大数据技术与民族地区智慧扶贫*

杨 勇，付 强,2

(1.西南民族大学管理学院，四川 成都 610041；2.西南民族大学 期刊社，四川 成都 610041)

党的十八大以来，党中央把贫困人口脱贫作为全面建设小康社会的底线任务和标志性指标，在全国范围内全面展开脱贫攻坚战.2013年，习近平总书记在湖南湘西考察时首次提出了“实事求是、因地制宜、分类指导、精准扶贫”的精准扶贫重要思想.随着一系列重大扶贫政策的实施，脱贫攻坚取得决定性进展，贫困发生率由10.2%下降到4%以下.面对剩余贫困户的复杂性、新脱贫户的不稳定性和脱贫户的迷茫性的“后扶贫时代”[1]，要坚持不懈地开展扶贫攻坚工作，使贫困人口和贫困地区同全国一道进入全面小康社会，以实现党对人民的庄严承诺.民族地区因其特殊的历史背景、地理因素和民族习惯等原因，已经成为我国贫困地区全面脱贫攻坚的主战场，也是扶贫政策的重点倾斜地区.在扶贫工作中越是到了关键时刻，越是需要建立精准的深度贫困人口识别机制以及有效的帮扶机制和返贫预警机制.所以，如何有效精准识别深度贫困人口，建立帮扶对象和扶贫干部之间的精准帮扶管理机制以及有效防止返贫，是民族地区实现精准脱贫所面临的最大困难和挑战.

2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作，大数据技术的发展和应用给国家治理及社会管理带来全新的思维模式.借助大数据工具挖掘有效信息，分析致贫因素，实施适时、科学、动态管理，可以实现高效配置资源，促进精准帮扶工作.民族地区是我国贫困人口的聚集区，同时也是是扶贫工作的重点区和扶贫政策的重要倾斜地带.基于此，笔者以服务民族地区全面精准脱贫的现实需要为目的，通过分析大数据技术与我国民族地区贫困人口帮扶工作的关联点及契合点，探讨大数据精准扶贫的技术优势和利用大数据技术实现民族地区智慧脱贫的有效途径，以期为我国民族地区的全面精准脱贫提供指导.

1 研究述评

目前关于民族地区精准扶贫的研究已开展较多.有学者认为，民族地区应该大力开展乡村旅游、民宿旅游，发展生态产业，建设民族地区特色村镇，依靠民族地区特有资源的开发来实现精准脱贫[2-4].有学者从政策方面展开研究，认为应加大政策扶持以实现民族地区的脱贫攻坚，譬如，推进民族地区治理体系建设、加大政府政策倾斜[5]，建设区域村集体经济经营模式、推进城乡一体化扶贫开发[6]，建构扶贫绩效提升机制、挖掘民族地区经济发展潜力、以政策催生发展内动力[7].还有学者从教育扶贫角度展开研究，认为应以发展教育来实现民族地区精准扶贫，认为教育扶贫是扶贫攻坚的基础，需要发展民族地区教育事业，优化当地人力资源，首先实现教育保障和精神脱贫[8].在具体的帮扶工作中，有研究者认为应该通过精准识别，对扶贫对象进行动态化管理，实现精准化帮扶，以完成精准帮扶工作[9].也有学者指出，民族地区精准扶贫工作普遍存在政策缺乏灵活性，驻村扶贫工作效率低下，扶贫资金监管、运用不当等问题，譬如，朱建永[10]指出民族地区扶贫工作中存在部分挪用扶贫资金、改变专项资金用途的现象，周帮扬等[11]指出因财政资金使用不规范、拨付不及时、监管不力等，降低了扶贫资金的使用效益.

综上所述，前人研究的重点集中在民族地区产业资源扶贫、政策扶贫、教育扶贫、帮扶措施、扶贫专项资金监管等方面，他们分析了现阶段民族地区脱贫攻坚帮扶工作的困境，并提出了相应的对策建议.然而探讨运用现代数字技术开展精准扶贫工作的研究并不多.2015年，为充分发挥大数据在农业农村发展中的重要功能和巨大潜力，支撑和服务农业现代化，农业部发布了《关于推进农业农村大数据发展的实施意见》，有学者通过分析扶贫工作的特点与大数据技术解决问题的方式，探讨了将大数据技术运用到扶贫工作中的重大意义.何俊等[12]通过提取精准扶贫工作未能实现“精准”的因素，分析民族贫困地区各项数据的特征，建立了少数民族地区精准扶贫大数据智能分析模型.该模型可通过对民族地区扶贫政策实施率和满意度的测评来指导帮扶工作.由此可见，在民族地区全面精准脱贫的关键时期，大数据技术为啃掉深度贫困“硬骨头”提供了可能，但是现有技术应用研究还停留在改革旧的帮扶工作模式上，缺乏大数据技术优势与民族地区脱贫攻坚内在联系的研究.

2 “后扶贫时代”民族地区实现全面脱贫所面临的挑战

2.1 贫困程度深

近年来，中央财政聚焦深度贫困地区和“两不愁三保障”问题，狠抓“十三五”165项重大工程项目中涉及民族工作重点任务的落实，积极推动贫困群众脱贫.截至2019年11月底，我国民族八省区(包括5个少数民族自治区和云南省、贵州省、青海省)贫困人口从2018年的603万下降到119万，贫困发生率从4%下降到0.79%，取得了前所未有的成就.然而，少数民族贫困地区地处偏远，地理环境条件差，人口数量分布不均衡，各民族历史文化背景和民族习惯不同，居民受教育程度相对较低，因此少数民族贫困地区仍然是我国贫困地区的典型代表，贫困范围广，贫困程度深.

2.2 精准识别难

由于少数民族贫困地区人口众多、分布区域广、居住分散，实际扶贫工作中有时很难精准识别一村一寨中的贫困人口.传统的贫困户推选方式有时并不能公平公正地评选出真正的贫困户，因为部分地方存在亲戚间和邻里间相互帮忙投票的现象，部分人员不考虑致贫原因和贫困程度，利用各种方法争抢建档立卡户名额.甚至有些地方，为了防止建档立卡纠纷，直接让村干部推举，这种主观性极强的推举认定也很难达到有效精确识别贫困人口的目的，难以实现扶贫资源的有效配置.

2.3 精准管理难

精准扶贫的实现需要对帮扶对象、帮扶工作进行随时评估，但是由于地理环境条件限制，少数民族贫困地区大多难以实现网络全覆盖，使得相关信息获取的及时性、准确性大打折扣，信息共享程度低，难以运用实时通信方法来开展有效的帮扶监管.因此部分边远少数民族地区，扶贫资源往往难以及时合理地配置到位，扶贫资金用途分散、利用效率低下，项目资金分配不均衡、扶贫成效不明显.资金的流向也难以实现有效管控，浪费现象时有发生，精准管理十分困难.

3 大数据技术的精准扶贫的优势

3.1 有利于实现精准识别和信息共享

传统认定贫困人口的方式一般是通过村组干部提名、专人调查核实，再做相应的统计，难以实现精准识别.通过上述方式认定的贫困人口名单在各个扶贫部门难以实现有效整合.而大数据技术可以整合各方面的资源和数据，实现多维度的数据分析，从而有效识别贫困人口，实现精准扶贫以及动态管控资金.例如，陕西省西安市通过大数据技术构建的“扶贫110”智慧扶贫云平台，就突破了地区、部门之间的“信息孤岛”，让分散在不同地区、部门的碎片化信息“牵手”，实施数据对比分析与综合评估，极大减少人为因素的影响和失误，真正实现了贫困人口的精准识别和致贫因素的精准分析，实现贫困人口和帮扶项目工作的信息化管理[13].

3.2 有利于实现精准决策和动态管理

扶贫攻坚工作十分考验基层政府帮扶干部的决策水平，决策水平往往决定了帮扶工作的最终成效.大数据技术能够利用多维共享数据库提供大量精准的动态数据信息，实现更加精细、科学的管理，提高决策效率和水平.大数据技术还可通过对贫困人口实施动态管理，挖掘有效信息，帮助帮扶任务单位、驻村扶贫干部、结对帮扶人员实现扶贫工作的有效开展.例如，贵州省打造的“贵州扶贫云”智慧扶贫平台，以数据共融、共享、共通方式联通公安、教育、卫计、工商、民政、人社、国土、住建、水库移民、水利、工商联等与扶贫相关的省级部门数据，进行系统整合以及数据共享，解决了以往扶贫数据不精、不准、不通等问题，完成了对全省建档立卡贫困人口的精准识别、精准帮扶、精准退出、动态管理、全程留痕，实现了精准、动态和科学化管理[14].

4 大数据技术助力民族地区智慧脱贫的有效途径

4.1 建设乡村大数据基础设施

目前我国大数据技术已运用到各行各业，运用能力和水平已较为成熟，完全可以快速完成精准扶贫工作需要进行的数据收集、分类、整理、储存、共享和应用等.大数据技术是基于海量信息的分析方法，完全能够胜任精准扶贫工作中资源配置、项目申报、资金分配、建档立卡信息等精细化管理工作.然而我国少数民族贫困地区分布广，贫困人口数量多，工作任务极其繁重，实现智慧扶贫的第一要务是乡村大数据基础设施的建设.因此各级党委和政府应通过政策支持、财政补贴等方式加强少数民族贫困地区大数据基础设施建设.首先，要进一步优化大数据技术应用平台系统的硬件设施配置，完善系统终末端的移动设备与固定设备配备；其次，利用大数据智慧平台移动端，协助驻村帮扶工作人员或专业信息人员，通过入户入村开展人口信息、教育情况、健康状况、经济收入等数据普查统计，建立基础数据库软件系统；最后，打通教育、卫计、工商、民政等与扶贫相关的省级部门数据平台，实现信息资源共享.只有这样，才能有效地利用大数据处理平台系统对数据进行多维处理，多角度甄别贫困人口类别，精准把握贫困人口的贫困程度、致贫因素、客观环境要素等，实现各地脱贫攻坚工作从传统的人员识别、台账管理到技术识别、系统管理，使数据技术真正成为上层帮扶决策和基层帮扶管理的参谋助手，实现因地制宜，因户施策，科学帮扶，智慧帮扶.

4.2 打造网络大数据技术队伍

受经济条件和地理条件的限制，少数民族贫困地区信息技术的发展相对落后，大数据系统平台的整体性能和数据质量的准确度不高.此类缺陷会直接导致智慧平台运行的稳定性和数据结论的可靠性降低，而解决平台搭建整体性能和数据质量问题的第一关键是技术人才.因此，少数民族贫困地区要积极引进高学历专业人才，打造地方网络大数据技术队伍.首先，要推进高校与数据信息技术企业结合，推进高校、企事业与少数民族贫困地区结合，在高校和社会办学机构的基础上，联合数据信息技术企业打造少数民族贫困地区智慧型人才培养基地；其次，少数民族贫困地区在加快与高校、科研院所合作的同时，应着力完善智慧扶贫人才培养机制，建立更有效、更规范的培养措施，对基层一线在岗的智慧帮扶工作专业技术人才开展多种途径和形式的再培训、再教育；最后，在人才引进方面，要完善人才引进政策，优先建立智慧扶贫人才引进工作机制，加快实施吸引高校优秀应届毕业生具体计划，在职务职称晋升、工资报酬和福利等方面向数据信息技术高技能人才倾斜，吸引更多的优秀学者到基层就业，参与智慧扶贫工作.对少数民族贫困地区而言，只有建立起了高素质的大数据技术工作队伍，才能紧紧跟上数据信息高速公路的快车，将智慧扶贫工作推向纵深发展.

4.3 开展大数据技术深度贫困治理

在经济不发达的少数民族贫困地区，由于缺少稳定收入，贫困家庭在遇到风险时的应变能力有限，即使脱贫后也仍然面临一定的生活风险，如面对疾病和自然灾害等不确定因素，他们没有足够的抗风险能力.贫困户的自我发展能力不足、内生动力不足、反贫风险较大是少数民族贫困地区深度贫困治理工作的重中之重，开展大数据技术深度贫困治理是后扶贫时代实现智慧脱贫攻坚的最有效途径.首先，要通过智慧扶贫平台融通整合省级各部门平台的分散数据信息，及时挖掘、整理和更新家庭人口、生产生活、收入来源等相关信息，辅助政府部门对贫困人口进行聚类分析和关联分析，实现对脱贫户信息的精准动态监控，建立预警机制，及时发现返贫风险，防止返贫；其次，要通过智慧平台整合乡村振兴政策体系和精准扶贫制度的衔接，继续加大对少数民族深度贫困地区产业发展的支持力度，着重发挥新型农民合作社、新型家庭农场、新型农业现代化企业等经营主体的带贫作用，进一步延伸农业产业链，提高产业发展质量，在乡村振兴中巩固扶贫成果，依托乡村振兴弥补少数民族深度贫困地区脱贫质量低、返贫概率大等不足；最后，要深化少数民族贫困地区的文化建设，通过智慧平台依托文化惠民工程开展文化扶贫，促进少数民族贫困地区文化事业的发展，挖掘少数民族深度贫困地区同胞在长期生产生活过程中所形成的特有文化符号和文化信仰，扶持和发展少数民族文化，提高村民知识文化水平，促进文化旅游产业的发展，扩大少数民族乡土知识、文化符号和文化储钱对于地方经济发展和脱贫的贡献.

5 小结

综上所述，通过对大数据技术与民族地区扶贫工作的关联进行分析，以少数民族深度贫困地区现阶段扶贫工作的实际需求为背景，提出了利用大数据技术实现少数民族深度贫困地区智慧扶贫的可行途径.大数据技术有利于贫困人口的精准识别，有利于实现各级部门的信息共享，有利于实现各级政府和扶贫工作者的精准决策和动态管理.建设乡村大数据基础设施，打造网络大数据技术队伍，开展大数据技术深度贫困治理工作，是利用大数据技术助力少数民族深度贫困地区智慧脱贫的有效途径.