摘要@@：数据@@作为一@@种新变量正在嵌入政府@@治理@@过程@@, 打破旧有权力关系平衡@@, 为解决政府@@治理@@顽疾@@、提升政府@@治理@@能力@@提供新视角@@。在数据@@技术@@驱动下@@, 政府@@数据@@治理@@@@@@作为一@@种新型公@@共治理@@模式应运而生@@。政府@@数据@@治理@@@@@@模式@@@@, 是人工智能时代政府@@治理@@体系@@的新范式@@, 同时@@也是数字@@时代政府@@治理@@现代化的新趋势@@。探讨政府@@数据@@治理@@@@@@模式@@@@构建@@, 可以为政府@@数据@@治理@@@@@@中的决策@@者和参与@@者提供一@@个@@多角度@@、多层次@@的行动指南和价值评价体系@@。依据权力定位@@、结构@@安排@@、运行规则@@、外部环境@@, 政府@@数据@@治理@@@@@@模式@@@@构建框架可分为@@:以政府@@数据@@资产@@和数据@@权为中心的核心层@@@@;基于@@政务@@逻辑优化基础上政府@@数据@@资源体系结构@@层@@@@;数据@@开放共享与@@应用的运行层@@@@;系统@@外环境与@@文化因素组成的外围层@@@@。
一@@、政府@@在数据@@治理@@@@实践中面临的挑战@@
随着大数据@@@@@@、云计算@@、人工智能技术@@的蓬勃发展@@, 数据@@治理@@@@为政府@@治理@@提供了新视角与@@新范式@@。近年@@来@@, 中共中央@@@@、国务院多次@@出台运用新技术@@重塑政府@@@@, 提升政府@@治理@@能力@@的重要战略部署@@。继党的十八届三@@中全会提出@@@@“推进国家治理@@体系@@和治理@@能力现代化@@”全面深化改革@@总目标之后@@, 2015年@@8月国务院发布@@《促进大数据@@@@发展行动纲要@@》提出@@, 大力推动政府@@部门数据@@共享@@、公@@共资源开放@@, 提升治理@@能力@@;紧接着@@“十三@@五@@@@”规划纲要提出@@@@“实施国家大数据@@@@战略@@”;再到@@2017年@@12月中共中央@@@@政治局就实施国家大数据@@@@战略@@进行集体学习@@, 习近平总书记明确要求@@“实施国家大数据@@@@战略@@加快建设数字@@中国@@, 强调@@要运用大数据@@@@提升国家治理@@现代化水平@@”。
从政府@@治理@@实践看@@, 运用大数据@@@@改变政府@@治理@@模式和服务@@方式正在成为趋势@@。各地涌现的政府@@治理@@创新实践@@, 如数据@@共享的@@“最多跑一@@次@@@@”, 基于@@“聚通用@@”基础上的@@“服务@@到家@@”等@@, 其治理@@能力提升的关键都离不开庞大的政府@@数据@@治理@@@@@@体系及其运行机制的支撑@@。尽管政府@@数据@@治理@@@@@@的动机很强@@, 甚至存在@@强烈的冲动乃至盲目@@, 但是当前政府@@在数据@@治理@@@@的实践中还面临着严峻的能力挑战和@@“成长的烦恼@@”, 主要集中在政府@@数据@@治理@@@@@@的建设模式和实施路径还存在@@着思维认识碎片化与@@应用水平不高等@@问题@@。具体表现为@@:一@@是在@@政府@@数据@@汇集过程中@@, 存在@@“数据@@烟囱@@”林立@@, “数据@@孤岛@@”丛生等@@现象@@;二@@是政府@@数据@@分析@@中@@, 结构@@化数据@@与@@非结构@@化数据@@混杂@@, 数据@@质量不高@@, 数据@@标准@@不统一@@@@;三@@是政府@@数据@@应用过程中@@, 数据@@管理无序@@, 重概念建设轻民生应用等@@问题@@, 都在困扰着政府@@数据@@治理@@@@@@的可持续发展@@。如何认识政府@@数据@@治理@@@@@@@@?如何构建新时代政府@@数据@@治理@@@@@@的行动框架和价值评价体系@@?纵观学界研究@@, 政府@@数据@@治理@@@@@@在理论研究和实践操作层面尚存在@@不足@@, 以上种种都在呼唤@@“政府@@数据@@治理@@@@@@模式@@@@”的理论研究与@@创新@@。
二@@、数据@@治理@@@@的核心资源@@：数据@@
(一@@) 数据@@与@@大数据@@@@@@
研究数据@@治理@@@@@@, 我们绕不开其核心资源@@——数据@@这一@@话题@@。回顾人类近万年@@的发展历史@@, 数据@@可以说贯穿在任何一@@个@@国家或者社会治理@@过程中@@。从结绳记事到维基百科@@, 从泥版印刷到激光照排@@, 从极少数人具备的能力到数十亿人和更多@@数量的设备参与@@数据@@记录@@, 数据@@与@@人类历史进程相伴而生@@, 当今数据@@发展已进入到大数据@@@@发展新阶段@@。
大数据@@@@本质是数据@@@@。对@@于数据@@的理解@@, 目前具有代表性的观点@@有@@“数据@@是对@@客观世界进行量化@@和记录的结果@@”;“数据@@是客观事实经过获取@@、存储和表达后得到的结果@@, 通常以文本@@、数字@@、图@@像@@、图@@形@@、声音和视频等@@表现形式存在@@@@。”我们可以这样理解数据@@@@, 它是对@@客观世界记录@@、量化@@、分析@@、重组后再现的结果@@。
大数据@@@@是数据@@存在@@和发展的新阶段@@。由于计量和分析@@技术@@在不断提升@@, 人们测量@@、记录和分析@@世界的渴望被极大地释放@@, 大数据@@@@在现代快速走进了人类社会治理@@的视野@@。有关大数据@@@@的内涵在不断发展和实时更新@@。20世纪@@90年@@代大数据@@@@概念多指@@“大量数据@@和数据@@集@@”等@@字面意思@@, “运用一@@般@@技术@@难以处理的大规模@@、复杂结构@@数据@@集@@”, 从规模大小@@、速度@@、关联性@@、价值等@@方面对@@大数据@@@@的定义@@。21世纪@@初大数据@@@@概念演进到应用阶段@@, 尤其强调@@在多样和大量数据@@中@@, 迅速获取信息的能力@@, 进而把握应用数据@@背后的逻辑并应用到对@@未来发展的研判上@@。这就将大数据@@@@的概念扩展到@@“能力范畴@@”, 其含义远远超出了@@“参照数据@@@@”意义@@。维克托@@·迈尔@@-舍恩伯格在其@@《大数据@@@@时代@@》中指出@@@@, “建立在大数据@@@@的基础之上的@@, 当今社会所独有的一@@种新型能力@@:以一@@种前所未有的方式@@, 通过对@@海量数据@@进行分析@@@@, 获得有巨大价值的产品和服务@@@@, 或深刻洞见@@。”从中反映出大数据@@@@不仅仅是因为数据@@存储@@、传感和采集技术@@的发展而带来的巨大数据@@@@规模@@, 更关键的是依托新的处理模式@@, 对@@海量数据@@的快速深入分析@@和挖掘@@, 实现决策@@支持@@、知识发展为代表的持续不断的数据@@增值服务@@@@, 进而为组织@@和个@@人创造@@不可估量的商业和社会价值@@。现阶段@@, 数据@@发展的核心在于对@@数据@@价值挖掘和运用@@, 促进数据@@在政用@@、商用@@、民用领域的服务@@创新和价值创造@@@@。
(二@@) 数据@@发展的最新阶段性特征及其实现条件@@
大数据@@@@的兴起和广泛应用@@, 代表着数据@@发展的最新阶段@@。我们认为大数据@@@@是在@@@@web3.0技术@@、移动互联网@@和人工智能不同技术@@的作用下@@, 非生物体等@@智能技术@@可记录读取@@@@、可分析@@预测@@@@、可再利用@@@@的高增长率信息形态@@。其主要特征体现在@@:数据@@可记录@@读取@@@@、可分析@@预测@@@@、可再利用@@@@、呈现@@高增长率等@@方面@@。
要想真正呈现@@数据@@的主要特征@@, 使得数据@@价值变现@@, 还需满足一@@定的条件@@:首先@@, 数据@@可记录@@、读取@@, 但其效率的提升需要数据@@的标准@@化@@、量化@@。数据@@本质是一@@种记录态信息@@。大数据@@@@、云计算@@、人工智能等@@技术@@发展@@, 标志着以非生物体为主体@@的认知能力摆脱了人类的生理约束@@。数字@@化完成了计算机等@@非生物体记录数据@@的问题@@, 而数据@@化过程通过将数字@@化图@@像@@转换为可被识别@@、分析@@和处理的数据@@化文本内容@@, 解决了非生物体的读取@@@@、分析@@和认知能力问题@@。而数据@@化过程的关键在于建立一@@套量化@@@@、标准@@化收集工具体系@@。这关系到数据@@的一@@致性和数据@@质量@@。当计算机能够利用某种数据@@提炼出的规律做出自动判断@@, 它会为提升整个@@社会运行效率奠定技术@@支撑@@。人工智能发展的基础就是数据@@有质量的积累@@, 当人类拥有足够多高质量@@、可读取@@的数据@@时@@, 数据@@就成为新的能源和燃料@@, 使人类智能的发动机快速运转起来@@。
其次@@@@, 数据@@可分析@@@@、预测@@, 但其精准判断依赖于数据@@的系统@@@@、动态@@。在对@@某一@@客观存在@@进行描述@@时@@, 大数据@@@@会在时间@@、空间@@维度上显示@@@@“全息@@”效果@@, 这是传统数据@@时代所无法比拟的@@。当今世界许多国家政府@@@@、社会组织@@@@、商业领域试图@@把@@“凭借数据@@治理@@@@@@”的模式推向极致@@, 其原因就在于通过挖掘数据@@价值@@, 在全社会范围内发挥数据@@的分析@@@@、预测@@功能@@@@。依靠分析@@部门@@、实地调研@@、决策@@者个@@人经验所做出的分析@@和预测@@@@, 或具有孤立性@@, 或以@@“静态数字@@@@”呈现@@, 缺乏宏观性@@、系统@@性与@@及时性@@, 难以适应纷繁复杂@@、瞬息万变的社会发展变化@@。不论是政府@@@@、企业和个@@人@@, 都需要借助于更为科学@@、系统@@、成片@@、动态@@的数据@@流@@, 宏观感知洞察社会发展的实时脉搏@@, 深入分析@@和科学预测@@未来社会发展的方向@@, 以便做出较为合理的决策@@@@。
再次@@@@, 数据@@可重组@@、再利用@@, 但其高增长率价值的实现需要数据@@的流动与@@共享@@。数据@@是具有高增长率价值的新型信息资源@@, 其高增长率体现在@@:数据@@可反复使用@@、多人同时@@使用@@、与@@其他数据@@整合共同使用@@, 进而产生新的价值和效用@@。数据@@记录存在@@多个@@源头@@, 不同方向对@@同一@@个@@对@@象进行数据@@记录@@, 数据@@之间可以互相印证@@, 使得数据@@在交流@@、移动中@@, 可信度和质量会不断提高@@。因此@@, 只有数据@@流动@@, 用于记录@@、反馈和提升互动体验的效果@@才会更好@@, 能够用于更好的量化@@决策@@@@。而数据@@不流动容易导致数据@@壁垒下的业务程序的繁琐@@。通过数据@@流动和共享@@, 一@@方面能有效避免数据@@重复采集@@, 降低交易成本@@, 达到提升效率的目的@@, 另一@@方面也可便于人们对@@数据@@进行再利用@@@@。
三@@、数据@@治理@@@@研究的兴起@@
当我们获得前所未有的数据@@生产资料@@, 而它正以史无前例的速度@@和数量进行传输@@、储存和处理信息符号时@@, 我们最需要做的是使我们的认知能力跟上它的发展步伐@@。如何有效运用数据@@资源@@;如何传输@@、组织@@以便储存和获取数据@@信息@@;如何设计高效@@信息分析@@处理@@、应用系统@@供组织@@使用@@, 继而成为国内外各界关注@@的重点@@, 数据@@治理@@@@研究应运而生@@。
(一@@) 数据@@治理@@@@的提出@@@@
对@@于数据@@治理@@@@的研究@@, 国外最先提出@@并形成@@了一@@系列有代表性的观点@@@@。国际数据@@管理协会@@ (DAMA) 提出@@数据@@治理@@@@是对@@数据@@自然管理行使权利的活动集合@@。国际数据@@治理@@@@研究所@@ (DGI) 指出@@, 数据@@治理@@@@是指数据@@相关事务的决策@@和权限的行使@@。具体来讲@@, 数据@@治理@@@@是处理信息和实施决策@@的一@@个@@责任体系@@@@。它根据@@约定模式运行@@, 这个@@模式规定了谁可以在何种情境下@@, 何时@@, 采用何种信息@@, 由谁@@, 运用何种方式进行处理@@, 即明确实施者@@、实施步骤@@、实施时间@@、实施情境以及@@实施途径与@@方法@@。可以看出@@, 国外对@@于数据@@治理@@@@概念的关键要素包括@@:组织@@体系@@, 规则标准@@@@, 决策@@权@@, 责任体系@@, 人员和信息管理的实施方法等@@方面@@, 尤其强调@@基于@@数据@@相关事宜的管理基础上@@, 所做出的相应决策@@和实施的行动@@。
(二@@) 数据@@治理@@@@与@@数据@@管理@@
数据@@管理强调@@对@@数据@@集合自身内容的具体管理@@, 它是基于@@整个@@数据@@生命周期的管理@@, 包括收集@@、组织@@、描述@@、共享和保存数据@@@@, 属于被动式管理@@。DGI从职能角度出发@@, 认为数据@@管理是确保通过数据@@治理@@@@@@制定的政策和实践能有效地帮助数据@@相关工作开展@@的一@@系列活动@@。数据@@治理@@@@贯穿数据@@管理的全过程@@, 它更注重战略规划@@、组织@@以及@@后续绩效评估和监管等@@@@, 强调@@“决定如何做出决定@@ (decide how to decide) ”。从以上看@@, 数据@@治理@@@@与@@数据@@管理@@的区别主要体现在@@:首先@@, 数据@@治理@@@@既包括对@@数据@@管理@@, 也包括对@@相关利益主体@@主动式的管理@@, 管理范围更广@@, 体系更完善@@。数据@@治理@@@@人员通常由组织@@的决策@@者和高级别管理人员及其代表组成@@。其次@@@@, 数据@@治理@@@@具有方向性@@, 以数据@@为研究对@@象@@, 围绕治理@@内容开展@@的组织@@结构@@@@、体制机制@@、人员配置等@@决策@@及其行动@@。再次@@@@, 通过数据@@治理@@@@@@, 组织@@能够承担数据@@责任@@, 解决技术@@问题@@, 从而进一@@步提高数据@@管理的能力@@。从这个@@角度看@@, 两者之间密不可分@@。数据@@管理是数据@@治理@@@@的子功能@@和展开治理@@工作的前提@@。
笔者认为数据@@治理@@@@是基于@@数据@@管理基础上所采取的决策@@及其行动@@, 主要研究@@:如何正确履行数据@@管理职责@@, 通过一@@种什么样的组织@@体系@@@@, 设立何种规则@@、标准@@, 才能做出正确的决策@@@@, 进而展开相关执行活动@@。
四@@、数据@@驱动下的公@@共治理@@新模式@@@@:政府@@数据@@治理@@@@@@
复杂性时代下政府@@治理@@的权力运行@@、治理@@体系@@、治理@@效能往往无法满足复杂多变的时代需求与@@公@@众需求@@。政府@@数据@@治理@@@@@@新模式的构建@@, 将通过数据@@治理@@@@@@全面嵌入政府@@治理@@过程@@, 消解政府@@在治理@@结构@@@@@@、治理@@过程和治理@@效果@@方面的不足@@。
(一@@) 数据@@治理@@@@与@@政府@@治理@@结合的基因@@
数据@@治理@@@@之所以能与@@政府@@治理@@过程相结合@@, 在于数据@@治理@@@@作为一@@种新模式@@, 同市场化改革@@@@、参与@@式治理@@@@、顾客导向@@、多中心治理@@等@@模式一@@样@@, 直面政府@@在权力运行@@、治理@@结构@@@@、治理@@效能上的痛点@@, 为亟待解决的政府@@治理@@问题@@, 提供了相对@@合理的解决思路和工具@@。
首先@@, 数据@@驱动下的政府@@决策@@机制@@, 可以适应复杂性治理@@需要@@, 降低传统决策@@风险的同时@@@@, 推动科学化@@@@、理性化决策@@机制的形成@@@@。行政@@决策@@问题的复杂性又决定了决策@@主体@@相对@@单一@@的传统行政@@决策@@机制存在@@较大的风险和不确定性@@。传统政府@@决策@@机制是建立在信息匮乏的传统社会之上的@@, 主要依赖小数据@@@@、个@@人的思维过程和直觉@@。在信息时代@@, 信息的共享开放增加了社会互动的不确定性@@, 政府@@的行政@@决策@@风险性将大大提高@@。如今政府@@决策@@机制可以由人类和人机系统@@的机械化组件共同进行@@, 大大降低传统决策@@风险@@。依靠数据@@来驱动决策@@的方式在管理活动中将变得越来越重要@@。
其次@@@@, 数据@@驱动下的政府@@治理@@结构@@@@@@, 跨越政府@@层级鸿沟@@, 重构碎片化的治理@@格局@@, 推动协同服务@@治理@@结构@@@@的形成@@@@。分散化@@、碎片化的政府@@治理@@结构@@@@@@, 会分解一@@个@@整体性政府@@@@, 犹如@@“九龙治水@@”般@@, 影响最终治理@@效果@@@@。一@@旦在政府@@治理@@过程中真正发挥出数据@@作用@@, 其自身潜在的系统@@性@@、流动性@@、共享性特征@@, 会弥合政府@@的层级和部门之间的鸿沟@@。通过高度发达的政府@@数字@@化建设@@, 将数量庞大的行政@@机构和单位连接起来@@, 更好提供协同性@@、整合性@@、一@@体化服务@@@@。借助数据@@治理@@@@体系@@, 形成@@“中央@@+地方@@+服务@@型政府@@@@”扁平化结构@@的治理@@框架@@, 为政令通达与@@因地制宜高度统一@@@@, 政府@@全面向服务@@转型提供坚实基础@@。
再次@@@@, 数据@@驱动下的政府@@治理@@效能@@, 利于提升政府@@治理@@绩效@@。由于高效@@治理@@手段的赋能@@, 形成@@精准化@@@@、个@@性化治理@@结果供给@@。针对@@冰冷@@、僵化的服务@@流程如何更好的契合互联网@@@@“驯化@@”下民众的应用习惯和心理这一@@问题@@, 精准化@@、个@@性化的政府@@服务@@转型成为必然趋势@@。数据@@治理@@@@平台@@的建设@@, 形成@@社会力量参与@@治理@@的有效途径@@, 为政府@@与@@社会的共治提供了技术@@平台@@@@, 同时@@可协助政府@@提供与@@技术@@变化相匹配的以@@“客户@@”为中心的服务@@战略@@, 形成@@多元主体@@参与@@的形式丰富且多样的公@@共服务@@供给机制@@。
(二@@) 公@@共治理@@新模式@@:政府@@数据@@治理@@@@@@模式@@@@
政府@@数据@@治理@@@@@@可以看作是互联网@@@@、信息化与@@政府@@治理@@融合的最新发展阶段@@, 其本质是一@@种数据@@技术@@驱动下的新型组织@@范式@@, 是政府@@治理@@系统@@内部的新增板块@@。从历史回顾看@@, “互联网@@+”与@@政府@@建设@@, 经历了从电子政府@@@@1.0, 到网络政府@@@@2.0再到@@智能政府@@@@3.0的发展变化过程@@。仔细分析@@@@, 其本质是不同数据@@价值的爆发阶段@@, 对@@“互联网@@+政府@@”建设的再定义@@。当信息化基础设施建设@@、数据@@资源积累@@、数据@@应用承载平台@@等@@已经发展到一@@定阶段之后@@, 数据@@就成为了撬动政府@@治理@@能力全面提升的关键支点@@, 在嵌入政府@@治理@@过程后逐渐构建出提升政府@@社会管理能力@@、公@@共决策@@能力以及@@公@@共服务@@水平的新范式@@。公@@共治理@@新模式@@———政府@@数据@@治理@@@@@@模式@@@@由此诞生@@。政府@@数据@@治理@@@@@@模式@@@@是在@@@@WEB3.0技术@@、移动互联网@@和人工智能不同技术@@的作用下@@, 政务@@数据@@化基础上逐渐生成的政府@@治理@@新形态@@。这不是公@@共事务中大数据@@@@相关技术@@的简单应用@@, “它是一@@种政治权力与@@社会权力的组织@@与@@利用方式相关联的社会@@、政治组织@@及其活动的形式@@。”具体来讲@@, 政府@@数据@@治理@@@@@@是运用数据@@思维和数据@@方法改革@@和优化政府@@治理@@体系@@@@, 提升政府@@治理@@能力@@, 其背后涉及立法@@、行政@@、监督以及@@对@@公@@共治理@@活动影响等@@一@@系列活动@@。
对@@于政府@@数据@@治理@@@@@@的认识@@, 可以从以下四@@点加以理解@@:首先@@, 政府@@数据@@治理@@@@@@的范围和内容包含数据@@驱动下政府@@对@@于自身@@、对@@于市场以及@@对@@于社会实施的公@@共管理@@活动@@。政府@@数据@@治理@@@@@@内容@@:一@@是确保公@@权力运行的规范化@@、科学化@@、高效@@化@@, 解决的是行政@@系统@@效率和流程优化问题@@;二@@是公@@权力对@@社会资源配置的影响@@, 即指政府@@与@@市场@@、社会互动中@@, 政府@@在公@@共服务@@@@、公@@共管理@@、公@@共决策@@等@@方面所采取的治理@@行动@@。其次@@@@, 政府@@数据@@治理@@@@@@过程@@, 是包括数据@@资源的管理和由此所采取的行动@@ (决策@@、治理@@、服务@@) 的一@@个@@系统@@过程@@。再次@@@@, 政府@@数据@@治理@@@@@@的目标@@, 是通过数据@@全面嵌入政府@@治理@@过程@@, 提升行政@@效率@@, 以实现政府@@科学化@@@@、精准化@@和高效@@化@@的职能实现@@。最后@@, 政府@@数据@@治理@@@@@@价值评估是治理@@民主性和有效性的集中体现@@。
五@@、政府@@数据@@治理@@@@@@模式@@@@框架的构建@@
政府@@数据@@治理@@@@@@, 通过实现数据@@价值@@, 最终提升政府@@治理@@能力@@@@。这一@@过程需创建一@@个@@有效的政府@@数据@@治理@@@@@@框架@@, 确保应用的合法性@@, 保障数据@@质量的完整性@@、保密性@@, 减少风险@@, 降低数据@@治理@@@@的成本与@@复杂性@@。政府@@数据@@治理@@@@@@框架可以为政府@@数据@@治理@@@@@@过程@@中的决策@@者和参与@@者提供一@@个@@多角度@@、多层次@@的行动指南和价值评价体系@@。依据价值@@--结构@@--功能@@--环境四@@个@@维度构建治理@@框架@@, 政府@@数据@@治理@@@@@@模式@@@@应该是一@@个@@相互关联@@、有序组合的多层次@@结构@@体系@@ (见图@@@@1) , 体现为@@
核心层@@:政府@@数据@@治理@@@@@@权为核心的数据@@治理@@@@法律关系及社会关系@@, 这部分牵涉政府@@数据@@治理@@@@@@的定位问题@@。
结构@@层@@:政府@@数据@@治理@@@@@@体系构建@@, 基于@@优化政府@@治理@@运行的逻辑@@, 围绕数据@@的获取@@、管理和利用体系建设@@, 打通政府@@数据@@治理@@@@@@体系纵横向关系@@, 构建系统@@@@、动态@@的治理@@结构@@@@体系@@。
运行层@@:政府@@数据@@治理@@@@@@运行机制建设@@, 建立可供政府@@治理@@主体@@操作的具体准则和运行领域@@, 构建共享@@、开放的数据@@治理@@@@运行体制@@。
外围层@@:互联网@@时代政府@@数据@@治理@@@@@@系统@@的外部环境@@和文化因素对@@政府@@治理@@的影响@@, 营造符合数据@@治理@@@@文化的外部支撑环境@@。
图@@1 政府@@数据@@治理@@@@@@模式@@@@框架图@@@@
(一@@) 政府@@数据@@治理@@@@@@核心层@@@@:数据@@资产与@@数据@@权@@
政府@@数据@@治理@@@@@@需要得到国家权力的授权@@。在全面依法治国提升国家治理@@能力现代化水平背景下@@, 从立法和制度设计上明确数据@@资产以及@@数据@@治理@@@@权法律地位等@@关键概念@@, 这应成为政府@@数据@@治理@@@@@@模式@@@@构建的核心问题@@。政府@@数据@@资产@@, 是由政府@@拥有或者控制@@的@@, 能够为政府@@治理@@赢得合法性@@, 并提高政府@@治理@@效率@@, 以物理或电子的方式记录的数据@@资源@@。政府@@数据@@权@@, 是基于@@数据@@资产之上的控制@@权和管理权@@, 可以依据其进而采取行动的权力@@。本质上它是政府@@通过法律授权所获得的运用@@、分析@@和重组政府@@数据@@资产@@的支配性力量@@, 其目的在于维护数据@@安全@@, 保护数据@@主体@@合法权益@@, 规范数据@@参与@@者行为@@, 为政府@@治理@@目标的实现@@, 提供重要保障的权力@@。
数据@@权的权力运行边界需予以明确@@。数据@@权的客体主要是特定的数据@@集@@。政府@@所拥有数据@@集上存在@@着不同比例的@@“公@@”与@@“私@@”属性@@。“公@@”体现在数据@@集合体为公@@共事务的决策@@和服务@@@@;“私@@”反映在公@@民隐私@@权益保障@@。在推行数据@@治理@@@@过程中@@, 需要明确国家数据@@主权的存在@@@@, 应以维护个@@人数据@@权利为前提@@, 保障数据@@被合理使用@@, 既防止数据@@滥用和侵权@@, 也防止出现权力天然扩张性的禁锢@@ (代码固化@@) 而使得数据@@无法被高效@@利用@@。
同时@@, 规范政府@@数据@@治理@@@@@@的法律关系@@, 即政府@@进行数据@@治理@@@@活动而因此@@产生的社会和经济关系@@, 建立数据@@应用法律体系@@。从国家层面出台政策@@, 明确政府@@部门在不同层级@@、不同类别对@@于数据@@治理@@@@建设的定位和职责体系@@;建立数据@@安全与@@风险管控机制@@, 以立法引领制度创新@@, 逐步完善以@@“数权法@@”为核心的与@@数据@@治理@@@@相关的法律体系建设@@。
(二@@) 政府@@数据@@治理@@@@@@结构@@层@@@@:逻辑优化基础上政府@@数据@@资源体系建设@@
政府@@数据@@治理@@@@@@结构@@层@@@@, 主要是基于@@政府@@治理@@事务逻辑优化之上@@, 以政府@@数据@@资源体系建设为核心@@, 重塑政府@@治理@@结构@@@@@@。
政府@@数据@@治理@@@@@@结构@@层@@@@产生于政府@@治理@@事务的逻辑优化基础上@@。政府@@数据@@治理@@@@@@结构@@是基于@@政府@@治理@@的需求而生@@, 是为政府@@治理@@赋能的重要基础和保障@@。它不仅仅是基于@@简单的行政@@流程再造和工作作风改造@@, 更多@@是基于@@政府@@治理@@内容自身的逻辑框架@@, 即公@@共治理@@需求导向下的业务流程优化重组的根本性转变@@。浙江@@省以数据@@聚变治@@“最多跑一@@次@@@@”堵点@@, 开展@@“1253”公@@共数据@@共享技术@@体系建设@@, 通过建设全省公@@共数据@@平台@@@@, 有效支撑全省@@“最多跑一@@次@@@@”改革@@重点事项@@相关数据@@资源全面整合@@、按需共享和有效利用@@, 并按照事项@@名称@@、办事材料@@、工作流程@@、数据@@流程@@“四@@统一@@@@”的要求@@, 浙江@@乐动安卓app 网全面梳理权力运行业务流@@。这个@@过程就是基于@@政府@@治理@@内容自身的逻辑框架和政府@@权责等@@现实规则之下@@, 倒逼政府@@转变职能@@, 重构政务@@流程@@, 重塑政府@@数据@@基本架构体系@@。
数据@@治理@@@@资源体系建设是数据@@时代实现政府@@现代化的重要基础设施和关键任务@@。从治理@@的内在需求出发@@, 建立系统@@集中@@、标准@@规范@@、安全有序@@、运行高效@@的数据@@资源体系@@, 提升政府@@数据@@资源活化和管理能级@@, 为实现数据@@跨系统@@共享交换@@@@、创新应用提供好底层逻辑框架和规则体系@@, 乃是结构@@层@@建设的重中之重@@。任何信息积累的速度@@和质量都是获取能力@@、管理能力和利用能力之函数@@。基于@@此@@, 政府@@数据@@资源体系建设可以进一@@步分为政府@@数据@@获取@@、政府@@数据@@资源管理和政府@@数据@@资源利用体系建设@@ (见图@@@@2) 。
首先@@, 建设政府@@数据@@获取体系@@, 汇集和统筹数据@@资源@@, 最终形成@@@@“数据@@湖@@”“数据@@仓@@”等@@数据@@资源中心@@。数据@@要发挥价值的核心在于汇集数据@@@@。建设中需要关注@@二@@点@@:一@@是理顺政府@@获取数据@@来源@@@@, 盘活政府@@自身所拥有的@@“数据@@”:包括政府@@业务数据@@@@、公@@共设施的物联网数据@@与@@社会化@@乐动安卓app 数据@@。二@@是政府@@数据@@的获取方式@@。通过共享@@、交换@@、采集等@@不同的数据@@手段@@, 把能利用的数据@@收集和聚集起来@@。
图@@2 数据@@资源体系的一@@般@@架构@@
其次@@@@, 建设政府@@数据@@管理体系@@, 提升已获取数据@@的管理能力@@, 包括存储能力@@、组织@@能力和安全保障能力@@。关键要做好数据@@资产的质量建设@@。一@@是数据@@存储的标准@@化建设@@。建立准确的数据@@标准@@体系@@, 降低数据@@使用方较高的数据@@质量风险和数据@@分析@@难度@@。实现一@@数一@@源@@, 避免未来多部门间数据@@比对@@@@。二@@是数据@@统筹协调组织@@建设@@。传统基于@@部门间数据@@交换@@的点对@@点式的行政@@协调成本较高@@, 建设数据@@统筹协调中心@@, 汇集统筹各方数据@@@@, “随用随取@@”保证数据@@效益的实现@@。三@@是数据@@安全建设@@。大量来自不同政府@@系统@@的数据@@资源@@, 融入数据@@湖@@中@@, 对@@于这些数据@@如何进行安全@@、高效@@、有序的管理@@, 以方便查询@@、创造@@、维护和储存的需要@@, 也需重点关注@@@@。
再次@@@@, 数据@@资源服务@@体系建设@@, 编制数据@@目录@@, 为结合政府@@治理@@需求@@, 进行数据@@应用体系基础管理@@。需要结合政府@@治理@@的需求@@, 根据@@获取的不同类目的数据@@@@, 编制数据@@资产目录体系@@, 对@@数据@@进行分类分级管理@@, 为数据@@治理@@@@应用打好坚实基础@@。按照数据@@的用途和开放程度@@, 现有创新做法是将政府@@数据@@目录分为@@, 政府@@数据@@资源目录@@、共享目录@@、开放目录等@@@@。
(三@@) 政府@@数据@@治理@@@@@@运行层@@@@:数据@@的开放共享与@@应用@@
政府@@数据@@治理@@@@@@运行层@@@@探讨政府@@数据@@治理@@@@@@权力的运行机制@@, 可供数据@@治理@@@@的具体准则@@, 如政府@@数据@@治理@@@@@@途径@@, 方式与@@手段@@。政府@@的数据@@资源的开放共享及其应用@@, 本身将成为一@@种有效的治理@@运行机制@@。
开放共享是政府@@数据@@治理@@@@@@运行的关键@@。数据@@的开放和共享@@, 是发挥政府@@数据@@治理@@@@@@乘数效应的关键策略@@。众多地方@@实践证明开放共享是政府@@数据@@治理@@@@@@运行的关键@@@@。浙江@@省在全国率先推出的@@“最多跑一@@次@@@@”改革@@, 为推进改革@@@@, 浙江@@省分两批制定了@@《省级公@@共数据@@共享清单@@》, 其中开放的省级单位达到@@57个@@, 数据@@共享权限@@3600项@@。根据@@《2017中国地方@@政府@@数据@@开放平台@@报告@@/平台@@体验@@》显示@@, 2012年@@以来@@, 我国已有近@@20个@@地方@@政府@@陆续推出数据@@开放平台@@@@。数据@@利用者在这些平台@@上公@@开检索@@、浏览@@、获取和利用政府@@数据@@@@, 展示应用成果@@, 并与@@政府@@部门进行良性互动@@, 可以有效促成治理@@的终极模式的实现@@, 即公@@民社会的成熟与@@自组织@@@@, 主动有效参与@@社会公@@共事务并分担责任@@。
构建政府@@数据@@应用体系@@, 可谓是对@@政府@@传统治理@@过程的创新@@。一@@般@@来说创新基于@@需求动因不同@@, 可以分为两种应用类型@@
第一@@种类型@@:基于@@事务需求驱动@@, 嵌入治理@@流程的数据@@支持功能@@@@。数据@@治理@@@@的应用可以政府@@治理@@活动范围分为@@:一@@是面向公@@共管理@@的应用@@。包括部门业务流程@@, 运行状态@@、监督管理等@@@@, 便于及时获取@@、分析@@、控制@@、调整和备查@@。二@@是面向公@@共决策@@的应用@@。如审批部门可以通过数据@@平台@@@@, 在审批时随时调用企业监管数据@@@@, 为审批提供决策@@依据@@。三@@是面向公@@共服务@@的应用@@。以浙江@@@@“最多跑一@@次@@@@”、贵州@@“服务@@到家@@”、广东省佛山市禅城区@@“数字@@公@@民@@:市民画像与@@信用评级@@”以及@@“互联网@@法院@@”为代表的地方@@改革@@创新都是在@@政府@@数据@@治理@@@@@@开放共享的运行机制构建中的先行者@@。
第二@@种类型@@:基于@@数据@@内在驱动@@, 以数据@@为驱动的治理@@流程场景重塑@@。从数据@@出发@@, 发现数据@@价值@@, 推广到实体事务或业务的应用中@@。数据@@分析@@人员通过对@@数据@@进行研究@@, 发现数据@@间的关联关系@@, 提出@@新发现的业务域分析@@方向和应用方向@@, 并提供给业务部门@@。浙江@@省湖州市公@@安局自主研发并全国首创的@@“民意预警@@AI系统@@”就是一@@个@@典型的应用案例@@。PS：详情请查看@@数据@@基因@@@@
值得注意的是@@, 在实际应用中往往两类应用方式是交织在一@@起的@@:数据@@部门在处理业务部门提出@@的需求中@@, 往往会有更深一@@步的数据@@探索@@;而业务部门基于@@数据@@分析@@的结果@@, 也往往会调整分析@@目标@@, 不断改进@@, 并提出@@进一@@步分析@@的需求@@。
(四@@) 政府@@数据@@治理@@@@@@系统@@外层@@:环境影响及文化因素@@
如果把政府@@数据@@治理@@@@@@体系构建@@独立看作一@@个@@行为系统@@的话@@, 它是处于一@@定的环境之中@@, 本身受到环境的影响@@, 又对@@环境产生反作用@@。信息时代要改变的不仅是信息技术@@与@@政府@@传统管理体制的融合问题@@, 还需要考虑政府@@组织@@制度@@、内部组织@@文化等@@非信息技术@@的因素的影响@@。其关注@@的焦点在于政府@@等@@公@@共组织@@面临的体制机制@@等@@环境影响及文化因素@@@@。首先@@, 政府@@数据@@治理@@@@@@模式@@@@, 可以看作是用数字@@技术@@服务@@公@@共治理@@@@, 这本应是政府@@的本能@@, 但是因为会涉及由技术@@引发的资源配置@@、组织@@形式@@、权力分配的重构@@, 现实中可能还需面对@@如何突破固有格局@@, 为治理@@创新赋权等@@现实问题@@。二@@是在@@以数据@@为驱动的新型治理@@框架下@@, 海量的数据@@资源和能量能否有效地为政府@@治理@@所用@@, 不仅考验着政府@@治理@@者盘活数据@@价值和挖掘的能力@@, 更受制于数据@@治理@@@@模式@@中潜在影响人们行为的认知@@、情感和评价等@@心理文化等@@因素@@。数据@@文化和数据@@治理@@@@文化的普及@@, 是在@@Web3.0技术@@、移动互联网@@和人工智能等@@技术@@背景下@@, 转变行政@@文化乃至政治文化的一@@个@@新契机@@, 同时@@也为自身前行发展奠定外部环境@@基础@@。
