大数据时代政府治理发展趋势

□王萌萌

大数据时代政府治理发展趋势

□王萌萌

在十八届三中全会上，习近平总书记强调科学的宏观调控，有效的政府治理，是发挥社会主义市场经济体制优势的内在要求。在大数据时代，海量、多样、多源、动态的数据将对政府治理体制、模式和方法产生巨大的影响。国外大数据系统研究权威发言人维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中强调，大数据是一场深刻的变革，政府时刻都在与数据表达的信息进行博弈，这将迫使政府在治理领域上做出重大变革。国内信息管理专家涂子沛在《大数据》一书中指出“在了解大数据成因、背景和趋势的过程中，我常常被数据的力量和美感所震撼。笔者将这种新的特点和趋势概括为‘大数据时代’的‘循数管理’和‘数据竞争’”。当前我国部分领域已在探索大数据治理，为更好发挥大数据在公共领域上的魅力，我国政府应把握好大数据时代政府治理之趋势，做好大数据相关准备工作，以促进政府治理能力的提升。

一、大数据时代政府治理体制：从碎片化到协同化

2009年，英国政府建立公共数据资源网站data. gov.uk，向公众开放来自7个部门的官方数据；同年，美国政府整合1279个政府部门、236个民间组织和103个移动网络媒介的数据资源，开放data.gov网站。英国、美国等国家还建立相应的信息数据管理局，整合资源，制定了相关的发展规划与规范性制度，以使其数据治理走上协同化道路。

在国内，碎片化的政府治理体制导致公共治理陷入低效率、低产出、高成本的困境。各级政府各单位都存有海量的数据，约占整个社会80%以上的核心信息与数据，包括经济、资源、民生等各类公共原始数据，构成了社会经济发展与公共治理的基础。但海量数据至今仍沉睡在“碎片化”的部门里而没有得到充分利用，部门内部数据僵化，部门之间数据固化，对外“孤岛”化现象严重，这无异于最大的资源浪费。实现政府在大数据治理中的协同化是大数据时代政府所面临的挑战，同时也是机遇。

政府治理体制从碎片化到协同化是大数据时代政府治理能力提升的必然趋势。其一，价值协同化。实现政府治理体制的转变，破除价值碎片化的问题。大数据时代背景下，各层级政府及各个单位在思想价值判断上应统一。价值碎片化是表面性服从、象征性执行等现象产生的根源。提升政府治理能力，应破除各层级政府或部门的小团体狭隘思想，及其追求部门利益行为；其二，预算协同化。实现政府治理体制的转变，破除预算碎片化的现象。在预算方面，各级政府内部及机构间应统一管理和协调，促进资源融合，保障设备、人员、组织运行等经费来源的稳定，以实现预算的集约化利用、数据的集中采集与多方共享。避免各部门资源重复投入、各自为利和各层级数据的条块分割现象；其三，机制协同化。随着大数据时代的到来，大数据已成为所有治理主体共同享有的公共资源。促进治理机制协同化，应建立数据的共享共建机制,明确和细化现有职能部门责任,朝提高政府数据整合能力的方向探索。从国家层面加强研究拟定大数据战略规划，尽快建立数据应用的标准，避免部门以不同方法加密数据的行为，以促使省、市、县三级数据平台的联通与互动协作，协同多元治理主体使海量数据流动起来。

二、大数据时代政府治理模式：从机械化到智能化

政府治理模式从机械化到智能化是大数据时代政府治理能力提升的必然趋势。其一，人才智能化。大数据时代要求建设智能化政府，而强大的智能化政府必须要有强大的智能化资源作为支撑。智能化资源是指人才队伍的智能化。智能化治理模式须建立一支由数据分析师、工程师与计算机专家等组成的矩阵式团队，他们分散于各个部门、公益性数据组织或商业数据组织中，主要任务为数据的采集、分析与挖掘。这将为智能化政府治理的实践提供智力支撑、数据及技术上的服务；其二，决策智能化。大数据时代政府的决策应实现其智能化，提升其科学性，降低失误率与滞后性。决策智能化须打破单一主体的治理模式，消除信息鸿沟，使政府及时获取公民与社会组织的意见与建议方案。同时也有利于激发大众创新力，为政府开发更多的智能决策系统。运用智能化的决策系统进行科学决策，实现从机械化治理向智能化治理模式的转变。其三，应急智能化。当今社会，衡量各国治理能力高低一个重要方面就是政府在应急管理中表现。提升政府治理在应急方面的能力在于其智能化程度。应急智能化将运用智能传感设备、视频监控设备与风险数据库的分析将事前的预测、事中控制与事后补救做到超前化、针对化与精细化，其在应急资源的配置上也将更加科学高效，而这一切都有赖于应急管理的智能化设备与智能系统。

三、大数据时代政府治理方法：从经验化到数据化

2009年，美国交通管理局整合跨年度、跨地区的数据，通过了循“数”治理有效地降低了交通事故死亡率，并形成了多方参与的良性“政策竞争”氛围。美国等诸多国家的政府治理方法已然走向了数据化。促进数据化治理，其中最主要的就是加强“循数”治理，即以数据为依据、资源、工具来发现、分析和解决公共问题，以此保证治理更为科学客观理性。

在国内，大多数政府部门的治理方法依旧是传统的经验推导演绎法，缺乏先进管理手段和方式。政府往往依靠有限个案治理经验，进行逻辑推理，预测当前及未来的治理需求；或基于部分地区的实践经验来决定区域或国家的治理方式和政策措施。这种传统的治理方法有很大的局限性，使得政府治理效果差、执行费用高而效率低，政策缺乏科学性与精准性。现代政府处于一个数据化的环境中，各种数据源交互在一起使人类产生的数据越来越具有非结构化特点，这对政府责任的具体设置与构成的稳定性带来了一定的冲击。政府治理方法必然将从经验化向数据化转变，这是大数据时代政府所面临的挑战，同时也是机遇。

政府治理方法从经验化到数据化是大数据时代政府治理现代化的必然趋势。其一，思维数据化。提升政府部门及其公务员思维的数据化，是政府治理方式数据化的首要前提。应开展系列大数据战略思维宣传培训，运用高校、各级党校及行政学院等教育资源开发培训课程，邀请知名学者及专业技术人才进行宣传讲解，使其逐步树立大数据思维。引进大数据专业人才，为政府部门的思维注入催化剂，同时开发大数据平台，为大数据思维提供实践平台。其二，技术数据化。随着大数据时代的到来，政府已然是海量“高价值”数据的主要载体。政府治理运用大数据技术，有利于实现政策的科学化。政府部门将组织工作人员参加数据分析与大数据技术运用相关培训，使其依据所掌握的跨区域、跨年度数据，运用数据挖掘技术、数据分析技术与可视化技术进行科学决策，实现从以经验推理为基础向“用数据说话”转变。其三，执行数据化。实现政府治理方式向数据化的转变，其中重要的一方面是将政策的执行效果数据化、量化。“循数”治理的重要环节即执行过程将执行效果量化并公之于众，以吸引足够的关注、更多的细节问题的挖掘与更好的方案。通过对具体政策执行效果的数据化，有助于决策的科学化、精准化与民主化。进过大量的数据对比，新的政策与更好的方案将得以科学的推广。

《孙子兵法》指出“算则胜，不算则不胜；多算胜，少算则不胜。”“算”即如何利用数字来做决策。大数据不仅仅是一场技术革命，而是政府治理领域的变革。大数据将对现代政府治理体制、方法与模式带来巨大冲击，大数据共享困难、思维缺乏及人才技术的缺少等是大数据时代政府治理不可避免的挑战。但大数据对政府的治理思维、体制与模式所产生的重塑效应则是极为深刻的，直接促使治理体制协同化、方法数据化与模式智能化。顺应大数据时代趋势，政府应形成对大数据科学的认知，并从治理体制、方法和模式及时作出调整与规划，以实现政府治理的现代化。

[1]维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].杭州：浙江人民出版社；2013：34-47.

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[5]徐继华，冯启娜，陈贞汝.智慧政府：大数据治国时代的来临[M].北京：中信出版社，2014：146-147.

[6]任志峰，陶立业.论大数据背景下的政府“循数”治理[J].理论探索,2014（6）：83-84.

[7]涂子沛.大数据：正在到来的数据革命[M].桂林：广西师范大学出版社，2013（2）：69-71.

[8]任志峰，陶立业.论大数据背景下的政府“循数”治理[J].理论探索，2014(6)：82-83.

[9]任志峰，陶立业.论大数据背景下的政府“循数”治理[J].理论探索，2014（6）：83-84.

[10]涂子沛.大数据：正在到来的数据革命[M].桂林：广西师范大学出版社，2013（2）：70-71.

[11]涂子沛.数据之巅：大数据革命,历史、现实与未来[M].北京：中信出版社，2014.

中共重庆市委党校研究生院

责任编辑：张 波