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摘要：目前，社会救助家庭经济状况核对平台处于全国范围内推开筹建阶段，属于新生事物，利用它的研究并不多，本文基于救助申请家庭经济状况核对系统，利用spss19.0和excel2003分析阳泉市社会救助对象的诚信水平，就是想通过对本市社会救助对象诚信水平的研究，找到判断社会救助对象诚信的方法，完善提高社会救助对象诚信意识这方面的工作，使得核对系统在“软”手段这方面发挥更大的作用，有效提高社会救助对象诚信水平，完善社会救助制度。
关键词：救助制度;社会救助;系统
一、研究方法
（一）通过核对系统中数据分析社会救助对象诚信水平
1、调查对象选取
本研究基于救助申请家庭经济状况核对系统分析社会救助对象的诚信水平。目前录入我市核对系统进行家庭经济状况核对的，包括城市低保和农村低保的新申请人员和复核人员，部分住房救助的新申请人员和复核人员以及部分临时救助申请人员。虽然该核对系统中救助类型包含的并不多，但特困人员供养制度与城市低保制度和农村低保制度是相关的，医疗、教育、就业和临时救助的救助对象中最低生活保障家庭成员也占很高的比例，而核对系统中最低生活保障人员信息有3万多条，因此，核对系统中的人员信息，可以作为社会救助对象研究的目标。
2、收集数据的工具
本研究收集数据的工具分为两部分，一部分是社会救助各类表格;另一部分是核对系统中的核对结果报告。
3、数据统计与管理
利用阳泉市救助申请家庭经济状况核对系统数据库进行数据的管理，利用spss19.0和excel2003软件进行数据的分析工作。
（二）通过稽查社会救助工作分析救助对象诚信水平
作为社会救助工作的管理部门，根据《阳泉市城市低保稽查暂行办法》（阳政发【2003】39号）赋予的权利，我们可以到最低生活保障家庭、基层单位进行实地稽查，通过查看各类社会救助表格，分析得到社会救助对象诚信水平的相关数据，同时通过群众信访反映的情况，针对性的督查，修正各类社会救助表格数据。
二、分析与结果
（一） 采集数据的可靠性分析
目前阳泉市的城乡最低生活保障管理制度根据户籍类型，分为城市低保和农村低保两个部分，按照政策要求社会救助新申请人员必须在户籍所在地提出申请，所以本研究把数据分为了城市和农村两个部分。根据工作实际情况不同，各县（区）通过救助申请家庭经济状况核对系统进行新申请核对的次数不尽相同，所以整理数据时把各个县（区）的情况分别罗列。本研究采用的各类社会救助报表，按照相关的政策要定时上报，所以数据较为真实有效。
救助申请家庭经济状况核对工作分为“横向”和“纵向”两个方向，“纵向”是在民政系统内部运行，“横向”是在市核对中心和核对单位之间运行，由于目前政府各部门之间在信息共享方面缺乏制度保障，信息共享是片面的，所以核对系统在“横向”方向是半自动运行，这就导致了核对系统无法满足全部的社会救助工作，只能是选择性的进行核对。我们的工作原则是主要核对新申请社会救助家庭，分批次按比例核对复核社会救助家庭，重点核对有群众举报、举证详实的社会救助家庭。
定期内不诚信行为检出率计算公式：
定期内不诚信行为检出率=定期内新申请人数÷定期内检出有问题人数×100%
定期内不诚信行为检出率=定期内复核人数÷定期内检出有问题人数×100%
定期内平均检出率=定期内不诚信检出率总和÷组数
核对系统中的人数是系统自动统计的，检出人数是通过过滤功能过滤后系统自动统计的，出错的几率很小。社会救助报表中的数据是各县（区）民政局按照相关的政策要求定时盖章报市民政局的数据，通过我们不定期的去县（区）民政局进行稽查，并没有发现数据存在不真实报告的情形，社会救助报表中的数据是可信的。检出率是我按照公式计算得到的，统一精确到小数点后四位。平均检出率根据公式计算并与检出率取相同的精确度。所以对这些数据进行分析，应该能真实的体现出阳泉市社会救助对象的诚信水平。
（二）采集数据的分析结果
1、 利用spss软件分析数据
通过观察新申请社会救助家庭表格，发现新申请人数越多时，检出人数越多，检出率相差不多，所以利用spss软件对新申请人数进行线性分析，而农村的平均检出率要远低于城市的平均检出率，考虑到可能是斜率不同导致的，所以对城市和农村分开进行线性分析。可以看出回归模型F统计量值=230.698，Sig.﹤﹦0.05，拟合优度R方=0.875，表明这些数据符合线性分布。
2、利用正太分布性质分析复核社会救助对象诚信水平
抽取数据的均值是140.45，标准差是65.12，檢出人数在75到200之间是频率最高的区间，现将区间分为（0，75），（75，200），（200，325）三个区间。设复核检出人数为Χ，Χ服从Ν（μ，σ2），其中μ=140.45，σ=65.12，复核检出人数Χ的分布函数为f（χ），记复核检出区间（a ，b）的概率为P，则：
从计算结果可以看到复核检出人数落在（75，200）区间的概率有64.33%，可以认为（75，200）区间为正常区间，正常区间意味着基于当前的工作制度和社会经济发展状况本地区的诚信水平是正常的，认为（0，75）区间是优质区间，优质区间意味着基于当前的工作制度和社会经济发展状况本地区的诚信水平是优质的，高于正常区间，认为（200，325）区间为劣质区间，劣质区间意味着基于当前的工作制度和社会经济发展状况本地区的诚信水平是劣质的，那么我们在工作当中就应该对该地区更加严格审查审核。计算得出复核检出人数落在（75，200）区间的概率有63.8%，实际研究的这些数据中，有51个在（75，200）区间，仅就这75组数据而言概率为68%，由于此次分析的复核检出数据只有75个，数量太少，影响到标准差的数值，造成通过计算得到概率的有一定的误差，随着数据库中数据的不断累计，相信以后计算得到的概率会越来越准确。这种方法是可行的。
如果用以上两个方法去判断社会救助对象的诚信水平，就可以做到对每一批社会救助对象的诚信水平进行分析，通过分析得出结论，进而有针对性的指导我们的工作，使工作开展的更科学，使资金用以帮助真正需要帮助的人。
三、结语
分析社会救助对象诚信水平的工作是一项时间周期长，涉及因素多，工作难度大的研究工作，许多研究还停留在表面上，还有待于进一步深化、提高。本次研究存在的一些局限性是显而易见的，简单说有以下几点：一是样本因素。由于阳泉是山西省最小的一个地级市，人口总量少，社会救助对象占总人口的比例偏低，可供研究的样本少，而且研究集中在城乡低保等社会救助对象人数比较多的救助上，如果把该研究推广到其它地区，应该十分小心。二是社会救助工作人员业务素质因素。由于基层社会救助工作工作量大，任务繁重，但是队伍人手不够，素质也参差不齐，在数据录入救助申请家庭经济状况核对系统和报表填报环节难免有疏漏，或多或少的影响数据的准确性，三是缺乏实践研究。由于本人不在县（区）、乡镇（街道）工作，有些策略、方法的可行性没有做实践研究，研究的时间也较仓促，因此在今后的研究者，需要对本课题提出的进一步研究，以检其有效性。
关键词：救助制度;社会救助;系统
一、研究方法
（一）通过核对系统中数据分析社会救助对象诚信水平
1、调查对象选取
本研究基于救助申请家庭经济状况核对系统分析社会救助对象的诚信水平。目前录入我市核对系统进行家庭经济状况核对的，包括城市低保和农村低保的新申请人员和复核人员，部分住房救助的新申请人员和复核人员以及部分临时救助申请人员。虽然该核对系统中救助类型包含的并不多，但特困人员供养制度与城市低保制度和农村低保制度是相关的，医疗、教育、就业和临时救助的救助对象中最低生活保障家庭成员也占很高的比例，而核对系统中最低生活保障人员信息有3万多条，因此，核对系统中的人员信息，可以作为社会救助对象研究的目标。
2、收集数据的工具
本研究收集数据的工具分为两部分，一部分是社会救助各类表格;另一部分是核对系统中的核对结果报告。
3、数据统计与管理
利用阳泉市救助申请家庭经济状况核对系统数据库进行数据的管理，利用spss19.0和excel2003软件进行数据的分析工作。
（二）通过稽查社会救助工作分析救助对象诚信水平
作为社会救助工作的管理部门，根据《阳泉市城市低保稽查暂行办法》（阳政发【2003】39号）赋予的权利，我们可以到最低生活保障家庭、基层单位进行实地稽查，通过查看各类社会救助表格，分析得到社会救助对象诚信水平的相关数据，同时通过群众信访反映的情况，针对性的督查，修正各类社会救助表格数据。
二、分析与结果
（一） 采集数据的可靠性分析
目前阳泉市的城乡最低生活保障管理制度根据户籍类型，分为城市低保和农村低保两个部分，按照政策要求社会救助新申请人员必须在户籍所在地提出申请，所以本研究把数据分为了城市和农村两个部分。根据工作实际情况不同，各县（区）通过救助申请家庭经济状况核对系统进行新申请核对的次数不尽相同，所以整理数据时把各个县（区）的情况分别罗列。本研究采用的各类社会救助报表，按照相关的政策要定时上报，所以数据较为真实有效。
救助申请家庭经济状况核对工作分为“横向”和“纵向”两个方向，“纵向”是在民政系统内部运行，“横向”是在市核对中心和核对单位之间运行，由于目前政府各部门之间在信息共享方面缺乏制度保障，信息共享是片面的，所以核对系统在“横向”方向是半自动运行，这就导致了核对系统无法满足全部的社会救助工作，只能是选择性的进行核对。我们的工作原则是主要核对新申请社会救助家庭，分批次按比例核对复核社会救助家庭，重点核对有群众举报、举证详实的社会救助家庭。
定期内不诚信行为检出率计算公式：
定期内不诚信行为检出率=定期内新申请人数÷定期内检出有问题人数×100%
定期内不诚信行为检出率=定期内复核人数÷定期内检出有问题人数×100%
定期内平均检出率=定期内不诚信检出率总和÷组数
核对系统中的人数是系统自动统计的，检出人数是通过过滤功能过滤后系统自动统计的，出错的几率很小。社会救助报表中的数据是各县（区）民政局按照相关的政策要求定时盖章报市民政局的数据，通过我们不定期的去县（区）民政局进行稽查，并没有发现数据存在不真实报告的情形，社会救助报表中的数据是可信的。检出率是我按照公式计算得到的，统一精确到小数点后四位。平均检出率根据公式计算并与检出率取相同的精确度。所以对这些数据进行分析，应该能真实的体现出阳泉市社会救助对象的诚信水平。
（二）采集数据的分析结果
1、 利用spss软件分析数据
通过观察新申请社会救助家庭表格，发现新申请人数越多时，检出人数越多，检出率相差不多，所以利用spss软件对新申请人数进行线性分析，而农村的平均检出率要远低于城市的平均检出率，考虑到可能是斜率不同导致的，所以对城市和农村分开进行线性分析。可以看出回归模型F统计量值=230.698，Sig.﹤﹦0.05，拟合优度R方=0.875，表明这些数据符合线性分布。
2、利用正太分布性质分析复核社会救助对象诚信水平
抽取数据的均值是140.45，标准差是65.12，檢出人数在75到200之间是频率最高的区间，现将区间分为（0，75），（75，200），（200，325）三个区间。设复核检出人数为Χ，Χ服从Ν（μ，σ2），其中μ=140.45，σ=65.12，复核检出人数Χ的分布函数为f（χ），记复核检出区间（a ，b）的概率为P，则：
从计算结果可以看到复核检出人数落在（75，200）区间的概率有64.33%，可以认为（75，200）区间为正常区间，正常区间意味着基于当前的工作制度和社会经济发展状况本地区的诚信水平是正常的，认为（0，75）区间是优质区间，优质区间意味着基于当前的工作制度和社会经济发展状况本地区的诚信水平是优质的，高于正常区间，认为（200，325）区间为劣质区间，劣质区间意味着基于当前的工作制度和社会经济发展状况本地区的诚信水平是劣质的，那么我们在工作当中就应该对该地区更加严格审查审核。计算得出复核检出人数落在（75，200）区间的概率有63.8%，实际研究的这些数据中，有51个在（75，200）区间，仅就这75组数据而言概率为68%，由于此次分析的复核检出数据只有75个，数量太少，影响到标准差的数值，造成通过计算得到概率的有一定的误差，随着数据库中数据的不断累计，相信以后计算得到的概率会越来越准确。这种方法是可行的。
如果用以上两个方法去判断社会救助对象的诚信水平，就可以做到对每一批社会救助对象的诚信水平进行分析，通过分析得出结论，进而有针对性的指导我们的工作，使工作开展的更科学，使资金用以帮助真正需要帮助的人。
三、结语
分析社会救助对象诚信水平的工作是一项时间周期长，涉及因素多，工作难度大的研究工作，许多研究还停留在表面上，还有待于进一步深化、提高。本次研究存在的一些局限性是显而易见的，简单说有以下几点：一是样本因素。由于阳泉是山西省最小的一个地级市，人口总量少，社会救助对象占总人口的比例偏低，可供研究的样本少，而且研究集中在城乡低保等社会救助对象人数比较多的救助上，如果把该研究推广到其它地区，应该十分小心。二是社会救助工作人员业务素质因素。由于基层社会救助工作工作量大，任务繁重，但是队伍人手不够，素质也参差不齐，在数据录入救助申请家庭经济状况核对系统和报表填报环节难免有疏漏，或多或少的影响数据的准确性，三是缺乏实践研究。由于本人不在县（区）、乡镇（街道）工作，有些策略、方法的可行性没有做实践研究，研究的时间也较仓促，因此在今后的研究者，需要对本课题提出的进一步研究，以检其有效性。