大数据视野下政府治理能力构建研究

2019-08-27徐勇

中共天津市委党校学报 2019年4期

徐勇

摘要：信息技术的快速发展催生新一轮政府治理改革的浪潮，互联网技术、大数据与云计算技术在公共治理领域得到越来越多的运用。大数据是“互联网+”政务服务的关键资源，也是政府治理变革的重要手段。政府治理能力的高低直接决定着大数据运用的广度和深度，决定着大数据战略的推进成效。大数据视野下政府治理能力包括大数据的决策能力、技术执行能力、政策评估和调整能力，以及大数据学习能力、资源整合能力和业务流程的改造能力等。各级政府需要在考察技术环境、制度环境以及治理主体现有能力与水平的基础上，进行有步骤、有重点的建设。

关键词：大数据;政府治理;治理过程;治理能力

随着互联网、物联网、大数据与云计算等信息通讯技术的发展，人类社会进入了信息社会的更高阶段，即所谓的“大数据时代”“智能化时代”“后信息社会”。信息技术的快速发展催生了“新公共管理”运动之后又一轮政府治理变革的浪潮，可称其为“数字政府”“智慧政府”“互联网+政务”等[1]。2012年美国政府推出“大数据研究与开发计划”，“确立了大数据技术从商业行为上升为国家科技战略的分水岭”，促进了大数据在国家治理过程中广泛而深入的运用，对世界上其他国家大数据的发展产生较为深刻的影响[2]。

2015年以来，我国党和政府为发挥信息技术在国家治理体系与治理能力现代化中的积极作用，出台了一系列政策文件。这些政策文件不仅确定了大数据的发展战略，而且对相应的具体工作作了紧锣密鼓的细化与部署。比如，我国在《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）后，于2016年9月至2017年8月就政务信息系统资源整合共享问题连发了三个文件，分别是《政务信息资源共享管理暂行办法》（国发〔2016〕51号）、《政务信息系统整合共享实施方案》（国办发〔2017〕39号）与《加快推进落实<政务信息系统整合共享实施方案>工作方案》（发改高技〔2017〕1529号）。这些文件紧扣政务数据库建设的核心问题，并在两年之内连续颁发，不仅说明大数据技术在政府治理现代化建设中的必要性与紧迫性，也说明大数据的建设和运用面临着较大的困难。一是由大数据本身带来的技术难题。大数据是一项新生事物，它拥有规模性、多样性、快速生成性、数据黏性、数据易变性与数据有效性等特征[3]。大数据规模大，生成速度快，数据种类与来源多元，为政府科学决策、协同治理带来了可能，但从海量数据中寻找到与治理问题高度相关的、稳定的、有效的数据，并将其有效挖掘与运用绝非易事。二是大数据治理改革带来的挑战。大数据以问题为导向，强调数据的开放与共享，强调扁平化的权力结构与网络化的资源关系在数据运用中的重要作用。这对官僚科层的组织结构和我国长期以来条块分割的行政传统提出了改革的要求。

面对大数据技术难题和政府自我改革的压力，政府部门将如何贯彻落实党的大数据发展战略，从哪些方面着手，重点和难点分别是什么？对此，学界和业界分别进行了相关的研究与探索。在诸多的改革尝试与设想中，笔者认为，提升政府部门自身的治理能力显得尤为重要，因为政府治理能力的高低直接决定着大数据运用的广度和深度，决定着大数据战略的推进成效。那么，何为大数据视野下的政府治理能力，它的基本内涵是什么，有哪些构成要素？弄清这些问题是政府部门剖析大数据治理改革问题，确定治理改革任务和方向的前提与基础。

二、大数据背景下政府治理能力研究述评

党的十八届三中全会提出了“推进国家治理体系和治理能力现代化”的奋斗目标。学界以此为契机，借鉴信息技术与大数据在经济社会领域运用的成功经验，积极探究如何将大数据技术运用到国家治理领域。研究成果中不乏对政府治理能力建设问题的讨论。通过对相关研究的梳理，笔者发现学界对此问题的探讨可以分成三类情况。

第一类是较为常见的研究，是将政府治理能力建设问题置于信息技术与大数据发展的现实背景中，从外部环境的需要出发，讨论政府治理能力建设问题。此类研究通常从外在技术环境对政府治理带来的机遇和挑战着手，以破解治理困境为切入点，探讨如何提升政府的治理能力。如大数据技术为政府沟通能力、科学决策能力、公共服务能力、危机预防能力、组织协调和社会动员能力的提升带来了可能[4]。大数据运用增加了政府治理的技術难度[5]，给政府治理带来新的挑战与风险[6]，政府部门要从加大党和政府的领导地位，转变政府部门的治理理念，增进社会多元主体的参与[7]，提升政府部门的大数据技术水平，加强政府部门数据人才建设，建立健全大数据治理机制，完善大数据信息安全的法律法规[4]，推进政府数据共享融合，加大大数据平台的建设等方面提升自己的治理能力[8]。

上述研究对大数据运用过程中政府部门面临的挑战和治理能力建设问题进行了有益的探讨，但在政府治理能力建设研究方面存在一些不足。一是学界以既有研究中政府治理能力构成要素为基础，对大数据背景下政府治理能力提升问题进行了讨论，但对大数据视域下政府治理能力的新内涵与基本内容并无构建或阐释。二是对策建议的视角较为宏观，在内容上偏向于大数据治理问题的解决，缺乏对政府治理能力本身的直接探讨。

第二类研究从技术层面对政府治理能力建设问题进行探讨。例如，有学者认为政府大数据能力是一种复合型能力，是政府为保证决策科学和运行高效而对数据获取、处理和应用的能力。政府部门应通过完善大数据发展规划，加强数据安全立法，建设大数据平台，强化领导干部大数据思维，加强技术研发与应用，培养和引进大数据人才等方面提升政府的大数据能力[9]。又如，有学者以北京市东城区公共卫生服务与社会管理为例，从大数据汇集、分析、挖掘与实际成效等方面分析了大数据在提升政府公共服务能力与社会管理能力中的作用机理[10]。

以上研究主要对政府大数据技术能力进行了构建与分析，有助于读者清晰地了解大数据运用的技术处理过程。但从政府治理过程看，此类研究所界定的政府治理能力显得有些狭隘。因为大数据视域下政府治理能力不仅表现在数据运用的技术层面，也表现在大数据政策的规划、评估、调整以及为确保大数据政策的落实而实行的改革等方面。

第三类研究试图突破大数据技术层面的限定，对政府大数据治理能力进行新的相对系统的理论建构与分析。政府大数据治理能力不完全是资源禀赋与技术能力，更与执政理念、管理模式和政企关系等密不可分[11]。有学者对当前学界大数据概念界定的不同视角——“数据观”“技术观”“资源观”进行归纳总结，并以此为基础对政府大数据治理能力进行理论建构。包括政府处理、共享与开放数据的能力;进行数据技术架构、基础设施建设与应用服务的技术能力;进行数据资源开发与安全保障的能力等[12]。

相较前面的研究，此类研究既考虑了大数据的技术因素，又兼顾了大数据应用的制度环境，对政府治理能力研究的视野更为开阔。但这样的研究数量较少，且对政府治理实践的考察不够深入、全面，相关能力的构建缺乏缜密的逻辑线索，存在不够翔实且重复等现象。

三、政府治理能力构建的理论维度

政府治理能力的研究主要集中在大数据对政府治理带来的机遇与挑战，政府如何应对挑战，或者政府如何提高大数据技术处理能力等方面展开。这些研究有助于理解大数据背景下政府治理能力提升的必要性，提升的方法和途径等问题。但缺乏对大数据视野下政府治理能力的理论界定，对政府治理能力建设问题缺乏直接、系统的研究。这些不足不利于政府部门认清大数据环境对其治理能力提出的新要求，不利于其准确研判现阶段政府治理能力的现状与存在的问题，并对自身能力进行有针对性的提升。为此，我们首先要明确何为大数据视野下的政府治理能力，以及从什么样的维度去科学合理地构建政府的治理能力，在此基础上探究政府在大数据环境下应具备的行动能力，才能帮助政府部门更好地认识自我，改进自我，提高其在公共领域运用大数据的能力与水平。

笔者认为，大数据视野下的政府治理能力是指政府部门借助于大数据，创新行政方式，整合、统筹各方资源，有效实现政府管理目标的各项能力。政府治理能力是政府整体也是行政人员个体的行动能力，这种行动能力贯穿于政府治理活动的整个过程。所以，政府治理能力的构建需要从两个维度展开：一是内容维度，以政府行为能力为基础构建政府的治理能力;二是过程维度，从政府公共事务的治理过程出发，对政府大数据治理能力构成进行全面的考察。

就内容维度而言，对政府行为能力的关注具体表现在三个方面。其一，关注大数据对政府行为能力的要求。政府治理能力的构建不能仅仅停留于大数据对政府治理方式、治理过程与结果带来的机遇与挑战的分析，而应进一步挖掘这样的机遇与挑战对治理主体提出了哪些新的要求，再以这些要求为基础构建政府治理能力的构成要素，挖掘大数据背景下政府治理能力的新内涵，以此提高政府的治理能力。其二，关注政府的主观能动性。治理能力是治理主体处理外在事项的能力，这种能力表现为治理主体对客观事物改造与运用的能力，是主体作用于客体并服务于客体的行动能力，所以，关注人的行为能力需要关注人的主观能动性，探究治理主体对外在环境主动学习与改造的能力。其三，关注政府行为能力构成要素及相互关系。政府治理能力受到政府行为能力构成、不同构成要素地位、作用及相互关系的影响而呈现不同的水平。对政府治理能力的构建还需要明确不同行为能力在政府治理过程中的定位、作用与相互关系，以帮助政府部门有步骤、有重点地进行能力建设。

就过程维度而言，我们还需要关注政府的治理过程。从大数据的性质看，大数据不仅指可有效利用的、多样化的数据集;也指可作为治理资源，代表政府治理思维、治理技术与能力的大数据[13]，以及促进政府治理变革的大数据[14]。与此相应，大数据的运用能力不仅体现在大數据的技术处理环节，而且存在于大数据政策的决策环节、资源整合环节，以及为大数据有效运用而进行的治理改革等环节。从政府对大数据运用的实践来看，大数据运用蕴含着政府治理的价值导向，包含了政府对大数据的理解与认知;同时大数据作为一项工具嵌入公共政策过程，大数据政策的制定，政策的执行、评估和调整无不体现政府大数据治理的能力与水平。由此可见，政府治理能力的构建，需要着眼于政府大数据治理的整个过程，不仅包括大数据运用的政策过程，还包括政府大数据的学习环节、资源整合环节和政府为落实大数据策略而进行的行政体制改革等环节。

简而言之，对政府治理能力的构建需要从大数据运用于公共事务的整个治理过程出发，关注每一个环节对政府工作本身提出的要求，以此为基础架构政府行为能力要素，如此，才能清晰地展现政府在大数据环境下到底需要具备哪些具体的治理能力。

四、基于治理过程的政府治理能力构成

从治理过程维度来讲，政府大数据治理能力体现在政府公共事务治理的整个过程中。总体说来可分为两类：一是呈现于大数据政策过程中的政府治理能力，具体包括大数据的决策能力、技术执行能力以及政策评估和调整能力;二是维护大数据政策有效运行的保障能力，具体包括大数据学习能力、资源整合能力和业务流程的改造能力。这些保障能力贯穿于大数据政策始终，学习能力在政府有效决策、政策评估和调整中发挥着重要作用，资源整合与业务流程改造为大数据政策的顺利实施创造有利条件。

（一）大数据学习与决策能力

在决策阶段，政府部门需要对大数据在公共领域的发展运用进行总体规划，并制定具体的行动计划与相应的保障制度。这些工作受到技术环境、制度环境与行政理念等因素的影响。技术环境是大数据发挥作用的基础，包括互联网技术、数据算法、互联设施等内容。可以说如果没有互联网的设施设备，没有与数据整合、分析、挖掘和应用相关的知识与技术，大数据就不可能在现代社会产生相应的作用。制度环境是大数据发挥作用的依据与保障，包括大数据运用的成功经验，国家或地方对大数据发展的规划，以及具体的政策措施等内容。制度环境营造了大数据治理的合法性基础，形成了组织之间的模仿学习和组织行为与结构的趋同[15]（P76-77），它将引导、规范或督促政府部门采取数据治理的行动。行政理念是大数据政策制定的关键性要素之一。政府是否将大数据运用到治理活动中，如何运用，以及运用的程度如何将直接影响数据治理的成效。

与上述影响因素相对应，政府在此阶段的治理能力主要包括大数据的学习能力与大数据的决策能力。学习大数据技术与知识是政府转变行政理念，进行大数据规划的前提和基础。大数据学习不仅包括技术层面的学习，如了解大数据技术知识，熟悉大数据运用的原理、技巧与规律，探究大数据与自身业务结合的契合点与具体的实施方案等，也包括制度层面的学习，如学习我国大数据发展的总体规划与相应的制度规定，了解本地大数据发展的制度环境，学习异地成功的实践经验等内容。大数据决策能力是政府部门大数据学习成效的集中体现，具体内容包括大数据政策的规划能力与制度构建能力。其中，规划能力体现为政府部门对大数据发展运用的战略、实施计划、行动主体的权责、预算制度等设计是否科学合理，是否具有实践指导意义。制度构建能力表现为大数据建设中与人、财、物等资源相关的保障制度是否充分且完善，行动规则是否具体、切实可行，责任落实与追究制度是否健全等。

（二）大数据政策的技术执行能力

在大数据政策的执行过程中，政府治理能力主要表现为大数据技术执行能力。技术执行能力着眼于大数据技术的应用，包括基础设施建设能力、技术应用能力以及数据管理与安全保障能力。一是基础设施建设能力。基础设施是大数据发挥作用的载体，基础设施建设得越好，大数据技术就越有可能发挥作用。基础设施的建设能力主要表现为政府部门筹集的大数据建设资金充分到位且具有可持续性;相关的设备设施能够满足大数据建设与运用的需要。二是技术应用能力。技术应用能力是技术执行中的关键要素，主要包括两方面的内容：其一，纯粹的数据处理能力，涉及数据搜集能力、过滤筛选能力、归集汇总和计算能力等;其二，大数据应用设计能力，如明确大数据运用的具体领域与目标、确立数据标准、框定数据源、分析数据应用环境、设计数据算法思路等。由于大数据产业的发展，纯粹的技术处理主体逐渐呈现出较强的可替代性，相关资质的大数据企业亦可胜任相关的数据处理工作，所以，政府部门的数据处理能力表现为相关服务的外包能力。大数据的应用设计体现了大数据与公共管理的融合度，体现了政府治理的价值目标、程序设定与规范，蕴含了更多的公共责任，对政府部门来说显得尤为重要。三是大数据管理与安全保障能力。为保证大数据政策稳定有效地执行，政府部门需要对数据进行运用管理和安全保护。主要表现为确立数据的权属与责任单位，保证数据的质量与数量，协调相关主体的利益关系与工作关系，对数据开放、共享与应用进行规范与监管，设置安全保障技术系统，确保数据运用的安全。

（三）大数据政策评估与调整能力

大数据政策评估贯穿于大数据政策的整个环节。在政策制定阶段，政府的评估能力表现为根据政策运行环境与条件，对大数据策略进行风险预评估，并根据评估结果制定政策、优化决策。在政策执行阶段，政府的评估能力表现为对执行过程进行评价，并按照评估结论规范执行过程，调整执行方案。政府的评估能力还表现为在充分调研与深入分析的基础上，对项目阶段性或总体性执行成效进行评判，对大数据政策的投入、产出、效率与社会效益进行评估，探究政策执行中的成败得失及原因，为后续的政策调整做准备。

政策调整是对政策评估结果的实践运用，是政府实践应对能力的体现。政府部门根据政策评估结果与现有的治理环境和条件，对大数据运用的策略、路径、方式方法或具体应用设计等内容进行相应的调整。调整结果可能表现为对大数据政策的优化，也可能表现为根据实际情况中（终）止大数据政策。与政策评估一样，政策调整贯穿于大数据政策的整个过程，可能存在于政策过程的某一个环节，也可能在整个项目执行完成之后。政策评估与调整在政策过程中不断循环往复，政府部门在此过程中不断地学习与反思，在不断思考与改进的过程中，政府的治理能力得到进一步的提升。

（四）社会资源的整合能力

就政府治理过程来看，作为资源的大数据运用需要政府部门具有社会资源的整合能力。大数据的开发利用是一项跨部门、多层次、多领域的系统工程，系统工程的建设与运行需要大量的规划、决策、组织、协调、建设、运维、监管等工作[16]。这就意味着大数据的运用既需要大量懂得公共管理、公共服务理论知识，了解政府职能与结构，熟悉政务工作流程的管理人才，又需要大量掌握大数据专业技术知识和应用技巧的技术人才。受公共管理领域大数据应用滞后的影响，我國行政队伍更多的是适应于传统行政环境的管理类人才，缺少大数据技术应用与管理人才，更缺少公共管理与大数据专业技术相结合的复合型人才。政府部门尽管可以通过系统的人才培育与引进计划改进人才结构，实现管理队伍的整体转型，但其治理能力的提升效果可能相对有限。一是政府部门的相关投入很难满足其管理队伍整体转型的需要，且由于部分管理人员知识接受能力的限制，转型成效很可能不如人意。二是我国的大数据产业链已经初步形成，从事软件开发、数据搜集、处理、分析与运用的市场主体也初具规模，政府部门如果完全依靠自身的力量进行大数据治理，则可能又回到大包大揽的管理形式，其大数据政策的执行效率有待质疑。由此可见，政府部门一方面需要加强大数据知识与技能的学习，提高大数据的应用设计能力，做优秀的规划者、决策者;另一方面需要提升对社会资源的整合能力，让更多的社会力量参与到大数据系统工程的建设与运维中，做优秀的领导者与管理者。

社会资源整合不仅意味着让更多的企业从事大数据建设与运用的技术处理工作，也意味着将更多来自于政务系统外部的数据资源吸纳进政府的大数据系统，以及让更多热心于公共事业的社会主体或市场主体在数据的挖掘、运用方面献计献策，以实现公共领域的协同共治。

（五）业务流程的改造能力

大数据在公共领域的有效应用还需要政府部门改革原有的政务流程。 “信息技术的进步对官僚机构的一个主要的潜在影响是构造信息处理和信息流动的能力，这种构造是通过互联网实现的，而非通过对角色、组织关系和运行程序进行严格的界定而完成的。实践中，效率和有效性的增长主要依赖组织的结构和设计，而不是技术的基础设施。”[17]（P30）官僚科层制在公共组织中得到广泛的运用，它有着鲜明的权力等级层次、明确的职责分工、严格的组织制度、非人格化的职位、按部就班的工作流程和服从领导意志等特征。官僚科层制使得行政管理更为规范，更有效率，但随着官僚科层制的进一步发展，其僵化封闭的行事方式与工作流程中的繁文缛节等已成为行政效率提升的阻滞性因素。互联网技术、大数据与云计算技术突破了官僚体系的层级限制，创新了海量数据存储、计算与运用的方式，构造了扁平化、网络化的信息传播形式。这种技术革新弥补了传统行政结构内部信息单维传播的不足，也为公共部门内部以及公私部门之间实现以数据资源为基础的合作共治带来了可能。

技术上的可能并不代表实践中的必然，共享数据库的构建、优化与运用不仅需要技术支撑，还需要政府部门主动消除职能分工的隔阂与组织结构的藩篱，实现以任务为导向的业务流程的改造，为大数据政策落地于公共领域的治理变革提供制度性保障。具体说来，政府业务流程的改造能力主要体现在两个方面。一是单一业务流程的改造能力。具体表现为跨越层级限制，建立职能部门内部的共享数据库;以共享数据库为基础，减少服务接触点，精简服务递交材料，压缩业务流程环节或时限，减少业务流程中不必要的行政干预与限制。二是跨部门业务流程的改造能力。具体表现为以职能部门业务数据库为基础，建立跨部门数据共享平台，实现跨部门业务数据系统的互联互通;以任务为导向，以共享平台为载体，对跨部门流程进行全面的调查研究和分析思考，借助于“‘删、合、并、串（删除、合并、并联、串联）”四种策略，构建新的综合性业务流程[18]。

五、结语

大数据视野下政府治理能力不仅表现为大数据技术执行能力，也表现为大数据的学习能力、决策能力、政策评估与调整能力、资源的整合能力与业务流程的改造能力等。这些能力体现在政府治理过程的不同环节。

从政策过程来看，大数据决策能力、技术执行能力、政策评估和调整能力存在于大数据政策过程中的决策、执行、评估与调整等不同环节中。这些环节既相互独立，又彼此联系，共同构成一个个连续的循环，既有从政策产生、执行到结果，进而再到政策评估、调整的大循环，也有决策、执行过程中政策评估与调整的小循环。这些大小循环往往同时发生，相互作用，共同构成大数据政策优化改进的系统。在这一系统中，政府的决策、执行、评估与调整的行动能力需要不斷地锤炼提高。

从政府的治理过程来看，政府的大数据治理能力不仅仅局限于大数据政策过程。政府部门的大数据学习能力为大数据运用于公共领域提供行动方向，它是大数据政策的价值保障;资源整合能力为大数据的实际运用提供必要的人力、物质资源及管理、数据、技术开发等软资源，它是大数据政策过程的资源保障;业务流程改造能力能为大数据的顺利运用扫除原有体制、机制障碍，是大数据有效运用的制度保障。这三项行动能力贯穿于政府部门大数据治理的整个过程，既为大数据策略提供有力的智力支持，也为大数据运用提供必要的资源与制度保障。

总而言之，政府大数据治理能力是囊括了以上各项行动能力的综合性能力。其中，大数据政策过程中的决策、执行、评估与调整等能力是政府大数据治理能力构成的最基本要素，直接体现了政府大数据治理能力的高低;大数据的学习能力、资源整合能力与业务流程的改造能力则有利于大数据政策过程的优化，有时甚或成为大数据政策付诸实践，取得成效的关键性因素。所以，政府部门在应用大数据的过程中应尽可能全面均衡地构建并提升自身的治理能力。当然，大数据治理能力要素的构成、强弱排序会因其所处的经济、技术和制度环境之不同，以及政府对外部环境学习、改造和利用的主观努力程度之不同而呈现某种程度的差异。政府部门需要在本地经济发展可承受的范围内，在充分考察技术环境、制度环境和治理主体现有能力与水平的基础上，进行有步骤、有重点的能力建设。

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