大数据视域下的社会治理能力现代化

张 屹，谭晓旭

（西南科技大学 政治学院，四川 绵阳 621010）

近年来，“大数据”成为中国媒体宠儿，频频见之于各大知名网站与主流纸媒，有关“大数据”的各类讨论更是铺天盖地，“大数据”俨然成为商界、学界、IT界诸多知名人士推崇的“跨界明星”，甚至被称之为未来社会进步的“石油”，经济可持续发展的“根本性资源”。上海、广东、重庆、南京等省市陆续发布大数据战略。什么是“大数据”？“大数据”具有什么样的特征？“大数据”将给我们的生活带来什么样的变化？

一、社会治理创新的大数据视野

大数据的时代正向我们扑面而来。业界、学界乃至政府部门的学者纷纷将目光转向大数据，激起大数据研究的汹涌浪潮，揭示了大数据蕴涵的潜在价值，描绘了大数据未来的美好图景，但迄今为止，人们对大数据的概念界定依旧模糊不清。麦肯锡全球研究院在 《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》中将大数据定义为“无法在一定时间内使用传统数据库软件工具对其内容进行获取、管理和处理的数据集合”［1］。学者维克托·迈尔·舍恩伯格指出，“大数据并非一个确切的概念”［2］。学者加特纳（Gartner）在其研究报告中提出，“大数据是大容量、高速和多样化的信息资产，它们需要新的处理方式，以提高决策能力、洞察力和流程优化。”［3］大数据概念的模糊性也表明当前学界对大数据的研究尚处于初级阶段，业界对大数据的应用也方兴未艾，大数据的“数据红利”开发仍任重道远，但大有可为。

正确把握大数据的基本内涵与本质特征是挖掘大数据价值的前提和基础。尽管人们在大数据概念界定方面尚未形成统一性共识，但是对大数据基本特征的认识却已经形成了若干交集。众多大数据研究者认为大数据具备“3V”特征，即大量化（Volume）、多样化（Variety） 和快速化（Velocity）。大量化（Volume）是指数据体量巨大。一方面当代社会互联网和物联网技术高度发达，社交媒体、监控设备以及电子交易每天产生海量数据；另一方面U盘、移动硬盘、硬盘等存储载体容量急剧增大，存储成本不断下降，各类社会组织存储的数据总量难以想象。据统计，淘宝网每天产生的电子交易数据约50TB，Facebook每天生成的日志数据达300TB以上，截止2010年数据，欧洲组织存储总量11EB，美国存储总量更高达16EB。多样化（Variety）是指大数据的数据来源、数据格式多样，涵盖传统的结构化数据和现代互联网、物联网产生非结构化数据，其中非结构化数据是大数据的主要组成部分。例如社交媒体产生的社交信息，电子商务产生的交易信息，B超、CT等医疗器械产生的医疗影象，城市交通路网监控设备产生的音频、视频等都是非结构化数据。在大数据中，最可能产生价值的是非结构化数据。快速化（Velocity）是指数据处理速度快。大数据处理遵循1秒定律，具有瞬间、实时、在线处理的特点，例如国内淘宝网站能够在线提供“您可能喜欢的商品”等服务。除此之外，还有部分机构提出大数据的第四个“V”，例如IBM主张的真实性（veracity）、IDC提出的价值高（value）等。

近年来，基于廉价PC服务器的Hadoop、NoSQL等大数据处理技术得以快速发展，打破了海量数据等于海量“信息垃圾”的诅咒，并逐步展现了其“化腐朽为神奇”魔法，使大数据价值挖掘从梦想走向现实。运用Hadoop、NoSQL等数据处理技术对海量数据抓取和分析，从而对纷繁复杂的数据进行相关关系分析，实现数据的预测功能，提升了决策、管理和创新的有效性。大数据在商业管理、流行病预测以及数据统计与处理方面展现了巨大的商业与社会价值，深刻影响着人们的生活方式，促进了经济发展模式的创新，同时带来了管理思维的转变和管理方式的变革，为社会治理体系和治理能力的现代化开创了全新的视野。

二、社会治理理念的大数据转型

党的十八届三中全会通过的全会公报明确阐述了“社会治理”的概念，并指出“创新社会治理，必须着眼于维护最广大人民根本利益，最大限度增加和谐因素，增强社会发展活力，提高社会治理水平，维护国家安全，确保人民安居乐业、社会安定有序。”［4］

在大数据时代下，社会治理理念与治理方式均发生了诸多变化。大数据并不仅仅是一场技术革命，也是一场席卷全球、影响广泛的社会变革运动。大数据以令人难以抵御的姿态带来社会生活方式和社会环境结构的巨大变化，同时呼唤社会治理领域内治理理念和治理方式的根本变革。作为社会治理主体的政府必须把握大数据时代的发展脉搏，及时洞察、思考大数据时代社会治理的特点和规律，勇于转变管理思维，敢于迎接时代挑战，善于创新治理方式，做大数据时代的领跑者。

从被动性治理到前瞻性治理。人类社会的发展总是与各种风险形影不离，相伴相生。尤其是进入21世纪以来，自然灾害、安全生产事故频发，多元化、多极化、多样化社会矛盾日益凸显，公共风险不断扩大，中国进入高度风险社会。在风险社会背景下，政府的社会治理能力尤其是公共危机管理能力的重要性日益凸显。但传统的被动性社会治理模式难以满足风险社会的治理需要。一方面，现行政府应急管理体制因袭于传统科层官僚制度，科层制的行政构架强调专业分工的重要性，导致行政部门功能“碎片化”，碎片化的治理形态难以应对日益多元化和丰富化的社会公共风险；另一方面，现行政府组织体制重视回应性，习惯于事中治理和事后总结善后，对于事前预测重视不够，预测能力欠缺，缺乏前瞻性，在突发公共危机事件发生时往往陷入被动治理的困境。面对风险社会的治理困境，政府应当提升应对突发性公共危机事件的迅捷响应速度、强大应对能力、高效处理效率，更要提升战略思维能力和前瞻预测能力。大数据所独有的预测功能有助于社会治理主体实现对社会风险的提前预测。大数据时代改变了统计分析模式，实现了样本分析到全数据分析，小概率分析到大概率分析，从因果关系分析到相关关系分析的转变，大大提升了预测分析的准确性。在大数据时代，政府可以依靠掌握的海量数据，运用大数据挖掘处理技术，分析历史数据与现在数据、组织内部数据与外部数据之间的相关关系，为实现社会风险预警、公共政策需求和公共服务需求预测开辟了全新视野，提供了强大的技术支持，使政府对现存社会风险的提前预警和未来发展趋势的准确预测成为可能。

从粗放式治理到精细化治理。随着社会经济的快速发展和城市化进程的加快，乡村人口向城市大规模迁移，城市人口急剧膨胀，利益诉求呈现多元分化趋势；因利益纷争引发的群体事件规模与数量呈上升态势；城市机动车总量增长加速度也搭上“快车道”，城市交通压力剧增，交通事故、车辆拥堵等“城市病”愈加严重。社会的快速变化与管理理念、方式的滞后集中表现为社会治理的粗放化。例如在城市交通管理上，交管部门的交通管理者奉行简单粗暴理念，缺乏有效手段，对交通违规事故往往采取以罚代管，一罚了之，对交通拥堵治理仅仅停留在限号限行等“懒惰管理”层面。粗放式管理管理成本高，管理效率低，不仅造成管理资源的浪费，甚至管理者及管理方式都可能成为影响社会和谐稳定的潜在危险因素。因此，创新社会治理理念，改进社会治理方式，推进社会治理现代化不仅是现代国家治理战略的重要组成部分，更是化解社会矛盾、破解社会治理难题、构建和谐社会的现实需要。加强社会治理能力建设，需要在深入分析社会发展现状和发展趋势的基础上，学习现代管理思想，将现代管理技术和信息技术融入社会治理。大数据时代的社会治理者必须彻底抛弃“差不多先生”式的粗放式管理思维与管理方式，树立精细化管理理念，借助大数据，促进传统社会管理模式与信息化手段的融合，在对社会问题和潜在社会矛盾进行数字化分析和处理的基础上，准确把握社会实时动态和发展趋势，及时规避社会风险，推进社会治理体制创新，构建精细化管理、创新化服务、人文性关怀并重的中国特色社会治理体系。

从碎片化治理到整体性治理。当前中国社会存在着严重的“碎片化”倾向。中国社会“碎片化”事实上包含着两种方式的碎片化：一是“治理碎片化”，即是由于政府权限不明、职责交叉、沟通不畅、各自为政造成的治理困境；二是信息碎片化，即信息资源的生产、加工、存储、传播、利用由不同主体实施，各信息主体间互不沟通，造成“信息碎片化”。“碎片化”导致社会治理资源使用的低效化和政府公信力的下降，同时可能造成社会治理效率低下，社会治理成本居高不下，公共政策执行效果差等问题。突破碎片化困境，推进整体性治理成为当前世界各国新一轮政府改革的重要思路。公共管理学者竺乾威认为，“整体性治理的理论建立在两个背景之上：一是盛极一时的新公共管理的衰微；二是信息技术的发展，即数字时代的来临。”［5］大数据是信息技术发展的最新成果，为整体性治理的实施奠定了技术基础。为应对信息化的趋势和社会治理需要，许多政府部门建立了相应的信息管理系统，积攒和沉淀了海量的数据资料，但是数据之间相互隔离，缺乏有效的整合媒介，难以充分实现数据资源的聚合效益，形成了数量众多的“信息孤岛”。

“大数据的一大应用就是要实现数据信息贡献，最大限度地发挥数据的功效，为经济社会服务。”［6］大数据为打破“信息碎片化”与“治理碎片化”困境提供了技术支撑。政府通过破除公共部门间的数据隔阂，整合公共大数据资源，建立统一、开放、共享的公共大数据平台，并推进公共大数据平台向社会开放，有助于公民、企业和社会组织共享公共数据，破除“信息碎片化樊篱”；政府运用数据挖掘与社会行为分析技术，实现大规模群体数据的信息共享，推动社会治理从单兵作战型治理向协作共享型治理转型，从条块式多部门分割管理向综合性单一部门供给整体服务转变，增强不同治理部门治理步骤与行动的协调性与一致性。

三、社会治理能力现代化的大数据路径

社会利益多元化、社会结构复杂化是现代中国社会的重要特征。这一特征对实现社会治理体系与社会治理能力现代化提出了更高的要求。大数据不仅是先进的技术手段，更是一种管理理念与管理方法。深入挖掘大数据的社会治理价值，树立大数据治理理念，有助于增强社会风险防控能力，实现社会的长治久安；有助于提升公共服务品质，建设服务型政府；有助于推进公共决策的科学化、民主化，增强公共政策的公共属性。

增强社会风险防控能力。当前中国正处于现代化转型时期，各类社会矛盾集中爆发，社会风险系数不断攀升，传统社会治理方式面临越来越严峻的挑战。近年来，突发公共危机事件及地震、海啸、城市内涝等各类自然灾害，成为影响我国社会和谐稳定的主要因素，其中房屋拆迁、土地产权流转不合理及城市公害项目建设引发的集体抗议事件的主要原因就是政府与民众间沟通渠道不畅，公民利益诉求表达渠道阻塞，政府有效数据的掌控度较低，政府数据信息研判能力不足，导致政府反应迟滞，错过了最佳处理时机，使原本微小的事件逐步演变成重大群体事件，甚至演变成震惊全国、影响世界的巨大危机，损害政府公信力和国家形象，影响社会稳定发展大局。学者法雷尔指出：“如果个人在互联网上的交往活动能被系统地捕捉到（这在线下是无法做到的），那么我们就可以有史以来第一次对非正式沟通的流向、观点在不同社会群体之间的传播以及隐藏在沟通之下的实际网络结构进行观察或作出合理的推断。”［7］依靠海量数据运用数据挖掘处理技术实现未来事件的预报与预警是大数据的核心价值。

大数据时代，政府可以通过各种方式获取有关社会动态、公民情绪以及舆论导向等海量数据，并运用大数据强大的数据抓取和分析能力，从碎片化、多样化和海量化的数字化中分析公民关注焦点，发现社会潜在风险，提升社会风险预警与防范能力。通过实时数据分析，政府可以在第一时间对公共突发事件和公民利益诉求作出及时响应。近年来，国内大城市频繁发生内涝，城市管理部门可以通过集成气象数据、地貌的数据、地下管线数据、交通流量数据，建立城市管理大数据，构建城市内涝分析治理模型，对复杂的数据进行深入、及时分析，形成有效的城市内涝应急预案，从而有效规避城市内涝等已发社会公共危机事件。

提升公共服务品质。“公共服务是指政府或非营利组织等公共部门以及部分私营组织为满足社会公共需求、维护公共利益、依法进行公共物品的生产与供给的行为。”［8］改革开放以来，我国政府的服务性职能越来越受到重视，打破了政府包揽的计划经济时代公共服务供给机制，并逐步引入市场机制，构建了政府、企业及其他社会公益组织组成的多元参与体系，政府公共服务类型不断增加，公共服务质量逐步提高，公共服务建设取得了显著成就。然而，随着国内经济发展水平的快速提升，人民群众对公共服务的需求类型呈现多元性特点，需求总量呈递增趋势，我国现有的公共服务与产品供给能力仍显不足，突出表现在政府提供的公共服务类型与公民实际需求错位，公共服务的实际绩效较低，基本公共服务均等化程度较低。大数据可以带来政府公共服务三方面创新：一是精确了解社会公共服务需求，对公民的公共服务需求进行多层次多维度细分，以确保政府公共服务供给内容与公民、社会需求高度契合。例如，“北上广深”等大型城市可以通过收集市民一卡通（公交卡）信息、运输车辆监控、路网监控等数据，建立交通大数据平台，发展智能公交，预测群体出行行为，为驾驶员提供实时信息。二是全面了解不同地区、不同行业内公共服务供给的基本情况，推进公共服务均等化。例如政府可以集成学校、教师、学生等基础数据以及优质教育资源，建立教育大数据平台，对学校的教育用房、教学设备、教师队伍建设等情况进行精确了解，整体感知教育资源分布情况，全面掌握教育资源匮乏地区的详细情况，推动优质教育资源向教育欠发达地区和弱势群体流动，政府还可以借助教育大数据平台推进大城市学校的教案、课件、试题等资料向落后地区学校共享与传递。三是推动智能化办公，创新公民政务办理方式，提高公共服务的服务效率。政府可以通过整合各政府部门的数据库，实现公共数据协同共享，构建公共服务大数据平台，建立电子公共服务体系，增强网上办事实时受理、各部门协同办理及网上统一查询等电子公共服务功能，提高协同办公能力和为民办事效率，降低群众办事成本，提升公共服务水平。

促进公共决策的民主化、科学化。“当今世界政治领域最具典型的决策模式当推精英决策模式和民主决策模式两种。”［9］中国当前的公共决策模式应当是民主参与，精英主导的决策模式。我国公共决策过程中，现有的公民参与公共决策的渠道较窄，公民利益表达机制不完善，政府精英占据公共决策的绝对主导地位，政府精英的知识结构、政治主张以及社会认知直接影响公共决策的质量。政府精英受传统文化影响较大，往往更倾向于依靠经验、直觉，这种经验管理模式由于缺乏科学的数据支撑，脱离社会经济发展实际情况和公民切实需要，造成政策实施与管理过程漏洞百出。大数据时代的来临为政府公共决策的科学化与民主化带来了前所未有的良好机遇。一方面大数据动摇了精英决策的基础，公共决策主体逐渐由政府精英转向社会公众，有力推动了公共决策的民主化。大数据时代互联网的普及，加速了信息传播效率，降低了信息获取成本，“微博”等社交媒体的兴起推进了知识共享与信息交互，启发了公民意识，构建了公众信息交流与表达阵地，提高了公民民主参与意识与参与能力，形成一大批社会意见领袖，成为政府公共决策的重要参与力量。另一方面，大数据数据挖掘与处理技术为政府科学化决策提供了强大的技术支持。微软创始人比尔盖茨曾说：“任何事情，如果你不能量化它，你就不能真正理解它；如果你不能真正理解它，你就不能真正的控制它；没有科学量化的管理，微软离破产永远只有18个月。”“量化决策”“数据治国”成为发达国家的新理念。近年来，我国不断加快政府信息化建设，建设了金关、金税、金盾、金审等一大批“金子工程”，积累了大量公共数据，但是由于数据协同共享程度低、数据分析技术能力不足，大量数据被束之高阁。大数据技术能够快速分析海量数据，并从中理清数据间的相关关系，发现社会发展规律与社会发展趋势，为开发公共数据的“数据红利”，推进公共决策科学化提供了技术路径。大数据的最大贡献在于推动人类依靠自身判断作决策向依靠数据作决定转变。

［1］ Monika J，Chui M，Brown J，et al.Big Data:The Next Frontier for Innovation，Competition and Productivity［R］.McKinsey Global Institute，2011.

［2］维克托·迈尔-舍尔维恩，肯尼斯·库克耶.大数据时代［M］.杭州：浙江人民出版社，2013.

［3］ Big data in little New Zealand ［EB/OL］.http://www.techday.co.nz/itbrief/news/big-data-in-littlenew-zealand/24518/.

［4］习近平.切实把思想统一到党的十八届三中全会精神上来［EB/OL］.新华网，2012-12-03.

［5］竺乾威.从新公共管理到整体性治理 ［J］.中国行政管理，2008（10）.

［6］徐继华，冯启娜，陈贞汝.智慧政府：大数据治国时代的来临［M］.北京：中信出版社，2014.

［7］亨利·法雷尔.互联网对政治的影响 ［J］.郑颖，李莉，编译.国外理论动态，2013（10）.

［8］姜晓萍.中国公共服务体制改革30年［J］.中国行政管理，2008（12）.

［9］李杰，吴永辉.我国决策模式剖析［J］.社会科学研究，2006（6）.