协同工作方案【汇编4篇】

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协同【第一篇】

关键词：政府预算；利益相关者；协同治理

在现实的管理世界中，政府预算作为一个集体选择问题，不论是政府预算的总体规模，还是预算资金的具体分配，都不同程度地体现了一种利益交换的倾向。循着这种利益交换的分析范式，政府预算组织体系中的各相关利益主体，作为追求自身利益的“经济人”,都将在相对理想的前提下，展开彼此间复杂的博弈过程。为此，我们将利益相关者理论纳入到政府预算治理中，以提高政府预算资金配置效率。

一政府预算的利益相关者

从公共产品的实体形态出发，往往以政府部门作为公共产品的供给方，而以居民和企业为代表的私人经济部门作为公共产品的需求方[1]。从政府预算资金运动的角度出发，将政府预算部门作为预算资金的供给方，而将运用资金的各利益集团作为资金需求方。由此，政府预算管理利益相关者之间的基本组织结构主要包含以下几个方面。

(一)预算资金使用者分析——从资金需求方的考察。

(二)政府预算部分分析——从资金供给方的考察。

政府预算部门作为联系利益相关方的核心角色，是各相关利益主体关注的焦点。由于政府预算部门处于承接预算资金使用者与立法监督机构的“桥梁”地位，因而具有比较典型的双重委托-关系。就政府预算部门与资金使用者而言，政府预算部门是委托方，资金使用是方；就政府预算部门与公共选择机制形成的立法监督机构而言，立法监督机构是委托

方，政府预算部门是方。在信息传导上，方总是处于优势信息地位，因此，就信息优势的传递而言，依次为资金使用者-政府预算部门-立法监督机构。同时，政府预算部门所掌握的资金与其设租寻租受益之间，也存在较强的正相关关系。鉴于预算部门为了实现自身效用函数的最大化，也会设法与资金使用者合谋，用设租寻租行为，扩大政府预算的总体规模。按照通常的理论，归属于公共部门配置的资源，如果超过必要的限度，其运用效率往往会低于私人部门。因此，纳入政府预算的资金规模过大，将会影响社会资源整体的配置效率。

(三)公共选择分析——从监督制衡机制的考察。

立法监督机构代表了群众的根本利益，是政府公共治理结构中“消费者主权”的集中体现。监督制衡机制作为一种公共选择或集体选择的结果，其完善程度是建立在私人经济部门支付集体选择交易成本基础之上的。通过公共选择机制的约束与监督，可以在一定程度上抑制预算资金使用者与政府预算部门追求预算规模最大化的内在冲动。适当的公共选择机制设计，也可以改变其他利益关系方的效用函数，将预算规模控制在有限且有效的范围之内，以实现社会资源配置的进一步优化，从而获得相应的资源配置节约收益。然而，公共选择机制的设计与运行，作为追求“一致同意”的过程，同样面临着个人效用加大为集体效用的困难，也是存在相当大的交易成本的。随着公共选择机制完备程度的提高，其交易成本将呈现加速递增态势，因而现实的监督制衡机制应在约束预算规模的节约收益与机制设计运行的交易成本之间寻求某种均衡。

二政府预算利益相关者行为分析

在政府预算的利益相关者中，预算资金需求方总体上是一些具有自身利益取向的利益集团，所提供公共产品成本与收益衡量具有模糊性。然而，在现实的预算活动中，资金需求方往往不需要直接表露其追求集团利益最大化的实际动机，而是以社会正义和公众利益作为其获取预算资金的合法性基础。预算资金供给方同样具有自身的部门利益。在预算规模既定的条件下，供给方往往倾向于获取预算资金在各使用者和各级政府之间结构型配给的自由裁量权，从而不仅在预算总量上体现部门的重要性，更从预算结构上对资金使用者施加影响，并为预算部门的灵活调剂提供更多的权力空间，也就提供了设租与寻租空间[2]。资金使用者为了寻租，相互竞争将导致“囚徒困境”,导致社会资源浪费。

监督制衡方代表了广大人民利益要求，这也是立法监督机构在行为上与其他政府预算利益相关者(资金需求方和供给方)最主要的区别之一。只有在作为国家权力机关的立法监督机构与作为执行机关的政府部门之间建立起相互约束、相互制衡的协同治理模式，政府预算制度才可能有效地运转。然而，由于监督制衡方的代表来自社会各行各业，分别代表了不同的利益取向，他们对预算政策的偏好也往往存在着一定的差异，将这些不同的利益与偏好加以整合，有可能需要投入大量的组织成本和谈判交易成本。此外，立法监督机构成员精力有限，在其决策过程中，还会受相应的利益团体影响。因此，审计部门、社会公众与新闻媒体作为政府预算的利益相关者，其作用在当代政府预算中不容忽视。

三政府预算利益相关者协同治理框架

所谓政府预算利益相关者的协同治理，就是要将政府预算资金使用者、政府预算部门、立法监督机构、审计部门及社会公众与新闻媒体这些利益相关主体之间的互动影响与相互制约关系，整合于一个彼此衔接、相互制衡、权责明确、激励兼容的框架之下，以期从机制设计上减少政府预算管理中的资源浪费现象，提升有限预算资源的使用效率。概括起来，将政府预算利益相关者协同治理的框架划分为两个相互影响的部分，左侧为政府预算决策部分，包括确定预算总规模、各资金使用者的预算规模，以及资金使用者内部资金分配结构安排三个层面的内容。右侧为利益相关者部分，包括政府预算管理涉及的各利益相关者，即民众及其代表组成的立法监督机构、政府预算部门、资金使用者、审计部门、社会公众与新闻媒体等。各利益相关主体在预算管理中的相互影响与协同治理，是通过其在预算决策与执行系统中具有的不同职责划分与权能分布实现的，其基本影响结构如下：

(一)预算总额的确定。预算总额是由民众及其代表组成的立法监督机构，根据一定时期国民经济发展态势和社会公共需要变化趋势确定的，该总额一经确定，除经立法监督机构全体会议通过，执行中不得变更、突破。

(二)各资金使用者结构性预算规模的确定与执行。各资金使用者在既定预算总额中所占份额的确定以及预算的执行，经过三个步骤：首先，在政府预算部门和不同资金使用者之间通过初步交易谈判，提出总额控制下各资金使用者的预算规模预案；其次，立法监督机构对各资金使用者的结构性预算规模进行分部门表决；最后，政府预算部门监督资金使用者遵守各自预算规模的情况，并及时向立法监督机构报告。

(三)资金使用者内部预算资源配置结构的确定与执行。各资金使用者行政首长，在其预算规模范围内，拥有确定各自预算资源结构配置的最终决策权，但其执行结果与绩效评价要接受审计部门的监督，并由审计结构向立法监督机构报告，以此作为考核下期预算规模和行政首长职务升迁的依据。

(四)社会监督体系对利益相关主体的控制与评价。社会公众与新闻媒体肩负着监督与考核立法监督机构及其他利益相关方的职能。对于立法监督机构调整预算总额，以及各资金使用者浪费预算资金的现象，予以披露和曝光。

以上分析可见，在政府预算利益相关者协同治理框架下，不同利益相关者的权能分布与职责划分是不同的。立法监督机构的权能主要包括预算总规模和各资金使用者结构性预算规模的确定、根据审计结果对资金使用者进行相应奖惩。政府预算部门的权能包括同资金使用者谈判并提出资金结构性分配的初步建议、监督资金使用者遵守预算规模的情况。资金使用者的权能包括确定其内部预算资金的具体分配方案。审计部门的权能包括监督资金使用者结构性预算安排的效率与效果。社会公众和新闻媒体则负责披露预算过程中的各种非效率行为、监督立法监督机构及其他利益相关方的行动。因此，在政府预算利益相关者协同治理模式中，各利益相关方都被赋予了一定的预算管理权能，这些权能之间相互制约、相互激励，形成了一个相对完整有效的社会协同治理模式。

四结语

政府治理所面临的复杂性、动态性与多元性的现实环境，使得政府的治理过程绝非政府单方面行使职权的过程，而是一个政治与整个社会的互动过程。本文将公司治理的利益相关者理论纳入政府预算治理中，通过政府预算利益相关者分析，最后构建了政府预算利益相关者协同治理框架。政府、社会、公民的协同治理已成为实现政府“善治”的客观要求[3]。因此，该框架模式体现了当代政府公共治理领域变革的发展潮流，它对于当代政府治理模式的选型将具有重要的参考价值。

参考文献：

[1]马国贤：《中国公共支出与预算政策》,上海财经大学出版社，2001年版。

协同【第二篇】

关键词：协同治理；政务数据；运行机制近年来，信息

技术与实体经济日渐交融，引发了人类社会数据规模的爆炸式增长，数据作为一种新的生产要素对社会生产、生活方式甚至于国家治理能力产生了深刻影响。大数据时代背景下，为推进国家治理体系和治理能力现代化，我国对于政府数据治理提出了新的战略要求。2015年9月5日，国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，数据已成为国家基础性战略资源，亟须推动政府数据开放共享，提升政府治理能力[1]。在主持中央政治局第三十四次集体学习时进一步强调，实施网络强国战略和国家大数据战略，建设数字中国、智慧社会[2]。但目前我国政务数据开放共享水平不高、开发利用动力不足等难题未得到解决，各地方政府数据归集共享覆盖率低、数据质量参差不齐以及数据安全和隐私得不到保障等问题仍旧突出，这在很大程度上抑制了国家治理效能水平的提升。因此，正确认识我国现有数据治理的现状，而后形成有效的运行机制，对推进数据治理体系和治理能力现代化具有重要意义。

一、引言

随着信息技术的飞速发展和数字时代的到来，数据资源成为了一种国家资产，甚至是推动国家治理现代化的重要基础。其中，政务数据资源对我国行政效能和服务型政府建设有着重要的推动作用。政务数据治理成为了国内外学界的热议话题。“数据治理”这一概念最早是由西方学者提出，他的研究主要集中在数据仓库治理如何在企业管理中发挥作用及其实践。早期，数据治理被大量应用于企业管理领域，随后才被引入到政府相关部门。目前，国内学者围绕政务数据治理进行了相关的理论研究和实践层面的探索。在理论层面，国内主要研究政务数据治理概念、政策及分析框架。从治理概念来看，吴信东等人认为数据治理过程是对管理活动的评估、指导和监督，提出了“HAO治理”模型，将数据治理分为数据接入模块、治理模块、服务模块[3]。黄璜从三个层面界定了政府大数据治理，一是政府在行政管理中产生或使用的数据治理，二是政府与社会公共事务相关的数据资源的治理，三是政府在数据产业和社会数据化进程中的治理，这三个方面构成了政府数据治理的范畴[4]。也有学者认为政务数据是政府在履职过程中产生或获得的海量数据集、数据流、融合数据和链接数据[5]。从政务数据治理政策来看，蒲攀等构建了大数据时代我国开放数据政策模型[6]。张会平等采用在分析政策文本基础上提出了政务大数据治理的推进逻辑并给出了未来进路的建议[7]。从政务数据的框架来看，郑大庆等学者将大数据治理要素分为目标要素、促成要素、核心要素和支持要素，并在明晰各要素之间的逻辑关系的基础上构建大数据治理框架[8]。安小米从中观的多元主体、微观的多层次流程共通、宏观的多维度要素联动三个层面进行了政府大数据治理体系框架的构建[9]。程慧平等从生命周期、安全保障要素和政策客体三个维度构建了政务数据安全共享政策的三维分析框架[10]。在实践层面，美国、澳大利亚和英国等都将数据资源上升到国家层面，制定了数据应用和开放战略等。众多学者从国外数据治理实践方面进行研究，谭必勇等学者从组织设计、体制支持、审计监控和服务保障四个维度分析了加拿大联邦政府的政府数据治理框架及其特点，可为我国体系建设提供参考借鉴[11]。有学者们采用政策内容分析法，对美国、英国及澳大利亚的大数据治理专项政策进行了数据提取与理论分析[12]。王翔等人通过对地方政府数据治理的案例研究，从法规政策层、管理层、数据层和利用层等方面探究了我国政府数据治理的路径[13]。

二、政务数据治理的困境

人类社会发展至今，技术的更新推动着社会的进步。释放政务数据要素价值、提升政务数据开放共享水平、推动政务数据技术应用成为当前完善政府治理和社会治理的发展趋势。为顺应大数据时代的发展趋势，增进对政务数据资源的有效开发和利用，各级各地政府制定了政务数据治理相关的政策规范文件。但政务数据的共享和开放并不是一蹴而就的，当前，我国政府数据治理处于初期建设阶段，长期以来我国政府都充当着数据的监管者，80%的数据资源都集中在政府部门手中，但却未得到充分有效的利用。“各自为政、条块分割、烟囱林立、信息孤岛”问题体现了政府在政务数据治理方面的治理能力不足，在推进政务数据治理的过程中面临着现实困境。

1.政务数据共享机制不完善

要实现政务数据的协同共治，就需要各类不同治理主体之间的协商合作，而数据共享是实现协同治理的基础要素。虽然政府已经意识到数据资源开放共享的重要作用，但在关于政务数据资源的整合实践过程中仍屡屡挫败。第一，数据处理规范意识薄弱，数据的开放共享没有得到有效的规范管理。很多政府部门即使意识到数据的重要性，可实际上数据管理能力的有限影响了政务数据开放共享的水平。目前，我国大多数政府部门尚未建立起有效联动的共享协同机制，缺乏对于数据的有效监管，导致数据共享平台的安全可信性缺少一定的保障措施，从而无法保证数据的完整真实。地方政府部门对于政府数据的整体开放情况并不能完全满足社会发展和公共服务。第二，数据资源共享过程中缺少必要的法律支撑。近几年来国务院相继出台了《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见》《政务信息资源共享管理暂行办法》等管理办法和政策文件，在制度层面上对信息和数据共享做出了规划安排，但并未完全将其上升到法律层面，制定全国性的普遍适用的法律，缺少法律政策的刚性支持。第三，地方政府并未建立与政务数据资源有关的有效激励机制。一方面，在政府人员和机构的绩效考核中很少出现关于数据共享突出的工作成果的考核指标，大家对于数据共享的积极性不高。另一方面，数据供应商等相关企业和社会组织往往手握大量有价值的数据资源和数据标准，但在面对数据隐私安全和利益竞争时，出于对自身权益的维护和考虑，他们很少会与政府和其他主体进行数据资源的全面共享，目前我国缺乏政府与各社会治理主体共同参与政务数据治理的激励机制。

2.传统管理存在信息鸿沟

在过去的一元管理形式下，政府扮演的主要是管理者角色，对于政务数据的治理较为封闭，从而导致政府与外界环境的互动没有形成有效沟通的机制。从社会层面来看，一方面，普通民众缺少可以主动反映意愿的渠道，无法将自身的需求、意愿及时地反馈给政府，导致政府只是一味地供给，没有将群众纳入到政府决策管理环节中来，从而协同治理无法达到预期成效。另一方面，社会组织等社会治理主体因政府职能的集中化和封闭性很难融入和参与到政府数据治理当中来，会削弱其他治理主体的积极性和主动性，政务数据治理无法做到多方合力，无法达成良好的互动关系。从政府内部来看，关于政务数据治理的有关机构存在职能重叠和碎片化问题。即使大多数的地方政府应大数据技术的发展设立了数据治理有关的组织机构，但实际上受到科层制和部门内部条块分割的影响，政府和部门对于治理目标往往难以达成一致，加上政府内部的利益冲突和信任缺失等因素，政府部门权责分工并不明确。在解决一些跨界政务数据治理问题时因治理主体间的协同不足导致数据治理进程缓慢。

3.各主体间的认知存在强烈的分歧

政府部门的数据分布碎片化，权属不明、数据质量参差不齐、数据标准不统一、数据治理权责分工不明确等都会给政府数据治理产生影响。因此，政府、企业、社会组织和公民等各治理主体需要达成共同的认知。否则就会产生一些形式主义和思想惰性。比如，在政务数据治理初期阶段，政府在数据采集、处理和分析时仍保持“我是管理者，我来安排和管控”的思维，这使得在信息和数据采集和储存环节更多是单边交流，这种模式实际上受到传统科层制的影响。同时，矛盾往往是在各主体间存在利益冲突出现时发生，在面对数据隐私安全风险和社会竞争等阻碍因素时，如何确保多元社会治理主体的目标和利益一致，有效的合作和充分沟通必不可少。一方面，政府部门和机构内部以及各地方政府之间在数据治理的目标认知上存在偏差，政府内部从追求自身利益出发，各自为政，在制定政策和制度安排时缺乏相互合作，缺乏协同意识。另一方面，政府与社会组织等其他社会主体的协同是否到位，在相关要素上衔接顺畅有序与否，很大程度上会影响政务数据协同治理的效果。但在实践过程中多元治理主体间缺乏信任支持，在数据处理的敏感度和开放共享方面没有形成正确的认知，更有不了解的群众认为政府数据自然是由政府部门全权主导和安排，主动参与政府数据协同治理意识自愿性不强，导致政务数据治理多元协同共治的驱动力不足。

三、政务数据治理的协同逻辑

政务数据治理的实践发展需要以治理理论为指导并加之以相适应的治理模式。政务数据协同治理的目标是在政府、企业和社会组织等多元主体的共同努力下基于共同的认知，统筹政府数据，加强政务服务的信息化建设，构建人民满意的服务型政府。数据共享是一个涉及多元主体的复杂活动，协同理论适用于解释数据共享中各多元主体之间的相互协调与合作关系[14]。对于政务数据的协同治理研究可以从政务数据结构分成的四个维度进行分析。

一是主体协同。在协同治理模式下，政府不再是单一主体，而变成了以政府为中心的多中心治理，这时政府就需要借助社会力量，与非政府机构进行互动，打破数据壁垒，破解数据分散化、碎片化的难题。这里的主体不仅仅是政府内部各机构和部门间的协同，还包括政府与社会组织、企业、公众等主体之间的协同，没有多元主体在部门职责和各主体的业务能力以及政府在政策决策制定和实施环节的沟通协作，就无法达到良好的政务数据治理协同效果。

二是客体协同。政务数据治理是个系统性工程，包含着多重要素，数据、信息、人员、服务都是治理过程的中心和目标事物。政务数据涉及的要素多元，数据价值需要数据、知识、人才的协同配合才能实现[15]。在治理理念方面应该是在数字化、科学化的轨道上进行治理，但也更应注重人的诉求和社会发展。在政务数据治理过程中需要注重政策激励，人才职业培训和教育能给政务数据治理的标准化提供强势支撑。在政府内部的考核绩效引入激励机制能够促进相关人员的积极性。

三是手段协同。政务数据资源管理需要跨领域、跨层级、跨部门协调和协同，采取多种措施，将法律法规、组织管理、科学技术、市场机制进行整体化统筹，多管齐下。从法律角度看，强制的法律法规可以填补国家强制力和政府部门在政务数据治理方面的空白，比制度安排更上升一个层面，实现跨部门政府在信息和数据共享方面的战略的完善推进。从组织管理来看，组织机构是政务数据协同治理的基础和依托，是政府部门内部协同的主心骨，除了受科层制影响在垂直管理系统上实现数据共享外，还需要明确清晰横向跨部门政府以及不同部门内部职能边界和组织责任，从而打破“数据孤岛”“信息孤岛”问题，同时，健全政务数据治理的组织架构，协调好机构内部的部门之间的利益冲突等，为政务数据治理营造一个良好环境。从市场机制来看，政务数据治理需要的是政府、社会组织和企业等协同共治，政府可以让渡某些公权力等，加强市场行业组织的培育和能力建设，营造健康有序的营商市场环境。激发企业和社会组织自愿积极参与，扩展其在政务数据治理的活动空间，从而发挥各类治理主体的自身优势，推进政务数据治理的协同共治。

四是目标协同。协同创新在提升组织效率，服务效能方面有着不可忽视的作用，政府数据治理的最终价值指向是社会公共利益。只有在开放共享的条件下数据才能实现价值增值，使数据技术向着更加“普惠式”的方向发展。同时，当前信息革命的发展不仅推进了数据的高速增长，也加剧了信息数据隐私泄露的风险，在数据共享的过程中要增强网络安全的保护，切实保障公民和社会组织的数据隐私与安全等权益。技术手段的革新可以引发治理机制的创新，在社会数据与政府数据融合交换的阶段政府部门、社会层面的数据提供方以及平台建设公司等可以共同介入政务数据治理的过程中，更应关注各主体间的共享交换协调，从而进行制度创新和机制创新。

四、政务数据治理的运行机制

面对政务数据治理的现实推进困境，仅仅依靠政府是明显不够的，信息化部门需要形成纵向联动，横向协同的推进机制，及时进行反馈，总结经验，突出各治理行动主体的自主性、能动性和创造性。有效形成统筹协调机制、管理建设机制、开发创新机制和权责明晰机制的机制体系联动十分必要。政务数据协同治理的任何一个有效运行机制的形成都离不开各治理主体协同合作的共同行动，只有通过协同治理才可以形成提高政务数据开放和利用的能力，从而推进数字治理体系和治理能力的现代化。

1.加强合作，建立共享联动的统筹协调机制

政务数据与所有的数据要素相同，经历着“数据采集、数据存储、数据处理、数据传输、数据交换、数据销毁”的全动态生命周期，这个过程中涉及政府、企业、社会组织等多方治理主体，所以政务数据治理需要从只有政府掌握的数据资源转变为跨领域、跨地域、跨层级、跨部门的信息资源共享管理。从而数据资源的单一价值才会转变为多元价值，信息的传递也将从单向转为多向。整体化统筹和协调是解决“信息孤岛”问题的前提之一，可以增进政府与非政府组织间的互联互通。作为在多中心治理处于主导地位的政府应当加强多利益相关方合作的联盟，并且提供跨学科复合型人才支持。在整个数据要素“采、存、算、管、用”全生命周期活动来实现从决策、实施、监管到评估的整个环节。由此，政务数据治理必须谋求合作行动，构建适应时代特征的合作协调机制。

2.突出制度效能，形成科学有效的管理建设机制

制度是依靠人们主动建立起来的规则发挥作用，制度建设具有艰巨性和复杂性。一项制度制定之后，努力促使其形成相应的机制才能使制度的效能真正地发挥出来[16]。纵观政务数据治理促进资源开放共享和公共服务的进程，可以看到在建设初期，政府部门关注的重点集中在服务前台的集成，比如建设“一站式”服务网站，通过集成的前端系统为公众提供各种服务。随着信息化建设的推进，公众的现实需求也在发生变化，因此，在政府切实履职、提高经济发展水平、增进公共服务、促进社会管理的要求下，科学的管理、配套的管理工作制度建设是必不可少的。一方面，领导者需要明确规定直属下级的岗位责任，让各个岗位负责人清楚自己的职责，以避免职责不清、互相推诿的问题发生。另一方面，强化考核激励，通过严格考核，以考核结果作为奖惩依据，增强人员的积极性和责任意识。通过制定规章制度提高行政效率，以便为公众提供更好、更便捷的服务。

3.利用好信息技术，打造能动的开发创新机制

随着公众的信息技能的不断提高，对信息化建设的期望和需求也被不断提高到一个新的高度，政府自身能力已无法满足新的信息技术环境和公众需求，也就是说，增强政府在信息化条件下的管理创新是十分重要的一个方面。一些地方政府及其部门在整合数据资源时需要拥有主动利用数据进行治理创新的意识。在大数据、区块链、人工智能蓬勃发展的今天，技术赋能需要进一步增强和深入应用，释放数据要素价值，加强提供和利用大数据技术、工具和平台，激活数据要素潜能。此外，数据统筹能力和创新开发能力仍需加大投入，创新应用方式。

4.明确机构职责，优化数据的权责明晰机制

各级地方政府在推进政务数据治理工作时一般会建立明确的数据管理机构，进行政务数据管理和开发应用，包括各级地方政府成立的大数据中心或者大数据管理局，以及大数据产业办公室等。但在分析机构职责过程中发现，多数政府的数据部门机构对政务数据的归属权、管理权和使用权缺乏清晰界定，对数据流转过程中各方的责任和义务没有明确，这时就需要对政务数据机构各个部门、层级和人员之间的从属关系进行确认，保证政务数据机构角色的明晰化，明确数据权责，以此来深化政务数据的汇聚和应用。

参考文献：

[1]国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知［EB/OL］．

[3]吴信东，董丙冰，堵新政，杨威。数据治理技术[J].软件学报，2019,30(09):2830-2856.

[4]黄璜。对“数据流动”的治理——论政府数据治理的理论嬗变与框架[J].南京社会科学，2018(02):53-62.

[5]安小米，郭明军，洪学海，魏玮。政府大数据治理体系的框架及其实现的有效路径[J].大数据，2019,5(03):3-12.

[6]蒲攀，马海群。大数据时代我国开放数据政策模型构建[J].情报科学，2017,35(02):3-9.

[7]张会平，郭宁，汤玺楷。推进逻辑与未来进路：我国政务大数据政策的文本分析[J].情报杂志，2018,37(03):152-157+192.

[8]郑大庆，范颖捷，潘蓉，蔡会明。大数据治理的概念与要素探析[J].科技管理研究，2017,37(15):200-205.

[9]安小米，郭明军，洪学海，魏玮。政府大数据治理体系的框架及其实现的有效路径[J].大数据，2019,5(03):3-12.

[10]程慧平，于欢欢。我国政务数据安全共享政策文本量化研究[J].情报科学，2022,40(01):102-108+140.

[11]谭必勇，陈艳。加拿大联邦政府数据治理框架分析及其对我国的启示[J].电子政务，2019(01):11-19.

[12]宋懿，安小米，马广惠。美英澳政府大数据治理能力研究——基于大数据政策的内容分析[J].情报资料工作，2018(01):12-20.

[13]王翔，郑磊。面向数据开放的地方政府数据治理：问题与路径[J].电子政务，2019(02):27-33.

[14]徐明月，安小米。协同理论视角下新加坡可信数据共享框架的案例分析[J].情报理论与实践，2020,43(10):177-182.

[15]郭明军，于施洋，王建冬，安小米。协同创新视角下数据价值的构建及量化分析[J].情报理论与实践，2020,43(07):63-68+87.

协同【第三篇】

关键词：生态学；供应链协同；系统自组织

20世纪70年代以来，人们逐渐意识到自然生态系统解决复杂性问题的能力和价值。由于供应链系统具有非线性和不确定性，这些特征与生态学理论研究对象的特征是相一致的，所以生态学理论对供应链协同的研究具有适用性。本文试图从生态学理论的角度，探讨了供应链协同的动因与策略。

一、供应链企业的协同动因

1.系统自组织。生态学理论强调系统元素的自组织性，生物进化的本质是生物为适应生存环境的变化而对自身生存状态进行的自调节，进化的结果是生物本身结构复杂性的提高。生物进化总是导致新物种的出现和结构的复杂化——即有序性的增加。有学者认为，生物在进化过程中满足一定条件时生物可以自发地改变自己的生存状态以适应周围环境。这种适应既包括暂时性的适应反应，如条件反射；也包括永久性适应，即产生遗传性变异。把这个生物进化自发性条件称为自适应函数。生物界的生物自适应对社会领域问题的研究很有启发意义。

目前，供应链已从分散式管理转变到协同式管理，本文研究的是有自组织程度低到自组织程度高的演化过程。供应链系统从外界环境中吸取的任何东西，都可能产生序参量，都会引起涨落。正是由于有不断的序参量产生，有不断的“涨落”出现，供应链系统才得以不断创新。

2.自然选择。生物学中达尔文式的自然选择定义为生物体繁殖引起了资源的稀缺，从而形成了消灭不够适应变种的压力。进化论学家拉马克认为，生物进化的动力与机理来自生物具有一种不断地增加结构复杂性和完美性的天生趋势，生物具有对环境变化的反应能力。把经济系统的运行机制建立在生物进化和自然选择的基础上，其理论的核心是适应机制，强调经济体能否适应环境是企业生存的决定性因素。弗里德曼在《实证主义经济学方法论》中论证了市场竞争倾向于保证最有效率的企业生存下来，最有效率企业的行为都基本上做到了使其利润最大化。面对有限的资源，现代的竞争形式以转变成为供应链与供应链之间的竞争，同一行业里的各条供应链在接受着经济自然选择。那些能够很好地整合供应链上各个企业的相对竞争优势，实现无缝协同的供应链往往经受了自然的选择，得到了快速发展，不断成长壮大。所以供应链协同是环境赋予的供应链企业迫切需要的适应模式。

3.生物进化动力：协同基因。大量生物实验和研究表明，生物进化的基本动力有竞争和合作，生物界存在着广泛的互惠共生机制。生物的性状是由基因决定的，在此我们把控制物种分工与合作的性状的基因称为协同基因。协同进化的现象是普遍存在的。

供应链系统内部企业之间也存在着类似的关系，企业之间若为上下游关系或相关产业，则其收益相关性一般比较大。他们的成长与发展历程中充满了竞争，资源规模有限，其实协同合作是他们的需求和内在愿望即他们携带有协同基因。正因为如此，供应链理论一经实施，便得到了很好地响应。所以供应链系统也采用了协同进化的方式来建立相互之间的互惠共生关系，以提高对外部市场的适应性。

二、供应链企业的协同策略分析

(一)生态位与供应链协同进化

生态位指在自然生态系统中，一个种群在时间、空间上的位置及其与相关种群间的功能关系。生态位概念相对抽象，一些数量测度指标如生态位宽度、生态位重叠、生态体积及生态位维数等帮助理解生态位概念。从而，引出企业生态位概念，明确这一概念对于正确认识物种在自然选择进化过程的作用，以及在运用生态位理论指导供应链成员构成配置等方面具有重要的意义。

供应链是相互联系的多个企业集合体，与生物种群非常相似，呈现一种网络组织结构，称之为企业生态系统。系统中企业间的互动关系定义为企业的生态链，生态链上的企业之间存在共同进化关系。企业之间既有竞争关系也有合作和共生关系，这就存在一个供应链的“最适密度”问题。描述生物种群密度与存活率相互关系的“阿利规律”同样适用于供应链系统，即在一定条件下，当供应链上企业密度处于适度大小时，供应链增长最快；密度太低或太高，由相互竞争资源造成的供应链内耗太大，会对供应链生长起抑制作用。所以供应链系统的构建应该建立在企业生态位分离的基础之上。企业对资源的需求越相似，产品和市场基础越相近，它们之间生态位的重叠程度就越大，竞争就越激烈。因此，在进行供应链的成员选择时，企业考虑入选企业生态位的分离。企业生态位的分离不仅减少了竞争，更重要的是为企业间功能耦合形成超循环提供了条件，使供应链由有序进化到更深层次的有序。

(二)r选择、k选择与供应链生态策略

生物学家们根据不同物种按照栖息、环境和进化选择将进化分为r选择和k选择。r选择是指环境气候变化大、资源相对短缺、灾害较多的系统对生物种群的选择；k选择是指环境气候稳定、资源丰富、灾害稀少的系统对生物种群的选择。根据对应的选择将进化策略分为r策略和k策略。从物种适应性出发，进一步将k选择的生物种群称为k策略者，r选择的生物种群称为r策略者。在生存竞争中，k策略者是以“质”取胜，r策略者则是以“量”取胜，k策略者将大部分能量用于提高存活，r策略者将大部分能量用于繁殖。

生态策略是生物在环境适应过程中形成的进化策略。与经济学家提出的最优化理论相对应，生物学家认为自然选择是一个最优化过程，一个现存物种表明了它是其对环境各种可能适应方式中的最佳选择之一。实际上供应链的进化过程亦是典型的环境选择的过程。有时处于减少风险考虑，会增加同类合作伙伴，但是供应链上的合作伙伴企业未必越多越好，它也遵循进化的生态策略。因为供应链所处的行业环境的承受能力有限，超出环境的承载力，会出现适得其反的效果。优化生态策略的途径有：供应链上的各企业要实现由r策略者向k策略者的转变；企业不能单纯追求规模的扩大和低成本战略，要向创新和难以复制的核心技术的战略上调整；要由以“量”取胜向以“质”取胜，自觉遵循“适者生存”的市场生态竞争法则。

(三)演化博弈策略

供应链类似于生物有机界的食物链，是企业生态链的载体，也存在着能量和物质的流动、循环发生联系并由此相互作用。种群生态理论研究的方向就是探讨生物群落的适应与变迁的过程。演化博弈理论最早源于Fisher、Hamilton等遗传生态学家对动物和植物的冲突与合作行为的博弈分析，他们研究发现动植物演化结果在多数情况下都可以在不依赖任何理性假设的前提下用博弈论方法来解释。

在该理论中，核心的概念是“复制动态”和“演化稳定策略”(ESS)。复制动态实际上是描述某一特定策略在一个种群中被采用的频数或频度的动态微分方程。根据演化原理，一种策略的适应度或支付(Payoff)比种群的平均适应度高，这种策略就会在种群中发展，即适者生存体现在这种策略的增长率(1/xk)(dxt/dt)>0,可用微分方程给出：(1/xk)(dxt/dt)=[u(k,s)-u(s,s)],k=1,…,k。其中，xk为一个种群中采用策略k的比例，u(k,s)表示采用策略k时的适应度，u(s,s)表示平均适应度，k代表不同的策略。如果u(k,s)>u(s,s),在一定时期内是演化稳定策略(ESS)。由此可见，一个物种的进化可能会改变作用于其他生物的选择压力，从而引起其他生物的适应性变化，而这种变化将会引起相关物种的进一步变化。所以，两个或多个组织的自身进化常常是相互影响的，这样就形成了一个互相作用的协同进化系统。这种复制动态的微分方程可以描述协同演化的过程，可以为供应链协同提供新的研究视角。

三、结束语

从生态学理论的角度，以自适应、自然选择、协同基因和生物进化动力为切入点研究供应链协同的内在动因，得出供应链协同是供应链系统的一种自组织；自然选择的结果是企业重新审视自身的价值链优势，使供应链协同成为必要；供应链上的节点企业具有协同基因等论点。相应于内在动因提出基于生态学理论的供应链协同策略有必要的生态位分离、k选择者的供应链生态策略和演化博弈策略。通过以上的研究为供应链协同内在动因问题的研究开辟新的研究视角和研究方法。

参考文献：

[1]韩福荣，徐艳梅。企业仿生学[M].北京：企业管理出版社，2001.

[2]程国平。供应链管理中的协同问题研究[D].天津大学，2004.

协同【第四篇】

兼并与收购作为现代企业扩张与增长的一种方式，正在越来越广泛的影响社会经济生活，而且随着全球化、信息化的不断发展，企业面临的市场竞争环境变幻莫测，日趋激烈，越来越多的企业开始选择通过兼并、收购与公司重组来降低成本、控制风险，以更有效、更经济的方式拓展国际、国内市场，取得可持续的竞争优势。

但是兼并的成功与否往往成为各参与方关注的核心问题，本文即是要通过兼并者与被兼并者的博弈分析，来得出一些有益的启示。

一、模型假设

为简化分析，笔者考虑兼并过程中两局中人(兼并者与被兼并者)的情况。

假设：设A和B代表兼并者与被兼并者两个公司，公司之间具有协同竞争效应，两个公司之间的协同博弈是一个动态的过程，具有动态性和重复性的特点。A和B可选择的策略为合作与非合作；A公司采取合作行为的概率为α，采取不合作行为的概率为1-α；B公司采取合作行为的概率为β，采取背叛行为的概率为1-β；A公司的投入水平为a，B公司的投入水平为b，显然，公司的收益取决于两个方面，其一是来自于投入的收益；其二是协同效应产生的效益。

则A公司的收益U=PA(a)+P1(a,b)，B公司的收益V=PB(b)+P2(a,b)。P(a,b)为双方合作而产生的协同效应给双方带来的额外收益，由于协同效应是双方同时行动的结果，单方无法产生协同效应，因此，P(a,0)=P(0,b)=0其中P1表示合作后给A公司带来的额外收益，P2表示合作后给B公司带来的额外收益。

二、模型概述

在假设基础上，双方的支付矩阵为：

U11表示二者合作A公司的收益，V11表示二者合作B公司的收益；U22表示二者非合作A公司的收益，V22表示二者非合作B公司的收益；U12表示A公司合作B公司非合作时A公司的收益，V12表示A合作公司B公司非合作时B公司的收益；U21表示A公司非合作B公司合作时A公司的收益，V21表示A公司非合作B公司合作时A公司的收益。

分析这种博弈过程，进行计算：

U11=PA(a)+P1(a,b)V11=PB(b)+P2(a,b)其中，P(a,b)＞0

U22=PA(a)V22=PB(b)

U12=PA(a)-P1(a,b)V21=PB(b)-P2(a,b)

U21=PA(a)+P2(a,b)V12=PB(b)+P1(a,b)

其中F1为一次博弈中公司A采取背叛策略而获得的额外收益F1>0，在重复博弈中F1=0；F2为一次博弈中公司B采取背叛策略而获得的额外收益F2>0，在重复博弈中，F2=0。将这些结果归入表中，如表2：

根据子公司A的行为决策选择和子公司B的行为决策选择，有：

α[PB(b)+P2(a,b)]+(1-α)[PB(b)+F2]=α[PB(b)+F2]+(1-α)PB(b)(1)

β[PA(a)+P1(a,b)]+(1-β)[PA(a)-F1]=β[PB(b)+F1]+(1-β)PA(a)(2)

根据(1)和(2)，可以得出：

三、模型分析

在子公司A和子公司B的一次静态博弈中，当公司A采取合作策略时，PA(a)+P1(a,b)>PA(a)-F2，公司A希望公司B采取合作策略，而公司B是否采取合作策略将取决于P2(a,b)和F2的比较，即双方合作而产生的协同效应给公司B带来的额外收益与公司B因背叛而获得的额外收益的比较。在一次博弈中，因为F2>0，所以当P2(a,b)>F2时，即PB(b)+P2(a,b)>PB(b)+F2，公司B会采取合作策略；而当P2(a,b)PA(a)，公司A希望公司B采取合作策略，而PB(b)-F1

同理，当公司B采取合作策略时，PB(b)+P2(a,b)>PB(b)-F1，公司B希望公司A采取合作策略，而公司A是否采取合作策略将取决于P1(a,b)和F1的比较，即双方合作而产生的协同效应给公司A带来的额外收益与公司A因背叛而获得的额外收益的比较。当P1(a,b)>F1时，即PA(a)+P1(a,b)>PA(a)+F1公司A会采取合作策略；而当P1(a,b)四、模型结论

上述静态博弈模型不存在纯策略的纳什均衡。而该博弈的混合策略的纳什均衡是公司A以α★的概率选择合作，公司B以β★的概率选择合作。