近十年我國政府數據治理研究述評

陳正漢

信息時代海量的數據意味著巨大的利用價值。隨著大數據等信息技術的加速發展和政府部門信息化工作的深入推進，政府采集和存儲了越來越多的數據資料，包括政治、經濟、教育、醫療、生物等一系列的全面數據。這些數據蘊含了極高的利用價值，通過對其管理并加以分析研判可用來解決許多民生問題，還能夠從某種程度上幫助政府機構作出合理決策、規劃頂層設計，以提供更為便利、高效的工作環境。

黨的十八大以后，傳統的治理體系與模式已經開始無法適應當代經濟社會的發展與進步，社會和公眾對高質量、高效率的政府公共服務需求與政府治理能力和水平不平衡不充分的發展之間存在著巨大的矛盾。①黨的十八屆三中全會提出了“推進國家治理體系和治理能力現代化”，這要求我國政府在原有的行政體制基礎上對現有的政府治理作出革新，進一步加快轉變政府職能。也就是從這個時候，政府層面的數據治理這個問題開始逐漸成為諸多學者關注的焦點。2014年以來，國內政府數據治理研究的進展，事實上已成為新時代下數據治理研究的重要標志之一。

一、政府數據治理的研究歷程

數據治理最初應用于企業及組織內，通過革新管理手段達到更加高效的目的。但隨著大數據時代的到來，應用數據的大量產生也在推進社會各個方面的治理手段的優化，企業數據治理的實踐逐漸趨于完善和標準化，這給政府層面的數據治理帶來了極大的便利。

早在2012年，政府數據治理的研究在國內學界逐漸展開，但研究的熱度直到2017年以后才真正高漲起來。2017年12月，習近平總書記在中共中央政治局就實施國家大數據戰略進行第二次集體學習時強調，“要運用大數據提升國家治理現代化水平。要建立健全大數據輔助科學決策和社會治理的機制，推進政府管理和社會治理模式創新，實現政府決策科學化、社會治理精準化、公共服務高效化?！雹趶?012年到2016年我國就有學者開始研究政府數據治理，但研究成果數量不多，學術文章主要集中在對政府數據治理的概念研究、體系研究、挑戰與應對研究、成熟度模型研究以及內容研究等方面。2017年以來，隨著更多與政府數據治理的政策法規的頒布以及更多的研究者和研究方向介入，國內關于政府數據治理的研究進一步走向全面深入。這一時期的研究成果的明顯特征是研究范圍的拓展、研究內容的增加，不僅在前一時期的研究基礎上增加了一些政府數據治理應用實踐的研究、路徑研究以及未來前景的研究，研究方法也是越來越向實事求是的科學性方向發展。

二、政府數據治理的概念研究

2001年，湯姆·彼得斯就提出：“一個組織如果沒有認識到管理數據和信息如同管理有形資產一樣重要，那么它在新經濟時代將無法生存。”國外具有相當權威性的DAMA、DGI等機構對數據治理的概念進行研究，但國內學者在運用時還是較為模糊，容易將數據管理與數據治理混為一談。國內一些學者從不同的角度進行了分析，包冬梅等學者在其研究中認為了解清楚數據管理與數據治理的關系對于理解數據治理十分重要，因為這兩種是完全不同的活動，治理負責對管理活動進行評估、指導和監督，而管理根據治理所作的決策來具體計劃、建設和運營。③數據的廣泛利用也逐漸開始對政府部門的業務產生影響，這也對政府數據治理的概念研究給予了一定的關注。陳琳提出精簡、精準和智慧是政府數據治理的三個重要內涵，政府數據治理能力的含義也分為三點：開放共享、融合創新、變革轉型。④安小米和毛春陽指出大數據背景下的政府信息治理應該具有社會、經濟、技術、教育、管理、信息等多學科綜合集成管理視角，從管理的理念、機制和工具多維度進行社會協同創新和共治，維護數據主權、挖掘數據價值、創新數據應用。⑤蘇玉娟認為在大數據時代，政府數據治理的過程是政府主導，民眾、企業和社會等多元主體參與的過程，并且在政府實現數據治理過程中正是通過多元性凸顯政府治理的整體性功能。⑥

黨的十九大以后，隨著政府數據治理各個方向的研究都有了進一步的發展，國內一些學者對政府數據治理的概念研究有了新的見解。吳韜在對其他學者的研究總結后認為政府大數據治理，是政府運用大數據、云計算、物聯網、人工智能、虛擬現實、區塊鏈等新一代信息技術，對政府部門和社會的信息資源與數據資產進行管理、開發、分配和利用，通過建立完善的指導、監督和評估機制，切實推動國務院各部委與地方政府以及政府機構各部門之間的條塊結合、業務協調和聯動協同，實現政府所屬公共資源數據的采集、攫取、清洗、挖掘、分析和共享，并提供安全、準確和可控的數據決策服務，推動政府公共行政走向智慧型“善治”的過程。⑦黃璜等學者認為從廣義上講，政府數據治理可以分為宏觀、中觀和微觀三個層面：宏觀層面的政府數據治理，是政府作為治理主體對數據產業、數據經濟乃至整個社會數據化過程的宏觀治理；中觀層面的數據治理介于宏觀和微觀治理之間，是政府對在社會公共事務治理中所產生或需要的數據資源的治理，涉及政府數據資源的利用、共享和開放等核心議題；微觀層面的政府數據治理，是對政府機構在行政管理過程中所產生和使用的數據，尤其是信息系統中所存儲數據的治理，是維護數據質量、提高決策和管理效率的策略集。⑧

夏義堃認為通常意義上所講的政府數據治理基本集中在中微觀層面，與企業數據治理相比，盡管二者在構成要素與主要內容上基本相同，但在作用對象、范圍、方式與標準要求等方面又有明顯差異：政府數據治理不僅突破了單一組織機構邊界，更為廣闊、宏觀，而且內外結構復雜，治理環境多變，標準要求與目標期望更高；從單純的數據資產保值增值擴展到數據全社會共享和經濟社會效益的全面發揮，內涵更加豐富，實施更具挑戰性。⑨他還認為政府數據治理就是以治理的思維方式改進傳統政府信息管理，是綜合運用數據管理法律制度、人員組織、技術方法以及流程標準等手段，對政府結構化數據和非結構化數據的可用性、完整性、安全性等進行全面管理，以確保政府數據資產的保值增值，進而推動政府數據從公共資產轉換為現實的經濟社會價值。⑩胡海波和婁策群認為政府數據治理是以“數據共享、互聯互通、業務協同”為原則運用大數據技術實現政府數據的開放與共享，改進政府管理、輔助政府決策、評估政府績效及監督政府行為等，構建多元主體共治的政府治理新體系。?秦國民和任田婧格認為數據治理是指數據治理主體對于公共事務相關聯的數據進行決策和協調、控制，以增進公共利益、提升治理效能的過程。相對于傳統數據管理，政府數據治理具有系統性、整體性和協同性。?

基于以上學者對政府數據治理的概念研究，筆者認為政府數據治理就是政府層面對現有的社會數據進行全面的整理、分配并加以分析，為了更好地幫助政府層面做出最為合理的決策而進行的一種頂層設計。近些年，學者們通過不同領域視角來提升政府數據治理的能力，利用大數據的手段和平臺幫助政府數據的收集與利用，盡可能發揮數據治理在政府層面的作用。

三、政府數據治理的體系研究

和政府數據治理的概念研究相比，前期有關政府數據治理的體系研究則相對較少一些。體系，泛指一定范圍內或同類的事物按照一定的秩序和內部聯系組合而成的整體，是不同系統組成的系統。政府數據治理體系是對各個政府部門的數據資料進行整合并實施統一的管理，形成有機整體打通信息壁壘實現數據共通，創造更為高效的工作環境。丁志剛認為國家治理體系也就是圍繞國家治理活動而形成的由一系列要素及其相互關系所構成的完整系統。?張紹華等學者認為體系框架包括戰略方針、組織架構、責任分工等。?還有國外學者認為數據治理體系構建是一種治理策略、治理程序。?數據治理的體系架構可以幫助我們組織、思考和溝通復雜的或模糊的概念，梳理整個治理過程中每一個部分涉及的職責和職能，幫助政府部門快速發現問題并高效地做出解決問題的決策。

政府數據治理的體系研究在黨的十九大后再次成為眾多學者研究的熱點。由于國內政府部門眾多，且職能不一，所以大多數政務數據資料都分布在各自系統之內，導致標準難以達到統一，形成“數據孤島”的現象；而數據治理體系可以實現數據資源整合，打通數據壁壘，實現政務數據的價值最大化。鄭大慶等學者認為大數據治理是一個多維度的概念體系，并從目標、權利層次、治理對象及解決的實際問題四個方面出發提出了大數據治理概念體系，他們認為大數據資源治理是為了鼓勵與大數據資源應用相關的人員遵從“實現價值”和“管控風險”的期望行為，在所有權層面作出的權責安排，主要體現為決策機制、激勵與約束機制、監督機制。?同年，王露露、徐擁軍通過對澳大利亞政府信息治理框架的提出背景、具體內容和主要特點進行分析與總結，基于PEST（Political Economic Social Technological）模型制定我國的政府信息治理的背景框架，具體分為：政治環境、經濟環境、社會環境和技術環境。?黃璜基于卡斯特爾“流動空間”理論將“數據流動”劃分為數字機器、應用系統、數據網絡和信息空間四個層次，得出結論為政府數據治理也可視為對全社會數據資源進行權威性分配的活動——鑒于呈現出的“流動”特性，也即對“數據流動”或“流動空間”的治理。?向芳青、張翊紅從大數據治理的數據源、數據匯集、數據分析到政府治理能力和社會自治能力的提升等方面構建大數據治理的應用框架，每個分析框架以數據源為出發點，通過數據匯集和數據分析的環節，在大數據平臺有效利用，實現數據的利用價值，最后達到提升政府治理能力的目的，同時，促進社會自治能力的開發和提升。?

安小米等學者在充分借鑒國內外大數據治理研究成果的基礎上，構建了由治理目標、治理主體、治理對象、治理活動、治理工具等要素組成的政府大數據治理體系；采用內容分析方法，并以貴州省人民政府大數據治理體系為例驗證了其提出的合理性。?安小米與國內另一批學者采用多學科綜合集成方法，通過系統文獻調研及案例研究的方法，提出了宏觀層面的多元主體合作聯盟共治、中觀層面的多層次活動流程聯通共生、微觀層面的多維度要素聯結共贏的大數據治理體系框架。?盧樂天等學者認為政府數據治理體系的建設包括管理和技術兩部分：管理方面主要是建立政府部門的數據治理戰略目標、組建權威的組織機構和健全的管理制度；技術方面則是加強數據標準管理、數據模型管理、元數據管理、主數據管理、數據質量管理、數據安全管理、數據生命周期管理等，管理是數據治理有效執行的基礎，技術則是數據治理落地的手段。?黃如花以數據生命周期理論為指導，參考多個開放數據全生命周期模型，由此構建了貫穿我國政府數據開放共享全流程的政府數據開放共享標準體系框架。?

通過以上研究可知，初期的政府數據治理體系研究通過一系列要素加上整體框架來構建政府數據治理的體系，但這些都是還沒有形成標準化的框架體系。隨著國外的體系研究逐漸成熟，國內眾多專家學者對政府數據治理的體系研究開始以國外學者的研究作為參考借鑒，但大多缺乏獨到的全新研究?？偟膩碚f，國內學者的研究大多數是以數據生命周期為軸建立數據體系框架，以此來展現大數據時代政府層面的數據治理特點，研究角度大多不同但不夠深入，其研究結果還不足以能夠完全覆蓋政府數據治理的全部內容，有待進一步加強。

四、政府數據治理的成熟度模型研究

“成熟度模型的建立是為了評估組織當前數據管理和控制的現狀，是實施數據治理非常關鍵的環節?！?張亞明等學者通過運用原始權威的統計數據，利用因子分析和聚類分析方法對我國31個省市的數字城市治理現狀進行量化研究，構建出我國數字城市治理成熟度模型及其相應的指標體系。?程廣明在其學術成果中提出了人與組織、策略和能力的三維架構大數據治理模型，并制定了詳細的成熟度評價指標，對組織的大數據治理狀況進行評價，提出了包括初始級、基本級、定義級、管理級和優化級5個等級的大數據治理成熟度評價模型。?吳志剛等學者提出了一種政務大數據成熟度模型，又可稱為GBD-CMM架構。GBD-CMM評估體系由現有能力、目標能力、成熟度和能力提升報告構成，其中現有能力包含數據質量、組織建設、制度流程、技術支撐、實施能力五個關鍵指標；GBD-CMM又將政務數據發展的成熟度分為了五個等級：“初始級—電子政務”、“可重復級—數據開放”、“已定義級—數據中心”、“可管理級—全數字化”、“優化級—智慧政務”。?李克鵬等學者從數據的全生命周期（數據產生、數據存儲、數據使用、數據傳輸、數據共享、數據銷毀）出發，從組織和人員、流程和操作、技術和工具三個能力維度，針對組織的結構化數據的數據安全過程管理，提出規范性的大數據安全能力成熟度模型。?

黨的十九大后政府數據治理的成熟度模型研究有了進一步的發展，但相關學術成果還是較少。李冰、賓軍志結合數據生命周期管理各個階段的特征對CMMI協會發布的數據管理能力成熟度模型進行了分析和總結，提煉出組織數據管理的八大過程域。數據管理能力成熟度模型作為一種新興的技術手段，將為大數據產業帶來全新的推動力量，他們認為該模型的推廣應用，將吸納國內各行業各領域的數據人才，形成專家庫；豐富行業數據庫，并對行業發展趨勢分析提供參考依據。?迪莉婭從政府主體的角度構建了我國政府數據開放成熟度的模型，分析了當前政府數據開放成熟度的狀況，她認為政府數據開放成熟度模型包括以下四個環節：一是認知階段，二是政府開放數據的治理階段，三是政府數據開放階段，四是政府數據開放服務全面監管和優化階段。?牛麗雪將國內外數據治理成熟度模型進行比較分析，借鑒成熟度模型等級的劃分標準，并融合了CMM能力成熟度模型的思想，將政府數據治理成熟度分為五個等級，即初始級、基本級、定義級、管理級、優化級，同時描述了政府數據治理成熟度五個等級的特征，根據每個等級的特征定義了22個成熟度要素的等級評價標準，最終構建了由成熟度要素、成熟度等級、要素等級評價標準三部分構成的政府數據治理成熟度模型，并介紹了政府數據治理成熟度模型應用的過程與成熟度等級的評測方法。?

結合近十年來對政府數據治理的成熟度模型研究，可以發現國內對數據治理成熟度模型的研究更多是以企業、組織為主體，政府層面數據治理成熟度模型的研究相對較少且不深，缺乏系統深入的探討。大多研究者以不同的方法標準將政府數據治理切分為不同的層次等級，以此來細分政府數據治理的整個過程，從中找出薄弱環節并加以改進，這對往后的研究極具借鑒意義，但總體研究量不多?？梢妵鴥葘W者對于政府數據治理的成熟度模型研究程度還不夠。

五、政府數據治理的內容研究

政府層面的數據治理是一項系統又復雜的工程，不僅涉及技術、政策、環境、法律法規、公共管理等多個方面，且領域之廣、來源之多、數量之大是企業和組織的數據治理所無法比擬的。

（一）政府數據治理的標準與政策

出臺政府層面數據治理的政策與法規可以很好地幫助政府開展工作，國外的政府數據治理依賴于法律法規的健全，國內學者也聚焦于對政府數據治理的標準與政策的研究。張明英、潘蓉在其對《數據治理白皮書》國際標準的研究報告中提出我國數據治理特色可以分為三個層面：體制層面、管理對象層面和技術平臺層面。在管理對象層面，強調數據標準建設（數據元素、參考數據），行業性數據標準制定廣泛（如：金融、電子政務、公安、稅務等），較之談“主數據管理”，數據標準可覆蓋交易數據，強調指標管理；在技術平臺層面，我國數據治理實踐將主數據、數據標準、數據質量、元數據等幾部分功能統一形成數據資源管理平臺并作定制化開發，一站式數據管理用戶體驗更好。我國數據治理的不足主要體現在兩個方面：方法論和技術平臺，從方法論層面講，在數據治理體系的中層和基層缺乏可操作的數據治理方法和標準。?鄭磊等學者在其學術成果中回顧、梳理并討論了美國大數據的關鍵問題和政策，尤其是對于政府與大數據的互動和參與給予了一定的關注，最后基于美國的經驗教訓為大數據實踐提出建議：大數據創新對政策制定和決策有重大意義，可以推動政府、公民及企業間的合作，并引領一個新的電子政府服務的新時代，但同時我們也需要考慮與管理大數據相關的一系列政策問題，包括隱私、準確性、可獲取性、公平和保存政策等，并建立整體性的大數據治理模式。?數據治理的成功需要通過全方位、高層次的戰略規劃，并通過政策法規來保障數據治理目標的實現。孫艷艷、呂志堅認為我國還沒有針對開放政府數據出臺全國性的政策或行動計劃，僅停留在個別城市的起步發展階段，也沒有電子政務、政府信息公開、大數據等相關方面的國家戰略和政策作支撐，同時還缺乏全國性的戰略規劃和政策環境，開放政府數據在個別城市的發展很可能因地區工作重心的轉移而難以持續。?

政策法規是政府數據治理架構中的重要組成要素之一，它可以提高政府數據治理流程的可重復性并且指導數據的創建、采集、存儲、隱私及安全性。實際上，早在政府數據治理出現之前，就有國家發布了與政府數據相關的政策法規。

綜上研究可知，研究者多以國外的法律法規作為研究對象，以此對我國出臺數據治理的法規提供參考；國外的政府數據治理標準相對完善，我國學者也開始對政府數據治理的標準展開了一定程度的研究，以此來推動相關法律法規的制定。

（二）政府數據的質量管理

數據質量的高低是數據治理手段的基礎保障，而數據質量也是數據治理框架當中的重要組成部分，保障數據質量是政府相關部門完成治理的重要一環。黃璜分別從數據開放、信息公開（自由）、個人隱私保護、電子政務、信息安全和信息資源管理六大領域介紹了美國聯邦政府的數據法律、法規和行政命令，表示美國聯邦政府經過多年探索發展形成了一整套數據（信息）資源存儲、保護、利用和開放的治理體系。他認為，政府數據治理的重點包括：一是應明晰概念邊界，形成系統的政策概念體系；二是應抓住重點，推動相關法律法規盡快出臺；三是應調整治理權責，優化數據治理行政管理結構。?宋懿等學者采用政策內容分析法，借助文本抽樣、內容編碼等具體手段對美國、英國及澳大利亞三國的大數據治理專項政策進行數據提取與理論分析，認為三國政府大數據治理政策在治理目標的明確性、治理要素關聯性且政策具有針對性特征等方面，對我國政府大數據治理能力的提升有一定的借鑒意義。他們認為我國政府在未來政府大數據治理政策的制定過程中應充分區分理論概念體系構建與技術方案設計并促進兩者間的融合，重視政府大數據的復雜性特征，完善相應權責利關系調節的配套政策，在充分認識和理解政府大數據復雜性特征的前提下，維護政府大數據治理過程中政策方向的一致性和邏輯順序的一致性。?丁輝俠認為地方政府受到數據認知能力、數據處理能力、數據應用能力、政府回應能力、維護數據安全能力五個方面的挑戰，地方政府大數據治理既需要中央政府在數據收集、開放共享與使用、信息安全等規則方面進行頂層設計，也需要地方政府樹立大數據治理的根本理念，在具體執行層面有效實施。?劉彬芳等學者構建了包括政策工具維度和大數據治理的核心概念體系維度在內的二維政策分析框架，采集了24份國內相關政策樣本，通過87個內容分析單元的政策文本量化分析，對政策樣本進行了統計和歸納，發現我國有關大數據時代政府數據治理政策絕大部分集中于中觀層次，宏觀層次的政策內容相對較少；從政策工具視角來看，供給面、環境面和需求面的政策內容較為均衡。?

在政府數據治理過程中，每個政務部門都認為自己所搜集的數據是正確的、標準的，但從宏觀角度來看，部門之間收集數據的方式以及來源都是不一致的，而這就是一種數據質量問題，所以這也使得一些學者對此深入研究。丁輝俠認為大數據時代，整合不同部門系統的數據，重點在于數據定義是否一致和數據的質量，地方政府應該在數據收集的質量方面嚴格把關，使收集的數據是治理必需，而不是夾雜很多無用數據。?譚必勇、陳艷通過對我國十個代表性省、市的開放平臺數據質量現狀進行研究，從平臺結構和數據質量兩個方面對其構建情況進行系統評價，指出我國政府已經提出了建成全國統一的開放政府開放平臺的目標，但是目前各地方政府的開放平臺數據質量良莠不齊，我國政府應從踐行開放理念、改善數據體驗和夯實平臺基礎3個方面來提升開放政府數據平臺的數據質量。?政府數據治理過程中隱私和安全問題是首當其沖的，因為政府數據的泄露可能導致個人隱私與國家機密的外傳，引起重大社會安全事故，而數據的隱私與安全也成為了政府數據治理的重要保障。夏義堃認為既要強化政府數據的資產價值，針對開放數據環境下政府數據再利用的特點與經營模式，引導和激勵更多社會資本參與政府數據的合作開發與綜合利用，提高政府數據利用的風險防范意識，建立數據安全標準體系和評估體系，采取技術、管理等多種手段加強數據主權維護和個人隱私保護，進而提高數據資產價值實現的安全性。?

綜上所述，國內學者對政府數據治理的內容研究范圍逐漸變廣，由最初的數據治理的政策法規及標準到數據的質量管理、數據的隱私與安全。我國大多研究者的重心主要是放在政府數據質量的評估和如何提高政府數據質量。很多問題還有待進一步深入探索，如政府數據治理情境下的數據質量問題以及隨著大量非結構化數據的出現導致的數據孤島問題等。相較于傳統的數據治理的研究，大數據時代下的訴求更多元化、全面化，我國在面對政府數據治理的過程中應基于我國的國情，同時參考相關國家的優異做法，從而全方位地設計數據治理的架構內容。

（三）政府數據治理的路徑

大數據時代下，數據已成為各個組織必須爭取的新型資源，這也倒逼政府部門作出相應的反應?！吨腥A人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》 《國務院關于積極推進“互聯網＋”行動的指導意見》 《促進大數據發展行動綱要》等文件都提到要推動公共數據資源開放，加快推進跨部門數據資源共享共用，改進公共數據采集、整合、分析和利用。?這也使得政府數據治理的路徑研究得到眾多學者的關注。

何玉顏以檔案部門為例，就如何進行政府數據治理的路徑展開了研究，她認為檔案部門應當加快檔案數據資源收集和融合的工作步伐，主動融入政府數據資源的開放與共享，同時實現檔案數據資源的細顆?；_發，推進檔案數據資源的智庫化利用，深化與社會各方的合作。?王翔、鄭磊通過對我國地方政府面向數據開放的政府數據治理的案例研究，提出政府數據治理的實踐路徑為推進數據治理法律法規建設，健全數據治理組織架構，強化數據資源管理體系，加快數據共享開放步伐。?安小米等學者以貴州省為研究對象，提出貴州省通過幾年的政府大數據治理探索創新，初步形成了集宏觀、中觀、微觀于一體的大數據治理模式。在宏觀層，通過多元主體的協同形成了共治模式；在中觀層，通過多維活動的聯通形成了法治模式；在微觀層，通過多級要素融合，形成了精治模式。?馬廣惠、安小米參照大數據生命周期及大數據治理要素理論，在政府大數據共享交換情境下，以貴州省及貴陽市的大數據治理實踐作為研究樣本，從大數據匯聚、大數據融合、大數據應用三個階段分別探討大數據治理路徑，在匯聚階段的大數據治理路徑表現為：基礎設施集中統一、數據資源目錄梳理及數據資產登記；在融合階段的大數據治理路徑表現為：數據共享交換平臺建設、數據處理規范制定、政務數據資源整合、共享交換機制構建及數據安全與監控；在應用階段的大數據治理路徑包括：業務部門主導數據應用、基于場景的數據整合以及面向應用的數據價值挖掘，最后形成重構式及基于重構的探索式兩種大數據治理路徑。?張云、黃核成基于大數據的背景，從地方政府應樹立大數據思維、加快建設與完善大數據基礎設施、提升地方政府治理中數據資源開放與共享力度、地方政府治理應推進多元共治、規范地方政府大數據治理法律法規五個方面設計了大數據背景下地方政府治理能力的提升路徑。?閔學勤以南京市棲霞區在“掌上云社區”中植入“愛小棲”這一政務機器人的做法為研究基礎，提出大數據以治理為核心機制的基層政府運營模式通過外部輸血、自我造血和全身活血三部曲，有機會使相對固化的政府組織煥發青春的活力，能在人才結構、組織文化、績效考評和百姓認同方面重塑政府形象。?

呂小剛等學者以區塊鏈的概念和特點作為切入點，提出三點建議：應用區塊鏈的可追溯、分布式數據存儲模式，逐步推動政府數據質量提高；應用區塊鏈非對稱加密技術，進一步保障政府治理數據安全；應用區塊鏈點對點技術與智能合約，推動政府數據全方位共享格局實現。?王金水、張德財認為在數據治理背景下實現政府治理創新，需要轉變傳統的治理理念，要求治理方式由封閉管理轉向開放治理、由單向管理轉向協同治理，在運用大數據思維與技術推動決策方式、管理流程、治理手段進步的基礎上，實現技術進步與社會價值相融合、數據開放與數據安全并舉、數據共享與協同治理互推共進。?河南省社會科學院課題組從政府、市場和社會三個維度綜合考量，認為要加快構建“用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新”的融復雜性、適應性與協同性于一體的邏輯體系和管理機制，通過科學的數據決策，創新政府管理理念與社會治理模式，進而加快建設與社會主義市場經濟體制、政治體制發展相吻合的法治政府、廉潔政府和服務型政府，推動政府治理水平和治理能力現代化進程。[51]還有學者從完善數據管理機制、培育數據利用生態體系、調整數據治理組織模式等方面為政府數據治理提供可行性路徑。[52]

綜上研究可知，大多數國內學者認為政府數據治理的可行路徑為健全政府數據治理的法律法規讓政府數據治理有法可依、完善大數據的基礎設施讓政府數據治理脫離理論、加快政府數據共享的步伐讓政府數據治理打穿數據壁壘形成共通。對于政府數據治理的路徑研究方面，我國可借鑒的實證性研究不多且模式較為單一，研究內容還有待更進一步的探索。

（四）政府數據治理的挑戰與應對

一些學者通過把大數據與政府治理有機結合，試圖闡述在大數據背景下，政府數據治理將會面臨的挑戰。劉葉婷、唐斯斯認為在大數據時代，政府在獲得數據“紅利”的同時，也將面臨海量數據“爆炸”所帶來的個人隱私、數據安全等技術難題，面臨公共數據的有用性不足、公眾參與的有效性不夠、業務數據驅動力不足等所帶來的深層次社會問題，具體可分為六個方面：一是公眾參與的“悖論”，即無序參與過度和創新參與無力；二是數據治理的瓶頸；三是可用數據匱乏的“尷尬”；四是數據開放的權衡；五是“被質疑”的政府公信力；六是數據驅動力不足。[53]范靈俊等學者認為我國政府數據治理的最大挑戰就在于缺乏政府數據共享的統一標準和規范，缺乏治理機制設計。[54]

政府部門擁有社會中絕大部分的數據量，但也有部門因為傳統文化以及傳統治理的思維影響將數據信息視為各自所有不愿輕易互通。劉新表示，我國傳統小農社會長期形成的狹隘和封閉、保守、依附觀念嚴重影響和制約著現代政府治理，同時傳統的治理方法都是基于研究對象的局部“現實”進行分析，并遵循通過少部分的需求來推演、判斷大多數人的現實以及未來需求的治理思路，對樣本的“代表性”提出極高的要求。[55]

綜上所述，我國政府數據治理遇到的挑戰是多角度的，主要是在公眾的參與度以及政府層面的頂級設計兩個方面，思想固化保守、政策法規不健全都是具挑戰性的，且在國內缺乏實證性的研究也是需要我們努力去應對的問題。大數據時代背景下的政府治理方式必然走向網絡化、社會化、個性化，我們要利用好海量的用戶數據，挖掘更深層次的價值，提供更為優質的社會公眾服務，積極應對治理方式的變革，不斷提高對外競爭力。

六、政府數據治理的研究結論與前景

總體上看，近十年對于政府數據治理的研究范圍分布廣泛，但都是處于起步階段的研究，存在一些研究范圍偏狹、研究不夠深入、研究總量單薄的問題。不少研究的學術成果都是在參考國外的研究成果，而且還處于較為初級的階段。

作為這一段時期研究成果的代表性論著，劉葉婷與唐斯斯的《大數據對政府治理的影響與挑戰》在知網的下載量高達近10000次，被引用量更是達到了200余次之多，這篇研究學術成果在國內的政府數據治理研究逐漸走向深入的過程中具有標志性的意義。作者從政府治理理念、政府治理范式、政府社會管理三個方面分析了大數據對政府治理所帶來的影響；同時，對大數據時代政府治理可能面臨的數據治理難、數據匱乏、數據驅動力不足、公眾參與“悖論”等挑戰進行了說明。[56]

（一）政府數據治理的研究結論

回顧國內政府數據治理研究，在對國外學者的研究借鑒之下，通過國內眾多研究者的集體努力，國內對政府數據治理的研究呈現逐漸深化的趨勢。作為推進國家治理體系和治理能力現代化的重要路徑，學者們對政府數據治理研究的把握和認識越來越清晰化。無論是從政府數據治理的宏觀、中觀乃至微觀的不同視角，還是從概念、體系、成熟度、內容、遇到的挑戰以及解決問題的路徑等維度，每一位研究者都進行了不同程度的分析與總結：一方面，研究者們通過對國外的學術成果的研究得到了啟示，凝練出方法；另一方面，研究者們抱著科學嚴謹的態度區分我國與他國的國情，站在客觀的角度實事求是地為我國政府層面的數據治理提出自己的見解。也正是在這種情況之下，經過研究者們的共同努力國內呈現出客觀、科學的政府數據治理的研究成果。

（二）政府數據治理的研究前景

對于國家層面政府數據治理的研究，學者們可以進一步細化的還有很多。作為未來會深刻影響國家治理體系和治理能力的重要變革，對政府數據治理的研究客觀、科學、全面與否，直接影響未來各級政府能否提高決策質量、提升服務績效。十多年來，研究者們對數據治理的概念體系以及優化路徑等方面形成一些具有代表性的成果，但多集中為理論層面的價值探討，且較為依靠借鑒國外的做法研究，這當然可作為參考，但隨著國內政府對數據治理體系建設和能力提升的重視程度提高，主動從多角度、多方面地深入剖析政府數據治理框架結構中的內容研究亦屬必要，且國內缺乏對政府層面數據治理的整體研究，大多較為分散。

我們要進一步全面、深入地認識政府數據治理，除繼續在原有的研究方向上進一步挖掘之外，筆者認為，還應該重點從以下三個方面進行深入的研究：

一是實施政府數據治理的技術工具的研究。技術工具是政府數據治理實施的有力支撐和有效保障，能夠提高數據治理的效率，降低數據治理的成本。國內對這一研究角度缺乏相應的關注，大數據信息時代，技術更新迅速，大國的競爭也逐漸成為核心技術的競爭，數據的存儲和計算、數據的融合、數據的分析挖掘以及防數據泄密等技術手段都是需要關注與研究的話題。

二是利用實證分析進行數據治理的研究。對于國內學者而言，政府數據治理的研究多數采用的是探索性與敘述性結合的研究方式，最后得出自己的見解與看法，實證性研究相對較少，部分的實證性研究成果也存在著樣本小、維度少的缺點。采用全方位的實證性研究方法，對于厘清政府層面的數據治理在其實踐過程中是否具有合理性、協同性及科學性有著獨特的意義。

三是政府數據治理的立法研究。我國沒有一部專門規定政府數據開放的全國法律規定，盡管《數據安全法》有所提及，但許多數據標準難以達成一致，進而產生數據質量問題。我國政府層面的數據治理工作才剛剛步入正軌，亟需整合各個部門的數據導出權威整合的數據集。況且在數據開放的環境下，數據遭到非法使用的情況也應當避免。

從我國近20年的發展來看，政府層面的數據治理是必然的趨勢。這是世界的大潮流，無法避免。那么如何能夠在這浩浩大流之中立起旗桿，展示大國風范與實力，政府數據治理將發揮自己獨特的作用。要深入研究政府數據治理，以幫助我們更好地挖掘數據的內在價值、改善政府的公眾服務、提升政府的工作效率、增強公眾的決策參與，充分發揮政府數據的價值。

注釋：

①洪偉達、馬海群：《我國政府數據治理協同機制的對策研究》，《圖書館學研究》2019年第19期。

②新華社：《習近平：實施國家大數據戰略加快建設數字中國》，《中國衛生信息管理雜志》2018年第1期。

③包冬梅、范穎捷、李鳴：《高校圖書館數據治理及其框架》，《圖書情報工作》2015年第18期。

④陳琳：《精簡、精準與智慧 政府數據治理的三個重要內涵》，《國家治理》2016年第27期。

⑤安小米、毛春陽：《大數據時代的政府信息治理》，《中國建設信息》2015年第12期。

⑥蘇玉娟：《政府數據治理的五重系統特性探討》，《理論探索》2016年第2期。

⑦吳韜：《大數據治理視域下智慧政府“精準”決策研究》，《云南行政學院學報》2017年第6期。

⑧?黃璜：《美國聯邦政府數據治理:政策與結構》，《中國行政管理》2017年第8期。

⑨夏義堃：《試論政府數據治理的內涵、生成背景與主要問題》，《圖書情報工作》2018年第9期。

⑩夏義堃：《試論數據開放環境下的政府數據治理:概念框架與主要問題》，《圖書情報知識》2018年第1期。

?胡海波、婁策群：《數據開放環境下的政府數據治理：理論邏輯與實踐指向》，《情報理論與實踐》2019年第7期。

?秦國民、任田婧格：《智能化時代政府數據治理與制度執行力的提升》，《鄭州大學學報》 （哲學社會科學版）2020年第6期。

?丁志剛：《如何理解國家治理與國家治理體系》，《學術界》2014年第2期。

?參見張紹華、潘蓉、宗宇偉：《大數據治理與服務》，上海科學技術出版社2016年版，第18-52頁。

?P.Malik,Governing Big Data:Principles and Practices，IBM Journal of Research and Development,2013,57(3),pp.1-13.

?鄭大慶、黃麗華、張成洪、張紹華：《數據治理的概念及其參考架構》，《研究與發展管理》2017年第4期。

?王露露、徐擁軍：《澳大利亞政府信息治理框架的特點研究及啟示》，《圖書情報工作》2017年第8期。

?黃璜：《對“數據流動”的治理——論政府數據治理的理論嬗變與框架》，《南京社會科學》2018年第2期。

?向芳青、張翊紅：《政府實施大數據治理的應用框架構建》，《凱里學院學報》2018年第2期。

?安小米、白獻陽、洪學海：《政府大數據治理體系構成要素研究——基于貴州省的案例分析》，《電子政務》2019年第2期。

??安小米、郭明軍、洪學海、魏瑋：《政府大數據治理體系的框架及其實現的有效路徑》，《大數據》2019年第3期。

?盧樂天、陽夢華、鄧櫻文：《政府數據治理體系研究》，《電信工程技術與標準化》2019年第1期。

?黃如花：《我國政府數據開放共享標準體系構建》，《圖書與情報》2020年第3期。

?張寧、袁勤儉：《數據治理研究述評》，《情報雜志》2017年第5期。

?張亞明、裴琳、劉海鷗：《我國數字城市治理成熟度實證研究》，《中國科技論壇》2010年第5期。

?程廣明：《大數據治理模型與治理成熟度評估研究》，《科技與創新》2016年第9期。

?吳志剛、廖昕、朱勝、劉宇峰、蒲冬琴：《政務大數據成熟度模型研究與應用》，《中國科技產業》2016年第8期。

?李克鵬、梅婧婷、鄭斌、杜躍進：《大數據安全能力成熟度模型標準研究》，《信息技術與標準化》2016年第7期。

?李冰、賓軍志：《數據管理能力成熟度模型》，《大數據》2017年第4期。

?迪莉婭：《政府數據開放成熟度模型研究》，《現代情報》2019年第1期。

?牛麗雪：《政府數據治理成熟度模型研究》，河北大學2020年碩士學位論文。

?張明英、潘蓉：《〈數據治理白皮書〉國際標準研究報告要點解讀》，《信息技術與標準化》2015年第6期。

?John Carlo Bertot、鄭磊、徐慧娜、包琳達：《大數據與開放數據的政策框架：問題、政策與建議》，《電子政務》2014年第1期。

?孫艷艷、呂志堅：《中國開放政府數據發展策略淺析》，《電子政務》2015年第5期。

?宋懿、安小米、馬廣惠：《美英澳政府大數據治理能力研究——基于大數據政策的內容分析》，《情報資料工作》2018年第1期。

??丁輝俠：《地方政府大數據治理：行動、挑戰與應對》，《鄭州大學學報》 （哲學社會科學版）2018年第1期。

?劉彬芳、魏瑋、安小米：《大數據時代政府數據治理的政策分析》，《情報雜志》2019年第1期。

?譚必勇、陳艷：《我國開放政府數據平臺數據質量研究——以十省、市為研究對象》，《情報雜志》2017年第11期。

?夏義堃：《政府數據治理的國際經驗與啟示》，《信息資源管理學報》2018年第3期。

??王翔、鄭磊：《面向數據開放的地方政府數據治理：問題與路徑》，《電子政務》2019年第2期。

?何玉顏：《檔案部門參與政府大數據治理的路徑研究》，《浙江檔案》2018年第8期。

?馬廣惠、安小米：《政府大數據共享交換情境下的大數據治理路徑研究》，《情報資料工作》2019年第2期。

?張云、黃核成：《大數據背景下地方政府治理：理論、實踐與提升路徑》，《經濟研究參考》2019年第8期。

?閔學勤：《基層大數據治理:打造活力政府的新路徑》，《學海》2019年第5期。

?呂小剛、王彩云、程立麗：《區塊鏈技術視角下政府數據治理創新路徑》，《遼寧行政學院學報》2019年第5期。

?王金水、張德財：《以數據治理推動政府治理創新：困境辨識、行動框架與實現路徑》，《當代世界與社會主義》2019年第5期。

[51]河南省社會科學院課題組：《數據治理驅動政府治理效能提升的影響機制與優化路徑》，《中州學刊》2020年第2期。

[52]孫穎：《治理主體視角下政府數據治理路徑研究》，《科學咨詢》 （科技·管理）2021年第1期。

[53][56]劉葉婷、唐斯斯：《大數據對政府治理的影響及挑戰》，《電子政務》2014年第6期。

[54]范靈俊、洪學海、黃晁、華崗、李國杰：《政府大數據治理的挑戰及對策》，《大數據》2016年第3期。

[55]劉新：《大數據時代政府治理面臨的挑戰及應對》，《新西部》 （理論版）2016年第22期。