■ 赵光辉
(贵州财经大学公共管理学院,贵州贵阳550025)
交通强国战略需要推进交通治理体系和治理能力的现代化,采取有效措施,全面优化交通治理格局,在进行体制再造过程中,使交通治理水平得到全面提升,同时体现交通制度的优势特征,确保改革开放政策实施后,存在的交通问题得到全面解决,同时调整主体格局,包括体制机制、流程环节和治理能力,最终实现我国交通强国的价值规范和主张要求,从而达成现代化交通治理体系和治理能力。
从交通治理现状来看,交通治理体系与交通主管部门期许的治理目标之间存在“脱嵌”的状况。大数据技术应用是以智能手机、互联网、物联网等信息技术为核心逐步发展起来的,其自身属于集成技术管理范畴,随着信息技术发展速度不断提升,交通治理体系自身也存在较为明显的不符合发展状态。虽然大数据为交通主管部门的科学决策、社会监督、交通服务等方面的监管能力,同时提高综合操作水平打下坚实基础,但大数据与交通治理体系的不适应给交通治理现代化提出了极其严峻的挑战。例如,多数高速公路已经开始了相关大数据治理,但应用中依然出现了一些问题:2017年8月10日京昆高速陕西安康段秦岭1号隧道发生大客车碰撞隧道口事故。2017年5月23日河北省张石高速浮图峪5号隧道内发生车辆爆炸燃烧事故。事件暴露出了有关部门在应用大数据时的问题:业务系统数量多,数据无法共享;缺乏数据分析处理,数据展示不直观;内容展示单一,场景固化;跨部门协作效率低,事件处置信息分散。结果,事故隐患未能第一时间发现,导致了问题最终爆发。
开展大数据交通治理对交通治理服务管理影响的系统性研究,找准当前大数据交通治理问题,分析大数据对交通服务模式、企业经营组织以及行业管理等方面带来的深入影响,明确大数据交通治理方向,研究重构符合中国交通强国战略阶段性目标的大数据交通治理体系,着重体现管理理念、管理方式以及管理职能的转变,研究提出推进大数据交通治理的工作建议及相应的保障措施,加快推动互联网与交通治理服务管理深入融合和创新发展,促进移动互联网、云计算、大数据、物联网等先进技术在运输行业管理中的应用,提高其交通服务品质和推动行业转型发展,促进提升行业体系和治理能力现代化,开启交通治理服务管理的新模式。以大数据交通治理理念来审视、研判、引领移动新时代交通治理新模式,推动各种运输方式之间高效衔接、互联互通,重新对交通服务的外延概念进行有效填充,确保生态圈再造功能得到相应满足。对应体系建设,有利于构建科学、合理的交通服务管理的绩效评估指标体系,推进交通服务管理绩效评估理论的科学化,为寻求交通治理服务管理水平提升的针对性、系统性、有效性、长效性提供改革对策,推动交通强国战略。
信息化进程分为计算机时代、互联网时代和大数据时代。随着信息技术革命浪潮的涌现,互联网、移动互联网、社交网络、物联网、车联网、智能手机、平板电脑等信息技术的完善与普及,人类生产的数据正在呈指数级增长。交通大数据发展过程中,一些问题慢慢浮现出来。如数据采集的权限、使用、暴露都面临着法律的空白,需要积极立法,确定数据采集与应用的重要性;加快体制改革,设立与完善相应的数据采集与使用的规章制度;加快信息化发展的步伐,积极引导大数据的正确引入与发展。大数据和交通运输都是满足人的发展的,人的根本需求满足优先于交通本身需求的满足,大数据交通治理则为保障交通运输服务最好满足与人民群众美好生活的需要。交通产业作为天然的大数据应用行业,其数据来源庞大、种类繁多,且应各地经济发展状况不一造成了行业管理体制的数据采集与整合困难,数据业务处理的低效甚至失效以及因数据迅增带来成本的增加。但挑战与机遇总是相随的,大数据交通业顺应了经济社会的发展,给人们出行带来了便捷,提高了运输的效率、节约能源资源、减少污染排放,也优化了交通产业结构。
中国汽车保有量的不断增加,以及高速公路的飞速建设,也让大数据的应用价值有了显著增长。2016年末,我国高速公路里程总值已经超过13万km,位居世界首位。使乘用车出行位于各种交通方式的首位,同比增长17.6%,机动车保有量超过3亿,而且2017年上半年增长3.18%。所以,从行业到社会,大数据与交通治理相结合的必要性越来越大。大数据与交通的紧密结合,与中国汽车行业智能化发展有着密切关系。2017年9月9日,工信部发布信息显示,《智能网联汽车公共道路适应性验证管理规范 (试行)》已经初步完成,目前正在紧张修改阶段。作为全球第一大车市的中国,互联网智能汽车发展迅猛,如比亚迪、猎豹、东风启辰等等,无一例外都将“智能互联”作为了重点。全新的车载互联系统,语言控制等方面均能够满足人际交互要求,整个过程中,可以根据自身需求随时唤起导航,包括语音拨打电话等等。这一切都需要大数据技术做支撑,在提升汽车科技含量的同时,也能够有效时时监控路段信息,所以大数据与交通治理的结合不仅只限于行业高端应用,更会与普通民众相结合。
随着互联网与产业的不断结合、升级与发展,交通运输业与各行业数据的联系日趋紧密,信息的繁多杂融为大数据交通的发展带来了机遇与挑战。抓住信息化、数据化的浪潮,是实现交通运输行业产业变革、优化、发展的关键。大数据交通,对较大数据集的收集,运用数据处理工具对其进行加工、分析、操作。而互联网的迅猛发展,人类所获得的数据信息已超过目前所拥有数据处理工具的承受范围。“云计算”的出现为适应当下的信息爆炸提供了过渡。人类信息量以每3年增长1倍的速度上涨,大数据技术也随之应运而生,数据的动态与静态相结合,使大数据的使用也经历着量变到质变的发展。随着云时代的来临,大数据 (Bigdata)也吸引了越来越多的关注。Google、百度、facebook、阿里巴巴、新浪等IT技术前沿的互联网公司在不同程度上得到应用推广。
大数据之所以大受青睐,关键在于其自身带有显著的物理与社会双重属性特征。其中,对于大数据而言,物理属性的核心内容即是其带有显著的技术方面特征,同时可以为相关技术转型工作开展打下坚实基础。从技术方面来看,大数据不等同于将数据简单的罗列起来,而是要将零散、分散的数据统一整合为一体,同时使彼此之间保持较为显著的关联作用关系。对于现代交通治理工作开展而言,部门数据库建设、APP社交网站集成等,都需要进行深层次的数据信息挖掘,在充分总结相关法律法规基础上,确保可以为公共政策制定提供有效信息参考依据。
任何国家的治理现代化均需要依赖特定的实践路径,其目标能否顺利实现,主要取决于采取何种治理技术进行交通治理。治理技术是在公共事务之具体操作层面、应用层面所形成、积累的技术应用、制度安排、实践技能与操作技术之特殊知识的总和。对于现代化交通治理理念而言,科学的技术是实现现代化交通治理发展目标的基本条件。其自身发挥十分关键的媒介作用,现代信息技术的发展是诱发制度创新与治理转型的良好契机。现代国家的治理技术可以从不同类型角度将其分为科技型、规则型、技术型3种方式。其中,科技型技术通过多样性物质手段的引入,确保相关生态环境得到有效治理,在不断进行弹性空间设计过程中,使存在问题可以得到全面解决。[1]通过科技型技术的引介,规则型技术的嵌入以及行为型技术的辅助,为深度改革提供精细的基础,在动态过程中实现更为充分的交通治理能力,推动交通治理体系和治理能力的现代化。[2]从这个意义上讲,作为治理技术的大数据为交通治理现代化提供了坚实的技术支撑,大数据时代为交通治理能力的大幅度跃升提供了广阔的舞台和发展空间。
大数据自身带有较为显著的社会属性特征,整个过程中,社会因素所具备的影响作用相对更为显著。整个过程中,相关衍生要素可以在政府治理创新活动开展过程中发挥十分关键的影响作用[3],大数据的社会属性基本决定其在交通治理中的应用方式和发展前景。大数据时代的交通治理活动既可以对治理理念产生较高关注度,同时可以开展宏观架构建设活动。所谓现代化,其实可以被视为通过科技革命所带来的力量爆发,由此使得人类活动领域不断扩张的趋势以及这种趋势使人类社会内部在结构与文化等方面持续分化与变动的历史过程。技术层面的变革最终会体现在差异化社会关系、人际互动模式调整过程中,在逐步改善生活方式基础上,确保环境变革发展需求得到相应满足。就技术创新与交通治理的互动关系而言,一方面,技术创新的速度和应用范围,受制于一个国家的特定历史文化传统对不同的技术创新所赋予的价值和意义,社会政治主体可以主导对不同治理技术的优先排序和最终选择。同时,从目前发展状况来看,采取有效措施,提高交通治理结构安排水平,整个过程中,技术创新效用发挥所具备的影响作用相对较为关键。另一方面,技术创新的累积性效应也能够改善国家生态治理环境,在开展量化考核活动过程中,确保治理模式所具备的技术支撑作用能够全面体现出来。
大数据作为典型的科技型治理技术,对社会发展和交通治理模式有着非常重要的形塑作用。从目前发展状况来看,全球范围内正在开展较为激烈的数据革命活动,其不仅体现在工业化发展过程中,同时信息流的实时交汇所发挥的影响作用也相对较为关键。正是由于相关领域控制难度大幅度提升,不同事物之间的相互联系和相互依存程度不断加深,亟须科学合理的交通治理以防止或缓解世界不稳定因素所造成的系统性风险和伤害。舍恩伯格认为,大数据时代的社会需要放弃它对因果关系的渴求,而仅需要关注相关关系,只需要知道是什么,而不需要知道为什么。[4]大数据分析将更为准确、有效,而且不会受相关偏见理念影响。相关关系的核心即是对数值之间所存在的数理关系进行全面研究,通过进行大数据预测分析,可以全面了解相关发展关系。无论是结构化的行业内数据,或者半结构化的物联网数据,抑或非结构化的互联网数据,都是现实的一种客观反映,①数据具有潜在的应用价值,这是大数据时代政府进行科学预测的基础。大数据不仅仅是一场技术变革,也是一场深刻的治理革命。传统治理流程是问题—原因分析—治理方案,大数据时代的交通治理流程则是通过对数据进行相关性分析活动,使对应方案得到全面优化,在不断改善治理理念基础上,确保数据所具备的导向作用全面发挥出来。可以这样理解,大数据技术改善了人类传统思维模式,同时相关管理理念也发生巨大变革,对于整个公共管理领域而言,潜在空间和创新能力都会得到全面提升。[5]
以青藏公路为例。青藏公路格尔木至拉萨段全长约1 150km,是西藏与祖国内地保持沟通的核心要道,85%的进藏和90%的出藏物资都是依靠其所运输的,因此,这也是整个西藏地区的“生命线”。青藏公路由于地处青藏高原建设难度极大,冻土与不良地质始终困扰着相关安全问题和养护问题。为此,基于青藏公路的基础信息平台推出,将对青藏公路的管理、信息查询与分析、养护决策及科学研究工作完整汇集,大大提升了大数据在安全领域的应用。青藏公路基础信息平台收集历史文献300多篇,研究报告20套,借助大数据的功能,重新测量并获取了多年冻土段650km路基两侧各150m的全断面三维激光扫描点云数据、1∶2 000数字高程模型、数字地面模型及高清数字正射影像各943幅、高清实景影像113 278幅,使得数据更加精准,各类信息的定位、查询和统计分析实现直观化,能够有效对冻土段的相关数据进行捕捉,第一时间发现隐患,这为交通部门的应急处理奠定了基础。
与交通治理技术相关的大数据可以在相关交通治理体系建设过程中发挥十分关键的影响作用。在相关指标衡量过程中,治理活动的开展需要确保民主性、治理性、制度性、科学性、公平性、技能性目标能够最终实现。
在治理的民主化方面,大数据时代的企业和公民个人均能够通过对相关数据的有效汇总,掌握相关需求,确保能够了解政府所需的全部技术与信息资源,同时将主体优势特征全面体现出来。不仅如此,随着数据开放性程度不断提升,无论是企业还是公民个体都应当积极加入到监督治理活动过程中,在打造透明化公共治理体系基础上,确保交通民主化发展目标能够最终实现。
从法治化治理角度分析,进入大数据发展阶段后,必须采取有效措施,使权力监督控制、权力制约机制都能够得到全面拓展。从最近发展状况来看,在网民推动下,整个社会范围内都存在较为显著的网络恐慌状态,“网络恐惧症”折射出网络问政对官员群体强大的威慑作用;大数据治国首先即是要满足信息在不同部门之间的有效交流,采用横向及纵向数据结构设计,使企业数据能够相互作用、相互连通,数据的分散导致组织、政府、市场及公民等在数据交流过程中,彼此形成了相互牵制、相互制约网络,与大数据相关的法律政策实施可以确保治理主体的相关行为能够长期维持在基本框架内,同时为法治政府及市场经济体系建设创造良好环境条件。
从制度建设角度分析,大数据技术应用过程中,一旦存在制度执行偏差问题,则势必对政策评估效果产生极大不良影响。同时需要对相关修缮制度进行全面调整;整个过程中,大数据治国理念的提出需要对整个制度进行全面创新,如大数据决策制度、数据共享制度、电子监察制度等。
在科学化方面,大数据能够反映舆情和民意,能够反映行业走势,对大数据的整合和挖掘能够预测公众需求,也能够提高交通主管部门机关协调其他治理主体、进行战略和政策规划的能力等。
在治理的公平化方面,建立在大数据基础上的决策能够跨越阶层和群体,协调和平衡各阶层利益,实现社会的公平正义;此外,面对政府公开的数据和海量的互联网数据,任何企业和公司皆可挖掘和利用,大数据时代的企业都是公平的竞争者。
在治理效能角度来看,大数据技术的应用往往能够取代传统人工操作所具备的实际效用,在保持良好社会稳定发展状态基础上,确保整体社会运作效率得到全面提升,整个过程中,公民积极参与交通治理水平也会得到全面提升。由于大数据自身具备较高应用价值,在进行交通治理模型重塑过程中,确保现代化标准体系建设目标能够最终实现。对于交通治理而言,大数据是一种积极的治理资源。例如对于处理交通违章事故,当引入“以图搜图”大数据技术后,一旦有无牌照车辆逃逸,系统将会直接锁定所有道路卡口,并对所有汽车进行结构化分析,通过调动GPU资源进行有效处理,利用大数据的检索能力实现秒级的以图搜图,第一时间锁定肇事车辆,这比传统的梳理方式要更高效。
从实际发展状况来看,采取有效措施,全面推进治理体系的现代化建设,使其能够满足时代发展需求。在逐步适应法律机制、政策法规基础上,确保相关发展能够体现科学性、完善性特征。整个过程中,充分强调治理能力培养的重要性,一切按照制度要求处理相关问题,突出依法治国的重要性,在充分发挥制度优势特征基础上,满足依法执政、民主执政目标实现的相关要求[6]。既有交通治理体系一定程度上不适应时代的变化,交通治理现代化的核心是提高交通治理能力。
对于整个交通治理能力而言,决策水平所发挥的影响作用相对较为关键。通过制定科学决策,可以确保交通治理阶段内的桥梁纽带效用全面发挥出来。在大数据技术作用下,能够更好地实现相关发展目标,并且还可以让我们同时做其他事情,尽管它不是万能的。习近平提出,要运用大数据提升国家治理现代化水平。要建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制,推进政府管理和社会治理模式创新,实现政府决策科学化、社会治理精准化、交通社会服务高效化。
1.大数据时代的交通决策将带有显著的“社会化”特征,同时也为科学决策制定打下坚实基础
随着信息技术发展水平不断提升,对于社会公众而言,意愿的表达及信息传递成本等始终处于不断下滑趋势,任何一个社会个体都可以利用信息化方式进行个人意愿的体现,进而打造规模较大的“微”事件集合。大数据时代,政府对交通运输企业的管制将变得过时,当公司变成完成任务即解散的组织时,这是理所当然的结果。当一家公司重视的是产出而非公司的长期存活时,现有的章程就会完全变成一种障碍[7]。未来的交通运输公司评估实际绩效的数字化、即及时性将完全颠覆过去对交通运输企业的理解。交通主管部门可以采用数据挖掘技术将分布较为零散的小概率事件有针对性联合起来,通过采取有效措施,对相关风险概率进行相应计算,进而为发展决策制定打下坚实基础。进入大数据发展阶段后,在多样性政策决策作用下,通过浏览网页、转发微博等方式都可以了解网络舆情实际发展状态,交通主管单位在有效把握公众关注的重点话题、真实需求及政治期望基础上,完成科学决策制定,同时可以更好地与群众进行互动,确保民众智慧效用能够全面发挥出来。要以推行电子政务、打造智慧型城市等角度入手,完成相应技术融合,打通信息壁垒,形成覆盖全国、统筹利用、统一接入的数据共享大平台,构建全国交通信息资源共享体系,满足跨区域、跨系统、跨部门方面的相关管理需求。
2.大数据时代政府决策制定过程中,必须将数据的实时性特征全面体现出来,通过对智能终端进行相应研究,完成信息数据的有效预测,满足相关角色过度要求
大数据时代的事物具有很强的关联性,对日益扩大的数字数据分析可以将潜在关系全面体现出来,同时为改善相关决策方式提供有效参考依据。实现事前控制,有效降低政府治理成本。举例说明,在改善城市交通拥挤问题方面,北京交管局于2013年对最近3年时间内北京交通运行规律进行全面总结,通过进行科学预算,发现9月份有9天交通特别拥堵,是全年拥堵问题最为严重的月份。之所以造成此种现象,主要原因在于学生开学、天气突变、旅游高峰等。利用大数据技术进行全面测算,北京完成了相应行动方案制定,要求在特殊天气情况下,企事业单位可以设定弹性工作时间,有效错开高峰期。
进入大数据发展阶段后,相关部门可以利用信息化工具将搜集到的数据信息有效应用到系统操作过程中,通过进行深层次划分活动,包括开展实时信息监控,确保信息与时间能够满足同步化发展要求,增强政府决策的科学性和有效性。大数据时代的决策行为将结合数据分析状况进行,而不是完全根据直觉要求,完成对应公共决策制定,确保存在的相关问题可以得到全面解决。交通主管单位通过进行核心数据分析活动,为公共决策制定提供有效参考依据,同时利用自身经验,将对应因果关系全面体现出来[8]。大数据的采集和分析往往不是按照既定层次进行,而且从扁平化角度入手,完成对应参考决策制定。交通管理单位利用大数据技术对公共决策进行有效评估,判断是否满足响应性、公平性要求,同时确保科学化、民主化发展水平可以得到全面提升。
进入全新社会发展阶段后,数据逐步演变成为一种权利,为了满足社会潮流发展需求,整个过程中,交通社会的服务意识有了显著进步。在数据开放性水平不断提升状态下,知识与权力都是不断开放,经济发展水平的提升,政府打造开放型智慧城市,确保相关因素可以为社会服务生态环境建设打下坚实基础。随同交通社会服务环境的开放水平不断提升,整个服务机制有了全面优化,民众需求更为凸显,而且服务灵活性特征十分显著,在对应因素作用下,服务质量也有了全面上升,交通主管部门的交通社会服务能力全面提高过程中,进入全新数据发展阶段,公众及政府行为都在相应监督体系内,随着交通社会服务主动性特征持续增加,公民也会自主加入到交通社会服务过程中,避免交通社会服务质量存在相关问题,进而满足行业运作的安全性要求;政府利用大数据分析方式,对交通社会服务质量进行相应评估,希望客户满意度、服务完善性等均处于不断上升发展状态。[9]
从公路交通发展状况来看,大数据的应用更能够有效提升公共交通的服务。例如,陕西省临汾市公交公司所推出的e出行“掌上公交”,标志着公共交通进入“智慧公交”新时代。市民可通过下载安装该APP,查询市区、城郊、城际范围所有公交线路的沿途站点、首末班车时间,以及将要乘坐公交车的实时位置、预计到达指定站点的距离等。同时,可以设置振动或声音提醒,在公交车即将到达指定站点时给予提醒。借助这种大数据技术,每一辆公交车的信息都能有效统计,指挥中心的工作人员也会对市民通过APP反馈的意见和问题,及时予以答复和解决,从而大大提升交通行业的交通社会服务能力。
大数据时代自身也承担相对较高发展压力,大数据技术可以为相关资源治理活动开展打下坚实基础。举例说明,利用大数据可以将危机事件的真实情况有效还原。目前,微博、网络的新媒体资源已经完全取代传统媒体所具备的相关作用,网络成为了信息传播的主要渠道,虽然信息传播速度较快,但信息真伪的识别难度相对较大,长期发展下去,势必导致公共危机事件产生。在充分发挥大数据平台作用基础上,有针对开展风险分析活动,进而保持较为敏感的交通运输风险因素感知状态。
交通治理部门需要利用大数据对行业的海量运行数据进行跟踪分析,尝试从客观事实角度入手,有效还原事件的真实情况。通过开展大数据预测评估活动,可以将危险事故发生概率控制在最低范围内。同时,制定风险预测及方案系统,时刻做好相关准备工作,避免在危机事件产生过程中,自身承担相对较高损失压力。[3]
处于特殊的交通治理环境,中国网民的诉求是现代性甚至是后现代的,但是其行为却是传统的。大数据技术应用过程中,危机防范能力也会得到全面提升。利用物联网传感器进行监测,确保能够掌握地形发展状态,包括是否存在泄漏问题等。相关因素有助于降低社会危机事件发生概率,同时也为社会危机风险管理活动开展做好充分准备。从目前发展状况来看,大数据技术应用过程中,风险治理及社会危机等都是重点关注对象。整个过程中,利用大数据对非正常概率事件进行研究,不仅能够降低危机事件发生概率,同时也能够保持良好的风险预警能力,避免相关因素对社会发展造成极大不良影响。
从目前发展状况来看,我国交通大数据系统包含的数据信息形式众多,如人口分布、土地使用情况等,该类型数据都是由城市相关部门所提供;而交通数据则与交通设施分布状况相关,其中,交通流量、交通事故等因素均占据重要影响地位;在对交通需求信息进行全面分析基础上,完成对应分布图绘制。我国交通数据资源暂未满足信息共享发展要求,之所以存在此种现象,首先,客户自身不愿意开展信息共享服务;其次,技术水平也无法满足信息共享要求[10]。2014年后,铁道部、交通部等都开展物联网技术应用活动,从调查信息中能够发现,我国自身发展落后美国甚至将近50年。2016年中国移动互联网用户量突破7亿,同比增长12%,高于2015年11%的增速。2016年中国移动互联网用户每日在线时长,合计已经达到25小时之上,同比增长30个百分点。2016年,中国用户大部分媒体时间都花费在互联网体系内,而且移动互联网所占时间也相对较长,这是电视所不可比拟的。从共享出行角度分析,目前,我国发展水平已经处于全球领先地位,共享汽车与共享单车市场规模较大,每年出向量规模庞大,市场份额所占比例也相对较高[11],互联网和手机均能够产生大量数据资源。从目前发展状况来看,我国拥有众多可收集数据,而且数据收集方式也相对较多,只是全民暂时较为缺乏数据收集理念。
现阶段,国内数据存在的问题即是系统性、连续性暂未满足目标要求,很多数据都无法长期进行累积,进而导致不能从历史角度分析相关规律。整个过程中,主观隐瞒真实数据的行为也比较常见,例如,各地方对矿难事件的报道,很多信息都与真实情况不符。交通事故报道也不例外。正是由于数据信息不真实,进而无法还原整个事件发展过程,导致在大数据时代,交通治理思维难以有效被建立起来。
2016年,《关于组织实施促进大数据发展重大工程的通知》出台,交通运输部完成相应发展方案制定。大数据政策尝试从多方面发展角度入手,进行有效细节划分活动,整个过程中,大数据技术应用也为相关理论研究活动开展打下坚实基础。大数据交通,要有自己的技术,有过硬的技术;要有良好的信息基础设施,形成实力雄厚的信息经济;要有高素质的大数据交通人才团队。所以,很多情况下,无论是技术还是人才,社会在离开该方面资源基础上,势必导致自身发展受到极大不良影响。我国拥有相对多样的数据资源,但技术水平有限导致数据价值无法全面体现出来。此种状态下,大数据的开发与利用也受到极大不良影响,并没有变成大数据红利。最能说明大数据在交通领域应用缺乏的一组数据:我国ETC已经实现全国联网,2016年铁路网上售票率超过60%,但ETC在公路客车使用率略高于30%,高铁尚未提供互联网服务,数据共享资源尚未开放。
中国报告大厅发布的《大数据行业深度分析及“十三五”发展规划指导报告》数据显示,2017年我国大数据产业将迎发展黄金期,预计2017年我国大数据产业规模将超过4 100亿元,在未来两年到3年发展阶段内,市场规模增长率将超过35%。缘于大数据时代催生的大量相关人才缺口,中国各大高校紧锣密鼓启动大数据人才培养。未来几年国内的大数据步伐将不断加快,但是相关人才缺口仍是大问题,仅仅依靠各大高校定量培养人才的计划,远远满足不了需求[12]。就目前交通治理体制的状况而言,相关职能机构工作人员将在交通职能体系内部扮演关键性决策。在大数据体系内,如果分析对象不明确,则无法体现数据价值;相反,如果分析过程中存在一定问题,也会导致最终结果与预期目标之间存在较大差异。②
1.新的数字鸿沟问题
大数据时代的交通治理活动中,如果相关决策制定过程中参考的对应数据不具备显著价值,则势必缺乏对信息时代缺席者的有效关注。在数字鸿沟影响下,城乡差距日趋明显。2012年,我国城乡数字鸿沟指数为0.44,可以理解为城市与农村在信息技术应用方面的差异百分比可以达到44%,而数字鸿沟指数为0.32,代表处于最后位置的地区在信息技术应用方面的水平仅为全国平均水平的32%。[13]信息化不发达的农村和落后地区,由于互联网、移动互联网、云计算、物联网等信息技术的落后,自然而然无法进入大数据治国的视野。截至2013年末,我国农村网民数量已经超过1.7亿,在网民体系中所占比例约为28%。[14]参照第六次全国人口普查结果,城镇人口数量为66 557万人,乡村人口数量略微偏多。[15]在农村与城镇人口数量所占比例趋于平衡状态下,网民数量比例却相差较大,从中能够了解到,农村地区群众不能在网络空间内进行自我情绪表达,同时也无法导致交通治理活动开展能够在大数据时代顺利实施。如果自身发展过程中,存在的数字鸿沟问题无法解决,则势必导致不良结果产生③,数字鸿沟问题更为显著,交通社会服务的差异化程度也会显著加深,打造智慧城市过程中,城乡差距日趋明显,在相关因素共同作用下,信息流动阻碍问题将更为显著。
2.数据崇拜问题
进入大数据发展阶段后,交通治理问题将直接导致自身对数据产生强大依赖性。由于技术崇拜很容易导致治理者无法在数据库内始终保持明确方向,因此事务被数据化问题相对较为严重。政府管理人员往往只是为了完成工作任务而整理、分析数据。由于对相关技术产生强大依赖性,导致交通治理工作开展过程中,自身承担相对较高风险压力。尤其在自动化被给予较高关注度情况下,大数据技术应用过程中,出现任何问题都可能导致全军覆没。[16]交通治理活动开展往往对科技型技术产生强大依赖性,一旦技术停止发展,则势必带来严重的系统瘫痪问题。举例说明,如果城市决定把出租车丢到一边完全用像优步 (Uber)这样的数据公司,交通出行市场将实现赢者通吃的局面。被列为独立承包商后 (比如像优步这样的出租车公司),它就不必缴纳保险,也没有病假,不必遵守就业规定,风险彻底推给了承包者。从税务的角度来说,优步是地方经济的寄生虫。当年付钱给优步司机时,公司拿走的相应收益都不需要进行纳税。优步在全球多个地区都成立了相关分公司。例如,加拿大地区使用优步进行付款,对应资金是直接流入荷兰优步公司的[17]。
3.“碎片化”问题
“碎片化”是我国交通治理体系存在的主要问题之一。一方面,我国的制度及对应的制度体系都存在较为明显的“碎片化”问题,其不仅导致人民生活受到极大不良影响,而且治理成本也有了显著提高。相关因素不仅对交通治理结果造成极大不良影响,同时也导致现代化发展目标实现受到严重阻碍;[18]另一方面,信息技术的不断发展促成了网络化、信息化时代的到来,政府纷纷建立了带有局域性质、部门和机构色彩的政府信息系统使目前我国电子政务建设存在信息“碎片化”等诸多弊病。[19]而大数据时代对应的交通治理活动开展往往需要优先解决信息孤岛问题,在满足信息共享需求基础上,确保预期目标能够最终实现。
数据分析的目的是在一堆杂乱无章的数据中提炼出事物发展的内在规律。如重庆市,针对公交系统开展的大数据交通治理创新,就从大数据入手,及时解决“碎片化”的问题。一是线路规划、班次调整。线路优化主要以IC卡刷卡数据推出下车位置,再通过公交大数据分析,用于指导线路优化、战略设置。现在形成比较完善的体系——大数据平台,用于指导公交生产。重庆公交经营里程节约10%。以前大概一年运营6亿多km。现在5.5亿km,通过大数据既要解决优化生产,也要让老百姓出行不受影响。二是“愉约出行”活动。大数据就是要跟乘客连接起来,才产生更大的价值。公交服务是上车为乘客服务,下车服务结束,但仍然可通过互联网延伸服务。通过重庆“愉约出行”平台,公交每天承担500万人次出行服务,有450万人次是刷卡,平均每个人每天大概是2.25次要刷卡。如果这张卡跟平台关联,那么相当于这个乘客每天要和平台连接2.25次。只要刷卡,公交公司就给他相应的积分,形成双向沟通,大数据交通的价值就体现出来。公交大数据通过互联网把公交乘客连接起来,公交品牌服务不是随着公交车的停止就停止了,而是只要他成为公交乘客,成为这个平台的会员就可以24小时接受服务。重庆的这种形式能真正发挥好政府与市场和社会的关系,有效政府角色的现代转型。
要通过改革活动开展,将劳动、管理、资本、技术等要素有效结合为一体,通过社会财富创造,确保相关需求得到全面满足。整个过程中,维持稳定社会发展关系,打造良好社会活力,同时避免出现活力无序问题形成[20]。大数据交通是促发市场和社会活力的关键,同时也是平衡交通活力与有序的关键。
江苏省走到了最前沿。2017年9月,江苏省交通运输厅、省发改委联合印发《江苏省推进大数据交通治理便捷交通促进智慧交通发展的实施意见》,并做出了数据上的明确:到2020年,实现现代信息技术在交通运输各领域的深度融合应用,客货运信息服务水平全面提升,行业治理能力显著增强;基本建成智慧交通运输体系,实现“实时监测、精准服务和精细化管理”。根据这份意见,江苏省将建立20个大数据交通治理项目,其中包括交通运输信息化基础工程、公众出行信息服务工程、货运物流公共信息服务工程、交通运输安全监管与行业治理工程,这是“大数据治国思维”的一个突出体现。这其中,ETC系统的建设和应用提升为重点,扩展行业北斗系统应用领域,发展大数据交通治理新业态。这是地区省市做出的最积极的探索。
1.交通强国战略顶层设计将大数据交通纳入战略体系
笔者通过调查发现,全世界范围内经济发达国家均意识到大数据技术应用的重要性,同时在国家发展战略制定过程中,涵盖大数据技术应用等相关内容。交通强国战略设计应重视大数据交通应用,将大数据交通纳入交通强国战略体系之中。2017年9月26日,交通部印发《智慧交通让出行更便捷行动方案 (2017—2020年)》,明确了大数据在交通领域的应用。这其中,有3个亮点凸显出大数据交通的发展趋势。
拓展铁路客运信息市场化应用。对相关系统的有效条件进行全面研究基础上,根据市场化要求,提供对应铁路客运信息,同时确保“一站式”票务信息服务需求得到相应满足。
提高ETC应用发展速度,完成《关于促进高速公路电子不停车收费 (ETC)系统应用健康发展的指导意见》制定,确保相关系统安装及操作便利性特征全面体现出来,同时使ETC客户使用率达到目标要求。对标准箱式货车的ETC使用状况进行研究,在综合考虑相关因素基础上,尽可能多角度的为用户出行提供服务。支持地方相关单位对ETC停车场应用进行全面研究,在有效开展区域推广活动过程中,达到预期发展效果。ETC的应用未来将会呈现加速的特点。
提高道路客运联网售票系统建设速度。通过改革传统售票系统,确保其满足全国联网要求。通过开放非现金支付方式,使设备投放率大幅度增加。
2.注重研发大数据技术,抢占技术领导权
科学技术是第一生产力,谁先掌握了大数据的开源技术,就能够抢得大数据的领导权。建立区域试点,让大数据交通治理能够真正在民间得到实际应用,这样才能从实际中发现问题,提升技术。目前,雄安新区与百度集团进行的智慧城市合作,就是一种非常好的尝试。后续发展过程中,雄安新区将充分强调智能公共交通所发挥的实际作用,通过打造个性化出行方式,利用大数据技术全面推进城市交通快速发展,从人性化角度入手,完成相应设计操作,特别是建设无人驾驶高新产业的示范区,将会带来第一手的数据,这是掌握大数据核心技术的重要手段和过程。
交通治理现代化最具有智慧的不只是大数据技术,人也是大数据时代智慧的象征。体制外不乏综合素质水平较高的程序员,负责开展相应数据分析活动。整个过程中,在分析师资源较为欠缺情况下,确保相关合作开展拥有良好环境条件。应该从信息资源整合、数据智能分析决策、大数据全生命周期的新技术应用、信息主动推送、智能网联汽车等方面提出智能交通的痛点及需求[21]。大数据的自然属性和社会属性为交通治理现代化提供了良好契机。尤其对于大数据企业,政府部门更应当发挥组织、协调、推广的作用,不断激活企业的活力,从中发现大数据在交通治理领域的应用。
2016年1月中旬,《贵州省大数据发展应用促进条例》正式颁布,这也是国内首部与大数据相关的地方政策,不仅受法律保护,同时也能够促进大数据产业发展速度全面提升。2017年9月27日,中国“云上贵州”智慧交通大数据应用创新大赛总决赛在贵州省贵阳市举行,活动激活了大数据企业的热情,收到来自全国各省市、港澳台地区,以及美、英等国的报名项目达500余个,算法赛报名队伍达1 716支,除冠军外,“通村村”“城轨客流多维智能预测平台”和“基于乘客出行特征的公交线路优化平台”3个项目荣获二等奖,“微巴”“高速公路绿色通道 ‘空中查验’诚信管理平台”“塞尔维亚Sava河大桥施工图设计BIM应用”等5个项目荣获三等奖,“基于块数据的公交线网健康诊断与优化平台”等7个项目获得优秀奖。项目集中体现了物联网、数据挖掘、深度学习等大数据在交通运输全领域、全维度的渗透应用,涉及公交线路优化、“绿通车”、出行行为预测、交通工程大数据等多个领域,直击交通行业痛点,描画智慧交通蓝图,具有很强的推广应用价值。比赛结束后,18个项目与贵州省交通行业研发中心签订了《战略合作协议》,让大数据应用在贵州交通领域生根发芽。大数据时代覆盖着巨大范围的信息数据,其中包括公众消费习惯、生活方式、偏好选择等,该部分信息在国家发展战略制定过程中往往起着决定性影响作用。目前,利用大数据技术及思维模式处理交通治理过程中存在的相关问题,需要包含交通治理工作的多个环节,通过采取有效措施,确保自身理念、工作制度等都会发生相应改变。大数据技术应用过程中,交通治理建设有了全新发展方向,在抓住相关发展的基础上,确保存在问题可以得到相应解决。持续开展体制建设活动,确保中国现代化发展目标能够最终实现。
[注 释]
①大数据的产生从Web1.0向Web2.0、从互联网向移动互联网扩展,从计算机、互联网(IT)向物联网(IOT)扩展,外加上行业机构采集的数据。在未来,Web2.0将转向以数据库和语义网为表征的web3.0时代。从大数据的来源可以将大数据划分为3类;第一类是行业内数据,以结构化数据为主。行业内数据主要包括业务数据和调査数据两大类,业务数据是各行业部门在业务管理中产生的数据,包括国土资源部、国家税务局、工商局、医疗机构、交通部门等公共部门产生的业务数据,也包括企业机构产生的业务数据;调查数据包括政府部门组织的大规模调研,如人口普查、经济普查和各种统计数据,也包括科研机构组织的调查,更包括各类企业、行业组织或者咨询公司组织的调查。第二类是物联网数据,以半结构化数据为主。物联网数据的获取和传输载体是千千万万个传感器,国家气象局、消防部门、环保部门、交管部门等是传感器较大的需求主体,通过传感器自动感知和传输周围环境变化,能够建立千千万万个物联网数据库,及时发现安全隐思。第三类是互联网数据,以非结构化数据为主。Web2.0时代,互联网用户既是网站的浏览者,也是网站内容的制造者,互联网用户通过上传、提交、分享、评论等形式不断制造数据。Facebook、Twitter、人人网、微信、微博等社交网络,天涯、凯迪、强国论坛等社区论坛,Youtube、优酷网、土豆网等视频分享网站,百度百科、百度知道、维基百科、互动百科、百度文库等知识分享网络都是产生互联网数据的重要场域。业务数据、调查数据和物联网数据能够客观地反映具体事实,互联网数据,特别是社交网络产生的数据受一定的主观性和随意性的影响,数据的质量和可信度相对较低,数据复杂程度较高,但这些主观性、随意性的非结构化数据是网民情结、偏好和价值的集中体现。由于互联网是一个虚实转化的工具,网民利用互联网将现实中的很多问題迁移到网络空间进行讨论、质疑,这本身也是现实的一种客观反映。
②以微信为例,微信应用有权访问使用者手机上的以下内容:1.个人信息,读取个人通讯录,读取个人的名片,甚至是修改个人通讯录;2.读取个人的文字信息(短信或彩信);3.读取基于网络大概的位置以及确切(GPS)位置;4.网络通信,完全的网络访问权限,与蓝牙设备配对;5.修改或删除个人SD卡中的内容;6.更改个人的音频设置,录音,拍摄照片和视频等。很多APP应用基本上都要求获取公民局部基至全部的个人资料和信息的权限作为交换。
③ 社会学家默顿、吉登斯和贝克对“社会行动的意外后果”问题作了系统的讨论,这种理论提出,科学知识的增长没有创造出一个我们能够预期和控制的世界,反而产生了许多不确定的风险。