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◆摘 要：为了更好地进行科学、全面、合理的大数据精准扶贫成效评价，本文进行了大数据精准扶贫成效评价指标体系构建。首先介绍了大数据精准扶贫的内涵，阐述了国内外相关研究现状，然后分析了大数据精准扶贫成效评价的可行性，最后构建了大数据精准扶贫成效评价指标体系。实践表明，该指标体系具有全面性、系统性和动态性等特点，能够较好地对大数据精准扶贫的成效进行评价，具有一定的参考价值。
◆关键词：大数据；精准扶贫；成效评价；指标体系；构建
一、前言
国务院提出于2020年实现全部脱贫，可见目前正步入扶贫攻坚阶段，在扶贫战略目标的压力下，很可能出现脱贫数据的造假现象。因此，适时进行大数据精准扶贫成效评价指标体系构建研究，对于防范虚假文字和数字脱贫来说具有一定的现实意义。
二、大数据精准扶贫的内涵
大数据精准扶贫的内涵是通过大数据技术对贫困户进行精准识别，精准确定贫困的原因及贫困的等级，再酌情采用个性化的扶贫策略，最终帮助贫困户脱贫致富，并借助大数据技术进行定性和定量的科学分析，从而实现精准扶贫成效的科学评价。
三、国内外相关研究现状
1.国外研究现状。目前，国外关于如何衡量扶贫成效的研究已经非常丰富，有众多学者提出精准贫困是扶贫工作的核心，因此，在建立大数据精准扶贫指标评价时必须重点考虑。另外，还有学者提出贫困人员的自我发展能力也是扶贫指标评价的重要内容。
2.国内研究现状。目前，跟国外类似的关于如何衡量扶贫成效的研究也很丰富，有众多学者的研究集中于大数据精准扶贫实践中遇到的问题，也有很多学者对大数据精准扶贫成效指标体系构建进行了研究，并提出现存指标较为模糊、识别难度大和难以量化等困难。
四、大数据精准扶贫成效评价的可行性分析
首先，借助大数据技术能够好地实现通过部分样本预测整体效果的功能，从而发现大数据中存在的潜在规律。然后，将大数据技术与统计方法、数据挖掘技术相结合，能够计算更详尽的相关指标，并建立更复杂的分析模型，从而提升大数据精准扶贫成效评价的科学性。最后，借助大数据技术不仅能够有效地对结构化的数据进行分析，也能够很好地对非结构化的数据进行分析，从而满足精准扶贫数据样本的多样化和全面化特点，进而整合多源异构数据实现大数据精准扶贫的成效评价。因此，借助大数据技术构建精准扶贫成效评价指标体系是可行的。
五、大数据精准扶贫成效评价指标体系构建
随着我国大数据精准扶贫工作进入最后的攻坚阶段，亟需科学有效的扶贫成效评价指标体系来保障扶贫工作的顺利收尾。因此，在把握扶贫工作发展趋势的基础上，如何构建系统、全面和动态的大数据精准扶贫成效评价指标体系亟待解决。
1.大数据精准扶贫成效评价指标的初步选取。为了提升扶贫的精准度，各地政府出台了一系列扶贫相关政策，并以此来推动大数据精准扶贫工作的展开。随着大数据精准扶贫工作的进一步实施，其成效如何、存在问题、如何优化和下一步工作等相关问题备受关注。因此，建立科学、全面和系统的大数据精准扶贫成效评价指标体系是非常有必要的。文章通过文献查阅，在分析借鉴国内外相关研究的基础上，结合大数据精准扶贫工作的特点，进行了大数据精准扶贫成效评价指标的初步选取。
2.采用德尔菲法确定评价指标。首先，根据初步选取的大数据精准扶贫成效评价的一级指标，编制专家调查咨询问卷。其次，通过专业调查网站发布调查咨询问卷，并利用QQ群和微信群传播调查咨询问卷二维码。然后，对获取的有效问卷进行处理和汇总，修改并确定大数据精准扶贫成效评价的一级指标。最后，再次运用德尔菲法（Delphi）进行调查咨询问卷的发布、收集和分析处理，最终确定大数据精准扶贫成效评价的一级指标。文章采用两轮德尔菲法确定评价指标，并结合李克特量表五分量发修正大数据精准扶贫成效评价的一级指标，将指标按重要性程度分为非常重要、重要、一般重要、不太重要和很不重要五项等级，将指标按专家对指标的了解程度分为十分了解、比较了解、一般了解、不太了解和很不了解等五项等级，将指标按专家对指标的判断依据分为理论研究、行业了解、实践经验、实验阶段和直观感觉等五项等级。通过专家评议，对指标重要性进行检验，最终确定大数据精准扶贫成效评价的一级指标共有9项，分别为贫困地区基础设施建设、经济总量、生态环境、GDP增长率、文化建设、人均收入、教育资源分配、贫困人员自我发展能力和脱贫人员满意度等。其中，最终明确的一级指标比初步一级指标增加了一项，即脱贫人员满意度。
3.采用层次分析法确定指标权重。可以采用层次分析法，即AHP法确定大数据精准扶贫成效评价的各项指标权重。所谓AHP法，是在Delphi法基础上得到的评价指标两两之间相对重要性的判断方法。首先，根据AHP法建立层次结构模型。然后，构造判断矩阵。最后，进行一致性校验。
4.采用综合加权法计算扶贫成效。将大数据精准扶贫成效评价的各项指标权重确定后，再通过综合加权法计算大数据精准扶贫成效。
六、结语
为了促进大数据精准扶贫成效评价系统性、全面性和动态性，本文进行了大数据精准扶贫成效评价指标体系构建。首先介紹了大数据精准扶贫的内涵，其次阐述了国内外相关研究现状，然后分析了大数据精准扶贫成效评价的可行性，最后构建了大数据精准扶贫成效评价指标体系。经过一段时间的大数据精准扶贫成效评价实践，发现该指标体系能够加强大数据精准扶贫的成效进行评价的科学性、全面性和合理性，具有一定的推广价值。
参考文献
[1]黄强，刘滨，刘顺伯.江西省精准扶贫绩效评价体系构建及实证研究——基于AHP法[J].调研世界，2019（04）：45-50.
[2]蔡进，禹洋春，邱继勤.国家精准扶贫政策对贫困农户脱贫增收的效果评价——基于双重差分模型的检验[J].人文地理，2019，34（02）：90-96.
[3]刘兴琴，谢树青.基于贫困户满意度视角的精准扶贫政策效果评价：以天祝藏族自治县为例[J].贵州农业科学，2019，47（03）：168-172.
致谢：本文受到北京市教育委员会社科计划一般项目（No.SM201810038006）；首都经济贸易大学中青年骨干教师项目和北京市社会科学基金项目（No.16SRB021）的资助。
◆关键词：大数据；精准扶贫；成效评价；指标体系；构建
一、前言
国务院提出于2020年实现全部脱贫，可见目前正步入扶贫攻坚阶段，在扶贫战略目标的压力下，很可能出现脱贫数据的造假现象。因此，适时进行大数据精准扶贫成效评价指标体系构建研究，对于防范虚假文字和数字脱贫来说具有一定的现实意义。
二、大数据精准扶贫的内涵
大数据精准扶贫的内涵是通过大数据技术对贫困户进行精准识别，精准确定贫困的原因及贫困的等级，再酌情采用个性化的扶贫策略，最终帮助贫困户脱贫致富，并借助大数据技术进行定性和定量的科学分析，从而实现精准扶贫成效的科学评价。
三、国内外相关研究现状
1.国外研究现状。目前，国外关于如何衡量扶贫成效的研究已经非常丰富，有众多学者提出精准贫困是扶贫工作的核心，因此，在建立大数据精准扶贫指标评价时必须重点考虑。另外，还有学者提出贫困人员的自我发展能力也是扶贫指标评价的重要内容。
2.国内研究现状。目前，跟国外类似的关于如何衡量扶贫成效的研究也很丰富，有众多学者的研究集中于大数据精准扶贫实践中遇到的问题，也有很多学者对大数据精准扶贫成效指标体系构建进行了研究，并提出现存指标较为模糊、识别难度大和难以量化等困难。
四、大数据精准扶贫成效评价的可行性分析
首先，借助大数据技术能够好地实现通过部分样本预测整体效果的功能，从而发现大数据中存在的潜在规律。然后，将大数据技术与统计方法、数据挖掘技术相结合，能够计算更详尽的相关指标，并建立更复杂的分析模型，从而提升大数据精准扶贫成效评价的科学性。最后，借助大数据技术不仅能够有效地对结构化的数据进行分析，也能够很好地对非结构化的数据进行分析，从而满足精准扶贫数据样本的多样化和全面化特点，进而整合多源异构数据实现大数据精准扶贫的成效评价。因此，借助大数据技术构建精准扶贫成效评价指标体系是可行的。
五、大数据精准扶贫成效评价指标体系构建
随着我国大数据精准扶贫工作进入最后的攻坚阶段，亟需科学有效的扶贫成效评价指标体系来保障扶贫工作的顺利收尾。因此，在把握扶贫工作发展趋势的基础上，如何构建系统、全面和动态的大数据精准扶贫成效评价指标体系亟待解决。
1.大数据精准扶贫成效评价指标的初步选取。为了提升扶贫的精准度，各地政府出台了一系列扶贫相关政策，并以此来推动大数据精准扶贫工作的展开。随着大数据精准扶贫工作的进一步实施，其成效如何、存在问题、如何优化和下一步工作等相关问题备受关注。因此，建立科学、全面和系统的大数据精准扶贫成效评价指标体系是非常有必要的。文章通过文献查阅，在分析借鉴国内外相关研究的基础上，结合大数据精准扶贫工作的特点，进行了大数据精准扶贫成效评价指标的初步选取。
2.采用德尔菲法确定评价指标。首先，根据初步选取的大数据精准扶贫成效评价的一级指标，编制专家调查咨询问卷。其次，通过专业调查网站发布调查咨询问卷，并利用QQ群和微信群传播调查咨询问卷二维码。然后，对获取的有效问卷进行处理和汇总，修改并确定大数据精准扶贫成效评价的一级指标。最后，再次运用德尔菲法（Delphi）进行调查咨询问卷的发布、收集和分析处理，最终确定大数据精准扶贫成效评价的一级指标。文章采用两轮德尔菲法确定评价指标，并结合李克特量表五分量发修正大数据精准扶贫成效评价的一级指标，将指标按重要性程度分为非常重要、重要、一般重要、不太重要和很不重要五项等级，将指标按专家对指标的了解程度分为十分了解、比较了解、一般了解、不太了解和很不了解等五项等级，将指标按专家对指标的判断依据分为理论研究、行业了解、实践经验、实验阶段和直观感觉等五项等级。通过专家评议，对指标重要性进行检验，最终确定大数据精准扶贫成效评价的一级指标共有9项，分别为贫困地区基础设施建设、经济总量、生态环境、GDP增长率、文化建设、人均收入、教育资源分配、贫困人员自我发展能力和脱贫人员满意度等。其中，最终明确的一级指标比初步一级指标增加了一项，即脱贫人员满意度。
3.采用层次分析法确定指标权重。可以采用层次分析法，即AHP法确定大数据精准扶贫成效评价的各项指标权重。所谓AHP法，是在Delphi法基础上得到的评价指标两两之间相对重要性的判断方法。首先，根据AHP法建立层次结构模型。然后，构造判断矩阵。最后，进行一致性校验。
4.采用综合加权法计算扶贫成效。将大数据精准扶贫成效评价的各项指标权重确定后，再通过综合加权法计算大数据精准扶贫成效。
六、结语
为了促进大数据精准扶贫成效评价系统性、全面性和动态性，本文进行了大数据精准扶贫成效评价指标体系构建。首先介紹了大数据精准扶贫的内涵，其次阐述了国内外相关研究现状，然后分析了大数据精准扶贫成效评价的可行性，最后构建了大数据精准扶贫成效评价指标体系。经过一段时间的大数据精准扶贫成效评价实践，发现该指标体系能够加强大数据精准扶贫的成效进行评价的科学性、全面性和合理性，具有一定的推广价值。
参考文献
[1]黄强，刘滨，刘顺伯.江西省精准扶贫绩效评价体系构建及实证研究——基于AHP法[J].调研世界，2019（04）：45-50.
[2]蔡进，禹洋春，邱继勤.国家精准扶贫政策对贫困农户脱贫增收的效果评价——基于双重差分模型的检验[J].人文地理，2019，34（02）：90-96.
[3]刘兴琴，谢树青.基于贫困户满意度视角的精准扶贫政策效果评价：以天祝藏族自治县为例[J].贵州农业科学，2019，47（03）：168-172.
致谢：本文受到北京市教育委员会社科计划一般项目（No.SM201810038006）；首都经济贸易大学中青年骨干教师项目和北京市社会科学基金项目（No.16SRB021）的资助。