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首先，优化保障性住房供给，强化城镇低收入住房困难家庭住房保障，更好满足住房困难且收入不高的工薪群体基本住房需求，逐步解决新市民、青年等群体的阶段性住房困难。加强保障性住房全流程管理，健全申请、轮候、配租配售、使用、退出等管理机制。探索配租型、配售型保障性住房房源有序转换和统筹使用。深化住房公积金制度改革，扩大使用范围，支持灵活就业人员参加住房公积金制度。
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其次，淮北的试点，是安徽利用大数据赋能社会救助，变“人找政策”为“政策找人”的一个缩影。近年来，安徽建立低收入人口动态监测信息平台，积极推进省教育厅、省人社厅等22家省直部门信息共享、数据比对，科学设置就业、医疗支出等49项低收入人口监测预警指标，同时扩大监测范围，将返贫致贫监测对象等低收入人口、近2年退出低保和特困人员、1年内申请救助未通过人员等705.8万人纳入动态监测范围，开展常态化救助帮扶，做到应保尽保、应退尽退，极大提升了救助效率。
来自产业链上下游的反馈一致表明，市场需求端正释放出强劲的增长信号，供给侧改革成效初显。
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第三，其次是子女教育。当前中国客观上仍存在规模庞大的留守儿童现象。如果在人口流入较多的大城市，能够提供更多的学位以及幼托供给，就能更好地让流动人口将孩子带在身边，促进家庭团聚。我认为，教育和住房对于新就业群体的重要性，远远超过了养老保障问题。
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最后，大数据监测预警，救助政策更精准
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