智慧城市的政府角色:從“批發商”到“零售商”

城市會讓人們的生活更美好嗎?我們視野所及,好的城市是相似的,不好的城市則各有其短:有些城市交通嚴重擁堵,有些城市空氣汙染嚴重,有些城市安全問題堪憂,等等。

城市會讓人們的生活更美好嗎?我們視野所及,好的城市是相似的,不好的城市則各有其短:有些城市交通嚴重擁堵,有些城市空氣汙染嚴重,有些城市安全問題堪憂,等等。

如何解決這種種不好,智慧城市被寄予厚望,麥肯錫在《智慧城市:數字技術打造宜居家園》的報告中指出,智能技術一旦引入,城市會變得更加便捷:通勤時間將日均縮短15-30分鍾;城市會變得更加安全:傷亡人數減少8-10%;城市汙染問題也能得到遏制:空氣汙染給人的健康帶來的不良影響可降低8-15%……

中國的短板:市民獲得感低

目前,全球已啓動或在建的智慧城市有1000多個,中國在建的智慧城市數量最多,達到500個,占到全球的一半,這是德勤在《超級智慧城市報告》中給出的數據,已有290個城市成爲國家智慧城市試點。

中國一些城市的智能水平顯著提升,智能應用在城市生活、生産的多方面遍地開花,例如小區門禁的人臉識別、共享單車、公園內的無人駕駛汽車……在智慧交通、智慧安防、智慧小區領域,很多城市宣稱已經取得了技術突破。

但是,轟轟烈烈的智慧城市建設浪潮之下,市民的獲得感普遍偏低。國家發改委牽頭、國家信息中心信息化和産業發展部組織的網絡調查問卷顯示,2016年,中國的智慧城市發布處在起步期,參與有效評價的220多個地級市市,平均僅50.38分,北京、廣州排在第三梯隊。

“調查報告的結果很真實,一座智慧城市需要給予老百姓獲得感,老百姓才會給城市好評。”上述機構負責人在接受媒體采訪時表達了這樣的看法。

作爲一個城市的決策大腦和公共服務提供者,政府是智慧城市最重要的一環,智慧城市最需要的是智慧政府。

如何讓政府變得智慧?中國很多城市從與市民最直接的互動智慧政務入手,例如浙江的“最多跑一次”,上海的“一網通辦”,廈門的“i廈門”APP,這些都是無紙化政務的延伸,提高了政務便利性。

不過,中國大部分城市的智慧政務只是表面的“智慧”,或者說局部的“智慧”,緩解的痛點是政府辦事難的問題。

對于市民感受最深的痛點,例如通勤時間長、環境汙染、下雨積水等公共問題,基本沒有觸及,僅有杭州與阿裏巴巴提出“城市大腦”方案,試圖解決交通擁堵問題。

美國的經驗:響應型政府

美國的一些城市政府已經通過另外一套做法取得卓有成效的進展,這一做法的核心是強調利用數據解決城市問題,也就是數據驅動。“在早期,我們有電子化政府,並認爲它會取代政府,但現在三四年過去了,情況並沒有發生。實際上,電子化是政府工作的一部分,它的宗旨和智能城市一樣:城市每個方面的問題都可以利用數據解決。”哈佛大學肯尼迪政府管理學院教授史蒂芬·戈德史密斯(StephenGoldsmith)說。

史蒂芬·戈德史密斯曾擔任紐約市副市長,爲紐約建立了第一個市長數據辦公室,還曾連任兩屆印第安納州首府印第安納波利斯市市長,在政府管理、改革和創新領域頗有建樹。

在他看來,“智能”是一個群體性行爲,即如何利用數據解決問題,從互聯網+傳感器中獲得了什麽信息,如何做預測分析,如何通過數據驅動讓工作變得更有效率,如何利用社交工具去聆聽市民的看法,如何利用智能工具識別危機並解決它,如何利用智能工具充足工作流程、確認哪一幢建築需要檢測以及哪一個餐館需要做安全衛生檢查。“對我來說,真正的智能城市是將數據應用到各個層面中,使城市變成一個更聰明、響應能力更強的智能政府。”他說。

在《數據驅動的智能城市》一書中,史蒂芬·戈德史密斯詳細介紹了紐約、波士頓、芝加哥、聖叠戈、印第安納波利斯市等美國城市在利用數據提高政府智慧的故事,探討數據化給政府的運行方式、管理模式、人員職責帶來的根本性變化。

當智慧應用不是爲了智慧而智慧,而是爲了解決城市中的痛點問題而創新時,市民的獲得高才會提高。本書的英文版書名並沒有提到智慧城市或智能城市,而強調“theResponsiveCity”,即響應型政府。

對此,史蒂芬·戈德史密斯在中國的一次演講中的回答可以解釋——未來政府應該把自己當做零售商而不是批發商。批發商的工作模式是以任務爲導向,缺乏零售商的服務意識。戈德史密斯和同事在研究中發現,最有效的服務就是爲市民解決問題,提高市民對于政府的信任感。“在中國,很多人在討論數據驅動,但是數據驅動爲了什麽並不明確。數據驅動並不是執行,響應才是執行,我們希望城市可以更好地響應市民的需求,就如同一家公司可以更好地回應客戶一樣。”紅杉資本中國基金專家合夥人車品覺強調這是促使他翻譯《數據驅動的智能城市》一書的主要原因。

規則的約束成爲障礙

一個城市政府要成爲一個具備服務意識的“零售商”並非易事,因爲目前政府的行政體制導向的結果是任務型的“批發商”。

美國的行政體制源于19世紀,而明確任務是19世紀的重要特征。史蒂芬·戈德史密斯在書中寫道,政府傳統的構架是爲了應對19世紀所面對的混亂無序狀態,爲了擺脫市政廳的腐敗、無能和不可靠,當時的激進改革家更信奉理性、專業標准和分工,政府設立了不同的智能部門,比如消防員負責撲滅火災、公共衛生護理人員負責流行病的防控、環衛工人負責環衛,公職人員會被分配明確的任務,並接受績效評估。

因此,政府把工作重心放在了具體可量化的行政行動上,而不是解決方案上。隨著時間的推移,官僚分級、流程死板、資源冗余等弊端愈加明顯,但政府對市民的反饋卻視而不見。

這種視而不見,給美國城市政府帶來了一個世紀以來前所未有的信任危機。戈德史密斯調查發現,在美國,許多城市的居民對市政廳提供的服務感到絕望,尤其是在經濟下行地區,政府的影響力變得更加遲緩,市民對于政府的信任降到了最低點。

他認爲,政府扭轉絕望趨勢的機會在于數字技術,即收集、存儲和分析數據的新方法,新興通信技術,以及新的社交網絡世界。

這是技術發展帶來的機遇,也是曆史發展階段所需。戈德史密斯分析認爲,在過去一個世紀裏,信息的流動緩慢而有限,而政府確保管控質量最好的辦法就是制定並遵循規則。

如今,隨著數據在城市公職人員和本地市民之間的自由流動,規則的約束便成了有效行動的障礙。當公職人員的工作旨在解決問題而不是遵守規則時,他們便可以更迅速地采取行動,並創造性地解決問題。結果便是,政府變得更智能、更靈活,懂得如何更好地利用資源和分配精力。

“官僚機構必須升級,以適應新技術和實現目標,並且需要自上而下的改革。”

在書中,他寫道,新型公仆必須打破傳統的官僚主義政府設置的三大障礙:第一,對政府公職人員的狹隘績效評估方式;第二,一般城市政府的垂直化層級管理阻礙了觀念和信息的自由流動,不適合解決非垂直型的問題;第三,政府正傾向于解決“頭疼醫頭,腳疼醫腳”的表面工作,比如道路填補、案件處理等,而非尋求解決問題的根本方法。

重塑領導力

中國的智慧城市建設長期囿于數據孤島問題,政府下屬的各個委辦局之間數據門檻阻礙數據共享,這與美國面對的第二個障礙頗爲相似,即數據分享,這個難題普遍存在于政府各部門、政府與數據公司之間。

戈德史密斯看來,突破障礙最重要的驅動力是就是領導力,在他任職紐約市副市長期間,時任紐約市市長的邁克爾·布隆伯格十分關注數據在城市治理方面的應用,“這是一個非常好的起點。”戈德史密斯說,之後,紐約在政府中設立了高層面的數據分析中心。“如果沒有推動頂層領導者做出改變,紐約市就無法成爲數據驅動型城市。”戈德史密斯說,關鍵的問題是,頂層領導者應該如何爲更加開放靈活的治理體系取代陳舊的層級治理體系創造有利條件。

設置專門的政務管理數據中心在中國同樣受到重視,從去年開始,中國很多省市區紛紛誕生了一個新部門——大數據管理局,包括北京、上海、深圳、廣州、貴陽、蘭州等城市。

叫法各有不同,例如上海的大數據中心,深圳的大數據資源管理中心,蘭州的大數據社會服務管理局,職責側重點也各不相同。

目前,上海對智慧城市和大數據的重視程度最大。今年7月,上海成立智慧城市領導小組,上海市委副書記、市長應勇擔任組長,並將智慧城市建設作爲推進上海改革開放和創新發展的重要舉措。

2019年,羅蘭貝格發布第二期《智慧城市戰略指數》,在全球153個擁有智慧城市官方戰略的城市中,上海排名第六,是中國的第一名。

用數據武裝新型公職人員

有了好的起點之後,更重要的是解決問題。“數據分析中心的出發點不是研究數據,而是研究如何解決實際問題,這兩者有非常大的區別。”戈德史密斯說,在紐約,數據分析中心負責發現問題並及時解決問題。

解決問題的第一步是提出更好的問題。大數據本身讓問題更加精確,自動生成的有關人們的行爲以及人們在社交媒體上貢獻的“大數據”,是一股巨大的數據流,幾乎涵蓋了城市政府面臨的任何問題。

在戈德史密斯擔任紐約市副市長期間,他鼓勵高級官員從不同角度思考問題,比如在安置無家可歸的人這個問題上,建立收容所不是問題所在,而是如何避免或者減少無家可歸的人。

紐約數據分析中心的5名年輕工作人員,每天都去拜訪內閣秘書長委員會,提出這樣的疑問:如果解決三個問題就可以改善部門的工作,那麽這些問題是什麽?

一些市政廳借鑒企業經驗,將預測分析引進政府,利用城市數據預測未來會出現的問題,然後立即采取行動解決。

2013年,芝加哥提出利用數據分析預測風險的開創性理念,由政府參與創辦的芝加哥智能合作社,設計了一個旨在繪制和報告芝加哥西南部建築危險狀況的數字化系統。該系統實施後,危房被適宜居住的新房取代,街區恢複了活力。

其次,不管是發現問題還是解決問題,在大數據時代,跨部門協助尤爲重要。

印第安納州兒童服務部門主任吉姆·佩恩(Jim Payne)一直致力于減少青少年的犯罪問題,解決這個問題需要涉及法院、學校、福利部門等5部門的數據,因爲部門壁壘,數據共享無法實現。後來,在一家基金會的幫助下,佩恩主導將兒童福利相關的文件處理流程自動化、數據化,重新設計數據系統並向基層工作人員開放,問題才最終解決。

挑戰來自于各個部門每天做著具體工作的人,本質上來看,數據分析中心的作用更多的是改變行政文化。“你需要通過數據啓示他們,啓示他們的工作沒有想象的那麽好。”戈德史密斯說。

紐約的數據分析中心每月召開例會,每個部門的首席運營官都會參與,在例會上,有2-3個部門介紹運用數據解決一些非常重要問題的關鍵,激發其他部門的興趣。“深度的數據理解能力、高層的授權以及大量相關的需求帶來了文化上的改變。”

爲了促使文化的改變,舊金山正在建立數據學院,對中高級政府官員進行培訓,內容不僅包括數據科學,還包括如何讓數據可視化,如何獲取數據。紐約還建立了大數據系統,用以衡量機構績效,並跟蹤結果。

戈德史密斯將數據驅動型政府的工作人員稱爲“數字化武裝的新型公職人員”,他強調,在政府結構允許的情形下,新數據共享工具可以提高他們的工作效率,促使他們及時做出正確的判斷。

|戈德史密斯答問|

經濟觀察報:數據驅動型政府將給城市帶來什麽改變?

史蒂芬·戈德史密斯:數據驅動治理的目的在于提高城市的公共服務質量,讓城市管理得到更加准確的城市信息。所以我們說未來的城市不僅僅強調治理,而是強調如何處理與機企業、機構、市民之間的關系,如何通過大數據與市民形成鏈接關系。

經濟觀察報:您在書中強調了市民參與收集數據和回饋的重要性,市民參與爲什麽重要?

史蒂芬·戈德史密斯:城市依賴于市民的信任而存在,這種信任來源于參與和監督。我們教會市民收集和使用數據,可以讓政府更好地傾聽民衆的聲音,同時,真正生活在社區的人對于解決社區問題有更好的辦法。政府可以通過社交媒體上的數據知曉民衆的想法,回應這些想法,在這個過程中,雙方就建立了信任。

經濟觀察報:中國城市建設智慧城市的最大問題是跨部門、跨領域的數據共享難,您在紐約負責數據工作時,是否遇到相同的困難?紐約遇到的最大挑戰是什麽?

史蒂芬·戈德史密斯:一些是技術上的難點,但是我不覺得這是個問題。最大的問題在于政府,原因有兩點:第一點,政府是由各個機構組成的,但是市民不在機構裏生活,而生活在城市的不同地方。用我們的術語來說就是,政府是縱向管理,而市民是橫向地居住在各處。當我們治理城市時,需要給一些人或者機構授權去運營數據分析中心,把數據整合起來,建立一個既規範又能保證數據安全和隱私的中心。所以,如何建立這樣的中心是一個難點。第二點,政府官員缺乏與數據“溝通”的經驗,他們擅長與人溝通,所以我認爲,最大的挑戰在政府本身。

經濟觀察報:您對中國建設智慧城市建設有什麽建議?

史蒂芬·戈德史密斯:第一,他們要清楚,建設智慧城市的數字基礎設施藍圖是什麽,比如無人駕駛、智慧街道、傳感器以及高速網絡覆蓋的範圍等方面的情況,他們的路線和資金規劃是什麽樣的。第二,他們到底想要解決哪些問題。什麽樣的問題是可以通過數據來解決,在識別出這些重要問題後,再通過數據分析找到通用的解決之道。

2019年,羅蘭貝格發布第二期《智慧城市戰略指數》,在全球153個擁有智慧城市官方戰略的城市中,上海排名第六,是中國的第一名。


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