数字经济|数字技术如何助力减贫


作者:蒋希蘅 , 中国国际发展知识中心副主任;刘常瑜 , 中国国际发展知识中心 。
【数字经济|数字技术如何助力减贫】数字技术越来越多地应用于经济社会活动各领域 , 正在深刻改变我们的生产和生活方式 。 以大数据、人工智能、物联网、云计算为代表的数字技术通过降低数据存储、计算和传输成本 , 大幅降低经济活动中的搜索、复制、传输、跟踪和验证等交易成本 , 提高效率 。 对于发展中国家来说 , 在应用数字技术提高效率的同时 , 也要防止数字鸿沟和贫富差距扩大风险 , 形成更具包容性的数字经济 。
在中国 , 关于数字经济与贫困的关系 , 虽然还需要更深入和全面的实证研究 , 但已有一些研究和数据表明 , 以数字技术为依托的电子商务、数字普惠金融和大数据精准扶贫管理等对于减少贫困发挥了积极作用 。
电子商务促进贫困人口增收和增能
1999年 , 阿里巴巴以“让天下没有难做的生意”为使命成立了淘宝网 , 为众多小微商家搭建了网上交易平台 。 2003年 , 基于电子支付和移动支付的支付平台“支付宝”上线 , 使网上交易更便利 , 电子商务发展步入快车道 。 如今 , 中国拥有世界上增长最快的电子商务市场 , 约占全球电子商务交易额的40%以上 , 众多贫困人口在电子商务的蓬勃发展中受益 。 在政府政策支持下 , “全国电子商务进农村综合示范项目”帮助近300万建档立卡贫困户实现增收 。 2019年 , 全国832个贫困县网络零售额达1076.1亿元 。
第一 , 电子商务使农村地区生产者跨越时空约束实现信息匹配 , 与稳健的大市场有效连接 , 实现增收 。 电子商务平台大幅降低了小微商家连接大市场的门槛 。 许多在地理位置、信息获取、发展能力等方面处于边缘地位的农村人口通过电子商务在线展示他们的农产品和手工艺品 , 并找到买家 , 提高了产品销量 , 增加了收入 。 2016年 , 阿里电商平台上来自国家级贫困县的商品已超过8000万网购用户 , 一个贫困县的商品平均销往280个地级城市 。 2017年12月以来 , 国家级贫困县在阿里平台网络销售额已超过2000亿元 。 特殊的“淘宝村”现象自2009年在中国农村出现以来 , 在十年内扩张到4310个 , 覆盖398个县、2.5亿人口 。 世界银行团队研究表明 , 在淘宝村 , 参与电商的家庭收入比未参与电商的家庭高80% 。

数字经济|数字技术如何助力减贫
本文插图

2019年山东省滨州市惠民县举行第七届中国淘宝村高峰论坛
第二 , 电子商务带动产业链上下游发展 , 创造了就业机会 , 为农村各类劳动力提供多样选择 。 电子商务产业演化出的分工带动了加工、物流、包装、客服等各环节的就业 , 为贫困人口创造出大量家门口的就业机会 , 农村网店带动就业人数逾2800万 。 此外 , 农村电商还帮助有养育任务的女性、老年人等劳动能力较弱的贫困人口就业 , 阿里电商平台上的创业者男女比例接近1:1 , 而整个商业领域这一比例约为3:1 。
第三 , 电子商务能够增强信息供给、促进思维模式转变 , 激发贫困人口的创业潜能 。 2015年4月到2017年3月 , 在淘宝大学网络课堂上 , 来自765个国家级贫困县的112万贫困县学员学习了559门课程 , 网络课程覆盖了约92%的国家级贫困县 , 其中关于如何创建网店的课程学员数超过25万人 。 2019年 , 拼多多旗下“多多大学”线下课程累计课时达到1400小时 , 线上专业课程累计触达49万农业经营者 , 平台上注册地址为“三区三州”深度贫困地区的商家数量达15.7万家 , 年订单总额达47.97亿元 。
数字技术让金融服务更普惠
融资难、融资贵一直是小微企业和贫困群体生存和发展的瓶颈 。 2005年 , 联合国提出“普惠金融”概念 , 旨在以可负担的成本为有金融服务需求的小微企业、农民、城镇低收入人群等弱势群体提供适当、有效的金融服务 。 世界各国在提供普惠金融方面有很多探索 , 但始终面临成本和信用两个难题 。 2016年 , G20峰会发布的《二十国集团数字普惠金融高级原则》标志着普惠金融的全球实践正式进入数字化阶段 , 为解决这两项难题提供新的解决思路 。 中国的数字普惠金融主要从以下三个方面对贫困减缓产生直接影响 。
一是传统金融机构更多运用数字化手段 , 提高边缘群体金融服务的可获得性和便利性 。 随着农村金融覆盖面的增加 , 2018年 , 农村地区网上银行开通数累计6.12亿户 , 占农村人口的63.22%;年度网银支付业务102.08亿笔;银行为农村电子交易提供收款服务金额5783.43亿元 , 三项指标均保持增长趋势(中国人民银行 , 2019) 。 各地金融部门有效支持粮食等大宗农副产品收购实现全程非现金结算 , 以非现金支付方式发放养老保险、医疗保险以及财政涉农补贴资金等 , 为农村人口提供极大便利 。
二是互联网公司开展新型数字普惠金融 , 创新信用评价机制 , 解决了贫困户抵押不足的难题 , 让数字信贷、移动支付、互联网保险等金融服务惠及更多贫困人口 。 互联网公司设立的数字金融机构通过电商平台积累的交易数据 , 利用大数据、人工智能技术分析贫困户或带贫企业交易行为 , 对其进行精准画像 , 从而综合评定其信用状态 , 实现以信息数据替代实物抵押的数字化增信 , 从而提高小微企业和农村地区人群金融服务可得性 , 有效解决普惠金融“最后一公里”的问题 。 中国首家基于云计算的商业银行“网商银行”自2015年成立四年来 , 为全国146个贫困县、超过400万客户提供无接触贷款 。 2017年 , 京东推出了数字农贷 , 基于农业生产的量化模型及农民的历史生产数据给农民授信 , 免抵押、担保 , 并对生产过程进行全程、高频、多方位的监管 。 数字农贷项目上线2年后 , 就与山东、河北、河南等地100多家合作社合作 , 累计放款约10亿元 , 逾期率和坏账率均为零 。 截至2017年底 , 蚂蚁金服也已经为中国795个国家级贫困县和连片特困地区(占比95.6%)提供了支付等金融服务 。
三是传统金融机构与互联网平台企业合作 , 实现互联网大数据技术优势与银行核心业务能力的互补 , 进一步扩大对农村人群的金融覆盖 。 中国建设银行与全国棉花交易市场等电子商务平台合作 , 为棉农提供基于电子仓单、电子订单数据测算的网络融资服务 。 华夏银行与农资交易网络平台“云农场”数据对接 , 为在网络平台购买农业生产资料的农户提供线上贷款、线上还款的网络化全自助服务 。
大数据成为辅助政府精准扶贫的技术手段
全面准确的贫困户信息是保障减贫工作质量的重要支撑 , 大数据的应用为精准扶贫提供了科学高效的技术手段 。
一是大数据使贫困识别的精准度得到提高、公平性得以保障 。 利用大数据对贫困户开展预警筛查 , 及时发现因重病、教育等可能导致的支出型贫困 。 大数据平台通过对扶贫对象的监测 , 实现贫困户脱贫退出、返贫纳入动态管理机制 , 清退已经脱贫或不符合贫困要求的人口 , 对已脱贫人口进行追踪 。 2007年 , 通过大数据平台实现兜底保障的试点在上海开启 , 2014年 , 民政部开始推动各地大数据信息核对平台建设 , 截至2019年10月 , 中国省(区、市)和地市级大数据信息平台覆盖率已经分别达到了96.8%和91.9% , 利用各部门大数据组网来前置性地甄别贫困家庭正逐渐成为主流 。
二是探索、利用大数据对贫困地区进行综合分析 , 帮助制定有针对性的帮扶措施 。 大数据分析结合气候、地貌等自然信息以及家庭人口、个人能力、经济财务等社会信息 , 系统深层次地分析县、村、户等多尺度下的致贫原因 , 为扶贫到村到户提供强有力支撑 。 但是 , 大数据的应用水平还需要大幅提升 。 受制于数据分析能力限制 , 目前全国暂时仅5.9%的地市利用数据库进行过专门的数据开发 , 1.8%的地市曾经向上级机关提交过基于大数据统计结果的决策报告 。
三是大数据工具手段助力提高扶贫资源使用效率 , 推动扶贫领域的科学决策 。 综合扶贫、教育、工商、民政、卫计等领域的大数据实时共享及动态比对 , 提高扶贫财政资金等公共资源利用效果 , 跟踪和监测地区、机构的扶贫进度和效率 。 多维度的贫困大数据信息也帮助政府选择更加合适的扶贫项目、制定合理的贫困标准 。 以上海为例 , 其信息数据不但广泛用于上海市年度贫困标准的认定 , 基于此的《基于核对数据的最低生活保障研究》也为民政部等部门出台国家政策实施标准提供了有益帮助 。
从以上实践可以看到 , 数字技术正在中国的减贫中发挥积极作用 , 这得益于三方面条件 。 一是中国基础设施对于贫困地区和人群的广泛覆盖 。 截至2020年3月 , 中国互联网普及率达到64.5% , 行政村通光纤和通4G的比例均超过98% , 贫困村通宽带比例达到99% , 用网需求得到保障(中国互联网络信息中心 , 2020);同样 , 电网、道路等传统基础设施建设覆盖中国绝大多数居民点 。 二是政府与数字平台企业的有效合作 。 各级政府对数字经济发展持开放鼓励态度 , 积极与数字平台企业开展合作 , 更好地识别和帮助贫困人口 , 实现多种方式的精准扶贫 。 三是数字平台企业采取了具有包容性的商业模式 。 数字平台企业通过电子商务、金融服务和与之配合的助贫扶弱公益项目 , 赋能贫困地区的中小微企业和女性残疾人等弱势人群 , 使他们能够对接大市场 , 获得低成本发展空间 , 通过创业和就业摆脱贫困 。
总的来说 , 中国在应用数字技术、发展数字经济的过程中 , 政府、企业和个人共同发挥了积极作用 , 努力形成包容度较高的基础设施和商业模式 , 使数字技术更好地发挥普惠、赋能的作用 , 推动数字时代的包容性发展 。 (中国国际发展知识中心供稿)


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