摘要
隨著信息技術的更迭與發展，社會公眾的需求呈現多樣化的趨勢，伴隨著全體國民素質的提高，其參政議政的意愿也日益提升，這無疑對政府管理者提出了新的要求，在決策制定過程中要以更加多元、全面的角度來把握最終決策。而作為行政管理人員日常工作的重要環節，政府決策也必須與時俱進。本文對大數據、政府決策能力的概念以及傳統地方政府決策存在的弊端進行分析，在逐步結合武漢市政府決策能力的現狀，分析我國政府決策模式出現的問題，找出解決問題的合理途徑。促進了我國政府管理體制和能力的現代化，對推進我國大數據發展及其在政府部門中的應用具有戰略意義。
關鍵詞：大數據；政府決策；管理機制
一、相關概念界定
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大數據(Big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。目前，學界對大數據的含義尚無定論，觀點不一。有些學者把大數據看作是一個數據的集合，其數據量之龐大，已超出了以往的數據采集、分析、存儲與管理。一些學者認為，大數據是指由于數據量過大，使得傳統的數據管理手段難以對其進行有效的管理。也有人提出，大數據就是一般數據處理工具所不能捕捉、存儲和分析的，但在收集、挖掘、分析、處理這些信息后，能夠發掘、挖掘、分析、處理新的信息，從而產生新的價值，從而推動社會的發展。與傳統的數據相比，大數據具有非結構化、分布式的特點，而這些特點正好滿足了目前的學習模式逐步走向個人化的需要。盡管人們對大數據的含義有著不同的理解和理解，但專家們一致認為，大數據具有海量、高速性、多樣性、價值性、真實性以及數據粘性等。
?。ǘ┱疀Q策模式
政府決策模式是指政府機構在制定政策和實施決策過程中，按照一定的規律和程序進行的一系列決策活動。政府決策模式要素包括決策目標、決策者、決策內容、決策環境等多方面因素。政府決策模式通常包括以下幾個方面：
1.政策形成：政府機構需匯聚各種信息，根據社會需求、資源分布等各種因素，制定出具有實際意義的政策。這個過程中，需要各方的討論，甚至不斷地試錯才能實現政策的最終制定。
2.決策執行：決策執行是將政策轉化為具體的行動計劃和資源配置方案，并將其落實到地方執行和管理層面。
3.監督和反饋：政策執行后，需要進行監督和反饋，了解政策實施情況和效果，通過對數據分析等手段，來及時評估政策是否達到預期目的以及需要優化的方面。
政府決策模式還可以根據具體情況分為不同的類型。例如，在民主國家中，政府決策模式通常是民主的，政策制定過程會涉及廣泛的民眾參與和信息公開。而在一些集權國家中，政府決策模式則可能更加集中化，少有公眾參與。此外，政府決策模式還可以因為不同的決策內容、環境和決策者的角色而有所不同。例如，在緊急情況下，政府機構可能需要采用快速反應的決策模式，以便迅速響應并解決問題。
總之，政府決策模式是政府機構制定政策和實施決策的基本規律，決策的好壞將直接影響到政府機構的形象和社會發展的方向。
二、大數據與地方政府決策能力的關系
隨著大數據時代的到來，大數據為社會帶來了無窮的活力，同樣也使得社會格局錯綜復雜。信息化宛如不可逆轉的巨浪，夾雜著龐大的數據相互交織，形成無數信息洪流。大數據憑借信息優勢，能夠快速正確的指導公民的行動，尤其是政府部門，由于政府決策缺乏科學性，社會參與度低，政府決策成本高，信息披露不足等諸多問題。這些問題造成了我國政府的政策制定質量低下，效率低下。在此背景下，我國提出了推進國家大數據戰略、構建和完善基于大數據的科學決策機制、實現政府決策科學化的建議。
?。ㄒ唬﹤鹘y地方政府決策模式存在較大的弊端與短板
改革開放以來，時代變化日新月異、社會階層加速分化、利益主體逐漸多元、社會流動規模度空前、隨之而來的便是社會問題層出不窮、新舊矛盾相互交織。由于政策市場所供給的公共資源和公共產品之間存在著非排他性和效用不可分割的特性，導致了信息的不對稱性，而政策的目的又不在于追求利益的最大化，而在于追求“公共利益”的最大化，從而導致了政策的市場評估機制的模糊性和不確定性。主要表現為：
第一，傳統地方政府決策機制欠完善。在傳統的決策方式下，由于計劃經濟時期的高度集中，政府是政策制定者和決策者的重要組成部分，因此，在進行科學決策時，常常會有一定的缺陷。另一方面，由于政府的決策權太過集中，不能對政府決策進行合理的配置，也不能對政府決策進行有效的制約。而在有關的政策制定過程中，由于缺少實時調查，導致了大量的數據信息采集和分析，導致了嚴重的主觀決策現象[32]。
第二，傳統地方政府決策機制欠透明。隨著全面改革的不斷深入，我國的地方行政管理體制逐漸從“封閉”走向“開放”，伴隨著我國教育的普及，人民群眾參政議政的覺悟越發高漲。我國政府逐漸從“管控型政府”走向“服務型政府”，這都要歸功于人民群眾的知情權、參與權、表達權、監督權的增強。然而，在決策制定過程中，由于政府權力利益化、決策資源集中等原因，使得決策的透明性不高。比如，在政府對壟斷企業實行定價控制時，要掌握其成本的精確資料。但是，政府作為一個局外人，很難獲得可信的消息，而那些獨資企業必然會將問題放大，宣稱他們已經在進行著微薄的利潤或是沒有利潤的運營，從而獲得國家的補助，或是放開對物價的控制。
?。ǘ┐髷祿蔀榈胤秸疀Q策模式改善的推進器
近年來，大數據已經成為各個行業的熱門話題，其中包括地方政府。通過利用大量數據的分析和處理，大數據可以成為地方政府決策模式改善的推進器。
首先，大數據能夠幫助地方政府更好地了解本地的社會經濟情況。隨著數字化的普及和信息技術的發展，政府可以收集大量的數據，包括人口統計、物流運輸、環境、社會福利等方面的數據。借助大數據處理和分析技術，政府可以更為深入地了解人口分布、交通狀況和環境狀況等情況，從而更加精準地制定政策，提高政策的針對性和有效性。
其次，大數據還可以幫助地方政府制定更為科學的發展規劃。針對城市規劃、交通規劃等方面，大量的數據可以輔助政府做出更加合理、可行的規劃。例如，政府可以采集人口流動數據，從而分析人口遷移的趨勢和影響因素；政府也可以收集路況數據，進行交通擁堵分析，從而調整公共交通線路和時刻表。這些數據的分析和反饋可以幫助政府制定更加符合實際情況的規劃，促進城市可持續發展。
最后，大數據還可以提高地方政府的治理水平和效率。政府可以通過收集和運用數據，實現對公共服務和資源的優化，提升行政效率和質量。例如，在醫療衛生領域中，政府可以利用大數據進行分析，對醫療資源進行優化分配，提高處置事件的效率；在環境治理領域，政府可以利用空氣質量、噪聲等數據，及時制定環保方案，交通方案，從而改善市民的居住環境和生活質量。
綜上所述，大數據技術已被廣泛應用于地方政府決策模式改善中。它不僅可以為政府提供精準的信息支持，實現科學的規劃和決策，而且可以提高政府的治理能力和服務質量，進一步促進城市發展和社會進步。
（三）大數據在完善政府決策模式中發揮的作用
隨著信息化和數字化的發展，大數據技術正在成為政府決策制定中重要的工具和資源。大數據分析可以提供可靠、準確的信息，為政府決策提供有力支持。本文將從以下幾個方面闡述大數據在完善政府決策模式中發揮的作用。
首先，大數據技術可以幫助政府更好地了解社會經濟情況和民生狀況。政府通過收集、整理和分析海量的經濟、社會、人口和環境等各方面數據，可以全面了解社會經濟發展和民生狀況，以此為基礎制定出科學、有效的政策。例如，在應對新冠疫情時，各國政府都采用了大數據分析技術，通過監測病患軌跡、分析疫情變化趨勢等手段，及時制定了相應的管理措施。
其次，大數據技術可以優化政府決策的效率。政府需要采集、整合和分析各種數據，在這個過程中需要耗費大量時間和人力物力。而大數據技術可以自動收集、處理和分析數據，使得政府能夠更快速地獲取到信息，并且更加準確地做出決策。例如，在城市智慧化建設中，政府可以通過數據分析技術實現交通、環境、公共服務等各方面的智能化管理，使得城市的管理效率和質量大大提升。
第三，大數據技術可以幫助政府預測未來情況和趨勢，為決策提供科學依據。政府可以通過對歷史數據的分析和挖掘，識別出規律和趨勢，并且預測未來的發展路徑和變化情況。這種預測性分析可以幫助政府更好地把握發展機遇和風險，制定出更加優質的政策。例如，許多國家都使用氣象和氣候數據來預測天氣變化和自然災害等極端事件，從而采取相應的應對措施。
最后，大數據技術可以提高政府決策的準確性和科學性。政府在制定政策時需要考慮各種因素，包括市場需求、社會狀況、行業趨勢、政策法規等多方面因素。而大數據技術可以根據各種數據指標來進行分析和預測，為政府決策提供更加客觀、準確的指導。例如，在科技創新領域，政府使用數據分析技術來評估研究成果和技術潛力，從而為投資科技產業提供更加科學依據。
三、大數據背景下政府決策模式面臨的困境
伴隨著新事物的不斷發展與變遷，在給我們帶來福利的同時，不可避免的也會給我們帶來一些挑戰。大數據時代的來臨，有關政府決策數據在使用頻率、應用效果、覆蓋廣度以及賦能深度等方面都有了初步的應用，為智慧政府決策發展帶來了很好的機遇。但由于政府決策思維、技術發展、管理機制等方面的限制，在政府決策中引進大數據技術還面臨著諸多挑戰。
?。ㄒ唬┱疀Q策主體大數據決策意識薄弱
在大數據時代，政府每天需要接收的數據量巨大，令人難以想象。但由于政府決策人員在數據決策意識方面存在一定的掣肘，大多數有關政府決策的數據都處在一種“待機”的狀態，真正用于提高政府決策效率、改變政府決策流程、變革政府決策方式的數據應用寥寥無幾。當前，以數據驅動政府決策并沒有形成很好的氛圍，將數據分析能力作為政府決策的核心能力的更是門可羅雀，政府決策部門對于大數據可能帶來的價值，以及如何有效的利用數據分析進行科學決策還有相當長的路要走。這種狀態之所以會形成，是長期以來政府決策主體數據決策意識薄弱所導致的。而面臨著大數據時代的到來，政府決策的組織管理方式已經逐漸由層級體制轉變為扁平化管理決策模式，即伴隨著數據量的增長，數據可視化技術的普及，政府決策者無需通過上傳下達的方式去全面了解某一社會事件，只需要通過線上與線下的互動，就可以了解某一社會事件發展的全貌，這無疑會提高政府決策的效率。但目前對于大多數政府決策者而言，依舊停留在層級結構的決策模式中，他們認為經過長期檢驗的經驗知識是專業的，殊不知人類的大腦決策往往會面臨著認知失靈與認知偏差方面的問題，因此，難以從“拍腦袋決策”的思維定式中走出來。
?。ǘl塊分割的管理體制加重數據碎片化
雖然我國條塊分割的管理體制具有一定的合理性，但隨著治理能力與治理方式的現代化，傳統條塊分割的管理體制已經對大數據時代政府決策模式產生了巨大的影響。對于條塊分割的政府部門而言，其內部往往自成體系，不同部門之間存在利益割據。在進行數據共享平臺的建設過程中，各個政府決策部門需要信息共享與交換，過去政府各部門也進行信息化建設，但大多數部門都是為了信息化而信息化，對政府決策數據的具體應用則考慮不多，從而產生了雖然數據庫建立起來了，但不了解自己所在單位數據的具體情況以及如何應用。單位內部信息不暢，不同單位、部門之間也存在這方面的問題，由于政府組織的專業化職能與分工不同，各政府部門很容易將自己部門的數據看作是本部門的私有產品，并且各部門習慣更加注重本部門的利益，而在某些程度上忽視了整體性的利益，從而造成了各個政府決策部門各自為政、缺乏數據交流與共享的一種“信息孤島”局面，這極大地浪費了政府數據本身的價值，加劇了政府決策數據“碎片化”的發展趨勢。要想實現政府決策模式數據化、科學化的發展，必須要打破數據割據的壁壘，從而實現數據共享與暢通。
?。ㄈ┚哂姓咧R背景的大數據技術人才有限
大數據背景下，政府決策數據具有規模巨大、結構繁雜、數據采集難度大等方面的特性，普通人很難在短時間內實現對數據的分析與處理，必須需要數據專家、數據分析師對其進行深度的評估與分析。目前，大數據對于我國政府決策的最大挑戰就是大數據人才的匱乏，各級政府發展與運用大數據進行決策必須需要非常堅實的人才與技術基礎。對于大數據時代的政府決策而言，需要的不僅僅只是IT人才或者統計人才，更需要的是復合型人才，即政府決策的大數據開發人員既要擁有社會科學乃至公共管理方面的知識，也需要特定的數據算法開發方面的知識，這樣才能幫助政府決策者在管理決策上更好的進行判斷。目前，有關政府決策的復合型人才寥寥可數，因此我國政府更傾向于運用外包解決這方面的問題。但是，如果全部外包的話，有的企業就會將政府數據進行備份，用于自己的商業化應用，并且還可以有目的地的進行研究，透露很多有關政府決策保密性的信息；有些技術從業人員更是違背道德，將其帶到其他國家，給國家安全造成威脅。因此，有關政府決策的復合型人才則是提升政府數據決策能力的關鍵，而目前我國有關這方面的人才是屈指可數，這給我國數據驅動政府決策處理技術方面的發展帶來了一定的挑戰。
四、大數背景下政府決策模式的優化路徑
通過大數據技術的應用，創新政府決策模式是政府決策改革與創新的重要內容之一。隨著政府治理現代化的不斷發展與推進，強化政府數據決策能力，政府決策體系的數據化發展是不可逆轉的，所以必須積極推進大數據背景下政府決策新模式的發展，促進大數據背景下政府決策新模式的自我優化。
?。ㄒ唬淞⒋髷祿Q策意識，做好頂層設計
長期以來，我國政府逐漸培養了高度依靠經驗與直覺的決策方式與習慣，利用數據對有關事實進行解釋說明并進一步進行決策的意識不強，而對于我國政府決策部門而言，雖然我國有關政府決策的數據非常豐富，但由于長期缺乏數據理念與文化的培養，政府決策部門對于數據的收集、分析以及使用的意識相對淡薄，因此，我國政府決策部門亟需樹立正確的大數據決策理念與意識，其主要可以從以下幾個方面進行：其一，培養數據決策的意識，即我國政府應充分意識到數據對于現代社會的重要性，將有關數據的理念、意識以及知識納入到政府工作人員的基本培訓程序中，形成運用數據表達、用數據決策、用數據創造的決策氣氛；其二，培養包容各種數據的心態，即當前政府決策體制中，有些官員為了晉升而過于的關注政績，政治錦標賽模式下的政府決策的數據利用普遍存在著瞞報的現象，比如經常被媒體報道的有關個地方瞞報交通事故數據、消防安全事故數據等，而這些漏報、瞞報現象經常會導致數據失真，致使很多數據沒辦法反映出某些社會事件的真實狀況，因此，應培養包容各方面數據的心態，不管是對社會事件有積極作用的數據，還是對社會事件有消極作用的數據，都應該用包容的心態對其進行收集、分析以及使用；其三，培養科學運用數據的態度，即有關政府決策的研究方法不僅僅只是局限于經驗分析或者小數據分析，當前，有關政府決策的數據密度變得越來越小，其為政府決策知識生產所提供的數據則更加具有生態性與真實性，因此，培養科學運用數據的態度，可以使得政府決策知識的生產變得有證可循，讓政府對于不同社會問題進行理性的認識、分析與思考，從而做出科學化的政府決策。如，當政府面臨著城市交通擁堵問題時，做好頂層設計的方法是從大數據出發，制定出科學合理的交通規劃，提高城市交通效率。政府可以通過搜集和分析相關的數據，如道路擁堵情況、公共交通客流量等，從而得出城市交通狀況的全局縱覽和分析?；谶@些數據，政府可以建立一個交通運行模型，對不同交通方式進行模擬，預測不同方案的成效。同時，政府在制定交通規劃時，可以充分考慮市民的出行需求、交通狀況、環保、公共設施等多方面因素，并通過大數據分析提供更為有效的解決方案。這種基于大數據的頂層設計方法，有利于政府實現精細化管理，促進城市發展和社會進步。
?。ǘ┩七M政府管理體制建設，完善大數據決策體系
首先，政府應成立特定的機構，領導并推進大數據的建設與使用。當前，政府原有的體制機構已經無法滿足大數據時代的要求，因此，政府應成立特定的機構的建立并完善大數據信息建設，有效運用大數據技術收集、儲存、整理、挖掘與處理相關的政策信息，從而為政府決策提供實時的、準確的、全面的大數據分析結果。與此同時，在機構中必須配備一定的大數據專業人員與設備維護人員從而更好的維護大數據的運行與使用并讓機構的領導進入到政府決策的核心環節，充分發揮其在政府決策中的價值。
其次，加強政府信息化辦公與信息共享機制建設，打破信息孤島。政府信息化辦公以及信息與信息共享機制建設包括不同的子系統，不同地方政府和不同部門之間的信息共享機制也存在一定的差異，這里就需要統一相關信息共享機制建設的大致路徑。首先，從數據收集環節開始，政府應出臺明確具體的規定，建立統一的數據接口并確保數據來源的真實、全面、可靠。其次，從數據的儲存環節來看，政府應建立統一的云平臺等儲存方式，合理地運用數據倉庫等數據管理方式來優化數據的儲存。再次，在數據的查驗階段，政府應合理的運用數據清洗工具，注意保存必要的感性數據，保證數據的“活力”。最后在數據的分析與應用階段，政府應做好數據的脫敏與使用權限的管理工作，推動重點數據的運行與流轉，并積極促進流動數據的自我優化。
（三）建立以數據為核心的決策模式
政府信息化基礎設施建設一直是促進政府建立數據決策模式的重點，也是實現政府數據決策的基石。當前，各個地區信息化建設還存著一定的差異。即使是同一個地區，由于資源配置與財政投入等方面的差異，通常也會有一定的差異。因此政府在信息化基礎設施建設中一方面應加強具有政策知識背景的大數據人才的培養，另一方面在信息化基礎設施的過程中，不僅要注重硬件設施的建設，還應加強軟件設施的建設。
一方面，加強具有政策知識背景的大數據技術人才的培養。目前，對于政府決策而言，大數據人才的培養遠跟不上政府大數據發展的進程，政府決策所需的大數據人才不僅僅只是局限于具有大數據算法開發與利用的IT人才或統計人才，還包括具有政策知識背景的大數據技術人才。因此，應從以下幾個方面著手，加強大數據相關人才的培養：其一，加強政府決策內部人才的培養。政府決策部門應重視加強自身大數據人才的培訓，鼓勵政府決策內部人員積極的參與到大數據培訓中去，將大數據技術的發展滲透進政府決策內部人才的培養中去；其二，建設公共政策大數據學科。大數據本身的價值密度是不高的，為了有效的開發大數據中所蘊含的價值，必須要以大數據學科建設，尤其是具有公共政策大數據學科建設為中心；其三，優化相關領域的大數據人才的培養系統。當前，我國相關大數據人才的培養系統并不健全，主要表現為沒有明確的培訓方案、培訓內容相對簡單、缺乏培訓考核機制，所以，應在加強有關政府決策大數據人才培養體系建設過程中不斷滿足政府對于數據決策人才的需求。
另一方面，在加快信息化基礎設施建設的過程中，不僅要“重硬件”，更要“重軟件”。當前，在推進大數據基本設施建設的過程中，“重視硬件”、“輕視軟件”的現象比比皆是，即各地方政府職能部門為了積極響應《“互聯網+政務服務”技術指南》，花費大量的財政比重投入到自有機房、數據中心等硬件設施的建設，而在軟件設施的建設則顯得顧此失彼，因此在加快大數據硬件基礎設施建設的同時，更應注重相關政府決策數據模型與算法等方面的軟件設施的開發與建設。
結論
本文結合目前學術界有關大數據背景下政府決策模式的挑戰與優化，對其進行進一步思考。針對當前大數據背景下政府決策模式所面臨政府決策主體大數據意識薄弱；條塊分割管理加劇數據碎片化；具有政策知識背景的大數據人才有限等發展困境，指出大數據背景下政府決策模式的優化路徑，其主要包括三個方面，針對政府決策主體大數據決策意識薄弱，指出應從樹立大數據決策意識，做好頂層設計從而幫助政府決策者樹立正確的數據決策理念與意識；針對條塊分割的管理體制加重數據碎片化，則可以從成立特定的機構領導、加強政府信息化辦公與信息共享機制建設、結合數據應用的實際場景強化數據運營從而緩解大數據時代的政府決策數據“碎片化”的發展；針對具有政策知識背景的大數據人才有限，可以加強具有政策知識背景的大數據人才的培養、加快信息化基礎設施建設的過程中“軟硬件”設備建設從而緩解具有政策知識背景的大數據人才有限的局面。
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