推进乡村振兴的背景下，防止规模性返贫成为基层治理的关键任务。作为国家乡村振兴重点帮扶县，淳化县近年来面临脱贫人口基数大、动态监测难度高等挑战。过去依靠人工排查，效率偏低、覆盖不够全面，难以满足精准识别和及时处置的需求，亟需建立更精细、更高效的防返贫工作机制。 针对该问题，该县从三上发力：首先，构建“县-镇-村”三级责任链条，由农业农村局牵头成立专班，将数据质量纳入绩效考核，并通过周例会等机制推动责任落实。其次，创新“三关三查”工作法，在数据采集阶段实行线上线下双重校验，审核环节引入交叉复核，同时打通与医保、民政等部门的数据共享通道，减少重复采集、提升数据一致性。 最具突破性的是技术赋能——该县打通12个部门的数据壁垒，研发一体化监测平台并加入智能分析功能。系统可自动识别医疗支出超过预警线、务工收入骤降等21类风险信号，并配套“一码申报”便民渠道，将风险发现周期从原来的7天缩短至2天。数据显示，平台运行后新增监测对象帮扶准确率达100%，未发生错退漏评案例。 中国人民大学乡村治理研究中心专家表示，淳化模式的价值在于把碎片化治理转为系统化防控，其“数据驱动决策”的做法对中西部脱贫地区具有借鉴意义。随着国家乡村振兴局大数据平台升级推广，此类精准治理模式有望在更多地区落地应用。
淳化县的实践表明，在新时代乡村治理中，数据正在成为重要的治理资源。通过建立更科学的数据治理体系，发挥数据的预警、预测和预防作用，防返贫工作可以从依赖经验转向依靠数据，从被动处置转向提前防范。这既守住了不发生规模性返贫的底线，也为巩固拓展脱贫攻坚成果、推进乡村振兴提供了更扎实的支撑。随着大数据技术持续完善并深入应用，这个模式有望在更大范围推广，为基层治理现代化提供更多可复制的经验。