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【摘 要】今年两会上，李克强总理在《政府工作报告》中提出，到2020年要实现现行标准下全国贫困人口全部脱贫，再次吹响了扶贫攻坚的“冲锋号”。然而长期以来，我国扶贫脱贫工作效率低下，根源在于无法实现“精准化”。因此开展大数据精准扶贫，可有效把贫困人口找出来，把致贫原因摸清楚，把帮扶措施落到位，把扶贫政策送到家，从而打赢扶贫攻坚战。
【关键词】大数据；精准扶贫
一、什么是“精准扶贫”？
精准扶贫是粗放扶贫的对称，是指针对不同贫困区域环境、不同贫困农户状况，运用科学有效程序对扶贫对象实施精确识别、精确帮扶、精确管理的治贫方式。一般来说，精准扶贫主要是就贫困居民而言的，谁贫困就扶持谁。
2013年11月，习近平到湖南湘西考察时首次提出精准扶贫的重要思想。
2015年10月16日，习近平在2015减贫与发展高层论坛上提出要实施精準扶贫，增加扶贫投入，出台优惠政策，坚持分类施策，因人因地施策，因贫困原因施策，因贫困类型施策，广泛动员全社会力量参与扶贫。
二、如何利用大数据进行“精准扶贫”？
1.运用“大数据”精准定位帮扶对象
精准扶贫首先就是要精准定位扶贫对象。过去的扶贫是通过选择样本数据，用少的数据来获取多的信息，而“大数据时代”的扶贫是从对样本数据的分析转向全覆盖式的大数据分析，从缺少数据的粗放式扶贫模式转变为以大数据为支撑的集约式扶贫模式。过去因为技术以及受传统思维的影响，导致我们对扶贫对象的认知还处在县、村一级。一旦我们运用“大数据”思维，对每个贫困村、贫困户，我们就可以建档立卡，将扶贫对象的基本资料、实时情况录入系统，从而建立有效的扶贫系统数据库。
2.运用“大数据”对扶贫对象进行动态管理
首先，在收集基础数据后，建立贫困户识别系统，并对其进行信息化管理。然后建立扶贫对象数据库，减少目标偏离和提高定位的准确性。这种动态管理，可以对扶贫对象的基本资料、实时情况进行掌控与管理。同时可以对扶贫资金进行管理，使每一笔资金都能用到实处。
同时，我们可以对扶贫对象进行动态管理，实现有进有出。因为扶贫对象是不断变化的，不可能永远贫困。在通过对扶贫对象进行定量分析后，我们就可以得知哪些人已经脱离了贫困，哪些人还处于贫困线以下。这样。可以及时有效的更新数据，既减少了工作量，也节省了资源。
3.运用“大数据”对扶贫对象进行预测
对扶贫对象进行动态管理，将数据收集转化为数据分析。最后我们要利用大数据来预测扶贫需求以及发现问题。大数据的核心就是预测，它通过将大数据与数学方法相结合，来预测事情发生的概率。在大数据的帮助下，也能实现对扶贫对象的管理。
通过预测，我们可以了解扶贫对象的需求，正确及时地处理扶贫工作中的问题，从而可以引导资金的流向，解决贫困人们最切身的问题，努力做到“好钢用在刀刃上”。
然而，大数据预测给我们的只是参考答案，帮助只是暂时性的，制定扶贫措施还需要我们因时制宜、因地制宜，充分发挥主观能动性，结合大数据的合理预测，作出最科学的决策。
三、扶贫过程中存在的问题
1.精准扶贫工作缺乏制度的保障
中国农业大学人文与发展学院院长李小云认为，要落实精准扶贫，核心在于构建制度：一是对扶贫资源进行分权管理，如果扶贫资源永远被中央和地方部门掌控，会产生利益寻租；二是构建乡村治理结构，在现行结构之下，国家提供的资源，使乡村精英为了寻求其合法性而利用。
此外，扶贫工作的相关人员对扶贫工作的一些基本问题没有弄清楚，很大程度上是因为缺乏制度的保障。地方扶贫工作迫切需要通过立法来推动，从而实现扶贫工作的规范化、长期化。因此从制度上确保扶贫资金的投入，可以加快贫困群众脱贫，做到精准扶贫。
2.精准扶贫的配套政策和措施的研究尚未跟进
颁布精准扶贫规划后，只有个别部门制订了一些优惠政策，其他部门尚待实施，导致扶贫效果并不乐观，相关政策含金量不高，“政策红利”几乎成空文。省与市的扶贫事项尚待明确，监管事项还有待理顺，扶贫机构和队伍建设也有待提高，动态管理和进退机制还需健全。
3.各地精准扶贫的经验总结不足
在近几年的扶贫工作中，各处积累了许多行之有效的成功经验。然而从整体来看，省市两级对于各地积累的经验以及做法没有及时做到总结、交流，没有把感性认识上升到理性认识，没有把零散经验综合为系统经验。经验总结比较滞后，使得扶贫工作进展受到阻碍。
四、大数据时代下精准扶贫工作推进策略
1.把握意愿，精准扶贫
实施精准扶贫，要高效推进扶贫工作，确定贫困人口发展帮扶思路，还要超前谋划，结合大数据并引导其在扶贫领域的运用，完善网络基础设施。通过开展调查、建立数据交易整合平台和推进数据建模、分析等增值服务，准确把握贫困人群发展意愿，明晰贫困区域发展要素资源禀赋差异，找准“贫”根寻对“困”源，针对不同致贫原因，因村施策、因人施策，落实帮扶责任人，逐村逐户制定帮扶措施，使精准扶贫真正落到实处。
2.优化升级产业结构，提升贫困区域自我发展能力
推进贫困区域产业结构优化升级，一是依托当地资源比较优势，遵循需求弹性、技术、关联强度和动态比较优势原则选择主导产业，充分发展现代农业、特色旅游业、资源深加工等特色产业，健全良好的基础设施保障，继而推动关联产业及其本地化、多样化，抢占产业链条高端，助推贫困人口就业与提高收入水平，实现减贫脱贫；二是考虑通过有选择的产业承接方式，完善多层次网络区域协调平台，选择环境友好、技术水平较高、带动能力较强的产业快速起步；三是注重完善贫困区域产业发展所需的科技推广、金融支持、农村物流和信息咨询等服务体系，加大产业扶持力度，为产业发展营造良好的发展氛围。
参考文献：
[1]董杨柳，苗敬臣.大数据时代精准扶贫思考[J].合作经济与科技，2016.5.
[2]公衍勇.关于精准扶贫的研究综述[J].山东农业工程学院学报，2015.3.
[3]李再勇.精准扶贫，共享发展[J].理论视野，2015.12.
[4]郑瑞强，曹国庆.基于大数据思维的精准扶贫机制研究[J].贵州社会科学，2015.8.
作者简介：
黄丹丹，女，兰州财经大学。
【关键词】大数据；精准扶贫
一、什么是“精准扶贫”？
精准扶贫是粗放扶贫的对称，是指针对不同贫困区域环境、不同贫困农户状况，运用科学有效程序对扶贫对象实施精确识别、精确帮扶、精确管理的治贫方式。一般来说，精准扶贫主要是就贫困居民而言的，谁贫困就扶持谁。
2013年11月，习近平到湖南湘西考察时首次提出精准扶贫的重要思想。
2015年10月16日，习近平在2015减贫与发展高层论坛上提出要实施精準扶贫，增加扶贫投入，出台优惠政策，坚持分类施策，因人因地施策，因贫困原因施策，因贫困类型施策，广泛动员全社会力量参与扶贫。
二、如何利用大数据进行“精准扶贫”？
1.运用“大数据”精准定位帮扶对象
精准扶贫首先就是要精准定位扶贫对象。过去的扶贫是通过选择样本数据，用少的数据来获取多的信息，而“大数据时代”的扶贫是从对样本数据的分析转向全覆盖式的大数据分析，从缺少数据的粗放式扶贫模式转变为以大数据为支撑的集约式扶贫模式。过去因为技术以及受传统思维的影响，导致我们对扶贫对象的认知还处在县、村一级。一旦我们运用“大数据”思维，对每个贫困村、贫困户，我们就可以建档立卡，将扶贫对象的基本资料、实时情况录入系统，从而建立有效的扶贫系统数据库。
2.运用“大数据”对扶贫对象进行动态管理
首先，在收集基础数据后，建立贫困户识别系统，并对其进行信息化管理。然后建立扶贫对象数据库，减少目标偏离和提高定位的准确性。这种动态管理，可以对扶贫对象的基本资料、实时情况进行掌控与管理。同时可以对扶贫资金进行管理，使每一笔资金都能用到实处。
同时，我们可以对扶贫对象进行动态管理，实现有进有出。因为扶贫对象是不断变化的，不可能永远贫困。在通过对扶贫对象进行定量分析后，我们就可以得知哪些人已经脱离了贫困，哪些人还处于贫困线以下。这样。可以及时有效的更新数据，既减少了工作量，也节省了资源。
3.运用“大数据”对扶贫对象进行预测
对扶贫对象进行动态管理，将数据收集转化为数据分析。最后我们要利用大数据来预测扶贫需求以及发现问题。大数据的核心就是预测，它通过将大数据与数学方法相结合，来预测事情发生的概率。在大数据的帮助下，也能实现对扶贫对象的管理。
通过预测，我们可以了解扶贫对象的需求，正确及时地处理扶贫工作中的问题，从而可以引导资金的流向，解决贫困人们最切身的问题，努力做到“好钢用在刀刃上”。
然而，大数据预测给我们的只是参考答案，帮助只是暂时性的，制定扶贫措施还需要我们因时制宜、因地制宜，充分发挥主观能动性，结合大数据的合理预测，作出最科学的决策。
三、扶贫过程中存在的问题
1.精准扶贫工作缺乏制度的保障
中国农业大学人文与发展学院院长李小云认为，要落实精准扶贫，核心在于构建制度：一是对扶贫资源进行分权管理，如果扶贫资源永远被中央和地方部门掌控，会产生利益寻租；二是构建乡村治理结构，在现行结构之下，国家提供的资源，使乡村精英为了寻求其合法性而利用。
此外，扶贫工作的相关人员对扶贫工作的一些基本问题没有弄清楚，很大程度上是因为缺乏制度的保障。地方扶贫工作迫切需要通过立法来推动，从而实现扶贫工作的规范化、长期化。因此从制度上确保扶贫资金的投入，可以加快贫困群众脱贫，做到精准扶贫。
2.精准扶贫的配套政策和措施的研究尚未跟进
颁布精准扶贫规划后，只有个别部门制订了一些优惠政策，其他部门尚待实施，导致扶贫效果并不乐观，相关政策含金量不高，“政策红利”几乎成空文。省与市的扶贫事项尚待明确，监管事项还有待理顺，扶贫机构和队伍建设也有待提高，动态管理和进退机制还需健全。
3.各地精准扶贫的经验总结不足
在近几年的扶贫工作中，各处积累了许多行之有效的成功经验。然而从整体来看，省市两级对于各地积累的经验以及做法没有及时做到总结、交流，没有把感性认识上升到理性认识，没有把零散经验综合为系统经验。经验总结比较滞后，使得扶贫工作进展受到阻碍。
四、大数据时代下精准扶贫工作推进策略
1.把握意愿，精准扶贫
实施精准扶贫，要高效推进扶贫工作，确定贫困人口发展帮扶思路，还要超前谋划，结合大数据并引导其在扶贫领域的运用，完善网络基础设施。通过开展调查、建立数据交易整合平台和推进数据建模、分析等增值服务，准确把握贫困人群发展意愿，明晰贫困区域发展要素资源禀赋差异，找准“贫”根寻对“困”源，针对不同致贫原因，因村施策、因人施策，落实帮扶责任人，逐村逐户制定帮扶措施，使精准扶贫真正落到实处。
2.优化升级产业结构，提升贫困区域自我发展能力
推进贫困区域产业结构优化升级，一是依托当地资源比较优势，遵循需求弹性、技术、关联强度和动态比较优势原则选择主导产业，充分发展现代农业、特色旅游业、资源深加工等特色产业，健全良好的基础设施保障，继而推动关联产业及其本地化、多样化，抢占产业链条高端，助推贫困人口就业与提高收入水平，实现减贫脱贫；二是考虑通过有选择的产业承接方式，完善多层次网络区域协调平台，选择环境友好、技术水平较高、带动能力较强的产业快速起步；三是注重完善贫困区域产业发展所需的科技推广、金融支持、农村物流和信息咨询等服务体系，加大产业扶持力度，为产业发展营造良好的发展氛围。
参考文献：
[1]董杨柳，苗敬臣.大数据时代精准扶贫思考[J].合作经济与科技，2016.5.
[2]公衍勇.关于精准扶贫的研究综述[J].山东农业工程学院学报，2015.3.
[3]李再勇.精准扶贫，共享发展[J].理论视野，2015.12.
[4]郑瑞强，曹国庆.基于大数据思维的精准扶贫机制研究[J].贵州社会科学，2015.8.
作者简介：
黄丹丹，女，兰州财经大学。