大数据@@@@推动政府@@治理变革@@

 

 

　　现代意义的治理是各种公共的或@@私人的主体@@管理公共事务诸方式的总和@@，治理主张打破传统以政府@@或@@公共机构为唯一权威主体@@的模式@@，提倡公共机构与社会力量相互合作@@，形成一种多中心@@、开放型的治理网络@@。多中心治理越来越涉及这样的社会情景@@：公共政治的结构不再是仅仅围绕着利益或@@问题而组织起来@@，而是围绕着事件和密集的信息流而组织起来@@。以互联网@@为中心的信息革命使得传统公共机构不再是主导数据@@的唯一机构@@，这才是治理变革的真正动力@@。

 

　　从@@部门数据@@到@@公共数据@@@@，打造合作治理的大平台@@@@。数据@@是事物属性和事物间相互关系的再现和抽象@@，良好的治理需要开放数据@@的支撑和支持@@。当前我国数据@@的采集和使用尚未走出部门化@@、碎片化和管控导向的局限@@，难以适应现代公共治理的需要@@。需建立合作治理的数据@@平台@@@@，以打破政府@@数据@@的部门壁垒@@，减少数据@@重复建设@@，推动数据@@标准@@化@@，建立融合@@、共享@@、服务导向的公共数据@@@@。政府@@可以鼓励和引导社会组织和商业机构参与国家公共数据@@的建设@@，提升数据@@开发利用的效率@@，鼓励和引导第三方数据@@免费共享@@和再利用@@，加快公共数据@@的流动和价值发掘@@。与此同时@@，也可以鼓励大数据@@@@行业精英和大型机构参与大数据@@@@秩序和行业规范的构建@@，以确立大数据@@@@公共使用的基本规则@@。

 

　　从@@强大政府@@到@@强大网络@@，打造合作治理的伙伴群@@。强大的现代治理能力来自于强大的治理网络@@。数据@@流日益引导问题流@@、资源流和智慧流的汇聚@@，政府@@需将数据@@流的变革潜能转为治理改革的驱动力@@，通过对政府@@和社会的再梳理@@，建构强大的治理伙伴网络@@，整合政府@@资源@@，激活社会资源@@。

 

　　从@@权力导向到@@责任导向@@，打造合作治理的新规则@@。在治理变革中@@，不可避免地涉及权力和利益的流动和再分配@@，良好的治理是从@@权力再分配转向责任的再分配@@。行动者不仅要清楚可以得到@@什么@@，更要清楚自己的责任和义务@@。为促进公共利益行动@@，从@@权力驱动转向责任驱动@@。可视化是大数据@@@@的特征@@，合作治理就是通过大数据@@@@将模糊责任转为可视化责任@@。在法定责任框架下@@，进行可视化责任梳理和再分配@@，生成问题情境清单@@、责任清单@@、任务清单和责任履行清单@@，并将它们在决策者@@、执行者和公众之间无障碍地流转和对接@@。这种直观形象的责任机制使行动者跨时空地看到@@自己与整个治理网络的关系以及自己承担的任务@@，并能通过可视化监督倒逼行动者履行责任@@。

 

 

　　公共决策本质上是缩短理想和现实之间差距的过程@@@@，它是未来导向的@@。公共决策需在准确把握客观现实的基础上@@，做出符合目的的选择与决断@@。传统公共决策往往是依靠政治精英和业务专家的知识@@、经验@@、直觉做出的@@，决策依据主要是过去事实和经验@@理性@@，很大程度上是一种经验@@决策和模糊决策@@，决策结果同客观现实存在着较大的偏差@@。决策者对未来的预测受支持数据@@@@、时间以及预测水平的限制@@，是无法做到@@完全理性和精准的@@。大数据@@@@不断颠覆着公共决策的基本方式@@，西方学者纷纷倡导@@“数据@@化决策@@”或@@“数据@@驱动的决策@@”，其核心理念就是一切让数据@@说话@@，发现好想法@@，做出好决策@@。根据舍恩伯格的大数据@@@@思维变革理论@@，我们可以理出从@@经验@@决策向数据@@驱动决策转化的实现路径@@。

 

　　从@@小数据@@到@@全数据@@@@。大数据@@@@时代@@，公共决策可以借助于云计算分析更多@@的数据@@@@，甚至可以处理和具体决策有关的所有数据@@@@，而不再依赖以前随机采样的小数据@@@@。公共决策将从@@依托传统的抽样调查@@、典型调研@@、专家会议@@，转向分析全面而完整的数据@@@@，超越惯性思维@@和偏见@@，使决策真正@@“基于实证的事实@@”。公共决策应尽可能地实现全数据@@以超越局部精准掌控战略全局@@，防止以偏概全@@，并注意各类异常情况@@，发现背后的潜在机会和威胁@@，防止因小失大@@。

 

　　从@@“应该是什么@@”到@@“实际是什么@@”。基于相关关系的预测是大数据@@@@的核心@@，数据@@决策应注重寻找事物间的相关关系@@，关联物能提醒我们某件事情正在发生@@。例如@@，有的搜索@@工具通过分析人们的检索词条@@，可以预测流感的传播趋势@@，但要找出检索记录和流感趋势之间的关系@@，事情就变得异常复杂了@@。对公共卫生决策而言@@，能够在紧急时刻精准研判出流感趋势才是最关键的@@。

 

 

　　传统的治理绩效评估是目标控制导向的@@，常常以预定的治理目标为标准@@@@，主要衡量治理行动实现治理目标的程度@@。治理绩效的复杂性决定了这种单一的评估模式很难全面客观地衡量出真实的绩效@@。全景评估@@意指@@“所有的地方都被评估到@@@@”，全景评估@@的广度和深度远远超过传统的目标评估@@。基于大数据@@@@的技术特征和社会属性@@，通过数据@@整合和信息加总@@，可以记录政府@@治理的轨迹和全景@@，不同数据@@之间交互印证@@，“全景评估@@”完全可能实现@@。

 

　　大数据@@@@时代@@最显著的变化是从@@数字化转向数据@@化@@，数字化是把模拟数据@@变成计算机可读的数据@@@@，而数据@@化是通过记录和分析对一切社会现象进行量化@@。政府@@要充分发掘大数据@@@@全面量化的技术潜能@@，实现对治理行为的全景留痕和数据@@化@@，通过智能数据@@采集系统和多元反馈机制@@，治理所涉及的主体@@@@、过程@@、方位@@、事件等全要素都可以被自我数据@@化@@，同时也可能被他人数据@@化@@。这些客观的@@、无筛选的记录@@、存储能为全景评估@@提供最原始的数据@@@@。

 

　　量化治理绩效@@。利用大数据@@@@技术@@，可以将一切文字@@、声音@@、视频等半结构性@@、无结构信息进行分析评估@@，政府@@要尽可能地用量化的指标体系来逐渐取代弹性很大@@、语义含糊的定性评价@@，提高治理过程@@量化的范围和深度@@。

 

　　关联性评估@@。治理绩效评估要改变以往预设评估目标@@、标准@@、范围的模式@@，将尽可能多的治理效果@@、产出@@、影响等要素纳入系统性评估之中@@。按照大数据@@@@的@@“导航@@路径@@”，可以发现很多以前未曾关注@@的绩效盲点@@，如例外绩效@@、异常绩效等@@。这种相关关系分析法可以降低偏见@@、惯性思维@@、时空局限造成的不良影响@@，帮助我们更准确@@、更快捷@@、更全面地评估政府@@治理绩效@@。