农村精准扶贫机制与路径

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传统扶贫模式的发展困境

1.传统扶贫信息不对称制约扶贫信息分析与比对。传统扶贫模式下，扶贫信息时间与空间上的不对称现象严重，受制于技术水平影响无法进行及时的数据更新和深度挖掘。一方面，由于贫困地区多为偏远的山区、民族地区、革命老区，信息收集时间成本与经济成本均较高，信息更新速度慢，无法与时具进满足扶贫需求，扶贫信息不对称严重；另一方面，数据分析技术落后，对贫困信息的分析科学性和精准度不足，降低了信息分析的有效性。同时不利于扶贫动态信息管理。扶贫工作需要把握贫困地区与人口的基本状况，并结合扶贫工作进展与进程进行动态化控制与监管，避免扶贫错位、缺位与越位。因此，因技术水平不足加剧了扶贫工作过程的信息不对称程度，不利于扶贫工作与贫困地区和人口的有效对接及结果预测，降低了扶贫开发项目的准确性和有效性。2.贫困信息统计失真不利于扶贫治理项目实施。如果贫困人口识别错误就会导致部分贫困群体得不到国家扶贫帮助，丧失脱贫机会，也可能造成国家扶贫资金与项目浪费，出现扶贫帮扶错位问题。传统扶贫模式下造成贫困信息失真的因素有很多，除上述客观现实原因造成的信息不对称外，还包括扶贫工作者能力与素养，无法确保贫困人口数据来源准确性，其他数据缺失也容易导致不同数据间关系无法相互佐证，从而难以形成有意义的扶贫治理参考依据。同时，扶贫制度的可操作完备性不足，也是造成扶贫项目难以有效实施的重要因素。扶贫项目开发、扶贫资金使用的管理与监管空白点加剧了扶贫项目动态数据统计与效果评估难度。因此，传统扶贫模式下存在主客观原因的不可控性，导致相当部分的贫困信息数据丧失可分析与可利用的价值，无法正确评估以往扶贫开发项目实施效果。3.扶贫整体性效果受制于扶贫资源分散投放。我国贫困地区却普遍存在集中连片式特征，信息分析与数据对比具有可借鉴性，扶贫工作具有共性特征，需要政府间经验共享与交流，有利于扶贫工作扬长避短，形成有效的扶贫资源。我国政府管理体制为垂直型管理，政府内部纵向行政模式有利于层级管理效率，但弊端是存在横向政府间交流障碍，缺乏政府间的信息沟通交流机制，不利于贫困信息数据价值最大化利用。如果打破政府间扶贫工作纵隔，则有利于从整体上系统的分析区块状贫困地区的致贫原因，因地制宜，开展有针对性的扶贫项目，并通过政府间合作共担，降低扶贫行政性成本，优化扶贫实施进程和过程监管。但是事实上，政府间扶贫工作人员各行其是，行政性的分散扶贫资源，难以形成系统性的贫困信息整合与深度挖掘，无法将贫困个体与贫困地区整体思考，从整体上分析并总结扶贫规律。

大数据下精准扶贫模式转变

1.贫困识别精准定位。借助数字化信息处理技术，大数据精准扶贫通过整合多样化数据库，识别贫困地区自然资源、产业发展、基础设施、人口结构及生活条件等相关的内外部信息，以地图、列表和各种数据分析图为数据基础，对贫困对象基本信息等实现信息综合展示、信息查询、扶贫效果分析等功能，以高效率实时动态评定贫困等级、识别致贫原因、显示扶贫信息，规避了传统扶贫模式下静态化和滞后性的贫困人口识别，为精准扶贫提供贫困识别参考基础。同时精准扶贫数据库平台还可以实现政府、社会和扶贫对象三方互动扶贫生态圈，通过大数据信息平台接受社会监督，确保贫困识别精准定位。2.扶贫目标精准设定。通过大数据精准扶贫信息平台识别贫困地区与贫困人口基本状况后，还可以通过就业意愿、劳动力分布、家庭结构、家庭基本生活情况等数据库进一步融合分析，制定有针对性的扶贫方向与扶贫项目，通过差异化的资源配置实现异质性的贫困地区与贫困人口帮扶项目，防治扶贫一刀切带来的扶贫错位与浪费。以陕西省安康市为例，陕西省50个贫困县，安康市占8个，地处陕鄂渝交界，贫困人口较多。2017年陕西省安康供电公司通过电力大数据分析应用，以大数据技术匹配2015年以来该地区1700余万条贫困户用电信息，以月度用电数据、户均用电量及用电增长率等几个维度评估地区脱贫工作成效，并以此分析结果制定精细化扶贫投资计划，以2.8亿元投资改造建设10千伏线路240公里，0.4千伏线路1311公里，实现该地区471个贫困村农网改造，以电力保障助力当地精准扶贫。3.扶贫过程动态监管。大数据精准扶贫还体现在扶贫过程的动态分析，通过采集扶贫过程、脱贫成效等数据，实时更新数据库并进行自动化处理，随时管控扶贫工作进程，发现问题及时处理。通过动态跟进扶贫计划实施，不断进行数据反馈评估与分析，可以有效了解贫困需求改变，并及时做出扶贫方向调整，开展有针对性的扶贫方式；其次，可以有效实现贫困人口与地区的有序进出，进行贫困人口的动态管理，通过系统性、动态性的监督管理，及时移除脱贫人口进行监管跟进，纳入新增贫困人口采取有效扶贫措施。最后，数据信息跨地区跨政府部门共享，可以有效通过贫困地区内外部环境做出及时有效的调整，依据外部经济社会环境，结合地区特色资源与优势，发展本地经济，因地制宜，因人因地对接帮扶，以产业带动、就业推动贫困地区与贫困人口有效脱贫。

大数据下精准扶贫发展路径

1.构建大数据精准扶贫信息平台，保证数据采集准确有效。大数据精准扶贫借助于强大的数据分析能力能够精准识别贫困地区与人口相关情况，但是前提是信息来源必须是真实的且数据必须够大。因此，构建大数据精准扶贫信息平台就显得尤为重要。保证数据的可用性工程量巨大，既需要强大的技术支撑能力，还必须不同层级扶贫单位与政府协同支持。首先，以政府顶层设计为主，整合技术能力较强的信息企业与先进数据分析技术，借助发达的数据处理能力设立大数据综合实验区，推动大数据深度应用。其次，政府间加强信息沟通与共享，构建省、市、县、乡、村等五级扶贫网络，整合政府与电商企业平台数据，以大数据技术深度融合各方信息数据库，推动扶贫信息共享，为扶贫数据分析与比对提供巨大的数据基础，通过基础数据分析对信息采集结果进行分析比对与佐证，从基础相关数据保证信息有效性。最后，对各政府部门工作人员，特别是扶贫单位人员进行大数据精准应用培训，并以大数据平台为支撑直观显示大数据对扶贫项目过程动态监管效果。从思想与技术上保证扶贫工作人员在基层贫困信息获取、分析与扶贫工作中的规范性，从源头降低贫困信息采集的人为疏漏与错误，完善扶贫指标数据。由此，通过大数据精准扶贫平台建设与准备工作过程，才能从技术与操作中降低贫困情况识别与评估的主观性特征，提高数据准确有效性。2.及时更新基础数据库，动态调整数据库管理。首先，通过搭建跨行政部门纵向管理的政府间扶贫信息共享平台、纵向层级政府间信息沟通机制、贫困地区与贫苦村贫苦户扶贫信息管理以及涉及贫困帮扶信息来源的产业、企业与平台交流等，对扶贫数据进行系统的、动态的监管，对扶贫过程进行动态实时监控与管理，掌握扶贫帮扶项目资源配置与贫困户需求的匹配，实现数据库动态管理与扶贫项目实践有效结合。其次，通过数据库动态管理与扶贫项目实践有效结合，及时发现脱贫过程中贫困人口实际脱贫需求，掌握贫困地区与贫困人口脱贫动态反馈与结果，根据扶贫项目阶段性特征与问题分析，及时调整帮扶方向与扶贫资源配置，提高因地制宜、因人因地差异化帮扶精准性，有利于探索多元化、多渠道的精准扶贫路径。3.保障扶贫大数据人才需求，科学利用精准数据。第一，政府精准扶贫数据库平台建设需要引进大量大数据人才。通过高质量人才队伍组建提高大数据平台开发成功率与大数据运用准确性，以技术突破推动大数据精准扶贫顶层设计进程。第二，培养培训基层大数据人才。大数据基本信息来源收集、初步筛选、数据管理与分析、数据运用与监管等一些过程均具有较高的技术性要求，需要综合性人才素养，不仅需要具备大数据技术基础，还要求具有基本的扶贫工作能力，对产业发展、社会保障、人口迁移等政策具有一定的敏感性。因此，需要对现有大数据人才与基层扶贫工作人员进行综合素质培训，并通过与高校合作保障人才输送，满足扶贫工作对综合性人才的未来需求。第三，各地政府结合本地区实际情况，积极鼓励大数据信息系统研发与创新，构建具有地区特征的扶贫数据库；并完善硬件设施建设，方便资源整合与数据库对接，打破地区间与扶贫层级间信息不对称，实现地区间精准扶贫信息交流与经验共享，科学利用大数据技术与精准扶贫，进行先进扶贫经验推广，提高大数据精准减贫、脱贫治理的影响广度与深度。4.精准评估扶贫效果，有效支持决策制定。大数据精准扶贫在贫困识别、扶贫目标制定与实施等方面的动态监管有效性等大大提高了扶贫效果，但是大数据精准扶贫是个系统性工程，涉及部门与地区较广，仍然不可避免的需要接受其他个人或组织的监督管理，科学制定评价指标体系，促进扶贫减贫效果精准评估，从而为政府决策提供可持续支持。因此，首先，大数据精准扶贫还应该纳入扶贫主体与客体外的第三方组织和个人，开通第三方监督平台与通道。对贫苦户基本信息、脱贫需求、扶贫项目概况、扶贫进程、结果与反馈等进行监督管理，有权要求数据分析结果的信息公开透明，提高社会力量在精准扶贫监管中的重要作用，促进扶贫资源优化配置。其次，完善扶贫效果评价指标体系与考核机制，从质与量、现阶段效果与未来发展潜力、细化扶贫主体等几个方面进行全方位、多维度、多层次的系统性评价，并引入第三方评价并提高第三方权重，力求真实评价并还原扶贫效果，防治虚报瞒报与政府寻租；并以此作为政府政绩考核与下一阶段扶贫政策制定参考，强化扶贫工作人员责任意识和第三方监督责任，确保精准扶贫项目制定与实施有效性，保障政府决策前瞻性和准确性。

参考文献

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[5]严俊乾.“大数据”助力精准扶贫[J].现代经济信息,2016（01）：35-36.

作者:张传华 赵敏 单位:1.重庆理工大学管理学院 2.重庆市江北嘴中央商务区投资集团