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大数据驱动政府决策变革的前提、转向和关键

2019-07-15 12:24 | 人气:342

 

大数据顺应了政府决策的技术诉求, 政府决策者应意识到大数据能为我所用, 尤其是可以促进政府治理能力水平的提升。大数据驱动政府决策变革的前提是确保数据真实可靠, 凸显数据的实用价值, 为政府决策提供可取可用的参考数据。大数据驱动政府决策变革以精准决策为目标靶向与定位, 决策者通过数据分析和判定有针对地提出决策方案, 进而解决政府决策中的高标准化、模糊呈现、主观偏好、盲目抉择等问题。政府决策变革的关键是充分参照部门内部数据, 整合不同部门的数据资源, 推动政务数据开放共享, 促进政府因“数”优策。


大数据在各行各业的深入渗透, 大大改善了不同行业的服务能力与质量, 政府决策与治理同样离不开大数据技术的支撑。2015年8月底, 国务院出台《促进大数据发展的行动纲要》 (以下简称《纲要》) 提出, 建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制, 实现基于数据的科学决策, 将推动政府管理理念和社会治理模式进步。《纲要》明确了大数据在政府决策与治理中的作用定位, 凸显了大数据驱动政府决策变革的必要价值。


大数据具有强烈的冲击波, 传统数据仅供参考的时代已经结束。作为一股数据洪流, 大数据极大地促进了政府治理水平的提高, 那么, 大数据时代改善政府决策的进路又何以可能?研究认为, 在大数据分析过程中, 通过多智能体仿真等社会计算方法对重大议题共选择模拟及决策效果的中长期评估, 将数据分析驱动决策的过程模块化和工具化, 是实现政府决策科学性的可行路径。大数据技术优势深受认同, 大数据驱动下的政府决策不可能一蹴而就, 有必要采取渐进决策模式理性挖掘数据价值, 预测可能存在的风险, 推动并实现决策的科学化。就其模式选择而言, 政府决策应按照“收集—存储—分析—输出”的流程进行科学化管理, 构建“数据—量化分析—决策—预判—监督反馈”的闭环自调节决策模式, 实现政府模式的创新。与过去相比, 重塑政府的公共决策机制, 需要利用大数据技术对政府、社会及大众的行为数据进行分析, 实现巨量数据向智能化转变, 深入推进精准化决策和人本化的公共服务, 强化数据在不同工作中的应用, 由事后补救转变为事前预警, 提升政府决策能力。此外, 大数据驱动下的公共决策创新, 还需从理念、制度、技术三个维度来解构传统权力过程、结构、观念等要素, 以防止公权力的恶变[5]。有关研究指出了大数据在政府决策中的应用价值, 尤其通过路径与模式的构建, 使政府决策的高效运转获得了一定的理论支撑。整体上看, 数据驱动政府决策的研究成果相对有限, 为能深度了解其维度与内容, 在此分析大数据驱动政府决策变革的前提、转向和关键点, 以期带来理论参考价值。


一、数据真实可靠:大数据驱动政府决策变革的必要前提


数据真实可靠, 是大数据时代政府决策的质量保障。美国学者赫佐格认为, 数据污染无处不在, 难道政府机构不应该保证自己存储的数据的准确性和可用性吗?事实上, 大部分政府机构对于数据的质量管理是聊胜于无的。显然, “赫佐格之问”暗含了数据在政府决策中的必要性和可靠性要求。大数据驱动下的政府决策变革, 并非随意采集运用数据就能达到预期目的, 必须保证数据真实可靠, 避免数据出现错误或虚报现象。决策的正确与否取决于数据和信息的质量。正确的数据与信息能减少决策的很多不确定性因素。大数据驱动政府决策变革的前提与要求自在其中。


(一) 严控数据来源渠道, 避免决策依赖不明数据


大数据驱动型决策是时代的新特征, 各个领域或者各类活动的重大决策越来越依赖全面、可靠、新颖的信息源。这是政府决策变革的重要依据。政府在做出决策之前, 不能随意依赖谣言信息, 任何随意采集或经不起验证的数据都应排除。没有真实的数据做支撑, 政府可能陷入决策困境, 严重时还将带来一定的损失。在数据发声之前, 任何数据都需要甄别和确认, 防止恶意数据带来的危害。大数据驱动下的政府决策变革, 必先确保数据来源可靠。大数据不会说谎, 来源不明的数据需慎用, 只有把紧数据来源关口, 以真实可靠的数据展开决策, 政府决策才有其权威性。


(二) 更新现存政务数据, 当心决策出现失灵现象


对于政府而言, 政务大数据本身的质量、数量、流动性、可信性是一个具有挑战性的话题, 有些系统及政府网站数据很长时间没有更新, 公安系统数据采集环节或者更新也会有人名重复、住址错误、户籍地址错误、性别错误等, 甚至还有数据造假现象发生……可用、可信的数据缺乏, 折射出政府数据采集能力相对较弱。数据更新不及时, 数据参照不充分, 未必能够预测到相应的问题, 预期目标或将难以实现, 如果问题把握不准或改变此前的决策方案, 又可能造成决策失灵现象。旧数据未必准确, 一旦数据不及时更新, 政府决策变革就会失去数据的驱动力, 这并非完全否认旧数据的新价值, 但旧数据未必都可取。规避决策失灵必先更新政务数据, 而且, 更新政务数据是确保决策有效的必要条件, 是政府决策变革对数据质量的基本要求。


(三) 确认数据准确无误, 警惕决策方案偏离初心


随意选取或改变数据将影响政府决策的效果, 为此, 防止数据被修改、夸大和伪造等不容忽视。在进行数据处理时, 不能歪曲数据事实, 不然, 数据驱动政府决策变革的价值就会异化。比如, 在环境领域, 如果某些重点排污企业违反国家规定, 针对环境质量监测系统修改参数或者篡改监测数据, 致使环境监测数据遭遇不同程度的转移、隐匿、篡改等人为的“二次污染”, 导致后续环保决策的错位和失误, 政府决策时采用无故变动的数据将适得其反。为降低次生问题, 保证决策不会失策, 政府应当坚持利用可靠的数据进行决策, 以顺应大数据时代的变革要求。只有确保数据真实准确, 让真数据传递真声音, 政府决策方案才不会偏离决策初心。


(四) 储备确切不移数据, 防止后续决策缺少比对


在政府数据存储过程中, 修复系统问题造成的数据漏洞, 能为决策及其变革带来佐证与方便。为能维护具有决策参考价值的数据信息, 政府还需采取数据防护措施, 避免数据丢失或数据漏洞的出现。假如技术维护不到位, 或因为黑客攻击导致数据系统瘫痪, 数据丢失的风险不免会出现, 数据驱动下的政府决策优势就无法凸显。通过云端存储和备份, 尤其是对复杂数据进行正确处理, 能保证真实准确的数据在存储过程中继续受到重视与运用, 从而实现决策的精确度和可靠性。以城市治理为例, 由于城市问题日益增多的紧迫性, 以及解决这些问题的资源和意愿的不确定性, 未来许多智能技术将在更加紧迫的时间计划内乃至更紧缩的预算下被整合使用。这些技术将需要努力达到每年只偶尔发生少量的、短期的小故障这一可靠性标准。如果储备的数据确实可靠, 往后的政府决策在比对和运用有关数据时, 数据发声的优势依然会体现出来。


二、策略定位精准:大数据驱动政府决策变革的目标转向


为了让前期采集的数据发挥作用, 需激活数据资源。政府拥有真实可靠的数据后, 需要思考如何决策, 以推动决策有的放矢。当前, 大数据在政府治理中的运用越发受到重视, 相应的要求与期待越来越高, 政府决策随之进入精准化阶段, 变革定位也越来越清晰。


(一) 淡出高标准化的决策原则, 瞄准差异问题进行靶向决策


过去, 政府在做决策时, 不会轻易改变以往的决策方法和决策议题, 每项决策都遵循一定的原则, “机器式”的决策困境长期得以延续。政府决策过程中, 通过无情地运用标准化的原则, 把千差万别的东西都拉平了。决策原则固然重要, 高标准化的政府决策在注重共性的同时, 却淡化了个性差异。大数据为政府决策变革提供了技术手段, 大数据驱动政府决策变革不再强调一贯奉行的倾同性主张, 而是坚持以差异差距作为切入点。政府借助数据划清轻重主次, 同时, 政府决策变革立足于事实的差异性, 通过超越“标准”逻辑, 瞄准实际问题并制定专门性的策略, 实现决策的精准化转向。


(二) 告别模糊不清的决策模式, 寻求指向明确的替代性方案


大数据时代, 根据数据信息就可以研判外界变化, 甚至可以预测即将出现的种种结果, 在数据准确无误这一前提下, 告别犹豫不决的决策之举就不可置疑。如果数据欠缺或失真, 数据驱动政府决策的结果就缺乏指向性。反之, 如果数据来源渠道丰富, 且准确性和代表性明显, 政府决策将更加精准。数据能够反映现实问题, 政府基于数据而做出的决策, 就具有鲜明的指向或转向。可以说, 大数据驱动下的政府决策促使决策模式的转换, 有助于实现决策预期。确定数据真实可靠后, 在大数据时代模糊决策模式将不再受欢迎, 人们要以数据为依归找出可替代性的精准决策方案, 包括可能出现的问题, 也将在决策变革议程中引起重视。


(三) 摈弃数据淡化的决策偏好, 坚持因“数”因需议定行动方略


长期以来, 政府决策对数据参照力度有限, 政府采集获得的数据总量有限。不仅如此, 数据可有可无或通过随机抽样就可以拿定结论, 数据对决策的影响尚未引起重视。大数据时代, 我们可以分析更多的数据, 有时候甚至可以处理和某个现象相关的所有数据, 而不再依赖于随机抽样。大数据驱动下的政府决策更加注重个体需求, 能优先考虑定向性、定制化、定单式的决策途径, 因“数”因需议策便是必要的善举。缺乏数据支撑的决策偏好缺少理性, 从数据未必参考、仅供参考到数据必须参考、全面参考的演变进程看, 数据驱动下的政府决策优势已得以体现。信息充分是精准化供给的基础, 大数据时代舍弃样本分析方法而代之以全样本分析方法, 有利于充分掌握民众的公共服务需求信息, 弥合供给与需求的裂缝。不能不说, 面向个体需求的决策倾向, 见证了精准决策的变革目标。


(四) 改变粗放盲目的决策弊端, 聚焦深度调适的精细化决策


如前所述, 政府决策对数据的参照未必充分, 如果忽略了外界数据的真实情况与不同时段的变化, 随意决策、粗放决策、盲目决策的现象就会随之上演, 结果便是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。这样的决策行为无法准确判断可能出现的问题, 做出的决策也难合实际。大数据驱动下的政府决策变革的内在要求, 便是转变数据决策思维, 做到知机识变, 深刻领会大数据能为我所用之价值, 确保决策时心中有“数” (据) 。不同的数据信息都可以成为决策的证据, 据此能有效预测未来的变化趋势。为能发挥数据价值, 避免盲目决策、惯性决策的弊端, 以数据为参照拟定的精细化决策成了决策调适的有效方式, 这一过程涉及政府决策的每一个细节。让数据发声绝非空话。而且, 精细化决策直接关乎治理成效, 是区别于传统决策的重要标志。


三、数据开放共享:大数据驱动政府决策变革的关键抉择


过去, 数据尚未引起充分重视, 政府在做决策时, 很少参考有关信息, 即便参考有关信息, 也只限于某一单位或部门的内部信息。大数据为政府决策带来了极大的好处, 同时, 对于决策者而言, 让众多数据得到充分整合利用是必须思考的话题。政府掌握着经济社会中80%以上的数据资源, 如若不加以充分利用, 就会造成巨大的资源浪费。而通过数据共享, 充分开发应用政务大数据, 会产生新的价值, 可以让“沉睡”的政府数据大大增值。这是决策所依赖的宝贵数据。为此, 强化数据开放共享便成了大数据驱动政府决策变革的关键抉择。


(一) 有序推进开放政府建设, 促使决策主体整合利用数据资源


为了响应构建开放政府的要求, 政务数据资源的公开与开发便不可忽视。数据开放共享是大数据功能的外在体现, 数据可让广大用户或民众了解数据概况, 深度挖掘数据价值, 共同参与议定决策方案。在国外, 数据开放共享已在决策过程中引起重视。比如, 美国近年来“开放政府”方案快速实施, 作为这项方案的一部分, 美国的市、县和州政府需要公开这些原始数据。这样的做法不仅方便民众办事, 更能让多元决策主体充分利用数据资源, 支持参与提升决策水平。数据开放是政府决策变革的关键做法, 能够促进决策主体开发利用数据价值, 有效提升政府的决策能力。


(二) 搭建数据动态发布平台, 确保决策需求方及时掌握新数据


大数据是一座宝库, 不论是单一领域还是不同领域的数据信息, 都能存储于数据库中, 人们能从中挖掘出巨大的资源价值。政府部门之间通过建立数据动态发布平台, 破除数据不对称的现象, 能使任何政务数据的更新, 为不同部门的决策提供参照。驱动大数据决策崛起的, 正是越来越容易获得的那些属于别人的信息。不能让大数据孤零零地待在“数据竖井”里。消除数据资源闲置浪费现象, 强化跨部门数据得到有效共享, 将为相对方提供极大的参考价值。数据驱动政府决策离不开数据资源的开放共享, 数据的开放共享为不同的决策主体提供数据支撑。数据共享可以满足不同部门在决策时的诉求与期待, 可以确保不同部门随时从他方获取新的数据信息, 并通过决策调适来进行回应。任何一方提供的数据信息, 都将为多方决策提供参考。大数据时代, 仅仅依赖部门内部数据, 不足以观察问题的复杂性, 数据开放共享则有助于改变这一局面。任何数据的变化、更新与补充, 都将引发需求者的注意, 满足政府决策变革对新数据的需求。


(三) 开启部门共同决策议程, 构建相对稳定的闭环协调决策方式


大数据驱动下的政府决策机制的突破与数据的充分利用, 实现了纵横条块数据向网状结构的转变, 能够推动构建数据跨界共享的数据治理模式, 促成不同的数据管理者、数据拥有方共同开发利用数据。整合政府决策资源, 能够告别决策碎片化的局限性, 实现部门共同参与决策议程, 并通过用一种建立于共同愿景、价值和公开绩效期盼基础之上的新体制取代传统官僚控制体制。不仅如此, 部分地方在组织的各个部门和流程中出现的分析孤岛将以闭环方式统一起来。沟通将实时化, 数据驱动决策优化就是不争的事实。数据驱动已成为一种新业态, 不同的数据能为大决策、共同决策提供参考依据。部门之间的协调发展, 也需要共同参与决策, 推动部门数据持续开放共享。


(四) 完善数据开放共享制度, 保障数据驱动顺应政府决策的需求


政府数据的开放共享将使民知、令民察、促民用, 政府数据的开放共享会使政明、令政廉、促政善。良法善治要求政府数据的开放共享。大数据时代, 包括决策方式在内的很多变化都是因数据驱动而发生, 但数据开放共享依然要在保密、技术、平台等方面加大重视力度。有关方面的制度建设相对滞后, 目前, 尚未做出明确的限制、支持和说明, 规范数据开放共享的制度基础比较匮乏。数据开放共享的制度尚待完善, 要使数据权利和利益相关方均有“数”可循、有章可循, 就必须加快建设和完善有关制度规范, 为数据驱动下的政府决策变革提供制度支撑体系, 强化政务数据的服务价值。只有凸显制度的规范性和完整性, 才能真正确定数据开放的边界与范畴, 从源头上打破信息孤岛的现象, 不能“享”、不愿“享”的困局才得以缓解。同时, 数据开放共享制度的建立, 也是政府决策寻求的切入点。


四、结语


大数据为政府决策变革提供了技术条件。研究表明, 大数据驱动下的政府决策变革需要确保数据真实可靠, 这是必要的前提或起点。数据有误或存在偏差, 必将影响决策能力的提升与改善。政府决策变革当需坚持精准的决策靶向, 实现因需制策、因数 (据) 优策的目标。要让大量数据说真话, 并在实践中经得起验证。政府部门应开放共享数据信息, 以便弥补数据采集和参照不足的缺陷, 应实时更新决策方式, 努力在决策过程中获得新的公共数据认知, 避开认识不足、数据匮乏等问题。无论是管理者还是决策者, 都要积极转变数据思维, 顺应数据变革大势, 意识到大数据更加有助于实现决策。从某种程度上讲, 数据就是决策的支撑, 也是决策的体现。大数据驱动下的政府决策不完全依赖于决策经验。以数据为起点, 对数据信息加以充分考虑, 从已知数据来预测未知现象, 掌握问题发生的概率, 更能进行有效决策。毫无疑问, 大数据时代的政府决策不能坚持无“数” (据) 之源, 只能让数据发声, 促进政府决策能力的优化。

 

作者:贵州财经大学公共管理学院 何永松

来源:《行政科学论坛》2019年第06期

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