大数据背景下政府管理的优化策略

文 / 张馨艺

大数据背景下政府管理的优化策略

文 / 张馨艺

大数据对于政府管理创新提出了巨大挑战。大数据背景下，我国政府面临着社会管理多元主体格局未形成、政府部门数据资源共享程度低、社会监测体系与预警系统不完善、决策失误和执行阻滞频现等诸多问题。其原因在于政府大数据思维及管理理念的滞后、缺乏大数据统筹机构和协调机制、大数据标准规范缺失及缺乏大数据人才与技术等。文章提出了形成大数据思维与管理理念、构建大数据统筹机构和协调机制、设立统一的大数据标准、培育大数据人才与技术等优化策略。

大数据；政府管理；管理创新

一、引言

（一）研究背景和目的

人类社会已经迈入“大数据时代”，“爆炸式”的信息和飞速发展的信息技术已经全方位、宽领域地影响着人们的生产活动与生活方式。面对社会环境的新变化，各国政府早已经采取了相应的措施。2015年9月，国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》）提出：“数据已成为国家基础性战略资源……成为推动经济转型发展的新动力，重塑国家竞争优势的新机遇，提升政府治理能力的新途径。”[1]

与此同时，我国改革开放三十多年来，社会主义市场经济得到快速发展，人民生活水平显著提高，但由此带来的新的社会矛盾和各类社会问题不断显现。提升政府管理能力，推进国家治理体系和治理能力现代化刻不容缓。而《纲要》中提出：“坚持创新驱动发展，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。”[1]因此，虽然在大数据背景下政府管理面临着新的挑战，但是政府也能够利用大数据思维和技术实现管理创新，化“挑战”为“机遇”。

（二）文献综述

1.国内研究现状。首先，关于大数据与政府关系的研究。进入大数据时代后，很多学者开始关注其在政府管理方面的应用。一方面，他们认为，大数据的出现具有很大的积极作用。例如，徐继华提出：大数据将为政府打开了解社情民意的政策窗口，打造平台的政府、服务导向的政府、开放的政府，即智慧政府。[2]另一方面，也有许多学者认为，大数据会使政府面临许多问题并给它带来许多挑战。胡洪彬提出，大数据应用起步较晚，而目前国内从事数据分析工作的主要以网络信息人才为主，他们往往熟谙信息编程和软硬件管理，但却不精通对大数据的挖掘和整理，特别是当结合国家治理的客观背景做出专业的数据研判和分析时，更是显得捉襟见肘。[3]

其次，关于政府治理创新的研究。张玲、李颖提到，政府治理能力现代化意味着政府对于治理合法性和治理有效性的更高追求，这一追求是与人类政治文明发展总体趋势相适应的。[4]顾丽梅指出，网络参与推动下的政府治理创新包括政府治理理念的创新、政府治理角色的创新和政府治理方式的创新。[5]

2.国外研究现状。首先，关于大数据与政府关系研究动态。罗杰·斯托（Roger Stough）提到，大数据能够在前所未有的详细程度上给公共政策的制定者提供更多、更新的信息。[6]皮尔格·莫林（Pilger Molin）认为，大数据对政府关键性的政策决定的输入会产生影响，并会推动政府在政策分析方面创新能力的进步，以政府为中心的各方面数据都应该得到充分的利用。[7]

其次，关于政府治理理论的研究。传统的政府模式遵从韦伯的科层制，带有全能性的色彩，微观管制过多、宏观管制过少，效率相对较低。随着各国行政体制改革的兴起及政府治理创新的发展，研究者们进行了相关理论的研究。例如，白拉米（Bellamy）和泰勒（Taylor）认为，在政府治理中推行电子政务本身就是一种创新；电子政务的创建与推动，为政府职能由管理型向服务型转变提供了重要的物质设备与技术支持。[8]

二、大数据背景下政府管理中的主要问题

（一）社会管理多元主体格局尚未形成

中国正处于经济体制改革的攻坚时期，不论是社会生产还是人民生活都发生了巨大变化。尽管当前的社会管理体制不同于转型前的“强制性制度供给”，能够更多地考虑人民需求，但是仍然遗留了一些传统管理的强制性色彩，使得实践效果并不尽如人意。政府没有充分协调好各个社会主体以及社会关系，使得社会矛盾不断累积，社会问题也急速凸显出来。因此，社会的转型也要求社会管理主体的重构，单一主体的社会管理格局转变为多元主体的社会管理格局成为必然趋势。

社会多元主体大致可分为：政党、政府、利益集团、社会组织、公众。如果能够形成以党委领导、政府负责、社会协调、公众参与相结合的社会管理多元主体格局，那么将优化政府管理体制，促进政府服务职能，协调社会动态平衡。[9]

（二）管理部门数据资源共享程度低

1.重复数据统计现象严重。政府是传递社会信息的重要主体之一，自身拥有丰富的信息资源。同时，政府的工作繁杂、零散，为提高政府管理效率，各个部门每年都会调查、统计、搜集大量数据。但是由于政府各部门间职能的交叉，也没有建立有效的沟通平台而导致信息阻滞，有很多的数据工作都是重复的。而这些重复的数据统计阻碍了资源的优化配置，浪费了大量人力物力财力，同时，在处理政府工作时很有可能降低效率，极易错失最佳的应对机会。

2.缺乏横向数据整合系统。政府信息化过程中出现了“信息孤岛”问题。政府部门以及各行政领域之间缺乏有效的沟通与协调，信息资源共享程度低，甚至有的地方政府没有共享意识，这既严重阻碍了政府管理部门的数据共享，妨碍了政府部门间、政府与政府间的协同建设，也阻碍了政府职能转变，机构改革。[10]

政府部门间“信息孤岛”的产生是由顶层建设规划的缺失、信息共享主管部门的缺失、横向数据整合系统的缺失、法律法规的缺失、政府部门条块矛盾突出等多方面原因造成的。其中最为突出的问题是缺乏横向数据整合系统。政府缺乏横向数据系统，就无法有效整合各部门之间搜集、统计的信息和数据，所拥有的信息也无法及时传递到所需要的部门，致使数据重复统计，信息交流受阻，数据共享困难，行政成本耗费，管理事倍功半。

（三）社会监测体系和预警系统不完善

当前，政府在处理突发事件和公共危机时，多采用传统的被动管理方式，忽视社会监测体系和预警系统的建设。管理者不主动寻找潜在的社会问题，直到问题爆发才去找解决的对策。这既损害了社会利益，也可能错过最佳解决时间，引发不可估量的社会危害，影响社会稳定。所以政府应当改“被动”为“主动”，把握解决问题的最佳时间。

世界上不存在孤立的事物，事物具有普遍性和联系性。因此，社会监测体系可以通过观察社会现象，搜集、分析大量数据来预防社会危机的发生。预警系统可以利用大数据技术警示政府部门，提出危机解决方案。政府部门要进一步完善社会检测体系和预警系统，创建统一的评估标准，防范于未然，避免国家经济发展、人民生活受到损害，维护社会和谐稳定。

（四）决策失误和执行阻滞频现

1.决策失误频现。政府决策是政府管理活动的灵魂，政府决策的正确与否直接决定了政府管理活动的成效。[11]然而，在政府的管理工作中，部分政府工作者既不依靠科学依据，也不使用严谨手段，而是依据传统手段或是主观臆断“拍脑袋”决策，这样的管理方式使得决策失误难以避免。政府作为社会信息的主体之一，拥有丰富的信息资源以及获取渠道，然而部分政府却没有意识到数据的重要性，没有发挥主体作用，所以反倒不如企业对大数据的利用，甚至出现“数据倒挂”现象。

2.政策碎片化且执行力低。所谓“政策碎片化”，指的是一些部门由于缺乏沟通与协调，往往都是基于自己的专业理解和管理经验来解决一些需要以宏观眼光来看待的问题。由于政府部门间缺乏流畅的沟通平台来共享及时的数据中心，导致信息不畅通，缺乏内在一致性和系统性，所以执行政策时不能产生预想的效果。

三、大数据背景下政府管理中主要问题的成因

（一）大数据思维及管理理念滞后

1.大数据管理思维滞后。当前，国家处于经济飞速发展、改革全面深化的重要时期，大数据已经融入社会各个方面，包括政务、医疗、社保等各领域，政府管理面临着机遇与挑战。我国政府长期以来致力于打造“阳光型”政府、全心全意为人民服务的政府，因此在大数据时代下，充分利用丰富的数据资源、挖掘大数据价值已经成为了一个必然的发展趋势。

然而，部分政府部门并没有意识到大数据的重要性，没有意识到要将大数据思维融入政府管理活动中，仍然认为大数据是一种处理问题的手段，而非管理理念。大数据思维的滞后使得政府忽视数据，无法处理好大量的信息，更不用说将数据转化为有用的信息与知识了。在大数据时代下，政府职能转变，决策水平提升，管理制度的完善都必须以大数据思维为前提，管理理念的变革已经成为大势所趋。

2.尚未实现从管制理念到服务理念的转变。管制理念就是政府运用公共权力，通过制定一定的规则对其管理对象的行为进行管理和制约的活动。[12]曾经，世界各国都普遍存在着这种管制理念。这种理念再加上计划经济延续的惯性造成了当今“全能政府”的形成。改革开放后，中国政府重视放松管制的理念，也取得了一定成效。但是，我们必须清醒地认识到，我国现在的政府部门中依然存在着管制思想。管制思想的典型例子就是“官本位”思想，而这种思想是与是全心全意为人民服务的服务型政府完全背离的。[12]

3.缺乏协同管理理念。协同管理不管是在理论方法、思维模式、解决问题的方法还是处理问题的角度上，都与过去的主流管理理论有着较为明显的差异。[13]协同管理理念重点关注社会主体，协调多元管理主体；关注行政环境，协调政府内外部环境；关注政府各个部门，协调政府职能；关注服务过程，协调服务流程。

社会主体是多元的，社会组织、社会公众不仅仅是社会管理的客体，更应该积极参与社会管理活动，成为社会管理的主体。协同管理理念的缺乏会严重影响社会多元主体格局的构建，难以完全满足人民的需求，降低了人民心中的满意度。

（二）缺乏大数据统筹机构和协作机制

1.缺乏大数据统筹机构。由于顶层科学设计缺失，大数据思维滞后，政府中缺乏大数据统筹机构，即便设立了信息部门，实际上也并未承担好统筹工作。有些政府部门不考虑实际情况，只是为了赶上大数据的“潮流”，仅仅实现功能简单的电子政务平台；有些政府部门忽视政府数据统筹机构的功能，认为数据中心就是使用和维护计算机设备，没有认识到数据中心在政府管理中的重要性。

缺乏数据统筹机构导致各政府部门拥有的信息资源共享程度低，数据资源得不到有效利用，这样就导致政府部门与部门、内部与外部合作困难，造成社会管理事倍功半的困境。同时，缺乏大数据统筹机构还会使得政府部门无法从大量数据信息中挖掘有效信息，因而无法为决策提供科学依据，影响决策的效果。

2.缺乏跨部门的协调合作机制。我国政府条块分割，在信息不畅通的时代很少有沟通、合作等行为。也正由于缺乏跨机构合作的传统和惯例，使得我国政府在进行跨机构合作时难免出现“一团乱麻”的混乱局面。目前，跨部门协作行动的开展，往往有三种因素。一是因分管其工作的上级领导极其重视或偏好某个问题，从而通过命令的形式要求下级开展协调工作；二是因某特殊或突发事件在社会形成了高度关注和强烈反向，触发“倒逼”机制，致使政府快速启动跨部门协调行动；三是因某个部门的切身利益被涉及或被危及，从而促使该部门积极主动地寻求、开展协调合作工作。

缺乏跨部门的协调合作机制容易导致政府各部门处理问题时相互推诿，不愿主动承担责任。面对社会多元主体格局的趋势，面对人民对政府服务质量的更高期望，政府在管理过程中应当且必须建立跨部门的协调合作机制以提高管理效率。

（三）大数据标准规范缺失

目前，政府不仅缺乏大数据统筹机构和协调机制，对于数据的传递与利用也缺乏统一标准，并不重视政府数据标准体系的建设。虽然我国目前设立了信息化办公室，虽然能够实现对信息的收集、整理，但是上下级单位如何实现信息的有效传递，同一层级各单位如何实现信息沟通，不同地域各单位如何实现信息共享，仍然存在较大问题。

部门间缺乏统一的数据标准会造成沟通不畅，信息难以共享，资源得不到有效配置。同时，即使设立了大数据标准也还是不够的，没有构建大数据标准体系会造成数据标准不统一、不协调，标准内容重复，不够简化。政府既应当将大数据上升为战略层面，牵头制定数据标准，统筹各级单位、各部门做好数据的收集、整理、分析与共享；也要积极构建大数据标准体系，着眼于寻找整套的标准，避免标准之间不配套、不协调、相互矛盾的问题出现。

（四）缺乏大数据处理人才与技术

1.信息部门没有受到足够重视。当前政府虽然设置了信息部门，但是政府忽视信息部门的作用，仍旧使用经验或是传统办法来解决问题。而且，大部分公众把信息部门简单地看作政府上网，认为信息部门的工作就是提供相应的软硬件设备或者电子平台。大多数人对信息部门的忽视使得信息部门的服务发展缓慢，这样就导致了一个恶性循环，使得信息部门为政府管理工作提供的帮助越来越少。其实政府的管理乃至决策都需要有可靠的信息作为支撑，工作人员需要通过准确的数据来分析问题、处理问题，提出有效的解决办法。只有充分发挥信息部门的作用，重视大数据领域，才能更好地提高工作效率，更好地为人民服务。

2.缺乏大数据处理人才。信息时代中科学技术是不可或缺的资源，但比技术更为关键的资源是技术性人才。在信息处于爆炸增长的社会环境下，政府不仅需要精通大数据技术的人才，更需要的是能够将大数据运用于政府管理的复合型人才。复合型大数据人才的使用对数据的发掘和使用起到至关重要的作用，并直接关系到我国政府管理创新能否真正实现。[14]很多政府部门由于缺乏大数据思维，忽视信息部门，不注重培养技术人才，所以真正能够有效应用大数据技术的工作人员十分稀缺，这严重妨碍大数据技术在政府管理活动中发挥应有的作用。

3.缺乏大数据处理技术。大数据背景下，政府应该利用大数据技术实现信息的搜集、整理、分析与共享，依据科学的数据信息，推测出事物发展的普遍趋势，发挥出大数据的前置性作用。正因为大数据的前置性作用，使得政府能够在社会矛盾激化前发现问题，并拥有科学的依据和充足的时间做出最佳解决方案，有效地规避公共危机的发生。但是，我国对于大数据技术的人力、物力、财力的投入较少，缺乏大数据处理技术，这阻碍了社会监测体系与预警系统的发展，加之我国目前数据处理技术的应用水平较低，无法为政府提供有效的判断依据，难以实现对风险的有效预测，制约着我国政府决策水平。

四、大数据背景下创新政府管理的对策

（一）形成大数据思维与管理理念

1.形成政府大数据管理思维。理念是实践活动变革的先导，没有理念的支持，政府管理创新与大数据的结合也就无从谈起，所以转变传统理念显得尤为重要。政府管理不同于市场调控。大数据管理思维是一种宏观思维，拥有大数据思维就能够探究数据、信息、知识、智能之间的关系，利用科学计算预测社会事件发展趋势，能够在一定程度上规避风险，提出解决方案。现今，培养大数据思维是政府管理创新的首要要求。

培养大数据思维意味着政府各部门及其工作人员在提供公共服务的过程之中，变管制型的理念、“官本位”的思想为服务型的治理理念；变经验主义为科学决策理念；变以往的权威、封闭理念为透明、共享的理念。政府各部门及其工作人员只有改变传统的管理理念，去除“官本位”思想，培养和树立大数据意识，将先进的大数据技术应用到政府管理创新的过程中，才会逐渐形成一个透明度更高、更有责任感、更加开放的政府。

2.提高政府服务理念。随着经济全球化的发展，国外的公共服务理念也对中国管理理念产生了一定影响。服务理念的不断调整，彰显了我国解放思想、与时俱进的优良传统。政府是服务者，要切实做到为人民服务。而运用大数据思维理念及技术无疑能够大大提升政府的服务效率，提高政府的服务质量，满足人民对政府的要求。

首先，政府必须把人民的需求放在首位，积极地感知人民的需求，主动地为人民提供全方位、个性化的服务。政府工作与人民生活息息相关，进行管理的过程中，政府信息部门要主动了解、获取公众需求，要多听兼听。其次，政府应当利用大数据技术提供多种多样的服务形式，满足社会不同层次的需求。例如，构建“电子政务平台”、“一站式政府”等公共服务平台增强政府部门间的交流、人民与政府的联系，实现沟通顺畅。最后，政府应当及时了解人民诉求，防范危机。在大数据背景下，通过对数据的分析与利用，部门间信息资源共享，能够为预测和应对危机提供优化方案。

3.强化协同管理理念。人民不仅是公共服务的主要对象，而且是社会管理的主体之一，政府应树立协同管理理念，积极构建多元管理格局。政府的宏观调控是大数据发展的必要条件，但政府也要改变管制思维，明确自己在大数据发展中的角色，运用政府职能宏观调控大数据。

首先，政府要多多了解民意。人民也是社会管理的主体，了解人民需求有利于提高政府解决问题的针对性，有利于增强社会的稳定性。大数据背景下，政府可以通过大数据技术全面、快速了解民意，及时调整政策，优化方案。其次，政府要拓宽人民参与政治生活的途径，应该鼓励人民积极参与政治生活，发挥好主人翁的角色，为政府建言献策，共同建设和谐社会。

（二）构建大数据统筹机构和协调机制

1.构建大数据统筹机构。政府获取信息并不是一件难事。从海量信息中辨别有效信息、挖掘有价值的信息，是提升政府管理效率的有效途径。构建大数据统筹机构能够使各类信息得到最优化配置、最有效利用。

首先，根据政府实际需求设立数据统筹机构。只有实事求是，根据具体情况设立数据中心，才能具有针对性、稳定性、可靠性、可发展性。其次，统筹机构要依据规范性标准建设。只有标准化和规范化，统筹机构才能有效运作、长远发展。再次，统筹机构要建设开放性的体系结构。统筹机构设立的目的在于促进数据、信息的共享，提高数据、信息的利用率。因此，开放性的体系结构将更好地实现信息共享和交流。最后，统筹机构要使用统一的数据标准。

2.建设跨部门的协调合作机制。建设跨部门的协调合作机制有利于实现政府各部门的有效合作，提高政府部门间的合作效率，有利于确定政府各部门在合作中的责任，避免各部门在合作出现问题时相互推脱，逃避责任。

要建设跨部门的协调合作机制，首先，要积极推动政府树立合作观念。政府应该作为一个整体进行活动，在采取行动时达到“1+1＞2”的效果。当然，管理效果的实现需要多方面共同努力，这就意味着合作观念的重要性。其次，建设横向型、垂直型、横向—垂直型等合作机制。中国政府条块分割，很多情况下合作行动非常困难。只有设立协调合作机制，才能够真正使政府合作发挥最大效用，有据可循。最后，综合运用跨部门协同辅助工具，尽力发挥跨部门协调机制的最大效力。[15]

（三）设立统一的大数据标准

1.设立大数据标准规范。上下级政府、同级政府以及政府各部门间为了实现流畅的信息交换和有效的信息沟通，必须设立统一的数据标准规范。统一的数据标准能够让不同来源的信息转化为同一格式，加快信息传递，便于信息共享。

首先，政府要强化大数据标准意识。当大数据思维或者大数据技术没有出现时，需要考虑的是如何形成大数据思维，提高大数据技术。当大数据思维与技术出现后，如何管理大数据，充分利用数据资源，则是政府应该思考的问题。其次，加强大数据标准化的顶层设计。大数据标准体系不是某一个政府就能够构建好的，必须上升到战略层次，从国家层面统一设立标准规范。最后，构建大数据标准应用环境，积极推动大数据标准化工作。大数据标准应用环境对于标准规范的产生和应用都有着非常大的影响，有利的环境将会促进大数据标准化的迅速构建及长远发展。

2.构建大数据标准体系。为了使设立的各个标准不互相产生矛盾，使数据标准能够发挥最大的作用，提高大数据的运用能力，必须构建大数据标准体系。大数据标准体系包括：基础标准、技术标准、应用标准、管理标准。

首先，要建立大数据基础标准。其目的是为整个标准体系提供总则、术语、参考模型等等。设立统一文字、格式、转换码等基础标准能够从源头上解决信息传递的问题。其次，要建立大数据技术标准。技术标准是对大数据的相关技术进行规范，技术标准的统一将会促进信息交流方式的快速发展。再次，要建立大数据应用标准。应用标准是从服务角度出发的，将有利于大数据的规范使用，避免信息滥用等情况。最后，要建立有关大数据的管理标准。大数据管理标准是整个大数据标准体系的支柱，能够使大数据标准体系在合理有效的范围内运行。

（四）培育大数据处理人才和技术

1.培养大数据复合型人才。大数据人才是大数据技术应用于政府管理活动不可缺少的因素之一，所以国家要重点培育一批既精通大数据专业知识，又熟谙管理知识和政府管理活动流程的复合型管理人才，通过他们构建政府大数据技术平台，为决策提供判断依据。

首先，大数据人才的培养要秉承“多源异构”的思想，即利用多种本源学科，打造具备差异化知识结构的人才。[16]其次，应该营造大数据环境，打破政府、企业、高校间的壁垒，积极从学校，企业引进相关专业人才。目前，很多政府的信息人员都来源于高校，这可以帮助政府实现信息化。同时，很多企业非常重视大数据，部分企业的信息水平甚至高于一些地方政府，政府也可以从企业引进技术人才。最后，政府要重视对自己内部已有信息人员的培育，打破学科壁垒，培养复合型人才。

2.创新自主数据技术。大数据具有流动性和共享性的特征，这使得网络信息具有泄漏或者被不法利用的风险。保护网络信息安全的重要途径之一，就是创新自主数据技术。然而，当前国内大量的大数据技术在一定程度上依赖于国外。虽然一些日常信息看起来微不足道，有时候它们也能触及到经济和社会脉搏。因此，我们有必要对大数据技术和产品进行独立控制，这是保障国家信息安全的重要途径。

为了促进自主数据技术的发展，首先，要鼓励持续地更新数据保护技术以及自主数据技术的开发，加大对自主技术开发的投资力度；其次，要增强大数据人才的培育，形成产学研用相结合的产业链，推动自主技术和相关产品的研发；最后，要利用企业的技术优势。我国地方政府在大数据技术发展与应用方面的确比较薄弱，但是可以通过有效的政策引导，拓宽政企合作方式，发挥企业的技术创新优势，达到利用大数据技术为地方政府治理服务的目的。[17]

3.构建网络安全体系。信息社会中，任何信息都存在泄漏或被不法利用的风险，信息安全保护是大数据背景下必须要重点关注的问题，这关系到国家信息安全，公民隐私安全。政府应当加强网络安全体系建设。

网络安全体系由多个因素组成，包括互联网、信息用户、网络信息技术等。首先，从互联网方面看，要重视网络基础设施建设与维护；要提升信息技术，保护好信息系统和数据库，避免信息泄露和不法利用的风险；要制定网络信息安全评价标准，统一网络信息安全工作；加快完善有关网络的法律法规，为网络办公提供一个有力的法律保障以及稳定的信息环境。其次，从信息用户方面来看，要规范信息用户的信息行为，从管理对象的角度确保信息安全；要加大力度培育网络安全技术人才，从管理者的角度维护信息安全。最后，从网络信息技术方面来看，既要充分运用现有的信息安全技术，也要重视创新自主数据技术。政府应当给予相应的政策和资金支持，加强数据信息保护技术研究。

五、结语

在大数据背景下，我国政府管理的确存在着一些问题，但是大数据的出现不仅仅给政府管理带来了挑战，更是带来了机遇。政府应该正视当前的时代背景，摆正人民公仆的位置，在政府管理方面做出创新。如今，信息技术正在飞速发展，依托大数据技术加强社会治理能力现代化是一种必然趋势。提升大数据思维与管理理念，构建大数据统筹机构和协调机制，设立统一的数据标准以及加强大数据技术的开发与大数据人才的培养，是我们应该努力做到的。这将推动政府管理的良性发展，并带动社会的良性发展。

[1]国务院.国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知[EB/OL].http://www.gov.cn/zhengce/content/2015-09/05/content_10137.htm.

[2]徐继华.智慧政府：大数据治国时代的来临[M].北京:中信出版社,2014:48.

[3]胡洪彬.大数据时代国家治理能力建设的双重境遇与破解之道[J].社会主义研,2014(4).

[4]张玲,李颖.利用新兴信息技术助力政府治理能力现代化[J].电子政务,2015(1).

[5]顾丽梅.网络治理与政府治理之创新思考[J].中国行政管理,2010(7).

[6]Roger Stough.Big Data and U.S. Public Policy[J].Review of Policy Research, 2014(31).

[7]Pilger Molin.Creating Open Government Ecosystems:A Research and Development Agenda[J].FutureInternet,2012(4).

[8]Christine Bellamy and John A .Taylor. Governing in the Information Age[M].London: Open UniversityPress,1998:101-113.

[9]鲁劲松.多元主体参与的社会管理制度供给研究[D].三峡大学马克思主义学院,2013.

[10]冉蔚然.大数据环境下地方政府社会管理创新的对策研究[J].经营管理者,2015(8).

[11]王宁.地方政府执行力提升与组织结构创新研究——以唐山为例[D].西南交通大学公共管理学院,2014.

[12]丁宇.走向善治的中国政府管理创新研究[D].武汉大学政治与公共管理学院,2011.

[13]白淑英.电子政务型政府协同管理网络的形成及其动态演进研究[D].哈尔滨工业大学管理学院,2011.

[14]刘媛媛.大数据背景下我国政府治理创新机遇、挑战与对策研究[D].中国矿业大学文法学院,2016.

[15]陈曦.跨部门合作机制对我国政府的启示[J].学术探索,2015(4).

[16]吴力波.多“源”异“构”培养大数据创新型人才[J].大数据,2016(5).

[17]盛丹.大数据视角下地方政府治理能力提升研究[D].湘潭大学公共管理学院,2015.

D630

A

1005-9652（2017）04-0039-06

（责任编辑：虞志坚）

张馨艺，女，湖南人，中国人民大学信息资源管理学院档案学专业硕士研究生，研究方向：档案学。