6月@@2日上午@@，“2018数字@@政府@@与政务大数据@@@@建设高层研讨会@@”在@@北京国际展览中@@心召开@@，本次@@论坛由国脉数据研究院主办@@，北京国脉互联信息顾问有限公司@@、浙江蟠桃会@@网络技术有限公司承办@@，国脉海洋信息发展有限公司支持@@，来自国内政务大数据@@@@领域的@@管理@@者@@、研究者@@、实践者等@@@@200余人到场参会@@。
▲2018数字@@政府@@与政务大数据@@@@建设高层研讨会@@召开@@
在@@研讨会上@@，国脉智慧城市@@研究中@@心主任孙泽红@@@@发表了题为@@“数字@@经济@@框架下的@@政府数据治理@@逻辑@@@@、路径与实践@@”的@@主题演讲@@。她将当前热门的@@@@“数字@@经济@@”与政府数据治理@@结合@@起来@@，指出要从政府@@、市场@@、社会三@@维角度@@，从政府数据纵横结构的@@复杂性逻辑@@@@、政府数据治理@@与市场@@经济发展的@@适应性逻辑@@、政府数据治理@@与社会治理体系的@@协同性逻辑@@三@@个层次@@来思考政府数据治理@@的@@逻辑框架@@@@；从实践角度出发@@，为加强政府数据治理@@@@，要实施大数据@@全生命周期管理@@@@，树立开放的@@数据@@思维@@@@，实现有效的@@数据@@共享@@@@，开展精准的@@数据@@应用@@@@。
▲国脉智慧城市@@研究中@@心主任孙泽红@@@@
以下是会议现场发言实录@@（根据现场速记和@@录音整理@@，已经本人审核@@）：
今天汇报的@@是关于火热的@@数字@@经济@@与政府数据治理@@的@@一@@些思考@@。我主要是从数字@@经济@@发展的@@角度来看政府数据治理@@逻辑@@@@，为什么选这个题目@@？因为在@@各种场合@@，各位专家都提到数字@@经济@@的@@一@@些理念和@@问题@@，也提到关于政府数据治理@@的@@问题和@@挑战@@，我把这二@@者结合@@起来@@，目的@@是提出政府数据治理@@的@@重要性@@。
一@@、数字@@经济@@的@@演变@@
1.数字@@经济@@加速发展@@，处于从量变到质变的@@新阶段@@
在@@过去三@@年@@中@@@@，政策层面呈现了一@@个加速承认的@@态势@@。2016年@@，G20峰会上对数字@@经济@@予以确认@@；2017年@@，我国第一@@次@@将数字@@经济@@写入政府工作报告@@，并在@@当年@@互联网@@大会上再次@@强调@@；2018年@@4月@@，在@@福建数字@@中@@国峰会上@@，各方对数字@@经济@@形成了共识@@。这中@@间可能面临着一@@个深刻的@@转型@@，即我们对数字@@经济@@的@@理解已经完全不是原来的@@仅限于信息和@@通信产业领域@@，而是整个经济数字@@化的@@转型@@，因而它才能作为一@@个整体成为国家战略@@。
今年@@@@3月@@份中@@国信息化百人会的@@一@@个报告指出@@，数字@@经济@@正在@@迈向体系重构@@@@、动力变革@@与范式迁移@@的@@新阶段@@。“体系重构@@”主要表现在@@数字@@经济@@和@@实体经济的@@融合@@；“动力变革@@”主要表现在@@由@@“数字@@+软@@件@@”来定义新的@@逻辑@@；“范式迁移@@”主要表现在@@认知方式上的@@变化@@，过去主要依靠一@@些理论和@@实验的@@验证@@，现在@@主要依靠大数据@@的@@模拟和@@大数据@@的@@分析@@。
2.数字@@经济@@持续扩张@@，正在@@成为全球竞争新制高点@@
先来看两组数据@@，一@@个是中@@国信息化百人会发布的@@报告指出@@，2016年@@数字@@经济@@规模占我国@@GDP的@@30%左右@@；另一@@个是腾讯研究院发布的@@报告指出@@，2017年@@中@@国数字@@经济@@体量超过@@26万亿@@，GDP占比为@@32.2%，比上一@@个数据提高了@@2个多百分点@@，数字@@经济@@在@@国民经济中@@的@@地位进一@@步提升@@。这个结果如果加上对组织变革@@、商业模式的@@影响@@，体量应该还有所上升@@。被称为@@“数字@@经济@@之父@@”的@@唐@@·泰普斯科特在@@@@20年@@前的@@着作@@《数据时代的@@经济学@@》中@@，曾花大篇幅讨论了数字@@经济@@对组织变革和@@商业模式的@@影响@@@@，这种影响是超越我们现在@@看到的@@数据@@之外的@@@@。
3.数字@@经济@@治理升级@@，数据成为新生产要素@@
随着互联网@@@@，特别是移动互联网@@的@@发展@@，社会治理模式发生了三@@个转变@@：从单向管理@@向双向互动@@，从线下向线上线下融合@@，从单纯政府监管向更加注重社会协同治理@@。在@@整个逻辑层面@@，政府也在@@加大数据@@的@@运用能力或者是数字@@的@@生产能力@@。这三@@个转变是需要认真领会@@、认真学习的@@@@，这有可能是数字@@经济@@未来治理模式的@@重要方向@@。
在@@导向层面@@，国家明确提出要构建以数据为关键要素的@@数字@@经济@@@@。由于政府掌握着经济社会@@80%左右@@的@@数据@@@@，它的@@数据@@开放应用程度对发展数字@@经济@@起着关键作用@@，推动数字@@经济@@发展的@@一@@个关键要素是政府数据@@。政府数据与城市@@、民生和@@经济密切相关@@，政府部门除了要加强内部对数据的@@利用外@@，还要将政府大数据@@对外开放@@，形成政府数据的@@产业链和@@价值链@@。
以上是对数字@@经济@@发展阶段@@、体量和@@方向的@@一@@个粗线条理解@@。既然政府数据这么重要@@，接下来我们探讨政府数据治理@@逻辑@@和@@路径指向@@。
二@@、政府数据治理@@逻辑@@
思考政府数据治理@@的@@逻辑框架@@，不只是对于这个命题的@@思考@@，更主要的@@是对于我们所处的@@新时代@@，甚至是对未来发展的@@思考@@。在@@这个理论框架下@@，再来看政府数据治理@@@@，需要从政府@@、市场@@、社会三@@维角度@@来思考它内在@@的@@逻辑@@。
1.政府数据纵横结构的@@复杂性逻辑@@
政府数据的@@纵横结构是由行政结构决定的@@@@，通过纵向权力线和@@横向关系线组成的@@是网络状结构@@。随着互联网@@@@时空的@@压缩以及人机交互的@@影响@@，公众对政府管理@@行为复杂性的@@关注也要转移到对政府数据治理@@复杂性的@@关注上@@。
具体到数据治理@@@@，这个复杂性给我们什么启示@@？主要包括@@@@：
（1）数据治理@@框架@@：全面性管理@@@@。相对于信息管理@@而言@@，信息管理@@的@@要素可能更加宏观@@，数据治理@@是信息管理@@的@@延续和@@扩展@@，数据治理@@更加微观@@；相对于信息管理@@的@@要素来说@@，数据治理@@的@@要素是比较具像的@@@@，它是从文件命名约定到创建元数据和@@长期文档的@@统称@@，是对组织可用数据的@@完整性@@、可用性和@@安全@@性的@@全面管理@@@@。这种具体到数据标准@@@@、安全@@、主数据的@@管理@@@@，对政府数据治理@@本身提出了很高挑战@@，政府本身既要做好宏观的@@一@@些把控@@，也要做好微观数据的@@一@@些控制@@。
（2）数据治理@@与业务活动@@。整个数据治理@@的@@内容现在@@更加复杂@@，它涉及到数据所有环节@@，诸如数据架构管理@@@@、数据开发@@、数据库操作管理@@@@、数据安全@@@@管理@@@@、主数据管理@@@@、数据仓库管理@@@@、文件与内容管理@@以及数据质量管理@@等@@@@。政府的@@数据@@治理@@在@@业务层面首先要做到安全@@@@、许可@@、隐私保护@@，并要确定数据的@@开放格式@@、利用条件@@。简言之@@，通过对数据微观活动以及知识信息的@@一@@体化管理@@@@，建立完善的@@政府数据管理@@体系@@，借助数据流程优化与控制来提供标准化@@、高质量的@@政府数据@@，并借助信息共享机制和@@市场@@机制来降低数据维护与获取成本@@，避免不良数据对下游政府数据再利用的@@负面影响@@。
（3）治理主体@@@@：有所为有所不为@@。政府数据治理@@的@@复杂性决定了治理过程中@@需要吸收和@@注入多种治理主体@@@@@@，这里面要思考一@@破一@@立@@。首先破除全能型政府数据管制@@，说清楚政府在@@公共数据治理@@@@中@@的@@职能与作用边界@@；其次@@是建立好机制@@，要根据政府数据流程@@，基于不同类别的@@利益相关者的@@价值诉求与价值实现方式@@，建立多元数据治理@@与合作机制@@。
2.政府数据治理@@与市场@@经济发展的@@适应性逻辑@@
十八届三@@中@@全会提出@@“使市场@@在@@资源配置中@@起决定性作用@@和@@更好发挥政府作用@@”。市场@@经济的@@@@“基础性作用@@”意味着政府仍然扮演重要角色@@，“决定性作用@@”则意味着政府仅仅是弥补市场@@失灵的@@角色@@。这个话题比较大@@，下面仅从数据应用角度谈点浅显的@@看法@@。
（1）数据公平@@：政府与市场@@如何交易@@？这分两个层面理解@@，一@@个是数据交易的@@公平性@@，根据预估@@，目前国内正规数据交易市场@@的@@规模约@@100亿元@@，但数据黑市的@@交易规模比正规市场@@高出一@@个数量级@@，而且大多盈利情况良好@@；一@@个是政府公开数据的@@公平性@@，政府数据原则上经过脱敏以后@@，应该要向社会公开开放@@，变成公开数据集@@，然后大家在@@公开数据集的@@基础上完成市场@@活动@@，而不是变成一@@些大公司@@、大机构与政府数据之间的@@一@@种交易行为@@。
（2）数据安全@@@@：数据与市场@@如何交流@@？去标识化成为一@@个重要的@@步骤@@，主要是对一@@些个人隐私信息的@@脱敏@@，或者在@@不同的@@应用领域@@，对相关隐私信息的@@脱敏@@，俗称给我们的@@数据@@加一@@件衣服@@。在@@政府应用层面@@，公安部第三@@研究所与上海数据交易中@@心共研共建@@“数据流通@@xID标记技术@@”，实现个人数据去标识化@@，保证流通安全@@@@；在@@企业应用层面@@，京东集团信息安全@@部相关负责人介绍@@，京东专门制定了数据脱敏规范@@，要求使用数据前必须首先对敏感数据脱敏@@，避免因环境等@@不安全@@因素而导致用户隐私信息泄露@@。
（3）数据主体@@@@：政府与不同主体@@之间如何共融@@？除了提供开放数据的@@政府机构外@@，特定领域的@@专家和@@社区@@、软@@件@@和@@系统开发人员@@、内容和@@服务提供商@@、平台@@和@@应用程序管理@@人员@@、公共用户和@@社会团体等@@开放数据服务链中@@的@@利益相关者@@，都可以参与并分享@@政府数据的@@加工生产与再利用@@。这些多元主体@@的@@介入@@，对政府部门传统的@@信息垄断地位形成了挑战@@。
从国外的@@经验来看@@，在@@数据治理@@项目中@@@@，至少需要在@@领导层面设有数据治理@@指导委员会@@（开展数据治理@@规划与项目审核批准@@），在@@管理@@层面设有数据治理@@协商委员会@@（加强不同部门间的@@沟通协调@@）以及员工层面的@@数据@@治理@@工作组@@（负责界定@@、管理@@、控制和@@保存部门数据资源的@@完整性等@@@@）。这个对政府的@@数据@@治理@@也有一@@定借鉴意义@@。
3.政府数据治理@@与社会治理体系的@@协同性逻辑@@
一@@般来说@@，协同治理水平的@@程度首先来自于政府治理能力@@，然后才是发展的@@程度@@。按照这个逻辑@@，假设一@@@@：如果政府整体治理能力强@@、数据治理@@能力弱或者两者治理能力都弱@@，政府将顺其自然地或者竭尽全力地采取管控手段面对社会@@，价值判断主要是全社会数据的@@稳定与秩序@@。假设二@@@@：如果政府治理能力强@@、数据治理@@能力也强@@，那么@@，将出现政府与市场@@平等@@地位@@、对等@@对话@@，从而构成多元主体@@协作框架@@，形成协同治理的@@局面@@。
面向社会治理体系的@@政府数据治理@@@@，应该向一@@个什么方向演变@@？这里我们总结出两个转变@@。
（1）单一@@技术向技术辐射转变@@。首先很重要的@@一@@点@@，借用玛丽@@· 米克尔发布的@@@@《2018年@@互联网@@趋势报告@@》中@@的@@一@@句话@@，技术是为我所用的@@@@，政府数据治理@@要突破政府信息化建设早期在@@软@@件@@开发@@、系统维护等@@@@IT上的@@投入@@，借助数据流与业务流的@@紧密融合@@，涵盖从前端公共服务平台@@@@、后端数据仓库到终端数据分析与数据存储@@，需要多种技术支持@@@@，触及到各种数据分析工具和@@数据模型@@，并由此形式化为一@@系列包含数据全生命周期的@@技术工具@@、数据标准@@、应用程序软@@件@@@@、数据政策和@@@@API等@@。
（2）硬@@实力向软@@实力转变@@。政府数据治理@@能力的@@提升必须@@“软@@”“硬@@”结合@@，硬@@实力是支配力@@、控制力@@，软@@实力是影响力@@、感染力@@。
从影响政府数据治理@@能力的@@逻辑来看@@，最里层的@@是信息社会的@@核心价值@@：“互联网@@+”、大数据@@、智能终端@@。中@@间层是影响力要素@@，包括@@“互联网@@+”对机构与流程的@@改造@@，大数据@@对资源和@@技术的@@赋能@@，智能终端@@对主体@@和@@工具的@@作用@@。最外层是表现层@@，在@@机构要素中@@@@，政府横纵都在@@开展资源整合@@，实施机构再造@@；在@@流程要素中@@@@，主要是推进网上办理@@；在@@资源层面@@，包含数据中@@心@@、资源包等@@@@；在@@技术层面@@，实现数据采集@@、存取@@、处理@@、挖掘等@@@@。
三@@、政府数据治理@@的@@路径建议@@
1.开放的@@数据@@思维@@
大数据@@时代缺的@@不是数据@@，而是开放的@@思维@@。我们会发现在@@大数据@@时代@@，我们真的@@不再缺数据了@@，缺的@@是思维不够开放@@，思考问题@@A的@@时候不要一@@直看问题@@A的@@数据@@，其实会发现问题@@B和@@C的@@数据@@都可以拿来用@@，而且这个数据完全可以不是这个领域的@@数据@@@@。只有对这个问题理解深刻以后@@，才能把别的@@数据@@背后的@@知识拿过来做融合@@。
具体到政府数据治理@@层面@@，一@@是要改变传统思维模式@@，形成大数据@@思维@@，建立起用数据来说话@@、用数据来管理@@@@、用数据来决策@@、用数据来创新的@@数据@@文化和@@数据理念@@；二@@是引导和@@规范公众网络的@@有序参与@@。
2.有效的@@数据@@共享@@
一@@方面是要盘活信息资源@@，政府信息主管部门需完善基础性数据库@@，将公民资料@@、企业信息@@、生产经济以及公众普遍关心的@@民生热点@@、服务行业@@、民间文化@@、人才培养等@@重要领域的@@资料电子化@@，按照统一@@目录体系与交换框架@@，集中@@梳理@@、转化形成数据库@@。
另一@@方面是要逐步建立和@@完善政府部门间信息资源的@@交互转换和@@共享平台@@@@，建立跨部门调取应用数据的@@长效机制@@，实现治理资源共享@@，提高政府治理能力@@。
3.精准的@@数据@@应用@@
在@@2009年@@联合国发布的@@@@《“全球脉动@@”计划@@--大数据@@发展带来的@@机遇与挑战@@》中@@，便提出了要通过分析实时信息数据形成预测@@，即追求政府治理过程中@@的@@信息时效性@@。
一@@是优化数据质量@@。在@@数据大爆炸的@@时代@@，虽然政府拥有海量数据@@，但普遍感觉@@“数据不足@@”，可用可信的@@优质数据极端匮乏@@，要借助模型和@@算法优化数据质量@@，考量数据的@@精准度@@。
二@@是培养信息甄别能力@@。更加精准地应用数据挖掘@@、分析技术@@，能在@@庞大数据@@中@@剔除劣质@@、虚假信息@@，深入区分人类态度和@@行为的@@细微差别@@，形成精准的@@分析报告@@。
最后呈现了数据治理@@框架@@下国脉大数据@@全生命周期管理@@的@@一@@个逻辑@@，分享@@了新加坡公共资源开发共享网@@、加拿大政府信息管理@@顶层设计架构@@、贵州省政府数据资产登记@@、浙江省公共数据普查系统等@@四个国内外政府数据治理@@案例@@。
