基于大数据驱动下的政府治理与角色转型

何 花，卢福营

(中共诸暨市委党校，浙江 绍兴 311800；杭州师范大学，浙江 杭州 311121)

一、问题的提出

(一)研究由来

以大数据、AI(人工智能)等为代表的新一轮科技革命正在推动经济、政治、社会、文化等各个领域变革。在政府治理领域，美国、英国、澳大利亚等发达国家在大数据等新信息技术驱动下进行了一场大变革，在战略层面纷纷出台国家数据治理计划，并出台数据保护和国家网络安全保护制度规范数据治理，在组织体系上设置了关于数据战略的决策领导部门和治理组织、数据管理、评估监督机构等[1]。在我国，随着大数据在公共治理与服务领域广泛运用，引发了从中央到地方的新一轮政府变革。十九届四中全会通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度 推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》提出：建立健全运用互联网、大数据、人工智能等技术手段进行行政管理的制度规则。2015年以来，中央先后出台了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》《促进大数据发展行动纲要》《推进“互联网 + 政务服务”开展信息惠民试点实施方案》，要求利用大数据开展政府治理创新，各地方政府积极响应，主动探索和创新政府转型。如浙江省印发《浙江省数字化转型标准化建设方案(2018—2020年)的通知》，上海市印发《上海市大数据发展实施意见》，福建省印发《促进大数据发展实施方案(2016—2020年)》。不少省、市、县纷纷成立大数据管理中心，实施政府数字化转型专项行动。本文紧紧围绕政府治理，探究大数据时代下政府治理创新与政府角色转型，具有重要的意义。实践上，有助于“智能+”时代地方政府角色的科学定位与创新，有助于推动和深化政府数字化改革，促进政府治理现代化；理论上，有助于丰富大数据时代政府角色研究，拓展政府治理的研究视域。

(二)文献回顾

1．国外相关研究

大数据背景下，不少学者开始研究政府数据治理。一是政府角色正在经历变革，在第四次工业革命中重塑政府角色[2]。在由数字技术驱动的社会与政治创新中，政府扮演的核心角色是在自身管理与公共服务领域内对云计算、高速宽带、新媒体等新技术的应用者[3]。二是大数据正在改变政府治理模式。数字技术成为强化政府工具的利器，政府正在形成新治理模式——空间识别(cyber-section)、群体定位(group-targeting)、多元节点(variable modality)[4]。大数据正在改变政府治理各个领域。据调查，大数据在医疗保健、零售业与制造业等很多领域都在创造价值[5]。三是政府自身的组织结构正在变革。政府组织结构呈现扁平化，互联网技术重构了合作性权力关系结构[6]。

2．国内相关研究

宏观上看，国内的研究主要集中于三个视角。一是技术视角。互联网和大数据等信息技术对政府治理的冲击，促使政府“数据角色”确立[7]，强调转向智能型政府[8]，强调大数据的反馈机制促使政府转向需求精细化的“回应者”[9]。二是治理视角。一些学者从整体性治理视角出发，认为数据倒逼政府自我革新。针对公共事务的综合性与政府职能碎片化，政府扮演“整合者”[10]。一些学者从协同性治理视角出发，认为政府向数字型政府转换过程中，政府是与企业合作、与民众互动的协同治理者[11]。三是改革视角。从行政审批改革历程看，浙江政府在历次改革过程中不断呈现“回应-赋权”角色特征[12]。特别是在对“最多跑一次”改革的过程分析中，认为改革塑造了服务型、责任型、法治型和廉洁型的政府治理角色[13]。

二、大数据驱动下的政府治理

社会中的政治互动构成了一个行为系统，一个政治系统通过这些互动为一个社会权威性地分配价值[14]。可以说，政府角色及其行为由其所处的内外部环境所决定，而科学技术则是其中重要的一个因素。特别是新时代背景下，信息技术迅猛发展，科技已经逐渐成为推动经济、政治、社会等各领域变革的一个杠杆。库恩指出，常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范，是从事某一科学的科学家群体所共同遵从的世界观和行为方式[15]。科学技术总是固有自身的范式，其变革过程实质是从一种范式转向另一种范式。从传统到现代科学，一直在不断地进行范式转换。Tony Hey等科学家认为，人类社会的科学发展先后经历了“实验科学”“理论科学”“计算科学”与“数据密集型科学”四种范式，不同范式的研究模型也相应地不断转变： 科学实验 → 数学模型 → 计算机仿真与模拟 → 数据挖掘与机器学习[16]。“数据密集型科学”范式与其他三种范式的根本区别在于不再先假设或先定格理论框架，而是海量数据拥有在先，理论计算在后。因此，“数据密集型科学”范式实际上就是我们常言的“大数据”。大数据更加注重数量而非质量，更加注重关联性而非因果性，更加注重总体而非样本。大数据的实质不在于数据，而在于它对人类各领域发展所产生的驱动机制。从科学层面看，其内涵主要包含三个方面：一是科学发现的主导方式高度依赖数据科学的发展，包括数据的采集、处理和应用；二是科学创新工作的样式转变为依托网络技术的信息分享和合作；三是科学知识的检验依托于网络化的科学家社群[17]。科学技术的范式转换带动了政府角色的变迁，数据驱动型的科学在某种程度上推动了数据驱动型政府的角色范式转变。物联网、云计算、人工智能和5G等一系列新兴科学技术以大数据为牵引，彼此之间存在紧密联系。大数据的一个重要来源是物联网，它通过传感器上传大量数据，将互联网应用到经济、政治、社会等各个领域。大数据的关键在于所沉淀的数据量巨大，而云计算作为一个虚拟的“计算资源池”，其强大的计算能力和算法可对大数据进行精细化分析。5G则带领这些数据走上“高速公路”，大幅度加速了数据的传输。大数据的数据处理在于人工智能，即一种改变传统人工处理的非结构化数据处理技术，该技术现已被广泛应用到公共治理领域中，实现了人机合作的一种新型“智治”模式。因此，从治理技术视角分析，大数据以自身强大的资源体系，形成了一系列特有的驱动机制，不断推动地方政府角色转型和治理创新。

(一)大数据是一张网，推动形成多元共治格局

新时代发展背景下，公共治理中利益主体越来越多元化，诉求也随之多元化，这对政府治理来说是一种挑战，也是自我变革的一种机遇。加之大数据技术正在被政府、市场与社会等众多主体广泛应用，每个政治活动主体和治理参与主体都是数据的发生源和联系纽带[18]，它们都在特定的数据空间内被赋予一定的数字身份(Digital Identity),每一主体都有独一无二的数据信息[19]。这些数据信息背后隐藏着信息主体们强烈的参与治理诉求，必然引发一场公共治理格局的重大转变。

大数据为政府治理布置了一张网。一方面，这张网容纳了政府、市场、企业等众多主体，将它们无缝连接，提供了一个多元化参与治理的平台。大数据所产生的数据资源，数量庞大，使用可共享，为多元化治理的格局创造了无比优越的条件。这张平台网改变了传统政府单一的“行政人”角色，创造了一种新型的与政府互动的方式，促进政府治理的多元化。另一方面，这张网具有透明性特质，有力“拆除”了政府传统治理过程中的“铁墙”，使得政府的治理变得公开、透明，而且多元主体的参与对政府而言是一种有效的外部监督，遏制了懒政、腐败等失范行为发生。

(二) 大数据是一部“整合机器”，倒逼政府走向整体性治理

传统型政府内部各部门各自为政，碎片化治理突出，导致经济社会等众多信息相应出现“碎片化”“重叠化”，致使“信息孤岛”现象严重。与政府治理的碎片化相比，大数据则是一部“整合机器”，在强大数据整合的驱动下，不断倒逼政府机构改革。大数据等一系列新兴信息技术的发展促生了整体性治理，同时也产生了与政府既有的官僚制组织相互依存与影响的“虚拟政府”组织，极大地促使政府由官僚制组织的层级式线性结构转向合作制组织的网状结构[20]。这实际上是开启了一个“重新整合”的浪潮，进行逆部门化、大部门化改革，促使政府发动起一场自我组织结构的革命，在组织基础上发生了根本性转变[21]。传统的政府组织基础是自我运作效率，大数据信息技术使得市场与社会等不同主体的需求得以快速显现，促使政府的组织基础转向以企业和群众的需求为基础，从而倒逼政府组织“整合革命”，建立强大的数据库，提供“一站式”服务，以适应市场和社会的需求。

大数据技术要求数据资源高度互通和共享，这实际上是在倒逼政府自我革命，实行深程度的机构改革，在大数据驱动机制下大幅度的删减和合并同类部门，打通政府各部门之间的“隔墙”，破除传统的金字塔式科层制组织结构，形成现代的扁平化组织结构[22]。充分整合部门职能，打造整体性政府，自我革命难免会出现阵痛，但在大数据的驱动下决定了这场革命势在必行，因为它能够大幅度提升公共服务效率和质量，降低政府日常运行成本，提高自身运作效率。

(三)大数据是一种万物互联，提升政府决策的科学性

互联网的迅速发展，使得人类与机器之间走向互联互通。在无门槛、快速且低成本的连接条件下，万物互联的规模迅速扩大，这种万物互联所产生的数据，短时间内直线飙升。当然，在数据量暴增的同时，数据共享与应用水平也随着大幅度提升。海量共享的数据使得政府寻找问题发现问题更加精准化。在定位问题的基础上，大数据以其万物互联的特质促使政府在决策上更加科学化。

在政策问题建构方面，政府从以下四个方面进行科学驱动。一是通过云计算技术对各类事实环境实时监测，对相关数据处理并发现问题。二是进行动态与关联的系统分析，挖掘问题背后的本质。三是细化与问题相关的领域，并开放于公众。四是驱使政策信息对问题进行精细化描述分析。政策问题的科学设定直接决定了政府决策的科学性。在政策问题设定方面，大数据能够在问题选择上增强政府判断的精准性，在问题的分析上增强政府分析的深度性，在问题的发展趋势上增强政府预测的科学性和准确性。大数据为政府自身政策制定提供更为强大的支撑，不断提升决策的高效性、科学性与精细化，在让政府告别经验决策的同时，彻底告别拍脑袋决策。某种程度上，大数据驱动机制为政府治理带来了一种新的治理理念，提供了一种以数据事实说话的宏观信仰。[23]另一方面，在决策过程中，大数据推动政府走向场景化决策。在信息时代，驱动力从技术驱动转变为数据驱动，并最终走向场景驱动[24]，如图1所示。数据驱动只能让政府的政策问题设定更加精准，对未来进行有效分析和预测，当数据驱动发展到场景驱动时，就能将不同主体各自所处场景的数据全方位呈现出来并进行全渠道的高度整合。这种场景驱动对数据质量提出了更高要求，促使政府深度洞悉问题本质从而作出更加科学的决策。如今，大数据对政府决策所产生的驱动机制不断升级和优化，不久的将来将促使政府实现场景化决策，在数据收集上更加全面、数据分析上更加深入，数据质量更高，决策更加科学。

图1 信息时代驱动力变革的三阶段

(四)大数据是一种现代技术，促进政府治理精准化和智能化

在信息技术的驱动下，政府经历了四个发展阶段：公告板、部分服务传递、带有完全可操作性和整体性服务传递的门户网站、有公众普及和强化问责特征的互动式民主阶段。当前，在大数据技术的驱动下，政府正在由第三阶段走向第四阶段。随着大数据的广泛应用，互联网对公共治理的开放民主性核心价值愈加凸显，不同主体可以参与到政府治理过程中。大数据所引发的不仅是服务与治理的形式变化，而且还是政府治理体制的变革。

作为一种新型的信息技术，大数据促使政府改变原有的粗放式管理机制而进行一种精准化、智能化的治理模式。通过获取经济社会等领域的庞大数据，对数据进行处理，有效分析不同主体的具体需求，精准定位发展问题，并做出及时准确的回应，化解风险与矛盾，不断创新公共服务，将社会的多元诉求充分融入政府的一元意志当中，增强了政府治理与服务的个性化和针对性。5G技术的到来，使得各种不同形式的信息传输速度和质量大幅提升，信息来源更加多元化，对海量数据的存储和计算能力随之提升，政府应用大数据处理公共数据的计算与分析能力大幅度增强，最终促使政府的公共治理与公共服务更具精准性与针对性。

在社会主义市场经济条件下，涉及到矿产资源资产的资源交易、矿业市场融资、股东权益分配、监管、国际矿产资源资产交流等方面内容日趋增多，为适应市场发展的需求，促使矿产资源资产评估更好地融入现代资本市场，我们更应该加快我国矿产资源资产标准规范的制定工作，增强矿产资源资产评估过程中的资产认定、属性、资产边界、产权标准、关键术语定义、评估原则等方面的规范和研究，建立一套适应于我国国情的矿产资源资产评估标准体系，对于协助矿业企业管理决策、协助矿产资源资产行政管理和监督管理、完善矿业企业的公司管制、促进矿业企业融资和相关交易等具有重要意义。

三、大数据驱动下政府角色的转型

在大数据的一系列驱动机制下，政府在治理格局、组织架构、决策、职能与效能等方面发生了巨大变革，且在这个过程中随着政府角色的创新与转型，产生了一系列新型政府角色。

(一)由“单一的家长式主体”转向“多元协同中的合作者”

在大数据驱动机制下，政府正在从“单一的家长式主体”转向“多元协同中的合作者”。我国政府在公共治理过程中，可以说一直以来扮演着“家长式”政府的角色。作为单一的主导者，政府往往单向度地确定公共服务的需求，并直接强制性地进行服务供给。“家长式”政府能够纠正一部分民众的短视行为以促进集体利益，因为它能够更好地理解社会利益[25]。然而，随着经济社会迅速发展，大数据信息技术广泛应用，各方面问题与需求越来越多元化，复杂性和多变性对传统政府治理模式产生了强烈的冲击，在公共治理领域仅仅依靠政府单一的主导者已经无法实现有效治理。此外，越来越多的经济、社会主体要求参与到公共治理当中，以实现自身越来越高层次的需求。大数据技术被各行各业广泛应用，各领域数据爆炸性增长，数据信息审核和用户隐私保护等问题日益突出，大数据所带来的挑战巨大且复杂，单纯依靠科技公司或政府都已经无法应对。政府需要去扮演“合作者”，与大型领先科技公司积极合作，以政府为推动，企业提供技术支撑，促使公共治理由政府传统专治走向政企社协同共治格局。如2016年杭州市在云栖大会①(1)①由阿里巴巴集团主办的全球顶级科技大会，描绘新技术发展趋势和蓝图，展现云计算、大数据、人工智能等蓬勃发展的科技生态全景。上发布了全球首个“城市大脑计划”，该计划由杭州市政府与阿里巴巴合作，是以大数据和AI(人工智能)驱动城市治理能力提升的创新型计划，目的是充分实现“智慧城市”。海量数据是“城市大脑”的核心，背后的基础则是政府各部门相关业务数据的汇集。如杭州萧山“城市数据大脑”中的“交通小脑”工程，政府扮演了“伙伴者”角色。“交通小脑”以政企合作为基本框架，成立了由公安部门、阿里巴巴相关人员组成的工作专班，以大数据、云计算和AI(人工智能)等技术为支撑，为解决城市交通资源配置和使用问题提供最优方案和路径[26]。

大数据时代，公共治理呈现出由政府、市场、社会等多元主体共同参与治理的新格局，这种共治格局背后需要强大的数据共享机制。区块链是数据共享机制的一个重要应用技术。区块链自身就是共享数据库，内存数据信息具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征，这些特征更加增强了政府的“公共性”和“信任度”[27]。在企业和公众对政府高度信任的基础上，政府的“合作者”“伙伴”等角色愈加容易塑造，从而形成多元共治的公共治理格局。在公共治理与公共服务领域，传统政府单一主导治理的特质尤为突出。区块链技术将不同主体互相连接成“网状”，没有中心，没有主导，只是各个主体节点彼此互通数据，实行一种完全分布式的数据传输格局，轻松高效解决了数据信息方面的“中心化”问题(如图2所示)。

图2 基于区块链技术的多元共治的数据治理格局

通过这种去中心化的操作，在公共治理和服务领域的多元主体之间建立了强大的信任机制，促使政府与其他治理主体大范围的长期合作。随着区块链的广泛应用，相关的制度和规范也陆续出台，以保障区块链技术应用的规范性。2019年1月，国家互联网信息办公室发布《区块链信息服务管理规定》。2019年5月，浙江省在其政务服务网络平台上线了全国首个区块链电子票据平台，群众看病报销实现“一次不用跑”。区块链平台要求地方政府之间合作，将整个浙江省的医院数据共享至平台，解决异地患者的报销难题。同时，还要加强与保险公司合作。目前，部分保险公司可在该平台上直接提交理赔申请并进行实时赔付。

(二)由“碎片化政府”转向“整体型政府”

在大数据的驱动机制下，政府正在从各部门分治的碎片化治理转向整体化治理。“整体性政府”概念由希克斯提出，他从手段与目标两个维度分析，认为“整体性政府”是力图从一系列明确且互相增强的目标中找出一整套使各机构有一种良好关系的工具[28]。十九届四中全会也明确提出，在政府组织结构优化方面，要实行扁平化管理，促使其形成一种高效率的组织结构。

从政府组织结构方面来看，原有的“部门式”科层制组织结构，导致政府在公共治理与公共服务过程中经常出现数据和信息“孤岛现象”，部门之间信息和职能重叠化，行政运作成本高，效率较低。政府原有的“部门式”科层结构在较长时期内无法突破，但是在大数据驱动下，政府治理过程中数据共享机制弥补了科层制的局限性。它重塑了政府治理结构，强调整体性治理结构，可以说是政府的一个“整体大运动”。数字时代政府治理的关键要素之一就是重新整合。目前，我国很多地方政府进行机构改革，重新梳理部门，进行同类项合并，很多地方增加了大数据发展中心或大数据发展管理局等部门。这既是对政府的一次革新，也是一种逆部门化和碎片化的整合，能够极大地降低行政成本。数字时代政府治理的关键要素之二是以需求为基础的整体主义。以企业和群众的需求为导向进行组织重建，通过搜集信息，精准定位需求，建立“一站式”服务平台，内置强大的数据库做支撑，拥有灵活的政务流程。近几年来，我国地方政府充分利用大数据技术所带来的机遇，不断创新政务服务，开创“一站式”“一门式”的服务大厅或服务平台，如浙江省各地几乎都成立了公共服务中心，整合医疗、教育、卫生、社保、公安等公共服务部门，实行“一窗受理，集成服务”模式，企业和群众办事只需进“一扇门”即可办理所有事项。特别是“一证通办”改革，群众只需一张身份证，即可办理从出生到死亡的所有事项。这项改革的背后，实质是政府内部的高度整合，数据信息共享，部门之间彻底打通壁垒。浙江省的“最多跑一次”改革可谓是我国政务服务的典范，在全国被广泛推广学习，已被写入2019年政府工作报告中。2019年伊始，浙江省再一次开始了创新改革，将“最多跑一次”改革延伸到社会治理领域，探索实行“最多跑一地”改革，成立社会矛盾纠纷调解中心。该中心如同一个诊治社会治理疑难杂症的综合性医院，是一种典型的大数据驱动的整体性治理实践。正如整体性治理理论的代表人物邓利维指出，数字时代背景下，公共治理正在走向整体协同决策、服务新整合、数字化运作的“整体性治理”范式。

目前，我国不少地方政府正在扮演“整体型政府”角色。希克斯曾经认为的整体性治理背后的问题取向、公正问题解决的合作需求、政府各部门层级之间必要的整合运作三条假设,已经成为当前“整体型政府”角色转型的组织基础，开始坚持群众需求取向、问题导向、整合导向，逐渐抛弃原有的政府自身功能导向，真正走进治理的大环境中。浙江省政府采取的“最多跑一次”以及“最多跑一地”等一系列改革措施，就是推动“整体型政府”角色转型的典型。社会综治中心的成立则是整体性治理的一项重要举措，如老旧小区的交通、安全、环境、市场、教育等一系列问题，群众只需到社会治理综合服务中心就可解决。政府治理模式呈现扁平化、整体性特质，是因为社会综治中心的背后有一个强大的数据共享平台，多个不同部门将数据上传其中，通过跨部门、跨业务、跨层级创造出数据共享机制，各业务部门彼此协同共治，有效地化解了基层矛盾纠纷，提高了群众的满意度。

(三)由“粗放被动的服务者”转向“精准主动的服务者”

在大数据的驱动机制下，政府原本被动的模糊反馈治理机制正在转向能动的精准化治理机制。党的十九大报告指出，我国已经进入新时代，社会的主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。人们生活质量不断提高，需求越来越多元化、精细化、高层次化。社会服务需求的转变，政府精准化的公共服务供给迎来了机遇和挑战。“精准”治理和服务的关键在于是否能够准确定位问题，迅速有效捕捉需求，而大数据信息技术则为实现这一切提供了可能。“大数据之父”维克托·迈尔·舍恩伯格曾言，通过深入分析大范围采集来的数据信息，可以得到极具价值的产品和服务。2015年，国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，提出加快推进互联网与政府服务深度融合，强调要利用大数据技术，开放公共数据，整合各类数据资源，建立起一套能够面向公众的一体化、精细化的网上公共服务体系。大数据技术目前已经在公共交通、城市管理、社会保障、科技教育、医疗卫生和环境保护等领域被广泛应用，各领域服务逐渐由原有的粗放被动式服务供给转变为精准主动式的服务供给，服务更加标准化、精准化、人性化和细致化，公众和企业的满意度和获得感不断提升。根据契约理论，人民把手中的权利让渡给政府，则产生了政府手中的权力，而这份权力的目的和宗旨，是保护和服务于人民的权利。大数据时代是公共服务与治理的“出卷人”，政府是“答卷人”，群众和企业则是“阅卷人”。传统的粗放被动服务者角色已向精准主动的服务者角色转变。新时代，政府坚持以人民为中心的民本价值导向，树立用户意识，真正从办事群众和企业的角度考虑问题，利用大数据不断主动创新服务。

(四)由“机械型的管理者”转向“智能型的治理者”

在大数据的驱动机制下，政府正在从“机械型管理者”转向“智能型的治理者”。智能型政府是一种新型现代政府角色，在大数据、云计算以及AI(人工智能)等一系列新型信息技术驱动下，政府以用户需求为导向，以海量数据信息为基础，表现出智能化搜集和分析数据，智能化自我运行、管理、决策，以及智能化公共服务等系统性的“智治”行为模式。

随着大数据的迅猛发展，人类进入了AI(人工智能)时代。AI(人工智能)的初级形式是一种规则式的，被称为符号式或专家系统，即用一套既定的规则教导计算机思考。今天的AI(人工智能)已发展为更高级的神经网络式。神经网络式也被称为深度学习，即模仿人脑结构，构建类似生物神经元网络来收发信息，不设定规则，将某一现象的大量离子输入神经元网络，使其从海量数据中学习，识别规律，做出判断[29]。深度学习诞生的首要条件是大量数据，毫无疑问，大数据信息技术的发展孕育了AI(人工智能)。技术是政府的治理生态中不可忽视的基础性条件，现代信息技术的发展与变革已成为政府角色创新和政府治理走向现代化的关键性要素。随着大数据不断驱动政府数字化转型，一方面，通过在治理内容与呈现形式上实现“数据化”，大量积攒TB级和PB级甚至ZB级信息，为实现智能型政府转型提供了重要条件。另一方面，通过在治理过程中实现“智能化”，广泛应用AI(人工智能)技术，大数据技术的内在功能得到充分挖掘和发挥。针对大数据技术所产生的海量数据进行深度挖掘与精细分析等一系列深度学习程序，对政府决策所需信息进行自动化获取和科学删减，对公众和企业的公共需求进行深度计算和智能分析，从而自动推理、智能比较对策方案，得出最优决策，为实现智能型政府转型提供了关键条件。作为政府治理的主要手段，电子政务平台可以搭载深度学习、人机协同、跨界融合、自主操控、群智开放等AI(人工智能)新技术，从而大幅度降低行政成本，有效提升政府公共服务与治理质量。在大数据技术的驱动机制下，AI(人工智能)已成为现代政府治理的必不可少的科技条件之一。

四、结语

大数据驱动的治理转型已成为政府治理走向现代化的必然趋势，是政府治理的理论研究者和实践者所形成的共识。概括来说，本文分析了大数据对政府治理的一系列驱动机制。一是大数据促成一张无穷无尽的网，促使政府协同化治理，推动其转向“伙伴型政府”。二是大数据以其精准化需求定位驱使政府精准化治理，推动其转向“精准服务者”；以其新型信息化技术促使政府智能化治理，推动其转向“智慧型政府”；以其自带的整合机制促使政府整体性治理，推动其转向“整体型政府”。在大数据的驱动下，地方政府要积极从角色定位、角色转换与考评等方面主动创新，提升政府治理效能(如图3所示)。

图3 大数据驱动的政府治理与角色转型

在大数据驱动治理的转型过程中，政府亦面临种种挑战与困境，如大数据治理理念滞后、缺乏大数据开发共享的制度保障、数据公开与安全的法律保障欠缺、大数据相关技术与人才要素欠缺等具体问题[30]。此外，由于各地经济社会文化发展情况不一，不同地方政府受大数据驱动的深度和广度不一，难以有统一的转型路径。因此，大数据时代下，不同地方政府应当立足于自身所处的具体环境，遵循基本的治理逻辑，围绕“政府角色”创新自身治理行为，推动政府角色创新。在推动政府治理现代化的过程中，大数据信息技术对政府治理的影响形态应由最初简单的嵌入逐渐转向深度融合，不断促使政府角色实现转型与创新。