基于大数据的精准扶贫绩效提升机制研究

发布时间:2020-06-29 阅读数:501

吕国肖瑞雪

摘要：当前我国的扶贫工作面临着扶贫对象识别不精准、扶贫资源浪费、扶贫监管力度不足、扶贫效应持续性低等发展困境，利用大数据技术对扶贫数据进行统一清洗、分析和管理可以为精准扶贫工作的开展提供科学高效的决策依据。以精准扶贫的现实需求为出发点，构建了扶贫平台的总体框架，并论述了相关的应用机制，以期提升精准扶贫的减贫绩效。

关键词：大数据;精准扶贫;减贫绩效;提升机制

一、基于大数据精准扶贫的现实需求

（一）精准扶贫的现状

当前我国经济发展已经步入新常态，正处于“十三五”发展规划建设的关键时期。为了完成在2020年全面实现小康社会的战略目标，需要将不同地域和不同社会群体中收入差距引起的相对貧困与绝对贫困问题提升到新的战略高度。我国政府历来重视扶贫工作的开展，改革开放以来，全国贫困人口率已经降低至4%，但随着脱贫工作的深入推进，“粗放式”扶贫过程中的低效问题日渐突出。从扶贫机制方面来考量，我国目前的扶贫工作存在着识别不准确、扶贫资源浪费、扶贫监管力度不足、扶贫效应持续性低等诸多问题。李克强总理在2019年政府工作报告中强调“精准脱贫要坚持现行标准，聚焦深度贫困地区和特殊贫困群体，加大攻坚力度，提高脱贫质量。”如何提升标本兼治的扶贫工作成效，成为打赢脱贫攻坚战的关键之举。

（二）大数据技术的内涵

进入信息时代，互联网技术的飞速发展成为促进社会发展的重要驱动力，为经济、政治、社会、民生等方面提供了新的研究视角与解决方案。大数据是指对互联网产生的海量数据进行全样本的处理分析，可以采用更低的成本、更便捷的方式获取更有价值的信息与知识，为相关决策提供更精准的数据支撑。大数据技术目前已经在商业领域得到了广泛的应用，采用合理方式对政府部门产生的结构化与非结构的数据融合，可以消除现存数据的信息孤岛与信息割据现象，提升现有数据的实践应用价值。

（三）大数据与精准扶贫的契合

大数据技术的应用核心在于“精准预测”，这与当前我国扶贫工作的开展需求高度契合。随着我国人口贫困率的不断下降，扶贫工作的资源边际效益不断递减。充分挖掘大数据的技术手段与理念可以提升资源投入的瞄准效益，为扶贫工作的对象识别、方案落实、过程监管、绩效评价提供数据依据与技术支撑。

目前，甘肃、贵州、广西、四川等省份已经结合当地的实际情况，将大数据技术逐步引入到了扶贫工作的具体实践并取得一定成效。但我国的贫困信息数据平台还普遍存着信息采集不完善、信息传递不通畅、信息分析机制不健全等诸多问题，基层的人员、机构、软硬件设备配置也存在较大缺口。本研究在结合现有方案的基础上提出了一种精准扶贫平台建设方案，旨在通过硬件设施的普及与软件系统的综合布局，依托大数据和云技术探索地方区域的脱贫突破口。

二、基于大数据的精准扶贫平台建设方案

基于大数据的精准扶贫平台建设方案如图1所示，综合采用了大数据、云计算、移动互联网技术，包含应用层、数据层和应用层，可以实现对扶贫工作的全生命周期管理。底层的硬件设备包含PC终端，移动终端、网络设备、存储设备等，为数据平台提供云资源服务。数据层通过建立统一的数据标准和数据中心提供数据的共享交换功能。应用层包含六个基础平台和扩展平台接口，为精准扶贫工作提供具体的应用服务，具体包含（1）扶贫对象系统：存储了扶贫对象的全部信息，可用于扶贫过程中的精准识别和动态跟踪;（2）扶贫措施系统：存储了具体的扶贫项目的执行情况，支持扶贫工作的垂直化、动态化、精细化管理;（3）扶贫成效系统：通过实时比对扶贫措施与减贫指标的偏差，为扶贫工作的调整与扶贫资源的配置提供参考;（4）数据分析系统：对各子系统的数据进行融合和关联性分析，为扶贫工作的决策和评价提供数据支持;（5）信息公示系统：通过对政府扶贫信息和群众反馈信息进行公示，实现扶贫工作的透明化管理和监督;（6）平台联动系统：打通贫困对象和社会资源的桥梁，通过电商、公益、众筹等平台的引入，吸引并整合全社会的力量参与扶贫工作。

图1 基于大数据的精准扶贫平台建设方案

三、基于大数据的精准扶贫绩效提升机制

（一）大数据支持的精准化识贫机制

精准扶贫的前提是精准识别，要严格遵照对象准入制度，利用线上线下的双重核查功能，实现扶贫对象有进有出的动态管理机制。在建立准入制度时，可以依托大数据的分析预测机制建立指标体系，将系统现有的贫困户信息和基层调查信息进行量化，结合脱贫指数作为贫困人口识别的参考标准。线下核查的基本流程是“农户申请—村评议并公示—乡镇核查—区县核查—市抽查”;线上核查的基本流程是“基础数据对接—行业信息对接—差异数据反馈—差异数据输出”，通过将建档立卡系统的数据与公安部门、民政部门、工商部门、人社部门、车管所、房管所、金融机构等多个行业数据系统对接后进行数据的匹配和比对，将有异常的贫困户信息进行反馈和输出。在数据采集过程中，可以利用手机APP等互联网终端进行数据的采集与录入，在数据管理中心对数据进行逻辑清洗和筛查比对，通过全样本多维度的识别程序，保障精准识别的科学性、准确性、高效性。

（二）大数据支持的精准化扶贫机制

精准扶贫是一项长期的系统化工作，需要在项目运行过程中不断调整和完善管理体系和实施方案。采用大数据技术可以实现多元数据信息的融合与共享，为扶贫工作的落实提供科学的决策依据和高效的数字化解决方案，还可以通过对扶贫工作的发展动态进行实时的监测与分析评估，帮助调整资源配置方案，促进扶贫工作规范、有序、高效的运行。大数据支持的精准化扶贫机制具体表现在以下方面：

（1）致贫原因分析机制

将大数据思维引入扶贫工作，可以突破人工静态处理数据信息的方式，通过数理建模对贫困户的基础数据和行业数据进行关联分析、时序跟踪与网络聚类。在充分考虑导致贫困的客观因素与主观因素的基础上，通过数据挖掘和形势预测提出具有针对性和可行性的脱贫方案。如可把致贫原因分类（因残、因学、因病、因灾、缺技术、缺资金、缺水、缺土地、交通条件限制、自身发展动力不足），针对不同原因，对不同地区、不同类型的对象对症下药，从根本上把握扶贫工作的开展重点，为贫困户定制个性化的帮扶内容。

（2）资源高效配置机制

扶贫资源能否得到合理配置关系到扶贫工作的具体成效。当前在扶贫过程中存在着政府配置与市场配置衔接不流畅的问题，长期使用的政府包办模式使扶贫资源分配工作无法满足扶贫对象个性化、碎片化的需求。使用基于大数据的资源配置机制，可以从宏观上对扶贫资源进行总体调配，在微观上为扶贫对象设计针对性的服务配置，有效减少扶贫工作中的“政府过度干预”或“政府失灵”现象的发生。此外，对扶贫专项的人力与财力资源的合理监管一直是亟待解决的难题。使用大数据技术可以将各类政策资源、人力資源、资金资源全部纳入平台，实行透明的统筹和监管，有效杜绝扶贫过程中滋生的腐败现象，提高资源的利用效率。

（3）绩效评估与反馈机制

扶贫工作是一个动态发展的系统工程，需要在顶层设计的基础上根据实际情况制定因地适宜的实践方案。采用基于大数据的精准扶贫平台可以动态追踪扶贫工作的开展进度。一方面，可以将根据扶贫对象的动态需求调整扶贫资源的配置结构，提升扶贫资源的有效利用率;另一方面，可以将扶贫对象的脱贫情况与量化指标进行动态匹配，实现扶贫过程的预警机制与出入机制;还可以将反馈信息作为扶贫工作人员的绩效考核内容，对考核数据不达标的部门和个人进行责任追究，将民众监督意见作为政府提升内部监管力度的外部助力，使精准扶贫工作在公开透明的环境下有序进行。

（4）扶贫信息共建共享机制

在“互联网+”时代，信息已成为一种重要的生产力。扶贫工作人员应该具备现代化的信息意识，在日常工作中注重对各类扶贫信息的采集、清理、存储、分析、整合和评估，为精准扶贫工作的持续推进提供数据基础。伴随着云计算、数据存储等技术的不断发展，不同平台之间的信息壁垒逐步被打破，不同资源库与扶贫平台的信息交互也断深入。将扶贫信息与其他数据资源进行集成融合，不仅可以对贫困户进行全方位的画像，供扶贫人员为扶贫对象提供更加快捷、精准、高效的扶贫服务;还可以驱动扶贫周边产业的协同发展，向扶贫工作的相关领域辐射经济与社会价值。通过扶贫信息的共建共享，可以实现扶贫经验跨地区的经验交流与推广，有助于实现全面脱贫。

（三）大数据支持的精准脱贫机制

采用大数据技术可以对脱贫进行全流程的管控，监管脱贫前、预脱贫、脱贫工作的推进，多维度精准分析脱贫成效。为实现精准脱贫，首先要根据贫困人口标准、致贫原因、地方脱贫任务等多项指标制定脱贫验收指标体系，包含年人均可支配收入、有无安全稳固住房，有无因贫辍学学生，是否加入新农村合作医疗等。在扶贫期间，定时对每项指标进行量化管理，将通过脱贫成效验收的贫苦户纳入预脱贫行列，并对其脱贫后的生产生活情况进行后续跟踪，保障每一户都能按时有序的完成脱贫任务。

在限期内完成脱贫工作后，是否出现“返贫”现象是扶贫工作成效的持续性考量，“返贫”现象的重复出现在很大程度上延缓了脱贫工作的发展进程。在精准扶贫实践中，首先要深入落实长效扶贫的政策，对扶贫对象的帮扶要有长期性和连续性，利用大数据的动态性与实时性特征，可以对扶贫对象进行全样本、长周期的数据跟踪，做到动态管控、实时预警、成效分析。针对关联规律预测的扶贫问题提前做好防范应对方案，建立科学合理的退出机制，减少“返贫”个案的发生频率，真正实现长效脱贫。

四、结语

在扶贫工作中合理使用大数据技术，可以为扶贫工作的开展提供决策依据，以实现更为有高效的精准识贫、精准扶贫、精准脱贫。此外，随着虚拟仿真、物联网、多媒体、遥感遥测等技术与大数据技术的深入融合，未来将为贫困地区的基础设施建设、交通建设、医疗教育建设等方面提供更精准高效的解决方案。

参考文献

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基金项目：文章为2018年河北省科学技术厅创新能力提升计划的研究成果，项目编号：184576131D;文章为2017年河北省高等学校科学技术研究项目的研究成果，项目编号：QN2017322。

作者简介：吕国（1978.06- ），男，汉族，河北康保人，副教授，硕士，研究方向：大数据及网络教学。