陈芝宇，高国伟

(辽宁师范大学 政府管理学院，辽宁 大连 116029)

0 引言

数字化社会的到来对政府治理提出了更高的要求，为了更好地提供高质量的公共服务，传统的政府治理已经满足不了日益增长的治理需求，因此，政府数字化转型已经成为当今政府发展的重要趋势。尤其是在当今政府大数据与社会大数据呈爆炸式增长的时代，传统的政府只有选择向数字化政府转型，公民才可以更好地获取公共服务，获得更深层次的参与度，政府才能更进一步对其进行整合运作，从而减少成本支出，进一步提升其公共服务的效率[1]。

随着我国数字化转型进程的深入，有效的大数据治理问题成为数字社会高质量发展的必然要求。政府大数据是政府部门拥有的在正常工作运转过程中产生、采集并且对其管理和维护的数据[2]。根据不同的数据来源可以将其分为：政府内部部门在管理过程中产生的数据、政府对社会进行管理以及为公众提供服务所产生的数据、政府相关职能机构定期采集的对社会进行管理的数据、政府将业务外包给企业等获得的数据以及互联网上公开的数据。政府大数据是国家大数据资源的基础组成部分，所以政府大数据治理是政府数字化转型背景下十分重要的研究主题。

目前，我国政府大数据治理领域面临着理论和实践上的诸多挑战。国务院行动纲要落实以来，不少学者进行了大量研究和实践，但是关于这方面的文献系统化梳理相对薄弱。因此，本文基于系统文献综述的视角，利用文献计量法、内容分析法以及CiteSpace可视化文献分析方法对我国政府大数据治理相关研究进行了全面系统的分析，为后续相关研究工作提供了参考。

1 数据来源及研究方法

1.1 数据来源

本文的主要数据来源为中国知网(CNKI)的期刊数据库。检索范围为期刊，检索类别限定为CSSCI期刊以及CSCD期刊，因为其收录的期刊学术水平较高、影响较大。基于(主题：数据治理)AND(主题：政府)的检索条件，最终检索到文献数据182篇。

1.2 研究方法

本文主要使用文献计量、定量定性分析等研究方法对数字转型背景下的政府大数据治理所面临的问题与挑战以及未来研究方向的展望进行综述分析。利用中国知网计量可视化分析工具对政府大数据治理的相关研究文献进行总体趋势、学科分布分析。通过CiteSpace对获取的文献关键词进行词频统计、共现、聚类分析等，并绘制时区图进行主题路径分析。

2 数据分析

2.1 总体趋势分析

我国于2014年开始逐渐有学者研究政府大数据治理，从政府治理的理念、范式、社会管理3个层面对大数据给政府治理带来的机遇与挑战进行了阐述[3]。年度发文总体趋势可以体现出一定时间段内该研究领域的研究现状和趋势。因此，通过中国知网计量可视化分析工具对获取到的182篇文献进行总体趋势分析，可以看出，政府大数据治理相关文献数量呈逐年增长的趋势。

图1 总体趋势分析

大数据的概念于2014年在我国的政府工作报告中初次提到,自此，大数据技术初步迈入一个新的发展阶段[4]。从图1也可以看出，自2014年开始，我国开始有学者从事政府大数据治理相关研究。大数据在我国经济发展中的地位愈来愈突出。因此，从2015年起，我国政府大数据治理研究进入快速增长阶段，政府大数据治理成为热点问题。另外，近两年的发文数量虽然呈现增加趋势，但其增长速度相较之前有所减缓，这说明政府大数据治理相关研究领域面临着一些新的问题与挑战，需要更多优秀学者继续关注研究。

2.2 关键词共现聚类分析

关键词是最能表达文章主题内容的词组，通过对高频词汇进行抽取，进行共现聚类分析能够更清晰地看出政府大数据治理领域的研究热点。对文献进行聚类分析，结果共得到8个聚类, 如图2所示。从图2可知：除去与“政府大数据治理”含义相近的关键词，“数据开放”频次最高，其次为“数据要素”。这说明在政府大数据治理研究领域中，数据开放以及数据要素是目前研究的热点问题。此外，除去“大数据”和“大数据治理”，政府大数据治理研究领域主要有以下几个热点话题：一是大数据产业，大数据时代的到来致使“互联网+政府服务”的模式出现，随之产生了大数据产业；二是数据要素，这主要归因于国务院发布的《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制改革的意见》。该文件中首次提出数据可作为生产要素参与分配，这将进一步促进政府数字化转型与社会治理现代化。另外，数据开放、治理能力的提升与体系建设也是政府治理领域的热点话题。

图2 关键词聚类分析

2.3 主题演化路径分析

通过对关键词进行共现时区分析，能较好地揭示一个领域的主题演化路径。因此，以文献中关键词首次出现的时间为基准，绘制得到如图3所示的关键词共现时区图。

图3 关键词共现时区

从图3可以看出，我国关于政府大数据治理的研究可以大致分成3个阶段。

第1个阶段，2014—2016年，随着“大数据”概念的提出、国务院呼吁发展大数据产业，“大数据”逐渐被引入政府治理的研究中。以“大数据”为核心，讨论了治理体系的构建、治理能力的提升问题。

第2个阶段，2016—2018年，政府大数据的治理开始逐渐呈现不稳定、复杂多样的特征，政府数据治理开始注重不同区域的合作。政府大数据治理进一步发展，与此同时，不少学者也开始着眼于地方政府的治理研究。

第3个阶段，2018年至今，“互联网+政府服务”模式大力发展，大数据驱动下的政府大数据管理趋势逐步增长。随着“电子政务”“数字政府”和“智慧政府”概念的提出，政府开始“复合转型”，构建大数据平台开展政务服务，实行政府数据开放共享与协同治理。未来，我国政府大数据治理可能会运用区块链技术，做到电子政务去中心化，促成国家治理能力现代化的实现。

3 问题与挑战

3.1 厘清治理主体，完善治理体系构建

政府大数据治理体系是由围绕政府大数据治理活动开展的各项要素构成的有机整体，指导政府大数据治理相关实践，保证大数据治理活动的顺利开展[5]，这里的要素不仅指要素本身，还包括各个要素之间的相互联系。治理体系构建的首要任务是明确治理主体之间的关系，即政府与社会的边界，发挥社会各界以及公众力量的积极主动性和创造性。然而，目前政府与社会的界限还未明确，政府治理把重点放在维持社会稳定上。政府过分依赖行政命令来干预社会管理，导致社会非政府组织活力不足。法制建设也是治理体系构建中重要的一环，是实现国家治理现代化的有力保障。我国政府数据开放与共享方面的法律法规较为滞后，阻碍了数据在各个区域、部门、层级间的流通与共享。

3.2 传统管理模式和组织架构已不适用

管理模式和组织架构是政府大数据治理的重要一环，在我国大数据治理体系的高效运转中扮演着至关重要的角色。多年来，我国政府部门的管理模式都是纵向科层制的模式，部门之间有着明确的等级和分工。这种模式会导致机构之间单方向交流、一条线垂直领导[6]，必须通过中间层级的政府进行逐级沟通，可能会导致数据共享过程中出现偏差。“信息孤岛”“信息鸿沟”问题逐渐显现，传统的政府组织管理模式和组织架构已经不再满足当今跨部门、跨区域协作数据治理快速发展所提出的各种要求。解决各个地区以及不同部门之间的数据流动问题迫在眉睫。因此，建立全国统一，自上而下的数据管理职责体系可能会成为未来的建设重点[7]。

目前，我国诸多省、市都已成立政府大数据局或政府大数据资源管理局等机构。大数据局模式是政府数据治理理念的组织化表现，也是政府数据治理实践的运行载体。作为深化政府数据管理体制改革的积极探索，由于其职能资源的集聚化特点，对于指导政府大数据的资源战略规划、推进智慧政府的建设起着至关重要的作用。

4 研究展望

4.1 发展数据要素市场、完善数据权的界定

国务院于2020年4月9日发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制改革的意见》中首次提出了数据可作为生产要素参与分配。这将极大地推动数据产业的技术改革、数字化智能化转型，拓宽潜在生产可能性边界，进一步促进政府数字化转型与社会治理现代化。随着数字经济时代的到来，数据已经成为这个时代的第一要素，未来应关注以下几个问题。

一是数据权的界定问题。数据和以往的生产要素以及资产都不一样，很难确定其所属权。如果数据权不能明确，政府将很难实现数据的开放与共享。因为数据要素具有非竞争性，所以数据的开发利用涉及了多个主体。数据权利涉及所有权、控制权、使用权，还包括交易权、查询权和收益分享等权利。但是用户能力的参差不齐以及某些社会特权使得大多数的公民无法参与数据的访问与使用。因此，除了在法律层面尽快健全数据保护立法体系明确数据权的界定，发展数据要素的市场化配置，还需要相关监管部门积极、有效地干预，并对其统一管理。数据持有者、数据控制者、数据处理者等数据要素相关利益者也应积极配合监管部门开展相关措施与行动，还需要对数据监管机构统一管理。

二是数据资产的价值评估与定价问题。数据作为一种资源的同时又是一种资产，但是政务数据资源不能简单地归属于会计准则下的无形资产。数据资源资产具有非物质性，不可能脱离具体载体，而无形资产可以与实物载体分离；数据资源资产是以为公众服务、以公共效用为目的的，不能称之为政府资产，而无形资产除了具有公共效益还会产生经济利益。除此之外，数据资产还具有共享性及可再生性，但无形资产的所有权是垄断性且多数不具备可再生性的。因此，应单独讨论数据资产的属性，而不是将其归为传统的无形资产。

4.2 推动数据资源开放共享与整合，提高政府治理能力

政府数据开放共享已逐渐成为全球政府治理的发展趋势，我国关于政府数据开放共享的研究已有一定进展。虽然我国政府大数据的开放共享工作已在逐步推进，但是要实现政府大数据之间的共享与开放，还要对不同地区、部门间的政府大数据进行整合，从而促进大数据的开放共享。要重视不同地区、部门之间的数据整合。我国正在数字化政府转型阶段，而建设数字政府的基础就是政府大数据资源，对政府大数据的充分利用是切实开展数字政府建设的重中之重。但是不同地区、不同部门之间往往存在“信息鸿沟”与“信息孤岛”问题，而促进政府数据资源的整合则可以顺利解决这些问题。

近几年来，我国在推动政府大数据的资源共享与整合方面已经有所进步。各地政府逐步建设各自的政务平台，不断改进平台的工作流程，让民众办事不再需要经过烦琐的流程，只需要登录一个政务平台就可以解决多个问题。浙江省响应“最多跑一次”的改革，大力推进政务平台的建设，2014年上线“浙里办”App。目前，浙江省已经拥有了可以整合多来源数据的“城市大脑”[8]。另外，2009年，江西省着手建设全省数据共享交换平台，成为我国最早建设省市县3级交换平台的城市。2018年底，已经初步建成“江西省政务数据共享和开放平台”[9]。各地还积极构建大数据智慧城市，提升城市治理的智能化水平。但是，关于政府数据整合的理论、技术和法律法规等相关问题还有待进一步研究。

4.3 后疫情时代的突发事件防控问题

大数据时代下，大数据在突发事件的准备、响应和恢复过程中扮演着不可或缺的角色，尤其是我国这次经历新型冠状肺炎疫情，大数据更是起到了至关重要的作用。目前，各地使用大数据分析识别重点人群，实时掌握其动态变化，我国境内疫情流行高峰已经过去。在新重点“外防输入”的疫情常态化防控中，我国已取得阶段性的成功。但是，在此次抗击新冠疫情的战争中，也暴露出我国在突发事件防控中还有许多问题有待解决。

一是政府缺乏突发事件防控信息管控的及时性以及正确的舆情引导。在这次的疫情防控过程中，不止一次出现个别政府官员和地方政府对疫情信息的了解不足、对下欺瞒公众的情况，这表明政府的执行力还有待提高。与此同时，公众不再是从传统的政府提供信息的单一渠道方式获取信息，而是自发从社交媒体、自媒体等方式多渠道获取信息甚至反向为政府提供相关信息。如果政府不能做到防控信息管控的及时性与全面性以及正确的舆情引导，将会大大失去社会公信力。因此，各地政府应尽快提高决策的速度和准确性，实现精准决策、全面舆情监控和管理。

二是个人信息隐私问题。首先是健康码全面推行的利与弊。对个人而言，避免了烦琐的个人信息重复填报问题。对企业而言，便捷了复工复产之后对员工的管理。对政府而言，健康码大幅度提高了政府部门对公民行动轨迹、核酸检测结果等信息的获取效率。但是，健康码也像是一种无形监控。公众无从得知健康码采集的个人信息的去向以及是否会进一步带来隐私泄露的危险。其次是相关人员传播密切接触者等的行程轨迹带来的歧视现象。新冠疫情以来，大量密切接触人员以及高风险地区返回者的身份、行程信息在社交媒体上大肆传播并引起公众恶意讨论，这些行为明显已经违反相关法律规定。因此，在现行法律尚未清晰规定在突发公共卫生事件防控的特定情况下，政府如何平衡数据公开与个人隐私的问题也是未来待解决的问题。

5 结语

本文基于系统综述的视角，采用文献计量、定性定量分析的方法对182篇政府大数据治理相关文献进行内容分析，同时结合政府大数据治理体系、管理模式与组织架构等多方面的研究，提出了我国政府大数据治理领域现阶段治理体系构建不够完善、传统管理模式和组织架构不适用等问题，并根据相关问题对未来研究方向提出了发展数据要素市场、推动资源整合、后疫情时代的突发事件防控方面的展望，希望我国政府大数据治理成功进行数字化转型，尽快实现治理能力现代化。