精准扶贫走上“云端”（大数据观察）

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。