政府应着眼于公共服务和政策的核心问题，积极建设数据工程，提出基于大数据的解决方案。特别是在身份识别、认证和审批等关乎民生福祉的公共服务方面，大数据可以实现跨域信息的关联和汇聚，提高企业和民众的办事效率。
习近平总书记在中共中央政治局第二次集体学习时强调，要推动实施国家大数据战略。大数据技术等新兴信息技术对国家治理产生了深刻的影响。各级地方政府是大数据治理的关键主体，也是大数据应用的前沿阵地。在推进大数据发展的过程中，地方政府应用大数据治理确实存在一些困难和挑战，需要在管理体制、人才储备、个人隐私保护等方面继续完善，但大数据的应用确实为地方政府治理提供了技术支撑，为地方政府治理能力的提升开辟了新路径。
一方面，一些地方政府尚未充分认识到并切实利用掌握的数据资源，对电子政务的理解没有突破官方网站和社交媒体的层面。另一方面，地方政府在行政管理过程中采集和积累了大量数据，需要进一步提升对数据充分挖掘、有效利用的能力。此外，在大数据产业的政策、人才、资金和基础设施等方面，地方政府也需要进行改进和完善。地方政府需要瞄准战略方向并实现精准发力，推进大数据治理，紧抓国家大数据战略的发展良机。
理性认识大数据的潜力及限度
面对大数据时代的来临，地方政府要积极转变治理理念，在意识层面形成对大数据治理理念的准确把握，这是地方政府应用大数据提升治理能力的前提条件和核心因素。
第一，厘清大数据应用的价值理性和技术理性。大数据技术要服务于公共价值导向，避免技术决定论。习近平总书记指出，在运用大数据时“要坚持问题导向，抓住民生领域的突出矛盾和问题”。大数据旨在服务于国家治理现代化，致力于民生服务的“痛点”，而不是停留在积累数据的层面。政府应着眼于公共服务和政策的核心问题，积极建设数据工程，提出基于大数据的解决方案。特别是在身份识别、认证和审批等关乎民生福祉的公共服务方面，大数据可以实现跨域信息的关联和汇聚，提高企业和民众的办事效率。
第二，从理念上认识到大数据不仅是数据，更是灵感和算法。掌握了数据资源，并不等于实现了大数据治理。实际上，如果没有发挥关键作用的灵感和算法，数据量再大也不能发挥应有的作用，只是空占资源。例如，比特币等加密货币背后的核心技术就是区块链，利用大数据去预测的前提是找到最佳匹配的算法模型。在收集和积累大数据的同时，更需要支持大数据的算法研发和应用，使算法能够匹配数据并创造价值。在运用大数据时，需要集思广益，通过“金点子”使大数据活起来，以实现大数据的潜在价值。数据资源能否创造公共价值，既同数据本身的属性和特征有关，也同开发利用数据资源的算法和灵感有密切联系。
第三，理性认识大数据的潜力和限度，避免误用误判大数据。大数据并非完全精确无误，要避免盲目崇拜，因为人工智能在一些方面尚无法完全取代人类的判断。而且大数据的算法背后可能包含着人的主观意志，仍然会内嵌到系统层面，并可能会被放大、扭曲。如果初始的数据存在偏差，那么基于此而获得的结论也会存在误差。例如，在公安部门的犯罪嫌疑人识别方面，由于历史数据采集以此类群体为主，就存在这方面问题。与此同时，大数据应用也对政府监管提出了挑战。大量的数据和复杂的算法给监督过程带来了挑战，要想查找大数据应用存在的问题和不足，存在一定的困难。因此，应理性认识大数据的潜力及其限度，避免对大数据的迷信和盲从。
第四，加强政府数据的开放与透明，推动大数据资源在全社会的共享、共用。政府掌握的数据资源应该取之于民，用之于民，并为民所用。政府应发挥公共数据开放平台的公共服务功能，开放部分不涉密的数据资源，以激活企业的技术研发和产品创新潜力。复旦大学的评估显示，我国已有一些城市在搭建开放数据平台，应鼓励更多城市在保障国家、商业机密和个人隐私的前提下，制定政府数据开放规划。政府开放的数据应该满足一些基本条件，例如可以机读、易于搜索和获取、能够互联对接等，以满足企业、公众等数据利用者的需求。这样，企业才有动力和能力去开发利用这些数据，并使其可以为市场和用户创造价值。同时，政府要重视开放数据背后隐藏着潜在的风险，国家应制定专门的数据安全保护法律、政策，制约窃取、泄露数据等违法行为，为公众保护数据提供保障。
第五，在开发利用大数据的同时，注重个人隐私保护和网络空间安全。大数据技术的应用，既为公共服务创新提供了潜力，也为数据安全带来潜在隐患。置身于信息时代的个人会留下数据痕迹，并被各种设备记录和存储，因此应加强对个人、企业的数据保护。一方面，地方政府部门采集个人和企业的数据时，要加强防御技术和管理能力，避免造成数据的泄露、篡改和误用。另一方面，地方政府在开发利用大数据时，通过制定专业的法律、培养专业化的人才队伍等多种途径，确保守住数据安全底线。
互联互通跨部门数据
地方政府嵌入在央地关系和跨域治理的复杂格局中，就面临着有关大数据、相关技术及其应用的治理挑战。大数据治理不止是政府内部管理的狭隘问题，更牵涉到政府与其他政府、政府与市场、政府与社会之间的多重复杂关系。
政府与政府之间，一方面，建立大数据治理的垂直管理体制，实现大数据资源和平台的区域统筹、共建共享。如果各级地方政府采用不同的系统和端口，就会增加大数据统筹的成本，也会造成公共财政投入的浪费。尽管各地在公共服务提供方面会有一些差距，但是在很多领域可以实现共通或标准化，而共用一套大数据系统也有规模优势。应在省市层面建立区域统筹机制，实现平台共建、数据共用、资源共享和优势互补，避免地方政府重复建设、浪费资源。而且，对基层县乡政府而言，推进大数据工程存在困难。相对来说，省市政府掌握的数据资源、基础设施、人力和财力都较强，是统筹区域内大数据治理的关键枢纽。因此，建立市级乃至省级的大数据统筹系统，实现辖区内部的互联互通，并以此为连接点同其他辖区对接，是未来值得探索的方向。
另一方面，建立处理数据资源的统一部门，有效利用跨部门的数据资源。各个部门不仅要有效利用自身的大数据资源，也要充分发挥跨部门大数据汇聚的倍增潜力和迭代价值。将不同领域、不同部门的数据资源互联互通，是充分发挥大数据技术的重要基础。因此，可以考虑从组织设计、系统规划和制度安排等方面出发，加强各级政府的大数据资源统筹利用，实现跨部门的数据共享和共用。应明确，大数据的跨部门共享是原则，不共享是例外，推进各部门在本级政府内部开放数据。对此，各个省份和城市可根据自身条件，考虑通过地方性条例的形式，明确跨部门、跨层级和跨地区的大数据共享共治法律框架。
政府与企业之间，加强两者的协同力度，实现大数据开发的政企合作。由于大数据本身的特征，诸如数据量大、数据类型多样、数据处理复杂、数据处理速度快等，政府的单一供给模式不能完全满足政府对数据的需求。而且，随着大数据商业化，一些互联网企业，包括支付宝、微信、百度、今日头条、滴滴等积极参与收集、存储和积累数据，并建立了大数据汇聚和处理平台。因此，应考虑建立“企业+政府”的合作模式，并加强同第三方平台的合作，使政府决策和管理能够使用更大范围的数据资源。与此同时，引导企业为公共服务提供大数据平台支持，使政府能够借助于企业的力量实现大数据治理的升级换代。例如，杭州市就与阿里云联合安装了人工智能中枢，对杭州市进行全局实时分析，修正城市运行中的问题。目前，这一人工智能中枢已尝试应用于缓解城市交通堵塞，并在部分路段取得一定的成效。
政府与公众之间，推动大数据治理的公众参与，实现大数据应用的众筹、众创。在公共服务领域一个重要的发展趋势就是共同生产和共同创造，即公众不仅接受公共服务，也会积极主动地参与公共服务的设计、提供和优化，同政府和非营利组织等携手创造公共价值。公众对公共服务有切身体会，也最愿意参与公共服务的提质增效。因此，政府部门应因势利导，为公众参与大数据治理提供机会和平台，在大数据应用方面“使众人行”。例如，可以举办基于真实场景的大数据竞赛等公共活动，鼓励企业和个人参与。在这个过程中，还能提升公众认同感、满意度和获得感。
此外，地方政府缺乏专业的大数据技术人员，处理信息的人员仍有一部分是管理人员。具备数据信息搜集、处理、分析等专业知识的技术人员是实现地方政府应用大数据技术的保障，因此，应加强大数据产业的人力资源开发和管理，为大数据治理提供人才储备。相比互联网企业，地方政府在吸引、留住和激励大数据人才方面面临着制度性制约，政府部门应开发灵活的人力资源管理机制，培养和吸引大数据人才。而大数据技术的崛起使大数据人才成为稀缺资源，为应对未来大数据技术对人才的需要，要及时转变人才培养模式。大数据技术要“从娃娃抓起”，可借鉴新加坡等国家的经验，在小学阶段开设信息技术相关的课程，培养青少年的计算机语言能力和创造力，为大数据技术的发展做好人才储备。
（作者单位：中国人民大学国家发展与战略研究院、公共管理学院）
