郑丽庄

基于大数据视角的基层社会治理创新

郑丽庄

（宁德市委党校，福建 宁德 352100）

在传统社会治理中，存在治理效率不高、治理效果不佳、公众参与度低等问题。大数据时代的到来，考验着各级政府的执政能力，同时也为社会治理实现源头治理、精准治理、高效治理提供必要的数据支持。作为基层，在社会治理顶层设计等方面能够发挥的作用并不突出，所以要在现有的条件下，通过变革思维方式、提升数据应用水平、重构数据整合流程等，对已有大数据应用和相关信息技术手段加以充分地利用。

大数据；社会治理；变革思维

引 言

党的十八届三中全会把推进国家治理体系和治理能力现代化作为全面深化改革的总目标，强调要“创新社会治理体制、提高社会治理水平”，表明我国进入了“社会治理”这样一个新的发展阶段；党的十八届五中全会首次提出了“构建全民共建共享的社会治理格局”；党的十九大报告中再次提出：“打造共建共治共享的社会治理格局。加强社会治理制度建设……提高社会治理社会化、法治化、智能化、专业化水平。”这些论述表明我国的社会治理模式从传统的自上而下的“管理”向多元化“治理”的转变，标志着我们党执政理念的新变化。

随着国家层面的重视，以及信息技术的发展，我国社会治理模式发生显著变化。大数据时代的到来，颠覆了传统的数据和信息处理方式，使得政府的治理模式与能力随之发生变化。大数据的应用，为社会治理体制创新提供了新的思路和更全面的技术支持，开启了社会治理“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的新时代[1]。大数据技术的应用，为政府创新和改善公共服务带来更多的机遇，既能够使政府以创新的方式和形式提供服务，又能让一些原本很难实现的方法在公共治理中得以实现、让许多棘手的公共问题得以解决，从而不断提升公共管理效能与公众满意度。

一 传统社会治理模式面临的难题

在传统社会治理模式下，主要以“管理”为主，以“管控”为手段，在政府主导下，按照分部门、分层级的模式来进行社会治理。在这种模式下，社会治理面临三个方面的难题。

（一）社会治理效率不高

传统社会治理模式依托于政府管理体系的层级划分结构。从人类社会进入工业时代开始，为了提高生产效率，人们将复杂的生产任务分解成小的、相互独立的部分，当每一个相互独立的小部分完成并组合后，就完成了总体的生产任务。这种分而治之的模式在经济生产领域得到了效率的极大提升，自然而然，人们也开始将这种模式引入到社会管理领域，将社会管理划分到不同的职能部门，试图达到简化、高效的目的。这在初期取得了一定的效果。但是，社会管理所面对的更多的是公共问题，而这些问题几乎都是不可分解的。强行将一个公共问题，采取分而治之的管理模式，试图将公共问题分解到一个个具体的职能部门进行管理，一方面增加了部门间的沟通、协调任务，另一方面层级划分的管理体系，使得任何一个职能部门又都无法对其它部门进行指挥与管理，最终陷入死循环，导致治理效率低下。

（二）治理的体验不佳

传统治理方式下，对政府而言，不论是实施管理还是提供服务，都难以满足每个居民具体化、个性化的需求；而另一方面，由于我国在长期的发展历程中，缺少对社会化组织的支持与鼓励，NGO、NPO等非政府组织还不够成熟。这造成了我国社会治理的诸多“诟病”：社会服务覆盖不足、社会政策简单粗暴“一刀切”、社会管理缺乏人性化等等。这些不足反过来又进一步加剧了社会治理中的紧张关系[2]。从县级城市的社会综合治理情况看，一些非政府机构，像医院偶尔进社区开展相对简单的服务——如：讲座、义诊等，其形式依然比较单一，覆盖面不广。

（三）公众参与治理不足

从基层社会治理的具体情况看，一方面居民的参与度并不高，各地社会治理主体仍然是以政府、非政府机构以及社区“两委”为主,居民群体中仅一些退休妇女能够积极参与。虽然有些社区人口素质相对较高，不乏专业人士，但在目前的社区治理中没有他们的身影。另一方面在形式上，仅仅是以文化娱乐和义务帮扶为主。随着城市化的发展，城乡人口结构发生很大变化，老龄化严重、留守人员增多、外来务工人员聚集。这些人群参与社会治理的能力有限。同时，在“大政府、小社会”的环境下，公众参与社会治理后，最终能够有效解决的实际问题并不多。由于公众参与社会治理所付出的时间、精力与实际治理的效果形成鲜明反差，这就使得公众参与的热情并不高。

二 利用大数据进行社会治理的必要性分析

（一）实现源头治理需要大数据支持

当前，我国正处于发展转型的关键时期，随之而来是整体的社会风险系数变高，继续延用传统的管控、管理方式，很难应对频发的各类大小社会冲突。尤其是在信息传播速度快、传播主体与传播对象不可控的环境下，如果没有及时对原本微小的社会冲突进行合理、适当的先期处置，将极有可能因为事件一方的单方面信息扩散，造成巨大社会影响。因此，从源头上防止矛盾的产生和进一步激化，实现源头治理显得尤为重要。通过大数据应用，能够及时对各类信息发布进行预警，对信息的扩散速度与扩散方式进行监控，及时了解事件进程，对相关事件进行分析，实现由事后处置向源头预防的转变，加强社会风险防控，提高社会治理的预警能力和应急能力，为政府、企业和社会等治理主体提供基础条件和治理新思路。

（二）实现精准治理需要大数据支持

精准治理的目的，就是为了解决“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”。将社会治理从传统的“大水漫灌”转变为“精准滴灌”的精细化治理模式，没有大数据应用的支持是很难实现的。要实现精准、精细化治理，首先要解决的就是各类数据的分析问题。没有大数据应用支持，依靠传统的统计模式，只能得到各类离散的、片面的数据，对于社会治理能力的提升帮助极其有限。以精准扶贫为例，如果仅仅以独立的某个年份收入作为衡量依据，而忽略了其教育水平、各类信贷资金的流动性、目前从事职业的特殊性等，仅从表面的数字进行判断，出现“一刀切”的情况几乎是不可避免的。如果要进行各类数据的综合分析，又必然会对传统的数据获得方式进行否决，不能再用传统的入户走访获取数据的方式，需要综合金融、交通、支付、教育、民政等各方面的数据；而如此众多的数据一旦汇总，没有大数据应用的综合分析能力，数据也只能是数据，无法得到真正有效的信息。利用大数据,借力大数据，才能真正有效提升社会治理精细化水平，推进治理体系和治理能力的现代化。

（三）实现高效治理需要大数据支持

源头治理和精准治理，带来的将是高效治理。大数据应用条件下的源头治理，将社会风险防范进行前置处理，保证了有预期、有预警、有预案的防范模式，将会极大地减少治理成本，将出现的风险终止于萌芽阶段；而大数据应用条件下的精准治理，将治理对象、治理目标明确化，保证了治理资源的合理利用，避免出现无效治理。比如我国的“天网工程”，其对于人脸的识别能力极其准确迅速，利用“天眼”大数据分析，无需人工查看录像就可以在海量信息中快速找出可疑人物或目标人物的轨迹，并进行定位，极大地提高了办案效率。

三 推进基层社会治理创新的方式选择

从“社会管理”到“社会治理”的模式转变，再到利用大数据驱动的社会治理方式形成，需要基于具体的社会环境与条件，仍然是一种“社会需求”与“技术能力”相互适应、相互制约的关系，不可避免地会受到具体环境下的技术水平、文化特点、制度结构、应用能力等方面的影响[3]。具体到县级市，由于分层管理体制与结构、传统行政运行方式、经济投入能力、技术运用水平等方面的原因，作为基层政府，其相关部门对于可直接操控的大数据及相关应用并不多。绝大多数的应用项目还需要地市一级、省级、甚至国家级相关部门通过统一建设、共享使用的方式来实现。在这样的条件制约下，作为一个基层政府，妄谈大数据应用的顶层设计、数据分享、APP应用开发等内容是不现实的，需要做到和做好的是——在现有的条件下，通过以下几种方式，对已有大数据应用和相关信息技术手段加以充分利用。

（一）变革思维方式

有数据，但没有数据思维，这是大多数政府部门在大数据应用中普遍存在的问题。大数据应用系统正在逐步建立健全，积累的各方面的数据也越来越多。然而，在处置具体问题时，仍然还是延用以往的思维方式，习惯于凭经验判断，而不是凭数据来进行决策和应对。面对各类应用所采集、提供的大量数据，缺乏利用数据进行分析、提取价值的能力，缺乏将“一堆数据”转变为“大数据”的能力。造成思维方式局限的原因，一方面是在认识层面，对大数据在具体案例中的应用没有具体而形象的体会，没有认识到大数据能够带来的思维高度上的提升；另一方面则表现在大数据思维方式训练的缺失。知道“一堆数据”能够带来价值，也确实拥有数据，但是却无法从“一堆数据”中分析得到真正有价值的结果。这些都需要基层政府不断开拓自己的眼界，同时加强地方政府官员的大数据意识，学习新的本领，掌握新的能力，才能够在信息洪流中挖掘出数据应有的价值并加以利用。

（二）提升数据应用水平

地方政府官员的大数据技术使用水平有待提升。不论是传统的计算机、互联网,还是现在的大数据，政府部门作为整个社会发展的管理者和秩序的维护者，实质上一直处于对新技术应用需求最迫切的前沿。然而由于传统官僚制的政府组织形式，对于文字记录、批阅签字等流程管理方面的大量要求，造成了地方政府官员在新技术应用能力方面的缺失，面对放在面前的大数据应用系统，却因为不会用，所以不敢用，甚至由此而产生不想用的情况非常普遍。这是摆在大数据应用面前的又一大难题。

解决应用水平的提升问题，一方面要针对大数据应用留出足够的时间和资金预算进行系统化的分级培训，针对决策层、领导层、基层等不同层级干部需求，分别进行思维方式、管理能力和应用能力等不同层面的培训。有条件的情况下，通过建立大数据应用模拟实验室和案例式教学的模式，通过类似应急演练、模拟新闻发布等实景式训练方式，培养各级政府官员掌握所需的技术应用能力，以适应大数据环境下的的分析、决策和管理水平。

解决应用水平提升，另一方面在于人才培养与使用。思维方式的训练和能力培训，解决的只是一个方向性的问题，训练和培训也只是面对当下的环境。而具体的机制问题的解决，需要依靠一批既有传统的管理能力、又有着现代的数据思维方式的各类政府人员。这仍然是选人、用人的问题，要通过选人和用人来解决大数据应用上的传统弊端。大数据的应用可以为决策提供参考，可以减少决策的草率、失误和主观上的偏差，但并不能取代人的思考，也只有人的思维，才能够让大数据应用真正落到实处。同时，还应该将选拔任用具有大数据技术应用能力的专家进入政府管理层，通过研究、解决社会治理中的一些相关重大问题的方式，持续强化运用大数据技术进行调查、分析、决策的能力，正面、积极促进人才在大数据应用中的重要作用。

（三）重构数据整合流程

在推进基于大数据应用的社会治理过程，还需要注重相关机构和职能部门的数据重组整合。对于大数据应用而言，目前存在的另一个问题就是有数据，但是没有大数据。经历了各次的信息化建设，各部门各单位普遍都建立了自己的数据处理系统，但是在条块分割的传统层级管理体制下，单位部门之间的数据仍然还存在着不互通不互联的情况，这与大数据的特性——数据类型繁多(Variety)是背道而驰的。不同部门按照各自的职能范围，采集存储了自己的业务数据，但是单独一个部门的海量数据，并不能称之为大数据。大数据并不是仅仅指数据在数量上的巨大，更重要的是指数据类型的繁多。当然，基于目前大数据应用在我国的现实条件，仍然需要通过自顶向下的设计、部署与逐步实施，在此前提下，片面苛求基层部门在大数据应用的系统层面去共享数据，一方面既不可行，另一方面也会对数据安全造成影响。在这种前提下，能够有机整合各业务部门数据的方式之一，就是进行整合重组，对于县市一级政府来说，体制上的机构整合重组困难较大，但是可以从运作机制上，从管理与功能的层面进行重组与整合，实现部门间的数据共享，形成包含各部门数据类型的真正意义上的大数据。按照大数据应用本身的技术规律，对传统的工作流程和处置机制进行重塑，在重塑的过程中注入大数据管理思维，综合运用各部门的数据及分析结果，从政府部门的运作机制上避免部门各管各事。通过合理的运作机制，跨过所谓的“数据壁垒”，同时也避免出现“数据现代、手段传统”的怪圈，以此来形成规模效应，强化大数据的综合应用。

结 语

社会治理创新是一项复杂、长期的系统化过程。充分利用现代信息技术手段和工具，对于高效提升社会治理能力，具有重要作用。大数据应用的效能，一方面体现在其“大”，包含各种类型的数据，更重要的则体现在“应用”。在大数据时代，通过数据挖掘和分析处理，可以为决策带来参考答案，但是并不能取代人的思考。从基层政府的角度来看，大数据应用的顶层设计、数据分享、APP应用开发等并非其能完全掌握的范围，能够真正落到实处、走在前列的，是在大数据应用的前提下，改变自身的思维模式，提高应用水平，通过重构数据整合流程，真正实现源头治理、精准治理和高效治理。

[1]国务院.国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知[Z].国发[2015]50号.

[2]张海波.大数据驱动社会治理[J].经济社会体制比较,2017 (3):64-73.

[3]戴金梁.“大数据”助推“慧治理”——“运用大数提升社区治理智能化水平”调研报告[J].党政论坛,2018(9): 52-54.

D67

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1673-2219（2020）06-0070-03

2020－02－01

郑丽庄（1982－），女，福建福安人，宁德市委党校管理学教研室讲师，硕士研究生，研究方向为地方政府管理、基层治理。

（责任编校：张京华）