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大数据技术下政府治理机制优化探究

时间:2018-12-21 来源:电子政务 作者:石火学,潘晨 本文字数:9377字

  摘    要: 大数据驱动的政府治理实践是当前大数据驱动的过程和作用力的具体体现, 它透视了大数据驱动下政府治理的发展方向以及当前大数据驱动下政府治理变革面临的问题和困境。面对这些困境以及大数据驱动跨越政府治理理念、政策、技术和实践的多层次和多领域的情况, 我们要从意识、管理、制度、法律等层面入手, 通过培育大数据治理的思维理念和模式、构建动态网络协同治理体系、推进政府数据开放及共享、完善数据开放和信息安全的制度规范及法律体系、加强大数据技术和人才的培育力度来实现大数据驱动的政府治理变革, 进一步推进政府治理现代化。

  关键词: 大数据; 政府治理; 公共管理; 政府数据; 信息安全;

大数据技术下政府治理机制优化探究

  一、引言

  随着大数据、移动互联网、人工智能等为代表的新一代信息技术的迅速发展, 人类社会已经进入了深度网络化时期, 迈进了数据化、智能化时代, 即当下常说的“大数据时代”“智能化时代”“后碳时代”“后信息社会”, 等等。时代的发展和变革让公共管理实践和理论研究进入“技术革命时代”, 但也加剧了公共管理治理的复杂性。党的第十八届五中全会将“实施国家大数据战略”写入会议公报, 并置于重要地位;国务院于2015年印发《促进大数据发展行动纲要》, 提出加快大数据部署、深化大数据应用;《“十三五”规划纲要》进一步明确了国家在大数据资源采集和关联分析、数据交换共享和开放、构建数据法律体系等政策议题[1]。在党的十九大报告中, 习近平总书记提出要提高社会治理的智能化和专业化水平[2]。

  大数据技术的发展推动着大数据在政府治理实践中的应用, 也因此引发了学者们对大数据与政府治理的探讨。首次对政府治理变革视阈下的“大数据驱动 (big data-driven) ”作出内涵阐释, 分析它的作用机理和内在构成。在充分理解大数据驱动内涵的基础上, 我们才能明确大数据驱动下政府治理实践的发展过程以及政府治理变革的方向;才能进一步分析跨越了政府治理理念、政策、技术和实践等多层次和多领域的大数据驱动在作用于政府治理变革中遇到的困境, 探索出大数据驱动政府治理变革的行动路径。

  二、政府治理变革视阈下大数据驱动的内涵透视

  今天, 在我们大谈特谈大数据的时候, 往往忘了深究在大数据与大数据应用实践中间存在的一个关键衔接——数据驱动 (data-driven) 。对于静止的数据来说, 如果没有数据驱动这一关键作用环节, 其本身就是无价值的客观存在, 那么我们对于大数据本身所作的各种详尽阐释或是探讨其褒贬之义也就没有太大意义。

  在计算机和自动化等自然科学领域, 数据库专家Jim Gray提出了科学研究的“第四种范式”, 实质上就是一种数据驱动研究方法, 即以数据处理为中心, 通过采集来的数据资源协同解决各个领域的问题[3]。而在政府治理变革中, 大数据驱动的内涵是什么?它又是由哪几方面构成的呢?Kamensky和John在2017年发表的一篇文章中提到IBM中心发布了七个推动政府转型的驱动力, 其中数据驱动是政府转型的关键驱动因素之一。在他们看来, 政府转型中的数据驱动指的是政府通过对采集来的数据进行分析和认知, 将数据转化为洞察力, 让决策者从数据中获得相关理解能力, 从而做出有效的决策行动[4]。

  简而言之, 政府治理变革视阈下的数据驱动就是政府获取海量数据、利用技术分析数据并在此基础上将数据转化为领导者和决策者自身的洞察力和理解力的过程。不同于传统较为被动的问题驱动和经验驱动等, 数据驱动所带来的结果是政府主动去利用驱动因素做出行为选择, 强调的是政府主动拥抱大数据、直面大数据和应用大数据, 并接纳其对政府自身带来的影响和变革。基于上述分析, 政府治理变革视阈下的大数据驱动是指为政府治理变革贡献海量数据资源、提供分析数据和转化数据的技术, 以及数据转化所形成的洞察力和理解力 (对策) 。因此, 政府治理视角下大数据驱动实际上包括了大数据资源、技术和对策等三个层面的蕴意。

  三、大数据驱动的政府治理实践

  既然大数据驱动强调的是政府直面大数据, 主动拥抱大数据并应用大数据, 那么在大数据驱动下政府治理的实践情况又是怎样的呢?本文收集并汇总了一些大数据驱动政府治理实践的典型案例 (参见表1) 。通过这些案例, 我们可以看到大数据驱动的作用力和实际过程, 也能看到大数据驱动了公共交通、公共卫生、社会管理、政务服务、环境保护、公共安全和城镇建设等多个政府治理建设领域, 大数据驱动的政府治理实践在政府治理中正扮演着越来越重要的角色。

  四、大数据驱动的政府治理变革及其困境

  如前所述, 大数据驱动实际上为政府治理转型和政府治理变革提供了巨大的机遇和可能, 是政府治理向现代化发展的指明灯。根据以上提及案例的主要内容及其取得成效, 我们能够大致总结出大数据驱动下政府治理的发展趋势。尽管政府主动利用大数据驱动因素做出了各种行为选择, 大数据环境下的政府治理实践也初见成效, 但并不意味着政府治理迈向现代化的变革之路能够一帆风顺。如若大数据驱动与政府治理的思维理念、政府的内部结构和现实中的技术等发展不相契合, 那么大数据只会成为政府治理中的一个应用手段, 无法形成理想的驱动力, 也不会对政府变革产生实质性的影响, 甚至可能对政府治理产生一些负面影响, 致使政府治理变革陷入困境之中。

  表1 大数据驱动的政府治理实践
表1 大数据驱动的政府治理实践

  表1 大数据驱动的政府治理实践
表1 大数据驱动的政府治理实践

  (一) 大数据驱动的政府治理发展方向

  大数据为政府治理变革和政府治理能力现代化提供了强大的驱动力, 指引着政府治理变革的发展方向。大数据与智能化改变了人们的思维方式和决策方式, 也因此改变着政府治理理念和治理方式, 传统的政府治理模式被革新或被取代。大数据驱动的政府治理变革正朝着治理主体协同化、治理内容预防化、治理过程透明化、治理方式数据化、治理技术迭代化和治理结果精准化等方面发展。

  ⒈治理主体协同化

  以云计算、移动互联网、数据仓库、联机分析等技术为支撑的大数据技术, 使得政府、非政府组织、社会团体和公民个人等各个主体之间互通有无, 这是我们推进多元共治不可或缺的前提条件。在大数据背景下, 政府通过建设智慧治理云平台, 治理主体间能够共享资源, 促成有效的沟通和联动机制, 最终形成政府主导下的政府、企业、NGO和公民参与的多元协同共治模式。如果将大数据看作一个生态系统, 那么在这个系统中各个治理主体将以大数据平台为关键衔接点和互通互联的中心, 以此进行信息的获取、交换、分析及共享服务, 在动态的协作中形成一种相互信赖的稳定的协同关系。在这个系统中, 政府治理毫无疑问是多元共治的, 同时, 大数据生态系统还解决了多元主体面临的无法协同沟通的问题, 最终实现多元协同共治模式 (参见图1) 。

  图1 大数据情境下治理主体多元协同共治模式
图1 大数据情境下治理主体多元协同共治模式

  ⒉治理内容预防化

  大数据技术可以整合不同时期的多方数据, 通过对这些数据信息的比对和分析就能够形成数据所指代事物的普遍特征和发展规律。利用这些分析结果我们就可以预测自然现象和人类行为。大数据改变了以往人们认为人类行为是难以预测的想法, 它通过电子踪迹来监测和测算人类的行为习惯, 让政府治理预防化成为可能。譬如, 当前已经应用到政府治理中的地理位置定位、电子健康档案信息库、能源消耗监测、线上生态实时监控与反馈系统、大数据交通监控管理系统等, 这些大数据方法和技术能够让政府治理内容趋于预防化, 满足民众的需求, 同时还可以加强疾病控制和预防、预测自然灾害、监测生态环境、缓解交通压力。传统的政府治理模式已经难以应对当下复杂多变的社会环境, 唯有以大数据驱动为基础的政府治理才能提前感知社会的发展变化并及时做出应对措施, 提升治理内容的可预测性, 从事后决策转为事前预防, 为公众提供更加精准和个性化的服务, 实现“智慧”治理。

  ⒊治理过程透明化

  当社会信息以数字方式储存, 我们就能在短时间内找到我们想要的信息。数据的公开和共享为政府部门提供了重要的决策参考, 极大地方便了他们的管理工作, 也提升了其工作效率。可以说, 数据的共享开放是政府转型的内在驱动力, 基于数据的开放, 建设一个开放透明的政府是必然趋势。大数据驱动的政府治理变革将以政务云平台为主导, 在移动互联网和物联网等管理平台的支持下, 促成治理主体的互联互通和信息资源的开放共享, 让权力的运行不再是公众看不见也摸不着的事情, 让政府治理过程透明化。同时, 大数据技术能让社会各方力量以更便捷、更持续且更低成本的方式参与到对政府的监督中, 也能“记录”政府和公众的行为, 为相关部门后续的管理、监督和评价工作提供依据, 不断推动政府治理从权威型向科学化转变。

  ⒋治理方式智能化

  治理方式智能化可以说是大数据驱动下政府治理发展的核心。

  首先, 它体现在将传统的决策模式转变为智慧决策模式。智慧决策模式是政府以大数据、物联网、人工智能等为信息技术支撑, 通过对大规模的具有潜在价值的大数据资源进行感知和智能分析, 决策者能够快速确定政策方案的切入点、走向、流程、执行方式以及可能收到的决策效果等[10]。

  其次, 政府在进行内部管理时, 对大数据的应用也体现了这一变化趋势。政府部门使用大数据技术监测和整理公务人员的绩效和行为数据, 将原本无序的、隐性的、静态的数据转化成有着互相联系的显性的智能化数据[11], 随后, 政府部门利用这些智能化数据加强对公务人员的绩效考评, 提升政府组织的运作效率, 降低政府的行政成本。

  ⒌治理技术迭代化

  大数据、云计算、人工智能等现代信息技术正以超出我们想象的速度发展, 依托于大数据等信息技术的政府治理既需要不断地适应技术发展的更迭, 也要反过来推动相关技术的发展和革新, 并将新技术不断地应用于管理和决策中。过去, 因为决策者的认识有限, 掌握的信息也有限, 决策者在种种现实条件的束缚下只能得到较满意的方案而非最优方案, 因此西蒙的有限理性决策模型被人们认可和接受。如今, 大数据等信息技术的不断发展和革新, 政府需要不断利用这些革新的技术来克服决策者的有限理性, 使得决策方案具有更高的谋划性和前瞻性。

  ⒍治理结果精准化

  将大数据技术引入政府治理可以让政府在扶贫、环境保护、公共安全、危机预防、政务服务和城镇建设等领域实现精准化治理。政府通过大数据系统的数据采集建立起一个大数据库, 经过对海量数据的识别、分析和匹配抓取精确到每个群体、每个领域、每个节点的相关信息, 从而实现精准治理。例如, 现在正如火如荼开展的精准扶贫工作, 就是政府利用大数据对贫困群体进行实时分析和把握, 监测贫困人口的分布和致贫情况以及扶贫工作的实施效果。还有现在被公安机关广泛使用的DNA数据库, 也是依托于大数据技术对DNA信息进行采集、分类和管理, 它是现今公安机关快速并精准地破获各类案件的助推器和有力的“帮手”。

  (二) 大数据驱动下政府治理变革面临的困境

  大数据驱动意味着政府拥有了一定的大数据资源、大数据技术以及由此转化而来的对策, 但这看似简单的内在构成却在实际操作中面临着诸多问题。例如, 政府面对大数据和应用大数据的主动性是否够高?大数据资源是否容易被获取和整合?大数据技术是否发展得足够成熟得以很好地分析数据?从大数据到理解力 (知识、对策) 的转化是否有了足够的技术和政策等条件的支撑?大数据给政府治理带来的负面影响该怎么处理?

  ⒈缺乏大数据治理的思维理念和模式

  在推进政府治理变革的过程中, 长期的科层制管理模式和单向沟通、垂直领导的体制使得政府面临着路径依赖的影响, 没能在短时间内转变传统的思维模式, 依然沿用不符合时代发展的治理经验与方式处理问题。缺乏了大数据治理的思维理念, 就不能主动地面对和应用大数据, 大数据驱动对政府治理变革的作用就大大减弱。除了面临缺乏大数据意识的困境, 还有一些地方政府因国家不断推进大数据战略, 开始认识到大数据在政府管理中的重要作用, 但却缺乏对数据治理系统和清晰的认识及研究, 于是对数据产生了盲目依赖, 过分相信且强调数据的作用。这样既有可能造成因为数据失真或不完全而导致决策失误和行政成本增加, 也可能使得决策和思维僵化。虽然大数据驱动下的政府治理变革需要具备大数据意识, 但盲目依赖大数据也会使我们遭受大数据带给我们的负面影响。

  ⒉缺乏有效的动态网络协同治理体系

  大数据等信息技术虽然为推进政府多元协同共治提供了一定的技术支撑, 我国部分政府机构也建立了信息共享云平台, 但我国政府的多元治理还未形成一个有效的网络动态协同治理体系, 政府各部门之间还不能较好地联动与协同, 彼此之间缺乏有效的数据共享, 中央与地方之间数据信息双向流动的效果也不理想, 这就意味着我们虽然拥有着海量的数据资源, 但它们都是潜在的不容易为我们所用的。倘若我们不能解决好政府各部门之间的数据共享问题, 这些数据的价值就大打折扣, 也就不能形成对数据资源的有效转化。我们这里所说的动态网络协同治理体系是基于大数据等信息技术, 通过建设大数据平台形成的网络化管理和互联互通的社会组织方式。它是实现网络化、动态化和智慧化的社会治理方式的创新, 能够很好地实现不同部门的数据交换和共享, 便于我们获取数据和整合数据[12]。

  ⒊缺乏大数据开放共享的制度保障

  推进数据信息的开放共享还需要有制度的保障。国务院于2015年印发《促进大数据发展行动纲要》, 明确提出要在做好隐私保护工作的基础上稳步推进公共数据资源的开放。该纲要明确了在2018年底前建成国家政府数据统一开放平台。这份纲要作为我国首个政府大数据开放共享的政策文件, 在一定程度上为我国大数据的开放共享提供了政策保障。然而, 我国政府的数据开放共享程度还远远落后于发达国家, 关于数据开放共享的法律法规的制定和出台也较为滞后。另外, 由于我国各平级和上下级政府部门之间缺乏数据开放共享的制度保障, 数据共享的方式仍然依照“请示”“批准”等传统模式进行, 效率十分低下。此外, 由于缺乏对数据开放共享的标准及类型的制度化规范, 数据开放共享还面临着不同部门之间系统异构和数据异构等现象, 形成数据割据的状态。

  ⒋缺乏数据公开及安全的法律保障

  在大数据驱动的过程中, 也隐含着大数据对政府治理带来的负面影响, 例如信息泄露和隐私侵犯。因此, 数据的公开需要有法律的保障。在大数据时代, 数据信息的查阅和搜集变得容易许多, 但数据信息泄露的风险和危害也在增加。如今, 民众习惯于在网络空间活动中留下信息, 有时为了应付工作和生活上的需要, 也会在网络上留下个人信息, 个人信息的踪迹无处不在。如果没有相关法律保障, 公民的个人隐私便可以轻易地被触及, 被侵犯的可能也随之提高, 公民个人利益将严重受损。另外, 关于数据收集、交易和使用的合法性和安全性问题也需要有相应的法律保障。除此之外, 由于缺乏政府数据公开的规范标准, 政府部门通常是根据部门利益或个人利益选择性地公开信息, 即大事不公开小事公开, 重要的不公开不重要的公开, 公开的标准也不统一, 公民对公开的信息持怀疑态度, 便很难建立起对政府的信任。

  ⒌缺乏相关要素支撑

  只有具备丰富的大数据人才, 足够成熟的大数据技术和资金、安全等相关要素, 我们才能真正实现“大数据驱动”, 才能在最终将大数据资源转化成我们所需要的知识和对策。现阶段, 我国关于数据挖掘、获取和分析的技术还不够成熟。同时, 我国虽然具备不少信息技术方面的人才, 但在政府内部缺乏专业的大数据技术人才。政府在处理海量信息和分析数据问题的时候, 不仅需要有具备大数据技术的人员, 还需要有熟悉政府内部流程、熟知公共管理等相关问题的专业人员。因此, 大数据时代所需的人才相较以往应该具备更专业和更丰满的知识体系。另外, 我国的信息基础设施建设状况还需要改善, 在资金和安全保障等要素方面也面临着一定的挑战。

  五、走出困境——大数据驱动政府治理变革的行动路径

  要充分发挥大数据驱动对政府治理变革的作用力, 就要解决上述困境。大数据驱动实际上跨越了政府治理的理念、政策、技术、流程和实践等多层次和多领域, 因此结合上述分析, 我们要从意识、管理、制度、法律等层面入手, 确定出大数据驱动的政府治理变革的行动路径。

  (一) 培育大数据治理的思维理念和模式

  大数据时代要求政府改变过去那种对信息确定性和精确性的追求, 转而重视“混杂而琐碎”的数据信息。政府要学会理解数据和应用数据, 通过政策引导提高各地方政府部门对大数据的重视, 在管理和决策中构建大数据治理的思维模式, 改变过去那种只依靠经验和片面的数据信息进行决策的理念向度及工作方法。政府要统筹大数据的发展, 尽可能从整体的海量数据出发去研判事态发展, 增强政府决策的前瞻性和科学性。政府在应用大数据的同时还要清晰地认识到数据并不是全能和零缺点的, 要谨防对数据的盲目依赖和信任, 注意区分虚假数据和重复数据, 打造数据文化和理念, 实现政府治理与大数据的有效融合。

  (二) 构建动态网络协同治理体系

  构建动态网络协同治理体系是实现数据交换和共享, 并有效发挥数据治理带来的效能的必要条件。为了避免“信息孤岛”现象和数据信息流通不畅的问题, 我们要实现治理主体多元协同和治理手段动态协同。治理主体多元协同就是要打造大数据平台, 整合政府、NGO、社会团体、企业和公民等各方主体, 打破旧有的体制机制障碍, 让各个治理主体以大数据平台为连接和沟通的中心, 形成政府主导下的各治理主体互联互通、互助共赢的协作模式[19]。治理手段动态协同就是在治理过程中灵活运用行政、市场和法律等多种治理手段, 创新治理方式, 有效应对大数据情境下复杂多变的社会环境。通过建构动态网络协同治理体系, 政府同企业和各社会组织实现数据互联共享, 让多元治理主体共享数据红利。

  (三) 推进政府数据开放及共享

  推进政府数据的开放共享是实现海量数据收集和整合的第一步。当然, 这并不是政府简单地将自己的数据信息进行公开, 而是要遵从一定的规范和要求, 这样大数据技术才能在此基础上对数据进行交换和整合。

  第一, 应该进一步明确数据开放的标准和要求。可以通过建立相应的制度规范, 尽可能统一数据开放的标准和格式, 便于多元治理主体间进行数据交换和沟通, 便于公众对不同领域公开数据的接收和理解, 也便于后续对不同政府部门数据开放的行为和取得的成效做出评价与对比。

  第二, 要打破体制机制障碍, 促进政府部门、事业单位、企业行业间的数据交易流通, 建立大数据共享融合开放服务机制。我们甚至可以在各省市中设立一个大数据常设机构, 负责对大数据的统筹建设工作。

  第三, 政府要关注对数据开放工具技术的运用, 整合并建立不同类别的数据集群, 从技术和管理等多个层面为民众打造数据共享服务平台, 确保数据开放工作有效进行, 方便相关人员对开放的数据进行分析和应用, 切实保障数据的实用性。

  (四) 完善数据开放及信息安全的制度规范及法律体系

  科学合理的制度规范和法律法规体系的构建与完善是稳步推进数据共享的前提和保障, 是有效消除大数据对政府治理带来负面影响的可行办法。当前, 我国围绕大数据开放、采集、交易、安全、使用等问题还没有较统一的标准和规则, 也缺少完善的法律支撑, 应尽快从国家层面进行大数据立法。

  在制度规范方面, 一是要建立公共数据开放与共享的标准, 并告知公众, 这样既避免出现数据异构的现象, 形成数据割据的状态, 也避免出现公众不能辨别和理解各领域的公开数据, 造成公开的数据无法为民众创造价值。二是要确定数据开放共享的基本准则, 让公众在接受、共享和使用数据时有一个行为基准和底线。如在共享数据方面要做到平等对待;公开或交换数据时做好隐私保护, 不同部门使用数据时做到协同共享等等。

  在法律法规方面, 需要涉及的有大数据的开放、采集、交易、使用和隐私保护等方方面面。例如, 明确数据收集的合法性;交易数据的确权问题、交易的方式是什么以及如何管理这些数据, 怎样保障数据的安全性等, 诸如此类都需要法律来界定和规范。现在, 已经有一些地方政府出台试行了大数据的地方性法规, 国家层面推进大数据立法可以参考大数据地方条例的制定和实践经验。

  (五) 加强大数据技术和人才的培育力度

  大数据时代为我们带来了大数据技术, 但是不够成熟的技术体系和短缺的大数据人才, 阻碍了大数据驱动的政府治理变革。要真正实现大数据对政府治理变革的驱动, 离不开大数据技术和人才的投入。

  一方面, 必须进一步加大对大数据相关技术的研发力度, 培育并建立成熟的大数据技术体系。政府要在环境、政策和资金等方面对大数据技术的研究和发展给予大力支持, 填补当前我国在这些技术方面存在的缺陷和与发达国家之间的差距。

  另一方面, 必须继续推进大数据在各领域的应用, 培养出既精通大数据技术又懂得应用大数据进行管理的复合型人才。政府在进行人才队伍建设时要充分考虑大数据所需人才的复杂性和需求性。首先, 可以在高校内设置相关专业, 培养市场需求的大数据复合型人才和创新型人才。据悉, 现在已经有部分高校设立了大数据专业。同时, 政府要加强与企业和高校的互助合作, 形成政产学研结合的合作培养人才机制。通过整合政府、高校和企业等各方人才和资源优势, 建立大数据研究所。其次, 政府要采取人才激励措施, 通过相关政策优惠和引导, 吸引更多优秀的大数据复合型人才。

  六、结语

  如今, 我国已经进入了大数据产业快速发展阶段, 将大数据与政府治理相融合, 推进政府治理革新已经成为当代政府管理实践者和社会各界的共识。大数据驱动为政府治理变革贡献了海量数据资源, 提供分析数据和转化数据的技术以及数据转化所形成的洞察力和理解力 (对策) 。

  在大数据驱动下, 已经有许多政府部门主动将大数据资源、大数据技术和对策应用于政府治理的实践中, 并取得了一定的成效。但要将大数据广泛应用于政府治理实践、推进大数据驱动的政府治理变革并最终实现政府治理现代化, 还必须解决当前我国在大数据驱动政府治理变革中面临的困境。大数据驱动并不只与政府治理变革的某一环节息息相关, 它牵动并跨越了政府治理的理念、政策、技术、流程和实践等多层次和多领域, 因此我们要从意识、管理、制度、法律等层面入手, 制定出我国大数据驱动政府治理模式变革的行动路径。当然, 我们也不能“唯数据论”。政府要科学合理地认识和使用数据, 充分发挥大数据带给我们的优势和便利, 警惕大数据背后的“陷阱”和潜在风险。

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