摘要@@：大数据@@与国家治理@@日渐融合为@@@@“数据化国家治理@@@@”, 依靠大数据@@信息与分析优势@@, 有助于增进国家治理@@各次@@级体系中政府@@治理@@@@对于@@公共服务供给@@、市场治理@@@@对于@@私人服务供给@@、社会治理@@对于@@社会服务供给的@@预见性@@、准确性和回应性@@, 可以从@@根本上彰显国家治理@@体系须@@“以人民为@@中心@@”的@@本源诉求与底色@@。但@@大数据@@技术及其@@演展的@@@@“数据化国家治理@@@@”亦可能伴生消极后果@@, 诸如人格异化@@、数据权力与数字红利不公正@@分配@@、公民成为@@隐私难保的@@@@“透明人@@”等问题@@, 数据准确性亦难以@@“万无一@@失@@”。对此@@, 应保持足够的@@警觉与反思精神@@, 通过@@协商民主的@@引入@@、法治体系的@@完善@@@@、伦理力量的@@建构@@, 驯服@@“数据化国家治理@@@@”, 使其@@始终不偏离@@“以人民为@@中心@@”的@@健康轨道@@。
一@@、引言@@
党的@@十九大强调要@@“不断推进国家治理@@体系和治理@@能力现代化@@, 坚决破除一@@切不合时宜的@@思想观念和体制机制@@弊端@@”。当前@@, 对于@@国家治理@@现代化@@ (即为@@@@“国家治理@@体系与治理@@能力现代化@@”) 的@@意涵诠释@@, 存在@@@@“过程@@”说@@、“工具@@”说@@、“结构@@”说@@、“要素@@”说@@、“结果@@”说@@等几种观点@@倾向@@。由于@@治理@@@@ (governance) 区别于统治@@ (government) , 被认为@@@@“是由出自@@政府@@但@@又不限于政府@@组织体系的@@存在@@@@着权力相互依赖关系的@@多个行为@@主体@@@@, 以自@@主@@、自@@治管理@@的@@方式为@@社会和经济问题寻求答案的@@过程@@@@”。由此@@, “结构@@”说@@或许更契合国家治理@@现代化的@@本质@@, 即如俞可平对于@@国家治理@@体系所下@@定义@@:“它包括规范行政行为@@@@、市场行为@@和社会行为@@的@@一@@系列制度和程序@@, 政府@@治理@@@@、市场治理@@@@和社会治理@@是现代国家治理@@体系中三@@个最重要的@@次@@级体系@@。”以此为@@认知基础@@, 国家治理@@现代化可以相应理解为@@此@@三@@个次@@级体系现代化的@@总和及互动状态@@。
近年@@来@@, 随着互联网@@@@、物@@联网@@、传感器@@、云计算@@等数字化存储@@@@、传输@@、处理技术的@@飞速发展@@, 人类步入数据化时代@@, 社交媒体上的@@公共表达@@、网络搜索@@@@、消费记录等信息都被数字化记录和存储@@@@, 构成海量@@、多样的@@大数据@@@@。所谓大数据@@@@, 即为@@@@“难以用常规的@@软件工具@@在@@容许的@@时间内对其@@进行内容抓取@@、管理@@和处理的@@数据集合@@”。大数据@@的@@特征被归纳为@@@@:数据量大@@ (volume) 、数据类型繁多@@ (variety) 、流动速度快@@ (velocity) , 以及值密度低@@ (value) 和真实@@性@@ (veracity) 。大数据@@被认为@@@@是继实验科学@@、理论科学和计算科学之后的@@@@“第四@@范式@@”——“数据密集型科学@@”。目前@@, 大数据@@已进入商用@@、政用和民用三@@大领域@@。在@@商用领域@@, 麦肯锡全球研究@@所@@ (MGI) 的@@报告@@《大数据@@:创新@@、竞争和生产力的@@下@@一@@个前沿@@》和瑞士达沃斯世界经济论坛设立的@@@@“大数据@@、大影响@@”专题都具有重大影响@@@@, 前者将大数据@@提升到生产力高度@@, 后者提出@@@@“数据资产@@”概念@@;在@@政用领域@@, 尤其@@引人注目的@@是@@, 美@@国奥巴马政府@@发布@@“大数据@@研发计划@@”, 提出@@“数字主权@@”概念@@, 与领土权@@、制海权@@、制空权并列对待@@@@;在@@民用领域@@, 维克托@@·迈尔@@-舍恩伯格等人的@@@@《大数据@@时代@@》一@@书提出@@@@“大数据@@思维@@”概念@@, 将大数据@@应用延伸至生活与工作@@。
正因如此@@@@, 大数据@@技术事实上@@已牵涉到了国家治理@@体系的@@方方面面@@, 通过@@“技术驱动@@”--“数据驱动@@”--“场景驱动@@”的@@迅速变革@@, 大数据@@被认为@@@@有助于更敏锐地洞悉事件本质@@, 产生更为@@准确@@、更富智慧的@@决策@@。因而@@, 国家治理@@现代化理应将大数据@@视为@@必须高度重视和善用的@@宝贵资源@@。“如果说@@工业化时代的@@基础设施是铁路@@、公路@@、航空@@、水电等@@, 那么在@@后工业化时代@@, 大数据@@、云计算@@、物@@联网@@等将成为@@新的@@基础设施@@。未来@@, 谁掌握了大数据@@@@, 谁就主宰了世界历史的@@舞台@@。”中国国家治理@@现代化开发@@、利用大数据@@资源更具备有利条件@@, 目前@@我国已成为@@产生和积累数据量最大@@、数据类型最丰富的@@国家之一@@@@, 发展大数据@@也有着集中力量办大事的@@优势@@。但@@“重要的@@是如何处理它@@”, 从@@根本上须使得大数据@@服务于国家治理@@现代化全局之需@@。为@@此@@, 国务院于@@2015年@@8月通过@@的@@@@《关于促进大数据@@发展的@@行动纲要@@》中强调@@, 要建立@@“用数据说@@话@@、用数据决策@@、用数据管理@@@@、用数据创新@@@@”的@@管理@@机制@@@@, 逐步实现国家治理@@能力现代化@@;党的@@十八届五中全会进一@@步提出@@实施@@“国家大数据@@战略@@”。在@@此顶层设计下@@@@, 大数据@@日益应用于政府@@治理@@@@@@、市场治理@@@@与社会治理@@@@, 大数据@@与国家治理@@体系开始显现良性互动关系@@。
体认这一@@趋势@@, 国内相关分析文献不断涌现@@。可以梳理为@@如下@@几个方面@@:第一@@@@, 宏观探讨大数据@@与国家治理@@现代化的@@关联@@。认为@@大数据@@技术为@@提升国家的@@科学决策@@、社会监管@@、公共服务以及应急管理@@能力提供了良好契机@@;“大数据@@×”促使国家治理@@权力结构@@优化@@;大数据@@影响舆论引导机制@@的@@转变@@, 推动@@政府@@将@@“民意@@”作为@@一@@种强大的@@国家治理@@工具@@@@;在@@大数据@@帮助下@@可以形成协商治理@@这一@@新型国家治理@@形态@@;也有文献指出@@, 大数据@@在@@思维方式@@、治理@@理念@@@@、信息安全@@、个人隐私等方面存在@@@@问题@@, 这是国家治理@@现代化必须直面的@@现实挑战@@。第二@@@@, 分头讨论大数据@@与国家治理@@各层级体系现代化之间的@@关联@@。在@@政府@@治理@@@@现代化方面@@, 认为@@大数据@@可以推进政府@@智慧治理@@@@、政府@@“循数@@”治理@@、降低政府@@治理@@@@交易成本等@@;在@@市场治理@@@@现代化方面@@, 发挥大数据@@价值作为@@一@@项新的@@机遇备受企业关注@@@@, 由此@@将形成大数据@@治理@@@@@@@@;在@@社会治理@@现代化方面@@, 强调大数据@@时代@@的@@到来改变了原先社会治理@@的@@思维和方式@@, 利用大数据@@技术可以有效地解决@@社会治理@@中存在@@@@的@@问题@@, 延展社会治理@@的@@广度和深度@@;推动@@“云治理@@@@”这一@@大数据@@时代@@社会治理@@新模式@@的@@形成@@, 实现信访办理向信访治理@@转变@@。
学者对于@@国家治理@@现代化@@与大数据@@之间的@@逻辑联系保持了高度敏感@@, 相关讨论持续升温@@。但@@总体而言@@, 大数据@@与国家治理@@的@@内在@@逻辑联系究竟是什么@@@@?仍可谓不甚明了@@, 大数据@@乃至被作为@@一@@项无所不能@@、却又不明就里的@@迷思@@ (myth) 对待@@。而从@@国家治理@@实践来说@@@@, 各级官员对于@@大数据@@亦存在@@@@认知不足或偏差的@@情况@@, 一@@方面@@如学者评价@@, “数据治国@@”战略思维总体仍显缺乏@@;另一@@方面@@@@, 对于@@大数据@@有时仅作为@@一@@项经济产业对待@@@@, 其@@对于@@国家治理@@现代化@@的@@全局意义则被虚置@@。
大数据@@的@@深刻意义在@@于可以推动@@政府@@治理@@@@@@、市场治理@@@@和社会治理@@向着精细化@@、智能化@@、可视化方向发展@@, 从@@而再造@@国家治理@@实践形态@@, 凸现@@“数据化国家治理@@@@”, 在@@此情形@@下@@@@, 相关决策愈多要基于大数据@@及其@@技术分析结果@@作出@@, 而并非单纯依靠决策者个人经验和直觉@@, 因而@@有益于精准对接国家治理@@各次@@级体系中公众对公共服务@@、私人服务和社会服务@@ (可以概指为@@@@“公众服务@@”) 的@@需求@@, 借此彰显国家治理@@体系须@@“以人民为@@中心@@”的@@本源诉求与底色@@。正如党的@@十九大报告所阐述的@@@@, “必须坚持人民主体@@地位@@, 坚持立党为@@公@@、执政为@@民@@, 践行全心全意为@@人民服务的@@根本宗旨@@, 把党的@@群众路线贯彻到治国理政全部活动之中@@”。
二@@、数据化国家治理@@@@:“以人民为@@中心@@”视角@@
对于@@大数据@@无论持有多么神秘@@、高深的@@看法@@, 大数据@@本质上是信息@@, 大数据@@驱动@@的@@@@核心在@@于信息驱动@@。仅在@@这一@@点上@@, 大数据@@为@@国家治理@@现代化带来@@“福音@@”, 本文尝试提出@@的@@@@“数据化国家治理@@@@”, 其@@有可能形成并突显意义的@@基点即在@@于此@@。从@@“以人民为@@中心@@”出发@@, 国家治理@@现代化须确立以人为@@本@@、从@@“大水漫灌@@”转变为@@@@“精准滴灌@@”的@@“精细化治理@@@@”理念@@, 致力于提升各类公众服务@@的@@精准供给能力@@, 解决@@“人民日益增长的@@美@@好生活需要和不平衡不充分的@@发展之间的@@矛盾@@”。大数据@@驱动@@的@@@@“数据化国家治理@@@@”正为@@此@@创造了可能@@, 借助巨量@@、真实@@、多样的@@信息优势@@, 运用全样而非抽样统计的@@方法@@, 致力于追寻相关性从@@而让数据发挥推荐价值@@, 使得越来越多的@@数据挖掘趋于前端化@@, 即可以提前预测和提供服务对象所需的@@各种服务@@, 由此@@具体到@@“数据化国家治理@@@@”各个层级体系@@, 数据化政府@@治理@@@@@@有助于精准对接公共服务供需@@;数据化市场治理@@@@@@有助于精准沟通私人服务供需@@;数据化社会治理@@@@有助于精准平衡社会服务供需@@。
(一@@) 数据化政府@@治理@@@@@@:打造精准@@、亲民的@@公共服务供需关系@@
政府@@治理@@@@现代化是国家治理@@现代化的@@关键组成部分@@。从@@“建设人民满意的@@服务型政府@@@@”这一@@主旨出发@@@@, 政府@@治理@@@@现代化根本上应立意于提升公共服务能力@@, 打造精准@@、亲民的@@公共服务供需关系@@。西方国家传统@@官僚制@@行政恰恰在@@这一@@问题上经常显现@@“二@@律悖反@@”情形@@:一@@是公共服务供给过量@@。即参与竞争性选举的@@政党@@, 无论左派还是右派@@, 都因为@@无法抵抗普选制下@@利益团体与选举的@@压力@@, 过度允诺公共福利以讨好选民@@, 由此@@推动@@官僚制@@政府@@在@@一@@些特别易于实现的@@公共服务上@@“大书特书@@”。官僚制@@机构垄断了公共服务供给@@, 垄断者缺乏有效利用资源的@@动力@@, 且不会因绩效不佳而受到惩罚@@, 这一@@情况也加剧了其@@过量供应公共服务的@@问题@@。二@@是公共服务供给不足@@。这一@@方面@@是因为@@传统@@官僚制@@行政排斥价值理性和公众参与@@, 恰如其@@鼻祖马克斯@@·韦伯所言@@:“价值合理性总是非理性的@@@@, 而且@@它越是把行为@@以之为@@取向的@@价值上升为@@绝对的@@价值@@, 它就越是非理性的@@@@, 因为@@对它来说@@@@, 越是无条件地仅仅考虑行为@@的@@固有价值@@ (纯粹的@@思想意识@@、美@@、绝对的@@善@@、绝对的@@义务@@) , 它就越不顾行为@@的@@后果@@。”由此@@, 公众尤其@@话语能力孱弱者往往被阻隔于公共政策过程@@之外@@, 被动接受官僚制@@机构的@@执行行为@@与结果@@@@, 从@@而其@@所需要的@@公共服务往往供给不足@@。另一@@方面@@@@, 官僚制@@行政以@@“红丝带@@”束缚官员@@, 各种繁文缛节导致@@“许多人处于被他人的@@压迫和剥削之中@@, 除了生活所迫切需要的@@最低限度的@@必需品@@, 很少有人有积极性生产得更多@@@@”, 如此@@, 也助长了公共服务供给不足的@@情况@@。
不仅西式民主和官僚制@@下@@的@@公共服务供求难于建立平衡关系@@, 在@@中国场景下@@@@, 这一@@情况也时轻时重存在@@@@着@@, 改革开放前尤甚@@。彼时@@, 中国社会形成城市以单位@@、农村以人民公社为@@基本载体的@@导源于计划经济的@@公共服务供给体制@@, 一@@方面@@受制于公共财力的@@限制@@, 另一@@方面@@@@也源于@@“致命的@@自@@负@@”——政府@@过高估计自@@身的@@理性程度@@, 认为@@可以将公共服务和社会产品的@@供需计算出来@@, 由此@@导致公共服务供求难以建立匹配关系@@, 公众公共服务需求长期被压抑@@, 公共服务供给维持在@@较低水平上@@。改革开放以来@@, 市场逐步繁荣@@, 公共财力不断增加@@, 并且@@政治层面民情吸纳机制@@不断健全@@, 从@@而民众公共服务需求不仅持续释放@@, 而且@@越来越具备了供需平衡的@@可能@@。然则长期以来@@, 在@@发展主义导向下@@@@, 发展是@@“硬道理@@”, 但@@“国家的@@发展权并没有转化成为@@社会的@@民生权@@”, 导致公共服务供给仍旧滞后于需求@@;另一@@方面@@@@, 政府@@部门@@习惯于@@“既掌舵@@, 又划桨@@”, 对公共服务进行总体性@@、垄断性安排@@, 相关决策又往往从@@经验或教条出发@@@@, 由此@@, 体现显见政绩的@@经济性基础设施经常供给过量@@, 体现民生的@@社会基础设施则总体供给不足@@, 使得在@@经济飞速发展的@@同时@@, 民众却缺乏@@“获得感@@”。
传统@@政府@@治理@@@@下@@公共服务所存在@@@@的@@过量与不足两种供需失衡问题@@, 中外概莫如此@@@@。求解这一@@问题@@, 有赖于民主体@@制的@@完善@@与@@“官僚制@@”再造@@。政府@@治理@@@@在@@技术层面的@@革新同样不可小视@@。正如斯托克强调的@@@@, “治理@@理论认定@@, 办好事情的@@能力并不在@@于政府@@的@@权力@@, 不在@@于政府@@下@@命令或运用其@@权威@@。政府@@可以动用新的@@工具@@和技术来控制和指引@@”。大数据@@技术的@@引入@@, 正有助于政府@@治理@@@@精准地实现公共服务供需平衡@@。大数据@@并非数据的@@简单堆叠@@, 而是对于@@各种碎片化@@、多样化@@、低价值密度的@@数据通过@@交叉复现@@、质量互换@@、模糊推演等手段进行科学的@@关联分析@@, 进而找出公共需求的@@一@@般规律或连带效应@@, 在@@此基础上予以精确的@@满足和供应@@, 由此@@推动@@政府@@治理@@@@形态从@@侧重于@@“以政府@@为@@中心@@”的@@1.0到侧重于@@“以国民为@@中心@@”的@@2.0, 进一@@步推进至侧重于@@“以每个人为@@中心@@”的@@3.0。无论是公共服务机制@@@@、公共服务质量还是公共服务环境@@, 拜大数据@@所赐@@, 均可以实现质的@@飞跃@@。并且@@, 伴随数据挖掘水平的@@提高@@, 政府@@开始有条件提供更为@@个性化和精深化的@@公共服务@@。比如@@在@@医疗@@卫生服务领域@@, 相关部门完全可以从@@多个渠道获取个人健康信息@@、病历@@、职业@@、行为@@习惯等多项数据@@, 形成一@@个综合的@@个人健康状况数据体系@@, 据此提供个性化的@@智慧医疗@@服务@@;在@@城市管理@@领域@@, 例如@@杭州市依托大数据@@安装的@@@@“城市大脑@@”, 可以把城市交通@@@@、能源@@、供水等基础设施全部数据化@@, 连接城市各个单元的@@数据资源@@, 打通@@“神经网络@@”, 并连通@@“城市大脑@@”的@@超大规模计算平台@@@@、数据采集系统@@、数据交换中心@@、开放算法平台@@@@、数据应用平台@@等五大系统@@, 进行联动运转@@, 对整个城市进行全局实时分析@@, 自@@动调配公共资源@@, 智慧满足公众对于@@城市管理@@的@@各种公共服务需求@@。
(二@@) 数据化市场治理@@@@@@:构造精准@@、利民的@@私人服务供需关系@@
大数据@@条件下@@亦可以形成@@“数据化市场治理@@@@@@”, 即借助大数据@@技术@@, 企业可以尽可能完整@@、综合地收集市场供求数据@@, 同时运用数学方法分析和建模@@, 预测事件发生的@@概率@@, 由此@@减少企业经营决策的@@盲目性@@, 更为@@精准地对接市场上公众对于@@私人服务的@@需求@@@@, 实现私人服务供求关系大体平衡@@、稳定@@, 由此@@贡献于市场治理@@@@和国家治理@@现代化@@。
数据革命最早即是在@@商业领域爆发@@, 以大数据@@技术应用为@@核心的@@网络环境全面形成@@, 逐步瓦解传统@@产业和商业模式@@@@, 代之以一@@批体现新业态的@@新兴服务型企业@@, 基于数据环境诞生的@@电子平台@@型企业为@@其@@典型@@。随着云计算@@和移动互联网@@技术的@@发展@@, 这种@@平台@@型企业及其@@经营模式@@不断向餐饮@@、交通@@、金融乃至产业链上游的@@制造领域延伸@@, 并且@@平台@@型企业都在@@利用自@@身数据优势@@, 以互联网@@应用服务为@@切入点抢占大数据@@制高点@@, 大数据@@反过来也不断夯实@@、强化平台@@模式@@的@@扩展@@。作为@@大数据@@时代@@的@@一@@种经营模式@@@@, 平台@@型企业的@@出现@@, 不仅仅是改变了买卖双方的@@交易模式@@@@, 而且@@创建了一@@种全新的@@网络化现代综合服务体系@@。平台@@型企业在@@对接私人服务供需方面有着卓越的@@能力@@。一@@个成功的@@平台@@型企业绝非仅是作为@@供给渠道或纯粹的@@中介服务@@, 它更像是拥有强大吸引力的@@中心@@, 开启了多边市场间从@@未被挖掘的@@功能@@, 从@@而打造出潜能强大的@@@@“供需生态圈@@”。这个生态圈就类似于一@@个服务生态系统@@, 构建逻辑就在@@于不同的@@行动主体@@基于自@@发感应和响应@@, 以平台@@企业所构建的@@机制@@@@、技术和共同语言为@@依托@@, 为@@了资源共享@@、价值共创而互动@@, 形成松散耦合型时空结构@@@@。这种@@结构@@的@@一@@大优势就在@@于能够在@@平台@@大数据@@智能分析基础上细分@@、重组市场@@, 针对用户@@需求准确开发和链接供需@@。例如@@, 淘宝平台@@的@@垂直细分市场几乎囊括了所有需求品类@@, 从@@而通过@@捕捉大量的@@数据进行分析@@, 可以引导平台@@电商合理安排与调整供给行为@@@@, 帮助消费者快速@@、有效地锁定自@@身所需@@;京东智能家居营销平台@@@@“京东微联@@”针对个人健康情况@@, 记录运动@@、睡眠等信息进行完整的@@数据收集@@, 可以为@@消费者提供个性化@@、场景化服务@@。消费者置身平台@@企业@@“供需生态圈@@”, 依托其@@垂直细分市场的@@智能功能@@, 也让其@@具备了鉴别产品优劣高下@@的@@能力@@, 在@@愿意承担的@@价格区间@@, 他们可以在@@全平台@@范围内寻求最好的@@商品@@, 综合比较商品性价比@@, 例如@@品牌@@、外观@@、品质@@、口碑等等@@, 而这对于@@平台@@生产者也形成了倒逼作用@@, 驱使其@@为@@了被消费者准确相中以及@@“五星点赞@@”而竞拼@@。并且@@, 平台@@企业更有助于长尾类企业打破市场垄断脱颖而出@@, 因其@@能更好地满足消费者个性化需求@@。
缘此@@, 呈现出一@@种@@“数据化市场治理@@@@@@”:藉由平台@@型企业大数据@@分析所揭示的@@供求匹配状态@@, 引导和帮助入驻企业降低成本@@、提高效率@@、开发新品@@、作出更明智的@@业务决策等@@, 从@@而可以维护生产与就业的@@稳定@@@@;从@@“人民本位@@”出发@@, 更可以实现市场供给对于@@私人服务需求的@@精准对接@@, 让公众私人服务需求获得更大程度@@、更为@@准确的@@满足@@, 公众在@@购买私人服务过程@@中@@, 作为@@消费者的@@尊严@@、谈判能力@@、意愿表达能力@@、选择能力等也不断提高@@。非但@@如此@@@@, 平台@@型企业拥有的@@大数据@@还可以支持政府@@治理@@@@与社会治理@@@@。例如@@, 百度@@、1号店@@、阿里巴巴等平台@@型企业就与政府@@签订了大数据@@合作协议@@, 只要不涉及国家安全@@、商业秘密和个人隐私的@@@@“数据清单@@”都可以彼此开放@@, 从@@而为@@政府@@治理@@@@与社会治理@@提供参考@@。比如@@, 自@@由行服务平台@@蚂蜂窝旅行网曾发布@@《2017春节出游趋势报告@@》, 通过@@分析超过@@1亿@@自@@由行用户@@的@@预订数据@@, 以及问答@@、点评@@、关键词搜索@@和攻略下@@载等用户@@行为@@数据@@, 预测了@@2017年@@春节中国旅行者的@@出游趋势@@, 政府@@治理@@@@亦可以依此及时部署交通@@等方面的@@应急策略@@;再如@@, 消费者电商平台@@搜索@@大数据@@分析在@@反恐与社会治理@@方面也显示意义@@, 正像马云演讲中指出@@:“一@@个人买高压锅很正常@@, 一@@个人买钟也很正常@@, 一@@个人甚至买一@@个火药也正常@@, 买个钢珠也正常@@, 但@@是一@@个人合在@@一@@起买了那么多东西@@, 就一@@定不正常了@@。”
(三@@) 数据化社会治理@@@@:塑造精准@@、便民的@@社会服务供需关系@@
社会治理@@的@@关注@@重点在@@于民生@@, 社会治理@@现代化的@@发展方向在@@于社会服务@@。所谓社会服务@@ (personal social service) , 属于公共服务的@@一@@部分@@, 系由政府@@或社会组织为@@公民提供的@@非现金形式@@、具有社会福利性质的@@个人或社区服务@@。社会服务的@@对象主要是社会弱势群体@@;社会服务的@@目标是改变其@@贫弱状态@@, 保障生存发展权益的@@平等落实@@;服务内容包括养老服务@@、青少年@@心理健康与成长服务@@、残疾人康复与就业服务等非现金服务@@。
社会服务供求关系同样须克服供需不对称@@, 避免供给不足或无效的@@情形@@@@。对此@@, 大数据@@一@@样可以有所作为@@@@, 型塑@@“数据化社会治理@@@@”。习近平总书记即指出@@:“随着互联网@@@@特别是移动互联网@@发展@@, 社会治理@@模式@@正在@@从@@单向管理@@转向双向互动@@, 从@@线下@@转向线上线下@@融合@@, 从@@单纯的@@政府@@监管向更加注重社会协同治理@@转变@@。”既肯定了社会治理@@智能化@@的@@发展趋势@@, 也肯定了与智能化@@密不可分的@@大数据@@技术在@@社会治理@@中的@@应用价值@@。而实践层面已经如火如荼进行@@, 我国已公布了三@@批智慧城市@@试点@@, 打造交通@@@@、物@@流@@、医疗@@、环保@@、建筑@@、农业等全方位的@@智能服务体系@@。“智能化@@意味着精准分析@@、精准治理@@@@、精准服务@@、精准反馈@@。各类社会治理@@主体@@通过@@获取@@、存储@@、管理@@、分析等手段@@, 将具有海量规模@@、快速流转等特征的@@大数据@@变成活数据@@, 广泛应用于社会治理@@领域@@, 更好地服务不同社会群体@@, 将成为@@政府@@和社会组织实施精准治理@@@@@@、智能治理@@的@@重要法宝@@。”
以关爱留守儿童来说@@@@, 就很有必要建立@@和运用大数据@@@@。政府@@部门@@可以对留守儿童摸底排查@@, 建立全面且权威的@@数据系统@@, 从@@而有助于提高对留守儿童的@@政策精准度和帮扶效率@@。此前@@, 令人尴尬的@@是@@, 仅就@@17岁以下@@留守儿童规模而言@@, 现今广被援引的@@依然是依据@@2010年@@第六次@@人口普查的@@样本数据推算的@@@@6100多万@@。我国不同地区差异很大@@, 更需要全景式数据@@, 以便因地制宜解决@@问题@@。养老服务也可以引入@@“互联网@@+大数据@@”。一@@是政府@@部门@@建设覆盖从@@国家到地方各级行政机构的@@行业管理@@信息化平台@@@@, 从@@而掌握老龄大数据@@@@, 便于对全社会养老事业集中分析与调控管理@@@@;二@@是供应商通过@@物@@联网@@@@、互联网@@技术升级老龄产品@@, 养老机构利用信息化应用和智能化@@产品升级养老服务@@, 形成依托数据的@@互联网@@老龄产业集群@@;三@@是作为@@养老服务消费者的@@老年@@人学习和利用互联网@@@@, 加强自@@理能力@@, 丰富业余生活@@, 同时不断产生@@、丰富养老大数据@@@@。再如@@残障人士社会服务@@, 自@@2015年@@以来@@, 甘肃省残联即以大数据@@@@、云服务等信息化手段推进残疾人事业@@, 开发集残疾人基础信息@@、保障服务@@、需求状况@@、服务管理@@@@“四@@位一@@体@@”的@@智能化@@信息服务管理@@@@平台@@@@, 通过@@平台@@的@@个性化服务功能@@, 甘肃各级残联可以实现以残疾人需求为@@导向@@, 分解年@@度任务和分配项目资金@@, 制定@@“一@@人一@@策@@”的@@帮扶计划@@, 在@@基本生活保障@@、康复托养@@、特殊教育@@、就业创业@@、精准扶贫@@、权益维护@@、志愿服务@@、文化体育等方面实施精准服务@@@@。
社会服务要把改善人民生活@@、增进社会福祉作为@@社会治理@@的@@基本目标@@。为@@此@@, 必须改进社会服务提供机制@@与方式@@, 达成政府@@与社会的@@协商共治@@。大数据@@技术应用于社会服务同样对此@@提出@@了要求@@, 并且@@提供了可能@@。一@@方面@@, 大数据@@驱使社会治理@@形成一@@个开放包容的@@多中心治理@@系统@@。其@@原因在@@于@@“数据化社会治理@@@@”对于@@分散化的@@社会服务需求信息要进行极其@@繁琐的@@采集工作@@, 虽然政府@@在@@数据采集方面有诸多常规渠道和得天独厚的@@优势@@, 但@@却可能要付出极高昂的@@成本@@, 并且@@也很难通晓有关社会治理@@与社会服务的@@各种专业性@@、地方性知识@@。因此@@, 社会组织和公民个人的@@广泛参与就成为@@@@“数据化社会治理@@@@”的@@必然要求和趋势@@, 而且@@可以预见@@“未来@@无数通过@@计算机以及智能终端设备连接互联网@@的@@人们@@, 他们都正在@@推进大数据@@往开放协作方向发展@@”。有鉴于此@@, 实践中应运而生@@“数据众包@@@@”模式@@, 收集有关社会治理@@和社会服务需求的@@海量数据@@。其@@大致做法是@@, 将数据采集工具@@分发给个人@@, 由每个个体完成数据采集任务@@, 再将这些孤立的@@数据进行链接和共享@@。就帮扶弱势群体来说@@@@, 各地社工在@@社会服务过程@@中积累了大量服务数据和工作资料@@, 这些一@@手信息作为@@资料保存在@@@@档案盒或记录于硬盘@@, 却没有被充分开发和应用@@。对此@@, 政府@@部门@@、行业协会@@、评估组织乃至社工机构@@, 完全可以通过@@@@“众包@@”途径将各地社工数据链接@@, 并进行归总分析@@, 不仅可以高效地检索信息@@、共享资源@@, 也可发挥其@@问题发掘@@、实践指导@@、理论研究@@等功用@@。
三@@、数据化国家治理@@@@:反思与因应@@
“治理@@失灵@@”的@@问题同样存在@@@@@@, 国家治理@@亦然@@, 由于@@各次@@级体系@@——政府@@治理@@@@、市场治理@@@@与社会治理@@@@均可能存在@@@@信息不对称所致供需失衡的@@问题@@, 从@@而使@@“国家治理@@失灵@@@@”的@@情况有可能出现@@。有鉴于此@@, 国家治理@@现代化须寻求破解这一@@问题的@@良方@@。恰恰在@@这一@@点上@@, 大数据@@技术送来曙光@@, 其@@突出效用即在@@于能够将大量结构@@复杂@@、类型众多的@@异构数据结合在@@一@@起@@, 构成有各种组合可能的@@数据集合@@, 而通过@@强大且持续扩充的@@云计算@@能力则可以将作为@@知识生产来源@@的@@大数据@@的@@数量级别大幅升级@@。由此@@, 就可以对政府@@治理@@@@@@、市场治理@@@@、社会治理@@主体@@理性作出补给@@, 增进各自@@在@@公共服务供给@@、私人服务供给与社会服务供给上的@@预见性@@、准确性和回应性@@。大数据@@亦可以在@@政府@@治理@@@@@@、市场治理@@@@、社会治理@@三@@者间互联共通@@, 互相充实各类公众服务@@需求信息@@。综合判断@@, 大数据@@确实有利于走出国家治理@@失灵@@@@@@, 体现和臻于@@“以人民为@@中心@@”的@@国家治理@@现代化@@。
尽管如此@@@@, 大数据@@及其@@所彰显的@@技术理性@@亦暗藏风险@@。一@@方面@@, 大数据@@用于国家治理@@所致@@“数据化国家治理@@@@”固然大幅突破了政府@@治理@@@@@@、市场治理@@@@以及社会治理@@的@@信息与理性限度@@, 为@@实现国家治理@@现代化提供了前所未有的@@技术基础@@;但@@另一@@方面@@@@@@, 亦须警惕数据拜物@@教和@@“数据专政@@”现象@@, 大数据@@有可能误导决策者@@。有学者认为@@@@, “大数据@@的@@最大价值还并非在@@于大样本或全样本@@, 而在@@于基于多源异构数据的@@涌现@@, 通过@@数据之间的@@关联涌现出规律@@, 从@@而与社会科学研究@@的@@归纳分析和演绎分析区别开来@@”。也由于@@此@@, 大数据@@技术的@@运用放弃原始数据的@@精确性@@, 强调数据量的@@多和杂@@;放弃因果关系的@@判断@@, 强调相关关系@@;放弃知其@@所以然@@ (为@@什么@@) , 强调只需知其@@然@@ (是什么@@) 。这些都在@@很大程度上挑战我们人类先前的@@许多思维成果和固有思想方法@@, 最大挑战是数据信息缺乏效度和信度@@。“大数据@@时代@@数据的@@价值就像沙子淘金@@, 数据量越大@@, 里面真正有价值的@@东西就越少@@”, 因此@@极易形成数据超载与有效数据不足并存的@@悖论情形@@@@, 或者干脆如舍恩伯格和库克耶的@@判断@@, “数据量的@@大幅增加会造成@@结果@@的@@不准确@@, 一@@些错误的@@数据会混进数据库@@”。
大数据@@驱动@@的@@@@“数据化国家治理@@@@”, 其@@“集量成智@@”的@@分析模式@@长于捕捉拥有@@“互联网@@资本@@”、有能力在@@网络上作出表达或流露痕迹的@@公众需求@@, 即为@@@@公众显性需求@@, 以其@@为@@大数据@@主要来源@@与分析对象@@, 却易于忽略网络世界表达能力缺失或者难于充分表达的@@边缘群体的@@隐性需求@@。这一@@情况体现出大数据@@时代@@的@@@@“数据鸿沟@@”。以我国来说@@@@, CNNIC调查报告就显示@@, 截至@@2017年@@6月我国非网民规模仍有@@6.32亿@@, 上网技能缺失@@、文化水平限制@@、上网设施限制等@@, 是他们与网络基本绝缘的@@最主要原因@@。尤其@@是在@@边远农村地区@@, 基础设施不完善@@@@, 无网络覆盖@@, 使得人们根本无法感知到大数据@@时代@@带来的@@生活变化@@, 逐渐形成新的@@@@“数字弱势群体@@”, 在@@相当程度上游离于@@“数据化国家治理@@@@”的@@决策视野@@。
数据化政府@@治理@@@@@@、数据化社会治理@@@@, 亦或数据化市场治理@@@@@@本身@@, 都十分倚重电子平台@@型企业所提供的@@大数据@@与分析技术@@。一@@方面@@, 平台@@型企业人为@@设定的@@数据挖掘标准和分析技术与大数据@@本应具备的@@客观性@@、中立性之间不免存在@@@@矛盾或张力@@;另一@@方面@@@@, 平台@@型企业的@@突出优势在@@于掌握记录消费行为@@的@@浩瀚数据以及对之提纯与再组织的@@能力@@, 显然@@, 真正具备这一@@优势的@@机构或公司屈指可数@@, 多为@@那些掌握了数据云存储@@与分析能力的@@数据垄断企业@@, “得数据者得天下@@@@”, 这在@@一@@定程度上容易造成@@这些数据垄断企业@@“绑架@@”政府@@亦或操控市场的@@局面@@, 造成@@信息权力寻租@@、信息权力滥用等问题@@@@, 反过来干扰政府@@治理@@@@@@、社会治理@@与市场治理@@@@对于@@各类@@、各层次@@公众服务@@需求的@@准确把握与供给@@。
在@@数据化国家治理@@@@场景下@@@@, 数字成为@@各类决策的@@依据@@, 亦有可能导致决策者见数不见人@@, 活生生的@@社会现实与社会个体被量化@@、填充于各种数据之中@@, 而其@@各种社会属性与人文追求则可能被屏蔽@@, 也即大数据@@技术理性@@的@@膨胀和扩张@@, 会排斥和吞噬着价值理性与人文关怀@@, 造成@@大数据@@技术异化@@。正如有学者提出@@@@, 由于@@人本身亦可数据化@@, 我们在@@利用大数据@@技术研究@@人本身时@@, 与研究@@其@@他客体基本上就没有任何区别@@, 这是否就将人降低为@@@@“物@@”了呢@@?一@@言一@@行都在@@别人掌控之中@@, 我们是否已经被设计着@@?我们的@@自@@由意志是否已经受到某种程度的@@严格限制@@?总之@@, 大数据@@技术异化的@@根本在@@于@@, 到底是大数据@@技术控制和规定我们@@, 还是我们控制和规定大数据@@技术@@?
“数据化国家治理@@@@”更值得忧心的@@或许是@@“社会数字化@@”所致的@@各种负面效应@@。“社会数字化@@”即为@@@@通过@@对公民个人信息的@@全方位采集@@, 使整个社会成为@@综合治理@@信息的@@@@“高速公路@@@@”, 数据的@@触角延伸至社会治理@@的@@@@“末梢神经@@”。每一@@个个体处于各种不同的@@数据群中@@, 不再是孤立的@@个体@@, 个体既是数据的@@终端@@, 也是数据的@@起点和数据链条的@@联结点@@@@, 个体间从@@传统@@的@@弱联结走向强联结@@。这种@@“社会数字化@@”的@@一@@个后果就是公民在@@强大的@@@@“数据收集机器@@”面前几乎毫不设防@@, 也无法设防@@, 所有个人信息都成为@@社会数据化的@@客体@@, 造成@@社会全知性的@@可能@@, 但@@从@@安全风险@@、意识形态操纵@@, 再到个人隐私等方面@@, 公民将无不受其@@困扰@@, 形成对所有公民进行监视的@@@@“数字圆形监狱@@”。尤其@@在@@隐私权保护问题上@@, 公众似乎签订了这样的@@@@“浮士德契约@@”, “我享受大数据@@技术带来的@@服务便利@@, 但@@是我却无可避免地要让渡我的@@隐私权@@”。
回归@@“以人民为@@中心@@”的@@基本立场@@, 对于@@“数据化国家治理@@@@”所致以上风险@@, 应循着以下@@三@@个基本路径作出因应@@:
第一@@@@, 以协商民主增进@@“数据化国家治理@@@@”下@@各方利益主体@@的@@公共理性@@@@。大数据@@技术突破了政府@@@@、市场和社会作为@@治理@@主体@@的@@理性限度@@, 却引致@@“技术理性@@”在@@当代社会泛滥@@, 不断压制@@“公共理性@@”, 突出表现为@@如前所述各类公众服务@@供给较难关照弱势群体需求@@, 供给行为@@本身也日渐被贬低为@@技术性工作@@。为@@此@@, 须将大数据@@技术这种@@机械性@@、程序性的@@治理@@手段进行软化和人性化@@。引入协商民主则可以提供制度基础@@, 其@@通过@@各方利益主体@@围绕公众服务@@供需展开平等协商@@, 更可能达致或重申公共理性@@@@, 抑止大数据@@单向度技术理性@@带来的@@危害@@。在@@大数据@@时代@@@@, 协商之所以能够成为@@可接受且必需的@@民主政治形式@@, 也正是由于@@其@@各项程序设计可以充分尊重@@、考虑各种利益主体@@@@, 经由积极有效的@@对话过程@@实现相互间妥协@@, 从@@而更有利于弱势群体需求获得表达机会和实现可能@@。所幸@@, 大数据@@时代@@既可能制造异化和加剧社会不公@@, 却也有着这些方面独有的@@内在@@特质@@, 从@@而使@@“数据化国家治理@@@@”完全有可能实现与协商民主的@@联手@@, 以后者来规引自@@身@@, 建构与增进公共理性@@@@:首先@@, 大数据@@时代@@为@@各类主体@@的@@话语表达提供了多元化平台@@@@, 这极有利于协商民主的@@开展@@;其@@次@@@@, 无论治理@@亦或协商民主均强调共同体中最大多数成员的@@平等参与和自@@由互动@@, 大数据@@时代@@为@@这种@@平等互动创造了技术条件@@;再次@@@@, 协商民主的@@目标是在@@实现共同体成员最大利益的@@情况下@@尽可能地减少对其@@他人的@@损害@@, 而这种@@最大程度共同利益的@@基础是共识的@@达成或生产@@, 大数据@@时代@@提升了共识达成或生产的@@可能性@@;最后@@, 大数据@@时代@@的@@开放性和包容性有利于不同类型规则之间的@@调适与整合@@, 这也十分有益于协商民主的@@运行@@。
第二@@@@, 以法治保障实现数据化国家治理@@@@下@@数据资源的@@社会共享共赢@@。数据共享是@@“数据化国家治理@@@@”体系运行的@@基本前提@@。习近平总书记就强调指出@@:“推动@@实施国家大数据@@战略@@@@, 加快完善@@数字基础设施@@, 推进数据资源整合和开放共享@@, 保障数据安全@@, 加快建设数字中国@@。”反观现实@@, 大数据@@背后所蕴含的@@技术显然@@是普通民众无法轻易获得或能熟练驾驭的@@@@, 其@@知识门槛相当高@@。因此@@, 即便大数据@@拥有者开放和公开数据@@, 但@@背后的@@数据采集方法@@、数据的@@算法依然存在@@@@很大的@@操作空间@@@@, 导致民众无法获取稳定@@且可比@@、可信的@@测量数据@@。这也意味着大数据@@已成为@@一@@种新的@@权力配置手段@@。其@@中@@, 政府@@和平台@@型企业巨头无疑是大数据@@及其@@分析技术的@@垄断者@@, 因此@@要实现全社会范围内共享数据资源@@, 在@@很大程度上需引入和健全法治保障@@。一@@则要通过@@大数据@@立法@@, 建立与完善@@政府@@部门@@大数据@@强制性披露制度与部门间数据共享制度@@、平台@@型企业及社会组织大数据@@公益性披露制度@@, 从@@而打通@@公私@@“数据显贵@@”所构造的@@数据壁垒@@, 实现政府@@部门@@@@、平台@@型企业与社会力量之间的@@数据通达与共享@@;二@@是要完善@@大数据@@司法体系@@, 依托互联网@@法院@@, 对于@@凭借大数据@@技术垄断地位肆意操控公共服务@@、私人服务与社会服务供给的@@行为@@@@, 明确法律责任@@、追究责任后果@@。为@@“数据化国家治理@@@@”确立法治的@@另一@@深意则在@@于@@, 大数据@@给人类社会带来的@@最大隐患即为@@@@公众无隐私@@、透明化@@, 大数据@@红利为@@数据权力方所得@@, 公众却在@@隐私权保护上沦为@@大数据@@时代@@的@@输家@@。完善@@“数据化国家治理@@@@”下@@公众隐私权保护的@@相关立法就显得迫在@@眉睫@@, 这并不止于@@“被遗忘权@@”被明文规定与操作化@@, 从@@而建立数据@@“退出@@”机制@@, 还须设置明确的@@数据禁区@@, 提高司法理性@@, 以防止个人隐私受到侵害@@。
第三@@@@, 以伦理力量愈合数据化国家治理@@@@下@@可能造成@@的@@社会裂痕@@。在@@“数据化国家治理@@@@”下@@, 数据财产与数据红利的@@不均衡配置势不可避免会造成@@或加剧社会分化@@, 特别是信息弱势群体与信息强势群体之间的@@关系@@, 成为@@现实的@@实体性伦理关系@@。重要的@@是如何控制社会分化不至于激化@@, 以至推动@@信息弱势群体与信息强势群体间伦理关系从@@合作转向对抗@@, 造成@@严重的@@社会裂痕@@。由于@@“人们行为@@选择的@@大部分的@@行为@@空间@@是由非正式制度来约束的@@@@”, 为@@此@@, 引入伦理力量更可以产生深远@@、广泛的@@影响@@, 而这同样有助于解决@@大数据@@提取与分析技术有可能造成@@公众被异化以及隐私权受侵害的@@问题@@。此种伦理力量显然@@不应同于农业社会具有天然排异特征的@@习俗型伦理@@, 亦或工业社会将道德主体@@客体化的@@契约伦理@@, 而是与大数据@@所代表的@@后工业社会相适应的@@合作型伦理@@。在@@此伦理导引下@@@@, “每一@@个人都成为@@有道德的@@行动者@@。而且@@, 因为@@他们是有道德的@@行动者@@, 所开展的@@就是合作行动@@, 用合作行动建构起了人类社会治理@@的@@一@@种全新的@@模式@@@@——合作治理@@@@。”“数据化国家治理@@@@”所可能造成@@的@@社会裂痕@@, 正需要确立这样的@@伦理体系来作出矫治或预防@@, 在@@这一@@伦理体系中@@, 政府@@仅是一@@个重要行动者@@, 还需要其@@他利益相关者的@@密切协作@@, 比如@@大数据@@机构及科研人员@@、互联网@@服务商@@、用户@@, 以及非政府@@组织等@@, 在@@合作治理@@@@过程@@中@@, 各方共同遵守这些伦理原则@@: (1) 人道@@。大数据@@须服务于人@@、关怀人@@、尊重人@@。 (2) 无害@@。人们不能使用信息技术给其@@他网络主体@@造成@@伤害@@。 (3) 同意@@。数据提取应让利害关系人充分知情并了解潜在@@风险@@, 自@@主决定是否授权@@。 (4) 公正@@。大数据@@条件下@@信息权利的@@实现总是不平等的@@@@, 必须依靠公平正义原则对其@@加以规制@@。 (5) 共济@@。人们在@@从@@大数据@@技术应用中受益的@@同时应做出一@@定程度的@@努力@@, 关注@@社会中那些@@“最少受惠者@@”。
四@@、结论@@
大数据@@与国家治理@@日渐融合而为@@@@“数据化国家治理@@@@”, 可以实现在@@国家治理@@各个次@@级体系中@@, 精准对接各项公众服务@@供给与需求@@, 从@@而有助于落实国家治理@@现代化须@@“以人民为@@中心@@”的@@基本价值原则@@。而从@@中国国家治理@@现代化进程来说@@@@, 大数据@@与国家治理@@联姻@@, 造成@@“数据化国家治理@@@@”, 另有其@@深刻的@@历史意蕴@@。事实上@@, 正如黄仁宇在@@@@《万历十五年@@@@》一@@书中反复阐述的@@中国缺乏@@“数目字管理@@@@”传统@@, 亦如胡适以@@“差不多先生@@”喻指中国人缺乏精确@@、细密的@@习惯@@, 这使得我国在@@步入近现代以来@@, 科技发展与社会管理@@均大大落后于他人@@, 国家政权建设与社会整合亦受其@@影响频遭困境@@, 导致我国从@@农业时代@@“四@@方宾服@@、万国来朝@@”的@@强国迅速沦落为@@工业时代@@“处处挨打@@、人人可欺@@”的@@弱国@@。如今@@, 后工业时代我国国家治理@@体系建构若能紧紧把握大数据@@革命这一@@难得机遇@@, 推动@@大数据@@技术与国家治理@@各次@@级体系发生深度@@“化学反应@@”, 则国家治理@@现代化将指日可待@@。
虽然如此@@@@, 大数据@@技术也并非@@“完美@@无缺@@”, 其@@可能伴生诸多消极后果@@, 诸如人格异化@@、数据权力与数字红利不公正@@分配@@、公民成为@@隐私难保的@@@@“透明人@@”等深刻问题@@, 大数据@@运用于各种决策也绝非@@“万无一@@失@@”, 数据失真或者数据分析失真的@@情况均可能存在@@@@@@。概而言之@@, 对于@@“数据化国家治理@@@@”乐见其@@成的@@同时@@, 也应保持足够的@@警觉与反思精神@@@@, 通过@@协商民主的@@引入@@、法治体系的@@完善@@@@、伦理力量的@@建构@@, 综合发力@@, 努力驯服@@@@“数据化国家治理@@@@”, 使其@@始终不偏离@@“以人民为@@中心@@”的@@健康轨道@@。
