芻論政府數據治理模式的構建

唐瑩 易昌良

摘 要：數據作為一種新變量正在嵌入政府治理過程，打破舊有權力關系平衡，為解決政府治理頑疾、提升政府治理能力提供新視角。在數據技術驅動下，政府數據治理作為一種新型公共治理模式應運而生。政府數據治理模式，是人工智能時代政府治理體系的新范式，同時也是數字時代政府治理現代化的新趨勢。探討政府數據治理模式構建，可以為政府數據治理中的決策者和參與者提供一個多角度、多層次的行動指南和價值評價體系。依據權力定位、結構安排、運行規則、外部環境，政府數據治理模式構建框架可分為：以政府數據資產和數據權為中心的核心層；基于政務邏輯優化基礎上政府數據資源體系結構層；數據開放共享與應用的運行層；系統外環境與文化因素組成的外圍層。

關鍵詞：政府數據治理；數據治理；治理現代化；治理模式

中圖分類號：D63-3文獻標志碼：A文章編號：1002-7408（2018）07-0068-07

一、政府在數據治理實踐中面臨的挑戰

隨著大數據、云計算、人工智能技術的蓬勃發展，數據治理為政府治理提供了新視角與新范式。近年來，中共中央、國務院多次出臺運用新技術重塑政府，提升政府治理能力的重要戰略部署。繼黨的十八屆三中全會提出“推進國家治理體系和治理能力現代化”全面深化改革總目標之后，2015年8月國務院發布《促進大數據發展行動綱要》提出，大力推動政府部門數據共享、公共資源開放，提升治理能力[1]；緊接著“十三五”規劃綱要提出“實施國家大數據戰略”；再到2017年12月中共中央政治局就實施國家大數據戰略進行集體學習，習近平總書記明確要求“實施國家大數據戰略加快建設數字中國，強調要運用大數據提升國家治理現代化水平”[2]。

從政府治理實踐看，運用大數據改變政府治理模式和服務方式正在成為趨勢。各地涌現的政府治理創新實踐，如數據共享的“最多跑一次”，基于“聚通用”基礎上的“服務到家”等，其治理能力提升的關鍵都離不開龐大的政府數據治理體系及其運行機制的支撐。盡管政府數據治理的動機很強，甚至存在強烈的沖動乃至盲目[3]，但是當前政府在數據治理的實踐中還面臨著嚴峻的能力挑戰和“成長的煩惱”，主要集中在政府數據治理的建設模式和實施路徑還存在著思維認識碎片化與應用水平不高等問題。具體表現為：一是在政府數據匯集過程中，存在“數據煙囪”林立，“數據孤島”叢生等現象；二是政府數據分析中，結構化數據與非結構化數據混雜，數據質量不高，數據標準不統一；三是政府數據應用過程中，數據管理無序，重概念建設輕民生應用等問題，都在困擾著政府數據治理的可持續發展。如何認識政府數據治理？如何構建新時代政府數據治理的行動框架和價值評價體系？縱觀學界研究，政府數據治理在理論研究和實踐操作層面尚存在不足，以上種種都在呼喚“政府數據治理模式”的理論研究與創新。

二、數據治理的核心資源：數據

（一）數據與大數據

研究數據治理，我們繞不開其核心資源——數據這一話題。回顧人類近萬年的發展歷史，數據可以說貫穿在任何一個國家或者社會治理過程中。從結繩記事到維基百科，從泥版印刷到激光照排，從極少數人具備的能力到數十億人和更多數量的設備參與數據記錄，數據與人類歷史進程相伴而生，當今數據發展已進入到大數據發展新階段。

大數據本質是數據。對于數據的理解，目前具有代表性的觀點有“數據是對客觀世界進行量化和記錄的結果”[4]；“數據是客觀事實經過獲取、存儲和表達后得到的結果，通常以文本、數字、圖像、圖形、聲音和視頻等表現形式存在。”[5]我們可以這樣理解數據，它是對客觀世界記錄、量化、分析、重組后再現的結果。

大數據是數據存在和發展的新階段。由于計量和分析技術在不斷提升，人們測量、記錄和分析世界的渴望被極大地釋放，大數據在現代快速走進了人類社會治理的視野。有關大數據的內涵在不斷發展和實時更新。20世紀90年代大數據概念多指“大量數據和數據集”[6]等字面意思，“運用一般技術難以處理的大規模、復雜結構數據集”[6]，從規模大小、速度、關聯性、價值等方面對大數據的定義[6]。21世紀初大數據概念演進到應用階段，尤其強調在多樣和大量數據中，迅速獲取信息的能力，進而把握應用數據背后的邏輯并應用到對未來發展的研判上。這就將大數據的概念擴展到“能力范疇”，其含義遠遠超出了“參照數據”意義。維克托·邁爾-舍恩伯格在其《大數據時代》中指出，“建立在大數據的基礎之上的，當今社會所獨有的一種新型能力：以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻洞見。”[7]從中反映出大數據不僅僅是因為數據存儲、傳感和采集技術的發展而帶來的巨大數據規模，更關鍵的是依托新的處理模式，對海量數據的快速深入分析和挖掘，實現決策支持、知識發展為代表的持續不斷的數據增值服務，進而為組織和個人創造不可估量的商業和社會價值。現階段，數據發展的核心在于對數據價值挖掘和運用，促進數據在政用、商用、民用領域的服務創新和價值創造。

（二）數據發展的最新階段性特征及其實現條件

大數據的興起和廣泛應用，代表著數據發展的最新階段。我們認為大數據是在web3.0技術、移動互聯網和人工智能不同技術的作用下，非生物體等智能技術可記錄讀取、可分析預測、可再利用的高增長率信息形態。其主要特征體現在：數據可記錄讀取、可分析預測、可再利用、呈現高增長率等方面。

要想真正呈現數據的主要特征，使得數據價值變現，還需滿足一定的條件：首先，數據可記錄、讀取，但其效率的提升需要數據的標準化、量化。數據本質是一種記錄態信息。大數據、云計算、人工智能等技術發展，標志著以非生物體為主體的認知能力擺脫了人類的生理約束。數字化完成了計算機等非生物體記錄數據的問題，而數據化過程通過將數字化圖像轉換為可被識別、分析和處理的數據化文本內容，解決了非生物體的讀取、分析和認知能力問題。而數據化過程的關鍵在于建立一套量化、標準化收集工具體系。這關系到數據的一致性和數據質量。當計算機能夠利用某種數據提煉出的規律做出自動判斷，它會為提升整個社會運行效率奠定技術支撐。人工智能發展的基礎就是數據有質量的積累，當人類擁有足夠多高質量、可讀取的數據時，數據就成為新的能源和燃料，使人類智能的發動機快速運轉起來。

其次，數據可分析、預測，但其精準判斷依賴于數據的系統、動態。在對某一客觀存在進行描述時，大數據會在時間、空間維度上顯示“全息”效果，這是傳統數據時代所無法比擬的。當今世界許多國家政府、社會組織、商業領域試圖把“憑借數據治理”的模式推向極致，其原因就在于通過挖掘數據價值，在全社會范圍內發揮數據的分析、預測功能。依靠分析部門、實地調研、決策者個人經驗所做出的分析和預測，或具有孤立性，或以“靜態數字”呈現，缺乏宏觀性、系統性與及時性，難以適應紛繁復雜、瞬息萬變的社會發展變化。不論是政府、企業和個人，都需要借助于更為科學、系統、成片、動態的數據流，宏觀感知洞察社會發展的實時脈搏，深入分析和科學預測未來社會發展的方向，以便做出較為合理的決策。

再次，數據可重組、再利用，但其高增長率價值的實現需要數據的流動與共享。數據是具有高增長率價值的新型信息資源，其高增長率體現在：數據可反復使用、多人同時使用、與其他數據整合共同使用，進而產生新的價值和效用。數據記錄存在多個源頭，不同方向對同一個對象進行數據記錄，數據之間可以互相印證，使得數據在交流、移動中，可信度和質量會不斷提高。因此，只有數據流動，用于記錄、反饋和提升互動體驗的效果才會更好，能夠用于更好的量化決策。而數據不流動容易導致數據壁壘下的業務程序的繁瑣。通過數據流動和共享，一方面能有效避免數據重復采集，降低交易成本，達到提升效率的目的，另一方面也可便于人們對數據進行再利用。

三、數據治理研究的興起

當我們獲得前所未有的數據生產資料，而它正以史無前例的速度和數量進行傳輸、儲存和處理信息符號時，我們最需要做的是使我們的認知能力跟上它的發展步伐。如何有效運用數據資源；如何傳輸、組織以便儲存和獲取數據信息；如何設計高效信息分析處理、應用系統供組織使用，繼而成為國內外各界關注的重點，數據治理研究應運而生。

（一）數據治理的提出

對于數據治理的研究，國外最先提出并形成了一系列有代表性的觀點。國際數據管理協會（DAMA）提出數據治理是對數據自然管理行使權利的活動集合[8]。國際數據治理研究所（DGI）指出，數據治理是指數據相關事務的決策和權限的行使。具體來講，數據治理是處理信息和實施決策的一個責任體系。它根據約定模式運行，這個模式規定了誰可以在何種情境下，何時，采用何種信息，由誰，運用何種方式進行處理，即明確實施者、實施步驟、實施時間、實施情境以及實施途徑與方法[9]。可以看出，國外對于數據治理概念的關鍵要素包括：組織體系，規則標準，決策權，責任體系，人員和信息管理的實施方法等方面，尤其強調基于數據相關事宜的管理基礎上，所做出的相應決策和實施的行動。

（二）數據治理與數據管理

數據管理強調對數據集合自身內容的具體管理，它是基于整個數據生命周期的管理，包括收集、組織、描述、共享和保存數據，屬于被動式管理。DGI從職能角度出發，認為數據管理是確保通過數據治理制定的政策和實踐能有效地幫助數據相關工作開展的一系列活動[10]。數據治理貫穿數據管理的全過程，它更注重戰略規劃、組織以及后續績效評估和監管等，強調“決定如何做出決定（decide how to decide）”。從以上看，數據治理與數據管理的區別主要體現在：首先，數據治理既包括對數據管理，也包括對相關利益主體主動式的管理，管理范圍更廣，體系更完善。數據治理人員通常由組織的決策者和高級別管理人員及其代表組成。其次，數據治理具有方向性，以數據為研究對象，圍繞治理內容開展的組織結構、體制機制、人員配置等決策及其行動。再次，通過數據治理，組織能夠承擔數據責任，解決技術問題，從而進一步提高數據管理的能力。從這個角度看，兩者之間密不可分。數據管理是數據治理的子功能和展開治理工作的前提。

筆者認為數據治理是基于數據管理基礎上所采取的決策及其行動，主要研究：如何正確履行數據管理職責，通過一種什么樣的組織體系，設立何種規則、標準，才能做出正確的決策，進而展開相關執行活動。

四、數據驅動下的公共治理新模式：政府數據治理

復雜性時代下政府治理的權力運行、治理體系、治理效能往往無法滿足復雜多變的時代需求與公眾需求。政府數據治理新模式的構建，將通過數據治理全面嵌入政府治理過程，消解政府在治理結構、治理過程和治理效果方面的不足。

（一）數據治理與政府治理結合的基因

數據治理之所以能與政府治理過程相結合，在于數據治理作為一種新模式，同市場化改革、參與式治理、顧客導向、多中心治理等模式一樣，直面政府在權力運行、治理結構、治理效能上的痛點，為亟待解決的政府治理問題，提供了相對合理的解決思路和工具。

首先，數據驅動下的政府決策機制，可以適應復雜性治理需要，降低傳統決策風險的同時，推動科學化、理性化決策機制的形成。行政決策問題的復雜性又決定了決策主體相對單一的傳統行政決策機制存在較大的風險和不確定性。傳統政府決策機制是建立在信息匱乏的傳統社會之上的，主要依賴小數據、個人的思維過程和直覺。在信息時代，信息的共享開放增加了社會互動的不確定性，政府的行政決策風險性將大大提高。如今政府決策機制可以由人類和人機系統的機械化組件共同進行，大大降低傳統決策風險。依靠數據來驅動決策的方式在管理活動中將變得越來越重要。

其次，數據驅動下的政府治理結構，跨越政府層級鴻溝，重構碎片化的治理格局，推動協同服務治理結構的形成。分散化、碎片化的政府治理結構，會分解一個整體性政府，猶如“九龍治水”般，影響最終治理效果。一旦在政府治理過程中真正發揮出數據作用，其自身潛在的系統性、流動性、共享性特征，會彌合政府的層級和部門之間的鴻溝。通過高度發達的政府數字化建設，將數量龐大的行政機構和單位連接起來，更好提供協同性、整合性、一體化服務。借助數據治理體系，形成“中央+地方+服務型政府”扁平化結構的治理框架，為政令通達與因地制宜高度統一，政府全面向服務轉型提供堅實基礎。

再次，數據驅動下的政府治理效能，利于提升政府治理績效。由于高效治理手段的賦能，形成精準化、個性化治理結果供給。針對冰冷、僵化的服務流程如何更好的契合互聯網“馴化”下民眾的應用習慣和心理這一問題，精準化、個性化的政府服務轉型成為必然趨勢。數據治理平臺的建設，形成社會力量參與治理的有效途徑，為政府與社會的共治提供了技術平臺，同時可協助政府提供與技術變化相匹配的以“客戶”為中心的服務戰略，形成多元主體參與的形式豐富且多樣的公共服務供給機制。

（二）公共治理新模式：政府數據治理模式

政府數據治理可以看作是互聯網、信息化與政府治理融合的最新發展階段，其本質是一種數據技術驅動下的新型組織范式，是政府治理系統內部的新增板塊。從歷史回顧看，“互聯網+”與政府建設，經歷了從電子政府1.0，到網絡政府2.0再到智能政府3.0的發展變化過程。仔細分析，其本質是不同數據價值的爆發階段，對“互聯網+政府”建設的再定義。當信息化基礎設施建設、數據資源積累、數據應用承載平臺等已經發展到一定階段之后，數據就成為了撬動政府治理能力全面提升的關鍵支點，在嵌入政府治理過程后逐漸構建出提升政府社會管理能力、公共決策能力以及公共服務水平的新范式。公共治理新模式——政府數據治理模式由此誕生。政府數據治理模式是在WEB3.0技術、移動互聯網和人工智能不同技術的作用下，政務數據化基礎上逐漸生成的政府治理新形態。這不是公共事務中大數據相關技術的簡單應用，“它是一種政治權力與社會權力的組織與利用方式相關聯的社會、政治組織及其活動的形式。”[11]具體來講，政府數據治理是運用數據思維和數據方法改革和優化政府治理體系，提升政府治理能力，其背后涉及立法、行政、監督以及對公共治理活動影響等一系列活動。

對于政府數據治理的認識，可以從以下四點加以理解：首先，政府數據治理的范圍和內容包含數據驅動下政府對于自身、對于市場以及對于社會實施的公共管理活動。政府數據治理內容：一是確保公權力運行的規范化、科學化、高效化，解決的是行政系統效率和流程優化問題；二是公權力對社會資源配置的影響，即指政府與市場、社會互動中，政府在公共服務、公共管理、公共決策等方面所采取的治理行動。其次，政府數據治理過程，是包括數據資源的管理和由此所采取的行動（決策、治理、服務）的一個系統過程。再次，政府數據治理的目標，是通過數據全面嵌入政府治理過程，提升行政效率，以實現政府科學化、精準化和高效化的職能實現。最后，政府數據治理價值評估是治理民主性和有效性的集中體現。

五、政府數據治理模式框架的構建

政府數據治理，通過實現數據價值，最終提升政府治理能力。這一過程需創建一個有效的政府數據治理框架，確保應用的合法性，保障數據質量的完整性、保密性，減少風險，降低數據治理的成本與復雜性。政府數據治理框架可以為政府數據治理過程中的決策者和參與者提供一個多角度、多層次的行動指南和價值評價體系。依據價值——結構——功能——環境四個維度構建治理框架，政府數據治理模式應該是一個相互關聯、有序組合的多層次結構體系（見圖1），體現為：

核心層：政府數據治理權為核心的數據治理法律關系及社會關系，這部分牽涉政府數據治理的定位問題。

結構層：政府數據治理體系構建，基于優化政府治理運行的邏輯，圍繞數據的獲取、管理和利用體系建設，打通政府數據治理體系縱橫向關系，構建系統、動態的治理結構體系。

運行層：政府數據治理運行機制建設，建立可供政府治理主體操作的具體準則和運行領域，構建共享、開放的數據治理運行體制。

外圍層：互聯網時代政府數據治理系統的外部環境和文化因素對政府治理的影響，營造符合數據治理文化的外部支撐環境。

（一）政府數據治理核心層：數據資產與數據權

政府數據治理需要得到國家權力的授權。在全面依法治國提升國家治理能力現代化水平背景下，從立法和制度設計上明確數據資產以及數據治理權法律地位等關鍵概念，這應成為政府數據治理模式構建的核心問題。政府數據資產，是由政府擁有或者控制的，能夠為政府治理贏得合法性，并提高政府治理效率，以物理或電子的方式記錄的數據資源。政府數據權，是基于數據資產之上的控制權和管理權，可以依據其進而采取行動的權力。本質上它是政府通過法律授權所獲得的運用、分析和重組政府數據資產的支配性力量，其目的在于維護數據安全，保護數據主體合法權益，規范數據參與者行為，為政府治理目標的實現，提供重要保障的權力。

數據權的權力運行邊界需予以明確。數據權的客體主要是特定的數據集。政府所擁有數據集上存在著不同比例的“公”與“私”屬性。“公”體現在數據集合體為公共事務的決策和服務；“私”反映在公民隱私權益保障。在推行數據治理過程中，需要明確國家數據主權的存在，應以維護個人數據權利為前提，保障數據被合理使用，既防止數據濫用和侵權，也防止出現權力天然擴張性的禁錮（代碼固化）而使得數據無法被高效利用。

同時，規范政府數據治理的法律關系，即政府進行數據治理活動而因此產生的社會和經濟關系，建立數據應用法律體系。從國家層面出臺政策，明確政府部門在不同層級、不同類別對于數據治理建設的定位和職責體系；建立數據安全與風險管控機制，以立法引領制度創新，逐步完善以“數權法”為核心的與數據治理相關的法律體系建設。

（二）政府數據治理結構層：邏輯優化基礎上政府數據資源體系建設

政府數據治理結構層，主要是基于政府治理事務邏輯優化之上，以政府數據資源體系建設為核心，重塑政府治理結構。

政府數據治理結構層產生于政府治理事務的邏輯優化基礎上。政府數據治理結構是基于政府治理的需求而生，是為政府治理賦能的重要基礎和保障。它不僅僅是基于簡單的行政流程再造和工作作風改造，更多是基于政府治理內容自身的邏輯框架，即公共治理需求導向下的業務流程優化重組的根本性轉變。浙江省以數據聚變治“最多跑一次”堵點，開展“1253”公共數據共享技術體系建設，通過建設全省公共數據平臺，有效支撐全省“最多跑一次”改革重點事項相關數據資源全面整合、按需共享和有效利用，并按照事項名稱、辦事材料、工作流程、數據流程“四統一”的要求，浙江政務服務網全面梳理權力運行業務流[12]。這個過程就是基于政府治理內容自身的邏輯框架和政府權責等現實規則之下，倒逼政府轉變職能，重構政務流程，重塑政府數據基本架構體系。

數據治理資源體系建設是數據時代實現政府現代化的重要基礎設施和關鍵任務。從治理的內在需求出發，建立系統集中、標準規范、安全有序、運行高效的數據資源體系，提升政府數據資源活化和管理能級，為實現數據跨系統共享交換、創新應用提供好底層邏輯框架和規則體系，乃是結構層建設的重中之重。任何信息積累的速度和質量都是獲取能力、管理能力和利用能力之函數[13]。基于此，政府數據資源體系建設可以進一步分為政府數據獲取、政府數據資源管理和政府數據資源利用體系建設（見圖2）。

首先，建設政府數據獲取體系，匯集和統籌數據資源，最終形成“數據湖”“數據倉”等數據資源中心。數據要發揮價值的核心在于匯集數據。建設中需要關注二點：一是理順政府獲取數據來源，盤活政府自身所擁有的“數據”：包括政府業務數據、公共設施的物聯網數據與社會化政務服務數據。二是政府數據的獲取方式。通過共享、交換、采集等不同的數據手段，把能利用的數據收集和聚集起來。

其次，建設政府數據管理體系，提升已獲取數據的管理能力，包括存儲能力、組織能力和安全保障能力。關鍵要做好數據資產的質量建設。一是數據存儲的標準化建設。建立準確的數據標準體系，降低數據使用方較高的數據質量風險和數據分析難度。實現一數一源，避免未來多部門間數據比對。二是數據統籌協調組織建設。傳統基于部門間數據交換的點對點式的行政協調成本較高，建設數據統籌協調中心，匯集統籌各方數據，“隨用隨取”保證數據效益的實現。三是數據安全建設。大量來自不同政府系統的數據資源，融入數據湖中，對于這些數據如何進行安全、高效、有序的管理，以方便查詢、創造、維護和儲存的需要，也需重點關注。

再次，數據資源服務體系建設，編制數據目錄，為結合政府治理需求，進行數據應用體系基礎管理。需要結合政府治理的需求，根據獲取的不同類目的數據，編制數據資產目錄體系，對數據進行分類分級管理，為數據治理應用打好堅實基礎。按照數據的用途和開放程度，現有創新做法是將政府數據目錄分為，政府數據資源目錄、共享目錄、開放目錄等。

（三）政府數據治理運行層：數據的開放共享與應用

政府數據治理運行層探討政府數據治理權力的運行機制，可供數據治理的具體準則，如政府數據治理途徑，方式與手段。政府的數據資源的開放共享及其應用，本身將成為一種有效的治理運行機制。

開放共享是政府數據治理運行的關鍵。數據的開放和共享，是發揮政府數據治理乘數效應的關鍵策略。眾多地方實踐證明開放共享是政府數據治理運行的關鍵。浙江省在全國率先推出的“最多跑一次”改革，為推進改革，浙江省分兩批制定了《省級公共數據共享清單》，其中開放的省級單位達到57個，數據共享權限3600項[12]。根據《2017中國地方政府數據開放平臺報告/平臺體驗》顯示，2012年以來，我國已有近20個地方政府陸續推出數據開放平臺。數據利用者在這些平臺上公開檢索、瀏覽、獲取和利用政府數據，展示應用成果，并與政府部門進行良性互動，可以有效促成治理的終極模式的實現，即公民社會的成熟與自組織，主動有效參與社會公共事務并分擔責任。

構建政府數據應用體系，可謂是對政府傳統治理過程的創新。一般來說創新基于需求動因不同，可以分為兩種應用類型：

第一種類型：基于事務需求驅動，嵌入治理流程的數據支持功能。數據治理的應用可以政府治理活動范圍分為：一是面向公共管理的應用。包括部門業務流程，運行狀態、監督管理等，便于及時獲取、分析、控制、調整和備查。二是面向公共決策的應用。如審批部門可以通過數據平臺，在審批時隨時調用企業監管數據，為審批提供決策依據。三是面向公共服務的應用。以浙江“最多跑一次”、貴州“服務到家”、廣東省佛山市禪城區“數字公民：市民畫像與信用評級”以及“互聯網法院”為代表的地方改革創新都是在政府數據治理開放共享的運行機制構建中的先行者。

第二種類型：基于數據內在驅動，以數據為驅動的治理流程場景重塑。從數據出發，發現數據價值，推廣到實體事務或業務的應用中。數據分析人員通過對數據進行研究，發現數據間的關聯關系，提出新發現的業務域分析方向和應用方向，并提供給業務部門。浙江省湖州市公安局自主研發并全國首創的“民意預警AI系統”就是一個典型的應用案例。

值得注意的是，在實際應用中往往兩類應用方式是交織在一起的：數據部門在處理業務部門提出的需求中，往往會有更深一步的數據探索；而業務部門基于數據分析的結果，也往往會調整分析目標，不斷改進，并提出進一步分析的需求。

（四）政府數據治理系統外層：環境影響及文化因素

如果把政府數據治理體系構建獨立看作一個行為系統的話，它是處于一定的環境之中，本身受到環境的影響，又對環境產生反作用。信息時代要改變的不僅是信息技術與政府傳統管理體制的融合問題，還需要考慮政府組織制度、內部組織文化等非信息技術的因素的影響[14]。其關注的焦點在于政府等公共組織面臨的體制機制等環境影響及文化因素。首先，政府數據治理模式，可以看作是用數字技術服務公共治理，這本應是政府的本能，但是因為會涉及由技術引發的資源配置、組織形式、權力分配的重構，現實中可能還需面對如何突破固有格局，為治理創新賦權等現實問題。二是在以數據為驅動的新型治理框架下，海量的數據資源和能量能否有效地為政府治理所用，不僅考驗著政府治理者盤活數據價值和挖掘的能力，更受制于數據治理模式中潛在影響人們行為的認知、情感和評價等心理文化等因素。數據文化和數據治理文化的普及，是在Web3.0技術、移動互聯網和人工智能等技術背景下，轉變行政文化乃至政治文化的一個新契機，同時也為自身前行發展奠定外部環境基礎。

參考文獻：

[1] 國務院印發《促進大數據發展行動綱要》[N].人民日報，2015-09-06（01）.

[2] 習近平.審時度勢精心謀劃超前布局力爭主動 實施國家大數據戰略加快建設數字中國[N].人民日報，2017-12-10（01）.

[3] 馬亮.大數據治理：地方政府準備好了嗎？[J].電子政務， 2017（1）∶85.

[4] 涂子沛. 大數據推動精細決策[N].人民日報，2015-04-09（14）.

[5] 張紹華，潘蓉，宗宇偉.大數據治理與服務[M].上海：上海科學技術出版社，2016∶3.

[6] 連玉明.中國大數據發展與展望[M].北京：社會科學文獻出版社，2017∶2-5.

[7] 維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼斯·庫克耶.大數據時代[M].盛楊燕，周濤，譯.杭州：浙江人民出版社，2013∶4.

[8] DAMA International. The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge[M]. New York： Technics Publications， 2009∶37.

[9] The Data Governance Institute （DGI）. Definitions of Data Governance [EB/OL].（2014-11-01） [2017-01-18]. http：//www.datagovernance.com/adg_data_governance_definition/.

[10]Gwen Thomas. The DGI Data Governance Framework [EB/OL]. （2014/11/01）[2017-01-18].http：//www.datagovernance.com/wp-content/uploads/2014/11/dgi_framework.pdf.

[11]韓兆柱，馬文娟. 數字治理理論研究綜述[J].甘肅行政學院學報，2016（1）∶28.

[12]陳廣勝.以“互聯網+”撬動政府治理現代化——以浙江政務服務網為例[J]. 中國行政管理，2017（11）∶19-20.

[13]楊學山.論信息[M].北京：電子工業出版社，2016∶51.

[14]Jane E. Fountain. Building the Virtual State： Information Technology and Institutional Change [M].Washington， D.C.： Brookings Institution Press， 2001∶3-14.

【責任編輯：梁 鈞】