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关于精准扶贫论文范文 大数据背景下精准扶贫相关论文写作参考文献

分类:职称论文 原创主题:精准扶贫论文 更新时间:2024-04-02

大数据背景下精准扶贫是关于本文可作为相关专业精准扶贫论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文精准扶贫论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。

[提要] 我国扶贫工作进入攻坚阶段,利用大数据的精准扶贫模式势在必行.大数据背景下,精准扶贫的路径主要包括精准识别、精准帮扶、精准管控和科学考核.但要顺利实现这些路径,当前亟待解决构建更完备的数据平台、不断优化农村基础设施和培训大批专业技术人才等问题.

关键词:大数据;精准扶贫;路径创新

中图分类号:C913.7 文献标识码:A

收录日期:2017年11月17日

互联网技术的发展、普及及应用是当下社会生产力发展的主要动力之一,而大数据的应用为互联网在这一领域的作用注入了更强大的活力.大数据是一种在存储、获取、分析、管理方面远远超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,它具有数据流转较快、规模超大、类型多样、价值密度低、价值量大,以及可重复开采性和功能多样性等特点.近几年,大数据技术的社会价值与发展空间在全球都得到了较为广泛的认可,大数据产业已经从一个极具发展潜力的行业上升到不少国家发展的战略层面.而作为政府工作重要内容的扶贫减贫,是国家与区域经济社会发展的重要任务.几十年来,我国的扶贫减贫取得了巨大的成就.当前,在我国贫困人口分布呈碎片化特点的形式下,精准扶贫已成为我国扶贫工作的主旋律,是新形势下中国贫困治理的基本方略和战略选择.在以上背景下,在扶贫开发速度趋缓与扶贫资源边际效益递减的新形势下,将大数据理念与技术,针对性地运用于精准扶贫领域的对象分析、资源投入、过程管理等环节,将为精准扶贫注入更新的活力、更高的效率.而且大数据技术在其他领域的成功则印证了其已较为成熟且具备实现精准脱贫目标的可能.

一、利用大数据的精准扶贫模式势在必行

扶贫活动成效的高低很大程度上依赖于所掌握的贫困问题的相关信息的详细程度.传统的扶贫模式,在信息数据的搜集、贫困人口的识别及帮扶对策的选择等方面,由于信息的不精确和信息技术的落后,常导致贫困人口识别的非精准化、帮扶过程的非动态化和帮扶效果信息反馈的滞后化,这在很大程度上弱化了扶贫开发的准确性与时效性.大数据技术的应用,以其明显的优势,能很好地解决这一问题.

(一)助推贫困识别的精准化.大数据精准扶贫能够在数字化信息处理技术的基础上,通过识别贫困村基础设施建设、自然资源分布、贫困人口的生产生活条件,将外部环境与内部状态信息加以数据化处理分析,评定贫困人口的分布和贫困等级,从而为精准识别提供决策参考.在大数据识别工作后期,为确保贫困人口的定位精确和识别精确,可通过大数据扶贫信息平台发布贫困者的信息资料,鼓励民众对公示结果进行监督,则更有效确保贫困识别的精确性、真实性.

(二)推动贫困分析的精确化.在精准识别贫困人口后,可将数据库中信息进一步集成融合,分析贫困者的致贫原因,继而可有针对性地制定扶贫项目、帮扶措施、配置资源,对不同境况的贫困者进行差异化的帮扶,避免一刀切.在扶贫数据分析中,利用大数据还可以很好地做到:一是动态分析,让数据分析贯穿扶贫工作的全过程和各个领域,从初期的识别贫困人口、确定扶贫项目、配置经济资源,到后期的扶贫进程监管、脱贫成效反馈等过程和各个方面;二是共享分析,即相关工作部门通过大数据扶贫信息平台与外界保持紧密联系,最大范围内获取适宜贫困区发展、满足贫困者需求的数据资料,在取得成效后可以共享扶贫经验.

(三)优化贫困监管的动态化.大数据视域下的动态扶贫通过采集多样化的扶贫信息资源,及时更新相关信息,并随即纳入自动化处理平台以推进扶贫工作的进一步落实.在动态性的管控上,能有效达到以下几个方面:一是对贫困人口需求的动态跟进.及时对扶贫工作的阶段性成效进行反馈与评估,了解贫困者需求变化从而有针对性地改变资源配置方向;二是有效控制贫困对象在贫困库中的动态进出,通过全方位、多层次的监督与管理,将满足贫困条件的人口纳入贫困信息库中,同时对移除贫困户范畴的人口进行二次监控,减少返贫率;三是能对外部环境动态掌控.相关部门依据外部政策环境、经济环境的改变做出适当应对,通过对外信息平台搜寻有利于本地区发展的产业项目、技术人才、先进设备等,及时制定符合贫困者需求的扶贫计划.

二、利用大数据精准扶贫的路径选择

(一)精准识别.精准识别是精准扶贫工作良好开展的起点和关键点.把大数据应用于精准识别,先要构建贫困识别主要参考指标,多维综合贫困指数,具体做好数据采集和综合识别.

数据采集上,要借用互联网技术,将贫困户的相关信息输入档案卡,准确定位贫困户的分布地区,综合利用遥感技术、分析工具、地理信息系统等定位,分析贫困人口和其分布地区环境的关系、形象描绘贫困人口空间分布图、实现贫困户的地区分布和地区识别.在对个人及户的信息采集基础上,要根据收入、教育和健康等几个维度来测量农户的贫困状态,利用互联网及大数据处理技术,测定影响贫困率的关键因素,从而确定社会因素和经济因素的不同致贫效应,建立多维贫困的测定标准,对各个贫困地区的贫困户致贫原因进行分类归纳、以便于有针对性地实施扶贫政策.

(二)精准帮扶.精准帮扶是实现精准扶贫的必然选择.在大数据背景下,通过依托于互联网信息化手段,在被帮扶人信息、项目信息、精准营销、精准金融和社会参与等各个方面通过扶贫大数据信息综合平台,实现精准帮扶脱贫.主要路徑为:

1、利用数据资源库,更有针对性的帮扶.利用互联网的大数据计算分析功能,根据识别时录入的各项指标值,分析每户或每人在发展过程中的劣势和优势,找出他们擅长什么、需要什么,以进行更具有针对性的帮扶.如针对疾病是致贫的重要因素之一,可采用“互联网+低保+网络就诊”帮扶模式,一方面政府通过财政支出提供一部分基本救助;另一方面社会团体和民营企业参与帮扶,利用互联网平台开设网络就诊中心,进行远程诊断,给患者提供治疗方案,成本低效率高,能极大缓解贫困地区医疗资源稀缺带来的压力,有效解决因病致贫的难题.

总结:本文是一篇关于精准扶贫论文范文,可作为相关选题参考,和写作参考文献。

参考文献:

1、 基于大数据灵璧县精准扶贫新模式 [摘要]随着大数据技术的发展,大数据已经成为助力精准扶贫的重要工具。以灵璧县2016年7月实地调研为依据,通过对大量贫困户、脱贫户以及其他村民进。

2、 农村空心化背景下精准扶贫实施困境 摘要:精准扶贫作为 提高扶贫开发效果的新思路,在扶贫过程中产生积极效能的同时却在实施环节陷入困境。在当前我国农村空心化背景下,农村。

3、 大数据助力精准扶贫的贵州路径 “精准扶贫”高端对话论坛上各方专家共同为贵州建言献策在脱贫攻坚过程中,贵州省通过结合大数据的发展和应用,把大数据助力脱贫攻坚作为精准扶贫战略的。

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