基于大数据的重大决策社会稳定风险评估机制构建研究

刘白　廖秀健　张娜

摘要：时下重大行政决策社会稳定风险评估机制在实际运行中往往出现“科学性”缺乏和“政治性”干预并存的困境。在大数据时代背景下，要有效破解这一问题，必须从制度层面对重大行政决策社会稳定风险评估机制的科学性和民主性进行制度性重构：一方面，需推行循“数”评估制度，建立风险数据价值实现流程，确保评估结果的科学性；另一方面，在循“数”的基础上还需推行对抗式评估制度，建立双向“对抗辩论式”评估程序，以此来增强评估结果的民主性。

关键词：大数据；重大行政决策；社会稳定风险评估；循“数”评估制度；科学性；民主性

中图分类号：D63-3文献标志码：A文章编号：1002-7408（2016）09-0004-05

一、引 言

Ulrich Beck在研究风险社会时曾指出，“工业化以后，人类社会所面临的风险大多源于重大行政决策，当人们面临巨大风险时，就可能向作出风险决策的专家、组织、经济集团或政治派别倾泻其满腔怨气”。[1]我国正处于社会转型、体制转轨的关键时期，随着改革进入深水区，在社会阶层更加细化的背景下，民众的利益诉求日益多元化，影响和制约重大行政决策功能发挥的风险因素也更加复杂。为增强政府的风险治理能力，防止因决策失误引发的社会稳定风险，确保政策目标的实现和社会稳定发展，重大行政决策社会稳定风险评估制度应时而生。然而在各地实践中，经过社会稳定风险评估的重大行政决策并非与预期一样确保了决策的科学性并得以顺利实施。如，2015年经多次调查评估才出台的重庆市新版医疗服务项目价格改革方案，在仅仅实行七天后便因大量重症患者的集体抗议而以失败宣告结束，被媒体戏称为“最短命医改”。这场看似偶然的闹剧并非重庆独有，近年来诸如四川什邡、江苏启东、浙江宁波、云南昆明等虽经社会稳定风险评估却仍引发重大群体性事件的行政决策屡见不鲜，这使我们不得不对重大行政决策社会稳定风险评估机制的运行现状进行冷静的思考。

从机制设计理论角度来看，当实际结果与预期目标相偏离时，我们需要把问题聚焦于制度层面，因此，要有效破解当下重大行政决策社会稳定风险评估机制在实际运行中所面临的问题，必须从制度层面对重大行政决策社会稳定风险评估机制进行制度性重构，而当下大数据技术的快速发展，无疑为此提供了一个新的可能的选择。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》中也明确提出要“实施国家大数据战略”和“落实重大行政决策社会稳定风险评估制度”，这在国家层面的顶层设计上为我们在大数据推进政府治理现代化的时代背景下，探索如何进一步运用大数据技术优化作为“补齐短板”“防控风险”的重大行政决策社会稳定风险评估机制，最终实现“图之于未萌，虑之于未有”的风险防控格局，提出了一个新的、亟需研究的重要课题。

二、大数据视角下重大行政决策社会稳定风险评估的内涵及其困境

目前大多地方政府依靠经验性判断来运行重大行政决策社会稳定风险评估制度。然而在当今数据激增、形态多样的大数据时代，仅仅依靠传统方式搜集数量稀缺、覆盖面有限、时效不足的数据资料难以达到社会稳定风险评估的科学性标准，这也是众多虽经社会稳定风险评估却仍然不能保证决策科学性的重要原因。因此，在大数据视角下重新审视重大行政决策社会稳定风险评估制度的内涵，会使其自身存在的评估困境更为清晰。

（一）大数据视角下重大行政决策社会稳定风险评估的内涵

大数据，顾名思义指数据量大，虽然目前对大数据的概念尚无权威的界定，但学术界一般遵循IBM公司的解释，从大数据的特点来阐释大数据的概念。一般认为大数据具有“4V”特点：Volume（数据体量巨大）、Velocity（数据高速处理）、Variety（数据类型繁多）、Veracity （追求数据高质量）。[2]目前，学术界对大数据视角下重大行政决策社会稳定风险评估的概念尚无统一界定，但一般认为，大数据视角下重大行政决策社会稳定风险评估应是相关主体运用风险评估技术对重大行政决策各个环节中可能引发的社会稳定风险数据进行收集、整合、分析和研判，并根据评估结果对政策相关内容进行调整或制订风险应急预案的过程，评估的整体框架主要涉及主题、内容、方法等三个方面。

重大行政决策社会稳定风险评估的主题是指对重大行政决策的议程设置、方案制定、政策实施以及政策调整与终结等整个政策过程进行科学的数据分析，对政策目标群体以及相关利益群体的利益得失数据和风险分配数据进行纵向和横向的比较，并将评估结果作为政策调整的有效依据。重大行政决策社会稳定风险评估的内容一般包括重大行政决策的合理性、合法性、可行性和可控性等四个方面。地方政府在具体实践中的评估内容一般包括对重大行政决策利益相关者进行认定、对社会稳定风险可能发生的时间和空间范围进行数据趋势研判和对社会稳定风险的指标体系以及风险级别进行确认等三个方面。在重大行政决策社会稳定风险评估方法方面，我国《风险管理 社会稳定风险评估技术》的国家标准（标准编号：GB/T 27921-2011）共列出了31种社会稳定风险评估方法，但在各地的实际操作中，多依赖覆盖面有限、可得性较差、时效性不足的人工问卷发放、个别专家预测、有限次数的听证会等传统方式采集数据。

从大数据视角下重大行政决策社会稳定风险评估的整体分析框架可以看出，重大行政决策社会稳定风险评估可以从其政治目的与内在要求两个方面来进行内涵剖析。一方面，政府将社会稳定风险评估制度引入重大行政决策过程，其政治目的是通过科学的社会稳定风险制度来规范行政机关的自由裁量权限，通过数据证据来限制并尽可能避免行政机关决策恣意现象。这体现了行政法对待国家与社会关系理念正由传统认为重大行政决策具有很强的公权力，属于行政机关“内部行政行为”，决策的自由裁量权不应有社会力量介入的观点，向现代行政法倾向于认为重大行政决策可分为“决定”与“献策”两个方面，社会力量可通过“献策”参与进来转变，这就为以社会力量为基础的重大行政决策社会稳定风险评估制度进入政策过程奠定了理论基础。[3]另一方面，政府希冀通过重大行政决策社会稳定风险评估制度来规范行政机关自由裁量权的政治目的使得科学性成为这一制度的必然内在要求。这种科学性是建立在大量客观、真实的第一手数据资料基础上所作出的风险研判，它要求评估主体基于事实与价值相分离的原则，确保价值中立、避免个人偏好，客观、理性地处理各项数据资料，发挥其“事实发现”功能，对重大行政决策中可能存在的社会稳定风险数据进行科学分析。[4]

（二）大数据视角下重大行政决策社会稳定风险评估制度的现实困境

重大行政决策社会稳定风险评估作为一项制度安排，其核心要旨是将社会力量引入政策过程，实现国家对社会一定程度的开放，以此来增强决策的科学性；与此同时，通过政治性力量的介入来疏导社会风险，从而保证政策制定与执行的政治性目的。[5]这就要求在国家与社会互动层面上必须解决两个问题：一是要规范并限制行政裁量权限，为社会力量进入决策过程开启“机会之窗”，用评估确保政策出台的民主性；二是在导入社会力量的同时须确保评估的科学性，用科学性来保障决策的有效性。然而通过重庆医改事件我们发现，重大行政决策社会稳定风险评估的科学性与民主性在现实中往往遭到扭曲，时下重大行政决策社会稳定风险评估的困境在于：一方面，在大数据时代背景下，原有结构化的风险信息日益转变为半结构化、非结构化的风险数据，传统经验式的评估方法对激增的非结构化风险数据已显得无能为力，评估结果的科学性难以让人信服；另一方面，由于目前我国重大行政决策社会稳定风险评估机制大多由行政机关主导，虽引入第三方评估但因其缺乏独立性，在自利动机驱使下使得评估多半沦为论证决策“可行性”的背书工具，评估过程无法进行正反双向对抗式论证，重大政策的出台往往缺乏民主性。

1风险评估存在内在的不科学性。大数据视角下重大行政决策社会稳定风险评估内在的不科学性是指在数据收集与风险识别、数据处理与风险分析和数据输出与风险评价的各个评估环节评估均存在着不确定性。以重庆医改为例，在数据收集与风险识别阶段，由于新版医疗服务价格改革需要对7886项作价进行结构调整，对每一项作价应提高或者降低多少，每一项作价所涉及的群体数量和群体类型是多少，在当前政府基础数据没有联通与共享的条件下根本无法做出准确的预测，更无法以整体价格变动情况来反映不同类型患者的风险分担情况，所以重庆医改虽然在整体上实现“增减平衡”却最终致使医改仅持续七天便宣告结束。在数据处理与风险分析阶段，由于风险识别在信息收集、数据整合中存在着大量的不确定性，这使得数据处理与风险分析所运用的假设、模型不同得出的结论也会千差万别。此次重庆医改采用传统经验型的“成本—收益”分析方法，通过计算整体医疗服务价格的增减情况来推断医改风险的总体情况，简单把价格上的“增减平衡”等同于风险的“增减平衡”，这必然造成不同群体和不同患者类型间的风险分配不公，使得利益受损较大的重症患者在心理失衡下做出过激行为。在数据输出与风险评价阶段，目前我国重大行政决策社会稳定风险等级的确定一般采用定性评估方法，将风险等级分为“高风险、中风险、低风险”3类。由于这种经验性的预估尚缺乏统一的科学标准，这就使得评估专家的个人风险偏好对最终风险等级的确定在一定程度上具有决定性作用。[6]

可见，由于重大行政决策所涉及的内容范围广、目标群体多、利益影响大等原因，要做出科学的风险研判必须有大量的数据支撑和系统科学的数据整合技术。然而，目前我国地方政府尚未建立统一的基础数据库和行业数据库，政府部门在信息联通与共享上存在着大量的信息壁垒，这就使得在数据收集与风险识别阶段、数据处理与风险分析阶段、数据输出与风险评价阶段都不可避免因第一手数据资料的缺乏而存在着大量的不确定性，这种不确定性使得评估主体个人的价值偏好和风险偏好得以渗入评估过程，从而作出高度个人化的主观判断，致使评估结果的科学性明显弱化。

2风险评估存在“政治”与“评估”相互越界的现象。重大行政决策社会稳定风险评估作为决策程序的必经环节，其必须在决策前的有限时间内回答“如何做”的问题，在社会稳定风险评估自身本就存在大量不确定性的条件下，评估主体的价值中立性往往遭受扭曲，从而出现“政治”与“评估”相互越界的现象。一方面，在大数据时代背景下，在传统的信息收集不够充分、数据处理不够准确的现状下，评估主体往往借助这种不确定性将个人的价值偏好和利益诉求渗入评估过程，这种可渗入性使得评估主体在实质意义上便享有了部分决策权力，在“价值中立”与“个人偏好”的矛盾取舍中，评估主体往往基于“经济人”的自利行为介入政策议程，从而导致“评估”向“政治”越界的现象。以此次重庆医改为例，由于医改所涉及的项目众多，在传统经验式的评估方法无法对医改风险数据进行精准处理的情况下，风险评估方法的选择便在很大程度上取决于评估主体的个人偏好，而此次医改的评估主体又多为新方案的倡导推行者，这无疑会使得风险评估沦为论证方案可行性的背书工具。重庆医改的失败提醒我们，在当前缺乏充分信息数据支撑的条件下，重大行政决策社会稳定风险评估由于缺乏“数据证据”，其内在的不确定性给评估主体留下了大量的可操作空间，使其能够在实质意义上进入到方案出台的政策议程，致使社会稳定风险评估在冠以科学之名下出现了“评估”向“政治”的越界。

另一方面，由于目前我国重大行政决策社会稳定风险评估主体大多以“行政决策机关为主，专家参与为辅”为构成模式，这就导致行政决策机关集政策制定与社会稳定风险评估职能于一身，既是裁判员又是运动员，这必然会对构成比例极少的体制外专家形成政治压力，使得重大行政决策社会稳定风险评估名存实亡。[7]即便有些地方政府引入第三方评估机构，但因为政府基础数据不公开，部门之间数据不共享等原因，使得第三方评估机构在信息收集方面举步维艰，难以达到“信息充足、事实清楚、证据充分”的科学评估标准。为寻求评估方案得以顺利通过，第三方评估机构多选择根据决策主体的政治意图，得出政策制定者想要的评估结果。以此次重庆医改为例，新版医改方案的社会稳定风险评估主体主要由重庆市物价局、卫计委和部分医院的代表构成，由于此次新版医改方案的政策制定主体是重庆市物价局、卫计委，这使得他们希望新版医改方案得以顺利推行的政治意图对评估主体产生一定程度的政治压力，在评估主体并非是独立的第三方机构而是具有依附性特征的部分医院代表情况下，评估过程自然无法以民主方式进行正反双向对抗式论证，评估结果也就无法与决策机制挂钩。这种缺乏独立性的评估在政治压力下多半会沦为论证决策“可行性”的背书工具，最终成为政策制定者的私人背书工具。[8]即社会稳定风险评估出现“政治”向“评估”越界。

三、以大数据重构重大行政决策社会稳定风险评估机制

在大数据背景下，要在现有制度基础上重构重大行政决策社会稳定风险评估机制，需解决风险评估的科学性和民主性两方面问题。一方面，在制度设计的科学性方向，需要推行循“数”评估制度，通过建立社会稳定风险评估的大数据价值实现流程来确保评估结果的科学、有效性；另一方面，在制度设计的民主性方向，还需要在循“数”的基础上建立对抗式风险评估制度，根据待出台政策的性质特征，以公开或半公开的对抗辩论式论证评估方式，通过第三方评估机构之间或第三方评估机构与政策起草部门之间基于“数据证据”的正反双向“对抗辩论式”评估程序，来增强评估结果的民主性和可信度。

（一）推行循“数”评估制度：建立风险数据价值实现流程

目前我国重大行政决策社会稳定风险评估制度的焦点问题在于如何保障评估结果的科学性、精准性，而评估结果的科学性与否在很大程度上取决于所收集、处理和分析的有效风险数据的数量。早在20世纪80年代美国公共交通治理的案例就表明，在决策的质量与数据量之间存在着一种全面的相关性，而且这种相关性是一种正相关。数据量越少，由于缺乏数据之间的关联比较，决策的质量可能就越低、合理性也就越弱；反之，数据量越大，可供决策对比分析的数据越多，决策的质量就会越高、合理性也就越强。因此，在大数据背景下，为了能够对海量、多源的半结构化、非结构化风险数据进行有效的处理，必须将大数据技术引入重大行政决策社会稳定风险评估领域，在建立大数据价值实现流程的基础上推行循“数”评估制度。即，重大决策社会稳定风险评估必须以数据作为支持依据，评估结果应依循数据分析趋势，将数据分析贯穿整个评估过程，从而形成用数据说话、用数据决策的循“数”评估模式。一般而言，要建立风险数据的价值实现流程，保障重大行政决策社会稳定风险评估内在的科学性，必须搭建包含“风险数据收集与存储”“风险信息挖掘与分析”和“评估结果评价与应用”等三部分在内的数据信息共享平台。[9]

1搭建风险信息收集与存储平台。当今大数据时代下，人们对数据的感知和运用越来越密切，日常生活的方方面面似乎都能找到大数据的影子。随着新媒体的迅猛发展，用户的电脑浏览记录、手机通讯记录、网页浏览记录、微博使用记录、手机GPS定位跟踪记录等数据，成为重大行政决策社会稳定风险评估信息的重要来源。大数据技术的运用必然能为重大行政决策社会稳定风险评估提供多样化的信息收集来源，进而保障重大行政决策社会稳定风险评估信息的真实性、完整性、精准性与科学性。因此，通过搭建风险信息收集与储存平台，利用大数据技术来挖掘和收集各种信息并将有效数据信息加以分析、妥善储存和管理是现阶段增强重大行政决策社会稳定风险评估内科学性的最佳途径。风险信息收集与存储平台的搭建主要包括以下四个方面内容：（1）建立数据整合系统。将传统问卷调查、座谈、走访、业务工作等收集到的结构化数据、半结构以及非结构化数据进行数据关联，通过数据整合提升社会稳定风险评估信息的数量和质量。（2）建立重点监测与定向追踪系统。以自动搜索方式对评估对象的关键风险源进行重点检测和定向追踪。（3）建立信息转换和优化系统。运用ADI、NOSQL等技术对社会稳定风险评估信息进行量化分析，淘汰重复和无效信息，实现信息结构化转换和分区存放，从数据信息来源上提升风险信息的收集质量和信息存储的完整性。（4）建立网络舆情监测系统。在整个数据收集过程中应注重对网络舆情的监测与统计，收集和储存民意诉求信息、民众行为信息和决策主体信息，全方位、动态了解重大行政决策过程中利益相关者的相关信息。[10]

2搭建风险信息挖掘与分析平台。 重大行政决策社会稳定风险评估的关键在于对风险信息进行有效的挖掘与分析。在风险信息的挖掘与分析过程中，数据准备是风险信息挖掘的前提和关键，数据准备的越充分，就越能获得更多的信息来源；信息流越通畅，数据分析也就越科学。因此，在建立数据收集与存储平台后必须搭建风险信息挖掘与分析平台。然而大数据时代，相比记录、生产、交易和客户信息等结构化数据，非结构化的信息涵盖内容更为广泛。因此，风险信息挖掘与分析平台必须通过如 Hadoop平台、SQL Server等数据挖掘工具来挖掘和分析所收集到的信息，突破传统数据管理难以处理非结构化数据的困境从而实现数据价值最大化。一般认为，风险信息挖掘与分析平台的挖掘方法主要包括如聚类分析的描述性挖掘法和如决策树、回归分析以及神经网络法等事前预测法。从重大行政决策社会稳定风险评估的最终目的来看，要实现对社会潜在风险的预测与防控，我们首先应当在信息挖掘后建立数据模型，通过对数据进行科学描述建立起数据之间的关联性；然后利用数据挖掘工具进行基础性数据处理与信息分析，通过可视化的分析结果更深层次了解数据运行的关系；最后需对重大行政决策过程中所挖掘的有效数据信息进行反复分析评估，进一步调整预测模型的精准度，进而实现对潜在风险的有效预测与防控。

3搭建评估结果评价与应用平台。大数据的核心价值在于数据共享，从信息共享中可以调整权利边界、倒逼政府信息公开，促使评估过程更加开放透明，解决信息不对称问题。换句话讲，大数据技术可以重构社会力量的话语权，畅通民意诉求渠道，使得网络不再只是虚拟世界，而是变成民意诉求表达的现实空间。通过数据共享将重大行政决策风险评估结果通过直观、生动的形式呈现出来，有助于社会力量更为有效地参与到评估过程当中，使得评估不再只是行政机关内部的评估，从而形成社会监督国家、国家管理社会的良性博弈局面。为突破现行重大行政决策社会稳定风险评估中普遍存在的“数据壁垒”，综合提升评估结果在整个政策过程中的应用效率和质量，政府应搭建评估结果评价与应用平台，在重大决策社会稳定风险评估流程末端搭建数据共享平台，通过循环共享促进风险信息流通，以便于相关政府部门协同制定风险防控方案。此外，将评估结果通过“收集与存储”的应用平台倒传给政府，使之再次进入到评估过程，通过数据的往复循环可以做到真正意义上的循“数”决策和循“数”创新，最终实现社会稳定风险评估的准确性和科学性。[11]

（二）推行对抗式评估制度：建立双向“对抗辩论式”评估程序

将大数据技术引入重大行政决策社会稳定风险评估的数据收集、处理以及分析阶段，其本质是将之作为重大行政决策社会稳定风险评估广泛收集民意、全面反映客观事实的技术性前置，其根本目的在于为重大行政决策社会稳定风险评估的开展提供客观真实的“数据证据”，从而保障评估依据“有数可循”，评估结果反映民意。

通过搭建风险数据价值实现流程，虽然可以保证重大行政决策社会稳定风险评估在数据处理上的“科学性”，但由于整个社会稳定风险评估流程由评估主体所主导，因而不可避免地会加入“人为因素”，为防止“政治”与“评估”相互越界，还需解决评估结果的“民主性”问题。评估结果的民主性与否在很大程度上取决于评估是否代表民意、评估程序是否公正合法。在能够获得并有效处理“民意风险数据”的基础上，要彻底解决评估结果的“民主性”问题，还需保障评估程序的公正合法性，确保评估结果与决策程序挂钩，防止决策部门的“政治性”干预，防止风险评估在政治压力下异化为单方的“可行性”评估，这需要在现有重大行政决策社会稳定风险评估制度下建立对抗式论证评估制度。

当前“行政机关为主，专家参与为辅”的重大行政决策社会稳定风险评估主体构成模式，使得重大行政决策社会稳定风险评估在行政机关的“政治领导”下只能流于形式，要改变当前“政治”向“评估”越界的局面，确保评估结果的客观中立性，需在循“数”的基础上，借鉴普通法系中的对抗式诉讼制度的优点，建立对抗式论证评估制度。具体来说，在决策起草阶段便由相关领域专家以开放、协商方式进行政策辩论，以此来发现问题，避免重大失误；政府部门的社会稳定风险评估会议应采用专家抗辩模式，对重大决策同时进行“可行性”与“不可行性”正反双向评估与论证，提高评估结果的客观性、科学性；风险评估程序应根据待出台政策的性质特征，以公开或半公开的对抗辩论式论证评估方式，通过第三方评估机构之间或第三方评估机构与政策起草部门之间基于“数据证据”的正反双向“对抗辩论式”评估程序，来增强评估结果的民主性和可信度。让公开、透明的评估程序作为重大决策出台前的必经环节，是防止决策部门“政治性”干预，确保评估结果“民主性”的重要杀手锏。

四、结语

目前来看，虽然我国政府正在积极探索将大数据引入公共管理领域，为政府决策提供支撑和帮助，但在大数据风险信息采集、挖掘和解析平台的搭建上，中央和地方政府在实践中还处于探索期。尽管黔、京、沪、广、川、渝等省市已开始搭建大数据平台，但基本上还处于起步阶段，大数据平台的规模和层次都有待提高。因此，如何稳妥有效将大数据技术引入重大行政决策社会稳定风险评估机制并结合正反双向“对抗辩论式”论证方法，进一步构建基于大数据的循“数”对抗辩论式重大行政决策社会稳定风险评估机制，还有待各方共同努力。可以肯定的是，在大数据时代背景下，传统重大行政决策社会稳定风险评估在内在要求上具有的“不科学性”和政治目的上出现的“评估”与“政治”相互越界的困境，可以通过搭建风险数据价值实现流程、推行循“数”评估制度和建立对抗式论证评估制度得以突破。当然，科学不是万能的，它只是建构某种事情为真的可能性，将大数据应用于重大行政决策社会稳定风险评估还存在着很多的困难，但不管怎样，将大数据引入当下这个变化莫测的风险社会，培育循“数”评估的理念已是大势所趋。

参考文献：

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【责任编辑：张亚茹】