推动实现民众嵌入政策制定完善过程的路径
  时间:2023-01-13

    实践中,各级政府部门对于民众服务的数据利用大多数为身份核验、电子材料提交等,这些利用方式层次尚浅,分析利用非结构化数据一直是难题,价值亟待挖掘,与实现数字政府建设提出的“以改革创新促政府履职能力提升,以数字化改革推进政府决策科学化”以及与实现政策过程人民民主目标之间还存在差距。本文聚焦于分析在国家经济领域等政策发布之后,民众的关切反馈情况以及民众参与产生的民意数据对政策制定优化的反馈路径问题,最后形成数据分析方法、数字反馈路径、数字技术利用等对策建议,以期丰富数字政府建设背景下政策过程民主化的理论,同时为民众参与政策制与完善的实践发展提供参考,促进政策更好的落地落实,释放政策红利,提升政府服务效能,增强人民民众获得感和幸福感。

    一、数字政府背景下推动民众参与政策制定完善时存在的问题

   (一)尚未形成完备的政策全过程反馈流程

    尽管已认识到民众反馈对于政策精准制定和完善十分必要,但目前反馈形式是由人工梳理政府服务咨询数据以经济类热点问题专报的形式反馈给政策制定者,这种方式精准度和效率均不高,不能快速、动态、直观的反映出民众关切。在研究层面,公共管理领域的传统观点将政策理解为政治的输出结果或行政行为,既有的政策过程理论将焦点放在了政策过程的前置影响因素研究中,即从上而下研究行政主体如何影响政策制定与执行,包括政策规划、政策制定、政策评估等,却忽视了自下而上的政策反作用力,一定程度上忽略了政策反馈环节。

   (二)尚未建立民众政府服务平台数据标准规范

    随着我国网络化程度不断加深、来自网络的数据逐年积累,国家陆续出台各项有关网络数据分类分级要求与标准,以规范信息系统建设和网络数据管理,加强对网络数据的保护与利用。目前国家层面尚未有专门针对民众政府服务数据分析和利用的顶层设计和实践指导,尽管在提供服务过程中已十分熟悉现有服务数据并对分类有初步判断,但对政府服务数据进行分析利用缺少一套专门的、有针对性的标准方法和理论体系,导致目前政府服务数据质量不高,能够用于数据分析利用的样本较少。

  (三)尚未有专门的技术模型支撑反馈分析

 各级政府服务平台中建设了咨询平台、热线平台,使得获取分析全样本民意数据成为了可能,且通过数据聚合、分析可以呈现参与情况如民意数量、回应情况和变化规律等,为切实将反馈数据应用于政策制定完善提供了科学化、精细化治理的技术基础。但目前分析非结构化数据、理解正确的语义还十分困难,在查看和分析过程中仍采用传统的人工按搜索条件查询咨询记录并导出表格的形式,所查询数据零散、匹配度低,目前在政策反馈分析研判的应用层面,尚未有专门的技术工具能够高效、实时、精准地支撑政府服务数据的分析及反馈,不利于司局精准地进行政策完善。

    二、实现民众有效参与政策制定完善的路径

   (一)建政策反馈流程,形成民意反馈闭环

长期以来,学者们提出了政策反馈理论。关于政策反馈理论的发展核心观点,从宏观上来说,就是政策影响政治,从而影响新的政策的产生;从微观上来说,就是政策影响态度,如政策支持度或行为,如民众参与公共服务。以美国皮尔逊为代表的学者们认为,政策通过资源和认知塑造行动者的态度与行为,从而影响政治,这是一种过程论的政策反馈。

我国有学者认为,政策反馈的对象包括民众,他们也是行动者之一。政策通过塑造公民改变未来的政策问题或议程。同时,政策与民众关系是相互的,不仅政策制定者会回应民众,民众会调整其对政策的偏好以适应政策制定者的选择,即民主政体中的决策者除了及时回应民众需求外,还应注重对已颁布政策的审视与调整,因为民众需求很可能源自己有政策供给的不适配。 在现实情境中,我国公民知悉政策并就相关问题进行咨询,动因包括获取政策内容、进行词语解读、用于研究或提出意见建议等,民众需求嵌入政策出台后的各项活动就此发生,政府部门对咨询进行回应,对意见建议给予参考。本研究认为,这是在我国国情下,“政策反馈”的具体体现之一。

以政策科学之父拉斯韦尔等人为代表的学者认为,公共政策是一个由问题识别、议程设定、备选方案制定与选择、政策执行、政策评估等环节前后接续构成的逻辑循环过程。我国有学者认为政策周期应包括议程设定、政策制定、政策公布、政策执行与政策评估等五个阶段,目前国内外政策阶段论的倡导者对于政策过程所经历阶段的具体名称并未形成统一的标准。随着政策理论和实践发展,我国学界已意识到中国公共政策研究者需要积累基本中国本土的政策过程理论,提升理论对中国政策过程的解释力。中国政策科学要“以人民为中心”,更好地将民主嵌入政策过程,回应国内经济发展面临的深刻复杂变化,以及保持经济平稳运行、深化供给侧结构性改革有机结合扩大内需等方面的新形势、新挑战,更好地为“全面深化改革”服务。

基于上述分析本研究专门对政策反馈构建了分析框架。在框架中,行动者制定政策,出台后进行一系列的贯彻执行行动后,最终落地,影响并惠及民众、研究人员和基层干部,这些行动者向政府进行咨询建议,政策回应后,产生了政府服务数据,这些数据通过技术再反馈给公民,形成以下政策反馈流程。


  政策反馈流程


  (二)做好数据分级分类,多维度绘制政策画像

建立政府服务数据分类分级的方法和标准,结合对不同部门、行业业务的理解,分析梳理咨询数据,深入分析研究咨询具体内容,逐条理顺咨询文本逻辑及内容,将文本按照政策属性等维度进行分类,并从咨询主体、问题属性、咨询内容等方面,为民意文本数据编制关键词、打标签。

在对咨询数据进行分析整理基础上,利用有效的分析技术和工具,维度绘制民众关切情况画像,形成政策基本信息、政策关系图谱、政策执行情况等多维度的政策模型,实现政策的内涵和执行情况可视化,从多个角度呈现出政策的各方面情况。

   (三)根据问题提出政策建议,持续完善政民互动机制

 在民意数据整理及政策可视化基础上,根据问题属性,结合政策出台演进过程、政策文本内容特点等情况,严谨、客观地深入剖析政策执行过程中的问题及成因,对照问题,结合行业情况,通过报告、信息等形式提出相应政策建议,以供后续在出台政策配套细则、解读、通知时,或进行下一轮的政策制定完善时参考,促政策落地最后一公里

坚持并不断优化完善政务咨询、信息公开等政民互动机制,建立动态的民意反馈机制,定期梳理并发布政策相关问答口径,在为民众答疑解惑的同时,持续为政策制定优化积累数据;及时发现关于政策的热点堵点问题,必要时进行专题分析及上报,推动政策因时因势进行优化调整。

(来源:《经济界》2023年第1期;作者:丁声一,国家信息中心公共技术服务部 经济师;朱虹 国家信息中心公共技术服务部 高级工程师。本文系国家信息中心 2022年青年人才基础研究项目“基于政务服务数据的宏观经济政策制定与实施优化研究”)