大數據時代信息扶貧中的風險防范研究*

李熠煜 張烽菊

（湘潭大學公共管理學院 湖南湘潭 411105）

1 信息扶貧政策的背景

實行改革開放政策以來，中國政府始終致力于社會和經濟的全面發展，在全國范圍內實施了有計劃、有組織的大規模扶貧開發，旨在解決農村貧困人口的溫飽問題。從1978年到2000年，中國農村貧困人口由2.5億人減少到3 000萬人，基本實現了到20世紀末解決農村貧困人口溫飽問題的戰略目標。隨著社會的進步，人們對物質文化生活水平的要求也在逐步提高，扶貧有了新的變化。針對新時期的扶貧問題，習近平總書記于2013年在湘西考察時提出了“精準扶貧”的理念，精準化成為扶貧工作的核心要求。所謂精準扶貧是相對于粗放式扶貧方式而言的，它實際上是通過一種科學有效的政策與制度安排，將扶貧資源更準確傳遞給目標人群的扶貧方式[1]。

在2015年中共中央政治局會議上，習近平總書記就精準扶貧做出了進一步的闡釋，提出以數據目標詮釋精準扶貧的開發理念。大數據技術因其動態化、網格化、數據化等特點與精準扶貧的機制要求相契合[2]，扶貧領域正式開始引用大數據技術[3]。大數據是現有信息技術難以應對的數量超大、結構復雜的數據集，其核心屬性是數據量巨大、數據結構復雜、處理分析難度大[4]。在2015年9月，中國國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》，明確表示了要加快大數據的開發和運用，同時將甘肅省作為國家大數據扶貧平臺建設試點地區，在全國率先開啟了“大數據+精準扶貧”數據管理平臺，由此，全國范圍內的“大數據+精準扶貧”信息扶貧模式正式開啟。“大數據+精準扶貧”模式為扶貧開發工作帶來了新的發展前景[5]，其主要體現在對貧困戶的精準定位、動態管理以及政策規劃的精準實施上。盡管如此，大數據在扶貧工作中的應用也面臨一些挑戰，主要包括技術創新力不足、扶貧信息轉化率低、數據安全隱患和大數據技術人才短缺等。

2 信息扶貧發展的特點

信息扶貧是將傳統扶貧方式和現代網絡技術結合起來的一種新的扶貧模式，它不是簡單的給予經濟補貼與經濟用品，而是要將信息和技能傳遞給扶貧對象,通過提高貧困人口的信息能力，使他們能夠從被動接受政府補助轉變到主動捕捉和運用市場信息，自給自足。在大數據時代，信息扶貧是通過建立大數據信息管理平臺開展扶貧工作的，大數據信息管理平臺通過大數據扶貧系統，對所有貧困戶建檔立卡，了解和掌握最真實的貧困數據庫，將諸如貧困戶基本情況、脫貧結果、脫貧計劃、幫扶措施、貧困戶臺賬等相關信息，嵌入大數據平臺；而后通過大數據管理平臺全方位、全過程監測和管理扶貧對象。大數據管理平臺的建立，使得信息扶貧邁上了信息化、規范化的新臺階，其發展主要有以下特點：

2.1 大數據精準定位扶貧對象

科學地識別貧困人口是精準扶貧的前提[6]。首先，政府可以通過貧困數據庫，便捷獲得需要的扶貧信息，這樣可避免出現貧困戶樣本數據不足，信息不準的弊端。如2016年10月，甘肅省政府通過大數據管理平臺的使用，實現了對全省101萬貧困戶、417萬貧困人口的動態管理，通過分析當地貧困人口的致貧原因，真正了解當地貧困戶的需求，在精準定位貧困戶的同時，還真實掌握了第一手的扶貧資料。其次，大數據信息管理平臺通過為貧困戶建檔立卡的方式，對貧困戶的各項指標（如家庭成員的經濟來源、家庭成員情況、身體健康狀況、子女教育情況等）進行綜合分析和評估，從而確保實現貧困人員的精準定位，加上及時的名單公示，就可以防止貧困數據的造假和隱瞞，有效保證了扶貧數據的真實性與時效性。

2.2 大數據動態管理扶貧對象

政府扶貧機構通過建立貧困人口的動態化信息系統，完善大數據扶貧信息管理平臺，從而構建省、市、縣、鄉（鎮）、村、戶、貧困人口之間和扶貧系統內部以及扶貧系統與行業部門、金融機構、幫扶單位之間的扶貧開發信息互聯互通共享平臺[7]。通過這個平臺，管理人員要不斷更新和采集已建卡貧困人口的相關信息，并對已建立的貧困人口檔案進行動態核查，確保每一項資金的流向，保證專款專用，落到實處。同時，由于貧困戶數量是一個動態發展的過程：“總有一些人脫了貧，一些人返了貧”，大數據管理人員在對貧困戶開展動態管理時，通過對貧困戶的定量定性分析，便知道“哪些人摘了帽，哪些人還處于貧困”，這樣既能準確了解貧困戶的數據信息，又能節約社會資源，減少資源的浪費。

2.3 大數據有效實施規劃

在大數據時代背景下，普及數據知識，掌握數據技術，運用數據思維，有效規劃，實施政策，是政府推進精準扶貧的重要內容。產業扶貧是我國攻堅扶貧中的重要路徑之一，“互聯網+產業扶貧”的模式成為國家精準扶貧的新常態[8]。首先，地方政府通過“互聯網+”平臺實施的產業精準扶貧，拓寬了貧困地區特色產業發展渠道，提高了當地貧困戶的經濟水平，當地貧困戶由此脫貧。例如，甘肅省隴南市政府把發展電子商務作為助農增收的重要舉措，通過招商引資，定向扶貧的辦法，創造出了特色鮮明的“隴南模式”，通過重新定位特色農產品，創造出新的商機，拓寬了當地特色農產品的銷售渠道，使得近130多萬貧困戶的生活得以改善。其次，依附于云計算、大數據、互聯網等信息技術平臺，依靠信息技術，政府可以實現扶貧干部與扶貧規劃“一對一”的精準決策，同時結合大數據的合理預測，確保當地扶貧工作科學有序開展。

3 信息扶貧的風險分析

作為一種新的扶貧模式，“大數據+精準扶貧”模式在扶貧攻堅領域確實發揮了巨大的作用，提高了扶貧工作的科學性和精確性，但也面臨著技術創新力不足、扶貧信息轉化率低、數據安全存在隱患和大數據技術人才短缺等風險。

3.1 技術創新力不足

大數據開發和利用的前提是龐大而豐富的數據源，然而，當前我國的數據源存在著準確性差、完整率低和標準化程度不高的問題，導致我國數據源可信度低、數據量少、價值低[9]。如2018年，江蘇省無錫市審計局在審查扶貧數據時，發現有5 729個貧困戶沒有列入貧困數據庫中，數據存在失真。因此，如何獲取價值性和準確性高的貧困數據資源，是亟待解決的技術難題。另外，盡管信息收集主體獲得了海量的貧困數據資源，但要對這些海量的數據進行歸類、篩選、分析與處理，不僅需要技術支持，還需要耗費大量的人力、物力、財力等資源。面對逐日增加的扶貧數據資源，缺乏大數據技術創新的能力和洞察大數據分析的邏輯能力，是大數據時代信息扶貧要面對的風險之一[10]。

3.2 扶貧信息轉化率低

大數據信息管理平臺通過構建貧困信息庫，科學分析貧困戶的致貧原因，制定出符合貧困戶情況的扶貧措施，并在平臺上發布相關信息，使貧困戶可以通過平臺獲取扶貧信息。但是由于各種因素的影響，貧困戶不能將扶貧信息轉化為脫貧手段[11]。首先，貧困地區農民受教育程度不高，文盲率高，信息素養較低，無法對政府提供的信息加以識別、分析和判斷。對于他們來說，看文字信息就如同看天書，看不懂信息更理解不了信息，導致信息的落實率低，無法發揮其作用。例如，我國文盲絕對數高達8 507萬，其中90%的文盲分布在農村，因貧困產生文盲，又由文盲再導致貧困，已經形成惡性循環。其次，被幫扶者的信息素養等級與幫扶者的信息服務水平不匹配[12]。貧困地區農民受保守、懶惰、觀望的小農思想影響，其對于政府提供的信息不予理睬，缺乏興趣與熱情，于是，很多具有價值的信息便失去了作用。例如，在四川彝族地區、貴州畢節地區、寧夏的西海固地區等，幾乎所有的貧困戶都依靠政府的扶貧款生活，對于政府提供的就業信息也置之不理，這嚴重拖慢了政府扶貧的腳步。給貧困戶摘帽，精準對接，真正把扶貧信息落到實處是大數據時代精準扶貧的目的，因此，如何讓貧困戶獲得扶貧信息以及讓貧困戶利用信息脫貧，是大數據時代精準扶貧需要攻克的難題。

3.3 數據安全隱患

“大數據+精準扶貧”模式在實踐過程中，并不是一帆風順的，仍然存在著數據隱私和安全保護[13]等問題。其主要體現在：首先，扶貧數據在管理上存在漏洞，導致貧困戶信息的泄露。在扶貧工作當中，為了加強扶貧工作的透明度、可信度與保障公眾的知情權、監督權，政府將劃定為貧困戶人員的信息進行社會公示，但被公布的信息中涉及了公示對象的完整身份證號碼、殘疾證號碼、手機號碼、完整銀行卡號等隱私，這樣會讓一些不法分子有機可乘，利用所獲得信息對農民進行詐騙、勒索等，從而產生巨大的安全隱患[14]。其次，由于大數據具有極大的利用價值，加上信息數據采集的手段越來越高超、便捷，以及在數據信息技術上法律法規的缺失，導致扶貧數據信息極易被“黑客”或者網絡不法分子盜用，用來做違法的事情，比如常見的網絡信貸、網絡詐騙等。大數據的推廣及運用需要數據的開放與共享，因此，如何平衡扶貧數據的開放與隱私，保護扶貧數據的安全，是大數據時代精準扶貧亟待解決的難題。

3.4 大數據技術人才短缺

大數據精準扶貧提升了扶貧工作的時效性與針對性，同時對幫扶主體能力的要求也進一步提高。如若大數據技術人才的能力水平低下，將導致扶貧進程緩慢、質量不高，從而嚴重影響精準扶貧的效果。因為大數據精準扶貧工作的每個環節，如扶貧數據的獲取、整理、分析等，都需要依靠大數據專業技術人才才能完成。當前我國大數據優秀技術人員極為缺乏，清華大學計算機系教授武永衛表示，在未來3至5年，我國需要180萬數據人才，但目前僅有30萬，從中可以看出我國大數據技術人才的缺口。這勢必造成大數據扶貧實踐滯后，從而影響我國的精準扶貧工作進程。因此，大數據時代的技術人才短缺是精準扶貧的另一項重要挑戰。

4 信息扶貧風險防范措施及建議

在大數據時代，政府在利用大數據攻堅扶貧的同時，還需加強對大數據應用風險的防范。因此，政府應不斷提高大數據技術創新力，提高數據信息的轉化率，增強扶貧數據的安全性與培養大數據技術人才，實現“大數據+精準扶貧”的戰略目標。

4.1 提高大數據技術創新力

加強大數據技術發展和運用的創新能力是推動大數據扶貧發展的核心。在大數據扶貧攻堅過程中，扶貧大數據在大數據技術運用平臺上的基本內容包括數據的分析、建模、勘探、挖掘、提煉、決策六大部分，其中每個環節的運行都離不開大數據技術的支持，只有將運用的關鍵技術熟練掌握，才能將大數據資源轉化成精準扶貧領域的有用信息。首先，應積極借鑒較為成熟的大數據技術運營商的做法，將成熟的大數據技術應用到扶貧領域中去，與此同時，政府應支持大數據技術的研發、專利的申請，從而增強自身技術實力。其次，組建大數據技術科學研究隊伍，并聘用大數據精英和國內外大數據專家為大數據技術研發提供智力支持，針對特定貧困地區貧困人口的特征，構建出具體的、實用的大數據技術模型，從而促進大數據技術在扶貧領域的創新。

4.2 提高數據信息的轉化率

提高扶貧信息的轉化率是促進大數據扶貧取得實效的根本途徑。首先，加強貧困地區農民的知識教育，降低文盲率。利用大數據扶貧平臺整合資源，篩選與診斷貧困戶信息，針對受教育程度低的貧困戶，制定出針對性的扶貧方案。其次，加強農村以掃盲為基礎的義務教育和以利用農業技術學校為教育基地的職業教育[15]。讓文盲與半文盲的農民識字曉文，使他們具備對閱讀與信息獲取能力，提高其對信息的識別能力，使他們能夠正確認識、分析和使用信息，從而利用信息脫貧。再次，更新觀念，調動農民的參與積極性。“扶貧先扶志，治窮先治愚”[16]，為此，各級政府要發揮基層組織和扶貧小隊的作用，鼓勵農民發揚勤勉、努力、團結與進取的精神，強調自力更生求發展。應以典型案例激勵農民，從而激發其主體參與意識，將信息需求變成農民的自覺要求，讓其意識到只有靠自己的努力才能擺脫貧困，從而調動他們的積極性與熱情。

4.3 提高扶貧數據的安全性

提高扶貧數據的安全性是增強大數據扶貧建設的重要保障。“大數據+精準扶貧”模式，一方面給我國扶貧事業帶來了機遇，另一方面，隨著大數據應用的推廣與使用，大數據安全問題也成為扶貧的障礙。信息的開放與共享是大數據發展與推廣的前提，因此，發展精準扶貧的同時，應注意大數據環境下扶貧對象信息的隱私和數據安全。首先，政府要完善信息數據保護立法，把扶貧數據的開放、交易與共享納入法制化軌道，保證數據信息在共享的同時，也能得到數據信息安全機制的保護。其次，做好大數據信息扶貧網絡的檢查、維修和升級工作，加強網絡信息監督，按時檢查網絡信息動態，一旦發現有虛假信息，及時發出辟謠公告。同時加強信息安全宣傳教育，讓農民了解信息安全常識，遠離虛假信息。

4.4 培養大數據技術人才

培養大數據技術人才是加強大數據扶貧建設的重要前提。技術人才對大數據精準扶貧來說至關重要，只有擁有高素質的大數據技術人才，精準扶貧才能搶占大數據扶貧的先機，抓住大數據扶貧發展的時機，從而使大數據精準扶貧真正發揮出應有的效果。因此，“大數據+精準扶貧”模式的關鍵在于大數據技術人才的培養，這就需要政府、高校與企業展開合作[17]。首先，政府應重視大數據技術人才的培養，積極引進高端大數據人才，同時組織專家隊伍分析大數據產業發展體系，通過國內外大數據發展情況的對比分析，制定符合我國國情的大數據人才培養計劃。其次，引導和激勵產、研、學結合，建立大數據人才培養機構，提高大數據人才培養力度。利用高校、科研院所等教育機構開設大數據相關課程的方式，積極培養大數據技術人才，建設大數據人才隊伍。最后，鼓勵企業投資建設面向各類院校、培訓機構和社會團體的大數據公共培訓基地，通過有關大數據的技能培訓、技能鑒定和技能競賽等活動，培養出一大批大數據技術人才[18]；同時人社和教育部門等機構，應搭建面向貧困人員的大數據學習支持系統，讓貧困人員充分自主選擇大數據課程，從而提升自我。

5 結語

貧困問題是我國“十三五”時期全面建成小康社會進程中需要解決的重大現實問題[19]。習總書記在十九大報告中指出，扶貧攻堅戰已取得階段性的進展，六千多萬貧困人口已基本脫貧，但精準扶貧工作仍然需要進一步推進。伴隨著互聯網技術的飛速發展，大數據時代已然來臨，順應大數據時代的發展，我國在扶貧領域開創了“大數據+精準扶貧”模式，發揮了大數據在扶貧領域的作用，使得扶貧攻堅戰取得實質性的進展。雖然國家對大數據發展給予了足夠重視，但對大數據在精準扶貧領域的技術創新、信息轉化、數據安全和技術人才等方面不夠重視，使得大數據精準扶貧產生了相應的風險。因此，需要全社會各界包括政府部門、工商業、IT企業以及互聯網企業的共同努力，構建一個良性發展的大數據技術生態環境，規避大數據扶貧產生的風險，進一步促進大數據扶貧向信息化和數字化貧瘠的地區延伸。