【脱贫攻坚大数据】精准识别 绘制贫困人口“画像”

　　看清真贫，才能帮扶真贫。为了确保把真正的贫困人口、贫困程度、致贫原因了解清楚，国家建立起扶贫开发大数据平台，两年间完成了贫困人口数据的精准统计。一个个贫困家庭的画像从模糊变得清晰。扶贫政策也找到了精准识别、对症下药的依据。

　　在全国扶贫开发大数据平台上的5575万贫困人口中，我们按照10岁一个年龄段来划分，41岁到50岁年龄段的贫困人口是最多的。从2015年来看，这个年龄段的贫困人口有900万左右，他们人过中年，上有老下有小，脱贫压力最大。按年龄随机查询数据库，我们找到了41岁的徐冬雪。他生活在国家级贫困县吉林省白城市通榆县。这一带的土地盐碱化比较严重，十年九旱。老徐家全年收入也难以负担病重的两位家人。

　　国家扶贫开发大数据库中，仅老徐一家的情况就要录入上百项精细指标。系统很精准地把他家划入因病致贫的类型。白城市依靠这些数据就能计算出当地的帮扶账单。

　　要扛起贫困家庭的负担，最终要让主要劳动力多赚钱。白城还推出了托管经营、贫困户+合作社、贫困户+龙头企业等增收举措。而在全国贫困家庭中，有46.25%没有劳动力和丧失劳动力的人。他们几乎全靠剩下的另一半家庭成员来负担。国家政策怎样才能对症下药？仅仅在两年之前，我们还难以精准挖出各家各户的穷根。但依靠9000多万人口的数据库，我们看清了这本难念的经：目前，最主要的致贫原因是疾病，超过三成的贫困群众受到病痛困扰。紧随其后的分别是缺资金、缺技术、缺劳力、残疾、孩子上学等原因。

　　近两年我国有3074万人脱贫。央视联合图绘数据，提取脱贫人口各个年龄段的人数，叠加到他们的家庭结构数据上。我们发现：得分最高的，是家有16岁以下孩子的贫困户。当一百个孩子脱贫的时候，他们的家庭就有378人一起脱贫。近年来，我国瞄准占贫困户总数5%的因学致贫家庭，相继推出贫困家庭高中生免除学杂费、中高等职教育生活补贴等措施减少家庭教育支出，大大提高了教育扶贫的政策命中率。

　　针对经济困难的高龄、失能老年人养老服务，2014年，财政部、民政部、全国老龄办联合发文加大公共财政支出，推动基本养老服务均等化。针对贫困群体文化偏低、技能缺乏，2015年，国务院扶贫办、教育部、人社部推出“雨露计划”，栽培贫困家庭的年轻人，成长为创业就业的好苗子。大数据精准识别，正在为贫困家庭开出精准脱贫的良方。