摘要：大数据时代引发数“聚”反应， 产生数据大爆炸， 变革人类社会的生产生活方式， 刷新政府治理理念， 再造政府治理流程， 内化为助推政府治理体系与治理能力现代化的驱动力。大数据技术促使政府治理由技术驱动向数据驱动转变， 并向场景驱动跨越。大数据的重要价值在于为政府治理提供“预测分析”与“决策支持”， 由此， 大数据治理成为政府数据治理的新趋势， 并呼唤智慧型政府“精准化”决策的新需求。当前， 我国正向智慧政府时代迈进， 并进行积极探索， 但也面临政府大数据治理的观念转变、协同治理和数据开放等方面的困境。应树立大数据思维， 探索“精准”决策的新经验;应推动大数据治理， 发掘“精准”决策的新模式;应健全大数据法规， 打造“精准”决策的新生态， 最终实现智慧政府治理的“精准”决策。

　　大数据时代， 信息技术发展引发人类社会的深刻变革， 全球信息化与社会数字化步入了全面渗透、数“聚”反应、跨界融合、创新驱动的新阶段。云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术加速了现实世界与虚拟世界的交汇融合， 实现了“人人互联”与“万物互联”， 促进了数据体量的爆炸性增长， 催生了无所不在的网络化、数字化和智慧化服务， 导致社会驱动力的巨大变革， 对政府治理体系与治理能力现代化产生重大而深远的影响。大数据为政府、企业和社会各行业各领域进行基于数据的聚合创新与价值实现带来新契机， 尤其是在创新决策方式与思维模式方面的重大突破， 激发政府大数据治理的新需求。大数据正成为提升政府数据治理能力的新途径， 日益对完善政府社会治理、提升政府监管服务和实现政府智慧决策产生重大影响。2015年8月， 李克强总理主持召开国务院常务会议， 审议通过了《促进大数据发展行动纲要》 (以下简称《行动纲要》) ， 该《行动纲要》于9月5日正式发布， 明确指出:“建立‘用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新’的管理机制， 实现基于数据的科学决策， 将推动政府管理理念和社会治理模式进步”， 通过持续创新大数据服务， 改进政府管理和公共治理方式， 推动政府治理精准化。伴随大数据、云计算、物联网等广泛应用， 传统电子政务正向智慧政府转化升级， 政府公共服务范式和决策方式也将转向智慧型、精准化。

　　一、文献回顾

　　“智慧政府”概念起源于国外， 其作为一种新兴的政府形态、执政理念与治理模式， 是在电子政府发展过程中应运而生的， 可以说是信息技术发展与电子政府应用进入高级阶段的产物。2008年11月， 全球最大的信息技术与业务服务公司―――IBM公司， 首次提出“智慧地球”的概念， 随后在此基础上又进一步提出“智慧城市”的概念， 进而“智慧政府”就成为众多研究者关注的热点话题。就“智慧政府”而言， 目前仍没有统一而权威的定义， 各领域学者都从不同的视角进行阐释， 众说纷纭、见仁见智。国外一些学者， 如:Chulani通过广泛研究， 对智慧政府的发展阶段、服务维度和管理成熟度模型进行了阐释。Howard和Maio认为， 智慧政府是运用现代信息技术与通信技术手段， 通过对政府纵向的单层级 (城市、州或联邦) 或横向的跨层级 (跨州和地方政府) 实行一体化的管理， 进而持续不断地进行创新， 产生社会价值。Gil-Garcia认为， 智慧政府是在新一代信息技术发展的背景下， 对政府的创新性战略和创造性投资进行描述， 从而使政府治理活动变得更灵活和更有弹性。国内一些研究学者认为智慧政府是电子政务今后发展的高级阶段， 是电子政府未来发展的必由之路， 这是较为普遍的观点。宋丛林、鲁敏认为， 智慧政府是电子政府发展的高级阶段， 与电子政务相比， 提供更优的管理、决策和服务， 通过利用云计算、大数据等新兴信息技术手段， 再造政府工作流程， 整合政府数据资源， 优化政府组织结构， 实现政务工作合理化安排， 满足多维度、多层面和多样化的公众需求， 形成一个科学规范、快捷高效和优化合理的运作模式。费军、贾慧真认为， 智慧政府， 也就是国家的各级政府行政机关， 依托现代信息技术和智能传感设备， 依照政府公布的行政权力与责任清单， 秉承以人为本的理念， 来重塑构建服务型政府， 切实加强体制机制保障， 深入运用云计算、大数据、物联网等新兴互联网信息技术， 进行高效透明的社会协同化治理， 进而向民众提供优质化、个性化和智能化的公共产品和服务， 实现“智慧化”决策服务的新型政府治理模式。总之， 国内外学者对智慧政府的研究可以归纳为两大维度:“一是信息技术维度， 二是公共管理维度”。这些学者的研究， 体现了信息技术与电子政务应用深度融合的创新成果， 都为智慧政府建设与治理提供了有益参考。

　　二、大数据治理:政府数据治理的新趋势

　　(一) 政府数据治理

　　“数据治理”概念由我国首次提出。2014年6月， IT治理和IT服务管理分技术委员会 (ISO/IEC JTC1/SC40) 在澳大利亚悉尼召开大会， 在这次会议上， 我国代表团首次提出了“数据治理”的概念。随着数据治理研究和应用的不断深入， 业界纷纷给出一些数据治理的定义， 但目前尚未形成一个统一的标准。代表性的定义有:“数据治理是在数据产生价值的过程中， 治理团队对其的评价、指导、控制， 是数据治理的最基本概念。”DMBOK (数据管理知识体系) 也给出一个定义:“数据治理是指对数据资产管理行使权利和控制的活动集合 (计划、监督和执行) ”;DGI (数据治理研究所) 认为， 数据治理就是“针对信息相关过程的决策权和职责体系， 这些过程遵循‘在什么时间和情况下、用什么方式、由谁、对哪些数据、采取哪些行动’的方法来执行。”通过这些定义， 研究者从多个视角和不同侧重给出了数据治理的基本内涵， 就政府数据治理而言， 尚没有一个清晰的定义。本文认为:政府数据治理， 是政府对所属部门和社会拥有的数据资产进行管理、分配和利用， 并作出评估、指导和监督， 实现数据挖掘、决策和服务， 在确保数据安全、准确和可控的基础上， 推动政府公共行政走向数据化“善治”的过程。

　　(二) 政府大数据治理

　　目前， “大数据治理”是一个崭新的研究领域， 研究成果极少， 其缘由大数据学科的蓬勃兴起而开始走进业界、学界等研究视野。国际数据治理领域专家:Sunil Soares (桑尼尔・索雷斯) ， 其在专著《Big Data Governance:An Emerging Imperative》中对大数据治理给出了一个较为明晰的定义， 即:“大数据治理 (Big Data Governance) 是广义信息治理计划的一部分， 它通过协调多个职能部门的目标来制定与大数据优化、隐私和货币化相关的策略。”这个定义侧重关注了大数据在治理过程中的“策略”与“价值”， 虽然抓住了大数据的主要特征， 但是还不全面和完善。有学者进一步给出大数据治理的定义:“大数据治理是对组织的大数据管理和利用进行评估、指导和监督的体系框架。它通过制定战略方针、建立组织架构、明确职分工等， 实现大数据的风险可控、安全合规、绩效提升和价值创造， 并提供不断创新的大数据服务。”在此基础上， 本文认为:政府大数据治理， 是政府运用大数据、云计算、物联网、人工智能、虚拟现实、区块链等新一代信息技术， 对政府部门和社会的信息资源与数据资产进行管理、开发、分配和利用， 通过建立完善的指导、监督和评估机制， 切实推动国务院各部委与地方政府以及政府机构各部门之间的条块结合、业务协调和联动协同， 实现政府所属公共资源数据的采集、攫取、清洗、挖掘、分析和共享， 并提供安全、准确和可控的数据决策服务， 推动政府公共行政走向智慧型“善治”的过程。

　　(三) 政府治理转变:从数据治理到大数据治理

　　政府的数据治理与大数据治理， 本质上都是“治理”， 但是所属的治理对象却不相同， 即“数据”与“大数据”， 二者虽然一字之差， 但是其内涵、特性等方面则大相庭径， 并且关注点也不同。就内涵而言， 数据治理的内涵和外延更大、更广， 数据治理是决定如何做决定， 它关注数据资产管理的决策权分配， 提供数据管理与应用框架以及政策和方法， “它的目的是为了保证数据的准确性、一致性和可访问性、合规性”， 其专注于“通过什么机制才能确保正确的决策”。大数据治理， 是广义数据治理的特殊组成部分， 其“本质上也是数据治理， 是数据治理发展的一个新阶段”， 与数据治理的区别在于“服务创新”。可以说， 大数据治理是数据治理的进一步深化与拓展， 对数据治理理论、数据治理实施和数据治理应用不断延伸和发展， 由于其需要制定特殊的规则， 所以更加关注“将业务目标映射到数据分析， 包括数据分类和数据建模”。

　　政府实现从数据治理到大数据治理的转变与升级， 不仅要关注大数据的“技术特性”， 而且要关注大数据的“社会特性”， 还要关注大数据的“制度特性”， 应加强“政策制定”， 进行战略规划和统筹部署， 要综合考虑“大数据治理必然涉及到5个因素包括:治理理念、治理主体、治理客体、治理工具、治理目标”。政府通过制定与大数据优化、隐私和安全等相关政策， 借助大数据技术来实现智慧治理， 促进大数据服务创新和价值创造， 必将达到“智慧化”治理的最终目标。大数据将通过可视化的全息技术， 进行数据化的视图呈现， 使政府从主观“经验说话”的模糊治理方式， 迈向客观“数据说话”的精准治理方式。

　　三、精准化决策:政府智慧决策的新要求

　　新一代信息技术不仅赋予了现代政府更多的公共行政和服务职能， 而且重塑和再造了现代政府， 使得政府从公共治理的理念、方式、手段和机制等方面都发生深刻地变革。世界各国都在积极探索政府公共治理的新模式， 进行政府管理体制机制的新探索， 推动传统的电子政府向智慧政府转变。国外“智慧政府”建设发展较快， 进行了大量实践探索。美国2011年提出了智慧政府的建设框架， 旨在提高政府公共行政的服务效能;韩国2012年提出了构建智慧政府的实施计划， 推动电子政务创新发展;新加坡2014年提出了“资讯媒体总体规划2025”， 确立建设“智慧政府”的目标;早在2000年开始， 迪拜就开始实施智慧政府建设计划， 先后成立智慧政府部门， 实施智慧政府项目， 推动智慧政府治理和服务创新， 迪拜的这项建设计划使得迪拜政府337个最实用的公共服务中， 有96.3%的服务项目在移动设备上实现可操作化， 迪拜政府也由此成功转型“移动政府” (mgovernment) 。我国“智慧政府”建设虽然起步较晚， 但是各地区正加快“智慧城市”建设发展进程， 并将其作为打造“智慧政府”的重要任务。如北京、上海、广东、浙江等发达地区都先后启动了建设智慧政府的相关工作， 探索了较多经验， 也取得了较好成效。近年来， 在全球云计算、大数据、物联网、Web3.0、人工智能等新兴信息技术迅猛发展的背景下， 政府社会治理和公共服务变得更加智慧， 运行更高效、管理更科学、治理更透明、服务更优质， 并且“呈现出简便、透明、自治、移动、实时、智能和无缝对接等特征的智慧政府 (Smart Government) 公共服务范式”。

　　智慧政府的关注核心是“智慧民生”， 基本属性是“大数据治理”和“智慧型服务”， 主要特征在于“精准化决策”。就智慧政府本质而言， “体现在五位一体的政务治理和服务两大层面， 也可以概括为感知、融合、共享、协同、智能五个方面”。智慧政府的目标就是“通过智能的治理、智慧化的服务来打造公平正义、廉洁有为的现代化政府。”政府各部门积累和掌握了大量的数据资产， 利用好这些海量的数据资源， 进行数据挖掘和分析， 实施大数据治理， 推动大数据服务创新与价值创造， 对于建设“智慧型”的阳光政府， 提升公共服务水平和效能具有重要意义。

　　智慧政府大数据治理作为完善大数据应用的治理方式， 其作用在于充分挖掘、利用和发挥政府大数据的价值， “形成政府大数据的产业链和价值链”， 并“提供给社会进行增值开发和创新应用， 可以激发大众创业、万众创新”。智慧政府实施大数据治理， 就是通过对政府拥有的海量数据资源进行采集、挖掘， 进行可视化分析与呈现， 从深入洞察的视角进行服务创新， 发现和创造新价值， 并将其有效应用于政府治理的重大决策中， “实现以数据辅助决策， 带动政府科学决策”， 进而达到“精准化”决策的治理目的。

　　四、大数据治理视域下智慧政府“精准”决策的困境

　　(一) 传统思想观念转变较难

　　大数据理念日益被广泛传播并深入人心。大数据的核心价值就是持续不断地开发出创新的大数据服务， 进而为国家、政府、企业和机构创造新的商业以及社会价值， 而“大数据治理能够通过优化和提升大数据的架构、质量和安全等要素来显著促进大数据的服务创新”。可见， 基于大数据技术而获得知识或者洞见， 进行服务创新和价值创造， 为政府治理决策提供了可靠的依据和支撑。因此， 可以说， “大数据治理也同循证决策 (evidencebased policy-making) 的理念密不可分， 并有利于优化地方政府决策模式。”传统的政府决策， 往往更多是依靠决策者的直觉或者经验进行“拍脑袋”式决策， “看问题、做决策”的主观性较强， 往往凭借决策者的直觉、经验和逻辑推断进行分析与研判， 得出决策的“依据”， 一旦情况发生变化或者形成错误经验， 都将导致决策出现偏差甚至谬误。基于大数据挖掘分析获得的“证据”进行决策， 数据来源真实可靠， 且潜藏其中的价值得到挖掘与利用， 进而能做出“精准”决策。然而， “各级政府的决策机构应用大数据决策的观念仍然不高”， 要实现传统决策向智慧“决策”转变， 首要的就是转变传统的思想观念， 牢固树立“大数据思维”， 而这种“思想转变”的过程较为艰难曲折。

　　(二) 条块协同治理操作较难

　　大数据技术是分析决策方式和创新思维模式的重要突破， 最显著的特征就是通过对数据的科学性研究和协同性分析， 找出事物发展的规律和数据潜藏的价值， 为政府治理的辅助决策提供知识支持。智慧政府实施大数据治理， 既要打通纵向壁垒、处理好与上级政府的关系， 又要打破条块分割、协调好本级政府各部门的关系， 实现跨部门的协同、联动治理。然而， 一方面政府的各级管理是进行自上而下的高度集权， 这种高度集权的管理层级存在很强的垂直性整合;另一方面政府各部门又是进行横向的部门分立乃至各自为政， 要打破这种“壁垒”使跨部门开展协同治理则面临严峻考验和重重阻力。可以说， 政府部门科层管理、条块分割的运行机制， 不仅造成政府决策机构内部系统数据的独立分散与相互割裂甚至是自成体系， 而且还使得政府各部门的信息无法互通、数据难以共享， 这也致使政府拥有的公共数据形成碎片化、零散化和割裂化， 长期处于休眠状态， 渐渐成为“数字鸿沟”和“数据孤岛”， 变成相互隔绝的“死数据”。

　　(三) 数据开放政策落实较难

　　“开放共享”是大数据的重要社会属性。政府掌握着公共大数据资源， 是数据开放的主导力量。随着《中华人民共和国政府信息公开条例》的颁布实施， 我国政府信息公开工作得到极大地推动。2015年， 国务院印发《促进大数据发展行动纲要》， 明确要求在2018年年底前建成国家政府数据统一开放平台， 实现政府公共数据资源合理适度向社会开放。然而， 在现实情况下， “数据开放过程中常用数据公开代替数据开放， 称谓的细微差别， 却是大数据在政府开发战略中的透明传递和价值实现的两端。”特别是， 政府数据开放的法律制度不健全、保障体系不完善， 往往致使政府数据开放的相关政策难以有效落到实处。可以说， “政府数据开放法律制度不健全是现阶段中国大数据发展的最大制约因素。”

　　五、大数据治理视域下智慧政府“精准”决策的路径

　　(一) 树立大数据思维， 探索“精准”决策的新经验

　　大数据不仅是一门新技术， 而且是一种新思维、新模式和新战略， 是大数据时代人类认识客观世界、创新驱动发展的方法论。一般来说， 大数据思维是一种开放共享的思维， 是基于多源异构、多样类型和跨域关联的海量数据进行深入洞察， 然后关联分析并创造产生数据价值的一种智能思维， 它引发人类对经济发展、社会运行和生产生活的重新审视。可见， 树立和强化大数据思维， 首先要树立“开放共享”的思维， 而“精准决策”则是其核心理念所在。政府决策者必须从思想观念上加强对大数据的认识和重视， 准确把握其思想内涵和精神实质， 养成用数据的眼光审视周围的事物， 做到牢固树立“开放共享”的大数据思维和理念， 积极探索政府进行“精准”决策的新经验并加以实践， 才能有效打破数据壁垒和数字鸿沟， 规避数据屏蔽的风险， 畅通数据双向交互的渠道， 提升政府与公众获取公共数据资源的效能， 提高智慧政府实施“精准”决策的效度。

　　(二) 推动大数据治理， 发掘“精准”决策的新模式

　　大数据治理作为智慧政府的治理变革与创新， 是推进政府治理体系与治理能力现代化的必由之路， 为政府再造与改革创新提供了新思路， 已成为大数据时代智慧政府建设的重要内容。推动大数据治理， 就是要大力发掘数据潜在价值， 促进大数据创新服务， 通过对大规模、高效性和多样性的大数据资源的采集挖掘、清洗与预处理， 有效进行实时感知、即时呈现和智能分析， 揭示数据中隐藏的真相， 预测未来发展演变的趋势， 优化政务流程和决策体系， 辅助政府管理者进行数据治理， 使得决策更科学、研判更有效、行为更合理， 确保社会公共利益最大化和最优化， 构建一种由技术驱动向数据驱动转变且向场景驱动跨越的公共决策模式， 通过大胆创新和深入挖掘， 实现精细化管理、智能化决策和人性化服务。

　　(三) 健全大数据法规， 打造“精准”决策的新生态

　　自2007年以来， 国务院和各地方政府相继出台了一系列推动政府数据开放、促进大数据发展的重要文件和法规。2015年国务院印发的《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》， 贵州省2016年正式发布《贵州省大数据发展应用促进条例》地方性法规， 都是在加强大数据相关法规建设。然而， 现有大数据文件法规已经不足以担负起智慧政府大数据治理的重任。因此， 政府需要不断健全和完善大数据开放、标准、技术、交易、应用、安全、监管等一系列法规， 加快政府公共数据资源的互联互通与共建共享， 营造良好的大数据开放、共享与合作的大数据治理新生态， 实现政府公共行政管理、决策和服务的科学化、精准化和人性化。