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社 会 科 学 研 究 2023.6.国家治理的数据赋能及其秩序生产陈潭摘要 随着互联网技术的迅猛发展，大数据已然成为组织创新、产业升级、经济发展、社会进步及国家治理能力现代化的核心驱动力。作为国家治理函数中的重要技术变量，大数据能实时描述并解释人类行为和社会现象，能精准揭示国家治理规则和社会运行规律，能深刻诠释公共事务的关联性、公共决策的逻辑性和公共治理的复杂性。随着大数据思维和技术的嵌入与赋能，国家治理结构呈现数据平权、数据制衡、数据监察的基本样态，国家治理职能展现出精益决策、精细管理、精致服务、精确监管的基本向度，国家治理效能不断走向循数治理、智能治理、简化治理、协同治理的过程及状态。作为一种新型治理工具，大数据在驱动国家治理的过程中不可避免地遭遇数据垄断、数据壁垒和数据鸿沟等结构异化现象。正视并克服数据异化，有条不紊地建构数据秩序，能最大限度地推动数据文明建设，对推进国家治理体系和治理能力现代化具有重要的理论价值和实践意义。关键词 国家治理；数据赋能；治理秩序；数字文明中图分类号TP18/D035 文献标识码A 文章编号1000-4769(2023)06-0012-19大数据是信息时代的“新石油”、科学研究的“第四范式”、各行各业的“生产要素”。“大数据”一词得到学术界和实践领域的广泛关注，得益于三份重要文献，分别是2008年英国自然杂志推出的主题为“从大数据中提取意义”的大数据专刊，2011年国际数据公司发布的主题为“从混沌中提取价值”的大数据报告和2011年美国科学杂志出版的主题为“处理大数据”的大数据专刊。按照迈尔-舍恩伯格和库克耶的观点，我们正处在大数据时代的早期。不可忽视的是，在国家治理层面，如何正确认识大数据的治理工具属性并充分发挥大数据的驱动作用，已构成当下公共管理实践面临的极作者简介 陈潭，广州大学公共管理学院教授、博士生导师，广东 广州 510006。基金项目 国家社会科学基金重点项目“健全新时代互联网治理体制研究”（22AZD065）Tony Hey，Stewart Tansley and Kristin Tolle，“The Fourth Paradigm：DataIntensive Scientific Discovery，”Redmond，WA：Microsoft Research，vol.99，no.8，2011，pp.1334-1337.James Manyika et al.，“Big Data：The Next Frontier for Innovation，Competition and Productivity，”May 1，2011，https：/ 23，2023.Felice Frankel and Rosalind Reid，“Distilling Meaning from Data，”Nature，vol.455，no.4，2008，p.30.June Gantz and David Reinsel，“Extracting Value from Chaos，”June 1，2011，https：/fdocuments.in/document/idc-iview-extractingvalue-from-chaos-2011-data-storage-etc.html，May 23，2023.Science Staff，“Challenges and Opportunities，”Science，vol.331，no.11，2011，pp.692-693.维克托迈尔-舍恩伯格、肯尼思库克耶：大数据时代：生活、工作和思维的大变革，盛杨燕、周涛译，杭州：浙江人民出版社，2012年，第172页。12为紧迫且极具挑战性的重要议题。近年来，西方国家围绕大数据的研究与应用陆续出台和发布了一些政策法规，涉及大数据发展与应用的价值、标准、开放、流程、保障等，推动了大数据在科学研究、商品生产、商业发展、社会生活和国家治理等领域的广泛应用。中国政府制定了国家大数据发展战略，颁布了一系列政策法规，为大数据在经济建设、社会发展和国家治理等领域发挥积极作用提供了有力的制度保障与技术支持。值得注意的是，虽然世界各国高度关注和重视大数据的治理作用，但就大数据作为一种新型治理工具而言，它在国家治理中的应用仍处于初步探索阶段。因此，从学理角度探析国家治理的数据逻辑和数据赋能，将有利于大数据在国家治理中发挥积极驱动作用，有效推进国家治理体系和治理能力现代化的实现。一、大数据赋能国家治理的技术外溢“大数据”的概念内涵十分丰富，具有很强的时代性和实践性，然而至今并未获得人们一致的认识。当前，比较常见的定义主要有三种：第一，技术视角的界定。在最基本层面，大数据是指不能被传统信息技术行业的软件与系统所管理、访问或处理的数据集；大数据是一个普遍使用的术语，它指那些从各种渠道所收集的、针对传统的关系型数据库技术而言，过于大且非结构化的原始数据。第二，价值视角的界定。大数据不是一样东西（thing），而是动态的、跨越多个信息技术边界的活动，大数据技术是新一代的技术与架构，旨在通过高速捕捉、发现和分析从各种各样的大规模数据中获取的经济价值。第三，资源视角的界定。大数据本质上是一种信息资源，已成为各行业生产发展的重要引擎，庞大的数据资源使各个领域开始了量化进程，并以此充分挖掘和利用现有的大数据资源。一般认为，大数据具有容量大、增速快、种类多、价值高四项基本特征：容量大（Volume），数据容量特别大，并呈现出指数级增长态势；增速快（Velocity），数据增长速度快，包括数据更新换代速度和数据运算速度；种类多（Variety），数据种类繁多，涵盖各种来源、形式和结构的数据；价值高（Value），通过数据挖掘服务实践应用。大数据的基本功能体现为描述、规定和预测三个方面：描述（Descriptive），通过对数据的统计分析，描述数据表现出的现象与规律；规定（Prescriptive），利用历史数据建立分析模型和规范化分析流程，实现对连续数据流的实时分析；预测（Predictive），通过对数据的深层挖掘构建预测模型，实现对未来发展趋势的预测。我们认为，大数据是一项全新的治理工具（或技术），经由数据采集、数据存储、数据管理、数据挖掘、数据传输和数据应用的运行周期，能多方位、多角度、动态地描述并解释人类行为和社会现象，能精准地探寻国家治理规则和社会运行规律。数据是指对生产过程或社会事件进行记录并可以鉴别的符号或信息。任何一种生产过程或社会事件，都有可能产生大量的数据，但只有那些能够被生产者或行动者加以利用的数据才具有切实价值。那些不能为人所用的数据通常是人们没有意识或能力认识和使用的数据信息，遂被当成“噪音”过滤掉 美国政府2012年至2014年先后发布了大数据的研究和发展计划 支持数据驱动型创新的技术和政策和大数据：把握机遇，守护价值，2013年英国政府发布了抓住数据机遇：英国数据能力战略，2013年澳大利亚政府也发布了公共服务大数据战略，同年法国政府发布了法国政府大数据五项支持计划。中国政府先后出台了促进大数据发展行动纲要 关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见 关于推进农业农村大数据发展的实施意见 关于积极推进“互联网+”行动的指导意见 政府信息资源共享管理暂行办法关于加快推进“互联网+政务服务”工作的指导意见 关于组织实施促进大数据发展重大工程的通知“十三五”国家信息化规划等相关政策。Damon A.Runion，“Big Data：A Technology Review，”International Journal of Computer Applications&Information Technology，vol.7，no.，2015，p.158.GangHoon Kim，Silvana Trimi and JiHyong Chung，“BigData Applications in the Government Sector，”Communications of the Acm，vol.57，no.3，2014，p.78.June Gantz and David Reinsel，“Extracting Value from Chaos.”Gray King，“Ensuring the DataRich Future of the Social Ssciences，”Science，vol.311，no.11，2011，pp.719-720.陈潭等：大数据时代的国家治理，北京：中国社会科学出版社，2015年，第19页。李杰：工业大数据：工业4.0时代的工业转型与价值创造，邱伯华等译，北京：机械工业出版社，2015年，第4647页。13了。这些被滤掉的数据，事实上构成一种无效的数据。与此同时，即使被人们利用和处理的数据，其治理价值和实践意义也受人的认知偏好、处理目的等因素的影响。比如，在分析同一组中美贸易数据，有人强调合作，有人看到了危机。事实上，数据利用就是一种数据赋能的过程。从治理角度看，数据赋能就是大量数据被人们从无序而杂乱的事件或事实中收集和整理之后，呈现在决策者面前的特征性事实，经由特定的转化过程演变为决策，并构建特定的数据秩序。在前现代社会的多数生产与社会事件中，数据生产的主体与数据利用的主体紧密相关，其场域具有同一性。比如，农夫根据水稻的长势数据采取除草施肥等行为，数据的生产和利用都发生在同一水稻种植场域。因此，其数据的生成和赋能过程是同一的。然而，前现代社会也存在数据生产与数据利用相脱节的情况，也存在数据独立赋能的可能性。在一个面积广袤的国家，国家治理组织的分化与复杂化使数据的生成与利用分属两种不同场域。从最初的个体数据生成到最高决策所需的加总数据之间，存在许多数据的传递与集成环节。决策能否有效解决问题，很大程度上取决于官僚系统所采取和整合的数据能否有效反映客观事实。从这个意义上讲，整个官僚系统履行着一种数据赋能的职责。但总体而言，前现代社会的数据赋能并未脱离数据的生产过程和社会事件，会随着生产过程和社会事件的结束而消失。现代社会中的生产过程与社会事件极其复杂，生成的数据异常庞大。而且，许多数据的生产者与利用者完全脱节，数据开始独立于最初的生产场域，后来演变成一种独立的生产力量和社会力量。尤其是在现代信息社会，众多数据脱离了原始的生产过程与社会事件，汇聚成一个海量的大数据海洋。对这种海量大数据加以利用的过程实际上就是践行具有深远意义的数据赋能使命。从“结构-过程-功能”的角度看，数据赋能包括数据权能、数据动能和数据效能三个方面。数据权能基本显示了数据本身与数据使用主体之间的权利归属关系，它涉及谁可以使用该数据，使用数据所应遵循的权利规则，使用数据的收益去向等问题。在自由主义的理想逻辑下，数据应归数据生产主体所用，数据生产主体可自主决定该数据是否公开，他人利用该数据应得到数据生产主体的同意。换言之，在自由主义看来，数据本身是一种私人物品，个人具有决定数据使用的全部权利。依据这种理论，个人的偏好和行动等数据都是私人的，他人无权在未获得其许可的情况下取得该数据并加以利用。比如，美国有些城市议会决定撤销某些路口的探头与监控，理由就是这些数据的公共获取侵犯了个人隐私。但由于个人的数据具有天然的外部性，这种私有化的数据结构往往会导致公共权力难以监测私人权利被侵犯的情形。“天眼”等公共监测系统虽一定程度上牺牲了个人隐私，但却保障了更多人的公共安全。另外，有些人意识到自由主义数据观的局限性，主张数据的公共性而否定数据的私人性，这种观点极易导致公共权力对个人权利的肆意侵犯。因此，数据既是个人的，也是公共的，具有一种可在公共与私人之间适当调整边界的多级所有属性。数据在个体与公共之间、个体与个体之间、群体与群体之间的权利归属分布并非简单的平均分布，某些个体与群体能有效利用更多的数据，而另外一些个体和群体往往只能成为数据生产的主体，从而产生了一个数据权能的问题。数据生产主体和利用主体在经济收入、阶级地位、教育程度、社会坐标等方面存在差异，决定着数据在利用程度上存在的巨大差别。比如，同一行业内的高管对该行业的总体、趋势、特征、差异等重要数据具有更深刻的了解，因此相对于同行业的普通员工和其他行业人士拥有更多的数据优势，并在涉及利益分歧的谈判中拥有“敲竹杠”的可能。因此，从国家治理角度看，数据权能的首要问题就是数据平权，以确保不同群体在大数据面前有着较为平等的赋能机会。同时，为避免数据使用中的不公平现象及遏止数据的不当垄断和使用，数据制衡和数据监察成为数据权能的重要方面。数据动能主要表现在数据使用主体对数据实行管理的全过程，主要包含数据的决策、管理、服务和监管这四个环节。在前现代社会，国家治理主体通常是在生产过程和社会事件发生后，针对具体事件所提供的数据进行分析，进而做出相应决策。然而，治理是针对具体事情而开展的，治理主体通过事后对数据的分析而实施行动。从国家层面看，治理主体（尤其是官僚系统）处理的是具有特殊性的重大事件，因而会忽视重大事件发生之前的众多平常的（trivial）事件所反映的平常而又海量的数据，而将这些数据当成噪声过滤掉。因此，传统社会的国家治理往往会出现这种情况：承平日久，皇帝与官僚系统对于重大隐患习焉不察，而一旦隐患爆发，就会出现治理系统崩溃的情况。而在数字化信息时代，数据 关于多级所有的概念，参见李风华：纵向分权与中国成就：一个多级所有的解释，政治学研究2019年第4期。14可以独立于原初的生产过程和社会事件本身，人们可以将数据进行存储、移植并加以分析。原初的一阶事件本身只是极其平常的，甚至数据生产的主体本身也未必将这些数据视为一种重大事件的前兆。但是，现代信息技术可以收集和整理这些海量的一阶数据，并加总、分析而将有关总体与趋势的数据呈现在决策者面前，从而有助于国家治理主体的有效应对。因此，数据动能意味着，对于数据的操作已经脱离了一阶事件，它本身就可以构成一种完整而独立的操作过程。从这个意义上讲，基于大数据的精准决策、精细管理、精致服务和精确监管就构成国家治理的数据动能的内在表达。如果数据权能强调的是原初数据在数据生产主体和数据利用主体之间的权利归属问题，数据动能针对的是独立化的数据操作与运行过程，那么数据效能关注的则是数据操作与运行的效果，即从功能的角度追求数据利用的正确和有效。正确的治理效能必然要考虑治理的权能前提与动能操作，但基于治理对象本身的特殊性，治理的效能有必要考虑大数据本身呈现的一些规律特征，从而实现数据赋能的高效治理。当海量数据脱离众多原始的一阶事件，而在二阶层面独立并汇聚成海量的数据时，治理主体必须摆脱基于事件“发生-应对”的反应式治理模式，而应遵循数据本身的规律实施治理。从当前大数据在经济社会领域中的应用经验看，国家治理的数据效能应遵循如下要求：第一，循数治理而非反应式治理。面临海量数据，应主动挖掘数据价值，不能停留在孤立事件上的“头痛医头，脚痛医脚”反应式治理。直觉和经验主导决策的时代已远去，大数据将若干国家治理变量变成可统计、可度量、可计算的对象，“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的循“数”法则成为公共管理和国家治理的重要原则。大数据意味着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一大步，过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都可被数据化，标志着人类认识和改造自身世界进入更客观、精准、全面的历史阶段。第二，智能治理而非拍脑袋式治理。现有的海量数据已超出单个人脑所能处理的能力极限，因此必须利用人工智能技术有效处理大数据。在大数据应用实践中，利用数学模型、仿真技术、数据融合可揭示原来难以展现或没有想到的非线性关联，能挖掘国家治理隐蔽的关联变量和相关关系，拓展政府决策和国家治理的信息边界，提高公共决策的正确性、科学性和国家治理的回应性、有效性。第三，简化治理而非创制复杂的治理。所有生产过程和社会事件呈现的数据是无序、复杂且海量的，大数据的治理目标就是将这些海量数据简化为直观而容易理解的现象模式，为有效决策提供依据。最早的大数据方法源于对面板多方程的解答，其本质是将多维度的数据集简化为低维的数据答案的过程。同时，大数据思维更加注重相关关系，而非因果关系，不同来源的数据或数据集之间的相关关系构成大数据分析的重点。因为因果关系是解释普遍联系的事物先后相继、前因后果的线性关系，而相关关系是揭示事物普遍联系中的非线性关系。第四，协同治理而非单极化治理。在大数据时代，拥有了更加综合和全面的信息，过去那些建立在非公开、非完全信息假定基础上形成的相对闭塞的管理思维和方法将被彻底改变，国家治理领域将逐渐开放，企业、社会组织甚至民众个体都将在国家治理体系中游走。因此，确保治理数据的流动畅通、获取快捷、阅读简便是提升国家治理数据效能的重要目标，协同治理是其必然结果。总之，大数据注重“全数据”“全样本”，而非“小数据”“小样本”，国家治理数据处理从样本数据变成全部数据，能更加全面、立体、系统地认识国家治理的总体状况。传统思维是“以小见大”，大数据思维是“以大见小”，我们从人口数据、财政数据、贸易数据、教育数据了解一个国家和地区经济、文化、社会、环境等各方面的全局，可以为具体的部门和行业决策提供精准的智慧支持。众所周知，国家治理是一个治理主体应对公共事务的管理过程，也是一种秩序生产的过程。这种秩序生产在大数据方面表现得尤其突出，因为原初的大数据是无序、复杂而海量的，基于国家治理的数据 在某种意义上，大数据的价值及其带来的困惑都与数据的二阶利用有关。如个人数据的隐私权冲突，当个人允许其私人数据被收集和二阶利用时，谁也无法预测二阶利用可能带来的利益或危害。在二阶利用过程中，只有对数据挖掘结果本身，才能得出完全不同于初始目的的结论。参见John Pavolotsky，“Privacy in the Age of Big Data，”The Business Lawyer，vol.69，no.1，2013，p.220.比如，2016年特朗普竞选团队用大数据对选民进行有效宣传就是一个出乎意料的结果。Patrick J.Wolfe，“Making Sense of Big Data，”Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America，vol.110，no.45，2013，p.18031.陈潭：大数据驱动社会治理的创新转向，行政论坛2016年第6期。15赋能本身就意味着某种特定的数据秩序结果。在海量数据面前，逃避是无用的，大数据对国家治理的强大驱动作用不可避免。然而，大数据应用并不必然带来正确的或好的后果，错误的应用可能带来不可估量的恶果，国家治理的数据赋能可能走向数据逆化或恶化。因此，数据管理不能仅仅停留在大数据管理本身，还要上升到文明层面评估数据秩序。国家治理的各主体都应时刻警惕数据垄断、数据壁垒和数据鸿沟等数据异化现象，并大力促进实现数字国家、数字政府和数字社会这一更高层面的数据文明。二、大数据赋能国家治理的权力嬗变国家治理是一个包含若干变量的函数关系式，其结构随着信息分布变化引起的权力结构改变而不断变动。大数据作为推动时代变迁和社会发展的重要力量，通过重塑信息的生产、传播、消费模式，重构了国家治理的权力结构及其流动路径，以适应“社会的高度复杂性和高度不确定性”。基于对人类社会及其行为的数字化刻画、标准化叙事和精细化演绎，大数据从价值、工具等维度深度嵌入国家治理的制度建构与动态实践，实现对主体地位、治理结构和用权行为的全方位影响。（一）数据平权国家治理旨在回应民众诉求、增进公共福利，本质上体现为对多元利益的协调，是一个多方力量博弈均衡的过程，政府、企业、社会组织、民众及其他治理主体应居于平等地位。只有权力对等、地位平等，才能避免“以偏概全”“以点带面”，差异化诉求才能取得最大公约数，进而实现良善治理。作为权力“骨骼”的外在表征，主体地位的获得、巩固及治理职能的有效履行都有赖于信息的获取和应用，后者是新时代的关键资源，在赋予社会行动者诉求机会的同时，增强了他们参政议政、科学决策的能力。换言之，国家治理现代化需要消弭不同主体间的信息鸿沟，促进不同主体之间的信息流动，并确保各主体拥有同等规模、质量和时效的决策信息配置。然而，在国家治理实践中，既得权力者倾向于设置各种壁垒以巩固权力、免受竞争者冲击。改革开放前，计划经济体制下国家几乎垄断包括物质财富、发展机会、信息资源在内的全部重要资源。在信息变成最重要战略资源后，政府主导了信息、知识的生产与传播，并抵制对外公开；政府内部则“地盘病”盛行，信息“烟囱”林立、“孤岛”遍地，各部门倾向于将职能范围和政策领域视为不允许其他部门插手的排他性地盘。究其根源：第一，理念上，“官本位”盛行。等级观念浓厚、服务意识淡薄，部分职能部门、公务员将辖区看作“自留地”，排斥部门合作和公共参与。第二，制度上，供给不足、执行不力。中华人民共和国政府信息公开条例直到2007年才通过、翌年5月1日才开始执行，该条例的颁布实施滞后于民众对其知情权和获取信息的需求。第三，技术上，缺乏能有效处理信息的手段。公共部门是信息内容、类型的把关者，限制政务信息的对外开放，创造出一个符合公共部门意志、服务权力行为、约束民众参与的信息环境，使信息的生产、传播与流动“偏帮”公共部门而非社会行动者。作为一种资源、技术和思维方式，大数据在国家治理体系和治理实践中的深度嵌入，打破了“原有的公权力对信息传播流向和内容的独占”，清除了政府单边主义的生存土壤，建构起一个去中心化的世界图式，试图从理念与技术层面克服“信息鸿沟”“知识鸿沟”被逐渐拉大的问题。一方面，大数据鼓励开放、参与，强调不同主体间的平等、协商。大数据要求管理者认同并尊重其他主体的平等地位，并将开放、共享、合作、参与等理念贯彻、融入具体的政策决策；具备大数据思维的参与者则注重行使参政议政权利，珍惜参政议政机会，并试图通过表达诉求、提出申请、批评政府等方式捍卫政治参与权利。另一方面，大数据驱动人类社会从单向度线性传播转向多向度群体传播，改变了信息的生产、传播与消费模式，每一个普通人都成为信息的生产者和消费者，并从大众传播的科层化控制中解放出来，与政治精英、经济精英、文化精英共享表达权与传播权。张康之：论社会运行和社会变化加速化中的管理，管理世界2019年第2期。莫伊塞斯纳伊姆：权力的终结，王吉美等译，北京：中信出版社，2013年，第13页。渠敬东、周飞舟、应星：从总体支配到技术治理基于中国30年改革经验的社会学分析，中国社会科学2009年第6期。高小平：借助大数据科技力量寻求国家治理变革创新，中国行政管理2015年第10期。隋岩：群体传播时代：信息生产方式的变革与影响，中国社会科学2018年第11期。16我们看到，广泛分布于政府、企业、社会组织与个体之间的大数据，决定了国家或政府不再是治理结构的唯一主体，传统的治理结构受到挑战，逐渐形成适应大数据分布的平权型治理结构。第一，数据共享，驱动主体地位对等。信息的分散化存储、知识的分布式传播带来公共权力的扩散与蔓延，创造出大量微权力个体，对政府的传统主导地位造成冲击。尤其对行政区域内的政府而言，大数据技术带来的信息传播革命，规避了行政壁垒对信息生产、传播与消费方式的固化，在模糊传统行政边界的同时，创造了大量的线上参政议政主体，通过“用脚投票”躲避行政权力的干预和“打击”，更好地履行参政议政权利。而就决策信息地图而言，主体提供的信息、知识同等重要，在信息即权力的语境下，政府、企业、社会组织、普通公众都是信息的生产者和消费者，都拥有治理国家的资格，并都应具有发表意见、参与决策的权利。第二，数据开放，驱动权力公平运行。数据的价值在于流动、开放和共享，微信、微客、拍客、抖音等新兴媒体和平台的兴起打破了传统大众传媒对信息传播的垄断，群体传播、网络化传播时代来临。在为普通民众创造平台、提供机会的同时，网络课程、视频直播等在线教育的普及也丰富了其获取知识的渠道，既剥离了笼罩在公权力及政府部门履职行为上面的神秘面纱，也便利了平民大众对政务数据、决策信息、制度规范等的查阅和获取，某种意义上建构起围绕公权力运行的“玻璃房”，以监督权力的公平运行。第三，数据整合，驱动民众权利平等。权利是权力的来源，权力是权利的保障。宪法颁布实施的目的，很大部分就在于保障民众权利的有效实现。大数据通过搜集政策、制度的执行信息、记录权力运行轨迹，能够帮助决策者、管理者通晓具体执行情况，并监督权力运行过程中的越轨行为，以督促政策、制度目标的有效实现，即达到保障民众权利的目的。更为重要的是，大数据还能监督司法权力运行，记录司法部门在处理侵权行为、裁判权利冲突时的运行轨迹，以敦促司法部门公正执法、公平判决，以切实做到“法律面前人人平等”。（二）数据制衡权力的产生及其作用源自对关键资源的不平等占有与支配。当支配者与被支配者对资源的占有比例或力量对比发生改变时，原有的权力关系就会发生变化颠倒乃至消失。据此，从管理转向治理，多元主体格局的建立及主体间平等地位的获得，根本上意味着政府、企业、社会组织、平民等主体间力量对比的变动，即国家治理语境下，企业、社会组织、平民等新兴治理主体获得了与政府等传统治理主体讨价还价的能力和力量。具体表现为，政府或职能部门在酝酿公共政策、制定公共决策、颁布规章制度时，将需要充分征求社会行动者的意见、建议，以确保政策和决策的合法性、权威性与代表性。从传统意义上讲，政府机构几乎垄断了国家治理的一切权力，支配着包括信息资源在内的全部重要资源，以维系其对一切事物的管理。由此，其所带来的弊端也是显而易见的：首先，“官本位”盛行，官僚主义普遍，民众迷信并崇拜官位、权力，官民关系颠倒，社会被迫“臣服”于政府。其次，政府以控制新闻媒体、主流报纸杂志来塑造有利于单边主义的信息传播、分布模式，垄断知识的生产与消费路径，阻碍民众对政务信息的获取、运用，旨在掌控权力基础的稀释速度和程度，延缓权力的转移与扩散。基于对信息和知识的生产、传播与消费模式的控制，政府既控制了权力的授予、剥夺，还固化了中央与地方间、政府与社会间的力量对比。大数据时代，大数据思维的渗透及大数据技术的嵌入，在创新信息和知识的产生、传播与消费模式时，通过赋权社会行动者、激励分权放权、鼓励公共参与驱动了公共权力的扩散。在思维层面，大数据思维强调公开透明、开放共享，鼓励多元主体协商合作、信息互动，充分发挥各治理主体的信息、专业、资源优势。在技术层面，大数据有多种信息来源，能采集并阅读结构和非结构数据，通过交叉复现、数据整合、信息拼图实现对权力结构、社会行为和现象的数字化表达；通过对传统媒体的数字化升级改造推动新旧媒体融合和多媒体发展，创新信息和知识的生产、传播、消费模式，改变信息的传播、分布路径，改变国家权力结构，重塑央地、政社、官民关系；大数据平台建设通过数据的集中、整合，突破治理主体间的时空限制，以线上方式保障治理主体的参与权在场，从而推动政务数据的开放共享。具体而言，第一，克服上下级政府间的信息不对称，驱动权力制衡。大数据作为一种资源和新兴 王向民：大数据时代的国家治理转型，探索与争鸣2014年第10期。Rzghuram G.Rajan and Luigi Zingales，“Power in a Theory of the Firm，”The Quarterly Journal of Economics，vol.113，no.2，1998，pp.387-432.17技术，基于对相关数据的采集、传递与分析，不仅能通过识别和处理源源不断的问题将社会清晰地呈现在国家面前，让事物的状态从“潜在”转变为“实在”；还克服了管理层级过多带来的信息失真问题。现有管理需求超出了决策者或管理者的生理机能极限，大数据则弥补了这一不足，通过技术手段让管理者同时与多个下属或管理对象进行对话，从技术上解决了管理层级过多的问题。一个更加重要的优势在于，大数据能实现对文本、语音、视频、图像等非结构化数据的“翻译”，为决策者、高层管理者创造多条信息通道，他们能够通过不同方式、路径采集信息，在对不同类型、来源、规模的信息进行整合的基础上，拼凑出有关政策执行者或下级政府、部门行为的图画，以达到监督公权力执行的目的。随着大数据技术的应用，原本小幅度、多层级的垂直型结构可能转换为宽幅度、少层次的扁平化结构。第二，提倡并支持数据开放共享，驱动社会制衡。一方面，拥有大数据思维的政府部门会充分重视社会需求、征求社会意见，并通过制度的方式将其固定下来，如2007年颁布的中华人民共和国政府信息公开条例、2016年发布的国务院办公厅关于在政务公开工作中进一步做好政务舆情回应的通知等，都为民众获取信息提供了政策依据。另一方面，大数据对信息传播路径、消费方式的改变，则改变了信息的分布模式，在赋权社会行动者同时，起到了遏制公权力滥用的作用。尤其重要的是，掌握大数据思维的社会行动者也会主动要求参与公共事务、理性表达诉求并对公共权力进行监督。第三，赋予民众新兴权利，驱动利益制衡。对民众个人而言，大数据时代的最大挑战是信息安全、隐私安全，一旦这些安全问题得不到控制和解决，智慧社会建设及国家治理的智能化推进将变得难以为继。因此，关于数据权限的归属问题，政府应做出明确规定。一旦数据的归属属于个人，个人就会以数据权限为依托，形成对政府行为的监督和制衡。（三）数据监察“权力导致腐败，绝对权力导致绝对腐败”，不受限制的权力是权力运行风险的根源所在。为确保国家治理能遵循并实践公共“善”、提升公共福利和利益，监督并遏制腐败成为维系执政合法性、权威性的关键议题。一方面，传统中国推崇“以德治国”，强调个体自律在克服权力滥用行为中的关键作用，试图把一切职务犯罪归因于掌权者的不合礼仪、道德沦丧；另一方面，西方世界则鼓励相互制衡，强调外部约束在监督权力运行、防止腐败行为中的重要价值，并建构起“三权分立”“依法治国”等现代意义上的治理体系。然而，各个时代、国家或地区的历史表明，只要权力运行的“黑箱”没有打开，“法治”与“德治”依然无法彻底清除腐败。换言之，规范与优化权力运行的重要前提，便是将权力运行的“黑箱”打开，不断加强对权力的监督，使国家治理空间不断走向透明化和清晰化。一直以来，权力及其运行是一件非常神秘的事情。“萝卜招聘”“带病提拔”等滥权现象的普遍存在，都根源于权力流动及其运用的神秘性及其“黑箱化”。权力“黑箱”的长期存在根源于权力观念的陈旧以及监察信息采集技术的落后。一方面，掌权者为了维系既得利益，不愿意主动公开信息；平民大众出于对权力的恐惧，则很少提出质疑与批评。两者综合起来，共同建构起一个维持“黑箱”的理念体系、文化氛围。另一方面，信息采集、传播、分析技术落后，导致在央地、政社、官民之间普遍存在信息不对称。上级政府难以对下级政府进行有效监管，监督部门无法对被监督者的权力运用情况进行全面掌握，平民大众则缺乏途径去了解公权力的运行逻辑以及政府决策的议程设置。作为一种信息采集、记录、分析的工具，大数据能在一定程度上弥补传统权力监督的不足与缺陷。首先，能够提升权力运行信息的采集水平。区别于传统的人工采集、现场确认方式，数据监察基于互联网、物联网、移动App等网络信息化技术的普遍渗入，建构起围绕监察对象的立体化、持续性远程监察系统，实现对监察对象及其行为的全流程、不间断监控，将所有监察数据上传并存储在全国、区域或部门统一的监察大数据库中。其次，能够提升监察信息的传递水平。一方面，监察大数据库的建立打破了传统行政壁垒对监察信息开放共享的束缚，提高了信息使用的效率和频率；另一方面，大数据时代数据的生产、传播和消费都是即时性的，能消除空间带来的时间距离，提高决策信息的新鲜度。并且，监察大数据开放平台的打造有助于不同监察主体、社会组织、民众个体对监察信息的查询、调 彭亚平：技术治理的悖论：一项民意调查的政治过程及其结果，社会2018年第3期。阿克顿：自由与权力，侯健等译，南京：意林出版社，2011年，第294页。胡税根、翁列恩：构建政府权力规制的公共治理模式，中国社会科学2017年第11期。18阅和使用。再次，能够提升监察信息的分析水平。“信息噪音”是信息沟通面临的最大“敌人”，传统人工甄别信息取决于个人经验，信度和效度都有限；信息技术在监察数据挖掘和分析中的适用，则能够有效剔除个人主观意向、价值偏好对信息的“污染”；并且，从“因果关系”到“相关关系”的转变，能够发现更多被忽略的细节、更多信息碎片并进行自动整合，以降低监察主体分析、甄别信息的时间与管理成本。由此可见，大数据在数据监察方面的驱动作用主要表现在：第一，数据多源驱动全面监察。一方面，大数据技术的普遍适用与深度嵌入创新了监察信息的采集途径和方式，其对结构化与非结构化数据的阅读，以及对监察对象及其权力行为全面的扫描和信息采集，能够确保监察者全面掌握监察对象的全部信息。另一方面，大数据及其延伸出来的人工智能技术，通过算法设计，能够实现对多源流信息的交叉验真，从而去除信息噪音，提高信息质量，减少信息不对称，以获得有关监察对象的真实状态，提高监察的科学性、精准性、针对性。第二，数据足迹驱动全程监察。通过结构化和非结构化数据，大数据技术能够记录权力运行的每一个环节、步骤和细节，通过溯源技术则能够刻画出权力运行的基本轨迹，人们可以经由大数据实现对权力行为的全过程监察。因此，借用大数据记录、溯源等技术，监察者能够从某一个权力行为的起点开始监督，历时地观察权力的流动是否符合标准、规范，是否存在可能的越轨行为，这有助于终身责任制追踪的有效实现。第三，数据全景驱动全员监察。2018年通过的中华人民共和国国家监察法提出，对所有行使公权力的公职人员进行监察，这为全员监察提供了法律依据。大数据技术的应用可以从技术层面助力全员监察目标的实现。以前由于人力物力财力的限制，很难对规模庞大的政府机构进行全面系统的监管，从而导致机会主义和侥幸心理的大量存在，而大数据技术的运用能够轻松地根据现有的监督清单对各个主体进行比对、匹配和分析，能够在短时段内完成以前无法完成的数量巨大的监督任务，这也超越了传统的抽样式监督，使监督更加全面系统。三、大数据赋能国家治理的职能变革国家治理是一个集物质资源、社会文化、组织结构和个体行为的互动连续统一过程，具有高度的复杂性、关联性、异质性和动态性特征。其中，信息流动承担着联结这一连续统一体的纽带作用。信息的精准性、实时性和完备性保障了联结效果的有效性，成为国家治理能力的关键考量。作为一种数字化信息记忆，大数据具有可存储、可移植和可分析的特征。与物理属性的再度拓展相比，大数据的社会价值属性得以空前释放，突出表现在潜在关系的精准挖掘、社会规律的深度总结以及未来趋势的预测研判，为解决现实的治理难题提供了全新治理工具，成为国家治理现代化的技术原动力。（一）精益决策赫伯特西蒙（Herbert Simon）认为，决策贯穿管理的全过程，这一行为是两大前提有机结合的结果：信息和信息的处理能力。这意味着精准而有益的决策是信息充分化的结果，也受制于决策者能否将这些信息转化成有效的决策信息。传统治理系统的决策者通常面临信息不充分和决策信息转化有效性低的情形，遭遇问题认定不清、决策协同度不足、决策结果难以预见的困境。随着互联网、大数据、云计算等现代信息技术在国家治理中广泛应用，散布的数据采集系统记录着海量的物质变动和行为轨迹，这些全面感知的数据构成庞大的决策信息集。同时，伴随着以深度学习为代表的人工智能技术的跨越式发展，机器处理数据化信息的能力突飞猛进，潜藏在数据背后的隐性关系被精准揭示，大数据的价值属性得以充分挖掘。在数据驱动的国家治理中，政府决策将日益精益化逐步实现从模糊化决策向精细化决策、从试错式决策向研判式决策、从单面式决策向全员式决策的转变。首先，由于信息的数字化程度不高，传统决策模式长期面临信息模糊、信息滞后、信息偏差的威胁，最终决策表现出粗放化、大概化、模糊化倾向。但在大数据、云计算、人工智能等现代信息技术的支撑下，公共资源变动、社会环境状况及社会公众需求能被实时捕捉并得以精准分析，决策者能清楚且精细地掌握决策信息，从而更加深入地分析政策