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【摘要】 大数据是目前社会各个发展领域发展的重要方向，也是目前低保管理信息化工作的重大机遇。在此背景下，我们以重庆地区的统筹城乡最低生活保障制度的应用管理中对大数据技术的应用展开研究，从地区性差异入手，分析低保资金地区分配不均衡的原因，以此提出各级政府要构建并完善调剂金制度，巩固社会保障制度体系并拓展脱贫攻坚的成果。
【关键词】 大数据 最低生活保障制度 地区性差异 城乡统筹 社会保障体系
一、问题的提出
随着国家行政体制改革的逐步深化，目前，以信息化实现政府行政效能的和监管力度的提升，已经成为社会发展的必然方向。在城乡最低生活保障管理系统中，除电子化、数字化外，信息化的应用是民政管理机构在业务信息化方面的重要依托，是实现低保管理数据资源整合、多业务协同操作以及高科技手段监管与科学决策支持的重要基础。我国现已如期实现现行标准下贫困人口全面脱贫的宏伟目标，去年底召开的全国扶贫开发工作会议明确提出，把巩固拓展脱贫攻坚成果摆在头等重要位置来抓。成果的巩固要靠继续推动完善社会保障制度，作为社会保障体系的基础，最低生活保障制度要进一步实现城乡统筹发展，为经济欠发达地区和相对贫困人口打造一体化的发展成果共享机制，就必须重视大数据技术的应用对于工作整体部署和调控的重要作用。应该看到，在现有的最低生活保障机制中仍存在分配不平衡的问题，主要体现在不同地区之间，以及城乡之间分配不平衡。要打破这一制度瓶颈，有必要因地制宜总结地方实践经验，在深入调查和充分论证的基础上，结合不同地区的数据情况以及实际发展特点，结合大数据的统筹管理制度，以地方治理创新推动国家制度变迁。重庆作为西部唯一的直辖市，是全国统筹城乡综合配套改革试验区，使用大数据分析的方法对其统筹城乡最低生活保障制度的地区差异及发展经验做出分析，可以为全国统筹城乡发展改革提供宝贵经验与有益借鉴。
二、大数据背景下城镇化水平对低保标准的差异性影响分析
通过对重庆各地区的低保标准进行大数据分析可以得知，在城镇化发展水平不均衡的前提下，不同地区经济发展情况不同，城镇化水平不同，导致各地区财政收入高低不同以及低保人口占城市人口比例不同，进而导致各地区低保金标准不同。
从表1可知，城镇化程度高的地区，财政收入越高，城市低保人群占常住人口比例越低，导致该地区低保资金压力较小，低保对象能享受的低保金标准越高。反之，城镇化程度越低的地区，财政收入越低，城市低保人群占常住人口比例越高，导致该地区低保资金压力较大，低保对象能享受的低保金标准越低。
通过对大数据系统的对比分析得知，2017年主城片区城镇化率最高，接近90%，财政收入超过600亿元，而城市低保人口仅占常住人口的0.7%，所以其低保金标准为全市最高，城市为360元/月，农村为205元/月。渝西片区次之，城镇化率为62%，财政收入为490.9亿元，城市低保人口占常住人口比为1.5%，低保金标准低于主城片区，为城市350元/月，农村200元/月。渝东北片区和渝东南片区的城镇化率仅为47.59%和40.19%，位列四大片区的倒数两位，而兩片区财政收入分别为90亿元和227.3亿元，但城市低保人口占常住人口的比例却是四片区中最高的，分贝为3.4%和3.8%，所以其低保财政压力较大。
在大数据技术对具体区县信息化内容的统筹过程中，对信息数据展开了具体的分析，从中发现低保实施水平的差异性更为显著。以位于渝东北片区的奉节县和位于主城片区的江北区为例，奉节县2017年财政收入为17.19亿元，江北区2017年财政收入为76.98亿元;前者的城市低保人数占该县城市常住人口的5.4%，而后者的城市低保人数仅占该区城市常住人口的0.68%。也就是奉节县要以江北区财政收入的五分之一来供养高于江北区8倍的的城镇低保人口，说明奉节县的低保资金压力显著高于江北区，而低保救助者可能享受的低保水平则低于江北区。
三、大数据背景下最低生活保障水平地区性差异难以消除的原因
在大数据背景的影响下，信息技术体系在统筹城乡最低生活保障制度工作中对数据内容做出了更为系统的分析和整合，结合地区化的发展特点可知，目前重庆地区统筹城乡低保标准的地域差异问题十分突出，这一问题源自各地区城镇化率不同，而不同片区的财政收入与所需救助的低保人数呈倒挂现象。
那么，为什么重庆市低保资金没能从城镇化率高的地区流向城镇化率低的地区，从而实现城市反哺农村和低保资金的有效利用呢？想要了解这一问题深层次的原因，我们不仅要结合重庆的经济发展环境进行分析，还要结合当地的人文和地质环境做出研究。
因为城市与农村存在对人力资源的争夺，城市发展需要大量农村剩余劳动力，因此它不希望劳动力留在农村。按照区域经济学的理论，重庆作为一个整体，其内部不同区域实际上存在不同的功能。由于极化效应，在城镇化初期阶段，资源、资本、劳动力、土地要素向主城区和渝西片区集中，导致主城区经济发展迅速。两个地区的二、三产业发展需要大量农村剩余劳动力，因此客观上与渝东北和渝东南片区在人力资源上是竞争关系，而且这种竞争对各地区的经济发展有明显影响。[1]再加上重庆特殊的大城市大农村的结构，渝东北和东南缺乏中型城市作为依托，导致农村剩余劳动力不得不前往城镇更为密集的主城区和渝西片区。[2]另外，受大数据背景下经济环境的发展影响，不同地区都依托大数据技术的发展促进地方经济的发展，数据信息的发展在推动地方经济发展的同时，也使得各地区政府在财政政策上存在博弈行为，这也拉大了主城区、渝西片区与渝东北和东南片区的财政收入差距由上可知，对城镇化率较高的地区而言，虽然将低保资金注入那些城镇化率较低的地区无疑会有助于当地农民获得稳定的生活，但因此也会削弱他们前往城市就业的欲求，这不利于实现农村劳动力的转移。 但过大的区域经济差距不利于整体发展。如果城镇化率高的地区不愿将剩余资金投入城镇化率低的地区，进而拉大各地区经济发展水平的差距，一方面使得大量人口聚集到大城市中，产生大城市发展中的一系列问题，也会导致经济不发达地区人们的相对被剥夺感加强，因此不利于重庆市全市的协调发展和社会稳定。
四、大数据背景下缩小最低生活保障水平地区性差异的对策
基于大数据环境发展对地区经济发展形成的差异化影响，在解决地区生活保障差异化问题上，我们也要依托大数据的力量，从两方面实现经济欠发达地区最低生活保障支出投入的提升：首先，加强制度建设，明确划分低保资金负担比例。即除中央拨付的低保资金外，按照经济发展水平和財政收入情况，以地方性立法的形式明确各区县财政在本辖区的低保资金中负担的基本比例，不足部分由市级财政加以补充，并适当降低经济落后但低保人数多的地区低保资金负担比例。以大数据技术体系为依托，保证经济发展水平实现整体的统筹规划，缩短地区的低保支出差距，实现整体的平衡发展。
另外，还可以考虑设立低保基金省级调剂使用制度。这一措施借鉴了我国目前正在实施的全国养老保险基金调剂制度。设立低保金调剂制度的目的是通过将各地区的低保金按一定比例上缴省级政府，以大数据的宏观调控体系作为统筹规划的技术保障，从系统科学的规划角度进行资金的调配，省级政府根据各地低保实施差异情况统一分配，调高补低，减少区域发展不均衡带来的不公平现象，缩小城乡低保差距。[3]为此，需要继续整合各区县的低保运行制度，统一实施方案;合理划分市政府与各区县政府的低保资金管理权限;实行“市级低保金标准+各区县低保金标准”。[4]
大数据发展环境下，党的整体工作呈现出更为现代化的发展，对于综合国力的提升和社会经济运行的稳步增长具有重要作用。党的十九大报告指出，新的历史时期发展和改善民生的要求包括“深入开展脱贫攻坚，保证全体人民在共建共享发展中有更多获得感，不断促进人的全面发展、全体人民共同富裕。”要更好地实现这些目标，推动全社会的协调发展，就必须缩小最低生活保障水平地区间的差异。这就需要合理划分地方各级政府间低保资金负担比例，加大对经济欠发达地区尤其是农村地区最低生活保障支出的投入，强化政府尤其是基层低保实施机构的信息网络建设，加快实现涉及家庭收入和家庭财产的数据核查和信息共享，进一步提高农村最低生活保障水平，使发展的成果真正做到为人民共享，最终实现全社会良性发展。
参 考 文 献
[1] 郭源园，李莉.西部内陆省区区域经济差异影响因素——以重庆为例[J].地理研究，2017（5）：936.
[2] 姜珂.于涛.基于区域差异的重庆市“一圈两翼”经济差异分析及对策研究[C].中国城市规划学会会议论文集，北京：中国建筑工业出版社，2017年.
[3] 齐海鹏，杨少庆，尹科辉.我国基础养老金全国统筹障碍分析及方案设计[J].地方财政研究，2016（11）：26-27.
[4] 邓大松，薛惠元.城镇职工基础养老金全国统筹的阻碍因素与对策建议[J].河北大学学报（哲学社会科学版），2018（4）：109-110.
【关键词】 大数据 最低生活保障制度 地区性差异 城乡统筹 社会保障体系
一、问题的提出
随着国家行政体制改革的逐步深化，目前，以信息化实现政府行政效能的和监管力度的提升，已经成为社会发展的必然方向。在城乡最低生活保障管理系统中，除电子化、数字化外，信息化的应用是民政管理机构在业务信息化方面的重要依托，是实现低保管理数据资源整合、多业务协同操作以及高科技手段监管与科学决策支持的重要基础。我国现已如期实现现行标准下贫困人口全面脱贫的宏伟目标，去年底召开的全国扶贫开发工作会议明确提出，把巩固拓展脱贫攻坚成果摆在头等重要位置来抓。成果的巩固要靠继续推动完善社会保障制度，作为社会保障体系的基础，最低生活保障制度要进一步实现城乡统筹发展，为经济欠发达地区和相对贫困人口打造一体化的发展成果共享机制，就必须重视大数据技术的应用对于工作整体部署和调控的重要作用。应该看到，在现有的最低生活保障机制中仍存在分配不平衡的问题，主要体现在不同地区之间，以及城乡之间分配不平衡。要打破这一制度瓶颈，有必要因地制宜总结地方实践经验，在深入调查和充分论证的基础上，结合不同地区的数据情况以及实际发展特点，结合大数据的统筹管理制度，以地方治理创新推动国家制度变迁。重庆作为西部唯一的直辖市，是全国统筹城乡综合配套改革试验区，使用大数据分析的方法对其统筹城乡最低生活保障制度的地区差异及发展经验做出分析，可以为全国统筹城乡发展改革提供宝贵经验与有益借鉴。
二、大数据背景下城镇化水平对低保标准的差异性影响分析
通过对重庆各地区的低保标准进行大数据分析可以得知，在城镇化发展水平不均衡的前提下，不同地区经济发展情况不同，城镇化水平不同，导致各地区财政收入高低不同以及低保人口占城市人口比例不同，进而导致各地区低保金标准不同。
从表1可知，城镇化程度高的地区，财政收入越高，城市低保人群占常住人口比例越低，导致该地区低保资金压力较小，低保对象能享受的低保金标准越高。反之，城镇化程度越低的地区，财政收入越低，城市低保人群占常住人口比例越高，导致该地区低保资金压力较大，低保对象能享受的低保金标准越低。
通过对大数据系统的对比分析得知，2017年主城片区城镇化率最高，接近90%，财政收入超过600亿元，而城市低保人口仅占常住人口的0.7%，所以其低保金标准为全市最高，城市为360元/月，农村为205元/月。渝西片区次之，城镇化率为62%，财政收入为490.9亿元，城市低保人口占常住人口比为1.5%，低保金标准低于主城片区，为城市350元/月，农村200元/月。渝东北片区和渝东南片区的城镇化率仅为47.59%和40.19%，位列四大片区的倒数两位，而兩片区财政收入分别为90亿元和227.3亿元，但城市低保人口占常住人口的比例却是四片区中最高的，分贝为3.4%和3.8%，所以其低保财政压力较大。
在大数据技术对具体区县信息化内容的统筹过程中，对信息数据展开了具体的分析，从中发现低保实施水平的差异性更为显著。以位于渝东北片区的奉节县和位于主城片区的江北区为例，奉节县2017年财政收入为17.19亿元，江北区2017年财政收入为76.98亿元;前者的城市低保人数占该县城市常住人口的5.4%，而后者的城市低保人数仅占该区城市常住人口的0.68%。也就是奉节县要以江北区财政收入的五分之一来供养高于江北区8倍的的城镇低保人口，说明奉节县的低保资金压力显著高于江北区，而低保救助者可能享受的低保水平则低于江北区。
三、大数据背景下最低生活保障水平地区性差异难以消除的原因
在大数据背景的影响下，信息技术体系在统筹城乡最低生活保障制度工作中对数据内容做出了更为系统的分析和整合，结合地区化的发展特点可知，目前重庆地区统筹城乡低保标准的地域差异问题十分突出，这一问题源自各地区城镇化率不同，而不同片区的财政收入与所需救助的低保人数呈倒挂现象。
那么，为什么重庆市低保资金没能从城镇化率高的地区流向城镇化率低的地区，从而实现城市反哺农村和低保资金的有效利用呢？想要了解这一问题深层次的原因，我们不仅要结合重庆的经济发展环境进行分析，还要结合当地的人文和地质环境做出研究。
因为城市与农村存在对人力资源的争夺，城市发展需要大量农村剩余劳动力，因此它不希望劳动力留在农村。按照区域经济学的理论，重庆作为一个整体，其内部不同区域实际上存在不同的功能。由于极化效应，在城镇化初期阶段，资源、资本、劳动力、土地要素向主城区和渝西片区集中，导致主城区经济发展迅速。两个地区的二、三产业发展需要大量农村剩余劳动力，因此客观上与渝东北和渝东南片区在人力资源上是竞争关系，而且这种竞争对各地区的经济发展有明显影响。[1]再加上重庆特殊的大城市大农村的结构，渝东北和东南缺乏中型城市作为依托，导致农村剩余劳动力不得不前往城镇更为密集的主城区和渝西片区。[2]另外，受大数据背景下经济环境的发展影响，不同地区都依托大数据技术的发展促进地方经济的发展，数据信息的发展在推动地方经济发展的同时，也使得各地区政府在财政政策上存在博弈行为，这也拉大了主城区、渝西片区与渝东北和东南片区的财政收入差距由上可知，对城镇化率较高的地区而言，虽然将低保资金注入那些城镇化率较低的地区无疑会有助于当地农民获得稳定的生活，但因此也会削弱他们前往城市就业的欲求，这不利于实现农村劳动力的转移。 但过大的区域经济差距不利于整体发展。如果城镇化率高的地区不愿将剩余资金投入城镇化率低的地区，进而拉大各地区经济发展水平的差距，一方面使得大量人口聚集到大城市中，产生大城市发展中的一系列问题，也会导致经济不发达地区人们的相对被剥夺感加强，因此不利于重庆市全市的协调发展和社会稳定。
四、大数据背景下缩小最低生活保障水平地区性差异的对策
基于大数据环境发展对地区经济发展形成的差异化影响，在解决地区生活保障差异化问题上，我们也要依托大数据的力量，从两方面实现经济欠发达地区最低生活保障支出投入的提升：首先，加强制度建设，明确划分低保资金负担比例。即除中央拨付的低保资金外，按照经济发展水平和財政收入情况，以地方性立法的形式明确各区县财政在本辖区的低保资金中负担的基本比例，不足部分由市级财政加以补充，并适当降低经济落后但低保人数多的地区低保资金负担比例。以大数据技术体系为依托，保证经济发展水平实现整体的统筹规划，缩短地区的低保支出差距，实现整体的平衡发展。
另外，还可以考虑设立低保基金省级调剂使用制度。这一措施借鉴了我国目前正在实施的全国养老保险基金调剂制度。设立低保金调剂制度的目的是通过将各地区的低保金按一定比例上缴省级政府，以大数据的宏观调控体系作为统筹规划的技术保障，从系统科学的规划角度进行资金的调配，省级政府根据各地低保实施差异情况统一分配，调高补低，减少区域发展不均衡带来的不公平现象，缩小城乡低保差距。[3]为此，需要继续整合各区县的低保运行制度，统一实施方案;合理划分市政府与各区县政府的低保资金管理权限;实行“市级低保金标准+各区县低保金标准”。[4]
大数据发展环境下，党的整体工作呈现出更为现代化的发展，对于综合国力的提升和社会经济运行的稳步增长具有重要作用。党的十九大报告指出，新的历史时期发展和改善民生的要求包括“深入开展脱贫攻坚，保证全体人民在共建共享发展中有更多获得感，不断促进人的全面发展、全体人民共同富裕。”要更好地实现这些目标，推动全社会的协调发展，就必须缩小最低生活保障水平地区间的差异。这就需要合理划分地方各级政府间低保资金负担比例，加大对经济欠发达地区尤其是农村地区最低生活保障支出的投入，强化政府尤其是基层低保实施机构的信息网络建设，加快实现涉及家庭收入和家庭财产的数据核查和信息共享，进一步提高农村最低生活保障水平，使发展的成果真正做到为人民共享，最终实现全社会良性发展。
参 考 文 献
[1] 郭源园，李莉.西部内陆省区区域经济差异影响因素——以重庆为例[J].地理研究，2017（5）：936.
[2] 姜珂.于涛.基于区域差异的重庆市“一圈两翼”经济差异分析及对策研究[C].中国城市规划学会会议论文集，北京：中国建筑工业出版社，2017年.
[3] 齐海鹏，杨少庆，尹科辉.我国基础养老金全国统筹障碍分析及方案设计[J].地方财政研究，2016（11）：26-27.
[4] 邓大松，薛惠元.城镇职工基础养老金全国统筹的阻碍因素与对策建议[J].河北大学学报（哲学社会科学版），2018（4）：109-110.