1 超大城市治理中政务热线的兴起

伴随着快速现代化和信息通讯技术的飞速进步，城市居民通过媒体、电话和网络等途径日益广泛地参与到城市治理之中；全球范围内各国政府对于公众诉求越加重视，逐步依托新技术条件建立新机构或创立新机制进行回应，譬如建立政府网站推进政务透明，利用网站及社交媒体发布公共讯息，设立政务热线为民众提供非紧急服务等方式。其中，政务热线因其政民互动的便捷性、诉求响应的及时性和问题解决的有效性，越来越受到政府和民众的青睐。政务热线最早出现于20世纪90年代的美国。在当时，大量的非紧急求助占用了紧急求助的电话资源，使得警察、消防人员或医务人员难以提供紧急服务，导致政府部门工作效率低下。为了解决这一尴尬处境，美国政府建立了311热线专门服务于非紧急事件。随着公众对311政务热线咨询需求的逐步增大，美国各地方政府开始探索将311政务热线作为整合接收公众非紧急服务请求的一种制度创新。[1]这一做法因其有效性而为世界各国政府所借鉴，包括中国在内的多个国家已在逐步推进政务热线的建立。

超大城市治理面临场景复杂、服务低效和沟通不畅等问题，政务热线系统突破了传统治理难以满足现代化城市规划和发展的瓶颈，极大地提升城市的社会治理能力。由于超大城市中的政府规模相对较小，政府获取民情民意和回应民众诉求存在障碍，导致传统的治理模式在现代治理场景中存在信息不对称以及服务低效率等现实阻碍。政务热线具有互动便捷、覆盖群体广泛、时效性强等特点，因而逐渐成为超大城市治理的重要工具。我国的政务热线最早可以追溯到1983年，彼时沈阳市开通第一条市长热线，随后中国各主要城市也相继开通政务热线，并将各类特色服务热线（如环保、税务等）也整合进来。目前，全国已有超过300个城市开通了“12345”政务热线。随着地方政府的重视和实际需求的增长，以及现代通信技术的进步，政务热线不仅仅局限在单一城市的市域，而是逐步建成区域性服务热线——31个省市中已有28个计划或已经建成省级“12345”政务热线。在“12345”政务热线的建设过程当中，不少超大型城市和大城市取得了更显著的成绩，譬如北京、上海、广州、济南等城市。然而，尽管许多城市都设有政务热线，但大多数城市仅仅将其作为倾听民众声音、派员处理居民难事的渠道，而很少将其作为政务热线系统以挖掘数据背后价值和强化政府现代化治理能力。

对于政务热线系统及其社会治理应用的研究，在现实和理论两个层面都具有极为重要的价值。在现实层面，中国传统的治理模式多由长官意志推动。这种模式往往导致政府的政策指向和资源配置与民众的真实需求产生多种错位，社会治理过程中常常会面对难以解决的悬置性、累积性、疑难性问题。政务热线系统的出现为这一治理困境提示了新的解决方式，关于政务热线系统的应用研究有助于提升政府的公共服务水平。在理论层面，以政务热线为关键联结的数据治理范式，有助于学界深入探讨数据治理如何增强政府获取真实信息和进行科学决策的现代化社会治理能力，以及如何驱动政府社会治理模式变革等重要学术问题。

因此，本文选取在数据治理具有代表性和先进性的北京市政务热线系统作为案例，探讨数据治理如何驱动政府社会治理能力创新的理论与实践问题。应当指出的是，政务热线和政务热线系统存在本质区别，前者指的是政府治理的技术工具，后者则指的是一整套社会治理理念和方式。北京市的政务热线体系建设走在全国前列。市政府在政务热线系统建设过程中深入挖掘数据资源，通过下沉行政资源和赋予基层权力的治理变革，以电话热线的响应率、解决率和满意率作为激励机制，有效地利用政务热线增强了政府的社会治理能力。[2]本文以北京市“接诉即办”改革为例，具体阐述政务热线如何驱动超大城市社会治理创新。

2  文献回顾

2.1 超大城市治理中的政府与社会关系

超大城市面临治理挑战，传统政府治理模式已难以适应日益变化的社会形态和格局。超大城市由于处在社会转型的前沿，社会结构复杂和利益不断分化，不同群体的公共服务要求存在巨大的差异，传统的政府大部门管理制度已难以解决社会治理难题。因此，这要求政府破除传统的部门框架限制，通过建立政府与社会合作的协同治理新模式，以回应日益复杂的社会需求。[3]换言之，政府需要来自具备信息和资源优势的社会力量协同治理，以打破治理过程中的信息不对称和提升整体的社会治理水平。[4]

诸多研究对于政府与社会协同的必要性进行充分论证，政府失灵理论、合作理论和治理理论是其中最主要的观点。[5]其一，政府失灵理论认为，政府在社会治理中存在无效供给的问题，需要借助社会力量以克服前者在治理中存在的不足。社会组织立足于基层和面向于社会，拥有较强的灵活性能够避免官僚主义的僵化和低效，因而具备承担政府难以履行到位的部分公共职能。[6]其二，合作理论则认为，国家和人民之间需要社会作为协调中介，社会组织在接受政府的规管情况下提供部分公共服务，使得政府和社会组织的优势进行互补，从而推动国家总体福利水平的提升。[7]其三，治理理论则指出，社会治理的主体不仅仅只有政府，也包括社会中的私人部门和非政府组织等。政府与多元治理主体通过合作、协商以及设立共同目标等方式，可以实现公共事务的共同管理和社会治理的真正“善治”。[8]

已有研究指出，政府与社会协同治理的实现，需明晰政府社会分工、建立信息共享机制和健全制度保障措施。首先，明晰政府社会分工是协同治理的前提。明确分工即确认政府与社会的具体分工和合作方式，充分发挥二者在组织能力和资源信息的互补优势，从而构建良好的社会治理协同模式。一般而言，政府作为社会治理的重要主体，承担着制定政策法规、管理监督社会组织和提供部分公共服务的责任；社会组织等其他主体则起到直接为社会公众提供公共服务的作用。[9]在从传统治理转向协同治理变革中，政府应逐步向社会组织转移部分职能，建立良性运转的社会共治新模式。其次，建立信息共享机制是协同治理的基础。现实中，政府和社会所掌握的信息资源各占优势但却相对独立，若要实现政府与社会协同治理，则亟需消除二者之间存在的信息壁垒和沟通障碍。通过建立和完善信息公开、信息交流和信息反馈机制，政府和社会在充分沟通的基础上才能展开有效地协同合作和社会治理。[10]在具体实践中，借助移动互联网等新兴信息技术能够建立统一的社会治理云平台和数据库，帮助多元治理主体在复杂社会治理场景之下，形成动态稳定的协同关系和实现高水平的社会治理。[11]最后，健全制度保障措施是协同治理的关键。政府通过建立健全制度法规引导社会 组织有序参与和治理，对社会组织运作提供资金保障，避免社会组织缺乏活力或逾越法律而导致的政府社会关系失衡。[5][12]

2.2 新兴技术驱动社会治理

在社会治理中，新兴技术发挥着赋能政府和赋权社会的重要作用，推动着社会治理模式的不断创新。大数据和云计算等新兴技术的出现，不仅强化了政府的治理管理能力和科学决策水平，同时也拓宽了多元主体政治参与的渠道和途径，提升了社会主体的参与社会治理的意愿和能力。并且，政府和社会主体在社会治理间的关系也因此发生改变，逐步形成新的社会治理模式。下面，本文从政府和社会两个角度出发，对新兴信息技术赋能政府、赋权社会以及驱动治理创新进行探讨。

在新兴治理技术的赋能下，政府可以增强社会管理能力、提高科学决策水平、改善公共服务质量以及提升宣传濡化能力。[13]首先，新兴技术的应用使政府信息汲取能力提高，增强政府的社会督管理能力。在新兴技术的帮助下，政府以便捷的途径和低廉的成本来获取社会运行的关键信息，强化了政府对于社会和经济的管理能力，避免因政府监管不到位而产生市场波动或社会失序。[14]其次，新兴技术提供了智能化分析和公众意见转化等模块，显著提高了政府的科学决策水平。在新兴的数据治理技术的辅助下，政府可以逐步将决策建立在科学的数据分析基础上，同时吸纳由政务服务平台转化的公众意见于决策过程，从而整体强化政府的决策科学性。[15]再次，信息技术可以提升政府的办事效率和公共服务精准匹配度，从而实质提升政府的公共服务水平。借助新兴信息技术，政府将不同部门的信息进行打通和整合，对于决策各个环节和任务之间的对接进行优化，从而提升政府效率和降低运行成本。

[16]此外，政府依托互联网信息技术建立网上政务平台等互动渠道，可以对群众差异化和个性化公共服务需求进行精准识别，实现不同服务诉求提供相匹配的服务资源，进而整体提升公共服务水平和效率。[17]贾妍等对于老龄化现象进行研究指出，政府能够依托大数据治理和“端-网-云”技术，实现优化资源配置和精准对接养老需求的目标。[18]相似的，汪磊等人基于贵州和甘肃的扶贫案例研究，发现大数据治理技术的运用减少了信息不对称，从而提高精准扶贫的绩效和政府社会治理的能力。[19]最后，政府应用数据治理技术强化濡化能力，用以化解社会风险和引领主流文化。政府借助新兴技术识别潜在的社会风险和引领社会多元化趋势，通过充分调动文化软实力以培育社会核心价值，从而更好地发挥精神文明建设和教化社会的治理能力。[16]并且，通过公开政府决策信息和政务数据，更有利于获得更广泛的群众关注和支持，从而增强政府宣传濡化的效果。[20]

在新兴技术的赋权下，社会多元主体通过拓宽参与渠道以促进政府回应，建立信息共享与协商机制以推进社会治理的实质参与。一方面，新兴技术拓宽了民众政治参与的渠道，促进了政府对于社会的回应性。为了适应社会日益增长的多元化诉求，政府借助新兴技术建立包括网络问政平台在内的多种沟通渠道，用以收集和回应民众意见和诉求。这不仅实质性的拓宽了群众通过意见反馈的方式参与社会治理的渠道，同时也推动了政府对于群众的监督和诉求的积极回应。[21]政府部门往往会借助社交媒体等政府和社会沟通渠道，将民众诉求转化成公共政策。[22]政府新媒体不仅日益吸引网民的关注，同时也增加了人们公共事务的政治参与行为。[23]基于跨国比较和研究，发现民众主动或被动的政治参与行为，会推动政府所出台的公共政策予以高效率和高质量的回应。[24]

另一方面，信息共享与协商机制的建立，有利于挖掘数据的社会价值、促进政府与多元主体协同合作以及提升社会多元主体的重要性。已有研究发现，研究机构或非营利组织对于已共享和开放信息的进行数据挖掘，提供诸如租房信息检索等公共服务，这为社会治理提供直接或间接的帮助。[20]相似的，通过建立政府与社会沟通平台，能够推进政府部门、市场主体、社会组织和公民之间的信息共享，缓解或解决由于“数据孤岛”引起的沟通成本大和治理流程阻塞等问题。[25]更进一步，这一机制还可以实现多元主体之间协商和对话，帮助政府和社会在公共决策和社会立法等方面形成共识，从而实现公共服务的充分供给和社会治理的效率改善，以及社会主体在社会治理的地位提升。[26]

2.3 政务热线重塑社会治理

政务热线系统作为新兴技术发展的重要产物，同样起到改善公共服务质量和提升社会治理水平的作用。首先，政务热线经过公开、共享和治理，可以便捷民众获取公共服务及相关信息，帮助政府征集民众反馈以改善公共服务质量。以美国纽约市311政务热线系统为例，

其整合了40多个部门的17个主要热线电话，包括警政、交通、环境等 120 多个局处的政民沟通业务，政务热线系统不仅成为市民向政府咨询各类政务服务的信息供给平台，而且成为垃圾处理、违法停车、供暖、噪音等日常生活问题的政务诉求平台。[27]在此基础上，政府将政务热线数据制作成每月月报，向当地议会、公共媒体、社区董事会和公众汇报，以方便用户了解不同地点诉求内容、负责机构、解决方式等具体内容，从而让民众知晓公共服务处理流程和提出针对性的意见和建议。Hartmann 等基于美国三个城市的政务热线比较，指出政务热线系统作为地方政府与公民的重要联系，为广泛的民众提供以优质社会公共服务的同时，也帮助政府吸纳和采集民众意见诉求，以优化行政流程和改善公共服务质量。[28]其次， 政务热线系统为政府探测城市社会中的细微变化，使决策部门的政策出台得到充分的数据支撑，推动实现城市社会治理的现代化。[29]Kontokosta 等人利用了纽约市政务热线数据，匹配以社会人口和经济数据，实现对于城市居民的社会心理状况的准确预测，展示了热线数据在政策制定过程中的重要价值。[30]更进一步，Wheeler 通过对于华盛顿地区展开案例研究， 发现政务热线的使用会显著提升政府的社会治理能力，譬如辅助政府对于高危区域进行重点巡查，从而大幅降低社区的犯罪率和提升社会治理水平。[31]最后，基于热线数据的数据共享和共治，能够整体提升社会治理的效率和水平。Chatfield 认为将热线数据对社会公众进行公开，有利于政府与社会对于公共服务的关键环节展开数据分析，使得政府通过热线电话的服务与公民共同创造公共价值。[32]

概言之，研究成果表明政务热线系统有效起到赋能政府和赋权社会的作用，但是目前仍然缺少信息技术如何实质提升社会治理能力的具体讨论。现有研究主要聚焦于政务热线宏观作用的理论分析，缺乏对于政务热线系统如何强化社会治理能力的实践描述，以及于中国超大城市的特定场景下讨论。对于这些问题的研究和回应，不仅有助于在现实层面提升政府的治理能力水平和改善已有的社会治理机制，同时也从学理层面进一步回应了新兴技术如何增强政府的现代化社会治理能力，如何驱动政府的社会治理模式变革和创新等关键问题。下面， 本文以北京市的“接诉即办”为例，对于上述问题进行具体回应和阐述。

3 政务热线的数据驱动特征：基于北京市“接诉即办”改革的考察

3.1 北京市“接诉即办”改革

“接诉即办”是北京市政府于2019年推动的重要政府治理改革举措。“接诉即办”是北京市政府在治理过程中逐步形成的社会治理创新形式。“接诉即办”改革目的在于整合北京市已有热线资源，将民生需求作为着力点推动地方基层治理水平的提升。具体而言，北京市的12345政务热线系统将街道（乡镇）权属清晰的群众诉求，直接派给诉求归属管辖的街乡镇，同时由区政府负责督促街乡镇在规定时限内办结。在此之前，由于政府部门协调不畅以及数据治理能力有限，北京市多达100多条属地专号热线和部门专号热线都处于多头管理之下，使得这些数据没有得到有效整合和充分利用。为了解决这一治理难题，北京市政府的“接诉即办”从工作流程安排、组织管理机制和绩效管理考核三个方面来推进社会治理的改革和创新。

一是在工作流程安排上，打通数据壁垒和提升治理能力。首先，就治理机制而言，北京市政府在市级平台上逐步整合专号热线的分治零散状态，推进统一派单、街乡镇接办、部门响应和双层评估的工作流程，对“条”和“块”政府部门间的沟通和协调机制进行优化和调整；其次，就议程设置而言，“接诉即办”打破以往由领导干部主导议题的局面，逐步将基层干部、网格员以及普通大众的反馈吸纳进决策过程，形成民情民意表达的新机制；再次，就行政程序而言，从过去由上级政府带着上级职能部门，逐步转变成由基层政府催促上级职能部门来解决问题，降低了上级领导协同职能部门到基层商讨的行政成本，从整体上提升了政府的办事效率；最后，就办事流程而言，依据轻重缓急划分不同群众诉求类型，进一步优化配置行政资源以解决民生问题，从而显著提升政府的问题解决能力。

二是在组织管理机制上，强调党建引领和基层赋权。一方面，党建在治理改革中发挥关键引领作用。北京市委书记担任项目的总指挥，建立由各部门领导组成的党支部，动员行政力量以统合和协调科层条块间关系，实现政府资源的高效整合和充分运用。此外，党建引领还体现在政府权力对于社会主体的社会动员，通过鼓励在职党员到社区进行“报到”等方式，带动社会力量参与社区治理以达到社会善治的目标。另一方面，通过将权力和资源下沉基层的方式，有效摆脱权责不匹配的治理困境。在以往基层执法的过程中，街乡镇由于缺乏行政授权和执法力量，导致其不及时或无法回应群众诉求。而通过将条块力量下沉基层和明晰相关人员具体责任，可以有效解决这一治理难题——前者指的是依照 “区属、街管、街用” 的原则，以城管执法队伍为主体，公安、消防、交通等区级垂直部门向街乡镇下派1到2名常驻执法人员，强化基层政府的解决能力。后者指将条块部门中的高素质和强能力的干部， 委派至具体社区、街道和小巷担任“街巷长”，通过整合干部和居民等社会力量，建立基层治理相关组织，以推进基层社区和街道的共享共建共治。

三是在绩效管理考核上，重视问题发现和强化单元考核。“接诉即办”改革重新明确了各职能部门和基层政府的权责范围，并为全流程的业务绩效考核奠定了基础。其中，数据治理技术在这一过程中扮演着关键角色。依托政务热线来电和政府回访工单，上级政府得以对各部门实施量化考核。同时，信息技术也协助政府在街乡镇层次建立信息中心和整合部门间数据资源，为政府智能化治理社会和精确量化考核助力。更重要的是，来电诉求的量化排名与绩效考核紧密挂钩，能够有效地激励基层政府更好地回应民众。由相关部门和研究机构形成的12345热线月报、周报、日报、专报，有助于政府领导第一时间了解城市面临的问题。同时，市委书记和市长根据各街乡镇的排名状况，可以有针对地提出表扬和展开批评，从制度出发激励基层政府对于群众诉求进行回应。

3.2 政务热线的回应特征

不同于政府与民众互动沟通的其他方式，政务热线具有信息反馈即时性、信息沟通便捷性、公共服务人格化和问题解决有效性四个重要特征。

信息反馈即时性。即时性不仅体现在民众诉求反馈和解决的及时性，也表现在政府获取民情信息和回应的实时性。一方面，政务热线能将民生诉求即时反馈给政府业务部门，通过平台直接派单方式将具体诉求分配给对应管理部门，极大减少了民众办事手续和缩减了政府回应流程；另一方面，与调研和走访等传统获取信息方式不同，政务热线帮助政府即时了解民情动态——基于热线数据制作而成的专项报告，让政府在当月、当周、当日就能及时知晓民众诉求，帮助政府迅速调整和出台针对性、前瞻性和战略性政策。

信息沟通便捷性。政务热线让民众足不出户就能解决面临的问题，并且统一的政务电话平台避免了冗杂热线的识别困扰，极大便利了群众的日常生活；此外，政务热线帮助政府更加直接和有效地了解民意。相比较于政府以往的专门调研和考察活动，政务热线具有不受时间和空间限制获取信息的便捷优势，同时也简化了政府获取信息流程和降低了收集信息的成本，帮助政府部门以低成本和高效率方式获取最真实的民众态度和意见。

公共服务人格化。尽管其它政务服务平台也具备即时和便捷特点，但是由于网站或APP复杂操作和低效回复往往降低了民众的使用热情。然而，政务热线通过人工直接语音对话的方式，克服了网络服务平台常常出现的文不对题和回复迟缓的弊端，同时让民众感受到的真真切切的人文关怀而非冰冷的语言文字，有效疏导民众的负面情绪和提升民众的幸福感。

问题解决有效性。北京市将政务热线的回应率、满意率和解决率作为评价基层政府的重要指标，通过点名批评的方式督促相关部门解决民众身边的问题。在该制度设计下，基层政府会对于民众诉求进行有效回应而不会忽视或敷衍民众的诉求，切实提高了问题的解决有效性和民众的政府满意度。

3.3 政务热线的数据特征

热线电话数据具有一般意义上的大数据特性，即数量大、多样态、速生成和低赋值。数量大体现在2019年北京市共接听696.36万的热线来电，并且热线诉求还在逐年增加[33]； 多样态表现在热线诉求覆盖城市生活的各个方面，譬如公共服务的供给问题、市场监管问题、违法建筑问题等；速生成指的是民众不论何时何地都会拨打电话，热线数据每时每刻都在产生；低赋值即每个来电所反馈的信息过于碎片化，需加以整合提炼才能得出数据真正价值。热线数据除了具备一般大数据的特性外，其数据来源也具有用户生成、社会构成和民生倾斜等特点。

真实性和全面性的用户生成特征。热线电话属于百姓日常生活的非紧急求助，遇难求助、有事即拨是基本特点。由此产生的相关数据是用户生成的，是以真实诉求为指向的。它不同于由相关主体基于自身的某种调查需求或特定主题而随机采集的样本数据，进而避免了调查主体的主观偏差和采集过程中的样本偏差。

广泛性、开放性和分散性的社会构成特征。热线电话服务所要求的属地记录及其后续派单处理记录，决定了热线电话数据具有更多的社会属性，包括诉求发生的时间和空间、诉求问题的具体指向及其类型、诉求者的情感表达和情绪取向等。因此，热线电话数据是社会真实状态的拟态，其全景呈现和个体聚焦实际上体现了北京市社会问题的地域分布和聚合状态。

主题性和指向性的民生倾斜特征。诉求大多集中于百姓的日常生活和公共服务，在空间序列上往往呈现出家居、楼宇、小区、社区、街道和跨街道的逐层扩散特征，在主题序列上通常体现为基础民生问题（供水、供电、供气、供暖和垃圾处理）、基本民生问题（医疗、教育、市场购物、小区物业管理和交通）以及优化民生问题（环境、文化、休闲、健身、外出旅行）的连续扩展特征。因此，热线电话数据更加聚焦于百姓所感知和求助的民生问题。

3.4 数据驱动的治理创新

技术的进步降低政府获取信息的成本，丰富民众参与治理的渠道，提升社会治理的民主性和科学性，以及强化整体社会治理的水平。[34]在政务热线系统的治理实践中，大数据方法的应用推动着民意识别、诉求分类、风险预测以及决策辅助等治理手段的创新。

其一，基于数据的民意识别。面对每日数以万计的来电诉求，传统的人工观察统计方法已难以及时准确识别民情民意。而大数据可视化方法则能直观地转化和呈现热线数据当中的民众诉求。可视化技术具体指的是，根据诉求产生的街乡镇、负责处理的具体部门、来电诉求的内容以及时间等决策关键参考要素对数据内容进行提炼，通过绘制来电诉求分布地形图、街乡镇或委办局诉求柱状图、各区问题诉求热力图，问题分类占比饼状图以及问题诉求时间 折线图等，将大体量和无规律的民众来电诉求数据转化成直观的具有咨政意义的报告图表， 从而实现民意诉求的准确识别。

其二，基于数据的分类聚类。自然语言处理等大数据分析方法可以对民众来电诉求进行分类聚类，通过合并重复诉求和突出重点问题用以明晰政府解决策略，从而达到优化行政流程和节省社会资源的目的。在复杂社会治理场景中，群众诉求呈现多样性和复杂性的特征。若是依照“头痛医头、脚痛医脚”的方式逐一对问题进行解决，会极大增加政府社会治理的行政成本和解决难度。然而，如果借助词云图、主题模型和情感分析等数据文本挖掘算法，则可以明确群众反馈事件中的问题、时间、地点和人物等关键要素，实现不同诉求的精确分类和相似问题的统一处置，从而整体降低政府在解决社会问题的治理成本。

其三，基于数据的风险识别和预测。基于大数据分析方法的热线数据治理，可以从海量数据中归纳总结民众诉求的特征规律，以发挥识别和预测城市潜在风险的重要作用。对于公众反馈所产生海量诉求，可以使用机器学习和深度学习等大数据算法发掘其中的规律性和关联性，实现对城市未来的潜在风险进行预测和预警。譬如，夏季洪涝问题、冬季供暖问题、大气污染问题以及小区物业问题等，可以借助机器学习方法对这些社会风险的潜在关联关系进行挖掘，同时基于时间序列数据和空间分布数据对潜在风险发生的时间和地点进行预警， 帮助决策者提前制定应对方案。

其四，基于数据分析和专业知识的决策辅助。热线数据的分析结果仍需专业知识的深入剖析，才能转化成具有咨政意义的政策建议与执行方案。一方面，专业知识有助于数据背后的深度解读。需要指出的是，热线数据的分析结果仅能呈现民众诉求的分布状况，以及政府各部门的基本运行情况。对于群众为何反映这些诉求，则难以从数字之间追溯其产生的社会根源。但是，借助已有的专业知识和对矛盾多方的专业访谈，则可明晰问题产生的社会背景和矛盾根源。另一方面，专业知识可以提供针对性的政策建议。通过总结和梳理不同国家和城市的社会治理经验，同时结合专业领域的最新研究成果，专业人员可以对问题的提出针对性的政策建议和解决方案，从而发挥辅助政府决策的关键性作用。

简言之，政务热线系统起到对热线数据赋值、政府部门赋能和社会大众赋权的重要作用。首先，政务热线系统使得政府重视民众来电和加深民情认知，民生诉求在政府决策过程中被赋予重要地位和价值。政务热线系统的建设不仅使得政府加深对于民情民意的了解，也使得民众意见被赋予重要价值，并逐渐成为政府决策过程中不可或缺的重要依据。其次，政务热线系统起到收集转化民意、治理问题透视、重要决策辅助等功能，发挥协调政府部门行政关系和优化行政资源配置的作用，整体增强了政府的现代化治理能力。最后，政务热线系统也起到赋权社会的作用。政务热线系统通过吸纳转化民众意见于政策制定过程，兼以重大政策方案以听证于民众，有效和实质赋予社会参与决策治理过程的权力。

4  数据驱动的治理能力提升

政务热线系统是感知城市、感知社会和感知民情的重要手段，是政府实现社会有效治理和提升治理能力的重要方式。在热线数据的驱动下，政府通过整合政务热线、微信公众号、官方微博等多渠道诉求以感知城市问题所在，借助大数据技术手段对城市数据深入剖析以实现精准施策，基于诉求率、解决率和满意率对基层政府进行考核以夯实治理改革成效。下面，本文将从城市感知、决策辅助、精准施策和诊断评估四方面出发，论述热线数据如何有效提升政府社会治理能力。

4.1 城市感知能力

热线数据经过治理可以转化成直观的民情民意，形成咨政图表以辅助政府感知城市区域和各部门治理情况。在具体实践中，基于对政务热线进行“数据穿透”、“时空穿梭”和“颗粒缩放”的分析处理，有效地将来电诉求转化为政府部门所能理解的民情民意，同时也可以直观呈现城市内部跨时间、跨部门、跨地域的社会治理表现。下面，本文对于上述三种感知方式进行具体阐述。

数据穿透是指透过政务热线以实现政府直达基层的民情理解与把握。热线数据的分析报告隔天完成，对于政府实时了解民意和调整政策方向提供了重要的决策辅助。相比于过去政府部门的定期自我汇报和传统绩效考核，如今政府高层能够更加及时地把握真实情况。在北京“接诉即办”改革实践中，热线报告会根据各委办局和街乡镇的区分来对数据进行分析和汇报，便于政府领导掌握城市现状和敦促负责人限期改正问题。

时空穿越是指纵向时间节点和横向空间地域的比较。传统的数据往往滞后并且范围较宽，根据这些数据难以对未来进行及时、有效、精准的预测，以让政府相关部门提前做好准备。而热线数据则让决策部门得以对从街道到区的任意区域进行横向比较，以及北京市前后5年的任一时段展开分析，协助政府明晰问题的发展态势和空间分布，以便尽早启动政策方案 来预防风险。

颗粒缩放是指对特定区域单元进行缩放以深入剖析问题。基于热线电话数据，通过对特定区域单元进行拉伸“放大”、以及超越区域单元进行概略“缩微”的方式，更加精细和精准地研究社会治理问题的集聚和分散状态。在现有技术情况下，可以实现从社区到街道，从区再到全市范围内的重点问题分析处理。通过透视治理问题的集聚和分散状态，政府得以重新调配资源和协调部门关系，推动重点区域的重点问题予以妥善解决。

4.2 决策辅助能力

数据治理辅助政府对海量诉求背后的用户画像、诉求内容以及问题根源的认知。在热线数据感知透视的基础上，数据治理可以对原始数据的价值、关联和反映问题进行深度揭示。在具体实践中，会对于海量政务热线数据采取三个层次的递进分析：第一个层次对诉求者类型进行画像描述，分析诉求者诉求动因和诉求表达的基本情况；第二个层次是对诉求内容本身的“哨型”分类，将诉求问题按照紧急程度和重要程度进行划分和讨论；第三个层次是对存在问题的深入分析，借助政治学和公共管理的理论分析框架，对于问题产生根源、责任归属和问题解决进行深入探究。基于三个层次的分析，有助于增进政府部门对于民情诉求的特征规律的理解和认知。

第一个层次，诉求者画像的划分。诉求者画像类型学主要区分在诉求动因和诉求表达两个维度上。诉求动因分为公益和私利，公益目的指为公共利益而诉求，私利目的指为个人利益而反馈；诉求表达分为清晰具体和模糊笼统，清晰具体指诉求者能将诉求的内容表达清楚，相反，模糊笼统则是诉求者对于反映事情的表述不清或是保持沉默。按照这两个维度的逻辑划分，可以将诉求者分成公益热心者、情绪发泄者、私利敏感者和沉默观望者四种类型。其中，公益热心者指能够为公共利益，对于存在的问题进行清晰和有序的表述；情绪发泄者指的是为个人利益，通过打电话等方式为自己主动争取原本不属于自己的利益；私利敏感型指的是当自己利益受到损害时，能够清晰明确地表达出来，对自己权益进行维护；沉默观望者指虽然个人有公益的心，但是大多数时候却保持沉默。通过对不同诉求者采取针对性的回应策略，政府可以高效、迅速和合理地解决民众所面临的具体问题。

第二个层次，对于诉求问题的“哨型”分析。本文根据紧急和重要程度两个维度对于诉求问题进行类型学划分。其中，响哨指的是紧急且重要的事情，需要集中行政力量予以着重解决，譬如重大舆情事件等；长哨指的是短期难以迅速解决但却重要的问题，该类型则需政府从长计议和统筹规划处理，例如违拆违建等问题；急哨指的是紧急但却影响较小的问题，政府相关部门则需迅速解决，比如地下水道堵塞等问题；杂哨指的是不紧急且不重要的事情，相关部门则按照工作流程进行处理即可。依照不同问题的“哨”型分类，从而优化调整政府的资源分配和议程设置，让能办的问题必须办，难办的问题催着办，办不清楚的问题明白办。

第三个层次，对于问题的深入分析。基于前期用户画像和“哨型”分类，数据治理可以辅助政府归因治理问题和预警潜在风险。在具体的实践中，一般采取问题导向的数据挖掘、多维判断的主题深化和逻辑延伸的决策关联。首先，问题导向的数据挖掘，特指依据热线电话诉求者的诉求对数据展开深度解读。政府部门基于热线电话数据的数据分析，应当强调依据热线诉求者的问题逻辑进行新的归类处理，并在归类处理的基础上提出跨属地和跨部门的综合治理方向。这既包括针对涉及多个街乡镇的地域组合型综合治理，也包括涉及需要多部门协同工作的问题领域。其次，多维判断的主题深化，即根据热线电话数据所提示的线索展开进一步的数据分析工作，并试图从中寻得重要的公共治理提示和政策启发。最后，逻辑延伸的决策关联，指的是在数据分析中引入理论知识和最新发现，结合热线电话数据进行分析和判断，采取机器学习方法对往年来电诉求数据进行分析，从而对时间序列的治理问题进行预研和对潜在的危机问题进行预警。

4.3 精准施策能力

在城市感知和辅助决策的研判基础上，政府可以掌握城市运行概况、社会问题分布和条块部门绩效，从而实施有针对性的政策来提升社会治理能力。具体而言，通过现代化的数据驾驶舱——落地大屏幕实现城市的智慧治理，将反映问题的数据定位到地图，分别以诉求量分析、类别分析、地域分析、考核排名等维度对问题进行分类，深入分析问题产生的原因和机制，之后将全市热线受理数据汇总和统一进行分析。通过改进机制准确把握民众反映的热点和难点问题，反映重点区域、辖区和部门履职的真实情况。在政策制定过程中，决策部门会梳理全市面临的问题，借助专业知识对于民众诉求采取深度访谈或田野调查的方法，探究问题产生的社会根源、具体分布和不同类型。同时，吸纳社会大众的广泛建议和国内外城市的治理经验，从而形成具有针对性和有效性的政策方案。

在政务热线系统的赋权、赋能和赋值下，北京市政府出台许多行之有效的政策方案。其中，最有代表性的政策方案是“回天行动”。北京市的“回天行动”是针对拥有84万常住人口的回龙观和“亚洲最大社区”的天通苑展开的专项治理行动计划。面对庞大社区存在基础 建设设施滞后和公共服务不足等严峻社会治理问题，北京市政府经过前期的数据分析和周密 调研，通过调配200 亿资金和下沉32个委办局行政力量，集中整治长久得不到解决的社会难题，并且取得广大群众的认可和信任。除了城市层面的精准施策之外，区县层面也积极运 用信息化技术以改善基层治理效率。丰台区在8282个社区村推广智慧民情图建设，为居民提供“精准化”服务。石景山区研发“12345 热线数据实时分析热线数据实时分析仪表盘”， 实现市民热线数据实时、全面、准确分析以提高问题处置效率。

4.4 诊断评估能力

政策出台和专项行动并不意味着治理环节的结束，政府仍需政策评估以优化政策执行和激励基层干部。在北京市实践中，政府领导将诉求率、解决率和满意率作为考核内容，对于问题突出和表现优秀的政策或街乡镇进行点评，从而推动政策的持续优化和敦促基层治理的格局调整。其中，诉求率即群众来电诉求的频数，诉求率越高则反映该地区存在较为明显的治理难题；解决率即群众诉求被解决的比例，该指标反映基层政府对于民众回应程度；满意率即群众对于政府问题解决的满意程度，满意率反映出政府回应的有效性。

基于三率排名的考核方式，政府不仅能重点对区域和政策进行敦促，也可以整体提升政府的公共服务水平。在一方面，政府领导根据三率排名对基层政府和专项政策点评，有效督促被点名地区解决公众普遍反映的问题。此外，基于跨时间的三率比较，上级政府可以对政策实施效果或地区改正情况进行回顾，有利于夯实社会治理的成果。在另一方面，由于上级政府以三率排名作为下级政府的考核依据，会推动基层政府尽早、尽快和尽好地将民生问题予以解决，大幅提升政府公共服务水平和民众的政府满意度。然而，这种考核方式在一定程度上会诱导基层政府弄虚作假，应当予以必要的警惕和防范。譬如，部分基层政府迫于考核压力会雇佣他人伪造虚假诉求，通过增加回访满意率以逃避上级政府的点名批评。

5 数据驱动的社会治理模式创新

城市社会治理问题的全面性和根本性解决，不仅需要政府在治理技术上增强能力，同时也要求政府治理理念与模式的转变。换言之，数据治理不仅提升了政府的社会治理能力，同时也驱动了政府对社会治理的模式创新以适应复杂的社会形势。一般而言，在数据治理的驱动下，政府社会治理模式会经历理念驱动型、危机应对型以及问题引导型的三个阶段。在数据治理的初始阶段，相关部门主要以上级领导的政策理念为依据，来提供社会公共服务和设定政策议程，数据报告仅仅作为决策的辅助参考依据；在数据治理的发展阶段，政务数据为城市积累性和疑难性问题提供新的解决思路，政府部门依靠数据治理对城市治理的难点和痛点问题予以重点解决；在数据治理的成熟阶段，政府通过多重途径感知城市问题的存在，吸纳多元主体共同参与治理过程，将处于萌芽阶段的社会问题予以处理，从而实现社会治理的“善治”。

5.1 理念驱动的治理运动

在数据治理的前期，政府主要以领导理念为依据，辅之以数据分析来对社会进行治理。在政务数据的支撑下，政府在长远的规划、形势的把握以及政策的施行方面能够做到更加的科学和高效。此阶段的开始，一般是政府各部门遵循上级政府领导的战略布局，依据其主要意图来推进各项政策实现特定的具体目标。随后，在推动具体政策过程中，政府相关部门会通过数据治理方式形成问题的认知和形势的判断。借助政务数据挖掘方法，政府能够清晰了解社会的关键问题和重点区域，透过数据表层认知问题的产生机制。最后，政府部门在了解社会问题基本状况和产生根源后，可以通过制定科学有效的专项政策，实现上级领导所谋划的重要目标。在理念驱动的治理运动中，政府领导的意图可以迅速转化成治理政策，对于上级所关心的重点问题予以有效解决。但是，政府依据上级领导意图来设置政策议程时，可能会产生群众的迫切需求和政府的政策安排的错位，即当群众所面临的社会问题得不到上级部门重视或遗漏的时候，这些社会存在的治理问题或难题将一直存在，这将明显限制政府的现代化治理能力。同时，数据治理在此阶段过程中，更多是被作为问题发展现状的参考依据， 对于政府的议程设置或政策制定的影响较少，也难以发挥出其提升政府治理能力的全部价值。

5.2 危机应对的治理调整

面对不断分化的社会群体和日益复杂的利益诉求，政府依靠行政意志难以化解积累性和疑难性问题，政府亟需创新思维以摆脱治理困境。理念驱动的治理运动在开始往往较为顺利， 但是容易因为政府缺乏了解群众诉求或长久忽视某一问题，在后期治理过程中会面临长时间积累下来的疑难问题，最终产生社会治理的瓶颈。疑难问题倘若长时间未得到妥善处理，容易降低民众对于政府治理的信任和满意，并且矛盾的积累和升级甚至会诱发危机性的群体或舆情事件。因此，政府在这一阶段亟需转变治理思路，通过借助数据治理的新方式以谋求危机问题的突破性和创新性解决。

积累性问题的突破性解决。在数据治理的助力下，政府不仅能全面掌握社会治理面临的积累性危机信息，同时也明晰如何整合行政资源和协调部门分工，从而有能力对积累性问题予以突破性解决。数据治理通过打通部门之间数据壁垒和对于数据进行深入分析，帮助决策部门对于积累性问题有全景的掌握。其中，数据治理的内容包括问题产生的社会根源、背后涉及的相关群体、问题解决的主要障碍、负责部门的职能划分等的整体分析和通盘考虑。在数据治理的赋能下，政府以数据治理的咨政报告为治理参考，出台解决根源性问题的政策法规，协调部门责任划分，以联席会议或联合执法小组的方式谋求突破性解决积累问题。

疑难性问题的创新性解决。政府治理过程所面临疑难性问题的矛盾根源有两种：一是已有治理的工具不能满足社会需要，对于群众面临的紧急或重要的诉求难以及时有效回应；二是现有治理机制流程不适应于复杂社会场景，政府部门分工不明晰和权责不匹配导致的治理瓶颈。而数据治理的出现为政府解决这些疑难问题提供了新方法。对于前者，数据治理为政府提供现代化工具以打破治理困境，政务热线系统通过多渠道、跨地域和全天候的有效覆盖， 增强政府的问题解决能力和有效回应；对于后者，数据治理协助政府梳理治理流程缺陷和发现疑难问题根源，推动政府协调整合行政资源和明确部门分工，以创新性方式来解决所面临的疑难性问题。

5.3 问题引导的治理创新

面对社会治理的场景多样性和问题复杂性，政府仍需从危机应对治理转变成问题引导的治理创新模式。尽管政府具备足够能力处理多数治理问题，但是频繁出现的治理危机容易使政府陷入“疲于奔命”的新困境。并且，专项整治行动挤占过多行政资源会导致日常事务的耽搁，反而与政府的初衷相违背。因此，政府应当谋求更加常态化与更具适应性的治理新模式。问题引导式的治理模式则是政府变革的新方向，通过对治理机制层面存在的问题展开分析，引入多层和多元治理主体于社会治理过程，从制度出发解决社会治理机制所面临的困境。

治理机制的问题感知。问题引导的治理创新，则要求以问题解决为最终导向，推动整合政府资源和协调部门关系以根本解决治理难题。以北京市为例，基层街乡镇存在责权关系脱节、资源配置不足和条块划分隔裂的困境。即基层政府承担的责任无限，但其权力有限；上下级政府之间关系，如同“上面千条线，下面一根针”一样，基层政府事务多且杂，需要对各事项兜底保障，然而资源却有限。而问题引导新机制则以群众反映的主要问题为切入点，来明确上级与下级之间的权责归属，重新调整行政资源和部门权力，有力推动职能部门和基层政府协同解决民生问题，同时克服以往治理过程中出现的弊病。

多元参与的问题解决。政府通过引导多元主体参与社会治理过程，将行政资源下沉从而实现治理机制体系的改善。数据治理不仅具有政府赋能作用，同时也兼具开放性特点，这有助于多元主体介入社会治理过程，提升社会治理的有效性和针对性。政府将脱敏数据信息向社会大众进行公开，鼓励社会成员对数据进行深入挖掘，从而提高社会公共服务的质量。同时，以此为契机将部分行政资源下沉基层，通过多元主体参与社会治理过程，使得社区成为最基本的治理单元、最根本的社会保障和最重要的民众归宿。

6 讨论与结论

随着时代与技术的进步，可供政府运用的现代化治理工具越来越多，但这不意味着政府有能力将其运用到社会治理当中。以政务热线系统为例，尽管全国已经超过300个城市设立“12345”政务热线，然而目前该热线目前仅主要作为民众诉求的渠道，在多数的情况下尚未被运用于政府的日常决策过程当中。换言之，政务数据背后所隐含的更深层价值没有得到挖掘、整合和应用，这对于行政资源和社会资源而言无疑是一种浪费。北京市作为全国行政中心和互联网发展最活跃的城市，在政治上拥有丰富的治理经验和充足的改革动力，在技术上背靠互联网领域顶尖公司，其数据治理的实践和理念相比于国内其他城市更为先进。因此，本文以北京市“接诉即办”改革为例，系统地讨论以政务热线系统为代表的数据治理范式，如何增强超大城市的政府社会治理能力，以及如何驱动政府治理模式的变革的问题，据此来揭示数据治理在政府现代化社会治理能力建设中的重要角色。

政务热线的系统化会经过事务层、评估层、决策层和认知层的四个发展阶段，其所能解决的问题也从单一诉求上升至治理难题。目前我国的大多数城市的政务热线建设停留在事务层应用，即通过建立统一的政务热线平台，点对点将民众诉求派单给相应部门处理，而未能从评估层、决策层和认知层对热线数据的价值和原力以充分挖掘。其中，评估层应用即通过政务服务平台统一收集民众诉求和意见反馈，以此为依据对相关部门进行排序考核和奖励惩处，从而督促相关机构和部门积极回应民众诉求；决策阶段即对于政务数据进行数据分析，从而形成咨政报告以辅助政府出台针对性的治理政策；认知层阶段指的是政府领导借由政务热线以全面认知民情民意，并且新技术的出现赋予政府创新性的社会治理解决方案，从而推动了牵涉政府内部和多元主体的治理模式变革。随着政务热线系统化的深入，政府所能解决的问题也从单一诉求上升为积累性和疑难性的治理难题。值得肯定的是，不少国家和城市的热线数据系统已能在评估和决策阶段赋予政府以现代化治理能力，譬如纽约、上海和广州等城市。但是，真正将政务热线系统化到认知层面的城市，目前仅有实施“接诉即办”改革的北京市已经达到。

应当指出的是，数据治理不应局限于政务热线系统，它是面对不同类型数据的治理模式。数字政府的本质无疑要求政府能够根据不同类型的数据，提出针对性的数字治理工程方案。政务数据的类型多种多样，这无疑为数据治理的推动增加了挑战。如图5所示，倘若依照数据生成基源和数据生成方式对数据资源进行划分，可以将政务数据归纳成政务热线、网格采集、通信/电力和公共监控四种代表类型。其中，数据生成基源分为用户生成和行政采集，前者意味着由民众有意或无意的活动所产生的数据，后者是指通过政府部门渠道、按照政府部门的决定偏好所采集和筛选的数据信息；数据生成方式则可分为主动和被动两种模式，主动即行为体主动生成的数据，被动是行为体无意识留下的数据痕迹。图5所示的类型学矩阵突显了数据之间的差异和区别，政府可以基于以往数据治理经验，在此基础上根据不同类型的数据特征形成定制化的治理方案，这样将更容易取得的数据治理成效。

政府数据治理能力的强化并非一蹴而就，需要经历定制、定型、软封装和硬封装四个步骤来渐进实现。具体说来，在最起始阶段，政府部门根据工作经验总结出决策过程所需信息，委托第三方研究机构从政务数据整合和提炼关键信息并形成定制化的咨政报告。然而，在政务数据治理的初期，政府所预想的数据需求往往会与政务数据的信息供给存在出入。这种情况既包括政府所预设的信息难以从政务数据中获得，也包含政务数据所反映的信息超出政府预期。于是，政府和第三方机构则会依照数据实际情况对数据分析策略进行调整，并在协调过程中将后续咨政报告所需的分析侧重和方式予以定型化。在此基础上，决策机构可以模块 化调用和输出数据分析策略，从而形成软封装的数据治理方案。这里所指的软封装即研究人 员对定型的数据分析方案进行整合，根据政府部门的决策需要即时输出多时段和多类型的决策报告。最后，数据治理的最终目标是从软封装过渡到硬封装，即从强人工干预的数据报告到弱人工参与或无人工参与的全代码智能分析的转变，再融入立基于历史文件和政策数据库、并经由知识图谱和数据挖掘所生成的政策提示或预警提示，从而从本质上提升政府现代化治理能力，实现更为及时、高效、准确和全面的数据治理。

总言之，以政务热线系统为代表的数据治理范式正驱动着社会治理创新。具体而言，数据驱动的社会治理的要义是在现代信息科技发展的大背景下对政府履职理念、观念、方式、流程、手段、工具的全局性、系统性和根本性重塑；最终目的是践行以人民为中心的发展思想，增强政府履职的整体效果，打造统一的“数据+管理”共享平台，实现以数据为核心的业务协同，进而构建“政府有为、市场有效、企业有利、百姓受益”的体制机制新优势；突破口是围绕经济运行、市场监管、公共服务、社会治理和环境保护等政府职能，实现数据平台、政务服务、公共管理和支撑保障的一体化。归根结底，数据治理是贯穿在实体政府的治理活动全过程、全领域和全要素的联结带。这不仅是因为政府掌握着最多的经济社会数据和公共服务数据，也是因为政府与社会互动产生了大量民情民意数据，更是因为政府可以利用自身拥有的政务大数据与更广泛的社会大数据、经济大数据融合，以构建服务于决策咨询、政策评估和绩效评价的数据治理体系。