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智库推荐丨大数据对传统政府治理模式的影响

2017-06-25 电子政务智库

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随着社会的发展,数据资源越来越引起人们的重视。大数据是伴随着全球化与后工业进程出现的,是全球化与后工业化的标志之一。一方面,因其传播速度快、容量大、价值大等特点加剧了这个时代的不确定性,打破了政府控制导向的行为模式;另一方面,隐藏在大数据背后的数据价值与数据红利却又可以对“不确定性”进行前瞻性预测,促进政府思维方式的变革以及社会网络结构的生成。大数据的出现将以各种形式解构着传统的政府官僚制组织模式,推动着合作治理时代的到来。


一、引言


在人类历史发展的不同阶段,人们对数据资源的重视程度是不同的。在农业社会,数据很少作为一种资源去看待,人们对事实的判断以及对客观规律的总结主要是基于经验、事实的积累,数据只是被简单地作为一种记账或者计数的工具。到了工业化社会,数据的重要性才逐渐地被凸显出来。尤其是启蒙运动把人类从神学中解放出来之后,人们才逐步开始通过数据分析去总结规律,进行科学研究与探索。牛顿的物理学、达尔文的物种进化论等都是在这个阶段发展起来的。只不过在前工业化时期,因科学技术以及人的有限理性等的限制,所提取的数据规律仍是以观察和重复实验为主。


进入20世纪以来,在经历了前两次工业革命迅速发展之后,西方资本主义国家对技术的狂热追求达到了无以复加的地步,泰勒的科学管理理论、韦伯的官僚制组织等都是建立在科学技术的数据标准化基础之上的。官僚制组织因恪守严格的组织边界、分工—协作体系,强调工具—技术理性,追求形式上的合理性与合法性等,又进一步加剧并完善了科学技术的数据标准化。政府是这一时期典型的官僚制组织代表,政治与行政二分使这种建立在科学化、技术化基础上的政府治理模式把官僚制组织发挥到了极致。


在整个20世纪,关于公共行政的研究基本都是围绕着官僚制组织展开的。在工业社会低度复杂性与低度不确定性的条件下,官僚制组织因强调标准化,强调分工—协作,大大促进了生产力的发展。直至进入20世纪80年代以来,全球化与后工业化浪潮使世界各国政府开始面临着治理危机,在此情况下兴起的新公共管理运动,新公共服务运动等都试图抛弃官僚制组织,改变政府的治理模式。然而不论是新公共管理运动还是新公共服务运动都只是在官僚制的框架下对官僚制组织的补充和完善,虽然在一定程度上缓解了西方各国出现的治理危机,但并不能从根本上消除危机,也没有走出20世纪公共行政的理论范式。


后现代主义的出现为解决公共治理危机提供了新的研究视角,它在理论特征上表现为一种反思性阐释,要求发挥想象力与创造力,把官僚制和工具理性等作为一个整体来加以全面解构。理论先行需要在实践过程中来加以证明,伴随全球化与后工业化进程出现的大数据为后现代主义公共研究提供了实践依据。


二、大数据产生的时代背景


随着互联网技术的发展,尤其是进入21世纪以来,世界各国的数据存储量每天都在不断地上涨。社会的每一个领域甚至每一个个体都成为了数据资源的生产源,人们通过网络购物、查阅信息、交友聊天等每时每刻都在产生大量的数据,各种数据正在迅速膨胀和变大,这预示着数据信息的生产和消费群体正在迅速扩大,并全面融入人类的日常生活发展中。这在人类以往的历史上是从来没有出现过的。这些数据不仅包括传统的关系型数据、电子表格等结构化数据,还包括视频、音频、图片等大量的非结构化数据。


数据从TB、PB、EB到ZB的发展,对摩尔定律的不断冲击,宣告人类进入了大数据时代。物联网、云计算等技术的运用使得人们可以从这些表面上看起来毫不相关的数据分析出事物发展的内在规律,进行科学预测。如果说工业社会的数据标准化应用是建立在被动响应基础之上的话,那么后工业社会的大数据应用则是建立在前瞻性预测基础之上的。“预测”将成为后工业化社会大数据的核心内容。“这标志着科学研究范式已经从几千年前的凭经验、几百年前的靠理论模型、几十年前的计算仿真,进入了第四阶段——数据探索。”


大数据是伴随着全球化与后工业进程出现的,是全球化与后工业化的标志之一,因传播速度快、容量大、价值大等特点又进一步加剧了这个时代的不确定性。但隐藏在数据背后的数据价值与数据红利却可以对不确定性进行前瞻性预测,促进政府思维方式的变革以及社会网络结构的生成。大数据的出现将以各种形式解构着传统的政府官僚制组织模式。


因此,大数据不仅是一场技术革命,改变我们的生产、生活方式,工作方式、组织方式与社会形态的技术工具,它更意味着一场思维方式的变革,将带来公共管理与公共领域的变革。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。


三、大数据打破了政府的控制导向的行为模式


在工业化时代,工业社会的复杂性和不确定性主要来源于市场经济,而“市场的要素是秩序、可预测性、稳定性和可靠性”。官僚制组织是顺应市场经济的要求而建立起来的,因此,它能够在开展社会治理活动时化解复杂性和不确定性。政府作为工业化时代官僚制组织的典型代表,“一直是在控制不确定性中成长起来的,甚至官僚制组织的建构以及政府全部控制技术的发明,都从属于控制不确定性的目的”。


政府通过对信息、政策、公共产品与公共服务供给的控制,把不确定性问题转化为确定性,而在一切控制的地方都会生成反控制的力量,也会引发对那些支持控制的资源的争夺,从而形成了政府控制悖论。“在走向后工业社会的过程中,秩序、可预测性、稳定性和可靠性都不再存在,取而代之的是复杂性、不确定性和风险。”大数据的出现不仅加剧了这种不确定性和复杂性,还加剧了政府控制悖论,使政府控制导向的行为模式越来越难以为继。


(一)对信息的控制


在农业社会的家元共同体中,统治型政府为证明或维护其合法性权威,常利用信息的不对称性通过宗教或者其他神灵来麻痹大众。进入工业化社会之后,近代的管理型政府通过官僚制组织进一步强化了这种统治权威,通过对信息的层层控制与垄断以达到对下级的有效控制,通过信息的有限度开放实施对公众的控制。然而,大数据时代的到来,将逐步打破政府的这种权威。


“新型交流沟通的媒体的发展,它们即时迅达的特征,信息在数量与质量上的全面激增,则从根本上打破了以往构成诸种限制的领域。可以这么说,在每一个组织机构之中,在所有的行政管理体制和政治管理体制之中,信息在与交流沟通的传统机制业已变得没有规律可循。信息发布的数量与信息获取的数量极为宏大,社会行动者们被海量的信息淹没。信息选择的网络、信息发布的网络以及塑造信息的网络扮演着越来越重要的角色,它们的重要性使得诸种体制的规则变得更为复杂。”


具体来说:首先,大数据时代的到来,使信息获取更加便利,不论企业、个人还是非政府组织等都可以方便快捷地获取数据信息。政府不再独居占有信息,也不再是唯一的权威信息发布者。企业尤其是互联网企业、非政府组织等掌握着大量的信息数据,往往可以在第一时间发布权威的数据分析结果。公众对信息的需求将会主动追求对信息的获取,并采用相应的软件或者求助于专业的数据科学家对数据进行分析,这将从根本上打破政府对信息的垄断地位。


其次,信息大爆炸使得信息垃圾容易把有用的真实信息掩盖起来,媒体为了吸引公众眼球往往隐瞒部分信息而大搞嘘头,在此情况下政府掌握真实可靠的信息变得非常困难。“政府在决策中缺乏可资依赖的真实信息往往对人们的心理造成了严重的消极影响,它不仅使公众产生了对每一种事实的怀疑,也使政府官员不再相信会有什么真实存在。”政府的公信力受到严重挑战。


再三,大数据传播速度之快使政府不可控的事件越来越多。互联网新媒体使得各种数据信息传播迅速,无法隐瞒,无法篡改,也难以控制。一个小的事件经媒体发酵在互联网的传播下就可能带来系列的连锁反应,造成不可想象的恐慌与负面影响。近代的管理型政府因建立在制度主义的规则之上,面对政治风险与社会危机,往往需要根据制度做出安排,依据官僚制规则按部就班地对事情做出回应。在低度复杂性与低度不确定性时代,这种以不变应万变的方法确实能有效地化解各种风险问题与危机。


然而,在大数据时代,如果政府依然按照传统的官僚制制度与规则去寻求问题的处理方式,那么在事实的空窗期,种种猜测就会肆意发酵,并且呈现出“多米诺效应”,不仅会错过最佳的处理问题时机,使矛盾迅速扩大,加剧问题的恶化,还会对政府的公信力和权威提出严重的挑战。近些年来世界各国在城市治理中不断爆发的邻避冲突运动正是如此。这说明“当信息资源受到垄断的时候是一种权力,而在信息资源的垄断被打破的时候,权力也将受到削弱”。


(二)对政策的控制


在理性化为主体的工业化时代,政府一直都处于公共政策制定的中心地位,并严重依赖专家的意见和建议,其他的参与主体,公民、非政府组织、企业等都处于边缘地带,无法参与政策制定工作。进入大数据时代,互联网的发展将逐步解构这种中心—边缘结构。随着新市民社会的崛起,公众参与意识逐渐增强。互联网的发展使公众的参与成本降低,参与更加便利。网络不仅成为非政府组织、企业、公民表达政治意见、政策偏好的新生空间,也成为监督政府的有利平台,既为创制政治议题提供了条件,又为发现政策漏洞提供了巨大的契机。


具体来说:一是公众通过微信、微博等发表评论和演说,表达自身诉求,对一些事件发表见解与看法;非政府组织和企业利用网络表达自身利益诉求,利用大数据优势和政府进行利益的博弈。“政府开展的网络问政、听政、网上投票活动,开通的政务微博、微信等,也方便了公民就政策的制定和执行提出自己的意见和建议。


二是在大数据背景下,信息产生和传播速度加快,一旦一项政策发布,政府的政务信息公开、专家的解读、相关的评论便会通过各种途径发布,人们会在短时间内接触到大量的解读和评论,使民众对政策有了更深的认识和理解。反过来,对政策的理解和认识加深,也会激发人们参与政策的兴趣和热情。”“从社会治理的视阈来讲,广大公民自下而上参与社会治理,通过‘国家与社会’或者‘政府与公民’之间的良好合作来管理公共事务,促使公共利益聚合最大化和社会资源配置最优化,打破了政府权威惯于自上而下地对社会公共事务实行单一向度管理的权力运行方式,是国家权力向社会回归的还政于民过程,可以有效弥补社会资源配置中市场的失效和政府的失灵。”


(三)对公共产品与公共服务的生产与供给的控制


在工业化低度复杂性与低度不确定性的时代,政府既可以是公共产品与服务的生产者、供给者,又可以是监督者,偶尔出现供给的不足和失误引起的公众不满都能通过控制的增强而化解。然而,进入20世纪80年代以来,随着全球化、后工业化时代的到来,世界各国危机事件频发,经济危机全球化、世界人口老龄化、大城市交通拥堵化、恐怖袭击、禽流感、自然灾害等问题的涌现使得传统的管理型政府在公共产品与公共服务供给上显得严重不足。非政府组织、互联网企业等自治主体掌握有大量的数据信息,因其灵活性和自治性,可以走出国界,通过技术合作监测并预测危机事件的发展,为化解危机事件提供解决方案,对政府的公共产品与服务供给不足的地方形成补充。


在此情况下,“政府所提供的具有公共性的支持被非政府部门或企业承担起来,政府自身的唯一性和垄断性被打破,政府相对于社会的权力在受到政治控制和法律控制的同时,也会受到非政府部门或企业的制约,并使之受到削弱。”非政府组织、非营利组织以及其他社会自治力量的成长将更加自主发挥管理社会事务的功能,公共性的扩散将改变政府与社会的关系,为社会自治开拓空间,使社会自治力量自我管理、自我服务。


“当信息能够成为每一个需要它的人都可以随身获取东西时,社会治理过程已经变得不再能够像以往那样通过信息垄断而实施社会控制了,权力在管理以及整个社会治理过程中的作用也将被重新改写。”当公众、非政府组织、非营利组织等其他社会自治力量利用网络表达自身利益诉求,利用大数据优势和政府进行利益的博弈时,政府已经不再能完全对公共政策进行控制。


当政府不再是公共产品与公共服务的唯一供给者,政府与社会的关系也将随之发生改变,从而为社会自治力量开拓空间,非政府组织和企业等其他社会治理主体会更加自主地开展社会管理和公共服务功能。自此,“政府以及整个社会治理体系不仅需要适应公开、透明的要求而改变自身,而且需要通过组织、结构、体制等方面的不断调整去重构社会治理方式。其结果将导向社会治理模型变革的方向。”


四、促进政府思维方式的变革


“既有的社会治理模式同时也是作为一种思维范式而存在的,这种思维范式为人的思想提供了一个框架,使人无法突破。因而,在旧的权威结构已经丧失了历史合理性的条件下,人们却在维护旧的权威结构还是谋求新的社会运行机制方面犹豫不定,以至于社会发展中呈现的新问题总是失去加以解决的最佳时机,从而以危机的形式出现。”大数据的出现,不仅作为一种技术,更将作为一种思维方式突破既有的思维框架和范式,对既有的社会治理模式进行解构,实现管理型政府思维方式的解放,谋求社会的根本变革。


(一)从“控制”到“引导”


迄今为止出现的政府,不论是农业社会的统治型政府,还是近代工业社会的管理型政府,都是控制型的政府。管理型政府通过控制信息资源、控制政策、控制公共产品与公共服务的生产与供给等达到控制社会的目的。而大数据的出现使政府的控制能力逐步弱化,大数据的包容性将打开政府与公众、非政府组织、企业等之间的边界,这意味着以政府为主体的中心化时代已经结束,社会自治力量将不断成长,对政府的单一治理主体模式提出挑战。


政府控制能力的降低意味着政府权力的不断弱化,在此情况下,政府必须尽快转变思路,从控制导向转变为引导,“更多地关注在多元社会治理主体之间进行协调,给予制度供给而不是实施社会控制,以求促进多元社会治理主体所提供的公共服务相互补充、相互支持并联为一个有机的系统化整体。”这也是我国政府致力于服务型政府建设的基本要求。


政府作为大数据资源的主要占有者与发起者,必须树立服务意识与大数据共享意识,加强顶层设计,建立大数据共享平台、大数据开放战略,做好公众、非政府组织、企业等的服务者和引导者角色。当然,从控制向引导思维的转变,并不是说要完全抛弃控制,只是说这里的控制是从属于服务导向的,政府更多发挥的是一种引导功能。政府需要做的是制定好社会运行规则,在社会治理不足的地方发挥引导和裁判员角色。


(二)从“为什么”到“是什么”


传统的管理型政府在处理社会问题与社会危机时,往往是依据官僚制规则“以不变应万变的”思维方式。当事情发生时,往往是先界定问题,把不确定性先转化为确定性的问题,然后制定政策,确定政策目标,实施政策……这样一系列过程。在政策制定、实施与评估的过程中,引入了一系列经济学、数学的研究方法,创造了各种分析模型与分析工具,如成本—收益分析、成本—效益分析、博弈论等各种方法。


然而,不论是成本—收益分析法还是博弈论等研究方法都是在把握问题之间因果关系基础上做出的分析,通过各种理论假设、预演、推理等把一切不确定性的因素都纳入到既定的框架中,把不确定性转化为确定性以确定事情的解决方案。如成本—收益分析方法要求事先确定政策的目标,据此再确定解决问题的不同方案,然后再对不同的方案进行成本—收益分析以确定较为优化的方案。在低度复杂性与低度不确定性的情况下,问题及问题产生的原因是容易确定的,解决问题的方案就也就很快可以确定,这种通过原因分析结果的方法和思维方式可以很好地发挥作用,并可以在下次遇到问题时采用同样的套路。


然而进入大数据时代后,数据之繁多、信息更新之快、环境变化之复杂很容易让问题在传播过程中脱离正常轨道,问题与状况随时都在发生变化,不确定性也随时在增加。每一次产生的问题都是新的,遇到的情况也是不一样的,我们很难在短时间内界定所有的问题及其原因,更不用说确定不同的解决方案去做优化对比。我们常常花费了大量的时间做出了解决问题的方案,但问题却早已演化为另外一种情况。这说明在大数据时代,在高度复杂性与高度不确定性的状况下,采用原有的把不确定性转化为确定性的思维方式是行不通的,“复杂性和不确定性的迅速增长使公共事务中的或然性难以用决定论思维去加以有效把握,官僚制赖以建立的简单因果关系发生了动摇,使官僚制失去了赖以存在的基础”。


在此情况下,“是什么”远比“为什么”更重要,我们无须知道背后的原因,但是我们却可以根据大数据分析出事物之间的相关关系,提出优化方案。“如果说传统的政府管理流程是出现问题——逻辑分析——找出因果关系——提出解决方案的事后‘救火’模式的被动响应,那么,大数据战略下的政府的管理流程则是搜集数据——量化分析——找出相互关系——提出优化方案的前瞻性正向思维模式。”在大数据时代,从“为什么”到“是什么”,这是大数据带给我们的根本思维方式的转变。然而这并不是说大数据的时代的因果关系不再发挥作用,“我们依然会用因果关系来说明我们发现的相互关系,但它只是一种特殊的相关关系,相关关系将指导因果关系起作用”。


(三)从“被动回应”到“前瞻性预测”


一直以来,政府都是在被动地回应社会问题,通过增设机构、扩充人员、增加编外人员等增量方法去解决出现的各种问题与危机。政治—行政二分原则、官僚制组织形式和科学管理为代表的经典时期,行为主义时期,公共政策运动,新公共行政运动,新公共管理运动,新公共服务运动代表了20世纪政府回应性的六大基本模式。在低度复杂性与低度不确定性工业化时代,这种回应模式能很好地帮助管理型政府化解各种危机与矛盾。


进入21世纪以来,随着世界各国人口老龄化速度加快,对养老服务提出了越来越多的需求,现有的养老服务机构、养老设施等难以满足老年人的需要;人均家庭汽车拥有量增长较快,造成大城市公共交通拥堵,出行困难;医疗资源紧张,医院人满为患,病床不足,导致看病难;环境污染与生态破坏越来越严重,人类生存环境越来越差;恐怖袭击活动不断;社会不稳定因素凸显使得政府面临各种危机……尤其是2008年世界金融危机的出现再次向传统政府的回应模式敲响了警钟。


上述种种问题的产生都说明政府被动回应社会问题的思维方式已远远不能跟上问题产生的速度,反而会在响应的过程中产生越来越多新的问题,错过了最佳治理时机,导致矛盾激化。在此情况下,从被动回应到前瞻性预测就变得愈加重要。大数据可以突破传统的社会调查研究方法的弊端,跨域时间、空间的限制,通过尽可能多的信息搜集,从庞杂的数据中找出事物间相关关系,为政府在养老、医疗、交通、环境污染、恐怖袭击等方面的前瞻性预测提供科学依据。从“被动回应”到“前瞻性预测”是大数据时代政府思维方式转变的根本要求。


(四)从“数据负担”到“数据红利”


信息网络、社交媒体、电子商务和移动互联网的兴起,打破了传统数据源的边界,面对海量信息,政府多年前搭建起来的传统数据仓库架构已经无法从容应对。海量的数据信息的存储与管理,数据的安全保障耗费了政府大量的人力、物力和财力,给政府造成了巨大的负担。“在此种情况下,基于过往几百年的惯性,政府以及治理者的条件反射就是努力与信息爆炸相对抗,或者努力去驾驭信息,从而使以事实为基准的社会治理得以持续。


不过就信息的无限增长和瞬时爆炸来看,已经成为一个不可逆的趋势。逆此趋势而行,只能陷入越来越被动的境地,直至遭遇严重的治理危机。因此,正确的选择应当是在社会治理的依据上作出根本性的调整,即从事实为据转移到依价值为据上来。”大数据不同于物质资源,数据价值不会随着它的利用率提高而减少,数据可以不断被处理、不断产生新的价值。这就决定了它可以重复地被不同的行业、不同的部门使用,不论是政府、企业还是个人都可以根据需要对不同的数据进行整合分析,获得自己所需的数据价值。


政府作为大数据的拥有者,掌握着养老、医疗、交通、气象、税务等各个领域的数据,应该认识到,巨量数据正在成为一种资源、一种生产要素,渗透至各个领域,而拥有大数据能力,即善于聚合信息并有效利用数据,将会带来层出不穷的创新。因此,政府必须尽快转变思维方式,以大数据的发展及应用倒逼政府改革,打破数据孤岛,开发利用数据的价值,把数据负担变成数据红利,激发大数据的创造性和生产力。这对政府来说既是一次机遇,也是一次挑战。


五、推动社会网络结构的生成


在大数据时代,“每个人都是信息的生产者和传播者,同时是信息的接收者和处理者,而且都发生在此时此刻,特别是在网络结构互动的平台上,每个人都是一个随机性的节点,在信息的生产者和接收者之间自由转换角色。这是与传统的由中心收集信息或发布信息完全不同的传播模式,是不再有中心与边缘区分的模式。这是一种有着广泛扩散可能性的无中心状态,它将意味着我们的社会将打破中心—边缘结构,并为网络结构取而代之。”


就此而言,大数据的贡献已远远超过其作为一项技术的价值,其更大的意义在于在互联网的推动下进一步促进了社会网络结构的生成,造就了一个拥有网络结构的社会。在这样一个网络结构中,匿名参与将使参与者的角色模糊化,他们可以跨越时间和空间的限制,根据自身的兴趣、爱好选择在不同的网络间流动,不论参与者是否是本国公民只要他愿意参与都可以参加。“这种流动似乎使整个社会处于无序之中,却在无序中形成确定的公共意见,汇聚成巨大的力量,推动社会治理过程中及时地处理任何一项社会问题,防止问题的扩大化,避免问题演化成危机事件。


所以,互联网能够赋予社会以动态性的治理能力,能够适应高度复杂性和高度不确定性条件下的治理以及社会生活要求。”这也说明“在监控、解释环境变化并对该变化做出反应方面,网络结构比大型的等级结构更加有效。更好的监控意味着对问题的更加及时准确的认识。对环境变化的更好的解释促进了政策的形成、问题的概括以及决策的制定。更好的适应能力意味着更加及时的创新以及对环境条件更好地把握。”


随着网络结构的出现,官僚制的层级化结构将逐步被解构,公共领域的边界将逐渐消融,政府与社会的关系将发生根本的变化,社会自治力量将逐步成长起来。社会自治力量与大数据都是伴随着全球化与后工业化成长起来的,是全球化与后工业化的时代主要特征之一,大数据发展又将会进一步促进非政府组织的成长。在高度复杂性与高度不确定性时代,政府的公共事务建设与发展,政府解决社会矛盾、处理危机事件等都需要借助于对大数据的相关性分析、跨领域的数据交换来实现分析、预测、资源调配。


要做到这一点,仅靠政府这一单一治理主体显然是很难实现的,在此情况下,非政府组织、企业等其他的自治主体都可以参与进来,在政府治理不足的地方进行补给,与政府开展合作。这说明,在大数据时代,政府不再是唯一的治理主体,合作将成为推动政府开发利用大数据产业、应对复杂性与不确定性的重要环节。这将预示着社会治理模式的根本变革,标志着合作治理时代的到来。


在此情况下,合作制组织将逐步取代官僚制组织。当然官僚制组织并不会被完全抛弃,它在很长一段时间内,在一些组织管理中仍将发挥重要作用,但是它已不再是后工业化社会主要的治理模式。正如人类在不同的历史时期,用新的资源替代旧的资源一样,“资源的概念是在变化着的,合作的社会将使一些在历史上从未作为社会建构资源来看待的因素纳入到资源体系中来,也将会使一些在历史上曾经是社会建构赖以展开的最基本的资源的重要性下降,还会使一些资源转化为其他形态的社会存在因素。”


大数据已成为合作治理时代社会治理和社会生活的重要资源之一,在数据信息成为社会治理以及社会生活中的重要资源的条件下,社会的建构方向也必须充分考虑这一因素,那些在传统社会中所依赖的资源如煤、石油等在资源体系中所占的位置和比重将逐步下降,而数据信息资源的重要性正在迅速地增强。这也是大数据为什么被誉为21世纪的石油,被认为是继海洋、土地、领空之外最重要的核心资产的原因。


在合作治理的时代,“因特网作为网络形成的催化剂,使得政府制度结构与网络提供的联系之间的不一致更加突出。当政策环境变得更加混乱和复杂的时候,动态产业的模式为政府的决策和运作提供了令人心动的前景。除了共享资源,机构日益需对知识的更快接触以及更为强大的创新能力。”


这说明,大数据是一把双刃剑,一方面,它因大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)和价值密度低(Value)等特点加剧了社会的复杂性与不确定性,使传统的政府治理模式与网络结构社会的不一致性和矛盾越来越明显;另一方面,它又为打破政府传统的思维方式,促进政府治理模式的变革和创新提供了机遇和动力。


因此,在大数据时代,我们需要充分发挥想象的空间、充分利用大数据的优势,促进政府与其他自治主体的合作创新开发数据背后的价值,以更好地应对高度复杂性和不确定性时代,推动合作治理时代的到来。


作者简介:耿亚东

来源:《青海社会科学》



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