大数据技术嵌入政府治理的再生风险及其控制

 

 

　　媒体普遍将2013年视为“大数据元年”，从2013年开始，学术界、产业界和政界均开始全面拥抱大数据时代。剑桥大学教授维舍恩伯格认为，大数据是人们在大规模数据基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据基础上是无法完成的。大数据是人们获得新的认知，创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。各国各行业对大数据的价值和功能的崇拜催生了巨大的大数据热潮，中国政府也正在涌入大数据热潮，做着各式各样的努力和尝试。

 

 

　　自2012年开始，国内外掀起大数据热潮，国内各界也借助大数据发展之势，倡导政府采用大数据进行治理。从CNKI的文献检索结果来看，2012年探讨大数据时代政府治理的文献记录为26条，2013年猛增至253条，2014年猛增至462条，截至2015年9月12日，2015年已有389条记录。此外，《大数据时代的国家治理》（陈潭著）、《智慧政府：大数据治国时代的来临》（徐继华、冯启娜等著）等集中关注大数据时代政府治理现代化的学术著作也相继面世。总体来看，这些倡导主要集中在以下三个方面：（1）大数据技术对政府治理的益处，如提升政府的公信力、提升政府的科学决策能力、公共服务能力、社会监管能力、应急管理能力等；（2）大数据时代政府治理面临的挑战，如数据安全、大数据人力匮乏、大数据意识缺乏、数据匮乏、数据驱动力不足、大数据立法空白等；（3）大数据时代政府治理的优化路径，如开放共享政府数据、搭建大数据应用平台、培养大数据文化精神、培养和引进大数据人才、实施政府大数据战略、设立大数据常设机构、强化领导干部大数据思维等。由此可以看出，现有的关于政府治理应采纳大数据技术的倡导始终遵循着“益处、前景—障碍、挑战—克服路径”的思路，值得注意的是，大数据时代政府治理现代面临的种种挑战大多是数据领域本身存在的问题，优化路径也主要是针对数据本身存在的问题进行设计，但很少有学者关注大数据技术嵌入政府治理体系后会带来何种治理风险以及如何控制这种治理风险。

 

 

　　不仅仅学术界对大数据技术嵌入政府治理体系产生的新风险关注较少，政府部门对此的担忧和顾虑也较少。实际上，政府部门之所以对新型治理技术如此感兴趣，主要与其长期以来的技术依赖惯习和治理效能提升的需求相关。从政府治理的技术依赖倾向来看，事实上，任何国家的政府治理现代化均需要依赖特定的治理技术，有学者认为，现代国家的治理技术从类型学的角度可分为科技型技术、规则型技术以及行为型技术三个层面。科技型技术试图通过引进各种既有的物质手段以及新兴的科学技术来优化治理过程的生态环境，从而扩展制度设计的弹性空间，解决各种治理性难题的一种思路。从政府治理效能提升的内在需求来看，随着市场化进程的深化，行政事务的繁杂程度增加，转变政府职能、降低行政成本、提高行政效率就显得尤为重要。在上世纪80年代，全国党政机关普遍开展了OA自动化信息工程建设，上世纪90年代，我国党政机关开始普及计算机的使用，并于1993年底开展了金关、金卡、金桥的“三金工程”，随后又开展了“十二金工程”，进入新世纪后，中央和地方党政部门相继上网、互联互通，开展电子政务建设，如今国务院又出台了《促进大数据发展行动纲要》，广泛吸纳物联网、云计算、大数据等新的信息技术提升政府治理能力，由此不难看出我国政治治理的技术依赖惯习。诺思认为，路径依赖使人们一旦选择了某一路径，就会在以后的发展中不断自我强化。也正是因为我国政府治理长期习惯于依赖信息技术，当大数据时代来临时，各级政府习惯于吸纳新型科学技术，自然而然地忽视了大数据技术嵌入政府治理体系后会带来的治理风险。

 

 

　　对于政府治理现代化而言，大数据仍然是个新鲜事物。即便是大数据的发展本身，也仍然处于实践和探索阶段。虽说大数据是新的“黄金和石油”，但任何一个新生事物的发展道路都是迂回曲折的，大数据也不例外。然而，无论是学界还是政界，目前对大数据在政府治理中的应用前景乐观，但对大数据技术嵌入政府治理体系所产生的新风险关注度却不够。因此，在勾勒大数据在政府治理现代化中的美好蓝图时，应多一份谨慎，关注再生风险的识别，为预防和化解大数据带来的治理风险提供理论和现实的指导。

 

 

　　维克托·迈尔-舍恩伯格在其著作《大数据时代》中认为，数据量的大幅增加会造成结果的不准确，一些错误的数据会混进数据库。大数据带来了海量的数据，海量的数据带来了海量的假规律。首先，由于我国电子政务发展普遍缺乏顶层设计和整体规划，部门分割明显，不同的信息系统之间很难兼容，数据孤岛现象严重，政府决策很难获得全样本数据，进而影响决策的全面性和科学性；其次，数据的真实性也是一大考验，数据意识的长期缺乏导致连续性的数据库较少，收集的数据质量也普遍受官员晋升激励机制的影响，官员为了晋升而盲目追求政绩，政治锦标赛模式下的数据收集存在瞒报、少报、漏报、不报、虚报行为，导致假数据的出现，既有政府内部收集的数据难以反映出实际情况；再次，我国缺乏大数据获取、挖掘、整合、使用技术，大数据分析人才普遍缺乏，技术与人才的缺乏导致数据背后的关联性规律挖掘不够充分，如果不会分析大数据，数据价值就得不到彰显，如果全样本数据分析错误，导致的政策后果同样严重。以往的政府决策过度依赖领导干部的“拍脑袋”决策，不依据数据决策时常导致决策失误；但由于上述三个因素容易导致假规律的出现，大数据技术嵌入政府治理过程后，政府决策过度依赖数据相关性同样容易导致决策失误。

 

 

　　大数据时代能够揭示“是什么”，但解释不了“为什么”，因此政府治理理性不能盲目崇拜大数据。但大数据时代的政府治理容易对大数据产生崇拜和依赖，技术崇拜易导致党政领导干部和工作人员在数据海洋中迷失自我，政府治理者开始为了“数据”而“数据”。技术依赖也会导致国家治理风险的剧增，特别是高度自动化以后，大数据技术的一点点故障可能带来致命的危险。事实上，大数据缔造了一个新的风险社会，政府越是将自己交给大数据技术，大数据依赖导致的不确定性和不安全感越强烈。一旦技术停止了运转，技术中断便会导致各层级政府常规治理体系的瘫痪而无法运转。

 

 

　　信息安全是大数据时代的国家治理面临的主要风险，由于政府公共部门是国家治理的核心主体，政府治理同样面临信息安全风险。一方面，大数据时代的政府治理内在要求政府数据的开放与共享，而政府数据向市场和社会的开放会产生两大风险：（1）政府敏感数据和机密被直接或者间接泄露；（2）公民个人隐私在数据挖掘和使用过程中被侵犯；另一方面，大数据时代的政府治理内在要求政务数据的集中分析和使用，数据越是集中存储，窃取后的利用价值越大，数据库被泄露和窃取的风险也就越高。我国的信息安全保障技术较弱，一旦计算机被恶意代码、恶意软件、恶意病毒等攻击，政府内部的数据库很容易被破坏或者窃取，数据泄漏造成的政府数据丢失和损坏，将引发难以估测的毁灭性灾难。

 

 

　　由于城乡二元体制的长期存在，城乡公共物品财政投入长期处于非均衡化状态，城乡基本公共服务供给长期处于“不均”状态，城乡基本公共服务均等化已成为党和政府重要的治理战略，成为党和政府决策的目标导向。然而，大数据时代的政府治理却容易导致城乡基本公共服务的非均等化供给，根本肇因始于城乡信息化发展失衡。2012 年我国城乡数字鸿沟指数为0.44，地区数字鸿沟指数为0.32。截至2013年12月底，农村网民规模已达1.77亿，占整体网民的28.6%。如果以第六次全国人口普查结果为基准，居住在城镇的人口为66557万人，居住在乡村的人口为67415万人。城镇人口与农村人口占比相当的情况下，农村网民与城市网民的比例约为1:2.69，这意味着农村大部分民众无法在网络世界表达情绪、意见、诉求和偏好，也就无法完全进入大数据时代政府治理的决策视野。此外，城乡电视、电话、电脑、宽带等现代信息基础设施建设差别非常大，这同样使得农民的生产生活状态难以通过大数据得到完整表达和呈现，大数据时代依据不具有代表性的数据所做的政府治理决策必然会忽略信息时代的缺席者，进而加剧旧的数字鸿沟，增大城乡公共服务提供上的差异化程度。

 

 

　　中国目前尚属于转轨国家，要警惕政府俘获现象的出现。自从大数据热以来，国家统计局、北京市卫计委、上海市统计局、贵州省人民政府、广西壮族自治区人民政府等政府机构已与百度、1号店、阿里巴巴等企业签订了大数据合作协议，各地均制定了大数据产业发展规划，各种大数据项目纷纷上马。目前而言，大数据技术企业数量偏少，能够与几大家数据分析和挖掘能力强的公司相竞争的寥寥无几，大数据行业面临垄断危险。一旦政府官员收受企业贿赂，政府决策偏袒于某些大数据企业，由权力寻租导致的政府俘获便会产生。实际上，知识是构成权力的基础之一，知识和技术的依赖容易导致权力的转移，进而重塑权力结构。因此，政府治理对大数据技术和知识的外部依赖还容易导致另一种情形的政府俘获，即被大数据企业“要挟”或者“敲诈”。当21世纪网的有偿新闻敲诈遇到地方政府“花钱买平安”的维稳逻辑，一种新型的政府俘获现象产生，由于各级政府普遍缺乏大数据分析技术和人才，数据开放和数据挖掘分析的外包将充分赋予技术和知识拥有方主动权，通过数据分析和挖掘得出的涉及国家安全、政治安定、意识形态等敏感话题的重要分析报告极易演变成为数据分析方俘获政府的工具和手段。

 

 

　　任何一个新生事物的发展途径都是在前进中有曲折，在曲折中不断前进。大数据嵌入政府治理体系所再生的五大风险固然令人担忧，但识别风险的根本目的在于规避风险，通过治理风险的不断规避，能够最大化利用大数据技术以提升我国政府的治理能力。因此，在勾勒大数据治国的美好蓝图时，也应关注大数据治国再生的五大风险。政府治理应谨慎、稳妥、渐进地吸纳大数据技术，采取一系列风险控制策略，不断化解政府治理吸纳大数据技术嵌入所产生的政府治理风险，推动政府治理模式的平稳转型。

 

 

　　大数据时代的政府决策拒绝“拍脑袋”和“一言堂”，提倡“数据决策”。但数据决策的前提是数据质量过硬，因此各级政府要培养数据意识，按照国家统一的数据标准与规范收集数据，保证数据真实性与连续性。在数据分析过程中， 各级政府应注重培养体制内的“程序员”和“分析师”，吸纳体制外的“程序员”和“分析师”，既保证数据挖掘的专业化，防止假规律的出现，又保证数据挖掘风险的可控。除此之外，大数据时代的政府决策应注重“数据决策”与“经验决策”相结合，优化政府决策模型。大数据时代理想的政府决策模型应是“共识型决策”与“数据决策”的完美契合，“共识型决策”在“开门”阶段注重基层调研和倾听民意、注重专家咨询、注重利益集团的诉求表达，在“磨合”阶段充分注重下层协调、上层协调和顶层协议的结合，而在“开门”阶段，“数据决策”则更加有利于决策者了解民意，通过数据分析提供科学化的专家咨询报告，在“磨合”阶段，“数据决策”通过打破“信息孤岛”进而打破部门间的隔阂，为上级协调和顶层设计提供了决策支撑。最后，大数据时代的政府决策还应遵循“政策试点”的逻辑，“政策试点”是中国治理实践中所特有的一种政策测试与创新机制，是中国“土生土长”起来的一项治国理政策略与政策方法论工具，通过决策的试点执行，能够检验大数据决策的真实性和可靠性，使决策失误降低到最低程度。

 

 

　　大数据时代政府治理更加依赖技术和数据库，这也就意味着数据库发生事故的几率大大增加，技术故障对常规工作的运转影响更大。为此，应制定特殊的应预案应对大数据故障。大数据故障的应急预案应包含应急事故的实施流程、各类事故具体的处置方案和处理技术、数据恢复工作的具体开展、数据救援临时领导小组的成立、职责等细节。应急预案制定后，各级政府应组织党政部门工作人员进行系统学习，并适当进行应急演练。通过应急预案的制定、学习、演练等，能够极大地提升党政部门的应急能力，使大数据故障导致的损害降低最低，使政府常规工作的开展受到最小化的影响。

 

 

　　数据的大规模开放与共享不仅会直接或者泄露政府机密，还会因不当使用公民个人信息而侵犯个人隐私。为此，政府在公开政府数据时应采取选择性开放的策略。在选择性开放之前，首先应开展数据开放的风险评估，通过风险评估列出政府数据开放的“数据清单”，保障释放大数据红利与维持数据安全的有机统一。“数据清单”中应优先开放两类公共数据：（1）优先开放民生保障领域的数据，如医疗、交通、教育、卫生、环保、就业、食品安全、养老、文化、社保、防灾救灾等领域数据的开放，优先开放民生保障领域的数据，通过数据挖掘能够为民生服务供给模式的创新提供决策参考；（2）优先开放经济监管领域的数据，如农业、统计、科技、旅游、能源、国土、地理、气象、海洋、企业登记、信用等领域数据的开放，这些领域数据的开放能够充分释放大数据的经济发展红利，进而激发大众创业、万众创新活力。值得注意的是，政府数据资源共享开放工程应对国防、信访、治安、宗教、财政、审计、金融等关键领域的关键数据开放实行例外和保护原则，防止国家机密的泄露，危害政治社会稳定。除此之外，保障政府数据安全还应依赖于大数据安全保障技术的完善，采取的策略应为大数据企业先行先试，待大数据企业的数据安全保障技术成熟、强化和升级后，政府部门再行吸纳，这种谨慎的技术吸纳策略能够最大程度保障集中存储数据的安全。

 

 

　　智慧城市建设正如火如荼地开展，并逐渐成为城市政府向市民提供公共服务的重要载体。然而，与智慧城市建设相比，智慧农村建设并没有获得足够的重视，城乡信息化差异非常容易导致基本公共服务非均等化。因此，国家应坚持智慧城市与智慧农村建设并重，加大智慧农村建设的力度。具体来看，大数据时代的各级政府应加大对电视、电话、智能手机、宽带、互联网等现代信息技术基础设施建设的投入力度，并注重农村物联网、云计算、大数据以及空间地理信息集成等新一代信息技术基础设施建设，通过智慧农村建设，缩小城乡信息化差异程度，大数据时代的政府治理不仅仅不会加剧城乡基本公共服务的差异化供给程度，还会充分吸纳农民与市民的民意，完整呈现农村与城市的发展形态，从信息技术层面将城乡连为一体，为新型城镇化建设打开了一个关键突破口。

 

 

　　大数据时代各级政府之所以有被俘获的危险，主要在于政商关系的暧昧不清，一方面，政府需要仰赖大数据企业促进经济发展，另一方面，大数据企业为了抢占大数据产业发展契机，也需要地方政府为其提供法律法规保护和政策优惠，政府的自主性在暧昧不清的政商关系中有流失的危险。因此，构建透明的政商关系是提高政府治理能力的必经之路，为此，应对大数据项目实行公开的招投标，政府购买第三方大数据服务时尤其需要公平公正竞争，公开的招投标能够有效防止阿里巴巴、百度、1号店等数据能力强的企业垄断大数据行业，进而阻碍技术性企业的繁密兴起。为了防止政府被变相俘获和钳制，政府应设立公共信息管理机构，并对政府工作人员进行大数据培训，监管大数据企业首先得了解大数据，熟悉大数据政策法规，熟悉大数据企业的运作过程，合理界定行政权力监管大数据企业的边界，既不过度干预，也不放任不管，进而增强政府人员对大数据企业的监管能力，提高政府监管大数据行业发展的科学性和合理性。除此之外，公共信息管理机构可面向社会公开招聘长期工作人员，尤其注重吸纳体制外优秀的“程序员”和“分析师”，不仅能将外部风险控制内部化，还能对诸多敏感数据进行有价值的挖掘和分析，为党和国家的重大战略制定和出台提供决策参考。除了设置公共信息机构外，政府对大数据企业的监管还必须得到法律的保障。凡是关键数据的分析和使用均需要得到政府部门的授权和批准，涉及到党的领导、人民利益、国家安定和团结的大数据分析报告和技术产品，各级政府应建立备案和审核制度，只有这样，政府才能够增强在大数据时代的自主性，防止政府被俘获。

 

 

　　在挑战与机遇并存的大数据时代，政府治理也面临巨大的风险。大数据技术嵌入政府治理体系所产生的治理风险都是再生的治理风险，治理风险的日益累积会转化为治理危机，因而理应受到各级政府的重视。大数据技术是一把双刃剑，大数据时代的到来为政府治理现代化营造了良好的转型契机，但核心的步骤还需要依托于具体的行动举措，政府治理从IT时代迈向DT时代必须谨慎对待数据治国的风险。识别风险是为了更好地规避风险，大数据时代政府治理面临的五大风险并不可怕，只要各级政府在吸纳大数据技术的同时正视再生风险的存在，并针对性地采取系列风险规避措施，政府循“数”治理的理想蓝图便会顺利实现。