大數據時代公共政策決策的微調

董飛++賀摯楊

摘 要：公共政策的制定是政策過程的中心環節和必要階段，是政策科學研究的永恒主題。然而“鎖定”或“固化”的公共政策決策常常掉入經驗決策的陷阱；關門決策模式面臨重大沖擊；回應性決策的效率與有效性不斷受到挑戰。當前，大數據為修復此類問題提供了契機，“循數決策”的理念、多元共治、前瞻決策顯現為未來趨勢。但大數據時代的公共政策決策仍未超出傳統決策的范疇，因此，公共政策決策必須把握機遇，快速微調，做到與時俱進。

關鍵詞：公共政策決策；大數據；微調

中圖分類號：D63 文獻標識碼：A

一、公共政策決策的歷史局限

中國現行公共政策決策范式是在民主革命時期黨委一元化決策體制基礎上，經過社會主義革命和建設時期、改革開放和社會主義現代化建設新時期六十多年的變革逐漸形成的。總體來說，我國公共政策決策可以分為中央、省、縣、鄉等不同的決策層次，中央層級的公共政策制定已初步具備“上下結合、協商溝通、多方參與、科學論證、集體決定”五個特點。而有些學者認為，動員政策決策資源能力最強的、那些處于中國政府科層結構中相對中間級別的司局級決策者，仍然帶有較強的局限性、地方性和復雜性。具體內容可以概括為以下幾方面。

1.經驗決策

傳統觀點認為，“不科學”的政策制定通常被形象地稱為“拍腦袋”決策，實指在政策制定與形成過程中無視現實情況而只是由擁有決策權的人簡單地以自己有限的理解、假想和推測來取代全面的調查、論證和科學的判斷。依賴感官、知識的確定性只能由個案的直接經驗取得，這是領導者經常有的決策思維傾向，也是最傳統、最常見的決策類型。“一言堂”“個人說了算”仍是不少決策中的習慣定式；“眉頭一皺，計上心來”是傳統決策方式的形象化表述；“四拍干部”是傳統決策者的生動描述。領導者憑借個人閱歷、知識、經驗、智慧和才能來做出決策，決策正確與否主要取決于領導者個人閱歷是否深厚，知識是否淵博，經驗是否豐富，才能是否出眾，膽略是否過人。但在許多情況下，有些政策沒有經過理論探討，沒有經過專家的詳細論證，沒有經過多次代表大會的充分、認真討論；還有部分政策的制定實踐缺乏系統性，沒有進行實證評估，缺乏經過檢驗的知識的指導，照搬解決問題的策略、決策制定的依據不明確，缺乏必要的知識基礎；依據權威或自己的判斷為基本制訂實踐假設。還有部分政策制定者在決策過程中或修正和調整政策時，缺乏縝密、細致的研判和科學、合理的分析，不經過深入的調查研究和系統的咨詢論證，在缺乏準確全面信息、沒有征求各方面意見的情況下，決策者憑借個人或少數人的直觀經驗進行分析判斷，其政策是在事先缺乏周密分析和進行科學論證的基礎上得出的。

2.關門決策

公共政策決策的外輸入主體很難實質參與，表現為關門決策、決策動員和內參決策模式的盛行。新中國成立以來，我國的公共政策決策主體經歷了從少到多、從一元到多元的過程，我們把這一過程主要分為幾個階段：第一階段，領導者個人決策。由“政府配餐”主導，“長官決定”“ 一把手”獨攬決策，“一把手”說了算，決策權經常會異化為長官意志，恣意妄為、獨斷專行，這在大眾缺少政治參與意識時很有市場。第二階段，領導集團決策。公共政策制定被認為是通過專業知識和科學技術生產產品的過程，是少數者的專利，是在“用意良好”的專家擁有決策話語權的環境中開展的。然而在實踐中，許多成員把自己看成不過是“說說話，舉舉手，畫畫圈”完成例行公事的人，決策者也習慣于把智囊人員當做自己的秘書班子。如要出臺一項政策，由內部人員制訂一個方案，決策者再召集學者座談，聽取意見，為自己的某些想法找根據，做注釋，“自己搭臺，自己唱戲”，簡單搞少數服從多數，由長官意志形成多數，以多壓少，以論證之名強行通過公共政策。第三階段，政策制定者和政策受眾的結合。政府決策層雖然在決策過程中仍居于主導地位，擁有對各種決策方案的最終決策權，但是政府決策層在整個決策系統中的地位已經由唯一變成部分。而這種表面的繁榮，卻難以掩蓋其實效的不盡如人意。真正參與座談會和聽證會的公眾范圍有限，弱勢群體話語權缺失，即使真正獲得話語權的公眾對公共政策決策所產生的實質性影響也往往微不足道，因為純粹的意見表達而缺乏明確的意見反饋機制使得民意只是行政主體獲得行政決策合法性與合理性的符號，因此，公眾參與公共政策決策的實際效果并不理想。

3.回應性決策

傳統的公共政策之靈魂在于解決那些已經對社會發展和人民生活的提高造成阻礙甚至造成威脅的帶有普遍性的公共社會問題。也就是說，政府的絕大部分公共政策都是針對現實公共問題的某種反應，并且這些問題已經到了非解決不可的地步。其潛在的邏輯取向是一種回溯性而非前瞻性的思考路徑，這也就暗含著公共政策決策的被動回應性大于主動前瞻性。回應性的政府是被動地等待回應社會要求和解決問題，只有當出現問題和發現這些問題時，決策者才會采取應對措施。例如，嚴重的環境污染導致較為嚴格的環境保護政策的出臺。事實上，迄今為止，一切政府都是回應性的政府，只有少部分公共政策是政府基于對未來某種潛在可能性的估計而做出的預防性的政策決定，并且某種潛在可能性在政策評估上被認為具有相當大的威脅性。從威爾遜對行政學研究領域的確定，到泰勒將科學管理的方法引入行政學中來，馬克思·韋伯對理想官僚制組織的設計，再到法約爾關于一般管理原則的系統建構，都無非要提高政府回應社會要求的能力，即用科學化和技術化的理念去改善行政管理環境，以求政府能夠更好地滿足社會要求。

顯而易見，這種回應性的公共政策決策具有片面性、局部性、短期有效性等諸多缺陷。第一，回應性決策不但被動、反應遲鈍，更嚴重的是政策分析人員不能從長遠考慮，他們往往不是真正找到了解決問題方案。第二，社會要求的多樣性和復雜性總會把政府置于回應不足的局面。政府在回應社會要求方面往往會在某一方面表現出較強能力的同時，在其他方面則表現出極度弱能，總會在較好解決某一方面的問題的同時造成很大的消極效應，引發更多更難以解決的問題。所以回應性的路徑并不是一個理想路徑，也不能把自身推向及時和充分的境界。決策回應的定位暗示著政策實施在現實演繹或嗣后發展中隱藏嚴重后患和代際性災難影響，而長遠的害處有時會抵消甚至超過近期帶來的利益。

二、公共政策決策的當下契機

大數據的出現為傳統公共政策決策范式的微調提供了契機。傳統決策范式下，決策者如同身處叢林中，經驗和直覺是向導，形單影只是常態，迷路后的糾偏和矯正回應貫穿于整個決策軌跡的征程。盡管有時傳統決策范式也能帶領決策者走出理論的叢林，但雜亂無章的叢林中，大數據的理念思維、方法技術和海量資源不但能達到殊途同歸的效果，更能創造理想的未來。

1.循數決策

理念變革是中國公共政策決策微調的首要問題。大數據思維為提升公共政策決策的專業性和精準度提供契機，有利于形成用數據分析、用數據決策、用數據創新的數據治理思維和文化。大數據主義者認為，所有決策，都應當逐漸摒棄經驗與直覺，并且加大對數據分析的倚重。在重視數據優先、強調數據為王的大數據時代，政策決策者對數據價值的看法大為轉變，并開始有意識地成為數據信徒。制定政策所需的全部數據是可以獲得的，而這些精確數據的搜集也不需要耗費大量的精力、時間和資源；既有的、使用過的數據中也依然蘊含著取之不盡又意想不到的價值；公共服務部門中存儲的大量數據開始為決策者所考慮，傳統上認為沒有價值的數據也被重新用來進行數據挖掘，政府將由數據的收集者轉變為分析者。大數據將通過全新的數據呈現，使管理者的決策方式由“主觀主義”“經驗主導”模糊治理邁向“實事求是”“數據量化驅動”的精準治理，直覺的判斷、依靠經驗辦事將讓位于精準的數據分析。政策決策思維從“我覺得應該這么辦”到“根據數據分析應該這么辦”的轉變，是衡量微調成功的重要標志。而政策研究引進證據這個概念，是希望借由證據概念處理政策數據，從而有條理地佐證政策問題，梳理政策邏輯，并強調政策證據的專業性。它為決策者提供了一個科學的決策過程，在這個過程中，決策者利用最佳的證據，一步一步地做出判斷。決策者通過大數據的資源和技術向人們說明為什么要制定和實施這樣的政策，以及政策的有效性體現在哪里。因此，強化“循數決策”的意識并將數據轉化為多樣化的證據，應該成為大數據背景下公共政策制定的價值選擇。

2.開放性決策

大數據為公共政策決策中體現多元主體的群體智慧提供了契機。大數據背景下，政府決策過程中政策數據的公開和多元治理主體的參與，成為實現政府決策合意化的現實路徑。數據開放有助于公眾對政策議程的監督，網絡參與平臺也有助于聚合民意。政府將以更加開放的心態把民眾當作“合作伙伴”和城市問題的“決策者”，給民眾提供廣泛的參與機會，從而推動公眾參與由象征性參與階段邁向實質性參與階段。主要內容包括以下幾方面。

第一，主體開放。從政府決策的主體視角看，大數據及其分析能有效拓展政府決策的主體范圍。公共政策將由過去一個主體決策轉向一個主體引導多個主體決策，從過去單向的自上而下決策轉向各個方向的協同決策。第二，數據多元。公共政策決策的重要依據是基礎數據和信息，在社會各方利益日益多元化的情形下，單靠政府自身力量難以掌握所有的數據資源，難以完成所有的數據整合和處理任務，必須讓更多的社會力量和更廣泛的人群參與其中，社會組織、民間機構甚至新媒體的數據資源都可以成為協同治理決策的重要資源。這些數據涉及國計民生、各行各業，來自不同立場并充分反映了社會輿情，很大程度上并不容易被操縱；實現了民主所要達成的表達多元利益的效果，使得政府決策受信息不對稱的影響趨向最小化。第三，民意挖掘。當公共政策的制定對公眾參與的需求程度和公眾的接受程度要求較高時，公民作為政策方案的承受者，雖然未能親身參與決策，卻能將個人利益通過數據體現而間接表達，并表達要求某政策或調整或持續或終止或重組的團體意愿。大數據時代，基于管理與決策支持的社會輿情大數據分析，可廣泛搜集個體對公共服務的享受頻率、偏好和評價，碎片化的輿情信息得以聚合，通過對碎片化的社情民意的深度整合和實時掌握，向決策者傳遞大量反饋信息，公共部門可以準確把握公眾關注的焦點以及對社會熱點問題的看法，使決策更多地集聚民意和民智。

3.前瞻性決策

政府是一個回應性的政府還是一個前瞻性的政府對于整個社會有著直接的決定性意義。前瞻性決策，即向前看，尋找問題和重建問題的機會，以便將潛在的負面性轉為有利的信息過程。前瞻性決策能創造性地發現問題和解決問題，甚至在社會問題尚未出現前就已經創造性地解決了，因此，回應性蘊含在前瞻性之中。

而大數據的核心就是預測。隨著大數據的廣泛應用，“管理者的決策過程也將從事后諸葛向事先預測轉變”，由決策應對轉為預測決策。從決策流程看，傳統的決策流程往往基于逆向思維的事件突發、邏輯分析、尋找因果關系和應急決策等；而大數據決策流程則是基于正向思維模式的數據挖掘、量化分析、尋找相關關系和預測決策，通過對此類數據資源的科學篩選、深度集成和量化分析，創造性地從表面并無聯系的混雜數據中發現相關性，揭示社會輿情發生與演化的內在規律性，從而實現公共政策決策的預見性。例如，聯合國為了防止某些地區的人民重新陷入貧困，利用自然語言解密軟件對社交網站的信息進行“情緒分析”，以此預測當地的失業率或疾病爆發現象；重大集會活動中，為避免出現因人群過度擁擠而引發的危險乃至事故，城市管理者可以在對有關定位數據、搜索數據進行深度挖掘的基礎上，參考相關歷史數據，預測出人流量及其空間分布，再結合地理空間實景模擬，找出可能發生的風險事件，從而為預防事故發生、強化應急管理提供強有力的決策支撐；人口宏觀管理與決策信息系統中的PADIS系統可整合來自公安、統計、民政、衛生、財稅、教育、勞動與社會保障、資源、環境、農業、建設等各個部門的數據，能在計算機中建立一個虛擬社區，應用者只需將具體的政策輸入計算機，就能看到幾年、幾十年甚至上百年后這些政策所產生的影響。此外，城市交通規劃大數據還曾對某個城市的交通擁堵問題進行過預測分析，與認為應該限制人口和機動車數量，加快發展公共交通的傳統觀點不同，PADIS的預測結果顯示，人口集中居住區域與經濟中心的嚴重偏離才是導致市民出行需求上升、交通惡化的根本原因，單純增加公共交通設施、控人控車，只能揚湯止沸，而改善城市規劃管理格局，讓城市向多中心方向發展才是真正的“藥方”。大數據強大的模擬預測能力，對延遲退休、解決養老金缺口及環境治理問題、抑制房價上漲等熱點問題都帶來了新的視野和機遇。

三、公共政策決策的未來展望

大數據的發展是不可逆的趨勢，其對公共政策決策的影響不可避免。正如哈佛大學量化社會科學學院院長Gary King所說：“這是一種革命，我們確實正在進行這場革命，龐大的新數據來源所帶來的量化轉變將在學術界、企業界和政界迅速蔓延開來，沒有哪個領域不會受到影響。”微軟公司 James Gray 甚至認為， 數據探索性研究方式是科學研究的第四范式， 是繼科學實驗、理論推導和科學計算之后的一種新的范式。基于數據密集型的科學發現，是未來一個非常重要的趨勢。這些科學研究從以數學模型計算為中心的方式，轉變為對海量數據處理為中心的方式。 在數據達到一定規模之后，科學研究模式也會發生從 “量變” 到 “質變” 的根本性轉變，因此，它可以獨立于基于數學模型的科研形式，單獨成為一種新的科研范式。但大數據背景下，公共政策決策轉變依然面臨諸多挑戰。當大數據為我們帶來許多有利變革的同時，我們也需要避免過度依賴數據而產生的數據獨裁現象；應建立多元主體下以數據共享為紐帶的綜合協調機制和網絡參與機制；根據海量數據，破解主觀上數據保密和客觀上數據碎片所造成的數據割據問題，解決主觀上的數據造假和客觀上的數據噪音所造成的數據真實性問題以及數據隱私邊界的界定和數據存儲安全問題等。

因此，我們要對傳統的公共政策決策范式加以微調。它不是劇烈的公共政策決策變動，不是對原有公共政策決策的根本否定，也不是體系的重塑、徹底的變革或范式的轉換，而是在原有基礎之上進行漸進式的修補、升級、改進、優化和完善。遵循的應該是雙軌制的方式，一方面需要在改進和完善政府的回應性方面繼續努力；另一方面又需要借助大數據去探討建構政府前瞻性的路徑。即保留可用于新形勢下的決策元素，將大數據視作公共政策決策實踐中的一個全新變量，并在公共政策的制定中不斷融入大數據思維和技術，不斷剔除新形勢下的不適用成分，既要對以往的公共政策決策思想繼承，又要基于大數據的強力助推而有所突破和創新，政策決策擺動不停，人們稱這樣時代為“快調微調的決策時代”，決策者作為公共政策決策系統的靈魂，如果想要擔負起公共政策微調的重任，就需要走出現實的迷霧叢林，與各領域專家、政府官員、技術人員、大數據和互聯網企業以及民眾攜手并肩，通力合作，防止學術研究和應用實踐脫節問題的出現。對于決斷定案者而言，他們不需要精通和完全詳細掌握這些方法的具體細節，因為其完全可以委托專業人員去做；他們只需要了解這些方法與手段的基本原理、使用范圍以及局限性，以便指導具體分析人員進行工作。唯有如此，我國公共政策決策才能朝著“戰略眼光長遠化、政府治理精準化、決策過程民主化、公民服務便捷化、安全保障高效化、決策制定前瞻化、決策管理動態化”的方向發展。

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