数字技术赋能精准救助：从何以可能到何以可为

［摘 要］ 精准救助的核心是合理配置有限的公共资源以满足困难群众的需求，数字技术赋能则是精准救助的实践选择和发展趋势。基于案例研究，本文分析了数字技术赋能精准救助的理论逻辑和实现路径。研究发现：精准救助是从对象精准识别、资源精准配置、服务精准供给到过程精准管理的全链条精准。数字技术实现了从分配控制到互动合作的对象识别赋能，从单一政府到多元参与的资源配置提升，从被动救助到价值共创的服务供给驱动，从分散碎片到整合协同的经办管理优化。数字技术赋能有效减少了精准救助过程中的防范成本、信息成本、协调成本和监管成本。数字赋能精准救助过程中依然存在诸多梗阻，对象识别局限于“单一识别与有限精准”的困境，资源配置面临“资源受限与效率低下”的挑战，服务供给受到“生产限制与造血不足”的约束，经办管理还存在“数据壁垒与技术依赖”的阻碍。建设全国信息平台、构建多维智能识别机制；整合社会救助资源、建设个性化救助“包”；促进就业服务创新、注重内在动力激发；推动业务数字化转型、加强流程数字化监管是数字技术赋能精准救助的关键路径。

［关键词］ 数字技术赋能；精准救助；数字治理；合作生产

一、问题的提出

党的二十届三中全会提出，在发展中保障和改善民生是中国式现代化的重大任务。必须加强普惠性、基础性、兜底性民生建设，解决好人民最关心最直接最现实的利益问题，不断满足人民对美好生活的向往。社会救助作为兜底性的制度安排，在社会保障体系建设过程中具有重要意义。脱贫攻坚胜利以后，社会救助制度逐步由“兜住底”转向“兜准底”。习近平总书记指出：“要针对特困人员的特点和需求精准施策，按时足额发放各类救助金，强化临时救助，确保兜住底、兜准底、兜好底”。2024 年9 月，民政部等部门联合公布《个人求助网络服务平台管理办法》，专门推出为家庭经济困难的个人提供求助信息发布和捐助资金归集、管理、拨付等服务的集成平台。以大数据、云计算、人工智能等为代表的数字技术在社会救助领域发挥着越来越重要的作用。我国全面推进信息技术和社会救助认定工作的深度融合，有效提升了社会救助政策的转换、识别、配置和监管评价等核心节点的信息化水平。数字技术赋能精准救助成为未来社会救助工作的实践选择和价值追求。

已有研究认识到社会救助数字化转型的问题面向和主要价值，但对其治理过程和精准救助的解释不足，精准救助既是社会救助精准治理的主要过程，也是社会救助数字化转型的现实结果。值得思考的是，精准救助的概念内涵和特征是什么？社会救助数字化转型对于实现精准救助何以可能？何以可为？数字技术赋能精准救助的理论逻辑和实现路径是什么？本文旨在厘清精准救助的定义和本质，从结构和过程两个方面解构其特征，全链条全过程剖析数字技术赋能精准救助的理论逻辑，通过S 省W 市和X 市精准救助过程的案例来检验理论框架，依托于数字技术赋能精准救助的理论逻辑和实证经验，提出数字技术赋能精准救助的实现路径。

二、从数字技术赋能到精准救助：概念特征与理论逻辑

（一）数字技术赋能的概念内涵与特征

数字技术赋能是指借助数字技术手段为个人发展和组织协调赋能，通过最大限度地发挥技术赋予个人和组织的能力，不断激发个人的行动潜能与强化组织的互联互通，从而实现既定目标。依托Aceto 等对于数字技术类型的划分，a 结合社会救助数字技术应用的现实，本文将数字技术划分为以下四种类型：一是传感器技术，同时借助区块链技术实现数据的收集、储存与共享，为精准救助提供了大量的数据；二是通讯技术，包括社交媒体、无线网络等，为救助主体与客体的互动提供可能；三是处理技术，如云计算、大数据分析和机器学习等技术，能够对实时数据进行动态分析，从而有助于公共决策，包括对象识别、资源配置、服务供给与经办管理过程；四是人机交互技术，体现了信息通讯技术独立于人类行动的能力，人机交互关系将对服务供给者与服务接受者之间的信息输入和输出产生重要影响。

数字技术赋能的过程是一个复杂而多维度的过程。借助传感技术、区块链技术，可以实时收集救助个体教育、医疗、储蓄和生活环境数据。针对大量数据，利用云计算和大数据分析技术，可以构建灵活的数据处理平台，实现数据的快速处理和实时分析，对收集到的数据进行深度挖掘和关联分析，发现数据背后的个体隐性需求。使用通讯工具在进行更快、更加广泛的信息交换的同时，能够更大程度调用社会资源，实现资源的网络化。借助通讯技术和人机交互技术使得机器能够进一步理解和响应人类的需求，通过协同办公、远程会议等数字化工具，加强不同部门之间的沟通和协作，从而提供个性化的智能服务，满足救助群体的差异化需求。基于数据分析的结果，救助主体可以制定更加精准和科学的决策方案，帮助救助对象识别市场机会、评估需求与发展风险、优化救助资源配置等，为个体反贫困提供赋能支持。

数字技术赋能的对象涵盖与数据相关联的一切事物，涵盖赋能个体、优化组织结构以及改善社会环境。在个体层面，数字技术提供信息交互的通道，形成不同于传统的数字交互空间，从而实现从“普通”到“耀眼”的“强个体”转变。在组织层面，数字技术促进了组织形态的变革，使组织更加灵活并能更好地整合资源，推动了组织内部的信息流通和协作能力。在社会环境层面，数字技术的应用通过信息化、智能化、网络化的服务供给方式提供了多层次、宽领域、高水平的公共服务，包括建立平台、委托合作、互联平台协同共享以及借用平台合力互助等多种方式，a 还有助于缩小公共服务的结构性差异，提高服务的普惠性。b 大数据分析技术能够解决公共服务供给中的需求识别不精准、供需结构不合理等问题，人工智能技术则在精准识别和筛选需求信息、智能优化治理情景等方面提供了动力赋能。c 数字技术还通过数字化、网络化和智能化推动公共服务创新，实现了从“服务传递”向“价值共创”的关键变革方向。

（二）精准救助的概念内涵与特征

1. 精准救助：从局部精准到全局精准的新内涵

从公共行政到新公共管理的变革，社交网络和信息通信技术的融合正广泛影响着政府治理模式的变革。中国场景下“精准治理”的政府治理范式构建了以民众需求为导向、以知识挖掘为支撑、以政策匹配为目标的治理过程，以回应信息技术时代对政府治理能力建设提出的新要求。e 作为政府治理的基本内容，社会福利是社会政策的最终目标和价值导向，新的福利治理试图经由不同行动主体的介入、权力/ 权威形式的转型及作用机制的融合实现福利目标的路径突破。f 精准治理范式将有效弥补传统福利治理模式的缺陷，合理且有效配置受经济和政治限制的福利资源以满足人类需要的核心追求，g 克服传统治理问题。

传统政府福利治理范式面临着主动性不足造成的回应滞后、政策靶向能力不足造成的“政策供给- 民众需求”鸿沟问题。作为合作与共享秩序的社会保障制度，h 其责任主体之间基于对国民社会保障权的保护和实现，形成了利益主体和责任主体之间的合作共同体。合作共同体之间的权利义务关系表现为个人在遇到风险或者身处危机时，有权利向政府、机构或他人提出救助请求，政府、机构或者他人有义务向个人提供必要的帮助。i 基于责任分担关系，本文关注服务使用者并以之为中心的福利生产过程，强调从“合作生产”的原则出发重新认识社会救助的互动过程。对象识别是社会救助的基础过程，是资源配置的前提。传统社会福利供给的主要任务是政府对福利资格的审查，遵循自上而下和部门分割并存的分配控制而非平等的合作关系。j 资源配置是救助实践的前提，资源最大化是基础，最大化资源的积极效应是目标。从资源支持的角度来看，社会救助的政策支持与财政供给存在不足，社会救助的资源整合不足，a部分欠发达地区在数字化转型过程中面临资源整合困难，影响了救助资源的有效利用。服务供给是社会救助的核心，服务供给的质量直接取决于资源配置的合理性。除去结构性贫困的影响，b救助对象困于被动接受救助，持续“输血”而不是“造血”，c 脱贫的内生动力不足。经办管理是社会救助的保障，但存在由于政府部门协同不足可能导致救助系统的失灵，如数字识别失效、数字规则异化、数字系统封闭等问题。此外，数字技术无法弥合所有救助漏洞，在不适的技术设定下，原有问题可能变得更加复杂，甚至滋生新的风险。

精准治理范式和社会救助过程间展现出共同的问题面向和治理过程的互构，精准救助是社会救助精准治理的过程，也是精准救助治理的结果。基于精准治理范式的结构要素和过程要素，本文认为精准救助是多元救助主体协同合作构成社会救助服务网络，经由数据挖掘、资源交换和优势互补回应民众救助需求，实现救助对象精准识别、救助资源精准配置、救助服务精准供给、救助过程精准管理，以保障救助群体可持续生计的救助模式。与精准救助实务领域不同的是，本文将精准救助的内涵从单一的对象识别精准拓展至包括对象识别、资源配置、服务供给、经办管理在内的全过程全链条的救助精准，从局部精准拓展至全局精准，拓宽了实务领域对精准救助概念内涵的界定。

2. 从对象精准识别到过程精准管理的精准救助

社会救助精准治理过程一般涵盖对象识别、资源配置、服务供给和经办管理四个阶段，因此数字技术赋能精准救助全链条运行过程具有以下特征：救助对象精准识别。信息技术的建构过程往往遵循自上而下的标准化范式，核心任务在于政府单一主体使用数字技术对福利资格的审查和确定，因此数字技术赋能的精准救助是“有限的精准”。在既定的数字技术框架内，系统主要依赖于有限的个体或家庭信息进行对象识别，这一过程是在技术、制度等多重约束条件下的适应性选择。为了弥补局限，现有制度体系已探索出多种创新机制，如“大数据+ 铁脚板”“一事一议”和“个人求助”等，旨在通过延展技术边界和打通互动通道对精准识别过程进行有效补充。救助对象精准识别的目标是避免错救和漏救，并实现所救即所需，使得救助工作更加贴近救助对象的实际需求。

救助资源精准配置。社会救助的本质在于对家庭的转移支付，它通过社会再分配的制度安排，将救助资源有效配置，以实现救助群体利益的最大化。救助资源精准配置的关键在于有限资源和复杂需求之间的精准匹配，同时避免救助资源的无效或低效投资，从而全面发挥救助制度在政治、经济和文化方面的功能。在资源有限的背景下，平衡救助的广覆盖和深度救助之间的关系显得尤为重要。救助资源精准配置的目标是确保既不过度集中资源于少数特定群体，导致资源分配不均，也不忽视广大弱势群体的基本需求，实现救助公平和效率的并重。

救助服务精准供给。不同救助主体协同形成的社会救助网络传递救助服务。政府组织基于执政责任发挥财政转移职能，社会组织基于社会责任发挥补充救助功能，经济组织基于利益驱动提供企业救助帮扶，家庭网络基于道义责任进行救助照护，不同主体协同形成社会救助服务网络。救助网络通过集成个体信息，实现救助供需的精准匹配，并充分考虑个体或家庭的独特情况，量身定制个性化的救助方案。救助服务精准供给的目标是确保对救助对象需求的深刻理解和尊重，也确保救助服务的有效配置和高效利用，促进实现“兜准底”的制度目标。

救助过程精准管理。社会救助体系是国家治理体系和治理能力的重要组成部分，制度设计的初衷是为没有劳动能力的人提供社会救助，这一体系涵盖了政策实施、制度执行、资金管理等多个复杂且相互交织过程，面临着包括负激励风险、道德风险在内的博弈过程。社会救助过程中的诸多风险若不加以有效管理，将不可避免地削弱社会救助政策的执行效率和效果。救助过程精准管理的目标在于实现政策的精准制定、资金的精准监管和对象的精准退出，从而提升社会救助效率和公平性。

3. 从生计救助、协同救助到有效救助的精准救助

精准救助的基本内容是保障困难家庭基本生活的生计救助。贫困风险的核心表征在于个体或家庭面临的生活（生存）危机状态，贫困并非仅由资源的有限性等外部环境因素决定，生存主体的内在能力局限及发展机会的稀缺才是贫困形成的核心要素。个体谋生能力和生产资料的有机结合，是打破贫困循环、实现可持续生计的关键所在。a 人力资本、自然资本、物质资本、金融资本以及社会资本相互作用，共同构成了家庭生计的基础框架，理解这些资本如何在市场波动、制度政策调整及自然环境变迁等多重风险性因素中相互交织、动态演变，是把握可持续生计的关键。分析生计资本结构、生计过程和生计目标之间的动态平衡和互动机制，对于制定以可持续生计为基本内容的精准救助策略具有重要价值。

精准救助的组织形式是多元救助主体间的协同救助。多元救助主体构建的社会救助服务网络，经由数据挖掘、资源互换和优势互补完成救助服务的传递。传统社会福利供给的主要任务是政府对福利资格的审查，社会福利服务的供给传递常常遵循自上而下和部门分割并存的分配控制而非平等的合作关系。b 面对家庭风险多元化、少子老龄化等复杂社会现象，社会救助需求已显著转向非现金服务传递及其他多元需求的满足，不仅要求从被动的收入维持政策中解脱出来，更强调在发展视角中对弱势群体的积极帮扶。c 此目标的实现亟需构建一个由政府、市场和社群机制共同参与的合作共同体，通过资源的高效交换和优势的深度融合，促进个人和网络对社会救助服务的合作生产。

精准救助的实施过程是有限资源有效配置驱动下的有效救助。有效救助导向下的精准救助涵盖了不同的阶段性过程和阶段性目标。第一阶段，精准救助的起点环节是精准识别救助对象，充分考察救助对象的困难情况。第二阶段，精准救助的中间环节是救助内容的精准化，需要深入了解民众的救助需求，通过分层分类机制对救助对象进行细致划分，并借助分级分群策略深入分析不同群体的具体需求，以此确定救助内容的适度水平，实现救助资源和服务的最优配置。第三阶段，精准救助的终点环节是救助对象的精准退出，其主要任务是精准识别已脱贫的救助对象，渐进式退出社会救助。精准救助还包括风险的精准防控，其贯穿于精准救助从起点到终点的全过程，主要任务是识别并预防社会救助过程中可能出现的各种风险，包括但不限于因主体边界模糊而引发的道德风险、成本转嫁和挤出效应，以及潜在的“福利赶超”和“增长陷阱”等风险。

4. 从精准性、互动性、差异性到发展性的精准救助

精准性。信息技术在政府治理过程中遵循自上而下的建构逻辑，b 而救助客体的需求表达则服从自下而上的实践路径，形成了一种双向互动的治理模式，精准救助成为技术和政策框架约束下的适应性选择。基于严谨的政策框架设计，数字技术的精准性功能，深度嵌入社会救助的各个环节，以个体化的精准信息为核心，实现救助对象精准识别、救助资源精准配置、救助服务精准供给和救助过程精准管理，进而推动社会救助体系的精准化转型。

互动性。精准救助的生产机制是多位阶、多主体的合作过程，旨在促进救助主体和客体间的利益共享。社会救助第一位阶强调个人或家庭内的互动，借助个人和家庭的自我发展能力实现生存，表现为个人自助、家庭内合作或者邻里互助。第二位阶是政府、社会、市场、家庭的互动，表现为依赖公共系统行动进行社会救助政策引导和转移支付，借助社会组织完成社会资源配置和服务提供，通过市场机制进行劳动力就业和发展保障。政府组织、社会组织、经济组织相互补充，共同实现救助群体的公共利益，展现出精准救助生产机制的高度互动性。

差异性。由于社会救助制度涉及不同救助受众，不同受众的需求虽然在整体上可以完成分类，但微观领域仍然呈现出需求的差异性和多层次性。精准救助的目的是在精准识别低收入家庭不同困难层次、类型的基础上，打造多层次、综合型救助方案并向低收入家庭精准递送救助服务。c 此过程还需要通过政府主导、社会组织补充和经济组织支持的方式提供差异性服务，以满足不同群体不同级别的异质性和个性化需求。

发展性。精准救助策略旨在通过对救助客体实施个性化的救助方案，以便更加有效地增进救助对象的发展性能力空间。和以往的救助范式不同，发展性救助已成为新时代社会救助体系的核心追求，d 主要的原因是中国的福利体系正经历由“社会保护”向“社会投资”范式的转型，转型意味着福利体系不应仅仅局限于为低收入群体提供事后补偿，而应更加注重提升他们应对挑战和风险的能力。e 此背景下，如何基于个体或家庭的差异性提供个性化服务，以有效培育并提升其自主发展能力，成为衡量救助制度是否成功实现从“兜住底”向“兜准底”转变的重要标志。

（三）数字技术赋能精准救助：一个整体性分析框架

数字治理理论融合了民主与公平的价值理性与技术导向的工具理性，促进治理主体多元化，有效回应了新公共管理运动带来的碎片化挑战，丰富了整体性治理理论的治理手段。整体性治理模式以公民需求为核心导向，借助信息技术作为关键治理工具，通过协调、整合和责任等机制，对治理层级、功能、公私部门关系以及信息系统存在的碎片化问题进行协调和整合，降低社会成本并实现公共利益和责任，为日益具有鉴赏力和更高要求的公众提供优质的服务。整体性治理通过消除不同政策间的矛盾，致力于提高政策效率，通过消除不同项目间的矛盾和重复来更好地使用资源，促进特定政策部门内部成员之间的合作和观点交流，推动各主体追求共同目标，产生“协同或增强”作用，有力推动政府治理不断从分散走向集中、从部分走向整体、从破碎走向整合，旨在为公民提供无缝衔接且非分离的整体型服务。

精准治理范式嵌入社会救助有效实现了社会救助精准治理过程中的合作治理。社会救助的合作机制是不同的责任主体和服务主体，为实现救助目的而建立相互适应、相互协同的体制和制度的总和。就是寻求或创设克服社会救助精准治理过程中合作约束所需要的支持条件。b 社会救助合作机制的约束条件是合作达成可能遇到的障碍，表现为治理过程中存在的交易成本，包括政府与低收入群体之间存在的防范成本，多元福利主体与个体（家庭）之间的信息成本，救助主体与救助客体之间的协商成本，以及民政部门、其他部门与个体（家庭）之间相互的监督成本。防范成本涉及每个参与者在保护自身权益的同时避免侵犯他人权益所付出的努力；信息成本是为了寻找和建立合作关系所需投入的信息搜集和处理的努力；谈判成本是合作结束后收益分配阶段中为了确保合作收益的公平分配所进行的协商和努力；监督成本是为了确保所有参与者都能遵守合作承诺而需要付出的监管努力。

数字技术为克服约束和合作条件的创设提供了工具支持。基于数字治理的整合特征，数字社会通过平台互动和民众参与的技术基础，形成其内在的合作特性和共享的实践特征。d 一是数字技术通过提供新的交流和信息互动方式，使得救助对象能够在公共领域中表达自己的需求和参与公共讨论，同时也使得个人信息更容易被收集和分析，e 实现充分信息条件下的科学决策的同时增强对话的平等性，f 以此构建开放性救助互动空间减少政府与民众之间的防范成本。二是数字技术构建公众参与的场域，政府组织基于执政责任提供政策资源，社会组织基于社会责任转介关系资源，经济组织基于利益驱动提供经济资源，互联网企业基于专长提供数字资源，家庭网络基于道义责任提供家庭资源。数字技术将多样性空间中的多元福利主体联结起来形成数字主体救助网络，整合海量信息和共创服务效能，g 以此推动多元主体之间的合作共识以降低信息成本。数字技术影响信息共享、资源整合、开放性结构、协同规则的同时，赋能个体和组织对环境的控制能力，a 以此为救助个体内生动力激发和参与价值共创提供了条件和可能，b进而减小了救助主体与救助客体之间权利义务的协调成本。数字技术通过信息化、数据化手段加强救助决策、行政审批等环节的预警控制，c 能够促进从粗放式监督向精准化监督的转变。d以区块链技术在社会救助领域的应用可以实现信息共享与信息对称，将治理层级、功能、公私部门关系以及信息系统存在的碎片化问题进行协调和整合，将交易成本控制到最低甚至为零，以此形成协同机制显著降低社会救助中的监督成本。e 基于以上分析，构建如下分析框架。

三、数字技术赋能精准救助的案例研究

（一）案例简介和资料收集

和其他研究方法相比，实证主义研究试图对研究对象及其所处的情境进行分析，希望通过抽象研究对象所处情境中不同变量之间普遍性的因果关系来解释案例的内在机制。f 本文关注的是数字技术如何赋能精准救助的理论逻辑问题，采用案例研究方法从经验层面回应“何以可能”的理论命题。

S 省较好地反映了我国西部地区省份中人口多、救助情景复杂的特点。当前我国正在探索社会救助数字化转型，鼓励地方先行先试。在此背景下，S 省X 市入选民政部“2023 年度社会救助领域创新实践优秀案例”，是精准救助的代表案例之一。本文采用多案例分析方法，同时选取S 省W 市C 县开展实地调研，试图通过共性事实反映数字技术赋能精准救助的逻辑。C县是全国较早借助数字技术开展救助工作的县域，精准救助工作位于全市前列。本文所使用的数据和资料来源于课题组在2024 年7—8 月对S 省X 市与W 市C 县的实地调查，课题组对X市和W 市民政局熟悉社会救助的负责人、技术人员和基层经办人员进行了深度访谈。在此期间，课题组收集了工作总结、会议记录、经验材料、宣传栏文案，整理了相关统计数据、媒体报道等二手资料。本文对采集资料（表1）进行“三角验证”，保证了案例研究的信度和效度。

（二）案例素描：S 省数字技术平台的应用现状与成效

依托于各市及县区中涌现的经验和做法，S 省社会救助领域信息化系统建设推出了“智慧民政”一体化平台。2023 年12 月27 日，S 省“智慧民政”一体化平台（以下简称一体化平台）正式上线。平台旨在全面促进省内各级信息系统集成整合、各类业务数据融合应用以及政务服务能力优化提升。一体化平台包括低收入人口动态监测预警信息系统、居民家庭经济状况信息核对系统、社会救助综合管理服务系统和融救联助系统。第一，低收入人口动态监测预警信息系统实现了低收入人群的动态监测预警和帮扶匹配，推进民政与教育、公安、人力资源、社会保障、卫生健康、医疗保障等部门和机构信息互联互通、数据共享共用。第二，居民家庭经济状况信息核对系统通过采集社会救助对象和其家庭成员的基本信息，通过比对第三方提供的家庭财产类数据，向申请社会救助的家庭出具核对报告，为社会救助对象的精准认定提供支持。第三，社会救助综合管理服务系统与信息核对系统对接，实现救助、核对业务的统一办理，并与民政部核对平台和省内地市核对系统对接，实现部省、省市的联网核对。第四，融救联助系统主要承载最低生活保障、特困人员供养、临时救助审批等管理业务的经办。S 省“智慧民政”一体化平台实现救助基础数据信息化、业务处理网络化、救助服务智能化、统计分析与决策科学化、业务监管精细化、救助资金发放社会化和资金管理透明化，真正让救助制度成为社会保障体系的“最后一道社会安全网”。

对象识别不断精准。2023 年S 省X 市核对中心将全市享受残疾人两项补贴的199292 人与享受特困供养对象进行比对，检出异常人数1116 人。X 市收到县级委托对享受残疾人两项补贴进行核对，2021 至2023 年间分别核对29296 人、48814 人、105 人，检出异常人数为6380 人、1948 人、5 人。随着核对工作的开展，重复享受残疾人两项补贴和特困供养的人数逐步减少。随着核对机制的不断健全，信息共享内容的不断扩充，核对业务不断拓展，一体化平台为有关部门、单位和社会力量开展低收入人口救助帮扶提供数据支撑，先后核对住房救助对象2776 人，响应异常438 人；共核对医疗救助对象813 人，响应异常75 人。

资源网络不断扩大。S 省X 市已在105 个社区设立“融救联助工作室”，指导社区建立健全了“融救联助”5 项清单，整合医疗、教育、住房、就业等17 个部门的53 项专项救助资源，通过网络平台对接管理68 家社会组织资源，形成覆盖辖区全体低收入群体、体制机制高效顺畅的多元化梯度“大救助”格局，有效提升了基层社会救助惠民生的服务水平。

服务供给不断创新。S 省X 市全面投入使用“街道+ 社区”就业创业服务驿站，创新“互联网+ 就业”服务新模式，通过线上“小红船”直播间和“e 救助”平台进行优势挖掘，X 市提供“一人一策”的精细化就业援助服务，包括政策咨询、求职招聘、就业帮扶、技能培训、补贴办理和贷款申领等，创新打造“一米工坊”服务品牌，整合24 家老手艺人，打造手艺人创客基地。

数字化水平不断提升。融救联助和社会救助综合管理服务系统电脑端均可进行群众业务申请。S 省X 市近三年新增核对救助对象163014 人次，通过“e 救助”服务对象56336 人次，使用率为34.55%。2020 年新增救助对象79157 人次，通过“e 救助”平台救助12449 人次，使用率为15.72%；2021 年新增救助对象47802 人次，通过e 救助平台救助33418 人次，使用率为69.90%；2022 年新增救助对象32740 人次， 通过e 救助平台救助7839 人次， 使用率为23.94%；2023 年前半年新增救助对象3315 人次，通过“e 救助”平台救助2630 人次，使用率为79.33%。

（三）S 省数字技术赋能精准救助的案例分析

1. 从分配控制到互动合作：数字技术增强对象识别的能力

对象识别是社会救助的基础，是资源配置的前提。传统社会福利供给的主要任务是政府对福利资格的审查，遵循自上而下和部门分割的分配控制而非平等的合作关系。aS 省借助一体化平台赋能救助对象识别过程，打破分配控制的传统局限，增进政府与民众之间的互动合作，促进了救助对象的精准识别。一方面，低收入人口动态监测信息平台汇聚市乡村振兴、医保等多部门的26 类185 万余条数据，形成55 万余人的低收入人口数据库，设置了75 个预警监测指标，对个体可能致贫的情况进行动态监测；另一方面，个人能够通过APP 等平台进行救助申请，民政部门借助低收入人口动态监测预警信息系统对申请家庭的劳动力数量，刚性支出扣减，监测对象身份、死亡服刑、政策叠加等情况进行判断，依托“触发式”或“积分式”的多维模型主动发现救助对象。b 触发式是指在特定事件或条件发生构建的临时救助制度救急难的常态化机制，c 积分式管理则是通过累积一定的条件或指标应用于需要长期评估和确认的救助对象识别，技术平台的应用建构了自上而下与自下而上的互动空间，为政府与民众之间的互动合作提供了基础，进一步促进了对象的精准识别。

2. 从单一政府到多元参与：数字技术推动资源配置的优化

福利多元主义主张包括国家、家庭、市场和志愿组织在内的不同主体共同参与福利供给，传统社会救助实施数字化转型过程中面临资源整合困难，影响了救助资源的有效利用。S 省通过“融救联助”系统统筹医疗救助、教育救助、住房救助、就业救助等17 个部门的53 项专项救助资源形成救助网络，链接68 家社会组织参与社会救助服务项目供给，形成多元福利主体网络，有效促进资源的最大化。福利资源配置的关键在于平衡制度性结构因素和空间结构因素的影响，a 借助数字技术合理有效精准配置救助资源是核心手段，“融救联助”平台将政府、社会和市场的资源进行统筹整合，按照不同救助对象的需求，进行概率平等、机会公平的资源配置，实现“各取所需”的合作收益。同时数字技术通过提高生产要素配置的效率，增加农村救助对象获得参与劳动市场的机会，有效缩小了“福利空间距离”，有效促进社会救助资源的均等化。“目前直播就是我的收入来源，我没法出门，残疾也没办法进行劳动，但是直播也是一个比较稳定的收入”（访谈记录：20240728-C 县某社区低保对象）。

3. 从被动救助到价值共创：数字技术提升服务供给的效能

在合作生产视角下，政府或市场在社会救助过程中处于主导地位，个人或家庭在救助服务生产过程中的参与是外部的、被动的，仅仅是使用资源的客体。这种关系不利于救助主体与救助客体之间形成良好的协作关系，无助于救助对象内生动力的培育。在价值共创视角下，数字技术平台作为中介，通过采集社会救助相关信息，将用户的非形式需求转化为完整的需求定义和需求规范，并根据需求培养个性的发展能力。S 省“三美行动”中创新“互联网+ 就业”服务新模式，通过分析个人就业意愿、接受培训情况和资源匹配情况，将救助资源和个性化救助需求进行精准匹配，以此激发救助对象内生动力，促进个体参与劳动力市场以获得发展机会。另一方面，S 省数字技术赋能“服务可及性”提升，通过微信空间创新救助服务机制，“大家如果有什么救助需要，直接通过微信群里一说就可以，我们就帮着申报了，除了网上申报，我们还帮助一户对接了白血病的诊疗专家，后来去了实地医院进行诊疗”（访谈记录：20240728-C县某社区民政工作专干）。此外，数字经济与实体经济的结合为救助对象参与劳动力市场提供更多更低门槛的就业机会，能够有效促进以新业态为主的发展性救助。将救助对象视作“积极主体”，有利于各主体在救助服务供给过程中提供优势服务，在互动过程中创新供给方式，在接受个性化救助服务的同时培育个人内生动力，对于实现“贫困的终结”具有重要作用。

4. 从分散碎片到整合协同：数字技术促进经办管理的协同

数字技术通过对救助机构内部场景的数字化构建，支持打破固有的组织边界，将机构内部与外部网络无缝衔接，借助个体数据和计算资源的聚合，促进公开透明的数据共享和信息交流，以复杂计算支持不同层次的决策，数字技术赋能不同部门之间跨层级、跨业务的合作行动。“通过运用大数据，可以更加全面、准确地收集困难群众的基本信息、经济状况、生活需求等多方面的数据。这些数据经过处理和分析后，可以为救助措施的制定提供有力的数据支持，使决策更加科学、合理”（访谈记录：20240728-C 县民政局社会救助负责人）。

在辅助决策的同时，数字技术赋能业务流程监督数字化。W 市通过“办理流程监管、救助复核监管、救助金发放监管、应保尽保应退尽退监管、政策叠加监管”促进公开透明的数据共享和信息交流，增强了监管过程的可视性，显著提升监管的透明度和公众的信任度，整体优化了监管和评估的效能和精确度。此外，数字技术为救助对象参与意见表达提供了通道，也能够为不同群体之间利益分配进行计算和控制，从而平衡政策制定者和救助对象之间的利益均衡，包括多数受益群体和少数非受益群体之间的利益均衡。

（四）数字技术赋能精准救助的现实梗阻

1. 对象识别：“单一识别与有限精准”

单一经济维度的对象识别。已有技术赋能识别救助对象的过程遵从机器线性逻辑，无法基于个性特征准确识别复杂模糊的救助情景，且有部分数字赤贫者不具备数据标签，难以依据多维模型进行精准画像和精准识别。此外，虽然部分地区依托数字技术进行多维模型的对象识别，但受到数据壁垒和法律隐私的障碍，对象的精准识别还没有转向全面化和智能化，无法收集个体的消费、交易、自由支配收入数据进行核准，也无法基于移动支付、网约车、在线地图和电子商务等服务数据对个人生活场景进行拟合，依然依据单一经济维度识别救助对象。

精准救助的“精准”是有限的精准。信息技术的应用和推广是由国家层面的顶层设计推动的，救助对象看似能够通过各类APP 进行申请，实际上救助对象与数字程序之间形成“委托- 代理”关系。在代理关系中，救助政策难以完全瞄准基于个体特征和情景差异的救助服务供给，因此，在救助客体自下而上需求表达实践中，a 精准救助是救助政策框架约束条件下的适应性选择。数字技术并不能够完全代理并且精准表达救助对象的个性需求，难以实现“真正的精准”。

2. 资源配置：“资源受限与效率低下”

可配置资源有限。数字赋能精准救助过程中，公共部门间、公私部门间的体制刚性在技术嵌入后可能更为坚挺，由于数字化建设缺乏统一的技术标准指导，不同属性系统、不同部门系统、不同地区系统的数据接口不一、运行环境有别，无法实现跨部门、跨地区的系统互通和信息共享，从而导致救助资源难以协同，制度与技术层面的割裂导致救助合力缺失，难以统筹资源形成救助合力。

资源配置效率存在提升空间。数字技术的应用可能使权力更加集中，导致一些弱势群体在决策和资源分配中失去话语权。例如，基于智能算法的决策可能导致部分群众被排除在救助范围之外。此外，虽然数字化技术为多元主体参与提供了便利，但目前公众参与度不高，社会组织和企业的参与也不充分，导致资源整合和协同工作难以实现。在行政系统中，数字救助建设容易产生路径依赖，财政资金有限、单一主体主导等问题削弱了数字化转型的潜能，一些困难群体对数字技术的接受程度较低，存在不敢用、不会用、不愿用的现象，a 这进一步加剧了数字资源的配置不均。

3. 服务供给：“生产限制与造血不足”

基于“复杂人”或“经济人假设”，个体的特性和需求会随着情境改变不断变化，意味着个体对社会救助的需求并不是单一、稳定的，个性化和定制化的服务对传统的救助服务模式提出了挑战。以数据特征编制的救助需求识别赋能，伴随用户数量、信息维度、时间跨度不断叠加，救助需求特征共性增加，而服务需求的个性不断缩减，兼具个性化与发展性的救助服务供给受到限制。

政府主导的多元救助主体在社会救助过程中处于主导地位，个人或家庭在救助服务生产过程中的参与是外部的、被动的，仅仅是使用资源的客体，救助客体常常基于个体的福利差距进行确定，人们在低水平物质生产的条件下形成了维系低水平物质均衡的生产关系和生产方式。数字技术的不断发展，使得救助客体的生产文化与现代要素市场之间存在较大差距，救助客体普遍缺乏现代市场所需要的数字素质和能力，不能完全适应数字劳动力市场的要求，进而无法掌握更多可持续的生计资本，无法真正由“输血”向“造血”的转变。

4. 经办管理：“数据壁垒与技术依赖”

社会救助有关数据分散在不同主体，数据共享存在壁垒。社会救助数据涉及政府部门、社会组织、市场主体和救助对象，多元救助主体和受助客体都是救助数据的生产方，从而形成了复杂且碎片化的数据结构。b 不同主客体之间拥有各自的信息控制权、收益权和管理权，这造成数据分割和数据壁垒。政府内部纵向和横向之间存在部门职能分割和权利本位，政府与社会、市场之间存在利益分割、博弈困境，阻碍数据流动和共享，难以形成“广度- 深度- 宽度”兼备的三维数据共享平台。当前，社会救助平台在救助对象物质、健康、教育、就业、社会支持等方面的数据广度缺乏，在救助对象个性化需求方面的数据深度挖掘不够，关于救助资源、服务和效果的数据宽度也存在不足。社会救助数字平台在数据广度、深度和宽度上面临数据共享的多重障碍，导致社会救助精准治理效果差强人意。

技术过度依赖。技术的刚性特性与社会救助服务的灵活需求之间的冲突。数字技术的应用往往需要固定的算法和数据处理流程，可能导致社会救助对象的识别和评估过于依赖技术，而忽视了人的主观判断和社会环境的复杂性，同时忽略了服务的灵活性和适应性对数字技术赋能精准救助过程的实践要求。例如，智慧算法在社会救助中的应用虽然提高了救助的精细化水平，但也面临数字歧视、信息侵害等困境。

四、数字技术赋能精准救助的实现路径

数字技术真正的优势在于提供一种“客观赋能”，即在提高社会救助效率的同时维护不同对象之间的利益均衡。数字技术赋能精准救助不仅仅遵循技术逻辑，同时受到“习惯、意识和机制”的约束。因此，建设一个完全精准的救助体系是不切实际的，过分追求精准将受限于技术刚性。数字技术赋能精准救助的前提是数字技术及其应用者“为人民服务”的“责任本位”，数字技术要提供“事遂人愿”的保证，而不是做“事与愿违”的约束。技术平台的设计者应当摒弃不利于社会救助提质增效的系统设计，应用者应当秉持公心提交可靠数据，挖掘救助对象需求，用心用情做好精准救助。

（一）对象精准识别：建设全国信息平台、构建多维智能识别机制

“真正的精准”是去代理化的过程。数字平台与个人之间不再是“委托- 代理”关系，而是转向合作伙伴关系。数字平台旨在提供完全开放的服务场域，为救助对象提供自上而下与自下而上良性互动的空间，降低资源约束和信息不对称条件下政府与救助受众的防范成本，促进政府政策供给与民政政策需求的合意程度。救助对象可以在开放平台表达个人需求，社会组织能够发布资源供给信息，经济组织能够参与救助过程，政府负责对真实性、安全性进行监管，针对不同需求进行回应。

一是按照“自上而下建系统、自下而上传数据”的工作思路，从全国层面建立统一的社会救助信息平台。省级民政部门牵头全面核准现有数据，动态监测多部门数据的一致性，确保上传数据的准确性。推进以银行、医疗、住房、殡葬、车辆和工商为重点的数据上传，持续规范以个人为单位的数据校验过程，切实解决“数据多头”问题。建立“数据上传责任机制”和“数据安全保障机制”，同时以“积分制+ 触发式”相结合设计系统，确保触发机制有效。二是引入非线性逻辑和深度学习技术，针对不同类型的救助对象，构建个性化的识别模型，通过训练深度学习模型，提高算法对复杂模糊救助情景的识别能力，使其能够基于个性特征进行更准确的识别。对于不具备数据标签的数字赤贫者，通过人工调查、社区走访等方式进行核实建立特殊的识别机制。建立智能识别系统，利用大数据技术和人工智能技术，对个体生活数据进行深度分析和挖掘，根据分析结果自动确定识别模型，提高识别的准确性和效率。

（二）资源精准配置：整合社会救助资源、建设个性化救助“包”

资源配置精准取决于社会救助资源配置的优化。整合社会救助资源、推动个性化救助“包”的建设是救助资源精准配置的核心任务和目标追求。社会救助资源供给不是单一依赖于政府，也非单纯来源于政府的税收。国家、市场和社会发挥各自的积极性提供救助资源，吸纳多元力量参与救助资源供给和项目建设，是保障社会救助资源供给的根本。

一是政府对社会救助的财政支持总体水平要稳步提升，并考虑政府财政资金的跨科目使用，借助有限财政力量为救助对象购买救助服务，发挥有限财力的乘数效应。二是社会组织培育过程要持续围绕“专业性＋资源型”推进，协同社会救助部门开展专业化救助工作，推动不同专长的社会组织开展互补性救助工作，以优势互补发挥合力效应。三是通过税收政策促进经济组织参与社会救助，创造市场条件保护市场主体盈利扩张，进一步促进社会企业扩大自身再生产，为救助对象提供就业资源。四是基于血缘和亲缘关系构建困难家庭天然的帮扶网络，a 重点拓展救助对象家庭成员的财产性、经营性收入来源，以有限收入发挥家庭发展积累效应。五是借助数字技术联合以上主体，设计并开发一系列个性化的救助“包”，为救助群体提供可持续的长效帮扶机制，依赖于数字技术支撑的智能精准匹配和推送机制，确保每一个需要救助的个体或家庭都能及时获得最适合他们的救助“包”，从而实现救助资源的积极效应和受助者福祉的最大化提升。

（三）服务精准供给：促进就业服务创新、注重内在动力激发

多元主体可以在救助服务供给过程中提供优势服务，在互动过程中创新服务供给方式。数字技术在供给过程中主要充当信息整合和资源链接的辅助角色，无法直接控制或独立完成服务。在价值共创视角下，救助主体要将救助对象视作“积极主体”，将救助对象作为服务的合作伙伴而非单向救助客体，以期在服务共创过程中获得支持和发展机会。一方面，数字技术平台应通过就业服务创新促进救助对象群体通过参与劳动市场实现自立；另一方面数字技术平台应通过专业服务供给赋能救助对象，增强内在发展动力。

一是促进就业服务创新。集中整合投入各类专业服务弥补救助客体发展能力的福利缺失，积极推动与救助客体需求相对应的劳动力市场建设，建立救助对象劳动就业保护和促进机制。利用数字技术的便利性和灵活性，实现灵活就业和自主创业，增强自我发展能力。推动数字技术成为精神慰藉、就业培训和新服务态的重要载体。针对救助对象的实际情况，开展有针对性的数字技能培训，如网络应用技术、基础办公软件操作等，通过数字经济、电子商务、远程办公等新兴业态实现就业。二是注重借助专业力量激发个体内在动力，通过提供心理支持、职业规划、技能培训等方式，帮助个人和家庭树立积极向上的生活态度，增强他们面对困难时的信心和勇气。引导救助群体在数字平台上建立互助社群，让救助对象能够相互分享经验、资源和信息，在提升社会参与的同时提高经济收入。

（四）过程精准管理：推动业务数字转型、加强流程数字监管

数字技术赋能精准救助的前提是数字技术及其应用者“为人民服务”的“责任本位”，强调政策执行者在数据采集、使用和管理过程需要全面考虑“人的需求”，要充分考虑“良心、文化与制度”的重要影响，将社会救助制度看作是“服务人”而不是“管理人”的制度。

一是持续推动社会救助业务数字化。拓宽政策数据的收集渠道，依托政府统计数据、社交媒体、网络调查、企业数据等多元化数据源为政策调整和优化提供依据，进而制定与社会现实和民众需求相符合的政策框架。利用移动应用、在线服务平台等提供便捷的线上申请、进度查询、政策咨询等服务，重构救助服务流程，增强救助服务的可及性和互动性，提升救助管理的精准度。二是加强救助监管数字化。利用AI 算法对救助数据和流程进行实时监控，自动识别异常情况并发出预警信号，根据救助对象生活状况的动态监测情况，为决策者提供前瞻性建议并预防潜在风险。同时，开设公众查询平台，让公众能够便捷地了解救助政策和经费使用情况，进一步促进救助过程监管透明，提升民众对救助管理的监督信任程度。

（责任编辑：李 莹）

［基金项目］ 国家社会科学基金项目“数字赋能对社区公共卫生‘平战结合’治理效能的影响研究”（22BSH151）。