基于大數據技術的精準扶貧管理系統建設研究

摘要：當前我國扶貧工作進入攻堅克難階段，在習近平總書記提出的“六個精準”指引下，整合政府各部門扶貧數據資源，研究如何應用大數據技術構建精準扶貧管理系統，解決扶貧過程中出現的一些問題，為政府部門提供更加可信的數據支撐服務和更加多樣的數據分析服務，輔助政府部門制定更加切實可行的扶貧政策，保障貧困人口基本生活，減輕基層工作壓力，提高精準扶貧水平和效率。同時探索我國進入全面小康社會之后，如何利用大數據技術開展后扶貧時代的基層治理工作。

關鍵詞：大數據分析;精準扶貧;后扶貧時代

中圖分類號：TP319

文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）04-0298-03

收稿日期：2019-10-16

作者簡介：孫明（1979—），男，安徽界首人，高級工程師，工程碩士，主要研究方向為電子政務技術開發和應用、自然語言處理。

2015年6月，習近平同志在貴州考察時，提出了扶貧開發工作“六個精準”的基本要求，即扶持對象精準、項目安排精準、資金使用精準、措施到戶精準、因村派人精準、脫貧成效精準?！傲鶄€精準”的提出，為精準扶貧工作指明了方向。按照黨中央的指示精神，全國各地派駐的扶貧工作隊深入基層，全面摸清貧困縣、貧困村、貧困戶家底，形成貧困人口衣食住行、教育、醫療、就業、項目建設等大量扶貧數據。結合政府部門已掌握的各類數據，應用大數據技術，能夠充分發揮扶貧數據在政府治理工作中的作用，將精準扶貧工作中的“精準”做細做實，有效提升精準扶貧工作的水平和效率。

1 扶貧工作的難點

在“六個精準”的指引下，脫貧攻堅工作取得了決定性進展，工作重點由“打贏”向“打好”轉變，從關注脫貧速度向提升脫貧質量轉變。行百里者半九十，雖然脫貧攻堅戰已到后半程，但需要解決的突觸問題依然不少，還有更大更硬的“骨頭”要啃。

一是數據掌握不對稱，精準識別難度大。扶貧是一項長期的工作，各地按照應納盡納、應扶盡扶的原則，對建檔立卡貧困戶、低保戶、邊緣戶等實行動態管理。在實際的管理工作中，由于基層干部對群眾基本信息掌握不及時、不準確、不全面，識別貧困戶主要依靠群眾自述、基層干部人戶調查等方式獲取的信息判斷，以及基層干部的主觀判斷，很難掌握申請貧困戶的群眾是否擁有商品房、小汽車，外出務工收入情況等家庭真實情況，容易將不符合貧困標準的家庭納入貧困戶，將符合貧困標準而未申請貧困戶的家庭遺漏，甚至發生基層干部優親厚友現象。

二是幫扶措施不精準，群眾“等靠要”思想嚴重。一些地方貫徹精準扶貧追求短平快，簡單地把所有扶貧措施都同每一個貧困戶掛鉤，甚至直接給錢給物給股份，非貧困戶眼紅貧困戶、獲得補助少的眼紅補助多的貧困戶，造成部分群眾爭當貧困戶，脫貧致富的內生動力不足等問題。

三是脫貧不精準，群眾不滿意。脫貧不精準存在該脫未脫和不該脫已脫兩種情況。貧困人口精準脫貧的標準是實現“兩不愁、三保障”，但標準不是一把帶刻度的尺子，能否脫貧要綜合研判，這就依賴基層干部對貧困戶數據掌握程度、對政策理解程度、對扶貧工作認識、對貧困戶的感情以及貧困戶的個人覺悟等主客觀因素。沒有可信的數據支撐，部分群眾對脫貧不滿意。

四是貧困監控跟不上，做到精準難度大。困難群眾不僅是已經建檔立卡的貧困戶，還包括在貧困標準附近的邊緣戶、低保戶、因突發事故產生的困難戶等。如何及時掌握這些情況，靠基層干部入戶走訪調查、群眾申請，不僅工作量大，而且存在信息掌握不對稱的問題。沒有便捷的貧困監控機制，防止邊緣戶滑人貧困戶、脫貧戶再次返貧的難度大。

五是基層干部工作任務重，責任大?！吧厦媲l線，下面一根針”，這是對基層干部工作的真實寫照。在扶貧工作中，基層干部是沖在最前線的戰士，他們既要一件件地面對群眾落實各項扶貧政策，又要一條條的面向上級部門報送各類數據?！叭罕娎鏌o小事”，為及時完成各項任務，他們經?！?+2”“白+黑”，工作時間和休息時間沒有明顯界線，隨叫隨到，稍有不慎，還會被問責追責。

2 扶貧大數據的特點分析

2.1 大數據的來源及特點

“大數據”的概念最早是由美國國家航空航天局（NASA）于1997年首先提出，因2012年美國政府發布的《大數據研究和發展倡議》而引起大家的注意。大數據的產生是由于計算機、互聯網、物聯網等技術的普及，計算能力不斷提升等，人們在工作生活中留存了大量的各種類型的數據。維基百科認為：“大數據是一個復雜而龐大的數據集，以至于很難用現有的數據庫管理系統和其他數據處理技術來采集存儲、查找、共享、傳送、分析和可視化?！丙溈襄a全球研究所認為，大數據具有規模巨大（Volume）、類型多樣（Variety）、生成和處理速度極快（Velocity）和價值大而密度低（Value）四個特點。

2.2 扶貧大數據的特點及分析

扶貧數據是政務數據的一部分，散落在政府各部門及相關單位。在全國開展脫貧攻堅期間，各類扶貧數據以各種形式被源源不斷的報送到政府部門的各類信息系統中。扶貧數據具有數量大、類型多、價值高等大數據的特征。如2014年全國建檔立卡貧困人口約7000萬，再加上低保人口和邊緣人口等，數據量大。扶貧數據涵蓋人口、教育、醫療、住房、工商、民政和銀行等結構化和非結構化數據，每個貧困人口及家庭信息包括年齡、姓名、就業、收入、支出等指標，再加上教育、醫療、住房、幫扶措施、扶貧報告以及圖片、音頻、視頻等指標，數據涉及面廣這些數據來自公安、教育、衛健、住建、民政、銀行等政府部門，是經過工作人員審核的數據，數據價值高。

2.3 扶貧大數據系統設計的技術路線

為滿足扶貧大數據搜索速度快、數據分析量大、并發要求高的特點，系統應基于Hadoop或Spark架構設計開發。Hadoop是由Apache基金會開發的分布式系統基礎架構，主要包括HDFS和MapReduce兩部分，具有利用集群進行高速運算和存儲高容錯性和對硬件要求低等特點，適合為具有超大數據集的應用系統提供高吞吐量的訪問。ApacheSpark是一種基于內存的大數據計算框架，是在Hadoop MapReduce計算模型基礎上發展起來的下一代數據處理解決方案。Spark 處理大數據能力更強效率更高。

3 構建精準扶貧大數據管理系統

構建精準扶貧大數據管理系統，是滿足政府相關部門間數據交換與共享、數據清洗比對數據分析等需求，為各級政府提供精準扶貧決策支持服務。

3.1 數據交換與共享系統

精準扶貧數據交換與共享系統主要包括編制扶貧數據指標規范、建設數據交換系統和數據共享系統三部分：一是根據扶貧工作需求，編制一套扶貧數據指標規范，包括指標名稱、指標類型、指標主要來源和參照來源等，為從各部門抽取扶貧數據提供參考;二是建設一套數據交換系統，打通政府部門間的數據共享通道，保障抽取數據的及時性和準確性;三是建設一套數據共享系統，在從各部門抽取數據的同時，也為各部門提供數據共享服務，提高各部門扶貧工作的精度。

3.2 數據清洗系統

原始的數據往往存在不完整、不一致、有異常的情況，如貧困戶家庭人口不一致、家庭收入在多個部門不同數字的格式與單位不一致、數據有異常等。在使用從多個渠道獲得原始數據之前，需要建立一套數據清洗機制，如數據比對、糾錯、統一標準、噪聲刪除等，對原始數據進行清洗，轉化為滿足扶貧工作需求的高質量數據。

3.3 數據分析系統

利用關聯分析、聚類分析、分類分析和異常分析，以及機器學習算法等大數據技術，建立滿足多種扶貧工作需求的扶貧數據分析模型，幫助各級政府精準掌握貧困縣和貧困戶基本情況、深入分析幫扶措施和成效、為精準扶貧提供決策支持等。

如應用關聯分析技術，分析貧困數據指標內在關系，指導扶貧工作檢查和貧困標準制定等;應用聚類分析技術，通過貧困戶的年齡、職業、教育程度、健康狀況、致貧原因等數據，幫助分析發現不同的貧困戶群體，針對不同群體制定不同的幫扶措施，提高扶貧精度;還可以使用機器學習、深度學習算法，對扶貧大數據進行深度分析，發掘扶貧數據中的更深層次的邏輯關系，指導精準扶貧工作走向更精細、更完美。

4 應用大數據扶貧的意義

4.1 解決扶貧中的精準問題

首先，應用大數據技術實現精準識別。通過建設貧困戶識別模型，分析貧困戶家庭成員勞動力狀況、健康狀況、勞動技能、教育情況、致貧原因，以及房產、汽車、職業狀況等，結合致貧原因和貧困戶標準，分析是否符合貧困戶條件，為精準識別提供數據支撐。

其次，應用大數據技術實現精準幫扶。設計貧困戶幫扶措施模型，根據貧困戶致貧原因給予合適的幫扶措施，缺什么補什么，既不錯位幫扶，也不過度幫扶，更不缺少幫扶，切實解決貧困戶遇到的問題。如致貧原因是缺技術，對具有勞動力的人口進行適當的技能培訓;缺資金，幫助貧困戶爭取小額貸款;因病致貧，給予大病救助、醫療保險等政策;發展動力不足，安排善于做思想工作的幫扶人結對幫扶;如果是無勞動能力或勞動能力有限的五保戶，幫助辦理社會兜底，鼓勵做一些力所能及的工作等。通過幫扶措施模型，還可以檢測幫扶措施落實情況，對落實不到位的發出預警信號。

第三，應用大數據技術實現精準脫貧。建設脫貧分析模型，分析貧困戶當前收入、住房、教育、醫療、飲水等情況，綜合研判該戶是否達到脫貧標準，指引貧困戶脫貧后的生產生活方式，保障貧困戶能夠穩定脫貧。應用大數據技術，給出可信數據分析結果，還能讓貧困戶安心脫貧。

4.2 減輕基層工作壓力

應用精準扶貧大數據管理系統，采用“交換共享為主、人戶采集為輔”的數據采集模式，即系統從公安、教育、衛健等政府部門交換共享數據，基層干部入戶走訪核實完善數據，能夠有效減少基層干部數據采集量、采集次數、上報次數，達到一次采集、一次清洗、多部門共同使用的效果。系統不僅為上級部門提供高質量的扶貧數據，還可以為基層干部執行扶貧措施提供可靠的依據，減少基層干部落實扶貧措施的主觀性，減輕基層干部迎接上級部門檢查幫扶成效的壓力，提升群眾對基層干部的信任度等。

4.3 為后扶貧時代提供扶貧管理思路

按照國家關于打贏脫貧攻堅戰三年行動指導意見，到2020年，確保實現貧困縣全部摘帽、現行標準下農村貧困人口脫貧，同全國一道進入全面小康社會。小康路上，我們不能放松警惕，仍要時刻監督貧困縣摘帽后的發展狀況，時刻監督已脫貧戶、低保戶、邊緣戶及遭遇重大變家庭等底層群眾的生產生活狀況，是否跟上了小康的步伐。小康社會的扶貧工作就是時刻監督“木桶”上的那根“短板”，不斷補齊“短板”，提升底層群眾的生活水平。這樣的監督工作是長期的、多維度的，如果使用傳統的手段需要耗費大量人力物力，且存在不及時、不準確、不全面的風險。利用精準扶貧大數據管理系統，能夠花費較低的行政成本及時、準確、全面、長期監控底層群眾生活狀況，有效提升基層治理水平。

5 結束語

應用大數據技術，整合政府相關部門數據資源，為扶貧工作提供可信的數據支撐，能夠有效提升扶貧工作水平和工作效率，實現脫貧攻堅“六個精準”，輔助鞏固脫貧成果。到2020年全面進入小康社會之后，扶貧工作不是結束了，而是轉換了重點和思路。利用精準扶貧大數據管理技術，能夠輔助基層政府及時制定合適的鄉村振興措施，精準幫助底層生活困難群體穩步提升生活水平，為后扶貧時代的基層治理工作提供一套現代化的解決方案。

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[通聯編輯：王力]