大數據時代背景下公共管理面臨的機遇與挑戰探究

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.16.063

[中圖分類號］D63；TP399 [文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）16-0191-03

0 引言

飛速發展的大數據技術正在深刻重塑公共管理理論和實踐范式。作為實現國家治理體系和治理能力現代化的關鍵推動力量，大數據不僅改變了政府決策時所依賴的信息基礎，更對傳統的公共管理方式提出了系統性改變的要求。現階段，我國公共管理領域對大數據技術的運用，已經從局部性的探索階段邁入全方位的推進階段。本文主要剖析大數據時代背景下公共管理面臨的機遇與挑戰，探索大數據技術賦能公共管理的途徑，旨在為提升公共管理水平提供理論參考和實踐指導。

1大數據時代背景下公共管理面臨的機遇

1.1大數據技術可提升公共決策科學化水平

大數據技術為公共決策提供了全新的技術支持。依托全樣本的數據分析，公共管理部門能夠打破傳統抽樣調查存在的局限，更為精準地掌握社會運行的規律。在政策制定階段，公共管理部門通過對政務數據、商業數據以及社交媒體數據進行整合，能夠搭建起多維度的政策影響評估模型，進而提高政策的科學化水平。以城市交通管理為例，將卡口數據、全球定位系統（Global PositioningSystem，GPS）軌跡、公交刷卡記錄進行融合，能夠精準地識別出交通擁堵的原理，為道路優化提供數據層面的支撐。另外，大數據分析能夠發掘出運用傳統方法難以察覺的小眾化需求，讓公共政策更具包容性。需要注意的是，這種以數據為驅動的決策模式促使政府從憑借“經驗判斷”朝著“循證治理”的方向轉變。

1.2大數據技術可提升公共服務供給效能

大數據技術讓精準性的公共服務成為現實。通過對民眾辦理事務的記錄、咨詢的熱門要點以及滿意度的評價展開分析，公共管理部門有能力明確服務的不足，進而實現資源的精準投入。例如，在醫療保障領域，將診療數據、藥品售賣狀況以及醫保報銷的相關記錄進行整合，能夠搭建起疾病預防的預警體系，提升醫療衛生服務水平。教育部門通過剖析學區劃分和學生就學軌跡之間的關系，能夠對教育資源的配置加以優化。通過運用大數據技術，政府能夠精準捕捉民眾在醫療、教育、交通等方面的需求，從而優化資源配置，有效遏制資源浪費現象。在智能化服務體系的支持下，政府能夠根據市民個性化需求提供量身定制的服務。在服務流程優化過程中，大數據技術發揮了關鍵作用，如通過自動化與智能化操作顯著降低了人力成本，同時加快了服務響應速度，提高了民眾的滿意度。此類依托大數據的服務優化舉措，不僅提升了資源調配的效率，更為關鍵的是，構建起了一種“需求感知－服務供給－效果評估”的閉環式管理機制，促使公共服務從以供給為導向朝著以需求為導向的方向轉變。

1.3大數據分析可增強社會風險預警能力

大數據分析顯著增強了政府解析復雜風險的能力。通過對網絡輿情、金融市場以及公共安全數據展開實時監測，政府能夠搭建多維度的風險預警指標體系。當應對突發事件時，融合衛星遙感、移動信令以及社交媒體的多源數據，可實現災情的迅速評估與救援力量的精準調配。金融監管部門運用大數據分析技術，能夠盡早察覺非法集資等風險隱患。這種主動型的風險治理模式改變了以往事后應對”的消極態度，促使公共安全治理朝著“事前預防、事中控制、事后復盤”的全周期治理模式轉變。

2大數據時代背景下公共管理面臨的主要挑戰

2.1數據治理體系亟待完善

現階段，公共管理呈現出結構性的矛盾態勢，主要體現在諸多問題上，如數據質量缺乏統一標準、數據共享機制不完善等。在數據采集環節，政府有關部門未能嚴格遵循統一規范，繼而造成數據格式呈現出多樣化的差異，數據質量也參差不齊。在跨部門數據流通過程中，存在制度層面的阻礙因素。各個部門常常根據自身的權責狀況，設置有關數據共享的障礙，數據開放與隱私保護之間的界限模糊，這不僅對數據價值的有效釋放產生了限制，還使數據合規性風險增加。對于數據權屬的認定范疇，缺失清晰、明確的法律界定標準，對數據要素進行市場化配置造成了不利影響。數據治理方面的不足使大量政務數據處于擱置、未被有效利用的狀態，很難為公共決策提供有效的數據支撐。

2.2數字鴻溝加劇治理失衡

大數據技術的運用在一定程度上造成了新的治理不平等等問題。數字基礎設施投人方面，經濟高度發達地區和發展較為滯后地區存在顯著差距，這使得公共服務數字化程度出現了兩極分化的局面。不同群體對數字工具的接納程度和運用能力呈現出明顯的差異，如老年人、低收入人群面臨著數字排斥的風險。政府相關部門如果過度倚仗數據來進行決策，就可能會忽略難以被量化的民生訴求，形成政策方面的空白區域。基層公職人員在數字素養方面存在不足，對技術效用的充分發揮形成了制約，出現“系統先進、應用滯后”的情況。這種數字鴻溝對公共服務的公平性產生了影響，還會影響現存的社會不平等狀況[2]。

3大數據時代背景下公共管理的優化策略

3.1構建基于協同治理理論的數據共享機制

協同治理理論為打破公共管理部門之間的數據壁壘提供了重要的理論框架。該理論著重強調多元主體通過制度化的協作機制達成共同的目標，其核心在于數據共享具備獨特的價值。從技術層面來看，有必要構建三級數據治理架構。在基礎設施層面，運用分布式存儲技術搭建政務數據湖，借助數據抽取、轉換和加載（Extraction，Transformation，Loading;ETL）工具實現多源數據的清洗和標準化處理；在平臺服務層面，研發擁有智能合約功能的區塊鏈中間件，以保證數據流轉的整個過程都能夠追溯；在應用層面，部署基于聯邦學習的數據分析模型，形成“數據靜止而模型移動”的安全計算方式。以疫情防控為例，通過構建衛生健康委員會、交通管理部門、社區等多方主體共同參與的協同治理聯盟，能夠打破原本存在的“數據孤島”，構建涵蓋人員流動狀況、物資調配情況、醫療資源配置情況等相關數據的疫情防控數據圖譜。另外，基于協同治理理論的數據共享機制能夠以具有創新性的方式提出“數據沙箱”解決方案，各個部門的原始數據依舊保留在本地位置，僅僅是通過標準化的接口來提供經過脫敏處理之后的特征值，進而參與聯合計算。在實施的整個過程中，需要著重解決3個關鍵的問題：開發數據使用追蹤系統，制定政務數據共享負面清單，構建數據質量評估體系。該策略所具備的價值體現在對協同治理理論在數字政府打造過程中的應用范圍進行拓展上，其實踐方面的價值則是為跨部門的數據共享提供具備可操作性的實施辦法。

3.2建立基于數字孿生技術的城市治理模型

復雜系統理論為基于數字孿生技術的城市治理奠定了穩固的理論根基。數字孿生技術通過構建虛擬映射，為洞悉城市治理復雜問題提供了新的解決方案。在大數據時代背景下，要根據該理論建立基于數字孿生技術的城市治理模型。在技術架構方面，需要選用“五層遞進”的系統：在基礎感知層，設置數量達百方級別的物聯網終端設備（涵蓋交通卡口設施、環境監測傳感器、移動信令裝置等）；在數據中臺層，借助時空大數據引擎來實現多源異構數據的清理和融合；在模型構建層，依照CityGML標準搭建語義化的三維城市模型；在仿真計算層，依托多智能體強化學習算法對城市的運行規律展開模擬；在應用服務層，則提供具備可視化功能的決策支持界面。以疫情防控為例，系統能夠對人口遷徙數據、醫療資源分布情況以及交通管制措施等方面的數據進行整合，借助分布式計算框架模擬在不同管控強度下的病毒傳播曲線，為精準防控決策提供依據。此模型的創新點：研發出基于聯邦學習的隱私計算模塊，在確保數據安全這一前提條件，實現跨部門數據的共享；建立動態權重調整機制，依照實時數據自動對模型參數予以優化；設計人機協同決策的工作平臺，能夠支持對治理方案開展交互式的修正操作[3]。此模型關鍵技術方面取得的突破：采用基于圖神經網絡的時空預測算法（其精度有了 40% 的顯著提升），運用輕量化的邊緣計算節點（能夠將延遲有效控制在 200ms 以內），推行多模態的數據融合協議（可支持多達12類異構數據的接入）。此模型不僅能實現從“經驗治理”的傳統模式轉變為“仿真治理”這一更為先進的模式，還能進一步搭建起“數據采集－模型訓練-方案生成-效果評估”的全面且完整的治理閉環機制，為智慧城市建設提供可復用性的技術框架。

3.3搭建基于循證決策理論的智能化決策系統

循證決策理論著重將最佳證據、專業判斷以及利益相關者的訴求進行有機結合，而大數據技術為該理論賦予了全新的實踐途徑。公共管理部門要基于循證決策理論搭建“數據采集-特征工程-模型訓練-決策推演”的智能化決策系統，需要注意3個核心的模塊：其一，多源數據采集平臺要基于ApacheNiFi搭建，能夠實時接入各類數據，其中包括政務數據庫人口、經濟等形式規整的結構化數據，以及物聯網（InternetofThings，IoT）設備所產生的傳感數據，如用于交通流量監測的數據，還有社交媒體的非結構化數據，如輿情文本等，并且該平臺應采用Flink流處理框架，以達到毫秒級的數據更新效果。其二，特征工程模塊要借助SparkMLlib來開展數據清洗工作和特征提取操作，通過主成分分析法對高維特征進行降維處理，進而構建起政策影響因子矩陣[4」。其三，模型訓練層要運用集成學習方法（如將XGBoost和隨機森林進行結合），在NVIDIADGX超算平臺上對政策效果預測模型開展訓練工作，以此實現自動調整與優化超參數，最終使決策推演引擎依托Unity3D來打造可視化的仿真環境，該環境能夠模擬不同政策方案下城市系統所產生的動態演變進程。以城市交通擁堵的治理工作為例，基于循證決策理論的智能化決策系統可以憑借車載GPS和地磁傳感器，不間斷地實時收集路網的數據。接著，該系統運用圖卷積網絡（GraphConvolutionNetwork，GCN）構建關于交通流的預測模型，而且系統在數字孿生城市的平臺上，對限行、調流等政策能夠達到的預期效果加以預測。值得一提的是，該系統以創新性的方式采用強化學習算法，通過持續與環境進行交互逐步優化決策。這樣一來，該系統就能夠為決策者提供支持，使其在虛擬的環境中預演政策實施的整個過程。該系統的技術革新體現在3個層面：第一，研發出依托知識圖譜的政策關聯剖析引擎，能夠自主識別政策元素之間的復雜關系；第二，搭建起可支持多方安全運算的聯邦學習架構，達到跨部門數據處于“可用不可見”的狀態；第三，運用可解釋性的人工智能（ArtificialIntelligence，AI）技術（如LIME算法），讓算法決策的流程清晰且能夠接受審計。此外，需要著重打造系統運維監測平臺，該平臺包含數據偏移檢測、模型性能減退預警等諸多功能。同時，部署混合云架構，將敏感數據存于政務私有云中，將一般的分析任務交給公有云處理，在確保安全的前提下增強系統的彈性[5]。這種技術架構不僅能提高決策的科學性，其模塊化設計還能夠更便捷地依照不同的治理場景迅速調整應用，為構建敏捷型政府提供穩固的技術支撐。

4結束語

大數據時代的到來為公共管理提供了前所未有的技術支持，但也給傳統的公共管理方式帶來了新的挑戰。公共管理數字化轉型時應在技術革新與制度優化之間找尋平衡點，一方面要全方位發揮數據要素的治理價值，另一方面要防范技術運用引發的風險。未來，公共管理的創新應該著重構建技術賦能、制度保障、人文關懷三者合一的現代化治理體系。這不僅能提高公共管理水平，還是推進國家治理體系和治理能力現代化的關鍵切入點。

主要參考文獻

[1］閆恒瑜，唐立.基于AI大數據的新型智慧城市公共管理決策研究［J].智能城市，2024（11）：80-82.

[2]高士羲.大數據賦能智慧城市公共管理高質量發展［N]：經濟導報，2025-02-21（6）.

[3]楊維東，陳莉莉.公共管理理論在城市公共服務體系建設中的應用：評《公共管理理論與城市服務創新》［J］.現代城市研究，2025（2）：127-128.

[4]杜廣慶.數智技術賦能公共管理提質增效［N］.新華日報，2025-02-14（12）.

[5]黃燕龍.大數據時代背景下公共管理面臨的機遇與挑戰［N].河南經濟報，2025-01-04（10）.