分层分类社会救助体系的救助对象精准管理

社会救助是一种重要的社会保障制度，它通过向生活困难群体提供经济或物质帮助，以缓解他们的生存压力，保障其基本生活水平，并维护他们的尊严和权利。社会救助不仅有利于保障社会最底层群体的生存权和发展权，同时也有利于维护社会稳定和和谐，促进社会公平和正义。

分层分类社会救助体系是指根据不同的困难群体和救助需求，采用不同的救助方式和标准，从而实现救助的差异化和个性化。本文从精准管理的视角，对分层分类社会救助体系的救助对象进行了研究。旨在探讨分层分类社会救助体系的现状、精准管理视角下分层分类救助对象管理模式以及干预策略，以期为提高社会救助效率、促进社会公平提供理论和实践参考。

一、分层分类社会救助体系以及精准管理概述

（一）分层分类社会救助体系概述

1.分层分类社会救助体系的内涵

分层分类社会救助体系是指根据不同的救助对象、救助内容和救助方式，将社会救助分为基本生活保障、特殊困难救助、应急救助和社会福利等四个层次，形成一个有机统一的整体。

2.分层分类社会救助体系的现状

（1）建立了以最低生活保障制度为核心，以特困人员供养制度、医疗救助制度、临时救助制度、教育救助制度等为补充的多层次社会救助体系。

（2）制定了以家庭为单位，以收入为核心，综合考虑家庭成员人数、住房面积、财产收益等因素的最低生活保障标准。

（3）推进了以信息化为手段，以精准识别、精准审核、精准发放、精准退出为目标的社会救助精准管理。

（二）精准管理概述

精准管理是指在社会救助工作中，根据不同层次的救助需求，采用科学的方法和手段，对困难群体进行精确识别、分类管理、动态监测和及时退出，实现救助对象的精准识别、救助标准的精准制定、救助资金的精准分配、救助效果的精准评估等，从而提高社会救助的效率和效果。

精准管理的理论基础主要有：1.马克思主义关于消除贫困和实现共同富裕的理论；2.社会保障理论中的风险分担和社会公平原则；3.新自由主义关于最小政府和市场配置资源的理论；4.新制度经济学关于信息不对称和激励约束机制的理论。

本文认为，分层分类社会救助体系和精准管理是社会救助改革和发展的重要方向，对于提升社会救助的公平性、合理性和可持续性，促进社会保障体系的完善和社会稳定和谐，具有重要的理论和实践意义。

二、不同层次救助对象特征分析

不同层次救助对象特征分析是社会救助工作的重要内容之一。它是指根据社会救助的目标、原则和标准，对社会救助对象的基本情况、困境原因、需求特点等进行系统的调查、分类和评估，从而确定不同层次的救助对象和救助方式的过程。对不同层次救助对象特征分析的目的是为了实现社会救助的精准化、个性化和有效性，避免一刀切、泛化和滥施救济的现象，以提高社会救助的效率和效果，促进社会救助对象的自立和社会融入。

本文根据救助对象的不同需求和特点，将其划分为基本生活保障对象、特殊困难群体、社会融入对象和自立发展对象四类，并分别探讨各类救助对象的识别方法和救助措施。这种分类方法有利于提高社会救助的针对性和有效性，从而促进救助对象的社会参与和自我发展。以下是对各类救助对象的具体分析（见下表）：

三、精准管理视角下的分层分类救助对象管理模型

精准管理视角下的分层分类救助对象管理模型是一种基于不同救助对象的需求和特点，将其分为不同的层级和类别，从而实现有针对性、有差异性、有效性的救助管理模型。该模型的核心思想是根据救助对象的生存状况、收入水平、就业能力、社会保障等因素，将其划分为最低生活保障对象、低收入困难家庭、就业困难人员、社会保障缺失人群等四个层级，每个层级又根据具体情况分为若干个类别，如最低生活保障对象可以分为城市低保对象、农村低保对象、特困供养人员等。针对不同层级和类别的救助对象，制定相应的救助政策和措施，如提供基本生活保障、增加收入来源、提高就业技能、完善社会保障体系等，以实现精准扶贫、精准脱贫的目标。

首先，数据驱动决策。通过利用大数据和人工智能技术，实时监测救助对象的需求和变化。同时建立数据仓库，支持决策者基于数据制定策略；其次，多层次干预。根据不同层次的救助对象，制定相应的干预计划和政策，确保资源有针对性的分配，以满足不同层次对象的需求；最后，协同合作。建立跨部门和跨组织的合作机制，实现资源共享和协同努力，制定信息共享的标准，以确保各方能够及时获取和利用关键信息。

四、精准管理视角下的分层分类救助对象干预策略

（一）不同层次救助对象的个性化干预策略

精准管理视角下的分层分类救助对象干预策略是指根据不同救助对象的特点和需求，采取有针对性的措施，从而实现救助效果的最大化。精准管理视角下的分层分类救助对象干预策略是一种有效的社会救助模式，它能够充分考虑救助对象的差异性和多样性，进而实现精准施策和精准脱贫，促进社会公平和社会稳定。

分层分类救助对象干预策略主要包括以下几个方面：

1.对于生活困难的低收入家庭，首先，提供基本的物质保障，如低保、医疗救助、住房补贴等；其次，还应加强就业服务和职业培训，提高其自力更生的能力。

2.对于因病致贫或因灾致贫的家庭，首先，提供基本的物质保障；其次，还要加大医疗保障和灾害救助的力度，减轻其经济负担，帮助其恢复正常生产和生活。

3.对于存在特殊困难的弱势群体，如残疾人、老年人、儿童、妇女等，首先，提供基本的物质保障；其次，还要提供特殊的社会服务和心理支持，以保障其基本权益，促进其社会的融入和发展。

4.对于有违法犯罪倾向或行为的救助对象，首先，提供基本的物质保障；其次，还要加强法制教育和社会监督，引导其树立正确的价值观和道德观，防止其再次走上歧途。

（二）数据驱动的决策方法在救助对象干预中的应用

数据驱动的决策方法是指利用数据分析技术，根据救助对象的特征、需求和风险，制定合适的干预策略和评估效果的方法。数据驱动的决策方法在救助对象干预中的应用，可以提高干预的针对性、有效性和效率，同时也可以促进救助工作的规范化和科学化。数据驱动的决策方法是救助工作的一种创新和发展，值得更深入的推广应用。

1.数据驱动的决策方法的基本原理

通过收集、整理、分析和呈现救助对象的相关数据，从中发现规律、趋势和问题，为制定干预策略提供依据。

2.数据驱动的决策方法的基本步骤

（1）数据收集。根据救助对象的类型、特征和需求，选择合适的数据来源、工具和方法，来收集救助对象的基本信息、风险评估、需求评估等数据。

（2）数据整理。对收集到的数据进行清洗、验证、分类和归纳，使其符合分析要求。

（3）数据分析。运用统计学、机器学习等技术，对数据进行描述性分析、关联性分析、预测性分析等，从中提取有价值的信息和知识。

（4）数据呈现。采用图表、报告、仪表盘等方式，将分析结果以直观、易懂、有说服力的形式展示给相关人员。

（5）数据驱动。根据数据呈现的结果，制定合适的干预策略，并实施干预。同时，根据干预效果，收集反馈数据，并进行持续的监测和评估，从而不断调整和优化干预策略。

3.数据驱动的决策方法在救助对象干预中的应用优势

（1）提高干预的针对性。通过对救助对象进行细致的分析，可以识别出不同类型、特征和需求的救助对象，并根据他们的差异，制定个性化和定制化的干预策略。

（2）提高干预的有效性。通过对救助对象进行风险评估和需求评估，可以确定最紧迫和最重要的干预目标，并根据目标选择最合适和最有效的干预手段。

（3）提高干预的效率。通过对救助对象进行预测性分析，可以提前发现潜在的问题和风险，并及时采取预防性和应对性的措施，从而避免或减少危机。

（4）促进救助工作的规范化和科学化。通过对救助对象进行持续的监测和评估，可以检验干预策略的实施情况和效果，并根据数据反馈进行调整和优化。同时，还可以积累经验和知识，形成可复制和推广的最佳实践。

4.数据驱动的决策方法在救助对象干预中的应用案例

数据驱动的决策方法在救助对象干预中已经有了一些成功的应用案例。例如，在儿童保护领域，一些国家和地区采用了数据驱动的决策方法，对儿童的虐待、忽视、遗弃等问题进行了有效的预防和干预。通过收集和分析儿童的家庭背景、社会环境、教育状况、心理健康等数据，可以识别出高风险和低风险的儿童，并根据他们的不同需求，提供不同程度和形式的支持和服务。同时，还可以评估和改进儿童保护工作的质量和效果，从而进一步提高儿童的安全和福祉。

五、完善分层分类社会救助体系的救助对象管理的建议

（一）加强数据共享和信息互通

建立全国统一的社会救助信息平台，实现各级各类救助数据的汇总、分析和共享，提高救助对象的识别和核定效率，避免重复救助和漏救现象，保障救助对象的合法权益。同时还能促进各部门间的数据共享和信息互通。这有助于更全面地了解救助对象的情况，避免“信息孤岛”和重复录入。

（二）建立动态监测和评估机制

建立针对救助对象的动态监测和评估机制，以跟踪他们的变化需求和实际状况。通过定期评估，可以更及时地调整救助政策和服务，以满足不断变化的需求。同时定期对社会救助体系的运行情况、救助对象的变化趋势、救助效果和满意度等进行监测和评估，及时发现和解决存在的问题和困难，不断完善和优化救助政策和措施。

（三）实施差异化和个性化的救助服务

根据救助对象的不同类型、特点和需求，提供差异化和个性化的救助服务。这需要基于对救助对象的深入了解，从而为其提供更精准、有效的救助服务，以确保资源的最优利用。如生活保障、医疗保障、就业援助、教育支持、心理辅导等，进而提高救助对象的自立能力和生活质量。

（作者单位：湖南铁道职业技术学院）

基金项目：

2024年度湖南省社会科学成果评审委员会课题（课题编号：XSP24YBC156）阶段性研究成果；

2022年度湖南省高校思想政治工作精品项目：立德树人背景下“1234”资助育人体系构建与实践（项目号：22JP162）阶段性研究成果。

作者简介：汤梦姣，1991年出生，女，汉族，湖南邵东人，硕士研究生，讲师，信息科科长。研究方向：职业教育、教育信息化。