大数据时代社会治理现代化转型探析
摘要：信息技术的进步和数据驱动的决策方法已经成为时代发展的趋势，大数据对政府社会治理组织形式、治理方式、政策决策等带来前所未有的影响，给传统社会治理带来了颠覆性变革。随着“数据鸿沟”“信息孤岛”的逐渐破除，政府可以更加有效地运用大数据推进社会治理现代化。大数据在社会治理中的应用还存在理念约束、体制约束、人才约束等诸多制约因素。以大数据促进民主治理、开放治理、预见性治理，是大数据时代社会治理现代化转型的策略选择。要培育大数据治理意识，加快大数据平台建设，注重大数据人才培养，加强大数据安全工作，为社会治理现代化转型提供保障。
随着现代信息技术发展，大数据已成为继劳动力和资本之后的“第三生产力”，它以自身独特的比较优势能够克服社会治理木桶中的诸多短板，社会治理领域难题亟待大数据提供解决方案。信息技术的进步和数据驱动的决策方法已经成为时代发展的趋势，大数据对政府社会治理组织形式、治理方式、政策决策等带来前所未有的影响，给传统社会治理带来了颠覆性变革。随着“数据鸿沟”“信息孤岛”的逐渐破除，政府可以更加有效地运用大数据推进社会治理现代化。
一、大数据时代社会治理现代化转型的发展脉胳
一般认为，大数据起源可追溯到软件行业开源运动。为了促进知识的共享，美国工程师雷蒙提倡“软件开源运动”，提出“软件=代码+数据”，有力地推动了数据开放。2004年，普林斯顿大学陶博拉成立了全球第一个公共数据开放网站。2007年，公共数据开放的8条原则得以确立。2008年，英国《自然》杂志出版了大数据方面的专刊；2011年国际数据咨询公司专门围绕大数据发表研究报告；美国《科学》杂志也推出大数据研究专刊。同年《从大数据中提取意义》《处理大数据》等专门论著都力图从科学维度来理解大数据。这标志着大数据已经从过去的软件行业扩展到科学研究范畴，大数据也被认定为继实验科学、理论科学与计算科学后的“第四范式”。2012年瑞士达沃斯世界经济论坛专门设立“大数据、大影响”这一专题，提出了“数据资产”的概念，极大地推动了大数据的商业应用步伐。同年，美国政府颁布《大数据研究与发展倡议》，联邦政府投入2亿美元用于大数据发展。这被认为是在继克林顿政府提出“信息高速公路计划”后，美国政府再次通过国家战略占领科技发展的制高点。这份倡议还提出，大数据堪比“未来社会的石油”，事关美国核心利益；数字主权和领土权、制空权、制海权等同样重要。由此，大数据上升为国家战略，并成为国家间竞争的又一重要场域，进而赋予了大数据以强烈的政治属性。2013年，舍恩伯格与库克耶的力作《大数据时代》，将大数据这一概念扩展到工作、生活和思维方式领域，为大数据推进社会治理现代化奠定了理论基础。
作为治理现代化的一种技术路径，近年来大数据技术发展日臻完善。物联网、云计算、数据整合、基于语义网的WEB3.0、关联数据、信息发布等新技术的发展和普及，为社会治理智能化提供了支撑。就世界范围来看，谷歌、EMC、惠普、IBM、微软、甲骨文等企业推出了大数据相关产品和服务，推动着大数据技术的革新和应用，在治安、消防、食品安全、交通、防灾减灾、社会保障等社会治理领域的应用取得了出色的成绩。以BAT为代表的国内科技企业也在推进社会治理大数据应用中通过不同的方式发挥作用，深度融入社会治理实践。
二、大数据时代社会治理现代化转型的制约因素
我国是世界第二大经济体，经济的多年高速发展与社会发展不平衡之间的矛盾日益突出，社会治理领域中的大量新老问题交织在一起，对社会治理提出了新的挑战。社会治理涉及到利益关系调整、社会资源整合、社会矛盾化解、社会诉求回应、社会结构优化等方面，需要引入大数据来提高治理效能。然而，大数据时代推进社会治理现代化转型面临诸多制约因素。
（一）理念约束
传统的模糊思维、整体思维方式及依靠直觉和经验驱动的管制思维与大数据精细化治理思维存在较大落差。大数据思维及大数据意识的树立，要求政府部门充分依靠大数据进行研判分析，这是建立服务型政府社会治理模式的必然要求。大数据时代需要及时转变传统思维模式，改革数据管理方式，追踪分析研判社会发展趋势，构建与大数据特征相适应的动态社会治理思维，但目前政府部门甚至整个社会的大数据意识还相对落后，很多地方政府部门对大数据社会治理还没有给予足够的重视，大数据治理意识薄弱，管理管制思维仍然存在，限制了大数据的开发、管理和开放进程。公众对大数据的基本常识还不够了解，对政府的大数据管理、大数据应用及有关具体工作了解远远不够，对大数据理论及实践认识不深不透，公众在监督和推动社会治理变革中的作用发挥不够充分。
（二）体制约束
大数据是涉及众多部门、诸多层次的系统工程。目前，作为大数据占有量最大的政府部门之间尚未实现相关信息的联通和共享，大数据内在的开放与共享要求与不同层级及部门之间的条块分割体制存在矛盾冲突，形成了体制上的约束。不同行政区划之间缺乏有效灵活的跨区域协同治理机制及信息沟通机制，特别是在环境治理、公共安全、社会保障等急需合作治理的领域，区域间相互协调配合的多元共治格局往往难以形成。在部门化、碎片化治理格局之下，不同部门各自建设不同的电子政务信息系统，数据标准化程度不统一，信息共享法律法规尚未有效建立，数据共享的责任主体不够明确、利益分配界限不清楚，甚至每个部门都形成了一座“信息孤岛”。整合长期分散在各个政府部门的数据资源，降低内部获取和部门流通的门槛，亟待解决从碎片化管理转向整体性部门合作的问题。
（三）人才约束
海量的大数据决策、建设、组织、协调、规划、监管、运维事务穿插于大数据社会治理的全过程，需要建立一支专业化、多层次的大数据人才队伍，尤其是急需既掌握大数据技术又懂得政务的全面型人才。在目前体制下，政府部门的薪酬待遇等方面与IT 企业还有差距，难以吸引专门人才从事大数据工作。很多大数据工程被当做一项技术工程来对待，有关人员的选择、任用和配置局限于大数据技术和基础建设层面，对政府部门的工作和业务流程熟悉程度还不够，对政府部门的运行机制和特点了解不足，在与政府部门对接中容易产生供需脱节的问题。
三、大数据时代社会治理现代化转型的策略选择
（一）以大数据促进民主治理
习近平总书记指出，随着互联网发展，社会治理模式正在从单向管理转向双向互动，从线下向线上融合，从单纯的政府监管向更加注重社会协同治理转变。大数据时代的社会治理，可以促进共建共治共享社会治理格局的形成和完善。互联网和大数据的发展正在改变过去政府“一家独大”的格局，信息资源在政府、市场、社会及个人之间进行重新分配，而“谁掌握了信息，谁就掌握了一定权力”，这就赋予了企业及社会组织更多参与社会治理的机会，实现从单向度管理向协同化治理的逐步转型。多元主体参与并结成伙伴关系，明确不同主体之间的界限、权限和职责范围，从数据、人才及技术等各个方面弥补政府资源的不足，实现“1+1＞2”的治理效能提升。
（二）以大数据促进开放治理
运用大数据能够使人民群众更好地对政府进行过程监督和量化评价，从而推动社会治理过程的精细化。在强政府、弱社会时代，政府习惯于扮演“掌舵”“划桨”的双重角色，对不同地区和不同社会阶层的特点和需求缺乏总体把握和区分，容易运用一刀切的粗放型管理方式来解决问题。大数据具有精准、高效和全面的关联分析功能，为精准、高效、多样化的基本公共服务供给提供了强大技术支撑。因此，通过大数据运用可以推动政府公共服务的“供给侧改革”，以公众需求为导向，对公共服务的机制、标准进行流程再造，对公众需求进行多维度和多层次的细分，提高政府供给和公众需求的契合度。另外，通过对多元数据的挖掘和分析，可以厘清公众的服务体验，进而优化服务资源配置，改进服务方式，调整服务种类，让公共服务更具个性化和精准化。
（三）以大数据促进预见性治理
传统社会治理模式注重出现问题被动进行治理，疏于事前预防，社会危机监测预警系统建设落后，难以全面、及时、准确地发现问题、及早采取防范措施，将问题消灭在萌芽状态。这种管理模式已经不能适应形势发展需要。当今社会处于不断变化之中，社会要素大规模流动，社会不安全、不确定性因素增加，要通过大数据对社会风险进行精准预测，对社会矛盾进行精准调控，及时了解并掌握社会问题发展趋势和社会心态变化，随时调整相关政策，提高对社会发展的预测能力和社会风险的预测预警能力。
四、大数据时代社会治理现代化转型的政策建议
（一）培育大数据治理意识，为社会治理现代化转型提供理念保障
大数据所倡导的思维模式使研究问题、寻求对策都发生了改变，大数据时代社会治理需要与之匹配的大数据思维。一要增强“数据治理”理念。加大公职人员的大数据意识培养，不断提高政府工作人员的服务型思维、共享性思维、开放性思维。加大大数据的普及和教育宣传力度，培育全社会大数据社会治理文化。二要提高数据公信力。为达到特定目的，目前仍存在人为修改数据乃至捏造数据等弄虚作假的现象，这会造成数据公信力的缺失，影响大数据社会治理的效能。为解决这一问题，就要确保数据产生过程是透明的，不断提高数据的质量和可信度。三要克服大数据依赖症。政府在合理利用大数据的同时，也要清醒地认识到大数据不是万能的，存在其固有的缺陷和使用风险。在实际工作中要注重合理利用、扬长避短，才能不断提高大数据在社会治理中的应用效能。
（二）加快大数据平台建设，为社会治理现代化转型提供组织保障
李克强总理强调，建立统一的数据平台，是建设现代化国家的基础性工程，也有利于国家安全。目前社会治理领域积累了海量大数据，但这些数据大多是孤立的，限制了大数据在社会治理中的功能发挥。解决这一问题，需要建立政府主导的大数据平台。推进国家级、省级社会治理服务平台建设，通过协调整合政府和社会资源，逐步建成基于社会治理的大数据平台，为各级政府社会治理科学决策服务。建立完善政府信息共享交换平台、农业农村大数据中心、生态环境大数据平台等八个国家级大数据中心，统筹建设地方政府和行业数据中心，通过加快建设数据中心和产业服务平台集群，引导本地区各数据中心优化布局，推动政府各部门基础设施共建共享、互联互通。
（三）注重大数据人才培养，为社会治理现代化转型提供人才保障
目前各级政府部门掌握着经济、气象、环境、民生等社会各方面 80%以上的数据资源，但这些数据大多处于“休眠”状态，等待开发利用。培养一批具有大数据思维，熟练掌握大数据分析和应用的专门人才，建立一套发现、培育和挖掘大数据人才的体制机制势在必行。一要制定和推进大数据人才培养战略。结合大数据时代的现实需要，把大数据人才队伍建设融入国家人才建设的总体部署之中，明确大数据人才培养的目标及路径，为人才培养提供良好的政策环境。二要发挥各类高校、科研机构的人才培养主阵地、主渠道作用。各高校、科研院所要从师资队伍建设、培养模式创新等多个方面统筹规划，以“宽口径、厚基础、强能力、提素质”为培养目标，加强与企业合作，充分发挥高校、科研院所及企业的优势，培养一批专业化数据管理和开发应用人才。三要注重社会治理领域人员的专业培训。对各级政府工作人员尤其是数据管理使用者，定期开展系统化大数据专业培训，使其掌握大数据最新理论前沿知识，接触国内外大数据社会治理实践，不断提升其大数据管理分析应用能力，为社会治理现代化转型提供人才保障。
（四）加强大数据安全工作，为社会治理现代化转型提供安全保障
大数据时代的社会治理需要高度重视数据安全和个人隐私保护，防范和打击各类利用大数据进行的违法行为。一要注重核心安全技术升级。在技术层面，可以从数据的存储、应用和管理环节进行应对，通过数据加密、分离秘钥、使用过滤器、控制使用权限等多种方法从源头上防止数据泄露等问题发生，确保信息安全。二要加强依法监管。政府部门和相关机构要建立健全大数据信息安全体系，探索形成一套规范的建设标准和运行机制。加强对各类机构在数据采集、数据存储、数据分类及数据交换中的监管，在开放数据与维护公民隐私权方面把握好尺度。三要加强大数据法治建设。我国目前尚未有法律法规对大数据管理进行明确规定，要从立法层面明确社会治理大数据的使用原则和技术标准，推进数据治理法治化，规避大数据使用风险。
（作者：殷建国，公安部现代警务改革研究所执行所长、江苏省公共安全研究院执行院长、研究员；缪金祥，公安部现代警务改革研究所学术交流部主任、教授）
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