摘要：从国家治理体系建构层面看, 实现有效的社会治理, 必须将大数据上升为国家战略, 使数据财富成为全民意识。通过对大数据背景下社会治理的内涵诠释, 详细解构党的十八大以来提出的社会治理内涵和社会治理机制目标, 完善对社会治理大数据的价值分析, 重新建构社会治理的价值体系, 并在大数据背景下积极探究社会治理体系的发展方略。

一、社会治理体系的理论概述

1. 大数据社会治理研究的文献综述

通过文献梳理, 早在1980年, 外国就开始大数据治理领域方面研究, 其中在《第三次浪潮》一书中, 著名未来学家阿尔文·托夫勒生动地比作“第三次浪潮的华彩乐章”。直到当今, 欧美等西方国家在大数据治理研究方面依然处在世界先进行列, 关注领域非常广泛, 通过归纳分析得知相关研究集中在以下方面:一是可持续与环境保护, 通过利用数据识别来预防和降低污染能耗;二是创新创业领域, 充分运用大数据识别弥补技能沟, 为促进创新创业提供支持保障;三是教育教学领域,通过大数据分析来合理配置教育资源大数据时代下环境保护的新思路, 为教育发展和学生成长提供支持;四是社会保障领域, 通过大数据整合社会力量, 为社会弱势群体提供服务帮助;五是城市建设领域, 通过大数据规划来加强公共设施的维护利用, 提升城市建设的品味定位;六是公共安全领域, 通过大数据分析研判实现安全防范的预警预知预判预防, 从而更好地维护社会稳定和公共安全。

相比之下, 我国最近5年才针对“大数据治理”开始专题研究, 并呈现出平稳快速发展状态, 但是研究力量相对薄弱, 研究群体比较分散, 使得研究重点还不够深入全面。目前, 国内学界对于大数据治理研究主要在以下方面:一是关于智慧政府建设, 在大数据背景下通过引入智能政府 (GI) 的概念, 研究智慧政府的现状、问题和路径, 并以此分析了电子政务的重要性和必要性;二是政府机关应用大数据的实证研究, 包括应急处置、风险评估、医疗卫生和公共交通等方面的实际问题;三是政府大数据统计研究, 着力探索统计现代化的方式方法, 试图构建标准统一的统计数据共享机制, 从而改变传统的IT架构。尽管近年来国内大数据的研究成果如雨后春笋, 但是针对大数据时代的价值变化与重构还未引起广泛关注, 由此带来的价值变革对社会治理的影响还缺乏全面深入研究, 这也是本文在大数据治理层面开展的崭新研究。

2. 大数据社会治理体系的双重特质

目前, 传统虚拟社会与现实社会之间的非真实性、非对称性与匿名性, 使得社会治理模式处于“镜像世界”的即时性、真实性与对称性状态之下。尽管非结构化的数据信息增加了社会治理难度, 产生了严重信息安全问题, 但是在本质上看, 镜像世界的产生发展反映出人们生产生活方式的拓展转变, 科学技术使得人类社会开始步入生存融合镜像化阶段, 让数字化数据来显示各种社会关系与生存方式, 而真实世界里的一切都在迅速被数据化,现实世界镜像实践的存在便具有“双重世界”的特质。

在大数据时代大数据时代下环境保护的新思路, 社会治理面临着“线上”与“线下”两个场域, 形成线上线下交互的发展趋势, 并在合作创新与开放共治中发生颠覆性创新。一方面, 从“线上”向“线下”的延伸情况看, 从治理主体到市场主体, 再到社会组织, 这种延伸趋势在社会领域迅速扩张, 形成“线上”与“网下”互动交流, 从而推动大数据社会治理合力的形成。另一方面, 从“线下”向“线上”的扩展情况看, 网络空间逐步扩展, 人们生产生活的网络化和虚拟化不仅催生培育出电子商务和电子政务, 公共服务与社会治理伴随着“智慧民生”开始转型升级。

近年来, “互联网+”模式带动电子政务、电子商务等领域的创新发展。可以说, “互联网+”这种“加法”运算模式绝不是简单的相加, 而是发散的叠加。然而, 面对复杂的治理难题, 大数据不仅要会做加法, 也要重视“互联网-”的减法作用。当前, 大数据乱象已经到治理零界点, 特别是对实体经济的颠覆性冲击, 对国家税收的偷逃潜规则, 对网络诈骗的趋利避害, 以及对色情暴力的容留蔓延, 都让数据和网络充斥着一定的负能量。

3. 大数据社会治理体系的价值维度

第一, 大数据治理的人本维度。查尔斯·泰勒认为, “作为政治动物的公民权利必须超越私人道德性, 才能达到有序治理的公共责任。”现实社会中, 大数据治理的价值归属在人本与数据的问题曾经存在争议, 数据异化导致人性缺失的情况对社会治理形成巨大冲击。从根本上看, 大数据治理的人本价值还没有得到准确的说明与合理的定位。可以说, 数据本身不能否定人本, 无论是信息化还是城镇化, 治理过程都是将人文与科技合二为一, 并且更加突出最终实现人的全面发展。

第二, 大数据治理的正义维度。罗尔斯认为, “正义即公平, 只要实行事先平等政策, 才能达到分配正义目标。”由于治理的工具理性与价值的功利主义无限扩张, 大数据治理始终无法达到分配正义的平等性标准, 治理伦理没有充分的价值论证和深层的价值诉求, 大数据的正义属性没有得到政治社会认同。在正义的善中, 大数据治理并非权利优先于善, 而是基于有限政府的程序正义和数据善治。为此, 大数据治理已经不是简单的工具技术和工具理性, 这种科技治理正在进行角色转变, 并孕育着生产力与生产关系的变革发展, 这种正义的科技价值观以协同治理的方式实现正义的善和正当的善, 以利益共享实现善治追求。

第三, 大数据治理的公平维度。目前, 众创空间、众创经济、众创力量和众创文化都已经成为一种常态和一股力量。作为智慧共同体, 大数据为社会治理体系提供共建共享的技术平台, 公众依靠共同的平等价值观参与社会治理, 这种价值观的形成是自愿的并非强制的, 是权利的并且义务的。无论是城乡居民, 还是地区差异, 大数据治理推动着社会公平的伦理价值发展, 这种非制度性准则具有天然的正义性。

第四, 大数据治理的效率维度。从国家角度看, 大数据是重要战略资源, 从社会角度看, 大数据是必须的管理资本和管理手段。随着数据来源的急剧增加, 各种数据的应用数量也在大幅增加。在这些数据当中, 埋藏着社会公众需求、消费行为习惯、市场变化走势等海量历史记录, 这些关键数据对于政府治理、企业管理和社会发展都极为重要。所以, 大数据运用的核心在于庞大的数据中关键数据的加工, 以及经过加工后创造巨大的经济和社会价值, 也就是说, 数据已经成为新的生产力要素, 成为一种新型的社会资本和经济元素。

第五, 大数据治理的多元维度。在大数据治理中, 公众参与具有他在性的伦理价值, 超越政府本位和自我中心并形成共治文化, 但是, 并存的自由主义和泛主体化倾向却容易导致价值层面的隔离模式。事实上, 多元治理并不是否定政府、市场和社会的单独作用, 而是尝试建立广泛的社会与境, 在主体认同与社会共治中实现社会正义价值。同时, 这种多元互动价值维度的科学性与合理性在于超越自我中心主义的认识论、主体论与方法论, 优化社会多元协同关系, 强化协同主体外部正义内部化, 突出社会共治优先性。

二、社会治理体系的价值分析

1. 大数据社会治理体系的价值功能

第一, 通过大数据预测, 提升社会治理科学性。社会治理的重点难点在于夯实基础和做实基层。基于大量科学可靠的数据, 开展社会调查和实践发现及验证规律变得可行, 实现从“经验管理”到“科学治理”的转变。行政体制改革的核心在于促进政府职能的深度转变, 坚持用负责系统方式自我协调和自我组织, 坚持把政府权力清单和责任清单以外的决策事项交还给市场和社会, 让自下而上、扁平化、自我组织、自我协调的末梢决策具有灵活快速响应的特征。

第二, 通过大数据决策, 提升社会治理公信力。政府信息公开和数据开放利用, 强化社会信息的公开透明, 是政府引导社会治理创新的基础工作。大数据的运用, 就是建立公众与政府间的沟通渠道, 并利用它开展相关工作, 有效打通政务流程中基础信息的共建共享, 通过公众参与政府决策全过程, 进一步推动治理难题的解决和矛盾纠纷的化解, 让信息通联贯穿于政策制定、执行和监督之中。

第三, 通过大数据分析, 提升社会治理服务性。大数据运用对交通、教育、民政、低保、医疗卫生、户籍等政府机关的基础数据开展深入挖掘和综合分析, 可以为定制民生工程提供了广阔天地。以改善、保障和服务民生为出发点, 大数据运用可以动态分析环境生态变化趋势;利用电力数据分析房屋空置率;建立网络舆情监测体系, 绘制社会不同时段情绪波动的实时色彩图, 监控社会情绪, 构建主动式虚拟社会管理体系和管理模式, 通过抓取并精确分析群众对不同公共服务的具体需求数据, 设计并开展定制服务, 变末端管控为源头治理, 强化公共决策的前瞻性和科学性。

2. 大数据社会治理体系的价值变革

第一, 从“经验治理”向“精准治理”跨越。大数据的科技优势在于改变定性化的经验型治理模式, 抛弃传统简单决策的路径依赖, 形成用数据决策的精准治理能力水平, 实现数据的智能化、关联化和动态化, 从而避免政府治理的经验依靠和缺位越位, 纠正信息的隐性、无序和静态等缺陷, 让政策调整更具针对性, 让社会治理更具精准性。

第二, 从“静态治理”向“动态治理”跨越。在当前信息时代, 社会治理面临各类复杂性风险考验, 而常规的应急手段不可能完全理性地预知预判风险的存在。但是, 大数据治理是灵动的, 它可以从封闭到开放、从事后到事前、从反恐到治安开展全方位立体化的防控保护, 及时指导着公共政策的调整, 以便更好地应对社会的不确定波动和要素的不规则流动。此外, 大数据治理更加重视事前预警、预知、预判、预防, 通过共建共享大数据资源, 提升社会治理的灵敏度和前瞻性, 真正承担起预测分析、安全控制和风险防范的治理责任, 从而真正构建起全时的社会治理动态监测体系。

第三, 从“碎片化治理”向“整体性治理”跨越。在传统信息化条件下, 局部数据与抽样数据容易带来碎片化和流动性问题, 信息变量的控制和测量也需要面对信息分层的现实威胁, 因而控制误差和增加样本就成为创新社会治理的现实需要。因此, 依靠大数据手段, 传统人类社会被信息网络贯穿和联结为大数据社会, 信息爆炸和移动革命悄然出现, 民意诉求和政治生态全面升级, 经济转型和产业升级被深度挖掘, 利益阻隔、数据封锁、信息壁垒等变革阻力被全面打破, 政府跨部门协同治理逐步取代部门治理, 促进政府职能的深度转变和开放整合。

3. 大数据社会治理体系的价值争议

第一, 公众参与的悖论。大数据作为高级别的辅人技术, 有力推动了人类社会的数据化生存, 并与社会各类成果融合, 显现出技术人文的主体性和社会技术的普遍化。但是, 技术的发展蕴含着人文的内涵, 当政府绩效考核不配套, 数据驱动力不足, 海量数据便会进入休眠状态, 这种情况下数据爆炸不仅不会增加民意表达渠道, 反而会加剧社会的无序参与和治理的价值混乱。因此, 要实现社会参与从“象征”走向“实质”, 必须克服传统管理模式的路径依赖, 加强海量数据的决策支撑, 才能真正拓宽社会的协同路径, 减少公众的无序参与。

第二, 治理效率的质疑。随着信息网络的开放性程度日益加深, 大数据的技术平台提供大量有价值信息, 推动社会难题的解决和社会资源的利用。但是, 数据安全和治理危机的存在不是偶然的, 比如经营状况、隐私情况、财产信息等方面的数据泄露, 使得大数据治理面临市场需求的冲击和共享理念的偏离, 形成劣币驱逐良币的治理风险。在应对社会治理的危机中, 政府更加需要运用大数据预知预警和查找规律, 降低治理风险, 增强防控能力, 充分利用大数据手段提高治理的可预见性, 提升风险的可解决性。

第三, 数据治理的瓶颈。即便在数据大爆炸的今天, 数据孤岛、数据割据和数据碎片依旧是社会治理的管理掣肘和技术难题。目前, 可用数据匮乏与无用数据爆炸并存的治理尴尬, 充分暴露出优质数据开放共享的短缺和数据保护主义的存在。但是, 数据的开放不是无条件的, 也是需要权衡的。政府决策是一种有限理性的状态, 而引导有效决策的关键点是基础信息和实证事实。因此, 保证社会治理数据的深度分析和社会化趋势并重是非常必要的, 只有将信息加工的限制最小化, 才能真正实现数据驱动决策的发展战略。

三、社会治理体系的价值建构

1. 思辨:运用大数据人本思维, 推动政府职能深度转变

在推进国家社会治理体系建设中, 大数据是社会治理的资本和工具, 是社会治理机制形成基础, 且随着数据的膨胀, 这些资本、工具和基础平台正在变得庞大无比。这就需要进一步变革现有的治理理念和既有的治理模式, 用数据说话, 让数据发声, 进一步推动政府治理理念科学地、积极地、稳妥地发生深度转变, 全面推动大数据思维和大数据意识的形成, 从而有效培育和发展数据治理文化, 真正提升政府基层治理和公共信息服务的能力水平。

此外, 还应进一步明确政府的权力边界和责任边界, 利用大数据助力“看不见的手”合理配置资源, 弥补公共治理的盲点和公共服务的真空, 通过构建线上与线下相结合的治理有机体, 有效保证社会治理结构模式更加符合人本价值, 更加符合善治规律, 更加具有社会效率。要积极培育发展大数据社会治理的多元主体, 最大限度地向多元主体放权, 促进线上和线下治理主体的规模空间进一步壮大, 推动社会服务向线上转移, 社会事务向线下延伸, 还权于市场, 还权于社会, 积极规范和引导多元主体参与大数据社会治理, 保障多元主体真正成为社会治理的合作者和分担者。

2. 共建:增强大数据正义属性, 推动国家社会各领域善治

未来, 数据挖掘和预测性分析将成为决定国家管理、社会治理和企业组织成败的关键。要积极推动社会治理平台建设与应用, 将网络基础设施建设覆盖社会治理的方方面面, 加快建立完善社会治理信息系统, 促进各区域间“数字公平”, 缩小城乡间“数字鸿沟”, 通过大数据应用激发基层社会自治活力, 逐步提高大数据社会治理平台在基础善治和多元共治中的应用价值。要搭建信息公开共享平台, 增加政府对大数据信息的动态采集分析预警能力, 推动海量数据智能化、动态化、显性化、关联化, 改善风险预警、决策评估、问题调查、舆情引导和社会互动的技术创新, 真正构建起功能齐全、动态跟踪、联通共享、全面覆盖的大数据治理网络。

此外, 信息安全防护也是大数据治理时期亟待解决的问题。为此, 应全面推进大数据安全发展战略, 积极应对大数据治理的各类风险挑战, 切实加强网络安全防护技术, 强化社会领域网络安全的监督管理, 加快构建大数据风险预警和网络监测体系, 通过充分利用政策协同、技术升级、完善法律、舆情分析等综合手段, 提高大数据治理风险的防控效率, 确保国家和社会各领域的信息安全。同时, 政府应当加强虚、实两个空间的监管切换, 做好线上与线下监管的无缝对接, 注重提升监管的深度和广度。

3. 共享:强化大数据公平伦理, 推动社会平等价值观确立

这种平等的价值观不再是单向单维价值伦理, 而是需要各治理主体之间形成一种多元互动模式选择, 构建起复杂的协同网络和平等的协同关系。从政治哲学分析, 大数据治理的平

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