政府购买公共服务精准化的大数据应用模式研究

宁 靓 赵立波

公共服务传统上由政府提供。随着20世纪70年代末政府面对日益严峻的财政支出压力以及公众对公共服务多元化的需求，以政府购买服务和民营化为特征的“新公共管理运动”在英美等西方国家广泛展开。在我国，以1996年上海浦东新区向“罗山会馆”购买服务为起点，政府购买公共服务也得以启动并在改革探索中不断完善，许多地市甚至编制了政府购买公共服务目录、制订了操作规范。然而政府购买公共服务仍然存在诸多不足与问题，其中突出的是政府购买公共服务的精准性严重欠缺，导致了“物非所值”，甚至出现严重的“供需错配”现象，即服务使用者的需求得不到真正体现，公共资源难以实现有效整合，供给盲区与供给过剩同时存在等。这不仅浪费了有限的财政资金，还扰乱了公共服务市场秩序，损害了服务对象及承接主体等的利益。为了达到政府购买公共服务“经济”和“社会”双重价值实现的理想状态，实现以需求为导向，以满足公共服务的质量标准同时兼顾成本效益的原则，促进市场良性竞争和社会组织、企业等承接主体发展，必须充分利用当今大数据时代所带来的机遇，实现政府购买公共服务运作模式的精准化。正如胡税根等(2015)所指出，在大数据时代，如何利用现代信息技术有效应对和解决不断变化、日益复杂的社会经济问题，是当代公共管理者面临的难题，但也同时是政府保障公共决策科学性、民主性和公平性，实现公共利益最大化，为公众提供个性化、精准化公共服务的重要选择*胡税根、单立栋、徐靖芮：《基于大数据的智慧公共决策特征研究》，《浙江大学学报(人文社会科学版)》2015年第3期。。

一、文献综述

(一)社会治理精准化

精准化是一种管理模式的创新，最早源于制造业企业精准化管理的理念，以对资源分配的计量和质量的标准化为核心。“精准化”一词在公共管理领域的应用，最早可以追溯到西方新公共管理理论的精髓之一：“企业家政府理论”，其认为政府应该采用在私营部门已经证明有效的管理方法，提高政府行政效率。在反思新公共管理所带来的“价值观”和“公共利益”等问题的基础上，有学者将“精准化”与后公共管理理论中的“社会治理理论”相结合，认为“精准”的核心是建立以社会问题和社会需求为靶向的积极政府，实现以结果为导向以顾客为驱动的社会治理模式*王阳：《从“精细化管理”到“精准化治理”》，《新视野》2016年第1期。。从粗略管理走向精准管理，已经成为现代政府实施社会治理的必然要求*王春城：《政策精准性与精准性政策——“精准时代”的一个重要公共政策走向》，《中国行政管理》2018年第1期。。在大数据时代，“精准化治理”要求政府通过构建治理体系，利用大数据信息技术的收集，来反映个体和公众集体的选择*Johnson E, Krishnamurthy R, Musgrave T, Vinze A， How Open Data Moves Us Closer to Precision Governance，Washington DC: International City/Country Management Association,2013， p.62.。精准化的社会治理强调政府引导下多元主体对公共事物的参与和政府制定公共政策的自主性，通过政府、公众和第三方组织机构的协同合作，高效高质的解决社会问题，“精准”满足社会需求。

(二)公共服务精准化

(三)大数据与政府购买公共服务

综上，精准化在公共管理领域的相关研究，体现了对公共服务供给中“低质低效”和“供需错配”等问题的反思以及对公众多元化、差异性需求的关注。但是目前大部分研究侧重探讨宏观层面大数据对公共服务供给的作用及意义，涉及大数据与政府购买服务的文献也集中于政府采购信息化管理的领域，而基于流程视角对政府购买公共服务运作管理创新的研究并不多*孙荣、季恒：《政府购买公共服务流程的价值链分析》，《行政论坛》2017年第1期。，如何将大数据技术应用于政府购买公共服务，实现其精准化的探讨更加匮乏。因此，本研究在对文献梳理的基础上，分析了大数据对政府购买公共服务精准化的作用机理；构建了政府购买公共服务精准化的大数据应用模式模型，并对该模型实施的基本条件与可行性进行了深入剖析；最后在总结大数据与政府购买公共服务融合面临的挑战的基础上，提出了相应保障措施。

二、大数据对政府购买公共服务精准化的作用机理

国务院办公厅2013年发布的96号文件，将政府购买服务规范为购买主体、承接主体、购买内容、购买机制和绩效管理五个部分，这也分别对应了政府购买公共服务涉及的“谁来买”“向谁买”“买什么”“如何买”以及“如何买得值”这些核心问题。通过对这些核心问题的剖析，结合大数据自身所具有的“数量(volume)、多样性(variety)、速度(velocity)和价值性(value)”的“4V”特征，大数据技术对政府购买公共服务精准化的作用机理，分别从需求识别与预测、供给决策支持以及服务供需匹配过程这三个维度得以清晰展现：

第一，需求的精准识别与预测。需求识别是政府购买公共服务的开端和决策制定的依据。政府作为购买服务的主体，基于对公共服务大数据的收集进行数据分析和挖掘，精准识别来自不同年龄阶段、人口密度地区和收入及消费水平的多维度多层次公共服务需求，并且通过数据间的关联性分析，把握公共服务需求的发展规律和未来趋势，及时做出服务需求的预判，明确“买什么”。在政府购买公共服务的过程中，为了减少需求信息传递过程中的碎片化和失真问题，服务供给主体可以结合互联网、物联网等大数据技术，加强同服务用户之间的信息沟通，全面感知公众真正所需。总之，在大数据驱动下，有关服务使用者经济社会背景及其对于公共服务需求的种类、数量、质量等关键性需求信息的收集、提取和挖掘性分析，一方面有助于政府购买公共服务合同内容的合理规划，满足服务使用者个性化需求和偏好；另一方面，社会大众、政府与服务提供机构之间实现信息互联和共享，公众获得了更多的需求表达渠道和参与机会，打破原来自上而下、垄断式的供给模式，满足差异化、个性化、多样化的公共服务需求，提高了精准化运作的有效性。

第二，智慧性决策支持。借助大数据技术优势，不仅回答“如何买”的问题，而且为政府“谁来买”“向谁买”提供了决策的科学依据。政府购买公共服务的数据信息具有多样性特征，意味着大数据环境下，政府要成为“精明买主”做出科学决策，首先需要基于政府购买公共服务的全过程，对涉及服务质量、顾客满意等数据进行全面的、跟踪监测式的收集和存储，并依据历史和实时数据的分析做出包括政府购买公共服务成本效益、政策执行效力和服务提供效果三个维度内的系统性绩效评估。政府依据此评估结果，在签订合同规定的预算范围内，进行费用的精准核算与支付，并且做出有关新的公共服务合同承接主体的决策。一方面，有助于约束政府作为决策主体的自利性动机，提高决策过程透明度，避免传统决策模式下依靠直觉和主观经验判断所带来的风险，提高了政府购买公共服务决策的科学性；另一方面，政府利用大数据优化购买公共服务的决策手段，寻找最佳决策方案，并通过实时不断监测决策的效果，对购买服务的过程具有更大的掌控权，保证了对服务承接主体决策选择过程的公正和服务需求反应速度的高效。

第三，服务资源供需匹配。政府购买公共服务的目标之一就是通过市场机制作用，实现多元供给主体参与，形成与经济社会发展相适应、高效合理的公共服务资源配置体系*国务院办公厅《关于政府向社会力量购买服务的指导意见》(国办发〔2013〕96号)。。但是如冯猛(2016)所说，多元主体供给服务具有优势，也同时具有劣势，如政府资源滥用、市场逃逸和社会组织寻租等*冯猛：《城市社区服务的供需匹配：模型构建及其应用》，《福建论坛(人文社会科学版)》2016年第2期。。如何克服劣势，避免政府购买公共服务的优势转化为劣势，需要充分利用大数据技术对政府购买公共服务所涉及资源进行合理配置，最大限度实现“买得值”。“买得值”重视的不是最低合同报价，其实质是在满足一定财政预算的约束内，政府购买公共服务实现最小的投入获得最大的产出，以公共利益最大化和公众满意为目标，实现包括服务质量和服务公平在内的社会总效益。大数据技术通过对政府购买公共服务实施情况，如政府的财政投入,服务提供机构所提供服务的类型、人员数量、资质水平和服务硬件设施分布等数据的收集，结合精准的需求反馈，能够精确地显示出服务使用者实际需求与政府购买公共服务资源投入目标之间的差距，帮助服务决策和生产者及时调整公共服务资源分配方案。当前我国政府购买公共服务的使用者很大一部分为特定的老年人、低保户等，通过大数据技术借助地理信息系统(GPS)，能够动态监测、精准实时定位这部分公共服务的重点对象和弱势群体的位置，使得政府在一定财政投入水平下购买的公共服务能够及时供给最需要的重点人群，保障弱势群体的利益，减少“供给真空”问题，推动基本公共服务均等化进程。

三、大数据应用模式的理论模型

(一)模型构建及说明

政府购买公共服务精准化的大数据应用模式，就是以精准化所带来的高效性和精确性为目标，以大数据技术为支撑，围绕政府购买公共服务涉及的主要利益相关者——政府、服务提供机构和服务使用者的三元结构，实现政府购买公共服务整个运作流程的升级与创新。基于此模式所构建的理论模型(见图1)显示：在大数据技术支持下，服务使用者通过网络终端设备提出具体公共服务需求、反馈服务质量评价结果；政府借助模型系统具备的公共服务资源配置及绩效评估等功能，通过动态数据交换和信息流动，获取中心数据库中的实时服务需求和质量反馈信息，了解服务使用者最新的反馈和服务满意度情况，以便对服务提供机构的绩效进行实时持续监督，并根据对服务提供机构资质和服务绩效表现数据的挖掘性分析，进行新一轮购买公共服务合同的规划，筛选合格的服务提供机构，确保政府选择公共服务承接主体过程的公平、透明，实现政府采购策略的灵活性，提高购买公共服务的效率和效益。在这样的情境下，政府购买公共服务精准化的大数据应用模式，将分别支持政府做出购买公共服务决策并推进公共服务交付基本流程的实施，最终助力于政府购买公共服务精准化运作的实现。

图1 大数据应用模式的理论模型

另外，对于大数据应用模式下的服务提供机构，他们将更加关注服务用户需求的差异性和服务质量的竞争，确保其内部资源(人员、设备、资金)的有效配置；对于社会大众，他们的真正需求得到了传递与体现，公共服务的供给更具有精准性，实现了供给与需求“相匹配”，而且大数据支持的信息公开，便利了公众对于政府购买公共服务财政信息的查阅和监督。综上所述，政府购买公共服务精准化的大数据应用模式的特点可以概括为：智慧化公共决策、需求的高效反应、实时性分工协同和交互式信息共享。

(二)模型运行条件

将上文构建的大数据应用模式的理论模型付诸实践，除了需要具备来自政治、经济以及信息技术环境等外部条件的支持，实现模型的顺利运行，还应具备以下四个基本条件：

1.制定服务标准和绩效指标。英国看护服务质量委员会(CQC)将影响社会看护服务绩效的关键性因素界定为：地方政府倾听采纳服务使用者意见的意愿；服务提供机构的服务水平；地方政府购买服务策略的有效性；政府公共服务市场运作的能力；政府对服务监管的有效性。总结来说，政府购买公共服务绩效评价的重点是：政府管理的能力、资源调配的灵活性、信息的流动与共享、服务质量与问责制。董杨、句华(2016)指出政府购买公共服务并不代表政府将应负的责任同时转移，而是应该成为公共服务供给绩效评估的“重中之重”*董杨、句华：《政府购买公共服务质量保障问题研究》,《中国行政管理》2016年第5期。。政府购买公共服务过程中的责任不仅是为公众提供更多的选择，而且要通过所提供的服务对公众所表达的需求期望做出回应，这必然要求将政府购买公共服务绩效指标制定的重点由关注服务提供机构是否按照合同要求提供了服务，转变为提供的服务项目是否已经实现了所需的结果并且让社会公众满意这一最终目标。即将单纯购买服务床位、天数等为内容的公共服务采购升级为以预先细化和量化的公共服务标准和绩效指标为依据的政府购买公共服务。

2.界定关键性信息。在私营部门的采购管理中，关键信息包括原材料、在制品和完成品的库存以及整个生产和物流的过程。当生产者作为买家做出采购的决策时，他们需要从市场上收集客户的需求信息，同时也要为客户提供有关他们产品的价格和质量等供应信息。在公共部门，政府做出购买服务的决策同样需要面向整个供应网络收集关键性信息，包括服务提供机构的资质能力、服务工作人员的情况、服务使用者的具体需求和反馈信息，以及地方政府的公共服务质量标准和购买服务合同安排等政策。这些关键信息回答了政府做出购买公共服务决策、管理市场和资源配置需要面对的问题，诸如：市场上有多少有资质的服务提供机构？能提供哪些服务？这些可供给的公共服务项目的质量要求是什么？等等。同时，在预测服务需求方面，通过分析收集的关键信息能够确定服务使用的趋势，了解服务使用者所期望的服务是否得到满足，服务项目是否被交付或者发生延迟时的情况等。关键性信息的界定使得政府购买公共服务的实施能够较全面反映服务使用者乃至整个社会公众的个性化、差异化需求，同时也对现有公共服务资源配置清单进行全局性的掌握*陈浩天：《精准扶贫政策清单治理的价值之维与执行逻辑》，《河南师范大学学报(哲学社会科学版)》2017年第2期。。

3.设置基本功能。由图1所示，该模型的运作包括三个基本功能：第一，数据的收集与发送。这项功能是模型中其他功能的基础。顺应大数据对信息集成管理的要求，该功能的设置在模型中以集成式数据库的形式出现，不仅集合了来自官方网络互动平台、网络民意调查、社交网络等渠道的公众对于公共服务需求、偏好和认可度数据，还包括来自于政府和服务提供机构有关服务资源的关键信息，并通过信息的发送实现了各主体之间信息共享；第二，预测及规划管理。为了避免出现公共服务供给过程管理失控的风险，从宏观管理视角，政府部门需要拥有一个强大的预测及规划管理功能以确保对公共服务需求的预测，及时掌握市场发展动态，进而能在众多的社会人群及公共服务需求中，找准最需要的人群以及他们最迫切的需求，提供相应的服务，精准化解决社会公众的实际困难，实现群众需求与政府资源高效投放的双向融合。另外，在政府选择服务提供机构时，确保了服务用户反馈良好且最符合成本效率要求的服务提供机构最先得到合同。从服务组织的微观视角，服务提供机构的规划管理功能保障其优化资源，合理安排工作人员的服务时间，提高服务效率；第三，绩效评估与监督。服务提供机构为了降低成本或者获得更大的竞标优势可能会降低服务质量，甚至在极端情况下完全忽视服务质量，这会极大损害服务使用者的利益。因此政府需要在购买公共服务的大数据应用模型中设置绩效评估和监督的功能。绩效评估和监督功能通过将合同要求与服务用户反馈所获得的实际交付时间和结果的比较，实现对服务提供机构的即时监管，同时为新一轮政府购买公共服务合同的规划提供数据支持。

4.明确运作流程。大数据支持下政府购买公共服务精准化所要求的信息收集、规划管理和绩效评估功能的成功实施，依赖于运作流程的支持。只有高效、稳定和规范的运作流程，才能持续不断分析公共服务供给的实时数据，帮助政府及时做出决策并实施解决方案。再先进的技术手段面对效率低下的运作流程，也很难提高公共服务供给的质量，大数据技术本身只是帮助政府购买公共服务流程不断改进和完善的工具。换句话来说，如果没有到位的流程，即使是最先进的大数据手段也做不到真正的公共服务精准化供给，难以保证公共服务的质量和效果。大数据应用模式的理论模型中，按照实施主体的不同分为了两个流程：公共服务交付的流程和公共服务购买决策制订的流程。公共服务购买决策制订的流程是由政府实施：政府将收集到的服务使用者的需求信息进行确认、分类，并结合前期服务使用者对服务质量的反馈信息和绩效评估结果，以购买服务合同的方式选择服务提供机构；公共服务交付的流程由服务提供机构执行。依据政府购买公共服务的合同要求，服务提供机构和服务使用者协商确定服务项目交付的时间等细节，并且通过信息交流，服务提供机构能够在第一时间了解使用者对服务质量的反馈和服务需求的变化，增加服务供给的弹性，提供精准性、有效性的服务。

(三)模型的可行性分析

1.技术上的可行性。大数据技术的进步，特别是基于web3.0网络平台的搭建，云计算技术的发展，实现了服务用户主导下，通过第三方信息平台对多源化数据的整合使用和数据挖掘，提高了信息的精确性。作为大数据处理的最后环节，Gephi、Tableau等数据可视化工具及其配套软件的开发使用，为快速查询、精确分析、服务监督提供了有效的方法。智慧型移动互联手机及设备的普及，也为收集、追踪使用者的需求和反馈信息提供了便利通道。这些大数据带来的即时性信息更新、对服务人群和服务需求的精准定位、政府购买服务承接主体的决策和公共服务资源优化配置的支持，从技术上有力地保障了大数据应用模式的实施。

2.政策上的可行性。2015年7月，国务院办公厅颁布《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》，要求依靠大数据的先进理念、技术和资源，不断提升政府治理能力，推动公共服务供给侧改革，从而提高政府公共服务能力。2016年发布的国家“十三五”规划中提出：“重视大数据高效采集、有效整合…提高公共服务精准性和有效性”。财政部2017年9月印发的《政府采购信息公告管理办法》要求及时公开财政预算及部门和单位的政府购买服务活动的相关信息。这些文件从政策层面不仅为大数据在公共服务中的应用提出了目标，也使得大数据应用模式及其模型在政府购买公共服务精准化的实施具有了政策指导上的合法性，对破解服务群众“最后一公里”难题和建设服务型政府提供了机遇和条件。

3.经济上的可行性。随着我国居民生活水平的提高，对公共服务产品的需求将不断上升，政府购买公共服务的支出得到一定的正面激励。同时，为保障大数据应用模式模型运行的连续性和持久性，全国各地市在“国家大数据战略”的指导下纷纷设立财政专项资金，用于大数据相关的网络基础设施、技术开发及示范应用等项目。财政部、发改委等部门也通过相关文件规定，财政上重点支持公共服务大数据应用以及社会治理大数据应用。参与公共服务供给的社会组织及企业等社会力量也加大了对服务运营信息化资金的投入。这些措施的实施，为理论模型的实际运作提供了可靠的保障。

四、大数据应用模式的保障措施

虽然大数据在公共服务领域已进行了有益的探索，但不可否认的是，大数据技术在政府购买服务领域的广泛应用，实现运作的精准化还面临着诸多问题与挑战。本文从意识提升、大数据基础设施完善、体制机制创新、信息使用安全和人才智力支持方面提出了具体的保障措施。

(一)提升公共服务精准化意识

大数据及其所具备的数据挖掘、数据仓库和数据可视化等功能只是促进政府购买公共服务实现精准化运作的技术性工具，面对大数据时代“非结构性问题”的层出不穷，除了技术的到位，更重要的是决策者、管理者思想理念和认识的转变。虽然公共服务提供机构对数据的重视程度越来越高，但是目前更多地局限于对其内部的数据认知，机构内的管理人员也大多没有意识到外部数据，如网络媒介平台所产生的数据与内部数据结合所产生的价值。例如，事业单位作为当前我国政府购买公共服务的重要供给载体，目前仅是对其拥有的大量公共服务数据进行了存储，缺乏进一步的数据挖掘与分析，这直接导致了现有数据的闲置。从政府的角度，要在购买公共服务的决策中融入大数据思维，实现服务供给的精准化，要求政府角色从数据收集者转向数据分析者，并成为公共服务需求的预测者，转变过去以局部抽样代表全局数据的思维模式，树立满足个性化、差异化公共服务需求的工作理念。同时，打破过去信息封闭的工作思路，实现信息的透明化、公开化与共享。

(二)创新政府购买公共服务体制机制

虽然我国最早从上世纪90年代就开始了政府购买公共服务的实践，但管理模式尚未适应大数据发展需求，决策仍然以单一性、被动式为主，领导个人意愿主导、干预购买公共服务不同程度的存在，部门间虽然有合作但未形成实质上的融合。大数据时代所带来的可视化、智慧性和数据驱动决策等技术创新迫切需要政府体制创新与之相适应，第一，强化政府回应性。公共服务供给质量直接关系公众的身心健康和切身利益，面对日益复杂多样的公众需求，需要政府改变过去层级式的管理体制，形成能有效吸纳大数据资源的决策过程，及时感知公共服务需求及服务传递中的问题，提高行政决策的效率和对市场反馈的反应速度；第二，建立协同治理机制。从购买公共服务运作的全过程出发，通过鼓励多元主体的参与，政府与管理对象之间构建“复合型”协同治理机制，政府各部门之间、政府与社会组织之间、政府与服务使用者之间、社会组织与服务使用者之间实现“双向沟通”的信息共享；第三，完善过程内部控制。政府购买公共服务的合同确定、购买过程以及财政资金使用应接受包括社会组织、服务使用者等利益相关者的监督，政府在坚持以公平、公正的原则下管理公共服务的合同及交易过程。

(三)加强大数据相关基础设施建设

大数据技术应用所需要的基础设施建设是保障大数据发展的重要条件。截至到2016年8月末，我国8Mbps及以上接入速率的宽带用户总数已超过2.45亿户，占宽带用户总数的比重达85.7%，其中，光纤接入用户占比也超过7成，但是我国平均网速在5.2Mbps，排在世界第86位。较低的网速很大程度上限制了网络的信息传输速度和处理能力，公众需求信息的传递可能会因此遭到延迟。另外，数据的快速增长也为政府现有数据库的存储能力带来了挑战，而且购买公共服务所涉及的各政府部门由于采取了不同的计算机软、硬件供应商，导致数据库的标准不一，数据的兼容性差，阻碍了信息在不同部门间的共享和统一，产生“信息孤岛”“信息碎片化”问题。解决这些问题除了推进下一代互联网、第四代移动通信、公共无线网络、电子政务网等网络基础设施建设以外，关键是我国各地方政府需尽快建成智慧性大数据综合服务平台和政府购买服务的中心数据库，依托基于大数据技术的“大脑”指挥，实现政府部门及服务提供机构数据的有效连接和整合。

(四)加快信息安全标准体系建设

大数据时代数据的海量存在以及分布式处理都加大了数据信息的泄露风险，信息安全已成为大数据技术发展的主要瓶颈之一。一方面，在公共服务市场化的环境下，政府部门、服务提供机构和服务使用者所产生的数据具有公共性和商业性的双重性质，涉及个人隐私以及商业机密，甚至关系到人身安全和政府信息安全。另一方面，目前相关法律法规对一些敏感数据，如公共服务使用者的医疗和健康等数据的所有权和使用权尚未进行明确界定。因此，在数据产权不清的情况下，政府和服务提供机构为保障服务使用者权益，预防出现数据垄断和滥用，首先应从顶层设计阶段制定安全标准体系，加快大数据信息安全和个人隐私保护的立法；其次，在政府核定公共服务提供机构服务资质中增加对信息安全合规性要求，同时引入第三方的审查服务，加强公共服务数据使用的监管。服务提供机构也应按照国家要求建立信息安全管理的制度，加强内部人员管理，及时更新系统查找漏洞。

(五)健全人才培训体系确保智力支持

大数据的专业技术人员缺乏已经成为公共部门和私营部门共同面临的问题。我国人力资源公司数联寻英2016年发布的首份《大数据人才报告》显示，全国大数据人才在未来3至5年缺口达150万之多。而且，我国政府购买公共服务的服务对象有很大一部分是老年人、残疾人，其学习使用网络等先进技术手段的能力水平有限，不仅影响了他们获取公共服务信息的数量和质量，也制约了这些群体通过即时的信息反馈，行使对政府购买公共服务监督的权力。解决大数据人才缺乏的瓶颈性问题，顶层设计上，政府应重视建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系；具体实施层面，可以通过职业培训的方式，利用大数据行业内现有的专家，对政府及服务提供机构的相关工作人员进行专业性技能培训，帮助他们尽快提升数据分析、数据挖掘和数据应用方面的能力。而提高社会公众对大数据、云计算等信息技术的认知水平和互联网操作的掌握程度，除了依靠政府和专业性机构的推进，街道社区也可以联合公益性社会组织，为服务使用者及其亲属进行定期的网络知识教育和培训，普及公共服务大数据相关的PC端和手机移动端的操作应用。

五、结论及研究展望

(一)研究结论

大数据时代的来临为各行各业带来了机遇与挑战。政府购买公共服务的推进也离不开大数据技术的支持。本文针对当前政府购买公共服务精准性缺失所导致的“供需错配”和“低质低效”等现象，提出利用大数据技术所带来的数据收集、分析、挖掘和整合等功能优势，助力于政府购买公共服务中“买什么”“怎么买”“向谁买”和如何“买得值”等问题的解决，分别从需求的精准识别与预测、智慧化供给决策支持和服务资源供需匹配三个维度阐释了大数据对政府购买公共服务精准化的作用机理。在此基础上，构建了政府购买公共服务精准化大数据应用模式的理论模型，并就模型实施的内部基本条件进行了界定，从技术、政策和经济三个层面深入分析其实施运行的可行性。系统揭示了大数据驱动下，政府购买公共服务涉及的多元参与主体间，为实现合作网络中的经济效率和服务绩效质量水平的提升所进行的信息传递、协同合作和动态实时监督的运作过程。

大数据应用于政府购买公共服务的精准化是一个复杂的系统过程，保障其顺利实施需要政府购买公共服务的决策者、管理者和参与者适应大数据要求，树立精准意识，创新公共服务的体制机制，为服务提供机构提供基于“双向沟通”的大数据平台，为公众参与政府购买公共服务的决策和服务全过程的监督提供渠道。同时，在硬软件设施配备上，加强大数据基础设施和安全标准体系建设，注重大数据人才培养的智力支持。

(二)研究不足及展望

大数据技术与政府购买公共服务结合是必然趋势，本研究试图构建的政府购买公共服务精准化的大数据应用模式具有一定的先进性，符合这一趋势的发展需要。但是，这一模式及其模型的架构、功能、流程等的合理性和可操作性还有待于进一步实证分析与实践检验。这也要求在未来研究中，需要通过聚焦国内外政府购买公共服务的具体案例和大数据应用模式对其的效果分析，将理论与现实情景相对接，对大数据应用模式予以修正优化。同时，对大数据在政府购买公共服务精准化中的作用机理及影响因素进行量化分析，使有关本论题的研究取得更多理论与实务的突破。