政府首席数据官制度的实践进路与路径优化
——基于广州的探索分析

□万 玲

2022 年12 月，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等四个方面，对如何加快构建数据基础制度体系作出了系统部署和安排。2023 年3 月，《党和国家机构改革方案》明确提出拟组建国家数据局，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设，再次凸显了政府数据管理工作的重要性和紧迫性。而政府首席数据官制度的建立无疑是数据基础制度体系建设和机构改革的重要一环。从国家能力、权利保护和资源配置的角度来看，政府首席数据官应是大数据治理的核心力量，在推动建立数据驱动型政府治理体系和提升政府数字化治理能力方面发挥着关键的作用。它不仅有利于构建统一的大数据管理服务体系，提升公共数据资源和信息化应用水平，而且也有利于推动部门联动，形成建设合力，保障网络安全和数据安全，对稳妥推进数据要素市场化配置改革和政府全面数字化转型具有重要的现实意义。

一、政府首席数据官制度的产生与发展

所谓“首席数据官”，是指在组织内部承担数据质量管理职责的高层管理人员[1]。该职位最早出现于私营部门，而后便开始在越来越多的组织推广应用，并逐渐形成一套与该职位匹配的组织架构和管理制度。2009年，美国科罗拉多州首设政府首席数据官，专门负责数据管理与政策制定，由此开启了公共部门对首席数据官及其制度的探索。经过十几年的发展变迁，政府首席数据官制度几经迭代升级，相关的理论研究日趋完善，研究内容涵盖政府首席数据官产生的理论基础、重大意义、性质属性、结构特征、职责定位、运行机制以及具体路径等，其价值导向也逐渐从最初的组织本位开始向公民本位转变。与早期政府首席数据官更加侧重数据对组织的依附和支持作用不同，如今政府首席数据官的职责更加强调公民体验与数据互动。与此同时，在组织体系中也越来越多地凸显政府首席数据官的统筹协调和资源配置功能。综观美国、英国、法国等诸多发达国家对政府首席数据官制度的实践，无不呈现出四个特征，即将政府首席数据官制度作为数据战略的组成部分；通过立法确立政府首席数据官制度的基本架构；明确政府首席数据官的任职条件与工作职责；建立政府首席数据官的沟通协调网络等等，这些经验做法无疑给我国政府首席数据官制度的建立与完善提供了有益的参考和借鉴。

近年来，随着国内数据存储方式的多样化和数据存储能力的不断提高，各级政府对数据质量、数据价值、数据结构、数据战略等问题的关注与诉求也与日俱增，由此直接催生了政府治理结构的变革和数据管理机制的创新。根据《数字中国发展报告（2022年）》统计结果显示，截至2022年底，全国已有26个省（自治区、直辖市）设置了省级大数据管理服务机构。与此同时，在政府层面设立首席数据官也成为了当前政府部门顺应数字化变革需求、提高数据治理和数据运营能力的必然趋势。2021年5月，广东省印发《广东省首席数据官制度试点工作方案》，在全国率先选取省公安厅、省人社厅、省自然资源厅、省生态环境厅、省医保局、地方金融监管局等6个省直部门以及广州、深圳、珠海、佛山、韶关、河源、中山、江门、茂名、肇庆等10个地市开展试点工作，推动建立首席数据官制度，深化数据要素市场化配置改革。此后，天津、江苏、浙江、辽宁、四川、安徽等地也纷纷试点，从而拉开了我国探索政府首席数据官制度的序幕。作为一种时代的产物，政府首席数据官究竟何以突破传统的体制壁垒和数据壁垒，实现政府组织架构的迭变和数据要素的有效治理是一个亟待关注和研究的课题。

二、政府首席数据官制度的广州实践

2021 年7 月，广州发布《广州市推行首席数据官制度试点实施方案》，正式启动政府首席数据官试点工作。为确保制度产生实效，广州遵循“以数据为核心、以组织为依托、以平台为牵引、以制度为保障、以人才为支撑”的实践进路，走出了一条独具特色的探索道路。其主要做法有：

（一）兼顾数据特性，合理优化布局

为全面挖掘数据价值，释放数据潜力，广州市共选取了6 个区、21 个市直部门以及6 家公共企事业单位进行试点（具体见表1）。从试点单位的数据类型来看，其中，既有面向公共部门的数据，也有面向企业法人的数据，其数据特性更具广泛性和代表性。众所周知，一个地方经济社会的发展既需要公共部门的数据提供决策支持，同时也离不开对企业法人工商数据和税务数据的开发利用，如果缺失了这部分数据，应用的丰富程度将会大打折扣。更何况企业间、行业间的数据要素交易与合作，也是数据要素交易配置的重要组成部分[2]。所以，从这个角度来看，广州市的试点经验对后期推广具有较强的指导价值。

表1 广州市政府首席数据官试点单位情况

（二）创新体制机制，完善组织体系

坚持高位推动的原则，初步形成了“1+1+N”的组织架构体系。即由分管政务数据管理的市领导担任市首席数据官，在市“数字政府”改革建设工作领导小组领导下，统筹全市数据资源管理和融合创新工作。同时增设首席数据执行官一职，协助市首席数据官开展工作。各区、部门（含公共企事业单位）分别设立区属、部属首席数据官，海珠区还在街道层面率先设立数据联络专员，由此初步形成了包含市首席数据官—市首席数据执行官—各区、部门首席数据官—街道数据联络专员四级联动的首席数据官队伍（具体见图1）。同时，建立议事协调述职机制，规范首席数据官任职、联席会议、跟踪督办、工作专报、年度述职、考核评估等制度，确保首席数据官队伍能真正运作，为探索数据协同治理与运营新模式奠定了坚实的体制基础。

图1 广州市政府首席数据官制度组织架构图

（三）开发特色场景，打造共享平台

各试点单位积极发挥首席数据官的职责作用，以数据治理驱动业务变革，形成了诸多富于特色的数据应用。如海珠区聚焦“经济”“人口”等两大核心关键数据资源，致力于打通数据壁垒，在全省率先打造经济大数据平台和人口大数据平台，实现了跨层级、跨部门、跨系统数据在平台上的融合汇聚。同时，积极争取公共数据运营机构落户琶洲人工智能与数字经济试验区，以支撑数据经纪人制度试点，规范开展数据要素市场流通中介服务。番禺区设置46名首席数据官，助力数据高度共享、业务高度协同。区数据中心交换数据超21 亿条，日均交换量达600 多万条[3]。南沙区积极探索（粤港澳）数据要素合作试验区和“数据海关”试点工作，编制数据合作试验区发展规划，推进澳门科技大学和香港科技大学科研专线建设，深入研究科研数据跨境流动和深入融合的最优路径，为充分发挥数据的倍增效应作出了有益尝试。广州市税务局则依托税收大数据，建立起覆盖全税种、各环节的税收风险模型体系，通过风险精准识别和差异化服务助力企业高质量发展，取得了明显成效。

（四）健全制度安排，强化数据管理

大胆探索、先行先试，出台《广州市数据要素市场化配置改革行动方案》，将多项具有广州特色的创新性举措纳入其中作为重点任务。推动制定“一规章两办法”（即《广州市公共数据管理规定》《广州市公共数据开放管理办法》《广州市政务数据安全管理办法》），加强公共数据采集汇聚和质量管理。上线市政务大数据中心门户，开展公共数据资源普查工作，共采集摸查3000 多个数据资源近240亿条数据，数据挂接率、规范率、鲜活率均在全省名列前茅。简化部门数据申请流程，并以荔湾区实有人口数据为试点，将清洗后的数据主动回流赋能基层治理。健全公共数据开放制度体系，为首届广州白云数据创新应用大赛和2021全球开放数据应用创新大赛等提供开放数据支持。

（五）加大培训力度，提升团队效能

市政务服务数据管理局牵头举办首席数据官队伍数字化能力素养培训。市人力资源社会保障局举办“数字化能力提升”系列培训。市统计局“以赛选才”，组织举办统计技能大赛，挖掘信息化突出技能专才，并发挥技能能手“传帮带”作用，引导更多年轻干部投身数字化改革。广州供电局在企业专业技术、技能人员评价标准中突出了数字化素养方面的要求。广州公交集团组建大数据中心事业部，以“规模化整合、专业化运营”为思路，整合集团信息化人才资源，赋能集团数字化转型，实现“十四五”智慧公交企业的建设目标。

三、政府首席数据官制度的实践困境

尽管广州的探索具有高位推动、因地制宜以及注重实效的特点，对实现数据的全生命周期治理起到了极大的推动和促进作用，但与此同时，我们不难发现，政府首席数据官制度作为一项新生事物，其在具体推行中仍然存在一些问题，一定程度上影响了制度赋能的整体成效，亟待进一步完善。具体体现在四个方面：

（一）职责定位不清晰，权责结构有待规范

从前期试点方案来看，虽然广州对于不同层级政府首席数据官的职责定位有一定的说明，但在表述上依然过于笼统。省内诸如深圳、佛山、珠海等地尽管对政府首席数据官的职责范围有相对具体的阐述（见表2），但总体上来看同样缺乏较为明晰的任务清单及阶段性指引和要求，对政府首席数据官的组织角色与功能无法进行清晰有效的回应和指导，一定程度上容易造成认知上的模糊，从而影响制度效力。众所周知，作为一种复合型行政职位，政府首席数据官本质上不应是一个孤立的个体，而是一套系统的组织架构和管理体系，其在整个政府治理网络中的角色无疑是多重的，其在数据要素交易合作机制中的功能、权限以及整体的工作优先级如何确定等问题，仍需在具体实践中作进一步的明确和规范。

表2 广州、深圳、佛山、珠海等地首席数据官职责范围

（二）联动效应不明显，整体合力有待提升

蒋敏娟在《迈向数据驱动的政府：大数据时代的首席数据官——内涵、价值与推进策略》一文中指出，大数据时代的政府首席数据官角色应是多元的，既是领导者，也是协调者，更是赋能者[4]。《2021 中国首席数字官白皮书》认为，首席数字官的岗位设定和角色主要包括发展数字化愿景和战略、制定数字化转型政策、组织内部协调与协同、推进和管理组织变革和转型、新的数字业务和产品服务开发等五个方面。而从目前的具体实践来看，很显然，政府首席数据官的角色影响力仍然相当有限。其中除了因为这是一个新生的事物之外，很大一部分原因仍在于各部门的政府首席数据官之间还未形成长效的联动机制，还不能很好地将其他业务数据和专业力量嵌入到各自的核心工作之中，从而合作确定数据治理的关键问题与任务需求，吸纳与整合内外资源的能力与数字政府建设的要求之间还存在一定差距。与此同时，其在开展数据技能培训、倡导数据共享文化、优化政府数据分析流程以及促进数据价值的挖掘与利用等方面的作用也还有待进一步的提升。

（三）人才供需不匹配，技术短板有待补齐

成功的政府首席数据官必然善于与体制内外的机构开展各种各样的合作，并形成服务于整个机构的合作团队。而现实中我们看到，很多单位其实并没有专门的信息部门，即使有，相关的专业人员也非常少，根本无法对接当前如此大规模的数字服务需求。公务人员数据技能欠缺，专业化数据治理人才匮乏已成为困扰目前政府首席数据官有效开展工作的普遍性困难。尤其是越往基层，这样的矛盾越发凸显。而且，从前期试点情况来看，市、区层面目前针对这一新型岗位进行的有组织有计划的专业培训还比较少，并没有形成政府首席数据官队伍的系统培养规划和体系，专业人才的结构性改革还有待进一步深化。

（四）配套保障不充分，运行环境有待改善

可以预见，随着数字政府建设步伐的日渐加快，不同层级和部门之间政府数据治理的统筹规划与结构优化任务将会不断凸显，特别是新一轮机构改革的推进势必会在一定程度上加速组织重塑和数据共享的步伐，这无疑给政府首席数据官制度的纵深发展提出了严峻的挑战。要切实完成政府和企业赋予首席数据官的重要使命，除了上文中提到的权责空间和人才因素之外，还需从制度设计、环境营造等多个维度为首席数据官提供强大保障，唯有如此，才有可能真正实现政府数据治理的长效化和常态化。而从目前的运行情况来看，现实与理想之间无疑还存在一定距离。

四、持续优化政府首席数据官制度的路径选择

综上所述，为进一步提升政府数据治理能力，切实将政府首席数据官制度的优势转化为治理效能，未来，无论是广州还是其他城市，都应积极把握机构改革契机，在前期试点的基础上，从完善实施细则、深化协同联动、加强队伍建设、营造良好生态等角度统筹考虑，多措并举进一步推动政府首席数据官制度落实落细、走深走实。

（一）完善实施细则，进一步明确政府首席数据官的职责权限

综观世界各国，无不把明确政府首席数据官的角色权限和责任义务作为数字政府建设的首要之举，如美国《基于循证决策的基础法案》第二部分，便详尽规定了政府首席数据官应担负的十一项职责。各地若要全面推行政府首席数据官制度，无疑仍需进一步明确其多重职责及作用边界。一是对政府首席数据官的职责定位进行全方位建构。包括明确常规职责、特殊职责和阶段职责等。与此同时，细化政府首席数据官的治理目标及推进路线。可制定城市政府数据治理三年或五年行动方案，明确不同阶段的任务要求和实施路线图，实现统一部署、一体推进，确定政府首席数据官在不同阶段的重点任务和工作优先级，避免在众多职责中顾此失彼。制定重点事项清单，为政府首席数据官更好的开展工作提供清晰指引和明确遵循。二是进一步完善政府数据跨地区、跨部门、跨领域以及跨行业开发利用权责体系。强化政府首席数据官的组织地位，提升首席数据官在重大数据问题上的话语权。根据政府首席数据官的职责定位、政府部门数据治理的资源设施、配套条件与管理能力等因素，明确不同层级、不同部门和不同领域首席数据官规模、结构、分工以及合作方式，逐步形成层次分明、纵横贯通、衔接紧密、权责相适的政府数据治理组织体系。

（二）深化协同联动，最大程度激发政府首席数据官的撬动效应

政府首席数据官并不是孤立的存在，相反，它与政府内外其他要素之间是一个相互关联、不可分割的整体。应充分发挥其核心引擎作用，加快形成以首席数据官为纽带的多层级、多部门协同的整体化数据治理格局，最大程度提升治理效能、释放数据红利。一是继续落实落细市、区两级政府首席数据官联席会议制度，定期组织召开会议就各区、各单位数据治理的经验和问题进行沟通交流，并对全市数据管理进行战略决策和统筹规划，形成数据治理共识，提升数据治理能力和水平。二是完善不同层级和业务部门之间首席数据官协作协同机制，借助首席数据官承上启下、里外衔接的职能发挥，进一步打通数据壁垒，强化对政府数据价值链的全方位开发与管理。三是完善数据治理的具体业务流程与规则，如针对不同部门间元数据标准、数据格式、许可条件等差异，加快制定并形成涵盖数据管理技术、标准、规范的全生命周期管理体系，从根本上解决数据融合、隐私保护以及权属利益问题。

（三）加强队伍建设，着力构建政府首席数据官全链条培养体系

种类繁杂的数据任务、开放兼容的工作原则对政府首席数据官的知识结构与能力素质提出了较高要求，亟需提升其对数据治理的内生能力、运营能力、综合领导能力以及绩效管理能力。为此，首先，应进一步拓展选拔渠道，选优配强首席数据官队伍。可以采取竞争上岗或面向社会公开招聘的方式选拔政府首席数据官，也可以从科研单位、高等院校等机构中选拔数据治理方面的专家学者进入政府数据治理体系。其次，探索建立政府首席数据官借调或挂职制度，打通上下人才流通渠道。可分期分批选派市、区两级优秀的政府首席数据官到基层锻炼，加大对基层的技术扶持力度。再次，创新团队合作机制。鼓励政府首席数据官与不同类型数据运营商、民间非营利机构，围绕政府数据平台建设、数据项目开发等问题，建立长期紧密的多元合作伙伴关系。可借鉴美国芝加哥的做法，积极建立和部署一系列拥有不同专业技能的团队，如高级分析团队、开放数据团队、业务智能团队和数据管理团队等，以方便业务流程上下游的无缝对接。最后，构建全链条培养体系，通过与高校、科研院所等机构联合开发面向政府首席数据官以及公务人员的多样化数据技能培训课程，不断提高首席数据官和公务人员的综合素养和数字能力，全力打造一支“懂业务、懂技术、懂管理”的复合型数据资源管理队伍。

（四）营造良好生态，全面筑牢政府首席数据官的服务根基

一项好的制度要真正发挥作用，离不开周遭环境的支持。从美国、英国、法国等设有政府首席数据官职位的国家来看，无不把营造政府首席数据官施展能力、发挥作用的基本生态作为共识之举。因此，应强化制度与技术的双轮驱动，最大程度发挥多元要素的叠加效应。一方面，加快制定并完善数据管理法律规范和政策框架体系，通过实施开放数据和数据安全隐私保护政策及相关执行方案等，为首席数据官的职责履行提供更具合法性和权威性依据。同时，加快推进不同机构间数据制度的相互衔接以及数据规范的统一，进一步破除制度壁垒和部门壁垒形成政策合力，消解制度碎片化和管理碎片化问题，切实构建起畅通的决策指挥体系与明晰的分工合作框架。另一方面，抢抓数字化发展机遇，适度超前布局更高质量和更具竞争力的信息基础设施。策指挥体系与明晰的分工合作框架。另一方面，抢抓数字化发展机遇，适度超前布局更高质量和更具竞争力的信息基础设施。积极制定并完善新基建行动计划及中长期规划，加紧实施可持续的“新基建+”行动，不断加大新型基础设施投资力度，打造涵盖“云、网、端”全领域的基础设施建设体系，下好传统基础设施数字化升级“先手棋”，通过前沿技术的及时嵌入，为政府首席数据官的作用发挥提供坚实的后盾和支撑。