大数据循证何以破解政府绩效...经济活跃度大数据的案例研究_秦晓蕾.pdf

收稿日期:2023 01 17基金项目:国家社科基金一般项目 大数据时代提升地方政府治理效能的评估机制创新研究(编号:22BZZ064);江苏省社科基金一般项目 江苏省高质量发展绩效评估数字化实施机制研究(编号:22ZZD004)。作者简介:秦晓蕾(1974 )，女，江苏盐城人，南京师范大学公共管理学院教授、博士生导师，主要研究方向为数字政府与绩效治理等;李宁(1994 )，男，河南南阳人，南京师范大学公共管理学院博士研究生，主要研究方向为数字政府与基层治理等。数字治理大数据循证何以破解政府绩效评估数据失真?基于 C 市 13 个区县经济活跃度大数据的案例研究秦晓蕾，李宁(南京师范大学公共管理学院，江苏南京210023)摘要:基层政府为了谋取亮眼政绩的自利性驱动着绩效评估数据瞒报虚报，而政府绩效评估数据来源于官方的统计数据，这让绩效评估数据仿佛置于“黑箱”之内，如何破解和核查绩效评估数据失真成为政府绩效治理的现实难题。数字技术驱动下的大数据循证为破解政府绩效评估数据失真困境提供了可行的解决路径。通过构建 20172020 年 C 市 13 个区县对人均 GDP 进行验证的经济活跃度大数据循证模型，发现大数据循证模型可以很好地预测绩效评估数据发展趋势，并能够通过大数据指数和绩效评估统计数据的比对发现绩效评估异常数据。大数据循证在深层次上推动了政府打破数据权力垄断以及对异常绩效评估数据进行问责。关键词:政府绩效评估;大数据循证;地区经济活跃度;数据垄断中图分类号:D630文献标识码:A文章编号:2097 0072(2023)03 0059 09DOI:10.13975/ki.gdxz.2023.03.007一、问题的提出在信息社会中，数据信息早已成为绩效治理改革中配置资源的权力本体。习近平总书记早在2013 年就指出，“谁掌握了数据信息，谁就掌握了主动权”1。长期以来，政府垄断着对绩效评估数据信息的采集、决策和解释权，由数据决定的绩效评估排名代表着地方政府领导班子的政绩，从而和升迁紧密相联。由此，在“官出数字”的利益驱动下，个别基层政府上报的绩效评估数据会出现“含水分”现象，造成绩效评估数据失真、绩效评估数据寻租的负面影响。然而，政府要摆脱绩效评95第 35 卷第 3 期公共治理研究Vol.35 No.32023 年 6 月Public Governance esearchJune.2023估数据失真困境，往往面临着绩效评估数据来源单一导致数据验证难、部门“信息孤岛”导致数据核查难等一系列难题。2022 年国务院颁布的 关于加强数字政府建设的指导意见提出，“建立健全大数据辅助科学决策机制，提升政府决策科学化水平”2。大数据能够“让数据站岗、让数据说话、让数据问责”3，因此在大数据时代，破解政府绩效评估数据失真难题有了新的对策，即大数据循证。绩效评估大数据循证是一种运用大数据技术，通过数理模型预测，验证传统绩效评估数据的真实性，并有效遏制基层政府上报绩效评估数据瞒报虚报现象的技术方法4。大数据循证不仅能核查基层政府上报的绩效评估数据，更能打破传统的政府垄断信息的权力。因为大数据循证将大数据客观公正的价值属性嵌入政府部门的公共权力系统中，跨越部门界限，打通数据共享壁垒，让绩效评估中的公权力运用更加阳光透明5。由此，在大数据时代，用大数据循证破解绩效评估数据失真、打破数据权力垄断，成为推动政府治理现代化的重要议题。然而，大数据信息权力和传统数据权力在破解绩效评估数据失真过程中的冲突和竞争，使得绩效评估大数据循证并非易事:一是如何构建绩效评估的大数据循证模型?二是如何对传统绩效评估数据进行循证?三是如何对异常数据进行核查，进而打破部门数据垄断?本研究将基于信息理论，以 C 市13 个区县的经济活跃度大数据循证为案例，探索大数据循证破解政府绩效评估数据失真困境的实现路径与创新机制。二、文献回顾(一)信息政治学为大数据循证嵌入绩效治理提供了理论基础信息政治学作为一种新兴理论视角，为理解绩效评估大数据循证提供了理论支撑6。信息政治学理论认为单一的决策信息来源影响决策科学性，因为在政府绩效评估复杂的议程中，海量的绩效信息使得决策备选方案呈现指数式增长，决策者需对多元化信息来源和单一信息来源的成本收益进行权衡。信息的潜在竞争源越丰富，决策者在决策时对信息优先级的排序越困难。为了降低决策成本，决策者难免忽略信息来源里“杂乱的噪音”(Confusing Cacophony)，选择效率最高、成本最低的单一信息来源7。然而，单一信息来源虽然简化了决策过程，却给决策科学性带来显著的负面影响。首先，受限于认知和情感机制的偏见，有限理性决策者的注意力成为稀缺资源，获得决策者注意的信息必须突破“信息门槛”。在有限的注意力资源下，决策者在信息处理过程中对于环境的输出充斥着回应不足和回应过度，这种不成比例的信息处理过程使得决策产生偏误8 39。其次，单一信息来源加剧了有限理性决策者的误差。为了过滤掉多余的信息来源，决策者通过建立严格的信息门槛和边界，强制性把不需要的信息排除在外。决策科学家们认为“强制执行的单一信息来源可能是危险的，在动态的信息环境中，只要世界是复杂的，决策信息收集就需要一定程度的开放”9 10。就我国地方政府绩效评估而言，一方面，绩效评估的数据来源于官方的统计数据，政府强大的信息壁垒屏蔽了其他数据信息进入绩效评估数据信息的行列;另一方面，统计数据自下而上的纵向传递，不可避免地产生信息不对称10，放大了单一的统计数据信息来源作为绩效评估的偏误。因此，单一数据来源影响着绩效评估决策的科学性。大数据时代，客观、公正的大数据已经成为一种新型的权力形态，在新的信息政治权力结构中，大数据的信息权力打破了原有的绩效评估信息权力等级，大数据权力的客观性、即时性成为超越传统官方统计数据的信息优势权力11。具体为，大数据不依赖官方统计数据，规避绩效评估数据的垄断和人为干预，实时汇集政府绩效评估数据12，并实现对绩效评估的单一信息来源进行双向印证。大数据进入绩效评估信息权力等级后能够打破单一的数据来源让绩效数据“含水分”的管理困境。(二)大数据循证在政府绩效治理中的运用在政府绩效评估实践中，行政部门的条块化结构形成了数据流通的“数据孤岛”，滋生“数字官06僚主义”现象13。“数据本身已经成为重要的权力来源，但数据在很大程度上仍未得到管理”14。大数据信息技术为绩效评估的数据困境提供了助益，在实践中显著提高了绩效评估的效率和透明度15。通过大数据精准评估公民偏好，增加了政府绩效考核的精准性和回应性、强化了问责制16，解决了绩效治理缺乏操作性和回应性的问题17，同时也改善了政府与公众、企业以及社会组织的关系，优化了政府决策18。实际上，决策者总是把绩效信息的功效最大化19。大数据信息切入绩效治理，可以优化绩效治理决策的科学性和有效性20。一方面，国内外学者认为大数据对经济统计数据进行科学评估是一种趋势。米子川等基于阿里巴巴 aSPI 指数和官方公布的 CPI 指数的比较研究发现，随着大数据研究方法论和软件工具的进步，大数据指数对传统统计数据的佐证、补充乃至融合将会成为一种新趋势21。卢盛峰等使用城市夜间灯光亮度值的大数据对地方政府统计数据进行验证，发现实际城市夜间灯光亮度值的偏离程度可以衡量中国城市 GDP 注水系数22。Clark(2017)利用中国省域夜间灯光数据来测度各项经济统计指标的最优权重，认为中国实际增长率在一定程度上被低估23。另一方面，学者们研究如何运用大数据模型对市场活跃程度、企业发展情况进行评估。罗晓芃等构建了企业活跃度评价系统，以实时跟踪企业运营状态、制定信息披露范本，增强企业信息透明度，实现政府高效监管24;张昭等构建了“互联网+”环境下的企业经营活跃度模型用来反映市场的活跃程度25;吕爽、韩亮亮等构建了中国创新创业活跃度模型26，实证分析我国创新创业活跃度的动态演进与时空分异特征27。综上所述，大数据作为一种新型的数据信息权力，已经展现了嵌入政府治理中的巨大潜力。学者们运用大数据评估模型对政府统计数据进行检测，勾勒出大数据优化政府治理模式的路径。研究成果证明了大数据循证可以作为传统政府绩效统计数据的“试金石”和有益补充。然而，既有研究成果对大数据如何循证传统政府绩效评估数据缺乏一定程度的实践性，不能解决政府迫切需要解决的绩效上报数据失真困境。本研究试图通过 C 市经济活跃度大数据的案例研究，以大数据循证模型的构建、循证和运用为分析框架，探讨这个实践指导意义较强的议题。三、研究设计本研究采取单案例研究方法，之所以选择 C 市经济活跃度大数据循证为案例，是因为案例鲜活地呈现了大数据对绩效评估数据进行循证的动态化过程，具有较好的代表性。(一)案例背景C 市的绩效评估制度，在精细化改革进程中力求确保各基层政府上报的统计数据准确无误，真实反映客观情况，做到考核结果公平公正。然而，基层政府为了获取好的绩效排名，个别指标上报数据“含水分”，影响了绩效评估的公正性。为了遏制这种不良现象，C 市政府决策层提出要运用大数据循证对各区县上报数据进行双向验证，倒逼上报数据真实反映基层绩效。但是，C 市政府在真正推进绩效考核的大数据循证过程中却发现困难重重，因为大数据循证不仅仅是一个技术问题，更是打破政府内部数据权力垄断的深层次变革，主要表现为三个难点:难点一:如何构建有公信力的大数据循证模型?大数据循证模型主要包括两方面的技术难题，一是大数据模型指标以及权重如何确定，二是何以证明大数据模型可验证绩效评估上报数据。难点二:如何对绩效评估数据进行大数据循证?一是如何获取大数据循证需要的绩效统计数据，打破各条线政府部门对绩效统计数据的垄断;二是如何通过大数据循证发现基层上报的统计数据异常。难点三:如何对大数据循证发现的异常数据进行核查?这个环节是大数据循证的结果运用，是大数据循证触犯政府部门和基层政府利益、最得罪人的“动真格”环节。一是如何组织调查组对大数据循证发现的异常考核数据进行数据来源、统计口径等核查，二是若核查确实存在绩效评估数据造假，又如何问责。基于上述三重困境，C 市政府创新性地在技术和制度层面上对绩效评估大数据循证进行探索性研16究，并在小范围内试运行。(二)数据采集1.地区经济活跃度大数据来源本研究调研了 C 市大数据管理中心、知城数据研究所、C 市电力公司等第三方大数据平台和大数据企业，建设了 20172020 年 C 市 13 个区县的用电量、高新技术企业数等大数据库，在此基础上构建了地区经济活跃度大数据循证模型。2.绩效评估统计数据来源本研究组收集了 20172020 年 C 市绩效评估指标数据中来源于统计年鉴、政府工作报告、国民经济和社会发展统计公报等政策文件的公开统计数据。四、研究发现(一)地区经济活跃度大数据循证的模型构建本研究通过模型初步构建、模型对绩效评估数据的预测性检测、模型指标和权重最终确定的三个步骤，解决了 C 市大数据循证的第一个难点，即如何构建有公信力的大数据循证模型。1.模型初步构建本研究基于既有文献，初步构建了地区企业品牌、交通枢纽、夜间经济、便民经济共四个维度的地区经济活跃度大数据模型。一是企业品牌，由 5 个大数据指标构成:地区高新技术企业数量、上市公司数量、创业平台数量、入驻本地区品牌数量和全社会用电量。二是交通枢纽，由 2 个大数据指标组成:高铁可直达城市数和公路 3 小时可直达城市数量。三是夜间经济，由 3 个大数据指标构成:地区亮灯区面积占比、人均酒吧数量和人均餐饮门店数量。四是便民经济，由 3个大数据指标构成:人均便利店数量、人均电影院数量和人均运动场数量(见表 1)。2.大数据循证模型对绩效评估数据的预测性检测为了检测地区经济活跃度大数据初步模型是否可以预测 C 市的经济发展情况，本研究把 20172020 年C 市 13 个区县人均 GDP 作为大数据模型需要循证的绩效评估数据，即 13 个区县的地区生产总值作为因变量，大数据模型的 4 个维度作为自变量，检测 C 市的企业品牌、交通枢纽、夜间经济和