數據造假對公共政策制定影響的反思與對策研究

李京華

統計數據是對社會現象進行測量的結果，是社會治理過程中對實際問題進行分析的基礎，數據的真實性直接影響著統計分析結論的客觀性與有效性，從而會影響到公共管理者決策的質量。數據資源成為公共政策質量一個重要的的決定性因素，而如今數據造假現象廣泛存在，對公共政策的科學制定造成了嚴重的阻礙。本文從分析我國目前存在的數據造假現實出發，探究當前我國數據造假現象泛濫的原因，并有針對性地提出解決問題的對策與建議。

數據造假公共政策社會治理決策質量

一、研究背景

公共政策的過程，究其根源就是數據信息轉換和決策者不斷處理數據信息的過程。公共政策的制定總是離不開全面而準確的數據資源，可以說數據的準確、全面、及時是高質量公共政策的前提。數據的獲取與處理是科學制定公共政策的一個基本的前提條件，數據的客觀性乃是決策基礎的基礎。目前國內的現實情況是，數據造假成風。在各個相關單位內部及其之間，數據造假已經成為公開的秘密，不用多說大家都心知肚明，很是“默契”。更有甚者，有些政府部門自己改數、造數不說，還利用“特權”干預企業數據上報。所謂“圈內人”生在體制內也許想說不敢說，也許根本覺得沒說的必要。但是作為“圈子”外的民眾來說，大家或許只有默默接受與之理解相悖的數據然后莫名地“被幸福”“被平均”。

二、原因分析

數據造假問題也不是如今才開始出現，這是一個長期困擾國家治理的問題。其原因主要由以下三點。

（一）領導干部被數據奴役與缺乏合適的身份定位

在我國的政績考核體系中，漸漸都形成了這樣的邏輯，即考核或者是計劃指標都拿數據說事。一切以數據為準，因而數據不僅關系到對政府或組織的評價，也影響組織中領導干部的升遷發展，由此便出現一些領導干部對數據進行干預，造數據、改數據造成政績數據嚴重失真。

（二）數據公開度低，社會力量無力監督

相對其他發達國家而言，我國的政府數據公開度是相當低的。當前，我們國家特色的體制下，政府各個層級以及部門各自為政，各種數據呈現出分散狀，每個部門有自己封閉的小數據庫，使得部門數據與數據之間彼此隔絕，人為地割裂了數據之間的聯系，從而嚴重阻礙了數據的開發利用，也使得公共管理部門之間數據難以監督。由于管理體制等原因，一方面政府部門把數據資源視為權利資源，不僅使得政府部門之間無法資源共享，而且對外也使得民眾社會對政府所表達的情況的認知不對等。

（三）去個體化條件下統計人員道德與法律意識缺位

在去個體化的環境下，部分統計人員淡化自身的責任意識，盲從或者是事不關己的不負責任態度為數據造假的惡性事件推波助瀾。我國目前設有《中華人民共和國統計法》和《統計違法違紀行為處分規定》等法律規章制度，并且制定了詳細的監督檢察條款，明確了統計執法檢查的指導思想檢查對象內容和執法檢查方式等。許多基層報表單位法制觀念薄弱，非但不能遵守國家相關的統計法律，且無法做到“依法統計”。在單位領導的壓力或自身利益的驅逐下，往往容易放棄統計行業的職業道德，提供或偽造虛假數據。

三、遏制數據造假，提高公共決策質量的對策

首先從源頭上遏制數據造假，包括數據收集本身的源頭以及人為處理數據的思想源頭兩個方面。統一數據統計標準，切實維護數據服務的統一性，針對各項指標的采集、匯總、推算、發布工作都必修確立統一的標準，并以此作為考評地方政府的依據。由此以減少各部門重復調查、各自發布、互不承認的數據亂象。

其次，以外部強制手段以及創建公共監督環境予造假行為以嚴厲的控訴。政府團結社會及其民眾共治。政府、社會、公民的共同治理已經成為當今重要的治理模式，發展政府與民間的伙伴關系，落實民間社會與政府共同治理的合作關系。政府應當建立起順暢的社會民意和輿論的表達渠道，從而為有效的打擊數據造假行為提有效供信息及其外部壓力的支持。

最后，以數據牽制數據，借助大數據打假，還原數據的的真實性。大數據時代利用大數據遏制數據造假。大數據具有大量化、快速化、多樣化和高價值的特點。大數據作為新型的數據處理技術，能夠有效地統合政治、經濟、文化、社會、生態等各個方面的信息資源，為國家治理提供重要的數據基礎和決策支持。我們可以借助大數據的特點對利用相關數據的高粘附性，對造假數據進行打假甚至是還原，由此便可以依靠大數據建立“數據糾錯機制”。

四、總結反思

本文就目前我國的數據造假嚴重的現實情況，對數據造假的現實根源及其數據造假對公共政策產生的危害進行分析，并在此基礎上積極探索出從思想源頭上、監督環境上以及數據控制技術三個方面的應對策略。雖然能為目前嚴峻的數據混亂局面提供一個小小的突破口，但仍有明顯的努力空間需要多方力量共同努力。在整個政策過程的初期階段，公共政策主體能夠準確地察覺、界定和描述公共政策問題，并對公共政策問題予以詳盡真實且有效的確認，剔除失真的信息，這是高質量公共政策的前提條件。目前大數據開放和公開，雖然能夠為數據造假問題的解決提供新的途徑，但背后的數據采集方法、數據的算法依然存在很大的操作空間大數據的質疑更多來自于數據屬性本身，大數據的測量面臨嚴重的效度問題。

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