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政府数据治理的三个重要内涵

人民论坛理论研究中心

2016年07月26日08:33    来源:《国家治理》周刊

原标题:政府数据治理的三个重要内涵

  “互联网+”投诉:调整治理机构

  在组织机构上,我国沿袭了韦伯官僚制组织机构,具有金字塔式的等级制、专业分工、明确程序与制度等特征,因此政府管理系统层级设置与部门增多,机构臃肿,人浮于事。 借助互联网平台能够整合资源,调整政府机构或职能,集中处理投诉案件。2010年7月,郑州市人民政府成立网络信息发布中心(ZZIC),以“事事有回应,件件有回音”为口号,承担政务信息发布、转办网友意见和投诉等职责。环境保护部设立“12369”环保举报热线,明确办理投诉件的程序(见图2),建立投诉信息管理系统,每个投诉件设立一个编号,供举报者查询办理进程。并进行监督和回访抽查,如果投诉人对处理结果不满意,受理者须限期重新回复和调节纠纷。

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  精准治理:优化社会管理方式

  传统计划经济体制下的整体治理结构易面临多元力量冲击,为保障经济的快速稳定发展,我国形成了富有特色的“维稳体制”。因此,政府社会管理的优化只能依赖于管理过程的精细化,造成政府成为了“划桨掌舵的多面手”,治理成本高昂,且疲于应对繁琐的政务。大数据时代的到来使政府从“精细管理”到“精准治理”成为可能。借助海量数据与分析技术,可更加准确、及时、客观地开展公共服务、监督违法违纪行为、提升科学决策、增强政府公信力等。

  建档立案,开展精准服务

  借助数据采集与挖掘技术,增强公共管理和服务能力,达到个性化和精准化服务的要求。2013年11月习近平总书记在湖南湘西考察时,首次提出了“精准扶贫”。随后,国务院机构关于印发《建立精准扶贫工作机制实施方案》的通知等,提出“优化扶贫资源配置”,实施“精准识别”等工作机制。“精准识别”是开展精准服务的关键前提,而数据则在该领域大有可为。

  精准识别依托两个要素。一是数据支持。随着现代信息技术在扶贫工作中的应用与普及,各地区的扶贫工作都积累了大量数据,主要包括:扶贫主体信息、扶贫对象规模、地域分布、扶贫项目监测、金融服务等数据。二是技术支持。目前,政府多采用数据挖掘、时序跟踪、关联分析、网络聚类等大数据处理技术。借助海量数据和相关技术识别贫困户和贫困村,建档立卡,实施精准准入机制。并保持及时更新数据,落实有序精准退出机制。数据与技术相互影响推进,成双螺旋式的上升趋势,共同助力精准扶贫。

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(责编:万鹏、谢磊)
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