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大数据时代有针对性的扶贫新途径
—关于改善有针对性的扶贫计划的成果（10）
莫光辉张玉学*
摘要：自国务院发布《促进大数据产业发展的行动计划》以来，基于大数据的信息集成和处理应用已越来越成为中国构建现代治理体系的基本战略资源。在减贫方面，鉴于我们目前正处于消除贫困的关键时期，因此重要的是，我们应将大数据思维方式和大数据技术应用于扶贫资源的开发和整合。本文探讨了将大数据技术应用于目标扶贫的必要性，并讨论了如何将大数据技术集成到目标扶贫计划中以及大数据思维方式如何与目标扶贫理念相结合。人们相信，大数据技术的应用可以显着改善有针对性的扶贫计划的成果，而以大数据为动力的扶贫平台的建设是实施有针对性的扶贫战略的新途径。本文呼吁改变我们关于有针对性的扶贫的思维方式，并指出大数据时代的有针对性的扶贫方向，以期促进大数据技术在扶贫领域的广泛应用和改善。减贫和根除方案的成果。
关键词：有针对性的扶贫；大数据;有针对性的消除贫困；创新方法
- 莫光辉，广西大学公共管理学院副教授。
张玉学，广西大学公共管理学院公共事务与管理专业。
- 该论文是“改善广西，贵州和云南有针对性的扶贫项目成果的研究”（15BMZ057）的一部分，该项目是由中国国家社会科学基金资助的2015年一般研究项目；由广西大学研究基金资助的项目“探索有针对性的扶贫战略的实施并研究在广西实施的方法”（XBS16035）；“大数据时代有针对性的扶贫动态管理模型研究”（201610593296），由Guangxi的大学生创新和创业培训项目资助。
在有针对性的扶贫中应用大数据技术的需求
T
信息技术在我们的经济和社会中的应用导致数据呈指数级增长，支持大数据的信息集成和处理应用程序已日益成为构建现代治理系统的基本战略资源。随着互联网的蓬勃发展和广泛使用，促进创新驱动的开发，加速大数据部署和开发大数据应用程序已成为现代化政府治理能力的必不可少的部分。信息化和数字化也是促进标准社会治理和科学发展的重要手段。在减贫方面，由于我们目前正处于消除贫困的关键时期，因此重要的是，我们必须以有效的方式收集扶贫资源，这反过来又有必要运用大数据思维方式大数据技术在我们整个消除贫困斗争中的工作，从制定有针对性的总体扶贫政策到实现消除贫困的目标。回顾过去，中国政府自1949年以来就非常重视消除贫困，并不断调整贫困线及其扶贫政策。随着时间的推移，用于扶贫项目的人力，资金和资源大大改善了贫困地区和人民所面临的状况。中国处于绝对贫困线以下，改变了中国作为落后，贫困国家的形象。中国一直在为全球减少贫困做出贡献。尽管如此，尽管减贫项目取得了进展，但截至2015年，中国仍有60多个
百万人生活在每年2300元人民币的贫困线以下。这些人大多数生活在特殊地区，例如那些主要是少数民族和偏远山区村庄居住的古老革命根据地。这意味着他们面对的贫困危机更加根深蒂固；他们缺乏自己寻求发展的能力，使他们摆脱贫困的任务更具挑战性。鉴于此，中国在消除贫困的道路上仍然面临严峻挑战。目标是到2020年确保生活在当前贫困线以下的所有农村居民摆脱贫困，到2020年在所有县和地区消除贫困。这是一项需要完成的任务，也是中国在“十三五”期间要应对的挑战-年计划期。习近平总书记在2013年11月湖南省湘西市土家族苗族自治州视察期间提出了有针对性的扶贫构想。此构想已成为该国扶贫工作的基本组成部分。在针对性减贫战略的孵化过程中，一些学者指出，重点已从贫困县和乡村转移到生活在贫困中的特定个人。“具有中国特色的扶贫项目是在建设有中国特色的社会主义制度的过程中不断进行战略规划的产物，有针对性的扶贫战略是对原有扶贫政策的进一步推进，是抗日战争胜利的保证。消除贫困”（莫，2016年）。随着策略的进一步分析和扩展，提出了更多具体要求。大数据技术是动态的，数据驱动的，并支持基于单位的管理，因此与目标扶贫计划相吻合。国务院于2015年9月发布的《促进大数据产业发展的行动计划》将申请
大数据技术作为有针对性的消除贫困的方法之一。在中共中央政治局于2015年召开的一次会议上，习近平总书记在解释有针对性的扶贫战略时，提出了制定有针对性的扶贫方案的统计目标，并充分利用以贫困为对象的数据来促进贫困人口的发展。开放和共享资源，确保人民的福祉。然后，在2015年9月，甘肃省被国务院扶贫开发领导小组办公室选为甘肃省全国试点大数据平台试点地区，成为全国首个探索建立大数据的可能性的地区有针对性的扶贫管理平台（Mo，2016年）。自那时以来，已经启动了涉及使用大数据促进有针对性的扶贫战略实施的各种试点项目。贵州，四川，广东和广西等地区开始将大数据技术应用于扶贫，根据当地情况升级其技术并引进必要的设备和系统，探索与区域发展相适应的扶贫方法，并优化其发展动力。借助云平台和数据管理系统的扶贫管理系统和评估标准。他们不断加强其扶贫信息平台的综合分析和动态监测能力，促进了与相关行业组织的信息链接，共享和整合，并建立了自己的大数据平台用于有针对性的扶贫。学者们已经指出，大数据可以在推进公共行政改革中发挥巨大作用。“大数据能够促进公共行政改革的原因不是因为它提供了数据服务，
但是它带来了管理思想和结构的变化，阐明了管理范围和要管理的实体，并提高了管理效率。大数据应用和相关的大数据服务将彻底改变公共行政”（胡，2016年）。互联网技术已经在扶贫领域取得了一些应用，但尚未建立针对性扶贫的国家或地区数据共享平台。我们探索大数据技术在有针对性的扶贫中的潜力，因此，在贫困问题变得更加复杂，贫困的原因多种多样，消除贫困的任务更具挑战性以及缓解贫困的手段的背景下需要升级，以减轻贫困危机并有效解决中国的贫困问题，我们必须创造有利条件并建立有利于大数据技术在扶贫中广泛应用的制度环境，以最大程度地发挥大数据技术在扶贫中的作用。有针对性的扶贫，普及大数据技术和应用f或有针对性的扶贫，提高扶贫计划的效率，为中国打赢消除贫困的斗争提供基础技术支持。这不仅是实施有针对性的扶贫战略的当务之急，也是研究贫困理论的学者们的主要课题。
大数据如何与目标扶贫战略相吻合
大数据技术
大数据技术促进了建立互联网连接的区域贫困数据库的建设。引入目标扶贫机制的实施计划
2014年，将有针对性的以扶贫为导向的信息化提升到新水平。国务院扶贫开发领导小组办公室应当制定和指导全国范围内促进扶贫信息化，制定标准，整合办公室现有信息系统，建立通用应用系统的计划。通用的，协调良好的和互联网连接的信息平台将为实施目标明确的扶贫计划提供重要的信息支持。以广西为例。地方政府充分利用了电子政务数据以及人口信息数据库，自然资源和地理空间信息数据库以及经济信息数据库等其他基本信息资源，收集了有关税收，金融，民政，社会保障，城乡建设等方面，借助包括云计算，云存储和云管理在内的现代信息处理技术，将与贫困有关的信息数字化，并为该地区建立通用的扶贫数据库。同时，广西明确了不同扶贫部门之间的数据共享范围，并设定了贫困数据交换标准，以实现整个地区的贫困信息共享，并为决策和推进扶贫规划提供必要的数据。
大数据技术有助于分析与贫困有关的问题。获取特定数据是对问题进行科学分析的前提。在减轻贫困中，这意味着使用统计分析方法开发数学模型，以收集和汇总各种贫困信息，以便研究人员可以找到数据的整体相关性和内在模式。一，统计产生的数学
这些模型可以揭示贫困人口的生活条件和生活技能，这使研究人员能够研究和预测其行为和价值观，并确定其缓慢增长和加剧贫困问题的原因。通过使用大数据技术对识别出的贫困人口进行分类，研究人员能够找到不同类别的贫困原因，这使得有可能更有效地解决其贫困问题，并使非政府实体能够将援助重点放在特定人群上。然后，通过实时跟踪扶贫过程，政府可以加深其统计分析，以满足贫困人口不断变化的需求，并提高其资源分配效率。除了在确定贫困人口方面存在错误之外，过去造成减贫计划怯的另一个重要原因是缺乏动态的管理系统，该系统可以将那些摆脱贫困的人排除在扶贫计划之外。通过集成大数据技术，政府可以建立动态的扶贫管理系统，该系统自动排除那些生活在贫困线以上的人，并招募那些生活在贫困线以下的人。这种制度可以在很长一段时间内保持有效，并防止那些摆脱贫困的人继续得到扶贫，而那些回到贫困线以下的人却未被注意。
大数据技术加快了动态扶贫管理系统的建立。2014年1月，中共中央办公厅，国务院办公厅发布了《关于创新机制和稳步推进农村扶贫的意见》，呼吁建立有针对性的扶贫机制。《意见》提出了“县域动态管理，全面控制，准确”的原则。
还要求为每个贫困村庄和家庭创建档案，并建立国家扶贫信息系统。在大数据背景下有针对性的扶贫意味着使用现代信息处理技术取代了原来的静态管理系统，并从静态运行转变为动态预测，例如，广东省率先引入了贫困识别系统，该系统涉及为贫困人口创建档案并发布被识别为贫困的人口和地区清单-遭受打击的工作系统，将工作分配给特定人员并针对特定区域和人员提供援助；补贴授予系统，其中资金由一个单独的帐户管理并独立处理，并监控资金流向；以及项目监督系统具有动态监控功能g通过数据平台和贫困信息的实时更新。通过扶贫信息管理系统，地方政府现在可以实时查看最新一轮评估中被确定为需要扶贫的2,571个村庄，209,000户家庭和906,000人口中的任何一个的信息（Hu，2015）。一方面，动态管理意味着不断监测扶贫方案的进展，并随着方案的进展和贫困人口的生活条件的改善相应地调整扶贫计划，以确保方案的目标保持准确；另一方面，动态管理扶贫资源，根据贫困人口的需求分配资源和资金，指导补贴的发放。
大数据技术增强了对贫困评估的数据支持。2016年，中共中央办公厅和
国务院办公厅印发了省委，省政府扶贫工作成果评估办法，指出除统计评估制度外，第三方还应对扶贫成果进行评估。一方面，各国政府应对扶贫计划的结果进行定量分析，开发一种系统来评估针对目标扶贫的大数据平台的绩效，并通过应用这些数据来检查其地区扶贫计划的有效性评估系统指标，如贫困识别的准确性，贫困清单更新的效率，贫困地区的收入增长以及补贴分配的有效性。科学和动态的评估系统应防止官员伪造统计数据以赢得其工作信誉。另一方面，地方当局应让第三方参与评估过程，使用信息交互技术收集和分析公众的意见，并权衡第三方产生的评估结果，以确保评估过程的公平性和透明性并提高评估结果的可信度和准确性。
基于大数据的思维方式
基于大数据的定量评估可以准确识别贫困。由于大数据技术的进步，基于人口数据的分析已逐渐取代了基于样本数据的分析。中共中央，国务院提出的《农村扶贫开发纲要（2011- 2020年）》要求“进一步推进有针对性的扶贫思路，建立包容性贫困识别机制，促进动态管理。”贵州的“扶贫云”利用大数据和云计算技术来量化
贫困人口信息，并引入48个指标（共18套），用于计算每个贫困人口的贫困克服得分。分数低于60的人被归类为“贫困”；那些得分在60到80之间的人被归类为“极度贫困”，得分在80以上的人被认为摆脱了贫困。这些分数有助于识别贫困人口。减贫工作建立在对贫困人口的准确识别的基础上，这需要对贫困人口和贫困地区的环境进行全面的信息收集，并借助大数据平台生成贫困指数。
大数据分析允许针对特定人群提供援助。传统的信息分析着重于为特定问题开发解决方案，而大数据分析则更加关注数据中的模式。2015年6月，甘肃省委，甘肃省人民政府发布了《关于稳步推进有针对性扶贫工作的意见》，指出甘肃将利用大数据技术对全省6220个贫困村和417万贫困人口实施实名制。 ，找出造成贫困的原因并了解其需求。扶贫信息数据库收集了大量与贫困有关的信息。它们使有关各方能够分析各种指标，以确定贫困情况并制定战略并相应地分配资源。它们还使各国政府有可能根据发现的模式对贫困问题做出预测，并采取预防措施，以减少从贫困名单中撤出的人们重返贫困的情况。
大数据的科学系统促进精确
管理。具有重要社会意义的大数据技术将为信息时代的扶贫提供新途径。将大数据信息系统整合到政府的原始管理系统中可确保各级扶贫部门将新数据添加到其数据库中，并及时更新和维护其现有数据。集成的数据可以帮助他们做出决策。此外，大数据扶贫管理平台促进了不同部门之间的数据共享，打破了信息障碍，并提高了政府在扶贫方面的效率。
大数据支持的动态跟踪确保有针对性的扶贫工作。2016年5月，中华人民共和国农业和农村事务部与中国其他八个部委共同发布了《关于促进贫困地区特色产业发展和有针对性扶贫的指导意见》，敦促及时更新工业扶贫工作的信息，以简化管理和绩效考核。源于不断更新信息的驱动力而来的大数据自然成为保证动态跟踪扶贫工作的合适之选。贵州就是其中之一，它已经建立了其“扶贫云”，这是一个动态跟踪平台，可收集有关已登记的贫困家庭和项目资金的所有最新信息。该平台基于GIS，可通过移动终端访问。“减贫云”（第一阶段）的主要目的是关注生活在贫困线以下的623万人的状况，其中包括9,000个贫困村庄，934个贫困城镇，66个贫困县，以及扶贫工作和123万
2014年在贵州摆脱贫困的人们。借助这些指导有针对性的扶贫工作的数据池，“扶贫云”已成为国家扶贫档案的组成部分。大数据辅助的有针对性的扶贫消除了以前有关扶贫工作反馈延迟的问题。借助大数据，扶贫负责部门可以及时应对生活在贫困线以下的人们不断变化的需求。通过在一个开放的平台上记录和发布扶贫资源的分配，可以确保适当，有效地分配贫困资源。此外，可以跟踪扶贫项目的执行情况，以便根据情况的变化和技术手段的升级及时对扶贫工作进行修订，最终提出一种符合当地实际情况的新的扶贫方法。
大数据在有针对性的扶贫中的应用产生的结果
更准确的信息，有针对性的扶贫
2015年10月29日，中共中央十八届五中全会通过了《关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划（2016-2020年）的议案》。该提案呼吁努力“扩大贫困地区的基础设施数量，并根据当地实际情况为居民提供道路，水，
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