摘要信息技術是政府治理的基礎資源，數據資源是社會發展的重要動力。大數據思維與政府治理的有機結合，是推動政府治理能力轉型的關鍵突破。大數據和海量信息蘊含著巨大的價值。大數據可以為政府治理提供新的思路和手段，使政府治理朝著現代化的目標邁進。要有效提高政府治理的現代化水平，應從以下幾個方面入手：通過培養大數據決策思維，提高政府公共決策能力，完善公眾參與決策機制，構建決策信息反饋機制；通過建立協同執行網絡平臺，建立政策執行監督反饋機制，培養大數據技術應用人才，提高政府政策執行能力；通過對群眾和市場的數據資源分析，可以有效提高政府的公共服務能力。本文基于大數據的視角，通過分析大數據在我國政府治理中的應用現狀及存在的問題，試圖探索提升我國政府治理能力的有效途徑。關鍵詞：大數據；政府治理能力；問題；提升路徑

一、大數據視野下的政府治理（一）大數據的本質及特點1.大數據的本質大數據，也稱為海量數據，指的是需要處理的大量數據。目前，通過現有的主流和傳統的軟件工具，不可能在一定的時間內對其進行收集、整理和處理，從而整理出結論，引導用戶做出更準確的決策。“大數據”是一種信息時代的資產，通過人工與智能機器的處理與操控，依托數據分析工具，將信息整合為擁有以下特征的信息集合體。2.大數據的特點（1）數據量大存儲單元從GB到TB，再到Pb和EB。我們會在日常生活中產生大量數據。例如，Facebook每天生成4pb的數據；淘寶每天產生約20tb的商品交易數據。（2）數據種類多數據來源的多樣性決定了數據形式的多樣性，這也使得數據可以根據不同的來源分為觀測數據和實驗數據。當然，根據不同的劃分標準，數據的類型也不同。（3）商業價值巨大大數據的價值在于從大量不相關的數據類型中挖掘有價值的數據，以預測和分析未來的趨勢和模式。但是如果你只復制一個文件，那么這些文件的數量就一文不值了。因此，這是大數據的核心特征。（4）處理速度快這是與傳統數據挖掘的區別之一，也是最重要的區別之一。與傳統方法相比，大數據的數據交換和傳輸速度要快得多。因為與廣播和報紙等傳統數據載體相比，大數據可以在新一代信息技術的支持下更快地處理數據。因此，數據的增長和處理速度是高速大數據的重要表現之一。（二）政府治理的含義及內容1.政府治理的基本含義從廣義上講，政府治理是指政府行政系統作為治理主體對社會公共事務的治理。從治理對象和基本內容來看，它包括政府為自身、市場和社會實施的公共管理活動。在市場經濟條件下，市場活動和運行機制的復雜性，社會結構和社會矛盾的多樣化，要求政府治理的合理性和效率。因此，政府治理需要定位于國家與社會、政府與公民之間的關系，構建政府與公民合作的共同治理機制。西方政府治理理論起源于20世紀70年代興起的新公共管理運動。其基本含義是強調政府的商業化和政府管理的市場化，特別是實現政府管理的網絡化和扁平化。經過多年的演變，西方新公共管理已經分化為多種學術流派，從多中心治理、網絡治理，到協同政府治理，再到全面政府治理，等等。然而，西方政府治理的核心命題在于政府治理社會的權力下放、政府與社會的沖突、政府與社會組織運作的協調，這反映了西方社會治理的要求，政治經濟矛盾為政府管理方式和機制的改革。從狹義上講，中國的政府體制就是行政體制。在中國的政治生活中，行政制度是政治制度的重要組成部分。是中國共產黨領導現代化建設、促進經濟社會文化發展的執政體制。它也是承擔、遵循和落實人民主權、實現人民民主和有效治理國家的實施機制。同時，行政系統是實施政府治理意義上的依法治國戰略，實現依法治國、依法治國、依法治國共同推進的運行平臺，是建設法治國家、法治政府和法治社會的重要任務。可見,中國的行政體制是執政黨與人民,國家與社會,民主與法治,，行政體制改革是促進黨的領導、人民民主和法治有機結合和深化的重要環節和實施機制。在中國的政治話語和語境中，政府治理的概念是一個適合中國國情的概念，其基本含義是基于國家治理的基本含義。在中國共產黨人治國的話語和理論意義上,"政府治理"是指在中國共產黨的領導下,國家行政體制和治理體制遵循人民民主專政國家制度的規定,，維護社會秩序和安全，提供各種制度規則和基本公共服務，在堅持黨和人民根本利益的基礎上實現和發展公共利益。2.政府治理的內容根據上述基本含義，中國的政府治理通常包括三個方面：一是通過自身內部管理，優化政府組織結構，改進政府運作模式和流程，增強政府治理能力，使政府全面正確履行職能，提高科學性，民主和政府管理的有效性。根據黨的十八屆三中全會的決定，在新的歷史時期，政府自身的治理優化是建設法治政府和服務型政府。第二，政府作為市場經濟中的“看得見的手”，可以通過轉變政府職能、加強宏觀調控，更好地發揮政府作用，開展經濟和市場治理活動。黨的十八屆三中全會決定提出：“科學的宏觀調控和有效的政府治理，是充分發揮社會主義市場經濟體制優勢的內在要求。”因此，政府對經濟和市場活動的治理是政府治理的重要組成部分。第三，政府作為社會管理的主體，在黨委領導、政府負責、社會協調、公眾參與、法治保障的基本格局下管理社會公共事務。（三）政府治理能力之要素從政府治理過程來看，大數據決策能力、技術執行能力、政策評估和調整能力是政府大數據治理能力構成的最基本要素，直接體現了政府大數據治理能力的高低;且政府治理中大數據的學習能力、資源整合能力與業務流程的改造能力也是提升政府治理質量的要素。因此，政府治理能力包括：公共決策能力、公共執行能力（效率與實效）、公共服務能力。二、大數據時代我國政府治理中取得的成效（一）從傳統封閉式治理到現代共享式治理的轉變大數據時代的到來沖擊了傳統的封閉式政府治理模式，使數據信息不再是政府獨有的。數據資源正逐步從政府的管轄范圍傳輸到普通民眾的實際需求，數據信息正逐步變得公開透明。比如，普通民眾可以通過互聯網移動設備自由表達對國家戰略發展重大方針政策制定或實施的意見，參與國家公共事務的管理。（二）從治理過程到善治結果的轉變公眾需要利用公共資源分布的巨大差異，為公眾提供個性化的信息服務。大數據創造的“智能出行”就是最好的例子。通過大數據技術，我們可以分析用戶肖像，匹配用戶供求，提高公民出行的便利性，加強政府對公民的個性化服務管理，實現政府從簡單治理過程向良好治理結果的轉變。（三）從一元政府治理到多元主體共治模式的轉變隨著數據量的爆炸式增長，信息傳播的速度和數據資源的周轉率像箭頭一樣穿梭，這不僅使政府能夠從傳統的“樣本數據”中收集“所有數據”，也使普通民眾更容易獲得數據需求。在公眾和政府之間，通過開放的數據共享，建立順暢的溝通環境，擴大政府治理的參與者，實現從單一政府治理向多元化共同治理的轉變，有利于加快建設數據社會和信息化社會。三、北京市實現大數據“智慧城管”新模式分析（一）構建以大數據為支撐的“智慧城管”總體架構通過“云到端”基礎支撐平臺和智能集成綜合應用平臺，北京城管打造了感知、分析、服務、指揮、監管“五位一體”的城管物聯網平臺，創建了“巡查即錄入、巡查即監察，感知數據驅動的高峰勤務，基于創新2.0的公共服務”三種新的商業模式，提升了城管執法智能化的精細化和效率。（二）結合數據業務流程再造，利用數據支撐科學決策北京城管建立了市、區、街道三級服務報告體系，實現執法人員與執法車輛、數字集群終端、執法城管通信等設備信息的關聯，基于感知平臺實現人、車等資源的準確定位，更好地把握城市運行規律，以數據帶動服務，把有限的人力資源放在需要的位置，實現人力資源價值最大化，提高城市管控能力，準確指揮，科學決策。（三）探索政府數據開放策略，實現數據資源共建、共享、共治在探索智慧城管建設的過程中，北京城管注重公眾參與、用戶體驗和開放數據建設。一方面，通過構建公共服務平臺，北京城市管理允許市民在數據建設中交流服務和合作。另一方面，通過城市管理和政府維基系統的建設，北京城市管理邀請公眾直接提出城市管理的政策建議，聚集群體智慧管理城市。四、大數據視角下我國政府治理面臨的問題（一）多主體治理問題在大數據時代，政府治理整合了各種力量，但在政府部門的決策過程中，不同的主體緊密聯系、疏離，部門相對封閉，數據僵化、不流通，信息利用率遠低于理想狀態。此外，治理部門之間的重疊和職能重疊容易造成資源浪費。數據源的多樣性和重復性是由于分散的主題之間缺乏溝通和接觸。因此，有必要在治理主體之間進行有效的溝通與合作，打開溝通窗口，確保政府、企業和其他組織之間的信息交流順暢，及時在相關主體之間交流和補充信息，選擇優質有效的信息，建立數據采集平臺。（二）有效信息甄別難問題面對海量數據，如何辨別數據的真實性？無論是電子商務企業在市場上的激烈競爭，還是智慧城市的建設，還是數字政府的建設，都離不開準確真實的大數據的支撐。真實數據的重要性無疑證實了“蝴蝶效應”，即當出現數據信息錯誤時，整個大數據系統將被扭曲，放大的錯誤將損害數據的生命力。因此，我們應該清醒地認識到，政府決策需要準確有效的信息。基于這一原則，簡單的傳統數據統計不再適用。在分析各種數據和預測技術的基礎上，利用一整套數據，提高理論分析和預測水平。（三）大數據安全問題政府部門利用大數據和云計算不斷升級網上政府服務，讓更多的數據跑腿，讓人們跑腿的次數盡可能少，讓社會生活更加便捷和發達，這離不開數據共享的強大支持。然而，在這個網絡發達的信息社會，當我們感受到數據帶來的便利時，個人隱私信息隨時都會被泄露。政府部門收集了大量數據，并將其存儲在各種數據庫中。這些信息包括重要的政府文件、個人工作、生活，甚至包括財務和其他敏感信息。政府工作人員應該清楚地了解數據的安全性以及數據泄漏的后果。現實中，一些地方政府部門開發的電子政務平臺在開展業務時采用了持續項目運營模式，導致研發時間長、數據運營系統更脆弱的缺陷。分散的運營導致共享意愿較弱，技術標準不一致，導致互聯、業務協作和數據共享困難。因此，首先要樹立數據安全觀念，統一數據使用規則和制度：明確控制數據接觸的權限，明確數據的公共使用范圍和安全隱私，便于數據的監督和使用，確保數據共享的安全。二是建立健全相關法律法規，確保數據安全，將大數據治理納入法治軌道，有效降低危害國家安全和社會財產的風險。最后，針對安全技術不難的現象，加強安全技術的升級換代，完善網絡信息基礎設施，及時更新。五、大數據視角下提升我國政府治理能力的路徑（一）提升政府公共決策能力，朝著智慧化、硬核化方向發展首先，要從治理主體入手，培養大數據決策思維，從根本上改變原有的思維習慣。大數據時代就在我們身邊。許多領域的技術創新和發展促進了政府更好地為人民服務。必須改變管理領導的觀念。我們應該借鑒以往社會治理的經驗，認識數據在決策科學中的重要作用，充分發揮治理主體的主觀能動性。多通道數據采集、有效數據排序、數據模型構建、數據信息模擬、準確分析和預測未來結果。二是注重治理主體多元化建設，完善公眾參與決策機制，加強與互聯網企業的合作，建設和維護大數據平臺。同時，政府及時公開更新數據，營造共同參與的氛圍和環境，凝聚民智，凝聚民心，通過數據平臺實現官民互動，加強溝通頻率和深度，以人為本，關注公眾的心理感受和利益訴求，通過信息反饋機制讓政府的公共決策更具說服力，讓政府決策的“硬核”彰顯“智慧”之光。（二）提升政府公共執行能力，朝著效率化、實效化方向發展任何政策制定后，只有通過有效實施，才能在理論和戰略層面實施規劃。公共政策的實施首先需要數據技術人員為政府數字治理提供技術支持。在數據人才使用方面，要建立高層次、高水平的數據人才使用政策，形成工作中注重數據思維的意識，培養數據分析的習慣，促進普通公務員在工作中不斷學習使用數據，超越自我。第二，在執行過程中，持續監督是確保指令執行必不可少的行動。實施監督反饋制度的建立，是政府各項政策出臺后，按照規定的程序和時間認真、嚴格執行的保證。行政問責是指在政策實施過程中，為了有效避免信息泄露，明確誰是數據泄露的責任人，無論是數據共享平臺的提供者還是用戶，還是建設者，必須打擊不文明行為、徇私枉法行為，和武斷的行為。（三）提升政府公共服務能力，朝著精準化、精細化方向發展政府公共服務的提供涉及多個領域，尤其是智慧城市的建設。這些領域是大數據在智能政府、公共衛生、公共交通、社區治理、生態保護、應急管理等方面的應用。正是由于數據共享平臺涉及面廣，因此需要構建和使用數據共享平臺，以滿足不同公眾的多樣化和差異化需求，提高公共服務效率，降低服務成本，提高公眾滿意度。首先，政府相關大數據決策部門在提供新的公共服務和產品之前，應對公共產品的利用率、公共資源占用情況和公眾滿意度進行數據分析，加強數據收集和清理，將本地數據推上云端，提高數據采集質量，增強數據可用性，更好地優化服務資源，豐富服務內容，改進服務方式，為公眾提供人性化、精準化、多元化、公平包容、優質高效的公共服務。第二是運用大數據手段，準確分析治理過程，智能高效地提供服務；以數據共享為契機，加強電子政務平臺的整合，努力打造實用、實用、便民的統一服務平臺。要充分利用互聯網信息技術，實現跨部門的數據信息共享，建立規范的政府信息數據錄入保存、共同存儲和有效備份程序[4]，促進各領域、各部門之間的信息流動和交流，形成以大數據為支撐的“大聯動、微治理”信息平臺。第三是各政府聯系機制單位要按照各自的工作職責，制定工作目標，強化工作職責，進一步把發展政府大數據應用作為推動大數據產業發展的重要方向之一，充分調動各級政府部門、科研機構和企業的積極性，形成支持和參與大數據產業發展的強大動力和合力，實現大數據產業的高質量發展。第四，加強包括公務員和信息平臺技術人員在內的全體員工大數據道德的培養和培訓，因為數據的獲取、管理和安全需要全體員工的參與，這關系到人民群眾的切身利益。五是數據共享與系統建設同步進行。在實踐中，經常困擾我們的可能不是技術，而是法律、標準和規范、安全和政策等因素。例如，法律的滯后將給政府信息化的應用設置許多障礙；標準和規范的滯后可能給系統集成帶來困難；如果安全機制不完善，就會帶來很大的隱患。因此，迫切需要進一步加強頂層設計，修改完善法律法規，加強監督管理和安全保障，推動各地各部門轉變觀念，充分認識到數據共享是一項應盡的責任和義務。

結束語大數據建設是一項系統工程，旨在促進數據開發和研究，細化和深入挖掘應用場景，提高政府服務的整體水平，讓企業和群眾真正感受到“大數據”發展的真實成果，讓群眾和企業更方便。關注數字經濟，創造新的產業和模式。加強大數據建設的統籌協調，進一步完善頂層設計，建立清晰順暢的大數據管理框架。明確大數據局和大數據中心的功能定位，建立健全互聯網和政府服務的統一接入和標準，加強數據采集和清理，推動本地數據向云傳輸，提高數據采集質量，提升數據可用性。完善公共數據立法，制定相關政府法規，切實解決信息數據安全和數字產權問題。加強專業技術力量建設，圍繞發展平臺、薪酬等重點，吸引高層次技術人才，借助專家團隊提升大數據管理和應用水平。這是大數據時代提高政