【干货】大数据与政府转型的关系

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2016年7月7日清华大数据思享会公共管理大数据系列在清华数据创新基地（清数D-Lab）成功举办，本次思享会邀请拓尔思副总裁刘瑞宝进行了名为“大数据助力政府转型”的主题内容分享，刘瑞宝结合自己在公共管理大数据领域的多年经验，分享自己对大数据助力政府转型的思考与实践，以下内容是分享的第一部分为大数据与政府转型之间关系。

演讲全文：

大数据如何助力政府转型将主要从五个模块来阐述，首先是大数据与政府转型之间的关系。大数据在政府转型中做些什么、为什么政府转型中要应用到大数据，围绕这两个问题去解释大数据与政府转型的关系。然后通过三个案例分别介绍大数据在政府监管、公共服务和决策支持方面的应用实践，分享如何运用大数据进行监管、以及服务市民和企业，以及如何通过数据支撑去做好政府决策。最后与大家探讨在政府转型的过程中大数据+政府转型面临的挑战。

首先分享下大数据与政府转型之间的关系，围绕大数据在政府转型中做些什么以及政府转型中为什么要应用到大数据两大问题进行讨论。

政府信息化是以提高效率为目的，比如做公文系统、上报系统，把相关业务流程系统化，减少人工参与量，提高效率，对于政府信息化过程中产生数据再大也不是大数据。

大数据是为了创造新的价值，在原有的数据上通过挖掘、分析、决策、预测。比如为什么北京雾霾这么严重是可能通过大数据进行分析的，欧美国家和地区领导人选举结果，也可能通过大数据去做预测，北京城市副中心建在哪，也是可能通过大数据进行辅助决策。

关于大数据的新提法方面 ，主要包括2015年国务院关于促进大数据发展行动纲要将大数据上升为国家战略，以及将大数据作为一种新的生产要素，还有从大数据到大知识等新提法。大数据成为持续的热点话题。

对于政府而言又如何充分利用和发挥大数据的价值，比如通过公开信息等的数据分析了解中美关系，分析一些美方高级的政府官员的言论和动向，针对美军的思想和想法，从公开信息中也可以挖掘出有价值的内容。大数据成为经济转型发展的新动力，也是重塑国家竞争优势的新机遇，为提升政府治理能力创造了新途径。

因此，现在也是推动大数据发展和应用好时机。然而作为决策者，首先不是要着急建立大数据系统，而是要树立大数据的思维，了解政府在新时期、新现代化背景下如何利用大数据支撑决策。

过去的政府治理问题上，比如北京发现雾霾、交通堵塞等系列问题，解决问题的方式是交通限制、收费、牌照限发等，但这不是基于数据分析得出的结果。数据分析的结果应该是利用以前的数据建立模型分析找出问题的真实原因和采取相应的对策，比如通过感知器收集的信息等。

未来智能化产品越来越多，每个终端设备也是数据采集的设备，数据采集的方式日趋便利，这些智能设备联网后就可以不断提供第一手真实的数据。过去的国家治理属于常规性的治理，未来大数据时代的政府治理将是数据化、物联化、智能化和可视化的，资源合理配置也将基于数据分析更加高效。

比如基于大数据分析，找出雾霾的根源在哪里，是因为车辆尾气还是因为钢厂，对于堵车问题是通过修路还是改变出行方式亦或是建立副中心的方式来解决，而不是通过限号方式来解决。

政府如何有效地利用互联网资源呢？例如对于南方洪涝灾害监测的问题，根据市民微信朋友圈和微博等消息并附上位置，基于地理位置和市民分布数据的分析，就可以了解到比较真实的情况。

政府管理的很多其他问题也可以利用这种新的手段来实现。数据的采集利用人工和互联网结合的方式采集。积极发动民众的力量，把市民的力量分享到政府中心来。例如美国波士顿消防栓的案例，波士顿有一万三千个消防栓，大雪的时候许多消防栓容易被冻坏或者被雪覆盖。

政府建立了一个APP，让市民去自由认领消防栓，消防栓反馈的消息发现异常时通知负责人市民去维护并解决问题。未来我们政府可以通过第三方通道比如微博微信、互联网等多途径多种渠道采集客观信息，并作为政府决策的数据基础。

大数据助力政府转型，首先是帮助政府从管理型政府向服务型政府转型，利用大数据技术和方法提升公共服务能力。

其次，原来的政府管理属于粗放型管理，数据可以支撑政府管理走向精细化。

第三，以前政府管理是单兵作战，社保就是社保的事，公安就是公安的事，医疗就是医疗的事，联结各部门数据助推政府向协作共享型转变。例如，把社保、公安、医疗的数据以及民政的数据和交通办的数据做出了一个碰撞，发现全国有几万人领低保但开着豪车，这是各部门单兵作战发现不了的事。

第四个层面就是从柜台式向自助式转型，利用互联网以后可以不用到窗口办事，例如厦门的积分落户系统，达到一定积分后户口就可以落为厦门户口，办理小孩上学等，而以前是需要盖三十多个章、涉及三十多个部门，需要查你有没有社保，公司纳税情况，获得过什么资质，等等。

最后是大数据推动政府从被动响应向主动预见型转型，即通过大数据分析预测未来的发展，主动采取预见性行动，这在军事领域尤其重要。

政府管理水平如何提高？在哪些方面可以提高？

首先通过大数据可以去获取更加精准的信息，掌握了正确的信息，政府就可以去做正确的事。比如春运时期人员移迁情况，不是政府而是百度发布的。

第二个层面通过大数据可以得到以前传统手段不容易得到的信息。比如国家和地区选举结果的预测，以及最近英国脱欧公投的结果预测，预测的结果也许跟真实结果有一定的差异的，英国首相走了一次钢丝，本想利用公投去获得谈判的砝码，结果公投把他给摔下来了。

第三，就是大数据能够帮助政府及时地发现问题和提高预警能力，例如在兰州根据24小时空气质量变化数据分析，发现不同地区不同时间特别夜间空气质量差异很大，通过数据分析找出了违规排放的企业。

最后，利用大数据可以节省政府的成本。比如公安警力不足，利用大数据去做监管可以减少成本，让大数据成为警力。

大数据帮助政府监管更加透明，并且通过数据共享和大数据应用促进各政府部门的协同合作，同时大数据帮助政府监管从“一刀切”向“差异化”模式发展。2015年公安部门联合金融办等相关部门建立了金融打非平台，通过工商、税务、招聘、微博、微信等政府部门的数据与互联网公开信息建立“冒烟指数”的评价模型，如果指数分值高问题出现率也比较高，公安部门和相关监管部门可以根据指数分值采取必要的干预和预防措施。

最后，通过大数据可以促进政府与民众的互动，例如南方的洪涝灾害，政府可以做一个微信开放平台，任何市民可以在微信里面点链接直接上报哪里发现了这样的积水，然后政府可以根据市民上报的情况安排支援。

大数据成为政府的感知要素，政府内部数据、公用信息数据、互联网数据、个人行为数据和传感器数据等，都是政府可以获取和利用的数据。

大数据的应用需要做好数据的获取和数据管理，并结合业务需求充分利用数据，从大数据中发现一些高价值的小数据，快速地发现、挖掘和分析有价值的结论，并且直接呈现出来。

大数据应用的目标是让用户看不见大数据，但是背后支撑都是靠大数据的利用。数据价值的不断显现，数据的资产属性也越来越被大家所认可，人口红利最终会被数据红利所取代，而数据红利来源的基础也是人口红利。大数据技术也将以其强大的数据融合分析和判断能力支撑政府决策，以及感知个性化需求。

政府职能的转变其实也是一场自我革命，其中包含两个层面的含义，一是政府监管，二是惠民服务。政府监管层面，第一是依法行政，大数据可以辅助政府进行依法行政，2000年开始的外交人员在答记者问前就会利用数据来感知记者可能会问的问题，然后提前做出相应的准备。

第二是问题发现，利用数据分析可以帮助政府监管部门发现那些有问题的企业和发现有问题的事件。第三是决策支持，未来通过大数据分析为政府监管决策提供支持，比如兰州很多决策就是通过数据分析结果做出的，例如在新设公交站点的决策是基于数据分析确定的。

惠民服务层面，第一是行政审批，各部门之间数据交换和共享减少企业和市民办事的繁琐度，如厦门推出的I厦门和积分落户系统，直接通过I厦门就可以办完主要的事项。

第二是倾听民声，政府部门要逐渐从现在的被动倾听转向主动倾听，通过开放平台让老百姓公开言论，以及通过互联网舆情分析等，帮助政府了解到老百姓关心的事情。

第三是创新经济，政府公共服务的平台可以成为创新性经济发展的战略的重要载体，基于市民在公共服务平台的所有行为数据等相关数据分析建立创新的应用。

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编辑：卢苗苗