| 标题 | 大数据对公共政策过程的影响 |
| 范文 | 摘 要：目前，各国都在大力发展大数据技术，大数据不仅在商业方面发挥了巨大作用，在公共政策过程中也要利用它的巨大优势，本文阐述了大数据的基本概念和它对公共政策过程的影响，为我提升政府治理能力提供了借鉴和启示。 关键词：大数据；公共政策过程；影响 公共政策是为满足公众的公共需求并以最大限度地解决繁杂的社会问题而出现的。结合以上诸多观点我们认为，公共政策就是国家权威性机构依照特定的价值取向为解决社会问题以而制定的规章、制度、办法等。每一项公共政策都将传达一种精神内涵，有限定的范围和既定的目标。随着大数据时代的到来，公共政策的整个过程应该顺应时代的发展，与大数据技术紧密结合起来，用以维护和增进公共利益。 1 大数据的概念及特征 “大数据”这一名词出现时间较早，然而到了2012年才成为一个热词流行起来，对其研究也开始渗透于各个领域，包括商务，政务等方面。维克托·舍恩伯格于当年出版的书籍《大数据时代》，很多发达国家相继公布了本国大数据战略，将大数据的开发和利用上升到国家战略的高度，这些标志着“大数据”的流行，大数据越来越多地被人们提及，因此2012 年被媒体称为“大数据元年”。 目前学术界对大数据还没有一个清晰明确的定义。但“大数据是用传统工具技术无法对其分析研究的具有极大价值的海量数据”这一本质还是得到了大家的一致认同。传统的结构化数据虽然因为具有结构性，利于使用传统的工具进行管理应用，但结构化数据只占数据总量的5%左右。另外95%的数据是非结构化的，其中蕴藏着极大的开发利用价值，过去一直无法有效利用，导致了极大的资源浪费。大数据时代正是要求充分利用这些海量资源，充分发挥它们的价值。 一般认为大数据具有4个主要特征，即”4V"。一是数量巨大（Volume），数量巨大是大数据最显著的特征。当前时代数据量以前所未有的速度持续增加，已经无法用通常数据计量单位来描述，已经开始用EB和ZB来计算。国际数据公司的研究报告称未来十年内全球大数据将增加50倍到2020年全球将达35ZB（约3.5万亿GB）的数据信息量。二是数据类型种类多（Variety），数据类型多种多样，已经由传统的结构化数据为主发展到以非结构化数据为主，非结构化数据主要包括社交网络、视频、图片所承载的数据。数据产生的类型也众多，互联网、移动互联网、物联网的传感器都随时随地的产生着各种各样海量的数据信息。三是处理速度快（Velocity），网络中的大数据往往以数据流的形式快速产生，具有很强的时效性，同时对数据信息的处理也要求很高。四是具有高价值（Value），数据蕴含着很高的价值，但受传统的技术、思维的限制，其价值密度很低，换言之，发掘大数据价值的过程犹如大海捞针、沙里淘金，在海量的数据中，历经去粗取精、去伪存真、由表及里等数据的分析，才能使价值显现。 大数据产生的作业越来越吸引着社会的注意力，正在被从科研领域到政府决策部门的广阔领域中高度重视。政府作为最大的数据拥有者，应该将大数据部署到经济、社会的方方面面，为制定政策、明确改革方案提供重要的依据。大数据在商业领域已经取得了惊人的成果，其对商业实体的适用性也与政府部门相似。数据只有被加以利用才能体现其潜在的价值，怎样收集、挖掘、处理属于技术领域的工作，但是怎样利用、在什么领域加以利用就是管理领域的问题。对于中国政府来说，从来就不缺乏数据，政府作为整个社会最大的公共部门，其每个职能部门都在不断收集数据，获得的数据越多越有利于做出正确的行政决策。 2 大数据与公共政策过程 公共政策有其自身过程，主要分为几个阶段，包括：政策议程、政策制定、政策执行和政策评估。大数据时代的到来对这几个过程都产生了积极而巨大的影响，下面就分别论述大数据在公共政策过程中每阶段的作用。 2.1 大数据对政策议程的影响 社会的发展逐渐呈现出复杂的趋势，出现各种各样的社会间题需要妥善解决。但是在决策过程中，现有的人力、物力、财力等都非常有限，因此，政府可能无法解决全部的社会问题。政府关注一些重要的社会问题，纳入到决策范围内，这些社会问题就会变成政策问题。通常情况下，政府决策的议程有两个方式，分别是系统议程与政府 议程。 系统议程实际上就是由政治群体成员共同认为值得公众关注本处于征服管辖范围之内的所有问题。通俗的说，如果广大人民格外关注某个社会现象，会展开讨论，同时认为政府有责任进行处理，那么政府应该采取措施处理问题。政府议程指的是征服组织正式讨论和认定有关公共政策问题的过程。决策部门正在重点关注一些社会问题，也是目前工作中迫切解决的问题。 中国学者根据中国实际情况将议程提出者分为：政策决策者、智囊团、民间三类），民众参与程度分为低民众参与和高民众参与，最终形成中国六大政策议程模式，分别为决策者主导的关门模式（低民众参与）、动员模式（高民众参与），智囊团主导的内参模式（低民众参与）、借力模式（高民众参与），以及民间主导的上书模式（低民众参与）和外压模式（高民众参与）。 在传统社会，由于技术原因，政府和公众获取社会信息较少、不够全面，信息滞后等问题的存在，使政府在让某些社会问题进入政策议程方面出现失误。一些本应及时解决的问题由于信息不足、信息有误或信息传递效率低等原因而没有得到政府或公众的重视，因而没有进入政策议程，从而造成更大的社会危机。 在大数据时代的背景下，数据是总体而不是抽样样本，政府能更准确识别出哪些是能代表最多民众关心的问题，不会由于某些少数群体掌握话语权、发声权而使进入政策议程的问题出现偏差。同样，在大数据时代，民众参与政策议程的机会也越来越大，参与程度也越来越高。这些都有利于提高政府作出公共政策的效率，决策的民主化程度也极大提高。 2.2 大數据对政策制定的影响 政策制定是指政策过程中拟订的对于问题的解决方案与对解决方案作出抉择的环节。政府在明确政策后，会制定出不同的选择方案。政府作出决策的首要前提就是明确选择方案，因为最合的方案才能最终被确定为落实的政策措施。政策制定主要涉及到公共决策或者说政府决策的过程，其为关系到政策产出的关键阶段。 在复杂度和不确定性不断提高的当代社会，政府在制定政策时遭遇到新的挑战，现代社会高度复杂，现代社会的风险与传统社会的风险有本质的不同，它主要是由科技文明与人为因素造成的，是由于人类知识的增长和科学技术的不断进步引起的不确定性造成的，是工业现代化发展模式引起的现代性危机。贝克认为，现代性已经使我们的社会由工业社会转向于风险社会，社会问题的核心议题和焦点也从财富分配转移到了风险分配，“不平等”的社会价值体系已为“不安全”的社会价值体系所取代。社会分工的细化产生了许多新兴行业、社会组织，专业领域划分得更加细微。然而不同领域与组织之间虽看似相互独立，其实却是相互联系。如何在这样密不可分的整体中找到有针对性，目的性强的解决方案就需要更多的方法技术给予支撑。 决策主体单一也是传统政策制定中的一个问题。行政决策主体面对突如其来的问题是显得不知所措，原因在于在传统行政学领域的决策主体是掌握行政权力的组织或个人，即只有掌握行政权力的组织或个人才有权参与行政决策。这种精英智慧、依靠经验和直觉的决策方式在传统官僚制部门中的确具有其优势。在信息匮乏的传统社会，不可能对决策相关的信息数据能够了如指掌，信息产生量少，收集和处理的能力弱，加之当权者对信息的控制能力强，普通大众对信息的了解是极少的，这在一定程度上也稳定了当权者对社会的控制。所以在信息垄断社会，也只有靠当权者，即社会的统治阶级来制定决策，并通过自上而下的方式来执行决策。 在大数据时代，追求的是大数据的混杂性而非精确性。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣。如果将传统的思维模式运用于数字化、网络化的21世纪，就会错过重要的信息。执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。在那个信息贫乏的时代，任意一个数据点的测量情况都对结果至关重要。所以，我们需要确保每个数据的精确性，才不会导致分析结果的偏差。通过对大数据的科学分析，在庞大的数据中找出趋势，作出预期，制定和选择出更合理的解决方案。大数据时代的人们能获取海量的信息，更能发出自己的看法、观点，政府通过技术分析大量民众的看法，有利于作出更加科学民主的 决策。 2.3 大数据对政策执行和评估的影响 政策执行是把表决通过的政策方案转变为实践，是解决政策问题的关键阶段政策执行被视为整个政策过程的核心部位。政策制定是为解决社会现实中的社会公共问题，并以最终作出公共行为为实现路径，而政策执行则是政策得以实现的必然环节，并且在这一过程中凸显它的公共性特征。通过公共政策的实施和执行可以解决社会公共问题，而具体执行的质量、效率直接关系到公共政策制定的初衷以及政策对象利益能否真正实现。现实当中面临的困境是，政策制定近乎完美，而执行过程却千难万险。以公共性问题为制定政策的源头，却由于体制、管理、人为等多种原因的存在，时刻影响着政策的效率和流畅性，使得执行结果与政策本身的目的以及公共性的本质发生偏差。因此可以说，整个公共政策过程中对公共政策执行环节的重视与把握是核心所在。 公共政策在执行时也应制定执行计划，在大数据时代，可以快速准确全面的了解执行政策所需资源，面对的政策环境，相关人群的思想意识等，从而做到心中有数、准备充分。大数据时代还让实时监控变成可能，强大的数据监控深入到社会的每个角落形成巨大的数据流，通过大数据技术对数据流进行实时监控，了解事态的现状，预测事态的发展趋势，帮助行政主体做出正确的决策。由于可以得到及时的大量的反馈信息，对执行中的各种问题能及时应对尽可能减少执行过程中出现的偏差。 公共政策评估是指公共政策评估主体根据一定的政策评估标准和程序，对政策系统、政策过程和政策结果的质量、效益、效果等方面进行评价或判断的一系列活动，其目的是改善公共政策系统，提高公共政策决策质量，保证政策目标实现。与传统样本数据参与政策评价的过程相比大数据对政策评价的作用在本质上是相同的。由于大数据本身的特点及其对社会所带来的变化政策评价趋于更加科学化、民主化和客观化。政府公共政策制定的核心目标是改变社会行为和社会预期，而大数据恰恰提供了理解人们需求和偏好的工具能够帮助政府更好地理解人们对于公民参与的积极性以及对立法变动的态度等。因此通过充分发挥大数据的效用能够帮助政府的政策制定者更好地理解哪些刺激行为、什么样的环境以及哪些政策和监管的改变会更加现实、合法和有效。 参考文献 [1]维克托·迈尔·舍恩伯格.大数据时代[M].浙江：浙江人民出版社.2012. [2]宁骚.公共政策学[M].北京：高等教育版社.2011. [3]许欢.大数据：完善电子政务建设的有力推手[J].电子政务，2014（03）. [4]黄璜、黄竹修.大数据与公共政策研究：概念、关系与视角[J].中国行政管理，2015（10）. [5]李永忠.论公共政策信息的特性、类型及作用[J].《科技与企业》中国行政管理，2011（07）. 作者简介 黄磊（1987-），男，回族，四川成都人，陕西师范大学哲学與政府管理学院在读硕士，研究方向：电子政务。 |
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