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大数据视阈下的治理
关成华
（北京师范大学 经济与资源管理研究院,北京 100875）
摘 要：以电子治理作为大数据时代的治理创新目标有利于实现治理与新一代信息技术的有效融合和良性互动.电子治理的国际经验表明大数据在治理创新中可以发挥 “提高决策准确性”“提高执行能力”“促进民生发展”和“培育科学文化”等四方面功能.在实践中,大数据应用于电子治理领域需要有两项基础条件：政府全面丰富的统计数据和先进的数据思维及数据处理技术.大数据时代电子治理政策中应重视两个基础性问题：一是对于数据处理中政府和市场的关系,应强调市场在处理数据上的基础性地位；二是在依据数据进行决策时,政府不应过于依赖数据中呈现的相关性而应更注重因果规律.
关键词：大数据；治理创新；电子治理；相关性与因果性
中图分类号：D630
文献标识码：A
文章编号：1674-0955（2016）03-0107-08
收稿日期：2016-03-28
作者简介：关成华（1968- ）,男,辽宁建平人,教授,博士生导师,北京师范大学经济与资源管理研究院院长,首都科技发展战略研究院院长.
大数据这一概念自2001年被提出以来,短短十几年间,其影响已经从商业竞争延伸至政府治理.数据时代呼唤政府解放思想,采用新的思路、技术和方法进行治理创新以解决现代社会治理中的各种问题.近年来,以美国为首的发达国家,纷纷将大数据的管理和运用上升到战略层面,以全方位的数据采集和高效的数据处理促进公共部门管理模式的创新.中国政府也于2015年9月颁布《促进大数据发展行动纲要》,力求运用大数据推动经济发展、促进治理创新、提升政府服务和监管能力,逐步实现政府治理能力现代化.本文正是缘于电子治理实践的国际经验,将治理发展放在大数据时代背景下来思考,如何实现治理与新一代信息技术的有效融合和良性互动,应成为当下治理模式创新探索的核心议题.目前学术界和实业界仍对大数据的概念缺乏明确而统一的定义,为便于探讨的进一步展开,本文采纳美国自然科学基金会对大数据概念的定义,即大数据是巨大数量的高速的、复杂的、多样的数据,它需要通过先进技术和科技才能捕获、储存、传播、管理和分析.这一定义将用于统摄我们下文中的所有讨论.
一、大数据时代治理创新的目标选择
20世纪90年代,治理与互联网几乎同步兴起.在此过程中,治理不可避免地受到信息通信技术的影响,并且不断加强对这些新技术的运用,从而引致电子政务的出现和发展.但当进入大数据时代,公共管理模式需要从注重被动的信息获取变为主动参与,原有的电子政务系统难以有效满足这一需求,治理创新的价值追求和目标选择亟需实现根本性转变.
（一）治理创新的目标选择源于治理与电子政务所面临困境
治理与电子政务在实施过程中面临的困境大体可以分为两类：一是外部环境造成的困难,比如社会参与的意识和能力较低、政府推进的动力不足、信息通信技术基础设施薄弱、投资大效益差、数字鸿沟难以消除等等；二是治理和电子政务本身存在的不足,造成了实施过程中的一些困难和障碍.这里主要分析一下第二类问题.因为第一类问题虽然是现实困难,但是严格来讲,不属于治理和电子政务范畴的问题,而是综合反映了一个社会的整体问题.同时,解决好第二类问题,也将极大地促进第一类问题的解决.
治理本身的问题主要有三个：一是内在的逻辑矛盾.比如,既要求多元主体共同参与、协商,又追求高效率、低成本.价值取向上存在相互冲突的成分,相关理念有时难以落实.二是方法与目标不匹配.一方面强调公民社会,希望更多地实现直接；另一方面,囿于实际条件,很多情况下只能采取代议制形式,普通公民很难直接参与.三是实践中的技术性难题.比如,多元主体如何确定,通过何种机制才能有效形成共识,以及如何避免多数人暴政,更好地保护弱势群体利益,最大程度地维护社会整体利益等等.
电子政务本身的局限可以归纳为四个方面：一是缺乏改变主体的能力,难以推进政府建立更加科学的组织结构和运作模式；二是不能克服政府各部门之间工作连接的障碍,内部交流难以实现完全顺畅；三是不能改变政治决策的程序和内容的科学化,公民只能被动接受,无法参与；四是创新动力不足,政府管理缺乏柔性,难以应对复杂多变的实际情况,通常只能追求简单统一,损害了创新活力.
治理在实施过程中遇到的困难迫切需要新的更加有效的办法,电子政务的出现与发展为解决这些困难带来了希望.很多国家和地方的治理活动,也都通过互联网进行实施.这些尝试和努力,不仅进一步促进治理在全球的流行,而且探索了很多落实治理理念的新方法、新途径,成为治理创新不可或缺的重要动力.但从实施成效看,电子政务在初期阶段的主要功能,即提高政府工作效率、改善服务质量,以及增加政务透明度等,均取得了显著成效.这一结果自然进一步增强了社会参与处理公共事务的意愿.同时,政府运转中使用电子与网络的观念不断拓展,所有国家都在使用电子政务,来描述其使用电子邮件和互联网进行的内外联系.很自然,公众的期望开始升级为使用电子咨询、电子交易及电子等的可能性,电子政务发展的内在逻辑与弥补不足的需要,也促使治理进一步创新,即电子治理.
(二)电子治理理论有利于治理难题
那么,电子治理能够有效解决前述困境吗？从目前的理论和实践两方面来看,答案是肯定的.信息通信技术可以在保持低成本、高效率的情况下,对于政府与公民之间的关系产生不同以往的转变,其中最重要的就是拉近彼此间的距离,增加相互间的互动,使公民有更多的参与机会,提高政府的响应度与责任感.而这种转变,正是电子治理能够解决各种问题的前提与基础.当前,电子治理相关理论与实践的发展仍处于初期阶段,本文认为,治理难题的之道需要建立在明确电子治理的定义,理清电子治理与治理、电子政务之间关系的基础之上.
从定义来看,现有对电子治理的定义主要存在如下问题：一是将主体限定于政府或其他公共部门.现在很多学者在解释电子治理时,仍然将政府作为中心和权威,而治理的一个核心内容恰恰是要打破这种单一权威的传统,由相关各方共同参与,在某些情况下,甚至可能并不需要政府的参与.二是平台与渠道局限于政府或公共部门提供.现实情况是,越来越多的商业化、社会化的信息通信技术平台,如WECHAT等,都在电子治理中发挥着日益突出的重要作用.三是对社会参与的重要性认识不足.对于电子治理而言,尽管利用信息通信技术为公众、企业提供高质量的信息和服务非常重要,但是更为重要的,而且对政府改革影响更为深远的方面,是需要借助互联网让更广泛的公众参与到政策的制定和执行中来.四是有些概念比较空泛.一些概念虽然列出了电子治理的诸多应有功能,但是并不能明确其核心特征,而且由于缺乏实质内容,无法与其他概念进行明确区分.基于以上认识,本文认为,电子治理最简单的理解就是电子化的治理.更完整的表述是,社会主体运用信息通信技术,平等参与和协商处理公共事务的方法、过程和结果.这里面包含了几个方面的内容：一是主体是社会化、多元化的,并非限于政府或其他公共部门,在某些情况下甚至可以没有公共部门的参与；二是技术基础为信息通信技术,以互联网为中心,也包括其发展的新成果,但是不限于政府等公共部门提供的平台与渠道；三是范围主要为社会公共事务,即事务通常涉及多方面的人员、群体或组织；四是处理事务的方式为平等参与、协商合作,而不是政府或其他公共部门的命令或指示.
就电子治理与治理的关系而言,这一关系相对比较清晰,治理应用信息通信技术从而产生电子治理.因此,电子治理是治理发展的结果,处于更高级的阶段,是更加完善的范式.电子治理不仅传承了治理的功能与优势,而且实现了新的超越.电子治理是作为治理的辅助者或者替代者而出现的,以网络的虚拟治理弥补现实治理的不足,或者在某些情况下直接取而代之.这也是由现实治理本身的缺陷所决定的,以往统治或治理的不足与缺陷,只有通过互联网才能有效解决,比如官僚体制和复杂程序,全国分散的代理机构、缺乏沟通与信息交流,个性化或者对法律的错误解释等.[1]（P272）
就电子治理与电子政务的关系而言,二者有着本质的差异,不作区分和比较,就难以认清电子政务的局限性以及发展电子治理的重要性.对此,目前主要有三种不同意见.一是认为电子治理与电子政务相互独立,是政府应用信息通信技术的两种不同形态,二者组合并同步发展形成完整的体系.二是认为电子政务包含电子治理,电子治理是电子政务的一项内容,或者是一个发展阶段.三是认为电子治理包括电子政务,电子政务加上电子参与或电子,构成了电子治理的整体.三种理解,各有其道理,比较而言,第三种观点更为合理.电子治理是由电子政务发展而来,存在着明显的传承关系,脱离了电子政务,电子治理就成为空中楼阁.同时,电子治理也是比电子政务更高级的形式,更加广泛的概念,包含着更为丰富的内容,这个内容必须包含电子政务的所有积极的、进步的成分.如果把电子治理理解为电子政务的一个部分,则这个电子政务相比传统的概念已经发生了质的变化,必须对其作重新界定,这就会造成很多混乱.如果把二者截然分开,并列存在,则容易模糊二者的历史定位与时代价值,也难以看清下一步的发展方向与重点.①
（三）以电子治理作为治理创新目标的利弊
治理创新必须注意多重治理目标的有机整合,以在大数据时代背景下形成一套可操作性强的整体性思路进行操作.从直接的产生过程看,电子治理主要有两个来源,即治理和电子政务.具体来看,电子治理融合了治理与电子政务的先进功能,具有自身新的独特优势：
一是具备内在的改善与发展动力.信息通信技术赋予了公民与政府等公共部门的互动能力,这种不断增强的互动能力,成为电子治理扩大优势、解决问题的强大动力.通过人的需求与技术条件的良好结合,可以更有效地提升决策质量和执行效果.同时,社会参与可以督促政府等公共部门更多地采用新技术,改善政府功能及其服务质量,并逐步减少政府在获取、管理和使用信息方面的成本.二是提供了训练的条件.信息通信技术形式和方法上的通用性,使治理更加便于实施和操作,公民和社会组织通过在社会公共事务中更加有效、方便的交流与合作,就能够不断培育和发展的意识与能力.同时,这种训练的成本更加低廉,特别是对于范围大、涉及面广的社会公共事务来说,这种高效益的实践条件与机会前所未有.三是有利于建立规范、稳定的法治秩序.电子治理主要通过网络的形式进行运作,从技术上来讲,具有广泛的相似性和很高的一致性,可以更方便地建立起表达、参与的规则,以及相应的协调机制,避免很多直接的矛盾与对抗,形成有效的运作秩序和良好的合作环境.“电子治理可以提供更多有价值信息和更好的控制,这对于决策合理化和异见的减少很有帮助.” 四是保证了治理的大范围实施.电子治理通过互联网,极大地扩展了治理的范围,不受或少受时间与空间的限制.数字系统提供的强大的连接功能,使分散的跨国界、跨区域、跨组织的治理关系更容易应对和处理.公民获得了更多直接参与治理的机会,直接对于全国乃至全球公共事务,也越来越具有现实可能性.五是能够推动现实政务不断进步.信息通信技术为政府机构提供了重要的、不断增长的信息采集和管理能力,可以有效克服政府管理的碎片化.电子治理因其政务透明和社会参与,可以实现现实政务的重新整合与改善,能够避免决策失误或不科学导致的极大浪费,同时增加政府的柔性,更加快速灵活地应对社会环境中的诸多变化.
当然,电子治理本身也面临着一些问题.目前来看,除了外部环境等共性问题外,电子治理主要面临着这样几个风险：一是丧失理性的风险.电子治理意味着更好的控制权、质量和理性,但是要实现这些,必须保证具备相应的条件,比如公民的知情权和参与权能得到很好的保护、公民对于政府决策的影响力不能被侵蚀,等等.二是伪透明度和责任度风险.一些反对者认为在线政府的透明度没有保障,因为政府自己统计和发布信息,可以在公众眼皮底下增加或删改,很少有机构去检查和提供政府数据的可靠性.三是加强专制的风险.政府一旦采取电子治理,公民就必须在网上与政府沟通,这就导致公民的隐私权受到威胁.随着治理范围不断扩展,政府会获得越来越多的公民信息,个人隐私可能将不复存在,在最坏的情况下,电子治理甚至可能会发展成为专制系统.客观来看,这些问题确实是电子治理可能存在的风险.但是,相对于其他治理范式,电子治理的独特之处就在于其具备自我调整和问题的内在潜力,而这一潜力即来自其独特的本质特征.
二、大数据在治理创新中的功能
社会科学研究学者自21世纪初便开始将大数据运用于交通安全、消费者保护、专利和著作权等社会生活领域,这些研究的一个共性是关注政府立法和政策的实际社会效益,对提高政府决策科学性、促进治理创新有着巨大的推动作用,成为大数据与电子治理潮流的先声.而从美国的治国经验看,大数据已经在预防和遏制犯罪、监控和打击恐怖主义活动、防疫防害、金融监管、基础教育等多个与政府治理息息相关的领域起到显著作用.基于此,笔者将大数据在治理创新中的功能概括为“提高决策准确性”“提高执行能力”“促进民生发展”和“培育科学文化”等四个方面.
第一,大数据提高政府决策的准确性.数据天然具有量化的属性,这使得应用数据方法精确考察政策实施效果成为可能,同时,大数据技术的应用使人们对历史和社会的认识更为准确,也使以此为基础的公共政策更为合理.例如,2008年金融危机后,美国政府推出以《多德-弗兰克法案》为核心的一系列监管变革,改革法案起初曾遭到银行业龙头的反对,金融学家采用数以十亿计的银行交易数据开展计量研究后,确认改革在消费信贷领域取得良好效果.[2] 用数据说话无疑为政府制定监管政策提供了有效的科学依据,进而使政府的施政能力和政治合法性得到提升.另一方面,现代科学的因果观是概率论的因果观,因此数据分析是因果推断的最主要手段之一.例如,美国20世纪90年代的犯罪率有明显的下降趋势,媒体往往将此归因于当时的刑侦技术现代化及经济繁荣.然而,经济学家通过对大样本数据进行分析后发现70年代堕胎合法化、80年代警力增加和监狱扩建才是导致犯罪率下降的真正原因.[3] 政府财政预算有限,因此在进行决策时必须对各部门的投入产出效率进行权衡,进而平衡不同部门间的财政资源配给,这种精细化的权衡在缺乏大数据技术支持的时代很难实现,大数据技术使得对同一时期、不同社会领域的政策进行横向评估成为可能.
第二,丰富政府治理手段,提高政府执行效率.大数据技术丰富了政府治理的手段,使政府得以使用新的思维和方法解决日趋复杂而多样的社会问题.比如,恐怖主义是美国政府在外交层面所面临的最棘手的问题.对此,美国正不断寻求各种手段对其进行坚决打击,甚至不惜为此发动战争.其中,大数据技术可谓是最温和也最有效的解决方式.美、英两国指派专业研究分析大数据的科学家,通过恐怖分子银行账户数据的挖掘,跟踪并得到恐怖分子活动规律,包括极少使用储蓄账户、不在周五的祷告时间进行银行交易、很少购买保险、多居住在清真寺旁边、极少有自己的不动产等等.科学家们利用大数据技术帮助政府预测和侦破多起恐怖主义行动,取得卓越的成效.[4] 大数据技术极佳的预测能力使得政府的执行效率显著提高.
第三,大数据技术能帮助政府促进民生发展.政府在医疗卫生、教育、安全保障等民生领域具有基础性作用.例如,在交通安全领域,基于大数据技术的数字化安全驾驶系统通过共享位移、速度和加速度等物理参数,能够防止多达80%的由人为错误导致的交通事故,[5]因此,美国交通部门积极鼓励在新车中安装车载数字化系统以普及智能交通系统.在医疗卫生领域,研究者自2008年起应用谷歌搜索上的“感冒”“发烧”等关键词的词频数据来预测大规模流感趋势,这种方法比依靠各地卫生部门和医院上报的流感案例来判断全国的流行病传播趋势更快捷,且预测准确率也提高了5%以上.[6] 在教育领域,以开放性网络课程为代表的在线学习平台,极大地拓宽了受教育者可选择课程的范围及多样性.在KhanAcademy等知名教育网站,大数据研究者综合分析网上学习者注意力时间短、易受外界干扰等特点而设置教学方法,教学视频大多时长20分钟并不时提供人机互动.[7]综合来看,民生领域既有市场力量的驱动,又有政府的关注和投入,未来可能是大数据在政府决策及治理中应用最广泛、发展最深入的领域.
第四,大数据可为公众营造以数据为基础、科学思考社会问题的氛围,有利于培育公民、社会和政府理性协商的文化.政府的决策过程既是一个政治过程,也是一个科学过程.同时,很多政治和意识形态争论的核心是基本的科学或事实问题,当这些问题得到解决时,很多意识形态的争论也就迎刃而解.大数据技术是一种认证事实、寻找规律的有效方法,能在很大程度上帮助政府和公众理性思考社会问题,达成社会共识.举例而言,是否禁一直是美国社会左右翼争议的一个重要问题,两派争论的焦点实际上是一系列事实问题.比如持有使犯罪增加还是减少、持有是否使整个社会更加危险等等.美国协会在进行游说活动时经常引用经济学家约翰洛特运用面板数据回归方法对“更多,更少犯罪”的实证研究来支持自由持有,[8]这一研究结论或许不符合普遍认知,但更重要的是,不论禁问题本身的结论如何,美国的利益团体和党派已经经常在游说、广告和立法听证时重视与仰赖大数据分析,这无疑有助于培养政府和社会的科学精神和理性决策能力,并最终形成以科学和理性为基础的过程、公众参与和政府决策.目前,以大数据技术研究成果为基础进行讨论和决议已成为美国金融监管、消费者保护、土地征用、新药监管等领域立法和施政的常规思路.
三、大数据时代电子治理政策探讨
从美国的治国经验看,大数据已经在预防和遏制犯罪、监控和打击恐怖主义活动、防疫防害、金融监管、基础教育等多个与政府治理息息相关的领域起到显著作用.而从这些领域的实践来看,大数据应用于电子治理主要有两个基础条件：第一,政府对涉及社会生活方方面面的数据进行了广泛而细致的收集、储存和公开.第二,先进的数据思维和基本的数据处理技术.数据时代给政府治理带来了无数可能性,而有一些基础性问题是我们在迎接这些可能性前必须要探讨的.在数据处理上,政府和市场的关系应如何摆放？我们强调市场在处理数据上的基础性地位,政府更应成为数据的收集者和提供者,而不应过多地在技术细节上“劳神苦思、事必躬亲”；在依据数据进行决策时,政府不应该过于依赖大规模数据中呈现的相关性,而应更重视常识和科学,注重因果规律.
（一）政府与市场在数据收集和处理中的关系如何
政府在数据的收集和处理中应该扮演什么角色？这是各国政府在数据时代面临的核心问题.数据社会公众最关注的是隐私权保护和政府信息公开,但从政府的角度看,问题的另一个侧面是政府数据应该如何提供和呈现给公众.具体而言：政府应该向公众提供什么样的数据？在提供数据和信息时,政府和市场的关系如何？政府应该自己进行技术处理后直接向公众提供数据分析结论,还是仅提供原始数据而将工作交由市场完成？在决策过程中,政府如何应对各相关主体呈报的数据挖掘和处理结论？新型的决策过程是否需要政府官员有新思维和新技能？
政府收集信息的作用无可替代,比如,刑事案件案发率、犯罪率以及经济增长等数据都需由政府收集并提供给研究人员.但从实践经验来看,政府并不能成为最佳的数据处理者和提供者.例如美国国会运行的公开立法数据的THOMAS网站在页面设计、操作性和资源丰富程度上直到现在也远不如企业制作的GovTrack网站.在大数据时代,政府最好将自己的工作限于收集信息和开放数据,而将数据处理及呈现交由企业、非营利组织和个人等市场主体完成.这一方面是出于市场经济对政府的一般性要求,市场自身能解决问题的领域,政府应尽量退出；另一方面,政府实际上也做不好关于数据处理的工作.政府提供的数据服务难以得到用户反馈,也缺乏动力主动改进,而市场主体由于盈利压力天然地注重用户体验,其数据服务也自然会不断改善.
明确政府与市场在数据收集处理中的关系还要特别澄清三个思想误区：第一,认为政府数据是公共产品,应该全部由政府免费提供.实际上,法律、行政规章、司法判决、政府公务、官员信息等很多政府信息的确是公共产品,政府也应免费向公众提供这些数据.但是,政府可以通过采购、补贴等方式来支持市场主体更好地完成这些任务,而非事必躬亲,通过建立许多形式不一、功能参差的网站来进行政务公开.第二,认为市场仅包括企业等营利性组织,若这些组织掌握数据将不利于数据向公众传播；或者用经济学的术语来说,由于公众需求端的集体行动困境或搭便车心态,公众支付给企业的费用不足以使企业的数据产量到达社会最优水平.但实际上,如前述GovTrack等很多处理和呈现政府数据的网站都由非营利机构运行,并为公众免费提供数据信息服务.此外,高校和科研机构也是数据处理和呈现的一个重要力量.第三,认为由市场主导的数据处理和呈现会无可避免地损害公民隐私或危害国家安全.实际上,这混淆了数据公开和数据处理.政府当然可以以公民隐私和国家安全为理由避免公开其中一些数据,但这并不意味着政府一定要主导数据处理.政府完全可以划定公开数据的边界并在边界内将数据交给市场和民众,而政府的职责是做好立法者、裁判员和执行者,当公民隐私受到侵犯时为公民提供必要的救济.
（二）政府决策依据是相关关系还是因果关系
近年来,一些大数据研究者提出今后的商业实践将更讲求对相关性的分析,而减少对因果关系的判断和依赖.比如,《大数据时代》一书认为不必非得知道现象背后的原因,而是要让数据自己发声,提出大数据时代人们对数据的理解“只要相关关系,而不要因果关系”这一论断,并以沃尔玛把蛋挞和飓风用品摆放在一起以增加消费量为例说明这一点,沃尔玛总部的分析人员只需按以往数据观察哪些商品的销售量间有协同变动的相关关系并据此做出进货、仓储、物流、营销等商业安排即可,而完全不必顾及这些协同变化背后的因果关系.《大数据时代》的两位作者强调相关性分析具有两项优势.一是由于商业实践中不必再人工筛选每一组可能的因果关系,分析数据及提出策略将更快捷,成本也更低廉；二是基于大规模数据的相关分析法不易受人的主观偏见影响,结论更准确.因此,建立在相关关系分析法基础上的预测技术成为大数据技术的核心.[9]对此,许多研究者持反对意见,认为科学的任务就是解释因果关系,而用相关性代替因果关系等于否认人类在科学判断上的基础性作用.
要理解这一争论,我们首先要明确相关性的概念及其应用范围.相关关系是指两组数据或随机变量间的共同变动趋势,通常以相关系数表示,相关系数的绝对值越大,则两组数据协同变动的趋势越明显.因此,相关性只是一种统计规律,完全是对两组数据的事实描述,不涉及任何价值判断.更重要的是,我们一般不可能从相关性推知任何关于因果关系的知识.实际上,相关性是否足够成为决策依据取决于两个更为基本的问题：第一,当前观测到的相关性是否会在未来可预见的时间内反复出现.这是因为,任何统计推断都是一种盖然性推断,因而都有发生谬误的可能.显然,出现越频繁的相关关系,其可靠性越高,越能成为决策的基础.第二,依赖相关性进行决策是否存在重大风险,以及依赖相关性进行决策的收益是否大于这些风险可能带来的损失.这是因为,现代科学对因果关系的推断的实质也是一种统计性推断.不论依据相关性还是因果关系,人们都要权衡决策的利弊优劣.
就这两个标准来看,在商业领域,用相关性分析确实已经足以解决大部分问题；而即便发生分析错误,由于企业较强的自我调整能力以及市场的整体作用,错误的判断导致的风险和给社会造成的损失也不会过大,风险将保持在可控的范围内.因此,强调相关性而非因果关系确实是商业领域数据分析的发展方向.但是,这一问题在政府决策和治理领域却不尽相同.政府决策往往涉及重大公共利益,仅仅依靠相关性作出判断并不审慎,并可能给社会带来灾难性的后果.在实践中,我们要特别警惕直接将数据的相关性结论作为政策制定依据.比如,早在1878年,数理经济学的鼻祖之一杰文斯便发现太阳黑子爆发频率与谷物和商业周期间呈正相关,[10]我们是否要按照太阳黑子的爆发频率来安排生产生活？再比如,医学研究显示各国巧克力消费量和诺贝尔奖获得者人数正相关.[11]为了获得更多诺贝尔奖,我国政府是否应该鼓励国民多摄入巧克力呢？此种例子不胜枚举.
笔者反对不顾数据的决策,也反对另一极端：过分相信数据挖掘和数据分析,而忽视生活常识和科学理论对政策制定的根本性指导地位.特别是,“要相关性,不要因果关系”似乎已经成为了一句大数据时代的口号,但笔者对这句口号在政府治理中的应用持非常审慎的态度.相关性能引导我们发现一些以往未注意到的现象,但将发现转为理论和实践特别是转为公共政策,还需要扎实的理论和科学研究,即对因果关系的把握和证明.实际上,计量经济学已经发展出一些较为成熟的用统计方法推断因果关系并制定公共政策的方法,如自然实验法、工具变量法等.我们要强调的是,很多学科处理的核心问题即如何从统计的相关性推导理论的因果关系.而“要相关性,不要因果关系”的口号显然无视了现代科学在这一问题上的努力和成果.总结而言,政府制定公共政策时,要考虑通过数据挖掘得到的相关关系,但更要利用常识和科学理论,准确辨别相关性,这样才能避免劳民伤财的错误决策.
参考文献：
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[4] Steven D. Levitt. Identifying Terrorists Using Banking Data[J].B.E. Journal of Economic Analysis and Policy,2012,12（3）.
[5] Eliana Dockterman. Government Wants Cars To Talk To Each Other [EB/OL].http://time.com/4291/government-wants-cars-to-talk-to-each-other.
[6] Jeremy Ginsberg, Matthew H. Mohebbi, Rajan S. Patel, et al. Detecting Influenza Epidemics Using Search Engine Query Data[J].Nature,2009,457 （07634）.
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[8] John R. Lott. More guns, Less Crime: Understanding Crime and Gun Control Laws, Third Edition[M].University of Chicago Press,2010.
[9] 迈尔-舍恩伯格,库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕,周涛,译.杭州：浙江人民出版社,2013.
[10] William S. Jevons. Sun-Spots and Commercial Crises[J].Nature,1879,19（495）.
[11] Franz H. Messerli. Chocolate Consumption, Cognitive Function, and Nobel Laureates[J].New England Journal of Medicine,2012,367（16）.
[责任编辑 沈斐]
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1、大数据时代论文
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