智慧治理：大数据时代政府社会治理之创新

2016-02-09崔伟

知与行 2016年4期

关键词：大数据

崔　伟

(首都师范大学管理学院，北京100089)

国情国策研究

智慧治理：大数据时代政府社会治理之创新

崔伟

(首都师范大学管理学院，北京100089)

[摘要]大数据是继互联网、物联网、云计算之后，又一次新的技术革命，大数据时代的到来改变了人们的生活、工作和思维方式与信息收集和传播的渠道，既为政府社会治理带来了前所未有的机遇，也带来了一定的挑战：数据能力鸿沟与社会公平之间的矛盾、信息开放与隐私保护之间的矛盾、大数据处理收益与成本之间的矛盾，预判结果的特征与基本伦理标准之间的矛盾都制约着政府社会治理进程的推进。因此，智慧治理应成为大数据时代政府社会治理创新的必然选择。智慧治理以政府主导下的多元协作治理为治理主体，以在大数据环境下政府社会治理机制重构为治理过程，以物联网、云计算、大数据的跨越式发展为治理工具，以完善大数据应用的法律法规和人才培养机制为治理保障，强调以大数据为核心的思维和技术的广泛性应用，借以实现政府社会治理能力的现代化。

[关键词]大数据；政府社会治理；智慧治理

2012年3月，奥巴马政府宣布启动“大数据研究和发展计划”，标志着大数据时代的来临，2015年10月，党的十八届五中全会将大数据上升为国家战略，这就意味着大数据在我国正式兴起，大数据时代的最大特征是运用智能监测技术与精准的科学方法对各种有价值的数据进行更为深层次地收集和挖掘，目前已经广泛应用于智能交通管理、能源动态监测、流动人口管理和食品安全监管等领域。为政府社会治理的创新带来了机遇，同时也带来了前所未有的挑战，本文在详细分析其利弊的基础上，提出“智慧治理”的概念，认为它将成为大数据环境下政府进行社会治理创新的基本途径。

一、大数据时代浪潮的兴起

物联网、云计算、移动互联技术的发展，使人类进入了大数据时代，大数据这个概念并不是兴起于近几年，早在 1980 年，阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》一书中，将大数据称为“第三次浪潮的华彩乐章”[1]。大数据研究的集大成者——舍恩伯格教授认为：所谓“大数据时代”，是指人类社会各类组织、各个领域广泛地应用大数据技术的时代[2]。维基百科对它的界定是: “大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息”。[3]作为网络时代的产物，大数据具有多样的数据类型(Velocity)、低密度的数据价值( Value)、海量的数据规模(Volume)和动态流转的数据体系(Variety)四重特征。大数据浪潮的兴起使世界各国纷纷利用大数据来提升国家治理能力，“得数据者得天下已经成为全球普遍共识”[4]。在中国，2013 年被称为“大数据元年”。2014年工业和信息化部研究院出版了对大数据建设和规划具有指导性意义的《大数据白皮书》。2015年召开的党的十八届五中全会提出我国要实施“互联网+”行动计划和国家大数据战略。在地方政府层面，北京、贵州、广州等多个省市发布了大数据发展战略。大数据时代的到来改变了信息搜集和传播模式，为政府社会治理带来了机遇，同时也倒逼着传统的社会治理体制、机制和治理模式进行变革。

二、大数据时代政府社会治理面临的困境与挑战

大数据时代的来临，为政府社会治理带来了一定机遇；在以往的社会治理中，政府还主要是依赖抽样、局部和片面数据，甚至在无法获得实证数据时完全依赖经验、假设、价值观做出决策。大数据可以使政府掌握全面、完整和系统数据，推动政府由“经验治理”向“数据治理”转变；其次，大数据的核心是预测，大数据能在对数据进行有效处理的基础上更为准确地发现事物发展的规律，可以推动社会治理模式由被动响应型治理向主动预见性治理变革；例如，2009 年爆发的甲型 H1N1 流感病毒，谷歌公司就是通过观察人们在网上的搜索记录，在流感爆发的几周前，就判断出流感的传播来源，从而使公共卫生机构获得了极有价值的数据信息，并快速地做出有针对性的决策。此外，在以往的社会治理过程中，条块分割的体制壁垒导致政府各部门各自为政，缺乏协同合作意识，出现了大量的“信息孤岛”现象。而大数据时代主张开放共享，社会治理大数据将成为公共资源，加大各政府之间及政府各部门之间的沟通协作，进而促进社会治理体制从“碎片化”向“网格化”转变。然而，大数据本身就是一把“双刃剑”，在为政府社会治理带来前所未有的机遇的同时，也带来了许多困境与挑战。

(一) 大数据信息开放与隐私保护之间的矛盾

大数据改变了人们的思维方式和生产生活方式，人们通过对海量数据的交换和整合，为社会带来“大知识、大科技、大智能、大利润”等发展机遇[5]。由此可见，数据的开放、共享已经成为大数据应用的必然要求。然而，在以公开、透明、流通为特征的大数据时代，个人的隐私却受到极大的威胁，公共领域的“公共性”与公众个人领域的“隐私性”之间的界限变得越来越模糊和难以界定，以QQ、微信、微博为代表的社交网站，每时每刻都在记录着人们的行为“轨迹”，Facebook对用户的社交网络了如指掌，亚马逊能够及时掌握消费者的购物习惯，2013 年斯诺登披露的美国国家安全局实施的“棱镜计划”，更是引发了人们对个人隐私安全的担忧。因此，在大数据时代，如何在信息开放与隐私保护之间找到平衡点已成为政府社会治理急需解决的关键性问题。

(二) 大数据处理收益与成本之间的矛盾

以大数据为核心的思维和技术的广泛性应用，能够使政府摒弃直觉式和经验式决策，大数据时代的政府治理可以通过对海量数据的收集、整合、分析来提升政府的预测与判断能力，进而使决策更加科学和精准化。然而，大数据技术在为政府社会治理带来巨大收益的同时，也引发了其在处理过程中需要花费更高社会成本的问题，一方面由于大数据的数据规模已经从TB级别升级到PB，而且大部分都为非结构化数据 ( 图片、视频、地理位置信息等)，需要配备更高级的云计算技术进行处理；另一方面，源于大数据具有碎片化、价值密度较低等特征，从海量的数据中往往只能提取出少量可利用的信息，导致政府出于“理性经济人”的考虑，不愿意花费巨大成本挖掘少量有“含金量”的数据。

(三) 数据能力鸿沟与社会公平之间的矛盾

在大数据时代，数据资源成为核心资源，掌握了数据就意味着掌握了话语权，无法掌握数据的群体就有可能成为政府治理决策中的缺席者。截至2015年12月，中国网民规模达6.88亿，其中农村网民占比28.4%，规模达1.95亿，城镇网民占比71.6%，规模为4.93亿[6]，农村网民与城市网民的数量比例约为1∶2.5，农民等群体由于自身能力的有限及相关技术的缺乏，无法在网络世界表达自己的意见和偏好，很可能会导致其在政府决策面前“集体失语”，导致其合理的公诉求得不到满足，数据能力鸿沟造成的差别将成为继城乡差别、工农差别和脑体差别后的“第四大差别”。此外，随着智慧城市的建立，农民和市民之间的信息技能差别将会越来越大，使得城乡之间信息流动变得更加困难，导致两极分化现象严重、“马太效应”凸显，严重制约着社会公平目标的实现。

(四)预判结果的特征与基本伦理标准之间的矛盾

大数据的核心特征是预测，大数据预测可以帮助保险公司、患者、银行和顾客，但大数据不能提供因果关系，只注重相关关系，这往往限制了很多自由意志的表达，在司法领域尤为突出。在大数据时代，美国30多个假释委员正使用大数据来分析是释放还是继续监禁某人，越来越多的美国城市，都采用了“预测警务”来决定哪些街道、群体还是个人需要更严密的监控，仅仅是因为某算法系统指出他们更有可能犯罪。如果个人被追究责任只是因为一个可能永远不会实施的行为，那么人们就失去了自由意志和自由选择生活的权利。另外，对罪责的判定是基于对个人未来行为的预测，但基于未来可能行为之上的惩罚是对公平正义的亵渎，因为公平正义的基础是只有做了某事才需要对它负责。这否定了法律系统或公平正义的基石——无罪推定原则，为此，大数据预测必须要有伦理标准的干预，以提高司法领域及其他领域的自律性，避免大数据被滥用后果的发生。

三、智慧治理：大数据时代政府社会治理创新的路径选择

大数据作为互联网时代的产物，其合理利用能够推进社会体制、机制、能力和效能的创新。当大数据成为一种理念，贯穿于整个政府社会治理过程中时，将会出现一种新的治理模式，本文将其称为“智慧治理”( intelligent governance )。智慧治理的思想来源于法国思想家福柯提出的 “Governmentality”一词，从根本上来看，智慧治理即充分运用大数据的思维和理念，通过云计算、物联网和大数据技术手段收集、监测、整合与社会相关的数据与信息，创新治理的方式和手段，提高决策的准确性和适用性，进而实现政府治理能力的现代化。

(一)智慧治理的主体：政府主导下的多元主体协作

传统的社会治理是以政府为中心的集权式治理模式。政府将许多管不了、管不好、不该管的事务全部纳入职能范围内，从而出现了部门林立、机构臃肿的弊端。但随着大数据时代的到来，大数据改变了信息收集和传播的渠道，使权力出现了分散化趋势，集权治理的模式出现了“治理失灵”的困境，倒逼着政府由封闭式治理向开放式治理转变。正如米歇尔·克罗齐耶所说：“一个开放的系统要更加丰富多彩，同时也拥有更高的效能，因为与封闭的系统相比，它更为丰富多样；而封闭的系统则更趋贫乏，因为它本身无论是在内部交往，还是在外部交往方面都少得可怜”。[7]在大数据背景下，政府首先应改变“以自我为中心”的行政思维方式，放弃把自己看成“全能政府”的定位，将社会能够自行处理的事务归还于社会；其次，应完善公民参与机制和信息公开机制，激发公民和社会组织参与公共事务治理的积极性和加大政府信息的透明度，充分利用大数据技术进行舆情分析，进而有效地降低社会矛盾发生的频率。从根本上来看，只有积极探索多元主体协作共治的治理模式，充分利用云计算、物联网、大数据技术，才是实现智慧治理的有效途径。

(二)智慧治理的工具：云计算、物联网、大数据的跨越式发展

“科学技术是第一生产力”，也是大数据时代政府社会治理能力提升的首要前提。大数据是一个包含互联网、云计算、物联网等多重要因素在内的数据分析和处理模式，其涉及技术层面包括数据获取、挖掘、分析和存储技术、数据安全技术、新型数据库技术等多个领域。当下政府必须加大对物联网、云计算等技术的投入与研发。确保政府的大数据管理和应用真正建在自主技术的根基上，借助物联网技术，建设实时、自适应进行社会动态感知的感知系统；把传感器和装备嵌入到监测对象中，通过超级计算机和云计算将社会治理监测物联网整合起来，建设具有高速度计算能力、海量存储能力和并行处理能力的智能社会信息处理平台，为最终实现政府的“智慧治理”提供平台支撑与信息服务。

(三)智慧治理的过程：大数据环境下社会治理机制的重构

大数据作为一种理念和方法，彰显了科技理性对于社会治理的重要性，而这种科技理性在政府社会治理中所能产生的作用和效果，则体现在其对社会治理机制的重构。一般而言，社会治理机制主要包括协同公众参与机制、社会调控机制、社会收入分配机制、社会矛盾预警机制、社会保障机制、社会治安防控机制、社会应急机制等。从大数据角度看，社会治理是一个包括数据收集、数据整合、数据提炼、数据挖掘、数据分析、数据监测和数据评估与反馈的过程。相对于以往的社会治理机制而言，“大数据浪潮”下的社会治理的最大改变应在于“数据挖掘——进行量化分析——寻找相关关系——进行预测决策”的流程，在智能的数据处理技术的支撑下，将大数据的思维和理念贯穿于社会治理的过程中，可以将公众参与机制多元化、政府决策机制科学化、公共服务决策机制精准化和风险应急机制前置化，提高政府的社会治理能力。

(四)智慧治理的保障：完善大数据应用的相关法律法规与人才培养机制

法治是智慧治理的前提和基础，党的十八届四中全会提出全面推进依法治国，建设社会主义法治国家，我国大数据的挖掘与利用首先应当有法可依。在国家层面尽快制定《大数据发展促进条例》，健全数据安全等级保护、风险测评、应急防范等安全制度，明确不同层级政府部门在大数据发展中的定位。在数据收集的过程中，明确政府、市场与社会等各方责任权利与义务。此外，政府获取公民个人信息不能超越合理范围，应厘清公民知情权和隐私权的界限，建立符合我国国情的数据应用法律体系。其次，政府要加大对人才培养的投入力度，拓宽人才流通的渠道和创新人才培养机制。把大数据人才作为第一资源，鼓励研究型大学设立大数据专业研究生课程、支持高校开设大数据相关专业、支持有条件的企业建立大数据工程中心，职业教育和培训实习基地也应满足社会治理领域的发展需要，形成政府、大学、企业合作，探索大数据人才培养模式，为实现智慧治理的治理精准化、精细化和科学化提供基础保障。

四、结语

数据资源是第一资源，是政府进行社会治理的基础和技术支撑，正如美国学者丹尼尔·埃斯蒂指出：“基础数据驱动的决策方法，政府将更加有效率、更加开放、更加负责，引导政府前进的将是基于实证的事实，而不是意识形态，也不是利益集团在政府决策过程中施加的影响。”[8]不可否认，大数据时代的来临为政府社会治理带来了巨大效益，能够实现社会治理模式的“网格化”、社会治理机制的智能化和公共决策方式的科学化。然而，大数据毕竟还是一个技术工具，政府在充分挖掘数据价值的同时，需要更多地关注个人隐私、数字鸿沟、信息安全、与伦理价值标准的冲突等问题，尤其要防止出现“盲目崇拜数据”的倾向和“数据至上”的思想。本文提出的“智慧治理”要通过治理主体多元化、治理流程科学化、治理工具智能化和治理保障法治化来使政府社会治理的效能最大化，从而不断推进国家治理能力和治理体系的现代化。

[参考文献]

[1]王岑.大数据时代下的政府管理创新[J]. 中共福建省委党校学报, 2014，(10)：40—48.

[2][英]维克托·迈尔-舍恩伯格, 肯尼思库克耶.大数据时代[M].盛杨燕，周涛,译.杭州：浙江人民出版社，2013:13.

[3] 维基百科：大数据[EB/OL].[2014-04-11].http: / /zh. wikipedia. org/Big data.

[4]王露,等.大数据领导干部读本[M].北京：人民出版社，2015：204.

[5]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，2014:259.

[6]中国互联网络信息中心(CNNIC).第37次中国互联网络发展状况统计报告[R].2016-01-22.

[7][法]米歇尔·克罗齐耶.法令不能改变社会[M].上海：格致出版社，2007：18.

[8]王小峰.大数据时代政府社会治理面临的双重境遇与突破路径[J].领导科学,2016，(3)：18—20.

〔责任编辑：崔家善〕

[中图分类号]D63

[文献标志码]A