大数据在社会救助领域的应用研究——以山东省为例

张泽胜 赵克

大数据是现实空间在数据空间的映射，以数据方式反映客观存在。目前，国内外都进入了大数据的研究热潮，大数据、云计算技术也逐渐成熟，一体化信息网络成为“十四五”时期的重点发展方向之一。大数据在不同的领域中均有不同程度的应用，但在社会救助领域对大数据的研究仍处于探索阶段。2015年，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，社会救助大数据应用是主要任务之一。2020年，中共中央办公厅、国务院办公厅发布《关于改革完善社会救助制度的意见》，提出“加强社会救助信息化，推进互联网、大数据、人工智能、区块链、5G等现代信息技术在社会救助领域的运用”。新时期，党的二十大报告提出加快建设网络强国、数字中国，这对数字救助工作提出了更高要求。各地陆续出台相关政策文件，推动社会救助工作的数字化转型。例如，2023年，山东省出台了《山东省社会救助信息共享和数据利用管理办法》，规范了民政部门与同级社会救助相关部门就低收入人口信息进行信息交换和数据利用的行为，全省各地不断加大大数据在社会救助领域的应用探索，比如烟台、威海、德州等市运用现代信息技术推进社会救助大数据资源的统筹聚合，不断赋能救助工作，全省精准救助、高效救助、温暖救助、智慧救助水平迈上了新台阶。

一、社会救助大数据的应用探索

社会救助大数据指存储在网络或其他介质上的物理符号，是以数据模型采集的社会救助相关信息的总和，是对社会救助对象与救助策略存在形态和发展状况的数据描述。社会救助领域的大数据不是抽象的，而是人为特定的，与社会治理息息相关。对这些含有价值的数据进行专业化处理，实现数据增值，其技术范式呈现从平面化、可视化的互联网向三维化、可交互还原，催生全新的社会救助数字化转型。

（一）大数据协同治理：救助职能部门业务联办应用

大数据具有较高采集效率、较快传播性能、便捷互动性特征，可以打破条块管理模式下政府部门之间信息难以即时沟通的障碍，推动社会救助从传统的公共管理向新公共服务理论转变，实现协同治理。具体来说，基层社会救助服务窗口联办人员受理救助事项申请后，对于可同时办理的事项，按照部门职责分工分发流转，由相关业务主管部门同步办理。各级联办部门可以利用大数据统计分析，对社会救助联办事项进行会商研判，常态化监督窗口服务水平、业务办理质效和数据共享应用等情况，进一步推动协同治理。例如山东省民政厅联合省大数据局、省人力资源社会保障厅、省医保局印发了《山东省“申请困难人员救助”主题集成服务工作方案》，压实部门数据共享协同职责、优化社会救助办理流程，实现了低保等7类困难人员救助申请“一窗受理”“一网通办”“一次办好”。

（二）大数据精准识别：救助家庭经济状况核对应用

社会救助家庭经济状况核对应用是“挖掘社会救助对象关联的多源数据在语义表达上的共有性与互补性，建立多源数据的语义关联[1]，即利用大数据客观、全面的属性，应用于社会救助对象收入和资产的评估与审核，海量信息资源支持提升了救助的精准性和全面性[2]。具体来说，相关部门运用计算机网络技术及时获取申请或者已获得社会救助家庭的经济状况大数据，再依照相关社会救助对象的认定办法对申请对象的收入、资产和支出信息等数据进行科学推算和核算，最终做出审批确认。例如山东省民政厅印发了《关于进一步健全完善社会救助家庭经济状况核对机制的实施意见》，联合有关部门统一建设了省社会救助家庭经济状况核对系统并将其嵌入到省社会救助综合管理信息平台，充分利用市级核对资源，构建了部省市三级核对资源域（见图1），通过一体化大数据平台与公安、人力资源社会保障等20多个省级部门和单位以及省内各市，实现社保、机动车、不动产等经济状况大数据的网络实时交换，构建起跨部门、跨平台、跨区域的资源共享体系。据统计，山东省各级核对机构年均受理核对各类社会救助对象1000万人次，为民政、住建、医保、工会等相关社会救助职能部门和单位提供了规范高效精准的信息核对服务。

图1 社会救助家庭核对资源域

（三）大数据流程再造：低收入人口动态监测应用

大数据改变了救助服务申请流程模式，推动社会救助管理范式从申请救助向主动发现转变，形成多元主体、信息互通、追求同一价值的社会救助网络[3]。具体来说，利用省社会救助综合管理信息平台汇聚全省低收入人口数据，通过设置困难指标，瞄准因病、因学、因残、因失业、因灾等致困因素，分析筛查存在困难风险的低收入人口，并根据不同级别、类型作出风险预警提醒，及时组织人员开展入户排查，将符合条件的人员纳入救助范围或将预警数据分办、转介至其他社会救助职能部门。例如山东省制定了社会救助信息共享和数据利用管理办法，明确低收入人口数据分析比对标准，并充分利用省社会救助综合管理信息平台汇聚的相关救助主题信息，定期开展跨部门信息交叉比对，并将有关预警信息下发至基层，及时发现符合条件的救助对象，帮助其申办有关救助事项。据统计，2022年以来，累计分析比对城乡低保、特困供养、低保边缘、残疾人、脱贫享受政策户等低收入群体330万人次，持续挖掘救助数据价值。

（四）大数据链接资源：社会救助多维度服务应用

大数据能借助电子设备获取相应的协助与信息，改变救助对象自身能力所限使得链接资源能力不足的状况[4]。具体来说，大数据可以帮助社会救助对象构建家庭和社会支持网络，为特殊困难群体链接救助服务资源，依据个人需求实行个性化服务和救助。加强资源整合、增加贫困者的自主选择性以实现供需对接是破除当前社会救助治理困境的关键。例如，山东省烟台市建设“民政服务机构安全生产智慧化监管平台”，通过购置食品安全、疫情数据采集、监测等智慧化设备，将公众服务平台与养老服务基础数据相关联，为特困供养救助对象链接了消防安全、食品安全、呼叫调度、补贴资金、老年人能力评估管理、养老需求评估管理、定期巡访管理、机构信用体系管理、投诉信访管理、等级评定管理、第三方服务监管、养老服务组织、公众服务门户等多维度的服务资源，建立动态数据库和关爱地图，实现“一网式”多维度救助服务。

（五）大数据身份认证：救助对象认证与寻亲服务应用

大数据具有标识功能，无法辨认身份信息的人员，可以通过生物特征大数据、互联网大数据和传播媒体进行身份认证。并且，高度数字化提高了传播的速度，使虚拟和现实中的各主体沟通更为快速且直接，让即时性成为可能[5]。对于需要民政部门审核确认为低保和特困人员为前提的事项，民政部门通过数据共享协助其他部门办理相关待遇保障。大数据技术也可以推动各部门营造更加精准高效的社会救助服务环境，将身份证、残疾人证、电子印章、电子签名、电子档案等证照应用于社会救助办理各环节。例如山东省民政厅充分利用省一体化大数据平台数据枢纽作用，采取T+1日的形式，通过与人力资源社会保障、住建、医保等部门的救助对象身份信息互联互通，实现了城乡居民养老保险补贴、城镇住房保障、农村危房改造、医疗救助、经济困难老年人补贴六项待遇的“静默认证”。

（六）大数据集约留痕：社会救助数字监督与绩效管理应用

大数据技术通过在线化执行社会救助政策，在线化行使救助职能部门权力，做到施政行为痕迹管理与可回溯，以痕迹管理带来的震慑力降低基层腐败行为发生的概率[6]。当前社会救助在申请、审核、公示等综合管理的各个环节进行数字化转型，可以实现全过程、全覆盖的实时监督。数字监督也进一步提升了财政、审计、民政等部门对社会救助覆盖面、准确度、预算支出进度等评价指标的绩效管理水平。例如山东省民政厅指导各地在县域内全面梳理民政救助政策，通过在村（社区）张贴“社会救助服务二维码”的形式向群众公开各类救助申请条件、办理流程、救助标准、救助对象查询途径、咨询举报电话等信息，群众可通过公示的监督举报渠道对各项工作进行监督，利用大数据实现服务群众“零距离”，使社会救助政策的实施更加透明。

二、面临的挑战

如今社会救助业务流程发生深刻变化，救助职能部门范围不断拓展，社会救助对象日益扩大，社会救助业务重点由原来的以业务经办为主转变为业务经办与公共服务并重，强调动态管理和主动监测，但是与之相对的，救助职能部门在大数据应用中的精准化、规范化、精细化服务能力不足。

（一）流通堵点有待打通，社会救助主体协作不畅通

数据流通是数据应用价值体系的前提和基础。在数据采集过程中，低收入群体受年龄、残疾、认知等条件限制，数据提供能力有限，导致社会救助数据自然获取困难。同时，社会救助大数据涉及业务领域广、复杂程度高，需要政府部门、服务组织共同参与，一些地方受业务梳理不清、角色划分不清等因素影响，社会救助数据流通面临一些问题。数据确权方面，权益归属在救助职能部门供需之间如何转移等问题有待明确。目前对于社会救助数据确权缺乏相应法律支撑，《社会救助暂行办法》等现行行政法规均无法满足社会救助数据确权需求。数据流通协作方面，社会救助数据流通参与方众多，当前主要由民政部门牵头实施，尚未形成完整的协作体系[7]，并且政府行政垄断挤出社会参与，政府部门、社会组织、社区（村）等主体和相应机制在社会救助体系内存在衔接不畅、有缝衔接的问题。数据流通平台方面，社会救助相关的大数据应用平台建设缺乏顶层规划和设计，条块分割现象严重，业务系统封闭运行，各救助职能部门的数据汇聚层级不一，存在救助信息不对称、救助对象信息分散、救助服务能力弱等救助资源碎片化问题。

（二）安全挑战日益严峻，存在泄密隐患和救助伦理问题

社会救助数据多来自政府部门和公共服务部门，与社会安定、公民隐私息息相关。随着云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等新时代信息技术的广泛应用，社会救助相关的信息系统间的集成和对接也相应增加，对系统归集数据的访问随之更加开放，从而可能带来大量潜在的攻击漏洞，使得网络数据安全风险加大，可能侵害救助对象的知情权、个人隐私和自由以及人格尊严。具体来说有以下三个风险：一是数据源头合规风险，指数据采集行为以及采集的数据本身是否合规，如在社会救助家庭经济状况核对中，是否经授权后采集公民资产信息。二是数据应用合规风险，指救助职能部门在应用数据的过程中，协作办理相关救助业务的行为是否合规，如医疗保障部门是否有权将个人统筹结算数据推送到民政部门。三是数据技术合规风险，指数据在传输、存储、使用边程中是否合规，如能否确保海量的社会救助数据在流通过程中不被恶意修改、删除或窃取盗用，是否在遵循安全法律法规基础上将区块链、隐私计算、分布式存储等技术用于数据流通。

三、政策建议

大数据的价值是消除不确定性，寻找复杂巨系统的最优解，用更少的物质、能量来完成政治、经济、社会目标。在社会救助领域，运用大数据驱动救助服务模式创新，要进一步畅通服务群众申请、监督社会救助工作渠道，增强基层社会救助经办服务能力和水平，切实提升社会救助资源管理使用效能。

（一）建立规范完善的政策支撑体系

在社会救助大数据从归集积累向应用发展的关键转折点，确立社会救助权并厘清其权利理念十分重要。首先要构建全面、科学的社会救助数据监控体系，其次要创新性地解决不同阶段存在的问题。具体的法律法规和政策制定实施过程，应遵循“重点先行、创新突破、多方参与、过程规范”的基本原则。“重点先行”即先解决困扰或制约社会救助事业健康发展的问题，如制定统一的社会救助数据管理办法和实施方案；“创新突破”即在《社会救助暂行办法》框架下制定相关政策法规，如在商业银行法框架下制定社会救助对象金融资产信息核查比对办法；“多方参与”即社会救助职能部门以及政府其他相关部门共同参与，如建立社会救助业务协办制度；“程序规范”即应依据相关社会救助制度影响面和救助数据重要程度科学设计地方政策制定程序，如健全完善社会救助信息化考核机制，促进社会救助数据资源有效利用。

（二）建立健全数据应用标准体系

社会救助大数据应用标准体系应包括以下几方面内容：操作指南类，针对不同的社会救助类型大类，分别制订体系设计、数据应用等覆盖救助数据共享应用全过程活动的一般性操作方法，包含采集、传输、应用三个方面的操作指南，用以指导基层社会救助工作者办理救助业务。技术类，针对社会救助数据挖掘与应用的技术要求，制订社会救助数据访问技术规范，包括数据分析算法模型、区块链、可视化三个方面的技术与管理规范，用以指导社会救助相关系统承建方进行平台开发建设与对接。数据供需类，针对社会救助数据资源供给侧、需求侧管理及每个数据资源的内涵及外延，制订数据资源共享应用分类方法，包含数据资源备案、数据资源流通、数据资源共享与开发三个方面的标准，用以指导各救助职能部门开展业务协作。监督与评价类，针对社会救助预算支出进度、救助准确度、社会效益、满意度，制订绩效指标、监督与评价方法，用以指导财政、审计、民政等部门开展社会救助数字监管与绩效管理。

（三）加强社会救助数据流通管理

共享利用社会救助数据的核心是数据共享许可和备案管理，这是数据有序流通及利用的基础。关键是建立社会救助数据资源目录，结合社会救助伦理原则和大数据技术规范，进行社会救助数据属性标签、赋值和质量管理，旨在解决社会救助数据资源在共享过程中“有哪些、在哪儿、可否流通、在什么范围内流通”的问题，以及在应用过程中“哪些我可用、向谁获取、怎么获取、怎么使用”的问题。通过数据资源备案登记，完善社会救助业务工作流程、工作表单和资源申请审批管理机制，设计开发“社会救助数据资源备案管理信息系统”，管理社会救助业务支撑信息系统建设。完善组织机构设计（岗位与人员配置），建立问题反馈、缺陷分析、持续改进的可持续发展机制。构建全域范围内社会救助数据流通秩序，有效减少数据重复采集，打破社会救助职能部门之间的数据壁垒[8]，提升社会救助数据融合共享与利用水平。

（四）加强社会救助数据安全管理

在政务云应用背景下，各救助职能部门不再对数据和环境拥有完全控制权，因此，构建高隐私性社会救助管理系统成为构建智慧救助模式急需解决的问题，应该做到未经授权的系统访问“进不来、拿不走、看不懂、改不了、跑不掉”。具体操作层面，一是要针对不同社会救助对象构建细粒度的信息资源保护清单，覆盖个人隐私数据和社会救助服务数据；二是要针对不同职能部门的社会救助业务构建相应的WBS（工作分解结构），建立完善社会救助信息系统安全等级保护机制，按规定开展等级保护备案登记和测评；三是要构建相关部门数据安全保障协作机制，取得大数据、网信等部门的安全技术支持，采用渗透测试、安全扫描等技术手段定期开展网络安全检查；四是要构建覆盖社会救助全业务体系的严格的数据共享活动留痕与审计机制，任何数据流通行为均可追溯，救助对象核对授权全量存储；五是要建立严格的数据管理控制体系，以安全为导向统筹规划团队能力建设、软硬件安全系统设施、安全运行管理（监测、预警、响应、恢复），防范化解安全风险，实现各类社会救助数据的安全传输与应用。

（五）加强社会救助数据应用治理

从技术导向转向成效导向，建立更加高效畅通的社会救助数据治理模式。一是建设“一窗式、一网络”社会救助公共服务系统，以智能分析技术实现网上办事大厅、各单位垂直业务系统数据的无缝对接，依托省级政务服务平台采集救助对象信息，通过受理、转办、评价、监督等闭环式的工作机制满足救助对象诉求。二是利用工具平台有效促进社会救助数据资源整合，融合救助对象基本信息、位置信息、经济状况信息，将救助业务信息数据归拢，对多维度数据汇聚关联，展示社会救助政策知识图谱和社会救助对象画像。三是赋予低收入人口多维度、多样化的属性和标签，及时了解各类救助群体的变化，掌握各类事件的发生规律，例如当低收入人口实名登记的收入、财产、支出等内容发生变动，或出现疑似享受相关救助条件的家庭成员时及时予以提示预警，实现社会救助从“申请—救助”到“主动发现—精准救助”管理范式的转变。