國家治理的數據賦能及其秩序生產

陳 潭

大數據是信息時代的“新石油”、科學研究的“第四范式”①Tony Hey，Stewart Tansley and Kristin Tolle，“The Fourth Paradigm： Data-Intensive Scientific Discovery，”Redmond，WA： Microsoft Research，vol.99，no.8，2011，pp.1334-1337.、各行各業的“生產要素”。②James Manyika et al.，“Big Data： The Next Frontier for Innovation，Competition and Productivity，”May 1，2011，https：//www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/big-data-the-next-frontier-for-innovation，May 23，2023.“大數據”一詞得到學術界和實踐領域的廣泛關注，得益于三份重要文獻，分別是2008 年英國《自然》雜志推出的主題為“從大數據中提取意義”的大數據?？跢elice Frankel and Rosalind Reid，“Distilling Meaning from Data，” Nature，vol.455，no.4，2008，p.30.，2011 年國際數據公司發布的主題為“從混沌中提取價值”的大數據報告④June Gantz and David Reinsel，“Extracting Value from Chaos，”June 1，2011， https：//fdocuments. in/document/idc-iviewextractingvalue-from-chaos-2011-data-storage-etc.html，May 23，2023.和2011 年美國《科學》雜志出版的主題為“處理大數據”的大數據?？?。⑤Science Staff，“Challenges and Opportunities，”Science，vol.331，no.11，2011，pp.692-693.按照邁爾-舍恩伯格和庫克耶的觀點，我們正處在大數據時代的早期。⑥維克托·邁爾-舍恩伯格、肯尼思·庫克耶：《大數據時代：生活、工作和思維的大變革》，盛楊燕、周濤譯，杭州：浙江人民出版社，2012年，第172頁。不可忽視的是，在國家治理層面，如何正確認識大數據的治理工具屬性并充分發揮大數據的驅動作用，已構成當下公共管理實踐面臨的極為緊迫且極具挑戰性的重要議題。近年來，西方國家圍繞大數據的研究與應用陸續出臺和發布了一些政策法規①美國政府2012 年至2014 年先后發布了《大數據的研究和發展計劃》《支持數據驅動型創新的技術和政策》和《大數據：把握機遇，守護價值》，2013 年英國政府發布了《抓住數據機遇：英國數據能力戰略》，2013 年澳大利亞政府也發布了《公共服務大數據戰略》，同年法國政府發布了《法國政府大數據五項支持計劃》。，涉及大數據發展與應用的價值、標準、開放、流程、保障等，推動了大數據在科學研究、商品生產、商業發展、社會生活和國家治理等領域的廣泛應用。中國政府制定了國家大數據發展戰略，頒布了一系列政策法規②中國政府先后出臺了《促進大數據發展行動綱要》《關于運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》《關于推進農業農村大數據發展的實施意見》《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》《政府信息資源共享管理暫行辦法》《關于加快推進“互聯網+政務服務”工作的指導意見》《關于組織實施促進大數據發展重大工程的通知》《“十三五”國家信息化規劃》等相關政策。，為大數據在經濟建設、社會發展和國家治理等領域發揮積極作用提供了有力的制度保障與技術支持。值得注意的是，雖然世界各國高度關注和重視大數據的治理作用，但就大數據作為一種新型治理工具而言，它在國家治理中的應用仍處于初步探索階段。因此，從學理角度探析國家治理的數據邏輯和數據賦能，將有利于大數據在國家治理中發揮積極驅動作用，有效推進國家治理體系和治理能力現代化的實現。

一、大數據賦能國家治理的技術外溢

“大數據”的概念內涵十分豐富，具有很強的時代性和實踐性，然而至今并未獲得人們一致的認識。當前，比較常見的定義主要有三種：第一，技術視角的界定。在最基本層面，大數據是指不能被傳統信息技術行業的軟件與系統所管理、訪問或處理的數據集③Damon A. Runion， “Big Data： A Technology Review，”International Journal of Computer Applications & Information Technology， vol.7， no.Ⅱ， 2015， p.158.；大數據是一個普遍使用的術語，它指那些從各種渠道所收集的、針對傳統的關系型數據庫技術而言，過于大且非結構化的原始數據。④Gang-Hoon Kim， Silvana Trimi and Ji-Hyong Chung， “Big-Data Applications in the Government Sector，”Communications of the Acm， vol.57， no.3， 2014， p.78.第二，價值視角的界定。大數據不是一樣東西（thing），而是動態的、跨越多個信息技術邊界的活動，大數據技術是新一代的技術與架構，旨在通過高速捕捉、發現和分析從各種各樣的大規模數據中獲取的經濟價值。⑤June Gantz and David Reinsel，“Extracting Value from Chaos.”第三，資源視角的界定。大數據本質上是一種信息資源，已成為各行業生產發展的重要引擎，龐大的數據資源使各個領域開始了量化進程⑥Gray King，“Ensuring the Data-Rich Future of the Social Ssciences，” Science，vol.311，no.11，2011，pp.719-720.，并以此充分挖掘和利用現有的大數據資源。一般認為，大數據具有容量大、增速快、種類多、價值高四項基本特征：容量大（Volume），數據容量特別大，并呈現出指數級增長態勢；增速快（Velocity），數據增長速度快，包括數據更新換代速度和數據運算速度；種類多（Variety），數據種類繁多，涵蓋各種來源、形式和結構的數據；價值高（Value），通過數據挖掘服務實踐應用。⑦陳潭等：《大數據時代的國家治理》，北京：中國社會科學出版社，2015年，第19頁。大數據的基本功能體現為描述、規定和預測三個方面：描述（Descriptive），通過對數據的統計分析，描述數據表現出的現象與規律；規定（Prescriptive），利用歷史數據建立分析模型和規范化分析流程，實現對連續數據流的實時分析；預測（Predictive），通過對數據的深層挖掘構建預測模型，實現對未來發展趨勢的預測。⑧李杰：《工業大數據：工業4.0時代的工業轉型與價值創造》，邱伯華等譯，北京：機械工業出版社，2015年，第46—47頁。我們認為，大數據是一項全新的治理工具（或技術），經由數據采集、數據存儲、數據管理、數據挖掘、數據傳輸和數據應用的運行周期，能多方位、多角度、動態地描述并解釋人類行為和社會現象，能精準地探尋國家治理規則和社會運行規律。

數據是指對生產過程或社會事件進行記錄并可以鑒別的符號或信息。任何一種生產過程或社會事件，都有可能產生大量的數據，但只有那些能夠被生產者或行動者加以利用的數據才具有切實價值。那些不能為人所用的數據通常是人們沒有意識或能力認識和使用的數據信息，遂被當成“噪音”過濾掉了。這些被濾掉的數據，事實上構成一種無效的數據。與此同時，即使被人們利用和處理的數據，其治理價值和實踐意義也受人的認知偏好、處理目的等因素的影響。比如，在分析同一組中美貿易數據，有人強調合作，有人看到了危機。事實上，數據利用就是一種數據賦能的過程。從治理角度看，數據賦能就是大量數據被人們從無序而雜亂的事件或事實中收集和整理之后，呈現在決策者面前的特征性事實，經由特定的轉化過程演變為決策，并構建特定的數據秩序。

在前現代社會的多數生產與社會事件中，數據生產的主體與數據利用的主體緊密相關，其場域具有同一性。比如，農夫根據水稻的長勢數據采取除草施肥等行為，數據的生產和利用都發生在同一水稻種植場域。因此，其數據的生成和賦能過程是同一的。然而，前現代社會也存在數據生產與數據利用相脫節的情況，也存在數據獨立賦能的可能性。在一個面積廣袤的國家，國家治理組織的分化與復雜化使數據的生成與利用分屬兩種不同場域。從最初的個體數據生成到最高決策所需的加總數據之間，存在許多數據的傳遞與集成環節。決策能否有效解決問題，很大程度上取決于官僚系統所采取和整合的數據能否有效反映客觀事實。從這個意義上講，整個官僚系統履行著一種數據賦能的職責。但總體而言，前現代社會的數據賦能并未脫離數據的生產過程和社會事件，會隨著生產過程和社會事件的結束而消失。

現代社會中的生產過程與社會事件極其復雜，生成的數據異常龐大。而且，許多數據的生產者與利用者完全脫節，數據開始獨立于最初的生產場域，后來演變成一種獨立的生產力量和社會力量。尤其是在現代信息社會，眾多數據脫離了原始的生產過程與社會事件，匯聚成一個海量的大數據海洋。對這種海量大數據加以利用的過程實際上就是踐行具有深遠意義的數據賦能使命。從“結構-過程-功能”的角度看，數據賦能包括數據權能、數據動能和數據效能三個方面。

數據權能基本顯示了數據本身與數據使用主體之間的權利歸屬關系，它涉及誰可以使用該數據，使用數據所應遵循的權利規則，使用數據的收益去向等問題。在自由主義的理想邏輯下，數據應歸數據生產主體所用，數據生產主體可自主決定該數據是否公開，他人利用該數據應得到數據生產主體的同意。換言之，在自由主義看來，數據本身是一種私人物品，個人具有決定數據使用的全部權利。依據這種理論，個人的偏好和行動等數據都是私人的，他人無權在未獲得其許可的情況下取得該數據并加以利用。比如，美國有些城市議會決定撤銷某些路口的探頭與監控，理由就是這些數據的公共獲取侵犯了個人隱私。但由于個人的數據具有天然的外部性，這種私有化的數據結構往往會導致公共權力難以監測私人權利被侵犯的情形?！疤煅邸钡裙脖O測系統雖一定程度上犧牲了個人隱私，但卻保障了更多人的公共安全。另外，有些人意識到自由主義數據觀的局限性，主張數據的公共性而否定數據的私人性，這種觀點極易導致公共權力對個人權利的肆意侵犯。因此，數據既是個人的，也是公共的，具有一種可在公共與私人之間適當調整邊界的多級所有屬性。①關于多級所有的概念，參見李風華：《縱向分權與中國成就：一個多級所有的解釋》，《政治學研究》2019年第4期。

數據在個體與公共之間、個體與個體之間、群體與群體之間的權利歸屬分布并非簡單的平均分布，某些個體與群體能有效利用更多的數據，而另外一些個體和群體往往只能成為數據生產的主體，從而產生了一個數據權能的問題。數據生產主體和利用主體在經濟收入、階級地位、教育程度、社會坐標等方面存在差異，決定著數據在利用程度上存在的巨大差別。比如，同一行業內的高管對該行業的總體、趨勢、特征、差異等重要數據具有更深刻的了解，因此相對于同行業的普通員工和其他行業人士擁有更多的數據優勢，并在涉及利益分歧的談判中擁有“敲竹杠”的可能。因此，從國家治理角度看，數據權能的首要問題就是數據平權，以確保不同群體在大數據面前有著較為平等的賦能機會。同時，為避免數據使用中的不公平現象及遏止數據的不當壟斷和使用，數據制衡和數據監察成為數據權能的重要方面。

數據動能主要表現在數據使用主體對數據實行管理的全過程，主要包含數據的決策、管理、服務和監管這四個環節。在前現代社會，國家治理主體通常是在生產過程和社會事件發生后，針對具體事件所提供的數據進行分析，進而做出相應決策。然而，治理是針對具體事情而開展的，治理主體通過事后對數據的分析而實施行動。從國家層面看，治理主體（尤其是官僚系統）處理的是具有特殊性的重大事件，因而會忽視重大事件發生之前的眾多平常的（trivial）事件所反映的平常而又海量的數據，而將這些數據當成噪聲過濾掉。因此，傳統社會的國家治理往往會出現這種情況：承平日久，皇帝與官僚系統對于重大隱患習焉不察，而一旦隱患爆發，就會出現治理系統崩潰的情況。而在數字化信息時代，數據可以獨立于原初的生產過程和社會事件本身，人們可以將數據進行存儲、移植并加以分析。原初的一階事件本身只是極其平常的，甚至數據生產的主體本身也未必將這些數據視為一種重大事件的前兆。但是，現代信息技術可以收集和整理這些海量的一階數據，并加總、分析而將有關總體與趨勢的數據呈現在決策者面前，從而有助于國家治理主體的有效應對。因此，數據動能意味著，對于數據的操作已經脫離了一階事件，它本身就可以構成一種完整而獨立的操作過程。①在某種意義上，大數據的價值及其帶來的困惑都與數據的二階利用有關。如個人數據的隱私權沖突，當個人允許其私人數據被收集和二階利用時，誰也無法預測二階利用可能帶來的利益或危害。在二階利用過程中，只有對數據挖掘結果本身，才能得出完全不同于初始目的的結論。參見John Pavolotsky，“Privacy in the Age of Big Data，” The Business Lawyer，vol.69，no.1，2013，p.220. 比如，2016年特朗普競選團隊用大數據對選民進行有效宣傳就是一個出乎意料的結果。從這個意義上講，基于大數據的精準決策、精細管理、精致服務和精確監管就構成國家治理的數據動能的內在表達。

如果數據權能強調的是原初數據在數據生產主體和數據利用主體之間的權利歸屬問題，數據動能針對的是獨立化的數據操作與運行過程，那么數據效能關注的則是數據操作與運行的效果，即從功能的角度追求數據利用的正確和有效。正確的治理效能必然要考慮治理的權能前提與動能操作，但基于治理對象本身的特殊性，治理的效能有必要考慮大數據本身呈現的一些規律特征，從而實現數據賦能的高效治理。當海量數據脫離眾多原始的一階事件，而在二階層面獨立并匯聚成海量的數據時，治理主體必須擺脫基于事件“發生-應對”的反應式治理模式，而應遵循數據本身的規律實施治理。

從當前大數據在經濟社會領域中的應用經驗看，國家治理的數據效能應遵循如下要求：第一，循數治理而非反應式治理。面臨海量數據，應主動挖掘數據價值，不能停留在孤立事件上的“頭痛醫頭，腳痛醫腳”反應式治理。直覺和經驗主導決策的時代已遠去，大數據將若干國家治理變量變成可統計、可度量、可計算的對象，“用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新”的循“數”法則成為公共管理和國家治理的重要原則。大數據意味著人類在尋求量化和認識世界的道路上前進了一大步，過去不可計量、存儲、分析和共享的很多東西都可被數據化，標志著人類認識和改造自身世界進入更客觀、精準、全面的歷史階段。第二，智能治理而非拍腦袋式治理?，F有的海量數據已超出單個人腦所能處理的能力極限，因此必須利用人工智能技術有效處理大數據。在大數據應用實踐中，利用數學模型、仿真技術、數據融合可揭示原來難以展現或沒有想到的非線性關聯，能挖掘國家治理隱蔽的關聯變量和相關關系，拓展政府決策和國家治理的信息邊界，提高公共決策的正確性、科學性和國家治理的回應性、有效性。第三，簡化治理而非創制復雜的治理。所有生產過程和社會事件呈現的數據是無序、復雜且海量的，大數據的治理目標就是將這些海量數據簡化為直觀而容易理解的現象模式，為有效決策提供依據。最早的大數據方法源于對面板多方程的解答，其本質是將多維度的數據集簡化為低維的數據答案的過程。②Patrick J. Wolfe，“Making Sense of Big Data，”Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America，vol.110，no.45，2013，p.18031.同時，大數據思維更加注重相關關系，而非因果關系，不同來源的數據或數據集之間的相關關系構成大數據分析的重點。因為因果關系是解釋普遍聯系的事物先后相繼、前因后果的線性關系，而相關關系是揭示事物普遍聯系中的非線性關系。第四，協同治理而非單極化治理。在大數據時代，擁有了更加綜合和全面的信息，過去那些建立在非公開、非完全信息假定基礎上形成的相對閉塞的管理思維和方法將被徹底改變，國家治理領域將逐漸開放，企業、社會組織甚至民眾個體都將在國家治理體系中游走。③陳潭：《大數據驅動社會治理的創新轉向》，《行政論壇》2016年第6期。因此，確保治理數據的流動暢通、獲取快捷、閱讀簡便是提升國家治理數據效能的重要目標，協同治理是其必然結果?？傊?，大數據注重“全數據”“全樣本”，而非“小數據”“小樣本”，國家治理數據處理從樣本數據變成全部數據，能更加全面、立體、系統地認識國家治理的總體狀況。傳統思維是“以小見大”，大數據思維是“以大見小”，我們從人口數據、財政數據、貿易數據、教育數據了解一個國家和地區經濟、文化、社會、環境等各方面的全局，可以為具體的部門和行業決策提供精準的智慧支持。

眾所周知，國家治理是一個治理主體應對公共事務的管理過程，也是一種秩序生產的過程。這種秩序生產在大數據方面表現得尤其突出，因為原初的大數據是無序、復雜而海量的，基于國家治理的數據賦能本身就意味著某種特定的數據秩序結果。在海量數據面前，逃避是無用的，大數據對國家治理的強大驅動作用不可避免。然而，大數據應用并不必然帶來正確的或好的后果，錯誤的應用可能帶來不可估量的惡果，國家治理的數據賦能可能走向數據逆化或惡化。因此，數據管理不能僅僅停留在大數據管理本身，還要上升到文明層面評估數據秩序。國家治理的各主體都應時刻警惕數據壟斷、數據壁壘和數據鴻溝等數據異化現象，并大力促進實現數字國家、數字政府和數字社會這一更高層面的數據文明。

二、大數據賦能國家治理的權力嬗變

國家治理是一個包含若干變量的函數關系式，其結構隨著信息分布變化引起的權力結構改變而不斷變動。大數據作為推動時代變遷和社會發展的重要力量，通過重塑信息的生產、傳播、消費模式，重構了國家治理的權力結構及其流動路徑，以適應“社會的高度復雜性和高度不確定性”。①張康之：《論社會運行和社會變化加速化中的管理》，《管理世界》2019年第2期?；趯θ祟惿鐣捌湫袨榈臄底只坍?、標準化敘事和精細化演繹，大數據從價值、工具等維度深度嵌入國家治理的制度建構與動態實踐，實現對主體地位、治理結構和用權行為的全方位影響。

（一）數據平權

國家治理旨在回應民眾訴求、增進公共福利，本質上體現為對多元利益的協調，是一個多方力量博弈均衡的過程，政府、企業、社會組織、民眾及其他治理主體應居于平等地位。只有權力對等、地位平等，才能避免“以偏概全”“以點帶面”，差異化訴求才能取得最大公約數，進而實現良善治理。作為權力“骨骼”的外在表征，主體地位的獲得、鞏固及治理職能的有效履行都有賴于信息的獲取和應用，后者是新時代的關鍵資源，在賦予社會行動者訴求機會的同時，增強了他們參政議政、科學決策的能力。換言之，國家治理現代化需要消弭不同主體間的信息鴻溝，促進不同主體之間的信息流動，并確保各主體擁有同等規模、質量和時效的決策信息配置。

然而，在國家治理實踐中，既得權力者傾向于設置各種壁壘以鞏固權力、免受競爭者沖擊。②莫伊塞斯·納伊姆：《權力的終結》，王吉美等譯，北京：中信出版社，2013年，第13頁。改革開放前，計劃經濟體制下國家幾乎壟斷包括物質財富、發展機會、信息資源在內的全部重要資源。③渠敬東、周飛舟、應星：《從總體支配到技術治理——基于中國30年改革經驗的社會學分析》，《中國社會科學》2009年第6期。在信息變成最重要戰略資源后，政府主導了信息、知識的生產與傳播，并抵制對外公開；政府內部則“地盤病”盛行，信息“煙囪”林立、“孤島”遍地，各部門傾向于將職能范圍和政策領域視為不允許其他部門插手的排他性地盤。究其根源：第一，理念上，“官本位”盛行。等級觀念濃厚、服務意識淡薄，部分職能部門、公務員將轄區看作“自留地”，排斥部門合作和公共參與。第二，制度上，供給不足、執行不力?！吨腥A人民共和國政府信息公開條例》直到2007 年才通過、翌年5 月1 日才開始執行，該條例的頒布實施滯后于民眾對其知情權和獲取信息的需求。第三，技術上，缺乏能有效處理信息的手段。公共部門是信息內容、類型的把關者，限制政務信息的對外開放，創造出一個符合公共部門意志、服務權力行為、約束民眾參與的信息環境，使信息的生產、傳播與流動“偏幫”公共部門而非社會行動者。

作為一種資源、技術和思維方式，大數據在國家治理體系和治理實踐中的深度嵌入，打破了“原有的公權力對信息傳播流向和內容的獨占”④高小平：《借助大數據科技力量尋求國家治理變革創新》，《中國行政管理》2015年第10期。，清除了政府單邊主義的生存土壤，建構起一個去中心化的世界圖式，試圖從理念與技術層面克服“信息鴻溝”“知識鴻溝”被逐漸拉大的問題。一方面，大數據鼓勵開放、參與，強調不同主體間的平等、協商。大數據要求管理者認同并尊重其他主體的平等地位，并將開放、共享、合作、參與等理念貫徹、融入具體的政策決策；具備大數據思維的參與者則注重行使參政議政權利，珍惜參政議政機會，并試圖通過表達訴求、提出申請、批評政府等方式捍衛政治參與權利。另一方面，大數據驅動人類社會從單向度線性傳播轉向多向度群體傳播，改變了信息的生產、傳播與消費模式，每一個普通人都成為信息的生產者和消費者，并從大眾傳播的科層化控制中解放出來，與政治精英、經濟精英、文化精英共享表達權與傳播權。⑤隋巖：《群體傳播時代：信息生產方式的變革與影響》，《中國社會科學》2018年第11期。

我們看到，廣泛分布于政府、企業、社會組織與個體之間的大數據，決定了國家或政府不再是治理結構的唯一主體，傳統的治理結構受到挑戰，逐漸形成適應大數據分布的平權型治理結構。①王向民：《大數據時代的國家治理轉型》，《探索與爭鳴》2014年第10期。第一，數據共享，驅動主體地位對等。信息的分散化存儲、知識的分布式傳播帶來公共權力的擴散與蔓延，創造出大量微權力個體，對政府的傳統主導地位造成沖擊。尤其對行政區域內的政府而言，大數據技術帶來的信息傳播革命，規避了行政壁壘對信息生產、傳播與消費方式的固化，在模糊傳統行政邊界的同時，創造了大量的線上參政議政主體，通過“用腳投票”躲避行政權力的干預和“打擊”，更好地履行參政議政權利。而就決策信息地圖而言，主體提供的信息、知識同等重要，在信息即權力的語境下，政府、企業、社會組織、普通公眾都是信息的生產者和消費者，都擁有治理國家的資格，并都應具有發表意見、參與決策的權利。第二，數據開放，驅動權力公平運行。數據的價值在于流動、開放和共享，微信、微客、拍客、抖音等新興媒體和平臺的興起打破了傳統大眾傳媒對信息傳播的壟斷，群體傳播、網絡化傳播時代來臨。在為普通民眾創造平臺、提供機會的同時，網絡課程、視頻直播等在線教育的普及也豐富了其獲取知識的渠道，既剝離了籠罩在公權力及政府部門履職行為上面的神秘面紗，也便利了平民大眾對政務數據、決策信息、制度規范等的查閱和獲取，某種意義上建構起圍繞公權力運行的“玻璃房”，以監督權力的公平運行。第三，數據整合，驅動民眾權利平等。權利是權力的來源，權力是權利的保障。憲法頒布實施的目的，很大部分就在于保障民眾權利的有效實現。大數據通過搜集政策、制度的執行信息、記錄權力運行軌跡，能夠幫助決策者、管理者通曉具體執行情況，并監督權力運行過程中的越軌行為，以督促政策、制度目標的有效實現，即達到保障民眾權利的目的。更為重要的是，大數據還能監督司法權力運行，記錄司法部門在處理侵權行為、裁判權利沖突時的運行軌跡，以敦促司法部門公正執法、公平判決，以切實做到“法律面前人人平等”。

（二）數據制衡

權力的產生及其作用源自對關鍵資源的不平等占有與支配。②Rzghuram G. Rajan and Luigi Zingales，“Power in a Theory of the Firm，” The Quarterly Journal of Economics，vol. 113，no. 2，1998，pp.387-432.當支配者與被支配者對資源的占有比例或力量對比發生改變時，原有的權力關系就會發生變化——顛倒乃至消失。據此，從管理轉向治理，多元主體格局的建立及主體間平等地位的獲得，根本上意味著政府、企業、社會組織、平民等主體間力量對比的變動，即國家治理語境下，企業、社會組織、平民等新興治理主體獲得了與政府等傳統治理主體討價還價的能力和力量。具體表現為，政府或職能部門在醞釀公共政策、制定公共決策、頒布規章制度時，將需要充分征求社會行動者的意見、建議，以確保政策和決策的合法性、權威性與代表性。

從傳統意義上講，政府機構幾乎壟斷了國家治理的一切權力，支配著包括信息資源在內的全部重要資源，以維系其對一切事物的管理。由此，其所帶來的弊端也是顯而易見的：首先，“官本位”盛行，官僚主義普遍，民眾迷信并崇拜官位、權力，官民關系顛倒，社會被迫“臣服”于政府。其次，政府以控制新聞媒體、主流報紙雜志來塑造有利于單邊主義的信息傳播、分布模式，壟斷知識的生產與消費路徑，阻礙民眾對政務信息的獲取、運用，旨在掌控權力基礎的稀釋速度和程度，延緩權力的轉移與擴散?；趯π畔⒑椭R的生產、傳播與消費模式的控制，政府既控制了權力的授予、剝奪，還固化了中央與地方間、政府與社會間的力量對比。

大數據時代，大數據思維的滲透及大數據技術的嵌入，在創新信息和知識的產生、傳播與消費模式時，通過賦權社會行動者、激勵分權放權、鼓勵公共參與驅動了公共權力的擴散。在思維層面，大數據思維強調公開透明、開放共享，鼓勵多元主體協商合作、信息互動，充分發揮各治理主體的信息、專業、資源優勢。在技術層面，大數據有多種信息來源，能采集并閱讀結構和非結構數據，通過交叉復現、數據整合、信息拼圖實現對權力結構、社會行為和現象的數字化表達；通過對傳統媒體的數字化升級改造推動新舊媒體融合和多媒體發展，創新信息和知識的生產、傳播、消費模式，改變信息的傳播、分布路徑，改變國家權力結構，重塑央地、政社、官民關系；大數據平臺建設通過數據的集中、整合，突破治理主體間的時空限制，以線上方式保障治理主體的參與權在場，從而推動政務數據的開放共享。

具體而言，第一，克服上下級政府間的信息不對稱，驅動權力制衡。大數據作為一種資源和新興技術，基于對相關數據的采集、傳遞與分析，不僅能通過識別和處理源源不斷的問題將社會清晰地呈現在國家面前，讓事物的狀態從“潛在”轉變為“實在”①彭亞平：《技術治理的悖論：一項民意調查的政治過程及其結果》，《社會》2018年第3期。；還克服了管理層級過多帶來的信息失真問題?，F有管理需求超出了決策者或管理者的生理機能極限，大數據則彌補了這一不足，通過技術手段讓管理者同時與多個下屬或管理對象進行對話，從技術上解決了管理層級過多的問題。一個更加重要的優勢在于，大數據能實現對文本、語音、視頻、圖像等非結構化數據的“翻譯”，為決策者、高層管理者創造多條信息通道，他們能夠通過不同方式、路徑采集信息，在對不同類型、來源、規模的信息進行整合的基礎上，拼湊出有關政策執行者或下級政府、部門行為的圖畫，以達到監督公權力執行的目的。隨著大數據技術的應用，原本小幅度、多層級的垂直型結構可能轉換為寬幅度、少層次的扁平化結構。第二，提倡并支持數據開放共享，驅動社會制衡。一方面，擁有大數據思維的政府部門會充分重視社會需求、征求社會意見，并通過制度的方式將其固定下來，如2007 年頒布的《中華人民共和國政府信息公開條例》、2016 年發布的《國務院辦公廳關于在政務公開工作中進一步做好政務輿情回應的通知》等，都為民眾獲取信息提供了政策依據。另一方面，大數據對信息傳播路徑、消費方式的改變，則改變了信息的分布模式，在賦權社會行動者同時，起到了遏制公權力濫用的作用。尤其重要的是，掌握大數據思維的社會行動者也會主動要求參與公共事務、理性表達訴求并對公共權力進行監督。第三，賦予民眾新興權利，驅動利益制衡。對民眾個人而言，大數據時代的最大挑戰是信息安全、隱私安全，一旦這些安全問題得不到控制和解決，智慧社會建設及國家治理的智能化推進將變得難以為繼。因此，關于數據權限的歸屬問題，政府應做出明確規定。一旦數據的歸屬屬于個人，個人就會以數據權限為依托，形成對政府行為的監督和制衡。

（三）數據監察

“權力導致腐敗，絕對權力導致絕對腐敗”②阿克頓：《自由與權力》，侯健等譯，南京：意林出版社，2011年，第294頁。，不受限制的權力是權力運行風險的根源所在。③胡稅根、翁列恩：《構建政府權力規制的公共治理模式》，《中國社會科學》2017年第11期。為確保國家治理能遵循并實踐公共“善”、提升公共福利和利益，監督并遏制腐敗成為維系執政合法性、權威性的關鍵議題。一方面，傳統中國推崇“以德治國”，強調個體自律在克服權力濫用行為中的關鍵作用，試圖把一切職務犯罪歸因于掌權者的不合禮儀、道德淪喪；另一方面，西方世界則鼓勵相互制衡，強調外部約束在監督權力運行、防止腐敗行為中的重要價值，并建構起“三權分立”“依法治國”等現代意義上的治理體系。然而，各個時代、國家或地區的歷史表明，只要權力運行的“黑箱”沒有打開，“法治”與“德治”依然無法徹底清除腐敗。換言之，規范與優化權力運行的重要前提，便是將權力運行的“黑箱”打開，不斷加強對權力的監督，使國家治理空間不斷走向透明化和清晰化。

一直以來，權力及其運行是一件非常神秘的事情?！疤}卜招聘”“帶病提拔”等濫權現象的普遍存在，都根源于權力流動及其運用的神秘性及其“黑箱化”。權力“黑箱”的長期存在根源于權力觀念的陳舊以及監察信息采集技術的落后。一方面，掌權者為了維系既得利益，不愿意主動公開信息；平民大眾出于對權力的恐懼，則很少提出質疑與批評。兩者綜合起來，共同建構起一個維持“黑箱”的理念體系、文化氛圍。另一方面，信息采集、傳播、分析技術落后，導致在央地、政社、官民之間普遍存在信息不對稱。上級政府難以對下級政府進行有效監管，監督部門無法對被監督者的權力運用情況進行全面掌握，平民大眾則缺乏途徑去了解公權力的運行邏輯以及政府決策的議程設置。

作為一種信息采集、記錄、分析的工具，大數據能在一定程度上彌補傳統權力監督的不足與缺陷。首先，能夠提升權力運行信息的采集水平。區別于傳統的人工采集、現場確認方式，數據監察基于互聯網、物聯網、移動App 等網絡信息化技術的普遍滲入，建構起圍繞監察對象的立體化、持續性遠程監察系統，實現對監察對象及其行為的全流程、不間斷監控，將所有監察數據上傳并存儲在全國、區域或部門統一的監察大數據庫中。其次，能夠提升監察信息的傳遞水平。一方面，監察大數據庫的建立打破了傳統行政壁壘對監察信息開放共享的束縛，提高了信息使用的效率和頻率；另一方面，大數據時代數據的生產、傳播和消費都是即時性的，能消除空間帶來的時間距離，提高決策信息的新鮮度。并且，監察大數據開放平臺的打造有助于不同監察主體、社會組織、民眾個體對監察信息的查詢、調閱和使用。再次，能夠提升監察信息的分析水平?！靶畔⒃胍簟笔切畔贤媾R的最大“敵人”，傳統人工甄別信息取決于個人經驗，信度和效度都有限；信息技術在監察數據挖掘和分析中的適用，則能夠有效剔除個人主觀意向、價值偏好對信息的“污染”；并且，從“因果關系”到“相關關系”的轉變，能夠發現更多被忽略的細節、更多信息碎片并進行自動整合，以降低監察主體分析、甄別信息的時間與管理成本。

由此可見，大數據在數據監察方面的驅動作用主要表現在：第一，數據多源驅動全面監察。一方面，大數據技術的普遍適用與深度嵌入創新了監察信息的采集途徑和方式，其對結構化與非結構化數據的閱讀，以及對監察對象及其權力行為全面的掃描和信息采集，能夠確保監察者全面掌握監察對象的全部信息。另一方面，大數據及其延伸出來的人工智能技術，通過算法設計，能夠實現對多源流信息的交叉驗真，從而去除信息噪音，提高信息質量，減少信息不對稱，以獲得有關監察對象的真實狀態，提高監察的科學性、精準性、針對性。第二，數據足跡驅動全程監察。通過結構化和非結構化數據，大數據技術能夠記錄權力運行的每一個環節、步驟和細節，通過溯源技術則能夠刻畫出權力運行的基本軌跡，人們可以經由大數據實現對權力行為的全過程監察。因此，借用大數據記錄、溯源等技術，監察者能夠從某一個權力行為的起點開始監督，歷時地觀察權力的流動是否符合標準、規范，是否存在可能的越軌行為，這有助于終身責任制追蹤的有效實現。第三，數據全景驅動全員監察。2018 年通過的《中華人民共和國國家監察法》提出，對所有行使公權力的公職人員進行監察，這為全員監察提供了法律依據。大數據技術的應用可以從技術層面助力全員監察目標的實現。以前由于人力物力財力的限制，很難對規模龐大的政府機構進行全面系統的監管，從而導致機會主義和僥幸心理的大量存在，而大數據技術的運用能夠輕松地根據現有的監督清單對各個主體進行比對、匹配和分析，能夠在短時段內完成以前無法完成的數量巨大的監督任務，這也超越了傳統的抽樣式監督，使監督更加全面系統。

三、大數據賦能國家治理的職能變革

國家治理是一個集物質資源、社會文化、組織結構和個體行為的互動連續統一過程，具有高度的復雜性、關聯性、異質性和動態性特征。其中，信息流動承擔著聯結這一連續統一體的紐帶作用。信息的精準性、實時性和完備性保障了聯結效果的有效性，成為國家治理能力的關鍵考量。作為一種數字化信息記憶，大數據具有可存儲、可移植和可分析的特征。與物理屬性的再度拓展相比，大數據的社會價值屬性得以空前釋放，突出表現在潛在關系的精準挖掘、社會規律的深度總結以及未來趨勢的預測研判①陳潭、劉成：《大數據驅動社會科學研究的實踐向度》，《學術界》2017年第7期。，為解決現實的治理難題提供了全新治理工具，成為國家治理現代化的技術原動力。

（一）精益決策

赫伯特·西蒙（Herbert Simon）認為，決策貫穿管理的全過程，這一行為是兩大前提有機結合的結果：信息和信息的處理能力。②岳成浩、成婧：《危機能管理嗎？——基于西蒙決策理論的視角》，《中國行政管理》2016年第2期。這意味著精準而有益的決策是信息充分化的結果，也受制于決策者能否將這些信息轉化成有效的決策信息。傳統治理系統的決策者通常面臨信息不充分和決策信息轉化有效性低的情形，遭遇問題認定不清、決策協同度不足、決策結果難以預見的困境。隨著互聯網、大數據、云計算等現代信息技術在國家治理中廣泛應用，散布的數據采集系統記錄著海量的物質變動和行為軌跡，這些全面感知的數據構成龐大的決策信息集。同時，伴隨著以深度學習為代表的人工智能技術的跨越式發展，機器處理數據化信息的能力突飛猛進，潛藏在數據背后的隱性關系被精準揭示，大數據的價值屬性得以充分挖掘。

在數據驅動的國家治理中，政府決策將日益精益化——逐步實現從模糊化決策向精細化決策、從試錯式決策向研判式決策、從單面式決策向全員式決策的轉變。首先，由于信息的數字化程度不高，傳統決策模式長期面臨信息模糊、信息滯后、信息偏差的威脅，最終決策表現出粗放化、大概化、模糊化傾向。但在大數據、云計算、人工智能等現代信息技術的支撐下，公共資源變動、社會環境狀況及社會公眾需求能被實時捕捉并得以精準分析，決策者能清楚且精細地掌握決策信息，從而更加深入地分析政策介入的條件和情境。①Amanda Clarke and Helen Margetts，“Governments and Citizens Getting to Know Each Other？Open，Closed，and Big Data in Public Management Reform，”Policy & Internet，vol.6，no.4，2014，pp.393-417.其次，以往決策的結果預判通常依賴于決策者的個體偏好、價值傾向和經驗判斷，帶有濃重的主觀臆斷性，一旦判斷失準往往會導致決策失敗。在大數據時代，所有數據源自現實社會情境，這些真實數據使決策預測模型和仿真模型具有更加精準的預判能力，能協助決策者透視某項決策可能的執行結果和社會效應，進而完善或調整決策備選方案，達成“目的-手段”有機匹配。最后，大數據促進現實世界數字化的同時，也推動了扁平化、全員化、協商化的組織決策。當前，政治活動虛擬化，微信問政、視頻問政、網絡問政等互聯網平臺問政形式承載了“官民互動”的關鍵角色，這些信息以數字化形式被存儲。對這些海量數據的聚類分析和情感挖掘，可以實現對某一政策議題利益相關群體認可度及社會接納度的實時掌握，從而不斷推進政府決策的全員化。

（二）精細管理

任何一個國家的有序、穩定和高效運轉都離不開各個政府層級的有效管理。因此，管理水平是國家治理能力在日常運行中的具體表征。管理活動通常是資源、環境、人員的復雜函數式，涵蓋了資源的合理配置、管理手段與情境的動態匹配以及管理參與主體間的協同互動。在政府質量管理體系中，資源管理是基本要素，由人力資源和物質資源組成。②尤建新、王家合：《政府質量管理體系建構：要素、要求和程序》，《中國社會科學》2006年第12期。在科學管理理念下，傳統政府管理中的人力資源往往浪費在大量的結構性、程式性的重復任務中。技術工具的限制使傳統資源管理面臨嚴重的資源錯配現象，阻礙著信息反饋鏈的功能發揮。這既表現在管理主體難以即時獲知客體的運行狀況，無法達到因地制宜、因時制宜的管理效果；同時，也使得主體間的信息互動成本大幅提高，效果不如人意。因此，政府管理如何實現資源的優化配置和信息的暢通流動已成為革新傳統管理模式的必然趨勢。

以大數據為典型的新興信息技術集群的嵌入式發展所釋放的技術紅利，促推政府管理走向精細化道路——促使資源管理集約化、管理過程調適化和管理主體協同化。首先，伴隨物聯網、5G 技術、人工智能的快速應用，人類社會正由互聯網時代步入智能時代，在“人人互聯”的基礎上，進一步推進了“人物互聯”及“物物互聯”，從而實現“萬物互聯”。這種互聯克服了原先只能依據對影響管理核心變量進行信息采集、整合、分類和分析的局限，使決策者可借助數據處理工具精細掌握資源配置過程及其運行效率，據此制定資源優化政策。不僅如此，由大數據驅動的智能機器未來將大面積代替人工，成為從事程式化工作的主體，極大地釋放人類在抽象能力、情感交流、創新思維等方面的獨有特質，以“人機合智”的方式實現人力資源的有效配置。③Aggeliki Androutsopoulou，et al，“Transforming the Communication Between Citizens and Government Through AI-guided Chatbots，”Government Information Quarterly，vol.36，no.2，2019，pp.358-367.其次，大數據實質是信息的海量性、多維性和實時性的集合，有可能將把信息不完全時本應外生化的參數進行內生化。④何大安、許益懷：《大數據時代福利政策制定的理論分析》，《浙江學刊》2019年第3期。這些被數據化了的實物所產生的微小變動均能以數字形式被存儲和傳輸，經過數據挖掘技術的整合、歸類和分析后，主管部門可以全面、動態、精準地監控管理客體的運行過程并發現異常形態，從而幫助決策者及時采取應對策略并不斷實現調適化管理。最后，協同治理建立在信息共享基礎上，信息壁壘得以破除的前提是共享收益大于成本。大數據具有信息記錄的精準性、可移植性和可挖掘性，條塊化的政府機構通過共享各部門的獨有數據，為其他部門提供更加全面、精準的決策信息，提高管理效率，以此應對日趨復雜和不確定的治理環境。另一方面，區塊鏈技術的不斷成熟極大地縮減了數據共享的經濟和風險成本，能夠在實現信息傳遞時效性的同時，保障共享參與的隱私以及共享信息的安全。⑤陳濤、馬敏、徐曉林：《區塊鏈在智慧城市信息共享與使用中的應用研究》，《電子政務》2018年第7期。故而，大數據和區塊鏈技術成為政府管理不斷走向協同化的有力武器。

（三）精致服務

進入21 世紀，在機構改革和政府職能轉變的探索中，中國逐漸確立服務型政府建設戰略目標。黨的十九大報告明確指出，“轉變政府職能，是深化黨和國家機構改革的重要任務?！ㄔO人民滿意的服務型政府”⑥《中國共產黨第十九屆中央委員會第三次全體會議文件匯編》，北京：人民出版社，2018年，第26頁。，將服務型政府建設的目標統一到“人民滿意”的標準下，這是“升級版”的服務型政府。①謝新水：《從服務型政府到人民滿意的服務型政府——一個話語路徑的分析》，《探索》2018年第2期。滿意是公眾對比政府服務的實際體驗與主觀預期所形成的一種心理感受，反映了公眾對政府服務需求的滿足感和獲得感。建設人民滿意的服務型政府根本上就是政府服務能否滿足公眾需求，但這種需求不僅體現出巨大的個體異質性，而且會隨時空變化而變化，并且不會單獨存在，往往是以整體化和非標準化的形式呈現。在此背景下，傳統的政府服務模式越發無法回應和滿足主體間多樣化需求，服務過程和結果凸顯出個性化低、差異性不足、動態服務滯后、整體性缺失等問題。

顯然，大數據對數字信息的智能獲取與分析，為政府服務提供者探究公眾的心理現象、問題及相關因素提供了便利與可能②鄭建君：《大數據背景下的社會心理建設》，《哈爾濱工業大學學報》（社會科學版）2019年第4期。，進而推動政府服務更加精準地滿足公眾需求，體現出個性化、動態化和整合化的特性和趨勢。一是個性化服務。個體行為的數字化是大數據的重要面向，社交媒體、移動終端、視頻監控、射頻傳感器等數據采集系統能夠全面、多維地采集個體的人際互動、網絡行為、行動軌跡，通過對跨層次、立體化、混合結構的個體行為數據的深度學習和數據挖掘，全方位探知每個行為體的需求類別、等級和強度，進而實現差異化、個性化和定制化服務，有助于打破原有的單一化服務供給模式。二是動態化服務。公眾的公共服務需求并非一成不變，是心理波動、具體情境等因素相互作用的過程，借助實時數據感知系統，大數據可以快速、全程、即時地采集涉及個體服務體驗的海量信息，以可視化的方式動態反映公眾的服務需求變化，管理者能據此更新和改進服務供給策略，有助于實現需求與服務的動態平衡。三是整合化服務。公眾需求往往并不獨立，是由連續、多維、細分的需求綜合而成，通過采集和整合個體的“全”數據，對包括非結構化和半結構化等在內的多樣態數據深度挖掘，能整體化考量個體需求的形成要素，并對其進行精準的類別劃分和等級排序，以全方位研判為基礎，有助于制定最優服務供給方案。

（四）精確監管

政府監管是保障經濟社會穩定運行的基礎，是國家治理的重要構件。隨著市場經濟深入發展、產業結構升級及風險社會到來，政府、市場、社會的邊界變得模糊，治理環境突顯高度不確定性和復雜性，政府干預范圍不得不隨之擴大，推動政府角色由規則明確的管理型政府轉向靈活動態的監管型政府。然而，作為彌補市場失靈的政府監管，其本身也面臨失靈威脅，從而容易導致政府監管的有效性不足的出現，以“監管俘獲”和“成本-收益”失衡最為突出。③席濤：《法律、監管與市場》，《政法論壇》2011年第3期?！氨O管俘獲”實質上是潛在的尋租空間使監管主體能為少數人謀求利益的過程，導致這一現象的因素眾多，其中監管過程的人為操縱和非透明化操作是重要誘因。何以擺脫或降低監管過程中的“暗箱操作”，提升監管的透明度和公共性是政府監管的關鍵。與此同時，從社會整體的“成本-收益”角度看，政府監管是為彌補市場失靈的固有缺陷，維護社會經濟秩序，但傳統監管模式卻長期面臨“不管就亂，一管就死”的怪圈，致使政府介入有時無法發揮正向效應，反而導致負面效應頻繁出現。

在人工智能和大數據技術支撐下，可供政府選擇的監管工具更為多元、監管信息的采集和反饋更加快捷和精準、監管過程也更加透明和公正，不僅有利于規避“監管俘獲”的產生，也大幅提升了政府監管能力和水平。具體表現在：一是智能監管。依托機器學習、人機交互的技術路徑，以源自政府主體、監管客體和行為的海量真實數據作為訓練樣本，計算機可自行模擬和構建相應的模型，并自主完成對各類監管信息的分析、歸類和預測，精準確定監管環境的異常變化，及時發現社會經濟運行中的違法線索，通過智能化監管確保政府監管的精準聚焦，在提升政府監管能力同時，減少監管過程中的“人為干預”，提高監管的公平性和公信力。二是實時監管。作為一種新興監管技術，大數據技術集群能即時完成對監管客體的信息收集、整合與報送。以這些海量數據作為訓練樣本，機器學習等人工智能技術能精準識別異常數據和違規行為，動態監測并實時反饋潛在的監管風險，進一步推動政府的實時化監管和預判式監管，強力提升政府監管有效性。三是全面監管。隨著現代信息技術的嵌入式發展進入新階段，大數據的價值功用將持續擴展，在不斷升級自動處理、實時預警、動態監測及風險預測在事中、事后的監管賦能外，數據驅動型監管逐步向事前階段推進，將監管規則數據化、電子化、標準化，推動監管政策的數字化和可讀性，并內嵌于各個監管環節，使數據驅動型監管擴展至政府監管全過程，進而實現全面監管。①陶峰、萬軒寧：《監管科技與合規科技：監管效率和合規成本》，《金融監管研究》2019年第7期。

四、大數據賦能國家治理的實踐圖景

國家治理是一個復雜的系統工程，國家治理體系也是一個多層次多領域的復雜系統。大數據驅動的國家治理并非簡單的物理反應，而是一種復雜的化學反應。大數據可滲透到國家治理的各個方面，以隱蔽的或公開的形式重塑國家治理諸領域，從而產生“大數據×”的乘數倍增效應。2017 年12 月8 日，習近平總書記在中共中央政治局第二次集體學習時強調，要建立健全大數據輔助科學決策和社會治理的機制，推進政府管理和社會治理模式創新，實現政府決策科學化、社會治理精準化、公共服務高效化。大數據猶如一場革命，驚醒了“沉睡的數據”，給國家治理的價值、結構和場域帶來全新改變。運用大數據技術能揭示公共事務的關聯性、公共決策的邏輯性和公共治理的復雜性，利用數據融合、數學模型、仿真技術等技術可提高公共決策及國家治理的信息占有與數據分析能力，提高國家公共治理的精確度和靶向性。②陳潭：《大數據驅動國家治理的未來圖景》，《光明日報》2018年4月9日，第11版。作為一種價值、資源和技術，大數據必將對國家治理的方法、技術、程序和效果產生深刻影響。

（一）循數治理

循數治理主要強調數據在政府決策、社會治理和公共服務中的重要作用，以此保證國家治理更加科學有效。大數據的發展正逐步促使政府決策從經驗驅動轉變為數據驅動，這與數據科學發展的使命相吻合，因為數據科學的最終目標是改進決策。數據驅動的決策（Data-driven decision making）意味著決策是建立在對數據的分析上，而非僅僅靠直覺。③Foster Provost and Tom Fawcett，“Data Science and Its Relationship to Big Data and Data-driven Decision Making，”Big Data，vol.1，no.1，2013，p.53.政府決策理論在發展早期存在完全理性與有限理性的爭鋒，一些學者提出了完全理性決策模型，該模型認為決策者在決策時，可了解到公共問題相關的一切信息，在此前提下，決策者能設計出所有公共政策，并能從這些備選方案中，選出效用最大化的方案。當然，這種完全理性的決策狀態只是一種絕對理想的狀態，于是出現了有限理性這一替代性選擇?！霸谖髅煽磥?，有限理性主要被刻畫為一個余類——缺乏全智全能的理性，就是受限制的理性。全智全能的缺乏，主要指的是：不能知道全部備選方案，有關外生事件具有不確定性，以及無力計算后果?！雹懿裼?、何自力：《論完全理性與有限理性——對現代經濟學理性假設的反思》，《華中師范大學學報》（人文社會科學版）2006年第5期。顯然，無論是完全理性還是有限理性，影響政府決策有效性程度的一個關鍵變量便是決策者對信息的占有程度。大數據從技術與思維上提升決策者的理性程度，從而實現從經驗決策到數據驅動決策的轉變?！皵祿寗拥臎Q策（Data-driven decisions）是更好的決策，這一點是顯而易見的，這既要求大數據讓管理者在事實而非直覺的基礎上來決策。在這個意義上，大數據有促使管理革命化的潛力”⑤Andrew McAfee and Erik Brynjolfsson，“Big Data： The Management Revolution，”Harvard Business Review，vol. 90，no. 10，2012，p.5.

數據驅動的決策更需要大數據思維的支撐?！皵底只皇仟毩l生的，我們的社會也不是由技術決定的，我們有必要認識到針對政府而言，大數據的應用背景是文化?！雹轆ndy Williamson，“Big Data and the Implications for Government，”Legal Information Management， vol.14，no.4，2014，p.255.大數據不僅僅是一種信息技術，更是一個時代背景，在這一背景下，數據成為一種戰略性資源。大數據的發展，既是一種技術上的創新，更是制度與思維上的變革。大數據技術與文化必定會解構一些傳統的思維與理念，“政府部門是大的科層制，習慣于一些傳統的做法，而對變革加以抵制。組織慣性會阻礙新思想的生長與新技術的使用。然而，更多的支持者將會看到大數據作為工具，在改革政府方面的價值?！雹逺hoda C. Joseph and Norman A. Johnson，“Big Data and Transformational Government，”It Professional，vol. 15，no. 6，2013，p.47.要想真正讓大數據驅動政府決策，還需要決策者們吸納數據理念，只有大數據技術與大數據思維深度融合，才能更好地服務決策?？梢?，大數據驅動下的決策是一種“政策制定2.0（Policy-Making 2.0）”，“組織文化與治理結構的充分轉變，使得新一代數據與事實驅動的協同治理與決策得以實現?！雹貵ianluca Misuraca，Francesco Mureddu and David Osimo，“Policy-Making 2.0： Unleashing the Power of Big Data for Public Governance，” in M. Gascó-Hernández eds.，Open Government，Public Administration and Information Technology，New York：Springer Science & Business Media，2014，p.186.現代國家治理不能像傳統國家管理時期一樣，依靠模糊的決策信息，做出“大致”“大約”和“大概”經驗型的決策。數據越來越成為政府決策和國家治理的重要戰略資源，沒有高質量的數據，就難以制定出高質量的公共決策?，F代社會的競爭也開始轉向數據治理的競爭，包括數據獲取、數據儲存、數據清洗、數據挖掘、數據預測等一系列數據治理能力將成為未來國際競爭的核心要素?？傮w而言，無論是從數據本身的價值考慮，還是從國家治理的外部環境考慮，大數據驅動的國家治理必將走向循數治理。

（二）智能治理

智能治理強調機器通過大量數據獲取知識，從而自動完成治理任務?！按髷祿侨祟愇拿餍碌耐寥?，在這片土壤之上，人類將開始建設一個智能社會?！雹谕孔优妫骸稊祿畮p：大數據革命，歷史、現實與未來》，北京：中信出版社，2014年，第255頁。大數據絕不止步于當前數據資源的作用，大數據的終極目標是智能化。相比傳統的數據，大數據的“大”不僅體現在“大體量”“大存儲”“大價值”，更體現在“大智能”方面。若花費巨大人力物力成本獲取的大數據，僅僅只為證實或支撐某個決策和觀點，其在本質上與傳統抽樣式數據分析并無差異。海量大數據的另一個重要價值在于，其能為治理智能化提供試驗田，能通過海量數據的分析和挖掘尋找智能治理的規律與模型。在過去幾十年，計算機的硬件性能、軟件性能和運算速度得到質的提升，基于數學、統計學的算法與模型不斷成熟，但在很長一段時間智能計算并未取得質的突破，關鍵在于數據瓶頸的限制，缺乏海量的數據資源供實驗模型進行試驗。換言之，智能治理的瓶頸在不斷轉移，從硬件到軟件，再從軟件到算法，最后從算法轉向數據。另外，數據結構是未來走向智能治理必須突破的一個瓶頸?，F實生活中很多數據并非以結構化和數字化形式存在，更多的、有用的信息是以圖片、聲音、文字等非結構和非數字化形式存在，在通往治理智能化道路上需要突破一定的數據處理技術，將非結構化、非數字化的數據轉化為能分析和應用的信息。

智能化并非一個冷冰冰的追求，其與人性化高度契合?！皵祿弊钊菀鬃屓寺撓氲嚼淠畽C械、公式模型等，而這只是對“數據”的初階認識。當認識到“數據”可給工業帶來智能化生產、給政府帶來智能化決策、給個人帶來智能化服務時，我們就對“數據”有了高階認識。智能化是試圖模擬人的行為、感知人的情感、預知人的需求，做出與人類行為、習慣、價值、利益等一致的決策，并試圖融入人的生產和生活等多方面的一種自動化數據行為。隨著經濟社會的進步，人們對大數據驅動的智能化需求愈發強烈。在工業方面，“如果說‘工業1.0’是蒸汽時代、‘工業2.0’是電氣時代、‘工業3.0’是信息時代，‘工業4.0’必將是智能時代”。③陳潭等：《工業4.0：智能制造與治理革命》，北京：中國社會科學出版社，2016年，第2—3頁。工業智能化是一種根據人的行為特征完成復雜工業程序的模擬行為，工業智能化既可節約大量勞動力資源、提高勞動生產率，也可讓刻板化的工業流程變得更具趣味性和藝術性。就社會治理和公共服務領域而言，社會治理的核心是處理與人有關的各種社會關系，公共服務實質是為各類不同的人服務，因而社會治理和公共服務都包含人性因素。人類利用大數據是為了馴服大數據，使其越來越符合人性特征，讓其能成為人類可靠的服務資源。由此，大數據驅動國家治理智能化實質上是對人性的一種認可和追求。

（三）簡化治理

簡化治理強調通過數據資源整合減少治理的程序和層級，實現治理的簡約化和高效化。程序或層級過多一直是阻礙國家治理績效提升的關坎，通?？赡軙で跏寄繕?、滲入額外利益、增加運行成本、降低治理效率。既往歷史告訴我們，從農業社會到工業社會再到信息社會，是一個不斷追求簡化治理的過程。農業社會由于生產力低下，受河流山川等自然因素阻礙，信息基本呈現相互隔離的弱聯系狀態，國家治理只能依靠更多的層級和程序來連接這些相互區隔和分散的信息，進而造成國家治理層級和程序的復雜化。進入工業社會，雖然電器、電話、鐵路等工業化產物在一定程度上打破了農業社會的封閉狀態，但信息傳遞仍處于高成本、低穩定的狀態，國家治理的層級和程序仍十分繁冗。信息社會的來臨打破了農業社會和工業社會的治理層級和程序復雜化的狀態，“信息社會的人際互動直接以信息交換為中心，信息生產和信息傳播日趨‘互動化’和‘扁平化’”①戴長征、鮑靜：《數字政府治理——基于社會形態演變進程的考察》，《中國行政管理》2017年第9期。，信息交換成為社會穩定的溝通方式，大大降低了傳統的依賴組織和程序來傳遞信息的交易成本，使國家治理的層級和程序更加簡化高效。顯然，數據實質上是信息的一種獨特類型，大數據驅動的國家治理是一種高階信息治理，大數據時代是信息社會發展的高級階段，依賴大數據進行國家治理是一種能促進治理層級和程序簡化的治理模式。

與此同時，信息不對稱也是加劇國家治理程序復雜化的一個關鍵因素。國家治理的主客體間的關系本質上是一種博弈關系，因信息不對稱的存在，其為保障各自利益只有通過更多程序獲得相對公平客觀的結果。在大多數情況下，國家治理的主客體間是一種零和博弈或負和博弈，很少情況是正和博弈，雙贏的局面很難產生。信息時代能利用互聯網、物聯網、云計算、大數據等減少這種信息不對稱，提高國家治理中雙贏局面出現的概率?！啊ヂ摼W+’的驅動將導致國家治理權力去中心化和權力結構重組；‘大數據×’的驅動則促使國家治理權力結構優化，帶來了權力運行形態的開放化、透明化和可視化發展”②陳潭、楊孟：《“互聯網+”與“大數據×”驅動下國家治理的權力嬗變》，《新疆師范大學學報》（哲學社會科學版）2016年第5期。，在信息相對對稱的情況下，國家治理的主客體間用于相互猜忌的對抗性程序障礙減少，國家治理的程序變得更加簡化。大數據驅動國家治理的另一重要特征是超越了一定的時空限制。傳統的國家治理模式受時間和空間的限制，必須通過增加治理層級和程序來保障國家治理的有效性，而大數據驅動的國家治理改變了傳統的信息傳遞方式，縮小了信息傳遞的時空幅度和范圍，同時也大大壓縮了國家治理的層級和程序?？傊?，隨著大數據時代的到來，大數據驅動的國家治理也必將變得更加透明、開放、平等、互動和高效，而這些特征的匯集和聚焦最終會指向國家治理層級和程序的簡化。

（四）協同治理

協同治理強調多元主體間的平等互動與開放合作。伴隨智能時代的來臨與興盛，民眾的權利意識、參與意識、民主意識漸趨覺醒，訴求表達的欲望日益強烈，呼喚政府提供更多更有效的參政議政機會與平臺。傳統的官僚等級體制崇尚精英主義、鼓勵階層固化、強調等級秩序，在制度設計方面預留民眾參政議政的彈性與空間不足，參與渠道狹窄、堵塞，非正式參與較為流行。在討論政治參與、制度彈性與政治動亂的關系時，亨廷頓曾言，“一個國家在政治制度化方面的落后狀態，會使對政府的要求很難——如果不是不可能——通過合法渠道得到表達，并在該國政治體系內部得到緩解和集中。因此，政治參與的劇增就產生政治動亂……大多數處于現代化之中的國家里，流動機會的缺乏和政治制度化程度的低下導致了社會頹喪和政治動亂二者之間的正相關關系?！雹廴姞枴. 亨廷頓：《變化社會中的政治秩序》，王冠華等譯．上海：上海人民出版社，2008年，第42頁?？梢?，政府需要正視并重視民眾參與能力提升、參與欲望增長的事實，健全制度體系，完善內容體系，提升民眾參與的“容積率”。制度的更新與實施離不開信息的傳播與供給，信息規模與質量決定了制度目標的代表性、制度內容的針對性和制度實施的連貫性。信息采集、存儲、傳播、分析等技術的落后與匱乏，以及上級政府與下級政府之間、不同政府部門之間、政府與企業之間存在嚴重的信息不對稱，數據信息流動受阻，妨礙了上級政府監督職能和非政府主體治理職能的正常履行，從而容易導致“黑箱操作”普遍，“地盤病”流行。

因此，流動暢通、獲取快捷、閱讀簡便才是協同治理的信息基礎與邏輯前提。大數據是對互聯網絡承繼與超越的結果，其作為一種新的資源、技術與理念，從根本上就鼓勵并支持民眾參與、多元互動和協商合作。這是因為：第一，作為一種資源，大數據強調參與，鼓勵互動，推進信息協同。大數據體量大、類型多、價值高、覆蓋面廣，能全面、可靠地反映客觀事實，讓管理者、決策者認識真實的治理對象和環境。并且，在大數據網絡中，數據的生產者、傳播者、分析者和消費者都既是數據的生產者，也是數據的消費者，能從不同的視角和立場對同一數據、事實提供不同的認知與解讀，賦予其不同的價值和意義。只有他們共同參與、積極互動、聯合起來，才能最大限度地挖掘數據的隱藏價值、發揮大數據的積極作用。第二，作為一種技術，大數據強調流動，支持合作，推進技術協同。純粹的數據只是客觀存在的、價值無涉的字符，通過主體建構和情境賦能才更具備意義。因此，數據價值的挖掘關鍵在于流動、開放和共享，并被不同主體廣泛閱讀、反復利用。大數據庫的建立及治理大數據平臺的運行，通過統一數據標準、數據格式、數據結構等技術方式，能緩解不同主體之間、不同部門之間、政府社會之間的信息不對稱，為協商共治提供信息支持和技術支撐。第三，作為一種思維，大數據強調合作，鼓勵協商，推進主體協同。擁有大數據思維的決策者、管理者將充分尊重其他主體的意見和建議，并在制度設計中充分保障非政府主體的參與權、話語權、決策權、監督權，并注重在決策實踐、政策制定、制度實施過程中充分聽取利益相關者的訴求，尋求最大公約數，以提升公共決策的代表性?？傊?，作為一種技術，如果信息是線，那么數據就是針，通過大數據的流動、開放與共享，不僅能為普通民眾接觸公共管理與決策信息、參政議政賦能并提供機會平臺，還能串聯政府、企業、社會組織、普通民眾等多元主體，為其提供同質、同規模、同時效的決策數據，從技術層面為多元互動、合作治理提供支持。

五、大數據賦能國家治理的秩序異化

大數據刻畫了社會存在，能夠記錄并存儲有關權力流動的諸種細節，是治理主體使用的一種重要工具。大數據作為工具是價值無涉的，但是它會因為使用者的價值偏好而相應地產生不同的社會效應，也正是在這一意義上，大數據的“社會性”與“價值性”得以彰顯。如果大數據被治理主體科學地、合理地使用，那么將會產生無限的正向效應，但是在現實情形中卻存在國家治理的數據異化可能，比如數據霸權主義、保護主義、精英主義盛行，政府部門、頭部企業、社會精英等對數據和信息的壟斷與支配等。

（一）數據壟斷

數據霸權是霸權主義的“新變種”，旨在通過隱蔽或公開的方式控制并支配數據的流動與消費，誘導甚至左右民眾的行為選擇以實現目的。如2017 年Google 借助其在搜所引擎市場的支配地位實施競價排名，讓用戶搜索結果的呈現以Google Shopping 服務對象的信息為優先排序。①楊東：《打破數據壟斷困局，規范平臺競爭秩序》，《中國知識產權報》2019年8月30日，第11版。作為數據霸權的極端結果，數據壟斷是一種新的資源占用模式，涉及數據資源、數據技術、數據價值、數據收益等多種形式，表現為對數據資源的“獨占”或利用數據技術鞏固壟斷地位。

數據壟斷和數據霸權奠基于“流動權力”②曼紐爾·卡斯特基于信息的關鍵作用，強調“流動的權力優先于權力的流動”。參見曼紐爾·卡斯特：《網絡社會的崛起》，夏鑄九等譯，北京：社會科學文獻出版社，2001年，第569頁。的崛起。眾所周知，信息即權力，信息的擴散驅動權力的分散，賦能社會力量參政議政，削弱了傳統官僚機構，孕育出一個開放式、扁平化的權力網絡。在這一網絡中，政府地位相對下降，企業、民眾、社會組織等的地位則相對上升。然而，大數據滲透并不必然彌合階層、人群、地區間的信息鴻溝。恰恰相反，受基礎設施、個人認知、能力水平等限制，政府依然壟斷著公共數據的生產、供給與消費，預測并監控社會參與者的言行舉止，控制人類生活。

作為資源的權威分配者、公共利益的追求者及公共價值的實踐者，政府部門和頭部企業能以更低的成本、更高的概率更容易地搜集并占用數據信息。主要表現在：第一，獨占數據技術。技術創新是一個試錯過程，需要耗費大量資源，政府在技術研發投入方面更具優勢，如美國的《大數據研發和發展計劃》、德國的《人工智能德國制造》、日本的《邁向2020 年的ICT 綜合戰略》和中國的《中國制造2025》等，都試圖以國家動員的形式謀求大數據、人工智能等新興技術領域的突破與進步。第二，獨占數據信息。在數據權利歸屬不明的前提下，各級政府部門通過參與制定頒布技術規則、標準制度、開放邊界、共享門檻等，修建封閉的數據池③唐塔普斯科特、亞力克斯·塔普斯科特：《區塊鏈革命：比特幣底層技術如何改變貨幣、商業和世界》，凱爾等譯，北京：中信出版社，2016年，第121頁。，掌握了80%以上的信息數據資源。④《信息數據“深藏閨中”是極大浪費》，2016 年5 月13 日，https：//www. gov. cn/xinwen/2016-05/13/content_5073036.htm？gs_ws=people_635988271485890267，2023年8月2日。第三，獨占數據利益。盡管早在1995 年歐盟已在相關法律中提出“被遺忘權”的概念，但相關論爭依然未有定論，弱化了民眾對數據受益權利的主張，數據寡頭基于信息挖掘能力獨占了收益。在中國，微信幾乎將全部的互聯網熟人關系圈社交資源控制在手①《國內首份數據壟斷報告發布，專家認為平臺不能限制消費者權利》，2019 年5 月27 日，https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1634678215372745821&wfr=spider&for=pc，2023年8月3日。；滴滴自收購Uber 在華業務后，一度市場占有率達到93%②《網約車大戰又掀高潮滴滴打車能否守住一哥寶座》，2018年3月29日，https：//www.ifeng.com/，2023年5月25日。；天貓、京東、拼多多、蘇寧、唯品會等少數企業則構成網絡零售業B2C 市場交易的寡頭生態。③參見電子商務研究中心編制：《2018年（上）中國跨境電商市場數據監測報告》。

而數據壟斷作為一種破壞性力量，容易阻礙數據信息的流動、開放和共享，給國家治理帶來一系列負面影響。一方面，遏制非政府主體的作用發揮。數據是決策的基礎，當政府壟斷公共數據并阻礙社會力量獲取決策信息時，民眾、企業、社會組織等社會力量將無法一窺公共事件的全貌與真相，也就無法有效行使治理職能并做出科學的、有針對性的決策，從而導致非政府主體參與治理的功能逐漸被邊緣化。另一方面，惡化國家治理環境。數據寡頭對數據資源、技術、價值和收益的壟斷，將進一步擴大數據鴻溝，延后并抑制普通民眾權利意識的覺醒以及大數據素養的提升，數據權利爭議將懸而未決，數據寡頭生態也將持久存在，對個人隱私、權力運作、社會治理、公共決策、軍事行動等造成不同程度的沖擊和危害。

（二）數據壁壘

保護主義常見于國際貿易領域，旨在保護國內產業、產品生態不受外部力量“破壞”，是對全球化、自由貿易等現代化進程的否定與抵制，因而屢受質疑與詬病。數據保護主義則是保護主義在數據領域的映射。當數據作為一種資產并能帶來利益時，數據的生產者、占有者或消費者會利用各種手段建構“籬笆”，控制外部性以排斥他人消費。而數據壁壘是一種具體的“籬笆”，是對限制數據流動、開放與共享的制度、命令、標準、規范等的統稱。具體而言，數據壁壘的生成路徑如下：一是因利益沖突直接拒絕信息開放與共享。因利益的分化和保護，不同地區、人群和行業的利益直接影響其數據開放的意愿和程度。二是借技術限制拒絕信息開放與共享。因數據的異質性、不一致性與不完備性，數據范圍、數據時效性、隱私與數據所有權等問題④H.V.Jagadish，et al.，“Big Data and Its Technical Challenges，”Communications of the ACM，vol.57，no.7，2014，pp.86-94.，大數據技術在不同部門、行業和地區有不同的標準和制度，為不同部門、人群和行業等的利益分割與保護提供了重要的借口和托詞，加劇了數據壁壘的形成。三是借安全保護拒絕信息開放共享。數據共享以數據隱私保護為前提，但目前社會對數據權的概念與歸屬界定標準并不清晰，大數據的隱私和機密保護往往可上升到道德層面和國家安全層面，也是各部門拒絕信息開放與共享的重要借口。

具有公共產品屬性的數據作為一筆寶貴資源，能在很大程度上形成公共數據的部門化、部門數據的利益化，進而演化為無處不在的數據壁壘。第一，縱向地看，上下級政府間存在信息不對稱，不同層級政府或部門間數據彼此割裂容易導致層級化的“條數據”壁壘。一方面，上級政府或部門掌握了大量的稀缺資源、關鍵信息，或根據保密原則不能告知所有下屬、部門，或為了保持領導的神秘、權威故意選擇性釋放信息；另一方面，下級政府或部門掌握了大量情境信息，但為了謀取部門利益、職位升遷，會故意少報或不報，也會添加各種數據“噪音”，以干擾上級政府或部門對下屬真實情況的獲取。第二，橫向地看，“國家權力機關之間、政府部門之間的利益沖突則是決策過程中最根本的沖突”⑤呂芳：《公共服務政策制定過程中的主體間互動機制——以公共文化服務政策為例》，《政治學研究》2019年第3期。，大數據作為權力的載體和部門利益的具體實現，很容易被“地盤”俘獲，容易導致部門化的“塊數據”壁壘。塊數據旨在對各類條數據壁壘進行解構，但由于“條”“塊”協作間普遍存在地方利益保護主義的數據封鎖現象，將數據之間的價值關聯做了物理區隔，使不同區域內的數據網絡形成“圍墻”，如若未形成領導部門“牽頭式”的數據管理體制，則難以保障不同地區間橫向部門展開合作。第三，綜合地看，政府內部行政分割、系統分治，以及傳統的科層制組織中橫向部門與縱向部門設置過細、職能交叉的形式容易導致冗雜化的“融數據”壁壘。數據的條塊分割、數據平臺的標準不一與處理規范不統一等問題阻礙了跨部門的大數據集聚融合，人、事、物、組織、空間等彼此交織形成條塊交叉的數據分布情形，使“大數據”變為“小數據”，數據的顆粒度、碎片化程度增加，進而容易出現數據冗雜的現象。

不論是條數據、塊數據還是融數據，數據壁壘的普遍存在妨礙了數據的流動及其隱藏價值挖掘，束縛了上級政府、職能部門、決策機構對社會事實的客觀觀察，降低了治理決策的針對性和科學性，容易產生一系列負面影響。首先，當下大數據開放和共享存在技術短板、部門利益、安全陷阱、問責壓力與產權糾結等障礙，增加了行政成本、制度成本和協調成本。①陳潭：《政務大數據壁壘的生成與消解》，《求索》2016年第12期。其次，開放和共享是大數據的本質特征和大數據戰略實施的基本要求②陳潭：《大數據戰略實施的實踐邏輯與行動框架》，《中共中央黨校學報》2017年第2期。，但在職責同構、條塊分割、部門保護、部門利益等因素的影響下，數據壁壘的消弭任重道遠。最后，組織結構碎片化所帶來的數據壁壘阻礙了“全數據”的形成，將原本具有整體性的大數據資源割裂成零碎的、小塊的、分散的數據資源，給大數據價值功能的發揮埋下了巨大隱患?？傮w而言，數據壁壘的風險來源于組織結構的碎片化，同樣其化解也依賴于部門之間的協作、條塊之間的協同和組織結構的整合，需要社會協同治理予以化解。

（三）數據鴻溝

精英主義形成于19 世紀末20 世紀初，主張精英觀點應該更受重視，從而強調并認同某些特定階級的成員或特定人群在歷史進步、社會發展中的關鍵作用，是與平民主義、底層主義相對照的一個概念。盡管精英主義是一個中性概念，本質上則表現出一種等級化色彩，主張把人分為三六九等，并強調精英人群應該在社會資源分配、公共利益占有及公共職位任命方面擁有優先權或者特權，從而在社會精英與普通民眾之間人為制造出一個地位差距，表現在信息占有或消費方面，就是所謂的數據精英主義。作為數據精英主義的直接后果，數據鴻溝是指不同社會群體之間在占有和使用現代信息技術方面的差距。③《中國數字鴻溝報告2013》，2014年5月20日，http：//www.sic.gov.cn/News/287/2782.htm#_ftn1，2023年7月21日。它的產生源于：一方面，作為既得利益者，傳統精英不會主動放棄對權力的占有和公共福利的優先分享，并為此制定各種制度規范，加強對主流輿論的掌控，忽視或限制普通民眾對重要數據的獲取，營造一個契合精英統治的治理環境，從而延緩后者“啟蒙”進程；另一方面，作為精英治理的對象，普通民眾缺乏對數據更新的敏感性，也缺少獲取數據的渠道，受主流宣傳的影響，權利意識更是覺醒緩慢，從而在數據的生產、獲取和消費方面，與社會精英之間的差距越來越大。

從一定程度上說，數據鴻溝主要表現為數據的社會分化。第一，階層分化。擁有技術優勢、受教育水平較高、經濟發展狀況較好的群體往往具有更高的專業技能與數據邏輯思維，從而對大數據技術的認知越高，享有數據增值服務的機會更大。能力強者能將數據轉變為有用信息，能力弱者只能被動接受算法偏后的信息，數據池中呈現出明顯的數據富有者與數據匱乏者之間的鴻溝。第二，城鄉分化。來自《2018 年第42 次中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，農村地區互聯網普及率為36.5%，城鎮地區互聯網普及率為72.7%。眾所周知，智慧城市、數字化城市的建設步伐遠早于“數字鄉村”建設，城市相較于鄉村有著更豐富的經濟產業、更多元的發展主體，集結了政府部門、公共機構、優質企業和社會精英，能夠采用新一代的信息技術，收集并組織來自城市設施、組織及個人的大量動態和靜態的主體與客體數據④Yunhe Pan，et al.，“Urban Big Data and the Development of City Intelligence，”Engineering，vol.2，no.2，2016，pp.171-178．；而農村則面臨空心化困境，由產業、人才、信息基礎設施等形成的數據集成效應遠低于城市。第三，區域分化。大數據技術應用在醫療領域中對人類疾病的診斷與預測、在教育領域中對學習行為的分析與教學方案的制訂、在公安領域中對犯罪的偵查與跟蹤、在應急管理中對風險的預警與響應、在智慧交通中對服務的規劃與調整等都很好地證明了“數據驅動科學決策”這一事實，但這一趨勢目前在全社會范圍內暫未形成同一發展水平，而由于不同平臺中的財政投入、技術優劣等因素，往往存在區域分化的數據鴻溝事實。

由此可見，數據鴻溝是一個客觀事實，社會中某些群體被排除在大數據紅利之外，數據階級分化嚴重，不斷呈現出強者越強、弱者越弱的馬太效應。同時，數據鴻溝會降低數據質量，“糟糕的數據質量可能會也可能不會阻礙分析工具獲得業務洞察”⑤桑尼爾·索雷斯：《大數據治理》，匡斌譯，北京：清華大學出版社，2014年，第98頁。，但一定會影響工作效率，增加數據“噪音”的處理成本。因此，面向數據鴻溝的形態特征，可從外力與內因兩方面進行路徑消弭：一方面完善數據治理體制是解決數據鴻溝問題的外生推力，尤其需要注重發揮政府在規則制定中的主導與監管作用，數據鴻溝多由數據壟斷和數據壁壘引起，因此必需重構數據權力，明確數據主體的職責定位，制定數據開放計劃與共享規則，詳細描述各領域或平臺的開放范圍、格式與共享進度、方式等內容；另一方面提升自身數據治理能力是內生動力。當前新的數據鴻溝是數據分化和數據戰爭的升級，是加劇市場競爭或國際競爭不公平的重要變量，在相關法律制度缺失的情況下，各界主體更需加強“數據戰爭”的應對規劃，從技術開發、人才素養等硬實力培養或創新創意、合作共享等軟文化塑造方面“雙管齊下”，以利于在數據博弈中占據“一席之地”。

六、大數據賦能國家治理的場域文明

受數據壟斷、數據壁壘和數據鴻溝的影響，國家治理會產生數據異化。因此，有效應對數據異化并實現數據文明，是大數據驅動的國家治理的目標追尋。

（一）數字國家

隨著大數據和人工智能技術的不斷發展，國家成為數據文明的重要載體。國家作為大數據滲透和嵌入的主要治理空間，必然被賦予大數據的各種特征與功能。大數據將改變國家治理的運行基礎、發展形態和變遷軌跡，而國家在這種變化中所做的調適將進一步促進新的語言、文字、符號、信仰、規則、道德等的產生，這將重塑國家治理的文明形態。由此可見，大數據改變的不僅僅是國家治理的手段和形態，更是國家治理的制度基礎和上層建筑。但這種改變并非一蹴而就，而是在大數據快速發展和運用過程中無意識、非目的性地發展起來的。它促進了新的社會關系的產生，而這種社會關系的直觀呈現就是文明形態。數據文明相對于傳統工業文明而言更具適合未來社會發展的優勢，如工業文明比農業文明更適應現代化進程一樣，數據文明也是國家治理變遷發展的一個重要結果。數據文明在更優越的模式基礎上，將形成新的法則、新的語言、新的公序良俗甚至新的文化和信仰。①涂子沛：《數文明：大數據如何重塑人類文明、商業形態和個人世界》，北京：中信出版社，2018年，前言?，F代社會的國家治理已與信息數據緊密融合，脫離數據進行的國家治理是低效的?，F代社會中的國家已到處彌漫著數據，國家中的立法、司法和行政已被數據包裹，國家中的城市、農村和城郊已被數據纏繞，國家中的規則、制度和道德已被數據重塑。我們已生活在一個充滿數據的國家，大數據的發展紅利正驅動著國家治理形態的改變和國家文明形態的變遷。

然而，數字國家在發展變遷過程中也充滿曲折和矛盾，其作為一種文明形態在與既有的工業文明形態對抗過程中必然產生矛盾沖突，這種矛盾與沖突不是短暫的和瞬間的，而是一種長時段的磨合和對抗，這種磨合和對抗的具體方式則取決于工業文明地位和作用在國家發展進程中所起的作用，以及數據文明在現代國家發展中所發揮的作用和價值。正如亨廷頓所言，“正在出現的全球政治主要和最危險的方面將是不同文明集團之間的沖突，引起了人們的各種反應，包括新奇、義憤、恐懼和困惑?！雹谌姞枴ず嗤㈩D：《文明的沖突與世界秩序的重建》，周琪等譯，北京：新華出版社，2009年，第1頁。雖然他是從空間角度強調不同國家間文明形態的沖突，而大數據驅動的數字文明更多地是從時間角度強調不同時期文明形態間的差異和沖突。因此，對于大數據驅動的數字國家，應著重從以下三個方面形塑其文明形態：一是數字國家中的數據語言。大數據的應用實際上是對國家治理的語言工具進行革新改造的過程，數據語言將超越文字語言成為未來國家治理的重要工具，這就需要在未來的國家治理中更加注重數據語言普及和認識；二是數字國家中的數據規則。數據規則是在大數據發展過程中因產生各種風險而逐漸形成的治理共識，即在既有規則世界形成一套能對數據發展具有制約和調節作用的規則體系；三是數字國家中的數據道德。數據道德是在使用大數據的過程中需維持人類社會進步和可持續發展的底線，是人類共同體對數據發展的軟鉗制，這也是未來數字國家建設和發展的倫理基礎。

（二）數字政府

數字政府是數據文明的重要體現，數據文明的發展必將促進數字政府的更新迭代。大數據已滲入政府部門的各個方面，對政府公共決策、公共服務、公共監督和行政執行等產生強烈影響，也深刻影響政務服務、城市管理、司法裁判、政府決策等諸多領域，在很大程度上提升了政府部門履行公共職能和完成行政任務的效率與質量。數字政府建設過程也是數據文明的發展過程，隨著公眾對政府決策、公共服務和政策執行質量的要求不斷提高，政府機構進行數字化改革勢在必行，數字化政府的進程也逐漸加快。而在這一過程中，大數據必將對政府部門既有利益產生強烈沖擊，既有利益與數據治理間的沖突必然推動政府結構和政府制度的革新。同時，受既有格局影響，也會產生數據壟斷、數據壁壘和數據鴻溝等數據異化問題。況且，在當前服務型政府面臨“增量壓力”和“提質壓力”并存的“雙重壓力”下，地方政府大數據改革呈現“復式轉型”的邏輯特征，這也使得政府數據管理愈加艱難，主要體現在數據共享與數據安全、數據所有權與數據使用權、數據公共性與部門利益性三對矛盾上。①張翔：《“復式轉型”：地方政府大數據治理改革的邏輯分析》，《中國行政管理》2018年第12期。這些都要求數字政府建設進入一種符合政府發展的基本原則，形成一種規則或制度來規范政府行為。

與此同時，數字政府建設是數據文明形成的重要影響因素。數字政府建設過程要注重數據文明建設，“把數據這個科技符號變成一個文化符號，將大數據這個高端精英的話題變成一個大眾話題，使數據文化進入中國人的視野、融入中國人的意識和血液?！雹谕孔优妫骸稊祿畮p：大數據革命，歷史、現實與未來》，第338頁。由此，大數據驅動的數字政府重塑數據文明形態須著眼于四個重要方面：一是數據對政府權力的影響。權力運作在很大程度上受數據開放性的制約，數據治理相當于給原有政府權利增加一層監督，這種監督的力度強于過去以往任何時候。大數據實際上分散和削弱了政府權力運作空間，對政府權力運行產生鉗制和束縛，數字政府建設過程要充分注意此變化帶來的影響。二是數據對政府結構的影響。政府的幅度和層級也將會因數據帶來的變革而使信息的流動性、對稱性更加明顯，而政府結構在一定程度上反映了政府辦事的流程和運作架構，對政府制度和規則產生影響，因而需要注意大數據對政府結構的影響。三是數據對政府行為的影響。大數據在政府部門的運用還對政府行為產生影響，其不僅對政府雇員心態產生影響，而且對政府雇員的行為表現產生影響。在數據痕跡管理環境下，政府雇員做事將變得更加嚴謹，行為也更加謹慎。四是數據對政府文化的影響。大數據在以上方面的改變實際上已重塑著政府機構的內部文化，對政府文化產生潛移默化的作用?？傊?，大數據對政府權力、政府結構、政府行為和政府文化的影響最終將轉化為數據文明的形成。

（三）數字社會

數字社會是數據文明建設的更大場域。社會主體每天產生著大量數據和信息，這些數據和信息是大數據來源的天然場所。也正是這些大數據，不可避免地成為改善社會結構和社會發展的重要潛在資源。社會問題具有復雜性、多樣性和重復性等特征，依靠傳統管治手段，不僅成本大，而且治理效果有限。通過大數據的采集和收理，不僅可將復雜的社會現象聯系起來，而且可從這種看似無關的聯系中找到解決問題的突破口，從而不斷提高解決問題的效率。從理性角度看，我們一般認為理性的社會群體通常會增進集體利益，但實際上并非如此，“有理性的、尋求自我利益的個人不會采取行動以實現他們共同的或集團的利益”③曼瑟爾. 奧爾森：《集體行動的邏輯》，陳郁等譯，上海：格致出版社，2014年，第2頁。，這就是外部性困境或集體行動困境，社會理性主體不會自動達成追求共同利益的行動；從情感角度看，個體行動往往受情感或氛圍的影響，個人在不受渲染和情感影響的情況下做出的選擇和行動可能完全不同于在渲染和蠱惑中所做的決定和選擇，個體在脫離集體渲染環境中所做的決策和選擇可能是理性的，但一旦進入這種環境則可能產生非理性決策和行為，因為“約束個人的道德和社會機制在狂熱的群體中失去了效力……群體感情的狂暴，尤其是在異質的群體中間，又會因責任感的徹底消失而強化”。④古斯塔夫·勒龐：《烏合之眾：大眾心理研究》，馮克利譯，北京：中央編譯出版社，2014年，第13—14頁。社會群體無論是在理性上還是在情感上做出的選擇，都有可能是不理性的，因而更需要借助大數據的潛力來彌補這一缺陷，讓社會治理成為真正有據可依的數字文明社會。

數字社會建設是數據文明建設的大戰場。畢竟文明是一種與社會個體息息相關的集合，脫離了社會個體行為的概念集合，很難稱之為文明。大數據既來源于個體，同時又服務于個體，即數據治理依賴的資源來源于社會個體，同時數據治理的目標也指向廣大社會群體。由此，大數據驅動的數字社會在重塑數據文明形態時必須做好四個方面的工作：一是注重數據對群體的引導。大數據雖然是一種全數據，但其收集和測量的維度也對數字社會發展方向和社會運行規則產生深刻影響，不同收集維度和測量角度將對社會規則與社會文化有不同的價值導向，因此數字社會建設應緊跟中央政策，并隨時進行調整和修正。二是注意數據與倫理的沖突。數據本身是一種客觀的記錄工具，具有中立性，并不具有價值立場和行為傾向，但數據一旦為人類所利用，數據將滲透和附帶各種價值傾向和感情色彩。況且，數據本身的迭代和發展也可能衍生出違背設計初衷的行為與結果，甚至超出設計者所能控制的范圍，產生與人類社會倫理道德相悖的行為，這就需要提前進行預防和調適。三是注重數據與情感的融合。數據是一堆冷冰冰的符號，要想讓它真正成為社會治理中的重要變量，就需要賦予數據相應的情感和意義，只有讓數據與情感融合在一起才能真正有效發揮數字社會的作用，才能邁向數字文明社會。四是注意形式與實質之間的漏洞。數字是一種形式邏輯的代理工具，而人類社會是一種現實的真實世界，兩者之間依靠數據來進行轉換的治理可能存在轉換過程中的漏洞，需要提前預防這些漏洞才能有效地邁入數字文明社會。

七、簡短的結語

眾所周知，我們熟悉而確定的世界，以其一致性、連續性、有序性給我們帶來穩定、經驗、環境、行為方式及其成果循環利用的有效性與自信心。①胡瀟：《社會行為不確定性的認識論解析》，《中國社會科學》2016年第11期。大數據的存在與應用賦予了身處變革時代的我們以諸多的技術紅利和生活福利，能揭示變幻莫測世界背后的隱秘邏輯，能實時描述與解釋人類行為和社會現象，能更精準地探尋國家治理規則和社會運行規律。大數據將使我們的世界變得“有數可取”“有規可依”“有章可循”，讓政府管理、公共服務和國家治理變得更具確定性、具象性、可預期性和抗風險性。

大數據無疑是現代國家治理函數中重要的技術變量，已成為國家治理技術邏輯中的重要基石。隨著數字化、網絡化和智能化程度的提高，清晰化的流動性治理模式將會取代傳統模糊化的靜態性管理模式。大數據不斷改善和優化國家治理結構，促進政府充分實現科學決策、精細管理、精準服務、精確監管、高效協同，不斷推進國家治理體系和治理能力現代化進程。過去常說“沒有調查就沒有發言權”，今天我們會說“沒有數據就沒有發言權”。數據之于國家治理，猶如柴米油鹽之于人類生存。當下中國正處于社會大轉型時期，同時也是一個信息大爆炸的時代，更是一個社會風險隱藏較大的時段，若能夠把握好大數據帶來的機遇和挑戰，將對國家治理產生長遠而深刻的影響。

需要說明的是，大數據并非一堆冷冰冰的數字、算法和模型，大數據的終極目標是追求個體權利平等狀態下的人文關懷，大數據驅動下的國家治理是一種智能化、簡約化和人性化的治理。在政府決策方面，大數據技術可彌補人類有限理性的缺陷，盡可能全面地收集數據信息，形成更加全面的備選決策方案。在社會治理方面，大數據能從整體上把握資源分配結構，針對不同個體形成個性化操作方案，從而不斷實現社會治理的個性化、專業化和精準化。在公共服務方面，大數據能緩解公共服務供需不匹配、供需結構沖突的狀態，能有效整合碎片化的供需資源，降低公共服務成本，提高公共服務效率。大數據本質上是按照人類的習性和習慣來設置算法和模型，大數據分析從“人”的視角出發，以“人”的利益作為邏輯起點。因此，如何讓數據更顯智能、更有溫度、更具人性，將是未來大數據時代國家治理需要進一步拓展和深化的。

不可忽視的是，在這個逐步認識、改造和運用大數據的時代，我們既要反對所謂的“數據自由”和“數據崇拜”，也要避免可能出現的“數據赤字”和“數據獨裁”。大數據本身具有的價值中立性卻并不能阻止數據獲取者、分析者、運用者的“意識形態嵌入”“利益綁架”和“階級殖民”。那種打著“數據自由”旗號推行“數據殖民主義”和“數據商業主義”的行徑是危險的。誠如丹·席勒所指出，在美國跨國資本主義的現實世界中，信息自由絕非意在真正去維護人的權利，它們可以打著“信息自由”的旗號，使得自己的自私逐利行為顯得冠冕堂皇。②王建峰：《告別信息崇拜 解構數字資本主義——訪美國伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校教授丹·席勒》，《中國社會科學報》2017年1月19日，第2版。同時，我們也反對任何形式的“數據崇拜”和“數據拜物教”，反對通過過度放大大數據價值來攫取壟斷高額利潤的任何形式的“數據資本主義”和“數據帝國主義”。同時，我們要避免信息不對稱條件下城鄉之間、區域之間、階層之間“數據鴻溝”的過度拉大，特別要注意的是避免政府在“數據鴻溝”彌合過程中的“數據赤字”，真正做到數據基本公共服務供給的充分化、均等化和便利化。此外，我們要反對利用掌握數據壟斷優勢而制造的“數據獨裁”，并防范任何形式的“數據專制主義”和“數據霸權主義”?？梢韵嘈?，只要做到這些，大數據驅動國家治理的秩序生產必將導向“數據文明”的結果，由此大數據作為治理工具的真正價值將會得到充分彰顯。