◇ 中国发展研究基金会“大数据赋能公共治理研究”课题组
内容提要：
本文节选自《大数据赋能公共治理》一书。随着信息技术和互联网技术的发展，人类社会逐步进入以大数据为基础的数字时代。大数据赋能公共治理成为新时代治理领域的重要议题。本文围绕如何提升数据赋能公共治理效能，从数字治理意识、数据相关法规政策、数据共享平台、应用场景、多元主体参与、数字治理生态、科研基础设施、基层数字治理需求等方面提出相关政策建议。
随着信息技术和互联网技术的发展，人类社会逐步进入以大数据为基础的数字时代。党的二十大报告明确指出，要以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴。当前，我国已经开启全面建设社会主义现代化国家的新征程，对实现国家治理体系和治理能力现代化提出了新的更高的要求。大数据（数字）赋能公共治理作为新时代治理领域的重要议题，以其鲜明的时代性和创新性受到广泛关注。
树立数字治理意识， 提升统筹规划层次
一些地区运用大数据等先进技术推进数字化转型，在实现数字服务、数字治理、数字民生等方面仍与其他地区存在较大距离。诸多原因中，相关领导不重视、规划能力不强是重要因素。因此，在未来推进我国大数据赋能公共治理的过程中，各级政府应当牢固树立数字治理意识，提升统筹规划层次，增强信息技术能力、数据治理能力、行政决策能力，统一思想，提高认识，重视大数据技术在国家治理现代化中的作用，以整体性安排、合理性规划为大数据赋能公共治理打开道路。
在工作中，围绕业务职能建立“定数据”机制，基于权责关系加强公共数据治理体系建设是当前要务。只有处理好数据权责关系问题，才能让大数据不再成为“走过场”，而是实实在在的数字治理工具，才能提升大数据治理整体效能。数据权责关系不清主要体现在4个方面，即重复采集现象普遍、数据归属权不明确、数据管理权不清晰和使用方责任边界模糊。因此，如何破解公共数据治理根源性障碍，可以通过构建以“三权四定”为基础的公共数据治理体系来探索。所谓“三权”是指公共数据的“归属权”“使用权”和“共享管理权”，做到厘清“三权”关系，同时也要注意数字产权区别于传统产权的非排他性、可再生性等特征，避免数据要素在确权过程中产生争议；“四定”是指在部门业务职能“三定”方案（定部门职责、定内设机构、定人员编制）的基础上，增加“定数据”的明确要求，将职能业务映射到数据层面，实现部门“数据职责”清单化管理，整治“指尖上的形式主义”，明晰数据采集对象，减小部门数据处理压力， 为形成规范化的政务数据保障责任体系提供有力的指引和依据。
此外，应鼓励省级行业主管部门推进集约化数字支撑系统平台的建设，着力化解行政管理体制层级化与信息体制一体化的矛盾。一方面，省级集约化平台的论证和设计要建立严格的程序和标准，平台建设以构建统一的业务标准和技术标准为基础，需求和设计方案出台过程要对基层地区进行充分的调研，结果要经过基层代表的评审和确认，确保需求和设计能够满足基层实际工作的需要，避免仅考虑省级管理的需求而忽略了基层实际操作的要求。另一方面，在推进集约化平台建设过程中，要明确各级各部门权责划分，积极、快速响应基层个性化要求，增强平台技术时效性、创新性，避免集约化网站“大而不新”。
完善数据采集交易、使用、保护法规政策
大数据不仅关乎公共治理效果，也关乎国家安全和公民权益。大数据所蕴含的效能不仅可以被用于提升公共服务水平，而且可能被用于不良目的，对社会和个人造成威胁。因此，必须充分完善数据采集交易、使用、保护法规政策， 防范数据安全风险，增强总体国家安全观，提升公民权益保障意识，落实《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法规，加强公共数据安全防护和个人隐私保护。这一工作至少包括两方面内容。第一，加快数据安全保护制度规范建设。各地区各部门应加强对公共数据分类分级管理，落实各环节的安全责任，并制定公共数据脱敏技术规范等配套措施。各级大数据部门要健全相应安全管控体系，探索多方参与、协同共治的新型监管体系。要完善个人信息保护机制，坚持个人信息保护与数据要素市场发展并重，采用多种措施加强对个人信息和重要数据的保护。第二，加强数据要素全生命周期安全管理。要加强数据要素流动过程安全保障，规范数据在采集、传输、存储、处理、共享、开放、利用、销毁等全生命周期的主体责任和安全技术标准，建立健全数据安全评估制度、安全责任认定机制和重大安全事件及时处置机制。建立对技术、设备和服务提供商的安全审查制度，鼓励行业协会、产业联盟制定行业算法自律准则，探索推进算法治理。完善跨境数据流动规则， 保证数据流动的安全有序， 着力构建多边数据流动规则体系。
在实践中，应当确立数据利用、保护先行原则，按“保护—合理利用—交换—共享”的发展思维推动大数据行业和产业健康有序发展。在建立并完善相关法律法规的基础上，要建立长效的公共数据争议审核工作机制，坚持与法律同步、与实践同行的原则，实现争议审核中政府与社会协同发力，实现处理可问责、信息可复查、争议可追溯的工作要求。
推动多主体数据共享、平台互通
多主体数据共享、平台互通不仅是降低大数据成本的要求，也是提升大数据治理效能的要求。只有充分实现主体间数据交流、平台间数据互通，才能够保证大数据管理真正被纳入统一化规范体系中，使大数据能够发挥其集中化优势。
在数据管理权责关系清晰的前提下，各地各部门还可探索建立以下制度机制。第一， 统采共用机制。按照“统一采购、共同使用”的原则获取并利用社会数据，对不同层次数据采取分级化的采取共用方案。第二，编制政务数据目录和供需对接清单。各级政务部门按照数据管理权责依法依规梳理形成整体化政务信息资源目录；各地区各部门对照政务信息资源目录，编制形成政务数据供需对接清单。第三，探索构建基于区块链技术的政务数据流通长效机制。通过区块链、智能合约等新兴技术，建立不同层级部门之间数据的动态双向流动机制， 加强央地间数据共享，加快实现省区内数据回流赋能基层治理。
此外，可以尝试增强政企互动，构建数字化时代新型PPP关系。首先需要明确政府和市场边界、明晰数据提供者和服务者角色。在此基础上， 实现政府对企业的大数据采购，强化政企大数据平台互通。这不仅能推动数据采集成本降低，而且有利于政府加强对企业大数据采集、储存、分析等若干环节的监督，能够充分利用企业在大数据领域的智力、管理等各项资源，提升大数据赋能公共治理的总体效能。
强化服务与赋能，拓展大数据公共治理应用场景
当前，各类公共治理大数据平台普遍将其功能重点置于政府管理和辅助决策层面， 即强调大数据在数据收集、数据分析等方面对政府决策和组织完善的支持作用。但是，只有充分发挥大数据平台的公共服务功能，推动大数据平台公共服务化，拓宽大数据公共治理应用场景，结合其他应用技术，才能够更好盘活既存技术资源和基础设施资源，增强民众获得感，实现大数据赋能公共治理为民所有、为民所用、为民所谋。
推进大数据公共服务化， 首要问题是处理好国家与社会在大数据领域的互动关系。大数据不仅能够重塑公共决策过程，而且其所衍生的智能化社会治理能够提升民众满意度。实现智能化社会治理，可从社会治理民情（诉求）感知、社会治理风险评估和政府回应3 个层面构建智能社会治理的体系与实现路径。
必须要注意的是，大数据公共治理应用场景的拓展不是一蹴而就的过程，而是一个随实践发展不断完善的过程。任何一种新的治理问题出现， 任何一种新的治理需求产生， 都要求大数据系统有针对性地建立独特算法与特殊处理体系。特别是，当前正处于大数据赋能公共治理的蓬勃发展阶段，对大数据治理的需求不断变化。因此，就长期发展而言，大数据系统不能采取政府传统的“招标—采购—再招标”模式，而是可以探索迭代式和组件式系统开发模式，将大数据系统模型化，既有利于系统灵活处理各类新问题，也可大大避免投入资金的浪费问题。
为多元主体提供广泛、多层次、制度化的参与渠道
大数据赋能公共治理是多元主体共同支撑的全方位过程，必须将其置于总体化宏观视角下进行分析。相对而言，政府虽然具有相对充足的权力保障和资源供给能力，但只有政府、智库、社会组织、企业、个人等主体各司其职， 基于其独特性发挥优势，才能不仅降低费效比，而且高质量推进大数据赋能公共治理精准化、科学化和服务化。
在实践中，这要求实现以下三方面。第一，建设大数据赋能公共治理的民意回应机制。大数据赋能公共治理不能仅仅停留于单一化的“诉求— 处理—反馈”的单环关系，而是要打造全过程、综合化的民意回应机制，从个别意见中发掘具有普遍性的民众意愿，在问题尚处于潜在状态的阶段即将其解决。第二，建设大数据赋能公共治理的规范化参与机制。在大数据赋能公共治理的过程中，各类主体都必须拥有一定话语权，数据收集、分析、处理的过程必须被置于多方监督下，算法必须在多方参与的过程中被严格置于相关法律法规约束下。第三，强化大数据赋能公共治理的公开化治理能力。公开化治理能力不是意味着政府主导的单向化信息公开，而是意味着建设规范化、参与化、长期化的信息公开体系，让大数据公共治理在阳光下运行，避免大数据公共治理过程中由于信息不公开导致的信任问题。
多措并举优化数字治理生态
实现大数据赋能公共治理的目标，必须集各类主体之合力，不应该是政府“唱独角戏”，要形成政府、企业、社会良性互动的格局，构建繁荣多元的数字生态，为推动全面数字化转型汇聚更多资源。只有多措并举，将资金、智力、制度等体系置于综合化考量下，才能够真正实现数字治理生态优化，实现构建治理资源体系、规则标准体系、组织架构体系、数据安全体系、治理运行体系五大数据治理体系， 实现我国大数据赋能公共治理的可持续发展。
就当前实践而言，至少可以从以下5个方面推进数字治理生态建设工作。第一，加强政务公开。应制定专门的数字化项目政务公开指导意见， 统一规范各级政府部门数字化项目建设工作，全面公开大数据公共治理系统的资金、管理等各类应公开信息。第二，加强数据开放。应积极利用企业和第三方组织相关优势，为其参与公共服务供给和数字政府建设创造有利条件，而政府也可在数据脱敏后基于开放原则尝试向社会和市场提供部分数据，既避免风险，又能够提升综合效率，实现数据开放和数据保护的平衡。第三，探索以财政资金撬动数字政府建设的机制。可以充分调动公共事业单位或市场主体的资源进行开发建设，建立根据应用实际效果进行财政资金补贴的机制， 而不是传统方式下数字化应用建设费用由财政资金大包大揽。第四，加强培训交流和人才培养。应当面向全体公务人员提供数字化素养培训和数字化技能培训，培养一批既懂业务又懂技术的复合型人才，同时建立大数据部门与主要数字政府支撑机构（企业）间的人员交流机制。第五，建立专家和用户参与机制。将专家和用户深入整合到大数据改进发展体系中，充分发挥智力因素、民意因素对大数据赋能公共治理的促进作用，及时整改潜在问题、处理关键需求。
构建数字治理科研基础设施
科研基础设施是研究大数据赋能公共治理的底座。近年来，我国各地各部门逐渐重视公共数据资源的共享交换与开放应用，但在数字治理研究领域，基础资源的建设与共享仍有所欠缺。减少对公共数据资源使用和利用的限制，赋予科研更大自主权，才能更好发挥智力资源对治理决策的辅助作用。
在实践中，可以从以下3 方面推进科研基础设施建设工作。第一，建立科研数据库。鼓励政府各部门向高校和研究机构开放相关公共数据资源， 通过建立数据平台集中发布公共数据，包括财政、税务、教育、卫生等领域。第二，建立科研知识库。构建数字化治理知识图谱，需要一个具备时效性、开放性和全面性的知识库，整合大数据赋能公共治理已有研究，为智慧国家建设提供理论参考依据。第三，建立科研算法库。当前，社会科学和治理领域的算法资源相对有限，迫切需要政府、高校、智库、企业等多元主体的共同参与，建立具备通用性、适用性的科研算法库， 广泛支持公共治理的决策和分析。
保障基层数字治理需求
在实际治理过程中，不同行政层级面对的具体业务类型有所差异。越高层级面对的业务越综合、越抽象，而越低层级面对的业务越单纯、越具体，需要整合大量的数据和信息。基层政府由于人力和财力的限制，难以满足海量的信息化需求。
因此，在实践中考虑数据治理问题时，应更多关注县、乡、村的基层信息化水平，把更多的人力、财力、物力下沉基层，实现公共财政、人才资源向基层聚集， 以充足的信息化经费、专业的信息化人才推动基层数字治理提质增效。
聚焦关键行业和特定人群，坚持以人民为中心
数字治理要坚持以人民为中心的发展思想。首先， 要聚焦关键行业。金融、消费、教育、医疗等特定领域数字化进程较其他领域更为迅速，同时也涌现出了更多问题。数据金融平台反垄断、大数据杀熟、师生信息安全、医疗数据共享等问题关系民生福祉和社会安全， 要加强关键行业数字平台监管，强调企业社会责任，建立数字化伦理体系，制定数字化应用规则，切实保护人民群众利益。其次，要关注特定群体。数字洪流下，越来越多的老年人、残疾人等弱势群体被科技边缘化，新冠疫情后大量线下空间被数字化，“数字排斥”现象尤为突出。要实现数字包容，弥合数字鸿沟，数字化应采用包容性而非强制性方法，为特殊群体提供替代服务与面对面服务，真正理解特殊群体实际需求，打造方便其使用的数字产品和服务。
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