設立數據治理機構是中國地方政府迎接數字時代的一項重要治理創新。本文對近年來先后成立的地方政府數據治理機構的發展現狀進行了詳細梳理，對其隸屬關系、組建方式、職責界定等進行模式分析?，F有機構較多為政府直屬機構或政府部門管理機構，通?；谠袛祿氊熯M行重組，主要關注于宏觀戰略規劃和促進數字產業發展，對于統籌整合政府數據資源的重視則較為不足，同時由于隸屬部門不同，機構在職責上也會表現出較為明顯的差異。由此對今后數據治理機構的組建與發展提出政策建議。
一、引言
信息技術與經濟社會的交匯融合引發了數據規模的迅猛增長。對于市場而言，數據具有了獨立的經濟價值;對于國家治理來說，數據則已經成為國家基礎性戰略資源。曾有研究顯示，政府掌握了80%的社會信息資源。雖然這個數據本身存在爭議，但是政府擁有龐大的信息資源是無可爭議的事實。如何把這些信息資源盤活，為經濟社會發展發揮更大價值?這個問題使數據治理成為當前政府治理中的一項重要政策議題。數據治理源于企業對內部數據的治理，被認為是數據質量管理的一部分。盡管對政府數據治理的定義尚未達成共識，近年來隨著政務數據共享、公共數據開放等工作取得一定進展，理論界和實務界都已經充分認識到政府數據治理的重要性，并從多個層面展開討論。在宏觀層面，政府數據治理被理解為政府作為治理主體對數據產業、數據經濟乃至整個社會數據化過程的治理;中觀層面的數據治理討論政府對在社會公共事務治理中所產生或需要的數據資源的治理;而微觀層面的數據治理則是維護政府機構在行政管理過程中所產生和使用的數據質量、提高決策和管理效率的策略集。不管從哪個層面來看，政府數據治理都具有豐富的內容。
自上世紀90年代電子政務興起，為適應并促進技術在政府治理中的應用，政府在組織結構和職能設置方面已經有大量創新，并且隨著數據治理的發展，還在不斷調整、演化?，F有文獻較多關注于大數據的發展對政府運行的影響，認為大數據時代的政府組織結構和工業時代相比將發生顯著變化。有觀點認為，大數據促進國家獨大的治理結構轉向多元共治、封閉性治理結構轉向開放性結構、官僚科層制轉向扁平化結構。也有人認為大數據作為政府流程再造的“賦權者”賦予了傳統實體政府“虛擬治理”的能力。大數據驅動政府決策在每個環節的精準化。政府的組織結構要適應“互聯網+”時代要求，需要打破地域、職能和部門的桎梏，形成網狀化的組織結構，實現部門之間合作分工。在政府數據治理方面，應改革各自為政的數據資源管理模式，明確數據資源采集、存儲、管理、使用等各環節的責任分工，理清權屬關系。政府數據治理體系和治理能力現代化的核心應當包括系統性、整體性和協同性。簡·芳汀在討論美國電子政務時曾指出，虛擬機構的運行復雜程度越高，制度性障礙也越大，虛擬機構需要在運行、政治和結構等方面進行重大變革。傳統觀點主要關注“技術如何協助解決治理問題”，而在數據治理中則應關注“提高數據的利用能力來提升治理效益”或者“治理結構如何適應技術的發展”。比如，美國聯邦政府的數據治理經過多年發展，形成了以隸屬總統行政辦公室并負有聯邦預算建議和評估職責的管理與預算辦公室(OMB)為核心，重要數據(信息)部門為支點的數據治理結構。對我國政府數據治理結構的討論還較少。有學者在討論互聯網治理時曾指出現有治理結構中“九龍治水”的格局可以通過多部門分權和屬地管理實現縱向和橫向的權力分散和分布式執行，這是對互聯網治理內在特性的適應。
近年來，地方政府為落實中央推動“互聯網+政務服務”的要求，同時應對大數據的快速發展，紛紛組建政府數據治理機構，在數據治理的制度化方面做出了重要創新。尤其是隨著2018年各省機構改革方案的制訂，各地對數據治理機構的組建也在加速中。由于各地名稱各異，本文統一以“政府數據治理機構”代稱。盡管這些機構的具體職能還需要在實際運行中逐步完善，對它們的研究可以為理解地方政府數據治理現狀、問題以及未來的發展提供資料和參考?；诖?，本文采取查閱地方政府官網、直接電話咨詢、依申請公開政府信息和查閱官方媒體信息等方式，對當前地方政府已經設立或已發布在機構改革方案中的數據治理機構進行梳理與分析，并由此提出相關政策建議。
二、地方政府數據治理機構的發展現狀
(一)省級政府數據治理機構的設立狀況
省級政府數據治理機構的設立過程可以分為兩個階段。第一個階段從2014年2月至2018年10月。2014年2月，廣東省印發了《廣東省經濟和信息化委員會主要職責內設機構和人員編制規定》，在全國率先成立了省級大數據管理局。2015年8月，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，從國家層面對大數據發展進行頂層設計之后，貴州省和浙江省先后成立了貴州省大數據發展管理局和浙江省數據管理中心。其中，貴州省大數據發展管理局是首個省政府直屬的大數據治理機構。2017年，省級大數據治理機構又增加了4個，分別是內蒙古自治區大數據發展管理局、重慶市大數據發展局、江西省大數據中心、陜西省政務數據服務局。2018年6月，上海市成立了上海市大數據中心，7月天津市成立了天津市大數據管理中心。
第二階段開始于2018年10月。按照中央部署，新一輪省級機構改革方案陸續發布，各地紛紛以不同的方式組建或調整政府數據治理機構。其中，一部分省(市、自治區)陸續成立了專門的數據治理機構。比如，福建成立數字福建建設領導小組辦公室，加掛省大數據管理局牌子。廣西設立的大數據發展局，作為自治區政府直屬機構，同時加掛中國-東盟信息港建設辦公室和政務服務監督管理辦公室。北京組建經濟和信息化局，同時加掛市大數據管理局。安徽組建的省數據資源管理局加掛省政務服務管理局。河南的大數據管理局由省政府辦公廳管理。另一部分省(市、自治區)則是對原有機構進行了調整組合。比如，浙江將省政府辦公廳的公共數據和電子政務及政府門戶網站建設管理職責，省經濟和信息化委員會的電子政務發展、政務和社會公共服務信息資源開發利用職責等進行全面整合，重新組建了省大數據發展管理局，并作為省政府辦公廳管理的副廳級機構。山東在省政府辦公廳大數據和電子政務等管理職責基礎上組建省大數據局，作為省政府直屬機構。重慶市則將經信委的人工智能、大數據、信息化推進職責和發改委的社會公共信息資源整合與應用、智慧城市建設職責等進行整合，在此基礎上組建了重慶市大數據應用發展管理局。廣東在之前已經建立的數據治理機構基礎上重新組建了副廳級的廣東省政務服務數據管理局，由省政府辦公廳管理。至此，已有16個省級行政區域成立了政府數據治理機構，如下表1所示。
(二)省級以下政府數據治理機構的設立現狀
2015年5月，廣州市政府公布工信委的“三定方案”，設立廣州市大數據管理局，成為國內最早成立的政府數據治理機構之一。同年，沈陽、蘭州、武漢、石家莊、廈門等地先后成立政府數據治理機構，成為政府數據治理創新的先行者。2016年，銀川、青島、貴陽、哈爾濱、寧波等市成立相關機構。2017年后，成立政府數據治理機構的城市開始迅速增加。根據公開材料，截至2018年10月，已有79個副省級和地級城市組建了政府數據治理機構。在全部95個數據治理機構(包含省級機構)中，34.7%的機構命名為“大數據管理局”，11.6%的機構命名為“大數據管理中心”，8.4%的機構命名為“大數據發展管理局”，此外則以大數據局、大數據發展局、大數據管理服務局、大數據中心等冠名。限于篇幅，下表列出了省會和副省級城市政府數據治理機構的設立情況。
上述全部城市分布在22個省和自治區，如圖1所示。其中東部七省(不包含直轄市)有25個，中部六省有12個，西部十一省(區)有31個，東北三省有11個。各省市的分布情況如圖2所示?？傮w來說，東部地區始終是創新前沿，其中尤其是廣東(8個)和浙江(6個)兩省，機構之和超過本地區一半以上;西部地區近年來對大數據、數字政府、數據治理等表現出高度的敏感性，以貴州省(8個)為龍頭，其他各省(區)也大都有相應機構設立;東北地區盡管數量不少，但是基本上都集中在遼寧省(10個);中部地區與其同地區相比則略為滯后。
調查中也發現，各地政府數據治理機構在實際運行上也存著一些問題。首先，部分數據治理機構僅有對外的機構名稱，相關工作還在探索過程中。其次，機構設置幾經反復，存在一定程度的隨意性。比如，某市之前已經成立了大數據管理局，在后面改革中又旋即被撤銷，相關數據職能轉回原單位，之后又在政府辦公室設置了負責大數據職能的下屬機構。再次，有些機構有大數據管理的牌子卻沒有相應職責。比如某市在網信辦加掛大數據管理局，但是公開資料顯示其職責中并沒有大數據職能。
三、地方政府數據治理機構的模式分析
(一)數據治理機構的隸屬模式
根據機構隸屬關系，地方政府數據治理機構可以分為政府組成部門、政府直屬機構、政府部門管理機構三類，如表3所示。
第一，政府組成部門。在已調查到的數據治理機構中，作為政府組成部門的占比6.3%。這種情況較多出現在省級以下城市。比如，杭州市數據資源管理局、合肥市數據資源局、貴陽市大數據發展管理委員會、佛山市數字政府建設管理局、黔南州大數據管理局等都屬于政府工作部門。
第二，政府直屬機構。作為政府直屬機構的數據治理機構占比27.4%，在新一輪機構改革中，多個省份將數據治理機構設置為省政府直屬機構。比如，山東省大數據局、安徽省數據資源管理局、重慶市大數據應用發展管理局等都屬于政府直屬機構。在副省級和地級城市中，較多屬于政府直屬事業單位。比如，蘭州市大數據社會服務管理局、銅仁市大數據發展管理局、大連市大數據中心、湖州市大數據管理中心都是市政府直屬事業單位。
第三，政府部門管理機構。在此類型中，數據治理機構的隸屬部門比較多樣化，包括經信委(局)、工信委(局)、政府辦公室(廳)、發改委、網信辦、政府信息化辦公室、智慧辦等。其中隸屬經信委(局)和工信委(廳、局)的最多，占25.3%;隸屬政府辦公室(廳)的占比20.0%。
(二)數據治理機構的組建模式
地方政府數據治理機構從無到有，組建模式也可分為四種。第一種模式是對工信委或經信委相關職能進行重組。將工業和信息化委員會或經濟和信息化委員會承擔的有關數據資源管理、大數據應用和產業發展(除電子信息制造業外)、信息化(除“兩化融合”外)等職責“剝離”后成立政府數據治理機構。貴州省、銅仁市、黔南州等地政府數據機構屬于該模式。
第二種模式是對政府辦公室(廳)相關職能進行重組。將政府辦公室(廳)承擔的組織、協調政府系統信息化建設，組織、指導、協調各地政府和各部門電子政務建設以及政府門戶網站建設等相關職責，整合劃入數據治理機構。如新一輪省級機構改革方案中，山東省和浙江省都是在省政府辦公廳大數據和電子政務等管理職責基礎上組建省級數據治理機構。
第三種模式是對原有信息中心進行重組。將信息中心的工作職責全部劃入政府數據治理機構，負責區域內大數據資源的統籌管理工作。如湖州撤銷原有信息中心，相關職能轉入市大數據管理中心，為市政府直屬事業單位。
第四種模式是對原有機構增加相關職能。多個省市的數據治理機構是在原有機構基礎上加掛牌子成立的。2017年，陜西省工業和信息化廳增加了與大數據發展相關的職責，之后便加掛了陜西省政務數據服務局牌子。2017年底，江西省編辦同意江西省信息中心增掛“江西省大數據中心”的牌子。貴州省黔西南州大數據發展管理局、云南省昆明市大數據管理局等也都是由工業和信息化委員會直接加掛牌子所成立。
(三)數據治理機構的職責模式
各地政府數據治理機構的職責各有不同，可以劃分為頂層設計、資源整合、技術保障三個大類，或進一步劃分為七個小類，即制定戰略(包括大數據戰略、信息化規劃、政策、智慧城市等)、促進數據產業(行業)發展、標準規范和考核體系、政府數據歸集及開發利用、政府數據資源共享與開放、電子政務建設、信息安全保障。根據已經公開的政策文本，部分省市政府數據治理機構的主要職責如下表4所示。
首先，在頂層設計方面，大多數地方數據治理機構的職責都有所包含，比如制定大數據戰略、規劃和相關政策，指導和推動大數據研究和應用;統籌推進大數據產業的發展;組織制定數據治理的標準規范和考核體系等。這說明當前各地政府對數據治理機構在政府大數據資源的總體規劃方面的定位是比較清晰、一致的。
其次，在資源整合方面，雖然較多機構設置了數據共享與開放的職責，這可能與近年來各界大力推動政府數據開放有關，但是在數據歸集及開發利用方面設定職責的機構較少。在省一級機構中，天津市、上海市、貴州省設有此項職責。如天津市大數據管理中心負責數據資源的采集、存儲、登記、開發利用和共享;上海市大數據中心承擔政務數據的歸集和應用融合工作，建設全市統一政務數據共享交換平臺;貴州省大數據管理局職責中也明確要求統籌數據資源建設管理、采集匯聚等。省級以下的諸如杭州、寧波、合肥、青島等地機構職責也包括了統籌管理政務數據資源收集、挖掘、共享、開放等工作。
再次，在技術保障方面，部分機構將外網、云計算、電子政務建設或信息安全等政府信息化建設職責都納入了數據治理機構。這類機構較多是政府組成部門或者隸屬辦公廳、發改委等，而未納入信息化職責的機構則多為政府直屬機構或者隸屬工信廳、經信委。
再其次，一些地方政府將數據治理機構與政務服務管理機構合二為一。此類機構一般隸屬于辦公廳系統，這應與政務服務網通常是辦公廳負責有關。比如，廣東省重新成立了省政務服務數據管理局;上海市大數據中心則承擔上海政務“一網通辦”總門戶的建設與管理;成都市大數據和電子政務管理辦公室加掛市政府政務服務中心;青島市電子政務和信息資源管理辦公室加掛大數據發展促進局，將政務公開、政府網站等職責都歸口于此。
四、結論和建議
地方政府在政府數據治理方面發展出了新的治理模式。通過梳理全國省級和省級以下政府數據治理機構的現狀，可以初步發現以下結論。
第一，在隸屬關系上，地方政府數據治理機構較多屬于政府直屬機構和政府部門管理機構，也有少數機構已經成為政府組成部門。
第二，在組建方式上，由于多個部門都具有政府數據治理的部分職能，組建模式存在多種情況，一部分是在工信委(或經信委)、政府辦公室(廳)、信息中心等部門的相關職能基礎上進行重組，另一部分則是直接增加有關單位的數據治理職責。
第三，在職責界定上，這些機構不僅關注宏觀頂層設計，也關注促進數字產業發展，但是對于統籌整合政府數據的重視明顯不足，同時由于隸屬部門不同，機構在職責上也會表現出較為明顯的差異。
根據上述結論，提出以下政策建議。
首先，明確政府數據職能，做好地方試點。地方實踐創新揭示了，數據治理已經成為一項獨立的政府職能。應鼓勵地方政府在機構調整與改革中積極探索組建綜合性的專業數據治理機構。由于數據治理涉及跨部門協調，因此應盡可能賦予其一定的綜合協調能力。直屬機構和部門管理機構的協調性相對較弱，應逐漸將相關機構調整為政府組成部門，并由政府主要負責人主管該項工作。上級政府應通過辦公廳(室)積極推動下級政府數據治理機構的試點、示范，各地在先行先試中應積累并總結經驗。
其次，明確數據歸集職責，做好數據服務。數據治理機構要發揮數據統籌職能，就必須將政府數據資源歸集列為其基本職責。目前數據治理機構較多關注于戰略和產業，其出發點仍然是推動經濟發展。盡管推動經濟社會發展的確是宏觀數據治理的組成部分，政府自身數據資源的治理才是數據治理的本來之義。要發揮政府已有數據資源的價值，政府數據資源的歸集共享是必由之路，也是以社會公眾的需求為導向，更加有效地推動實現“互聯網+政務服務”的核心基礎。
再次，打造“首席數據官”，做好隊伍建設。為了有效整合數據職能，充分發揮數據對政府治理的積極作用，各級政府及部門可以嘗試建立“首席數據官(CDO)”制度。首席數據官應負責各級政府或部門內部全部數據資源的規劃、推動、協調等。盡管應當掌握一定的技術知識，首席信息官不一定是技術專家，但應具有數據思維和協調執行的能力，能夠在整體上把握數據治理的關鍵，真正發揮政府數據的決策價值和服務功效。同時要將培養既了解數據治理規則又熟悉政府治理的人才列入議程，為數據治理建立團隊。
附：國脈，是領先的大數據治理和數字政府專業提供商。創新提出“軟件+咨詢+平臺+數據+創新業務”五位一體服務模型，擁有數據基因和水巢DIPS兩大系列幾十項軟件產品，長期為中國智慧城市、智慧政府和智慧企業提供專業咨詢規劃和數據服務，廣泛服務于信息中心、大數據局、行政服務中心等政府客戶、中央企業和金融機構。自2004年成立以來，已在全國七大區域設立20余家分支機構、5大技術研發基地，服務客戶2000余家，執行項目5000余個，連續多年開展中國政府網站、智慧城市、互聯網+政務、營商環境等公益評估評選活動。被業界譽為中國信息化民間智庫知名品牌、電子政務優選咨詢機構，國內首倡智慧政府理念，首創智慧城市、數據治理、互聯網+政務評價體系，首推數據資產普查、全口徑數據資源目錄、數據元標準化、數源確認與供需對接、最多跑一次事項梳理、營商通等產品，信息資源編目、公共數據普查等業務全國占有率和影響力名居榜首。
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