国内外大数据下政策评估研究综述(3)

　　（三）形成基于大数据开展政策评价的体制机制
　　
　　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。
　　
　　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，由于各个行业差别跨度较大，政策内容和政策评估过程也迥异。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。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。
　　
　　五、结语
　　
　　当前，大数据在政策领域内的研究如火如荼地开展，通过对近年来学界的研究成果进行梳理，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，提出了基于大数据技术的政策评估的方法。希望本研究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借鉴。
　　
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