摘要@@：我国政务@@数据@@与包括企业数据@@在内的社会数据@@的融合@@研究@@，起步较晚且滞后于实践@@。针对目前@@没有两类数据融合@@利用演进@@历程研究@@，缺乏数据融合@@时具体形态分析@@，基于演化视角@@，通过@@将数据融合@@演进@@与经济发展紧密融合@@@@，回溯工业经济@@、后工业经济@@、数字经济时代数据融合@@过程@@，以案例研究@@、对比研究@@、演绎推理等方式@@，总结提炼并剖析政企数据融合@@@@利用@@1.0、2.0、3.0、4.0模式的内涵@@、特点及@@过程@@，提出每种模式@@对应的数据@@存在形态@@@@。研究发现@@，未来四@@种模式@@将长期@@并存@@，新兴的@@3.0、4.0模式将从权属关系@@、存在形态@@、主体@@协同等方面@@，对未来政府@@数字治理产生深刻影响@@。
一@@、引言@@
习近平总书记在十九大后第二@@次@@中央政治局集体学习会上指出@@，“要加强政企合作@@、多方参与@@，加快公共服务领域数据集中和@@共享@@@@，推进同企业积累的社会数据@@进行平台@@对接@@，形成社会治理强大合力@@”。这是中央层面首次@@提出推进政府@@数据与社会数据@@要素的平台@@对接@@，形成政企一@@体化数据资源体系的政策要求@@。从全球范围看@@，政务@@数据@@与社会数据@@融合@@利用最早起源于美国@@，20世纪@@70年@@代@@，美国联邦政府@@便开始搜集政府@@部门业务数据@@、公民民意数据及@@自然环境数据@@，通过@@处理分析@@，为应对科技问题及@@挑战提供数据参考@@。此后@@，美日韩等国家@@逐步认识到@@政务@@数据@@与社会数据@@融合@@利用的重要性@@，纷纷开展相关研究及@@实践探索@@。近年@@来@@，政务@@数据@@及@@社会数据@@的巨大价值得到@@政产学研各界广泛认同@@，数字政府@@@@打造@@、智慧社会建设@@、数字经济发展@@、企业数字化转型@@@@，都离不开两类数据的开发利用及@@价值激活@@。随着@@大数据@@战略的加快推进@@，大数据@@产业蓬勃发展@@，融合@@应用不断深化@@，我国大数据@@发展在快车道上不断前行@@。目前@@，超过@@90%的省级@@政府@@制定了政务@@数据@@资源共享@@管理办法@@，82个省级@@@@、副省级@@和@@地级政府@@上线了数据开放平台@@@@，政务@@数据@@共享@@开放及@@分析利用取得了长足进步@@。然而@@，政务@@数据@@和@@社会数据@@对接机制缺失@@、对接范围不广@@、对接数据不足@@、对接应用不深等问题普遍存在@@，特别是企业尤其是互联网@@巨头拥有的海量企业数据@@@@，难以被政府@@及@@社会利用@@，政企数据融合@@@@利用难成为政府@@数据与社会数据@@对接难的焦点@@。我国政务@@数据@@与社会数据@@的共享@@利用还处于起步阶段@@，数据潜在巨大价值尚未激活@@，如何实现党中央提出的@@“统筹规划政务@@数据@@资源和@@社会数据@@资源@@”“加快公共服务领域数据集中和@@共享@@@@，推进同企业积累的社会数据@@进行平台@@对接@@”，是我国数字治理必须要着力解决的重大问题@@。
二@@、研究述评@@
我国学者关于政务@@数据@@与企业数据@@融合@@利用的研究相对较少@@，理论@@研究滞后于实践探索@@。已有研究主要集中在重要性阐述@@、理论@@探讨@@、案例研究等方面@@。一@@是重要性方面研究@@。王晓明@@、夏义堃@@、赵树宽等基于不同研究视角@@，提出政府@@数据与企业等社会数据@@融合@@@@，可以增强政府@@数据调控能力@@、辅助支撑政府@@决策@@、有助于释放更多@@数据红利@@。二@@是理论@@方面的研究@@。钱国富@@、连玉明@@、安小米等分别从本体论@@、“块数据@@”理论@@、协同创新理论@@等视角@@，开展了两类数据的关联性及@@管理机制@@。三@@是案例方面的研究@@。马广惠等围绕治理主体@@@@、治理客体@@、治理工具三@@个维度@@，对大数据@@汇聚@@、融合@@、应用进行了案例分析@@。崔佳佳等聚焦中小企业融资@@，研究了破解融资难的机制及@@经验@@。目前@@，在政企数据融合@@@@利用领域的研究@@，存在两方面不足@@。一@@是缺乏整个发展脉络研究@@。相关文献主要集中于近五@@年@@@@，对我国政务@@数据@@与企业数据@@融合@@利用的演进@@历程@@、发展特点@@、未来发展趋势未做梳理总结@@。二@@是缺乏数据融合@@具体形态研究@@。已有的数据@@融合@@利用研究@@，直接阐述对数据进行了加工@@分析@@，应用到@@政府@@决策或民生服务@@，而很少涉及@@数据是如何进行加工@@处理@@、融合@@时是以原始数据还是脱敏数据抑或是数据标签@@@@。鉴于此@@，本文将基于演化视角@@@@，聚焦社会数据@@中最为重要的企业数据@@@@，对我国政务@@数据@@与企业数据@@融合@@利用进行全面梳理@@，提炼形成代表@@性的融合@@模式@@@@；同时@@，研究政企数据在每种模式@@下的存在状态@@，以期@@为今后开展多类数据融合@@利用研究提供参考依据@@。
三@@、政企数据融合@@@@利用演进@@历程@@
我国政务@@数据@@与企业数据@@的融合@@利用@@，与经济发展阶段密切相关@@，反映了数据与经济之间的有机关联@@，体现了数据作为经济发展关键要素而越发重要的特点@@。随着@@我国经济形态由工业经济@@、后工业经济@@向@@数字经济迈进@@，政务@@数据@@与社会数据@@对接融合@@的种类数量@@、对接程度@@、应用领域@@、价值实现不断增强@@，表@@现出@@4个典型的演进@@阶段@@。（一@@）1.0融合@@模式@@1.0融合@@是指政府@@以行政方式获取企业数据@@的模式@@。包括例行上报和@@应急上报两种类型@@。在工业经济时代@@，数据主要作为统计分析使用@@，通过@@获取企业数据@@并与政务@@数据@@融合@@@@，可以帮助政府@@了解行业发展情况及@@总体经济运行状况@@，企业数据@@是政府@@研判经济形势的重要参考@@。这一@@时期@@@@，企业对数据的敏感度关注@@并不高@@，数据价值的开发处于较低水平@@，企业愿意将数据提供给政府@@使用@@。政府@@通常以法律法规形式@@，让企业按要求上报月度数据@@、季度数据@@、年@@度数据等@@，上报的方式既可以是纸质材料@@、电子材料或电话沟通@@，也可以通过@@企业与政府@@间的专有渠道@@。政府@@与企业间的数据@@流动@@，主要是单向@@的@@，即从企业流向@@政府@@@@，而政务@@数据@@则较少共享@@给企业@@。在此模式下@@，企业的各种统计业务分别由不同的部门负责@@，分别向@@主管领导呈送并对外报出@@，流程复杂@@、效率低下@@，无法应对突发事件的发生@@，需要其他类型进行补充@@。第二@@种类型是指应急性上报@@，作为第一@@种模式@@的补充@@。工业经济时代后期@@@@，经济活跃度逐步增强@@，经济领域突发事件频发@@，仅靠行政手段让企业按时提供常规数据的方式@@，已无法满足政府@@引导@@、干预经济的需求@@。为此@@，在常规例行上报数据之外@@，需要额外增加上报数据@@，以帮助政府@@掌握突发经济事件的影响@@，为干预处理提供数据决策参考@@。例如@@，面对社会热点事件@@，市场监管总局积极协调不同企业@@，要求企业迅速上报相关数据供分析人员进行分析并形成专题报告@@，为事后监管@@、责任追查形成良好铺垫@@。相对第一@@种类型@@，应急上报模式时间上更加急迫@@、政府@@干预力度更大@@，企业上报数据也不限于经营数据@@，也会包括突发事件中的就业失业数据@@、减产数据@@、损失数据@@、安全数据等@@。然而@@，这两种类型的模式都是传统的数据@@收集模式@@，政府@@的数据@@是按照特定研究目的@@、抽样方案@@、记录方式获得的格式化的数据@@@@，不仅数据量有限@@，数据质量也难以保证@@，通常无法满足多层次@@@@、多角度的需要@@，因此@@，需要更高类型的数据@@融合@@模式@@进行弥补@@。（二@@）2.0融合@@模式@@进入后工业时代@@，企业逐步向@@信息化@@、数字化转型@@，业务及@@生产经营数据变化速度加快@@。政府@@治理能力面临挑战@@，需要对企业所有生产活动和@@业务活动数据进行准确及@@时的分析@@，利用大数据@@提升科学决策能力@@、社会监管能力@@、公共服务能力和@@应急管理能力@@。2.0模式是指政社数据以接口方式进行融合@@应用@@。这种模式@@也分为两类@@，一@@类是数据的比对核验@@，另一@@类是@@API授权方式@@。比对核验方式是目前@@政府@@向@@社会开放数据的延伸@@，是将政府@@内部的查询核验数据的功能拓展到@@了社会领域@@。为确保数据安全@@，政务@@数据@@在和@@社会数据@@对接时@@，通过@@政府@@或企业平台@@进行联通@@，将数据需求申请发送政府@@或企业数据@@共享@@平台@@@@，由平台@@对数据进行核验后给出验证结果@@。API方式通常用于政府@@或事业单位获取企业数据@@@@，通过@@API调用企业数据@@@@，将其与政务@@数据@@进行融合@@@@，然后进行开发利用@@，这种方式确保了数据安全@@，企业是无法接触到@@政府@@数据的@@。以数据比对核验为例进行说明@@。为解决小微企业融资难问题@@，山东省政府@@打通部门内部数据孤岛@@，促进政务@@数据@@与银行数据进行对接共享@@@@，极大提升了企业贷款成功率和@@办理效率@@（参见图@@@@1）。山东省级@@政府@@首先将市场监管局@@、税务局@@、发改委@@、环保厅@@、农业厅所掌握的企业信息@@、纳税信息@@、信用信息@@、环保处罚信息@@、土地确权办证信息@@，通过@@省级@@共享@@交换平台@@进行共享@@@@，并通过@@国家@@共享@@交换平台@@进行信用数据@@、个人数据核验@@，验证通过@@之后@@，将数据推送给各商业银行@@，由银行依托各自数据平台@@@@对所有政务@@数据@@与自身掌握的企业数据@@进行对接@@，核验校对成功后即可批准个人贷款办理申请@@。在这种模式@@下@@，政府@@数据和@@企业数据@@通过@@银行的数据@@平台@@@@进行了对比验真@@。
图@@1 个人贷款申请业务场景下政企数据平台@@@@化对接机制@@
（三@@）3.0融合@@模式@@3.0模式是指政企数据通过@@模型算法进行融合@@利用@@。进入数字经济时代@@，政府@@及@@企业产生的数据@@呈指数级增长@@，数据从简单的处理对象开始转变为一@@种基础性资源@@，数据治理@@方式面临巨大变革@@。企业深度参与@@、数据双向@@融合@@利用是@@3.0模式区别于前两种模式@@的主要特点@@。随着@@数据多源异构动态增长@@，政府@@已难以独立分析处理这些数据@@，需要借助外部力量协助@@。具有丰富数据分析经验的企业将成为数据融合@@分析的主力军@@，数据处理利用主导权将从政府@@主导逐渐向@@企业主导转变@@，企业会在政府@@指导@@下开展数据加工@@分析@@，形成数据分析结果支撑政府@@决策@@。同时@@，由于模型算法只是一@@种技术手段@@，不存在数据隐私泄漏的问题@@，政务@@数据@@与社会数据@@可以在政企之间双向@@流动@@。3.0模式共享@@的数据@@既不是原始数据@@，也不是脱敏数据@@，而是对数据进行处理的模型算法@@，“即数据不见面@@、模型算法见面@@”。目前@@，3.0模式成为企业开展政务@@数据@@与社会数据@@对接的主要模式@@，国内的商汤科技@@、旷视科技@@、数联铭品等大数据@@领军企业@@，都已在数据模型算法应用领域@@取得积极成效@@。企业可通过@@设计模型算法@@，置于政府@@数据平台@@@@上进行模型训练@@，在不共享@@政府@@数据的前提下@@，获取数据运算结果以支撑业务开展@@。例如@@，商汤科技在与公安部门合作开展人脸识别时@@，在经公安部门授权许可之后@@，将研发的模型算法放入公安部门内网@@，利用所需场景数据进行模型训练和@@优化@@，通过@@基于大数据@@训练的深度学习模型@@，对眨眼@@、张嘴@@、点头等人脸表@@情数据进行抓取和@@学习@@，并与公安部人脸数据进行比对@@，确保人脸身份认证结果的准确@@。（四@@）4.0融合@@模式@@4.0模式是指数据以抽象化的特征形式进行融合@@利用的模式@@。长期@@以来@@，政府@@掌握的数据@@远远超过@@社会数据@@@@，但随着@@@@5G、物联网@@等新一@@代信息技术的广泛应用@@，大量社会数据@@将随之产生@@，社会数据@@量将逐步超过@@政府@@数据@@。社会数据@@的增长@@速度@@、价值量也有望超过@@政府@@数据@@。在此情形下@@，数据的加工@@处理复杂性@@、专业性更高@@，更加需要专业化的团队承担@@，以在保障满足技术需求的同时@@兼顾政府@@目标的实现@@。考虑到@@海量数据的安全问题@@，数据必须进行脱敏处理后才可以应用@@，同时@@，考虑到@@应用场景急剧增加@@，同样的数据@@将应用到@@不同的领域并和@@不同数据进行融合@@对接@@，能够同时@@满足这些条件的数据@@存在方式@@，最佳选择为数据的标签@@化@@，通过@@数据标签@@进行政务@@数据@@与社会数据@@的对接利用@@。为提升海量异类标签@@对接的效率@@，将会依据原始数据产生大量专题特征库@@，作为标签@@储存的载体@@。4.0模式将成为未来政社数据融合@@利用的新模式@@。比如@@，在建设全国一@@体化国家@@大数据@@中心时@@，通过@@清理@@、整合@@、统筹政府@@部门相关数据以及@@社会数据@@@@，结合业务应用需求@@，聚焦个人@@、企业等主体@@@@，挖掘数据的共性@@、普遍性的本体特征@@，形成面向@@行为规律@@、业务逻辑的数据@@标签@@体系和@@主题库等@@“数据半成品@@”，进而形成支撑各级政府@@决策履职和@@服务社会相关机构的大数据@@主题资源库@@，使数据以@@“数据特征@@对数据特征@@@@”“主题库对主题库@@”方式对接@@，为开展重大风险防控@@、区域协调发展@@、宏观经济运行@@、社会应急管理@@、公共服务优化等提供数据决策支撑@@。在国家@@大数据@@中心体系中@@，国家@@、部委@@、省级@@、市级@@、区县五@@个层面的政务@@数据@@@@，将依托数据平台@@@@@@，对个人身份@@、企业法人等基础数据@@，以及@@教育学历@@、婚姻状况@@、健康医疗等主题数据进行加工@@处理@@，形成政务@@数据@@标签@@@@、数据特征@@、数据特征@@库@@。同时@@，从互联网@@数据@@、企业数据@@、感知数据三@@个维度@@，依托大数据@@平台@@@@@@，将社会数据@@形成社会数据@@标签@@@@、数据特征@@、数据特征@@库@@，数据的融合@@利用以数据特征@@的方式进行@@（参见图@@@@２），为开展大数据@@联合分析应用@@、提高信息资源利用水平提供基础@@，充分发挥大数据@@提升国家@@治理能力的作用@@。政务@@数据@@与企业数据@@融合@@利用模式对比分析@@参见表@@@@１。
图@@2 4.0融合@@模式@@中政务@@数据@@与社会数据@@对接机制@@
表@@1 政务@@数据@@与企业数据@@融合@@利用模式对比分析@@
四@@、政企数据融合@@@@利用的双维度分析@@
数据不整合@@@@，就发挥不出大价值@@。政务@@数据@@与企业数据@@融合@@利用模式的演进@@@@，取决于数据数量及@@价值的变化@@，在技术的可实现性及@@社会各方需求的带动下@@，随着@@数量及@@价值增加@@，数据融合@@利用模式从@@1.0向@@4.0演进@@。在此过程中@@，随着@@数据数量及@@价值的变化@@，将会出现@@4个临界点和@@@@2个奇点@@。（一@@）数据融合@@的数量维度分析回顾半个多世纪@@人类信息社会发展历史@@，处理各种不断增长的数据@@都是社会的挑战和@@难题@@。从数据数量维度看@@，随着@@社会的发展@@，数据量将迅猛增长@@，国际数据公司@@（IDC）预测@@，2018年@@，中国约产生@@7.6ZB的数据@@，还将保持每年@@@@30%的增长@@，到@@2025年@@的数据@@量将达到@@@@48.6ZB。数据的猛增@@，将带来两个量变到@@质变的转变@@：一@@是数据量超过@@政府@@处理能力范围@@，海量的政府@@及@@社会数据@@将由政府@@处理转变为由社会机构处理@@，政府@@指导@@、市场化运作成为必然选择@@，这个临界点即市场化临界点@@；二@@是政务@@数据@@和@@社会数据@@比例方面@@，随着@@物联网@@技术的广泛部署和@@使用@@，社会数据@@将逐步超过@@政府@@数据@@，政务@@数据@@、社会数据@@比例将发生倒转@@，这个临界点即比例临界点@@。（二@@）数据融合@@的价值维度分析随着@@数量的增加@@，数据价值也会随之增长@@，成为政府@@及@@企业的一@@类重要资产@@，数据资产化@@的属性将会愈发明显@@，推动数据资产价值链由低端向@@高端演进@@@@。由于数据具有公共价值属性@@，可以同时@@在多个领域应用@@，而且其价值也将越来越大@@。随着@@技术进步@@，数据存储@@@@、数据清洗@@挖掘将实现规模化运营@@，成本得以降低@@，而数据的价值则随着@@数量的增加不断上升@@，当数据本身的价值大于数据处理成本时@@，企业便有了收益为保障@@，数据真正成为企业核心资产@@，大量专业化的数据@@型公司将爆发式增长@@，综合提供数据@@，推动数据应用@@、整合@@数据加工@@的新型公司将具备明显竞争优势@@，此临界点即收益临界点@@。进一@@步发展@@，将会遇到@@一@@个临界点@@，即数据在各领域的总体应用价值大于其在某一@@领域的价值@@，为了更好地服务其他领域的应用@@，其存在形式就要根据使用领域而定@@，考虑到@@各应用领域@@的数据@@存在形式往往有差异@@，但总会有一@@个最小公约数@@，为了提高数据应用效率@@，数据将按照最小公约数的要求进行标签@@化@@，形成共性的@@、满足各种应用的存在形式@@，此即存在临界点@@。在此临界点@@，通过@@数据标签@@化@@，解决了原始数据共享@@的隐私及@@安全隐患@@。（三@@）数据融合@@的双维度奇点分析在@@4个临界点的交点处@@，会形成@@2个奇点@@。一@@是万物数化的奇点@@，即市场临界点和@@收益临界点对应的位置@@。在这个奇点@@@@，数字成为社会万物存在的主要形态@@，物质本质越发表@@现为数字化@@，政府@@将把数据的运营交给专业的数字化公司@@，企业通过@@数据不见面@@、模型算法见面@@的方式@@，将政务@@数据@@与企业数据@@进行对接融合@@@@，开发新产品和@@服务@@，满足政府@@和@@社会的需求@@。二@@是万物智联的奇点@@，即比例临界点和@@存在临界点对应的位置@@。这个阶段数据融合@@的模式@@，将克服只有模型算法见面@@的制约@@，不同应用场景并不需要单独开发不同的模型算法@@，各数据使用方均可通过@@具有共性的数据@@特征@@进行政务@@数据@@和@@社会数据@@的融合@@利用@@，数据完成了标签@@化存在@@，同时@@，万物数化也随之晋级为万物智联@@（参见图@@@@3）。
图@@3 数据对接的代际演进@@模型@@
五@@、启示及@@展望@@
我国政务@@数据@@与社会数据@@融合@@利用表@@现出@@的@@4种模式@@，特点鲜明@@，均有适用的场景@@，短期@@内@@，单一@@模式难以完全满足政府@@和@@社会的实际需求@@，4种模式@@将并存共用@@。面向@@未来@@，随着@@数据规模井喷式扩张@@、数据应用场景爆发式增长且安全问题越发突出@@，各类数据的权属关系@@、存在形态@@、主体@@协同以及@@新兴技术应用@@，都将发生显著变化@@。（一@@）不求所有但为所用成为新趋势当前@@，大数据@@的发展仍然面临着许多问题@@，安全与隐私问题是人们公认的关键问题@@。因此@@，如何保护个人隐私@@、商业机密及@@国家@@数据安全@@，将成为政务@@数据@@与企业数据@@融合@@利用的重要议题@@。由于直接使用原始数据会存在巨大的安全风险@@，对脱敏后的数据@@进行分析利用将成为主流@@，即数据的使用权可以转移@@，而原始数据的所有权还属于数据拥有的主体@@@@，企业可以利用政府@@数据@@，但不能拿到@@政府@@掌握的原始数据@@，即政务@@数据@@可为企业所用但不可为企业所有@@。（二@@）政社数据融合@@涌现新形态随着@@社会数据@@量的增加@@，政府@@数据的数量甚至价值占比将降低@@，政企数据融合@@@@，将从企业数据@@向@@政务@@数据@@归拢转向@@政务@@数据@@向@@企业数据@@汇聚@@，企业将成为数据加工@@处理的主力军@@，数据融合@@利用模式将以@@3.0和@@4.0模式为主@@。数据融合@@时的形态@@，也将会从简单的脱敏状态变为更具利用价值的知识图@@谱@@，即标签@@化@@、特征化@@、场景化知识图@@谱形式存在@@，政务@@数据@@及@@社会数据@@将经过标签@@化处理之后对接融合@@@@，然后再进行统一@@的增值开发利用@@。（三@@）政企合作多元共治新变革随着@@数据融合@@模式@@的转变@@，1.0、2.0模式时政府@@主导的地位将会改变@@，法律法规及@@行政手段的主要适用范围将进一@@步固化到@@特定领域@@。随着@@3.0及@@4.0融合@@模式@@的到@@来@@，政府@@应当更多@@地注重共性标准制定及@@政企合作机制的建立@@，确保政府@@数据治理@@的安全性@@。企业在大数据@@时代将因为拥有更多@@更好的数据@@@@，特别是拥有明确的目标及@@出色领导机制@@，更容易获得成功@@。政府@@将对企业处理数据进行引导和@@规范@@，随着@@业务关联性的增强和@@规范力度的加强@@，企业将会体现一@@定的政府@@意志@@，一@@种同时@@兼顾政府@@治理功能和@@企业市场化属性的新型组织将会产生@@，政务@@数据@@与社会数据@@的融合@@利用工作由新型组织承担@@。至此@@，大数据@@驱动下的政府@@治理结构@@，将由政府@@一@@元主导模式转变为政府@@与多种社会力量合作的多元共治模式@@，形成多中心@@、开放型的网络治理结构@@。（四@@）新技术驱动人机交互@@发展新方向@@海量数据的采集@@、存储@@、清洗@@、加工@@、共享@@、交易@@、利用等全链条@@，都需要新一@@代信息技术的支撑@@，政务@@数据@@与社会数据@@融合@@利用对技术的依赖性将增强@@。信息技术体系将完成蜕变升华式的重构@@，将使蕴含在大数据@@中的巨大价值得以充分释放@@，物联网@@、5G、移动互联网@@技术将在数据采集@@、存储@@中广泛应用@@，大数据@@、人工智能将为海量数据的快速分析处理提供强有力的工具@@，区块链技术也可以在数据安全方面发挥重要作用@@，新一@@代信息技术将为政务@@数据@@与社会数据@@融合@@利用提供必不可少的支撑@@，人机交互@@、以人为本@@、服务于民将是未来下一@@代新技术发展的新方向@@@@。
作者@@：国家@@信息中心大数据@@发展部郭明军@@、王建冬@@；中国人民大学安小米@@；国家@@信息中心大数据@@发展部李慧颖@@；北京大学张何灿@@ ( 本文刊载于@@《电子政务@@@@》2020年@@第@@3期@@）
