吴军民 周 琳
(江西财经大学,江西 南昌 330013)
“基础不牢,地动山摇”。推进改革发展稳定的大量任务在基层,推动党和国家各项政策落地的责任主体在基层,推进社会治理重心向基层下移,成为新时代基层治理现代化的重要议题。党的十九届四中全会强调,要提高社会治理社会化、法治化、智能化、专业化水平(后文称“四化”水平),完善党委领导、政府负责、民主协商、社会协同、公众参与、法治保障、科技支撑的社会治理体系。加快推进基层社会治理现代化,着力推进基层社会治理智能化建设,补齐基层社会治理智能化建设短板,提升社会治理“四化”水平,是以习近平同志为核心的党中央立足时代前沿对实现基层社会治理精细化与现代化提出的新要求,也是打造共建共治共享社会治理新格局的有力抓手。
进入新时代以来,人工智能与互联网、大数据、机器人、区块链等技术在社会治理领域深度融合,极大地推动了基层信息共享、资源统筹以及治理智能化水平,引起了党和国家的高度关注。2016年4月,习近平总书记在网络安全和信息化工作座谈会上的讲话中强调,要以信息化推进国家治理体系和治理能力现代化,统筹发展电子政务,构建一体化在线服务平台,分级分类推进新型智慧城市建设,打通信息壁垒,构建全国信息资源共享体系,更好用信息化手段感知社会态势、畅通沟通渠道、辅助科学决策[1]。2018年4月,在首届数字中国建设峰会的致信中习近平总书记指出,信息技术创新日新月异,数字化、网络化、智能化深入发展,在推动经济社会发展、促进国家治理体系和治理能力现代化、满足人民日益增长的美好生活需要方面发挥着越来越重要的作用[2]。同年9月,在世界人工智能大会的贺信中习近平进一步指出,新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起,为经济社会发展注入了新动能,正在深刻改变人们的生产生活方式[3]。据统计,截至2022年6月,我国网民规模为10.51亿(其中手机上网用户比例达99.6%),互联网普及率达74.4%,三家基础电信企业的蜂窝物联网终端用户16.39亿户,累计建成开通5G基站185.4万个,实现“县县通5G、村村通宽带”[4]。这些都表明,以云计算、大数据、“互联网+”为代表的数字化技术和产业变革的社会治理更新正在逐渐形成,为新时代提升基层社会治理智能化水平提出了更多新的内涵、新的要求和新的思考。
社会治理智能化的普遍认知源于打造“智慧社会”的共识,是“智慧社会”与“社会治理”的叠加阐释,见诸于“智能社会治理”“智慧政府”“智慧城市”等领域[5]。在一这领域中,社会治理不同于以往自上而下的“管理”,而是强调社会多主体对公共事务的共同参与,更加以公民为中心,政府政策更充分地基于公民的需求[6]。世界各国已普遍认识到治理智能化是社会发展的必然趋势,纷纷制定并实施了各具特色的智慧治理计划,如新加坡“智慧国2025计划”、德国“数字2025战略”、韩国“智慧韩国”、俄罗斯“智慧城市”等。大数据、云计算、物联网等信息技术重构社会生产、社会组织与基层社会秩序间彼此关联的样态,既为人们昭示技术创新变迁所带来的社会治理走向,也加速推动了世界范围内社会新形态和治理新模式的生成。因此,如何有效提升基层社会治理的智能化水平,是学术界与实务界共同面临的一个重大现实课题。
学术界关于科学技术创新发展所带来的社会治理智能化趋势有着非常悠久的学术渊源,在涂尔干、帕森斯等经典社会理论家关于“社会整合”的探讨中就揭示了“技术化”的统一性和必然性。很显然,既有研究并不囿于传统农业文明和工业文明的理论视野,而是力图从技术创新与社会发展相互嵌入、相互融合的视角,阐释新时代基层社会治理智能化的时代命题。比如,一些研究者将大数据、云计算、物联网等信息技术对社会治理层次、治理水平的提升和治理过程的优化作为社会治理智能化的核心特征[7],另一些研究者则把社会治理智能化视为集智能化、信息化、数据化为一体的技术平台与基层社会治理的多元融合[8]-[9],还有一些研究者关注智能化技术对政府管理过程与手段、政府能力提升路径的变革性影响和实践困境[10]-[11]。此外,也有一些研究者探讨了基层社会治理智能化的实践逻辑,如张波基于上海市浦东新区E家园总结城市治理精细化与智能化的实践关联等[12]。
既有文献为本文深入探讨基层社会治理智能化的技术治理维度与指标建构提供了有益借鉴。有必要指出的是,既有研究对“社会治理智能化”的理论认识尚有待进一步澄清,未能充分关注智能化水平的指标建构,也缺乏基于指标评价的智能化社会治理实践困境分析。为此,本文尝试从技术治理理论视角出发,阐释科学技术与社会治理的互构互嵌机理,以此形成有效的系统性的分析框架;在研究方法上,坚持规范分析与案例分析相融合,基于技术治理理论与“4E”理论建构社会治理智能化水平的测量指标,诠释不同维度中的指标意义,分析和评价基层社会治理智能化的实践困境,进而探讨基层社会治理智能化的行动策略。
从工具理性与管理科学化视角看,技术治理是社会运行技术化与技术应用社会化相互嵌入的产物,与之相同或相近的术语有“技术统治”“技治主义”“专家治国”“科技兴国”等,最早由美国工程师史密斯于1919年提出,意指“人民通过他们的公仆科学家和技术人员来进行有效的社会控制”[13]-[14]。根据刘永谋[15]-[16]对西方技治主义谱系的梳理和分析,技术治理思想可追溯至弗朗西斯·培根和圣西门,19世纪下半叶从欧洲传入美国,经凡勃伦“技术人员的苏维埃”[17]思想奠基,霍华德·斯科特“技治主义运动”[18]推广,逐渐形成为盛行于欧美西方国家学术界的技术治理理论潮流,之后得到布热津斯基的“电子技术时代”[19]、丹尼尔·贝尔的“后工业社会”[20]、普赖斯的“多元阶层平衡论”[21]以及阿尔文·托夫勒“第三次浪潮”[22]等的拓展,发展成为以美国为代表的“专家知识政治学”[23]和技治主义理论传统,影响着全球其他国家社会治理改革创新的方向和趋势。“技术治理”发展至今都遵循着两个原则,分别是科学管理原则(即用科学原理和技术方法来治理社会)、专家政治原则(即由接受了系统的现代自然科学技术教育的专家来掌握政治权力,其基本目标既指向将科学技术运用于社会治理),以提高社会运行的效率,也指向把技术工具运用到社会变革和改造活动中,实现社会运行的理性化和科学化[24]-[25]。技术治理驱动下的社会治理实践,旨在打通技术进步同社会生活之间的联系,通过技术性方式来提升社会治理效能。
当前,智能技术的高速发展,人们已进入复杂、不确定、变化的智能化社会,仅靠科学管理与专家政治的传统的技术治理理论已不符合社会治理现实,必须向去中心化的智能化理念转变,以智能技术工具为依托、治理机制技术化推动新时代基层社会治理的智能化发展,坚持“硬”治理的智能化与“软”治理的智能化相融合。其中,“硬”治理的智能化是指通过引进现代信息技术以提升行政效率与治理效能,“软”治理智能化是指治理机制和行政手段的技术化、科学化。“软”“硬”治理的智能化是融合性技术治理,即人工智能技术与治理机制的融合创新。
现代人工智能起源于1956年召开的达特茅斯会议,在此次会议上首次较为系统地使用了“Artificial Intelligence”的概念。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学[26]。人工智能技术是利用对数据和知识的获取,以高计算能力的计算机为硬件,利用算法逻辑模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等),其中包括数据挖掘、机器学习、计算机视觉、知识处理系统、自然语言理解和自动程序设计等多个复杂环节,代替人完成一部分脑力劳动,甚至比人完成得更精细、效率。目前科学界关于“人工智能”尚未达成一致的概念界定,但人工智能技术对社会变革、政府再造、社会治理等方面的影响已得到学界、政府、社会的高度认同,为推进基层社会治理现代化带来前所未有的动力与空间。
在公共事务治理过程中,包括政府、社会组织、企业和个人在内的治理将大数据、云计算、物联网等信息技术与新时代基层社会治理相结合,形成以智能技术为支撑,集合多元治理诉求、整合多方治理资源、促进多元主体参与、打造多元治理平台、满足多元需求、提升多元主体信息处理能力的过程,从而打造“共建共治共享”基层社会治理新格局,推动新时代基层社会治理向精细化、信息化、智能化、数据化、系统化发展。智能化之于基层社会治理的关键作用在于:一是利用大数据、云计算、物联网等人工智能技术对基层辖区的治理主体、客体、工具等要素进行信息获取,并通过将信息数据化反映到基层社会治理大数据平台,针对获取信息甄选主要矛盾、识别风险因子、精准治理对象;二是在掌握基层社会治理大数据之后,在党建引领下多元主体通过治理大数据平台共同参与治理,形成信息共享、扁平式组织、多元主体互动、风险回应迅速的治理机制;三是治理过程回溯,依托基层社会治理大数据平台,集合多元主体反馈的治理信息与结果,迅速对组织与机制作出补充与完善,重新整合基层社会治理多元主体权利,形成新型的基层社会治理体系。作为推动社会变革和基层社会治理创新的驱动力,人工智能技术推动了社会治理能力与治理体系的现代化,为基层社会治理开辟了新的治理空间与治理模式,使基层社会治理结果可视化、数据化、网络化。
1995年,芬维克(Terry Fenwick)提出了“3E”理论,是政府绩效评价管理的依据。“3E”指标, 即经济(Economy)、效率(Efficiency)与效益(Effectiveness)。1997年,福林(Flynn)在“3E”的基础上增加了公平性 (Equity) 这一指标,“4E”理论被正式提出[27]。根据“4E”理论,基层社会治理智能化评价既要考虑智能化技术治理的投入产出与运行效率,还要兼及社会效益和社会公平。因此,基层社会治理的智能化水平可以从经济、效率、效益、公平四个维度展开:经济维度是指基层社会治理智能化投入的成本,即数据系统的建设;效率维度是指投入与产出的比例,包括人才队伍的建设与信息处置的能力;效益维度是指基层社会治理智能化目标的实现程度和结果,包括人的满意程度和运行机制的完善;公平性维度是指基层辖区内智能服务供给均等化。
从经济维度看,基层社会治理智能化主要包括数据平台建设与数据采集能力。数据平台的搭建是基层社会治理智能化的重要工具,是各行动主体发挥治理功能的重要载体。数据平台主要有四大系统功能:一是数据采集,通过接口等方式从基层各网格采取治理信息;二是数据储存,对基层大数据信息进行存储;三是数据分析,运用数据统计系统将基层治理信息归类分析;四是数据共享与决策。基层社会治理涉及工作面宽、工作量大、事务繁杂,数据平台的搭建能够将复杂的基层社会治理信息进行快速筛选与分析,减少各行动治理主体的决策与执行实践障碍。因此,数据平台的搭建是基层社会治理智能化一项重要测量指标。数据平台可以通过数据采集能力、数据储存能力、数据分析能力、数据共享能力等系统的建设情况进行测量。
数据采集能力主要是指数据平台通过天网、地网、人网等数据采集发掘系统,能够及时汲取外部资源和调动信息的能力。数据采集系统可分为数据填报、数据预处理、数据评审、综合查询统计等功能模块,通过信息采集网络化和数字化,扩大数据采集的覆盖范围。数据的采集关乎基层社会治理的决策科学化程度。数据储存能力主要是指利用计算机和其他相关硬件设备为海量数据提供储存空间,并能够在该空间内根据治理需求快速、便捷地重组信息的能力。数据储存系统包括各种存储设备、控制部件及管理信息调度的设备(硬件)和算法(软件)的数据中心。数据存储的能力决定了基层社会治理的空间场域。数据分析能力主要是指梳理数据需求、提炼关键数据、探究治理规律的思维分析能力。数据分析的能力关乎基层社会治理资源的整合水平。数据共享能力主要是指数据共享的深度与广度、数据共享效率、数据共享持续性(过去、现在和未来)等方面的能力。
从效率维度看,基层社会治理智能化的指标包括人才队伍和信息处理能力。人才队伍是基层信息处置效率的重要保障,是基层社会治理智能化的关键一环。2021年9月29日,习近平总书记在中央人才工作会议上指出,深入实施新时代人才强国战略,全方位培养、引进、用好人才[28]。当前基层社会治理智能化面临数据平台和智慧智能设备的运行和数据的收集、筛选、分析等信息处置难题。基层社会治理智能化要取得成功,就必须在数量、质量上打造一支具备基层社会治理和智慧智能信息处置知识的人才队伍。因此,人才队伍的建设是基层社会治理智能化的又一重要指标。人才队伍可以通过信息人才配备数量、信息人才培训考核、专项信息人才基金投入等指标进行测量。
信息处理的能力是指通过大数据信息网络技术对基层社会治理信息的收集、筛选、分析,并据此作出基层社会治理决策的能力[29]。信息处理是基层数据信息人才培养的核心内容,也是基层社会治理智能化的重要目标。一方面,各治理主体利用大数据网络技术获取基层治理信息,这些“海量”信息会影响社会问题的处置时间。另一方面,信息具有时效性,若是没有将社会矛盾化解在萌芽状态,将会产生更大的社会影响与风险。因此,信息处置的能力是基层社会治理智能化的又一重要指标。信息处置可以通过信息收集能力、信息筛选能力、信息处置速度等指标进行测量。
基层社会治理智能化的效益维度主要包括治理满意度和运行机制完善程度。治理满意度以人民群众满意为根本指向。人民的满意程度是评价基层社会治理智能化水平的根本指标,可以通过平台建设群众幸福指数、群众对智能化治理满意度、多元治理主体对智能治理满意度等指标进行测量。
运行机制是多元主体参与基层社会治理智能化的行动指南,是基层社会治理智能化相关功能实现的主要环节。多元治理主体在参与基层社会治理智能化中责任界限模糊,容易出现推诿扯皮、责任甩锅的境地,需要完善主体责任清单,明确各智能治理主体的具体任务与工作以共同协作完成治理任务。社会问题复杂、治理要素多样,单靠信息收集人员本身无法完成对基层网格所有的社会治理信息的收集,信息处置容易出现“眉毛胡子一把抓”的情形,这就需要不断完善群众反馈机制、数据共享机制及多元主体监督机制,对基层矛盾及时查错纠弊,将风险隐患化解在基层。因此,运行机制完善程度是基层社会治理智能化的重要测量指标,可以通过责任清单、群众反馈机制、数据共享机制及多元主体监督机制等指标进行测量。
智能服务供给均等化是指在基层辖区内的各社区、网格、群众都能公平可及地利用智能化技术系统和平台,并能够通过数据的采集、筛选、处置等过程进行智能化治理。但目前不同地区、不同部门之间由于理念、资金、政策等的差异,出现智能服务技术在普及和使用中的不平衡现象,其基层社会治理智能化水平也存在差距。“大道之行也,天下为公。”智能服务供给均等化是坚持以人民为中心、增进人民福祉的基本要求,是实现基层社会治理智能化长久发展的重要保障,可以通过人民群众的评价、财政的权责统一、数据平台的建设标准等指标进行测量。
智能化在基层社会治理的广泛应用改变了传统的治理方式,增强了基层社会治理的精准性,满足了多元化治理的诉求,延展了治理场域的空间。但从“4E”维度标准来看,当前基层社会治理智能化建设还处于初步探索阶段,仍然面临着智能化与基层社会治理实践融合不充分的现实困境,具体表现为平台建设滞后、整合能力不足、“信息孤岛”效应和制度规范失衡。
社会治安综合治理中心(以下称“综治中心”)是基层社会资源整合与创新的重要平台。2021年4月,《中共中央国务院关于加强基层治理体系和治理能力现代化建设的意见》强调,全面推进综治中心规范化建设,发挥其整合社会治理资源、创新社会治理方式的平台作用。不过,从当前基层社会治理实践看,综治中心建设存在一定程度的滞后性,这种滞后性不仅体现在基层治理主体的智能化理念上,也表现在治理行动者的智能化融合行动上。智能化理念的更新是推进基层社会智能化的基本前提。要推动基层社会治理智能化变革,就必须转变社会治理智能化思维,以智能化思维与社会治理理念相融合。当前,无论是治理主体、部分管理部门、部分官员还是人工智能企业仍未转变智能化思维。一是平台主体智能理念不强。大数据智能化要求基层社会治理由政府主导的管理转向社会参与的治理,由传统科层制治理体系转向扁平化结构,建立政府机构间适应大数据智能化的合作联动机制[30]。但目前基层社会治理智能化的工作主要集中于政法委、公安局等少数党政部门,缺乏多元主体的平台参与。由于治理主体还未转变智能化思维,在基层社会治理智能化推进过程中呈“分割状态”,无法形成“多中心”“多联动”“多融合”的合作联动机制。二是平台主管部门、领导干部智能化认识不到位。除牵头单位外,其他协同部门对基层社会治理智能化的认识不足,尚未制订统一的社会治理智能化发展规划,导致各区域、各层级部门在推进基层社会治理智能化的创新工作中呈现“纷繁芜杂”景象。此外,部分领导干部智能化能力不足,对基层社会治理智能化推进工作不积极。三是平台“契合性偏差”或“算法偏见”。作为新型智能化技术孵化基地,企业因其社会治理理念、社会治理实践经验的不足,推出的智能程序与平台在治理实践中易出现“契合性偏差”与“算法偏见”。
信息人才是基层社会治理智能化的行动主体,信息人才队伍的建设直接决定了基层社会治理智能化成果。智能化的人才队伍不强的主要表现为业务熟练度不够、多元主体融合不够、复合型人才的缺失。一是业务熟练度不够。在大多基层社区、网格的现实情境中受限于财政拨款、信息收集及网络技术培训等资源不足的局限,从事基层社会治理的人员不能够很好的将前沿的大数据、云计算、人工智能等技术运用于基层社会治理的监督、研判及决策过程中。二是多元主体融合不够。在推进基层社会治理智能化的过程中涉及多个部门、多个主体的共同参与,要求部门、行动个体之间在实践中共同参与、协调联动、凝聚强大合力,形成“合作治理”“互补增益”的治理态势,推进人才队伍与基层社会治理智能化的契合性。但是在智能信息人才队伍的建设中仍然存在多元治理主体不协调、责任分工不明确等局限性。三是复合型人才的缺失。我国智能化产业高速发展,基层社会治理着力推进智能化发展。但目前基层辖区的大多数社区囿于专业人才培养机制不健全,专项信息人才的激励、奖惩、晋升基金缺失,数据系统设备经费不充足等局限,导致人才流失严重且更难以吸引同时掌握智能专业技术和拥有基层治理丰富经验的复合型人才。
所谓信息孤岛效应,指的是各个政府部门的信息来源彼此独立、信息平台相互排斥、信息处理难以关联互动、信息运用不能互换共享的信息壁垒和信息堵塞现象[29]。当前,信息孤岛成为推动基层社会治理智能化的一大“梗阻”。大数据正在快速渗透到社会治理的诸多领域,基层社会治理智能化不仅要求形成“数据量级”,更要求实现多主体、跨平台、宽领域、全方位的“数据共享”。目前,基层社会治理智能化尚存在条块之间、网络系统平台之间、政府与群众之间的“数据壁垒”等局限。一是横向部门、纵向层级的数据壁垒。基层社会治理智能化涉及不同层级、多个横向部门,面对治理体量庞大、治理对象多元、治理事务繁杂的局面,占有大量数据的各政府部门之间并没有实现资源数据共享,导致智能科技技术没有很好的发挥其协调治理资源、节约治理成本、整合治理信息的重要作用。二是网络系统平台的数据壁垒。各个部门根据各自的职能特点、业务项目、数据源头设计信息数据系统与信息处置平台,由于其业务项目的不合作、系统平台的不连贯,导致各部门网络系统平台之间出现数据割裂;各系统平台处于“信息孤岛”的尴尬境地,海量数据的价值尚未充分开发利用[31]。三是面向群众的数据壁垒。大数据是每个人的大数据,意味着大数据要面向群众,保障大众的知情权,但目前政府对外公开的数据流于表面,尚未完善对外的数据共享平台、 提供政府与群众之间的数据输出与反馈系统。因此,也就无法打造“共建共治共享”的基层社会治理智能化格局。
以互联网为代表的信息技术推动了基层社会治理智能化发展,但同时互联网也牵涉到基层社会治理的智能化建设、信息安全问题,关乎到国家安全、社会稳定、人民幸福。因此,关于基层社会治理智能化的制度设计显得尤为重要。目前,制度建设不力主要表现为顶层设计不足、法律法规缺位。一方面,顶层设计不足。从“十一五”规划开始,我国在政策层面提出互联网发展相关规划,建设互联网示范工程。从2015年7月到2016年12月是我国出台“互联网+社会治理”发展的规范性文件的顶层设计阶段,2015年7月国务院发布《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、2016年12月27日发布的《“十三五”国家信息化规划》等政策文件,后期处于“大数据+社会治理”精细化发展。但总体而言,基层社会治理智能化发展的顶层设计仍不足,相关规范性文件并不能满足基层实践的客观需要,虽然地方根据纲领性文件推动具有地方特色、经验的智能化建设工程,但由于缺乏统一的智能化标准、政策目标不一致导致各区域、各部门存在“系统孤岛”[32]。另一方面,法律法规缺位。大数据在推进基层社会治理智能化的同时也存在风险隐私问题。不论是政府部门、社会组织、市场还是个人在多元数据共享平台系统中容易面临数据安全与隐私的威胁,国家层面针对隐私权保护体系的相关立法较为周全,但面对日益变化的基层社会治理情景的相关立法还亟待完善。
伴随着大数据的快速发展,基于智能网络科技技术构建的基层社会治理态势已成。然而,在基层社会治理智能化建设过程中已暴露出诸多短板与制约因素,存在理念、人才队伍、数据共享、制度建设等局限。要进一步推进基层社会治理智能化,应当从理念引领、人才战略、平台建设以及制度建设等方面着手,全面提升基层社会治理智能化水平。
社会治理智能化正是大数据时代背景下,将现代化智能技术与传统的社会治理方式相融合,实现治理理念与治理手段的创新。因此,以智慧治理思维引领基层社会治理现代化的发展是其要义。一是坚持“党建+智能化”理念。“党建+智能化”其本质上是党建工作和智能化技术的耦合,不仅是对党建工作的数字化、智能化和精准化建设,更是基层党委引领全局、推动基层社会治理体系与能力的现代化。坚持“以人民为中心”的智能化发展思想,拉进与群众的距离,打造“一切为了人民”的基层社会治理智能化格局。二是树立“合作联动”智能治理思维。基层社会治理是个涉及多个行业、部门、行动主体、治理客体的大系统,要充分利用现代智能网络技术的数据共享机制和弹性机制。将治理主体、治理客体、治理资源、治理工具等有机联合,打破“数据鸿沟”局限,破除多元行动主体“自扫门前雪”的陈旧理念,更新适应新时代基层社会治理现代化的“合作联动”智能治理思维[33]。三是深化“智能化+政务”的治理理念与思维创新。各级政府及各级管理部门要建立基层社会治理智能化发展的规划与数据体系。领导干部要变革“智能化”执政理念,主动学习智能信息新技术、接受大数据新思想、培养其智能化共享思维、数据思维及资源整合思维。
建设智能化人才队伍,为基层社会治理现代化转型提供人才保障。一是强化智能化人才类政策支撑。2015年12月16日,习近平总书记在第二届世界互联网大会上强调,要采取特殊政策,建立适应网信特点的人事制度、薪酬制度,要建立灵活的人才激励机制,让作出贡献的人才有成就感、获得感[34]。国家立足智能化人才发展战略,在智能化人才培养政策上给予大力支持形成基本保障,完善人才建设政策、财税扶持政策以及相关配套保障政策,有利于营造智能化人才培养的良好氛围和良性环境。二是大力培养基层智能化人才。党的十九大报告提出,全面增强执政本领,善于运用互联网技术和信息化手段开展工作。因此,加大对智能化人才的引进与培训,设立人才需求预测机制、人才引进机制、人才技能培训机制、人才激励机制、人才考评机制并配备相应的专项扶持资金。提升各级领导干部、政府工作人员、智能信息管理员等主体的智能技术运用水平与智能化专业能力。三是孵化“智能化+教育”基地。根据基层社会治理智能化人才需求结构,与高等院校、职业学院、智能信息企业合作,由不同学历层次、不同专业方向的学校和培养机构分别承担,构建分层次的基层智能化人才培养体系,形成“智能化+教育”人才队伍储备模式,为基层社会治理智能化人才队伍的建设提供长效平台、源源不断的新生力量。
数据共享是提升信息处置速度的关键所在,是从源头化解风险矛盾的核心要素,是实现基层社会治理现代化的重要因素。一是要完善治理主体的数据共享机制。党的十九大报告强调:“打造共建共治共享的社会治理格局。”“共建共治共享”意味着“多元主体共同参与基层社会治理”,要实现多元主体共同参与基层社会治理,就必须完善数据共享机制,统筹数据资源,理顺基层行政链条,整合政府部门的信息后台,推进数据库联网,打破部门之间的信息壁垒,解决部门分割所形成的“信息鸿沟”问题,释放数据红利。二是构建“一体化”的数据平台建设。“一体化”意味着多治理主体可以跨领域、跨场域、跨部门、跨系统获取信息与数据,实现数据共享、资源整合、业务融合、场域扩延的智能化治理新模式。“一体化”数据平台涉及基层社会治理信息的采集、数据的研判与处置、数据的反馈与指挥响应、风险防控与预测、态势上报与信息共享五大板块,能够及时处置与防控基层社会治理的风险与矛盾。三是树立“以人民为本”的数据开放机制。各级政府、部门应积极推动公共数据信息的开放与共享,随着各级政府积极推动公共数据资源向社会“共享”与“开放”,与社会、群众建立起数据输出与反馈系统,增强数据的公共价值。
完善数据信息的制度建设,为国家安全、社会稳定、治理有效设立安全防线,关乎人民群众的根本利益。一方面,完善智能化治理顶层设计。中央要总结地方社会治理智能化推进经验,总结智能化建设规律,形成宏观层面的战略规划政策。相关的实施政策、数据标准、数据规律为地方推进社会治理智能化提供行动依据与推进思路。同时,地方也要推进试点工作,逐步形成可复制的基层社会治理智能化推广经验,通过基层具体试点和实践经验自下而上地推动整体社会治理体制的转型[35]。另一方面,完善智能化治理相关立法。2021 年 6 月,《中华人民共和国数据安全法》正式颁布,这标志着国家在智能领域的法治建设迈出了重要一步,数据安全与管理已成为推进基层社会治理智能化的关键一环。当前,应解决因数据管理立法不全所受到的“数据威胁”,例如各部门在进行数据共享时涉及的“行政机密”、政府与社会数据共享时涉及的“社会组织机密”、政府与企业数据共享时涉及的“商业机密”、政府与公民数据共享时涉及的“公民个人信息”等,都面临数据外泄的安全隐私问题。完善数据安全管理的法律体系应为各部门数据共享提供隐私保障。但目前我国针对数据信息管理的法律法规还不够健全,应促进加大数据保护力度,对前述各种互动过程中产生的数据采取加密保护措施。因此,不论是中央还是地方都要完善立法体系,中央加强顶层设计、地方在立法权限内加强制度规范,建立健全数据资源共建共享的法律法规,为推进基层社会治理智能化发展提供保障机制。