大数据时代数字政府的建设向度

2019年10月，十九届四中全会审议通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》（以下简称《决定》）指出，“建立健全运用互联网、大数据、人工智能等技术手段进行行政管理的制度规则”“推进数字政府建设”。《决定》高屋建瓴地指出大数据技术在国家治理现代化进程中的重要作用，并擘画出数字政府建设的发展宏图。

大数据时代，以大数据为代表的新一代信息技术迅猛发展，不但引领着计算机行业的重组、升级和变革，也深刻影响着公众生活方式、生产活动机制和社会治理模式等现实生活的方方面面。同样，数字政府建设工作也离不开大数据。大数据技术嵌入政府治理的过程已经表现为政府内部管理体制，以及政府与社会互动关系的渐进变革，并要求政府根据大数据发展和应用的前景对自身的治理结构、治理能力进行自我革新。因此，要高度重视、正视和审视大数据技术在数字政府建设进程中的重要作用和地位，内置于数字政府的宏观、中观和微观三重建设向度去考量理论价值与现实意义，从而进一步提高政府治理的能力和绩效，为国家治理现代化提供发展动力和上升引擎。

随着国家治理体系与治理能力现代化的不断深化，各级政府都意识到了由政府管理向社会治理转变的重要意义。但是“大政府小社会”、观大概略细节、重管控轻治理等颗粒度粗放的共性问题仍然广泛存在。尤其，当前中国特色社会主义进入新时代，社会趋势环境更加波谲云诡，社会利益诉求更加个性多样，社会热点问题更加错综复杂，使得传统的粗放型社会治理模式遇到重重考验。大数据时代的数字政府建设，为社会精准治理创新带来新的契机。

（一）“大政府”转换成“小政府”

长期以来，我国企业、组织和公众都习惯于事务规划依赖政府牵头，活动执行依靠政府主导，摊子处置依附政府兜底。虽然政府表面上事无巨细，无所不能，可是各部门间的实际情况是，“名义上谁都管，出了事没人管”。粗放型的管理方式下，政府“样样精通，样样稀松”。随着政务服务和数字化推进，此类现象也迁移到了数字政府建设中。这种奉行干预主义的数字政府治理模式，已经难以应对社会治理精准化的需求。

大数据转变单一的治理主体为多元的综合治理主体，数字政府借助大数据平台与众多社会力量建立良好的合作关系，形成以党组织为核心，以政府组织、社会机构和公民群体为治理主体。各治理主体处于网状的大数据拓朴结构中，处于散布在社会各处地位平等的治理节点。理论上，任何两个节点都可以直接联通，而不必通过第三节点。在新的治理框架中，政府在数量占比上变少了，“大政府”转换成了“小政府”，提升了数字政府行政效率，在降低了行政办公成本的同时，也促进了社会治理的精准化水平。

（二）“大政府”转变为“强政府”

在大数据引领的数字政府治理主体中，虽然政府的绝对数量变少了，但是轻量化后的数字政府可以集中精力、资源与时间从事核心治理事务，在行政管理与服务质量上获得了极大提升，从而过渡为“强政府”。同时，数字政府通过大数据的辅助，可与其它治理主体实现实时的、交互的和动态的高效沟通，及时掌握社会舆情趋势，根据社会需求律动提高精准化服务水平。另外，借助大数据技术可以直观反映社会某个行业、产业或领域的最新态势，并且通过数据挖掘提取背后的隐藏信息，进而利用机器学习完成未来趋势虚拟推演，让数字政府真真正正“用数字说话”，从而可实现靶向治理措施，提高了精准化管理水平。

（三）社会治理渠道的转变

从上世纪90年代以来，各级政府陆续建立了门户网站、BBS论坛、政务微博等数字化信息发布平台。值得肯定的是，这些社会治理新渠道，传播速度快、受众范围广、行政成本低，提高了政府数字化水平。但是，其缺点也非常明显，传统的数字政府工作目标聚焦于宏观社会整体，信息发布渠道单一，治理对象个性化、定制化和分级化不够精准。从而导致数字政府的政民沟通渠道数据单向缓慢流动，广播式、说教式、粗放式的治理生态为僵尸网站、死亡微博等政绩面子工程提供了温床。

新型数字政府基于大数据技术建立微信公众平台、政务APP和网络舆情监控平台等新治理渠道，通过关注、评论和转发等移动新媒体参与形式，构建了双向交互式的数字政府治理通道。并且可以根据用户对象的需求定制个性化服务，甚至根据关联关系和计算模型，勾勒出治理对象潜在的社会需求，从而实现主动式、自动化、精细化的消息推送，逐步实现主动式响应治理代替被动式管理，跨行业和部门的协同机制提升了精细化服务水平和管理效率。例如，2015年，贵州省贵阳市启动“社会和云”平台工程，构建以基础设施层、系统平台层、应用平台层为框架结构的社会治理大数据云平台。平台打通了医疗、交通、教育、卫生、安全等方面的数据，入驻了城管、司法等职能部门工作人员，并且融合热线电话站端、官方网站网页端和政务APP移动终端，大大促进贵阳地区社会治理能力的快速提升和现代化。

大数据在数字政府管理，尤其是决策咨询领域的应用，将大大提升政府决策的科学化水平。犹如将先进的计算机算法植入数字政府大脑，使其决策研判、决策支撑和决策流程都更加智能。

（一）打造数字政府决策的神经中枢

传统的政府决策的调查研究、科学论证和风险评估等治理环节，受人为因素、模式经验以及因果推理影响较大。不得不承认，在公共政策实践中，数字政府的重大决策仍然容易被“一把手”领导干部个人领导方式、领导能力和领导风格所干扰，无论是拍胸膛做决策的“三拍”式领导干部，还是缺乏民主作风独断专行的“一言堂”式政府官员，都使数字政府决策结果的科学性风险陡增。

同时，政府决策容易受到本地以往成功先例或域外政府部门的先进数字化建设经验模式所左右，然而由于内部优势劣势、外部机遇风险以及时空因素的差异，常常导致数字政府决策的理想效果出现偏差。此外，传统的数字政府决策基于有限信息样本，依赖单纯的因果推理过程，难以胜任海量数据的现实挑战，从而影响决策的科学化水平不高。大数据擅于处置巨量历史数据，并在移动互联网、云计算、区块链等计算技术支撑下，将元胞自动机、遗传算法、退火算法等算法模型引入到治理流程，统筹收集、统计和分析所有相关数据流形成决策数据集，以离散的自动关联计算代替线性的人工因果分析，大大提高了政府决策的科学化水平，从而打造政府决策的强大神经中枢。

例如，山东省济南市大数据局依据《济南市数字政府建设实施方案（2019—2022年）》，利用大数据推进数字政府治理创新与科学决策，提升城市治理体系和治理。在教育、医疗等治理领域积极开展“专项城市体检”活动，借助大数据的存储、统计和挖掘能力，自动化完成基础设施服务能力和供需匹配现状的大数据分析，并且结合济南市既有城区规划方案提出进一步优化建议，从而推动上学难、就医难等民生问题的解决。

（二）塑造数字政府决策的神经末梢

长期以来，政府部门内部、公务人员以及政府之间由于数据体制、定密标准和信息公开等方面的问题，导致政府决策活动中信息互通不充分的瘀点、痹点或痛点广泛存在。信息不充分，一方面体现在信息不对称现象。信息贫乏的决策者处于不利地位，掌握的信息不准确、不深入或不一致，从而为使决策结果面临失误风险。另一方面，信息不全面也是一个重要的信息不充分问题。传统的政府部门掌握的数据量小、数据类型单一、数据互通频率低，决策基于“小数据”行政效果尚可。但是大数据时代，数据在体量、结构与速率等方面已经发生了质的提升，仅仅“只见树木不见森林”式的依赖数据本身进行规划决策，已经无法满足治理现代化的需求。大数据针对信息不充分的问题进行解决方案的剪裁，在大数据共享平台的基础上理顺数据共享机制体制，依托数据挖掘技术攫取源数据背后隐匿的重要信息。

如果说大数据是未来“新石油”的话，那么畅通的数据管道会让信息四通八达起来，对数据原油的提炼会产生新的信息资源。随着大数据的不断嵌入、细化与整合，拔掉体制、部门和人员之间的数据烟囱，使政府决策者更容易用数据思考、用数据说话、用数据办事，数据应用仿佛神经末梢充分遍布政府决策的方方面面和治理过程的每个角落，从而促进决策科学化管理水平进一步提高。

（三）擘画数字政府决策的神经回路

传统的应急管理培训活动借助桌面推演、角色扮演和无领导讨论等实训手段，来培育决策者事前准备、媒体沟通以及应急处置能力。但是随着国家治理现代化发展和网络社会的到来，离开数据存储、传输和应用技术的支持，就不能更好地实现重大隐患在线监测、风险超前预警和事故高效处置。回顾近年来应急管理事件不难发现，特大生产事故、重大自然灾害以及突发群体事件等借助互联网新媒体，经常在网络空间上形成舆情热点。网络传播规律显示，突发事件一小时后论坛、微博和微信公众号等互联网媒体上有所反映，五小时后得到复制传播，十二小时就会形成首轮网络舆情冲击波，二十四小时将成为网络新闻搜索热点。而且，随着网络事件的进一步拷贝、传播和发酵，突发舆情又反过来影响线下的事态进一步发展。线上线下迭代震荡，社会影响呈几何级增长，考验着政府决策者的应急决策能力。

2019年5月，国务院《关于加强应急基础信息管理的通知》（安委办[2019]8号）关于提升应急智能预测预警水平问题，要求“各地区、各有关部门运用大数据等先进技术分析重大风险和重大隐患信息变化情况，查找潜在危险源，加强预测研判，提升以数据为支撑的应急智能预测预警水平”。大数据通过传感器监测、网络监测和遥感监测等多种手段开展现实社会和网络空间的二元动态监测，建立隐患、风险和灾害的底数虚拟模型。之后，通过机器学习、人工智能和云计算等技术，建立覆盖事前预防、事中应对和事后恢复的决策案例推演算法。在计算结果的基础上，利用虚拟现实、增强现实以及混合现实等数据仿真技术，打造全息化、可视化和立体化的决策效果反馈系统。可赓续性的虚拟、推演、仿真的大数据应急管理链路像政府决策“大脑”的神经回路一样，提升了决策的预见性、多样性和稳定性，促进了数字政府科学化水平的提升。

大数据开启了一次重大的时代转型，庞大的数据体量、繁杂的数据类别和高频的数据速率都对传统的公共服务体系提出了严峻挑战，随之而来的是低效的数据治理窘境。首先，缺乏规划，重复建设，难以共建。传统的数字政府部门之间和府际之间，对于各自数据管理系统都是独立牵头、调研和规划的，一定程度上满足了便捷性、保密性和低成本等现实需求，但客观上也导致了不可避免的公共服务低水平重复建设现象。虽然近年来，国家成立了各级信息化与网络安全领导小组以指导信息化建设工作，并加强了相关项目的申报、审核和评估工作，而且也对一些纵向系统进行了精简、合并和优化，以缓解数据冗余问题，但横向各政府公共服务部门间林立的数据藩篱，仍然使得统筹共建公共服务体系的数据系统工程难以及时落地。

其次，物理隔离，数据壁垒，难以共享。伴随着移动互联网、物联网和5G等通信技术的快速普及，使得数据编码、传输与互通等数据链路服务愈加便利，使得数据的存储、传送与下载像自来水一样简易。然而，由于政府公共服务数据内容的自身特殊性，使得数据脱敏、数据清洗以及数据传输等共享环节的行政成本居高不下。更有甚者，由于新兴数据定密界限的模糊化，一些涉密公共服务部门为了保障数据安全的保密性、可控性和完整性等属性，更是人为增强了“因噎废食”式数据交换验证机制，使得数据共享难上加难。最后，结构驳杂，兼容不良，难以共治。处于数据爆炸的时代，大量涌现的互联网智能终端、PC节点和物联网设备无时无刻不在产生数据，不仅数据流量巨大，更包含结构化的、半结构化的以及非结构化的复杂数据结构。传统的公共服务主要集中在一维数据的存储、统计和分析，但是面对新兴领域的二维图像、三维模型或数据碎片等数据类型都难以实现向上兼容，所以迫切需要更新、改造和升级即有平台以适应数字政府共治的现代化需求。

低效的公共服务印象，进而固化数字政府形象，如遇突发的公众危机事件就极易嬗变为“塔西陀陷阱”式的公共服务信任风险。如何统一公共服务领域的数据“度量衡”，提高公共服务数据精简化、规范化和标准化水平，成为国家治理现代化论域下迫切需要回答的现实问题。大数据引入元数据技术到公共服务领域，可以大大提高运行效率、提升服务效果和降低运维成本。元数据，又称中继数据，作为一种电子式数据目录，是描述数据属性的数据，可以用来支持数据存储索引、数据资源查找、数据文件记录等业务需求。

一方面，元数据在公共服务中的应用打破了数据脱敏的桎梏。由于元数据本身并不存储数据对象内容，而只是描述数据资源的一部分或属性，因此并不会造成敏感隐私数据记录的整体泄露，在保障信息安全的同时提升了数据共享效率。另一方面，元数据在公共服务中的运用降低了数据冗余度。现代化的公共服务要求数据具有高内聚、低耦合和强鲁棒等特性，元数据用方案树与邻接表描述公共服务路网的拓扑结构，用数据库存储路网数据，达到了尽可能减少数据冗余度的目的。

在公共服务过程中，经常涉及到诸如身份识别、服务类型、受理条件、办理程序、申报材料、收费标准以及监督电话等众多数据内容，这些数据广泛分布在各公共服务部门灾备系统之中，大数据通过元数据的清洗、建模或移植，保证公共服务所需数据的全面、详实和准确，使公共服务更趋规范化、标准化和高效化。

例如，《中共中央国务院关于支持深圳建设中国特色社会主义先行示范区的意见》中要求，深圳“加快建设智慧城市，推进‘数字政府’改革建设，实现主动、精准、整体式、智能化的政府管理和服务”。2019年12月，深圳盐田区委政府开始建设总投资约7亿元的数字政府建设项目，由腾讯计算机系统有限公司、平安科技股份有限公司和华为技术有限公司3家国内知名IT企业组成的联合体承建。数字政府项目的重要子系统是智慧旅游，深圳盐田区拥有大小梅沙、中英街以及沙头角等国内外闻名的景区资源，智慧旅游重点围绕旅游资源元数据进行动态可视化的大数据综合监管，同时提供一站式的全域全季导游导览，升级旅游公共服务高效化水平。可见，伴随大数据公共服务共建、共享与共治进程的不断深入，最终将达到各公共服务部门间的高效共赢。

党的十九届四中全会进一步强调了“推进数字政府建设”，表明数字政府建设对于国家治理体系和治理能力现代化的重要意义。大数据作为一种“新石油”式的国家级战略资源，为数字政府建设提供了新的发展手段、支撑与契机，充分发挥其在数字政府建设进程中的积极作用，促使国家治理现代化水平不断提高。

作者：臧超

来源：《延边党校学报》

内容摘自：电子政务智库

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