智慧救助的要素驱动、运行逻辑与实践进路

祝建华

一、问题的提出

20世纪70年代末兴起的新公共管理运动在降低政府行政成本的同时也带来了新的问题：市场机制的引入使得利益至上观念在政府中占据主导地位，竞争造成政府内部、政府与市场间关系的“碎片化”。①韩兆柱、于均环：《整体性治理、合作治理与合同制治理理论比较研究》，《天津行政学院学报》2018年第5期。后工业化时代的权力体系、利益诉求、政社合作上的“碎片化”问题也更加严重。②晋军、何江穗：《碎片化中的底层表达——云南水电开发争论中的民间环保组织》，《学海》2008年第4期。而数字化所具有的特点恰好可以打破这种“碎片化”，为之提供整体化治理改革方向。围绕这一核心命题，人们进行了很多探索。在信息共享方面，目前尽管政府机构有数据共享的承诺，但多个约束限制了数据的访问、交换和使用，数据交换不充分。③Eric W.Welch, et al., "Determinants of Data Sharing in U.S.City Governments," Government Information Quarterly,2016, 33(3).公共组织面临着日益复杂的任务，需要跨越组织边界，借助网络方式与其他组织进行合作，信息共享的重要性日益增加。因此，许多组织已经从偏向于强调信息保护的“孤岛”模式转向侧重于组织间信息共享的模式，以便提供更高质量的信息，更好的决策，更高的生产力和更优质的服务。①Fredrik Karlsson, et al., "Inter-organizational Information Sharing in the Public Sector: A Longitudinal Case Study on the Reshaping of Success Factors," Government Information Quarterly, 2017, 34(4).而信息技术可将各社会单元间抽象的、直接的、间接的联系具体化、可视化，打通各社会单元间的沟通渠道，构建资源链接的平台，改变社会组织方式，形成关系更为紧密的整体，同时通过获取的信息进行更深层次的结果挖掘与预测甚至进一步实现“数据决策”。②里克罗夫特、董开石：《复杂性挑战：21世纪的技术创新》，北京大学出版社，2016年，第32-33页。2008年12月，美国IBM公司提出将物联网、云计算、大数据等信息通信技术的应用作为智慧城市建设的基本内容，此后，社会生活中的科技创新成为智慧城市建设的主导方向。③李云新、韩伊静：《国外智慧治理研究述评》，《电子政务》2017年第7期。近年来，数字政府、数字社会建设成为热议，政府数字化转型效应最大化需要全方位协同。④刘淑春：《数字政府战略意蕴、技术构架与路径设计——基于浙江改革的实践与探索》，《中国行政管理》2018年第9期；魏礼群：《数字治理的科学内涵与实践要求》，《社会政策研究》2021年第2期；顾朝曦：《以敬畏善良之心推进数字化社会转型》，《社会政策研究》2021年第2期；倪光南：《以技术赋能提升社会治理数字化水平》，《社会政策研究》2021年第2期。推广以公众为中心的治理理念是数字化改革的一个重要趋势，这种服务模式创新的实质是要改变公共部门权力的运行方式，集中表现在注重为公众提供个性化、便捷化、定制化的服务方面。⑤叶战备等：《政府职责体系建设视角中的数字政府和数据治理》，《中国行政管理》2018年第7期。公众需求与数字技术带来的改变汇聚起来，驱动政府把服务与治理的职能及过程数字化，架构一个“小前端+大平台+富生态+共治理”的线上线下一体化整体运行的数字化运行模式。⑥吴阳：《建设数字政府推动治理能力现代化》，《长春市委党校学报》2019年第1期。智慧城市、智慧社区、智慧社会建设逐步大行其道，网络信息化时代催生了关于智慧治理的话语体系，这也为破解“碎片化”的难题提供了一个便捷的可行之道。政府可以通过广泛运用数字技术，推动治理主体之间有效协调，实现精准、高效的公共治理，实现“整体智治”来提升公共治理的有效性。⑦郁建兴、黄飚：《“整体智治”：公共治理创新与信息技术革命互动融合》，《人民周刊》2020年第12期。

中共十九大提出建设“智慧社会”，是在深刻理解全球信息化发展趋势、精准把握我国信息社会建设实践基础上提出来的新概念和新论断。⑧丁波涛：《从信息社会到智慧社会：智慧社会内涵的理论解读》，《电子政务》2019年第7期。数据及其相关技术的空前发展促使数字治理在短短的几年时间里由互联网时代迈入大数据时代，国家与社会、中央与地方、政府与市场不得不直接面对大数据生产、大数据管理和大数据应用的议题。⑨曲甜、张小劲：《大数据社会治理创新的国外经验：前沿趋势、模式优化与困境挑战》，《电子政务》2020年第1期。中国在这场全球浪潮中紧跟技术革新的步伐。数字治理、数据治理、智能治理和智慧治理呈现出同构性关联、互镜式发展和螺旋式演进的关系。①颜佳华、王张华：《数字治理、数据治理、智能治理与智慧治理概念及其关系辨析》，《湘潭大学学报（哲学社会科学版）》2019年第5期。信息化建设、数字化转型、数字化改革成为地方实践中的话语体系。正是在这股全球智慧化发展的浪潮中，浙江省数字化改革大会于2021年初召开，省委书记袁家军在会上强调，数字化改革是浙江新发展阶段全面深化改革的总抓手，也是迄今为止最为复杂、协同要素最多的一项系统工程。当前的重点任务是加快构建“1+5+2”工作体系。“1”即一体化智能化公共数据平台；“5”即五个综合应用，分别是党政机关整体智治综合应用、数字政府综合应用、数字经济综合应用、数字社会综合应用和数字法治综合应用，包含“产业大脑+未来工厂”“城市大脑+未来社区”等核心业务场景；“2”即数字化改革的理论体系和制度规范体系。同年7月，浙江省印发《浙江省数字化改革标准化体系建设方案（2021—2025年）》，标志着改革进入标准化、体系化建设新阶段。

社会救助是社会保障体系最基本的兜底性制度安排，社会救助的数字化改革是数字社会建设的重要组成部分。政府能够利用大数据、人工智能等技术提高治理能力，公众亦可据此享受到更为优质的公共服务。复杂与不确定的社会现实进一步加深了社会救助领域的“碎片化”，各自为政、救助叠加、低保的“门槛效应”“福利捆绑”等弊端已引起了人们的高度重视。在社会救助领域，通过大数据、人工智能等技术的应用来破解“碎片化”带来的资源浪费、低效率及不公平的问题已迫在眉睫，借助数字化改革推动社会救助整体性转型实现整体智治已是大势所趋。近几年浙江省全面推行数字化改革，一体化、全方位、数字赋能、制度重塑以及现代化是这次数字化改革的重要目标，旨在通过发挥数字化改革的引领性，激发整体性变革，增强数字赋能，促进制度重塑、高效协同。一些地方推行智慧救助建设取得了一定的成效，但核心问题依然存在，需要系统性的梳理智慧救助的核心要素，厘清智慧救助的运行逻辑，完善智慧救助的整体设计与具体实施路径，提升社会救助的整体效能。

二、智慧救助的要素驱动

社会政策本质上是公民需要的满足。从这个意义上讲，社会救助体系亦是对困难群众基本需要的回应。若干主体基于一定的数据，采用合理的手段方式，设置具体的救助项目，回应困难群众的救助需求。供给与需求的对应性充分反映在三个要素彼此的组合之中：数据、主体和事项。从数据维度来看，主要包括各类困难群众、救助资源等各类信息的汇集、数据的共享以及救助需求的分析，大数据、云计算、区块链、物联网甚至是人工智能等是目前较为常见的数据载体；从主体维度来看，主要包括实施社会救助的民政、医疗、教育、人社、住建、应急等各政府部门、社会组织、企业和个人等多元主体，这些主体需要借助数字化技术实现多元化的有效参与；从事项维度来看，包括救助的具体形式和救助体系的运行方式，困难群众的救助需求通过哪些形式来满足，如何通过这些形式来满足，救助资源是通过何种路径有效链接到困难群众身上的，这一整套救助内容、程序和流程成为社会救助体系运行是否高效的另一个核心要素。进而言之，社会救助体系是否能高效运行，有效回应困难群众的救助需求，不仅取决于这几个要素各自的运转状态，还取决于这几个要素是否能够通过一定的手段和机制实现有效的整合。信息化、数字化等技术发展为我们提供了一个解决思路，智慧救助成为新时代社会救助体系破除碎片化运行、发挥整体效能的一个可行选择。

智慧救助可看成是数字社会建设的一个具体实践。信息化、数字化是现代社会高速发展的标识和助推剂，它所代表的正是高科技、全球化和高风险的全球社会发展特征。人类面临着规模更加巨大、关系更加复杂、各种不确定性因素更多的各种问题。传统社会救助体系在回应这些复杂的社会现实和“碎片化治理”导致的负面效应的时候，显得力不从心，需要基础数据、救助事项以及救助主体通过智慧化的手段和方式来进行有效的整合和协同。本研究无意对信息化、数字化、智能化、智慧化等各类概念进行清晰的辨析，只是试图着眼于这类基于现代科技不断创新的成果应用，阐述社会救助智慧化发展应遵循的基本规律。智慧救助的要素驱动结构如图1所示。

图1 智慧救助的要素驱动结构

（一）数据要素是智慧救助的基础

数据的作用不言而喻，是智慧救助最核心的驱动要素之一。从数据来源来看，社会救助数据涉及宏观与微观两个层面。宏观层面的数据包括经济社会发展状况的数据，主要来源于统计部门的汇总，是制定救助标准的重要参考之一；微观层面的数据则包括困难家庭的基本信息、收入、就业、教育、医疗、住房等各个层面的数据，这些数据散落在各个部门，目前正在做和还需要进一步深化的就是通过一定的机制让这些数据汇集和共享，形成一个初步的基础数据库。实际上，大数据可能才是智慧救助的核心驱动力，包括海量的结构化、半结构化和非结构化数据，规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度。目前来看，大数据的应用范围和程度离智慧救助的目标还相距甚远。

从数据的载体来看，智慧救助的数据要素维度还包括推动数据应用的技术与平台，包括物理硬件，如移动传感设备、通信设备、计算硬件等；网络通讯，如互联网通信网络、5G技术等；大数据处理平台，如大规模数据的并行存储、数据的预处理和数据的交易共享平台等。从现实的情况来看，各个地方成立有大数据局，一些大型企业也有类似的服务器和数据应用终端。这些都构成了智慧救助数据运行、联动、计算、分析的基础。

从数据的应用来看，智慧救助需要数据跑起来，当前“最多跑一次”“最多跑一地”等改革就是最为生动的应用实例。数据不仅要实现数据展示与汇集，更重要的是要实现“数据决策”。例如，通过精准的云计算和有针对性的算法，推动救助对象需求的精准发现，推动救助需求评估的精准化，并将救助资源精准链接过来，从而实现供需的有效对接。此外，还可通过大数据的精准计算，实现社会救助的预警与预测功能。将大数据用于政策制定，一方面需要公民和利益相关者具备数字素养，另一方面决策者和其他专家也要具备数字素养。①曲甜、张小劲：《大数据社会治理创新的国外经验：前沿趋势、模式优化与困境挑战》，《电子政务》2020年第1期。

（二）主体要素是智慧救助的核心

社会救助的主体主要包括政府部门与社会力量。政府部门内部以民政、住建、教育、医疗、人社、应急等为主，按照现行社会救助制度设计，承担了低保、临时救助、特困供养、住房救助、教育救助、医疗救助、就业救助、灾害救助等各个专项救助项目。社会力量主要包括各类社会组织、企业和个人等，作为政府主导的社会救助项目的重要补充，发挥着重要的作用。近年来，由于社会救助服务的发展，社会力量在承担各类服务类救助项目方面发挥了不可替代的作用。

社会救助“碎片化运行”的主要表征之一就是社会救助的各个主体之间存在的各种壁垒，导致数据不能共享和汇集、业务不能协同，甚至因为利益壁垒而相互推诿，进一步导致“救助叠加”和“救助真空”等问题的出现。因此，社会救助的主体要素非常强调整体性。整个救助体系是由若干承担着不同功能的主体组成的整体，整个体系的功能不是各个主体功能的简单叠加，而是各主体的有机组合，不同主体有不同的分工，不同主体合理搭配才能发挥最大效能。在社会救助的智慧化建设中，要求社会救助制度的整体协调发展，通过数字化有机整合破解各专项救助项目之间存在的条块分割、多头管理的问题，充分发挥社会救助各个部分的效能，使得多元主体的有效参与成为可能，形成整体效能的最大提升，实现综合帮扶。

（三）事项要素是智慧救助的重点

事项要素是一个统称，主要包括不同类型的救助事务以及运行程序和流程等。救助体系需要通过一定的组织架构和运行程序将各类救助事项的效能充分发挥出来。从需求端来看，要求申请救助的对象能够借助数字化技术快速、便捷地申请救助；从治理端来看，不仅要求整个社会救助体系的设计具有较强的结构性和层次性，更重要的是要通过数字技术和对数据终端的充分运用，实现社会救助的数字赋能、流程再造、规则重塑甚至是功能塑造，要求从数据、系统到场景应用都要有完整的结构化设计，以发挥各自不同的功能。救助项目的设置要以救助需求核心展开合理的结构性布局，各个救助主体通过一定的形式组建结构合理、功能稳定的横向与纵向结构性关联。结构化的有机组合通过救助系统的整体性来实现兜底保障的点、面、网状推进。要求通过物质和服务等不同层次的救助供给来满足救助对象不同层次的需求，在这一过程中，需要通过数字化的方式对不同类型层次的救助项目、不同区域层次的救助程序进行优化与整合，从而实现不同层次的功能。

总之，智慧化的本质是救助的数据、主体和事项要素的系统化集成。作为数字社会建设的一部分，智慧救助的发展是对社会救助的体制机制、组织架构、方式流程、手段工具进行全方位、系统性重塑的过程。通过数据将不同的主体协同起来，各个主体通过应用真正的大数据让整个智慧救助体系运行起来；各类数据是支撑智慧救助的各类事项和流程得以智慧化运行的基础，而救助对象认定、救助标准制定、救助申请、救助的动态调整以及各类救助事项的协同办理等进一步联动了基础数据库的更新，形成智慧救助运行体系的闭环管理；各个救助主体的目标之一就是借助数据要素，实现各类救助事项的数字赋能、救助流程再造、规则重塑，而通过智慧化手段优化的各类救助事项，又进一步反馈给各类主体，促使各类救助主体实现功能的动态调适，最终让整个智慧救助体系良性运行。

三、智慧救助的运行逻辑

（一）以数据要素为核心的数据治理逻辑

在智慧救助的实现进程中，数据扮演着核心的角色。传统政府“家长制”社会救助的救助对象、救助标准乃至救助方式较多的是从专家的角度出发，而并没完全从救助对象的需求端出发，换言之，没有弄清楚救助对象需求端的核心数据，无法依据数据采取救助决策，而是根据政府拥有的资源多寡、经验判断来实施救济，这种被动的应急性救助在很多时候政治内涵强于基于数据精准性的技术性追求。而随着社会救助的不断转型和数字化改革的全方位推进，以数据要素为核心的数据治理逻辑将占据主导地位，成为智慧救助首要的运行逻辑。数据治理的逻辑关键在于海量的、交互的、共享的数据具有多源的特点，包括基础支撑的基本信息数据、困难群众监测数据、经济社会宏观数据以及人文社会数据，包括公众投诉、网络舆情、专家意见、媒体报道、公众评价等方面的数据等。需要对这些数据进行有效的集成和融合，包括数据的结构化处理、数据的解析、数据质量评估等过程，需要建立统一的数据基础平台，破解数据标准不规范、不统一的难题，打破数据壁垒和“信息孤岛”。通过对海量数据信息的分析与计算，洞悉不同变量之间的相关关系，进而让“数据驱动的决策”具有预测功能。数据治理的逻辑让救助政策具有较强的前瞻性，变“被动补救”的救助为“积极干预”的救助。从当前实践来看，有以下问题需要解决。

1.数据集成与融合不足

从当前的进展来看，统一的基础数据库建设有待加强。部门之间还是存在各自为政、信息融通不畅的“数据孤岛”问题。由于不同部门对数据管理要求不统一、数据标准不统一、技术标准不统一等原因，数据融合比较困难，甚至出现数据越多、融合越困难的现象；尽管积累了很多数据，但按照智慧化的要求进行标准化处理还存在一定难度，比如，数据的采集机制不健全、数据平台建设重复浪费、耗费大量的人力物力；大数据并不“大”，没有充分发挥大数据的真正作用，或者说大数据根本就没有充分应用到智慧救助中。这就导致各类信息更新不及时，使不同部门提供的社会救助可能出现重复或者盲区，即形成所谓的“救助叠加”和救助的“缝隙效应”。

2.缺乏深层次的数据挖掘

在对数据的运用层面，当前的社会救助体系还较多的停留在数据的归集与展示层面，缺乏深层次的数据挖掘，尤其是对困难群众多维度、多层次的救助需求的数据挖掘和分析还需要进一步提升。在海量的数据基础上，不仅要实现数据的归集、共享，实现“知其然”，同时还需要对各类数据进行深层次的分析，实现“知其所以然”，形成对困难群众救助需求的综合研判，对困难群众的贫困风险进行预测，形成相对精准的数据预警，促使社会救助体系能实现早期预防、早期干预的功能。这实际上就是数据决策的实现，不仅将极大提升社会救助体系的功能层次，还将促使整个救助体系朝着更为积极、主动的层次转型。

（二）以主体要素为核心的动态开放性逻辑

社会救助各个主体的关系问题在数字化改革中尤为凸显。社会救助的主体由以前的政府主导逐步转变成多元参与。但各个主体的作用是否一样？社会力量如何有效地参与到社会救助中来？现在来看，数字化改革给各个主体在社会救助中如何进一步协同彼此关系，如何实现最优化的效能配置提供了一个解决思路，同时也给社会力量有效参与社会救助提供了一个技术路径。数字化平台和技术对部门壁垒的突破，使得各个主体参与社会救助更具有动态开放性，在彼此的动态调适中形成一种最优化的关系，达到最佳的救助绩效，尤其是社会力量通过数字化信息平台，共享数据、链接资源、对接需求、回应期盼，一度让整个社会救助体系朝着“开放型、合作型”的思路发展，社会力量的有效参与极大地激活了社会救助体系的潜力，使得很多原来单靠政府无法实现的功能成为现实。智慧救助需要消除传统社会救助中部门分割、多头管理的静态化治理弊端，通过各个主体的开放式参与，并根据具体的救助情境适时动态调整运行规则，通过大数据、人工智能等现代信息技术来激发主体能动性，推动救助体系的智慧化发展。目前来看，有以下问题需要进一步完善。

1.救助主体的理念误区

数字化改革给整个社会救助体系的健全与完善带来了巨大的发展机遇，但从当前的地方实践来看，各个部门存在一些理念误区。例如，在一些地方前期的探索中，存在把智慧化等同于简单的信息化和数字化的问题。各个市区县信息化系统重复建设严重，协同性不足，系统不兼容，数据不通，各自为政，多头管理，制约了数字化改革效能的发挥。智慧化需要数字、信息技术、人、环境等多种要素的系统整合，每一个部分不一定是最好的，但有效整合在一起时应该是“最优化”的。此外，另一个极端是过度技术化误区。一味的追求新技术的应用，包括数据终端和应用终端，忽略了对受众群体的具体分析。很多困难群体以老弱病残为主，自身的能力有限，对数字技术的接受程度相对较低，存在着不敢用、不会用、不愿用的现象，怕上当受骗而不敢用，不懂操作而不会用，长期的生活习惯导致不愿用，如此等等，这种典型的数字鸿沟在智慧救助早期的推进过程中普遍存在。因此，要树立技术是为人服务、数字化改革是为了提供更好的人性化服务这一理念来推进智慧救助。

2.主体要素存在结构性矛盾

智慧化救助要求实现一体化，一体化要求各个部门的整体协同，尤其要求重塑党政机关运行机制，从根本上解决内外融合、上下贯通等难题，实现救助部门内部高效协同；重塑专项救助部门与社会力量的联动，从根本上解决内外信息不对称、政策回应慢等难题，促进各类主体高效协同，实现流程再造、规则重塑。但救助的主体要素存在结构性矛盾。民政部门与其他专项救助部门在人力、资源等方面投入不均衡，各专项救助部门在救助对象的基础数据收集、认定、救助资源的链接等方面过度依赖民政系统，导致低保的“门槛效应”进一步强化，专项救助的作用没得到充分发挥，社会力量的参与也呈现不均衡、不充分的状态，使得救助体系的“1+8+X”的结构布局没有发挥出合力。整个社会救助体系中的每一个主体的功能对于整体而言并非是简单线性叠加。只研究改善某些局部问题而忽视其他子系统，系统整体的效益将受到不利的影响，①张树华、王阳亮：《制度、体制与机制：对国家治理体系的系统分析》，《管理世界》2022年第1期。救助体系的整体效能不能实现最大化。

（三）以事项要素为核心的整体性逻辑

“碎片化”体现在组织体系中，主要是指组织的构成要素和实现组织功能的各类事项的运行缺乏统一性和协同性，甚至各自为政，无法形成一个有机的整体来处理跨部门、跨层级的问题，导致公共利益受损。社会救助涉及的部门越来越多，涉及的救助事项越来越复杂，不可避免会出现事项职能交叉的情况。需要打破救助数据的分散化，破除部门利益壁垒，推动救助事项的协同，实现数据互联、业务整合，达成不同业务和事项的合作、协调、整合的目标。基于事项要素的协同与整合势在必行，通过数字化改革推进救助事项的协同办理，降低部门之间的沟通成本，协调不同部门运行机制与目标之间的冲突，减少重复建设、资源浪费，实现智慧救助不以部门职能为导向，而以救助对象的问题为导向，真正实现供需的有效匹配。这就是智慧救助的整体性逻辑，这是基于大数据等现代信息技术的事项整合、流程再造、功能重塑，强调整体性运行，公民需求的充分满足，救助事项运行从分散走向集中，从部分走向整体，从破碎走向整合，在不改变原有部门边界的前提下实现救助事项的跨界交互、一体化和功能整合。智慧救助的整体性逻辑意在重塑公共服务提供链、共享以及简化网络，将极大提升社会救助供给的质量。从当前实践来看，有以下问题尚需解决。

1.整体性治理网络尚未形成

政府内部未能很好地划分责任主体、明确利益划分、培养协作意识，全社会“整合、协作”理念与行动略有缺乏，甚至一些地方还出现线上线下各成系统，缺少信息上下线交互的过程的问题。省、市、区（县）、镇（街）、村（社）各个层级，专项救助部门内部和各部门之间，不同的救助业务以及线上与线下的数据交互等方面整体性协调不足，整体效能没有充分发挥出来。一些地方初步实现了救助主体、资源与事项的整体协同。目前基本实现低收入人口申请、核对、认定、救助（服务）、监测“一个流程”管理、“一件事”办结、“一站式”服务。但从全国来看，社会救助的整体性推进不平衡、不充分，一些地方在数字化改革赋能社会救助事务协同方面刚刚起步，一些地方则初步取得了实质性成果。城乡二元分割、区域发展失衡、条块分割等有违整体性逻辑的现象依然存在，甚至存在形成区域间新的信息壁垒和信息孤岛的风险。

2.救助的功能缺乏整体性提升

随着数据和信息的不断汇集与共享，困难群众救助需求的多维性不断显现。社会救助体系需要调整自身的结构与功能，以回应多样化的救助需求。救助对象需由以前的贫困群体，逐步拓展到脆弱性群体和高危贫困风险群体，救助的功能需要由兜底保障，逐步扩展到能力提升、风险缓解甚至是行动改善层面。救助对象与功能需要根据外界的变化，不断调整和扩充，以具备应急预警和自我更新的功能。社会救助体系的整体性还要求救助体系的功能不能是“碎片化”实现，还需要在资源配置、信息反馈和风险控制方面发挥更为重要的作用，使整个救助体系能够调适、更新、维持方向性的平衡，发挥最大的效能。很显然，当前的数字化改革还没完全达到这一要求。在如何充分运用大数据、如何强化与外界的信息交换，如何通过数字技术实现预警和研判，发现隐蔽性的救助需求，主动发现政策知晓度不高或不愿意申请救助但存在实际困难的“沉默的少数人”，实现救助对象的动态扩展和救助功能的动态扩充等方面，还需要通过数字赋能各类救助事项，来实现功能的整体性提升。

四、智慧救助的实践进路

（一）从数据集成融合到数据挖掘：智慧救助决策机制的实践与优化

1.数据集成与融合的实践

智慧救助要实现整体性推进，基础数据库是基础和前提。在浙江省等地方的实践中，首要的是通过自动获取、交换调取、发现录入等方式建立统一的低收入人口基础数据库。

一是分类分层建库，一方面在省大救助信息系统民政救助功能模块中实时自动获取低保、低边对象、特困供养对象和临时救助对象，集成在册救助对象数据；另一方面定期从省公共数据平台交换调取困难职工、困难残疾人、住房教育等专项救助对象和专项救助拓展保障对象信息，连同民政部门救助审批未通过、新近退出救助和主动发现录入等对象信息，汇聚形成疑似困难对象数据，进行分层集成，为动态监测提供数据支撑。

二是畅通主动发现的补充渠道。开发“幸福码”，设置低收入群体信息报送功能，畅通非在库疑似困难对象主动发现渠道。“幸福码”以二维码为标识，向社会公众全面开放，困难群众、社会救助经办人员和第三方均可通过移动端的支付宝、微信等应用平台自主扫码注册获取。各级单位、组织、机构或个人一旦发现疑似困难对象，均可登录“幸福码”，通过主动发现模块，录入信息并及时上传。省大救助信息系统对主动发现数据及时响应，发出核实处置指令，并按要求反馈处置结果，实现“闭环”。

三是拓展重要信息的汇聚渠道。梳理易返贫致贫人口和支出型贫困人口的致贫因素与信息，如高额医疗费用支出、新增残疾人信息、25—50周岁死亡人员信息、新增失业人员信息等，在定期入户调查、探访关爱、第三方机构开展救助服务时重点排查，在部门信息互通共享时重点关注，在群众反映和信访时重点核实，广泛拓展低收入群体信息汇聚渠道。

基础数据库包括社会救助对象共享库、救助资金信息共享库、救助服务需求共享库。各部门将信息推送至“大救助信息平台”，对分散在各部门的救助对象进行整合，实现数据融合，建立统一的救助对象库；通过录入、导入或数据交换接入的方式，将不同救助业务的数据归集，实现“8+X”救助发放资金名册信息自动归集到“大救助信息平台”，实现所有救助资金发放记录的共享汇总；将“8+X”社会救助服务需求信息自动归集到“大救助信息平台”，实现救助对象的服务需求信息的共享汇总。此外，社会救助数据库还通过数据交换系统实现与国家大数据平台、长三角社会救助信息数据平台、省政府大数据平台等的数据交换与对接。同时由各级党委政府牵头，完成政府、金融机构、社会企业、群团组织等部门相关数据在救助系统中的归集，畅通交换渠道，对不同的系统和数据库进行数据抽取和利用。

2.通过“救助大脑”实现智慧救助的决策机制的优化

对数据的运用不能仅仅停留在简单的数据归集，应改变很多地方仅仅满足于通过所谓的数字驾驶舱建设来实现数据的展示功能的做法，要最终实现数据的智慧决策。

其一，深化数据的集成与融合。数据是核心和基础，一方面要统一部门数据的标准，通过平台接入、系统对接、数据共享，实现有效的数据汇集和更深度的数据集成和融合；另一方面，要拓展数据采集的渠道，在充分利用“城市大脑”的基础上，还可通过类似“浙里救”等手机APP程序，在传统入户走访采集信息的基础上，拓展民政助理员或救助顾问、志愿者、网格员等在线申报、随拍随报等数据采集途径，进一步充实和完善基础数据库，使得大数据的“大”得以真正实现。数据的集成与融合需要充分利用大数据、人工智能、区块链等技术，收集、存储与统计分析海量数据，构建数据开放与共享平台，为精准化决策提供技术支撑与数据资源。

其二，实现数据决策。随着机器学习、深度学习和人工神经网络的兴起，越来越多的算法会独立进化、自我改进。大数据与智能化能增强人类行为的可预测性，有助于揭示人类管理与决策行为的规律性，提高科学性。要借助大数据、人工智能和精确算法技术，通过数据开发、生产、流通和运用，提升智慧救助的智能化水平。使政府由数据收集者向分析者转变，由数据被索取者向服务推送者转变，由预报向实报与精报转变，提高数据治理能力。①陈水生：《迈向数字时代的城市智慧治理：内在理路与转型路径》，《上海行政学院学报》2021年第5期。智慧救助要实现救助需求的精准识别和救助资源的精准链接，还需要对数据进行深度分析和挖掘，可建立相应的结构模型，对困难群众的未来生活发展进行预警和预测，给决策者提供咨询，形成数据决策，促使贯彻早期干预、早期预防理念的前瞻性制度设计的出台。

总之，救助主体要以救助数据库和信息化平台为依托，即时、多渠道采集各类救助数据，根据标准化的信息处理流程和方法，有效整合并激活分布在各行业、各领域的多源异构数据，增强智慧救助的精细化与可视化，进而提升社会救助主体科学决策的能力，促使智慧救助从静态向动态转变，从简单粗放向科学决策转变，使得救助供给模式从供给导向向需求导向转型，救助的资源供给从物质向物质加服务转变，甚至以服务为主，这既是智慧救助内容上的层次性提升，也是对建设社会服务国家的目标的回应。①林闽钢、梁誉：《社会服务国家：何以可能与何以可为》，《公共行政评论》2016年第5期。同时海量数据间的关联性挖掘也让政府能够及时了解困难群众和整个社会的舆论导向，提升政府的危机预防和应急处理能力。②张娜、杨健全：《基于系统思维的智慧城市治理创新研究》，《系统科学学报》2022年第4期。要充分依托“城市大脑”，打造“救助大脑”，促进救助数据的智能化深度融合，实现“救助大脑”动态迭代升级，实现各类救助场景的智能化决策。

（二）从政府主导到多元共治：智慧救助多元参与机制的实践与优化

1.救助主体的结构性优化与层次性分工的实践

智慧救助的主体结构应该合理有序、内部优化、结构清晰、逻辑性强。从地方实践来看，初步实现了救助主体的结构性优化与层次性分工。

其一，以救助对象为节点，整合部门资源，推动救助“一件事改革”。横向部门之间实现数据交换和共享，纵向省、市、区县等层级之间数据归集和补充形成了流程闭环，构建了纵横交错的网状结构布局。在此基础上，通过数字赋能，打通了社会救助涉及到的各个部门、环节，整合各救助部门的制度政策，由省民政厅牵头，联合教育、建设等10个部门，将民政救助、住房等专项救助和电力减免等14个事项集成“一件事”，统一线上申请端，对困难认定后的救助申请事项实现“一件事”转办，将原来需要多头跑、多头申请的事项，简化成“一件事”惠民联办，推动分散型救助向联合型救助转变。

其二，整合社会主体资源，推动“助联体”建设。在地方党委政府领导下，由民政部门牵头，协同社会救助联席会议成员单位，立足未来社区和数字乡村建设，链接政府、社会、市场各方资源，共同打造“智慧救助服务联合体”（以下简称“助联体”）。“1+8+X”社会救助体系在助联体中得以实体化呈现。“1”就是按智慧救助的要求，建好用好省社会救助信息平台；“8”就是低保、特困、受灾、医疗、教育、住房、就业、临时救助等专项救助主体；“X”为多元社会力量参与。原先涉及困难群众的二三十个救助项目，分散在十多个部门，存在政策碎片化、信息孤岛化、认定多头化等问题。通过运用大数据、云计算等技术，互联互通数据，纵向贯通了省、市、县、乡、村五级，横向与十多个部门协同。此外，省、市、县、镇（街）、村（社区）各层级一体推进、步调一致、高效协同，实现自上而下的顶层设计和自下而上的应用场景创新相结合。需要注意的是，在浙江省的助联体建设过程中，各个救助主体并不是简单的拼凑，而是结构性整合，党委领导，民政牵头，社会救助联席会议（住建、人社、教育、医疗等）协同，社会力量补充。助联体不是一个松散的联合体，而是结构严谨、组织严密、分工明确、彼此协作的联合体，能够真正实现对救助对象的综合帮扶。

2.技术驱动与人文关怀赋能助联体实现智慧救助多元参与机制的优化

智慧救助需要警惕走入“数字化误区”，一味追求新型数字技术的应用。技术是为人服务的，智慧救助始终要秉持人性化这一特征。一是在关注救助成效的量化指标的同时，如贫困发生率、救助次数等，也要关注涉及救助对象内心感受、认同程度等深层次治理状况的隐形指标，如满意度、信任度等；二是救助服务的供给要以救助对象为中心，充分换位思考，通过多种手段精准把握群众需求的“时代脉搏”，找准群众期待的“关键穴位”，利用数字化手段实现高质量全生命周期救助服务优质共享；三是建立若干柔性机制，简化制度程序与工作流程，增强群众的便利性，减少数据治理本身具有的非人性化特征可能带来的弊端；四是利用数字化手段畅通社会救助参与渠道，增强民众主动参与积极性，同时拓展宣传形式，营造“人人自助、人人受助、人人互助”的救助氛围。

目前来看，最能体现这种技术驱动与人文关怀并行的形式就是助联体的实体化运行。智慧救助要实现多元参与机制的优化，需要深化、创新现有的助联体建设。通过助联体来实现救助部门的治理结构优化，进一步重塑救助主体的结构性关系，让民政、教育、医疗、住建、人社、应急等各个部门以及各类社会组织等社会力量，在助联体的组织架构中真正实现结构性重组，让“社会救助不再是民政一家的事情”。助联体主要由五类共同体组成。

一是党政群团共同体，包括党员干部、人大代表、政协委员、群团组织负责人及成员等。可借助各自的组织力量开展社会救助数字化改革相关活动，如通过党建活动普及社会救助文化及相关数字化改革知识、提升社会救助意识；人大代表、政协委员提交数字化改革相关提案，反映民众需求；工会、共青团、妇联等开展数字化改革培训，实施职业技能培训、助学、助业活动、妇女儿童救助项目等。还可以通过基层党建引领将社会救助目标与共同体发展目标相结合，建章立制，更好地推进智慧救助的发展。

二是救助部门共同体，这一共同体应是数字化改革的主力军，最先接受社会救助数字化改革培训，回应智慧治理需求。社会救助联席会议各部门要职责分工明确，通力合作，强化政府部门在社会救助工作的引领地位，统筹、协调、整合、调配各类救助资源。可通过大救助信息平台汇集部门信息、共享数据、整合资源，做到信息共享、共通。

三是乡镇（街道）村社共同体。要将社区治理的目标与社会救助结合起来。一方面在社区全面推行“一站式”、代办制、组团式等服务方式，进一步提升街道、社区服务中心功能，促进社会救助与社区治理的融合发展。另一方面是依托社区完善社会力量参与社会救助的各项条件，培育承接主体。以乡镇（街道）为引领，整合所辖村社资源，包括村社干部、志愿者、乡绅乡贤、居民等，加强村社间的沟通和资源链接，合理配置资源。将智慧救助体系建设纳入对乡镇（街道）的工作考核，将救助绩效纳入村社主要干部考核。

四是社会力量共同体。当前社会组织很多，但真正能提供高质量社会救助服务，具备专业能力的社会组织并不多。还需进一步培育和孵化能承接救助任务的专业救助组织，并以此为中心，培育整合其他志愿力量，提高社会组织承接社会救助服务项目的资质与能力。推动慈善组织和爱心企业、志愿服务力量参与社会救助，促进救助需求、资金供给与服务提供三方有效对接。引导社会组织、志愿队伍开展人文关怀、心理疏导、资源链接、能力提升、社会融入等救助服务。

五是智力支持共同体。以经验主义为核心的传统型社会救助已难以满足民众日趋多元的救助需求和社会治理的精细化要求。一线工作人员很可能“知其然”而“不知其所以然”。而专家学者可以以“旁观者”视角提出建设性意见。实现数字化改革，组建高质量智力支持队伍势在必行。这支队伍不仅可以辅助决策，还可开展培训，培育储备力量。

通过助联体可实现技术、业务、救助主体、基层队伍、资源等各类智慧救助的支撑体系的结构性强化，使得分散的资源走向集成，各个部门的权力关系和各类资源在助联体中实现功能整合。与此同时，也能实现社会救助从条文式迈向场景化。助联体的运行不是依靠文件条文、采取通知命令的方式进行治理,而是通过广泛运用云计算、大数据、人工智能等数字技术，加强场景化、智能化应用，促进多部门、多业务的协同，实现精准高效的救助。①邓念国：《整体智治：城市基层数字治理的理论逻辑与运行机制——基于杭州市S镇的考察》，《理论与改革》2021年第4期。

（三）从“碎片化运行”到“整体性治理”：智慧救助协同机制的实践与优化

1.数字赋能救助业务一体化激发整体性变革的实践

社会救助必须以“整体”方式发挥社会安全网的作用，各个专项救助子项目彼此之间需要协同分工，既要发挥出各自最大的效能，同时又需要作为一个子系统，推动整个社会救助体系发挥出整合功能和效应。

其一，救助资源与事项初步实现了整体协同。在浙江等地的实践中，基本实现低收入人口申请、核对、认定、救助（服务）、监测“一个流程”管理、“一件事”办结、“一站式”服务。救助信息系统经历三次迭代升级，极大提升了救助的智慧化水平。各部门、各领域一体推进、步调一致、高效协同，实现相互贯通、系统融合和综合集成；网络、平台、数据、场景统筹规划、整体设计、一体考虑，发挥整体的最大效应。一些地方开始探索借助物联网、大数据、区块链等技术应用，建立并完善救助事项涉及的各类专业数据库和监控网络，构建行业云平台，整合信息资源，搭建数据中心，建立集中化、统一化、标准化信息系统，实现各系统的互联互通和信息的无缝对接，推动部门之间的数据共享和开放。智慧救助以一种全领域、全方位的方式重塑了贫困治理的整体性思维，使之由部分走向整体、由破碎走向整合。

其二，救助事项借助数字化技术实现了流程闭环。反贫困的重心由绝对贫困清除向相对贫困治理转向，救助对象需求的多样化要求救助体系能及时通过大数据等获取信息、更新流程、动态调整，以更为合理的救助形式和水平来实现更好的救助供给。在浙江等地的实践中，数字化信息平台汇聚了困难群众的基础数据和各类救助信息，并在一定程度上初步实现了对困难群众救助需求的综合研判，救助需求与供给资源通过智慧化的程序和手段实现了彼此交融聚合，形成裂变效应，通过信息获取、传递、整理、分析、归集、存储的信息动态演进过程，实现了对救助对象预警、识别、认定、归类、救助、调整、退出的动态管理。

2.整体性治理推动智慧救助协同机制的优化

首先，深化“需求-供给”救助事项的一体化机制。针对当前智慧救助实施过程中整体性治理网络不完善的问题，需要以“需求-供给”为核心，通过数字化改革优化整体推进机制。社会政策本质上是公民需要的满足。从这个意义上讲，社会救助就是要满足困难群众的基本生活需求，如果能以有效的手段，更为便捷地实现需求与供给的对应性，实现制度的可及性与可得性的统一，就达到了智慧救助的初衷。需要更为充分地发挥“救助大脑”的功能，借助人工智能、大数据、精确算法、机器学习和人机互动等新技术，构建以“需求-供给”为核心的整体推进机制。机器学习等具体技术能找准事物之间关联、预测事物未来发展趋势，为决策者提供决策依据，提高决策科学性和准确性。①陈水生：《迈向数字时代的城市智慧治理：内在理路与转型路径》，《上海行政学院学报》2021年第5期。从智慧救助的事项优化来看，数字时代智慧救助包括救助目标的精准定位、救助需求的精准识别、救助方式的精准选择与救助效果的精准达成等一整套链条式事项：通过大数据、人工智能等手段实现救助对象的精准定位；运用政策分析、大数据分析等技术对困难群众的救助需求进行精准分析、识别和诊断；按照救助事项的紧迫性、协同性进行排序，系统分析问题成因，提供合适的救助方式；救助效果的精准达成则要考察“需求”与“供给”之间的契合度，对救助制度的可及性与可得性进行系统评估。这一整套救助事项需要各个救助主体在数据完善的基础上，瞄准救助事项实施过程中各个痛点与难点，以智慧化的手段与方式激发整体性变革，通过数字技术打通痛点，革除碎片化弊端，从而使救助事项的流程规范、统一、协同、便捷、精准和高效。

其次，构建整体性治理网络。一方面，各专项救助部门要明确划分责任主体，要明确利益划分，更为重要的是要培养协作意识，形成“整合与协作”的理念，在对象认定、救助需求研判、救助事项协同办理等方面实现上下联动、部门合作、社会参与甚至是区域共建，破除社会救助的“民政依赖”现象，无论是信息、队伍、制度等有形资源还是救助流程的优化与救助方式的转变等无形要素，都要实现整体协同，一体化推进。基于此，社会力量通过线上数字化平台和线下的助联体，实现资源的有效链接和救助需求的有效匹配，并将救助数据反馈到数据库中，完成“需求-供给”整体推进的闭环流程。通过治理端和需求端的数字化改革，让智慧救助的协同机制进一步优化，真正实现制度的可及性与可得性的统一。

最后，构建智慧救助的功能动态提升机制。智慧救助要以大数据、人工智能、区块链等现代技术针对高度复杂性和不确定性的社会形势，回应困难群众的多维贫困特征，以此激发社会救助体系各个系统的功能，从单一的“贫有所救”到“弱有所扶”，再到“危有所防”。“贫有所救”的前提与基础是建立精准的瞄准机制，未来社会救助体系的深度发展将进一步强化数据共享与资源统筹，从而实现贫困群体“一个都不能少”的基础目标，强化救助体系的兜底性功能。“弱有所扶”从多维视角出发，以“弱”为起点，全面分析救助对象个体、家庭及社会结构等各种致贫因素，可实现救助对象的拓展。“危有所防”的重要意义在于其前瞻性，利用科学严谨的方法对未来进行合理的预期判断，并针对性的采取预防性的措施。通过对海量数据的汇集、模型的构建、各类数据的统计分析，全面跟踪、实时分析、快速响应，实现救助对象的自动预警、救助类型的自动研判及救助方式的自动推送，综合研判城乡家庭的贫困风险并实施协同防控，真正起到生存保障、风险缓解、能力提升、行动改善的作用。这是智慧救助功能整体性提升的表现。智慧救助体系要能根据常态化和应急性的社会形势的变化，在信息反馈、资源链接、救助供给等方面实现功能的动态调适，在与外界的信息交换过程中做到主动发现、政策找人，进一步拓展救助对象，整体提升救助功能，构建一个内部优化、功能整合、外部衔接、动态开放的社会安全网。

五、结语

总体而言，智慧救助依托一体化智能化公共数据平台和“城市大脑”，基于救助系统集成和救助政务服务智能化的理念，利用云计算、大数据等技术，全面汇聚大救助数据，面向低保、低保边缘户、特困人群以及其他需要专项救助的弱势群体，借助线下的助联体，旨在构建一个集“申请、核对、认定、救助（服务）、管控”等功能于一体，有利于救助业务协同、救助服务供需匹配、救助结果高度共享的功能整合的救助整体智治系统。在这一整体智治系统中，数据要素、主体要素以及事项要素是核心驱动力量，智慧救助需要实现数据、主体和事项要素的系统化集成。

数据治理、动态开放、整体性是智慧救助整体智治得以实现的运行逻辑，当前的地方实践一方面印证了这三大逻辑的可行性，另一方面也提出了智慧救助进一步优化的实践路径。智慧救助初步实现了组织机构的联结互通，实现了行政流程的协同配合，实现了公共服务平台的一体化整合。随着智慧救助在各个地方的不断探索、创新、完善与优化，社会救助必然会通过数字赋能，激发数据生产要素对社会救助体系的放大、叠加、倍增作用，实现各领域全方面的流程再造、规则重塑、功能塑造、生态构建，尤其是在数字化改革的不断推进中实现交融聚合、形成裂变效应。我们需要运用系统理念谋划设计，构建数字社会各领域流程再造模型，引领社会改革协调推进，以制度固化成果，发挥“民生服务+社会治理”的双重作用。在这一过程中，围绕智慧救助的数据大脑，整合政社企多方救助资源，链接线上线下，推动救助业务协同、救助服务供需匹配、救助结果高度共享，推动救助功能的整体、多跨、协同落地，实现社会救助的高质量发展和整个社会治理体系的现代化。