基于大數據分析技術的精準扶貧機制研究

張宇敬 吳紅樂

【摘要】十九大報告中指出全面建成小康社會，需要深刻理解精準扶貧的具體工程，本文提出了基于大數據分析技術的精準扶貧機制，通過利用大數據技術Web Spider搜集相關數據，對原始數據進行爬取、處理、識別、反饋等，將精準扶貧成效的統計數據報表報送管理部門，提高精準扶貧成效，最后針對因地制宜的扶貧體系，提出個性化的建議和對策。

【關鍵詞】精準扶貧 大數據 Web Spider 對策

一、精準扶貧背景

精準扶貧政策作為國家和政府的最基本內涵，基于貧困家庭和人口的現實狀況，確定其貧困緣由及貧困等級，針對于此進行有效的幫扶，從貧困的根本上消除產生貧困的因素，進而完成十九大報告中指出的全面建成小康社會，堅實走好每一步，在2020年實現全部脫貧的堅定目標。社會主義的本質是“消除貧困，共同富裕”，也是保證社會穩定、和諧發展的最根本條件。在平時工作和研究中切實做好精準扶貧工作，為貧困人口謀最大利，想要又全又好解決此問題，就需要深刻理解精準扶貧的具體工程，但是目前貧困人群的瞄準精度不足，主要是由于當前各個地區貧困地域復雜，貧困條件和范圍較大，尤其非貧困縣和非貧困縣中的貧困村與非貧困村下的貧困人口和非貧困人口的甄別，大大提高了貧困戶的識別難度。此外由于貧困戶的差異性較大，需要個性化的幫扶設計方案。個別地區制品原因較多，此外生活條件艱苦、醫療設施簡單，甚至個別家庭喪失勞動力。因此需要對貧困數據進行有效的采集和整合，對數據挖掘出有價值的信息進行分類，提出個性化的扶貧方案，此外缺乏對貧困人員數據信息的收集和分析能力，實施追蹤困人員的有效信息，建立貧困數據信息庫，采用有效的分析方法有效準確的開展精準扶貧工作，避免重要環節和指標因素的疏忽。

大數據時代的到來，在商業領域甚至是政府部門發揮著巨大作用，主要原因是其產生的思維革命與方式轉變很大程度上提高了數據的管理能力，給各個行業和產業，特別是精準扶貧工作帶來無限生機和挑戰。為了更好的開展精準扶貧工作，充分利用大數據技術將海量級的扶貧人員信息進行有效的收集、聚類、整合、分析及推廣，進一步提高扶貧精度，構建大數據處理平臺，實施有效的貧困人員的動態監測機制，最終真正實現扶貧方式、內容與扶貧對象有效吻合與匹配，切實做到個性化扶貧，走到“真扶貧，扶真貧”的行動上來。

二、基于大數據分析技術的精準扶貧過程

通過使用Web Spider、問卷調查、走訪調研等方法搜集相關數據，利用大數據技術對原始數據進行整合預處理，基于相關性分析算法進行屬性約簡，分析得出扶貧影響因素；然后利用數據挖掘技術精準識別出扶貧對象；利用大數據挖掘技術對扶貧對象進行貧困等級分類，分析不同類別的致貧因素，根據致貧原因定位精準扶持項目，以及根據不同分類進行有針對性的金融扶貧支持；對扶持貧困戶進行數據跟蹤，利用大數據技術對虛假行為、脫貧用戶進行精準識別；最后將精準扶貧成效的統計數據報表和數學模型報送管理部門，為其在扶貧對象、扶貧項目和扶貧完善時提供數據保障，使得精準扶貧工作真正達到精準扶貧效果，實現精準脫貧，保證2020年順利進入小康社會。

（一）走訪調研，問卷調查進行“扶貧”數據的收集

調研對象以河北省國家級貧困縣為研究對象，通過實地走訪調研貧困縣的經濟發展，以及深入調查農村居民家庭的居住環境、基本信息與房產、收入水平、個人所得稅繳納和家庭生活情況等，通過設計有針對性的調查問卷，使用“五比五看”方法，即比家庭資產，看消費水平；比家庭收入，看經濟來源；比家庭勞力，看勞動觀念；比貧困程度，看致貧原因；比生活環境，看居住環境，客觀公正地甄別貧困縣的貧困戶，與此同時制定貧困戶們的建檔立卡，落實到實際工作當中，把控貧困戶的一手材料。

（二）利用Web Spider技術多渠道搜集“扶貧”的相關數據

網絡爬蟲，即Web Spider，又叫網絡蜘蛛。網絡中的網站通過鏈接地址組成一個網絡，網絡蜘蛛通過網頁的鏈接地址尋找下一個網頁，不斷遞歸去查詢，直到所有的網頁抓取完為止。利用Web Spider技術針對微信、微博、貼吧等移動社交網絡平臺、農村電商平臺、農業信息管理和服務平臺等全方位、多渠道搜集農戶在扶貧中的歷史交易數據、消費記錄等數據，確保數據扶貧人口的真實性和完整性。

（三）對收集到的數據進行整合和預處理

走訪調研，問卷調查收集的數據大都是文檔數據，利用Web Spider技術爬到的數據都是服務平臺網頁中的半結構化和非結構化數據，利用各種方法通過多種渠道搜集的結構化、半結構化和非結構化扶貧數據，使用大數據的多源異構數據融合技術對扶貧數據進行扶貧數據清洗、扶貧數據集成、扶貧數據變換和扶貧數據歸約的數據預處理操作，確保扶貧數據的一致性和有效完整性。

（四）構建識別貧困戶的數據模型，利用大數據用戶畫像技術精準識別出扶貧對象

利用大數據技術中屬性相關性分析方法確定扶貧中的關鍵因素，其主要因素包括：年齡、家庭成員、致貧原因、普惠性扶貧措施、特殊性差異性扶貧措施，根據扶貧主要影響因素，對扶貧對象進行特征向量分析，構建識別貧苦戶的數據模型，進而能夠精準識別出不同縣城不同人員中需要扶貧的對象，提高扶貧人員的精準度甄別。

（五）利用大數據分析算法定位準精準扶貧項目

在基于大數據分析中精準識別貧困農戶的基礎上，利用數據挖掘分類算法對甄別出的扶貧對象進行有效貧困等級分類，根據不同等級的貧困分類進行具體有效的扶貧項目支持，結合具體現狀制定特定的項目規劃，通過金融助力大力發展鄉村生態旅游、原生態畜牧業、無污染綠色蔬菜產業、可持續化果樹產業以及純天然中藥材產業等特色產業，利用互聯網技術，著力提高農業網絡化經營管理和農民組織化分區合作，以擴大扶貧農民的收入來源，扶貧要實事求是，因地制宜；要精準扶貧，腳踏實際，助推農民精準脫貧。“要想富，先修路”，加快促進扶貧地區基礎設施互聯互通，以革命老區、民族地區、邊疆地區和貧困地區為重點，加強對農村貧困地區的交通路網、水利設施、通訊網絡以及住房條件等基礎設施的金融支持，順應群眾渴盼、推動脫貧攻堅、促進區域協調發展，促進農村綠色環境和美好生活水平的全面完善。

（六）動態跟蹤并調整扶貧對象和項目，構建精準扶貧的長效機制

利用大數據平臺，隨時更新扶貧對象的信息，對已受確定的貧困戶進行動態跟蹤，根據扶貧政策對扶貧對象和地區扶貧項目有效的合理調整，例如增強力度、改善或者退出，準確有效識別出扶貧對象的虛假信息或信用欺詐情況、建立扶貧改善問題，最終建立一套完整的精準扶貧機制，結合本地特殊情況，挖掘出的新扶貧規則，分析推斷出的新動態，信息報送至政府的扶貧部門，完善扶貧用戶信息數據庫，使得當地做的實際工作真正達到精準扶貧，精準脫貧的效果。

三、完善精準扶貧的建議與對策

將精準扶貧中扶貧的流程性、時間性和成本效益等元素納入精準扶貧指標體系之中，便于精準扶貧的動態化管理體系，而且還能夠有效推進精準扶貧的精細化定位。根據生態系統理論從外部支持和自身潛能，結合因地制宜扶貧體系的構建，能夠精密化和實效性的實現扶貧項目的順利進行。

（一）強化政府管理功能，加大農村醫療扶貧力度

構建社會性商業保險體系，實施健康扶貧工程，在發揮基本醫療保障功能的基礎上，保障貧困人口享有基本醫療衛生服務。發揮補充性商業保險的兜底功能，新型農村合作醫療和大病保險制度對貧困人口實行政策傾斜，對新型農村合作醫療和大病保險，相應投保費用可以由多級財政共同負擔。加大醫療救助、慈善救助等幫扶力度，保證農村醫療扶貧力度確實落到位。

（二）加強扶貧地區的城市文明建設

弘揚中華民族自強不息、扶貧濟困傳統美德，培育踐行社會主義核心價值觀，就是培養貧困地區廣大干部群眾良好美德的精神，堅定貧困落后面貌得以改善的信息，凝聚全黨全社會團結一致開展扶貧工作。深化貧困地區生態文明城村和生態文明家庭創建。在擁有特殊優勢的貧困地區，優先安排管理制度改革試點，支持開展城鎮低效用地再開發和資源再升級等未利用地開發利用試點。鼓勵文化單位以及工作者和其他社會力量為貧困地區提供精神文化服務。

（三）構建扶貧績效第三方評價機制，深化扶貧工作進行

扶貧績效考核扶貧項目合理化、理性化治理的重要評判依據，通過有效的對考核指標加以驗證，有效的對評判扶貧項目進行設計，才能發揮社會的最大化效益，此外對于內部監督，外部監督同樣發揮著重要的優勢。通過綜合把關各個主體職責（內部程序性驗收和外部程序性的檢驗）的履行情況，最大化的發揮有限資源的效益，提高和深化扶貧工作的合理性和科學性，堅決打贏脫貧攻堅戰。

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項目資助：河北省統計科學研究（計劃）項目（河北省統計局重大項目，項目編號：2017HD05，項目名稱：基于大數據分析技術的“精準扶貧”成效統計監測研究——以河北省為例）。

作者簡介：張宇敬（1966-），女，漢族，河北徐水人，教授，任職于河北金融學院信息管理與工程系，研究方向：數據庫技術；吳紅樂（1987-），男，漢族，河北定州人，任職于河北金融學院信息管理與工程系，研究方向：互聯網金融。