大数据驱动政府环境监管转型及建设途径探讨

大数据驱动政府环境监管转型及建设途径探讨

张其春1,2

(1.福建工程学院 交通运输学院，福建 福州 350118； 2.福州大学 经济与管理学院，福建 福州 350116)

摘要：以环境污染数据为基础，从主体、内容、时间和空间四个维度构建大数据对我国环境监管转型的影响框架。大数据在环境监管领域的应用，能够推动环境监管从行政性监管向全社会协作式监管转变、从分散化监管向全要素一体化监管转变、从实时监测向即时响应转变、从碎片化监管向全方位监管转变。为促进大数据在环境监管领域的应用，需要从权力配置、机构设置、信息整合、数据公开、社会参与及智力支持等层面探索从顶层设计到实际行动的有效途径。

关键词：大数据；环境监管；模式转型；建设途径

中图分类号：D035

收稿日期：2015-07-20

基金项目：教育部人文社会科学研究专项任务项目“大学生文化自觉文化自信培养与高校思政课教育教学研究”(13JDSZ2040) 作者简介：刘长明(1963-)，男，山东昌乐人，山东财经大学教授，研究方向：和谐发展理论；李青青(1990-)，女，山东滨州人，山东财经大学硕士生，研究方向：伦理学。

大数据浪潮正以汹涌澎湃之势席卷全球，给社会带来了全新的商业模式、管理理念及思维方式。目前大数据技术及思维在商业领域的应用日渐深入，已经彰显出非凡的价值，成为商业领域价值创造的重要来源，但在公共安全、医疗卫生、智能交通、宏观调控等公共领域的应用才刚刚起步。近年来，环境污染已成为制约我国经济社会发展的重要因素，政府环境监管水平是其治理能力高低的重要体现。2015年1月1日起正式实施的《中华人民共和国环境保护法》(下文简称“新《环保法》”)更加突出政府在环境监管中的职责，要求实现环境监管现代化，无疑对环境大数据应用提出了强烈需求。目前，大数据对环境治理的重要价值已经被社会各界所认同，徐继华等认为在环境保护领域应用大数据技术可以视作是建立创意与实用兼具的环境治理模式的崭新开始[1]；梁芷铭认为大数据整合能够实现国家治理主体智能化、决策科学化、治理协同化和目标精准化[2]；马亮以新加坡的智慧国计划为例，分析了大数据技术在环境保护中的具体应用，即通过开发东南亚国家联盟区域烟霾预警系统，利用气象等大数据为预测提供依据[3]；曾胜开发了重大危险源动态智能监测监控大数据平台，依托该平台构建了省—市—县—企业四级监管体系，并提出人机协同的监控预警实施流程[4]；胡杰和梅姝娥采用大数据技术，设计了基于大数据的节能减排管控系统，构建基于大数据的节能减排管控系统数据采集、存储、处理、分析与调用方案[5]。具体应用方面，在纽约曼哈顿的哈德森河打造虚拟河流，在河的全程安装了传感器，开启了智慧水污染治理的先河；公众与环境研究中心(IPE)开发的“中国水污染地图”“中国空气污染地图”和“固废污染地图”，建立了国内首个公益性的水污染和空气污染数据库，并实现了环境信息的公开和公众积极参与[1]；西安交通大学在国内率先成立环保大数据研究中心，推出了环境综合指数(ECI)，并为ECI开发了APP，实现了在手机终端上应用[6]；贵州省搭建“云上贵州”系统平台，建设“7+N”云应用，其中通过“环保云”对监控区域指标数据进行挖掘和分析，及时发现污染源和污染苗头，为环境治理与突发性污染事故处置提供依据[7]。大数据在环境治理领域的应用才刚刚起步，有鉴于此，本文从大数据应用的视角，探讨大数据对我国环境监管转型的影响，并提出具体的建设途径，以期为提升我国环境监管效率和能力提供决策参考。

一、环境信息的大数据特征

尽管“大数据”(Big Data)的概念已经风靡全球，引发政产学研各界的普遍关注和积极探索，但尚未形成公认的、明确的定义。维基百科、IBM公司、IDC、美国国家科学基金会、Gartner公司、Mcinsey公司等都给出各自的定义，这些定义虽然表述各异，但都表达了大致相同的内涵。大数据是指数据集大小超出了典型的数据库软件工具捕捉、存储、管理和分析能力[8]，具有大量性(Volume)、多样性(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低(Value)等四个特征，简称“4V”[9]。环境污染信息具备大数据的4V特征，是一种数量庞大、类型多样、结构复杂、瞬息万变、低价值密度的数据资源和信息资本。

1．大量性。环境污染数据量巨大，包括各种污染源、污染类型、污染程度、分布状况、影响范围、危害大小、交叉程度、持续时间等各类数据，这些数据无时无刻不在发生变化，属于动态数据。随着我国工业化、城镇化及农业现代化的加速推进，上述各种数据将呈现爆炸式增长态势，其量级达到大数据的PB(PetaByte)级甚至EB(ExaByte)级。

2．多样性。环境信息中除了可以用二维表结构进行逻辑表达的结构化数据(如各类环保数据库中的数据文件、环境公报和归档日志)外，还包括各种环境监控数据、排污照片、视频、地理位置、记录、网络博文、往来邮件、链接信息等半结构或非结构化数据。随着各类传感器、视频监控、GIS、移动终端等智能设备的广泛应用，以及互联网、移动互联网等新媒体的普及，半结构化和非结构化环境数据将占绝大部分。

3．价值密度低。环境数据中蕴含巨大的价值，但原始数据中存在大量无关或低度相关的信息，从海量数据中提取有价值信息的难度高。如各类环境传感器、360°全方位视频监控等智能设备能够对特定环境进行7×24小时全生命周期监测，但有价值的监控信息可能异常短暂。因此，需要全面识别、准确提炼、系统集成、高度融合各类原始数据，才能挖掘出有价值的信息。

4．快速化。面对大规模、多样化和动态性的环境数据，尤其是网络、视频、图像及空间等各类非结构化数据，要求能够迅速有效地从海量的复杂数据中挖掘出有价值的信息。传统的信息处理技术难以胜任这些工作，建立在云计算技术基础上的智能处理技术能够快速地从多源、异构、多模态、不连贯语法或语义的多样化环境数据中[10]，快速提炼出有价值的信息，为环境治理决策提供价值参考和证据支撑。

二、大数据驱动环境监管转型

毋庸置疑，环境污染信息属于大数据。在大数据技术和思维的共同作用下，环境监管主体、内容、时间和空间等四个维度都将发生突破性变革，带动我国环境监管从封闭走向开放、从被动转向主动、从粗放变为精细。

(一)主体维：从行政性监管向全社会协作式监管转型

我国现行环境监管体系的监管主体是各级政府、各级环保部门及各类行政主管机构。各级环保部门是最主要的监管主体，扮演着环境信息监测、预警、奖惩等多重角色，是环保监管工作的实际执行者。为满足上级检查、工作自查和信息发布等目的，各级政府每年都将从其管辖的环保部门获得环境公报等描述性统计报告，这些报告由于带有自我利益保护意图，往往对环境信息挖掘深度不够，还可能存在不同程度的信息失真。新《环保法》提出了构建多元共治、社会参与的现代环境治理体系，明确要求环境监管体系的实施需要为公众提供便捷的参与渠道。以大数据技术为基础的环境大数据管理平台的构建将为全社会参与环境监管提供便捷方式。在大数据平台支撑下，可实现环境信息的实时更新和完全公开，并且具备图文展示和可视化功能，信息表达更为直观清晰，社会公众及上级主管部门不需要实地核查便可掌握某地区的环境状况。由此将中央司法、纪委、行政等多部门纳入监管体系中并不需要增加太多行政成本，这将改变地方政府环境监管的动机和行为，迫使其成为环境监管的责任主体，自觉履行监管职责。此外，在大数据背景下，环境信息的供给、需求、传播、应用及其价值创造途径日益走向社会化，政府与企业、环保NGO乃至公众之间的关系趋向平等、互动与融合。互联网、移动互联网等新媒体的广泛应用，信息源、信息传播渠道、公众参与方式更加多元化，信息源将不再受时空限制，更多主体可以通过微信、微博及社交网络等新型媒体发布各类环境信息，社会公众更容易融入到环境监管全过程中。

公众、专家学者、环保NGO、新闻媒体等社会化监管主体的加入，改变了地方政府“命令—服从”式的单向监管方式，能够有效抑制地方政府及环保部门对企业违规行为的庇护。由此，依托环境大数据管理平台，环境监管由政府主导的行政性监管向全社会协作式监管转变。地方政府及其环保管理机构是环境监管的核心主体，中央行政、司法及公众等社会性监督团体对核心主体起到有力的约束和倒逼作用，形成了自上而下和自下而上双向监管路径，大大避免了上下级间的意见分歧和利益博弈。一方面，中央政府将环境目标下放到地方政府，地方政府又进一步下放给环保管理机构，由环保管理机构行使环境监管职责，上级主管部门负责对下级部门的监管；另一方面，公众、新闻媒体等社会性监督主体通过检举、揭发、公益诉讼等形式对地方政府的环境监管行为和污染主体的污染行为进行监督，而纪委、法院等部门则行使立案调查、责任追究等职责。大数据技术和思维的应用，能够带来全社会协作式环境监管体系运行成本降低和监管效能提升。

(二)内容维：从分散化监管向全要素一体化监管转型

环境污染源和污染类型具有多样性特征，针对不同污染源和污染类型的监督和治理，我国目前采取统一集中监管与部门分工监管相结合的方式，即由分管的发改、住建、国土、水利、农业等行政职能部门与环保主管部门共同完成。然而，由于各自的职责分配难以厘清，在现实监管过程中经常出现多头领导和监管缺位、错位、越位现象。此外，受制于“条块分割”的管理体制，长期以来我国环境监管所涉及的监测、监察、预警、应急、责任处罚、防治、信息、评估、统计、科技、宣教等[11]各项工作由于分属地、分部门管理，缺乏监管信息共享、监管行为协调和监管利益共赢，容易造成监管资源浪费和监管行为失范，无法有效应对发生频率高、污染范围广、污染程度重、持续时间长、累积速度快、并发污染多、跨域污染普遍等为典型特征的环境污染问题，迫切需要转变分散化监管方式，实现全要素一体化监管。

全要素一体化监管就是要统筹协调好环境监管的各项工作，实现各项工作的无缝衔接，减少工作对接过程中的信息失真和相互推诿，有效避免监管真空、资源重复配置和资源浪费。实现全要素一体化监管的核心在于各类环境信息的集中管控和共享，以及利用大数据技术构建环境大数据管理平台，对各类污染信息进行实时监测、采集、筛选、存储、分析、整合、共享、可视化，将改变环境信息挖掘、处理及应用的广度、深度和速度，能够实现信息在企业间、部门间、行业间、区域间的互联、互通和共享，颠覆传统自上而下的线性管理模式，实现网络化动态监管。此外，由于环境大数据的开放与共享，各主管部门之间及各区域之间的界限变得模糊，各部门、各区域都可以依托环境大数据平台履行各自职责，单一业务、单一区域的简单纵向监管向信息共享、资源共用、策略共商、行动共施、责任共担、受益共享的跨业务、跨区域的协同监管转变，环境监管各个环节工作实现了无缝衔接，全要素一体化监管将成为现实。

(三)时间维：从实时监测向即时响应转型

随着遥感技术、在线监测技术的推广应用，我国环境监测信息化取得了显著进展，监管方式从定期或不定期抽查、暗访、公众举报等人工监管向主要依靠环境监测器和监测网络的信息化监管转变。由于环境信息无时无刻都在发生变化，建立及时有效的环境监测预警机制，实现对环境信息的实时监测。传感器、视频监控、GIS、移动设备等智能工具的应用可以实现对环境进行365天×24小时不间断监测，北京、天津、深圳等特大城市已经较大范围安装了自动或在线监测设备，改变了过去环境数据在时间分布上的离散状态，大大提高了监测数据的连续性和准确性。但目前在实践中仍然存在一些突出问题：实时监测数据处理不及时，时效性不佳；环境数据库存储容量有限，各类数据库相互割裂，环境信息存储成本过高；对监测数据的使用基本停留在查询、检索和统计功能上，缺乏专业机构对庞大的监测数据进行分析处理和深度挖掘，大量环境数据潜在价值未能得到开发利用，导致大量监测数据处于沉睡状态。因此，仅仅大规模安装设备进行实时监测是远远不够的，如何从实时监测数据中挖掘出有价值的信息，动态了解和掌握环境状况的变化，并做出即时响应和安排才是解决环境问题的关键。

环境大数据管理平台具有强大的存储、分析和挖掘能力，能够将所有即时监测数据及各级地方政府的环境数据库和驻点监察机构、社会公众、专家学者、社会媒体、环保NGO自发披露的各类数据都吸纳进来。依靠大数据技术能够实现从视频流、监控图像、告警录像、语音通话等低价值密度的非结构化数据中挖掘出有价值的信息予以可视化展现，并能利用大数据进行模拟仿真分析，帮助行政主管部门从纷繁复杂的环境数据中发现潜在的联系与规律，实现对实时监测信息的快速响应，为政策制定或责任追究提供现实依据。此外，可以依托大数据更为准确地进行环境演变趋势等方面的预测，有助于提前进行干预，制定更为科学的环境准入、污染排放标准、总量分配、环境质量考核等制度安排，提高决策科学化与管理精细化水平。最后，将有价值的环境信息以生活化、数据化或图像化等简明易懂的形式实时公开，方便公众对政府的环境监管行为做出批评和建议，实现公众对环境信息的及时响应，对地方政府及环境主管部门的监管行为起到了监督、约束和指导作用，保障了环境服务功能的充分发挥。

(四)空间维：从碎片化监管向全方位监管转型

目前，我国环境监管的覆盖面还比较小，主要集中于园区、重点企业等重点工业污染源和流域水质的监测与监控，在方式上采取“运动式、突击式”等游击式监管，在空间覆盖上呈现“碎片化”特征，存在大量监管盲区、死角和隐患。由于环境污染源和污染类型众多，只有准确把握污染源头，分清污染类型，才能采取科学有效的针对性解决措施。因此，理想化的环境监测体系应当实现环境监管全覆盖，从“碎片化”监管向全方位监管转变。网格化监管是近年来兴起的环境监管模式，旨在通过“属地管理、分级负责、全面覆盖、责任到人”，建立“横向到边、纵向到底”的网格化环境监管体系，推动环境监管关口前移，触角向下延伸，实现对各自环境监管区域和内容的全方位、全覆盖、无缝隙管理[12]，并且已经在河北、浙江、广东、湖北等省份得到落实，大有向全国大范围推广之势。但网格化监管模式在实施过程中也存在网格划分过于简单、条块分割，各区域之间未能协同合作，监管成本过高等问题，从实施效果来看，成效并不显著，监管“碎片化”特征尚未得到根本性改变。这些问题的最主要根源一方面在于对环境信息的掌握不齐全、利用程度不高，另一方面则是不同网格之间缺乏联系和沟通。环境信息的协同采集、甄别、分析、交流、挖掘和应用对网格化监管模式的顺利推行起到至关重要的作用。

大数据技术为网格化监管的顺利实现提供了强大、可靠的技术支撑。依托环境大数据管理平台有助于实时掌握各类环境信息，对所有污染物排放信息进行集中分析与处理，并实现数据传输和管理的智能化和可视化，有助于实时监控环境变化，第一时间发现异常现象或行为，即时进行跟踪解决，为下辖各层网络的环境管理部门的环境监管和行政执法提供科学依据，为纵横联动的网格化管理机制的推行提供信息支撑。此外，大数据管理平台不仅为不同网格间的联系和交流提供了重要渠道，也为不同网格间的协同合作治理奠定了基础。以大数据技术应用为导向构建网格化环境监管体系，能够让更多公众参与到环境保护中来，有助于实现环境监管空间全覆盖、公众体验便捷化、诉求回应快速化、污染治理协同化的环境监管新机制。

三、大数据驱动我国环境监管转型的建设途径

大数据技术通过对各类环境污染信息进行深度开发和智能应用，有助于实现环境监管主体的多元化、监管内容的全面化、监管范围的全覆盖及监管过程的动态化。为此，应当以大数据技术在环境监管领域的应用为重要抓手，带动环境监管的信息化建设，以信息化作为实现环境监管创新的载体和着力点。现阶段可以从以下几个方面着手加强建设。

(一)权力配置：提高环境监管部门的地位

当前我国环境监管体制中存在部门职责分散交叉、权责脱节、协同合作能力较差等问题，为了更好地履行环境监管职责，迫切需要进一步深化环境体制改革。2014年2月19日环保部部长周生贤在“改革生态环境保护管理体制”一文中明确提出“建立统一监管所有污染物排放的环境保护管理制度，独立进行环境监管和行政执法”的改革任务[13]。由于存在利益冲突，环保部门实行全国范围内的垂直监管阻力较大，且难以协调当前环境保护和经济发展间的矛盾；刚颁布的新《环保法》中仍然未明确地方政府对所辖区域环境质量负责的职责，因此，短期内推行环境垂直监管的可能性不大。在这种形势下，可以先从权力配置角度入手，通过削弱地方环保局对地方政府的依赖，同时加强上级环保部门对下级环保部门的领导力度。具体可从财权和人事权两个方面入手，一方面改变由地方政府任免环保部门负责人的做法，改由上级环保主管部门直接任命，并适当提高其行政级别，以凸显政府对环境监管的重视程度；另一方面，建立环境保护系统的独立财政体制。由于当前地方政府环境保护的事权和支出责任不匹配，不少市县政府无力承担环境监管经费支出。考虑到中央财政经费的相对充裕，可以由中央建立环境监管的专项资金，解决各级环境监管部门的各项运行经费，为垂直监管打下基础。

(二)机构设置：组建环境大数据运营中心

目前从中央到地方各级政府大多都设立了环境信息中心，主要发挥环境信息网络中心、技术中心和数据中心三大功能。从实际运行状况来看，前两个功能发挥较好，第三个功能的发挥却差强人意。为了更深入挖掘与利用环境污染大数据，中央和各省、市、自治区应在原有环境信息中心的基础上组建环境大数据运营中心。运营中心作为环境监管的心脏，可以设置环境大数据中心、环境监控指挥中心、环境基础设施运行维护中心和智慧服务中心等部门。其中，大数据中心负责全方位地收集、筛选、存储、分析、整合、共享及可视化各类环境数据，并进行深度智能分析和建模，从而实现对环境变化的准确预测；环境监控指挥中心根据环境监测结果开展应急指挥、调度工作，保证环境污染问题得到及时解决；环境基础设施运行维护中心则负责辖区内各类环境监测设施设备的更新、维护与管理，保证环境监测设施设备的持续有效运作；智慧服务中心主要根据大数据中心对环境信息深度挖掘的结果进行分析，面向政府、企业和公众提供智能化和个性化的标准化服务乃至定制化服务，为制定与调整环境治理方案提供数据支撑，为环境管理政策的制定提供决策依据，从而推动环境监管从侧重于管治向提供公共服务为主的价值创造转变。

(三)信息整合：构建统一的环境大数据管理平台

绝大多数的环境污染属于动态污染，这导致多数污染演变为跨行政区、跨流域的环境问题。由于跨域污染的广泛存在，实践上很难清晰界定一个地区的环境问题在多大程度上是本地引起的，多大程度是外地转移的，甚至污染源也难以确定，这就要求必须采取跨域合作治理。由于利益补偿和成本分担等难以协调，跨域合作“雷声大、雨点小”的问题普遍存在，不仅不同地区政府之间的整体协作有限，同级政府各部门也缺乏有效协同，在实践中存在“争权夺利、推诿责任、利益博弈”等现象。为了解决这些问题，需要建立各区域间环境信息的共享平台。环境大数据管理平台成为实现区域间及区域内各部门信息交流和共享的基础。因此，在建设环境大数据中心时，有必要由环保部直接出面，打破部门利益的藩篱，构建统一的环境大数据管理平台。环保部环境大数据运营中心围绕环境信息不断积累、变化的动态过程，指导、帮助下级政府构建统一的环境大数据管理云平台，统筹协调各级地方政府及相关职能部门参与并制定统一的平台框架、任务、数据标准和运营管理机制，建立起跨层级、跨区域、跨部门、跨系统的互联互通的协同型环境信息化监管体系，变自上而下的管制型监管为自上而下与自下而上相统一的协同型监管，打破监管过程中数据共享与协调难以形成的僵局。

(四)数据公开：环境大数据平台的开放共享

新《环保法》明确规定了环境保护中公众、环保NGO等社会群体的职责，因此各种社会组织和公众自然拥有对环境数据的知情权以及对环境污染的治理需求。政府在环境监管中具有明显的信息优势，是环境信息的主要收集者和使用者。但从目前来看，由于存在利益冲突和自我保护倾向等诸多原因，政府所掌握的大量环境信息大多处于休眠状态，丧失了使数据创造价值的机会。为避免出现数据的独享、集中和单向性，充分体现社会的开放性、权力的多中心和双向互动特性[14]，环境大数据应当及时有效地公开。各级政府可以依托环境大数据管理平台，开设面向公众的环境数据开放窗口，公众可以利用该平台进行查询、申请和询问，该平台还应开设政府与公众间交流的模块，提高政府环境信息公开的互动性。政府还可通过政府门户网站、移动政务，以及政府微博、微信等形式以统一的数据口径、发布格式、质量标准和相关原则直观展现动态化的环境信息，缩小公众与政府间的信息鸿沟，带来环境监管时空范围的延伸。此外，政府应通过对公众信息查询关键词、评论热点和服务申请情况等进行深度挖掘并可视化展现，进而主动提供专业化、个性化服务，提高公众对政府环境信息服务的满意度。因此，政府对环境大数据开放不仅需要保证公众对环境信息获取的全面性、及时性和准确性，还应当实现双方在内容理解上的一致性和互动性。通过数据公开使数据获取使用的全过程由封闭独享转变为开放共享，由权力集中化转向主体多元化，由线性过程转变为网络过程，由自上而下的单向管治转变为平等协调的双向互动共治。

(五)社会参与：提供社会公众参与环境监管的便捷途径

目前，公众、新闻媒体等社会性监督主体主要通过检举、揭发、公益诉讼等事后救济方式行使环境监管职责，但这些形式操作起来并不方便，公众在检举、揭发过程中由于存在各种顾虑，参与积极性并不高。为了提高环境监管参与度，发挥公众在环境信息提供、监督、检查、评价、信息反馈等方面的积极作用，有必要创新公众参与渠道和途径。实际上，依托环境大数据管理平台，社会公众可依托更加多样化方式参与到环境数据采集、共享和宣教等工作中来。首先，对于环境数据采集工作，可以借鉴“蜂群思维”采取数据众包模式，譬如对于污染源企业的部分监管工作，环保管理部门通过平台自助式地把各类数据采集类型任务发布给公众人群，公众利用手机参与应用，就可直接完成各类数据采集任务[15]。其次，可以利用大数据技术将政府环境大数据监管平台与企业信息化平台及民间机构的信息化平台进行联网，政府通过与企业、公众和第三方环保机构的密切互动，主动引导公众和第三方机构参与到环境监管工作中来，并根据社会公众的互动反馈结果改进环境监管工作。专家学者乃至社会公众可以根据政府公开的各类环境信息，在软硬件技术帮助下完成数据分析工作，并据此形成自己的理解，甚至形成书面文章予以发表，宣传我国环境监管方式、成效及公众参与途径，吸引更多人参与到环境保护和环境治理中来。

(六)智力支撑：加快大数据高端人才培养

大数据背景下的环境监管是一项高度专业化和技术化工作。环境监管部门必须成为兼具研发、咨询、管理和服务为一体的综合性机构，这就意味着需要引入大量技术、组织和管理变革,由此导致现有的各类技术管理人员将难以胜任新形势下的环境监管工作。大数据背景下的环境监管从业人员必须是多学科交叉的复合型人才，需要具备环境科学、数据库和软件及数学和统计等领域的知识和能力。因此，应当通过引进与培养相结合的方式不断充实适应新形势环境监管大数据的研发和管理人才队伍。首先，各级、各类环保部门应当从应届毕业生中招考相关领域的专业化人才；其次，考虑到现有大数据领域人才培养的有限性，可以选派骨干人员进行在职培训。复旦大学、清华大学、北京航空航天大学等国内名牌高校都已经启动了大数据人才培养计划，开设相关课程和学位项目，旨在培养大数据工程师和数据科技应用科学家。各级环境管理机构可以加强与这些高校在人才培养、项目开发、管理培训等领域进行深度合作。此外，在人员结构和管理层面，有必要借鉴商业领域的做法，在环境监管部门内部设置首席数据科学家，负责环境监管大数据运营中心的协调、规划、推动和监控运作，建立首席数据科学家的定时汇报制度和问责制度。

四、结语与展望

在环境管理领域，各种不同类型污染的污染源及其严重程度、交叉程度、分布区域、危害大小、波及人数等各种数据具有大数据的“4V”特征，若能透彻分析这些环境数据，以云端运算整合，便能从中探索和挖掘污染变化对环境影响的规律，为环境保护和治理找到更为高效便捷的途径。大数据技术为环境监管开辟了新的道路，通过大数据技术实现环境监管的可视化、可控化、可预测及可量化评估与持续优化，有助于环境监管模式转型升级，提高我国环境监管能力，改善环境管理工作的效率和决策水平。然而，大数据技术在环境保护领域的应用方兴未艾，需要政产学研用等各个主体协同合作，从技术、思维、组织等各个层面开展深入细致研究，建立起基于大数据的可实施的立体化环境监管体系和运行机制，才能有效推动我国环境监管水平上升到新的水平，促使我们生活的环境变得更加安全、低碳、美丽。

参考文献：

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[5]胡杰，梅姝娥.基于大数据技术的节能减排管控系统研究.青海社会科学，2014，34(6)：75-80.

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Discussion on the Transition of Government Environmental

Regulation Driven by Big Data and Its Construction Ways

ZHANG Qi-chun1,2

(1.SchoolofTrafficandTransportation,FujianUniversityofTechnology,FuzhouFujian350118,China;

2.SchoolofEconomicsandManagement,FuzhouUniversity,FuzhouFujian350116,China)

Abstract：Based on the data of environmental pollution, this paper builds a framework for big data’s influence on the trasnsition of China’s environmental regulation from four dimensions, including subject, content, time and space. The application of big data to environmental regulation will promote the transition of environmental regulation mode from administrative supervision to social cooperation, from decentralization to all elements’ integration, from real-time monitoring to immediate response to change and from fragmentation to total coverage. In order to facilitate the application of big data, it is necessary to explore effective ways from top-level design to specific action from such aspects as power configuration, institutional setting, information integration, data disclosure, social participation and intellectual support.

Key words：big data; environmental regulation; mode transition; construction ways

(编辑：赵树庆)

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