政府数据治理的三个重要内涵

　　党的十八届三中全会提出“推进国家治理体系和治理能力现代化”。2015年8月31日，国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》将大数据列为国家基础性战略资源，要求加快大数据部署，深化大数据应用。2016年4月19日，习近平总书记在网络安全和信息化工作座谈会上进一步指出，“信息是国家治理的重要依据，要发挥其在这个进程中的重要作用”。要“统筹发展电子政务，构建一体化在线服务平台，分级分类推进新型智慧城市建设，打通信息壁垒，构建全国信息资源共享体系，更好用信息化手段感知社会态势、畅通沟通渠道、辅助科学决策”。与传统“国家管理”单一主体不同，国家治理内在地包含了“多元”与“互动”等诸多新的要素。因此，推进国家治理现代化，需要政府、市场、社会等治理主体共同发力，而大数据则提供了信息渠道和互动平台。在信息社会中，信息以二进制形式被转化成数字得以存储和传递，人类生产的数据正在呈指数级增长，人类社会已正式进入大数据时代，每个社会个体和智能监控点通过信息化手段传播海量“微”数据，这些数据可以为政府治理的变革与创新打开新的局面：以“精简”“精准”与“智慧”为口号的数据治理为提升地方政府的科学决策、公共服务、社会监管以及应急管理能力提供了契机。这种现实背景下，探寻政府数据治理能力的提升路径具有十分重要的意义。

 

　　大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集，具有容量大、多样性、速度快和构成复杂等特性；政府治理能力是政府管理社会事务、服务大众需要、平衡社会矛盾、促进社会稳定发展的所有潜在的或现实的能量或力量的有机整体，具体包括价值塑造、资源聚集、网络构建、流程创新和问题回应等能力。因此，政府数据治理能力，特指政府收集、分析以及应用数据达到上述目标或行为的力量。它是在信息社会和大数据时代中，政府调节经济社会职能、服务于经济社会发展能力的重要体现，关系到国家和社会的现代化建设，与公众的幸福指数紧密关联。

 

 

　　2015年全国信息社会指数（ISI）达到0.4351（数据来源：《中国信息社会发展报告2015》）。我国正处于工业社会向信息社会的加速转型期，信息科技的发展为政府数据治理提供了较为成熟的环境。

 

　　一方面，海量数据不断增长。得益于互联网的发展，在媒介融合的背景下，公众越来越习惯于借助微博、微信、论坛、贴吧等互联网渠道表达利益诉求。截至2015年12月，我国网民规模达6.88亿，互联网普及率达50.3%，其中手机网民规模达6.2亿（数据来源：中国互联网络信息中心第37次《中国互联网络发展状况统计报告》）。庞大的网民群体的“线上”活动，促成了数据的低成本生产，高速度传递。互联网数据中心（IDC）的一份调查预计，到2020年人类能产生或复制的数据将超过350亿TB，而且正以每年40%的增速在高速增长着。

 

　　另一方面，政府信息化管理水平升级。从机关内部办公自动化，到管理部门电子化工作，再到全面政府上网工程，我国政府信息化管理水平逐步升级。2015年7月国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，提出涉及医疗、养老、教育等领域的“互联网+”益民服务。2015年11月发布的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》首次提出实施国家大数据战略。可以看出，国家层面正通过“互联网+”和“大数据”为政府治理提供新机遇。

 

　　在信息社会中，“媒介融合”“互联网+”以及“大数据”通过改变政府治理主体、工具、机构、流程、技术以及信息等，影响政府数据治理能力（见图1）。因此，不论是网络民情所向，还是国家顶层设计，政府数据治理能力的含义将更加富有“现代化”：首先，开放共享。在开放包容的互联网环境下，一方面推动信息公开，打造阳光政务；另一方面积极吸纳广泛民意，满足公众参与权和表达权，将互联网作为数据共享的重要平台，加快形成以开放、共享为特征的治理新模式。其次，融合创新。鼓励行政部门切中时代脉搏，培养互联网思维，促进互联网向公共服务领域加速渗透，以融合促创新，推动以互联网作为载体，以大数据作为工具的治理新动力。最后，变革转型。充分发挥信息化在促进治理效果的平台作用，最大限度优化“微数据”，形成“数据库”“资源包”，推动治理方式变革，大幅提升政府数据治理能力。

 

 

　　2015年政府工作报告中，李克强总理首次提出“互联网+”行动计划。同年，国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，推动了互联网融合由消费生产领域向公共服务领域拓展。政府自上而下，搭建稳定的互联网渠道，收集相关的公众个人信息或意见表达，实施“网络办理，线上处理”的工作模式，再造公共事务流程，推动服务便捷化。目前主要应用于审批、投诉等领域。

 

 

　　不少地方政府为提高治理能力，推出“一窗口受理、一站式办理、一条龙服务”的公共服务综合窗口，这是简化政务的尝试和努力。在大数据时代，借助互联网收集数据的力量，也是未来持续优化政府治理流程的重要走向。当前国内关于“互联网+”审批有两种探索模式。

 

　　一是“互联网+”产业领域内的审批流程简化。如江苏省2015年7月发布《优化“互联网+”审批流程试点分工》，清理阻碍“互联网+”发展的不合理制度政策，放宽市场准入限制，制定各行业互联网准入负面清单，调整不适应“互联网+”发展的现行法规及政策规定。

 

　　二是“互联网+审批”的创新融合。2014年以来，宿迁市推动行政审批制度改革由线下实体向线上电商延伸，探索实施网络交易登记监管模式，启动电子商务秘书企业登记管理试点，实现电子商务经营主体登记全程电子化，申请人与受理人“零见面”。并核发个人网店数字营业执照，截至2015年底，该市核发个人网店营业执照近2600户。宿迁“互联网+审批”模式使审批时限由平均6个工作日压缩至1个工作日以内，审批效率提高80％以上。“互联网+审批”的创新融合大大简化了传统审批流程，为公众或企业的审批和登记铺设了一条“高速路”。

 

 

 

　　在组织机构上，我国沿袭了韦伯官僚制组织机构，具有金字塔式的等级制、专业分工、明确程序与制度等特征，因此政府管理系统层级设置与部门增多，机构臃肿，人浮于事。 借助互联网平台能够整合资源，调整政府机构或职能，集中处理投诉案件。2010年7月，郑州市人民政府成立网络信息发布中心（ZZIC），以“事事有回应，件件有回音”为口号，承担政务信息发布、转办网友意见和投诉等职责。环境保护部设立“12369”环保举报热线，明确办理投诉件的程序（见图2），建立投诉信息管理系统，每个投诉件设立一个编号，供举报者查询办理进程。并进行监督和回访抽查，如果投诉人对处理结果不满意，受理者须限期重新回复和调节纠纷。

 

 

 

　　传统计划经济体制下的整体治理结构易面临多元力量冲击，为保障经济的快速稳定发展，我国形成了富有特色的“维稳体制”。因此，政府社会管理的优化只能依赖于管理过程的精细化，造成政府成为了“划桨掌舵的多面手”，治理成本高昂，且疲于应对繁琐的政务。大数据时代的到来使政府从“精细管理”到“精准治理”成为可能。借助海量数据与分析技术，可更加准确、及时、客观地开展公共服务、监督违法违纪行为、提升科学决策、增强政府公信力等。

 

 

　　借助数据采集与挖掘技术，增强公共管理和服务能力，达到个性化和精准化服务的要求。2013年11月习近平总书记在湖南湘西考察时，首次提出了“精准扶贫”。随后，国务院机构关于印发《建立精准扶贫工作机制实施方案》的通知等，提出“优化扶贫资源配置”，实施“精准识别”等工作机制。“精准识别”是开展精准服务的关键前提，而数据则在该领域大有可为。

 

　　精准识别依托两个要素。一是数据支持。随着现代信息技术在扶贫工作中的应用与普及，各地区的扶贫工作都积累了大量数据，主要包括：扶贫主体信息、扶贫对象规模、地域分布、扶贫项目监测、金融服务等数据。二是技术支持。目前，政府多采用数据挖掘、时序跟踪、关联分析、网络聚类等大数据处理技术。借助海量数据和相关技术识别贫困户和贫困村，建档立卡，实施精准准入机制。并保持及时更新数据，落实有序精准退出机制。数据与技术相互影响推进，成双螺旋式的上升趋势，共同助力精准扶贫。

 

 

　　以非法集资为例，公安部数据显示，2015年全国非法集资新发案数量近6000起，涉案金额近2500亿元，参与集资人数逾150万人；2016年一季度，立案数达2300余起。非法集资一直是各地工商部门的重点治理任务，但一直以来，苦于“成本高昂”整治工作开展难度极大。原因一是违规企业以各种名目掩饰违法行为，政府企业间存在严重的信息不对称问题；二是随着市场经济的深入发展以及行政审批等制度的深化改革，注册企业数目增长较快，数量庞大，管理成本过高；三是随着互联网金融的发展，不少企业打着互联网创新的口号进行非法集资；四是非法集资一般是由合法转向非法，因此，有关部门介入时间不宜过早，避免损害投资者利益；更不宜过晚，以切实保护投资者权益。

 

　　整治非法集资在传统的管理方式下，难度较高。而借助大数据，可以精准识别、提前检测和预警。2015年5月，北京市金融局推出“打击非法集资检测预警平台”，通过大数据采集、分析技术，全天候无缝隙地对非法集资活动进行监测预警。这一监测预警平台的主要任务有两点：首先，采集信息。相关数据来源包括公司信息、关联企业、项目特征、收益情况、技术保障、担保保障等。其次，经过数据处理，得出非法集资风险指数，根据指数高低，决定该企业的处理方式，如公安部门直接介入或者监管部门暂时密切关注等。除了北京模式，不少地方采取“利用大数据初次排查后，进行精准检查”的两步走模式。通过汇总分析大量数据以及指标计算比对，在数以百万的企业中筛选出“高度疑似”的企业，并进一步检查这些数目远少于筛选前的企业。利用大数据技术从海量数据中快速锁定目标，实现精准监管，降低监管成本，提升监管效率。

 

 

　　近年来，一些地区频现“短命政策”，大部分源于有些领导干部“想当然”“拍脑袋”，忽视决策的科学性和民主性，严重影响了公共政策的权威性、有效性和政府公信力。而借助大数据，则可实现精准决策。

 

　　体现民意，保障决策民主性。“公共政策的制定和执行应坚持从公共利益出发”是政府和公众稳定的价值认同，中国有13.68亿人口，如何在低成本、可操作的前提下，获取最大多数人的利益表达一直是社会的重要议题。随着互联网的飞速发展，信息获取以及参与公共领域讨论的“低门槛”，促成“人人都有麦克风”，个人的情感宣泄和意见表达成为网络参与的独特风景，海量的数据得以产生，其不仅以单向形式传递给政府，促使政府“按需制策”，更以交互的方式形成一场场“网络狂欢”，倒逼政府“受压减策”。

 

　　探究关联，保障决策科学性。大数据心理学认为：“样本即总体”“个性即规律”“数据即行为”。因此，大数据的核心功能不在于“海量”，而在于“海量”数据下，研究数据间关联的可能性。比如公安信息系统通过对几十年的犯罪行为进行研究，得出哪些地段、哪个时间段更容易产生哪种类型的犯罪，依次重新部署警力，达到相对精准决策。

 

 

　　大数据时代为政府治理能力的提高带来巨大机遇，政府可以运用数据挖掘技术将这些分散的、模糊的小概率事件有序地关联起来，了解社情民意，进行风险预测，制定或修改政策，提高治理效率和效益。

 

 

　　在大数据技术的支撑下，政府可以把握社情民意是什么、如何产生、将来还会发生什么，甚至使自动化决策输出成为可能。可以说，掌握海量的社会舆情数据的收集、分析、处理能力与技术，即拥有了掌握政府治理的历史与现状的优势。

 

　　在大数据时代的背景下，各地纷纷展开试验。2014年10月，惠州市提出要运用现代信息技术等手段，深度整合网络问政、“惠民在线”论坛、“向书记说说心里话”等平台资源，建立“惠州社情民意信息库”；2015年3月，佛山市南海区打造工会移动APP服务平台，收集基层工会和职工关心的热点话题；2016年2月，广西壮族自治区提出要运用信访大数据，开展社情民意综合分析；2016年5月，山东省政协联合济南市12345市民服务热线和IT企业共建社情民意大数据共享和分析平台，尝试用大数据技术来关注民生、分析民意、研究热点；等等。根据地方政府经验，现将通用的手段和程序归纳整理为图3。

 

 

 

　　大数据在社会公共领域内提升政府治理能力，突出表现在“风险预测”功能。如预防犯罪和自然灾害、进行流行病预警、缓解交通压力等。那么，究竟该如何利用大数据进行风险预测？

 

　　搜集信息，建立数库。公共卫生与人们的生活息息相关，政府更好、更快、更及时地发现某一地区正在发生或将要发生的公共卫生事件成为政府提供优质的公共卫生服务、及时处理公共卫生事故的重要表现。2006年以来，北京东城区依托社区卫生服务信息系统建设，纳入辖区内38个社会卫生服务中心，约100万人的个人医疗档案和220多万份的电子病历档案，以每天新增3000多条记录的速度更新。东城区依托社区卫生服务信息系统每日生成的就医居民病历数据，对发烧发热等常见症状的就医数据进行分析判断，计算发烧发热等患病人员数量，应用异常情况判断算法和时序预测模型对社区居民的发烧发热等数量进行评价，并给出预警信息。

 

　　数据挖掘，探索规律。社会安全事关国家长治久安，事关社会和谐稳定。大数据时代，通过数据收集、数据挖掘与联机分析，可以及时发现潜在风险。济南公安局于2013年搭建大数据平台，开展行为轨迹分析、社会关系分析、生物特征识别、音视频识别、银行电信诈骗行为分析、舆情分析等多类大数据研判，围绕治安焦点可快速精准定位、及时全面掌握信息以及科学指挥调度警力。

 

　　预估判断，提前预警。随着社会经济的快速发展，城市的机动车辆大幅增加，城镇化的推进打破了城市道路系统的均衡状态，随之而来的是交通拥堵、污染排放、事故频发，传统的交通管理信息系统已难以处理当前的复杂问题。在治理城市交通拥堵上，北京交管局曾在2013年通过对近三年来北京9月份的交通运行规律特点和历年数据进行分析和测算，预测北京9月将有9个重点拥堵日，堪称“最堵月”，学校开学、节日交通、恶劣天气、突发事件、旅游高峰等都是造成9月份拥堵的主因。在经过大数据测算后，北京已正式实施相关专项行动方案，规定在重点拥堵工作日及晚高峰降雨等特殊天气，各企事业单位可实施弹性工作时间，以避免出行不便。

 

 

　　如前所述，以收集整合海量数据，为政府提供广泛的民生舆情和丰富的治理素材；以数据分析决策，将大数据转化为执政资源；以互通民意、舆情，让政府管理透明、高效。数据治理是政府治理方式变革的必然趋势之一。

 

　　伴随着数据治理的契机，大数据时代的发展在中国也遇到了不少问题，如“劣质数据大爆炸”“数据思维匮乏”“信息孤岛”“数字鸿沟”“数据安全问题”以及“数据依赖”等，制约了政府的数据治理能力。与此同时，实体与虚拟社会的深度融合，对政府治理体系和机制变革又提出新的更高的要求。这使得在当前和今后一定时期内，如何有效地提升政府数据治理能力，成为迫切需要解决的问题。

 

　　培育数据文化，养成数据思维。所谓数据文化，是指用客观数据说话的一种文化，它尊重事实、强调理性、要求精确。一方面，促使公众网络有序参与。开放性虽为互联网的飞速发展提供了原动力，但增加了信息发布与传播的监管难度，加之主体之间没有在网络道义职责的基础上形成网络公共秩序，带来“劣质虚假信息漫天乱舞”“网络无序”等问题。因此，急需倡导尊重客观事实，理性干预公共事务，将“慎独”从成熟的公民社会延伸至网络空间，以“自律”打破“无序”。另一方面，政府要改变传统思维模式，形成大数据思维，建立起用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新的数据文化和数据理念。

 

　　盘活信息资源，推动数据共享。政府信息主管部门需完善基础性数据库，将公民资料、企业信息、生产经济以及公众普遍关心的民生热点、服务行业、民间文化、人才培养等重要领域的资料电子化，按照统一目录体系与交换框架，集中梳理、转化形成数据库。同时，逐步建立和完善政府部门间信息资源的交互转换和共享平台，建立跨部门调取应用数据的长效机制，实现治理资源共享，提高政府治理能力。

 

　　从“预报”到“实报”，从“实报”到“精报”。早在2009年联合国发布的《“全球脉动”计划——大数据发展来的的机遇与挑战》中，便提出了要通过分析实时信息数据形成预测，即追求政府治理过程中的信息时效性。同时，在数据大爆炸的时代，虽然政府拥有海量数据，但却总是存在着“数据不足”的感觉，可用可信的优质数据极端匮乏，因此，预测并非难事，但必须考量“精准度”。这不仅要求绝对数量的“微数据”，还需要有信息甄别的能力，更加精准的数据挖掘、分析技术，能在庞大数据中剔除劣质、虚假信息，深入地区分人类态度和行为的细微差别，形成精准的分析报告。

 

　　追求“数据效益”与“数据安全”的平衡。在信息社会中，所有与互联网相关的技术、应用、政策创新都将围绕着数据展开，因此数据将是一种新的能源。对数据的挖掘不仅会带来前所未有的效益，同时也会带来新的风险与挑战。信息社会中，个人信息来源广、传播快，加之保密技术不完善等，使得公众被处于“全景监狱”之中。因此，需划清各种数据权利的边界，实现“数据效益”与“数据安全”的平衡，即不仅要求推动数据共享与分析，充分挖掘数据的经济、社会和公共决策的价值，更要严守“数据安全”红线，形成保护国家安全、市场安全和个人隐私安全的法律支持、政策保证和机制保障。

 

　　坚持适度原则，审慎数据依赖。政府在应用数据的同时，应该清醒地认识到其固有缺陷。数据属于新生事物，目前尚在快速发展期，政府应更多地研究、吸收、推动其本土化，同时进行审慎的思考。一方面要把数据上升为国家战略，通过法律、制度保障予以重视和扶持，加大数据理论和实验研究，实现其由理论成果向社会价值转化，另一方面谨防数据依赖，数据不是万能的，要在特定领域才能发挥其积极作用。政府在面对数据时，应尊重实际，坚持适度原则，最大可能规避其不足。