从“关系权”到“信息权”:大数据促进精准扶贫的影响机制研究——以精准识别为例
2020-10-08 17:34:24
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来源: 政治学人  刘升

编者按

大数据的应用为国家治理带来深刻的变革。大量的研究表明,大数据为精准扶贫领域带来的裨益是多角度、多层次的。本文结合行动者微观的行为方式和精准扶贫的发生机制,阐明大数据促成了从精准识别到文明乡风的构建这一积极作用。以点透面,我们可以看到大数据治理在国家治理体系和治理能力现代化方面的重要意义。

作者简介

刘升,贵州大学公共管理学院副教授。

在精准识别中,大数据不仅改变了传统识别中信息不对称的问题,更主要的是借助大数据的“机器技术审核”方式和精准识别“一票否决”的制度设置,大数据成功的以自身的“信息权”代替传统乡土社会的“关系权”成为影响精准识别“审核权”的主要因素。这样,通过大数据参与精准识别过程,精准识别从复杂的乡土社会关系结构中解脱出来,还原为一个单纯的技术过程,减少了社会关系对精准识别的影响,在提高了大数据在精准扶贫户审核决策中影响力的同时,也保障了精准识别的公平公正和有效实施,同时也为构建良好的基层治理秩序和文明的村风民风提供了条件。

一、文献综述与问题提出

自2015年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》以来,我国在大数据发展和应用等方面得到快速发展,大数据也在变革我们的社会和生活。同时,2015年,习近平总书记召开扶贫工作座谈会时强调扶贫开发贵在精准、重在精准、成败之举在于精准,各级党委政府要切实做到精准扶贫。在此背景下,大数据在精准扶贫领域得到了快速应用。因此,通过大数据在精准扶贫领域的应用来分析大数据的运作机制及运作逻辑可以成为研究大数据的重要领域。

应该看到,当前国内学者真正从学术层面将大数据与精准扶贫结合在一起的研究仍然比较少。汪磊等从精准扶贫的需求出发,认为构建大数据扶贫平台是精准扶贫实践的新模式,因此通过研究精准扶贫和大数据之间的耦合性,尝试构建了融合大数据技术的精准扶贫 3 类耦合机制和精准扶贫大数据管理信息平台;章昌平、林涛为探讨大数据更好地支撑精准扶贫,引入生态学中“生境”的概念,构建了一个以贫困人口为中心的大数据关联整合方案的理论模型;郑瑞强等通过运用大数据思维方式,以提升扶贫资源配置效率为主线,在总结当前扶贫工作挑战的基础上,提出了“十三五” 期间的扶贫策略;季飞等则认为借助大数据的整合利用有助于提升当前贫困治理决策的科学化及政策执行的透明化,并在此基础上设计了以贫困者为核心反贫困治理系统模式。

既有研究选择将大数据与精准扶贫相结合,一个重要原因是因为精准扶贫中存在扶贫对象瞄准偏差等问题。但相关研究早已指出,精准扶贫过程中的瞄准偏差不仅有技术原因,同时还包括了文化原因和政治原因等,而既有研究主要是从技术角度来看待大数据与精准扶贫的结合,将大数据作为一种信息整合技术看待,认为通过大数据解决精准扶贫中的信息不对称就能解决精准扶贫中的问题。但笔者调研发现,大数据在应用中不仅从技术角度解决了精准扶贫中瞄准偏差等问题,更主要的是无形中从社会结构和社会文化角度解决了困扰基层政策执行的社会关系等问题。

因此,本文将从实际经验出发,以大数据在精准扶贫中精准识别的具体应用为基础,将大数据还原到复杂的基层社会中进行研究。本文将主要围绕“大数据如何在复杂的社会中有效推动了精准识别的实施?”这一问题展开研究。

本文以石村为调研点,石村位于广西西北部,喀斯特地貌区,面积约18平方公里,共有4个村民组,2018年共有村民355户1272人,瑶族、壮族与汉族分别占总人口的27.3%、60.7%与12%。2014年石村经过精准识别共有建档立卡贫困户173户684人,属于国家级“极度贫困村”。笔者及所在团队在该村及其所在地区住村调研20天,重点对该村的精准扶贫实施情况进行了深入调研。

二、大数据促进精准识别的现象呈现

石村作为长期处于扶贫一线的贫困乡村,拥有较长的扶贫历史。2013年,习近平总书记提出精准扶贫之后,石村就开始推行以户为单位的精准扶贫,但石村也在精准识别过程中同样面临一些识别不精准的难题,为此还印发了群众上访等问题。2018年,石村所在地区开始全面推广使用大数据进行贫困户的精准识别工作,起到了很好的效果。

1.“伪贫困户”现象大大减少

在2018年全面开展大数据精准识别之前,石村共有贫困户173户684人,占全村人口超过50%。2018年初,石村对全村贫困户进行了一次再识别,通过大数据平台对所有建档立卡贫困户家庭成员的公积金缴纳数据、财政供养数据,贫困人员名下不动产、车辆等信息的反复比对,结果显示只有36户124人符合精准扶贫的政策要求,属于“真贫困户”。这样,有一多半的“伪贫困户”被大数据筛选出去。

根据对村主任的访谈,村主任表示那些被筛选出去的人确实大都有不符合精准扶贫户政策要求的地方,但那些人的存在有当时特殊的背景,由于在2014年开始实行精准扶贫的时候,石村当地一些地方干部对中央精准扶贫的精神以及之后的政策实践缺少深入理解,于是一些地方干部既为了以后脱贫方便,也是为了通过争当贫困县获得一些上级政策支持,当时就虚报了很多实际上并不完全符合政策要求的村民上去。当时虚报的人主要包括两类:第一类,很多“伪贫困户”是“关系指标”,或者说是“人情指标”,这些“关系指标”“人情指标”多是和县乡干部、村干部有一定关系的亲戚朋友或者寨邻等;第二类,还有一部分“伪贫困户”是“维稳指标”,这些人由于经常不配合政府工作或经常上访等原因,地方政府为了当地稳定才给予了他们贫困户的指标。

而经过2018年的这次大数据对比,这些“伪贫困户”全部都被大数据筛选出去。按照村干部和村民的说法,剩下的基本可以保证都是村里真正贫困的村民,大多都是老弱病残人群,还包括了十多户无子女的“五保户”家庭。

2.群众不满大大减少

2018年的大数据对比之前,尽管石村所在地区拿出一部分贫困户指标作为“维稳指标”来安抚一些对审核结果不满和比较能“闹事”的群众,但因为无法满足所有村民,当地仍然还有很多村民通过天天找领导、写举报信、上访等非正规方式要求获得贫困户指标。

如石村之前有一个王姓村民,该村民2018年前曾长期到村委会和乡镇政府要求给予其贫困户指标,尽管村干部和乡镇干部已经无数次给王姓村民解释其不符合贫困户要求,但王姓村民却总是拿一些其他村民作比较,认为“我比他们条件还差,他们能得(贫困户指标),我为什么不能得?”其实村干部也知道,王姓村民所对比的几个村民,虽然不符合要求,但因为大都是“关系指标”,且名下没有商品房、汽车等直接“硬伤”,所以也不好取消那些人的指标。但王姓村民家在县城有一个众人皆知的商品房,按政策要求也确实不能给予其贫困户指标,于是事情就只能一直拖着,王姓村民也被拖成了“老上访户”。

当然,虽然王姓村民这种要贫困户指标的村民很多,但由于时间、精力等条件限制,真正付诸长时间实际行动的村民也并不太多。一般都是贫困户评选之后的一段时间,村民到村委会表达不满或者到县乡上访比较多,一段时间之后很多村民看到没有效果也就很少再直接去闹。所以,在2018年的大数据对比之前,村干部估计尽管村里有超过一半的村民得到了贫困户指标,但村里没得到贫困户指标的村民大多都心有不满。在村民眼中,他们的不满也并不完全是因为贫困户指标背后附着的大量利益,主要还是针对贫困户识别过程中存在的一些不公平现象让他们咽不下那口“气”。

但在2018年的大数据对比之后,石村的贫困户人数从173户684人猛然下降到36户124人,尽管下降幅度非常大,但村民在了解了此次大数据对比的过程和结果后,绝大部分村民反而没有了意见,包括王姓村民在那之后也不再到村委会和乡镇政府上访。对此,村民表示,这次大数据对比比较公平,他们也就没什么意见。大部分被大数据筛选掉的“伪贫困户”也意见不大,因为他们本来就不符合精准扶贫政策标准,所以他们大多表示“反正(被筛掉)不光我一个,掉了就掉了!”表现出一种无所谓的态度。

从中可以看出,通过使用大数据对精准识别过程进行比对审核,不仅随着精准度的大幅提高而让贫困户的人数极大减少,地方社会群众的满意度也得到大幅提高。

三、大数据参与精准识别前后过程对比分析

精准识别是精准扶贫的前提。但在具体的扶贫实践中,由于基层组织自身的人财物等资源有限和基层社会的高度复杂性,要做到真正的精准识别却并不容易。而大数据的参与已将过去“人工审核”的方式变成了“机器技术审核”,这种审核方式的改变对精准识别产生了巨大影响

1.大数据参与前的“人工审核”

在大数据参与精准识别之前,石村所在地区的精准识别程序是:农户申请→村级初审并入户调查→村民代表大会评议并公示(纠错)→乡镇核查并公示(纠错)→县级审核并公告(纠错)后批复→签字确认→录入“扶贫云建档立卡系统”。在该识别过程中,每个部分都有自己不同的功能。但在实际运作中,由于受复杂的地方社会关系影响,每个部分却并不都能完全按照理论设想那样有效运作。

(1)申请人“找关系”的行动策略

理论上,按照石村所在地区的精准识别程序,农户在提交贫困户的申请后,剩下的只能是配合各部门人员审核和等待审核结果。

但实际上,贫困户申请人作为直接利益相关人,为了能够顺利拿到贫困户资格,大多也并不只是被动的配合和等待,他们也会利用各种资源积极行动,而传统审核方式也给了他们行动空间:一方面,过去的信息审核中存在很多模糊空间。由于受到基层政府人财物等资源有限、权责不匹配和村民自身经济分化较小等因素影响,基层政府和人员在面对精准识别的巨大工作量时对贫困户信息的审核很难做到完全精确。而且即便是知道某些贫困户申请人有不符合政策要求的地方,如果没有有效的人证物证,只要贫困户申请人自己不承认,那就仍然无法确定;另一方面,审核过程同样存在漏洞。按照精准识别的程序,包括负责初审的村干部,评议的村民代表大会,乡镇政府和县级政府在内等于共有4个审核主体,这4个主体都可以对申请人的资格进行识别并对不符合要求的申请人进行“一票否决”。但无论是村级初审,村民代表大会评议还是县乡两级政府的审核,实际上都是“人工审核”。既然是“人工审核”,信息审核过程中又存在一些难以确定的模糊空间,这就给了一些贫困户申请人,尤其是那些略高于贫困线的申请人 “找关系”的空间。且当“找关系”能够起作用的时候,在乡村“熟人社会”下“别人都找(关系),我为什么不找(关系)?”的跟风和攀比心理下,广大贫困户申请人就都会积极投身到“找关系”的努力中。

可见,在大数据参与之前,石村在进行贫困户审核过程中,大量贫困户申请人都会“八仙过海各显神通”,纷纷通过“找关系”的方式找人帮自己获得贫困户指标。这样,在贫困户申请人的高度介入下,原本应该只是一个技术过程的贫困户申请中出现了很多社会关系因素,甚至出现了一些“贫困户关系化”的迹象。

(2) “不得罪人”的村级审核方式

按照审核程序,在村民提交贫困户申请之后,村庄内部需先进行两步审核,第一步是村级初审并入户调查,第二步是村民代表大会评议并公示(纠错)。理论上,在村庄这个“熟人社会”中,村民之间彼此知根知底,对彼此家庭情况和经济情况等都相对熟悉,所以村级初审和村民代表大会评议在理论上应该能够对申请人的情况有比较好的审核。

但实际上,在贫困户申请人利用社会关系积极活动下,这两步程序大多难以有效发挥作用。一方面,在当前“半工半耕” 的家庭经济模式下,村民之间对彼此在村内的农业收入部分基本可以正确估计,但对在村外务工收入部分则不一定能够完全掌握,这样村民之间也存在一定信息不对称的情况;另一方面,村庄本来就是一个“熟人社会”,村民之间在长期的共同生活中已经建立起来比较长期且稳定的亲密关系,村民之间还需要通过互助等方式解决日常遇到的一些生活和生产难题,因此即便是村民之间彼此完全了解对方的经济情况,但一旦说出来就会影响其他村民申请贫困户,村民也会出于怕“得罪人”的心态而不愿意做这种“损人不利己”的事情。

这样,无论是村干部还是村民代表,一边是长期生活在一起的亲戚朋友和寨邻,一边是国家的精准扶贫政策。除非申请人的条件已经严重超出贫困标准,如家里有经营性车辆、盖有多层楼房等,出于“不得罪人”的心理,本村人都很少对贫困户申请人的情况公开提出异议。如石村有31名村民代表,每次能够参会的大约在25名左右。但村民代表在审议贫困户条件的时候,他们大多也只是关心自己有没有得到贫困户指标,或者在自己没得的情况下表示审核不公平,但为了“不得罪人”,他们也从来没有人会在村民代表大会中直接指名道姓说出哪个村民不符合政策要求。

对此,石村村主任直接表示,“我这个村主任又不能当一辈子,” “(贫困户)又不是我出钱,我为什么要将贫困户清除呢?”“清除一户就得罪这一户和他们的亲戚朋友。”“大家都是寨邻,我还要在这个村里生活,我才不去得罪他们!”这样,只要是贫困户申请人没有明显违规的地方,村民代表大会又没人直接提出反对意见,在国家对贫困户“应保尽保”不限名额的政策下,村干部出于不愿意“得罪人”的心理就会将剩下的所有申请人都提交给乡镇。

(3)难以辨别真伪的县乡(镇)审核

如果说村级审核是在知道申请人信息的情况下出于不愿“得罪人”的心态而故意放松审核标准,那么县级和乡(镇)级审核则更多是在基本不掌握申请人信息情况下的“盲审”。

对县级和乡(镇)级政府而言,尽管他们远离乡村的身份让他们受村庄内部社会关系影响较小,但这也让他们无法有效掌握申请人的具体信息,即便是经常有一些村民到县级和乡(镇)级政府去上访,表示审核不公平,但这些村民的目的也只是为了给自己要一个贫困户指标,并不愿意去指认其他村民不符合要求的情况。这样,即便是县级和乡(镇)级政府人员听说了一些申请人存在不符合要求的情况,但他们在无真凭实据的情况下也不能贸然取消这些申请人的资格。

而且,县级和乡(镇)级干部虽主要工作空间不在村里,但也都在当地人际关系网中生活,通过亲戚、同学、朋友等联系,一些乡(镇)级和县级的政府工作人员也会和申请人产生千丝万缕的关系,在申请人的各种“找关系”运作下,经常也会出现县级和乡(镇)级政府人员指派的“关系指标”。

这样,由于过去贫困户在“人工审核”过程中存在一定模糊空间,能不能成为“贫困户”对很多村民而言已主要并不是经济条件的象征,而成为社会关系能力强的表现,所以一些村民将“伪贫困户”成为贫困户看成是在当地有能力和有“面子”的表现。而随着国家给予贫困户的政策支持越来越大,对普通村民而言,能够成为贫困户就意味着能够获得国家巨大的政策福利支持,一些“伪贫困户”享受国家相关政策福利的现象也深深刺激了其他村民。于是在“他们都能得(贫困户),为什么我不能得?”的攀比思想下,一些村民在找不到关系或者是家庭条件明显不符合精准扶贫政策要求时,也会通过“闹大”的方式努力争取贫困户指标,地方政府在维稳压力之下有些时候也会做出妥协,这也就出现了很多“维稳贫困户指标”。

由此可见,尽管精准识别设置了很多程序进行贫困户审核,但在信息模糊和地方社会关系的双重影响下,这些程序也出现了很多漏洞,由此出现了很多识别不精准的“关系指标”“维稳指标”等情况。

2.大数据参与后的“机器技术审核”

大数据参与精准识别之后的程序变成了:农户申请→大数据平台核查(纠错)→村级审核并入户调查→村民代表大会评议并公示(纠错)→乡镇核查并公示(纠错)→县级审核并公告(纠错)后批复→签字确认→录入“扶贫云建档立卡系统”。

可见,大数据参与精准识别过程等于是在既有的“人工审核”之前设置了一个“前置程序”,这事实上已经改变了原有精准识别的程序。按照新的精准识别程序,在“人工审核”程序开始前,首先要将所有贫困户申请人员信息送到市里的大数据平台进行审核,之后再根据大数据平台的核查信息来对贫困户申请人的信息进行“人为核查”。大数据平台主要是采用大数据对比技术对贫困户申请人的信息进行全面比对,而这种由机器技术自动比对的方式起到了巨大作用。

在2018年石村的这次精准识别中,按照村主任的说法,此次精准识别将贫困户从173户684人降到36户124人就属于大数据平台审查筛选之后比较全面且真实的结果。尽管被大数据筛选出去的贫困户中也有极少量属于家庭确实困难的村民,但在村干部和大部分村民看来,99%被大数据筛选掉出去人都是不合格的“伪贫困户”,所以大数据筛选结果也基本就是村里的真实贫困状况。

在大数据平台审核之后的“人工审核”中,无论是石村村级的审核还是村民代表大会评议,村里都没有提出不同意见,而是将剩下的这些申请人全部交给了乡镇审核。而乡镇乃至县政府也都没有审核出其他结果,最后也是按照大数据审核的名单确认了贫困户。

在此过程中,大数据平台尽管只是5个审核主体中的1个,但由于大数据平台的权威性和精准识别程序的“一票否决”设置,让其事实上成为了最主要的审核主体,大数据的审核结果也就基本上成为最终的审核结果,而其他的包括县乡(镇)村和村民代表大会在内的4个“人工审核”主体,在大数据“机器技术审核”影响下甚至已经形式化,一旦大数据平台审核出结果,剩下的4个主体更多只是走一下程序。

四、从“关系权”到“信息权”:大数据参与精准识别的作用机制

从上面分析看出,大数据介入精准识别之后,不但精准识别的精准度大大提高,而且无论是申请人还是审核者的满意度也都大大提高,在这种现象的背后,则是“关系权”与“信息权”两种不同权力对精准识别“审核权”影响的变化。

“关系权”指的是在地方社会中,关系本身就构成一种权力。“信息权”则指的是掌握的信息本身也构成一种影响他们行为的权力。在本文中,精准识别的“审核权”作为一种组织制度赋予的正式权力成为决定贫困户申请资格的主要权力。因此,无论是“关系权”还是“信息权”都需要通过影响“审核权”的方式发挥作用。

1. 大数据参与前:“关系权”影响下的“审核权”

在大数据参与前的精准识别过程中,尽管为了保障精准识别的精准度,设置了包括县乡(镇)村和村民代表大会在内的4个审核主体,申请人要成为真正的精准扶贫户最主要的就是通过4个审核主体的“审核权”。在理论上,“审核权”应该处于一个独立于当地社会关系之外的位置,保证其不受外界干扰的独立运行,从而保障审核结果的公平公正。而由于每一个审核主体在制度上都拥有“一票否决”的权力,所以其中任何1个审核主体行使否决权就意味着申请人不能成为贫困户。

这个程序看起来设置了4层保障,但这4个审核主体都是人,即采用的都是“人工审核”的方式。而贫困户的申请人也是人,这样无论是贫困户申请人还是“人工审核”背后的审核主体,都生活在当地复杂的社会关系中,借用“关系权”的理论,关系即权力,每个人都掌握一部分权力,而每个人又都是这个“关系权”中一部分,每个人都无法逃脱,贫困户申请人就具有了通过当地关系影响审核主体“审核权”的力量,这就不免会让“审核权”受到当地社会关系的影响。

当然,在精准扶贫强大的问责机制下,通过“关系权”影响“审核权”并不被国家制度允许,因此也需要一些条件:第一,申请人的基本经济条件应与贫困线相差不大,至少是能够直接查到的经济条件应与贫困线相差不大,如村庄中的“经济精英”尽管社会关系更多,但因为其基本经济条件与贫困线相差太大,所以他们也无法参与贫困户的申请。因此石村中贫困户的“关系指标”大多也都是给予略高于贫困线标准的申请人,对这个群体而言,他们如果努力找一下关系就可以成为贫困户,如果不找关系就可能成不了贫困户;第二,申请人需要具备一定的关系。此时,一些有特殊关系的申请人会利用他们在私人领域构建起的人际关系来影响精准识别,以获得成为扶贫户的实际利益。而即便是大部分申请人没有能够直通县级和乡(镇)级政府的关系,但他们至少都有村里的关系。在农村这个“熟人社会”中,乡土社会关系盘根错节且非常发达,村民长期生活在村庄中,血缘、地缘和业缘等关系相互交织重叠,在长期的共同生产生活中早就建立了复杂且紧密的关系;第三,村民收入信息本身存在模糊性。评价贫困户的最主要条件就是家庭经济收入,如公务员这类收入非常明显且较高的群体显然不能申请贫困户。而由于村民在外打工很多是现金收入,这就让他们的实际收入具有了隐蔽性和模糊性。由于上面的条件,在“人工审核”的审核过程和审核内容存在模糊空间的背景下,贫困户申请人借助乡土“关系社会”中形成的“关系权力”,就能够对精准识别审核过程进行深度介入,从而影响“审核权”。

需要说明的是,尽管绝大部分申请人的社会关系主要局限在村级层面,看似这些人的“关系权”只能影响村级的“审核权”,但在大数据参加精准扶贫审核之前,因为村级相对最了解申请人的实际信息,这就让村级同样拥有部分“信息权”。而县乡(镇)两级审核尽管级别更高,看似权力更大,却因为不掌握申请人的实际信息,所以大多也只能以村级审核为参照。但实际上,村级的“信息权”由于受到乡土社会“关系权”的影响而大多无法有效发挥作用。因此对大部分申请人而言,他们只要具有影响村级“审核权”的关系即可,而这在村庄这种“熟人社会”而言显然非常简单。

可见,在大数据参与精准识别之前,精准识别并不只是一个单纯的经济审核过程,同时也是一个乡土社会的关系互动过程。申请人通过掌握的“关系权”影响审核主体“审核权”的方式,在实际上干扰了精准识别的精准度,使其出现了很多不精准的“关系指标”。

此时,由于精准识别在地方社会关系影响下无法完全做到公平公正,使得贫困户指标成了很多村民眼中大家都可以争取的“唐僧肉”,精准扶贫在村民眼中的性质甚至因此都发生了一些变化,精准扶贫的申请和支持不再只是针对贫困户的“定向资源”,而成为村庄社会中平行的村民之间的社会竞争行为,成为村庄中的一种“普遍公共资源”,这也导致精准识别的复杂化。贫困户审核在社会关系影响下得出的结果自然也难以服众,因此分配不公而引起的村民不满也就比较普遍

2.大数据参与后:“信息权”主导下的“审核权”

随着大数据参与精准识别,整个精准识别的过程和各审核主体的作用都发生了重大变化。大数据的参与不仅让精准识别的审核主体从4个变成了5个,更重要的是大数据平台通过自身掌握的三种功能成为一个最重要的审核主体:第一,大数据平台具有信息支持的功能。大数据平台利用自身速度快、信息量多、种类多、价值高的特征,通过强大的信息数据收集、分析、挖掘和归类等方面的优势,提供了关于贫困户申请人家庭经济情况最丰富的信息数据。对比之下,大数据平台掌握的信息量都远远高于其他4个审核主体,而且大数据平台掌握的信息都是可查可验证的真实信息,也就等于其掌握了最大的“信息权”,从而解决了大数据参与前的申请人信息失真、数据不通、数据不准等信息不对称问题,让申请人的家庭收入信息失去了模糊空间,而这些信息能够将绝大部分“伪贫困户”对比审核出来;第二,大数据平台具有公平公正审核的功能。大数据平台属于“机器技术审核”,这不同于其他4个审核主体的“人工审核”方式。大数据平台的“机器技术审核”方式能够保证其脱离当地的社会关系,不会受到申请人“关系权”的影响,保证了大数据平台能够独立且公平公正的使用“审核权”;第三,大数据平台具有“一票否决”的功能。根据精准识别的制度安排,在精准识别的程序中,5个审核主体共享“一票否决”的权力,即只要有一个审核主体有正规理由不通过审核,则意味着申请人无法成为贫困户。

大数据的参与改变了过去精准识别的结构,而结构的改变又带来不同审核主体功能的改变。从大数据参与后精准识别的程序来看,尽管仍然存在4个 “人工审核”的程序,但在大数据构建的“机器技术审核”和“一票否决”的功能影响下,此时的“人工审核”程序已经因严重虚化而失去了发挥作用的空间,包括村组干部在内的基层干部的角色身份更多是从过去的“审核者”变成了大数据审核下的“执行者”。可见大数据的“机器技术审核”由于信息的全面客观公正而在无形中也成为了精准识别中最主要的“审核主体”。

通过大数据掌握的“信息权”,借助其“机器技术审核”的公平公正和“一票否决”的制度安排,“关系权”已经在精准识别过程中基本不起作用,此时申请人只需要按照要求提交申请即可,如果大数据的对比结果显示他们符合精准扶贫政策要求,则他们大概率会成为贫困户,如果大数据的对比结果显示他们不符合要求,那在大数据的“一票否决”权力下,他们也基本可以确定不会成为贫困户,可见,此时“关系权”已基本没有了发挥作用的空间。

综上,精准扶贫本应发挥促进社会公平、维护社会稳定的功能。但在过去的“人工审核”模式下,受地方社会复杂的权力与关系网络影响,精准识别过程中经常出现一些人为影响下的瞄准偏差,精准识别中的“关系指标”“维稳指标”等屡禁不绝,影响了精准识别的公平公正,其结果不但难以服众,甚至为此引起新的社会不稳定。而大数据不但是一种信息收集方式,同时其自身在无形中也构成了一个脱离社会关系束缚的“机器技术审核”主体,在大数据平台所掌握的“信息权”和以此为基础的“审核权”能够公平公正运行的情况下,精准识别过程自然也已还原为单纯的经济审核过程,这就构成了大数据在精准识别中发挥作用的主要影响机制。

五、大数据促进精准识别的意义

从上面分析可以看出,大数据通过“信息权”替代“关系权”以影响“审核权”的方式极大提高了精准识别的有效度,而这种影响也产生了很多积极的意义。

1.践行了“扶真贫”的精准扶贫理念

大数据参与精准识别,最直接的自然是利用自身在信息数据所塑造的“信息权”和“机器技术审核”方面的优势,提高了精准识别的效率和精准度。一方面,大数据提高了精准识别效率。通过使用大数据平台的大数据对比技术替代过去人工方式的反复审核,现在只需要村民提出申请后,将申请人的家庭信息录入大数据平台进行对比即可,大数据平台自动化程度高,效率也就非常高,而且大数据平台的信息能够随时自动更新,节省了过去人工审核的大量人力、时间、精力成本等;另一方面,大数据提高了精准识别的精准度。第一,大数据平台通过整合不同部门信息的方式掌握了大量有效信息,拥有了审核贫困户申请人的“信息权”;第二,大数据平台作为“机器技术审核”主体能够不受地方社会关系的影响,这样大数据平台就能够比较客观的反映申请人的真实家庭经济情况。如石村所在地区的大数据平台综合了扶贫、公安、民政、医疗等17个部门和单位的数据,通过信息的实时共享交换,大数据平台等于是综合了房屋、户籍、银行存款、车辆、工商营业执照、税务(工资)、社保、子女教育、大型农机补贴等与精准扶贫户申请相关的几乎所有信息,通过这些信息的比对几乎可以保证申请人的收入都能纳入到大数据的统计之中,因此保证了大数据下精准识别的精准度,真正践行了“扶真贫”的精准扶贫理念。

2.缓和了基层干群关系,提高了基层治理效果

大数据参与精准识别改变了过去“人工审核”时基层干部作为主要审核主体的功能和角色,改变了群众对基层干部的看法,也就改善了干群关系,群众能够更加积极地支持干部的工作,提升了基层治理效果。

在大数据参与精准识别之前:一方面,在国家高度重视精准扶贫的背景下,随着大量国家资源的定向输入,成为贫困户就意味着能够获得大量实际利益;另一方面,过去“人工审核”的方式由于存在信息的模糊地带,这就让社会关系有了运作空间,因此大量村民会积极申请成为贫困户,其中有关系的申请人就会利用私人关系影响精准识别过程。在此过程中,由于基层干部是“人工审核”的执行主体,尽管基层干部在进行信息审核过程中会面临很多困难,但他们仍然会在审核过程中将一些明显的“伪贫困户”筛选出去,而对这些被筛选出去的“伪贫困户”而言,他们就会认为是自己没有关系或者基层干部故意针对自己,这就会导致这些村民对基层干部不满,他们也不信任“人工审核”出来的结果,认为基层干部优亲厚友、徇私舞弊等,一些群众也会通过不配合干部工作或者直接给干部工作制造麻烦等方式表达自己的不满,导致基层干群关系比较紧张,进而影响到基层治理工作。

在大数据参与精准识别之后,大数据作为机器技术,通过其掌握的大量有效信息进行“机器技术审核”,在“一票否决”的精准扶贫制度设置下,只要大数据平台对申请人进行了“一票否决”,那么其他任何人的关系都难以发挥作用。而大数据平台通过其掌握的大量有效信息已将绝大部分“伪贫困户”都筛选出去。此时,无论是基层干部的亲戚朋友还是普通村民都知道基层干部已经无法掌握贫困户的指标分配情况,所以即便没有评选上自然也就不能怪罪他们。

可见,大数据平台已承担了乡土社会中“得罪人”的“坏人”角色,对村干部而言,他们只需要将大数据平台比对的结果上报给乡镇政府即可,此时如果有没选上的村民找村干部“要说法”,村干部可以直接以“这是机器(大数据)审的,又不是我审的,现在这种情况,我也没得办法!”来进行应对,村民自然也不能将不满发泄到村干部头上。即便是少量认为自己符合条件的村民,面对大数据的审核结果,由于无法怪罪机器技术,大多也只能以“运气不好”或者是“命不好”来自我安慰。可见,基层干部借助大数据平台,已经将自己从乡土社会“得罪人”的角色中摆脱出来,从而大大缓和了基层干群关系。而事实上,由于大数据筛选出的结果更加公平公正,因经得起村民检验而能够得到绝大部分村民的认可,这也为营造良好地基层治理环境提供了基础。

3.提高了村风民风的文明程度

大数据参与精准识别过程已极大改变了之前村民“找关系”这种妄想不劳而获的社会不良风气,重新树立起勤劳致富的村风民风。

上面分析已经指出,大数据参与之前的精准识别由于存在信息模糊空间,且“人工审核”方式为申请人“找关系”提供了空间,在国家对精准扶贫投入大量资源的背景下,成为贫困户就意味着可以获得大量国家资源利益,能够在就业、就医、上学等方面获得更多的国家政策支持。而之前一些“伪贫困户”被评为贫困户后,这些“伪贫困户”借助国家政策短时间内得到大量好处,这就在一定程度上否定了其他农户勤劳致富的意义,刺激其他非贫困的村民也积极“争当贫困户”。所以在有贫困户“关系指标”“人情指标”和“维稳指标”的情况下,对于普通村民而言,辛苦劳动不如“找关系”成为贫困户获得的资源利益多,成为贫困户很多时候成为普通村民快速提高自身经济水平的重要手段。于是在这种“争当贫困户”的社会风气下,大量村民想着不劳而获,有关系的村民通过“找关系”的方式谋求成为贫困户,而没有关系的村民也会努力通过上访等“闹大”的方式来迫使地方政府让他们成为贫困户。

在大数据介入精准识别之后,大数据凭借其掌握的“信息权”和“机器技术审核”方式,让精准识别能够通过独立运行的方式脱离地方社会关系网络。此时对申请人而言:一方面,他们已经无法通过“找关系”或者“闹大”等方式谋取成为贫困户,申请人的角色从过去的重要参与者变成了一个纯粹的申请人;另一方面,大数据审核的结果相对公平公正,对普通申请人而言他们既不用担心大数据会偏袒某个人,也不用担心大数据会故意针对自己。

这样,在大数据参与精准识别的情况下,申请人之间的“争当贫困户”已经没有了空间和意义,成为贫困户的只可能是真正贫困的村民,因此,在村庄社会中成为贫困户不再是面子和能力的象征,而只是单纯的经济条件划分。此时“争当贫困户”在村庄社会中所引起的社会竞争被消解,村庄社会也恢复平静。精准扶贫回到了只是针对贫困户的帮扶,防止了利用国家扶贫资源养懒汉的情况,绝大部分村民在认识到精准扶贫已经没有漏洞可以钻的情况下重新开始通过个人劳动的方式来获取财富,从而树立起了良好的村风民风。

可见,大数据的参与不仅降低了精准识别中的瞄准偏差问题,提高了精准识别的精准度,同时对基层治理乃至文明乡风的构建都起到了促进作用。

六、结论

综上,在大数据“机器技术审核”方式和精准识别“一票否决”的制度设置帮助下,大数据有效降低了地方社会中错综复杂的人际关系构建的“关系权”对精准识别审核过程中的干扰,同时凭借其掌握的大量信息排除了绝大部分精准识别实践中的模糊空间,起到了正本清源的作用,从而让大数据的“信息权”成为影响精准识别“审核权”的最主要方式,保障了精准识别乃至整个精准扶贫的有效开展。

本文由于主要是进行微观的机制分析,所以无法在整体现象层面对大数据所带来的影响进行面面俱到的分析和描述。实际上大数据作为一个未来重要的发展趋势,其必将对我国的基层社会治理带来了广泛的影响,仅就精准扶贫而言,大数据除了在精准识别方面起到重要作用,在精准帮扶、精准考评和精准保障等方面都起到了巨大作用,本文也只是以精准扶贫中的精准识别为例阐述了大数据在其中起到的重要促进作用。党在十九大报告中明确指出:“明确全面深化改革总目标是完善和发展中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化”。可以想象,随着大数据在国家治理中全面普及,未来大数据必将为推进国家治理体系和治理能力现代化提供重要支持。

注:文章略有删减,请以期刊原文为准。

责任编辑:陈璐迈

一审:王智睿 二审:杨明

文章来源:《江海学刊》2019年第6期


 
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