治理主体视角下政府数据治理路径研究

孙 颖

（南京理工大学公共事务学院 江苏南京 210000）

政府大数据治理体系是围绕政府大数据治理活动而形成的由一系列要素及其相互关系所构成的有机整体。政府大数据治理体系可以为政府大数据治理实践提供指导，确保大数据治理活动的成功。一般而言，治理体系是由治理主体、治理客体、治理目标、治理工具、治理方式等要素构成的完整体系。治理主体是治理活动的决策者、组织者、协调者、操作者和参谋者，为了实现政府大数据治理的目标，需要建立相应的组织结构——大数据治理主体。[1]

一、治理主体：由企业扩展至政府领域

大数据治理领域有两类重要的治理主体：企业和政府，关于大数据治理的研究最早兴起于企业内部。在企业的管理领域，大数据治理在评估、指导和监督大数据的管理和利用上发挥了很大的作用。另外，在企业风险和收益方面，平衡风险和收益运用了大数据治理。这些研究表明：实现企业的管理、效率和服务是企业大数据治理的主要目标。最近，越来越多的研究对政府大数据治理给予关注。具体而言，以国家治理为出发点，人、物、技术、数据组成了大数据治理，其被视为国家治理的组成部分。尤其在动机-能力的框架下，现有研究认为，我国地方政府在已经开始利用大数据来实现政府管理，但在管理过程中存在管理体制机制方面的困境。例如，在这次2020年新冠肺炎抗击疫情的过程中，信息发布不够及时、非典时期建立起来的传染病应急防控系统未充分利用等。与企业大数据治理不同的是，在应对大数据带来的风险、威胁与不确定性时，政府大数据治理更多通过技术工具来进行，并且更为突出对整体框架的关注，以政府为主导，而企业大数据治理则侧重于目的导向。[2-4]

二、完善数据治理管理机制，健全数据治理组织架构

政府数据治理工作应围绕地方发展的目标定位进行顶层设计，并形成权责分明的组织架构和管理体制，这是一项系统性工程。可以参考的措施包括：成立专门负责数据治理工作的领导小组，成立数据治理部门，建立政府首席数据官制度，等等。笔者建议为确保数据治理工作的协调能力和实际成效，成立由当地党委、政府主要领导牵头的数据治理工作领导小组，为进一步完善后续组织架构打下了坚实的基础、创造了有利条件。即使在成立了专门的数据治理部门之后，高层次的协调和推动工作也仍然需要领导小组来承担。另外，数据治理想要得到长期可持续推进的组织保障，成立数据治理专门部门显得尤为重要。建立政府首席数据官制度也是创建数据治理协同体系的强有力支撑。作为一个制度体系，首席数据官制度首先要在市政府、市直部门、区县政府、市属国有企事业单位逐步设置首席数据官，并建立完善首席数据官的选任、培训、考核、激励等各项配套机制，最后逐步设立首席数据官联席会议。

三、组织体制是决定基层政府数据治理效果的决定性要素

基层政府数据治理主要体现为实施策略或行动过程与行为，均需微观主体的政策传导和执行，以将多元主体和资源整合到统一的数据治理体系中，并做出积极反应。从本质上讲，导致数据治理失败的主要原因并不是技术性因素，往往由组织性或社会性因素导致。组织模式影响着基层政府数据治理的运行状态，决定了数据资源的配置、汲取、整合与利用效果，意味着仅仅关注文化观念、制度设计和治理架构还远远不够，还需要关注深层次的组织结构与运行方式。[5]

（一）集中与分散相结合的组织体制

数据治理的组织结构不应是“一刀切”以适应所有机构，集中式、分散式以及官僚化等不同模式均会对政府部门的数据流动与沟通渠道产生不同的影响。基层政府数据流动具有明显的弥漫性特征，其组织结构与运行涉及数据管理任务的分配和业务流程优化，既需要横向上实现政府数据与社会数据的交流与融合，“越来越需要跨组织边界的协同治理，利用技术实现公共服务的综合和定制”。同时也需要纵向上形成政府体系内部数据行为的自我约束和部门间的交流共享。为保证效果，既需要对数据治理的决策权、执行权、监督权保持集中与统一调配，增强政府数据资源统合权，也需要充分挖掘各机构的数据敏锐力和综合应对能力，实现部门间的理性制衡。[6-8]

（二）全方位监控机制

有学者发现信息管理问题的根源是责任感缺失，在组织框架内通常并没有数据、信息或知识管理者等相应角色。因而，有必要清楚阐明各级组织的问责制，以支持对信息资产的恰当管理。为杜绝或减少具体办事部门在数据资源开放与数据质量保障、数据服务供给中的选择性执行或者不均衡执行，美国、新西兰等纷纷建立了各有侧重的政府数据治理评估框架 ，通过标准化的考核检查形成数据治理的全流程管控体系。[9-10]