创新大数据时代地方政府决策模式研究_闫利平.pdf

中共天津市委党校学报 年第期 ： 收稿日期： 作者简介： 闫利平（ ） ， 女， 河北怀来人， 河北行政学院法政教研部主任， 教授， 石家庄 ； 申 灿（ ） ， 男， 河北邯郸人， 河北行政学院法政教研部助教， 石家庄 。 本文系全国行政学院科研合作基金重大项目“ 互联网 背景下政府治理创新研究” （ 批准号 ） 的 阶段性研究成果。 创新大数据时代地方政府决策模式研究 闫利平 申 灿 摘 要 在当今大数据时代， 传统政府决策模式已显露疲态， 地方政府决策模式创新既是适应社会发展 的需求， 也是建立法治政府和服务型政府的内在要求， 最重要的是数据利用方面的改革和建设。新型决策模 式按照收集存储分析输出流程进行科学化管理， 在此基础上形成以数据为核心的数据量化分析 决策预判监督反馈的闭环自调节的决策模式。政府决策中引进大数据面临诸多困难， 要树立大数据 思维， 做好顶层设计， 建立完善的大数据体系， 加快信息基础设施建设。 关键词 地方政府； 政府决策； 大数据 中图分类号： 文献标识码： 文章编号： （ ） 政府决策是政府在解决一些社会问题时做出的某种行为选择， 其过程包括发现问题、 分析问题和 解决问题。地方政府作为决策制定者和执行者， 其决策正确与否直接影响当地经济社会的发展和人 民大众的安危祸福。由于决策的科学化和民主化不高， 导致的决策失误案例比比皆是， 决策失误带来 的经济损失也十分巨大。我国传统决策模式已难以适应社会发展的需求， 大数据时代的来临将使政 府决策日益基于数据做出， 而非传统的经验或直觉。因此， 创新地方政府决策， 实现决策由经验向数 据转化， 必须建立大数据决策模式， 进而实现决策的科学化、 民主化和规范化。 一、传统地方政府决策模式的弊端 传统地方政府决策模式并非指“ 一言堂” 决策模式或“ 拍脑袋” 决策模式， 而是相对于大数据时代 的政府决策模式而言的。因为随着政府治理理论的不断创新和治理能力的提升， 政府决策模式已经 由最初的内部集权型模式向公众参与型模式转变， 多地政府已经在决策过程中开始引入公众参与、 协 商、 听证等环节。这固然体现了历史的进步， 然而仅做到这一点是不够的。在利益主体多元化且相对 独立的新社会格局中， 传统方式选取的民意代表， 受自身所属利益主体制约， 很难反映大众利益的诉 求， 因而带有一定的偏狭性。当前的决策模式可以称之为一种由点到面的决策模式， 依据少部分人的 需求来推测或预测整个社会的需求 。大数据时代各种信息迅速传播和汇集， 结构化和非结构化的 数据大量涌现， 使得政府决策参考依据由样本数据向整体数据转变成为可能。因此， 在数据量呈爆炸 式发展的今天， 传统政府决策模式已经显露疲态。 （ 一） 决策数据搜集量和范围较小， 存在数据黑洞 当今社会信息传播速度越来越快， 信息源不断扩大， 原有的信息搜集技术和能力已远远落后于信 息的发展。政府决策作为一项涉及社会方方面面的工作， 尤其需要全面、 精准的数据来支撑决策的分 析和制定。传统政府决策模式并非不重视信息的搜集， 但由于技术、 设备和思维的原因， 数据搜集范 围和捕捉能力都难以完全支撑现代决策的需要。传统决策模式中信息搜集范围较为狭窄， 搜集量小， 渠道相对单一。尤其是地方政府， 在很多决策过程中， 仅依靠人工从互联网上搜集、 处理相关数据信 息， 间接导致数据提取和处理能力降低， 难以真正地释放信息价值。 与此同时， 信息搜集范围狭窄导致政府在进行决策可行性论证过程中对决策执行遇到的阻力和 困难估计不足。政府决策本身既包含政府内部各个决策主体之间的相互作用， 也包含政府外部各决 策相对人参与的过程。特别在当今利益主体多元化的背景下， 决策部门只有充分搜集各种相关的决 策信息， 扩大决策相对人的参与范围， 才能全面、 充分和精确地反映各方利益主体的需求， 从而做出科 学、 合理的决策。若政府在信息量较少的情况下进行决策， 将会由于缺乏完整、 准确的数据支撑， 难以 挖掘数据内部规律和事物发展趋势， 使得决策可行性较低， 操作性不强。因此， 不少走完了公众参与 程序的决策， 依然在实施过程中失败。例如， 在 年南宁市电动车整治行动的决策中， 因对电动车 标准缺乏科学、 合理的数据分析， 参与决策论证的范围较小， 使得决策在执行中受到极大的阻力， 并最 终导致失败。 广泛的信息搜集和数据处理分析能够避免盲目决策和不合理决策。数据密集型决策开启了全样 本分析模式， 创立了一种重视数据复杂性和数据相关性的分析模式。这预示着借助计算机技术发现 群体智慧和数据价值的时代正在到来。 （ 二） 数据挖掘能力不足， 信息衍生价值得不到体现 现在的信息资源已经从最初的认知型逐渐变为战略型物资。麦肯锡全球研究院在 年发布 的一项研究报告指出： 数据正在成为同物质资产和人力资本相提并论的重要生产要素。从数据本身 来说， 它并不会自动变为高效能的生产要素， 只有经过分析、 挖掘和处理的数据才能充分释放其价值。 政府决策过程中， 数据分析和应用是必不可少的阶段。无论是人工数据模型还是计算机数据模型， 其 目的都在于为决策提供更为科学的参考依据。数据的价值在于： 通过分析挖掘而发现数据的内在联 系和规律， 使其产生价值增值， 从而提升信息资源的利用效率。 传统政府决策模式在进行数据分析和处理的过程中仅关注数据表面即感性数据， 忽略了数据深 层次的规律即理性数据。感性数据给予的仅是某项事物表面所呈现的现象和现有价值， 而理性数据 不仅能让我们了解当下某项事物的特点， 还能预测将来事物发展变化的轨迹， 进而提前预判。“ 数据 中包含自然界规律， 包含人的行为规律。 ” 所谓数据衍生价值， 就在于通过信息挖掘提取其理性数 据， 通过理性数据的分析处理进一步释放数据的衍生价值。决策的本质在于预判， 在预判基础上“ 人 们可以通过适当的干预， 来引导事情向着期望的方向发展” （ ）。一项好的决策不仅要能适应当前 的社会需要， 而且还能准确预测未来发展的趋势。在一些传统决策模式中， 数据处理环节远不能满足 决策预判功能的需要， 数据本身所蕴含的预判能力没有得到利用， 这导致大量数据的衍生价值浪费。 一些政府决策只看重当下， 不注重规律导向， 缺乏长远规划， 给国家和人民造成了重大经济和社会损 失。例如， 河南省灵宝市豫灵镇盲目跟风， 借债建开发区， 在决策过程中缺乏长远规划、 缺乏规律引 导， 结果事与愿违， 大片土地荒芜， 损失资金上千万。信息深度处理能力的欠缺导致政府无法做到主 动提前预判， 这使得众多政府决策丧失了预测性和前瞻性功能。 （ 三） 信息存储量较小， 难以发挥数据规模优势 政府决策的好坏在一定程度上依赖数据资源的多少。数据资源储备完整充分， 决策过程中的分 析和制定才能够准确无误。例如， 美国谷歌公司在进行流感趋势预测时， 参考了上百亿条互联网检索 记录。这种全方位的数据参考正是建立在海量数据存储的基础上。据统计， 预计到 年， 全球数 据的总量将达到 。然而， 目前一些政府使用的设备存储量仍大致在 阶段， 之间相差数千倍 以上。以数据值计算， 千倍以上的差距就意味着有上万亿条信息无法被收集或存储。这对于今天高 度依赖数据资源进行决策的政府来说， 无疑是一个很大的损失。 此外， 地方政府的存储大都是 数据库和存储器。这种存储已经完全不能适应当 下数据暴增的状况。数据存储量的缺陷， 导致政府在决策过程中无法科学、 有效地论证决策可行性。 大数据所具有的在区域之间、 行业之间和政府部门之间的流动性， 正在颠覆传统的、 线性的、 自上而下 的精英决策模型， 形成非线性的、 自下而上的决策基础。因此， 有必要提升数据存储的能力， 进一步释 放数据在决策过程中的价值。 二、新形势对地方政府决策模式的要求 随着经济社会的发展以及政府治理理论的创新， 我国公民参政的热情越来越高， 客观上要求政府 转变职能， 创新政务服务和治理理念。此外， 法治政府和国家治理能力现代化的提出， 也进一步要求 政府转变决策思维， 创立科学化、 民主化决策模式。因此， 地方政府决策模式创新既是适应社会发展 的需求， 也是建立法治政府和服务型政府的内在要求。 （ 一） 法治政府建设对创新决策模式的要求 党的十八届四中全会通过的 中共中央关于全面推进依法治国若干重大问题的决定 （ 以下简称 决定 ） 对依法决策提出了明确要求。 决定 强调， 政府决策过程中要把公众参与、 专家论证、 风险评 估、 合法性审查、 集体讨论决定确定为重大行政决策法定程序， 确保决策制度科学、 程序正当、 过程公 开、 责任明确， 建立行政机关内部重大决策合法性审查机制， 未经合法性审查或经审查不合法的不得 提交讨论。这就从根本上指明了政府决策的程序和决策合法机制的建设途径。根据法治政府建设对 于决策制定的要求， 今后在政府决策过程中必须把公众参与、 专家论证以及过程公开等阶段作为决策 过程的环节纳入程序中。而在信息高速传播的今天， 互联网和大数据已经让公众参与、 专家论证和过 程公开的方式和范围发生了巨大的变化。以公众参与为例， 其方式已经由以往单一的现场参与， 发展 为互联网和现场参与的双重模式。而随着移动互联网的快速发展， 公众参与更是表现出随时随地和 广泛性的特点， 在时间和空间上都大大扩展了参与范围。例如， 年关于假期调整的决策， 仅人民 网就有将近万人次参与留言或跟帖。最终在各大门户网站参与此次调查的网民达 万人次。虽 然相对于亿人的网民来说只是很少一部分， 但依然显露出网络参与的强劲势头。因此， 如何将互联 网上大量的民众意见搜集起来并快速筛选出有价值的信息， 这成为政府决策过程中重要的一环。 此外， 决定 强调要确保科学决策。所谓科学决策， 是指决策主体在进行决策过程中减少主观因 素， 将决策制定和决策论证建立在客观、 真实的基础上。而依据数据资源做出的决策， 恰恰满足了这 一要求， 不仅规避了人为因素的不合理影响， 还大大提升了决策的科学性和客观性。 大数据时代的到来， 为政府建立科学决策和民主决策提供了技术支持和信息平台。通过引入大 数据技术， 不仅可以扩大决策主体的参与范围， 而且大大提升了决策的科学性， 从而为建立科学决策 和民主决策奠定了基础。因此， 对于现阶段政府决策来说， 创新决策模式、 提高决策的科学性和合理 性将会直接影响法治政府的建设进程。 （ 二）治理能力现代化对创新决策模式的要求 从政府管理到政府治理， 一字之变却是政府改革创新的跨越式发展， 体现了治国理政的新思维、 新要求。政治学意义上的管理建立在政府权威上， 具有强制性和不可违背性的特征。在管理过程中， 政府占据主要地位， 社会处于被动状态， 缺乏政府与社会的协作互动。而治理的本质在于其所偏重的 统治机制并不依靠政府的权威和制裁， 更强调政府与社会的沟通性、 协调性和广泛参与性。同时， 治 理的主体也趋向多元化， 不仅包含政府内部相关机构， 还包括非政府组织、 私人机构和个人等社会力 量。政府和这些社会力量通过合作、 协商来处理社会事务， 打破了管理中政府一家独大的局面， 社会 力量在治理中的作用和价值日益增强。 治理概念的提出从根本上改变了政府与社会在决策中的角色， 决策主体由精英向大众转化， 决策 参与范围由政府内部向社会公众转化。在这种背景下， 政府必须创新决策理念， 通过建立多种途径来 扩大参与范围， 确保不同利益主体能够充分表达利益诉求。而大数据技术的引进， 不仅解决了参与途 径的难题， 而且提升了政府与社会的沟通力度， 进一步加快了治理能力现代化的建设。 治理能力现代化本质上是指政府对于社会治理的能力能够适应现代社会发展需求， 而且能够随 着社会的变化不断更新和提升自己的治理能力， 即实现政府能力的调适性。决策现代化是治理能力 现代化的重要组成部分， 所谓决策现代化指决策的效率和决策的合理性。决策的效率要求政府能够 在信息搜集和政策制定上做到快速、 及时、 高效； 决策的合理性则是指政府要能够最大限度满足公众 需求， 制定政策方针要符合社会公众的意愿， 准确把握社会需求， 提前预判事物发展规律， 有针对性地 制定决策， 从而提升公共服务水平。决策现代化要求政府决策不仅要考虑社会需求， 同时还要具有前 瞻性和预判性。这就需要政府在决策过程中能够充分挖掘现有数据的价值， 通过信息技术整理分析 得出事物发展的规律， 通过对规律的把握有针对性地进行决策。 三、大数据时代地方政府决策新模式的探索与实践 随着信息技术和网络的不断发展， 信息种类越来越多， 各种数据爆炸式增长， 所需的存储空间也 越来越大。据统计， 互联网仅社区一天帖子产生的数据， 就相当于美国 时代 杂志 年的文字量， 传统的数据存储和处理模式已无法适应发展需求。当前， 大数据已然成为全世界下一个创新、 竞争的 前沿， 其来临意味着从数据来源到数据处理方式以至于数据思维都将发生翻天覆地的变化。对于政 府来说， 信息是决策过程中的关键因素， 及时、 准确的信息可以提升决策的科学性和可行性。因此， 在 大数据时代， 创新政府决策模式最重要的是数据利用方面的改革和建设。 （ 一）地方政府决策新模式构建 大数据时代的到来给政府决策带来机遇的同时也带来了挑战。在信息泛滥的今天， 如何在决策 中广泛搜集信息并快速整理和分析直接影响着决策的科学性。“ 大数据对决策者的意义表现在决策 的三个过程上： 即事前预测、 事中感知、 事后反馈。 ” 为此， 应根据政府决策未来发展的需要和大数 据技术的特点， 以科学决策、 民主决策为目标， 依托大数据信息平台， 将数据作为关键要素， 建构大数 据的政府决策模型（ 见图） 。 在该模型中， 大数据信息平台作为该决策模式的核心， 涵盖了决策的每一个阶段。首先， 将与某 项决策相关的各种社会信息和政府内部信息， 进行数字化处理。其次， 处理后的信息将以数据形式输 入大数据平台。在大数据平台中， 分别设置了具有数据分类整理、 存储和挖掘分析功能的子系统。在 这一阶段， 通过构建数学模型， 将前期数字化的信息按照决策种类、 格式和来源等内容进行分类和存 储， 从而发现事物的特点和规律。在该模型中， 与决策相关的各种信息都将以更为直观和清晰的数据 代替， 这就为决策部门进行科学决策和高效决策提供了便利。通过科学数据分析得出的结果， 将成为 决策最主要的参考依据。此外， 为进一步提高决策科学性和合理性， 规避大数据平台的机械性， 将对 大数据平台分析出的数据进行经验干预和纠偏， 从而为形成决策提供科学保障。 图 基于大数据的政府决策模式 依据大数据平台和经验做出的决策， 将由决策部门颁布实施。但决策过程远没有结束， 大数据平 台将继续为决策进行全样本的实时监督和反馈， 并通过可量化的数学模型， 解析存在于决策和社会之 间的复杂关系， 从而更加全面地反映决策执行进度和效果。大数据平台的监督和反馈， 为政府对决策 进行及时改进和调试， 进一步完善决策、 提高决策效能提供了可能。 新型决策模式按照“ 收集存储分析输出” 的流程进行科学化管理， 在此基础上形成“ 数据 量化分析决策预判监督反馈” 的闭环自调节决策模式。信息搜集范围的扩大拓宽了公民参政 的渠道， 确保了决策数据的完整性和系统性； 而数据量化分析则最大限度地保证了数据的衍生价值， 通过将信息转变为可量化的数据模型可以对数据的内在规律加以科学把握和利用。这些都为政府进 行科学决策、 民主决策提供了坚实的基础， 同时为政府准确把握事件发展规律、 做出精准预测提供了 科学指导。 （ 二） 大数据时代新决策模式面临的困难 大数据不仅能够带来信息技术领域的革命， 而且对于打造服务型和智慧型的政府来说， 也是一次 很好的机遇。大数据时代， 打造智慧型政府， 引领政府决策由经验和直觉向更为科学的数据决策转 变， 成为大数据时代政府决策改革的目标。但由于思维习惯、 资金以及技术等方面的原因， 在政府决 策过程中引进大数据还面临诸多困难。 政府主体缺乏大数据思维。现代政府决策已经由单纯的政府决策转变为所有决策主体和客体 都参与进来的模式， 数据逐渐变成政府决策的基本前提。地方政府只有建立起大数据思维才能更好 地科学决策， 越高层对大数据的认知程度越高、 兴趣越大。而在地方政府中， 有将近一半的人不知道 大数据这个概念， 甚至在信息化部门中有近一半的人不能完整地理解大数据， 更谈不上具备大数据思 维。中央层与地方层出现了很大的割裂。此外， 一些政府部门在没有充分了解大数据的前提下， 盲目 跟风， 大做表面文章。即使在一些较为发达的省份， 一些部门对于大数据的运用还停留在表面， 在决 策过程中对于大数据的应用程度依然不高， 对大数据能够提升决策科学性的认知程度较低。 专业技术人才短缺。目前， 在政府决策过程中， 大量运用传统的关系数据库作为处理决策事务 的工具。大数据时代， 传统关系数据库已经无法准确高效地为决策提供数据参考。大数据本身和互 联网信息技术有一定关系， 但大数据是在互联网技术基础上进一步深化和发展了计算机系统对于数 据的挖掘和处理。数据的研究和利用离不开数据相关专业人员的参与， 因而对相关专业人才的培养 和培训尤为重要。专业人才的短缺使得政府大量有价值的数据难以发挥其内在价值。一些政府部门 由于内部专业人才短缺， 不得不将相关信息服务外包于第三方。这种做法不仅大大提高了政府运行 成本， 而且也存在着安全隐患。因此， 应推进专业人才队伍建设， 加快技术型人才的成长， 为充分运用 数据进行决策奠定人才基础。 条块分割的管理体制导致数据碎片化。尽管我国存在的条块分割管理体制有其合理性， 但随 着现代治理理念和治理方式的出现， 传统的条块分割管理体制已经大大影响了政府的治理能力。条 块分割管理体制使得政府内部往往自成体系， 而且基于部门利益的考虑， 各部门也不愿意将所属的信 息共享。同时， 由于信息共享基础设施落后和管理能力的欠缺， 导致数据出现分散化和碎片化状态， 这种碎片化状态的数据信息使得政府内部产生数据孤岛， 数据孤岛现象的存在极大地浪费了数据自 身的价值。要实现决策数据化和科学化， 必须打破分割壁垒， 真正实现数据分享和沟通。 四、大数据时代创新地方政府决策模式的路径选择 利用大数据创新政府决策已经成为各级政府改革创新的重要内容。随着法治政府和国家治理能 力建设的进程不断加快， 强化政府决策能力建设， 推进决策能力和决策体系现代化， 必须积极推进大 数据和决策模式的融合。 （ 一） 树立大数据思维， 做好顶层设计 大数据思维指在政府决策过程中以数据为基础， 利用大数据分析和处理信息的思维。大数据思 维要求政府在决策过程中充分认识到数据的价值， 将大数据技术应用到决策过程中的每一个阶段。 政府要解放思想， 抛弃传统的管理思维， 重新定位政府角色， 强化互联网思维， 遵循互联网发展规律。 同时， 也需要将大数据提升到战略高度， 制定大数据发展战略， 深化对大数据技术的认知； 将数据思维 融入决策思维， 改变政府决策的思路和方式； 将以往基于有限数据分析的决策， 转向覆盖人数更多、 范 围更广的大数据分析。为此， 应加大对政府工作人员尤其是领导干部的专业性培训， 在领导干部培训 班、 研讨班中纳入大数据的相关课程。 此外， 政府需要做好大数据的顶层设计。大数据不是简单的技术应用， 而是一种具有强大的优化 能力和改善能力的战略资源， 是一种物理属性和社会属性兼具的生产要素。因此， 政府要充分考虑大 数据的建设和应用， 做好全盘规划， 确保大数据能够承载和延伸到决策的每一个阶段。同时， 要建立 国家层面统一的大数据中心， 整合各方面资源， 推进大数据发展战略， 加强数据资源的整体性建设， 打 破数据碎片化的现状， 保证数据的质量、 规模和综合性。 （ 二） 推进体制机制建设， 建立完善的大数据体系 政府治理越来越强调多元主体的合作与共治， 这就需要将各部门掌握的信息实现共享。此外， 任 何一项技术的建设和应用都需要由配套的体制机制加以确认和维护， 政府原有的体制机制已经无法 满足大数据的要求， 甚至在一定程度上阻碍了大数据的应用。因此， 政府需要创新体制机制， 推进大 数据在政府决策中的应用。 政府要成立专门机构领导和推进大数据的建设和使用。这一机构的职责在于建立和维护大数据 信息， 利用大数据技术搜集、 整理、 挖掘和处理相关信息， 为政府决策提供最新、 最详细的数据分析结 果。机构中要配备相当数量的专业人员以更好地使用和维护大数据， 机构的领导者要进入决策核心 层， 提升大数据部门的级别， 以充分发挥数据在决策中的价值。 政府应推动信息共享机制的建设， 打破信息孤岛现象。一方面， 政府治理强调多元主体的合作与 共治， 强调部门间的合作与交流； 另一方面， 决策过程中涉及各行各业， 信息提取的面越宽越接近于真 实的民意。要利用建立的大数据机构推动各部门信息共享体制机制建设， 统一数据格式和数据标准。 要制定相关法规条例， 明确数据共享责任主体， 推动数据在各部门之间的交流融合。同时， 要加强对 共享后的数据保护工作， 建立数据监管和保卫的安全机制， 设立数据搜集和使用规范， 防止数据泄密 和流失。 应建立开放的创新体制， 培育社会创新氛围。大数据建设不能仅依靠政府， 它需要开放的建设平 台和创新氛围。政府要建立开放的建设和创新平台， 促进大数据创新和发展。同时， 要