摘要：大数据与国家治理日渐融合为“数据化国家治理”, 依靠大数据信息与分析优势, 有助于增进国家治理各次级体系中政府治理对于公共服务供给、市场治理对于私人服务供给、社会治理对于社会服务供给的预见性、准确性和回应性, 可以从根本上彰显国家治理体系须“以人民为中心”的本源诉求与底色。但大数据技术及其演展的“数据化国家治理”亦可能伴生消极后果, 诸如人格异化、数据权力与数字红利不公正分配、公民成为隐私难保的“透明人”等问题, 数据准确性亦难以“万无一失”。对此, 应保持足够的警觉与反思精神, 通过协商民主的引入、法治体系的完善、伦理力量的建构, 驯服“数据化国家治理”, 使其始终不偏离“以人民为中心”的健康轨道。
一、引言
党的十九大强调要“不断推进国家治理体系和治理能力现代化, 坚决破除一切不合时宜的思想观念和体制机制弊端”。当前, 对于国家治理现代化 (即为“国家治理体系与治理能力现代化”) 的意涵诠释, 存在“过程”说、“工具”说、“结构”说、“要素”说、“结果”说等几种观点倾向。由于治理 (governance) 区别于统治 (government) , 被认为“是由出自政府但又不限于政府组织体系的存在着权力相互依赖关系的多个行为主体, 以自主、自治管理的方式为社会和经济问题寻求答案的过程”。由此, “结构”说或许更契合国家治理现代化的本质, 即如俞可平对于国家治理体系所下定义:“它包括规范行政行为、市场行为和社会行为的一系列制度和程序, 政府治理、市场治理和社会治理是现代国家治理体系中三个最重要的次级体系。”以此为认知基础, 国家治理现代化可以相应理解为此三个次级体系现代化的总和及互动状态。
近年来, 随着互联网、物联网、传感器、云计算等数字化存储、传输、处理技术的飞速发展, 人类步入数据化时代, 社交媒体上的公共表达、网络搜索、消费记录等信息都被数字化记录和存储, 构成海量、多样的大数据。所谓大数据, 即为“难以用常规的软件工具在容许的时间内对其进行内容抓取、管理和处理的数据集合”。大数据的特征被归纳为:数据量大 (volume) 、数据类型繁多 (variety) 、流动速度快 (velocity) , 以及值密度低 (value) 和真实性 (veracity) 。大数据被认为是继实验科学、理论科学和计算科学之后的“第四范式”——“数据密集型科学”。目前, 大数据已进入商用、政用和民用三大领域。在商用领域, 麦肯锡全球研究所 (MGI) 的报告《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》和瑞士达沃斯世界经济论坛设立的“大数据、大影响”专题都具有重大影响, 前者将大数据提升到生产力高度, 后者提出“数据资产”概念;在政用领域, 尤其引人注目的是, 美国奥巴马政府发布“大数据研发计划”, 提出“数字主权”概念, 与领土权、制海权、制空权并列对待;在民用领域, 维克托·迈尔-舍恩伯格等人的《大数据时代》一书提出“大数据思维”概念, 将大数据应用延伸至生活与工作。
正因如此, 大数据技术事实上已牵涉到了国家治理体系的方方面面, 通过“技术驱动”--“数据驱动”--“场景驱动”的迅速变革, 大数据被认为有助于更敏锐地洞悉事件本质, 产生更为准确、更富智慧的决策。因而, 国家治理现代化理应将大数据视为必须高度重视和善用的宝贵资源。“如果说工业化时代的基础设施是铁路、公路、航空、水电等, 那么在后工业化时代, 大数据、云计算、物联网等将成为新的基础设施。未来, 谁掌握了大数据, 谁就主宰了世界历史的舞台。”中国国家治理现代化开发、利用大数据资源更具备有利条件, 目前我国已成为产生和积累数据量最大、数据类型最丰富的国家之一, 发展大数据也有着集中力量办大事的优势。但“重要的是如何处理它”, 从根本上须使得大数据服务于国家治理现代化全局之需。为此, 国务院于2015年8月通过的《关于促进大数据发展的行动纲要》中强调, 要建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制, 逐步实现国家治理能力现代化;党的十八届五中全会进一步提出实施“国家大数据战略”。在此顶层设计下, 大数据日益应用于政府治理、市场治理与社会治理, 大数据与国家治理体系开始显现良性互动关系。
体认这一趋势, 国内相关分析文献不断涌现。可以梳理为如下几个方面:第一, 宏观探讨大数据与国家治理现代化的关联。认为大数据技术为提升国家的科学决策、社会监管、公共服务以及应急管理能力提供了良好契机;“大数据×”促使国家治理权力结构优化;大数据影响舆论引导机制的转变, 推动政府将“民意”作为一种强大的国家治理工具;在大数据帮助下可以形成协商治理这一新型国家治理形态;也有文献指出, 大数据在思维方式、治理理念、信息安全、个人隐私等方面存在问题, 这是国家治理现代化必须直面的现实挑战。第二, 分头讨论大数据与国家治理各层级体系现代化之间的关联。在政府治理现代化方面, 认为大数据可以推进政府智慧治理、政府“循数”治理、降低政府治理交易成本等;在市场治理现代化方面, 发挥大数据价值作为一项新的机遇备受企业关注, 由此将形成大数据治理;在社会治理现代化方面, 强调大数据时代的到来改变了原先社会治理的思维和方式, 利用大数据技术可以有效地解决社会治理中存在的问题, 延展社会治理的广度和深度;推动“云治理”这一大数据时代社会治理新模式的形成, 实现信访办理向信访治理转变。
学者对于国家治理现代化与大数据之间的逻辑联系保持了高度敏感, 相关讨论持续升温。但总体而言, 大数据与国家治理的内在逻辑联系究竟是什么?仍可谓不甚明了, 大数据乃至被作为一项无所不能、却又不明就里的迷思 (myth) 对待。而从国家治理实践来说, 各级官员对于大数据亦存在认知不足或偏差的情况, 一方面如学者评价, “数据治国”战略思维总体仍显缺乏;另一方面, 对于大数据有时仅作为一项经济产业对待, 其对于国家治理现代化的全局意义则被虚置。
大数据的深刻意义在于可以推动政府治理、市场治理和社会治理向着精细化、智能化、可视化方向发展, 从而再造国家治理实践形态, 凸现“数据化国家治理”, 在此情形下, 相关决策愈多要基于大数据及其技术分析结果作出, 而并非单纯依靠决策者个人经验和直觉, 因而有益于精准对接国家治理各次级体系中公众对公共服务、私人服务和社会服务 (可以概指为“公众服务”) 的需求, 借此彰显国家治理体系须“以人民为中心”的本源诉求与底色。正如党的十九大报告所阐述的, “必须坚持人民主体地位, 坚持立党为公、执政为民, 践行全心全意为人民服务的根本宗旨, 把党的群众路线贯彻到治国理政全部活动之中”。
二、数据化国家治理:“以人民为中心”视角
对于大数据无论持有多么神秘、高深的看法, 大数据本质上是信息, 大数据驱动的核心在于信息驱动。仅在这一点上, 大数据为国家治理现代化带来“福音”, 本文尝试提出的“数据化国家治理”, 其有可能形成并突显意义的基点即在于此。从“以人民为中心”出发, 国家治理现代化须确立以人为本、从“大水漫灌”转变为“精准滴灌”的“精细化治理”理念, 致力于提升各类公众服务的精准供给能力, 解决“人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”。大数据驱动的“数据化国家治理”正为此创造了可能, 借助巨量、真实、多样的信息优势, 运用全样而非抽样统计的方法, 致力于追寻相关性从而让数据发挥推荐价值, 使得越来越多的数据挖掘趋于前端化, 即可以提前预测和提供服务对象所需的各种服务, 由此具体到“数据化国家治理”各个层级体系, 数据化政府治理有助于精准对接公共服务供需;数据化市场治理有助于精准沟通私人服务供需;数据化社会治理有助于精准平衡社会服务供需。
(一) 数据化政府治理:打造精准、亲民的公共服务供需关系
政府治理现代化是国家治理现代化的关键组成部分。从“建设人民满意的服务型政府”这一主旨出发, 政府治理现代化根本上应立意于提升公共服务能力, 打造精准、亲民的公共服务供需关系。西方国家传统官僚制行政恰恰在这一问题上经常显现“二律悖反”情形:一是公共服务供给过量。即参与竞争性选举的政党, 无论左派还是右派, 都因为无法抵抗普选制下利益团体与选举的压力, 过度允诺公共福利以讨好选民, 由此推动官僚制政府在一些特别易于实现的公共服务上“大书特书”。官僚制机构垄断了公共服务供给, 垄断者缺乏有效利用资源的动力, 且不会因绩效不佳而受到惩罚, 这一情况也加剧了其过量供应公共服务的问题。二是公共服务供给不足。这一方面是因为传统官僚制行政排斥价值理性和公众参与, 恰如其鼻祖马克斯·韦伯所言:“价值合理性总是非理性的, 而且它越是把行为以之为取向的价值上升为绝对的价值, 它就越是非理性的, 因为对它来说, 越是无条件地仅仅考虑行为的固有价值 (纯粹的思想意识、美、绝对的善、绝对的义务) , 它就越不顾行为的后果。”由此, 公众尤其话语能力孱弱者往往被阻隔于公共政策过程之外, 被动接受官僚制机构的执行行为与结果, 从而其所需要的公共服务往往供给不足。另一方面, 官僚制行政以“红丝带”束缚官员, 各种繁文缛节导致“许多人处于被他人的压迫和剥削之中, 除了生活所迫切需要的最低限度的必需品, 很少有人有积极性生产得更多”, 如此, 也助长了公共服务供给不足的情况。
不仅西式民主和官僚制下的公共服务供求难于建立平衡关系, 在中国场景下, 这一情况也时轻时重存在着, 改革开放前尤甚。彼时, 中国社会形成城市以单位、农村以人民公社为基本载体的导源于计划经济的公共服务供给体制, 一方面受制于公共财力的限制, 另一方面也源于“致命的自负”——政府过高估计自身的理性程度, 认为可以将公共服务和社会产品的供需计算出来, 由此导致公共服务供求难以建立匹配关系, 公众公共服务需求长期被压抑, 公共服务供给维持在较低水平上。改革开放以来, 市场逐步繁荣, 公共财力不断增加, 并且政治层面民情吸纳机制不断健全, 从而民众公共服务需求不仅持续释放, 而且越来越具备了供需平衡的可能。然则长期以来, 在发展主义导向下, 发展是“硬道理”, 但“国家的发展权并没有转化成为社会的民生权”, 导致公共服务供给仍旧滞后于需求;另一方面, 政府部门习惯于“既掌舵, 又划桨”, 对公共服务进行总体性、垄断性安排, 相关决策又往往从经验或教条出发, 由此, 体现显见政绩的经济性基础设施经常供给过量, 体现民生的社会基础设施则总体供给不足, 使得在经济飞速发展的同时, 民众却缺乏“获得感”。
传统政府治理下公共服务所存在的过量与不足两种供需失衡问题, 中外概莫如此。求解这一问题, 有赖于民主体制的完善与“官僚制”再造。政府治理在技术层面的革新同样不可小视。正如斯托克强调的, “治理理论认定, 办好事情的能力并不在于政府的权力, 不在于政府下命令或运用其权威。政府可以动用新的工具和技术来控制和指引”。大数据技术的引入, 正有助于政府治理精准地实现公共服务供需平衡。大数据并非数据的简单堆叠, 而是对于各种碎片化、多样化、低价值密度的数据通过交叉复现、质量互换、模糊推演等手段进行科学的关联分析, 进而找出公共需求的一般规律或连带效应, 在此基础上予以精确的满足和供应, 由此推动政府治理形态从侧重于“以政府为中心”的1.0到侧重于“以国民为中心”的2.0, 进一步推进至侧重于“以每个人为中心”的3.0。无论是公共服务机制、公共服务质量还是公共服务环境, 拜大数据所赐, 均可以实现质的飞跃。并且, 伴随数据挖掘水平的提高, 政府开始有条件提供更为个性化和精深化的公共服务。比如在医疗卫生服务领域, 相关部门完全可以从多个渠道获取个人健康信息、病历、职业、行为习惯等多项数据, 形成一个综合的个人健康状况数据体系, 据此提供个性化的智慧医疗服务;在城市管理领域, 例如杭州市依托大数据安装的“城市大脑”, 可以把城市交通、能源、供水等基础设施全部数据化, 连接城市各个单元的数据资源, 打通“神经网络”, 并连通“城市大脑”的超大规模计算平台、数据采集系统、数据交换中心、开放算法平台、数据应用平台等五大系统, 进行联动运转, 对整个城市进行全局实时分析, 自动调配公共资源, 智慧满足公众对于城市管理的各种公共服务需求。
(二) 数据化市场治理:构造精准、利民的私人服务供需关系
大数据条件下亦可以形成“数据化市场治理”, 即借助大数据技术, 企业可以尽可能完整、综合地收集市场供求数据, 同时运用数学方法分析和建模, 预测事件发生的概率, 由此减少企业经营决策的盲目性, 更为精准地对接市场上公众对于私人服务的需求, 实现私人服务供求关系大体平衡、稳定, 由此贡献于市场治理和国家治理现代化。
数据革命最早即是在商业领域爆发, 以大数据技术应用为核心的网络环境全面形成, 逐步瓦解传统产业和商业模式, 代之以一批体现新业态的新兴服务型企业, 基于数据环境诞生的电子平台型企业为其典型。随着云计算和移动互联网技术的发展, 这种平台型企业及其经营模式不断向餐饮、交通、金融乃至产业链上游的制造领域延伸, 并且平台型企业都在利用自身数据优势, 以互联网应用服务为切入点抢占大数据制高点, 大数据反过来也不断夯实、强化平台模式的扩展。作为大数据时代的一种经营模式, 平台型企业的出现, 不仅仅是改变了买卖双方的交易模式, 而且创建了一种全新的网络化现代综合服务体系。平台型企业在对接私人服务供需方面有着卓越的能力。一个成功的平台型企业绝非仅是作为供给渠道或纯粹的中介服务, 它更像是拥有强大吸引力的中心, 开启了多边市场间从未被挖掘的功能, 从而打造出潜能强大的“供需生态圈”。这个生态圈就类似于一个服务生态系统, 构建逻辑就在于不同的行动主体基于自发感应和响应, 以平台企业所构建的机制、技术和共同语言为依托, 为了资源共享、价值共创而互动, 形成松散耦合型时空结构。这种结构的一大优势就在于能够在平台大数据智能分析基础上细分、重组市场, 针对用户需求准确开发和链接供需。例如, 淘宝平台的垂直细分市场几乎囊括了所有需求品类, 从而通过捕捉大量的数据进行分析, 可以引导平台电商合理安排与调整供给行为, 帮助消费者快速、有效地锁定自身所需;京东智能家居营销平台“京东微联”针对个人健康情况, 记录运动、睡眠等信息进行完整的数据收集, 可以为消费者提供个性化、场景化服务。消费者置身平台企业“供需生态圈”, 依托其垂直细分市场的智能功能, 也让其具备了鉴别产品优劣高下的能力, 在愿意承担的价格区间, 他们可以在全平台范围内寻求最好的商品, 综合比较商品性价比, 例如品牌、外观、品质、口碑等等, 而这对于平台生产者也形成了倒逼作用, 驱使其为了被消费者准确相中以及“五星点赞”而竞拼。并且, 平台企业更有助于长尾类企业打破市场垄断脱颖而出, 因其能更好地满足消费者个性化需求。
缘此, 呈现出一种“数据化市场治理”:藉由平台型企业大数据分析所揭示的供求匹配状态, 引导和帮助入驻企业降低成本、提高效率、开发新品、作出更明智的业务决策等, 从而可以维护生产与就业的稳定;从“人民本位”出发, 更可以实现市场供给对于私人服务需求的精准对接, 让公众私人服务需求获得更大程度、更为准确的满足, 公众在购买私人服务过程中, 作为消费者的尊严、谈判能力、意愿表达能力、选择能力等也不断提高。非但如此, 平台型企业拥有的大数据还可以支持政府治理与社会治理。例如, 百度、1号店、阿里巴巴等平台型企业就与政府签订了大数据合作协议, 只要不涉及国家安全、商业秘密和个人隐私的“数据清单”都可以彼此开放, 从而为政府治理与社会治理提供参考。比如, 自由行服务平台蚂蜂窝旅行网曾发布《2017春节出游趋势报告》, 通过分析超过1亿自由行用户的预订数据, 以及问答、点评、关键词搜索和攻略下载等用户行为数据, 预测了2017年春节中国旅行者的出游趋势, 政府治理亦可以依此及时部署交通等方面的应急策略;再如, 消费者电商平台搜索大数据分析在反恐与社会治理方面也显示意义, 正像马云演讲中指出:“一个人买高压锅很正常, 一个人买钟也很正常, 一个人甚至买一个火药也正常, 买个钢珠也正常, 但是一个人合在一起买了那么多东西, 就一定不正常了。”
(三) 数据化社会治理:塑造精准、便民的社会服务供需关系
社会治理的关注重点在于民生, 社会治理现代化的发展方向在于社会服务。所谓社会服务 (personal social service) , 属于公共服务的一部分, 系由政府或社会组织为公民提供的非现金形式、具有社会福利性质的个人或社区服务。社会服务的对象主要是社会弱势群体;社会服务的目标是改变其贫弱状态, 保障生存发展权益的平等落实;服务内容包括养老服务、青少年心理健康与成长服务、残疾人康复与就业服务等非现金服务。
社会服务供求关系同样须克服供需不对称, 避免供给不足或无效的情形。对此, 大数据一样可以有所作为, 型塑“数据化社会治理”。习近平总书记即指出:“随着互联网特别是移动互联网发展, 社会治理模式正在从单向管理转向双向互动, 从线下转向线上线下融合, 从单纯的政府监管向更加注重社会协同治理转变。”既肯定了社会治理智能化的发展趋势, 也肯定了与智能化密不可分的大数据技术在社会治理中的应用价值。而实践层面已经如火如荼进行, 我国已公布了三批智慧城市试点, 打造交通、物流、医疗、环保、建筑、农业等全方位的智能服务体系。“智能化意味着精准分析、精准治理、精准服务、精准反馈。各类社会治理主体通过获取、存储、管理、分析等手段, 将具有海量规模、快速流转等特征的大数据变成活数据, 广泛应用于社会治理领域, 更好地服务不同社会群体, 将成为政府和社会组织实施精准治理、智能治理的重要法宝。”
以关爱留守儿童来说, 就很有必要建立和运用大数据。政府部门可以对留守儿童摸底排查, 建立全面且权威的数据系统, 从而有助于提高对留守儿童的政策精准度和帮扶效率。此前, 令人尴尬的是, 仅就17岁以下留守儿童规模而言, 现今广被援引的依然是依据2010年第六次人口普查的样本数据推算的6100多万。我国不同地区差异很大, 更需要全景式数据, 以便因地制宜解决问题。养老服务也可以引入“互联网+大数据”。一是政府部门建设覆盖从国家到地方各级行政机构的行业管理信息化平台, 从而掌握老龄大数据, 便于对全社会养老事业集中分析与调控管理;二是供应商通过物联网、互联网技术升级老龄产品, 养老机构利用信息化应用和智能化产品升级养老服务, 形成依托数据的互联网老龄产业集群;三是作为养老服务消费者的老年人学习和利用互联网, 加强自理能力, 丰富业余生活, 同时不断产生、丰富养老大数据。再如残障人士社会服务, 自2015年以来, 甘肃省残联即以大数据、云服务等信息化手段推进残疾人事业, 开发集残疾人基础信息、保障服务、需求状况、服务管理“四位一体”的智能化信息服务管理平台, 通过平台的个性化服务功能, 甘肃各级残联可以实现以残疾人需求为导向, 分解年度任务和分配项目资金, 制定“一人一策”的帮扶计划, 在基本生活保障、康复托养、特殊教育、就业创业、精准扶贫、权益维护、志愿服务、文化体育等方面实施精准服务。
社会服务要把改善人民生活、增进社会福祉作为社会治理的基本目标。为此, 必须改进社会服务提供机制与方式, 达成政府与社会的协商共治。大数据技术应用于社会服务同样对此提出了要求, 并且提供了可能。一方面, 大数据驱使社会治理形成一个开放包容的多中心治理系统。其原因在于“数据化社会治理”对于分散化的社会服务需求信息要进行极其繁琐的采集工作, 虽然政府在数据采集方面有诸多常规渠道和得天独厚的优势, 但却可能要付出极高昂的成本, 并且也很难通晓有关社会治理与社会服务的各种专业性、地方性知识。因此, 社会组织和公民个人的广泛参与就成为“数据化社会治理”的必然要求和趋势, 而且可以预见“未来无数通过计算机以及智能终端设备连接互联网的人们, 他们都正在推进大数据往开放协作方向发展”。有鉴于此, 实践中应运而生“数据众包”模式, 收集有关社会治理和社会服务需求的海量数据。其大致做法是, 将数据采集工具分发给个人, 由每个个体完成数据采集任务, 再将这些孤立的数据进行链接和共享。就帮扶弱势群体来说, 各地社工在社会服务过程中积累了大量服务数据和工作资料, 这些一手信息作为资料保存在档案盒或记录于硬盘, 却没有被充分开发和应用。对此, 政府部门、行业协会、评估组织乃至社工机构, 完全可以通过“众包”途径将各地社工数据链接, 并进行归总分析, 不仅可以高效地检索信息、共享资源, 也可发挥其问题发掘、实践指导、理论研究等功用。
三、数据化国家治理:反思与因应
“治理失灵”的问题同样存在, 国家治理亦然, 由于各次级体系——政府治理、市场治理与社会治理均可能存在信息不对称所致供需失衡的问题, 从而使“国家治理失灵”的情况有可能出现。有鉴于此, 国家治理现代化须寻求破解这一问题的良方。恰恰在这一点上, 大数据技术送来曙光, 其突出效用即在于能够将大量结构复杂、类型众多的异构数据结合在一起, 构成有各种组合可能的数据集合, 而通过强大且持续扩充的云计算能力则可以将作为知识生产来源的大数据的数量级别大幅升级。由此, 就可以对政府治理、市场治理、社会治理主体理性作出补给, 增进各自在公共服务供给、私人服务供给与社会服务供给上的预见性、准确性和回应性。大数据亦可以在政府治理、市场治理、社会治理三者间互联共通, 互相充实各类公众服务需求信息。综合判断, 大数据确实有利于走出国家治理失灵, 体现和臻于“以人民为中心”的国家治理现代化。
尽管如此, 大数据及其所彰显的技术理性亦暗藏风险。一方面, 大数据用于国家治理所致“数据化国家治理”固然大幅突破了政府治理、市场治理以及社会治理的信息与理性限度, 为实现国家治理现代化提供了前所未有的技术基础;但另一方面, 亦须警惕数据拜物教和“数据专政”现象, 大数据有可能误导决策者。有学者认为, “大数据的最大价值还并非在于大样本或全样本, 而在于基于多源异构数据的涌现, 通过数据之间的关联涌现出规律, 从而与社会科学研究的归纳分析和演绎分析区别开来”。也由于此, 大数据技术的运用放弃原始数据的精确性, 强调数据量的多和杂;放弃因果关系的判断, 强调相关关系;放弃知其所以然 (为什么) , 强调只需知其然 (是什么) 。这些都在很大程度上挑战我们人类先前的许多思维成果和固有思想方法, 最大挑战是数据信息缺乏效度和信度。“大数据时代数据的价值就像沙子淘金, 数据量越大, 里面真正有价值的东西就越少”, 因此极易形成数据超载与有效数据不足并存的悖论情形, 或者干脆如舍恩伯格和库克耶的判断, “数据量的大幅增加会造成结果的不准确, 一些错误的数据会混进数据库”。
大数据驱动的“数据化国家治理”, 其“集量成智”的分析模式长于捕捉拥有“互联网资本”、有能力在网络上作出表达或流露痕迹的公众需求, 即为公众显性需求, 以其为大数据主要来源与分析对象, 却易于忽略网络世界表达能力缺失或者难于充分表达的边缘群体的隐性需求。这一情况体现出大数据时代的“数据鸿沟”。以我国来说, CNNIC调查报告就显示, 截至2017年6月我国非网民规模仍有6.32亿, 上网技能缺失、文化水平限制、上网设施限制等, 是他们与网络基本绝缘的最主要原因。尤其是在边远农村地区, 基础设施不完善, 无网络覆盖, 使得人们根本无法感知到大数据时代带来的生活变化, 逐渐形成新的“数字弱势群体”, 在相当程度上游离于“数据化国家治理”的决策视野。
数据化政府治理、数据化社会治理, 亦或数据化市场治理本身, 都十分倚重电子平台型企业所提供的大数据与分析技术。一方面, 平台型企业人为设定的数据挖掘标准和分析技术与大数据本应具备的客观性、中立性之间不免存在矛盾或张力;另一方面, 平台型企业的突出优势在于掌握记录消费行为的浩瀚数据以及对之提纯与再组织的能力, 显然, 真正具备这一优势的机构或公司屈指可数, 多为那些掌握了数据云存储与分析能力的数据垄断企业, “得数据者得天下”, 这在一定程度上容易造成这些数据垄断企业“绑架”政府亦或操控市场的局面, 造成信息权力寻租、信息权力滥用等问题, 反过来干扰政府治理、社会治理与市场治理对于各类、各层次公众服务需求的准确把握与供给。
在数据化国家治理场景下, 数字成为各类决策的依据, 亦有可能导致决策者见数不见人, 活生生的社会现实与社会个体被量化、填充于各种数据之中, 而其各种社会属性与人文追求则可能被屏蔽, 也即大数据技术理性的膨胀和扩张, 会排斥和吞噬着价值理性与人文关怀, 造成大数据技术异化。正如有学者提出, 由于人本身亦可数据化, 我们在利用大数据技术研究人本身时, 与研究其他客体基本上就没有任何区别, 这是否就将人降低为“物”了呢?一言一行都在别人掌控之中, 我们是否已经被设计着?我们的自由意志是否已经受到某种程度的严格限制?总之, 大数据技术异化的根本在于, 到底是大数据技术控制和规定我们, 还是我们控制和规定大数据技术?
“数据化国家治理”更值得忧心的或许是“社会数字化”所致的各种负面效应。“社会数字化”即为通过对公民个人信息的全方位采集, 使整个社会成为综合治理信息的“高速公路”, 数据的触角延伸至社会治理的“末梢神经”。每一个个体处于各种不同的数据群中, 不再是孤立的个体, 个体既是数据的终端, 也是数据的起点和数据链条的联结点, 个体间从传统的弱联结走向强联结。这种“社会数字化”的一个后果就是公民在强大的“数据收集机器”面前几乎毫不设防, 也无法设防, 所有个人信息都成为社会数据化的客体, 造成社会全知性的可能, 但从安全风险、意识形态操纵, 再到个人隐私等方面, 公民将无不受其困扰, 形成对所有公民进行监视的“数字圆形监狱”。尤其在隐私权保护问题上, 公众似乎签订了这样的“浮士德契约”, “我享受大数据技术带来的服务便利, 但是我却无可避免地要让渡我的隐私权”。
回归“以人民为中心”的基本立场, 对于“数据化国家治理”所致以上风险, 应循着以下三个基本路径作出因应:
第一, 以协商民主增进“数据化国家治理”下各方利益主体的公共理性。大数据技术突破了政府、市场和社会作为治理主体的理性限度, 却引致“技术理性”在当代社会泛滥, 不断压制“公共理性”, 突出表现为如前所述各类公众服务供给较难关照弱势群体需求, 供给行为本身也日渐被贬低为技术性工作。为此, 须将大数据技术这种机械性、程序性的治理手段进行软化和人性化。引入协商民主则可以提供制度基础, 其通过各方利益主体围绕公众服务供需展开平等协商, 更可能达致或重申公共理性, 抑止大数据单向度技术理性带来的危害。在大数据时代, 协商之所以能够成为可接受且必需的民主政治形式, 也正是由于其各项程序设计可以充分尊重、考虑各种利益主体, 经由积极有效的对话过程实现相互间妥协, 从而更有利于弱势群体需求获得表达机会和实现可能。所幸, 大数据时代既可能制造异化和加剧社会不公, 却也有着这些方面独有的内在特质, 从而使“数据化国家治理”完全有可能实现与协商民主的联手, 以后者来规引自身, 建构与增进公共理性:首先, 大数据时代为各类主体的话语表达提供了多元化平台, 这极有利于协商民主的开展;其次, 无论治理亦或协商民主均强调共同体中最大多数成员的平等参与和自由互动, 大数据时代为这种平等互动创造了技术条件;再次, 协商民主的目标是在实现共同体成员最大利益的情况下尽可能地减少对其他人的损害, 而这种最大程度共同利益的基础是共识的达成或生产, 大数据时代提升了共识达成或生产的可能性;最后, 大数据时代的开放性和包容性有利于不同类型规则之间的调适与整合, 这也十分有益于协商民主的运行。
第二, 以法治保障实现数据化国家治理下数据资源的社会共享共赢。数据共享是“数据化国家治理”体系运行的基本前提。习近平总书记就强调指出:“推动实施国家大数据战略, 加快完善数字基础设施, 推进数据资源整合和开放共享, 保障数据安全, 加快建设数字中国。”反观现实, 大数据背后所蕴含的技术显然是普通民众无法轻易获得或能熟练驾驭的, 其知识门槛相当高。因此, 即便大数据拥有者开放和公开数据, 但背后的数据采集方法、数据的算法依然存在很大的操作空间, 导致民众无法获取稳定且可比、可信的测量数据。这也意味着大数据已成为一种新的权力配置手段。其中, 政府和平台型企业巨头无疑是大数据及其分析技术的垄断者, 因此要实现全社会范围内共享数据资源, 在很大程度上需引入和健全法治保障。一则要通过大数据立法, 建立与完善政府部门大数据强制性披露制度与部门间数据共享制度、平台型企业及社会组织大数据公益性披露制度, 从而打通公私“数据显贵”所构造的数据壁垒, 实现政府部门、平台型企业与社会力量之间的数据通达与共享;二是要完善大数据司法体系, 依托互联网法院, 对于凭借大数据技术垄断地位肆意操控公共服务、私人服务与社会服务供给的行为, 明确法律责任、追究责任后果。为“数据化国家治理”确立法治的另一深意则在于, 大数据给人类社会带来的最大隐患即为公众无隐私、透明化, 大数据红利为数据权力方所得, 公众却在隐私权保护上沦为大数据时代的输家。完善“数据化国家治理”下公众隐私权保护的相关立法就显得迫在眉睫, 这并不止于“被遗忘权”被明文规定与操作化, 从而建立数据“退出”机制, 还须设置明确的数据禁区, 提高司法理性, 以防止个人隐私受到侵害。
第三, 以伦理力量愈合数据化国家治理下可能造成的社会裂痕。在“数据化国家治理”下, 数据财产与数据红利的不均衡配置势不可避免会造成或加剧社会分化, 特别是信息弱势群体与信息强势群体之间的关系, 成为现实的实体性伦理关系。重要的是如何控制社会分化不至于激化, 以至推动信息弱势群体与信息强势群体间伦理关系从合作转向对抗, 造成严重的社会裂痕。由于“人们行为选择的大部分的行为空间是由非正式制度来约束的”, 为此, 引入伦理力量更可以产生深远、广泛的影响, 而这同样有助于解决大数据提取与分析技术有可能造成公众被异化以及隐私权受侵害的问题。此种伦理力量显然不应同于农业社会具有天然排异特征的习俗型伦理, 亦或工业社会将道德主体客体化的契约伦理, 而是与大数据所代表的后工业社会相适应的合作型伦理。在此伦理导引下, “每一个人都成为有道德的行动者。而且, 因为他们是有道德的行动者, 所开展的就是合作行动, 用合作行动建构起了人类社会治理的一种全新的模式——合作治理。”“数据化国家治理”所可能造成的社会裂痕, 正需要确立这样的伦理体系来作出矫治或预防, 在这一伦理体系中, 政府仅是一个重要行动者, 还需要其他利益相关者的密切协作, 比如大数据机构及科研人员、互联网服务商、用户, 以及非政府组织等, 在合作治理过程中, 各方共同遵守这些伦理原则: (1) 人道。大数据须服务于人、关怀人、尊重人。 (2) 无害。人们不能使用信息技术给其他网络主体造成伤害。 (3) 同意。数据提取应让利害关系人充分知情并了解潜在风险, 自主决定是否授权。 (4) 公正。大数据条件下信息权利的实现总是不平等的, 必须依靠公平正义原则对其加以规制。 (5) 共济。人们在从大数据技术应用中受益的同时应做出一定程度的努力, 关注社会中那些“最少受惠者”。
四、结论
大数据与国家治理日渐融合而为“数据化国家治理”, 可以实现在国家治理各个次级体系中, 精准对接各项公众服务供给与需求, 从而有助于落实国家治理现代化须“以人民为中心”的基本价值原则。而从中国国家治理现代化进程来说, 大数据与国家治理联姻, 造成“数据化国家治理”, 另有其深刻的历史意蕴。事实上, 正如黄仁宇在《万历十五年》一书中反复阐述的中国缺乏“数目字管理”传统, 亦如胡适以“差不多先生”喻指中国人缺乏精确、细密的习惯, 这使得我国在步入近现代以来, 科技发展与社会管理均大大落后于他人, 国家政权建设与社会整合亦受其影响频遭困境, 导致我国从农业时代“四方宾服、万国来朝”的强国迅速沦落为工业时代“处处挨打、人人可欺”的弱国。如今, 后工业时代我国国家治理体系建构若能紧紧把握大数据革命这一难得机遇, 推动大数据技术与国家治理各次级体系发生深度“化学反应”, 则国家治理现代化将指日可待。
虽然如此, 大数据技术也并非“完美无缺”, 其可能伴生诸多消极后果, 诸如人格异化、数据权力与数字红利不公正分配、公民成为隐私难保的“透明人”等深刻问题, 大数据运用于各种决策也绝非“万无一失”, 数据失真或者数据分析失真的情况均可能存在。概而言之, 对于“数据化国家治理”乐见其成的同时, 也应保持足够的警觉与反思精神, 通过协商民主的引入、法治体系的完善、伦理力量的建构, 综合发力, 努力驯服“数据化国家治理”, 使其始终不偏离“以人民为中心”的健康轨道。
