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大数据推进国家治理能力现代化的难点

2020-06-08许旭

软件和集成电路 2020年5期
关键词:协同能力

许旭

随着我国经济社会发展步入转型关键期,国家治理面临的问题和风险日趋复杂,亟须找到新思路、新方法来破解。

伴随物联网、云计算等信息技术的迅速发展和全面集成,数据正呈现指数级增长并广泛应用于各行业各领域,数据已成为信息时代的基础资源和核心资产,大数据技术通过对海量数据的快速捕捉、判别、分析,可在科学决策、精准治理、协同治理、危机应对等国家治理能力提升中发挥重要作用,其迅猛发展为国家治理能力现代化带来了重大机遇。

大数据是推进国家治理能力现代化的必然选择

国家治理能力现代化,是指通过治理技术的创新应用,推动治理机制协同高效,治理过程规范化、法治化、民主化,治理模式科学精准化。

大数据可驱动政府决策范式向实时、全景化方向转变。科学有效的决策是提高政府行政效能的核心。

一方面,大数据使决策基础从少量“样本数据”转变为海量“全体数据”,实现从基于有限个案的经验判断向“用数据说话”的决策方式转变。

另一方面,通过对事件的全流程进行实时跟踪、监测,对海量数据的关联性挖掘分析,发现隐藏其中的规律、经验、知识,可以建立依靠数据驱动的政府决策的生成、信息反馈、决策调控纠偏机制,进而实现政府决策的科学性和准确性的提升。

大数据可推动市场监管模式向精准、协同化转变。当前,大众创业、万众创新热潮涌动,市场主体数量迅猛增多,往来活动日益频繁,新业态、新模式不断涌现,由此引发的监管压力不断增大,快速精准决策、协同监管的呼声愈来愈高,利用大数据技术建立市场监管平台显得尤为必要。

平台通过整合市场主体的生产经营、违法失信、检验检测、销售物流、投诉举报、消费维权等各类数据,实现查询、监管、预警、商事主体信息公示、信用等级评定等功能。这一方面,利于形成基于大数据的信用约束、协同监管机制;另一方面,利于形成精准实施分类扶持的监管政策,及时发现问题、预测预警违法违规行为。

大数据可显著增强政府的危机应对能力。利用大数据的挖掘、分析和流程整合功能,能够强化危机现象之间的关联研究,突破专业分工造成的信息孤岛,有效提升公共危机事件的源头治理、事前预警、动态监控和应急处置能力。

例如,通过对网民观点、行为、情感、足迹等的数据分析,挖掘出潜藏的舆情并预测其发展态势,提前介入负面舆情处置,降低社会安全事件发生的风险。

大数据可构筑政民高效协同治理渠道。在信息时代,治理模式日趋由以流程为主的线性范式逐渐向以数据为中心的扁平化协同化范式转变。

一方面,规模庞大的数据与各类新媒体动态融合,使数据具备了开放的特征,为各类治理参与者提供了充足的信息资源,拓宽治理主体之间沟通交流的渠道。

另一方面,数据互通共享推动形成去中心化的信息生成传导机制,使得治理主体角色趋于多元交互,政府不仅是国家治理的主体,也是被治理的对象;社会不再只是被治理的对象,也将在公共事务领域拥有更多的治理权力和治理机会。

大数据推进国家治理能力现代化实践中的难点

数据有序共享是基础。要发挥大数据在国家治理中的基础作用,首先要使治理主体能够提取、整合、分析和应用相关数据,实现信息互融、数据共享。

当前,由于我国统筹管理机制缺失,政府治理过程中数据碎片、数据割据和数据孤岛等现象十分突出,部门分割和利益冲突制约了数据的自由流动和交互共享,各级政府跨部门、跨地区、跨层级的信息资源共享开放进展缓慢,不利于形成协同联动、科学规范、运行有效的治理体系。

数据应用能力是关键。数据应用能力是互联网条件下提升国家治理能力的基本功,数据价值能否充分释放,要看政府是否具备挖掘和运用的能力。如美国注重通过教育培训、体制机制创新等方式强化对政务人员数据应用能力的培养。《联邦大数据研发战略计划》中提出,所有部门的员工和管理人员都需要参加“新兵训练营”、专业研讨会和证书课程等培训,学习与工作相关的大数据知识,并通过建立跨机构“开发沙盒”、制定数据跨部门动态共享政策、组建由各联邦机构从业者组成的团体等方式,来提高联邦机构在大数据应用领域的合作能力。

数据安全是前提。数据集中化、透明化、网络化趋势加大了数据泄露的风险,个人隐私、商业机密、国家情报等信息泄露已成为国家治理的新难题。此外,由于安全管理不当造成的数据丢失、损坏、盗取,极易引发严重的安全事故,是应用大数据面临的最大风险。

当前,我国数据泄露事件频发,网易邮箱用户数据泄露、社保系统存在高危漏洞等事件引发社会广泛关注。据统计,2015年下半年至2016年上半年,我国网民因诈骗信息、个人信息泄露等遭受的经济损失高达915亿元。2019年上半年以来,我国虚假贷款App和网站达1.5万个,在此类诈骗平台上提交姓名、身份证照片、个人资产证明等个人隐私信息的用户数量超过90万,大量受害用户支付了上万元的“担保费”“手续费”等费用,经济利益受到实质损害。

数据治理是保障。大数据分析需要集合各领域的信息资源,很多数据真假难辨、价值难以度量,针对数据的治理也是国家治理的重要内容。需通过从组织架构、管理制度、操作规范、IT应用技术等维度对数据模型、架构、质量、安全进行管理,提高数据的准确性、完整性、共享性和一致性。例如,美国环保署构建覆盖政策规划、信息管理、交换共享、访问使用、用户反馈等环节的管理环境信息生命周期框架,从源头上保障数据质量。

对策建议

树立大数据意识,加强数据资源统筹管理。按照行政整体性原则,设立全国一体化的国家大数据中心,统筹管理国家数据资源共享开放和整合利用,推进技术融合、业务融合、数据融合;按照《政务信息资源共享管理暂行办法》,推动建立政府部门数据资源共享交换管理制度,形成跨部门调取应用数据的长效机制;建立公共数据资源开放工作考评制度、保密审查制度和责任追究制度等制度规范,推动公共数据资源规范有序开展;组织制定数据采集、管理、开放、交易、应用、安全等标准规范。

以试点示范为抓手,带动提高数据应用能力。在宏观经济、市场监管、公共服务、社会管理、新型城镇化等领域,组织开展基于大数据的协同治理创新试点示范,创新组织结构,优化业务流程,探索以大数据提高感知社会、政民互動和决策能力的模式、机制和路径;及时发现、总结和推广各地以大数据提升治理能力的创新性案例和典型经验;定期开展政务人员大数据应用培训,培养数据思维,提高搜集、分析、甄别、处理数据的能力。

依法加强数据治理,兼顾数据效益和数据安全。通过顶层设计、技术创新、流程优化、标准制定等方式,统一数据标准,提供标准数据接口,提高数据结构化、关联性、一致性水平。加快制定个人大数据、大数据交易等相关法律法规,建立保护国家安全、市场安全和个人隐私安全的法律法规和制度体系。从数据垄断、信息安全等角度加强对大数据开放与利用的有效审查和监管,开展风险评估,制定合理的风险防范策略。

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