政府公共决策支持信息系统的构建*，本文主要内容关键词为：信息系统论文,决策支持论文,政府论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
自从政府产生以来，公共决策就成了其最重要的行政管理活动。可以说，政府的整个行政过程都是以公共决策为基础。政府部门公共决策质量的高低直接影响着当地的社会、经济、文化的发展。
当前政府部门决策信息不足，信息处理效率较低，信息反馈的渠道不畅通，容易导致决策信息在层层传递的过程中失真和决策信息“有效需求”不足的问题，严重影响了政府的公共决策质量。随着信息技术的发展，功能强大的决策支持系统能有效地提高政府部门的决策水平。政府公共决策支持信息系统可帮助政府解决在公共决策中由于信息缺失、信息不平衡导致的决策失误等问题，提高政府公共决策信息的准确性、全面性和及时性。本文从决策支持系统的角度，试图为政府公共决策献计献策。
1 决策支持系统在政府公共决策中的应用
决策支持系统（Decision Support Systems，DSS）是由Michael S.Scott Moron和Peter G.W.Keen首次提出的一种高级的信息管理系统，它综合了各种技术手段，如数据库技术、人工智能技术、管理咨询技术，为决策者提供智力支持，促进决策活动的科学化[1]。
理论层面，许多研究者将决策支持系统引入政府决策领域。乔立娜从对决策支持系统的定义分析入手，阐述决策支持系统对政府决策的意义，进而分析决策支持系统在政府管理的应用过程中遇到的问题及对策[2]。曹效阳等认为基于数据库的决策支持系统无法有效辅助政府决策活动，设计了基于数据仓库的政府决策支持模型。通过构建3层结构来实现原始数据到统一数据的转换、存储和开发，进而实现辅助决策的功能[3]。陈开慧从电子政务的角度，设计了基于电子政务平台的政府决策支持系统的总体框架与结构[4]。初晓炜设计了面向政府决策支持的统计地理信息系统[5]。
实践层面，在20世纪80年代，美国、日本等国家的政府就开始利用计算机辅助决策支持系统支持公共决策。在中国，为提高政府的决策水平，国务院办公厅于1992年下发了《关于建设全国行政首脑机关办公决策服务系统的通知》（国办发[1992]25号）文件，为政府公共决策系统建设勾勒了一个宏观框架。不过受当时思想观念和技术水平的制约，这个规划还比较粗略。2000年以后，我国的政府决策支持系统建设得到大力推广，在上海、北京、广东、江苏、山东等地逐步建立了政府决策支持系统。但从总体上看，这些省市在政府决策支持系统建设方面还没有取得大的突破性成果。
目前国内的研究还是处于理论研究阶段，多是论证政府决策支持系统辅助政府决策的意义，而没对系统的架构展开深入的研究，更没有从实践操作层面，为政府公共决策支持信息系统提供详细周全的方案。
2 政府公共决策的特征与类型
政府公共决策的特点是：（1）范围广、层次多。政府公共决策支持系统所涉及的机构和组织范围较广，涉及中央政府、地方政府、企业单位、民间团体、广大民众，囊括了各行各业，与其他类型的决策相比政府公共决策范围最广，层次最多。（2）涉及因素复杂。进行政府公共决策时，既要考虑决策长远的影响，又要考虑决策短期、中期的效应；既要考虑经济条件、政治环境、政策法规、文化体制、风俗习惯等宏观因素的影响，又要考虑与决策具体问题直接相关的系列因素，并且这些因素盘根交错，构成了一个复杂的系统。（3）动态性强。政府公共决策是一个动态的过程，必须快速应对环境的变化。一旦决策没有跟上实际情况的变化，就会大大影响决策的效果。
政府公共决策的这些特点都决定了单单依靠人工决策的方式很难应对实际问题，必须要引入计算机辅助决策技术，构建政府公共决策支持信息系统才能实现真正意义上的科学化决策。
政府公共决策按照不同的标准可以分为不同的类型，按照政府管理层级的高低可以分为作业级政府公共决策、战术级政府公共决策、战略级政府公共决策。按照结构化程度的高低可以分为结构化政府公共决策、半结构化政府公共决策、非结构化政府公共决策。
政府公共决策支持信息系统采用较为成熟的计算机辅助决策技术，构造出针对政府公共决策特点的实用型系统，汇总来自各级政府部门、公司企业、社会机构的信息资源，比较适合战略级和战术级、结构化和半结构化的政府公共决策。
3 政府公共决策支持信息系统建设流程
政府公共决策支持系统是建立在大量的背景信息收集基础上，针对公共事件中半结构化或结构化决策问题，利用各种模型及技术对数据进行分析，提高政府主管和领导决策的能力和水平。
政府公共决策支持信息系统建设流程遵循其他类型的信息系统建设流程的一般步骤，综合了生命周期法和原型法的优点，可以划分为系统规划与系统分析、建立政府公共决策模型、系统的设计与实施、系统运行与维护四个阶段，如图1所示。
在系统规划与系统分析阶段，首先要明确政府公共决策环境，包括经济环境、政治环境、技术环境、文化环境等，明确政府公共决策所针对的具体问题。然后依据政府公共决策的基本原则和战略目标，分析政府公共决策的信息需求，确定政府公共决策支持信息系统的任务。在建设政府公共决策支持信息系统之前要进行可行性分析，可行性分析一般从经济的可行性、技术的可行性、管理的可行性入手。经济可行性要求经费充足，不光要考虑开发系统的开销还要考虑系统维护所带来的成本。管理的可行性要求项目的安排部署科学。技术的可行性要求引入先进的技术。如果项目在经济、技术、管理上都可行，就可以制定政府公共决策支持信息系统的开发计划。
在建立政府公共决策模型的阶段，要选取合适的政府公共决策方法，将政府决策时遇到的半结构化问题和结构化问题建模，在此基础上建立政府公共决策模型，如果模型有不合理的地方，就继续修改、调试，不断优化政府公共决策模型。
在系统的设计与实施阶段，首先设计出政府公共决策支持信息系统的框架结构，针对不同的决策领域设计政府公共决策子模块，分别实现不同的功能。然后编写政府公共决策支持信息系统程序的代码，之后还要进行政府公共决策支持信息系统的优化与测试。
4 政府公共决策支持信息系统框架设计
政府公共决策支持信息系统试图通过引入数据仓库、知识推理等技术，采集公共信息资源、领域专家的知识和各类公共事件的素材，利用数据挖掘的结果构建政府公共决策方面的知识库、模型库、案例库、规则库，引入推理机推理出公共决策的事实或断言，以此为依托支持政府公共决策中枢模块、政府公共决策咨询模块、政府公共决策监督模块、政府公共决策反馈模块等关键子模块的运行，为政府公共决策提供智力支持，提升政府信息管理的水平，并促进公共决策的科学化。政府公共决策支持信息系统的一般工作方式如图2所示。
4.1 政府公共决策支持信息系统的模块设计
政府公共决策支持信息系统采用模块化的结构，其关键模块设计包括五个方面，分别是政府公共决策采集模块、政府公共决策中枢模块、政府公共决策咨询模块、政府公共决策监督模块、政府公共决策反馈模块。政府公共决策支持信息系统各模块可以灵活组合，实现强大的决策推衍功能。模块化的结构可以提高构件的可重用性，降低系统开发的成本。
政府公共决策支持信息系统的信息采集模块可以自动采集网络上的公共信息资源，然后把信息录入到数据仓库中。系统上的信息自动采集引擎能将网络上的公共信息、各类公共事件的进展资料、领域专家知识收集和更新。为了获得更为深入的资料，信息采集时也引入人工信息采集法。可以指派专门的信息收集员采取深入访谈法，与政府高层管理人员、企业人士、学术团体、各领域的专家进行访谈，讨论政府公共决策的原则、标准，收集他们对解决公共问题的对策和建议，并将在访谈时所得到的公共事件处理解决方案等录入数据仓库。也可以采用实地观察法，密切关注公共事件的最新进展，掌握很难通过间接调查获得的第一手资料，观察员也将这些长期观察获得的直观认识录入数据仓库。政府公共决策支持信息系统的信息采集模块将采集到的信息录入数据仓库。数据仓库中存放了不同时间段采集来的海量信息，一旦将这些与政府公共决策相关的信息录入数据仓库后就极少被修改或者根本不用修改。这些采集到的信息经过加工和集成化处理，面向特定的政府公共决策的主题。如果信息采集得到的不是数据文档而是通过深入访谈和实地观察得到的用自然语言书写的文档，那么就将这些自然语言文档专门存放在数据仓库的文本库中。
政府公共决策咨询模块是为了方便向各行各业的专家进行咨询而建立的，其中设置了在线咨询系统和离线咨询系统。在线咨询时决策者可以通过实时通讯工具和在线问答工具向相关专家进行咨询，开展互动，获得第一手信息。还可以通过建立在线咨询小组的形式，邀请多个专家同时参与讨论，集思广益以求得解决政府决策问题的最优方案。此外，还可以通过定期召开网络会议，讨论重大公共事件的应对方案。离线咨询系统主要通过留言板、电子邮件、博客的形式展开，但这种形式时效性和交互性差，只是作为在线咨询的辅助形式。
政府公共决策中枢模块是政府公共决策支持信息系统的核心模块。政府公共决策中枢模块通过深入分析已有信息和问题的约束条件，反复查询和搜索针对当前问题的条件或已知信息，反复搜索数据挖掘得到的案例库的案例，进一步跟方法库中的方法和规则库中的规则进行匹配，结合模型库中模型的运算结果，推断出政府公共决策的事实或断言。
政府公共决策监督模块是为了提高政府决策的透明度和民主性而设置的。为加强民主监督的力度，政府的政策规章、事务办理、人事任免、财务状况等方面的信息也公布在此模块上。政府公共决策监督模块将每一个政府决策涉及的参与者、决策的进程、决策的协商意见以及决策的最终方案都进行详细的记录，可供政府部门、企业、社会公众随时查询，这样将促进政府决策的透明化，避免暗箱操作的可能。
政府公共决策反馈模块是为了收集与政府公共决策有关的各种反馈意见。政府人士、企业职员、领域专家、普通公众都可以通过此模块的用户接口对政府公共决策提出建议，对决策方案的效果进行评估，揭露政府公共决策执行过程中的漏洞和不足，为政府公共决策评价提供基础。如果发现了政府公共决策过程中存在违规或违法行为，也可以通过此模块进行实名举报。
4.2 政府公共决策支持信息系统的信息库建设
政府公共决策支持信息系统需要建设不同类型的信息库，其中主要有：案例库、方法库、模型库、规则库。这些类型的信息库是在对数据仓库中的信息经过数据挖掘（Data Mining，缩写为DM）和知识提炼后形成的。数据挖掘按特定的政府公共决策目标，对储存在数据仓库中的海量的、随机的、模糊的数据进行深入分析，提取隐含的、潜在的、有用的信息或案例，提炼知识来解释政府公共决策的基本规律（包括基本的规则和方法）并将其模型化，从而提高政府决策的水平。完成数据挖掘后，将精炼过的知识以计算机可识别、理解、推理的符号进行表示。政府公共决策支持信息系统的知识表示，可采用基于产生式规则的非精确知识表示方法，这样的知识表示形式提高了智能化决策水平。最后将挖掘到的知识以案例库、方法库、模型库、规则库等独立形式的信息库来长期存放。
案例库存放的是长期以来政府公共决策方面的案例汇总信息。政府公共决策的影响因素极其复杂，外界条件也不断变化，没有固定的章法可依，相关案例能有效地提供经验支持。数据仓库不断地收集政府公共决策的经典案例资料，这样便于在今后的政府公共决策时将成功经验推广，如果遇到一些政府公共决策失败的案例也将之收集进来，这样可以规避失败，少走弯路。
决策方法是决策者在长期的政府公共决策实践活动中的经验总结，方法库存放的就是政府公共决策的基本方法，其中包括一些约定俗成的政府决策方法，如头脑风暴法、德尔菲法、决策树法、判断树法、鱼刺图法等。决策方法是为了完成某一政府公共决策目标而进行的一系列相关活动的集合，它描述了四个基本问题：一是定义了政府公共决策的任务或目标，二是为了实现此目标要进行哪些决策活动，三是这些决策活动的时间进程和操作顺序是怎样的，四是这些决策活动达到了什么效果。
模型是政府公共决策本质问题的一种抽象表现形式，模型以实际问题为原型，但是又不同于该原型。模型库是政府公共决策支持信息系统不可或缺的组成部分，它能为政府公共决策提供所需的模型，主要包括数据处理模型、逻辑推理模型、程序处理模型以及自定义模型四种类型。数据处理模型通过对政府公共决策有关的海量数据的筛选、排序、计算、转换实现输入数据集到输出数据集的映射，完成特定的数据处理任务。程序处理模型是预先将政府公共决策问题的输入、输出和算法用设定好的程序来表示，一旦程序设定好就难于修改。逻辑推理模型是为了提高政府公共决策的智能化水平，主要确定政府公共决策问题的输入、输出直接的逻辑关系。自定义模型为系统保留了一定的弹性，为政府公共决策支持系统的升级拓展留下了空间。
政府公共决策过程是一个复杂的思维过程，没有固定方式的决策路径和历史经验，不但包含了易于编码的显性知识，也包含了难于表达的隐性知识。这些隐性知识无法以数据记录，难以用信息来呈现，也无法通过模型来描述。所以政府公共决策支持信息系统可以引入规则库来存储特定的隐性知识，从而为决策提供重要的参考和依据。规则库存放的知识是最精炼和最抽象的形式，跟半结构化的问题紧密相关，为解决半结构问题甚至是非结构问题提供了一种途径。政府公共决策支持信息系统基于规则的表达方式，使用户便于理解决策过程中所包含的隐性知识。
4.3 政府公共决策支持信息系统的推理机设计
推理是由已知的知识推导出未知知识的智能化活动。推理机就是用来模仿决策者解决政府公共决策问题的有力工具，是政府公共决策支持信息系统的逻辑控制器。推理机负责控制、协调政府公共决策支持信息系统的推理，可调用各类非精确推理方法处理半结构化和非结构化的公共决策问题。具体来说，政府公共决策支持信息系统中推理机的作用体现在两方面：一是检查已有的事实和规则，并在可能的情况下增加新的事实；二是决定推理的方式和推理的顺序[6]。政府公共决策支持信息系统中的推理机分正向推理、反向推理、混合推理三种类型，如图3所示。
正向推理从一组表示事实命题出发，运用一组规则，来证明目标命题是否成立，遵循由条件入手推出结论的逻辑过程[7]。具体过程是：首先提供一组事实，选择政府公共决策的规则，检查政府公共决策目标与决策事实是否匹配，如果不匹配则重新选择政府公共决策的规则，不断循环，直到政府公共决策满足系统中存储的已知的事实为止，然后把这些匹配成功的知识建构为政府公共决策的知识集。采用正向推理时用户可主动提供有关政府公共决策问题的信息，但是在政府公共决策问题求解过程中系统执行了不少无关操作，因而推理的效率欠优。
反向推理是正向推理的逆运算，从目标命题出发，运用一组规则，来证明事实命题是否成立[8]。具体过程为：首先选择一个政府公共决策的目标，再搜寻与这个决策相关的知识，然后判断这些搜寻来的与政府公共决策相关的知识是否可用，如果不可用，再重新搜寻相关知识；如果可用，那么重新选择政府公共决策新的子目标，根据此新目标搜寻并检查相关的知识，直到政府公共决策问题得到解答。与正向推理相比，反向推理不需要运用与政府公共决策的目标无关或弱相关的知识，具有针对性强、推理效率较高的优点。
混合推理综合了正向推理与反向推理的优点。具体过程为：先使用正向推理从已知政府公共决策事实推导出部分结果，据此选择一个政府公共决策的目标，接着通过反向推理求解这个政府公共决策的目标，在求解此目标的过程中，又会得到用户提供的更新的政府公共决策方面的事实，再运用正向推理求得更为接近的政府公共决策目标，如此反复上述过程直至政府公共决策的问题得到最优解答。
推理完成后，可能推导出来的结果难于理解。这就需要在系统上嵌入解释机制，对推断出来的结果进行解释和说明。解释机制能显示整个决策条件匹配和决策问题逻辑推理的过程，方便用户进行过程跟踪，便于用户理解政府公共决策生成过程，提高了决策的人性化程度。
4.4 政府公共决策支持信息系统的人机交互界面设计
政府公共决策支持针对半结构化或非结构化决策的问题，此类问题包含了大量的不确定因素，也难于清晰地描述和表达，用户要不断地与系统进行人机交互，才能最大程度地界定、说明和模拟实际决策问题，只有经过反复的人机交互才有可能获得满意的问题求解。
人机交互界面设计主要从用户注册界面、信息录入界面、查询界面、决策方案展示界面、决策方案展示界面五方面入手，如图4所示。
用户注册界面主要是供用户向系统提供身份信息。由于政府公共信息决策与国家安全、公共利益紧密相关，有些政府公共决策可能需要暂时保密或者小范围传播，因此政府公共决策支持系统要根据用户的职务、身份、级别等赋予相应的权限。不同权限的用户接触到的政府公共决策信息是不同的。
信息录入界面主要供决策用户提供政府公共决策的事实，这些原始数据是进行政府公共决策判断的依据。信息录入界面可以让用户输入年龄、性别、部门、职务、身份、级别等信息进行注册登记，也可以供用户自主录入政府公共决策所需的信息、数据或资料。信息录入界面要易于操作，方便用户增加、修改或删除信息。
查询界面可供用户方便地查询有关某一主题的政府公共决策信息。查询界面可以提供多种形式的决策信息查询检索工具。用户可以根据自身的信息查询能力和实际工作需要选择简单查询界面、快速查询界面、高级查询界面或者主题查询界面等数种界面。用户还可以自由地查询和调取政府公共决策所用的原始数据、中间结果以及最后结论。
可视化技术以图形、表格、多媒体的方式展示信息，能大大增强用户的信息理解、吸收能力。决策方案展示界面采用可视化的窗口展示某些政府公共决策涉及人员构成、决策所用到的相关事实或案例、决策的流程以及政府公共决策最后形成的方案，用户可以随时调用政府公共决策数据透视图表、决策结果分析图等。
有些政府公共决策针对于特定领域，涉及不少的专业知识，非专业人士可能难于理解。决策结论解释界面主要为用户答疑解惑，为用户解释某项政府公共决策制定的全过程，决策判断所用到的规则或方法，回答用户提出的疑难问题，并输出政府公共决策结果及相关的解释。
总之，设计出性能优良的政府公共决策支持系统能大大提高政府公共决策的效率。本研究围绕政府公共决策支持信息服务系统的建设进行研究，从政府决策支持信息服务、决策支持系统建设和业务推进层面研究基本规律，寻求政府公共决策支持信息系统的架构及其技术解决方案，在今后的研究中这些问题仍将继续完善。