地方政府首席数据官制度运行的现实审视与优化路径

陈新明,高小平

(1.首都师范大学 管理学院,北京 100048;2.中国行政管理学会,北京 100017)

《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》强调,要“健全数字治理制度”,“到2025年,政府数字化制度规则等数字政府体系框架基本形成”。2023年3月,党的二十届二中全会通过的《党和国家机构改革方案》明确要组建国家数据局;同年10月,国家数据局正式揭牌成立。这是国家层面的数据治理制度改革和机构职责优化,也是对学界和业界多年呼吁的回应。党的十八大以来,随着数字中国战略推进,各地陆续设立大数据管理专职机构,也为本次机构改革积累了丰富的地方探索经验。国家数据局设立之后,学界和业界已探讨多年的政府首席数据官制度,自然成为推进数字治理制度建设和组织体系建设的新焦点。探索建立政府首席数据官制度,既是地方政府提升信息化履职能力和行政效率的重要举措,也是地方政府响应国家数字化发展战略和建立长效数字化转型机制的重要抓手。

1 文献回顾与问题提出

1991年美国制造商和贸易商银行(M&T Bank)创造性地任命了第一位首席数据官,不过这并非一个高层级的管理岗位;2003年美国第一资本(Capital One)金融公司首次任命首席数据官作为高管。随着互联网和移动技术高速发展,信息爆炸带来海量数据,特别是2006年谷歌提出“云计算”概念之后,首席数据官这一以数据为中心的组织高层管理角色开始进入更多行业,普遍作为数据处理、分析、挖掘、交易以及在企业内部治理和利用信息资产的高管,负责企业数据相关战略工作。一份连续调查的结果显示,在94 家《财富》1 000 强企业和行业领先组织中,任命首席数据官的比例从2012年的12%上升至2022年的73.3%[1]。该趋势也很快影响到了公共部门的组织设计,2009年美国科罗拉多州率先设立政府首席数据官,随后纽约、伊利诺伊州和康涅狄格州也先后设立了首席数据官。2019年,时任美国总统特朗普签发的《基于循证决策的基础法案》规定,“联邦政府各机构负责人应指定一名非政治任命的常任制雇员担任机构的首席数据官”。除美国外,法国、英国、新西兰等国家也纷纷实行政府数据官制度。在当前的组织设计中,首席数据官成为诸多被赋以“首席”头衔的组织职位之一。随着数据被视为一种新的生产要素和决策依据,越来越多的公共部门将数据官视为数字时代组织转型和数字化赋能的有力助推。而当年首位首席数据官高管卡茜·当斯(Cathy Doss)女士也离开美国第一资本金融公司到非盈利的美联储第五区奇蒙德联储担任首席数据官。在中国,首席数据官同样较早出现于企业组织。2012年阿里巴巴集团设立首席数据官,由前淘宝网CEO兼阿里巴巴集团执行副总裁出任,其他互联网企业纷纷跟进开始设立该职位;2015年9月,中国新一代IT产业推进联盟联合易观智库、华为技术等在北京成立首席数据官联盟。2015年国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》系统部署了我国大数据发展工作;2017年党的十九大报告提出建设数字中国的战略目标,数字被视为推进中国式现代化的重要资源。此后,地方政府开始出现首席数据官这一职位并逐渐上升至制度层面,目前已有北京、天津、广东、广西等省级政府发布试点政府首席数据官制度的专项文件;杭州市、南阳市镇平县、马鞍山市当涂县等市县级政府也开始探索政府首席数据官制度。

中国地方政府首席数据官的制度实践轨迹大致可以分为两个阶段。第一个阶段是2018年到2021年的萌芽探索期。随着国家大数据战略的推进,各地开始探索适应数字化要求的组织变革。借2018年新一轮省级机构改革方案陆续发布之机,部分地方组建或调整了数据治理机构,同时开始尝试将企业的首席数据官引入公共部门。比如山东省评选的2018年度全省“优秀首席数据官”中,除企业、高校外,诸如工商局、公安局、人社局、民政局信息中心等地方政府部门的首席数据官也有入选;广东惠州市2018年成立首席信息官与数据官协会,部分事业单位的首席数据官参与其中。不过,这段时间公共部门出现的首席数据官,大多仅是增加了组织中信息部门主管的称谓,而尚未进行职位的系统性制度设计。2020年《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》将“数据”定位为五种参与分配的生产要素之一,并提出加速培育数据要素市场。地方政府贯彻数字战略的步伐加快,首席数据官制度开始进入地方政府政策议程。2020年福州市印发的《数字福州工作要点》中指出,“加强部门政务数据管理,落实部门首席数据官制度”;2021年上海市出台的《上海市数据条例》强调,“本市鼓励各区、各部门、各企业事业单位建立首席数据官制度”;浙江省发布的《浙江省数字政府建设“十四五”规划》中提出,“探索建立‘首席数据官’”;同年广东省率先出台《广东省首席数据官制度试点工作方案》专项政策文件,明确了政府首席数据官的使命、工作机制和职责范围,并在10个地级市及6个省属机关试点首席数据官制度。第二阶段是2022年至今的快速发展期。2022年出台的《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》明确了政府部门数字化改革的战略方向。各地在构建现代化政府机关职能体系和机构编制配置管理体系的过程中,开始纷纷设置首席数据官。课题组调研发现,截至2023年4月全国有15个省级政府出台了首席数据官专项文件或将其列入政策议程、76个地级市推行首席数据官制度(1)调研过程如下:课题组依托首都师范大学数字治理与智能决策研究中心,首先以“北大法律信息网”(北大法宝V6)为政策文本数据库,分别使用“政府首席数据官”“数字政府”“大数据局”等主题词进行精确检索;其次,对匹配搜索出的政策文本进行筛选,剔除失效政策、会议通知、重复政策、提案答复、批复函、多批次的目录类政策、项目申报通知等,形成政策文本目标对象;再次,检索政府网站补充核验政策文本;最后,为进一步确保样本相关性和准确性,邀请数字政府领域学者和相关政府部门实务工作者核验政策文本,并查阅地方政府官网、直接电话咨询、依申请公开政府信息和查阅官方媒体信息等方式,校准和最终确定政策文本数据库和实行政府首席数据官制度的城市目录。。

当前学界的相关研究主要聚焦于政府首席数据官制度建设的应然层面:一是制度构建的必要性和价值,将政府首席数据官置于国家治理现代化的宏大场域[2],探讨与国家信息化发展、推进数字中国建设等战略协同问题[3];二是制度内容的理论设计,包括政府数据官的角色与职能划分[4]、选任方式与评价维度[5]、设置模式与运行机制[6]等;三是制度推进的多元路径,包括组织法构造[7]、与大数据局的制度衔接[8]等。而实然层面的研究主要聚焦于域外企业与公共部门首席数据官制度的运行特点分析和经验总结介绍[9]41-52,缺乏从组织层面对这一制度运行进行现实审视。

那么,当前中国政府首席数据官制度的运行现状如何?效果怎样?存在什么问题?未来实践发展方向是什么?随着政府首席数据官制度地方试点日益增多,这些问题亟待解答。由于中央层面尚未设置政府首席数据官,本研究聚焦已经设立政府首席数据官或已发布试点方案的省级市和地级市,借鉴新制度主义的理论视角,分析当前地方政府首席数据官制度的运行现状、效能等实然层面,并结合现存问题提出相关政策建议。

2 地方政府首席数据官制度的运行现状

新制度主义对于制度概念的界定非常宽泛,几乎涵盖了所有能够对个人或组织产生影响的正式或非正式的规则、惯例、程序。制度是政治的基础特征,不仅仅是一种激励或约束机制,更意味着规范或规则。制度运行能够形成外在的制度环境,从而对组织的结构、程序、实践产生影响。当前,首席数据官在各地已不仅仅是一类简单的工作岗位,而是作为一种规范性的制度出现,运行过程中蕴含的权力行使方式能够对所在地方政府的数据管理行政组织产生深刻影响。本研究对已经设立政府首席数据官或已发布试点方案的省级和地级城市展开调查(不含港澳台),采取查阅地方政府官网、直接电话咨询、依申请公开政府信息和查阅官方媒体信息等方式,从组织模式、职能配置、任职特征三个方面对地方政府首席数据官制度的运行进行现实审视。

2.1 政府首席数据官的组织模式

本次调查发现,地方政府通常依托数字城市或数字政府工作领导小组,采取“市级—部门”层级制政府首席数据官组织模式(见图1)。当前,各地纷纷成立数字城市或数字政府工作领导小组等落实数字中国战略的任务型组织,负责数字管理、信息化建设的市级分管领导担任工作领导小组组长或主要负责人。该组织下设工作领导小组办公室等办事机构,成员单位主要是市级职能部门或者职能部门负责数字化、信息化工作的科室。大数据局或者市政府办公室作为牵头单位,其负责人兼任该工作领导小组办公室主任,成员单位分管相关科室的行政副职担任副主任。这种组织形式往往以开放的组织结构适应任务环境、以聚焦特定专项目标提升治理效能,从而具备较强的行动优势[10]。而地方政府往往依托数字化工作领导小组拥有的特定赋权、特定人员、特定资源,设置三级首席数据官体系。第一级是战略领导层,数字化工作领导小组中负责数字政府、信息化建设的市级分管领导担任政府首席数据官。第二级是协调管理层,数字化工作领导小组办公室主任担任政府首席数据执行官,负责战略落实与部门协同等工作。第三级是业务执行层,该层级往往由两类人员组成:一是人社局、交通局、公安局等职能部门负责人,或者职能部门数字化、信息化建设的分管领导担任政府首席数据代表/部门(单位)首席数据官;二是职能部门相关业务科室人员担任数字专员,他们负责数字化建设的具体工作事项。首席数据官和首席数据执行官由数字化工作领导小组任命,而首席数据官任免通常须向省级数据管理机构报备;首席数据代表和数据专员由职能部门任免,向数字化工作领导小组办公室报备。如果城市首席数据官制度推进至下辖区县,则同构化这种组织体系,区县数字化工作领导小组负责人担任本级首席数据官,同样也是本市数字化工作领导小组办公室成员。在该组织体系下,通常存在两种协同联动的工作机制。一是联席会议机制。数字化工作领导小组办公室组织召开全市首席数据官联席会议,政府首席数据官召集各区县、部门的首席数据代表或本级首席数据官参加,共同研判相关战略决策,协同联动各区、各部门的数据管理工作。二是述职报告机制。政府首席数据官同时也是全市数字化建设的主要负责人,各区县、部门的首席数据代表或本级首席数据官定期向其汇报相关工作。

图1 地方政府首席数据官组织体系

此外,有些地方政府采取另外两种组织模式。一是团队式政府首席数据官组织模式,如安徽蚌埠市。该模式往往将若干职能部门作为推行首席数据官的试点单位,分管信息化、数据资源的部门负责人担任数据官,再从本单位选出数据专员或首席代表协助首席数据官开展工作。这样每个试点单位拥有一支首席数据官队伍,负责本领域的数据归集、开发利用以及数字化场景建设等工作,市委市政府负责首席数据官的任免和考核。二是专家型政府首席数据官组织模式。该模式的主要特点是政府首席数据官的选任范围不拘泥于政府组织内部,选任标准突出专业性,比如深圳市龙华区任命电子科技大学(深圳)高等研究院的教授为龙华区首席数据官。

2.2 政府首席数据官的职能配置

课题组对调查收集的文本进行梳理与整合,通过Nvivo软件拆分文本单元提取关键词或短句,完成开放编码、主轴编码及选择编码(由于篇幅限制,省去具体编码过程),提炼出政府首席数据官的“治数”“统数”“用数”“监数”四个核心职能。

“治数”——数据战略领导者。设立首席数据官的地方政府,几乎都将数字化战略制定与执行列为政府首席数据官的首要职能,一方面组织落实省、市数字化改革建设工作领导小组决定事项、部署任务;另一方面组织制定本级政府或者本部门的数字化发展规划和实施计划。政府首席数据官被赋予了数据治理的决策权和领导权,需要承担起业务战略与数据战略相融合的职责,负责建立健全数据治理组织体系架构、方针、标准规范及配套制度,并确保数字治理体系的有效运行。发展数字经济、建设数字政府、推进智慧城市等是当前政府首席数据官的核心战略支点,具体包括运用数据生产要素,推动传统行业向数字化、网络化、智能化发展,促进信息化和工业化的融合,为经济发展提供数字化新动能;加快完善数字基础制度和基础设施,推进“互联网+”政务服务以及政务信息整合;推进交通、环保、气候、治安、医疗等智能服务建设等。

“统数”——数据资产运营者。数据被视为生产要素,各地也将政府首席数据官视为数据资产运营者,实现对数据的统筹、统建、统管。一是数据全生命周期管理者。政府首席数据官需按数据全生命周期进行整体规划和统筹协调,承担选定数据源、界定数据归集策略、实现不同数据类型间的技术转换、保证数据质量等职责,开展数据资源普查、采集汇聚、质量管控、流通融合等工作,建立真实、准确、完整、时效和可用的数据资产池。二是数据协同推动者。系统性、整体性、协同性是数据管理的关键要素。政府首席数据官需要打破传统信息化建设中碎片化、重叠交叉的数据渠道,通过完善数据平台的技术支撑、优化数据流动机制、创新数据治理形态等,实现本级政府与上下级政府之间、本级政府部门之间的数据共商、共建、共享。不同层级的首席数据官设置,也实现了数据资产的分类分级管理,旨在摸清数据资产底数、确保数据资产质量。

“用数”——数据开发赋能者。发挥数据要素效能是数字治理的关键[11],挖掘数据资源价值、创造数据应用场景、组织开发面向数据要素市场的相关数据产品和数据服务成为政府首席数据官的核心职能,包括推动数据辅助政务决策、支撑政府履职、服务企业和便利群众业务办理等。如安徽亳州市将“推动公共数据与社会数据融合和应用场景创新”明确列为政府首席数据官职能,并要求“原则上每年打造 5 个以上的数据共享应用示范场景”;安徽滁州市将“依托城市大脑,打造典型应用”列入政府首席数据官重点任务清单;广东韶关市要求政府首席数据官“开展数据治理应用”等。

“监数”——数据安全管理者。数据被视为经济社会发展的战略性资源,各地政府也愈加重视数据安全问题,政府首席数据官需要对数据安全进行风险评估、监测预警和应急处置,牵头制定本单位数据安全管理策略,协调建立数据安全技术保障措施。如广东江门市印发的《江门市政务数据安全管理暂行办法》明确政府首席数据官是本级政务数据安全第一责任人;天津市将“公共数据安全保障能力”列为政府首席数据官的核心胜任素质之一;广西河池市强调政府首席数据官“开发安全可信的数据环境”等。

2.3 政府首席数据官的任职特征

课题组采用常用的领导干部简历数据收集范式[12],将设立政府首席数据官城市的行政区划代码输入随机数生成器,随机抽取出上海市、亳州市、岳阳市、深圳市、巴中市、合肥市、钦州市、肇庆市、滁州市、沈阳市、保定市、杭州市等12个城市,样本分布东、中、西部地区,城市层级包括直辖市、省会和地级市,经济社会发展水平涵盖一二三线城市,具有较强代表性。通过地方政府官网、直接电话咨询、依申请公开政府信息和查阅官方媒体信息等方式,共收集样本城市政府首席数据官系统中70位人员的履历信息,其中市/区县政府首席数据官12位、部门政府首席数据官(首席数据执行官、首席代表)58位。邀请大数据管理与应用专业的学者和政府部门工作人员对履历中工作部分进行判断归类,将归类结果进行对比,出现分歧时专家共同协商确定(一致性判断超过80%)。统计分析结果如下(见表1)。

表1 样本政府首席数据官履历基本情况

在本次抽样调查的样本中,男性政府首席数据官的占比超过九成;平均年龄为53.2岁,担任市/区县或者部门政府首席数据官的最大年龄均为60岁。从学历分布来看,本科及以上学历占比超过九成,其中担任市或区县政府首席数据官中研究生学历占比接近6成;从所学专业来看,33.8%的人具有理工科背景,不过与计算机信息科学、通讯工程、数据科学相关的学科专业占比约为5%。分析政府首席数据官的过往工作经历发现,曾负责过信息化、数字化等专项工作的占比约为20%,如曾担任过负责工业和信息化建设的发改委副主任、主管经济社会调查数据管理的统计局副局长、担任信息与电教科科长等。现任政府首席数据官同时兼任市/区县政府党组成员的占比为100%,不过超过四分之一的部门政府首席数据官未进入本单位党组。大约有不到20%的政府首席数据官曾有政府部门之外的工作经历,主要来自学校或者医院。

综上所述,尽管目前在中央层面没有统一的制度安排,但地方政府在组织模式、任职特征、职能配置等方面都表现出了一定的相似性。新制度主义理论认为,在制度环境的约束下,地方政府组织为了追求合法性和资源而选择在结构、程序、实践上,往往会表现出强制性趋同、模仿性趋同和规范性趋同[13]。此外,政府首席数据官制度在各地实际运行中也存在团队式、专家型组织模式,人员任职等表现出差异性和多样化特点,可见制度通过学习来确认和适应变化的环境,组织能够充分发挥能动性构建新制度或改造已有制度[14]。在组织管理实践中,地方政府首席数据官因地制宜推动制度变迁作为对制度环境的回应,对外表现出制度的复杂性。

3 地方政府首席数据官制度的运行效能

新制度主义在提出之时就指出,制度运行的逻辑并非与技术效率完全一致,斯蒂尔斯进一步明确了“效率”和“效能”概念的区别,认为前者主要关注单位产出消耗的资源数量,后者则关注组织目标的实现程度[15]51。因此在分析地方政府首席数据官制度的运行效能时,可以考虑从数字战略实施、人才队伍建设、国家治理效能等增进公民福祉的目标入手。观测政府首席数据官制度运行发现,当前各地通过建立协同机制,尝试解决“数字烟囱”等数字治理组织困境;通过明晰职责分工,尝试破解“群龙无首”等数字治理责任困境;配合数据行政管理机构改革,尝试打破“权威缺漏”等数字治理能力困境。

3.1 建立层级制的协同结构,推进数字战略实施

当前,各地政府首席数据官的主要组织体系,实质上是一种依托权威的层级制协同模式。如何打破数据孤岛、推进数据共享开发利用是数字治理亟待破解的核心难题,同时信息分散化、管理碎片化、部门间相互封锁等也是困扰层级制组织的传统问题。政府首席数据官制度依托数字化建设工作领导小组等任务型组织,通过述职汇报、任免报备等机制,将数据治理信息在上至省级单位、下至区县部门间贯穿流通,实现了纵向的上下联动;同时,借助数字化建设工作领导小组办公室,组织同级部门召开联席会议,明确分工和任务,实现了横向的左右协同。组织结构确立后,政府首席数据官的主要职责、内设机构和人员编制等随即落地。此外在调查中发现,政府首席数据官制度与地方数字战略的制定和执行密切相关。在诸如上海、浙江、北京、内蒙古、贵州等地的发展数字经济、建设数字政府、促进数据要素市场发育等政策文件中,均不同程度地提及政府首席数据官制度,政府首席数据官负责制定本地数据战略规划、建立数据管理标准、提出数据治理目标、破除数据共享障碍、保障数据质量和安全等。可见,政府首席数据官制度已被地方政府视为推进数字化建设的战略支点。

3.2 明确数字建设负责人,丰富数字治理末梢

实现数据协同治理,需要明确责任机制。在当前数字治理实践中,组织内部往往存在数据治理责任越位,亟需统筹领导以共享和交换数据,实现数据的打通、合并和统一,减少数据所承载的各类政务重复办理,节省行政成本;组织之间往往存在数据治理责任缺位,数据归集对象停留在传统文件归档或部门履职产生的政务数据层面,没能包括反映经济社会运行状态痕迹的各种数据;组织与外部往往存在数字治理责任错位,数字治理生态尚需优化,数字治理效能有待提升[16]。而政府首席数据官按照数据全生命周期规律,有力协调和整合多个部门资源,成为地方政府数据治理的主要负责人。此外,各地在政府首席数据官组织体系建立过程中,还任命了数据专员,数据归集、数据共享、数据治理、数据开放等工作有了专人负责,数字治理末梢延伸至基层单位和部门,如浙江丽水市出台《关于进一步完善首席数据官和数据专员工作制度的通知》,建立数据专员“AB”岗制度;安徽马鞍山市将“政务数据大厅”的首席代表任命为数据专员,负责数据治理具体工作开展。为了提升首席数据官、数据专员等业务能力,各地还组织开展业务培训,营造数据应用和素养提升的社会氛围。

3.3 配合行政机构改革,保障组织数字化转型

传统的政府数据管理模式中,各部门内部办公室承担本部门数据关联业务的综合协调职责,负责数据规划和融合工作;网络部、信息中心等负责数据相关的技术工作;业务科室自行采集生成本科室履职过程中产生的相关数据;数据管理部门则是资料管理科室或数据管理中心等。数据生成部门不管理数据,数据管理部门不是数据利用的业务部门;部门间缺乏数据统筹共建的组织设计。为了解决多头管理、交叉分散等问题,地方政府先行探索建立大数据局等机构,负责数据基础制度建设,统筹推进数字战略。2023年,中央层面整合网信办、发改委、工信部、公安部等相关职能司局职能,成立国家数据局,隶属国家发改委。各地成立大数据局之后,开始探索建立政府首席数据官制度。大数据局负责人往往兼任政府首席数据执行官,协助首席数据官开展日常工作,抓好首席数据官交办任务的推动落实、督查督办等;同时,大数据局负责人还担任数字化建设工作领导小组办公室主任等职务,其他职能部门相关负责人担任副主任或者小组成员,通过组织隶属关系、联席会议机制、团队合作体系等实现大数据局对其他成员单位数据治理工作的协同管理和业务指导。此外,建立政府首席数据官制度之后,政府购买第三方数字化服务等外包活动、部门信息化建设、单位数字化培训等工作都有了专门的制度保障和对接人。政府首席数据官制度正成为公共部门推进组织数字化转型的重要抓手。

4 地方政府首席数据官制度运行中存在的问题

政府首席数据官制度在推动数字治理等方面发挥着效能作用。但不可否认,目前我国政府首席数据官制度还在探索阶段,存在诸多不完善之处。通过理论分析与现实观察,发现地方政府首席数据官制度在运行中主要存在制度供给不足、工作场景单一、专业能力不足等问题。

4.1 制度供给不足,权责边界待明晰

当前,大部分地方依托数字化建设工作领导小组,成立类似于“林长制”“河长制”等层级制协同组织体系,实质上是试图建立领导干部数字治理的“包干制”,主抓数字协同。这就要求政府首席数据官对本地数据治理最具发言权,既担任管理者也是责任人。然而,当前政府首席数据官权力边界较为模糊,比如各地相关政策文件中多有提及政府首席数据官“协调解决市级政府或本单位数字化项目建设中的重大问题”“对数据治理运营、信息化建设等执行情况进行监督”,不过政府首席数据官对数字化项目立项、验收等工作拥有多大决策空间,是否具有“一票否决权”等问题,缺乏明确制度规定。统筹整合不同部门、不同机构间的数据开发共享等,需要赋予政府首席数据官一定的权威性,这样才有利于打破部门间数据协同的隐性壁垒。但当前地方政府普遍没有制定相关规章制度对首席数据官的任职资格、职责范围、权限边界等加以明确规定,导致相应规则、机制供给不足。特别需要注意的是,数据协同等工作高度依赖组织权威,政府首席数据官在政府领导班子中的排名位次、数据局负责人的个人能力可能直接决定政府首席数据官制度运行效果。不过,受限于信息化建设的组织注意力长期分配不足,组织数字化转型待深入,以前负责信息化工作的人员兼任部门数据官后组织权威不足。课题组调查发现,很多部门数据官由无领导职务或邻近退休年龄的调研员担任。

4.2 治理环节前重后轻,工作场景待拓展

从当前制度运行实践来看,政府首席数据官的数据汇集职能较为凸显,外部服务能力不足。政府首席数据官往往通过提高部门与国家、省数据接口对接数量、完成数据资源目录编制、获取上级回流数据等,增加政务数据汇集总量;同时借助数据共享交换平台、公共数据资源平台建设,汇聚市场主体、市场监管、城建住房、地理空间、生态环境等类型数据,提升社会数据汇集总量。不过,政府首席数据官的职能不能仅停留于当前的数据采集环节,一方面,当前政府对内部数据潜在价值的挖掘和利用还远远不够,经验决策亟待向数据驱动决策转型,政府职能转变、公共服务水平提升亟需数据提供内容支撑;另一方面,政府部门缺乏与企业等外部组织提供协同数据公共服务的合作渠道。这就要求政府首席数据官更应成为新政务、新服务和新业态的赋能者,促进数据治理形态的创新,通过积极探索小切口应用场景,把制度优势转化为人民有感的治理效能。当然,这也对政府首席数据官的评价机制提出更高要求。虽然各地政府首席数据官建设方案中均提及考核评价环节,不过由于缺乏科学的评估标准和系统的评价体系,在方案落实过程中关于“工作成效”“创新特色”等维度的评价,容易划入简单的数据汇集数量比较,从而固化了政府首席数据官的数据汇集职能,不利于应用场景建设的开拓创新。

4.3 技术型领导稀缺,人才储备待提高

根据党政干部选拔的素质观模型,党政干部能力素质的主要来源是学历教育和工作经历[17]。从课题组的抽样调查来看,计算机、信息与通讯工程、数据科学等相关专业在政府首席数据官群体中的占比偏低;而具有与信息化、数字化等相关专项工作经历的占比同样不高。虽然当前政府首席数据官多兼任本级信息化、数字化工作的负责人,不过从所学专业和过往经历来看,大部分人缺乏相关教育背景或工作历练。数字治理是需要高度协同的治理场域,领导能力是政府首席数据官的必备素质。我国选贤任能制度具有“选拔式”培养干部的特点,担任领导岗位的干部通常具备一定的领导能力[18]。不过,与其他行政管理岗位不同,数字专业素养同样是政府首席数据官胜任力不可或缺的一环。比如市级政府首席数据官需要负责数字发展战略的规划工作,部门政府首席数据官日常工作涉及诸如采集数据、存档归档数据等责任主体划分以及管理规范设定等,如果缺乏相关专业背景和经验,将对他们领导和开展相关工作提出很大挑战。此外,在当前数字政府建设实践中,地方政府或相关部门针对诸如网络平台、数据储存管理云平台、公共数据共享交换平台等技术支撑体系建设,往往采取外包的方式。作为项目负责人,政府首席数据官同样需要具有一定的技术素养,这不仅是判定项目绩效的必要条件,也是识别平衡数据流动和数据安全等专业问题的必备素质。

5 政府首席数据官制度运行的优化路径

与大数据局类似,政府首席数据官也是地方政府率先开始的数字时代组织制度探索,并在提升数据汇集质量、打破数据共享隔阂、进行数据安全管理等方面效能初显。不过,在当前的制度运行中也暴露出诸多问题。行政管理制度在实践中大部分表现为静态的结构化形态和动态的运行化形态[19],而在现代政府治理体系中,赋能型制度为前两者运转提供了稳定的环境能量。基于此,本研究按“结构—运行—赋能”框架,依托当前大数据局管理模式,提出政府首席数据官制度优化的体制性、机制性以及工具性进路。

5.1 完善组织设置和职能配置,夯实结构性制度基础

结构性制度是将特定目标和任务以职能的形式赋予组织,实现行政权力的合法性配置,是行政管理体制的规则体系。组织权力一经创立,其他诸如职责、机构、编制等组织要素也随即确立。政府首席数据官的结构性制度主要表现为静态的组织设置和职能配置。因此,政府首席数据官制度优化的体制性进路可以从以下两个层面进行探索。

一是建立“中央—地方”两层级政府首席数据官组织体系。第一,在总结地方试点经验的基础上,设立中央层面的政府首席数据官,直接向国家数据治理决策机构的领导汇报工作,参与制定国家数字化战略;设立省级层面的政府首席数据官,直接向省级数字治理决策结构的领导负责,参与本省数字化战略的决策。第二,建立垂直管理的数据专员队伍,形成国家数据局和省级大数据局分工合作的管理体系,省级政府首席数据官垂直管理市县级(部门)数据专员。数据专员是政府首席数据官制度体系的“神经末梢”,负责对部门政务数据、社会数据、网络虚拟组织数据等收集、整理、汇总、上报工作。数据专员的工作质量直接关系到数据质量、公信力、透明度。依托网络、数据储存云管理、公共数据共享交换等平台建设,建立垂直管理的数据专员队伍。第三,采取“123”机制,加强数据稳定性和质量治理。前端数据质量是中端数据共享和后端数据开发利用的基础。“1”是指实行“实名制”数据流程化管理。基层人员流动频繁,为防止新任数据专员不知数据来源和生产方式等情况,可将采集人、核对人、审核人、录入人等个人信息“实名制”,一方面可以保证新老数据专员的沟通协作;另一方面有利于汇集数据的稳定性和连续性,方便对数据进行核实、比对、勘误、修改等溯源管理和复查。“2”是指实行“双人制”岗位设置。总结试点中的“AB”岗制运行经验,规范数据汇集过程。“双人制”方便对数据采集方法、过程、结果、范围、计算公式、权重等进行比对,提高汇集数据的可靠性。“3”是指实行“三审核”制度。数据汇集后,需要数据专员初审、数据代表复审、首席数据官终审。

二是将政府首席数据官提升为各级数字治理的第一责任人。职能是政府活动的起点。针对当前首席数据官责权配置不明晰的问题,应以规范性文件形式明确政府首席数据官数据治理的法律规范依据,确立其数字治理第一责任人的定位。数据协同管理是数字治理的关键环节,而当前政府首席数据官依托权威的纵向协同模式,很大程度上受介入合作行动的组织层级、数量、主要领导个人意愿以及组织文化等方面的影响,各地政府首席数据官的协调能力参差不齐,而职权界限模糊同样影响政府首席数据官的行为。从地方实践来看,诸如北京市、广东省江门市已经明确政府首席数据官是数据安全的第一责任人。不过,为了更好地促进政府首席数据官统筹管理政务数据、提高其协调内外部数据关键节点的能力,应进一步确立政府首席数据官是本级数字战略主要执行人和数字治理第一责任人的地位,明确政府首席数据官的领导组织架构、职权分配、选任程序、考核内容等,为制度运行提供规范保障。

5.2 服务数字治理全流程,激发运行性制度效能

运行性制度是在结构性制度产生的权力和职能共识基础上,带动制度动态、有效运转的规范。运行性制度通过机制设计使得静态组织结构和职能设置得以落实。遵循数据共享全生命周期,政府首席数据官制度优化的机制性进路可沿以下几个方面展开。

第一,实施全国联网、网上直报的数据信息工程以及预录入机制,保障数据治理前端质量。针对科层制数据分级管理的不足,可依托共享数据平台等技术支撑,推行全国联网、网上直报、整合各数据平台作业,维护数据管理的相对独立性。同时,可采取预录入机制,在各级首席数据官提交上报国家级数据平台前,设置一个修改补充期,允许数据修改和增减,以保证数据汇集质量。第二,在总结各地数字化建设工作领导小组经验基础上,建立从中央到地方的政府首席数据官委员会,加强数据共享过程中的数据治理能力。通过定期召开联席会议等机制,一方面可以共同商讨制定各级数字治理战略;另一方面可以保证治理信息通畅,下级部门进一步明确上级部门的战略使命,上级部门了解下级部门在战略执行过程中形成的经验和遇到的问题,共同推进数据治理能力现代化。第三,加强与企业的合作,创造更多的数据治理场景,提升数据治理效能。首席数据官制度源于企业,北京、山东等地已成立企业、科研院所等组成的首席数据官联盟;江苏省、四川省、安徽合肥市等地,相继出台企业首席数据官制度建设指南。政府首席数据官可以与企业首席数据官组建更大范围的首席数据官联盟,建立合作机制,企业数据官负责将数据要素隐性价值充分转化为企业降本增效的显性价值;而政府首席数据官则在此过程中挖掘数据治理的公共价值,全面推进内外部数据产品在公共部门的综合应用,丰富智慧城市等治理场景,形成云计算、大数据人才、数据资源、行业资本、政府企事业单位汇聚的“智慧信息中心”。

5.3 推进数字化人力资源开发和管理,提升赋能性制度效力

赋能性制度通过具体规则、方式、方法等工具性制度,保障结构性制度的体制机能和运行性制度的机制效能。政府首席数据官制度优化的工具性进路可从选任、考核、监督、培训和人才开发等方面进行探索。

一方面,依托选贤任能制度优势,选拔任用能够胜任职能需求的政府首席数据官。可以借鉴“双河长制”“双林长制”等制度实践经验,设立“双政府首席数据官”。通过竞争上岗等形式,从政府组织内部选拔熟悉行政管理规则、具备较强领导力的人员担任行政型政府首席数据官,全面负责数字治理工作。针对数字治理技术性要求较高,而政府部门通晓数字技术和行政管理的复合型人才稀缺的问题,可以采取社会公开招聘等方式,从企业、科研院所、高校等选拔数据治理方面的专家学者担任技术型政府首席数据官,比如美国交通部首位首席数据官曾是咨询公司的管理顾问;纽约州雪城市首位首席数据官来自媒体行业。他们与企业中首席信息官的角色类似,更偏重技术层面的管理工作,建立数据架构、推进技术支撑系统建设、对数字化项目进行技术审核等,参与数字治理的决策,对行政型政府首席数据官负责。另一方面,完善政府首席数据官的绩效管理。在推进数字化战略,建设数字政府、智慧城市、数字乡村等过程中,围绕促进数据共享和透明度、提高数据驱动的决策能力、保护数据安全等方面,科学设立政府首席数据官的绩效任务;建立系统性评价考核体系,采用内部考核与外部评价相结合的方式,基于治理实践提炼兼具实用性和专业性的关键指标;结合激励和问责机制,建立绩效反馈制度。同时,重视政府首席数据官监督制度建设。借鉴财政部地方监管局等垂直管理机构的建设经验,在大数据局内部设立诸如数据地方监督局等单位,配合数据常态化稽查等活动,防止政府首席数据官的权力随数据蔓延而无限扩张。通过职能责任、流程操作、技术规范等法规制度的整体性建构,监督政府首席数据官在个人信息保护、维护组织数据安全等方面的履职情况。此外,还应建立政府首席数据官数字治理的知识培训和能力开发体系,提升公务员群体的数字素养,提高公共部门技术性人才储备。