杏彩体育app:超大城市人口数据治理创新的广州实践

　　党的二十大报告提出：“完善社会治理体系。健全共建共治共享的社会治理制度，提升社会治理效能。”广州市探索超大城市人口数据治理创新，走出一条全周期管理的“善治之路”，助力城市治理体系和治理能力现代化，以超大城市治理现代化夯实“中国之治”的基石。

　　世界正在经历百年未有之大变局。其中，数字技术的发展独占鳌头，其发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。党的十九届三中全会与十九届四中全会提出要充分利用信息化技术手段，推进数字政府建设与数据有序共享。党的二十大再次指出要加快建设“数字中国”。人口是社会治理的核心要素，人口发展演变的基本趋势与空间分布规律，是社会治理创新、公共政策优化的根本依据和逻辑前提，对人口数据信息的有效、高效治理与充分挖掘应用既是社会公共管理服务的基础，也是国家信息化战略的重要内容，更是制定与实施政策和指导实践工作的重要依据。

　　广州市作为共建“一带一路”中重要的枢纽城市、粤港澳大湾区区域发展核心引擎、国家重要中心城市和广东省省会城市，拥有超2300万实有人口，其中流动人口占比过半（数据来自广州市政务服务数据管理局综合人口数据模型），人口规模体量大、流动速度快、背景构成复杂。因此，如何服务与管理两千多万人口，成为在数字政府建设背景下广州这一超大城市需要解决的重要问题。

　　人口数据治理是城市数字化发展的核心内容之一，体系化的人口数据治理可赋能城市实际活动人口的精准管理。人口数据又称为人口统计数据，是指国家和地区的相关人口管理部门通过户口登记、人口普查等方式经过统计得出的相关数据汇总。人口数据对国家和地区的相关情况调查、人口状况、管理以及制定各项方针政策都具有重要的意义。

　　数据治理是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，不仅是指通过对数据的管理促进数据使用，同时也强调数据管理的流程划分与权责体系，是一套关于数据管理的技术、过程、标准和政策的集合。

　　人口数据治理就是指治理主体依托各类制度和技术手段治理人口数据，并将其应用于多种治理场景，即包含两个层面的工作：一是对人口数据进行治理。治理主体对人口服务管理过程中形成的人口数据进行采集、整理、存储，将零散、混乱的人口数据变得统一、标准，使得其成为可利用的核心资源的过程。这一过程往往依托户籍登记制度、大数据技术等手段采集、整理、存储人口的自然属性数据（如性别、身高）和社会属性数据（如婚姻、纳税），并在政府人口服务管理和企业经营活动中形口行政管理大数据和人口消费行为大数据。二是用人口数据进行治理。运用数据思维，在不同治理场景中通过特定的人口数据分析和利用方式，开展与人口密切相关的管理和服务，以实现人口治理目标的过程。

　　党的以来，我国人口数据治理呈现出综合化、网格化趋势，综合性大数据管理机构相继建立，人口数据采集下沉至社区网格。新兴技术对人口数据治理的推动更引人注目。尤其是大数据、互联网、物联网、人工智能、云计算等技术的出现有效提升了人口数据治理水平。治理场景已涵盖了流动人口治理、智慧民生服务、赋能基层减负等常态化与应急治理场景，实现了治理主体共同参与、人口精准治理与敏捷治理。

　　人口数据治理正展现出前所未有的巨大潜力。基于包容性的人口治理理念，依托大数据平台建设和技术手段，强化数据标准化、数据开放与共享的工作机制，贯通非公共人口数据库和公共人口数据库，联通常态化治理与应急管理的治理双域，将是未来人口数据治理的发展趋势。

　　随着城市化空间格局持续优化和城市建设管理水平质量不断提升，城市人口治理政策、技术、机制也伴随整个进程而不断演进，与之匹配的城市人口数据治理也日趋受到重视，从而成为城市治理现代化的重要支撑之一。

　　人口数据治理政策基础。在以大数据作为社会发展引擎的现代生活中，随着信息化热潮与社会治理发展实际需要的推动，政府对人口信息管理和决策的科学性、系统性和及时性有了更高需求。近年来有关人口数据治理的政策文件不断出台施行。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》（简称“十四五”规划）提出要提升国家数据共享交换平台功能，深化国家人口、法人、空间地理等基础信息资源共享利用，并加快推进数据安全、个人信息保护等领域基础性立法。《中央国务院关于全面加强人口和计划生育工作统筹解决人口问题的决定》提出完善人口数量、素质、结构、分布、迁移、就业、贫困等系关民生和经济社会发展的信息资源建设和开发利用。综合看来，人口数据被众多政策文件所重视，人口数据治理已具备制度基础。

　　人口数据治理技术推力。精准掌握与运用人口信息进行科学决策和社会治理是国家治理体系和治理能力现代化的重要标志。随着对人口信息管理重要性与迫切性认识的深化以及信息技术水平的不断提高，相关部门已具备利用新技术对人口数据进行管理的能力，主要体现在人口信息库建设方面的尝试。

　　在国家层面，我国建立国家人口基础信息库，以国家电子政务外网为依托，由牵头，教育、民政、人社、卫生等部门共建，以公民身份证为唯一标识，多部门维护校对数据，确保了全国人口信息的一致性、准确性与完整性。在2020年开展的第七次全国人口普查工作中，我国首次实现普查人口的电子化，普查对象可通过互联网自主填报以及相关部门利用政务大数据对填报内容进行对比核查、使用互联网云计算云服务实时处理工作、使用信息化系统对700多万普查员展开线上管理，实现普查漏登率仅0.05%，普查人口电子化为了解人口变动趋势、制定社会发展政策提供了准确的人口数据信息。

　　在地区层面，2011年北京市人口计生委组织建成了覆盖全市常住人口的北京市全员人口数据库及全员人口管理信息系统，每日进行人口信息的实时变更，保证了数据更新的及时有效。上海市人口综合服务和管理领导小组办公室与复旦大学合作成立人口数据研究中心，以上海市实有人口数据库为基础建设了上海综合性人口数据平台，不仅具备人口基础信息的采集存储功能，还实现了政府各部门人口数据的管理与交换。数据库的应用对人口数据收集、汇总、清洗、运用等发挥了重要作用，有利于充分释放出人口信息资源的价值。

　　人口数据治理机制创新。在不同的历史发展阶段，存在不同的城市社会管理机制。2000年，中央、国务院发布了关于转发《民政部关于在全国推进城市社区建设的意见》的通知，开启了以社区为单位开展城市人口管理和服务的机制。党的十八届三中全会《关于全面深化改革若干重大问题的决定》中进一步提出“以网格化管理、社会化服务为方向，健全基层综合服务管理平台”，将城市人口治理由社区进一步细分为一个个的“网格”，逐步整合范围内各方资源，建立起全覆盖、全方位、全过程的城市人口动态管理服务机制。

　　网格化管理既是城市人口治理机制的创新，也是依托信息技术的理念、体制、机制的整合性。近年来，全国各地充分结合地方特色，深入落实该项机制。2014年福建厦门市海沧区建成福建省首个智慧社区数字家庭智慧社区网格化创新社会管理服务平台，通过物理与逻辑网格的划分，以网格化作为管理手段，实现了“人、地、事、物、情、组织”等全要素信息的精细化管理，以GIS技术为位置服务，实现物联网的接入，整合社区信息服务资源，强化社区人口管理与服务。广东佛山市南海区制定出全国首份社会治理网格化事项标准，开发了“社会治理网格化管理平台”，通过平台上传网格内的居民、商户等基本信息，实现社区各类信息资源统筹共享；深圳市南山区推进“网格化+块数据”改革，将企业参保人员、人口电话号码等数据落块，并围绕人口、房屋、企业、事件四条主线开展应用。

　　新时代，城市人口数据治理拥有了更高的起点和更新的要求，展现出从依人而治向为民而治的可喜趋势，但仍存在一些痛点难点亟待解决，其具体表现有：

　　人口数据多头管理，标准不统一。人口信息资源是国家基础信息资源之一，人口数据是关系国计民生的基础数据，然而现行政府人口数据管理，尚未完全形成全国范围内或地区间的互联互通格局，相关部门仅从本部门使用的角度对人口信息进行收集与处理，部门间的数据未能充分共享共治。这种分割式的人口数据治理模式造成的弊病也显而易见，既导致数据壁垒又增加工作负荷与行政成本。这在流动人口治理中较为明显，人口数据在各地区间处于孤立状态，人口流入地与流出地之间的多职能部门数据无法及时共享，相关部门普遍存在多头管理、权责不清、条块分割、各自为政等问题，且各地各部门之间缺乏有效沟通与协作，治理单元难以触及流动中的个人。

　　人口数据间断整合，存在真空点。我国有不少调查都涉及人口信息，并形成了诸多数据收集制度，但缺乏对数据收集技术的研究，尤其是在当前复杂的人口信息调查环境下，数据质量难以保证。如何使用新的人口数据收集方法，提高人口数据的准确性是当前急需解决的难题。

　　在人口不断流动的现代社会，尽管政府可以利用各种数据收集方式（如全国人口普查）在宏观上掌握流动人口的总体概况，但微观层面上的个体特征记录却仍呈现零散与非体系化的特征，而对个体特征的记录是实现精准管理人口的重要途径之一。长期以来，城市外来务工人员的登记主要由该城市的门负责，而外来人员的登记意识决定了流动人口数据收集的准确性。由于流动人口数量不断增加且变化频繁，流动人员的登记意识参差不齐，使得流动人口登记数量和实际人数存在较大偏差，登记内容与现实情况也有所出入，相关部门很难准确、及时掌握辖区内的实际情况。另外，对一些临时外来人口的管理还没有切实可行的措施，也使得这部分流动人口数据容易形成“真空点”。

　　人口数据高度敏感，使用难度大。人口数据库的建设涉及对公民私人数据的采集和利用，如何获取数据、获取哪些数据、如何利用数据、数据用于何处等问题有待解决。大数据带来便利的同时，也让我们面临公民隐私保护的法理问题。由于人口数据较为敏感，一部分公民可能会出于保护隐私的考虑而在一些需要主观回答收集的数据中提供不真实数据，数据管理主体也可能由于缺乏法律监督与惩罚而违背组织规则与道德，泄露公民隐私。

　　人口数据变动频繁，动态更新慢。长期以来，人口流与数据流在时间和空间维度上都处于分割状态。从时间维度来看，流入地想要获取相关数据，需要流动人口长期居住才能实现，而只有当流动人口在重大节日或假期返乡时，流出地才能统一获取相关数据。流动人口数据采集与存储具有时间上的不连续性。从空间维度看，流动人口相对来说行无定踪、居无定所、劳无定职，迁移流向与职住选择不确定，这在一定程度上增加了流入地和流出地政府数据采集和处理难度，因此人口数据无法快速更新，滞后的人口数据在面对危机情况时会使治理者力不从心。

　　人口数据治理宽泛，体系化不强。综观国内人口数据治理各种实践，目前对人口数据治理的范围尚无明确的界定，对治理过程中的方式及效果评估也没有形成统一的规范，即人口数据治理体系化程度不高，从而导致治理过程的严密性不强。首先，由于不同的人口划分方式和向来较为宽泛的治理概念，导致人口数据治理的对象、范围和内容是什么以及有无统一的治理标准这一系列模糊的问题存在；其次，人口及人口数据存在的多样性使人口数据在使用过程中具备可组合性，不同的数据组合方式产生不同的治理结果，即当前人口数据治理模式不统一。最后，数据治理是否准确、成效如何评估，也没有统一的标准。况且，不同区域人口结构和流动状态存在差异，对一个地区有效的人口数据治理对另一个地区不一定有效。

　　作为拥有千万级实际服务人口的超大城市，广州市具有人口高强度流动、人口结构复杂、人口数据维度丰富等特征，同样面临着人口数据治理难点与痛点。广州市通过强化顶层设计、完善制度体系、创新管理机制、夯实技术底座，实现对城市全域人口数据归集优化，推动人口数据有序整合与流动，推进人口数据有效治。