政务数据如何赋能社会治理创新发展
政务数据是各级政务部门及其技术支撑单位在履行职责过程中依法采集、生成、存储、管理的各类数据资源,是政务数字化的基础。
随着互联网、大数据、云计算、人工智能等数字技术的创新发展与数字政府建设的大力推进,政务数据愈发呈现出高度聚集、流动频繁且逐步共享开放的特征和趋势。
以政务数据汇聚融合、共享开放和开发利用,有力支撑社会治理思维创新化、结构扁平化、方式科学化、过程民主化,赋能社会治理创新发展。
一、政务数据赋能社会治理思维创新
加强数字政府建设是创新政府治理理念和方式的重要举措。
在数字政府建设的过程中,政务数据与政府管理服务融合不断深化拓展,正有力推动政务数字化、智能化运行的系统性变革。这一变革将政务管理服务的各项应用与业务一定程度上转化为各类政务数据。
由此,政府在传统治理过程中运用的将数据作为治理工具的“技术思维”逐渐不适用于当前不断演进的系统性变革,进而在实际治理中催生出将数据作为治理对象的“治理思维”。
从“数据—技术”到“数据—治理”的转变,在拓展政务数据在社会治理中的应用广度和深度的同时,也推动实现政府治理理念的更新与社会治理思维的创新。
在新的治理理念的指导下,依据清晰的治理规则、业务规则,对各类政务数据进行治理,推动社会治理便捷化、高效化、智能化。
二、政务数据赋能社会治理结构扁平化
以政务数据融合、数字技术融合、政务业务融合等生态互联,建设而成的政务数据平台是数字时代社会治理的新型重要载体。
当前,建成全国一体化政务数据共享枢纽,依托全国一体化政务服务平台和国家数据共享交换平台,构建起覆盖各个省(自治区、直辖市)和新疆生产建设兵团的数据共享交换体系,初步实现政务数据目录统一管理、数据资源统一发布、共享需求统一受理、数据供需统一对接、数据异议统一处理、数据应用和服务统一推广。
依托标准统一、整体联动、协同推进的各级政务数据平台,大力推动“一网通办”“全程网办”“跨省通办”等政务服务模式创新,有效打通跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的堵点卡点,推动“政务数据多跑路,办事群众少跑腿、不跑腿”扎实落地。
在促进政务服务高效化、智能化,提高社会治理效能的同时,以政务服务事项集成化办理、扁平化治理,打破了原有的等级式治理结构,促进了社会治理结构向扁平化转型。
三、政务数据赋能社会治理方式更加科学
政务数据是政府部门提升管理决策质量、优化政务管理服务供给的重要依据。
2023年,我国数据生产总量达32.85ZB,其中政府部门掌握的数据资源约占全社会信息资源的80%。政务数据因其专业性强、涵盖面广,为社会治理实践提供了丰富的分析材料与决策依据。
一方面,通过大数据分析、机器学习和人工智能等新兴数字技术,对社会治理相关领域的业务数据进行挖掘和分析,并从中获取有效信息、发现潜在问题和研判发展趋势,进而以决策的科学化和政务管理服务供给优化,提升社会治理的科学性、精确性。
另一方面,通过数据分析和评估工具,对治理举措实施后的实时数据进行监测并与预期目标对比,同时对社会反响与公众意见进行统计分析,更加全面、准确地了解各项政策和措施施行的真实情况,并根据实际效果及时、动态地调整政策中不适应社会需求和公众诉求的部分,进而增强社会治理的有效性和可持续性。
四、政务数据赋能社会治理过程民主化
政务数据加强政府与多元主体良性沟通、有效互动,为社会治理多元主体的沟通协作“搭建桥梁”。
社会治理通过一系列价值、政策和制度的制定与实施,促进各个主体间的良性互动,从而实现推动和管理经济、政治、社会进程。
而政务数据的嵌入,创新了社会治理主体参与的模式、工具及场景。
无论是政府主体通过数据共享、政府信息公开平台等方式,主动将社会治理事务公开透明地展示给社会组织和公众,抑或社会组织和公众通过数据分析和可视化技术手段,对社会治理过程与政策执行情况进行深度了解、主动参与和有效监督,都有力地增进政府、企业、社会组织与民众等不同主体之间的互动沟通、对话协商。
在政务数据的推动下,上下联动、全民参与、协同共治的全新社会治理格局正在形成,有效推动社会治理多元主体凝聚价值共识、形成合作关系,促进社会治理生态优化和治理水平提升。
五、其他
此外,还必须指出的是,政务数据在加强与创新社会治理的同时,也面临着新的挑战。
比如,“数据烟囱”“数据壁垒”仍然存在,阻碍政务数据高效流通;政务数据治理能力与快速发展的数据规模不匹配,数据隐私、安全问题亟待解决;政务数据应用潜力释放不够、开放程度不深,无法全面支撑社会治理体系;等等。
对于这些在政务数字化转型发展阶段产生的问题,必须通过发展和实践来深化认识和有效化解。
只有坚持政务数字化变革的正确发展方向,加快释放政务数据潜能与价值,推动政务数据有序开放共享、政务数据平台建设不断优化、社会治理主体有效协同共治,赋能社会治理数字化模式创新发展,才能不断提升社会治理现代化水平。
作者:老司机聊数据公众号:老司机聊数据,《数据血缘分析原理与实践》作者
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