【财讯】从“批发商”到“零售商”

原始标题:从“批发商”到“零售商”的来源:经济注意网

苏晶

城市会让人们的生活变得更好吗？ 根据我们的视野，好城市很相似。 坏城市各短。 既有交通堵塞严重的城市，也有空气体污染严重的城市，也有担心安全问题的城市。

如何应对这种各种各样的问题，智能城市备受期待。 麦肯锡在“智能城市:打造适合数字技术居住的房子”的报告中，如果引进智能技术，城市会变得更方便。 上班时间每天缩短15-30分钟。 城市变得更安全。死伤人数减少8-10%。城市污染问题也可以抑制:空气体污染对人健康的不利影响可以减少8~15%

中国短板:市民的获得感很低

目前世界上已启动或正在建设的智能城市有1000多个，中国正在建设的智能城市数量最多，达到500个，占世界的一半。 这是德勤在《超级智能城市报告书》中显示的数据，有290个城市成为国家智能城市的飞行员。

中国一点城市的智能水平明显提高，智能应用在城市生活、生产多方面开花，如小区出入的面孔识别、共享自行车、公园内的无人驾驶车……在智能交通、智能安防、智能小区行业，许多城市已经取得了技术突破

但是，在轰轰烈烈的智慧城市建设浪潮下，市民的获得感普遍很低。 由国家发改委主导，国家新闻中心新闻化和产业快速发展部组织的网络调查问卷显示，年中国智慧城市发布处于起步期，参与比较有效评价的220多个地级市，平均为50.38分，北京

“调查报告的结果是真实的，一个有智慧的城市需要给老百姓以感觉，老百姓会得到城市的好评。 ”。 上述机构的负责人在接受媒体采访时表示。

作为一个城市的决策大脑和公共服务提供者，政府是智慧城市最重要的一环，智慧城市最需要的是智慧政府。

如何让政府变聪明？ 中国许多城市从与市民最直接的互动智能政务开始，如浙江的“最多跑一次”、上海的“一网通阀”、厦门的“imai」app，这些都是无纸化政务的延长，提高了政务的便利。

但是，中国大部分城市的智慧政务只是表面的“智慧”，或者局部的“智慧”，缓和的痛处是政府工作很难的问题。

关于市民最感受到的痛点，例如上班时间长、环境污染、积水等公共问题，几乎没有提到，只有杭州和阿里巴巴提出了“都市脑”方案，试图处理堵车问题。

美国经验:响应型政府

美国一个城市政府已经用另一种方法取得了有效的进展，这种方法的核心是利用数据处理城市问题，即强调数据驱动。 “初期，有电子化的政府，被认为会取代政府，但现在已经过了三四年。 没有发生情况。 事实上，电子化是政府工作的一部分，其宗旨和智能城市一样:城市各方面的问题都可以利用数据处理。 ”。 哈佛大学肯尼迪政府管理学院教授斯蒂芬·戈德史密斯( stephengoldsmith )说。

斯蒂芬·戈德史密斯担任纽约市副市长，为纽约设立了第一个市长数据办公室，两次担任印第安纳州首府印第安纳波利斯市市长，在政府管理、改革和创新行业非常出色。

他说，“智能”如何利用数据处理问题，从网络传感器得到了什么样的消息，如何进行预测分析，如何通过数据驱动使员工更有效率，如何利用社会交流工具听取市民的意见，如何 是如何利用智能工具进行充分的业务流程，确认哪些建筑物需要检查，哪些餐厅需要进行安全卫生检查的集体行为。 “对我来说，真正的智能城市是将数据应用到各个级别，使城市成为更聪明、响应更好的智能政府。 ”他说

在《数据主导的智能城》一书中，斯蒂芬·黄金史密斯详细介绍了纽约、波士顿、芝加哥、圣地亚哥、印第安纳波利斯市等美国城市利用数据提高政府智慧的故事，数据化是政府的运作方法、

如果智能应用不是为了智能，而是为了处理城市痛点问题而创新，市民的获得会很高。 本书的英语版书名没有提到智能城市和智能城市，强调了“theresponsivecity”，即响应型政府。

对此，史蒂芬·戈德史密斯在中国的演讲中可以解释说，未来政府应该作为零售商而不是批发商来对待自己。 批发商的商业模式是面向任务的，缺乏零售商的服务意识。 戈德史密斯和同事在研究中发现，最有效的服务是为市民处理问题，提高市民对政府的信任感。 “在中国，很多人都在讨论数据驱动，但数据驱动是为了什么还不确定。 数据驱动不是执行，响应才是执行，希望城市能更好地应对市民的诉求，让某企业更好地应对顾客。 ”。 红杉资本中国基金专家合作伙伴的车品觉强调，这是促使他翻译《数据驱动型智能城》书的首要原因。

规则的制约成为障碍

城市政府要成为有服务意识的“零售商”并不容易。 因为现在政府面向行政体制的结果是任务型的“批发商”。

美国的行政体制起源于19世纪，确定任务是19世纪的重要特征。 斯蒂芬·戈德史密斯认为，政府以前传达的框架是为了应对19世纪面临的混乱无序状态，为了摆脱市政府的腐败、无能和不可信，当时激进的改革者信奉合理、专业的标准和分工，政府认为消防员

因此，政府不是处理方案，而是把重点放在具体的可量化行政行动上。 随着时间的推移，官僚分级、流程变通、资源冗馀等弊端越来越明显，但未见政府对市民的反馈。

这种看不见给美国城市政府带来了一个世纪以来从未有过的信任危机。 根据金史密斯的调查，在美国，很多城市的居民对市政府提供的服务感到绝望，特别是在经济下行地区，政府的影响更慢，市民对政府的信任最低。

他认为政府逆转绝望倾向的机会是数字技术，即收集、保存和分解数据的新方法、新的通信技术和新的社会在互联网世界中穿梭。

这是技术快速发展带来的机遇也是历史快速发展阶段所必需的。 黄金史密斯分解在过去的一个世纪里新闻流动缓慢而有限，但政府认为确保管制质量的最好方法是制定和遵守规则。

现在，随着城市公务员和当地市民之间数据的自由流动，规则的制约成为比较有效的行动障碍。 如果公务员的工作不是以遵守规则而是以处理问题为目的，他们可以更迅速地行动，创造性地处理问题。 结果，政府变得更聪明、更灵活，知道如何更有效地利用资源和分配能源。

“官僚机构必须升级以适应新技术，实现目标，同时需要自上而下的改革。 ”。

书中他写道，新公仆必须打破以前传下来的官僚主义政府设置的三个障碍:第一，政府对公务员的狭窄业绩判断方法第二，通常城市政府的垂直化水平管理会阻碍观念和新闻的自由流动，非垂直型 政府倾向于处理“头疼、腿疼”的表面工作，如道路填补、事件解决等，而不是寻求解决问题的根本办法。

领导能力的重建

中国智力城市建设长期受制于数据孤岛问题，政府下属各委任局之间的数据阈值阻碍了数据共享，这与美国面临的第二个障碍非常相似，即数据共享，这个课题是政府各部门、政府和数据企业

戈德史密斯认为突破障碍最重要的动力是领导.。 在他担任纽约市副市长期间，纽约市长迈克尔·布隆伯格关注数据在城市治理中的应用，他说:“这是一个非常好的起点。 ”。 戈德史密斯说，随后纽约在政府设立了高级数据观察中心。 “如果不推进高层领导的变革，纽约市就不能成为数据主导型城市”金史密斯先生认为，重要的问题是，高层领导应该如何使更加开放灵活的治理成为有利条件，而不是旧水平的治理

设立专业的政务管理数据中心在中国也受到重视，从去年开始，中国很多省市区诞生了包括北京、上海、深圳、广州、贵阳、兰州等城市的新部门。

称呼不同。 比如上海的大数据中心、深圳的大数据资源管理中心、兰州的大数据社会服务管理局，职责方面的点也各不相同。

现在上海对智慧城市和大数据的重视度最高。 今年7月，上海成立了智慧城市领导小组，上海市委副书记、市长以勇为龙头，把智慧城市建设作为推进上海改革开放和创新快速发展的重要措施。

|金史密斯回答|

经济注意报:数据主导型政府会给城市带来什么样的变化？

斯蒂芬·金史密斯:数据驱动治理的目的是提高城市公共服务质量，使城市管理成为更准确的城市新闻。 所以未来的城市不仅强调治理，还强调如何解决与机械公司、机构、市民的关系，如何通过大数据与市民形成链接关系。

经济注意报:在书中强调了市民参加的数据收集和反馈的重要性，市民参加为什么重要？

史蒂芬·戈德史密斯:城市依赖市民的信任而存在，这种信任来源于参与和监督。 我们教市民收集和采用数据，政府能倾听民众的声音，而且真正住在社区的人有更好的方法来处理社区的问题。 政府从社交媒体上的数据中了解到民众的想法，能够回应这些想法，在这个过程中双方建立了信任。

经济注意报:中国城市建设的智慧城市的最大问题是部门间、行业间的数据共享很难，在纽约负责数据事业时，遇到同样的困难吗？ 在纽约面临的最大挑战是什么？

史蒂芬·金史密斯:这是技术难点，但我不认为这是问题。 最大的问题是政府。 理由有两个。 第一，政府由所有机构组成，但市民住在城市的不同地方，而不是机构。 我们的术语是政府纵向管理，市民横向居住。 我们管理城市时，需要授予一点人和组织运营数据观察中心的权限，整合数据，建立保证规范化和数据安全和隐私的中心。 所以，如何建立这样的中心是难点。 其次，政府官员没有与数据“表达信息”的经验，他们擅长与人表达信息，所以我认为最大的挑战是政府自己。

经济注意报:你对中国智能城市建设有什么建议吗？

史蒂芬·金史密斯:第一，他们需要了解建设智能城市的数字基础设施蓝图是什么，他们的路线和资金计划是什么 其次，他们毕竟试图处理那些问题。 认识到什么样的问题可以用数据处理这些重要的问题后，可以通过数据观察找到共同的处理途径。

2019年，罗兰贝格发布了第二期“智慧城市战术指数”，在世界153个智慧城市拥有官方战术的城市中，上海排名第六，中国第一。

用数据武装新公务员

好的起点形成后，更重要的是处理问题。 “数据观察中心的出发点不是研究数据，而是研究如何处理实际问题，两者有很大的区别。 ”。 戈德史密斯说，在纽约，数据观察中心不仅有责任测量数据，而且有责任发现问题，及时处理问题。

问题的第一步是提出更好的问题。 大数据本身使问题更正确、自动生成的人们的行为和人们对社会交流媒体做出贡献的“大数据”是几乎涵盖城市政府面临的所有问题的巨大数据流。

在戈德史密斯担任纽约市副市长期间，他建议高级职员从各种立场考虑问题。 例如，在配置流浪汉的人这个问题上，设立收容所不是问题，如何减少流浪汉？

纽约数据观察中心的5名年轻员工每天访问内阁秘书长委员会，说:“处理3个问题就能改善部门的业务。 那么，这些问题是什么？”。

一个市政府借鉴公司的经验，将解体导入政府，利用城市数据预测将来发生的问题，马上进行行动处理。

年，芝加哥提出了利用数据观察预测风险的独创理念，政府参与创办的芝加哥智能合作社与两家民营企业合作，设计了用于描绘和报告芝加哥西南部建筑危险状况的数字化系统。 这个系统实施后，危险的房子被置换成适合居住的新房子，街区恢复了活力。

其次，不管是发现问题还是处理问题，在大数据时代部门间的合作都特别重要。

印第安纳州儿童服务部门主任吉姆·佩恩( jimpayne )致力于减少青少年犯罪问题，处理这个问题需要法院、学校、福利部门等5个部门的数据，由于部门壁垒，无法实现数据共享。 然后，在一家基金会的帮助下，佩恩自动化、数据化了儿童福利相关的文档解决过程，重新设计了数据系统，向基层员工开放，最终处理了问题。

处理问题的挑战来自各部门每天做具体工作的人，本质上，数据观察中心的作用是越来越改变行政文化。 “你需要通过数据向他们提示。 他们的工作没有想象的好。 ”。 金史密斯说。

纽约数据观察中心每月举行例会，各部门的首席执行官参加。 例会上，介绍了2~3个部门使用数据处理重要问题的关键，刺激了其他部门的有趣之处。 “深刻的数据理解能力、高层的授权，以及大量相关的控诉带来了文化上的变化”

为了加快文化变化，旧金山成立了数据学院，对中高级政府官员进行训练。 拷贝不仅包括数据科学，还包括可视化数据和获取数据的方法。 纽约建立了一个大数据系统来测量组织的绩效和跟踪结果。

戈德史密斯称数据驱动型政府的员工为“数字武装的新公务员”，强调在政府结构允许的情况下，新的数据共享工具可以提高他们的从业效率，促使他们及时准确地评价。

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