國家治理的大數據賦能：向度與限度

陳潭

(廣州大學公共管理學院，廣東廣州，510006)

一、引言

伴隨著互聯網時代的技術迭代和數據積淀，以容量大、增速快、種類多、價值高為主要特征的大數據應運而生[1]，并嵌入人類社會生活的方方面面。在近代人類政治文明演化進程中，信息化發(fā)展與治理效能的嵌入耦合及其多維互構是國家治理現代化的恒久議題。尤其是21世紀以來，伴隨著虛擬社會的異軍突起、國際化浪潮的全面沖擊以及后物質主義時代的縱深發(fā)展，全球政治經濟形勢正經歷著劇烈變化，傳統的國家治理模式越來越難以適應高度不確定和極其復雜的國際形勢。在這一宏觀背景下，如何借助信息科技發(fā)展的技術紅利來創(chuàng)新和變革國家治理的模式，顯得尤為關鍵而迫切。通過與移動終端、物聯網、云計算以及人工智能等新型信息技術的深度耦合，大數據技術的集群能有效嵌入國家治理機制，逐漸成為各國政府更新治理理念、變革治理方式、創(chuàng)新治理工具、提升治理成效的可行路徑。為推動國家治理體系的現代化，英國、美國等發(fā)達國家早已將大數據資源的平臺建設上升到國家戰(zhàn)略高度，中國也在2015年發(fā)布的《促進大數據發(fā)展行動綱要》中提出，要全面推進大數據的發(fā)展和應用，加快數字中國和網絡強國建設。

在大數據的驅動下，由于國家擁有了更加綜合和全面的信息，國家治理領域被逐漸開放，企業(yè)、社會組織甚至公民個體都將在國家治理體系中游走，過去那些基于非公開、非完全信息而形成的、相對閉塞的管理思維和方法，將會被徹底改變[2]。然而，作為一種客觀存在的技術嵌入，大數據并非十全十美，會因其自身的技術缺陷以及相關主體間的利益糾葛，給國家治理帶來災難。因此，全面、理性、辯證地看待和審視大數據驅動國家治理的向度和風險挑戰(zhàn)，既是促進國家治理適應復雜化的國際形勢、實現治理機制創(chuàng)新轉向的關鍵要義，也是明晰信息技術精進與人類政治文明演進相互作用機理的重要參照。

二、大數據賦能國家治理結構的價值向度

國家治理結構是一個包含若干變量的函數關系式，隨著外部環(huán)境的變化和時代的變遷而不斷變動。作為推動國家治理結構變遷的重要變量，大數據的嵌入對國家治理結構產生了深刻的變革和影響。

(一)大數據驅動國家治理主體走向協同化

由于受社會變遷、利益分割、信息不對稱等因素的影響，無論是傳統的國家管理，還是現代的國家治理，都呈現出“碎片化治理”狀態(tài)：參與國家治理的各個行動主體之間在治理理念、治理標準、治理手段、治理機制和治理結果等方面存在一定的沖突和矛盾，無法達成集體行動，進而造成資源浪費、社會分割和服務短缺等問題。

實現國家治理體系和治理能力現代化的主要障礙是國家治理的碎片化。從理論上而言，國家是一個內部存在巨大張力的有機整體，其治理目標和手段應該具有協同性。但從實踐來看，國家并不是鐵板一塊，各個部門間實際上處于相對分散的狀態(tài)，表現在國家政體、政府和政策三個層面：首先在政體層面上，“碎片化威權主義(Fragmented Authoritarianism)”[3]就是對國家治理中充滿談判、討價還價和尋求共識的描述；在政府層面上，“部門主義”、“職責同構”[4]、“條塊分割”、“九龍治水”、“山頭主義”等詞則主要是對我國政府部門中出現的利益分割和各自為政的碎片化狀態(tài)的描述；在政策層面上，政策不連貫[5]、城鄉(xiāng)分割、地區(qū)分割、人群分割、管理分割和短命政策等問題則是國家政策碎片化的重要體現。國家治理碎片化導致構成國家治理的參與主體之間無法達成集體行動，彼此產生內耗和沖突，嚴重制約著公共政策科學化、公共服務高效化和社會治理精準化的實現。

作為一種國家治理技術，大數據的運用會在一定程度上促進國家協同治理的實現。哈肯認為：“如果在由混沌產生有序，或一種有序性逐漸轉變?yōu)榱硪环N新的有序性的場合中，這樣的普遍規(guī)律起作用的話，那么，在這類過程中必然有著某種內在的自動機制?！盵6]協同治理內在自動機制作用的發(fā)揮需要建立在信息對稱基礎上，而大數據在很大程度上能夠解決國家治理中各個主體之間的信息不對稱問題。這主要體現在以下三個方面：一是數據整合?，F有的國家治理的大數據種類繁多、形式多樣、格式不一，要真正將這些體量巨大的國家治理數據轉化為國家治理資源，運用于國家經濟和社會建設之中，就必須突破數據整合的藩籬，而隨著大數據技術的日益發(fā)展，實現各類數據的有效整合已經基本實現，這在很大程度上解決了信息對稱的基礎性問題。二是數據挖掘。數據挖掘主要是通過對數據規(guī)律和規(guī)則的發(fā)現來促進國家治理主體之間的行動協調。信息整合是實現行動協調的基礎性前提，而數據挖掘則是實現行動協調的具體手段，其通過信息匹配和關聯來消除國家治理中潛在的沖突和障礙。三是數據預測。大數據的功能不僅限于對信息的整合、匹配和關聯，更在于通過已有信息的數據分析實現各個國家治理主體之間的行動預測，從而在最大程度上實現國家治理主體之間的行動協調?？傊?，大數據在很大程度上改變了之前的信息不對稱狀態(tài)，化解了大量的潛在矛盾和沖突，使得國家治理主體之間的行動更加協同和和諧。

(二)大數據驅動國家治理層級走向扁平化

治理層級與治理幅度悖論是國家治理結構中一個長期討論的話題，治理幅度與治理層級之間往往呈現著負相關關系，即治理層級越多，治理幅度則越??；治理層級越少，則治理幅度越大。由于傳統的管理能力受資源、技術、信息和工具等方面的限制，因而國家只能通過減小管理幅度、增加管理層級來實現管理目標。但管理層級過多也會帶來一系列問題。其一，是成本效率問題。管理層級的增加勢必會需要更多的人力、物力和財力，從而擴大了政府規(guī)模和政府體量，增加國家運行的負擔。另外，隨著政府層級的增加，各種信息的傳遞和反饋需要更長的路徑和時間，這也降低了政府運作的效率。其二，是協調成本問題。隨著政府層級的增加，地方政府之間協調的頻率呈幾何數增加，這在無形中增加了國家治理體系潛在的沖突和矛盾，也提升了國家治理結構中的協調成本。其三，是層層加壓問題。由于我國屬于單一制的國家結構，國家層級過多容易產生“壓力型體制”，形成數量化的任務分解機制和物質化的考評體系，進而引發(fā)數據造假和關系疏通等一系列消極行為[7]。其四，是代理異化問題。層級增加則意味著各個層級的“代理人”數量增加，由委托代理理論可知，在委托代理中最容易產生道德風險、逆向選擇和機會主義等行為，這也就意味著參與治理的層級數量越多，國家治理目標被異化的風險則越大。

萬沒想到，負氣忘形的何良諸，被案子纏上了。有記者找到何良諸，問琥珀銘文被竊事件，嫌疑犯叫趙集。事情發(fā)生在北大坎地區(qū)，一座深千米的煤礦井下，那兒與省城相隔幾百公里，天上地下，怎么找到他的頭上？肯定是文化廳內部有人出賣了他。要不然，誰能知道何良諸在北大坎市呆過，誰能知道何良諸跟趙集是生死之交。

大數據時代的到來，致使原本小幅度、多層級的國家治理結構轉變?yōu)閷挿取⑸賹哟蔚谋馄交Y構具有可能性。國家治理結構的扁平化，不僅意味著國家治理層級的減少和國家治理成本的降低，更意味著國家治理效率的提高和治理能力的提升。具體而言，大數據對國家治理層級的影響主要體現在以下三個方面。一是提升信息處理能力。隨著大數據對信息的儲存、加工、挖掘等能力的提升，國家可以通過大數據技術進行集約型大批量處理國家的治理信息，這不僅減小了國家治理的成本，而且擴大了國家治理的范圍。二是縮短信息傳遞路程。在缺乏大數據和互聯網支持的時代，國家管理的信息傳遞依賴層級節(jié)制的科層體制，這種傳遞路徑冗長拖沓，速度也緩慢低效；借助于大數據整合平臺傳遞數據則變得十分簡潔容易，使科層制上下溝通超越了傳統的行政文書模式，走向更加扁平化、去中心化的網絡模式。三是對傳統上級傳遞信息路徑的依賴程度減弱。金字塔式的政府管理層級體系的正常運轉，很大程度上是建立在上下級信息及時溝通的基礎上。但是隨著大數據技術的發(fā)展，政府上下層級之間的依賴性逐漸減弱：下級政府的決策會因為大數據的運用而變得更加獨立，而上級政府也可根據大數據提供的信息直接做出科學決策?？傊髷祿r代到來的影響從表面上看，似乎僅僅是幫助國家治理層級之間的溝通更加通暢便利，而實際上是大數據技術正在引發(fā)一場漸進性治理革命，無形中推動著國家治理層級走向扁平化。

(三)大數據驅動國家治理空間走向透明化

治理空間在本質上是政府權力運行的場域。規(guī)范與優(yōu)化權力運行的重要前提，是打開權力運行的“黑箱”，加強對權力的監(jiān)督，使治理空間更加清晰化、透明化。監(jiān)督權是完善的國家治理結構的重要組成部分，也是優(yōu)化治理空間的重要依托，雖然監(jiān)督權是從決策權和執(zhí)行權中派生出來的一種權力，但缺乏這種派生性權力的監(jiān)督，決策的科學性和執(zhí)行的公正性就很難保證。監(jiān)督意味著把權力關進籠子里，因而執(zhí)行監(jiān)督權并不是一件好的差事，監(jiān)督必然受到被監(jiān)督者的反抗和敵視，正如漢密爾頓所言：“被約束的或者被削減的權力，幾乎經常是用以約束或削弱那種權力的對手和仇敵。”[8]因此在實踐中，監(jiān)督乏力、監(jiān)督缺位、監(jiān)督虛置和監(jiān)督越位的現象經常存在。這是由以下幾方面的原因造成的：首先，監(jiān)督權的獨立性無法保證?！蔼毩⑹谴_保正直的良方，或者它至少有助于確保正直免受來自那些企圖與它妥協的人的壓力”[9]，實際上監(jiān)督權經常受到人情關系和利益滲透等因素的影響，導致其客觀中立的立場受到侵蝕。其次，監(jiān)督能力的有限性。雖然監(jiān)督機構是一個常設性機構，但面對決策機構和執(zhí)行機構規(guī)模龐大、盤根錯節(jié)的各種行為，監(jiān)督機構實質上很難做到全面系統的監(jiān)督，因此有人說政府“除了受到偶然性監(jiān)督外，對其實行任何實質性監(jiān)督都不過是不切實際的期望而已”[10]。最后，監(jiān)督權本身缺乏監(jiān)督。監(jiān)督權本身也是一種權力，也能夠左右和影響事務發(fā)展的全局。很多時候問題并不出在決策或權力執(zhí)行等方面，而是監(jiān)督權本身出了問題。因此，監(jiān)督權如果缺乏公正合理的監(jiān)督，就會濫用和亂用，則可能擾亂國家治理的秩序，造成更大的負面影響。

大數據在某種程度上可以彌補傳統國家治理監(jiān)督中的不足和缺陷，簡化監(jiān)督程序、優(yōu)化監(jiān)督結構、提高監(jiān)督效率。具體而言，主要體現在以下三個方面：一是能提高監(jiān)督的客觀性。借助于大數據的國家治理監(jiān)督主要是通過對國家治理所涉及的各種數據信息進行整理，并與其相關的正面清單、負面清單、服務清單、權力清單等進行比對分析，來監(jiān)督相關的國家治理行為。由于整個過程是基于全局數據和機器學習來實現的，其結果也是基于一定的算法和推理分析完成的，受人為因素干預較少，因此相對客觀公正。二是能增強監(jiān)督的系統性。以往由于受人力、物力、財力等客觀條件的限制，國家很難對規(guī)模龐大的各級政府機構進行全面系統地監(jiān)管監(jiān)督，因此有的地方政府機構就會產生機會主義和僥幸心理。隨著大數據技術的發(fā)展，國家根據現有的數據清單能夠對各個層級的治理主體進行匹配、比對和分析，可以在短時段內完成以前無法完成監(jiān)督任務，這就超越了傳統抽樣監(jiān)督法的缺陷，使監(jiān)督更加系統全面。三是能實現監(jiān)督的前瞻性。國家借助于大數據技術，在對相關信息的挖掘、對比、分析、總結的基礎上，發(fā)現一些特定的現象和規(guī)律，以此來預警或設置相應的監(jiān)督行為，在最大程度上提高現有監(jiān)督資源的運用效率。

總之，大數據的使用使得國家監(jiān)督權的發(fā)揮更加公正客觀、全面系統和具有前瞻性，有助于優(yōu)化國家治理的空間，使其更加透明化。

三、大數據賦能國家治理場域的功能向度

國家治理體系是一個多層次、多領域的復雜系統，因此國家治理也是一個復雜的系統工程。大數據驅動的國家治理，不只是簡單的物理過程，更多的是一種復雜的化學反應。大數據以其隱蔽的或公開的方式影響著國家治理的各個領域。習近平總書記在中共中央政治局第二次集體學習時強調，要建立健全大數據輔助科學決策和社會治理的機制，推進政府管理和社會治理模式創(chuàng)新，實現政府決策科學化、社會治理精準化、公共服務高效化。因此，大數據驅動國家治理功能的價值向度從以下三個方面來探討。

(一)大數據驅動政府決策走向科學化

決策制度是國家治理體系的重要組成部分。決策的成功與否，會對后續(xù)政策的執(zhí)行和監(jiān)管產生一系列多米諾骨牌效應，不僅影響人民對黨和政府的信任，而且關涉社會的經濟效益和政治穩(wěn)定，因此決策科學化一直是政府部門所追求和努力的目標。從我國政府決策的實踐來看，其民主化和科學化程度都有待提高。

從民主化角度來看，因為黨政機關在我國各種事物的決策中處于核心地位，尤其是決策權主要集中于黨政“一把手”，所以就會出現下述現象，即有些事“只要有一定的規(guī)章，放在下面，放在企業(yè)、事業(yè)、社會單位，讓他們真正按照民主集中制自行處理，本來可以很好辦，但是統統拿到黨政領導機關、拿到中央部門來，就很難辦。誰也沒有這樣的神通，能夠辦這么繁重而生疏的事情”[11]。這就導致決策的民主化程度不高。事實上，決策應該是在利益各方“彼此行使權力或影響力的復雜的過程被制定出來”[12]。從科學化角度而言，我國政府的決策過程存在較強隨意性：決策者喜歡憑經驗和感覺辦事，甚至出現一些“三拍決策”(拍腦袋決定、拍胸脯保證、拍屁股走人)現象；決策結果缺乏科學有效的數據支撐。相對而言，大數據能夠通過海量數據分析，從多維角度發(fā)現決策對象的內在特點和行為規(guī)律，輔助進行交叉驗證，提高決策的準確性。從民主化方面來說，大數據實質上促成了一種扁平化的信息傳遞和溝通方式，這種扁平化的結構也在無形之中推動了政府決策的民主化。

政府決策之所以能成為大數據驅動國家治理的重要場域，是因為大數據能在一定程度上彌補政府決策實踐中存在的短板和漏洞。大數據驅動政府決策的具體領域很多，包括農業(yè)、經濟、交通等民生領域。以農產品種植為例，我國農產品的供給與需求經常會出現結構性短缺或過剩，進而引發(fā)農產品價格產生忽高忽低的現象，影響農民種植的積極性，并對社會穩(wěn)定造成極大威脅。在供給側，如果大蒜、綠豆、白菜、糧食等農產品價格一直處于忽高忽低的狀態(tài)，就會嚴重影響農產品市場的穩(wěn)定性。如果憑借大數據來統計相關的海量信息和預算下一年各種農產品的種植面積，再參考天氣變化的歷史數據等，就能估算出來年農產品恰當的供給規(guī)模和供給結構。在需求側，大數據的充分運用可以對消費群體的規(guī)模、需求和金融狀況進行監(jiān)測，對資本流入農產品領域的規(guī)模、去向和結構進行估算，再對特殊事件和特殊節(jié)點進行分析，就能夠大致評估出市場對農產品的需求規(guī)模和需求結構。通過對供需雙方相關情況的分析，大數據就能夠為政府制定農業(yè)政策提供客觀有效的信息支持，進而幫助政府做出科學、精準的決策?；诖髷祿@得的政府決策，依據是體量巨大的全局信息，而不是決策代表的抽樣或經驗感知。隨著大數據技術的不斷成熟，其將成為政府科學決策和民主決策的重要推手。

(二)大數據驅動社會治理走向精準化

社會治理客體存在的上述特征，導致社會治理存在以下三方面的困局。一是資源緊張。社會治理需要投入大量的人力、物力、財力等資源，而我國資源十分有限，難以滿足社會治理日益增長的各種需求。二是效果不佳。由于社會治理涉及的內容錯綜復雜，多個環(huán)節(jié)和領域相互嵌合，如果單從某方面下手會很難達到實際效果。三是措施不夠精準。當前的社會治理主要采取“攤大餅”的方式統一開展，沒有針對具體的個體和組織特征采取精準的治理措施。隨著大數據技術采用，不但大批量繁雜的社會治理信息可以得到科學化處理，而且通過數據挖掘和模型設定等手段也可實現社會治理的個性化和精準化，從而提高社會治理的效率。

“全模式社會治理就是運用現代信息技術，通過流程再造、業(yè)務集成，以數字化、精細化、系統化的方式變革社會管理，其中一個顯著的亮點在于實現了對非互聯網大數據的社會化應用?！盵13]大數據除了可以運用于由互聯網自動生成的大數據社會治理領域外，其還可以適應于由非互聯網收集的大數據社會治理領域的分析，如扶貧大數據、網格化治理大數據、食品安全大數據等等。社會治理領域信息的數字化轉化拓展了大數據的生存空間和運用限度，擴展了大數據的作用場域。以老年人照護為例，對老年人的護理行為雖然不能像電子商務或微信那樣，可以自動生成海量數據，但可以通過借助電子監(jiān)控設備采集老年人在每個時間節(jié)點的飲食習慣、睡眠習慣、活動狀況、情緒狀態(tài)、健康指數等數據，并借用一定的數據模型來分析老年人的生活規(guī)律和習慣，并據此給出個性化的看護建議。這在很大程度上減輕了社會組織和志愿者的工作壓力，可以節(jié)約大量的社會資源，提高社會治理效率。借助大數據的社會治理使得治理環(huán)境更加開放共享、治理方式更加簡潔省力、治理效果更加精準高效。

(三)大數據驅動公共服務走向高效化

因其使用過程中的不可分割性和不可排他性，公共服務很容易產生“搭便車”問題，導致其供給經常處于短缺或低效狀態(tài)，因此，公共服務供給不能完全通過市場機制來進行配置。困擾政府部門的另一突出問題是諸如教育、醫(yī)療和養(yǎng)老等基礎性公共服務供給的非均等化。此類公共服務供給不但在不同的區(qū)域、人群、城鄉(xiāng)之間的分配很不平衡，而且還帶來了公共服務供給與需求不匹配、短缺與過剩并存等一系列問題。

隨著新公共服務理論的發(fā)展，公共服務供給爭論的焦點超越了公平與效率，轉移至“人”的層面。登哈特認為，應該“將公民置于首位，強調的重點不應該放在為政府這艘航船掌舵或是劃槳上，而應該放在建立明顯具有完整性和回應性的公共機構上”[14]，這就要求政府在公共服務供給上不僅要盡力做到效率與公平，更要做到人性與溫情。尤其應該注意的是，隨著中國特色社會主義新時代的到來，我國社會的主要矛盾已經轉化為人民日益增長的美好生活的需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾，人民對公共服務的數量和質量需求也已經上升到一個新的水平，這就需要與之匹配的生產力來驅動公共服務的有效供給，而作為生產要素的大數據在很大程度上能夠助力滿足這種需求。

公共服務領域是大數據應用的天然場所，大數據技術可以根據公共服務的具體領域建立不同的挖掘算法和分析模型，尋找公共服務供給的內在規(guī)律和特點，根據不同的服務對象提供個性化、精準化、高效化的公共服務。以公共交通服務為例，隨著私家車數量的劇增，城市擁堵是大城市常見的現象。傳統的信息技術條件很難給每一個出行者提供避免擁堵的個性化方案，但在大數據技術的支撐下，服務端不但可以根據歷史的交通信息分析出城市交通的時空規(guī)律，還可以結合個人的出行習慣進行綜合測算，給服務對象規(guī)劃出最合適的交通線路。大數據在公共交通領域的運用，一方面為出行群體節(jié)約了大量時間，使其提高了出行效率；另一方面也保障了城市交通井然有序地運行，減輕了城市交通管理的壓力。國家的公共服務是與民生緊密相關的，其服務對象除了交通，還涉及居民的住房、醫(yī)療、生態(tài)環(huán)境、文化、食品安全、教育、就業(yè)等方面。因此在公共服務領域利用大數據提高其服務效率和溫度，不僅可以展示政府公信力，還可以重塑政府的形象。

四、大數據賦能國家治理技術的風險規(guī)避

作為國家治理的技術，大數據本身只是一種中立客觀的工具。然而，國家治理是一個飽含價值傾向和政治立場的行為，因而大數據驅動的國家治理也存在著數據主權風險、數據安全風險、數據壟斷風險，必須進行有效的規(guī)避和應對。

(一)維護數據主權，謹防數據霸權

數據主權是“在大數據、云計算背景下，一國對本國的數據及本國國民的跨境數據擁有所有權、控制權、管轄權和使用權，是國家數據主權和個人數據權利的總和，體現為對內的最高數據管控權和對外的數據處理權”[15]。隨著大數據時代的發(fā)展，數據主權也給國家治理的邊界帶來了巨大的沖擊，突出表現在數據戰(zhàn)略、數據流動和數據霸權對國家主權等方面的影響。

國家主權和國家安全在很大程度上是建立在國家競爭力的基礎之上，而“大數據也會撼動國家競爭力”[16]，無論是作為一種戰(zhàn)略或價值，還是作為一種資源或技術，大數據對國家競爭力都有深刻的影響。隨著生產力的發(fā)展和社會的進步，國與國之間的競爭逐漸由傳統的土地、資源等生產要素之間的競爭轉向信息和數據資源之間的競爭。大數據時代的數據競爭是一場沒有硝煙的戰(zhàn)爭，它不是對物質資源的爭奪和哄搶，而是對數據資源的爭奪和掌控。隨著美國、英國和歐盟等國家和地區(qū)將大數據平臺建設上升為一種國家戰(zhàn)略，大數據帶來的國家之間的博弈和競爭也更加激烈。對經濟而言，大數據可以通過數據挖掘、智能制造、智能選擇等方式促進生產力的大幅提升，從而促進國家經濟發(fā)展水平的全面升級；對政治而言，大數據可以通過信息的分析、挖掘和監(jiān)控等手段，幫助國家掌控網絡輿情和社會話語建構，理清政治意識形態(tài)的布局，提升國家的國際話語權；對社會而言，通過大數據的分析和挖掘可以發(fā)現社會的運行規(guī)律，輔助國家進行社會治理決策，防止重大社會安全事故的發(fā)生；對軍事而言，隨著大數據的運用，信息數據資源在軍事戰(zhàn)略決策中的地位越來越高，大數據資源也是軍事對抗的必爭之地，誰掌握了大數據的主動權，誰將處于軍事博弈中的有利位置?？傊?，一旦上升到國家層面，大數據就不僅是實現國家治理的重要資源，還是國家之間競爭的關鍵領域。

由于大數據具有可復制性和高流動性，因而對大數據進行跨界存儲、檢索和處理是比較容易實現的行為。而大數據的跨界行為有可能對國家主權產生沖擊。首先，由于大數據的創(chuàng)造者、分析者、加工者、儲存者、傳輸者、使用者等可能分屬不同的國家和不同的公司，而大數據的這種跨界重疊行為勢必會導致國家主權的交互重疊和相互沖突；其次，“數據主權與跨境數據規(guī)制的核心問題是對本國數據的排他性的最高控制權”[17]，也即國家主權強調對本國跨境數據的管控權和處理權，而數據的復制和流動勢必會增強這種主權的模糊性，進而引發(fā)國家之間關于數據主權的沖突；最后，在國際上在缺乏相關法律法規(guī)的情況下，數據流動造成的各種社會問題應該如何歸責和追究，是擺在主權國家面前的一個重要問題。以云儲存為例，由于大數據產生的信息量十分巨大，傳統的儲存方式難以應對，于是一種通過網絡來處理和存儲的形式應運而生。在云儲存模式下，個人和公司的數據都放在云端存儲，因而云端成為數據安全的重要決定者。但在這種模式下，數據安全和個人隱私很難保障。美國的《愛國者法案》規(guī)定，無論是哪國公民只要將個人數據存儲在美國境內的互聯網公司里，美國聯邦政府就有權提取該數據的相關信息。目前提供這種云端服務的大互聯網公司主要有微軟、百度、谷歌、亞馬遜、臉譜等，而這些公司大部分歸屬美國所有。因此，這種云端儲存可能會給國家治理帶來巨大風險。

繼西方政治霸權和文化霸權之后，數據霸權是霸權主義演繹的“新變種”，旨在通過更加隱蔽的或公開的方式掠取他國數據或壟斷數據。數據霸權不僅是由上述客觀因素造成，還是某些西方大國的主觀蓄意行為，如一些國家利用監(jiān)聽技術竊聽他國個人或組織的信息；利用網絡和衛(wèi)星等高科技攫取國外農業(yè)、經濟、軍事等方面的重要情報；利用國家職能部門系統地收集和統計他國轄區(qū)內的人事、財政、發(fā)展規(guī)劃等方面的敏感數據，甚至利用間諜軟件和加密技術等監(jiān)控他國經濟、社會、軍事等重要活動。美國的“棱鏡門”事件就是典型的數據霸權行為，斯諾登曾爆料，美國政府通過棱鏡項目直接從微軟、谷歌、雅虎等9 家互聯網企業(yè)服務器中收集信息，竊取了包括蘋果手機在內的所有主流智能手機的用戶數據，包括電子郵件、通信信息、網絡搜索信息等[18]。大數據和信息技術在各國發(fā)展不均衡的情況下，國與國之間的數據鴻溝也越來越大，一些大國利用先發(fā)優(yōu)勢和技術優(yōu)勢占據了大量的數據資源，后發(fā)國家則處于數據赤貧狀態(tài)。

因價值、技術和資源的戰(zhàn)略性地位，大數據信息引起了國際社會的高度重視和激烈競爭。由于具有較強的流動性、復制性和虛擬性，數據信息改變了傳統國家治理的地理界限，加劇了PII(個人可識別信息)和非PII 及國家治理邊界的模糊性。正是基于這種模糊性的治理漏洞，一些國家實施數據掠奪或數據攫取行動，給其他國家主權和利益造成極大損害。數據霸權行為就是大數據技術投射到國家治理領域的一種負面操作，對國家治理提出了巨大的挑戰(zhàn)。

(二)維護國家數據安全，保護數據隱私

大數據是一把雙刃劍，利用好了，可以造福人類，促進社會進步；利用不好，則可能給社會帶災難和危機，甚至引發(fā)社會動亂和社會革命。從使用安全性角度考慮，大數據的運用在國家治理中的運用還需要考慮技術、道德和制度三方面的制約。

“大數據給政府帶來的挑戰(zhàn)，既有制度上的，也有技術上的?！盵19]數據驅動的決策需要大數據技術的保障。數據對于決策的驅動作用，通常遵循著“數據—信息—決策”的發(fā)展路徑，這意味著決策者要從數據中提取出有效的信息。但實踐中，數字化信息是由各種文字、圖片、視頻、音頻等非結構化、半結構化與結構化數據組成的，“大數據的異質性、規(guī)模性、及時性、復雜性，以及隱私問題，都阻礙了數據價值的獲取。”[20]從這個角度來看，大數據在給決策者帶來有效信息的同時，也帶來了 “數據建模的挑戰(zhàn)、數據管理的挑戰(zhàn)、數據服務/工具的挑戰(zhàn)”[21]，造成了包括數據背景信息的差異性、數據的不確定性、數據的質量、不同格式的數據之間的轉換、數據的清洗、數據的可視化等一系列問題。所以，擁有數據獲取、數據挖掘能力對決策者來說至關重要?！罢诙鄠€領域的規(guī)劃與決策質量，依賴于對精確、客觀數據的收集、分析與解釋，從而能夠更好地發(fā)現事態(tài)趨勢與優(yōu)化決策過程。如果政府具有收集與分析數據的強大能力，那么其決策將具有更高的精確度?！盵22]另外，從理論上講，由于大數據所指的是全局數據，所以大數據對國家治理很高的運用價值；但實踐中可以發(fā)現，無論是網絡自動生成的數據，還是人為收集的數據，在本質上都是局部數據，當把局部數據作為整體數據進行分析時，則存在以偏概全和結果偏誤的風險。

從數據屬性與道德限度看，大數據本質上是對私人信息的匯總，它首先將海量的私人信息匯聚成體量龐大的資源數據庫，再通過對資源數據庫中的相關數據進行挖掘和分析以攫取有價值的信息。這一過程可能侵犯了公民的隱私權，對公民的人身安全和財產安全也會產生威脅。雖然在大多時候，大數據技術可以實現公共服務的高效化、公共決策的科學化和社會治理的精細化，但這些都是在一定的道德規(guī)范約束的基礎上實現的。以互聯網零售為例，互聯網零售平臺可以通過對用戶關于商品的購買次數、選擇類型、瀏覽史、收藏記錄等相關信息進行分析來推測顧客的偏好和需求，從而精準地推送相關產品給相關用戶。這一過程實際上是對消費者個人隱私的一種監(jiān)控，本質上是對公民隱私權的一種侵犯。如果此類大數據信息收集的目的是為了改善用戶的需求和體驗效果，這是可以理解的；但如果是用于助力損害公民利益的非法行為，則后果是難以想象的。例如，有互聯網公司通過利用大數據來分析用戶對某一產品的使用次數和依賴性等指標，以達到對不同類型的用戶實行價格差別化對待的目的，俗稱“殺熟”；還有某些互聯網企業(yè)通過對用戶的地域分布、職業(yè)特征、年齡結構等信息進行大數據分析，使某種產品在價格相同的情況下對不同用戶實施差異化服務。這些行為都是采用大數據背后可能隱藏的道德風險，給國家治理也提出了警示和挑戰(zhàn)。

數據質量決定數據價值?！霸愀獾臄祿|量可能會也可能不會阻礙分析工具獲得業(yè)務洞察”[23]，但一定會影響工作效率，增加數據“噪音”的處理成本。據此，需要在測度、提高和驗證數據質量，以及整合組織數據方法等方面制定一套標準化的行為準則。然而，大數據戰(zhàn)略的有效實施并不是一廂情愿的事情，它不僅需要良好的大數據思維和環(huán)境，更需要合理的政府機制和國家制度的有效配合?！伴_放和共享是大數據的本質特征，是大數據戰(zhàn)略實施的基本要求”[24]，數據質量的提高主要受以下制度因素的制約：一方面，由于受職責同構、條塊分割、部門保護、部門利益等因素的影響，政務數據的開放和共享還任重道遠；另一方面，由于不同的政府職能部門如民政、教育、公安、交通運輸、人力社保、住保房管、醫(yī)療衛(wèi)生等，都建立了各自的資源數據庫，所以其信息分屬不同的管理系統，實施不同的統計標準和統計口徑，因此對這些資源數據庫的開放與整合也將是一個復雜的系統工程。另外，壓力型體制也給大數據戰(zhàn)略的推行提出了重要挑戰(zhàn)?！皦毫π腕w制”最早是由榮敬本等人在調查新密市管理體制狀況的過程中提出來的，是一個具有高度整合性和推廣性的概念，主要是指一級政治組織(縣、鄉(xiāng))為了實現經濟趕超，完成上級下達的各項指標而采取的數量化任務分解的管理方式和物質化的評價體系[25]。一項行政任務在科層管理模式下層層下壓，導致基層官員的工作量和壓力越來越大，再加上基層管理資源有限，基層公務員可能會通過關系疏通和數據造假來應對和緩解這種矛盾。如果基層工作中的數據存在虛假現象，就會使國家治理的大數據在源頭上就出現了偏差，通過這些數據信息得出的結論和規(guī)律也有可能是虛假的，這就給國家治理埋下了巨大的風險。

(三)強化數據協同，謹防數據壟斷和區(qū)隔

大數據在本質上是一種價值中立的信息資源，但其需要依托于一定的信息技術、組織結構和社會環(huán)境才能發(fā)揮作用。大數據鴻溝的產生是由于信息技術上的限制、組織結構中的區(qū)隔和社會環(huán)境下的封閉導致的。大數據鴻溝的存在加劇了人群、部門、行業(yè)、地區(qū)、階層等內部的分化和差距，這對國家治理的協同化形成了挑戰(zhàn)。

第一，反對數據壟斷，強化技術協同。數據壟斷是造成數據鴻溝的重要原因。數據壟斷主要是指各部門從自身利益出發(fā)，故意阻礙數據開放和共享的破壞性行為。數據壟斷導致多種重要信息和決策資源集中在少數部門和個人手中，這些部門和個人利用大數據的資源優(yōu)勢做出有利于自身的決策和選擇，擴大了同其他人群、部門和行業(yè)等之間的差距，造成競爭過程和結果的不公平。數據壟斷的成因有三種，一是利益沖突。不同地區(qū)、人群和行業(yè)的利益占有情況直接影響其數據開放意愿和開放程度；二是技術限制。由于“數據的異質性、不一致性與不完備性，數據范圍、數據時效性、隱私與數據所有權等問題”[26]，導致現有的技術無法有效地實現大數據的整合和協同；三是數據安全。大數據的隱私和單位機密的保護往往可以上升到道德和國家安全層面，這是各部門拒絕信息開放與共享的重要借口。另外，由于大數據技術在不同部門、行業(yè)和地區(qū)有不同的運用標準和制度，這也為不同部門、人群和行業(yè)實行數據壟斷提供了重要托詞，進而加劇了數據壟斷。由此可見，現有的大數據壟斷主要指向技術上的限制和阻滯，因而技術協同是未來破解數據壟斷的重要指向。

第二，克服數據壁壘，強化部門協同。數據碎片化問題在中國比較明顯，各級地方政府以及政府各個部門之間的信息溝通不暢、共享度不高，各為己謀、相互封閉的現象比較突出。大數據功能發(fā)揮的重要前提是實現全局數據的整合，而由組織結構分割所帶來的數據壁壘則阻礙了全局數據的形成，影響了大數據功能的發(fā)揮。具體而言，數據壁壘主要體現在以下三個方面。一是數據生產區(qū)隔。各個部門按照自身標準進行數據生產和統計，造成數據之間的轉化和整合困難。二是數據流通阻滯。由各部門的數據之間的對話較少，數據僅限于部門內部使用和調取。三是數據封閉使用。數據使用的范圍僅限于本部門，大大降低了數據的運用價值。大數據強調是全局數據，而現有的數據壁壘將原本具有整體性的大數據資源分割成零碎的、小塊的、分散的數據資源，阻礙了大數據價值功能的實現。當下，大數據開放和共享中存在的技術短板、部門利益、安全陷阱、問責壓力與產權糾結等主要障礙和壁壘，增大了行政成本、制度成本和協調成本[27]。數據壁壘的風險來源于組織結構的碎片化，同樣風險的化解也依賴于組織結構的協同和整合。

第三，拆解數據圍墻，強化社會協同。社會治理是國家治理一部分，社會治理所涵蓋的治理主體十分廣泛，既包括政府部門和企業(yè)組織，還包括群團組織和社會個體，因而統一社會治理主體之間的行動的也是十分困難。大數據強調“全數據”的形成，而分散于社會治理主體之間的信息資源很難自動形成整合性的全局信息，更多的是以“孤島”“飛地”“條塊”等形式存在。數據圍墻主要表現為以下幾種形式：一是政務數據圍墻。由政府系統生產和管理的數據不僅數量龐大，而且涉及國家的重點生產領域。政務數據主要在政府內部進行傳輸和加工，存在數據分割和信息壁壘等問題。二是企業(yè)數據圍墻。隨著經濟和社會的飛速發(fā)展，大型企業(yè)不僅擁有搜集大數據的平臺設施，而且掌握著國民經濟和社會生活的重要數據，由于這些大數據具有較強的商業(yè)特色，因而具有排他性、競爭性和封閉性。三是群團數據圍墻。隨著社會組織、志愿組織和咨詢智囊等的興起和繁榮，這些群團組織掌握著大量重要的社會信息和數據。由于群團組織的分散性和特殊性，其生產和擁有的數據間也會呈現隔離狀態(tài)。四是私人數據圍墻。某些個人出于特定的目的，主動收集某類數據或者排斥數據供給，形成某種相對封閉的狀態(tài)?？傊鐣卫碇械臄祿鷫κ谴髷祿\用的重要障礙，需要通過社會協同化治理來予以化解。

五、結語

伴隨著大數據技術的嵌入性發(fā)展，其與國家治理之間的多維耦合與深度互構深刻地改變著傳統的國家治理結構、治理機制與治理方式，全方位地形塑著國家治理的未來圖景。在大數據的強力驅動下，國家治理結構將實現治理主體協同化、治理層級扁平化、治理空間透明化，國家治理的關鍵領域也會呈現政府決策科學化、社會治理精準化、公共服務高效化的實踐景況。但是，這些技術紅利并不意味著我們可以對大數據的治理功效予以全面肯定，從而不假思索地任其自由發(fā)展。

事實上，作為一種信息技術，大數據技術會在利益的裹挾下變得不再價值中立，技術紅利本應帶來的公共利益也可能會大打折扣，甚至蕩然無存；數據壟斷、技術霸權、隱私侵犯、數據鴻溝等治理隱患也倍值關注。未來，技術精進的腳步并不會止步，大數據與國家治理的相互影響將愈發(fā)深入。在這種情境下，需要我們慎思的，并非是如何利用大數據的技術紅利，而是如何在發(fā)揮其治理功效的同時消弭潛在憂患，如何在治理協同化的同時打破數據區(qū)隔，如何在治理扁平化的同時強化組織領導，如何在治理透明化的同時確保信息安全，如何在決策科學化的同時體現人文關懷，如何在治理精細化的同時避免隱私侵犯，如何在服務高效化的同時克服碎片供給，等等。這些都是大數據驅動國家治理現代化進程中無法回避的核心議題，也是今后學術研究的重要切入點。