政府数据治理的三个重要内涵【2】

　　“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。

　　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。