来源：《图书情报工作》

作者：李月

内容提要：针对目前我国政府独立开展大数据应用过程中面临的资源紧缺、效率低下问题，探索一种多元主体协同的政府大数据应用策略，实现资源的优化配置，更好地发挥政府大数据价值。以纽约市政府大数据应用的实践案例作为分析对象，对政府大数据应用的参与主体以及多元主体之间的协同过程进行归纳，并对保障协同顺利开展的关键因素进行分析。我国政府在应用大数据过程中，可以借鉴纽约市的实践经验，设立职责明确的统筹机构，对业务需求进行科学分析，充分借助大数据企业的力量，并且鼓励公众对政府大数据进行创新式应用。

一、引 言

《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》(国发[2015]50号)中指出，大数据正日益成为提升政府治理能力的新途径，对大数据的应用“将推动政府管理理念和社会治理模式进步，加快建设与社会主义市场经济体制和中国特色社会主义事业发展相适应的法治政府、创新政府、廉洁政府和服务型政府，逐步实现政府治理能力现代化”。

但是，政府在享受大数据应用带来的便利的同时，也面临着巨大的挑战，必须不断探索新的管理策略。大数据所具有的海量、多样化和迅速变化的特征给政府部门的数据处理能力带来了严峻的考验，数据间关联关系的强化更加导致了不同机构间数据鸿沟问题的凸显。在这样的环境下，政府大数据应用必须从“管理”走向“治理”，通过合作、协商、伙伴关系，充分发挥多元行动主体的作用，共同实现对公共事务的管理。只有拥有开放的思维、实现与外界的协同，政府才能在大数据的引领下不断提高信息能力，从而更好地服务于社会。

纽约市作为大数据应用的先驱者，早在2013年就设立了市长数据分析办公室(Mayor’s Office of Data Analytics,MODA)，并在城市层级上进行了许多大数据应用探索，取得了较为丰硕的成果。而且，纽约市作为国际“电子治理”的创新中心，其大数据应用也充分体现了治理的思想和多元主体协同参与的特点。鉴于此，笔者将以纽约市的大数据应用实践作为分析对象，对其中的主体参与、分工与协作过程等问题进行解析，以期为我国政府大数据应用的开展提供参考和建议。

二、我国政府大数据应用的实践与研究现状

（一）实践现状

我国中央政府对于大数据的应用充分重视，先后出台了《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》(国办发[2015]51号)以及《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》(国办发[2016]47号)两份大数据应用指导文件。2016年3月17日，《中国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》正式发布，更加明确了大数据的作用与政府大数据的应用领域。

在顶层规划的带动下，我国各部委以及各级地方政府都积极开展了大数据应用实践。国家发改委成立互联网大数据分析中心，专门承担面向国务院、国家发改委、各级发改部门和相关政府部门的互联网大数据分析与决策支持。交通运输部创办全国首个出行数据平台，旨在为社会公众提供高品质、差异化、多层次的综合交通出行信息服务。贵州省政府通过应用大数据实现政府管理水平、服务水平和监督水平的提升，北京市东城区在应用大数据实现公共卫生服务的基础上，结合自身实践经验提出了大数据推进政府治理能力现代化的应用框架。

但是，在取得成果的同时，我国政府的大数据应用实践当中仍比较集中地反映出了一些问题。首先，在应用的范围上，现有项目多局限于特定地区或部门，不同机构之间缺乏有效沟通和协同，造成了重复建设和资源浪费；其次，在应用的方向上，部分政府部门的数据采集与平台建设工作开展得比较盲目，对业务活动的支持作用有限；此外，在应用的实现上，政府部门普遍采用的仍是以自我为中心的管理方式，没有充分调动外部力量，而自身的资源和能力限制则制约了数据价值的发挥。

（二）研究现状

随着政府大数据应用的重要性得到各界认可，与之相关的理论研究也逐渐成为学界关注的焦点。我国学者的研究主要围绕以下几个方面展开：①政府大数据应用的价值研究；②政府大数据应用过程中面临的挑战及相应的对策研究；③政府大数据应用案例研究；④对其他国家和地区大数据应用的借鉴研究。

除此之外，我国也有学者针对政府大数据应用的具体问题进行了探索。王芳和陈锋辨析了大数据与政府开放数据的关系，并对政府数据开放中涉及的利益关系进行了分析。俞晓波从组织结构的视角出发，提出了政府信息系统协同运行的结构优化路径，以实现政府信息流动结构和共享的优化。迪莉娅构建了基于云计算的电子政务大数据管理模式，对数据的采集、存储、联机分析、挖掘以及可视化等过程进行了讨论。

但是，总体来看，目前我国学者针对政府大数据应用的理论研究仍处于比较初级的阶段，所形成的研究成果较为分散，对大数据应用开展的具体过程缺乏深入和系统的讨论，还没有识别出比较清晰的大数据应用策略与模式。尤其在政府大数据应用的执行主体方面，相关研究成果还十分有限，普遍默认将政府作为大数据应用的唯一主体，忽视了社会力量的参与。尽管有学者提出“积极探索政府、社会组织、企业、公众协同的工作模式”，但是对协同过程的开展及其中涉及的具体问题仍缺乏详细论证。

纽约市在应用大数据开展城市治理工作的过程中，不仅实现了政府内部门之间的协同，而且还充分调动了社会力量，实现了政府大数据应用效率与效果的优化。

1、政府内部参与主体 在纽约市政府内部，大数据应用活动的参与者主要包括：

(1)MODA(Mayor's Office of Data Analytics，市长数据分析办公室)。MODA由纽约市前市长M.Bloomberg设立于2013年，旨在通过对不同城市管理机构的数据进行汇集和分析，更加高效地保障公共安全、提高市民生活品质。该部门的领导者被称为CAO(Chief Analytics Officer，首席分析官)，直接向市长汇报。在成立之后，MODA利用大数据开展了火灾风险监测、整治非法倾倒食用油等与民生紧密相关的项目，取得显著成果，被称为“市长的极客小分队”。2014年，B.de Blasio继任纽约市市长，仍旧保留了MODA这一部门设置，并且为其制订了更加长远的工作计划。目前，MODA的职责主要包括：协助业务部门更加高效地提供服务；开展灾害应对、辅助灾后修复工作；为本市企业以及创业者提供信息；实现跨部门数据共享；负责政府数据开放工作。

(2)DoITT(Department of Information Technology & Telecommunications，信息技术与通讯部)。DoITT的工作内容是为城市以及政府部门提供IT服务、基础设施以及通讯服务，从而使市民、企业、政府雇员以及游客获得更好的服务。在政府大数据应用方面，DoITT为MODA提供坚实的技术支持，并且与MODA密切合作，通过利用城市级数据平台DataBridge，为城市提供高效的日常服务。

(3)各业务部门。纽约市政府中的各个业务部门作为大数据应用的最终实践者，通过将MODA提供的大数据分析结果与自身的业务活动相结合，实现大数据应用的最终落地。例如，纽约市消防部(Fire Department)通过应用MODA开发的基于风险的检查系统(Risk Based Inspection System)，提高了火灾隐患的排查效率；纽约市建筑部(Department of Buildings)利用MODA提供的算法模型对非法改建投诉进行排序，在48小时之内即可完成对高风险建筑的检查。

2、政府外部参与主体 在纽约市，除了政府内的各个部门外，还有两类主体参与了政府大数据应用：

(1)企业。这里所说的企业主要指信息技术类企业，在面向城市管理的政府大数据应用活动中，这些企业承担着技术支持工作，通过为政府部门提供大数据管理与应用的解决方案，保障了政府大数据的价值实现。例如，纽约市应用了甲骨文公司(Oracle)开发的绩效管理系统CPR(Citywide Performance Reporting，市政绩效报告)，用于对政府部门的服务绩效进行数据化评估；其数据开放平台NYC Open Data则由专注于为政府提供数据解决方案的云服务提供商Socrata提供支持。

(2)公众。公众通过对政府大数据进行创新应用，为城市管理者和市民提供便利，是纽约市政府大数据应用的重要参与者。这其中既包括公民个体，也包括非营利组织、科研机构、企业等各类社会团体，这些参与者从市民的视角与需求出发，对政府提供的开放数据进行分析和处理，其成果可以应用在城市管理的方方面面。在纽约，公众不仅可以通过数据开放平台NYC Open Data获取政府数据进行大数据开发应用，还可以参与数据创新大赛BigApps，使更多人了解自己的应用成果。

（二）政府内部主体间的协同

纽约市政府内部的大数据应用是由MODA与业务部门协同开展的。如图1所示，MODA作为应用过程的主导者，负责对业务部门面临的实际问题进行分析，识别大数据在解决问题的过程中所能发挥的作用，并承担数据采集、处理、分析的工作，最终为业务部门提供自动化的大数据解决方案。业务部门作为大数据应用的实践者，需要在这一过程中配合MODA的工作，为其提供所需的数据，并在各个阶段做出反馈，最终实现大数据应用在业务活动中的落地。

图1 政府内部主体协同的大数据应用过程

在这一过程中，保障MODA与业务部门之间的协同顺利开展的因素主要有三个方面：

1、法定的组织地位 2013年4月17日，纽约市前市长M.Bloomberg签署了关于设立MODA的第306号市长令Establishing the Mayor's Office of Data Analytics(MODA)，对MODA的组织架构以及主要职责等问题都做出了明确的规定。其中，MODA的首要职责就是要与业务部门共同梳理其所拥有的数据资产，并利用各个部门的数据资产开发出协同的、数据驱动的解决方案(collaborative,data-driven solutions)。此外，市长令中还规定，其他的政府部门需要与CAO合作，以确保该条令能够顺利实施，具体方式包括及时共享有关数据以及为实时数据交换提供便利等。

2、科学的数据处理 数据的获取与处理是政府大数据应用中最为关键的问题，MODA在DoITT的协助下，采取了一系列技术手段，实现了跨部门的数据共享与整合(见图2)。其中，位于核心的是DataBridge数据平台，该平台以数据仓库为基础，加入了分析与数据融合工具，使原本条块分割的部门数据实现了在单一平台上的汇集。为了解决不同部门间数据差异的问题，MODA使用了地理标记(geo-tagging)系统对不同的标记方式进行识别，使来自不同部门的数据能够通过位置信息实现整合。此外，政府部门之间还可以通过数字网络DEEP(Data Element Exchange Program，数据元素交换项目)实现两两互联，依照预定的格式与日程进行数据交换，或者按照需求进行实时数据交换。

图2 政府内部主体协同中的数据处理机制

3、切实的部门激励 在开展大数据应用的过程中，MODA通过向业务部门提供直观的改进成果和有效的组织保障激发其参与的积极性。首先，MODA选取业务部门面临的实际问题作为大数据应用的起点，并且秉承不改变基层人员工作内容的原则，使其提供的解决方案能够比较容易地被业务部门接受并应用到实践当中。其次，在与业务部门协同的过程中，MODA会对业务部门的人员进行培训，促进其数据能力的提升，使业务部门能够在之后独立地维护和改进应用系统，增强了大数据应用的可持续性。

（三）政府与外部主体间的协同

纽约市政府与外部主体协同应用大数据的过程如图3所示。在政府内部，MODA继续与DoITT合作，共同负责纽约市政府数据开放平台NYC Open Data的内容建设。NYC Digital是负责纽约市数字城市建设的部门，在大数据应用活动中，其主要职责是获取政府外部资源，并与公众建立伙伴关系，使社会力量参与到城市建设当中。在政府外部，企业作为辅助力量，为政府开放数据平台提供技术支持，公众则作为大数据应用的主要力量，通过对所获取的开放数据进行处理加工，开发出供社会使用的大数据应用成果。

图3 政府与外部主体协同的大数据应用过程

在这一过程中，开放数据平台是沟通政府内外的桥梁，公众则是进行大数据应用的核心。为保障与外部主体间的协同，纽约市政府开展了以下两方面工作：

1、大力推进开放数据建设 截至2016年7月，纽约市开放数据平台已经汇集了超过1500个数据集，位居美国城市之首。为了保障政府数据开放工作的顺利实施，纽约市采取了两方面措施。首先，在法律上，纽约市在2012年2月通过了《开放数据法案》(Open Data Law)，规定到2018年，除了涉及安全和隐私的数据之外，纽约市政府及其分支机构所拥有的数据都必须实现对公众开放，这是美国历史上首次将政府数据大规模开放纳入立法。其次，在执行上，纽约市于2016年颁布了《地方政府第8号法案》(Local Law 8 of 2016)，规定由MODA负责对政府部门《开放数据法案》的落实情况进行检查和评估。近日，MODA公布了首批对纽约市卫生设施部(The Department of Sanitation)等三个部门的评估结果，并指出了其中存在的问题，敦促各个政府部门继续推进数据开放工作。

2、鼓励公众参与大数据应用 首先，在平台建设上，纽约市通过采用Socrata公司提供的基于云的平台，为公众提供了一种用户中心式(user-centric)的体验。通过利用开发者友好接口(developer-friendly APIs)和平台提供的数据集，创新者可以非常容易地开展大数据应用活动。其次，纽约市还通过举办NYC BigApps大赛来激发公众参与大数据应用与城市管理的热情。NYC BigApps是一项鼓励公众利用政府开放数据进行应用开发的赛事，获胜者不仅能够得到丰厚的现金奖励，还有机会将自己的成果通过城市网络平台进行推广。从2009年创办至今，NYC BigApps大赛已经成功举办了七届，涌现出许多非常优秀的城市管理应用。

（四）政府大数据应用的特点

通过以上分析可以看出，纽约市的政府大数据应用实践具有如下特点：

1、由专门机构对大数据应用的全过程进行管理 MODA这一部门的设置对纽约市政府大数据的成功应用起到了非常关键的作用。作为政府大数据应用的统筹者与推动者，MODA具有十分清晰的定位，并且遵循严格的操作规范。它作为不同主体之间的纽带，主导着政府大数据应用项目从选择到实施的整个过程，并适时推动其他主体发挥作用，保证了政府大数据应用的顺利开展。

2、以解决实际问题作为大数据应用的出发点 纽约市的政府大数据应用是由问题驱动的，对于政府部门来说，MODA提供的解决方案使其切实提高了日常工作的效率；对于社会公众来说，应用政府大数据开发的产品为生活带来了巨大的便利。正是这种解决实际问题的需求将不同主体的力量凝结到了一起，形成了城市治理的合力。

3、充分发挥企业、公民等社会团体的力量 在纽约市政府大数据应用过程中，除了政府内部的统筹协调之外，外部力量也发挥了十分重要的价值。企业通过为政府部门提供先进的技术支持，使政府能够更好地关注数据价值挖掘这一核心问题，公民通过深度参与政府大数据应用活动，不仅充分表明了自身对城市管理的诉求，也贡献了巨量的数据处理能力，实现了对政府大数据应用的探索和创新。

四、对我国政府应用大数据的启示

目前，我国政府在大数据应用方面仍处于摸索与成长阶段，尽管已经意识到大数据在城市管理中能够发挥出的巨大价值，但是在实践中，大部分政府部门囿于资源与能力的限制，只能“望数兴叹”。纽约市在应用大数据的过程中，不仅通过政府内的跨部门协同提升了工作效率，还调动社会力量对政府大数据进行创新应用，实现了资源的优化配置，使数据的潜在价值得到充分挖掘。这种多元主体协同的大数据应用策略值得我国政府借鉴。

（一）设立统筹机构，确定工作职责与权利

我国政府在发展大数据的过程中比较重视组织机构层面的统筹。贵州、山西、辽宁盘锦、河南郑州等地都成立了大数据发展领导小组，而且，早在2014年2月，广东省就率先成立了大数据管理局，此后，沈阳、成都、兰州等地纷纷跟进，成立了本地区的大数据管理机构。

但是，目前我国各地大数据发展领导小组成员普遍由地区领导兼任，缺乏专门人员，存在许多职责不清、权限不明的问题，难以真正将协调本地区政府大数据应用的工作落到实处。此外，各地区设置的大数据管理局普遍需要承担拟订发展规划、促进数据共享、指导企业发展、开展日常工作等多项职责，也导致其工作重点不突出、效果不明显，从而难以得到其他机构与社会的认可。

政府大数据的管理与应用是一项十分复杂的活动，需要多方主体的参与和配合。因此，我国政府在进行机构设置时，应当学习MODA模式，通过政府文件明确该机构的职责，并且对其他部门所需给予的支持也做出清晰的规定，从而保证统筹机构能够真正调动各方资源，推动大数据的协同应用。

（二）做好需求分析，理性开展大数据应用

近年来，我国各级政府部门已经在大数据应用方面进行了初步探索，并且取得了一定的成果。但是，通过对现有的政府大数据应用项目进行分析，可以看出，有些地区在开展项目之前并没有进行科学的分析，其大数据应用更多是出于对政策的跟风和对其他地区的模仿。在这种背景下，政府部门的大数据应用只是“拿着数据找问题”，最终的应用成果与现有业务之间难以紧密结合，长此以往，政府应用大数据的积极性将难以保持。

在对纽约市政府大数据应用实践的分析中，可以看出其对业务部门实际需求的重视和对自身效率的严格管理。MODA以大数据为工具，高效地帮助业务部门解决了日常工作中面临的问题，从而赢得了各个部门的认可与配合。而且，MODA并没有选择盲目尝试新的业务模型，而是对具有明确投资回报率的想法进行验证，这样不仅控制了政府的管理成本，突出了应用效果，而且为社会参与提供了需求和空间。

对于我国政府来说，在应用大数据的过程中应当注意进行需求分析，将有限的资源专注于同业务活动最息息相关的领域，避免盲目上马、多而不精。在任何项目开展之前，都应当采取科学的方法进行分析，全面了解项目的成本、预期收益以及开展过程中可能面临的问题，进行合理的取舍，使最终开发出的大数据应用项目都能切实发挥作用。

（三）丰富政策工具，培育企业与科研机构

随着大数据应用程度的深化，政府部门的数据存储与处理能力都将面临严峻的考验，在这种情况下，政府可以通过与相关企业合作，利用企业提供的云服务实现成本控制。根据贵州省的实践经验，通过使用由中软国际参与投资并承建的“云上贵州平台”，省级部门可以不再自建机房，从而每年节省40％的信息化投入。

但是，与美国等发达国家和地区相比，我国面临着一个主要的问题，就是大数据产业还不够成熟，导致政府的选择空间较小。而我国现有的大数据产业政策多为供应型政策，以税收优惠、园区服务为主，也在一定程度上导致了大数据产业发展重建设、轻研发，市场活力被抑制。中国工程院院士李国杰就尖锐地指出，我国互联网企业尽管规模较大，但是，“企业的规模走在世界前列并不表示我国在大数据技术上领先。实际上，国际上目前流行的大数据主流技术没有一项是我国开创的”。

因此，我国政府应当更加关注对大数据企业核心竞争力的培育，指导其走专业化、创新化的发展路线。在政策工具的选择上，可以考虑多采取一些需求型政策，通过增加需求总量激发市场活力，充分发挥市场的资源配置作用，降低产业发展对政府的依赖。同时，对环境型政策要大力予以落实，避免政策体系的空洞化，为企业与科研机构的发展提供坚实保障。

（四）深化数据开放，鼓励公众创新式参与

随着大数据的发展，单一或有限的主体将越来越难以完成大数据价值孵化活动，众包作为一种开放式的大数据应用形态，能够使世界各地的网民都参与到数据提供、分析与应用的活动当中，在最大限度上实现大数据的创新性应用，其出现频率必将会迅速上升。对于我国政府来说，在这一过程中需要从开放数据和鼓励应用两个方面做出努力。

在开放数据方面，我国各级政府已经投以了相当的重视，进行了开放数据平台建设，实现了大量政府数据的开放获取。但是，根据徐慧娜和郑磊对纽约和上海两地开放政府数据平台的比较研究可知，上海市开放数据的有用性、易用性以及数据利用效果较纽约市相比都还有所不足，这也反映出了我国政府在数据开放中普遍存在的问题。因此，政府部门应当针对数据开放制定更加明确的规定，并且引入监督机制，避免数据开放脱离实际需求，沦为面子工程。

在鼓励应用方面，我国政府应当投入更多资源，培育公民的数据意识，引导社会力量参与大数据应用。与美国相比，我国公众使用数据的意识还比较淡薄，相应的能力也有待提高。政府部门可以通过进行宣传、举办讲座等方式加深公众对大数据的认识，将大数据与日常生活联系起来。同时，可以依托教育机构开展大数据培训并借助慕课平台进行推广，提升公众数据应用能力。此外，还可以组织多种形式的活动，为公众提供实践操作的平台，真正实现公众在政府大数据应用中的创新式参与。

笔者以纽约市的政府大数据应用实践作为案例，对其中多元主体的参与以及协同过程进行了归纳，并分析了保障协同顺利开展的关键因素，为我国政府引入多元主体参与大数据应用提供了策略建议。在接下来的研究中，将结合我国政府大数据应用中不同类型主体表现出的特性，对主体间的协同机制进行研究，进一步完善理论模型，并结合实践进行验证和改进。