我来分享如何利用大数据。

6月21日，由中国人民大学首都发展与战略研究院主办的第六届首都治理论坛在线举行。中国人民大学公共管理学院副院长杨宏山出席论坛并发表演讲。

杨宏山以“数字治理的机制设计为题，通过介绍大数据时代的政府学习模式、北京市接诉即办的成效与问题以及优化市政服务管理的机制设计，强调了数字治理机制设计的重要性。

杨宏山认为，在基于数字化城市治理的背后机制是十分关键的问题。对此，他提出三点看法。

第一，大数据时代的政府学习模式应值得关注。大数据时代对城市治理而言有很多机遇，同时带来的挑战也是现实的。大数据所提供的情景感知，与公共问题本身的真实场景并不一一匹配，因为数据的背后仅仅是信息的收集逻辑。

第二，数据形成的事实判断，与城市治理的价值诉求之间也存在一定问题。即使保障数据是对情景的真实感知，但在城市的治理方面，除了事实以外还需要价值的诉求。西蒙曾讲过，公共决策既要有事实判断也要有价值判断，所以大数据在事实上保证完全真实准确和客观，是有一定困难的。第三，大数据形成了一种因果关系，与政府治理本身的多元逻辑之间也存在问题。因为大数据本身反应的是基于数据所形成的一种线性的业务关系，而政府治理是多维度的逻辑，是在一种情景与目标模式的选择，而在这过程中既有理性的分析，也有决策的智慧和价值等考量。

在谈到大数据时代的政府学习模式时，杨宏山表示，政府学习有两种：一种传统的概念叫单环学习，是一种发现问题、解决问题的导向型学习，根据外部环境的反应和发现已经有行动的错误从而调整行动的策略。另一种学习是双环学习，在认知的过程中，除了问题导向以外，对机制本身做出一种新的学习就叫机制创新型学习，这种学习不仅是策略性的学习，还包括对政策目标和价值目标的诉求，对目标价值的重新审视，而这种审视之后对机制新的安排，由于不同的认知模式和形成治理逻辑，会带来一种全新的变化。杨宏山认为，要通过组织学习形成认知模式，在认知模式之下推进治理机制创新。同时，杨教授以“北京市接诉即办改革存在的问题”为例，提出了政策和建议。他表示，北京市在推动数字治理方面做了非常好的探索，包括网格化管理，以及问题信息集成，从而促使推进改革。北京市12345政府服务热线平台，从2018年北京发力街乡吹哨部门报告到2019年新改的接诉即办，平台的运行量和投诉量大大增加，解决了市民投诉的卫生健康、停车场紧张、停车秩序差等问题，从2019年的数据来看，解决率和满意率分别为75%和87%，比2018年都有改进。

同时，杨宏山还提出了接诉即办存在的问题：第一，热线来电量快速增长，应考虑如何提升机制的可持续性。

第二，仅依赖于一级平台来解决问题，不是长久之计。基层发现问题不能第一时间解决，而是通过市级平台再转到基层，这个过程太长。第三，热线派单的街道物业问题占比太重，需要机制创新型的组织学习来登记。

第四，如何让接诉即办面临的基层治理“零距离”。这个工作的响应力和满意度如何评价？ 对此，杨宏山提出了建议。

第一，需要一些非紧急救助热线，来解决城市治理的整体性和层级性问题。公共服务提升回应性，越是接近基层、越是有利于提升它的回应性。第二，公共服务的监督管理。区级服务人口的规模已经接近于美国第三大城市的人口规模，是统一监督还是分级监督需要深思。

第三，公共服务的绩效评价怎么办？实际上可以改变一种机制，不仅要改进热线而且要解决问题，因为不解决问题老百姓就会拨打市级的热线，所以机制设计在大数据面前虽然有很多数据，但数据只能反应直观问题。杨宏山表示，社区治理的改革至关重要，要提升社区议事和矛盾化解能力，从源头上减少投诉，而不能让投诉在政府内部增长，要在最低层加以解决，这也许是一个很好的机制。