新时代我国贫困人口兜底保障的大数据治理变革

□万国威

2020年既是我国实现精准扶贫战略目标的收官之年，也是我国积极部署全面建成小康社会普惠性、基础性和兜底性社会政策的开局之年，站在这个历史节点来展望中国未来的兜底保障政策具有重要的时代意涵。兜底保障工作的有效开展，首先有赖于通过信息化手段对贫困人口进行精准识别和动态管理，这不但关系中国反贫政策是否能够达成“真脱贫、脱真贫、不返贫”的战略目标，而且是我国新时代国家治理体系尤其是民生保障领域治理能力现代化得以彰显的必然要求。本研究聚焦于中国贫困人口兜底保障的大数据治理变革，希望通过剖析既有机制的经验与困境来提高下一阶段贫困治理的有效性。

一、 新时代兜底保障工作对大数据治理的要求

自改革开放以来，秉承着“以人民为中心”的发展理念，中国共产党和中国政府对于脱贫减贫事业一直高度关注，贫困人口在40年间累计减少7.4亿，贫困发生率下降了94.4个百分点[1]。尤其是自党的十八大以来，我国又使贫困人口在七年的时间中从9899万人锐减到了1660万人，贫困发生率也从2012年的10.2%下降到了2018年的1.7%[2]，这在体现我国始终不渝地坚持共同富裕发展目标的同时，也为世界范围内的反贫事业提供了宝贵经验。随着2020年脱贫攻坚阶段性任务的达成，我国反贫工作将迎来一个机遇与挑战并存的全新发展阶段，这一阶段的核心任务既要持续巩固脱贫攻坚成效，切实保障贫困人口共享改革开放成果，又要攻坚克难地迎接全面小康时代的新挑战，有力地防范经济下行压力、人口结构变化和科学技术转型带来的新贫困风险。

脱贫攻坚任务的完成绝不意味着兜底保障工作的结束，恰恰相反，在新的历史节点其时代意涵将变得愈加丰沛。在全面建设小康社会的新时代，作为脱贫攻坚重要一环的“兜底保障一批”，不但将继续发挥其维系底线公平的制度使命，而且会伴随社会政策目标属性的调整而迎来五个时代变革：首先，兜底保障工作将更加依赖于长效机制的建设，即原有的带有攻坚性质的精准扶贫政策将逐步与常态化的社会救助制度相融合；其次，兜底保障工作的开展将从以农村贫困治理为主向城乡贫困统筹治理过渡，其将更加适应城市相对贫困人口新政策的快速发展，并和农村兜底保障政策一道共同构成城乡贫困人口的安全底线；第三，兜底保障线的设计将从绝对贫困向相对贫困过渡，从收入贫困向多维贫困过渡，从以“两不愁、三保障”为标准向以合理解决区域内过高基尼系数为标准过渡；第四，贫困的认定标准和补偿标准将会细化，不同贫困程度的救助对象将会获得差异化的福利补偿；五是既有的兜底保障体系将得以优化，城乡低保制度将逐步和健康、住房、教育等领域的专项救助脱钩，原有的以城乡低保为帮扶资格的捆绑政策将会调整。

上述五个时代变革为兜底保障工作提供了前瞻性布局，代表着未来反贫政策的发展方向，但是若想真正实现，仍然有赖于政府大数据治理能力的提升。所谓大数据治理，是指在综合利用“互联网+”“智慧城市”“云计算平台”等现代信息技术和多部门信息资源的基础上，建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的公共管理机制[3]。与非互联网条件下以样本数据分析来推演总体特征的小数据治理模式相比，以海量信息为基础的大数据治理通常具有数据共治的全域观、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等特点[4]，它不但能够通过对收集而来的广泛信息进行计算和匹配以降低腐败和寻租风险[5]，而且能够提升公共服务质量并改善其价值理念[6]。因此自党的十八大以来，我国就高度重视大数据在政府治理领域中的作用。2014年3月5日，“大数据”在李克强总理所作的《政府工作报告》中被首次提出[7]。2015年8月31日，国务院颁布的《促进大数据发展行动纲要》明确指出，“将大数据作为提升政府治理能力的重要手段”，“通过高效采集、有效整合、深化应用政府数据和社会数据，提升政府决策和风险防范水平，提高社会治理的精准性和有效性”[3]。2017年12月8日，习近平总书记在中共中央政治局第二次集体学习时也强调，“要运用大数据提升国家治理现代化水平，建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制，推进政府管理和社会治理模式创新”[8]。党的十九届四中全会也再次重申，“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”[9]。这一系列重要的政策引领不但为各地运用大数据技术、建设大数据平台提供了有利条件，而且也为全国范围内“实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化”奠定了坚实基础[8]。

在各地兜底保障工作的推进过程中，大数据治理通常表现为利用先进的互联网技术及丰沛的互联互通数据来增强贫困人口的精准识别和动态管理能力，形成高效快捷的信息审核机制、便民服务机制与决策咨询机制。具体而言，它主要在六个维度为贫困治理提供技术支撑：一是如何使得信息收集更为全面？由于未来的贫困识别需要依赖相对贫困和多维贫困的标准来判定，对于住房、车辆、医疗、教育、养老和金融等方面的信息需求将更为广泛，因此在资格审核过程中就需要更为密集的信息流。二是如何使得信息收集更为精准？未来的兜底保障工作如果想要实现甄别不同贫困程度并赋予差异化福利补偿的目标，必须在家计审查过程中能够为政策执行者提供更为精确的数据，以提高服务效率并降低群体矛盾。三是如何使得信息收集更为及时？为了有效应对支出型贫困，未来的大数据治理需要解决信息的延迟问题，当贫困户发生某项关键指标变动时应能及时在大数据平台予以反映。四是如何使得信息收集更为规范？基于保障信息收集、传输及使用合法性的要求，未来的信息收集工作应当提升其程序正义与法制化水平，保障其信息收集过程的标准化。五是如何使得信息收集更为安全？大量信息的汇聚意味着更高的信息泄露风险，这就对信息安全主体、过程和结果的三重保密工作具有更高要求。六是如何使得信息收集更好地应用于实践？大数据治理框架下信息本身能够也应该更好地服务于兜底保障政策的设计，而如何在有效开发沉淀数据库的基础上为本地反贫政策献言献策就成为重要的建设方向。

二、当前兜底保障的大数据治理框架

贫困人口的兜底保障工作一直以来都是党和政府高度关注的重要民生事务。20世纪90年代以来，为了适应社会主义市场经济的变迁，我国传统的救灾救济制度逐步演变为以城乡低保为核心，以医疗救助、住房救助、教育救助等专项救助为辅助，以临时救助和社会帮扶为补充的涵盖城乡社区的新型社会救助体系。该体系的建立，不但大大提升了社会救助在全局工作中的地位，为困难群众的社会风险提供了安全底线，而且从根本上改变了中国社会保障制度的理念，实现了从“人性关怀”到“维护权利”的转变[10]。精准扶贫政策启动之后，我国又在大扶贫框架下提出了“通过低保政策兜底一批”[11]，这在明确社会救助兜底保障功能的基础上也促使其成为中国三大攻坚战的核心组成部分。在此转变的引领下，我国兜底保障工作得到了快速的发展，无论是在资金投入还是在保障效能方面都取得了明显的进步，为脱贫攻坚事业的顺利开展提供了可靠的制度保证。

随着信息技术的发展，我国兜底保障工作在大数据时代变得愈加完善。在手工核对阶段，学术界对于贫困家庭的精准识别曾经具有广泛的担忧，“人情保”“关系保”“骗保”等问题通常被认为是社会救助的顽疾[12][13]。在现实生活和新闻媒体的报道中，“开着宝马领低保”“公租房里住富豪”等事件也屡见不鲜，一度成为严重威胁社会救助体系、国家信用与国民信赖的负面事件。为了应对此问题，2007年上海市首先实现了低保申请人口住房公积金的信息化比对，并在随后三年的时间中将其信息逐步与多个部门组网，从而开启了利用大数据平台实现兜底保障的地方试点。2014年，伴随着《社会救助暂行办法》《最低生活保障核对审批办法(试行)》《关于居民家庭经济状况核对信息系统建设的指导意见》等一系列法规的颁布，民政部开始有序推动各地大数据信息核对平台的建设。2015年底，北京、上海、安徽、江苏、福建、江西、山东、湖北、广西和重庆10个省市率先建成了大数据信息核对平台，至2017年12月这一数字增加到了23个省市，而截至2019年10月，我国省(区、市)级和地市级大数据信息平台覆盖率已经分别达到了96.8%和91.9%，基本覆盖了我国除西藏及港澳台以外的所有地区。

目前，全国兜底保障工作的大数据治理框架已然初具规模，以民政部门为主体，由公安、税务、工商、人社、住建、医保、残联和金融等部门为辅助的大数据信息核对网络在各地普遍建成，并取得了如下五项重要的进步。

首先，基于大数据平台的信息化审核已经成为家计审查的主要手段。截至2019年10月，全国有30个省份已建成并运行了省级信息核对平台，406个地市建成运行了地市级信息核对平台。由于数据精准性和及时性的问题，目前各地仍然无法单独依赖大数据信息来完成家计审查，但是与以往的手工核对相比，利用各部门的大数据组网来前置性地甄别贫困家庭已经成为主流趋势。从实践效果来看，信息化核对相对手工核对的优势主要体现在以下三个方面：一是其基于海量数据的审核能够准确辨识救助申请者的隐性收入与资产，减少低保审批过程中的错误率；二是信息化审核可以压缩基层工作人员的寻租空间，避免“人情保”“关系保”等现象，减少纪检问责风险；三是能够一定程度地威慑具有“骗保”意图的人员，减少救助审批的无效工作量。

其次，现代信息技术在兜底保障过程中得到初步的应用。以“互联网+”“智慧政府”“智能终端”“云计算平台”“移动支付终端审核”为主要技术手段，目前各地在兜底保障过程中已经能够利用大数据技术开展预警筛查。其中，上海市不但通过“互联网+”技术实现15项重要民生审批项目的信息核查，而且也已实现了大重病医疗费支取等支出型贫困的即时比对。各地也在逐步探索“智慧政府”系统，海南省的数据交换中心、贵州省的“云上贵州”数据共享平台等都充分利用了政务信息网，能够实现部门间基础信息的实时传输。在“智能终端”领域，江苏苏州、吉林长春等18个地市在手机APP方面具有创新，通过移动终端可以让申请对象实时跟踪业务进程。以浙江“智慧嘉兴政务云”为代表的“云计算平台”则以集成控制台为核心，分别管理协议层、关系引擎和存储引擎，将关系型数据与结构型数据有效整合，并通过SSRS报表系统创建交互表格或自由式报表来呈现多源流的数据信息。而江西吉安、安徽安庆和内蒙古阿拉善等三个地区在“移动支付终端审核”领域取得了突破，基于微信和支付宝的信息审核可以使金融信息的全面性更强、精准度更高。

图1 三级信息审核机制的结构示意图

再次，大数据信息平台基本实现了“横向到边、纵向到底”的信息覆盖能力。目前，我国多数省份的救助部门已经实现了和其他部门的信息组网，其中既有能一键发起即时核对的综合信息平台，也有以专线形式对接的双向信息平台。从信息覆盖率来看，全国约14个省份的省级大数据平台可以覆盖80%以上的核心信息，而市级平台对户籍、车辆、住房、养老金发放、养老保险缴纳、工商登记和住房公积金等关键信息的覆盖率也达到了65%以上，核心信息的横向核查能力显著提升。同时，全国有30个省份已经建立了省市县三级信息审核机制(图1)，约有16个省份实现了部省信息对接，约有311个地市实现了省市信息对接，约有386个地市完成了所辖县域的信息全覆盖，这反映出我国多数地区已初步具备纵向的三级垂直信息审核能力。

第四，各地的大数据信息平台建设各具特色。囿于省情区情的不同，目前各地形成了四种差异化的平台建设模式。一是一网覆盖模式，该类型的数据管理往往通过省市县的一体化网络来进行，即省内所有核对工作均在一个系统平台中展开，不同层级机构间仅存在使用权限上的差别。其优势在于信息网络无需重复建设、跨区域审核能力突出和信息核对的及时性较强，但是该模式由于需要应对海量数据而不适应信息化发展较慢的人口大省。二是省市县联网模式，这种数据收集方式不再单纯依赖省级核对系统，市级和县级也都具有独立的核对网络，三者分工协作，承担不同的核对任务。其优势在于能够挖掘沉淀在基层部门的信息且每个独立机构的审核压力不大，但其在重复建设、跨区域核查能力等方面存在明显劣势。采取此种模式的省份有山东、甘肃、四川、浙江等共计20个省市。三是省市联网模式，这种平台建设方式介于前两种类型之间，在省级和市级均有独立的信息比对系统，往往采取两级核对平台分工协作的方式开展工作。目前，共计有山西、吉林、天津、重庆和宁夏五个省市采取此种模式。四是无网覆盖模式，以西藏为代表的省份(区、市)由于信息化水平较低，目前在省市县三级均无信息核对平台，这使得其核对工作仍然停留在传统的手工核对阶段。

第五，大数据信息平台的政策咨询能力正在逐步增强。除了数据管理与数据服务能力的提升以外，部分地区的大数据信息平台还能为其外部科学决策及内部标准化建设提供重要支持。以上海为例，其信息数据不但广泛用于上海市年度贫困标准的认定，得到了上海市主要领导和相关机构的充分肯定，而且以《基于核对数据的上海养老服务补贴政策研究》(2016年)、《基于核对数据的最低生活保障研究》(2019年)等为代表的报告也连续获得了民政部政策理论优秀奖，为全国出台相应的政策实施标准提供了有益帮助。江苏省则较为重视大数据信息的标准化建设，其以“常州模式”为基础开发出大数据信息核对的规范标准，共梳理通用基础标准24项、保障类标准34项和提供类标准26项，初步建立以核对中心管理标准化为核心，以管理标准、服务标准、技术标准为支撑的核对服务标准化体系。

三、当前兜底保障大数据治理的困境

尽管兜底保障的大数据治理框架已经初步形成，但是由于建设时间较短，各地信息核对机制目前还存在一定的发展困境，主要表现为以下五个方面。

首先，大数据信息平台的信息孤岛现象仍然存在。所谓信息孤岛是指在大数据治理过程中本部门难以获得其他部门有效信息的现象，通常而言它将严重削弱信息核对的价值并最终使大数据治理流于形式。其主要表现在三个方面：一是各地以车辆为主的信息更新速度缓慢，信息不能及时反映申请救助家庭的实际情况；二是以住房为主的部分信息沉淀在基层部门，其省市级主管部门也未有完整信息；三是以金融信息为代表的部分信息及时性较弱，部分省市的返回周期甚至达到90天以上。造成此局面的原因主要有四个：一是部分省份的党政机关未能建立综合信息数据平台，各个部门需要逐个逐次对接其他部门才能完成数据组网，这显然增加了部门对接的难度；二是近年来国家对于数据泄露的惩罚力度逐年增强，各部门对数据安全越发重视，由于担心数据泄露给本部门带来问责风险而拒绝或变相拒绝提供信息；三是部分地区部门间缺乏数据合作的传统，且各部门相互交换的信息量不对等，当部分机构较少需要数据输入却需要承担较多数据输出责任时其意愿往往不强；四是部分地区的信息管理平台在有限投资的前提下不够先进，无法实现大数据的批量查询，单独录入每一条信息的查询方式费时费力，使得信息对接部门容易产生明显的畏难心态或抵触情绪。

其次，存款信息的大数据共享仍然是难点。银行存款是审核贫困家庭资产的重要项目，其能否纳入大数据的管理对于判定申请对象是否符合救助条件极为重要，因此该数据日益成为各地贫困人口筛查的重要前置性要件。但是从实际工作来看，除北京、天津、上海、江苏、浙江和江西六个省市基本可以实现全样本核查以外，其他省份所能够链接的银行均未能达到20个，地市级机构存款信息的核查率甚至仅为49.3%，使之成为兜底保障大数据治理的重要漏洞[14]。究其原因主要有四：一是由于中国的社会救助并未立法，以《社会救助暂行办法》为代表的国务院条例相对《商业银行法》而言处于法律位阶上的不利地位，故银行有理由因法律依据不足而拒绝提供敏感数据；二是银行本身为盈利性机构，其商业竞争较为激烈，而未能覆盖全部银行的大数据比对可能会冲击储户在本银行的存款意愿，从而影响银行的商业利益；三是银行本身对于数据安全的要求极高，但部分信息核对系统尚无法达到三级等保要求，因而可能会给银行的系统安全带来一定隐患；四是新型移动终端设备部分地代替了传统银行的存款功能，贫困人口的存款具有更多的选择，这使得存款信息的审核难度日益加大。

再次，跨区域的大数据交换能力仍然不足。随着我国外出劳务人员数量的持续增长，跨区域尤其是跨省流动人员的信息审核变得越来越困难，当税务缴纳、工商登记、养老保险、医疗保险和住房公积金等关键信息存在缺失时，信息化的家计审查往往难以开展。据统计，目前全国仍然约有7个省份无法完成一省之内各地市之间的信息共享，约有13个省份本年度未参与省际之间的数据交换，这使得通过跨区域信息共享来准确判定贫困人口收入的目标难以完成。造成这一问题的原因主要有四个：一是缺乏全国性的综合业务系统，民政部所建立的全国信息核对平台不具备发起数据交换的功能，需要各个省份之间分别对接，这显然会影响数据交换的数量和质量；二是我国劳务流出地和劳务流入地之间的交换意愿不对等，流入地政府相对流出地政府的信息交换意愿更为有限；三是部分省份的省级大数据平台投资较少、功能单一，而某些地市的信息平台可能比省级平台更为先进，因而部分所辖地市对接省级平台的意愿不高；四是各个地区建立信息平台的网络公司并不统一，信息设计存在差异，因而信息对接难度较高。

第四，大数据信息的管理规范性仍然有待优化。管理的规范性能够有效降低数据收集、交换、传输及使用过程中的人为风险，提升大数据治理的安全性和可靠性。实践中，信息管理的规范性可以细分为制度规范、机构建设、人员培训和安全巡查四个环节，但在上述方面我国的大数据管理仍然存在一定隐患。其中，各地虽然对制度建设工作普遍重视，但是仍然有199个地市未能出台专项信息管理细则，210个地市未能出台信息管理的操作规程；机构建设方面，我国有280个地市级机构未能取得独立编制，37个地市级机构未能取得机关事业单位编制；人员培训方面，本年度有1个省未能开展涵盖所有地市的全员培训，54个地市未能开展任何人员培训；而在安全巡查方面，年度内约有252个地市未能开展任何形式的系统安全检查。出现上述问题的原因，既与部分地区对于制度规范、标准化操作和信息安全的不重视密切相关，也与部门设置过程中给予信息核对机构较小的自主权和有限的编制数量有关。

第五，大数据信息对于政策决策的支持力度仍然欠佳。大数据信息平台不但需要为贫困人口的精准认定提供良好的保障，而且需要将其数据成果应用于科学决策，但是从实际情况来看，除了上海和江苏两省市经验较多以外，各地在大数据信息的应用方面仍普遍不足，很多信息长期沉淀在其数据库中成为“僵尸信息”。在地市级机构的统计中，虽然以江西吉安、四川宜宾、云南西双版纳、安徽安庆、江苏常州、内蒙古阿拉善、广西北海、江苏南京、安徽铜陵及河南漯河为代表的地市较为注重对大数据信息的挖掘，但从全国来看仅有5.9%的地市曾经利用数据库进行过专门的数据开发，仅有1.8%的地市曾经向上级机关提交过基于大数据统计结果的决策报告[14]。这一现象的形成与四个因素有关：一是部分地区仍然对大数据治理所能发挥的作用认识不清，忽视数据分析的政策意涵，担心数据开发将会占用其时间、精力；二是部分地区人员编制严重不足或人员流动性较强，因此只能集中精力开展信息核对工作，尚无暇顾及信息数据库的开发；三是部分机构不具备大数据信息开发的经验，缺乏相应的分析统计技术，对于如何研判政策走向缺乏理论指导；四是部分地区由于担忧基础信息的泄露而拒绝与科研机构合作，因而联合开发沉淀数据的积极性不高。

四、新时代兜底保障大数据治理的变革

当前，我国兜底保障的大数据治理框架虽然已经在贫困人口精准识别和动态管理的过程中发挥了不可替代的作用，但是在实践中却仍然存在着信息孤岛、存款审核困难、跨区域共享不足、管理规范性不强和政策决策欠佳等五个有待解决的问题，仍然需要通过持续的理念进步、技术变革和政策引领来完善大数据治理。在未来的发展过程中，我国应当紧紧围绕大数据时代反贫工作和社会救助工作的转型要求，将信息的全面性、精准性、及时性、规范性、安全性和应用性等六个标准作为主要的建设方向，使得现代信息技术尤其是大数据治理技术能够更好地为兜底保障工作服务。具体而言，应当主要围绕以下五个方面展开。

首先，以省级“云计算平台”为基础来破解信息孤岛难题。“云计算平台”是指被优化或部署到一个虚拟计算环境中的数据库，与依靠硬件设备分散存储的数据库不同，它可以实现按需存储、按需扩展、灵活分配空间以及资源整合等功能。实践中，它不但可以改变过去部门间单线联络的数据交换方式，通过一个综合信息数据中心统合管理各部门分散数据，在政府部门之间、政府部门与社会服务部门之间建立信息桥梁，而且可以大大提升数据交换的质量和速度，使得各部门所传输的信息能够及时被其他部门所利用。具体而言，我国各地“云计算平台”的建设应当主要遵循以下四个基本原则：一是应当以党政机构牵头而非单一部门牵头来组建该数据平台，形成涵盖各部门综合信息的“政务云”，以减少各部门在数据交换领域的推诿或畏难情绪；二是在全国建立“云计算平台”尚有技术难度的前提下，建议先以省级为单位建立该数据平台，率先实现一省之内信息的互联互通；三是建议各地成立单独的大数据局或大数据中心统一进行数据的收集、传输、管理和分配，并制定信息传输、更新与使用的奖惩政策和考核机制；四是需要高度关注信息平台所收集信息的安全性，通过建立严格的规章制度、操作规程、人员管理规定和安全巡查措施来防止大数据信息泄露或滥用的风险。

其次，以存款信息为重点来实现信息互联互通的体系化布局。当前，存款信息的审核已经成为兜底保障信息审核过程中的“最后一里路”，同时也是各地开展大数据信息比对的突出难点，亟需在制度上予以解决。未来政府应着力加强金融业与政务征信系统的跨行业整合，全方位评估申请人金融资产与信用资产的整体状况，以提升平台数据收集的质量与可信度。具体而言，应当主要围绕以下四项工作来完成：一是要尽快推动社会救助的国家立法，赋予社会救助部门在依法合规前提下核查银行等机构金融信息的权利，减少地方政府开展金融信息审核时的难度；二是要逐步扩展可核查银行的数量，地方信息核对机构在银行等金融部门的审核中应当尽可能做到全样本覆盖，以防止申请救助家庭转移储蓄的风险；三是各地的信息核对平台应当提升自身系统的安全性能，至少以三级等保为基本要求与银行等金融机构进行信息对接；四是要积极与移动终端支付的企业进行谈判与合作，推动微信、支付宝等移动互联网平台存款信息的审核。

第三，以部省市县四级联动为主轴来建立跨区域信息共享机制。国务院《促进大数据发展行动纲要》要求自上而下构建跨部门的政府数据共享交换平台，实现包含民政业务系统在内的共享交换平台的全覆盖。目前，各地市信息核对系统的开发由民政部门与各地软件公司分别完成，操作系统多种多样，这就使得跨市域信息交流存在数据内容缺失、数据格式迥异及运算逻辑混乱等问题，不利于跨区域的信息共享。在未来的制度建设中，以建设纵向一体化信息核对机制为基本目标来推动跨区域流动人口的信息比对势在必行：一是在未能建立全国统一系统的前提下，必须依托部级操作平台对下属各级核对系统进行标准统合，可以优先规定各省关键数据的名称标识、类型格式、测量维度和统计口径等内容，以方便省级平台在建设系统时能够有针对性地部署；二是民政部应当为跨省信息交换提供适当便利，应当在既有平台基础上开发更为友好的跨省信息核对操作页面；三是除了贫困人口过多的省份可以短时期内适当保留“省市县联网模式”且需出台各级核对机构的责任分工规定以外，“一网覆盖模式”应随着5G时代的到来成为各省信息平台建设的主要方向；四是各级信息核对机构应当积极完成“向上对接、向下覆盖”的任务，尤其是应当重点完成部省对接和省市对接这两项工作。

第四，以机构赋权增能为前提规范大数据信息核对的日常管理。信息核对中心作为贫困家庭信息核对工作的实际承担者，长期以来存在着与救助机构合署办公的问题，其基层机构编制多为合署办公的事业单位或社会组织，部分机构人员没有编制，这不但会使得各级核对工作者承担大量非本职工作，不能集中精力开展信息核对，也使得其人员离职率和流动性较大，存在较高的信息泄露风险。因此，在机构赋权增能的前提下规范日常管理极为必要：一是各地要在机构编制上保障核对部门的独立性，在人员编制方面承认基层核对人员的劳动贡献，对于少量过渡期内的政府购买服务人员应以提高待遇水平为主，切实稳定人员队伍；二是各地应明确出台核对办法、实施规范和标准化操作规程等三项重要制度规定，与各级管理人员、核对人员和软件开发企业相关人员应签订保密责任书，对于核对信息的收集、传输、比对、管理、储存和使用等各环节进行更为细化的监管；三是强化人员培训，省级机构和地市级机构应当根据区情至少每年集中安排一次涵盖各辖区的全员培训，尤其是应当积极提升基层核对人员的综合素质和业务能力；四是应当建好“主体—过程—结果”的三重保密体系，通过硬件设备建设、优化部门规章和人员管理培训等三种方式来提升系统的保密性，每年至少进行一次系统平台的信息安全巡查和安全演练。

第五，以大数据信息开发为途径推动兜底保障政策的科学决策。大数据平台不仅是兜底保障工作顺利开展的工具与抓手，也是国家治理能力现代化的资源与媒介，通过对数据资源进行合理开发，有助于为未来反贫政策提供参考。从建设方向来看，国家应当允许和鼓励具有资质的相关机构自主开发或联合开发大数据库，分析兜底保障群体的基本概貌和致贫机理，为反贫决策提供精准可靠的数据支持。在相应的工作中应当注意四个面向的事务：一是要着力提高各地对于大数据治理的认识，强化领导干部对大数据时代科学决策的使命感，增强工作人员对于兜底保障过程中数据开发的责任心；二是要通过系统的学习培训增强各级干部对于兜底保障政策现实状况与未来走向的学理分析能力，通过理论指导提升其政策预判的水平；三是要在评估过程中积极鼓励各级机构开发自身数据库、形成政策报告，引导部分机构向上级机关或地方主要领导提交政策咨询建议，并在国家和省级层面适度给予物质与精神奖励；四是应当鼓励各地核对机构与本地高校、科研院所等学术机构联合开发大数据库，在保障信息安全的前提下，通过不同形式的合作来为国家和本土政策决策提供有益的学术支持。