大数据在政府公共服务采购中的作用分析_社会组织论文

大数据在政府购买公共服务中的作用探析，本文主要内容关键词为：探析论文,公共服务论文,作用论文,政府论文,数据论文，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。

      大数据的首次提出是在1980年，美国的阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》中认为大数据将会成为“第三次浪潮的华彩乐章”。但那时的互联网还没有普及，云计算也还没有出现，人们并没有意识到大数据的重要性。真正让人们意识到大数据时代来临的是麦肯锡咨询公司在《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》这篇报告中提到的“大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。学者们对大数据的定义众说纷纭，维克托·迈尔-舍恩伯格说“大数据是以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品或服务”[1]；王岑认为大数据是泛指巨量的、多类型的高速的数据集，通过对数据的筛选、处理，提炼出有价值的信息资产[2]；麦肯锡全球研究所认为，大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。本文认为大数据是对海量的数据进行数据整合、数据挖掘、数据分析以及数据展示从而产生巨大作用的信息资产。

      政府购买公共服务，是指政府将原来直接提供的公共服务事项，通过直接拨款或公开招标的方式，交给有资质的社会服务机构来完成，最后根据择定者或者中标者所提供的公共服务的数量和质量，来支付服务费用[3]。在我国，自2000年起，政府购买公共服务在上海率先推行，2012年上海市向社会组织购买的社会服务项目资金近4亿元。国务院在2013年9月底出台的《国务院办公厅关于政府向社会力量购买服务的指导意见》中，明确提出在公共服务领域要更多利用社会力量，加大政府购买服务力度，并且要求在“十二五”时期，政府向社会力量购买服务工作在各地逐步推开，初步形成统一有效的购买服务平台和机制，相关制度法规建设取得明显进展；要求到2020年，在全国基本建立比较完善的政府购买公共服务的制度，形成与经济社会发展相适应、高效合理的公共服务资源配置体系和供给体系，公共服务的水平和质量显著提高。2015年1月4日，财政部、民政部和国家工商局发布《政府购买服务管理办法(暂行)》，规定了政府购买公共服务的含义、基本原则、承接主体的条件、购买内容及指导目录、购买方式及程序、预算及财务管理、绩效和监督管理等内容，使政府购买公共服务更加规范化、制度更加细化。

      大数据技术充分运用数据容量大、数据处理速度快、数据来源多样化以及数据商业价值高等特点来推动政府购买公共服务的良好发展。公众对公共服务的实际需求、社会组织资质评估以及承接主体的确定、政府购买公共服务的财政数据实现全民共享、政府购买公共服务的有效监管等，都离不开大数据。大数据在政府购买公共服务中发挥着巨大的作用。

      一、公共服务购买项目更符合民意

      我国政府正处在向服务政府转型的过程中，因此，了解和满足公民对公共服务的需求非常重要。政府购买公共服务首先要解决的就是“买什么”的问题，因此政府向社会组织购买公共服务的前提条件是了解公民的实际需求，能否满足公民的实际需要是决定政府购买公共服务能否成功的决定性因素。在《政府购买服务管理办法(暂行)》中，财政部制定了政府购买公共服务的指导性目录，包括基本公共服务、社会管理服务、行业管理和协调服务、技术性服务、政府履职所需辅助性事项以及其他适宜由社会力量承担的服务项目等。但是，《政府购买服务管理办法(暂行)》只是提出了一些宏观的、指导性的方法。地区的差异、贫富的差异、教育层次的差异等等原因使得公民对公共服务的需求存在着差异。比如，政府购买居家养老服务，并不符合大部分农村人的需求。原因在于：第一，大部分农村人观念陈旧；第二，农村留守妇女居多完全可以照顾老人；第三，农村没有养老服务组织。而对于城市人口则完全不同，当今城市空巢老人越来越多，而且子女多是独生子女，赡养老人的负担极重。政府购买居家养老服务能满足城市人的养老需求，农村人受到的实惠并不多或者没有。因此，政府购买公共服务需要做到具体问题具体分析。

      政府购买公共服务的流程就是“政府了解公民的需求—政府向社会组织购买所需服务—社会组织向公民提供服务”。在大数据没有普及到政府部门时，政府主要是通过非营利组织了解公民对公共服务的需求。因为政府不可能和每个公民互动交流，“这种互动交流的‘交易成本’将会是天文数字……代表公民社会利益的非营利组织的存在解决了政府与公民之间‘交易成本’高的问题，为彼此的互动提供了条件”[4]。但是我国非营利组织对政府有依赖性，容易向政府妥协；而且非营利组织可能和利益集团进行权钱交易，从而不能真正地表达公民的意愿。非营利组织和利益集团的“合作”使得公民丧失了一条被官方认可的正式诉求表达渠道，公民缺乏能够真正代表他们利益的机构，“公民利益与偏好表达机制与渠道的缺乏使得政府不能够真正了解公共服务的社会需求，容易导致供非所需……”[5]，这样的结果只会导致公众满意度降低，政府合法性被削弱。

      大数据在政府部门得到普遍运用后，公民有机会可以不通过中间环节直接向权力机构表达自己的需求，政府也可以通过付出较低的交流成本来全方位地了解公众的真实需求。因为这种双方互利的表达方式不需要面对面或者电话等方式的互动交流，政府只需通过大数据技术对公民日常生活中产生的大量数据进行挖掘、分析，就能主动、准确了解公民的需求。在如今的网络时代，公民的日常生活都离不开网络，公民在智能手机、计算机、便携式电脑等网络设备上搜索的、浏览的、分享的、发表的信息等等都会留下记录，这些记录经过数据化处理，都会变成数据，这些数据分散在整个互联网网络体系内，数量庞大。“百度把数据分为用户搜索产生的需求数据以及通过公共网络获取的数据；阿里巴巴则根据商业价值把数据分为交易数据、社交数据、信用数据和移动数据；腾讯善于挖掘用户关系数据此并且在此基础生成社交数据”[6]。百度、阿里巴巴和腾讯只是互联网公司的代表，它们收集的数据也只是冰山一角。政府拥有80%以上的社会信息资源，是最大的数据生产者和拥有者[7]。政府运用大数据分析技术，利用政府数据库和各种商业数据库中公民日常交易和行为历史数据、互联网实时访问和交易数据以及社交网站留言等信息来了解公众的需求和实际偏好，从而大大提高了政府购买公共服务的准确度，提高了公众满意度。政府还可以利用大数据的情感分析技术分析各类社交网站的公众数据流，得到公众对政府公共服务的信息反馈，从而有利于实时调整政府购买公共服务项目的结构。另外，近年来政府逐渐重视网络互动平台建设，比如网络信访、网络民意调查、官方微博互动平台、官方论坛等，这些平台记录的信息都可以转化成数据，再经过大数据技术分析转化成有用的信息，为政府购买符合公众需求的公共服务项目提供建议。可见，大数据具有数据收集、数据挖掘和数据分析等功能，公民的需求可以通过大数据和相应的技术手段而相对客观地显示出来。数据越庞大，可挖掘的有价值的数据就会越多，数据分析就会越精确客观，政府购买的公共服务项目就会越符合民意。

      二、政府确定公共服务承接主体的过程更公平

      承接主体是相对于购买主体而言的。购买主体是指各级行政机关和具有行政管理职能的事业单位。承接主体即政府择定的向公民提供公共服务的社会组织，包括在登记管理部门登记或经国务院批准免予登记的社会组织、按事业单位分类改革应划入公益二类或转为企业的事业单位，以及依法在工商管理或行业主管部门登记成立的企业、机构等社会力量。我国政府确定承接主体的方式主要是两种，即单一来源购买和竞争性招标购买。单一来源购买又称直接购买，是指达到了限额标准和公开招标数额标准，但公共服务购买项目的来源渠道单一，即它们可能是专利、首次制造、合同追加、原有采购项目的后续扩充或发生了不可预见的紧急情况导致不能从其他供应商处采购等情况。单一来源购买的最主要特点是没有竞争性。竞争性招标购买就是政府通过招标方式使投标的社会组织参与竞争，从而确定承接主体的方式。一个完整的竞争性招标过程由招标、投标、开标、评标、合同授予等阶段组成。竞争性招标购买的主要特点是它能促进公平竞争，使所有符合资格的潜在社会组织都有机会参加竞争；它还能确保交易公正，减少腐败现象的发生。

      但是在我国政府购买公共服务的过程中，政府确定公共服务项目承接主体的过程中确实存在着不公平和腐败。在中国特色的行政体制下，很大一部分社会组织具有官方和半官方的性质，官方和半官方的社会组织往往在政府购买公共服务的过程中占据优势地位，民办非营利组织处于劣势地位。“政府购买呈现出‘内部化’特征和形式性购买，社会组织成为政府部门的延伸”[8]，这种内部购买和形式性购买必然会产生官商勾结，从而出现不符合法律规定的定向购买，“不适当地采用定向购买，可能会带来隐蔽的腐败风险”[9]。政府向社会组织公开竞标经常被认为是一种形式化工程，在形式化工程背后是政府和官方半官方社会组织的暗箱操作，在这样的环境下，民营非营利组织很难突围而出成为承接主体。过程的不公平导致结果的不公正。另外，行政权力在社会组织中的延伸，必然会使社会组织在政府购买公共服务的交易过程中处于被动地位，“由于政府在购买中处于主导地位，在缺乏一定规范的情况下，很容易形成政府以较低的成本从非营利部门购买服务”[10]，破坏市场的公正交易原则。因此政府要想在政府购买公共服务过程中保障自己的决策权威就必须实现过程公开和结果公正，这样做不仅可以避免公民和相关利益者的不满，而且可以减少官商勾结、官官相护等现象的发生，从而有利于廉洁政府的建设。

      大数据就是实现政府择定公共服务项目承接主体过程透明和结果公平的重要工具。因为在大数据时代，政府信息与公共数据应该率先向全社会公开，打破“信息孤岛”，加强信息资源的供给和传播，确保公众和社会组织能够及时充分地获取、利用这些公共信息。另外，运用大数据技术能够集中和整理政府各个部门的数据，打破政府各个部门、政府和社会组织、政府和公众之间的信息不对称局面，有利于政府部门之间互相监督，也有利于实现社会大众和社会组织之间对政府部门的监督。大数据是弱化暗箱操作行为，为社会组织提供公平环境的有效途径。在互联网时代，社会组织的登记信息、行为信息、信用记录信息等都要存储在计算机上，成为海量数据的一部分。大数据的数据挖掘技术和联机分析技术为政府择定合适的承接主体提供了便捷的方法。

      

      图1 大数据确定承接主体流程

      如图1所示，在大数据背景下，政府应建立登记注册的社会组织多方面信息的大数据仓库，政府通过各种渠道发布购买公共服务的招标信息，将参加招标的社会组织的信息从数据库中调出，一一核对参加招标组织上交的相关资料，确定提交资料的真实性，此为筛选条件1。运用大数据在后台建立社会组织评分级别模型、前景预测分析模型、不良记录信息表等，为政府了解投标社会组织提供客观的数据支持，此为筛选条件2。我国政府购买服务存在单一来源采购的购买方式，这种购买方式是政府只和特定供应商签订合同，采用这种购买方式主要有三个原因：一是能够满足购买需求的供应商数量有限；二是续购，可能是由于该供应商信用良好、服务质量好，政府继续保持和其合作，也可能是受合同约束；三是专利限制，政府只能从拥有该公共服务项目专利的社会组织购买。这种单一来源采购的情况为筛选条件3。通过这三个筛选条件确定公共服务的承接主体，将中标组织的总数量以及这些社会组织的名称、组织性质等情况通过大数据汇总并采用文字和图标等方式在各种媒体上公布出来。这样的筛选必须运用大数据技术来解决。因为运用以云计算为基础的大数据技术可以进行信息存储、分享和挖掘，可以将这些大量的终端数据有效地存储下来，并且可以随时进行分析与计算。在大数据时代，社会组织的资质记录、信用记录、行为记录等都已被存储为可用的数据，可以随时被挖掘、运用。这个大数据确定承接主体流程图实际上就是数据挖掘的过程，也是基于数据基础上的、用客观事实来保证政府确定公共服务项目承接主体的过程公平和程序公正的一种有效手段。

      三、政府购买公共服务的财政数据能够实现全民共享

      政府购买公共服务的最终目的是为了更好地满足公众的需求，公民作为国家纳税人以及政府购买公共服务的最终消费者，有权利查阅和监督政府购买公共服务的所有相关信息。政府购买公共服务的财政信息是公民最为关心的部分，实现政府购买公共服务财政数据的全民共享不仅为公民获得数据、监督政府提供了便利，而且有助于公民利用现有的数据创造更大的价值。因此财政数据公开透明、实现共享应该成为政府购买公共服务的基本原则。“随着财政作为‘国家治理的基础和重要支柱’定位的提出，随着社会民主建设的推进，预算公开乃至公开透明改革贯穿公共财政改革之中，政府采购作为财政支出管理改革的重要内容之一，必然与这一改革趋势相吻合”[11]。我国政府近几年越发重视政府采购(包括政府购买公共服务)的财政的公开透明。2015年1月1日，我国正式实施的新《预算法》第十四条规定：“各级政府、各部门、各单位应当将政府采购的情况及时向社会公开。”2015年1月4日，财政部、民政部和国家工商局发布的《政府购买服务管理办法(暂行)》第三十六条提到：“财政部门和购买主体应当按照《中华人民共和国政府信息公开条例》《政府采购信息公告管理办法》以及预算公开的相关规定，公开财政预算及部门和单位的政府购买服务活动的相关信息，涉及国家秘密、商业秘密和个人隐私的信息除外。”这就为政府购买公共服务的财政数据共享提供了法律支持。

      数据可视化是大数据处理的最后一环。数据可视化是指以图形、图像、地图、动画等更为生动、易为理解的方式来展现数据的大小，诠释数据之间的关系和发展的趋势，以期使人们能够更好地理解、使用数据分析的结果[12]。数据可视化起源于计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，将数据的各种属性和变量可视化地呈现出来。随着计算机硬件、物联网、移动互联网等的快速发展，人们创建了更复杂、更大规模的数字模型，于是发展了数据采集设备和数据保存设备，相匹配地也就需要更高级的计算机图形学技术及方法来创建这些规模庞大的数据集。伴随着数据可视化平台的拓展、应用领域的增加，数据可视化的表现形式也呈现出多样化，诸如实时变化可读性强的图形、检索交互式图形以及分布式的多维图形。而且数据可视化的可用工具也是多种多样，诸如Excel、Gephi、Tableau等，为快速查询、精确分析、方便监督提供了有效的方法。

      

      图2 数据可视化流程

      在数据可视化工具出现之前，政府作为庞大数据的拥有者，公众要想查阅、获取、监督政府所掌握的相关数据和信息，是一件劳心劳力的事情。相对于政府整个社会信息资源来说，政府购买公共服务的财政信息数据已经少之又少，但是在这少之又少的数据信息中仍然包括政府各级、各部门的多个购买项目等具体信息，要想具体了解政府各级、各部门某个购买项目的财政情况仍存在着很大困难。这主要是由于我国目前尚未建成政府数据统一开放平台，各个部门数据分散、孤立，而且政府部门没有先进的大数据技术作支撑，使得政府拥有的庞大数据不能转化成有用的信息。数据的无限性和数据的分散性、数据工具的局限性之间构成了巨大的矛盾，政府购买公共服务的相关财政数据难以实现整合，难以被公民查阅、利用和监督。

      大数据中的数据可视化技术的普遍运用成为解决这一矛盾的关键。数据可视化技术是建立在数据挖掘、关联分析基础上的技术，它实现了数据的直观化和关联化，在直观、形象地呈现数据的同时还能够找出数据之间的关联性，并且智能、交互性强的动态数据可视化过程可实现信息的传达和双向沟通[13]。因此，数据可视化技术可以帮助公民轻而易举地获得政府购买公共服务的财政数据，通过数据关联分析政府购买公共服务的资金规律以及未来走向。如图2所示，用户在搜索引擎上输入想了解的某政府、某部门、某项公共服务项目的资金情况，系统内部通过获取数据、过滤数据、挖掘数据、分析数据等技术采集和整合相关资料，然后用户输入数据可视化请求，系统通过运用可视化软件工具将数据进行图形化、图表化，并将数据可视化的结果最终展示给用户。数据可视化的多样化呈现方式和多种相配套的软件技术为政府购买公共服务的财政公开透明、数据共享提供了可能，为公民快速浏览、查询和监督政府购买公共服务的资金使用情况提供了便捷通道。另外，数据可视化呈现的不仅仅是结果，政府和用户还可以对可视化的数据进行分析，发现数据背后的隐含价值，这样不仅能使政府和社会组织实现理性投资，而且还可以使公民更了解政府的决策，从而更理性地对政府购买公共服务财务情况进行监督。

      四、有利于实现对政府购买公共服务的有效监管

      我国政府购买公共服务正处于发展阶段，政府尝试将越来越多的服务领域向社会组织开放，这也就意味着随着政府越来越多地向社会组织购买公共服务，政府的角色将发生转变，从“管理者”变成“监管者”。由此可见，政府的监管将在政府购买公共服务的过程中占据极其重要的地位。《政府购买服务管理办法(暂行)》对政府购买服务的承接主体和购买主体都进行了规范，提出了若干监管承接主体和购买主体的方法。例如：加强对政府购买服务的审计管理，确保资金的合理使用；承接主体承包公共服务行为信用记录纳入年检(报)、评估、执法等监管体系；财政部和购买主体要公开财政预算及部门和单位的政府购买服务活动的相关信息；等等。从这一系列的措施都可以看出政府十分重视对政府购买服务的监管。

      对公共服务项目的承接主体来说，在完成承担的公共服务项目过程中实现自己利益最大化是首要目的，这就和政府购买公共服务的初衷相背离。利益的冲突使得政府和公民对社会组织的监督尤为重要。当然，公民和社会组织也要对政府在向社会组织购买公共服务过程中的行为进行监督。在大数据还没有得到政府重视之前，政府购买公共服务的监管大致是这样的：政府通过法律规章制度和审计等来约束和规范社会组织，公民则通过自身拥有的批评权、建议权、言论自由权来向政府表达对政府提供的公共服务的满意程度。但是，我国现有法律中没有一部单纯是关于政府购买公共服务的法律，政府购买公众服务仍然是参照《中华人民共和国政府采购法》《中华人民共和国政府信息公开条例》《财政违法行为处罚处分条例》的规定；另外，我国审计监管实际属于内部监管，审计机关设在政府，是政府的组成部分，它要向本级政府和上一级审计机关负责并报告工作，而审计署最终对国务院负责。在公民监督方面，公民普遍政治冷漠，维权意识淡薄。

      大数据普遍应用之后，它以信息容量大、收集信息速度快、数据分析详细客观等特点有助于对政府购买公共服务的有效监管。通过大数据技术能够实现对政府购买公共服务的事前监管、事中监管和事后监管。事前监管包括对政府购买公共服务项目的需求评估、社会组织的资质评估、政府确定公共服务项目承接主体过程监管等；事中监管则是注重政府购买服务的过程监管，主要从政府监管、第三方监管、媒体舆论、公众舆论等多方面来对承接主体的项目完成进度、完成质量、资金使用等方面进行监管；事后监管主要是对购买项目完成投入使用后的信息反馈进行总结，从中了解公众满意度、承接主体提供的公共服务质量等。如前所述，在事前监管中，利用大数据技术，通过调用政府建立的包括社会组织的多方面信息的大数据仓库对社会组织的信用、资质记录等进行监管，实现确定承接主体的过程公平和结果公正；政府利用大数据技术对公民日常生活中产生的大量数据进行整合分析，从而了解公民需求；另外，大数据的集中和整合，打破了政府部门之间、政府与民众间的边界，打开了民众参与监督的渠道[14]。在事中监管中，利用大数据技术，通过数据收集、数据挖掘、数据整合以及数据分析等技术对公众舆论、媒体舆论、第三方评估和政府业务数据等分散的数据进行整合和分析，实现实时监管和有效监管；另外，社会公众或企业在政府数据开放的背景下可以获得政府各个部门数据库的数据和信息，从而实现社会公众或企业等外部利益者对政府购买公共服务的有力监督。在事后监管中，大数据技术主要起到的作用是及时收集完成项目的使用情况信息、公众满意度信息等。随着物联网、互联网和各种监控器的大规模使用，大型公共服务工程都能实现电子监测并能同时上传数据信息，对于小型公共服务项目则通过人工定期调查形成数据报告上传电脑，这些都是大数据技术能够发挥巨大作用的现实基础。运用大数据技术，通过社会调查、公众网上舆论等实现信息的收集，将各个个体的相关信息整合起来，有助于实现对政府购买公共服务的有效监管。

      随着我国经济的飞速增长，人们的物质生活和精神生活日益丰富，仅靠政府的力量已经不能满足公众日益增长的公共服务需求。只有实现公共服务供给主体多元化才能满足公众的需求，而政府向社会组织购买公共服务正是民意所向、大势所趋。21世纪是大数据时代，社会公众的各种数据被记录、分享、利用，运用大数据技术可以使人们对这些庞大的数据进行收集、整合、挖掘、分析等，从而获得有价值的信息。在这样的大背景下，政府购买公共服务的进一步发展一定离不开大数据的支持。因为随着大数据时代的到来，以云计算、物联网等技术为基础的大数据对公众的日常生活产生了重大而深远的影响，引起了政治、经济、社会各个方面的巨大改变。具体到公共服务方面，社会公众对公共服务的需求所具有的量大、变化快、个性化要求高等特点对我国政府提供公共服务提出了新的挑战，而大数据技术就是应对这个新挑战的重要手段。大数据技术所具备的数据仓库、数据挖掘、数据可视化的功能不仅为政府购买公共服务应该“买什么”“向谁买”提供了强大的信息支持，而且有助于为社会组织提供公开公平的竞争平台，有助于实现政府购买公共服务的财政数据全民共享，有助于对政府购买公共服务的事前、事中和事后监管。随着各级政府逐渐细化政府购买公共服务的相关规定，我国政府购买公共服务已进入“3.0时代”，距初步形成统一有效的购买服务平台和机制的中期目标又近了一步。

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