论大数据时代的政府监管

iojocoda

摘要：政府在“简政放权”的同时如何更好地为社会监管服务是其运行中的难题。本文把大数据与政府监管结合起来，论证了在政府监管中应用大数据的可行性和必要性，从技术层面与体制层面提出了运用大数据的具体方法步骤，以注册登记制改革后工商部门对企业的事中事后监管、高速公路管理以及网络反腐为例设计了大数据应用的实际案例，指出政府监管中使用大数据的难点。
关键词：政府监管；大数据；数字驱动
中图分类号：D63
“把该放的权力放掉，把该管的事务管好”，新一届政府成立以来， “简政放权”步伐迅速，“加强监管”雷厉风行：改变管理方式，加强事中、事后监管，发现问题必须叫停、处罚。那么如何能够在简政放权的同时提升管理效率，提高监管质量，成为了政府运行中的难题。
大数据是治理现代化的一种技术路径，可以依靠海量的数据搜集和精准的数据分析增强决策的科学性，它的到来为解决政府的难题提供了很好的契机。利用大数据可以推动政府管理从传统向现代转型，从粗放化管理向精细化管理转型，从单兵作战型管理向协作共享型管理转型，从柜台式管理向自助式全天候管理转型，从被动响应型管理向主动预见型管理转型，从纸质文书管理向电子政务管理转型，从廉政风险隐蔽型管理向风险防范型管理转型。
一、什么是大数据
大数据来源于英文“Big Data”，顾名思义就是大量数据。早在 20 世纪 80 年代， 美国著名的未来学家阿尔温·托夫勒就曾预言：“如果说 IBM 的主机拉开了信息化革命的大幕， 那么大数据则是第三次浪潮的华彩乐章。”但是，大数据概念受到广泛关注，是直到近几年才有的事情。
目前大数据尚无统一定义，一些比较认可的说法有：麦肯锡全球数据分析研究所提出的“大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集”；美国国家科学基金会（NSF）定义的大数据为“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音频视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集”。从这些说法可以看出，大数据的界定将会随着技术的进步而发生变化。
大数据具有“4V”的特点：Volume、Velocity、Variety、和Value。“Volume”即数据体量巨大，大数据的处理量级已从TB级别跃升到PB级别（1PB=1024TB，1PB的数据如果打印出来将超过3千亿张A4纸），根据国际数据公司IDC发布的研究报告 ，2011年全球创建和复制的数据总量为1.8ZB（约1.8万亿GB），预计全球数据量大约每两年翻一番，到2020年全球将达到35ZB的数据信息量。 “Velocity”即数据产生处理速度快，遵循1秒定律，大数据时代数据无时无刻都在生成，对数据的分析处理必须在秒级时间范围完成，而且对于很多应用程序来说，数据生成的速度比数据规模更重要。“Variety”即数据类型繁多、格式五花八门，包括诸如网络日志、视频、图片、地理位置信息等非结构化、半结构化的数据，而且非结构化数据的增长远快于结构化数据的增长， 2012年非结构化数据比例已超过互联网整个数据量的75%。“Value”即价值密度低，商业价值高，比如一小时连续不间断监控的视频中，可能有用的数据仅仅有一两秒，但如果使用得当将产生巨大价值，比如零售业可以利用大数据提高 60%的运营利润。
大数据能够解析存在于现实世界、虚拟世界以及虚实融合世界的复杂网络关系，并适时做出判断和决策。这种决策模式遵循以下流程：数据变为信息、信息变为知识、知识涌现出智慧。大数据具有独特的在区域之间、行业之间和企业部门之间的强力穿透性，因此它不同于传统的、线性的、自上而下的目标驱动的精英决策模式，正在逐渐形成面向不确定性的、非线性的、自下而上的发现群体智慧的数据驱动决策模式。
二、为什么大数据可以帮助政府监管
大数据可以帮助政府在监管过程中摒弃经验和直觉，通过生产、生活各个领域获取的实时信息，及时掌握社会某一领域的趋势或更全面地了解某一事件的进展，从而做出更科学的决策，并对未来做出更准确的预测，提高应急响应能力。
大数据的集中和整合，将加快政府职能、流程的改变，打破政府各部门间、政府与民众间的边界，打开民众参与监督管理的渠道，提高政府各机构协同办公效率和为民办事效率，帮助政府在简政放权的同时由管理型向服务型转变，为社会带来巨大效益。美国总统奥巴马曾指出，大数据最核心的理念就是要建设开放的政府，这是大数据对于政府最核心的价值。
（一）帮助政府提高监管水平和效率，节约决策成本
主要体现在以下四个方面。
1.政府通过大数据可以获取更加精确真实的信息
大数据的产生多数时候不需要人工参与，直接由机器自动生成，真实准确，不容易受主管因素影响。基于大数据技术对这些数据进行处理，和以前采用人工现场监管、依靠小数据进行分析的方式相比，数据量更大，数据内容更加丰富、真实，因此得到的结论也能更客观地反映真实状况。大数据是实事求是的，未来中国的持续进步正需要依靠这种实事求是的精确管理体系。
2.通过大数据能得到采用传统手段不易得到的结论
当数据的规模达到一定阈值之后，数据会自动发声，并且涌现出在小数据条件下无从显现的性质，比如大数据中反映出的空间分布和时间延续结合的关联关系，能发现传统的因果关系分析思维不易发现的规律。最经典的案例就是沃尔玛通过大数据挖掘将风马牛不相及的“啤酒与尿布”放在一起。
3.大数据能帮助政府更及时地发现问题，提高预警能力
科学开发和利用大数据能够缩短监管所需经历的时间周期，弥补传统监管方式在及时性方面的不足。研究发现，“Google 流感趋势”监测到的流感爆发比医院的报告早 2～3 周，为应急部门提供了一种强大的早期预警系统。麻省理工学院（MIT）的两位经济学家，阿尔贝托·卡瓦略（Alberto Cavell）和罗伯托·里哥本（Oberto Rigobon）通过软件在互联网上收集信息，每天收集50 万种商品价格，在 2008 年 9 月雷曼兄弟破产之后马上就发现了通货紧缩趋势，然而官方数据直到 11月份才反映出这一情况。