大數據助推國家治理現代化：應用影響與政府對策

臧超 姜一民

摘要：黨的十九屆四中全會指出“建立健全運用互聯網、大數據、人工智能等技術手段進行行政管理的制度規則”，凸顯了大數據等信息技術手段助推國家治理現代化的重要作用。大數據作為一種具有重要價值的戰略資源，能夠在國家治理領域中推動政府決策科學化、社會治理精準化和公共服務高效化水平的大幅提升。因此，應從組織領導、政策出臺、數據中心建設、人才支持以及安全保障等多個維度加大大數據建設力度，助推國家治理體系和治理能力現代化。

關鍵詞：十九屆四中全會;治理現代化;大數據

中圖分類號：D630;F49

DOI：10.13784/j.cnki.22-1299/d.2020.01.007

一、運用大數據助推國家治理現代化的價值意蘊

隨著中國特色社會主義進入新時代，經濟社會環境日趨復雜，社會利益訴求更加多元，致使傳統治理模式面臨新的挑戰。2017年12月，習近平總書記在中共中央政治局第二次集體學習時強調：“要運用大數據提升國家治理現代化水平。要建立健全大數據輔助科學決策和社會治理的機制，推進政府管理和社會治理模式的創新，實現政府決策科學化、社會治理精準化、公共服務高效化。”這一重要論斷為推進國家治理體系和治理能力現代化打開了一條技術賦能的路徑。

●有利于促進社會治理模式精準化

1.社會治理由單一主體向多元綜合治理主體轉變

長期以來，我國企業、組織和公眾都習慣于事務規劃依賴政府牽頭，活動執行依靠政府主導，攤子處置依附政府兜底，這種粗放型的大政府治理模式，已經難以應對社會治理精準化的需求。邁入數字治理時代，單一的治理主體向多元的綜合治理主體轉變，政府與眾多社會力量建立良好的合作關系，共同完善大數據平臺的建設，形成以黨組織為核心，以政府組織、社會機構和公民群體為治理主體的多元治理體系成為政府治理變革的方向。在新的治理體系中，一方面，“大政府”轉換成了“小政府”。借助大數據等信息技術手段，各治理主體處于網狀的拓樸結構中，都是散布在社會各處地位平等的治理節點。理論上，任何兩個節點都可以直接聯通，而不必通過第三節點，這在提升政府行政效率、降低政府辦公成本的同時，也促進了治理的精準化水平。另一方面，“大政府”過渡為“強政府”。政府可以通過大數據的輔助，與其它新的治理主體實時高效地溝通，及時掌握社會動態，提高了精準化服務水平。同時，借助大數據技術可以直觀反映一個行業、產業或領域的最新趨勢，從而高效實施治理措施，提高精準化管理水平。

2.社會治理渠道由單向向雙向交互轉變

傳統粗放型的政府治理主要依靠廣播式、說教式、粗放式的治理渠道，其特點是傳播速度快、受眾范圍廣、行政成本低。但缺點也非常明顯，一方面工作目標聚焦于社會整體概況，治理對象不夠精準，另一方面工作重點集中于管控，無法獲得治理對象的具體需求。大數據利用其扁平化、交互式、快捷性的優勢，構建起雙向交互式的治理通道，并且可以根據對象的需求細節定制個性化服務，甚至基于相關的統計數據和計算模型，勾勒出治理對象潛在的需求，從而實現主動式、自動化的消息推送。例如，在運營城市應用領域，依托大數據中心，實現城市信息資源的全面共享、整合、計算，以智能分析預測等手段，為政府、公眾提供多元化的服務，逐步實現由被動式管理向主動式響應的轉型，以高效率的跨部門智能協同提升城市精細化管理和服務的水平。

●有利于健全科學化的政府決策機制

1.打造政府決策的神經中樞

傳統的政府決策的調查研究、科學論證和風險評估等治理環節，受人為因素、模式經驗以及因果推理影響較大。首先，現實中政府重大決策往往容易被“一把手”的個人領導方式、領導能力和領導風格所干擾，使政府決策結果的科學性難以保障。其次，政府決策容易受到本地以往成功先例或域外政府部門的先進模式所左右，然而由于內部優劣勢、外部機遇風險以及時空因素的差異，常常導致政府決策的理想效果出現偏差。再次，傳統的政府決策依賴單純的因果推理過程，難以勝任海量數據的現實挑戰，從而影響決策的科學化水平。大數據在移動互聯網、云計算、區塊鏈等計算技術支撐下，將元胞自動機、遺傳算法、退火算法等計算機算法模型引入到治理流程，統籌收集、統計和分析所有相關數據流形成決策數據集，以離散的自動關聯計算代替線性的人工因果分析，大大提升了政府決策的科學化水平，從而打造政府決策的強大神經中樞。

2.塑造政府決策的神經末梢

長期以來，政府部門內部、公務人員以及政府之間由于數據體制、定密標準和信息公開等方面的問題，導致政府決策活動中信息互通不充分的瘀點、痹點或痛點廣泛存在。信息不充分，一方面體現為信息不對稱現象。信息貧乏的決策者處于不利地位，掌握的信息不準確、不深入或不一致，從而使決策結果面臨失誤風險。另一方面，信息不全面也是一個重要的信息不充分問題。傳統的政府部門掌握的數據量小、數據類型單一、數據互通頻率低，決策基于“小數據”行政效果尚可。但是大數據時代，數據在體量、結構與速率等方面已經發生了質的提升，僅僅“只見樹木不見森林”式的依賴數據本身進行規劃決策，已經無法滿足治理現代化的需求。大數據針對信息不充分的問題進行解決方案的剪裁，在大數據共享平臺的基礎上理順數據共享機制體制，依托數據挖掘技術攫取源數據背后隱匿的重要信息。隨著大數據的不斷嵌入、細化與整合，拔掉體制、部門和人員之間的“數據煙囪”，使政府決策者更容易地用數據思考、用數據說話、用數據辦事，數據應用仿佛神經末梢充分遍布政府決策的方方面面和治理過程的每個角落，從而促進決策科學化管理水平進一步提高。

3.建立政府決策的神經回路

隨著網絡社會的到來，特大生產事故、重大自然災害以及突發群體事件借助互聯網新媒體經常在網絡空間上形成輿情熱點。在網絡傳播規律作用下，隨著網絡事件的進一步拷貝、傳播和發酵，突發輿情又反過來影響線下的事態進一步發展，線上線下迭代震蕩，社會影響呈幾何級增長，考驗著政府的應急決策能力。

傳統的應急管理培訓活動借助桌面推演、角色扮演和無領導討論等實訓手段，來培育決策者事前準備、媒體溝通以及應急處置能力。但是隨著國家治理方式的轉變，離開信息技術的支持，就不能更好地實現重大隱患在線監測、風險超前預警和事故高效處置，而運用大數據等先進技術分析重大風險和重大隱患信息變化情況，查找潛在危險源，加強預測研判，可以提升以大數據為支撐的應急智能預測預警水平。首先，通過傳感器監測、網絡監測和遙感監測等多種手段開展現實社會和網絡空間的二元動態監測，建立隱患、風險和災害的底數虛擬模型。其次，通過機器學習、人工智能和云計算等技術，建立覆蓋事前預防、事中應對和事后恢復的決策案例推演算法。最后，利用虛擬現實、增強現實以及混合現實等數據仿真技術，打造全息化、可視化和立體化的決策效果反饋系統。可賡續性的虛擬、推演、仿真的大數據應急管理鏈路像政府決策“大腦”的神經回路一樣，提升了決策的預見性、多樣性和穩定性，促進了政府決策科學化水平的提升。

●有利于打造高效化的公共服務體系

大數據時代，龐大的數據體量、繁雜的數據類別和高頻的數據速率都對傳統的公共服務體系提出了嚴峻挑戰，隨之而來的是低效的數據治理窘境。一是缺乏規劃，重復建設，難以共建。傳統的公共服務體系內部及部門之間，對于各自數據管理系統都是獨立牽頭進行調研和規劃的，一定程度上滿足了便捷性、保密性和低成本等現實需求，但客觀上也導致了不可避免的低水平重復建設現象。近年來，雖然國家成立了各級信息化與網絡安全領導小組以指導信息化建設工作，并加強了相關項目的申報、審核和評估工作，而且也對一些縱向系統進行了精簡、合并和優化，以緩解數據冗余問題，但各橫向公共服務部門間林立的數據藩籬，仍然使得統籌共建公共服務體系的數據系統工程難以及時落地。二是物理隔離，數據壁壘，難以共享。伴隨著WIFI、物聯網和5G等通信技術的快速普及，使得數據編碼、傳輸與互通等數據鏈路服務愈加便利，數據的存儲、傳送與下載像自來水一樣簡易。然而，由于國家公共服務數據內容的特殊性，使得數據脫敏、數據清洗以及數據傳輸等共享環節的行政成本居高不下。更有甚者，由于新興數據定密界限的模糊化，一些涉密公共服務部門為了保障數據安全的保密性、可控性和完整性等屬性，更是人為增強了“因噎廢食”式數據交換驗證機制，使得數據共享難上加難。三是結構駁雜，兼容不良，難以共治。處于數據爆炸的時代，大量涌現的互聯網智能終端、PC節點和物聯網設備無時無刻不在產生數據，不僅數據流量巨大，而且包含結構化、半結構化以及非結構化的復雜數據結構。傳統的公共服務主要集中在一維數據的存儲、統計和分析，但是面對新興領域的二維圖像、三維模型或數據碎片等數據類型都難以實現向上兼容，所以迫切需要更新、改造和升級既有平臺以適應公共服務體系共治的現代化需求。

低效的公共服務印象，進而固化數字政府形象，如遇突發的公眾危機事件就極易嬗變為“塔西陀陷阱”式的公共服務信任風險。如何統一公共服務領域的數據“度量衡”，提高公共服務數據精簡化、規范化和標準化水平，成為國家治理現代化視域下迫切需要回答的現實問題。大數據引入元數據技術（Metadata）到公共服務領域，可以大大提高運行效率、提升服務效果和降低運維成本。元數據，又稱中繼數據，作為一種電子式數據目錄，是描述數據屬性的數據，可以用來支持數據存儲索引、數據資源查找、數據文件記錄等業務需求。元數據在公共服務中的應用，一方面打破了數據脫敏的桎梏，由于元數據本身并不存儲數據對象內容，而只是描述數據資源的一部分屬性，因此并不會造成敏感隱私數據記錄的整體泄露，在保障信息安全的同時提升了數據共享效率;另一方面降低了數據冗余度，現代化的公共服務要求數據具有高內聚、低耦合和強魯棒等特性，元數據用方案樹與鄰接表描述公共服務路網的拓撲結構，用數據庫存儲路網數據，達到了盡可能減少數據冗余度的目的。例如，在公共服務過程中，經常涉及到諸如身份識別、服務類型、受理條件、辦理程序、申報材料、收費標準等眾多數據內容，這些數據廣泛分布在各公共服務部門災備系統之中，大數據通過元數據的清洗、建模或移植，保證公共服務所需數據的全面、詳實和準確，使公共服務更趨規范化、標準化和高效化。可見，伴隨大數據公共服務共建、共享與共治進程的不斷深入，大數據公共服務最終將實現各公共服務部門間的高效共贏。

二、面向國家治理現代化的大數據政策對策

●加強組織領導

根據《中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度、推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》、國務院《促進大數據發展行動綱要》、工信部《大數據產業發展規劃（2016-2020年）》等重要文件精神，應加快在中央與地方各級政府建立國家治理現代化大數據領導機構，負責統籌社會治理部門規劃、政府決策統一協調以及公共服務頂層設計等相關工作，分析態勢、合理定位、科學謀劃，促進形成職責清晰、協同共進的現代化治理體制，共同推動形成國家治理大數據資源共建、共享和共用的良好發展格局。例如，2018年10月，為了以數字化技術提升政務服務水平，打造一流營商環境，吉林省成立政務服務和數字化建設管理局，整合電子政務、大數據建設、營商環境優化等職責，統籌吉林省的數字化建設、營商環境建設、社會信用體系建設等方面工作。

●加快出臺扶持政策

根據《關于全面推進政務公開工作的意見》《中華人民共和國政府信息公開條例》《關于推進公共資源配置領域政府信息公開的意見》等文件，建立國家治理大數據應用標準體系，實現對電子政務數據采集、傳輸和存儲等全生命周期的規范化管理。尤其要把握教育、養老以及醫療等民生服務相關領域的政策細化，保障在大數據風險可控原則下，最大程度有序推進政府數據的脫敏、開放和復用，促進大數據技術在推進國家治理體系和治理能力現代化過程中的運用。

●建立國家治理數據中心

一方面要建立統一的公共治理數據中心。《國家信息化發展戰略綱要》明確了未來十年我國將建成國家政府數據統一開放門戶，向社會公眾提供政府數據資源一站式開放服務。要以既有數據庫為基礎，根據政府部門所轄行業發展現狀與相互關系，重新統一設計數據結構、中間件和交互接口，建立面向公共治理應用的數據交換中心，克服各信息系統橫向間仍然存在的共享壁壘、“信息孤島”和“數據煙囪”等問題，提升國家治理的決策水平。另一方面要積極運用數據挖掘技術。中國作為名副其實的網絡大國，擁有極其豐富的數據資源，然而傳統的基于因果線性推理的數據算法，既難以應對如此龐大的數據體量，也無法有效捕獲源數據蘊藏的其它信息。因此，要運用離散性的大數據關聯關系分析算法，對國家治理數據進行數據清洗、數據脫敏和數據挖掘，提取源數據背后的重要信息。例如，對市場主體的服務和監管部門，可以聯動環境管理、安全生產、信用管理等政務部門，根據國內宏觀經濟指數、產業行業發展趨勢、市場供需平衡狀況等海量動態信息，利用大數據的數據關聯比對分析去加工數據，充分挖掘新的政府數據價值，實現對市場主體運行的監測、管控和預警，進而引導生產企業、行業協會以及商會組織等對象的市場行為，提高公共服務現代化水平。

●加大大數據人才智力支持

大數據驅動的國家治理現代化要通過大數據人才驅動發展，大數據技術方面的人才類型、人才儲備和人才隊伍建設是實施國家治理現代化的出發點、落腳點和突破口。一方面要加大大數據人才的培育力度。未來5到10年，我國大數據市場規模增長年均增速將超過30%左右。在高速發展的同時，大數據人才缺口卻高達130萬左右，尤其熟悉社會治理與公共服務的政府復合型人才更是奇缺。要鼓勵普通高等學校進行專業設置和工作調整，開設數據科學、挖掘數據、機器學習等相關專業，尤其是與公共管理學、公共政策學等學科交叉的研究生教育，培養新一代數據領域高端人才。同時，積極拓展社會化繼續教育。各類信息技術企業的員工規模非常可觀，可以彌補校園人才培養周期長和實踐經驗不足的短板。通過企業孵化器、大數據產業園和創客中心等培訓載體，提高與政府具有合作關系的企業研發人員對政務數據的敏感度、對公共服務的辨識度以及對社會治理數據的分析能力，加強大數據理論課程和社會科學知識在企業內部的推廣，培養跨學科、應用型、復合型數據人才。另一方面要加大大數據人才的引進力度。鼓勵各級政府和企業加強合作交流，與世界名企、國內知名廠商中的大數據企業對接合作，匯聚一批數據采集、存儲、分析、加工、應用等方面的大數據高級人才，引導他們投身到國家治理領域建設。政府機構要定期進行人才市場調研、編制人才需求方案、合理配置人才資源，推出具有吸引力的人才政策。

●增強安全保障

辯證地看，大數據也意味著“伊卡洛斯悲劇”式的大風險，需從法律和技術兩個維度加強數據治理安全保障。一方面要充分認識到國內目前針對大數據技術的專門法規仍存在法律空白。應基于《中華人民共和國網絡安全法》《中華人民共和國密碼法》《互聯網個人信息安全保護指引》等法律法規，根據治理狀況、安全基礎和大數據業態加快出臺面向國家治理應用領域的大數據政府規章或規范性法律文件。另一方面要構建基于等級保護的大數據縱深主動防御體系架構。提高積極防護意識，在國家治理的數據清洗和脫敏、數據采集和存儲、數據編碼和傳輸、數據應用與挖掘等全生命周期鏈中，依據公安部《信息安全技術網絡安全等級保護基本要求》和《計算機信息系統安全保護等級劃分準則》等安全標準，進行定級備案、測評整改和監督管理，實現數據風險的監測、預警與處置，確保大數據可信、可控和可管，提高國家治理現代化的安全水平。

基金項目

中共吉林省委黨校（吉林省行政學院）系統2018年度調研課題《大數據與實體經濟融合路徑研究》（QS20180224）研究成果。

作者簡介

臧超，中共長春市委黨校信息技術部工程師，研究方向：大數據與社會治理;

姜一民，大連市宇信易誠科技有限公司計算機技師，研究方向：大數據技術。

責任編輯 解梅娟