大数据与整体性政府构建

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　　摘要：政府治理随着大数据发展产生了深刻的变革，文章基于对整体性治理理论的探讨，从大数据的获取、整合、共享、分析出发，探讨了大数据与构建整体性政府的作用机制。以贵州省“扶贫云”为例，初步论证了大数据对于重塑治理导向、改善治理方式、整合治理主体、实现治理目标等方面具有重要作用，使整体性政府的理论愿景成为可能。
　　关键词：整体性政府;治理机制;大数据;贵州省“扶贫云”
　　中图分类号：D63 文献标识码：A
　　1问题的提出
　　随着大数据、移动互联网、人工智能等为代表的新一代信息技术的迅速发展，人类社会已经进入了深度网络化时期，迈向了数据化、智能化时代，即“大数据时代”“智能化时代“后信息社会”，等等。随着时代的发展与变革，传统的政府治理模式面临着诸多挑战，各国不断探索新型治理路径。20世纪90年代中后期，作为对新公共管理运动的纠偏，整体性政府理论实践在西方国家逐渐兴起。随着整合和协调逐渐成为我国行政管理体制改革的重要课题，建设整体性政府成为我国当前政府治理的现实需要。随着数据作为国家战略资产意识的增强，以及大多数国家将数据管理上升到战略层面，大数据势必会以更加积极的姿态进入公共管理和政府治理范畴之内。2015年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》中指出，“要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。”嗍将大数据提升至治理的层面，使得整体性政府这一理论愿景逐步走向实践。
　　大数据作为一种新型治理工具，已对政府治理实践产生影响。当前学者研究主要集中在以下两个方面：一是大数据与政府治理变革的宏观讨论，譬如大数据对实现公共安全治理、政府流程再造旧、城市管理科学化、决策科学化、国家治理能力现代化等方面的讨论。二是探讨大数据在治理领域的应用，譬如大数据在应急管理、公共服务、行政改革、环境治理、精准扶贫等领域的具体研究。然而关于大数据与整体性政府构建的讨论明显不足，只有韩兆柱等人在理论层面论述了在大数据背景整体性治理理论的应用前景，并没有展开实证研究。
　　总的来说，国内关于大数据与整体性政府构建的理论探讨与实践研究仍有待深入。
　　2理论基础与研究框架
　　2.1理论基础：整体性治理理论回顾
　　20世纪90年代末，基于对新公共管理理论与官僚制理论产生的诟病碎片化问题解决路径的探索，英国学者佩里·希克斯提出“整体性治理”理念。1999年，佩里·希克斯在其著作《圆桌中的治理整体性政府策略》一书中指出由于新公共管理过度强调分权和职能划分而产生了碎片化问题，并涉及了包括政策、顾客、组织及部门问在目标与执行机制上的冲突等问题，而解决这些问题的最佳途径就是整合，即构建整体性政府。2002年，佩里·希克斯等学者把研究视角从整体性政府扩宽到了整体性治理研究。
　　整体性治理是指以满足公众的需求为导向，注重政府组织内部横向、纵向及与非政府组织问的沟通协调，并利用信息技术手段达成有效协调与整合。在治理理念上，以满足公民需求作为治理理念，并强调与结果导向、预防导向相结合;在治理目标上，以达到整体性状态作为其治理目标，具体指公私部门、治理层级、治理功能三方面的整合、逆部门化与碎片化、中央过程和采购的整合，重新政府化整合预算;在治理手段上，强调目标与手段问的相互协调与促进，采用与目标良性互动的治理手段;在治理行为上，通过简化网络与整合利用信息技术，建立一站式服务;此外，整体性政府同样还注重责任感、信任与制度化等功能性要素。
　　整体性治理作为一种新型的政府治理模式，对传统的政府治理理念进行了重塑，着眼于政府内部机构和部门的整体性运作，主张管理从分散走向集中，从部门走向整体，從破碎走向整合。当代政府治理提供了理论指南。
　　2.2研究框架：大数据与整体性政府构建的作用机制
　　2.2.1大数据获取与治理导向的重塑：从公民需求为导向
　　整体性治理理论以公民需求为出发点，通过为公民提供无缝隙的整体性服务，确保公民需求的满足与公平性的实现。随大数据技术的发展，大数据技术所包含的海量化数据（Volume）和精准化数据（Veracity）这两大含义也逐步应用于社会的各个领域，公民可以通过移动互联网、物联网、人工智能设备等媒介把自身所关注的问题、切实的需求等传达到政府部门，政府通过可视化的分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎和数据质量管理（Data QualityManagement）等技术对海量数据进行快速处理并获取有价值的信息。在数据信息的精准分析后，政府能够较清晰地了解到公民需求从而进一步为公民提供更好的服务。由此可以看到，政府借助于网络信息技术对公民的需求数据的获取与运用是十分便捷、高效的，为以公民需求为导向的政府治理提供了技术支撑。
　　2.2.2大数据共享与治理方式的改善：一站式服务
　　在整体性治理理论中提出“整合网络信息技术，建立一站式服务”，整体性政府将网络信息技术作为一种治理手段，通过对不同的信息数据进行搜集、系统整合与共享，在中央和地方政府建立一套完整的信息网络，同时对信息网络进行定时的修复、更新、完善，以提高数据网络的科学性与准确性。基于对共享数据的利用，政府重新设计公务支撑功能和信息处理系统，建设一些具有公务支撑功能的服务提供链，通过精简管制和检查手续、简化基础性的网络程序和步骤转变运作模式，建立一套高效率、透明化、合作式的政务服务模式即一站式服务。提供一站式服务是基于强关联数据（Viscosity）所建成的，政府所获得的海量数据并不是简单的罗列和堆积，而是对数据进一步挖掘和统计分析，形成完整的业务数据库，并进行部门、区域问数据的有效共享。一站式服务方式的建成打破了信息隔阂，避免了繁杂式的重复式工作，提高了政府工作运行效率，进一步改善了政府治理方式。基于此，政府借助大数据的共享机制为公民提供一站式服务是完全可行的。 　　2.2 3大数据整合与治理主体的转变：多元主体共治
　　整体性政府的构建，仅靠政府主体力量是远远不够的，而是要多元主体的共同参与与创新。整体性治理理论中，整合不仅仅指向治理层级、治理功能的整合，还涉及公共部门、私人部门和非营利机构之间的相互协调与整合。可见，整体性政府的构建，需要多元主体力量的共同参与。大数技术具有多样化结构（Varity）特性，能够帮助政府与企业、其他公共组织通过应用大数据技术做到多方位连接，过去是政府与企业、其他公共组织的单向连接，现在要做到的是多方连接，成为一个有机的整体。社会的开放共享程度随着的大数据开放度逐步提升，社会中不同的主体都可以成为数据源参与到政府治理过程中，使得政府治理朝着更加民主、开放、自由的方向前进。
　　2.2.4大数据分析与治理目标的实现：治理结果优化
　　在希克斯所提及的领主式政府、碎片化政府与渐进式政府中目标与手段两者问的关系都没达到良好的协调与互动状态，与此相反，整体性治理重视目标与手段关系问的相互增进与互动、建立目标与手段问的良性协调机制。协调机制致力于缓解冲突，通过共同目标的强化与塑造，从此来增强整体性治理中网络结构的凝聚力，从而达到1+1>2的协同效应。政府在经过对大数据的收集、整合、共享阶段后，在大数据分析阶段可以透过数据本身挖掘其所蕴含的信息价值，政府利用统计分析工具等作为治理手段，可以进一步探寻问题的源头、找到合适的手段解决问题、实现政府治理目标。如今，政府把大数据分析机制作为一种有效的治理手段，促成政府手段与目标问的良性互动，助力于整体性政府的构建。
　　3个案分析：贵州“扶贫云”案例系统
　　3.1案例简介
　　2015年，贵州“扶贫云”系统建成并投入使用，针对部门问数据不共享、精准识别难等“痛点”，贵州省建立精准扶贫大数据支撑平台，打通公安、卫计、教育、人社、住建、民政、水利、国土、工商等17个部门和单位数据，为精准扶贫提供大数据参考，部分数据已经与国家部委交换互通，实现了对贫困对象精准识别、精准画像、精准扶贫、精准脱贫。
　　在“扶贫云”的具体工作运行机制中，第一步进行大数据采集，真实全面地甄别贫困人口。第二步利用大数据开展扶贫管理工作，精准全面的掌握扶贫工作的开展与实施情况，确保扶贫工作的顺利展开与扶贫管理的精准到位。第三步利用大数据分析系统进行扶贫监测与评估，及时了解扶贫工作情况对扶贫工作进行监测，并进一步分析贫困人口致贫原因，做到精准扶贫。
　　脱贫攻坚贵在精准，重在精准，成功关键在于精准。贵州“扶贫云”上线运行，实现了大数据对全省扶贫开发工作的精准管理、动态管理、科学管理，可以视为是运用大数据精准扶贫的一次成功实践。
　　3.2“扶贫云”系统的运作机制
　　3.2.1精准识别系统：治理导向的重塑
　　“扶贫云”起始点是贫困人口的大数据采集，采集的内容包括建档立卡登记中的七项一级指标和199项二级指标的内容。在“扶贫云”系统管理平台上，系统对不同部门的信息数据进行分析，主要针对于“房”“粮”“劳动能力”“有无读书郎”这四项指标进行评估，“扶贫云”系统对各项指标进行整合后形成一个脱贫指数，60分以下是真正的贫困户，60-80分是达到脱贫标准但是极易返贫的贫困户，80分以上是稳定脱贫的贫困户，以此作为辅助认定贫困户的标准。精准扶贫工作维护贫困人口的切身利益，“扶贫云”精准识别系统满足整体性治理理论中所强调的以公民需求为导向的治理理念，即“将个人的生活事件列入政府治理的优先考虑项目，将‘政府组织’研究重点转移到‘个人问题’的解决。”由此可见，“扶贫云”中以满足贫困人口的切实利益需要所运行的精准扶贫识别系统体现着整体性治理中“以公民需要为主导”治理理念的重塑。
　　3.2.2扶贫一站式服务：治理方式的改善
　　在开展具体扶贫工作中，常常出现不必要的工作重复和资源浪费。有些基层扶贫工作人员的日常工作时间被填写各个部门的表格所占据，贫困人口从申请到得到帮扶也要游走于政府各个部门之间。针对上述一系列问题，“扶贫云”整合了公安、卫计、教育、人社、住建、民政、水利、国土、工商等17个部门和单位数据，在对海量数据储存的基础上，形成了由数据支撑平台、项目申报平台、资金争取平台、脱贫管理平台、绩效评估平台、任务监督平台、工作考核平台7个子系统支撑的大数据扶贫云平台。在数据整合的平台基础上，积极进行扶贫数据的交换与共享，涉及扶贫工作的各个政府部门通过“扶贫云”进行数据的对接，实时与系统平台进行数据的提供与交换。“扶贫云”平台上数据要进行更新，形成部门问相通、上下联动的数据共享机制。“扶贫云”工作中利用大数据的共享机制，建立及时、便捷、高效的一站式服務与在整体性治理理论中指出“整合网络信息技术，建立一站式服务”相契合，体现着政府治理方式的完善，同样也是构建整体性政府过程中关键的一步。
　　3.2.3非政府组织助力扶贫：多元治理主体的转变
　　近年来，越来越多的非政府组织通过大数据媒介走到了精准扶贫工作中来。“扶贫云”利用大数据技术激活社会各种资源助力于扶贫产业发展。如今，众多电商企业通过“扶贫云”平台，实现大数据和产业的对接，农村电商发展迅速，完全依靠于大数据的农业电商平台也成为贵州省实现精准扶贫的重要力量。2015年9月底，“贵-电商”大数据农业电商平台正式上线运营。这一由省、市、区三级共建共享的平台，依托“互联网+农业”“互联网+电子政务”，集合贵州山地高效农业特色园区和基地，汇集了淘宝贵州馆、京东贵州馆等7大电商平台。整体性治理中强调多元主体的共同参与、协同、合作与创新更有利于政府工作目标的顺利实现，通过大数据技术对治理主体的进一步整合契合于整体性治理理论中强调的整合性要求。贵州省通过“扶贫云”平台，多元主体参与到扶贫工作中，成功地实现了治理主体从单一向多元主体的转变。
　　3.2.4精准扶贫：治理结果的优化
　　从扶贫对象的精准识别入口到帮扶完成实现真正的脱贫，离不开大数据技术的应用。对于扶贫人口大数据的分析主要体现在对于扶贫信息的动态监控与致贫原因的分析上，在“扶贫云”系统中，对于所搜集的贫困人口数据加以分析、评估，利用直观的数据能够进一步了解到致贫原因，把资源有侧重性的投入;在系统动态监测体系中，通过系统动态的监控了解贫困人口的住房、教育、医疗状态。在整体性治理中强调手段与目标的良性互动与协调，政府在扶贫工作中，大数据作为一种新型的手段应用于治理机制中，透过大数据分析机制，可以更进一步明确贫困人口的致贫原因有助于从根源上解决贫困问题，还能做到对贫困人口脱贫情况的不断地更进，完成精准扶贫政策目标。“扶贫云”把大数据分析机制作为扶贫工作中的关键性手段，达成了大数据治理手段与政策目标问良性协调，同样也契合与整体性治理理论中所强调的目标与手段问的良性协调。
　　4结束语
　　大数据为推进整体性政府构建提供了技术基础，大数据技术的应用使整体性治理理论构想转向整体性政府的现实操作。贵州“扶贫云”案例中，政府通过大数据的获取、整合、共享、分析，推进整体性政府建设，展示了大数据推动整体性政府构建的内在机理。同时，我们更应该注意，大数据仅仅为整体性政府建构提供了技术条件，我国在构建整体性政府中还应实现进一步的整合与协调，打破不同主体问、部门问、区域问的壁垒;积极与市场、社会合作，建设一个覆盖面广、多元参与的整合体系，为政府提供更加丰富的治理资源。总体上讲，构建整体性政府，不应停留在理论上的探讨，还要付诸实践。
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