關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)/公共管理/大數(shù)據(jù)功能/公共管理變革
 

　　作者簡介：胡鍵(1968-)，男，湖南道縣人，上海社會科學(xué)院研究員，博士研究生導(dǎo)師，從事中國軟實力研究，上海 200020
 

　　基金項目：國家社會科學(xué)基金項目“中國軟實力評估及增進(jìn)方略研究”(14BKS064)
 

　　公共管理是公權(quán)力的行使者決定公共資源在公共領(lǐng)域配置的過程。公權(quán)力配置公共資源并不是隨意性的，科學(xué)配置公共資源必須建立在對公共領(lǐng)域詳細(xì)了解的基礎(chǔ)上;否則，公共資源的配置就會出現(xiàn)扭曲，終導(dǎo)致公共資源的浪費和無效配置。傳統(tǒng)的公共管理是借助于歷史經(jīng)驗的反復(fù)比較，正所謂“以史為鑒，可知興替”。今天雖然歷史縱向的比較仍然可以獲得經(jīng)驗，但這并非的方法，甚至可以說是一種陳舊的方法論。新的方法是基于大數(shù)據(jù)的公共管理，大數(shù)據(jù)將帶來公共管理的重大革命。
 

　　一、大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵和特征
 

　　“大數(shù)據(jù)”是近年來的一個技術(shù)熱詞，也是一個學(xué)術(shù)熱詞，同時也是一個政府施政的熱詞①。大數(shù)據(jù)究竟是什么?并非一個人人都能回答的問題。有學(xué)者把大數(shù)據(jù)視為一種統(tǒng)計工具，并將大數(shù)據(jù)解釋為“不是基于人工設(shè)計、借助傳統(tǒng)方法而獲得的有限、固定、不連續(xù)、不可擴(kuò)充的結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)，而是基于現(xiàn)代信息技術(shù)與工具可以自動記錄、儲存和連續(xù)擴(kuò)充的、大大超出傳統(tǒng)統(tǒng)計記錄與儲存能力的一切類型的數(shù)據(jù)”[1]。在這些學(xué)者看來，大數(shù)據(jù)對人類思維的影響也僅僅是表現(xiàn)在“認(rèn)識數(shù)據(jù)思維的變化”、“收集數(shù)據(jù)思維的變化”和“分析數(shù)據(jù)思維的變化”[1]。即便有學(xué)者對大數(shù)據(jù)有比前者更深入的理解，認(rèn)為“大數(shù)據(jù)將深刻影響人類的決策模式和社會經(jīng)濟(jì)的運行模式”，但也仍然是從統(tǒng)計學(xué)的角度來思考大數(shù)據(jù)的意義[2]。從技術(shù)上來看，大數(shù)據(jù)可以歸人統(tǒng)計工具之內(nèi)，但大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計工具是存在巨大差別的。傳統(tǒng)統(tǒng)計工具是以傳統(tǒng)統(tǒng)計方法為代表的“以算法為中心”的，而大數(shù)據(jù)是以數(shù)據(jù)挖掘為核心的“以數(shù)據(jù)為中心”的統(tǒng)計[3]。前者通常需要提前對數(shù)據(jù)分布和誤差結(jié)構(gòu)等做出假設(shè)，在某種意義上其結(jié)果只是人工擬合的近似世界而非真實世界，而后者基于總體數(shù)據(jù)可以給出更加的描述和預(yù)測[4]。由此可見，大數(shù)據(jù)雖然可以歸入統(tǒng)計工具之內(nèi)，但它不是一般意義上的統(tǒng)計，一般的統(tǒng)計只是基于既有數(shù)據(jù)的分析，而大數(shù)據(jù)是透過既有的數(shù)據(jù)可以挖掘出既有數(shù)據(jù)隱藏著的數(shù)據(jù)和價值。尤其是大數(shù)據(jù)中的非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)本身就隱藏著巨大的價值，這是戰(zhàn)略預(yù)測的重要依據(jù);相反，傳統(tǒng)統(tǒng)計工具一般不會對非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)產(chǎn)生興趣。也有學(xué)者認(rèn)為，大數(shù)據(jù)既是數(shù)據(jù)，也是一種技術(shù)和能力，“是數(shù)據(jù)收集、分析的前沿技術(shù)，是從各種類型的龐大數(shù)據(jù)中快速獲得有價值信息的能力”[5]。持這種觀點的學(xué)者認(rèn)為，大數(shù)據(jù)實際上是用來決策的工具。但是，大數(shù)據(jù)在于它的全數(shù)據(jù)、混雜性和相關(guān)性，大數(shù)據(jù)根本無法提供決策的工具。不過，大數(shù)據(jù)卻能夠提供一種獨特的思維。也就是說，大數(shù)據(jù)并不是提供決策的具體工具的，而是提供全新的決策思維的。指望用大數(shù)據(jù)來提供一種的決策工具是不可能的，但大數(shù)據(jù)思維的確使決策對數(shù)據(jù)產(chǎn)生嚴(yán)重的依賴性，然而，正如舍恩伯格所說的那樣，“數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有我們想象的那么可靠”[6]208，“大數(shù)據(jù)為我們提供的不是終答案，只是參考答案”[6]233。還有學(xué)者認(rèn)為，大數(shù)據(jù)就是指人們借助于云技術(shù)運用數(shù)據(jù)的能力，當(dāng)然這種數(shù)據(jù)不是一般的數(shù)據(jù)，而是海量數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)。也即是人們借助于云技術(shù)使用結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)的能力，而這種能力體現(xiàn)在國家治理、隱私保護(hù)、公共服務(wù)、醫(yī)療衛(wèi)生等。這方面的成果不少，但基本上都是從集體的領(lǐng)域來分析的，這里不一一列舉。
 

　　大數(shù)據(jù)固然是數(shù)據(jù)，也是技術(shù)、能力和價值，也正因為如此，人們都是從這些方面來認(rèn)識大數(shù)據(jù)特征的，即通常用4個V(即Volume，Variety，Value，Velocity)來概括大數(shù)據(jù)的特征。
 

　　1.數(shù)據(jù)體量巨大(Volume)。據(jù)估計，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB(1PB=2[10]TB)，而歷史上全人類說過的所有的話的數(shù)據(jù)量大約是5EB(1EB=2[10]PB)。當(dāng)前，典型個人計算機(jī)硬盤的容量為TB量級，而一些大企業(yè)的數(shù)據(jù)量已經(jīng)接近EB量級②。
 

　　2.數(shù)據(jù)類型繁多(Variety)。這種類型的多樣性也讓數(shù)據(jù)被分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。相對于以往便于存儲的以文本為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出更高的要求。
 

　　3.價值密度低(Value)。價值密度的高低與數(shù)據(jù)總量的大小成反比。以視頻為例，一部1小時的視頻，在連續(xù)不間斷的監(jiān)控中，有用數(shù)據(jù)可能僅有一兩秒。如何通過強(qiáng)大的機(jī)器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價值“提純”，成為目前大數(shù)據(jù)背景下亟待解決的難題[7]。由于數(shù)據(jù)多、總量大、價值密度低，因此，人們對數(shù)據(jù)(信息)的關(guān)注度就非常低。正如約瑟夫·奈所說：“豐富的信息導(dǎo)致關(guān)注的貧乏。當(dāng)我們被大量的信息淹沒在其中之時，我們難以確定關(guān)注什么。注意力取代信息成為稀有資源，而可以將有價值的信號與白噪音區(qū)分開來的人就獲得了權(quán)力。”[8]奈所說的“將有價值的信號與白噪音區(qū)分開來”，在大數(shù)據(jù)中就是數(shù)據(jù)挖掘;而“獲得了權(quán)力”的意思在大數(shù)據(jù)中就是指獲得價值。另外，Value還有一層意思是指大數(shù)據(jù)所蘊含的巨大價值。大數(shù)據(jù)雖然因信息超大規(guī)模而導(dǎo)致關(guān)注度降低，進(jìn)而使數(shù)據(jù)的價值密度降低，但是，大數(shù)據(jù)之大在于數(shù)據(jù)具有“再生性”，數(shù)據(jù)的價值具有巨大的增值效應(yīng)。大數(shù)據(jù)的使用者并非停留在對表層數(shù)據(jù)的使用和發(fā)現(xiàn)表層數(shù)據(jù)的價值，而是通過表層數(shù)據(jù)不斷挖掘，既可挖掘更深層次的數(shù)據(jù)，也可通過深層次的各種數(shù)據(jù)(包括結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù))，從而挖掘出更大的價值。
 

　　4.速度快(Velocity)。大數(shù)據(jù)框架內(nèi)的速度包括兩個方面：一方面，指如何加快數(shù)據(jù)的導(dǎo)入;另一方面，指如何加快分析和利用新導(dǎo)入的數(shù)據(jù)。前者的一個重要原因是大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)產(chǎn)生迅速，而大數(shù)據(jù)本身要求的是全數(shù)據(jù)，如果沒有快速導(dǎo)入數(shù)據(jù)的技術(shù)，那么就很難做到全數(shù)據(jù)，不是全數(shù)據(jù)就不能成為大數(shù)據(jù)。后者則是由大數(shù)據(jù)的目標(biāo)所決定的。大數(shù)據(jù)的目標(biāo)是利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)分析和科學(xué)預(yù)測，新數(shù)據(jù)不斷產(chǎn)生，那就意味著新問題、新情況也迅速產(chǎn)生。沒有快速分析和利用新數(shù)據(jù)的能力，那么，所有的預(yù)測都是滯后的。滯后的預(yù)測會導(dǎo)致大數(shù)據(jù)喪失其預(yù)測功能。因此，在如此海量的數(shù)據(jù)面前，處理數(shù)據(jù)的效率就是一個機(jī)構(gòu)的生命力所在。
 

　　除了上述四個特征，大數(shù)據(jù)更重要的還是提供一種獨特的思維，即大數(shù)據(jù)思維。什么是大數(shù)據(jù)思維呢?(1)開放性思維。由于大數(shù)據(jù)的來源是多源性、多路徑的，也就是說，數(shù)據(jù)本身是開放性的。因此，在分析數(shù)據(jù)和基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的時候也需要一種開放性的思維來進(jìn)行分析和預(yù)測。(2)非線性思維。這種思維要求我們在分析問題的時候不能僅僅憑幾個要素來進(jìn)行決策，而是要把所有相關(guān)性因素都要納入分析框架。尤其是不能用簡單的因果關(guān)系來進(jìn)行決策，要充分考慮問題的復(fù)雜性。(3)價值思維，不能把數(shù)據(jù)僅僅看作數(shù)據(jù)，要認(rèn)識到數(shù)據(jù)背后的巨大價值。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)思維是數(shù)理統(tǒng)計思維，認(rèn)為數(shù)據(jù)的本質(zhì)在于統(tǒng)計，統(tǒng)計的目的是揭示歷史過往中的基本特征和基本規(guī)律，根本沒有通過數(shù)據(jù)來獲得價值的思維。大數(shù)據(jù)思維就是通過數(shù)據(jù)的導(dǎo)人、分析，挖掘出巨大的價值。這種思維是完全不同于傳統(tǒng)思維的全新思維。這種思維奠定了我們的學(xué)習(xí)創(chuàng)新(深度學(xué)習(xí))、科技創(chuàng)新和管理創(chuàng)新。
 

　　二、大數(shù)據(jù)與公共管理的結(jié)合
 

　　公共管理的數(shù)據(jù)來自何處?弄清楚這個問題，首先要清楚數(shù)字和數(shù)據(jù)的區(qū)別，以及數(shù)據(jù)科學(xué)與管理科學(xué)是怎樣結(jié)合在一起的。不但數(shù)字與數(shù)據(jù)有巨大的差別，而且傳統(tǒng)數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)也有本質(zhì)的區(qū)別。一個數(shù)字只是一個符號，表現(xiàn)為一個數(shù)值或者是文本型數(shù)字，數(shù)字只是數(shù)據(jù)的一種形式。而數(shù)據(jù)則是一個很寬泛的概念，“只要是對客觀事物記錄下來的、可以鑒別的符號都可以稱之為數(shù)據(jù)，包括數(shù)字、文字、音頻、視頻等等”[9]。也就是說，數(shù)據(jù)是關(guān)于某個(些)方面的一組數(shù)字，表現(xiàn)形式就不只是數(shù)字，而是有更多的表現(xiàn)形式。數(shù)字毫無疑問是統(tǒng)計科學(xué)的基本素材，但統(tǒng)計主要是對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一般都不會納入傳統(tǒng)統(tǒng)計之內(nèi)，而實際上，云技術(shù)普及應(yīng)用之后，90%的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，而且是富含大量價值的數(shù)據(jù)。由此可見，數(shù)字和數(shù)據(jù)不但在形式上完全不一樣，而且在內(nèi)容上也是大相徑庭的。在云技術(shù)出現(xiàn)之前，數(shù)據(jù)仍然主要表現(xiàn)為以結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)為主的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)雖然也會用于分析和研究，也表現(xiàn)為定量的微觀分析，但它所詮釋的仍然是一個問題的宏觀和整體的狀況，而且根據(jù)這種數(shù)據(jù)所進(jìn)行的決策也仍然是宏觀決策。這主要是受制于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的采集方法、分類方法和采集標(biāo)準(zhǔn)。然而，云技術(shù)誕生以后，大數(shù)據(jù)的采集、分類、分析等方法和手段都徹底精細(xì)化，這樣大數(shù)據(jù)才能對所涉及的對象進(jìn)行微觀性和個性化的分析。換言之，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)只能算是小數(shù)據(jù)，小數(shù)據(jù)揭示問題的宏觀現(xiàn)象，而大數(shù)據(jù)則可以揭示問題的內(nèi)在本質(zhì)。
 

　　大數(shù)據(jù)產(chǎn)生之后，數(shù)據(jù)科學(xué)迎來劃時代的變革，這種變革的大表現(xiàn)是數(shù)據(jù)科學(xué)與其他科學(xué)的內(nèi)在結(jié)合，并形成基于大數(shù)據(jù)的新興科學(xué)。數(shù)據(jù)科學(xué)初與企業(yè)管理結(jié)合得緊，主要原因是：隨著社會化分工越來越細(xì)，企業(yè)生產(chǎn)的社會化程度也越來越高，因而企業(yè)的管理包括預(yù)測、決策等都越來越復(fù)雜，越來越依賴于完整的客觀數(shù)據(jù)。而基于云平臺和云計算的大數(shù)據(jù)可以為企業(yè)提供這種大數(shù)據(jù)服務(wù)。隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的迅速發(fā)展，公共管理、社會管理等也都全面引入數(shù)據(jù)科學(xué)。尤其是在新世紀(jì)，各國在繼20世紀(jì)90年代推行的各行各業(yè)包括政府的“上網(wǎng)工程”之后，各國在新世紀(jì)又大力推行大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。所以，大數(shù)據(jù)已經(jīng)全面介入公共管理、社會管理之中。在這種情形下，數(shù)據(jù)科學(xué)與管理科學(xué)的高度相符嵌入而實現(xiàn)管理實踐的巨大飛躍，尤其是使基于大數(shù)據(jù)之上的精細(xì)化管理和微觀管理成為現(xiàn)實。在繼西方各大國大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略之后，中國政府也頒布相應(yīng)的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，制定“建立‘用數(shù)據(jù)說話、用數(shù)據(jù)決策、用數(shù)據(jù)管理、用數(shù)據(jù)創(chuàng)新’的管理機(jī)制，實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的科學(xué)決策，將推動政府管理理念和社會治理模式進(jìn)步”的行動方案[10]。這也表明，大數(shù)據(jù)將在短期內(nèi)成為公共管理等領(lǐng)域內(nèi)的主要技術(shù)工具，也是提升政府治理能力的重要技術(shù)手段。
 

　　既然大數(shù)據(jù)全面嵌入公共管理，那么，公共管理所依賴的大數(shù)據(jù)又來自何處呢?眾所周知，公共管理的內(nèi)容非常廣泛，公共管理以社會公共事務(wù)作為管理對象，而社會公共事務(wù)的具體內(nèi)容分為公共資源、公共項目、社會問題等內(nèi)容。因此，用于公共管理的大數(shù)據(jù)并不是單一性的，而是來自各個領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)。幾十年互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展為數(shù)據(jù)積累提供了重要技術(shù)平臺，加之大數(shù)據(jù)搜索引擎的發(fā)展，使社會產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)都能夠獲得迅速且有效的收集和儲存。特別是世界各國的電子政務(wù)建設(shè)為公共管理積累了大量數(shù)字化的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，既是政府大數(shù)據(jù)的重要來源，也是用于公共管理的大數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)主要來自以下四個方面：