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政府数据治理的五重系统特性探讨

作者：苏玉娟

来源：《理论探索》2016年第02期

〔摘要〕政府数据治理的特征主要有：数据主体、数据来源渠道和数据价值的多元性，

政府部门之间、政府与其他要素主体、大数据技术创新与社会需求、政府数据治理与国家和社

会治理的协同性，数据输入、输出及融入边界的开放性，静态数据动态化、大数据输入与输出

的动态平衡性，数据开放与数据安全、数据无用与数据短缺、数据虚假与数据闲置的复杂性。

提升政府数据治理水平，应提高政府数据治理的整合能力、协同能力、开放能力、预测能力及

解决复杂问题的应对能力。

〔关键词〕政府数据治理，系统特征，多元性，协同性，开放性，动态性，复杂性

〔中图分类号〕D630〔文献标识码〕A〔文章编号〕1004-4175（2016）02-0071-05

大数据时代，大数据技术已成为提高政府治理水平的重要技术支撑，“政府必须在理念层

面、技术层面、保障层面积极回应大数据时代提出的新要求”〔1〕。目前，国内主要侧重研

究大数据技术对政府治理水平提升的路径，如确立大数据观念、建设大数据平台、开放政府数

据、创新政府组织结构等。从现实看，大数据技术视域下政府治理创新虽然在观念、平台建

设、数据公开和组织创新等方面取得了一定的成效，但是，由于缺乏系统思维和系统治理，导

致政府实现数据治理存在一些问题，如治理价值不突出，政府与民众、企业和社会组织数据资

源不协同，数据开放度不高等。解决此类问题，可从政府数据治理的系统特性入手，分析其多

元性、协同性、开放性、复杂性，从而提高政府数据治理的整合能力、协同能力、开放能力、

预测能力及解决复杂问题的应对能力。

一、政府数据治理具有系统要素的多元性

从系统论看，系统要素的多元性是系统存在的首要条件，只有要素多元才能形成一个系

统，系统的功能或者价值是系统要素通过协同形成的整体性功能，彰显系统整体大于部分的特

性。大数据时代，政府数据治理的过程是政府主导，民众、企业和社会等多元主体参与的过

程；数据来源的渠道也走向多元化，是传统数据、网络数据和物理空间数据的统一；数据价值

具有政治、经济和社会等多个层面。政府实现数据治理过程正是通过多元性凸显政府治理的整

体性功能。

（一）数据主体的多元性。治理主要意味着政府分权和社会的多元参与。传统意义上的政

府是全能政府，能够实现对社会、经济等领域的管理。由于社会复杂程度越来越高，政府管理

能力的局限性越来越突出。政府从管理职能向治理职能转变，是政府与其他主体合作共治的转

变。“我国的政府治理通常包含三方面的内容：一是政府通过对自身的内部管理，优化政府结

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构，建设法治政府和服务型政府；二是政府对经济活动和市场活动的治理；三是对社会公共事

务的管理活动。”〔2〕从政府治理的对象看，政府自治的动力一方面来源于政府内部提高效

率的要求，更重要的来源于社会的需求；政府对经济、市场活动和公共事务的治理直接来源于

社会各主体的需求。民众和社会组织有序参与政府治理，也在特定意义上构成了政府治理的权

利主体。大数据时代，大数据技术的推广与应用，数据的爆炸性增长，为实现多中心的政府治

理提供了现实支撑，使民众参与政府治理走向实质性。“民众参与可以分为三个层次，第一层

次是假性参与或非参与；第二层次是象征性参与；第三层次是实质性参与。”〔3〕人人都是

政府治理过程中大数据的生产者，民众需求的数据资源及其产生的数据资源为政府实现精准治

理提供了明确方向。可见，大数据时代，政府与民众之间走向了实质性的合作。如路灯出现路

障，民众将其照片上传至城市公共平台，该平台会自动将该数据报告给市政设施维修公司，维

修公司会及时派工作人员去维修。在大数据时代，这样的事例不胜枚举。

（二）数据来源渠道的多元性。传统意义上，政府数据来源于政府、企业及各种组织汇报

的结构性数据，这些数据多是经过加工的非原始性数据，政府依靠这些数据的决策具有时滞性

和非精准性。大数据时代，政府通过门户网站、各类社交媒体、网络、智能化终端及传统数据

等多元渠道收集政府治理的相关数据。相对完整的大数据仓库是政府实现相关分析及数据治理

的前提和基础。这样，政府、企业、民众及社会组织等运行轨迹都处于数据的照耀下，不作

为、乱作为、非法活动等都可以通过相关性分析取得证据