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智慧政府治理:大数据时代的政府治理变革之道

2018-10-16 09:37 电子政务

导读:大数据以其独有的特质正逐渐影响着人类的生活方式和思维方式, 影响着经济社会的发展脉象以及政府的治理模式与治理能力, 成为继计算机和互联网时代之后又一信息化新时代——大数据时代的标志。在大数据背景下, 要想真正实现政府治理体系与治理能力现代化, 必须重塑政府, 打造智慧政府, 实现政府的智慧治理。

以大数据和大数据处理技术为基础的新信息技术革命的兴起是人类历史上一场新的重大变革。大数据以其独有的特质正逐渐影响着人类的生活方式和思维方式, 影响着经济社会的发展脉象以及政府的治理模式与治理能力, 成为继计算机和互联网时代之后又一信息化新时代——大数据时代的标志。在大数据背景下, 要想真正实现政府治理体系与治理能力现代化, 必须重塑政府, 打造智慧政府, 实现政府的智慧治理。

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一、智慧政府:大数据时代政府治理变革的目标

(一) 大数据是智慧政府治理的技术基础

大数据是指那些大小已经超出了传统意义上的尺度, 难以运用常规手段对数据信息进行捕捉、存储、管理和分析的数据, 是类型复杂、体量巨大、高速增长、具有高价值性的数据集合。大数据的核心是数据, 然后才是数据技术和数据思维, 不仅侧重数据的海量性、多样性、数据结构形式的多元化以及数据生成与传输的高速性与多渠道性, 更加强调数据自身以及作为一种现代技术的潜在巨大价值。对于现代政府治理来说, 大数据是一种重要的治理资源, 是政府在治理过程中的辅助手段, 更是一种新的治理价值观。大数据的挖掘、清洗、存储和可视化技术, 以及回归统计、预测模型、语义引擎、关联规则分析等技术, 已经成为数据驱动治理背景下智慧政府治理所必不可少的条件和手段, 而这些都是传统技术难以实现的。

(二) 智慧政府治理是大数据时代发展的必然结果

⒈智慧政府的主要内容

智慧政府是互联网技术发展的产物, 是继数字政府、智能政府之后的又一个政府发展新形态, 是以大数据革命为背景, 政府在收集大量数据资源的基础上, 通过建立现代网络渠道进行数据存储、数据智能处理、数据价值提炼, 从而对社会进行治理的拥有类人化的集感知、融合、共享、协同、智能五位一体的政务治理系统。智慧政府实现了政府职能的互联化、移动化过程, 提升了政府部门之间的协作融合效率。主要包括以下四个方面内容:

第一, 办公智能化。与传统政府办公自动化模式相比, 智慧政府不仅体现在办公过程中通过对新技术、新机器和新设备的应用, 实现办公的无纸化、科学化和自动化, 还赋予政务办公更多智慧和智力因素, 多了一些包括采用人工智能、知识管理以及移动互联网等手段在内的更为人性化、智慧化的技术支持和设置, 使政府办公更加便捷高效。

第二, 决策科学化。决策建立在数据的基础之上, 数据的真实性、全面性和代表性决定了决策的科学性和惠民程度。而大数据的核心就是预测, 智慧政府决策基于大数据的挖掘技术、统计分析技术、并行化技术、数据可视化技术以及云计算、人工智能等技术的应用, 辅助政府捕获实时的决策信息并精准预测和准确分析现实状况, 建立虚拟决策模型, 寻找规律并验证决策假设, 使政府不仅对决策的合理性进行宏观把握, 还能做到精准预测和客观分析。这是典型的从经验决策到数据决策的重大转变, 避免了主观决策、片面决策, 增强了决策的科学性, 提高了决策的可行性。

第三, 服务信息化。智慧政府实现了智能技术与公共服务的有效整合, 致力于打造一种以人为本的自动感知、高质量、便捷式的信息服务体系。通过信息化技术平台和精细化的数据挖掘技术, 设置个性化服务定制通道, 及时感知并获取多样性的公众需求, 实时开放与公众息息相关的便民化检索数据。同时, 创新服务程序, 为公众提供全天候快捷业务办理之窗、决策咨询路径和互动参与机制, 据此提升智慧服务的即时性与自发性。

第四, 监管智能化。智能技术革命带来了新一轮政府监管的升级, 数据的互联共享使智慧政府监管做到全覆盖, 而智能化的监管实现了监测与监管协同联动, 形成监管网络, 实时预判、监测并识别生态环境、社会治安、交通安全以及生产安全等方面的问题, 是智慧政府预报预警能力的体现, 提升了社会整体安全系数, 实现了智慧政府监管的智能化运转。

⒉智慧政府治理的基本特征

第一, 智慧治理目标强调以人为本。智慧政府的本质和原则都是围绕满足群众需要、为民服务和改善民生而展开的, 是将以人为核心、以制度为保障作为智慧治理的根本出发点和最终目标, 建立更加人性化和智能化的政府服务模式。

第二, 智慧治理的无缝隙和可移动性。服务的快捷性、完整性、准确性、自助式及全天候是智慧政府的重要特征, 现代技术手段的应用使政府满足了公众的个性化服务需求, 实现了政府与公众服务的无缝隙对接。同时, 可移动的智能化业务办理不仅提高了业务效率、节省了行政成本, 还使得公务人员得以从繁重的业务和会务中脱身, 得以从事更加重要的战略研究、政策设计以及方案开发等事项。

第三, 智慧治理内容的精细化和科学性。科学化的治理包括三个层次:规范化、精细化和个性化。智慧政府拥有明晰的责任划分、具化的管理内容, 每一位管理者都深谙自身所承担的分解后的目标任务、落实细节以及精细化的责任承担, 并将任务进行分阶段、分环节的规范化实施, 同时赋予行动以管理者的创新思路, 实现治理规范性和创新性的有效结合。

第四, 智慧治理过程动态协同。虚拟化政务治理健全了政府门户网站数据交互功能, 实现了政府功能的重组, 摒弃了等级森严的科层制以及相互隔绝的部门作业, 迎来上下级数据传递的平等地位, 从而打破了各部门间数据壁垒的封闭和碎片化状态, 形成政府内部的动态协作。此外, 政府开放数据资源, 促进政民网络互动活跃, 实现政府与企业及公众的良好对接, 形成政府与公众之间的良性双向服务模式, 打造政府与外部的协同治理。

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二、以大数据为依托的智慧政府治理变革创新

政府治理体系包括政府治理理念、治理结构、治理方式、治理模式和治理过程等方面, 通过大数据实现政府智慧治理, 有助于提升国家整体治理能力和数据空间的国家竞争力。

(一) 政府治理理念革新性转变:“循数”治理成为主导理念

政府治理理念的转变是实现政府治理能力提升的前提。“循数”治理即遵循、依照并利用数据进行治理, 是以数据为资源、依据和工具来发现、分析和解决公共问题, 以此保证治理更为科学客观理性。在大数据爆炸的时代, 政府所要面对和处理的是更为复杂多变的数据环境和一系列以数据形式呈现的现实问题, 为适应大数据环境的变化, 实现更优质、更客观的治理, 政府不可避免地应当把“循数”治理理念引入智慧政府治理过程中, 挖掘大数据中有价值、可利用的关联数据, 使收集数据成为日常行为, 挖掘数据成为常态, 分析数据成为常规, 发布数据成为常务, 确保治理过程的公平公正、治理结果的科学客观理性, 形成用数据说话、用数据决策、用数据管理和用数据创新的“循数”治理理念, 以大数据为资源和依据来快速洞悉社会舆情, 发现、分析和解决公共问题, 必然能够大幅度提升政府治理效能。

(二) 政府治理效率飞跃性提升:加快政府智慧化与政府服务信息化

政务治理和服务是智慧政府本质的集中体现, 大数据等现代信息技术手段的使用能够及时共享政府数据, 打破碎片化的信息和数据状态, 提高政府和社会数据信息的利用率, 同时进一步处理非结构化、半结构化数据, 降低管理费用的投入;能够再造和优化政务服务流程, 提供线上政务服务, 简化办事流程, 推动政府打造出一个信息共享、业务协同的综合性一体化的基本公共服务线上平台和虚拟化的办事大厅。这种智能、便捷、高效、优质的智慧政府服务平台的建立, 使传统的政务大厅办理公共事务的压力得以缓解, 提高了行政效率, 降低了行政成本, 优化了民众服务体验;能够在大数据的辅助下实时监测、全面感知、精准判断、预测把握目标群体的特质和需求痛点, 并对公众需求进行多层次的归类和细分, 按需求提出的时间、内容、紧急程度、重要程度等有序地及时响应公众诉求, 开通广泛和深入了解民情民意的政策窗口, 进行活跃的政民网络互动, 为公众提供全方位、全生命周期的定制化政务服务;能够实现行政服务的标准化, 通过统一的政务原则和方法来实现不同地区及各级政府统一的业务流程、统一的网络平台, 推动服务范围明细化、服务方法规范化、服务质量标准化的智慧型政府建设。

(三) 政府治理方式科学化:大数据促进政府决策科学化, 提升政策执行合理性

决策科学是政府能够通过海量数据实现逻辑性或实证性的计算分析, 实现对决策模型的建构、决策执行过程的预见以及决策效果的预测。政府决策是国家治理目标的直接体现, 决策的科学化程度和实施效果直接影响目标的实现。智慧政府在事前决策中, 通过大数据和智能决策系统为科学决策提供动态系统的数据支撑, 并筛选真实有效的数据, 在确保决策的客观性和真实性的同时确保政府准确把握事件的发展规律和方向, 提升决策前瞻性, 避免了传统政府在有限理性基础上的模糊决策、过度主观决策和经验决策等弊端。而在决策执行过程中, 政府通过大数据分析技术对各个环节进行实时的数据跟踪、检测和监督, 及时发现问题, 调整决策方案, 提升决策的可行性以及执行效果。同时, 决策执行过程的数据开放, 为社会共同参与和监督政策实施提供了条件, 发挥数据对权力的持续约束力, 逐步形成权责清晰、运行公开、监督有效的权力运行机制和健全的问责机制。在事后决策信息反馈阶段, 对政策执行的结果进行绩效评价, 优化决策过程, 进行决策纠偏, 同时以数据作监督, 做到决策的透明公开、可执行和可问责, 杜绝政策制定和执行中的政策寻租、以权谋私、权力腐败等失范行为。

(四) 政府治理结构优化发展:开放化、扁平化是智慧政府结构的主要发展趋势

传统的政府组织结构是垂直化的等级森严、条块分割式的治理模式, 是以行政指令为主的交流方式, 而在大数据时代, 信息技术的使用改变了政府信息的传递方式, 实现了上下级数据信息的高速度、全方位和直接交互, 减少了繁琐的信息传递中间层次和环节, 提升了数据信息的传递效率, 使政府组织结构渐趋扁平化。大数据背景下的智慧政府结构扁平化发展是在确保行政效率的前提下减少管理层次、扩宽管理幅度, 这种迅速而准确的上传下达模式不仅减少了信息在传递过程中的失真问题, 有利于执行部门对迅速变化的环境做出正确、及时而有效的反应, 还有利于提高政府工作的效率和透明度。同时, 基于大数据处理技术的政府跨部门数据开放、信息共享的业务协同系统及平台的构建, 打破了部门之间各自为政、碎片化以及数据壁垒状态, 实现了部门间的良性互动, 从而推进业务信息系统的互联互通。

(五) 政府治理模式多元化创新:建立从一元管制到多元共治的合作机制

在我国的政府治理结构中, 政府一直都是唯一的治理主体, 政府占据社会上的绝大多数数据及资源, 掌控了社会中绝大多数公共问题的判断与处理, 其他治理主体话语权低、参与意识薄弱、合作能力差, 不仅增加了政府的负担, 降低了政府的效能, 还降低了社会问题处理的效度。随着大数据时代的到来和移动互联网的发展, 公众可以突破时间和空间的限制, 与政府进行深层次、更广领域的协同合作。同时, 随着经济市场化程度增大、非正式组织的兴起、公民参与意识的觉醒以及多元参与主体的迅速生成, 使政府处于全新的治理生态环境中, 形成了一种新的公共决策和秩序, 即多元主体共建共治的新型社会治理格局。这种建立于法治基础上的多元共治蕴含了法治、协商和自治的理念, 所有参与者在理性、规范的参与机制下, 与政府交互共享相关问题的数据和信息, 达成集体决策、共同协商进行公共政策的制定和公共事务及问题的治理, 强调治理主体的决策平等权、治理过程的双向度、治理方案的共识导向以及治理结果的互益性。

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三、大数据助力智慧政府治理的实现路径

(一) 汇聚政务大数据, 打造高效能的智慧政务

⒈构建标准化政务平台

标准化平台实现了“线上、线下相结合, 自助共享高效率”的政务模式, 即搭建线上智能平台建设和线下一窗式服务终端相结合的服务体系, 打造“一号申请、一窗受理、一网通办、一屏应用”的便捷式服务。

首先, 智慧政府的线上智能平台承担了政务办理的主要功能, 充分体现政府的标准化和人性化服务。政府应当通过对各地区各级政府服务平台进行标准化管理, 确保平台的清晰可用, 方便公众对相应业务的查询和办理。同时, 平台必须涵盖多种政务服务事项, 理清各级政府部门管理职能, 实现政府各部门业务的协同和政务流程的再造, 通过打造多渠道、全流程的统一接口, 实现政务一体化。

其次, 通过打造线下的一窗式自助终端来打破传统政府部门冗杂、职能交织的局面。一个窗口集中办公提高了政府的办公效率, 而智能自助服务终端的排号、预约、业务查询以及简单业务办理等功能构建, 更是降低了行政成本、节省了公众时间、提升了政府整体效能。

⒉打造智能化办公系统

智慧政务建立在传统电子政务、办公自动化的基础上, 随着人工智能、知识互联网等技术的发展, 政府应引进新型信息化装备, 全面打造网络化、数字化的移动办公、智能办公、无纸化办公, 减少繁杂的工作程序, 实现资源的高效利用、工作模式的科学运作和创新。同时, 充分利用智能技术优化办公环境, 打造更加符合公务人员工作特点的智能化办公系统, 包括根据不同岗位、不同级别公务员的工作性质、工作内容以及公务人员的不同工作风格和方式进行相应的个性化设置和自动优化, 使政府办公更具人性化、更加智能。此外, 应当形成内部专门办公网络, 重塑政府部门关系, 实现跨部门业务流程高效对接, 确保政府内部长效沟通、信息集成、业务互联、数据资源及时共享。

⒊建立政务云数据中心

数据中心是政务信息化的“智慧核心”, 建设政务云数据中心是汇聚、存储、计算政务数据, 打造智慧政务的新建设目标。政府应当依据总体构架、分段建设原则, 以安全、绿色、高效、节能、低成本为目标, 通过采用虚拟化技术、存储管理技术、资源管理技术和安全技术来打造集物理设备层、虚拟资源层、数据服务层、平台应用层为一体的新一代数据中心。不仅融合传统数据中心、云储存系统、云计算技术等优点, 更应当避免传统数据安全性低、运行效率低、基础设施重复建设、资源利用率不高的弊端, 确保平台的安全运作, 数据自动云备份, 同时防止政府核心业务在系统出现问题时数据丢失、业务中断。

(二) 实现大数据的精细化管理, 加速智能化服务建设

全天候服务、自动感知、智慧推送是智慧政府服务的基本要求, 而大数据的规模性、完整性、价值密度和可用性, 是确保智慧政府对公众个性化服务需求精确感知和挖掘的前提, 为保证智能服务的高效性和可用性, 政府必须建立线上互动参与机制, 提供个性化智慧服务定制功能, 实现政府数据开放。

⒈提供个性化智慧服务

政府服务平台不应局限于对公众需求的满足, 还应当在对公众浏览数据的实时捕获与测量的基础上, 通过高效挖掘与分析, 智能感知、预测与深入辨识用户的习惯、喜好以及与工作生活状态相关的隐形和显性个性化服务需求, 更精准地了解公众需要, 更高效地解决访问用户的各种申请, 并对其行为自动进行提示、引导和评价, 进行主动的智慧推送, 为公众提供定制化的服务。这种真正立足民众需求的新服务模式便是大数据时代智慧政府治理的本质内涵。此外, 政府平台业务办理应当方便快捷, 实行“一证通行”的原则, 公众在获取政府网上服务时, 只要在网上进行身份证实名注册登记, 便可在相应的服务模块提出业务办理的需求, 真正实现政府服务的全天候和智能化。

⒉提升政民自然交互力度

当前, 我国政府官方网站人气、公众认可度和参与度低, 政府服务平台的交互沟通与信息交流功能有效性不足。政府必须完善其交互层及线上参与机制。

首先, 政府必须拓宽政民交互渠道, 确保政民互动的时效性。政策咨询与意见反馈是公众最寻常的服务需求, 政府部门应完善网上咨询服务建设, 拓宽政民交互渠道, 通过政府网站及现代移动服务平台, 包括微博、微信、手机客户端等方式及时回应公众需求, 提升公民对政府的信任感, 增强民众参与政民交互的积极性和满意度。

其次, 完善政民交互的评价机制。智慧服务的保障是智慧评价和智慧监督。政府应当将公众回应性纳入公务人员的考核中, 并建立以公众评价为主的科学合理的考核指标体系, 对政府的服务过程以及结果进行考评, 提升政府网上服务的能力。

⒊开放政府数据

政府汇聚了与企业运作、公众生活密切相关的海量数据, 为使数据最大化增值开发, 就必须实现数据的开放, 开放政府数据能够为企业带来活力, 是企业掌握经济发展态势、实现创新的关键要素;能够为公众提供便利, 是满足公众知情权、构建智慧民生的前提;能够催生产业新业态, 推动知识经济和网络经济的发展。因此, 政府应当明确开放原则, 制定统一规范, 有针对性、选择性地开放数据, 实现不威胁国家安全、不涉及个人隐私以及不触及商业机密的安全数据的全面开放。

(三) 建立数据驱动的决策支持系统, 提升政府决策精确性

为实现智慧政府的科学、精确决策, 必须建立基于数据之上的决策支持系统。数据驱动的决策支持系统包括掌握大数据技术支持系统、新型智库系统、公众参与系统。

⒈建立大数据技术支持系统

在政府决策方面较为重要的数据技术包括数据挖掘技术、统计分析技术、并行化技术、数据可视化技术等。数据仓储确保了数据的全面性和多样化来源, 避免因信息不全而导致的决策偏差;数据挖掘技术对大量的数据进行描述性和预测性的自动分析, 揭示数据中隐藏的规律和趋势, 对未来的状况进行预测, 不仅为决策者提供科学参考, 更使决策具有前瞻性;统计分析技术通过现代数学算法分析变量之间的关系, 辅助政府准确把握事物之间的关联动向;数据可视化技术让杂乱无章的数据更加直观有规律呈现, 帮助政府洞察数据关系和规律, 使公众对政策的目标宗旨、核心内容一目了然。政府应当着力研发、利用这些大数据技术来提高政府决策能力、决策效率以及决策的准确性。

⒉打造新型智库支持系统

智库是以政府公共政策为研究对象, 影响和改进政策制定为目标的专业研究机构。目前, 我国的智库主要包括党政军智库、社会科学院智库、高校智库和民间智库, 但智库能力有限, 各个智库间发展不平衡, 综合性、协同性、创新性不足, 无法有效发挥智库群的情报服务、科学决策的作用。政府应当健全决策咨询系统, 建立完善的智库参与保障机制, 鼓励智库对政策问题提供建议;积极推动我国智库系统的建设, 推动智库的市场化建设, 形成良性竞争的智库发展模式;打造高水平智库队伍, 凝聚各方力量, 整合科研资源, 鼓励数据分析家、情报分析家、统计学家等专家积极加入政府智库, 进入政策议程;搭建政策研究高端论坛, 为政府决策出谋划策。

⒊完善公众参与机制

公众参与是公民的基本权利, 也是确保政策和决策民主性、公共性、公益性的重要保证。政府应当建立开放型的政策制定和决策参与机制, 扩大公众参与和影响政策的渠道, 建立完备的政府信息公开制度、社区民意反映制度、社会听证制度以及社会公示制度, 建立政策咨询中心, 提升公众的参与力度。同时, 政策参与的过程也是公众了解、接受政策的过程, 提升了政策认可度, 减少了政策推行的阻碍因素, 确保政策顺利执行。

(四) 完善智能化数据监管体系, 加强和创新社会监管

社会监管是政府为了实现某种公共政策目标而对社会的经济、政治和文化等社会微观主体进行的指导、规范、制约和监督的过程。传统有关社区治理的研究绝大多数属描述型, 只有在大数据时代, 应用大数据技术才可以真正做到社会治理结构从描述型研究走向解释型研究。大数据创新社会监管的主要作用体现在, 利用其独有的快速挖掘、准确研判、及时预警、高效分析的优势, 节省政府的监管成本, 提高政府的整体监管能力。而智能化的社会监管又依赖于统一的社会监管体系的构建, 主要包括网格化数字管理平台、全方位远程监控系统、数据预警系统和统计分析系统等四个方面。

⒈网格化数字管理平台

网格化、组团式的城市治理, 是将城市划分为若干个单元网格, 即不同的监管单位, 并搭建与统一的城市管理数字化平台相连接的社区信息化平台, 将政府的城市治理职能下放到每一个社区网格单元, 打破城市的行政管理界限, 实现城市管理的重心下移、整体联动以及监督与处置相分离的共同治理机制。应当通过政府主导、社区自助的社会治理方式, 即政府通过政策支持、规划建设、运营维护及资金支持等方面对社区服务系统进行宏观调控, 而社区在此基础上实现自治的方式建立政府和社区互联的网格化数字管理平台, 最终实现对全社会统一的动态监控、管理和调配, 使政府对城市的治理更加及时、高效。

⒉全方位远程监控系统

城市监控系统的网格化全覆盖是政府精细掌握城市管理现状的利器, 在全天候的监控系统上, 政府可以第一时间直观观测城市道路交通运行状态、城市各片区环境状况、城市治安现状、城市火灾消防情况等城市安全状况, 实现政府对社会危机的前馈控制;全景式的监控存储和调控还能为安全问题的解决提供追踪、回放等途径, 辅助政府进行追溯管理。

⒊数据预警系统

数据预警系统建立在数据监控和数据收集的基础之上, 将采集到的各种数据进行智能筛选和识别, 精准判断数据的可靠性、真实性和全面性, 并立刻将各种数据进行精细化处理之后及时传输、反馈到城市管理平台, 实现数据的互联共享, 辅助指挥中心进行问题处置。此外, 应当让民众参与到安全环境建构中, 通过收集识别公民在互动平台上提供的社会不安全因素的数据, 对社会潜在的风险和危机进行预警管控。

⒋统计分析系统

多渠道的数据采集和快捷的数据处理是解决社会安全问题的最重要手段。智慧政府的社会监管, 通过智能分析系统、云计算以及人脸识别功能等技术工具, 对案件进行深化分析, 做到事前预警、事中提供智能解决方案、事后案件总结的一体化社会问题处理系统, 有针对性地对事故以及安全隐患进行及时处理, 保障社区安全, 维护社会安定。

总而言之, 大数据时代已经到来, 大数据正逐渐成为国家层面的突出竞争力, 是大国博弈和竞争力的新兴战略制高点。而要实现我国政府治理体系和治理能力现代化, 打造智慧政府, 大数据是背景、机遇, 更是挑战, 应当把握时代发展动向, 更好地发挥大数据在政府治理变革中的重要作用, 早日建成智慧政府, 迈入智慧社会。