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精准扶贫走上“云端”

2016-10-10 18:02:00 来源:人民日报

  作为精准扶贫的基础性工作,扶贫信息的精准至关重要。贵州充分依托大数据、云计算创新扶贫开发手段,通过打造全省“扶贫云”平台,探索“互联网+”扶贫新模式。“扶贫云”针对不同原因、不同类型的贫困对象,对症下药、精准扶贫、精准脱贫,对区域性贫困人口,大力实施扶贫生态转移工程,从根本上帮扶解决生计问题,增强贫困地区、贫困群众发展内生动力。

  扶贫信息透明化

  在贵州省黔西县协和镇杨柳社区的花卉基地里,150多亩非洲菊开得灿烂,61岁的周学芬正弓着腰一支支地采摘,“10亩多地流转给基地有保底分红,每个月还有1200元的务工费,我和老伴两个人就有2400元,去年一年就存了2万多块钱。”

  周学芬一家是2014年被认定的贫困户,老两口腿脚不灵,伺候不动这十来亩土地,加之老伴王开富此前患病,光看病就欠下1万多元的债务。去年省里建设扶贫云管理平台,系统显示,通过住房、劳动力等各项指标评估,他家的致贫原因为疾病和缺少发展资金。

  2015年初,村里引进企业搞花卉种植,首先就把周学芬一家纳入了。有了产业覆盖,手头日渐宽裕,当年底周学芬家便摘掉了贫困户的帽子。不过,现在在贵州省扶贫办牵头开发的“扶贫云”系统上,仍然可以查询到周学芬一家的信息,系统显示,通过各项指标评估,他家的得分为69分,已达脱贫标准。

  “一时的收入提高并不能代表贫困户就此和贫困彻底诀别,扶上马送一程,通过系统动态监控随时了解其产业、疾病、教育等情况,防止其因偶然因素返贫。”贵州省扶贫办总农艺师周兴说。

  不止周学芬一户,贵州全省623万(统计数字截至2014年底,包括已脱贫的120余万人)贫困人口的信息在“扶贫云”系统上显示得清清楚楚。点开系统,大到全省的贫困现状,小到一个村的地形地貌、产业分布,乃至一户贫困户的住房、人口、收入等情况,图文并茂,一目了然。

  依托大数据和云计算, 2015年12月,“扶贫云”上线运行,实现大数据对贵州扶贫开发工作的精准管理、动态管理、科学管理,扶贫信息公开透明。

  一块显示屏,一张贵州地图,跳动的数据将区域内外出务工、贫困现状、致贫原因等信息实时呈现出来……贵州将精准扶贫的切入点放在精准识别上,摸清贫困人口数量和情况,在“扶贫云”管理系统上建档立卡,实现贫困人口识别的量化、贫困程度深浅的可视化。

  根据系统实时显示,截至6月17日,贵州还有贫困人口约493万人,贫困发生率为14.37%,贫困农民人均可支配收入为6681.68元,贫困县66个,贫困乡镇928个,贫困村9000个。

  贫困评估具象化

  “开展扶贫工作首先要识别贫困人员,而通过大数据甄别贫困人口是精准识别的第一步。”周兴说,“扶贫云”最大的特点,就是通过入户走访调查采集贫困户资料,以“四看法”为基础形成一套科学合理的贫困评估体系。

  据介绍,这套四看法评估体系——一看房、二看粮、三看劳动力、四看读书郎,共80多项指标,以饼图的方式,展示省、市州、县、镇、村的情况。其中,房的饼图构成包括:人均住房30平方米以上、10—30平方米、10平方米以下;粮的饼图构成包括:耕地2亩以上、1—2亩、1亩以下、没有耕地;劳动力的饼图构成情况包括:劳动力占家庭人口数的50%以上、40%、20%以下、没有劳动力;读书郎的饼图构成包括:没有教育负债、5000元以下、5000—10000元、10000元以上。通过四看法展示贫困人口(户)的贫困分值和分布,以及对贫困人口进一步定位采取什么样的帮扶措施。

  周兴表示,“扶贫云”通过大数据将各项指标整合起来形成一个脱贫指数,60分以下的是真正的贫困户,60—80分是达到脱贫标准但极易返贫的贫困户,80分以上是稳定脱贫的贫困户,以此作为辅助认定贫困户的标准。“以往贫困户退出只是简单考察其收入、住房和有无辍学子女,以定性分析为主,现在则通过系统将各项指标具象化,更加科学合理。”

  此外,通过“扶贫云”可以对责任链、任务链、项目资金链进行实时监督,抓好每一个环节的落实情况,实现精准扶贫。

  贵州目前每年约有50亿元项目资金,到村项目在1万到1.5万个之间,如何确保这些项目落到实处是个难题。“扶贫云”技术开发方浪潮集团开发经理赵伟表示,“扶贫云”以GIS(地理信息系统)为基础,以移动终端为载体,建成以建档立卡贫困户和项目资金为重点的扶贫工作移动巡检系统,“扶贫云矢量模型的电子地图已经扩展到16层,达到1∶5000比例尺,对贫困户、扶贫项目的定位已精准到村级,实现对扶贫项目随时抽查、随地核查。”

  帮扶措施动态化

  通过对数据的提取分析,“扶贫云”还能展示贫困人口的致贫原因,包括:因病、因残、因学、因灾、缺土地、缺水、缺技术、缺劳力、缺资金、交通条件落后、自身发展动力不足等,通过致贫原因分析,协助制定精准的扶贫措施。

  系统数据显示,致贫原因前三位为缺资金、缺技术和因学致贫,分别占比为30.0%、17.2%和14.7%。

  赵伟表示,“扶贫云”旨在通过大数据技术,扩大信息采集的渠道,提高数据加工能力和效率,深度挖掘数据的价值,为扶贫工作提供真实可靠、及时全面的决策数据,为最终实现精准扶贫和精准脱贫保驾护航。

  精准识别的目的是为了精准帮扶脱贫。

  “通过大数据技术,掌握贫困人口信息、致贫原因等后,我们将围绕帮扶结对情况、帮扶计划制定、帮扶计划落实情况、帮扶措施情况,针对省、市州、县、镇、村,分别监测结对、帮扶计划、帮扶项目落实情况,识别出已落实、未落实的贫困人口分布,关联显示帮扶的人或单位等相关信息。通过帮扶情况分析,清晰了解省、市州、县、镇、村贫困人口的实际帮扶情况,协助帮扶任务的落实。”周兴说。

  贵州省副省长刘远坤表示,利用大数据来实施精准扶贫,专门建“扶贫云”,可以真正把对象搞精准、把原因搞清楚、把管理搞规范,做到因户施策、因人施策。系统显示,贵州目前已录入的1554196户贫困户、4888885贫困人口已被全部纳入帮扶计划,实现了对症下药、精准滴灌、靶向治疗。

  制图:蔡华伟

  本期统筹:吕中正

  《 人民日报 》( 2016年08月18日 09 版)

编辑:王丹蕾

关键词:扶贫云;贫困户;云端;扶贫工作;贫困人口;数据加工;扶贫开发工作;扶贫项目;帮扶计划;住房

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