趙 強(qiáng)，單 煒

(南京財(cái)經(jīng)大學(xué)公共管理學(xué)院，江蘇 南京 210023)

1 政府大數(shù)據(jù)的構(gòu)成及其特點(diǎn)

政府大數(shù)據(jù)是一個(gè)由不同職能部門或管理領(lǐng)域以及不同層級(jí)政府及其部門所采集或收集的數(shù)據(jù)集合組成的整體。這一數(shù)據(jù)集整體可以說(shuō)是一個(gè)縱橫交錯(cuò)的數(shù)據(jù)集合體系。就橫向來(lái)說(shuō)，政府大數(shù)據(jù)包括不同職能部門或管理領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集;就縱向來(lái)說(shuō)，政府大數(shù)據(jù)包括不同層級(jí)政府部門的數(shù)據(jù)集。因此，政府作為最大的官方機(jī)構(gòu)，同時(shí)也是最大的公共數(shù)據(jù)資源的擁有者。如何有效利用這一龐大的數(shù)據(jù)集，是政府管理面臨的一大難題。

政府大數(shù)據(jù)具有以下特點(diǎn):

(1)數(shù)量龐大，領(lǐng)域廣泛，異構(gòu)性強(qiáng)。美國(guó)聯(lián)邦政府的大數(shù)據(jù)門戶網(wǎng)站(DATA.GOV)很好地說(shuō)明了這一點(diǎn)，這一開(kāi)放數(shù)據(jù)門戶跨越了農(nóng)業(yè)、氣候、教育、能源、金融、地理空間、全球發(fā)展、醫(yī)療衛(wèi)生、工作就業(yè)、公共安全、科學(xué)研究、氣象氣候12 個(gè)領(lǐng)域;共有超過(guò)110796 個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)組成;包括229 個(gè)政府或公共組織的發(fā)布者［1］。這些來(lái)源廣泛、數(shù)量巨大以及非結(jié)構(gòu)化的異質(zhì)數(shù)據(jù)，增加了政府管理的難度。

(2)大數(shù)據(jù)對(duì)政府公共管理的潛在利用價(jià)值巨大。盡管大數(shù)據(jù)能在各個(gè)領(lǐng)域顯著提高創(chuàng)新力、競(jìng)爭(zhēng)力和產(chǎn)出率，但是，對(duì)于不同部門而言，大數(shù)據(jù)所帶來(lái)的收益程度不同。2011年，麥肯錫全球研究所發(fā)布了一份專門的研究報(bào)告《大數(shù)據(jù):下一個(gè)創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)率的前沿》，該報(bào)告分析指出:大數(shù)據(jù)可以在任何一個(gè)行業(yè)內(nèi)創(chuàng)造更多價(jià)值，但政府部門在應(yīng)用大數(shù)據(jù)時(shí)面臨的困難最小，從大數(shù)據(jù)中獲得的收益更多，價(jià)值潛力更大［2］。

政府大數(shù)據(jù)的構(gòu)成和特點(diǎn)分析表明，政府在數(shù)據(jù)占有方面具有天然的優(yōu)勢(shì)。占有巨量數(shù)據(jù)是從數(shù)據(jù)中挖掘出巨大價(jià)值的前提，但由于政府大數(shù)據(jù)來(lái)自于橫向的不同部門或管理領(lǐng)域以及縱向的不同層級(jí)，其大數(shù)據(jù)管理面臨著巨大的難度，這一難度既有大數(shù)據(jù)及其技術(shù)發(fā)展方面的障礙，也有政府組織結(jié)構(gòu)方面的障礙(如傳統(tǒng)的官僚制橫向部門分工)，這些障礙制約著政府大數(shù)據(jù)跨職能部門的互操作和交流［3］。

2 政府利用大數(shù)據(jù)能夠解決的公共治理難題

大數(shù)據(jù)在公共治理中的應(yīng)用，可以說(shuō)是幾乎觸及到任何一個(gè)政府公共管理的問(wèn)題領(lǐng)域，特別是針對(duì)所謂的傳統(tǒng)政府所無(wú)法有效管理的復(fù)雜的“棘手”問(wèn)題。這里僅列舉其中部分實(shí)例加以說(shuō)明。

2.1 公共安全

政府應(yīng)用社會(huì)媒體特別是智能移動(dòng)設(shè)備，可以有效打擊犯罪。例如，在2013年4月15日美國(guó)波士頓馬拉松賽的爆炸案中，通過(guò)海量的社會(huì)媒體數(shù)據(jù)和照片在全球的傳播，來(lái)快速地識(shí)別和找出犯罪嫌疑人［4］。又如，由歐洲委員會(huì)資助的名為“ePOLICE”的項(xiàng)目，旨在利用一個(gè)智能環(huán)境掃描雷達(dá)，發(fā)展先進(jìn)的環(huán)境掃描過(guò)程以確定未來(lái)的犯罪模式。

2.2 公共危機(jī)管理

復(fù)雜的、計(jì)算機(jī)生成的數(shù)據(jù)流可以有效地提高公共部門的應(yīng)急管理能力。政府部門使用來(lái)自于大的、緊密的傳感器以及社會(huì)媒體數(shù)據(jù)所組成的大容量數(shù)據(jù)，可以通過(guò)可視化和GIS 制圖，改變公共服務(wù)方式。如在颶風(fēng)桑迪的應(yīng)急救援中，F(xiàn)EMA 成立了一個(gè)由公共機(jī)構(gòu)和私人公司組成的創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，該團(tuán)隊(duì)分析有關(guān)桑迪的推特的標(biāo)簽、文字和照片，特定地區(qū)的疏散率以及有關(guān)資源如電力、食品、燃料和水的關(guān)鍵詞，應(yīng)用這些數(shù)據(jù)，繪制出最需要救援的地區(qū)及區(qū)位圖［5］。

2.3 食品安全監(jiān)管

通過(guò)大數(shù)據(jù)及其信息的共享，可以為監(jiān)管食品安全保駕護(hù)航。如在整合各部門數(shù)據(jù)和信息的基礎(chǔ)上，美國(guó)政府建立了一個(gè)專門的食品安全網(wǎng)站(foodsafety.gov)，該網(wǎng)站及時(shí)公布食品召回信息，供消費(fèi)者查詢。通過(guò)數(shù)據(jù)開(kāi)放，構(gòu)建起一張全民監(jiān)管的食品安全之網(wǎng)［6］。

2.4 智能交通

通過(guò)整合多部門的數(shù)據(jù)信息，新加坡建立了系統(tǒng)的ITS (智能交通系統(tǒng))，該系統(tǒng)通過(guò)安裝在主要交通路口的遠(yuǎn)程智能攝像機(jī)監(jiān)控路口的運(yùn)行狀況，一旦有事故發(fā)生，交通控制中心可以及時(shí)采取措施調(diào)整交通流量，如改變?cè)撀房诘男盘?hào)燈配時(shí)以疏導(dǎo)交通［7］。

2.5 公共衛(wèi)生與醫(yī)療

2009年3月，甲型H1N1 流感在全球范圍內(nèi)迅速傳播。在這次流感爆發(fā)的幾周前，谷歌的工程師們認(rèn)為，人們輸入的搜索關(guān)鍵詞代表了他們的即時(shí)需要，他們根據(jù)匯總的網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)，近乎實(shí)時(shí)地對(duì)全球的流感疫情進(jìn)行監(jiān)測(cè)與判斷。谷歌還推出了一項(xiàng)名為“流感趨勢(shì)”的免費(fèi)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，該服務(wù)可以幫助人們了解自己所在國(guó)家或地區(qū)的流感病例爆發(fā)情況。

2.6 工作就業(yè)

澳大利亞政府的求職者分類系統(tǒng) (The Job Seekers' Classification Instrument)用于評(píng)估福利申請(qǐng)人以及他們將長(zhǎng)期失業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)，并能識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)的人群從而給予他們更多的幫助以使他們找到工作。

以上分析表明，政府利用大數(shù)據(jù)可以解決許多公共治理的難題。單靠傳統(tǒng)的等級(jí)制政府模式，根本不能滿足復(fù)雜而快速變革的時(shí)代所出現(xiàn)的新問(wèn)題的需求。這些公共治理的難題常常需要跨組織邊界的處理方法，傳統(tǒng)的官僚制度不適宜處理這些常常要超越組織界限的復(fù)雜問(wèn)題。正如斯蒂芬·戈德史密斯在《網(wǎng)絡(luò)化治理》一書中所指出的，“……需要一個(gè)跨越政府部門和層級(jí)的法律執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)予以協(xié)助，因?yàn)樗麄冃枰鞣N溝通系統(tǒng)，以過(guò)去根本不可能的速度、成本和水平跨越各種公共和私人組織進(jìn)行情報(bào)的收集、分析、轉(zhuǎn)換和行動(dòng)”［8］。這里的情報(bào)即包括了大數(shù)據(jù)。

3 基于大數(shù)據(jù)流的公共價(jià)值創(chuàng)造分析框架

大數(shù)據(jù)給政府公共治理帶來(lái)了巨大的潛在應(yīng)用價(jià)值。有研究表明，如果把大數(shù)據(jù)運(yùn)用到公共領(lǐng)域，歐洲政府每年可以減少1000 億歐元的開(kāi)支，同時(shí)可以有效避免偷稅漏稅行為。大數(shù)據(jù)技術(shù)可為歐盟23 個(gè)最大的政府公共部門管理活動(dòng)的成本提供15%～20%的下降空間。

從技術(shù)和價(jià)值的角度看，大數(shù)據(jù)本身是一個(gè)純技術(shù)的和中性的詞語(yǔ)，但事實(shí)上，大數(shù)據(jù)是很難中性的，大數(shù)據(jù)的擁有者以及這些擁有者如何使用大數(shù)據(jù)能變成為一個(gè)政治和公共管理問(wèn)題。對(duì)于政府來(lái)說(shuō)，如何利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造公共價(jià)值是其公共治理的基本目的。

3.1 政府大數(shù)據(jù)流

從大數(shù)據(jù)應(yīng)用并為政府治理創(chuàng)造公共價(jià)值的角度來(lái)看，政府大數(shù)據(jù)是一種原始的大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用信息再轉(zhuǎn)化為知識(shí)和服務(wù)的過(guò)程，這一過(guò)程可以稱為政府大數(shù)據(jù)流。只有通過(guò)從原始的大數(shù)據(jù)到有用信息再到知識(shí)和服務(wù)的流動(dòng)，大數(shù)據(jù)才能為公共治理創(chuàng)造價(jià)值。

政府大數(shù)據(jù)流可以分為以下幾種:一是政府部門或職能領(lǐng)域之間的橫向數(shù)據(jù)流，是指政府各部門或各職能領(lǐng)域收集的數(shù)據(jù)之間的通信、共享和融合，這是政府內(nèi)部數(shù)據(jù)流的重要組成部分;二是不同層級(jí)政府或部門之間的縱向數(shù)據(jù)流，是指不同層級(jí)政府或部門之間收集的數(shù)據(jù)之間的通信、共享和融合，這也是政府內(nèi)部數(shù)據(jù)流的重要組成部分;三是政府與公民和企業(yè)之間的數(shù)據(jù)流，是指政府收集公民和企業(yè)的數(shù)據(jù)信息或政府把自身收集的數(shù)據(jù)信息通過(guò)共享和深度分析而為企業(yè)和公民提供服務(wù)的過(guò)程，這是政府外部數(shù)據(jù)流的重要組成部分。不管哪一種數(shù)據(jù)流，要想有效地發(fā)揮大數(shù)據(jù)公共治理的價(jià)值，都必須積極推進(jìn)大數(shù)據(jù)流的共享、融合和深度分析。

3.2 基于大數(shù)據(jù)流的公共價(jià)值創(chuàng)造分析框架

根據(jù)大數(shù)據(jù)的共享和整合程度以及大數(shù)據(jù)的深度價(jià)值分析水平兩個(gè)維度，可以建立基于大數(shù)據(jù)流的公共價(jià)值創(chuàng)造分析框架(見(jiàn)圖1)。

圖1 基于大數(shù)據(jù)流的公共價(jià)值創(chuàng)造分析框架

圖1 表明，隨著大數(shù)據(jù)共享和整合程度以及大數(shù)據(jù)深度價(jià)值分析水平的提高，大數(shù)據(jù)公共治理價(jià)值也不斷提高，分為以下幾種情況:

(1)低價(jià)值大數(shù)據(jù)，是指大數(shù)據(jù)的共享和整合程度以及深度價(jià)值分析水平均較低的狀態(tài)。這主要表現(xiàn)為政府及其部門掌握了大量的數(shù)據(jù)，但是政府大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)各部門各自分立、缺乏共享的碎片化狀態(tài)。而且政府及其部門對(duì)自身?yè)碛械拇髷?shù)據(jù)缺乏足夠的數(shù)據(jù)挖掘和深度價(jià)值分析。這種狀態(tài)下大數(shù)據(jù)給政府公共治理帶來(lái)的價(jià)值最低，是一種大數(shù)據(jù)的浪費(fèi)狀態(tài)。

(2)中價(jià)值大數(shù)據(jù)，是指大數(shù)據(jù)的共享和整合程度和深度價(jià)值分析水平不相協(xié)調(diào)的狀態(tài)。這又分為兩種情況:一種是大數(shù)據(jù)的共享和整合程度高而深度價(jià)值分析水平低，主要表現(xiàn)為政府各部門之間以及不同層級(jí)政府及部門之間的大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了共享和整合，打破了以往政府大數(shù)據(jù)存在的“數(shù)據(jù)孤島”狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)之間共享和交流，但大數(shù)據(jù)對(duì)公共服務(wù)的價(jià)值還沒(méi)有完全發(fā)揮出來(lái);另一種是大數(shù)據(jù)的深度價(jià)值分析水平高且共享和整合程度高，主要表現(xiàn)為政府各部門內(nèi)部通過(guò)先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘和深度的價(jià)值分析，為社會(huì)公眾提供公共服務(wù)，但由于“數(shù)據(jù)孤島”的存在，政府大數(shù)據(jù)的共享和整合程度較低，大數(shù)據(jù)公共治理價(jià)值的發(fā)揮僅僅限于一定的范圍和一定的程度，大數(shù)據(jù)公共治理的價(jià)值和潛力還遠(yuǎn)遠(yuǎn)未能發(fā)揮。

(3)高價(jià)值大數(shù)據(jù)，是指大數(shù)據(jù)的共享和整合程度以及深度價(jià)值分析水平都很高的狀態(tài)。這主要表現(xiàn)為政府各部門之間以及不同層級(jí)政府及部門之間的大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了共享和整合，打破了以往政府大數(shù)據(jù)存在的“數(shù)據(jù)孤島”狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)之間共享和交流。同時(shí)，通過(guò)先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘和深度的價(jià)值分析，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)在公共治理中的價(jià)值和潛力。

上述分析框架表明，要充分實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)在公共治理中的價(jià)值，應(yīng)用大數(shù)據(jù)更好地實(shí)現(xiàn)公共治理，提升公共服務(wù)水平。關(guān)鍵是做好以下幾點(diǎn):

(1)政府合作推進(jìn)數(shù)據(jù)共享。政府合作是大數(shù)據(jù)治理價(jià)值實(shí)現(xiàn)的必要前提。因?yàn)橹挥型ㄟ^(guò)數(shù)據(jù)流和信息流的共享和融合，大數(shù)據(jù)政府創(chuàng)新的價(jià)值才能真正發(fā)揮出來(lái)。合作可以提升政府?dāng)?shù)據(jù)流和信息流的可達(dá)性和可用性程度，從而提升大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值。大數(shù)據(jù)政府的核心正在于挖掘數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的價(jià)值，通過(guò)一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)更大規(guī)模的數(shù)據(jù)共享。

(2)開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)開(kāi)放是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)治理價(jià)值的又一要件。提取政府大數(shù)據(jù)價(jià)值最好的辦法是允許私營(yíng)部門和社會(huì)公眾訪問(wèn)。例如，香港公共數(shù)據(jù)開(kāi)放網(wǎng)站“資料一線通”的口號(hào)就是“公共資料，增值利用”。美國(guó)聯(lián)邦政府實(shí)施“開(kāi)放政府計(jì)劃”，并開(kāi)通數(shù)據(jù)開(kāi)放的門戶網(wǎng)站，旨在全面開(kāi)放美國(guó)聯(lián)邦政府擁有的數(shù)據(jù)。正如“互聯(lián)網(wǎng)之父”蒂姆·伯納斯·李所言:“政府采集數(shù)據(jù)是花納稅人的錢，束之高閣完全是浪費(fèi)”。因?yàn)檎鳛樽畲蟮臄?shù)據(jù)生產(chǎn)者，占有人口、交通、衛(wèi)生、社保、稅收、城市規(guī)劃等各種領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)如果被埋藏在檔案館的文件中，永遠(yuǎn)只能是一堆數(shù)據(jù);而如果放在開(kāi)放平臺(tái)上，就能被深度挖掘，變成有用的信息。

(3)建立大數(shù)據(jù)管理和協(xié)調(diào)中心。要有效促進(jìn)大數(shù)據(jù)政府創(chuàng)新，需要建立一個(gè)大數(shù)據(jù)管理和協(xié)調(diào)機(jī)構(gòu)。一方面需進(jìn)行縱向的大數(shù)據(jù)整合，整合上下級(jí)政府部門之間的數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)管理和協(xié)調(diào)平臺(tái)。另一方面需要進(jìn)行橫向的大數(shù)據(jù)整合，實(shí)現(xiàn)跨部門的政府大數(shù)據(jù)共享和協(xié)同。形成縱橫聯(lián)通的政府大數(shù)據(jù)管理和協(xié)調(diào)中心。

(4)實(shí)現(xiàn)政府、企業(yè)與公民的協(xié)同互動(dòng)。如前所述，政府大數(shù)據(jù)流發(fā)生有三種方式:G2G、G2B 和G2C。G2G 指政府(G)和政府(G)之間的大數(shù)據(jù)流;G2B 指政府 (G)和企業(yè) (B)之間的大數(shù)據(jù)流;而G2C 指政府 (G)和公民(C)之間的大數(shù)據(jù)流。要想盤活政府大數(shù)據(jù)的公共價(jià)值，需要實(shí)現(xiàn)政府、企業(yè)與公民之間的協(xié)同與互動(dòng)。

(5)把大數(shù)據(jù)上升為國(guó)家戰(zhàn)略。未來(lái)大數(shù)據(jù)將成為一國(guó)競(jìng)爭(zhēng)力的主要標(biāo)志。對(duì)數(shù)據(jù)的占有和控制，將成為國(guó)家數(shù)據(jù)主權(quán)的重要部分。以美國(guó)為代表的全球發(fā)達(dá)國(guó)家已經(jīng)展開(kāi)了以大數(shù)據(jù)為核心的新一輪國(guó)家信息戰(zhàn)略。

(6)培育一批大數(shù)據(jù)專業(yè)隊(duì)伍。要把大數(shù)據(jù)應(yīng)用到政府治理的方方面面，需要相應(yīng)的人力資源支撐，如精通數(shù)據(jù)分析又具有公共管理知識(shí)背景的人才。

4 我國(guó)大數(shù)據(jù)政府創(chuàng)新的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)大數(shù)據(jù)政府創(chuàng)新的起步較晚，但也呈現(xiàn)出積極推進(jìn)的態(tài)勢(shì)。

4.1 大數(shù)據(jù)管理局的成立

我國(guó)大數(shù)據(jù)政府創(chuàng)新出現(xiàn)為地方層面積極推進(jìn)的格局。例如，廣東省政府于2014年2月26日正式成立了廣東省大數(shù)據(jù)管理局;上海也在積極研究成立大數(shù)據(jù)管理局;廣東佛山市南海區(qū)也將成立大數(shù)據(jù)管理中心。這些反映了我國(guó)不同地方政府積極應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的創(chuàng)新舉措，但目前也存在著大數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)的職能定位不明確、職責(zé)邊界如何劃分以及管理權(quán)力和地位如何進(jìn)一步明確的問(wèn)題。

4.2 數(shù)據(jù)開(kāi)放

目前上海市已經(jīng)建立了專門的“上海市政府?dāng)?shù)據(jù)服務(wù)網(wǎng)”，提供數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)應(yīng)用、社會(huì)專欄和地理信息四類服務(wù)。這是一個(gè)統(tǒng)一的政府?dāng)?shù)據(jù)門戶網(wǎng)站，而其他地方政府的數(shù)據(jù)服務(wù)還僅限于各部門，沒(méi)有實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。這方面可以借鑒國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放的經(jīng)驗(yàn)做法。

4.3 尚沒(méi)有把大數(shù)據(jù)上升為國(guó)家戰(zhàn)略

從國(guó)家層面來(lái)講，盡管有多次提案和討論，但目前尚沒(méi)有真正明確把大數(shù)據(jù)上升為我國(guó)國(guó)家戰(zhàn)略。因此，迫切需要從國(guó)家層面制定大數(shù)據(jù)發(fā)展規(guī)劃，把大數(shù)據(jù)上升為國(guó)家戰(zhàn)略。

4.4 缺乏大數(shù)據(jù)人力資源

大數(shù)據(jù)政府創(chuàng)新，人才是關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)最關(guān)鍵的部分是數(shù)據(jù)分析和挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，需要掌握數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)分析等多方技能和公共管理相關(guān)知識(shí)的復(fù)合型人才隊(duì)伍。大數(shù)據(jù)相關(guān)人才的缺乏已是一個(gè)全球性現(xiàn)象，我國(guó)也不例外。因此，積極培育大數(shù)據(jù)專業(yè)分析人才就是我國(guó)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)治理的當(dāng)務(wù)之急。

［1］The Federal Chief Information Officer of the United States.The Home of the U.S.Government's Open Data［EB/OL］.2014.7.http://www.data.gov/.

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