我国减贫领域大数据治理的成效

      大数据治理是指在综合利用“互联网+”“智慧城市”“云计算平台”“可视化”“移动终端”等现代信息技术手段的基础上，建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的新管理机制。通过对海量信息的筛选和加工，大数据治理模式在打破原有以样本数据推演总体的小数据治理模式的同时，能够实现数据共治的全域观、数据挖掘的主体性、数据分析的结构化、数据决策的精准性和数据共享的安全感，因而其信息处理能力同比传统模式有了明显的提升。由于其独特的技术优势，自党的十八大以来，我国一直将大数据治理视为国家治理现代化的重要手段。2014年全国两会期间，李克强总理所作的《政府工作报告》首度提及“大数据”概念。2015年8月31日，国务院颁布的《促进大数据发展行动纲要》（国发〔2015〕50号）明确将大数据视为“推动经济转型发展的新动力”“重塑国家竞争优势的新机遇”和“提升政府治理能力的新途径”。2017年12月8日，在中共中央政治局第二次集体学习时，习近平总书记强调要“推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国”。党的十九届四中全会上，习近平总书记再次重申“建立健全运用互联网、大数据、人工智能等技术手段进行行政管理的制度规则”。这一系列政策引领在明确我国大数据治理核心要义的基础上，也为未来大数据技术应用到政府治理过程中指明了方向。

      我国减贫领域的大数据治理缘起于上海市关于低收入家庭经济状况核对的地方试点。2007年，为了应对救助申请过程中的“骗保”现象，上海市开始对救助申请家庭的公积金信息开展广泛的信息化审核，并在随后三年时间中将其扩展到了人社（2008年）、税务（2008年）、民政（2009年）、证券（2010年）、银行（2010年）和车辆（2010年）等领域，由此开始了中国大陆各地的大数据反贫改革。2014年伊始，以国务院《社会救助暂行办法》、民政部《最低生活保障核对审批办法（试行）》（民发〔2012〕220号）和《关于居民家庭经济状况核对信息系统建设的指导意见》（民发〔2014〕83号）为主的一系列政策明确规范了社会救助领域的信息化审核工作，加速了减贫领域大数据信息核对平台的建设。两年后，我国已有北京、上海、江苏、山东、安徽、湖北、重庆、江西、福建和广西等10个省市建立了省级大数据信息平台，建立大数据信息平台的地市也已经达到了157个。经过近四年的持续建设，截至2019年10月，中国大陆地区除西藏以外的省份均建立了大数据信息平台，地市级大数据平台的覆盖率也已经达到了91.9%。同时，大数据信息平台不但承载着原有的低保资格审核任务，而且也开始向着精准扶贫、住房救助、医疗救助、教育救助、就业救助、困难职工救助和残疾人救助等多个“大救助”领域延伸。

      我国减贫领域大数据治理体系取得的四个重要突破

      高质量减贫工作是大数据治理的重要应用领域，它可以在信息审核、便民服务、部门协作和科学决策等四个方面发挥独特的优势。一是能够提高家计审查的精准性。贫困的治理首先来自于对贫困人口的精准识别和动态管理，而由大数据集成而来的综合信息平台不但能够将难以准确厘定的收入、财产、支出等关键信息涵盖其中，而且能够准确反映主要家庭信息的变动，由此确定的贫困家庭同比传统的入户式家计审查制度具有更高的准确性和可信度。二是能够提升救助服务的便捷性。大数据平台的使用不但能够通过准确而及时的信息比对来降低“人情保”和“关系保”风险，威慑部分存在“骗保”心理的救助申请者，减少真正贫困者的申请救助周期，而且“人脸识别”“智能终端”“可视化”等技术的使用也能够方便民众在信息审核过程中充分了解政策信息和审批进度，有利于群众的少跑路和政府的多服务。三是能够强化多部门合作的紧密性。大数据平台的组建或是通过地方党政机构牵头来建立综合政务平台，或是通过专线互联进行部门组网，两种方式事实上都需要大量的部门合作，需要各部门打破官僚意识、业务壁垒和信息孤岛，因而大数据平台的建设能够推动政府组织体系从封闭性结构走向开放性结构、从科层制走向扁平化。四是能够增强政策决策的科学性。大数据平台中沉淀的海量数据能够真实反映贫困户或边缘贫困户的真实生活状态，由这些数据而生成的咨询报告能够为高质量减贫过程中的救助资格认定、救助标准核定、救助人群变动和救助策略调整提供强有力的数据支持，转变地方政府依赖直觉和经验而非数据和科技的传统决策方式，使减贫工作的决策主体更加多元、决策过程更加透明、决策方案更加科学。

      从现有经验来看，我国减贫领域的大数据治理体系已经初具规模，并取得了四个重要突破。一是跨部门的横向信息组网已初步完成。为了破除信息孤岛现象，目前各地已普遍将救助申请家庭的户籍、婚姻、车辆、税务、工商登记、住房、社会保险、住房公积金、存款、证券等核心信息进行了互联互通，使可自动查询的信息数量大幅增加，上海市目前可以查询到45项关键信息，江苏省则可实现16大类136小类数据的核查。二是部省市县的四级纵向信息系统基本定型。近年来我国各省市积极构建完善的纵向信息共享，目前约有16个省份已实现了部省信息对接，约有70.4%的地市实现了省市信息对接，约有87.3%地市完成了所辖县域的全覆盖，以北京、上海、天津、广东、海南和青海为代表的省份甚至采取了一套系统的垂直管理。三是大数据信息核对能力有了大幅提升。随着多数省份采取大数据平台来实时获取救助申请者的数据，我国信息核对的周期出现了明显压缩，目前已有51.6%的省级平台和49.8%的地市级平台可以在7天之内完成信息审核，同时信息审核量尤其是动态审核量也有了大幅提升，2019年前9个月我国省市两级信息核对平台月均救助申请家庭的审核数量约为445.9万户，91.9%的地市对于新增救助申请家庭可以做到全员审核。四是新型技术手段在大数据治理平台中得以广泛运用。以北京市的“智能终端”、上海市的“互联网+”、浙江省的“阿里云”、海南省的“数据交换中心”、贵州省的“云上贵州”和江西省的“移动支付审核”等为代表，大量的技术创新被运用到了减贫政务平台之中，实现了贫困人口精准管理的重大突破。　　

      我国减贫领域大数据治理的问题与对策

      由于大数据平台的建设时间较短及各地发展速度尚不均衡，减贫领域的大数据治理仍然面临着六个普遍的困难。第一，以存款信息为代表的部分金融信息还难以整合。由于《社会救助暂行办法》同比《中华人民共和国商业银行法》处于法律位阶上的弱势性，部分商业银行会基于数据安全性和潜在储户利益损失的考量拒绝或变相拒绝相关数据的对接。因此，目前我国还有13个省级数据平台和224个地市级平台尚不能审核银行存款信息，这使得贫困人口财产的准确评测非常困难。第二，跨区域的信息交换能力仍然羸弱。在全国尚未建成统一信息平台的前提下，各省既存在着平台参数不一、数据质量良莠不齐等技术性对接难题，也存在着劳务输出地区和劳务输入地区交换意愿不对称等府际协调问题，因而约有13个省份2019年度未参与省际之间的数据交换，这显著降低了跨区域流动人口信息审核的准确性。第三，支出型贫困的审核能力较为局限。当前我国各地在大数据平台的建设过程中着重突出了户籍、收入和财产等三个领域，但是对于大额支出的审核仍然比较脆弱，除了上海等少数地方以外，各地对于大额取款支出、大额医疗费用支出和大额教育费用支出等方面的审核力度不够，因而无法密切追踪因病致贫、因学致贫等特定困难家庭的经济状况。

      第四，大数据信息平台的安全性存在风险。由于平台投资额度的限制，目前全国约有13个省级平台和261个地市级平台未能实现三级等保，这使得其数据的安全性仍然存在一定隐患。同时，目前尚有7个省市和56个地市未能完成区域内的全域信息系统对接，这也使得部分信息的传递需要以安全保障较低的非政务平台来处理，这进一步加大了救助申请者的隐私泄露风险。第五，大数据信息的即时性有待加强。目前，部分大数据平台的信息查询能力具有反馈即时性较差的问题，部分省份的信息审核周期甚至超过90天，严重影响了急需获得救助家庭的审批流程。以车辆、住房和存款为代表的部分信息由于更新不及时也会影响到信息审核的有效性，在增加各地“错保漏保”风险的同时也使得救助申请更加繁琐。第六，大数据信息平台的政策咨询能力需要提升。由于各地大数据平台长期以来以信息核对作为主要业务，对于数据的开发较为忽视，因此大量数据被沉淀在平台之中，未能发挥政策咨询功能。2019年各地的统计结果显示，仅有5.9%的地市曾利用沉淀数据库进行过数据开发，仅有1.8%的地市曾经向上级机关提交过基于大数据的决策报告。

      新冠肺炎疫情给脱贫工作带来了新的挑战和困难，从中短期的影响来看，此次疫情将对我国未来的高质量减贫工作带来三个显性的负面影响。一是市场化的增收手段受到疫情影响可能会降低效率，农牧产区可能会因农资供应减少、资金紧缺或需求量降低而影响春耕备耕及养殖业复产，国内出口外向型企业和小微企业受到全球经济衰退的影响也可能会出现经营困难，因此以传统农业、劳务输出或县域特色产业为主要脱贫手段的部分农村人口将面临一定的返贫压力。二是部分脱贫攻坚项目受到疫情影响而放缓，尤其是由于国内电商物流体系短暂停滞而带来的农产品滞销压力及重大项目建设推迟而带来的用工需求降低都可能会持续威胁部分已脱贫人口的增产增收。三是疫情严重区域的部分贫困家庭可能会面临新冠肺炎并发症的持续困扰，少量有主要劳动力致死病例的家庭在养老、育儿及助残方面所面临的压力可能会显著上升。利用先进的数字治理技术和海量的互联互通数据，大数据治理平台能够通过高效快捷的信息整合来抑制疫情的不利影响。首先，针对市场化增收手段的低效率及可能到来的救助申请量的增长，大数据平台不但可以通过广泛的信息比对来准确识别真正的贫困人口，避免“福利依赖”，而且能够准确定位外向型企业中的临时失业人口和面临资金困难的小微企业，为未能就业人员和小企业主提供专门的就业支持。其次，大数据还能准确统计各地区居民的失业率及贫困率，观测特定地区银行存储水平的变动，为我国脱贫攻坚项目的及时启动和动态调整提供数据指向。最后，大数据还可以结合各个家庭的医疗保险账户和医疗消费记录确定需要提供医疗救助的家庭，拟定区域内因病致贫的筛查条件和补助标准，对于主要劳动力丧失家庭提供特定家庭成员的帮扶、监护与心理支持。

      结合疫情危机后各地面临的潜在返贫压力和各地大数据治理体系遇到的障碍，大数据治理的未来改革需要紧紧围绕四个目标来开展。一是提升数据的全域性，优先增强各地金融信息、跨区域信息和大额支出信息的审核能力，探索建立微信、支付宝等移动终端支付的审核机制，完善大数据信息平台对接部门和对接信息的广度。二是提升数据的精准性，提高救助申请家庭主要成员在银行存款、社会保险、税务、住房公积金等可量化指标上的数据精度，准确定位疫情前后的临时失业家庭、因病返贫家庭和丧失主要劳动力家庭，为确认新增兜底保障人口提供数据依托。三是要提升数据的即时性，切实增强对有劳动能力人口的动态信息审核力度，对疫情冲击较大的贫困家庭应及时了解其家庭成员关键信息的变动情况，定位与追踪有高龄或失能老人、婴幼儿和重病重残人口的贫困家庭，为其社区日常监护提供基本信息。四是要提高数据的应用性。以疫情为契机，应着力加强各地低收入家庭信息审核机构的政策咨询能力、数据阅读能力和风险前瞻能力，提升其结合区域内贫困率、失业率和产业结构特点厘定贫困标准和拟定区域性减贫政策的能力，为党政机关的综合决策提供智力支持。

      在四个目标的指引下，下一阶段我国应当密切关注疫情动向，重点进行如下九个方面的建设。一是中央政府在出台大数据信息采集和管理的流程、责任和考核规定的基础上，应适当明确各类反贫基础信息的名称标识、类型格式、测量维度和统计口径等基本参数，便于未来各省之间通过互联互通形成全国综合业务平台。二是在全国建设综合平台尚有难度的前提下，应当以省级党政机构为主牵头构建区域性“政务云”，统筹各部门的数据管理权限，由大数据局或者大数据中心负责某一省份之内基础信息的收集、传输、管理、分配和考核等事务。三是各省份应当增强垂直管理，以“一个数据平台、一个统计口径和一个填报系统”为主收集信息，降低不同部门统计口径的冲突性，整合省份内跨县域的流动人口信息，并积极减少无效的基层统计核实工作。四是各级“政务云”应高度重视信息平台的安全性，至少以三级等保为平台建设要求，与平台操作人员和平台建设企业签订严格的保密协议，并通过严格的规章制度、操作规程、人事规定和安全巡查来防止贫困家庭的数据被泄露或滥用。五是应当对区域性“政务云”的建设加大资金投入，利用“互联网+”“云计算平台”“可视化”“移动终端”等先进信息技术提升其基础信息在存储、处理、可视化、交换、分析和服务领域的能力，利用国家信息产业转型升级的良机来提升系统运行的稳定性、即时性和可操作性。六是国家应当尽快出台《社会救助法》，通过立法层次的提升来赋予反贫部门在依法合规前提下核查贫困家庭基本信息的权利，尤其是应当重点突破反贫部门在金融信息和支出型贫困信息方面的法律障碍。七是应鼓励和支持劳动力流出地及劳动力流入地进行信息共享，通过联合开发友好的跨省份信息核对操作页面来降低跨区域信息审核的难度，增强大数据信息在全域经济活动上的审核力度。八是在基层信息核对机构编制难以大幅度增加的条件下，应当增强减贫领域的政府购买服务，提升基层信息核对人员的薪资待遇，维护信息核对队伍的稳定性，避免因人员流动过多而形成的信息泄露风险。九是应当增强领导干部在大数据时代科学决策和技术施政的使命感，通过集中培训来提升基层人员的数据分析能力，在部门考核指标上鼓励开发沉淀数据库，推动各地信息核对机构在保障信息安全的前提下与高等院校、科研机构展开密切合作。

 

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