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基于大数据的精准扶贫绩效提升机制研究

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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