京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
减少扶贫填表要多点大数据
“有一个贫困户,光身份证号码就填了几百次”“改来改去的表格,我已经填过9套了,连贫困户都烦了”“一个贫困村一年花在打印上的钱,不少于2万元”……《人民日报》日前再度聚焦部分地区在脱贫攻坚过程中表现出来的过度强调精准填表、为迎检反复填表等形式主义问题,基层扶贫干部的感受是:扶贫工作有特殊性,不能做表面文章,“既要从驻村干部自身找原因,各级主管部门也要切实转变工作作风,多些真抓实干,不搞花拳绣腿”。
仅以今年的媒体报道算,此番已不是舆论第一次关注扶贫领域的形式主义问题。今年6月25日,《人民日报》刊发了一位精准扶贫驻村干部的《蹲点手记》,其中就提到一些地方将扶贫材料工作“作为重中之重,精益求精,甚至不惜‘吹毛求疵’”,“有的地方规定材料不能涂改,有的规定不能有错别字”,使得基层干部陷入“文山会海”。针对这样的形式主义问题,今年7月和10月,国务院扶贫办先后两次发出通知,明确要求减少填表报数、减少检查考评、减少发文数量,“充分利用信息化手段加强对脱贫攻坚信息管理,减少纸质表册”,减轻基层负担。然而,时隔半年后,这样的情况依然典型地存在,足见问题的“根深蒂固”,也迫切需要相关部门拿出行之有效的手段,破除顽疾,助力脱贫攻坚。
准确地建档立册、总结汇报都是精准扶贫的重要步骤,因此想必没人会否认对相关扶贫材料的信息完整、数字准确等要求,关键在于这种填表要求是如何异化到所谓的“零差错”,一处涂改就惹得领导大发雷霆的。一种可能是,强调填表内容不能随意涂改,是为了避免扶贫过程中一些营私舞弊、篡改数据等行为,以保证相关工作的精准和严肃。由此出发,这种“零差错”的初衷是可以理解的。而扶贫填表之所以在一些地方异化,重点应该在以下两个方面:一是拿表格反映的内容作为考核重点,以致对这些呈现给上级展现政绩的表格材料要求越来越高;二是各个部门都要求表格,一个部门一套表格,结果需要填写的表格数量越来越多,使得填表人疲于应付。
可见,治理扶贫领域过度填表这种形式主义,除了扭转部分领导干部一心只想把表格材料做漂亮的观念问题外,在操作层面上必须平衡表格的精准、数量等方面要求。涉及后者,不妨推广引入大数据管理。很容易想到的便利是,通过电子表格,很多计算、汇总、抽检等工作,都能借助机器在短时间内高效完成,节省了不少人力,甚至一些脱贫对象的家庭情况,都能通过电子照片直观呈现。只要对登录者操作流程进行系统实时记录,就不用担心篡改数据等问题。事实上,类似做法在一些省市已有尝试,眼下更重要的,不但要总结借鉴成功的经验,而且要提升这种扶贫大数据平台的覆盖面和层级,形成由下而上一层一层的汇集打通。
此外,还应该重视大数据思维的运用。很重要的一点就是要消除信息孤岛。如前所述,部分地方的扶贫填表之所以令基层干部苦不堪言,症结就是“令出多门”,即不同部门不同标准不同表格,或同一个部门频繁更换表格。一旦到大数据平台上,要让信息化管理真正发挥作用,就必须打通不同部门在信息采集标准方面的区隔,否则就难免纸质表变成电子表,“换汤不换药”。另外,作为社会监督的重要切入口,扶贫大数据平台还应该强化开放性,及时汇总通报扶贫项目进展、资金用途流向等等,并设立信息公开申请和查询通道,从而确保这样的平台不仅重数据,而且重结果,监督导引脱贫工作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01