2017年被稱為中國的新零售元年，就在這一年的年尾，市場上傳出騰訊入股永輝超市“超級物種”的消息；而另一個互聯網巨頭阿里巴巴，則早在2017年年中就把旗下的新零售實驗“盒馬鮮生”推到了臺前。不管是“超級物種”還是“盒馬鮮生”，新零售背后的關鍵都是以大數據為核心的互聯網技術。

商界正轟轟烈烈地利用大數據技術賦能實體經濟，相較而言，政府對大數據的使用則顯得有些冷清。其實，早在2015年，國務院就印發了《促進大數據發展行動綱要》，明確提出大數據是提升政府治理能力的新途徑，政府要利用大數據高效服務、精準治理和科學決策。在實際工作中，基層政府也的確需要大數據的幫助，這種需求還很強烈。但偏偏就是在政策支持與實際需求的雙重動力之下，大多數地方政府的大數據工作雷聲大、雨點小，遲遲不見長足的進步，其痛點究竟何在？

為了探究基層政府對大數據的利用情況，《南風窗》記者選擇佛山市禪城區作為樣本開展調查。佛山的大數據工作起步較早，以南海區、禪城區為代表的轄區在大數據的開發和使用方面做出了不少嘗試。這里面臨的困難在全國具有代表性，他們為克服困難所作出的探索也值得其他地區關注與反思。

打破信息壁壘困難重重

中國有充足的大數據企業與人才，他們在商業大數據的應用中積累了豐富的經驗。因此大數據的使用并不是最難的，真正限制基層政府的是大數據的獲取。與阿里的消費大數據、騰訊的社交大數據不同，政府手中的大數據并不集中，而是分散在各個部門，比如公安部門掌握犯罪記錄，教育部門掌握學籍信息，稅務部門掌握納稅情況等等。這些數據分散在各處，缺少連接的渠道，形成人們常說的“信息孤島”。

一座孤島上的信息對本島的“島民”而言利用價值非常有限，但在其他“島嶼”看來就不一樣了。例如民政部門在審查“貧困戶”資格的時候非常需要申報人的資產信息，這些信息在車管所、房管局和稅務局都有，但民政部門就是拿不到，結果少數有房有車的家庭也成了貧困戶。再比如公安部門在辦案的過程中，可能會用到當地流動人口信息、稅務信息、工商信息等，他們雖然可以跨部門調取，但是要經過層層手續，費時費力。

政府要想把大數據用起來，首先要打破信息壁壘，讓碎片化的大數據“活過來”。這不是件容易的事情，雖然都是黨政部門，但真要他們交出手頭的數據，會遭遇各式各樣的困難。首先是把數據交給誰的問題，目前各地的做法多是成立專門的職能部門，分管大數據應用，例如杭州的數據資源管理局，貴陽的大數據發展管理委員會等，佛山市禪城區則成立了數據統籌局。

有了主管部門，下一步就是從各個單位獲取數據。禪城區數據統籌局數據資源科科長盧向國的主要工作就是對接各個職能部門，收集大數據，他告訴《南風窗》記者，在實際工作中，向各個部門直接索要數據是非常難的。在調查中，記者了解到，不少部門總會用這樣那樣的理由拒絕數據共享，總的來說無非不敢、不愿和不能三種原因。

所謂的不敢是指害怕有風險、擔責任。大數據是近些年才興起的技術，過去的許多法律法規缺少大數據的思維，沒有為開放數據的部門提供必要保護，這使得這些部門顧慮很大。一些領導擔心一旦出現信息泄密就是自己的責任，所以抱著“多一事不如少一事”的想法，對數據共享敬而遠之。

也有的部門把自己掌握的數據作為自身利益和權力的一部分，甚至看成是私有財產，不愿意拱手相讓。一位參與過大數據統籌的工作人員給記者舉了一個例子，某部門的數據很有價值，其他單位想要使用就得和這個部門搞好關系，該部門的領導可以借分享數據的機會“賺人情”。但如果把這些數據交給了數統局，不僅得不到好處，還失去了與其他部門搞好關系的“砝碼”，這個部門怎么會配合呢？只要他們不想把數據交出去，找個搪塞的借口并不難，“涉及個人隱私，不方便泄露”，“上級單位不允許共享”，這些都是他們常用的理由。

還有一種情況是不能開放，這種情況主要發生在由國家一級或省一級垂直領導的單位，如工商、國稅、質檢等部門。它們的數據源代碼多掌握在上級部門手里，區一級政府沒有獲取權限。造成的結果就是基層生產數據卻無法利用數據，大量數據上傳到市、省一級，基層要使用時還得申請數據回流，不僅手續繁瑣，成功率也極低。

種種原因使得信息壁壘高筑，信息孤島難以打通。基層政府不能直接掌握大數據，也就很難應用，“巧婦難為無米之炊”。打破信息壁壘是當前各地政府都面臨的難題，也是大數據賦能政府治理的痛點所在。

另辟蹊徑的禪城

直接向部門索要數據會面臨種種阻礙，禪城區2014年啟動的“一門式”政務服務改革卻無意中探索出一條新路，將大數據工作中的“我求人”轉變成了“人求我”。

“一門式”政務服務是指將原來多個辦事大廳的服務事項集中到一個服務中心，簡化到一個窗口辦結。舉例來說，以前申請殘疾人生活津貼，申請人需要攜帶申請表到各級殘聯蓋章審批，現在只需到村居的綜合服務窗口進行申請，資料就會流轉到各級部門，申請人跑一次就能辦理。禪城區行政服務中心副主任何樹營說，以前計生、國土、人社等職能部門都有自己的專項業務辦理窗口，他們是專科醫生；現在這些專科醫生聚攏到了一起，每個人都是“全科醫生”，能夠對接跨部門、跨專業的審批服務。

“一門式”服務的初衷是簡化辦事流程，解決市民“辦事難”的問題。在提供高效服務的同時，禪城區卻有意外收獲—作為副產品的大數據。由于“一門式”平臺將十幾個部門的24個審批系統匯聚在一處，原本分散在各部門的數據也在這里集中。

這種集中有兩種方式。何樹營說，愿意主動分享數據的單位提供數據端口，數統局可以將他們的數據批量導入；而不愿或不能提供數據的單位，平臺可以用“跳轉”的方式截流數據。他所說的跳轉，可以簡單地理解為復制。比如政務服務平臺雖然沒能獲取民政系統的數據，但是在行政審批過程中，平臺擁有查閱這些數據的權限。于是每完成一次與民政相關的審批，服務平臺就把一個個體的民政信息復制過來，時間久了，這些信息匯成大數據，此前不能直接獲取的民政數據便掌握在區一級手中了。

在禪城區行政服務中心，每個窗口的業務員面前都有兩臺顯示屏。一臺顯示的是“一門式”政務服務的操作系統；另一臺則顯示其他部門的數據，專門用來跳轉截流。這種做法其實是一種妥協，地方政府需要數據又不能直接獲取，只好選擇這種稍顯麻煩的方法自己收集。

三年多來，“一門式”平臺沉淀的數據量已經超過了三億條，這些數據與個人、企業緊密相關，有很高的利用價值。不過這種方式也存在局限性，盧向國說，“一門式”平臺的數據都是行政審批類的“塊狀數據”，一些由部門掌握的“條狀數據”在行政審批中用不到，也就無法通過跳轉的方式截流。

為了獲取更多的條狀數據，禪城區接連出臺了《政務信息資源共享管理辦法》和《大數據共享共建共用工作指引》，明確了“誰使用，誰負責”的原則，從制度上打消了部門提供數據時的顧慮。更有效的做法則是將各單位的大數據工作納入組織部年終績效考核，以此給部門施加壓力。盧向國坦言，自從有了績效考核，部門推諉、不愿提供數據的情況有了明顯改善。

“一門式”平臺積累的大量塊狀數據則是數統局的“本錢”，有了本錢，才能吸引其他部門來做數據交換。過去一些部門沒有共享數據的動力，是因為得不到好處，現在他們只要把自己的數據拿出來，就能收獲其他部門的數據作為回報，豐富自己的數據庫。有了這種利益驅動，部門就會主動找上門來，參與大數據工作。

禪城區數據統籌局副局長張軍說，目前各個單位的大數據意識已經越來越強，部門領導感受到大數據對他們工作實實在在的幫助，就愿意主動參與進來，形成一種良性循環。目前，數統局面臨的最大困難不再是區內部門的阻力，而是垂直領導單位的數據回流難。

大數據賦能前路漫漫

復旦大學數字與移動治理實驗室主任、副教授鄭磊講過一個形象的比喻，政府的數據就像封在瓶子里的蘇打水，關著瓶蓋的時候看上去悄無聲息。但只要把瓶子一打開，嘭的一聲，數據的能量就迸發出來了。

禪城區的實踐印證了這個比喻。“大數據池”成形之后，禪城區開始探索對大數據的使用，一個典型的案例是“入學無紙化”。過去，適齡兒童，尤其是非本地戶籍的適齡兒童入學需要監護人現場提交戶口、住房、社保、工作證明等一系列資料，過程繁瑣。現在，這些信息已經打通，教育部門只要調閱相關數據，就能在后臺用大數據完成審核，不僅免去了家長開證明、交材料的麻煩，還杜絕了材料造假的可能性—因為這些材料是由政府部門直接提供的。

這樣的應用還有很多，例如根據大數據形成的信用分級，政務服務平臺能夠提供信任審批服務，材料不全也可以先辦事；社會綜合治理云平臺則可以將多種渠道發現的社會問題通過標準化流程推送到對應責任部門，并指定具體負責人，避免部門之間推諉扯皮的情況。

大數據在禪城區的社會治理和公共服務上發揮了不小的作用，但在幫助政府科學決策方面，大數據的能量還沒有完全釋放。禪城區數據統籌局副局長鄭小廣說，傳統的政府決策是模糊的，靠著經驗和感覺做決定，容易犯錯；只有大數據能幫助政府了解宏觀面上的情況，在數據支撐下做科學的決策。目前的問題是，用大數據高效服務、精準治理相對容易，但政府決策是非常復雜的事情，牽扯到很多方面，大數據該以何種方式介入，他們還在探索當中，這也是禪城區數統局未來的工作重心。

鄭小廣目前有兩條思路，分別針對區領導和職能部門。數統局辦了一份名為《數字禪城》的雜志，從經濟、民生、城市和熱點四個方面解讀禪城的大數據。這本雜志會送到禪城區主要領導手中，收到領導的反饋后，數統局再對領導重視的具體問題作更深入的分析。這樣方向更加明確，也能降低數據分析的成本。

面向具體職能部門，數統局主要是提供分析報告，為部門的決策作參考。例如運用“禪城區教育一張圖”，可以在地圖上直觀呈現學校的位置、規模、招生計劃、招生范圍、學位數等信息，通過大數據的分析對教育資源進行調配，為教育部門制定未來的招生政策提供數據支持。

2017年12月上旬，中共中央政治局就實施國家大數據戰略進行了集體學習，習近平總書記在會上指出，要推動實施國家大數據戰略，推進政府管理和社會治理模式創新，實現政府決策科學化、社會治理精準化、公共服務高效化。

對地方政府來說，未來的課題依然是如何打通部門間的信息壁壘以及怎樣利用大數據進行科學決策；對中央來說，亟待解決的則是實現跨層級、跨地域的協同管理，幫助地方政府解決“生產數據卻不掌握數據”的難題。