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政务数据协同治理的主要目的、基本形态和实现路径

2023-12-28叶战备马宏丽

贵州省党校学报 2023年5期
关键词:政务协同价值

叶战备,马宏丽

(南京审计大学,江苏 南京 211815)

当今社会,数据信息已成为我国政府的重要战略资源和资产。提高政务数据协同治理成效,实现巨量的政务数据资源有效利用,是当前智慧政务建设所面临的关键性问题。近年来,政务数据协同治理引起了政府的高度重视。2016年,国务院办公厅印发的《“互联网+政务服务”技术体系建设指南》,重点强调信息的联通和共享,以此提升政府的协同化治理能力[1]。2019年,《国务院关于在线政务服务的若干规定》特别指出要加快推进各地区、各部门的政务服务平台互联互通,加快推进政务数据和政务服务在各个地区、部门和层级之间的合作、共享与协同[2]。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》发布,首次将“数据”上升为五大生产要素之一,强调了政务数据的价值并要求各地区以及各部门加快推进数据的共享、整合、分析、管理[3]。2022年发布的《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》(国发〔2022〕14号)中明确提出构建协同高效的数字化政府履职体系,同时提出“集约建设、互联互通、协同联动”的要求[4]。

一、文献回顾及问题的提出

政务数据是指政府在日常行政管理、政策制定和公共服务等方面收集、存储、处理、发布的各种数据,包括统计数据、行政管理数据、社会公共服务数据、人口、资源、环境等方面的数据。

政务数据治理则是指政府在收集、整合、存储、发布、使用政务数据的过程中,对数据进行管理、利用的行为,以推动政务数据的共享、开放和利用,增强政府治理的透明度和效能,具体包括政务数据收集和整合的规划与设计、数据共享与开放、数据安全与保护、政务数据的利用与分析等。黄璜将政务数据治理划分为三个层面:在宏观层面上政府对数据产业和社会数据化进程的治理,在中观层面上政府以及其他社会主体对与公共事务相关的数据资源和行为的治理,在微观层面上政府对数据操作、数据元素、数据安全等具体问题的处理[5]。也有学者着眼于治理过程,主张政务数据的治理是根据治理的思维方式对传统的政府信息管理方式进行改进[6],以政府作为治理主体,为提升公共管理效率、实现数据资产保值和增值而对政务数据进行的治理活动,进而推动政府公共行政走向数据化“善治”的过程[7]。而关于“协同治理”方面的研究主要集中于社会协同治理取向,多从治理与善治的理论背景出发,分析市场和社会的主体作用,强调政府与社会的合作或协同治理[8],强调公民参与或者官民协同治理[9],以实现多元协作或治理[10],建构社会协同治理机制[11],等等。这一研究取向不断深化,一方面开始涉及公共危机的协同治理[12];另一方面开始关注多元主体的角色定位和职能分工,强调转变政务公开职能,提升政府公信力和执行力[13],或者强调加强社会治理重心下移和社区治理,提升社会自治能力[14]。

随着数字技术的迅速发展,我国正快速进入数字化时代。第51次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至2022年12月,我国在线政务服务用户规模已达9.26亿,总网民规模则已达10.67亿。[15],《2022联合国电子政务调查报告》显示,我国电子政务水平在193个联合国会员国中排名43位,是自报告发布以来的最高水平,也是全球增幅最高的国家之一。尽管我国“数字鸿沟”现象仍较为普遍,但上述数据却从另一个层面显示了我国政府的政务数据协同治理水平在数字信息技术的影响下正快速变化。在此时代背景下,中央以及地方政府均作出了诸多论述。为提高数据治理和数据运营能力,2021年《广东省首席数据官制度试点工作方案》提出了首席数据官制度试点方案,代表着政务数据协同治理已成为智慧政务建设的重要一环[16]。而政府作为重要的政务数据协同治理的重要主体,近年来,以“数字政府”为主题的相关研究也较为丰富。数字政府的研究与管理学的演进有着较为紧密的联系,服务型政府等理念的提出直接影响了数字信息技术应用在政府治理领域的目的及方向[17],接下来为解决政府治理过程中出现的碎片化问题,又提出了无缝隙政府、整体性政府理论[18]。与此同时,受到开放治理、网络治理、协同治理等相关理论的影响,电子治理、维基政府等相关研究相继涌出[19],不同治理主体之间边界模糊等问题逐渐受到学界的广泛关注。此类研究具体可分为两个类别,一方面是数字政府内部协同治理研究,聚焦大数据和互联网发展下的政府内部变革,着眼于提高政府内部信息资源共享以及跨部门协同应用,包括电子政务平台等政府治理工具的创新[20];另一方面是数字政府与外部主体协同治理研究,聚焦数字社会形态下的政府与其他治理主体之间的关系,重在加强互联网组织与其他社会组织之间的合作[21]。

事实上,政务数据的动态性和不确定性特征凸显了并非所有治理行为都可以被制度化为固定的框架体系。根据上述论述视角和分析,可以将“政务数据协同治理”界定为发挥政府、企业、社会组织等多方主体在资源配置和社会治理等方面的助推力量,通过数据融合、技术创新、平台建设等方式,提高政务数据的获取、处理、应用和管理能力。这一过程需要明确政务数据协同治理的主要目的,建立起有效的政务数据协同治理的基本形态,并做好实现政务数据协同治理的路径规划,以满足政府、企业、社会组织等多方利益相关者对政务数据的需求,促进政府治理现代化和社会管理创新。同时,政务数据协同治理现代化还要注重安全与发展的平衡,保护个人隐私和信息安全,以人民为中心,以公共价值的实现为目标,建立公开透明的信息公共服务体系,提升政务数据治理的公信力和社会认可度,实现经济社会的可持续发展和全面进步。

政务数据数字化、协同化治理一方面模糊了政府部门的边界,冲击了以权威为依托的等级制集权体系,另一方面,强化了政府部门间的沟通与协作,丰富了公共事务治理主体的结构组成,新的协同治理模式和高效的组织体系由此出现。围绕这一命题,本文将从主要目的、基本形态、实现路径三个视角展开论述。“主要目的”重在建立有效的社会数据和政务数据的融合交换机制来促进数据共享和合作,并通过技术平台的建设使得数据价值最大化。“基本形态”重在建立起政府、市场和社会三方面的合作,促进政务数据在不同部门、不同层级、不同地域之间的协同共享与管理,增强政府与社会之间的互动和协作,为公众提供更精细化的公共服务,并提高数据质量,以技术创新实现数据治理的协同效应。“实现路径”重在规范信息数据的生成及收集使用,提升政务数据的可利用性和精准性,从而加强政府决策和政策制定的科学性和有效性。在注重实现公共价值的耦合与内聚,强调以人民为中心的同时,理顺安全与发展的关系,注重信息安全和隐私保护。

二、政务数据协同治理的主要目的

治理环境的不确定性使得信息社会形态下的治理体系和治理能力不足以完全满足现代化治理需求,更具综合性和一体性功能的政务数据协同治理成为政务数据现代化建设中不可缺少的部分。在当前信息社会形态转型的背景下,政务数据协同治理的主要目的更多体现为实现政府与社会间的数据共享和整合,以及数据价值的最大化。

(一)实现政府与社会间的数据融合

政府与社会间的数据融合是实现政务数据协同治理的关键。通过整合资源、优化运营、提供更好的民生服务、提高治理水平和推动经济发展等途径,打破传统意义上政府对社会公共事务实行单一向度管理的权力运行方式,有效弥补在社会资源配置中的政府失灵和市场失效,促使公共利益聚合最大化、社会资源配置最优化[22],也使得数据价值最大化,释放数据生产力的巨大潜能。

政务数据开放平台在实现政府与社会间的数据融合过程中扮演了关键的技术角色。平台建设需要注意各个环节的标准化,包括数据采集、存储、流通等,以确保数据的一致性、完整性和可操作性。通过数据融合打破不同部门和组织之间的壁垒,实现数据的整合和共享,并形成高效的社会治理网络。此外,跨区域的数据共享可以进一步提高数据开放和共享的普及度和自由度,通过低成本或免费的算法或代码开放,实现数据的广泛利用。当前,政府与公民、企业的技术合作可以有效解决政府的公共数据开放及平台企业向政府数据开放中存在的单向传输问题。在未来,政府和公民、企业之间的数据互动将向更高级别的融合阶段演进。通过技术分工的协同方式,可以避免资源和工作的浪费,提高政府数据协同治理的效率和质量。政务数据开放平台建设需要更加注重数据安全和隐私保护,完善数据共享机制和法律制度。同时,政府需要关注社会和公民对数据开放和共享的态度和需求,实现数据开放和共享的可持续发展。在政务数据协同治理中,数据治理、数据安全、数据共享和数据价值的实现是密不可分的。政府应依据公众需求和社会价值,不断推进政务数据开放平台的建设,发挥数据技术的积极作用,进而提升政府的公共管理效能和社会治理水平[23]。

(二)实现政务数据价值最大化

随着政务数据协同治理现代化建设的不断推进,政府公共治理核心逻辑可能会发生变化,从过去的政策制定和执行逻辑转化为以“数据为王”的技术理性逻辑。随着大数据等先进技术在政府决策和管理中的应用不断增加,政府部门越来越多地依赖数据技术,数据治理在政府公共治理中也愈发重要。政务数据协同治理的主要目的,在于实现政务数据价值最大化,有效提高政府治理效率。一是使政务数据的政治价值最大化。协同治理要求政府能够以精准的数据方式将相关的大政方针政策通过网络平台传输给人民群众,实现政府与人民群众间的有效沟通,使政策更好地得到贯彻落实。同时,人民群众也能够通过政务平台将自己的诉求或建议反馈给政府,使政府能够适时调整相关政策,不断提高政府治理效率。二是使政务数据的社会价值最大化。社会治理现代化是中国式现代化的重要方面。协同治理要求政务数据在社会治理中能够发挥其独特优势。以重大公共卫生事件为例,需要调动交通、医疗等多部门的数据服务,形成高效的危机管控机制,提升政府治理效能。三是使政务数据的经济价值最大化。数据作为与土地、技术、劳动力和资本并列的五大要素之一,具有显性的经济价值,已成为推动经济高质量发展的核心驱动。相关政务数据的精准化推送可以让企业少跑路,为企业节约成本,间接提升企业经济效益。

此外,一些敏锐的学者已经关注到技术逻辑中可能存在的正义困境,即仅考虑技术上的可行性,而忽视数据价值的实现。因此,政府需要更加重视政务数据协同治理中的价值导向,强化政务数据的社会责任,注重传统道德价值和人文关怀的融入,深入挖掘数据价值中的人文精神内涵,实现数字治理的更高层次的价值创新。

三、政务数据协同治理的基本形态

构建一个多层次、多中心的结构体系是政务数据协同治理体系建设的重点之一。在平衡不同主体利益结构和不同组织间关系的视角下,政务数据协同治理包括数据的生成、存储、开放、交易、利用和监管等方面,涉及数据分析、数据决策、数据安全、隐私保护、法律法规等因素,以及基础设施和人才储备等方面的基础支撑。

合理的协同治理结构模式是提高政务数据治理现代化水平的必然选择。从基本形态上看,政务数据治理协同主要包括多元主体之间的协同、治理工具与治理对象的协同、技术创新与公民需求的协同。其中,多元主体之间的协同是指多种主体间的有序参与和合作,包括各级政府、社会组织、企业、个人等,进而促进政务数据与社会数据在融合的基础上共享[24],这样的协同治理方式可以有效提升政府数据治理的效率和质量。治理工具与治理对象的协同主要体现在优质的数据和专业的服务这两方面,涉及统一标准、拓展覆盖面与用户建立良好的关系,以此提高数据质量,推进治理工作,提高人民生活水平。技术创新与公民需求的协同在于推进技术创新以促进经济发展,提升社会价值,政务数据治理也应以此为目标,聚焦应用需求和实效,找准数字化应用,实现数据治理的协同效应。

(一)多元主体之间的协同

实现协同治理的主要目的是发挥更大的协同效应,而协同效应不是单纯将多个主体行为简单相加,而是多个主体在共同目标下进行资源整合和协同行动,从而达到更好的协同效果。政府单独进行数据管理的线性模式已经无法满足发展需求,因此越来越需要跨越组织边界的合作,以利用技术实现公共服务的集成和定制[25]。

在政务数据协同治理现代化建设过程中,协同治理主体的作用至关重要。多元主体包括政府部门、社会组织、企业和民众等。不同的治理主体在治理过程中担任不同的角色,促进政务数据和社会数据在融合的基础上共享,进而提升政府数据治理的效率和效益。政府部门作为协同治理的主体,主要进行政务数据的采集、管理、共享和安全保障,并统筹分配资源;社会组织和企业作为政府部门的合作伙伴,通过技术支持和资源共享等方式参与协同治理;民众则是政务数据协同治理的重要参与者和监督者,通过参与数据采集和监督数据使用等方式提高政府的治理效能和公信力。多元主体之间通过信息共享、资源整合和合作共赢等方式协同合作,实现政务数据的共同管理和治理。

(二)治理对象与治理工具的协同

现代社会,数据在治理领域扮演着重要的角色,为了数据效益最大化,协同治理多方面的优化和完善必不可少。首先,增加数据资源的数量和多样性,在统一数据资源存储标准的同时提高数据的覆盖面,另外,提高优质数据在数据资源池中的比例,确保数据资源的动态更新,以此更好地利用数据来实现治理目标,提高治理效率和成效。其次,从治理对象的视角出发,提升数据服务的专业性和用户体验,以满足不同服务对象对数据的需求。可以通过与服务对象建立良好的互动关系来实现,了解并满足服务对象的需求和意见,根据实际情况及时进行数据调整,以确保数据服务的质量和效益。再次,还需加强数据治理的安全和隐私保护,完善数据共享机制和法律制度。此外,政府需要关注社会和公民对数据治理的态度和需求,实现数据治理的公平可持续发展。

总之,优质的数据资源和专业的数据服务是数据治理工作中的重要一环。加强这方面的工作,有助于推进治理工作的开展,更精确地满足社会需求,提高公民的幸福指数。在数据治理中,数据治理、数据安全、数据共享和数据价值的实现是密不可分的。通过数据优化和完善,可以提高数据治理的效率和质量,进一步推动社会发展进步。

(三)技术创新与公民需求的协同

推进大数据技术、云计算和区块链等技术创新主要是为了促进经济发展和创造社会价值,政府在数据治理方面也应遵循这一目标。作为技术创新的内在动力,社会需求理应被认真考虑。在此基础上,为了使数据利用在治理方面更加精准有效,应坚持以应用需求和实际效果为导向,聚焦经济社会发展的重点任务,并满足公民自身的发展需求和应用需求。以技术创新推进数据在重点领域中的数字化应用,实现供需协同,从而在经济社会创新方面取得更大的成果。

政务数据协同治理是当前数字政府建设和经济社会发展的重点,推进政务数据治理的数字化发展将大大提升我国的电子政务水平。多元主体间的协同是政务数据协同治理的基础,其涉及政府部门、社会组织、企业和民众的互动合作。只有各方通过信息共享、资源整合、合作共赢等方式达成协作,才能实现数据的共同治理。治理对象与治理工具之间的协同是实现政务数据协同治理的重要一环。通过优质的数据资源和专业的数据服务,不仅可以使政务数据达到统一标准和拓展覆盖面的效果,还能够与服务对象建立良好的关系,提高政务数据治理的效益。技术创新与公民需求的协同则处在政务数据协同治理的核心位置。技术创新不仅推动着政府数据采集、处理和共享方式的不断升级,还满足了公民对数据的多样化需求,促进了数据透明和公开。公民对需求的反馈也进一步推动了政府数据采集和共享的需求增长,以及推动了新的实践,促进政务数据治理聚焦应用需求和实效,推动数字化应用的发展。

四、政务数据协同治理的实现路径

政务数据协同治理不仅要实现各个机构的理念和追求目标的一致,更要有规范和标准来保证数据的准确性和一致性,以提升数据的价值和应用。在实现路径上,本文从理念协同、规范协同、价值协同展开。理念协同旨在实现安全与发展之间的协同;规范协同旨在实现数据治理在管理、规则和平台层面的协同;价值协同旨在实现公共价值的耦合与内聚。在协同治理过程中,不同层面之间的协同相互促进,相互配合,确保政务数据协同治理重点任务的完整性、连贯性和顺畅性。

(一)理顺安全与发展的关系,实现理念协同

理念协同重点在于充分理顺安全与发展的关系。对于数据治理而言,必须全面考虑数据安全、经济安全、社会安全以及国家安全等方面的问题。但是,安全并不等于对数据进行绝对的管制,相反,新兴企业和监管机构之间应紧密联系、相互协作,既要平衡国家利益和社会福利最大化之间的关系,又要使数据主体的权益最大化。此外,发展问题本身就是安全问题,只有通过企业和行业的不断更新和发展,才能不断提升生产力和竞争力,更符合国家的安全和利益。因此,在进行数据立法时,必须坚持安全与发展并重的平衡原则,并将此作为具体条款设计的指导原则。同时,在理解安全与发展的平衡意义以及考虑到数字经济全球竞争背景的同时,还需要考虑数据治理规则的外溢性[24]。这意味着制定整体性的数据治理规则,不仅要关注国内数据的安全和发展,还要考虑到国际数据治理的标准和规则,以避免数据规则和标准的断层和抵触。只有在理念协同的基础上,才能够形成一个完整的、高效的政务数据治理体系,发挥数据治理的最大功能,让安全与发展之间的关系得到全面的平衡和协调。

(二)聚焦数据治理三大层面,实现规范协同

规范协同是指在政务数据协同治理过程中,建立统一的数据规范、标准和规则,以规范数据的收集、管理、应用和共享。通过加强管理层面、规则层面和平台层面规范协同的建设,能够更好地提高政务数据的可用性和安全性,实现政务数据的高效协同。

在管理层面,立足于整体性治理,以优化政府数据治理组织结构、更高效地利用大数据资源为目标。面对政务数据协同治理过程中各自为政、数字鸿沟、信息孤岛、职能交叉等问题,构建无缝隙、一体化的跨部门协同治理体系尤为重要[26]。整体性治理意味着在以满足公民的需求为主导、以信息技术为关键手段的前提下,以协调、整合为策略,实现政府组织横向、纵向、功能以及公私部门间的整合[27]。因此,优化重塑相关政府部门的职能定位、权力配置、责任履行和运行规则,并建立协同联动的治理组织系统,成为建立整体性治理体系的必要条件。除此之外,政府部门间数据共享与业务协同也同样重要。要建立政府的政务数据资源目录体系,健全政务信息资源共享交换机制规范及标准,实现人口、法人、空间地理、社会信用、电子证照等基础信息库和业务信息库的互联互通,加强经济社会发展重点领域主题数据库建设。同时,依托数据共享推动业务协同和成立政府大数据管理中心,完善跨部门数据治理协同联动机制,以最大化利用政府数据资源,提高政府治理效能。

在规则层面,着眼于确保各类规范的内在统一,重在加强数据立法体系的一致性与合法性。在制定下层法规时,必须遵守上层法规的规定和法律上的不抵触原则。对涉及基本权利的问题,必须遵守法律保留原则,确保合法合规[28]。在《中华人民共和国民法典》中对个人信息主体的权利、数据开发利用的原则及条件等内容予以明确规定。在数据治理系统中,相关的法规和规范能够有效避免法律层级矛盾和规则冲突问题。作为现代公共治理体系的新成员,数据治理除了依靠硬法的强制执行外,还需要软法的治理效能来支持其有效实施,硬法与软法的综合治理至关重要。例如,数据治理研究所(Data Governance Institute,DGI)提出的数据治理框架,已被全球范围内的数百个组织广泛应用。这个框架使用了建议性和指导性的治理规则,将数据治理的六个主要领域分为不同的任务,需要不同的操作规则,涵盖政策、标准和策略等方面。此外,软法的优势在于其能更好地响应客户需求和内部流程变化,具有适应性和灵活性。因而,在硬法规定的基础性规范前提下,有效发挥软法的作用就显得非常重要。对于数据开放共享、开发利用、安全保护等数据治理项目而言,是依靠硬法来规范,还是由软法来规制,或者实现二者之间的有效互补,是当前学界仍需探究的问题。

在平台层面,为社会子系统之间的数据整合和共享提供安全有效的平台。平台建设是政务数据协同治理的关键,负责对外提供优质的政务服务、对内实现高效的办公协同。数字政府基础设施在组织架构上至少应包括三种类别的平台。首先,是为实现政务数据共享和协作而设计的业务流程的数据共享平台。其次,是为互联网企业和开发人员打造的面向系统开发者的应用开发平台,以便于设计、规划和开发数字化服务。再次,是为居民和企业提供的面向最终使用者的互动服务平台,让公民与政府进行互动并获取所需服务[29]。公共数据平台、政务服务平台、协同办公平台和政务数据中台等政务数据信息系统必须在各个层面上实现整合和共享,以打破政府内部沟通障碍、提高政府优质政务服务的能力,真正实现数据和业务畅通,同时实现跨层级、跨部门和跨地区的协同。

(三)着眼公共价值的耦合与内聚,实现价值协同

价值协同旨在实现公共价值的耦合与内聚。公共价值代表了公众偏好,是公共管理学科的重要概念,在政治协调表达中具有重要作用。当前公共管理话语体系强调效率和结果导向,预示着治理将更广泛地关注公共价值创造目标,并强调持续反馈、学习和适应[30]。作为政府治理活动之一,政务数据治理需要介入数据生产全流程,同时也需适时回应公众需求,实现公共价值的创生。

当代中国,政务数据协同治理需倡导“以人民为中心”的理念,而协同转型是实现公共价值的必要途径。一方面,多元主体价值的共同创造是关键,政府、企业和个人都可以成为公共价值的生产者。因此,需要超越政府中心主义,注重多元主体间的协同互补,以实现不同主体优势资源在政务数据协同治理过程中的协调和共享,促进公共价值的实现。另一方面,实现公共价值的前提是其被多元主体的共同认可。政务数据协同治理是一个多元主体民主协商的过程,政府、企业和个人共同协商合作,以实现其价值和利益的调适。此外,还应警惕由技术理性带来的正义困境问题,数字鸿沟所带来的新的社会不公问题需要多元主体共同参与,构建完善的协同治理机制来保障公共价值的实现。

政务数据协同治理需明确以公共价值为目标,同时注重以人民为中心的公共价值理念,充分考虑数据治理中的弱势群体,推进技术理性与价值理性的耦合。在此基础上,应采取以下措施:第一,政务数据协同治理过程中要注重对数字弱势群体的权益保护,通过提高技术普及率、提供包容性的数据平台和优化数字资源分配,消弭不同群体之间的“数字鸿沟”。在评价标准上,需要综合考虑公众满意度和数据效率,并保留传统线下服务,避免只看数据而忽视人民需求。第二,建立多元主体和政府间的对话协商机制,实现多元价值期望的平衡,从而更好地发挥数据的公共价值。在这个过程中,需要注重各方的利益平衡和需求结合,实现多方协商。政府需要做好中介和监管的角色,同时充分考虑不同方面的利益和需求,以协同推进数据治理,让数据更好地服务人民,推动经济发展。

五、结语

总体来看,政务数据协同治理既是释放数据价值的现实需要,也是贯彻“数字政府”理念、构建多元主体协同共治体系的重要支撑。尽管数据开放共享起到重要的推动作用,但从实践和理论中认识到,作为推动政府治理创新的重要手段之一,数据共享和数字化应用仅仅是实现政务数据协同治理的基础条件。作为回应社会形态变化的一个宏大命题,本文并不能对政务数据协同治理体系和治理能力现代化的具体内容等重要议题给予充分讨论,此为不足。但是,在设计制度、平衡利益、共享数据安全等方面,侧重于从目的、形态、路径入手,在此,基本形态是为实现政务数据协同治理主要目的而存在的,各方面的协同作为基本形态的关键内容,从而形成了实现政务数据协同治理的实现路径。从以上三个方面,对政务数据协同治理的相关问题进行了探讨,并形成未来可供持续研究的议题进程。

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