大数据助力精准扶贫

　　大数据为精准扶贫提供了新的理念和技术支持，要积极利用大数据技术快速、便捷和高效的优势，加快推进精准扶贫工作。

　　我国政府高度重视扶贫工作，通过不懈努力已帮助6亿多贫困人口脱贫。但是，截至2015年年底我国仍有7000多万人没有脱贫。以前出台一项政策，一批人都能够借此脱贫致富，现在剩下的都是“硬骨头”，减贫难度越来越大。

　　到“十三五”末，要确保7000万人全部如期脱贫，每年要至少减贫1200万人，每个月至少要减贫100万人，还要留出一定时间巩固成果，应该说任务非常艰巨。因此，如何发挥基础通信运营商的作用，利用大数据、物联网、云计算、移动互联网等信息化手段，助力政府精准扶贫、精准脱贫，是一个值得思考和研究的课题。

　　把大数据技术运用到扶贫领域，通过扩大信息采集渠道、提高数据分析能力和加工效率，为扶贫决策提供精准、有效、可靠的数据支持，助力精准扶贫。

　　消除贫困、改善民生、逐步实现共同富裕，是社会主义的本质要求。30多年来，我国社会生产力得到极大的提高，但贫富差距也进一步扩大。在解放生产力、发展生产力的基础上，精准扶贫、消除贫困是实现共同富裕的必经途径，是社会主义的本质要求使然。

　　

　　大数据如何助力精准扶贫？

　　大数据革命使得获取资本方式比以往任何时候更加公平负责。那么大数据如何帮助穷人呢？

　　即使你拥有世界上最好的点子，但如果你缺乏如银行账户或信用卡等基本金融资源，那么开始一项小生意几乎不可能的。

　　Kiva开发主管Karen Little完全同意以上观点，她说，世界上有很多聪明的人由于无法获取启动资金从而失去创业的机会。银行长期忽视穷人贷款需求，这主要是因为穷人没有收入、消费习惯以及还贷款等的历史记录。（Kiva是小额信贷网络平台，帮助全球穷人获取小额贷款。）

　　缺乏超过三分之一的世界人口金融数据，这不仅仅影响个人的融资渠道或存款账户的基本安全，它也剥夺了决策者对解决全球贫困问题关键信息的知情权。可喜的是，网络和手机正在改变这个现状，世界上大约有85%的人口在使用手机，在如此高的普及率下，可通过基础信息技术收集大量关于穷人位置、行为和需求的信息来得到贫困地图。随着大数据革命蔓延到世界上最贫困人群，大数据革命使得获取资金方式比以往任何时候更加公平负责，同时为贫穷提供更深刻的见解和改革的最佳方法。

　　一：

　　数据包括所有企业和用户使用手机和连接设备产生的全天候数字和网络信息。这些信息包括网络活动、从物联网传感器收集的数据和人造卫星产生的数据等等，这些都组成了我们每时每刻产生的数据，其中手机数据占据了用户产生数据的大部分。

　　在银行服务领域，我们通过分析手机数据可以得到小额信贷和银行办事处在贫困地区的最佳位置。更为重要的是，数字存取和数字支付在为那些没有信用记录的人创造信用记录，向非银行放贷机构支付记录最终将成为传统银行贷款要求的信誉证明。

　　同时，越来越多小额贷款不需要信用记录证明，如Kiva网站或者肯尼亚最受欢迎的融资应用Tala。Tala通过算法以及10000个指标来修正个人信用水平，这些指标包括所发信息长度、通话时长等。Kiva的工程副总裁David Pollak说，“我们试图通过大量数据找到促成借款人信用高的因素和找到还款可能性高的借款人”。大数据除了用来评估新借款人的信用水平，大数据高级分析有助于Kiva评估和跟踪300个独立小额信贷机构和社会企业，超过200万Kiva借款人和从140多万Kiva放款人的100万贷款。

　　数据分析也是Kiva得到惠普企业基金会“Matter to a Million“项目700万美元的投资的一个重要原因。从2014年开始，放款人已经借给Kiva的借款人超过1150万美元，若没有大数据保驾护航那么借款风险不可估量。“如果数据分析的力量小于基于直觉的力量，那么Kiva根本不可能存在”。Pollak补充道，“Kiva能够将全球各地出款人和借款人连接的原因就是使用数据分析”。

　

　　二

　　大数据的下一个阶段是使用数据分析来解决贫困问题的根源。纽约州立大学布法罗分校的一个研究项目已经可以通过手机来精确描绘塞内加尔的贫困分布地图。传统的贫困地图的获取方法效率低下，它需要密集的实地调查且只能每3年更新一次。而随着手机的普及，现在获取贫困地图成本低且结果精确，贫困地图可以实时更新并且与当地决策者共享，从而达到精准扶贫的目的。

　　从犯罪到自然灾害，大量数据流的挖掘能够帮助做出精确预测并帮助发展。Data-Pop联盟是一个全球联盟，其专注于使用大数据作为全球发展的工具。在与卡塔尔计算研究所合作中，Data-Pop联盟分析数以百万计的推文从而收集埃及的贫困和一般经济状况的实地情报。该组织的另一个项目是利用Google地球来估计易遭受洪水的地区，这些地区往往穷人居多。最后，Letouze希望大数据将支持自下而上的决策体系，穷人能够参与扶贫改革并且能够向政府代表和部门施加政治压力。他说道，“解决贫困的关键问题不仅仅是当权者如何使用这些数据，也是产生数据的人们如何参与扶贫从而改善自身生活”。

　　

　　“怎么扶”的问题

　　新中国成立以来，我们党带领人民持续向贫困宣战。经过改革开放30多年来的努力，我们成功走出了一条中国特色扶贫开发道路，使7亿多农村贫困人口成功脱贫，为全面建成小康社会打下了坚实基础。但也要看到，当前我国脱贫攻坚形势依然严峻。“十三五”脱贫攻坚的冲锋号已经吹响，必须以更大的决心、更明确的思路、更精准的举措、超常规的力度，众志成城实现脱贫攻坚目标。其中，精准扶贫、精准脱贫是打赢脱贫攻坚战的基本方略，是缩小贫富差距、补齐发展短板、让全民共享发展成果的务实之举。

　　一方面，精准扶贫关注贫困人口的真实需要。扶贫的“精准”意味着由“面”到“点”的转变，不仅要明确“哪里的人口真正贫困”和“谁是真正的贫困人口”，而且也要清楚地界定“贫困体现在哪里”和“贫困人口的真实需要是什么”等关键问题，对于这一部分社会群体真实需要的评估、救助与支持有助于实现社会公平。另一方面，精准扶贫也强调了扶贫方式的多样性，资金投入是一个主要形式，同时也强调社会服务的提供以及服务对象自身的能力建设与提升。多种扶贫形式的应用有利于切实打好“十三五”脱贫攻坚战。

　　当前和今后一个时期，坚持精准扶贫、精准脱贫，关键要找准路子、构建好的体制机制，在精准施策上出实招、在精准推进上下实功、在精准落地上见实效。精准识别贫困人口是精准施策的前提，对所有贫困人口建档立卡，该精准到户的务必精准到户，确保把真正的贫困人口弄清楚，把贫困人口、贫困程度、致贫原因等搞清楚，做到因户施策、因人施策。强调责任落实到人是精准扶贫的关键所在。加快形成中央统筹、省（自治区、直辖市）负总责、市（地）县抓落实的扶贫开发工作机制，做到分工明确、责任清晰、任务到人、考核到位。此外，解决好“怎么扶”的问题，关键就是要按照贫困地区和贫困人口的具体情况，因地制宜，探索多渠道、多元化的精准扶贫新路径。

　

　　解决好“扶持谁”“谁来扶”“怎么扶”问题

　　需要注意的是，在技术浪潮风起云涌的新形势下，解决好“扶持谁”“谁来扶”“怎么扶”问题，真正做到扶持对象精准、项目安排精准、资金使用精准、措施到户精准、因村派人精准、脱贫成效精准，还可借助数字化技术的支撑作用。当前，大数据已经成为推动经济社会发展的重要力量，同时也为精准扶贫提供了新的理念和技术支撑。大数据分析的数据处理能力和信息统计功能为精准扶贫的实现提供了充足的知识储备和较为完善的科学技术支持。具体来说，大数据助力精准扶贫，主要体现在扶贫目标的精确设定、扶贫对象的准确定位以及扶贫成果评估的具体化等三个方面。

　　其一，大数据分析有助于扶贫目标的精确设定。这些年来，为了啃下“硬骨头”，各级政府加大了对扶贫开发的投入和支持力度，意味着更多真金白银将投向贫困地区和贫困人口。在具体操作中，项目怎么定，才够科学；资金如何用，方为合理；工作怎么做，才更有效。这一系列问题都需要用更为科学的方式来破解。其中，大数据分析处理的信息量巨大，处理速度也成倍的增加，对于一定时期的社会经济发展水平和社会资源分配状况可进行精确的评估，这样一种信息管控方式能够界定出“扶贫工作应着力哪些社会问题”以及“选择何种扶贫方式最为适合”等关键目标，进而实现项目安排和资金使用的合理性。进一步看，依托大数据技术，对扶贫数据进行实时观测、动态监测和分析研判，既能找准脱贫的主体、重点和关键，也能确保扶贫项目科学合理、精准到位，有利于最大限度发挥扶贫资金的使用效益，把宝贵资源精准投放到真正的贫困户身上。

　　

　　其二，大数据分析有助于扶贫对象的准确定位。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。通过大数据的方式，使扶贫对象的个人信息能够全面地呈现出来，同时构建大数据扶贫系统和服务平台，打破地区、部门之间的“信息孤岛”，让分散在不同地区和部门的碎片化信息“牵手”、联网，实施数据对比分析与综合评估，这样不仅能够准确界定出符合救助标准的贫困人口数量、分布地区等宏观信息，而且能够显示出扶贫对象的家庭状况、性别、受教育程度等具体的人口学特征，有助于对扶贫对象的范围进行正确的界定，并对扶贫范围内的对象进行准确的需求评估，保证扶贫措施能够精准到户。此外，还能减少人为因素的影响和失误，把真正贫困的筛选出来。

　　其三，大数据分析有助于成果评估的具体化。实践是检验的标尺。如何评估精准扶贫的成效，这需要将评估具体化为各类指标。比如，通过扶贫工作，某地贫困人口数量占该地区人口总数的百分比的下降率，贫困人口所获得的社会服务的类型统计等。大数据分析能够保证这些信息的获得真实、准确、及时，以确保每一阶段扶贫工作的得失能够被有效分析，从而确定下一阶段的工作目标、工作方法、工作重点以及资金投入等具体内容。此外，依托大数据，还可以为贫困地区提供信息服务，以便当地政府因地制宜、分类施策、因人而异发展产业、对接帮扶，确保脱贫取得实效。