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大数据情境下政府治理进展和理论框架构建
大数据情境下政府治理研究进展与理论框架构建*
刘越男 闫 慧 杨建梁 刘彬芳
（中国人民大学信息资源管理学院 北京 100872）
摘 要：文章回顾了大数据与政府治理领域的主要学术进展,梳理了大数据对政府治理核心要素的影响、大数据对政府治理带来的机遇和挑战,汇总了已有公开文献中大数据提升政府治理的案例.在此基础上,构建了大数据情境下的政府治理体系的理论框架,包括政府治理主体、政府治理客体和以大数据为核心的治理方法和流程,并以贵州省习水塌方事故中应用大数据完成抢险救灾任务的案例来描述该理论框架的解释力.
关键词：大数据；政府治理；治理框架；治理能力; 贵州省习水塌方事故
中图分类号：D035-39 文献标识码：Ａ DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2017012
Governance in the Context of Big Data: Research Advances and Theory Framework
Abstract The paper reports the related advances in impacts of big data on the core elements of governance, the opportunities and challenges by big data for governance, and the cases of governance in perspective of big data. Based on the literature review, a theory model of governance system is developed. It is composed of subjects and objects of governance, and big data oriented governing methodology and process. The governance framework based on big data is illustrated with the case of Xishui Highway ce-in accident in Guizhou.
Key words big data; governance; governing framework; governing ability; Xishui Highway ce-in accident in Guizhou
数据被称为是 21 世纪信息化时代的“石油”,它已渗透到各行业和领域,成为重要的生产因素,对政府运行、管理和治理等有着明显的影响.2015年9月,国务院正式发布《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50 号）,明确提出大数据可以提升政府治理能力,在主要任务中提出要推动政府治理精准化,并设计了政府治理大数据工程,包含推动宏观调控决策支持、风险预警和执行监督大数据应用,推动信用信息共享机制和信用信息系统建设,建设社会治理大数据应用体系等；并推出公共服务大数据工程,包括医疗健康服务、社会保障服务、教育文化、交通旅游服务等大数据规划.文件出台对大数据如何提升政府治理能力提供了直接指导.在此背景下,学者围绕着大数据情境下的政府治理能力展开了研究.
本文回答的研究问题有：大数据与政府治理能力的研究取得怎样的进展？如何构建大数据情境下政府治理体系的理论模型？
1 大数据情境下政府治理的研究进展
1.1
大数据影响政府治理的领域
现有的国内外研究文献认为大数据影响到的政府治理具体领域包括：传统行政管理和政府管理体制；政府治理体系,包括政府治理理念、政府治理主体、政府治理对象和内容、政府治理载体、政府治理方式和方法、政府治理技术、政府治理结构、政府治理模式、政府治理体制,政府与企业、社会组织、公众的互动和合作模式,政府治理的具体事务如政府数据管理、公共决策、公共服务、公共安全、危机管理、网络治理等.
（1）传统行政管理和政府管理体制.政府管理的体制、结构、职能、流程和方式发生革命性的变化；政府结构将呈现网络化、扁平化、分布式、小型化、开放性等特征；政策方案制定与付诸执行的方式将发生变化,政府决策的化和科学化将更明显［1］；大数据将改变传统行政系统的封闭、分割状态［2］,政府将更加开放和透明；扁平化的行政管理新方式将成为主流［3］.
（2）政府治理体系.大数据背景下政府治理理念更加开放和,不断更新开放相关数据信息、寻求治理方式上的双向合作,利用共享信息与社会进行合作的网络化治理和治理体制上的弹性灵活,打破层级及部门之间的隔阂［4］.政府治理在大数据的影响下具备了如下理念：开放的意识、包容的心态、科学的态度、关联的思考、深度的分析［5］.
政府治理主体也相应发生变化,从原来的政府主导变成政府与企业、社会组织和个人共同治理［6］.大数据时代的政府治理突破传统封闭管理模式,在主体多元前提下,吸引各个主体参与治理的过程,并且主体地位是平等的；大数据时代,由于人格虚拟化极易引起行为失范,更需要法治规范各个主体的行为；公众成为治理的参与主体,对政治过程的公正性发挥重要作用［7-8］.政府在治理过程中需要加强与其他社会主体的合作［9］.
政府治理内容和对象也出现调整,政府治理在传统事务基础上,对公众的诉求要能够及时有效地回应,避免件等严重影响社会安全的情况出现；政府能够主动预测民众需求,并为其实现正当诉求创造必要条件［7］,预测公众偏好、预防打击犯罪、缓解交通压力、防控疾病传染、预测自然灾害［8］.
政府治理载体、方法和技术方面产生变革.大数据革新政府治理方式［10-12］,治理方式从经验化转变到数据化,包括思维数据化、技术数据化、执行数据化［13］；方式中增加了网络媒体监督、汇集民众智慧、专家论证,由注重事前审批转向注重事中事后监管、由注重事后及时处置转向事前预测、治理法治化［6］.在治理手段上大数据可以以智能化手段重新塑造政府治理模式［5］,通过节约政府治理的代理成本、运行成本、决策成本、沉没成本［14］的方式提高治理效率和效果.在治理载体上,大数据可以让其自动化［8］.
政府治理结构、模式和体制得以转变.大数据使得政府治理的战略目标明确为更开放、更分散、更超前的社会［15］,政府治理结构从传统模式向网络化治理结构转变,政府、非政府组织、 私人机构以及公民个人在既定的规则约束和权利范围内共同对公共事务进行管理,形成一个上下互动、多向度的网络化治理结构［11］；大数据会促进政府治理体制从碎片化到协同化,包括价值协同化、预算协同化、机制协同化；政府治理模式从机械化到智能化：人才智能化、决策智能化、应急智能化［13］.政府治理结构的另一层含义是大数据应用的实现需要对政府部门原有的机构设置进行再设计,对原有的工作人员进行再培训,对原有的工作流程进行再造［16］.
（3）政府治理的具体领域.受到大数据影响的政府治理具体领域包括：公共决策［17］、公共安全、社会危机治理［5,18］、公共交通、社会保障、科技教育、医疗卫生、环境保护、文化建设［1］、网络治理、政府绩效评估［9］、政府数据共享和管理［17］、简政放权［19］、市场监管［20］等.
1.2
大数据对政府治理的机遇和挑战
1.2.1 大数据为政府治理带来的机遇
大数据的广泛应用可以改进政府众多领域的绩效,如为政府治理交通拥堵、环境污染和公共治安不良等问题提供解决方案的资源宝库；为政府在政企合作、政府权力边界等领域的变革提供力量支撑；为政府形象重塑提供有利契机［4］,转变行政理念［21］,以公民需求和利益为中心；为政府加深网络、舆情监控等提供科学决策支撑［5］；为政府实现信息透明、预测公众需求,提高政府回应力、以人口细分为基础政策提供可能等［22］.
大数据能够对政府治理流程产生积极影响：治理结构进一步优化,促进治理主体多元化和组织结构扁平化,将政府决策、公民意见、社会组织、企业、意见领袖等各方声音融合起来；治理机制进一步规范,治理机制法治化,信息公开透明化；治理职能进一步完善：资源配置社会化,原来由政府一家承担的责任,正在越来越多地由各种社会组织、私人部门和公民志愿团体承担,公共服务人本化；治理工具进一步优化,如社会管理协作化；治理方式数据化；治理能力进一步高效,实现危机管理预知化；治理评估进一步科学,逐步实现绩效评估科学化,治贪监控化［23］.
大数据帮助政府进行循数治理,通过搭建公共论坛疏通沟通渠道,强化政府对公共需求的感知能力；规范政府职能部门责任,优化公共资源配置,提升政府的数据整合能力；健全政务数据分析体系,促进政府科学决策,增强政府的数据运用能力［24］,在医药领域紧急事件的实时分析与预测发挥作用［25］.
1.2.2 大数据对政府治理的挑战
大数据会冲击传统政府治理的观念、方式、体系、格局、结构和模式.传统治理与“循数”治理存在很大的鸿沟［4］,大数据直接挑战传统单极化和封闭式的政府管理理念,传统的以行政命令为主、单一垂直的治理方式,让渡于协商的、合作共治的方式［6］；大数据思维下原有政府治理质疑单向和缺乏互动的方式将受到冲击；政府治理责任结构的稳定性受到大数据的弱化［24］；大数据冲击传统的“事件—分析因果关系—采取应对措施”治理模式,在数据监测中从关注宏观数据转变为在意微观数据,按照数据“收集—存储—分析—输出”的流程进行管理,保证输出数据和公共政策的科学性和精确性［26］.
大数据会影响传统政府管理中的决策、组织、行为方式、利益表达制度和其他制度.大数据思维和情境下的公民政治诉求涌现是对传统政府与公民关系的冲击［6］；大数据对政府在公共服务领域的思维与行为方式产生巨大冲击［17］,大包大揽和特立独行的服务提供方式会受到更多质疑；大数据会使得信息公开与个人隐私保护之间的悖论更突出,信息安全风险更大［9］,对相关制度的变革需求更明确［4］.在开放的大数据环境下政府公信力在一定程度上会受到质疑［15］.
大数据主导的政府治理也在数据管理方面会存在一些问题：数据预测的片面性可能误导政府决策,大数据的低密度价值导致数据分析成本较高,政府数据拥有主体的分散性强化“信息孤岛”问题［9］,可用数据匮乏的“尴尬”［15］,政府大数据人才及创新不足影响了大数据的应用价值［9］,大数据导致公众参与政府治理事务的无序和创新乏力状况［15］.大数据对智慧政府门户的网上响应能力、供给导向的传统网站服务模式、网站发展模式都有明显冲击［27］.
1.3
大数据与政府治理的案例
我们对大数据提升政府治理能力的案例做了一个汇总（见表1）.案例所展示的是政府治理领域应
用大数据的地区和国家,主要包括：中国（北京、广州、贵阳、上海等）、美国、英国和意大利.代表性的应用机构有各级政府、交通、银监会、征信、公共安全、交通、民政、能源、环保等部门,治理领域基本覆盖大数据应用到政府治理最多的核心具体领域：公共卫生、社会服务、交通、宏观经济治理、信用与证券交易、社区治理、救灾抢险、公共安全、能源与环境治理等.从案例的简要描述来看,其中应用大数据开展政府治理的主要大数据技术和方法包含了非传统数据的采集、数据整合、数据交换、数据共享、数据加工和分类、数据分析（比对、智能推荐、预测、预警、仿真、异常检测等）、数据可视化等.
大数据提升政府治理能力的代表性研究成果已经在大数据影响政府治理的领域、大数据带给政府
治理的机遇和挑战、案例方面取得一定的研究进展,对于我们理解和构建大数据情境下的政府治理理论提供了研究基础.与此同时,现有相关成果中也存在着以下问题：研究基本是提出和界定问题、思辨性研究方法占据主导、案例停留在提及和简单描述层级、研究中学术话语不系统和不完整、不太严谨的政策话语占支配性地位.
2 大数据情境下政府治理体系理论框架的构建
2.1
融合大数据的政府治理体系框架
从上述研究进展来看,目前在大数据与政府治理领域的代表性成果中,有关政府治理体系要素和框架的描述基本处于零散、不系统的状态,缺乏不同观点的整合和协调；且大多数研究发现是在经验描述和主观构建基础上形成,缺少典型个案的深入且结构化的分析框架；相关研究中理论要素对现实情况的解释力不够.出于整合现有成果、为后续案例写作与分析研究提供更合适的框架为目的,本研究构建了政府治理体系的理论框架.
西方新公共管理运动将政府治理界定为政府行政系统对社会公共事务的治理,其理论基本内涵在于主张政府管理的市场化,特别是实现政府管理的扁平化；其核心命题是政府治理社会权力的集中与分散、政府跟社会的冲突与合作、政府机构运行的碎片与协同［23］.政府治理的本质是对社会资源进行分配的过程［14］.政府治理能力即分配社会资源实现对社会公共事务的有效治理的能力.
在大数据情境下讨论政府治理直接形成了智慧治理的概念,智慧治理旨在决策意识、组织文化、组织结构和决策流程等方面实现变革,做到智慧决策［21］.智慧治理的本质是精细化治理［16］,对社会事务采用大数据思维、数据挖掘的方法和技术,从具体的现实问题和公民需求出发,提供针对性强的解决方案.
大数据对政府治理体系的影响体现在：增加政府治理主体（政府、企业、非营利组织、公民等其他社会主体）平等参与社会和公共事务治理的话语权,形成多元化、平衡的治理关系；丰富政府治理客体和内容,大数据既是政府治理的内容和对象之一,也帮助政府治理主体更加精确地收集、了解和评价治理客体基本情况、治理过程和治理效果；直接为政府治理主体提供治理社会公共事务的技术手段、方法、工具、技术和流程；政府治理主体和治理客体之间的互动过程构成政府治理结构；政府治理主体共同协商制定的治理资源分配制度安排便是政府治理体制.
以政府治理主体、政府治理客体和大数据构成的政府治理方法与流程构成了大数据情境下政府治理体系的核心要素（见图1）.不同的政府治理主体之间存在互相协商、互相制约的关系,在我国国情下,政府出面主导政府治理体系,与企业代表的市场、NGO代表的第三部门和公民协商建立大数据时代的政府治理制度.治理主体采用大数据的思维、方法和流程治理社会公共事务的起点是识别其中存在的具体问题,识别公民和社会机构的需求；之后通过采集相关问题域的数据、清洗和格式化数据和数据分析与建模,形成针对特定问题的治理解决方案.目前常见的政府治理对象和客体有：政府公开、行政效益、公民参与、人权与公民权、党内、、、法治、社会公正、公共服务、社会稳定等［29］.这些核心议题构成政府治理的主要任务：政治治理、经济治理、文化治理和社会治理.特定社会公共事务的问题理解分别来自于治理主体和客体,治理主体应尊重治理客体对问题的理解和描述.通过大数据思维、方法和流程产生的解决方案回流到治理主体和客体中,接受社会公共事务的检验.所有政府治理要素在大数据情境下实现良性循环.
大数据在政府治理能力的建立和形成过程中扮演催化剂的角色.在国家治理的议题中,大数据成为政府治理的战略资源,大数据思维渗透到国家各个领域,催生政府等各个治理主体在社会公共事务中的平衡关系,尤其是突发事件、社会危机、公共卫生防御和应急、抢险救灾等情境中价值明显.在经济发展、金融信用、新兴电子商务、舆情监测、环境污染治理等领域,大数据挖掘方法不仅作为分析工具、技术和方法出现,还是决策和解决方案的数据集.大数据已经是当今政府治理中的主要潮流.
大数据思维贯穿政府治理始终,大数据方法和流程是政府治理主体与治理客体之间关系的桥梁.通过大数据实现政府治理的流程如下：
（1）政府治理问题的发现与理解.大数据对政府治理产生影响的起点是治理主体从一定量级的数据集合中发现需要治理的各类政治、经济、社会和文化的问题,或者现实社会中出现的重大突发事件、自然灾害、社会危机等问题出现后,治理主体利用大数据分析方法发现问题的切入点（痛点）,与利益相关人合作解读问题涉及到的专业领域、矛盾冲突点、现存资源情况、现有治理能力缺陷、资源的需求状况和能力的提升路径等要素,初步确定治理问题如何转化成相关数据.
（2）政府治理数据的采集.将从现实中提取的治理问题转换成数据挖掘问题,确定治理目标,分析需要向哪些部门或社会主体采集哪些数据,或者从各个职能部门和利益相关机构与人群中现有数据集中获取哪些类型的数据；初步判断数据基础是否足以支撑完成治理目标,检查数据质量是否满足数据挖掘要求.不同治理领域对数据的需求有差异,但政府机构掌握有大量的数据资源,应优先考虑利用现存的政府数据资源和政府可以调用的企业数据资源和其他社会机构的数据.
（3）政府治理数据的准备.政府治理大数据挖掘的准备工作包括数据选择、数据清洗、数据构造、数据整合、数据格式化等几个核心步骤.依据数据挖掘的惯例,政府治理数据的准备工作是将原始未加工的数据变成最终分析可用数据集的活动,此阶段最耗时,所占时间大致在所有工作量的一半以上.数据选择是确定政府治理问题转换为数据挖掘问题之后选择哪些字段的数据作为建模对象；数据清洗是处理缺失值和错误值,插入适当的默认值,剔除不符合要求的数据记录；数据构造是处理清洗过的数据,合并相关字段,根据变量要求派生出相应的新字段,如均值变量、占比变量、趋势变动、波动变量等；数据整合是将相互关联的表格生成最终的分析数据集（宽表）；数据格式化是将各个字段的数据进行标准化处理或数据变换（如聚类需要的Z变换）.
（4）数据建模.针对准备好的政府治理数据,探索有无明显的规律和趋势,如进行变量之间的相关性分析、回归分析、因子分析、分类和聚类分析等.
（5）解决方案.政府治理问题与大数据挖掘方法的结合是否成功的标志是能否产生适合特定领域的解决方案.此阶段最关键的工作是将数据建模的结果转换成政府治理实际情境下的话语、与治理问题属性、治理主体与治理客体有关的活动与行为.大数据背景下理想的政府治理解决方案应该是数据与情境、数据与治理问题、数据与业务、数据与主体客体不脱节的方案,是基于各个利益相关方相关数据和利益平衡点的方案.
2.2
融合大数据的政府治理案例
笔者以贵州省贵阳市实地调研收集到的原始案例材料为实例说明该模型基于大数据如何帮助政府提升治理能力,调研期间研究团队重点收集了“数据铁笼”和大数据在习水塌方事故中的应用状况.本文以大数据习水塌方事故为例阐释该理论模型.
2015年1月4日15时 30分,贵州省遵赤高速公路K391+800习水境内发生塌方灾害事故.大数据在此次突发事件中要解决的政府治理问题是贵州省政府需要尽快确定人员伤亡和财产损失情况,以应对媒体与网络舆情对此事的反应.突发事件的治理主体包括：省政府、高速公路公司、媒体和大众.治理的客体则是出现塌方事故的高速公路路段、可能受到影响的车辆、司机和车流、媒体和公众.
当舆论对于此次突发的高速公路塌方事故形成不一致的报道口径（见表2）,公众很容易把此次突发事故的罪魁祸首指向救灾指挥不力的省政府,同时会将其他情绪（如仇官、仇富心态）嫁接到此次事故中,省政府可能会成为舆论漩涡的中心.
（1）此次事故中治理问题的理解：事发之前,遵赤高速公路K391+800习水境内机动车有哪些？事发前可能经过塌方路段的机动车有哪些？事发后,经过塌方路段的机动车有哪些已离开高度公路？哪些车是不可能经过塌方路段的？
（2）数据采集来源：高速公路收费站对所有进出车辆均有记录；高速公路习水境内及相关路段内的测速装置；事故发生前高速公路上行驶车辆中可能的目击人,如被塌方事故紧急逼停的车号为贵CF0192的车主（贵阳晚报2015年1月5日A13版报道中提到的一个细节）和该车主提到的超过此车的宝马车主.救灾抢险人员最终选取的数据样本具体包括：当天全省275个收费站,事发前7个小时进入贵州省高速路网的13.3万辆机动车的数据样本集.
（3）数据准备和建模阶段：现场指挥部要求省厅与交通厅立即启动数据共享；通过大数据分析,发现有效时间段的13.3万辆车中,有23647辆车没有出收费站；通过每辆车行驶速度和进入高速公路路段的时间大数据,推测出事发时间可能经过塌方路段的3411辆车；再对该路段周边的8个收费站进出车辆进行塌方时点位置标注,初步筛查出68辆车有可能被掩埋；将交警路网监控数据,交通违法处理数据,车驾管理系统数据、高速公路收费站通行数据,常住人口管理数据与事发时间、事发地点进行关联,判定除了路边被冲翻的车号为贵CM0777的机动车外,无其他车辆和人员被掩埋.
（4）事故的解决方案：根据救援人员大数据分析结果,救灾指挥部决定：基于没有其它机动车和人员在塌方现场,因此救灾指挥部迅速制定救灾方案.采用机械化挖掘的方式,大大提高了救援和路段恢复效率,贵州省有关部门及时对外发布救援情况,澄清各种不实传言.救灾工作结束后,受灾车辆仅为贵CM0777一辆,最终结果与判断一致.
大数据在此次事故中,直接将传统的救灾抢险工作从粗放式转变为精确式.从治理问题的确定、到治理主体和客体的明确,再到治理问题向大数据问题的转换,数据源的选择和协调、准备和分析,最终到解决方案对灾情的判定、机械式救灾方案的确定、客观应对舆情的具体措施,大数据思维和方法的价值凸显.尽管其中涉及到的数据算法很简单,就是事故时间段和空间位置与车辆的相关性和交集判断,但最终的结果和舆情反应还是超过预期效果,再次证明大数据对于政府治理的突破性价值和理论模型对于政府治理问题的解释力和推动力.
3 结语
尽管大数据情境下的政府治理研究更偏重于实践,但考虑到目前的相关学术研究总体上是经验简要总结、简单重复和泛泛而谈,笔者建议应该在考察大数据对政府治理领域的影响时增加理论探索深度,引入新的理论视角和研究方法,从现实治理问题中发展大数据与政府治理理论,从理论中探求大数据如何创新政府治理活动和能力的思路.深刻的大数据提升政府治理能力的案例分析和研究应该是以决策问题为出发点,深入到利益相关者群体中,收集政府治理主体和治理客体对决策问题的理解,并将治理主体解决相关问题的需求转换成数据,聚焦在政府治理过程中对大数据方法和流程的实质性应用,尤其关注信息职业如何以其独特的专业视角和技能参与、影响甚至是主导数据的收集、准备、建模以及解决方案.信息职业的优势应该更好地与政府治理现实需求和大数据应用前景相结合.
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作者简介：刘越男,女,中国人民大学信息资源管理学院教授,博士生导师；闫慧,男,中国人民大学信息资源管理学院副教授；杨建梁,男,中国人民大学信息资源管理学院博士研究生；刘彬芳,女,中国人民大学信息资源管理学院硕士研究生.
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