H镇原来有1700多户低保户,2016年经过大数据比对后只剩下900多户、1300多人,有接近一半的低保户被清理了出去。
低保大数据比对科目主要有:房屋、户籍、车辆、工商营业执照、税务(工资)、社保、大型农机补贴,目前又增加了银行存款。据镇民政办主任讲,大数据比对下来的800多户低保户中50%是维稳保,主要是乡村组织为了解决村民上访,而给予低保,通过人民币解决人民内部矛盾。
O村有2400人,2016年有64户低保户,通过大数据比对,只剩下29户低保户。这29户还包括7户无子女特困老年人。在大数据比对以后,O村组织村民评议小组对包括7户孤寡老人在内的29户进行评议,又排除了7户,剩15户低保户。
F村在大数据比对之前有76户低保户,比对之后还剩下19户。F村村党支部书记讲,之所以会有这么多被大数据比对下去的低保户,是因为过去低保不设指标,农户吃低保反正都是国家出钱,村干部乐于将低保作为治理资源来解决村庄中比较难解决的问题。当然,大数据比对也不是绝对准确,村党支部书记说,大数据比对后,被排除低保的57户中有比留在低保中的19户更困难的,但大体反映出了农户收入的差异。按O村的做法,就应当组织村民评议组进行评议,将不符合低保条件的农户精准排除。村党支部书记说,大数据都没有比对出来,我为什么要去将低保户精准清除?清除一户就得罪了这一户和他们的亲友。低保不是我出钱,我也不当一辈子村党支部书记,所以,大数据比对后剩下的19户,F村全都上报为低保户了。
因为农户收入很难统计,按人均收入来确定低保户是很困难的。在上级不设低保指标、应付尽保的政策下,全国农村普遍出现了低保扩大化的现象,主要表现为:一是人均收入超过当地农村最低保障收入水平的农户纳入低保;二是低保成为乡村治理资源;三是出现了各种关系保、人情保。
正因为此,2016年武汉市对农村低保进行大数据比对,H镇大约一半的低保户不符合低保条件被排除出去就是在此过程中。应该说,被排除出去的99%都是不符合低保条件的。也就是说,通过大数据比对这项技术,极大地提高了低保制度实践的精准程度。
O村通过召开村民代表评议会议,比对未排除的低保户进行精准评议,就更科学合理了。F村不再评议而是全部上报,也比过去精准得多。
现在的问题是如何面对新增低保户。
农民的家庭情况总是不断变化的,因为各种天灾人祸或者家庭周期,总有部分农户新落入到最低生活保障线以下,这些人就应当纳入低保。一旦有符合条件的农户进入低保,他们申请,村社集体审核,乡镇民政部门入户调查,一户一议,就一定可以保证新增低保户的公平公正,低保制度也就可以进入平稳有序的运行期。
因此,我们说,在农户收入很难精确计算的情况下,大数据比对将几乎90%的低保制度实践中的模糊错位空间排除了,从而为农村低保制度有效运作提供了极大的便利与基础。从这个意义上讲,大数据比对技术提高了国家的治理能力。
(作者系武汉大学中国乡村治理研究中心主任)
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