陳天祥, 黃 揚(yáng), 張 志, 劉紅波

(1. 中山大學(xué) 政治與公共事務(wù)管理學(xué)院,廣州 510275;2. 中山大學(xué) 中國公共管理研究中心,廣州 510275;3. 小康雜志社,北京 100009;4. 山東大學(xué) 生活質(zhì)量與公共政策研究中心,青島 266237;5. 華南理工大學(xué) 公共管理學(xué)院,廣州 510641)

一、問題的提出

正如詹姆斯·斯科特(Scott)所指出的,“清晰性是國家機(jī)器的中心問題”[1]。清晰意味著國家對于社會事實(shí)相關(guān)信息的有效掌握。通過對所掌握的社會事實(shí)信息進(jìn)行精細(xì)加工和科學(xué)運(yùn)算,國家將能更精準(zhǔn)地介入不同領(lǐng)域的社會事務(wù),更及時(shí)地回應(yīng)各類社會問題和需求。清晰掌握社會事實(shí)的有關(guān)情況是國家提升治理效能的重要前提[2]?；鶎又卫硎菄抑卫淼幕５S著經(jīng)濟(jì)社會的不斷發(fā)展,基層的社會結(jié)構(gòu)日漸復(fù)雜、社會需求也日漸離散,這使得包括治理對象、治理主體、治理資源、治理過程和治理結(jié)果在內(nèi)的基層治理諸要素的模糊性日益增強(qiáng)[3]。換言之,基層成了愈加模糊的治理場域。

事實(shí)上,基層社會的模糊性自古至今一直存在。面對模糊性帶來的治理挑戰(zhàn),各個(gè)時(shí)期的政府也采取了不少指向?qū)⑸鐣聦?shí)清晰化的治理工具。從編戶齊民到制圖技術(shù)[4-5],從衙門文書到人口普查[6-7],無不反映出不同歷史階段的政府對于社會事實(shí)清晰化孜孜不倦的追求。然而,因技術(shù)的局限性,傳統(tǒng)治理工具繪制出來的通常是“低像素、靜態(tài)化、局部性”的社會圖像[8]。隨著新一輪技術(shù)浪潮的到來,尤其是大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、5G和人工智能等數(shù)字技術(shù)的高速發(fā)展,政府能夠?qū)σ詳?shù)據(jù)形式呈現(xiàn)的社會事實(shí)信息進(jìn)行全面、動(dòng)態(tài)汲取,對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析,從而可能實(shí)現(xiàn)對社會事實(shí)的精細(xì)刻畫和對社會需求的精準(zhǔn)回應(yīng)。

近年來,數(shù)據(jù)賦能也成為不少地方政府應(yīng)對基層治理模糊性、撬動(dòng)治理效能提升的重要策略?；谖锫?lián)感知的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),街道社區(qū)可對獨(dú)居、孤寡老人的險(xiǎn)情及時(shí)作出反應(yīng)。借助電子巡航的視頻數(shù)據(jù)和人工智能的自動(dòng)判別,城市管理部門可實(shí)現(xiàn)對違法主體的非接觸式執(zhí)法。另外,當(dāng)前在各地迅速鋪開的城市運(yùn)行管理服務(wù)平臺,更是政府在整合海量數(shù)據(jù)和深度挖掘數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)預(yù)警監(jiān)測、聯(lián)動(dòng)指揮和精準(zhǔn)服務(wù)的典型范例[9]。對此,黨中央和國務(wù)院在2022年底發(fā)布的《關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度 更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》中敏銳地指出,“數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素……深刻改變著生產(chǎn)方式、生活方式和社會治理方式”。那么,在數(shù)據(jù)已成為基層治理重要資源的今天,政府應(yīng)如何利用數(shù)據(jù)資源來賦能基層治理?對于該問題的回答,有助于深入揭示數(shù)據(jù)賦能基層治理的內(nèi)在機(jī)制。

與上述問題關(guān)聯(lián)緊密的研究主要集中于兩個(gè)方面。

一是結(jié)合數(shù)據(jù)賦能的相關(guān)實(shí)踐,肯定數(shù)據(jù)賦能對于基層治理效能提升的積極意義,并對數(shù)據(jù)賦能的基本邏輯進(jìn)行初步提煉。首先,數(shù)據(jù)賦能驅(qū)動(dòng)政府部門高效協(xié)同[10]。數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)步使得政府部門業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通成為現(xiàn)實(shí)?；诟咝Х€(wěn)定的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn),跨層級、跨部門和跨領(lǐng)域的協(xié)同聯(lián)動(dòng)也將更為流暢[11]。其次,數(shù)據(jù)賦能驅(qū)動(dòng)政府決策能力優(yōu)化[12]。借助海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和人工智能算法,政府能夠以業(yè)務(wù)需求為牽引,深入挖掘數(shù)據(jù)背后隱含的社會信息、預(yù)測社會現(xiàn)象的變化規(guī)律,進(jìn)而強(qiáng)化政府決策的前瞻性和預(yù)見性[13]。最后,數(shù)據(jù)賦能驅(qū)動(dòng)公共服務(wù)精準(zhǔn)供給[14]。通過匯集與服務(wù)對象關(guān)聯(lián)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),政府將能夠敏銳感知社會需求的變動(dòng)趨勢,進(jìn)而為服務(wù)需求高效匹配相應(yīng)資源,實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)多跑路,群眾少跑腿”[15]。更進(jìn)一步地,政府部門還能通過給重點(diǎn)群體或服務(wù)對象精準(zhǔn)畫像[16],主動(dòng)為其提供量身定制的個(gè)性化服務(wù)。

二是深入分析數(shù)據(jù)賦能基層治理所面臨的多重困境。首先,有研究對“數(shù)據(jù)決定論”展開反思,認(rèn)為以數(shù)據(jù)形式對社會事實(shí)進(jìn)行高效讀取的背后隱含的是“技術(shù)化簡的邏輯”[17],這同基層社會的多元性和復(fù)雜性形成沖突。例如,數(shù)據(jù)技術(shù)的充分應(yīng)用將進(jìn)一步壓縮基層工作人員的自由裁量權(quán)(Discretion),但復(fù)雜的基層社會本身卻需要自由裁量作為緩沖地帶[18]。其次,對海量數(shù)據(jù)的搜集和融通是數(shù)據(jù)賦能基層治理的必要前提。然而,這一過程容易出現(xiàn)對個(gè)人信息的過度搜集[19],如本為了捕捉沿街晾曬、占道經(jīng)營等違規(guī)行為而設(shè)置的AI攝像頭會獲取其他市民的行動(dòng)軌跡信息。對個(gè)人隱私的焦慮可能會降低公眾對于數(shù)據(jù)賦能的接納程度[20]。最后,有研究基于“技術(shù)—組織”互動(dòng)的視角指出,在機(jī)制建設(shè)還不完善的背景下,不同部門出于政績和風(fēng)險(xiǎn)考量,會主動(dòng)為數(shù)據(jù)流動(dòng)設(shè)置壁壘,進(jìn)而構(gòu)筑起一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)“煙囪”,使得數(shù)據(jù)賦能成效不彰[21]。

既有研究初步勾勒了數(shù)據(jù)賦能基層治理的邏輯輪廓,對辯證審視數(shù)據(jù)賦能的高度和限度也有重要啟發(fā),但仍存在以下局限:一是,基層治理諸要素之間存在緊密的邏輯關(guān)聯(lián),基層治理的完整鏈條是由治理對象識別、治理主體匹配、治理資源調(diào)動(dòng)、治理過程追蹤和治理結(jié)果監(jiān)控等多個(gè)環(huán)節(jié)緊密相扣而成,但既有文獻(xiàn)大多基于數(shù)據(jù)賦能的零散實(shí)踐,碎片化地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能基層治理中某些方面或個(gè)別環(huán)節(jié)的成效和潛力,仍未能全面地揭示數(shù)據(jù)賦能基層治理的系統(tǒng)化機(jī)制。二是,數(shù)據(jù)利用的技術(shù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)賦能的具體機(jī)制之間并非完全對稱的“鏡像映射”關(guān)系[22],即數(shù)字技術(shù)應(yīng)用和治理績效提升之間還存在著相應(yīng)的“中間變量”,但既有研究大多著墨于數(shù)字技術(shù)的特征及其與治理成效的直接聯(lián)系,對于數(shù)據(jù)賦能基層治理的中間機(jī)制和過程尚語焉不詳。

總而言之,關(guān)于數(shù)據(jù)賦能基層治理的既有研究存在“機(jī)制碎片化”和“過程黑箱化”兩方面的局限性。有鑒于此,本文結(jié)合數(shù)據(jù)賦能的理論與實(shí)踐,緊扣基層社會治理的完整鏈條和基層治理中各項(xiàng)要素的模糊性困境,詳細(xì)闡述基層政府在借助前沿?cái)?shù)字技術(shù)強(qiáng)化自身數(shù)據(jù)治理能力的基礎(chǔ)上,組合式運(yùn)用各項(xiàng)數(shù)據(jù)治理能力來提升基層治理諸要素清晰度的具體機(jī)制,進(jìn)而以整合式和系統(tǒng)化的視角打開數(shù)據(jù)賦能基層治理的過程“黑箱”。本文將數(shù)據(jù)賦能基層治理的核心機(jī)制概括為“全要素清晰化”,并結(jié)合數(shù)據(jù)賦能基層治理的一個(gè)典型案例——蘇州市姑蘇區(qū)“城市運(yùn)行聯(lián)動(dòng)指揮平臺”(下文簡稱“城運(yùn)平臺”)的實(shí)踐,對這一機(jī)制及其深層邏輯進(jìn)行細(xì)致呈現(xiàn)。

二、全要素清晰化:一個(gè)新的理論視角

(一)基層治理諸要素呈現(xiàn)強(qiáng)烈的模糊性

數(shù)據(jù)賦能基層社會治理有其特定的結(jié)構(gòu)化背景。國家之所以持之以恒地追求社會事實(shí)的清晰化,是因?yàn)槟：越o有效的社會治理帶來了巨大的挑戰(zhàn)[23]。模糊意味著國家很難把握社會事實(shí)的基本情況,無法對社會事實(shí)的演變趨勢作出精準(zhǔn)預(yù)測,更不可能作出具有前瞻性和預(yù)判性的科學(xué)化決策。黃仁宇曾指出,以“數(shù)目字管理”(Mathematically Manageable)為核心內(nèi)容的清晰化是現(xiàn)代國家崛起的技術(shù)基礎(chǔ)[24]。同樣的,清晰化也是實(shí)現(xiàn)基層良好治理的必要前提。但近年來,隨著基層社會結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和社會需求的離散性不斷增強(qiáng),基層治理中的諸要素也表現(xiàn)出愈加強(qiáng)烈的模糊性[25]。

一是就治理對象而言,當(dāng)前的基層社會充斥著規(guī)模龐大、類型復(fù)雜的“人、事、物、地、情、組織”。這些治理對象嵌入不同的時(shí)空之中,構(gòu)成了一幅極為復(fù)雜的基層治理圖像[26]。在傳統(tǒng)的基層治理模式下,要高效錨定各類治理對象相當(dāng)困難。二是就治理主體而言,隨著社會需求的復(fù)雜化,涉及跨部門、跨區(qū)域、跨政社的治理任務(wù)不斷涌現(xiàn)。在傳統(tǒng)的“條塊分割”格局下,這些多頭管理事項(xiàng)的治理主體如何確定也存在模糊性[27]。三是就治理資源而言,當(dāng)前基層社會對治理資源的數(shù)量、類型和供給速度提出了更高的要求,但以往基層對組織內(nèi)外資源常?！盎鶖?shù)不清、底數(shù)不明”,對資源的配置以靜態(tài)為主[28],很難應(yīng)對不斷涌現(xiàn)的治理問題和滿足愈發(fā)離散的社會需求。四是就治理過程而言,由于以往在技術(shù)上難以對治理活動(dòng)開展全流程追蹤,基層人員在治理過程中擁有較大的自由裁量權(quán),其工作軌跡和對具體事件的處理流程都存在明顯的模糊性[29]。五是就治理結(jié)果而言,由于監(jiān)督手段和資源的局限,以往上級對基層工作的督查很容易被“蒙在鼓里”[30]。同時(shí),社會參與的相對缺乏也強(qiáng)化了治理結(jié)果的模糊性。

(二)數(shù)據(jù)賦能基層治理要素清晰化

數(shù)字技術(shù)的高速發(fā)展和深度應(yīng)用,使得基層政府能夠通過匯聚和分析海量數(shù)據(jù)來消解基層治理中諸項(xiàng)要素的模糊性,從而提升基層治理效能。在基層治理的語境下,數(shù)據(jù)賦能的具體含義可從兩個(gè)緊密關(guān)聯(lián)的方面來理解。

1.提升基層數(shù)據(jù)治理能力。其中最為關(guān)鍵的是借助數(shù)字技術(shù)強(qiáng)化基層政府對海量數(shù)據(jù)的汲取、感知和認(rèn)知能力[31]。汲取能力是指基層政府通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)匯聚、視頻監(jiān)控、物聯(lián)感知等多元渠道,動(dòng)態(tài)獲取分散異構(gòu)的海量數(shù)據(jù)的能力[32]。感知能力是指基層政府基于汲取的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),對社會事實(shí)進(jìn)行可視化呈現(xiàn),進(jìn)而直觀把握其整體樣貌的能力。認(rèn)知能力是指基層政府以需求為牽引,通過對多源數(shù)據(jù)的深度挖掘,精確把握社會事實(shí)和預(yù)測社會變化趨勢的能力[33]。

2.為基層治理賦能。即基層政府在擁有數(shù)據(jù)汲取、感知和認(rèn)知能力的基礎(chǔ)上,破解基層治理中的系統(tǒng)性難題,進(jìn)而提升基層治理效能。面對基層治理中諸要素模糊性日益增強(qiáng)的系統(tǒng)性難題,基層政府可借助數(shù)據(jù)汲取能力、感知能力和認(rèn)知能力的“組合式運(yùn)用”,提升各項(xiàng)要素的“可讀性”(Legibility)[34],使其由模糊轉(zhuǎn)向清晰。一是,通過對動(dòng)態(tài)汲取的治理對象相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視感知和深度挖掘,基層政府不僅能描繪治理對象的整體輪廓,還能為個(gè)體對象精準(zhǔn)畫像[35],并即時(shí)感知社會問題和需求,使得包括“人、事、物、地、情、組織”在內(nèi)的治理對象清晰起來[36]。二是,基于對數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)汲取和對數(shù)據(jù)的深度認(rèn)知,基層政府可以構(gòu)建起“數(shù)據(jù)觸發(fā)事件—人事自動(dòng)匹配”的智能化事件處置流程[37],使治理事項(xiàng)的責(zé)任主體變得清晰。三是,通過對組織內(nèi)外各類資源的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚、融通,可實(shí)現(xiàn)對既有資源的清晰盤點(diǎn)和對閑散資源的高效整合[38]。更進(jìn)一步地,借助對需求數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)感知和資源數(shù)據(jù)的深入挖掘,還可為基層治理搭建供需對接的橋梁,甚至引導(dǎo)資源主動(dòng)匹配治理或服務(wù)需求。四是,結(jié)合對基層人員工作軌跡和事件工單流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)汲取,可實(shí)現(xiàn)對具體事件處置流程、工作進(jìn)度的實(shí)時(shí)化監(jiān)控和全流程追蹤,使得治理過程變得清晰[39]。五是,基于對工單數(shù)據(jù)的汲取和對數(shù)據(jù)變化趨勢的深度認(rèn)知,基層政府不僅能夠?qū)崟r(shí)感知具體事件的處置結(jié)果,還能通過多維度的事件處置評估數(shù)據(jù),對事件處置質(zhì)量進(jìn)行多角度的“回頭看”[40],從而提升治理結(jié)果的清晰度。

綜上所述,數(shù)據(jù)賦能基層治理源于對基層治理諸要素模糊性日漸增強(qiáng)的回應(yīng)。數(shù)字技術(shù)的深度應(yīng)用將為基層政府帶來數(shù)據(jù)汲取、數(shù)據(jù)感知和數(shù)據(jù)認(rèn)知能力的迅速提升?；谶@三項(xiàng)能力的組合式運(yùn)用,基層治理各項(xiàng)要素的清晰度將明顯提高,基層政府也得以繪制出一幅涵蓋基層治理全要素的清晰圖景(如圖1所示)。

圖1 數(shù)據(jù)賦能基層治理的基礎(chǔ)框架

三、數(shù)據(jù)賦能典型案例:蘇州市姑蘇區(qū)“城運(yùn)平臺”

隨著城市化進(jìn)程的加速,中國城市基層治理面臨著由愈加復(fù)雜的社會結(jié)構(gòu)和日漸離散的社會需求所帶來的模糊性困境。面對這一困境,各地以數(shù)據(jù)賦能為抓手,積極建設(shè)城運(yùn)平臺,如杭州“城市大腦”、廣州“穗智管”等。城運(yùn)平臺是城市運(yùn)行的智能中樞,其基于大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和人工智能等前沿技術(shù),對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、網(wǎng)格數(shù)據(jù)、民情數(shù)據(jù)、物聯(lián)數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)等多源異構(gòu)的海量數(shù)據(jù)加以匯聚,并以治理需求為牽引,對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化呈現(xiàn)和深度挖掘分析,進(jìn)而為監(jiān)測預(yù)警、資源調(diào)配和協(xié)同聯(lián)動(dòng)提供強(qiáng)力支持?？梢?城運(yùn)平臺能夠?qū)σ詳?shù)據(jù)形態(tài)呈現(xiàn)的基層社會事實(shí)信息進(jìn)行匯聚和分析,使原本模糊的各項(xiàng)治理要素變得更為清晰,其運(yùn)作過程也淋漓盡致地體現(xiàn)了數(shù)據(jù)賦能的治理思維。

姑蘇區(qū)為蘇州市轄區(qū)之一,總面積為83.4平方千米,下轄8個(gè)街道,常住人口95.8萬,是蘇州歷史悠久、人文積淀深厚的中心城區(qū),同時(shí)作為老城區(qū),也面臨著老舊建筑多、失管小區(qū)多、人口流動(dòng)快、老齡化加劇、治理資源分布不均的復(fù)雜治理情境。這些復(fù)雜情境使得基層治理的對象、主體、資源、過程和結(jié)果等要素愈加模糊。例如,部分無物業(yè)小區(qū)由于缺乏物業(yè)管理,車輛亂停、垃圾亂丟、廣告亂貼、財(cái)物失竊等現(xiàn)象時(shí)常發(fā)生,僅依靠市民上報(bào)和投訴很難被及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處置。2020年1月,姑蘇區(qū)基于“需求牽引、數(shù)據(jù)賦能”的建設(shè)理念,正式啟動(dòng)城運(yùn)平臺建設(shè),以應(yīng)對復(fù)雜情境帶來的模糊性挑戰(zhàn),實(shí)現(xiàn)對基層治理要素的清晰掌握。此后,為滿足“一網(wǎng)統(tǒng)管”的新要求,姑蘇區(qū)于2021年啟動(dòng)了城運(yùn)平臺的二期建設(shè)。

為系統(tǒng)收集案例材料,課題組于2023年1月赴姑蘇區(qū)開展田野調(diào)查,其間曾前往城市運(yùn)行聯(lián)動(dòng)指揮中心(簡稱“城運(yùn)中心”)對城運(yùn)平臺的運(yùn)行進(jìn)行現(xiàn)場觀摩,對姑蘇區(qū)大數(shù)據(jù)管理局、政務(wù)信息中心、聯(lián)動(dòng)中心和街道社區(qū)的相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)和工作人員開展了深度訪談,并收集了包括政策文件、招標(biāo)文件、宣傳文稿和統(tǒng)計(jì)報(bào)表在內(nèi)的各類文本資料。姑蘇區(qū)城運(yùn)平臺是一項(xiàng)復(fù)雜系統(tǒng)性工程,其建設(shè)工作緊密圍繞提升數(shù)據(jù)汲取、數(shù)據(jù)感知和數(shù)據(jù)認(rèn)知能力的主線來展開。

(一)多源立體的數(shù)據(jù)汲取

首先,推進(jìn)視頻平臺的提檔升級,觀望基層社會的“氣色”。在姑蘇區(qū)大數(shù)據(jù)管理局的積極協(xié)調(diào)下,城運(yùn)平臺已接入公安、城管、應(yīng)急、街道和社會等多種來源的高清視頻共計(jì)20 000余路,其中還包括各部門的無人機(jī)巡航監(jiān)控和5G巡查車視頻,有效擴(kuò)充了視頻感知資源。同時(shí),借助對視頻資源的分組標(biāo)簽、視頻輪巡和質(zhì)量檢測,進(jìn)一步保障視頻的質(zhì)量優(yōu)良和調(diào)用高效。其次,強(qiáng)化民情數(shù)據(jù)的多元匯聚,傾聽基層社會的聲音。將市、區(qū)兩級12345、寒山聞鐘、“惠姑蘇”隨手拍和社情民意、110非警情、數(shù)字城管、網(wǎng)格上報(bào)、微信平臺等多種來源的工單數(shù)據(jù),全面匯聚至城運(yùn)平臺,全方位、多角度地傾聽民聲、感知民情。再次,促進(jìn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的交互融合,叩問基層社會治理的“癥結(jié)”。姑蘇區(qū)大數(shù)據(jù)管理局依托區(qū)數(shù)據(jù)共享交換平臺,根據(jù)《姑蘇區(qū)首席數(shù)據(jù)官制度建設(shè)實(shí)施方案》,穩(wěn)步推進(jìn)區(qū)各委辦局和8個(gè)街道政務(wù)數(shù)據(jù)的全量化匯聚和標(biāo)準(zhǔn)化治理。同時(shí),基于需求牽引,建成了人口、法人、地理信息、電子證照、公共信用5大基礎(chǔ)庫,40個(gè)部門庫以及古城保護(hù)、文化旅游等12個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域主題庫,為城運(yùn)平臺“一網(wǎng)統(tǒng)管”專題數(shù)據(jù)庫的建設(shè)和叩問重點(diǎn)領(lǐng)域的治理癥結(jié)提供了堅(jiān)實(shí)有力的數(shù)據(jù)支撐。最后,延伸物聯(lián)設(shè)備的感知觸覺,切按基層社會的“脈搏”。城運(yùn)平臺二期積極部署各領(lǐng)域的物聯(lián)感知設(shè)備,新建物聯(lián)設(shè)備12類2 808個(gè),同時(shí)按需接入第三方物聯(lián)平臺數(shù)據(jù),累計(jì)擁有物聯(lián)傳感設(shè)備8 000余路,構(gòu)建起了龐大的城市運(yùn)行智能感知網(wǎng)絡(luò)。對于所汲取的數(shù)據(jù),城運(yùn)平臺還內(nèi)置了數(shù)據(jù)比對和校準(zhǔn)功能,以保證數(shù)據(jù)的鮮活性與準(zhǔn)確性。

(二)靈動(dòng)可視的數(shù)據(jù)感知

在城運(yùn)二期建設(shè)中,得益于姑蘇區(qū)大數(shù)據(jù)管理局的有效協(xié)調(diào),區(qū)聯(lián)動(dòng)中心順利向蘇州市自然資源和規(guī)劃局姑蘇分局訂閱了姑蘇區(qū)城市信息模型(CIM)平臺的三維底圖數(shù)據(jù),對城運(yùn)平臺的現(xiàn)有底圖進(jìn)行了更新升級。在此基礎(chǔ)上,將街道基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、人房關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)、感知監(jiān)測數(shù)據(jù)和示范街區(qū)數(shù)據(jù)等專題數(shù)據(jù)進(jìn)行上圖呈現(xiàn),從而實(shí)現(xiàn)對轄區(qū)內(nèi)多種治理要素的三維立體感知。城運(yùn)平臺還提供了圖形化建模和向?qū)浇９δ?支持各個(gè)部門根據(jù)業(yè)務(wù)需要,通過導(dǎo)入多源異構(gòu)數(shù)據(jù)和按需靈活選擇場景卡片與圖表組件,高效構(gòu)建可視化的數(shù)字駕駛艙。

(三)實(shí)戰(zhàn)導(dǎo)向的數(shù)據(jù)認(rèn)知

除了對數(shù)據(jù)進(jìn)行基本的可視化感知,城運(yùn)平臺的算法中臺還植入了強(qiáng)大的算法倉,提供自助式、定制化的智能分析算法,并基于汲取的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度計(jì)算、分析和建模,滿足城市體征分析、城市指數(shù)測算、城市風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、事件智能派單等各類業(yè)務(wù)的實(shí)戰(zhàn)需求。

當(dāng)然,除了區(qū)級城運(yùn)平臺的建設(shè),為了實(shí)現(xiàn)上下貫通、指揮有力的目標(biāo),姑蘇區(qū)還在下轄8個(gè)街道和部分重點(diǎn)街區(qū)搭建了分中心平臺和工作站平臺,構(gòu)建了“1+8+N”聯(lián)動(dòng)指揮體系。經(jīng)過近3年的建設(shè),姑蘇區(qū)城運(yùn)平臺已具備協(xié)同聯(lián)動(dòng)、決策支撐、感知監(jiān)測和應(yīng)急指揮等多樣化功能(如圖2所示),顯著提升了基層政府的數(shù)據(jù)汲取、數(shù)據(jù)感知和數(shù)據(jù)認(rèn)知能力。得益于城運(yùn)平臺的有效運(yùn)行,2021年,姑蘇區(qū)的群眾訴求處辦時(shí)長比規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)縮減了20%以上,投訴工單的整體數(shù)量也明顯下降。2022年,以姑蘇區(qū)城運(yùn)平臺為核心的數(shù)字政府建設(shè)方案入選“世界智慧城市大獎(jiǎng)·中國區(qū)優(yōu)秀案例”?？梢哉f,城運(yùn)平臺的建設(shè)已成為包括姑蘇區(qū)在內(nèi)的諸多地方政府推進(jìn)智慧城市和數(shù)字治理的“牛鼻子”工程。

圖2 姑蘇區(qū)城運(yùn)平臺總體架構(gòu)

四、數(shù)據(jù)賦能基層治理的多重邏輯

蘇州市姑蘇區(qū)通過城運(yùn)平臺建設(shè),顯著提升了政府對基層社會信息的數(shù)據(jù)汲取能力、感知能力和認(rèn)知能力,其組合式應(yīng)用為破解新時(shí)期基層治理面臨的多重模糊性困境提供了新的思路。

(一)治理對象的清晰化

數(shù)據(jù)賦能基層治理的第一重邏輯是推動(dòng)治理對象的清晰化。通過數(shù)據(jù)認(rèn)知能力的發(fā)揮,可對治理對象個(gè)體細(xì)節(jié)進(jìn)行清晰刻畫,并對治理問題和需求進(jìn)行即時(shí)感知和精準(zhǔn)預(yù)測,使原本模糊的治理對象變得清晰。

1．對治理對象群體的輪廓勾勒

基層社會結(jié)構(gòu)復(fù)雜,治理對象規(guī)模龐大、種類繁雜且變化迅速。在傳統(tǒng)治理模式下,基層政府難以高效鎖定治理對象、清晰掌握治理對象的動(dòng)態(tài)信息。例如,面對古城區(qū)老齡化趨勢的加劇,姑蘇區(qū)各街道社區(qū)工作人員僅靠傳統(tǒng)的上門查看、電話詢問和居民上報(bào)等信息渠道,很難及時(shí)掌握轄區(qū)內(nèi)獨(dú)居孤寡老人的安全狀況和生活需求。而基于多源立體的數(shù)據(jù)汲取和靈動(dòng)可視的數(shù)據(jù)感知,基層政府可高效掌握各類治理對象多方面的信息,清晰勾勒治理對象的整體輪廓。例如,通過匯集民情訴求數(shù)據(jù)所構(gòu)建的“網(wǎng)格與熱點(diǎn)問題”專題數(shù)據(jù)庫,城運(yùn)中心可按需選擇應(yīng)用場景的圖表組件,以散點(diǎn)圖、折線圖、柱狀圖、餅狀圖和雷達(dá)圖等多種形式對各類事件數(shù)量、比重、來源渠道、時(shí)空分布和處置率進(jìn)行生動(dòng)呈現(xiàn)。

2．對治理對象個(gè)體的細(xì)致刻畫

借助對治理對象相關(guān)數(shù)據(jù)的標(biāo)簽化管理,基層政府可以快速鎖定分散化、原子化和無序化的治理對象,高效查詢關(guān)聯(lián)的指標(biāo)數(shù)據(jù)。同時(shí),對與重點(diǎn)對象有關(guān)的多源歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行融通勾連,并借助城運(yùn)平臺的算法工具,構(gòu)建關(guān)于重點(diǎn)對象的精算模型,自動(dòng)匹配被標(biāo)簽化的治理對象多維數(shù)據(jù),并進(jìn)行自動(dòng)歸類和精準(zhǔn)畫像。例如,在通過城管5G巡查車的AI攝像頭抓拍沿街鋪戶門前的視頻圖像后,城運(yùn)平臺算法系統(tǒng)可自動(dòng)判別視頻中的違規(guī)行為,如占道經(jīng)營、亂擺亂放等,并精準(zhǔn)繪制出個(gè)體鋪戶經(jīng)營合規(guī)性畫像。另外,通過安裝在控保建筑和老舊公房的各類建筑監(jiān)測器,城運(yùn)平臺可實(shí)時(shí)接收相關(guān)建筑沉降、傾斜、位移、裂縫、煙霧濃度和可燃?xì)鉂舛鹊葦?shù)據(jù),并將多重?cái)?shù)據(jù)投射到CIM三維地圖上,為每座房屋進(jìn)行建筑安全的立體畫像。

3．對治理需求的即時(shí)感知與精準(zhǔn)預(yù)測

多源立體的數(shù)據(jù)汲取也有助于基層政府對社會問題和治理需求形成即時(shí)感知。例如,姑蘇區(qū)城運(yùn)中心的工作人員可通過“聞聲”,即通過民情數(shù)據(jù)的即時(shí)匯集,查看當(dāng)前工單反映的具體問題。同時(shí),工作人員還可通過“望色”,如通過城管部門的智能空地視頻系統(tǒng),掌握轄區(qū)內(nèi)違規(guī)停車、亂丟垃圾、沿街晾曬的實(shí)時(shí)情況。通過數(shù)據(jù)認(rèn)知能力的充分發(fā)揮,姑蘇區(qū)有關(guān)部門還能提前對潛在的治理需求作出精確預(yù)測。例如,姑蘇區(qū)民政和衛(wèi)生健康局和部分街道結(jié)合轄區(qū)內(nèi)孤寡、獨(dú)居老人和殘障人士的健康狀況、活動(dòng)范圍、用藥情況和其他消費(fèi)數(shù)據(jù),主動(dòng)運(yùn)用城運(yùn)平臺的決策算法模型(如洞察模型、預(yù)測模型、風(fēng)險(xiǎn)模型等),預(yù)測他們在用餐、就醫(yī)和家政等方面的需求。另外,姑蘇區(qū)經(jīng)濟(jì)和科學(xué)局通過對街道專屬企業(yè)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,為轄區(qū)內(nèi)企業(yè)進(jìn)行精準(zhǔn)畫像,主動(dòng)預(yù)測對其潛在有益的營商政策。

(二)治理主體的清晰化

數(shù)據(jù)賦能基層治理的第二重邏輯是推動(dòng)治理主體的清晰化?；跀?shù)據(jù)汲取能力和數(shù)據(jù)認(rèn)知能力的緊密結(jié)合,基層政府能夠通過數(shù)據(jù)的變動(dòng)來觸發(fā)對應(yīng)的事件。同時(shí),在對原本實(shí)體化的治理主體進(jìn)行模塊化重構(gòu)的基礎(chǔ)上,對汲取的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘,可構(gòu)建起事件類型與治理主體之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則,實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)觸發(fā)事件——人事自動(dòng)匹配”的智能化事件派單,使具體事件對應(yīng)的治理主體高度清晰化。

1．?dāng)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)事件觸發(fā)

在多源立體的數(shù)據(jù)汲取基礎(chǔ)上,基層政府可通過為相關(guān)事件設(shè)置特定的觸發(fā)閾值,構(gòu)建基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的事件觸發(fā)(Triggering)機(jī)制。姑蘇區(qū)城運(yùn)平臺不僅匯聚了來自多種平臺和渠道的民情數(shù)據(jù),還接入了8 000余路類型多樣的物聯(lián)傳感設(shè)備,包括煙感、溫控、智能水表、智能門磁、智能樓道燈和定位卡片等數(shù)字社區(qū)物聯(lián)傳感設(shè)備和沉降、傾斜、位移、裂縫等建筑物聯(lián)監(jiān)測器。城運(yùn)平臺為匯聚的相關(guān)數(shù)據(jù)設(shè)置特定的告警閾值,一旦民情數(shù)據(jù)、物聯(lián)數(shù)據(jù)達(dá)到閾值,便會觸發(fā)相關(guān)事件,自動(dòng)生成事件工單,傳至姑蘇區(qū)城運(yùn)平臺、對應(yīng)區(qū)域的街道聯(lián)動(dòng)中心和街區(qū)聯(lián)動(dòng)工作站。例如,當(dāng)智能水表檢測到60歲以上獨(dú)居孤寡老人的24小時(shí)用水量小于事先設(shè)定的0.01L閾值時(shí),便會生成告警工單。另外,姑蘇區(qū)還為部分街道和養(yǎng)老院的失智老人配備了定位卡片,事先設(shè)定電子邊界,當(dāng)老人的活動(dòng)范圍超出邊界時(shí),即時(shí)生成告警工單。

2．?dāng)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)主體重構(gòu)

城運(yùn)平臺通過多源立體的數(shù)據(jù)感知捕獲事件的觸發(fā)數(shù)據(jù)后,便會將事件信號即時(shí)傳至派單應(yīng)用單元。城運(yùn)平臺的派單應(yīng)用單元由虛擬化的治理主體模塊和“事件類型—治理主體”關(guān)聯(lián)規(guī)則構(gòu)成。其中,虛擬化的治理主體模塊是指借助城運(yùn)平臺的智能算法對實(shí)體化治理主體(如部門、街道、社區(qū)、網(wǎng)格、第三方企業(yè)和物業(yè)管理公司等)進(jìn)行編碼,使其轉(zhuǎn)化為城運(yùn)平臺中的虛擬化模塊,如編碼為“08”的模塊對應(yīng)區(qū)城管委、編碼為“106”的模塊對應(yīng)與平江街道簽約的第三方智能安防企業(yè),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的治理主體模塊化重構(gòu)。治理主體的模塊化重構(gòu)對于實(shí)現(xiàn)智能化派單十分關(guān)鍵。如果將具體的社會問題和治理需求視為“接口”,虛擬化的治理主體模塊則有助于實(shí)現(xiàn)靈活、快捷的“按需接入”。尤其對涉及多頭管理的事件,如某些老舊小區(qū)內(nèi)積存“無主垃圾”問題,可以通過城管、環(huán)衛(wèi)、社區(qū)和物業(yè)等多個(gè)主體模塊的“組合式接入”來加以處置。

3．?dāng)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)人事匹配

當(dāng)事件信號傳遞至城運(yùn)平臺的派單應(yīng)用單元后,已實(shí)現(xiàn)模塊化的治理主體需要一定的關(guān)聯(lián)規(guī)則的指引,才能真正實(shí)現(xiàn)人(即治理主體)、事(即具體事件)的匹配。對于出現(xiàn)頻率較高的結(jié)構(gòu)化事件,姑蘇區(qū)城運(yùn)平臺能夠通過平臺內(nèi)置的智能分析算法,對已被汲取的事件工單歷史數(shù)據(jù)和部門(包括各類治理主體)權(quán)責(zé)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘,識別出事件類型和治理主體之間的具體關(guān)聯(lián)規(guī)則,進(jìn)而確定各類事件的派單路徑。例如,當(dāng)建筑監(jiān)測器感知到姑蘇區(qū)某老舊民居的傾斜程度達(dá)到告警閾值時(shí),便會即時(shí)觸發(fā)房屋傾斜事件,并將事件信號傳至城運(yùn)平臺。城運(yùn)平臺的派單應(yīng)用單元在接收到事件信號后,依據(jù)數(shù)據(jù)挖掘確定的關(guān)聯(lián)規(guī)則,為該事件自動(dòng)匹配(Matching)對應(yīng)的治理主體,如該民居所在街道的城建辦、所在社區(qū)或物業(yè)公司,進(jìn)而完成自動(dòng)化派單。

(三)治理資源的清晰化

數(shù)據(jù)賦能基層治理的第三重邏輯是推動(dòng)治理資源的清晰化。在新時(shí)期,基層社會對于治理資源的數(shù)量、類型和供給速度均有更高的要求,但以往科層機(jī)制對組織內(nèi)外資源常常“基數(shù)不清、底數(shù)不明”,對既有資源只能實(shí)行靜態(tài)配置,對各類閑置資源難以精準(zhǔn)調(diào)動(dòng)。但借助數(shù)據(jù)汲取、感知和認(rèn)知能力的運(yùn)用,基層政府可以實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)呈現(xiàn)既有資源底數(shù)、以數(shù)據(jù)推動(dòng)閑散資源整合、以數(shù)據(jù)搭建供需對接橋梁、以數(shù)據(jù)引導(dǎo)資源“主動(dòng)服務(wù)”,使治理資源由模糊變得清晰。

1．以數(shù)據(jù)呈現(xiàn)既有資源底數(shù)

基于多源立體的數(shù)據(jù)汲取,姑蘇區(qū)城運(yùn)平臺可以對跨層級、跨部門、跨區(qū)域和跨政社的各類資源進(jìn)行數(shù)據(jù)化。同時(shí),通過調(diào)用姑蘇區(qū)城市信息模型(CIM)平臺接口,可以將各類資源的相關(guān)數(shù)據(jù)投射到地理信息平臺提供的底圖上,繪制各類資源的三維分布圖,從而對各類資源的底數(shù)和分布一目了然。例如,姑蘇區(qū)城運(yùn)平臺基于前期構(gòu)建的街道實(shí)有力量專題庫、街道實(shí)有裝備專題庫等街道專題數(shù)據(jù)庫,以三維分布圖的形式對各個(gè)街道和社區(qū)人員、裝備、車輛等治理資源進(jìn)行直觀呈現(xiàn)。另外,城運(yùn)平臺還搭建了“民生服務(wù)”應(yīng)用場景,將轄區(qū)內(nèi)的社區(qū)衛(wèi)生中心、24小時(shí)藥店、養(yǎng)老院、日間照料中心、文化場所、銀行網(wǎng)點(diǎn)和便利店等便民服務(wù)資源數(shù)據(jù)全部上圖,進(jìn)行可視化呈現(xiàn)。

2．以數(shù)據(jù)推動(dòng)閑散資源整合

除了既有的治理資源,以往還有諸多散布于科層內(nèi)外的閑散資源未能得到充分開發(fā)和利用。借助于數(shù)據(jù)汲取和數(shù)據(jù)感知能力的提升,基層政府將能有效整合各類閑置和零散資源。例如,在城運(yùn)平臺的建設(shè)過程中,姑蘇區(qū)大數(shù)據(jù)管理局開發(fā)了姑蘇區(qū)城市生活服務(wù)總?cè)肟凇盎莨锰K”APP,社區(qū)流動(dòng)黨員可通過“社區(qū)黨建—流動(dòng)黨員自助報(bào)到”功能模塊完成自助報(bào)到,黨員數(shù)據(jù)會即時(shí)匯集到社區(qū)的黨建信息資料庫、街道的三整合平臺黨員信息管理系統(tǒng)和城運(yùn)平臺的“示范街區(qū)—黨建引領(lǐng)”專題數(shù)據(jù)庫,實(shí)現(xiàn)對零散的社區(qū)黨員資源的系統(tǒng)化整合?？梢?通過對各類閑散資源信息進(jìn)行數(shù)據(jù)汲取,能及時(shí)掌握和高效整合轄區(qū)內(nèi)人、財(cái)、物資源。

3．以數(shù)據(jù)搭建供需對接橋梁

基層治理需求和資源的精準(zhǔn)對接是撬動(dòng)基層治理績效提升的重要途徑,而數(shù)據(jù)汲取、感知和認(rèn)知能力的提升為基層政府架設(shè)了供需高效對接的橋梁。首先,對數(shù)據(jù)的深度挖掘可以為公共服務(wù)資源的科學(xué)布局提供決策依據(jù)。例如,姑蘇區(qū)民政和衛(wèi)生健康局便通過對街道人口數(shù)據(jù)和醫(yī)療資源數(shù)據(jù)的挖掘分析,為社區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)布局提供選點(diǎn)參考。其次,借助于對社會問題和需求實(shí)時(shí)感知和已構(gòu)建的“1+8+N”區(qū)、街、社三級聯(lián)動(dòng)指揮體系,結(jié)合治理數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)變化,城運(yùn)平臺可以精準(zhǔn)調(diào)度相應(yīng)的治理資源來滿足治理需求。例如,通過對重點(diǎn)點(diǎn)位人群進(jìn)行24小時(shí)的感知監(jiān)測和智能分析,可以實(shí)時(shí)掌握人群分布情況。在人群密度過高時(shí),可通過三級聯(lián)動(dòng)體系即時(shí)調(diào)度應(yīng)急資源來應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)。最后,基于治理主體的模塊化重構(gòu),城運(yùn)平臺的智能派單系統(tǒng)不僅能夠?yàn)楹唵问录詣?dòng)匹配治理主體,還能對跨層級、跨部門、跨區(qū)域和跨政社的治理主體進(jìn)行靈活組合,穿透式調(diào)動(dòng)治理資源,以滿足更為復(fù)雜的治理需求(如圖3所示)。

圖3 城運(yùn)平臺的穿透式資源調(diào)動(dòng)機(jī)制

4．以數(shù)據(jù)引導(dǎo)資源“主動(dòng)服務(wù)”

通過數(shù)據(jù)汲取和數(shù)據(jù)認(rèn)知,基層政府不僅能即時(shí)感知治理需求,還能實(shí)現(xiàn)對需求的精準(zhǔn)預(yù)測,在此基礎(chǔ)上,引導(dǎo)治理資源主動(dòng)“尋找”服務(wù)需求。一是,借助自助式、定制化的數(shù)據(jù)建模功能,圍繞空氣、氣象、環(huán)境、交通、水質(zhì)、特種設(shè)備、房屋和重點(diǎn)人群等重點(diǎn)數(shù)據(jù),姑蘇區(qū)城運(yùn)平臺可以對基層社會的風(fēng)險(xiǎn)隱患進(jìn)行監(jiān)測預(yù)警,提前配置相應(yīng)的資源。二是,基于對轄區(qū)內(nèi)的老年人、殘疾人、低保人員、社區(qū)矯正人員和各類企業(yè)等重點(diǎn)群體的精準(zhǔn)畫像,相關(guān)部門可以精準(zhǔn)預(yù)判治理對象的差異化需求,主動(dòng)為其提供資源對接。例如,姑蘇區(qū)蘇錦街道便基于對轄區(qū)內(nèi)重點(diǎn)群體的精準(zhǔn)畫像,預(yù)判各類群體在就業(yè)、創(chuàng)業(yè)、社保查詢、檔案查詢和稅務(wù)辦理等方面的業(yè)務(wù)需求,并依托社區(qū)黨員隊(duì)伍為居民開展“紅色代幫辦”特色志愿服務(wù);有關(guān)部門在對轄區(qū)企業(yè)進(jìn)行精準(zhǔn)畫像的基礎(chǔ)上,主動(dòng)為企業(yè)推送相關(guān)的營商政策。

(四)治理過程的清晰化

數(shù)據(jù)賦能基層治理的第四重邏輯是推動(dòng)治理過程的清晰化。過去在技術(shù)上很難對基層治理的具體細(xì)節(jié)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,這使得基層人員在具體業(yè)務(wù)的處理過程中擁有較大的自由裁量空間,具體事件工作軌跡和處置進(jìn)度存在明顯的模糊性。結(jié)合當(dāng)前網(wǎng)格化工作“巡、辦分離”的機(jī)制創(chuàng)新,即將問題發(fā)現(xiàn)和問題處置環(huán)節(jié)分離,借助數(shù)據(jù)汲取和認(rèn)知能力的組合式運(yùn)用,基層政府可通過對網(wǎng)格巡查的實(shí)時(shí)監(jiān)控和對辦理流程的閉環(huán)追蹤,提升治理過程的清晰度。

1．網(wǎng)格巡查的實(shí)時(shí)監(jiān)控

網(wǎng)格化巡查是發(fā)現(xiàn)基層治理問題和治理需求的前端“探頭”。通過多源立體的數(shù)據(jù)汲取和實(shí)戰(zhàn)導(dǎo)向的數(shù)據(jù)認(rèn)知,基層政府可以對網(wǎng)格巡查人員進(jìn)行實(shí)時(shí)化監(jiān)控。一是,姑蘇區(qū)的城運(yùn)平臺、街道平臺均可以隨時(shí)調(diào)用、接入轄區(qū)內(nèi)網(wǎng)格員單兵設(shè)備上的攝像頭,實(shí)時(shí)掌握網(wǎng)格員所在位置周圍情況,區(qū)和街道的聯(lián)動(dòng)指揮部門均可以和網(wǎng)格員實(shí)時(shí)連線,確認(rèn)其工作狀況。二是,通過源源不斷接收網(wǎng)格員單兵設(shè)備、車輛反饋的數(shù)據(jù),并將其投射到城運(yùn)平臺三維地圖上,城運(yùn)中心可以實(shí)時(shí)掌握網(wǎng)格員的工作位置和移動(dòng)軌跡。另外,結(jié)合事先為網(wǎng)格員劃定的巡查范圍,可對超出范圍的網(wǎng)格員進(jìn)行自動(dòng)化提醒,及時(shí)糾正其巡查路線。

2．辦理流程的閉環(huán)追蹤

以往囿于技術(shù)手段,基層政府很難對基層人員處理具體事務(wù)的細(xì)節(jié)和流程進(jìn)行有效監(jiān)控,這導(dǎo)致了基層人員在回應(yīng)社會問題和治理需求時(shí)的不確定性。隨著數(shù)據(jù)汲取和數(shù)據(jù)認(rèn)知能力的進(jìn)步,基層政府對基層人員工作流程進(jìn)行細(xì)致追蹤成為可能。例如,基于各類工單數(shù)據(jù)的即時(shí)流轉(zhuǎn)和匯集,在城運(yùn)平臺上,姑蘇區(qū)有關(guān)部門可以實(shí)時(shí)查看事件工單的上報(bào)渠道、受理內(nèi)容、訴求人、派單時(shí)間、接收時(shí)間、承辦人員(包括所屬單位、姓名、電話等信息)、處置意見和辦結(jié)情況等數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對事件處置的全流程閉環(huán)追蹤。同時(shí),借助城運(yùn)平臺的智能算法,有關(guān)部門還可以實(shí)時(shí)查看待處理、超時(shí)未處理、已退回等不同狀態(tài)的事件工單,并基于此對相關(guān)的工單進(jìn)行“一鍵督辦”。

(五)治理結(jié)果的清晰化

數(shù)據(jù)賦能基層治理的第五重邏輯是推動(dòng)治理結(jié)果的清晰化?；鶎又卫肀旧硎且粋€(gè)解決各類具體問題、追求良好治理結(jié)果的過程。但對于具體問題的解決情況如何,傳統(tǒng)的督查模式和單一的評價(jià)來源限制了治理結(jié)果清晰度的提升。隨著數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用和數(shù)據(jù)汲取、數(shù)據(jù)認(rèn)知能力的提升,基層政府得以借助數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)結(jié)果“即時(shí)看”和多維度“回頭看”,推進(jìn)了治理結(jié)果的清晰化。

1．?dāng)?shù)據(jù)助力結(jié)果“即時(shí)查”

通過上下貫通的數(shù)據(jù)流動(dòng),具體事件處置結(jié)果數(shù)據(jù)可以及時(shí)、高效地匯聚到城運(yùn)平臺相關(guān)數(shù)據(jù)庫中,實(shí)現(xiàn)事件處置結(jié)果的“即時(shí)查”。具體來說,在事件工單辦結(jié)時(shí),作為治理主體的承辦人員必須在終端設(shè)備(如城管隊(duì)員、市場監(jiān)管人員和專職網(wǎng)格員的單兵設(shè)備)上傳處置結(jié)果的視頻、圖像和文字等相關(guān)數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上,姑蘇區(qū)相關(guān)部門的監(jiān)督人員可即時(shí)查看事件處置結(jié)果,有效掌握相關(guān)人員工作績效,并結(jié)合具體處置結(jié)果作出下一步的反應(yīng)。對于某些重點(diǎn)的監(jiān)管領(lǐng)域,城運(yùn)平臺還可通過無人機(jī)等感知設(shè)備,對處置現(xiàn)場進(jìn)行視頻監(jiān)控,清晰掌握治理效果。另外,城運(yùn)平臺也會將事件處置結(jié)果發(fā)送給訴求人,獲得對應(yīng)工單處置的滿意度數(shù)據(jù)。

2．?dāng)?shù)據(jù)助力多維度“回頭看”

得益于城運(yùn)平臺專題數(shù)據(jù)庫的建設(shè),相關(guān)部門可以運(yùn)用城運(yùn)平臺的智能算法,如“工單事件追蹤”模型,對“網(wǎng)格與熱點(diǎn)問題”專題數(shù)據(jù)庫的工單歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析,進(jìn)而通過事件處置及時(shí)率指標(biāo)、事件熱點(diǎn)指標(biāo)、投訴熱點(diǎn)指標(biāo)、有效評價(jià)滿意度指標(biāo)、虛假訴求指標(biāo)、疑難工單指標(biāo)、升級工單指標(biāo)、重復(fù)退回指標(biāo)和督辦指標(biāo)等一系列評估指標(biāo),多維度地回顧和透視工單完成質(zhì)量。

總之,通過對事件工單結(jié)果的“即時(shí)查”和多維度的“回頭看”,基層政府可以更為清晰地把握基層治理的結(jié)果與成效。

五、數(shù)據(jù)賦能的深層邏輯:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的無縫隙治理與敏捷治理

隨著基層社會結(jié)構(gòu)的日漸復(fù)雜和社會需求的日漸離散,包括治理對象、治理主體、治理資源、治理過程和治理結(jié)果等在內(nèi)的基層治理諸要素的模糊性日益增強(qiáng),這給基層治理績效提升帶來了阻力和障礙。數(shù)字技術(shù)的高速發(fā)展使基層政府有可能通過海量匯集和深度利用數(shù)據(jù)資源來破解基層治理的模糊性困境。本文借助全要素清晰化的理論視角,結(jié)合蘇州市姑蘇區(qū)城運(yùn)平臺建設(shè)這一數(shù)據(jù)賦能基層治理的典型案例,對數(shù)據(jù)賦能基層治理的具體機(jī)制進(jìn)行了深入剖析。研究發(fā)現(xiàn),通過對前沿?cái)?shù)字技術(shù)的深度運(yùn)用,基層政府的數(shù)據(jù)汲取、數(shù)據(jù)感知和數(shù)據(jù)認(rèn)知能力顯著增強(qiáng);在此基礎(chǔ)上,得益于基層政府對數(shù)據(jù)汲取、數(shù)據(jù)感知和數(shù)據(jù)認(rèn)知能力的組合式運(yùn)用,基層治理中的治理對象、治理主體、治理資源、治理過程和治理結(jié)果等各項(xiàng)要素由模糊轉(zhuǎn)向了清晰(如圖4所示)?；谘芯?可以從兩個(gè)方面進(jìn)一步揭示數(shù)據(jù)賦能基層治理的深層邏輯。

圖4 數(shù)據(jù)賦能基層治理的具體機(jī)制

(一)基于事件牽引的無縫隙治理邏輯

基層社會結(jié)構(gòu)和社會需求的日益復(fù)雜化給基層政府帶來了更多跨層級、跨部門、跨區(qū)域和跨政社的治理任務(wù);換言之,各類事件常常不是遵循邊界清晰的分工邏輯而發(fā)生。對此,學(xué)界早已提出了針對性的治理思路,如林登(Linden)的“無縫隙政府”(Seamless Government)[41]、希克斯(Perri Six)的“整體性治理”(Holistic Governance)等[42]。這些理論強(qiáng)調(diào)在信息技術(shù)高速發(fā)展的背景下,政府應(yīng)以公眾需求為核心,對治理層級、治理職能和公私部門之間的縫隙進(jìn)行有機(jī)“黏合”,為服務(wù)對象提供銜接順暢、動(dòng)態(tài)靈活的整體化服務(wù)。

借助于物聯(lián)感知和數(shù)據(jù)匯聚,基層政府能夠?qū)Ω黝惿鐣聦?shí)進(jìn)行“望色”“聞聲”“問癥”和“切脈”,做到全息感知事件數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對治理問題與社會需求的全天候、全地域、全類型無縫隙識別。在此基礎(chǔ)上,為了“高效處置一件事”,基層政府借助數(shù)據(jù)認(rèn)知能力的充分發(fā)揮,對治理主體進(jìn)行了模塊化重構(gòu),對“事件類型—治理主體”的人事關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行智能化歸納,進(jìn)而讓不同治理主體以事件為牽引,實(shí)現(xiàn)跨層級、跨職能、跨地區(qū)和跨政社的靈活組合和無縫銜接。可見,得益于數(shù)據(jù)汲取、感知和認(rèn)知能力的顯著提升,基層政府能夠在無縫隙識別治理對象的基礎(chǔ)上,為其無縫隙匹配對應(yīng)的治理主體,實(shí)現(xiàn)以事件為牽引的無縫隙治理。

(二)基于數(shù)實(shí)融合的敏捷治理邏輯

基層社會復(fù)雜性的提高,要求基層政府擁有更為靈敏、快捷的問題感知和事件處置能力[43];換言之,基層政府需要走向敏捷治理。在傳統(tǒng)模式下,基層政府很難清晰掌握社會事實(shí)的相關(guān)信息,導(dǎo)致治理實(shí)踐以被動(dòng)應(yīng)對和經(jīng)驗(yàn)判斷為主導(dǎo)。盡管這一情況在引進(jìn)信息技術(shù)后得到一定的改善,但受制于技術(shù)水平和組織剛性,早期政府信息化的過程中出現(xiàn)了較為明顯的“數(shù)實(shí)脫節(jié)”[44]。一是,數(shù)據(jù)和現(xiàn)實(shí)脫節(jié)。政府更多的是匯集靜態(tài)的、單一的和局部的數(shù)據(jù),而沒有具備動(dòng)態(tài)汲取多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的能力,更無法基于數(shù)據(jù)分析對社會事實(shí)的變動(dòng)趨勢作出精準(zhǔn)預(yù)判。二是,線上和線下脫節(jié)。多數(shù)信息化項(xiàng)目以技術(shù)引進(jìn)為主,卻未給技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)造合適的組織和制度環(huán)境。上述情況也抑制了信息技術(shù)賦能基層政府敏捷治理的成效。

但隨著數(shù)字技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用,基層政府可以通過物聯(lián)感知、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)匯聚來汲取鮮活、動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)。換言之,基于強(qiáng)大的數(shù)據(jù)汲取能力,基層政府可以清晰掌握社會事實(shí),并通過實(shí)戰(zhàn)導(dǎo)向的數(shù)據(jù)認(rèn)知,精準(zhǔn)預(yù)判社會變化趨勢。這也讓基層治理得以從被動(dòng)應(yīng)對走向主動(dòng)預(yù)判、從接訴即辦走向未訴先辦。例如,通過深入挖掘城市體征指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù),基層政府可以及時(shí)評估城市各方面的“健康風(fēng)險(xiǎn)”,從而提前調(diào)配資源,做好預(yù)防工作,實(shí)現(xiàn)從“治疾病”到“防未病”、從經(jīng)驗(yàn)判斷到數(shù)據(jù)分析的敏捷化轉(zhuǎn)型。同時(shí),在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下,基層政府也以治理需求為核心,對治理機(jī)制和工作流程作出相應(yīng)調(diào)整,如姑蘇區(qū)建立“1+8+N”三級聯(lián)動(dòng)指揮體系,進(jìn)而通過數(shù)據(jù)和現(xiàn)實(shí)、線上和線下的緊密融合,最大限度地保證數(shù)據(jù)對于基層敏捷治理的賦能效果。

當(dāng)然,關(guān)于數(shù)據(jù)賦能基層治理的機(jī)制和邏輯,仍存在進(jìn)一步的研究空間。如各地在數(shù)據(jù)管理部門的組建方式上存在明顯的地方差異,而數(shù)據(jù)管理部門又是數(shù)據(jù)資源匯聚的核心協(xié)調(diào)機(jī)構(gòu),那么,組建方式不同的數(shù)據(jù)管理部門是否會影響地方數(shù)據(jù)匯聚的效率和水平,進(jìn)而影響數(shù)據(jù)賦能基層治理的效果?另外,對社會事實(shí)的模糊性也需辯證地看待?！澳：辈⒎前俸Χ鵁o一利,其也蘊(yùn)含包容并蓄的意味。因此,基層政府又該如何把握基層治理中“模糊”和“清晰”二者的平衡?我們也期待后續(xù)研究對上述問題作出進(jìn)一步揭示。