城市的发展与治理离不开数据和信息。随着信息技术的发展，以大数据为基础的新兴技术革命改变了城市的整体面貌，也增强了城市管理和服务的能力。

数据驱动的城市管理能够优化城市的资源配置，同时也能够开发出一些未被认识到的需求，使城市管理在及时满足不同行为主体需求的同时，增进城市居民的福利水平。在超大城市运行日益复杂化的过程中，数据驱动提供了完善城市社会治理的新工具。

作者：

任远 ：复旦大学社会发展与公共政策学院教授

本文从理论上讨论了数据驱动和超大城市社会治理的关系。第一部分讨论超大城市运行的复杂性对城市社会治理带来的挑战；第二部分说明数据驱动对完善城市管理和服务的积极作用；第三部分讨论数据驱动对城市管理服务的体制和机制所具有的影响；第四部分基于治理理论讨论数据驱动对超大城市社会治理的启示。

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城镇化过程中超大城市治理

面临的突出挑战

作为超大人口规模国家，我国正经历着快速的城镇化。随着大量人口进入城市，我国形成了若干超大规模的城市，这些超大城市与其周边腹地紧密连接，形成城市群和城市连绵地带。

超大城市增加了城市运行和治理的复杂性，同时也增加了城市管理的困难，具体表现为一系列的“城市病”，如交通拥挤、环境污染、犯罪率提高等。这些超大城市在运行中出现的困难，降低了城市运行的效率，不利于提高城市生活的品质，不利于满足超大城市人口规模的需求，也损害了民众的生活福利。

超大城市在发展中所面临的困难，本质上是人口大规模集聚和人口管理服务能力不足的矛盾。对此，需要加强服务供给、提供精细化的城市管理，来实现良好的城市社会治理。

也就是说，城市社会治理需要像“绣花”一样精细。

应该看到，探索超大城市的社会治理不仅具有中国意义，也具有世界意义。目前，全球正在经历快速的城镇化， 城镇化水平超过50%， 人口持续向城市集中。世界主要的城镇人口增长在发展中国家，未来二三十年中，在发展中国家将形成一系列超大城市。

因此，对我国超大城市社会治理的探索同时具有全球意义，我国具有特色的超大城市社会治理的经验和实践，能够为世界超大城市的发展和治理提供有益的解决方案。

新一轮技术革命为提升超大城市社会治理提供了新的可能性。

以大数据为基础的互联网、物联网、云平台、移动互联网、人工智能和机器人等新兴技术快速发展，未来，各种人脸识别技术、云计算、GPS 定位技术、三网融合技术、虚拟现实技术等，都会极大地拓展数据驱动城市管理的基础设施建设、数据系统建设，以及应用开发能力，并提高大数据社会治理的能力。

对于高人口密度、高人口流动性和人口多样性的超大城市发展和治理来说，城市治理的复杂性被空前地提高了，但是数据化的开发应用，正展现出技术进步的巨大力量，促进城市科学化、精细化、智能化管理水平的提高。

在全球一些特大城市如纽约、伦敦，通过“数据驱动管理”来应对城市治理的复杂问题，得到积极推进，全球也开始出现了“大数据和社会福祉”（Big Data for Social Good） 的社会行动。

近年来，特别是国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《行动纲要》）以来，大数据社会治理逐步成为提升政府治理能力和治理模式的重要途径。

《行动纲要》提出建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理和用数据创新的管理体制”。可以看到，在城镇化过程中，我国超大城市的人口增长和社会治理压力表现得非常突出，利用现代技术和大数据技术使城市管理提升到一个新的高度。

通过数据驱动提升管理和服务能力，实现精细化管理，已经成为政府部门、学术研究和社会企业部门共同关注的重点领域。

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数据驱动的技术进步

提升城市社会治理的能力

超大城市的核心问题是应对人口增长、增强管理和服务的能力，而新兴技术的发展提升了城市管理和服务的能力。数据被认为是类似“新石油”的宝藏，城市运行无时无刻不在产生数据，这些数据资源构成解读城市运行的信息，为城市管理和服务的提升创造了基础。

大数据也使得人类行为模式更加可以预测，更能够解释城市发展中多变量的复杂关系，因此能够更好地了解城市运行，增强改革城市的能力，这构成了“智慧城市”的基础。

因此，随着数据收集、存储和挖掘应用能力的提升，它将使城市具有越来越强的能力，以应对超大城市面临的挑战和解决城市运行的困难。

对于超大城市而言，其具有的突出特点是：城市系统更加复杂、城市要素具有动态流动性，城市内人口群体具有差别性和多样性。因此，城市社会治理的难度是随着城市规模的扩大呈指数性上升。

在此背景下，依靠传统城市管理的台账统计和部门协调沟通来进行管理，效率低下、功能不足，难以适应超大城市的具体需求。数据科学和信息技术的发展为此提供了新的发展可能。

数据驱动对超大城市社会治理的优势在于：

第一，它能够提供实现全样本的充分信息，可能从整体上掌握城市生活的多样性，并试图通过信息计算来适应城市运行的复杂性；

第二，它通过动态数据来适应城市生活的流动性和变化性，例如收集空间动态数据，能够及时把握城市的流动性，为城市管理提供即时性信息；

第三，数据驱动的城市管理通过以用户为中心的精准性服务，可以避免“一刀切”的弱点，能够为具体的人群提供有针对性的服务。

例如亚马逊能够实现有针对性的服务，就是依据大数据的分析，具体服务对象的特殊需求能够被发现，并依托数据库平台为该群体提供有针对性的服务。

数据驱动提升了城市管理和服务的能力。

第一是预测的能力。利用大数据特点，有助于发现问题， 对未来的态势进行预测，也可以进行相应的关联性预测。

例如根据卫生系统对孕妇孕检的数据构建数据库，能够比较准确地估算出城市未来一年内不同月份人口的出生情况；再例如根据“方便面指数”，也能较为准确地估算城市外来人口的数量。

用大数据来对未来态势进行预测时，一种说法是大数据不能作总体推断，只能反映出某种变化的趋势（选择不同的指数）。大数据能够反映两件事情的关联性，能够通过可视化将复杂的问题表现为简单问题。因此，可以通过对数据的状态进行归纳，从而了解发展的趋势。

第二是监控的能力。通过大数据的即时信息，能够动态地监测城市管理的状况，及时发现问题。例如通过摄像头、人脸识别，可以准确监控城市的运行状态。

庞大的监控体系不仅仅是通过摄像头和红外设备来监控，由于个人和行为主体每时每刻都在信息系统中留下数据痕迹，其个人行为实际上受到普遍监控。某种意义上而言，不需要实地监控，就能够及时把握个人行为和城市运行的动态。例如某人购买了火车票，系统就能够准确地定位其具体的个体行为信息。这种强大的监控能力，是传统城市管理手段无法实现的。

第三是预警的能力。以数据为基础构建城市运行的标准模式，而当城市运行偏离了标准模式时，系统就可以提供某种预警的机制。例如社区可以通过大数据发现社区火灾安全隐患，可以通过大型活动中人口集聚程度来预测踩踏和供给的风险。

传统的城市管理依靠的是经验管理，例如一次下雨，城市某些地方出现积水，可能下一次下雨，这些地方也会出现积水。但是不同的因素往往产生不同的影响，依靠经验的治理可能不够。数据驱动管理能够提供精确的信息，可能的风向、雨水的路线和雨量会给城市不同地区造成不同的影响，通过更强大的数据支持能够提供管理和服务的能力，提供更精准的预警结果。

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数据驱动治理

提升城市社会治理的体制机制

数据驱动的城市管理，能够对城市管理和服务的供给侧和服务侧两端发挥作用。

一方面，城市在管理和服务的过程中产生数据，或者通过管理和服务的数据化来提高供给能力；

另一方面，数据也进入城市管理和服务的反馈过程，有助于发现城市运行中的困难和需求，验证管理和服务的效果，从而满足改善城市管理的需求。

因此，数据驱动的城市管理使社会治理的体制机制实现高效率运行。数据驱动的管理模式使得管理服务的供给侧不再是一种命令性的管理和申请式的服务，即根据申请来提供服务，而是有可能通过数据分析主动提供管理和服务。

例如儿童到了入托、入学年龄，不再需要根据人口情况，向职能部门申请服务，数据驱动的城市社会治理能够主动地将服务推送给目标地区的所有对象，而该地区的居民仅需加以确认。

数据驱动的技术创新使得需求侧不再是被动地接受服务，而是能够随时生成需求信息，并主动选择服务和定制服务。这样，通过数据平台提供充分的信息，有助于完善、优化管理服务的内容和工作流程。

这种供给侧和需求侧的管理服务对接，甚至不需要征求供给侧和需求侧的意见，只依靠数据流呈现的信息就能够完成服务流程，并不断优化服务机制。

一些政府部门的智能平台和网站，设计成用户可以通过点击服务项目，选择最为需要的相关部门的服务，因此，可以通过平台构建的方式改变数据流，以此来提高管理服务的效率，同时推动有关管理和服务部门的机构设置和预算配置，从而发挥更优的管理服务效果。

这个例子告诉我们，数据所提供的信息，展现了供给侧和需求侧实现最优资源配置的方式，基于大数据的自我学习和自我完善，使城市管理能够提升到一个更智能化的状态。

因此，具有充分信息、开放使用和高效运行的数据平台和数据处理模式，对于推动未来城市的社会治理是重要的基础设施工程。城市政府推动大数据社会治理首先需要建立开放的数据平台（ 如纽约的data-bridge 平台），促进数据整合、数据共享、数据开放，加强数据关联和数据预测，推动政府部门的科学决策。

当前的大数据社会治理面临着诸多具体的困难，如信息孤岛、信息失真、不同群体之间的信息鸿沟、通信和网络设施建设不足；不同部门的信息重复和事后的信息管理造成的社会管理被动；大数据应用分析和管理的能力不足，政府数据开放性不足，削弱了政府和社会、政府和商业单位的相互协同；

数据统计口径不一、定义的标准化不足、数据漏报与缺失现象严重、数据共享机制不健全，都会减弱数据驱动社会治理的能力；同时，大数据也面临数据安全管理、海量数据的信息困扰等问题。

推动数据为基础的管理服务，以及需求侧和供给侧的整合，是通过一系列数据应用来实现的，在城市建设和城市规划、社会保障、儿童和教育、就业和创业、环境和可持续发展、健康医疗等不同方面，正在发展出丰富的管理和服务应用。

这些应用推动城市社会治理在需求侧和供给侧的服务整合，完善管理和服务的流程。

世界上许多著名的城市以及我国的北京、上海等超大城市，已经总结出一些经验，形成了不少基于数据的管理和服务平台，例如老年人口社会服务系统、城市基层社区管理系统等。

可以预见，随着智慧城市发展的深化，城市社会治理的数据应用还将爆炸式地增长。

04

治理理论对数据驱动的

超大城市管理服务的启示

社会治理概念的提出，意味着相关社会事务的发展已经从政府管理过渡到共同治理的时代，超大城市社会治理尤其强调政府、社会组织、社区、居民和企业等不同主体共同处理社会事务，实现公共利益的最大化。

党的十八大提出我国的社会治理是“党委领导、政府负责、社会协同、公众参与和法制保障”。

十八届三中全会提出“创新社会治理体制和改进社会治理方式”，将多元主体、民主参与、合作共治作为社会治理理论下城市社会治理的改革，不仅包括政府管理和服务的体制和机制的再造和改革，同时还包括社会不同主体对城市管理和治理的共同参与和服务。

超大城市依托数据驱动加强管理服务，首先依靠政府的主导和推动。

在此过程中，大数据开发应用和社会治理的需求本身孕育着巨大的产业机会，为全球城市产业经济创造新的发展动能。数据驱动的社会治理离不开企业力量的参与，而且基于企业的技术创新，也能够提升城市管理和服务的能力。

超大城市的社会治理，离不开城市居民的参与。城市居民不仅是城市社会治理的对象，其本身也通过积极参与社会治理而提出需求，构建现代化城市的管理和服务模式。

因此， 大数据技术的应用， 也有利于形成一种协同性的治理，发挥人的参与作用，并使人的参与成为社会治理转变的核心。城市社会治理的本质在于，通过技术手段构建城市事务沟通协作的平台，提高管理和服务的效率，使得民众能够有更大的能力参与到治理的过程中。

因此，数据驱动的社会治理平台有助于实现公众参与，并促进人与人之间、管理者和服务者之间互动沟通的能力。

超大城市的社会治理需要构造出一种集聚多主体的力量，实现共同行动的框架，包括举行开放数据的大数据竞赛、利用高校组织工作坊、通过企业和社会机构提供专项基金支持数据产品开发等。

数据的开发利用和促进城市社会治理，需要构成一个数据信息的基础平台，也需要形成一个数据产业链的生态体系，需要依靠多元力量的共同参与，发挥不同主体自身的优势，实现分工协作和知识的共享扩散，在数据生态体系中充分发挥数据的价值。

大数据支持的超大城市社会治理的作用主要体现在：数据的价值挖掘功能降低了城市精细化管理的成本、高效智能功能提升城市服务的效率、精准分析功能提升城市人性化管理水平、模拟预测功能提升城市管理科学决策水平，以及网络互动功能推进城市向治理体制转型。

数据治理对超大城市社会治理的另一个启示在于：数据本身的收集、开发和使用也需要在一个治理的框架中得以实现。政府不直接生产数据，但是政府在相关的业务流程中积累了庞大的数据资源。

同时，商业活动和人们日常生活中也积累了庞大的数据。对于数据的治理，各种数据资源如何使用、数据的所有权如何界定、如何在保护隐私的基础上最大化地实现数据价值，需要通过相关法制建设来实现。

数据驱动使得城市管理从封闭走向开放，从割裂性走向整体性。大数据技术应用推动了社会治理的科学化、民主化。而基于数据的超大城市管理，有利于扭转城市管理缺位、不到位的局面，提高管理和服务的能力，提高管理和服务的流程再造和机制再造，并促进管理和服务实现政府、企业和社会共同参与的治理格局。

因此，数据驱动的城市社会治理，是超大城市实现精细化管理的重要手段，也是建设智慧城市、创造出更加信息化和智能化的未来的必由之路。

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