大数据时代公共服务下沉的多案例比较分析

摘要：以大数据技术为代表的数字要素为政府公共服务下沉的技术创新与理念升级提供了重要契机。大数据赋能公共服务下沉是一个下沉方式优化、下沉过程重塑、下沉通道拓宽，最终实现下沉质量提升的层层递进的过程。多案例分析表明，大数据在下沉通道、下沉方式、下沉技术、下沉绩效、下沉平台多个维度体现出独特的比较优势，并逐渐成为解决基层公共服务“悬浮”，提升公共服务可及性与均等化程度的关键抓手，同时也可能存在公民数据隐私泄露、数据滥用、“数据碎片化”“数据孤岛”等应用风险。公共服务供给主体应积极把握大数据带来的重要机遇，并直面其潜在风险，充分利用大数据技术的数字禀赋优势，提高公共服务下沉能力与下沉绩效。

关键词：公共服务下沉；大数据；基层治理；数据平台

作者简介：陈嘉时，广州大学南方治理研究院助理研究员，硕士（邮政编码 510000）

中图分类号：D63      文献标识码：A      文章编号：1672-6359（2023）01-0058-07

公共服务既是提升人民幸福感、获得感和安全感的题中之义，也是回应广大群众生活需求，营造共建共治共享社会治理格局的重要抓手。随着现代化进程的不断加快，大数据技术嵌入公共服务下沉已经成为实现公共服务供给体系和供给能力现代化的关键抓手与未来趋势。大数据何以驱动公共服务下沉绩效提升成为学界关注的热点，而基于多案例分析视角，探索大数据赋能公共服务下沉具有十分重要的学理价值与实践意义。

一、大数据驱动公共服务下沉的研究现状

《“十四五”公共服务规划》明确指出：“健全完善公共服务制度体系、推动公共服务发展，对增强人民群众获得感、幸福感、安全感，促进人的全面发展和社会全面进步，具有十分重要的意义。”[1]党的二十大报告进一步指出：“坚持尽力而为、量力而行，深入群众、深入基层，采取更多惠民生、暖民心举措，着力解决好人民群众急难愁盼问题，健全基本公共服务体系，提高公共服务水平，增强均衡性和可及性，扎实推进共同富裕。”[2]公共服务下沉是公共服务从服务供给方到服务需求方之间的传输过程，也是公共服务资源配置从“悬浮”到“落地”的转变。随着公共服务多元化、个性化、跨区域以及跨群体需求的不断增加，对于公共服务下沉能力、质量、效果提出了更高标准。在此背景下，大数据成为破解公共服务下沉难题的“关键之钥”。大数据凭借其庞大性（Volume）、时效性（Velocity）、多样性（Variety）、真实性（Veracity）和价值性（Value）等多元技术特征与比较优势，在渗透社会生产方式、生活方式与治理方式的同时，也为完善公共服务下沉过程，提升公共服务供给能力提供了“技术——服务”新视域。

（一）大数据重塑原有公共服务供给组织结构

一些学者研究认为，大数据赋能公共服务下沉的本质是对科层结构依赖的消解与改变，并在此基础上推动公共服务供给结构与供给模式更加具有多元化、扁平化和弹性化特征。[3]依靠大数据技术，政府治理主体得以整合各职能部门的职能结构与界面环境，并构建协同联动、资源整合以及权责清晰的公共服務供给平台，[4]从而实现公共服务供给端与需求端在网络空间中的直接交互。

（二）大数据降低公共服务下沉信息与交易成本

进入数字时代，政府决策信息的传递过程不再是科层部门内部以权力层级主导的、自上而下的单向层层传递，而是将社会整体性数据的采集、整合与分析作为公共服务供需分布、供需程度及供需质量的决策支撑，[5]并以此减少对数据收集的资源损耗，缓解条线部门之间的信息不对称，最大程度避免由政府决策失误而造成的数据失真、资源浪费、经济损失等问题。[6]公共服务下沉信息与交易成本的下降也就意味着下沉绩效的提升。

（三）大数据凭借算法优势驱动治理效能提升

一方面，大数据分析有效规避传统抽样分析中内生的主观性与偏好性的同时，还能通过对数据资源的实时跟踪与反馈提高数据分析的效率和精准度，[7]进而精准预估公共服务需求的总体数量和范围分布，提升公共服务匹配和下沉的精准化、多样化和个性化。另一方面，算法优势有利于避免依靠单一数字技术形成的民意集聚而可能产生的群体性偏差，[8]进而识别民众服务的真实需求，提升民众公共服务体验与总体满意度，驱动治理效能提升。

（四）大数据带来一系列风险与隐患

有学者认为，大数据在超过法律规定之外的不当使用会引发“大数据鸿沟”与“信息孤岛”等问题的产生并加重社会不稳定，冲击正常社会治理的秩序和合法性。[9]此外，因数据瞒报、数据留痕和数据造假等现象导致的数据可用性与实用性不足，以及“数据沉睡”等治理问题不断涌现，[10]严重影响了数据治理效能。

可见，将大数据驱动公共服务下沉的技术价值最大化仍有待深入研究，对于大数据技术在公共服务下沉通道、下沉方式、下沉容量以及下沉过程中的多维实践逻辑缺乏整体性的学理分析与模型构建。本文将通过多案例比较分析，发掘大数据驱动公共服务下沉的实践逻辑和优化策略，更好地推动公共服务的均等化及其高质量发展。

二、大数据驱动公共服务下沉的模型构建

公共服务下沉的本质是以公共利益与公共价值为前提，并通过不同方式满足公共服务需求。在数字信息技术迅速发展的背景下，大数据已经成为驱动公共服务下沉的核心动力，具有重要的理论研究价值。本文将大数据时代公共服务下沉的基本内涵界定为：以政府作为供给主体，通过发挥大数据技术的工具与技术价值，将政府部门内部的公共服务资源进行重组整合，并通过重塑下沉流程加强供给方与需求方的参与度，进而以更精准、更便捷、更高效与更公平的方式实现公共服务无缝隙落地的过程。本文从下沉方式、下沉过程、下沉通道和下沉质量四个维度出发，构建大数据驱动公共服务下沉的理论模型。见图1

图1 大数据时代的公共服务下沉模型

（一）从单一传递到平台整合：大数据赋能下沉方式的创新

在我国，政府代表了公共服务供给的主体责任与绝对权威。传统的公共服务下沉方式呈现为以科层体系主导的，将资源和权责向基层一线执行主体下移的单向简单下沉，并通常以制度结构调整与跨部门协作等路径实现公共服务下沉方式的优化与创新，存在着合作效率偏低、合作主体责任边界不清等问题与缺陷。

大数据技术为赋能公共服务下沉方式的多元化、整体化与平台化创新提供了关键技术支撑，有助于突破传统公共服务供给主体的自利性局限以及多元主体的差异性。一方面，将数据视为公共服务供给主体的合作媒介，通过数字应用终端这一网络载体能够实现供给端与需求端之间的远程交互与反馈，进而实现公共服务的远程下沉。另一方面，通过由多方数据交换与共享而构成的服务数据平台，单一职能部门得以实现重心下移、资源下沉、权益配置等。公共服务领域内政府与外部主体间的数据共享，还有利于不同主体间建立高效联动的公共服务数据网络，以此实现基于政、企、社统合基础之上的整体性公共服务价值创造。

（二）从行政吸纳到流程精简：大数据赋能下沉过程的重塑

公共服务下沉并非简单的权力、责任与资源的下放过程，会受到科层结构、责权关系、配套建设以及制度技术应用等多重因素的影响。传统公共服务下沉过程通常由上级政府作为主要供给主体进行服务决策并给予相关配套资源。由于上下级信息交换不对称、激励设置偏差、部门协作失效等消极影响因素，造成资源下放“层层减码”与责任传递“层层加码”共存的困境，导致权力与责任无法同步，基层部门难以实现有效的公共服务供给。

大数据的广泛运用为公共服务下沉的流程重塑提供了重要机遇与技术支持。基于数据互联、数据共享、分层协作的服务网络构建，大数据能够将不同职能部门进行有机结合，实现信息实时化、清晰化和集约化管理与资源有效性分配，进而有效削减公共服务下沉的冗余流程，缓解上下级职能部门间的信息不对称问题，从而缩短下沉时间。同时，通过系统性数据分析，大数据能够实时把控公共服务下沉过程中不同阶段，依托大数据构建政府部门与社会部门相融合的组织网络，能够加快公共服务下沉信息在整个供给系统内的流动，进而促进各公共部门间的协作与联动。此外，通过利用大数据技术实行跨部门的网上并联式公共服务供给，能够极大地降低群众和企业的办事成本、人力成本和社会交易成本，保证在最低成本投入下灵活调配公共服务供给资源，提高公共服务下沉效率。

（三）从科层依附到空间转移：大数据赋能下沉通道的拓宽

公共服务下沉通道是指社会治理主体将公共服务资源经纵向科层链条层层衔接与递进并最终传达至公共服务需求端的重要通道，也是连接公共服务供给端与需求端的关键节点，对于公共服务供给数量、容量以及质量产生根本影响。公共服务供给体系转型升级的关键在于拓宽公共服务下沉通道，进而扩大公共服务供给总量，并以此解决公共服务供需错位、提升公共服务的均等化和可及性水平。

传统公共服务下沉依附于压力型体制下的科层制结构，并通过任务、项目等行政纵向发包方式，将人、财、物、权等基本公共服务供给所需的资源层层传递至基层末梢，衍生出策略主义、共谋应对和推诿甩责等形式主义表现，挤压甚至堵塞了公共服务下沉通道，使得处在通道末端的基层供给主体获得资源、配套授權与对应供给职能严重不匹配，无法有效提供高质量的公共服务。于供给端而言，跨地区、跨层次和跨部门数据的共享打破了部门间的职能壁垒，共享数据之间的关联性、挖掘性分析让不同公共服务类别的专属下沉通道实现了并联互通，为公共服务下沉的协同合作创造了良好条件。就需求端而言，大数据技术突破了传统公共服务需求管理在需求获取、需求统计以及需求反馈中面临的瓶颈。对基于公共服务需求的海量数据进行感知、捕获、测量等数据化和结构化处理，供给端能够有效甄别需求服务信息，进而实现公共服务需求的有效感知与精准供给。

（四）从碎片供给到精准下沉：大数据赋能下沉质量的提升

大数据赋能公共服务下沉，通过内容甄别与精准下沉双向驱动公共服务下沉质量的提升，实现公共服务下沉提质增效，而非单纯增“量”。

一方面，大数据对海量公共服务数据信息进行实时性批量处理后实现抽象化再组织，并对存储信息进行多样化清洗和发掘，使复杂数据得到逻辑重组，进而对不同公共服务供给客体之间的相关性和存疑性信息进行逻辑处理与甄别，以此提升公共服务下沉决策的科学性。

另一方面，依靠海量数据的搜集和挖掘，不同地区因资源禀赋、经济发展水平以及公共财政支出等差异而产生的不同程度的公共服务需求被精准识别，以此作为资源下沉的依据与标准，做到公共服务资源的精准下沉，提升公共服务质量。

此外，大数据通过数据溯源把握公共服务供给客体因时间、空间等客观条件发生变化时的数据使用习惯和趋势变化，做到提前识别，解决公共服务供给滞后问题，优化公共服务下沉的时效性。

三、大数据驱动公共服务下沉的典型案例

近年来，大数据驱动公共服务下沉的典型案例不断涌现，推动公共服务下沉创新进入新常态。按照代表性、典型性以及可获得性原则，本文选取贵州远程医疗机制、广州党员“双报到”机制、北京“吹哨报到”机制和佛山智慧生态网格化管理进行案例分析。

（一）远程医疗：技术驱动的治理资源下沉

治理资源下沉是指通过权力、财政和人事等资源下沉来实现公共服务有效供给的方式。依靠大数据技术打破点对点的传统医疗束缚，便捷、高效的远程医疗服务体系逐渐成为现实。2016年，贵州省卫健委牵头搭建“远程医疗大数据监管平台”上线，医疗大数据平台接入医疗机构共计1800余家，远程医疗中心1500余家，率先实现了省、市、县、乡四级公立医院远程医疗体系与医疗服务的全方位覆盖。远程医疗服务包括但不限于远程会诊、远程教学培训、远程门诊、远程手术示教、区域远程诊断及远程紧急救治等重要医疗服务，群众还能通过大数据平台在乡镇基层卫生机构向上级医院直接申请远程会诊，数据平台通过设置特定的数据算法、分析方式与回应机制，保证急重症半小时响应、普通会诊24小时响应。超时远程申请进入平台预警区域，以确保及时会诊。

大数据医疗平台实现了“大病不出县、小病不出乡”的优质医疗资源借“网”下沉，打破医疗资源下沉的区域限制，让不同地区的群众在家门口获得了共享优质医疗服务资源的机会。可见，大数据技术大大提升了优质公共服务资源下沉的可及性与下沉效率，对打破地区间、城乡间资源分布不均衡，促进优质公共服务资源均衡惠民发挥了关键作用。

（二）党员“双报到”：技术驱动的治理精英下沉

党员“双报到”是机关与企事业单位党组织到所在地区镇街党（工）委报到，接受统一安排，将党员下沉至镇街或下辖社区（村）党建工作协调委员会工作，协助基层公共服务供给的一项创新制度安排。下沉党员拥有专业知识和能力，扮演治理精英的角色，在嵌入基层治理时代表着自身知识技能、社会关系等优势资源的下沉，可以助推治理精英更有效地解决问题，为基层公共服务资源聚集以及相关政策下倾作出积极贡献。大数据和党员“双报到”制度的融合为基层“服务之手”与“需求之手”的精准对接提供了关键技术支撑。

2021年，广州市政务服务数据管理局与市委组织部联合在“穗好办”APP上线“党员双报到”专区，为基层党组织与街道、党员与社区之间搭建了快速连接平台，有效推动了基层党组织对接街道、基层党员对接社区提供零距离服务。党员通过“穗好办”APP报到审批后，通过实时数据的更新查看报到社区居民发布的公共服务需求以及现实困难，并为党员提供一键报名、扫码以及签到等功能选项，以便在职党员就近提供便捷高效的“点对点”服务。基于数据平台的“居民需求清单”与“党员供给清单”的双向推动，需求端与供给端得以精准对接。后台管理人员能够在线查看党员和党组织服务记录与历史数据，对党员数量、参与服务主题、服务次数等情况做到悉数掌握。

简言之，大数据时代党员“双报到”实现了国家对基层公共服务供给的增权赋能，发挥了党员这一治理精英下沉的优势增幅作用，建构起了国家与基层群众的对话与信息反馈机制。

（三）“吹哨报到”：技术驱动的治理权力下沉

“权力下沉”这一概念最早由杜赞奇提出，是“中央及地方政府通过征用文化网络中的组织及规范，以国家权力下沉的形式成功达到控制农村的目标”。[11]公共服务领域中权力下沉通常体现为压力型体制下，上级政府将公共服务供给职能与权责的层层传递和下放，并从层级结构、人财物资源、技术手段等方面强化自上而下的权力下沉机制，释放基层公共服务供给活力，实现公共服务有效落地。国家公权主体通过各类信息技术手段汲取数据信息并掌握数据权力，公民各类行为与活动信息作为不同的需求数据，经汇总、整合与分析后被赋予智能化、个性化与数字化特性，为治理权力下沉至基层服务供给主体提供了有效的信息基础。

2018年，北京市通过了“街乡吹哨、部门报到”实施方案，作为基层治理创新典型模式向全市推广。所谓“吹哨报到”，是指将权力下沉至镇街一级，当镇街遇到棘手难题时通过技术手段“吹哨”以发出集结令，相关部门收到指令之后随即“报到”并配合处理治理问题。“吹哨报到”按照“区属、街管、街用”原则将城管、治安等适合镇街一级的职能部门及其派出机构下沉到街乡，并通过执法力量下沉实现了执法召集权、意见建议权、统筹督办权、考核权等多项权力下沉，以此促进条块管理能力聚合，解决基层治理力量不足的问题。海淀区通过融合城市管理、社会服务、社会治安等多个大数据网络体系，将区、街道、社区在三级信息系统中基础数据的深度交互融合，并在区、镇街层面设置综合数据平台，整合各信息系统、指挥体系与数据资源，实现“吹哨”“报到”与治理之间的精准对接、协调统筹与资源共享。此外，海淀区还打造了全感知、全互联、全分析、全响应的“城市大脑”综合指挥平台，通过大数据、物联网和人工智能等关键技术，从被动回应群众服务需求到主动收集并实现治理资源的精确对接和公共服务的高质量供给。

（四）智慧化网格管理：技术驱动的治理重心下沉

治理重心下沉是以基层为治理中心，通过对基层治理结构的重塑调适和机制变革，使公共服务资源实现自上而下的重新调整和优化配置，以充分保障基层公共服务供给的物质条件。网格化管理正是一种融技术创新与制度变革于一体的治理机制，将基层治理区域划分为若干网格单元，通过对网格内治理对象的实时化、动态化管理和服务，形成全方位、多维度的现代基层治理体系，推动人财物等治理资源下沉至网格内。

2021年，佛山市禅城区利用大数据构建起“天网+地格”数据治理体系，将全区划分为478个智能网格。“天网”是由网格员对各网格中人、物、组织等数据采集和相互关联而形成的集成式数据库，归集沉淀了96个部门32亿余条数据，融合了全区不同治理网格中的移动终端、物联网终端与传感器，通过云计算、人工智能等多元化技术实现对各终端感知平台的对接，以“数据跑路”代替“人力跑腿”，实现对网格居民公共服务需求的精准研判与迅速“对症下药”。此外，禅城区还破除了各部门之间的数据壁垒，以数据联动实现部门协同，开拓更丰富的应用场景，提供更多社会民生服务，实现“用数据说话、用数据决策、用数据供给”的网格化管理与数字赋能相融合的创新模式。

四、大数据时代公共服务下沉的五维价值

以上四个案例分别从公共服务的下沉通道、下沉方式、下沉技术、下沉绩效、下沉平台等不同维度，充分印证了前文所构建的理论模型，可以总结出极具价值的研究发现。见表1

（一）下沉通道的优化

四个案例分别从通道延伸、通道扩展与通道整合等不同维度优化了公共服务下沉通道。一是在贵州远程医疗案例中，互联网医疗平台突破了原有医疗服务的下沉通道，实现了医疗服务供给通道的云端延伸。不同层级之间的医疗数据得以精準衔接，省级公立医院诊疗服务通过相应的数据应用机制将其服务通道延伸至基层乡镇村卫生院，缩短了群众与公共服务之间的距离。二是在党员“双报到”与“吹哨报到”案例中，利用大数据技术建构的智能报到系统和助推治理权力赋能基层镇街一级的数据信息系统，是在不破坏现有组织结构的前提下，优化和完善供给机制的最佳解决方案，实现了政务服务下沉通道的有效扩展。三是在智慧网格化管理案例中，智慧化网格综合平台将原由不同职能部门划分的业务网格整合成一个生态网络，网格员通过智能应用实现一网管理，作为不同公共服务下沉通道的整合机制，实现了公共服务下沉与可及。

（二）下沉方式的改变

四个案例共同反映了大数据驱动公共服务下沉的独特优势。一是通过对远程患者的健康状况数据、过往病历数据的溯源分析，大数据技术将传统面对面供给的重大医疗资源转化为网络输送，以网络化渠道作为下沉方式为需求者提供不间断的医疗服务资源，有效解决了公共服务下沉过程中的空间与时间限制。二是通过对社区党员数据的收集与分析，大数据不仅有助于整合社区治理精英的力量，发挥基层党建引领公共服务下沉的驱动力，还能将居民日常服务需求进行数字化搜集、统筹与分析，有利于供给端的治理精英作出精准回应、反馈和解决需求，并以“看单点菜”式下沉方式提升公共服务下沉的回应度和精准度。三是通过大数据将上级部门下放的各部门职能进行统一整合与协同共享，突破传统科层体制条块分割以及“供给碎片化”限制，使基层公共服务供给重心转移至供给结果与群众的获得感，推动形成“资源、组织、信息与下沉通道”融合的高集成化公共服务下沉方式。四是通过构建智慧化生态网格平台，将原本依据专业职能分工划分的治理网格整合成一个生态网格，创新形成了“千格一网”的多数据、多网格、多服务、多人员相融合的智慧化服务下沉方式。

（三）下沉技术的深化

四个案例表明，大数据是提高公共服务下沉能力的前沿技术，深刻重塑基层公共服务供给机制。一是依托大数据技术优势构建的多级联动型医疗服务体系为推动优质医疗资源下沉，实现“城乡互联+全民共享”的医疗服务下沉提供了重要的技术支持。二是党员“双报到”通过大数据技术对民众需求进行实时搜集与汇总，以数目字清单方式进行清晰化呈现，有利于供给端“照单行事”，也有助于对党员上报数据进行统筹与整合，科学制定党员服务职能，确保党员报到科学有效。三是“吹哨报到”案例通过大数据网络体系助力城市管理职权向镇街一级下沉与整合，以此构建权责清晰、条块联动的管理机制，有助于打通基层公共服务供给的“最后一公里”。四是智慧化网格管理案例通过打造高效协同的大数据网格化平台，有效实现了网格化管理从被动服务到主动追踪需求的管理理念与模式转型。

（四）下沉绩效的改进

上述案例均以大数据技术作为推动公共服务下沉的重要载体，下沉绩效显而易见。一是在远程医疗案例中，大数据下沉链接了公共服务的供给端与需求端，极大提升了公共服务下沉的物理可及性。截至2022年9月底，贵州远程医疗服务总量达325.2万例，其中远程会诊13.1万例，远程影像诊断224.2万例，心电诊断87.9万例，有力提升了基层医疗服务能力。二是在党员“双报到”案例中，大数据提高了不同下沉治理精英之间的信息交换与沟通效率，破解公共服务供给碎片化问题，提升公共服务供给绩效。[12]截至2021年4月22日，依托“穗好办”APP“双报到”专区累计已完成报到的党组织近7000个，已报到党员超17万名。三是在“吹哨报到”案例中，基于大数据治理平台与体系赋能的治理权力有助于实现公共服务的高标准、高定位以及高质量下沉。

（五）下沉平台的拓展

基于不同类型服务建立相应的大数据平台，对于满足大数据时代下的多元服务需求至关重要。贵州省为实现医疗服务资源的远程下沉，利用大数据技术为医疗机构、医疗中心与医疗资源的融合互通搭建了大数据医疗监管平台与综合管理平台。广州市通过“穗好办”移动政务服务终端，为党员统一下沉与精准报到搭建了网络下沉平台。北京市在区、镇街层面设置综合下沉数据平台，对各部门职能下沉与权力下沉进行实时汇总和综合监管。佛山市以地理信息系统作为底图基础，通过设置社会综合治理云平台搜集各项管理数据，针对性地满足网格居民的服务需求。

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（责任编辑 杨新欣）