制定公共政策应让数据多“说话”

据《经济参考报》报道,人社部有关负责人透露,国家将建立覆盖机关、企事业单位退休人员和城乡居民的基本养老金正常调整机制,根据物价变动、职工工资增长、收入水平提高等情况,并兼顾基本养老保险基金承受能力、财政负担能力等因素,统筹考虑各类人员的基本养老金调整。

截至今年1月,全国已连续11次以10%的幅度上调养老金。企业退休人员养老金已由2004年的月均647元提高到目前的2000多元,增长了2倍多。养老待遇不断提升,对个人而言当然是好事,但若看得更长远更深入一些,现有的养老金调整机制却面临两方面难题。

一方面,在现实层面上,养老金连续多年普涨带来了一些负面效应,比如对养老保险基金和财政造成压力,还产生了后退休比先退休待遇更高的怪现象;另一方面,在理论层面上,纵观多年来的养老金调整,多是采取国务院批准、人社部发文、省市根据自身情况执行这一管理模式,而该不该调整、调整比例多大等关键细节,至少在公共视野内缺乏充分的测算和博弈,存在较大的主观性。

建立起一套科学合理的养老金正常调整机制,兼顾物价、工资增长、养老基金承受能力等多方变量,实现制度化、定量化的“全自动调整”,长远来看既能促使养老待遇跟上社会发展,也能保证财政和基金压力维持在可承担的水平上。这一理念在一些国家已成为现实。例如在美国,只有当CPI增长超过3%才会启动调整程序,德国则主要参考工资增长率来确定基本养老金的调整幅度。

养老金调整只是众多公共政策制定中的一大难题,而解决这一难题的数据化思维方式,还可应用在更多的社会治理领域。目前,我国相当一部分公共政策的制定,通常是基于各个部门分别上报的零散数据,综合考虑专家学者的建言献策、民意调查等,科学实证的支持相对较少。为了进一步提升公共政策制定的科学性,完全可以效仿养老金调整的做法,引入“大数据”理念,将理性的数据分析与感性的经验判断结合起来作为决策依据。

比如在交通方面,可以根据车流方向、密度来适时调整交通信号灯,让出租车在打车需求缺口最大的时间和地点出现;在健康医疗方面,通过研究气温、病种、门诊量的变化,可以预测未来传染病的发展趋势。今年初全国手足口病高发期间,有互联网公司就收集了相当宝贵的数据,向国家疾控中心提交了疫情预测和分析报告……大数据在公共政策制定中的应用空间,只会越来越广阔。

在公共政策制定中用好“大数据”,当然还面临许多挑战。首先,政府数据开放共享是第一要务。只有让数据充分流动共享,让社会力量参与数据分析工作,才能从海量数据中挖掘出有价值的信息。其次,则是要革新现行的公共决策程序,增加数据测算和实证研究环节,尤其是要在公共视野中向公众进行充分的解释演算,更有利于增强民众参与的科学性,让外部监督也更加有的放矢。在利益愈发复杂、观点日趋多元的现代社会中,“用数据说话”的理念仍有很强的现实意义。为了保证各项决策更加趋近科学合理,未来在公共政策制定过程中,还应多让数据“说话”,并让数据说的话更有分量。(张涨)

 

责任编辑:王伟
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