一、引言

大數據時代的來臨，為政府治理創新和公共服務績效改善創造了巨大契機，但也提出了不容忽視的嚴峻挑戰。2015年8月，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》(國發〔2015〕50號，以下簡稱《行動綱要》)，將大數據發展和應用提高到國家戰略層面。這項動議幾乎要把全社會的所有力量都動員起來，但是對地方政府的角色和定位卻并沒有明確和清晰的界定。《行動綱要》在兩處專門提及地方政府，一處是“結合信息惠民工程實施和智慧城市建設，推動中央部門與地方政府條塊結合、聯合試點，實現公共服務的多方數據共享、制度對接和協同配合”，另一處是“加強中央與地方協調，引導地方各級政府結合自身條件合理定位、科學謀劃，將大數據發展納入本地區經濟社會和城鎮化發展規劃，制定出臺促進大數據產業發展的政策措施”。換句話說，地方政府要與中央部門協同配合，并被賦予“先行先試”的試點探索功能。

對中央政府而言，特別需要關注的是頂層設計(如戰略布局)、政治議題(如數字安全和政權穩定)和法律問題(如隱私保護和知識產權)。對此，許多研究都進行了分析和討論。然而，對于地方政府來說，如何因應大數據技術浪潮并從中受益，是一個值得關注的問題。在地方政府層面，大數據應用的挑戰在哪里?在大數據治理時代，地方政府準備好了嗎?本文基于政策文本的分析和實施過程的觀察，對地方政府大數據治理面臨的挑戰與困境進行探討。首先，介紹大數據治理的內涵及其挑戰;其次，介紹使用的理論框架和研究方法;再次，重點考察大數據治理對地方政府提出的全方位挑戰，并從多個方面進行探討;最后，總結大數據治理的主要發展方向，以及本文的政策啟示和研究展望。

二、大數據治理對地方政府的挑戰

(一)大數據治理及其能力挑戰

信息科學、計算科學、政治學、公共政策學、管理學等領域對大數據(big data)的定義不盡相同，而大數據又同數據分析學(dataanalytics)和數據科學(data science)交換使用。如此看來，大數據好比是個“筐”，什么都能往里裝。無處不在的互聯網和物聯網，都在實時產生海量數據。與其他領域相似，公共事務領域的大數據包括公民在線提供的數據，如官方網站、搜索引擎和社交媒體等產生的數據，以及建筑物、機動車、街道、移動終端等各種傳感器自動捕捉和傳輸的數據。與其他領域不同的是，公共事務領域的大數據還包括獨有的數據，即公共部門在其運營過程中自動收集的數據。所以，公共事務領域的大數據通常包括兩種海量數據：“公共部門主動收集的高度結構化的行政數據，以及持續和自動收集的結構化和非結構化的實時數據，這通常是由公共和私營部門通過互聯網交互而被動產生的。”

突飛猛進的大數據技術，以及由此而伴生的風險和不確定性，使大數據治理對政府部門和公共管理人員提出了嚴峻的挑戰。尤為重要的是，大數據的收集、處理、分析和解釋，將是未來公共管理人員的必備技能。公共管理者將需要具備能力去做如下工作：①管理和處理大量非結構化、半結構化和結構化的數據;②分析這些數據并為公共運營提供有意義的洞見;③解釋這些數據，借以支持循證決策。盡管公共管理人員可以調動各種技術和人力資源，甚至通過外包去滿足大數據治理在這些方面的能力需求，但是它仍然不同于過去公共部門的能力要求。即便是人才濟濟和資源富足的中央政府，也不會輕易滿足這些能力要求，更遑論資源匱乏的地方政府和基層組織。因此，特別是對地方政府來說，大數據治理提出的能力挑戰更是無法回避的。

對于中國地方政府而言，大數據治理的挑戰還不僅限于公共管理者的能力欠缺，更重要的是治理體制、治理焦點和治理邏輯等方面的問題。首先，地方政府嵌入在央地關系和跨域治理的復雜格局中，有關大數據、相關技術及其應用的治理挑戰就十分嚴峻。大數據治理不止是政府內部管理的狹隘問題，更牽涉到政府與其他政府之間、政府與市場、政府與社會之間的多重復雜關系。其次，中國地方政府不僅需要關注如何在公共管理和服務提供過程中收集、分析和利用大數據，而且需要平衡大數據產業發展的各方面訴求。與此同時，大數據治理對傳統官僚體制與政民關系提出了挑戰，并需要在治理邏輯上予以變革。為了對地方政府在大數據治理方面面臨的挑戰進行分析，我們將引入“動機—能力”框架。

(二)“動機—能力”框架

地方政府發展和應用大數據技術，同政府創新密不可分。政府創新的動機和能力，是最為關鍵的問題。政府愿不愿意創新，政府能不能創新，政府創新的動機和能力如何影響創新績效?對這些問題的探討，有助于我們認識和理解地方政府大數據治理的難題和出路。Christensen等(2004)提出的“動機—能力”框架(motivation/abilityframework)，盡管是針對企業創新而言的，也同樣適用于政府創新，并可以作為地方政府大數據治理的分析框架。

在該框架中，以政府為代表的許多非市場因素，都會影響潛在創新者的動機和能力。非市場力量塑造了創新所處的情境，特別是政府及其監管機構的“看得見的手”。它們為創新創造了條件，但也對創新提出了挑戰。在創新發展的環境中有兩個因素至關重要：動機和能力。動機指“創新的市場激勵”，能力指“獲取資源，將其轉化為產品和服務，以及將這些產品和服務提供給顧客的能力”。換句話說，動機指“等待勝利者的一罐黃金”，即創新的動力來源;能力是“獲取資源、將其導入商業模式并向顧客提供產品和服務的能力”，即將創意執行并奏效的能力。

在自由市場中，動機和能力比比皆是，并不是罕見的問題。而因為非市場因素的存在，創新的動機和能力卻受到深刻影響。無論是行業標準、工會、文化規范、技術發展狀態、國家知識產權基礎設施，還是最重要的政府監管，都是影響創新動機和能力的關鍵非市場因素。只有在創新的動機和能力都很強的環境中，企業創新才會開花結果。而在動機匱乏或能力不足的環境中，企業創新很難發展。政府之所以有能力影響企業創新，就在于它有政策制定和監管權力，并可以影響企業的補貼和激勵。

“動機—能力”框架是一個二乘二的理論框架，將創新者所處的情境分為四類：動機和能力都很強的創新“溫床”;缺少創造或利用創新機會的能力，則屬于“追求目標的狀態”;缺少創造或利用創新機會的動機，則是“追求金錢的狀態”;創新者既無動機也無能力，則處于“困境”。“溫床”指無論是行業在位者和潛在進入者，都有動機和能力去創新，如過去的硬盤驅動器行業。“追求目標的狀態”指受制于產權和貿易政策，創新者缺少必要的投入和顧客群體，如無線行業。“追求金錢的狀態”指存在創新的機會，但是企業需要想辦法將其變現。這往往是因為市場規模或增長前景受限所致，使行業的吸引力不足，如有賴于政府放松管制或增強競爭的電信行業。在“困境”狀態，企業創新的動機和能力都很弱。

將“動機—能力”框架應用于地方政府，則反映了大數據治理的動機和能力。就動機而言，地方政府在執行中央政策時面臨雙重激勵，即以地方官員的晉升壓力為主的政治激勵，以及地方政府汲取財政能力的經濟激勵(無論是上級中央轉移支付還是本地財政增長)。陳玲等(2010)認為，“當中央政策對地方政府的政治激勵和經濟激勵均十分有效時，地方政府官員會采取積極主動的實質行動策略，真實執行中央政府的產業政策，即‘實動’。如果中央政策僅具有較高的政治激勵而缺乏足夠的經濟激勵，地方政府官員會傾向于選擇在表面響應、實質觀望的執行策略，即‘偽動’。”并指出，“如果某項中央政策的政治激勵較低而經濟激勵較高，例如一些產業規制性政策，地方政府官員有可能采取先行先試、先斬后奏的執行策略，即‘暗動’。最后，如果中央政策對地方政府的政治激勵和經濟激勵都很低，地方政府則會采取擱置、觀望的‘緩動’策略。”他們也認為，“政治激勵和經濟激勵的交互影響事實上很難清晰分開，不僅如此，兩者之間還存在著相互轉化的關系。”

就能力來說，可以從資源稟賦和行為模式兩個角度予以研究。資源稟賦與一個地區的既有基礎設施和技術資源有很大關系，而行為模式則反映一個地區的政府行政程序和做事風格。因此，能力不完全指政府“有什么”，而是指政府允許或能夠讓企業和社會“做什么”。在大數據治理方面，政府發揮的應該是“四兩撥千斤”的杠桿作用。甚至“拿來主義”也是值得推崇的，特別是利用一些大型互聯網企業既有的網絡基礎、技術條件和數據資源，以及來自社會大眾的集思廣益。

根據上述框架，我們可以從動機和能力兩個角度對地方政府大數據治理進行分析，并得出如圖1所示的理論框架。

大數據治理：地方政府準備好了嗎?

圖1　地方政府大數據治理的“動機—能力”框架

首先，當政府既有動機又有能力去推動大數據治理時，就體現為右上角的“穩操勝券”狀態。典型城市有浙江省杭州市，其依托阿里巴巴總部所在地的地緣優勢發展大數據應用，并在智慧城市建設方面取得明顯成效。其次，當政府有動機而能力不足時，則表現為“有心無力”。處在右下角的貴州省貴陽市就屬于此類，雖然不具備類似杭州的地緣優勢，但是“開門辦事”的行動模式則可以“出奇制勝”。與之類似，廣東省佛山市順德區和南海區作為縣級政府，也面臨如何突圍大數據治理的挑戰。再次，當政府能力很強但是動機不足時，屬于“力不從心”的狀態，需要“歪打正著”才能走出困境。特別是對許多面臨其他緊迫政策需求而難以專注于大數據治理的地區，或者無法采取開放模式發展大數據技術的地區，即便有能力也無法有效發展。最后，地方政府的動機和能力都不足，就處于左下角的“按兵不動”狀態。目前，許多未啟動(“緩動”)或者只發文卻不行動(“偽動”)的地區都屬此類情況。

(三)數據與方法

考慮到大數據治理仍然處于初步探索階段，有關地方政府大數據治理的系統數據還難以收集，本文使用質性方法進行研究。為了對地方政府大數據治理面臨的挑戰與困境進行分析，我們主要依據如下方面的數據：

首先，是各級地方政府發布的有關大數據發展和應用的規劃綱要和配套文件。這些政策文本囊括了地方政府的主要舉措和施政要點，可以反映地方政府大數據治理的主要著力點和手段。

其次，是同業界人士和專家學者的非結構化訪談，以及對部分地方政府部門的實地調研和觀察。這些受訪者都對地方政府的大數據治理實踐有深入認識，可以據此獲取更深入的資料。

最后，是相關的新聞媒體訪談和報道、學術研究文獻，作為本研究的二手資料。

三、地方政府的大數據治理困境

(一)央地關系與跨部門協同

⒈央地關系：中央千條線與碎片化治理

中國是典型的“碎片化的威權體制”(fragmented authoritarianism)，在許多政策領域都是如此。一方面是自上而下的高度集權，存在很強的垂直性整合;另一方面是橫向的部門分立乃至各自為政，使跨部門協同面臨重重阻力。當前，各大部委都在爭相分食大數據這塊“肥肉”，期望從中“分一杯羹”，這導致“碎片化治理”的難題。

以大數據應用最廣泛的智慧城市為例，中國至少有26個部委、國家局和辦公室在推動和“授牌”。這包括發展改革委、工業和信息化部、科技部、公安部、財政部、國土資源部、住房城鄉建設部、交通運輸部、國家標準委、教育部、民政部、人力資源社會保障部、環境保護部、水利部、農業部、商務部、衛生計生委、旅游局、質檢總局、食品藥品監管總局、證監會、中國科學院、中國工程院、國家能源局、國家測繪地理信息局等25個部委，以及中央網絡安全和信息化領導小組辦公室(中央網信辦)。中央部門從2012年以來在全國布局了近700個試點城市，有些城市同時爭取到多塊“牌子”。為此，國務院成立了國家新型智慧城市建設部際協調辦公室，對智慧城市建設進行政策協調。

如果說國家戰略層面的頂層設計需要落地，那么地方層面就要具體推進和實施。對于地方政府而言，可以說“上面千條線，下面一根針”。面對如此多的上級指導，地方政府如何因應發展?如果這些部門之間的政策“打架”，地方政府該聽誰的?在“上行下效”的體制下，來自上級的政策要求會形成強大的激勵，使下級政府有足夠的動機去執行。然而，一個直接的結果就是，各地各級政府層出不窮地出臺了各種各樣的規劃綱要和行動戰略。因為上面有要求，不出臺不行，否則會被視為不作為和不積極執行政策。但是，倉促出臺和盲目上馬，就很難結合實際情況，又會導致新的問題出現。

⒉哪個層級的地方政府?

大數據對數據基礎設施的苛刻要求，使許多地方政府都獨臂難支。任何一個地方政府都沒有資源和能力去獨立發展龐大的數據基礎設施。即便是建設了這樣一個數據基礎設施，其運營、維護和利用則會提出更加嚴峻而難以回應的挑戰。因此，一個值得關注的問題是，發展和應用大數據的地方政府，指的是哪個層級的?是省級、地級市、區縣還是鄉鎮和街道?是不是各級地方政府都能(或要)使用大數據?不同層級的政府之間如何協調?不同轄區之間如何協同?不同部門之間如何對接?這些問題若得不到正視，籠統討論“地方政府”，可能得出誤導性的結論。

在大數據治理領域，不同層級的政府各有利弊得失，并主要表現為治理能力上的差別。省級政府盡管統籌協調能力突出，但不直接提供許多公共服務，不利于大數據的具體應用。地級市政府是較為合適的推進層，但是僅靠各個城市單打獨斗可能還遠遠不夠。區縣政府特別是區政府是不完整的一級政府，在統籌協調方面面臨局限性。鄉鎮政府和街道辦事處作為基層政府，近些年存在渙散、潰退的跡象，出現了很多社會治理問題，是否能夠將它們融入大數據治理范疇，仍然是一個關鍵問題。在鄉鎮和街道層面，非常缺乏大數據治理能力，可能是模塊化應用的主要層級，而很難獨立開展大數據應用。

如果不同層級的政府做到有差別的分工，有所為而有所不為，那么它們之間如何協調?以醫療保障為例，目前仍然以省市統籌為主，基于省市層面的大數據治理可能是較為適切的。上級政府可以設計和實施大數據平臺，而鄉鎮和街道政府“傻瓜式”地利用這些平臺產生的數據即可。這并不意味著基層組織只能被動地接受標準化的大數據產品和服務，而是說其主要職能是采用上級政府開發的接口輸送數據，并據此獲取定制化的大數據產品和服務。

⒊大數據治理與“大部門制”?

大數據治理并非某個部門的職能，而是牽扯許多部門。單靠某個部門的推動，也許其能力所不逮。以《行動綱要》為例，國務院就安排了數十個部門參與其中。但是，如此多的部門“齊上陣”，又會導致各自為政和難以協調的尷尬。對于地方政府而言，是依靠既有組成部門分工合作去推動大數據治理，還是建立綜合性機構統籌協調?換言之，是否需要在大數據治理領域推動“大部制”?

目前，各地政府仍然以層層下派任務和按部門職責分工的模式推動大數據治理，這種將新型技術嵌套在傳統官僚制內的做法，可能是不合適的。以北京市政府辦公廳2016年8月印發的《北京市大數據和云計算發展行動計劃(2016-2020年)》為例，該文件對各項具體任務明確了責任單位，幾乎囊括了所有北京市直機關和各區政府。這種做法固然調動了所有相關部門的積極性，有利于大干快上地推動大數據治理，但是卻可能進一步加劇“條塊分割”和“碎片化治理”的惡果，使“數據孤島”問題進一步凸顯，反而會使大數據治理喪失其初衷。比如，每個職能部門都開發一套本業務系統的數據平臺，可能讓不同部門之間難以共享共用數據，對于大數據治理而言無法實現有效的統籌協調。

與之形成鮮明對比的是，2016年9月，貴陽市政府組建“大數據發展管理委員會”(市大數據委)這樣一個單獨設置的政府工作部門，旨在統籌推進大數據產業的發展和應用。大數據委下設5個機構，負責綜合業務、產業發展和政策研究、應用推進、數據安全標準制定、基礎設施建設與數據資源共享等職責。實際上，貴陽市政府并未另起爐灶設立一個全新的機構，而是把該市工信委的部分處室、事業單位和分管業務劃歸到大數據委。然而，這樣一個“大部門”仍然只是把原有的市工信委進行了改組，并未實現“大部門制”。它是否有足夠的權威和能力去統籌協調其他同級機構?這是否會讓原本就疊床架屋的政府體系又平添一級機構并產生梗阻效應?盡管在“大部門制”的路上邁出了一步，貴陽市在這些方面仍然需要進一步探索。

(二)驅動機制

⒈政府主導、技術驅動還是市場引領?

大數據治理離不開政府的推動和參與，那么政府的重心在于營造環境，還是親力親為?政府是要率先垂范，還是事必躬親?大數據治理是由政府部門去專門收集、整理和存儲大數據，還是自動收集同政府運轉和公共服務供需相伴而生的大數據?是對既有數據進行充分利用，還是重新收集數據?是政府“閉門造車”去封閉式開發大數據，還是將數據開放并鼓勵眾籌眾創?對這些問題的回答，可以反映出地方政府推動大數據治理的價值取向和驅動機制。

一些地方政府在大數據治理中，存在重概念輕應用的傾向，以及重產業和經濟而輕應用和民生的問題。許多政府官員對大數據存在錯誤觀念，認為不“燒錢”就不算大數據，數據量不夠大就不是大數據，不專門收集就不是大數據。這種錯誤的觀念會嚴重誤導大數據應用的方向，并可能讓許多地方政府付出沉重的代價。其中，不排除政府打著大數據的幌子去招商引資、拉動投資和產業發展的經濟動機在內。從更深層次的意義來說，這是開放與封閉、政府主導與市場主導、環境營造與硬件建設之間的差異。

大數據治理可以說是一個開放的生態系統，并需要來自社會各界的廣泛參與和眾籌眾創。當現代的大數據治理同傳統的官僚制組織結合在一起時，會產生方枘圓鑿的不適感。與此同時，許多領域原有的數據碎片問題，又“新瓶裝舊酒”而重裝上陣。以智慧城市為例，它不完全意味著科技的創新和應用，還意味著城市治理模式的因應和轉型。如果簡單將其視為一場科技變革過程，而忽視了城市政府在其中扮演的管理變革和治理轉型作用，就可能南轅北轍和本末倒置。

此外，一個不容忽視的問題是，如何擺正政府與企業之間的關系。對于地方政府特別是基層政府來說，“呼風喚雨”的互聯網巨頭與其處于極不相稱的地位。對于缺少資金、人力、技術和平臺的地方政府而言，互聯網巨頭提供了誘人的解決方案。企業需要營利和利潤，政府則追求公共價值創造。二者固然可以在大數據治理上達成某種利益共識，但是卻并不會一直如此和諧。一旦政府與企業深度關聯乃至“你中有我，我中有你”以后，政府就很難擺脫商業利益的滲透和侵蝕。與此同時，恰如金融危機時政府出手救市一樣，互聯網巨頭同樣可能“大到不能倒”。地方政府對企業的嚴重依賴，可能讓其和企業成為“拴在一條線上的螞蚱”。因此，如何處理政企關系成為大數據治理的棘手問題。

⒉從數據開放到代碼/算法共享

大數據治理的前提是數據的開放與共享，因為在一個部門和官員的眼里是“垃圾”和“廢物”的數據，在另一個部門和人的眼里可能是“寶藏”和“金礦”。然而，地方政府的信息公開仍然有待提升，更遑論數據的公開、共享、共用和共治。當政府信息公開還在路上時，如何促成乃至推動數據公開?對中國主要城市的評估發現，它們同真正的數據公開還有很大差距。許多城市的開放數據可謂“欲遮還羞”和“貌合神離”，并沒有為企業和社會的數據挖掘提供便利。值得注意的是，以上海開放數據大賽(SODA)、貴陽市“痛客平臺”等為代表的數據開放活動，已經在這方面產生了積極影響，使政府部門意識到數據開放和集思廣益的巨大潛能。

與數據開放相關的另一個問題是算法或代碼的共享，后者比前者在大數據治理的過程中更為重要和關鍵。大數據時代的來臨，使計算機領域興起的開源(opensource)運動可能更為重要。恰如King所言，大數據本質上不是關于數據的問題，也不是數據大不大的問題。單單增加數據不能產生洞見，有時數據越多反而會讓分析越難。數據是社會變革和組織變化的自動副產品，并正在日益商品化，人們可以非常低廉地收集和購買。因此，大數據革命不是數據的革命，而在于從數據中萃取洞見的統計方法和其他分析方法的革命。

大數據治理意味著從單純的開放數據，轉向開放算法和開放代碼。只有這樣，才能使數據可以得到開發利用，而不是淪為一堆無用的廢料。與此同時，眾包(crowdsourcing)和社會編碼(socialcoding)日益興盛，并在公共部門得到廣泛應用。這些源代碼管理平臺都為開放式協同(open collaboration)創造了機會，使不同部門和人員開發的程序代碼得到再利用和再開發。例如，在某個地區和部門應用的代碼，可以經過修改和定制化，而低成本甚至免費地在另一個地區和部門使用。與此同時，已有代碼在復制和修改以后，可以反過來為原創者提供優化代碼的機會。因此，這種開放、松散、互惠和共享的機制，為公共部門大數據治理提供了平臺。令人擔憂的是，各地熱衷的大數據應用，可能會重演政府上網工程的老路。各地各級各部門各自為政，開發的軟硬件互不匹配和對接，并使重復發包的企業賺得盆滿缽盈。因此，能否建立像“美國代碼”(Codeof America)和GitHub等這樣的代碼和算法共享聯盟，是關乎大數據治理成敗的關鍵。比如，可以建立跨區域協同網絡或城市聯盟，使地方政府相互之間共享代碼算法，并共同推動開放創新和協同發展。在這方面，省級政府或行業協會可以發揮巨大作用，能夠在省域或會員之間建立共享聯盟，推動地方政府大數據治理的協同創新。

⒊大數據治理的“人才荒”

當政府部門越來越依賴大數據治理時，對技術官僚的需求和重視就不可避免，而目前的人力資源構成顯然無法匹配和適應。大數據治理亟需在數據收集、存儲、處理、分析和解釋方面的專業人才，特別是來自計算機學科、人工智能領域、心理學、工程學等學科領域的專家型人員。與此同時，政府部門的人才儲備和知識更新也亟待提升。過去熟悉辦公自動化(OA)、靜態網站和社交媒體運營的政府部門IT人員，如何在大數據時代更新知識和武裝技能，是值得關注的問題。

雖然中國社會一直延尋“學而優則仕”的傳統文化，“士農工商”的職業次序也讓人們對公職工作趨之若鶩。因此，中國各級政府部門通常不存在其他國家和地區面臨的難以吸引優秀人才的問題。但是，近些年“考公務員熱”在日漸消退，政府對優秀人才的吸引、培養和挽留日趨成為嚴峻挑戰。特別是在信息技術行業，政府部門同互聯網巨頭相比仍然不占優勢，并很難獲得大數據治理的緊缺人才。尤其在地方政府層面，如何吸引和留住優秀人才，是大數據治理的關鍵課題之一。值得關注的問題是：大數據人才會首選政府部門嗎?如何同互聯網巨頭競逐人才?如果沒有充足的技術人力資源作為支撐，就無法實現大數據治理的美好愿景。與此同時，政府部門的人力資源管理模式可能也很難適應大數據治理的要求。比如在薪酬計劃、工作設計、績效管理、職業生涯規劃等方面，政府部門都需要因應調整，以滿足大數據治理時代的人力資源管理需求。然而，在“體制內”激勵這些人才談何容易?因此，突破條條框框與繁文縟節的束縛，形成吸引和留住這些人才的特區環境，可能是大數據治理不得不面對的挑戰。

(三)深層問題

⒈大數據的代表性與問責性

雖然數字鴻溝在日益縮小，但大數據的代表性問題仍然不容忽視。在許多國家和地區，數字鴻溝仍然存在，特別是弱勢群體、農村和偏遠地區更是如此。以美國市政服務熱線311的使用為例，雖然它可以在一定程度上消弭數字鴻溝，但是也存在嚴重的種族區隔和貧富差距。再以中國各級政府大力推動的“精準扶貧”為例，雖然“互聯網 ”被視為破解之道，但是在許多偏遠山區連起碼的手機上網都無法實現。當基于網頁和社交媒體匯聚的大數據被用于政府決策時，這些恰恰最需要關注的人群可能就此“失聲”。過去政府部門依靠實地走訪了解民意和體察民情，現在和未來則可能經由大數據平臺獲取相關數據。當民眾的心聲被這些先進技術層層過濾和“凈化”以后，它們能在多大程度上代表民意?所以，大數據可能讓民意的代表性問題更為凸顯，并挑戰政府執政和決策的合法性。

信息技術的引入，使街頭官僚的問責和監督問題得到了一定程度的緩解。然而，當掌握自由裁量權又得不到有效監督和控制的街頭官僚，因為大數據技術而變為幕后操作的屏幕官僚、系統官僚，乃至退縮為“數據官僚”時，對他們的問責就是一個值得警惕的隱憂。信息技術固然極大地擠壓了行政官僚的自由裁量權，但與此同時也將問題提升到了系統層面。假如信息系統的設計本身就出了問題，其系統性影響顯然比單個街頭官僚的胡作非為更加嚴重。目前，許多大數據應用背后的算法和程序都是“黑箱”，地方政府在使用時可能也無法參透其中的技術細節，這就可能為數據篡改乃至程序失真埋下伏筆。如果不能對此予以關注和應對，則可能使大數據的代表性乃至合法性都受到質疑和挑戰。

⒉大數據治理與循證決策的融合

基于大數據技術而獲得的知識，為政府決策提供了可靠的依據。因此，可以說大數據治理也同循證決策(evidence-basedpolicy-making)的理念密不可分，并有利于優化地方政府決策模式。循證決策效法循證醫學，要求決策者基于證據作出科學決策。決策依據的證據主要是嚴格的隨機對照實驗或政策評估，因為它們可以說明哪些政策工具是有效或無效的。過去政府部門依靠“拍腦袋”而“簡單粗暴”地進行決策，現在和未來則需要基于大數據分析得到的證據進行決策，即“拍數據”。但是，循證決策能否替代經驗決策，循證決策如何與經驗決策相結合，決策是數據驅動(data-driven)還是基于證據，這些都是值得探討的課題。

政府花費巨資收集和處理大數據，并基于大數據分析和解釋而得到證據，它們能否得到充分、合理和有效的利用，直接決定大數據治理的績效高低。數據不等于證據，大數據不等于好數據，因為沒有意義的數據就是一堆亂碼。因此，只有將數據轉化為證據，才能有力支持決策。但是，大數據可能對決策產生新的束縛，即政府有了數據用不用?用了數據管不管用?如果政府花費巨資建立了基于大數據的決策支持系統，卻無法或有效使用，那么就可能面臨有關合法性的追問。因此，盡管基于大數據技術的決策支持系統是值得推崇的美好前景，而在地方政府層面還有待更審慎的考量。

四、討論與結論

從地方政府的動機和能力出發，對中國地方政府在大數據收集、處理、分析、解釋和決策等方面所面臨的治理挑戰進行分析。研究發現，盡管地方政府大數據治理的動機很強，但是在能力方面還很欠缺。

首先，一些地方政府對大數據治理存在誤讀誤解，認為上馬項目和建設工程才是大數據。當然，這同固定資產投資可以拉動經濟增長有關，也同有形實體可以吸引外界關注不無關系。事實上，大數據治理的許多經典應用都是基于巧妙的構思和設計，而并非“一擲千金”。在大數據領域也存在數據為王還是理論為王的爭論，盡管許多人認為通過數據發現規律即可，而并不需要理論的支持。澄清大數據治理的本質和精髓，規避大數據治理的陷阱和誤區，可能是地方政府應用的首要前提。

其次，我們發現地方政府在推動大數據發展和應用方面并不缺少動機和激勵，甚至存在強烈的沖動乃至盲動。由于大數據技術可以帶動許多關聯產業的發展，為各地經濟增長注入活力，因此得到地方政府的熱切追捧。另一方面，作為國家大力推動的優先戰略和政策重點，地方政府需要積極貫徹落實，否則可能被視為不作為而被問責。我們需要關注地方政府在推動大數據治理的過程中，是受到經濟激勵還是政治激勵，是基于技術理性還是政治理性。不同的激勵機制和行動邏輯，可能導致截然不同的大數據治理模式和績效，因此值得特別關注。

最后，指出地方政府在大數據治理方面所面臨嚴峻的能力挑戰，而如何建設和提升大數據治理能力，是特別值得關注的議題。大數據治理能力不完全是資源稟賦和技術機遇，更與政府執政理念、管理模式、政企關系等密不可分。如果將能力簡單視為資金、人力和基礎設施，那么就可能使大數據治理誤入歧途。大數據治理需要營造一個社會各方都融入其中的生態系統，使社會各界都能參與、合作和創新。只有如此，才能“點石為金”地激活大數據的巨大能量，并使大數據治理得到持續健康發展。比如，上下級政府之間可以實現能力互補，以滿足不同層級政府的大數據治理需求。

通過對地方政府大數據治理面臨的機遇和挑戰進行的初步分析，并提出了多個值得關注的問題。至關重要的是，大數據治理不單單是數據問題，也不完全是技術問題，而是觸及政府管理和公共治理的深層次問題。大數據治理該由哪級政府推動?各級政府和各部門之間如何協同?大數據治理是開放的生態系統，還是封閉的官僚體制?大數據治理能否代表民意、加強問責并支持決策?提出了這些大數據治理的“大問題”，并對它們的表征及其影響進行了討論。許多問題都沒有唯一的標準答案，甚至一些問題在當前可能是完全無解的。有鑒于這些問題的復雜性，本文無法對它們予以一一回答，只能有待于未來更深入的研究。