摘要 | 第3-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第10-21页 |
一、研究背景和意义 | 第10-12页 |
(一)研究背景 | 第10-12页 |
(二)研究意义 | 第12页 |
二、研究方法和思路 | 第12-13页 |
(一)研究方法 | 第12-13页 |
(二)研究思路 | 第13页 |
三、国内外文献综述 | 第13-17页 |
(一)国内文献综述 | 第13-16页 |
(二)国外文献综述 | 第16-17页 |
四、相关理论基础 | 第17-18页 |
(一)参与式扶贫理论 | 第17页 |
(二)参与式扶贫理论与本文的结合 | 第17-18页 |
五、基本概念界定 | 第18-20页 |
(一)大数据 | 第18页 |
(二)精准扶贫 | 第18-19页 |
(三)识别机制 | 第19-20页 |
六、研究可能的创新与不足 | 第20-21页 |
(一)研究可能的创新 | 第20页 |
(二)研究的不足 | 第20-21页 |
第二章 大数据对农村精准扶贫的影响 | 第21-28页 |
一、大数据对农村精准扶贫的积极影响 | 第21-26页 |
(一)大数据对贫困人口的识别更准确 | 第21-22页 |
(二)大数据对贫困人口的需求更了解 | 第22-23页 |
(三)大数据对致贫原因的分析更到位 | 第23-24页 |
(四)大数据对扶贫资源的整合更合理 | 第24-25页 |
(五)大数据对扶贫资金的监管更科学 | 第25-26页 |
二、大数据对农村精准扶贫的消极影响 | 第26-28页 |
(一)数据量大,处理困难 | 第26-27页 |
(二)数据失真,决策失误 | 第27-28页 |
第三章 大数据背景下贵州农村精准扶贫识别机制个案分析:以安顺市Y乡为例 | 第28-35页 |
一、Y乡运用大数据进行农村精准扶贫识别的过程 | 第29-30页 |
(一)农户申请,识别打分 | 第29页 |
(二)群众评议,村组再议 | 第29-30页 |
(三)公示结果,建档立卡 | 第30页 |
(四)信息录入,动态管理 | 第30页 |
二、Y乡运用大数据进行农村精准识别的特征 | 第30-31页 |
(一)识别方法从粗略到精准 | 第30页 |
(二)扶贫方式从漫灌到滴灌 | 第30-31页 |
(三)信息管理从静态到动态 | 第31页 |
三、Y乡运用大数据进行农村精准扶贫识别的成效 | 第31-33页 |
(一)精准识别找准致贫原因 | 第31页 |
(二)帮扶措施助推贫困户增收 | 第31-32页 |
(三)公共基础设施得到改善 | 第32-33页 |
四、Y乡运用大数据进行农村精准扶贫识别的启示 | 第33-35页 |
(一)确保识别信息精准 | 第33页 |
(二)确保干部帮扶到位 | 第33-34页 |
(三)确保因户施策 | 第34-35页 |
第四章 大数据背景下贵州农村精准扶贫识别机制存在的问题与原因 | 第35-45页 |
一、大数据背景下贵州农村精准扶贫机制存在的问题 | 第35-40页 |
(一)大数据难以核算家庭收入,精准识别基础不牢 | 第35-36页 |
(二)大数据难以关注其它指标,精准识别标准不全 | 第36页 |
(三)大数据难以甄别临界贫困户,精准帮扶定位不准 | 第36-37页 |
(四)大数据难以辨识人为排斥,精准管理信息不畅 | 第37-38页 |
(五)大数据难以解决认识不足,精准脱贫难度较大 | 第38页 |
(六)大数据难以纳入全部贫困户,精准识别指标受限 | 第38-40页 |
二、大数据背景下贵州农村精准扶贫识别机制存在问题的原因 | 第40-45页 |
(一)农户大数据信息信度未知 | 第40-41页 |
(二)基层缺乏大数据处理员 | 第41-42页 |
(三)部分干部对大数据运用于精准扶贫认识不足 | 第42页 |
(四)大数据与精准扶贫处于探索阶段 | 第42-45页 |
第五章 大数据背景下解决贵州农村精准扶贫识别机制问题的对策 | 第45-49页 |
一、第三方参与提高农户大数据信息信度 | 第45-46页 |
二、强化大数据工作队伍建设 | 第46-47页 |
三、提高干部对大数据运用于精准扶贫的认识 | 第47页 |
四、完善大数据精准扶贫识别政策 | 第47-48页 |
五、优化大数据精准识别标准 | 第48-49页 |
结论 | 第49-51页 |
参考文献 | 第51-53页 |
致谢 | 第53-54页 |
在校期间科研成果 | 第54页 |