一、政府履职具备更多数据支撑
国家公共治理体系和市场体系是影响经济发展、社会秩序和人民福利的两支主要力量。政府是公共治理体系的重要组成部分。在我国,在党中央的统一领导下,政府承担着管理政治、经济、文化、社会、环境生态等方面事务的职能。其中,经济调节、市场监管、社会管理和公共服务是四项基本职能。大数字技术为政府更好履职提供了更加有利的条件。
(一)多维多层数据支撑经济调节
首先,更多指标印证宏观经济形势。宏观经济变量如增长、投资和消费等,与许多实物指标、运行指标等有确知的相关性,如用电量、货运量等。现在,大数据技术提供了更多能够利用的指标,如工程机械制造企业能够通过物联网得知全球各地用户设备的实时使用状况,并能够与投资、工程建设、房地产建设等指标及时有效地相互验证。再如居民消费价格指数(CPI)是重要的调控指标,现在一些平台性网络企业也发布与之高度相关的指数,例如“1号店快速消费品价格指数”,“阿里巴巴网购价格指数”(aSPI)和“阿里巴巴网购核心商品价格指数”(aSPI-core)等。由于这些指数直接从网络产生的海量实时数据中挖掘产生,真实性、实效性都较好,为政府相关决策提供了有效的信息。[1]这方面的研究国内外有许多,例如利用网络搜索指数或其它大数据技术对就业形势、增长率、通胀预期、房价趋势、投资指数等问题所做的研究,均取得了有意义的结果。
其次,结构性数据呈现行业特点。互联网、物联网的广泛应用,能够反映出许多产业、企业、产品的生产、销售和运转情况。例如各种原材料的市场价格、各种产品的出厂价格,各种设备的开工情况、各种商品的销售情况等等,这些信息更加实时、定向和颗粒化,而不仅仅是CPI、PPI、开工率这种汇总指标。因此,政府在继续实施总量调控的同时,有可能更多地采用结构式、分布式政策,在差异化调控的基础上实现总量目标。
第三,新经济形态提供新的经济指标。近几年,电子商务交易量、用云量、上网时长等等全新的指标呈现出来,反映出这些新经济形态的规模和趋势。以用云量为例,数据是驱动数字经济发展的第一生产性要素,而云就是存储、运输、加工、应用数据的基础设施。“用云量”本质上衡量的是数据这个新要素投入和消耗的关键指标,反映了数字经济的热度和规模。近年来年全国“用云量”呈现出快速增长的特点:2017 年下半年全国“用云量”总量较上半年环比增长66.5%,年度化增长率 133.1%。2018年一季度增速再上台阶,较去年同期同比增长138.6%,表明了云经济的活跃与增长。[2]
再以上网时长为例。网络上B2C的交易如购物、玩游戏、看视频、听音乐、社交媒体插入广告等,都需要消费者花费时间上网。因此,网民数量和人均上网时长是这类经济活动活跃程度和增长潜力的重要指标,两者构成上网总时长。最近几年,我国这几个指标增长趋缓,2017年网民上网总时长出现下降。这个变化提示,网络B2C交易的增速可能下降,需要寻找新的增长点和动力源。
这里需要强调一点,大数据虽然提供了有关市场运转的海量信息,乐观者甚至认为有望解决计划经济所需的信息问题,但是,大数据并不能解决同样重要的激励相容、企业家风险偏好和预算软约束等问题。所谓基于信息技术的计划体制不具备现实意义,因此政府的经济调控仍要谨慎,不能随意干扰市场机制正常发挥作用。
(二)市场监管更加及时有效
当信用和监管缺失时,交易过程中会出现大量欺诈、造假行为,干扰市场正常运行,降低经济整体效率。我国市场经济体制尚不完善,违背诚实守信原则的行为不断发生。有研究指出,由于诚信缺失致使我国企业每年损失超过6000亿元;还有研究估计,诚信问题导致我国市场交易成本居高不下,带来的损失约占GDP的20%。[3]虽然这些测算的方法和数据也许有需商榷之处,但问题突出是不争的事实。然而,监管本身也有成本,传统的监管手段如针对市场主体的审批、检查等过程,可能产生不作为、寻租和腐败行为,有些时候,不当监管带来的问题比解决的问题可能还要多,管与不管成为两难。
新的信息技术为政府监管市场提供了新的手段。通过对市场活动中大量信息的收集和处理,能够快速发现许多原来不易被察觉的失信行为,并将之记录或曝光,从而增加了失信行为的成本。政府有大量日常监管中所获得的产品质量、消费投诉、货物价格、行政处罚等相关信息,在此基础上可以筛选出需要进一步跟踪的企业和产品,并与更多的已知信息如注册、纳税、社保、医疗、信用卡纪录、驾驶纪录等信息比较对比,识别出异常现象,及时发现那些涉嫌违法可能性较高的市场主体,有针对性地加强监管,提高市场监管能力并降低监管成本。
再如,医疗保险行业支出金额巨大,各国都存在大量的骗取医疗保险的行为,严重影响医保体系的正常运转。2011年,IBM针对各国医保机构的需求推出了一套智能化程度较高的医疗防欺诈系统,这套系统中的数据涵盖了20多个学科,定义了2000多种分析指标,利用先进的大数据技术有效地帮助了多国医保系统识别和预防医疗欺诈,降低了医疗成本,为政府医疗服务和医保管理水平的提高发挥了作用。[4]以前我们讲“人在干、天在看”,通过敬畏心来约束不法不端行为,有了大数据,就能实现“人在干、网在看,云在算”,此时真得能看得见、看得透了。
(三)提升社会管理水平
现代社会管理任务复杂繁重。现在,数据采集设备的大量使用,使得人们的社会活动形成海量、多维、真实的数据,为政府加强社会管理提供了新的积极因素。在大城市,交通管理是政府的重要职能, 2016年12月,杭州市政府和阿里集团共同发布了杭州“城市数据大脑”交通治堵项目。以城市各类交通关联数据的整合利用为基础,以云计算、大数据、人工智能等前沿技术为驱动,通过对城市交通运行多维状态的实时感知、分析和预警,以及机器智能对交通管理人工经验的提取、学习和固化,为城市交通治理提供全面、科学、精准的辅助决策依据。运行一年多来,治堵效率显著,试点道路平均延误分别下降15.3%。2017年,杭州城市拥堵排名已降至第48位,缓解城市拥堵趋势位列全国第一。在执法效能上,杭州市利用监控视频图像二次应用等技术,大幅提升执法效率和总量,2017年7月至今,全市交通违法月查处量一直位居全国36个大中城市首位,高压严管的氛围进一步提升了治堵实效。[5]
对社会事件的及时预测是提高管理效能的重要基础。大数据技术可以发挥重要作用。例如,一些流行疾病传播速度快,传统方法很难快速掌握。利用大数据技术对海量的搜索记录进行数据分析,就有可能快速准确地进行预测。一个经典的案例是Google公司的研究人员从数量上分析特定词条被检索的频率和流感疫情传播状况之间的关联关系,在对数亿个不同的数据模型进行分析后,找到了一个预测精度很高的模型,Google公司利用该模型得到了与政府疾病控制中心所做调查十分接近的结果,而且时间提前了很多。[6]
我国也有研究人员做过类似研究。以往我国流感监测由分布在全国的流感样病例监测哨点医院向国家流感中心上报,经进一步检测、统计并发布流感监测周报。这种监测办法通常比实际流感流行趋势晚1-2周。有课题组针对2013-2014年的一次流感疫情,选出最有代表性的五个关键词,分别为“流感”、“发热”、“咳嗽”、“头痛”、“感冒”。使用百度指数和微指数热点趋势和热词趋势,以天为时间单位采集数据,结果表明这种方法可以实时反映出流行状况,比疾控系统更加及时。国内外还有更多针对其它传染病进行大数据预测的研究。[7]-[9]
在环境保护方面,物联网可以实现不间断的环境观测和数据分析,并对治理方案进行模拟测试。2016年6月,无锡环境监控物联网应用示范项目试运行,以“全面感知、标准引领、平台支撑、智慧应用”为主线,以水体、大气、土壤、噪声、放射源、危险品、废弃物等几类典型环境载体为监测对象,数据采集点包括23个空气站、79个水站、18个浮标站、4个噪声自动站、170个摄像头、348个污染源、650个放射源、3163家固废单位,实现了对全市主要环境质量要素、污染排放要素和环境风险要素的全面感知、动态监控和科学解析。数据显示,2017年底太湖无锡水域水质总体已恢复到1997年以前的水平。[10]
(四)提高公共服务水平和效率
以往多年,由于信息不完备不对称,有些公共服务供给未能与服务需求准确匹配,效率不高。网络的广泛渗透,使得差别化、个性化的公共服务需求更容易识别,为政府提高公共服务的效率创造了有利条件。
流动人口的服务一直是公共服务的薄弱环节,信息缺乏是一个重要原因。近些年一些地方借助信息技术提升服务水平颇有成效。义乌市流动人口数量约130万,为户籍人口的两倍,近年来市政府搭建起智能化管理框架,提高了服务的便利性和时效性。例如,2016年三季度上线的“新义乌人家园”公众平台,专门建立微信申报后台系统,办理居住登记手续只需在租住房屋前扫下二维码,在公众号里填好信息提交就行了,解决了空间时间限制,高效便捷。义乌流动人口信息分析决策预警系统是义乌市公安局依托政府大数据共享交换平台形成的跨部门数据资源共享共用系统,不仅涵盖了流动人口登记内容,还包含一些单位在流动人口服务管理工作中获得的其它数据信息,包括学历、户籍、年龄段、行业等不同类型。它既可以用来比对流动人口个人信息真伪,亦可根据数据及时通知个人登记信息,还能为流动人口变化趋势做出分析。[11]
依托网络,政府能够低成本及时响应那些种类繁多的公众“小事”。北京市昌平区提出要迎合“微时代”人民群众对政府服务的要求,通过网络打通联系服务群众的“最后一公里”。网络反应的问题,既有诸如小区环境脏乱差,道路坑洼出行不方便、私搭乱建等较为普遍存在的问题,也有“地铁昌平线部分站点无手机信号”、“龙乡小区的锅炉房改成群租房”等五花八门的具体问题。不借助网络了解、沟通和反馈,仅仅从工作量上看,政府就无法提供有效的管理和服务。到2015年底,昌平全区所有镇(街道)均已开通政务微博,越来越多的单位开通微信公众号,互动服务渠道更加多元多样。[12]
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