陳冠宇 張勁松

摘 要： 打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)是我國(guó)全面建成小康社會(huì)的重要一環(huán)，通過大數(shù)據(jù)運(yùn)用來提升扶貧過程的精準(zhǔn)性，通過第三方評(píng)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(shì)顯現(xiàn)特有優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)、扶貧三者之間的實(shí)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(píng)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(cè)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(píng)估

中圖分類號(hào)： F126 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：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(píng)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(yàn)精準(zhǔn)扶貧、精準(zhǔn)脫貧實(shí)施情況，揭示貧困人口實(shí)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(píng)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(píng)估模式已無法充分滿足評(píng)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(guó)自2015年《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》（國(guó)發(fā)﹝2015﹞50號(hào)）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(píng)估高效開展的可行路徑。本文基于對(duì)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(shí)施評(píng)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(píng)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(shí)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(shí)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(shí)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(jià)值密度低等基本特征?！按髷?shù)據(jù)的兩個(gè)重要特征是，數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增長(zhǎng)，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?cái)?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(cè)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高效利用。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用對(duì)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(gè)特征維度——巨量性、多樣性、高速性和價(jià)值性中找到答案。大數(shù)據(jù)憑借技術(shù)優(yōu)勢(shì)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(chǔ)空間和多樣的分析手段為夯實(shí)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(shì)，能夠快速獲取高價(jià)值的信息資源，對(duì)實(shí)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(guó)自20世紀(jì)90年代開始實(shí)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(xiàng)目落實(shí)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(duì)此，實(shí)施精準(zhǔn)的扶貧與脫貧政策，提高幫扶工作的針對(duì)性和有效性就顯得十分重要，“‘精準(zhǔn)性 成為社會(huì)運(yùn)行及公共管理的迫切要求和無法回避的趨勢(shì)”②。當(dāng)前，“精準(zhǔn)滴灌”式扶貧集中體現(xiàn)為“六個(gè)精準(zhǔn)”——扶貧對(duì)象精準(zhǔn)、項(xiàng)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(shí)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(shí)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(shí)增加貧困人口家庭收入、建立實(shí)時(shí)管理動(dòng)態(tài)追蹤制度、激發(fā)貧困人口內(nèi)生動(dòng)力是精準(zhǔn)扶貧的關(guān)鍵，建立健全長(zhǎng)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(shí)施精準(zhǔn)扶貧、精準(zhǔn)脫貧能切實(shí)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(duì)準(zhǔn)真正需要幫扶的貧困人口。

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

“第三方是區(qū)別于第一方和第二方（即評(píng)估主體和評(píng)估對(duì)象）之外的一方”④，第三方評(píng)估是指第三方組織或機(jī)構(gòu)對(duì)政府績(jī)效的評(píng)價(jià)，是一種外部評(píng)價(jià)，也是監(jiān)管政府的重要抓手?；诒疚难芯浚谌皆u(píng)估模式依評(píng)估主體組織成分的不同劃分為高校專家評(píng)估模式、專業(yè)公司評(píng)估模式、民眾參與評(píng)估模式和社會(huì)代表評(píng)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(shì)對(duì)政府工作做出全面評(píng)價(jià)。第三方主要評(píng)估流程為評(píng)估體系建立、評(píng)估數(shù)據(jù)采集、評(píng)估量化分析和評(píng)估報(bào)告生成，其中數(shù)據(jù)采集是評(píng)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(huì)對(duì)評(píng)估對(duì)象和評(píng)估組織自身的權(quán)威性產(chǎn)生負(fù)面影響，故依賴真實(shí)有效的數(shù)據(jù)是實(shí)施評(píng)估的必備條件。第三方主體獨(dú)立于政府和被評(píng)估對(duì)象，借助大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)技術(shù)、平臺(tái)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(shì)，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(yùn)用有利于確保第三方評(píng)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(píng)估的鏈接點(diǎn)

精準(zhǔn)扶貧第三方評(píng)估指第三方組織圍繞貧困地區(qū)精準(zhǔn)識(shí)別、精準(zhǔn)幫扶及其成效等內(nèi)容開展客觀全面的考核評(píng)價(jià)，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(dú)立性和科學(xué)性檢驗(yàn)政府扶貧工作成效，推動(dòng)貧困地區(qū)的減貧和發(fā)展。我國(guó)第三方評(píng)估多以高校專家的模式開展政府扶貧績(jī)效考核，進(jìn)村入戶收集相關(guān)信息，統(tǒng)計(jì)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(píng)估面臨諸多困境。隨著脫貧攻堅(jiān)工作的持續(xù)推進(jìn)，據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的數(shù)據(jù)，按現(xiàn)行國(guó)家農(nóng)村貧困標(biāo)準(zhǔn)測(cè)算，2017年年末，全國(guó)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(diǎn)幫扶對(duì)象。這一現(xiàn)實(shí)情況要求第三方評(píng)估不僅要關(guān)注顯性脫貧指標(biāo)，還要注重對(duì)潛在貧困人口的關(guān)注，這必然會(huì)增加第三方評(píng)估的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)量和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)難度。雖然我國(guó)已建立多種扶貧數(shù)據(jù)庫，例如國(guó)家扶貧數(shù)據(jù)庫、地方各級(jí)政府扶貧數(shù)據(jù)庫和政府各部門扶貧數(shù)據(jù)臺(tái)賬，但能否處理龐大數(shù)據(jù)量，融合多重?cái)?shù)據(jù)類型，成為當(dāng)前精準(zhǔn)扶貧第三方評(píng)估開展的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。

為破解上述困境，精準(zhǔn)扶貧第三方評(píng)估大數(shù)據(jù)運(yùn)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(dòng)態(tài)化等特點(diǎn)與第三方評(píng)估數(shù)據(jù)管理、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的要求相契合，可作為實(shí)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(píng)估可以憑借自身優(yōu)勢(shì)更好地發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的獨(dú)立性和實(shí)用性。探究大數(shù)據(jù)與精準(zhǔn)扶貧第三方評(píng)估的有效鏈接，彌合它們之間的縫隙，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注信息整合、科學(xué)提升和精準(zhǔn)支撐三個(gè)要點(diǎn)。

1.信息整合

數(shù)據(jù)信息的采集與整合是第三方評(píng)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(píng)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(píng)估之間構(gòu)建銜接點(diǎn)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(duì)象動(dòng)態(tài)監(jiān)控、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸和信息預(yù)測(cè)等技術(shù)優(yōu)勢(shì)，獲取政府在貧困地區(qū)開展的精準(zhǔn)識(shí)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(guó)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(tái)賬等平臺(tái)，為第三方提供充實(shí)詳備的數(shù)據(jù)資源。基于上述環(huán)節(jié)，精準(zhǔn)扶貧第三方可利用大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，將獨(dú)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(huì)保障兜底等模塊，整合數(shù)據(jù)類型，提高評(píng)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(píng)估的科學(xué)性。為確保評(píng)估結(jié)果的科學(xué)性，凡是能提升評(píng)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(píng)估的另一個(gè)鏈接點(diǎn)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(píng)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(píng)估政府的扶貧工作成效。評(píng)估數(shù)據(jù)的收集和分析環(huán)節(jié)是第三方評(píng)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(zhǎng)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(diǎn)，反饋出最直觀的分析結(jié)果。反觀傳統(tǒng)的評(píng)估方式，機(jī)械的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)無法充分支持脫貧工作的過程分析，進(jìn)而影響評(píng)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(shí)用性和專業(yè)性。目前依托大數(shù)據(jù)技術(shù)，我國(guó)多個(gè)省份已建立扶貧大數(shù)據(jù)平臺(tái)，以甘肅省為例，該平臺(tái)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(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)管理與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，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(tái)⑥。需要注意的是，大數(shù)據(jù)平臺(tái)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(shí)準(zhǔn)確，構(gòu)建的平臺(tái)能否實(shí)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(dú)立性和專業(yè)性功能優(yōu)勢(shì)便顯現(xiàn)出來，獨(dú)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(tái)，還是推動(dòng)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(píng)估模式不同，精準(zhǔn)扶貧第三方評(píng)估借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過個(gè)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(duì)象的特點(diǎn)，要求信息采集做到全方位、全時(shí)段、多元化”⑦，可統(tǒng)計(jì)分類收集的信息，整合精準(zhǔn)識(shí)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(duì)數(shù)據(jù)庫的研究分析，挖掘扶貧工作的內(nèi)在規(guī)律，測(cè)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(cè)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(tái)系統(tǒng)和GPS實(shí)時(shí)定位系統(tǒng)等技術(shù)均可提升第三方評(píng)估的工作效率，基于上述環(huán)節(jié)整體上實(shí)現(xiàn)指標(biāo)體系完備、評(píng)估方法合理實(shí)用和評(píng)估結(jié)果客觀準(zhǔn)確的評(píng)估過程。

三、精準(zhǔn)扶貧第三方評(píng)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(píng)估的前期目標(biāo)，通過數(shù)據(jù)分析得出扶貧工作評(píng)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(píng)估過程中的重要一環(huán)。第三方評(píng)估的一般模式是，依據(jù)考核指標(biāo)設(shè)計(jì)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(gè)環(huán)節(jié)層層相扣以確保整體評(píng)估的有效運(yùn)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(shí)施辦法來開展評(píng)估工作。評(píng)估內(nèi)容主要包括五個(gè)方面：扶貧資金的使用情況、扶貧項(xiàng)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(shí)際操作中每一項(xiàng)均具體細(xì)化為若干項(xiàng)目以實(shí)現(xiàn)對(duì)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(shí)施意見》。該文件通過貧困人口、貧困村和貧困縣等三個(gè)層面為第三方評(píng)估提供考核依據(jù)，內(nèi)容涵蓋9個(gè)一級(jí)指標(biāo)和28個(gè)二級(jí)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(shí)和對(duì)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(shí)現(xiàn)穩(wěn)定增收和居民基本醫(yī)療保險(xiǎn)參保情況等6個(gè)指標(biāo)開展，其中，家庭基本情況數(shù)據(jù)來源于對(duì)“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(xiàng)目為代表的扶貧政策落實(shí)情況可提供政府對(duì)貧困人口的實(shí)際幫扶數(shù)據(jù)，貧困人口對(duì)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(gè)方面，圍繞綜合貧困發(fā)生率、通過產(chǎn)業(yè)就業(yè)扶持實(shí)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(jí)組織等共9個(gè)指標(biāo)開展，其中，綜合比率是對(duì)貧困村退出考核的否決性條件，是村級(jí)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(duì)貧困村能否退出作出科學(xué)評(píng)判（見圖2）。

貧困縣考察綜合縣域內(nèi)脫貧成效，依據(jù)縣級(jí)相關(guān)比率、政策落實(shí)情況和后續(xù)扶貧工作等三個(gè)方面，圍繞貧困人口發(fā)生率、脫貧人口錯(cuò)評(píng)率、貧困人口漏評(píng)率和后續(xù)幫扶及鞏固提升工作等7個(gè)指標(biāo)開展，其中，“三率一度”是第三方評(píng)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(shí)情況作為縣域內(nèi)整體政策落實(shí)的數(shù)據(jù)渠道，政府出臺(tái)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(píng)估主要以專項(xiàng)調(diào)查、抽樣調(diào)查和實(shí)地核查的方式為主，并通過不同調(diào)查方式獲取對(duì)應(yīng)模塊數(shù)據(jù)。專項(xiàng)調(diào)查指就扶貧某一項(xiàng)目開展專門性調(diào)查，例如，以扶貧專項(xiàng)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(jī)效調(diào)查來獲取貧困村工作落實(shí)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(píng)估的主要形式，以簡(jiǎn)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(píng)估指標(biāo)搜集扶貧資金的使用數(shù)據(jù)、扶貧項(xiàng)目開展數(shù)據(jù)和群眾滿意（認(rèn)可）度數(shù)據(jù)等；實(shí)地核查是指到特定地點(diǎn)對(duì)需要復(fù)核的相關(guān)內(nèi)容開展核實(shí)工作，是專項(xiàng)調(diào)查和抽樣調(diào)查的補(bǔ)充。通過上述方式第三方評(píng)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(shí)地核查相結(jié)合的方式，針對(duì)特定區(qū)域按照考核指標(biāo)開展評(píng)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(shí)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(píng)估獲取數(shù)據(jù)在技術(shù)上運(yùn)用GPS定位系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)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(shí)記錄受訪對(duì)象的信息。第二階段，通過扶貧App、扶貧數(shù)據(jù)錄入平臺(tái)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(shí)用性，相關(guān)人員控制后臺(tái)進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新管理、問卷邏輯審查和重要指標(biāo)核實(shí)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(jì)算資源庫借助技術(shù)優(yōu)勢(shì)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(dòng)評(píng)估工作高效開展。

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

1.在實(shí)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(píng)估的主要任務(wù)是整合評(píng)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(duì)政府幫扶成效進(jìn)行研判，但在實(shí)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(huì)造成數(shù)據(jù)誤差。第三方以貧困人群為主要訪談對(duì)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(huì)影響訪談質(zhì)量，尤其是農(nóng)戶在個(gè)人觀念和訪談環(huán)境等因素的影響下會(huì)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(píng)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(xiǎn)，導(dǎo)致評(píng)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(shí)情況，也不能涵蓋所調(diào)查區(qū)域貧困人口整體狀況，同時(shí)也不排除政府人員操縱抽樣數(shù)據(jù)和訪談對(duì)象的可能性，這嚴(yán)重影響評(píng)估過程的公正與客觀。

總體來講，簡(jiǎn)單機(jī)械的扶貧數(shù)據(jù)獲取手段會(huì)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(jì)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(diǎn)。首先，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)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(fèi)大量時(shí)間和精力，而且較容易因人為失誤造成數(shù)據(jù)的錯(cuò)亂，以致不能保證處理后數(shù)據(jù)的真實(shí)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(yàn)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(gè)人經(jīng)驗(yàn)判斷，雖有一定的后期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為輔助性證明，但評(píng)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(píng)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(duì)政府扶貧工作成效評(píng)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(jià)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(píng)估數(shù)據(jù)開發(fā)與應(yīng)用多用于單純的政府績(jī)效評(píng)價(jià)。例如在評(píng)估中，第三方后期數(shù)據(jù)分析多用于評(píng)估報(bào)告的撰寫，報(bào)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(píng)價(jià)和具體存在漏評(píng)、錯(cuò)評(píng)問題的可參考農(nóng)戶情況，這對(duì)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(gè)體發(fā)展。對(duì)于貧困地區(qū)而言，整體脫貧指標(biāo)的滿足并不意味著個(gè)體發(fā)展得到保障，若不加強(qiáng)對(duì)貧困個(gè)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(píng)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(gè)體會(huì)隨時(shí)面臨返貧的風(fēng)險(xiǎn)，影響整體脫貧成效?？偠灾?，現(xiàn)階段的第三方評(píng)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(duì)策

打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)，第三方評(píng)估發(fā)揮著獨(dú)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(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧和精準(zhǔn)脫貧。面對(duì)以上問題，為更好地運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)第三方評(píng)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(cè)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(píng)估的基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)技術(shù)可拓展第三方評(píng)估扶貧數(shù)據(jù)來源渠道，豐富數(shù)據(jù)內(nèi)容，為評(píng)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(píng)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(duì)象擴(kuò)展至引導(dǎo)員、非抽樣村民、社會(huì)組織、民間團(tuán)體和部分企業(yè)的相關(guān)人員，同時(shí)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(píng)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(shí)間和空間范圍，在觀察、測(cè)量和記錄的基礎(chǔ)上形成積聚增長(zhǎng)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(jià)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(tái)。精準(zhǔn)扶貧第三方評(píng)估可借助大數(shù)據(jù)信息共享平臺(tái)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(píng)判。例如通過社保部門的醫(yī)療報(bào)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(shí)貧困人口訪談信息的準(zhǔn)確性，又可實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)對(duì)扶貧進(jìn)程的動(dòng)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(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析和定性描述的方法對(duì)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(jià)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(shí)時(shí)性處理和結(jié)構(gòu)性分析，實(shí)時(shí)性處理意味著隨時(shí)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(shí)現(xiàn)對(duì)貧困人口的動(dòng)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(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫，保證數(shù)據(jù)的時(shí)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(píng)價(jià)。例如，結(jié)合鄉(xiāng)村醫(yī)生入戶走訪和社保部門醫(yī)療費(fèi)用報(bào)銷統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)測(cè)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(píng)估提供事實(shí)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(cè)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(shì)，增加對(duì)多源大數(shù)據(jù)的分析對(duì)比、多元與多主體大數(shù)據(jù)的整合分析和數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)跟蹤等模塊，提高對(duì)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(duì)性的幫扶措施。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的關(guān)鍵性應(yīng)用價(jià)值在于分析預(yù)測(cè)，即通過對(duì)已有數(shù)據(jù)的深度發(fā)掘，實(shí)現(xiàn)對(duì)研究對(duì)象發(fā)展趨勢(shì)的科學(xué)預(yù)測(cè)。在精準(zhǔn)扶貧評(píng)估過程中，對(duì)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(cè)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(shí)等變量融入模型中，結(jié)合成效考核相關(guān)指標(biāo)，對(duì)政府未來扶貧攻堅(jiān)的工作方向和內(nèi)容提出預(yù)測(cè)建議。對(duì)于推動(dòng)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(dòng)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(yùn)用分析手段前瞻性地預(yù)測(cè)貧困趨勢(shì)、脫貧能力和返貧風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)精準(zhǔn)地為貧困人口提供幫扶。此外，精準(zhǔn)扶貧第三方評(píng)估更為深層的目的在于提升政府扶貧成效，第三方評(píng)估要在大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)技術(shù)基礎(chǔ)上研究脫貧成效鞏固提升的對(duì)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(píng)估的過程優(yōu)化和結(jié)果精準(zhǔn)性提升，對(duì)考核政府工作成效和助力貧困地區(qū)脫貧攻堅(jiān)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(huì)為精準(zhǔn)扶貧第三方評(píng)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(bào)》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(shí)代的一個(gè)重要公共政策走向》，《中國(guó)行政管理》2018年第1期，第51-57頁。

③ 汪三貴，劉未：《 “六個(gè)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(jī)效管理中的“第三方評(píng)估”模式及其完善》，《中國(guó)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(píng)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(jī)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(dòng)社會(huì)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(dòng)精準(zhǔn)扶貧：內(nèi)在機(jī)理與實(shí)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(tái)在精準(zhǔn)扶貧過程中的應(yīng)用與實(shí)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(huì)功能探析》，《安徽行政學(xué)院學(xué)報(bào)》，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(yùn)輸研究》2017年第2期，第37-45頁。

封清云，郭炯，鄭曉?。骸洞髷?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。