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我国政府数据治理的政策内涵研究与展望

2023-10-07周文泓代林序文利君李彦可

现代情报 2023年10期
关键词:公共数据政务政策

周文泓 代林序* 文利君 李彦可

(1.中国人民大学信息资源管理学院,北京 100872;2.武汉大学信息管理学院,湖北 武汉 430072)

伴随电子政务的深入发展、数据基础设施与技术的升级,爆炸性增长的数据作为资源与资产逐步得到认同,政务数据治理在各国和地区的探索愈加深入。于中国,在构建国家治理体系与国家治理能力现代化的战略背景下,为在政策层已被界定为生产要素的数据建立治理体系成为必然趋势,政府数据作为其中的重要类别更需建立示范。依托政务系统互通、数据资源管理规范化、开放数据、国家数据平台建设等,我国的政府数据治理已有基础探索,涉及概念、要素、过程、场景等,政策引领是其中的重要手段,面向实践解释政府数据治理是什么与如何做的问题。例如,贵州省为明确如何将政府数据治理对接大数据产业体系出台系列数据政策,广东省为落实政府数据治理规划及其行动设立首席数据官制度、上海市为探索包含政府数据在内的数据作为生产要素提供行动保障发布《上海市数据条例》。因此,在各地立足具体情境开展差异化行动的背景下,明确对应的政策内涵有助于了解政府数据治理实践的认识与规划依据,并可进一步明确国家层面统一的政府数据治理体系的建设基础。

有关政府数据治理的研究成果正逐步丰富。一是将立足于企业场景的数据治理研究成果移至政务数据对象之上,政府数据治理的内涵得到持续扩充。例如,DAMA数据治理框架和DGI数据治理框架得到借鉴,政府数据治理的要素也从微观层面基于数据分工与职责、数据政策、数据流程和程序、数据标准、数据策略、数据技术、数据指南、数据要求等明确具体内涵以及相互关系[1-3]。二是结合政府数据全生命周期所涉及的情境,政府数据治理的内涵亦得到扩充,既拓展至面向所有数据的管理体系建设[4],也落于数据管理重要活动如数据开放[5-6],形成政府数据治理的框架或模型。三是对照其内涵,基于理论推导与实例分析,政府数据治理如何落于行动的策略亦逐步识别。管理行动上,面向数据质量和利用,数据制度、数据文化、数据素养、数据机构、数据流程等得到关注[7-9],如数据治理需要在主题层面建立协调组织架构[10]、规则层要提供综合性框架。工具应用上,强调理解数据治理的要义,例如,在数据治理所倡导的数据为资产且需要充分了解的前提下,使用本体数据描述和关联数据工具来提升数据管理水平[11-12]。行动保障上,强调关注伦理与法理风险,注重以数据治理协调和保障利益相关者的权益,如数据治理建立规则时应考虑全球的数字权利和自由[13]。当前关于政府数据治理是什么,多源于理论推导或是基于案例分析所得,形成基本框架。然而,同各地方政府的数据治理行动多样性相比,现有研究成果的解释有限,无论是政府数据治理的理论界定还是行动内容均有较充分的建构空间。在实践尚在推进的背景下,为实践确定方向与基本依据的政策则是较佳的调查对象,有助于为理论研究提供丰富的有效数据。

因而,本文将对省级地方的政府数据相关政策展开调查与文本分析,提出并回答如下问题:从国家整体视角下,不同的省级地方共同组成了有关政府数据治理怎样的界定?面向实践,政府数据治理的内涵更系统的建构方向可展望为什么?通过回应上述问题,文章旨在明确我国政府数据治理具有的政策内涵,从而为政府数据治理的实践设计与行动策略优化提供分析基础与方向引导。

1 研究方案

1.1 数据收集和分析依据

本文采用质性文本分析方法对政策展开研究,为辅助文本分析,本文基于已有文献形成政府数据治理的概念框架,为政策文本的收集以及文本单元的提炼、梳理、分析提供依据。

通过我国政府数据治理相关的文献调研可发现,研究结合政府治理的理论框架及数据治理的概念与本质,对其内涵进行分层解读,具体包括以下3个层面,并基于理念文化、政策法规、治理主体、治理对象、数据管理、技术平台、保障措施7个方面展开行动及其策略探讨,如图1所示。一是提高行政效能驱动下政府对其内部政务数据的治理活动,即以共享为要义的政务数据互通体系,重点关注政府在行政事务中采集、产生或使用的数据,尤其是在信息系统中存储的数据,涉及数据汇集、整合、共享交换等议题。二是公共价值实现导向下政府对公共数据的治理活动,即以开放为核心的公共数据互用机制构建,重点关注与社会公共事务相关或涉及公共利益的数据资源和数据行为,涉及数据开放、开发利用等议题。三是数据资产属性引领下政府对全社会数据的治理活动,即以市场化利用为方向的社会数据产品系统建构,重点关注企业、社会组织及个人等多元社会主体在社会活动中产生的数据资源,涉及多领域社会数据融通及资产化利用、数据增值加工、数据资产管理等议题。以上三层概念内涵反映了政府从内部数据资源和数据行为的治理拓展至全社会范围的行动,三者并非相互独立或相互替代,在概念框架各维度中存在交叉融合、递进发展的关系。

图1 政府数据治理概念框架

1.2 数据收集说明

关于数据收集:①为了相对全面地了解政府数据治理在我国的实践内涵,将政策文本范围选定为省级地方层面。经过预调查发现,国家层面的政策目前更多的是方向性的战略,省级地方层面依据地方发展目标与水平予以拓展,且基本指引了市县级的政府数据治理政策;②政策获取上遵循以下步骤:首先,本文主要采用3种方式获取政策文本数据:一是在省级地方政府门户网站及其数据开放平台的政策文件或信息公开版块收集政策,并结合检索完善政策文本的收集。其中,检索词设定为“大数据”“政府数据”“政务数据”“公共数据”等。二是在“北大法宝”“北大法意”“万方”等法律法规数据库使用上述关键词进行模糊搜索,并依据法规类别、行政级别等标准进行收集。三是在百度等搜索引擎以各省市党政领导机构名称与上述关键词进行组配检索,补充收集政策文本。政策文本收集时间截至2022年10月31日。其次,结合对政府数据治理概念框架的梳理结果设定以下筛选条件,剔除相关性与可信度较低的政策文本:政策主题应符合概念框架所包含的三层治理内涵;政策文本应由官方部门发布;政策发布机构所属的行政级别确定为省级地方的(港澳台除外)政策,且均处于非失效的状态。最后,得到30个省级地方共计123份相关政策文本作为本文的分析对象,包括22个省、4个直辖市、4个自治区。

1.3 数据分析过程

关于数据整合与分析,采用文本分析法,相应的数据整合与分析步骤为[42]:

1)政策分类:浏览政策内容,依据政策文本分析框架的关键维度如治理对象、治理主体等识别政策反映的政府数据治理阶段,并对其进行初步分类。

2)文本分析单元拆分及文本编码。首先以政策条款作为最小分析单元对政策文本进行拆分,同时剔除部分与文章主题无关的条款内容如政策生效时间等;其次,详细阅读政策文本内容对政策条款内容进行初步归纳并进一步总结为关键词,示例如表1所示;最后,对政策文本内容关键词进行分类,形成完整的编码框架以呈现各地依托政策可汇聚出的政府数据治理总体布局,示例如表2所示。

表1 政策文本初始编码示例

表2 政府数据共享政策的文本聚焦编码及分类示例

3)解释编码结果:依据政策文本编码结果呈现我国政府数据治理通过各省政策设计显示出的基本内容,从而为分析我国政府数据治理的政策内涵并展望政策引导下的政府数据治理奠定基础。

2 我国政府数据治理的政策内涵:省级政策要点的汇总

依据对政策的调查与分析,可发现省级地方的政策所反映出的政府数据治理面向全国可汇总为如下的基本内容:

2.1 政府数据资源共建共享体系的协同建设

政府数据治理的前提是数据的互信互通互用,政策由此引导地方政府实现各部门、各层级、各领域协同建设可持续的政务数据资源共建共享体系,以此成为政府数据治理的基础构件。因此,政策内容对应于此对政务数据管理的标准统一以及之后政务数据共建共享活动的协同落实形成规定。具体表现在以下方面,如图2所示。

图2 政务数据资源共建共享体系的协同建设

1)治理目的方面,旨在形成匹配整体性、集约性、服务性政府建设框架的数据资源共享系统及对应的支持机制。具体而言,一是统一数据资源的建设,实现数据从采集到共享应用的全生命周期管理并建立完备的数据资源体系。二是建全数据共享体制机制,通过协调统筹各部门数据共享权益与需求,完善并统一数据共享审核流程等实现政务数据归集与交换共享。三是在综合数据平台基础上实现政务数据集中存储与共享,并面向政府整体优化建设与具体业务活动的需求提供数据服务与应用。

2)治理对象方面,涉及数据管理各项要素,主要分为数据管理流程以及数据活动平台。一是政务数据资源共享及其相关管理活动,其中政务数据资源是指政务部门在履行职责过程中采集和获取的,或者通过特许经营、购买服务等方式开展信息化建设和应用所产生数据,而数据管理活动则包括目录编制、采集汇聚、数据共享、开发应用等具体环节。二是数据共享服务平台,包括平台的统筹建设、运行维护、与电子政务平台的对接和协同等。

3)数据管理方面,以共享为基础凸显数据质量及安全管理,辐射向采集、存储、管理、共享、应用全过程中。因此,相关管理活动为:①数据资源梳理。通过建立政务数据需求清单、责任清单及负面清单等方式,统筹政务部门对数据资源的需求,明确数据共享责任,评估数据共享属性;②数据采集与汇聚。遵循合法、必要、适度的原则,建立采集规范程序与要求,整合分散割离的政务数据汇聚于大数据平台;③数据共享。基于统一的数据共享平台建立跨部门、跨层级、跨领域的数据交换、调用机制并实行动态管理,通过对数据内容、安全性、隐私性等方面的审核确定其共享属性,据此采用不同的数据发布和获取方式;④数据整合与应用。整合基础数据库、主题数据库为相关部门业务开展提供数据支撑,打破数据壁垒,同时鼓励采用合作或授权的方式开展政务数据的应用。

4)技术平台方面,强调立足电子政务云的数据共享平台建设,相应配置数据管理、共享、应用的统一渠道及技术体系。一方面,平台建设以统筹规划、分级建设为原则,保障政府各部门间、各级政府间网络通、系统通、数据通;另一方面,设计并完善数据共享平台汇聚整合、挖掘分析、服务应用等功能,优化数据应用以支持政府部门业务协同。

5)政策法规方面,完备顶层设计,即要求制定政务数据共享总体规划,并在统筹规范数据管理的基础上建立政务数据共享制度标准体系。一方面,将政务数据管理和共享融入数字中国战略,以政治、经济、社会等全方位的数字转型需求促进政务数据共享,明确其发展环境及方向;另一方面,制定政务数据共享管理制度、办法及标准,规定各部门数据提供和应用的职责、权限、方式和手段,建立跨部门、跨层级、跨领域的多维协同治理体系,同时规范涵盖政务数据全生命周期的管理流程及技术标准,为数据互信、互认、共享奠定基础。

6)治理主体方面,凸显政府内部围绕数据活动的协同机制构建。一方面,为实现数据管理的标准统一化,面向各利益相关者如政务数据的形成者、提供者和使用者,作为治理主体应厘清权责,相应建立责任制度来确认数据共享的责任人,以协调满足共享要求的数据管理规范的制定与落实;另一方面,为实现政务数据共享的协同参与,治理主体的组织架构设定为:由各级政府作为领导与统筹方并负责建立协同沟通机制以解决数据管理、共享和应用过程中的重大问题;由数据主管部门指导监督工作开展情况并制定相关工作制度或规范、统筹基础设施建设等,其他相关部门则根据其职能协同参与,如网信部门、保密部门等;各政府业务部门则是落实共享行动。

7)保障措施方面,在资金、人才及政策方面以多种方式推进和激励政务数据共享工作。一是实行监督考核机制,评估政务数据共享情况。二是通过人才培养和宣传培训等方式提高政府数据治理能力与意识。三是设计推动各部门数据共享的策略,例如,将数据共享作为政务信息化项目的审核评估指标、优先提供经费支持等。

2.2 政府数据社会化开放系统的合作构建

政府数据社会化开放一方面是指向社会开放具有完整性、原始性、及时性、可获取、可机读等特征的政府数据;另一方面通过社会化强调政府数据获得社会的广泛利用并反哺于开放利用,这依赖于政府、公众、社会组织、企业等多种利益相关者及其互动关系构建为完整的系统,形成政府数据治理的中层内容,如图3所示。

图3 开放政府数据社会化开放系统的合作构建

1)治理目的方面,以数据开放与利用理念为引领,旨在面向社会各方以及政治、经济、文化、技术等各领域的需求,创建以开放数据为载体的资源体系与运行架构。一方面,公共数据应在政府内部共享互通的基础上,面向社会有序开放,并确保任何人都可以自由、免费地访问、获取和利用数据;另一方面,鼓励公共数据在数字政府、数字社会、数字经济等领域的创新应用与开发,满足社会对公共数据的需求,增强政府公信力和透明度。

2)治理对象方面,面向数据开放的政府数据治理边界在共享的基础上扩展延伸。一是公共数据资源,数据资源从政府行政部门产生、获取的政务数据拓展为所有具备公共服务职能的机构在履行其职责时形成或采集的公共数据,同时提倡法人和其他组织依法开放自有数据并提供各类数据服务,促进数据的多维度开放和融合应用。二是公共数据共享开放及其相关管理活动,具体活动在数据共享阶段进一步增加开放、利用等环节。三是公共数据开放平台,包括开放平台的建设与维护,数据共享与开放平台、大数据资源平台与开放平台的对接关联。

3)数据管理方面,开放利用结合安全管理是重心。为避免数据质量、数据安全及隐私问题引发风险,公共数据主管部门需加强在数据管理全过程中对数据质量维护的监管和评价,强调数据开发利用不得损害国家利益、社会公共利益和第三方合法权益,保守国家及商业秘密、个人信息和隐私等。具体管理活动体现为:①公共数据资源梳理,增加公共数据开放评估及审查,确定其开放属性、开放管理方式、使用要求等;②数据处理与开放,根据脱密、脱敏等要求,完成数据整理、清洗、加密、去标识化和格式转换等预处理工作,保证公共数据完整、准确、可用并以可机读的形式在开放平台发布;③公共数据利用,通过产业政策引导、社会资本引入等方式,推动社会主体对开放数据的创新应用和价值挖掘,同时签署利用协议、建立利用监管机制与反馈方式,确保数据安全、利用合法合规并呈现利用成果。

4)技术平台方面,重视衔接已有数字基础设施和共享平台的公共数据开放平台建设。一方面,统筹建设数字基础设施体系包括政务网络、政务云、大数据中心、灾难备份中心等,为公共数据共享开放、开发利用提供技术支撑,其中大数据资源平台为各部门提供业务数据归集、基础数据管理以及在线分析等功能;另一方面,依托大数据资源平台建设公共数据开放平台,提供数据查询、预览、申请、获取等功能,并支持记录数据开放和利用行为,辅助日常监管工作。

5)政策法规方面,为公共数据开放制定专项制度,凸显数据可用和安全。其一,建立公共数据开放工作管理制度,促进公共数据开放的常态化和有序化;其二,研究制定公共数据开放全过程管理的基础性、通用性标准,同时鼓励企业、科研机构和社会团体等社会主体参与标准制订。

6)治理主体方面,协同架构依旧是重点。一方面,开放工作组织领导体系作为统筹公共数据开放利用的治理主体,具体体现为由政府领导,经济信息化、政务服务和数字化等主管部门指导并具体承担数据开放工作,大数据管理中心、信息中心等部门则重点负责数据开放的具体管理和技术支撑工作;另一方面,开放工作责任体系作为协调多元主体参与合作的治理主体,显示为公共管理和服务机构建立内部数据开放工作机制并及时回应社会公共数据开放需求,向社会提供数据开放服务;社会多元利用主体监督开放数据质量并反馈使用情况;高校、科研机构、企业及相关部门的专家组成公共数据开放专家委员会,对公共数据开放工作提出专业建议,改善数据开放服务。

7)保障措施方面,主要从数据共享延伸而来,同样分为信息化项目管理、监督考核、人才培养与宣传三方面,以促进公共数据开放的有效性、科学性、合法合规性。

2.3 政府数据资产化利用机制的全局搭建

随着大数据与实体经济的深度融合,数据成为国家重要战略资产和生产要素,政府数据同其他数据的融合,不仅推进政府数据治理作为数据治理体系的示范组成,更促进其充分融入整体的数据治理体系。因此,数据资产化利用作为政府数据治理的拓展方向,既要求凸显政府数据的资产属性以建立政府数据资产化利用框架,亦要求依托政府数据治理完善规则与建立监管功能,以促进各类数据的融合流通乃至交易,如图4所示。

图4 政府数据资产化利用机制的全局搭建

1)治理目的方面,以数据的资产属性为基础建立政府数据资产化管理示范,引导社会数据融入市场。一方面,政府从数据产业化着手,由基础设施建设、关键技术创新、数据活动规范、产业及市场培育等多方面支持大数据发展,助力构建从多元归集、整合共享、开放流通到社会应用的数据活动链条;另一方面,在数据产业化的视角下,由政府挖掘数据创新应用场景,实现数据资源要素的高效配置。

2)治理对象方面,同样以数据共享与开放为基础展开内容延伸。由于政府既是数据市场的规则制定者,也是市场的参与者,因此具体内容显示为:数据资源层强调是以电子化形式记录和保存的原始、可机读、具有直接或潜在的开发价值的数据集合,包括公共数据和非公共数据;数据活动层面,除了对数据管理、共享、开放及其他相关活动的治理,还包括多源数据开发利用与交易形成的新技术、新应用和新业态;数据平台层面,在完善公共数据开放共享平台的基础上,促进与非公共数据平台的对接,加强数据交易平台的建设、运营。

3)数据管理方面,凸显数据融通与交易、数据产品与服务开发以及销售等数据进入市场活动,实现有效合规的资产化利用。具体的数据管理活动如下:①数据资源梳理,引导非公共数据编制资源目录,针对数据跨境流动等新场景开展风险评估,完善数据分级分类维度;②数据共享与开放,进一步促进政府对企业、企业对政府、企业对企业的数据共享互通,优化公共数据开放环境、平台及制度,引导企业、社会组织等单位和个人开放自有数据资源,鼓励建设行业性数据资源开放平台,面向应用场景实现社会数据融合创新;③数据交易与资产化利用,推进设立大数据交易咨询和服务机构,搭建数据要素交易平台,建立规范透明、安全可控、可追溯的数据交易服务环境,并最终实现大数据在产业转型升级、政府及社会治理、民生服务等领域的深度应用。

4)技术平台方面,强调以社会数据融通为前提且可支持资产化利用的覆盖数据全生命周期的政府数据平台建设。一是面向社会数据融通要求展开对应的网络、存储、计算、安全等新型基础设施体系建设与传统基础设施数字化改造,如工业互联网、物联网、通信基础设施、数据中心等。二是在完善政府数字基础设施建设的基础上开发政府数据综合应用平台,汇聚多源异构数据,提供数据挖掘分析、数据可视化等应用服务。三是搭建数据交易平台,有效整合政府数据和社会数据,提高安全可靠、管理可控、全程可追溯的交易环境。

5)政策法规方面,面向资产化利用完善制度。一是以资产化利用为导向扩充公共数据各方面的政策法规以及相应的标准规范。二是立足数据市场整体,建立政府、企业、社会等多方协同治理规则,明确公共数据与社会数据的融合要求,建立以公共数据为示范并拓展向社会数据融通的市场交易标准体系,涵盖数据权属、交易流通、监督管理等。

6)治理主体方面,面向数据资产管理与公共数据资产化利用拓展协作的组织架构。一方面,建立跨部门、跨行业、跨区域的大数据发展应用协同推进机制,如设立联席会议制度,扩大部门协同范围,新增财政、市场监管、物价等部门履行指导监督职责等;另一方面,面向数据市场规则与市场培育机制,鼓励政府与企业、社会机构合作治理,充分发挥市场主体作用,探索建立社会数据购买机制并最终形成政府监管、平台自治、行业自律、公众参与的多元共治体系。

7)保障措施方面。监督评估、宣传教育、项目化管理与财政支持等仍是重点措施,同时强调培育数据资产化利用的良好环境:一是推动大数据通用与关键技术协同创新及产品研发平台建设,并实现人才培养、技术创新、产业发展的深度融合。二是引导和培育大数据产业发展,一方面优化产业布局,促进大数据产业创新、集聚、协同发展;另一方面为大数据产业发展提供用地、用电、用钱等方面的政策支持和优惠。

3 我国政府数据治理政策内涵的建构空间展望

基于调查与梳理,可发现政府数据治理经由各省的探索以及布局,其政策内涵处于体系化建构的进程中。一方面,现有政策内涵体现出的核心要义可视作其在未来深化的方向;另一方面,对照理论与实践,现有政策缺失之处可体现为拓展的空间。

3.1 深耕方向:基于建构基础的识别

由汇总政策所得出的内容要点可发现,如下方面是当前政策经由各省政策相交集成所显示的重点,是需要政策进一步扩充的方面。

1)显著对接承接国家数字战略,明确政府数据治理多层次目标导向和治理范围。一方面,由外部角度,数字中国驱动下的数字社会、数字经济、数字治理等发展目标与框架显示于各地数据政策的背景之中。数据以及数据治理在其中的定位、价值、作用、导向等逐步显现,这是数据治理需要与应该进入体系化建构进程的驱动力和目标方向。例如,省级政策要点显示出的我国政府数据治理3层内涵的治理目标与数字政府、数字经济发展需求相匹配,通过政府数据资源共建共享体系的协同建设以提升政务服务能力,推动政府数字转型,立足政府数据资产化利用机制的全局搭建有助于加快数据要素市场培育,推动数字经济发展;另一方面,立足数据自身的内部角度,我国各地发布数据政策展开政府数据治理布局的切入点承接于国家层面的多元视角。政务视角源于“互联网+”战略的实施,以一网通办或是“最多跑一次”为特色的政府业务创新升级,以数据和对应的优质数据管理为支撑,数据共享与开放得到关注[43]。法律视角体现为《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国网络安全法》等法律法规引导下各地如何依托政策建立面向具体情境的数据活动框架及其规则体系。经济视角则是以数据作为生产要素,通过《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机制的意见》得到确认为背景,各地如何以政府数据为示范探索数据流通、融通、交易、产品与服务开发,从而凸显政府数据资产化利用。技术视角突出对大数据特性的识别和大数据技术的应用,强调技术发展背景、创新技术工具应用、技术导向融入数据治理目标等[44]。

2)政府数据治理在我国的基本内涵体现为以数据进行治理与对数据予以治理的双线融合。对应于此,以数据与数据活动服务各项发展目标和做好数据工作体系建设在不同治理内涵中均有差异化体现。例如,在政府数据资产化利用机制的全局搭建中除以围绕数据交易、数据资产化利用为核心的社会化数据活动外,以数据为主体内容要素的数据产业发展和以数据为工具辅助的数据应用体系建设都为政府数据治理布局指引方向。这样的综合内涵,为政府数据治理的内容设计提供了多元的方向,亦增加其复杂性。

3)政府数据治理呈现为需要动态构建的复杂系统。一方面,政府数据治理是多要素协同的体系,是由目的、活动、对象、主体、保障、技术以及所处情境共同组成。无论是要素的界定、情境的确认,还是要素的相应具化,都直接导向政策内容的复杂设计与确认。例如,面向共享、开放、资产化利用,对应的数据活动、平台等要求各不相同,既要明确其特定要求,又要考虑整体框架下的衔接;另一方面,作为复杂系统,政府数据治理的界定乃至建构并非一蹴而就。各地共同汇聚的总体布局可体现政府数据治理在当下的主要内涵,但各地进展不一的政策内容设计也显示出它以行动为准,在探索中不断丰富与完善其框架、要素、内容等。

4)全局理念突出,显示中国特色。一方面,数据对象上,相比于数据治理在诸多界定中更体现内部性,即面向组织机构确认如何协同治理内部数据,我国的政府数据治理外部性显著,即政府数据作为示范也是以推动社会全体数据治理为目标,且强调政府数据同其他数据的融合以强化社会数据体系建设;另一方面,凸显系统性、整体性、协调性等治理的本质内涵[45],由此政府内部管理、公共事务管理、市场及经济活动管理3类数据治理情景的衔接与合作显著。因此,建立可互操作的数据治理基本方法即统一数据治理要求及管理活动、确保各主体平台与系统能够交换或处理数据是当前地方政府采取的主要措施。一是强化统一的数据资源建设,地方政府主要基于编制标准化数据资源目录或清单,对治理对象进行解构和定义,就“数据是什么”达成一致化的界定。通过数据资源梳理明确数据的业务来源、格式、类型、更新周期、使用要求、共享和开放属性等内容,建立唯一可信数据源,确保相关数据的一致性并最终形成规范、准确、完整的数据资源体系,为数据共享、开放奠定基础并提供依据。二是面向数据治理规则,主要通过制定数据治理业务管理标准及工作流程规范,就“怎么做”达成共识。研究制定数据采集、共享、开放、交易以及质量和安全管理等基础性、通用性标准,建立覆盖数据全生命周期的统一规范管理体系,从流程上建立可互操作的数据共享、开放、交易机制,同时确保数据安全合规,数据质量准确、完整、一致、可用。三是统筹建设支持数据治理的技术平台,通过整合并入、技术对接、标准统一、共建共用等方式确保其可互操作。数字基础设施建设的全面布局、数据资源平台的统一规划、多级互联的数据共享与开放平台建设均是具体表现。

3.2 拓展方向:基于建构局限的探讨

同时,对照国家整体目标以及政府数据治理的理论探索可进一步识别现有局限,这也进一步指引了政策内涵的拓展方向。

1)政策显示出的政府数据治理有待从要素与方向性布局拓展为具有完整框架与充实内容的体系,数据治理的理论内涵应有效全面地体现于政策的内容设计之中。一方面,数据与数据活动的经济、文化、法律等视角的特性应当得到进一步识别。例如,数据产权的界定、数据或是数据产品与服务的定价、数据交易、数据收益的分配等,无一不在经济视角下展开,相应的数据管理活动、主体协同架构、保障措施等则同样需要融合经济思维、方法、实践[39,46];另一方面,治理所内含的方法如多元主体协同、强化顶层设计、互操作的要素设置等应更显著体现。例如,政府数据治理要求治理主体由一元主导向多中心化方向发展[47]。然而,在当前政府数据治理主体设计中,数据共享集中于跨部门协同,但跨地区、跨层级的政府间数据共享缺乏行动部署;数据开放所涉及的利益相关者尚未充分界定,多主体参与渠道与模式还需要进一步完善,尤其是公众这一重要的参与主体显示度有限;数据资产化利用的情境下,面向市场的主体识别、角色定位、关系构建等尚不充分。

2)以国家整体的政府数据治理为导引,地区如何在面向国家整体的数据治理实现协同尚需各省政策的配合。在国家治理体系与治理能力现代化的目标下,国家整体覆盖中央到各地方、各系统的政府数据治理体系需要对应的政策指导,因而各地的政府数据治理在政策层面的内容设计要始终以此为前提。因而,既要进一步解读与理解中央层面的政策,同时也要做好各地之间的相互调研、交流、学习、参照,为未来实现跨地区、跨层级、跨系统、跨情境的数据治理提供政策基础。同时,地区协同应同样尊重地方多样性以实现优势互补,政策从制定过程到内容设计可以展开协作,例如,以区域为单位展开合作探索。《四川省大数据发展条例》中,川渝地区合作建设数据标准化体系就是可行策略。

3)政府数据治理在政策中实现显性化。一方面,目前政府数据治理主要从各类数据政策中可识别出同政府数据治理相关的要素、行动布局等内容,但均未以政府数据治理为主题。因而,为了确保政府数据治理政策能够实现一体化、可持续、可衔接的设计与落实,将政府数据治理显著体现于政策中,以此制定政策与充实政策内容较为必要;另一方面,政府数据治理的内涵尽管通过数据政策得以明确,但同样需要配套。比如,对应政府数据治理要求的数据、信息、文件、档案管理制度;辅助多元主体参与数据治理的伦理性规则框架;普及数据治理文化的示范案例等。

4 结 语

本文收集省级地方政府数据治理相关政策,归纳汇总了我国地方政府在数据共享、数据开放、数据资产化利用场景中的治理内容的界定与规划,并基于现有基础和局限提出政府数据治理政策体系构建和完善的具体方向:一方面,基于各省政策要点的交集显示政府数据治理政策需进一步对接国家数字战略以明确政府数据治理的目标方向,基于以数据进行治理和对数据予以治理的内涵,构建复杂、动态的治理系统并形成覆盖政府数据治理全局的基本方法;另一方面,对照政府数据治理的理论探索成果发现当前政策还需加强政府数据治理框架及内容的体系化构建、国家与地区治理的协同化发展、政府数据治理在政策主题中的显性化布局。然而,本文主要以整体归纳视角总结实践现状,同时行动布局与路径归纳的数据来源局限于政策文本,因此在未来的研究中,将持续跟踪国家及地区政府数据治理相关政策的制定与更新情况,同时进一步聚焦于各地政府数据治理的实践调查,发现其成效如何、具有怎样的实践进展与特征,以验证或补充政府数据治理体系的内容以及优化构建路径。

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