從脫貧攻堅到共同富裕:數字技術賦能貧困治理的路徑研究※
——貴州省“大數據幫扶”例證

內容提要：脫貧攻堅時期數字技術賦能貧困治理釋放了巨大的行政治理效能,為現階段鞏固脫貧攻堅成果,邁向共同富裕提供了大量的實踐經驗。以貴州省“大數據幫扶”為案例,闡釋數字技術通過構建平臺型政府促進社會協同、內部協同、治理應變能力拓展,構建學習型政府促進政府形成雙環學習模式與貧困治理平行經驗分享能力提升,以此呈現數字技術賦能貧困治理的具體機制路徑。貴州省勞務就業扶貧大數據平臺、鄉村振興云、扶貧民生領域監督系統等數字技術的建設和運用是數字技術賦能貴州省貧困治理的具體內容。貴州省“大數據幫扶”的經驗表明,數字技術賦能平臺型政府與學習型政府構建是貧困治理效能提升的有效路徑,并在邁向共同富裕進程中展現出縮小城鄉發展差距的持續賦能效應。然而,具體實踐中仍存在數字收集偏差、數字孤島及數字依賴等科層體制下需警惕的數字化陷阱問題。

一、 引 言

數字經濟發展已成為自20世紀90年代以來日益重要的經濟增長引擎,成為一種新的經濟形態。中共二十大報告明確要求“加快發展數字經濟,促進數字經濟和實體經濟深度融合,打造具有國際競爭力的數字產業集群”。在數字基礎設施建設高速推進的背景下,數字經濟發展已成為推動中國經濟增長的重要驅動力。現階段,以互聯網、大數據等數字技術為代表的產業及相關應用得到了極大發展,數字經濟規模從2012年的11萬億元增長到2021年的超45萬億元,占GDP比重從21.6%提升至39.8%,軟件和信息技術服務業、互聯網和相關服務企業的業務收入保持了17.7%和16.9%的高速增長。根據第50次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》,截至2022年6月,中國網民規模已達10.51億人,互聯網普及率為74.4%,相較于2012年的5.64億人、42.1%均取得了極大提升,移動支付、電子商務等數字化應用場景已快速滲入到人民生活的各領域。可以說,數字經濟的快速發展和社會生活方式的數字化變革對政府秉承“以人民為中心”理念的數字化社會治理提出了更高的要求。

加強數字技術賦能是推動國家治理體系和治理能力現代化的重要路徑,是中共二十大提出實現中國式現代化的必然要求(郝躍和陳凱華,2022)。目前,中國社會已進入數字發展時代,數字經濟生產關系轉變實現了生產組織形式的“平臺化”、生產資料和資源的“集中化”、所有權關系的“多元化”、社會經濟活動的“普惠化”(尹振濤和徐秀軍,2021)。同時,以互聯網為代表的數字技術憑借其開放性、無邊界性、傳播快速性、去科層化等特點構成國家治理的新空間,成為推進國家治理體系和治理能力現代化的重要場域(葉林和侯雪瑩,2020)。“互聯網+政務服務”加快了中國政府職能轉變進程,驅動著“放管服”改革向縱深推進,并賦予政府治理模式重塑新動能(翟云,2021)。可以說,數字技術有效解決了基層治理面對巨大社會需求的回應壓力與基層可利用資源不足限制的兩難境地(陳天祥等,2021)。脫貧攻堅的進程中,大數據、互聯網等數字技術手段的廣泛運用,在貧困政策落實、貧困治理體制機制構建與完善等方面均發揮積極作用。數字技術將精準扶貧方略擴展至精準識別、精準管理和精準幫扶,使數字技術和扶貧政策有機融合,搭建以政府為主體、社會力量廣泛參與的扶貧信息綜合平臺,完善政府、市場和社會的協同機制,形成扶貧合力,開創了貧困治理的新模式(余菲菲和何冰兒,2022)。數字技術在脫貧攻堅時期的成功運用,為面向共同富裕的鄉村數字治理及城鄉融合發展提供了成功經驗和發展方向。在鄉村治理方面,數字技術的嵌入改變了信息溝通的結構,實現了組織間目標協同、信息共享和信任增強,形成了資源利益基礎上的合作模式,突破了傳統的資源依賴和權利機制(邱澤奇和由入文,2020),這一結構的轉變為鄉村治理帶來新的機遇。現階段,數字鄉村已成為中國鄉村建設的重要政策指向,數字鄉村建設所形成的數字化鄉村治理,在鄉村人口流動所形成的“人地分離”的情況下,維系了鄉村人口之間的信息、情感、行動交互,一定程度上維護了鄉村傳統的熟人社會,形成了一種數字化鄉村治理結構(邱澤奇等,2022)。在城鄉融合發展方面,中共二十大報告明確指出“堅持城鄉融合發展,暢通城鄉要素流動”,并提出“要健全基本公共服務體系,提高公共服務水平,增強均衡性和可及性”的要求。數字技術的發展為城鄉要素融合和城鄉公共服務均等化提供了有效的工具。數字經濟發展促進了生產要素在城鄉間雙向流動,加速了城鄉基本建設和公共服務均等化(姚毓春等,2022),以遠程醫療、智慧醫療為代表的數字化醫療推動了醫療資源向普惠性、公平性發展(孫茜等,2022)。數字技術通過推進人力、土地、資本要素與基本公共服務在城鄉間的有序流動,為實現城鄉經濟、社會和空間融合提供了積極動力(孫濤和王碩,2023)。總的來說,數字技術發展既是對基層治理的優化與革新,也是通過數字城鄉建設實現城鄉融合的共同富裕之路、推動鄉村實現全面振興的發展之路(蘇紅鍵,2022)。

在中國式現代化進程不斷推進、數字技術不斷深入社會生活以及數字技術賦能中國反貧困事業取得階段性勝利的背景下,亟需全面總結脫貧攻堅時期數字技術賦能貧困治理的實踐路徑,為進一步利用數字技術賦能貧困常態化治理、鞏固脫貧攻堅成果、推動鄉村振興、實現共同富裕提供經驗總結與理論依循。

二、 數字技術賦能貧困治理的雙重路徑:平臺型政府與學習型政府的構建

從提升政府管理績效的視角出發,數字技術賦能實際上可以歸結為推動構建平臺型政府和學習型政府兩條路徑,以此實現政府管理績效的提升。政府績效管理把績效作為管理的核心,強調多元服務主體,凸顯機制創新、重視管理方法與技術的運用以及突出應用性和回應性等特征。一方面,隨著互聯網、大數據和智能算法的發展,以公共價值為基礎的績效治理已逐漸成為政府績效管理的發展方向,在新公共管理理論基礎下的社會協調領導機制將逐漸轉變為全社會多主體廣泛參與的協同領導機制,這將為政府在面對具有高度復雜性、動態性、廣泛性的社會治理任務時提供新的治理體系。在實踐中,數字技術驅動下的政府績效管理已經積累了諸多成功經驗,如北京市“接訴即辦”的城市治理績效評估模式、貴州省大數據與實體經濟深度融合的績效評估模式等(翁列恩和楊競楠,2022)。另一方面,數字技術作為工具嵌入,實現了流程再造,優化了政府業務處理流程,提高了政府公共服務供給效率,包括就業服務和基本社會保障等民生服務,教育、醫療等公共事業性服務以及環境保護等公益性基礎服務等,同時,數字技術的嵌入提升了服務型政府的回應能力,促進政府逐步向以實現公共價值的政府轉型。

1. 數字技術賦能下平臺型與學習型政府的一般特征

O’Reilly(2011)首次提出了“Government as a Platform,GaaP”(政府即平臺)的理念。隨之,學界對相關概念,如政府大數據平臺及平臺型政府等內容進行了廣泛的討論(杜超和趙雪嬌,2018;Thompson和Venters,2021)。從現有文獻對平臺型政府及相關概念的探討來看,平臺型政府應該是秉承共建共享的理念,通過提升政府資源整合能力,促進包含內部和外部的全社會協同治理,增強政府治理效用與創新能力,實現治理現代化的一個政府構建構想。

數字技術賦能下的平臺型政府應具備以下特征:集成性、模塊化、拓展性和開放性(如表1所示)。集成性意味著數字資源的繼承和融合,數字政府的連通能力隨著數字資源集成度和融合度的提升,逐步從單個部門在線、多個部門在線且分散、向統一的政府云平臺發展。模塊化意味著通過構建可復用式的標準化資源,從條塊化向模塊化發展實現不同業務間形成耦合結構并可復用,提高業務連通能力(北京大學課題組和黃璜,2020)。開放性意味著平臺型政府提供了更多的外部接口,能夠對接更多的非政府組織、公眾,面向公眾開放政府數據,公眾既是政府數字資源的供給者,亦是政府開放數據的使用者,以此促進政府與公眾合作,形成治理共同體。拓展性意味著平臺型政府依托數據、算力、算法可以實現自我迭代升級,促進政府基于現有資源,提升應對復雜社會治理問題的應變能力與創新治理能力。

表1 數字技術賦能下平臺型與學習型政府的一般特征

學習型政府是在學習型組織和組織學習理論基礎之上所構建的概念。學習型組織的構建是基于組織所處的環境是復雜的、多變的、充滿不確定性的,因此組織如果要在這種環境下生存,必須具備解決環境的能力,這就決定其本身需要隨著環境的變化而變化。那么,學習型政府是以團隊學習、信息交流和知識共享為基礎,通過提高行政人員素質和創新政府管理來實現行政發展和公共利益最大化的公共組織。它以服務社會、實現公共利益最大化為共同愿景,以集體創新為精神實質,以數字政務為平臺的管理手段,以構建精簡、扁平、彈性的組織結構為依托和以發揮善于學習的組織優勢為主要特征。

數字技術賦能下的學習型政府應具備以下特征:精簡扁平化、靈活性及知識共享性(如表1所示)。精簡扁平化意味著數字技術的信息效應有利于提高科層體制下中間環節的組織運轉效率,提升了組織間交流信息的傳播速度,拓展了組織間信息傳遞的傳播路徑。靈活性意味著數字技術賦能后的政府具有應對復雜環境變化的彈性組織結構與創新應變機制,數字技術集合更廣泛的信息資源,能夠在短時間內對外部變化做出響應,并借助數字技術的工具優勢建立常態化應變機制,以此提高政府組織的調節和適應能力。知識共享性意味著數字技術為政府提供了經驗知識復刻與分享的工具手段,優質教育、醫療等公共資源不僅能夠依托數字技術載體形成異地共享或拓展,同時數字公共服務供給模式的經驗知識復刻也降低了政府治理經驗學習的成本,提高數字化經驗轉移的可行性。

2. 平臺型政府賦能貧困治理的機制路徑

數字技術賦能下的平臺型政府依托其集成性、模塊化、開放性及拓展性,通過促進社會協同、內部協同與治理應變能力拓展,實現政府貧困治理效率的優化與創新,提升政府整體貧困治理效能(如圖1所示)。

圖1 數字技術賦能貧困治理的實現路徑

(1) 社會協同:數字治理生態構建。數字治理資源包括傳統治理資源及數據、算法、算力等新生治理資源,決定了實現數字治理需要包括科技企業、社會組織、公眾等更多的社會力量參與(孟天廣,2022)。具體來說:一是數字治理生態的開放性與包容性加強了社會協同。社會組織、企業等通過標準化、模塊化的數字資源有效接入數字貧困治理生態,尤其是互聯網平臺企業,改善傳統政社、政企合作中社會組織、企業“懸浮”于社會治理的弊端。同時,虛擬社群實現了跨邊界、跨組織的行動動員,加強了社會協同的動員能力,虛擬社群既是貧困治理的行動者,又是治理資源的供給者,促進了公眾參與數字貧困治理生態建設。二是數字技術智能輔助,提升社會協同的治貧效率。數字技術提供了有效的線上協同機制,真正形成了政府部門之間、政府與社會主體之間、社會主體與社會主體之間“網狀”連通形式,可復用的模塊化數據資源能夠根據權限分配,在社會協同網絡中的參與主體之間流動,提高了協同機制運行的效率,尤其是在東西部協作扶貧的項目運行中,數字技術構建的數字平臺有效促進了相關幫扶項目的匹配與落地,在項目具體協調中,被幫扶地方各級政府、幫扶地方各級政府、幫扶企業、被幫扶貧困戶等多個參與主體,實現了合同遠程簽訂等便捷化的合作方式,依托平臺型政府的開放性加強了社會協同,實現了貧困治理效能的提升。

(2) 內部協同:公共價值的提升。在公共價值維度,數字平臺型政府的構建增加了人民對美好生活的向往。在貧困治理過程中,數字平臺型政府通過加強政府內部的協同性,有效提升了貧困治理的效率。具體體現為:一是依托平臺型政府集成性的特征,促進貧困治理中的數據共享,以數據資源融合為基礎,形成跨層級、跨部門的業務協同。隨著政府平臺與扶貧數據實現共享互通,在線化的跨部門、跨層級業務協同形成了對貧困認定資料的在線同步核查,并對鞏固拓展脫貧攻堅成果時期的監測戶進行監測,顯著提升了“幫扶政策”與“被幫扶人”的匹配度,幫扶政策的高效落實改善了人們對生活的滿意度。二是平臺型政府革新了貧困治理流程,提升政府對貧困相關利益群體訴求的回應效率。平臺型政府的構建實際上也是政府順應數字經濟發展的一種治理思維與手段的革新、制度的重構(魏成龍和郭誠誠,2021)。在數字平臺嵌入貧困治理的過程中,對貧困戶認定、核查、公示等治理流程進行了更有效率的優化,以其開放性的特征拓寬了公眾的反饋與監督渠道,具有廣泛監督效力的公示取代了過去“小范圍、窄通道”的公示方式,形成更廣泛多元主體協作的治理共同體。數字平臺對公眾提供的監督線索與反饋問題能夠形成更有效率的響應,以公平、公正的治理流程提升人們的公平感和幸福感。

(3) 治理應變能力拓展:共同富裕治理目標轉向。脫貧攻堅取得全面勝利后,貧困治理工作發生了新的轉向,脫貧攻堅時期通過數字平臺收集的農村基礎性數據成為面向共同富裕治理目標下開展農村工作的重要基礎,具體來說:一是鞏固脫貧攻堅成果的動態監測,防止規模性返貧成為治理重點。依托平臺型政府的集成性和模塊化特征,在原有貧困治理大數據平臺的基礎上實現防返貧的動態監測是數字平臺型政府通過迭代升級帶來最直接的工具效應。數字賦能的平臺型政府通過調用模塊化資源實現標準化的可復用數據資源,避免了基層政府再次進行相同數據的重復收集,基于智能算法,根據貧困群體所處的地理位置、社會保障、醫療條件、個體及家庭特征等因素,綜合評估監測農戶致貧、返貧風險,并及時給出預警。二是共同富裕的任務需要在進一步夯實地域發展不充分的基礎上,改善區域發展不均衡的問題,打破城鄉二元發展結構。數字技術賦能的平臺型政府依托其拓展性特征,為推動公共服務均等化進程、縮小城鄉之間公共服務供給差距等創新治理和復雜性治理任務提供了積極作用。不斷推進數字鄉村建設,促進數字普惠金融等“數字技術+”在農村地區的迅速發展,為實現城鄉要素雙向自由流動和公共資源合理配置提供數字基礎。面向共同富裕視域下難度不斷上升的治理任務,平臺型政府將持續促進政府治理應變能力的拓展與提升。

3. 學習型政府賦能貧困治理的機制路徑

數字技術賦能下的學習型政府依托其精簡扁平化、靈活性、知識共享性特征,通過賦能政府雙環學習、拓展貧困治理的平行經驗分享能力,實現政府貧困治理效率的優化與創新,提升政府整體貧困效能(如圖1所示)。

(1) 賦能政府雙環學習:認知與反思。雙環學習是在單環學習的基礎上,基于對現狀的認知進而強調對造成現狀原因的反思,這種模式需要系統思考、共同愿景、自我超越、團隊學習及創造性張力(彼得·圣吉,2003)。數字技術拓寬了政府內部的評估與督察手段,形成更加直觀、精確的數據反饋。數字技術的精簡扁平化特征為政府跨層級、跨部門之間的核查監督提供了更加便捷的工具和渠道,數字技術賦能的學習型政府在面對貧困治理過程中出現的新問題、新情況,其靈活性特征能夠基于貧困治理現狀的客觀認識快速形成決策,并且數字技術提供了更加精準的數據資料和反饋通道,加強了政府對貧困幫扶政策落實的糾偏力度。同時,依托貧困數據及智能算法形成的輔助決策能夠加強政府相關部門對現階段貧困治理機制的再認識,通過數字技術賦能貧困治理所積累的客觀貧困現狀的數量和結構特征,可以降低決策者因主觀經驗帶來的認知偏誤,緩解主觀偏誤決策導致的幫扶資源與被幫扶者的錯配,實現對現有貧困治理機制體制具有反思性的總結與創新,形成基于現實經驗與客觀認知的新的創新幫扶模式與工作機制。簡言之,數字技術賦能下學習型政府的精簡扁平化與靈活性特征有利于政府形成具有認知與反思的雙環學習模式,既加強了貧困政策執行中的糾正與督查力度,也能夠對貧困幫扶政策本身及貧困治理工作機制形成有效反思和創新。

(2) 提升貧困治理的平行經驗分享能力。平行經驗分享的概念是徐秀麗和李小云(2020)提出的實踐導向下的一種發展新敘事。可以理解為發展策略、模式或實踐經驗在既定條件下的復刻。在貧困治理實踐中,通過發揮數字技術“捷徑效應”實現貧困治理的平行經驗分享體現在數字技術作為學習載體及治貧工具兩個層面。在學習載體層面,治貧經驗能夠借助數字技術實現更廣泛的傳播,突破現階段的“條塊制度”,形成跨區域、跨部門、跨層級的政府內部學習,移動互聯網的發展進一步將治貧經驗的內部學習穿透至村一級,促進處于脫貧攻堅第一線的工作人員基于被幫扶區域、群體的特征,學習、吸收先進經驗模式,推動本區域的貧困治理工作。在東西部協作扶貧中,政府、非政府組織、企業等多元參與主體基于數字技術實現了“網狀”學習模式,使優秀的東西協作項目通過政府、非政府組織、企業之間的相互學習形成治貧經驗的平行分享。在治貧工具層面,數字技術嵌入政府公共服務供給模式促進了平行經驗分享。依托數字技術構建的就業扶貧信息平臺,實現就業崗位定制化服務,數字化就業扶貧模式能夠依托數字技術實現跨區域、跨層級的平行經驗分享并形成有效復刻。類似地,教育、醫療等數字化公共服務供給模式、數字化貧困政策匹配與落實經驗均能夠跨地區、跨層級實現高效率復刻。簡言之,數字技術賦能下學習型政府的知識共享性特征推動經驗知識的復刻與分享,通過效率優化與創新提升貧困治理效能。

三、 數字技術賦能貧困治理的案例分析:貴州“大數據幫扶”例證

1. 案例選擇與研究區域基本概況

(1) 案例選擇。選擇貴州作為案例區域出于以下考量:一是貴州省是深度貧困地區,作為全國唯一沒有平原的省份,受地理環境限制,貴州省曾是貧困人口最多、貧困面積最大、極端貧困程度深、致貧因素交織復雜的省份;二是貴州省是全國首個國家級大數據綜合試驗區,也是全國首個在全省全面推動大數據治貧的省級行政單位;第三,貴州省從首次提出采用“大數據+大扶貧”理念并開展具體實踐至今已近十年,可觀測、可追溯的相關歷史實踐資料豐富,且在落實大數據治貧過程中形成了取得中央政府認可、其他省級行政區學習的優秀治貧模式和經驗。數字技術運用于極端貧困地區的成功經驗和模式,其實現復雜程度遠超于其他地區。基于此,貴州省以大數據為代表的數字技術賦能貧困治理的經驗與模式對其他地區的貧困治理具有切實可行的借鑒意義,同時,從貴州省大數據扶貧的經驗中可以進一步探索推動共同富裕的數字技術賦能手段。

(2) 貴州省“大數據幫扶”基本情況。截至2021年,貴州省數字經濟增速連續七年位居全國第一位,作為全國首個國家級大數據綜合試驗區,數字經濟發展的良好勢頭為貴州省大數據扶貧創造了經濟社會環境。貴州省“大數據+大扶貧”的發展道路在脫貧攻堅時期已初步形成了“大數據+應用扶貧”“大數據+民生扶貧”“大數據+產業扶貧”等貧困治理模式。從政府治貧的視角出發,“大數據+應用扶貧”中的貴州扶貧云數據平臺、“大數據”監督系統中扶貧民生領域監督系統、門戶網站及微信公眾號等已經實現了精準、動態和科學化的貧困治理模式;“大數據+民生扶貧”已經建成貴州省勞務就業扶貧大數據平臺、貴州省教育精準扶貧系統、貴州省醫療健康云等系統,實現就業扶貧、健康扶貧和教育扶貧的數字化幫扶;“大數據+產業扶貧”中貴州“農業云”實現了作物生產、病蟲害、氣象等實時監測,數字產業的發展為數字要素回報流入農村提供了可能。

2021年全年,貴州省低收入人口動態監測信息平臺監測數據總量超24萬條,發出預警超6萬條,基于預警信息及時將0.16萬預警人口納入兜底保障,為鞏固脫貧攻堅成果,防止規模性返貧提供了技術支撐。貴州省“大數據幫扶”的發展可以劃分為4個階段(如表2所示)。

表2 貴州省“大數據幫扶”的階段與發展

2. 貴州省大數據扶貧實踐的平臺型政府構建

(1) 貴州省大數據平臺賦能全社會協同治貧。貴州全省搬遷規模達到188萬人,占全國近1/5,就業扶貧成為易地扶貧搬遷的重要幫扶措施。貴州省勞務就業扶貧大數據平臺(現為貴州省勞務就業大數據平臺,以下簡稱“就業平臺”)旨在為全省建檔立卡和易地扶貧搬遷人員拓寬就業渠道,建立就業崗位“穩定池”、持續推動勞務就業扶貧工作,鞏固貧困勞動力脫貧成果。截至2020年底,就業平臺已錄入建檔立卡貧困勞動力約480萬人,涵蓋了全部建檔立卡貧困戶及易地扶貧搬遷戶,入庫勞務就業崗位約193萬,推薦就業約66萬人次,累計就業超29萬人次。就業平臺集成了政府、社會力量和受幫扶群體等多方主體,形成了有別于“政府主導+社會力量參與”的“政府搭平臺+社會量協同”的新型就業幫扶治理模式。

表3報告了就業平臺各參與主體的權限與職責。首先,人社部門是政府牽頭職能部門,該部門的職責是對其他各部門的就業平臺權限進行設置,以省扶貧辦(現為省鄉村振興局)為主的其他部門利用就業平臺對建檔立卡貧困戶和易地扶貧搬遷戶進行監測預警。政府部門在就業平臺中發揮的作用是依托政府內部數據共享與交換,為就業平臺實現智能預警提供數據基礎支持。其次,社會力量包含了勞務公司、鄉鎮或村合作社、數據采集員以及平臺技術企業。勞務公司或鄉鎮、村合作社則主要負責數據的收集和定期維護工作,并在就業意愿達成后向被幫扶對象提供就業服務。在就業平臺賦能下,企業減少了招工成本,提升了企業建設衛星工廠選址、農業產業投資以及產業鏈延伸等項目落地效率,就業平臺降低企業交易成本將吸引更多企業加入就業幫扶的過程中,實現了以市場為基礎的貧困可持續治理。數據采集員在制度設計中可以由勞務公司(合作社)發動村干部、網格員、包保干部承擔,也可以由建立利益聯結機制的勞務經紀人承擔。實踐中,多由具有本鄉鎮一定社會網絡的勞務經紀人或村干部與勞務經紀人共同承擔,旨在收集到更加準確的勞動力信息。平臺技術企業的核心職責是實現勞動力與崗位匹配模型的構建,提升企業崗位與被幫扶對象之間的匹配效率。最后,被幫扶對象是就業平臺的落腳點。被幫扶對象在就業平臺中需配合信息采集員提供準確無誤的信息,以便于形成勞動力畫像的精準刻畫,提高就業平臺基于智能算法的“人崗匹配”精確度。

表3 貴州省勞務就業扶貧大數據平臺各參與主體的權限與職責

在就業平臺中,政府部門更多地是搭建平臺,信息采集、錄入、平臺匹配、就業幫扶落實、就業服務以及平臺維護和迭代升級等環節均由社會力量提供或社會力量與政府協作提供。在貧困戶與崗位形成“一對一”或“一對多匹配”后,村干部、網格員或村中社會工作人員的手機客戶端將收到匹配信息,通過入戶或電話進行崗位意愿調查,形成就業意愿后,勞動力的就業服務將由勞務公司、鄉鎮或村合作社提供。同時,在貴州省的具體實踐中,就業平臺集成的勞務公司與“東西扶貧協作”(現為“東西幫扶協作”)結合,將參與協作的企業集成至就業平臺,進一步豐富崗位供給。總的來說,就業平臺的搭建,推進了以市場為導向的就業幫扶機制建立,為鞏固脫貧攻堅成果、推動鄉村振興提供可持續驅動力。

(2) 貴州省大數據平臺賦能政府協同治貧。貴州省鄉村振興云(原貴州省扶貧云)一方面實現了省、市、縣、鄉鎮、村莊等5級縱向治理主體的協同;另一方面,實現了省、市、縣各級與貧困治理密切相關的醫保、住建、教育、人社、農業、鄉村振興等11個部門的橫向部門協同。在貴州省鄉村振興云平臺下的鄉村振興防貧監測子系統,通過形成縱向與橫向交織的“網狀”模式,實現對防返貧監測的高效協同。首先,各級職能部門通過底層基礎數據的動態更新,實現平臺數據的共享,如醫保部門、衛健部門涉及健康幫扶和大病救助的數據共享,民政部門則涉及兜底性保障,住建部門則涉及“住房安全有保障”的相關內容,教育部門則重點關注保障監測家庭的教育幫扶措施;其次,各部門數據匯總至省鄉村振興云后進行分析,根據預設的邏輯算法,實現系統自動提供預警線索信息的功能,在脫貧攻堅時期能夠防止錯誤識別,如申請建檔立卡貧困戶家庭成員名下房產信息、車輛信息能夠基于住建、公安部門提供的數據實現預警,在鞏固脫貧攻堅成果時期,對監測戶能夠實時提供可能使其落入貧困的各類因素預警線索,如自然災害導致的農業減產、因疾病、意外交通事故等突發狀況導致家庭喪失勞動力等情況;最后,貧困系統中產生的預警信息會以“訂單式”任務指派至相應責任部門,責任部門完成核查任務后,需在系統中錄入核查資料并完結該核查“訂單”,完成平臺流程的閉環。

因病致貧是脫貧攻堅實踐中最常見的致貧因素之一。在尚未形成數字技術賦能網狀協同的幫扶階段,因病致貧的群體需要提供諸多材料進行審核,再由責任部門進行層層上報,并由人工實現名單比對等流程,加大了各級部門“填表”的工作量,幫扶措施落實的時效性無法得到保障。在數字技術的賦能下,貴州省醫保和衛健兩部門與鄉村振興局形成了高效協同,相關預警線索能夠突破科層體制下的“條塊關系”,直接下沉至扶貧一線責任部門。一方面,貴州省醫療保障扶貧共享融通系統平臺推動了貧困人口動態參保管理,通過醫保數據與貧困戶數據融通,實現城鄉基本醫療保險的“應保盡保”“應資盡資”。2019年1月至2020年8月,貴州省累計資助參保繳費1588.99萬人次,資助額達到18.87億元,為健康扶貧提供了基礎性保障。另一方面,數字技術賦能貴州省醫療保險實現全省聯網并對接鄉村振興云平臺。處于鄉村振興防貧監測子系統監測范圍內的監測戶成員在出院后進行醫保結算,醫保系統數據更新完成后即會實時在鄉村振興防貧監測子系統中呈現監測戶的預警線索,醫療部門提供的具體預警線索簡化了材料審核的流程,數字協同賦能有效提高了扶貧工作的效率。對于需要納入大病救治的監測人口患者,在醫院結算過程中,身份信息自動匹配至防貧監測子系統中的人口信息,實現自動核查、自動結算等功能,切實讓監測人口實現“病有所醫”。“數據多跑路”變革了傳統就醫報銷等健康幫扶模式,被幫扶者能夠高效享受幫扶政策帶來的實惠。可以說,數字平臺型政府的構建通過對群眾訴求的快速響應,改善了公共服務供給模式,提升了人民的幸福感,實現了公共價值的提升。

(3) 貴州省大數據平臺賦能政府治貧能力拓展。貴州省“扶貧云”平臺上線初期,平臺數據融通實現貧困識別率的提升,貧困識別正確率從2017年的95.98% 上升至2018年的99.17%,極大改善了基層面臨的識別工作壓力。“扶貧云”進一步迭代升級實現了貧困動態監測,通過開發“疑似漏評采集”“入戶核查”“計劃脫貧標識”“幫扶措施覆蓋分析”等功能,實現具有“數據自動比對端口”的綜合數據分析。2019年,貴州省依托“扶貧云”標注計劃脫貧41.4萬戶、1413萬人,通過平臺的幫扶措施核實功能模塊,對全省192.74萬戶、782.08萬人的幫扶措施進行核實,數據共享實現了數據自動比對,減少人力物力投入的同時,有效形成了對2019年計劃脫貧人口幫扶措施落實情況的精準動態監控。在面對監測范圍從貧困群體轉向低收入群體的背景下,貴州省“扶貧云”進一步升級為“鄉村振興云”,通過醫保部門、衛健部門、教育部門、人社部門、公安部門、農業部門、殘聯、應急部門、鄉村振興部門、民政部門、住建部門、農戶自主申請、社會監督以及村干部走訪排查形成了“政府部門-公眾監督-自我識別”的“立體”動態預警線索來源,尤其是在COVID-19全球大流行期間,數字平臺與貴州健康碼數據對接,以數字平臺為基礎的貧困預警線索工作機制實現從“人找政策”向“政策找人”轉變,強化了幫扶措施與被幫扶人的精準對接。截至2021年底,“鄉村振興云”平臺累計歸集預警線索67.05萬條,涉及人數64.73萬人,共識別監測對象42.29萬人,數據共享交換平臺累計調用防貧預警監測名單23.02億批次、調用流量8379.50Gb,數據調用條數1.26萬億條。因此,從治貧能力的視角來看,貴州省依托“扶貧云”到“鄉村振興云”數字平臺的升級,逐步完成了“貧困精準識別→貧困動態監測→貧困動態預警”的治理能力迭代升級。

面向共同富裕新征程,貧困治理將更加注重城鄉收入差距、相對貧困的治理,推動公共服務供給差距的收斂成為縮小城鄉發展不均衡的重要抓手。現階段,貴州省正不斷推動“互聯網+公共服務”向鄉村延伸,加強在鄉村治理方面的數字化運用。如依托數字化平臺建設,形成貴州政務服務網的數據匯集和業務融合,貴州政府政務服務網涵蓋了省市縣4000多個部門、1.7萬個村莊、居委會便民服務站。在農村環境治理方面,依托貴州數字鄉村建設監測平臺,將1193個鄉鎮生活垃圾轉運站、12.2萬個垃圾收集點等相關信息納入數字監管,實現鄉鎮生活垃圾的數字化管理,與實現中共二十大提出的宜居宜業和美鄉村的重大任務相契合。數字技術賦能就業培訓、教育、醫療、社會救助等領域均順延脫貧攻堅時期的先進做法和經驗,推動貴州省鄉村治理邁向數字化、現代化。總的來說,數字驅動的平臺型政府實現了治貧能力的迭代升級,提高了政府為應對不同時期貧困治理目標所提出的具體治理任務的行政效率。同時,大數據平臺將拓展推動鄉村數字化發展,有利于面向共同富裕所要求的城鄉公共服務均等化的實現。可以認為,數字驅動的平臺型政府為實現政府治貧能力升級與面向共同富裕的能力拓展提供了有效的工具。

3. 貴州省大數據扶貧實踐的學習型政府構建

(1) 貴州省大數據賦能政府雙環學習。貴州省大數據扶貧賦能政府雙環學習體現在扶貧民生領域監督系統(以下簡稱“監督系統”)的建設與運用。監督系統集成了包含公職人員個人信息、工商數據、死亡數據等60個邏輯算法和智能模型,對扶貧民生領域資金情況進行不間斷地實時監督。根據中央紀委國家監委網站公開數據,截至2019年6月,貴州省扶貧民生領域監督系統共采集民生資金類的數據5.5億條,通過系統邏輯算法發現問題數據27.5萬條,核實違規問題6934個,追回資金615萬元。對于扶貧監督而言,數字技術賦能政府形成雙環學習模式,數字技術嵌入貧困治理監督提升了政府對貧困現狀的認識能力,加強了對現有貧困治理監督的糾偏力度,同時對現有貧困治理監督制度和工作機制形成有效反思,推動了貧困治理監督的轉型升級(如圖2所示),具體而言:

從線下監督到“線上+線下”監督。以云端數據為基礎,通過智能算法模型,一方面,擴展了監督預警線索的來源,緩解了通過人工督查的局限性;另一方面,隨著數據庫數據與指標的不斷增加、智能算法的迭代升級,平臺系統所提供預警信息的精確度將不斷增強,線下的核查效率將進一步提升,如貴州省六枝特區在扶貧民生領域監督系統的運用下,通過大數據算法模型的數據比對,發現冒領養老保險金等基層扶貧違規違紀的問題線索。

從靜態結果監督到動態全流程監督。傳統的監督工作采用檢查、巡視、督查、信訪、考核等形式,往往是一種具有階段性、靜態集中性并以結果為導向的監督,同時在問題的改進反饋方面,存在周期長、標準化低等不足。數字技術嵌入貧困治理監督后,形成了動態常態化監督機制。貴州省依托扶貧云(鄉村振興云)平臺實現的數據庫共享,數據收集的監督常態化周期縮短至“每月一次”,與數據庫更新頻率保持一致,實現了從數據收集到最終結果的全流程的有效動態監督。同時,監督平臺憑借數據分析的邏輯算法,可自動發出監督預警線索和問題,依托平臺所集成的各級政府職能部門,形成了預警問題的線上接受、線上核實、線下核實、結果核實與結果反饋等標準化監督問題處理流程,實現監督的動態化、常態化和問題處理與反饋的標準化。

從“舉一反一”到“舉一反三”。在傳統監督中,只能采用“就事論事”的方式查處發現違規違紀行為,對政策或工作機制本身不加以判斷,這主要囿于監督過程依賴于人工識別,受到人工主觀因素的限制,很難從“個性”問題中發現“共性”問題。數字技術賦能扶貧監督后,通過大數據形成更加全面的綜合研判,對扶貧工作中發現的行業性、領域性問題進行統一排查與整治,既實現了對扶貧工作違規違紀問題的稽查,又通過大量數據算法改進扶貧工作中政策制定、執行機制可能存在的問題,從政策設計方面進行根本性改進。貴州省畢節市威寧彝族回族苗族自治縣通過民生領域監督系統提供的異常數據發現了如人情保、死亡保等違規共性問題,建立了《威寧縣低保工作廉政風險排查制度》《威寧縣低保經辦人員和村居干部近親屬享受低保備案制度》等制度規定,依托數字技術實現工作機制上的反思與創新,實現舉“特定問題”反“共性問題”和“制度設計問題”。

從政府監督到全社會監督。扶貧民生領域在傳統監督過程中主要由各級紀委監委負責,監督范圍有限。貴州省部分市縣通過數字技術嵌入,擴展、簡化群眾實現監督的路徑,將扶貧資源的相關利益主體納入到“監督網”中。其中,將監督的內容簡單化、易于理解化是數字技術嵌入后的重要作用。截至2018年8月,貴州省黔西南布依族苗族自治州將超過1100臺觸控一體機覆蓋至全州下轄的所有行政村及鄉鎮衛生院,將身份證放置于一體機上即可顯示自己可享受的幫扶政策及具體補助數額,受幫扶的群眾可以通過這種簡單的方式實現對幫扶資金、幫扶政策落實情況的有效監督,擴展了提供瀆職、貪污的線索,有效降低了扶貧政策執行與落實可能產生的偏差,如民生監督終端機在貴州省六枝特區提供了老人去世后仍然被基層村干部冒領養老金的違規情況線索。

(2) 貴州省大數據賦能貧困治理的平行經驗分享。數字技術通過發揮“捷徑效應”與工具效應實現了貧困治理的平行經驗分享。在省內擴散方面,貴州省作為國家大數據綜合實驗區,在數字基礎設施建設完備的省域范圍內,“大數據+”模式能夠在全省范圍內快速形成有效復刻,如貴州省全省遠程醫療的普及與推廣,數字技術基礎設施建設為全省醫院聯合體的實現創造了機會,鄉鎮衛生院的遠程醫療逐步在全省范圍推廣,2016-2018年逐步實現了“縣縣通、鄉鄉通”和覆蓋全部婦幼機構。在省際貧困治理平行經驗分享方面,山西呂梁市作為全國14個集中連片特困地區之一,是易地扶貧搬遷集中安置的主戰場。2017年底,由呂梁市委書記率領代表團前往貴州貴陽市、遵義市學習大數據產業發展,期間就貴州省的“大數據+工業”“大數據+旅游”“大數據+醫療”“大數據+扶貧”“大數據+產業”等方面進行了經驗交流。其中,隨著人工智能的發展,數據標注員成為大數據產業發展過程中的新興職業,數字經濟拉動資本向大城市聚集,但基于數字技術跨時空特點,勞動力與產業資本要素可分離的發展優勢,貴州省推動數據標注員的培訓工作,實現了貧困戶“家門口”就業,如貴州惠水縣百度百鳥河基地以大數據清洗、加工、標注為主營業務直接帶動超過1000人的就業。呂梁市以“復刻+發展+創新”的方式對貴州大數據幫扶的模式與做法進行經驗借鑒,通過建立標注驛站、開展標注培訓拓展貧困群體新的增收渠道,尤其是在全市的易地扶貧安置點均設置了標注驛站,充分吸納易地扶貧搬遷貧困勞動力就業。數據標注產業的發展依托了數字技術的“捷徑效應”,充分發揮了數字技術的低成本、跨時空、生產要素可分離的優勢,實現通過數據標注助力脫貧攻堅的治貧經驗平行分享。除此之外,貴州省將互聯網構建的虛擬場域充當治貧經驗分享的渠道。貴州省信息中心主辦的貴州綜合信息網設置了大數據發展動態專欄、省外咨詢專欄,貴州省大數據發展管理局設置了“大數據助力鄉村振興”專欄、“經典案例”專欄。貴州省也通過微信公眾號“貴州脫貧攻堅”(現為“貴州省鄉村振興局”)定期發布省內外脫貧攻堅、鄉村振興案例以及相關新聞報道,如羅甸的“‘5514’工作模式高效推進防止返貧動態監測和幫扶工作”、鳳岡的“香鳳校企協作‘訂單班’助力學生搭上‘就業直通車’”、岑鞏的“‘五處發力’推進東西部協作”等經驗做法。對于縣鄉基層政府而言,通過以上互聯網渠道學習新的產業發展模式、幫扶措施,進一步結合地方實際形成具有地方特色的幫扶舉措,這樣的做法已經成為基層政府接收貧困治理平行經驗分享的重要方式。

四、 數字懸浮:科層體制下的數字化陷阱

1. 數據收集:“最后一公里”的數字偏差

貧困治理中基礎數據的采集是基層政府面對的普遍難題,雖然多數地區采用諸如“組團聯村”“黨員聯戶”等機制,但仍未有效解決數據采集過程中的難點(沈費偉和葉溫馨,2021)。在剛性考核壓力下,加之農村人口外流的影響,負責數據收集的第一線工作人員往往采用“統計+估計”的策略(王雨磊,2016)。“估計”的數據收集方式會導致相關數據存在嚴重的偏差,尤其是收入維度的數據。不同調查人員估算的方法不同、貧困戶存在普遍的瞞報、漏報、低報收入情況的傾向、向上級爭取財政資源或政績考核的要求、數據收集的舞弊行為等均是數據收集產生偏差的緣由。在數據收集“最后一公里”出現的數字偏差沿著鄉鎮、縣、市科層體制上報至省級主管部門,根據存在偏差且基本無規律可循的數據形成的幫扶決策,難免會為精準扶貧的瞄準精度帶來負面影響。

貴州省各縣、鄉鎮和村莊在數據收集、核查過程中,信息收集員使用估算方式應對脫貧攻堅時期申報建檔立卡貧困戶、鞏固脫貧攻堅成果期間監測戶瞞報、漏報、低報家庭收入信息等情況,導致在數據收集過程中存在誤差。貴州省為應對可能存在的“數字偏差”,一方面,以縣一級單位對鄉鎮負責信息收集的工作人員、村干部等相關人員進行統一培訓,著重強調估算的原則,形成統一估算標準,如對外出務工人員工資收入的估算采用同村人、同區域、同行業交叉估算,保證收入信息的大致準確;另一方面,貴州省鄉村振興云平臺形成的“省市縣”三級核查系統,對估算數據與各部門底層數據庫存在邏輯沖突或不一致的情況會及時形成預警線索信息,通過核查程序進一步降低了估算帶來的數據偏差,如房產和車輛信息的瞞報情況。現階段,雖然數據偏誤得到了一定的控制,但數據收集的偏差仍然存在,尤其在對監測戶外出務工收入方面的估算,仍然是數據收集所面對的難題。在常態化貧困治理中,需要進一步與稅務系統對接,提高收入信息收集、核查的準確性。

2. 數字孤島:制度與協同機制制約

數據資源未被有效利用會降低數字政府的協同性,難以真正提升政府治理績效。數字技術與治理體制之間存在融合張力,體現在數字技術嵌入重塑辦事流程方面存在諸多制約因素,可能會帶來違約風險。同時,科層制結構的封閉和層級化特征導致“數據不敢共享”(北京大學課題組和黃璜,2020),行政職能部門只對上級負責,缺乏橫向數字交換、數字共享的動力。總的來說,數字技術嵌入政府治理形成數字政府將帶來封閉化與開放式治理的張力、科層制與扁平化治理的張力、碎片化與整體性治理的張力,其后果是機制不匹配導致協同的整體性受限、需求不對稱減弱協同的一致性、標準化建設不充分降低協同的廣泛性(黃璜等,2022)。由此看來,制度與協同機制建設的滯后加劇了數字孤島的形成,造成了行政效率的下降。

根據貴州省貧困治理各部門內部協同的實踐經驗,各職能部門的數據交換頻率為“每月一次”,初步實現了數據的動態交換,但尚未達到系統數據交換的實時同步。各部門數據的實時性對系統自動發出預警信息的即時性至關重要。因此,進一步提高數據交換的實時性,打破數據孤島是應對復雜程度更高的鄉村振興及面向共同富裕的相對貧困治理的重要抓手。同時,貴州鄉村振興云(簡稱“省辦平臺”)與全國防止返貧監測和銜接推進鄉村振興信息系統(簡稱“國辦平臺”)的信息對接同步機制仍有待提高,目前縣一級責任部門收到省辦平臺的預警線索后,若核實無誤,將相關群體納入監測系統需要完成在省辦系統和國辦系統的“雙錄入”操作,即完結省辦系統中“訂單式”任務,錄入預警線索核查的相關記錄后再次將新納入監測范圍的群體基礎信息錄入國辦平臺,國辦平臺數據庫將每日覆蓋省辦平臺數據庫,尚未形成“讓數據多跑路”的設計初衷,加大了基層的工作量。

3. 數字依賴:陷入“技術決定論”傾向

在面對復雜的行政治理任務時,以效率為導向或原則,最大化消除人的影響被視作效率最大化、消除個體尋租或個體能力不足的最佳有效方式。數字依賴的極致是組織理性將數字技術視為決定性因素,形成有別于“人定決策”或“人在回路”的“無人決策制”,這就意味著行政決策將會從“人是控制者”轉向“數字技術是控制者”。這樣的做法逐步淡化由人主導的合作與決策,改變了行政知識增長模式,行政邏輯發生轉向,對解決行政問題的思維方式從基于因果意義的詮釋,逐步轉向基于相關關系的簡單總結(張雪帆和蔣忠楠,2022)。陷入“技術決定論”陷阱將會完全以行政目標的實現為導向,而政府治理的目標不僅僅包含結果公正,同時也包含“程序公平公正、過程合理滿意”的公共價值,完全依賴于數字技術帶來的治理過程將會與政府治理的價值取向背道而馳。隨著數字技術的不斷發展,智能算法的不斷迭代升級會進一步促使政府部門在諸多決策上依賴于數字技術給出的決策。陷入“技術決定論”陷阱后,基層政府更加依賴于數字技術,將注意力更多地傾向于能夠采用數字技術解決的相關社會問題,而忽視了其他需要人工介入的社會治理問題。

從貴州省省辦平臺的鄉村振興防貧監測子系統來看,預警線索主要有醫保部門、衛健部門、鄉村干部走訪排查等15個來源。然而,現階段醫保部門、民政部門、衛健部門、公安部門為預警線索提供的主要部門,通過省辦平臺的底層基礎數據更新(如醫保結算、大病救助、重大交通事故等)實現預警線索的提示。省辦平臺數據自動比對所實現的預警線索提示功能將大大提升基層政府獲取預警線索的能力,貧困監測的效率顯著提升。但不可否認的是,在外出務工收入等關鍵信息方面,仍需要依托相關部門和鄉村干部走訪進行排查。數據平臺預警線索提供的便利性加劇了基層工作對數字工具的依賴,從而使其在防返貧工作方向上具有選擇治理的傾向性,轉移了基層政府對其它可能存在防返貧因素的注意力,這是面向共同富裕進程中,貴州省“大數據幫扶”需要警惕的重要內容。

五、 結論與討論

本文通過構建數字技術賦能貧困治理的雙重路徑分析框架,以貴州省“大數據幫扶”為案例,闡釋了數字技術賦能貧困治理的具體實現機制。基于全文分析,可以得出以下結論:

第一,數字技術賦能貧困治理的雙重路徑分別為平臺型政府和學習型政府的構建,平臺型政府實現了數字治理生態的全社會協同、公共價值提升的內部協同以及在共同富裕治理目標轉向下的治理應變能力拓展。學習型政府實現了具有認知與反思特征的政府雙環學習模式,提升了貧困治理的平行經驗分享能力。

第二,通過貴州省數字技術賦能平臺型政府與學習型政府構建的具體實踐發現,貴州省勞務就業扶貧大數據平臺構建了“政府搭平臺+社會力量協同”新型幫扶模式,以市場為導向的就業幫扶機制實現了幫扶的可持續性;貴州省鄉村振興云平臺集成11個部門的基礎數據實現幫扶措施高效落實,提升人民的幸福感;大數據平臺賦能下的政府在貧困治理過程中逐步形成“貧困精準識別→貧困動態監測→貧困動態預警”的能力迭代升級,并為面向共同富裕的數字化鄉村建設所提出的公共服務均等化提供了有效的能力拓展工具。“大數據”監督系統實現了扶貧民生領域監督由“線下監督”的監督體系向“‘線上+線下’監督”的數字監督體系轉變,實現了數字技術賦能政府構建雙環學習模式;貴州省“大數據+”扶貧模式能夠迅速在數字技術設施完備的省域范圍內形成有效復刻,數字技術發揮“捷徑效應”的特征有效促進了“大數據+產業”模式在省際轉移,同時,數字技術發揮自身的工具效應推動了貴州大數據扶貧經驗的傳播。

第三,在科層體制下仍然需要警惕數字化陷阱。基于貴州省“大數據幫扶”的實踐發現,數字收集過程中出現的數字偏差、制度與協同機制制約下的數字孤島、陷入“技術決定論”傾向的數字依賴均是可能阻礙數字技術賦能貧困治理實現效率提升所存在的問題。

與絕對貧困治理比較而言,面向共同富裕的相對貧困治理更加復雜,需要同時兼顧經濟與非經濟因素、產業發展與技術進步等結構性因素、貧困人口自身脆弱性與貧困文化、社會排斥等主客觀因素(雷勛平和張靜,2020)。相對貧困治理將呈現出多維度因素的交叉融合特征(左孝凡和陸繼霞,2020),政府要從絕對貧困治理時期的收入維度單一貧困治理向共同富裕目標下相對貧困治理時期的多維度貧困治理轉向,這無疑對政府進行貧困治理提出了更高的要求(吳振磊,2020)。為此,從貧困治理的視角出發,從脫貧攻堅邁向共同富裕,政府應進一步推動可拓展的平臺型政府建設。一方面,進一步完善政府內部數據共享機制,充分釋放數據共享帶來行政效率的提升效應;另一方面,加強數字技術賦能下更廣泛社會力量的參與,推動全面社會協同治理,由此形成超越一般技術治理局限的數字技術支持,推動城鄉公共服務均等化進程。同時,政府需要重視數字技術賦能下的雙環學習型政府建設,形成具有技治融合特征的治理結構與體系,充分發揮數字技術工具效應的同時,警惕陷入“技術決定論”傾向的數字依賴。