政府@@数据@@治理@@@@风险@@及@@其消解机制研究@@@@

　　摘@@　要@@：政府@@数据@@治理@@@@改革是大数据@@@@@@、人工智能快速发展背景下政府@@治理改革的新趋势@@@@。重视政府@@数据@@治理@@@@改革@@，同时@@关注@@其背后的风险@@，是政府@@数据@@治理@@@@绩效提升的应有之义@@。数字政府@@@@建设与风险消解应成为政府@@数据@@治理@@@@改革的核心议题@@。通过@@文献研究@@、理论建构@@、关键成功要@@素@@分析@@（KSF）等方法@@，解构政府@@数据@@治理@@@@过程@@中的风险@@，为政府@@数据@@治理@@@@改革的推进创造条件@@。政府@@数据@@治理@@@@过程@@中的风险主要@@包括决策和@@领导风险@@@@、数据@@风险@@、技术@@风险@@和@@数据@@平台@@的运维风险等@@。基于对政府@@数据@@治理@@@@整体绩效的关照@@，有必要@@采取改进措施@@：优化决策和@@领导机制@@，保障组织基础@@；保证数据@@质量@@，优化质量保障体系@@；提升技术@@整合能力@@@@，完善治理平台@@@@；增强数据@@整合和@@运营能力@@@@，共享@@治理成果@@。

　　在大数据@@@@@@、人工智能等新技术@@成为我国@@@@政府@@治理创新重要@@驱动力的背景下@@@@，政府@@数据@@治理@@@@改革成为智慧政府@@建设的内在要@@求@@，全国各地@@政府@@正积极推进数字化转型@@@@。这一@@过程@@包含一@@个核心议题即通过@@政府@@数据@@治理@@@@改革为政府@@治理机制创新赋能@@，为社会提供高质量的公共服务体验@@。习近平总书记在国家大数据@@@@战略第二@@次@@集体学习时为我国@@@@@@“数字政府@@@@”建设指出@@了方向@@，我们应该分析大数据@@@@发展取得的成绩和@@存在的问题@@，推动实施国家大数据@@@@战略@@，保障数据@@安全@@@@，加快建设@@“数字中国@@”。总体国家安全@@观背景下的大数据@@@@战略和@@@@“数字政府@@@@”建设客观上要@@求我们必须高度重视政府@@数据@@治理@@@@改革@@过程@@中的风险和@@不确定性的管控与消解@@，风险的有效管控从@@某种意义上也是政府@@数据@@治理@@@@绩效有效提升的核心支持要@@件@@，构成政府@@数据@@治理@@@@绩效的当然内容@@。在风险社会的背景下@@@@，风险和@@不确定性增加@@，这就要@@求充分利用@@大数据@@@@平台@@@@，综合分析风险因素@@，提高对风险因素的感知@@、预测@@、防范能力@@@@，从@@而能够切实保障国家数据@@安全@@@@。

　　一@@、政府@@数据@@治理@@@@风险@@的回顾与问题提出@@

　　大数据@@@@和@@人工智能的快速发展@@，客观上为我国@@@@政府@@数据@@治理@@@@改革提供了良好的技术@@和@@数据@@支持@@，浙江@@、江苏@@、贵州等地区都在积极探索政府@@数据@@治理@@@@改革的新模式@@。数据@@治理@@改革在学术界也成为一@@个新的研究@@热点@@。从@@20世纪@@90年代中后期@@与电子政务@@@@相关的研究@@开始@@，经历了@@“互联网@@+乐动安卓app ”，再到@@“数字政府@@@@”的研究@@，数据@@治理@@的范围越来越广泛@@，也越来越受到实践领域和@@学界的关注@@@@。黄璜等学者从@@理论上对政府@@数据@@治理@@@@进行了阐释@@，明确了与数据@@治理@@相关的概念以及@@@@数据@@治理@@的框架建构等内容@@。在实践研究方面@@，丁波涛以上海为例分析了我国@@政府@@数据@@采集@@、共享@@、利用@@、开放和@@服务等环节@@中存在的问题@@，提出了相应的对策建议@@；吴克昌@@、闫心瑶以广东省为例@@，探讨了数字化给公共服务提供带来的弊端@@；赵豫生等在黄璜所做的数据@@治理@@机构研究的基础上对大数据@@@@治理@@机构承担的职能进行分析@@，从@@战略@@、管理@@、技术@@、服务四@@个维度提出了大数据@@@@治理@@机构职能评价指标体系@@。政府@@数据@@治理@@@@模式建构重要@@@@，防范政府@@数据@@治理@@@@改革过程@@中存在的风险和@@问题也同样重要@@@@，它从@@根本上影响着政府@@数据@@治理@@@@改革的整体绩效@@。网络安全@@@@、信息@@安全@@@@、能力@@限制@@、制度缺位等都是数据@@治理@@过程@@要@@重点关注@@的风险来源@@@@，这些风险是环境@@、技术@@、人员@@、沟通等诸多要@@素@@耦合的结果@@，风险的存在对于地方政府@@治理绩效的提升是一@@种负向激励@@，不仅阻碍政府@@治理的改革进程@@，还从@@根本上制约我国@@整体治理的现代化水平@@。

　　国内外学者基于不同的学科基础分别从@@不同视角对@@“数字政府@@@@”或政府@@数据@@治理@@@@中的风险进行了探讨和@@分析@@。Sundberg将有关@@“数字政府@@@@”的风险研究划分为@@IT安全@@、用户使用@@、实施障碍及@@政策与民主四@@类@@。何哲通过@@对人工智能技术@@发展历程@@、趋势@@、核心特征和@@支撑要@@素@@@@，以及@@@@在人类社会的嵌入方式和@@驱动因素的系统@@分析@@，总结了人工智能产生的隐私泄露@@、边界模糊@@、能力@@溢出等十个主要@@方面的风险@@。王谦等以社会技术@@系统@@理论作为支撑进行系统@@风险分析@@，得到@@“数字政府@@@@”所使用的信息@@技术@@风险@@@@、政府@@内部@@（包括技术@@参与者@@）的技术@@与组织的整合风险@@、信息@@技术@@对组织带来的@@“数据@@-信息@@-知识@@”转化的知识@@管理@@风险@@、时间维度上的阶段与过程@@风险@@、政府@@外部的社会功能@@风险五@@个维度的风险@@。丁辉侠分析了地方政府@@在大数据@@@@@@认识@@、大数据@@@@处理@@@@、大数据@@@@使用和@@数据@@安全@@四@@个方面面临的风险和@@挑战@@。夏义堃着重分析了政府@@数据@@治理@@@@在与@@IT融合@@、内外融合@@以及@@@@价值融合@@三@@个过程@@中所面临的主要@@风险@@。王金水等指出@@数据@@治理@@推动政府@@治理创新首先@@要@@看到其在政府@@@@、社会和@@个人层面所面临的困境@@，这会引致@@“伪创新@@”行为对资源@@的浪费@@，“数据@@为王@@”导致公众权利诉求得不到保障@@、数据@@泄露@@、滥用三@@个方面的主要@@风险@@。安小米等提出@@，在政府@@大数据@@@@治理@@过程@@中推出的@@“一@@号一@@窗一@@网@@”的信息@@惠民服务中@@，数据@@的汇聚与政府@@外包服务和@@@@PPP融资方式带来了数据@@利用@@和@@再利用@@中的数据@@权力@@、权利和@@权益失控风险及@@个人隐私暴露两方面的主要@@风险@@。由此可见@@，技术@@融合@@@@、管理@@革新@@、安全@@保障成为政府@@数据@@治理@@@@过程@@面临的主要@@风险@@，此外@@还包括伦理方面的风险研究@@，在政府@@数据@@治理@@@@过程@@中@@可能会衍生出基于大数据@@@@的隐藏价值评分系统@@@@，从@@而忽视人类社会原本的价值观念@@@@，这对于人类社会来说是一@@个巨大冲击@@。只有准确识别并有效消解政府@@数据@@治理@@@@的风险才能促进政府@@数据@@治理@@@@逐渐走向成熟@@，逐步实现更高效@@、更安全@@@@、更高质量的发展@@。

　　政府@@数据@@治理@@@@过程@@中的风险具体表现@@、生成机理和@@致因分析@@、风险如何实现有效管控等问题是我国@@政府@@数据@@治理@@@@改革的前置性议题@@，也是我国@@政府@@数据@@整体绩效提升的基础性条件@@。以此为初衷@@，本文期@@望能聚焦政府@@数据@@治理@@@@改革中的风险@@，探讨风险的有效消解策略@@@@，促进我国@@政府@@数据@@治理@@@@整体绩效的有效提升@@；通过@@解构政府@@数据@@治理@@@@的核心过程@@@@，分析风险的深层致因并提出精细化的风险消解对策@@，研究探讨政府@@数据@@治理@@@@的风险及@@其消解机制@@。

　　二@@、政府@@数据@@治理@@@@风险@@的理论框架@@建构@@

　　从@@国家发展战略规划到地方政府@@治理改革@@，政府@@数据@@治理@@@@是一@@个贯穿不同层级@@政府@@@@、涉及@@多元利益相关者的整体性@@、系统@@性革新的过程@@@@。从@@政府@@数据@@治理@@@@的目标来看@@，数据@@治理@@的过程@@包括两个主要@@维度@@，一@@是政府@@数据@@的治理@@，即数据@@如何在不同的利益相关主体@@之间流动或管理@@@@，侧重于对数据@@本身的管理@@和@@控制@@；二@@是政府@@治理的数据@@化@@，即政府@@内部@@机构等@@如何调整以适应数字化的时代要@@求@@，侧重于政府@@治理政策和@@工具的创新@@。本文从@@风险的视角去系统@@审视政府@@数据@@治理@@@@的整个过程@@@@，构建政府@@数据@@治理@@@@风险@@的理论分析框架@@，能使人们从@@整体视角上把握政府@@数据@@治理@@@@的风险@@，同时@@也为风险致因分析和@@风险消解机制的构建提供一@@个整体脉络@@。

　　（一@@）政府@@数据@@治理@@@@风险@@

　　治理本身是一@@个涵盖从@@环境条件到决策组成部分的功能@@和@@范围等多种类型的要@@素@@和@@机制的概念@@。政府@@数据@@治理@@@@是一@@个以数据@@资源@@为核心@@，内外部@@、软硬件@@、多部门持续性协同推进的动态过程@@@@。从@@动态能力@@的角度来看@@@@，政府@@数据@@治理@@@@的竞争优势不仅来自拥有的关键数据@@资源@@@@，而且与正确开发@@、合理运营和@@维护数据@@系统@@的程度和@@能力@@以及@@@@政府@@内部@@组织架构@@、组织和@@领导@@、外部技术@@生态环境的系统@@配置有关@@。政府@@数据@@治理@@@@不是政府@@信息@@管理@@@@、电子政务@@@@等传统概念的简单替代@@，而是大数据@@@@情境中政府@@信息@@管理@@的纵深发展与精细化体现@@。政府@@数据@@治理@@@@有两个方面的重要@@内涵@@：一@@是政府@@对数据@@的治理@@，即将政府@@所能获得的内部数据@@以及@@@@企业@@@@、组织等共享@@的外部数据@@作为治理的对象@@，充分发挥数据@@价值@@，提高数据@@处理@@的效率@@；二@@是政府@@治理的数据@@化@@，不只是限于按照数据@@治理@@的要@@求对政府@@工作的数据@@化@@，而是按照业务和@@技术@@需求嵌入大数据@@@@@@、人工智能等的应用@@，驱动管理@@@@、机构的革新@@，政府@@治理的数据@@化进一@@步扩展了传统政府@@数据@@治理@@@@的内涵与外延@@。“数字政府@@@@”则侧重于理论阐述@@，其与政府@@治理的数据@@化是从@@不同维度对政府@@数据@@治理@@@@变革做出阐释@@。

　　现代化的自反性引致政府@@数据@@治理@@@@过程@@中机遇与风险并存@@。政府@@数据@@治理@@@@风险@@是数字化@@、信息@@化给政府@@治理带来的新生风险@@。研究政府@@数据@@治理@@@@风险@@及@@其消解机制首先@@要@@明确政府@@数据@@治理@@@@风险@@的内涵@@。从@@政府@@数据@@治理@@@@的两个基本过程@@入手@@，政府@@数据@@治理@@@@风险@@有两个方面的主要@@来源@@@@：一@@是对数据@@本身的管理@@和@@控制过程@@@@，数据@@作为重要@@的资源@@和@@治理参照@@，政府@@数据@@的治理要@@充分发挥数据@@价值@@@@，通过@@采集@@、服务提供等方式对数据@@进行加工处理@@并用于满足访问需求@@，该过程@@中涉及@@的人员@@@@、资源@@、技术@@及@@其多元交互过程@@都是风险的重要@@来源@@@@。二@@是政府@@治理的数据@@化@@过程@@中的风险来源@@@@，为适应治理的数据@@化需要@@@@，要@@推动政府@@治理政策@@、工具以及@@@@组织领导和@@技术@@生态环境等的创新@@，任何要@@素@@的滞后或整体的不协调都会引致风险@@。我国@@政府@@数据@@治理@@@@风险@@总体上是指在大数据@@@@@@的场景中@@@@，不同层级@@的政府@@为了实现@@治理过程@@的优化和@@治理绩效的提升@@，对所能获得的数据@@资产进行治理以及@@@@创新政府@@治理机制@@，推动政府@@治理的数据@@化进程中多因素的耦合作用所引致的风险@@。从@@国家层面来讲@@，政府@@数据@@治理@@@@风险@@是国家治理能力@@和@@治理体系现代化过程@@中的必然因素@@，也是推动国家治理现代化必须面对的挑战@@。

　　（二@@）政府@@数据@@治理@@@@风险@@的理论框架@@

　　政府@@数据@@治理@@@@作为一@@个动态过程@@@@，它的每一@@核心运行机制都需要@@人类在大数据@@@@@@和@@人工智能快速发展的情境下相机决策@@，风险在某种意义上是人类创造和@@选择的@@，要@@实现数据@@治理@@绩效的优化@@，有必要@@解构数据@@治理@@过程@@@@，识别风险@@和@@不确定性@@，明确风险来源@@和@@致因@@，但目前@@基于政府@@数据@@治理@@@@过程@@而进行风险识别和@@消解的研究@@较少@@。政府@@数据@@治理@@@@包括两个基本过程@@@@，一@@是政府@@对数据@@进行采集@@、处理@@、共享@@和@@交换以及@@@@供给使用以满足服务需求的过程@@@@，二@@是为了与数据@@的治理过程@@相匹配而对政府@@治理进行数据@@化革新的过程@@@@。这两个过程@@相互耦合@@，为我国@@@@国家治理体系和@@治理能力@@现代化的进程赋能@@。从@@“过程@@”角度来看@@，政府@@数据@@治理@@@@是由相互衔接和@@关联的一@@系列治理行为构成的动态过程@@和@@复杂系统@@@@。风险识别是风险管理@@的第一@@步@@，也是风险消解的基础@@。政府@@数据@@治理@@@@风险@@的分析框架@@（参见图@@@@1）的建构能够帮助我们从@@整体和@@过程@@视角来解构@@、识别风险@@。

　　图@@1　政府@@数据@@治理@@@@风险@@分析框架@@

　　⒈政府@@治理的数据@@化过程@@的风险@@

　　从@@内容上看@@，政府@@数据@@治理@@@@包含两个基本过程@@@@，首先@@是政府@@治理的数据@@化过程@@@@，这一@@过程@@包括政府@@从@@领导决策制定@@、机构设置革新到人员@@职能匹配等整个治理过程@@中的所有要@@素@@的数据@@化变革@@，对政府@@治理过程@@的革新是我国@@国家治理体系和@@治理能力@@现代化过程@@中的应有之义@@，也是政府@@对数据@@进行治理的前置条件@@。这一@@维度的风险主要@@表现为决策和@@领导风险@@@@。政府@@治理的数据@@化过程@@是包括政府@@内部@@软硬件@@协同支持的过程@@@@，也是从@@国家领导到基层管理@@者@@@@，从@@思维@@理念@@到决策机制等整个治理体系适应数据@@化要@@求的过程@@@@，在这一@@过程@@中由于内外诸多要@@素@@的耦合作用@@，风险和@@不确定性也呈现出复杂性和@@多样性@@。

　　⒉政府@@对数据@@的治理的风险@@

　　政府@@数据@@治理@@@@的第二@@个过程@@是政府@@对数据@@的治理过程@@@@，由于风险本身的复杂性和@@客观存在特征@@，通过@@“过程@@”视角来划分政府@@对数据@@治理@@的过程@@能够帮助我们从@@一@@个更清晰@@、更系统@@的角度来分析政府@@对数据@@进行治理过程@@中的风险因素@@。政府@@对数据@@治理@@的过程@@可以划分为采集@@、处理@@、共享@@交换以及@@@@供给四@@个主要@@阶段@@。

　　⑴数据@@采集的质量风险@@

　　政府@@数据@@治理@@@@的关键要@@素@@是数据@@资源@@@@，即政府@@所能获得和@@拥有的数据@@量@@。作为数据@@治理@@的起点@@，数据@@资源@@需经过采集过程@@才能进入政府@@数据@@治理@@@@的议程中@@。采集的数据@@需要@@统一@@汇总到@@“数据@@资源@@库@@Ⅰ”，中央政府@@及@@各级地方政府@@之间要@@想实现整体性@@、一@@体化治理必须建立统一@@的数据@@资源@@库@@@@，为政府@@数据@@治理@@@@提供依据和@@参照@@。数据@@质量管理@@包括对数据@@的准确性@@、完整性@@、一@@致性@@、相关性和@@时效性的管理@@@@，这是数据@@管理@@程序中的一@@部分@@，而数据@@管理@@程序又是由适当的数据@@治理@@策略@@领导的@@，该策略@@的目标是在整个政府@@中将数据@@作为资产的价值最大化@@。目前@@，我国@@80%的数据@@资源@@掌握在政府@@部门中@@，如此庞大的数据@@量必然存在着数据@@保护的隐患和@@风险@@。在数据@@采集阶段所有使得数据@@出现质量问题的因素@@、数据@@的非法获取和@@交易等都是数据@@风险@@的重要@@来源@@@@。数据@@的质量风险有三@@种主要@@来源@@@@。一@@是数据@@冗余即数据@@资源@@的重复@@、多余@@。二@@是数据@@残缺@@。数据@@残缺主要@@分为感知限制型残缺@@，即收集者没有对特定数据@@收集的意识@@；能力@@限制@@型残缺@@，即由于技术@@@@、资源@@等的限制而不具备数据@@收集的能力@@@@；主动限制型残缺@@，即收集者基于主观能动性没有充分收集某类数据@@@@，这一@@方面与数据@@收集者本身的行为方式和@@角色定位认知有关@@，另一@@方面与政府@@对基层工作人员@@的激励措施等有关@@。三@@是数据@@造假@@。数据@@造假本质上是对数据@@整体真实性的破坏@@，由于数据@@资源@@可存性@@、复用性的特征@@，从@@数据@@的可持续性角度来讲@@，数据@@造假从@@长远角度降低了政府@@数据@@治理@@@@的整体绩效@@。数据@@质量问题是数据@@风险@@的重要@@来源@@@@，数据@@采集过程@@中的数据@@风险@@成为政府@@数据@@治理@@@@过程@@中要@@解决的首要@@问题@@。

　　⑵数据@@处理@@的技术@@及@@运维风险@@

　　数据@@治理@@的形式和@@目的是实现数据@@的业务化@@，同时@@将业务数据@@化@@，这是一@@个双向交替的过程@@@@，政府@@对数据@@进行治理的过程@@都是围绕这一@@核心展开的@@。由于传统管理@@职能的限制@@，政府@@在搭建数据@@处理@@平台@@时需要@@第三@@方的介入@@，两者保持一@@种合作或外包的关系@@，由于两者在组织性质和@@行为目的上的差异@@，必然会出现合作风险和@@技术@@挟持风险@@。数据@@处理@@平台@@的搭建要@@确保@@“数据@@仓库@@”的安全@@性和@@数据@@的保密性@@，平台@@水平和@@@@“数据@@仓库@@”的稳定性主要@@取决于第三@@方企业@@的技术@@水平@@。由于企业@@间核心技术@@的差异@@，政府@@数据@@处理@@平台@@的水平有限且参差不齐@@，极易造成数据@@丢失或泄露@@，技术@@风险@@是政府@@数据@@治理@@@@风险@@中的硬性风险@@。数据@@处理@@过程@@中的行为和@@选择是引致风险的主要@@过程@@@@，不同部门之间由于竞争地位的存在@@，在技术@@平台@@搭建上的壁垒会造成条块分割的局面@@，数据@@平台@@在不同地方政府@@之间缺少沟通和@@协调@@，导致平台@@之间不成体系@@，集成化程度较低@@，很难为数据@@资源@@库@@在不同地方政府@@和@@部门之间的共享@@和@@交换创造条件@@。技术@@与管理@@的脱节也是技术@@平台@@一@@体化程度不高的表现@@，部分部门的实体政务@@大厅与线上@@乐动安卓app 系统@@分属于不同的部门管理@@@@，这就导致政务@@部门在线上与线下@@、上级与下级之间的数据@@交流缺乏时效性@@。在当下的数据@@处理@@过程@@中还存在数据@@批量泄露的情况@@，由于缺乏利益引导和@@监督@@，数据@@黑市规模庞大@@，非法收集@@、窃取@@、贩卖@@、利用@@用户信息@@的行为猖獗@@，甚至形成了@@产业链条@@，部分与政府@@合作的数据@@运营@@、维护的公司内部管理@@机制不健全@@，对运维人员@@疏于教育监督@@，这逐渐成为数据@@运维风险的促发因子@@。

　　⑶数据@@共享@@和@@交换的整合和@@运营风险@@

　　数据@@经过采集和@@处理@@进入数据@@资源@@库@@@@Ⅱ为数据@@的共享@@和@@交换做准备@@。以政府@@边界为划分依据@@，数据@@共享@@和@@交换包括三@@种主要@@类型@@，风险也就隐藏在三@@种不同类型的共享@@交换之间@@。一@@是政府@@内部@@不同部门之间的数据@@共享@@@@。传统治理行为中不同职能部门是一@@种条块分割的关系@@，在不同部门之间办理业务@@，会被各部门分别要@@求开具各种证明材料@@，数据@@的流动被阻隔@@，没有实现数据@@的有效整合@@。二@@是不同政府@@之间的数据@@共享@@和@@交换@@。政府@@间的数据@@共享@@需要@@数据@@库内容条目的统一@@以提供共享@@依据@@，这是分析人才@@@@、资源@@等流动性特征和@@开展跨区域业务往来的重要@@参照@@，政府@@间数据@@共享@@需要@@数据@@共享@@平台@@的衔接@@。当下我国@@数据@@共享@@形势严峻@@，就公积金管理@@机构而言@@，我国@@六百多个公积金管理@@机构本应按@@《住房公积金管理@@条例@@》进行统一@@管理@@@@，但目前@@各地@@有上百套公积金管理@@系统@@@@，形成了@@互不关联的信息@@孤岛@@。三@@是政府@@与其他参与组织或机构之间的数据@@共享@@@@，这种政府@@与外部组织之间的信息@@共享@@主要@@是特定的业务需求驱动的@@。健康码的引入是我国@@疫情防治的一@@大亮点@@，在健康码的使用过程@@中@@，政府@@通过@@把健康码共享@@给各入境管控执勤点或各人口流动限制点以此来明确哪些人员@@具有流动的资格@@。健康码生成的首要@@环节@@是申领对象主动测量体温并填报相关数据@@@@，申领者对于健康码重要@@性的认知是健康码所用数据@@真实性的保证@@。健康码相关数据@@在不同政府@@部门和@@组织之间流通时@@，只有高效的数据@@管理@@和@@维护才能保障数据@@的真实性和@@客观性@@，由于不确定性的存在@@，整个运营和@@维护过程@@都有引致风险的可能性@@。

　　⑷数据@@供给的交互风险@@

　　数据@@供给主要@@是满足数据@@使用者@@的不同数据@@需求@@。数据@@供给将数据@@提供者和@@使用者@@联系在一@@起@@，这一@@过程@@是多元利益相关者的交互过程@@@@。整个国家和@@社会的运行借助几乎全覆盖的互联网@@和@@各种数据@@信息@@平台@@发生联系@@，形成了@@国家和@@社会新的连接机制@@，民众的信息@@获得@@、处理@@和@@运用获得了更充分的可能空间@@@@，也获得了行为和@@信息@@上更大的交互空间@@@@。就管理@@者@@自身而言@@，在该阶段应该更加关注@@数据@@需求@@，并从@@管理@@和@@技术@@层面对现有数据@@做出调整@@。对于数据@@需求方而言@@，政府@@数据@@平台@@的可操作程度以及@@@@与用户之间的交互性直接影响用户的使用体验@@，进而影响政府@@数据@@治理@@@@的评价水平@@。数据@@服务平台@@的投资者@@、技术@@平台@@的建设者@@、政府@@管理@@者@@以及@@@@使用者@@之间的不同导致需求和@@服务之间出现不对称现象@@，用户需求与政府@@数据@@服务之间的失衡也是数据@@整合与运营风险@@的重要@@构成@@。

　　政府@@不同部门作为数据@@需求方中的重要@@组成部分@@，其与数据@@供给方之间的不平等也是交互风险的重要@@来源@@@@。2019年发布的@@《政府@@数据@@供应链白皮书@@》指出@@，针对政府@@业务部门@@之间数据@@供需不匹配的问题@@，数据@@供应链体系建设可助力政府@@数据@@治理@@@@与运营@@。这表明数据@@供给与交互已经成为一@@个重要@@议题@@。大数据@@@@的快速发展带动用户的数据@@需求不断变动@@，数据@@平台@@的灵活度和@@弹性成为影响数据@@平台@@应用的可持续性和@@数据@@服务满意度的重要@@因素@@。

　　此外@@，一@@些政府@@网站@@建好后没有专业的人员@@去维护@@、更新信息@@@@，在用户需求和@@地区发展不断变动的背景下@@@@，停滞的数据@@只能提供普通参考@@，失去了辅助决策的参考价值@@，这表明数据@@平台@@的日常维护和@@管理@@也是影响供需交互的一@@个关键要@@素@@@@。

　　三@@、政府@@数据@@治理@@@@风险@@的致因分析@@

　　政府@@数据@@治理@@@@是一@@个多因素相互协调@@、共同产生治理效能的过程@@@@，在政府@@对数据@@进行治理以及@@@@政府@@治理的数据@@化过程@@中@@，政府@@外部的技术@@生态@@、管理@@者@@的能力@@水平@@、政企合作@@等因素处理@@不当都会引致风险@@，在政府@@数据@@治理@@@@过程@@中@@，风险产生和@@存在的环节@@和@@条件各不相同@@。解构政府@@数据@@治理@@@@过程@@的目的是要@@明确政府@@数据@@治理@@@@风险@@的深层致因@@，政府@@数据@@治理@@@@风险@@的分析框架@@使得有可能更加系统@@地对政府@@数据@@治理@@@@过程@@中的风险进行深入研究@@，通过@@剖析风险要@@素@@确定数据@@治理@@风险管控和@@消解的着力点@@。

　　(一@@）决策和@@领导风险@@：数据@@治理@@的配套革新不彻底@@

　　政府@@治理的数据@@化过程@@主要@@是从@@政府@@内部@@的治理理念@@和@@思维@@、组织机构等@@方面来进行革新以适应数据@@治理@@的需要@@@@。在传统的政府@@治理中@@，各层级的政府@@管理@@者@@都对权力过度掌控@@，受限于传统思维和@@习惯的限制@@，对政府@@数据@@治理@@@@的重视程度不够@@，无法适应政府@@数据@@治理@@@@变革的需要@@@@。在条块分割的管理@@体制下@@，各地@@区@@、各部门分级负责本地区@@、本部门平台@@系统@@的建设和@@运营管理@@@@，所需经费也分别由各级财政负责@@，导致各部门的信息@@系统@@基本上处于相互独立@@、垂直发展的状态@@，各地@@乐动安卓app 平台@@的建设存在发展不平衡@@、事项标准不统一@@等问题@@，“数据@@烟囱@@”等限制性问题难以解决@@。跨地区@@、跨部门@@、跨层级@@的数据@@共享@@缺乏清晰明确的顶层设计@@、行动方案和@@技术@@路径@@。权力结构设置@@，责权利关系之间不匹配@@，数据@@所有者@@、使用者@@、管理@@者@@，联动管理@@层@@、业务部门@@、审计与合规部门的相关职责不明确@@，数据@@安全@@管理@@工作责任落实不到位@@，智囊团@@、决策中心@@、信息@@系统@@等的缺位构成政府@@数据@@治理@@@@过程@@中决策机制的风险因子@@。同时@@，还存在缺少政府@@数据@@治理@@@@的相关领导机构@@，数据@@分级分类@@、安全@@保护@@、使用操作划分不明确@@，监控管理@@的原则@@@@、策略@@、规范不完善等多重风险致因@@。由于政府@@本身组织结构的限制及@@缺少对人员@@的培训和@@教育@@，在当下的政府@@部门中缺乏既精通信息@@技术@@又精通管理@@的复合型人才@@@@，政府@@的管理@@者@@处于惰性或能力@@限制@@无法从@@传统治理模式中抽离@@，无法适应大数据@@@@带来的转变@@。从@@思维@@、观念@@、能力@@到机构设置@@、权责关系等配套的滞后性都会引致决策和@@领导风险@@@@。

　　（二@@）数据@@风险@@：能力@@限制@@及@@监管缺位@@

　　数据@@资源@@本身@@的低质量及@@采集过程@@中的监管缺失等都是引致数据@@风险@@的重要@@推手@@。根据数据@@风险@@的三@@种主要@@类型@@，数据@@冗余的出现包括基层数据@@采集人员@@对数据@@的理解出现偏差@@，数据@@采集对象的重复提供等原因@@，这增加后续数据@@清洗的成本@@，降低数据@@治理@@决策的科学性@@。数据@@残缺包括感知@@、能力@@、主动限制三@@种表现@@，数据@@采集对象及@@采集人员@@的认知和@@能力@@限制@@是数据@@残缺的主要@@诱因@@，其中也不乏个别领导干部利益需求膨胀@@，政绩观扭曲@@，无视党纪国法@@，随意破坏数据@@@@。数据@@造假的原因一@@般包括基层政府@@工作人员@@为了完成数据@@指标@@，对于一@@些不能获得的数据@@采取凭空捏造的处理@@方法@@；系统@@外部黑客等侵入政府@@数据@@采集系统@@对数据@@进行改写@@，其目的是从@@数据@@来源@@上影响政府@@的政策过程@@@@；对于部分采集对象主动填报的数据@@@@，填报者可能会选择替代性的数据@@或进行数据@@捏造来上报@@。

　　除了数据@@采集过程@@中多重耦合因素共同引致数据@@风险@@@@，关键还缺少高效严密的法律法规体系做支撑@@，数据@@治理@@作为信息@@时代的新兴产物@@，其配套措施和@@法律法规不健全导致数据@@采集过程@@中缺少边界限制@@，数据@@采集行为缺少规范性@@。作为数据@@风险@@案例的典型@@，山西省临汾市国控环境空气自动监测数据@@造假案件是一@@起有组织@@、有预谋的蓄意犯罪行为@@，数据@@采集者行为严重背离中央要@@求@@、影响决策进程@@、侵害公众知情权@@、损害政府@@公信力@@。这一@@类典型案件的出现也充分反映出一@@些地方贯彻执行决策不到位@@、组织领导不力@@、监管严重缺位@@，没有建立完善的防范和@@惩戒机制的现状@@。

　　（三@@）技术@@风险@@：理念@@及@@核心技术@@滞后@@

　　在数据@@治理@@过程@@中@@，最常见的技术@@风险@@与数据@@平台@@的搭建和@@数据@@处理@@过程@@中的数据@@存储@@等功能@@相关@@。技术@@限制使政府@@数据@@治理@@@@的效率和@@安全@@性得不到保证@@，这成为数据@@治理@@中的梗阻@@。技术@@的不成熟包括物理层即各种服务器@@、路由器@@、交换机等硬件设备和@@通信链路@@，以及@@@@系统@@层即操作系统@@或数据@@库系统@@的限制性@@。2014年中央网络安全@@@@与信息@@化领导小组的成立@@，标志着网络安全@@@@成为国家层面的重要@@议题之一@@@@，在建设@@“数字政府@@@@”和@@“数字中国@@”的背景下@@，网络作为数据@@流转的渠道和@@媒介@@，网络数据@@的安全@@性是当下数据@@治理@@的着力点@@。

　　在政企合作@@过程@@中@@，专业人才@@能否借助大数据@@@@技术@@准确施力成为消解技术@@风险@@的关键@@。政府@@大数据@@@@企业@@领域通常需要@@长时间的技术@@和@@行业经验积累@@，但人才@@招引难和@@留用难问题严峻@@。此外@@，技术@@积累和@@行业积累的长周期@@性导致行业专家资源@@稀缺@@，很多政府@@的大数据@@@@项目都需要@@懂得行业内在规则的专家来支撑和@@解读@@，但实际情况是专家数量@@“供不应求@@”，大数据@@@@项目交付迟缓@@。人才@@、企业@@是政府@@数据@@治理@@@@的主要@@辅助力量@@，目前@@国内大部分大数据@@@@企业@@理念@@缺失@@，核心技术@@竞争力不强@@，很难成为政府@@数据@@治理@@@@的中坚力量@@。

　　（四@@）整合与运营风险@@：管理@@者@@及@@数据@@平台@@的有限韧性@@

　　“三@@分技术@@@@、七分管理@@@@”强调的是管理@@对政府@@数据@@治理@@@@的重要@@性@@。在政府@@对数据@@进行治理的过程@@中@@，管理@@行为主要@@集中于对数据@@本身及@@数据@@平台@@的管理@@@@。根据政府@@数据@@治理@@@@过程@@中风险的分析@@，整合和@@运营风险主要@@有两个致因@@：一@@是管理@@者@@的灵活度低@@，与处理@@和@@共享@@交换过程@@中的变动风险相比@@，管理@@者@@对进程和@@风险的控制力度有限@@。二@@是数据@@平台@@的弹性较弱@@，包括数据@@处理@@平台@@@@、数据@@共享@@平台@@等与数据@@治理@@过程@@相关的技术@@平台@@@@，平台@@效用的高低主要@@体现在数据@@治理@@对平台@@的应用过程@@中@@。在进行常规数据@@的处理@@时@@，能够充分发挥平台@@的技术@@优势@@，当横向数据@@的复杂性加剧@@，极易出现平台@@故障@@，不能满足数据@@处理@@的例外需求@@。数据@@平台@@创建时@@，由于技术@@或资源@@限制等因素@@，在可持续性方面的韧性有限@@，人工智能等的快速发展需要@@数据@@处理@@平台@@的代际更替速度加快@@，以此来满足不断增长的数据@@需求@@。数据@@治理@@的核心是大量能互相连接的数据@@在一@@个大数据@@@@计算平台@@或者是衔接互通的数据@@节点上@@，通过@@相同的数据@@标准来进行关联操作@@，形成大数据@@@@采集@@、反馈的闭环@@。在实际治理过程@@中@@，不同部门之间的职能差异和@@壁垒对数据@@@@“流速@@”和@@“流量@@”产生限制作用@@，管理@@者@@及@@数据@@平台@@在进行实际操作过程@@中缺少对数据@@的宏观认知和@@预见性操作@@，使得数据@@的整合和@@运营可能滞后于数据@@操作的实际需求@@，进而引致风险@@。

　　四@@、政府@@数据@@治理@@@@风险@@的消解路径@@

　　在对政府@@数据@@治理@@@@过程@@进行解构的基础上@@，剖析了数据@@治理@@过程@@中存在的风险类别及@@具体致因@@，为政府@@数据@@治理@@@@风险@@的管控和@@消解提供了有力参照@@。作为国家治理现代化的重要@@构成@@，政府@@数据@@治理@@@@能力@@和@@绩效的提升是一@@个关键要@@素@@@@。决策和@@领导风险@@、数据@@风险@@、技术@@风险@@和@@数据@@的整合与运营风险@@共同构成了政府@@数据@@治理@@@@的风险@@。因此@@，从@@这四@@个方面入手来提出管控和@@消解数据@@治理@@风险的对策和@@措施是优化政府@@数据@@治理@@@@绩效的重要@@途径@@。

　　（一@@）优化决策和@@领导机制@@，保障政府@@决策的组织治理基础@@

　　将数字化转型@@视为信息@@技术@@系统@@的实现@@，而不是由技术@@进步推动的一@@种新的工作方式@@，是政府@@管理@@者@@经常出现的错误认知@@。在政府@@进行数据@@治理@@的过程@@中@@，治理绩效受到多种因素的影响@@，包括但不限于系统@@政策支持的缺乏@@、系统@@融合@@欠佳@@、系统@@监管不到位@@、管理@@者@@认知不够等内容@@。系统@@监控挑战了不同利益相关者联结网络之间的双边和@@多边关系@@；认知能力@@的建设需要@@综合考虑政府@@管理@@者@@的态势感知@@、决策者的决策支持和@@危机应对能力@@@@。系统@@推进政府@@数据@@治理@@@@过程@@@@，需全面审视相互关联的结构@@、层次@@@@、要@@素@@、功能@@、环节@@，统筹构建上下贯通@@、内外衔接@@、统分结合的系统@@集成改革格局@@，强化@@顶层设计@@。

　　首先@@，要@@建成导向明确@@、职能精细的数据@@治理@@委员会@@，管理@@数据@@资源@@共享@@等工作@@，负责统筹规划@@、协调推进数据@@共享@@的重大事项@@，在不同层面构建具有强适应性的数据@@共享@@解决方案@@。

　　其次@@@@，建立健全数据@@安全@@保护@@机制@@，为提升政府@@治理能力@@提供保障@@，把涉及@@数据@@资源@@流动和@@交换的环节@@作为重点保护领域@@，尤其是对跨部门@@@@、跨区域流动中涉及@@国家安全@@和@@个人隐私的数据@@源加大管控力度@@，确保数据@@在采集@@、存储@@、共享@@和@@交换过程@@中的安全@@性@@。

　　再次@@@@，完善组织保证体系@@，通过@@引入外部@@“智力支持@@”，成立地方@@“数字政府@@@@”建设专家咨询@@机构@@，组织不同领域的专家参与政府@@数据@@治理@@@@的过程@@@@。

　　最后@@，强化@@政府@@数据@@治理@@@@的评价监督体系建设@@，激励公众通过@@数据@@治理@@反馈网站以及@@@@第三@@方评估等手段来倒逼政府@@机构精简流程@@，优化服务质量@@。Moyle从@@安全@@保障的角度入手@@，提出通过@@整体风险管理@@来进行风险治理的研究@@@@，这意味着要@@找到能够优化技术@@和@@业务价值同时@@降低引入新风险的正确决策@@，并在长期@@价值和@@可能的新风险之间进行权衡@@。

　　（二@@）保证数据@@质量@@，优化政府@@数据@@治理@@@@的数据@@质量保障体系@@

　　数据@@是政府@@治理的核心资源@@@@，政府@@数据@@治理@@@@就是释放数据@@红利的过程@@@@，数据@@反映每一@@个体@@的基本权益和@@利益@@。数据@@风险@@主要@@围绕数据@@的质量及@@质量管理@@展开@@，消解数据@@风险@@要@@保证数据@@的时效性@@、完整性@@和@@真实性@@。时效性对于政府@@决策而言意味着决策是满足最新需求@@；完整性@@意味着基础数据@@的完备程度足以满足地方政府@@的数据@@治理@@需要@@@@；真实性则从@@根本上决定了政策的科学性和@@解决现实问题的程度@@。

　　为了保证数据@@的质量@@，首先@@要@@从@@数据@@的采集对象入手@@，通过@@基层数据@@采集单元对数据@@采集重要@@性的宣传来提高公众对数据@@的认知@@，减少@@“数字鸿沟@@”[29]；其次@@@@，要@@保证采集数据@@的政府@@工作人员@@的认知@@、工作态度和@@能力@@@@，确保在采集过程@@中能够给采集对象以正确的引导@@;再次@@@@，由于对于数据@@风险@@的研究@@是一@@个具有全局性战略意义@@、需要@@进行持续关注@@和@@整体过程@@跟踪的活动@@，数据@@的采集过程@@需要@@有完备的政策和@@制度支撑@@；最后@@，为了实现@@“让群众少跑腿@@，让数据@@多跑腿@@”的数据@@治理@@改革目标@@，要@@在数据@@采集之后和@@数据@@采集对象建立定期@@双向联系@@，优化公众对数据@@采集的感知@@。数据@@的采集和@@流动不能碰触数据@@安全@@底线@@，政府@@作为维护数据@@开放秩序和@@保障数据@@安全@@@@的主要@@力量@@，应制定数据@@安全@@保障的规则体系@@，推动数据@@在制度框架下开放与流动@@。为了保障数据@@的安全@@性@@，减少@@并最终消除数据@@的非法获取和@@交易行为@@，有必要@@建立流通数据@@的监管@@、追溯和@@标识体系@@，建立数据@@治理@@的秩序和@@规范行为模式@@，打击非法的数据@@交易或交换@@，同时@@，学习借鉴欧盟出台苛刻的数据@@保护条例或对出售客户数据@@的运营商施以重罚等措施@@。

　　（三@@）提升技术@@水平@@，完善政府@@数据@@治理@@@@的技术@@支持@@体系平台@@@@

　　政府@@数据@@治理@@@@情景中的技术@@是指能够在整个政府@@范围内执行数据@@治理@@过程@@的实际软件和@@硬件组件@@。政府@@数据@@治理@@@@的技术@@逻辑是坚持@@政府@@数据@@技术@@治理理念@@和@@政府@@技术@@治理实践的统一@@@@，坚持@@“技术@@赋能@@、用户导向@@”理念@@，鼓励政府@@应用多样性的技术@@手段@@，开发多类别的技术@@工具来实现政府@@数据@@治理@@@@@@[30]。习近平总书记指出@@@@，没有网络安全@@@@就没有国家安全@@@@，要@@从@@多维度提升网络信息@@安全@@@@治理能力@@@@。

　　首先@@，加强隐私脱敏保护和@@安全@@保密防护@@，做好数据@@安全@@的风险防范@@，对相关政务@@数据@@进行访问控制@@，避免敏感数据@@在使用过程@@中遭到泄露@@。树立数据@@安全@@理念@@@@，提高安全@@认知@@，建立数据@@访问准入机制@@，最大限度保障数据@@服务的提供和@@共享@@@@。

　　其次@@@@，技术@@水平的提升需要@@政府@@的政策@@、资金扶持以及@@@@技术@@人才@@支持@@，高校和@@科研机构要@@提高对技术@@人才@@的重视力度@@，将大数据@@@@的通识教育与专业教育相结合@@，树立对数据@@认识@@、管理@@、应用和@@保护的超前意识@@，进一@@步构建大数据@@@@知识@@系统@@的价值目标@@，实现更多@@高阶人才@@的广泛培养@@。

　　最后@@，要@@加大对@@“数字政府@@@@”的信息@@基础设施建设@@，尤其要@@加大对@@政府@@数据@@服务设施体系的建设@@，整合人工智能@@、云计算等先进技术@@@@，提高政府@@数据@@对社会@@、经济@@、文化等领域发展的促进作用@@。在对大数据@@@@基础技术@@进行优化的基础上还要@@加强数据@@服务人工智能的开发研究@@，数据@@服务人工智能的应用能够打破科层制的扁平化管理@@@@，同时@@可以节约大量人力@@、物力@@，提高政府@@数据@@资源@@的配置效率@@，助力政府@@数据@@治理@@@@革新的稳步推进@@。

　　（四@@）增强数据@@整合和@@运营能力@@@@，共享@@政府@@数据@@治理@@@@的成果@@

　　整合数据@@平台@@@@，加强数据@@运营@@，需要@@以服务对象为中心的思维模式的引领@@。打破信息@@壁垒@@，构建完整@@、系统@@、多层次@@@@的数据@@处理@@平台@@@@，使各部门的数据@@资源@@能快速汇聚@@、集中分析处理@@@@，更好地服务于社会民生@@、企业@@、市场的不同需求@@。在政府@@数据@@治理@@@@过程@@中@@，可由政府@@主导建设大数据@@@@平台@@@@、信息@@共享@@交换平台@@@@、公共服务平台@@等@@，以一@@个基础性的中央数据@@平台@@对接分布在不同领域@@、不同主体@@@@、不同层级@@、不同形式的基层数据@@端口@@，在不同的平台@@之间实现数据@@业务的系统@@协调@@，不同主体@@@@的数据@@开放共享@@@@，既是数据@@时代实现政府@@治理创新的前提@@，也是充分释放数据@@价值的关键@@。

　　山东提出要@@加快建设@@主题库@@、专题库和@@通用业务库等@@，统一@@确定数据@@治理@@服务目录@@“菜单@@”，为各部门提供@@“点菜@@”式服务@@。为了提升数据@@平台@@的整合和@@运营效率@@，需要@@借助大数据@@@@分析技术@@对数据@@服务事项进行规律性探索@@，并以此为依据确定政府@@改革中具体事项的优先级@@。同时@@，建立数据@@服务的监测机制@@，根据服务反馈及@@时优化配置@@，对政府@@业务流程进行系统@@性重构@@，打破数据@@壁垒@@，倒逼实现数据@@跨部门@@@@、跨地区@@、跨层级@@、跨业务的开放共享@@@@，强化@@“数据@@只提供一@@次@@@@”的原则@@，充分发挥数据@@信息@@价值@@。广东省通过@@成立@@“数字政府@@@@”改革建设领导小组@@，组建省@@乐动安卓app 数据@@管理@@局@@，撤销省直各单位信息@@中心@@，建立统一@@的运营机构@@，形成了@@“政企合作@@、管运分离@@”的模式@@[32]。由于不同部门之间对于大数据@@@@价值的感知存在差异@@，可以通过@@建立大数据@@@@利益补偿机制来促进不同部门和@@不同层级@@政府@@之间的数据@@共享@@和@@交换@@，让数据@@共享@@推动政府@@与公众的互信和@@互动@@。对于不同类别的数据@@@@，首先@@要@@界定数据@@资源@@的分类共享@@属性@@，并在此基础上提供不同开放程度的数据@@共享@@服务@@，以此来强化@@数据@@资源@@整合共享@@和@@流通的安全@@性@@。

　　五@@、结论@@

　　在大数据@@@@@@的场景中@@，政府@@数据@@治理@@@@变革面临着决策和@@领导@@、数据@@资源@@本身@@、数据@@治理@@技术@@@@、数据@@平台@@的数据@@整合与运营等方面的风险和@@挑战@@，这阻碍了我国@@政府@@数据@@治理@@@@的进程@@，不利于我国@@国家治理体系和@@治理能力@@的现代化@@。因此@@，政府@@数据@@治理@@@@创新需要@@通过@@解构政府@@数据@@治理@@@@的@@“过程@@”模型系统@@感知并准确识别政府@@数据@@治理@@@@风险@@@@，基于此@@，从@@优化决策和@@领导机制@@@@、保证数据@@质量@@、提升技术@@水平@@、增强数据@@整合和@@运营能力@@@@等方面来管控和@@消解政府@@数据@@治理@@@@过程@@中的风险@@，推动我国@@政府@@数据@@治理@@@@革新@@，为我国@@@@“数字政府@@@@”以及@@@@“数字中国@@”的建设奠定坚实的基础@@。