大数据时代精准扶贫的机遇与挑战(3)

　　“大数据+精准扶贫”不仅有助于提升政府精准扶贫的针对性与实效性，还体现了对帮扶主体可行能力的否定[9],甚至可能促成扶贫对象出现“由于帮扶带来的不努力改善自身生计水平的集体负向激励”[10].反思大数据时代的精准扶贫，其受制于大数据、云计算、物联网等技术人才的支撑，致使扶贫实践过程中可能出现数据信息不对称、真伪难辨等困惑，难以达到精准扶贫的效果。可以说，大数据时代的精准扶贫每个环节都需要依靠技术人才才能较好地完成，诸如扶贫数据信息的获取、处理、分析、反馈等环节。但就目前而言，政府对于大数据、云计算、物联网等技术人才的培养意识不够，培养的目标尚不明确，用于技术人才培养的专项资金严重不足，导致“大数据+精准扶贫”实践中十分紧缺有关大数据、云计算、物联网等方面的技术人才。换句话说，如果把“大数据+精准扶贫”每个环节组成的大数据集合比喻成一头狮子，那么政府必须要有能够完全驯服这头“狮子”的驯兽师，这在精准扶贫实践领域就是我们通常所描述的大数据专业性人才，而当前精通大数据技术的国内精英少之又少，这势必造成大数据扶贫实践的滞后。因此，“大数据+精准扶贫”不仅仅是技术和工具的问题，关键还是大数据、云计算、物联网等技术人才培养的问题。

　　（四） 挑战四：管理决策

　　“大数据+精准扶贫”本质上就是一场扶贫攻坚管理与决策社会大革命。大数据时代的精准扶贫绝不是纸上谈兵、“经验式”管理实践，而是以“数据信息”为核心的管理革命。在精准扶贫领域，大数据的技术挑战、人才挑战、资金挑战都是显而易见的，但其带来的决策挑战更为艰巨。“大数据+精准扶贫”尤为重要的方面，就是用“数据说话”替代组织领导作决策，使得决策更具可行性和可操作性。在当前扶贫大数据非常有限、成本高昂，再加上很多贫困地区，尤其是贫困山区还没有被“数字化”完全连通的区域，一个组织内部能够作出重大决策的人，基本上都属于典型的位高权重的人或者由组织内部外聘拥有专业技能的国内知名智囊。但是，在当下的精准扶贫实践过程中，扶贫主体（驻村干部或“第一书记”）的决策仍然更多地依赖决策者的个人经验和决策直觉，而并不是基于数据信息。从深层次看，大数据时代的精准扶贫，在重大决策时不能单凭某些或某个人的经验，而是要充分运用数据思维拿“数据说话”,并且大数据技术要与扶贫管理模式或架构相匹配，但这也是目前大数据扶贫最难跨越的一道坎。

　　（五） 挑战五：资金投入

　　21世纪的今天，大数据技术是信息革命或说是“数据革命”中最重要的一环，它将开启全球新一轮的产业升级和经济转型，是一个国家或地区提升综合能力和核心竞争力的关键性技术资源。对于中国而言，在此次全球性的“数据革命”浪潮中，不仅缺乏大数据技术的关键性技术要领，还严重缺乏充裕的资金保障，导致中国应用于精准扶贫实践中的大数据技术“大”而不“精”,在耗费大量国家资源的同时，使得大数据扶贫的实效也大打折扣。事实上，无论是云计算技术或物联网技术还是大数据技术，只要是将这些技术运用到精准扶贫实践中，那么都有一个话题绕不开，就是资金的支撑。由于扶贫项目资金的属性为公共财政支付的方式，并且大数据基础设施、大数据技术研发、大数据获取与处理等都需要巨额的资金投入，再加上社会组织参与精准扶贫的积极性不够，政府给予社会扶贫组织、第三方扶贫组织的发展空间和政策支持不足，诸如扶持社会组织参与精准扶贫的体制机制不完善、扶贫项目投融资渠道不畅、信贷业务存在政策“真空”等现象，无疑给大数据扶贫的技术创新、人才培养、管理决策带来了重大的挑战。

　　三、 大数据时代精准扶贫的选择路径

　　在机遇与挑战并存的大数据时代，政府需要不断地加强大数据扶贫的技术创新、提高大数据扶贫的安全系数、培育大数据扶贫的专业人才、规范大数据扶贫的管理模式、完善大数据扶贫的制度机制，只有这样大数据才能进一步促进精准扶贫的时代转型，实现国家“大数据+精准扶贫”的战略目标。

　　（一） 加强大数据扶贫的技术创新

　　大数据技术的运用、发展与创新是推动大数据扶贫良性发展的灵魂。完善贫困地区的网络基础设施建设是大数据扶贫技术创新的基础，当前各级政府都在部署“宽带进村”行动战略，大力发展4G网络全覆盖工程，以拓展贫困地区与外界的信息交流与互动。如果将大数据比作石油，那么大数据分析工具就是勘探、钻井、提炼、加工的技术[11].事实上，大数据扶贫实践中，扶贫大数据在大数据技术运用平台基本内容包括数据勘探、数据分析、数据建模、数据挖掘、数据提炼、数据决策六大部分（如图1所示），每个环节都离不开大数据技术的运用与创新，只有掌握每个环节大数据的关键技术，才能将数据资源转化为精准扶贫实践领域所需社会价值。一方面，学习和借鉴国际上大数据技术比较成熟的商业运营模式，将海外成熟的大数据建模分析技术运用到国内精准扶贫实践中去，并支持大数据关键技术的研发、专利的申请、科技成果的转移与转化，加强技术专利或科技成果的知识产权保护，进一步加大技术升级与技术创新的力度，重点攻克诸如数据可视化分析、数据算法分析、数据预测性分析等大数据核心技术问题；另一方面，组建大数据技术与应用一体化的科研团队，并聘请国内外大数据专家与大数据技术精英为精准扶贫提供智力支持，对贫困区域构建具体的、可行性较高的大数据模型，以促进大数据技术在精准扶贫实践层面的创新。

　　（二） 提高大数据扶贫的安全系数

　　任何技术都是一把双刃剑。毋庸置疑，“大数据+精准扶贫”模式给中国扶贫事业带来了全新的机遇，一定程度上来说，“大数据+精准扶贫”的价值（如图2）极大地改善了当前我国农村“粗放式”扶贫的不足，但尽管如此，扶贫大数据的开放、共享与隐私的平衡却成了如何保护大数据安全的重大难题。然而，大数据应用与推广的前提，即大数据的开放与共享，这已经是共识。随着云计算、物联网、大数据等技术的飞速发展，大数据时代的精准扶贫尤其要关注大数据环境下不同利益相关者数据交易、扶贫对象隐私保护等关键问题，推行梯度立法，把扶贫数据的开放、交易与共享纳入到法治化的轨道[12].一方面，政府要在立法方面做出更多的努力，完善数据信息保护的立法，避免数据信息泄露产生的违法犯罪，建立网络信息安全动态保护机制，在促进数据信息共享的同时，必须推行数据信息360度全方位的保护措施。另一方面，构建以国家扶贫数据信息库为核心的信息安全生态圈，为精准扶贫提供基于“你的发现即我的防御”的协同安全价值，并为大数据扶贫提供“自主、可控、可信”的信息安全解决方案。除此之外，对于大数据安全的保护必须树立控制自身数据信息的权利，并在每个功能区设定权限和密码，政府要重视对敏感数据信息的监督与管理。 …… 此处隐藏：986字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……