大數據+社會工作推進社會保障的精細化

牛佳玲 張鳳榮 李政

摘 要：在大數據時代背景下，“大數據+社會保障”讓政府的社會保障功能更加精細化。作為社會治理的一種手段，社會工作應充分利用大數據作為改善和創新其傳統服務方式的工具，以提高其在新時代的社會服務效率與質量。本研究結合地域的現實發展情況，對全國18個省份政府網站上的社會保障政策文件展開內容分析，從中發現當前社會保障政策存在的問題，并探尋大數據+社會工作發展的新途徑，在發揮社會工作的社會治理功能的同時，推進社會保障細化。

關鍵詞：大數據;社會工作;社會保障;信息化

一、“大數據+社會保障政策”

大數據時代的到來顛覆了很多傳統行業的發展路徑，同樣，“大數據+社會保障”也將進一步涵蓋新興信息技術在國家治理、政府監管過程中的深度和廣度。

大數據背景下的社會保障政策分析，有利于提升社會保障管理能力、服務能力和經辦能力，整合數據資源，有助于引導社會保險經辦服務管理集約化和精細化。同時，對大數據的利用將成為政府提升社會保障服務能力、增強社會保障管理效能的有效手段。而社會保障作為促使經濟正常發展的前提基礎，也是整個社會的“防火墻”。在社會發展在不同時期背景下，政府對社會保障政策的制定、執行以及監督和評估也有著不同的理念和模式，社會保障政策是社會保障體系中的重要主要構成要件，同時社會公眾對社會保證政策理解和認識也大相徑庭。在社會主義市場經濟日趨完善的今天，我國的社會保障政策還存在著很大的改善空間。

大數據能有效提升我國社會保障的精細化程度。充分運用基于大數據的創新理念和先進技術，不僅能夠促進政府服務的集成化、高效化和精準化，還能提升政務服務水平和公眾的滿意度。一方面，政府利用大數據技術把積累的海量歷史數據進行挖掘利用，通過數據分析對個人展開定制化服務，推進公共服務的精細化;另一方面，政府可以通過對衛生、環保、災害、社會管理等公共領域的大數據實時分析，提高危機的預判能力，為實現更科學的危機管理提供技術基礎（ 林志剛、彭波，2013）。

二、研究方法

本研究采用內容分析法，首先對全國18個省份在其政府網站上所發布的關于社會保障政策的文件進行收集;然后以這18個省份所發布的社會保障政策的網絡文本內容為研究對象，借助Rost Content Mining詞頻分析軟件提取、? 網絡文本的高頻特征詞并進行篩選;最后結合社會網絡及共詞分析法，得到網絡文本高頻詞之間的社會網絡聯系，探索高頻詞的屬性及其之間的聯系特征。

三、來自十八個省份的社會保障政策分析

社會保障精細化程度直接關系到政府的服務效率，關系到人民群眾的切身利益，是提高公民幸福感與獲得感的關鍵。社會保障體系是否健全，相關方面的法制是否完備，對國家的經濟發展和社會穩定，會產生直接的影響。同時相關政策的頒布是其在制度上的體現，對全國各省份的社會保障政策進行內容分析，了解當前社會居民生活的基本需求，這對于科學、有效的政策制定和評估以及我國社會保障公共服務和管理的提升具有重要的意義。本研究通過內容分析法，結合社會網絡和共現分析法對所選取的18個省份的政府在其網站所發布的社會保障政策的內容進行分析以獲取關鍵詞和特征，對社會保障政策相關研究的信息獲取內容提供了科學依據，對社會保障制度的完善與政策的建立與改進具有一定意義。

調查文本來自全國18個不同省份（江蘇、福建、遼寧、山東、安徽、河南、四川、甘肅、青海、廣東、云南、海南、吉林、內蒙古、黑龍江、上海、北京、重慶）在政府網站上所發布的文件，通過在網頁搜索一欄中輸入社會保障這一關鍵詞，在頁面所顯示的若干條信息中，隨機收取每個省份2012—2017年間各1000條的社會保障政策相關文件作為研究樣本，將所有文本合并生成為Rost Content Mining分析用文本文件并保存，用于進一步的內容分析。

共現分析主要是對一組詞兩兩統計各個省份政府在其網站上所下發的有關社會保障方面的文件中出現率較高的高頻詞頻率，一次共現不能說明問題，但是多次共現有利于說明高頻詞之間的親疏關系，借助社會網絡圖，可以對各種網絡關系進行精確的量化分析，有助于揭示高頻詞所代表的內容類屬（如社會、保障、資源、建設等）之間的內在相關性，挖掘背后更深層次的邏輯聯系，從而為某種中層理論的構建和實證命題的檢驗提供量化的工具。下文是針對各省份在其政府網站所發布的相關社會保障政策的文件中高頻詞進行共現分析。

為了能夠讓高頻詞共現分析得到更好的體現，在上圖1中采用了Net-Draw軟件繪制了高頻詞共現網絡圖，線條的密集表示詞語間聯系的緊密程度。結果顯示，語義網絡圖以“管理”、“社會”、“建設”、“服務”、“推進”、“加強”為基點詞，“發展”、“改革”、“加快”、“保障”、“完善”等為核心詞分布，可以清晰地區別出內外兩個層次面。內層以“社會”、“加強”、“服務”、“推進”等為內容，我們可以看出，省級政府在社會保障政策扶持以服務保障為基礎，通過整合社會資源，如在機構、工程、服務體系完善、制度等多方面形成健全的社會保障政策。同時社會政策模式是在解決社會問題的過程中逐步形成的，它是人為參與的結果，而不是人為設計的結果，屬于“自發的秩序”。因此，比較而言，社會政策轉型研究著眼于解決現實問題也許更加重要。現實問題很多，而且層次也不同。在不同層次的問題中，最突出、最關系全局的問題是基本問題，加強公民的社會保護。在全球化日益深刻而廣泛的影響下，越來越認識到，政府加強經濟發展、社會福利、科技創新，服務管理的建設及完善等等，才能使社會保障達到新的平衡。

結合政策文本，我們可以看出不同省份的政府在下發有關社會保障方面的政策文件時，主要針對社會服務、加快社會建設、社會創新、加強社會管理等方面內容呈現的較多，形成此現象原因是社會大眾關注度較高，民生所向，例如我國已經進入人口老齡化的快車中，并可能在未來的二十年后達到老齡化高峰，在某些省份老年撫養比持續攀升，對相關老年保障制度的需求快速增加，從而對社會保障水平產生影響作用，需要政府加強老年社會服務相關的社會保障政策。但與此同時，從分析中可見，政府在與有企業相關的社會保障內容相對較少。由于我國地域差異性，結合不同區域在經濟發展條件、人口狀況、收入水平、文化傳統等方面存在不同，導致呈現出對同一社會保障問題所制定的社會保障政策在各地區不同的局面，社會保障發展水平受此影響，將十八個省份按地區劃分東部地區（江蘇、福建、遼寧），中部地區（山東、安徽、河南），西部地區（四川、甘肅、青海），南部地區（廣東、云南、海南），北部地區（吉林、內蒙古、黑龍江），直轄市（上海、北京、重慶）。我國東、中、西部之間及其內部發展不平衡，社會保障發展水平呈現出“兩邊高、中間低”的趨勢，表明我國社會保障水平存在“碎片化”狀態。因此政府在制定社會保障政策時，必定會因地制宜制定出具有針對性的社會保障政策，有些地區對于社會保障政策的改革，在企業、經濟、管理方面會根據所在地需要不同，有所側重。但從發展的角度看，政府已經關注針對少數群體的社會保障問題，并且逐步走向創新的道路。

四、大數據助力社會工作推進社會保障精細化

社會政策得以良好的執行和實施，社會工作在其中發揮了積極作用。社會政策的托底作用，不但是一個保障范圍、保障程度的問題，還是一個保障的合理性、有效性的問題。關于這一點，應保盡保是一種恰當的概括，即讓那些應該得到保障的人按照政策和制度都得到保障，不遺漏任何應享受社會保障和社會救助的人。大數據作為一種工具，能有效提高傳統社會工作的效能，實現社工管理和服務的智能化，在大數據與互聯網的作用下，開辟了一個新的社會活動場所——網絡社會，生成了新的社會工作模式，大數據助力社會工作需要我們樹立互聯網思維、重視網絡社會工作培育，從而推進社會保障服務的精細化。

社會工作是社會工作者運用專業知識與方法幫助社會上處于不利地位的個人、群體和社區，克服困難、解決問題并預防問題的發生，恢復、改善和發展其功能，以適應和進行正常的社會生活的服務活動（李迎生）。可見，幫助弱勢群體、解決和預防社會問題，促進社會和諧是社會工作開展的主要作用。除了上述基本功能，在大數據的助力下，社會工作還能夠提升社會保障的精細化水平。

目前社會保障服務系統缺乏有效評估項目所需的數據管理和分析框架，因而缺乏操作性和標準化，對于檢驗政策實施的有效性與否存在著障礙，同時關于社會工作的信息化建設有待提高，大部分仍停留在信息收集、信息共享、信息查詢、信息發布等特定條件信息應用階段，并未充分發揮大數據的巨大推動作用，也不能滿足社會工作發展需要。大數據的出現有效地改善這一現狀，社會工作智慧化建設推進社會保障的精細化，利用大數據技術，建立社會工作智慧系統，將社會保障相關政策通過分析、整合、挖掘，加工成精細化的數據產品，實現社會保障的數字化、網絡化、智能化，呈現出社會保障的突出問題，通過與現實社會工作在線上線下的配合，共同實現社會工作的發展。

社會工作要回應不同人群的需要、面對不同的社會文化脈絡，更要直面社會急劇變動，所以需要的知識是多元的。“大數據 + ”優化政府社會保障政策及管理，可以提高工作效率。（2017.睢黨臣，楊艷）大數據應用平臺的建立對我國社會保障信息的“橫向對接”有著重要的現實意義，規范數據采集和應用標準，探索引入社會機構、互聯網的數據資源，推動人力資源和社會保障資源的統一管理，提高相關機構及人員的工作效率。同時強化社會工作專業，由于缺乏信息數據產生時及時分析的能力，社會服務機構對應急社會問題的反應總是處于滯后狀態。大數據助理的社會工作可以有效克服這些障礙，對應急社會問題提前預防，及時發現并快速的反應，讓社會工作的潛力得到充分發揮。