政府大数据战略:政府治理实现的强力助推器

高华丽,闫建

(1.重庆大学经济与工商管理学院,重庆 400044;2.重庆行政学院公共管理学教研部,重庆 400041)

人类历史上从未有哪个时代和今天一样产生如此海量的数据,人们正被数据洪流所包围,大数据时代已经到来[1]。大数据“是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情,而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的”[2]20,是人们获得新认知、创造新价值的源泉,还是改变市场、组织机构,以及政府与公民关系的方法。现在,大数据已经影响了世界的方方面面,引起了产业界、科技界和政府部门的浓厚兴趣和高度关注。作为世界上最复杂的大数据国家的中国,充分重视大数据在政府治理中的重要价值,推动数据治理、实现用数据治国,具有重要的理论和现实意义。

1 大数据对政府治理提出了新的挑战

大数据时代,对政府的决策模式、治理模式和工作方式均产生了深刻的影响,不仅可以打破政府各部门间、政府与社会公众间的边界,大幅削减信息“孤岛化”、“碎片化”现象,还可提高协同办公和为民办事效率,提升政府的社会治理和公共服务能力。

1.1 大数据将影响政府的决策模式

政府治理始终是围绕着政府决策的制定、修改、实施而进行的,决策的水平直接关系到政府治理的成败。政府决策的传统模式是一个从点到面的过程。长期以来,基于少数人的治理需求推断、预判多数人乃至整个社会现时的或者未来的治理需求,基于部分地区的治理经验推断整个地区乃至整个国家的治理政策和措施[3],是一种占主导地位的决策模式。大数据时代的来临,使得政府决策的基础从少量的“样本数据”转变为海量的“全体数据”,从而使“样本=总体”。政府树立大数据意识,促进相关数据的完全共享,更多地依赖数据进行决策,可以实现从以有限个案为基础向“用数据说话”转变的全新决策。

1.2 大数据将影响政府的治理模式

大数据时代,政府从管理走向治理,将改变传统政府管理注重宏观数据、偏好把握主流导向的模式,摒弃传统的“事件—分析因果关系—采取应对措施”模式,在数据监测中从关注宏观数据转变为在意微观数据,按照数据 “收集——存储——分析——输出”的流程进行网格化管理,保证输出数据的科学性和精确性[4],精准把握相关事件发展的规律和倾向,预判事件发生的几率。这使得“数据——量化分析——预判——预防措施”这一关口前移、源头治理的模式有了运用基础,治患于未然成为可能,治疗型政府得以向预防型政府转变。

1.3 大数据将影响政府的工作方式

政府治理的最终目标是建设服务型政府。大数据将改善政府提供公共产品和公共服务的质量和效益,加速服务型政府的建成。随着数据的共享,政府工作的每一个步骤、涉及的每一个主客体,都会在数据中有所体现。各政府部门间的物理界限将变得模糊,协作变得更为紧密,反应变得更加敏锐,一发牵而全身动,所有政府部门将以“统一”的面貌协同向社会公众提供公共管理和公共服务,从“碎片化政府”变成“整体政府”。并且,政府通过运用大数据技术对公众在互联网上的浏览偏好、栏目关注度、在线服务申请和发表评论倾向等多项活动的相关关系进行挖掘与分析,可以实现对公众需求的有效预测,进而为其提供个性化、精准化的公共服务[5],以改变当前公共服务提供过程中存在的针对性不强、千人一面的窘境。

2 政府大数据战略推进中的瓶颈因素

2013年以来,北京、上海、天津、广东、重庆等省市政府纷纷出台大数据战略,将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。虽然各省市政府大数据战略的出台时间早晚不一、发展理念存在差异及软硬环境也不尽相同,大数据战略和大数据的发展运用效果在不同地方存在不小的差距,但各地在推进大数据战略的过程中均不同程度地存在着四大瓶颈约束。

2.1 数据公开缺乏法律规范条件

一是相关法律规范缺位,数据公开难于有法可依。政府治理强调合法权力来源的多样性,任何一个单一主体都不能垄断全部规范和所有实践。这就需要政府向外部公民和社会公开数据,从而保证其他治理主体能够参与治理过程。因此,制定完善的法律规范是数据公开得以实现的先决条件。美国政府的大数据战略就有着一系列的法律法规作为保障,如《开放创新备忘录》、《开放政府指令》等。但在目前,我国在数据公开的法律法规方面非常之缺,以致数据公开在实践中难以有法可依。

二是数据公开执行大打折扣,数据公信力不够。自2007年《中华人民共和国政府信息公开条例》出台后,各省市政府纷纷制定出台了相应的地方规章。但在地方政府的实际运行中,“公开是原则,不公开是特例”悄然演变成了小事公开、大事不公开,不重要的公开、重要的不公开,结果公开、过程不公开,对政府部门或个人利益没影响或影响较小的公开、有影响或影响较大的不公开等怪象。“国家秘密”往往成了一些地方对政府信息不予公开时的“通用”回答。“普通市民要想看到政府相关数据并非易事,对政府公布的诸多数据也持一定程度的不信任”[6],由此一些地方政府深陷“塔西佗陷阱”。

三是资源稀缺性强,利益路障难以扫清。数据资源这座沉睡的“富矿”一旦被新的技术手段开发出来,其经济和社会价值难以估量。然而,目前数据资源依然属于稀缺性资源。虽然政府部门多年来积累了丰富的数据资源,但其利用频率和效率均较低,且缺乏统一的标准,“电子化”的数据碎片难以整合,“数据孤岛”和“数据打架”现象并存。

2.2 数据共享缺乏有效体制保障

政府治理强调多元治理主体的合作与共治,这需要政府各部门所掌握的数据能够实现共享,政府内部能够首先实现协同与合作。然而,由于缺乏有效体制保障,在平级和上下级部门之间的数据共享较难实现。平级部门之间数据共享方面,经过多年发展,我国虽然建成了大量纵横向业务系统,但建设时期、建设主体、业务领域等的不同导致业务数据标准格式不统一,系统异构、数据异构导致政府在数据治理过程中面临着数据割据[7]。统计、财政、税务、审计、公安、海关、档案等政府部门都拥有自己的数据库,却处于分割状态。这些平级政府部门之间主要是通过协商的方式进行数据共享,在达成共享之前通常是各自按照“开会”、“请示”、“批示”等传统“自下而上——自上而下”的模式进行,程序较多、耗时较长、反应较慢。

上下级部门之间数据共享方面,由于上下级之间存在着领导与被领导的关系,在信息交换方面,对上级部门提出的数据共享需求下级部门通常会给予充分满足,但下级部门向上级发出的共享请求通常难以得到有效实现,信息的双向流动效果不好。

2.3 大数据可用性研究相对薄弱

政府治理除了运用政府权力之外,还有责任使用其他新的治理方法和治理技术来更好地对公共事务进行控制和引导。大数据提供了一种新资源、新能力、新技术,为发现和创造新价值,解决新问题提供了新的视野和路径[8]。

但目前关于大数据的可用性研究较为薄弱。比如在数据的一致性研究方面,现有研究主要关注集中方式存储的关系数据,针对分布式存储的关系数据和非关系数据的研究很少。在数据的完整性研究方面,虽然针对传统的完整性假设有了一些模型和相关问题的理论结果,但是这些结果对于很多实际问题的应用意义及价值均不大。在实体的同一性研究方面,关于结构化数据实体同一性方面的研究相对成熟,而关于复杂结构数据、半结构化数据、非结构化数据等非关系数据上的实体同一性方面的研究尚需加强。在数据时效性和精准性研究方面,仍处于起步阶段。

2.4 地方政府领导干部认识缺位

在政府治理中,政府仍然是重要的政治行为者。政府领导干部的大数据思维、大数据意识对于实现数据治理至关重要。大数据时代,政府公共服务的态度将变得更加主动,公共服务的提供方式将变成推送,公共服务的产品将变得个性化。这就要求领导干部由更加注重数据的收集转变为更加注重数据的挖掘和分析,由数据和服务的被索取者转变为数据和服务的主动推送者,由更加注重事后决策转变为更加注重先前决策、实时决策和精准决策。

然而,地方政府领导干部的大数据意识却不容乐观。我们曾对某省级党校2014年的6个主体班次进行抽样调查,结果显示,有相当一部分领导干部对大数据知之甚少,在工作中缺乏大数据思维,不擅长利用大数据来作出精准分析和辅助决策。通过抽样调查我们还发现不少领导干部对大数据的认识存在以下现象:大数据只不过是流行的热词而已,对大数据没有给予更多的重视;大数据过于高端神秘,无从了解,对大数据时代的政府治理感到茫然;有了足够的数据,数字就可以自己说话,对大数据的筛选与挖掘没有给予充分重视;大数据是匿名的,因此它不会侵犯我们的隐私,对数据公开和信息保护不能给予较好的平衡。

此外,领导干部对大数据的认识还呈现出两种反差:省直部门领导干部高度重视大数据,关注大数据的发展运用,而区县、乡镇基层领导干部对此认识不到位;经信委、组织部、人社局等部门领导干部高度重视大数据,力推大数据发展应用,其他政府部门虽也开始着手相关工作,却没有上升到战略的高度去认识和把握。

3 进一步推进政府大数据战略的对策

政府大数据战略是政府治理实现的强力助推器。推进政府大数据战略,需要在弥补大数据立法空白、设立大数据常设机构、搭建大数据应用平台、联合培养大数据人才、强化领导干部大数据思维等多方面同步开展工作,从而为发展大数据、应用大数据营造更加良好的环境。

3.1 构建大数据规则体系,弥补大数据立法空白

政府治理是合作治理。“合作治理需要得到治理者的自主性支持,没有治理者的行为自主性,合作治理就会成为一种关于社会治理的空想。”[9]369大数据时代要求政府积极主动地公开数据和信息,为多元主体能够参与合作治理提供前提。近年来,我国在政府公开数据和信息方面虽然取得了显著成效,但与实现政府治理的要求仍有较大差距。在国家层面尚未制定出台大数据发展的相关法律法规前,地方政府可以结合《中华人民共和国政府信息公开条例》,尽早升级各地方性相关规章为地方性法规;可以抓紧研究制定出台数据反垄断相关规定,规范数据交易行为,倡导有偿购买、授权和协同合作等方式[10];可以抓紧研究制定出台大数据采集办法、大数据使用许可办法、大数据管理办法、大数据销毁办法、大数据安全责任办法等实施细则。

3.2 设立大数据常设机构,统筹推进大数据建设实践

大数据的发展将引发各领域、各行业的生产模式、商业模式和治理模式的变革和创新,对经济社会发展产生深刻影响。但目前除了广东省以外,各省市统筹大数据工作的仅是一个个临时性的工作领导小组,缺乏常设性的相关专业机构。鉴于大数据战略的重要性、复杂性与长期性,省级政府可在经信委下设二级局——大数据局,统筹大数据建设工作。大数据局的主要职责可包括:顶层设计、统一规划、统筹推进地方大数据各项工作;加快建设大数据应用基地,吸引国内外大数据产业链龙头企业落户,逐步形成产业链集群发展,做大做强数据外包等服务贸易;制定政府各部门数据建设目标任务与考核标准;设立大数据建设专项经费,减轻政府部门建设压力;拟定数据安全、服务质量、体系架构、评估认证等标准化体系;设立数据管理的权限和程序,规范数据开放的格式与访问方式等。

3.3 搭建大数据应用平台,打开大数据亲民门户

政府掌握着大量且关键的数据,但这些数据目前大多处于“休眠”状态,如何让这些“盲数据”发挥活力,是大数据时代政府亟待解决的问题。英国因其较为全面又激进的数据许可和数据再利用策略而被他国视为数据开放的典范。2009年,当欧洲大多数国家尚处在大数据应用初级甚至启蒙阶段时,英国政府已经意识到数据的潜在价值对于政府部门工作效率提升的重要性,并发布了《第一前线:更聪明的政府》报告,提出政府应从根本上开放和促进数据透明度。2010年,英国正式发布政府数据网站data.gov.uk,开创了政府数据可再利用的网络先例,并鼓励除政府部门之外的企业、非政府组织和个人爱好者开发出更多、更好、且成本更低的应用程序,希望通过这些程序让政府的数据网站向更广泛的普通大众公开。英国政府的经验值得我国借鉴。除此之外,地方政府还可以政府数据资源网站为基础,从手机终端APP(Application,智能手机的第三方应用程序)突破,通过移动终端实现对政府部门应用系统的访问,打造智慧政府。当前,可以探索“我的政府”服务模式,开拓诸如教育培训、医疗卫生、食品安全、智慧交通、公共安全和科技服务等与数据使用主体息息相关的APP业务,开放数据“订阅”功能,实现订制数据资源主动推送,从而向社会提供个性化、精细化的数据资源服务,促进大数据技术成果惠及民众,改善民生。

3.4 培养和引进大数据人才,提供大数据智力支持

中国是人才大国,但能应用大数据的创新人才是稀缺资源[11]。鉴于大数据人才的稀缺性,地方政府除了考虑发挥地方产业链、应用市场、政策支持等优势引进大数据高端研发人才落户外,可着重考虑优先选择一批国内先进信息技术企业,由政府牵线搭桥与国外知名企业开展合作,培养本土的大数据信息技术人才。加强产业联盟建设,深化科研机构、大专院校和企业合作,鼓励院校增设相关数据分析、数据挖掘、数据应用课程,帮助在校学生以及在职人员提升职业技能[12]。进一步引导和鼓励以宽带资本为代表的投资基金主动对接产学研各方面资源,重点投入、重点建设、重点突破大数据可用性研究。政府部门在大数据相关课题立项资助中给予重点倾斜,确定大数据年度重点研究项目,形成大数据常态研究机制。

3.5 强化领导干部大数据思维,培养大数据战略眼光

如同产业界运用大数据将有助于获取更大利润一样,政府运用大数据将更好地提供公共产品和公共服务。因此,强化政府部门领导干部的大数据思维,培养大数据战略眼光显得十分必要。我们可以将地方政府大数据战略宣教纳入各级党校、行政学院等干部教育机构的培训课程,邀请国内外知名大数据专家到校宣讲,邀请经信委、组织部、人社局等部门介绍已开展的大数据工作案例,进一步增强各级党政领导干部的大数据思维。将数据理念、数据知识、数据处理等纳入公务员的常规培训体系之中,不断提高教育培训的水平,增强公务员队伍在大数据环境中的适应能力,力争形成用数据来治理的政府治理文化氛围。

参考文献:

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