淺議提升大數據助推精準扶貧的能力

【摘 要】 本文指出大數據技術為精準扶貧提供了有力的技術支持，在近年的探索中取得了較大的成效，也出現了諸多的問題。提出進一步提升大數據助推精準扶貧能力的途徑：明確總體目標、統籌分級規劃；進一步加強省級扶貧大數據平臺的建設；提高數據質量，完善數據共享機制，打通數據壁壘；深入研究大數據下的扶貧業務再造和業務創新，提升大數據等信息技術與扶貧業務的融合度；進一步面向社會開放扶貧相關數據和應用，促進全社會參與。

【關鍵詞】 精準扶貧；大數據；提高能力；途徑

一、引言

數據是精確化管理的重要依據。大數據與扶貧工作的結合，為精準扶貧提供了有力的技術支持，經過幾年的探索，大數據在助力精準扶貧中取得了很大成效。同時，也出現不少問題。面對仍然嚴峻的脫貧攻堅形勢，需要我們不斷改進，發掘大數據在扶貧工作中的潛力。

二、大數據在精準扶貧中取得的成績

精準扶貧的關鍵在于對扶貧任務諸要素的精確把控，包括人的要素——扶貧對象和扶貧者；資源要素——包括資金、政策、項目等；以及過程和方法要素——即采取的措施、方法，還包括對扶貧任務的管理和評估考核。大數據技術中所具有的數據的采集和存儲、事實的數據監測預測、數據的統計分析和深度挖掘，以及可視化的數據分析表達，與精準扶貧的需求高度契合。因此，自精準扶貧的理念提出，大數據技術就開始在扶貧工作中應用，并取得了成效，主要體現在以下幾個方面：

一是扶貧基礎數據平臺建設初具規模，主要由各省級扶貧主管部門負責建設的扶貧大數據平臺，如四川省的“六有”大數據平臺，貴州省的“扶貧云”平臺，聯通多個部門的相關數據，實現數據的共享。

二是大量扶貧工作中的關鍵業務應用上線運行。如：貧困戶精準識別，以檔卡數據為基礎，通過數據比對等技術方法，實現對貧困戶客觀準確的識別；貧困戶特征分析，通過對貧困戶的靜態數據、動態數據的分析，描述出貧困戶的特征信息、需求信息，對應的幫扶政策等；扶貧項目和扶貧進程的管理。

三是一批跨部門的應用取得良好效果。扶貧攻堅是舉全社會之力，涉及到很多部門，跨部門應用也是大數據應用的重要體現，如易地扶貧，涉及扶貧和移民，有的還需要跨區域，精確管理貧困戶的安置、入住、就業等業務。

四是扶貧應用中采用的一些新的技術形式的應用，降低了使用門檻，提高了管理效益。如大數據可視化技術，使得各級扶貧管理部門人員可以直觀、快捷地總覽各種統計數據。大數據的全樣本理念則對于幫扶過程的監管、扶貧效果的評估提供了更準確、客觀、全面的依據。

三、大數據在精準扶貧中存在的問題

大數據在推進精準扶貧工作中取得一定成績的同時，必須看到大數據的應用也存在很多問題，主要表現在以下方面：

1、基礎數據存在偏差，內容不夠準確和豐富

由于基層農村本身的信息化發展較為落后，因此各種信息、資料零散殘缺的情況比較普遍，導致數字化的基礎薄弱。農民的收入途徑多種多樣，導致難以準確統計，還有人為編造數據的現象。產業扶貧等相關數據欠缺，比如很多貧困地區沒有農戶信用數據，使得金融精準扶貧受到很大制約。

2、大數據應用覆蓋不全面

近年來貧困地區扶貧信息網絡的建設有了很大發展，大數據應用有了落地的條件，但是不平衡的現象依然比較嚴重，一些地區扶貧信息網絡的建設滯后于扶貧工作的需要，在2016年山東的一項問卷調查中，有40.68%的被調查者所在鄉鎮尚未建立扶貧信息網站。

3、數據共享不足，跨部門、跨區域的應用較少

由于扶貧攻堅任務緊迫，在信息化方面的統籌不足，使得中央和地方、省級和市州在建設扶貧系統時遵循的標準、采用的構架等方面存在差別，在技術上給數據共享造成了一定的難度。同時，不同的部門與地區之間也缺乏數據共享的機制，“數據孤島”、“數據煙囪”的現象依然存在，阻礙了大數據先進技術優勢的發揮。

4、應用的設計不夠科學

主要表現在一些應用的設計與實際工作的需要有較大差異，難以推廣使用，一些應用不能很好的處理效率與可控之間的平衡，導致授權等操作繁瑣，反倒遠不及手工管理方便。一些應用的業務模型設計還有待提高，比如在貧困識別方面，主要的顯性因素一般都能考慮到，但一些有地方性特點的、或是一些間接影響因素則往往被忽略。

四、進一步提升大數據助推精準扶貧能力的途徑

針對前述問題，為提升大數據助推精準扶貧的能力，還需要從以下幾個方面進行改進和提升。

1、明確總體目標、統籌分級規劃

2016年9月中央網信辦、國家發展改革委、國務院扶貧辦聯合印發《網絡扶貧行動計劃》就明確提出了脫貧攻堅信息服務目標。但是由于扶貧工作本身的創新性，以及近年來信息技術的迅猛發展，實際上難以采取自頂向下逐級周密規劃建設的方式。而是在中央的總體戰略下，各地根據自身的實際情況開展實施。經過近幾年的實踐，積累了大量的經驗，也催生了新的需求，對規劃統籌形成了倒逼。需要國家和省級部門對這些經驗和需求進行梳理，明確階段性的目標，規劃扶貧大數據的統一框架，對市、縣、鄉鎮、村等各級的信息系統分級規劃，明確各級信息化建設的具體要求，建立相應的工作流程、方法與規章制度。為實現“全國一張網”的大數據精準扶貧體系創造條件。

2、進一步加強省級扶貧大數據平臺的建設

根據《脫貧攻堅責任制實施辦法》，扶貧工作按照 “中央統籌、省負總責、市縣抓落實”的機制開展，因此，省級政府是扶貧具體工作的最高責任主體，應當以省級為主要節點建設扶貧大數據平臺，各省根據省情建設省級大數據平臺，提供存儲和計算的基礎設施。同時，必須深入研究扶貧領域信息化的基礎問題，如貧困戶的識別模式、致貧原因的分析、臨界戶的動態跟蹤、扶貧工作績效的評估模型等，開發相關應用，為市、縣及以下各級的扶貧信息化業務提供基礎服務。

3、提高數據質量，完善數據共享機制，打通數據壁壘

提高對數據重要性的認識，管理和信息技術部門要緊密聯系實際，合理安排數據采集的周期、程序。落實基層數據采集和管理的責任，加強基層扶貧干部的培訓，使其對數據的作用、意義、規范等有更深入的了解，提高他們采報數據的水平和效率。還可以采取第三方專業隊伍采集數據的方式。總之，扶貧基礎數據是大數據扶貧的基石，且具體問題非常復雜，需要從多方面著手以提高數據質量。

摸清現有扶貧數據需求，統籌相關主體的數據責任，加快扶貧數據建設，為消除各部門數據的不兼容，需要逐步統一數據標準和規范，在技術上為扶貧數據的共享打通道路。同時還必須建立可操作的數據共享機制，針對部門之間、區域之間的數據共享制定相應的制度、運作規范、工作流程，考核標準，形成常態化的持續數據共享。

4、深入研究大數據下的扶貧業務再造和業務創新，提升大數據等信息技術與扶貧業務的融合度

大數據不簡單是數據和信息在量上的增加，而是在海量數據基礎上對通過數據的挖掘而催生的新的數據價值，如通過多重維度對數據的準確分析而提高貧困識別的準確度，通過動態和關聯數據分析，預測貧困戶的需求和行為并以此來影響扶貧資源的分配方向等等，這些層出不窮的新能力要能夠為現有的業務系統消化和吸收，使得大數據能力和扶貧業務的需求相互激發。各級扶貧部門進一步梳理業務、再造業務、創新業務，真正把大數據的技術能力與扶貧業務融合起來。

5、進一步面向社會開放扶貧相關數據和應用，促進全社會參與

脫貧攻堅是全黨全國全社會力量參與的大事，2017年11月國務院發布了《關于廣泛引導和動員社會組織參與脫貧攻堅的通知》，對扶貧責任部門負責建設共享合作平臺和信息服務網絡提出了明確的要求。社會資源參與扶貧攻堅需求的對接離不開準確及時和豐富的信息，應對扶貧相關數據根據其屬性進行不同程度的社會公開，鼓勵社會各方在這些數據的基礎上開發各類應用，為資源與需求的結合提供渠道，促進產業扶貧、教育扶貧、健康扶貧、異地扶貧、志愿扶貧等更多的扶貧方式和方法的拓展。同時，通過數據開放，增加扶貧工作透明度，全面及時地吧“扶了誰”、“扶了多少”、“扶貧效果怎么樣”等情況公之于眾，也有助于社會監督扶貧。

五、結語

2018年5月，中央出臺《關于打贏脫貧攻堅戰三年行動的指導意見》指出，未來3年，還有3000萬左右農村貧困人口需要脫貧，必須以“以更有力的行動、更扎實的工作，集中力量攻克貧困的難中之難、堅中之堅”。大數據在扶貧工作中也應當起到扎實的作用，這需要從提高大數據技術能力、進一步融合大數據能力與扶貧業務、借助大數據拓寬社會參與等方面下功夫，做好扶貧攻堅的助攻。

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【作者簡介】

吳險峰（1970—）男，四川行政學院 “5·12”災害研究與培訓中心副教授，研究方向：政府應急管理、信息化.