数字技术赋能社会救助：缘起、风险及治理

中图分类号：D632.1文献标识码：A文章编号：1009-3176（2023）02-086-（12）

摘要：社会救助当前正面临从救助绝对贫困到救助相对贫困、从被动救助到主动救助、从社会救助不均到精准社会救助的阶段性跨越，以人工智能、互联网与大数据等为代表的数字技术成为推动社会救助发展的重要支撑，数字化转型成为社会救助的必然选择。与此同时，技术应用也成为社会救助系统性风险产生的新路向，通过“工具-价值-治理”的渐进式框架予以分析，社会救助数字化转型中存在数字识别失效、数字规则异化、数字系统封闭、数字体系割裂等失灵危机。针对数字化转型中的失灵风险以及现有救助逻辑中的冗余程序，提出数字化社会救助的新流程，并通过凝聚两端资源、明确人本价值、构建开放体系以及制定统筹制度消解数字失灵危机、夯实技术运行底座，助力社会救助的高质量发展。

关键词：社会救助；智慧救助；数字技术；技术治理；技术风险

2022年10月，习近平总书记在党的二十大报告中指出，应构建分层分类的社会救助体系，健全覆盖全民、统筹城乡、公平统一、安全规范、可持续的多层次社会保障体系，扩大社会保险覆盖面。作为社会保障体系的最后防线，社会救助事关困难群众基本生活和衣食冷暖，是一项兜底线、救急难、保民生、促公平的基础性制度安排。2020年9月，由民政部和财政部起草的《中华人民共和国社会救助法（草案征求意见稿）》公布，尝试以法律形式明确社会救助对象、社会救助内容、社会救助程序、社会力量参与、监督管理与法律责任等核心要素，促进社会救助制度更加成熟更加稳定，契合了新形势下社会救助制度的新任务与新要求。2022年3月，习近平总书记就社会救助兜底保障工作作出重要指示，随后民政部印发《关于深入学习贯彻习近平总书记重要讲话精神进一步做好困难群众兜底保障等工作的意见》，强调通过统筹救助资源、建立监测平台，主动实时搜寻低收入人群，系统同步生成方案调配资源，实现社会救助精准化。当前数字政府建设正如火如荼地推进，数字化履职成为国家治理体系和治理能力现代化的有力支撑，而社会救助作为关系民生、连着民心的重要工作，依靠数字技术、协同数字技术、嵌入数字技术以回应国家治理需求应成为社会救助工作转型的基调，数字技术在公共治理领域的探索与设计从顶层的政纲逐渐下沉至具象的治理实践。

我国的社会救助，最早可以追溯至商周之变，大同社会、兼爱利他、以民为本等济民思想均源于此时[1]。新中国成立后，我国的社会救助工作取得长足进步。1953年，为应对连年的自然灾害，内务部增设救济司主管赈灾救济工作。1978年，民政部恢复设立，成立了城市社会福利司、农村社会救济司等下属单位主管全国的社会救助工作。1993年，上海、厦门、武汉等地开始着手制定辖内城镇居民的最低生活保障制度。1997年印发的《国务院关于在全国建立城市居民最低生活保障制度的通知》标志着全国范围内基本生活救济制度的成形。为解决社会救助覆盖面狭窄的问题，民政部于2006年提出建设以低保为核心的新型社会救助体系，实现医疗、教育、住房等多领域的全覆盖。2014年，国务院颁布《社会救助暂行办法》，标志着具有中国特色的社会救助体系已基本定型[2]。纵观社会救助发展史，不难发现社会救助政策具有明显的时代色彩，目的在于化解时代危机、保障社会稳定、兜底基础民生。自2020年全面打赢脱贫攻坚战后，我国社会正迈向“全体人民共同富裕取得更为明显的实质性进展”的远景目标，社会救助工作蕴涵的“共享”和“富裕”要点正与共同富裕的要义相耦合。可见，社会救助制度发展至今，其功能不仅没有消减，还成为提高全体人民福祉的重要抓手。

随着社会救助工作分量日渐彰显，利用数字技术提升救助效能自然迫在眉睫，然而更迭递嬗的数字技术无法面面兼顾，技术万能、技术替代、技术赋权和技术共赢都只是技术治理应用热潮下的幻象[3]，其设想按照治理工作的逻辑搭建技术流通道，从而实现数据采集、分析的优化升级，但社会和人在技术洪流中却从多维度的立体失真为散落的比特[4]。数字技术的中立性[5]、代表性[6]、合法性[7]等屡遭质疑，国家和政府需防范肇始于数字异化的系列风险。数字技术固然不是十项全能，那为何社会救助的数字化转轨仍有其必要性？梳理社会救助数字化转型的脉络轨迹，探讨数字赋能社会救助的程序优势与失灵危机，并据此提出矫正数字救助失灵的政策建议。

一、数字技术赋能社会救助：缘起

（一）从绝对贫困救助到相对贫困救助

社会救助依靠农村扶贫开发和城乡社会救助等常态化与非常态化贫困治理工作创造了人类减贫史上的奇迹。但贫困治理工作并未终结，而是转向攻克更为艰巨、复杂和分裂的相对贫困。学界对相对贫困这一概念并不陌生，早在20世纪我国学者根据国外减贫工作就对此作出系列研考，减贫工作的定位偏移、公共政策的投放失衡、资源俘获的马太效应使得相对贫困问题愈发凸出[8]。不同于绝对贫困中对“可采纳最低生活标准”的客观界定，相对贫困的界定有两派观点，阿马蒂亚·森（Amartya Sen）基于可行能力视角赋予相对贫困以饥饿和营养不良的绝对内核[9]，汤森（Townsend）则将相对贫困置于动态视角之下，以与社会参照物之间的差距来解释贫困[10]，最终两派观点在“多维贫困”上达成和解。除收入外，贫困还发生在消费、机会、健康、资源和教育等多领域中[11]。

社会救助作为兜底贫困治理的制度设计，自然伴随着治理对象的迁移而转型。绝对贫困下救助对象以“三无”人员和特殊人群为主[12]，其需求相对单一，无须算法甄别、设计、实施，通过普遍性的现金和实物给付即可缓解，但该种救助方式存在下述问题：第一，救助理念消极单调，可持续性不强。实质是通过“输血”的手段兜底困难群众的基本生活，救助主体在资源分配中扮演“家长式”角色，难以激发救助对象的主观能动性以形成正回馈，严重依赖于政府财政拨款，然而单位预算资金对贫困减缓的边际效益也呈下降趋势，可持续性堪忧[13]。第二，救助针对性欠缺，见效甚微。其着眼于目标群体收入水平低下的表象展开帮扶，但低收入的形成原委并不相同[14]，包括权利匮乏、社会排斥、人力资本短缺等，此外还有部分群体因子女数量、身体疾病、家庭变故等缘由造成刚性支出庞大，从而导致赤贫。针对成因迥异的救助需求辅之以相同的救助方式，其效果自然不济。第三，救助标签污名化，激励效应孱弱。受助者相对政府而言不具备对等的权责关系，成为政府、社会给予救助的受动体，部分具有劳动能力的受助者长期“不劳而获”产生的“福利依赖”致使社会救助污名化，不利于该群体培养积极正向的心理态度和行为倾向，危及社会救助的良性发展。相对贫困则要求在对象识别方面，摒弃将收入作为唯一的判断标准，建立以收支为核心，教育、住房、医疗为外延的综合识别体系；在资源投放方面，瞄准受助群众多层次且多元化的需求进行针对性投放；在途径选择方面，化单一的资金投放为针对性的能力提升。引入大数据、区块链、机器学习等先进技术，建立社会救助资源库与智能推荐系统，根据相关算法生成个性化救助方案，通过救助前智能研判、救助时精准引导和发放、救助后跟踪优化，为社会公众提供多维度、多层次的救助资源，通过技术赋能以满足相对贫困背景下社会救助的新要求。

（二）从被动社会救助到社会主动救助

从社会救助演化发展史着手分析，新中国刚成立时民生凋敝、百业萧条、自然灾害频发，为维护社会稳定，解决民众基本生活问题，相关职能部门开展突击式的社会救助工作。而后“行政捕获”和“市场抽取”的交替作用造成了城乡对立的二元经济结构[15]，同期的社会救助制度也呈现出典型的二元分割特征。改革开放后，社会经济形势急剧变迁，国企改革、员工下岗等社会现实倒逼救助手段的不断强化，从单项生活救助逐渐演变为法制化的救助体系。政策演化均旨在回应社会现实以强化特定情境下的政府责任，凸显了传统救助的后发性和补救性特点。从面向群众的社会救助流程着手分析，现行的社会救助制度普遍遵循“个人申请—材料审查—入户调查—民主评议—对外公示—资金发放”这一结构化的申请审核流程，民众需自发提出申请，准备繁杂的材料报告，并且还可能面临民主评议会中的暗箱操作[16]。在上述过程中，个人申请和材料审查两个起始环节均由民众事后发起，政府所担任的接受申请、审查材料职责则凸显现行救助申请的被动性与滞后性。不同于数字技术要求以预判、预防、预设实现对未然贫困的关注与把控，政府被动回应民众已发信号即履行其社会救助职能。

被动社会救助瞄准于已然发生的贫困事实，强调对既有贫困的事后干预，难以监测贫困边缘人群，难以预防贫困，更难以消除贫困[17]。此外，社会救助的靶向人群中不乏失能、失智、空巢、留守等特殊情况，此类人群不具备主动申请救助的能力，如若以现行政策应对，则会造成社会福利疏漏、社会救助形式化等后果。数字科技作为被动救助转向主动救助的技术支撑，致力于消解传统救助实务中的弊病，利用底层算法探寻“减少甚至消除使人们陷入贫困的因素”，对症下药以防止潜在贫困显在化，消灭贫困发生的根源。在实务工作中，为推动“人找政策”向“政策找人”的主动救助转型，多地民政相关部门打破原有条条部门间的数据壁垒，搭建动态的低收入人口监测平台，主动侦查疑似边缘人群，提前施策，避免既定贫困的发生，同时加强基层社工队伍建设，构建从线上主动监测到线下主动支援的闭环救助链条。

（三）从社会救助不均到精准社会救助

我国救助项目间关系模糊、内容重复、边界不清导致的救助叠加、救助空白等问题频发，不利于社会救助发挥其安全保障网的基础功能。从救助项目的主管部门来看，各类救助项目分属不同部门管理，最低生活保障、特困人员救助供养、临时救助由民政部门下设机构管理负责，专项救助则由对口的医疗、卫生、教育、住建等职能部门管理负责，还有众多政社合作项目正在开展，缺乏“大救助”视野下的整合性救助体系，难以统筹资源形成救助合力。根据《社会救助暂行办法》，仅城乡低保项目，便牵涉民政、财政、物价和审计等四部门。2013年以来，随着社会救助联席会议制度、县级困难群众基本生活保障工作协调机制等陆续建立[18]，一定程度上对面向群众的窗口及后台资源予以整合，但救助不均的问题仍未得到根治。从救助项目的具体内容来看，社会救助制度无法脱离社会保障体系独立运行，其与社会保险、社会福利、社会互助、社会慈善等项目协同配合[19]，共同保障基础民生、增进人民福祉，各项目在顶层设计上着眼的保障层次、保障内容与保障形式虽有差异，但实务工作中交叉重复的现象仍旧频发，比如，社会救助和社会福利对特困人员供养问题均有所涉及，政策执行过程中则引致诸多冲突与矛盾，难以发挥政策设计的协同效应。在狭义社会救助项目中，根据2013年民政部中国城乡困难家庭社会支持系统建设数据测算可知，近90%享受城乡低保政策的家庭同时也受益于多类专项救助[20]，《社会救助暂行办法》更以法定形式将专项救助资格与低保、特困供养资格挂钩，地方性的救助政策、惠民措施也多与低保资格相绑定，由此造成的“悬崖效应”与“福利依赖”层层加深，与此同时，低保边缘群体却因“输者通输”而处于保障不足的危机之中。

破除社会救助重复不均问题关键在于统筹各类救助项目，打破制约救助合力成形的体制内外障碍，提高救助资源利用率，根据个人需求评估结果提供适恰的救助方案，并由相关部门整合救助资源的供给，化重复纰漏为精准救助。数字技术在政务服务一网通办中的嵌入式应用为社会救助提供了一条可资借鉴之路。在需求识别阶段，区块链技术赋能数据共享加密，避免电子环境中因数据泄露风险形成的联通障碍，多部门参与构建的综合性数据库实现个人特征数据全覆盖，利用识别算法从中框定救助需求人群、濒临救助人群等，避免了各部门因数据不全、共识未达造成的重复救助与救助空白并存现象。在资源下放阶段，数字算法根据致困原因施以针对性救助方案，具体开展并非由各部门依据归口管理的需求独自行动，数字技术赋能公共部门内部整合、公私部门联合成为一体化救助行动者，提供整体式的救助资源，借助数字技术进行登记、跟踪与反馈，变“多对多”零碎化救助为“一对一”精准化救助。

（四）社会救助转型中的数字支持

数字技术因具备可连接性、可访问性、交互性和外源性等特性，是推动社会救助转型的不二法门[21]。多地政府已开始探索数字科技在救助应用上的可能性，山东德州的人口动态监测系统、上海徐汇的智慧救助场景建设、广东广州的“穗救易”智能服务品牌等均取得一定成效。

政府主动对接民政、医疗、公安、人社、住建等部门乃至科技企业，筑牢综合型数据底座，以针对性算法评估救助需求，助推实现精准化的社会救助，并统筹各类救助资源，搭建社会救助政策库，实现多元需求的精准对接。同时，通过大数据的动态监测与比对，发挥数字技术的预警功能，对贫困边缘群体提供个性化救助服务，动态识别靶向瞄准，从根源遏制社会贫困的发生。据此，本文认为社会救助数字化转型正是通过开发与利用多重数字技术手段，协同推动救助功能、流程、规则、制度等的优化与升级，实现救助效能提升的过程。可见，融合区块链、大数据、人工智能的数字化救助正是消除原有社会救助模式单维化、被动化和粗略化等疵点，提升政府治理水平和民生服务能力的必由之路。