面对经济新常态，国务院去年和前年两次决定适当降低或阶段性降低社保费率，现在社会上降低费率的呼声仍然很多，有没有空间和可能？作为主管部门，我认为是有责任调用数据库的数据，对全国基金情况进行细致准确的分析，研判降费的长期性、整体性的趋势。同时把握好政策实施范围和力度，保持保证政策的可持续性。

　　第二，模拟制度运行。每项重大的社保制度改革，都会遇到新旧制度相互衔接的问题，依靠海量数据，我们有可能通过多种方案的模拟，把制度设计得更加合理，从而使制度转换更加平滑，减少矛盾。

　　第三，政策效率评估。事中、事后评估，既是对社保政策绩效的检验，也是为以后制定政策提供借鉴和参考。政策绩效评估当然要重视社会舆论的反响，也要重视局部调查的结果，但同时运用数据信息，大样本的数据信息作回归分析，可以得到事半功倍的评估效果。

　　比如，医保的成效到底怎么样？国家连年提高城乡居民医保的标准，财政也投入了基金，保障水平确实有所提高。但仍有居民反映看病实际负担比较重。舆论肯定是评价政策的渠道，但更准确的标尺是运用信息系统的数据分析，从而比较容易的研判其之间的关系，但二者之间并非完全呈线性的。其中一部分供给的增加可能被持续上涨的医疗费用吃掉了，由此我们可以作出现在看病负担到底重不重，是什么原因导致的结果判断，进而明确深化改革的方向和重点。

　　第四，优化经办服务。近年来，常常有社会上反映社保政策太复杂了，搞不懂，算不清楚。其中一个原因就是我们在社保制度当中引入的社会经济的参数，和考虑的差异化程度不断增多，使得政策标准越来越复杂，经办标准当中需要认定的环节越来越多。应该说这是必要的，社会在发展，群体在细化，不做一些区隔也不行。但是，在细化过程中，也要达到方便公众理解和办事的目标，这就比较麻烦了，这需要信息化发挥更大的作用，把复杂的计算处理留给后台，给公众准确明快的程序或结果。

　　比如，现在职工养老保险待遇太复杂了，谁也算不清楚，确实算不清楚，因为很多参数都是不确定的。但趋势肯定是多交多得，长交多得，到底多少钱我也不知道。有这种需求，有这种矛盾，有这种落差，其实就是一个机遇，我们完全可以开发出一种查询系统，把相关的参数设计进来，让每个人都可以很便捷的，至少大概计算出自己大概的趋势和模式。给大家交一个底，他才会有一个清晰的预判，鼓励他参保、长交、多交才有一个抓手，否则就是一个舆论上的宣传了。

　　第五，社保数据的深度开发利用。自从中央提出“互联网+”概念以来，大数据、云计算已经形成广泛的实践活动。“互联网+社保”乘势而上，应该面向社会需求，结合市场资源，建立云技术，深度开发使用社保数据，我认为这是将来社保数据最有前景的运用领域。不局限于社保部门自己用，也不是局限于公共部门的交换使用，而是要放到社会上去用，放到市场里用。