大數據時代政府治理研究

龍 泳

（武漢大學 政治與公共管理學院，武漢 430072）

0 引言

提高數字政府建設水平是“十四五”規劃的重要篇章。《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035 年遠景目標綱要》指出，要將數字技術廣泛應用于政府管理服務，推動政府治理流程再造和模式優化，不斷提高決策科學性和服務效率。大數據技術的應用改變了傳統的政府治理模式，推動了治理場域從線下向線上的轉移，優化了公共服務流程，提高了治理效能。

1 大數據時代對政府治理的積極影響

1.1 政府治理結構更加完善

政府、社會組織、企事業單位、志愿者等主體在協同治理過程中就某一治理目標而共同努力所形成的制度化權利安排和行為模式被稱為治理結構，包括治理主體、治理方式、運行機制等治理要素。大數據技術的發展推動了政府治理結構的變革，為其提供了技術手段。一方面，大數據技術為多元主體合作共治提供了可能性。隨著大數據等信息技術的迅速發展，互聯網等平臺的建立為社會互動提供了更為便捷的溝通交流方式，一系列新型政企合作平臺的建立促進了政府購買和委托社會主體參與公共服務供給的多元主體共治格局的形成，在一定程度上完善了政府治理職能。另一方面，大數據技術的發展改變了治理主體互動的方式。受傳統行政體制的影響，治理主體間多采取自上而下的縱向互動模式。大數據等信息技術的發展為治理主體橫向溝通創造了條件，治理主體通過共建大數據平臺，使政府、市場和社會組織等治理主體之間能更好地合作。同時，隨著微博、微信等平臺的發展，公民能通過自媒體平臺自由發表言論，促進了民意表達渠道的暢通，為政府治理提供了智力支持。

1.2 政府決策更加科學

大數據時代，各類信息技術的發展使政府從傳統決策模式轉變為科學化決策模式。政府不能只依靠經驗做決策，而要通過對海量數據的挖掘發現以往小數據時代和依靠經驗無法發現的相關因果關系，為解決社會問題提供新的思路。例如，政府制定公共政策前，可通過大數據挖掘技術在各大網站、論壇、微博、微信等線上平臺廣泛收集民眾意見，再通過數據篩選與清洗等技術匯總整理民眾意見，并根據民意適當優化與調整政策內容，以確保政府制定的公共政策確實為民所需，進一步保障人民群眾的切身利益。此外，政府在治理過程中可建立民意動態監測機制，依托大數據等技術對民意進行追蹤，及時了解民眾對突發公共事件的態度，通過科學決策，減小其對民眾與社會發展的損害，增強政府公共危機管理能力。大數據技術的應用為政府制定科學化的決策提供了保障，同時也降低了決策成本。

1.3 政府信息更加透明

受傳統行政體制的影響，政府在公共服務、社會治安、醫療衛生等公共事務治理信息方面享有絕對的主導權，且大部分資料與信息都是不對外公開的，實行嚴格的保密制度，在一定程度上容易造成權力尋租等不良社會現象的發生。隨著大數據等信息技術的發展，民意表達渠道日趨完善，對政府治理信息公開的呼聲愈發強烈，而大數據技術為政府信息公開提供了一定的技術與平臺支持。因此，在技術完善與民意需求的雙重驅動下，我國修訂了《中華人民共和國政府信息公開條例》，優化和拓展了信息公開程序與范圍，政府信息公開建設取得了階段性進展。例如，國家統計局等相關信息管理機構實時更新經濟、社會、文化等方面的數據，各省級政府部門的官方網站也通過互聯網平臺更新與本省發展相關的數據。可以說，大數據技術為民眾了解政府治理現狀提供了有效的渠道，進而促進了陽光政府、廉潔政府、誠信政府的建設，提高了政府公信力。

1.4 政府治理能力增強

隨著治理理論的日趨完善，政府傳統的行政管理模式急需改變，要向多元主體合作共治的治理模式轉變。多元主體合作治理強調參與對象的重要性，主張在政府主導下，社會組織、事業單位、企業等多元主體通過多維互動，采取適當的治理方式與治理資源實現治理目標。大數據技術的發展為多元主體合作共治提供了技術支撐，推動政府治理走向智慧化發展階段。首先，大數據技術將政府與社會其他主體進行了有效連接，使之從傳統的線下會議轉向了線上治理，可通過網絡渠道協商議事，提高了公共治理效能。其次，大數據技術的應用有利于公共服務精準供給，提高供需匹配度。政府通過數據挖掘技術收集民眾行為痕跡，結合對民眾需求信息的調查結果，形成各類民眾服務需求畫像，以實現精準提供個性化服務，全方位滿足民眾公共服務需求。最后，大數據的應用有利于增強政府社會監管能力。政府在公共衛生、公共安全、經濟發展等領域建立集“國家—省—市—區—街道—社區”于一體的六級信息動態監測網，實時掌握社會各領域的發展態勢，以便根據數據科學預測未來狀況，降低突發公共事件發生概率，提高政府公共危機治理能力。大數據等信息技術除為政府治理提供技術支撐外，還突破了政府傳統邊界，加快了信息在多元主體間的流動，使各主體都能參與到政府治理中，從而促進了政府治理能力的提升。

2 大數據時代政府治理面臨的困境

大數據技術的發展將政府治理行為與數據緊密結合，政府利用大數據技術提高了政府治理能力。但由于大數據應用于政府治理的時間較短，所以大數據時代政府治理仍存在一些困境未得到解決。

2.1 數據安全隱患

大數據時代，政府治理行為和民眾的工作、學習、生活等各方面都與網絡緊密相連，并生成大量痕跡數據。大數據如同雙刃劍，在給人們帶來便利的同時也帶來了許多數據安全隱患。一方面，國家數據安全急需引起重視。隨著大數據等信息技術的發展，我國進入了大數據時代，并建立了政治、經濟、文化、社會治理等方面的信息數據庫，一些不法分子可能會通過破壞這些信息數據庫盜取相關數據，而以上信息的惡意泄露與不良使用將對政府治理與社會秩序的維護造成極大危害。另一方面，民眾個人信息保護難。個人隱私與公共資源的邊界不明，難以界定，因此數據的采集本身就面臨著合法性的問題。基于此，在政府治理中，政府通過大數據對個人賬戶信息和使用痕跡記錄進行挖掘與清洗后形成的公民信息數據庫極易被不法分子加以利用，如通過對民眾的行為進行逆向分析，還原出民眾的完整生活狀態，利用這些信息對民眾的隱私安全、財產安全、人身安全造成極大的傷害。

2.2 數據使用效率低

政府在進行公共事務治理過程中，收集了政治、經濟、文化、社會發展等方面大量的文本、數據等信息，這些信息在經年累月積累后形成了政府治理的數據庫。但是，由于管理技術匱乏，這些數據資料的利用率較低，導致收集到的數據閑置，沒有發揮出數據的實際作用。同時，我國電子政務經過多年發展雖已取得階段性成果，并開始了智慧政府建設，但還處于建設初期，各地方政府的數據庫建設標準各異，系統的數據規范與結構不一致，導致除某些大類發展指標一致外，大部分指標的數據類型不一，無法從橫向上對收集到的數據進行利用。此外，受我國行政體制的影響，以及信息保護主義或功利主義思想等因素影響，各部門在數據互通中存在行政壁壘，導致各政府機關間數據互通難，“數據孤島”“數字孤島”等問題嚴重。

2.3 數據治理能力不足

數據治理既是技術難題，也是管理難題。一般而言，數據治理主要表現在對數據碎片、數據割據和“數據孤島”3 個方面的治理。意識是行動的前提，只有樹立智慧化治理觀，才能將大數據更好地運用到政府治理中來。當前，雖然我國正在進行數字中國建設，各地區的“數字政府”“智慧政府”建設也在如火如荼地推進，但地方政府治理中仍然未真正理解數據治理的意義，數據挖掘與治理能力還有待提升。第48 次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2021 年6 月，中國網民規模達10.11 億人。我國網民數量遠遠多于世界其他國家的網民數量，網民產生了大量的數據。目前，我國數據總量仍在增加，可見在大數據時代，我國并非欠缺政治、經濟、文化、社會等方面發展情況的數據源，而是數據治理能力不足，故需進一步增強數據治理能力。

3 大數據時代政府治理的優化路徑

數據資源是政府治理中的第一資源，其促進了政府治理流程優化與治理能力的提升。政府需多措并舉突破當前治理中的困境，從而持續推進國家治理能力和治理體系現代化。

3.1 樹立數據意識，轉變治理理念

大數據時代，政府在治理過程中應打破傳統界限，樹立數據思維與智慧化治理意識，主動將大數據等現代信息技術運用到政府治理中，并不斷提升數據治理能力。一是可以將除機密信息以外的政府治理信息公開，讓公眾更加便捷地利用政務信息開展經濟社會活動。在為公眾提供便利的同時增強其對政府的信任度，以掌握真實民意，從而做出科學決策，提高政府治理能力。二是樹立多元主體合作共治意識。借助社會組織、企事業單位、公眾等社會力量提供公共服務，加強社會治理，有利于將政府行政機關從繁雜的事務中剝離，使政府可以更好地對社會經濟發展進行合理規劃，提高公共治理能力。

3.2 健全法律法規，規范數據的使用

首先，完善政務信息公開的相關法律，明確規定哪些信息可公開和哪些信息不可公開，并制定相應的激勵與約束機制，對相關行為進行獎勵與懲罰，以保證信息公開的法律法規得到真正貫徹落實。其次，完善信息安全法。建立健全政府與公眾信息的審查機制，加強對相關敏感數據的管理，明確各類信息使用的法定情形，防止不法分子濫用個人信息。最后，要明確規定各政府機關在信息安全保護中的職能與權限，以提高數據保護意識，督促各級行政機關與相關部門增強數據保護能力。

3.3 強化社會力量參與，優化政府治理結構

社會組織、企事業單位、志愿者等作為社會治理的主體，對提高政府治理能力具有重要的支撐作用。因此，政府需依托大數據技術建立多元主體協同治理的平臺，將社會力量引入政府治理中，打造多元化治理格局，以推動治理創新，真正做到為人民謀幸福。同時，還應發掘社會力量的數據治理能力，如與大數據企業開展合作攻克社會治理技術難關，優化政府數據治理技術，完善治理方式。

3.4 培養專業人才，提高人才隊伍質量

目前，我國大數據相關專業人才數量雖然很多，但高質量人才仍然較為短缺，因此政府需加強相關人才培養。一是加強現有人才隊伍的培養。通過組織專題培訓、前沿知識講座、關鍵部門輪崗、掛職鍛煉等措施加強現有人才隊伍建設，提高其數據治理能力。二是實施人才引進戰略。通過制訂人才引進計劃，分步驟從國內外引進各類型高層次人才。三是建立“產學研”聯動人才培養模式，鼓勵高等院校、科研院所和大數據企業合作，通過組建科研團隊開展項目等形式培養高素質復合型大數據人才。