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从数字治理迈向智慧治理的整体跃升

来源:浙江日报
2022-03-28 14:06

  原标题:从数字治理迈向智慧治理的整体跃升

  一年来,浙江以数字化改革为抓手,瞄准群众急难愁盼问题和传统治理的难点堵点,打造出一批管用实用的标志性成果,从整体上推动了省域经济社会发展的质量变革、效率变革、动力变革。在此基础上,须进一步优化改革理念、组织架构、应用成果和治理过程,实现数字治理向智慧治理的整体跃升,努力形成与数字化时代相适应的现代化生产方式、生活方式、治理方式。

  推动改革理念从微观视角向宏观视角跃升

  要立足全省发展大局,在高质量发展建设共同富裕示范区的宏观场景中找准“牵一发动全身”的改革着力点,突破部门、层级和区域的限制,系统谋划让子系统、子场景、子要素关联起来的集成改革,全面提升数字化改革的关联性和耦合性,实现数字化改革与共同富裕示范区建设目标一致、跑道对接、激励相容、政策协同。对标省委高质量发展建设共同富裕示范区推进大会的要求,当前数字化改革的重点应当包括:探索数字技术时代有效市场与有为政府的结合方式,推动经济高质量发展先行示范;构建群体全面覆盖、个体精准画像、靶向帮扶激励的数字化集成应用,推动收入分配制度改革先行示范;面向全生命周期的公共服务需求,探索数字公民的身份建构和价值实现,推动公共服务优质共享先行示范;以未来社区和未来乡村为抓手,探索数字变革撬动区域发展的新路径,推动城乡区域协调发展先行示范;探索品牌文化的数字化传播路径和公共文化服务的智慧网络建设,推动社会主义先进文化发展先行示范;在完善碳排放和GEP核算应用体系的基础上,探索数字变革与绿色低碳变革的协同机制,推动生态文明建设先行示范;探索数字赋能基层治理工作的有效路径,推动社会治理先行示范。

  推动组织架构从线性结构向有机生命体跃升

  数字化改革是一个从业务模块的物理集聚逐步走向技术与制度深度融合的过程,也是一个逐步赋予数字化治理系统感知、认知和思维能力的过程。过去一年,浙江构建起了横向多跨协同、纵向贯通基层的数字化改革体系架构,在此基础上,要加快推进数字化组织架构演化,形成一个具备自我学习、自我调整和自我进化等特征的复杂巨系统。首先,要通过数据全量归集、系统多维集成、算力算法优化,不断提高中枢系统的运转效率。特别要在进一步完善多跨协同的过程中,着力提高对全量异构数据的融合分析,充分激活系统沉淀的历史数据,深度挖掘数据之间的潜在连接和内在价值,实现“大脑”对全域治理体系的精准分析、整体研判和协同指挥。其次,要针对不同领域核心业务运行机制的差异,建构治理逻辑与技术逻辑互洽的智慧系统。重点是协同推进业务系统迭代和干部数字化变革能力建设,发挥各级干部治理智慧与系统算法算力叠加的优势,提高各领域的智慧治理水平。最后,要推进向基层延伸的神经网络建设。重点是面向基层治理实践,有选择地将功能模块嵌入集成到现有的基层治理平台,让基层村社快速成长为敏锐感知风险变化的前沿、精准送达公共服务的终端、共建共治共享的共同体和在各种紧急突发情境中能够快速响应的作战单元。

  推动应用成果从地方特色向引领示范跃升

  打造具有高获得感、高辨识度、高适用性的数字化应用成果是推动数字化改革的核心环节。要对已有应用进行系统整合和迭代升级,形成一批具有重大影响力、符合数字时代规律的标志性成果。一是要聚焦不同区域、不同群体的个性需求,打造能够在全省域贯通生效的应用。在统筹推进数字化改革向基层延伸的过程中,充分吸纳地方创新经验,畅通诉求表达渠道,增设能够满足用户和基层个性需求的功能模块,形成“广泛采集—智能分析—精准回应”的闭环,提升企业群众使用各类应用的便捷感、普惠感、安全感以及对政府部门高效运行的信任感。二是要聚焦高质量发展的共性问题,打造能够在全国复制推广的经验。在试点先行的基础上层层放大数字化应用的规模效应,总结提炼具有广泛适用性的改革逻辑,以“实践成果+制度成果+理论成果”的形式整体输出能够在全国复制推广的数字化改革经验。三是要聚焦治理现代化的风险挑战,打造能够引领未来发展的应用。面向充满不确定性的国际国内发展形势,整合集成应急处突、疫情防控、经济监测等风险治理平台的建设经验和数据资源,准确研判系统性风险的影响范围,依据周期性风险优化治理体系的结构和运行机制,打造能够提升治理体系活力与韧性的标志性应用成果。

  推动治理过程从职能驱动向数据驱动跃升

  数字治理向智慧治理演进的标志之一是数据从治理效能的影响因素逐渐成为推动变革的关键变量。浙江省一体化数字资源系统建设为数字化改革构筑了坚实的基座。要在数据资源有效归集的基础上进一步管好数据、用好数据,让数据运转起来,实现从职能驱动向数据驱动的治理变革。一方面,要打通数据价值转化的制度性通道。全面梳理并逐步破除数据采集、归集、整合、共享、开放、应用等全生命周期的体制机制障碍,为数据合法合规地有序流动和创造价值提供制度保障。另一方面,要实现数据流与业务流的协同优化。将数据采集利用水平作为治理现代化的绩效指标,引导治理主体自觉以数据流优化业务流。重点是在决策环节,提高依据数据分析进行风险感知、趋势研判、战略部署的能力;在执行环节,提高依靠数据运转推动政策精准落地生效的能力;在监督环节,提高依据数据碰撞甄别权力运行失范风险的能力。

  (周盛,作者为浙江省社会科学院社会学研究所副所长)

责任编辑:王后

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