论大数据背景下的政府“循数”治理

〔摘要〕 在大数据背景下，政府“循数”治理，需要树立正确的“循数”治理理念，全面把握大数据的实质，客观评价大数据对政府治理系统的影响，及时将“循数”治理内化到治理举措中；构筑“循数”治理保障体系，为“循数”治理提供智力支持，建立“一体两翼”的数据中心模式，推进电子政务；提升“循数”治理能力，包括对政务数据的掌控、整合、使用的能力。

〔关键词〕 大数据，政府，“循数”治理

〔中图分类号〕D630 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1004-4175（2014）06-0082-05

2012年，徐子沛的著作《大数据》在中国社会开大数据之先河，引发了大数据战略、数据治国和开放数据的讨论，他在本书的后记中讲到：“通过和一个又一个项目的‘亲密’接触，我真真切切地‘透视’到数据在美国政府和企业当中的重要作用。在了解其成因、背景和趋势的过程中，我常常被数据的力量和美感所震撼。我将这种新的特点和趋势概括为‘大数据时代’的‘循数管理’和‘数据竞争’”。在此，本文将“循数管理”引申为“循数”治理。当前，越来越多的学者将政府置于大数据的背景下进行研究。原因无外乎两点：一是数据潜藏着广泛的公共需求或公共问题，现代政府已然“浸泡”在大数据之中避之不及；二是大数据蕴含着巨大的管理价值和能量，现代政府若失去对大数据的掌控势必影响其治理效能。此意亦为，大数据为“建设什么样的政府”提供了技术新背景和方法论新注解，客观上大数据已经成为政府治理生态的关键要素，重塑和改造着政府的外部生态系统，政府主观上也迫切需要大数据在治理过程中彰显效能、发挥作用。因之，政府必须在理念层面、技术层面、保障层面积极回应大数据时代提出的新要求，加强“循数”治理，即以数据为依据、资源、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。

一、 树立“循数”治理理念

“作为社会管理和公共服务的提供部门，收集数据、使用数据，是自古以来全世界政府都在普遍采用的做法。” 〔1 〕 （P40 ）据此我们完全可以把“循数”治理理解为政府的一种常规行为（或行政传统）。然而在信息技术的驱动下，后工业时代的数据整体上具备海量化、资产化、传播主体的多元化、传播途径的多渠道化、传播过程的强互动性等特点，客观上要求现代政府树立数据治理的理念。

（一）全面把握大数据的实质。目前学界在回答何为大数据时更多是给出了一些描述性阐释。比较有代表性的观点认为“大数据是指那些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据” 〔1 〕 （P57 ） 。对此不难理解，因为随着技术的进步，作为信息载体的数据的“大”、“小”都只能是一个相对概念。因此，我们从大数据本身属性来思考其对现代政府的治理成效产生的影响兴许更为可取。现有研究多有提及IDC公司及IBM公司对大数据的界定及特点归纳。IDC及IBM对大数据的特点都概括为“4V”，二者均认为大数据具有容量大（Volume）、增速快（Velocity）、多样性（Variety）的特点，但对大数据的第四个特点二者具有差异性解释：IDC认为大数据还具有价值性（Value），而IBM则把真实性（Veracity）视为大数据的另一个特点。我们倾向于认同IDC公司的观点。实质上，容量大是大数据的整体特点，增速快是大数据的过程性特点，多样性是大数据的具象性特点，价值性是大数据的时代性特点。客观上看，作为社会治理的主要参与者，政府已经浸淫在大数据之中，其面临的政务信息和治理数据已经具备了总量大、增速快、多样化等特点，倘若政府不能够正视大数据在公共治理中的客观现实性，忽视大数据在公共治理中的价值性，现代治理的目标必将难以实现。简言之，现代政府必须清楚认识到：在现代治理中，大数据已经实然存在，政府不能在循“数”治理方面无所作为，而应该是积极挖掘大数据的应然价值。

（二）客观评价大数据对政府治理系统的影响。现代政府处于一个数据化的环境之中。无论是政府面对的资源环境状态、亟需解决的社会问题，抑或是政府解决问题的手段方法及政府行为的结果和效能无不以一定的数据形式表现出来。在此背景下，社会系统中的数据与政府治理责任之间形成了一种内在关联性，大数据深刻地改变了政府治理的责任生态。

首先，政府的治理责任结构的稳定性受到弱化。信息技术打造而成的大数据时代改变了政府责任的整体生态环境，培育了更为多元的公共需求的表达主体，拓展了政府责任延伸区域。在现代信息技术的支持下，一切社会性组织和个人都具备创造原始数据的条件和资格。“其中两类数据尤其引人注意，一类是企业与企业、消费者之间的‘大交易数据’，另一类是来自互联网、社区网、企业服务网、物联网等的‘大交互数据’” 〔2 〕。“大交易数据”或“大交互数据”由大量个性化数据汇合而成，每个具体数据都由具体的组织或个人创造，每个社会组织或个体都有可能是直接或间接的数据源。各种数据源交互在一起使人类产生的数据越来越具有非结构化特点，这对政府责任的具体设置与构成的稳定性带来了一定的冲击。

其次，政府的治理内容指向更为具象化。以商业组织为主体的私人部门的生产、运营数据，以公民为主体的公民社会的民意数据及以自然环境为对象的科研数据共同构成政府决策的基础数据。这些在内容上表现出多样性的数据或能够帮助政府发现问题，或有益于政府预见发展趋势，为政府宏观决策提供依据。既然各种社会个体都可能是数据的来源，而数据源的差异性必然导致数据具体内容的多样性。因此在大数据背景下，现代政府就需要从海量的数据中挖掘多样的公共需求、发现复杂的公共问题，并对应到政策制定和执行环节中。因此，政府责任呈现出越来越细化具体的趋向。

再次，政府治理过程更具动态性。前文已述，大数据是一个动态概念，时下的大数据只能说是“相对较大”的数据。原因有三：一是数据源规模在不断壮大。中国互联网络信息中心（CNNIC）2014年的《第34次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2014年6月，中国网民规模达6.32亿，较2013年底增加1442万人，互联网普及率为46.9% 〔3 〕 。网民增速可见一斑。二是数据总量不断扩大。借助网络平台，越来越多的组织和个人成功地摆脱时空限制从事经济交换和社会交往，这将产生难以估量的数据信息。三是快速发展的数据处理技术将进一步提升人类社会对数据抓取、储存、分析和使用的能力，数据的整体能量被技术激活。总之，逐步增强的现代民主意识、普适性的信息技术的发展正在改变政府的数据环境。在这个环境中，政府必须对动态的外部环境持开放态度，需要面对更多的服务对象、更多样和更多变的公共需求并根据外部环境的变化适时调节履责方式、步骤。这对行政系统的执行能力和行为调整能力提出了更高的要求。

最后，政府的治理方式呈现出强互动性特点。现代信息技术改变了人类社会生产、交换和交往方式，这使得在快速制造数据、便捷传输数据的同时，相关群体亦可以积极参与互动，赋予原始数据更多的意义。基于网络技术，越来越多的社会成员获得了讨论和评价社会现象、公共问题、制度政策的机会，提高了政府与公民社会之间沟通交流的互动性。社会组织及公众借助网络，通过建立公共论坛、参与社会评价等途径竭力向政府推送或索取信息，以提高政府对其需求的注意力及关注度。质言之，政府有责任从政府系统之外获取信息以保证公共政策的制定执行与公共需求相对应，公众也要求政府政务信息公开确保公众知情权、监督权的有效实现，并通过公共评价对公共政策、政府行为等施加影响。在大数据背景下，政府与其系统之外的互动性尤为凸显。

（三）及时将“循数”治理内化到治理举措中。大数据时代是一个更开放、权力更分散网状的大社会，这与现代政府所强调的网络化、多元化参与的治理理念具有内在一致性。大数据是政府运行的重要资源，与政府相关的数据中蕴藏着广泛的公众需求。数据占有量直接影响政府对社会的掌控能力。现代政府若要提高其对社会问题的掌控力就必须积极借助对大数据的挖掘和分析，制定社会发展战略、公共政策及公共问题的具体治理方案。也就是说政府治理需要借力大数据构建大政务，才能达到资源更开放、内部更协调、互动更透明、决策更精准的目标。因此，现代政府应该将数据治理列为其内在责任，树立数据治理的理念，积极扮演数据的收集者、分析者、使用者的角色，将循数治理覆盖到公共治理的诸多举措中，以保证治理举措的客观性、科学性。

二、 构筑“循数”治理保障体系

一般而言，政府“循数”治理涉及数据的收集、储存、分析、使用等环节， 其中的每一个环节都需要政府提供相应的保障与支撑。为了回应和满足数据治理对政府能力提出的要求，政府需要提升其自身的硬实力和软实力。其中政府的硬实力可理解为政府所拥有的财力、人力、物力等有形实力，而政府软实力主要体现在政府理念、执行力、调控力等无形层面上。现代政府实施数据治理首先需要有物质基础，大数据无法依靠常规数据收集、储存、分析工具，因此政府必须加大对数据管理的设备准备、人才储备等方面的投入。

（一）整合人力资源，为“循数”治理提供智力支持。大数据时代要求建设智能化政府，而智能化政府必须有强大的智能资源作为支撑。数据治理需要建立一支由科学家、计算机专家、数据分析师、工程师等组成的专家群体。这些专家群体分布于政府数据中心、公益性数据中心和商业数据中心之中。其中政府内部的这部分技术专家我们可以称之为技术官（虽然传统的事务官可以将政府内部的技术人员囊括其中），他们的核心技术更多侧重政务数据的收集与分析。这是一支有别于传统的政务官、事务官的数据管理团队。此外，来自科研院所、社会公益组织中的研究专家也不能忽视。在现实的政府运行过程中，现代政府已经常规性地吸纳来自高校、科研机构的科学家及研究专家进入政府决策咨询专家库，几成成规。而商业数据中心由于受制于社会经济成熟程度差异，其能够为政府数据管理提供帮助的程度和能力有着明显的地域性差别。实力雄厚的商业数据中心能够更多获得与政府合作的机会。因此政府可以有针对性地培植商业数据中心，以外包购买的方式与之建立合作关系，借助商业数据中心既有的人才、技术资源完成政府数据治理的目标。

（二）加强数据平台建设，建立“一体两翼”的数据中心模式。研究显示，2010年美国联邦政府共拥有2094所数据中心 〔1 〕 （P38 ），同时大量存在着像麦肯锡这样的商业咨询公司和兰德公司这样的非应营利性的研究和咨询服务机构，这使得美国在未来数据争夺战中占尽先机。美国经验给我们这样的启示：现代政府应该充分利用社会资源，既要建立官方数据管理职能部门，又要鼓励社会化数据管理与咨询组织的发展，可以建立“政府数据中心-公益性数据中心-商业性数据中心”的组织模式。我们将这种模式界定为“一体两翼”的数据中心模式。现代社会中虽然政府数据中心、公益性数据中心及商业性数据中心都不同程度地存在，但三者的实际作用和影响力并没有对政府治理能力提升产生合力。政府数据中心代表官方，收集数据时往往采用的是自下而上的方式，在这个过程中极有可能出现信息过滤和加工，出现信息失真。同时，政府数据中心在分析、处理、使用信息时非常容易受到政治因素的影响，其结论有可能与社会公众的现实体验相悖。而由专门的科研院所、社会组织组成的公益性数据中心及商业性数据中心在数据收集、分析方法等方面更为专业更为客观，但受制于组织宗旨、财力等因素，很难保证公益性数据中心与商业性数据中心对公共领域数据的关注度。因此，政府应该承担数据治理的主导责任，从组织层面负起对公益性数据中心和商业性数据中心的扶持和培育职责，通过政府购买、项目支持、平等合作等方式建立起“一体两翼”的数据治理模式，保证数据治理的专业性、客观性、权威性。

（三）建立数据网络，推进电子政务。首先，在政府内部，建立上下统一规范的数据网络系统，真正实现各级政府之间的信息对接，减少信息在上行传递过程中被过滤和加工的可能。力求从技术上做到流程的电子化，保证下级政府的原始业务信息能够直接进入上级政府的业务数据库，从而建立从中央到地方相对接的大数据仓库。其次，整合社会资源，培育和扶持公益性数据中心和商业性数据中心的发展，建立以政府数据中心为主体，以公益性数据中心和商业性数据中心为两翼的大数据对接体系，力求全面掌握和充分利用社会数据资源。再次，加强政府门户网站建设，实现政务数据民主化、民生化。门户网站不是政府的“自留地”，而应该是公众表达民主需求、民生愿望的平台。独享式、单向式的信息传播方式已经无法适应信息社会的交往情景。实现政务数据民主化就要保证各项政务数据的公开性，政府要成为政务信息的主动推送者而不是被索要者，以此保障公众的知情权。

同时，要加大财力投入，为“循数”治理提供财政支持。大数据治理难以靠常规的储存工具、分析工具实现，用于“循数”治理的设备经费、人员经费、组织运行经费必须要有稳定的来源。在谈数据治理的“组织保障”时我们已经谈到，公益性数据中心和商业性数据中心往往会因为资金问题而难以保证对公共数据的关注。要保证“一体两翼”模式的有效实现，政府必须对数据治理投入必要的经费支持，对政务数据的收集、储存、分析必须承担财政支持的责任。

三、提升“循数”治理能力

进行“循数”治理的每一个环节都需要政府具备相应的能力。总体而言，政府在数据治理中基本上要涉及数据收集、数据分析和数据使用三个环节，与之对应，现代政府需要具备数据的感知能力、储存能力、分析和运用能力。大数据时代下的现代政府必须提升其数据治理能力。

（一） 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。数据是信息的载体。在公共治理领域，公众需求的表达、实现状况及走向往往隐含于相关的政务数据中。政府收集数据的目的无外乎有三个：一是从数据中发现潜在的公共问题，二是利用数据考量现实举措的成效，三是在数据中找寻解决（或是预防）公共问题的对策和方法。数据在上述环节中基本上扮演的仍旧是分析工具的角色。

提升政府的政务数据获得能力首先要构筑充满活力的公共论坛。信息技术的发展提高了公众的信息获得能力和意愿表达能力，拓宽了公众参与治理的通道，客观上也为政府多角度、宽覆盖面地获取公共需求提供了便利。当然，我们要看到，信息技术仅仅是为公众意愿提供了表达的技术支持，但公众所表达的意愿是否能够进入政府决策视野绝非一个技术性命题。在公众与政府的沟通关系中，作为信息源，公众需要借助信息编码，依靠一定的媒介或平台将信息推向政府，经过政府解码确认并具备决策价值后方能得到回应。由此我们可知，在公众主动与政府互动过程中，需要一个基础性沟通平台。不可否认，政府民生电话热线、政府网站论坛、常规社会调查、市民听证会、市民论坛等形式的公众参与形式在现实社会政治生活中屡见不鲜，不同层次的政府部门更是开通了官方微博等快捷政务信息传播通道，但从与公众互动的强度看，政府主导性特点更为突出，从信息传播方式看，公众与政府之间的沟通模式更多还是以下行沟通为主。换言之，政府借助信息技术不同程度地保证了公众的知情权，这是政府治理主动性提升的具体表现，但改变公众被动型政务信息的获得方式还需要政府建立更为平等、互动性更强的公共论坛。

其次，实现问政于民必须疏通公共意愿的表达通道。公众表达意愿一般有三个基本目标，分别是反映公共问题、表达公共需求、建议公共政策。无论是基于现实问题的解决还是未来预期的勾画，公众与政府沟通都要借助一定的沟通渠道表达意愿。现实问题是“公众参与仍然以象征性参与为主，集中表现在政府网站以国家政策、领导活动等告知性政务信息为主，政府网站上的‘建议征集’‘网站调查’等更新不及时，公众参与反馈度不足，公众希望了解的涉及政府管理的敏感信息公开度不够” 〔4 〕 。因此，政府应该强化沟通意识，优化现有信息沟通方式，不仅要充分利用好信息工具传播政务信息，也要疏通公众意愿的表达路径，尽可能多地掌握民意数据、挖掘潜在的公共需求、激活公众的创新能力，从而提高现代治理的整体效能。

（二）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。在数据治理中，政府自然首当其冲地承担必要责任并内化到具体职能部门的职责之中。有的学者在思考政府回应大数据时代挑战时提出了成立“大数据局”的设想 〔5 〕 ，对此，我们并不十分认同。前文谈到，“循数”治理是一种行政传统，世界范围内，各国政府几乎毫无例外地设置了专门负责数据统计的政府职能部门。从专业性角度而言，“大数据局”在功能上与我们常说的“统计局”并无本质区别，没有必要在“统计局”之外另起炉灶。我们认为，政府要正视大数据蕴藏的巨大能量，也需要健全管理机制，但是政府提高数据治理能力不能通过叠床架屋式的增设机构方式来实现，而是应该按照明确和细化现有职能部门责任、优化社会化资源配置效果、提高政府数据整合能力的方向探索。政府已然置身于大数据的社会背景之中，那么实施数据治理就不是某一政府部门的责任，换句话说各个政府职能部门均承担着政务数据的收集、分析、使用的责任。这就整体上要求政府纵向上完善以数据收集、整理、分析为宗旨的数据管理部门层级之间的管理链条，在政府内部形成职能上下有效对接的行政管理体制。这一点现代政府基本上已经做到。但是传统的数据统计部门在大数据背景下面临的观念如何革新、技术如何升级、方式如何创新等迫切问题成为了限制政府数据治理能力提升的瓶颈 〔6 〕 。解决这些问题，政府的数据统计部门既要有“灵活的大脑”，也需要“灵巧的双手”。“灵活的大脑”指现代政府的数据统计部门不能“坐等报数”做一个机械的数字演算者，而要成为一个具有开放式、发散式、协同式思维的数据挖掘者；“灵巧的双手”则是指现代政府的数据统计部门要掌握最新最先进的信息技术。政府提升数据的整合能力在横向上要求各职能部门在履责过程中重视业务数据并积极主动地萃取数据价值。政府具体职能部门是业务数据的直接参与者、收集者、储存者、分析者，同样需要“灵活的大脑”和“灵巧的双手”，实现脑手联动。海量化的数据搜集、存储、分析都无法靠常规工具和手段完成，数据治理离不开信息技术的支持，因此政府实施数据治理的前提和基础是政府注资购置数据存储设备和引进数据收集、分析工具和技术，弥补技术性缺陷，尽量避免“瓢量海水”情况的出现。当然，在其他社会组织和部门具备了数据治理的技术基础时，政府完全可以与之建立平等、合作关系，既可以避免资源的重复性投入，也可以发挥相关组织（营利或非营利组织）的资源优势。在数据治理人力资源配置上，现代政府可以尝试按照矩阵模式组建数据项目团队，数据项目人员平时分属于不同部门，各司其职，团队成员只是根据需要定期或不定期汇合专注于本级别政府政务相关数据的收集、整理和分析，这种做法并没有增加政府的人员编制，相反能够整合政府内部资源，提高政府对数据的捕捉能力和整合能力。

（三）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。回答“如何收集数据”的问题是解决“如何使用数据”的前提和基础，运用数据发现潜在公共问题（需求）、挖掘公共问题的成因、找寻治理对策才是政府践行数据治理的现实目的。不管 “大”“小”， 数据总会或多或少地蕴藏着一定信息，一旦这些信息不被发掘或不被使用，那么这些数据就会成为缺乏活力的“死”数据。

提升政府数据运用能力的基本逻辑是，首先，政府要从数据中找“问题”。政府要运用现代分析工具和方法从数据中全面发现公共问题，准确定位公共需求，确定决策和治理的基本方向。这与之前谈到的政府数据感知能力和保障能力相关，在此略述。其次，政府要从数据中找“原因”。进入政府决策和治理视域的公共问题必然在量上具有相近性、在形式上具有相似性、在成因上具有同质性，政府应该组织数据团队、专家咨询团队对已占有的数据进行归纳和总结，挖掘问题诱因及其内在关系。再次，政府要从数据中找“思路”。经过透析数据，对公共问题进行定性和定量研究分析之后，政府需要确定解决问题的整体思路和规划。最后，政府要从数据中找“对策”、找“方法”。提升政府数据运用能力需要从治理决策和治理过程两个方面谈。在治理决策方面，必须将大数据的统计、分析工具运用到政府决策过程中，充分发挥数据“找问题”、“找原因”、“找思路”、“找对策”、“找方法”的功能，保证决策的科学性、客观性、有效性。在治理过程中政府要尽量减少数据信息壁垒，减少数据共享的阻碍，尤其是横向职能部门之间要强化业务信息的对接和共享。以获取个人信息为例，公民的社保缴纳情况、学历信息、婚姻家庭情况等完全可以通过人力资源和社会保障部门、教育主管部门和公安部门之间的信息共享的方式获得，以此减少公民的自我佐证责任，强化政府为民宗旨，提高政府服务质量。另外，政府的治理举措、过程及结果也表现为一定的数据，为了提高政府治理效能，从政府行政管理角度而言，也有必要深化政府行为的精细化管理。

总之，大数据对现代政府基本责任的类型并没有带来颠覆性冲击，政府的基本社会角色也没有出现实质性变革，但大数据对政府的治理观念、方式、履责过程产生的塑造效应则是极为深刻的，直接表现在政府行为方式的改变上。现代政府应对大数据时代的治理要求必须对大数据形成正确的认知，并从保障体系和能力提升角度作出必要努力和准备，以实现“循数”治理的目标。

参考文献：

〔1〕涂子沛.大数据：正在到来的数据革命〔M〕.桂林：广西师范大学出版社，2012.

〔2〕钟 瑛，张恒山.大数据的缘起、冲击及其应对〔J〕.现代传媒（中国传媒大学学报），2013（7）.

〔3〕 CNNIC第34次《中国互联网络发展状况统计报告》〔DE/OL〕. 中国互联网络信息中心，2014-07-21.

〔4〕刘叶婷，唐斯斯.大数据对政府治理的影响及挑战〔J〕.电子政务，2014（6）.

〔5〕马慧民，周曦民.大数据拓展国家治理空间〔J〕.社会观察，2014（8）.

〔6〕辛 宇，郑 鑫.大数据驱动与客户生命周期――基于汽车行业的分析〔J〕.河南社会科学，2014（3）.