大數據政府創新:基于數據流的公共價值創造

趙 強，單 煒

(南京財經大學公共管理學院，江蘇 南京 210023)

1 政府大數據的構成及其特點

政府大數據是一個由不同職能部門或管理領域以及不同層級政府及其部門所采集或收集的數據集合組成的整體。這一數據集整體可以說是一個縱橫交錯的數據集合體系。就橫向來說，政府大數據包括不同職能部門或管理領域的數據集;就縱向來說，政府大數據包括不同層級政府部門的數據集。因此，政府作為最大的官方機構，同時也是最大的公共數據資源的擁有者。如何有效利用這一龐大的數據集，是政府管理面臨的一大難題。

政府大數據具有以下特點:

(1)數量龐大，領域廣泛，異構性強。美國聯邦政府的大數據門戶網站(DATA.GOV)很好地說明了這一點，這一開放數據門戶跨越了農業、氣候、教育、能源、金融、地理空間、全球發展、醫療衛生、工作就業、公共安全、科學研究、氣象氣候12 個領域;共有超過110796 個數據庫組成;包括229 個政府或公共組織的發布者［1］。這些來源廣泛、數量巨大以及非結構化的異質數據，增加了政府管理的難度。

(2)大數據對政府公共管理的潛在利用價值巨大。盡管大數據能在各個領域顯著提高創新力、競爭力和產出率，但是，對于不同部門而言，大數據所帶來的收益程度不同。2011年，麥肯錫全球研究所發布了一份專門的研究報告《大數據:下一個創新、競爭和生產率的前沿》，該報告分析指出:大數據可以在任何一個行業內創造更多價值，但政府部門在應用大數據時面臨的困難最小，從大數據中獲得的收益更多，價值潛力更大［2］。

政府大數據的構成和特點分析表明，政府在數據占有方面具有天然的優勢。占有巨量數據是從數據中挖掘出巨大價值的前提，但由于政府大數據來自于橫向的不同部門或管理領域以及縱向的不同層級，其大數據管理面臨著巨大的難度，這一難度既有大數據及其技術發展方面的障礙，也有政府組織結構方面的障礙(如傳統的官僚制橫向部門分工)，這些障礙制約著政府大數據跨職能部門的互操作和交流［3］。

2 政府利用大數據能夠解決的公共治理難題

大數據在公共治理中的應用，可以說是幾乎觸及到任何一個政府公共管理的問題領域，特別是針對所謂的傳統政府所無法有效管理的復雜的“棘手”問題。這里僅列舉其中部分實例加以說明。

2.1 公共安全

政府應用社會媒體特別是智能移動設備，可以有效打擊犯罪。例如，在2013年4月15日美國波士頓馬拉松賽的爆炸案中，通過海量的社會媒體數據和照片在全球的傳播，來快速地識別和找出犯罪嫌疑人［4］。又如，由歐洲委員會資助的名為“ePOLICE”的項目，旨在利用一個智能環境掃描雷達，發展先進的環境掃描過程以確定未來的犯罪模式。

2.2 公共危機管理

復雜的、計算機生成的數據流可以有效地提高公共部門的應急管理能力。政府部門使用來自于大的、緊密的傳感器以及社會媒體數據所組成的大容量數據，可以通過可視化和GIS 制圖，改變公共服務方式。如在颶風桑迪的應急救援中，FEMA 成立了一個由公共機構和私人公司組成的創新團隊，該團隊分析有關桑迪的推特的標簽、文字和照片，特定地區的疏散率以及有關資源如電力、食品、燃料和水的關鍵詞，應用這些數據，繪制出最需要救援的地區及區位圖［5］。

2.3 食品安全監管

通過大數據及其信息的共享，可以為監管食品安全保駕護航。如在整合各部門數據和信息的基礎上，美國政府建立了一個專門的食品安全網站(foodsafety.gov)，該網站及時公布食品召回信息，供消費者查詢。通過數據開放，構建起一張全民監管的食品安全之網［6］。

2.4 智能交通

通過整合多部門的數據信息，新加坡建立了系統的ITS (智能交通系統)，該系統通過安裝在主要交通路口的遠程智能攝像機監控路口的運行狀況，一旦有事故發生，交通控制中心可以及時采取措施調整交通流量，如改變該路口的信號燈配時以疏導交通［7］。

2.5 公共衛生與醫療

2009年3月，甲型H1N1 流感在全球范圍內迅速傳播。在這次流感爆發的幾周前，谷歌的工程師們認為，人們輸入的搜索關鍵詞代表了他們的即時需要，他們根據匯總的網絡搜索數據，近乎實時地對全球的流感疫情進行監測與判斷。谷歌還推出了一項名為“流感趨勢”的免費網絡服務，該服務可以幫助人們了解自己所在國家或地區的流感病例爆發情況。

2.6 工作就業

澳大利亞政府的求職者分類系統 (The Job Seekers' Classification Instrument)用于評估福利申請人以及他們將長期失業的風險，并能識別高風險的人群從而給予他們更多的幫助以使他們找到工作。

以上分析表明，政府利用大數據可以解決許多公共治理的難題。單靠傳統的等級制政府模式，根本不能滿足復雜而快速變革的時代所出現的新問題的需求。這些公共治理的難題常常需要跨組織邊界的處理方法，傳統的官僚制度不適宜處理這些常常要超越組織界限的復雜問題。正如斯蒂芬·戈德史密斯在《網絡化治理》一書中所指出的，“……需要一個跨越政府部門和層級的法律執行網絡予以協助，因為他們需要各種溝通系統，以過去根本不可能的速度、成本和水平跨越各種公共和私人組織進行情報的收集、分析、轉換和行動”［8］。這里的情報即包括了大數據。

3 基于大數據流的公共價值創造分析框架

大數據給政府公共治理帶來了巨大的潛在應用價值。有研究表明，如果把大數據運用到公共領域，歐洲政府每年可以減少1000 億歐元的開支，同時可以有效避免偷稅漏稅行為。大數據技術可為歐盟23 個最大的政府公共部門管理活動的成本提供15%～20%的下降空間。

從技術和價值的角度看，大數據本身是一個純技術的和中性的詞語，但事實上，大數據是很難中性的，大數據的擁有者以及這些擁有者如何使用大數據能變成為一個政治和公共管理問題。對于政府來說，如何利用大數據創造公共價值是其公共治理的基本目的。

3.1 政府大數據流

從大數據應用并為政府治理創造公共價值的角度來看，政府大數據是一種原始的大數據轉化為有用信息再轉化為知識和服務的過程，這一過程可以稱為政府大數據流。只有通過從原始的大數據到有用信息再到知識和服務的流動，大數據才能為公共治理創造價值。

政府大數據流可以分為以下幾種:一是政府部門或職能領域之間的橫向數據流，是指政府各部門或各職能領域收集的數據之間的通信、共享和融合，這是政府內部數據流的重要組成部分;二是不同層級政府或部門之間的縱向數據流，是指不同層級政府或部門之間收集的數據之間的通信、共享和融合，這也是政府內部數據流的重要組成部分;三是政府與公民和企業之間的數據流，是指政府收集公民和企業的數據信息或政府把自身收集的數據信息通過共享和深度分析而為企業和公民提供服務的過程，這是政府外部數據流的重要組成部分。不管哪一種數據流，要想有效地發揮大數據公共治理的價值，都必須積極推進大數據流的共享、融合和深度分析。

3.2 基于大數據流的公共價值創造分析框架

根據大數據的共享和整合程度以及大數據的深度價值分析水平兩個維度，可以建立基于大數據流的公共價值創造分析框架(見圖1)。

圖1 基于大數據流的公共價值創造分析框架

圖1 表明，隨著大數據共享和整合程度以及大數據深度價值分析水平的提高，大數據公共治理價值也不斷提高，分為以下幾種情況:

(1)低價值大數據，是指大數據的共享和整合程度以及深度價值分析水平均較低的狀態。這主要表現為政府及其部門掌握了大量的數據，但是政府大數據呈現各部門各自分立、缺乏共享的碎片化狀態。而且政府及其部門對自身擁有的大數據缺乏足夠的數據挖掘和深度價值分析。這種狀態下大數據給政府公共治理帶來的價值最低，是一種大數據的浪費狀態。

(2)中價值大數據，是指大數據的共享和整合程度和深度價值分析水平不相協調的狀態。這又分為兩種情況:一種是大數據的共享和整合程度高而深度價值分析水平低，主要表現為政府各部門之間以及不同層級政府及部門之間的大數據實現了共享和整合，打破了以往政府大數據存在的“數據孤島”狀態，實現了大數據之間共享和交流，但大數據對公共服務的價值還沒有完全發揮出來;另一種是大數據的深度價值分析水平高且共享和整合程度高，主要表現為政府各部門內部通過先進的數據挖掘和深度的價值分析，為社會公眾提供公共服務，但由于“數據孤島”的存在，政府大數據的共享和整合程度較低，大數據公共治理價值的發揮僅僅限于一定的范圍和一定的程度，大數據公共治理的價值和潛力還遠遠未能發揮。

(3)高價值大數據，是指大數據的共享和整合程度以及深度價值分析水平都很高的狀態。這主要表現為政府各部門之間以及不同層級政府及部門之間的大數據實現了共享和整合，打破了以往政府大數據存在的“數據孤島”狀態，實現了大數據之間共享和交流。同時，通過先進的數據挖掘和深度的價值分析，充分發揮大數據在公共治理中的價值和潛力。

上述分析框架表明，要充分實現大數據在公共治理中的價值，應用大數據更好地實現公共治理，提升公共服務水平。關鍵是做好以下幾點:

(1)政府合作推進數據共享。政府合作是大數據治理價值實現的必要前提。因為只有通過數據流和信息流的共享和融合，大數據政府創新的價值才能真正發揮出來。合作可以提升政府數據流和信息流的可達性和可用性程度，從而提升大數據的應用價值。大數據政府的核心正在于挖掘數據中蘊藏的價值，通過一個個數據庫聯動，實現更大規模的數據共享。

(2)開放政府數據。數據開放是實現大數據治理價值的又一要件。提取政府大數據價值最好的辦法是允許私營部門和社會公眾訪問。例如，香港公共數據開放網站“資料一線通”的口號就是“公共資料，增值利用”。美國聯邦政府實施“開放政府計劃”，并開通數據開放的門戶網站，旨在全面開放美國聯邦政府擁有的數據。正如“互聯網之父”蒂姆·伯納斯·李所言:“政府采集數據是花納稅人的錢，束之高閣完全是浪費”。因為政府作為最大的數據生產者，占有人口、交通、衛生、社保、稅收、城市規劃等各種領域的數據，這些數據如果被埋藏在檔案館的文件中，永遠只能是一堆數據;而如果放在開放平臺上，就能被深度挖掘，變成有用的信息。

(3)建立大數據管理和協調中心。要有效促進大數據政府創新，需要建立一個大數據管理和協調機構。一方面需進行縱向的大數據整合，整合上下級政府部門之間的數據，構建統一的大數據管理和協調平臺。另一方面需要進行橫向的大數據整合，實現跨部門的政府大數據共享和協同。形成縱橫聯通的政府大數據管理和協調中心。

(4)實現政府、企業與公民的協同互動。如前所述，政府大數據流發生有三種方式:G2G、G2B 和G2C。G2G 指政府(G)和政府(G)之間的大數據流;G2B 指政府 (G)和企業 (B)之間的大數據流;而G2C 指政府 (G)和公民(C)之間的大數據流。要想盤活政府大數據的公共價值，需要實現政府、企業與公民之間的協同與互動。

(5)把大數據上升為國家戰略。未來大數據將成為一國競爭力的主要標志。對數據的占有和控制，將成為國家數據主權的重要部分。以美國為代表的全球發達國家已經展開了以大數據為核心的新一輪國家信息戰略。

(6)培育一批大數據專業隊伍。要把大數據應用到政府治理的方方面面，需要相應的人力資源支撐，如精通數據分析又具有公共管理知識背景的人才。

4 我國大數據政府創新的現狀與挑戰

與發達國家相比，我國大數據政府創新的起步較晚，但也呈現出積極推進的態勢。

4.1 大數據管理局的成立

我國大數據政府創新出現為地方層面積極推進的格局。例如，廣東省政府于2014年2月26日正式成立了廣東省大數據管理局;上海也在積極研究成立大數據管理局;廣東佛山市南海區也將成立大數據管理中心。這些反映了我國不同地方政府積極應對大數據時代的創新舉措，但目前也存在著大數據管理機構的職能定位不明確、職責邊界如何劃分以及管理權力和地位如何進一步明確的問題。

4.2 數據開放

目前上海市已經建立了專門的“上海市政府數據服務網”，提供數據產品、數據應用、社會專欄和地理信息四類服務。這是一個統一的政府數據門戶網站，而其他地方政府的數據服務還僅限于各部門，沒有實現統一的政府數據開放服務網絡。這方面可以借鑒國外發達國家政府數據開放的經驗做法。

4.3 尚沒有把大數據上升為國家戰略

從國家層面來講，盡管有多次提案和討論，但目前尚沒有真正明確把大數據上升為我國國家戰略。因此，迫切需要從國家層面制定大數據發展規劃，把大數據上升為國家戰略。

4.4 缺乏大數據人力資源

大數據政府創新，人才是關鍵。大數據最關鍵的部分是數據分析和挖掘數據價值，需要掌握數學、統計學、數據分析等多方技能和公共管理相關知識的復合型人才隊伍。大數據相關人才的缺乏已是一個全球性現象，我國也不例外。因此，積極培育大數據專業分析人才就是我國實現大數據治理的當務之急。

［1］The Federal Chief Information Officer of the United States.The Home of the U.S.Government's Open Data［EB/OL］.2014.7.http://www.data.gov/.

［2］McKinsey Global Institute.Big Data:the Next Frontier for Innovation，Competition，and Productivity［R］.Mckinsey &Company，2011.

［3］Michael E.Milakovich.Anticipatory Government:Integrating Big Data for Smaller Government［A］.Internet，Politics，Policy［C］.Oxford:the Oxford Internet Institute，2012.

［4］Babak Akhgar.Big Data and Public Security:Data Sharing Helps Public Health and Safety［EB/OL］.2014.7.http://www.sas.com/en_us/insights/articles/risk-fraud/big-data-public-security.html.

［5］Brian Heaton.How Emergency Managers Can Benefit from Big Data［EB/OL］.2014.7.http://www.emergencymgmt.com/disaster/Emergency-Managers-Big-Data.html.

［6］U.S.Department of Health &Human Services.foodsafety.gov［EB/OL］.2014.7.http://www.foodsafety.gov/index.html.

［7］徐繼華，馮啟娜，陳貞汝.智慧政府:大數據治國時代的來臨［M］.北京:中信出版社，2014.

［8］［美］斯蒂芬·戈德史密斯.網絡化治理［M］.孫迎春譯.北京:北京大學出版社，2008.