【摘要】新冠肺炎疫情使得我國未來一段時期內減貧工作面臨著市場化增收手段效率下降、脫貧攻堅項目需要調整及疫情重災區返貧壓力加大等潛在風險，亟需通過大數據治理等技術性手段來轉危為機。從現有經驗來看，我國減貧領域的大數據治理體系已經取得了四個重要突破，一是跨部門的橫向信息組網已初步完成，二是部省市縣的四級縱向信息系統基本定型，三是大數據信息核對能力有了大幅提升，四是新型技術手段在大數據治理平臺中得以廣泛運用。為了更好地發揮其作用，我國應當針對當前大數據治理體系中存在的六個問題，以信息的全域性、精準性、即時性和應用性為建設目標，努力通過明確數據參數、建設區域性“政務云”、省級垂直管理、優化信息安全、推進新技術使用、提升立法層次、鼓勵省際對接、保障人員穩定、開發沉淀數據等九個方面來完善各地的大數據治理體系。
【關鍵詞】大數據治理 高質量減貧 全面小康時代【中圖分類號】F323 【文獻標識碼】A
2020年是全面建成小康社會目標實現之年和全面打贏脫貧攻堅戰收官之年，到2020年現行標準下的農村貧困人口全部脫貧，是黨中央向全國人民作出的鄭重承諾。但突如其來的新冠肺炎疫情大大增加了脫貧攻堅的難度，尤其是國內外經濟形勢的不確定性使部分家庭的增產增收能力顯著下降，以產業扶貧、電商扶貧和勞務輸出為主的扶貧路徑受到了重大沖擊，亟需通過新技術手段的革新來為反貧工作減負增效。疫情期間，以大數據信息平臺為基礎的技術力量展現出了在防疫、救災、反貧、助困、慈善等領域的獨特優勢，它在為兜底保障及基層社會治理工作做好輔助的同時，也將成為我國未來高質量減貧的重要抓手。因此，如何以疫情為契機轉危為機，積極優化各地的大數據治理體系，將貧困人口的精準識別和動態管理真正納入全域數字治理之中，增強反貧部門在信息核查過程中的精準度和瞄準性，將成為下一階段我國高質量減貧戰略必須認真思考的重要議題。
我國減貧領域大數據治理的成效
大數據治理是指在綜合利用“互聯網+”“智慧城市”“云計算平臺”“可視化”“移動終端”等現代信息技術手段的基礎上，建立“用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新”的新管理機制。通過對海量信息的篩選和加工，大數據治理模式在打破原有以樣本數據推演總體的小數據治理模式的同時，能夠實現數據共治的全域觀、數據挖掘的主體性、數據分析的結構化、數據決策的精準性和數據共享的安全感，因而其信息處理能力同比傳統模式有了明顯的提升。由于其獨特的技術優勢，自黨的十八大以來，我國一直將大數據治理視為國家治理現代化的重要手段。2014年全國兩會期間，李克強總理所作的《政府工作報告》首度提及“大數據”概念。2015年8月31日，國務院頒布的《促進大數據發展行動綱要》（國發〔2015〕50號）明確將大數據視為“推動經濟轉型發展的新動力”“重塑國家競爭優勢的新機遇”和“提升政府治理能力的新途徑”。2017年12月8日，在中共中央政治局第二次集體學習時，習近平總書記強調要“推動實施國家大數據戰略，加快完善數字基礎設施，推進數據資源整合和開放共享，保障數據安全，加快建設數字中國”。黨的十九屆四中全會上，習近平總書記再次重申“建立健全運用互聯網、大數據、人工智能等技術手段進行行政管理的制度規則”。這一系列政策引領在明確我國大數據治理核心要義的基礎上，也為未來大數據技術應用到政府治理過程中指明了方向。
我國減貧領域的大數據治理緣起于上海市關于低收入家庭經濟狀況核對的地方試點。2007年，為了應對救助申請過程中的“騙保”現象，上海市開始對救助申請家庭的公積金信息開展廣泛的信息化審核，并在隨后三年時間中將其擴展到了人社（2008年）、稅務（2008年）、民政（2009年）、證券（2010年）、銀行（2010年）和車輛（2010年）等領域，由此開始了中國大陸各地的大數據反貧改革。2014年伊始，以國務院《社會救助暫行辦法》、民政部《最低生活保障核對審批辦法（試行）》（民發〔2012〕220號）和《關于居民家庭經濟狀況核對信息系統建設的指導意見》（民發〔2014〕83號）為主的一系列政策明確規范了社會救助領域的信息化審核工作，加速了減貧領域大數據信息核對平臺的建設。兩年后，我國已有北京、上海、江蘇、山東、安徽、湖北、重慶、江西、福建和廣西等10個省市建立了省級大數據信息平臺，建立大數據信息平臺的地市也已經達到了157個。經過近四年的持續建設，截至2019年10月，中國大陸地區除西藏以外的省份均建立了大數據信息平臺，地市級大數據平臺的覆蓋率也已經達到了91.9%。同時，大數據信息平臺不但承載著原有的低保資格審核任務，而且也開始向著精準扶貧、住房救助、醫療救助、教育救助、就業救助、困難職工救助和殘疾人救助等多個“大救助”領域延伸。
我國減貧領域大數據治理體系取得的四個重要突破
高質量減貧工作是大數據治理的重要應用領域，它可以在信息審核、便民服務、部門協作和科學決策等四個方面發揮獨特的優勢。一是能夠提高家計審查的精準性。貧困的治理首先來自于對貧困人口的精準識別和動態管理，而由大數據集成而來的綜合信息平臺不但能夠將難以準確厘定的收入、財產、支出等關鍵信息涵蓋其中，而且能夠準確反映主要家庭信息的變動，由此確定的貧困家庭同比傳統的入戶式家計審查制度具有更高的準確性和可信度。二是能夠提升救助服務的便捷性。大數據平臺的使用不但能夠通過準確而及時的信息比對來降低“人情保”和“關系保”風險，威懾部分存在“騙保”心理的救助申請者，減少真正貧困者的申請救助周期，而且“人臉識別”“智能終端”“可視化”等技術的使用也能夠方便民眾在信息審核過程中充分了解政策信息和審批進度，有利于群眾的少跑路和政府的多服務。三是能夠強化多部門合作的緊密性。大數據平臺的組建或是通過地方黨政機構牽頭來建立綜合政務平臺，或是通過專線互聯進行部門組網，兩種方式事實上都需要大量的部門合作，需要各部門打破官僚意識、業務壁壘和信息孤島，因而大數據平臺的建設能夠推動政府組織體系從封閉性結構走向開放性結構、從科層制走向扁平化。四是能夠增強政策決策的科學性。大數據平臺中沉淀的海量數據能夠真實反映貧困戶或邊緣貧困戶的真實生活狀態，由這些數據而生成的咨詢報告能夠為高質量減貧過程中的救助資格認定、救助標準核定、救助人群變動和救助策略調整提供強有力的數據支持，轉變地方政府依賴直覺和經驗而非數據和科技的傳統決策方式，使減貧工作的決策主體更加多元、決策過程更加透明、決策方案更加科學。
從現有經驗來看，我國減貧領域的大數據治理體系已經初具規模，并取得了四個重要突破。一是跨部門的橫向信息組網已初步完成。為了破除信息孤島現象，目前各地已普遍將救助申請家庭的戶籍、婚姻、車輛、稅務、工商登記、住房、社會保險、住房公積金、存款、證券等核心信息進行了互聯互通，使可自動查詢的信息數量大幅增加，上海市目前可以查詢到45項關鍵信息，江蘇省則可實現16大類136小類數據的核查。二是部省市縣的四級縱向信息系統基本定型。近年來我國各省市積極構建完善的縱向信息共享，目前約有16個省份已實現了部省信息對接，約有70.4%的地市實現了省市信息對接，約有87.3%地市完成了所轄縣域的全覆蓋，以北京、上海、天津、廣東、海南和青海為代表的省份甚至采取了一套系統的垂直管理。三是大數據信息核對能力有了大幅提升。隨著多數省份采取大數據平臺來實時獲取救助申請者的數據，我國信息核對的周期出現了明顯壓縮，目前已有51.6%的省級平臺和49.8%的地市級平臺可以在7天之內完成信息審核，同時信息審核量尤其是動態審核量也有了大幅提升，2019年前9個月我國省市兩級信息核對平臺月均救助申請家庭的審核數量約為445.9萬戶，91.9%的地市對于新增救助申請家庭可以做到全員審核。四是新型技術手段在大數據治理平臺中得以廣泛運用。以北京市的“智能終端”、上海市的“互聯網+”、浙江省的“阿里云”、海南省的“數據交換中心”、貴州省的“云上貴州”和江西省的“移動支付審核”等為代表，大量的技術創新被運用到了減貧政務平臺之中，實現了貧困人口精準管理的重大突破。
我國減貧領域大數據治理的問題與對策
由于大數據平臺的建設時間較短及各地發展速度尚不均衡，減貧領域的大數據治理仍然面臨著六個普遍的困難。第一，以存款信息為代表的部分金融信息還難以整合。由于《社會救助暫行辦法》同比《中華人民共和國商業銀行法》處于法律位階上的弱勢性，部分商業銀行會基于數據安全性和潛在儲戶利益損失的考量拒絕或變相拒絕相關數據的對接。因此，目前我國還有13個省級數據平臺和224個地市級平臺尚不能審核銀行存款信息，這使得貧困人口財產的準確評測非常困難。第二，跨區域的信息交換能力仍然羸弱。在全國尚未建成統一信息平臺的前提下，各省既存在著平臺參數不一、數據質量良莠不齊等技術性對接難題，也存在著勞務輸出地區和勞務輸入地區交換意愿不對稱等府際協調問題，因而約有13個省份2019年度未參與省際之間的數據交換，這顯著降低了跨區域流動人口信息審核的準確性。第三，支出型貧困的審核能力較為局限。當前我國各地在大數據平臺的建設過程中著重突出了戶籍、收入和財產等三個領域，但是對于大額支出的審核仍然比較脆弱，除了上海等少數地方以外，各地對于大額取款支出、大額醫療費用支出和大額教育費用支出等方面的審核力度不夠，因而無法密切追蹤因病致貧、因學致貧等特定困難家庭的經濟狀況。
第四，大數據信息平臺的安全性存在風險。由于平臺投資額度的限制，目前全國約有13個省級平臺和261個地市級平臺未能實現三級等保，這使得其數據的安全性仍然存在一定隱患。同時，目前尚有7個省市和56個地市未能完成區域內的全域信息系統對接，這也使得部分信息的傳遞需要以安全保障較低的非政務平臺來處理，這進一步加大了救助申請者的隱私泄露風險。第五，大數據信息的即時性有待加強。目前，部分大數據平臺的信息查詢能力具有反饋即時性較差的問題，部分省份的信息審核周期甚至超過90天，嚴重影響了急需獲得救助家庭的審批流程。以車輛、住房和存款為代表的部分信息由于更新不及時也會影響到信息審核的有效性，在增加各地“錯保漏保”風險的同時也使得救助申請更加繁瑣。第六，大數據信息平臺的政策咨詢能力需要提升。由于各地大數據平臺長期以來以信息核對作為主要業務，對于數據的開發較為忽視，因此大量數據被沉淀在平臺之中，未能發揮政策咨詢功能。2019年各地的統計結果顯示，僅有5.9%的地市曾利用沉淀數據庫進行過數據開發，僅有1.8%的地市曾經向上級機關提交過基于大數據的決策報告。
新冠肺炎疫情給脫貧工作帶來了新的挑戰和困難，從中短期的影響來看，此次疫情將對我國未來的高質量減貧工作帶來三個顯性的負面影響。一是市場化的增收手段受到疫情影響可能會降低效率，農牧產區可能會因農資供應減少、資金緊缺或需求量降低而影響春耕備耕及養殖業復產，國內出口外向型企業和小微企業受到全球經濟衰退的影響也可能會出現經營困難，因此以傳統農業、勞務輸出或縣域特色產業為主要脫貧手段的部分農村人口將面臨一定的返貧壓力。二是部分脫貧攻堅項目受到疫情影響而放緩，尤其是由于國內電商物流體系短暫停滯而帶來的農產品滯銷壓力及重大項目建設推遲而帶來的用工需求降低都可能會持續威脅部分已脫貧人口的增產增收。三是疫情嚴重區域的部分貧困家庭可能會面臨新冠肺炎并發癥的持續困擾，少量有主要勞動力致死病例的家庭在養老、育兒及助殘方面所面臨的壓力可能會顯著上升。利用先進的數字治理技術和海量的互聯互通數據，大數據治理平臺能夠通過高效快捷的信息整合來抑制疫情的不利影響。首先，針對市場化增收手段的低效率及可能到來的救助申請量的增長，大數據平臺不但可以通過廣泛的信息比對來準確識別真正的貧困人口，避免“福利依賴”，而且能夠準確定位外向型企業中的臨時失業人口和面臨資金困難的小微企業，為未能就業人員和小企業主提供專門的就業支持。其次，大數據還能準確統計各地區居民的失業率及貧困率，觀測特定地區銀行存儲水平的變動，為我國脫貧攻堅項目的及時啟動和動態調整提供數據指向。最后，大數據還可以結合各個家庭的醫療保險賬戶和醫療消費記錄確定需要提供醫療救助的家庭，擬定區域內因病致貧的篩查條件和補助標準，對于主要勞動力喪失家庭提供特定家庭成員的幫扶、監護與心理支持。
結合疫情危機后各地面臨的潛在返貧壓力和各地大數據治理體系遇到的障礙，大數據治理的未來改革需要緊緊圍繞四個目標來開展。一是提升數據的全域性，優先增強各地金融信息、跨區域信息和大額支出信息的審核能力，探索建立微信、支付寶等移動終端支付的審核機制，完善大數據信息平臺對接部門和對接信息的廣度。二是提升數據的精準性，提高救助申請家庭主要成員在銀行存款、社會保險、稅務、住房公積金等可量化指標上的數據精度，準確定位疫情前后的臨時失業家庭、因病返貧家庭和喪失主要勞動力家庭，為確認新增兜底保障人口提供數據依托。三是要提升數據的即時性，切實增強對有勞動能力人口的動態信息審核力度，對疫情沖擊較大的貧困家庭應及時了解其家庭成員關鍵信息的變動情況，定位與追蹤有高齡或失能老人、嬰幼兒和重病重殘人口的貧困家庭，為其社區日常監護提供基本信息。四是要提高數據的應用性。以疫情為契機，應著力加強各地低收入家庭信息審核機構的政策咨詢能力、數據閱讀能力和風險前瞻能力，提升其結合區域內貧困率、失業率和產業結構特點厘定貧困標準和擬定區域性減貧政策的能力，為黨政機關的綜合決策提供智力支持。
在四個目標的指引下，下一階段我國應當密切關注疫情動向，重點進行如下九個方面的建設。一是中央政府在出臺大數據信息采集和管理的流程、責任和考核規定的基礎上，應適當明確各類反貧基礎信息的名稱標識、類型格式、測量維度和統計口徑等基本參數，便于未來各省之間通過互聯互通形成全國綜合業務平臺。二是在全國建設綜合平臺尚有難度的前提下，應當以省級黨政機構為主牽頭構建區域性“政務云”，統籌各部門的數據管理權限，由大數據局或者大數據中心負責某一省份之內基礎信息的收集、傳輸、管理、分配和考核等事務。三是各省份應當增強垂直管理，以“一個數據平臺、一個統計口徑和一個填報系統”為主收集信息，降低不同部門統計口徑的沖突性，整合省份內跨縣域的流動人口信息，并積極減少無效的基層統計核實工作。四是各級“政務云”應高度重視信息平臺的安全性，至少以三級等保為平臺建設要求，與平臺操作人員和平臺建設企業簽訂嚴格的保密協議，并通過嚴格的規章制度、操作規程、人事規定和安全巡查來防止貧困家庭的數據被泄露或濫用。五是應當對區域性“政務云”的建設加大資金投入，利用“互聯網+”“云計算平臺”“可視化”“移動終端”等先進信息技術提升其基礎信息在存儲、處理、可視化、交換、分析和服務領域的能力，利用國家信息產業轉型升級的良機來提升系統運行的穩定性、即時性和可操作性。六是國家應當盡快出臺《社會救助法》，通過立法層次的提升來賦予反貧部門在依法合規前提下核查貧困家庭基本信息的權利，尤其是應當重點突破反貧部門在金融信息和支出型貧困信息方面的法律障礙。七是應鼓勵和支持勞動力流出地及勞動力流入地進行信息共享，通過聯合開發友好的跨省份信息核對操作頁面來降低跨區域信息審核的難度，增強大數據信息在全域經濟活動上的審核力度。八是在基層信息核對機構編制難以大幅度增加的條件下，應當增強減貧領域的政府購買服務，提升基層信息核對人員的薪資待遇，維護信息核對隊伍的穩定性，避免因人員流動過多而形成的信息泄露風險。九是應當增強領導干部在大數據時代科學決策和技術施政的使命感，通過集中培訓來提升基層人員的數據分析能力，在部門考核指標上鼓勵開發沉淀數據庫，推動各地信息核對機構在保障信息安全的前提下與高等院校、科研機構展開密切合作。
（作者為南開大學中國政府與政策聯合研究中心研究員，天津市中國特色社會主義理論體系研究中心研究員）
【注：本文系國家社科基金“獨居留守兒童的福利態度、國家責任與多元治理機制研究”（項目編號：17CSH060）的階段性成果】
【參考文獻】
①閔學勤：《基層大數據治理：打造活力政府的新路徑》，《學海》，2019年第5期。
②陳朋：《大數據時代政府治理何以轉型》，《中共中央黨校（國家行政學院）學報》，2019年第6期。
③田先紅：《大數據時代地方政府治理：挑戰與應對》，《人民論壇》，2020年第1期。
責編/李一丹 美編/楊玲玲
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