基层治理结构与政府数据治理——以Z市T区网格化管理及其专项行动为例

黄晓星 丁少芬

一、研究缘起：数据生产与数据悬浮

数据治理体系是国家治理体系和治理能力现代化的重要组成部分。近年来，我国通过体制和机制初步构建起政府数据治理体系(黄璜、孙学智，2018)。其中，21个省份设立了政府数据管理机构，实施了572个省级政务数据治理平台和系统建设项目，如浙江省深化“最多跑一次”改革、广东省实施数字政府省域治理“一网统管”等。数字技术在疫情防控、风险研判和复工复产等方面的创新应用，为我国有效应对疫情风险提供了坚实支持。但已有研究指出，网格化管理出现的瞒报数据、“布置现场”、“制作台账”和发现问题不及时等现象(文军，2012；刘安，2014)，导致数据可用性不足、实用性差、数据“沉睡”和数据烟囱等治理问题层出不穷(唐皇凤、陶建武，2014；邱泽奇，2018；刘能、马俊男，2019)，严重影响了政府数据治理的绩效。以下情景是社区网格员采集数据的普通场景和数据治理平台构建并得以运用的实践情景。

2017年6月15日，网格员小赵打开电脑里名为“6月88单网格小事件”的文件夹，挑选出4张图片：占用人行道的小黄车、路边堆成小山似的落叶、网格员检查出租屋消防器材、网格员派发长者配餐宣传单，并通过手持智能终端将照片上传到“省政法E网格”，完成了每个工作日上报网格事件的任务量。小赵每天挑选照片上报网格事件，直至88张照片全部用完后，他与同事交换了文件夹，开始新一轮的上报网格事件的行动。事实上，上报网格事件的工作要求网格员巡查社区网格，记录网格事件，并即时上报系统。但上述情景呈现的是网格员“制作台账”的过程。

同年8月27日，作为“入户大走访”小组成员(1)在2017年8月21日至12月31日期间，Z市开展了一场“入户大走访”的“四标四实”基础数据采集专项行动。“入户大走访”小组是由民警、网格员、街干部、出租屋管理员、社区干部和治安联防队员组成。的小赵和民警再次来到健身房“拾楼”(2)“拾楼”是方言，指网格员在第一次上门未能核实人和房屋(或单位)数据时，实施第二、第三次上门核实数据的行为。，采集单位及法人的信息情况。小赵向法人代表出示了工作证，并说明在第一次入户时，法人代表不在场而无法提供信息导致实有单位的数据空白的情况。重新获得数据之后，小赵将所得的数据导入正在搭建的“数字Z基础应用平台”，以完成每天采集数据的基础工作。

2018年3月，基于“入户大走访”核实的基础数据，Z市政府数据管理局正式建成“数字Z基础应用平台”，这标志着Z市政府数据治理体系的建立。2020年，该平台汇集了2.57亿条城市基础数据，为民政、住建局等10余个职能部门提供了各种场景应用。以该应用平台的全量基础数据为依托构建的Z市四级防控可视化疫情“一张图”，促使网格员从“表格抗疫”转变为“码上抗疫”，为政府指挥调度和精准防疫提供了数据支撑。同年10月，该应用平台再次被运用在全国第七次人口普查中，技术赋能网格员通过移动终端录入公民身份证号码，最大限度保障了普查成效。

网格化管理是常规化的数据采集，“入户大走访”则是运动式的数据采集。Z市网格化管理体系及基础数据平台的构建分为两个阶段：在2014年至2016年期间，Z市构建了社区网格化管理体制；在2017年至2020年期间，Z市通过“入户大走访”对网格化管理体制进行了深化，构建了全市统一的基础数据应用平台。基层政府数据治理强调末端治理触角的延伸与治理效果的实现(夏义堃，2019)。它是数据治理的实施主体，更是国家数据政策的执行者与公共数据服务的提供者。网格员是政府数据的收集者和生产者，直接深入数据的产生源头，进行冗杂琐碎的记录，并实时反馈。无论是“网格化管理”“入户大走访”“数字防疫”还是“七人普”，国家通过数据治理把社会复杂性化简为数字(彭亚平，2018)，以实现对基层社会的有效掌控。上述场景让人产生一些疑问：在建立网格化管理的常规化数据采集体制之后，作为数据治理主体的政府为什么还要开展运动式数据采集？作为政府数据治理体系“末梢神经”的网格员在生产什么类型的数据？又是什么因素影响数据生产行为，并进而影响政府数据治理的有效性？上述两个场景同时引起了笔者对基层政府数据治理体制的思考。政府数据治理嵌入了基层治理结构，其与原有治理结构之间的互动影响着治理的有效性。

学界已就国内外的政府数据治理政策、模式、框架、特性、存在问题和数据开放等议题展开了广泛讨论(鲍静、张勇进，2017；黄璜、孙学智，2018；孟天广，2021)。然而，已有研究缺乏对政府数据治理结构和采集场景的深度关切，可能令人对数据能否被有效测量产生质疑。因此，本文聚焦于政府数据治理嵌入基层治理的过程，剖析治理数据的生产策略，解释数据采集中所产生的数据悬浮等问题。本文采用个案研究方法，以Z市T区6年来关于网格化管理的实践及其运动式数据采集专项行动的整体性事实，作为研究政府数据治理的样本。Z市是我国一线城市，其人口超过了1500万，其中，T区是人口最密集的城区。笔者持续关注T区政府数据治理的情况，并在2017年7月到2018年3月，以调研员身份参与到网格化管理工作中，运用文献资料、参与式观察和深度访谈的方法展开调研。调研发现，政府在基层社区构建数据治理体系的过程中，采取了不同的数据采集策略，并以复合型的数据采集机制来提升国家信息汲取能力。本文将这两类数据采集策略作为基层政府数据治理的组成部分，解释其与治理结构之间的关系。

二、概念脉络：基层治理结构、政府数据治理与数据生产

数据日益成为国家现代化治理中重要的战略资源(Kitchin，2014；Kukutai & Taylor，2016)。国家通过数据治理重构基层治理体系，提升国家汲取信息的能力。政府数据治理嵌入于既有的治理结构中，部分的成功或者失效，也引发了基层治理体系的逐步改变。

(一)治理现代化与政府数据治理

国家从不懂数目字管理逐渐发展为数据治理的主体(黄仁宇，1997)。在王朝时代，国家以“户”为治理单元，通过将土地量化为“税亩”、人口统计为“丁”，来完成控制人口、国家税赋征收和维护治安等任务。国家建立自上而下的纵向治理结构，并通过“户”影响到个体。但由于科层制上下级之间的垂直信息不对称，社会的复杂性和不确性，信息汲取和存储技术等方面的限制，这使得国家监管难度变大、成本变高和效率变低(渠敬东、周飞舟、应星，2009)，严重削弱了国家的信息治理能力。在传统信息治理领域中，国家无法确保数据是否真实可靠。其所采集的数据悬浮于基层的治理结构，也悬浮于基层的社会生活。“数据悬浮”(3)“数据悬浮”概念是从“政权悬浮”中迁移得来。周飞舟曾将税费改革对国家与农民关系的影响概括为悬浮型政权，即使国家政权“悬浮”于乡村社会之上。数据有效性要求数字尽可能地与所要描述的现象紧密结合，才能对现实生活产生有意义的推论。一旦治理数据失效，国家依据失效的数据进行治理，可能会使国家失去决策支撑，弱化国家的治理能力。制约了国家治理的空间、能力及其效能，可能会造成政策意志难以深达基层、政府动员能力和服务能力减弱等严重后果(韩志明，2017)。

现代化国家通过各种技术治理掌握数据权力，完成对地方资源的汲取和控制，加强对社会成员的监督和信息的管制。在数字时代，人们的活动信息作为数据被收集起来，经过整合、计算和优化，使得信息具备数字化、网络化和智能化的特征，并重新反馈到现实世界，为国家更为有效的决策提供信息基础(王天夫，2021)。数据是现代权力的信息性整合，也是现代权力的信息化转置。数据权力则意味着信息成为权力的中枢，即信息成为分配资源的权力本体。数据权力深刻地影响着国家治理(唐皇凤、陶建武，2014)，是重构治理体系的基础。计算能力是衡量国家现代化和理性化的标准之一(马克斯·韦伯，1998)。国家以“官方统计数据”破解地方性知识(安东尼·吉登斯，1998)，实现治理权力向下渗透。如官方以数字化的逻辑来统计人口出生率、死亡率和再生产比率，设立职业分类、年龄分组、党派分群等分析口径，构建政治体系，实现国家对民众的规训(福柯·米歇尔，2010)。又如，国家赋予土地一系列属性，并通过“制图术”把纷繁复杂的实际空间转换成可分析和控制的抽象空间，重构国家治理版图(杜月，2017)。又如，国家通过“数字下乡”的技术手段，改善基层治理过程中的信息不对称问题，提升社会治理水平(王雨磊，2016)。

数据治理被理解为政府对在社会公共事务治理中所产生或需要的数据资源的治理，包含三个维度：“对数据的治理”“依据数据的治理”和“数字空间的治理”(黄璜、孙学智，2018)。其一，数据、信息和数字本身成为重要的治理对象，涉及数据的所有权、使用权以及数据安全等内容；其二，从技术上改进治理方式、手段和机制，技术赋能国家治理；其三，对电子商务、互联网金融和移动支付等数字融合世界的新生事物进行有效治理。“依据数据的治理”和“数字空间的治理”的有效性取决于“对数据的治理”，而“对数据的治理”的源头则在于对数据进行生产。已有文献更侧重于研究“依数据的治理”的议题，但技术治理落地困难(黄晓春，2010)、程序扭曲(王雨磊，2016) 、目标偏离(彭亚平，2018) 等困境，皆表明关于政府数据治理的实践议题、技术治理与治理结构的适配关系的研究还有待推进。

政府数据治理与原有的治理结构产生了张力。受制于原有的秩序，技术治理只有嫁接其中才能发挥实效，否则会陷入不接地气的“空转”(彭亚平，2020)。中国传统科层制的“条块分割”和“纵强横弱”严重影响了政务信息系统的建设，引发了数据治理体系的“信息孤岛”(information island)(马亮，2017)。从纵向来看，我国现存的集权式简约治理导致中央政府难以全面、精准地把握地方整体的情况(王山，2017)，特别是在信息传递方面，地方政府在上报信息的过程中存在部门利益的考量，截留部分信息或虚报信息，因此引发了信息噪音大和信息有效性低的问题(唐莹、易昌良，2018)。从横向来看，“信息孤岛”式的政务信息系统缺乏统一化和规范化的数据标准，严重制约了国家治理中对数据的整合、分析与运用(唐皇凤、陶建武，2014)。

同时，政府数据治理的有效性还取决于数据生产的真实性。从方法论层面看，数据采集过程可能存在多个来源的误差，误差扰动、接近值模拟和数据质量的资源投入水平都会造成数据失真(Groves et al.，2009)。抛开方法论层面，国家能力及其治理意图也会影响数据的真实性，可能会出现制度诱导的数据造假(刘能、马俊男，2019)。在“左”倾占据优势的特殊时期，国家强调报表中的每一个数字都要做到政治正确，这暗含着国家对统计工具的政治规训(赵胜忠，2012)；政府地理规划者的治理意图极大程度上影响了地图所呈现的地理空间(杜月，2017)，民意调查将复杂民意化简，这是权力支配的政治过程(彭亚平，2018)，城市基层治理对象从社区中的人和空间演变成了数据和台账等数字化内容，而这些数字往往是居委会利用文牍技术拼凑而来的(王迪，2012)。

上述研究论证了“信息孤岛”与基层数据生产的真实性都会影响政府数据治理的实效性，从而导致国家治理体系现代化的基础变得不牢靠。既有研究为本文提供了重要的参考价值，但尚未探讨政府数据治理的深层结构与既有治理结构互动作用的原理。此外，在实操经验方面，既有研究多基于逻辑推演展开，较少涉及基层政府数据治理的实际案例和可靠的实证调查，未能将政府数据治理视为有机整体，亦未将其治理绩效(即数据生产的真实性)纳入体系。

(二)研究问题与分析思路

在已有研究的基础上，文章的研究问题为：作为治理现代化基础的政府数据治理在基层如何构建？其与已有的治理结构发生怎样的互动？技术治理的具体运作机制是怎么样的？如果基层治理的基础信息工作没有夯实，那么政府治理必将无法真正回应社会诉求和群众意愿。为了提升政府数据治理的实效性，政府需解决数据治理体系中的“信息孤岛”和数据生产的真实性问题。遵循上述问题的指引，笔者构建了一个阐释框架(如图1所示)，试图为技术治理实践提供一个整体性解释框架，并重新诠释基层政府数据治理的实践应用。

图1 基层政府数据治理及其数据生产框架

作为一种自上而下主导的治理机制，基层政府数据治理嵌入并重组了原有的治理结构。治理结构影响着政府数据治理的实效性。政府希望通过数据治理，形成协同性和整合性治理结构，推动碎片化治理格局的重构。数据整合、关联数据和数据平台等信息技术将会从根本上改革政府组织机构结构与形态，促使“文件办理”走向“数据治理”，重塑国家治理的生态(鲍静、张勇进，2017)。在治理现代化的过程中，国家将政府数据治理嵌入原有的治理结构中。但由于受到原有治理结构的牵引，政府数据治理往往失效，这可能会导致政府决策的偏差。本文关注基层政府数据治理体系的构建及其数据治理策略，期望回应和补充技术治理中的基层政府数据治理议题。技术治理研究绝不仅仅是探索已有命题在数字技术推动下的变化，更要认识到这是根本性变迁过程。新的机制也正在快速浮现，为政府治理提供重要参考。

三、政府数据治理的常规化与社区治理重构：网格化管理

政府数据治理通过技术化、行政化手段，在社区建立体制、机制，将治理对象数字化，企图实现对社区社会性的精准掌握。作为技术治理工具的网格化管理被政府广泛使用，嵌入并重构了基层治理结构。本节以Z市T区网格化管理为分析蓝本，剖析政府数据治理在微观层面的实践及其目的，发现遵循着管理主义取向的网格化管理陷入了技术化治理的悖论。

(一)网格化管理及社区治理体系重构

国家治理体系现代化是以信息化和数字化为推动力，推动着政府治理由粗放式管理向精准化治理转型。设立数据治理机构是国家实现信息化建设、地方政府实现有效治理的一项治理创新(黄璜、孙学智，2018)。网格化管理体制构成了城乡社区治理单元的填充机制，推动社区治理体系重构。

网格化管理制度被政府广泛采纳，缘于社会变迁、技术赋能和碎片化“条块”治理结构的三重压力。其一，急剧的市场体制改革导致城市过密化和乡村过疏化，催生了人口的快速流动和加剧了社区的异质性(黄晓星、蔡禾，2018)，加之信息技术赋能行动者同时属于多个地方或组织，支持着在场行动与不在场行动在可识别和不可识别个体身上汇集(邱泽奇，2018)，使得属地治理不能完全覆盖行动者。其二，碎片化的政府治理结构引发了“看见问题的人管不了”与“能管问题的人看不见”的矛盾和基层管理错位。具体而言，社区公共事务由民政、计生、城管和出租屋管理中心等各线条管理。但是社区各线条的交叉管理工作多，又缺少处理问题的职权，所以综合性问题只能逐级向街道和区政府上报。街道办事处需要协调辖区的职能部门来处理综合性的问题，但职能部门归属于区和街道的“双重领导”(朱光磊、张志红，2005)。区属部门具有实际领导权，街道办事处只具有指导、协调和监督权。在实际操作上，后者难以指挥和协调前者来解决公共问题。其三，垂直部门与属地部门之间缺乏有效的信息共享机制，且从事不同线条的工作人员各自采集数据。

社区公共事务由四条线处理，每一条线口又有很多细线。我(网格员)负责民政线口，就有七八个业务系统，如低保人群、失业人员和退役军人等系统。当然，计生和综治也有各自的系统，而且系统的数据格式不同，采集的数据类型也不同。各“条块”的信息系统向社区延伸，我们重复采集数据信息，疲于应付上级要求，又由于“信息孤岛”，无法通过关联数据降低工作量。(访谈时间：2017年12月2日，访谈对象：SZ)

采集人口信息是网格员的重要工作。我们不断更新数据，并向派出所、出租屋管理中心等部门上报。公安局拥有最齐全的信息，有人口底册(出生、死亡、迁入和迁出数据)，但信息不共享。他们的数据权限比较高，我们查不到他们的系统数据。另外，公民的户籍、婚姻和居住地等数据留存在不同部门，且可能存在数据过时的问题。(访谈时间：2017年12月30日，访谈对象：ZFW)

日益复杂化的社会问题、多元化的利益诉求和“信息孤岛”促使政府走向技术治理，网格化管理逐渐成为我国社会治理的利器(叶敏，2018)。Z市在不突破现有的基层行政管理体制的基础上，设立市、区、街(镇)三级社区网格化服务管理中心，形成“横到边、纵到底、全覆盖、无缝隙”的政府数据治理的组织体系(见图2)。

图2 Z市网格化管理体制嵌入基层治理体制的组织结构

首先，T区政务办内设网格化管理科，赋予其网格化工作管理督办的职能。同时，政务办下设区级网格化服务管理中心，让其承担网格化日常运营的管理职能，该中心的数据来源于区级各职能部门的共享数据和社区网格化管理体制的采集数据。一方面，T区公安、民政、卫计、城管和流动人员服务管理局等部门按照数据共享目录的要求，定期向中心上报数据；另一方面，T区的21个街道各自设立了街道网格化管理服务中心，通过整合出管人员、街道各类的聘用人员和职能部门自有的执法队，构建社区网格员队伍，赋予其数据采集和事件处理的职能。通过网格化管理体系，T区试图将政务部门的业务系统数据并联到综合性的网格化管理平台上，实现数据跨区域、跨部门和跨层级的互联互通，以及“人进户、户进房、房进楼、楼进网格”的动态化、数字化管理，为政府实施动态监察提供了数据支撑。

其次，网格化管理体制试图通过信息平台，实现科层运作的流程再造，促成“条块”部门协作的常态化机制的建立，促使问题的有效发现与处置。网格化管理体制是一种责任到“块”(网格)的管理模式，以调度执法的市、区和街三级网格化管理中心为轴心，把业务流程规范为“信息采集、案卷建立、任务派遣、任务处理、任务反馈、核查结案、考核评价”7步闭环流程，将民政、劳保、计生、信访稳定和司法调解等9个职能部门与属地机构集合起来，并以常态化的工作联动机制，形成“前台共管、后台分流”的权责清晰的综合执法工作体系，弥补“条”上的缺口。

(二)网格化管理的悖论：逆选择困境

网格化管理模式的运行是政府数据治理机制嵌入科层体制引发的结构与技术互动的结果，力图实现国家精准把握社会现实的目的。这种治理机制的有效性是建立在数据能够清晰化社会事实基础上的。数据采集的关键在于社区网格员，他们承担着输送社区信息、化解群众矛盾和排查基层风险的职责，但其数据采集行为陷入“逆选择困境”(刘安，2014)。网格员选择性地关注清晰量化的指标，而忽视非量化和未列入考核的指标；高度重视涉及基层维稳类的刚性指标，而忽视社区服务的弹性指标；追求数据形式的合规性，而忽略社情民意等数据；甚至出现网格员为了获得较好的考评结果而“制作台账”的现象，如文章引言的第一个场景。笔者发现，不少网格员采用“统计+估计”“交换照片”等方式上报数据，从而导致数据悬浮于社区的真实情景。

网格化管理事件分为大件事和小件事。大件事需要区级职能部门或街道解决；小件事是我自己或物业管理处可以处理的事情。路灯不亮了，这个肯定要职能部门来解决。有一些事情职能部门未能及时处理，推给网格员；还有一些是他们解决不了的事情，让我们来做，那我还不如不报大件事。我一个月上报88件事，都是小件事。一旦指标没完成，我会被街道请去开会、被批评。(访谈时间：2017年11月1日，访谈对象：DHT)

这些问题归根结底是网格化管理体制的内在矛盾及其与现有的基层治理结构相摩擦的结果。社区网格化管理延续了传统的“条块”管理方式，试图通过统一化的信息平台实现“条块”联动和属地管理，但其在本质上加剧了“条块”冲突。一方面，社区网格化管理形成了以层级制和专业化为特征的“金字塔—鸽笼式”组织结构，强化了结果导向(陶振，2015)。从组织结构来看，网格化管理通过构建“指挥—执行”“等级—控制”的组织关系，使得网格似乎成为街道下设立的行政层级；从组织运行来看，层层下达的治理目标、工作任务和基于文牍主义的考核评定都具有科层化的运行特质。网格化管理沿袭了压力型责任机制，进一步强化了网格员有选择性的行政策略与行为，陷入了官僚式“技术治理”的悖论(孙柏瑛、于扬铭，2015)。

网格中心和职能部门是同级的，网格中心常务副主任是正科级，职能部门的主任也是(正科级)，他凭什么调动职能部门，对吧？事件处理调度员无法与相关职能部门取得联系，询问渠道不畅，权限不清晰。(访谈时间：2017年11月2日，访谈对象：DSL)

另一方面，网格化管理部门的层级定位与“条块”部门之间存在内生冲突。在遵循原有“条块”组织格局的基础上，网格化管理体制以一套平行的管理层级和指挥关系嵌入基层治理结构中，并赋予其中心对“条块”部门的派单权和考核监督权，试图整合“条块”。但这种指挥关系模糊了原有的“条条”部门内部的垂直关系、“块块”部门的横向关系以及“条块”部门间的沟通协调关系，使得“条块”部门面对着多重指挥关系(孔营，2017)，也因此导致统一目标、部门协同变得更为困难。网格化管理既定的科层级别与功能权限使得其缺乏了必要的数据治理权限和组织权威，引发了信息整合不畅和协调指挥不动等问题(文军，2012)。

在网格化管理机制嵌入传统的基层治理结构的过程中，以“块”为主的网格化管理试图通过信息平台来解决原有治理结构中“条块”冲突的问题，但却为“条块”所制约，导致政府数据治理在社区层面的实践陷入了技术化治理的悖论。为了进一步解决问题，政府采取了运动式的数据生产策略，以提升数据治理的绩效。

四、运动式数据采集:“入户大走访”

运动式治理和常态化治理并不是截然替代的两种治理手段，而是同时并存且互动配合。运动式数据治理提升了基层数据治理的权限，减少了网格化管理体制的惰性，建立了数据与社会事实的对应关系，实现了数据权力向下延伸。

(一)“以条带块”“社会协同”提升数据治理权限

运动式治理的专项行动通过“以条带块”“社会协同”机制，初步实现政府部门之间的政务数据共享，提升了数据治理的实效。在2017年至2018年间，Z市政府开展了一场以公安局为主导的入户大走访“四标四实”基础数据采集专项行动。该专项行动成立了市、区、街(镇)入户走访工作领导小组、联合指挥部和入户走访小组三大临时小组，动员了19.43万工作人员，核实了14653个城市网格数据和4777个农村网格数据。每个网格配备一支5人的入户走访小组，并由民警牵头落实走访行动，摸清社会治理要素底数，关联匹配各类社会治理要素的属性。

第一，作为主导部门的公安局统筹协调城管、工商、食药监和房管等职能部门，建立了信息整合制度，促成了网格化管理的数据共享。公安局整合各个职能部门应用系统中的人口管理、综治信访和市政设施等数据，形成“入户大走访”的原始数据表，并打印需要核实的地形图，交由入户走访小组实地核对。同时，公安局统一数据标准化建设的规范格式，对数据字段的描述、格式和录入规范都有详细描述和操作指引，要求入户走访小组按照标准化格式采集数据。在排查未命名的建筑物和非法出租的房屋时，入户走访小组通过与“Z市流动人员信息系统”的比对，即时更新标准地址库和标准建筑物编码，建立了现有人屋信息的关联。

入户大走访很实在。公安局和网格员打了一场漂亮的“硬仗”。我负责的小区大部分业主没有标准底图。民警先联系住建局，获得标准底图。假如住建局没有数据的话，民警就去找物业管理处。物业对住户的情况十分了解，知道哪些房子是空户。假如物业都没有底图，我们再上报街道网格管理中心。(访谈时间：2017年11月7日，访谈对象：QLD)

各职能部门和公安局所掌握的地址信息不对称、数据格式不一致，这引发了许多问题。如无法监管企业是否有违法行为；身份证和房产证的地址不统一，严重影响了政府的办事效率。这次专项行动从市政府层面统一数据标准，规范地名、地址和建筑物编码，让每栋建筑物和每个地址都规范且唯一。政府各部门统一使用一套数据，避免了信息不对称的问题。(访谈时间：2017年12月17日，访谈对象：LBD)

第二，公安局工作人员下沉到数据采集的队伍中，弥补了网格员权限低的不足。群众不配合网格员采集数据的现象屡见不鲜，而公安局具备了采集数据的合法性。因此，专项行动下派民警(或辅警)7.72万人，占走访总人数的40%，强化了数据治理末端执行者的力量。此外，公安局建立了基层联查联动工作机制，整合了工商、食品与药监、安监等执法力量，及时回应了数据核实过程中群众反馈的急需解决的难题。专项行动暂时性地充实了一线执法队伍，强化了处理社区公共事务、制约违法犯罪的执行力量，提高了数据采集、发现与处置问题的效能。

我们经常遇到不配合数据采集工作的居民，只能做好标记，上报派出所，找民警一起上门。走访单位更加棘手。业主给我们看营业执照，因为这是挂出来的。但是，从业人员身份证等内部资料就不给我们了。专项行动是民警陪着我们入户。居民认准民警，民警在采集数据时更有优势。(访谈时间：2017年12月1日，访谈对象：KD)

城乡接合部环境复杂，我们发现一间出租屋内有人制作假烟，民警当场严查出租屋主和承租人，并马上联系工商局来现场没收假烟。我们还通知了出租屋管理中心人员，要求加强对那个单位的监管。(访谈时间：2017年12月19日，访谈对象：DSH)

在数字时代，技术赋权社会主体，这促使社会协同成为政府数据治理的影响机制(孟天广，2021)。“入户大走访”专项行动发动Z市街坊群防群治组织和楼栋长(4)Z市街坊群防群治组织是由个体工商户、物业管理人员、社区志愿者等组成，已聚合342支队伍、144万人。楼栋长制度是指以楼栋为单位推选楼栋长，每栋楼设一名楼栋长(出租屋屋主为楼栋长)，单栋居住人数超过30户的可适当增加副楼栋长的制度。标杆人群协同参与数据核实工作，形成了基层数据生产的“横向互动”组织工作机制，激活了社区治理的“神经末梢”。群防群治社会组织和楼栋长依靠人熟、地熟、情况熟的优势，实时沟通、动态掌握人口居住情况，及时采集数据，确保流动人口和出租房屋信息完整、准确和鲜活，排查网格隐患，处理矛盾纠纷。

社会力量是很重要的。我们(入户走访小组)、街坊和物业在社区物管处、花园和小广场等人流聚集的地方蹲点，每天从早上8点到晚上8点都在核实数据。小区的很多问题要物业和街坊配合处理，他们发挥了很大作用。另外，楼栋长也是功不可没。他们将网格延伸到房前屋后、单元楼道，人来登记、人走注销、实时反馈治安隐患，让房东租得放心、租客住得安心、政府管得省心。(访谈时间：2018年3月2日，访谈对象：WTC)

运动式数据采集通过“以条带块”的信息整合和人员下沉这两种机制，促使政府数据治理结构更加扁平化，同时，通过“社会协同”横向互动的数据采集机制，实现数据采集的高效流转和基层问题的协同处置，提升基层治理的高效化、精确化与可控性。

(二)基层社会清晰化：核心政务数据的生产

厘清治理数据的类型，对于理解基层数据治理及清晰化社会事实的意图有着重要作用。根据内容划分，数据资源分为政务数据、社会数据和互联网数据。其中，政务数据指的是政府部门在业务处理中所积累的数据，包括政务基础数据和各类社会行为数据、实体数据(崔宏轶、冼骏，2019)。基层政府通过网格化管理体制，采集“人、地、事、物、情、组织”五大社会管理要素，然而，数据主要集中在人口方面，且数据模糊性高、精确性差，导致低质量的基础数据难以匹配应用需求(王淼，2021)。在市政府的统一组织和公安局的主导下，入户走访小组通过实地采集、现场调查和数据比对，形成了“四标”数据，并以此为基准，对“四实”数据进行了清洗，最终将网格化管理系统中的数据整合进入具有统一标准的、纵横关联的数据平台。

“四标四实”数据与网格化管理数据存在异同。两者的相同之处在于两类数据都属于社会治理要素，不同之处在于数据的颗粒度、特征以及其储存的平台。从数据颗粒度来看，“四标四实”数据划分为109项，网格化管理数据划为59项，可见前者的数据颗粒更小，细化程度更高；从数据特征来看，“四标四实”数据具备时效性、准确性和关联性，网格化管理中的部分数据存在滞后性、失真性和不关联性；从数据储存的平台来看，“四标四实”数据储存在全市统一的“数字Z基础应用平台”，是对“社区网格化管理应用系统”的升级。“四标”数据通过给建筑物编号、安排地址、划分从属网格、标注标准作业底图，确定建筑的空间位置。此类数据是公安局、国规委和住建委等职能部门重点关注的治理信息。“四实”数据是公民生活生产的数字化载体，是支撑基层社会治理精细化的基础要素。“四标四实”提高了网格化管理体系中数据的精准性、时效性和关联性，推动着社会治理地图不断走向清晰，夯实了基层政府治理的基础。

专项行动通过强化政务数据的精确性、时效性和关联性，提升治理数据的可用性。社会事实呈现出零散性、复杂性和多变性的特点，确保治理数据的精确性是数据治理的首要目标。首先，精准性不仅要求数字本身的准确性，而且包括在数据采集阶段，能够准确地收集和上传变化频率低或难以量化的数据；在数据查验阶段，有校验数据的技术使得数据基本保持着“原始面貌”，或问题数据能够及时追根源头并被更正。其次，为了保障政务数据的时效性，政府数据治理体系需要持续地监控和追踪数据，及时更新与现阶段的客观事实不符的滞后数据。通过细化数据属性，基层政府重新核实与补充政务数据，如在既有的“人口”和“单位”这两个维度上增加“在地”和“异地”的属性，凸显了数据的现势性，为构建实时有效的在地化人口数据库提供了基本要素。最后，政务数据关联性是指每一项数据在应用场景、数据属性和内在关联方面与其他类数据产生联系。该属性的强弱影响着政府数据治理平台化的建设和数据之间的黏性(崔宏轶、冼骏，2019)。

实有人口划分为：1.本市户籍，人户一致；2.本市户籍，人在户不在；3.本市户籍，户在人不在；4.流动人口；5.境外人员这五种情况。实有单位划分为：1.在用已登记；2.在用未登记；3.不在此办公三种情况。出租屋和单位使用情况的变动性大，走访更棘手。很多公司存在异地办公的问题，如在C区注册的单位却在T区办公，这就是异地办公，不合规，但很常见。一旦我们发现这种情况，做好登记，工商局会重点整治这类单位。发现空挂户或房屋装修，我们会标识并上报给中心。(访谈时间：2017年12月5日，访谈对象：SFC)

各表格中互相关联的数据必须一致。如“房屋(套)”中的街道巷、门牌号与“单位”中的街道巷、门牌号、房间号都要一一对应和完整。其中，单位住所是商事登记中的一项基础数据。一旦我们发现这项数据缺失，诸如起始租赁时间、面积和合同年限或从业人员等关联数据，我们要再次“拾楼”，查缺补漏。督导组经常检查报表和各种台账，针对一些变动大、含糊的或是不完整的数据，领导还会进行电话回访。(访谈时间：2017年10月10日，访谈对象：CHD)

政务数据的精确性、时效性和关联性影响着政府对社会的掌握程度。事实上，T区对网格化管理中部分数据失真的情况心知肚明，在其制定的《T区专项行动入户大走访工作实施方案》中就强调了“考评时要仔细鉴别网格化管理中的假台账，发现假台账要酌情扣分”。因此，对于核实“四标四实”政务数据，入户走访小组绝不马虎大意。在第一次入户未能核实数据时，会在其住宅或单位门口投放通知(5)要求居民与入户走访小组联系，或携带该住处所有人的户口簿、身份证资料到居委会完善相关资料。，并进行第二或第三次“拾楼”。这就呈现出与原先网格化管理中数据生产的不同场景。笔者曾多次参与入户走访，观察到核实“四标四实”数据时采用现场调查和文件证明的策略(艾云，2011)。网格员不厌其烦地核实数据，有助于政务数据精准地呈现社区情景。

通过网格化管理及其专项行动，Z市政府重构基层治理体系，实现了非常精细的管理和国家权力的渗透(陈玉生，2021)。公安、城乡建设、税务部和流动人口管理部门等政府职能部门打破“条与块”“条与条”“块与块”的信息壁垒，推动治理一体化建设。在标注地址的基础上，Z市网格从原来的1.6万个增至1.9万个，网格由“平面网格”“静态网格”向“立体网格”“动态网格”转变，拓展了国家治理空间，实现了“微治理”。

通过对上述案例的剖析，本文发现，政府数据治理的构建并非通过技术的使用即可完成，而是有赖于深刻的结构变革和多维的运行机制。不同维度的机制组成的复合型机制能产生整体功能(见表1)。具体来说，基层政府数据治理体系包含了三大机制：以自下而上的数据采集机制为主，并以自上而下的数据治理执行机制、社会协同的互动机制作为补充。其一，网格化管理体制通过嵌入基层治理结构，构建了常规化的自下而上的数据采集机制，采集了基层社会的人、地、事、物、组织等静态的描述性数据，以期实现对相关社会事实的统计、调查和监控，展开理性而适当的社会治理。但网格化管理技术受制于传统的基层治理结构，使得技术工具使用表面化，造成基层工作脱实向虚(孙柏瑛，2020)。其二，入户大走访“四标四实”数据核实专项行动作为一种运动式的自上而下的数据采集机制，通过“以条带块”的信息整合和人员下沉的方式，采集了兼具时效性和关联性的空间数据，建成了全市统一的数字Z基础应用平台，初步解决了政务数据不对称和办事效率低的问题。其三，专项行动通过“社会协同”机制的横向整合，强调技术赋权社会主体，提升其参与和协同能力的价值(孟天广，2021)，进一步强化治理数据的实效。但值得注意的是，在复合型机制中，通过运动式治理中的“以条带块”临时达成的促进政府数据共享合作机制只应作为一种紧急情况下的临时机制，当政府建立、健全数据平台后，此方式不应再作为一种辅助方式存在。

表1 政府数据治理的复合型机制

五、结论与讨论：嵌入基层治理结构的数据治理

在“技术治国”的理念下，政府数据治理成为国家汲取社会信息的技术手段。本文试图回答作为国家治理现代化基础的政府数据治理在基层社区的构建议题，回应技术治理与基层治理结构适配的关系问题。基层政府数据治理体系通过网格化管理体制得以实践，期望利用技术手段提高治理的成效，却为既有的科层制结构所牵引。因此，它以常规化治理与运动式治理轮换的方式，解决“信息孤岛”和核心政务数据生产的真实性问题，以提升数据治理的实效性。本文得出以下结论：

第一，政府数据治理体系的构建依循并嵌入既有的治理系统中。国家信息化是我国21世纪推动社会治理创新的重大课题，也是数据治理得以实现的动力保障。政府数据治理渗透在不同层次的社区单元中。国家通过社区信息化等技术手段促成了社区技术治理与社会治理的对接，以网格化管理和智能系统设置管控方式，完成了治理机制、技术和手段的布局。网格化管理体制以“金字塔—鸽笼式”的科层制组织结构嵌入社区治理体制(陶振，2015)，利用数字化技术将各个分散和不能“落地”的条线管理资源，网罗和整合到网格中，藉此消除国家权力渗透至基层社会的障碍。在社区空间化的基础上，社区信息化和人口数目字管理是技术治理全面覆盖基层的手段，是治理技术的极端发挥，其结果是政府逐步实现面向个体化的社会管理。但政府数据治理并不能独立地发挥作用，而受制于既有的治理体系，如“条块分割”所导致的“信息孤岛”和常规化数据生产的失真等问题。因此，政府通过运用不同的数据治理策略，逐步完善以数据权力为基础的治理体系。结合我国以往的治理经验，政府通过常规化的数据生产和运动式的数据生产两种策略来完成数据积累，确保了核心政务数据的精准性、时效性和关联性，后者对前者进行深化，从而提升政府数据治理的实效。政府数据治理与既有的治理系统充分地互动，构成了治理体系的重要组成部分。

第二，政府数据治理中的复合型机制促成整体性政府治理(鲍进、张勇进，2017)。基层政府数据治理主要体现为实施策略或行动的过程与行为，它需微观主体的政策传导和执行与多元资源的整合。如果说政府数据治理体制是有效治理推进的前提，数据治理的运行机制则是政府内部和政府与外部的无缝隙协作的“毛细血管”，决定了数据资源的配置、汲取、整合与利用的效果。复合型机制促成整体性政府数据治理，促使数据流动和扩展，解决因传统层级结构设置而形成的“数据孤岛”和信息梗阻问题。协作是促成数据流动的前提，依赖于纵向的上下级数据治理环节的衔接和横向的跨部门协同工作机制。更为重要的是，复合型机制为数据治理的社会参与和市场培育提供了契机。公民和社会组织等主体不仅是数据服务的对象，而且是数据治理的参与者。各主体参与政府数据治理的广度与深度，体现了政府与社会主体的数据利益平衡(闵学勤，2019)。广泛吸纳社会力量，培育合作伙伴，形成纵横交错的开放式跨界政府数据治理协作机制成为发展趋势。

第三，技术治理对基层治理结构产生了影响。首先，技术治理使组织层级向基层社会进一步延伸。现代信息技术的运用催生了政府数据治理体系，技术加持的网格化管理推动了社会治理链条向网格延伸。信息技术使得治理信息可以突破时空的物理隔阂和推动治理过程可视化，治理层级之间可以实现信息实时共享，为缓解上下层级之间的信息不对称问题和改善治理主体的不作为现象提供可能性。其次，技术治理促成政府“条块”关系的整合。从虚拟组织结构上来看，在不突破基层治理结构的整体特征的基础上，技术治理使得相关部门的权力结构在虚拟的网络空间进行整合，实现不同层级和不同部门之间的整合，激发科层组织的内部活动，提升政府部门之间的协助能力。

技术治理倒逼下的组织结构变革逐渐演变成政府的自觉行动。技术治理嵌入是一个动态的过程，大致呈现出三个阶段：技术基础建设阶段、技术应用与政府组织结构相互作用阶段和正在进行的以技术应用为基础的政府自我重塑阶段(邵娜、张宇，2018)。在基层政府数据治理的微观实践中，信息技术本身并不一定会引发变化，而是通过新技术的引入，改变了关键行动者的机会、资源和权力配置关系，进而促进了组织结构和组织机制的变革。作为技术治理极致体现的政府数据治理推动着组织内部结构的整合，促使运行机制不再固守既有的层级结构，而是通过跨部门和跨层级的数据治理平台，增强了组织的灵活性和非控制性。政府数据治理体制主动以技术的赋能性为基础，推动着组织结构的变革，提高了治理的有效性。

本文以Z市T区网格化管理体制和运动式数据生产专项行动的实施过程为案例，尝试分析基层数据治理与数据生产的微观过程，将数据治理嵌入国家治理的脉络以及基层的技术化治理趋势中。以网格化管理的核心政务数据生产为例，由于治理结构中网格化管理中心的定位不明确和治理权力有限，导致网格员在采集数据时出现了选择性应付的行为和数据悬浮于社区的现象。政府部门采取了运动式的数据生产对已有数据进行深化，通过“以条带块”“社会协同”机制，提升了基层数据治理的权限，达成了短暂的数据整合，提高了数据质量，确保了核心政务数据的精准性、时效性和关联性，以提升国家信息汲取的能力。这种数据采集和数据管理在后续的常规治理和应急管理中都得到了充分运用，如从2019年底至今的新冠疫情防控就是一场数字化的疫情防控运动。

政府数据治理的议题最终还需回归到政府治理本身。政府数据治理是国家治理现代化的基础工程，数据生产是治理的首要环节。对数据治理和数据生产的研究需要与既有的治理结构相结合，并进一步讨论二者的互动关系。以往的文献忽视了基层数据生产的微观场景，以及数据治理和基层治理结构的互动分析，仅仅从数字生产体系的多重发包的角度或以层层分解、逐级加码的方法来分析，可能以偏概全地得出“数据悬浮”的结果。“数据悬浮”的现象确实存在。“一切皆可量化”的数据崇拜或数据独裁，影响着政府数据治理的形式合理性和实质合理性，可能引发“剪裁现实生活、忽视社会情境、抹煞主体建构和取消生活意义”等后果(潘绥铭，2016)。但是，“数据悬浮”并不能概括基层数据生产的全貌，其只是数据生产的其中一种消极结果。政府部门通过不同的数据生产策略，一定程度上能够把握核心政务数据，并以此构成治理决策的基础。值得注意的是，信息技术突破了传统限制，在赋予政府数据权力的同时，也带来了技术的非理性与风险。滥用数据权力可能会引发严重的后果。因此，政府数据治理议题要回归到其治理本身。合理规划数字政府的职责边界，在防止其组织机构膨胀冗余的同时，也要避免国家权责在网络中藉由信息技术的过度扩张。