大数据时代服务型政府建设研究

王立军

摘   要： 近年来，随着信息技术的发展，公共事物治理迎来新的机遇。在党的十九大报告中，习近平总书记提出了构建人民满意的服务型政府。大数据的运用为人民满意的服务型政府建设提供了机遇。但是政府在运用大数据构建服务型政府的同时，面临数据管理、伦理和法治的困境。要实现人民满意的服务型政府的建设，必须加强数据管理创新，推动大数据相关法律的建设，推进大数据在服务型政府建设中的制度创新。

关键词： 大数据; 服务型政府; 创造服务

中图分类号： D630               文献标识码：  A             DOI：10.13411/j.cnki.sxsx.2019.01.003

文章编号： 1673-9973（2019）01-0017-06

一、大数据开启服务型政府建设的新时代

随着科学技术的发展，数据对于各领域的重要性越来越突出。因为数据正在改变人们的认识论和方法论。近年来，随着信息与通信技术的发展，信息呈现爆炸式增长，人类社会进入“信息爆炸时代”。面临如此巨大和海量的数据，人类积极思考，探索数据背后的真相，挖掘数据对于人类社会具有的积极意义。从2008年9月《Nature》出版“Big Data”专刊开始，大数据成为政府、学术界等多领域关注的焦点。比如2011年《Science》出版的专刊“Dealing With Data”和麦肯锡公司发布的报告“Big Data：The next frontier for innovation，competition，and productivity”，2012年达沃斯世界经济论坛上发布的报告“Big data，big impact：New possibilities for international development”等。[1] 从国内外研究的现状来看，大数据分析和挖掘的成果广泛运用到政府治理、生物医药、金融等领域，试图探索该领域的创新，能够更好地提供服务，创造更多的财富。正如管理咨询公司麦肯锡称：“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于大数据的挖掘和运用，预示着新一波生产力增长和消费盈余浪潮的到来。”[2]

何谓大数据？从现有的文献分析来看，学术界还没有形成共识。程学旗等人总结了学术界关于大数据的界定，分别从宏观角度、信息产业角度和社会经济角度作了详细介绍。胡健则从数据与统计、数据与决策和数据与技术能力等多方面对大数据进行了介绍。[3] 总之，大数据不仅仅是数据，还是一种技术、能力和价值，更是一种有别于传统认识世界的方法和认识论。在大数据看来，可以通过量化的方式认识世界。那么大数据时代具有什么特征？金江军认为大数据特征可以用5V+1C来表述，即：Variety（差异性）、Volume（体量大）、Velocity（速度）、Vitality（时效性）、Visualization（可视化）和Complexity（复杂性）。[4]还有人将大数据的特征总结为5V，即体量大（Volume）、速度快（Velocity）、模态多（Variety）、难辨识（Veracity）和价值大密度低（Value）。[2]1889-1908总体来看，对于大数据特征的表述3V的认知比较具有代表性，即：规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）。[5] 总之，大数据的典型特征就是“大”、“快”和“多”。“大”即不仅仅指量，还指其外延更为广泛。第一，从“量”上来讲大数据呈现海量式的数据。现在对数量的计算单位由TB向PB发展。据估计，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB（1PB=210TB），而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB（1EB=210PB）。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。[6] 第二，从“外延”来讲，现代意义的“数据”外延更为广泛。最早的数据来源测量，指“有根据的数字”。但是现代意义的数据包括了文本、音频、视频图片等。[7]“快”即与传统的数据收集和处理模式相比较起来，大数据在收集和处理的速度都非常快。充分体现了即时性，这也是大数据的意义所在。“多”即种类多，与传统“有根据的数字”的数据来比，大数据包括了文字、音频、视频和图片等种类。

尽管学术界对于大数据的概念和特征表述都不一样，但是不可否认，大数据正在改变人们认识世界和改造世界的方法。大数据时代思维的变革表现在：“要全体不要抽样、要混杂性不要绝对精确和要相关不要因果。”[8] 思维的变革，意味改造世界的方法要实现变革，意味着政府治理公共事物治理的途径和方法也会发生改变。正如刘红等人指出：“大数据时代不论政府还是组织机构，数据收集和数据分析已经成为基层管理部门的基本要求，根据数据分析结果制定政策和法规，将社会管理从事后处罚转向事前防备，在医疗健康、国土安全、智慧城市建设、防范和打击恐怖活动社会治安、治理社会腐败等方面发挥着重要作用。”[9] 刘叶婷等人也指出：“大数据时代将会从根本上改革政府的组织模式和政府形态，进而改变政府治理模式，影響整个政府存在的形态。从长远来看，大数据将会对政府治理范式、政府职能和政府自身管理等多个方面产生影响。”[10] 所以，大数据时代更容易构建一个开放、透明、智慧、互联和整体的政府治理模式，[4] 使政府组织结构更趋于扁平化，扬弃传统的官僚制，[3] 政府供给的服务更加精准，决策更具有可预见性。大数据时代带来的公共治理的变革，直接开启了服务型政府建设的新时代。

二、大数据时代服务型政府建设的机遇

服务型政府建设在中国的研究有十几年的历史，学术界取得了非常丰富的研究成果。通过CNKI以服务型政府作为主题进行精确检索，一共检索13062篇文献，其中关于服务型政府建设的共1215篇文献。学术界基本围绕服务型政府建设的原因、理论基础、内涵以及建设路径进行了分析和探讨。对于服务型政府建设的具体措施，姜晓萍进行了总结，认为学术界主要从政府职能转变、行政管理体制改革推、创新政府运行机制、完善公共服务体系和建立公共财政体制等方面进行了探讨。[11] 由此可以看出学术界主要围绕“政府建设”来寻求服务型政府的建设，在服务型政府建设中没有“创造顾客”，[12]是服务型政府建设的一种缺憾。尤其是党的十九大报告提出了要建设“人民满意的服务型政府”，更是对过去服务型政府建设存在的不足回应。大数据时代的来临，为服务型政府建设提供新机遇。

（一）大数据有利于服务型政府建设理念的重塑

服务型政府就是为人民服务的政府，体现了三层意思：首先服务是一种基本理念和价值追求;其次政府不是管理者或者统治者，而是服务者;最后提供公共服务是政府存在和运行的依据。[13] 从这里可以看出“服务”是服务型政府的价值追求。但是从我国服务型政府建设的历程来看，服务型政府的价值理念没有得到真正的实现。所以，党的十九大上习近平总书记强调要构建人民满意的服务型政府，赋予了服务型政府新的生命力，即服务型政府要强调公民参与和回应性。意味着服务型政府的价值更加优化，从“服务”变为“人民满意的服务”。而大数据时代，为重塑“人民满意的服务”提供了发展机遇。因为政府能够通过大量的数据，及时有效地分析公众现在和未来的需要，积极制定合理的决策，提供优质的公共服务，实现政府“服务者”的角色，进而推动服务型政府价值的实现。同时，大数据时代政府还可以积极通过数据平台获悉“人民满意度”，进而优化政府决策，实现政府善治。

（二）政府运用大数据技术，深挖信息，创造服务

创造服务是对传统政府服务模式的回应。不管是新公共管理的“顾客导向”理念，还是新公共服务的“公民导向”理念，都是回应公民的当下需求，无法有效预测公民未来需求。正如夏志强指出：“政府不仅应当回应公众当下的现实要求，更应当克服公民出于自利动机只关注眼前利益的局限和约束，高瞻远瞩，立足于社会发展的长远要求，关注社会进步的未来方向，去主动培育公民的新需求，或者将公民未来的、潜在的需求转化为现实的需求，将未来的顾客转化成现在的顾客，在前瞻性的服务中引领社会发展，促进社会进步。”[12] 所以创造服务就是指政府利用信息，进行深度挖掘，发掘数据背后人的需求变化趋势，从而立足公民当下和未来需要提供公共服务。一般来讲，政府所利用数据来自互联网、公共权力（政府）运行过程、企业以及公民个人。[3] 通过来自四方面的数据信息，深度挖掘，分析公民的行为，对公民未来公共服务的需求做出合理判断，从而创造服务。比如：当今中国城市停车是一个非常棘手的问题，影响停车需求的因素有社会、经济、交通、政策等。如果建立成规模、可共享的详尽的出行数据、停车数据和土地使用数据。可以通过数据的分析，然后判断停车需求的变化，为公民停车提供更好的服务。①

（三）大数据时代可以优化决策模式，使决策更加合理，推进人民满意的服务型政府建设

耶鲁大学教授Esty指出：“‘数据驱动决策，将使政府更高效、开放和负责，更多地在事实基础上做出判断，而不是主观判断或者受利益集团干扰进行决策。”[14] 所以在大数据时代，要变革传统决策模式，建立以“数据”为中心决策模式，使决策更加合理。政策的形成一般经历问题的确认、议程设定、政策形成、政策合法化、政策执行和政策评估。[15] 要制定合理的公共政策，必须保证政策起点是合理的，即“问题”如何被确认。在民主体制中，不论个人或者群体提出何种问题，都可以被确认为政策问题。但是，如果任何人都可以提出政策问题，那么意味政策的制定是无效的。所以只有问题上升为社会问题，演变为公共问题，得到权力中心的关注，才能提上议程。而大数据时代政策问题的确认并不需要这么复杂的过程，可以通过数据的分析，确认什么问题是公众关心的问题，从而制定相关政策。最为典型的是近年收入分配、房价等问题成为中国政策制定的重点内容之一，主要得益于每年两会的热点大数据分析。所以制定政策过程中，通过大数据，有效保证更多公众参与政策制定，摆脱传统个别代替全面的做法。尤其是通过网络征求意见等行为，都扩大了公民参与公共政策制定的渠道。从而使政策议题得到更多的认同，有效推进“人民满意的服务型政府”的构建。在政策执行和政策评估过程中，都可以通过大数据进行监督和回饋，及时发现政策制定的问题，从而修缮政策，使得政策的效果能最大化体现，从而促进服务型政府的建设。

（四）推进行政体制改革，简政放权，整合职能部门，提高政府效能

科学划分各级政府的公共服务职责是建设服务型政府的一项基础性工作。政府职能的载体又是政府机构。[16] 合理划分政府职能，就需要优化政府组织结构。近年来，我国不断尝试大部制改革，立足推进行政管理体制改革，但是仍然存在不少问题。而大数据时代来临，可以有效实现资源共享，打破中国传统的“条块”分割状况，使部门、区域之间能够有效实现合作，共同推进服务型政府建设。正如国务院办公厅发文所言：“依托互联网+，促进办事部门公共服务相互衔接，变“群众奔波”为“信息跑腿”，变“群众来回跑”为“部门协同办”，从源头上避免各类“奇葩证明”、“循环证明”等现象，为群体提供更加人性化的服务。”[17]

（五）扬弃传统官僚制，重塑现代官僚制，奠定服务型政府的官僚制理论

官僚制作为传统公共行政的构建的原则，随着新公共管理运动的兴起，饱受批判。比如奥斯本的《摒弃官僚制》、巴泽雷的《突破官僚制》以及麦克斯怀特的《公共行政的合法性》等著作，都是对官僚制理论的批判。这些批判，认为旧的官僚制理论不符合时代需要，应该扬弃，构建新的官僚制理论。但是从公共行政学的发展来看，要完全抛弃或者摒弃官僚制理论是不可行的，只能迎合时代变化，不断重塑官僚制理论。韦伯的官僚制理论强调等级制、分工、专业化、形成文书、按照制度执行、行政和立法权分离等特征。但是不可否认，围绕官僚制的构建，实现了组织效率的提升。但随着时代的变迁，官僚制成为“低效”的代名词。大数据的来临，使得原有的分工、层级重新打破，立足资源共享，突破组织框架的限制，实现组织效率的提升，为官僚制的重塑提供新的现实选择。

三、大数据时代服务型政府建设的困境

大数据时代的来临，使政府治理之道发生变革，服务型政府建设顺应时代变化，在理念、决策、管理体制等方面都迎来新的机遇。但是机遇与困难并存，大数据作为新生事物，很多理论的发展还不完善，这也预示大数据时代服务型政府的建设面临不少困境。

（一）服务型政府建设的数据管理面临挑战

大数据时代的服务型政府建设是利用数据的挖掘、分析等活动，推进行政体制改革、优化组织结构、变革治理理念等活动建设服务型政府。但是围绕数据进行的挖掘、数据存储、数据分析以及数据可视化等活动，存在不同程度的挑战。首先在海量的、结构复杂的数据里，如何及时获取“有效数据”为服务型政府建设服务，是大数据时代服务型政府建设的困境。因为“大数据会是我们合理决策过程中的有力武器;倘若运用不当，它可能会变成权贵用来镇压民众的工具，轻则伤害顾客和员工的利益，重则损害公民的人身安全。我们所冒的风险比想象中的还要大。”[8]195但不幸的是，大数据面对海量数据，数据结构复杂，内容庞杂，在数据分析过程中，挖掘的数据面临“失真”和“异化”等危险。[18] 失真或者异化的数据，并不能有效构建服务型政府，反而把服务型政府的构建推向危险境地。其次即使确保数据的真实性和有效性，数据分析的处理仍然面临诸多挑战。因为数据的海量和结构复杂，处理数据会采用不同的方式和计算方法，使得数据处理的方法不可能是统一的。导致了“面对充分的样本量，内在关联关系密切而复杂，价值密度分布极不均衡，如何建立有效模型对大数据进行分析和处理提出了挑战。”[2] 没有合理的模型进行数据分析，不能确保数据分析是否合理。对于服务型政府建设来讲就无法合理评价公共服务质量，意味服务型政府建设的合理决策无法有效利用大数据。同时，在海量数据中存在大量的伪相关，伪相关将导致错误的统计推断甚至误导科学发现。[1] 直接导致政府提供公共服务出现偏差，无法实现公民对公共服务的满足，影响服务型政府建设。最后，处理如此巨大的数据，需要耗费的时间、能耗都非常巨大，要确保数据分析合理，必须对大数据系统运行的软件和硬件建设，提出新的挑战。但是由于计算机存在硬件异构性，①使得在数据处理过程中出现性能良好的服务器等待性能较差的服务器，不利于数据的分析和处理，有可能使数据滞后，导致决策出现差错，对于服务型政府建设来讲是一个巨大隐忧。

（二）服务型政府建设的伦理挑战

服务型政府建设的目的就是为了提供更好的公共服务，其实质就是政府承担公共责任，构建美好社会，实现人的自由而全面的发展。而大数据的来临，使得政府、公民以及其他社会组织都被“异化”，技术或者信息成为实现自由的障碍。“所谓自由，如所周知，就是能够按照自己的意志进行的行为。但是，一个人的行为之所以能够按照自己的意志进行，显然因为不存在按照自己意志进行的障碍。”[19] 大数据时代政府提供公共服务，需要依赖数据做出合理的制度安排。“依赖”成为政府自由实现的最大障碍。而要对数据进行合理分析，必须依赖技术的进步。在处理大数据的过程中，数据更新速度非常快，没有技术进步作保证，就无法保证决策的合理性。进而在构建服务型政府的过程中，逐步依赖数据和技术，使得政府失去“自由”决策的能力。除此之外，政府过多依赖数据，存在侵犯民主的危险。民主最原始的含义就是人民的统治。从人类历史的演变来看，民主是通过制度安排实现的。制定制度保证人民有机会参与公共事务、监督权力等事务。而大数据的来临，拓展了公民参与公共事物的途径。通过网络途径或者其他数据来源，都可以有效实现公民参与公共事物。但是对数据的挖掘、储存、分析和解释，都是技术精英的事情。技术精英有可能通过操控数据，尤其在数据分析的过程中，可以加入自己的选择，得出有利于自己的政策预测，进而影响政府决策，实现自己的利益追求。比如脸书自2010年以来就开始鼓励用户参与投票，影响政治和政策的进程。美国总统特朗普的当选和俄罗斯门都与脸书有一定关系。[20] 所以，大数据可能存在技术精英利用数据进而破坏民主的危机，对于服务型政府建设来讲是一个很难超越的困境。

（三）服务型政府建设中依法执政的挑战

依法执政就是要求政府治理公共事物过程中要根据法律规范作出行政行为。而大数据时代，信息大量掌握在企业或者政府组织手中，就有可能存在侵犯公民隐私权的可能性。隐私权是法律赋予每个公民应该被尊重的权利。但是政府要提供优质的公共服务，确保公民的公共安全，势必深挖公民基本信息。那么政府就有可能滥用权力，违背服务型政府建设的初衷。比如美国联邦调查局局长路易斯弗里赫曾说，没有几个人会真的遭遇监听。但是事实上，1998年，美国共有1329次合法授权的电话窃听，英国共有2031次电话或者邮件的拦截申请批准。电话窃听和私拆信件的事情，几乎在世界上所有国家都发生过。在美国每年发行的《各国人权报告》中指出，超过70个国家中都存在着广泛的非法、无管制的电话窃听现象，实施窃听的组织就包括了政府。[21] 从这些事实可以看出，政府存在主动侵犯公民隐私权的行为，这显然违背了政府依法行政的要求。除此之外，政府在数据挖掘、分析过程中，暴露了公民的行为、偏好以及个人基本信息。[22] 比如最近人民法院报就刊登了安徽省铜陵市政府办公室主办的铜陵市政府信息公开网上，多个乡镇社区服务中心发布的公开信息就泄露了公民的基本信息。[23] 甚至有的地方政府在公布困难补助情况时，不仅仅把公民的基本信息公开，甚至把银行账号也公开。这些政府行为看似政务公开，有利于群众建设，推进政府民主建设，而事实上，政府又进一步侵犯了其他公民的隐私权。

四、大数据时代服务型政府建设的建议

大数据时代服务型政府建设是机遇和挑战并存，如何更好发挥大数据的魅力，建设人民满意的服务型政府，是服务型政府建设的一种选择。

（一）推进技术创新，为服务型政府建设提供必要的物质基础

熊皮特认为创新就是“把所能支配的原材料和力量结合起来，生产其他的东西，或者用不同的方法生产相同的东西，意味着以不同的方式把这些原材料和力量重新组合。”进而认为开发新产品、新方法、新市场、新组织、掠夺或者控制新的供应来源都是创新的方法。大数据时代服务型政府建设，关键的是数据挖掘、分析。要确保数据的质量，必须让数据具有可用性。李建中等人进行了总结，认为数据一致性、精确性、完整性、时效性和实体同一性是衡量数据可用性的标准。用户可以根据自己实际需要分别进行权值，确保数据可用性。[24] 他们进一步分析，要实现数据可用性的理论和技术创新，需要深入研究包括相互关联的多数据集族的数据可用性表达机理、多数据集族的数据可用性判定理论和方法、多数据集族的交叉关联数据错误的检测与修复的理论和算法等;需要深入研究大数据可用性计算问题的计算复杂性理论，设计求解大数据可用性计算问题的亚线性和对数多项式时间算法，解决大数据可用性的各种计算问题。还必须加强大数据演化机理、大数据量质融合管理、弱可用数据计算研究等方面的研究。[23] 总之，“传统的数据挖掘工具、清洗技术以及分析能力都无法应对大数据时代所带来的挑战。需要根据实际业务需要，配备高端的数据存储设备，开发、设计或引进先进的、智能化的、专业的大数据分析技术和方法，以实现大数据中数据质量问题的检测与识别，以及对大数据的整合、分析、可视化等操作，充分地提取、挖掘大数据潜在的应用价值。”[25] 基于此，中共中央国务院办公厅印发《推进互联网协议第六版（IPv6）规模部署行动计划》，“旨在大力发展基于IPv6的下一代互联网，有助于提升我国网络信息技术自主创新能力和产业高端发展水平，高效支撑移动互联网、物联网、工业互联网、云计算、大数据、人工智能等新兴领域快速发展，不断催生新技术新业态，促进网络应用进一步繁荣，打造先进开放的下一代互联网技术产业生态”。[26] 只有不断推进大数据管理的理論和技术创新，才能使政府对公共服务的供给更加高效。

（二）推进大数据相关法律的建设，使服务型政府建设的伦理困境得到有效突破

萨缪尔·沃伦和路易斯·布兰戴斯发表《隐私权》以来，隐私权就成为国家司法实践和司法理论关注的重要内容。从联合国到具体的国家，都非常重视公民个人信息的保护。比如欧盟先后制定了《欧洲数据保护指令》、《欧盟隐私和电子通讯指令》和《欧盟数据留存指令》等法令，保护个人信息。为了应对大数据的挑战，欧盟重新修订 《个人数据保护指令》，使个人信息的保护得到更合理的保护。而我国政府在个人信息保护上严重滞后时代发展，到目前为止，我国专门的个人信息保护法律仍未出台。根据学者统计，我国现有40部法律、30余部法规以及200部规章涉及个人信息保护。[27] 现有的法律法规，关注原则，不具可操作性，缺乏创新性。总的来说，没有脱离《侵权责任法》第36条的规制范围。[28] 服务型政府建设过程中，如何确保个人信息不被侵犯，成为未来国家立法的重点工作。当然为了迎合时代需要，国务院以及地方政府都先后出台一些政策和规划发展大数据，却缺乏有效的个人信息保护内容。真正涉及个人信息保护的是《政府信息公开条例》，条例明确要求政府对信息公开进行保密审查，不得公开涉及国家秘密、商业秘密、个人隐私的政府信息。但是政府所公开的信息主要指行政机关在履行职责过程中制作或者获取的，以一定形式记录、保存的信息。按照《条例》对信息的理解，其外延远比大数据要小很多。所以推动国家层面的立法，使得政府在利用大数据方面有法可依，进而为制定决策和提供服务提供法律支持。正如金江军所言：“在缺乏国家层面的大数据法律法规情况下，法无授权不可谓成为各级政府实施大数据战略的主要顾虑。”“因此，要加快政府信息共享、公共数据资源和数据保护方面的立法工作”。[4]46

（三）推进大数据应用在服务型政府建设中的制度创新

大数据对服务型政府建设的制度产生了颠覆性影响。因为“大数据通过客观还原公众的公共服务需求，提供了取向，有助于政府科学地分配公共服务资源，通过将社会对政府的诚信度、公信力、依法行政能力、工作效率和质量的诉求转化为政府可识别、能认知、易实行的信号，有助于政府管理意识的转变。进而打破部门利益阻碍，实现专业分工、管理工具和人文精神相融合的新制度。”[29] 所以大数据在服务型政府建设的制度创新主要表现在以下几个方面：首先重塑政府服务理念，以“人民满意”为价值追求，供给更加平衡和充分的公共服务;其次依托大数据，推进数据共享，整合类似的职能部门，优化政府组织机构，推动服务型政府建设的组织创新;再次推進公务员的分类管理，加强公务员专业技术的培训，使公务员的能力符合大数据时代的需求;最后加强政府与其他非政府组织合作的制度创新，“数据”的挖掘、分析、使用不是单独的政府机构完成，尤其很多技术性问题，需要专业机构进行长时间的研发，政府不具备这样的专业技术能力，所以有效利用大数据，必须推进政府与专业机构的合作，实现大数据的“共享”。

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[责任编辑、校对：党  婷]