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泛网络信息环境下地方政府官员大数据意识的培养

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   摘要:在泛网络信息环境下,对地方政府官员进行大数据行政意识的培养,有助于发挥大数据行政系统的功效。通过分析泛网络信息环境对官员行政能力的新要求,发现当前地方政府官员的大数据意识普遍不强,大数据行政系统“重建轻用”现象比较普遍。文章建议行政官员应逐步建立“信息共享常态化”意识、“精准行政”意识、“找问题”意识、快速反应意识、自我监管意识、数据资源保护意识,同时还要避免“唯数据论”。
  关键词:地方政府官员;大数据;意识;培养
  一、 引言
   随着信息社会发展到了移动互联时代,“泛网络信息”时代悄然来临,表现为网络信息渗透到人们生活的方方面面,在购物、出行、求职、就诊、学习等各个领域发挥作用,同时产生出大量的数据,也就是我们常说的“大数据”。大数据包含着人类社会行为的一切属性,可从中提炼出众多信息。这些信息横跨微观与宏观界面,既能精准刻画每一个人的行为模式,又能反映出整个人类社会的政治、经济、文化和思想等生态。
   大数据最早被用于商业领域,零售业、金融业利用大数据进行精准业务分析,已经获取了不菲收益;一些国家政府将大数据用于环境监测、国家安全保障等领域,同样取得了传统数据分析无法企及的成就。对于大数据这样的信息宝库,各级政府在行政领域自然也不能忽视它。事实上,利用大数据信息挖掘指导行政部门进行公共管理、决策以及服务,近年来已经成为发达国家的主要研究课题和实践对象。未来5年~10年将是我国各级大数据行政平台建设的高潮期,预计2025年左右我国将全面进入“大数据行政”时代。
   相对于大数据行政平台硬件建设的火爆,社会对大数据行政平台使用能力的关注却少得多,形成了一种“重建轻用”的局面,特别是没有足够的人力资源来负责平台的运行。对于国家级大数据行政平台而言,人力资源并不会成为制约平台作用发挥的因素,中央有能力调配足够的专业运行人员,将平台信息进行整理,并转交行政人员进行处理。对于正在起步中的省级和县区级平台而言,目前还不具备如此充足的人力资源储备,这就需要地方政府官员减少对平台运行者的依赖,既能收集整理信息,也能进行信息处理。本文将从实践角度出发,分析在泛网络信息环境下,“大数据行政”平台对政府官员行政能力有什么样的新要求,然后基于这些新要求,提出一些需要地方政府官员着重培养的意识。
   二、 大数据行政的新要求
   在“大数据行政”平台体系中,数据及其信息将成为政府部门进行管理、决策、服务的根本依据。大数据行政的流程,可以概括为以下环节:社会数据的多源头收集——数据的分布式存储——数据预处理——数据信息挖掘——数据服务(包括公共数据查询服务、数据信息可视化展示、数据决策、舆情分析、突发事件响应、长期跟踪监测等)。这其中,需要政府官员们发挥作用的是数据信息挖掘和服务环节,也就是需要掌握大数据反馈的信息,以及将这些信息用到行政决策中去,这就对地方政府官员提出了一些新要求:
   1. 要尊重数据的客观性。大数据来源于社会生活的方方面面,忠实地记录了人们生活中的行动选择、喜好厌恶、思想动态等,是对现实世界最真实的反应。大数据分析就是为了让决策者能以客观事实为依据进行决策,减少官员自身主观意识的干扰。在以往的行政体系里,地方政府官员对数据不夠尊重,原因包括主观与客观两个方面,主观方面是官员缺乏行政素养,认为数据不够客观,说明不了什么问题;客观方面是传统方式收集的数据质量不高,且反馈速度慢,影响了决策水平。随着大数据平台的建立和完善,数据质量和反馈速度都将大幅提升,已经不再影响决策水平。地方政府官员们需要提升自己的行政素养,尊重大数据的客观性,重视大数据信息的价值,以适应新形势的要求。
   2. 要对数据信息敏感。大数据中的信息丰富而繁杂,从中找出有用信息并不容易,只有具备敏锐的洞察力,才能发现数据中的珍宝。其实大数据早已被用于警务侦测,例如人群非正常大规模聚集,则可判定为可能引发群体事件;赌博集团活动的最大线索是大量现金非正常流动;中小规模人群长时间隐蔽性聚集则是传销集团的活动特征等等。这种思维方式可以拓展到社会生活的其他领域,例如农村青壮年劳动力的大量流失,表明当地“三农”问题依然严重;商品房被大量抢购,说明城镇化建设政策需要调整;交通事故逐步增加,表明市政规划与市民出行需求不符;通过银行流水数据,可以侦测到每户家庭的消费状况,为“精准扶贫”提供参考依据等等。官员对数据信息敏感性程度,直接决定着他在大数据行政体系中的作为,也是地方政府官员需要重点培训的领域。
   3. 要掌握大数据分析的基本技术方法。大数据分析是一项技术性很强的工作,需要使用者具有一定的计算机和数理统计学基础,这对于非专业人士来说具有一定难度。为了培养大数据行政后备人才,有些地方政府将大数据分析师培训引入到公务员群体中,起到了增加了技术储备的作用,但也形成了一些误区,即过于强调大数据信息的处理技术,而忽略了信息的解读及运用。地方政府官员没有必要系统学习大数据分析技术,只需要掌握一些基本的技术方法即可,而要在大数据行政意识的培养上多下功夫。
   三、 大数据行政意识的培养
   “大数据行政意识”是一种与传统行政模式有显著区别的新体系,在此体系下地方行政官员需要做出许多意识上的调整和转变,主要包括以下一些方面:
   1. “信息共享常态化”意识。传统行政模式下,各行业内部已经建立了数据体系,但往往仅限于内部使用,并未实现行业间的交流与共享,限制了数据租用的发挥。虽然也存在数据的跨部门共享,但并未形成常态机制,而且每次都需要进行部门间的协调,使得数据使用效率低下,行政效率滞后。“大数据行政”平台具备将各部门数据共享和整合到一致平台的硬件水平,能使信息共享成为行政常态。但是在现实中能否做到这一点,还取决行业部门间信息壁垒能否被打破,而这与行政决策者对信息共享重要性的认识程度有关。打破信息壁垒是提升行政效率的必经之路,代表着行政模式的未来发展方向。但许多地方政府官员对此认识不足,缺乏改革的动力和决心,根本原因是没有意识到信息时代社会发展的主潮流,是对未来社会运行模式的迟钝和漠然,是“庸政”和“懒政”的表现。更有甚者,某些地方行政官员依靠信息垄断获取了非法利益,更不希望信息被共享,于是对“大数据行政”横加指责和阻挠,这种官员已经涉嫌违法,必须坚决从行政队伍中剔除。    2. 建立“精准行政”意识,拒绝“一刀切”模式。传统模式下的行政行为具有宏观性特征,即行政指令作用范围较大,对某一范围内的所有个体实行统一方案。随着“大数据行政”平台的使用,行政指令的使用范围可以越来越精确,乃至精确到人。这样不仅提升了社会资源使用效率,还能确保公平公正。目前正在全国范围内进行的“精准扶贫”工作,就体现了大数据平台的作用。以前的扶贫工作往往是以县或村镇为单位进行的,通过考查该区域整体经济发展水平来决定是否开展扶贫,以及以多大的力度扶贫;在扶贫工作中采用“一刀切”模式,对所有区域内居民采取同等力度进行扶持,常常造成“过度扶持”或“扶持不足”的缺陷。当前的“精准扶贫”工作,已经在大数据平台的初步帮助下,开始以户为单位,实行差异化帮扶,对每一贫困户都建立全面数据库,包括其致贫原因、贫困程度、脱贫技能、是否具备可持续造血能力等等,确保了扶贫工作落实见效,并且公平公正。“精准扶贫”树立了一个正面典型,证明了国家宏观政策也可以在微观层面实施。今后,在大数据平台的精准指引下,政府行政指令的指向将会越来越精准,这就要求官员们不仅要了解现实中可能出现的多样化,更要具备用多种手段应对不同状态的能力。
   3. 建立“找问题”意识,拒绝“等问题”。“等问题”是传统行政模式下的长久积弊,许多社会群体事件和恶性案件早有苗头,但长时间得不到关注,导致矛盾越积越深,直到爆发恶性冲突,才得到重视和处理,可是往往此时已经造成了不可挽回的损失。这类问题有些是由于官员不作为造成的,但还有一些问题是官员缺乏必要的信息渠道造成的。在“大数据行政”平台下,信息渠道问题可以得到较好的解决,该平台除了与各政府职能部门对接之外,还与一些非官方数据库对接,能收集和整理民众在第一时间发出指责和评价,并查找问题的根源。在“大数据行政”平台下,官员们具备了通畅的信息通道,也就可以主动找出问题,并将其消灭在萌芽状态。目前,我国已经出现了一些利用大数据平台“找问题”的成功案例,例如证监会通过监测异常资金流动,发现并处罚了股市中的违规操作问题;公安部通过监测网络数据信息发布的频率和内容识别,发现并摧毁了网络金融诈骗集团;交管部门通过分析交通流量数据,发现了城市中存在的交通监管盲区,并及时进行了整改,避免了交通拥堵和交通事故的发生。通过大数据平台,能做到“早发现,早预警”,前提是政府官员必须摒弃“等问题”的陋习,建立“找问题”意识并积极践行。不能主动“找问题”的政府官员,必然被未来行政体系淘汰。
   4. 快速反应意识。进入移动互联网时代后,社会生活的方方面面都加快了速度,给人们带来便利的同时,也会快速地产生新的问题。这就需要政府官员具备快速反应能力,能在极短的时间内发现并处理问题。以前在提及经济问题时,我们常常习惯于以年或者季度为时间单位进行数据收集整理和和核算,但是现在必须用天甚至分秒为单位了。利用大数据平台进行快速反应在商务领域已有成功案例,一些零售商务平台,仅仅是利用客户上网检索信息的数据,就能分析出某地区可能对某类商品有大量需求,于是快速组织调配货源,整合物流力量,客户一旦下单,立即开展配送。2016年,杭州市借助大数据分析系统发现本地房地产市场异常过热,于9月14日开始起草限购条例,短短4天后就开始实施,取得了非常好的效果,效率之高令人惊叹,这是一个利用大数据平台进行快速行政反应的典型事例。要实现行政领域的快速反应,不仅需要有大数据平台作为快速反应的硬件支撑,还需要行政部门简政放权,减少行政审批环节,减少信息流通交换程序,让行政执行力得到快速释放。
   5. 自我监管意识。在很多官员心中,政府行政行为是一种管理行为,官员是社会管理者。这种心态让部分地方政府官员习惯于發号施令,久而久之产生了凌驾于制度之上的优越心态,不作为、乱作为甚至违法乱纪的情况也就随之产生了。尽管民众具有监管官员的法定权利,但在硬件条件不足的时期,民众缺乏对官员行政行为监管的有效手段,导致这一权利无法顺利实施。现在,随着大数据平台不断发展和完善,信息传递和交流十分便捷和顺畅,民众真正具有了监管官员行为的有效手段,对贪腐的检举揭发即快速又安全,官员的不当行为能很快被曝光并处理。十八大以来,中央取得了丰硕的反腐成果,一方面是因为中央保持着反腐高压态势,另一方面是因为反腐技术手段不断提升,贪腐信息传输和汇总非常及时,为惩治贪腐提供了证据链。“大数据行政”平台能记录官员的一言一行,将促使这条证据链愈发坚实,能极大提升反腐的效率,进一步收紧对官员权利的约束,将对官员产生极大的心理震慑,督促他们在日常行政行为中进行严格的自我监管[8]。如果地方政府官员不加强自我监管意识,其不当言行将很快被大数据平台记录并鉴别,作为对其行政能力和素质的评价依据。自我监管意识的培养和加强,不仅体现了官员对法律的敬畏,更体现了对自身的准确定位,即不是一个社会管理者,而是一名社会服务者。
   6. 数据资源保护意识。数据资源是一个宝库,需要开发利用,同时也需要得到精心的保护。数据资源的安全不仅仅是数据网络运营者的责任,也是所有能接触到数据的人的共同责任。2016年国家出台了《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》,其中明确提出:统筹网络安全和信息化发展,完善国家网络安全保障体系,强化重要信息系统和数据资源保护,提高网络治理能力,保障国家信息安全;全面保障重要信息系统安全,集中力量突破信息管理、信息保护、安全审查和基础支撑关键技术,提高自主保障能力。将数据资源保护上升到国际战略层面,其重要性可见一斑。要让大数据发挥优势,必须进行数据开放和共享,然而这会给一些不法分子留下可乘之机。对于地方行政官员而言,将在未来行政行为中大量接触到大数据,其中一定包含一些敏感数据。面对这些数据时,官员们要具备保密等级判别能力,对其中具有高密级的信息,不能泄露到工作之外的领域;对一些低密级的信息,只能在法规允许范围之内进行共享和交流。
   7. 避免“唯数据论”。大数据行政时代即将来临,各级大数据行政平台的建设也在如火如荼地进行中,各级政府对官员的大数据能力也提出了更高的要求。在这股大数据洪流之下,许多官员在没有理解什么是大数据行政,以及如何利用大数据提升行政质量的情况下,仅仅是为了展示自身具备大数据行政素质,甚至于只是为了掩盖自己对大数据行政的无知,逐渐在工作中养成了“言必谈数据”的风气,甚至在决策中形成了“唯数据论”思维模式。这看似顺应了大数据时代发展的潮流,实则走向了另一个极端,即否定了主观能动性的作用:“大数据行政”平台并不是一个行政决策平台,只是一个行政辅助工具平台,不能完全替代人力智慧在决策中的作用,更不能作为决策科学性的唯一评判依据。行政官员必须清醒地意识到:大数据信息的特点是呈现更精确,传递更迅捷,信息量更巨大,但它所表现的依然是现象,并不能直接揭露客观世界的本质。传统行政领域中要求官员具备“透过现象看本质”的能力,那么在大数据行政时代,对这一能力的要求不但没有降低,反而更高。“唯数据论”思想一旦泛滥,行政领域将形成“为数据服务”而不是“为人民服务”的风气,追求数据的光鲜将成为新时代“政绩思维”的表现形式。看重数据但不“唯数据论”,才是对待大数据的正确态度。    四、 结语
   如何培养地方政府官员的大数据行政意识,已经成为当下无法回避的紧急问题。“大数据”时代正缓步向我们走来,将给社会发展和经济生活模式带来深刻变革。大数据并不是一个全新的应用领域,而是在每个领域都能充当“力量倍增器”的全新工具。“大数据行政”平台,正是充分发挥现代信息技术的优势,为正确的行政决策创建坚实基础。要充分发挥大数据在行政领域的作用,首先要建立大数据行政的意识。利用大数据平台作为决策依据,能有效克服传统行政模式下的决策效率低、反应速度慢、决策不够精准、信息沟通不顺畅等缺陷,还能增强行政官员在工作中的主动性,强化自我监管意识,同时还要避免陷入“唯数据论”。培养正确的“大数据行政”意识,有助于帮助广大地方政府官员清楚地认识大数据的作用,并在行政实践中辩证地运用。
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  基金项目:国家社科基金项目“技术创新背景下城市化进程的资源环境效应实证研究”(项目号:15BGL139);湖北科技学院专题调研项目“改革开放40年来咸宁科技产业发展成就与未来发展方向”(项目号:2018-02)。
  作者简介:周涌(1977-),男,汉族,湖北省武汉市人,湖北科技学院数学与统计学院副教授,中南财经政法大学经济学博士,研究方向为经济统计学和社会统计学。
  收稿日期:2019-04-16。
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