当前，数据及其技术的融合应用在政府经济调节、市场监管、社会管理、公共服务、生态环境保护等各项工作中强劲助攻、潜力无限。但由于数据是新型生产要素，具有体量大、反应快、虚拟性、多维复杂、不断裂变等新特点，传统的资源管理模式无法完全适配。党的十九届四中全会《决定》在“优化政府职责体系”中，明确提出要“建立健全运用互联网、大数据、人工智能等技术手段进行行政管理的制度规则”。而互联网、大数据、人工智能等技术手段应用的基础是数据。由此，我们看出围绕数据生产要素，构建科学的数据治理规则体系，是政府治理体系和治理能力现代化的重要组成部分，也是优化政府职责体系、深化供给侧改革过程中必须要解答好的问题。

【数据治理作为政府治理的重要内容具有历史必然性】

数据成为新型生产要素，是具有历史必然性的，是社会生产力不断向前发展的结果。如同农业社会的土地、工业社会的资本和能源、信息社会初期的计算机、集成电路、互联网等一样，随着社会生产力不断积蓄、发展，数据爆炸式增长推动数据处理技术日益成熟，数据价值如冰山一角逐渐显露。数据由过去记录信息的载体逐渐演变为驱动社会变革的力量，成为智能时代的主角。

站在历史唯物主义视角，数据及其技术作为新时期的生产要素和生产力，其发展是必然的、不以人们的意志为转移的。在这一阶段，人们必然要不断调整、优化自身所处的生产关系，以期与物质生产力实现对立统一、相互促进、螺旋上升。于是，建立与数据生产要素、数据技术发展相适应的数据治理体系，是社会进入智能时代的必然选择，属于上层建筑范畴。数据治理能力的好坏，直接反映出政府乃至社会拥抱新时代、适应新特征、应对国内外复杂环境的能力和韧劲。

【政府数字化治理中存在的短板】

在此次疫情面前，由于全国各地数字化发展程度参差不齐，在充分利用大数据技术实现信息共享、支撑疫情防控决策上存在短板，亟待解决。

在局部预警阶段，“非典”后我国建立的传染病网络直报系统，规则体系、业务流程、数据应用之间衔接问题比较突出，数据资源的切割现象事后看来非常明显。在全国扩散阶段，部分省没有做到大数据舆情信息采集和分析，还没有从传统的“预设立场式解读数据信息”的“表格思维”进化为“用数据说话、用数据决策、用数据管理”的“大数据思维”。在事中处理过程，随着疫情扩散、医疗物资告急、生活物资短缺等现象的产生，各种负面信息涌入，其中不乏不实信息，而官方回应不足加剧了社会信任体系的脆弱性。在政令执行层面，部分地区由于没有第一时间调动市场、社会等多元化主体的积极性，不同主体参与大数据应用和提供公共服务的参与度不高，导致供给能力短缺、供给效率不高，民众不满情绪有所发酵。在事后分析层面，由于没有贯彻统一的数据采集和共享标准，缺乏从基层至省级政府的数据采集上报系统，各级各部门原始数据共享程度不足，数据统筹力度不强，出现大量重复式的数据收集和治理工作。

【数据治理赋能政府治理体系和治理能力现代化】

数据治理是以数据生产要素为对象，以释放数据价值为目标，以守住数据安全为底线，以建立健全数据全生命周期秩序规则为核心，以推动数据有序管理和流转为主要活动，以强化数据管理技术手段为支撑的一系列活动，具有综合性、复杂性、长期性等特征。政府数据治理的过程，也是政府围绕数据这一新型生产要素进行制度建设和执行落实的系列活动。从这个意义上讲，数据治理对政府治理体系和治理能力现代化起到了重要的推动作用。

（一）数据治理是政府治理体系变革的“牵引器”

数据治理推动政府内部制度优化。数据来源于信息系统，传统的政务信息系统建设多用于支撑单一部门或单一业务需求，数据往往伴随着部门系统建设被多处创建、存储。为推动业务协同、加快数据流动，数据治理过程中需将分散数据进行统筹管理，需要大量跨层级、跨地区、跨系统、跨部门、跨业务的协调工作，单一部门是无法胜任的。为此，政府需要从组织架构、业务流程、管理机制等层面进行规划和调整。加强统筹，组建数据治理牵头部门，围绕数据的采集、管理、流通、应用等环节，明确相关部门角色定位、权利义务，构建权责清晰、协同推进的工作机制。当前我国各地政府纷纷推进的数据管理部门建设、“最多跑一次”“一门一窗一网”改革等，归根到底都是在数据治理和应用需求的牵引下，开展的刀刃向内的自我革命。

数据治理助力政府、市场和社会关系协调平衡。数据来源于多元主体，数据的存储、流转和应用所依赖的技术和平台多来源于市场。政府不再是数据的唯一生产者、拥有者或利用者，而应该转变角色成为一个“平台”组织者、管理者和赋能者，通过制定平台规则，处理好政府、市场、社会三者的地位和相互关系，明确数据资源所有制、数据及其产品服务的定价分配制度等，激发市场活力、吸引社会上更专业的力量参与到数据治理工作，既要避免“政府失灵”带来的市场萎靡，也要避免“市场失灵”带来资源配置失衡，合力建成共建、共享、共治的良好生态。

（二）数据治理是政府治理能力提升的“助推器”

正如《商君书·画策》“国之乱也，非其法乱也，非法不用也”。数据治理涉及到的制度制定和制度执行要并驾齐驱、不可偏废。制度执行就是要综合运用法律政策、技术手段、标准规范等各类工具，做好数据采集、存储、处理、共享、开放、开发利用等全链条数据活动的管理和监督，规范数据处理、提升数据质量、释放数据价值、防范安全风险，确保数据流通走向规范化、法律化、制度化轨道。

有效数据治理能消除政府决策杂音。政府的行政管理承担着按照党和国家决策部署推动经济社会发展、管理社会事务、服务人民群众的重大职责。科学的行政管理有赖于对现状的清晰认识。而一个国家、地区的社会经济活动涉及诸多领域，具有范围大、规模大、情况复杂等特点。而过去的信息化建设模式千差万别，数据质量高低不一，脏数据、死数据、不完整数据层出不穷。政府决策者往往面临决策依据不充分、获取的信息不确定性大等问题。而有效的数据治理从源头开始对数据质量层层把控，确保数据真实、及时、完整、准确，使政府所掌握的数据真正的全样本、干净、有营养，能够实事求是的反应客观现实，基于高质量的数据进行建模、分析、决策和创新，必然事半功倍。此次新冠肺炎疫情中数据的应用，对数据质量提出了严峻的考验，是各地数据治理能力的试金石，也从一个侧面反应出各地政府的治理能力。

数据治理提升行政管理效能。在过去，由于监管手段缺乏，政府监管中缺位、错位、越位和效能不高的现象时有发生。而有效的数据治理通过制度、流程的优化，在技术平台支撑下，打通国家决策部署的号召力与实际行政管理的执行力之间的阻塞带，促进数据在条条块块之间畅通流转，提升数据共享交换、开发利用水平，最大限度释放数据多维度、反应快、源源不断等优势，加快行政效率，并且及时发现监管漏洞，使权力运行更加有序、透明，最大限度压缩诱发贪腐行为的权力寻租空间。国家的“互联网+监管”平台、贵州省纪委监委开展的“数据铁笼”试点工程等探索，促进政府部门真正的把该放的权放到位、该管的事管到位、该提供的公共服务提供到位，推动行政管理更高质量、更高效率、更加公平、更可持续。

数据治理支撑人民满意的服务型政府建设。新时代社会的主要矛盾是人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。其中，人民的生活需要不仅包括物质文化生活，还包括民主、法治、公平、正义、安全、环境等方面。数据治理提升数据质量、推动数据流动和应用，成为“解码”公众需求，优化服务模式、丰富服务内容、整合服务链条，提升服务温度的“利器”。各类各类惠民应用百花齐放，推动公共服务从被动走向主动、从窗口走向指尖。国家发展改革委联合新华社、中国政府网开展的百项堵点疏解行动、广东的“粤省事”、浙江的“浙里办”等都是以数据为牵引，推进政务服务便捷化、均等化的良好实践。

【数据治理要坚持科学的思维和方法】

数据治理包括与数据这一生产要素相关联的一系列制度建设、制度执行、文化建设、人才队伍培养等方面，是一项复杂艰巨的社会系统工程，须以科学的思维和方法论为指导。

（一）系统性筹划

数据治理关系到政府、市场、社会的多方主体，涉及到法律政策、行政管理、伦理道德、信息技术等多个学科，影响着经济调节、市场经济、社会管理、公共服务等多个领域，关联着人才、资本、知识等各类要素，是一项系统性工作。要站在国家治理、社会治理的视角，“一把手”抓总、统筹谋划，明确牵头部门，细化相关部门职责，建立权责清晰的统筹协调体系。各地政府既要做好数据治理的总体规划和顶层设计，又要有配套实施和精准路径，在现行法律框架下，处理好政府和市场的关系、公平和效率的关系、发展和安全的关系、全局和局部的关系，制度建设要增强前瞻性、把握主动权，制度执行要增强协调性、持续有序推进。构建起党委领导、政府负责、社会协同、公众参与、法治保障、技术支撑的数据治理体系。

（二）法治化推进

法律是治国之重器，良法是善治之前提。数据治理的过程中，也要将运用法治思维和法治方式平衡利益、调节关系、规范行为。加强法律的宣贯与落实，严格按照我国现行《刑法》《网络安全法》《密码法》等要求，规范数据管理、使用、交易等行为。强化执法力度，严厉打击网络黑客、电信网络诈骗、侵犯公民个人隐私等违法犯罪行为，切断数据交易黑色链条、消减灰色地带，持续形成高压态势，维护人民群众合法权益。加快个人信息保护等相关立法工作，既要避免“一刀切”的过度保护，又要防止盲目的市场失控。明确依法、依规、依权限、依场景使用个人信息的规则体系，为个人信息保护提供法律依据。

（三）综合性实施

数据治理要联合法律、政治、经济、行政、教育、文化等多领域多部门，理顺关系权责、运用法律、行政、教育、宣传等多种手段，形成活泼有序的数据治理合力，营造同抓共管的数据治理环境。要强化5G、大数据、区块链、人工智能、数据中台、业务中台等新技术在促进数据共享、优化业务流程、降低运营成本、提升协同效率、建设可信体系等方面的应用，提升技术对相关法律法规、规章制度落实的支撑能力。要坚持发展的眼光，吸纳新理念、应用新模式，不断革新数据治理模式，构建动态调整、不断优化、与现实土壤相契合的数据治理体系。

（四）源头上治理

数据治理要抓源头、抓根本。当前数据治理之所以乱象丛生，从根源上来看，主要是人们对数据治理的认识处于混沌状态，对数据的价值、地位、管理利用方式、潜在危机等认识不到位，导致法律制度、技术能力、人才队伍等方面跟不上时代的步伐。因此，做好数据治理，要从根本上提高政务人员、社会各界对数据治理的认识，加强互联网、大数据等相关常识的宣传、培训与学习，深刻理解数据治理与政府治理之间相互协同关系，从懂数据、到会用数据、再到将利用数据内化为推进各项工作的习惯和本领，构建起广泛参与、合规有序、用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的新格局。

数据治理已成为各个国家、地区、组织抓先机、强优势的必由之路。做好数据治理既要抓好理论研究，又要强调实践探索，用理论指导实践、用实践验证优化理论，从而形成螺旋式提升的良性迭代，持续推动我国政府治理体系不断完善和发展、永葆生机活力！

【完善大数据体系建设，推进国家治理体系、治理能力现代化】

数据是数字经济的“新能源”，加快数字化、智能化升级是推进国家治理体系和治理能力现代化的迫切需要。为此，提出以下建议：

建设国家大数据中心，为高质量发展赋能。要搭建由中央政府为主导，基于云计算的全面、准确、安全的国家大数据平台。成立国家大数据中心责任部门，从顶层设计上统筹安排各项工作，针对目前大数据存在的产权界定、权责不清等问题制定相关规定，构建全国数据体系，最大限度整合现有资源，实现全国信息一体化运作。

持续完善数字政府建设，夯实数字化支撑能力。加大对数字政府、新型智慧城市建设的投入，建设一体化政务服务平台和在线监管平台；要理清政务大数据资产，持续推动政务数据集中共享；要加强政府大数据资源与企业特色数据整合。

以构建公共应急体系为切入点，释放大数据价值。各地区应构建应急管理大数据体系，深度开发融合大数据应用，解决应用管理中出现的信息不对等、反应不及时、施策不精准等问题。

探索创新公共服务模式，提升群众获得感。要积极扶持相关产业发展，充分发挥政府相关政策引导作用，鼓励支持全社会围绕公共服务重点领域加大投入，充分激发社会创新创造活力。

优化社会信任体系，强化政府公信力。要利用大数据技术提升政府对舆论的感知、响应和研判能力；通过数据挖掘技术，对社会治理问题实现溯源分析、即时分析和关联性分析；推进官方信息发布平台建设，公开透明回应社会关切；在政府内部建立和强化信息共享与联动应对机制。

解决困扰大数据运用的难题，共同营造信息充分可控、安全运行的绿色生态。要加快构建以数据为关键要素的数字经济，打破区域及行业壁垒；要建立企业、高校及科研机构产学研一体化的产业生态链模式，对需要自主研发的关键设备及技术给予政策倾斜；要鼓励更多企业参与国家大数据安全的标准规则制定，参与关键设备及软件开发；要加强大数据安全标准化人才培养，集中力量打造核心技术；要建立严格的审查机制，坚决查处数据滥用、数据泄露等行为。

（整理自《中国电子报》、《中国邮电报》）

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