大数据技术在行政审批制度改革中的应用分析

大数据技术的出现, 为深化行政审批制度改革提供了新动力和新路径。大数据的储存与处理、查询与分析、执行与应用等方法, 广泛运用于审批事项的申请、审批流程的优化、审批的全过程监督、审批后监管方式的革新等, 预示着行政审批制度改革由侧重于探索决策的艺术性管理, 即将演变成为更强调顶层设计的技术性操作。但在实践中, 大数据技术与大数据技术应用之间尚存在差距, 多数地方政府仍处于“期望膨胀期”, 应用大数据技术的意向性特征明显, 实质性探索不足, 存在概念滥用和过度炒作等问题;理论中, 对于大数据技术在行政审批制度改革中如何运用的具体分析还有待破题。本研究基于申请、审批和监管三个制度环节的探讨, 认为大数据驱动行政审批制度创新是可能的, 但也存在诸多问题, 亟待政务公开、信息共享、财政保障、人员培训、隐私保护等多方政策的支持和呼应。

自2001年始, 行政审批制度改革已进行七次。本届政府以“放管服”为逻辑主线的行政审批制度改革, 目标明确、策略清晰、效果显著。与之前多轮次改革相比, 较为突出的特点在于:彻底而积极的改革理念、多样化政策工具的使用、频繁的制度体制创新、行政生态环境的全方位营造等。恰逢其时, 2012年大数据技术的快速发展为此轮改革攻坚克难提供强大技术支撑和全新解决方案, 但是目前的理论研究多集中于大数据时代对政府治理范式产生的影响等较为宏观的探讨, 对于大数据技术与行政审批制度改革的具体结合问题鲜有关注。发挥大数据技术实质性作用还有待理论上厘清如下问题:大数据技术应用于行政审批制度改革的可能和限度是什么?如何将大数据技术与行政审批的具体过程相结合?大数据技术应用至行政审批制度改革过程中需要哪些配套措施?本文力图通过理论与案例的分析进行可能的回应。

一、大数据技术应用于行政审批制度改革的可能

大数据概念的出现主要是针对之前的小数据。麦肯锡公司给出的经典定义认为, 大数据是指“其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集” 。其定义并没有给出一个精准的数量级衡量标准。大数据的两个重要特征是, 数据规模的不断增长, 以及无法依靠传统的数据库技术进行管理。大数据时代的到来并不意味着所有的领域都可以和必须使用大数据技术, 在行政审批制度领域是否需要和适宜使用大数据技术也有不同的观点, 本文认为行政审批制度运行过程中产生的纵向历时数据和横向分类数据, 使大数据技术应用于行政审批制度改革成为可能。

行政许可权是政府调配资源、干预市场、管理社会的核心权力, 由于近些年行政相对人手机的普及和互联网终端、手机App的运用, 在审批过程中产生了大量数据。从纵向的时间轴观察, 政务服务中心互联网平台建设二十余年来, 积累了大量的办事数据。例如, 天津市行政许可服务中心官网显示, 自2004年成立至今, 已经累计接件数量为2840410件, 累计办结数量为2796997件。四川省宜宾市仅2017年7月, 市、县 (区) 两级政务服务中心共受理政务服务事项138174件 。从横向的事项分类看, 审批大数据资源具有如下特点:第一, 主体广泛。涉及中央、省、市、县、乡政府, 公民, 企业和社会组织。第二, 内容丰富。涉及自然人、法人和其他组织活动的全生命周期。 (见表1)第三, 领域复杂。无论是商事登记、税务办理、农药化肥生产, 还是土地登记、矿产资源开采、远洋鱼类捕捞, 都要通过登记、备案、批复、证明、核准、注册等程序进行审批。第四, 门类划分较为清晰。行政许可是行政机关根据公民、法人或者其他组织的申请, 经依法审查, 准予其从事特定活动的行为 。行政机关的部门依据三定方案划分, 职责依法, 形成的数据分门别类, 使用方便, 不同于企业搜集的较为零散的客户信息数据, 有利于大数据技术的挖掘和分析。

表1 上海市行政审批事项分类表

二、大数据技术应用于行政审批制度改革的限度

大数据技术运用于行政审批制度改革, 对于推动改革攻坚克难正在且必将发挥重要作用, 但是将改革所有矛盾的化解都寄期望于技术, 显然是不理性的。目前行政审批制度改革中面临的如下问题是仅依靠技术难以突破的:

第一, 人的素质应匹配大数据技术。在行政审批制度改革中的人, 可分为两大类,一类是办事的自然人和法人;一类是政府接件办件人员, 包括公务员和政府雇员。大数据存储技术的运用源于海量数据的录入, 目前的行政相对人在自助服务终端和手机App软件的使用习惯上, 各地区差异较大, 大城市比小城市的普及率高, 经济发达地区明显好于欠发达地区。截至2016年12月, 我国在线政务服务用户规模超过2亿 ;2015年, 全国有72个城市入驻微信城市服务, 47个城市入驻支付宝城市服务 。从数据分析, 相较于我国7.51亿人的网民规模 , 行政相对人使用政务服务的比率还是处于中低水平。从调研情况看, 更多的群众和企业人员基于方便和慎重的考虑, 习惯于和工作人员面对面地交流和办理。在大数据的查询与分析技术方面, 政务服务中心和行政审批局的改革过程虽有区别, 但是基本思路都是将行政许可事项集中、行政许可权力集中、行政许可人员集中, 以提高行政审批的办事效率, 节约行政成本, 利于监督, 方便群众办事, 同时行政编制不仅不增加, 而且还在减少, 窗口办件的人员要求一人多能或一人高能, 可以同时审批若干部门的事项或是高效审批本部门的事项。因此, 为了保证审批制度改革的正常推进, 政务中心和行政审批局都会通过政府雇员或劳务派遣的方式招聘临时员工, 但是这些员工待遇低, 培训跟不上, 流动较快, 应付正常的审批工作都有难度, 如果再要求他们对各种录入数据进行进一步的分析, 难度就更大了。

第二, 政务服务平台建设应匹配大数据技术。平台建设包括两个:一是网上平台。截至2017年8月底, 已有29个省 (区、市) 及新疆生产建设兵团建成一体化互联网政务服务平台, 其中16个平台实现了省、市、县三级全覆盖。平台功能方面, 北京、天津、上海、浙江、山东、广东、海南等地区平台搜索、注册、咨询等功能有效可用的比例在80%以上;服务事项方面, 江苏、浙江、山东、广东、贵州、宁夏等地区平台80%以上的服务事项规范性、实用性、准确性较好 。抽查发现, 有26%的互联网政务服务平台和政府门户网站“两张皮”:存在不能提供统一服务入口, 同一事项内容不同、标准各异的问题。还有部分平台与部门办事系统身份认证不统一, 系统之间数据不共享, 导致企业、群众办事需要在多个平台、系统间重复注册登录。此外, 平台咨询投诉回复不及时的情况比较突出, 对用户咨询问题超过5个工作日未作答复的占38%。在平台搜索功能上, 有22%平台此功能不可用, 市、县级平台尤为突出。二是实体大厅。实体大厅因网上平台的建设而受到政府部门与公众的质疑, 认为有网上的大厅, 实体大厅就应该取消, 这样更节省行政成本, 减少重复建设。事实上, 网上平台的有序健康运行, 依赖于实体平台的规范和完善。国务院“互联网+政务服务”会议指出, “建设‘互联网+政务服务’, 要筑牢实体大厅这个基础。互联网平台是办事服务的入口, 实体大厅是能办通办的基础, ‘展现在线上、功夫在线下’。”任何技术都需要依托平台维护, 政务服务中心是网上办事大厅必不可少的后台支撑, 需要为大数据技术的运用进行政策的调整、宣传和具体的执行。

三、大数据技术驱动行政审批制度改革创新

行政审批制度是指有行政审批权的行政机关根据法律规定对行政相对人依法提出的申请进行审查, 决定授予其进行某一活动的资格和权利, 并对其进行后续监管所形成的制度 。将大数据技术应用于审批制度改革的优势非常明显。 (见表2) 基于理论定义和实践操作, 本文将大数据在行政审批制度改革中的应用, 分解为申请———审批 (受理、审查、决定) ———监管三个环节。在申请环节, 大数据可以实现统一电子化以及个性化推送;在审批环节, 大数据可以实现流程再造和有效监督;在监管环节, 大数据可以实现全方位监管以及审批与监管的无缝衔接。

表2 大数据技术应用于审批制度改革的效果分析

1. 大数据技术在申请环节的应用

(1) 大数据技术实现申请环节的统一数据化。行政审批申请一般包括网上申请、手机App申请、自助服务终端申请以及现场申请四种渠道。大数据技术的应用不仅可以将前三种渠道的申请进行整合, 同时可以将窗口现场申报资料统一进行电子化扫描上传, 从而在申请环节就保证了行政审批全流程的数据化。互联网、手机App以及自助服务终端的平台整合建设要坚持顶层设计导向, 建设市级、省级乃至国家级的行政审批申请平台, 实现各省、各部门的数据共享, 消除政府部门长期存在的“信息孤岛”现象。将审批事项按行业、区划、主题、部门、证照等进行多角度分类, 同时公开每一项审批需要的办理材料以及办理流程, 公民登陆平台能第一时间完成事项申请。此外, 平台应建设基于大数据技术的智能服务系统, 回应公民在审批申请中遇到的问题。统一数据化申请, 一方面便利了公民办理业务需求, 为公民提供了多种不同的申请渠道, 改变了公民在各个部门来回跑的局面。公民业务申请的所有电子化材料都会以数据的形式同步储存到数据仓库之中, 数据仓库通过识别身份证号, 给每一个办事公民建立一个专有的数据集, 公民每一次办事需要的材料将自动从数据仓库中获取, 并将新的材料信息进行储存, 这样就从根本上杜绝了重复提交资料和“证明我妈是我妈”等“奇葩证明”问题的发生。另一方面也提高了审批部门的办事效率, 尤其对于并联审批等涉及多部门的审批事项, 电子化材料的流转会大大降低部门之间的协调成本。

(2) 大数据技术实现行政审批的个性化推送。大数据最为人所熟悉的应用, 便是通过对顾客浏览记录以及购物订单的数据挖掘, 得出顾客的购物偏好, 从而对顾客进行个性化推送, 现有的大型购物网站, 如亚马逊、淘宝等熟练地运用大数据挖掘技术, 为企业带来了巨大的利润。同理, 审批部门也可以通过大数据挖掘技术, 对审批平台用户的行为习惯进行相关性分析, 智能推送用户需要的信息, 变被动受理为主动服务, 实现个性化服务定制。个性化推送包括一次性推送和长期推送。一次性推送是依据行政相对人的办件需要, 推送办理相关证件的经验, 提供备选方案并给出最适合的选择推荐。长期推送是通过对自然人和法人的基本信息和办事足迹的数据挖掘, 精准推送相关业务资讯, 与企业经营范围相匹配的经营许可和行业准入许可信息、政府监管方式方法的制度变动、各部门的优惠政策等内容。

2. 大数据技术在审批环节的应用

(1) 大数据技术实现审批环节的流程再造。从行政审批流程再造来看, IT时代“互联网+”使大部分地方政府实现了申请环节的网上申请, 让公民少跑路, 但是审批环节中的受理、审查、决定, 仍然需要政府审批人员线下辅助进行。从IT时代到DT时代, 具有5V特征的大数据正成为人类的第二语言, 数据将会真正实现审批环节的流程再造。在受理阶段, 实现清单对照到数据核对。传统的政府审批在收到公民申请材料以后, 需要人工对照审批清单逐一检验, 既影响效率又增加人力成本。大数据技术的应用可以为每一项审批业务建立专门的标准数据集, 然后将申请人的数据材料直接与标准数据集进行对照, 如果材料齐全, 直接进入审查阶段;反之, 则进行异常报警, 推送给申请人补齐材料。在审查环节, 实现特殊环节由专家审查到数据决策。审查阶段的特殊环节, 如检验、检测、检疫等, 需要中介专家介入进行专业判断, 但此环节存在“红顶中介”以及乱收费、周期过长等现象, 长期消解我国行政审批改革红利, 也是我国行政审批改革的顽疾所在。大数据作出的最大贡献之一就是, 人类从依靠自身判断做决定到依靠数据做决定的转变, 行业专家和技术专家的光芒都会因为统计专家和数据分析家的出现而变暗, 因为后者不受旧观念的影响, 能够聆听数据发出的声音 。NBA市场选拔新球员, 从传统的通过球探主观判断到对球员的大数据分析, 政府审批部门同样可以利用大数据决策, 弱化对中介组织和行业专家的需求, 通过大数据技术应用超越制度改革限度, 从而根本上解决行政审批中介服务的问题。以地震安全性审查为例, 传统评价方式需要专家现场详细研究, 了解地震波传播途径, 得到工程所在地区的地震动衰减规律;大数据时代下, 政府可以通过广泛实时收集现场传感设备数据, 并对数据进行筛选、清洗、合并和分类处理, 提取出关键数据, 对数据进行深度的分析挖掘, 从而确定与工程抗震设防要求相应的地震动参数, 以及场址的地震地质灾害预测结果。在决定环节, 大数据实现“许可证”的自由流动。“证”无非是信息的载体, “办证”无非是信息的流动, 特别是政府部门之间的信息流动 。大数据技术应用可以逐步取消纸质许可证的颁发, 建立公民“证照库”, 在公民需要办理其他许可证时, “证照库”会通过跨部门数据流动, 相互查对, 从而避免公民重复提交证件。

(2) 大数据技术打造审批环节的“数据铁笼”。审批部门一直是腐败的重灾区, 有效监督审批权具有重要意义。贵阳市依托贵州省大数据发展先行的优势, 2015年首次提出“数据铁笼”的概念, 即通过大数据技术完整记录权力运行的全过程, 并通过云平台的数据汇集和应用功能, 编织制约权力的笼子。“数据铁笼”实现审批权力监督到个人。政府审批人员通过开启执法记录仪, 移动考勤系统实时记录行动轨迹, 每完成一个业务动作, 数据都会同步上传到审批人员专有的诚信档案。信息系统通过IP绑定、身份识别、唯一数字证书认定等技术手段, 使审批人员的每项行动都变得可查、可控、可追溯, 权力运行过程被全天候、多维度监督。通过权力监督到个人, 可以有效防止“集体性腐败”, 增强个人行使权力的责任意识。此外, “数据铁笼”实现审批权力的科学监督。大数据技术的应用可以有效避免人为监督的影响, 实现“制度+技术”的深度融合, 利用数据对审批权进行约束和规范。通过制定统一的数据技术标准, 优化、细化、固化审批权运行流程和办理环节, 实现审批权运行的全程电子化, 及时发现和捕捉审批权运行过程中的异常, 最大限度地堵塞漏洞, 保证权力规范、透明的运行。

3.大数据技术在监管环节的应用

(1) 大数据技术实现审批事项全方位监管。“重审批, 轻监管”是传统政府行政审批的一大弊病, 究其原因, 除了政府权力的本位意识, 还有操作上的复杂性。传统“人盯人式”的监管方式已经无法适应现代经济社会的发展需要, 因此要想实现从审批向监管转移, 除了理念上的创新, 还需要技术上的进步。大数据对审批事项的监管, 主要是通过建立大数据模型、在海量的数据中发现异常、计算机程序自动报警, 实现“人力监管”到“数据监管”的根本变革。在将大数据引入监管领域, 实务界根据本地区发展的需要已经进行了开创性尝试。上海市浦东、长宁等区市场监管局通过与大众点评等团购网站合作, 根据对网站用户的评论分析, 制定了“餐饮企业食品安全负面评论关键词搜索清单”, 如“脏乱差”“过期食品”等, 监管部门定期对网站数据进行关键词检索, 根据检索信息进行实地排查, 这样就大大提高了市场监管的精准性。山东省临沂市环保局通过打造环境智能监控网络, 对全市废水废气污染源企业进行在线监测监控, 全面掌握企业废水废气排放情况, 同时建立环境数据资源中心, 通过数据分析和智能报警及时发现排污超标企业, 从而实现全方位、精准性监管。

(2) 大数据技术实现审批与监管的无缝衔接。“相对集中许可权”改革之后, 审批与监管便出现了职能分离, 强化审批部门与监管部门的协调对接便成为改革的重要内容 。作为贵州省“相对集中许可权”改革试点, 2015年8月成立的贵安新区行政审批局通过三次集中划入, 已集中行使255项行政许可权, 包括发改、经信、商务、交通、住建等方面的行政许可事项, 集中度达95%。为了解决行政审批局事项审批和监管部门事项监管之间的信息不对称, 贵安新区行政审批局依托贵州省大数据发展的先行优势, 精心筹建了审批服务云平台, 应用大数据技术建设“审管分离”信息系统, 让“数据多跑路”, 实现审管无缝衔接。行政审批局在完成审批行为之后, 事项办理的申请资料、审批结果、现场踏勘图片、专家评审意见等审批过程性资料自动推送给监管部门, 监管部门即时获取有关许可事项的审批信息, 依法开展事中事后监管工作, 并将执法人员、执法时间、经营状况、存在问题及处理结果等监管执法信息在规定时间内公示以接受监督, 同时与行政审批局就完善和提升相关审批工作形成了良性互动。实际上, 大数据的应用还有利于行政审批局与监管部门的责任认定。“审管分离”改革, 直接带来的就是审管的责任界定问题, 由于审批与监管之间混淆不清, 很容易出现相互推诿、互相指责现象, 大数据技术通过分别建立审批云和监管云, 将审批与监管行为产生的数据进行全过程记录, 做到“让数据说话”, 从而解决责任界定不清的难题。

四、大数据技术应用于行政审批制度改革的配套政策

1. 推进大数据纵横贯通的全系统审批平台建设

条块分割、各自为政的行政管理体制造成我国审批部门长期存在“数据孤岛”现象, 审批数据呈现独占性、封闭性。而散存在各级政府以及各个部门之间的数据不能进行交换和共享, 无法通过大数据挖掘分析技术, 发挥审批数据的规模性价值。因此, 将大数据技术应用到行政审批制度改革中, 首先要打造大数据横纵贯通的全系统审批平台。具体来说, 在横向上, 各级政府要大力整合各部门审批数据资源, 实现审批数据的集中管理, 建设各级横向审批系统, 便利审批数据在各部门之间的互联互通。在纵向上, 中央政府加强顶层设计, 建设国家级-省级-地市级的纵向审批系统, 从而实现中央政府与地方政府以及地方政府之间审批数据的交换、共享。通过横纵系统的建立, 建设全国一体化的大数据审批平台。平台的前期搭建需要大量的资金投入, 后期还需要持续的运营成本和维修成本, 因此政府部门需要加大大数据审批的资金投入, 同时制定好审批业务和大数据技术融合的建设方案, 杜绝形象工程, 浪费政府资源。

2. 加强大数据人才的引进与培训制度

当前我国政府审批部门应用大数据还处于初级阶段, 相关理念已经提出, 但应用实践还鲜有案例。除了条块分割体制的改革阻力, 很大一部分源于缺乏审批部门技术人员, 造成“空有想法, 难以落地”的局面。虽然已经有审批部门通过与第三方合作, 采用合同外包的形式, 利用大数据公司的专业化技术实现了大数据平台的构建。但是, 外来技术人员不能长期留在审批部门, 对于部门审批业务缺乏了解, 增加公司技术人员与政府业务人员的沟通成本, 很难实现“技术+业务”的完美融合。基于此, 我国政府部门应该设置专门的大数据技术岗位, 在层级比较高或者规模比较大的审批部门成立专门的大数据技术团队, 并给予相应的物质支持。近年来, 以北京大学、中国人民大学为代表的35所高校已经开设大数据专业, 这就为社会培养了一批专门的大数据人才。政府审批部门要抓住机遇, 可以与高校签订大数据审批专业的定向培养计划, 有针对性地培养掌握审批业务和大数据技术的复合型人才, 或者在每年的公务员招考中有侧重地招收大数据专业学生, 以充实政府审批部门大数据团队, 推进大数据在行政审批中的应用。同时, 可以将审批部门主管人员送到高校进行再深造, 通过对大数据专业的学习, 进一步了解大数据, 加深对大数据推动当前行政审批制度改革重大意义的认识, 从而成为推动大数据应用行政审批制度改革的积极力量。

3. 完善审批数据的安全和隐私保护制度

审批数据具有极其重要的价值, 一方面审批数据与国家经济发展有着密切的关系, 通过对建设用地审批数据的分析可以预测房价走势, 通过对开办企业数量的审批数据分析可以了解市场活跃度;另一方面审批数据不仅包含着公民所有的个人信息, 而且也反映着公民的经济活动情况。因此对于部分审批数据应该给予公开, 接受大众的监督, 但是对于不能公开数据的获取、储存、使用方面就会涉及两个问题:第一, 数据安全问题;第二, 数据隐私问题。数据安全有两层含义, 首先是要保证用户的数据不损害、不丢失, 其次是要保证数据不会被偷走或者盗用。在云计算快速发展的今天, 保证数据储存的完整性、长期性已经不再是问题, 相反越是随着互联网技术的发展, 计算机系统存在的风险就会越大, 数据丢失造成的危害就会越不可估量。我们可以利用大数据本身的特点, 来保护大数据的信息安全, 通常一项审批事项的业务流程是固定的, 可能会是从A点到B点, 再到C点、D点……假如入侵者攻击进入政府审批系统, 由于他对审批事项的业务流程并不了解, 他的操作可能直接从A点绕到C点, 然后跳到E点, 因此可以通过大数据发现并制止异常的操作。此外, 当数据量足够大时, 被授权操作人员的使用习惯也可以学习, 那么不符合这些习惯的操作就可能来自非法的入侵者, 这些操作就会被禁止。数据隐私主要是防止政府审批部门工作人员, 尤其是大数据技术人员出于某种诉求将保密的数据进行曝光。由于各个行业不管是政府部门还是私营部门在大数据应用中都会面临同样的问题, 所以相关的探讨对于大数据在行政审批中的应用具有一定的价值。首先, 在制度层面, 要制定或者完善相关的规章制度, 强调数据使用者承担责任, 对于数据泄露者进行严厉的惩罚;其次, 在技术层面, 对收集的数据进行预处理, 预处理保留原来特性, 使得数据科学家能够处理数据, 但读不懂数据的内容。

五、结论与讨论

从国际视角观察, 中国的行政审批制度改革从语境、发端、面临的问题到解决的方案都完全不同于西方, 是中国特色的政府改革。以国内视角分析, 行政审批制度改革相较于其他政府改革具有较为鲜明的特点:一是各方利益的聚焦点:政府的风险点、企业的争夺点、公众的敏感点。例如, 按照中国机构编制网的最新清单, 中国证监会的审批事项是41项, 是国家部委中审批事项最多的部门之一, 审批事项中如公司公开发行股票 (A股、B股) 核准、全国中小企业股份转让系统公司章程和业务规则的审批等每一项都牵动企业和公众的神经。二是技术特征明显。行政审批制度改革多涉及专业领域的资源分配, 例如农业部的37项审批, 包括农业转基因生物研究、试验、生产、经营和进口审批, 农药和肥料登记, 从事高致病性或疑似高致病性病原微生物实验活动审批等, 都要求审批人员具有相关专业知识, 在农业部的行政审批综合服务大厅里, 九个窗口工作人员均是硕士以上学历, 其中有三位是博士。三是涉及国家安全、公共安全和生命财产安全。例如国家食品药品监督管理局的20项审批, 数量不多, 但事关重大, 包括婴幼儿配方乳品配方注册, 药品生产质量管理规范 (GMP) 认证, 疫苗类制品、血液制品、用于血源筛查的体外诊断试剂以及国务院药品监督管理部门规定的其他生物制品销售前或进口时检验或审批, 等等。四是多部门协同, 提高效率的空间有, 但落实难。一个比较典型的例子是, 2013年由广州市政协委员曹志伟制作的投资建设项目行政审批流程图, 被媒体报道为“万里长征图”。曹志伟将历时2020天的审批流程按照部门、环节绘制在4.4米的图纸上。该图显示, 在广州一个投资建设项目从立项到验收, 要经过20个委、办、局, 53个处、室、中心、站, 100个审批环节, 盖108个章, 缴纳36项行政收费。基于以上的分析, 行政审批制度改革不可避免地呈现渐进性、局部性、滞后性和反复性, 但是在信息时代, 技术的更新特点是革命性、全局性、前瞻性和不可逆性, 因此, 政府需要调整、适应甚至追赶技术的脚步, 这不仅是中国独有的现象, 从全球观察, 也大体如此, 在拥抱新技术的态度上, 企业显然比政府积极得多。

大数据技术应用于行政审批制度改革的过程可以分为四个阶段:第一阶段是大数据概念普及阶段。政府部门的工作人员需要相当长的时间去感知、理解新的概念, 以及由新概念带来的工作模式、工作方法和工作环境的改变。当然, 新技术也要求公务员要有主动转变的意识和迅速适应变化的能力。第二阶段是大数据改变审批流程。任何技术最容易渗入和改变的就是具体的工作流程, 在审批流程改革基本进入了人力所能达到的极限状态时, 大数据技术的出现会为流程优化提供几何级效率提升的便捷途径。第三个阶段是大数据倒逼制度改革的阶段。大数据技术在全程、深入地参与审批流程再造的过程之后, 就会对审批制度提出必须改革的要求。此阶段, 审批制度改革所需要的制度环境包括法律、政策和机构设置等, 要逐步适应大数据改革的步伐和速度, 这一阶段决定了大数据技术深入应用于行政审批制度改革的可能性。第四个阶段是大数据技术与制度高度融合阶段, 也是最为理想的状态。此时的制度框架虽然是刚性的, 但是具体的机制具有适应大数据技术环境的弹性, 对于技术的进步高度敏感, 能够做出迅速的调整和反馈。目前的行政审批实践尚处于第一阶段, 少数地区进入了发展的第二阶段。因此, 无论我们是否愿意看到, 大数据技术与行政审批制度改革的融合仍需要相当长的一段时间。当然, 由于本文研究体量的局限和现实发展的水平, 关于行政审批各领域、各环节、政府各层级大数据技术应用的方式方法、难点和趋势还有待进一步地深入研究。