大數據時代基層安全生產監督管理研究

楊 鵲

（湖南農業大學 公共管理與法學學院，長沙 410128）

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大數據時代基層安全生產監督管理研究

楊 鵲

（湖南農業大學 公共管理與法學學院，長沙 410128）

［摘 要］“十二五”時期是我國全面建設小康社會的重要戰略機遇期，同時更是實現安全生產狀況根本好轉的關鍵時期。安全生產工作仍舊是全國性、深層次、復雜性的重大任務，安全生產監督管理工作面臨著巨大挑戰。目前，非法違法生產經營建設行為仍然屢禁不止，重特大安全生產事故在社會上引起了廣泛關注，群眾對社會上的安全管理工作提出了更高的要求。當今，大數據隨著云計算、物聯網、移動互聯網的發展，對全球經濟產生重大影響，深刻推動著社會各類產業的轉型與變革，大數據對于基層安全生產監督管理提升同樣具有重要意義。

［關鍵詞］大數據；安全監管；管理

2015年4月2日，國務院辦公廳印發了《關于加強安全生產監管執法的通知》（國辦發｛2015｝20號），強調要大力提升安全生產“大數據”利用能力，加強安全生產周期性、關聯性等特征分析，做到檢索查詢即時便捷、歸納分析系統科學，實現來源可查、去向可追、責任可究、規律可循。近幾年，全國安全生產形勢持續穩定好轉，但重特大事故仍時有發生，并且表現出新的特點:一是非傳統高危行業造成的重特大事故比重增加；二是危險化學品等傳統高危行業與其他行業風險疊加造成重特大事故增多等。這些特點都對大數據時代的基層安全生產監管提出了新的挑戰。

1　大數據時代基層安全生產監督管理面臨的主要問題

1.1基層安全生產監督管理科學化水平有待提高

基層安全生產監管人員的行政執法很大程度上是系統內部實現的，長期以來基層安全生產監管人員的行政執法過程中擁有很大的自由裁量權，依靠執法人員的經驗與直覺對局部數據、抽樣數據做出判斷，而大數據、云計算則對基層安全生產監管人員行政執法提出了挑戰。因為，抽樣數據、局部數據往往只有在“穩定”的情況下才能表現出其實質作用，當今社會結構出現“不穩定”，尤其是當出現越來越多的流動性和碎片化信息時，當傳播渠道變為“平臺”時，這種數據完全失去效用，但這又與安全生產的行政執法工作的實效性相違背，而大數據不斷擴大樣本數量以控制誤差，同時，大數據的應用將有助于安全生產期間各類海量數據的收集，這些網絡基層安全生產的各類實時數據必將有助于監督管理人員做出科學的決策。

1.2政府大數據專業人才缺乏

大數據與傳統的小數據相比，數據量大、數據類型繁多、數據收集和處理速度快以及對數據質量高要求的大數據讓以往的數據技術和管理方式受到了極大挑戰。在黨中央國務院的領導下，各級基層政府也相應地在大數據建設方面投入很多的人力與物力，無論從基礎設備還是人員素質等方面都取得了一定成績，但遠遠不能滿足現階段的需求。雖然已經投入很大的財力與物力支持，建設了具有一定規模的數據庫與數據處理分析設備，但在大數據專業人才方面，我國總量不足、分布不均等問題依然較為顯著。各地方政府的信息工作人員大多為兼職，他們對信息公開的理解還停留在過去，無法充分認識“政府信息公開與新媒體的關系”。再加上信息技術快速發展，他們無法利用先進的信息設備進行數據搜集、整理和處理。在很多縣級的地方政府，信息技術人員就更加匱乏。中國作為人口與互聯網用戶大國，數據量大，較為缺乏大數據技術管理、研發人才。正是因為缺乏大數據技術和大數據人才，大量的數據尚未被發覺，沒有體現其價值，大數據的開發和利用在很大程度上受到了限制。

1.3安全生產監督管理體系尚未健全

現階段的安全生產監督體系無論從部門設置還是部門間的連同協作都難以適應大數據背景下對海量數據的精細處理與規模儲存的要求，沒有對數據做嚴謹的處理必然無法對安全生產中的危機預警等作出科學決策。從整體數據的搜集與存儲來說，目前安全監督管理部門雖然有一部分數據，但這些數據一方面總量不足，另一方面數據準確度、精細度與客觀性等與大數據的要求還存在一定差距，由于原始數據不足，沒有實現充分的全覆蓋，導致后期的數據整理也會出現瓶頸。從部門與部門間的協作來講，目前我國建筑、交通、鐵路、民航等行業安全監管職責在行業管理部門，非煤、危化、工礦商貿等其他行業的安全監管職責在安監部門，各部門建立的事故信息、監管信息等數據庫沒有形成統一的標準，給數據銜接造成了極大局限，同時部門協調能力不足，安全監管對象眾多，各級機構限于能力和手段，在采集企業、個人及公共安全數據、互聯共享中協調能力不足，難以得到充分授權，并發揮作用。至于數據分析的硬件設備，我國雖然在政策上已經給予了很大支持，但由于大數據技術手段相對比較新，很多高端的技術手段與技術設備并沒有很好地應用到安全生產管理中，這些分析工具的缺乏導致我國在安全生產管理方面更傾向于事故發生后的管理，這種管理方式局限性很大，不能對安全生產做出有效的預測判斷，難以實現對安全生產管理的根源治理。

2　大數據時代提升基層安全生產監管建議

2.1運用大數據思維提升政策的科學性

大數據時代帶來的思想與技術的變革要求管理者做出相應改變，對于安全監察機構而言，為了運用大數據思維提升政策的科學性，最終達到為實現事故的超前預防提供預測預警，要做到從粗放式管理向精細化管理的轉變；從單向管理向政民互動改變；從各自為戰向共享協作轉變；從被動響應向主動預見轉變；從行政主導的政府向以人為本的服務型政府轉變；從經驗決策向基于大數據的科學決策轉變等。大數據時代最大的轉變就是放棄對因果關系的一貫渴求，而取而代之的是關注相關關系。這些轉變的實現，是將大數據思維方式充分應用到安全生產監督管理的直接體現。

2.2積極培育大數據專業人才

大數據建設的每個環節都需要專業人員完成，其關鍵環節數據分析是基于預言建模或未來趨勢分析，傳統的數據分析師并不具備開發預測分析應用程序模型的技能，安全生產領域的相應人才更是少之又少。傳統的數據分析人才一般只需要熟悉統計學基本原理，可以不懂計算機或者統計軟件的編程等；大數據分析人才則與傳統的數據分析人才大不相同，大數據分析人才首先必須熟悉統計學和計量經濟學等數據統計專業的基本原理，與此同時，大數據對人才提出了更高層次的要求，首先操作者必須能偶熟練的使用C++、JAVA等主流編程語言和高級統計分析軟件，如S、SAS和SPSS等；此外，操作者必須可以理解并運用分布式計算的原理，熟悉使用MapReduce+Java等。這一系列要求與傳統的數據分析人才大不一樣，所以要求在培育大數據人才上不僅要注意現有的傳統數據人才開展培訓，促進傳統數據分析人才的轉變，更要注重高等院校對相關人才與相關專業的建立，將大數據專業人才納入各大高校的教育中。

2.3構建政府主導下的多元執行主體

依據管理學理論，改變一種管理模式最好的方法必然是改變管理者本身，實現途徑是多方面的，可以轉變管理者思維，或者改變管理主體等，大數據時代的到來對傳統的安全生產監督管理提出了挑戰，同時也要求傳統的安全生產管理要在數據收集、部門協同合作、標準不統一等問題上做出決策，究其根本要實現管理主體的轉變。傳統安全生產的監督管理人員最權威、最主要的主體無疑是政府，但是，隨著信息資源和信息權利的流動化、共享化和普遍化，單一“執行主體”的權威性受到質疑。縱觀當下的安全監管人員在行政執法過程中遇到的難題，其關鍵在于政府職能的轉變十分艱難，又與“大數據”開放、流動、便利且集中，可通過“服務”來營建良好的社會秩序，建立有利于經濟社會發展的新環境。在執行行為模式上不再是一個“權力支配”的過程，而是向多元主體發展，努力塑造一種更社會化、“自我技術化”的執行主體，以及執行主體與執行客體之間普遍合作的行為模式。

3　結 語

大數據作為新的發展趨勢，已經被很多國家普遍應用到各個領域中，很多發達國家都制定了新時期的大數據發展戰略，如美國2013年3月通過“大數據研究與發展倡議”，2013年10月澳大利亞政府發布與信息管理辦公室成立了“大數據工作組”來制定大數據的公共服務數據戰略。大數據時代的到來向我國很多的傳統產業提出了挑戰，也必將加速我國很多傳統產業的轉型和升級，在安全生產監督管理方面更快地適應并應用大數據，不僅有利于國家經濟的發展，同時也為人民的安全保障作出了實際貢獻。

主要參考文獻

［1］方湖柳，李圣君，大數據時代食品安全智能化監管機制［J］.杭州師范大學學報，2014（6）.

［2］李傳貴，魏振寬，程慧敏，等.中小企業“4+1”安全管理與監管模式研究［J］.中國安全科學學報，2006（10）.

doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.12.146

［中圖分類號］D63

［文獻標識碼］A

［文章編號］1673-0194（2016）12-0211-02

［收稿日期］2016-05-02