1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
大数据时代的到来标志着一场深刻革命的开始，将会对经济社会的发展及人们的生产生活产生巨大且深刻的影响。1980 年，未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中首次提到“大数据”一词，并将“大数据”称为“第三次浪潮的华彩乐章”。2012 年，维克托·迈尔-舍恩伯格与肯尼思·库克耶所著的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书开始风靡中国，推动了国内大数据的研究与应用，大数据概念和技术逐渐被大众所熟悉和使用。2012 年也成为“大数据”的开幕年，这一年英国开展了“数据能力发展运动”、美国制定了“大数据战略”1、联合国启动了“数据脉动”计划2，大数据时代悄然开启，“大数据”逐渐成为政府治理的重要资源。2014 年，“大数据”首次写入我国《政府工作报告》，大数据战略正式上升为国家战略。2015 年 8 月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，这成为指导我国大数据发展的国家顶层设计和总体部署，我国也由此进入了大数据快速发展时期3。伴随着国家部委有关大数据应用政策的出台，国内的金融、政务、电信、物流等领域中大数据的行业应用价值不断凸显。我国提倡大力发展数字经济，加快推动数字中国建设。
随着经济社会的快速发展、城市规模的不断扩大以及城市智能化进程的加快推进，机动车拥有量及道路交通流急剧增加，交通供给和需求之间的矛盾日益突显。一系列不断加剧的交通问题如交通拥堵、停车困难等，以及由交通问题带来的负面效应如空气污染、环境恶化等，对人们生活水平的提高以及城市与经济社会的可持续发展造成了严重阻碍。最初用于解决交通问题的途径和方式逐渐失效，迫使人们寻求新的治理手段。在大数据时代背景下，海量数据所产生的价值可以为经济社会的发展带来巨大的社会价值。随着智能交通技术的不断发展，借助各种交通数据采集系统，交通领域累积的数据规模日渐庞大，同时伴随大数据存储、分析、挖掘等技术的迅速发展，对海量交通数据进行价值挖掘成为交通领域发展的重要方向。这一发展方向也得到了各地政府和企业的高度关注。一系列围绕“大数据+交通”的平台和政策不断出现和出台，深度挖掘大数据交通治理的价值，促进交通大数据产业的发展，为交通治理难题提供新的解决途径。
.............................
1.2 研究综述
1.2.1 协同治理相关研究
协同治理理论是“协同学和治理理论的有机结合”，作为“有关在开放系统中有效治理结构形式的研究范式”，它的提出和完善对于治理效果的改善以及“善治”治理目标的实现具有重要的参考价值（李汉卿，2014）。协同治理理论是一个新兴的交叉理论，虽然相关研究起步较晚，但目前国内外学术界对于协同治理理论的学理性研究和应用研究已经形成了一定规模。
（1）协同治理的学理性研究
协同治理的研究兴起于西方。“协同”一词源自古希腊语，意思是协调合作。20 世纪 70 年代，德国理论物理学教授 Hermann Haken 创立了协同学（赫尔曼?哈肯，2005）。之后协同学作为一种非常重要的方法工具和分析框架，被广泛应用于经济学、政治学、社会学、公共管理等诸多研究领域。九十年代中后期，国外学术界逐渐将经济领域提到的“协同”转移到政府内部以及政府与企业、非营利组织之间“协同”的讨论，并逐渐把“协同”看作参与各方实现利益均衡分配、提高公众参与的有效手段（田培杰，2013）。“协同治理”这一概念最早出现在2004 年，是由美国哈佛大学学者 Donahue 在一篇名为《On Collaborative Governance》的文章中使用的，之后该学者又在其所著的书中将协同治理称为“一种特定的公-私协同方式”（John Donahue et al.,2008）。国内关于协同治理的研究始于 1995 年，2004 年党的十六届四中全会提出“建立健全党委领导、政府负责、社会协同、公众参与的社会管理新格局”，自此国内学术界有关协同治理的研究正式起步（周定财，2017）。《说文解字》中将“协同”解释为：“协, 众之同和也。同, 合会也”（段玉裁，1988）。动态多元的环境、日趋复杂的公共问题以及社会行动的相互依赖，使得中国政府的不可治理性愈发增加，政府不再是唯一的治理者，政府、社会以及公众的共治成为当前重要的治理模式选择（张成福等，
3 杭州市萧山区大数据交通治理概况 ........................... 281.2 研究综述
1.2.1 协同治理相关研究
协同治理理论是“协同学和治理理论的有机结合”，作为“有关在开放系统中有效治理结构形式的研究范式”，它的提出和完善对于治理效果的改善以及“善治”治理目标的实现具有重要的参考价值（李汉卿，2014）。协同治理理论是一个新兴的交叉理论，虽然相关研究起步较晚，但目前国内外学术界对于协同治理理论的学理性研究和应用研究已经形成了一定规模。
（1）协同治理的学理性研究
协同治理的研究兴起于西方。“协同”一词源自古希腊语，意思是协调合作。20 世纪 70 年代，德国理论物理学教授 Hermann Haken 创立了协同学（赫尔曼?哈肯，2005）。之后协同学作为一种非常重要的方法工具和分析框架，被广泛应用于经济学、政治学、社会学、公共管理等诸多研究领域。九十年代中后期，国外学术界逐渐将经济领域提到的“协同”转移到政府内部以及政府与企业、非营利组织之间“协同”的讨论，并逐渐把“协同”看作参与各方实现利益均衡分配、提高公众参与的有效手段（田培杰，2013）。“协同治理”这一概念最早出现在2004 年，是由美国哈佛大学学者 Donahue 在一篇名为《On Collaborative Governance》的文章中使用的，之后该学者又在其所著的书中将协同治理称为“一种特定的公-私协同方式”（John Donahue et al.,2008）。国内关于协同治理的研究始于 1995 年，2004 年党的十六届四中全会提出“建立健全党委领导、政府负责、社会协同、公众参与的社会管理新格局”，自此国内学术界有关协同治理的研究正式起步（周定财，2017）。《说文解字》中将“协同”解释为：“协, 众之同和也。同, 合会也”（段玉裁，1988）。动态多元的环境、日趋复杂的公共问题以及社会行动的相互依赖，使得中国政府的不可治理性愈发增加，政府不再是唯一的治理者，政府、社会以及公众的共治成为当前重要的治理模式选择（张成福等，
2007）。作为服务型政府的治理模式，协同治理既是为使满足公共需要的政策和项目得到有效实施，由政府、市场和公民社会形成的开放系统，也是实际运行过程中为实现公共利益最大化，由服务型政府选择的公共政策工具，“协同治理的实质是公共权力的回归”（郑巧等，2008）。
...............................
2 相关概念与理论基础
2.1 相关概念
2.1.1 大数据
大数据是一个比较抽象的概念，目前来看，对于大数据的定义尚未形成一个统一的定论。但对于大数据的不同定义，基本上都是从大数据的特征出发来进行概括。IBM 提出了大数据的“5V”特征4，即 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）。Volume（大量）是指数据的量大以及数据的完整性。随着未来技术的进步，数据量的大小变得非常重要，数据的完整性也变得更为重要。Velocity（高速）即数据的生成和流动的速率非常之快。数据流动速率指对数据采集、存储以及分析具有价值信息的速度。这也意味着数据的采集、分析等过程必须及时且迅速。Variety（多样）指大数据包括了多种不同格式和不同类型的数据。数据来源的多样性导致数据类型的多样性，根据数据是否具有一定的模式、结构和关系，将数据分为三种基本类型，即结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据。Value（价值）即低价值密度。随着数据量的增长，数据中有价值的信息却没有成相应比例增长。价值也同数据的真实性以及数据的处理时间相关。Veracity（真实性）指数据的质量，即数据的准确性和可信赖度。
..........................
...............................
2 相关概念与理论基础
2.1 相关概念
2.1.1 大数据
大数据是一个比较抽象的概念，目前来看，对于大数据的定义尚未形成一个统一的定论。但对于大数据的不同定义，基本上都是从大数据的特征出发来进行概括。IBM 提出了大数据的“5V”特征4，即 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）。Volume（大量）是指数据的量大以及数据的完整性。随着未来技术的进步，数据量的大小变得非常重要，数据的完整性也变得更为重要。Velocity（高速）即数据的生成和流动的速率非常之快。数据流动速率指对数据采集、存储以及分析具有价值信息的速度。这也意味着数据的采集、分析等过程必须及时且迅速。Variety（多样）指大数据包括了多种不同格式和不同类型的数据。数据来源的多样性导致数据类型的多样性，根据数据是否具有一定的模式、结构和关系，将数据分为三种基本类型，即结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据。Value（价值）即低价值密度。随着数据量的增长，数据中有价值的信息却没有成相应比例增长。价值也同数据的真实性以及数据的处理时间相关。Veracity（真实性）指数据的质量，即数据的准确性和可信赖度。
..........................
2.2 理论基础
协同治理理论是以自然科学中的协同学与社会科学中的治理理论作为理论基础形成的一种新兴理论。协同治理认为，在资源和利益相互依赖的情况下，多元治理主体包括公共部门、企业、社会组织以及个人，应当共同参与决策制定，协同解决公共问题（张贤明等，2016）。
协同治理理论是以自然科学中的协同学与社会科学中的治理理论作为理论基础形成的一种新兴理论。协同治理认为，在资源和利益相互依赖的情况下，多元治理主体包括公共部门、企业、社会组织以及个人，应当共同参与决策制定，协同解决公共问题（张贤明等，2016）。
2.2.1 协同治理的理论内涵
协同治理理论内涵的界定，首先要对协同治理的理论基础即协同学和治理理论进行分析。协同学是研究普遍规律支配下的有序的、自组织的集体行为的科学（赫尔曼·哈肯，2005），协同学揭示了开放系统中有序结构的形成过程。在开放系统中，不断地有系统的各部分相互探索新的位置、运动过程或反应过程，在能量不断从外界输入的情况下，甚至新的新加入物质的影响下，一种或几种集体的运动或反应过程压倒了其它过程并不断自我加强，最终其它所有运动形式都被其支配，形成一种新的宏观结构（李汉卿，2014）。通过对众多治理理论的研究，
可以归纳出治理理论的共同特征：（1）复杂开放社会系统的存在是治理理论的前提，且有多元行为主体即政府组织和非政府组织存在于这个系统之中；（2）多元行为主体之间基于信任共利在社会系统中进行交流互动，建立了竞争与协作的关系；（3）在竞争与协作的过程中会产生新的结构自组织网络并作为治理过程的协调模式，这种自组织网络与国家具有相对独立性；（4）治理是关于游戏规则的活动，系统协作在治理过程中既是资源分配的过程，也是分配规则的建立过程；（5）治理与秩序不可分割，形成某种稳定秩序是治理的直接目标，而优化系统功效是治理的根本目标（郑巧等，2008；李汉卿 2014）。
基于对协同学和治理理论的研究，可以看到协同治理并不是简单的把协同与治理拼凑起来，协同治理也不与平等合作、多中心和网络化的治理理论等同。协同治理包含了合作治理的意思，但又不是简单的合作，而是在治理理论的基础上，更加强调合作治理的协同性（李辉等，2010）。学术界对于协同治理内涵的特点逐渐形成了基本共识（郑巧等，2008；李辉等，2010；孙萍等，2013；张贤明等，2016）：一是多样性，是指治理主体的多元化，协同治理中的治理主体既包括政府组织，又包括企业、民间组织和其他社会力量以及个人，他们都可以参与到社会公共事务的治理中，这是协同治理的实现前提；二是一致性，是指治理主体间进行合作，需要保持目标、利益和集体行动的一致性，只有在拥有共同目标和利益的基础上，多元治理主体积极配合，才能发挥各方优势，实现治理资源的整合，从而实现善治；三是匹配性，是指各治理主体所拥有的资源、能力等要素是否具有互补性和协调性，这一条件具备与否决定了治理主体间能否识别合作机会以及实现合作治理的潜在可能性；
.................................
3.1 产生背景 ...................................... 28
3.2 发展历程 ................................ 29
3.3 创新举措 ......................... 32
4 杭州市萧山区大数据交通治理协同机制的基本形态 .......................... 37
4.1 大数据交通治理协同机制的多元主体 ................................ 37
4.1.1 政府主体 .................................. 37
4.1.2 企业主体 ................................. 38
5 杭州市萧山区大数据交通治理协同机制的功能性支撑 ...................................... 52
5.1 制度化赋权机制 ........................................ 52
5.1.1 政府职能规范化转移 ................................. 52
5.1.2 公共服务市场化运作 ................................. 53
6 杭州市萧山区大数据交通治理协同机制的困境与优化
6.1 大数据交通治理协同机制的困境分析
6.1.1 社会主体参与不足
杭州市萧山区大数据交通综合治理形成了“政府主导、政企合作、社会支持”的鲜明治理特色，但就其协同治理运行机制而言，主要参与主体仍以政府主体和企业主体为主，而作为大数据交通治理协同机制不可或缺的重要参与主体之一的社会主体，与其他参与主体相比参与度较低，参与明显不足。首先，从杭州市萧山区大数据交通综合治理项目规划到具体实施，政府主体和企业主体通过直接或间接的参与方式，参与到大数据交通治理过程中的方方面面。而社会主体的参与更多的是通过间接参与方式，且仅仅能参与大数据交通治理的一部分环节，尤其是在决策环节话语权不足。其次，在大数据交通治理过程中形成的政府主体、企业主体与社会主体的长效治理协同机制中，政府主体与企业主体通过开展联合办公、成立项目专班、建立合作协商制度等方式，形成了较为稳定的政企协同合作机制，而对于社会主体参与的协同机制并没有很好的建立起来，与政府主体和企业主体相比，由于信息不对称等原因，社会主体的参与能力相对不足。
6.1.2 影响要素整合不足
在大数据交通治理中，实现利益均衡是协同机制有效运行的重要保障。而数据资源体系的建立与完善以及数据资源的有序开放与共享，成为大数据交通治理协同机制实现利益均衡的重要前提。城市数据资源体系是一个包含政府政务数据资源、互联网数据资源、社会数据资源等在内的数据资源整合。就目前杭州市萧山区大数据交通治理的数据资源管理状况来看，城市数据资源体系尚未完全建立，
在实际运行过程中还存在诸多问题。积极的政策引导、合理的制度安排和有效的管理措施等政治要素是大数据交通治理协同机制良性运行的重要推动力。建立起大数据交通治理建设规范指南体系对于大数据交通治理的实际运行具有重要意义。但是在当前阶段，杭州市萧山区大数据交通治理建设运营机制尚未完全建立，同时大数据交通治理建设仍缺乏相应的信息化技术标准体系、管理规范等支撑。
...........................
7 结论与展望
7.1 结论
基于对协同治理理论相关研究成果的梳理，可以知道，目前学界普遍认同协同治理是实现从治理到善治的有效途径，通过主体间资源和要素的良好匹配来达到政治国家与公民社会合作关系的最佳状态。大数据交通治理中政府主导、政企合作、社会支持的鲜明特色成为其协同机制良好运行和治理目标实现的重要保障。本文在对大数据交通治理相关研究进行梳理的基础上，明确了大数据交通治理的概念，即为实现城市交通善治目标，政府相关部门、企业及其他社会力量、公众共同建立管理机制，运用大数据思维，整合交通大数据资源，利用大数据技术深度挖掘交通数据价值，并用于解决交通治理问题实践的一种治理机制。大数据交通治理既强调多元主体协同合作的管理机制，又强调对交通大数据以及大数据技术深度应用的必要性。
在此基础上，本文以杭州市萧山区大数据交通综合治理这一典型案例作为研究对象，对大数据交通治理协同机制的框架体系进行解构。大数据交通治理协同机制涉及三方治理主体，即政府主体、企业主体与社会主体。各治理主体之间关联度与依赖性的核心要素，即动力要素、政治要素和信任要素的不同组合，决定了大数据交通治理中科层协同关系、政企协同关系以及战略协同关系的形成及其运作，同时也决定了大数据交通治理协同机制的功能性支撑，包括制度化赋权机制、有序参与机制、利益均衡机制以及责任机制。针对当前大数据交通治理协同机制呈现出的社会主体参与不足、影响因素整合不足、多元主体协同不足以及协同机制功能性支撑有待完善困境，提出大数据交通治理协同机制的优化整合建议：培育支持社会主体参与，推进核心影响要素整合，提升多元主体协同关系，加快完善协同机制功能性支撑。
参考文献（略）