大數據情境下政府治理研究進展與理論框架構建

劉越男　閆慧　楊建梁　劉彬芳

摘 要：文章回顧了大數據與政府治理領域的主要學術進展，梳理了大數據對政府治理核心要素的影響、大數據對政府治理帶來的機遇和挑戰，匯總了已有公開文獻中大數據提升政府治理的案例。在此基礎上，構建了大數據情境下的政府治理體系的理論框架，包括政府治理主體、政府治理客體和以大數據為核心的治理方法和流程，并以貴州省習水塌方事故中應用大數據完成搶險救災任務的案例來描述該理論框架的解釋力。

關鍵詞：大數據；政府治理；治理框架；治理能力； 貴州省習水塌方事故

中圖分類號：D035-39 文獻標識碼：A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2017012

Abstract The paper reports the related advances in impacts of big data on the core elements of governance， the opportunities and challenges by big data for governance， and the cases of governance in perspective of big data. Based on the literature review， a theory model of governance system is developed. It is composed of subjects and objects of governance， and big data oriented governing methodology and process. The governance framework based on big data is illustrated with the case of Xishui Highway cave-in accident in Guizhou.

Key words big data； governance； governing framework； governing ability； Xishui Highway cave-in accident in Guizhou

數據被稱為是 21 世紀信息化時代的“石油”，它已滲透到各行業和領域，成為重要的生產因素，對政府運行、管理和治理等有著明顯的影響。2015年9月，國務院正式發布《國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》（國發〔2015〕50 號），明確提出大數據可以提升政府治理能力，在主要任務中提出要推動政府治理精準化，并設計了政府治理大數據工程，包含推動宏觀調控決策支持、風險預警和執行監督大數據應用，推動信用信息共享機制和信用信息系統建設，建設社會治理大數據應用體系等；并推出公共服務大數據工程，包括醫療健康服務、社會保障服務、教育文化、交通旅游服務等大數據規劃。文件出臺對大數據如何提升政府治理能力提供了直接指導。在此背景下，學者圍繞著大數據情境下的政府治理能力展開了研究。

本文回答的研究問題有：大數據與政府治理能力的研究取得怎樣的進展？如何構建大數據情境下政府治理體系的理論模型？

1 大數據情境下政府治理的研究進展

1.1 大數據影響政府治理的領域

現有的國內外研究文獻認為大數據影響到的政府治理具體領域包括：傳統行政管理和政府管理體制；政府治理體系，包括政府治理理念、政府治理主體、政府治理對象和內容、政府治理載體、政府治理方式和方法、政府治理技術、政府治理結構、政府治理模式、政府治理體制，政府與企業、社會組織、公眾的互動和合作模式，政府治理的具體事務如政府數據管理、公共決策、公共服務、公共安全、危機管理、網絡治理等。

（1）傳統行政管理和政府管理體制。政府管理的體制、結構、職能、流程和方式發生革命性的變化；政府結構將呈現網絡化、扁平化、分布式、小型化、開放性等特征；政策方案制定與付諸執行的方式將發生變化，政府決策的民主化和科學化將更明顯[1]；大數據將改變傳統行政系統的封閉、分割狀態[2]，政府將更加開放和透明；扁平化的行政管理新方式將成為主流[3]。

（2）政府治理體系。大數據背景下政府治理理念更加開放和民主，不斷更新開放相關數據信息、尋求治理方式上的雙向合作，利用共享信息與社會進行合作的網絡化治理和治理體制上的彈性靈活，打破層級及部門之間的隔閡[4]。政府治理在大數據的影響下具備了如下理念：開放的意識、包容的心態、科學的態度、關聯的思考、深度的分析[5]。

政府治理主體也相應發生變化，從原來的政府主導變成政府與企業、社會組織和個人共同治理[6]。大數據時代的政府治理突破傳統封閉管理模式，在主體多元前提下，吸引各個主體參與治理的過程，并且主體地位是平等的；大數據時代，由于人格虛擬化極易引起行為失范，更需要法治規范各個主體的行為；公眾成為治理的參與主體，對政治過程的公正性發揮重要作用[7-8]。政府在治理過程中需要加強與其他社會主體的合作[9]。

政府治理內容和對象也出現調整，政府治理在傳統事務基礎上，對公眾的訴求要能夠及時有效地回應，避免群體性事件等嚴重影響社會安全的情況出現；政府能夠主動預測民眾需求，并為其實現正當訴求創造必要條件[7]，預測公眾偏好、預防打擊犯罪、緩解交通壓力、防控疾病傳染、預測自然災害[8]。

政府治理載體、方法和技術方面產生變革。大數據革新政府治理方式[10-12]，治理方式從經驗化轉變到數據化，包括思維數據化、技術數據化、執行數據化[13]；方式中增加了網絡媒體監督、匯集民眾智慧、專家論證，由注重事前審批轉向注重事中事后監管、由注重事后及時處置轉向事前預測、治理法治化[6]。在治理手段上大數據可以以智能化手段重新塑造政府治理模式[5]，通過節約政府治理的代理成本、運行成本、決策成本、沉沒成本[14]的方式提高治理效率和效果。在治理載體上，大數據可以讓其自動化[8]。

政府治理結構、模式和體制得以轉變。大數據使得政府治理的戰略目標明確為更開放、更分散、更超前的社會[15]，政府治理結構從傳統模式向網絡化治理結構轉變，政府、非政府組織、 私人機構以及公民個人在既定的規則約束和權利范圍內共同對公共事務進行管理，形成一個上下互動、多向度的網絡化治理結構[11]；大數據會促進政府治理體制從碎片化到協同化，包括價值協同化、預算協同化、機制協同化；政府治理模式從機械化到智能化：人才智能化、決策智能化、應急智能化[13]。政府治理結構的另一層含義是大數據應用的實現需要對政府部門原有的機構設置進行再設計，對原有的工作人員進行再培訓，對原有的工作流程進行再造[16]。

（3）政府治理的具體領域。受到大數據影響的政府治理具體領域包括：公共決策[17]、公共安全、社會危機治理[5，18]、公共交通、社會保障、科技教育、醫療衛生、環境保護、文化建設[1]、網絡治理、政府績效評估[9]、政府數據共享和管理[17]、簡政放權[19]、市場監管[20]等。

1.2 大數據對政府治理的機遇和挑戰

1.2.1 大數據為政府治理帶來的機遇

大數據的廣泛應用可以改進政府眾多領域的績效，如為政府治理交通擁堵、環境污染和公共治安不良等問題提供解決方案的資源寶庫；為政府在政企合作、政府權力邊界等領域的變革提供力量支撐；為政府形象重塑提供有利契機[4]，轉變行政理念[21]，以公民需求和利益為中心；為政府加深網絡反腐、輿情監控等提供科學決策支撐[5]；為政府實現信息透明、預測公眾需求，提高政府回應力、以人口細分為基礎定制政策提供可能等[22]。

大數據能夠對政府治理流程產生積極影響：治理結構進一步優化，促進治理主體多元化和組織結構扁平化，將政府決策、公民意見、社會組織、企業、意見領袖等各方聲音融合起來；治理機制進一步規范，治理機制法治化，信息公開透明化；治理職能進一步完善：資源配置社會化，原來由政府一家承擔的責任，正在越來越多地由各種社會組織、私人部門和公民志愿團體承擔，公共服務人本化；治理工具進一步優化，如社會管理協作化；治理方式數據化；治理能力進一步高效，實現危機管理預知化；治理評估進一步科學，逐步實現績效評估科學化，反腐治貪監控化[23]。

大數據幫助政府進行循數治理，通過搭建公共論壇疏通溝通渠道，強化政府對公共需求的感知能力；規范政府職能部門責任，優化公共資源配置，提升政府的數據整合能力；健全政務數據分析體系，促進政府科學決策，增強政府的數據運用能力[24]，在醫藥領域緊急事件的實時分析與預測發揮作用[25]。

1.2.2 大數據對政府治理的挑戰

大數據會沖擊傳統政府治理的觀念、方式、體系、格局、結構和模式。傳統治理與“循數”治理存在很大的鴻溝[4]，大數據直接挑戰傳統單極化和封閉式的政府管理理念，傳統的以行政命令為主、單一垂直的治理方式，讓渡于民主協商的、合作共治的方式[6]；大數據思維下原有政府治理質疑單向和缺乏互動的方式將受到沖擊；政府治理責任結構的穩定性受到大數據的弱化[24]；大數據沖擊傳統的“事件—分析因果關系—采取應對措施”治理模式，在數據監測中從關注宏觀數據轉變為在意微觀數據，按照數據“收集—存儲—分析—輸出”的流程進行管理，保證輸出數據和公共政策的科學性和精確性[26]。

大數據會影響傳統政府管理中的決策、組織、行為方式、利益表達制度和其他制度。大數據思維和情境下的公民民主政治訴求涌現是對傳統政府與公民關系的沖擊[6]；大數據對政府在公共服務領域的思維與行為方式產生巨大沖擊[17]，大包大攬和特立獨行的服務提供方式會受到更多質疑；大數據會使得信息公開與個人隱私保護之間的悖論更突出，信息安全風險更大[9]，對相關制度的變革需求更明確[4]。在開放的大數據環境下政府公信力在一定程度上會受到質疑[15]。

大數據主導的政府治理也在數據管理方面會存在一些問題：數據預測的片面性可能誤導政府決策，大數據的低密度價值導致數據分析成本較高，政府數據擁有主體的分散性強化“信息孤島”問題[9]，可用數據匱乏的“尷尬”[15]，政府大數據人才及創新不足影響了大數據的應用價值[9]，大數據導致公眾參與政府治理事務的無序和創新乏力狀況[15]。大數據對智慧政府門戶的網上響應能力、供給導向的傳統網站服務模式、網站發展模式都有明顯沖擊[27]。

1.3 大數據與政府治理的案例

我們對大數據提升政府治理能力的案例做了一個匯總（見表1）。案例所展示的是政府治理領域應

用大數據的地區和國家，主要包括：中國（北京、廣州、貴陽、上海等）、美國、英國和意大利。代表性的應用機構有各級政府、交通、銀監會、征信、公共安全、交通、民政、能源、環保等部門，治理領域基本覆蓋大數據應用到政府治理最多的核心具體領域：公共衛生、社會服務、交通、宏觀經濟治理、信用與證券交易、社區治理、救災搶險、公共安全、能源與環境治理等。從案例的簡要描述來看，其中應用大數據開展政府治理的主要大數據技術和方法包含了非傳統數據的采集、數據整合、數據交換、數據共享、數據加工和分類、數據分析（比對、智能推薦、預測、預警、仿真、異常檢測等）、數據可視化等。

大數據提升政府治理能力的代表性研究成果已經在大數據影響政府治理的領域、大數據帶給政府

治理的機遇和挑戰、案例方面取得一定的研究進展，對于我們理解和構建大數據情境下的政府治理理論提供了研究基礎。與此同時，現有相關成果中也存在著以下問題：研究基本是提出和界定問題、思辨性研究方法占據主導、案例停留在提及和簡單描述層級、研究中學術話語不系統和不完整、不太嚴謹的政策話語占支配性地位。

2 大數據情境下政府治理體系理論框架的構建

2.1 融合大數據的政府治理體系框架

從上述研究進展來看，目前在大數據與政府治理領域的代表性成果中，有關政府治理體系要素和框架的描述基本處于零散、不系統的狀態，缺乏不同觀點的整合和協調；且大多數研究發現是在經驗描述和主觀構建基礎上形成，缺少典型個案的深入且結構化的分析框架；相關研究中理論要素對現實情況的解釋力不夠。出于整合現有成果、為后續案例寫作與分析研究提供更合適的框架為目的，本研究構建了政府治理體系的理論框架。

西方新公共管理運動將政府治理界定為政府行政系統對社會公共事務的治理，其理論基本內涵在于主張政府管理的市場化，特別是實現政府管理的扁平化；其核心命題是政府治理社會權力的集中與分散、政府跟社會的沖突與合作、政府機構運行的碎片與協同[23]。政府治理的本質是對社會資源進行分配的過程[14]。政府治理能力即分配社會資源實現對社會公共事務的有效治理的能力。

在大數據情境下討論政府治理直接形成了智慧治理的概念，智慧治理旨在決策意識、組織文化、組織結構和決策流程等方面實現變革，做到智慧決策[21]。智慧治理的本質是精細化治理[16]，對社會事務采用大數據思維、數據挖掘的方法和技術，從具體的現實問題和公民需求出發，提供針對性強的解決方案。

大數據對政府治理體系的影響體現在：增加政府治理主體（政府、企業、非營利組織、公民等其他社會主體）平等參與社會和公共事務治理的話語權，形成多元化、平衡的治理關系；豐富政府治理客體和內容，大數據既是政府治理的內容和對象之一，也幫助政府治理主體更加精確地收集、了解和評價治理客體基本情況、治理過程和治理效果；直接為政府治理主體提供治理社會公共事務的技術手段、方法、工具、技術和流程；政府治理主體和治理客體之間的互動過程構成政府治理結構；政府治理主體共同協商制定的治理資源分配制度安排便是政府治理體制。

以政府治理主體、政府治理客體和大數據構成的政府治理方法與流程構成了大數據情境下政府治理體系的核心要素（見圖1）。不同的政府治理主體之間存在互相協商、互相制約的關系，在我國國情下，政府出面主導政府治理體系，與企業代表的市場、NGO代表的第三部門和公民協商建立大數據時代的政府治理制度。治理主體采用大數據的思維、方法和流程治理社會公共事務的起點是識別其中存在的具體問題，識別公民和社會機構的需求；之后通過采集相關問題域的數據、清洗和格式化數據和數據分析與建模，形成針對特定問題的治理解決方案。目前常見的政府治理對象和客體有：政府公開、行政效益、公民參與、人權與公民權、黨內民主、反腐、民主、法治、社會公正、公共服務、社會穩定等[29]。這些核心議題構成政府治理的主要任務：政治治理、經濟治理、文化治理和社會治理。特定社會公共事務的問題理解分別來自于治理主體和客體，治理主體應尊重治理客體對問題的理解和描述。通過大數據思維、方法和流程產生的解決方案回流到治理主體和客體中，接受社會公共事務的檢驗。所有政府治理要素在大數據情境下實現良性循環。

大數據在政府治理能力的建立和形成過程中扮演催化劑的角色。在國家治理的議題中，大數據成為政府治理的戰略資源，大數據思維滲透到國家各個領域，催生政府等各個治理主體在社會公共事務中的平衡關系，尤其是突發事件、社會危機、公共衛生防御和應急、搶險救災等情境中價值明顯。在經濟發展、金融信用、新興電子商務、輿情監測、環境污染治理等領域，大數據挖掘方法不僅作為分析工具、技術和方法出現，還是決策和解決方案的數據集。大數據已經是當今政府治理中的主要潮流。

大數據思維貫穿政府治理始終，大數據方法和流程是政府治理主體與治理客體之間關系的橋梁。通過大數據實現政府治理的流程如下：

（1）政府治理問題的發現與理解。大數據對政府治理產生影響的起點是治理主體從一定量級的數據集合中發現需要治理的各類政治、經濟、社會和文化的問題，或者現實社會中出現的重大突發事件、自然災害、社會危機等問題出現后，治理主體利用大數據分析方法發現問題的切入點（痛點），與利益相關人合作解讀問題涉及到的專業領域、矛盾沖突點、現存資源情況、現有治理能力缺陷、資源的需求狀況和能力的提升路徑等要素，初步確定治理問題如何轉化成相關數據。

（2）政府治理數據的采集。將從現實中提取的治理問題轉換成數據挖掘問題，確定治理目標，分析需要向哪些部門或社會主體采集哪些數據，或者從各個職能部門和利益相關機構與人群中現有數據集中獲取哪些類型的數據；初步判斷數據基礎是否足以支撐完成治理目標，檢查數據質量是否滿足數據挖掘要求。不同治理領域對數據的需求有差異，但政府機構掌握有大量的數據資源，應優先考慮利用現存的政府數據資源和政府可以調用的企業數據資源和其他社會機構的數據。

（3）政府治理數據的準備。政府治理大數據挖掘的準備工作包括數據選擇、數據清洗、數據構造、數據整合、數據格式化等幾個核心步驟。依據數據挖掘的慣例，政府治理數據的準備工作是將原始未加工的數據變成最終分析可用數據集的活動，此階段最耗時，所占時間大致在所有工作量的一半以上。數據選擇是確定政府治理問題轉換為數據挖掘問題之后選擇哪些字段的數據作為建模對象；數據清洗是處理缺失值和錯誤值，插入適當的默認值，剔除不符合要求的數據記錄；數據構造是處理清洗過的數據，合并相關字段，根據變量要求派生出相應的新字段，如均值變量、占比變量、趨勢變動、波動變量等；數據整合是將相互關聯的表格生成最終的分析數據集（寬表）；數據格式化是將各個字段的數據進行標準化處理或數據變換（如聚類需要的Z變換）。

（4）數據建模。針對準備好的政府治理數據，探索有無明顯的規律和趨勢，如進行變量之間的相關性分析、回歸分析、因子分析、分類和聚類分析等。

（5）解決方案。政府治理問題與大數據挖掘方法的結合是否成功的標志是能否產生適合特定領域的解決方案。此階段最關鍵的工作是將數據建模的結果轉換成政府治理實際情境下的話語、與治理問題屬性、治理主體與治理客體有關的活動與行為。大數據背景下理想的政府治理解決方案應該是數據與情境、數據與治理問題、數據與業務、數據與主體客體不脫節的方案，是基于各個利益相關方相關數據和利益平衡點的方案。

2.2 融合大數據的政府治理案例

筆者以貴州省貴陽市實地調研收集到的原始案例材料為實例說明該模型基于大數據如何幫助政府提升治理能力，調研期間研究團隊重點收集了“數據鐵籠”和大數據在習水塌方事故中的應用狀況。本文以大數據習水塌方事故為例闡釋該理論模型。

2015年1月4日15時 30分，貴州省遵赤高速公路K391+800習水境內發生塌方災害事故。大數據在此次突發事件中要解決的政府治理問題是貴州省政府需要盡快確定人員傷亡和財產損失情況，以應對媒體與網絡輿情對此事的反應。突發事件的治理主體包括：省政府、高速公路公司、媒體和大眾。治理的客體則是出現塌方事故的高速公路路段、可能受到影響的車輛、司機和車流、媒體和公眾。

當輿論對于此次突發的高速公路塌方事故形成不一致的報道口徑（見表2），公眾很容易把此次突發事故的罪魁禍首指向救災指揮不力的省政府，同時會將其他情緒（如仇官、仇富心態）嫁接到此次事故中，省政府可能會成為輿論漩渦的中心。

（1）此次事故中治理問題的理解：事發之前，遵赤高速公路K391+800習水境內機動車有哪些？事發前可能經過塌方路段的機動車有哪些？事發后，經過塌方路段的機動車有哪些已離開高度公路？哪些車是不可能經過塌方路段的？

（2）數據采集來源：高速公路收費站對所有進出車輛均有記錄；高速公路習水境內及相關路段內的測速裝置；事故發生前高速公路上行駛車輛中可能的目擊人，如被塌方事故緊急逼停的車號為貴CF0192的車主（貴陽晚報2015年1月5日A13版報道中提到的一個細節）和該車主提到的超過此車的寶馬車主。救災搶險人員最終選取的數據樣本具體包括：當天全省275個收費站，事發前7個小時進入貴州省高速路網的13.3萬輛機動車的數據樣本集。

（3）數據準備和建模階段：現場指揮部要求省公安廳與交通廳立即啟動數據共享；通過大數據分析，發現有效時間段的13.3萬輛車中，有23647輛車沒有出收費站；通過每輛車行駛速度和進入高速公路路段的時間大數據，推測出事發時間可能經過塌方路段的3411輛車；再對該路段周邊的8個收費站進出車輛進行塌方時點位置標注，初步篩查出68輛車有可能被掩埋；將交警路網監控數據，交通違法處理數據，車駕管理系統數據、高速公路收費站通行數據，常住人口管理數據與事發時間、事發地點進行關聯，判定除了路邊被沖翻的車號為貴CM0777的機動車外，無其他車輛和人員被掩埋。

（4）事故的解決方案：根據救援人員大數據分析結果，救災指揮部決定：基于沒有其它機動車和人員在塌方現場，因此救災指揮部迅速制定救災方案。采用機械化挖掘的方式，大大提高了救援和路段恢復效率，貴州省有關部門及時對外發布救援情況，澄清各種不實傳言。救災工作結束后，受災車輛僅為貴CM0777一輛，最終結果與判斷一致。

大數據在此次事故中，直接將傳統的救災搶險工作從粗放式轉變為精確式。從治理問題的確定、到治理主體和客體的明確，再到治理問題向大數據問題的轉換，數據源的選擇和協調、準備和分析，最終到解決方案對災情的判定、機械式救災方案的確定、客觀應對輿情的具體措施，大數據思維和方法的價值凸顯。盡管其中涉及到的數據算法很簡單，就是事故時間段和空間位置與車輛的相關性和交集判斷，但最終的結果和輿情反應還是超過預期效果，再次證明大數據對于政府治理的突破性價值和理論模型對于政府治理問題的解釋力和推動力。

3 結語

盡管大數據情境下的政府治理研究更偏重于實踐，但考慮到目前的相關學術研究總體上是經驗簡要總結、簡單重復和泛泛而談，筆者建議應該在考察大數據對政府治理領域的影響時增加理論探索深度，引入新的理論視角和研究方法，從現實治理問題中發展大數據與政府治理理論，從理論中探求大數據如何創新政府治理活動和能力的思路。深刻的大數據提升政府治理能力的案例分析和研究應該是以決策問題為出發點，深入到利益相關者群體中，收集政府治理主體和治理客體對決策問題的理解，并將治理主體解決相關問題的需求轉換成數據，聚焦在政府治理過程中對大數據方法和流程的實質性應用，尤其關注信息職業如何以其獨特的專業視角和技能參與、影響甚至是主導數據的收集、準備、建模以及解決方案。信息職業的優勢應該更好地與政府治理現實需求和大數據應用前景相結合。

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作者簡介：劉越男，女，中國人民大學信息資源管理學院教授，博士生導師；閆慧，男，中國人民大學信息資源管理學院副教授；楊建梁，男，中國人民大學信息資源管理學院博士研究生；劉彬芳，女，中國人民大學信息資源管理學院碩士研究生。