地方政府大数据治理的挑战及应对路径——基于“动机—能力”的视角

余 静 雯

(福建师范大学 公共管理学院，福建 福州 350007)

一、问题提出与文献综述

自2009年美国推出Data.gov，打造美国“开放政府”，开启了世界各国大数据治理之路。2012年6月，日本发布电子政务开放数据战略草案。新加坡政府公布了《个人资料保护法》(PDPA)。2013年，韩国计划开放300种国家公共数据。英国政府建立“英国数据银行”；法国政府发布《数字化路线图》。澳大利亚政府信息管理办公室(AGIMO)发布了公共服务大数据战略。大数据技术带来的颠覆远远超过其作为技术所带来的变革，更重要的是伴随而来的一套全新的数据思维模式，成为国家治理理念进一步创新的催化剂。为此，我国采取了一系列促进大数据治理措施。从2009年开始规划实施智慧城市建设项目；2015年8月，国务院引发《促进大数据发展行动纲要》；党的十八届三中及五中全会都提出“推进国家治理体系和治理能力现代化”的新目标；十九大报告继续指出，加快建设数字中国、智慧社会与创新性国家正在成为新时代政府的重要使命，将大数据治理提升到国家战略层面。随着中央政府的不断号召，各级政府纷纷响应，积极开展政府大数据治理。致力于打造新型智慧城市及智慧政府，推动“服务型政府”向“精准型政府”转变。在务实界积极推动的大背景下，理论界也参与到了“大数据治理”研究中，从当前研究格局看，理论界对大数据寄予很高厚望，将大数据技术的运用看作是解决政府目前治理难题的“救命稻草”。主要是从比较乐观积极的方面对大数据进行功能分析，进而分析带来公共治理的改变。

第一，大数据驱动社会治理。陈莹从治理体制、治理方法、治理模式、治理方式的视角探讨了大数据时代下带给社会治理的新机遇，提升了社会治理效率。[1]海伦、李晓然也表示大数据促使政府治理主体的多元化，改变从前单一的政府治理体系，在大数据时代下公众成为社会治理中的重要成员。[2]郑志来认为大数据在社会治理中的应用是相互的，中国的社会治理已经从科层制治理模式向网络化的服务型治理转变。[3]

第二，大数据提升政府现代化治理能力。李文彬、陈醉从政府治理角度提出大数据有助于推动地方政府治理现代化，有助于政府决策更加精准化；政府监督精确化、服务型政府更加精细化，推动服务型政府转变。[4]吴湛微、禹卫华通过大数据的开放，将原始大数据加工成预测社会的依据，利用大数据可视化的客观呈现，引导市民拥有理性的思考和判断。[5]冯美荣和王宗彦认为：数据开放政府将会变得更加透明和易于监督，数据工具的充分利用可激发公众、社会和政府的创新能力。[6]

第三，大数据带来的公共管理变革。公共管理是促进公共资源配置的过程，基于大数据下的公共管理是公共管理的重大变革。胡键通过对大数据内涵与特征中发现大数据促进公共管理从封闭性管理的结构走向开放性管理结构；由科层制走向扁平化管理；明晰了公共管理与政治管理的边界线问题。[7]于浩就提到，大数据是国家重要的公共信息资源，国家必须具备管理信息的能力，以组织和分析的形式把大数据转化成有用的公共信息资源，变革政府数据管理模式。[8]

但从实践角度看，地方政府大数据治理中的实践形态与理论形态之间还是存在较大差异，地方政府推进大数据治理过程中遇到的阻碍与困难并不少。笔者通过对我国部分地方政府大数据治理困境原因归纳总结，分析得出某些地方政府缺乏科学合理的顶层设计，在没有结合当地实际情况下推进治理，使得治理动机与治理能力之间失去平衡，给地方政府大数据治理带来了一系列挑战。因此，从动机与能力视角出发研究地方政府大数据治理面临的挑战，进一步提出提升地方政府大数据治理能力的优化路径成为本文研究的主题。

二、解释框架及影响因素

(一)大数据时代地方政府治理困境一个解释框架：动机—能力

运用大数据进行地方政府综合治理，要在原有管理模式上进一步创新，而与创新紧密联系的是动机与能力。厘清政府是否愿意创新，政府是否有能力创新，政府创新的动机与能力以什么方式影响创新绩效？[9]这有助于我们更好通过“动机—能力”框架，解决地方政府面临大数据治理的难处及困境。

“动机—能力”(motivation/ability framework)是由Christensen等(2004)提出运用在企业创新中的框架，但对于政府同样适用。“动机—能力”框架，可表现为坐落在四个不同象限的坐标。当动机与能力都很高时，属于第一象限的“温床”；有高创新动机缺乏能力时，属于第二象限的“最求目标的状态”；具有很强的能力而动机不足体现第四象限“最求金钱的状态”；第三象限表示的是当动机与能力都缺乏的情况下表现出的“困境”[10]。因此，大数据治理对于动机与能力的要求都很高，并不是任一层级的政府都能胜任此任务。

(二)动机—能力影响因素

1.影响动机的因素

地方政府大数据治理动机主要表现为政治激励与经济激励，即“双重激励”，这两个因素决定了地方政府将以何种态度执行政策。[11]政治激励主要体现在地方官员的晋升压力，而政绩是晋升的主要依据之一，政绩中很大一部分是与经济增长有内在联系；地方政府汲取财政的能力是影响经济激励的主要来源。当中央政策同时具备了政治激励与经济激励，地方政府则会采取积极的行动，即“实动”。如果政策只有政治激励缺乏经济激励时，官员则会在表面上执行政策，实质采取观望态度，即“伪动”。假如中央给予低政治激励而高经济激励时，地方政府会“悄悄行动”，即“暗动”。最后一种情况是中央政策对地方政府的政治激励与经济激励都很低，地方政府将实施搁置做法，即“缓动”。[12]

2.影响能力的因素

地方政府大数据治理能力分为地方资源禀赋及政府行为模式。资源禀赋可以从地方基础设施完善程度、技术资源以及人才储备等几个方面。这几点都是大数据治理中的必备条件，缺少三者中任何一个都不足以支撑大数据治理中的运行和后台维护，可能使大数据治理陷入困境。能力不仅仅是政府“可以做什么”，而是政府的政策方针允许社会与企业在其中“能做什么”。而政府的行为模式主要是政府的做事风格，在治理过程中是采取“拿来主义”还是“理论与实际相结合”，决定了地方政府在大数据治理过程中的行为模式与做事风格。因此，资源禀赋与政府治理行为模式构成了大数据在地方政府治理中能力表现得两大方面。

三、政府大数据能力的构成

地方政府大数据治理除了受动机影响，最后治理状态还是由政府大数据治理能力决定的，准确地说，政府大数据能力是由数据获取能力、数据处理能力和数据应用3个部分组成(见图1)。

图1 政府大数据能力构成图

(一)数据获取能力

数据获取能力是指利用互联网技术和手段、对政府部门的信息资源进行检索，筛选对政府治理有用的信息。[11]虽然“大数据”是指新出现的数据集的规模(许多观测值有许多变量)，但该术语还指数据收集过程的性质(连续和自动)，数据的形式收集(结构化和非结构化)，这些数据的来源(公共和私人)，“粒度”数据(更多描述个人，地点，事件，互动等离散特征的变量)，收集和分析准备之间的差距(更短)。政府工作内容存在特殊性，存在重要的道德、隐私问题，安全和保密问题以及可行性，为公共利益使用大数据时的功效问题。因此需要对涉及公民个人信息的数据进行二次加工，清洗相关元数据的能力。

(二)数据处理能力

数据处理能力是指建立在数据获取的基础之上，针对某一特定目标，利用分析工具对数据进行存储、分析与可视化的能力。大数据的产生有着明显的流动性与时效性的特征，它大多以数据流的形式存在，多数情况下要在短时间内响应并形成结果，否则数据就会过时。大数据在每个时段的分布也并非是均衡、平稳的，有可能会在某个时间段激增和涌现，这就要求政府具有快速、实时储存、实时处理的大数据能力。通过可视化的图表分析其中相关性预测事务发展方向，得出结果报告。

(三)数据应用能力

数据应用能力是指经过前面两个环节的数据为政府分析、解决问题以及提供公共服务提供支持。数据就是价值，然而由于数据的超大量、分散性等因素导致大数据的价值密度低。因此政府需要拥有很强的大数据处理能力，通过对大数据改变政府的工作方式、决策方法进而提高工作效率。

四、地方政府大数据治理的挑战

地方政府的大数据治理的“复式转型”改革逻辑是内嵌于中国特定的政治社会生态背景之下，地方政府具有很高的动机，即政治激励与经济激励去承接上级分派的任务，但是处于还没完成向服务型政府转变的大背景下，大数据治理能力还未与动机配套下开展改革治理，大数据治理进程中出现一系列难题。

(一)“双重激励”下：动机过高与能力不足

1.动机过高

中国政府是典型的“碎片化的权威体制”，权利自上而下高度集中，对于中国政府间的纵向关系，我国著名政治学学者提出“压力型体制”。中央政府到地方政府，目标与责任经过层层分解。[13]突出体现了“官大一级压死人”的特征，下级官员因为晋升主动要求加码，不断加大目标与任务。据统计，自2012年以来，以大数据应用的最集中的智慧城市建设中，除了26个中央部委，还有近700个试点城市，部分城市同时申请了几个试点。在“上行下效”的政策执行体制内，大多数源于上级的政治激励，下级获得更大的动机实施大数据治理。以大数据治理为幌子，吸引更多企业落户，促进当地产业发展，获得更多财政收入。同时获得经济激励与政治激励，即政府表现出“实动”，急于执行上级出台的纲要及战略计划，否则会被认为“不作为”。

2.地方政府资源禀赋不足

面临中央的大数据政策，地方政府会争取成为示范点，却没有考虑自身是否有能力承担大数据治理，往往是在“双重激励”下勉强维持。专业技术类公务员是我国政府治理过程中不可或缺的组成部分，掌握高、精、尖的专业性人才，大数据人才为政府公共管理机构提供专门的技术支持，解决各类技术难题并提供技术创新为满足公共服务需求。但因这类专业技术公务的特殊性，在公务员制度管理下，往往职位晋升空间小，薪资福利水平也与其他类别公务相差很多。[14]也在上述的模式中，部分地方政府没有能力去执行大数据治理。目前所面临的一个问题就是地方政府缺乏大数据专业人才，一方面是高校没有设置大数据专业，无法为社会培养更多数据人才。另一方面是地方政府在引进高层次人才上不占优势，缺乏数据人才，政府并没有能力维持大数据治理的运营。最后，地方政府的通讯设施也不够完善，无法产生大量数据，提供精准化大数据治理。

(二)统筹协调能力不足

不同行政层级所具备的能力不同，对于大数据治理能力也不尽相同。在政治激励的“层层加码”下，多数承担大数据治理的是县、乡镇、区等政府部门。由于区、县、乡镇政府不是完整的一级政府，因此在部门职能设置上不如省市政府完善，不具备大数据治理中的统筹协调能力，无法协调好各部门利益。造成部门间利益割据，共享部门信息困难，存在数据壁垒，无法打通信息共享，“信息孤岛”现象仍然很常见。在这种情况下，虽能勉强维持大数据治理，但无法给民众提供更加便捷、精准的公共服务。即使有再强的政治激励与经济激励支撑，也无法改变缺乏数据给大数据治理带来的致命伤害。

(三)地方政府缺乏数据权限

依照2008年的《政府信息公开条例》，数据主要是由县级以上的办公厅或是县级以上的人民政府的主要部门负责，主要是分为三类，信息公开部门主管部门、信息化主管部门、数据资源主管部门。除了北京、上海、贵州、广州、成都、武汉、浙江、无锡专门设立了大数据管理局和数据统筹局外，其他地方政府数据管理都归以上三类部门管理。[15]由于县、乡镇政府的层级限制，所具有的数据量不多，都由上级直辖的部门在管理数据，地方政府想要获得数据，必须向上级部门申请。例如广东省佛山市的顺德区搭建云平台迎接“大数据时代”，在整合数据过程中，涉及顺德本级部门的数据难度相对较小，要想获得省直辖或者市一级部门数据时，数据共享与下沉困难较大。社保的数据存储在佛山，但是工商的数据却是掌握在省级工商局，除此以外，国税地税的数据资源都在省级部门，所以数据一般很难获得。[16]

(四)地方官员缺乏大数据治理能力

长期以来，政府官员主要职责是法律赋予的行政职能，特别是长期处理基层事务的地方官员，主要完成本级政府及本部门的行政任务。长此以往，地方政府领导官员形成了轻技术、重管理的固有思维，领导具有很高的管理能力，但专业技术水平却很一般。面对大数据、云计算、人工智能等快速发展的高新技术，或许只能模糊理解，无法深刻认识其中内涵。[17]领导干部不仅需要强大的管理能力，同时还要具有大数据治理的认知能力。无法了解大数据的真正内涵，领导干部在做决策时只能依靠以往从政经验，以一般项目对待大数据治理，或者依靠外力向上级部门借调大数据人员或外聘大学教授帮助推动大数据治理建设。例如福建省平潭综合实验区，原先为县级单位，本地官员不具备大数据领导能力，向市级部门借调大数据人员帮助建设大数据平台，项目建成后撤离。那项目完成后的后期运营问题谁来帮助解决？这无疑又是一个问题。

五、应对地方政府大数据治理挑战的探索路径

(一)用循证决策理性对待“双重激励”

循证决策(Evidence-based Policy Making)，是指建立在严格而又客观的证据之上做出的决策。[18]把可能获得的最佳证据放在制定政策的核心部分，帮助做出最佳决策。其中蕴含了系统严格的方法和理性的分析，在面对决策的过程中增强对专业知识的运用，选出最佳选项，确保政策产生最佳效果。地方政府在面对中央政策时，不是先想到政策能否提高政绩，是否会促进地方经济增长，增加财政收入。需要做的是对自身所具有的能力通过搜集证据、证据评估等方法做出科学合理的分析。厘清大数据治理中的动机与能力，深刻分析推动大数据治理的动机是否与能力相匹配，决策建立于“明智证据的基础上”。摆脱依靠同行以及个人经验做出直接的决策，将知识、技能、经验等影响决策的因素综合起来，推动以证据为核心的政策制定模式。

(二)集中发展具有协调能力与数据权限的市级政府

不同等级的政府在治理能力有差别，省级政府拥有资源统筹能力，却不直接提供公共服务，因此不具有大数据治理优势。区县政府在部门功能有所缺陷，不能统筹全局；而基层政府管理涣散、人心松散，无法承担推行大数据治理的重担。相反，市级政府具有直接提供公共服务的职能，又具有一定的协调统筹能力，打通数据壁垒，实现信息共享的可能性更大；通讯设施更加完善；居民政治参与度较高；城市内部设有高水平大学能够培养大数据高层次人才。因此，市级政府是推进大数据治理最合适的地方政府。目前我国大数据应用成熟的公共大数据项目大部分在城市级别，[19]例如南京市公安局玄武分局的“滴滴警务”；厦门海沧区人民政府的“慧政通”掌上APP；贵阳市的“筑民生”平台；不同程度上促进了大数据治理的便捷化、标准化、精准化、平台化以及协同化。连接了整合技能、知识、装备、力量等分散的社会资源，实现交互利用、协同匹配、价值再造。

(三)强化领导干部大数据治理思维

大数据思维与传统的因果关系不同，注重的是数据间的相关关系，通过统计分析工具计算并预测未来。[11]大数据治理是依据数据做出的客观判断，尊重事实、注重数据的精准。在大数据时代，领导干部必须深刻认识到大数据在提升政府现代化治理能力中举足轻重的作用。通过开展大数据培训或者自学信息技术相关理论，养成用数据说话，以数据为决策依据的大数据治理思维。认识到数据对于大数据治理的重要性，公开数据、共享数据、高效利用数据，打造透明政府。在培训过程中，让领导干部参与到数据搜集、存储、分析中，将对大数据的处理应用到实际问题中，了解大数据治理运作过程，使“知其然，知其所以然”成为大数据决策的技能。在此过程中树立大数据战略五个意识：一是树立时代意识，理解并推动国家大数据发展战略；二是树立能力意识，充分认识大数据能力；三是树立学习意识，全面提高大数据应用与处理水平；四是树立安全意识，注重大数据背后带来的数据安全隐患；五是树立政绩意识，积极平稳推动大数据相关产业发展。[20]

(四)提升源禀赋能力：能力匹配动机

动机居高不下，能力不足，要解决的是使动机与能力匹配，提升地方政府的资源禀赋能力是发挥大数据治理的最大功效的关键所在。首先，大数据治理依靠于互联网服务群众。因此，政府应重视大数据基础设施建设，要加大资金投资力度，保证大数据平台建设的硬件和技术能够及时更新。积极推进“宽带中国”战略，推广第四代移动通信，建设公共无线网络等通讯设施建设。其次，地方政府需出台引进大数据高层次专业人才的优惠政策，通过以买房补贴、解决配偶工作、孩子教育等方式或以薪酬待遇形式吸引数据人才，更多的专业人才愿意回到地方工作，投入到地方政府大数据治理建设中，为政府服务添砖加瓦。最后，数据是大数据治理的关键，在各级政府面临数据壁垒、“信息孤岛”的情况下，有必要在国家层面或者省级层面建立大数据综合平台。以国家或者省的部门负责建设及管理，利用领导力量整合各部门数据，汇集到一个平台上，避免因系统类型不同、文件格式差异等问题造成的信息共享障碍，促进大数据在各部门间的互通、共享。