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吉安市人民政府

  根据民政部低收入家庭认定指导中心通知要求,我市已被纳入全国低收入人群经济状况研究项目试点范围。为做好低收入人群经济状况研究项目试点工作,更好发挥核对工作在精准扶贫、精准救助中的作用,根据民政部相关文件要求,结合我市工作实际,特制定如下方案。

  以习新时代中国特色社会主义思想为指导,深入贯彻国家大数据战略,扎实做好低收入人群经济状况研究项目试点工作,多渠道登记低收入人群数据,力争到2020年底,建立低收入人群经济状况数据库,数据覆盖人群不低于本地常住人口的5%,并确保信息采集录入真实可靠、全面及时,为编制贫困指数和发展指数、剖析困难人群贫困特征、提高精准兜底保障效率、提升贫困治理能力提供支撑。

  1.登记对象。低收入人群数据库的数据信息登记对象主要包括:(1)困难党员;(2)困难职工;(3)特困供养救助人员;(4)城乡低保人员;(5)支出型困难人员;(6)低收入边缘户;(7)医疗困难人员;(8)教育困难人员;(9)住房困难人员;(10)就业困难人员;(11)意外事故影响基本生活困难人员;(12)多重困难人员等数据信息。

  2.登记事项。低收入人群数据库信息登记的主要内容包括:困难人群的个人身份信息、面貌、家庭基本信息、家庭成员信息、致贫原因、住房状况、子女教育、收支状况、赡(抚、扶)养状况、社会参与状况。

  1.数据融合。依托吉安智慧民政打造电脑端、手机端“一张网”,融合省“数字民政”、市“智慧城市”等应用数据,通过建设跨网安全边界、开发接口等方式,汇聚共享各级各部门高频数据,实现部门间数据按需批量交换或接口共享,提升困难人群数据信息共享开放水平,沉淀困难人群初始基础数据,建立数据调度机制,实现数据共享调度流程化、规范化。

  2.自主申报。推行“互联网+便民服务”模式,拓宽便民服务渠道,借力吉安“智慧民政”微信公共服务平台开展困难人群自主申报、联网审核、便民查询和政策宣传。

  3.主动登记。开发利用智能手机客户端(APP)开展困难群体数据主动登记机制,通过委托第三方登记,或通过在乡镇(街道)设立信息登记点,村(社区)协助登记的形式,开展基层困难人群数据登记和数据校验,并借助移动客户端语音识别、影像识别等先进技术手段辅助基层工作,减轻基层工作负担、提升基层工作效率。

  1.信息登记基本规则。登记的信息数据应实行标准化管理,以提高信息数据可利用性。对于登记的信息,按照《低收入人群基本信息登记表》执行;对于身份信息,应与居民身份证、户口本保持一致。

  2.镇(街)登记规则。各乡镇(街道)登记信息应做到全面、准确,要实现登记对象全覆盖,力争不漏一人;实现登记信息无遗漏,全面掌握情况;实现信息数据无差错,精准安全可靠;实现信息数据及时上传,每周至少上传一次数据到信息登记平台。

  3.县(市、区)登记规则。县(市、区)应确保信息的有效、真实、准确,对乡镇(街道)导入或录入的数据要及时逐条逐项复核及完善,随传随核;问题数据不能导入、录入数据库;数据导入、录入时,对于系统中提示错误或有问题的数据信息,须进一步核验;对于已录入数据库的数据,须通过与相关系统校核比对,确保基本信息准确无误。

  4.市级审核规则。市级应对县(市、区)上传的数据信息严格审核把关,采取抽查校核或全面核查等方式对县(市、区)登记上传的信息进行校核、审核。

  5.数据完善和新增补录规则。此次信息登记以现有城乡低保、特困人员供养、临时救助等原始数据库作为登记的基础数据库,对于已经在数据库内的人员信息,可根据核实情况,直接修改、补充完善相关信息;对于基础数据库内没有信息的人员,须作为新增对象,根据登记要求填报信息,并录入信息登记数据库。

  1.数据分类。本次困难人群数据信息按照:(1)贫困原因;(2)贫困程度;(3)贫困急缓程度;(4)地域;(5)发生贫困时间;(6)求助时间;(7)救助时间;(8)救助金额;(9)家庭收入段;(10)人均住房面积;(11)就业人数;(12)困难人员性别;(13)困难人员年龄等。

  2.大数据+智能分析。通过大数据技术建立困难群体贫困指数和发展趋势模型,运用云计算技术手段从人口结构、区域、救助资金等方面构建困难人群标签和发展特征,为决策、政策制定提供个性化、精准化信息。

  3.可视化应用平台。通过吉安智慧民政综合服务平台与困难人群数据库相结合的方式,构建智慧民政综合大数据可视化平台,通过基础数据登记和数据融合构建困难人群画像,了解困难群体结构、分布、发展等信息指标,利用困难人群数据指标构建预警分析体系,形成从群体到个人的精准信息服务,为其提供及时高效救助保障措施。

  1.数据更新。各级应建立信息定期更新长效机制,要加强对信息数据的使用和安全管理,实行动态管理机制,通过定期、不定期更新数据的方式,由信息化办和民政部门会同当地有关部门及时更新完善信息数据,并充分利用与相关部门数据共享机制,定期交叉比对数据,每年定期更新信息数据次数不低于2次,有条件的地区应实现数据实时更新和共享,以保证信息数据动态管理、准确有效。

  2.数据预警。通过动态跟踪低收入人群遭受到的急难型、支出型贫困,及时预警和做出政策反应;通过社会救助系统的数据对接,形成完整的救助服务预警网络;通过科学化、精细化的信息共享和推送机制,建立联合救助体系,提高救助效率、提升群众整体满意度。

  3.数据共享。通过吉安“智慧民政”综合服务平台延伸低收入家庭经济状况数据库的应用拓展,通过与社会救助系统、居民家庭经济状况核对系统等的有机结合,实现资源共享、数据互通的大救助体系格局。借助完善的基础数据、研判预警机制和功能齐全的信息化平台,提高基层工作效率、简化救助流程,建立跨部门、多层次、信息互联互通的社会救助管理服务创新机制,促进各救助部门信息共享和救助资源的统筹使用。

  1.统一录用。各级各有关部门统一做到困难人群数据库“凡申请救助帮扶必入库”“凡实施救助帮扶必用库”,通过“申请救助信息一口入、实施救助信息一口出、救助结果信息一口归”,避免遗漏救助和重复救助。

  2.综合分析。各级各有关部门统一对困难人群数据库信息研判、分析,做到不同类别、不同需求的困难群众都有制度保障,提高标准的科学性,从线上兜住底,突出重点精准施救,从点上兜住底,突出重点对象,实施差异化救助,为重点对象提供个性化、差别化服务。

  3.梯度管理。根据困难人群贫困原因、贫困程度、急缓程度和类型进行分类、分层管理,建立梯度管理救助兜底网,有针对性地提供类别化、个性化救助,确保辖区家庭及成员在遇到困难时,都能得到有效保障。

  4.社会参与。加大宣传,引导社会力量参与,营造政府救助+社会帮扶的良好氛围,将社会救助触角延伸,常态长效的满足各类困难人群的诉求。

  依据民政部低收入家庭认证指导中心《低收入人群经济状况研究项目试点方案》要求,依托吉安“智慧民政”平台,制定试点方案,进一步细化试点内容、试点任务,明确目标任务,压实工作责任。做好试点工作启动前的宣传工作,并围绕低收入人群经济状况项目研究试点内容,组织完成对社会救助工作领域县(市、区)、乡镇、村(居)工作人员的培训。

  1.依托吉安市智慧民政项目拓展低收入人群经济状况研究试点工作,将低收入人群经济状况研究试点工作纳入吉安“智慧民政”总体布局,统筹规划低收入人群经济状况信息资源目录,明确低收入人群经济状况相关数据项和数据源。

  2.将低收入人群经济状况信息资源目录纳入吉安市社会救助移动工作平台(APP)整体规划,按照统筹规划、统筹设计原则,将低收入人群信息的登记、管理与社会救助工作紧密结合起来。

  3.建立基于本市实际需求的低收入人群数据库,通过“智慧民政”综合服务平台,实现与省民政厅“数字民政”、市“智慧吉安大数据中心”间的纵向和横向数据共享,建立统一数据中心和民政资源库。通过统筹管理、科学规划系统的综合管理、预警、统计分析,充分发挥低收入家庭经济状况数据库的作用,为相关单位和领导进行决策、政策制定提供精准的数据支撑。

  根据试点方案中确定的工作任务和时间进度,2020年7月对试点工作开展中期评估,及时总结试点工作中的经验做法,解决试点工作中存在的问题,推进试点工作向纵深发展。2020年12月全面总结试点评估工作,持续推进试点研究成果的推广,不断完善制度机制,使试点工作达到预期目标和效果。

  (一)加强组织领导。各地、各有关部门要将低收入人群数据库建设列入重要议事日程,强化工作措施,高质量抓好落实。要建立健全政府领导、信息化办和民政部门牵头、有关部门配合、社会力量参与的项目研究工作协调机制,及时研究解决工作中遇到的问题。市民政局、市信息化办要切实履行牵头作用,发挥好统筹协调作用;其他相关部门要各司其职、积极配合,形成齐抓共管、整体推进的工作格局。

  (二)压实工作责任。各地、各有关部门要按照试点要求,加强统筹协调,压实工作责任,扎实做好低收入人群经济状况研究试点各项工作。要制定具体落实办法,认真做好信息采集、录入等工作,如实反映困难人群的真实全貌,为决策的科学性提供保障。

  (三)统筹推进实施。各地、各有关部门要按照“总体规划、分项推进”原则,围绕标准确定、对象识别、数据查询与统计、数据动态管理与预警、数据库功能延伸与拓展等试点任务,分步实施、跟进指导,确保试点成果可落实、可复制、可推广,达到群众认可、社会满意的良好效果。

  本人,配偶,子,女,孙子、孙女或外孙子、外孙女,父母,祖父母或外祖父母,兄弟姐妹,其他,侄儿或侄女

  中员,共青团员,民革会员,民盟盟员,民建会员,民进会员,农工党党员,致公党党员,九三学社社员,盟员,无党派人士,群众,其他

  测算方法:(家庭有劳动力务工人数×务工地月最低工资标准+月经营性收入+月财产收入+月转移性收入)÷家庭人数。

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