基于大數據的農村精準扶貧機制研究

孫 濤 劉世榮 何麗娟

（武漢鐵路職業(yè)技術學院，湖北 武漢 430205）

1 引言

隨著互聯網技術的普及，各種終端存儲了大量用戶數據，隨著數據量的劇增，其中蘊含的巨大價值使其愈發(fā)受到各界的重視，故此分析挖掘數據中的有效信息也越發(fā)重要，大數據分析技術便應運而生。目前大數據分析技術運用到各行各業(yè)當中，為商業(yè)模式提供了新的解決思路。自改革開放以來，我國的扶貧工作取得了較大的進展，40多年來，我國現行標準下的農村貧困人口從2012年年底的9 899萬人減少至2019年年底的551萬人。但隨著扶貧工作的深入，粗放式的扶貧模式面臨著許多新的復雜的問題，邊際效應也逐漸降低。2020年是脫貧攻堅的收官之年，為了響應習總書記的號召“要動員全黨全國全社會力量，堅持精準扶貧、精準脫貧。確保到2020年我國現行標準下農村貧困人口實現脫貧。[1]通過運用大數據具有動態(tài)、網格以及數據化等多方面的特點，可以更加科學精準的脫貧，確保脫貧攻堅目標順利實現。

2 傳統扶貧工作困境

2.1 扶貧信息的不對稱

受制于技術水平導致數據的更新不及時和數據信息的挖掘不充分，傳統的扶貧信息在空間和時間上存在嚴重的不對稱。一方面，由于大多數貧困人員分布在邊遠山區(qū)，信息的收集大部分都是人工上門采集，收集信息的時間與經濟成本較高，且不同地區(qū)信息采集的時間各不相同，信息的更新不夠及時與準確，無法準確顯示被扶貧人員的信息，導致扶貧信息的嚴重不對稱。另一方面，數據分析的技術較為落后，無法準確的分析出被扶貧人的信息，無法保證貧困信息的準確有效，不利于扶貧信息的動態(tài)管理。

2.2 扶貧資源分配不均

我國貧困地域具有成片集中的特性，所以臨近地域的扶貧工作具有借鑒性。各職能部門需要相互交流合作，互相借鑒彼此在扶貧工作中的長處，形成有效的扶貧資源。得益于我國的政府管理體系的垂直型管理模式，不同層級的管理效率極高，但不同的扶貧部門在開展扶貧工作銜接時存在較大的問題，各部門溝通不暢，導致扶貧資源難以有效配置。

2.3 扶貧治理結構不合理

我國目前的扶貧工作仍是以政府部門為主導，貧困戶的審查機制是自上而下的，審查權限高度集中在上層職能部門。由于扶貧組織機構的組成復雜，各職能部門在扶貧政策的開展參與過度，使得扶貧資源在層級傳遞中消耗巨大，且不能有效及時的受益于貧困人員，缺乏扶貧市場的調節(jié)機制。加之扶貧審批流程及監(jiān)管過于繁雜，許多政策的下達并不及時有效，導致最終的扶貧效果不佳。打破扶貧過程中各職能部門的縱橫壁壘，從整體上分析致貧原因，因地制宜，結合市場經濟的運行規(guī)律制定有效的扶貧政策，開展針對性的扶貧項目，可以避免由于資源配置效率低下導致的扶貧效益邊際遞減。

3 大數據在精準扶貧中的應用

3.1 貧困識別的精準定位

傳統的扶貧對象的識別通常是采用人工走訪的形式，通過對貧困人員家里情況的走訪調查，為貧困人員建檔立卡，這種粗放式的采集方式存在主觀性且容易出現偏差，很容易造成貧困人員的識別不夠精準，導致后續(xù)扶貧工作出現偏差，造成扶貧資源和人力的浪費。扶貧人員的精準定位是扶貧工作開展的基礎，借助數字化的信息技術，讓大數據技術和精準扶貧有機結合了起來。一方面通過對貧困地區(qū)使用大數據采錄的方式為扶貧對象建檔立卡，將各方面數據整合到一起，進行全方面的分析，可以有效減少人為主觀因素的影響，更加精準的識別出扶貧對象及貧困等級，為下一步實施針對性扶貧政策打下基礎。還可以防止非貧困戶冒充貧困戶的造假行為，讓真正需要幫扶的對象得到應有的幫助并避免國家資源的浪費。另一方面，通過整合多樣化的數據庫，根據貧困地區(qū)的自然資源、產業(yè)發(fā)展、基礎設施及人口結構進行數據化的分析，設定更加準確的貧困等級。

3.2 扶貧過程的動態(tài)監(jiān)測

在傳統的扶貧過程中管理容易出現數據的滯后及靜態(tài)數據的缺點，不能實時有效的管理扶貧信息，最終的管理結果往往與我們原本設定的目標差別很大。建立大數據的管理平臺，可以很好的監(jiān)管幫扶者與被扶貧者，通過實時的錄入貧困戶的貧困信息，根據脫離貧困人員的實際情況將其從平臺數據庫中移除，通過這種動態(tài)管理的機制，規(guī)避傳統扶貧較易出現的“利益尋租貧困戶”等問題。除了對貧困戶的有效監(jiān)管以外，各職能部門可以利用大數據平臺對扶貧資金的流向進行動態(tài)的監(jiān)管，實時監(jiān)控每一筆扶貧資金的流向，保證每一筆資金流向公開化、透明化，切實做到每筆資金流向貧困戶，幫助“真貧困者”得到有效的資金幫助。有效的避免了貪污腐敗，扶貧?？钆灿玫痊F象。此外，運用扶貧大數據管理平臺還能提升扶貧的治理效率。由于扶貧人員信息過于龐大，各種經辦人手眾多，導致處理問題特別繁雜。但通過扶貧大數據平臺，扶貧工作人員可以通過平臺及時對扶貧數據分析對比，大大降低了實地考察的周期，有效的提升了扶貧效率。

4 基于大數據的精準扶貧提升路徑

4.1 構建大數據精準扶貧信息平臺

大數據平臺強大的數據分析能力，可以準確的識別貧困地區(qū)的貧困情況。但是要構建精準扶貧信息大數據平臺，需要保證所有來自貧困人員的信息必須是真實可靠的，所以必須要保證貧困人員的信息采集準確有效。但是構建完整有效的精準扶貧大數據平臺的工程量巨大，既需要各級扶貧單位的通力合作，還需要強大的大數據技術手段。首先，政府各職能部門為主導參與大數據平臺的頂層設計，整合當地數據分析較強的企業(yè)幫助提升扶貧數據的分析能力，推動大數據技術與精準扶貧相融合。其次需要打通政府間各職能部門的信息溝通能力，建立可以有效溝通的省、市、縣、鄉(xiāng)、村五級貫通的扶貧網絡。

4.2 扶貧大數據人才的培育

隨著各國之間的競爭越來越激烈，大數據技術作為重要的科技技術，成為各國爭先發(fā)展的技術，其中大數據競爭的核心就是大數據人才的競爭。習總書記也曾說“人才是第一資源”[2]，所以實現精準扶貧的有效途徑就是培養(yǎng)出一批具有大數據核心技術的精準扶貧人才。這就需要由政府、學校、企業(yè)多方合作共同培養(yǎng)出具有高素質的大數據精準扶貧人才。政府的精準扶貧大數據平臺需要大量的具有大數據技術的高端人才，通過這些大數據人才才能確保精準扶貧大數據平臺的穩(wěn)定及準確。一方面，政府可以鼓勵高等院校增設大數據、云計算等大數據相關的專業(yè)，不僅可以為大數據人才做儲備還符合國家的戰(zhàn)略人才發(fā)展方向。同時需要加強校企合作，增加高校學生的實踐動手能力，確保大數據人才能夠持續(xù)向社會輸出，助力實現精準脫貧。另一方面，要定期組織大數據技術人員對貧困地區(qū)的扶貧人員進行相關的大數據技術的培訓，以提升基層扶貧人員的大數據應用水平，這樣才能使大數據技術更有針對性的對扶貧對象進行幫扶。

4.3 完善大數據精準扶貧的管理體系

對現有的扶貧管理體系的完善是實現精準脫貧的有效提升路徑。通過大數據技術對扶貧管理體系的完善，實現扶貧管理體系的信息化管理。有助于扶貧工作溝通順暢，能有效的彌補傳統的扶貧管理體系的缺陷。首先，扶貧工作人員將通過審查的扶貧信息上傳至扶貧信息大數據平臺，經過扶貧大數據分析平臺的精準識別，有助于扶貧工作的公開、透明化。同時通過扶貧大數據分析，因地制宜的為貧困地區(qū)制定行之有效的扶貧政策。其次，通過扶貧大數據平臺為貧困人員制定一套貧困誠信體系，以防止扶貧資源被占用及扶貧資源的浪費。

5 結語

總之，大數據技術的成熟，不僅為各行各業(yè)的生產、經營、改革提供了機遇，還為精準扶貧在技術及理念帶來了深刻的變革。但是基于大數據的精準扶貧的研究及應用還處在初級階段，技術創(chuàng)新動力不足、大數據扶貧人才匱乏、扶貧信息保障不夠安全等問題還有待解決。2020年是我國扶貧工作的收官之年，只有借助大數據等新興技術的力量，使大數據技術與扶貧工作深度融合，才能早日奪取脫貧攻堅的全面勝利，實現全面建成小康社會的目標。