我国政府治理中的数据治理风险及对策初探

孟晨瑜 杨子轩

（燕山大学 公共管理学院，河北 秦皇岛 066004；中央财经大学 财政税务学院，北京 100081）

一、政府数据治理与“善治”

（一）数据治理的内涵

“数据治理”最早并不指向政府行为，而是出现在私人组织领域，多用于对数据本身的管理，是指对数据资源进行收集、存储、共享和利用的过程，包括决策和责任承担。国际数据管理协会（DAMA）认为，数据治理是对数据资产行使权力和控制的集体活动，包括计划、监控、执行等。国内外学者对数据治理的定义描述不尽相同，但对数据治理的内涵有相对共识，即数据治理强调的是对信息决策过程的管理和区分，是对数据资源进行自然管理并使权力得以有效发挥的活动集合[1]。关于数据治理的流程，学者们的意见大致统一，即认为数据治理的活动基本由数据采集、数据开发和数据应用三个部分构成，从管理的角度看，基于全生命周期理论的价值实现。

不同性质单位的数据治理目的不同。私人企业的数据治理目的是将资源量化，对其进行理性分析并做出经济化决策，用最少的资源产生最大的利润；事业单位的数据治理主要为了有意识地调控相关资产的管理；政府部门则为了提升政务水平，提高公共服务质量，实现国家治理现代化。各主体都将数据治理作为资源开发利用和升值的手段和途径。

（二）政府数据治理

近年学界对于“数据治理”的研究成果逐年增加，关于政府数据治理的文献和成果也渐趋增多，数据治理思维在政府治理范畴内也得到关注。清华大学国家治理研究院执行院长、中国电子信息行业联合会数据与治理专业委员会会长孟庆国教授发布的《中国政务数据治理发展报告（2021年）》，在国家层面上总结2020年政务数据相关政策有两大热点：数据生产要素、数据安全与隐私保护，提出要推进政府数据资源价值提升，促进数据共享，保障政务数据安全。

政府数据治理一般包括三方面内容：政府是治理的主体；治理的终极目标是优化公共管理效率，进而提升公共服务质量；治理的对象范围主要是以政府为行使对象的社会性数据[2]。随着研究的推进，数据治理越来越被认为是组织“基于数据的治理”，而不是再局限于“针对数据的治理”。因此，数据治理研究的演进过程，基本是从研究企业的“针对数据的治理”开始，到研究政府的“依据数据的治理”，再到研究“围绕数据的治理”。[3]

大数据给政府信息管理带来诸多便利。像公安机关对关键办案信息及嫌犯精确肖像的获取，新冠疫情下确诊病例和密切接触者的流动轨迹调查，高校人事档案管理等。正如舍恩伯格所言: “大数据对社会的好处将是无穷无尽的，它在一定程度上将解决迫在眉睫的全球问题如气候变化、疾病，以及促进多元共治和经济发展。”中国政府加强在数据治理方面的投入，将有利于助推中国智慧政府建设、提升政府治理效率和治理能力、提高政府公共服务水平，也有利于科学决策和利用信息资源进行社会管理。信息技术的发展成为政府数据治理创新的核心驱动力。

（三）治理与“善治”

在关于治理的各种定义中，全球治理委员会的定义具有很大的代表性和权威性。其在《我们的全球之家》的研究报告中对治理作出了如下界定：治理是各种公共的或私人的个人和机构管理其共同事务的诸多方式的总和。它是使相互冲突的或不同的利益得以调和并且采取联合行动的持续的过程。它既包括有权迫使人们服从的正式制度和规则，也包括各种人们同意或认为符合其利益的非正式的制度安排。治理而非管理，强调的是多主体参与治理的过程。起初各公共组织或私人组织为了提升效率，进行组织内部的分职能和分权，领导者的命令需要在各个部门自上而下进行层层传递，结果导致效率不升反降，各部门的分权导致各自为政，部门之间完全封闭，资源不能共享，信息壁垒严重。这种情况在公共部门则体现为官僚制。官僚科层制体系下的分工和专门化，使组织工作效率低下，各部门在承担责任面前推诿扯皮，导致民众对公共部门日渐不满。这就需要再造组织内部的无缝隙衔接，培养组织中的工作通才，为顾客提供整体服务，以此提高公共部门的服务效率。大数据时代，网上政务办理便能在一定程度上收此效能，做到公职人员效率量化、责任可追究，从而提高政务治理能力。

公共管理学科所讲的“善治”，主要指良好的治理，是指在公共领域，打破国家政府的单一管理主体，通过多主体协同工作，共同致力于社会管理，使国家与社会实现良性互动，政府部门和公共管理人员能够迅速回应民众要求，最终实现公共利益最大化，善治是民主化进程的结果。

数字治理理论是治理理论与互联网数字技术结合催生的公共管理理论新范式。该理论强调信息技术和信息系统在公共部门改革中的重要作用，主张构建扁平化的公共部门管理机制，以促进权力运行共享，逐步实现还权于社会、还权于民的善治过程。[4]

（四）现代信息技术社会

纵观社会转型进程，农业革命、工业革命和现代信息技术革命都对社会结构产生巨大冲击，形成对应的三种社会形态：农业社会、工业社会和信息社会。[5]信息技术革命指的是该阶段信息传递方式和信息处理技术的变革。生产技术的进步引发社会文化的改变，对人类生存发展和生产生活产生深刻影响，现代信息社会便形成了以大数据为依托，以科学化、精细化、信息化为特征的产业结构。

以这次新冠疫情防控为例。作为发生在大数据背景下的突发公共卫生事件，其防控过程就表现出鲜明的信息化特点。习近平总书记在中央全面深化改革委员会第十二次会议上强调，要“运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用”。作为新冠疫情防控的主阵地，社区以“大数据+网格化”为主要手段，将各个网格的信息收集、行程填报、核酸检测、疫苗接种等模块分片收集整理，切实进行精细化管理和责任落实。以数字治理助力疫情防控，减轻了社区工作者的压力，也体现着以人为本的治理观念。在汽车站、火车站等人员密集场合，红外线测温对旅客进行快速测温，避免了人群拥堵，保障了乘客出行方便和人身安全。现阶段新型自取快递柜和外卖自提点的兴起，促进了无接触快递和外卖的良性发展，减轻了快递、餐饮行业的人工成本，降低了病毒的传染风险。

为了应对新冠疫情，应急管理体系也在大数据的支持下得到完善和创新。通过数字模拟传染病的传播方式和传播途径，了解病毒传播媒介，计算病毒传播速度，帮助相关防疫部门做出阻断疫情传播的正确决策。

二、现阶段政府数据治理存在风险分析

（一）数据信息方面存在风险

首先是数据质量存在风险。在我国现阶段的政府数据治理中，数据信息本身就存在一定问题。其一是数据冗余，即数据信息的重复采集。政府各部门之间的信息孤立，造成公民信息的多次采集，且内容重复，导致人们对政府部门内部协作能力产生质疑，不利于服务型政府形象的建立。另外，各个信息系统数据的重复冗余造成“数据打架”，也使得信息存储造成严重的空间浪费，增加了数据存储难度。在信息资源方面，公民信息的重复收集浪费了公民的时间和精力，而且信息每多传递一个人就多一份出错风险，所以应该在源头一次性捕捉信息，使过程更有效率并保证准确。美国作为科技大国，为降低人工成本，研发成功很多电子系统，如ETC（Electronic Toll Collection）电子不停车收费系统。这种电子系统自20世纪80年代末就开始在美国推广使用，而中国2010年才开始在高速公路上应用。除此之外，像无纸办公、远程办公等，中国近年受新冠疫情影响才开始提倡。其二是数据残缺，主要是由于数据收集的相关硬件技术不够，或者是因为相关部门收集数据时安排疏漏而导致得到一些重复数据、无效数据。其三是数据造假，主要是由于公众对信息收集的意义和重要性认识不足，致使政府收集信息时，公众对政府部门不信任，对信息保密。数据造假直接影响到数据的真实性，导致行政效果与施政初心背道而驰。

其次是数据存储存在风险。现阶段我国80%的数据资源掌握在国家政府部门手中。中国人口基数庞大，如此数据存储和应用必然存在巨大风险。习近平总书记指出：没有网络安全就没有国家安全。我国数据存储的技术逻辑是政府数据治理理念和数据治理实践的统一。我国信息存储能力的提升，主要依靠基础设施和硬件及相关技术支撑，与发达国家还有一定差距。政府数据存储技术的局限，严重影响到政府数据治理的效率。2014年中央网络安全与信息化领导小组成立，网络安全和信息安全存储成为当下政府数据治理的重点。

第三，数据运营存在风险。数据质量必须保证数据来源的真实性，而数据处理的过程则要确保数据的安全性和保密性。虽然近年我国信息技术在不断进步，但对于某些保密级别高和编程复杂的精密数据来讲，无论信息的传输还是存储仍存在较大风险。而且，我国的区块链技术相对还比较稚嫩，在数据处理的效率和共识机制方面仍存在问题。另外，在一些灰色地带，非法收集、贩卖用户信息等行为也十分猖獗，不少民众受到诈骗，切身利益受到损害，有的团伙甚至形成“完整”的利益产业链条，对数据的良性处理和应用造成极大伤害。

第四，政府部门内部数据共享存在困难。在传统的政府治理环境下，不同部门之间存在条块分割的关系，由此造成政府部门之间不能有效沟通，数据资源不能得到有效传递和整合。不同部门为了自身部门的绩效和利益，难免产生竞争关系，从而导致技术平台搭建和信息共享交换方面的障碍，最终造成信息资源浪费。相关政府部门对于数据运营的监管也局限于流程调查，相关技术的局限使得具有单一管理功能的数据监管机构职能单一、作用有限。

（二）政府相关部门信息管理方面存在问题

首先，政府相关部门责任意识不强。政府数据治理的效率与当地企业、社会组织等责任主体有关。政府社会治理必须与社会组织协同。在合作过程中，不同社会组织有可能泄漏信息，而又不愿承担责任，相关责任主体因害怕承担行政或法律责任而不去进行数据治理，致使影响政府等相关单位对信息的整合，从而干扰其作出正确决策。另外，政府部门对公民个人信息的泄露直接损害公众利益，导致广大群众对政府的不信任，影响社会稳定和政府治理。

其次，相关数据治理的法律体系和人才缺乏。在政府数据治理过程中，存在法律体系不健全及政策实施“一刀切”的问题。自数据治理发展以来，我国颁布了不少法律法规，但各项法规制度同质化严重，难以形成针对各省区县乡数据治理实际的特色治理方案。而且，政策法规质量参差不齐，再加上下级人员的误读，很难保证地方政府数据治理取得实效。同时，缺乏对相关专业智库理论研究在实际调研中的有效支持，政府开展的数据统计工作也得不到所有单位的积极配合。作为社会管理最后一公里的社区，相关信息技术人才极为短缺，硬件及技术水平达不到要求，社区数字治理困难重重，加上纵向部门合作中的矛盾，治理效果很难达到预期。

第三、政府部门公务人员行政执行力低下。现实中存在以下五种情况。其一，基层数据采集人员对数据收集把握不到位，数据采集理解存在偏差，对收集的数据无法进行有效统计整理，无法有效利用数据信息。其二，相关公务人员未受到相关技术培训或教育，对电子政务存在抵触畏难心理，无法认真对数据进行处理。其三，为完成数据指标，伪造信息数据，或采取其他违法违纪处理方法。其四，个别领导存有寻租心理，无视党纪国法，为谋取私利随意破坏数据或故意泄露数据信息。其五，数据收集整理没有边界限制，地方政府执行国家决策组织领导不力，行政力度不足，缺乏监管惩戒机制。

三、政府降低数据治理风险的治理路径

（一）完善数据技术支持平台，促进数据精确性

后疫情时期，我国健康码和行程码的定位划分技术也在不断提高精确水平。“时空伴随者”就是在大数据精确治理下催生的一个新名词。它指本人的电话号码与确诊号码在同一时空网格（范围是800M*800M）共同停留超过10分钟，且最近14天任一方号码累计停留时长超过30小时以上，查出的号码为时空伴随号码。此时本人的绿色健康码就会变成带有警告性质的黄色码，并被系统标记为“时空伴随者”。比如，确诊病例14天内到过某地，而当事人这14天的轨迹与他有过交集，无论是身体上擦肩而过，还是通讯信号上的漂移，都可能被认定为“时空伴随者”。黄码人员需立即向社区和相关防疫部门报备并按指示进行核酸检测。后疫情时期阶段还出现了世界上最小的疫区，一个位于上海市仅有二十平方米的一家奶茶店。该店铺被封锁而隔壁店铺仍在营业，上海市的疫情防控已不再局限街道为疫情防控单位，而是精确到平方米。这也是政府数据技术进步的体现。

习近平总书记在清华医学院主持召开的座谈会上指出，“利用人工智能、大数据等新技术开展流行病学和溯源调查，搞清楚病源从哪里来、向哪里去，提高精准度和筛查效率”[6]。大数据时代，电子政务模式得到积极推广，简单便捷的网上政务操作系统极大便利了居民办事的效率，节省了时间、人力、物力成本，政府部门构建的联合办公系统对于加强各部门之间的协作，共享各部门需要的信息具有重要意义。但还应从数据治理的根源，即数据技术着手，创新开发技术工具，加强隐私脱敏保护，规避信息泄漏风险。

要尽快构建政府数据开放平台，将医疗、教育、住房、养老等有益于普通民众的公共服务信息和信息数据开放给公众，增强数据透明度，将公众纳入数据管理体系，加强基础设施建设，加大对技术和硬件设施的资金投入，将数据安全和民众隐私作为关键指标进行研究，构建数据安全评估体系，并对信息泄漏提前预警，做好危机公关处理。

（二）积极利用智库，培养专业技术人才

政府应积极与高校公共管理学院、信息技术学院及相关跨学科专业建立长期合作关系，为政府智库增添技术人才支持。同时将学院最新理论应用到实践中，开展数据治理试点，由点到线、由线到面，再通过具体操作获取实践结论，对理论进行验证和创新，促进我国数据治理理论体系的构建。另一方面，在政府数据治理过程中，要积极吸收西方发达国家的相关治理理论，汲取技术成熟国家的先进经验，自主研发治理技术，创新数据治理方式。还要加大对相关技术研发的资金投入，增加基础设施投资，优化人才培养方案，大力培训专业人员。

（三）完善行政伦理，保障数据安全

转变政府治理理念，政府数据治理要坚持以人民为中心，尊重广大民众的隐私，同时将各级公职人员纳入权利保障体系。其一，政府应不断加强行政文化建设，通过政府内部的宣传教育，让行政伦理深入每一位公职人员内心，增强公职人员风险理念，共同筑牢大数据信息安全平台。其二，政府公务人员应树立科学正确的数据治理理念，让大数据工作和网上政务办理日常化，积极学习和习惯网上办公，加强安全意识，尊重公众隐私，保护公民个人信息，预防数据被恶意盗取，全面强化政府自身的安全信息保障能力。其三，政府发挥德育教育功能，向社会公众宣传保护隐私的重要性，让公众形成完整的个人信息保护意识，自觉保护个人隐私。同时增强公众社会治理参与意识，推动公共参与，实现大数据时代多元共治的治理目标，建立政府与社会、公民之间的新型合作关系，助推中国信息化建设，兼顾安全与自由。

大数据时代不是算法统治的冰冷时代，仍然需要厚重的人文精神。上海的世界最小疫区——一家奶茶店就是一个典型。该店铺虽被封锁，但相邻店铺在做好严格防护的前提下仍在营业。这些小店，都是外地人维持生存的基本保障。如果当地政府“一刀切”封锁店铺、隔离人员，则这些店主马上面临生存窘境。而目前政府采取的方法，反映了政府积极保护基层群众利益的良好初衷，践行了党以人民为中心的执政理念。面对数据治理的发展大势，政府需要重视行政伦理，创新行政执行，积极实施更精准治理。只有这样，才能真正保护人民利益，实现共建共治共享的社会治理格局。

（四）提高政府行政能力，筑牢数据治理能力基础

在政府数据治理实施过程中，要完善相关制度体系建设，做好整体规划，努力解决数据治理过程中存在的各类问题。要加强公务人员专业培训，努力提高其网上办公和数据分析整合能力；要完善绩效考评体系，加强监管，强化考核，激发活力，以提高政府行政能力，筑牢数据治理能力基础。同时，要真正用好智库资源，积极吸收专家建议；认真听取群众意见，查找行政工作中存在的数据治理问题，研究解决方法，提高政府数据治理效率，保障人民权益。

（五）构建多方协作的数据治理生态

始于2020年的新型冠状病毒疫情，使全社会的健康风险骤增。在我国积极应对疫情过程中，各省市县乡迅速开发线上业务，如健康码、复工码等信息登记系统。来自社区、教育局、交通运输部、卫健委等多个部门的信息统计，数据内容大多重复。政府各部门不能实现信息共享，也导致各部门工作人员重叠任务大幅增加。因此，政府数据治理必须多方协作，构建绿色健康的数据治理生态系统，形成政府、企业、公众、第三组织等各方的协同机制，推动公众及其他非政府组织成为疫情防控主体，使其积极配合疫情防控工作，从而实现疫情防控的理想目标。由此可见，为实现“善治”目标，在政府数据治理过程中，必须构建多方合作的数据治理协同框架，提升数字化时代的政府数据治理能力。[7]

小 结

5G网络、云计算、大数据等新兴信息技术的快速发展，极大推动了我国的数字政府建设，为国家治理体系和治理能力现代化提供了强大的技术支持。政府数据治理涉及经济、政治、社会、文化等国家治理的各个方面。在强大的大数据技术支撑下，我国在精准管理、精准扶贫、精准防疫等方面取得了举世公认的巨大成就。尤其是在此次持续三年的新冠疫情防控中的表现，充分显现出我国在政府数据治理方面取得的积极成效。面对技术发展所带来的前所未有的机遇和挑战，我国的数据资源质量还需要继续提升，相关从业人员的技术能力和专业素养也应得到不断提高。总之，我国实现高水平的政府数据治理任重道远。