吴晓林:特大城市风险防控中的大数据应用

时间:2021-12-24
作者: 吴晓林

因为区位和资源的优势,特大城市是人口流动最为活跃的地区,并且围绕人口经济社会活动产生了巨大的交通、资源和信息流量。巨大流量既是城市活力的密码,又隐藏着各类或大或小的风险。有效识别流量、获取并运用大数据,成为特大城市防控风险的重要支撑。

现代化发展进程催生风险防控命题

据2020年开展的第七次全国人口普查数据显示,我国特大以上城市(以下统称为“特大城市”)已经达到了21座。在2020年,21座特大城市的建成区面积占全国国土面积的0.18%,国内生产总值占全国的32.9%。未来几年,一些城市将陆续进入特大或超大城市行列,这意味着特大城市将贡献全国四成甚至一半以上的GDP。

特大城市往往是流量城市,拥有巨大的人口、资源、信息和交通流量,经历着巨量资源要素的流入流出,是全国乃至全球的重要节点城市、枢纽城市。仅从人口流量来看,特大城市建成区人口均超过500万,因为区位和资源的优势,特大城市是人口流动最为活跃的地区,并且围绕人口经济社会活动产生巨量的交通轨迹和资源、信息流量。因为流量城市这个特性,特大城市一旦发生突发风险,则可能面临巨大挑战,引发区域性乃至全国全球性的连锁反应。党的十九届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中提出提高城市治理水平,“加强特大城市治理中的风险防控”,“防范和化解影响我国现代化进程的各种风险,筑牢国家安全屏障”,建设海绵城市、“韧性城市”,核心就在于提升特大城市的韧性,有效预防和应对各类重大突发风险,降低风险带来的冲击和不确定性。

在新的技术发展条件下,中央和不同的城市强调“应用现代信息技术应对各类风险”,不少城市相继开始了智慧城市和大数据治理的探索,其中重要的内容就是应用大数据防控各类风险。近年来,在不同地方应对风险过程中,大数据确实发挥了积极的作用。

特大城市风险防控实践中的问题

近年来一些特大城市在风险防控的过程中,被寄予厚望的大数据“黯然失色”几近无声。在实践中,大数据为什么会在风险治理中失效、失灵了呢?原因究竟何在?初步的解释可能有三类。

第一是治理理念的问题。大数据的发展已经为治理现代化提供了有利条件。2021年上半年发布的中共中央、国务院《关于加强基层治理体系和治理能力现代化建设的意见》,就单列一章“加强基层智慧治理能力”,指出要实施“互联网+基层治理”行动,完善乡镇(街道)、村(社区)地理信息等基础数据,共建全国基层治理数据库,推动基层治理数据资源共享。但是,不少城市仍然缺乏“数智理念”,传统的数据收集年复一年、日复一日,手段落后、工作重复;一些城市热衷于“网格化治理”,大量的数据收集上来后躺在后台成为“死的数据”;一些城市尽管建设了大数据平台,仍然“不会用、不善用”,一旦风险发生,便弃数据而不用,热衷于以“运动式治理”“过度治理”来表功、刷存在感。

第二是数据结构的问题。大数据要真正服务于特大城市的风险防控,就必须是结构化的,而非零散化的。目前,一些特大城市虽然有数据,但是数据不够大,零散地分布在不同的机构、行业,没有统合成一个大的数据平台,很难服务于风险防控。这就是为什么大数据只是被个别地应用于不同类型风险的不同环节,而不是全过程全类型地得到应用。

现实来看,大数据在风险防控中的应用较为集中的一个领域是“社会安全事件的应对”,原因在于,特大城市可以收集合成社会安全类的结构化数据,这个结构化数据能够对社会安全更精准地分析、把握。此外,大数据算法对于结构化的数据的运算更为成熟,我国东部一些城市在抗疫过程中之所以能够“精准且不扰民”,就在于打造了数据关联平台,驱动各部门在同一平台共享和使用数据,从而保证数据打通、便于挖掘数据潜能、应用于风险防控。

第三是治理结构的问题。在特大城市的风险防控过程中,存在现有治理结构与大数据的“适配间隙”问题,就是行政权力与数据权力的“不兼容”。2021年郑州“7·20”特大暴雨中,气象部门连续签发暴雨红色预警信号、“地铁4号线成水帘洞”等多个话题登上网络热搜,但是处于一线的工作人员并不能当机立断采取必要措施,这不能单纯地归咎于工作人员的“失责”,更多是整个系统与大数据之间的衔接不力,特别是“大数据预警和处置”之间缺乏必要的授权、对接,导致一线工作者即使有大数据也不知道如何预警,更不知如何决断。

流量思维与大数据治理

首先,特大城市政府要善于管理和应用“流量”,具备大数据治理理念。如上所述,特大城市本身是巨大流量城市,每时每刻都面临巨量的要素流动,这些要素在有限的时空内高速流动和重新组合,就容易生成各类风险。在大数据技术条件下,巨大的城市流量可以得到收集、存储、运算和可视化,应用于城市日常管理和风险防控。特大城市政府,要具备将大数据应用于城市治理的意识,善于更新治理理念,通过现代技术感知和分析各类流量,活化既有数据,勇于将大数据应用于城市治理的实践之中。

其次,特大城市政府要掌握全域性的“流量”,建成结构化大数据。城市之内的各种流量数据分布于不同领域、不同行业,由不同部门掌握,甚至没有部门掌握。特大城市存在“信息孤岛”“信息烟囱”“信息盲区”的现象,各类数据平台难以打通,非结构化的流量数据充斥城市空间。如此一来,一旦风险来临,大数据则无法进行完整的数据感知,无法进行有效的数据运算,无助于风险防控。因而,特大城市政府要及时破解数据联通难题,建成数据信息共享的平台,智能化构建数据、挖掘数据潜能,并提供数据调用、数据分析和数据运用等多种便捷的服务,从而助力风险防控。

再次,特大城市政府要积极容纳和适应“流量”,完善治理结构。各类流量既是特大城市的物理基础,又是大数据感知和集成的来源。以巨大流量感知为基础的大数据,本身是一个中性的技术,它在特大城市风险防控中的效果如何,取决于城市管理者如何应用。特大城市既然已经面对巨大流量、或多或少引入大数据技术,那么,治理结构和机制必须接受和容纳大数据技术,用技术驱动组织结构的变革。这就意味着大数据不是在一个领域、一个环节应用,更不是某一个部门的职责,而是被城市政府整体化、全过程地吸纳,整个组织体系要将大数据用全、用足、用活;这也意味着,特大城市政府要依照大数据的特性,赋权给城市治理、风险防控各个环节的决策者、一线工作者,明晰应用大数据应对风险的权责,从而避免大数据“悬而不用”等问题。

(本文系深圳市建设中国特色社会主义先行示范区研究中心重大课题“流量城市与治理能力现代化”阶段性成果)

(作者系南开大学中国政府发展联合研究中心研究员)