大數(shù)據(jù)視域下公共決策模式之轉變：經(jīng)驗、數(shù)據(jù)與統(tǒng)合

馬 桑，張苑漫

（云南大學 政府管理學院，昆明 650091）

我國正處于深化改革、經(jīng)濟轉型和社會轉軌的關鍵時期，如何利用大數(shù)據(jù)對社會公共事務做出更加有效的決策，已經(jīng)成為公共管理領域最為重要的實踐性問題。大數(shù)據(jù)技術顛覆了決策的響應機制，改變了決策市場各方的行為結構，使得公共決策發(fā)生了從“反饋響應為主”到“前置干預為主”；從“政府主導”到“多元主體參與”；從“經(jīng)驗驅動”到“數(shù)據(jù)驅動”的轉變，由此也衍生出大數(shù)據(jù)決策效率與風險并存的局面。

目前學界對大數(shù)據(jù)嵌入公共決策體系的效益褒揚有加，但對其蘊藏的風險關注較少。奧馬利（O’malley）認為，大數(shù)據(jù)使得我們從空想、官僚和階級式的統(tǒng)治轉向了信息化的管理時代，公共政策變得多公共精神而少私人利益［1］。胡稅根指出，大數(shù)據(jù)之下的公共決策具有全面感知、客觀透明、實時連續(xù)、自主預置和多元共治的特點［2］。大數(shù)據(jù)已經(jīng)在城市交通、醫(yī)藥衛(wèi)生管理［3］等領域得到廣泛的運用，對于改善政策技術、廉潔政府、提升政府能力、推進國家治理現(xiàn)代化方面起到顯著的作用。

在強調大數(shù)據(jù)工具理性的同時，不能忽視大數(shù)據(jù)內(nèi)在的隱私性是否被侵犯、使用過程中是否安全、數(shù)據(jù)之間的因果關系是否確證以及數(shù)據(jù)孤島和唯數(shù)據(jù)論等“數(shù)據(jù)陷阱”問題給決策帶來的挑戰(zhàn)［4］。決策科學要求復合性的知識結構和對現(xiàn)實約束的清醒認識，價值追求是其不懈的主題。因此，探究公共決策模式的演化特點，分析不同決策模式的良窳，有助于提升科學決策的水平，減少決策偏誤和資源錯配，從而更好地為公眾提供符合需要的公共物品，讓“智慧公共決策”不僅僅是“聰明”，而是真正的“智慧”。

一、傳統(tǒng)公共決策模式的特點與局限

（一）公共決策與政策市場

公共決策是指政府部門在管理社會公共事務過程中所做出的決定。按照決策的制定者層次分為中央政府的決策和地方政府的決策。公共選擇理論認為，決策是政策需求方與政策供給方在政策市場上博弈的結果。它通過集體行動和政治過程來決定公共物品或者公共資源的分配［5］。與經(jīng)濟市場類似，政策市場也有供給方和需求方。由于社會事務的公共屬性，公共決策的供給者一般是代表社會公共利益的政府及其具體的職能部門。公共決策在本質上是社會公共權威對社會資源和社會利益的權威分配過程。另一方面，受公共決策影響的利益集團、生產(chǎn)企業(yè)、社團、公眾等則成為了政策市場上的需求方。任何一項公共政策的形成，都涉及多個經(jīng)濟主體，它們各自的目標函數(shù)和約束條件各異。因此，政府必須協(xié)調各方利益，根據(jù)合理的價值判斷和一定的政治程序出臺符合帕累托標準的公共決策。

（二）傳統(tǒng)政策市場的決策偏誤

公共決策遠比市場決策復雜。市場決策是在既定的市場價格下完成的，供需雙方對于物品的信息和狀況掌握較為清楚，評價較為客觀，選擇也很自由。但是，政策市場所提供的公共資源和公共物品具有非排他性、效用不可分割等特點，這些特點使得信息不對稱頻繁發(fā)生，同時政策市場不以利益最大化為目標，而是以抽象的“公共利益”最大化為目標，因此評價機制不清晰，決策偏誤很難避免。從交易主體到交易環(huán)境，傳統(tǒng)政策市場的決策偏誤源于以下三方面的原因：

1.決策供給方的問題

（1）信息不完善。政府制定和實施正確決策的一個重要前提是獲得和掌握有關于公共資源狀況和公共物品需求的信息。這些信息分散在無數(shù)的個體手中，要準確獲取此類信息需要很高的需求甄別和顯示技術。傳統(tǒng)上，政府難以獲取必要而全面的信息，因此，決策是在信息有限的情況下做出的，更多地依靠經(jīng)驗，而非科學。例如，政府對壟斷組織進行價格管制的時候，必須獲取準確的成本信息。但是作為外部人，政府很難獲得非常可靠的信息，壟斷組織必定會盡量把問題夸大，聲稱一直以來都是微利或者無利運營，以此謀求政府給予更高的補貼或者放松定價管制。

（2）專業(yè)技術能力不充分。公共決策是在復雜環(huán)境下對公共利益的再分配。政策問題和政策科學本身就具有跨學科屬性。它要求政策制定者和決策者具備管理學、行為科學、法學、經(jīng)濟學、社會學等多方面的知識。但是，現(xiàn)實中的決策者通常缺乏完善的政策科學知識或者充分的專業(yè)素養(yǎng)，進行公共決策時，尤其是一些專業(yè)性很強的決策，難免出現(xiàn)“外行領導內(nèi)行”“外行做決策”的現(xiàn)象。比如，當一項專業(yè)的危機事件發(fā)生時，行政官僚可能看不到問題的緊迫性，而延誤最佳反應時間。

（3）政府內(nèi)部的協(xié)調問題。正確的決策還需要有優(yōu)良的執(zhí)行，才能帶來好的績效。但是，因為部門利益和地方利益的存在，政策執(zhí)行主體可能對政策“曲解執(zhí)行”“選擇執(zhí)行”“拖延執(zhí)行”“多頭執(zhí)行”“過度執(zhí)行”等，從而影響政策執(zhí)行的效率。比如，當運動式治理發(fā)生時，省級領導受到的政治激勵越強，就越容易形成“塊塊帶著條條做”的模式，從而引發(fā)密集的政策變通［6］。

（4）政府運行成本過高的問題。市場決策的核心是客觀存在的價格機制，各主體決策的成本和收益是高度相關的。但是在政策市場上，公共資源和公共物品的分配缺乏準確的價格信號，且公共利益的衡量也很難有公認的標準，因而在公共物品的投入和產(chǎn)出之間并不存在清晰的關系，政府決策的成本和未來收益并不緊密聯(lián)系在一起，這就增加了政府決策資源錯配的可能性。同時，前述提到的信息收集成本過高、政府內(nèi)部協(xié)調等問題，也會進一步加大政府的決策運行成本。

（5）決策心理的失誤。公共管理者處于公共政策制定的主導地位，有著豐富的公共管理和公共決策制定經(jīng)驗，因此非常容易進入過度自信的心態(tài)和經(jīng)驗主義的窠臼。比如，落后地區(qū)的地方政府看到發(fā)達地區(qū)的先進經(jīng)驗時，會有盲目跟風的沖動：別人上馬光伏產(chǎn)業(yè)，本地也就開建高科技園區(qū)；別人搞了特色旅游小鎮(zhèn)，自己也大手筆地弄一個某某古國。然而，這些產(chǎn)業(yè)是否符合本地實際？是否切合既有的要素稟賦？缺少要素配合的政策選擇必然在現(xiàn)實中屢屢碰壁，形成不了良好的經(jīng)濟效益，最終只能是地方財政為這些官員的剛愎自用買單［7］。

2.決策需求方的問題

（1）信息渠道不暢通。一項好的公共政策需要詳盡地了解各個決策需求方的公共偏好，而且，這種偏好必須能夠通過某種渠道反饋到公共部門的決策議程當中。但是，這里存在兩個問題，一是需求方各主體偏好披露的困難；二是傳統(tǒng)渠道的有限性和排他性特點，導致信息反饋并不通暢，因而決策很難準確反映民意。

（2）公共決策有利于組織集體行動者。從理論上說，所有受公共決策影響的主體都是決策的需求方，包括利益集團、生產(chǎn)企業(yè)、社團、民眾等。有些時候，政府的相關職能部門也是某個公共決策的需求方。這些主體的利益表達渠道和權力資源各不相同。從數(shù)量上看，民眾應該是公共決策最需要考慮的需求方，但是，政策市場關注的主體從來不是單個的利益主體。有能力組織起來的利益集團、生產(chǎn)企業(yè)、社團、政府具體的職能部門等才是公共政策最有實力的需求方。因此，即使所有的決策需求方的偏好表達都得以呈現(xiàn)，也只有組織良好的集體行動者的利益傾向才足以影響公共決策。現(xiàn)實中的突出表現(xiàn)就是資本干預公共決策［8］。在公共資源既定的情況下，一方的受益其實是對另一方權利的剝奪。

3.決策環(huán)境的問題

（1）政策環(huán)境的復雜性。所有公共政策都是在一定的社會經(jīng)濟條件下做出的，要綜合考慮各種自然、政治、經(jīng)濟、社會和技術子系統(tǒng)及其相互之間的互動關系。這些因素本身又具有不確定性和動態(tài)調整的特點，在復雜系統(tǒng)下做出有效的公共決策本身是一件極其困難的事情。

（2）評估與激勵機制的缺失。政策市場與經(jīng)濟市場不同，無法用利潤激勵和成本考核來衡量官員決策的優(yōu)劣。而且，由于政府注重的是社會和政治效益，因此反而沒有降低成本的動力。同時，公共物品的一些特性，比如效用不能分割、受益很難排他等特性也增加了成本核算的困難。在這種情況下，掌握決策的官員有可能為了私人利益而進行政策交易。

（3）監(jiān)督機制的不健全。如果能夠對公共決策的制定過程和實施效果進行監(jiān)督，則公共決策的偏誤會減少很多。但是，在決策不透明和信息壟斷的條件下，被監(jiān)督者可以通過披露有利信息的方式操縱對自己的評價機制，從而使得有效的監(jiān)督無法實現(xiàn)。

（三）糾偏機制難以起效

針對政策市場的決策偏誤，公共選擇學派給出了若干解決之道：

1. 決策民主投票制度。布坎南認為政府行動之所以低效，是因為缺乏監(jiān)督和制約，因此必須對其行為給予法律上的約束和監(jiān)督。比如通過全體民眾參加政治決策的方法讓政府的行動受到民主投票的制約。但是，這種方法必將帶來極高的交易成本而不具備推廣的意義。

2. 需求顯示的激勵制度。戈登·圖洛克（Gordon Tullock）提出了需求顯示的激勵機制，認為應該給予個體充分的激勵，使其表達出他對于公共物品的真實需求情況，然后匯總所有主體的偏好示意，提供出符合大家需求的公共物品［9］。這種觀點理論上能夠提高政策市場的效率和公平。但是，在現(xiàn)實生活中，個體是很難準確把握自己的公共物品偏好的，尤其當公共物品還沒有被提供出來的情況下。因此，需求顯示法在沒有其他技術手段加持的情況下，只能是水中月、鏡中花。

通過以上分析，不難看出，傳統(tǒng)公共決策的基本模式是在環(huán)境不確定，信息不充分條件下的經(jīng)驗決策，主要依靠政府決策部門對于公共事務和公眾需求的經(jīng)驗把握，因此發(fā)生資源錯配的可能性很高，決策不一定有效。這些因素使得原本應該是理性的公共決策變成了相對理性甚至是缺乏理性的主觀經(jīng)驗驅動的感性決策。

二、大數(shù)據(jù)技術優(yōu)化公共決策的作用機理

傳統(tǒng)上公共決策失靈的主要原因是信息收集的不充分和利用的不完善。隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，這種狀況正在被改變。社會學家鮑德里亞曾經(jīng)指出，后現(xiàn)代社會是擬像社會，是由符碼形塑結構的社會。在這個社會中，超真實取代了真實，信息消解了意義。每個人每天的一言一行都在產(chǎn)出數(shù)據(jù)，刻畫著自己最真實的一面。傳統(tǒng)公共決策之所以與現(xiàn)實脫節(jié)，并不是因為當時沒有公共服務需求方的信息，而是這些信息難以發(fā)現(xiàn)并被充分利用。

大數(shù)據(jù)技術使得信息收集變得越來越輕而易舉，通過編碼，各類信息有了其獨特含義，理解這些信息，能夠明白經(jīng)濟主體的偏好與認知，從而破解政策市場中的供需不匹配問題。公共管理學家埃斯蒂（Esty）指出，數(shù)據(jù)驅動的公共決策，將使得政府的決策以事實為基礎，而不是由主觀判斷或者被利益集團“俘獲”而制定，從而塑造了高效、開放而負責的政府［10］。具體來看，大數(shù)據(jù)技術優(yōu)化公共決策模式的作用機理表現(xiàn)在兩大方面：

（一）擴大民眾參與，全面感知政策需求方的偏好與訴求

大數(shù)據(jù)技術可以擴大民眾對于公共事務的參與程度和參與熱情。比如在英國的一些社區(qū)，用戶可以下載SeeClickFix、FixMyStreet 等軟件到手機上，隨時抓拍和反映墻體涂鴉、路面塌陷、亂丟垃圾等不良社會現(xiàn)象，還可以給市政府提出具體的改善意見，而政府也會及時回復處理情況，這種互動式反饋環(huán)路，極大地喚起了公眾參與社會事務管理和決策的熱情。在肯尼亞等發(fā)展中國家，數(shù)字身份證的推行還大大提高了民眾選舉的參與程度，而且，公民可以利用手機報告選舉暴力、恐嚇等行為，起到“凈化”選舉的作用。

大數(shù)據(jù)技術還將實現(xiàn)對政策需求方的偏好與訴求的全面感知。在大數(shù)據(jù)時代，社交網(wǎng)絡、傳感器、智能終端、物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，社會公眾的數(shù)據(jù)資源越來越完整清晰。本就擁有大量原始數(shù)據(jù)的公共組織可獲取的數(shù)據(jù)領域與范圍更加寬廣，這些數(shù)據(jù)為公共決策提供了有的放矢的基礎。隨著大數(shù)據(jù)技術的進一步發(fā)展，還能夠進行多層次多維度的公眾需求細分，利用大數(shù)據(jù)決策組合模型，對公民的公共服務進行組合匹配，形成多樣化的決策方案，提供精準化的公共服務供給。

（二）提高公共部門的政策供給效率

1.提升公共部門的預測水平

大數(shù)據(jù)對海量數(shù)據(jù)的挖掘，可以發(fā)現(xiàn)小數(shù)據(jù)時代難以發(fā)現(xiàn)的規(guī)律和屬性，因而真正做到“一葉而知秋”。這在災害預警、衛(wèi)生防疫、應急管理等方面運用最多，通過對地質、海洋、氣象等自然環(huán)境的監(jiān)測，比對地理、氣象等信息庫的歷史數(shù)據(jù)，就可以建立起減災與風險評估信息平臺，精確預警此類事件，并形成多樣化的應對方案，預估不同情景下的事態(tài)演化趨勢。應急管理通常是大數(shù)據(jù)預測最為有效的方面之一。比如當某景區(qū)的旅游人口密度超過警戒值，就不應該再讓游客進入景區(qū)。幾年前的上海外灘踩踏事件，依照目前技術水平來看，完全可以通過收集到大數(shù)據(jù)動態(tài)資料并做出事先的研判預警。

2.加強迅速回應的能力

“快”，是大數(shù)據(jù)時代的重要特征。對于公共決策而言，大數(shù)據(jù)的“快”體現(xiàn)在兩個方面：首先是數(shù)據(jù)產(chǎn)生快，實時產(chǎn)生，實時獲得；其次是數(shù)據(jù)處理快，利用傳感器、移動終端等設備采用分布式計算構架，依托云計算、云存儲的分布式數(shù)據(jù)庫，快速分析事物發(fā)生規(guī)律，把抽象復雜的數(shù)據(jù)轉化成可利用的決策信息，通過決策分析模型加工處理，并進行人機交互，傳輸給公共部門的各級決策者，以快速應對可能出現(xiàn)的社會風險，或者對某項社會公共事務做出恰當?shù)臎Q策。在加納、肯尼亞、坦桑尼亞、贊比亞等國家，醫(yī)療工作者使用手機報告假冒藥物及庫存告罄等信息。這些信息匯總到中央數(shù)據(jù)庫后，將按照地理位置繪圖，管理人員根據(jù)這些信息解決藥品設備短缺等問題［11］。在本次2020 年公共衛(wèi)生事件中，我國的數(shù)字化平臺作為重要媒介在“體系化防疫”中發(fā)揮了重要的作用。一方面能對各方疫情管理予以數(shù)字化、平臺式的監(jiān)督，保證科學決策；另一方面也能優(yōu)化各項疫情管理活動的功能，如在線診療、遠程會診等數(shù)字平臺的搭建，有利于提高醫(yī)療救治中資源的可及性，保證資源緊缺地區(qū)的醫(yī)療救治成效［12］。在未來，圍繞著數(shù)字平臺的發(fā)展、開放、共享和利用等方面工作的深化，大數(shù)據(jù)必將更有效地助力突發(fā)公共衛(wèi)生事件的預警、決策和應對機制的完善。

3.提高公共服務供給水平

大數(shù)據(jù)的處理和分析工作是在各個信息系統(tǒng)之間完成的，從而減少了政府工作中的文書工作，也降低了公民重復提交紙質信息的需要，同時有利于政府職能部門及其業(yè)務流程的優(yōu)化和重組。比如，很多國家的稅務能力提升和業(yè)務重組都是大數(shù)據(jù)技術帶來的新變化。相比于鄉(xiāng)村，城市有更高的人口密度、更為廣泛的社交網(wǎng)絡、更為發(fā)達的物聯(lián)網(wǎng)，因而人們的行為模式和城市動態(tài)數(shù)據(jù)非常豐富，這些數(shù)據(jù)的高效利用能夠極大地支持政府在公共服務、基礎設施規(guī)劃等方面的科學決策。

圖1 大數(shù)據(jù)技術對決策市場的優(yōu)化（作者自繪）

整體來看，大數(shù)據(jù)技術下的公共決策從決策環(huán)境各個方面全面收集結構化、半結構化，或者非結構化的數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)之下的關聯(lián)和規(guī)律，從而使決策主體的決策不再是經(jīng)驗型決策，而是以客觀數(shù)據(jù)為基礎，利用數(shù)據(jù)明確問題所在，尋求解決路徑，并用數(shù)據(jù)監(jiān)測效果的“數(shù)據(jù)驅動型”決策。從決策過程來看，決策不再由單一權威所壟斷，而是有數(shù)據(jù)分析專家、公共事務分析專家和民眾共同參與的治理過程。從決策效率來看，政策發(fā)生偏誤的可能性大大下降，正如摩斯（Moses）和程（Chan）所認為的，大數(shù)據(jù)分析技術理論上增加了決策的成功率，降低了決策的風險和成本［13］。因此，構建起供需相匹配的高效政策市場。

三、片面依賴大數(shù)據(jù)技術的公共決策風險

與傳統(tǒng)的經(jīng)驗驅動型決策相比，大數(shù)據(jù)決策具有擴大民眾參與、客觀透明、全面感知、預見性強、及時快速等特點。從理論上能夠提高決策的針對性，降低決策成本，提高決策效率。但是，大數(shù)據(jù)技術畢竟是工具性質的，而決策的本質則是一種價值判斷。如果忽視算法技術的缺陷與不足，片面依賴數(shù)據(jù)工具，仍有產(chǎn)生另類決策偏誤的可能。

（一）算法缺陷之下的誤判風險

算法缺陷主要由兩個原因形成：一是算法預測需要穩(wěn)定的基礎；二是算法偏見（Algorithmic Bias）。大數(shù)據(jù)依托海量數(shù)據(jù)，運用強大的算法，研究對象屬性間的相互關系，進行“從現(xiàn)象到現(xiàn)象”的分析和預測。如果研究對象處于常規(guī)發(fā)展期，屬性間的關聯(lián)性就非常穩(wěn)定，因而基于過往和現(xiàn)期大數(shù)據(jù)的分析預測擁有很高的精確度，據(jù)此而制定決策，效率自然也非常高；但如果研究對象處于變化調整期，屬性之間的關系就會變得很不穩(wěn)定，大數(shù)據(jù)預測的準確度因此大打折扣。

算法缺陷的另一個來源是“算法偏見”。所謂“算法偏見”是指在看似沒有惡意的程序設計中帶著設計者的偏見，或者所采用的數(shù)據(jù)是帶有偏見的，從而導致數(shù)據(jù)決策的“歧視性結果”。弱勢群體或者某一類特殊群體可能被數(shù)據(jù)挖掘技術標記為“某類高風險人群”，從而在社會的某一領域持續(xù)遭遇歧視待遇。2016 年8 月，在美國匹茲堡的Allegheny，家庭篩查工具（AFST）被推出。經(jīng)過AI 的評估之后，每個打進熱線的電話，呼叫中心的員工都會看到由自動風險評估系統(tǒng)生成的得分（從1 到20），其中20 分對應于被認定為最高風險的個案。然后，這些高得分家庭的孩子一般在一到兩年內(nèi)會被從家中帶走，交給別人撫養(yǎng)。面對這一數(shù)據(jù)算法系統(tǒng)，一位父親憂心忡忡地問到，他曾經(jīng)染上了毒癮，因此社工曾將他的孩子從家中帶走。目前，他已經(jīng)戒毒成功一段時間了。但是電腦在評估他的記錄時，仍然顯示高風險，他隨時面臨被奪走孩子撫養(yǎng)權的威脅。那么，難道他為改變自己的生活所做的努力是毫無意義的嗎？換句話說：算法對他的評價是否太不公平？［14］畢竟，圣人也可能有過去，罪不至死的惡人也應有未來，但是算法的偏見有可能讓一個背負過去的人逃不脫過往的陰霾。

（二）數(shù)字鴻溝之下的精英過度賦權風險

世界各國都存在不同程度的數(shù)字鴻溝問題。2017 年，我國整體的信息社會指數(shù)為0.4749，其中東部為0.6024，中部為0.4372，西部為0.4190。深圳、廣州、北京三個城市的信息社會指數(shù)超過0.8。不同區(qū)域之間、城鄉(xiāng)之間的信息社會發(fā)展水平差距明顯。在網(wǎng)絡社會指數(shù)方面，全國的指數(shù)是0.4250，東、中、西部地區(qū)分別為0.5389、0.3927、0.3831。這說明地區(qū)之間的網(wǎng)絡社會發(fā)展水平差距也很明顯。在線政府指數(shù)方面，全國的指數(shù)是0.6071，東、中、西部地區(qū)分別為0.7969、0.7067、0.6281。在數(shù)字生活指數(shù)方面，全國的指數(shù)是0.5443，東、中、西部地區(qū)分別為0.7060、0.4757、0.4593，差異尤為明顯［15］。上述差距表明我國民眾在網(wǎng)絡世界表達偏好、意見和訴求的程度是各不相同的，有相當大一部分人群甚至完全沒有和信息技術聯(lián)結。如果未來的公共決策更多依賴于數(shù)據(jù)抓取，則這部分信息時代缺席者的訴求很容易被政府的社會治理所忽視。

世界銀行2016 年發(fā)布的《2016 年世界發(fā)展報告：數(shù)字紅利》同樣認為，在許多國家，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，過度惠及政治精英。窮人參與、介入政治依然罕見。數(shù)字技術有時能提高總體投票率，但并不一定能導致更了解情況的或更具代表性的選舉。在巴西南大河州，網(wǎng)上選舉使得投票人增加了8 個百分點，但這些在線投票人大都較為富有，受教育程度較高。

（三）數(shù)字壟斷之下的控制與尋租風險

任何的決策均需要在充分的信息基礎上做出。對于公民參與公共決策來講也是如此。因為數(shù)據(jù)獲取與分析的資金壁壘和技術壁壘的存在，大數(shù)據(jù)時代并不是一個大家都可以自由獲取信息、使用信息、理解信息的“田園牧歌時代”。相反，它使得人們更加依賴于數(shù)據(jù)專家、掌握數(shù)據(jù)的企業(yè)和政府，由此阻礙了公眾對于公共決策的實質性參與［16］。而且，在數(shù)據(jù)即是權力的時代，壟斷數(shù)據(jù)的企業(yè)和政府出于自利動機，可能憑借數(shù)據(jù)優(yōu)勢，在決策的制定、執(zhí)行和評價環(huán)節(jié)，人為制造數(shù)據(jù)孤島，妨礙公民參與，使得本該是優(yōu)化決策的大數(shù)據(jù)成為謀取私利的政策工具。

此外，即使政府是追求公共利益的“政治人”，也會因大數(shù)據(jù)知識的強烈外部依賴性而產(chǎn)生權力尋租和政府俘獲的風險。縱觀各國的實踐，政府部門要提高信息化建設和分析處理水平均會和當?shù)氐拇笮托畔⑵髽I(yè)簽訂合作協(xié)議，而大數(shù)據(jù)技術行業(yè)的規(guī)模經(jīng)濟和范圍經(jīng)濟特點，使得其先發(fā)優(yōu)勢特別強大，因此是典型的寡頭壟斷行業(yè)。各國通常都只有為數(shù)不多的幾家數(shù)據(jù)企業(yè)壟斷全國的數(shù)據(jù)分析和挖掘業(yè)務。大型數(shù)據(jù)企業(yè)對數(shù)據(jù)的壟斷增加了其和政府談判的籌碼，政府可能出臺“偏袒性”的公共決策，政府俘獲由此產(chǎn)生。如果這類數(shù)據(jù)企業(yè)是外國企業(yè)的話，還會滋生其他類型的風險。

（四）決策失誤后被問責主體不清的風險

傳統(tǒng)決策的責任機制建立在科層制的基礎上。大數(shù)據(jù)技術賦予決策者更有效率的決策工具，但也使得自上而下的問責機制不再有效。如果公眾對某項數(shù)據(jù)驅動的公共決策不滿意，行政人員可以把責任推諉于算法或者數(shù)據(jù)開發(fā)企業(yè)，而對于算法或者數(shù)據(jù)企業(yè)難以進行責任追究，因此公共政策將陷入問責難的境地。例如，2009年英國公共衛(wèi)生系統(tǒng)的乳腺癌篩查軟件“算法錯誤”，導致45 萬名68—72 歲的女性錯過最后一次乳腺癌篩查，可能導致270 人提前死亡。這次失誤在國家醫(yī)療系統(tǒng)（NHS）、公共衛(wèi)生局（PHE）和算法軟件提供與維護公司——日立咨詢公司之間相互扯皮，認為責任在對方，該調查“甩鍋”給機器，最終不了了之［17］。

除了以上四類風險，大數(shù)據(jù)決策要求數(shù)據(jù)真實全面，但是，受晉升錦標賽激勵機制的影響，官員可能人為干預數(shù)據(jù)，導致數(shù)據(jù)收集存在瞞報、漏報、虛報現(xiàn)象。虛假數(shù)據(jù)只能提煉出虛假規(guī)律，如果按此決策將會導致嚴重的決策失誤。因此，片面依賴算法不僅會加重官僚制的僵化，與公共服務人性化背道而馳，也會妨礙行政人員的自主性、積極性以及制度創(chuàng)新。時代需要一種“統(tǒng)合”算法和審慎價值判斷的決策模式。

四、大數(shù)據(jù)時代公共決策的風險防范與“統(tǒng)合決策”模式

數(shù)據(jù)驅動型決策使得決策更符合理性的要求，更適應于多樣化、復雜化的現(xiàn)代社會。然而，大數(shù)據(jù)作為一種技術手段，并不能完全規(guī)避公共決策的風險［18］。首先，從政治決策的公共性上看，算法決策可能會忽略少數(shù)群體，特別是弱勢群體的利益，而且，來自社會的原始數(shù)據(jù)反映的現(xiàn)實本身就是不平等的，運用數(shù)據(jù)決策的后果是加劇此類不平等；其次，從政治決策的平等性意蘊來看，大數(shù)據(jù)使用極大地加強了決策者和數(shù)據(jù)流控制者對于信息的掌控能力。算法處理后的決策可能因其所謂的“科學”屬性，武斷地“屏蔽”掉多方討論的意見，從而妨礙了多元治理；最后，大數(shù)據(jù)無法代替公共決策者做價值判斷。決策的核心是價值權衡，它需要在各種有沖突性的價值間進行排序和取舍。而大數(shù)據(jù)的本質是技術手段，它是通過對社會信息的分析來提高決策的質量。現(xiàn)階段的大數(shù)據(jù)在處理人類的情感和倫理方面遠遠不成熟，有關“應當”的價值判斷仍需要決策者依據(jù)社會共識和道德規(guī)范等標準做出抉擇。

另一方面，傳統(tǒng)的經(jīng)驗決策雖然在信息處理方面比不過大數(shù)據(jù)，但是在內(nèi)隱性知識的掌握、價值的斟酌判斷和決策的責任感方面大大優(yōu)于數(shù)據(jù)決策。由此可見，在大數(shù)據(jù)時代，理想的公共決策模式應該是“數(shù)據(jù)驅動模式”與“經(jīng)驗驅動模式”互補的“統(tǒng)合模式”。

統(tǒng)合決策模式是在充分利用大數(shù)據(jù)技術的同時，將傳統(tǒng)的經(jīng)驗決策嵌入大數(shù)據(jù)和人工智能的背景下進行重新審視和優(yōu)化。面對具體的公共決策，先要分析大數(shù)據(jù)技術的哪些方面運用能夠提高決策效率，需要經(jīng)驗和價值判斷的環(huán)節(jié)又在哪里，兩方考慮之后，找到大數(shù)據(jù)技術與經(jīng)驗策略的最佳契合點，并圍繞兩者的優(yōu)化重構決策流程與組織結構。以下依托西蒙的管理決策思想來探討“統(tǒng)合決策模式”的運用。

管理大師西蒙認為，一個完整的決策分為“情報”“設計”“選擇”和“評審”四個階段［19］。顯然，在決策的不同階段，經(jīng)驗策略和數(shù)據(jù)技術應該有不同的側重。

第一階段是“情報活動”。這里應該高度重視數(shù)據(jù)收集，打破部門間的數(shù)據(jù)藩籬，獲取真實而全面的數(shù)據(jù)信息。同時還應該開展基層調研，傾聽民意，注重專家咨詢。因此，這一階段是數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)真實性探查的階段，經(jīng)驗與數(shù)據(jù)并重。比如，我國應該在智慧政務實現(xiàn)虛擬政務大廳全程全時一站式零等待在線服務的過程中，深度學習挖掘市民政務服務需求。

第二階段是“設計活動”。這里尤其要重視算法優(yōu)化和算法檢視。可以著手的方面是：一是加快推進大數(shù)據(jù)算法中的因果推斷研究。大數(shù)據(jù)有利于分析事物的相關性，但是，越來越多的研究者發(fā)現(xiàn)，只看相關，不去理解相關背后的因果邏輯是當下數(shù)據(jù)驅動公共決策結果不公平的主因。因此，事物之間的因果探究是創(chuàng)建公平算法的必經(jīng)之路。二是構建數(shù)據(jù)科學家、算法工程師、政治科學學者、具體決策應用領域專業(yè)人士與一線公務員之間的合作機制，多方溝通，開發(fā)符合公平性決策的算法。學有所長的公共行政專家、一線公務員，他們的專業(yè)知識和實踐經(jīng)驗有助于提高對各類潛在問題的敏感性認知，可以幫助算法工程師選擇更為科學合理的設計方案。

第三階段是“選擇活動”。它是對大數(shù)據(jù)輔助決策提出的方案進行價值篩選和甄別判斷。需要動用專家和管理人員的內(nèi)隱性知識與斟酌判斷能力，因此側重于經(jīng)驗策略。但是，也應該看到在大數(shù)據(jù)時代人工智能飛速提高下，AI 的自主學習能力。因此，可以逐步構建起人工智能領域的專家系統(tǒng)（ES，Expert System）。ES 是在匯聚相當規(guī)模的人類專家知識儲備之后，模擬人類專家的推理方式，對半結構化和非結構化的數(shù)據(jù)給出定性的分析和結論。ES 事實上是經(jīng)驗決策在人工智能自主學習下的升華，較好地結合了經(jīng)驗驅動決策與大數(shù)據(jù)分析兩者的優(yōu)點。

第四階段是“評審活動”。評價選定方案的效果，為下一個階段的決策提供信息。大數(shù)據(jù)時代，這一階段不僅僅是一個經(jīng)驗評價的過程，而且也是數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)評估和充實決策知識庫的過程。評審是建立在決策前測數(shù)據(jù)和后測數(shù)據(jù)的對比分析基礎之上，因此是經(jīng)驗判斷與理性判斷的復合疊加。此外，完整的“評審活動”必須對決策知識庫有所補充。如果一個國家或者地區(qū)的公共部門建立起了以不同公共事務領域的案例、資料和政策為基礎的知識庫，就可以利用數(shù)據(jù)進行文本分析、回歸分析、預測分析等。如果將政府決策與民情民意數(shù)據(jù)庫相關聯(lián)，再借助智能匹配方法為公共事務應對機制和政策需求者提供可比性的公共事務知識集合，則可以為決策學習和決策科學的擴散創(chuàng)造條件。

總之，大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展已經(jīng)深刻地改變了國家治理范式和公共決策的發(fā)生邏輯。但是，大數(shù)據(jù)本身無法發(fā)展出一套十分有價值和意義的制度安排。因此，在既需要客觀事實（數(shù)據(jù)），又需要價值判斷和內(nèi)隱性知識（經(jīng)驗）的公共決策領域，亟需一種在判斷算法良莠，檢視決策流程與組織結構基礎之上的統(tǒng)合決策模式。這既是提高公共決策效果的呼喚，也是對國家治理能力現(xiàn)代化要求的回應。