2017年被称为中国的新零售元年，就在这一年的年尾，市场上传出腾讯入股永辉超市“超级物种”的消息；而另一个互联网巨头阿里巴巴，则早在2017年年中就把旗下的新零售实验“盒马鲜生”推到了台前。不管是“超级物种”还是“盒马鲜生”，新零售背后的关键都是以大数据为核心的互联网技术。

商界正轰轰烈烈地利用大数据技术赋能实体经济，相较而言，政府对大数据的使用则显得有些冷清。其实，早在2015年，国务院就印发了《促进大数据发展行动纲要》，明确提出大数据是提升政府治理能力的新途径，政府要利用大数据高效服务、精准治理和科学决策。在实际工作中，基层政府也的确需要大数据的帮助，这种需求还很强烈。但偏偏就是在政策支持与实际需求的双重动力之下，大多数地方政府的大数据工作雷声大、雨点小，迟迟不见长足的进步，其痛点究竟何在？

为了探究基层政府对大数据的利用情况，《南风窗》记者选择佛山市禅城区作为样本开展调查。佛山的大数据工作起步较早，以南海区、禅城区为代表的辖区在大数据的开发和使用方面做出了不少尝试。这里面临的困难在全国具有代表性，他们为克服困难所作出的探索也值得其他地区关注与反思。

打破信息壁垒困难重重

中国有充足的大数据企业与人才，他们在商业大数据的应用中积累了丰富的经验。因此大数据的使用并不是最难的，真正限制基层政府的是大数据的获取。与阿里的消费大数据、腾讯的社交大数据不同，政府手中的大数据并不集中，而是分散在各个部门，比如公安部门掌握犯罪记录，教育部门掌握学籍信息，税务部门掌握纳税情况等等。这些数据分散在各处，缺少连接的渠道，形成人们常说的“信息孤岛”。

一座孤岛上的信息对本岛的“岛民”而言利用价值非常有限，但在其他“岛屿”看来就不一样了。例如民政部门在审查“贫困户”资格的时候非常需要申报人的资产信息，这些信息在车管所、房管局和税务局都有，但民政部门就是拿不到，结果少数有房有车的家庭也成了贫困户。再比如公安部门在办案的过程中，可能会用到当地流动人口信息、税务信息、工商信息等，他们虽然可以跨部门调取，但是要经过层层手续，费时费力。

政府要想把大数据用起来，首先要打破信息壁垒，让碎片化的大数据“活过来”。这不是件容易的事情，虽然都是党政部门，但真要他们交出手头的数据，会遭遇各式各样的困难。首先是把数据交给谁的问题，目前各地的做法多是成立专门的职能部门，分管大数据应用，例如杭州的数据资源管理局，贵阳的大数据发展管理委员会等，佛山市禅城区则成立了数据统筹局。

有了主管部门，下一步就是从各个单位获取数据。禅城区数据统筹局数据资源科科长卢向国的主要工作就是对接各个职能部门，收集大数据，他告诉《南风窗》记者，在实际工作中，向各个部门直接索要数据是非常难的。在调查中，记者了解到，不少部门总会用这样那样的理由拒绝数据共享，总的来说无非不敢、不愿和不能三种原因。

所谓的不敢是指害怕有风险、担责任。大数据是近些年才兴起的技术，过去的许多法律法规缺少大数据的思维，没有为开放数据的部门提供必要保护，这使得这些部门顾虑很大。一些领导担心一旦出现信息泄密就是自己的责任，所以抱着“多一事不如少一事”的想法，对数据共享敬而远之。

也有的部门把自己掌握的数据作为自身利益和权力的一部分，甚至看成是私有财产，不愿意拱手相让。一位参与过大数据统筹的工作人员给记者举了一个例子，某部门的数据很有价值，其他单位想要使用就得和这个部门搞好关系，该部门的领导可以借分享数据的机会“赚人情”。但如果把这些数据交给了数统局，不仅得不到好处，还失去了与其他部门搞好关系的“砝码”，这个部门怎么会配合呢？只要他们不想把数据交出去，找个搪塞的借口并不难，“涉及个人隐私，不方便泄露”，“上级单位不允许共享”，这些都是他们常用的理由。

还有一种情况是不能开放，这种情况主要发生在由国家一级或省一级垂直领导的单位，如工商、国税、质检等部门。它们的数据源代码多掌握在上级部门手里，区一级政府没有获取权限。造成的结果就是基层生产数据却无法利用数据，大量数据上传到市、省一级，基层要使用时还得申请数据回流，不仅手续繁琐，成功率也极低。

种种原因使得信息壁垒高筑，信息孤岛难以打通。基层政府不能直接掌握大数据，也就很难应用，“巧妇难为无米之炊”。打破信息壁垒是当前各地政府都面临的难题，也是大数据赋能政府治理的痛点所在。

另辟蹊径的禅城

直接向部门索要数据会面临种种阻碍，禅城区2014年启动的“一门式”政务服务改革却无意中探索出一条新路，将大数据工作中的“我求人”转变成了“人求我”。

“一门式”政务服务是指将原来多个办事大厅的服务事项集中到一个服务中心，简化到一个窗口办结。举例来说，以前申请残疾人生活津贴，申请人需要携带申请表到各级残联盖章审批，现在只需到村居的综合服务窗口进行申请，资料就会流转到各级部门，申请人跑一次就能办理。禅城区行政服务中心副主任何树营说，以前计生、国土、人社等职能部门都有自己的专项业务办理窗口，他们是专科医生；现在这些专科医生聚拢到了一起，每个人都是“全科医生”，能够对接跨部门、跨专业的审批服务。

“一门式”服务的初衷是简化办事流程，解决市民“办事难”的问题。在提供高效服务的同时，禅城区却有意外收获—作为副产品的大数据。由于“一门式”平台将十几个部门的24个审批系统汇聚在一处，原本分散在各部门的数据也在这里集中。

这种集中有两种方式。何树营说，愿意主动分享数据的单位提供数据端口，数统局可以将他们的数据批量导入；而不愿或不能提供数据的单位，平台可以用“跳转”的方式截流数据。他所说的跳转，可以简单地理解为复制。比如政务服务平台虽然没能获取民政系统的数据，但是在行政审批过程中，平台拥有查阅这些数据的权限。于是每完成一次与民政相关的审批，服务平台就把一个个体的民政信息复制过来，时间久了，这些信息汇成大数据，此前不能直接获取的民政数据便掌握在区一级手中了。

在禅城区行政服务中心，每个窗口的业务员面前都有两台显示屏。一台显示的是“一门式”政务服务的操作系统；另一台则显示其他部门的数据，专门用来跳转截流。这种做法其实是一种妥协，地方政府需要数据又不能直接获取，只好选择这种稍显麻烦的方法自己收集。

三年多来，“一门式”平台沉淀的数据量已经超过了三亿条，这些数据与个人、企业紧密相关，有很高的利用价值。不过这种方式也存在局限性，卢向国说，“一门式”平台的数据都是行政审批类的“块状数据”，一些由部门掌握的“条状数据”在行政审批中用不到，也就无法通过跳转的方式截流。

为了获取更多的条状数据，禅城区接连出台了《政务信息资源共享管理办法》和《大数据共享共建共用工作指引》，明确了“谁使用，谁负责”的原则，从制度上打消了部门提供数据时的顾虑。更有效的做法则是将各单位的大数据工作纳入组织部年终绩效考核，以此给部门施加压力。卢向国坦言，自从有了绩效考核，部门推诿、不愿提供数据的情况有了明显改善。

“一门式”平台积累的大量块状数据则是数统局的“本钱”，有了本钱，才能吸引其他部门来做数据交换。过去一些部门没有共享数据的动力，是因为得不到好处，现在他们只要把自己的数据拿出来，就能收获其他部门的数据作为回报，丰富自己的数据库。有了这种利益驱动，部门就会主动找上门来，参与大数据工作。

禅城区数据统筹局副局长张军说，目前各个单位的大数据意识已经越来越强，部门领导感受到大数据对他们工作实实在在的帮助，就愿意主动参与进来，形成一种良性循环。目前，数统局面临的最大困难不再是区内部门的阻力，而是垂直领导单位的数据回流难。

大数据赋能前路漫漫

复旦大学数字与移动治理实验室主任、副教授郑磊讲过一个形象的比喻，政府的数据就像封在瓶子里的苏打水，关着瓶盖的时候看上去悄无声息。但只要把瓶子一打开，嘭的一声，数据的能量就迸发出来了。

禅城区的实践印证了这个比喻。“大数据池”成形之后，禅城区开始探索对大数据的使用，一个典型的案例是“入学无纸化”。过去，适龄儿童，尤其是非本地户籍的适龄儿童入学需要监护人现场提交户口、住房、社保、工作证明等一系列资料，过程繁琐。现在，这些信息已经打通，教育部门只要调阅相关数据，就能在后台用大数据完成审核，不仅免去了家长开证明、交材料的麻烦，还杜绝了材料造假的可能性—因为这些材料是由政府部门直接提供的。

这样的应用还有很多，例如根据大数据形成的信用分级，政务服务平台能够提供信任审批服务，材料不全也可以先办事；社会综合治理云平台则可以将多种渠道发现的社会问题通过标准化流程推送到对应责任部门，并指定具体负责人，避免部门之间推诿扯皮的情况。

大数据在禅城区的社会治理和公共服务上发挥了不小的作用，但在帮助政府科学决策方面，大数据的能量还没有完全释放。禅城区数据统筹局副局长郑小广说，传统的政府决策是模糊的，靠着经验和感觉做决定，容易犯错；只有大数据能帮助政府了解宏观面上的情况，在数据支撑下做科学的决策。目前的问题是，用大数据高效服务、精准治理相对容易，但政府决策是非常复杂的事情，牵扯到很多方面，大数据该以何种方式介入，他们还在探索当中，这也是禅城区数统局未来的工作重心。

郑小广目前有两条思路，分别针对区领导和职能部门。数统局办了一份名为《数字禅城》的杂志，从经济、民生、城市和热点四个方面解读禅城的大数据。这本杂志会送到禅城区主要领导手中，收到领导的反馈后，数统局再对领导重视的具体问题作更深入的分析。这样方向更加明确，也能降低数据分析的成本。

面向具体职能部门，数统局主要是提供分析报告，为部门的决策作参考。例如运用“禅城区教育一张图”，可以在地图上直观呈现学校的位置、规模、招生计划、招生范围、学位数等信息，通过大数据的分析对教育资源进行调配，为教育部门制定未来的招生政策提供数据支持。

2017年12月上旬，中共中央政治局就实施国家大数据战略进行了集体学习，习近平总书记在会上指出，要推动实施国家大数据战略，推进政府管理和社会治理模式创新，实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。

对地方政府来说，未来的课题依然是如何打通部门间的信息壁垒以及怎样利用大数据进行科学决策；对中央来说，亟待解决的则是实现跨层级、跨地域的协同管理，帮助地方政府解决“生产数据却不掌握数据”的难题。