如何利用大数据实现精准扶贫？

今年6月，甘肃考生魏祥写给清华大学的信《一位甘肃高分考生的请求》引爆网络，清华大学的回应和后续安排获得好评，与此同时也引发了舆论对于扶贫问题的多方讨论。放眼全国，扶贫问题一直是舆论关注的热点，清博大数据系统分析显示，在“扶贫”“脱贫”等问题上，甘肃、四川等省份被提及的次数较多，西北地区的话题热度最高；而以“精准扶贫+大数据”为关键词进行搜索可见，除北京外，四川、湖北、上海、甘肃等地的精准扶贫工作与大数据的结合较为紧密。在各地区案例的梳理中，大数据从多个方面为精准扶贫工作提供了助力。

“扶贫”“脱贫”提及热区

  

“精准扶贫+大数据”提及热区

 

贵州：多维度数据精准识别贫困人口

贵州省贵阳市通过上线大数据精准帮扶平台，整合了扶贫、民政、卫计、人社、住建、残联、统计、国土等行业数据，建设了统一的扶贫数据库，实现了全市扶贫信息资源的融合共享。截至今年7月份，该数据库已累计汇总数据691.3万条，其中，低收入困难群体的扶贫数据近52万条，此外，还包括卫计数据近625万条、民政数据近5.7万条、残联数据近7.3万条、住建数据近1.3万条。

贫困人口的识别一直是精准扶贫工作的难点。以往的做法是先由贫困户自行申请，再由村民代表会议或群众民主评议，最终对贫困人口进行识别。这种做法，不仅会导致数据更新滞后，还会出现作假、拼关系等情况。贵阳市的大数据精准扶贫扶贫平台让这些问题迎刃而解，该平台的对象管理系统通过建立“贫困人口识别模型”，把多个相关部门的业务数据和传统贫困人口“两公示一公告”的识别模式相结合，进而达到快速、精准识别低收入困难群体的目的。

 

甘肃：“大数据+电商”开启扶贫新模式

甘肃地区精准扶贫工作的一大特点，是通过大数据与电商的结合，因地制宜开展工作。以陇南为例，该地区把发展电子商务作为助农增收的重要举措，创造出了特色鲜明的“陇南模式”。在销售花椒、核桃、蜂蜜等当地特色农产品的过程中，当地商户通过数据整合，体现出“精准”二字。商户通过前期预热众筹掌握客商需求后，将需求准确传达给贫困农户，并对后续的生产和加工过程进行引导，最终实现商户、农户经济效益双丰收。陇南市的大数据精准扶贫系统，可以跨界分析各类致贫、返贫因素，并精准识别扶贫对象，制定扶贫措施。数据显示，通过大数据与扶贫和电子商务的深度融合，有130万贫困人口的生活得到了不同程度的改善。

在海量数据支持下，陇南建成了乡镇电商服务站150个，建设各类网店9100多个，形成了“一店带多户”、“一店带一村”和“一店带多村”的电商扶贫模式。阿里巴巴“千县万村农村电商计划”西北第一批项目在陇南的武都和成县先后建成，京东帮服务店、苏宁云商农村电商项目也相继入驻陇南。2016年，陇南市被国务院扶贫办授予“电商扶贫示范市”的称号，国务院督查组也将陇南市“电商扶贫”的做法列为典型案例。

 

湖北：运用大数据监督检查扶贫情况

在湖北地区的扶贫工作中，大数据技术的引入强化了信息透明度，克服了传统扶贫工作“信息不对称”的问题，对遏制扶贫中的贪腐行为起到了有效作用。

一方面，通过网站、廉洁武汉APP等多种渠道受理群众信访举报。基于扶贫大数据的分析，对精准扶贫政策的落实情况进行监督检查，并开展问题整改以及追责问责等工作。近期，武汉市打出系列“组合拳”，加强扶贫领域监督执纪问责工作。日前，武汉市纪委通报了多起向扶贫领域资金“伸黑手”、“动奶酪”的典型案例，如，武汉市黄陂区某村党支部书记重复申报扶贫项目、武汉市新洲区某福利院在供养户去世后仍然继续申请补助等，对扶贫领域的反复起到了震慑作用。

另一方面，建立大数据扶贫系统丰富扶贫人口数据维度。如，在湖北随州市的扶贫大数据系统中，有异地扶贫搬迁、教育扶贫资助资金、扶贫小额信贷资金等12项受惠人员信息，与房产、工商、税务等数据比对后，可以为扶贫反腐工作提供线索和证据。截至2017年8月，随州市共发现可疑线索13万多条，有38人因扶贫腐败被问责。该系统开通了贫困户掌上反馈渠道，保证了一手扶贫数据的及时更新，从而及时预警群众返贫迹象，支持扶贫措施改进。

重庆：大数据平台提升扶贫数据管理效率

在重庆地区，地方政府的精准扶贫工作得以高效推进，受益于电信企业的信息化助推。依托重庆移动提供的精准扶贫整体解决方案，重庆市贫困地区的经济发展活力和群众生活品质都得到显著提高。

重庆移动打造的精准扶贫系统，由手机客户端和大数据分析管理平台两大部分构成。一方面，手机客户端可以帮助扶贫干部、驻村帮扶干部减少工作量、提升工作效率，提供新闻公告、扶贫政策、到村签到、工作台账、案例分享、贫困户查询等十余项功能；另一方面，手机客户端能为贫困户打开信息化窗口，帮助他们及时了解惠民政策，并增强主动脱贫意识。

通过大数据分析管理平台，既可以对贫困户数据进行管理维护，也可以对扶贫干部个人权限和工作痕迹进行管理，为扶贫工作考评提供依据；通过大数据平台的沉淀数据，还可以对数据分析结果进行可视化展现，全面反映扶贫工作动态，为政府提供决策依据。

湖南：贫困劳动力大数据库解决就业问题

湖南省在利用大数据解决贫困劳动力就业问题方面成效显著。岳阳市人社部门与扶贫部门通力合作，人社部门通过建档立卡的方式对全市贫困劳动力进行了逐一摸查，对有就业意愿的7658名贫困劳动力岗位需求、就业地域需求、工薪意愿等信息进行精准采集，并将能吸纳贫困劳动力就业的396家企业、10090个岗位录入数据库；扶贫部门负责就业信息的精准识别和推送，通过数据库进行人岗匹配，将用工信息发布到贫困劳动力手中，实现“掌上”随时求职，大大提高了贫困人口的求职效率。

此外，岳阳市以产业发展和企业需求为出发点，通过大数据预测市场用工需求并选择培训科目，科学合理地安排农村实用技术和岗位技能培训，不断提高贫困劳动力的就业能力。

 

在助力区域扶贫工作发展之外，大数据在“隐形资助”高校贫困生方面也体现出独特优势。学生不需要当众“哭穷”，不需要填写家庭情况表，也不需要将个人信息公示，就能享受学校补贴，这种“不作秀”的扶贫方式备受舆论好评。以中科大为例，该校会监测每个学生的一卡通在食堂的消费情况，如果每个月的消费低于200元，就会自动给学生打生活补助。据悉，中科大的“隐形资助”计划始于2004年，在国内高校中系首创。在效法而行的校园中，电子科技大学研发了一套“智慧助困系统”，通过智慧助困系统采集到4大类、40余个小类的上千万条数据，再通过大数据挖掘与分析，自动生成家庭经济困难学生建议名单。因此，大数据成为高校精准扶贫的利器。

 

在精准扶贫进入攻坚期的今天，大数据成为各行业、各地区创新扶贫工作的抓手。2016年10月，联合国开发计划署发布的《人类发展指数之生活水平维度：应用大数据测量中国贫困》报告指出，使用大数据提供的动态信息来测量贫困，将会发挥日益重要的作用。尽管大数据本身实时、动态的性质无法避免误差的存在，但大数据分析法仍是对传统的访谈调查法、问卷调查法的重要补充，通过大数据对贫困进行多维度的描述，对扶贫决策具有重要参考价值，对推动中国在2020年前实现精准扶贫目标具有重要意义。