治理主體視角下政府數據治理路徑研究

孫 穎

（南京理工大學公共事務學院 江蘇南京 210000）

政府大數據治理體系是圍繞政府大數據治理活動而形成的由一系列要素及其相互關系所構成的有機整體。政府大數據治理體系可以為政府大數據治理實踐提供指導，確保大數據治理活動的成功。一般而言，治理體系是由治理主體、治理客體、治理目標、治理工具、治理方式等要素構成的完整體系。治理主體是治理活動的決策者、組織者、協調者、操作者和參謀者，為了實現政府大數據治理的目標，需要建立相應的組織結構——大數據治理主體。[1]

一、治理主體：由企業擴展至政府領域

大數據治理領域有兩類重要的治理主體：企業和政府，關于大數據治理的研究最早興起于企業內部。在企業的管理領域，大數據治理在評估、指導和監督大數據的管理和利用上發揮了很大的作用。另外，在企業風險和收益方面，平衡風險和收益運用了大數據治理。這些研究表明：實現企業的管理、效率和服務是企業大數據治理的主要目標。最近，越來越多的研究對政府大數據治理給予關注。具體而言，以國家治理為出發點，人、物、技術、數據組成了大數據治理，其被視為國家治理的組成部分。尤其在動機-能力的框架下，現有研究認為，我國地方政府在已經開始利用大數據來實現政府管理，但在管理過程中存在管理體制機制方面的困境。例如，在這次2020年新冠肺炎抗擊疫情的過程中，信息發布不夠及時、非典時期建立起來的傳染病應急防控系統未充分利用等。與企業大數據治理不同的是，在應對大數據帶來的風險、威脅與不確定性時，政府大數據治理更多通過技術工具來進行，并且更為突出對整體框架的關注，以政府為主導，而企業大數據治理則側重于目的導向。[2-4]

二、完善數據治理管理機制，健全數據治理組織架構

政府數據治理工作應圍繞地方發展的目標定位進行頂層設計，并形成權責分明的組織架構和管理體制，這是一項系統性工程。可以參考的措施包括：成立專門負責數據治理工作的領導小組，成立數據治理部門，建立政府首席數據官制度，等等。筆者建議為確保數據治理工作的協調能力和實際成效，成立由當地黨委、政府主要領導牽頭的數據治理工作領導小組，為進一步完善后續組織架構打下了堅實的基礎、創造了有利條件。即使在成立了專門的數據治理部門之后，高層次的協調和推動工作也仍然需要領導小組來承擔。另外，數據治理想要得到長期可持續推進的組織保障，成立數據治理專門部門顯得尤為重要。建立政府首席數據官制度也是創建數據治理協同體系的強有力支撐。作為一個制度體系，首席數據官制度首先要在市政府、市直部門、區縣政府、市屬國有企事業單位逐步設置首席數據官，并建立完善首席數據官的選任、培訓、考核、激勵等各項配套機制，最后逐步設立首席數據官聯席會議。

三、組織體制是決定基層政府數據治理效果的決定性要素

基層政府數據治理主要體現為實施策略或行動過程與行為，均需微觀主體的政策傳導和執行，以將多元主體和資源整合到統一的數據治理體系中，并做出積極反應。從本質上講，導致數據治理失敗的主要原因并不是技術性因素，往往由組織性或社會性因素導致。組織模式影響著基層政府數據治理的運行狀態，決定了數據資源的配置、汲取、整合與利用效果，意味著僅僅關注文化觀念、制度設計和治理架構還遠遠不夠，還需要關注深層次的組織結構與運行方式。[5]

（一）集中與分散相結合的組織體制

數據治理的組織結構不應是“一刀切”以適應所有機構，集中式、分散式以及官僚化等不同模式均會對政府部門的數據流動與溝通渠道產生不同的影響。基層政府數據流動具有明顯的彌漫性特征，其組織結構與運行涉及數據管理任務的分配和業務流程優化，既需要橫向上實現政府數據與社會數據的交流與融合，“越來越需要跨組織邊界的協同治理，利用技術實現公共服務的綜合和定制”。同時也需要縱向上形成政府體系內部數據行為的自我約束和部門間的交流共享。為保證效果，既需要對數據治理的決策權、執行權、監督權保持集中與統一調配，增強政府數據資源統合權，也需要充分挖掘各機構的數據敏銳力和綜合應對能力，實現部門間的理性制衡。[6-8]

（二）全方位監控機制

有學者發現信息管理問題的根源是責任感缺失，在組織框架內通常并沒有數據、信息或知識管理者等相應角色。因而，有必要清楚闡明各級組織的問責制，以支持對信息資產的恰當管理。為杜絕或減少具體辦事部門在數據資源開放與數據質量保障、數據服務供給中的選擇性執行或者不均衡執行，美國、新西蘭等紛紛建立了各有側重的政府數據治理評估框架 ，通過標準化的考核檢查形成數據治理的全流程管控體系。[9-10]