大数据时代信息扶贫中的风险防范研究*

李熠煜 张烽菊

（湘潭大学公共管理学院 湖南湘潭 411105）

1 信息扶贫政策的背景

实行改革开放政策以来，中国政府始终致力于社会和经济的全面发展，在全国范围内实施了有计划、有组织的大规模扶贫开发，旨在解决农村贫困人口的温饱问题。从1978年到2000年，中国农村贫困人口由2.5亿人减少到3 000万人，基本实现了到20世纪末解决农村贫困人口温饱问题的战略目标。随着社会的进步，人们对物质文化生活水平的要求也在逐步提高，扶贫有了新的变化。针对新时期的扶贫问题，习近平总书记于2013年在湘西考察时提出了“精准扶贫”的理念，精准化成为扶贫工作的核心要求。所谓精准扶贫是相对于粗放式扶贫方式而言的，它实际上是通过一种科学有效的政策与制度安排，将扶贫资源更准确传递给目标人群的扶贫方式[1]。

在2015年中共中央政治局会议上，习近平总书记就精准扶贫做出了进一步的阐释，提出以数据目标诠释精准扶贫的开发理念。大数据技术因其动态化、网格化、数据化等特点与精准扶贫的机制要求相契合[2]，扶贫领域正式开始引用大数据技术[3]。大数据是现有信息技术难以应对的数量超大、结构复杂的数据集，其核心属性是数据量巨大、数据结构复杂、处理分析难度大[4]。在2015年9月，中国国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，明确表示了要加快大数据的开发和运用，同时将甘肃省作为国家大数据扶贫平台建设试点地区，在全国率先开启了“大数据+精准扶贫”数据管理平台，由此，全国范围内的“大数据+精准扶贫”信息扶贫模式正式开启。“大数据+精准扶贫”模式为扶贫开发工作带来了新的发展前景[5]，其主要体现在对贫困户的精准定位、动态管理以及政策规划的精准实施上。尽管如此，大数据在扶贫工作中的应用也面临一些挑战，主要包括技术创新力不足、扶贫信息转化率低、数据安全隐患和大数据技术人才短缺等。

2 信息扶贫发展的特点

信息扶贫是将传统扶贫方式和现代网络技术结合起来的一种新的扶贫模式，它不是简单的给予经济补贴与经济用品，而是要将信息和技能传递给扶贫对象,通过提高贫困人口的信息能力，使他们能够从被动接受政府补助转变到主动捕捉和运用市场信息，自给自足。在大数据时代，信息扶贫是通过建立大数据信息管理平台开展扶贫工作的，大数据信息管理平台通过大数据扶贫系统，对所有贫困户建档立卡，了解和掌握最真实的贫困数据库，将诸如贫困户基本情况、脱贫结果、脱贫计划、帮扶措施、贫困户台账等相关信息，嵌入大数据平台；而后通过大数据管理平台全方位、全过程监测和管理扶贫对象。大数据管理平台的建立，使得信息扶贫迈上了信息化、规范化的新台阶，其发展主要有以下特点：

2.1 大数据精准定位扶贫对象

科学地识别贫困人口是精准扶贫的前提[6]。首先，政府可以通过贫困数据库，便捷获得需要的扶贫信息，这样可避免出现贫困户样本数据不足，信息不准的弊端。如2016年10月，甘肃省政府通过大数据管理平台的使用，实现了对全省101万贫困户、417万贫困人口的动态管理，通过分析当地贫困人口的致贫原因，真正了解当地贫困户的需求，在精准定位贫困户的同时，还真实掌握了第一手的扶贫资料。其次，大数据信息管理平台通过为贫困户建档立卡的方式，对贫困户的各项指标（如家庭成员的经济来源、家庭成员情况、身体健康状况、子女教育情况等）进行综合分析和评估，从而确保实现贫困人员的精准定位，加上及时的名单公示，就可以防止贫困数据的造假和隐瞒，有效保证了扶贫数据的真实性与时效性。

2.2 大数据动态管理扶贫对象

政府扶贫机构通过建立贫困人口的动态化信息系统，完善大数据扶贫信息管理平台，从而构建省、市、县、乡（镇）、村、户、贫困人口之间和扶贫系统内部以及扶贫系统与行业部门、金融机构、帮扶单位之间的扶贫开发信息互联互通共享平台[7]。通过这个平台，管理人员要不断更新和采集已建卡贫困人口的相关信息，并对已建立的贫困人口档案进行动态核查，确保每一项资金的流向，保证专款专用，落到实处。同时，由于贫困户数量是一个动态发展的过程：“总有一些人脱了贫，一些人返了贫”，大数据管理人员在对贫困户开展动态管理时，通过对贫困户的定量定性分析，便知道“哪些人摘了帽，哪些人还处于贫困”，这样既能准确了解贫困户的数据信息，又能节约社会资源，减少资源的浪费。

2.3 大数据有效实施规划

在大数据时代背景下，普及数据知识，掌握数据技术，运用数据思维，有效规划，实施政策，是政府推进精准扶贫的重要内容。产业扶贫是我国攻坚扶贫中的重要路径之一，“互联网+产业扶贫”的模式成为国家精准扶贫的新常态[8]。首先，地方政府通过“互联网+”平台实施的产业精准扶贫，拓宽了贫困地区特色产业发展渠道，提高了当地贫困户的经济水平，当地贫困户由此脱贫。例如，甘肃省陇南市政府把发展电子商务作为助农增收的重要举措，通过招商引资，定向扶贫的办法，创造出了特色鲜明的“陇南模式”，通过重新定位特色农产品，创造出新的商机，拓宽了当地特色农产品的销售渠道，使得近130多万贫困户的生活得以改善。其次，依附于云计算、大数据、互联网等信息技术平台，依靠信息技术，政府可以实现扶贫干部与扶贫规划“一对一”的精准决策，同时结合大数据的合理预测，确保当地扶贫工作科学有序开展。

3 信息扶贫的风险分析

作为一种新的扶贫模式，“大数据+精准扶贫”模式在扶贫攻坚领域确实发挥了巨大的作用，提高了扶贫工作的科学性和精确性，但也面临着技术创新力不足、扶贫信息转化率低、数据安全存在隐患和大数据技术人才短缺等风险。

3.1 技术创新力不足

大数据开发和利用的前提是庞大而丰富的数据源，然而，当前我国的数据源存在着准确性差、完整率低和标准化程度不高的问题，导致我国数据源可信度低、数据量少、价值低[9]。如2018年，江苏省无锡市审计局在审查扶贫数据时，发现有5 729个贫困户没有列入贫困数据库中，数据存在失真。因此，如何获取价值性和准确性高的贫困数据资源，是亟待解决的技术难题。另外，尽管信息收集主体获得了海量的贫困数据资源，但要对这些海量的数据进行归类、筛选、分析与处理，不仅需要技术支持，还需要耗费大量的人力、物力、财力等资源。面对逐日增加的扶贫数据资源，缺乏大数据技术创新的能力和洞察大数据分析的逻辑能力，是大数据时代信息扶贫要面对的风险之一[10]。

3.2 扶贫信息转化率低

大数据信息管理平台通过构建贫困信息库，科学分析贫困户的致贫原因，制定出符合贫困户情况的扶贫措施，并在平台上发布相关信息，使贫困户可以通过平台获取扶贫信息。但是由于各种因素的影响，贫困户不能将扶贫信息转化为脱贫手段[11]。首先，贫困地区农民受教育程度不高，文盲率高，信息素养较低，无法对政府提供的信息加以识别、分析和判断。对于他们来说，看文字信息就如同看天书，看不懂信息更理解不了信息，导致信息的落实率低，无法发挥其作用。例如，我国文盲绝对数高达8 507万，其中90%的文盲分布在农村，因贫困产生文盲，又由文盲再导致贫困，已经形成恶性循环。其次，被帮扶者的信息素养等级与帮扶者的信息服务水平不匹配[12]。贫困地区农民受保守、懒惰、观望的小农思想影响，其对于政府提供的信息不予理睬，缺乏兴趣与热情，于是，很多具有价值的信息便失去了作用。例如，在四川彝族地区、贵州毕节地区、宁夏的西海固地区等，几乎所有的贫困户都依靠政府的扶贫款生活，对于政府提供的就业信息也置之不理，这严重拖慢了政府扶贫的脚步。给贫困户摘帽，精准对接，真正把扶贫信息落到实处是大数据时代精准扶贫的目的，因此，如何让贫困户获得扶贫信息以及让贫困户利用信息脱贫，是大数据时代精准扶贫需要攻克的难题。

3.3 数据安全隐患

“大数据+精准扶贫”模式在实践过程中，并不是一帆风顺的，仍然存在着数据隐私和安全保护[13]等问题。其主要体现在：首先，扶贫数据在管理上存在漏洞，导致贫困户信息的泄露。在扶贫工作当中，为了加强扶贫工作的透明度、可信度与保障公众的知情权、监督权，政府将划定为贫困户人员的信息进行社会公示，但被公布的信息中涉及了公示对象的完整身份证号码、残疾证号码、手机号码、完整银行卡号等隐私，这样会让一些不法分子有机可乘，利用所获得信息对农民进行诈骗、勒索等，从而产生巨大的安全隐患[14]。其次，由于大数据具有极大的利用价值，加上信息数据采集的手段越来越高超、便捷，以及在数据信息技术上法律法规的缺失，导致扶贫数据信息极易被“黑客”或者网络不法分子盗用，用来做违法的事情，比如常见的网络信贷、网络诈骗等。大数据的推广及运用需要数据的开放与共享，因此，如何平衡扶贫数据的开放与隐私，保护扶贫数据的安全，是大数据时代精准扶贫亟待解决的难题。

3.4 大数据技术人才短缺

大数据精准扶贫提升了扶贫工作的时效性与针对性，同时对帮扶主体能力的要求也进一步提高。如若大数据技术人才的能力水平低下，将导致扶贫进程缓慢、质量不高，从而严重影响精准扶贫的效果。因为大数据精准扶贫工作的每个环节，如扶贫数据的获取、整理、分析等，都需要依靠大数据专业技术人才才能完成。当前我国大数据优秀技术人员极为缺乏，清华大学计算机系教授武永卫表示，在未来3至5年，我国需要180万数据人才，但目前仅有30万，从中可以看出我国大数据技术人才的缺口。这势必造成大数据扶贫实践滞后，从而影响我国的精准扶贫工作进程。因此，大数据时代的技术人才短缺是精准扶贫的另一项重要挑战。

4 信息扶贫风险防范措施及建议

在大数据时代，政府在利用大数据攻坚扶贫的同时，还需加强对大数据应用风险的防范。因此，政府应不断提高大数据技术创新力，提高数据信息的转化率，增强扶贫数据的安全性与培养大数据技术人才，实现“大数据+精准扶贫”的战略目标。

4.1 提高大数据技术创新力

加强大数据技术发展和运用的创新能力是推动大数据扶贫发展的核心。在大数据扶贫攻坚过程中，扶贫大数据在大数据技术运用平台上的基本内容包括数据的分析、建模、勘探、挖掘、提炼、决策六大部分，其中每个环节的运行都离不开大数据技术的支持，只有将运用的关键技术熟练掌握，才能将大数据资源转化成精准扶贫领域的有用信息。首先，应积极借鉴较为成熟的大数据技术运营商的做法，将成熟的大数据技术应用到扶贫领域中去，与此同时，政府应支持大数据技术的研发、专利的申请，从而增强自身技术实力。其次，组建大数据技术科学研究队伍，并聘用大数据精英和国内外大数据专家为大数据技术研发提供智力支持，针对特定贫困地区贫困人口的特征，构建出具体的、实用的大数据技术模型，从而促进大数据技术在扶贫领域的创新。

4.2 提高数据信息的转化率

提高扶贫信息的转化率是促进大数据扶贫取得实效的根本途径。首先，加强贫困地区农民的知识教育，降低文盲率。利用大数据扶贫平台整合资源，筛选与诊断贫困户信息，针对受教育程度低的贫困户，制定出针对性的扶贫方案。其次，加强农村以扫盲为基础的义务教育和以利用农业技术学校为教育基地的职业教育[15]。让文盲与半文盲的农民识字晓文，使他们具备对阅读与信息获取能力，提高其对信息的识别能力，使他们能够正确认识、分析和使用信息，从而利用信息脱贫。再次，更新观念，调动农民的参与积极性。“扶贫先扶志，治穷先治愚”[16]，为此，各级政府要发挥基层组织和扶贫小队的作用，鼓励农民发扬勤勉、努力、团结与进取的精神，强调自力更生求发展。应以典型案例激励农民，从而激发其主体参与意识，将信息需求变成农民的自觉要求，让其意识到只有靠自己的努力才能摆脱贫困，从而调动他们的积极性与热情。

4.3 提高扶贫数据的安全性

提高扶贫数据的安全性是增强大数据扶贫建设的重要保障。“大数据+精准扶贫”模式，一方面给我国扶贫事业带来了机遇，另一方面，随着大数据应用的推广与使用，大数据安全问题也成为扶贫的障碍。信息的开放与共享是大数据发展与推广的前提，因此，发展精准扶贫的同时，应注意大数据环境下扶贫对象信息的隐私和数据安全。首先，政府要完善信息数据保护立法，把扶贫数据的开放、交易与共享纳入法制化轨道，保证数据信息在共享的同时，也能得到数据信息安全机制的保护。其次，做好大数据信息扶贫网络的检查、维修和升级工作，加强网络信息监督，按时检查网络信息动态，一旦发现有虚假信息，及时发出辟谣公告。同时加强信息安全宣传教育，让农民了解信息安全常识，远离虚假信息。

4.4 培养大数据技术人才

培养大数据技术人才是加强大数据扶贫建设的重要前提。技术人才对大数据精准扶贫来说至关重要，只有拥有高素质的大数据技术人才，精准扶贫才能抢占大数据扶贫的先机，抓住大数据扶贫发展的时机，从而使大数据精准扶贫真正发挥出应有的效果。因此，“大数据+精准扶贫”模式的关键在于大数据技术人才的培养，这就需要政府、高校与企业展开合作[17]。首先，政府应重视大数据技术人才的培养，积极引进高端大数据人才，同时组织专家队伍分析大数据产业发展体系，通过国内外大数据发展情况的对比分析，制定符合我国国情的大数据人才培养计划。其次，引导和激励产、研、学结合，建立大数据人才培养机构，提高大数据人才培养力度。利用高校、科研院所等教育机构开设大数据相关课程的方式，积极培养大数据技术人才，建设大数据人才队伍。最后，鼓励企业投资建设面向各类院校、培训机构和社会团体的大数据公共培训基地，通过有关大数据的技能培训、技能鉴定和技能竞赛等活动，培养出一大批大数据技术人才[18]；同时人社和教育部门等机构，应搭建面向贫困人员的大数据学习支持系统，让贫困人员充分自主选择大数据课程，从而提升自我。

5 结语

贫困问题是我国“十三五”时期全面建成小康社会进程中需要解决的重大现实问题[19]。习总书记在十九大报告中指出，扶贫攻坚战已取得阶段性的进展，六千多万贫困人口已基本脱贫，但精准扶贫工作仍然需要进一步推进。伴随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已然来临，顺应大数据时代的发展，我国在扶贫领域开创了“大数据+精准扶贫”模式，发挥了大数据在扶贫领域的作用，使得扶贫攻坚战取得实质性的进展。虽然国家对大数据发展给予了足够重视，但对大数据在精准扶贫领域的技术创新、信息转化、数据安全和技术人才等方面不够重视，使得大数据精准扶贫产生了相应的风险。因此，需要全社会各界包括政府部门、工商业、IT企业以及互联网企业的共同努力，构建一个良性发展的大数据技术生态环境，规避大数据扶贫产生的风险，进一步促进大数据扶贫向信息化和数字化贫瘠的地区延伸。