基于大数据分析技术的精准扶贫机制研究

张宇敬 吴红乐

【摘要】十九大报告中指出全面建成小康社会，需要深刻理解精准扶贫的具体工程，本文提出了基于大数据分析技术的精准扶贫机制，通过利用大数据技术Web Spider搜集相关数据，对原始数据进行爬取、处理、识别、反馈等，将精准扶贫成效的统计数据报表报送管理部门，提高精准扶贫成效，最后针对因地制宜的扶贫体系，提出个性化的建议和对策。

【关键词】精准扶贫 大数据 Web Spider 对策

一、精准扶贫背景

精准扶贫政策作为国家和政府的最基本内涵，基于贫困家庭和人口的现实状况，确定其贫困缘由及贫困等级，针对于此进行有效的帮扶，从贫困的根本上消除产生贫困的因素，进而完成十九大报告中指出的全面建成小康社会，坚实走好每一步，在2020年实现全部脱贫的坚定目标。社会主义的本质是“消除贫困，共同富裕”，也是保证社会稳定、和谐发展的最根本条件。在平时工作和研究中切实做好精准扶贫工作，为贫困人口谋最大利，想要又全又好解决此问题，就需要深刻理解精准扶贫的具体工程，但是目前贫困人群的瞄准精度不足，主要是由于当前各个地区贫困地域复杂，贫困条件和范围较大，尤其非贫困县和非贫困县中的贫困村与非贫困村下的贫困人口和非贫困人口的甄别，大大提高了贫困户的识别难度。此外由于贫困户的差异性较大，需要个性化的帮扶设计方案。个别地区制品原因较多，此外生活条件艰苦、医疗设施简单，甚至个别家庭丧失劳动力。因此需要对贫困数据进行有效的采集和整合，对数据挖掘出有价值的信息进行分类，提出个性化的扶贫方案，此外缺乏对贫困人员数据信息的收集和分析能力，实施追踪困人员的有效信息，建立贫困数据信息库，采用有效的分析方法有效准确的开展精准扶贫工作，避免重要环节和指标因素的疏忽。

大数据时代的到来，在商业领域甚至是政府部门发挥着巨大作用，主要原因是其产生的思维革命与方式转变很大程度上提高了数据的管理能力，给各个行业和产业，特别是精准扶贫工作带来无限生机和挑战。为了更好的开展精准扶贫工作，充分利用大数据技术将海量级的扶贫人员信息进行有效的收集、聚类、整合、分析及推广，进一步提高扶贫精度，构建大数据处理平台，实施有效的贫困人员的动态监测机制，最终真正实现扶贫方式、内容与扶贫对象有效吻合与匹配，切实做到个性化扶贫，走到“真扶贫，扶真贫”的行动上来。

二、基于大数据分析技术的精准扶贫过程

通过使用Web Spider、问卷调查、走访调研等方法搜集相关数据，利用大数据技术对原始数据进行整合预处理，基于相关性分析算法进行属性约简，分析得出扶贫影响因素；然后利用数据挖掘技术精准识别出扶贫对象；利用大数据挖掘技术对扶贫对象进行贫困等级分类，分析不同类别的致贫因素，根据致贫原因定位精准扶持项目，以及根据不同分类进行有针对性的金融扶贫支持；对扶持贫困户进行数据跟踪，利用大数据技术对虚假行为、脱贫用户进行精准识别；最后将精准扶贫成效的统计数据报表和数学模型报送管理部门，为其在扶贫对象、扶贫项目和扶贫完善时提供数据保障，使得精准扶贫工作真正达到精准扶贫效果，实现精准脱贫，保证2020年順利进入小康社会。

（一）走访调研，问卷调查进行“扶贫”数据的收集

调研对象以河北省国家级贫困县为研究对象，通过实地走访调研贫困县的经济发展，以及深入调查农村居民家庭的居住环境、基本信息与房产、收入水平、个人所得税缴纳和家庭生活情况等，通过设计有针对性的调查问卷，使用“五比五看”方法，即比家庭资产，看消费水平；比家庭收入，看经济来源；比家庭劳力，看劳动观念；比贫困程度，看致贫原因；比生活环境，看居住环境，客观公正地甄别贫困县的贫困户，与此同时制定贫困户们的建档立卡，落实到实际工作当中，把控贫困户的一手材料。

（二）利用Web Spider技术多渠道搜集“扶贫”的相关数据

网络爬虫，即Web Spider，又叫网络蜘蛛。网络中的网站通过链接地址组成一个网络，网络蜘蛛通过网页的链接地址寻找下一个网页，不断递归去查询，直到所有的网页抓取完为止。利用Web Spider技术针对微信、微博、贴吧等移动社交网络平台、农村电商平台、农业信息管理和服务平台等全方位、多渠道搜集农户在扶贫中的历史交易数据、消费记录等数据，确保数据扶贫人口的真实性和完整性。

（三）对收集到的数据进行整合和预处理

走访调研，问卷调查收集的数据大都是文档数据，利用Web Spider技术爬到的数据都是服务平台网页中的半结构化和非结构化数据，利用各种方法通过多种渠道搜集的结构化、半结构化和非结构化扶贫数据，使用大数据的多源异构数据融合技术对扶贫数据进行扶贫数据清洗、扶贫数据集成、扶贫数据变换和扶贫数据归约的数据预处理操作，确保扶贫数据的一致性和有效完整性。

（四）构建识别贫困户的数据模型，利用大数据用户画像技术精准识别出扶贫对象

利用大数据技术中属性相关性分析方法确定扶贫中的关键因素，其主要因素包括：年龄、家庭成员、致贫原因、普惠性扶贫措施、特殊性差异性扶贫措施，根据扶贫主要影响因素，对扶贫对象进行特征向量分析，构建识别贫苦户的数据模型，进而能够精准识别出不同县城不同人员中需要扶贫的对象，提高扶贫人员的精准度甄别。

（五）利用大数据分析算法定位准精准扶贫项目

在基于大数据分析中精准识别贫困农户的基础上，利用数据挖掘分类算法对甄别出的扶贫对象进行有效贫困等级分类，根据不同等级的贫困分类进行具体有效的扶贫项目支持，结合具体现状制定特定的项目规划，通过金融助力大力发展乡村生态旅游、原生态畜牧业、无污染绿色蔬菜产业、可持续化果树产业以及纯天然中药材产业等特色产业，利用互联网技术，着力提高农业网络化经营管理和农民组织化分区合作，以扩大扶贫农民的收入来源，扶贫要实事求是，因地制宜；要精准扶贫，脚踏实际，助推农民精准脱贫。“要想富，先修路”，加快促进扶贫地区基础设施互联互通，以革命老区、民族地区、边疆地区和贫困地区为重点，加强对农村贫困地区的交通路网、水利设施、通讯网络以及住房条件等基础设施的金融支持，顺应群众渴盼、推动脱贫攻坚、促进区域协调发展，促进农村绿色环境和美好生活水平的全面完善。

（六）动态跟踪并调整扶贫对象和项目，构建精准扶贫的长效机制

利用大数据平台，随时更新扶贫对象的信息，对已受确定的贫困户进行动态跟踪，根据扶贫政策对扶贫对象和地区扶贫项目有效的合理调整，例如增强力度、改善或者退出，准确有效识别出扶贫对象的虚假信息或信用欺诈情况、建立扶贫改善问题，最终建立一套完整的精准扶贫机制，结合本地特殊情况，挖掘出的新扶贫规则，分析推断出的新动态，信息报送至政府的扶贫部门，完善扶贫用户信息数据库，使得当地做的实际工作真正达到精准扶贫，精准脱貧的效果。

三、完善精准扶贫的建议与对策

将精准扶贫中扶贫的流程性、时间性和成本效益等元素纳入精准扶贫指标体系之中，便于精准扶贫的动态化管理体系，而且还能够有效推进精准扶贫的精细化定位。根据生态系统理论从外部支持和自身潜能，结合因地制宜扶贫体系的构建，能够精密化和实效性的实现扶贫项目的顺利进行。

（一）强化政府管理功能，加大农村医疗扶贫力度

构建社会性商业保险体系，实施健康扶贫工程，在发挥基本医疗保障功能的基础上，保障贫困人口享有基本医疗卫生服务。发挥补充性商业保险的兜底功能，新型农村合作医疗和大病保险制度对贫困人口实行政策倾斜，对新型农村合作医疗和大病保险，相应投保费用可以由多级财政共同负担。加大医疗救助、慈善救助等帮扶力度，保证农村医疗扶贫力度确实落到位。

（二）加强扶贫地区的城市文明建设

弘扬中华民族自强不息、扶贫济困传统美德，培育践行社会主义核心价值观，就是培养贫困地区广大干部群众良好美德的精神，坚定贫困落后面貌得以改善的信息，凝聚全党全社会团结一致开展扶贫工作。深化贫困地区生态文明城村和生态文明家庭创建。在拥有特殊优势的贫困地区，优先安排管理制度改革试点，支持开展城镇低效用地再开发和资源再升级等未利用地开发利用试点。鼓励文化单位以及工作者和其他社会力量为贫困地区提供精神文化服务。

（三）构建扶贫绩效第三方评价机制，深化扶贫工作进行

扶贫绩效考核扶贫项目合理化、理性化治理的重要评判依据，通过有效的对考核指标加以验证，有效的对评判扶贫项目进行设计，才能发挥社会的最大化效益，此外对于内部监督，外部监督同样发挥着重要的优势。通过综合把关各个主体职责（内部程序性验收和外部程序性的检验）的履行情况，最大化的发挥有限资源的效益，提高和深化扶贫工作的合理性和科学性，坚决打赢脱贫攻坚战。

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项目资助：河北省统计科学研究（计划）项目（河北省统计局重大项目，项目编号：2017HD05，项目名称：基于大数据分析技术的“精准扶贫”成效统计监测研究——以河北省为例）。

作者简介：张宇敬（1966-），女，汉族，河北徐水人，教授，任职于河北金融学院信息管理与工程系，研究方向：数据库技术；吴红乐（1987-），男，汉族，河北定州人，任职于河北金融学院信息管理与工程系，研究方向：互联网金融。