大數(shù)據(jù)時(shí)代國家區(qū)域援助對象識別的新路徑

呂慧娜

(上海立信會計(jì)金融學(xué)院 保險(xiǎn)學(xué)院，上海 201209)

區(qū)域發(fā)展不平衡[1]是各國社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“一種普遍存在的現(xiàn)象，或者說是一個(gè)普遍存在的規(guī)律”[2]，國家區(qū)域援助是縮小區(qū)域差距的國際通行做法，我國亦然。然而，我國國家區(qū)域援助中存在的援助對象界定模糊、標(biāo)準(zhǔn)混亂、分類錯綜復(fù)雜、重疊交錯等問題，不僅影響了國家區(qū)域援助政策的實(shí)施效果，而且在一定程度上產(chǎn)生了新的區(qū)域矛盾和社會問題，急需科學(xué)的方法對國家區(qū)域援助對象進(jìn)行精準(zhǔn)識別，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位、精準(zhǔn)援助和精準(zhǔn)退出?；ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)字痕跡追蹤、存儲功能的發(fā)展為國家區(qū)域援助對象識別開辟了新的路徑，自然語言處理技術(shù)的提升以及智網(wǎng)工程的全面建構(gòu)，又將大數(shù)據(jù)技術(shù)在國家區(qū)域援助對象識別領(lǐng)域的應(yīng)用推向了新的高度。本文在對我國國家區(qū)域援助對象識別標(biāo)準(zhǔn)和方法的現(xiàn)有研究成果進(jìn)行分析的基礎(chǔ)之上，嘗試從大數(shù)據(jù)技術(shù)的視角，對其在國家區(qū)域援助對象識別中的優(yōu)勢和面臨的挑戰(zhàn)進(jìn)行先驗(yàn)呈現(xiàn)，并通過制度設(shè)計(jì)為我國國家區(qū)域援助提供大數(shù)據(jù)技術(shù)層面的對象識別進(jìn)路，以期有助于國家區(qū)域援助更加規(guī)范化和高效性。

一、中國現(xiàn)行國家區(qū)域援助對象識別標(biāo)準(zhǔn)和界定辨析

國家區(qū)域援助對象是指存在區(qū)域問題且靠自身力量無法解決的“問題區(qū)域”(1)我國學(xué)者張可云教授提出“問題區(qū)域”的概念，即患有一種或多種區(qū)域病而且若無中央政府援助則難以靠自身力量醫(yī)治這些病癥的區(qū)域，并將區(qū)域問題分為落后病、蕭條病和膨脹病三類，參見文獻(xiàn)[3]。。關(guān)于國家區(qū)域援助對象識別，我國在實(shí)踐層面和理論研究層面均存在識別標(biāo)準(zhǔn)混亂、區(qū)域類型劃分多元，且彼此之間存在交叉和留白的局限。

(一)實(shí)踐層面：國家區(qū)域援助對象界定標(biāo)準(zhǔn)粗細(xì)不一

自上而下實(shí)施的國家區(qū)域援助政策具有戰(zhàn)略性意義，因而相關(guān)內(nèi)容規(guī)定“宜粗不宜細(xì)”，這就導(dǎo)致援助對象只能做概念化界定，而無法進(jìn)行具體化識別。另一方面，中央也會受到來自地方政府的壓力，從而實(shí)施一些“一對一”的特殊優(yōu)惠和支持政策。如此，國家區(qū)域援助對象的界定標(biāo)準(zhǔn)并不統(tǒng)一，導(dǎo)致各種標(biāo)準(zhǔn)下的援助對象劃分十分混亂(見表1[4])，存在交叉和遺漏情形，并不十分科學(xué)。同時(shí)，援助對象單元太大，“不分良莠”地進(jìn)行全覆蓋，導(dǎo)致國家區(qū)域援助供需錯位。比如在實(shí)施“西部大開發(fā)”、“東北地區(qū)等老工業(yè)基地振興”等戰(zhàn)略的過程中，由于西部地區(qū)、東北地區(qū)之類的援助對象界定單元太大，實(shí)踐中將援助覆蓋了西部和東北的所有地區(qū)。但是，并不是整個(gè)西部地區(qū)都屬于欠發(fā)達(dá)地區(qū)，東北地區(qū)也并非都是老工業(yè)基地，相反，中西部地區(qū)的一些老工業(yè)基地、中部和東北地區(qū)的一些貧困地區(qū)在發(fā)展中也面臨很多問題，需要國家給予一定的援助。[5]

表1 國家區(qū)域援助對象界定標(biāo)準(zhǔn)及結(jié)果概覽

(二)理論研究層面：區(qū)域類型把握困難導(dǎo)致界定結(jié)論存在主觀偏好

我國部分學(xué)者根據(jù)區(qū)域問題現(xiàn)象進(jìn)行類型化，并根據(jù)區(qū)域問題的性質(zhì)和嚴(yán)重程度甄別出那些依靠自身力量無法解決區(qū)域問題的區(qū)域類型，將之作為國家區(qū)域援助的對象區(qū)域，使得國家區(qū)域援助對象界定更為細(xì)致(見表2)。但是，各類型區(qū)域界定并不十分客觀，在進(jìn)行歸類時(shí)難免摻雜個(gè)人主觀判斷，更進(jìn)一步而言，“依靠自身力量無法解決區(qū)域問題”這一標(biāo)準(zhǔn)不可量化，因而這些區(qū)域援助對象識別的結(jié)果具有主觀偏好。

表2 國家區(qū)域援助對象識別的主要研究成果

二、運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行國家區(qū)域援助對象識別的優(yōu)勢

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展、智能手機(jī)的普及和人們行為的普遍數(shù)字化，各區(qū)域范圍內(nèi)人們的生產(chǎn)生活行為及行為所蘊(yùn)含的價(jià)值取向、財(cái)富狀況、稟賦傳承、文化涵養(yǎng)、生活習(xí)性、周邊環(huán)境質(zhì)量狀況等極具個(gè)性化的因素，經(jīng)過算法邏輯計(jì)算，得到了更為全面、客觀、科學(xué)的展現(xiàn)。因此，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對各區(qū)域人們的數(shù)字化行為進(jìn)行“捕捉”，從而具有獲取“充分?jǐn)?shù)據(jù)”的優(yōu)勢；同時(shí)，運(yùn)用算法邏輯對所占有的“充分?jǐn)?shù)據(jù)”進(jìn)行計(jì)算和分析，可以使區(qū)域援助對象識別遠(yuǎn)離主觀困擾。

(一)“充分?jǐn)?shù)據(jù)”：對國家區(qū)域援助對象“樣本數(shù)據(jù)”的超越

在國家區(qū)域援助對象識別中，大數(shù)據(jù)對“充分?jǐn)?shù)據(jù)”獲取的優(yōu)勢彌補(bǔ)了傳統(tǒng)“樣本數(shù)據(jù)”的統(tǒng)計(jì)和決策偏差，可謂一項(xiàng)意義重大的超越。“充分?jǐn)?shù)據(jù)”的實(shí)現(xiàn)基于以下兩方面的“充分”實(shí)現(xiàn)：一是人們生產(chǎn)生活行為的充分?jǐn)?shù)字化；二是這些數(shù)字化在數(shù)字平臺的充分展示。

第一個(gè)“充分”的實(shí)現(xiàn)：身份數(shù)字化是關(guān)鍵。隨著大數(shù)據(jù)的蓬勃發(fā)展，人們生產(chǎn)生活的方方面面、企業(yè)的經(jīng)營決策，甚至是國家機(jī)關(guān)的司法執(zhí)法過程，都已經(jīng)形成了對大數(shù)據(jù)的路徑依賴。不言而喻，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)成為一種高效且備受推崇的技術(shù)手段。而要享受大數(shù)據(jù)帶來的“福利”，首先必須將自己的行為納入大數(shù)據(jù)的范疇之內(nèi)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，社會化能力的最大表征即數(shù)字身份的“加持”。因此，在對各區(qū)域進(jìn)行數(shù)字掃描時(shí)，保證區(qū)域內(nèi)居民的數(shù)字身份切換，是實(shí)現(xiàn)“充分?jǐn)?shù)據(jù)”的關(guān)鍵。

第二個(gè)“充分”的實(shí)現(xiàn)：智網(wǎng)工程的全面建構(gòu)。智網(wǎng)工程是大數(shù)據(jù)時(shí)代的新型基礎(chǔ)設(shè)施，包括互聯(lián)網(wǎng)覆蓋和智能終端設(shè)備的普及。隨著智能手機(jī)的普遍化，人們獲取網(wǎng)絡(luò)接口的途徑更加便捷。此外，互聯(lián)網(wǎng)的區(qū)域覆蓋已成常態(tài)，“5G”的到來更是提高了人們暢游網(wǎng)絡(luò)的效率。從主體端到數(shù)據(jù)端的過程，簡化為“主體—智能終端設(shè)備—網(wǎng)絡(luò)—數(shù)據(jù)形成”。在運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行國家區(qū)域援助對象識別的過程中，保障智網(wǎng)工程的區(qū)域建構(gòu)是獲取區(qū)域“充分?jǐn)?shù)據(jù)”的必要條件，而要從全國層面對國家區(qū)域援助對象進(jìn)行整體性識別和體系化界定，必須實(shí)現(xiàn)智網(wǎng)工程的全面建構(gòu)。

(二)“算法邏輯”：提高了國家區(qū)域援助對象識別的客觀性

國家區(qū)域援助對象識別主觀上追求“充分?jǐn)?shù)據(jù)”，以保證結(jié)果的科學(xué)性，但是由于網(wǎng)絡(luò)痕跡形成的便宜性，信息過剩是無法避免的。國家區(qū)域援助對象識別并不需要對所有的數(shù)字信息進(jìn)行計(jì)算，而只需要抽取其中的關(guān)鍵信息及相關(guān)信息。因此，數(shù)據(jù)抽取的過程就應(yīng)進(jìn)行算法設(shè)置。算法機(jī)制對個(gè)性化需求和普遍性需求以同樣有效的分析路徑獲取，“帶有正確程序的計(jì)算機(jī)確實(shí)可被認(rèn)為具有理解和其他認(rèn)知狀態(tài)”[7]，并按照相同的邏輯進(jìn)行計(jì)算，所以，數(shù)據(jù)抽取過程的算法設(shè)置直接決定著數(shù)據(jù)計(jì)算的最終結(jié)果，因而變得格外重要。一旦算法設(shè)定完畢，數(shù)據(jù)所代表的內(nèi)嵌價(jià)值即不再起作用，外部人員對數(shù)據(jù)的價(jià)值判斷也不會因人員的變動而變更，數(shù)據(jù)計(jì)算的最終結(jié)果只取決于算法?？梢?，算法機(jī)制的引入，提高了國家區(qū)域援助對象識別的客觀性。

三、運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行國家區(qū)域援助對象識別所面臨的挑戰(zhàn)

國家區(qū)域援助公共政策的形成依賴于援助對象的精準(zhǔn)識別，前提是對“充分?jǐn)?shù)據(jù)”的占有和科學(xué)的算法邏輯。“充分?jǐn)?shù)據(jù)”要求對個(gè)人數(shù)字信息進(jìn)行全面公開，無論是主動公開還是強(qiáng)制公開，而個(gè)人數(shù)據(jù)信息事關(guān)個(gè)人隱私，不可避免地在個(gè)人隱私權(quán)保護(hù)與公共政策形成之間產(chǎn)生了價(jià)值沖突。算法的設(shè)置實(shí)質(zhì)上是對過剩的數(shù)據(jù)進(jìn)行剝離，如若抽取的數(shù)據(jù)不公正，就會對被擱置的數(shù)據(jù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)歧視。同時(shí)，算法邏輯的設(shè)置也無法完全隔離人為因素，在一定程度上具有“價(jià)值他設(shè)”的局限性。

(一)價(jià)值沖突：公共政策形成與個(gè)人隱私權(quán)保護(hù)

國家區(qū)域援助政策是中央政府協(xié)調(diào)區(qū)域發(fā)展的重要舉措，援助對象區(qū)域的識別是該項(xiàng)公共政策形成的前提和基礎(chǔ)，同時(shí)也是決定政策實(shí)施效果的關(guān)鍵，不僅影響著國家整體經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的平衡狀況，而且影響著各個(gè)區(qū)域和區(qū)域內(nèi)各主體的利益。國家區(qū)域援助對象識別中對大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用賦予“充分?jǐn)?shù)據(jù)”以正當(dāng)性，將大量的自然語言轉(zhuǎn)化為大數(shù)據(jù)可接收的數(shù)據(jù)信息，經(jīng)過算法計(jì)算后再“解釋”成目標(biāo)語言服務(wù)于調(diào)查目的和調(diào)查結(jié)果的實(shí)現(xiàn)?；诖耍瑐€(gè)體的充分?jǐn)?shù)據(jù)化構(gòu)成了大數(shù)據(jù)運(yùn)行的基礎(chǔ)，自我信息隱匿在一定程度上成為對公共政策和社會公共利益的“背離”。從這個(gè)意義上來講，個(gè)體負(fù)有為區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展和國家整體進(jìn)步無私披露數(shù)據(jù)的義務(wù)。

但是，極具私密性數(shù)據(jù)信息(如反映主體財(cái)富狀況的信息)的公開又會產(chǎn)生隱私權(quán)保護(hù)問題。由于數(shù)據(jù)公開涉及人的基本權(quán)利而被納入人權(quán)范疇，成為人權(quán)體系的新的重要內(nèi)容。歐盟十分重視數(shù)據(jù)保護(hù)問題，于2018年5月25日正式生效的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》中關(guān)于敏感信息豁免、被遺忘權(quán)和自主選擇權(quán)等內(nèi)容的規(guī)定，充分體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)時(shí)代追求“充分?jǐn)?shù)據(jù)”的激情潮流中對個(gè)體私有權(quán)益的保護(hù)，引起了各國重視?！吨腥A人民共和國民法典》第六章專門規(guī)定隱私權(quán)和個(gè)人信息保護(hù)，正在起草中的《中華人民共和國個(gè)人信息保護(hù)法》也凸顯了對個(gè)人信息進(jìn)行法治保護(hù)的重要性。那么，在此問題上，數(shù)據(jù)相對隱匿又成為正當(dāng)行為，對“充分?jǐn)?shù)據(jù)”的執(zhí)著反而成為對個(gè)人隱私權(quán)的侵犯。

綜上，問題的核心就集中在那些與公共政策形成相關(guān)、同時(shí)又具有私密性的數(shù)據(jù)信息是否要公開。要實(shí)現(xiàn)從“充分?jǐn)?shù)據(jù)”到公共政策的“跳躍”，就意味著對個(gè)體隱私權(quán)的放棄；可一旦這些信息被確定為私有權(quán)利并受法律保護(hù)，那么，公共政策形成所依據(jù)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息就無法得到保障，最終的決策也會“失真”。這一問題恰恰體現(xiàn)了公共利益與私人利益之間的價(jià)值沖突。

(二)數(shù)據(jù)歧視：數(shù)據(jù)抽取不公正

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)公開與共享成為一種價(jià)值觀趨向，數(shù)據(jù)構(gòu)成的區(qū)域關(guān)系發(fā)生巨大變化，各區(qū)域生產(chǎn)生活行為的數(shù)字化或數(shù)字展示，反映了各區(qū)域的發(fā)展?fàn)顩r，對區(qū)域數(shù)據(jù)的抽取和計(jì)算有助于國家區(qū)域援助對象的識別。但是，數(shù)據(jù)抽取依賴于智能算法，算法一旦設(shè)定，所抽取的數(shù)據(jù)就會形成新的數(shù)據(jù)關(guān)系，在此數(shù)據(jù)關(guān)系基礎(chǔ)上識別的國家區(qū)域援助對象區(qū)域，如果不能得到該區(qū)域和其他區(qū)域的認(rèn)同，就會產(chǎn)生數(shù)據(jù)歧視。

一是對不符合數(shù)據(jù)抽取算法的數(shù)據(jù)的歧視。在數(shù)據(jù)算法的預(yù)判和抉擇之下，海量數(shù)據(jù)“各就各位”，符合算法要求的數(shù)據(jù)參與到問題研究的分析、凝練中來，不符合算法要求的數(shù)據(jù)就會被“擱置”，令人不禁產(chǎn)生這樣的疑問：這些被擱置的數(shù)據(jù)是否更具價(jià)值和意義？更何況數(shù)據(jù)發(fā)達(dá)地區(qū)和數(shù)據(jù)貧瘠地區(qū)在數(shù)據(jù)供給方面本就差異顯著，若再經(jīng)過算法的抽取程序，數(shù)據(jù)貧瘠地區(qū)被識別為國家區(qū)域援助對象的概率就更低。二是對不能完全反映真相的數(shù)據(jù)的歧視。數(shù)據(jù)的價(jià)值中立并不代表價(jià)值本身，因?yàn)閿?shù)據(jù)的發(fā)布和公開是建立在數(shù)據(jù)擁有者的價(jià)值觀和自由意志之上的。如同消費(fèi)狀況并不能真切反映財(cái)富擁有狀況一樣，數(shù)據(jù)也無法完全揭示真相。在國家區(qū)域援助對象識別中，對不同區(qū)域數(shù)據(jù)信息的數(shù)據(jù)抽取，可能會在一定程度上受到公開數(shù)據(jù)的誤導(dǎo)，從而導(dǎo)致那些真正有利于援助對象識別的地域信息被掩蓋掉。

(三)“價(jià)值他設(shè)”：算法邏輯的人為設(shè)定及其負(fù)效應(yīng)

目前，對于國家區(qū)域援助對象識別的標(biāo)準(zhǔn)并無統(tǒng)一的界定，因此，在設(shè)置援助對象識別算法時(shí)不免會帶入個(gè)人的價(jià)值和偏好，稱為“價(jià)值他設(shè)”。這種“用偏好表達(dá)的效用”[8]873的正當(dāng)性在運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行國家區(qū)域援助對象識別中需要重新衡量。假定將用于投資、教育和旅游等方面的消費(fèi)達(dá)到個(gè)人財(cái)富一定比例的數(shù)據(jù)區(qū)域設(shè)定為發(fā)達(dá)地區(qū)，而將未達(dá)到這一比例的數(shù)據(jù)區(qū)域設(shè)定為欠發(fā)達(dá)地區(qū)，不免會形成一種“價(jià)值觀霸權(quán)”，且這種價(jià)值觀本身的價(jià)值也是值得進(jìn)一步考量的?！皟r(jià)值他設(shè)”主要表現(xiàn)為算法邏輯的人為設(shè)定，在運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行國家區(qū)域援助對象識別的過程中，信息不對稱、決策過程不透明、技術(shù)逃避等方面的問題更是加劇了“價(jià)值他設(shè)”的負(fù)效應(yīng)。

首先，信息不對稱導(dǎo)致算法計(jì)算結(jié)果偏離“他設(shè)價(jià)值”。一方面，國家區(qū)域援助對象識別的算法需符合國家區(qū)域援助的價(jià)值取向；另一方面，數(shù)據(jù)發(fā)布主體并不會主動配合該價(jià)值所導(dǎo)向的“充分?jǐn)?shù)據(jù)”的公開性要求。這就導(dǎo)致數(shù)據(jù)源主體與數(shù)據(jù)應(yīng)用主體之間信息不對稱，不全面、不真實(shí)的數(shù)據(jù)將會導(dǎo)致算法計(jì)算結(jié)果出現(xiàn)偏差，與算法中所隱含的“他設(shè)價(jià)值”相去甚遠(yuǎn)，最終影響到國家區(qū)域援助對象識別的科學(xué)性。

其次，決策過程不透明無法保障國家區(qū)域援助對象識別過程中的公眾參與。大數(shù)據(jù)通過智能算法實(shí)現(xiàn)從“數(shù)據(jù)”到“決策”的過程，算法在這一過程中就如同一個(gè)“黑箱”一樣，雖然極大地簡化了數(shù)據(jù)抽取、分析、凝練等復(fù)雜過程，但是不可否認(rèn)的是，這一“黑箱”的處理過程完全封鎖了公眾參與的任何可能，公眾的監(jiān)督權(quán)無法得到實(shí)現(xiàn)，對于“黑箱”產(chǎn)出的結(jié)論只能被動接受。

最后，技術(shù)逃避對效率價(jià)值的追求與國家區(qū)域援助的公平價(jià)值目標(biāo)相違背。技術(shù)逃避主要是指智能算法在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)，對少數(shù)特征不太明顯的數(shù)據(jù)，采取棄置、回避或直接劃入帶有算法設(shè)置主體“價(jià)值偏好”的類似數(shù)據(jù)群組的一種技術(shù)性操作。技術(shù)逃避的目的是簡化數(shù)據(jù)處理程序，降低程序運(yùn)行成本，體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)時(shí)代“效率至上”的價(jià)值取向。然而，國家區(qū)域援助的本質(zhì)是通過對欠發(fā)達(dá)地區(qū)的援助，幫助其獲得與發(fā)達(dá)地區(qū)實(shí)質(zhì)上平等的發(fā)展機(jī)會，追求的是公平價(jià)值目標(biāo)。在運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行國家區(qū)域援助對象識別的過程中，如果繼續(xù)放任技術(shù)逃避的算法設(shè)置，將會導(dǎo)致部分具有重要意義的數(shù)據(jù)被忽視，算法識別的最終結(jié)果的合理性也有待進(jìn)一步考證。

四、運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行國家區(qū)域援助對象識別的進(jìn)路設(shè)計(jì)

大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，給國家治理能力帶來了深刻的影響和變革?；A(chǔ)性經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和社會生活方式中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，促使政府也開始重視利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)決策。國家區(qū)域援助是一項(xiàng)調(diào)整區(qū)域發(fā)展結(jié)構(gòu)、實(shí)現(xiàn)利益的空間再配置的國家政策。運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行國家區(qū)域援助對象的識別，不僅要處理好公共利益與個(gè)人利益的價(jià)值權(quán)衡問題，同時(shí)還要正視和接受數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的價(jià)值取向。在此基礎(chǔ)上，要加強(qiáng)大數(shù)據(jù)立法，依法對公共政策形成中大數(shù)據(jù)的運(yùn)用實(shí)施科學(xué)監(jiān)管。

(一)倫理進(jìn)路——數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的價(jià)值取向

1.價(jià)值序列重置：公共政策形成中個(gè)人隱私權(quán)保護(hù)的“讓位”

對于國家區(qū)域援助對象識別中存在的公共政策形成所代表的公共利益與個(gè)人隱私權(quán)保護(hù)所代表的私人利益的價(jià)值沖突，不妨以反映個(gè)體貧困態(tài)的信息是否要公開為例進(jìn)行展開。一方面，在人們對互聯(lián)網(wǎng)信息傳遞、人肉搜索等產(chǎn)生心理恐懼而害怕向公眾“裸展”的當(dāng)口，回過頭來反觀我國扶貧實(shí)踐，諸如人均年收入、家庭年收入、五保戶身份、貧困縣等信息也是完全公開的，所以何以畏懼網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的數(shù)據(jù)公開會對個(gè)人隱私權(quán)產(chǎn)生更大、更嚴(yán)重的侵害呢？可以說，這是一種“多余的思想芥蒂”[9]。更何況，個(gè)體信息在整個(gè)區(qū)域貧困狀況計(jì)算和評判中并不會成為“靶心”，最終該區(qū)域是否作為欠發(fā)達(dá)地區(qū)是視該區(qū)域的整體綜合狀況來評估和識別的，個(gè)體信息即使公開了，也僅僅作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫中的一個(gè)單元數(shù)據(jù)。另一方面，個(gè)人數(shù)據(jù)公開為國家區(qū)域援助對象識別做出貢獻(xiàn)，援助政策的精準(zhǔn)實(shí)施會幫助處于欠發(fā)達(dá)地區(qū)的個(gè)體脫離“貧困的陷阱”[10]，個(gè)體也就可以成功擺脫數(shù)據(jù)信息公開會侵害其隱私權(quán)的擔(dān)憂。所以，在運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行國家區(qū)域援助對象識別時(shí)，公共政策形成所代表的公共利益應(yīng)處于價(jià)值序列的第一位，個(gè)體利益應(yīng)予以讓位。

2.價(jià)值重塑：“歧視”的正義性與“算法制勝”

“自然語言的規(guī)模很大，而且處于不斷的變化之中，所以很難處理。”[8]715而大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢就在于從大量的數(shù)據(jù)信息中抽取有價(jià)值的信息進(jìn)行處理，這依賴于智能算法。算法服務(wù)于數(shù)據(jù)運(yùn)行目的，經(jīng)過算法計(jì)算被抽取的數(shù)據(jù)具有針對性，而這種針對性也意味著對“充分?jǐn)?shù)據(jù)”的歧視，因?yàn)閺暮Ａ繑?shù)據(jù)中抽取具有針對性的數(shù)據(jù)本身就帶有不平等和歧視意味。但是，算法制勝是大數(shù)據(jù)的核心，在一定意義上，算法的價(jià)值高于“充分?jǐn)?shù)據(jù)”的價(jià)值。因此，在運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行國家區(qū)域援助對象識別時(shí)，對援助對象識別算法更加重視的同時(shí)也就會對區(qū)域數(shù)據(jù)產(chǎn)生“歧視”。而不可辯駁地，算法邏輯的智能之處就在于其“歧視”本質(zhì)，即通過算法“歧視”，對“信息過載”與“信息混沌”的大數(shù)據(jù)信息庫進(jìn)行挖掘，對有價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、分析和預(yù)判，依據(jù)數(shù)據(jù)的相對確定性，構(gòu)建一種新的價(jià)值秩序。國家區(qū)域援助對象即是通過對發(fā)達(dá)區(qū)域數(shù)據(jù)的“歧視”才得以識別。

(二)實(shí)踐進(jìn)路——保障數(shù)據(jù)的充分獲取及合法運(yùn)用

1.充分調(diào)動各類大數(shù)據(jù)研究機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)資源

運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行國家區(qū)域援助對象識別是一項(xiàng)浩大的工程，且識別結(jié)果事關(guān)各區(qū)域及各區(qū)域內(nèi)部各主體的發(fā)展權(quán)益，因而需要政府、高校、企業(yè)以及其他社會組織的共同參與。隨著大數(shù)據(jù)研究越來越趨于專業(yè)化和多樣化，政府應(yīng)鼓勵和引導(dǎo)大數(shù)據(jù)研究機(jī)構(gòu)對區(qū)域問題的研究，為國家區(qū)域援助對象識別提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)資源。目前，政府主導(dǎo)設(shè)立的大數(shù)據(jù)研究機(jī)構(gòu)、“城市大腦”已達(dá)幾十家，主要是關(guān)于智慧城市、醫(yī)療健康、航旅、生態(tài)發(fā)展、教育等領(lǐng)域的研究。此外，高校成立的大數(shù)據(jù)研究機(jī)構(gòu)多達(dá)上百家，企業(yè)及其他社會主體主導(dǎo)設(shè)立的大數(shù)據(jù)研究機(jī)構(gòu)更在不斷增多，涉及城市規(guī)劃、農(nóng)林、工業(yè)、重資產(chǎn)行業(yè)、旅游、經(jīng)濟(jì)、金融、電力、清潔能源等領(lǐng)域的研究。這些數(shù)據(jù)的價(jià)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止實(shí)現(xiàn)各科研機(jī)構(gòu)的研究目的，在國家公共政策的形成中，這些數(shù)據(jù)亦會發(fā)揮重要功效。比如，在國家區(qū)域援助對象識別中，根據(jù)各研究機(jī)構(gòu)所提供的與金融相關(guān)的數(shù)據(jù)，再通過致力于數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的大數(shù)據(jù)研究機(jī)構(gòu)對這些金融數(shù)據(jù)所進(jìn)行的分析，可以初步了解到各區(qū)域的金融發(fā)展?fàn)顩r及各區(qū)域間的金融交往狀況，對于面臨“資金外流”[11]、金融服務(wù)供給不足等問題的區(qū)域即可設(shè)定為金融援助區(qū)域，作為國家金融政策重點(diǎn)傾斜對象。

此外，還可以設(shè)立專門的區(qū)域大數(shù)據(jù)研究機(jī)構(gòu)。比如在東北地區(qū)等老工業(yè)基地設(shè)置專門的產(chǎn)業(yè)型大數(shù)據(jù)研究中心，主要用于資源型城市的識別。其中，數(shù)據(jù)的收集主要集中在采掘業(yè)狀況(產(chǎn)值、從業(yè)人員數(shù)、產(chǎn)值比重、從業(yè)人員數(shù)比重)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平狀況(生產(chǎn)總值、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、發(fā)展趨勢)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀況(三大產(chǎn)業(yè)比重及增長狀況、三大產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu))、外來投資結(jié)構(gòu)狀況(內(nèi)資、港澳臺投資、外商投資等的額度、比重)、環(huán)境狀況(地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生頻率及造成的損失、森林覆蓋率、空氣中污染物顆粒含量)、地方政府財(cái)力狀況等。那些滿足資源型城市識別算法要求的城市或城市群即可確定為國家區(qū)域援助的對象。

2.推動各地方成立大數(shù)據(jù)監(jiān)管局

除了中央層面對數(shù)據(jù)安全的監(jiān)管，各地方也應(yīng)加強(qiáng)對大數(shù)據(jù)發(fā)展的引導(dǎo)、支持、規(guī)劃和管理。2015年，國務(wù)院下發(fā)《關(guān)于印發(fā)促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要的通知》，極大地推動了各區(qū)域大數(shù)據(jù)發(fā)展。根據(jù)《中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》，地方政府(主要為縣級以上政府有關(guān)部門)有權(quán)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管，負(fù)有安全保護(hù)職責(zé)。截至2019年，各地方政府相繼成立了79個(gè)大數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)，主要負(fù)責(zé)擬定并組織實(shí)施大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、規(guī)劃和政策措施等。[12]可見，各地方大數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)在運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行國家區(qū)域援助對象識別中將起到統(tǒng)籌和領(lǐng)導(dǎo)作用，因此，進(jìn)一步推動各地方大數(shù)據(jù)監(jiān)管局的設(shè)立，對于運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行公共決策十分重要。

就地域分布而言，這79個(gè)大數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)中，31個(gè)位于我國西部地區(qū)，25個(gè)位于我國東部地區(qū)，12個(gè)位于我國中部地區(qū)，11個(gè)位于我國東北地區(qū)。顯然，中部地區(qū)和東北地區(qū)的大數(shù)據(jù)管理相對不足，成為下一階段推動大數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)設(shè)立的重點(diǎn)區(qū)域。就職能范圍而言，這79個(gè)大數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)主要致力于本省(區(qū)、市)的大數(shù)據(jù)運(yùn)行等各項(xiàng)事宜，服務(wù)的范圍也僅限于大數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)所在地。因此，拓寬大數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)的覆蓋范圍成為當(dāng)下大數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)數(shù)量有限情況下的可行路徑。

3.加強(qiáng)大數(shù)據(jù)服務(wù)于國家區(qū)域援助對象識別的相關(guān)立法

《“十三五”國家信息化規(guī)劃》中明確確定由中央網(wǎng)信辦為主要牽頭方，會同各相關(guān)部門主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)各方面的立法工作。2015—2019年國家層面出臺大數(shù)據(jù)相關(guān)政策文件達(dá)36件，省級政府層面達(dá)200件。這些政策文件涉及的領(lǐng)域主要包括促進(jìn)生態(tài)環(huán)境、農(nóng)業(yè)、水利、城市、醫(yī)療、交通旅游等多層次下游應(yīng)用市場，[12]其中并無國家區(qū)域援助相關(guān)的大數(shù)據(jù)政策，這主要是因?yàn)槟壳按髷?shù)據(jù)的應(yīng)用還未進(jìn)入國家區(qū)域援助領(lǐng)域。鑒于運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行國家區(qū)域援助對象識別具有諸多優(yōu)勢，實(shí)踐中發(fā)展這一領(lǐng)域是可以預(yù)見到的，加強(qiáng)事前立法，可以有效規(guī)避發(fā)展中的諸多問題，具有重大的實(shí)踐意義。

關(guān)于大數(shù)據(jù)服務(wù)于國家區(qū)域援助對象識別的立法，應(yīng)從中央和地方兩個(gè)層面著手。首先，中央層面應(yīng)制定大數(shù)據(jù)區(qū)域應(yīng)用的基本法規(guī)范，明確區(qū)域領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用應(yīng)堅(jiān)持實(shí)質(zhì)公平原則和差別原則，以社會公共利益為優(yōu)先價(jià)值序位，同時(shí)對地方發(fā)展大數(shù)據(jù)的區(qū)域應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行組織和程序規(guī)定；其次，地方層面應(yīng)突出地域特性，在不與基本法相抵觸的情況下，充分發(fā)揮地方的主動性，根據(jù)區(qū)域特點(diǎn)，選取合適的大數(shù)據(jù)發(fā)展指標(biāo)，構(gòu)建具有區(qū)域特色的區(qū)域識別標(biāo)準(zhǔn)體系。加強(qiáng)大數(shù)據(jù)區(qū)域運(yùn)用的相關(guān)立法，可以促進(jìn)大數(shù)據(jù)服務(wù)于國家區(qū)域援助對象識別的依法發(fā)展，并有效規(guī)范運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行公共決策的政府行為。法律的規(guī)定性，可以為大數(shù)據(jù)發(fā)展，包括數(shù)據(jù)的收集、存儲、管理、開放、交易、應(yīng)用等提供法律保護(hù)，并為大數(shù)據(jù)服務(wù)于國家區(qū)域援助對象識別提供明確的行為指引，有效增強(qiáng)政府干預(yù)區(qū)域市場的正義性和合目的性。

五、結(jié) 語

大數(shù)據(jù)的發(fā)展正在深刻地改變著人們的生活和政府治國理政的方式，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)于國家區(qū)域援助對象識別，是在我國當(dāng)下區(qū)域發(fā)展差距不斷拉大的情況下重塑區(qū)域援助制度價(jià)值的有力舉措，具有重大的實(shí)踐意義。對于運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行國家區(qū)域援助對象識別所具有的優(yōu)勢和所面臨的挑戰(zhàn)，加強(qiáng)規(guī)范是關(guān)鍵，其中最重要的是大數(shù)據(jù)立法。將大數(shù)據(jù)的區(qū)域應(yīng)用納入法治化軌道，可以有效促進(jìn)大數(shù)據(jù)服務(wù)國家區(qū)域援助對象識別的依法發(fā)展，同時(shí)有效規(guī)范運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行公共決策的政府行為，妥善處理“國家—區(qū)域—個(gè)體”之間的“宏觀—中觀—微觀”關(guān)系，與法治時(shí)代的發(fā)展要求相契合。