大數據時代國家區域援助對象識別的新路徑

呂慧娜

(上海立信會計金融學院 保險學院，上海 201209)

區域發展不平衡[1]是各國社會經濟發展的“一種普遍存在的現象，或者說是一個普遍存在的規律”[2]，國家區域援助是縮小區域差距的國際通行做法，我國亦然。然而，我國國家區域援助中存在的援助對象界定模糊、標準混亂、分類錯綜復雜、重疊交錯等問題，不僅影響了國家區域援助政策的實施效果，而且在一定程度上產生了新的區域矛盾和社會問題，急需科學的方法對國家區域援助對象進行精準識別，并在此基礎上實現精準定位、精準援助和精準退出。互聯網數字痕跡追蹤、存儲功能的發展為國家區域援助對象識別開辟了新的路徑，自然語言處理技術的提升以及智網工程的全面建構，又將大數據技術在國家區域援助對象識別領域的應用推向了新的高度。本文在對我國國家區域援助對象識別標準和方法的現有研究成果進行分析的基礎之上，嘗試從大數據技術的視角，對其在國家區域援助對象識別中的優勢和面臨的挑戰進行先驗呈現，并通過制度設計為我國國家區域援助提供大數據技術層面的對象識別進路，以期有助于國家區域援助更加規范化和高效性。

一、中國現行國家區域援助對象識別標準和界定辨析

國家區域援助對象是指存在區域問題且靠自身力量無法解決的“問題區域”(1)我國學者張可云教授提出“問題區域”的概念，即患有一種或多種區域病而且若無中央政府援助則難以靠自身力量醫治這些病癥的區域，并將區域問題分為落后病、蕭條病和膨脹病三類，參見文獻[3]。。關于國家區域援助對象識別，我國在實踐層面和理論研究層面均存在識別標準混亂、區域類型劃分多元，且彼此之間存在交叉和留白的局限。

(一)實踐層面：國家區域援助對象界定標準粗細不一

自上而下實施的國家區域援助政策具有戰略性意義，因而相關內容規定“宜粗不宜細”，這就導致援助對象只能做概念化界定，而無法進行具體化識別。另一方面，中央也會受到來自地方政府的壓力，從而實施一些“一對一”的特殊優惠和支持政策。如此，國家區域援助對象的界定標準并不統一，導致各種標準下的援助對象劃分十分混亂(見表1[4])，存在交叉和遺漏情形，并不十分科學。同時，援助對象單元太大，“不分良莠”地進行全覆蓋，導致國家區域援助供需錯位。比如在實施“西部大開發”、“東北地區等老工業基地振興”等戰略的過程中，由于西部地區、東北地區之類的援助對象界定單元太大，實踐中將援助覆蓋了西部和東北的所有地區。但是，并不是整個西部地區都屬于欠發達地區，東北地區也并非都是老工業基地，相反，中西部地區的一些老工業基地、中部和東北地區的一些貧困地區在發展中也面臨很多問題，需要國家給予一定的援助。[5]

表1 國家區域援助對象界定標準及結果概覽

(二)理論研究層面：區域類型把握困難導致界定結論存在主觀偏好

我國部分學者根據區域問題現象進行類型化，并根據區域問題的性質和嚴重程度甄別出那些依靠自身力量無法解決區域問題的區域類型，將之作為國家區域援助的對象區域，使得國家區域援助對象界定更為細致(見表2)。但是，各類型區域界定并不十分客觀，在進行歸類時難免摻雜個人主觀判斷，更進一步而言，“依靠自身力量無法解決區域問題”這一標準不可量化，因而這些區域援助對象識別的結果具有主觀偏好。

表2 國家區域援助對象識別的主要研究成果

二、運用大數據進行國家區域援助對象識別的優勢

隨著大數據技術的發展、智能手機的普及和人們行為的普遍數字化，各區域范圍內人們的生產生活行為及行為所蘊含的價值取向、財富狀況、稟賦傳承、文化涵養、生活習性、周邊環境質量狀況等極具個性化的因素，經過算法邏輯計算，得到了更為全面、客觀、科學的展現。因此，運用大數據技術對各區域人們的數字化行為進行“捕捉”，從而具有獲取“充分數據”的優勢；同時，運用算法邏輯對所占有的“充分數據”進行計算和分析，可以使區域援助對象識別遠離主觀困擾。

(一)“充分數據”：對國家區域援助對象“樣本數據”的超越

在國家區域援助對象識別中，大數據對“充分數據”獲取的優勢彌補了傳統“樣本數據”的統計和決策偏差，可謂一項意義重大的超越。“充分數據”的實現基于以下兩方面的“充分”實現：一是人們生產生活行為的充分數字化；二是這些數字化在數字平臺的充分展示。

第一個“充分”的實現：身份數字化是關鍵。隨著大數據的蓬勃發展，人們生產生活的方方面面、企業的經營決策，甚至是國家機關的司法執法過程，都已經形成了對大數據的路徑依賴。不言而喻，大數據技術已經成為一種高效且備受推崇的技術手段。而要享受大數據帶來的“福利”，首先必須將自己的行為納入大數據的范疇之內。在大數據時代，社會化能力的最大表征即數字身份的“加持”。因此，在對各區域進行數字掃描時，保證區域內居民的數字身份切換，是實現“充分數據”的關鍵。

第二個“充分”的實現：智網工程的全面建構。智網工程是大數據時代的新型基礎設施，包括互聯網覆蓋和智能終端設備的普及。隨著智能手機的普遍化，人們獲取網絡接口的途徑更加便捷。此外，互聯網的區域覆蓋已成常態，“5G”的到來更是提高了人們暢游網絡的效率。從主體端到數據端的過程，簡化為“主體—智能終端設備—網絡—數據形成”。在運用大數據進行國家區域援助對象識別的過程中，保障智網工程的區域建構是獲取區域“充分數據”的必要條件，而要從全國層面對國家區域援助對象進行整體性識別和體系化界定，必須實現智網工程的全面建構。

(二)“算法邏輯”：提高了國家區域援助對象識別的客觀性

國家區域援助對象識別主觀上追求“充分數據”，以保證結果的科學性，但是由于網絡痕跡形成的便宜性，信息過剩是無法避免的。國家區域援助對象識別并不需要對所有的數字信息進行計算，而只需要抽取其中的關鍵信息及相關信息。因此，數據抽取的過程就應進行算法設置。算法機制對個性化需求和普遍性需求以同樣有效的分析路徑獲取，“帶有正確程序的計算機確實可被認為具有理解和其他認知狀態”[7]，并按照相同的邏輯進行計算，所以，數據抽取過程的算法設置直接決定著數據計算的最終結果，因而變得格外重要。一旦算法設定完畢，數據所代表的內嵌價值即不再起作用，外部人員對數據的價值判斷也不會因人員的變動而變更，數據計算的最終結果只取決于算法。可見，算法機制的引入，提高了國家區域援助對象識別的客觀性。

三、運用大數據進行國家區域援助對象識別所面臨的挑戰

國家區域援助公共政策的形成依賴于援助對象的精準識別，前提是對“充分數據”的占有和科學的算法邏輯。“充分數據”要求對個人數字信息進行全面公開，無論是主動公開還是強制公開，而個人數據信息事關個人隱私，不可避免地在個人隱私權保護與公共政策形成之間產生了價值沖突。算法的設置實質上是對過剩的數據進行剝離，如若抽取的數據不公正，就會對被擱置的數據產生數據歧視。同時，算法邏輯的設置也無法完全隔離人為因素，在一定程度上具有“價值他設”的局限性。

(一)價值沖突：公共政策形成與個人隱私權保護

國家區域援助政策是中央政府協調區域發展的重要舉措，援助對象區域的識別是該項公共政策形成的前提和基礎，同時也是決定政策實施效果的關鍵，不僅影響著國家整體經濟結構的平衡狀況，而且影響著各個區域和區域內各主體的利益。國家區域援助對象識別中對大數據技術的應用賦予“充分數據”以正當性，將大量的自然語言轉化為大數據可接收的數據信息，經過算法計算后再“解釋”成目標語言服務于調查目的和調查結果的實現。基于此，個體的充分數據化構成了大數據運行的基礎，自我信息隱匿在一定程度上成為對公共政策和社會公共利益的“背離”。從這個意義上來講，個體負有為區域協調發展和國家整體進步無私披露數據的義務。

但是，極具私密性數據信息(如反映主體財富狀況的信息)的公開又會產生隱私權保護問題。由于數據公開涉及人的基本權利而被納入人權范疇，成為人權體系的新的重要內容。歐盟十分重視數據保護問題，于2018年5月25日正式生效的《通用數據保護條例》中關于敏感信息豁免、被遺忘權和自主選擇權等內容的規定，充分體現了大數據時代追求“充分數據”的激情潮流中對個體私有權益的保護，引起了各國重視。《中華人民共和國民法典》第六章專門規定隱私權和個人信息保護，正在起草中的《中華人民共和國個人信息保護法》也凸顯了對個人信息進行法治保護的重要性。那么，在此問題上，數據相對隱匿又成為正當行為，對“充分數據”的執著反而成為對個人隱私權的侵犯。

綜上，問題的核心就集中在那些與公共政策形成相關、同時又具有私密性的數據信息是否要公開。要實現從“充分數據”到公共政策的“跳躍”，就意味著對個體隱私權的放棄；可一旦這些信息被確定為私有權利并受法律保護，那么，公共政策形成所依據的基礎數據信息就無法得到保障，最終的決策也會“失真”。這一問題恰恰體現了公共利益與私人利益之間的價值沖突。

(二)數據歧視：數據抽取不公正

大數據時代，數據公開與共享成為一種價值觀趨向，數據構成的區域關系發生巨大變化，各區域生產生活行為的數字化或數字展示，反映了各區域的發展狀況，對區域數據的抽取和計算有助于國家區域援助對象的識別。但是，數據抽取依賴于智能算法，算法一旦設定，所抽取的數據就會形成新的數據關系，在此數據關系基礎上識別的國家區域援助對象區域，如果不能得到該區域和其他區域的認同，就會產生數據歧視。

一是對不符合數據抽取算法的數據的歧視。在數據算法的預判和抉擇之下，海量數據“各就各位”，符合算法要求的數據參與到問題研究的分析、凝練中來，不符合算法要求的數據就會被“擱置”，令人不禁產生這樣的疑問：這些被擱置的數據是否更具價值和意義？更何況數據發達地區和數據貧瘠地區在數據供給方面本就差異顯著，若再經過算法的抽取程序，數據貧瘠地區被識別為國家區域援助對象的概率就更低。二是對不能完全反映真相的數據的歧視。數據的價值中立并不代表價值本身，因為數據的發布和公開是建立在數據擁有者的價值觀和自由意志之上的。如同消費狀況并不能真切反映財富擁有狀況一樣，數據也無法完全揭示真相。在國家區域援助對象識別中，對不同區域數據信息的數據抽取，可能會在一定程度上受到公開數據的誤導，從而導致那些真正有利于援助對象識別的地域信息被掩蓋掉。

(三)“價值他設”：算法邏輯的人為設定及其負效應

目前，對于國家區域援助對象識別的標準并無統一的界定，因此，在設置援助對象識別算法時不免會帶入個人的價值和偏好，稱為“價值他設”。這種“用偏好表達的效用”[8]873的正當性在運用大數據進行國家區域援助對象識別中需要重新衡量。假定將用于投資、教育和旅游等方面的消費達到個人財富一定比例的數據區域設定為發達地區，而將未達到這一比例的數據區域設定為欠發達地區，不免會形成一種“價值觀霸權”，且這種價值觀本身的價值也是值得進一步考量的。“價值他設”主要表現為算法邏輯的人為設定，在運用大數據進行國家區域援助對象識別的過程中，信息不對稱、決策過程不透明、技術逃避等方面的問題更是加劇了“價值他設”的負效應。

首先，信息不對稱導致算法計算結果偏離“他設價值”。一方面，國家區域援助對象識別的算法需符合國家區域援助的價值取向；另一方面，數據發布主體并不會主動配合該價值所導向的“充分數據”的公開性要求。這就導致數據源主體與數據應用主體之間信息不對稱，不全面、不真實的數據將會導致算法計算結果出現偏差，與算法中所隱含的“他設價值”相去甚遠，最終影響到國家區域援助對象識別的科學性。

其次，決策過程不透明無法保障國家區域援助對象識別過程中的公眾參與。大數據通過智能算法實現從“數據”到“決策”的過程，算法在這一過程中就如同一個“黑箱”一樣，雖然極大地簡化了數據抽取、分析、凝練等復雜過程，但是不可否認的是，這一“黑箱”的處理過程完全封鎖了公眾參與的任何可能，公眾的監督權無法得到實現，對于“黑箱”產出的結論只能被動接受。

最后，技術逃避對效率價值的追求與國家區域援助的公平價值目標相違背。技術逃避主要是指智能算法在處理海量數據時，對少數特征不太明顯的數據，采取棄置、回避或直接劃入帶有算法設置主體“價值偏好”的類似數據群組的一種技術性操作。技術逃避的目的是簡化數據處理程序，降低程序運行成本，體現了大數據時代“效率至上”的價值取向。然而，國家區域援助的本質是通過對欠發達地區的援助，幫助其獲得與發達地區實質上平等的發展機會，追求的是公平價值目標。在運用大數據進行國家區域援助對象識別的過程中，如果繼續放任技術逃避的算法設置，將會導致部分具有重要意義的數據被忽視，算法識別的最終結果的合理性也有待進一步考證。

四、運用大數據進行國家區域援助對象識別的進路設計

大數據作為基礎性戰略資源，給國家治理能力帶來了深刻的影響和變革。基礎性經濟運行和社會生活方式中大數據的應用，促使政府也開始重視利用大數據進行科學決策。國家區域援助是一項調整區域發展結構、實現利益的空間再配置的國家政策。運用大數據進行國家區域援助對象的識別，不僅要處理好公共利益與個人利益的價值權衡問題，同時還要正視和接受數字經濟時代的價值取向。在此基礎上，要加強大數據立法，依法對公共政策形成中大數據的運用實施科學監管。

(一)倫理進路——數字經濟時代的價值取向

1.價值序列重置：公共政策形成中個人隱私權保護的“讓位”

對于國家區域援助對象識別中存在的公共政策形成所代表的公共利益與個人隱私權保護所代表的私人利益的價值沖突，不妨以反映個體貧困態的信息是否要公開為例進行展開。一方面，在人們對互聯網信息傳遞、人肉搜索等產生心理恐懼而害怕向公眾“裸展”的當口，回過頭來反觀我國扶貧實踐，諸如人均年收入、家庭年收入、五保戶身份、貧困縣等信息也是完全公開的，所以何以畏懼網絡環境中的數據公開會對個人隱私權產生更大、更嚴重的侵害呢？可以說，這是一種“多余的思想芥蒂”[9]。更何況，個體信息在整個區域貧困狀況計算和評判中并不會成為“靶心”，最終該區域是否作為欠發達地區是視該區域的整體綜合狀況來評估和識別的，個體信息即使公開了，也僅僅作為基礎數據庫中的一個單元數據。另一方面，個人數據公開為國家區域援助對象識別做出貢獻，援助政策的精準實施會幫助處于欠發達地區的個體脫離“貧困的陷阱”[10]，個體也就可以成功擺脫數據信息公開會侵害其隱私權的擔憂。所以，在運用大數據進行國家區域援助對象識別時，公共政策形成所代表的公共利益應處于價值序列的第一位，個體利益應予以讓位。

2.價值重塑：“歧視”的正義性與“算法制勝”

“自然語言的規模很大，而且處于不斷的變化之中，所以很難處理。”[8]715而大數據技術的優勢就在于從大量的數據信息中抽取有價值的信息進行處理，這依賴于智能算法。算法服務于數據運行目的，經過算法計算被抽取的數據具有針對性，而這種針對性也意味著對“充分數據”的歧視，因為從海量數據中抽取具有針對性的數據本身就帶有不平等和歧視意味。但是，算法制勝是大數據的核心，在一定意義上，算法的價值高于“充分數據”的價值。因此，在運用大數據進行國家區域援助對象識別時，對援助對象識別算法更加重視的同時也就會對區域數據產生“歧視”。而不可辯駁地，算法邏輯的智能之處就在于其“歧視”本質，即通過算法“歧視”，對“信息過載”與“信息混沌”的大數據信息庫進行挖掘，對有價值的數據進行抽取、分析和預判，依據數據的相對確定性，構建一種新的價值秩序。國家區域援助對象即是通過對發達區域數據的“歧視”才得以識別。

(二)實踐進路——保障數據的充分獲取及合法運用

1.充分調動各類大數據研究機構的數據資源

運用大數據進行國家區域援助對象識別是一項浩大的工程，且識別結果事關各區域及各區域內部各主體的發展權益，因而需要政府、高校、企業以及其他社會組織的共同參與。隨著大數據研究越來越趨于專業化和多樣化，政府應鼓勵和引導大數據研究機構對區域問題的研究，為國家區域援助對象識別提供相應的數據資源。目前，政府主導設立的大數據研究機構、“城市大腦”已達幾十家，主要是關于智慧城市、醫療健康、航旅、生態發展、教育等領域的研究。此外，高校成立的大數據研究機構多達上百家，企業及其他社會主體主導設立的大數據研究機構更在不斷增多，涉及城市規劃、農林、工業、重資產行業、旅游、經濟、金融、電力、清潔能源等領域的研究。這些數據的價值遠遠不止實現各科研機構的研究目的，在國家公共政策的形成中，這些數據亦會發揮重要功效。比如，在國家區域援助對象識別中，根據各研究機構所提供的與金融相關的數據，再通過致力于數據分析與應用的大數據研究機構對這些金融數據所進行的分析，可以初步了解到各區域的金融發展狀況及各區域間的金融交往狀況，對于面臨“資金外流”[11]、金融服務供給不足等問題的區域即可設定為金融援助區域，作為國家金融政策重點傾斜對象。

此外，還可以設立專門的區域大數據研究機構。比如在東北地區等老工業基地設置專門的產業型大數據研究中心，主要用于資源型城市的識別。其中，數據的收集主要集中在采掘業狀況(產值、從業人員數、產值比重、從業人員數比重)、經濟發展水平狀況(生產總值、人均地區生產總值、發展趨勢)、產業結構狀況(三大產業比重及增長狀況、三大產業就業結構)、外來投資結構狀況(內資、港澳臺投資、外商投資等的額度、比重)、環境狀況(地質災害發生頻率及造成的損失、森林覆蓋率、空氣中污染物顆粒含量)、地方政府財力狀況等。那些滿足資源型城市識別算法要求的城市或城市群即可確定為國家區域援助的對象。

2.推動各地方成立大數據監管局

除了中央層面對數據安全的監管，各地方也應加強對大數據發展的引導、支持、規劃和管理。2015年，國務院下發《關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》，極大地推動了各區域大數據發展。根據《中華人民共和國網絡安全法》，地方政府(主要為縣級以上政府有關部門)有權進行網絡監管，負有安全保護職責。截至2019年，各地方政府相繼成立了79個大數據管理機構，主要負責擬定并組織實施大數據戰略、規劃和政策措施等。[12]可見，各地方大數據管理機構在運用大數據進行國家區域援助對象識別中將起到統籌和領導作用，因此，進一步推動各地方大數據監管局的設立，對于運用大數據進行公共決策十分重要。

就地域分布而言，這79個大數據管理機構中，31個位于我國西部地區，25個位于我國東部地區，12個位于我國中部地區，11個位于我國東北地區。顯然，中部地區和東北地區的大數據管理相對不足，成為下一階段推動大數據管理機構設立的重點區域。就職能范圍而言，這79個大數據管理機構主要致力于本省(區、市)的大數據運行等各項事宜，服務的范圍也僅限于大數據管理機構所在地。因此，拓寬大數據管理機構的覆蓋范圍成為當下大數據管理機構數量有限情況下的可行路徑。

3.加強大數據服務于國家區域援助對象識別的相關立法

《“十三五”國家信息化規劃》中明確確定由中央網信辦為主要牽頭方，會同各相關部門主要負責數據各方面的立法工作。2015—2019年國家層面出臺大數據相關政策文件達36件，省級政府層面達200件。這些政策文件涉及的領域主要包括促進生態環境、農業、水利、城市、醫療、交通旅游等多層次下游應用市場，[12]其中并無國家區域援助相關的大數據政策，這主要是因為目前大數據的應用還未進入國家區域援助領域。鑒于運用大數據進行國家區域援助對象識別具有諸多優勢，實踐中發展這一領域是可以預見到的，加強事前立法，可以有效規避發展中的諸多問題，具有重大的實踐意義。

關于大數據服務于國家區域援助對象識別的立法，應從中央和地方兩個層面著手。首先，中央層面應制定大數據區域應用的基本法規范，明確區域領域大數據應用應堅持實質公平原則和差別原則，以社會公共利益為優先價值序位，同時對地方發展大數據的區域應用領域進行組織和程序規定；其次，地方層面應突出地域特性，在不與基本法相抵觸的情況下，充分發揮地方的主動性，根據區域特點，選取合適的大數據發展指標，構建具有區域特色的區域識別標準體系。加強大數據區域運用的相關立法，可以促進大數據服務于國家區域援助對象識別的依法發展，并有效規范運用大數據進行公共決策的政府行為。法律的規定性，可以為大數據發展，包括數據的收集、存儲、管理、開放、交易、應用等提供法律保護，并為大數據服務于國家區域援助對象識別提供明確的行為指引，有效增強政府干預區域市場的正義性和合目的性。

五、結 語

大數據的發展正在深刻地改變著人們的生活和政府治國理政的方式，運用大數據技術服務于國家區域援助對象識別，是在我國當下區域發展差距不斷拉大的情況下重塑區域援助制度價值的有力舉措，具有重大的實踐意義。對于運用大數據進行國家區域援助對象識別所具有的優勢和所面臨的挑戰，加強規范是關鍵，其中最重要的是大數據立法。將大數據的區域應用納入法治化軌道，可以有效促進大數據服務國家區域援助對象識別的依法發展，同時有效規范運用大數據進行公共決策的政府行為，妥善處理“國家—區域—個體”之間的“宏觀—中觀—微觀”關系，與法治時代的發展要求相契合。