三、贵州省大数据扶贫现存不足

贵州省大数据扶贫模式在取得重大成果的同时，在实际工作中也显现出一些不足，可能构成今后深度扶贫阶段中的风险点，需要在下一步工作中加以重视。

（一）对返贫风险的数据采集工作缺乏重视

根据贵州省扶贫办统计数据，贵州省贫困发生率由2013年的21.3%持续下降至2017年的7.7%，平均每年下降3个百分点。按照这一速度，2018年贫困发生率将下降至4.7%左右，2019年将下降至1.7%，2020年可实现贫困人口全部摘帽。随着扶贫成效的逐步扩大，越来越多的贫困人口成功脱贫摘帽，这一部分人的返贫问题则成为下一步工作的重要风险点。下一步，贵州省实施脱贫攻坚政策，不仅需要考虑通过“精准扶贫云”为各类扶贫开发政策提供数据支持，更要考虑脱贫摘帽后的贫困人口和贫困地区“造血”的可持续性发展，从而在实现成功减贫的同时有效防止返贫。贫困地区自身经济增长的内生动力来自人力资本的积累，但当前贫困地区人力资本的投资主要以公共财政支出为主导（和立道、王英杰、路春城，2018），社会资本因其自身营利性，介入扶贫工作的动力不足。因此，现阶段贫困人口的资金来源以财政资金支持为主，一旦贫困人口达到脱贫指标，原有财政资金撤出，贫困户便会面临较大的返贫风险。贵州省“精准扶贫云”在数据统计过程中在“如何退”部分统计了脱贫人口的基本信息，但缺乏对脱贫后再次返贫的人口基本情况的单独考察，也没有相应的统计板块。

（二）对脱贫人口实现小康的跟踪调查不足

贫困人口成功摘帽后，如何实现持续的收入增长成为下一步全面建成小康社会的重点。前文提及，贵州省“精准扶贫云”中设置助力小康板块，但这一板块主要用于统计驻村帮扶干部的工作情况，以此对驻村干部的工作情况进行记录和检查，缺乏对已经脱贫的农户的收入等相关信息的追踪调查，因此也无法为脱贫人口后续发展直至实现小康提供针对性帮助。

（三）大数据技术自身的风险问题

大数据本身以互联网技术为基础，因此存在潜在的安全风险。我国的“大数据+精准扶贫”仍旧存在一些数据管理方面的漏洞，对相关数据安全构成威胁，制约“扶贫云”的科学构建和价值的有效发挥。一些网络不法分子或“黑客”利用这方面的漏洞盗窃、篡改和利用扶贫数据信息，进行网络信贷、网络诈骗等违法犯罪活动，让民众饱受数据信息骚扰之苦，损害政府形象和公信力，也影响大数据扶贫的最终绩效（张振杰，2018）。 lidyOz99ecNStLQAoS6tCnsVNFQg2UnlqAOsK1eEy9ePhQnL/cshvTUedIukSx2m