大数据下重大公共事务决策风险治理探析

　　摘    要：　重大公共事务决策体现出全局性、战略性和基础性等特性,涉及全体或大多数社会组织单元的利益,面临更复杂的风险因素和更困难的风险治理对策。针对重大公共事务决策,传统的风险治理方法存在一定的局限性,而大数据的应用可以弥补传统方法的不足。通过文献研究定义了重大公共事务决策,论述了重大公共事务决策风险治理传统方法的局限及大数据应用的价值,并分析了大数据应用于重大公共事务决策风险治理的必要性。进而构建了基于大数据的重大公共事务决策风险治理的逻辑框架,厘清大数据时代风险识别、评估、预警、控制、沟通的对策与政策体系形成的基本逻辑。研究旨在为政府的重大公共事务决策风险治理提供思路,提高风险治理的科学化、现代化和智能化水平。

　　关键词：　公共政策; 重大公共事务决策; 风险治理; 大数据;

　　一、引言

　　当前，我国正处于社会转型和体制转轨的特殊时期，经济结构仍然不尽完善，社会矛盾深化。政府在重大公共事务决策的具体执行过程中，政治、经济、社会和文化等领域充满了诱发风险的因素，重大公共事务决策面临着严峻的挑战。2019年，***总书记就防范化解重大风险强调，既要高度警惕“黑天鹅”事件，也要防范“灰犀牛”事件；既要有防范风险的先手，也要有应对和化解风险挑战的高招。“黑天鹅”是指小概率发生但影响巨大的风险事件，而“灰犀牛”是指大概率发生且影响巨大的潜在风险事件，“灰犀牛”概念是由美国学者Wucker提出的。[1]“灰犀牛”事件在爆发前往往有迹象显现，但却容易被忽视。在重大公共事务决策上，既要防范“黑天鹅”，也要防范“灰犀牛”。重大公共事务决策的风险一旦发生，会给政治、经济、社会和生态等各个领域造成严重的后果，直接影响一个地区甚至整个国家经济的有序发展和社会的长治久安。因此，在重大公共事务决策过程中，建立相应的风险预防机制迫在眉睫。然而，当前无论是在国家整体治理水平上还是在众多城市的治理水平上，政府在重大公共事务决策风险治理上运用大数据辅助科学决策的能力仍然十分不足。

　　在大数据背景下，复杂多变的治理环境给政府治理带来了挑战，但大数据的运用又为政府治理模式的转型和治理能力的提升提供了机遇。2017年12月8日，***总书记在主持实施国家大数据战略集体学习时强调，要充分利用大数据平台，综合分析风险因素，提高对风险因素的感知、预测、防范能力。在信息化发展的新阶段，大数据应用于各行各业已成为时代发展的潮流，将大数据应用于重大公共事务决策风险治理，是推动政府实现智慧治理的重要机遇。

　　传统风险治理研究方法侧重于理论分析或逻辑推演，一般采用定性或定量的研究方法，主要通过访谈或问卷调查获取风险相关数据，并利用这些少量数据来推演和判断潜在风险，数据来源存在多样性和丰富性不足的问题。重大公共事务决策面临更复杂的风险因素和更困难的风险治理对策，仅依靠少量数据难以实现对风险的科学预测和精准评估。传统方法主要遵循通过少数推断多数、局部推断整体的风险治理思路，这对样本的“代表性”提出了极高的要求。此外，传统的风险治理研究方法多采用简单的因果关系分析，而非大数据方法中常用的复杂相关性分析，这不利于全面地把握风险的本质。[2]随着网络社会和信息社会的兴起，重大公共事务决策风险的复杂性使得治理的难度日益加大，传统的定性或定量的研究方法已经无法适应高度复杂的风险治理需求。实现重大公共事务决策风险的精准认知和智慧治理，最有效的策略就是大数据思维和大数据技术的运用。大数据的海量数据来源和多元分析技术有助于实现重大公共事务决策风险的精准识别、准确评估、实时预警、有效控制和高效沟通，从而构建风险治理的新思路和新模式，完善风险治理体系。目前，政府在重大公共事务决策风险治理的大数据应用方面进行了初步的探索性尝试，并取得了一定的成效，但未来仍需通过大数据来推动重大公共事务决策治理的智能化，最终实现智慧治理。
 

　　本文将通过文献研究对重大公共事务决策进行定义，论述重大公共事务决策风险治理传统方法的局限以及大数据应用的价值，构建基于大数据的重大公共事务决策风险治理逻辑框架。本文旨在弥补针对重大公共事务决策风险治理存在的研究缺口，为政府的重大公共事务决策风险治理提供思路，提高风险治理的科学化、现代化和智能化水平，推动实现智慧治理。

　　二、文献综述

　　（一）公共事务与重大公共事务决策

　　公共事务是公共管理的客体或对象[3,4]，涉及全体社会成员的共同利益，具有公益性，对公共事务的管理要满足社会成员的利益[3,4,5]。对于重大公共事务决策，目前尚未有标准的定义，与重大公共事务决策相关的概念是重大行政决策。不同于一般行政决策，重大行政决策一般具有全局性、战略性与基础性，往往涉及到重大政务事项。[6]公共事务决策是指公共组织出于实现或维护公共利益的目的，针对存在的公共问题而实施的决策。[7]而重大公共事务决策往往是针对全局性、根本性、长远性的重大公共问题，如乡镇、街道的重大公共事务决策包括：涉及辖区公民、法人或者其他组织切身利益的征地拆迁、旧村旧城改造、劳动就业、社会保障、文化教育、医疗卫生、公共交通、住房保障、社会治安和城乡管理等方面重大政策措施的制定和调整。本文将重大公共事务决策定义为公共组织为了公共利益而做出的具有全局性、战略性和基础性的公共事务决策，决策客体是涉及社会全体或大多数成员利益且受到普遍关注的重大公共事务。

　　（二）重大公共事务决策风险与治理

　　公共事务的风险管理是风险社会的必然选择，其特征决定了存在的风险，也决定了风险管理的难度。[8]重大公共事务决策因其全局性、战略性和基础性，且决策客体涉及社会全体或大多数成员利益，存在更加复杂的风险，也决定了其更大的风险治理难度。在风险社会中，相对于一般行政决策，重大行政决策更容易触发各种风险，具有风险主观性和风险冲突性。[9]研究表明，我国行政决策存在非科学性与非透明性，建立健全行政决策风险评估机制势在必行；[10]重大行政决策涉及利益广泛、实施成本较高、结果影响深远，风险评估是重大行政决策科学化、民主化的制度保障[6]。现有研究也指出，重大决策带来的社会稳定风险，以及对重大决策风险进行科学有效治理的必要性。如我国重大工程项目社会稳定风险评估存在风险价值判断上的模糊性和科学上的不确定性、侧重于定性研究而量化研究不足、评估主体单一、评估模式不合理等问题，仍需要进一步完善。[11]重大决策与人民群众的利益密切相关，要在决策制定出台、组织实施或审批审核前实施社会稳定风险评估，增强决策对社会稳定风险的前瞻性和预防性。[12]重大公共事务决策的一个重要特征就是与人民群众利益密切相关，并且影响深远，往往存在潜在的复杂风险，尤其是会造成社会稳定风险，而当前对重大公共事务决策的风险治理仍然存在诸如风险识别、风险评估等方面的问题，风险治理机制仍需要进一步完善。

　　为了给全球范围内的综合风险评估和风险应对策略提供指导，国际风险治理理事会（International Risk Governance Council,IRGC）于2005年提出了风险治理的框架，风险治理框架中包含风险识别、风险评估、风险预警、风险沟通、风险控制、风险决策和风险管理等组成元素，核心过程包括风险预评估、风险评估、风险管理三大主要流程。[13]Renn拓展了该框架，更全面系统地提出了全球风险治理框架，将风险治理的核心过程分为风险预评估、风险评估、风险管理、风险沟通等组成元素。Renn进一步指出，随着风险复杂性和相互依赖性的增加，制定和实施适当的风险治理策略变得越来越困难，对于未来将面临的多种风险，应该采取更有效、更具包容性的风险治理策略。[14]国内亦有学者从不同角度划分风险治理的流程，如将风险治理流程分为风险识别与分析、风险评估、风险决策、风险行动等四个部分[15]，构建以风险预防为基本原则、风险分析为基本框架、信任重建为主要目标的风险治理模式，其中风险分析包括风险评估、风险管理、风险沟通三个部分[16]。综合国内外相关研究，总结得到风险治理的框架或流程主要涉及风险识别、评估、预警、控制与沟通等组成要素，因此本研究基于此五大要素构建重大公共事务决策风险治理的逻辑框架。

　　（三）大数据与风险治理

　　当前，政府治理的大数据环境不断完善，大数据成为国家基础性战略资源的共识已经形成，大数据治理的推进路径日益清晰，但是在信息共享、部门协同、社会治理、科学决策等方面仍然存在思维困境、管理困境和法制困境。[17]研究指出，大数据驱动的政府治理有助于在疾病防控、自然灾害预防、交通压力缓解等领域从事后决策转为事前预防，也有助于政府在扶贫、公共安全、危机预防、政务服务等领域实现精细化治理，为公众提供更加精准和个性化的服务，但是大数据驱动的政府治理仍然存在治理思维、治理模式、治理体系缺乏等问题。[18]这对政府大数据治理能力的提升和大数据治理模式的变革提出了新的要求，如何充分发挥大数据在政府治理中的价值，走出大数据治理的困境，成为政府治理面临的新问题。

　　大数据对社会风险治理的价值在于：利用其外部性能够实现对风险的有效识别、预警、监控和应对，通过构建大数据信息平台有助于消除部门之间的信息孤岛，运用大数据技术有助于推进社会风险治理的智慧化。[19]大数据技术为风险社会的治理提供了强大的数据信息基础支撑、工具能力支撑和技术平台支撑。[20,21]

　　大数据被广泛应用于公共安全风险治理的理论、流程与模式等方面。研究发现，在大数据城市风险治理框架中，统计分析、可视化分析、时空轨迹分析等大数据治理技术可应用到风险识别、风险分析、风险评价、风险决策等治理流程，并且大数据运用越多，社会风险、经济风险、环境风险、健康风险等风险将越少。[2]曹策俊等分析了传统城市公共安全风险治理存在的不足，提出了数据驱动的风险治理框架，构建了智慧型风险治理模式。[22]谭爽等研究了大数据在重大项目社会稳定风险评估中的作用，构建了包括评估数据搜集、评估信息挖掘、评估结果应用在内的风险评估系统。[23]然而，大数据在风险治理中的风险识别、评估、预警、控制与沟通等环节的研究仍然不足，并且针对重大公共事务决策风险治理存在明显的研究缺口。

　　由此可见，现有研究强调了大数据应用于公共领域风险治理的重要性和有效性，但是大数据在公共事务决策方面的研究仍然较少，针对重大公共事务决策的研究则存在缺口。Kim等研究了大数据应用于政府治理的价值，研究发现信息通信技术领先的国家政府已启动大数据应用项目，以提高运营效率、透明度、公民福祉和公共事务参与度、经济增长和国家安全，各国政府希望大数据能够提高他们为公民服务的能力，并解决经济、医疗保健、创造就业、自然灾害和恐怖主义等重大国家挑战。[24]Mergel等阐述了大数据应用于公共事务决策的价值，尤其是大数据对公共事务决策的实时性价值，大数据的实时分析技术可以减少公共问题出现与解决方案制定之间的滞后，公共管理者必须具备分析大数据并将其转化为公共服务知识以支撑决策的能力。[25]因此，本研究充分发掘大数据在公共事务决策领域和风险治理领域的价值，探究如何将大数据应用于重大公共事务决策风险治理，构建基于大数据的重大公共事务决策风险治理逻辑框架。

　　（四）文献述评

　　国内外与公共事务决策风险治理相关的研究存在如下局限：

　　第一，现有研究多是探讨一般意义上的公共政策或行政决策的风险治理，对重大公共事务决策的风险治理则存在研究缺口，而重大公共事务决策的风险往往波及范围更广、影响更大、危害性更强，其风险治理问题更应该受到重视。

　　第二，现有研究强调了大数据应用于风险治理和公共事务决策的价值，但仍然缺乏将大数据与公共事务决策相结合的风险治理框架研究。

　　第三，对于公共事务风险治理中的风险生成机理、风险识别、评估、预警、控制与沟通等流程，现有文献多是采用传统的风险研究方法，主要通过访谈或问卷调查等来获得数据，一般是采用传统的定性或定量方法，大数据分析方法的运用存在不足[2]，因此无法得到一套科学系统的风险治理体系。

　　尽管大数据分析在其他领域的风险治理中已被广泛运用且取得了显着成效，但在公共事务决策领域，大数据应用依旧存在许多问题有待解决。如何将大数据应用于重大公共事务决策风险治理，成为重要的研究课题。

　　三、基于大数据的重大公共事务决策风险治理逻辑框架

　　本文构建的基于大数据的重大公共事务决策风险治理逻辑框架自底向上包括大数据支持层、大数据应用层、重大公共事务决策风险治理层、对策与政策层等四个层级，以重大公共事务决策相关的数据来源和大数据分析技术为支撑，在大数据视角下重大公共事务决策风险治理理论支持的基础上，建立面向重大公共事务决策风险治理的大数据支撑与服务体系，将大数据应用于重大公共事务决策风险生成机理剖析，风险识别、评估、预警、控制与沟通，最终形成风险治理的对策与政策体系。

　　第一，从理论上探究将大数据应用于重大公共事务决策风险治理的优势和合理性，以及大数据能够解决重大公共事务决策风险治理中存在的问题，因此设置模块一“大数据视角下重大公共事务决策风险治理的理论基础”；第二，构建大数据支撑与服务体系，即大数据应用层，为将大数据应用于重大公共事务决策的风险治理提供应用支撑，因此设置模块二“面向重大公共事务决策风险治理的大数据支撑与服务体系”；第三，基于大数据支持层和大数据应用层剖析重大公共事务决策风险的生成机理，因此设置模块三“基于大数据的重大公共事务决策风险生成机理”；第四，在厘清重大公共事务决策风险生成机理的基础上，进一步将大数据应用于风险决策上，因此设置模块四“基于大数据的重大公共事务决策风险治理（风险识别、评估、预警、控制与沟通）”。最终形成基于大数据的重大公共事务决策风险治理对策与政策体系（参见图1）。

　　图1 模块之间的逻辑关系

　　各模块之间的逻辑关系为：四个模块不仅在结构上相互衔接、逐层递进，而且在内容上也互相呼应、协调一致。其共同目标是构建全方位、高效率、操作性强的基于大数据的重大公共事务决策风险治理的逻辑框架，形成对策与政策体系，降低重大公共事务决策带来的不确定性，全面提高大数据时代政府重大公共事务决策质量和风险治理能力。

　　（一）重大公共事务决策风险治理的大数据支撑

　　大数据驱动社会治理创新，不仅能有效节约社会治理的时间、资源和人力成本，而且有助于建构治理的新思路和新模式。进入“互联网+政务”时代，大数据成为有关部门提高重大公共事务决策风险治理能力的有效工具。重大公共事务决策涉及政策、人口、经济、交通、水电、教育、卫生、环境、舆情等领域，基于大数据的重大公共事务决策风险治理应以政务大数据、政府开放数据、互联网大数据、物联网数据、调查数据等为数据来源，收集以上相关领域的大数据，整合统计分析、数据挖掘、自然语言处理、深度学习、主题分析等大数据分析技术，为将大数据分析应用于重大公共事务决策的风险治理提供数据层的支持。此外，还应收集和梳理有关重大公共事务决策的国家政策、法律法规、历史档案、调查报告、案例库资料等文本，建立政策文本数据库作为数据基础，并充分利用大数据分析技术从中挖掘出潜在价值，建立基于政策文本数据实现风险治理的方法和路径。

　　此外，还应在重大公共事务决策风险治理中建立或完善大数据技术标准。2018年3月，中国电子技术标准化研究院、全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组发布《大数据标准化白皮书（2018版）》，提出了包括基础标准、数据标准、技术标准、平台和工具标准、管理标准、安全和隐私标准、行业应用标准在内的大数据标准体系框架，描述了大数据技术标准在贵州、上海以及电力、通信、金融等地方和行业的应用。该白皮书建议我国的大数据标准化工作要完善大数据标准体系建设、加强大数据标准化在数据治理领域的推进作用。因此，在大数据支持层中应该建立或完善大数据技术标准，提高重大公共事务决策风险治理中的数据管理水平。

　　（二）大数据视角下重大公共事务决策风险治理的理论支持

　　大数据时代的来临，使得重大公共事务决策的风险治理出现了重大变革，应该构建一套新的理论体系作为基础支撑。大数据具有庞大性、时效性、多样性、真实性和价值性，大数据强调利用全体数据而不是随机样本，它是混杂性的而不是精确性的，它反映相关关系而不是因果关系。[26]大数据时代的重大公共事务决策风险治理应该结合大数据时代背景和大数据的相关理论，如上述的大数据基本特征，从理论层面分析将大数据应用于重大公共事务决策风险治理的优势和合理性，建立起一套完备的理论支撑体系，解释以往未考虑大数据的重大公共事务决策风险治理存在的问题或不足，基于大数据的重大公共事务决策风险治理具有的优势，为基于大数据的重大公共事务决策风险治理提供理论支撑。一是对重大公共事务决策风险治理的研究进行梳理，在把握理论研究现状和实践发展动态的基础上，梳理重大公共事务决策风险治理领域的研究热点和研究趋势；二是对相关的政府部门、行业机构、利益相关者进行深度调研，以归纳和总结重大公共事务决策风险治理的现存问题；三是通过多渠道收集和整理大数据应用于重大公共事务决策风险治理的案例，选择若干典型的案例进行深入剖析研究，明确大数据优化重大公共事务决策风险治理的机理。

　　首先，全面研究、吸收、消化、提炼现有研究成果，掌握研究现状和动态，系统梳理已有理论的框架和情境基础，总结现有研究中关于重大公共事务决策、大数据风险治理等方面的理论观点。其次，对重大公共事务决策风险治理经验丰富的政府部门和行业协会进行深度访谈，以总结和归纳风险治理的实践发展情况，包括风险治理的风险要素、治理体系、存在的问题、面临的机遇和挑战等。再次，对重大公共事务决策领域的知名专家、学者进行访谈，深入挖掘重大公共事务决策风险治理的学术研究状况，包括决策和风险治理相关理论和方法的发展现状、现阶段的研究热点和未来的研究趋势等，加深对重大公共事务决策和风险治理领域的认知和理解。最后，识别大数据思维和大数据技术作用于重大公共事务决策风险治理的具体环节、具体要素，通过分析大数据在该决策风险环节的影响路径和发挥的作用，梳理形成大数据优化重大公共事务决策风险治理的作用机制。

　　（三）面向重大公共事务决策风险治理的大数据支撑与服务体系

　　在大数据视角下重大公共事务决策风险治理理论支撑的基础上，进一步构建面向重大公共事务决策风险治理的大数据支撑与服务体系，提供应用技术支撑。通过支撑与服务体系高效地将大数据技术应用于重大公共事务决策风险治理，从数据中提取决策风险治理所需知识以辅助决策，对现有的技术和服务体系做出调整。

　　具体而言，应该从数据生存周期的角度构建大数据支撑架构，以服务于重大公共事务决策的全流程；设计对不同来源、不同类型的数据进行融合的方法；建立发现和提取知识的规则和范式，以及大数据分析的流程，将大数据分析方法与重大公共事务决策风险治理的应用实践有机结合，从而建立面向重大公共事务决策的大数据支撑与服务体系。其中，数据融合是大数据支撑与服务体系的技术关键。大数据的多源异构特征，为数据分析和应用增加了难度，为了将多来源、多种类、多类型的数据及时、准确、有效地整合，需要设计多模态数据融合方案，解决数据种类繁多、来源广泛的问题，以及数据杂乱、数据结构混乱、存储不一等问题。基于数据来源角度，设计并实现政策、人口、经济、交通、水电、教育、卫生、环境、舆情等领域数据融合的方法；基于数据形式角度，设计并实现文本、图片、音频、视频等多种数据融合的方法；基于数据结构角度，设计并实现结构化数据、半结构化数据、非结构化数据融合的方法。实现数据的跨模态特征表达，建立多模态数据的特征表达方法，明确多模态数据融合的作用规律。从而形成多模态数据采集、预处理、存储、检索、建模的流程，构建多模态数据融合的算法和模型，整合统计分析、数据挖掘、自然语言处理、深度学习、主题分析等大数据分析技术支撑重大公共事务决策风险治理。

　　大数据支撑与服务体系在于指导政府充分发挥大数据的优势作用，科学运用大数据技术，充分释放大数据蕴含的巨大价值，系统、有效地将大数据应用于重大公共事务决策风险生成机理剖析，以及风险识别、评估、预警、控制与沟通，推动重大公共事务决策风险治理由传统模式向数据驱动模式转变，由“经验治理”向“数据治理”“科学治理”和“创新治理”转变，为我国重大公共事务决策风险治理技术及治理思维变革提供宝贵的政策工具和理论借鉴。

　　（四）基于大数据的重大公共事务决策风险治理

　　在界定重大公共事务决策定义、类别和特征的基础上，依托大数据支撑与服务体系剖析重大公共事务决策风险的生成机理，包括风险来源、风险归因、风险类别和风险特征。在比较传统政府决策环境和大数据环境下重大公共事务决策风险生成机理所存在差异的基础上，利用风险生成相关数据深入挖掘决策前、决策中、决策后三个不同阶段中决策风险的触发机制、多维结构、形成过程。

　　在厘清重大公共事务决策风险生成机理的基础上，再基于大数据分析风险治理中风险识别、评估、预警、控制与沟通等流程。基于面向重大公共事务决策风险治理的大数据支撑与服务体系，通过大数据分析技术识别关键风险因素和风险形成路径；从评估主体、评估范围、评估程序、评估指标体系、评估方法以及评估结果等方面构建重大公共事务决策风险评估体系；构建重大公共事务决策风险预警与防控体系，从设计风险触发器、构建动态风险预警系统两个方面实现对风险全流程的动态监测和预警；构建重大公共事务决策风险沟通与控制系统，其中风险控制系统包括风险预防子系统、应急管理子系统、恢复子系统，借助大数据预测技术实现事前日常风险管理、事中应急风险管理、事后优化风险管理，风险沟通系统贯穿在决策制定前、决策执行中和决策实施后。

　　重大公共事务决策的目标为公共服务，重大公共事务决策风险治理的服务对象是广大公民，政府作为服务提供者，如何进行服务设计与服务创新，实现为风险决策提供服务支持，对提高决策的科学性至关重要。因此需要结合服务科学中的服务设计与服务创新，为基于大数据的重大公共事务决策风险治理中的风险决策提供服务支持。政府应该实现重大公共事务决策风险治理的大数据技术创新与应用创新，优化重大公共事务决策服务，提升重大公共事务决策服务质量，建立公平普惠、便捷高效的重大公共事务决策服务体系，通过制定公共服务大数据战略推动公共服务改革进程。

　　此外，在重大公共事务决策风险治理中，风险决策和风险生成还与决策者的风险偏好密切相关。在领导力概念链中，领导行为、领导能力与领导知识是三大要素。其中，领导能力决定领导行为，而且领导行为来源于领导知识。领导知识往往决定了领导者在风险决策中的风险偏好，而且领导知识的局限性会带来信息不对称的问题，从而导致领导决策风险的生成。因此，重大公共事务决策风险治理还需要结合领导力理论中的领导行为、领导能力与领导知识，分析三者如何决定领导者的风险偏好，从而对风险决策和风险生成产生影响，为基于大数据的重大公共事务决策风险治理提供理论指导。

　　重大公共事务决策风险治理相关的数据大多掌握在政府各级部门，容易形成“信息壁垒”和“信息孤岛”现象。如果政府不向社会开放大数据，则难以调动社会力量参与风险治理的积极性。如果政府部门间不实现数据共享，则“信息孤岛”的存在使得数据价值无法有效发挥，政府跨部门、跨领域合作困难，造成风险治理的低效率和高成本的困境。因此，政府应促进大数据整体规划、跨部门合作、多方共享和社会开放，为大数据风险治理提供基本保障。政府部门应与企业建立合作关系实现协同风险治理，充分发挥政府部门的决策经验优势和企业的技术创新优势，以数据为纽带，实现政府和社会组织协同风险治理。此外，民众是政府重大公共事务决策的直接利益相关者，政府应该建立与民众的协同治理关系，形成政府为民众提供数据开放、民众配合政府收集重大公共事务决策风险治理相关大数据的良好生态。因此，政府应该与民众建立协同治理关系，通过大数据将民众整合到政府决策之中。

　　（五）基于大数据的重大公共事务决策风险治理对策与政策体系

　　最终形成建立或完善大数据技术标准、建立面向重大公共事务决策风险治理的大数据支持和应用的对策与政策，基于大数据的重大公共事务决策风险生成机理剖析的对策与政策，基于大数据的重大公共事务决策风险识别、评估、预警、控制与沟通的对策与政策。最后，将五个部分的对策与政策建议实施系统性整合，在大数据支持层、大数据应用层、重大公共事务决策风险治理层之上，结合现有的相关政策法律法规，并对比国内外重大公共事务决策风险治理的对策与政策，在借鉴国外相关经验的基础上，系统性地形成基于大数据的重大公共事务决策风险治理的对策与政策体系（参见图2）。

　　未来，推进政府管理和社会治理模式创新，仍然需要进一步建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制。尤其是在公共卫生、食品安全、城市交通、社会安全等重大公共事务决策相关的领域，政府还需要充分运用大数据信息和资源，依托大数据技术和平台，增强对重大公共事务决策的风险治理能力，更加全面、系统地分析可能存在的各类行业性、系统性、区域性风险，提高风险因素的判别与感知能力，以及风险识别、评估、预警、控制与沟通的能力，更好地维护广大人民的利益。

　　四、研究总结

　　本文构建了基于大数据的重大公共事务决策风险治理的逻辑框架，由底向上包括：大数据支持层、大数据应用层、重大公共事务决策风险治理层、对策与政策层。首先，从理论上探究将大数据应用于重大公共事务决策风险治理的优势和合理性；其次，构建大数据支撑与服务体系，为将大数据应用于重大公共事务决策的风险治理提供应用支撑；再次，基于大数据分析重大公共事务决策风险是如何生成的，并在理解重大公共事务决策风险生成机理的基础上，进一步将大数据应用于风险识别、评估、预警、控制与沟通等流程上；最后，形成基于大数据的重大公共事务决策风险治理对策与政策体系。本项研究旨在启示政府如何充分发挥大数据的优势作用，科学运用大数据技术，充分释放大数据蕴含的巨大价值，如何系统、有效地将大数据应用于重大公共事务决策风险生成机理剖析，以及风险识别、评估、预警、控制与沟通，推动重大公共事务决策风险治理由传统模式向数据驱动模式转变。

　　本研究为将大数据应用于重大公共事务决策风险治理提供了理论指导和实践启示。研究结果有助于弥补现有基于大数据的风险治理文献中对重大公共事务决策风险治理理解的不足，进一步丰富大数据在风险治理中的理论和应用研究，具有重要的理论价值。研究还提出了基于大数据的重大公共事务决策风险治理逻辑框架，有助于提高政府相关部门重大公共事务决策风险治理的科学化、现代化和智能化水平，帮助政府有效应对和解决难以预测的风险事件，推进重大公共事务决策风险实现智慧治理，因此具有重要的实践价值。

　　图2 基于大数据的重大公共事务决策风险治理逻辑框架

　　参考文献

　　[1]Wucker M.The gray rhino:How to recognize and act on the obvious dangers we ignore[M].Macmillan,2016:25.
　　[2]周利敏.迈向大数据时代的城市风险治理--基于多案例的研究[J].西南民族大学学报：人文社科版,2016,37(09):91-98.
　　[3]王乐夫,陈干全.公共管理的公共性及其与社会性之异同析[J].中国行政管理,2002(06):12-15.
　　[4]刘熙瑞.中国公共管理：概念及基本框架[J].中国行政管理,2005(07):21-25.
　　[5]汪玉凯.公共管理基础问题研究[J].中国行政管理,2001(11):19-23.
　　[6]牛丽云.青海省重大行政决策风险评估与合法性审查机制研究[J].青海社会科学,2016(03):149-154.
　　[7]胡税根,单立栋,徐靖芮.基于大数据的智慧公共决策特征研究[J].浙江大学学报：人文社会科学版,2015,45(03):5-15.
　　[8]唐钧,杨玉琴,任子平.公共事务风险管理的特征与趋势[J].中国行政管理,2012(12):40-43.
　　[9]梅扬.论重大行政决策风险评估制度[J].甘肃政法学院学报,2018(04):147-156.
　　[10]黄学贤,郑哲.聚焦二维结构的行政决策风险评估制度[J].苏州大学学报：哲学社会科学版,2013,34(05):73-79,192.
　　[11]胡智强.我国重大工程项目社会稳定风险评估规制路径研究[J].河北法学,2013,31(12):105-112.
　　[12]王阳.重大决策社会稳定风险评估制度的效果分析--以“评估主体”的规定为重点[J].中国行政管理,2016(03):116-120.
　　[13]International Risk Governance Council.Risk governance:Towards an integrative approach[R].International Risk Governance Council,2005:13.
　　[14]Renn O,Walker K.Global risk governance:Concept and practice using the IRGC framework[M].Springer,2008:Introduction xxiv.
　　[15]朱正威,刘泽照,张小明.国际风险治理：理论、模态与趋势[J].中国行政管理,2014(04):95-101.
　　[16]张海柱.专业知识的民主化--欧盟风险治理的经验与启示[J].科学学研究,2019,37(01):11-17.
　　[17]翟云.中国大数据治理模式创新及其发展路径研究[J].电子政务,2018(08):12-26.
　　[18]石火学,潘晨.大数据驱动的政府治理变革[J].电子政务,2018(12):112-120.
　　[19]孙厚权,万黎明.基于大数据的社会风险治理探微[J].理论月刊,2016(12):106-109,154.
　　[20]孙粤文.大数据：现代城市公共安全治理的新策略[J].城市发展研究,2017,24(02):79-83.
　　[21]孙粤文.大数据：风险社会公共安全治理的新思维与新技术[J].求实,2016(12):69-77.
　　[22]曹策俊,李从东,王玉,等.大数据时代城市公共安全风险治理模式研究[J].城市发展研究,2017,24(11):76-82.
　　[23]谭爽,胡象明.大数据视角下重大项目社会稳定风险评估的困境突破与系统构建[J].电子政务,2014(06):2-9.
　　[24]Kim G H,Trimi S,Chung J H.Big-data applications in the government sector[J].Communications of the ACM,2014,57(03):78-85.
　　[25]Mergel I,Rethemeyer R K,Isett K.Big data in public affairs[J].Public Administration Review,2016,76(06):928-937.
　　[26]Mayer-Schnberger V,Cukier K.Big data:A revolution that will transform how we live,work,and think[M].Houghton Mifflin Harcourt,2013:12-14.