赵 超, 金华宝
(中共重庆市委党校,重庆 400041)
从标准化到精准化:大数据时代民族地区的公共服务供给转向
赵 超, 金华宝
(中共重庆市委党校,重庆 400041)
长期以来,民族地区公共服务供给主要根据决策者的偏好而非民众的需求作出,供给与需求的结构性失衡导致“供给过剩”和“供给真空”现象并存。破解这一难题的关键是构建以民众需求为导向的公共服务精准化供给机制。大数据具有的全样本化、精准化、个性化等特点与公共服务精准化供给具有耦合性,有助于实现公共服务供给与需求的精准匹配与无缝对接。将大数据技术嵌入公共服务供给的输入、转换、输出、反馈等环节,构建民族地区的公共服务精准化供给机制,有利于拓展公共服务精准化供给领域的理论研究,且为民族地区的公共服务精准化供给实践提供理论支撑。
公共服务供给;大数据;标准化供给;精准化供给;民族地区
随着公共服务均等化战略、对口支援边疆民族地区政策和精准扶贫各项工作的深入推进,民族地区公共服务供给总量显著提升,政府公共服务供给能力明显增强,在很大程度上改善了地区之间公共服务的非均衡分布格局。然而,民族地区“大水漫灌”式的标准化公共服务供给模式忽视了不同地区和不同群体的差异化、个性化公共服务需求,供给与需求之间存在较为明显的结构失衡问题[1-2]。公共服务供给和需求之间的结构性失衡和错位,不仅使有限的公共资源难以得到优化配置,导致“供给过剩”和“供给真空”现象并存,而且长期忽视民众的需求可能会造成政府合法性资源流失。大数据是实现国家治理体系和治理能力现代化的重要技术支撑,有利于优化公共治理的外部环境,拓展制度设计的弹性空间[3],为公共服务的精准化供给提供核心技术和治理思维支撑。因此,如何运用大数据构建精准化的公共服务供给新模式,以便破解民族地区“大水漫灌”式标准化供给产生的“供给过剩”和“供给真空”并存难题,助力精准扶贫向纵深发展,确保民族地区如期全面建成小康社会,具有重大的现实意义。
概念界定是问题研究的逻辑起点,国内外学者对“公共服务”的概念界定可谓众说纷纭。笔者比较倾向于陈振明的观点:“公共服务就是指政府及其公共部门运用公共权力,通过多种机制和方式的灵活运用,提供各种物质形态或非物质形态的公共物品,以不断回应社会公共需求偏好、维护公共利益的实践活动的总称。”[4]13政府及其公共部门提供公共物品的过程就是公共服务供给,而供给的出发点是回应民众的公共物品需求。近年来随着全面深化改革的不断推进及促进基本公共服务均等化等战略的提出,诸多国内学者高度关注公共服务供给机制的创新问题。尹华、朱明仕认为现有公共服务供给机制的有效供给不足,供给缺位、越位和错位并存,要建立一主多元型的公共服务供给模式[5]。陈娟发现公共服务供给是根据决策者偏好而非公众需求,提出要建立以需求为导向的公共服务供给模式[6]。陈水生则认为公共服务存在重供给、轻需求表达的倾向,要实现公共服务供给决策与需求表达的对接[7]。这些研究指出了公共服务供给中存在的一个重要问题,即标准化供给忽视了民众的公共服务需求,供给缺乏精准性。
公共服务供给是公共行政领域一个老生常谈的问题,国内外学界形成了蔚为壮观的研究成果,似乎该领域的研究空间已相当狭小。然而,大数据的快速发展所带来的“技术革命”及其引起的治理思维变革和政府流程再造,为公共服务供给引入了新的“变量”,开辟了公共服务供给研究的新领域。大数据作为提升政府治理能力的重要工具,日渐成为许多国家抢占精准化治理话语权和政府信息化高地的战略选择,被广泛应用于公共服务供给领域,使公共服务供给趋于精准化。从实践层面来看,在发展中国家,埃及政府使用大数据挖掘技术提升公共服务供给;印度借助手机和平板电脑等移动终端提高政府公共服务的普及利用率,基于大数据、云计算等技术普遍建立公共服务中心,使公共服务供给的精准度得到提高。在发达国家,澳大利亚通过大数据分析系统提升公共服务质量,增加服务种类,并与其他政策和技术配合,为公共服务的精准化供给提供了更好的政策指导;德国建设大型基础数据库和地方数据库,在公共治理过程中运用大数据资源帮助作出公共服务供给决策。
党的十八届三中全会后,国内学界关于大数据作为政府治理工具和治理思维支撑的研究如雨后春笋般涌现出来,这些研究成果中一部分涉及大数据与公共服务供给及其精准化问题。如:陈潭认为大数据具有量化、全面、精准的分析功能,运用大数据技术能够精准感知公共服务的公众满意度,提供更加个性化和便利化的公共服务,还可以对不同社区的差异化需求进行分析,从而提供精准化的公共服务[8]。郭建锦、郭建平认为大数据可以对公共服务对象的细微行为特征进行分析,精准把握民众的公共服务需求,推送个性化、精细化的公共服务产品[9]。邓念国提出大数据技术通过公共服务供需信息及时匹配,使公共服务供给更具“匹配性”和“锚向性”[10]。薛晓东等则认为大数据为公共服务打造信息共享平台,有利于整合政府各部门和各层级所掌握的数据,从而打破职能部门间的界限[11]。陈自强是为数不多关注大数据时代民族地区公共服务供给的学者,他认为大数据可以促成国家和社会的良性互动,使民族地区公共服务供给呈现出个性化、精准化、智能化等特点[12]。
总体而言,近年来,学界对公共服务供给机制创新以及大数据背景下公共服务精准化供给的研究取得了一定的成绩,为进一步的深入研究提供了重要文献基础。但学界对区域性、特殊性、差异性突出的民族地区公共服务精准化供给的关注明显不足。因此,在深入探讨大数据与公共服务精准化供给具有耦合性的基础上,运用政治系统分析方法,构建基于大数据平台的民族地区公共服务精准化供给机制,不但可以扩充公共服务精准化供给领域的理论研究,还可以为实践层面民族地区的公共服务精准化供给提供理论支撑。
民族地区的公共服务主要包括公共文化服务、教育服务、基础设施服务、公共医疗和社会保障服务等与少数民族群众生产生活密切相关的领域。民族地区的公共服务供给既包含同其他地区一样的共性问题,又具有自身的特殊问题。东部沿海发达地区经过多年的发展建立了相对完备的公共服务供给体系,供给总量得到了显著提升,其公共服务供给的重点主要是调整供给结构,使公共服务供给的合理性和有效性进一步提高。然而,受到历史条件、地理环境等因素的制约,广大民族地区的公共服务供给总量处于先天劣势,与沿海发达地区的公共服务存在较为明显的差距。民族之间、地区之间的公共服务差距可能会成为民众国家认同的潜在或者现实障碍,因此民族地区公共服务供给不仅要解决供给总量不足的问题,还要解决供需结构失衡的问题,精准回应民族地区民众的公共服务需求,进而提高民族地区民众对政府的满意度。换言之,优化民族地区公共服务供给为增强少数民族民众的国家认同提供了一条有效路径。
改革开放以来,党和政府一直高度重视民族地区公共服务的供给问题,尤其是在推进公共服务均等化的背景下,诸多公共资源向民族地区倾斜,民族地区贫困落后的社会面貌得到显著改观。在“大水漫灌”式的标准化公共服务供给模式下,公共资源的大量投入带来了前期的高效产出,民族地区公共服务供给总量得到了显著提升,但随着资源投入到达“拐点”,边际效益递减现象和差异化公共服务需求难免凸显出来。这就要求民族地区的公共服务供给必须向精准化方向发力,从而有效回应民众的差异化、个性化公共服务需求,使资源投入收益得以优化。“共享发展”理念的核心要义就在于通过各种制度设计和政策实施使民众能够共享改革发展成果,这在非均衡化发展的民族地区显得尤为重要。通过公共服务的精准化供给确保民族地区民众能够平等地共享发展成果,缩小民族地区与其他地区的发展差距,是民族地区民众增强国家认同的重要渠道。
(一)同质化公共服务供给忽视需求差异性
“公共服务精细化供给必须以需求为导向,避免公共服务资源的浪费与重复,才能实现效益的最大化。”[13]在多元化、异质性突出的现代社会,不同地区、职业、年龄、性别、民族等群体对公共服务的需求显然存在差异。同时,公共服务需求具有明显的结构性,可分为民生型需求、文化型需求、发展型需求、生态型需求[14],各类型需求之间具有一定的优先次序。民族地区由于地域面积辽阔、居住分散、生活习惯不同、文化差异较明显等,民众的公共服务需求表现出更为显著的差异性。相比而言,民族地区对关系到生存和发展问题的民生型公共服务需求更加突出。然而,标准化公共服务供给模式或缺乏公共服务需求表达机制,或缺少有效的公共服务需求感知系统,或直接忽视民众的公共服务需求,进而导致“供给过剩”和“供给真空”并存。这种缺乏弹性的供给模式难以满足民众多样化、差异化的公共服务定制需求,导致公共服务供给的精准性不足。长此以往,势必会影响民众对公共服务的满意度,进而影响民众对政府的支持和认同,正如有学者指出,任何政治体系都应尽力满足民众的需求,据此获得民众的支持和认同[15]77。
(二)供给主体间缺乏联动协作机制
在标准化公共服务供给模式下,各层级政府、部门之间公共服务信息流动不畅,缺乏公共服务信息交互与共享的整合平台,公共服务政策五花八门,难以实现纵向与横向的合作。信息资源的交互和共享受到管理体制和技术条件的制约,导致政府部门孤军奋战、资源分散、多头管理、重复供给以及信息孤岛等现象严重。在这样的模式下,公共服务需求信息在逐级上报的过程中难免会出现“人为障碍”导致信息损耗,在漫长的“上报与下达”过程中民众的公共服务需求极有可能已发生改变,或者政策执行所需的条件已发生改变,进而导致公共服务供给无效。比如卫生医疗领域一些流行病和传染病的集中爆发,若按照传统模式逐级上报,可能会因耗时过长导致决策滞后,进而加重病情的蔓延。如果基于大数据平台建立病情检测和应急系统,可以有效提高防控病情的反应速度,为病情的防控和治理赢得更多的宝贵时间。
(三)公众参与公共服务供给决策不足
在标准化公共服务供给模式下,信息技术落后及监管体系不完善,公共服务供给决策者难以获得进行科学合理决策所需的信息充分条件,致使公共服务供给决策具有较强的随意性和主观性。民族地区公共服务供给决策以静态、封闭的方式在抽样数据的基础上作出,从决策信息的采集、筛选、加工到最后决策不仅耗时过长、滞后性明显,而且样本的代表性存疑。同时,决策过程中公众的参与不足。公众的积极参与不仅是决策者作出公共服务供给决策的重要信息来源,而且是民众产生政策认同不可或缺的渠道。因此,必须实现各层级政府以及横向部门之间的信息共享,让决策者更加及时、全面、准确地掌握公共服务信息资源,实现公共服务的动态管理;建立跨层级、跨部门的公共服务供给联动机制,对部门化、分散化的资源进行有效整合,实现“纵向到底、横向到边”的无缝隙运作显得尤为必要[16]。大数据的快速发展为破解民族地区标准化公共服务供给模式的各种困境提供了核心技术支撑,“无论是政府提供的公共服务,还是社会提供的公共服务,个性化特色都异常明显,个性化需求以大数据应用为载体获得了配送和满足”[17]。
大数据并不只是技术层面的创新,更重要的是改变了人们的治理思维,让人们从过去重点关注“为什么”到“未来应该是什么”转变[18]1,改变人们长期以来形成的“差不多思维”[19]329。大数据具有的全样本化、精准化、个性化等特点重塑公共服务的外部治理生态,再造公共服务流程,为精准回应民族地区民众多样化、个性化的公共服务需求提供强大的技术支撑和思维支撑。
(一)大数据有利于公共服务供给决策的科学化和精准化
标准化公共服务供给模式受到技术条件和管理体制等因素的制约,在公共服务供给决策过程中往往以“局部代替整体”的随机抽样方式获取信息。这种随机抽样方式要想获得较为准确的信息,需要满足许多条件,一旦随机采样过程受到客观环境过多的影响或者主观上存在偏见,就难以得到精准的结果。公共服务信息充分是精准化供给的基础,大数据时代舍弃样本分析方法而代之以全样本分析方法,有利于充分掌握民众公共服务需求信息,弥合供给与需求的裂缝。利用各类新媒体的公众数据流、公开的公共数据库、商业数据库等,准确掌握民众的公共服务行为偏好,并建立公共服务人口基础数据库、公共资源地理分布数据库和经济社会发展基础数据库,为公共服务供给决策提供精准的数据信息。另外,运用大数据还可以精准匹配公共服务需求,通过网络平台促进公共服务供给方和需求方的双向互动,破解信息不对称的难题,使公共服务供给决策更具科学性和精准性。具体而言,合理运用以人口特征为核心的基础数据、公共服务资源地理分布数据、公共服务机构空间分布数据等作为信息支撑,使决策者直观精准地掌握公共服务资源的分配情况。这样可以避免公共服务资源配置“大水漫灌”式的平均主义现象发生,实时精准定位公共服务对象的地理位置,使公共服务供给能够精准推送给民众。
(二)大数据有利于精准分类公共服务需求
不同地区、民族、性别、年龄、职业等群体的差异对公共服务可能会出现截然不同的需求。在收集大而全的海量公共服务需求信息数据后,还需对其进行细化分类,挖掘数据背后的规律,才能分门别类作出精准化的公共服务供给决策。比如,深圳建立了大量的社康中心,通过人口、法人、房屋信息集成系统获知全市人口的地理分布情况,直观掌握医疗资源的空间分布。通过大数据技术对不同人口特征的服务对象进行大而全的数据采集、筛选、整理、统计等,对公共服务的需求偏好数据进行精准分类,并根据预设的公共服务供给方案精准推送公共服务。又如,成都网络理政平台依托云计算、大数据等技术统计民众的公共服务需求分布和其他诉求、办理情况、满意度等,精准分析问题的类型和发生的地点。在收集和进行公共服务需求信息分类时,不再采取传统的入户调查、信息逐级上报等方式,避免了耗时长、效率低等缺点,大数据时代只需对各层级政府的信息数据库进行汇总、分析、分类,就可以全面且高效地精准掌握公共服务需求。
(三)大数据有利于建立公共服务动态精准化管理机制
受到信息不充分、资金有限等客观条件以及主观上人的有限理性制约,外部条件的改变可能会导致现有公共服务供给决策难以适应。原先公共服务资源不足的地区经过一段时间的持续供给后可能已经达到既定目标,若继续供给则边际效用大大降低,甚至会造成资源浪费。因此,需要及时调整甚至终止现行的公共服务供给政策,而调整和终止的前提是对现有公共服务政策的实施效果进行科学评估。通过大数据设定公共服务供给数量、质量、产生的效应、分布等的评价指标体系,实时动态地监测公共服务供给情况,因时因地作出调整,建立公共服务供给进入和退出的动态精准化管理机制。同时,利用大数据技术建立的每一个公共服务对象数据库,都可以动态追踪公共服务供给的最新状况,一旦偏离政策目标便及时进行矫正或终止,提高公共服务的精准度和有效性。这种公共服务动态精准化管理机制能够有效克服以往政策执行过程中静态管理和滞后调整的弱点,还可以对公共服务资源的去向进行动态追踪,精准掌握每一项公共资源的使用情况,保证公共服务资源的高效投入。
(四)大数据有利于公共服务过程的公众参与
在缺乏有效监督和公众参与不足的情况下,公共服务供给决策过程中决策者很有可能会依据个人偏好而非公共需求,制定对其职位晋升或获得其他利益最有利的政策。许多公共服务供给决策依赖直觉判断与主观经验,公众被排除在决策过程之外[20]。比如,将大量公共服务资源投向更易获得关注的“政绩工程”“形象工程”“面子工程”,忽视“以人民为中心”的差异化和个性化公共服务需求。公共服务过程公众参与不足或者参与的有效性低,不仅会导致公共服务资源的浪费,加重公共资源分布的非均衡性以及民众因发展差距可能产生的相对剥夺感,长此以往还可能会削弱民众对政府的支持和认同。通过大数据技术可以实现与互联网、移动端APP、自媒体等多种平台的无缝对接,公众能够通过多种新的渠道进行网络民主协商直接表达公共服务需求,省去不必要的中间环节,缩短需求信息送达决策中心的空间距离,减少需求信息在传递过程中的损耗。
戴维·伊斯顿把政治生活看作是政治系统与所处环境互动的过程,创造性地构建了政治系统分析的理论框架,把政治系统运行的过程主要分为输入、转换、输出、反馈等环节[21]3-15。这在某种程度上避免了宏大叙事的空洞与微观研究“只见树木不见森林”的局限,有助于理解政治行为与所处环境之间的复杂关系。这一分析方法对公共服务供给具有重要的借鉴价值。公共服务供给过程也可以看作主要由公共服务需求表达(输入)、公共服务供给决策(转换)、公共服务供给(输出)、公共服务动态监管(反馈)等环节构成的一个闭环系统,将大数据技术嵌入其中的每一个环节就构成了民族地区的公共服务精准化供给机制(见图1)。
图1 公共服务精准化供给机制的分析框架
通过大数据收集、识别、分析民族地区公共服务需求是实现精准供给的前提和逻辑起点。一方面,民族地区民众通过诸如带有GPS定位功能的公共服务需求表达系统以及其他集成地理信息的需求表达移动终端,自下而上主动表达公共服务需求的过程,为此需要大力建设民族地区的公共服务基础设施和相应的大数据配套设施;另一方面,决策主体运用大数据平台整合传感器网络数据库、用户行为数据库、互联网数据库等自动收集和调查公共服务需求,自上而下准确掌握民族地区不同人口、年龄、性别、消费水平等群体的需求及其分布状况。将与“民族”密切相关的变量,比如民族文化、民族风俗习惯、民族经济等纳入公共服务供给决策的制定过程之中,使决策更具有精准性。公共服务需求输入完成后,铺天盖地的海量公共服务需求数据并不能直接为决策服务,还需要对其进行筛选与整合。不同目标群体的公共服务需求有差异,需要通过云计算等技术进行大数据分析,对目标人群的公共服务需求进行分层聚类。民族地区对民生型公共服务的需求相对较多,需要政府供给更多兜底性质的公共服务,不断提高民族地区公共服务供给总量。与此同时,切实保障少数民族在公共服务领域的知情权和参与权,以便政府在进行相应的公共服务供给决策时,能够将不同民族群体的需求吸纳进去,拓宽少数民族民众公共服务需求表达的渠道。比如:可以发展族际民主协商、网络民主协商收集民众的公共服务需求数据,然后通过大数据智能优化技术将分散的公共服务需求整合起来,使需求信息能够充分有效地传递到公共服务供给决策系统。
如果少数民族民众的公共服务需求信息被阻隔在公共服务供给决策系统之外,没有被纳入政策之中,需求信息也就失去了应有的价值。公共服务供给决策系统进行具有科学性和精准性的决策,首先要将筛选和整合后的公共服务需求吸纳进来,实现公共服务供需信息的精准匹配与融合。这就要求政府在进行公共服务供给决策的过程中要重视少数民族民众的参与权、话语权,使民族地区公共服务供给决策模式由行政权力过度集中向多元参与、共同协商对话转变。只有公共服务需求信息还不足以帮助决策者作出具有科学性和精准性的决策,还需要对备选决策方案进行成本测算,并计算备选方案与现有可调配的公共资源的匹配度。基于大数据平台,运用云计算等技术测算出每一个备选决策方案的成本,然后将符合预期成本的方案与可调配的资源进行精准关联,从而选出成本低、操作性强的最优决策方案。作出公共服务供给决策以后,还需要通过大数据构建跨部门、多层次、全方位的公共资源配置联动机制,打破各层级政府及其横向部门之间的行政壁垒,实现信息互通和资源共享。民族地区占据的土地面积庞大,各级政府之间受到地理因素等影响,资源、信息流通不畅,单兵作战的现象并不少见,基于大数据实现民族地区公共服务资源、信息的共享和流通势在必行。
公共服务供给决策方案确定、资源调配启动后就进入公共服务供给(输出)环节。单个小范围的公共服务需求可根据其GPS定位信息由属地公共服务机构直接供给对应的公共服务;区域性的公共服务需求可以基于地理信息系统(GIS)的数据,明确供给主体和确定最优的公共服务组合与资源组合方式,精准输出公共服务,有效实现公众需求与公共资源高效配置的双向融合。大数据时代,民族地区“菜单式”公共服务需求成为可能。公共服务政策输出后并不会一劳永逸解决所有问题,还需要对政策的执行情况、实施效果等进行持续追踪,可以基于大数据平台建立公共服务政策执行和实施效果数据库,实现对公共服务过程的实时、动态监管。在公共服务政策输出过程中,可以根据既定的指标体系对政策实施效果进行精确评估,一旦偏离政策目标便及时进行矫正或终止,避免因政策无效而导致公共资源浪费。如果公共服务供给效果不佳甚至无效,民众就会进行新一轮的公共服务需求表达,经过一次或多次循环直至其公共服务需求得到充分满足。一个经过民族间不断进行民主协商和平等对话而形成的公共服务供给决策,可以获得各民族民众的普遍支持和认同,进而为公共服务相关政策的执行提供有效的政策认同基础,也为增强少数民族的国家认同奠定了坚实的基础。
在民族地区标准化公共服务供给模式下,供给与需求的结构性失衡,导致“供给过剩”和“供给真空”并存。大数据具有的全样本化、精准化、个性化等特点为破解这一难题、实现民族地区公共服务精准化供给提供了技术支撑。运用政治系统分析方法,将大数据技术嵌入公共服务的输入、转换、输出、反馈等环节,在理论层面构建了民族地区的公共服务精准化供给机制。当然,这只是一种理论层面上的尝试,其合理性还需实践进一步检验。再者,大数据的发展是一项长期的系统工程,不仅要加强信息化基础设施建设,着力培养大数据专业人才,不断提高公共数据开放意识,逐渐增强大数据思维等,这是一个缓慢的过程。在后续的研究中,可以结合大数据在公共服务供给方面的应用实践,对现有公共服务精准化供给模式进行修正和完善,从而使这一模式更具有解释力。
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FromStandardizationtoPrecision:theTurnofthePublicServiceSupplyofEthnicAreasinBigDataAge
ZHAO Chao, JIN Huabao
(Party School, Chongqing Municipal Committee of CPC, Chongqing 400041, China)
For a long time, the supply of public services in ethnic areas is based on the decision makers’ preference rather than public demand. The structural imbalance between supply and demand leads to “over supply” and “supply vacuum”. The key to solving this conundrum is building a public service-oriented precise supply mechanism which base on the public demand. Big data has the characteristics of full-sample, precision and personalization, which is coupling with precise supply of public services. It is helpful to realize the accurate matching and seamless connection between public service supply and demand. Embedding big data technology into the input, transformation, output and feedback of public service supply process, and building the public service precision supply mechanism of ethnic areas, not only expands the theoretical research field of public service precision supply, but also provides theoretical support for the practice of public service precision supply in ethnic areas.
public service supply; big data; standardized supply; accurate supply; ethnic areas
2017-07-09
中共重庆市委党校科研项目“基于大数据平台的公共服务精准化供给机制构建研究”(CQDA2016A—004)
赵超(1990—),男,贵州三穗人,助理研究员,研究方向:民族政治; 金华宝(1973—),男,河南固始人,编审,博士,研究方向:公共治理。
赵超,金华宝.从标准化到精准化:大数据时代民族地区的公共服务供给转向[J].重庆理工大学学报(社会科学),2017(10):92-98.
formatZHAO Chao,JIN Huabao.From Standardization to Precision:the Turn of the Public Service Supply of Ethnic Areas in Big Data Age[J].Journal of Chongqing University of Technology(Social Science),2017(10):92-98.
10.3969/j.issn.1674-8425(s).2017.10.012
D633;C931
A
1674-8425(2017)10-0092-07
(责任编辑邓成超)