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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