陳冠宇 張勁松

摘 要： 打贏脫貧攻堅戰(zhàn)是我國全面建成小康社會的重要一環(huán)，通過大數(shù)據(jù)運用來提升扶貧過程的精準(zhǔn)性，通過第三方評估來保證脫貧結(jié)果的精準(zhǔn)性，是當(dāng)前推進(jìn)精準(zhǔn)扶貧、精準(zhǔn)脫貧的兩大具體機(jī)制，且二者日漸融合的趨勢顯現(xiàn)特有優(yōu)勢。數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)、扶貧三者之間的實踐鏈接源于它們各自的屬性及其間的邏輯關(guān)聯(lián)，最終在貧困治理中相輔相成。當(dāng)前，精準(zhǔn)扶貧大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要面臨數(shù)據(jù)獲取單一、數(shù)據(jù)處理方式傳統(tǒng)單調(diào)、數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用能力較弱等問題。為提升精準(zhǔn)扶貧第三方評估結(jié)果的科學(xué)性、權(quán)威性，應(yīng)從拓寬數(shù)據(jù)來源渠道、創(chuàng)新數(shù)據(jù)處理方式、豐富大數(shù)據(jù)應(yīng)用手段和增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析預(yù)測能力等環(huán)節(jié)多措并舉。

關(guān)鍵詞： 大數(shù)據(jù)；精準(zhǔn)扶貧；第三方評估

中圖分類號： F126 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3176（2018）06-101-（9）

精準(zhǔn)扶貧、精準(zhǔn)脫貧是當(dāng)前扶貧工作的基本方略，“精準(zhǔn)”是新一輪扶貧開發(fā)工作的最顯著特征。在此背景下，精準(zhǔn)扶貧第三方評估力量深入調(diào)查地區(qū)，通過收集和分析相關(guān)數(shù)據(jù)，檢驗精準(zhǔn)扶貧、精準(zhǔn)脫貧實施情況，揭示貧困人口實現(xiàn)脫貧的具體過程和路徑，輔助政府開展貧困治理。一方面，隨著評估數(shù)據(jù)基數(shù)的不斷增加及處理技術(shù)日趨復(fù)雜，傳統(tǒng)第三方評估模式已無法充分滿足評估任務(wù)的需求，急需新方式、新方法、新技術(shù)的更有力支撐；另一方面，我國自2015年《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》（國發(fā)﹝2015﹞50號）發(fā)布以來，以數(shù)據(jù)開發(fā)與分析為特征的大數(shù)據(jù)技術(shù)逐漸成熟，并日益成為輔助第三方評估高效開展的可行路徑。本文基于對數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)及扶貧之間內(nèi)在邏輯及相互作用機(jī)理的分析，關(guān)注第三方主體在實施評估過程中存在的扶貧數(shù)據(jù)獲取、處理和應(yīng)用等方面的突出問題，從引入大數(shù)據(jù)技術(shù)的視角探究如何提升扶貧第三方評估的科學(xué)性、客觀性和精準(zhǔn)性，以便更好地支撐政府在貧困治理過程中精準(zhǔn)研策、精準(zhǔn)施策。

一、數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)和扶貧之間的內(nèi)在機(jī)理分析

1.數(shù)據(jù)之于精準(zhǔn)：大數(shù)據(jù)是實現(xiàn)精準(zhǔn)性的技術(shù)保障

“大數(shù)據(jù)”（big data）概念最早是維克托·邁爾-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schnberger）和肯尼斯·庫克耶（Kenneth Cukier）在《大數(shù)據(jù)時代》一書中提出的。大數(shù)據(jù)是指數(shù)量巨大、種類繁多的數(shù)據(jù)，它基于新型的處理方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)的最優(yōu)化處理，具有數(shù)據(jù)體量巨大、數(shù)據(jù)類型多樣、處理速度快和價值密度低等基本特征。“大數(shù)據(jù)的兩個重要特征是，數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增長，以及無法依靠傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)行管理”①。大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)概念的區(qū)別主要在于：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)只強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的量，大數(shù)據(jù)則摒棄抽樣調(diào)查獲取的有限數(shù)據(jù)的分析研究，充分融合多重數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)管理、可視化分析和可視化預(yù)測，進(jìn)而實現(xiàn)數(shù)據(jù)高效利用。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的運用對提升精準(zhǔn)性的作用是顯而易見的，探究其原因，可從大數(shù)據(jù)的四個特征維度——巨量性、多樣性、高速性和價值性中找到答案。大數(shù)據(jù)憑借技術(shù)優(yōu)勢可容納巨大的數(shù)據(jù)資源，進(jìn)行多種來源和多種類型的數(shù)據(jù)分析，海量的存儲空間和多樣的分析手段為夯實工作的精細(xì)化提供充分的技術(shù)支撐。此外，大數(shù)據(jù)高效利用所需數(shù)據(jù)并結(jié)合生成速度快和處理速度快的優(yōu)勢，能夠快速獲取高價值的信息資源，對實現(xiàn)工作的準(zhǔn)確性大有裨益。

2.精準(zhǔn)之于扶貧：精準(zhǔn)性是扶貧脫貧工作的戰(zhàn)略要求

我國自20世紀(jì)90年代開始實施的扶貧開發(fā)工作取得了顯著成果，但在“精準(zhǔn)扶貧、精準(zhǔn)脫貧”之前，扶貧方式是粗放的“大水漫灌”式，帶有明顯的普惠性特征，往往伴隨著扶貧措施千篇一律、扶貧項目落實不到位、扶貧結(jié)果低質(zhì)低效以及貧困地區(qū)內(nèi)部收入差距擴(kuò)大化等問題。對此，實施精準(zhǔn)的扶貧與脫貧政策，提高幫扶工作的針對性和有效性就顯得十分重要，“‘精準(zhǔn)性 成為社會運行及公共管理的迫切要求和無法回避的趨勢”②。當(dāng)前，“精準(zhǔn)滴灌”式扶貧集中體現(xiàn)為“六個精準(zhǔn)”——扶貧對象精準(zhǔn)、項目安排精準(zhǔn)、資金使用精準(zhǔn)、措施到戶精準(zhǔn)、因村派人精準(zhǔn)、脫貧成效精準(zhǔn)，即采取因人因地施策、因致貧原因施策和因貧困類型施策的手段，通過精準(zhǔn)識別、精準(zhǔn)幫扶、扶貧成效判別和返貧行為防范等環(huán)節(jié)進(jìn)行貧困治理③。精準(zhǔn)識別貧困人口并進(jìn)行差異化的扶助是精準(zhǔn)扶貧的基礎(chǔ)，切實增加貧困人口家庭收入、建立實時管理動態(tài)追蹤制度、激發(fā)貧困人口內(nèi)生動力是精準(zhǔn)扶貧的關(guān)鍵，建立健全長效機(jī)制鞏固提升脫貧成效并防止返貧是精準(zhǔn)扶貧的保障。實施精準(zhǔn)扶貧、精準(zhǔn)脫貧能切實改進(jìn)大水漫灌的扶貧方式，破解粗放式扶貧帶來的困境，將扶貧資源有效對準(zhǔn)真正需要幫扶的貧困人口。

3.數(shù)據(jù)之于評估：大數(shù)據(jù)是實施第三方評估的科學(xué)支撐

“第三方是區(qū)別于第一方和第二方（即評估主體和評估對象）之外的一方”④，第三方評估是指第三方組織或機(jī)構(gòu)對政府績效的評價，是一種外部評價，也是監(jiān)管政府的重要抓手。基于本文研究，第三方評估模式依評估主體組織成分的不同劃分為高校專家評估模式、專業(yè)公司評估模式、民眾參與評估模式和社會代表評估模式，其合理性在于不同的主體可發(fā)揮各自專業(yè)性和科學(xué)性的優(yōu)勢對政府工作做出全面評價。第三方主要評估流程為評估體系建立、評估數(shù)據(jù)采集、評估量化分析和評估報告生成，其中數(shù)據(jù)采集是評估工作的基本條件，是其他環(huán)節(jié)開展的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確、不充分會對評估對象和評估組織自身的權(quán)威性產(chǎn)生負(fù)面影響，故依賴真實有效的數(shù)據(jù)是實施評估的必備條件。第三方主體獨立于政府和被評估對象，借助大數(shù)據(jù)的存儲技術(shù)、平臺技術(shù)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)可進(jìn)一步發(fā)揮其科學(xué)與公正的天然優(yōu)勢，為利益相關(guān)者提供查詢和監(jiān)督功能。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)的運用有利于確保第三方評估有序開展、高效進(jìn)行，使其更好地了解貧困人口和政府的需求。

二、大數(shù)據(jù)支持精準(zhǔn)扶貧第三方評估的鏈接點

精準(zhǔn)扶貧第三方評估指第三方組織圍繞貧困地區(qū)精準(zhǔn)識別、精準(zhǔn)幫扶及其成效等內(nèi)容開展客觀全面的考核評價，考察政府及其工作人員的工作過程及結(jié)果，利用自身的獨立性和科學(xué)性檢驗政府扶貧工作成效，推動貧困地區(qū)的減貧和發(fā)展。我國第三方評估多以高校專家的模式開展政府扶貧績效考核，進(jìn)村入戶收集相關(guān)信息，統(tǒng)計分析有關(guān)數(shù)據(jù)，輔助政府做出相應(yīng)決策，如貧困縣摘帽、扶貧工作考核排名及問責(zé)等。

當(dāng)前，精準(zhǔn)扶貧第三方評估面臨諸多困境。隨著脫貧攻堅工作的持續(xù)推進(jìn)，據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的數(shù)據(jù)，按現(xiàn)行國家農(nóng)村貧困標(biāo)準(zhǔn)測算，2017年年末，全國農(nóng)村貧困人口3046萬人，邊緣貧困人口繼深度貧困人口成為當(dāng)前政府扶貧開發(fā)的重點幫扶對象。這一現(xiàn)實情況要求第三方評估不僅要關(guān)注顯性脫貧指標(biāo)，還要注重對潛在貧困人口的關(guān)注，這必然會增加第三方評估的數(shù)據(jù)統(tǒng)計量和數(shù)據(jù)統(tǒng)計難度。雖然我國已建立多種扶貧數(shù)據(jù)庫，例如國家扶貧數(shù)據(jù)庫、地方各級政府扶貧數(shù)據(jù)庫和政府各部門扶貧數(shù)據(jù)臺賬，但能否處理龐大數(shù)據(jù)量，融合多重數(shù)據(jù)類型，成為當(dāng)前精準(zhǔn)扶貧第三方評估開展的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。

為破解上述困境，精準(zhǔn)扶貧第三方評估大數(shù)據(jù)運用便成為必然之舉。一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)因其數(shù)據(jù)化、網(wǎng)格化與動態(tài)化等特點與第三方評估數(shù)據(jù)管理、實時監(jiān)測的要求相契合，可作為實現(xiàn)精準(zhǔn)幫扶與政府扶貧成效考核的輔助手段；另一方面，第三方評估可以憑借自身優(yōu)勢更好地發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的獨立性和實用性。探究大數(shù)據(jù)與精準(zhǔn)扶貧第三方評估的有效鏈接，彌合它們之間的縫隙，應(yīng)重點關(guān)注信息整合、科學(xué)提升和精準(zhǔn)支撐三個要點。

1.信息整合

數(shù)據(jù)信息的采集與整合是第三方評估開展的前提和基礎(chǔ)，但當(dāng)前扶貧數(shù)據(jù)量大、類型復(fù)雜導(dǎo)致評估的信度降低、難度增加。為此，通過在大數(shù)據(jù)與第三方評估之間構(gòu)建銜接點以發(fā)揮信息整合的功能便顯現(xiàn)出來：一方面，二者結(jié)合可充分利用大數(shù)據(jù)的對象動態(tài)監(jiān)控、實時數(shù)據(jù)傳輸和信息預(yù)測等技術(shù)優(yōu)勢，獲取政府在貧困地區(qū)開展的精準(zhǔn)識別、精準(zhǔn)幫扶、幫扶成效和返貧防范等環(huán)節(jié)的相關(guān)數(shù)據(jù)信息；另一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)可綜合國家扶貧數(shù)據(jù)庫、地方政府扶貧數(shù)據(jù)庫和政府各部門扶貧數(shù)據(jù)臺賬等平臺，為第三方提供充實詳備的數(shù)據(jù)資源?；谏鲜霏h(huán)節(jié)，精準(zhǔn)扶貧第三方可利用大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，將獨立調(diào)研數(shù)據(jù)與政府?dāng)?shù)據(jù)充分結(jié)合起來，圍繞扶貧指標(biāo)進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)整合，可從數(shù)字指標(biāo)（三率一度）、產(chǎn)業(yè)扶持、轉(zhuǎn)移就業(yè)、易地搬遷、教育支持、醫(yī)療救助和社會保障兜底等模塊，整合數(shù)據(jù)類型，提高評估數(shù)據(jù)質(zhì)量，建立可供第三方使用的高效扶貧數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

2.科學(xué)提升

大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用能夠提升第三方評估的科學(xué)性。為確保評估結(jié)果的科學(xué)性，凡是能提升評估效能的新技術(shù)、新方法都可參與進(jìn)來，這為大數(shù)據(jù)與第三方評估的另一個鏈接點提供可能，即發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的科學(xué)性功能，滿足第三方評估的科學(xué)性需要⑤?？茖W(xué)性提升功能表現(xiàn)為大數(shù)據(jù)技術(shù)以其嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹笜?biāo)體系、可靠的數(shù)據(jù)獲取手段和科學(xué)的分析方法輔助第三方來評估政府的扶貧工作成效。評估數(shù)據(jù)的收集和分析環(huán)節(jié)是第三方評估的關(guān)鍵，而數(shù)據(jù)挖掘算法和可視化分析正是大數(shù)據(jù)技術(shù)的專長所在，它能夠處理不同類型和格式的數(shù)據(jù)，更為快速地分析其特點，反饋出最直觀的分析結(jié)果。反觀傳統(tǒng)的評估方式，機(jī)械的數(shù)據(jù)統(tǒng)計無法充分支持脫貧工作的過程分析，進(jìn)而影響評估考核結(jié)果的權(quán)威性。

第三方組織可提升大數(shù)據(jù)技術(shù)的實用性和專業(yè)性。目前依托大數(shù)據(jù)技術(shù)，我國多個省份已建立扶貧大數(shù)據(jù)平臺，以甘肅省為例，該平臺涵蓋貧困戶信息、政府幫扶舉措和扶貧監(jiān)管信息等內(nèi)容，實現(xiàn)了動態(tài)管理與實時監(jiān)測，一些省份還整合其他職能部門建立起互通互聯(lián)大數(shù)據(jù)共享平臺⑥。需要注意的是，大數(shù)據(jù)平臺多是在政府主導(dǎo)下構(gòu)建的，在該過程中政府工作人員能否保證數(shù)據(jù)真實準(zhǔn)確，構(gòu)建的平臺能否實現(xiàn)科學(xué)高效，是有待商榷的。在此背景下，第三方組織的獨立性和專業(yè)性功能優(yōu)勢便顯現(xiàn)出來，獨立的第三方組織不受政府及其政策的影響，專業(yè)的從業(yè)人員能夠確保工作精準(zhǔn)有效，故無論是建設(shè)客觀準(zhǔn)確的扶貧大數(shù)據(jù)平臺，還是推動大數(shù)據(jù)技術(shù)在其他領(lǐng)域的普及與應(yīng)用，均離不開第三方機(jī)構(gòu)和人員的參與。

3.精準(zhǔn)支撐

與傳統(tǒng)的第三方評估模式不同，精準(zhǔn)扶貧第三方評估借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過個案分析推算整體，將貧困現(xiàn)象進(jìn)行整體性描述，進(jìn)而為政府貧困治理提供更為精準(zhǔn)全面的數(shù)據(jù)支撐。具體來講，大數(shù)據(jù)技術(shù)以“‘全體數(shù)據(jù)為分析對象的特點，要求信息采集做到全方位、全時段、多元化”⑦，可統(tǒng)計分類收集的信息，整合精準(zhǔn)識別、精準(zhǔn)幫扶和精準(zhǔn)脫貧等關(guān)鍵內(nèi)容，構(gòu)建“全樣本數(shù)據(jù)”庫，通過對數(shù)據(jù)庫的研究分析，挖掘扶貧工作的內(nèi)在規(guī)律，測算扶貧方式、內(nèi)容與貧困人口需求的有效匹配度⑧，預(yù)測貧困人口的返貧可能性和潛在返貧人口范圍。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)的App全數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)和GPS實時定位系統(tǒng)等技術(shù)均可提升第三方評估的工作效率，基于上述環(huán)節(jié)整體上實現(xiàn)指標(biāo)體系完備、評估方法合理實用和評估結(jié)果客觀準(zhǔn)確的評估過程。

三、精準(zhǔn)扶貧第三方評估中的數(shù)據(jù)獲取

獲取數(shù)據(jù)是精準(zhǔn)扶貧第三方評估的前期目標(biāo)，通過數(shù)據(jù)分析得出扶貧工作評估結(jié)論及相關(guān)建議是最終目標(biāo)，可見扶貧數(shù)據(jù)的收集是評估過程中的重要一環(huán)。第三方評估的一般模式是，依據(jù)考核指標(biāo)設(shè)計內(nèi)容構(gòu)成，通過不同獲取方式采集所需信息，借助不同獲取手段形成數(shù)據(jù)來源，各個環(huán)節(jié)層層相扣以確保整體評估的有效運行。

1.內(nèi)容構(gòu)成

第三方主要依據(jù)政府扶貧部門制定的扶貧成效考核政策文件或貧困退出實施辦法來開展評估工作。評估內(nèi)容主要包括五個方面：扶貧資金的使用情況、扶貧項目的開展情況、扶貧方式的使用、扶貧的精準(zhǔn)性體現(xiàn)和群眾滿意（認(rèn)可）度等，在實際操作中每一項均具體細(xì)化為若干項目以實現(xiàn)對政府扶貧工作的全覆蓋。

以H省為例來看，2016年5月，該省省委辦公廳頒布《關(guān)于建立貧困退出機(jī)制的實施意見》。該文件通過貧困人口、貧困村和貧困縣等三個層面為第三方評估提供考核依據(jù)，內(nèi)容涵蓋9個一級指標(biāo)和28個二級指標(biāo)數(shù)據(jù)。貧困人口考察以入戶訪談的形式，關(guān)注建檔立卡戶“兩不愁、三保障”情況、扶貧政策落實和對幫扶措施認(rèn)可情況，圍繞人均純收入、安全飲水、安全住房、義務(wù)教育階段有無輟學(xué)學(xué)生、產(chǎn)業(yè)就業(yè)扶持實現(xiàn)穩(wěn)定增收和居民基本醫(yī)療保險參保情況等6個指標(biāo)開展，其中，家庭基本情況數(shù)據(jù)來源于對“兩不愁、三保障”問題的考察，以產(chǎn)業(yè)就業(yè)扶持、醫(yī)療救助和危改項目為代表的扶貧政策落實情況可提供政府對貧困人口的實際幫扶數(shù)據(jù)，貧困人口對幫扶政策的認(rèn)可程度可作為判別幫扶成效的參考數(shù)據(jù)（見圖1）。

貧困村考察以村干部問卷訪談的形式，主要關(guān)注貧困村綜合比率、基礎(chǔ)建設(shè)與公共服務(wù)和集體組織考核等三個方面，圍繞綜合貧困發(fā)生率、通過產(chǎn)業(yè)就業(yè)扶持實現(xiàn)穩(wěn)定增收的貧困戶比率、村內(nèi)基本文化衛(wèi)生設(shè)施和村級組織等共9個指標(biāo)開展，其中，綜合比率是對貧困村退出考核的否決性條件，是村級指標(biāo)數(shù)據(jù)的主要來源，村內(nèi)硬件設(shè)施情況和村組織服務(wù)能力構(gòu)成貧困村退出的補(bǔ)充數(shù)據(jù)，第三方統(tǒng)籌這三組數(shù)據(jù)源對貧困村能否退出作出科學(xué)評判（見圖2）。

貧困縣考察綜合縣域內(nèi)脫貧成效，依據(jù)縣級相關(guān)比率、政策落實情況和后續(xù)扶貧工作等三個方面，圍繞貧困人口發(fā)生率、脫貧人口錯評率、貧困人口漏評率和后續(xù)幫扶及鞏固提升工作等7個指標(biāo)開展，其中，“三率一度”是第三方評估考核貧困縣能否退出的主要數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)依據(jù)，統(tǒng)籌貧困人口和貧困村扶貧政策落實情況作為縣域內(nèi)整體政策落實的數(shù)據(jù)渠道，政府出臺相關(guān)貧困退出后幫扶政策或發(fā)展規(guī)劃作為考核政府后續(xù)扶貧工作的內(nèi)容數(shù)據(jù)（見圖3）。

2.獲取方式

扶貧數(shù)據(jù)的獲取方式是指依據(jù)何種形式收集所需資料，目前第三方評估主要以專項調(diào)查、抽樣調(diào)查和實地核查的方式為主，并通過不同調(diào)查方式獲取對應(yīng)模塊數(shù)據(jù)。專項調(diào)查指就扶貧某一項目開展專門性調(diào)查，例如，以扶貧專項資金調(diào)查來獲取扶貧資金使用數(shù)據(jù)、以駐村干部扶貧績效調(diào)查來獲取貧困村工作落實數(shù)據(jù)等；抽樣調(diào)查是當(dāng)前階段精準(zhǔn)扶貧第三方評估的主要形式，以簡單隨機(jī)抽樣和系統(tǒng)抽樣的方法，依據(jù)一定的抽樣原則在貧困縣或貧困村內(nèi)抽取樣本開展訪談?wù){(diào)查，其圍繞評估指標(biāo)搜集扶貧資金的使用數(shù)據(jù)、扶貧項目開展數(shù)據(jù)和群眾滿意（認(rèn)可）度數(shù)據(jù)等；實地核查是指到特定地點對需要復(fù)核的相關(guān)內(nèi)容開展核實工作，是專項調(diào)查和抽樣調(diào)查的補(bǔ)充。通過上述方式第三方評估獲取扶貧數(shù)據(jù)，為展開后續(xù)工作提供數(shù)據(jù)支持。就H省而言，精準(zhǔn)扶貧第三方當(dāng)前階段多采用抽樣調(diào)查和實地核查相結(jié)合的方式，針對特定區(qū)域按照考核指標(biāo)開展評估工作。前期抽取貧困人口樣本作為扶貧數(shù)據(jù)主要來源，后期開展實地核查排除扶貧信息存疑問題，以確保整體數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確無誤。

3.獲取手段

扶貧數(shù)據(jù)的獲取手段是指依據(jù)何種技術(shù)、方法進(jìn)行所需資料的收集和整理。通常來講，第一階段，精準(zhǔn)扶貧第三方評估獲取數(shù)據(jù)在技術(shù)上運用GPS定位系統(tǒng)進(jìn)行實時定位和位移追蹤，依靠手機(jī)錄音、拍照或錄像的信息采集手段及時記錄受訪對象的信息。第二階段，通過扶貧App、扶貧數(shù)據(jù)錄入平臺等在線系統(tǒng)將采集的信息上傳至云端數(shù)據(jù)庫。為保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實用性，相關(guān)人員控制后臺進(jìn)行動態(tài)更新管理、問卷邏輯審查和重要指標(biāo)核實工作。此外，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟，政府部門貧困信息庫和云計算資源庫借助技術(shù)優(yōu)勢將扶貧信息數(shù)據(jù)化和直觀化，降低了數(shù)據(jù)獲取的難度，提高了指標(biāo)量化的可操作性⑨，大數(shù)據(jù)資源庫的共享性為第三方數(shù)據(jù)采集和挖掘提供數(shù)據(jù)支持，推動評估工作高效開展。

四、大數(shù)據(jù)與精準(zhǔn)扶貧第三方評估間的縫隙及彌合對策

1.在實際操作層面存在的問題

大數(shù)據(jù)背景下精準(zhǔn)扶貧第三方評估的主要任務(wù)是整合評估過程中的數(shù)據(jù)資源，創(chuàng)新數(shù)據(jù)管理和分析方式，通過扶貧數(shù)據(jù)對政府幫扶成效進(jìn)行研判，但在實際操作層面仍面臨諸多問題：

（1）數(shù)據(jù)獲取手段造成誤差

一是較為單一的受訪主體會造成數(shù)據(jù)誤差。第三方以貧困人群為主要訪談對象，信息量獲取的多少在很大程度上取決于調(diào)查員與貧困人群的訪談深度，且在交談過程中雙方所持有的主觀意愿會影響訪談質(zhì)量，尤其是農(nóng)戶在個人觀念和訪談環(huán)境等因素的影響下會選擇性地回答問題，甚至做出虛假回應(yīng)。

二是單一的訪談方式造成數(shù)據(jù)短缺。在評估中，調(diào)查員多以觀察和問卷訪談的方式獲取貧困人口信息，依賴問卷問題及機(jī)械性的問答方式僅能了解到貧困人口當(dāng)前的家庭條件及改善狀況，并整體把控得出定性結(jié)論，卻無法判別能否預(yù)期脫貧或是否存在因病因殘返貧的風(fēng)險，導(dǎo)致評估效能較低。

三是隨機(jī)性因素影響數(shù)據(jù)質(zhì)量。例如，抽樣入戶和隨意性訪談的方式并不能完全反映受訪者的真實情況，也不能涵蓋所調(diào)查區(qū)域貧困人口整體狀況，同時也不排除政府人員操縱抽樣數(shù)據(jù)和訪談對象的可能性，這嚴(yán)重影響評估過程的公正與客觀。

總體來講，簡單機(jī)械的扶貧數(shù)據(jù)獲取手段會造成數(shù)據(jù)誤差，從而加大后期數(shù)據(jù)處理和政府扶貧工作成效研判的難度與準(zhǔn)確度。

（2）數(shù)據(jù)處理方式傳統(tǒng)單調(diào)

數(shù)據(jù)處理方式的傳統(tǒng)單調(diào)表現(xiàn)為以傳統(tǒng)的統(tǒng)計法和定性描述為主，雖能得出基本結(jié)論，但存在明顯的缺點。首先，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計法易造成數(shù)據(jù)失真，表現(xiàn)為較多地使用基礎(chǔ)辦公軟件（如Excel），采用排序篩選的處理手段不但使得工作人員忙于處理表格耗費大量時間和精力，而且較容易因人為失誤造成數(shù)據(jù)的錯亂，以致不能保證處理后數(shù)據(jù)的真實可靠。其次，定性描述分析法不能確保精準(zhǔn)性，表現(xiàn)為基于定性描述的研究方式主觀經(jīng)驗性較強(qiáng)，且研究結(jié)論具有趨同性的特征。例如，貧困戶脫貧和貧困村退出均以調(diào)查員依據(jù)問卷問題進(jìn)行主觀判斷，弊端在于摻雜個人經(jīng)驗判斷，雖有一定的后期統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為輔助性證明，但評估結(jié)果主觀性較強(qiáng)。傳統(tǒng)單調(diào)的數(shù)據(jù)處理方式不能全面有效地分析評估信息，無法跟大數(shù)據(jù)技術(shù)下高效快速的分析過程相比擬，影響第三方對政府扶貧工作成效評判的科學(xué)性和可信度。

（3）數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用能力較弱

扶貧數(shù)據(jù)的開發(fā)應(yīng)著力于挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)涵價值，以科學(xué)的數(shù)據(jù)模型提升扶貧工作的精準(zhǔn)性和有效性，輔助政府進(jìn)行貧困治理。目前，精準(zhǔn)扶貧第三方評估數(shù)據(jù)開發(fā)與應(yīng)用多用于單純的政府績效評價。例如在評估中，第三方后期數(shù)據(jù)分析多用于評估報告的撰寫，報告內(nèi)容也僅為圍繞“三率一度”等指標(biāo)進(jìn)行的政府扶貧成效評價和具體存在漏評、錯評問題的可參考農(nóng)戶情況，這對于輔助政府開展深層次貧困治理是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用能力弱還表現(xiàn)在重整體脫貧輕個體發(fā)展。對于貧困地區(qū)而言，整體脫貧指標(biāo)的滿足并不意味著個體發(fā)展得到保障，若不加強(qiáng)對貧困個體數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用的深度和廣度，必然導(dǎo)致精準(zhǔn)扶貧第三方評估無法深度解析貧困戶的致貧原因和提供供需匹配的幫扶措施，則貧困個體會隨時面臨返貧的風(fēng)險，影響整體脫貧成效。總而言之，現(xiàn)階段的第三方評估數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用能力低、模式陳舊的弊端無法充分保障貧困人口持續(xù)性脫貧和輔佐政府開展貧困治理工作。

2.解決問題、彌合縫隙的對策

打贏脫貧攻堅戰(zhàn)，第三方評估發(fā)揮著獨特的作用。大數(shù)據(jù)技術(shù)的引用，將有效創(chuàng)新現(xiàn)有扶貧開發(fā)模式，實現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧和精準(zhǔn)脫貧。面對以上問題，為更好地運用大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)第三方評估效能最大化，需要從拓展數(shù)據(jù)來源、創(chuàng)新數(shù)據(jù)處理方式和增強(qiáng)大數(shù)據(jù)技術(shù)預(yù)測能力等方面入手：

（1）拓展數(shù)據(jù)來源渠道，豐富數(shù)據(jù)獲取手段

數(shù)據(jù)是評估的基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)技術(shù)可拓展第三方評估扶貧數(shù)據(jù)來源渠道，豐富數(shù)據(jù)內(nèi)容，為評估結(jié)果提供科學(xué)、多樣的數(shù)據(jù)支撐。借助大數(shù)據(jù)技術(shù)可依靠以下三種途徑：首先，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)導(dǎo)入多方訪談主體。精準(zhǔn)扶貧第三方評估應(yīng)改變以往單純將貧困戶和村干部作為訪談主體的方式，將訪談對象擴(kuò)展至引導(dǎo)員、非抽樣村民、社會組織、民間團(tuán)體和部分企業(yè)的相關(guān)人員，同時發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘算法功能，歸納不同訪談主體之間聯(lián)系，構(gòu)建多樣化的數(shù)據(jù)模型，豐富數(shù)據(jù)內(nèi)容的廣度和深度。其次，大數(shù)據(jù)技術(shù)可創(chuàng)設(shè)更為科學(xué)的調(diào)查方法。傳統(tǒng)的第三方評估多以訪談和問卷手段獲取扶貧信息，但數(shù)據(jù)的信度和效度有待提高，而使用大數(shù)據(jù)技術(shù)設(shè)定特定的時間和空間范圍，在觀察、測量和記錄的基礎(chǔ)上形成積聚增長的半結(jié)構(gòu)性和非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)⑩，進(jìn)而提高數(shù)據(jù)可利用價值，為后期分析提供類型多樣的數(shù)據(jù)內(nèi)容。最后，充分利用大數(shù)據(jù)信息共享平臺。精準(zhǔn)扶貧第三方評估可借助大數(shù)據(jù)信息共享平臺整合各扶貧業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)，結(jié)合多方數(shù)據(jù)做出科學(xué)評判。例如通過社保部門的醫(yī)療報銷記錄和教育部門的教育幫扶記錄等數(shù)據(jù)資源的交互，第三方可獲取貧困戶醫(yī)療救助和教育幫扶內(nèi)容，此種方式既可核實貧困人口訪談信息的準(zhǔn)確性，又可實現(xiàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)對扶貧進(jìn)程的動態(tài)監(jiān)管，為第三方把控政府扶貧成效提供數(shù)據(jù)證明。

（2）創(chuàng)新數(shù)據(jù)處理方式，提高數(shù)據(jù)可操作性

以往的處理方式是將扶貧數(shù)據(jù)錄入到Excel表中，運用統(tǒng)計分析和定性描述的方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和歸納，但此種方法較為傳統(tǒng)單一，并不能充分挖掘數(shù)據(jù)價值。創(chuàng)新數(shù)據(jù)處理方式，可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)引入實時性處理和結(jié)構(gòu)性分析，實時性處理意味著隨時隨地依據(jù)情況做出數(shù)據(jù)的增減變化，通過物聯(lián)網(wǎng)、傳感器等技術(shù)手段實現(xiàn)對貧困人口的動態(tài)監(jiān)控，第三方應(yīng)集合所收集的數(shù)據(jù)構(gòu)建隨貧困人口不同階段而變化的動態(tài)數(shù)據(jù)庫，保證數(shù)據(jù)的時效性。第三方可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)排列組合不同名義的數(shù)據(jù)，通過可視化分析手段，深度挖掘它們之間的關(guān)系，通過表象看到本質(zhì)聯(lián)系，把握事物之間的相關(guān)性并做出直觀的量化評價。例如，結(jié)合鄉(xiāng)村醫(yī)生入戶走訪和社保部門醫(yī)療費用報銷統(tǒng)計數(shù)據(jù)測算因病致貧、因病返貧的潛在農(nóng)戶，為第三方考核政府醫(yī)療幫扶工作的評估提供事實證明。

（3）豐富大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用手段，增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析預(yù)測能力

精準(zhǔn)扶貧第三方機(jī)構(gòu)可在原有數(shù)據(jù)分析手段的基礎(chǔ)上，利用大數(shù)據(jù)建模與解讀的技術(shù)優(yōu)勢，增加對多源大數(shù)據(jù)的分析對比、多元與多主體大數(shù)據(jù)的整合分析和數(shù)據(jù)動態(tài)跟蹤等模塊，提高對扶貧數(shù)據(jù)的應(yīng)用能力。例如，通過以上手段可從扶貧數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的致貧原因和貧困需求，輔助政府構(gòu)建精準(zhǔn)幫扶匹配模型，為貧困戶提供有針對性的幫扶措施。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的關(guān)鍵性應(yīng)用價值在于分析預(yù)測，即通過對已有數(shù)據(jù)的深度發(fā)掘，實現(xiàn)對研究對象發(fā)展趨勢的科學(xué)預(yù)測。在精準(zhǔn)扶貧評估過程中，對于輔助政府貧困治理而言，第三方應(yīng)整合全樣本數(shù)據(jù)，搭建數(shù)據(jù)分析與預(yù)測模型，將貧困戶家庭結(jié)構(gòu)、貧困戶致貧原因、政府扶貧政策落實等變量融入模型中，結(jié)合成效考核相關(guān)指標(biāo)，對政府未來扶貧攻堅的工作方向和內(nèi)容提出預(yù)測建議。對于推動貧困人口持續(xù)性發(fā)展而言，第三方應(yīng)借助大數(shù)據(jù)技術(shù)動態(tài)追蹤貧困人口發(fā)展現(xiàn)狀，并將其數(shù)字化和鏡像化，綜合運用分析手段前瞻性地預(yù)測貧困趨勢、脫貧能力和返貧風(fēng)險，及時精準(zhǔn)地為貧困人口提供幫扶。此外，精準(zhǔn)扶貧第三方評估更為深層的目的在于提升政府扶貧成效，第三方評估要在大數(shù)據(jù)預(yù)測技術(shù)基礎(chǔ)上研究脫貧成效鞏固提升的對策方案，為政府完善自身工作和制定扶貧發(fā)展規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。

總之，大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛深入應(yīng)用，能夠?qū)崿F(xiàn)第三方評估的過程優(yōu)化和結(jié)果精準(zhǔn)性提升，對考核政府工作成效和助力貧困地區(qū)脫貧攻堅具有重要意義。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷進(jìn)步，日益充盈的數(shù)據(jù)資源和新興的數(shù)據(jù)處理技術(shù)將會為精準(zhǔn)扶貧第三方評估的發(fā)展與完善注入新的活力。

注釋：

① 宋林霖，何成祥：《大數(shù)據(jù)技術(shù)在行政審批制度改革中的應(yīng)用分析》，《上海行政學(xué)院學(xué)報》2018年第1期，第72-80頁。

② 王春城：《政策精準(zhǔn)性與精準(zhǔn)性政策——精準(zhǔn)時代的一個重要公共政策走向》，《中國行政管理》2018年第1期，第51-57頁。

③ 汪三貴，劉未：《 “六個精準(zhǔn)”是精準(zhǔn)扶貧的本質(zhì)要求──習(xí)近平精準(zhǔn)扶貧系列論述探析》，《毛澤東鄧小平理論研究》2016年第1期，第40-43頁。

④ 徐雙敏：《政府績效管理中的“第三方評估”模式及其完善》，《中國行政管理》2011年第1期，第28-32頁。

⑤ 燕小凡：《大數(shù)據(jù)背景下貴陽市公共政策第三方評估研究》，西南大學(xué)碩士學(xué)位論文，2017年。

⑥ 莫光輝，張玉雪：《大數(shù)據(jù)背景下的精準(zhǔn)扶貧模式創(chuàng)新路徑——精準(zhǔn)扶貧績效提升機(jī)制系列研究之十》，《理論與改革》2017年第1期，第119-124頁。

⑦ 陳潭：《大數(shù)據(jù)驅(qū)動社會治理的創(chuàng)新轉(zhuǎn)向》，《行政論壇》2016年第6期，第1-5頁。

⑧ 丁翔，丁榮余，金帥：《大數(shù)據(jù)驅(qū)動精準(zhǔn)扶貧：內(nèi)在機(jī)理與實現(xiàn)路徑》，《現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討》2017年第12期，第119-125頁。

⑨ 譚韶生，王世峰：《大數(shù)據(jù)平臺在精準(zhǔn)扶貧過程中的應(yīng)用與實踐研究》，《信息與電腦》2017年第15期，第124-125頁。

⑩ 蘇玉娟：《比較視域下大數(shù)據(jù)技術(shù)的社會功能探析》，《安徽行政學(xué)院學(xué)報》，2015年第5期，第104-107頁。

王全志，雋海民，鐘紹鵬，趙勝川：《基于大數(shù)據(jù)的大學(xué)校園停車系統(tǒng)規(guī)劃——以大連理工大學(xué)凌水主校區(qū)為例》，《交通運輸研究》2017年第2期，第37-45頁。

封清云，郭炯，鄭曉俊：《大數(shù)據(jù)支持的甘肅省教育精準(zhǔn)扶貧科學(xué)決策研究》，《電化教育研究》2017第12期，第21-26頁。