应用大数据推进政府治理能力现代化

应用大数据推进政府治理能力现代化公共管理陈之常发布时间：2015-2-2发布人：本站源自：本站作者：陈之常，北京市东城区副区长、高级政工师，北京100010doi:10.3782/j.issn.1006-0863.2015.02.06[摘要]本文重点分析互联网时代政府治理能力现代化对大数据应用的需求，结合地方政府实践经验提出大数据推进政府治理能力现代化的应用框架，以此框架为统一的视角分析东城区在社区公共卫生、社会服务管理方面应用大数据提升服务管理能力的实际成效，最后提出落实大数据框架需配套的政策建议。[关键词]大数据;治理能力;政府治理[中图分类号]D035[文献标识码]A[文章编号]1006-0863(2015)02-0038-05互联网时代最显著的特征之一是大数据(Bigdata)。推进治理能力现代化，需要充分利用互联网发展成果，研究并应用大数据技术，借此提高公共服务质量，创新社会管理方式，改进行政管理决策，促进政务服务智能化应用。基层政府在应用大数据技术推进政府治理能力现代化的成功实践，值得认真总结。一、互联网时代政府治理能力现代化对大数据的需求互联网时代，政府治理能力的现代化对大数据应用提出了现实需求。据国家信息中心信息社会发展水平测评报告数据，2012年我国信息社会指数达到0.4391。据中国互联网信息中心数据，截至2013年12月，我国网民规模达6.18亿，互联网普及率为45.8%。其中，手机网民规模达5亿。社会管理技术基础的改变，也要求政府治理能力现代化做出调整，要求政府管理通过创新进行自我适应。不断涌现的工作新内容和管理新难题给政府治理能力现代化带来全新的挑战，它要求社会管理决策快速准确，社会异常发现做到快速定位，重大危机事件能够预警预判，部门协同共享可以及时到位，公共服务供给精准有效，社会良性互动积极充分。政府治理能力现代化的新要求需要依靠大数据提供技术支撑，应用新技术进行管理创新，通过数据聚合推动决策科学化，通过扁平网络推动管理精细化，通过数据开放推动执政阳光化，通过个体预测推动服务个性化。政府治理能力现代化的推进也对大数据应用提出新需求，最为直接的就是管理创新需求。政府的管理决策和管理过程越来越取决于大数据和数据分析，而不再是经验和直觉。大数据自身具有的关键特点、技术能力及数据分析新变化又为政府治理能力现代化提供一定的“预见参考”。大数据三个关键特点是价值型、多源性和碎片性。过去一些看似“无用”、“垃圾”数据都可以成为有价资源。数据来源不仅是传统的资料情报中心，还可以是各类业务系统、网站、论坛、搜索引擎、客户端等新渠道。数据总量极其丰富，但是单条数据包含的信息量可以很小，信息碎片化。大数据技术具有广度信息聚合、深度数据挖掘、扁平网络传递三大能力。围绕某个特定主题，可以将高度分散、但前后依存相关的信息碎片，整合成具有完整参考价值的信息。在有限时间内对海量时空数据进行快速分析，深度挖掘数据关联关系，预测事件发展趋势。信息传递、分发和消费渠道呈现为扁平化和即时性。大数据分析的三个变化就是抽样计算到全集计算、因果分析到关联分析、群体预测到个体预测。全样本数据采集和分析成为可能，严格的因果规律发现被强相关关系分析所替换，相对精准的个体预测成为现实。利用大数据技术，可以协助政府治理开展自动化和智能化的业务分析，而成功的分析和预见往往能优化公共资源配置水平，提升治理能力。基于大数据分析的预测预警，可为政府治理提供强悍的身躯和聪明的大脑，实时采集并分析各种管理数据，抵御来自外部的风险，及时做出判断。二、大数据推进政府治理能力现代化的应用框架政府治理能力的主要构成要素可以从多个方面来划分。从内容上可分为政府政治治理能力、经济治理能力、文化治理能力和社会治理能力;按照我国政府的主要职能可分为经济调节能力、市场监管能力、社会管理能力和公共服务能力;从政府过程看，政府治理能力包含决策与计划能力、执行能力和监督能力。北京市东城区在信息化建设的进程中，以提升政府公共服务和社会管理能力为主线，利用大数据技术创新政府管理和社会服务，不断满足政府治理能力现代化对大数据应用提出的各种需求。经过多年的前瞻性探索，在网格化城市管理信息系统、社区卫生服务信息系统、社会服务管理信息系统和其他重要业务系统建设的基础上，逐步形成了大数据推进政府治理能力现代化的应用框架(简称“大数据框架”)，为大数据在政府管理和公共服务创新中的应用提供了参考。[1][2]具体如图1所示。大数据推进政府治理能力现代化的应用框架，是以各类数据源为源泉，以数据汇集为基础，以数据分析为手段，以能力提升为着力点，以推动政府社会管理和公共服务能力现代化、社会自治能力现代化开发利用为目标，以全面提升政府治理能力现代化水平为宗旨。数据源是应用大数据的前提。没有丰富的数据源，大数据就无从谈起。数据源，既包括政府部门内部和部门之间的数据，又涵盖社会上的外部数据源。数据汇集是大数据应用的第一步。通过将不同来源的数据进行清洗、整合和集成，形成数据资源库。数据汇集分为数据汇聚、数据关联、数据更新。数据汇聚是指将数据经过整理清洗，统一纳入存储体系。数据关联是建立数据之间的关联关系。数据更新是建立长效的数据更新机制。数据分析是大数据应用的重要技术环节。数据分析分为统计汇总、挖掘分析和预测分析。统计汇总是按照管理要求，从多个维度进行统计分析，掌握总体情况和动态变化;挖掘分析是在统计汇总基础上，利用数据之间的关联关系和分析模型方法，发掘隐藏于数据内部和数据之间的重要价值。预测分析是在统计汇总和挖掘分析的基础上，结合专业的预测模型，对问题发展趋势进行判别，提出决策参考建议。能力提升是数据分析结果在政府治理中的具体应用。能力提升分为公共服务能力现代化和社会管理能力现代化，两者都包括部门内利用和部门间利用。部门内利用主要是指将数据用于本部门的管理和服务。部门间利用是指将数据分析结果同其他政府部门进行共享，支撑其他部门的工作。此外，能力提升还包括数据共享与公开，将数据提供给社会公开使用。社会自治能力现代化开发利用，是多中心化的善治思路在大数据利用中的体现。各类社会群体可以利用政府共享与公开的数据资源，进行加工、开发和再利用。通过社会化开发利用所形成的新的数据又可以产生新的政府数据源，从而形成数据更新的良性循环机制。三、应用大数据框架促进公共卫生服务能力现代化2006年以来，东城区应用大数据框架的数据分析能力快速提升社区公共卫生服务能力。具体是依托社区卫生服务信息系统建设，应用大数据技术实现社区卫生资源、居民健康状况、重点疾病分布特征的综合管理创新;借助数据共享与公开促成社区居民与社区卫生服务机构和全科医生的良性互动，实现社区居民健康状况的自我科学管理;通过全区居民慢性病影响因子的关联分析验证，提供区域性病情预警服务，推动基层公共服务模式的创新。该系统承载的大数据，涵盖38个社区卫生服务中心约100万人的个人医疗档案和220多万份的电子病历档案，以每天新增3000多条记录的速度更新。(一)借助慢性病数据关联分析提高社区医生服务水平东城区应用大数据分析框架，利用区社区卫生服务系统汇集的大数据，实现互联网时代社区居民慢性病影响因子科学判断。社区卫生服务系统大数据的数据源是记录各类慢性病病人日常习惯的医疗档案，为分析挖掘社区居民慢性病影响因子的相关性提供了数据基础。基于多年的病史档案和电子病历等数据，东城区有关部门组织构建决策树等多种分析模型，对高血压+冠心病同若干日常生活习惯数据进行关联性分析。通过分析，得出起重要影响作用的变量为：年龄、教育程度、饮食口味、体重和与饮酒有关的酒龄段、是否饮酒和饮酒量等。模型分析的结果显示居民患高血压+冠心病同日常习惯的关联关系，为社区医生服务社区居民提供指导。(二)借助电子档案数据挖掘提升季节性流行病预警能力东城区社区卫生服务系统电子档案作为数据源，通过分类管理来保证数据的质量，为数据分析提供保障。全区电子档案总数约100多万，划分为ABC三类。A类档案约17万份，完整记录100多项信息，如户籍、血型、婚姻、人群属性、慢性病、个人习惯、检查检验数据、处方数据、挂号数据、会诊数据、医保号、处方等。B类签署了管理服务协议，但未进行全面数据跟踪，C类为各类临时性的就医人员档案。A类电子档案数据质量较高，适用于数据分析挖掘。东城区基于电子档案数据，应用大数据框架的数据挖掘分析能力，提高了地区季节性流行病的预警能力。基层政府要提供卓越的公共卫生服务，就需要获知区域性流感的发生和传播规律，大数据技术就提供了这种可能性。老年人是各类季节性流行病易感人群之一，东城区就以A类电子档案中的老年人数据记录为基础，依托社区卫生服务信息系统每日生成的就医居民病历数据，对发烧、发热等常见症状就医数据进行分析判断，计算发烧、发热等患病人员数量，应用异常情况判断算法和时序预测模型对社区老年人居民的发烧、发热等数量进行评价，并给出预警信息(见图2)。东城区社区卫生服务管理部门将老年人季节性流行病的预警信息及时下发给社区卫生工作站，协助社区医生及时掌握流感情况，提前应对和处理，并指导常用医药用品的预先调配。大数据技术为社区的突发传染病分析预测预警和应急准备提供了有力支撑。在2009年3月底，通过对就医人员数和发烧人员数的统计分析发现，3月底就医人数和发烧人数突然攀升，确定为地区春季流感高发来临。据此统计分析结论，区有关部门及时发布预警通知，组织调配相关药品，应对突发流感，控制流感的传播。四、应用大数据框架推进社会服务管理能力现代化2010年以来，东城区应用大数据框架的数据汇聚与数据分析能力实现社会服务管理工作的创新，显著提升网格化管理和社会化服务的综合能力。该项工作在数据源层，汇集了政府部门内部和社会的6大类100多小类，200多万条的基础数据，通过动态民情民意采集系统、街道社区的居民民情日志和事件台账数据资源等扩充社会数据，有效覆盖17个街道、187个社区和589个网格;在数据汇集层，汇聚起人、地、事、物、情、组织、房屋等多维数据库，实现7大类、32小类、170项信息，2043项指标数据的相互关联;在数据分析层，围绕网格化社会管理、社会服务和社会参与三条主线，运用统计分析和挖掘分析技术，重点分析对人的管理和服务数据背后的规律特征;在能力提升层，29个政府部门的6类188个工作流程之间基于数据分析结果实现联动和共享，政府与居民基于数据共享服务平台实现互动交流。(一)通过数据关联整合提高精细化社会管理能力在大数据框架的数据汇聚层，东城区实现了近百类人口数据、地理数据、管理数据的关联整合和综合统计，为及时掌握社会服务管理态势提供数据保障。首先，将人口数据划分为自然属性数据和社会属性数据，完成基础数据属性关联，实现全面的统计分析。自然属性数据主要是描述人口的基础户籍登记信息，来源于公安部门。社会属性数据主要是来自于各个业务部门的数据，体现为社会活动记录，如民政关于人口的服务记录。东城区社会服务管理系统在数据汇集层建立起关联关系，人口的社会属性和自然属性数据通过身份证建立连接，在区政府层面形成了针对每一个市民的个性化综合档案数据，通过共享机制为各个部门的管理服务创新提供决策支持。应用大数据统计分析技术，可以围绕同一人，将不同部门的数据进行关联，分析社会管理和服务的异常情况，借此改进民生服务和社会管理工作。例如，通过对民政、社保、公安部门人口基本信息中社保缴纳情况、收入状况、死亡以及户口登记、迁移、注销等部门共享数据的关联比对，可以发现辖区内己死亡人员仍在领取养老金的异常情况。在整合自然属性和社会属性数据的基础上，东城区将人口数据、地理数据和管理数据等属性数据进一步关联汇聚，实现“人进户，户进房，楼进格，格进图”的网格化空间化数据整合，完成了大数据的空间关联。在数据汇集层，将人员的地址信息与全区的房屋数据库进行动态关联，“装人入户”，构建房屋楼盘表，实现“户进房”;在房屋基础上，将房和楼宇图层数据叠加，楼和网格叠加，实现“楼进格”。社会服务管理工作中的全部数据资源通过空间关联，就建立起新的管理关系。在此基础上，