大数据时代下精准扶贫的经济学思考 (2).doc
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1、大数据时代精准扶贫的经济学思考摘要:大数据的应用变革了政府扶贫工作的思维模式和管理方式,大数据已成为提升政府扶贫治理能力的新手段。精准扶贫是中央高度重视的一项扶贫开发战略。挖掘大数据价值,通过大数据分析扶贫主体的思想与行为特征,按照扶贫对象的个性化需求开展扶贫工作,真正做到政府扶贫的科学化、信息化、精准化。本文从精准扶贫的经济学角度进行分析,根据大数据时代的积极影响,提出目前我国进行精准扶贫的合理建议。关键词:精准扶贫;大数据;经济学Economic Thoughts on Precision Poverty Alleviation in the Age of Big DataAbsrtact
2、: The application of big data has changed the thinking mode and management mode of the governments poverty alleviation work. Big data has become a new means to enhance the governments ability to alleviate poverty. Precision poverty alleviation is a poverty alleviation and development strategy that t
3、he central government attaches great importance to. Mining the value of big data, analyzing the ideological and behavioral characteristics of the main body of poverty alleviation through big data, carrying out poverty alleviation work according to the individual needs of the target of poverty allevi
4、ation, and truly realizing the scientific, informational and precise government poverty alleviation. Based on the economic analysis of precise poverty alleviation and the positive impact of the big data era, this paper puts forward reasonable suggestions for precise poverty alleviation in China.Key
5、words: precise poverty alleviation; big data; Economics一、文献综述(一)研究背景和意义1.研究背景2014年1月发布的关于创新机制扎实推进农村扶贫开发工作的意见,提出了改进贫困县考核机制、建立精准扶贫工作机制、改革财政专项扶贫资金管理机制。2014年政府工作报告中提出,“实行精准扶贫,确保扶贫到村到户。”传递出国家扶贫开发方式创新转变的新思维、新思路。2014年开始,为了从根本上解决扶贫工作底数不清、情况不明、指向不准、针对性不强等老大难问题,甘肃省建立了精准扶贫工作机制,力争做到对扶贫对象精准化识别、对扶贫资源精确化配置、对扶贫目标精细
6、化管理、对脱贫责任精准化考核,从而改“大水漫灌”为“精确滴灌”,扶真贫、真扶贫,确保如期稳定脱贫。2014年甘肃省政府工作报告提出,深入实施“1236”扶贫攻坚行动计划,坚持不懈推进扶贫开发,实行精准扶贫,增加贫困地区农民收入,改善生产生活条件,全年减少贫困人口140万人。精准扶贫是党中央、国务院根据目前扶贫工作中的新情况、新问题而对扶贫工作提出的新要求,是打好新一轮扶贫开发攻坚战的根本方法和指导方针,对进一步加强和改善新时期的扶贫攻坚工作有着极其重要的作用。2.研究意义扶贫要实事求是、因地制宜、分类指导、精准扶贫”。所谓精准扶贫,就是要进一步强化农村低收入人口的动态管理和完善精准识别机制,针
7、对新一轮建档立卡农村低收入户主要致贫原因,因户因人施策,把扶贫工作由“大水漫灌”变成“精准滴灌”,确保扶贫政策和资源真正惠及低收入群体。新中国成立以来,党和国家的扶贫工作从未间断,而且投入力度都是有增无减,持续的扶贫攻坚使农村基础设施逐步完善,农民生活水平逐渐提高。 精准扶贫是“十三五”时期最为艰巨的任务之一。从所调查的贫困村来看,当前精准扶贫工作已在各地掀起高潮,取得了重大成就。但也存在农民参与不足、维稳工作重于扶贫工作、精准扶贫面临多重贫困的挑战、驻村干部扶贫效果不显著、扶贫资金来源单一等诸多问题。下一步精准扶贫工作要处理好统与分的关系、政策的原则性与灵活性的关系、内生路径与外生路径的关系
8、、政府与市场的关系。(二) 国内外文献综述莫光辉,张玉雪(2017)的数据背景下的精准扶贫模式创新路径中提出:“政府扶贫过程中自身拥有的扶贫区域及扶贫人数等方面的信息、扶贫部门扶贫的效果监测信息、新闻等媒体平台报道的贫困与反贫困信息等,为精准扶贫提供了原始数据。技术、人才的保障等为大数据精准扶贫奠定了基础。伴随着大数据的来临,社会各界都开始关注大数据的应用,大数据思维与关联分析及定量预测技术、大数据基础设施及人才建设逐步得到重视。大数据加强了政府与公众的联结。大数据时代,通过公众的广泛参与,加强了政府与公众之间的阳光互动,政府扶贫举措更加亲民、便民,对促进简政放权、提高政府扶贫治理服务水平具有
9、重要意义。”潘帅(2016)的新常态下我国精准扶贫工作机制研究:“将大数据应用于精准扶贫的原理。在传统的数据分析阶段,我们一般是采用抽样方式进行数据分析。这也就是说数据分析结果的准确性在很大程度上取决于数据样本选取的随机性,但是在实际操作中是很难做到样本选取的随机性。大数据时代的来临,避免了数据样本选取随机的缺陷。大数据放弃了随机抽取样本的方式,而是将所有的数据充分利用进行分析。”国外关于大数据在教育领域的应用的论文发表时间也主要分布在近三年,研究内容主要包括对教育数据挖掘、学习分析,个性化教育、教育方式的改善、学习策略探讨、教育管理方式的改变、大数据对于教育的推动作用、数据驱动以及对图书馆建
10、设、对教与学需求、评价方法的影响等方面。可见,虽然大数据在国外出现较早也备受重视,但是在教育领域中的应用仍不够深入,正如AnthonyG.Picciano10教授所说:教学应用大数据分析处于起步阶段,还需要几年才能成熟,虽然大数据的存在被证明是该被重视的,但大数据并不是解决所有教育问题的灵丹妙药,它只是给人们提供了拟定教育问题解决方案时的一部分决策参考。发达国家的贫困主要是相对贫困,对温饱和生存威胁较小,所以发达国家一般通过救助加开发的政策措施来应对、缓解贫困的发生和发展。建立健全社会福利及社会救助制度,通过收入保障体系向低收入者和贫困群体提供一般津贴和特殊补助,以满足其基本的生活需求。社会福
11、利和社会救助制度是发达国家应对城市贫困的基本社会保障制度,其中,社会福利是覆盖全部对象群体的项目,社会救助特别针对其中的特殊困难群体。英国是老牌的福利国家,早在1572年伊丽莎白女王就决定在全国征收了济贫税,1601年颁布了在人类史上具有历史意义的济贫法,对贫困群众和收入低于最低工资标准的工人予以津贴补助。1948年英国成立国民救济委员会,同年开始执行国民保险法和国民救济法,率先进入现代福利国家。美国在20世纪80年代以来逐步建成了公共福利方案,主要包括个项目,即对有小孩负担家庭的援助、额外保障收入、医疗救助方案和食品(券)补贴,公共福利方案形成美国福利制度的核心,它面对所有贫困人群,对缓解贫
12、困危机、特别是城市贫困发挥了重要作用。国外近几年兴起的工作福利制和积极就业政策实际上反映了社会公正原则的要求,即给予有劳动能力者和无劳动能力者同样的救助对二者和其他纳税人都是不公平的,从而影响救济的效率。我国的城市居民最低生活保障制度要求应保尽保,保障了贫困群体、特别是下岗失业家庭的基本生活,但也产生了不小的负面效应,如在广大的中低收入地区,越来越多的接近行业评估收入的劳动者辞掉了工作,转而申请低保救助,不仅给低保对象的甄别和救济金发放带来很大压力,而且违背了低保救助的原本精神。因此我国需要借鉴国外分类救助的工作福利制度原则,进一步完善或设计城市低保及其他相关社会救助制度。(三)研究内容大数据
13、资源支持精准扶贫。政府扶贫过程中自身拥有的扶贫区域及扶贫人数等方面的信息、扶贫部门扶贫的效果监测信息、新闻等媒体平台报道的贫困与反贫困信息等,为精准扶贫提供了原始数据。技术、人才的保障等为大数据精准扶贫奠定了基础。伴随着大数据的来临,社会各界都开始关注大数据的应用,大数据思维与关联分析及定量预测技术、大数据基础设施及人才建设逐步得到重视。大数据加强了政府与公众的联结。大数据时代,通过公众的广泛参与,加强了政府与公众之间的阳光互动,政府扶贫举措更加亲民、便民,对促进简政放权、提高政府扶贫治理服务水平具有重要意义。二、精准扶贫现状及其经济学解读(一)精准扶贫现状图 2015-2017我国各区域贫困
14、人员未记录比例数据来源:2015-2017中国贫困区域普查报告由图1可知,我国各区域对贫困人员的识别与记录都与实际有较大出入,这是因为单维信息评价和测量贫困是片面的,精准扶贫实践要求从家庭人口特征、收入来源等多维度多指标来识别贫困对象。当前由扶贫人员到乡镇再到县级的自下而上的贫困人口信息资料采集方式不仅耗时耗力,而且缺少监测机制。目前,民政、残联等部门已建立自己的数据库,但由于部门之间口径不一致,数据没有联通共享,贫困信息未能有效整合。扶贫管理部门对贫困人口的信息数据掌握不完整,缺乏数据比对,不能及时反映真实状况,难以为精准扶贫提供准确依据。随着精准扶贫的纵深推进,贫困问题更加复杂,致贫原因更
15、为多元综合,需要根据实际情况制定相应的帮扶措施。但在实际帮扶过程中仍存在不同程度的瞄准问题。对贫困人口的致贫原因、发展能力、价值判断和对帮扶的需求存在瞄准偏差,导致帮扶措施针对性欠佳,普惠式扶贫成效难显且发展性不强。部分地区在精准帮扶实践中已经瞄准客观致贫原因,但忽视了贫困人口的思想观念和价值判断,未能实现其主观能动性和外在帮扶条件的有机融合。贫困人员信息管理能力不足,无法实时追踪进展与成效。对每一个贫困人员进行建党立卡,不仅便于对贫困数据的及时查阅,更重要的是可以保持扶贫工作的持续评估,实时追踪贫困人员的生活状况,扶贫项目的开展进程。因此,高效准确的动态管理和信息共享,也是精准扶贫工作开展中
16、,不可忽视的重要环节。表2 2017年我国精准扶贫专业人才区域比例北部地区南部地区中部地区中专46.122.217.2大专35.830.116.8本科28.725.444.1硕士以上18.517.359.8数据来源:2017年我国精准扶贫调查由表2可知,目前我国精准扶贫专业人才配置中,北部地区整体还处于较低水平,大量相关人员本身学历不高,使其难以具备较高的专业技术,南部地区有较大改善,整体水平处于中等阶段,高端人才占三分之一以上,具备了较稳定的专业素质,另外因为中部地区一直是扶贫政策重点偏向的区域,因此此区域内的相关人员综合素质较高,具备了较强的相关专业技能。 杨园园,刘彦随,张紫雯.基于典型
17、调查的精准扶贫政策创新及建议J.中国科学院院刊,2016,(3)一方面,对扶贫对象缺乏动态管理。建档立卡周期性和贫困程度动态性的矛盾致使贫困进入-退出机制难以充分落实,致使脱贫人口挤占有限扶贫资源,新增贫困人口不能及时获得精准帮扶,同时脱贫人口缺少后续管理导致返贫无人问津。另一方面,对扶贫项目缺乏动态预测跟进。项目在实施过程中一成不变,可能导致资源利用效率低和不能实现更好扶贫成效。扶贫管理缺乏动态预测往往会导致扶贫反馈的滞后性,间接导致扶贫方法的落后和扶贫进度停滞不前。 莫光辉.大数据在精准扶贫过程中的应用及实践创新J.求实,2016,(10):87-96.当前的精准扶贫考核体系使部分扶贫人员
18、对考核问题过于注重,而忽视考核更重要的本质作用。主要有以下两种表现:一是只关注短期效益而导致前期用力过猛后劲不足;二是只看到考核对人的约束作用而忽视考核结果的反馈作用。考核的本质作用不应该是对人的管理和约束,而是改进和提升精准扶贫工作。根据考核结果的反馈对贫困人口进行再识别,根据反映的需求动态变化精准优化帮扶措施,利用考核结果实时推动扶贫开发工作也是对精准扶贫的动态管理。(二)精准扶贫各层面的经济学分析1.扶贫对象近年来,大数据在世界各个领域都有了快速的渗透和发展,并被认为信息时代的“新石油,随着大数据的关注度与日俱增,她不仅掀起了全球范围内的信息技术改革潮流,也已经成为各国政府青睐的对象。2
19、009年联合国的“全球脉动计划”拟通过大数据推动落后地区的发展,2015年底大数据已成为美国国家创新战略、国家安全战略以及国家信息网络安全战略的交叉领域和核心领域。目前,国内外现有面向大数据的研究主要是针对采集、处理、分析、可视化等某一方面的关键技术。在大数据处理技术方面,最主流的平台是Hadoop。Hadoop由分布式文件系统HDFS、并行计算框架Map-Reduce和非结构化数据库Hbase组成,它们分别是Google GFS和Google BigTable的开源实现。在大数据分析方面,代表性研究有Hive、Pig等,Facebook等公司在实时分析方面也进行了相关研究。大数据开启的信息时
20、代已经到来,它在商业领域发挥巨大作用的同时,正大步向政府部门进军,其产生的思维革命与方式转变正不断冲击着政府数据管理,带来无限机遇和挑战。为了实现精准扶贫,我们可以充分利用大数据技术将海量的扶贫信息进行有效的分类、整合、分析及利用,从而提高扶贫瞄准精度,建立完善的大数据处理平台,实施有效的动态监管,实现扶贫方式、内容与扶贫对象有效匹配,切实做到“真扶贫,扶真贫”。2. 项目安排截至2017年底,我国农村贫困家庭的致贫原因较多,其中因病致贫的比例高达40%。这一现象的出现,从侧面反映了贫困地区生活条件艰苦、医疗设施条件差,缺乏必要的医疗保障,因此生病对于贫困家庭而言,不仅意味着劳动力的丧失,更是
21、带来了巨大的经济负担。此外对其他致贫原因进行简单归类,包括:资金储备不足、技术落后、劳动力匮乏、教育资源稀缺、土地贫瘠、自然灾害、意外伤残、交通闭塞、以及区域性限制和民族文化等原因。虽然在表层上可以将不同的贫困原因进行归类,并对其进行差异性帮扶。但事实上往往对其致贫的真正原因缺少追踪溯源的探讨,如该贫困区的技术落后、劳动力匮乏,是否与当地政府的执政策略有关,农民赖以生活的土地状况贫瘠,是否与该片区居民不当的种植方式有关,劳动力匮乏青年男子外流严重,是否与当地的男女比例失调有关系等等,隐藏在表层致贫原因背后的深入缘由没有被发掘出来,仅仅对表面层次的贫困原因进行归类无法做到从根源上消除贫困,发挥扶
22、贫资金的最大效用。而这一问题的出现,无法单纯的从行政管理角度进行改进,必须要创新政府现有的信息系统和数据处理平台,加强对基层数据的采集和整合,挖掘出更有价值的信息从而进行分析,从而达到政府管理的高效稳定运行。3. 资金使用运用“互联网+”思维,搭乘电商经济,脱贫致富。网络电商时代的到来已经改变了传统的农产品营销方式。建议针对部分贫困户农产品滞销的问题进行精准扶贫,展农业电商技术培训大力推广农产品电商技术,农业物联网技术、网上农产品市场调查、促销、交易洽谈、付款结算等。通过“鼠标+大白菜”式营销,减少农产品流通中间环节,拓宽优质农产品销路,从而实现精准扶贫。简单来说,让资源用到更恰当的地方,分配
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