数据造假对公共政策制定影响的反思与对策研究

李京华

统计数据是对社会现象进行测量的结果，是社会治理过程中对实际问题进行分析的基础，数据的真实性直接影响着统计分析结论的客观性与有效性，从而会影响到公共管理者决策的质量。数据资源成为公共政策质量一个重要的的决定性因素，而如今数据造假现象广泛存在，对公共政策的科学制定造成了严重的阻碍。本文从分析我国目前存在的数据造假现实出发，探究当前我国数据造假现象泛滥的原因，并有针对性地提出解决问题的对策与建议。

数据造假公共政策社会治理决策质量

一、研究背景

公共政策的过程，究其根源就是数据信息转换和决策者不断处理数据信息的过程。公共政策的制定总是离不开全面而准确的数据资源，可以说数据的准确、全面、及时是高质量公共政策的前提。数据的获取与处理是科学制定公共政策的一个基本的前提条件，数据的客观性乃是决策基础的基础。目前国内的现实情况是，数据造假成风。在各个相关单位内部及其之间，数据造假已经成为公开的秘密，不用多说大家都心知肚明，很是“默契”。更有甚者，有些政府部门自己改数、造数不说，还利用“特权”干预企业数据上报。所谓“圈内人”生在体制内也许想说不敢说，也许根本觉得没说的必要。但是作为“圈子”外的民众来说，大家或许只有默默接受与之理解相悖的数据然后莫名地“被幸福”“被平均”。

二、原因分析

数据造假问题也不是如今才开始出现，这是一个长期困扰国家治理的问题。其原因主要由以下三点。

（一）领导干部被数据奴役与缺乏合适的身份定位

在我国的政绩考核体系中，渐渐都形成了这样的逻辑，即考核或者是计划指标都拿数据说事。一切以数据为准，因而数据不仅关系到对政府或组织的评价，也影响组织中领导干部的升迁发展，由此便出现一些领导干部对数据进行干预，造数据、改数据造成政绩数据严重失真。

（二）数据公开度低，社会力量无力监督

相对其他发达国家而言，我国的政府数据公开度是相当低的。当前，我们国家特色的体制下，政府各个层级以及部门各自为政，各种数据呈现出分散状，每个部门有自己封闭的小数据库，使得部门数据与数据之间彼此隔绝，人为地割裂了数据之间的联系，从而严重阻碍了数据的开发利用，也使得公共管理部门之间数据难以监督。由于管理体制等原因，一方面政府部门把数据资源视为权利资源，不仅使得政府部门之间无法资源共享，而且对外也使得民众社会对政府所表达的情况的认知不对等。

（三）去个体化条件下统计人员道德与法律意识缺位

在去个体化的环境下，部分统计人员淡化自身的责任意识，盲从或者是事不关己的不负责任态度为数据造假的恶性事件推波助澜。我国目前设有《中华人民共和国统计法》和《统计违法违纪行为处分规定》等法律规章制度，并且制定了详细的监督检察条款，明确了统计执法检查的指导思想检查对象内容和执法检查方式等。许多基层报表单位法制观念薄弱，非但不能遵守国家相关的统计法律，且无法做到“依法统计”。在单位领导的压力或自身利益的驱逐下，往往容易放弃统计行业的职业道德，提供或伪造虚假数据。

三、遏制数据造假，提高公共决策质量的对策

首先从源头上遏制数据造假，包括数据收集本身的源头以及人为处理数据的思想源头两个方面。统一数据统计标准，切实维护数据服务的统一性，针对各项指标的采集、汇总、推算、发布工作都必修确立统一的标准，并以此作为考评地方政府的依据。由此以减少各部门重复调查、各自发布、互不承认的数据乱象。

其次，以外部强制手段以及创建公共监督环境予造假行为以严厉的控诉。政府团结社会及其民众共治。政府、社会、公民的共同治理已经成为当今重要的治理模式，发展政府与民间的伙伴关系，落实民间社会与政府共同治理的合作关系。政府应当建立起顺畅的社会民意和舆论的表达渠道，从而为有效的打击数据造假行为提有效供信息及其外部压力的支持。

最后，以数据牵制数据，借助大数据打假，还原数据的的真实性。大数据时代利用大数据遏制数据造假。大数据具有大量化、快速化、多样化和高价值的特点。大数据作为新型的数据处理技术，能够有效地统合政治、经济、文化、社会、生态等各个方面的信息资源，为国家治理提供重要的数据基础和决策支持。我们可以借助大数据的特点对利用相关数据的高粘附性，对造假数据进行打假甚至是还原，由此便可以依靠大数据建立“数据纠错机制”。

四、总结反思

本文就目前我国的数据造假严重的现实情况，对数据造假的现实根源及其数据造假对公共政策产生的危害进行分析，并在此基础上积极探索出从思想源头上、监督环境上以及数据控制技术三个方面的应对策略。虽然能为目前严峻的数据混乱局面提供一个小小的突破口，但仍有明显的努力空间需要多方力量共同努力。在整个政策过程的初期阶段，公共政策主体能够准确地察觉、界定和描述公共政策问题，并对公共政策问题予以详尽真实且有效的确认，剔除失真的信息，这是高质量公共政策的前提条件。目前大数据开放和公开，虽然能够为数据造假问题的解决提供新的途径，但背后的数据采集方法、数据的算法依然存在很大的操作空间大数据的质疑更多来自于数据属性本身，大数据的测量面临严重的效度问题。

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