大数据时代地方政府社会管理策略的创新机制研究

2016-04-26 08:46
当代经济 2016年27期
关键词:决策部门政府

郭 丽

(长春工业大学行政管理,吉林 长春 130000)

大数据时代地方政府社会管理策略的创新机制研究

郭 丽

(长春工业大学行政管理,吉林 长春 130000)

如何提升政府管理能力的现代化水平是当前政府体制改革所面临的一个重大问题。本文简要阐述了大数据在地方政府实施社会管理行为过程中的应用价值,介绍了一种大数据社会管理模型—DCSMD管理模型,为政府实施科学决策与精细化管理提供了技术支撑。

大数据;社会管理;数据共享;数据孤岛

一、前言

21世纪是信息化的时代,信息化、互联网、高科技无疑已经成为了这个时代的主题,而信息量的爆炸式增长则催生了大数据的广泛应用。据麦肯锡全球数据研究所的统计结果显示:2013年全球新增的数据量已经超过了以往人类发展历史上所产生的数据量的总和。这也就使得传统的多级数据处理模式已经无法满足当前社会发展的要求;因此,必须构建大数据共享平台,对数据进行集中筛选和挖掘,才能做出科学合理的预判和决策。在政府管理层面,大数据的应用不仅对当前我国地方政府传统的社会管理模式提出了挑战,同时也将倒逼政府社会管理模式地不断革新。

二、大数据的意义

1、大数据的概念。大数据(big data),据最早使用这一术语的学者维克托•迈尔—舍恩伯格在其所著的《大数据时代》一书中给出的定义为:不用随机抽样法这样的捷径,而采用所有数据进行分析统计处理,这就决定了大数据的核心内涵之一为数据体量大,涵盖面广。这种庞大的数据量已从以往的PB规模扩大至ZB乃至YB规模,使得传统的数据处理模式已无法适用,取而代之的是最新的云计算处理模式。而大数据研究机构Gartner给出的定义为:需要新的处理模式才能具备更强的洞察力、决策力和流程优化能力来适应海量的、高增长率和多样化的信息资产。因此,大数据并非仅仅是一系列杂乱无章的数据集合,而是一座蕴藏着巨大能量的矿藏。

2、大数据的特点。根据IBM公司所提出的大数据的特点有五个方面。可简要总结为5V特点:数据体量大(Volume)、更新流转速度快(Velocity)、类型多样化(Variety)、价值密度低(Value)、真实性(Veracity)。大数据的这些特点决定了它的直接利用价值低,必须通过一系列的数据筛选、整合、挖掘以及分析处理过程后才具有利用的价值。

3、大数据的作用。大数据的作用主要体现在四个方面:预测、决策、评价以及管理。而预测这一作用则是大数据的核心价值所在,通过对海量的数据进行筛选和挖掘,可以找出事件发展的规律,为科学的决策、评价和管理提供统计学依据。而传统的小样本抽样调查,由于受调查样本的地区性、容量限制,因此所得出的决策判断难免存在片面性、失误风险大等缺点。对于地方政府这一大数据的使用主体来说,通过对大数据的挖掘分析,做出科学的决策,有助于实施精细化管理,有效的避免人力、物力以及财力资源的浪费,这也恰恰提高了政府治理能力的现代化水平。

三、当前我国地方政府管理的现状及存在的问题

当前我国地方政府的社会管理体制主要还是采用单一的垂直分层管理结构,各部门分工责任落实体制明确。各部门只负责落实上一级主管部门交办的任务,数据整理和汇编则采用本部门备案和向上级部门逐级报送的方式进行。这样的社会管理体制难免会产生以下几方面的问题。

1、部门之间联动协同性较差。垂直分层管理结构框架下,虽然各部门直接执行上级主管部门的指令,但是在具体决策时,由于各部门之间没有形成数据共享,各部门单一的数据体系只能形成数据孤岛,由此产生的决策也不尽相同,因此很难形成真正意义上的部门间协同联动。这样既降低了政府社会管理的效能,又难以实现既定的管理目标。

2、社会管理职能交叉重叠现象严重。地方政府部门间社会管理职能存在交叉重叠的现象在我国是普遍存在的。例如A市的城市管理局曾在当地进行过一场商贩违法摆摊营业的集中清查行动,动用了20名执法队员进行违规清查;而后不久,该市工商部门又动用了15名执法队员进行了一次违法营业集中整治清查行动;时隔一周后,该市卫生部门又为创建卫生城市进行了一次类似的市容市貌集中整治行动。诸如此类的政府实施的社会管理行为完全可以一次进行,采用多部门协调联动的形式,集中进行一次清查整治行动就可以达到相同的效果,这样既能避免人力、物力资源方面的浪费,又可以提高政府管理的效能。

3、管理资源配置不均衡。实现资源的优化配置是实现政府治理能力现代化的前提保障。当前管理体制下,各部门所报送的关于社会发展的各项数据均有各自的独立性,国家统计部门根据各部门所报送的数据集中调拨各项资源,因此各数据集的独立性就造成资源分配的不均衡。一些部门因缺乏资源难以实施有效的社会管理;同时有的部门却存在资源过剩的现象,而这也是造成腐败的一个重要原因。

4、管理决策失误风险大。数据的真实性与全面性直接关系到由此所产生的决策的科学性。目前我国地方政府数据信息的透明性、共享度较差,极易产生一个个的数据孤岛,而由数据孤岛所产生的决策就具有片面性,这种片面的决策就会使政府管理者实施错误社会管理决定的风险增加。

四、大数据的应用对于地方政府社会管理的意义

大数据的核心价值在于其预判性,政府通过对数据进行筛选、挖掘和分析,做出合理的决策,以指导工农业生产,这也是目前我国政府将大数据分析应用于社会管理的最典型手段。

2015年全国两会期间,我国政府曾利用大数据平台分析公众最关心的提案,有的放矢的进行表决。国际上一些发达国家的政府利用大数据进行社会管理的经验相对成熟,例如:洛杉矶警察局曾和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。麻省理工学院和当地州政府利用手机定位数据和交通数据建立城市规划方案。在此时代背景下,2015年9月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,系统部署大数据发展工作。地方政府作为大数据使用的主体之一,加强大数据在社会管理中的应用具有三方面重大意义:其一、有助于实现社会管理资源在各部门间的优化配置;其二、增强了社会管理的时效性和精细化水平;其三、提升了社会管理的科学性。

五、大数据背景下地方政府社会管理的创新策略

传统的地方政府的社会管理模式属于垂直分层管理模式(如图1所示)。以地方政府对事件P的管理为例,政府将任务下发部署给A、B、C、D四个部门,各部门分散统计数据,产生四个独立的数据集,由此各部门分别得出四个不同的决策a、b、c、d,这四个数据集是相互独立的,也是片面的,因此得出的决策也不能反映事件真实的发展规律,产生决策失误的风险较大;此外四种不同的决策同时实施,也会造成管理的混乱。

图1 传统的地方政府社会管理模式

图2 DCSMD管理模型

为了解决传统社会管理模式中存在的问题,有效的利用大数据中所蕴藏的丰富资源。一种新型的大数据社会管理模型被开发出来,即数据(Data)—采集(Collect)—共享(Share)—挖掘(Mining)—决策(Decision)管理模型,简称DCSMD管理模型(如图2所示)。它基于大数据共享平台,将数据集中共享与分散处理良好的耦合在一起,为地方政府科学决策管理提供了技术支撑。此模型降低了由于数据孤岛所产生的决策失误的风险,各部门将所采集到的数据上传到政府大数据共享平台中心,集中进行数据筛选,而后云计算平台将各部门所需要的数据下发给各部门,各部门将处理后的数据反馈至云计算平台进行数据挖掘分析,政府根据分析结果得出一个最为合理的决策,组织各相关部门对事件P进行协同管理,这样既可以使资源在各部门之间得到最大限度的利用,又降低了决策失误的风险。

六、大数据时代地方政府社会管理面临的挑战与解决对策

1、大数据的使用加大了政府数据信息的安全防控风险。将大数据应用于政府社会管理工作中,必然要构建各部门乃至各地区间的数据共享平台,数据流通渠道也就会变得更加多样和复杂,这将增加数据信息泄露、恶意篡改的风险,一旦数据遭到篡改,将有可能会引发社会管理混乱等一系列不利影响。因此政府在构建大数据平台的同时,也应构建配套的数据信息安全防控体系,加强对数据的安全储存与加密管理,同时也要设置大数据应急管理预案,以保证在出现风险时能够保证数据库的安全使用。

2、政府互联网管理领域的人才缺口逐步扩大。政府社会管理体制的革新势必倒逼相应的管理人才的更新,大数据时代的政府管理人才必须具备一定的数据分析管理能力,拥有丰富的互联网安全管理经验水平。可以预见,随着未来大数据在地方政府社会管理工作中的广泛应用,相应的数据库管理人才缺口将逐步扩大。

地方政府要通过大数据的使用来革新管理体制,应大力引进相应的技术人才,提升数据管理人才的互联网知识储备,只有这样才能实现政府管理能力与治理水平的现代化目标。

[1] 麦肯锡全球研究所.大数据:创新、竞争和提高生产率的下一个新领域[R].美国:麦肯锡咨询公司,2011.

[2] (英)维克托•迈尔•舍恩伯格.大数据时代:生活、工作与思维的大变革[M].浙江人民出版社,2013.

[3] 姜飞,黄廓.把握大数据时代契机,推动我国网络社会管理更加科学化[J].中国广播,2013(05).

[4] 大数据在政府部门的应用[EB/OL].中国经济网:http://intl.ce.cn/specials/zxgjzh/ 201405/19,2014-05-19.

[5] Gerard George,Martine R. Haas,Alex Pentland.Big Data and Management. Academy of Management Journal,2014( 2).

[6] Stacey Shindelar. Big Data and the Government Agency.The Public Manager,2014(1).

[7] 于施洋,王建冬.大数据对政府数据管理能力新要求研究[J].电子政务,2013(8).

(责任编辑:李 健)

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