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基于大数据的政府环境决策能力建设

[日期:2017-10-24] 来源:大数据  作者: [字体: ]

  2015年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,首次从国家层面认定数据是国家的基础性战略资源,大数据成为提升政府治理能力的新途径。2016年环保部印发《生态环境大数据建设总体方案》,开启“互联网+生态环境”战略,推动政府环境治理创新。依托大数据为环境治理提供的战略资源和发展契机,多方面推进政府环境政策能力建设,对我国环境治理现代化和生态文明建设具有重要意义。

 

  一、大数据在环境治理领域的应用前景

  21世纪的人类,正由信息技术和互联网牵引着步入大数据时代,“一切皆为数据”,数据成为世界各国提升国家综合竞争力的又一关键资源,也成为全球环境治理中的战略要素和革命利器。大数据,既是一种数据,又是一种技术;既是一种应用,又是一种思维,对于环境治理变革具有极其广泛的应用前景。

  1.作为数据的大数据

  作为数据的大数据,是信息化、数字化、智能化技术的运用,具有“4V”特征,亦即海量的数据规模(Volume)、快速的数据处理体系(Velocity)、多样化的数据类型(Variety)、数据本身能创造价值(Value)等。据估计,整个人类文明所获得的全部数据中90%来自于过去两年,到2020年全球数据使用量将达到约44ZB(1ZB=10万亿亿字节),是今天的44倍。体量巨大、种类繁多、价值密度较低的大数据,对数据的分析、处理、提纯、集合等能力提出了更高要求。信息时代的数据已经成为国家基础性战略资源,加快建构生态环境大数据,能够为现代环境管理者制定环境决策提供重要基础和趋势参考,数据驱动的政府环境政策日益呈现出信息化特征。

  2.作为技术的大数据

  作为技术的大数据,是融合计算机技术、人机交互、平面设计、数据挖掘等技术在内的新一代信息系统构架的产物,能够对数量巨大、来源分散、各式多样的数据进行采集、存储、深度挖掘和关联性分析,发现规律、创造价值,进而建立起从物理世界到数字世界和网络世界的无缝链接。[1]将大数据技术应用于环境治理,不断提高生态环境数据挖掘、加工、增值能力,可以更全面把握人类经济活动与环境生态危机之间的复杂联系和深层次规律,更系统有效地监管生态环境状况的动态变化和政策实施效果,重塑环境治理认知和实践模式,提高环境治理的精准性、高效性和预见性,大力提升绿色生产力,促进政府环境治理现代化。

  3.作为应用的大数据

  作为应用的大数据,不仅指的是提供规模庞大的数据对象,更重要的是实现数据“对象、技术与应用”三位一体同步发展,推动全球进入一个将数据作为核心资产的新时代。高度疏散、结构松散、体积庞大的海量原始数据,只有经历从数据—信息—知识—决策的完整过程,得到合理开发、深度挖掘和统一融合,从个体的、破碎的、衰老的数据变成整体的、互联的、鲜活的数据,才会创造出现实价值和生产力效益。加快生态环境大数据技术创新与应用创新,有利于充分反映不同区域、不同群体、不同层次的民生环境诉求,优化生态环境资源配置和环境公共决策,扩大环境服务范围和渠道,提升环境公共品服务质量,形成公平普惠、便捷高效的环境服务体系。

  4.作为思维的大数据

  作为思维的大数据,具有开放性、共享性、个性化、网络化等多元特征,其革命性影响将贯穿社会治理的各个环节,深刻影响人类社会的组织形式、治理模式、决策过程和社会生活。《大数据时代》的作者维克托?舍恩伯格指出,大数据时代出现了从样本数据到全部数据、从精确数据到混杂数据、从发现因果关系到探求关联关系的三个变化,因此将引发人类工作、生活与思维的巨大变革。大数据驱动的环境治理更强调构建跨部门、跨流域、跨区域生态环境数据资源共享共用格局,更强调环境治理的系统治理、综合治理和协同治理,更强调多元环境治理主体协同共治,民主的、参与式的、互动式的环境治理将取代以往命令型的、单向型的管理模式。

  二、政府环境决策面临的数据管理难题

  党的十八大以来,党中央、国务院不断加强生态环境治理的顶层设计和路径规划,将生态文明建设作为执政理念上升为国家战略。但是,我国环境形势整体上仍然十分严峻,环境政策在制定、执行和评估的整体过程中存在诸多环境数据管理难题。

  1.生态环境数据缺失、不完备或造假,造成政府环境认知错误和决策偏差

  2015年国务院办公厅印发的《生态环境监测网络建设方案》提出,“目前,我国生态环境监测网络存在范围和要素覆盖不全,建设规划、标准规范与信息发布不统一,信息化水平和共享程度不高,监测与监管结合不紧密,监测数据质量有待提高等突出问题,难以满足生态文明建设需要,影响了监测的科学性、权威性和政府公信力,必须加快推进生态环境监测网络建设。”[2]由于生态环境系统本身具有丰富复杂性,生态环境状况具有较大的区域差异性,而传统的数据技术只能收集和处理数量有限、规模较小的生态环境数据,致使政府环境政策往往建立在有限的“样本数据”基础之上,容易出现环境认知错误和决策偏差。某些重点排污企业违反国家规定,针对环境质量监测系统修改参数或者篡改监测数据,致使环境监测数据遭遇不同程度的转移、隐匿、篡改等人为“二次污染”,导致后续环保决策的错位和失误,甚或产生难以预料或不可逆转的环境政策灾难性后果。

  2.生态环境数据分散化和“部门私有化”,造成政府环境决策受限、管理割裂

  一方面,我国地域宽广、环境问题复杂多样,种类庞杂的生态环境数据被分散掌握在不同的政府管理部门、企业、研究机构手里,导致环境资源归属和数据存在分散化和“部门私有化”的特点,政府环境决策面临严峻的“数据烟囱”和“数据孤岛”问题,阻碍政府环境信息资源的整合利用。另一方面,经济发展及经济效益具有个体性、局部性、内部性,环境保护及环境效益却具有较强的公共性、整体性、外部性,环境污染与污染传输不受行政辖区界限的限制,但环境管理的属地特征往往导致环境治理遭遇重重难题:上游环境污染,下游跟着遭殃;下游要求赔偿,上游不愿赔偿;上游生态建设,下游免费搭车;上游要求补偿,下游不愿付费。[3]地方政府的环境决策往往对经济效益和政治绩效的考量优先于生态效益和环境公共利益,拒绝生态环境数据的信息共享互通,不利于环境污染和生态保护的系统治理和综合治理。

  3.生态环境数据开发乏力,导致政府环境政策创新效率低下

  当前政府环境决策面临着一些数据开发难题。一方面是全球化时代生态环境数据泛滥、汗牛充栋,另一方面是政府环境治理需要的有效生态环境数据沉睡、开发不足;一方面是社会对政府生态环境数据的开放需求极为旺盛,另一方面是政府公开的大量生态环境数据利用率很低。政府掌握着绝大多数、相对齐全的重要生态环境数据,但由于存在数据质量、数据安全、数据权益等问题,又缺乏有效和高效的挖掘、开发和利用,致使大数据未能卓有成效地为政府环境政策创新提供新知识、创造新价值、提升新能力。如何进一步扩大环境生态数据开发的深度和广度,真正将数据资源转化为智力资源,如何鼓励企业积极利用政府生态环境数据进行创新,让大数据真正成为绿色创新、绿色竞争和绿色生产力的下一个前沿领域,如何运用大数据推动绿色技术革新、环境治理变革、环境管理体制改革,是大数据时代环境治理创新必须认真思考的问题。

  4.生态环境数据监管的多元主体参与不足,导致政府环境决策公共理性缺失

  传统环境决策主要采取自上而下的政府主导型模式,导致环境政策创新存在多元主体参与不足的弊端,未能真正体现环境公共决策的公众利益优先性。现代技术和经济工程项目的环境风险日趋复杂化,“政府主导”加“专家决策”的环境决策模式,受政绩考核和利益导向影响,体现出严重的经济理性和技术理性倾向;环境信息管理和监测又忽略了公众的环境知情权,缺乏必要的环境风险评估和信息公开;政府环境公共决策排斥了社会公众参与,弱化了环境决策的公共利益取向,使得政府环境政策缺乏社会正义和公共理性。随着公众环境诉求和权利意识的提高,近年来大连、宁波等地相继出现的民众反对 PX 项目、反对垃圾焚烧项目等环境抗议事件,公众最终采取“散步”、上访、抗议等非制度性方式来“参与”和影响政府环境决策,从某种程度上说明政府环境决策在利用各种网络数据平台主动、及时地吸纳社会多元主体参政议政方面存在不足。[4]

  三、运用大数据提升政府环境决策能力

  伴随着“互联网+”行动计划上升为国家发展战略和大数据顶层设计的正式确立,积极推动大数据与互联网、云计算、物联网等技术统合发展,多方面推动政府环境决策能力建设、促进环境治理现代化,成为大数据时代生态文明建设的努力方向。

  1.建立健全各类生态环境信息数据库,提高政府环境决策的科学性和准确性

  无信息,不决策。一方面,数据是决策的基础,建立健全较为完备的生态环境数据库是政府环境决策科学化的重要前提。政府应当科学布局、统一规划,加快建设涵盖水、土、大气、森林、草原、矿产等自然资源和生态环境的基础数据库,涵盖环境污染、生态修复、生态技术、生态经济、生态旅游等内容的各类统计数据库,和按照行政区域划分的区域生态数据库,推动生态环境信息数据库的标准化、规范化建设,使政府环境决策的数据基础从少量的“样本数据”“有限的个案”变为海量的“全体数据”“用数据来说话”,为国家环境治理提供重要的数据基础和决策支撑,提高政府环境决策的科学性和准确性。另一方面,政府应加快开放其所掌握的生态环境数据库,与企业、公民个人、环保组织等群体的生态环境数据进行共享协作,充分利用大数据和互联网平台,打破“数据孤岛”障碍,促进中央与地方政府环境管理部门之间、区域环境管理部门之间、政府—企业—社会公众之间的生态环境大数据互联互通,既能减少数据统计的重复劳动和资源浪费,降低生态环境信息数据的失真率和错误率,减少政府决策的随意性、冲动性和孤立性,又有利于实现对生态环境问题的综合治理和系统治理。

  2.加强生态环境大数据的监测和管理,提升政府环境决策的高效性、前瞻性

  运用大数据、云计算、物联网、移动互联网等技术手段,加强对重点污染源等生态环境大数据的实时监测、动态管理和全产业链干预,加强多维度、多层次、历时态的关联数据分析,对经济活动与环境生态变化之间的演变规律和发展趋向进行深度分析和前瞻性预测。通过数据访问安全控制、数据等级保护、用户等级管理、第三方数据检测等技术手段,解决生态环境大数据的数据来源、数据冲突、数据造假、数据安全等问题,针对环境生态后果或危机事件建立较为完善的环境风险识别、分析和评价体系,完善事先防范、事中控制、事后救治的环境风险预警和治理制度,做到环境污染控制的前置化、精细化、日常化,真正实现“实事求是”“数据驱动”的精准性、长期性、持续性环境治理。[5]另一方面,政府应加强生态环境大数据战略的顶层设计和战略管理,积极推进各地政务环境服务供给侧结构性改革,破除部门、行业、领域之间的数据割裂和壁垒,制定统一、合作、协调、共享、互益的大数据政策,完善生态环境数据开放共享机制环境,发挥生态环境大数据的聚合效应,提高政府环境决策的高效性和前瞻性。

  3.大力推进大数据应用创新,实现政府环境政务服务多样化、人性化发展

  其一,增强大数据技术对数据的挖掘、分析、转化能力,加大人工智能、深度学习、海量数据存储、交互式数据可视化等大数据技术在生态环境数据方面的应用和开发,把庞大的生态环境大数据资源转化为富有价值的决策信息集群,推动生态环境数据公开和公共信息透明度,建立“用数据说话,用数据决策,用数据管理,用数据创新”的政府决策管理体制。其二,运用大数据技术和大数据思维重构环境治理体系,推动生态环境大数据与交通运输、公共卫生、城市资源、网络舆情等领域大数据的互联互通,创立创新政务微信、微博等网络沟通平台,开发升级政府网络问政系统,推动“互联网+环境政务服务”,提升环境管理部门的数据共享和传递效率,推进大数据+环境产业发展,提供高效、丰富、及时的政府环境政务服务。其三,运用大数据技术分析和把握网民关于气候变化、环境污染、化工厂建设等环保方面的网络舆情和舆论走势,有助于政府环境管理部门快速体察民众多方位的环境诉求、及时引导和妥善解决环境冲突事件、大力推进环境产品创新和环境服务创新,提高政府公信力和执行力。

  4.加快生态环境大数据的相关立法,为政府环境决策提供强有力的法律保障

  大数据时代来临,为环境治理提供了机遇,但也带来了数据开发、应用和市场化发展的系列问题,政府应当立足本国国情和技术发展状况,制定国家宏观大数据战略,为大数据技术发展、生态环境数据共享和商业化应用提供政策指导和法律支持。首先,在《中华人民共和国政府信息公开条例》《当前政府信息公开重点工作安排》《环境信息公开办法》等现行法律法规基础上,研究制定符合国情的生态文明建设信息公开和共享法律法规体系,探索生态环境数据挖掘过程中个人信息保护和数据安全的法律法规建设,将生态环境数据公开和管理纳入法治化轨道。其次,从立法、财税政策制定上加大对生态环境大数据产业发展的支持力度,拓展生态环境大数据的商业价值和市场开发,加强大数据技术的产学研联合开发和核心技术能力建设。再次,以建设法治政府、服务性政府为目标,深化环境行政体制改革,推进生态环境数据安全、数据资产、数据开放、数据共享的配套政策法规建设。运用大数据处理技术,将《环境监测数据弄虚作假行为判定及处理办法》《关于办理环境污染刑事案件适用法律若干问题的解释》等法律法规落实到实处,及时遏止环境监控数据篡改产生的连锁性负面效应,为环保决策精准化提供重要依据。

  5.贯穿大数据思维,推动政府环境决策结构民主化、合理化

 

  秉持“创新、协调、绿色、共享、开放”五大发展理念,促进大数据技术与微博、微信等新媒体技术的高度融合,打破信息壁垒和数据垄断,突破时空限制,吸纳社会公众参与国家环境治理,体现多元主体的不同利益诉求和价值偏好,形成政府主导、公众参与、多元主体协同的环境治理新格局,实现从单一治理向多元共治、从封闭治理向开放治理、从政府主导向协商治理的范式变迁。一方面,运用大数据思维,推动“责任先行”“人民本位”的政府治理理念变革,确立协同合作、共享开放、公信透明的执政理念,不断提高政府管理部门和行政人员的信息技术水平和信息化管理水平,实现政府环境治理问政于民、问智于民,凝聚思想共识、达成利益共识,扩大政府公信力和参与民主增量升华。另一方面,利用大数据技术搭建不同形式的“环保大数据”公众服务平台,利用微信、微博、QQ等移动互联网手段及其内嵌消息服务和互动功能,提升政府和环保部门对公众环境需求的数据采集和精确认知,提供差异化、精细化、分层化的环境公共服务,将政府提供环境生态服务与公众参与环境污染监管举报有效结合,从数据、技术、人力等方面积极运用社会群体智慧,来弥补政府决策资源不足。





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