形式主義痼疾，用大數據來治（觀察家）

龔為綱 田先紅

在整治疫情防控中的形式主義過程中，杜絕“填表抗疫”越來越多地出現在了各地工作部署和行動中間。

“走訪6小時，填表2小時”，在基層工作中，以各種各樣表格填報為代表的形式主義并不是一個新問題。基層干部花費大量精力和時間忙于信息整理和表格填寫，其中大多最后變成了辦公室“故紙堆”。這種現象是如何產生的？結合時代背景開展問題分析可以發現，當前我們缺乏一套行之有效、系統化、可數字化、集成性、可積累的決策數據采集過程。一旦需要運用數據開展決策的時候，發現很難利用已有的數據信息資源開展決策，只能臨時重新填報數據信息。一旦面臨治理事務，就要求層層上報數據，治理事務越多，要求上報的數據也越多。“上面千條線，下面一根針”，最后落實到基層就變成了干部花費大量時間采集數據和填報表格。

我們可以做一個比較，比如說BAT這樣的大型互聯網企業同樣面臨海量數據信息的收集問題，但BAT管理層并沒有像地方行政干部那樣，經常性地要求各個分公司的管理人員層層上報信息數據，以輔助公司決策。原因在于，現代企業的決策高度依賴于數據信息，而這些企業通過重構企業的運作過程，將企業的運作過程加以信息化，比如企業的財務報表、客戶信息、交易信息、現金流量信息、貨物信息、物流信息等等都高度信息化。這樣海量的數據信息通過云平臺被采集和記錄下來，云計算重構了企業的組織和管理過程。企業變成了數字化企業，決策變成了數字化的決策，基于海量數據中的洞見可以服務于企業決策，企業也能夠通過這個數字化過程中的海量信息進一步優化企業管理流程，提升企業績效，實現治理的精細化。

有人說基層管理不同于企業管理，需要數字化嗎？答案是肯定的。基層治理數字化的必要性在于，當前我們已經進入到一個高度數字化的時代，當每個個體的衣食住行都變成數據，社會運行的過程都變成數據時，社會治理也需要隨之數字化。如果治理體系在數字時代還依賴于傳統的一套管理方式，依賴直覺和經驗，依賴小規模臨時收集的各種“小數據”，那么基層治理的效率就有可能落后于時代。

當下已經有人意識到大數據在基層治理過程中的重要作用，但是一旦需要去尋找大數據來輔助決策的時候，卻發現大數據資源無從談起，巧婦難為無米之炊。

基層治理要想基于大數據開展決策，首先需要把基層治理的流程納入到云計算的平臺，把基層治理過程中所產生的各種信息加以數字化。例如，農業農村部推出了一個叫作“農業科教云”的云平臺，云上有一個“農業技術推廣”APP。這個云平臺要求全國30多萬個鄉鎮農技員注冊，開展日常工作，農戶則可以在這個平臺上提出他們在農業生產過程中遇到的各種農業技術問題，全國各地的農技員都能夠看到這些提問信息。這個農技問答平臺目前已經產生了幾千萬條“農技問答”信息，農戶上傳了幾千萬張各種莊稼的病蟲害的圖像信息。接下來通過機器學習和人工智能模型形成機器學習的訓練集。具有高預測精度的機器學習模型被訓練出來之后，以后農戶只需要通過上傳病蟲害的圖像，平臺就能自動應答這些是什么疾病，通過什么辦法解決這些問題，農技員只需要繼續聚焦于那些疑難雜癥。如此循環往復，通過這個平臺所訓練的“農技服務”的機器學習模型，最終能夠達到“阿爾法狗”那樣的水平。

目前全國有60多萬個行政村，200多萬村干部，他們中的大多數具有較高的文化程度，在解決各種基層治理事務過程中產生海量的數據信息。如果我們以數字化和云計算的思維把他們的工作重新規劃，一個動態化的、集成化的數據生產機制就出現了：如果有一個“全國鄉村治理”的云平臺，根據基層治理的主要事務，對數據信息進行分門別類，村干部鏈接到這個云平臺上，上報鄉村治理過程中的各種數據信息，以及各類新出現問題的上報與反饋。那么日積月累，數據信息通過整齊劃一的口徑實現集成，基層治理的大數據就產生了。決策可以通過對這些海量的數據信息進行分析，而不再動輒需要讓基層干部填報各種各樣的紙質表格，從而能夠騰出手來專心研究解決更多實際問題。

基于大數據的基層治理與決策，需要大數據信息的整合，發揮聯動效應，數據孤島沒有意義，少數維度的數據信息沒有意義，基層治理過程中的大數據實踐，需要進一步實現數據的集成。當前各地也有不少基層治理APP和云平臺，但是云平臺間沒有實現相互整合，數據信息的產生口徑不統一，即便匯集在一起也很難發揮聯動效應。

未來，需要國家牽頭進一步實現各種云平臺的整合與對接，讓多個部門自覺將大數據采集的過程加以“云化”。通過統籌規劃的云平臺，將業務開展過程數據化，彼此相向而行，互聯互通，進而實現國家治理數據的采集、使用的過程集成，推動國家治理現代化。▲

（作者分別是武漢大學社會學院副教授及華中師范大學中國農村研究院教授）