【独立调研·场景】杭州城市大脑基层治理直达的实践
姚瑶 博士，浙大城市学院讲师
城市大脑研究院数字法治研究中心
青年领航学者
一、建设初衷：解决基层治理中数据填报的痛点
数据填报工作占据了社工大量的工作时间是基层治理的痛点之一。经调研发现，主要存在四个方面的问题：
（一）社区不掌握辖区内的全数据和动态数据，数据需要重新采集。社区的数据主要通过社工与所辖居民的直接沟通获取，数据采集后没有整合和归集，散落在统计者个人的记录载体上。而且每次接到数据填报工作时，没有渠道获取最新数据，只能重新采集。
（二）不同条线部门要求填报的数据存在重复字段，同一数据重复采集。条线部门之间相互独立，对于部门而言是单张表单，但汇聚在基层时，多张表单上的数据中存在重复字段。这就导致社工为完成不同条线的数据填报任务，需要网格员就同一数据对数据被采集对象进行重复采集，数据采集已造成扰民的不良影响。
（三）数据填报表单和数据格式标准不一。各个部门的表单中有相同的需求信息但数据记录的格式、表格样式都存在差异。同样的表单经过网格员采集——社工整合——街道汇总——条线汇总后，可能会因个人填报能力产生误差，各个部门的报表为统一采集标准，首先需要街道的科室在采集表单设计和采集人员培训上花费额外的时间，其次在制作表单的过程中再次消耗人力和时间。
（四）基层采集数据却无法归集数据。社区采集的数据在条线部门的业务系统呈报。条线系统不对基层授权开放，数据不回流，基层无数据。因此现状下，要么基层没有数据池，要么基层通过自建系统形成静态数据池，静态数据池的更新同样需要社工定期的数据采集，且自建系统与业务系统不互通，社工既要在业务系统输入也要在自建系统输入，反而增加了社工的负担。
因此，社区智治在线之“一表通”系统的建设初衷即是减少社工数据填报工作量，探索数据从条线部门向街道社区赋能的方式，实现基层治理直达。
二、建设思路：业务数据中台 城市大脑中枢
（一）用业务系统形成的动态数据取代网格员采集的静态数据
传统表格填报有两个环节，即填和报。填数据的模式主要有三种，一种是社工重新采集数据后手动输入，一种是社工在社区静态数据池找到数据进行填报，一种是从业务系统中复制粘贴进填报表格。这三种模式都可能存在数据填报人工误差且效率低下。报数据的模式是自下而上单线递进，社工填报给社区，社区汇总给街道、街道汇总给条线部门。层层汇总过程中容易出现错漏，汇总统合需要重复用工，数据无法回流给基层。直接系统填报则存在同一数据在不同系统重复输入的现象。
社区智治在线之“一表通”系统从业务系统中直接对接获取所需数据。这个数据基于业务流程动态产生，是相对鲜活的数据。社区智治在线之“一表通”系统会根据业务系统数据直接生成所需表单，社工只需对自动生成的表单进行数据核对和新数据填报，即可完成表单。
（二）用城市大脑中枢实现数据互通和系统互通
社区智治在线之“一表通”系统建设时，通过业务梳理，明确各表单的数据填报目的和数据来源，通过城市大脑向数据来源部门申请系统授权，使所需数据从业务系统流向社区智治在线之“一表通”系统，实现表单的自动生成。在报送阶段，社工在社区智治在线之“一表通”系统完成表单数据核验和补充后，即可自动上报至上级部门。
三、建设理念的创新：“零学习成本”和“整体治理”
（一）“零学习成本”理念：在不改变业务流的基础上实现数据赋能
在社区智治在线之“一表通”系统建设时，通过对社工需求的调研，建设单位发现要让社工从原系统操作转移到新系统的操作有巨大的学习成本。因此，要实现社工减负尽量不改变业务流也不改变操作习惯。传统的系统建设思路中，将基础数据录入新系统是数字化必经之路，先增量再减负是不可避免的过程。社区智治在线之“一表通”系统建设为实现“零学习成本”理念，并没有改造业务流，也没有从无到有构建基础数据库。如行政给付申请的受理和核准，依旧是基层受理、条线部门核准，只是将原来由基层采集的数据更替为业务系统的数据，基层受理和填报时的填报责任转变为核验责任，核验工作量远远小于填报工作量，但受理的责任仍然在基层。因此，社区智治在线之“一表通”系统没有改变业务流，社工接受度较高，且系统没有要求重新输入基础数据，不存在“工作增量”。
（二）整体治理理念：场景建设推动驾驶舱数据沉淀
社区智治在线之“一表通”系统是基层整体治理的切入口。通过场景建设的需求，向部门申请数据有需可依、有理可据，推动了数据互通和数据协同。在场景建设后，数据互通的渠道保留，为基层数据驾驶舱提供了数据活水源，使基层数据驾驶舱的数据真正成为相对动态数据分析形成的指标，提升基层数据驾驶舱的分析功能和决策功能。
四、建设成效
（一）直接成效
1.社工减负
社区智治在线之“一表通”系统变手动填报到自动生成，切实减少了社工填表工作量，缩小了数据报送时的核验范围。根据统计，全区（原下城区）帮扶、养老、残联3个条线基层业务报表从74张减少至17张，报表减少77%，每周为社工缩短相关制表负担约10小时。
2.人房企事物的标签化
数据通过业务流将人房企事物标签化。社工对服务对象从单维度认知变全方面认知。社工的认知，从单标签的对象有几位，转变为某一人员存在多少标签。在全方位的认知基础上，社工可以对重点人群和重点服务事项予以特殊关照。比如独居老人出现关怀需求时，社工可以根据老人的个人情况和家庭情况针对性地提供精准服务。
（二）衍生成效
1.居民获得感：变被动服务到主动服务
社工可根据标签分析，针对特定事项的服务需求个性化定制预警机制，比如将高龄津贴办理设置为预警事项，当某一居民年满80周岁时，社工会第一时间得到系统提示，并主动提示甚至主动为居民办理高龄津贴申报。居民感受到的是被动服务到主动服务的转变。
2.机制重塑：反向推动业务流程梳理
在社区智治在线之“一表通”系统建设过程中，为了解各个业务系统的特性，对报表所需数据进行全盘梳理，通过访谈了解数据的来源和使用目的，对接数据源业务系统。经过梳理后，业务部门发现存在可以停止填报的表单，进而对表单进行了整合，对业务机制进行调整。
3.业务协同：互斥政策预警
行政给付政策存在不同部门之间的政策互斥，如养老服务电子津贴和重度残疾人护理补贴存在互斥，两者只能选择享受其一，现实中由于两块业务分属不同业务部门办理，存在同享的可能。现在通过社区智治在线之“一表通”系统分别对接了两个业务部门，实现了数据协同，在发生同享时，可第一时间给出预警，避免资金的多发错发。目前经梳理，可实现七项互斥政策的有效衔接，避免重复发放。而政策梳理和数据分析的结果，也将成为未来给付政策的制定依据。
五、建设推进的需求
（一）数据安全保障需要数据分级分类
数据从业务系统流向基层会形成数据池，数据归集后必然产生更大的数据安全风险。社区智治在线之“一表通”系统在建设过程中，对数据敏感性进行了初步判断，并根据数据类型进行分级授权，使社工在使用系统时只能看到标签化的结果，不会看到原始数据和分析过程，原始数据根据授权可见。但目前的数据分类分级标准由建设单位根据调研结果加上经验判断，合理性有待商榷，且基层的数据安全风险防范意识较为薄弱。急需要部门承担起数据分类分级的责任，在系统开放授权时，即明确不同类型数据的权限开放层级，从而在系统建设时能够分级授权，保障数据安全。
（二）数据归责有待通用指南
因数据来源于业务系统，不同业务系统中存在同源数据和同质数据，以哪个数据为准需要明确统一的归责路径，且根据“谁提供谁负责”原则对数据质量承担保障责任。因此，至少需要在市级层面形成数据归责清单，那么各区县、镇街在系统建设时采取同一标准，当系统连接时可避免标准互异而产生归责困境。
（三）系统互通需要建设扩面
目前社区智治在线之“一表通”系统通过街道试点成功，正在区一级推广。业务系统仅有下城区的区级部门授权，而很多业务数据还需要省级/市级部门的授权。数据分类分层和数据归责的标准在市级层面进行统一后更有利于指导基层项目建设，使基层建设有标准可循。
（视频来源：央视新闻客户端，2021年5月18日）