開放數據背景下美國政府支出數據標準的啟示*

李紅芹 翟 軍 鄒書怡

（1.大連海事大學航運經濟與管理學院 遼寧大連 116026；2.山東工商學院會計學院 山東煙臺 264005）

1 引言

美國的預算透明度一直處于世界領先水平，國際預算合作組織（International Budget Partnership，IBP）2017年發布的預算公開指數（OBI）顯示，美國得分為77分，排名第8位，屬于重要預算信息基本對外公開的國家[1]。財政透明是開放政府合作組織（Open Government Partnership，OGP）國家必須具備的四個條件之一，同時“財政與合同”是《開放數據憲章》（G8 Open Data Charter）承諾積極推進的14個重要領域之一[2]。美國作為OGP和G8成員國，在2015年10月27日發布的第三輪國家行動計劃（2015—2017）[3]中包含了“財政透明”的內容，提出根據《數字問責和透明法案》（以下簡稱《數據法案》）[4]的要求來完成聯邦政府支出數據的標準化，從而增加政府支出的透明度。美國作為開放政府數據運動的領跑者和推動者，政府支出領域是其重要開放數據領域之一。

建立和實施一套政府支出開放數據標準是《數據法案》的核心內容，該標準應是“廣泛可用的、非專有的、可搜索的、平臺獨立的且機器可讀的標準”。2013年5月9日美國政府發布了《開放數據政策：將信息作為資產管理》備忘錄[5]，提出有效管理信息生命周期的每個階段,重構數據收集和創建過程，采用數據標準促進互操作性和開放性。美國開放數據研究組織數據基金會（Data Foundation）2016年發布的《聯邦開放數據現狀》指出[6]：政府數據每100個核心數據集有超過90個不存在標準模式，如果沒有標準模式來定位它們，軟件很難直接使用這些數據集。出現這種情況的原因在于，目前開放數據僅在用戶可用性和機器可讀性方面努力，沒有關注數據標準，因此數據基金會將標準化視為開放數據不可或缺的步驟之一。同時數據標準也是OGP總結的各國在供給側（Supply Side）建設的13項主要內容[7]之一。

國家審計署審計科研所從數據標準應用領域聯邦支出角度分析了《數據法案》對我國財務支出公開及審計工作的啟示[8]；朱琳等做了美國政府數據開放政策與實踐研究，從數據管理和價值方面指出數據標準平臺USASpending.gov為用戶提供了更易使用的界面和更清晰直觀的數據展示[9]。文章將對美國政府支出數據標準構建及實施進行分析，以期為我國開放數據的數據標準制定提供參考。

2 數據標準

2016年4月29日，美國財政部發布了政府支出數據標準的完整版本即“《數據法案》信息模型模式”（DATA Act Information Model Schema，DAIMS）。數據標準主要包含三個方面：數據字典、數據收集及創建過程、機器可讀標準。

2.1 數據字典

數據字典定義了機構必須報告的數據，是數以百計的不同數據元素的術語、定義、格式和結構的權威來源，同時為數據消費者提供上下文，以便更好地理解數據。數據標準概念信息模型[10]從領域級、組件級、元素級和元數據級四個級別提供了數據字典制定的完整視圖，不同級別之間的關系和模型如圖1所示。

圖1 數據標準概念信息模型

Level 1:領域級

目前,數據標準僅支持美國聯邦政府的支出，如圖1中最外層的左半區域所示。右半區域指明了未來DAIMS可能支持的領域,如美國國際開發署、世界銀行和金融行業數據標準。

Level 2:組件級

組件包含一組相關的數據元素，表示一個業務功能或一個實體。組件獨立依賴于業務需求,可以共享數據元素。根據《數據法案》要求，政府支出數據至少包含以下要素：項目活動、對象類、接受者、交易類型、支出類型等。據此，DAIMS組件包括以下五類（圖1組件級左半部分）:①賬戶余額，包括聯邦預算賬戶余額、對象類、項目活動；②獎項財務:包括聯邦獎項賬戶、對象類、項目活動、獎項；③獎項細節——撥款和其他財務資助，包含財務資助獎項和獲獎者屬性；④獎項細節——采購，包含采購獎項和獲獎者屬性；⑤獲獎者/接受者，包含獲獎者和接受者的詳細信息。未來DAIMS組件包括：收益和融資，績效。

Level 3：元素級

數據元素是一個數據的原子單元的描述，具有精確的語義。數據標準通過領域和組件定義數據元素及其關系。首先財政部和行政管理預算局根據五大組件建立了六大數據標準，共57個數據元素[11]，分為兩大類。第一大類是現有的FFATA數據標準，包括以下五類：

Awardee and Recipient Entity Data Standards：獲獎者和接受者實體信息，包括獲獎者/接受者法定實體名稱及唯一標識、法定實體地址、最頂層法定實體標識等共10個元素，元素編號為1—10，元素編號用于文件定義；Award Amount Data Standards：描述獎項的資金信息，包括聯邦活動義務金額、非聯邦資金金額、獎項金額等5個元素，元素編號為 11—15；Award Characteristic Data Standards：描述每個獎項的特點，包括獎項類型、識別號及描述、父獎項識別號、獎項修訂號等22個元素，編號為16—37；Funding Entity Data Standards：描述資助實體信息，包括資助機構、子機構、辦公室的名稱及代碼共6個元素，元素編號為38—43；Awarding Entity Data Standards：描述授予實體信息，包括授予機構、子機構、辦公室名稱及代碼共6個元素，元素編號為44—49。

第二大類為根據《數據法案》要求新添加的數據標準。如前所述，《數據法案》擴大了FFATA的公開范圍，要求發布機構的財務狀況和預算信息，因此需要增加描述機構及獎項賬戶信息，《數據法案》構建了新標準Account Level Information，共8個元素：50號對象類Object Class、51號財政部賬戶符號Treasury Account Symbol、52號預算授權撥款Budget Authority Appropriated、53號義務Obligation、54號未盡義務余額Unobligated Balance、55號其它預算資源Other Budgetary Resources、56號項目活動Program Activity、57號費用Outlay。

然后，財政部根據數據收集和創建過程的要求定義了八大文件：文件A撥款賬戶明細、B對象類和項目活動細節、C獎項財務細節、FABS財務資助代理提交細節、D1獎項和獲獎者屬性（采購）、D2獎項和獲獎者屬性（財務資助）、E額外的獲獎者屬性、F分級獎項屬性。文件定義使用了上述六大標準中的數據元素。需要強調的是，文件中的數據元素與標準中的數據元素并不是直接對應的，比如數據標準中51號元素財政部賬戶符號Treasury Account Symbol（TAS）在文件中對應7個元素：51（A）分配資金機構代碼、51（B）接受資金機構代碼、51（C）資金可用期間開始年度、51（D）資金可用期間結束年度、51（E）可用類型代碼、51（F）主賬號、51（G）子賬號，元素都是51，但是后面有具體的編號，因此數據標準中的57個數據元素不是簡單的數據屬性，文件中的數據元素則是其包含的屬性[12]。數據字典從元素所在文件、標簽、定義、使用和分組五個方面介紹了每個數據元素，共565個元素，具體參見文獻[13]，這里不再詳細介紹，文件的具體內容將在數據收集和創建過程中根據提交抽取規則進一步具體定義。

Level 4：元數據級

元數據是美國開放政府數據的建設核心之一，提供了數據的一個或多個方面的信息，為建立共識和共享提供基礎。數據標準DAIMS的元數據定義了聯邦支出數據字典中每個數據元素的名稱、類型、長度等屬性，具體元數據屬性參見表1。

表1 數據標準的元數據屬性及含義

DAIMS依據ISO/IEC 11179元數據標準進行數據元素命名和定義，ISO/IEC 11179提供了標準化數據元素名稱和描述的指導，實現跨組織數據的共同理解。具體使用的標準包括：①ISO/IEC 11179-3[14]描述數據元素的屬性；②ISO/IEC 11179-4[15]指定需求和建議來起草在元數據注冊表中注冊的數據定義；③ISO/IEC 11179-5[16]指定命名約定。對于數據字典中每個數據元素的具體元數據屬性取值將在數據收集及創建過程中進行界定。

DAIMS元數據將帶來以下好處:允許資源發現——通過相關標準將相似資源聚集在一起,區分不同的資源,并提供位置；互操作性——可被機器和人類理解,實現跨庫搜索；數字識別——提供持久的標識符；歸檔和保存——實現數據對象溯源，從起源到如何被修改，詳細記錄其行為。

2.2 數據收集及創建過程

圖2數據標準信息流[17]描述了數據收集及創建過程：從機構如何從自有的財務和獎金系統收集并提交數據，到數據法案代理如何從機構提交數據中抽取數據，如何驗證數據并發布到公共網站和數據庫。整個信息流分為提交階段、提取階段和驗證階段，圖的左側是《數據法案》增加的季度報告，右側是FFATA原有的每日報告或每月兩次報告。

圖2 數據標準信息流

提交階段：圖2左側機構每個季度從財務管理系統提取數據上傳到數據法案代理，上傳數據包括A撥款賬戶、B對象類和項目活動、C獎金財務，文件提交規范將在下文介紹。圖2右側獎金系統至少每月兩次提交數據到財務資助代理提交文件（FABS代表獎金提交門戶ASP），然后進行字段級別的驗證，通過驗證后上傳到公共網站和數據庫；同時獎金系統每天上報數據到聯邦采購數據系統（Federal Procurement Data System，FPDS），然后由FPDS上傳到公共網站；接受者傳遞數據到FFATA分級獎項報告系統（FFATA Subaward Reporting System，FSRS）和補償的官員數據（SAM），FSRS和SAM系統每天上傳數據到公共網站。

提取階段：《數據法案》代理自動從公共網站和數據庫提取獎項和獲獎者屬性數據，生成D1獎項和獲獎者屬性（采購）、D2獎項和獲獎者屬性（財務資助）、E額外的獲獎者屬性、F分級獎項屬性四個文件，提取規范將在下文介紹。

驗證階段：《數據法案》代理對文件A,B,C進行字段級驗證；然后對文件A到D執行跨文件驗證；最后進行機構驗證數據，通過驗證后放到公共網站和數據庫。

2.2.1 報告提交規范RSS

數據標準定義了報告提交規范[18]（Reporting Submission Specification，RSS）為聯邦機構提供提交指導，是一個針對機構提交內容的人類可讀數據標準。

（1）文件內容

從圖2可以看出，提交文件包含A,B,C和FABS四個文件，RSS對這些文件包含的具體數據元素及每個數據元素的具體屬性進行了詳細介紹。以A文件為例，詳見表2。

表2 A 文件包含的數據元素

表2第一列Element Number將文件與前文介紹的六大數據標準的數據元素聯系起來，從該列可以看出，表中的所有元素均來自Account Level數據標準。另外，如前所述，文件中的數據元素并不直接對應數據標準中的57個數據元素，而是對應其屬性，元素編號后有后綴，如51（A）。后綴“_FYB”和“_CPE”表示獲取的數據是財政年度開始還是當期結束，表明該元素取值有日期上下限。

（2）文件提交要求

在提交格式方面，RSS規定采用四個獨立的CSV或TXT格式文件提交, 四個文件分別對應于文件A,B,C,FABS的具體信息，其中A,B,C三個文件每個季度提交一次；FABS文件每月至少提交兩次。文件格式及內容要求包括：①所有值都使用逗號或豎線分隔；每一行的值由換行符分隔。②標題行：即文件的第一行包含該類型文件（A,B,C,FABS）的所有數據元素名稱列表，這個列表的元素名稱必須與該類型文件在RSS中的數據元素匹配，順序可以任意。注意,即使是可選元素,機構不填寫也必須在標題行提供。③內容行：每行必須包含與標題行相同數量的逗號或豎線分隔的數據元素值，數據值必須采用與標題行相同的順序。數值類型元素的值不能是空白,但可以是零，可選元素的值可能是空白的。

2.2.2 接口定義文件IDD

接口定義文件[19]（Interface Definition Document，IDD）提供了如何提取數據，是一個從外部數據源提取內容的人類可讀數據標準。《數據法案》代理每個季度將獎項，分級獎項，獲獎者屬性提取到D1到F的文件：D1文件來源為FPDS；D2文件來源為ASP；E文件來源為SAM；F文件來源為FSRS。D1和D2主要提取提交機構和機構指定日期的獎項數據；E提取D1和D2文件中的最高補償官員信息；F文件提取D1和D2文件中獎項相關的分級獎項數據。IDD也采用了表1中的元數據屬性對每個文件的數據元素進行說明，支持利用元數據來理解從采購系統和財務資助系統提取的數據。

2.3 數據標準的機器可讀版本XBRL

《數據法案》的數據標準同時提供了人類可讀版本和機器可讀版本。財政部和行政管理預算局確定將可擴展商業報告語言XBRL（eXtensible Business Reporting Language）作為聯邦政府數據標準機器可讀的版本。XBRL[20]是將會計準則與計算機語言相結合，用于財務信息交換的國際公認標準；通過數據統一為其他軟件提供數據源，實現一次錄入、多次使用。數據標準的機器可讀版本XBRL[21]的分類標準結構如圖3所示。

圖3 數據標準機器可讀版本XBRL的分類標準結構

XBRL分類標準包括模式文件和鏈接庫文件[22]（標簽鏈接庫、引用鏈接庫、展示鏈接庫、定義鏈接庫）。標簽鏈接庫是元素的人類可讀的描述標簽，此處用于數據元素標簽屬性定義。引用鏈接庫為元素提供參考信息，從圖3看出，這里有三個引用鏈接庫，分別提供了57個元素類及其對應屬性、元素與外部系統（圖2中的FSRS，FPDS，ASP）之間的映射關系、數據元素的具體屬性值（表1第1列）信息。展示鏈接庫表達元素之間的層次關系，這里包含提交抽取和消費者兩類；定義鏈接庫對元素的其他關系加以說明，在DAIMS中用于維度定義。下面簡單介紹一下數據標準機器可讀版本XBRL的定義。

2.3.1 模式文件

圖3中橢圓代表了模式文件，一共有六個模式文件，最核心的是core。daims_core_v1.2_2017-12-22（簡稱core）文件包含了DAIMS具體數據元素的定義，例如：

其中，name為元素名稱。type為元素類型，取值為模式文件types中定義的類型。該文件定義了83種數據類型，包括枚舉值的定義，保證XBRL報道的事實取自一個預定義的值集；規范值輸入，提高數據的一致性和可比性。substitutionGroup替代組屬性，表明該元素是數據項item、元組tuple（聯合數據項）還是部分parts（用于引用鏈接庫），模式文件parts用于部分元素定義（如表1中第1列屬性）。id是計算機易于識別的名字。xbrli:periodType為時間類型屬性，表明元素值存在于某個期間duration還是具體時點instant。此處還省略了一個屬性abstract，用于標識元素為抽象元素還是具體元素，默認值false表示具體元素，此時該屬性可省略不寫，抽象元素不是數據標準中的數據元素，不需要賦值，不會出現在實例文檔中，其存在的目的是為了滿足展示鏈接庫表達元素層次關系和維度定義的需要，如award_dates_heading。抽象元素的存在導致XBRL定義的元素個數569并不等于A-F八個文件元素個數之和565（圖3包含具體元素個數），另外A-F文件中有重復的數據元素，XBRL定義時不需重復定義。

2.3.2 定義鏈接庫

daims_package_v1.2_2017-12-22_def是DAIMS維度定義。維度[22]是對數據采取切片、切塊和旋轉等方式分析數據，使用戶能夠從多角度、多側面地觀察數據，進而深入了解數據所包含的信息及內涵，類似于數據透視表。DAIMS維度根據消費者在撥款賬戶、財務賬戶和獎項三個方面的需求，建立相應的維度，Appropriations Account下建立了一個基礎數據項撥款賬戶、一個維度撥款賬戶，域包括賬戶信息和金額信息兩個；Financial Account下建立了一個基礎數據項、一個維度，域包括項目活動對象類、賬戶信息和金額信息三個；Award下建立了四個基礎數據項：獎項機構、地理位置、獎項及獲獎者屬性（財務資助）、獎項及獲獎者屬性（采購），四個維度：獎項識別維度、位置維度、財務資助獎項維度、采購獎項維度，后三個基礎數據項各有兩個維度并共享獎項識別維度。以Award下的財務資助獎項維度信息為例，從維度術語對表3進行分析：①基礎數據項即要分析的項目如財務資助獎項；②超立方體是維度的集合，如財務資助超立方體包含兩個維度獎項識別by_award_identifiers_entry_id_dimension和財務資助獎項by_financial_assistance_awards_dimension；③維度是描述基礎數據項的一個側面或角度，如獎項識別維度；④域是描述一個維度所形成的集合，如獎項識別維度下的域有5個，包含獎項活動、獎項日期、獎項機構、資助機構、接受者屬性；財務資助維度下的域為財務資助屬性域financial_assistance_attributes_heading；⑤域成員是具體的域信息，在DAIMS中對應數據元素，如財務資助屬性域的域成員：聯邦國內資助目錄號碼cfda_number、記錄類型record_type,對應文件D2的具體元素。

3 數據標準實施指南

為了協助聯邦機構使用數據標準，美國財政部和行政管理預算局編寫了《DATA法案實施手冊》，涵蓋八個關鍵步驟,包括：第一步，組織團隊：建立主要事務專家工作組，開發機構項目計劃；第二步，評價元素：學習《數據法案》數據元素，向行政管理預算局和財政部提供反饋；第三步，庫存數據：定位機構現有系統的元素，識別差距，集體討論改進；第四步，設計和制定戰略：建立集成團隊，捕獲所有數據元素，并提交實現方案到行政管理預算局；第五步，準備提交到數據法案代理的數據：學習報告提交規范RSS和接口定義文件IDD，建立模式和機構數據之間的映射引擎，實現系統變化來捕獲數據；第六步，驗證代理輸出，確保數據是有效的:建立從機構系統檢索數據的方法，利用代理“驗證引擎”修正提取；第七步，更新數據和系統:傳遞數據并驗證到財政部的提交過程；第八步，提交數據:機構登錄MAX.GOV提交數據到財政部并分析數據。

表3 數據標準中的維度定義

同時，為了提高使用數據標準生成的聯邦支出數據集的創新應用，美國開放數據研究組織數據基金會在2016年5月、2016年9月和2017年6月[23]舉行了三次《數據法案》培訓活動。美國財政部也發布了一系列的分析工具來幫助機構和公眾了解聯邦支出數據集，如數據庫快照和API功能。數據庫快照通過亞馬遜關系數據庫服務RDS（Relational Database Service）為用戶提供了聯邦支出數據庫及其使用步驟，該數據庫每周更新[24]，聯邦支出的GitHub API庫包括使用RDS數據庫快照結構的Python模型[25]以及利用該數據庫的API源代碼。API頁面https://api.usaspending.gov/則為用戶提供了入門教程和當前可用的端點，用戶可學習并利用數據創建新的應用或服務。另外，財政部托管在GitHub上的新數據實驗室（見網址：https://datalab.usaspending.gov/）提供了聯邦賬戶、承包商、支出分類和政府工作強大的可視化,可免費獲取源代碼。

4 數據標準實施效果

根據《數據法案》的要求，2017年5月9日所有機構都必須使用政府數據標準報告它們的支出數據，截至目前已經執行了一年多，以下是網站USAspending.gov上的實施效果。

4.1 原始數據提交情況

登錄https://www.usaspending.gov/#/網站，點擊網頁上Agency Submission Files下的Download Raw Files按鈕，可看到機構提交的原始文件，根據RSS要求提交文件分成兩類Raw Financial Assistance Files和Raw Quarterly DATA Act Files，分別對應于前文所述的FABS和A,B,C,D1,D2,E,F。

Raw Financial Assistance Files下的FABS提交文件按照年度、機構、月份逐層管理，進入月份可看到機構提交的文件，當前網站包含了2017年11月份至今的文件，文件格式均為csv，下載文件查看其內容包含了FABS文件的所有元素，并且每個機構提交的FABS文件均采用了相同的格式和數據元素，方便用戶進行相應的數據比較。Raw Quarterly DATA Act Files下的A,B,C,D1,D2,E,F文件是按年度、季度、機構逐層管理，選擇具體季度，可看到按機構排序的文件，每個機構包含了上述七個文件和一個提交說明，當前網站包含了2017年第二季度Q2至2018年第一季度的文件。

根據《數據法案》要求，2018年5月9日前財政部和行政管理預算局提供免費下載功能，從上述過程可以看出，當前提交的文件已經實現了下載功能。

4.2 XBRL實例文檔

XBRL實例文檔是通過引入分類標準模式文件中的元素，根據真實數據對元素進行賦值而生成。

以https://fedspendingtransparency.github.io/data-model/網頁上2017年第2季度的實例文檔為例，文檔包含了AppropriationsAccountPackage.xbrl、AwardPackage.xbrl、FinancialAccountPackage.xbrl三個文件，從消費者使用的角度進行分類，圖4為撥款賬戶包里c-01賬戶的信息。

daims-core命名空間為http://www.treasury.gov/DAIMS/v1.2/2017-12-22/core，daims-core:treasury_account_identifier為模式文件core中定義的數據元素財務賬戶符號。contextRef為自定義的上下文，此處表示具體的撥款賬戶c-01，以區分不同賬戶相同元素的賦值。unitRef指定數值型數據項的度量單位，u-pure在文件前面定義，表示沒有度量單位的純數字，decimals表示小數位數，此處為0。圖4共定義了15個數據元素的具體信息，包括財務賬戶符號1580、財務賬戶標簽011X0082、分配機構代碼020、可用類型代碼X表示無限期承擔義務、主賬號0082、子賬號000、撥款給非洲開發銀行、報告機構代碼011、名稱為總統行政辦公室、主管組織08、財務報告實體名字為財政部、功能代碼150、描述為國際事務、子功能代碼151、描述為國際發展和人道主義援助。

圖4 撥款賬戶包XBRL實例文檔賬戶c-01的具體信息

借助于XBRL，網站提供了豐富的可視化、多維度分析以及向下鉆取功能。以圖4中的聯邦為例，其鉆取路徑為：機構——賬戶——項目活動——對象類，探索過程可視化顯示并可隨時返回任一層，方便用戶詳細了解一項支出的來龍去脈。

圖5 USAspending.gov…Contracts…and…Purchases 元數據文件定義

4.3 與 Data.Gov 對接

2013年開始，美國政府開放數據網站Data.gov以“目錄聚合”的方式從外部網站采集元數據聚合到Data.gov上，使得用戶能夠“一站式”瀏覽全國范圍內的所有開放數據集[26]。在Data.Gov上可以找到兩個支出相關的數據集USAspending.gov Contracts and Purchases[27]和USAspending.gov Grants and Loans[28]，點擊兩個數據集頁面上下載資源處的按鈕，均進入USAspending.gov網站的定制獎項數據頁面[29]，實現了兩個網站之間的關聯。

同時，每個數據集都提供了元數據文件Data.json，圖5為USAspending.gov Contracts and Purchases元數據文件定義。

文件類型為json，JSON語法采用鍵值對形式，圖5中加粗部分如@type、accessLevel、bureauCode等為鍵，冒號后面對應其值。該定義提供了數據集的數據類型、訪問級別、數據更新頻率、發布部門代碼、聯系人及Email、描述信息（機構支出信息，允許訪問網站USAspending.gov包含的數據）、訪問URL、下載URL、數據集標識符、發布時間、關鍵字、修改時間、定位頁面、發布者及上級組織、數據集名稱。

同時，Data.gov還提供了溯源元數據（provenance metadata）描述該數據集的來源，屬性包括Metadata Context、Metadata Catalog ID、Harvest Object Id、Harvest Source Id、Harvest Source Title等，具體解釋可參見文獻[26]。

5 對我國的啟示

美國政府支出數據標準是為滿足聯邦支出數據開放要求而構建的，《數據法案愿景和價值》[30]描述了它的價值：通過訪問一個統一的聯邦支出數據集，公民、機構、監管機構和接受者都將獲得短期、中期和長期收益，公民可詳細了解政府支出，獲得更好的服務；機構可簡化報告過程并利用標準實現機構內的信息共享，提高內部管理效率；監管機構可以分析和洞察支出類別，打擊欺詐、浪費和濫用；接受者可了解競爭對手，同時消除合規成本。我國可借鑒美國政府支出數據標準的構建經驗，可著重從以下幾方面的啟示入手，建立相關領域的數據標準。

5.1 采用基于共識的方法構建數據標準

標準構建是一個復雜的過程，需要多方協作。DAIMS的構建就采用了基于共識的方法[31]，財政部DAIMS模式團隊管理不同來源的變更請求，包括數據法案項目管理辦公室、行政管理預算局、USAspending.gov網站團隊、機構和公眾，通過工作組會議、周期性反饋、與機構代表的定期會議建立共識。我國在建設數據標準的過程中也應廣泛聽取各方意見，建立溝通和反饋的渠道，以提高數據標準的質量和可用性。

5.2 建立與行業標準相協調的數據標準

作為一個與行業數據標準化最佳實踐相協調的美國政府標準，數據標準DAIMS利用并符合以下聯邦指導和架構[10]：XBRL、美國聯邦企業架構（U.S. Federal Enterprise Architecture，FEA）[32]、聯邦參與的自愿開發和使用共識標準符合性評估活動政策——OMB通告NO.A-119修訂版[33]、OMB備忘錄M-13-13。我國在制定數據標準時，也應充分考慮現行業標準，建立與行業標準相協調的數據標準，提高數據標準的兼容性和可用性。

5.3 設計機器可讀的數據標準

美國《數據法案》的數據標準同時提供了人類可讀和機器可讀版本，機器可讀版本XBRL為實現數據的自動處理奠定了基礎，同時滿足了數據可視化顯示和比較分析的要求，提高了信息透明度。我國從2002年開始對XBRL標準進行研究，2004年上海證券交易所開始XBRL報告試點，自2008年報開始，上交所要求所有上市公司提交XBRL報告，并在其網站[34]上披露供使用者分析。2005年2月深圳證券交易所啟動XBRL試點，2009年2月深交所要求所有上市公司采用XBRL實例文檔呈報年報[35]。由此可見，我國在XBRL使用方面已經卓有成效，但是目前我國的 XBRL 技術主要用于企業，政府尚未使用。因此，我國政府應該學習數據標準DAIMS的XBRL構建經驗，結合我國企業應用 XBRL 的實踐經驗，推動XBRL 在我國政府數據標準構建中的應用。

5.4 建立永久的數據標準管理機構

美國《數據法案2022》[36]報告提出：DAIMS缺少一個永久的管理機構。財政部和行政管理預算局只負責根據數據法案的要求開發和實現數據標準，但它們缺少永久管理DAIMS所需的資源，無法確保DAIMS在未來應用的靈活性和穩定性。如果DAIMS被擴大到州和地方支出甚至國際支出，將遠遠超出這些機構的司法管轄區。因此，報告建議聯邦政府應考慮長期建立一個獨立的非營利組織維護數據標準。我國在建立數據標準時也應考慮標準管理機構問題，避免標準在后期的執行中出現問題。

6 結語

美國政府已經認識到數據標準的重要性，并在《數據法案》中增加了強大的數據標準授權立法。我國學術界已經開始了這方面的研究，翟軍等綜合分析了高價值數據開放的先進經驗，提出了4階段數據發布流程，指出在數據發布階段應提供數據字典、元數據記錄、機器可讀格式[37]。黃如花等基于數據生命周期視角提出我國政府數據開放在數據創建采集、組織處理、存儲發布、發現獲取、增值評價階段的障礙，指出在數據組織處理階段，應根據一定的標準，對數據類目、元數據元素、數據格式等加以規范[38]。馬海群等指出我國政府開放數據沒有統一的標準，信息孤島、數據口徑不同和格式多樣阻礙了數據共享，建議制定數據表示標準、數據采集標準、行業大數據應用標準等多個標準[39]。具體實踐方面，我國近20個地方政府開放數據網站已上線[40]，國家統一數據門戶網站www.data.gov.cn也在建設中[41]，但目前尚未關注開放數據的數據標準建設，而政府開放數據的質量問題日益凸顯，工信部印發的《大數據產業發展規劃（2016—2020年）》指出我國大數據產業存在“數據質量不高，數據資源流通不暢，管理能力弱，數據價值難以被有效挖掘利用”的問題，并提出加快推進工業大數據等重點應用領域相關國家標準的研制[42]。隨著我國開放數據的深入發展，開發數據標準將是一個十分必要且緊迫的課題。

（來稿時間：2018年12月）