大數據視域下的綠色減貧效益分析
——基于貴州省M鄉的調研

吳聲鳳，周 蘭，杜 艷

（貴州大學公共管理學院，貴陽 550025）

2016年，以貴陽國家級大數據綜合試驗區為基地的全國首家大數據金融產業聯盟正式落戶貴陽，大數據以云計算、物聯網為基礎運用于實踐中，旨在為政府以及企業的大數據發展提供平臺支撐。我國貧困地區與生態脆弱地區在地理空間具有高度耦合性，貴州屬于生態脆弱的西部地區，作為脫貧攻堅的主戰場，貧困與生態交織下，如何在保證生態環境可持續情況下實現脫貧是必須面對的問題，因此綠色減貧的概念應運而生。同時，中共十八屆五中全會提出的綠色發展理念與習近平總書記提出的“兩山理論”為脫貧攻堅提供了理論支撐和根本方向。綠色減貧，就是通過綠色產業化和產業綠色化的手段，促進貧困地區發展并實現貧困人口脫貧[1]，其秉著綠色化發展的理念，注重經濟與生態之間的協調與平衡。綠色減貧理念的引入及模式的推廣能夠為精準扶貧時代背景下的扶貧模式注入新鮮的血液，為以往垂直剛性的扶貧模式提供一種人與自然和諧發展的可持續的預見性。

一、貴州省M鄉產業化扶貧實踐及其效益分析

（一）M鄉產業化扶貧項目實施現狀

在精準扶貧時代背景下，扶貧方式由“輸血式”扶貧轉變為“造血式”扶貧。為此，M鄉積極落實黨中央決策部署，將農業產業發展重點放在“一種兩養”綠色產業發展之上，投入財政扶貧專項資金，與當地的特種優勢農業相結合，實施綠色產業扶貧并增加農民收入，讓農民走出貧窮困境。具體內容是：種植經濟果樹；養殖竹鼠與黑毛豬，這一選擇與該鄉脆弱的生態地理條件有關。M鄉地形較為復雜且以山地為主，只適合發展山地特色優勢農業。2014—2017的三年時間里，M鄉在產業扶貧的財政專項扶貧資金數額約為405.5萬元。具體有：第一，2015年與2016年兩年間稻魚生態工程產業扶貧項目35.4萬元，推廣稻田養魚工程面積2 800畝。第二，2016年櫻桃種植項目7萬元，種植櫻桃175畝。第三，2016年竹鼠養殖項目50萬元，養殖竹鼠1 000對。第四，投入45萬元用于2015年葡萄種植項目，新建葡萄250畝。第五，投入105萬元用于2015年黑毛豬養殖項目，養黑毛豬1 400頭。第六，投入97.5萬元用于2016年蔬菜大棚項目，蔬菜大棚130個。第七，投入65.6萬元用于2017年辣椒種植項目，辣椒種植800畝，購苗200萬株。

（二）M鄉產業減貧效益評價

1.減貧效應。貧困地區、貧困社區和貧困人口三個方面是減貧效應的主要維度[2]。從這三個方面分析M鄉減貧效益，產業化減貧能夠改善貧困地區經濟狀況，拉動社會投資并拓寬增收渠道，探索脫貧機制。從貧困地區的角度來看，以M鄉2016年初所實施的產業扶貧項目為例，M鄉政府年初投入財政扶貧資金50萬元從市場上購買了1 200對竹鼠。按每戶5對的比例分配給192戶貧困戶進行飼養，每戶年收入增加2 400元。在增加貧困戶收入的同時，保證了貧困戶有穩定的收入來源。這幾年全鄉產業扶貧項目的廣泛實施，M鄉的貧困發生率由2015年約52%下降到2017年底的21.91%。從貧困農戶的角度看，由村集體經濟的形式所實施的扶貧項目不僅增加了村集體的經濟收入，還促進了個體貧困戶的增收，取得了較好的減貧效果。例如，鄉政府以村為單位集體形式成立脆紅李種植專業合作社，并投入財政專項扶貧資金51萬余元，作為97戶貧困戶的股本參與到合作社當中。按照在產生經濟效益以前，按所投入資金的6%給貧困戶進行分紅，在經濟效益產生以后，按持股比例給老百姓進行分紅。合作社主要雇傭M鄉當地的農民種植脆紅李，不僅在2017年就解決了120多人的就業問題，而且保證了不管合作者是否有收益其都能有2 000元左右的年收入。與合作企業簽訂合同的方式，既保證了脆紅李的銷售渠道和銷售價格，又激起了貧困戶的脫貧意愿。

2.生態效應。生態效應主要包括生態意識和生態效益。提升生態意識不僅對于推動生態文明建設至關重要，而且也是綠色減貧的核心理念。M鄉政府將工業化規模開發模式轉變為追求“綠色GDP”為核心，以青山綠水為基礎，走出一條生態可持續的綠色減貧道路。企業以生態產業發展模式追求經濟效益，如以竹鼠養殖專業合作社為例，竹鼠所需的食物大多是樹枝葉、草等，而這類天然飼料在農村分布廣泛，成本低；再以黑毛豬種養殖項目為例，黑毛豬主食當地草料，其排泄物就作為農家肥施用到所種植的脆紅李上，這種環境友好型的種養殖形式，帶來了很好的生態效益。

二、貴州省M鄉產業減貧模式實施困境

貧困是由于自然生態、社會經濟、制度政策的相互制約，地域功能與其價值實現方式的偏離和資源分配不均勻以至于區域發展落后、居民生活水平低下的一種狀況。經過近幾年產業扶貧的努力，M鄉的扶貧工作總體特征從正向層面來看促成了減貧成就，而從逆向層面來看，M鄉由于受制于地理區位、基礎性配套設施等因素，仍然存在著扶貧領域的困境，主要表現在以下兩個方面。

第一，信息資源體系不健全。貴州省電商扶貧工作的不斷開展，使得農產品產量上升，物流需求增大，物流空間不斷拓寬，大數據支撐下農產品物流數據資源的挖掘、分析、利用具有重要參考意義，以此構建好“大數據+”農產品物流集群，能夠提升農產品物流質量及發揮數據資源優勢。但是，M鄉農產品數據統計內容不健全，各種農產品物流數據沒有建立系統的數據庫，較為分散且數據利用率低，未有效整合數據資源。培育造血功能是扶貧開發的核心，要實現貧困地區的脫貧致富，只有增強貧困人口的自我發展能力，提高其人力資本，才能夠真正擺脫貧困。然而，這種需要長期投入的造血式的扶貧效果在實際中并不盡如人意，常常被異化為追逐效益的短期行為和盲目行動[3]。M鄉以種植經濟果樹、養殖竹鼠與黑毛豬作為扶貧項目，需要盡快地看到發展的成效，才能實現持續的資金投入，但是一旦經濟果樹和養殖竹鼠與黑毛豬沒有實現經濟利益的增長，會破壞原有扶貧項目的定位，進而轉變為追逐短期的利益。

第二，扶貧投資項目難以對接。政府扶貧資金的發放以項目化的形式實現與貧困人口的對接，扶貧部門對未列入項目庫的項目不予支持。但在實際操作中，扶貧項目與扶貧資金如何發放與管理是扶貧工作開展的重點，政府為了管理扶貧項目方式常常采用一整套垂直、標準的管理模式，管理流程技術化且帶有較為鮮明的官僚主義色彩。這種自上而下的資源配置扶貧模式逐步演變成為以項目評估和管理為中心的治理體制，使得農戶主動參與的積極性降低，對政府產生強烈的依賴，農戶自身的主動性、積極性、創造性沒有完全發揮出來。M鄉扶貧項目主要依靠政府配置、安排扶貧項目及資源，這種模式并不能有效組織貧困人口，其積極性不高，并且這種投放模式不僅會排除大部分真正的貧困對象，甚至會使相對富裕的人群從項目獲益，以至于出現“精英捕獲”現象[4]。因此，項目化扶貧在資金的公平效率方面存在沖突，其垂直化的管理與農戶需求之間存在著相關矛盾。

三、大數據與綠色減貧的契合

第一，構建大數據扶貧需求信息模塊。大數據作為一種容量大、類型多的數據集合，其存取速度快且應用價值高。利用大數據去找準扶貧需求是確定扶貧方式，利用地方特色資源來開展扶貧活動的新方式。因此，需要構建大數據扶貧需求信息模塊。M鄉大數據扶貧需求信息模塊主要包括各貧困村信息、貧困人口信息、貧困原因等三大模塊。建立M鄉各貧困村信息模塊對充分挖掘和整合各貧困村的特色資源，打造各村的綠色扶貧產業鏈，推動各貧困村可持續發展具有重要意義。建立M鄉各貧困人口基本信息模塊要求精準識別M鄉各村的貧困人口，通過下鄉對各貧困地區的外部環境進行考察以及貧困人口的基本信息進行統計，能夠收集多種貧困信息。然而，這些信息是復雜且多維的，僅僅根據這些信息來簡單判斷是否為貧困村、貧困人口、貧困程度如何和導致貧困的原因等有很大的難度，需要較多的時間與物質成本。而借助大數據技術、云計算等信息處理手段可以將海量的貧困村、貧困人口的信息加以數據化，并參考相應的貧困指標，以此準確地識別貧困人口。完善貧困人口的準入與退出機制，建立一套貧困指標體系。依托大數據技術和云計算技術量化出的人口基本信息，計算被量化的人口基本信息并考量出相關貧困指數，再結合對貧困人口的訪談，對貧困人口的基本信息數據進行梳理、分析和挖掘，理清各貧困村的特色資源優勢與貧困的準入機制相關規定進行比較，同時有效識別出致貧原因。

第二，搭建“大數據+農產品物流”空間體系。在信息技術支撐下，搭建農產品物流平臺，是為了讓各村的農產品可以進入市場。信息的流通性、透明性對建立農產品物流平臺來講是最重要的，因此需要建立一個統一規劃和功能健全的信息交換系統來促進農產品制造商、運輸商、需求企業實現信息的共享。首先，增強農產品在物流過程的透明度。農產品制造商、運輸商、需求企業是物流鏈條上的主體，農產品制造商生產出農產品，通過運輸商進行配送，最終到達需求企業，整個流通過程都需要一個統一的信息平臺實現及時的溝通反饋，來提升各主體間的了解。其次，加強農產品物流信息管理。產品物流流程復雜的體系且信息量較大，為了避免信息在流通的過程中出現失真與暗箱操作，因此在流通過程中，需要提高信息處理能力，更好地發揮農產品流通過程中各主體的協同性。最后，整合各村農產品進行集中物流運輸，提高運輸效率，同時整合各類物流資源并實現物流與儲存量、需求量的有效銜接，建成農產品物流分發和調配信息中心，打通城市與鄉村相連接的物流配送體系。此外，政府要積極鼓勵“企業＋合作社＋第三方物流組織”相互聯合，充分利用第三方物流組織的專業性，提高運輸效率并減少農產品運輸成本，建立農產品進城物流運輸網絡。

四、結語

M鄉采取了一系列綠色發展模式發展經濟并依托信息技術搭建農產品物流平臺，實現農民創收，并形成“大數據+農產品物流”空間體系，實現綠色減貧，達到了經濟、生態、社會的良性循環，在保護環境的同時解決了貧困問題。這種現代化、可持續的綠色減貧模式形成的生態概念產品、生態建設理念，符合現今生態文明建設的號召，且有效利用了當地資源產業脫貧。但是在綠色減貧中，如何更加有效地利用大數據資源，實現綠色減貧，還是未來探索的方向。