促進大數據與精準扶貧深度融合

　　深入實施國家大數據戰略，是提升精準扶貧效率的重要舉措，但目前，大數據精準扶貧還存在大數據還不夠準確、扶貧數據缺少共享開放機制、扶貧系統及平臺標準不統一等瓶頸，亟需創新思路,促進大數據與扶貧脫貧工作的深度融合，讓扶貧工作更加透明、高效、精準、全面。

　　用大數據助力精準扶貧，打好打贏脫貧攻堅戰和大數據突圍戰，是踐行新時代精準扶貧戰略的重要舉措。當前，應深入實施國家大數據戰略，充分利用大數據助力精準扶貧，著力解決大數據精準扶貧中的一系列瓶頸性問題，促進大數據與扶貧脫貧工作的深度融合。

　　大數據是提升精準扶貧效率的重要途徑

　　通過大數據精準扶貧云系統，可以有效解決當前脫貧攻堅工作中扶貧數據不通、數據不準等問題，切實提高精準扶貧效率。

　　一是通過相關部門多維度數據對比分析，自動預警、實時推送異常信息，幫助扶貧干部對貧困戶進行精準識別。二是以“扶貧云”的建檔立卡貧困戶數據為基礎，通過扶貧相關部門數據對貧困戶進行精準畫像，實時掌握國家、省、市、縣、鄉、村各級幫扶干部情況及對應幫扶貧困戶信息，實時預測貧困戶致貧、返貧現象。三是可根據貧困大學生實時錄取信息，自動比對和身份識別，推送給教育、財政、扶貧等相關部門，實現“一站式”教育精準扶貧資金等自動減免。四是通過移民局數據及時掌握各地區易地扶貧搬遷情況，可精準分析研判搬遷貧困戶的安置率、入住率、就業率和戶均累計收入等指標。五是通過大數據可視化，呈現各家幫扶企業對各貧困村、貧困戶的幫扶情況，可查看每家企業所幫扶的貧困戶人員具體名單，企業名稱、幫扶地點、幫扶人數、幫扶金額、幫扶途徑，一目了然，實時掌握企業幫扶貧困戶和貧困戶被幫扶進程。

　　同時，通過大數據全樣本數據、“數過留痕”、可關聯比對分析等特征，將大數據及相關分析結果作為扶貧成效評估考核的重要依據。

　　一是可以評估產業扶貧幫扶效益。通過實時統計各地區建檔立卡數據采集和識別精準率情況，查看貧困人口人均收入狀況和達標率，分析扶貧產業（種植、養殖、農產品加工、農產品流通等）的幫扶效益。二是有助于扶貧成效分析。通過數據統計功能,實時掌握管轄區內各類指標的統計情況，包括致貧原因、脫貧指標、男女比例、年齡分布等扶貧動態指標，為相關部門工作及成效評估提供決策支撐。三是可作為扶貧干部工作成效的評估依據。實時掌握省、市、縣、鄉、村各級幫扶干部情況及對應幫扶貧困戶信息，從貧困戶找到幫扶干部，從干部找到對應幫扶貧困戶，實現對扶貧過程、扶貧結果、扶貧成效全過程監督。

　　大數據精準扶貧仍面臨發展瓶頸

　　首先，精準扶貧大數據還不夠準確。精準扶貧數據，是實現精準識別、精準幫扶的基礎，但當前系統誤差標準不一、扶貧系統過多、功能不完善、數據量少、采集方式原始等，是影響精準扶貧大數據不夠準確的主要因素。一方面，各地各部門信息化建設程度不同，數據存儲管理方式不同、更新周期不一，技術力量及硬件設施等方面保障力度存在巨大差異。另一方面，平臺功能不完善，導致精準扶貧識別準確率不高。例如，扶貧云系統使用率不高，數據采集渠道較窄，特別是脫貧攻堅相關數據收集不足，系統云缺乏更多、更廣泛的數據源提供。產業扶貧相關數據采集度低，全面實施扶貧大數據分析存在困難。此外，信息采集方式原始導致數據不精準。當前，系統的基礎信息采集工作，主要依賴幫扶干部、村支兩委及駐村工作隊入戶采集，填寫紙質資料，數據采集受人為不確定性因素影響多，扶貧數據很難達到精準。

　　其次，缺乏有效的扶貧數據共享開放機制。扶貧數據之間的共享，是精準比對和精準識別的關鍵，但目前缺乏數據交互及共享機制。例如，國務院扶貧辦“全國扶貧開發信息系統”、省級扶貧辦“扶貧云”系統和各個地（市州）自行開發的扶貧系統在業務架構、承建商等方面各不相同，邏輯關系復雜，數據共享存在較大困難，部分數據還需重復錄入，數據錄入工作量大，增加了基層負擔。同時，數據共享無法實時更新，影響了系統應用及共享。此外，跨部門、跨行業數據共享交換艱難，精準扶貧需要各行業、各部門數據進行比對、分析，但“數據孤島”大量存在，給精準扶貧成效帶來了較大阻力。不同部門和區域間的數據標準差異，也增加了信息資源共享的難度。

　　再次，扶貧系統及平臺標準不統一。大數據精準扶貧目前仍處于探索階段，沒有經驗可循，系統功能不完善，也缺乏統一的系統結構及國家標準。有些精準扶貧大數據系統設計不接地氣，操作復雜，與實際工作存在沖突，影響了平臺的使用及推廣。例如，在全國扶貧開發信息系統中，由于功能開放權限要逐級授權，貧困戶新增、刪除、自然增減功能每年只開放一次，貧困戶的動態管理工作較困難，需要采用原始的紙質資料管理，待系統開放時才能進行錄入，增加了基層干部及信息系統工作量，降低了扶貧效率。

　　創新思路將大數據融入脫貧攻堅全過程

　　第一，加快建設“全國一張網”的大數據精準扶貧系統平臺。統一國家、省（市）、地（市州）的大數據扶貧系統平臺，建立各扶貧系統間的數據共享機制，在貴州、甘肅、云南、西藏等深度貧困地區，推廣應用升級版的大數據精準扶貧應用平臺。

　　一是統一大數據扶貧系統平臺。建議由國務院扶貧開發領導辦公室牽頭，工信部、農業農村部、科技部、財政部等配合，協同做好“精準扶貧大數據支撐平臺”的推廣應用、下級用戶賬戶分配和管理、平臺APP端的下載安裝指導、使用答疑等工作，避免出現多系統、多部門管理精準扶貧系統情況，確�；鶎訋头龈刹磕苡脮�用，充分發揮精準大數據平臺功能。二是有效打通系統間的數字鴻溝。積極尋求政策支持，整合各級扶貧云的系統功能，建立數據共享機制。三是構建國家、�。ㄊ校�、地（市州）級大數據處理和云管理中心。充分利用云平臺基礎資源，遵循統一網絡平臺、統一安全體系、統一運維管理的一體化項目建設原則，將扶貧對象的脫貧返貧情況及時通過“大數據”管理好，實現扶貧數據的實時觀測、分析和對比，讓扶貧工作變得更加透明、高效、精準和全面。四是制定精準扶貧大數據國家標準。國家標準委應加快調研，盡快將精準扶貧大數據建設地方標準上升為國家標準，率先試點、及時反饋，制定公平合理、標準統一的大數據精準扶貧國家標準。

　　第二，有效打通部門間的數據壁壘。

　　加快建立完善扶貧數據共享交換機制。打通部門間的扶貧相關數據，完善數據共享交換，建立健全相關保障機制，豐富和完善“扶貧云”數據資源庫，提升扶貧大數據的實時性、精準性。統籌推進數據共享交換。明確各部門數據共享范圍邊界和使用方式，厘清各部門數據管理及共享權利義務，依托政府數據統一共享交換平臺，大力推進扶貧領域基礎數據資源建設及與各部門信息系統的跨部門、跨區域共享。在依法加強安全保障和隱私保護前提下，按照“扶貧+”的思路，強化與相關職能部門間的統籌配合，建立數據動態交換機制，完成扶貧大數據平臺的橫向數據連接、傳輸和整合，將大數據融入到脫貧攻堅全過程，實現部門數據的互通互聯、資源共享。同時，簡化跨部門數據資源共享流程。有關職能部門應簡化明確跨部門數據資源共享交換流程，在確保數據共享交換實時、準確、安全的前提下，加快推進扶貧相關業務數據共享交換進程，消除部門間的“數據孤島”。深化跨部門數據資源開放程度，提升數據共享交換程度，增強“扶貧云”統攬扶貧相關業務數據的能力，為“扶貧云”更好地服務和支家脫貧攻堅行動提供有力的技術支撐。五是扶貧數據有限授權開放。在確保數據與貧困對象信息安全的前提下，實現“大數據”向各級扶貧部門授權開放，向社會有限度開放，打通扶貧系統與其他系統的網絡連接，共享氣候、水質、土質、經濟、生產等資源，促進脫貧攻堅問題精準施策。

　　第三，充分利用大數據精準扶貧提升扶貧績效。

　　當前，應加快示范引領，做好村級示范，完善系統功能、不斷提升扶貧云系統實用價值，發揮大數據扶貧功能，提升扶貧績效。

　　一是完善系統基本功能。進一步研究扶貧信息系統的邏輯錯誤篩查功能，及時對錯誤信息進行預警，完善系統基本功能、提升扶貧云系統智能化水平，減少人工干預，解決工作中人為操作帶來的干擾及錯誤。二是加強扶貧子系統開發設計。在國辦扶貧系統基礎上，按照統一平臺、統一標準、統一數據的要求，開發建設具有自身特色的子扶貧云和精準扶貧個案管理相關系統，激發更廣泛的扶貧工作創新，保證數據的統一性、完整性、靈活性，強化特色扶貧工作和個案扶貧措施應用。三是建設好地方特色的大數據精準扶貧監測公共數據平臺。依托各個省級扶貧云系統建設，實現扶貧開發工作的精準識別、精準幫扶、精準管理、精準考核，通過大數據扶貧監測平臺建設，倒逼精準扶貧精準脫貧政策的全面落實，為精準扶貧績效考核提供科學決策支撐。（貴州省大數據政策法律創新研究中心 羅以洪 吳大華）