段尧清：数字化转型能否有效破解基层治理“痛点”？

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段尧清（华中师范大学信息管理学院教授、湖北省数据治理与智能决策中心副主任）

  当前基层治理的主要痛点
  人工智能、大数据、云计算等尖端技术给我国的基层治理模式带来了巨大变化，基层治理各主体也在不断探寻各时期最佳的治理模式，但基层治理新的问题仍然层出不穷。碎片化是目前基层社会治理中的主要痛点，主要体现为政民联通碎片化、权责观念碎片化、服务供给碎片化和事务管理碎片化。
  政民联通碎片化表现为基层组织与公众联系紧密度不高，缺乏保持联通的纽带。广大基层尤其是农村，由于经济基础相对比较薄弱，相关网络基础设施不完善，农民的整体文化水平较低，信息沟通的方式和渠道比较传统，基层工作人员很难识别人民群众的真实需求。在城市社区，由于人口流动性较强，社区管控难度加大，基层治理工作压力持续提升；另一方面，由于缺乏统一且高效的交流平台，许多居民参与基层自治的热情不高，往往处于“被管理”的情形中。而政府与居民沟通有障碍，也使得政府的一些政策和措施不能顺利地在基层落地，往往需要基层中有威望的个人或组织进行大量游说，这实际上也让政府的治理工作陷入了被动局面。基层民众的信息无法被充分收集，需求得不到及时满足，导致基层社会矛盾长期得不到解决，政府信任度下降，整体形象受到负面影响。
  权责观念碎片化是指基层民众的权利意识不断提升，但履行义务的意识却相对较弱。人民生活水平的持续提高和移动互联网的普及增强了基层民众的信息获取能力，让几乎所有人都可以便捷地从社交媒体中获取对自己有利的“价值观”和“理论”。这些多元化的“理论”削弱了以往基层组织和民众思想的高度统一性，在引导公民保护个人权益的同时，弱化了他们应该承担的义务。再加上我国基层组织法治水平相对较低，缺乏引导公民知法懂法用法的措施和手段，导致权责观念碎片化问题在基层治理中更加凸显，既增加了基层治理的难度，又阻碍了国家的法治现代化进程。
  服务供给碎片化是指当前基层公共产品供给和基层治理能力还不能够完全满足人民日益增长的个性化民生服务需求。在基层民生服务中，医疗、教育、安全、交通等与人民生活的幸福感、安全感与获得感息息相关，而目前我国基层治理可用的人力、财力和物力等关键资源相对于人民广泛的需求尚存在缺口，这一矛盾在乡村和经济欠发达地区尤为突出。在经济发达地区，人口流动频繁且流动数量庞大，这些涌入的流动人口层次不一，势必会给当地社会安全、医疗、交通等领域的治理带来巨大压力；而在那些欠发达地区，大量的人口流出导致 “空心化”和“老龄化”问题严重，加上经济基础薄弱无法吸引人才、资金和技术，这些地区的基层治理很难达到高质量和现代化的水平。
  事务管理碎片化主要体现在基层治理各项任务之间协同不足，缺乏标准化协作流程和治理机制。由于上级各部门信息融合度不高，部门之间衔接不畅，导致基层权责关系模糊。此外，基层治理及时评价机制的缺失，导致各事项在基层事务管理中无法进行及时有效的评估。特别是对重大突发事件的感知、监控、预警、预防和控制等活动缺乏高度协同的联动机制与有效的信息共享渠道，使得基层组织在遇到重大突发事件时不能形成良好的多元协同治理局面。
  数字化转型路径
  基层治理数字化是解决碎片化问题的一个有效手段，也是实现国家治理体系和治理能力现代化的重要途径。其中数据化是基础，智能感知是手段，智慧化是目标。数字化转型的具体路径为感知智能化、治理过程数据化、服务智慧化、评估及时化。
  感知智能化
  以物联网为代表的感知技术为基层治理数字化转型提供了一个新的契机，物联网技术可以实现对密集且变动性强的业务和人群的实时管控，地理位置、生命状态、情感状态、实时定位、人口追踪等都可以通过物联网实时监控来实现。这既可以为后续的数据化提供丰富的素材，也可以从一定程度上缓解基层人员短缺的问题。各基层组织要充分融入“一网通”平台，搭建智能互联平台。
  治理过程数据化
  数据化是数字化转型的基础，数据在数字化转型中的具体表现为将基层治理实践活动中多源异构信息转化为可机读数据，方便数据开放共享与价值挖掘。基层治理过程中会产生大量的业务信息，这些信息往往是结构化、非结构化和半结构化的，如何将这些多源异构的信息转化为可以利用的数据，是基层治理数字化转型中亟待解决的问题。这个过程需要做好以下几个方面的工作：
  一是由主动与被动数据采集方式转化为自动的数据采集方式。传统的主动与被动数据采集方式效率低下且数据质量不高，而目前的物联网和移动情景感知等技术可以帮助数据收集者随时随地自动收集类型更广的业务数据。自动数据采集还可以排除过去人为干扰等主观因素带来的数据失真问题，提高数据的整体质量和利用价值。
  二是厘清各基层治理部门的权责界限，完善数据协同收集机制。目前各基层治理主体之间权责模糊，导致大量数据重复采集、口径不一等问题严重，未来应当明确各部门、各组织的数据收集范围。
  三是统一元数据标准，构建统一的数据共享架构。基层各主体在数据采集方面经常存在一数多源的情况，且各部门使用不同的数据标准也使得数据难以整合在一起。因此，需要利用元数据，制定模型定义统一的数据描述标准，方便采集数据的存取。
  四是推动数据开放，公开提供可理解和可利用的数据格式。
  五是完善数据确权。统一的数据共享架构使得多方数据得以整合汇集，但如果不解决好数据的权益归属问题，将会大大降低各主体的参与意愿。因此，可以借鉴区块链等技术思想，针对数据融合共享的不同阶段，确定数据的所有权、使用权和收益权，尽可能地保护参与数据交换的主体的基本权益。
  六是加强隐私安全保护。数字化技术赋予基层组织更大的权限以获取更广阔的数据，这虽然能够极大地提高社会治理的效率与效果，但也正不断地加深对公众正常生活的威胁。基层治理数字化转型，必定不能触碰隐私安全这一底线。
  服务智慧化
  智慧化服务需要在数据驱动的前提下，以精准的服务供给为目标，借助先进的数据收集和分析技术，自动且精准地感知与识别不同目标群体的服务需求，并综合利用情感分析、语义识别、自动问答、AI和可视化等多种技术手段，为需求日趋多元化的公民提供精准的个性化民生服务。感知智能化和治理过程数据化将医疗、交通、治安、教育等数据放入统一的数字化平台，并允许各基层服务部门按需获取相关政务数据，为整合辖区内事关民生的数据奠定了基础。除此之外，通过手机APP和微信等网络社交平台，可以推动民生服务线上线下相统一，让居民足不出户就享受到与线下同等的民生云服务，即便在线下办理，也能通过一站式服务平台大大降低居民的办事成本，实现“一网通办、一网统管”。
  值得一提的是，智慧法务为我国法治建设提供了新方法。比如在民事纠纷案件中，基层工作人员可以对当事人进行情感的实时监测与分析，把握其情绪变化，为更好地调节矛盾纠纷提供参考依据。此外，以人工智能为基础的智能机器人可以代替人工处理一般性民事纠纷，并给予公民必要的法律援助，提高普法宣传的质量和效率，还可以利用数字化手段引导公民践行社会核心主义价值观，通过文本挖掘和语义识别等技术实现舆情管控与民意调查等。
  评价及时化
  实时性是人工智能、大数据、物联网和云计算赋予基层治理实践活动的一个重要特征。新的数据采集、处理和分析方式，可以为基层治理数字化转型的实时评价提供丰富的数据支持。例如，通过建立基于大数据的督导系统，对基层治理过程进行实时监督；通过数据挖掘等手段，分析公民对基层治理的满意程度；通过5G和物联网等技术实现对数字化项目建设的实时监控和评估。数字化转型的评价可以分为三个部分：基层治理数字化转型质量标准体系、基层治理数字化转型阶段评估、基层治理数字化转型效果评价。
  建立基层治理数字化转型质量标准体系需要借鉴国内外其他领域优质的数字化转型经验，并在实地调研的前提下，从多个维度制定统一的基层治理数字化转型标准，严格监督各个转型步骤的落实和运行。该质量标准体系的主要目的是为基层治理数字化转型提供权威的参考标准，让转型过程中各基层组织有标准可依。当然各基层治理主体也需要在实践中根据本地区的实际情况，发挥主观能动性，有侧重地参照质量标准体系的内容进行数字化转型。数字化转型阶段的评估目的，是为了科学评估本地区数字化转型的进展程度，阶段性地总结过去数字化转型工作中的成就和不足，并在未来的进阶过程中采取对应的办法。数字化转型效果评价则需要对影响数字化转型成效的关键因素进行挖掘，从不同的角度对数字化转型的效果进行量化评估，促进基层治理数字化转型的不断进步，避免出现内卷化和信息形式主义等问题。与质量标准体系事前和事中的指导目的不同，数字化转型效果评估是结果导向，从结果倒逼各基层治理主体实施对应的改进措施。