大數據時代政府績效管理述評：實踐、議題與展望

吳振其，郭誠誠

(北京師范大學政府管理學院，北京 100875)

0 引言

作為信息化和數字化技術催生的產物，大數據正深刻影響著經濟增長、社會發展和社會治理的方方面面。尤其是大數據分析技術的大規模普及和推廣，對政府管理產生了重大影響。同時，運用大數據推動政府治理變革迅速成為各國政府和社會關注的焦點[1]。多個國家和地區紛紛制定戰略，其中2012年美國政府率先公布了 《大數據研究和發展計劃》，隨即英國、法國、日本政府分別發布了本國 “數據發展規劃及戰略”，并且將數字技術廣泛應用于政府管理中，以改善政府內部管理、公共服務供給、政策制定及公民參與等。大數據時代的來臨，以及世界各地大數據創新性實踐的不斷探索和思考，同樣引起了我國的戰略響應。近年來我國政府也在積極推動數字中國戰略、政府數據開放共享工程、大數據戰略和人工智能發展戰略等。黨的十九屆四中全會強調，要建立健全運用互聯網、大數據、人工智能等技術手段進行行政管理的制度規則。種種跡象表明，大數據引入政府績效管理已是國際共識。

政府績效是政府管理所取得的結果與成效。如何實現高質量政府績效，提升政府效率和公眾滿意度，改進公共責任，既是現代服務型政府的根本使命，也是政府績效管理深化改革的必然要求。長期以來，政府績效管理的評估體系、方法和結果使用等方面飽受詬病。如何科學高效改進政府績效，更好提升服務質量和滿足公眾需求？大數據時代的到來為這一議題拓展了解決的思路和方法，通過提高數據開放績效水平以釋放數據價值，運用大數據技術改進政府績效管理，增強政民互信互動，提升政府服務效率和服務質量。為了更好地了解大數據時代政府績效管理的發展現狀，有必要對其實踐探索與研究焦點議題進行總結、梳理，并對未來研究趨勢進行展望。

1 研究焦點： “數據”鏈接兩大戰略

21世紀以來，人們開始進入大數據時代，尤其是物聯網、云計算、人工智能、區塊鏈等技術的出現和迅速發展推動了信息技術與社會經濟高度交匯融合，信息表達的數據化也極大推動了人類社會可被收集、記錄的呈爆炸式增長的數據量。同時，大數據分析技術使海量、異構、總體數據的動態采集、實時存儲、即時分析成為可能。黃其松等[2]認為大數據不僅是一種海量的數據狀態、海量資源或一系列先進的信息技術，也是一種思維。與傳統意義上的數據不同，大數據時代的數據呈現海量性、多樣性特征，數據結構形式也日趨多元化，且數據生成與傳輸表現出高速性與多渠道性，是一種類型復雜、體量巨大、高速增長、具有高價值性的數據集合[3]。當前數據滲透至社會的方方面面，不僅成為驅動經濟社會發展的第一生產性要素[4]，更被視為第一治理要素[5]。其中，以數據為載體的大數據分析囊括了從數據搜集、存儲、傳輸、清洗、挖掘到可視化和預測模型等技術，已經成為數據驅動下智慧政府治理的必要手段，而數據驅動的本質是信息驅動[6]。數據作為一種國家戰略性資源，其地位經歷了從依附性資源到主導性資源，再到驅動性戰略資源的發展歷程，同時其形式也從過去的信息數字化到現在的信息數據化轉變[7]。正是有了大數據的幫助，信息才真正發揮作用，而這些都是傳統技術難以實現的。

作為一種資源或治理工具，大數據同樣引發了公共治理方式的不斷改革創新，尤其在公共服務與社會治理領域。通過運用大數據思維和技術，提升了問題的精準識別度，進而提高了決策的科學性，推動了政府管理趨向精準化、智能化和智慧化的變革[8]。同時，大數據分析技術給政府治理改革也帶來一定的挑戰，主要表現在對公共部門數據收集的真實性、處理分析不標準、解釋和決策技術不到位等方面[9]。究其原因主要在于，政府部門和公務員相對于企業而言缺乏快速應用信息技術能力，同時大數據系統和傳統官僚系統難以充分擬合，造成難以快速高效利用大數據分析技術進行治理創新。

自20世紀80年代后期以來，績效管理已成為中央和地方政府研究與實踐的重要內容。它的出現很大程度上是新自由主義思想和新公共管理改革的結果。在公共管理研究領域中，Behn[10]認為面臨的重要問題之一就是如何對績效進行測量以實現持續的績效改進，以及如何使用已有的績效成就促進更大的成就。這也恰恰是傳統政府績效管理面臨的主要問題，其中數據來源和數據分析方法不科學，以及績效信息利用失真或不到位成為主要癥結。大數據時代的到來為深化政府績效改革提供了契機。一方面，海量數據為公共部門績效管理提供數據條件和現實基礎，包括公共部門在運營過程中的行政數據、互聯網數據和物聯網數據等公共事務產生的海量數據；另一方面，大數據技術具有從宏觀至微觀層面多層次全面化分析和觀察的可能性，這為組織績效科學管理帶來新的工具，提升了公共部門績效管理水平，尤其是大數據引發的政府績效評估技術和績效信息使用的革新。績效信息作為政府績效管理的核心，大數據嵌入下對政府績效管理所圍繞績效信息的收集、分析和使用而展開的活動得到優化[11]。通過梳理績效管理不同階段的運作情況，包括績效目標、績效執行、過程監控、績效溝通、績效考評、績效審計等，對于海量不同形式的、反映績效的多樣性數據進行利用，分析數據之間的關系[12]，進而將績效信息用于問題診斷、決策支持、組織學習、績效改進等目的。公共部門如何把握當前數據時代特點，并借助大數據技術，將大數據技術有效應用到績效管理過程中去，無疑會實質性地影響公共部門績效管理的效率和效果。

2 數據治理政府績效的實踐探索

大數據將從根本上改變社會，以全新方式收集、挖掘、存儲和處理數據。面向大數據時代的政府績效管理實踐的愿景已經確立，尤其與公共服務和社會治理密切相關[13]。其中圍繞數據獲取、數據分析以及科學決策的實踐，正在改變政府績效管理的變革。

2.1 實踐進展

自20世紀80年代以來，政府開始采用數字信息工具進行決策和提供公共服務，學者[14-15]就注意到治理和決策實踐中的系統性轉變。這些轉變是為了計算機系統與政務系統的整合和對公民更好的反饋。在這一技術轉型過程中發揮最大作用的就是大數據，數據化無疑增加了信息的規模和可用性。同時，大數據技術不僅從多個來源高速收集大量不同類型的數據，而且可以處理和分析更強大的算法。大數據預示著收集和利用海量非結構化數據流所需的來源和渠道的工具性轉變，進而有潛力支持前所未有的政府和民眾相互理解，以大幅改善公共服務效率和質量。21世紀以來，隨著大數據技術的發展和普及，世界各國政府已經認識到信息技術可以提高政府內部辦事流程效率，并且通過實施電子政務系統向公民提供更好服務的潛在機會。因此，忽視新興信息技術優勢的政府可能會在競爭中處于不利地位。其中許多發展中國家正面臨一系列政府治理挑戰，如腐敗、公共管理不善、公共決策失誤和公共服務供應缺乏適當的透明度和責任，而這些恰恰成為大數據應用與發展的生長點，為大數據時代政府績效改進提供了契機。

2.2 應用成效

就大數據應用而言，美國、英國、澳大利亞、加拿大、新加坡的績效管理實踐可能最為人所知。嘗試數據化為公共服務，進而推進政府績效改革。20世紀90年代以來，美國政府就開始積極利用數據驅動績效改革，典型的案例如巴爾的摩市CitiStat，通過數據驅動決策，匯聚和分析項目信息，及時發現問題，做出補救措施，并施行全過程績效監督，進而改進城市管理和提升公共服務質量。數據顯示，在CitiStat項目實施一年后，該市犯罪率下降14%；1999—2003年暴力犯罪更是下降40%。同時，該項目為巴爾的摩市節約了包含加班費、運行費等共計1300多萬美元經費；在21世紀的后7年，該市總共節約了3.5億美元的財政資金，不僅改善了公共服務，增強了政府績效管理，也減少了財政支出[16]。美國于2012年啟動 “大數據研究和開發計劃”，并在該計劃中投資2億美元，其中在公共服務方面借助人工智能技術來提高社會服務質量。例如，紐約市政府建立的客戶管理系統，可以對16個城市服務系統中的3000余份文件進行數據深度分析，同時該管理系統能做出1萬個問題的回答，既能有效縮短響應時間，也促進了城市服務咨詢投訴處理效果[17]。在英國，政府正大舉投資，擴大公共部門的大數據應用。2013年政府將大數據確定為八大技術之一，將大數據應用于政府的數字服務、工作和養老金領域，以及利用大數據技術分析教育部、司法部和內政部績效數據的使用情況，并通過建立數據科學校園，以幫助更多的部門和機構利用大數據，推動政府部門之間以及與外部組織之間的數據共享變得更加容易。同時，英國政府正在使用大數據技術的預測監管功能，其中地方議會開始在兒童福利中使用預測分析，以更好地提升兒童福利績效。國民健康服務體系也正在使用大數據來提高醫療服務的有效性和效率。2013年澳大利亞政府推出了大數據戰略，旨在成為公共部門使用大數據分析的世界領導者。該政府成立了一個完整的政府數據分析卓越中心，以開發和建設政府各部門的數據分析應用。這些大數據工作的目的是改善數據管理、提供個性化服務、提高問題解決和決策能力，并提高生產率和效率[18]，改進政府績效管理。

在加拿大，司法部提出對大數據基礎設施和準入的最大關切。司法部正在考慮通過使用數據驅動的應用程序來更好地衡量績效，提高運營效率，并且通過幫助預測環境趨勢來為政策提供信息，以及通過使用人工智能和數據分析來幫助發現和預測案件結果來降低整個審判過程中的風險[19]。作為最早使用云計算分析之一的新加坡，將大數據技術重點運用在治理和政策領域。通過重組技術機構，以整合戰略和實施建設智慧國家平臺來驅動云應用，尤其是在醫療保健領域[20]。在新加坡，分析技術用于分析每天1200萬筆交易，以規劃和更好地運營運輸系統。此外，通過大數據高級分析，新加坡推動政府財務績效的重要改革。

我國早在20世紀80年代就有市場熱線，目前普及的12345政務熱線和近幾年推行的地方領導留言板正在成為政民零距離互動的主要渠道，逐漸將政務服務納入績效管理中。隨著2015年大數據上升為國家戰略，政府將大數據應用于政府績效管理的實踐正在創新。例如，浙江推行的 “互聯網+政務”和 “最多跑一次”改革，通過大數據平臺實現信息共享、跨部門合作和一站式服務，其中網上全流程辦理可辦率達100%，匯聚便民服務應用392個事項 “一證通辦”，占比91.4%，實現率達74.9%。其中，在省級部門 “最多跑一次”的實現率達75%，使辦理材料和辦理時間分別壓減29%和35%，極大提升政府績效管理質量[21]。2019年浙江 “好差評”服務，實現 “1日回訪、15日整改反饋”，形成了差評處理閉環機制，匯集評價數據2900余萬條，差評按期整改率達97.6%[22]，提升了群眾滿意度。同年，北京市推出的 “接訴即辦”致力于破解基層治理難題，形成了以12345政務熱線數據為抓手，通過問題導向，構建跨部門聯動、跨層級協調的治理機制。數據顯示，2019年政務熱線共接政務來電696.36萬件，在2020年疫情期間， “接訴即辦”績效數據急劇增加，日均達2萬～3萬件，所形成的績效信息是多元的、實時的、精準的，從而可以利用績效信息進行精準預測和多維分析[23]。

2.3 存在問題

隨著政府越來越多地使用大數據系統，政府內部和外部都出現了擔憂。就技術可能性而言，新舊政務系統整合存在復雜性，表現在傳統政府績效管理系統與技術嵌入下的數字化系統缺乏一定的互操作性，政府面臨著巨大的技術挑戰。然而，主要的挑戰不僅是技術上的，還有如何建立數據治理結構，以及讓群眾參與決策績效管理的過程。可想而知，從數據政府到數據治理的可持續過渡是從一個技術結構到不同層面上的多個過程的過渡，這些過程有其自身的局限性。另外,影響政府績效管理采用大數據的主要障礙是組織層面的限制，即圍繞協作、資源和技能的限制[24]。當前的大數據分析有明顯局限性，尤其是在處理信息孤島時。數據給公共部門之間的合作帶來了獨特的挑戰，缺乏指導和促進合作的政策和監管框架。例如，在各個機構中，數據系統是以孤立和臨時的方式開發的，以提供對特定項目或計劃管理的洞察。這種孤立的數據管理方法產生了許多數據管理后果，如生成重復甚至不兼容的數據系統、流程和模型，以及不一致的數據標準。事實上，跨組織邊界的不良數據治理被公共管理者視為采用數據管理的重大障礙[25]。此外，政府組織中的人力資源管理，尤其是職業人員的技能培訓也是影響數字化公共部門績效管理的重要影響因素。

雖然在過去的40年里已經積累了關于公共部門績效管理的深刻經驗，但其實際應用或使用仍然是政府績效管理的一個致命弱點，其中績效信息收集和使用不到位就是一個典型。例如，目前的美國聯邦政府績效管理通常側重于收集和跟蹤本機構自己的行政數據。雖然在跨聯邦機構的數據鏈接方面取得了一些成功，但大多數聯邦機構沒有抓住這類機會，同時其他類型的 “大數據”并沒有被經常使用。雖然大數據存在于聯邦機構的內部和外部，但現有數據環境阻礙了高效和自動的機制來聚合數據，難以精準和有效地使用描述性、預測性和規定性分析，不能有效利用人工智能和機器學習來監控和評估性能。此外，能夠訪問標準化大數據是不夠的，在正確的時間擁有正確的數據至關重要。一些學者將評估者的角色與更大程度地參與數據收集過程視為績效評估的質量保證[26]，強調將數據分析與特定結果聯系起來。盡管戰略制定、執行和管理之間需要更多的協調已經得到認可，績效管理需要與數據分析相結合也取得共識。但目前的績效管理框架通常不關注戰略制定和關鍵績效指標之間的動態協調，也較少關注大數據管理和信息管理之間的融合[27]，這已成為政府績效信息使用的關鍵問題。

3 大數據時代政府績效管理:爭議與拓展

3.1 方案初評

“大數據”一詞是在20世紀90年代的企業環境中創造的，由于信息技術行業的商業推廣而得到了廣泛認可和關注。雖然對大數據有許多定義，但共識是 “大數據”這個術語在本質上捕捉了管理和分析大量結構化和非結構化數據的可能性。然而，隨著公共組織越來越多地投資于大數據解決方案和應用，人們越來越認識到數據的力量。如何加強數據利用意識，培養數據驅動的績效管理方法，進而形成及時有效的績效信息溝通機制，將顯著影響公共部門的績效管理效果。對研究領域的分析表明，大數據的關鍵優勢包括提高政策過程的有效性、效率和合法性[28]。而針對傳統政府績效管理中的數據來源、數據分析方法和績效信息利用等問題，大數據時代對政府績效管理在績效信息的收集、分析和使用方面將發生根本性改變。例如，大數據分析技術使政府績效管理人員認識到政府績效的信息來源可以更加多元，信息收集、存儲、處理、使用等環節更加科學高效，績效信息使用愈加清晰合理[29]。在初期發展階段，關于大數據的學術文獻意義重大，并且在不斷增長。然而，任何最初的文獻搜索都顯示出偏向于技術問題，包括與不兼容性和數據挖掘、機器學習和數據質量有關的問題。

3.2 焦點討論

經過近30年的發展，關于政府績效管理的研究主要集中于政府績效數據、政府績效評估以及政府績效管理的數字化轉型3個方面，并引發了各個領域積極的探討。

(1)政府績效數據。績效信息作為績效評估與績效管理的物質載體[30]，是政府績效產出與結果的系統描述，對于政府績效的評估、控制、預算、激勵、提升、學習和改進是必不可少的。關于績效數據的研究主要集中于績效信息失真、績效信息使用兩個維度。就績效信息失真而言，區別于傳統小數據造成的績效信息失真問題，大數據技術與政府、社會的深度融合，對績效信息的形成、發現到挖掘形成一體化路徑，可以提升績效信息的真實性、連續性和完整性[31]，從而有效避免政府績效信息失真的可能性。績效信息使用是影響政府績效管理的關鍵因素。學者從績效信息使用者、使用的目的、使用的類型等方面進行論述。公共管理者作為行政決策的主體是主要使用者。此外，政治家、民意代表、立法者等對信息的使用也逐漸引起關注。Van等[32]將政府績效信息使用的目的歸納為學習、引導和控制與問責3個方面，這也是績效管理的最終目的。根據使用緣由或目的，Moynihan等[33]將政府績效信息的使用劃分為被動性使用、目的性使用、政治性使用和不正當性使用4種類型。而Hammerschmid等[34]從內外部使用進行了劃分，內部包括政府內部績效的目標、下級的監管、任務完成程度等方面；外部包括政府與公民、社會組織等互動溝通行為表現。同時，與之密切相關的是數據倫理使用的問題[35]。為了解決大數據的隱私和道德使用問題，有人建議設計適合大數據時代的政策和立法來保護數據的合法使用。

(2)大數據嵌入下的政府績效評估。政府績效評估作為規范行政行為、提高行政效能的一項重要制度和有效方法是政府績效管理的重要內容。與傳統績效評估主體單一、評估指標泛化、評估內容固化、方法老化相比，大數據技術和思維的嵌入拓展了多元評估主體信息獲取和參與績效評估的渠道，包括政府內部、公民、媒體、企業以及第三方專業機構等多元主體。同時，信息技術可以對海量非結構化數據進行定量分析，提升了評估的內容。通過大數據技術測量和描述政府組織甚至個人行為，豐富評估指標，更有針對性地設計不同主體、不同區域的差異性、科學性評估指標。此外，大數據涵蓋面的拓展也使得數據技術突破傳統政府績效評估的整體性和綜合性，更加趨向多層次、全領域的覆蓋，從領導個人、廉政評估到社會治理，減少評估的主觀性，增強評估方法的客觀性和真實性[36-37]。總而言之，信息技術推動績效評估主體從單一趨向多元，評估指標從泛化走向精細，評估方法從固化走向靈活和精準，進而使評估過程更加規范、透明和系統化。此外，Simon 等[38]認為過于強調技術理性，而犧牲了數據所帶來的政治決策，應平衡兩者之間的關系。績效衡量本身并不是目的，而是一種增強對結果和價值關注的手段。

(3)政府績效管理體系的數字化轉型。文獻證實，大數據運用到政府績效管理不僅對使用大數據的公共機構實現了顯著積極的結果和利益[39]，并且大數據將深刻改變政府的工作方式，改變政府服務的性質。其中數據治理對公共當局的挑戰再明顯不過了，開放行政數據和績效信息越來越使外部政治行為者能夠窺視和評估公共項目的管理。當前，政府績效管理正處于交叉口。大數據的出現以及分析工具的進步為更及時地衡量和跟蹤更廣泛的內部和外部指標提供了機會。Dalton等[40-41]強調技術部署的制度環境以及在公共服務和城市環境中提供大數據解決方案的可能。將數字技術視為 “更高效、透明和有效的政府”的推動者，要充分利用移動應用、開放數據、社交媒體、技術和組織網絡、物聯網、傳感器、數據分析。尤其在預算績效管理方面，大數據技術可從預算績效目標審核的科學性、績效評價的精確性、績效運行在線實時監控和績效信息可視化4條路徑提升預算績效管理的質量[42]。但是，公共行政部門在技術變革發展上比較緩慢，面臨著技術應用和普及的難題，管理模塊之間存在種種牽制。這要求政府要確立數字化轉型的整體戰略，加快各個部門或機構的數字化轉型，推動部門之間數據的共建共享，為大數據分析技術在政府績效管理的應用提供基礎。

3.3 視野拓展

公共價值理論將公共部門管理的焦點從組織邊界內轉移到社會——從如何更好生產公共服務轉移到如何提供更好滿足消費者需求的公共服務。數字技術的傳播加快了這種轉變，為公共價值創造作為數字政府倡議的最終目標提供了有力論據，并將公共價值理論視為新公共管理發展的一種改革方案，該方案強調將數字技術視為行政效率的工具[43]。在數據化政府時代，王學軍強調從管理走向治理，認為政府績效治理應側重微觀機理，鼓勵從公共價值視角研究政府績效生產的價值體系，其中形成過程和組織重構過程是研究重點，來論證以公共價值為基礎的政府績效治理理論的進一步發展[44]。

隨著研究的逐步深入，政府績效信息的最新研究成果呈現出跨學科、跨領域的特征，即從社會學、心理學和信息管理等學科中吸取理論養分，為揭示績效信息的使用機制提供更為多元的理論視角。Ajzen[45]提出的計劃-行為理論認為，行為的產生受行為態度、主觀規范和知覺行為控制，并且這種控制還受到行為意向的中介作用。Kroll[46]以該理論為基礎，構建一個用于解釋政府績效信息行為產生的修正模型，嘗試用對待績效信息的態度、社會規范、使用意向和數據可用性等變量來解釋績效信息使用行為的發生機制。也有學者引入社會認知、印象管理和信息加工等理論解釋績效信息的使用。

4 研究評述與展望

大數據時代的到來，數據思維和技術應用分析不僅可以增強政府公共服務質量與效率，還能夠變革傳統的政府績效治理模式。可以說，大數據有潛力改善政府與公民之間的相互理解，并為數字時代創造一種全新的政府績效管理模式，以更好地適應國家治理體系和治理能力現代化的需求。當前政府績效管理正處于傳統模式和新興模式的十字路口。研究顯示，與傳統政府績效管理模式相比，大數據時代的政府績效管理模式在管理目標、數據來源、數據類型、數據分析、管理周期、信息使用等許多方面進行了工具創新與理念轉型。毫無疑問，大數據的出現以及技術和分析工具的進步為科學利用這些數據的政府績效管理提供了契機。但同時必須認識到大數據是一把雙刃劍，它在推動政府績效管理變革的道路上既充滿了機遇，又充滿了挑戰，面臨著實踐運行中的新舊政府績效管理模塊間如何更好擬合、公民如何更好參與以及績效考評過度指標化等現實問題，其中關于大數據分析技術在政府績效管理領域如何更好賦能的研究還遠遠不夠，其背后的本質是政府績效管理本身具有的政治敏感性，直接關系到公共部門和相關人員的切身利益。未來研究應著重從公共部門內部和外部環境出發，聚焦公共部門的動機和能力，探究大數據應用的關鍵驅動因素。在此基礎上，分門別類地提出不同公共部門大數據應用績效管理的關鍵制約因素，從而為大數據應用提供驅動力并掃清障礙。此外，在政府績效管理理論研究中，應將公共價值內涵注入績效管理各環節，逐步探索公民需求確認機制、績效質量提升機制、績效運用與改進機制，平衡技術理性與價值理性，推動政府績效管理的系統化研究。