地方政府数据治理实现“三元融合”的政策工具创新研究*——基于台州等多地区的案例考察

中共台州市委党校 梁思琪

一、问题的提出与文献回顾

（一）问题的提出

信息化、全球化和后工业社会的快速发展对于公共管理和公共治理而言，既是一种挑战，也是一个历史机遇。如何通过以大数据、物联网、云计算和云存储为主要内容的信息技术和新一轮的科技革命改革传统公共管理思维和公共治理模式，增加公共管理领域解决问题的手段的多样性，提升治理能力，成为当前一个越来越重要的课题。在回答地方政府数字治理的有效性、可持续性和实现“三元融合”的路径等问题之前，必须要先挖掘了解大数据在地方政府治理中的前置性、在地性和实践先锋性，这个具有焦点性意义。

（二）文献回顾

“政府数据治理”是新时代赋予公共治理的新内涵。根据文献资料显示，当前各国政府正逐渐将数据治理提升为一个国家战略。Muin J. Khoury、John P. A. Ioannidis（2014）认为，大数据的关联性对于公共服务的意义更加值得深入探究。学 者 Vincent Aguiléra、Sylvain Allio, etal则关注如何利用大数据技术优化公共交通服务。诸如黄璜（2020）、曾盛聪，卞思瑶（2018）、吴克昌，闫心瑶（2020）、黄建伟，陈玲玲（2019）等国内学者对于大数据背景下的政府治理进行了深入研究。刘叶婷、杨冬梅（2014）将大数据对政府治理的影响归结为三个方面。徐继华、冯启娜（2014）则总结了大数据技术对政府治理提出的三个要求。

政策工具是公共政策研究中的重要内容，并且已经成为公共政策研究中的重要趋势。国内外学者对政策工具的分类研究和选择研究都积累了较多成果。其中，学者Roy Rothwell和Walter Zegveld将政策工具分为三种类型：供给型政策工具、需求型政策工具和环境型政策工具。国内学者苏竣就是采用该种分类方式研究了某个具体领域政策工具的适用性。本文也同样选取了这种分类方式，对地方政府数据治理实现创新进行研究。

总的来看，国内外对大数据不同的分类，帮助完善了大数据的分类方式。而随着数据的积累、使用和相关应用的实践，数据潜在的巨大价值不断得到挖掘，学界出现了诸多从微观、中观以及宏观层面对政府实施数据治理的讨论和研究，研究其重要性、社会性、价值性、安全性、规范性、应用性和关于它的技术问题。但现有的研究大多较为关注大数据的发展对政府运行的影响，而缺少对如何通过创新政策工具，以实现地方政府数据治理的“技术融合、业务融合、数据融合”目标的相关研究。

二、分析框架：一个政策工具的理论视角

二十世纪八十年代“新公共管理”运动兴起之后，政策工具理论开始得到发展，并受到现实需求的推动及其在公共管理领域中较强的解释力和防范的应用性，该理论越来越受到关注。相较之于政府职能模块，政策工具更加具有工具性意义和方法论意义。因此，有学者在对政策工具进行定义时认为它是“政府将其实质性目标转化为具体行动的途径和机制”，是“实现政策目标的手段”。政策工具就是政府为了击中某一个具体目标而射出的“箭”。所以，作为一种解决公共问题、实现公共利益最大化的政策工具，其必然是一个复合的、多元的方案体系。在选择政策工具时，要根据工具的不同特性和可适用环境，结合决策者的主观因素和环境的客观因素，进行组合选择。在现代政府的塑造过程中，如何正确选择使用政策工具，并使之能够合理有效地应用于政策实施过程中的不同时期、不同阶段，体现政策工具的高效率性和高价值性，是“新治理”运动时期对政府提出的新要求。当前学术界对政策工具的研究和分类中，Roy Rothwell和Walter Zegveld的分类方式被诸多学者广泛应用于公共管理领域、经济领域的政策及政策工具的研究上。而研究的重点也基本落在了如何通过合理选择和组合政策工具，增加可选方案和资源，让公共治理变得更加灵活、精准，更具效能。从现实意义来看，政府数据治理与政策工具的创新发展也具有可行性价值。经济社会的快速发展、国家治理能力现代化的提升为政策工具创新发展提供了社会环境中的融合需求；政府通过治理创新为多元化群体提供多样化的社会服务，构成了政策工具创新发展在服务多元化发展下的融合需求；数据通过量化的方式将政府重要的公共资源转变成数据资源和信息资本，构成了政策工具创新发展在技术更新促进中的融合需求；政府治理模式创新推动政策工具开始新一轮革命性变革，构成了政策工具创新发展在创新驱动发展下的融合需求。因此，本文以政策工具创新融合发展为切入点，对当前地方政府实施数据治理的思维和实践进行分析，以推动数据治理的纵深推进。

三、各地政府运用大数据治理的类型与成效

（一）四地数字政府治理的对比研究

在传统政策工具的研究范式上，本文按照与政府的关联程度高低，将推进数据治理的政策工具划分为四种主要类型：市场型政策工具、传统型政策工具、引导型政策工具和自愿型政策工具，不同类型的政策工具其具体表现也存在差异（见表1）。在经过对上述四个地区地方政府实施数据治理的政策工具组合及其效应进行分类和整理后我们可以看到，四个地区地方政府都看到了数据背后的价值，不断挖掘数据在公共治理中的应用场景，四地的主要政策工具类型为以下三种：市场型政策工具、传统型政策工具和引导型政策工具，在不同政策工具的组合应用下，各地区也收获了不同的数据治理成效。贵州通过“云上贵州”、数据开放平台、“数字贵州”、大数据智库平台、“社会和云”“数据铁笼”以及全光网省等治理措施，成为中国的数字硅谷。福建通过“数字福建”、闽政通APP、政务共享工程以及生态云平台等措施，成为国家电子政务综合试点省、国家数字经济创新发展试验区、公共数据资源开发利用试点省，拥有首个省级生态环境大数据云平台，挤进了数字政府第一梯队。广东通过开发“粤省事”App、建立政企合作等方式，不断推进数据治理的整合与共享，实现多元化发展。台州通过“最多跑一次”“城市大脑”“数字馆”机关“内跑”“整体智治”等措施，为实施数据治理创造政策环境。

表1 政策工具类型及表现

综上，当前地方政府在开展数据治理过程中，不断探索政策工具的融合创新，以适应数据治理的复合型发展需求。一般以传统型政策工具作为基础导入型工具，引入数据治理，通过发挥传统型政策工具中的政府主导作用，开始数据治理的初始化建设。之后通过市场化政策工具增加数据治理的吸引力，并吸纳企业和社会的力量，借助其技术手段的优势，推动数据治理的精细化和系统化发展。在面向社会时，注重使用引导型政策工具和自愿型政策工具，拓展数据治理参与的受众和群体，增加地方政府数据治理与当地发展实际的契合度和黏性。

（二）地方政府数据治理的现实难题与挑战

（1）缺乏对数据治理中的政策工具的整体性建构。意识到数据治理的重要性和推进数据治理之间是有着理念和实践的差别的。作为一种独立的、新型的、能够极大改善公共行政效率、提升治理能力的政策工具，如何从整体性的视角对其进行科学合理地建构和设置运行方式，是当前各级地方政府在开展地方数据治理时必须要纳入考量的重点。只是简单地将“电子政务”等同于“数据治理”，不是真正意义上达到数据治理的真正内涵。因此，必须要对数据治理中政策工具的使用有一个整体性的构建思维，建立关于数据工具的识别、分类、属性、使用情境、组合、绩效评价等有关方面的认知。（2）政策目标与政策工具存在“错配”现象。创新需要“技术”和“需求”的共同作用，技术推动和需求拉动可以说是进行政策工具创新的两个重要因素。但是从当前案例分析结果来看，在政策目标方面，地方政府在实施数据治理过程中集中了较多资源用于制定数据管理和数据应用相关的政策目标，尤其侧重于大数据的应用；而反观政策工具，当前地方政府都较为关注更受决策者依托的供给面政策工具，而忽视了对需求面政策工具的使用，所以在政策工具选择上就出现了与政策目标不完全匹配和错配的现象。（3）政策工具类型存在配比失衡现象。通过观察案例地区地方政府数据治理的政策工具使用情况可以发现，在政策工具的维度上，供给面政策工具的使用比例较高，环境面的政策工具使用比例次之，而作为推动数据治理创新的另一个重要动力源泉——需求面的政策工具却使用地最少，整体来看，数据治理的政策工具类型使用比例存在明显的失衡。这种政策工具使用配比失衡或者使用失当的情况将会严重影响政策目标的顺利实现。（4）数据治理的政策工具评估标准不够规范。“最高效的工具可能不是最有效的工具，相反，是能实现收益和成本最优均衡的工具”。研究数据治理中的政策工具是为了最终能够指导数据治理实践，而其中一个重要的研究内容就是如何确立政策工具的评估标准。但是因为数据治理本身的复杂性，其涉及的政策工具也更加具有多元性、复合型和复杂性，政策工具评估标准的不规范在一定程度上影响了政府对政策工具有效性的评判。

四、实现地方政府数据治理“三元融合”的策略性回应

（一）从“供给-需求-环境”三个维度提升政策工具使用效能

优化大数据产业政策工具的组合结构，从“供给-需求-环境”三个维度完善地方政府供给面政策工具、需求面政策工具以及环境面政策工具的使用情况，促进大数据产业能够与地方政府实施数据智治中的政策工具相匹配，减少失衡现象和错配现象，构建起一个协调且相对完整的可持续的大数据产业政策体系，配合地方政府在市域社会治理现代化过程中充分发挥大数据这一要素的重要作用。

（二）提取各地政府数据智治经验，实现政策扩散

当前部分地区政府数字治理虽然不能说完美地形成了治理范式，但是不同地区的实践所形成的探索经验和治理成效，为其他地区政府实施数据治理提供了样本经验。因此，可以从数据治理成效较好的地区提取经验性做法，捕捉他们在组合使用市场化政策工具、传统型政策工具、引导型政策工具和自愿型政策工具过程中所积累的创新做法，破解公共部门“技术瓶颈”的制约，催化地方治理的方法规范、加快标准化的政策工具评估标准出台，实现治理工具的多元融合，实现“政策扩散”。

（三）创新构建“协同性”政策工具体系，实现数据智治“三元融合”

一是优化供给面政策工具的组合结构，注重加大对数据治理人才、科技和融资支持方面的政策工具的使用力度。二是增加需求面政策工具的使用。需求面政策工具对于促进大数据的应用创新具有非常重要的引导作用。增加需求面政策工具在政策工具使用中的配比，将实施数据治理的基础平台建设等技术行为和技术工作进行外包，有助于增强经济组织的创新能力，带动数据治理的市场需求，提升市场对数据的需求力。三是重视环境面政策工具的辐射性。环境面政策工具能够从整体的外部环境对数据治理实施渗透性的影响。政府通过出台税收优惠、政府补贴等政策，吸引主营大数据的有关企业参与。通过建立统一规范化的标准和大数据使用的安全制度，促进数据治理形成一个源头可溯、管理规范、标准统一、使用安全的闭环。通过上述三个方面的推进，实现政府数据治理“三元融合”的治理目标。