智能化时代政府数据治理赋能制度执行力的效度与限度

秦国民，张 博

（郑州大学 政治与公共管理学院，河南 郑州 450001）

一、问题的提出与相关概念

随着智能化时代的来临，建立以大数据技术为基础的政府数据治理平台，推进制度执行力提升，已逐渐成为新时代国家治理能力现代化的重点，同时也标志着制度执行力提升逐渐进入政府数据治理赋能时代。有效的政府治理离不开高质量的制度执行力，而高质量的制度执行力需要政府数据治理的有效供给。因此，善借善用政府数据治理资源平台，以强大的政府数据治理赋能制度执行力的提升，推动制度建构的科学性和制度运行的规范性、恰适性和有效性，有效把握政府数据治理赋能制度执行力提升的效度与限度，推动政府数据治理与制度执行力的深度融合，已成为新时代国家治理能力现代化的重要课题。

数据是国家治理体系和治理能力现代化的基础性要素和关键资源。“数据治理的学术概念源于企业对内部数据资产的治理”[1]，目前数据治理已扩展到管理学、政治学等相关学科，受到学界和实务界的共同关注和重视，并在多个层面上展开对于数据治理含义的探讨和论述。目前在学界对数据治理含义的探讨论述中，大多数学者认为应包含两个基本含义：一是用数据来治理。一些学者认为，数据技术对政府有效履行其职能有许多积极影响，既能够获得实时、结构化、颗粒化的多维多层数据，又能够形成数据交换共享平台，可以更好地预知治理对象对制度、政策的关心、重视和关注程度以及采取的行为动向，以便利用数据进行有效分类监管和提供公共服务，用较低的治理成本提供差别化、具体化和个性化服务，实现公共服务效能或治理目标。二是对数据进行治理。大数据分析可以决定谁能获得什么，谁应该受到什么处罚。这样就会涉及技术秩序的问题，只有数据的开发者知道其功能，而不能确定是否会损害和违背公众利益与个人基本权利。为此，强化对数字平台的有效监管是面临的难题，数据技术规则的公开透明是实现对数据进行外部监管有力、有序和有效的基本条件，其目的是提高机构内部数据的质量和安全性等。显然，从以上定义来看，数据治理已不仅仅是一个技术概念，同时也涵盖了管理的内涵，与治理能力现代化密切相关，需要注重“系统性、整体性和协同性，也应与一级政府的数据资源管理有所区别”[2]。而“政府数据治理主要聚焦在数据层面是数据资源的搜集、开发和管理，聚焦在治理层面是确保有效管理和使用资源而做出的决定”[3]。以上这些学术探讨有一个不可忽视的共同点，即运用数据进行治理和对数据的使用管理。基于以上分析，本文所使用的政府数据治理的概念是广泛意义上的数据治理，即指政府运用数据开展的治理活动，以及对数据治理过程的协调、控制和监管，以增进公共利益、提升治理效能的过程。相对于传统数据管理，政府数据治理具有系统性、整体性和协同性[4]的特征。

制度执行力是一个复合概念，是由制度和执行力两个概念组成的。要完整和准确地把握制度执行力，就需要分析“制度”和“执行力”这两个概念。从制度本身的内涵来看，“制度是一个社会的游戏规则，更规范地说，它们是决定人们的相互关系的系列约束”[5]。制度经济学家诺斯将制度分为三个类型，即正式制度、非正式制度和这些制度的运行机制。需要说明的是，“制度执行力所关注的是正式制度，是通过一定的强制约束力保证制度得以实施，要求人们自觉接受制度规范并服从的正式规则”[5]。目前，学术界对于执行力的含义在理解上存在着差异性，总体来讲，主要有“能力说”“合力说”和“效力说”等，学者们的探讨为我们界定制度执行力的含义提供了一个重要的研究视角。我们认为，从一般意义上理解，制度执行力在本质上“是一个以‘结果’为导向的概念，它不同于执行能力，执行主体有能力未必就能达到预期的执行效果”[6]，是制度执行主体按照制度执行目标的要求，完成制度目标任务的实际程度和效能。基于此，笔者认为制度执行力是在一定的社会环境中，制度被落实（执行）的实际程度。制度执行力不完全等同于制度执行能力，制度执行力是一个全面的范畴，不仅要关注制度运行层面的问题，也需要关注制度的设计层面与创新层面。为此，笔者认为，制度执行力应考量制度设计、制度运行和制度创新三个层面。“缺少对执行前政治矢量的考虑，这显然是片面的、简单的，也是不严谨的。”[7]制度执行力一方面取决于强制性执行主体的执行能力和意愿，另一方面也取决于执行客体自觉自愿遵行的程度。

二、政府数据治理赋能与制度执行力提升的内在逻辑

在智能化时代，政府数据治理赋能的程度与制度执行力提升的程度密切相关。赋能即授权，就是给谁赋予某种能力和能量。数据赋能是通过数据使某种物体、事物或活动等得到能力或能量的过程，其目的是改善目前现状，建立意识、增强能力。政府数据治理赋能制度执行力从一般的意义上讲就是以数据治理为基础，给予制度执行力提升的能力和能量。制度执行力的提升具有多维性，作为一种智能化的政府数据治理赋能，它的赋能方式从制度设计、制度运行和制度创新等方面促进制度执行力的提升。无论是制度设计、制度运行和制度创新都与政府数据治理赋能有着密切的关系，因此，政府数据治理赋能与制度执行力提升之间有着内在的契合性。

一方面，智能化时代制度执行力的提升需要政府数据治理的赋能。国家治理的基础要素构成在于标准各异、来源分散的制度数据。制度数据来源的质量、供给程度和制度数据的安全性，对制度执行力产生潜移默化的影响。随着政府数据治理时代的来临，制度信息技术手段的开发利用，制度执行力的科学性需要以数据为支撑已成为智能化时代的客观要求。在政府数据治理背景下，传统的经验式、粗放式、被动式的制度执行力提升方式，已经无法有效适应智能化时代国家治理能力现代化对制度执行力的需要。制度数据的低质量、碎片化将影响制度执行力的科学性、协同性和系统性，降低制度执行力，从而无法实现制度效能的整体跃迁。在智能化时代，无论是制度执行主体、客体还是执行环境都与政府数据治理有着密切关系，制度执行力的提升意味着制度能够为社会经济和政府治理释放更多的效能，能够更好、更有效地为解决经济、政治、社会、文化和生态文明建设中出现的问题提供有力的制度支撑，能够更好地维护制度执行力的权威性。政府数据治理赋能可以从理念、实践和机制等许多方面促进制度执行力的提升。具体而言，其一，在制度设计功能上，政府数据治理赋能制度设计的技术基础。制度的设计是制度执行力的关键和前提。由于受到长期经验式、粗放式、被动式和烦琐程序的制度设计影响，在一些具体的制度设计手段和技术方面还存在着不完善问题，设计出来的制度条文不明晰，甚至互相打架，造成群众办事不仅要跑许多次，还要跟多个部门打交道，花费了大量的时间和精力，不利于制度执行力的提升，一定程度上影响了制度效能的发挥。政府数据治理利用海量的数据信息，以整合、筛选和分类等技术手段，为提升制度设计的动态化、精细化和复杂性需求提供关键数据技术机制，缩减了制度设计的时间和流程，为制度设计“松绑”，增强了制度设计的能力和活力，也节约了设计成本，为制度功能的发挥提供了技术基础。通过政府数据治理赋能，制度设计获得了精准的数据和良好的设计空间，在数据治理赋能过程中，不断增强制度功能的发挥，从而增强制度活力，促进制度绩效的实现。其二，在制度运行机制上，政府数据治理赋能制度运行的“增能”价值。在制度运行过程中，政府数据治理具有典型的“增能”价值。在政府数据治理过程中，通过数据治理技术的嵌入，在制度主体、客体与制度环境的互动中，不断提升制度运行的协同性、自主性和适应性，促进制度主体、客体与制度环境的有机结合，使制度功能得以有效释放。“增能”也是提升制度运行效果的有效途径，在运用政府数据治理技术赋能制度运行过程中，不断适应新的制度环境和新情况，提升制度运行效果，让群众通过制度执行力能够更直观感受到制度的“善意”，从而为将制度势能转化为制度性能，将制度优势转化为制度优性，进而为实现将制度优势转化为治理效能的目标提供技术能量。其三，在激发制度创新动力上，有效激发提升制度创新内生增长动能。如何更加有效地激发制度创新的内在动力，是提升制度执行力应重视的基础性问题。内生动力不足，是目前制约制度创新一个重要方面。内生动力不足，即使有一定的创新，也很容易因内生动力不足或因为一些因素变化而回归到原有的制度安排。传统意义上的制度创新由于受制于制度信息孤岛、时间和空间、制度对象的多样性和复杂性等因素的影响，增加了制度创新的成本，也不利于增强制度创新的内生动力。政府数据治理孕育了制度执行力创新发展的巨大的空间，政府数据治理技术触发的创新发展催生了制度执行力提升的新模式。政府数据治理应用智能化时代制度信息网络技术，对传统的制度创新流程进行再造和优化，通过制度信息化、制度数据化，打破制度创新中存在的制度信息孤岛、时间和空间的限制，减少制度信息失真的损耗，有效降低制度创新的成本，在很大程度上遏制制度创新的摩擦和空转，激发了制度创新的内在动力。如河南省的“豫事办”、浙江省“最多跑一次”的网上办理、贵州省的“一体化平台”等，运用到提升制度执行力的全过程，全面推进制度治理数据化，解决制度信息碎片化现象，通过政府数据治理赋能来激发制度创新的内在动力，推进“互联网+政务服务”，进一步提升了制度执行力“智治”水平。

另一方面，智能化时代制度执行力的提升可以为政府数据治理赋能提供制度保障。强化对政府数据治理赋能的制度监管，以制度监管防范“技术霸权”是智能化时代制度执行力提升也应面对的问题。政府数据治理赋能是一把“双刃剑”，兼有技术和管理双重属性，应有制度安排的有机配合与协调。政府数据治理赋能可以提供制度设计科学性、时效性的技术手段，进一步优化制度运行机制，激发制度创新活力，更好地实现制度优势转化为治理效能。同时政府数据治理赋能过程中，政府并非唯一技术和信息资源的开发者、整合者和拥有者，数据资源与技术的开发者、整合者和拥有者在与政府数据治理合作、互动过程中获得了新的政府数据治理资源与权力，如果这些数据治理资源和权力运用不当，就可能形成政府数据治理赋能过程中的“数据霸权”“数据鸿沟”及“数据迷思”等问题。为此，应通过有效的制度安排，谨防这些问题的出现。在政府数据治理赋能过程中，需要通过制度执行力的提升，建立政府数据治理赋能的制度安排和制度监管机制，增强制度执行力对数据治理技术的监管能力，完善制度监管评价体系的有效性和科学性，从制度上明确对政府数据治理赋能目标、范围和程序的控制。针对政府数据治理赋能过程中多元信息搜集和存储主体，落实制度责任制，按照“谁经手、谁负责”的原则，建立政府数据治理赋能治理制度，强化政府部门之间的制度化、规范化和程序化的沟通与协调机制，使政府数据治理赋能有制度可循，促进政府数据治理赋能的制度化和规范化，避免“数据霸权”对政府既有权威的僭越。

三、政府数据治理赋能制度执行力提升的效度

在智能化时代，依据政府制度数据治理的平台，实现对制度问题的预判，赋能制度设计的科学性、运行的协同性和增强创新动力，政府数据治理赋能制度执行力的提升，是推进国家治理能力现代化的必由之路。政府数据治理的效度是指政府数据治理的赋能潜力，在制度执行力层面主要体现在能够借助于政府数据治理提升制度设计的科学性、运行的协同性和增强创新动力，推动数据共享和制度恰适共治，提升执行效率和效能。

其一，政府数据治理赋能可以厚植制度设计科学性的技术基础。“经国序民，正其制度。”制度设计是制度执行力的源头性工作，是决定执行质量及其是否具有可操作性的关键一步。在传统制度设计过程中，制度的结构形态和运行形态都相对稳定，现代国家逐步建立和完善了制度体系，据此，可以在一定区域内对制度的数量和运行状况进行有效管理。而智能化时代对制度设计提出了新的要求。以数据为基础的政府数据突破了传统的制度设计和运行空间限制，使制度跨区域、跨行业运行更为便捷，跨区域、跨行业可以便捷地实现制度价值的分散和聚合，这对传统意义上的属地制度管理和制度设计带来了较大的影响，为制度执行力的进一步提升带来了困难。而智能化时代政府数据治理赋能为制度设计能力提升奠定了技术基础。一方面，依托政府数据治理赋能制度设计能力的提升模式、方法和手段可以实现从经验式、粗放式、碎片化向科学化、集约式、精细化转变；另一方面，政府数据治理可以更加全面、精准地掌握制度执行力提升过程中的各种制度资源的使用状态，进而更加有效地运用政府数据治理赋能，进行数据调度、精准匹配，实现制度资源的低消耗，从而为制度设计能力的提升提供科学性的数据保障。

政府数据治理因为制度数据相关的技术更新，可以重塑提升制度设计科学性的技术能力。尽管目前对政府数据治理等数字技术应用到制度设计提升还有一定距离，但总的趋势是凭经验、低技能的制度设计手段正在并将继续被数据治理等相关技术所代替，已成为人们的共识。这将极大增强制度设计能力提升的技术性，也使与技术性相关的运用技术能力受到极大的关注和重视。同时新型制度关系的产生需要重塑提升制度设计科学性的能力。数据技术催生了许多新的行业、职业，如网约车、网约平台、网上购物等，网约车司机、快递员、网络主播等新型职业应运而生，这些新的行业、职业的产生对现行的制度设计提出了新要求。这些新要求正在从一定的意义上改变传统制度设计的观念、手段和方法，使这一传统制度设计提升能力面临较大的压力，重塑提升制度设计的科学性能力成为必然。

其二，政府数据治理赋能可以增进制度运行机制的协同性。在政府数据治理赋能的条件下，数据已成为推动制度执行力提升的新生关键要素。这一新生要素的出现，让制度运行的要素组合方式发生新的变化，依靠政府数据信息，可以实现制度运行各环节的合理分工和协调，从而激发更为高效的制度运行协同性。一方面，借助政府数据治理平台，可以有针对性地制定提升制度运行效率的相关安排，比如，政府数据治理赋能政府职能部门制度互联网体系，在制度架构、制度重塑和制度运行过程中建立紧密联系，实现智能化、数字化等的控制治理，解决制度运行低效，释放政府数据治理的巨大活力。又如，政府数据治理的运用让柔性治理成为可能，在制度供给与制度需求两端建立了有机联动机制，避免了制度运行中的时滞效应，减少了制度运行中由信息不对称带来的阻力。同时，借助政府数据治理的手段可助力制度运行，实现协同效能的提升。政府数据治理通过制度数据分析，能够更为充分地掌握制度需求者的偏好、特征和潜在需求，避免制度短缺、制度剩余和制度空转，为解决制度运行面临的执行力低下问题提供了新的手段。另一方面，政府数据治理是提升制度运行协同性的顺势之举和破局之举。政府数据治理是国家治理能力现代化进程的必然产物，也是推进制度运行协同性的必然要求。在智能化时代，推动国家治理能力现代化依靠传统的刚性化、被动式和经验式的方式和手段提升制度运行的协同性，已经无法有效适应国家治理能力现代化的需要。这就要求转变传统提升制度运行协同性的理念、思路和范式，顺应智能化时代发展的需要，通过有效的政府数据治理赋能，实现制度运行过程的动态化、精细化和协同性，确保制度运行的有效性和健康发展。政府数据治理赋能制度运行协同性也是破局之举。制度有效运行面临着许多困难和挑战，但困难与机遇并存，这有赖于如何进行识别和应对转换，如果消极等待就会错失良机。政府数据治理能够帮助我们更好地理解制度运行的规律和发展趋势，助力制度措施更有效、运行更精准，从而实现制度运行更具系统性和协同性。

实现跨部门的制度协同治理是国家治理能力现代化的重要内容，也是解决诸如跨域生态治理、食品安全、医疗卫生等不同区域、不同职能部门治理碎片化问题的有效手段。在社会治理和城市治理的结构中，由于制度治理的主体是以职能部门分工为基础的，采用职能部门化的运行方式是常态，因此制度执行从层面上往往需要涉及多个部门和层级的职责范围。因此如何实现跨部门的制度协同治理始终是制度执行力提升必须面对的问题。通过政府数据治理平台，将涉及政府职能部门运行的制度、政策等纳入统一管理事项，通过政府数据治理赋能，实现线上信息流、数据流的流程全面优化和制度执行力创新，实现“以部门职能为中心”向“以事件处置为中心”的转变，“政府单一部门行使职能”向“整体政府提供服务”的转变，解决政府职能碎片化问题，高效处理每一件事，使执行力得以有效提升。政府数据治理赋能在制度执行过程中，也可以厘清政府职能部门边界，实现业务流程再造，进而推动政府职能部门权责优化。

其三，政府数据治理赋能可以激发制度创新内生增长动能，提升制度创新的精准性。“天下之势不盛则衰，天下之治不进则退。”制度创新是促进社会发展不可缺少的重要方面。通过制度创新一方面对原有的制度赋予新的内涵，另一方面在制度建设中设计新的制度。制度创新的精准性是在政府数据治理赋能背景下，为避免和克服制度执行过程中制度需求和制度供给结构性失衡，以制度创新的精确性为目标，通过精准靶向、有效创新和合理分类制度需求，采取精准性和主动性创新手段，从而提高制度创新配置水平。制度创新的精准性应以“精准”为内在要求和考量尺度，而精准的实现有赖于制度信息的获取和整合。即通过政府数据治理平台，利用现代信息技术，以合法和科学的手段，有效采集和整合制度信息，精准识别有关制度信息的关联性，融合利用，精准创新。

采用定性与定量相结合的方法是传统制度创新的主要方法，这种方法由于实际操作过程中的自由裁量权较大，其精准性不足，造成制度执行过程中的效能发挥受到限制。目前我国信息数据资源绝大部分分散在各级政府部门，“信息孤岛”“信息烟囱”等碎片化现象较为严重。而政府数据治理本身具有整体性和精准性的特征，在保障制度创新提升方面，有着自身的优势。大数据等信息技术，使制度创新提升向着精准化分析、精准化运行推进，实现制度创新更加优化和精准。政府数据治理赋能制度创新的精准性，一是从制度需求层面开展制度需求调查。缺乏制度客体参与被认为是导致制度供需结构失衡的原因之一。制度客体参与的缺失使制度需求难以进入制度创新程序，以致制度创新反映出来的是制度创新者的偏好，造成制度供给偏离制度需求者的需求。要解决这一问题，有赖于有效的制度需求调查。而政府数据治理可以借助于数据平台，引导公众积极参与决策，完善各类制度需求表达机制，如基层社会治理制度安排和公共决策调研、精准扶贫和如何防治返贫的精准调研、做到精准对接、项目精准安排等，在此基础上建立制度需求的识别、分类、判断和整合机制，从而及时、准确、高效获取制度需求信息。二是从技术层面加快制度数据的融合，实现政府数据共享互通。政府数据治理赋能为实现制度创新精准化提供了有利条件。数据的搜集、整理和分析有助于发现制度需求对象的需求，可以有效促进制度供需双方实现互动。同时政府数据治理借助于数据规模的优势和计算机技术，改变传统的制度创新方法，进行制度创新的仿真，既节省了制度创新的成本，又促使制度创新的精细化。如通过数据治理分析，推进数据技术在加快城市智慧交通、远程医疗、线上服务、新基建等领域的制度创新运用，以数据治理的网络化、平台化的运行制度创新取代条块分割的传统制度供给，通过制度创新的流程再造，实现制度创新供需之间的有效衔接。三是从制度本身层面推进弹性的制度创新。推进制度创新精准化既需要关注制度的供需层面，也需要关注制度本身层面，即依靠制度方式准确定位制度需求对象的识别标准、运用范围、运用方式和绩效考评等。借助于数据治理挖掘汇聚有关制度创新、制度运行、制度资源配置和制度成长过程等方面的信息，通过制度有效性整合和关联性分析、数学建模、制度的虚拟仿真以及人工智能等技术，为制度创新提供更加系统、精确和科学的参考依据，防止在制度创新的过程中凭借传统的创新思路和经验进行经验创新，从而推动制度创新向以数据分析为主的转变。同时政府数据治理在强化制度化的同时也并非否认制度精准化所强调的恰适性和灵活性。恰适性和灵活性是制度创新精准化的内在要求，强调灵活性并非强化自由裁量权，给使用自由裁量权提供空间，因此借助政府数据治理，以制度数据来规范制度创新者的行为，在制度创新过程中，防止因过于强调制度而出现的“过制度化”问题，实现制度创新的科学性、恰适性和灵活性与制度之间的平衡。例如政府数据治理赋能互联网+教育、互联网+交通、互联网+政务服务、互联网+医疗制度安排等，政府数据治理可以通过获取、管理、分析数据，对服务对象进行精准式服务。又如，许多年以来“办证多、办证难”一直是困扰和制约制度执行力提升常见的问题。政府数据治理开放共享的发展，为互联网+政务服务和制度执行力提升落地创造技术条件。当前各级政府部门掌握着数量庞大的制度资源，应加快政府数据治理赋能统一开放的制度数据平台，推动政府数据信息系统和制度数据互联开放共享，提升政府数据治理赋能的精准性，减少制度设计、运行和创新需要耗费的时间、精力和流程。

四、政府数据治理赋能制度执行力提升的限度

政府数据治理赋能推动制度执行力的提升，但政府数据治理赋能如果没有任何限制，便可能走向“数据霸权”“数据迷思”，甚至产生“数据鸿沟”，形成对政府既有权威的僭越。因此应对政府数据治理赋能加以限定。所谓政府数据治理赋能的限度，就是指政府数据治理赋能制度执行力提升过程中所适用的有限范围，这一范围可从以下方面加以限定。

其一，政府数据治理赋能应以不产生制度执行力提升中的“数据迷思”为限度。从制度的生成逻辑分析，制度是在现实的社会生活实践中受到制度思维观念等因素的支配和影响而形成的，其核心是制度观念和制度理性的孕育，并引领制度的发展。因此，制度执行力深藏的是对制度价值的认同和践行，是对制度建构理性提升引领作用的彰显。制度观念和思维的惯性是制约制度执行力提升理性思维的深层次问题，在一定程度上制约和阻断了制度执行力提升的可能性。在智能化时代如果缺乏制度数据治理理性思维，就不能准确地感受制度外部环境的变化，也不可能及时推动制度执行力提升的变革。政府数据治理赋能制度执行力提升应以数据思维理性为基础。简单地说，政府数据治理思维就是用数据说话、用数据决策、用数据管理和用数据创新，通过对大量数据的搜集、分析、筛选、处理和运用，在制度执行力等方面实现政府数据治理赋能制度执行力提升的有效性。但是我们应看到，政府数据治理赋能本身也有局限性，有了政府数据治理数据不等于无所不知、无所不能，“政府数据赋能”不等于“数据万能”。数据治理赋能不等同于制度执行力提升的事实本身，政府数据治理赋能可能不全面、不及时、不准确，有时数据治理分析的结果也可能被误读和被扭曲，算得更快更多不一定就正确，“让数据自己说话”的理想离提升制度执行力的现实还有一定的距离，数据治理技术不可能也不应完全取代人的智慧和能力。因此，对数据治理技术不能盲目迷信。以数字技术赋能制度执行力提升，需要人与数据治理技术相结合，由人来主导更好的制度安排和数据治理赋能的方式和方法，以数据治理理性思维更好把握政府数据治理赋能制度执行力提升的限度，以高质量的政府数据治理赋能增强制度执行力的有效性。

其二，政府数据治理赋能应以不产生制度执行力提升中的“数据冷漠”“数据霸权”为限度。作为智能化时代信息技术革命“倒逼”政府治理变革的产物，政府数据治理兼有技术和管理的双重属性，在赋能制度执行力提升过程中植入数据基因。研究表明，政府数据治理赋能在推动制度执行力提升过程中发挥着重要作用，对优化制度设计、增强制度运行的协同性和激发创新活力等向度方面具有显著影响，在相当程度上解决了在执行力提升过程中存在的“执行不力”“执行乏力”和“执行偏力”等问题。实际上，政府数据治理赋能之所以能够提升制度执行力，就在于它能够破除制度执行过程中的“制度碎片”“制度烟囱”和制度低效等的制度藩篱和技术限制，实现制度执行力提升过程中的整体性、协同性、恰适性和创新性。同时也应看到在政府数据治理赋能过程中，由于数据治理赋能融合性或便捷性不够，赋能系统安全性不高，就可能产生“数据霸权”。政府数据治理赋能制度执行力提升的目的是提升制度效能，在智能化时代制度执行力的提升需要执行主体、客体和执行环境的有机协调，这已成为普遍共识。即政府数据治理赋能制度执行力提升并不是封闭的“黑箱”，而是强化执行客体的主动参与权和监督权。不过由于制度数据信息的不对称，或者缺乏必要的参与渠道和方式，执行客体的参与权利和监督权利难以得到有效行使，造成政府数据治理赋能提升制度执行力的参与透明度、参与感和信任感不强，表现出一定的“数据冷漠”。同时也应看到在政府数据治理赋能过程中，政府并不是唯一的数据资源的开发者、整合者和拥有者，这样会造成其他数据资源开发者、整合者和拥有者与政府数据治理合作过程中也获得了政府数据治理资源和权力，如果这些政府数据治理资源和权力使用不当，就有可能形成一定的“数据霸权”。这种“数据霸权”反过来又成为政府数据治理赋能中的技术难题，形成新的信息不对称、数字鸿沟和数据壁垒。为此应把有效整合与科学使用制度数据，保护数据安全，缩小数据鸿沟，减少制度信息不对称，建立科学的政府数据治理评估体系，谨防政府数据治理赋能过程中“数据霸权”“技术控制”等问题的出现作为一个重点与方向，建立政府数据治理赋能的制度安排和制度监管机制并提升监管能力，规划好、利用好数据治理既能使赋能制度执行力提升，又能使政府数据治理赋能有法可依、有制度可循，避免“数据霸权”对政府既有权威的僭越，最大限度地为政府数据赋能提供良好的制度环境。

其三，政府数据治理赋能应关注制度运行机制的恰适性，以不产生“数字鸿沟”为限度。制度具有稳定性已成为人们的共识，制度的稳定性意味着，制度一旦形成在一定的时间内具有持续性。但制度的稳定性并不是制度的僵化，更重要的是，讨论和研究制度问题是因为一个国家的发展和国家治理能力现代化必须建立适宜的制度。制度固然重要，但恰适的制度更为关键。因此，对于国家治理能力现代化而言，适宜的制度才有活力。什么是制度的恰适性？恰适性是事物的一种随自身状态和周围环境的变化而不断变化发展的属性，其中包含重要的规则，即“恰当、合适”。“制度的恰适性就是制度对其存在的环境和对与制度相关的人的恰当性、适应性，是制度与环境、人的和谐的有机统一。恰适性的制度本身就是为了与环境、人的有机统一而不断改革的制度。”[8]制度之所以能够行得通、真管用、有效能，尽管可能有许多方面的原因，但从制度运行的机理角度分析，制度的恰适性是一个不可或缺的方面。制度的生命力是深藏于社会环境之中的。因此对于制度的理解和把握不仅要关注制度本身，更重要的是关注到与其制度相关的其他层面。实际上，无论何时的制度创新和运行，都不只是单纯的制度本身，而是一个制度主体、客体和制度环境协同变化发展的，在协同变化发展的过程中是否具有相互适应性。钱穆先生特别指出：“政治制度，必然得自根自生。纵使有些可以从国外移来，也必然与其本国传统，有一番融合媾通，才能真实发生相当作用。否则无生命的政治，无配合的制度，决然无法长成。换言之，制度必须与人事相配合。”[9]在智能化时代关注政府数据治理赋能制度运行机制的恰适性，强化政府数据治理赋能在制度运行中的效能，是一个关键环节。政府数据治理具有整体性、系统性和协同性的特征，以政府制度数据为根据，对现有制度的产生、演变、运行及其结果进行实证的考察和全面的数据功能分析，归纳和研判已有的制度结构、制度功能和制度环境，在用好制度存量资源的基础上，通过优化环境、制度结构和制度功能，激活和挖掘现有制度长期“潜伏”的一些重要功能，可以为制度运行中的恰适性提供强大的信息基础技术。同时，也应看到政府数据治理赋能制度运行，既是一个制度完善过程，也是一个增强制度恰适性的过程，为此政府数据技术与制度运行中技术使用者的适配应受到关注。政府数据治理技术功能的发挥有赖于数据治理技术使用者的能力和水平，政府数据治理赋能制度执行力的提升需要人的能力和技术与之匹配。政府数据治理赋能制度运行需要考虑适应使用者的应用。政府数据治理时代相对的“数字鸿沟”有可能还将长期存在，对于普通公众和特殊人群来说，在政府数据治理赋能制度执行力提升过程中，有温度有情感的线下服务不应退场。政府数据治理赋能的实际效果不能只看执行效率的提升，还要考虑普通公众和特殊人群的心理感受和实际效果，政府数据治理赋能与线下的人文关怀同等重要。公众有选择传统线下服务方式的自由，有不被“数字化”的权利。为此应根据制度执行力提升的需要、环境和条件变化，借助于政府数据治理等先进技术，促进政府数据治理赋能制度执行力提升人性化和恰适性，通过赋能使制度真正“动起来”“转起来”“活起来”，提升制度执行中的能动性和自主性。