大数据背景下政府决策的机遇和挑战

1大数据背景下政府决策的机遇、挑战和建议董飞摘要：大数据背景下，重视数据、强调数据化决策的价值观指导下的政府决策参与主体日趋民主化、多元化，大数据搜集、存储和挖掘工具的应用也为政府前瞻性管理和动态管理带来了机遇。然而在决策过程中，政府要避免唯数据论、协调多元主体及消除数据孤岛、确保信息安全及防止隐私泄露、预测不确定性危机依然面临挑战。本文通过分析大数据三个层次对政府决策中的价值观、主体、工具和过程四要素的影响，指出大数据时代，政府不能神化也不能矮化大数据，应认识到数据的局限，将直觉、经验和逻辑结合，并加强信息安全产品自主化和信息公开，进而把握好机遇，迎接挑战。关键词：大数据，政府决策，机遇，挑战和建议Abstract:Inthebackgroundofbigdata,participants,guidedbythethoughtpatternthatvaluesdataanddata-decisioningovernmentdecision-makingprocess,aregoingtobemoredemocraticanddiversity.Theapplicationofcollection,storageandminingtoolsofbigdata,alsobringstheopportunityfortheuseofforward-lookingmanagementanddynamicmanagementtogovernment.Inthedecision-makingprocess,however,governmentstillfaceschallengeinavoidingonly-statistics-oriented,coordinatingdiversesubjectsandeliminatingdataislands,ensuringinformationsecurityandpreventingprivacyleaks,andforecastinguncertaintycrisis.Byanalyzingtheimpactsofbigdataonthefourelementsofgovernmentdecision-making——value,subject,toolandprocess,thearticlenotingthat，intheeraofbigdata,thegovernmentcannotdeifynordepreciatebigdata,itshouldrecognizethelimitationsofthedata,combinelogicwithintuitionandexperience,andimprovethelevelofautonomyofinformationsecurityproductsandinformationdisclosure,andthusgrasptheopportunitiesandmeetthechallenges.Keywords:Bigdata,governmentdecision-making,opportunity,challengeandsuggestion2政府决策是公共管理活动的中心和关键环节。政府决策的正确与否在很大程度上决定着公共管理的成败。近些年来，随着科技创新和数字设备的普及，使得数据量呈现指数级增长，世界已经逐步迈入大数据时代。大数据不仅强调数据的海量和多样，更注重对已有数据的存储分析、挖掘和利用，最重要的是大数据意味着一种理念和思维方式的更新，而这无疑会对政府决策的实践带来机遇和挑战。一、大数据背景下政府决策的研究框架为更好研究大数据背景下的政府决策，建立如下框架，阐述大数据时代的来临对政府决策的机遇和挑战。图1大数据背景下政府决策的研究框架（一）大数据概念1.从术的层面，大数据是指具有规模大（Volume）和多样化决策参与主体决策工具决策过程大数据思维决策者价值观大数据资源大数据技术大数据3(Variety)特征的海量数据资源。代表有美国麦肯锡全球研究院、维基百科、高德纳咨询公司、美国国家科学基金(NSF)等。2.从法的层面，大数据是指数据的收集、存储、加工、分析的方法和技术。强调生成快速（Velocity）、Veracity(真实性)和价值巨大但密度很低（Value）的特征。舍恩伯格、国际数据公司等都是从这一层面对大数据认识和阐述的。3.从道的层面，大数据指的是一种思维和理念，一种战略，强调的是要面对用户、面向业务和应用的。按照从微观到宏观的视角，对以上信息进行分类划分整理。（二）大数据背景下政府决策的机遇和挑战此框架以大数据和决策过程、大数据思维和决策者价值观、大数据技术和决策工具以及大数据资源和决策参与主体四个方面为着力点，描述大数据背景下政府决策的机遇和挑战。1.决策者的价值观是决策的核心，是影响对信息接收和处理的重要因素。任何决策主体都是一定价值观指导下的决策主体，其决策行为要始终受到价值观的制约，因此在很大程度上影响着决策的科学层次含义特征术大数据资源海量化、多样性法大数据收集、存储生成快速、海量化、多样性、大数据加工挖掘、分析效率高、价值密度低道大数据思维重视数据挖掘、强调预测4化和民主化。大数据背景下，政府决策者将更加重视数据的价值，重视对已有数据的分析和挖掘，这就为经验决策转变为以逻辑为基础的数据化决策提供了机遇，但矮化直觉和经验的唯数据论也将成为政府决策者面临的挑战。2.政府决策参与主体是指直接或间接地参与到政府决策中的个人、团体和组织。我们认为，虽然政府决策的主体仍然是公共管理者但没有公众参与的单一的政府决策主体在理论与实践上都不具备正当性与合理性。大数据背景下，政府决策过程中分散公众数据的间接表达和多元治理主体的直接参与，为政府决策的民主化带来了机遇，但如何协同多元主体，还面临着数据孤岛的挑战。3.决策工具是实现决策目标的基本手段和途径。大数据背景下，数据搜集工具—传感技术、数据存储工具—云存储技术、数据挖掘工具—云计算技术，对公共部门的决策来说是绝对需要和必不可少的，但如何确保数据的安全、防止隐私的泄露也是新形势下面临的挑战。4.决策过程是以问题为中心，以解决问题为导向，以事后处理为特征的程序。大数据背景下，在政府决策尤其是政府危机决策领域，前瞻性管理和动态管理成为可能，也为事后决策应对转为事前预测决策提供了机遇，然而对于一些不确定的危机的预测，大数据依然面临挑战。5二、大数据背景下政府决策的机遇（一）大数据资源和决策参与主体从决策主体来看，大数据背景下政府的决策将日趋民主化，逐渐形成“政府主导、行业推动、企业实施和公民参与”的多元格局，这不但有利于提高公共政策的质量，更有利于公共政策被公众所接受。表现在如下几个方面：1.政府决策数据来源的多元化实现了民主所要达成的效果，因为公众自身已经成为大数据的重要来源。当政府对公共政策的质量要求较高时，虽然高层精英是决策的主导力量，对公众参与的需求程度较小，但用于政府决策的大数据资源的来源日趋多元化,涵盖了行政数据、民意数据和调查研究数据（如图）。表1政府统计中的大数据来源分类[1]来源分类数据信息类型数据归属行政记录数据个人信息记录数据公安、卫生、教育、人力资源和社会保障等部门单位信息记录数据工商、税务、民政和编办等管理部门自然和资源记录数据国土资源、环境保护、气象、地震、海洋、测绘等部门其他管理记录数据知识产权、海关、出入境管理及资质评定等部门商业记录数据电子商务交易数据各网上商城、网店企业生产经营管理数据国民经济各个行业的企业信息咨询报告数据专业数据库公司，中介咨询机构互联网（包括搜索引擎）数据社交网数据国内各社交网站注册的博客、微博、微信、飞信等，国外专门社交网如Facebook、Twitter等媒体数据新闻媒体、广播电台、电视台和出版社等搜索引擎数据百度和谷歌等这些数据涉及国计民生，涵盖各行各业，反映社会舆情，在一定程度上充分保证了多元利益的表达，实现了民主所要达成的效果，使6得政府决策受信息不对称的影响趋向最小化。2.政府决策参与主体多元化推动了民主化进程。当政府对公共政策接受性期望较高时，公众参与程度和分享权力程度就较大。大数据背景下的政府决策既确保了参与者的代表性，又解决了参与者知识与理论的不足，提升了多元主体参与的有效性。第一，大数据本身的应用实践需要多元主体的共同参与。“从政府决策的主体视角看，大数据及其分析有效拓展了政府决策的主体范围。”[2]“国家在权力、财富和能力方面的优势还是压倒性的,但是它与非国家参与者在一定程度上分享权力,共同合作处理问题,则是不可避免的趋势。”[3]政府虽然有民众数据，却缺乏大数据的技术，需要互联网企业的实施。因此，面向能源、金融、电信等行业，气象、统计、医疗卫生等领域，以及城市建设和生活服务等平台建设，政府都需要引导企业参与，建立基于不同行业领域的专题数据库，发展数据监测、商业决策、数据分析，推动行业数据深加工服务。第二，大数据时代的到来，又使得普通大众跨越了分析能力和经验不足的门槛。“决策参与主体将从专家和精英转向拥有数据的普通大众，表现为决策参与主体的扩大，决策参与主体下移。这极大地增加了普通民众参与决策的机会，有利于推动决策的民主化进程。”[4]数据理念和方法将改变传统的政府决策主体结构，从过去的官员、精英过渡到大众、多元主体决策，使政府决策主体日趋多元化和民主化。[5]综上，虽然在我国，公民参与的必要性在学者和公共管理者之间尚未达成共识，但无论是政府做决策所需要的数据信息还是参与其中的各类主体，大数据背景下都能促进其多元7化，民主化，分散化。（二）大数据思维和决策者价值观1.决策者对于数据价值的看法。“数据即价值”的价值观早已存在，从数据中发现价值的实践在统计学中也由来已久，然而旧的认识是把数据看作是一种稀缺资源，即总是想着能够从最少的数据中压榨出最多的信息，而这往往会造成决策者“数据小农”的心态。此外，伴随着数据应用使命的终结，其往往被束之高阁，成为无人问津的沉睡数据。而新的认识是全体数据也是可以获得的，既有的、使用过的数据中仍然蕴含着取之不尽又意想不到的价值，这种认识能够培养出数据信徒。质言之，公共服务部门中存储的大量数据开始为决策者所考虑，传统上认为没有价值的数据也被重新用来进行数据挖掘，“政府将由数据的收集者转变为分析者”。[6]2.决策者的决策思维由经验主导上升为逻辑层面。决策可以由三种方式分别或混合驱动：直觉、经验和逻辑。直觉是基于逆向逻辑依据专家判断所做出的猜想，经验是基于归纳依据过去情势做出的推断，逻辑是基于演绎依据理论假设做出的预言。但通过逻辑方式做出决策通常被认为具有高确定性的特点，更易于被接受。[9]“在数据缺乏的时候，组织内核心管理人员的直觉和经验在决策过程中发挥重要作用。”[10]“尤其是当现有环境中的刺激与人脑中原有的经验相吻合时，会使人们对刺激的加工更快、更准确，从而加速对事物的反应和抉择。然而，当环境中的刺激与人脑中原有的经验不符合时，它将延8缓对这种信息的加工过程。此外不是所有经验信息的质量都很好，当经验库中存在一些错误信息、混有很多噪声干扰时，人们很有可能跟随错误的经验而做出错误判断。”[11]而大数据背景下，管理者的决策方式将由“经验主导”向“数据量化驱动”过度，直觉的判断、依靠经验办事将被迫让位于精准的数据分析。对此耶鲁大学教授丹尼尔·埃斯蒂指出：“基于数据驱动的决策方法，政府将更加有效率、更加开放、更加负责，引导政府前进的将是基于实证的事实—而不是意识形态，也不是利益集团—在政府决策过程中施加的影响。”[12]（三）大数据技术和决策工具大数据技术为政府决策所需信息的收集、存储、挖掘提供有效工具。政府决策所使用技术工具的限制将被最大程度地“最小化”。大数据相关技术包括数据搜集工具—传感技术和物联网、数据存储工具—云存储技术和数据挖掘工具—云计算技术。“大数据时代的政府决策需要上述三项技术的协作，物联网用来采集获取数据，对大数据的分析则需要运