大数据技术赋能网格化管理与服务

罗 宇

(中共江苏省委党校，江苏 南京 210009)

1 提出问题：从网格化管理到“大数据+网格化”

北京市东城区是我国最早实行网格化管理的地区，2004年，北京市政府将东城区划分为网格化管理试点，在实践中取得了良好成效。在之后的十多年中，网格化管理模式逐步在全国各个地区被广泛推广和运用。2013年，十八届三中全会明确指出：“坚持源头治理，标本兼治、重在治本，以网格化管理、社会化服务为方向，健全基层综合服务管理平台，及时反映和协调人民群众各方面各层次利益诉求。”[1]自网格化管理概念被提出以来，我国政府将其视为解决传统社会治理问题的新政策工具，不断推动网格化管理实践创新[2]。

2015年出台的《关于加强社会治安防控体系建设的意见》将多种基层治安要素纳入网格化管理范畴，在此基础上，该意见还确立了在2020年之前完成所有大中型城市网格化管理框架建设的基本目标[3]，至此，网格化管理模式成为各级地方政府在治理基层社会时广泛应用的基础手段和重要工具。

网格化管理是一种以网格单位为基础，以信息技术为核心、以精细化管理为目标和以社会化为手段的新型城乡治理模式[4]。针对网格化管理模式的国内研究文献较为丰富，但大部分集中在剖析其的优劣上，主要有3种基本取向，分别是优势论、折中论和批判论，[2]而对于“大数据+网格化”管理模式的研究尚不多见。

自大数据技术诞生以来，各个行业产业管理模式和运行模式发生了重大变革。伴随着大数据技术的不断成熟，大数据技术也被运用于网格化管理中，为破解社会治理难题提供了重要工具和有效手段。从传统数据库发展到大数据并不只是一个简单的技术推进，而是从数据处理方式、数据思维、数据来源到数据管理模式等各方面都产生了根本上的变化[5]。

我国互联网用户规模巨大，有着全球最大的数据服务市场，为大数据技术的快速创新发展提供了良好基础。最近几年，创新型互联网企业数量不断增多，应用技术更新迭代速度不断加快[6]，使大数据应用于社会治理成为可能。大数据在被运用于市场营销、企业发展、政府服务和监管、政务决策咨询、智能城市建设等方面拥有着极大潜力。

将大数据与网格化管理有机结合是社会治理方式的重大创新，而网格化管理模式的高效运行得益于大数据技术、人工智能技术，以及各种信息管理技术的不断优化创新。因此，技术创新是治理创新的基础前提，大数据技术全面提升了网格化管理的精细化程度、智能化程度、治理效率、服务的全覆盖程度和风险预警效果。

学界对于“大数据+网格化”模式的研究大部分聚焦在称赞该模式的优势上，并没有具体分析大数据技术是如何为网格化管理赋能的，本文具体分析了大数据技术对网格化管理模式的支撑作用，探讨了目前“大数据+网格化”管理模式仍面临的挑战，并提出了相关的对策建议。

2 大数据技术赋能网格化管理与服务

从实质上看，大数据是一种虚拟资源，其主要通过计算机软硬件进行存储、收集、识别、提取、共享、分析、检索，并通过各种先进数据算法实现海量数据的分类处理。相较于传统抽样调查数据，大数据体量更加庞大、类型更加丰富、处理更加便捷、应用价值更高，即：大体量(Volume)、高效率(Velocity)、多样性(Variety)、价值性(Value)四大特征[7]，一些学者还认为大数据比抽样调查数据更具真实性，并将真实性(Veracity)定义为大数据的第五个特点[8]。这五大特点非常完美地契合了网格化管理的需求，从提高网格化管理的精细化程度、服务的全面程度、强化网格化管理服务社会治安的功能、降低行政成本方面为网格化管理赋能。

2.1 大数据提升网格化管理的精细化水平

德国社会学家贝克认为现代社会已经由工业社会转向了风险社会。面对风险的高度不确定性、不可预测性、显现的时间滞后性、发作的突发性和超常规性[9]。政府作为社会治理的主导力量，必须以精细化的治理理念，持续优化创新治理手段与方法，对高度分工和高度专业化的现代生活的各个领域都进行治理，才足以应对可能发生的、充满未知性、高度不确定性的风险。精细化治理指的是采用标准化治理技术、数据化分析技术、信息化管理手段、精细化执行标准、高水平治理能力实现对各种社会问题的全方位治理[10]。在社会治理的精细化建设过程中，“精准性”是现代化社会无法回避的发展趋势[11]，而网格化管理的组织模式、基础架构、运行机制都符合了精细化管理的新要求。

精细化原则对网格化管理具有重要的指导作用，倡导”横向至边、纵向到底”的划分原则，将所有辖区分网划格，并将基层出现的公共问题进行分类，建立各层级信息传递平台，通过下沉在一线的网格员将发现的问题分类上传到社会治理综合指挥平台，再由相应的部门和层级履行管理职责，形成标准化、规范化的社会问题事件管理流程和逻辑闭环。这是一种将治理单位最小化、基层问题事件化、事件处理标准化的精细化治理思路，预期结果是发生在各个网格单元内的事件能在基层就得到解决，而防止社会矛盾从社会最基层开始逐步累积、层层堆叠，最后全部传导到中央，影响中央政府的工作效率。

海量数据的收集、整理、识别、分类、分析、处理是大数据的基本功能，传统数据技术处理的数据量以MB为单位，大数据技术不仅继承传统技术的诸多优点，还在数据处理效率和质量上显著优于传统数据技术，通常GB、TB乃至PB单位的数据均能够通过大数据技术实现高效快速的处理。IDC是全球最权威的市场数据研究公司，其在2012年发布的“数字宇宙”报告指出：进入2020年之后，每人均摊数据量能达到5200GB以上[12]。如此巨大的、有价值的数据量正是由于包含了现代社会中所有民众使用各种智能设备和应用软件的后台行为记录而产生的，这一特征完美地契合了现代社会精细化治理的目标导向，大数据所拥有的数据内容高度细节化、数据量规模巨大的特点恰恰可以满足网格化管理的精细化治理的需求。基层直面群众、直面问题，网格化管理所涉及群众事务的微小性、精细性、繁杂性在大数据这一新兴技术手段上得到了解决。大数据在社会治理领域的应用，有效提升了网格化管理的精细化水平，增强了社会治理效能。

2.2 大数据支撑网格化服务的全覆盖程度

网格化管理由最开始的管控为主发展到了如今的“管理与服务”相结合，各地正在持续推动网格化管理从“实现防范、控制型管理”走向“人性化、服务型管理”。网格化管理所涉及的领域从社会治安综合治理逐步延伸到社区党建、安全生产、城市管理、人口与计划生育、民生事务等领域，为社区民众提供全方位、多层次的社区服务成为网格化管理的基本功能，由此导致网格内所产生的数据量和业务量大幅增加，已远远超出传统数据库模式的承载能力。

传统数据以种类单一的结构化数据为主，这种形式的数据处理方式远不能完成网格化服务管理的艰巨任务，得到的数据样本较少，数据收集、识别、处理等方面存在较大局限。大数据包括结构化数据和非结构化数据，突破了传统数据技术遇到的瓶颈，实现了海量数据的即时收集、即时分析、即时处理，并通过对不同数据相关性的识别和分析，判断数据之间的相关性，从而为解析各种问题的形成机理提供了有力支持，使大数据能够完美实现网格化管理所需要覆盖的众多功能。大数据技术的迅猛发展为网格化管理服务内容的全面性提供了保障，各类数据的潜在价值能够得到充分发掘。

在传统网格化管理模式中，各个条口和部门业务由不同的兼职网格员负责，社区居民根据所办事务涉及的政府部门不同需要找熟悉相应业务的网格员，管理分散混乱。大数据技术能支撑全科网格员建设，使得全科网格员能够迅速准确全面地获取该网格的所有信息，原先全科网格员的构想在大数据手段的运用之后充分得到了落地和实施，能够在基层党建、公共安全、环保治理、住房建设、食药安检、行政执法、公共服务等方面更好地发挥职能作用，实现“多元合一、一员多用”。各个条口和部门的数据汇集到全科网格员手中也不会成为数据负担，在社会治理综合平台可得到统一处理，实现服务管理无缝隙、全覆盖。

2.3 大数据增强网格化服务社会综治的功能

我国目前正处于极其关键的社会转型期，各阶层间、各利益群体间的矛盾和社会问题呈现出新的复杂化特征，覆盖面之广、涉及人员之多是新中国建立以来前所未有的[13]。随着改革发展步伐的不断迈进，各类社会问题不断涌现，我国政府在社会治理中需要面对大量的新问题和新挑战。同时，传统条块分割的行政体制对现代社会治理模式创新产生较大束缚，导致社会治理进程推进缓慢。在此背景下，全面提高国家治理能力和完善国家治理体系已经成为亟待解决的重大问题。现阶段各种社会治安风险急剧增加，群体性事件层出不穷，对我国社会治安体系的反应速度和反应及时性有了更高的要求，我国社会治安的情况受公共安全事件处理效率和质量的影响非常显著。传统的城市服务主要是满足城市人口的公共服务和公共基础设施供给，重大社会事件与社会危机的解决成为痛点[14]。大数据的出现为城市管理提供了科学的技术与方法，推动社会治理朝着智能化与数据化的方向发展，使这一痛点得到妥善解决。

人类社会的数据产生经历了被动、主动和自动3个阶段，由于带有处理功能的传感器——智能移动设备的普及以及在其中源源不断地自发产生的各种数据，才导致了大数据的产生[15]。由大数据的生成方式可知，大数据从产生之初便具有信息实时更新的特点，这些海量的、实时更新的、涉及所有民众的大数据恰好回应了现代社会风险预警和突发性社会治安公共事件综合治理的需求。数据量庞大，数据价值随时间递减的情况使得大数据对数据处理的速度也有了同等的要求，因此处理速度快也是大数据区分于传统数据的最显著特征之一，这正符合社会治安防控体系对于突发风险和群体性事件的反应速度的要求。

社会治理的最基本要求是社会治安和平安建设，而公共安全的监管最主要还是依靠公安部门，“大数据+网格化”管理模式中最重要的大数据来源之一就是公安部门。目前网格化管理一直在努力探索和推行“网格+警格”的运行模式，所有网格均是由特定网格员与社区民警协同管理，民警能及时对网格内报送的事件进行核查并反馈结果，网格员可及时查看[16]。通过将警力下沉到社区和网格，能更好地发挥网格化管理的社会治安风险预警作用。处理迅速、实时更新的大数据技术能完美支撑警网融合这一运作模式，向网格员实时推送网格信息，使网格员处理网格事件的速度得到了显著提升，改变了以往网格化管理信息滞后、管理乱象、职权交叉等问题，大幅提高了社会治安管理水平。

2.4 大数据降低网格化管理的行政成本

网格化管理以系统性管理框架为基础，人物信息、地理信息、事件信息、组织信息、事物信息为必须采集的要素，但在信息采集、分析、处理等方面的效率较低，成本较高，社会治理的行政成本不断攀升。网格在没有大数据手段支撑之前，平台内的数据是来自各个政府部门报送以及国家统计部门的相关统计数据，这些数据通过网格化管理平台推送到一线网格员，需要网格员上门进行核对。大数据技术颠覆了传统的纸笔和Excel电子表格记录的机械模式，改变了传统数据容易丢失，需要人工手动输入，不便于大规模数据的统计、分析和运算的尴尬局面。

由于大数据时代数据自发式产生的方式，个人成为了数据产生的最重要主体之一，通信部门和公安部门可以根据智能移动设备上自动产生的手机号码的过境记录对所有人口的情况进行管理和监控，网格员对信息真实性的查验效率大幅提高，查验结果更加准确。欧洲公共管理部门通过粗略计算，发现公共管理部门在大数据技术的支持下，每年可减少2 500亿欧元的社会治理成本[17]。大数据技术不仅具有更强的数据收集能力，还具有广泛的覆盖性，尤其是数据的迅速处理显著降低了网格化管理的行政成本，实现了“廉价、迅速、优化”。

3 结语

使用大数据技术支撑网格化管理对于社会治理能力的提升具有积极的促进作用，对国家治理模式创新、治理体系优化、治理现代化有着深远影响。由于大数据技术数据内容精细、采集规模庞大、数据安全性高、数据结构丰富、数据更新及时等特点，将大数据技术运用于网格化管理后能显著提升网格化管理的精细化水平，提高网格化服务的全面程度，增强网格化管理服务社会治安的功能，降低网格化管理的行政成本。