大数据时代政府绩效管理述评：实践、议题与展望

吴振其，郭诚诚

(北京师范大学政府管理学院，北京 100875)

0 引言

作为信息化和数字化技术催生的产物，大数据正深刻影响着经济增长、社会发展和社会治理的方方面面。尤其是大数据分析技术的大规模普及和推广，对政府管理产生了重大影响。同时，运用大数据推动政府治理变革迅速成为各国政府和社会关注的焦点[1]。多个国家和地区纷纷制定战略，其中2012年美国政府率先公布了 《大数据研究和发展计划》，随即英国、法国、日本政府分别发布了本国 “数据发展规划及战略”，并且将数字技术广泛应用于政府管理中，以改善政府内部管理、公共服务供给、政策制定及公民参与等。大数据时代的来临，以及世界各地大数据创新性实践的不断探索和思考，同样引起了我国的战略响应。近年来我国政府也在积极推动数字中国战略、政府数据开放共享工程、大数据战略和人工智能发展战略等。党的十九届四中全会强调，要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。种种迹象表明，大数据引入政府绩效管理已是国际共识。

政府绩效是政府管理所取得的结果与成效。如何实现高质量政府绩效，提升政府效率和公众满意度，改进公共责任，既是现代服务型政府的根本使命，也是政府绩效管理深化改革的必然要求。长期以来，政府绩效管理的评估体系、方法和结果使用等方面饱受诟病。如何科学高效改进政府绩效，更好提升服务质量和满足公众需求？大数据时代的到来为这一议题拓展了解决的思路和方法，通过提高数据开放绩效水平以释放数据价值，运用大数据技术改进政府绩效管理，增强政民互信互动，提升政府服务效率和服务质量。为了更好地了解大数据时代政府绩效管理的发展现状，有必要对其实践探索与研究焦点议题进行总结、梳理，并对未来研究趋势进行展望。

1 研究焦点： “数据”链接两大战略

21世纪以来，人们开始进入大数据时代，尤其是物联网、云计算、人工智能、区块链等技术的出现和迅速发展推动了信息技术与社会经济高度交汇融合，信息表达的数据化也极大推动了人类社会可被收集、记录的呈爆炸式增长的数据量。同时，大数据分析技术使海量、异构、总体数据的动态采集、实时存储、即时分析成为可能。黄其松等[2]认为大数据不仅是一种海量的数据状态、海量资源或一系列先进的信息技术，也是一种思维。与传统意义上的数据不同，大数据时代的数据呈现海量性、多样性特征，数据结构形式也日趋多元化，且数据生成与传输表现出高速性与多渠道性，是一种类型复杂、体量巨大、高速增长、具有高价值性的数据集合[3]。当前数据渗透至社会的方方面面，不仅成为驱动经济社会发展的第一生产性要素[4]，更被视为第一治理要素[5]。其中，以数据为载体的大数据分析囊括了从数据搜集、存储、传输、清洗、挖掘到可视化和预测模型等技术，已经成为数据驱动下智慧政府治理的必要手段，而数据驱动的本质是信息驱动[6]。数据作为一种国家战略性资源，其地位经历了从依附性资源到主导性资源，再到驱动性战略资源的发展历程，同时其形式也从过去的信息数字化到现在的信息数据化转变[7]。正是有了大数据的帮助，信息才真正发挥作用，而这些都是传统技术难以实现的。

作为一种资源或治理工具，大数据同样引发了公共治理方式的不断改革创新，尤其在公共服务与社会治理领域。通过运用大数据思维和技术，提升了问题的精准识别度，进而提高了决策的科学性，推动了政府管理趋向精准化、智能化和智慧化的变革[8]。同时，大数据分析技术给政府治理改革也带来一定的挑战，主要表现在对公共部门数据收集的真实性、处理分析不标准、解释和决策技术不到位等方面[9]。究其原因主要在于，政府部门和公务员相对于企业而言缺乏快速应用信息技术能力，同时大数据系统和传统官僚系统难以充分拟合，造成难以快速高效利用大数据分析技术进行治理创新。

自20世纪80年代后期以来，绩效管理已成为中央和地方政府研究与实践的重要内容。它的出现很大程度上是新自由主义思想和新公共管理改革的结果。在公共管理研究领域中，Behn[10]认为面临的重要问题之一就是如何对绩效进行测量以实现持续的绩效改进，以及如何使用已有的绩效成就促进更大的成就。这也恰恰是传统政府绩效管理面临的主要问题，其中数据来源和数据分析方法不科学，以及绩效信息利用失真或不到位成为主要症结。大数据时代的到来为深化政府绩效改革提供了契机。一方面，海量数据为公共部门绩效管理提供数据条件和现实基础，包括公共部门在运营过程中的行政数据、互联网数据和物联网数据等公共事务产生的海量数据；另一方面，大数据技术具有从宏观至微观层面多层次全面化分析和观察的可能性，这为组织绩效科学管理带来新的工具，提升了公共部门绩效管理水平，尤其是大数据引发的政府绩效评估技术和绩效信息使用的革新。绩效信息作为政府绩效管理的核心，大数据嵌入下对政府绩效管理所围绕绩效信息的收集、分析和使用而展开的活动得到优化[11]。通过梳理绩效管理不同阶段的运作情况，包括绩效目标、绩效执行、过程监控、绩效沟通、绩效考评、绩效审计等，对于海量不同形式的、反映绩效的多样性数据进行利用，分析数据之间的关系[12]，进而将绩效信息用于问题诊断、决策支持、组织学习、绩效改进等目的。公共部门如何把握当前数据时代特点，并借助大数据技术，将大数据技术有效应用到绩效管理过程中去，无疑会实质性地影响公共部门绩效管理的效率和效果。

2 数据治理政府绩效的实践探索

大数据将从根本上改变社会，以全新方式收集、挖掘、存储和处理数据。面向大数据时代的政府绩效管理实践的愿景已经确立，尤其与公共服务和社会治理密切相关[13]。其中围绕数据获取、数据分析以及科学决策的实践，正在改变政府绩效管理的变革。

2.1 实践进展

自20世纪80年代以来，政府开始采用数字信息工具进行决策和提供公共服务，学者[14-15]就注意到治理和决策实践中的系统性转变。这些转变是为了计算机系统与政务系统的整合和对公民更好的反馈。在这一技术转型过程中发挥最大作用的就是大数据，数据化无疑增加了信息的规模和可用性。同时，大数据技术不仅从多个来源高速收集大量不同类型的数据，而且可以处理和分析更强大的算法。大数据预示着收集和利用海量非结构化数据流所需的来源和渠道的工具性转变，进而有潜力支持前所未有的政府和民众相互理解，以大幅改善公共服务效率和质量。21世纪以来，随着大数据技术的发展和普及，世界各国政府已经认识到信息技术可以提高政府内部办事流程效率，并且通过实施电子政务系统向公民提供更好服务的潜在机会。因此，忽视新兴信息技术优势的政府可能会在竞争中处于不利地位。其中许多发展中国家正面临一系列政府治理挑战，如腐败、公共管理不善、公共决策失误和公共服务供应缺乏适当的透明度和责任，而这些恰恰成为大数据应用与发展的生长点，为大数据时代政府绩效改进提供了契机。

2.2 应用成效

就大数据应用而言，美国、英国、澳大利亚、加拿大、新加坡的绩效管理实践可能最为人所知。尝试数据化为公共服务，进而推进政府绩效改革。20世纪90年代以来，美国政府就开始积极利用数据驱动绩效改革，典型的案例如巴尔的摩市CitiStat，通过数据驱动决策，汇聚和分析项目信息，及时发现问题，做出补救措施，并施行全过程绩效监督，进而改进城市管理和提升公共服务质量。数据显示，在CitiStat项目实施一年后，该市犯罪率下降14%；1999—2003年暴力犯罪更是下降40%。同时，该项目为巴尔的摩市节约了包含加班费、运行费等共计1300多万美元经费；在21世纪的后7年，该市总共节约了3.5亿美元的财政资金，不仅改善了公共服务，增强了政府绩效管理，也减少了财政支出[16]。美国于2012年启动 “大数据研究和开发计划”，并在该计划中投资2亿美元，其中在公共服务方面借助人工智能技术来提高社会服务质量。例如，纽约市政府建立的客户管理系统，可以对16个城市服务系统中的3000余份文件进行数据深度分析，同时该管理系统能做出1万个问题的回答，既能有效缩短响应时间，也促进了城市服务咨询投诉处理效果[17]。在英国，政府正大举投资，扩大公共部门的大数据应用。2013年政府将大数据确定为八大技术之一，将大数据应用于政府的数字服务、工作和养老金领域，以及利用大数据技术分析教育部、司法部和内政部绩效数据的使用情况，并通过建立数据科学校园，以帮助更多的部门和机构利用大数据，推动政府部门之间以及与外部组织之间的数据共享变得更加容易。同时，英国政府正在使用大数据技术的预测监管功能，其中地方议会开始在儿童福利中使用预测分析，以更好地提升儿童福利绩效。国民健康服务体系也正在使用大数据来提高医疗服务的有效性和效率。2013年澳大利亚政府推出了大数据战略，旨在成为公共部门使用大数据分析的世界领导者。该政府成立了一个完整的政府数据分析卓越中心，以开发和建设政府各部门的数据分析应用。这些大数据工作的目的是改善数据管理、提供个性化服务、提高问题解决和决策能力，并提高生产率和效率[18]，改进政府绩效管理。

在加拿大，司法部提出对大数据基础设施和准入的最大关切。司法部正在考虑通过使用数据驱动的应用程序来更好地衡量绩效，提高运营效率，并且通过帮助预测环境趋势来为政策提供信息，以及通过使用人工智能和数据分析来帮助发现和预测案件结果来降低整个审判过程中的风险[19]。作为最早使用云计算分析之一的新加坡，将大数据技术重点运用在治理和政策领域。通过重组技术机构，以整合战略和实施建设智慧国家平台来驱动云应用，尤其是在医疗保健领域[20]。在新加坡，分析技术用于分析每天1200万笔交易，以规划和更好地运营运输系统。此外，通过大数据高级分析，新加坡推动政府财务绩效的重要改革。

我国早在20世纪80年代就有市场热线，目前普及的12345政务热线和近几年推行的地方领导留言板正在成为政民零距离互动的主要渠道，逐渐将政务服务纳入绩效管理中。随着2015年大数据上升为国家战略，政府将大数据应用于政府绩效管理的实践正在创新。例如，浙江推行的 “互联网+政务”和 “最多跑一次”改革，通过大数据平台实现信息共享、跨部门合作和一站式服务，其中网上全流程办理可办率达100%，汇聚便民服务应用392个事项 “一证通办”，占比91.4%，实现率达74.9%。其中，在省级部门 “最多跑一次”的实现率达75%，使办理材料和办理时间分别压减29%和35%，极大提升政府绩效管理质量[21]。2019年浙江 “好差评”服务，实现 “1日回访、15日整改反馈”，形成了差评处理闭环机制，汇集评价数据2900余万条，差评按期整改率达97.6%[22]，提升了群众满意度。同年，北京市推出的 “接诉即办”致力于破解基层治理难题，形成了以12345政务热线数据为抓手，通过问题导向，构建跨部门联动、跨层级协调的治理机制。数据显示，2019年政务热线共接政务来电696.36万件，在2020年疫情期间， “接诉即办”绩效数据急剧增加，日均达2万～3万件，所形成的绩效信息是多元的、实时的、精准的，从而可以利用绩效信息进行精准预测和多维分析[23]。

2.3 存在问题

随着政府越来越多地使用大数据系统，政府内部和外部都出现了担忧。就技术可能性而言，新旧政务系统整合存在复杂性，表现在传统政府绩效管理系统与技术嵌入下的数字化系统缺乏一定的互操作性，政府面临着巨大的技术挑战。然而，主要的挑战不仅是技术上的，还有如何建立数据治理结构，以及让群众参与决策绩效管理的过程。可想而知，从数据政府到数据治理的可持续过渡是从一个技术结构到不同层面上的多个过程的过渡，这些过程有其自身的局限性。另外,影响政府绩效管理采用大数据的主要障碍是组织层面的限制，即围绕协作、资源和技能的限制[24]。当前的大数据分析有明显局限性，尤其是在处理信息孤岛时。数据给公共部门之间的合作带来了独特的挑战，缺乏指导和促进合作的政策和监管框架。例如，在各个机构中，数据系统是以孤立和临时的方式开发的，以提供对特定项目或计划管理的洞察。这种孤立的数据管理方法产生了许多数据管理后果，如生成重复甚至不兼容的数据系统、流程和模型，以及不一致的数据标准。事实上，跨组织边界的不良数据治理被公共管理者视为采用数据管理的重大障碍[25]。此外，政府组织中的人力资源管理，尤其是职业人员的技能培训也是影响数字化公共部门绩效管理的重要影响因素。

虽然在过去的40年里已经积累了关于公共部门绩效管理的深刻经验，但其实际应用或使用仍然是政府绩效管理的一个致命弱点，其中绩效信息收集和使用不到位就是一个典型。例如，目前的美国联邦政府绩效管理通常侧重于收集和跟踪本机构自己的行政数据。虽然在跨联邦机构的数据链接方面取得了一些成功，但大多数联邦机构没有抓住这类机会，同时其他类型的 “大数据”并没有被经常使用。虽然大数据存在于联邦机构的内部和外部，但现有数据环境阻碍了高效和自动的机制来聚合数据，难以精准和有效地使用描述性、预测性和规定性分析，不能有效利用人工智能和机器学习来监控和评估性能。此外，能够访问标准化大数据是不够的，在正确的时间拥有正确的数据至关重要。一些学者将评估者的角色与更大程度地参与数据收集过程视为绩效评估的质量保证[26]，强调将数据分析与特定结果联系起来。尽管战略制定、执行和管理之间需要更多的协调已经得到认可，绩效管理需要与数据分析相结合也取得共识。但目前的绩效管理框架通常不关注战略制定和关键绩效指标之间的动态协调，也较少关注大数据管理和信息管理之间的融合[27]，这已成为政府绩效信息使用的关键问题。

3 大数据时代政府绩效管理:争议与拓展

3.1 方案初评

“大数据”一词是在20世纪90年代的企业环境中创造的，由于信息技术行业的商业推广而得到了广泛认可和关注。虽然对大数据有许多定义，但共识是 “大数据”这个术语在本质上捕捉了管理和分析大量结构化和非结构化数据的可能性。然而，随着公共组织越来越多地投资于大数据解决方案和应用，人们越来越认识到数据的力量。如何加强数据利用意识，培养数据驱动的绩效管理方法，进而形成及时有效的绩效信息沟通机制，将显著影响公共部门的绩效管理效果。对研究领域的分析表明，大数据的关键优势包括提高政策过程的有效性、效率和合法性[28]。而针对传统政府绩效管理中的数据来源、数据分析方法和绩效信息利用等问题，大数据时代对政府绩效管理在绩效信息的收集、分析和使用方面将发生根本性改变。例如，大数据分析技术使政府绩效管理人员认识到政府绩效的信息来源可以更加多元，信息收集、存储、处理、使用等环节更加科学高效，绩效信息使用愈加清晰合理[29]。在初期发展阶段，关于大数据的学术文献意义重大，并且在不断增长。然而，任何最初的文献搜索都显示出偏向于技术问题，包括与不兼容性和数据挖掘、机器学习和数据质量有关的问题。

3.2 焦点讨论

经过近30年的发展，关于政府绩效管理的研究主要集中于政府绩效数据、政府绩效评估以及政府绩效管理的数字化转型3个方面，并引发了各个领域积极的探讨。

(1)政府绩效数据。绩效信息作为绩效评估与绩效管理的物质载体[30]，是政府绩效产出与结果的系统描述，对于政府绩效的评估、控制、预算、激励、提升、学习和改进是必不可少的。关于绩效数据的研究主要集中于绩效信息失真、绩效信息使用两个维度。就绩效信息失真而言，区别于传统小数据造成的绩效信息失真问题，大数据技术与政府、社会的深度融合，对绩效信息的形成、发现到挖掘形成一体化路径，可以提升绩效信息的真实性、连续性和完整性[31]，从而有效避免政府绩效信息失真的可能性。绩效信息使用是影响政府绩效管理的关键因素。学者从绩效信息使用者、使用的目的、使用的类型等方面进行论述。公共管理者作为行政决策的主体是主要使用者。此外，政治家、民意代表、立法者等对信息的使用也逐渐引起关注。Van等[32]将政府绩效信息使用的目的归纳为学习、引导和控制与问责3个方面，这也是绩效管理的最终目的。根据使用缘由或目的，Moynihan等[33]将政府绩效信息的使用划分为被动性使用、目的性使用、政治性使用和不正当性使用4种类型。而Hammerschmid等[34]从内外部使用进行了划分，内部包括政府内部绩效的目标、下级的监管、任务完成程度等方面；外部包括政府与公民、社会组织等互动沟通行为表现。同时，与之密切相关的是数据伦理使用的问题[35]。为了解决大数据的隐私和道德使用问题，有人建议设计适合大数据时代的政策和立法来保护数据的合法使用。

(2)大数据嵌入下的政府绩效评估。政府绩效评估作为规范行政行为、提高行政效能的一项重要制度和有效方法是政府绩效管理的重要内容。与传统绩效评估主体单一、评估指标泛化、评估内容固化、方法老化相比，大数据技术和思维的嵌入拓展了多元评估主体信息获取和参与绩效评估的渠道，包括政府内部、公民、媒体、企业以及第三方专业机构等多元主体。同时，信息技术可以对海量非结构化数据进行定量分析，提升了评估的内容。通过大数据技术测量和描述政府组织甚至个人行为，丰富评估指标，更有针对性地设计不同主体、不同区域的差异性、科学性评估指标。此外，大数据涵盖面的拓展也使得数据技术突破传统政府绩效评估的整体性和综合性，更加趋向多层次、全领域的覆盖，从领导个人、廉政评估到社会治理，减少评估的主观性，增强评估方法的客观性和真实性[36-37]。总而言之，信息技术推动绩效评估主体从单一趋向多元，评估指标从泛化走向精细，评估方法从固化走向灵活和精准，进而使评估过程更加规范、透明和系统化。此外，Simon 等[38]认为过于强调技术理性，而牺牲了数据所带来的政治决策，应平衡两者之间的关系。绩效衡量本身并不是目的，而是一种增强对结果和价值关注的手段。

(3)政府绩效管理体系的数字化转型。文献证实，大数据运用到政府绩效管理不仅对使用大数据的公共机构实现了显著积极的结果和利益[39]，并且大数据将深刻改变政府的工作方式，改变政府服务的性质。其中数据治理对公共当局的挑战再明显不过了，开放行政数据和绩效信息越来越使外部政治行为者能够窥视和评估公共项目的管理。当前，政府绩效管理正处于交叉口。大数据的出现以及分析工具的进步为更及时地衡量和跟踪更广泛的内部和外部指标提供了机会。Dalton等[40-41]强调技术部署的制度环境以及在公共服务和城市环境中提供大数据解决方案的可能。将数字技术视为 “更高效、透明和有效的政府”的推动者，要充分利用移动应用、开放数据、社交媒体、技术和组织网络、物联网、传感器、数据分析。尤其在预算绩效管理方面，大数据技术可从预算绩效目标审核的科学性、绩效评价的精确性、绩效运行在线实时监控和绩效信息可视化4条路径提升预算绩效管理的质量[42]。但是，公共行政部门在技术变革发展上比较缓慢，面临着技术应用和普及的难题，管理模块之间存在种种牵制。这要求政府要确立数字化转型的整体战略，加快各个部门或机构的数字化转型，推动部门之间数据的共建共享，为大数据分析技术在政府绩效管理的应用提供基础。

3.3 视野拓展

公共价值理论将公共部门管理的焦点从组织边界内转移到社会——从如何更好生产公共服务转移到如何提供更好满足消费者需求的公共服务。数字技术的传播加快了这种转变，为公共价值创造作为数字政府倡议的最终目标提供了有力论据，并将公共价值理论视为新公共管理发展的一种改革方案，该方案强调将数字技术视为行政效率的工具[43]。在数据化政府时代，王学军强调从管理走向治理，认为政府绩效治理应侧重微观机理，鼓励从公共价值视角研究政府绩效生产的价值体系，其中形成过程和组织重构过程是研究重点，来论证以公共价值为基础的政府绩效治理理论的进一步发展[44]。

随着研究的逐步深入，政府绩效信息的最新研究成果呈现出跨学科、跨领域的特征，即从社会学、心理学和信息管理等学科中吸取理论养分，为揭示绩效信息的使用机制提供更为多元的理论视角。Ajzen[45]提出的计划-行为理论认为，行为的产生受行为态度、主观规范和知觉行为控制，并且这种控制还受到行为意向的中介作用。Kroll[46]以该理论为基础，构建一个用于解释政府绩效信息行为产生的修正模型，尝试用对待绩效信息的态度、社会规范、使用意向和数据可用性等变量来解释绩效信息使用行为的发生机制。也有学者引入社会认知、印象管理和信息加工等理论解释绩效信息的使用。

4 研究评述与展望

大数据时代的到来，数据思维和技术应用分析不仅可以增强政府公共服务质量与效率，还能够变革传统的政府绩效治理模式。可以说，大数据有潜力改善政府与公民之间的相互理解，并为数字时代创造一种全新的政府绩效管理模式，以更好地适应国家治理体系和治理能力现代化的需求。当前政府绩效管理正处于传统模式和新兴模式的十字路口。研究显示，与传统政府绩效管理模式相比，大数据时代的政府绩效管理模式在管理目标、数据来源、数据类型、数据分析、管理周期、信息使用等许多方面进行了工具创新与理念转型。毫无疑问，大数据的出现以及技术和分析工具的进步为科学利用这些数据的政府绩效管理提供了契机。但同时必须认识到大数据是一把双刃剑，它在推动政府绩效管理变革的道路上既充满了机遇，又充满了挑战，面临着实践运行中的新旧政府绩效管理模块间如何更好拟合、公民如何更好参与以及绩效考评过度指标化等现实问题，其中关于大数据分析技术在政府绩效管理领域如何更好赋能的研究还远远不够，其背后的本质是政府绩效管理本身具有的政治敏感性，直接关系到公共部门和相关人员的切身利益。未来研究应着重从公共部门内部和外部环境出发，聚焦公共部门的动机和能力，探究大数据应用的关键驱动因素。在此基础上，分门别类地提出不同公共部门大数据应用绩效管理的关键制约因素，从而为大数据应用提供驱动力并扫清障碍。此外，在政府绩效管理理论研究中，应将公共价值内涵注入绩效管理各环节，逐步探索公民需求确认机制、绩效质量提升机制、绩效运用与改进机制，平衡技术理性与价值理性，推动政府绩效管理的系统化研究。