大数据视野下我国社会救助的立法与完善

（安徽警官职业学院 安徽 合肥 230032）

我国已构建有并运行的社会救助体系已比较完善，但与其他社会救助体系与法律较完备的国家还有差距。我国社会各界对社会救助法经历了多次商讨与起草，但并未形成一部基本法律。

1.大数据与我国社会救助法立法之概析

大数据：

所谓大数据，是指容量大、来源多、类型多、存取快、价值多样性为主要特征的数据集合；大数据不是或大或小的随机抽样调查得到的数据，而是客观观察得到的数据集合；大数据不是某一时点的数据集合，而是某一客观对象本身的各个方面或维度随时变化而产生的连续的数据集合；大数据不是用常规计算机及互联网、软件工具就能够进行抓取、管理和处理的数据集合，而是必须还运用大规模数据库、分布式数据库、分布式文件系统、物联网、云计算平台等才能够获取、处理和应用的数据集合。这个定义刻画了大数据的显著特性，即容量、多样性、速度、真实和价值。因此，大数据整合信息后，就可以对信息进行有效运用。由此也可以催生出针对社会救助工作的大数据使用方法和数据整合系统。大数据正在潜移默化的影响着社会救助的工作模式和实践形态。在社会救助领域，大数据能够带来大量的社会和经济效益。

时至今日，我国社会救助仍然没有正式立法，既不利于我国法制社会的建立健全，也不利于完善我国社会救助法律体系。所以《办法》的出台只是权宜之计，我国急需颁布更具权威性的《社会救助法》，从而准确的定义公民生存保障权和政府责任之间的关系。正式的《社会救助法》能更加准确的指导救助过程，区分救助群体，明确社会救助的救助程序、实施机构、监督机制等一系列问题。

2.我国社会救助制度在发展中存在的问题

2.1 信息沟通不畅，导致社会救助精准度欠缺

我国社会救助制度的不均衡表现在多个方面：在社会救助制度项目众多的情况下不同项目有不同的管理部门和不同的规定；社会公众参与救助与政府部门救助盲目重叠。这种不均衡性会使真正需要救助的群体因为信息的闭塞没有得到有效救助，我们把他们称为“信息弱势群体”，这类人被排除在社会救助体系之外；而另一部分在政府公共系统内的贫困群体可能并不贫困却得到一次甚至多次救助，这既是社会资源的浪费，也是社会救助精准度的缺失，完成的救助却造成新的不公平的产生，使社会救助的效果大打折扣。2016年1月12日，中国人民共和国审计署发布的 《2016年第1号公告：2015年11月稳增长促改革调结构惠民生防风险政策措施贯彻落实跟踪审计结果》（下文称《1号公告》），指出在广东省农村危房改造相关工作中由于负责部门把关审核不严格，把9606名不符合条件规定的人员纳入危房改造计划中。其中不符合该条件的除去农村危房外还在他处有住房的有3575人、所居住的房屋危险等级不符合改造标准的条件的4109人、非贫困户1922人。这些人员中有1708人在2015年11月20日前领取了补贴，并完成了自己的房屋改造或通过了有关部门的验收。由此可见各部门间信息的沟通不畅对社会救助精准性有较大阻碍，如果缺乏数额获取的共享机制，对于政府及弱势群体的精准救助难度可想而知。

2.2 社会救助主体“多元化”让社会救助的目的性严重下降

我国社会救助法的迟迟缺席给社会救助的发展带来影响。首先，仅有政府来主管势必会降低救助效率，救助的社会化程度会因为社会组织和团体的非主动加入而被游离在社会救助体系之外，最终导致社会资源不能充分而有效发挥作用。其次，由于缺乏大数据的综合性的、及时的监管与协调，多元化的社会救助主体各自运行，虽然各自有自己的救助目的、标准等，当是从整体上看，就会出现盲目性。据我国民政部门最新统计数据显示城市低保对象从1999年的256.9万人现在城市低保对象达到1207.6万人。农村低保制度建制从2007年至今增加到3910.8万名。救助主体的不断扩大加上不断涌现的各类社会组织、慈善机构等，使社会救助工作经常会遇到无法多方核实社会救助对象是否已向救助机构求助并得到救助的信息，因而出现重复救助，令救助资源过于集中在一些个案上，不利于社会资源的合理分配。

2.3 精准救助识别难导致专项救助“不够专业”

贫困人口动态化是当今社会救助存在的较大问题。如何将需要进行救助的对象从社会成员中识别出来，并根据他们的需求给予不同的社会救助项目安排成为了新时代社会救助发展的一大难点。而专项救助如医疗、教育救助等发展的不成熟，很多环节还在实践中摸索，其管理与运行机构缺乏正确的救助经验和救助手段。《1号公告》中披露到福建省仙游县的38户“贫困户”中查到有25户购买了当地商品房，19户家庭有汽车，11户是工商业主，这些非贫困户违规占用了中央财政11.4万元的扶贫资金。类似的情况在为什么我国社会救助中出现，笔者认为是我国社会救助体系信息互通性差，这种被动式的立法需求迫切需要在大数据的带动下由浅入深的进行变革，不然很难响应信息化时代的要求。

3.大数据视野下完善社会救助法的思考与对策

3.1 运用大数据促进社会救助的规范化及一体化

在大数据时代，我们应该利用大数据精准的技术手段去保障和提高社会救助工作的准确性和规范性。首先，我们可以充分利用大数据建立起包括各类社会救助对象的综合性的信息管理系统，入库各成员单位救助对象情况、救助使用的资源、救助所取得的数据等信息，并使信息达到共享。其次，政府或救助组织在实际救助过程中根据数据进行微调。这一系列手段能在很大程度上简化社会救助流程，降低了社会救助制度运行的成本，促进了社会救助的精准化，提升了社会救助的实施效果。

3.2 建立共享机制促进社会救助信息及主体的有机协调

各级政府部门如市政府、区政府、乡镇政府及街道办事处是我国社会救助中中坚力量，各类社会团体、民间组织及慈善团体次之，他们都在社会救助中发挥着重要作用。在现实情况中为了保障和不断提高救助水平、救助范围及救助规模，只依靠政府这单一的主体是远远不够的。所以，我们也应当重视除政府部门之外的其他社会救助力量，并且随着伴随着数据信息化的发展更应当构建一个参与主体多元化的社会救助大数据平台，不仅能促进各方力量共同加入社会救助体系，也可加快社会救助制度的完善。

3.3 构建精准救助数据分析模型，支持综合分析诊断

随着社会救助工作的深入推进，运用大数据对现有的社会救助体系进行资源整合和优化提升是应对的有效路径。以美国为代表的发达国家在推进大数据上已经形成了发展战略、法律框架到行动计划的完整布局，美国在2009年提出大数据战略后便逐步开放了政府数据源，通过逐步开放政府数据源来改进公共服务、提升公众信任更加有效的管理公共资源和增进政府责任。在我国社会救助中迫切需要大数据的精确指引，才能实现精准救济。

3.4 具体法律条款如何与大数据相结合的几点建议

首先，构建社会救助主体之间的平等沟通机制。国外较为成熟的社会救助模式绝大部分是以国家为主导，各类社会组织补充参与的多元化救助模式，这也是我国在未来发展中必然的选择。所以应当给予各类社会救助主体平等的法律地位，如果主体间不平等会由于社会地位、政治地位的差异，导致一定程度上的依附。因此只有给予法律意义上的平等，才可有真正的合作与对接。

其次，构建社会救助资源的共享机制。从实际操作中我们可以发现在政府组织与非政府组织间存在着信息不对称，这就很容易出现多次救助或重复救助甚至真正的贫困者得不到救助的情况。因此精准救助的首要前提是国家和社会组织如何共同掌握真正的救助信息。因此以法律条款来约定政府、非政府组织间社会救助大数据的共享机制，才能为精准化救助奠定法律基石。

再次，救助制度还应该打破壁垒，通过全国信息平台的联网覆盖其他弱势群体救助，改变过去“只看收入、不看支出”的做法，并且应加强医疗、教育、疾病应急等救助手段的发展。这不仅有利于完善我国社会救助制度，还能加快社会救助法的出台。

最后，既然社会救助法要包含大数据内容，那就涉及到数据保密的问题，所以，应该提高社会救助的数据的保密程度，在社会救助法中，应该专门列出社会救助方面的数据的保密要求。

3.5 以大数据催生社会救助法立法新形态

当然，多部门的数据获取有一定的难度，因此需要从法律角度进行约束，在社会救助法的条款中给予民政部门使用其他部门相关数据的法律权限。大数据并不是大量、海量数据的堆砌，而是多维度、多渠道、多样性的数据，并且使用大数据的过程中也保持这对这些数据的动态监管。在社会救助法的立法过程中我们有必要使两者相配合为彼此保驾护航。