杨迎 赵辉 尹冰清 王斯琦

[摘要]随着大数据信息技术的发展，传统扶贫开发模式由于技术落后难以应对复杂的精准扶贫信息比对分析，使得数据失真难以做到精准扶贫所要求的精准。精准扶贫政策与大数据平台相辅相成，对提高精准扶贫管理的效率和效益具有重大意义。对精准扶贫现状和存在的部分问题进行分析，并通过大数据平台与精准扶贫有机结合的模式，充分发挥大数据信息技术在精准扶贫方面的实际作用。

[关键词]精准;大数据;精准扶贫;问题

[中图分类号]F323.8[文献标识码]A

1    精准扶贫

1.1    精准扶贫含义

2013年11月，习近平总书记访问湖南湘西时，第一次提出关于精准扶贫的重要指示。此后，习总书记一再强调要想打好脱贫攻坚战就要科学规划好“十三五”期间的扶贫工作，确保困难群体按计划在2020年摆脱贫困。并提出扶贫开发“贵在精准，重在精准，成败之举在于精准”。“精准”两个字成为打好脱贫攻坚战的重要部分。

精准扶贫是粗放扶贫的对称，是指针对不同贫困区域环境、不同贫困农户状况，运用科学有效程序对扶贫对象实施精确识别、精确帮扶、精确管理的治贫方式。

1.2    精准扶贫的基本要求和主要途径

精准扶贫是打好脱贫攻坚的基本方略。精准扶贫的基本要求和主要途径包括六个精准和五个一批。

六个精准：扶贫对象精准、项目安排精准、资金使用精准、措施到户精准、因村派人精准、脱贫成效精准。

五个一批：发展生产脱贫一批、易地扶贫搬迁脱贫一批、生态补偿脱贫一批、发展教育脱贫一批、社会保障兜底一批。

1.3    精准扶贫的重要性

中国的扶贫开始于20世纪80年代中期，三十几年的努力取得了一定的成绩。但是，贫困底数不明确，形势不明朗，缺乏有针对性的措施，扶贫资金项目的方向等问题一直存在，使得精准扶贫势在必行。

精准扶贫的背面是粗放扶贫。长时间以来，由于各地区县、市、省乃至全国的统一的扶贫信息系统建立尚不完全，贫困居民的数据是从抽样调查中逐步分解的，这使得特定贫困群体和贫困农民的援助工作存在很多盲点，扶贫的质量低下和效率不高的问题很普遍。例如：贫困居民的基础情况尚不清楚，扶贫的目标往往由基层干部推测估计，扶贫资金使用分散导致“年年扶贫年年贫”;一些重点县存在不愿“脱贫摘帽”的现象，伪造数据占用国家扶贫资源;人情面子扶贫、裙带关系扶贫，导致社会不公腐败滋生而真正的贫困农民和穷人没有得到帮助。

总之，扶贫制度的完善和创新迫在眉睫。也就是说，扶贫工作一定要做到精準，它是要为解决资金和政策投放给谁、如何使用、使用的效果如何提供依据的。

2    精准扶贫现状

改革开放以来，我国各级政府在扶贫领域主要通过扶贫开发的方式并投入了大量的人力、财力与物力。中国的扶贫开发政策的发展大致可划分成四个阶段：第一阶段1978～1985年：体制改革推动扶贫、第二阶段1986～1993年大规模的开发式扶贫、第三阶段1994～2000年扶贫攻坚和第四阶段2001～2010年参与式扶贫开发。国人与贫困之间的斗争夺取了阶段性的胜利，贫困落后的社会面貌发生了巨大的改变。

自中共十八大以来，中央政府将精准扶贫作为扶贫开发的基本战略。在中国扶贫工作的新阶段更加注重精准二字，要求扶贫资源与贫困户的需求精准联系。中央和地方政府都在增加对扶贫发展的投入。细数中国的扶贫开发的历史脉络不难发现，中国大规模减贫的主要推动力是经济增长，特别是贫困地区的农业和农村经济的持续增长。根据国家统计局2017年下半年统计数据显示，自党的十八大以来国家在经济领域取得不俗的成就。其中，多项成就与三农息息相关。

国家的供给侧结构性改革得到了稳固的推进，转型升级步伐加快。经济运行处于合理范畴内，综合国力和国际影响力得到了明显的提升。粮食，肉类，花生，钢铁和汽车等工农业产品产量居世界第一。农民的就业形势大好，2013～2016年，农民工总量年均增长1.8%。农村贫困人口数量在2012～2017年间累计减少6853万人;贫困发生率与2012年相比累计降低了7.1个百分点为3.1%。2013～2017年，贫困地区农村居民人均可支配收入年均实际增长10.4%，增速快于全国农村平均水平2.5个百分点。城乡协调发展呈现出新面貌。城乡基本服务水平稳步上升，城乡差距持续缩小。社会保障体系逐步建立健全，城乡居民基本医疗保险制度整合取得实质性进展，基本医疗保险全面覆盖基本实现，城乡居民社会保障制度基本建成。

但是，随着扶贫工作的逐步深入，贫困的根源问题变得更加复杂，扶贫工作面临新的挑战。

3    精准扶贫的问题与分析

3.1    精准扶贫不精准

这是普遍存在的问题。虽然国家对贫困对象的选择给出界定的标准，即：绝对贫困人口是指年人均纯收入在627元以下;相对贫困人口是指年人均纯收入在628元到865元之间;低收入人口是指年人均纯收入在866元到1205元这一区间内;一般收入和高收入是指年人均纯收入在1205元以上。但由于部分地区扶贫工作者对于生活在基层的群众的实际生活状况了解不够全面，因此造成在确定扶贫对象时失去了客观真实的参考依据，界定不清到底哪个家庭是贫困家庭、贫困程度如何、贫困的根源在哪儿、怎样有针对性的脱贫、扶贫工作是否精准落实、在帮扶过程中哪些事是政府能够做到的，哪些是政府必须做好的等问题。

3.2    村干部对扶贫工作重视不够

现阶段在我国贫困地区，虽然有的地区已经有驻村干部或是大学生村官，但以目前的现实情况来看当地通过村民选举出来的基层干部仍占多数。他们大部分都是农民从事农业工作在思想上具有一定的局限性，缺乏工作信心，工作中只顾眼前，安于现状不敢涉足新领域，不愿接受新事物，不懂运用新科技，不想发展新产业，只希望自己任期中大家都相安无事，害怕得罪人、做和事佬，这样保证下一届选举时大家还选自己。更有甚者通过贿赂的方式拉选票，得到权利后就开始滥用，将国家的扶贫待遇或自己从中牟利或给到自家亲友。即便有驻村干部的监督协助也并不能起到很大的作用。很多驻村干部对农村现状了解太少，有些离开农村太久，有些从来就没到过农村，吃不了苦，对扶贫地点没有感情，只是喊喊口号不肯下苦功，应付差事敷衍了事，导致扶贫工作的开展难度大大增加。

3.3    产业扶贫缺乏

在激烈的市场竞争面前，农民是弱势群体，要以务农务工为主，收入波动较大。而近年来粮食价格下降，尤其是主要商品粮玉米的价格下降幅度大，种地所必须的种子、农药、化肥，特别是人工成本不断增加，使得大多数农村家庭在经过一年的辛苦劳动之后，农作物的价值还抵消不了成本，即使这样也只能接受，因为缺少第二、第三产业的支持使得农民没有别的出路。每年，国家扶贫基金分散，不构成集中的经济优势。扶贫基金年年发放，贫困家庭年年受穷。

4    大数据助力精准扶贫

4.1    收集数据、分析数据、共享数据

收集数据是进行扶贫工作的第一步。通过对贫困家庭基本情况收集后，将数据存储下来，建立数据库，根据不同家庭状况具体情况具体分析。数据分析是精准扶贫的重要一步。在一个贫困家庭中往往包含着十分复杂的数据，其中的每一项数据都非常重要，任何一项数据都有可能蕴藏着造成这个家庭贫困的根本原因，与此同时，可能也会蕴藏着脱贫的机会。因此Hadoop分布式平台和Map- Reduce技术可用于分析贫困对象的信息，并将这些信息结合起来识别贫困群体并制定援助计划。在面对复杂多变的现实问题时会产生庞大的数据，传统技术难以精确处理收集到的数据信息，因此使用传统方法会造成数据分析不够科学严谨，降低数据分析的信度和效度。在贫困识别的过程中一旦数据失真就会使部分真正贫困的群体得不到帮扶而失去脱贫的机会，使得扶贫工作从一开始就宣告了失败。

4.2    大数据对扶贫工作进行监督

利用信息共享机制，在实现资源的合理配置的同时对扶贫工作进行监督，使扶贫资源能合理化、透明化、规范化的运用。由于扶贫工作者的知识体系和现实环境的制约，许多扶贫工作难以真正落实，因此需要量化考核进行监管以确保扶贫工作的真实性。同时利用大数据将扶贫基金透明化，完善在扶贫基金使用上的监管机制，降低资金流向与使用情况的统计难度，在一定程度上避免贪污腐败的发生。

4.3    大数据是动态的、时间敏感的

及时获取外部信息。通过互联网大数据技术的应用，可以轻松获得最新的政治和经济信息。当外部环境发生变化时，可以立即做出响应，并制定响应方案。与此同时通过互联网远程教育提升农民的知识水平，引进先进的技术设备，培养科技型农业人才，为扶贫工作开展提供技术保障。相对于传统方法而言大数据动态化信息管理系统可以结合贫困人口的现状与扶贫工作的开展落实进程进行实时的更新，从而为进一步扶贫工作的开展提供依据。

5    结语

扶贫一直是中国政府工作的重点，当前脱贫攻坚战进入决胜阶段，全国各地精准扶贫工作要在精准识别建档立卡及各类扶贫开发信息收集准确完善的基础上结合大数据手段，利用大数据平台时刻监控精准扶贫资金项目，以确保扶贫资金项目与扶贫对象真正精准对接，实现全程跟踪的精准扶贫动态监测和动态管理，促进精准扶贫在各领域内信息资源的汇聚整合和关联应用，形成规模效应提升精准扶贫效率。从实际出发，全国人民上下一心以必胜的决心，持之以恒的态度，坚决打赢打好精准脱贫攻坚战。

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