3份数据研究报告

优抚工作关系到国家建设、经济发展和社会稳定。对特殊照顾对象给予优待、抚恤等物质照顾和精神鼓励，是国家和社会的一种管理。它是一项非常特殊的社会保障制度，是我国社会保障体系中的重要一环。其具体保护对象称为特殊照顾对象，包括中国人民解放军现役军人、革命伤残军人、退伍军人、革命烈士家属、因公牺牲军人家属、病故军人家属和现役军人家属。

为防止特护数据不准确、资金使用不规范，预防和消除因特护数据不准确、资金使用不规范导致特护资金出现的一些异常现象；进一步明确重点优抚对象的人员基础；重点优抚对象个人基本信息的综合收集和登记；使优抚经费的管理和使用制度更加健全和完善。已经进行了一些调查和研究，我们将在这里与您讨论

一、特护数据和基金管理现状

我们调查了各省市，普查重点优抚对象有:①享受定期抚恤金的革命烈士、因公牺牲的病故军人遗属；②享受定期抚恤金的残疾军人；③享受定期定量补贴的农村老复员军人；(4)带病回乡退伍军人生活补助费。相关数据如下:

(a)题为护理数据的社区

1.这个区& ldquo三属& rdquo全年共发放13人1XX0元养老金，春节慰问费3025元。

2.这个区& ldquo残疾士兵& rdquo共45人，年养老金641840元，春节吊唁费18852元。

3.这个区& ldquo农村老复员军人& rdquo一共53人。其中有30名在解放战争期间入伍参加抗美援朝战争的复员军人，每人每月定期发给250元；中华人民共和国成立后，有10名复员军人入伍，未参加抗美援朝战争，每人每月定期发给230元；目前已发放定期补贴847680元，春节慰问1XX元。

4 、& ldquo带病回家的老兵。共给予93人每人每月100元的定期定量补贴，发放定期定量补贴35160元，过年慰问9000元。

5.重点优抚对象医疗补助和医疗救助基金:三属& rdquo是23750元，& ldquo乡镇7-10名残疾军人& rdquo是39800元，& ldquo农村老复员军人& rdquo是17万元，& ldquo带病回家的老兵。46780元，全年合计290430元。

6.重点优抚对象房屋修缮年度补助11万元。

7、a 、& ldquo14种类型的战斗人员。截至目前，已有60人在鉴定工作中得到鉴定。其中，区内失业人员30人，生活补助标准200/月，年生活补助17万元(含XX年3月退休前转为失业人员3人，5月1人的生活补助)；区内277人，生活补助标准100元/月，年生活补助金额3.24万元；

b 、& ldquo原8023部队代管单位退休人员& rdquo有10个无业和农村，生活补助标准100元/月。年生活补助1XX元。

& ldquo14种类型的战斗人员。还有& ldquo原8023部队代管单位退休人员& rdquo全年缴费总额13.24万元。

以上所有对象缴费总额:17.68万元。

8.XX年全区义务兵优待金合计871520元(预算)。其中:农村义务兵标准为每人每年2600元，人数107人，共计27.82万人；城镇义务兵标准为每人每年300元，50人，共计1.5万元。XX年共发放优抚180.2万元，现役军人5370元/年，部分重点优抚对象得到优待。

(二)基金管理的现状

优抚安置资金基本到位，资金严格管理和专项使用基本实现。本区民政局也可以及时足额拨付中央和省级财政下达的与市县(市区)相匹配的专项资金。各项优抚安置资金严格按照标准执行，达到法律法规规定的各项保障水平，按照国家有关要求管理使用，做到专款专用。具体如下:

XX年下半年上级拨付优抚经费300万元，7-12月支出285万元，结转下一年15万元。XX年1-6月，我区上年结余及上级拨付的优抚经费122.3万元，1-6月支出256.34万元。

以上资金用于三属、农村复员军人、残疾军人等重点优抚对象的养老补贴、医疗报销和补助。XX年7月至7月，省、市、区民政优抚经费预算执行情况良好，区内建立了会计管理中心和国库集中支付制度。各省市局严格遵循区政府的相关规定，所有资金和账户由管理中心和国库集中收付中心管理。严格执行& ldquo收支两条线& rdquo所有预算外收入均纳入区财政预算外专项账户管理。

第二，存在问题

通过调查，我们也发现了一些问题，主要包括:

1.数据统计不科学，存在一定误差，数据更新不够及时。

2.本区重点优抚对象医疗补助资金存在较大结余，医疗补助工作力度有待加强；

3.重点优抚对象医疗保险实施不够全面。由于城镇居民医疗保险长期未开展，有关部门要求户参加保险。部分困难重点优抚对象无法让全家参加保险，部分重点优抚对象不愿参加城镇居民医疗保险；

4.目前，该地区在特殊护理接受者的管理和资金使用方面有所不同。存在人员数量不清、重点优抚对象动态变化把握不准、对象基础数据和信息采集不均等问题。同时不排除特护经费被个人占用、挪用、截留甚至贪污；

5.关于优抚资金的使用，由于目前部分银行账户的管理体制，取消了所有乡镇民政资金的专用账户，部分民政资金从财政转入乡镇财务室，再通过财务室转入民政账户，使得民政资金的办理流程复杂化，民政资金没有按时拨付到位， 导致不能及时发放，民政资金没有专户管理，难以避免民政资金被挤占和挪用的现象，无法保证民政资金的安全；

6.基础工作差，主要体现在会计上。优抚对象数量不够明确，整体情况不明朗。

三、对策

为进一步加强和规范民政优抚经费管理，我们将在下一阶段采取有效措施纠正上述问题。

(1)在特殊护理数据方面，

(1)及时报告减员情况。优抚对象死亡后，所在区应及时报告相关民政局注销，不得隐瞒。同时通知家属携带本村死亡证明、优抚对象领取证明和丧葬补助金领取者的相关证件，及时到区民政局办理相关补助并注销领取证明。

(2)认真组织对象盘点和数据录入。对于特护基金的支付，有关部门要详细核对，做到准确无误。常务会议研究决定后，应以民政局的名义报区政府或区财政局批准。经上级批准后，根据前面编制的预算花名册，必须对所有重点优抚对象的基本情况进行复核登记，并建立档案和数据库。

(3)享受待遇和补助的重点优抚对象死亡后，应及时申报注销。各类重点优抚对象原则上不超过去年人数，农村复员军人减员率至少达到5%。

(4)享受退伍军人带病回乡生活补助的，必须收集其带病回乡的证据。接受过国家机关、行政事业单位、安置部门补助的退伍军人，要重点调查，掌握详细情况。

(二)参加优抚基金管理

(1)优抚对象医疗补助资金应严格按照财政国库管理制度的有关规定进行分配，纳入政府收支分类科目& ldquo医疗保险& rdquo段落& other特殊护理接受者的医疗补贴& rdquo在项目下。对补贴不同级别残疾军人参加城镇职工基本医疗保险缴费的，地区财政部门应根据参保人数和补贴标准直接核算并进入社保基金财政专户，纳入城镇职工基本医疗保险基金财政专户；用于补助其他优抚对象的医疗补助资金，也要根据县级民政部门提供的支付计划进行审核分配，做到专款专用。

(2)优抚经费封闭社会化。民政局会把各种特护资金发放到会计中心，由会计中心负责分配给信用社。特护对象凭有效的个人证件、民政局出具的相关文件和个人印章在指定地点领取。民政专项照顾资金的使用范围也必须严格按照规定的使用范围使用:主要用于& ldquo三红& rdquo即区内旧红军、区西路红军、区内失落的红军；& ldquo三属& rdquo即烈士遗属、牺牲军人遗属、病故军人遗属；1 & mdash10级残疾军人；农村复员军人；带病回国的退伍军人；& ldquo两个参数& rdquo人员:战争和试验参与者的养老金和补贴。

(3)积极寻求民政资金社会化分配路径，确保民政资金有序有效运行。按照上级有关文件精神，大部分民政资金需要社会化发放，特别是特护受助人员的首笔资金发放，应由民政局拨付到区，经区核实后转入个人银行账户。虽然这样增加了一个环节，但是可以达到掌握减员和动态管理的目的。

(4)在资金管理和使用方面，要有健全的程序和清晰的账目，进一步完善银行社会化发放的管理措施。各级财政、民政部门要加强对上级和同级优抚资金使用情况的监督检查，确保专款专用、及时足额发放。对因截留、挪用、滞留等原因不能保证优抚对象按时足额领取优抚资金的单位和个人，将依法处理，并追究有关单位负责人的领导责任；构成犯罪的，移送司法机关追究刑事责任。

(5)建立优抚经费使用问责制。不断加强对优抚经费的监督检查，积极配合有关部门查处管理和使用中存在截留、挪用、挤占、贪污等违法违纪问题的相关单位。对于监管不力、监管不严的，要严格追究相关责任人员的责任。对贪污、挪用、挤占民政专项资金的，要严肃查处，并追究有关领导的责任。构成犯罪的，依法追究其刑事责任。

(6)在中央和省级财政负担的优抚资金下达前，市财政局和民政局共同研究季度资金预拨计划，报市政府批准，并于每季度第一个月10日前预拨各县(市)、区。各县市应在收到资金后5日内全面落实配套资金。由县(市)区财政负担的农村义务兵家庭优待标准，按照当地农民人均纯收入的70%执行优待政策，并在国庆节前定额发放。对享受国家养老补贴仍达不到当地生活水平的中等以上重点优抚对象，按有关文件规定的标准发放优待金。

四.结束语

优抚工作是在中国革命和建设的长期实践中逐步形成和发展起来的传统工作。它以军人及其家属为主体，通过为特护对象提供物质关怀和精神慰藉，直接服务于军队和国防建设，是我国社会保障体系的重要组成部分。做好上述人员的保障工作，对于加快国民经济建设、国防建设、维护社会稳定具有重要意义。

思科VNI研究报告:据预测，未来五年全球移动数据流量将增加到10倍

ciscovisual networking index全球移动数据流量预测报告从XX到2019的最新年度更新显示，不断采用更强大的移动设备和机器对机器(m2m)连接，以及更快的蜂窝网络覆盖范围不断扩大，将是推动移动流量显著增长的主要因素。在XX，88%的全球移动数据流量是& ldquo智能& rdquo流量，大部分产生这些流量的设备都有高级计算/多媒体功能，至少支持3g连接。但到2019年，这个数字有望攀升至97%。

全球用户从基本功能手机向智能手机的转型，平板电脑的持续增长，具有平板功能的笔记本电脑的复兴，机器对机器(m2m)应用的不断扩大，是智能流量持续增长的关键驱动因素。从全球移动网络的角度来看，3g的连接份额有望超过2g，成为第一个蜂窝技术。到2019年，全球44%的移动设备和连接将是3g网络；26%的连接将是4g网络，但产生的流量将占总流量的68%。

思科vni全球移动数据流量预测报告预测，到2019年，全球移动数据流量将达到292 eb，明显高于XX年的30 eb。

全球移动数据流量的主要驱动因素

从XX年到2019年，思科预计全球移动流量增长将超过全球固定流量增长三倍。推动移动数据流量增长的趋势包括:

& middot更多移动用户:到2019年，移动用户数量将达到52亿(XX年为43亿)。在XX，全球近59%的人口(72亿人)是移动用户；到2019年，全球69%以上的人口(76亿人)将是移动用户。

& middot更多移动连接:到2019年，将有大约115亿个移动就绪设备/连接，包括83亿个个人移动设备和32亿个机器对机器(m2m)连接(XX年共有74亿个移动就绪设备和m2m连接)。

& middot更快的移动网速:从XX年到2019年，全球平均移动网速将提高2.4倍(从1.7 mbps到4.0 mbps)。

& middot更多移动视频:到2019年，移动视频将占全球移动数据流量的72%(XX为55%)。

移动m2m连接(和可穿戴设备)的影响

M2m是指支持无线系统与类似设备通信的应用，以支持全球定位卫星(gps)导航系统、资产跟踪、电表、安全和视频观察。可穿戴设备是m2m连接类别的一个子类，旨在帮助预测物联网(ioe)的增长轨迹。

& middot到2019年，全球可穿戴设备的数量将增加5倍，达到5.78亿台，与XX的1.09亿台相比大幅增加，其中大部分预计将在北美和亚太地区。

& middot从XX年到2019年，估计可穿戴设备可以推动移动流量增长18倍，大部分流量是通过智能手机传输的。

& middotXX年，可穿戴设备产生的月平均流量是基本手持设备的6倍以上(可穿戴设备= 141 mb移动流量/月，基本手持设备= 22 mb移动流量/月)。

& middotXX年，m2m模块产生的月流量平均比基本手持设备多3倍(m2m设备= 70 mb移动流量/月，基本手持设备= 22 mb移动流量/月)。

4g连接的增长

许多全球电信运营商正在部署4g技术，以满足消费者和商业用户对无线服务和内容的强烈需求。在许多新兴市场，电信运营商正在使用4g解决方案来创建新的移动基础设施。在一些成熟市场，电信运营商正在使用4g技术来补充或取代传统的2g或3g解决方案。

& middot到2019年，26%的全球设备和连接将支持4g。

& middot全球4g连接数量将增加18倍，到2019年连接数量将达到30亿。

& middot到目前为止，3g的连接份额将超过2g，成为第一个蜂窝技术。

& middot在XX，4g连接占移动数据总流量的40%；到2019年，4g连接将占总移动数据流量的68%。

& middot在XX，4g连接平均每月产生2.2 gb的移动数据流量；到2019年，4g连接每月平均产生5.6 gb的移动数据流量，比非4g连接每月平均1.0 gb的流量高出5.4倍。

无线网络卸载流量超过蜂窝流量

& ldquo卸载& rdquo指来自双模设备的流量，通过wi-fi和小型基站网络支持基站和wi-fi之间的连接，笔记本电脑除外。卸载发生在用户或设备级别，这意味着从基站连接切换到wi-fi和小型基站接入。Ciscovni全球移动数据流量预测报告(XX-2019)移动卸载预测数据包括来自公共热点和住宅wi-fi网络的流量。XX年，移动数据流量总量46%卸载；到2019年，总移动数据流量的54%将被卸载。

Wi-fi语音(vowi-fi)超过lte语音(volte)

鉴于wi-fi技术的发展及其作为战略移动网络的作用，今年的调查包括对vowi-fi和其他移动语音服务的比较分析。Vowi-fi并不新鲜，但早期的解决方案有一定的局限性，影响其采用和终端用户体验。运营商级vowi-fi解决方案现在可用于非sim卡设备，如纯wi-fi平板电脑。Vowi-fi预计将在未来五年大幅增长。

& middotvowi-fi流量(10.8 pb/年)将超过volte流量(10.7 pb/年)。

& middot到2018年，vowi-fi每年使用的分钟数将超过volte。

& middot到2019年，vowi-fi使用分钟数将占所有移动ip语音流量的一半以上(53%)。

& middot到2019年，支持wi-fi的平板电脑和PC数量(19亿)将是支持蜂窝的平板电脑和PC数量(5.42亿)的3.5倍。

移动云流量的增长

云应用和服务(如网飞、youtube、pandora和spotify)使移动用户能够克服移动设备的内存容量和处理能力限制。

& middot从XX年到2019年，移动云流量将增长近11倍(从2 eb/月增长到21.8 eb/月)。

& middot在XX，云应用占移动数据总流量的81%；到2019年，云应用将占移动数据总流量的90%。

主要地区增长预测

就预测期内移动数据流量增长而言，中东和非洲地区有望实现最高的区域增长。下表按地区列出了2019年的增长率:

1.中东和非洲将实现72%的复合年增长率和15.3倍的增长率

2.中欧和东欧将实现71%的复合年增长率和14.4倍的增长率

3.亚太地区将实现58%的复合年增长率和9.7倍的增长率

4.拉丁美洲将实现59%的复合年增长率和10.1倍的增长率

5.北美将实现47%的复合年增长率和6.8倍的增长率

6.西欧将实现48%的复合年增长率和7.1倍的增长率

在移动数据流量生成方面，亚太地区预计将产生最多的移动数据流量。

下表按地区列出了2019年移动数据流量的预期增长:

1.亚太地区:到2019年每月9.5 eb

2.北美:到2019年每月3.8 eb

3.西欧:到2019年每月2.4 eb

4.中欧和东欧:到2019年每月3.5 eb

5.中东和非洲:到2019年每月3.0 eb

6.拉丁美洲:到2019年每月2.0 eb

思科移动虚拟网络接口预测方法

思科vni全球移动数据流量预测报告(XX-2019)基于独立分析和预测以及真实移动数据使用情况调查。在此基础上，思科对移动应用的采用、使用时间和传输速度做出了自己的预测。移动宽带速度和设备计算能力等主要支持因素也包含在思科移动虚拟网络的预测和结果中。

思科产品和解决方案营销副总裁道格·韦伯斯特说:更强大的移动设备的持续采用、新兴m2m应用的更广泛部署以及更快的无线网络覆盖范围的不断扩大，将是未来几年移动流量显著增长的主要驱动因素。随着物联网(ioe)的形成，这种以移动计算为中心的环境将为电信运营商带来新的挑战和机遇，促使他们以创新的方式为消费者和企业用户提供各种移动服务和体验。& rdquo

清华大学发布首个室内PM2.5污染大数据研究报告

4月22日，清华大学发布了首个关于室内pm2.5污染的公益调查报告。结果表明，与室外pm2.5污染相比，室内pm2.5污染对人的影响更为显著，室内pm2.5摄入量是室外的4倍。调查还发现，办公室的空气质量比家里好。

从407名志愿者那里获得了总共110，000小时的室内pm2.5数据。

室内pm2.5摄入量占80%

调查结果显示，采样期间北京市室内pm2.5平均浓度为82.6 μ g/m3，属于轻度污染水平，室内空气污染时间约为三分之一，即pm2.5大于75 μ g/m3。

该研究小组组长、清华大学电子工程系研究员张林告诉记者，根据收集到的数据，志愿者每天平均面临的pm2.5量为2018.6μg/m3/小时，一个人每天吸入肺部的污染物总量达到787.3 μ g，其中室内pm2.5吸入量占每日总量的80%以上。& ldquo这主要是因为人在室内大概20个小时，在室外只有4个小时。& rdquo张林说，室内pm2.5摄入量是室外的4倍。

17楼以上室内空气更好

调查还发现，室内pm2.5浓度与室外pm2.5浓度呈0.67的比例关系，反映了建筑物对人体的保护作用。张林说，建筑因素对空气质量有一定影响。调查结果显示，在相同的外部条件下，室内pm2.5水平的办公环境略好于居住环境。& ldquo家里有很多污染源，比如做饭，抽烟等。，而且办公室通常有中央空调，对降低pm2.5 & rdquo的浓度很有帮助。

同一栋楼，17层以上楼层室内pm2.5水平较好；距离主干道500米以上的建筑空气质量相对较好。这主要是因为上层空气层的空气流动性比较好，主干道受到机动车尾气排放的影响。

烹饪和吸烟会导致pm2.5

张林还透露，空气净化器和中央空调在室内空气净化中发挥着明显的作用，而窗户通风的作用因室外条件而异。当室外pm2.5浓度低于75 μ g/m 3时，开窗通风有利于室内空气质量的改善；但当室外pm2.5浓度高于150 μ g/m3时，通过窗户通风会使室内空气质量变差。此外，烹饪、吸烟、清洁等扬尘行为也会对室内pm2.5产生波动影响

数据源

407名志愿者的11万小时数据

这次& ldquo北京室内环境pm2.5研究行动&现状；由清华大学电子工程系和清华大学建筑环境检测中心共同主办。在两个半月的时间里，研究小组从北京的407名志愿者那里获得了总共11万小时的室内pm2.5数据，覆盖了该市13个区县的7703个地理位置。

数据采集采用清华团队开发的基于云校准技术的Pimi便携式pm2.5检测设备。通过对比发现，便携式设备采集的数据与本市监测站的官方数据存在10%左右的误差。

据了解，这项研究是清华大学的自主行为，是基于一位研究生的毕业论文。目前，他们还没有与环保部门沟通这项研究。这项研究活动只是一个起点。未来，他们将与医学专家合作，基于大样本数据探索pm2.5与人类健康的关系。

专家意见

大多数室内污染源不排放pm2.5

根据清华大学室内pm2.5的研究报告，记者采访了许多环保领域的专家。许多专家表示，室内污染源主要来自家具和地板产生的气态污染物，包括甲醛、挥发性有机化合物以及细菌等一些浮尘。除了烹饪产生的少量pm2.5外，大多数情况下室内不产生pm2.5。室内颗粒物主要是通过大气输送的，所以我们可以通过关注大气环境中的空气质量来了解室内空气质量的概况。

关于楼层较高和空气质量较好的问题，许多专家认为，就颗粒物污染而言，大气中高浓度和低浓度之间的差异很小，就人类活动的范围而言，这种差异几乎可以忽略不计。

有专家表示，目前地板高度与空气质量的关系没有明显的规律。污染物浓度在高度上的垂直分布在一定程度上取决于气象条件。在静态和稳定条件下，由于灰尘等的影响，地面附近的污染物浓度确实很高。但在距地面约800米的混合层中，pm2.5浓度相对均匀；大约300米是一个分界点。pm2.5浓度在300米以下略高，300米以上略低。