6月2日上午，“2018數字政府與政務大數據建設高層研討會”在北京國際展覽中心召開，本次論壇由國脈數據研究院主辦，北京國脈互聯信息顧問有限公司、浙江蟠桃會網絡技術有限公司承辦，國脈海洋信息發展有限公司支持，來自國內政務大數據領域的管理者、研究者、實踐者等200余人到場參會。
▲2018數字政府與政務大數據建設高層研討會召開
在研討會上，國脈智慧城市研究中心主任孫澤紅發表了題為“數字經濟框架下的政府數據治理邏輯、路徑與實踐”的主題演講。她將當前熱門的“數字經濟”與政府數據治理結合起來，指出要從政府、市場、社會三維角度，從政府數據縱橫結構的復雜性邏輯、政府數據治理與市場經濟發展的適應性邏輯、政府數據治理與社會治理體系的協同性邏輯三個層次來思考政府數據治理的邏輯框架；從實踐角度出發，為加強政府數據治理，要實施大數據全生命周期管理，樹立開放的數據思維，實現有效的數據共享，開展精準的數據應用。
▲國脈智慧城市研究中心主任孫澤紅
以下是會議現場發言實錄（根據現場速記和錄音整理，已經本人審核）：
今天匯報的是關于火熱的數字經濟與政府數據治理的一些思考。我主要是從數字經濟發展的角度來看政府數據治理邏輯，為什么選這個題目？因為在各種場合，各位專家都提到數字經濟的一些理念和問題，也提到關于政府數據治理的問題和挑戰，我把這二者結合起來，目的是提出政府數據治理的重要性。
一、數字經濟的演變
1.數字經濟加速發展，處于從量變到質變的新階段
在過去三年中，政策層面呈現了一個加速承認的態勢。2016年，G20峰會上對數字經濟予以確認；2017年，我國第一次將數字經濟寫入政府工作報告，并在當年互聯網大會上再次強調；2018年4月，在福建數字中國峰會上，各方對數字經濟形成了共識。這中間可能面臨著一個深刻的轉型，即我們對數字經濟的理解已經完全不是原來的僅限于信息和通信產業領域，而是整個經濟數字化的轉型，因而它才能作為一個整體成為國家戰略。
今年3月份中國信息化百人會的一個報告指出，數字經濟正在邁向體系重構、動力變革與范式遷移的新階段?！绑w系重構”主要表現在數字經濟和實體經濟的融合；“動力變革”主要表現在由“數字+軟件”來定義新的邏輯；“范式遷移”主要表現在認知方式上的變化，過去主要依靠一些理論和實驗的驗證，現在主要依靠大數據的模擬和大數據的分析。
2.數字經濟持續擴張，正在成為全球競爭新制高點
先來看兩組數據，一個是中國信息化百人會發布的報告指出，2016年數字經濟規模占我國GDP的30%左右；另一個是騰訊研究院發布的報告指出，2017年中國數字經濟體量超過26萬億，GDP占比為32.2%，比上一個數據提高了2個多百分點，數字經濟在國民經濟中的地位進一步提升。這個結果如果加上對組織變革、商業模式的影響，體量應該還有所上升。被稱為“數字經濟之父”的唐·泰普斯科特在20年前的著作《數據時代的經濟學》中，曾花大篇幅討論了數字經濟對組織變革和商業模式的影響，這種影響是超越我們現在看到的數據之外的。
3.數字經濟治理升級，數據成為新生產要素
隨著互聯網，特別是移動互聯網的發展，社會治理模式發生了三個轉變：從單向管理向雙向互動，從線下向線上線下融合，從單純政府監管向更加注重社會協同治理。在整個邏輯層面，政府也在加大數據的運用能力或者是數字的生產能力。這三個轉變是需要認真領會、認真學習的，這有可能是數字經濟未來治理模式的重要方向。
在導向層面，國家明確提出要構建以數據為關鍵要素的數字經濟。由于政府掌握著經濟社會80%左右的數據，它的數據開放應用程度對發展數字經濟起著關鍵作用，推動數字經濟發展的一個關鍵要素是政府數據。政府數據與城市、民生和經濟密切相關，政府部門除了要加強內部對數據的利用外，還要將政府大數據對外開放，形成政府數據的產業鏈和價值鏈。
以上是對數字經濟發展階段、體量和方向的一個粗線條理解。既然政府數據這么重要，接下來我們探討政府數據治理邏輯和路徑指向。
二、政府數據治理邏輯
思考政府數據治理的邏輯框架，不只是對于這個命題的思考，更主要的是對于我們所處的新時代，甚至是對未來發展的思考。在這個理論框架下，再來看政府數據治理，需要從政府、市場、社會三維角度來思考它內在的邏輯。
1.政府數據縱橫結構的復雜性邏輯
政府數據的縱橫結構是由行政結構決定的，通過縱向權力線和橫向關系線組成的是網絡狀結構。隨著互聯網時空的壓縮以及人機交互的影響，公眾對政府管理行為復雜性的關注也要轉移到對政府數據治理復雜性的關注上。
具體到數據治理，這個復雜性給我們什么啟示？主要包括：
（1）數據治理框架：全面性管理。相對于信息管理而言，信息管理的要素可能更加宏觀，數據治理是信息管理的延續和擴展，數據治理更加微觀；相對于信息管理的要素來說，數據治理的要素是比較具像的，它是從文件命名約定到創建元數據和長期文檔的統稱，是對組織可用數據的完整性、可用性和安全性的全面管理。這種具體到數據標準、安全、主數據的管理，對政府數據治理本身提出了很高挑戰，政府本身既要做好宏觀的一些把控，也要做好微觀數據的一些控制。
（2）數據治理與業務活動。整個數據治理的內容現在更加復雜，它涉及到數據所有環節，諸如數據架構管理、數據開發、數據庫操作管理、數據安全管理、主數據管理、數據倉庫管理、文件與內容管理以及數據質量管理等。政府的數據治理在業務層面首先要做到安全、許可、隱私保護，并要確定數據的開放格式、利用條件。簡言之，通過對數據微觀活動以及知識信息的一體化管理，建立完善的政府數據管理體系，借助數據流程優化與控制來提供標準化、高質量的政府數據，并借助信息共享機制和市場機制來降低數據維護與獲取成本，避免不良數據對下游政府數據再利用的負面影響。
（3）治理主體：有所為有所不為。政府數據治理的復雜性決定了治理過程中需要吸收和注入多種治理主體，這里面要思考一破一立。首先破除全能型政府數據管制，說清楚政府在公共數據治理中的職能與作用邊界；其次是建立好機制，要根據政府數據流程，基于不同類別的利益相關者的價值訴求與價值實現方式，建立多元數據治理與合作機制。
2.政府數據治理與市場經濟發展的適應性邏輯
十八屆三中全會提出“使市場在資源配置中起決定性作用和更好發揮政府作用”。市場經濟的“基礎性作用”意味著政府仍然扮演重要角色，“決定性作用”則意味著政府僅僅是彌補市場失靈的角色。這個話題比較大，下面僅從數據應用角度談點淺顯的看法。
（1）數據公平：政府與市場如何交易？這分兩個層面理解，一個是數據交易的公平性，根據預估，目前國內正規數據交易市場的規模約100億元，但數據黑市的交易規模比正規市場高出一個數量級，而且大多盈利情況良好；一個是政府公開數據的公平性，政府數據原則上經過脫敏以后，應該要向社會公開開放，變成公開數據集，然后大家在公開數據集的基礎上完成市場活動，而不是變成一些大公司、大機構與政府數據之間的一種交易行為。
（2）數據安全：數據與市場如何交流？去標識化成為一個重要的步驟，主要是對一些個人隱私信息的脫敏，或者在不同的應用領域，對相關隱私信息的脫敏，俗稱給我們的數據加一件衣服。在政府應用層面，公安部第三研究所與上海數據交易中心共研共建“數據流通xID標記技術”，實現個人數據去標識化，保證流通安全；在企業應用層面，京東集團信息安全部相關負責人介紹，京東專門制定了數據脫敏規范，要求使用數據前必須首先對敏感數據脫敏，避免因環境等不安全因素而導致用戶隱私信息泄露。
（3）數據主體：政府與不同主體之間如何共融？除了提供開放數據的政府機構外，特定領域的專家和社區、軟件和系統開發人員、內容和服務提供商、平臺和應用程序管理人員、公共用戶和社會團體等開放數據服務鏈中的利益相關者，都可以參與并分享政府數據的加工生產與再利用。這些多元主體的介入，對政府部門傳統的信息壟斷地位形成了挑戰。
從國外的經驗來看，在數據治理項目中，至少需要在領導層面設有數據治理指導委員會（開展數據治理規劃與項目審核批準），在管理層面設有數據治理協商委員會（加強不同部門間的溝通協調）以及員工層面的數據治理工作組（負責界定、管理、控制和保存部門數據資源的完整性等）。這個對政府的數據治理也有一定借鑒意義。
3.政府數據治理與社會治理體系的協同性邏輯
一般來說，協同治理水平的程度首先來自于政府治理能力，然后才是發展的程度。按照這個邏輯，假設一：如果政府整體治理能力強、數據治理能力弱或者兩者治理能力都弱，政府將順其自然地或者竭盡全力地采取管控手段面對社會，價值判斷主要是全社會數據的穩定與秩序。假設二：如果政府治理能力強、數據治理能力也強，那么，將出現政府與市場平等地位、對等對話，從而構成多元主體協作框架，形成協同治理的局面。
面向社會治理體系的政府數據治理，應該向一個什么方向演變？這里我們總結出兩個轉變。
（1）單一技術向技術輻射轉變。首先很重要的一點，借用瑪麗· 米克爾發布的《2018年互聯網趨勢報告》中的一句話，技術是為我所用的，政府數據治理要突破政府信息化建設早期在軟件開發、系統維護等IT上的投入，借助數據流與業務流的緊密融合，涵蓋從前端公共服務平臺、后端數據倉庫到終端數據分析與數據存儲，需要多種技術支持，觸及到各種數據分析工具和數據模型，并由此形式化為一系列包含數據全生命周期的技術工具、數據標準、應用程序軟件、數據政策和API等。
（2）硬實力向軟實力轉變。政府數據治理能力的提升必須“軟”“硬”結合，硬實力是支配力、控制力，軟實力是影響力、感染力。
從影響政府數據治理能力的邏輯來看，最里層的是信息社會的核心價值：“互聯網+”、大數據、智能終端。中間層是影響力要素，包括“互聯網+”對機構與流程的改造，大數據對資源和技術的賦能，智能終端對主體和工具的作用。最外層是表現層，在機構要素中，政府橫縱都在開展資源整合，實施機構再造；在流程要素中，主要是推進網上辦理；在資源層面，包含數據中心、資源包等；在技術層面，實現數據采集、存取、處理、挖掘等。
三、政府數據治理的路徑建議
1.開放的數據思維
大數據時代缺的不是數據，而是開放的思維。我們會發現在大數據時代，我們真的不再缺數據了，缺的是思維不夠開放，思考問題A的時候不要一直看問題A的數據，其實會發現問題B和C的數據都可以拿來用，而且這個數據完全可以不是這個領域的數據。只有對這個問題理解深刻以后，才能把別的數據背后的知識拿過來做融合。
具體到政府數據治理層面，一是要改變傳統思維模式，形成大數據思維，建立起用數據來說話、用數據來管理、用數據來決策、用數據來創新的數據文化和數據理念；二是引導和規范公眾網絡的有序參與。
2.有效的數據共享
一方面是要盤活信息資源，政府信息主管部門需完善基礎性數據庫，將公民資料、企業信息、生產經濟以及公眾普遍關心的民生熱點、服務行業、民間文化、人才培養等重要領域的資料電子化，按照統一目錄體系與交換框架，集中梳理、轉化形成數據庫。
另一方面是要逐步建立和完善政府部門間信息資源的交互轉換和共享平臺，建立跨部門調取應用數據的長效機制，實現治理資源共享，提高政府治理能力。
3.精準的數據應用
在2009年聯合國發布的《“全球脈動”計劃--大數據發展帶來的機遇與挑戰》中，便提出了要通過分析實時信息數據形成預測，即追求政府治理過程中的信息時效性。
一是優化數據質量。在數據大爆炸的時代，雖然政府擁有海量數據，但普遍感覺“數據不足”，可用可信的優質數據極端匱乏，要借助模型和算法優化數據質量，考量數據的精準度。
二是培養信息甄別能力。更加精準地應用數據挖掘、分析技術，能在龐大數據中剔除劣質、虛假信息，深入區分人類態度和行為的細微差別，形成精準的分析報告。
最后呈現了數據治理框架下國脈大數據全生命周期管理的一個邏輯，分享了新加坡公共資源開發共享網、加拿大政府信息管理頂層設計架構、貴州省政府數據資產登記、浙江省公共數據普查系統等四個國內外政府數據治理案例。
