2008年9月，“大数据”一词刊登于《科学》杂志文章“Big Science in the Petabyte Era”，自此鲜为人知的“大数据”开始逐渐地深入人心，并渗透在社会方方面面的变革之中。“大数据”的爆炸式发展和信息传递，不仅给予了个体更多的生活方式上的选择，更是在催生政府采用新的方式对管理公共事务这一古老的国家职能进行重塑。所谓大数据，是指数据量大，强调海量数据背后的价值信息挖掘。Clarke A.等指出1，政府公共政策制定的核心目标是改变社会行为和社会预期，而大数据恰恰提供了理解人们需求和偏好的工具，能够帮助政府更好地理解人们对于公民参与的积极性，以及对立法变动的态度等。因此，充分发挥大数据的效用，能够帮助政策制定者更好地理解哪些刺激行为、什么样的环境、政策和监管的改变会更加现实、合法和有效。在这种情况下，“政策评估”作为政府政策研究模式中的重要环节，其内涵、功能和模式在这种全新的技术变革背景下必然需要重新审视。因此，本文在系统查阅国内外相关研究文献的基础之上，重点归纳梳理大数据对政策评价环节的作用，以期从中获得有益启示，促进大数据在政策评价环节发挥更大的作用。
虽然学术界普遍认为大数据时代的到来将改变传统意义上政策评价的形式，扩充政策评价的内涵，但是学者们根据各自不同的理论背景和实证研究，对其研究的侧重点有所差异。
与传统样本数据参与政策评价的过程相比，大数据对政策评价的作用在本质上是相同的，但是由于大数据本身的特点及其对社会所带来的变化，政策评价趋于更加科学化、民主化和客观化：（1）大数据要求对相关的所有数据而非样本数据进行分析，使对政策方案所作出的评价更加接近事实本身；（2）在政策方案评估时，通过容忍、接受大数据的混杂性、不精确性，并运用分类或聚类的方法分析混杂数据，对备选方案的经济、政治、社会、行政、风险方面作出判断2；大数据来源复杂，虽然小概率偏差不可避免，但大数据分析的结果应当从趋势上保障其可信赖3；（3）通过挖掘大数据的相关关系和可视化技术，可快速知晓政府政策资源的状况和备选方案所需资源，从而及时评估各备选方案在经济方面的可行性，并掌握政治过程中各行为者对备选方案的支持和接受程度4；在具体政府某一部门中存储的固化数据有时无法发挥有效作用，大数据能够使这些数据关联并有效管理，从而产生巨大的社会价值5；（4）大数据时代的政策评价改变政府与公众的关系，公众由过去的数据接受者成为了数据的提供者，政府通过高度细分、数据挖掘根据工作的行为模式为公众配送个性化的信息，并实行信息公开、在线服务和互动服务6。
学者认为大数据将有效地提高政策评价的事前评估能力，政策评估不再局限于“政策执行产生的效果”，而是包括了需求、过程、效果和影响等。在对比了传统的政策评价后，学者认为政策评估开始向事前评估的重心转变，政府在制定政策过程中甚至在制定之前，通过分析大数据，完成深度数据挖掘，进而判断是否有必要推行新的政策方案，以减少甚至避免政策出台后的失误，提高政策执行效率7。通过对海量网民在“智慧政府门户”上的访问数据进行蛇毒挖掘和多维剖析，弥补传统“供给导向”服务模式的弊端，开启“需求导向”新模式8。
同时，也有学者认为大数据对于政策执行评估能够发挥更大的作用。政策在执行中需要有效的监督以及及时的反馈，才能更好地评估政策执行效果，大数据时代的技术可以从行动者再决策、对象动态监控、信息沟通渠道三个方面，监督政策执行。组织上层决策到达最终行动者之后，最终行动者采取行动前，可以利用原有上层决策数据更加全面的了解决策，也可以利用大数据分析技术测验政策方案。通过传感器、物联网等技术手段，可以对管理对象进行动态监控，通过无线网及时传送管理对象的最新数据，在数据库中与原有数据和目标数据比对后，及时了解管理对象的状况，以便做出相应的回馈9。大数据时代下可及时准确地获得相关数据信息，建立健全信息反馈机制，在此次政策评价报告公布之后和下一次政策报告发布之前的时间段内，大数据将有效获取即时性的数据信息，以及时纠正政策的偏差10。
大数据能够对政策评价过程中的资源使用情况产生影响。大数据的市场价值在于能够把即时地将正确有效的信息传送给恰当的需求者。学者认为大数据增强确定政策服务对象的有效性，大数据为政策评价提供导向机制，依靠大数据分析技术，有效地了解政策对象的需求，以增强信息收集的针对性和系统性，实现网络推荐，进行政策评价，建立健全反馈机制，从而有助于社会公共资源的优化11。同时，从经济角度而言，有学界人士认为大数据降低政策评价过程中的经济成本，大数据借助数据共享机制和数据源集聚平台或大数据处理技术对行业或领域的数据加以挖掘和分析，极大程度上节省了相关环节的成本12。
随着大数据应用的迅速发展，国内外学者开始关注国外大数据对公共政策领域的影响，研究方法主要侧重于比较研究，研究方向主要以梳理大数据政策和大数据在政策领域内的应用为主。
当前，大数据背后的巨大价值受到多数发达国家的高度重视，美国、澳大利亚、法国和英国等国家相继出台了宏观意义上的大数据应用与发展战略，且以本国具体国情为立足点，其战略的侧重点也有所不同。与此同时，在具体的政策效果预测方面，各个国家也开始逐步地在实践中摸索。
1、国外基于大数据应用于政策评估的宏观战略
美国政府于2012年年初出台《大数据研究与发展计划》，并率先将其视为国家战略。《战略》涉及到国家科学基金会、国家卫生研究员、能源部、国防部、地质勘探局等部门之间的合作，主要侧重于大数据技术的研发和数据共享。美国成立“美国联邦政府网站管理者委员会网站量化分析分会”，旨在通过挖掘大数据下的用户行为，提供对政策评估的技术服务13。美国国家科学基金会新拟的扶持项目中包括“开发大数据应用，进行演示和评估，以改善就业、教育、医疗、能源等各个领域的工作”14。美国政府以大数据应用支持政务活动，在公共政策、舆情监控犯罪、反恐等活动中积极运用大数据；在人口、医疗、交通等政策评价中挖掘海量数据，实现对人口流动、交通堵塞、传染病蔓延等状况的实时监控15。
澳大利亚于2013年8月发布《公共服务信大数据战略》，该《战略》将“政府部门间以及政府与产业间应共享技术、资源和能力”作为重要原则，制定了大数据应用于政府决策的行动计划。2013年年初，法国政府正式发布《数字化路线图》，重点扶持交通、卫生、教育等行业的大数据旗舰项目。2013年10月，英国《把握数据带来的机遇：英国数据能力战略》正式对外公布，英国政府着重强调“加强国家基础设施建设”，以确保大数据对政务活动等方面的支持16。
从美、澳、法、英的发展规划中可以看出，美国前期将资源集中于国防、地质勘探等核心领域的，采取“以点带面”的方法将大数据应用渗透至社会应用之中。澳大利亚、法国和英国则高度重视大数据在各个具体领域的推广应用，在实践过程中发现技术问题，从而提升技术水平。
2、国外在大数据应用于政策评估领域的实证案例
大数据能够通过观察社交网络对某特定话题的舆情，进而掌握该政策的执行效果和后续影响。英国政府就曾组织开展过基于社交媒体的政策效果预测研究，通过在一系列社交平台中系统性地抓取数据，针对即将推出的政策变动在社交媒体中反应进行预测性分析。这些数据都是可以自由获取的，并且能够帮助政府机构理解他们的政策和服务被社会公众接受的情况，并且做出针对性调整。台湾电子治理研究中心启动了一个科研专项，专门研究如何应用大数据技术，将网络公众意见引入到政府的政策制定过程中17。
大数据通过智能技术手段搜集全面的民生信息，为政策制定和改进提供帮助。一直以来，德国在努力促进可再生能源的开发应用，利用家庭电表反馈的数据，制定了具有可行性的激励政策以增加对智能电网基础设施的投资，调整传统的补贴方式和规制方式，根据需求优化电力资源配置18。
大数据将重置传统政策评估的价值体系。澳大利亚政府通过采集交通系统感应器的信息，构建了交通密度指标，并根据该指标观察出经济活动与交通密度之间的高度相关性，以此作为经济政策的评价工具之一19。
政府能够借助开放的大数据平台发现公众的需求。澳大利亚、加拿大、美国和日本研发的“aging in place”系统，通过搜集和整合医院门诊、公共卫生部门的数据，为老年人提供疾病早期预测和治疗服务20。
目前，针对大数据在政策评价领域的应用尚处于探索之中，应用领域的研究重点主要集中在技术开发层面和社会公共服务层面。
从技术开发角度而言，大数据技术改变了政策评价的数据获取方式、分析方式和影响方式。ASKE（Application Specific Knowledge Engine）是未来互联网领域资源融合知识库构建的有效机制，它面向不同领域的开源数据获取和处理需求，构建不同传感网络；用“四熵”分析法（量熵、强熵、情熵、联熵）作为监测政策和决策支持的指标体系，科研人员可以进行科研创新影响力计算实验，并对其效果进行评判和预估21。充分利用开放流动的大数据资源，综合协调各种要素，形成信息对称、权利对等、扁平化组织的社会结构，以海量社会传感器为基础，以高性能分布式计算为支撑，以知识自动化技术为核心，以虚实互动的平行系统为手段，实现集舆情感知、平行管理和移动指挥与控制为一体的闭环反馈组态式的社会管理22。此外，学界对于大数据时代决策评价支持系统的技术挑战也有相应的研究，主要面临数值计算语言与数据库语言存在异构障碍、对传统数据库的存储能力和存储方式的挑战和多样化数据在转换与处理上存在的困难等23。
在公共服务方面，从宏观战略角度而言，国务院自2015年7月相继发布了《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》、《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《促进大数据发展行动纲要》等指导性文件，努力促进大数据的技术研发和应用，并通过建立健全法规制度、人才培养、国际合作等机制，为大数据巨大潜力的释放做好铺垫。
同时，大数据在不同的政策评价过程中已经有较为广泛的应用，大数据贯穿政策循环过程的始终。在财政政策领域，财税大数据系统涵盖了全国财政、海关和金融等全部数据，这将有利于根除目前财政预算透明化程度不足的问题，并推动政府公共数据的社会开放。大数据在刑事政策的应用是通过大数据将公民个体网络操作的数据直接反馈到数据库，实时监控政策的执行和结果，并将监控数据进行分析；大数据帮助发现某类刑事案件受哪些因素的影响，有效地预测犯罪，确定多重维度，增强犯罪预测的准确性24。大数据在价格政策上的应用主要通过物联网、手机移动平台、数据终端采集等技术采集数值属性和物理属性的数据，分析价格政策对人们生产和生活的影响，发布对用户有意义的信息，实现数据可视化、人机交互、机器智能等应用，充分挖掘大数据的价值25。大数据在城市交通管理上通过对城市多方面信息进行关联分析、聚类分析等找出规律性，以图文形式呈现，并通过建设政务处理平台，对城市交通管理实现一体化26。
相比发达国家成熟的大数据在政策评价中的应用，很多国内研究者提出了相关问题及改进措施：（1）完善与大数据相关的法律规章，做好从传统数据向大数据过渡的制度衔接工作，确保大数据环境的信息安全，明确管理者和使用者在数据收集、整理、分析和共享过程中的责任和权利27。（2）注重纵横关系协调，针对中国电子政务建设“条强块弱”现状，横向部门之间缺乏有效业务协同和信息共享这一制约大数据应用于政策评价的现实，提出促进横向共享和协同，有效解决大数据应用的分散建设问题28。
针对大数据支持政策评价的研究，近年来国内外学者积累了丰富的研究成果，但在笔者看来，当前国内外在此领域内的若干问题仍有待进一步细化：（1）从宏观角度对大数据在公共政策内的研究成果较多，且大数据应用研究主要集中于数据共享问题和数据隐私保护。由于社会公共服务管辖范围内的各个行业具有特殊性，建议结合具体的行业特点建立其政策评价体系；（2）借鉴发达国家的相关应用案例，结合中国自身发展情况，进一步从宏观角度和微观角度分析国内相关的典型案例；（3）目前，针对大数据对政策评估的技术研发平台研究较为丰富，建议进一步丰富基础理论研究，以适应技术平台搭建后的后续发展，如构建大数据共享后数据评价标准体系等；（4）大数据与政策评价并非处于单向关系，而是处于相辅相成、相互促进的良性循环中，目前学术界侧重于大数据支撑政策评价的单向研究，建议增加对大数据和政策评价的双向互动研究。
大数据在政务活动领域的广泛应用为打开政策执行、政策监测过程中存在的局限性提供了解决方案，但“大数据”与“政策评估”并不能本末倒置，从本质上而言，大数据仅仅作为一种政策工具参与其中，无法对政策评估整体施加决定性影响，政策评估体系的构建为当务之急，因此笔者所提出的建议主要围绕政策评估体系展开。
当前，围绕国务院和各级政府出台的重大政策，应当着力研究基于互联网大数据手段对重大政策的实施效果、社会反响、落实情况等进行分析和挖掘的方法体系，支撑各级政府面向重大政策的评价和督查工作。具体来说，可以重点开展以下三类大数据政策评价研究：
一是基于大数据的重大政策贯彻落实情况评价。围绕重大政策、重大规划等相关的地方部门进行政策宣贯落实、出台本地化政策和配套政策举措，以及推进相关工程建设等信息，探索构建基于互联网新闻媒体网站、地方政府网站公开平台等互联网渠道的信息定向抓取体系，形成重大政策地方贯彻落实情况常态化监测分析评价机制。
二是基于大数据的重大政策社会反响情况评价。围绕重大政策出台后社会各界反响和评价情况的监测分析，基于论坛、博客、微博、微信等互联网自媒体渠道和主流新闻媒体渠道，构建围绕重大政策话题的互联网用户群体话题声量、关注热度、评价倾向性等评价指标，形成重大政策互联网社会反响情况常态化监测分析评价机制。
三是基于大数据的重大政策实施过程“中梗阻”问题分析与评价。基于主流媒体新闻报道、论坛、博客、微博、微信等互联网渠道中与重大政策相关的数据源，自动识别网民对重大政策实施过程中遇到的问题、困难和阻碍等信息的表述，形成重大政策实施“中梗阻”问题库，为重大政策督查提供决策参考。
当前，开展基于大数据的公共政策评价研究，需要重点解决以下四类技术问题：
一是互联网全网数据获取。要研究综合运用大规模数据抓取、重要互联网数据源后台数据对接、业务系统数据共享等方式，获取新闻媒体、搜索引擎、论坛、博客、微博、微信等各类互联网信息传播渠道中与重大政策相关的信息，以及重大政策、重大业务系统运行过程中沉淀下来的各类信息。
二是围绕重大政策的网民态度倾向性分析。包括文本清洗、情感信息分类、情感信息抽取等工作，用于对互联网用户围绕某一重大政策话题生成舆情文本的态度倾向性和态度强度进行量化分析。
三是重大政策的网民核心观点和政策诉求自动识别。包括话题检测与跟踪、话题自动分类、命名主体识别等工作，用于对网民围绕某一重大政策话题所表述的各种观点、诉求、建议等信息进行自动抽取。
四是数据可视化分析。要综合运用话题热力图、地理分布图、动态气泡图、弦线图等多种可视化手段，展现重大政策相关的话题分布、各地落实情况、网民态度、相关主体等信息，为开展重大政策大数据评价分析提供支撑。
一是构建有利于开展大数据政策评价工作的数据采集汇聚机制。要在各级政府部门探索建立政策评价大数据采集责任制度，明确业务部门和支撑机构信息采集责任，依法及时、准确、规范、完整记录和采集各级各类机构履职过程信息。在重要政务信息系统开发设计和建设过程中注重数据沉淀，坚持从业务应用需求出发，基于大数据技术体系，整合汇聚各类数据资源。同时，注重发挥传统观察法、调查法、个案法等样本数据搜集方法优势，采用大数据信息收集和传统样本数据收集相结合的方法，借助大数据趋势化和样本数据精确化的优点，恰当运用传统统计分析应用于政策评估的逻辑分析方法，对比统计分析和逻辑分析结论，从而对政策作出最终评价，以此决定政策的延续、改进或终止。
首先，政策评估的基础是数据的收集，尽管大数据在数据搜集中有高效、准确等特点，但是不可否认，传统数据搜集和统计分析方法在获取主观性信息上有着显而易见的优势，传统样本数据的搜集方法通常包括观察法、调查法、个案法等，建议采用大数据信息收集和传统样本数据收集相结合的方法，借助大数据趋势化和样本数据精确化的优点，恰当运用传统统计分析应用于政策评估的逻辑分析方法，对比统计分析和逻辑分析结论，从而对政策作出最终评价，以此决定政策的延续、改进或终止。
其次，探索建立科学有效的大数据政策评价指标设定和评价工作体系。重新设定政策评估价值维度指标。相比传统政策评价研究，基于大数据的政策评估对象将更进一步细化，政策制定所针对的社会问题将全面暴露，单目标政策问题由于大数据的关联演变为多目标社会问题，由于各个行业相差跨度较大，政策内容和政策评估过程也相差迥异。为此，在构建基于大数据的政策评价指标体系时，应当注重建议广泛参考专业人士意见，重新设定针对不同领域的政策评估价值维度指标显得尤为重要。此外，政策利益相关者不再简单地归为若干类，其需求更具有针对性，建议通过大数据观测政策利益相关者的多样化需求，结合经济、技术和财政可行性，判断政治和社会的可接受性，将大数据应用于政策评估的“多元理性”价值判断中。
再次，建立多样化的政策评估主体参与机制。大数据从本质上而言是一种多源数据的汇集，大数据赋予了公众发声的权利，建议重视公众参与机制的建设，通过法律法规对公众参与政策评估的权利、参与途径、参与内容、参与方式作出明确的规定。
最后，继续坚持搭建数据共享平台，重视数据安全保护工作。政府的数据开放和数据共享开始转变为“软件”基础设施的角色。因此，政府各部门可共同制定完善的数据共享政策，促进大数据横向、纵向之间各个层级、部门的数据资源共享，并有选择性地对政府所掌握的公共信息和数据进行公开。但是，在数据开放和数据共享的同时，要基于数据隐私给予高度重视，加强相关立法工作，从法律高度对侵犯数据隐私的行为予以威慑。
当前，大数据应用于政策领域的相关研究正在如火如荼地开展，笔者在对近年来学界的研究成果进行了梳理后，简要地回顾了大数据产生和发展的社会背景，重点归纳了大数据时代下政策评估环节的变化发展，并结合国内外大数据在政策评估研究中不同程度的发展态势，提出了基于大数据的政策评估方法和工作建议。希望本文能够为政府部门和学术界进一步探究基于大数据的公共政策评估评价问题提供有益参考。
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