大数据提升政府精准扶贫治理能力探究

宋豪

摘 要：大数据是优化和提升政府扶贫治理能力的重要手段，大数据时代的来临，为政府精准扶贫治理带来了三大机遇和三大挑战。从深入村户、摸底把脉、精准识别，科学决策、因人而异、精准扶贫，定位管理、因地制宜、特殊扶贫，政府主导、各界参与、立体扶贫等角度，提出大数据提升政府精准扶贫治理能力的四项举措，以期促进我国早日全面建成小康社会。

关键词：大数据；政府治理；精准扶贫

中图分类号：F126 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）24-0008-02

大数据的应用变革了政府扶贫工作的思维模式和管理方式，大数据已成为提升政府扶贫治理能力的新手段。精准扶贫是中央高度重视的一项扶贫开发战略。挖掘大数据价值，通过大数据分析扶贫主体的思想与行为特征，按照扶贫对象的个性化需求开展扶贫工作，真正做到政府扶贫的科学化、信息化、精准化。

一、大数据对政府精准扶贫治理带来的机遇与挑战

（一）大数据对政府精准扶贫治理带来的三大机遇

一是大数据资源支持精准扶贫。政府扶贫过程中自身拥有的扶贫区域及扶贫人数等方面的信息、扶贫部门扶贫的效果监测信息、新闻等媒体平台报道的贫困与反贫困信息等，为精准扶贫提供了原始数据。

二是技术、人才的保障等为大数据精准扶贫奠定了基础。伴随着大数据的来临，社会各界都开始关注大数据的应用，大数据思维与关联分析及定量预测技术、大数据基础设施及人才建设逐步得到重视。

三是大数据加强了政府与公众的联结。大数据时代，通过公众的广泛参与，加强了政府与公众之间的阳光互动，政府扶贫举措更加亲民、便民，对促进简政放权、提高政府扶贫治理服务水平具有重要意义。

（二）大数据对政府精准扶贫治理带来的三大挑战

一是海量的贫困与扶贫数据的有效性和可信度值得商榷。大量的数据资料虽宝贵，但下级扶贫办碍于政绩考核压力难免会编造贫困和扶贫信息，造成信息失真。这必然会对数据的来源是否可信存有疑惑，对能否应用到现实问题的解决中增加了识别困难。

二是现有的数据提取与分析技术难以保证政府扶贫决策的科学性。大数据的应用还未得到政府部门的高度重视，即使有所重视，但目前所掌握的相关技术和人才无法保障大数据在扶贫等领域的广泛应用。

三是惯性的主观思维、先验性假定思维与大数据时代的客观思维、基于数据关联预测定量分析思维相矛盾。大数据时代的来临必然重塑政府领导力，引起政府扶贫理念、工作组织、扶贫方式等多方面变革。领导者也要了解大数据技术及应用，从保守封闭向多元开放转变，从控制命令向合作协商转变，从“领导者”变成“服务者”（根据清华大学公共管理学院孟庆国教授在重庆的讲座“大数据时代的治理创新与领导力”资料整理而来），从主观臆断的“路径依赖”向客观分析决策转变。

二、大数据提升政府精准扶贫治理能力的四项举措

（一）深入村户，摸底把脉，精准识别

一是走村入户，深入调查，取得数据资源。精准识别扶贫对象是精准扶贫的首要任务。培训和组织各级干部深入到村组，深入到贫困户家中进行入户调查，不漏一户，按照“属地原则”分区域分块完成自己的调查工作，收集扶贫对象的相关信息，建立数据台账并细化。将各地区贫困现状、贫困致因、扶贫对象摸清摸透，做到“心中有数”“心中有底”。同时，建立亲属回避制度，避免“优亲厚友”现象，做到“真扶贫、扶真贫”。

二是审查信息，登记入机，打造数据平台。成立专门的小组对收集到的信息资源进行审核和完善，包括每一户贫困家庭户主姓名、家庭人数及情况、致贫原因、扶贫计划及项目、帮扶干部及企业或个人、家庭收入与支出详细情况，建立精准扶贫大数据平台。定期（如半年）进行反馈调查，实现数据资源的动态化管理，对新出现的扶贫对象及时纳入给予帮扶，高度关注返贫群体[1]，做到“贫困有号、脱贫销号、返贫挂号”。

（二）科学决策，因人而异，精准扶贫

一是大数据助力教育扶贫。大数据平台整合分析出因学致贫家庭，为贫困家庭及适龄学生在学校开学之际，设立“建档立卡户信息登记处”，与之前入户调查采集信息进行比对，直接帮助贫困家庭子女入学办理助学贷款[2]。

二是大数据助力病残致贫型家庭扶贫。大数据平台整合分析出病残致贫型家庭，合理配置各地区医疗经费、医疗基础设施建设、医疗卫生政策。除了政府送去医疗基金外，大数据的全国联网还可以帮助医疗资源的调配，发动社会公益力量，让那些没技术医治、没钱医治的贫困群众有办法医治、有条件医治。鼓励社会捐赠医疗器械和药品支持，帮助乡镇计划生育服务站建设和乡镇村级卫生室建设，促进医院改造升级和标准化建设。

（三）定位管理，因地制宜，特殊扶贫

一是大数据助力产业扶贫。通过当地资源的调查，以产业发展为抓手，因地制宜、突出优势和特色，宜农则农，宜工则工，宜搞旅游则搞旅游。积极发挥农村基层党组织和村官的带头作用，引导返乡新生代农民工、大学生群体，利用互联网技术，创业发展农村电商。做大做强农村电商服务中心、便民快递网点“两大平台”[3]。一方面，帮助农村居民网上购物，包裹配送；另一方面，将当地农副产品、工业产品打造成品牌，网上销售，同时网上推介当地农家乐、乡村旅游业发展。

二是大数据助力移民搬迁扶贫。通过入户调查归类，着力将生态涵养区、生态保护区、生态脆弱区、地灾多发区群众和农村贫困户、危旧房户等作为搬迁重点，引导高山居民全部下山搬迁到高山生态扶贫搬迁集中居住区，还原高山生态。搬迁地靠近城镇鼓励经商，靠近园区鼓励务工，靠近景区鼓励发展乡村旅游，靠近集镇鼓励发展手工业，在农村鼓励发展现代生态农业。

三是大数据助力城镇扶贫。以民政局、房管局、救助所、信访办、居委会为调研切入点，以申请为前提，找到需要帮扶的群体，主要定位为：老旧散小区、移民转户小区、廉租房、经济适用房的“老弱病残”和其他突发事故导致的支出型贫困群体，也包括下岗困难职工和已经在城镇落户但生活中遇到困难的农民工群体[4]。并对其家庭收入做核对，对其家庭的支出进行调查。以救济扶贫向帮扶就业扶贫转变，一方面，完善基本的社会保障体系，以救助扶贫兜底；另一方面，以社区为单位，以社会组织的造血、公益为依托帮扶脱困。

（四）政府主导，各界参与，立体扶贫

一是建立结对帮扶机制。由县领导联系民营企业家共同结对一个乡镇，由发改办、民政办、财政办等部门帮扶一个村，每一名干部帮扶一个贫困户。在地方政府土地、税收优惠条件下引导企业家带技术、带脱贫项目进村入户，为贫困居民提供就业岗位、带领贫困户发展致富。

二是建立对口帮扶机制。主城与贫困区县产业结对，帮助区县招商引资和项目引进，帮助培育主导产业，搭建市场平台，帮助农民就业，助推农民增收；探索异地建院机制，援建贫困地区工业园区标准厂房、宿舍、给排水、工业污染处理等基础设施建设。

三是建立智力帮扶机制。建立大数据扶贫专家咨询委员会，为大数据应用到精准扶贫治理工作中提供决策咨询。支持建设劳动就业服务站（所）和劳动技能培训基地，提高贫困群体基础素质；帮助贫困学生就学和营养供给，开展“科教文卫下乡”活动，在贫困村选配大学生村官，鼓励大学生等志愿者下乡支教，组织大学生志愿者开展扶贫接力服务行动；鼓励优质教师、医生下乡指导，打造城乡教育发展共同体、城乡医疗发展共同体。

四是建立城乡建设帮扶机制。援建一批区县城图书馆、体育馆、文化馆、影剧院、商业街等“大件”设施，支持小城镇特色风貌、市政基础设施和公共服务设施建设；支持农村危旧房、棚户区改造，支持新农村建设，援建廉租房、公租房等保障性住房建设，改善居民居住条件。

五是建立多元化参与帮扶机制。促进农村金融参与扶贫，引导银行业开展针对贫困农户及农业生产的信贷扶贫，降低贷款利息率，鼓励外资和民营企业参与扶贫开发，促进NGO小额信贷参与扶贫[5]；促进农村保险事业发展，积极发挥农业保险保障作用，增强农业抗风险能力。

参考文献：

[1] 李承隆.北川六大工程立体扶贫[N].四川日报，2015-05-08.

[2] 王雨.打造大数据平台助力精准扶贫[N].甘肃日报，2015-10-09.

[3] 孙惠楠.以大数据精准扶贫为引领 推动三农工作发展取得突破[N].贵阳日报，2015-09-24.

[4] 降蕴彰.城市居民应纳入精准扶贫范围[N].文摘报，2016-01-02.

[5] 蒋若凡，李菲雅，王春蕊.NGO介入性扶贫对贫困农户借款行为的影响分析[J].西南民族大学学报：人文社会科学版，2013，（8）：107.

[责任编辑 刘娇娇]