论大数据背景下的政府治理模式转变

2020-01-16 17:01张德鹏
湖北社会科学 2020年12期
关键词:层级政府

尹 寒,张德鹏

(1.文华学院 马克思主义教育中心,湖北 武汉430074;2.华中科技大学 马克思主义学院,湖北 武汉430074)

一、问题的提出

政府治理是政府对社会公共事务的治理,政府治理模式是理念、结构与运作方式的有机结合。近年来,政府治理压力逐步上升,亟待相关治理理论的创新与治理能力的提高。如社会群体性事件频发,并逐渐体现出剧烈化与网络化的新趋势,同时自然灾害的发生也在加剧,根据应急管理部、自然资源部等部门对2020 年上半年全国自然灾害的统计与会商分析,受灾人次与上年同期相比上升41.5%,直接经济损失上升15.3%。[1]不仅如此,互联网与大数据背景进一步地将社会问题与各类事件的影响放大与扩散。对此,党的十九届四中全会专门研究了推进国家治理体系和治理能力现代化的若干重大问题,其通过的《决定》立足全局和长远,对政府治理模式的创新提出了新的要求,包括进一步明确政府治理的目标,完善政府治理的要素与结构体系,改进政府治理要素间的联系方式等方面。在大数据背景下,《决定》特别强调要“建立健全运用互联网、大数据、人工智能等技术手段进行行政管理的制度规则。推进数字政府建设,加强数据有序共享,依法保护个人信息”。以此回应时代要求,推进政府治理模式的转变。理论界对政府治理模式创新的探讨充分且深入,涵盖了不同的历史阶段,且集中于从整体上构建创新模式本身,具有较为宏观的特征,典型的如胡正昌(2008)的公共治理理论对“全能型政府”的突破,其强调政府与其他主体之间处于平等的法律地位;[2](p90-93)孙健(2011)的“网络治理模式”,其以全球化、NGO(非政府组织)与“第三部门”、信息技术为基础,借鉴Stephen·Godlsmit、William·D·Eggers 的网络治理理论,构建了我国网络化社会治理与政府治理的新型模式;[3](p55-60)黄其松等(2019)进一步提出大数据背景下数据技术在政府治理转型过程中存在的潜力。[4](p56-64)虽然已有研究涵盖了各类社会形式背景,并包含了大数据社会形式的相关内容,但其仍停留在总体宏观层面,较少有研究将其具体内容延伸至数据社会形式中并从各个要素入手,分析数据背景与传统信息化背景、网络化背景的元素区别,以及新型社会背景下的政府治理模式创新与转变。

所谓数据社会形式,其与传统网络社会形式具有本质区别。传统概念中的网络社会,指的是狭义的以计算机技术、原子能和生物技术为科技代表的信息社会,而数据社会形式中的代表技术是大数据、云计算、人工智能与区块链等,其又被称为“大数据时代”“后工业化时代”等。技术基础的不同决定了二者的社会生产方式也有所不同,生产力决定生产关系,而生产关系又决定了劳动关系等基本社会关系。[5](p87-96)由于政府治理与社会管理的主要客体即为社会系统与社会关系,故大数据时代的政府治理模式创新研究,应当从政府治理模式的各方面入手,分析传统政府治理模式内容逻辑,并寻求其在新型大数据社会背景下存在的局限性,以形成政府治理模式转变与创新的基础。

二、我国传统的政府治理模式

模式指的是一种行为方式。政府治理本身是一种社会管理活动,那么政府治理模式从概念上讲是政府进行社会管理的行为方式,其包含着该行为的目标、行为的细节要素、行为的结构以及不同要素之间的联系方式等。其中行为目标映射了当下社会主要需求,要素反映了政府治理的主要策略与内容,结构与联系表明了政府治理与社会治理总体层面上的框架比例。不论何种政府治理模式都是顺应时代发展的产物,传统治理模式曾在几十年内保证了国内经济的高速增长、公共事业的快速发展以及社会的总体稳定。但其体现出经济化的治理目标、程序化的治理要素、层级化的治理结构以及单一化的联系方式,在大数据背景下的适配性逐渐降低,亟待理论层面的创新予以回应。

(一)目标:经济化。

政府治理的目标是管理公共事务,并满足社会个体的需求,也就是说,目标和需求是联系在一起的。在传统背景下,物质性或经济化的社会需求在总体结构中所占比重较大,这直接决定了政府治理与公共管理的主要目标呈现出经济化的特征,即政府治理的主要目的在于提高经济指标,并尽可能满足公民的物质性需求,如衣食住行等基本生活保障、个体发展所需的社会物质保障等,而非多元化需求。一些学者将该理论与做法称为GDP 至上主义或GDP增长主义。同时,单纯的经济性管理方式极易产生贫富差距加大、城乡发展不平衡等问题。

事实上,现阶段我国经济发展水平较之过去已有大幅提升,根据国家统计局的官方数据,2004 年我国GDP 为1.93万亿美元,占全球总量的4.4%,世界排名第六。[6]经过十多年的发展,我国GDP 在2019年已达99.09万亿美元,占全球总量超过16%,稳居世界第二。[7]随着经济的持续发展,我国公民的物质需求不断得到满足,其总体需求体系逐渐扩充,一味追求经济发展,满足社会成员物质性需求已并非社会治理与管理唯一的目标与意义,应当关注其他方面的公民需求。加之网络化、数据化的社会联系方式,人们可以在自宅接受不同类型的信息,提高对世界的认知度。在此基础上,人们的需求会更加丰富和多元化。而传统的单纯经济性政府治理目标,在除物质与经济发展外的需求方面可能会有所忽视,同时可能在服务公民总体需求体系、社会治理与公共管理的效率方面存在缺憾,因此需要进行多元化改革。并且,在大数据等技术背景下,这一多元化改革势必需要技术的力量。

(二)元素:程序化。

如果把政府治理过程分解为一个个小的环节,那么传统的政府治理表现为遵从科学和理性的逻辑思维,以专业化的分工、严格的流程和规章完成治理目标。在这种模式中,信息的纵向和横向传递、送达等就体现出非常明显的程序化特征。这种特征使得传统的政府治理模式限定在固定的框架内,同时就治理过程中所有参与的社会元素来看,其行为也具有较为固化的特征,不利于社会治理中各主体的价值发挥与创造性功能释放。

具体来看,政府治理过程中,除政府及其相关部门外,社会各主体也是治理公共事务的主体。近年来,多元化治理理论逐渐得到学界认可,发挥社会各主体的治理价值与功能,是理论界亟待突破的难题之一。典型的如企业、社会组织、民众等,由于他们在治理结构中具有不同于政府主体的特殊地位,活动空间最为贴近基层民生、市场实际,因此对于市场需求、民生需求也最为了解。从这个意义上说,鼓励和吸收社会各主体参与治理是加强和创新社会治理的重要基石。而程序化、指令化的政府治理方式,限定了社会各主体创造性与基础性作用的发挥,事实上这是对多元主体理论转化应用的一种阻碍。程序化治理方式的另一方面缺陷在于难以应对紧急性和非经常性社会事件。政府治理与社会管理的重要内容是风险的防控与社会事件的管理,而非经常性社会事件的发生可能具有突然性、紧急性、特殊性等特点,程序性的预设治理方式不能有效应对非经常性社会事件以及突发性社会风险,且社会各主体对于非经常性风险的防控价值可能受制于程序性和指令性的治理要求,无法有效化解社会危机。

(三)结构:层级化。

治理结构这一概念最开始应用在企业管理领域,根据迈克尔·波特的竞争理论,从战略决策层到具体运营层,企业的一系列生产经营活动既相互区别又相互关联,由此构成企业的价值链。企业的竞争力大小,取决于整个价值链的综合竞争力。[8](p269-288)波特的价值链思想体现出企业经营管理的层级化结构,与之相对应的则为扁平化结构,二者的特征区别在于层级的多少、形状的陡峭程度以及权力集中程度。层级化结构的特征包括层级多、形状较为陡峭,每一层的元素较少,层级之间的信息传递拥有一个专门的接口,信息的上传下达需要较长的时间。这一结构的缺陷在于,首先降低了信息传递效率,在治理过程中信息经过了多层次的传递,在时间上无法达到较好的效果;其次提高了治理成本,即在治理结构中的接口设置、人员分配等,传递机制耗费了组织整体的一部分资源;再次降低了治理质量,也提高了信息失真的可能性。层级化治理结构在政府治理体系中也十分常见,政府治理在运行过程中经过了较长时间、较多层级的信息传递,其治理效率可能降低,且根据层级化结构的集权特征,政府治理过程中可能出现多层次的寻租,较之企业而言进一步增加治理成本,也就是说,企业层级化治理结构带来的弊端可能在政府治理过程中体现得更加严重。[9](p59-66)

层级化结构在传统政府治理模式中的应用是具有其现实依据的。我国地域辽阔,行政区划的特征决定了需要设立较多的治理层次以实现有效的社会总体管理。同时技术的限制决定了科层化的指令传递与信息反馈模式。而在数据化技术背景下,数据信息的传递已经突破了时间与地域的限制,并可以实现无边界、实时性的传输,故在政府治理结构的转型中,数据信息技术与网络化技术起着十分重要的作用。

(四)联系:单一化。

联系是治理的重要方面,体现了治理过程中的链接。在社会概念中,社会元素、社会联系方式是主要的社会理论研究面向。元素的结合与联系方式决定了一个社会的主要生活模式、劳动模式以及资本运作模式,同时也为政府的治理方式提供了参考与借鉴。如社会价值在创造的过程中,根据马克思的理论,劳动力与生产资料的结合是价值的主要创造方式,也是整个社会经济基础得以运转的重要根据,这体现出社会整体中联系模式的重要性。

而传统政府与社会治理模式中,各社会元素——包括居民、政府机构、市场主体等联系方式体现出了较强的单一化特征。所谓的单一化联系方式就是点对点或面对面的社会联系方式。具体来说,政府治理与社会管理过程中不同主体之间的联系需要通过特定的方式进行,而这一特定的方式一般是政府及其部门进行预设,具有单一化的特点,如政府信息公开、政府单方面提供公共服务等。[10](p22-24)

在数据技术创新的社会背景下,网络化、数据化与智能化等技术类群对于社会最大的影响即为联系方式的冲击。传统社会中的面对面联系方式、书面化的要件形式开始转向电子化、网络化、信息化与数据化,其为社会联系方式的创新提供了诸多新颖的材料。而在政府治理模式中,联系方式的创新也是提高政府治理能力的重要方面,一个创新的、有效的社会联系结构可以大大提高政府治理的效率,同时也可以节约社会管理成本。

三、大数据背景下政府治理模式创新

运用大数据技术实现政府治理模式的创新与变革,同样需要从上述几个方面入手,并在其中各个环节融入大数据等新型科技因素,以实现各子系统与整体系统的有效关联与模式创新。大数据技术具备巨量、高速、多样、真实和低价值密度等特征,其在社会各个领域都发挥着十分重要的融合意义。尽管大数据在融合的过程中,可能会引发安全隐忧,如数据鸿沟、数据崇拜、数据权力寻租、个人隐私泄露等,但迎接数据时代的最好策略,是改变传统思维和理念,正确运用大数据资源和工具,变革传统政府治理模式,在上述治理目标、治理结构、治理程序和方式、联系方式等方面进行价值与模式重构,具体包括治理目标体系的感知增强、治理结构的扁平化、治理程序和方式的智慧化以及联系方式的网络化等。

(一)感知:从经济化到多元化。

首先感知的概念是对需求的明晰,如传统的政府治理模式中,经济化是单一经济性的需求,其感知方式是通过经济指标来进行衡量,而新社会发展背景下,经济发展到一定程度,人们的需求开始呈现多元化态势,即包含了精神利益、发展利益等多维度的需求,其扩充了政府治理的目标与价值体系。在这一基础上,单纯地以经济指标作为感知标准已经不再适应时代发展要求,而多元化的需求体系又较难进行衡量。这时可运用大数据技术提供的新型感知功能来获取公民需求数据,并以此为基准形成公民需求数据库,分析、评估、预测公民行为模式、需求体系的变化,从而达到感知增强的效果。

两个较为典型的案例是阿里数据行为预测与彭特兰的社会物理学模型。阿里数据行为预测是基于大数据库,对长序列用户行为建模,形成用户需求增长模型。为了得到准确的用户需求增长模型,阿里巴巴引入UIC(User Interest Center)模块,可以做到及时感知用户兴趣,并无延时获取用户行为信息。[11](p2671-2679)而社会物理学则基于想法流理论,对社会网络结构中的想法流动进行定量分析。其以可穿戴设备为物理层支持,收集用户行为数据,形成大数据库以进行用户需求与行为预测。[12](p5-87)

在我国,传统的数据收集模式一般是书面化的、纸质化的,如在公共服务领域,通过填写问卷、访谈资料等形式收集居民信息或者用户需求信息。由于这些形式可能会在时间、成本和准确性方面存在缺陷,因此在大数据背景下,可以采用网络化的数据收集方式和用户需求感知模式,用以精准地实现需求感知,进一步地提升公共服务效率和降低前期服务成本。除公共服务领域外,公共安全、制度优化等方面都可以采用新型数据科技提高感知能力,更加精准地了解社会发展需求,提高公共物品等供给效率。[13](p59-61)

(二)优化:从程序化到智慧化。

优化的一般意义是寻求更优解,需要治理的每一个环节都采用数据化和新型思维,形成整体上的最大效能。大数据背景下,数据与网络技术可以改良传统政府治理模式中的程序化与僵化,形成智慧化的政府治理方式和社会元素整合态势。

智慧化是一个新概念,其与智能化的区别在于智能化是技术与手段的智能,而智慧化则是思维的转变和社会总体运行模式的改变。[14]智慧化的另一种表达是智业社会,随着计算机技术的发展、大数据的崛起和互联网环境的变化,人类社会逐渐从传统的工业社会形态向着知业社会、甚至是智业社会形态转化。相较于工业社会,知业社会更加突出人的知识和智力在社会发展中的地位和作用,智业社会则是在信息科技发展的基础上开启的智能时代。[15]从某种意义上说,大数据是人类从工业社会走向知业社会乃至智业社会的时尚符号。[16]一方面,互联网具有极强的动态性,对其产生的爆炸式信息的运用,推动传统的静态生产方式和管理模式快速变革;另一方面,大数据本身的规模性、多样性、价值性等特征,也催动着社会生产和运行体系的进一步发展。工业社会、知业社会和智业社会不仅具有内涵、特征上的差别,而且在相关理念基础、建模原理和实践路径上,三者也有显著区别。在政府治理方面,这些区别也体现得较为明显,如进入智业社会,工业社会形成的由上至下的纵向治理程序将被打破,取而代之的是更加灵活、开放、便利的智慧化治理模式。总之社会运行模式的改变必然会引发政府治理模式的转变,[17](p6-7)作为治理主体的政府应当运用大数据的技术特性与智慧化思维改变传统的程序性思想。[18](p57-64)

具体来说,大数据背景下的政府治理应首先体现出标准化与人性化,打造智慧化的政务服务平台,如智慧政府线上平台、标准化政务平台,实现政务的一体化与整体化;其次,打造智能化办公系统,改变无纸化、程序化的烦琐治理流程,优化治理环境;再次,可在政府及其部门内部构建自动优化与个性化办公体系,并将其与外部环境进行高效对接;最后,构建政务云数据中心,采用虚拟化技术、存储管理技术以及数据资源管理技术等实现高安全性、高效性、高利用率与低成本的政务数据处理,总体上改良传统的程序化治理方式,充分发挥大数据、云计算和智能技术的科技价值,实现整体政府治理智慧化与数据化。

(三)协同:从层级化到扁平化。

协同是多治理主体的协同,并将原有的结构进行完善。传统政府治理模式下,层级化特征首先体现为治理指令与信息反馈的层层传递,其具有效率低、信息失真风险大、治理成本高昂等缺陷。而扁平化是为了压缩层级,实现时间与空间壁垒的破除,以降低治理成本和减少信息失真的可能性。

在扁平化治理结构中,治理效率将得到极大提高。如突发性社会事件发生时,传统层级化信息传递模式会大大减慢事件处理速度,在信息传递过程中社会损害会进一步扩大,而扁平化的信息交互模式会在短时间内传递事件、处理指令,甚至可以实现实时的处理机制。事实上,扁平化的结构变革在传统企业或者治理框架中实现起来十分困难,包括接口的设置、资源的分配等方面。而在大数据技术背景下,可构建信息交互平台,实现信息实时共享,可以有效减少信息传递层级,其重点在于资源管理的扁平化、工作负载管理的扁平化、接口与编排管理的扁平化以及性能管理的扁平化等,并且云计算等技术支持进一步提供了政府治理结构改良以及信息共享平台创建的物理层基础。

传统层级化治理结构的另一个特征是中心化,即集权化。集权程度也是治理效率、治理层级和治理成本的一项重要考量指标,而去中心化作为近年来热议的理论议题,在数据化背景下也可以做到向现实转化,如利用区块链技术等改良传统单一集权化的中心治理结构,形成去中心化的分布式数据储存布局,实现每一节点共同治理与监督的管理态势,可在技术上减少篡改与错误的可能性,并进一步实现政府治理效率的提高与成本的降低。[19](p38-49)

实践层面,可构建数据化的治理和监督体系,结合互联网、物联网、人工智能、区块链等新型技术加强和创新社会监督,利用大数据技术的快速挖掘、精准分析,实时监测的科技优势,如网格化数字平台管理模式、全方位数据监控系统、数据与风险预警系统、数据化统计分析系统等,凸显现代治理结构的虚拟性、平台化和整合性。这样既有利于优化政府组织结构,提高政府总体的治理能力,也有利于实现公共治理与监督的社会参与,减少治理层级,弥补传统治理结构下信息不对称的缺陷,实现真正意义上的去中心化与扁平化。

(四)整合:从单一化到网络化。

网络化治理本身即为公共管理领域的一种新型理论与发展趋势,其主要强调互通、共享资源与信息,达到共同治理的目标。而大数据技术等新型科技的主要价值即为共享与交互,所以大数据背景是网络化政府治理与管理模式变革的机遇所在,形成总体社会治理信息与数据的协同整合。

所谓整合,是将零散的元素衔接起来,在传统的政府治理模式中,单一化联系方式的特征十分突出。所谓单一化,即点对点或面对面的联系模式。事实上社会联系模式体现了思想的传递方式,传统社会背景中,人与人之间的联系一般是面对面的,而在以数据传输为技术基础的网络化与数据化社会,许多情况下社会联系并不需要直接面对面地实现,数据技术为公民与国家提供了云上平台与网络空间,人们的想法交流可在网络空间中进行自由传递。同时,网络空间与数据空间也可以起到整合的作用,如将不同地区、不同领域的数据库与信息共享平台进行融合,形成整体的网络系统。在扁平化治理结构构建完成后,不同领域的扁平化结构可在数据空间中形成一个体系化的网络系统,将大大降低政府治理的压力。

实践层面,上述整合体系与总体系统可通过数据驱动系统构建实现,如建立大数据技术支持系统,利用数据分析与并行化、可视化技术减少子系统之间信息传递的偏差,更加精准地将不同领域的数据进行关联,或打造新型数据化智库及其支持系统,并推动其市场化运作,有利于凝聚市场主体力量、各领域专家与人才等各方社会力量,为政府治理总体质量的提高提供重要价值。这种联系方式较之传统单一化联系更能发挥社会个体的功能,也有利于利用数据技术破除社会联系的时间与空间阻碍。

结语

国家治理体系与治理能力现代化、政府治理能力提高是新环境下国家战略层面的新要求与社会发展过程中的新需要。在大数据背景下,传统政府治理模式中治理目标的经济化、治理方式的程序化、治理结构的层级化与联系方式的单一化并不能适配新的公共需求体系。人民需求日益多元化,社会联系开始从面对面形式转向云端与网络空间,作为社会事务的管理者,政府及其部门应当在治理过程中充分发挥大数据等新兴技术的科技价值,转变治理思维。大数据下的数字经济社会的特点在于以数据共享合作关系为基础,促进人类社会向组织效率更高的有机社会转变。[20](p48-54)政府治理主体只有“懂得大数据,用好大数据,增强利用数据推进各项工作的本领,不断提高对大数据发展规律的把握能力。”[21]方能在创新政府治理模式中实现公共需求感知的精准化、治理结构的扁平化、治理方式的智慧化和社会联系的网络化,推动社会整体向着崭新的态势转变,实现政府治理能力的质量提高与现代化发展。

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