本文為江西省信息中心副主任吳俐在2016中國智慧政府發展年會“政府網站與新媒體發展論壇”的主題演講實錄，內容根據錄音整理，未經本人審核。
各位領導、各位來賓、各位專家，下午好！非常感謝主辦方給我們提供了一起學習交流的機會。今天我要跟大家分享的是江西省在推進政務大數據應用方面的思考與探索。
隨著這幾年大數據的熱，各級政府都相繼出臺了促進大數據發展的相關文件。數據作為國家支柱性戰略資源，在推進經濟發展、完善社會治理、提升政府服務方面都日漸發揮重要作用。江西省政府也高度重視大數據的發展，年初制定了《江西省促進大數據發展實施方案》，為大數據發展明確了目標，提出了任務，厘清了思路。江西省信息中心是江西省政務信息化主要推進部門，二十多年來一直從事政務的基礎設施建設和一些共性的基礎設施建設，積累了大量政務數據。為此，我們也圍繞促進政務大數據的應用進行了一些思考和探索。
一、政務數據資源情況
經過近20年的發展，我省電子政務體系已基本形成。依托統一的政務網絡和政務云平臺，建成了一批覆蓋經濟社會發展重點領域的業務系統。隨著業務系統的不斷地深化和應用，積累沉淀了大量的政務數據，主要包括部門業務數據、跨部門應用系統數據、社會民生數據。
部門業務數據主要包括財政、稅務、審計、公安、人保、質監等行業部門，它們依托的是金稅、金審、金財、金盾、金保、金質等國家金字工程積累了大量的業務數據。比如省公安廳累計了全省4500多萬人口基礎信息，省工商局歸集了全省80多萬家企業信息等。
跨部門應用系統數據積淀下來的數據，主要是省數據中心承擔建設的，所以在省政務數據中心積淀了大量的跨部門應用數據。主要包括7個方面：
網上審批系統。2011年3月正式運行，全省網上審批系統在省級、11個設區市和109個縣（市、區、開發區）正式部署應用，覆蓋總計3萬多個行政審批事項，截止今年10月底，共積累行政審批數據近1千萬條。
公共資源交易系統?？倲祿?50萬左右，其中，交易項目數10萬左右，企業信息數10萬左右，評標專家數1萬左右，投標數130萬左右。
●“陽光醫藥”系統。集藥品招標、采購、配送及醫院用藥、處方為一體的監管平臺。2012年以來，全省共有110家縣級及以上醫院接入系統，其中省直12家，設區市、縣級98家。系統共采集各類醫生處方、醫生診斷、藥品庫存、收費等數據近10億條，包括處方開藥數據7 億多條、收費數據1億多條、診斷數據1億多萬條、藥品庫存數據 2千多萬條。
●政務信息公開平臺。目前，全省62個省直部門、11個設區市和108個縣區均依托政務信息統一公開平臺開展了政府信息公開工作。截止今年10月，省級信息公開平臺發布信息16.7萬條。
●公共信用信息平臺。平臺于2015年上線運行，目前已歸集了38個部門200多類約1400萬條數據，包括企業、個人和社會組織的基本信息、經營信息、守信信息和失信信息。
●經濟運行監測系統。系統每季度對全省1000家工業和服務業企業開展網上問卷調查，形成季度分析報告，為宏觀決策提供參考。目前，系統產生近 40萬條數據。
●江西政務服務網。網站于2015年上線，目前已歸集了5705個部門9萬余項政務服務，積累了近13萬條數據。
社會民生數據方面，各地市在推進智慧城市、信息惠民建設過程中，積累了大量社會民生服務數據，包括智慧交通、智慧旅游、智慧醫療、智慧教育等數據。
二、政務大數據融合思路
雖然政府部門積累沉淀了大量的數據，但目前都分散存儲在部門的數據中心，沒有歸集整合，也未實現互聯互通，也就沒有形成真正意義上的大數據。只有把不同部門、不同行業、不同類型的數據融合在一起，加以挖掘分析才能發現價值。
推進數據整合歸集有兩種方式，一個是數據共享交換，即按照國務院最新印發的《政務信息資源共享暫行辦法》要求，梳理政務信息資源共享目錄，通過數據共享交換平臺歸集整合政務數據。我們從2009年開始不斷完善全省統一數據交換平臺，目前能夠實現省市縣三級的交換。
二是簽訂合作協議，一方面是與政府部門簽訂合作協議。參照國家發改委的做法，與一些重點行業部門簽訂大數據合作協議，共享雙方數據，聯合開展大數據分析。另一方面是與移動、電信等運營商簽訂合作協議，共建數據資源池，融合雙方數據，聯合開展大數據分析。
三、政務大數據應用探索
在應用方面，我們的作法主要是深入挖掘政務大數據，充分發揮政務大數據新價值，提升政府決策和風險防范水平，提高政府治理能力，實現對經濟運行更為準確的監測、分析、預測、預警，提高決策的針對性、科學性和時效性。目前，我們在大數據應用方面采用事企合作模式，組建了大數據研究院，著力探索互聯網大數據、陽光醫藥大數據和信用大數據等應用。
互聯網大數據應用分析方面，我們圍繞省委、省政府的中心工作，重點在宏觀經濟監測和重大政策評價兩方面探索互聯網大數據的應用。在宏觀經濟監測方面，整合電子商務數據、房地產、汽車、酒店旅游類和比價等門戶網站數據，移動終端位置定位數據、社交媒體中網民和專家經濟預期判斷數據，股票、期貨、大宗商品等公開交易數據，逐步構建傳統統計框架之外的經濟運行監測預警體系，開展宏觀監測預測分析，提高宏觀經濟監測預測準確性。
在重大規劃和政策評估方面，整合1000家工業和服務業企業開展網上問卷調查反饋數據，重大決策部署和政策措施落實情況及其督查督辦數據，國內新聞媒體、論壇、微博、博客、微信公眾號等反饋數據，逐步構建政策評價體系，提升政策評估效率。目前，我們圍繞“新經濟”、“生態文明”、“贛江新區”、“消費”和“降成本”等主題，利用互聯網媒體數據、銀聯消費數據、Talkingdata移動終端位置數據，探索撰寫主題互聯網大數據專項分析報告。
下圖中的案例是通過贛江新區人群的移動終端位置信息、時間節點、流動的人群來做一些跟經濟發展熱度相關的判斷，包括行業的情況、贛江新區目前入駐的人群和企業情況，并通過這些數據來做關聯性分析。針對人員來自哪些地區進行分析，能夠相應出臺一些符合新區發展、支持新區發展的政策。
“贛江”新區客流性別和年齡分析圖
陽光醫藥大數據的分析方面，一是疾病爆發預測。通過整合疾病地區分布、爆發時間、年齡、性別等基礎數據，工業、水資源、大氣污染等環境數據，患者工作性質、工作強度、工作時間等工作數據，患者飲食、運動、睡眠等生活數據，患者電子商務、社交數據、網絡行為等互聯網數據，分析疾病與環境、職業和生活習慣的關聯關系，建立疾病爆發預測模型，提供疾病爆發預測報告，為政府及時出臺疾病爆發風險防范措施，提高疾病爆發風險控制水平提供參考。
二是藥品價格預測。通過整合醫療機構處方使用藥品種類、數量等數據，醫院采購藥品種類、數量等數據，藥品生產商生產、銷售等數據，患者藥品電子商務、網絡搜索、網上預約看病等互聯網數據，分析醫療機構藥品使用量、藥品生產量，藥品網絡搜索量、網上預約看病等與藥品價格關聯關系，建立藥品價格預測模型，提供藥品價格預測分析報告，為政府出臺控制價格波動措施提供參考。
下圖是2014年南昌市空氣質量情況和呼吸疾病爆發情況，我們希望能夠從中找到一些關聯性，能夠及時預警。
大氣污染與疾病的關聯分析圖
下圖是對手足口病的預測，通過檢測結果分析爆發的趨勢。
對手足口病的預測分析圖
信用大數據的應用方面，更多的應該是資源共享交換的應用，主要包括幾個方面：
●企業信息的交換共享。將企業基礎信息和信用信息與全省網上審批系統數據對接，與省財政廳“三公”平臺信息共享，實現企業基礎信息的共享。
●提供信用風險提示。對接全省項目審批系統，對項目申報企業進行信用風險提示；與省勞動監察局信息共享，在全省誠信企業評選中對失信企業進行提示預警，查出有5%的企業存在失信記錄。
●聯合懲戒。與公安、法院、工商、稅務、質監、鐵路、航運等部門信息共享。對列入信用黑名單的進行聯合懲戒。
●構建小微企業信用評價體系。整合小微企業金融、工商登記、稅收繳納、社保繳費、安全生產、質量監管、交通違法等公共信用數據，結合媒體信息、公眾投訴、互動評價等互聯網信用數據。企業法人信用數據、網絡行為等數據。編制小微企業信用指數，以量化的指標數據科學反映小微企業信用狀況。
●為政府及有關部門制定以信用為基礎的小微企業發展政策支持措施提供依據，在資金、技術服務等方面，對信用評級較高的企業給予優惠與支持，為小微企業便利融資和健康發展營造良好的信用環境。
