一、模型建设背景
耕地地力保护补贴是国家为保护耕地质量、保障粮食安全出台的重要政策，通过资金补贴引导农户实施秸秆还田、增施有机肥、轮作休耕等耕地保护措施。然而，当前补贴发放过程中存在虚报种植面积、撂荒耕地申领补贴、重复申报、资金挪用等违规问题，严重影响政策落地实效。传统监督方式受限于数据分散、人工核查效率低等瓶颈，难以对补贴全流程进行有效监管，亟需借助大数据技术构建智能化监督体系，确保补贴资金精准发放、规范使用，切实提升耕地质量。
在此形势下，为贯彻落实国家耕地保护政策要求，保障补贴资金使用合规性与效益性，需整合农业农村、自然资源、财政等部门数据，构建覆盖补贴申报、审核、发放、使用等全周期的数据比对规则，通过大数据分析技术实现对耕地地力保护补贴的智能化、精准化监督，及时发现违规线索并处置，为耕地质量提升和国家粮食安全奠定坚实基础。
二、模型设计思路
（一）补贴申报环节监督
耕地地力保护补贴申报环节是违规风险的源头，通过整合土地确权、种植台账等数据与关联信息，筛查异常申报行为。
虚报种植面积套取补贴：运用大数据建模工具，将农户补贴申报数据与自然资源局耕地一张图数据、农业农村局土地确权数据进行交叉比对。若发现申报种植面积超出土地确权面积20%以上，或同一地块被多个农户重复申报，即可判定存在虚报种植面积套取补贴风险。例如，某农户申报玉米种植面积50亩，经土地确权数据比对实际耕地面积仅30亩，通过数据查重被及时识别。
撂荒耕地申领补贴：将空天院遥感影像数据与农户申报数据进行验证。若遥感影像显示耕地植被覆盖度低于20%且无合理种植作物，或连续两年被判定为撂荒状态，却仍申报补贴，即为异常申报行为。
非耕地申报补贴：分析农户申报地块性质与耕地保护政策的匹配度。若出现林地、建设用地、坑塘等非耕地类型申报补贴，或粮食作物种植占比低于50%却按全粮田申报，判定为申报内容违规，可能存在套取补贴隐患。
（二）补贴审核发放监督
补贴审核发放环节是违规行为的高发领域，通过多维度数据比对锁定异常交易。
虚构种植业务套取补贴：将农户补贴申报数据与农业农村局种植台账、现场核查记录进行关联分析。若发现补贴申报作物与实际种植作物不符，或无具体种植管理记录支撑，即为虚构种植业务套取补贴。例如，某农户申报水稻种植补贴，但种植台账及现场核查均未发现水稻种植痕迹，经数据穿透式分析后被查处。
违规转拨补贴资金：追踪补贴资金流向数据，核查资金接收方与申报主体的关联性。若发现补贴资金转至非农户账户，或通过关联方账户层层转拨，最终用于非耕地保护用途，判定为违规转拨。重点监控以“代领”“协作”名义的大额资金转出，比对银行流水与申报信息的真实性。
虚假材料申报补贴：建立申报材料核验数据库，将农户提交的种植证明、土地流转合同等材料与税务部门、市场监管部门数据进行实时比对。若发现同一土地流转合同重复使用、虚假开具种植证明，或申报主体身份信息与实际不符，判定为虚假材料违规。
（三）补贴管理违规监督
耕地地力保护补贴管理环节的漏洞易引发系统性风险，通过流程数据监控识别管理缺陷。
审核流程违规：采集乡镇、县级农业农村部门审核系统数据，分析补贴审核节点与权限配置。若出现越权审核、拆分审核规避额度限制，或审核时间与申报时间逻辑倒置，判定为审核流程违规。
补贴资金管理混乱：将财政部门补贴发放数据与银行流水、农户账户信息进行比对。若发现补贴资金未按规定时限发放、发放金额与申报金额不符，或存在截留、挪用补贴资金等情况，判定为资金管理漏洞，可能导致补贴资金流失。
补贴档案管理异常：分析补贴档案记录与实际发放情况的一致性。若出现结题时突击补充档案材料、档案内容与实际发放流程严重偏离且无合理说明，判定为档案管理环节违规，需重点核查补贴发放真实性。
（四）补贴主体行为监督
补贴申报主体与管理单位的行为模式是违规风险的重要指征，通过行为数据挖掘异常线索。
农户违规行为：整合农户的补贴申报记录、土地流转信息、银行账户流水等数据。若发现同一农户在多个地区重复申报补贴、虚报劳务费或咨询费，或利用关联账户承接补贴资金并转移，判定为个人违规行为。例如，某农户通过虚构家庭成员名单冒领补贴，经人员信息与账户数据交叉比对后被发现。
管理单位失职：分析乡镇、县级农业农村部门的补贴违规发生率、整改完成率等管理指标。若单位存在多起补贴违规案例且未落实整改，或内部审核流于形式，判定为管理失职，需追究单位主体责任。
合作方失信行为：建立合作金融机构、土地流转中介等合作方信用档案，对接市场监管、税务部门的失信记录。若合作方存在经营异常、税收违法等失信行为，且与补贴发放业务发生大额资金往来，需重点监控补贴资金使用安全性。
三、总结体会
（一）以数据互联为核心，打破监管信息壁垒
传统耕地地力保护补贴监督中，农业农村、财政、自然资源等部门数据独立存储，信息不透明，导致监管存在“盲区”。本模型通过整合多部门、多主体数据，构建覆盖补贴全生命周期的数据库，实现申报信息、审核流程、资金流向、耕地状态等数据的互联互通。例如，将遥感影像数据与补贴申报数据实时对接，可即时发现撂荒耕地申报补贴问题，突破了单一部门数据的局限性，为精准监督提供了数据支撑。
（二）以智能分析为手段，提升违规识别效能
借助大数据监督模型算法与机器学习技术，本模型能够对海量补贴数据进行深度挖掘，自动识别隐藏的违规模式。通过构建“异常申报识别模型”，可基于申报面积、作物类型、资金流向等特征，自动预警高风险申报；利用“补贴主体行为图谱”分析农户与合作方的关联关系，精准定位利益输送线索。这种智能化监督方式，将人工抽查的“经验判断”升级为数据驱动的“精准研判”，大幅提升了违规行为的发现效率，缩短了问题核查周期。
（三）以全周期监管为目标，构建长效防控机制
大数据监督模型将耕地地力保护补贴监管从事后审计延伸至事前预警、事中监控、事后评估的全周期管理。通过实时监测补贴发放数据，可在违规行为发生初期触发预警，督促相关主体及时整改；对已查处的违规案例进行数据聚类分析，总结违规高发环节与手段，为完善补贴管理制度提供决策依据。这种常态化监管机制，持续强化补贴申报主体与管理单位的合规意识，推动耕地地力保护补贴管理从“被动查错”向“主动防错”转变，切实保障补贴资金安全高效使用。
