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运用大数据实现扶贫脱贫“精准”性

2019年07月31日 21:21:06 | 作者:佚名 | 来源: | 查看本文手机版

摘要:2019年中央一号文件将聚力精准施策,决战决胜脱贫攻坚作为一项硬任务,明确要求到2020年确保现行标准下,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。

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2019年中央一号文件将聚力精准施策,决战决胜脱贫攻坚作为一项硬任务,明确求到2020年确保现行标准下,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。从前一段时间中央纪委连续公开曝光的扶贫脱贫领域的问题看,一些地方基础信息收集不扎实,政策措施落实不到位,资金使用管理不规范,数字脱贫、虚假脱贫现象时有发生。这既有作风上的问题,也有方法上的问题,但其根本原因还是在信息获取的手段上不适应“精准”要求。

打好精准脱贫攻坚战,必须做到扶贫对象精准、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。这就要求有精准的数据作支撑。缺乏数据支撑的传统扶贫模式,往往存在贫困户识别难、扶贫工作运转慢、扶贫资源消耗多、脱贫过程监督难等问题。而建立在大数据[注]基础上的扶贫脱贫工作,由于动态掌握了扶贫对象的准确信息,有助于因村施策、因户施策、因人施策,实现扶贫脱贫精准化。当前提高脱贫质量,需要在“精准”上下足功夫,运用大数据进行精准识别、精准施策、精准监督,在精准脱贫道路上攻坚克难。

变“面上掌握”为“精准到人”,力求做到精准识别。“在扶贫的路上,不能落下一个贫困家庭,丢下一个贫困群众。”传统扶贫模式对贫困户的识别,主要依赖于基层政府对人工数据的采集及抽样调查。由于这种识别方式受人力、财力、物力等因素限制,对于贫困人口信息的收集、整理属于粗放式的,所获信息会有一定程度的偏差。而数据化的贫困户识别方法,可以改善原先依靠样本数据分析的不足,有效避免贫困户数据的隐瞒、漏报、造假等情况。扶贫主管部门在对住户的家庭状况如家庭的平均年收入、住房条件、身体状况、子女教育等方面情况的数据进行精确分析,从中甄别出真实的贫困户。在此基础上,经过信息复核后,在数据库中建档立卡,并及时修改变动数据,将提高扶贫脱贫的精准度和实效性。

变“大水漫灌”为“精准滴灌”,力求做到精准施策。脱贫攻坚是当前一项重大的政治任务,实现“两不愁、三保障”的目标,需要产业扶贫、易地扶贫搬迁、交通扶贫、水利扶贫、教育扶贫、健康扶贫、金融扶贫等共同发力。要想形成这种全社会扶贫合力,就需要统筹各领域的脱贫政策。要使脱贫政策发挥最大效应,需要一线扶贫主管部门考量政策实施过程中的具体操作,只有下一番“绣花”功夫,才能让扶贫对象与脱贫政策充分结合。精准脱贫在具体工作中做到“定对象、定政策、定措施、定责任、定目标”,这既要求深入扶贫工作一线,看细节、听真话、察实情,准确掌握脱贫攻坚第一手情况;又要求通过大数据平台加强脱贫监测,全面掌握相关脱贫政策和贫困户动态脱贫进度。只有这样,才能瞄准贫困的“病源”,有的放矢、精准施策,达到“药到病除”的效果。

变“事后监督”为“实时监督”,力求做到精准监督。不折不扣完成脱贫攻坚任务,需要通过精准问责问效,进一步压实脱贫攻坚责任,落实最严格的考核评估。为此,就要充分发挥县级纪检监察机关一线监督执纪问责职能。在此基础上,总结推广各地精准监督的实践经验,运用大数据着力解决扶贫脱贫领域责任落实不到位、工作措施不精准、工作作风不扎实、考核评估不严格等突出问题。具体做法:一是建立“阳光扶贫”大数据监管系统,采取事前预防、事中监督、事后检查等方式,使监督工作深入到扶贫项目和资金使用的各个环节,形成职责明确、运作规范、监管严格、责任可究的扶贫项目和资金监管机制。二是运用好“人监”与“技监”两种方式,纪检监察干部要深入第一线督查扶贫工作。这样可以根据动态数据监督扶贫政策的落实,建立全覆盖网格化信息化监督机制,以精准监督促精准扶贫。三是借助大数据平台紧盯重要领域和关键环节,对出现扶贫腐败和侵害群众利益不正之风的苗头性、倾向性问题早发现、早处理,从而发挥监督的预警功能,强化监督执纪问责,为脱贫攻坚提供坚强的纪律保障。

运用大数据实现精准脱贫,需要处理好三个关系。数据的开放与安全。数据库具有开放共享的特性,在扶贫脱贫数据的获取和使用中,给住户、贫困户涉及个人隐私信息以及政府相关保密信息带来一定的安全隐患,这就需要用法治方式确保在数据开放共享中这部分数据不流失、不被滥用。

数据技术的普及与提高。大数据在为扶贫脱贫工作带来便利的同时,对操作技术提出了较高要求。一方面要加大对脱贫工作者的技术培训力度,使之熟练掌握大数据应用方法;另一方面要建设一支专业化的人才队伍,为数据开发和应用提供过硬的技术支撑。

考核评估的线上与线下。判断脱贫工作的实际成效固然重要,但频繁的考核评估会扭曲农村基层工作。这就需要运用大数据替代传统方法进行考核评估。对于贫困人口识别和退出准确率、帮扶工作群众满意度等评估指标,单纯依靠大数据评估难以精准化,还要结合第三方的实地考察和验证,才能做到精准评估。

参考资料

1.大数据:(Big Data),研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 ...详情>>

[责任编辑:王秉鸿 wang_binghong@shuilihua.cn]
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