利用大數據，精準救助困難群體

習近平總書記曾在貴州省考察扶貧開發工作時強調，扶貧開發“貴在精準，重在精準，成敗之舉在于精準”。“精準扶貧”目前已成為扶貧幫困工作的高頻表述之一。按照2015年制定的農民年人均純收入2855元的國家扶貧標準，上海已不存在此層面的脫貧問題（2016年4月1日起本市城鄉居民最低生活保障標準為每人每月880元）。但上海的社會救助范圍已從原來的低保和特困供養人員延伸到低收入困難家庭、城市三無人員、農村五保、因病支出型貧困家庭，并將學前教育、普通高中及中等職業教育階段特困供養人員及低收入困難家庭成員也納入救助范圍。因此，上海依然存在一定數量一定層面的經濟困難人口，其群體構成也較為復雜。截至2015年底，全市有各類救濟對象20.91萬人。2014年9月，市政府發布《關于本市貫徹〈社會救助暫行辦法〉的實施意見》，對社會救助工作提出了要“以困難群眾的需求為導向，繼續探索創新社會救助的發展理念、方式方法和體制機制等”的新要求。因此，上海如何做好本地困難群體的幫扶救助，在社會救助工作中實現精準救助，值得探索實踐。

貧困人口的精準識別是社會救助工作的基礎，但識別和瞄準又是個難題。我們曾組織人員與民政部門、部分街道辦事處進行調研訪談，發現目前對于社會救助對象的識別存在如下問題：

1.救助對象識別不精準。由于識別指標比較單一，加上人為因素或“人情保”等現象，在救助對象的識別、選取時存在部分救助對象經濟條件并不很差，使救助資源運用不精準，且易引發群眾不滿，損害救助工作的效果和公信力。

2.救助對象收入統計困難。目前，救助對象的經濟狀況主要通過房產、銀行存款、工資收入來統計。隨著收入來源的多樣化，人工統計每戶收入變得困難，居民多渠道收入難以統計。而且救助對象的經濟狀況也是動態變化的，有些原來困難家庭的子女已經就業，有些困難老人已經過世，這些情況都是由于信息掌握不及時，導致社會救助資金的不必要支出。

3.各部門間信息共享存在障礙。社會救助參與單位多，且都會自行排摸救助對象，而彼此之間的溝通協調機制不健全，往往會存在救助對象多頭受助的現象。如果各單位的數據不能共享，救助對象的經濟數據就難以做到精準，社會救助的支出就有可能不斷提高。

4.社會救助宣傳有待提高。由于多數家庭并不了解社會救助相關規定，既產生了大量盲目求助者，甚至導致得不到救助而采取過激行為事件的發生，也有符合條件卻未能及時得到救助的。據調研了解，2015年在對全市7個項目37.2萬戶家庭經濟情況核對中，廉租房申請不符合條件檢出率達14.46%，共有產權房業務不符合條件檢出率達6.41%，低保差異率達14.53%，因病支出型貧困差異率達33.97%，醫療救助差異率達14.53%。這些數據可以看出盲目求助情況的嚴重性和核對工作的復雜性。

大數據的運用已經在商業領域發揮了巨大作用，相信也將為精準救助提供新的理念和技術支持，為此建議積極利用大數據技術快速、便捷和高效的優勢，助力上海困難群體精準救助工作。具體建議為：

1.運用“大數據”精準定位救助對象。精準扶貧首要問題就是精準定位救助對象。大數據下的精準救助避免了粗放式救助在樣本選擇上的弊端，其利用新技術摒棄了樣本分析的方式，轉向對所有數據進行分析，以數據的全面性和精準性為支撐。建議由市民政局牽頭，開發相關的信息系統及數據庫，建立本市社會救助大數據平臺，并將部分權限（輸入、查詢、統計等）開放給相關職能部門。運用“大數據”思維，可以實現對每個困難戶建檔立卡，將救助對象的基本資料、動態情況錄入系統，從而建立起一整套行之有效的救助對象網絡信息系統及數據庫。在實際操作過程中，數據錄入過程也絕非易事，必須做到“兩手抓”：一方面，需有專門的數據錄入小組自上而下按照層級劃分走基層、錄數據。相關部門要協同對采集數據進行分析、核實、匯總，確保基礎數據準確無誤，對救助數據采集分析做到不漏戶、不漏人。另一方面，可以自下而上發動基層群眾自治性組織的監督管理力量，發揚基層民主，自行識別周圍人是否屬于救助對象。由此可提高定位救助對象的瞄準效率，精準定位。

2.運用“大數據”完善救助對象信息核查機制。以往對救助對象的信息核實，由于受客觀條件限制，難以做到信息核實的準確性，特別是在收入核查方面。運用“大數據”可逐步解決完善此類問題，比如實現與本市各銀行、證券機構、保險機構、房產交易中心等的數據對接，不定期進行篩查，對不符合救助條件的人員予以剔除。另外，也可通過大數據分析救助群體的實際消費水平，比如通信費支出等。運用“大數據”實施平臺動態化的信息核查，不僅節省人員設置，更減少人為因素影響，能進一步提升社會救助家庭經濟狀況核對的準確性，讓真正困難群體得到及時救助。

3.運用“大數據”打造區域協同救助信息平臺。針對目前部分救助對象得到多頭重復救助的現象，可嘗試運用“大數據”打造全市的大數據精準救助管理平臺，將全市所有救助信息加以集成融合，為精準救助工作提供必要的數據支持，實現救助信息資源共享。有些困難戶既是民政部門的工作對象，也是其他職能部門（如工青婦組織）的工作對象。由于工作對象存在交叉，要想將救助政策盡快惠及到所有困難群體，真正落實“廣覆蓋、少重復”，就必須形成部門間的有效銜接，從而避免在救助工作中因信息不對稱而浪費人力和物力。

4.運用“大數據”對救助對象進行動態管理。首先，在廣泛收集數據基礎上建立科學系統性的困難戶和困難戶識別系統，對其進行信息化管理，建立救助對象數據庫。在動態管理中，對救助對象的基本資料、動態情況進行全面把握與管理；其次，可對救助資金進行全面管理，準確管理每一筆資金流向，保證專款專用，落到實處；第三，在通過對救助對象定量分析后，可準確把握哪些人已不再需要救助，哪些人還需繼續救助，體現救助對象的動態變化。這樣做可以及時更新數據，既省去了反復統計的煩瑣，也極大地節省了社會資源。

5.運用“大數據”對救助對象進行預測。大數據應用不僅局限于困難人員的確定、平臺的建立，更重要的應用于對困難人員的預測。大數據的核心就是預測，通過預測，準確把握救助對象的需求，正確處理救助工作中存在的問題，從而有針對性地引導資金流的方向，解決困難戶最切身的問題。

總之，為實現對本市困難群體的精準救助，可以嘗試利用大數據技術將海量的救助信息進行有效分類、整合、分析及利用，綜合考慮家庭成員的健康狀況、居住情況、消費水平和生活條件等各方面情況，運用大數據篩查，從而提高救助瞄準精度，建立完善的大數據處理平臺，實施有效的動態監管，實現救助方式、內容與救助對象有效匹配，切實做到“真救助”。同時，還需要實現救助對象和救助過程的精準管理，即對救助對象進行全方位、全過程的監測，實時反映救助對象情況，及時發現和調整救助過程的問題，實現救助對象的有進有出，動態管理，并逐步實現對救助對象的有效預測。