1、大数据背景下的精准扶贫模式创新路径精准扶贫绩效提升机制系列研究之十 莫光辉 张玉雪 广西大学中国贫困治理与社会政策研究中心 广西大学公共管理学院 摘 要： 自国务院印发促进大数据发展行动纲要以来,大数据信息集成及处理应用已逐渐发展成为国家现代化治理体系的基础性战略资源,体现在贫困治理领域,尤其是在当前的脱贫攻坚战倒排工期的关键时期,更需要应用大数据思维和技术对扶贫开发资源进行高效整合。从大数据精准扶贫的现实需求出发,通过大数据技术与精准扶贫的有机结合和大数据理念与精准扶贫的有效对接探讨了大数据思维与精准扶贫理念的契合逻辑,认为大数据技术支持对精准扶贫进程的绩效影响显著,大数据扶贫平台建构是精准
2、扶贫实践的新模式,提出了大数据背景下的精准扶贫理念转变和精准扶贫发展方向等大数据视域下的精准脱贫实践创新路径,以期深入推进大数据技术在扶贫开发领域的全面应用,实现大数据扶贫的减贫脱贫绩效。关键词： 精准扶贫; 大数据; 精准脱贫; 创新路径; 作者简介：莫光辉(1980-),男(瑶),湖南永州人,广西大学中国贫困治理与社会政策研究中心主任,广西大学公共管理学院副教授,硕士生导师,法学博士,兼任广西壮族自治区人民政府发展研究中心学术专家,研究方向为贫困治理与社会政策;作者简介：张玉雪(1996-),女(汉),山东济南人,广西大学公共管理学院公共事业管理专业学生,研究方向为行政管理与公共政策。基金
3、：国家社科基金 2015年度一般项目“滇桂黔石漠化片区精准扶贫绩效提升机制研究”(15BMZ057),负责人,莫光辉一、大数据精准扶贫的现实需求信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长,大数据信息集成及处理应用已逐渐发展成为国家现代化治理体系的基础性战略资源,特别是随着互联网技术的急剧发展和广泛普及,坚持创新驱动发展,加快大数据部署,深化大数据应用,已成为推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。信息化、数字化同样是推动社会治理规范化、科学化发展的重要方向,体现在贫困治理领域,尤其是在当前的脱贫攻坚战倒排工期的关键时期,更需要高效整合扶贫开发资源,从精准扶贫宏观政策设计到精准脱贫目标达
4、成的整个脱贫攻坚过程,都需要应用大数据思维和技术进行扶贫开发工作调整。回顾我国政府的扶贫开发战略决策和实施进程,自新中国成立以来特别是改革开放以来,我国政府一直高度重视缓解和解决贫困问题,贫困线标准和扶贫开发政策几经调整。扶贫开发政策在不同时期的人力、财力与物力投入很大程度上改变了贫困地区和贫困人口的绝对贫困现状,也使得我国贫困落后的经济社会面貌得到了很大的改观,为世界减贫事业做出了贡献。但随着扶贫开发工作的纵深推进,参照农民人均纯收入 2300元的贫困标准线,2015 年还剩贫困人口 6000多万人,这些剩下的绝对贫困人口不仅仅是传统意义上的经济贫困,他们大多生活在革命老区、少数民族地区、边
5、远山区等特殊地区,其主要特征表现在贫困程度深、发展能力弱、扶贫难度大,扶贫开发依然面临着严峻的挑战。要确保 2020年我国现行标准下的农村贫困人口实现脱贫,贫困县全部摘帽,解决区域性整体贫困是我国“十三五”时期必须完成的历史任务和现实难题。习近平总书记在 2013年 11月于湘西考察时提出了精准扶贫的扶贫理念,精准化成为当下扶贫工作的核心内容。有学者梳理精准扶贫战略形成过程后指出:“从贫困县、贫困村等区域扶贫开发探索逐步发展到以贫困人口为扶贫瞄准对象,中国特色的扶贫开发道路是在建设中国特色社会主义制度不同发展阶段背景下进行的扶贫开发战略谋划,精准扶贫战略正是在扶贫开发基础上的政策调整,是打赢脱
6、贫攻坚战的有效保障”1 。随着对精准扶贫的进一步阐释与发展,精准机制的要求更为具体细致,大数据技术因其数据化、网格化与动态化等特点与精准扶贫的机制要求相契合,自国务院 2015年 9月印发促进大数据发展行动纲要以来,通过应用大数据扶贫成为了实现精准脱贫目标的可行路径之一。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开发理念,充分发挥数据精准定位、开放共享、守护民生的应用价值。此后,2015 年 9月,甘肃省被列为国家扶贫办全国大数据平台建设试点地区,在全国率先开始探索建设精准扶贫大数据管理平台1 。大数据技术开始在精准扶贫的各个领域开
7、展试点。贵州、四川、广东、广西等地相继开始将大数据技术应用于贫困治理之中,结合当地实际情况进行技术升级与系统设施普及,探索适合区域发展的脱贫突破口,并依托云平台与数据管理系统对扶贫动态管理体系与评估标准进行进一步地完善,不断强化大数据扶贫信息平台的综合分析能力、动态监管能力,加强与相关行业部门信息数据的互联互通和共享共融,构建“大数据”精准扶贫应用平台。有学者指出大数据在公共管理变革中呈现出来的强大功能:“大数据推动公共管理的变革并不是因为大数据提供了数据服务,而是因为大数据带来管理思维的变革、管理结构的变革、管理边界的进一步明晰,以及公共管理对象的变化和管理效能的重大变化。大数据技术运用和相
8、应的大数据服务,使公共管理彻底革新”2 。虽然互联网技术在扶贫领域内已有初步应用,但是并没有建立全国或区域性的精准扶贫大数据共享平台,大数据技术在精准扶贫领域的效能亟需有效开发。因此,在贫困问题更加复杂、致贫原因更为多元综合、脱贫任务更为艰巨、扶贫手段亟需更新等新时期的扶贫开发新形势下,为了缓解严峻的扶贫形势并有效解决我国的贫困问题,为大数据技术在扶贫开发领域的全面应用搭建坚实的现实基础与制度环境,从而最大程度上发掘大数据技术在精准扶贫工作中的应用价值,实现大数据精准扶贫的技术普及和推广应用,提高扶贫开发工作效率,为顺利完成脱贫攻坚战的目标任务奠定基础性技术保障。这不仅仅是当前精准扶贫工作实践
9、亟待解决的现实问题,也是学术界进行贫困理论研究的重要发展方向。二、大数据与精准扶贫的契合分析(一)大数据技术与精准扶贫的契合1. 大数据技术有利于构建区域联网的贫困信息库。2014年印发的建立精准扶贫工作机制实施方案将精准扶贫工作的“信息化建设”提升到新的高度,“国务院扶贫办制定和组织实施全国扶贫开发信息化建设规划和建设方案,制订标准规范,整合办内原有信息系统,建设统一的应用软件系统。”协调统一的网络化平台将会成为精准扶贫的重要信息保障。以广西为例,当地政府依托电子政务数据资源,充分利用人口基础信息库、自然资源和空间地理基础信息库以及经济信息资源库等基础信息资源,采集税务、金融、民政、社会保障
10、、城乡建设等扶贫业务相关领域信息,通过云计算、云储存、云管理等现代化信息处理手段将扶贫信息加以数据化,建设统一的扶贫数据信息资源库。同时完善制定扶贫数据资源管理办法,确定扶贫业务部门之间的数据共享范围,统一扶贫数据的交换标准,实现扶贫信息的区域共享,为扶贫工作的进一步深化提供数据决策支持。2. 大数据技术有利于强化贫困问题的科学分析。精确挖掘数据资源是进行科学化分析的首要前提,运用统计分析方法建立数理模型对多样化的扶贫信息加以集成融合,从而归纳出数据资料的整体关联性和内在规律性。首先,依据数理模型的输出数据以了解贫困者的生产生活状况和技能掌握程度,进而研究预测贫困者的行为方式、价值判断以及导致
11、其发展状态受阻或贫困状况加剧的致贫原因。应用大数据技术对精准识别后的贫困人口进行分类,分析梳理出不同类型的致贫原因,从而可以更为有效的进行精准帮扶,也有利于社会力量更有针对性和选择性的进行精准帮扶。其次,通过动态监测全方位跟进扶贫进程,不断加强数据分析以满足贫困者的动态需求,提高资源配置效率。以往的扶贫开发工作之所以成效不显著,除了精准识别贫困人口存在误差之外,没有建立贫困动态管理和退出机制也是一个重要的原因。而通过大数据技术应用到精准扶贫动态管理体系中去,对于已经脱贫的贫困人口进行动态退出和返贫的贫困人口及时给予精准帮扶,就能够建立起长效持续的动态脱贫管理机制,避免出现“富人继续戴穷帽或返贫
12、无人问津而更贫困”的现象。3. 大数据技术有利于建立扶贫管理的动态机制。2014年 1月,中共中央办公厅、国务院办公厅印发关于创新机制扎实推进农村扶贫开发工作的意见并指出:“建立精准扶贫工作机制”“按照县为单位、规模控制、分级负责、精准识别、动态管理的原则,对每个贫困村、贫困户建档立卡,建设全国扶贫信息网络系统。”大数据视域下的精准扶贫则通过现代化信息处理手段改变以往的静态管理模式,实现扶贫管理由静态处理到动态预测的跨越。例如广州省在扶贫攻坚项目中创新全面建档立卡、评议公示名单的瞄准机制,责任落实到人、定点定人帮扶的工作机制,资金专户管理、封闭运行监测的资金投放机制,以及数据平台动态监测、扶贫
13、信息实时更新的项目监管机制。使新一轮扶贫中确认的 2571个重点帮扶村、20.9 万户相对贫困户、90.6 万人的贫困数据和脱贫动态,都可以在扶贫信息管理系统中定点、定人、定村实时查询。3 动态管理一方面持续监测扶贫项目的进展情况,随着扶贫工作的进一步深化,贫困者的生活条件得到相应改善,帮扶人员则要有针对性地更改扶贫计划以实现“靶向精准”;另一方面则是动态管理扶贫资源,根据贫困者的需要合理配置扶贫物资与扶贫资金,引导资金流的下放方向,实现扶贫资源的合理配置。4. 大数据技术有利于完善贫困评估的数据支持系统。中共中央办公厅、国务院办公厅于 2016年印发省级党委和政府扶贫开发工作成效考核办法并提
14、出,在扶贫工作中除考察扶贫客观数据外,还应引入“第三方”评估系统。即为完善评估体系一方面依据扶贫成效数据进行量化分析,建立大数据精准扶贫管理平台的评估系统,将数据平台中的贫困人口识别、贫困人口退出、贫困地区收入增长、扶贫资金配置精确度等考核指标与数据评估系统相对接,客观考察当地的扶贫成效,科学动态的评估方式基本杜绝部分官员因求政绩而虚报数据的现象。另一方面在大数据平台中建立“第三方”评估系统,通过信息交互技术收集、整理群众的想法和意见,将第三方评估信息量化为一定的参照比重纳入完整的评估体系中,以公正透明的方式增加评估结果的可信度和真实性。(二)大数据理念与精准扶贫的契合1. 大数据量化考核助力
15、精准识别。随着大数据信息技术的发展,以全量分析替代样本分析的大数据理念正逐步得到认可。中共中央、国务院印发中国农村扶贫开发纲要(2011-2020 年)将“精准识别”的扶贫理念加以深化,“建立健全扶贫对象识别机制,实行动态管理”。贵州“扶贫云”平台依托大数据技术和云计算能力将贫困户的相关信息加以量化,建立包含 18项 48个小指标在内的脱贫指标体系,通过相关部门对指标的评估考量输出贫困户的脱贫指数:60 分以下为真正贫困,60-80 分为可能贫困,80 分以上为稳定脱贫,并将脱贫指数作为贫困人口识别的参考标准。精准识别是开展精准扶贫工作的逻辑前提,通过对扶贫地区外部环境以及贫困人口内部信息的全
16、部收录,在大数据平台中归纳评估以形成贫困人口识别指标参考,确保扶贫对象的精准定位。2. 大数据分析实现精准帮扶。传统信息分析的焦点在于如何针对现存问题提出相应的解决方案,相比之下大数据则更加关注信息数据之间存在的相关规律。2015 年 6月,甘肃省委、省政府印发了关于扎实推进精准扶贫工作的意见并提出,将运用大数据技术对6220个贫困村、417 万贫困人口进行实名管理,通过分析整理其致贫原因,准确了解贫困户扶贫需求。扶贫信息数据库聚合海量扶贫信息,一方面综合分析各项指标以总结贫困户的致贫原因,制定相应的帮扶手段,引导资源有效配置;另一方面通过关联规律预测扶贫问题,及时做好针对防范工作,减少返贫率
17、的比重。3. 大数据科学体系推动精准管理。随着信息时代发展,大数据技术的社会价值将会为扶贫领域带来新的路径革新。将大数据信息系统合理纳入原有的科学管理体系中,一方面保障各级扶贫业务部门及时录入、更新、维护扶贫业务数据,整合为各部门所需的扶贫信息并以此为依据做出科学决策;另一方面借助大数据扶贫管理平台的端口增加各部门之间数据资源的交互,减少信息壁垒以提升扶贫行政效率。4. 大数据动态监控提供精准保障。2016年 5月,农业部等九部门联合印发贫困地区发展特色产业促进精准脱贫指导意见,提出“动态跟踪、及时更新产业扶贫信息,实现精准化管理与考核。”而大数据信息持续更新的内在特征确保扶贫动态监控的常态化
18、运行。贵州“扶贫云”以 GIS(地理信息系统)为基础,以移动终端为载体,建成以建档立卡贫困户和项目资金为重点的扶贫工作移动巡检系统。“扶贫云”(一期)工程重点对 623万贫困人口、9000 个贫困村、934 个贫困乡镇、66 个贫困县和有扶贫开发任务的地区,以及 2014年已脱贫的 123万人口进行动态监测,成为全国脱贫攻坚档案库的重要组成部分,打牢了精准脱贫的信息基础。4 大数据视域下的精准扶贫改善以往扶贫反馈滞后性的弊端,一方面及时跟进贫困者的需求变动,更新对接其所需要的扶贫资源,同时记录扶贫资源的配置方向,保证资源配置的精确性和高效性。另一方面监控扶贫项目的整体落实状况,及时根据外界环境
19、变化、技术手段更新对扶贫工作做出适当的修改,探索出符合当地发展需求的新路径。三、大数据在精准扶贫进程中的应用成效(一)大数据网络确保精准扶贫信息真实准确2015年 10月 29日,中国共产党第十八届中央委员会第五次全体会议通过中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议,提出“扩大贫困地区基础设施覆盖面,因地制宜解决通路、通水、通电、通网络等问题。”实现扶贫信息的网络化需要进一步完善扶贫信息平台的系统功能。例如广西着力构建省、市、县、乡、村五级扶贫机构网络接口平台,实现扶贫业务部门间的高速连接,推进扶贫信息资源的开放共享。另外,在贫困人口识别上,广西扶贫办也综合应用了大数据技术处理
20、,确保了精准识别的贫困人口的客观真实性,为之后的精准帮扶奠定了基础。2015 年 10月起,广西抽调 25万名干部深入细致开展新一轮精准识别行动,精准识别采集到了海量的各类贫困信息,然而,由于贫困具有多维度、复杂性、动态性的特点,究竟谁是贫困户,辨识起来难度很大、费时费力。而通过构建大数据扶贫系统和服务平台,应用大数据技术,让分散在不同地区和部门的碎片化信息联通共享,实施数据对比分析与综合评估,能减少人为因素的影响和失误,把贫困人口有效精准的筛选出来。(二)大数据助推精准扶贫电子商务产业发展中共中央、国务院关于打赢脱贫攻坚战的决定指出,应“加大互联网+扶贫力度”“实施电商扶贫工程”。贫困地区应
21、把握农村电商繁荣的机遇挑战,通过电子信息技术带动网络消费、促进网络创业、更新贫困地区人口生产生活方式,以网络化途径创新精准扶贫理念。例如贵州桐梓县为顺应“互联网+”时代的趋势,采取招商引资、定向扶持的办法推动电子商务发展:重新定位特色农产品,激发特色农业发展潜力;创新改良产品包装,提高产品附加价值;运用数据互联网技术,开拓高端营销市场;点亮原生态品牌,促进地区产业可持续发展。截至 2015年底,包括桐梓窖酒、马鬃苗族刺绣在内的 20多个经过认证的“桐梓造”特色商品已上线淘宝网虚拟平台和“桐梓特产专柜”销售,帮助桐梓县村民以低成本销售特色产品。电商扶贫一方面能够推进产业项目建设,相关部门依据贫困
22、地区的现有资源,通过政策优惠、资金支持、社会扶助等方式扶持开发适应其环境的主导产业,驱动相关产业及应用技术的发展,鼓励大众创业,营造完整的信息技术产业链条;另一方面则推动“互联网+农业”的发展,实现传统农业由分散化到集约化的跨越。将农产品的销售纳入网络产业链之中,根据供求信息直接对接相应产品,完善农产品的品牌建设。虽然我国农村电子商务呈现出较为积极的发展态势,但是在物质条件相对落后的贫困地区落实电商扶贫仍需注意以下问题:提高网络设施普及率,为完善网络产业链条提供必要的技术保障;配备农村物流基础设施,建设制定科学化运作规程的物流信息系统平台;引进和培养电商人才,为大数据电商扶贫提供可持续性的技术
23、指导。(三)大数据有利于精准扶贫成果惠利于民通过人机界面的交互性扩大信息服务渠道以满足贫困者的民主诉求是大数据视域下精准扶贫不可或缺的重要一环。当地政府应整合开发现有扶贫资源,构建面向社会公众的扶贫信息服务平台,向有关单位和个人提供信息查询、投诉举报、信息互动等服务。服务平台的建设一方面促进扶贫开发多元参与,强化贫困地区群众参与精准扶贫建设的主人翁意识,增加对扶贫政策的责任感和认同感;另一方面通过评估考核对扶贫项目的运行状况进行监督反馈,为精准扶贫工作的进一步完善提供决策参考。如贵州省充分依托大数据、云计算创新扶贫开发手段,探索出了即“一云助力、多端协力、多方合力”的“1+N+N”大数据精准扶
24、贫模式。“扶贫云”针对不同原因、不同类型的贫困对象,对症下药、精准扶贫、精准脱贫,对区域性贫困人口,大力实施扶贫生态转移工程,从根本上帮扶解决贫困人口的生计脱贫问题,有利于精准扶贫成果惠利于民,增强贫困地区和贫困人口的内生发展动力。(四)大数据推动精准扶贫过程公正透明通过大数据精准扶贫管理平台动态化监测扶贫项目的更新进度,一方面及时了解贫困者的动态需求,提高扶贫资源配置的精确性;另一方面制定责任追究制,量化指标考核帮扶人员的工作绩效,通过信息平台的考核数据对工作开展不力的单位和个人进行问责,从而强化帮扶人员的职责意识。在提升部门内部监管力度的同时也应注重完善社会监督平台建设,鼓励贫困地区群众参
25、与民主监督,使扶贫工作在公正透明的环境下运行,确保扶贫项目的精准定位。如云南省扶贫办借助精准扶贫“大数据”平台,了解和掌握扶贫工作落实情况及干部工作动态,及时对工作滞后的干部进行约谈,已通过精准扶贫大数据管理平台开展精准扶贫帮扶情况督查 30余次,给予通报批评处理 5人,对不认真履职的 1117名驻村工作队员进行召回,确保精准扶贫工作按照目标任务和时间节点高效推进落实。四、大数据背景下的精准扶贫模式创新路径在脱贫攻坚战的新形势下,全国各地扶贫系统要在精准识别建档立卡等各类扶贫开发信息收集的基础上综合运用大数据手段,完善精准脱贫大数据平台建设。通过大数据平台动态管理精准扶贫资金项目,保证扶贫资金
26、项目与扶贫对象有效精准对接,实现全过程跟踪的精准扶贫动态监测和动态管理,促进精准扶贫各领域内信息资源的汇聚整合和关联应用,提高精准扶贫工作效率。(一)大数据背景下的精准扶贫理念转变1. 精准扶贫决策由主观思维转向科学分析。通过精准扶贫大数据信息集成处理,精准扶贫在数据分析方面改变了以往仅靠人工单一静态处理信息的方式,建构数理模型以实现信息的数据化,量化分析贫困地区人口的贫困程度、致贫原因、帮扶措施,为精准扶贫工作提供了科学定位方向。另外,在精准扶贫项目的实施过程中还受到不同区域贫困人口思想观念差异性的影响,如何通过对贫困人口不同原因的数据比对分析,找出贫困人口因病、因残、因学、因灾、缺土地、缺
27、水、缺技术、缺劳力、缺资金、交通条件落后、自身发展动力不足等致贫原因和具有针对性的帮扶措施,从贫困的客观事实分析过渡到改变贫困人口的思想观念,使贫困人口树立起“我要脱贫”的主动脱贫信念,并结合具体扶贫项目的有效对接帮扶,实现贫困人口内在潜能和外在帮扶条件的有机融合,实现贫困人口的脱贫致富。2. 精准扶贫方法理念由大水漫灌转向精准滴灌。漫灌式的贫困治理方式已经在一定程度上限制了我国扶贫开发的进一步推进,如何突破“脱贫又返贫”的现实瓶颈是精准扶贫重点解决的问题之一。精准扶贫的理念不仅仅体现在识别环节的精准,更在于治理环节的精准。相关扶贫部门及工作人员应用大数据技术实现“滴灌式”扶贫将改善以往资源配
28、置效率低下、扶贫进度停滞不前的状况,实现贫困户的扶贫需求对接:运用大数据现代化信息处理平台进一步精细评估指标,采用科学化的数据分析手段引导资源配置流向,提高扶贫工作效率;云计算、云定位、云储存等大数据技术的精细化运作方式为精准扶贫治理提供了更为可行的精准路径,推动扶贫方法理念的精准革新。(二)大数据背景下的精准扶贫发展方向1. 实现精准扶贫的技术突破。研发大数据精准扶贫信息管理系统需要支付高昂的固定成本,仅凭贫困地区自主研发则较为困难,国家应制定相应的引导政策,通过税收减免、财政补贴等方式加强大数据应用于扶贫治理领域的广度与深度,鼓励技术创新,着力攻克例如可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、
29、语义引擎等大数据技术的核心问题,完善云计算平台等硬件设施的建设。现如今随着大数据价值日益彰显,大数据扶贫治理人才呈现出供不应求的现状,国家应大力培养大数据扶贫管理人才,坚持将人才培养与可持续发展理念相融合,一方面筛选出具备大数据知识基础和扶贫治理工作经验的人员,通过强化培训为建设大数据精准扶贫管理平台输送高质量人才;另一方面则面向有发展潜力的应届生,深化其对大数据理念和技术的认知与应用,避免大数据扶贫治理人才出现代沟。2. 有效监督精准项目资金流向。扶贫开发资金流向不准和被挪用克扣是以往扶贫开发成效缓慢的主要原因之一,通过精准扶贫大数据平台建设可以有效全程监督精准项目资金流向。实施单位定期将项
30、目实施进展信息上传到大数据平台,项目监管人员通过平台进行跟踪监督,及时掌握项目实施信息对扶贫项目准确定位、全过程监控,随时了解和掌握项目实施情况以及资金物资分配情况,特别是对落实扶贫户的项目资金到户情况进行跟踪监督,压缩了套取、冒领扶贫项目资金的空间,杜绝了违纪违规现象的发生,加强了纪检监察系统对精准扶贫工作的监管,保障了财政专项扶贫资金安全、有效地运行,最大程度发挥扶贫资金的使用效益。3. 建构精准扶贫的动态监管体制。以贫困村、贫困户、贫困人口动态化信息管理系统为基础完善大数据扶贫信息管理平台,搭建省、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
31、单位之间的扶贫开发信息互联互通共享平台,从扶贫开发资源涉及到的人、财、物到扶贫政策的效果评估等方面进行条块设置精准扶贫动态监管体系,可以及时全面掌握扶贫对象的家庭基本情况、生产生活条件、致贫原因、帮扶措施及帮扶责任人等精准扶贫全过程的动态信息,提高精准扶贫过程各类管理信息数据跟踪和更新的频率,确保精准扶贫数据的实时观测、分析和对比,实现精准扶贫工作的实时动态管理和精准帮扶的精细精准,增强精准扶贫工作效率。4. 促进精准扶贫的信息共享。我国经济发展进入新常态时期,调结构促增长成为目前经济领域的主要发展方向。政府扶贫相关部门的工作人员应注重培养现代化信息意识,在充分发挥扶贫资源价值的基础上理清扶贫
32、信息和社会主义市场经济的发展脉络,重视对各类扶贫信息资源的筛选、加工、评估,整合精准脱贫和提高社会生产力的信息资本力量。随着大数据信息技术处理的不断发展完善,扶贫信息资源库与扶贫信息交换的互通功能正逐渐走向成熟,一方面,需要对贫困户脱贫需求数据加以集成融合,为全面脱贫提供必要的扶贫资源信息保障;另一方面,通过大数据扶贫平台特有的减贫脱贫驱动效应向其他领域辐散经济社会价值,带动扶贫相关产业的综合发展。5. 扩大精准脱贫的成果传播。充分发挥信息网络平台的传播功能,结合新媒体平台的信息传播优势,通过建立精准脱贫成果信息发布网站、微博及微信等形式,把精准脱贫成果信息以最快捷、最方便的方式传递给公众,实
33、现精准脱贫成果信息传播渠道的公开化,使更多的社会大众关注并了解精准脱贫成果,形成精准脱贫成果信息传播舆论,搭建“人人知晓扶贫、人人关注扶贫”的互帮互助社会氛围,扩大社会参与精准扶贫的覆盖面。6. 建构多元主体的贫困退出体系。充分利用互联网、云计算和大数据等新兴信息化技术,加快建立精准脱贫数据库和联机检索系统,应用大数据技术进一步制定详细、规范、便于操作的贫困退出认定标准,着力改变以往扶贫开发过程“重扶贫项目投入、轻扶贫项目考核”的局限,以贫困人口精准脱贫为导向,探索构建贫困户评议、帮扶责任人评议、村民评议、第三方机构评议、政府职能评议等多元主体相结合的贫困退出评价指标体系,通过贫困退出评价指标体系数据的综合比对,可真实、准确、科学、合理地评估出贫困地区和贫困人口的脱贫状况,确保贫困退出的真实性、公正性、规范性和科学性。参考文献1莫光辉.精准扶贫:中国扶贫开发模式的内生变革与治理突破J.中国特色社会主义研究,2016,(2). 2胡键.大数据与公共管理变革J.行政论坛,2016,(6). 3胡新科.3 年投入近 180亿开展新一轮扶贫“双到”工作,打造“精准扶贫”大格局粤扶贫经验堪称中国亮点世界模式N.南方日报,2015-10-17(04). 4王新伟,吴秉泽.以大扶贫、大数据两大战略行动为引领贵州:地无三尺平更借“扶贫云”N.经济日报,2016-04-05(8).
