面向政府數據治理的數據資產價值系統仿真評估

朱 澤，段堯清，何 丹

0 引言

當前，各個行業都在探索數據治理所帶來的數據價值再造，我國許多政府機關部門也在積極嘗試。數據治理的意義在于將數據作為資產進行一系列權力控制，以實現其價值最大化[1]。因此，如何評估數據的價值和有效性，是關系到數據治理方向和治理質量的重要環節。我國政府數據治理尚處于發展期，由于其數據資產具有區別于其他主體的特征和復雜性，在以往的相關研究中，較少將政府數據資源作為資產進行價值管理和挖掘。本文分析政府數據資產的特征，并按照數據治理各個環節在數據資產中的價值體現進行相應評估，從而明確政府數據治理中的價值構成，以幫助政府更好地對數據資產進行價值開發和管理。

1 研究綜述

當數據治理業務逐步向政府主體拓展時，政府數據資產概念成為重要論題。在數字治理研究中，有學者提出數據治理目標是“在管理數據資產的過程中，確保數據的相關決策的正確有效，確保數據管理活動的有序可控，確保數據資產得到正確有效的管理，并最終實現數據資產價值的最大化”[2]，認為數據治理的前提是將數據整合成為數據資產。但是，政府數據資產有別于社會企業或其他社會單位的數據資產。

首先，政府數據資產具有典型的多元異構特征，數據量龐大、結構復雜，這是由政府的社會監管者職能所決定的。其數據來源涉及社會生活的方方面面，表現形式多種多樣，如圖1所示。

圖1 政府數據資產來源

其次，政府數據資產的價值難以量化。不同于企業以營利為主要目的資產價值表達，政府數據資產大部分都是公益性的，其價值具有潛在性，即使產生了價值增值也很難進行量化研究。經濟學中對于資產的價值評估主要有3種方法：市場法、成本法和收益法[3]，其中市場法和收益法都需要一定的價值參照，即市場同類資產價格或資產的未來預期收益，而政府數據資產通常不具備這些參照。

最后，政府數據資產的價值效用形式多樣。政府數據資產的核心功用并不是創造商業價值，而是支持政府運行和服務人民群眾。因此，在評估政府數據資產的價值創造能力時，將與其價值評估面臨同樣的問題，即缺乏明確的經濟標尺，一些間接受益和外部效益難以準確衡量[4]。

政府數據資產的特征也為其資產的價值評估帶來了一些困難。以往的研究認為，數據資產具有3個基本特性：可控制、可計量和可變現。因此，眾多政府數據資產評估案例都從這3個特性出發進行價值提煉，從而實現評估。“可控制”代表政府數據資產的管理特征，涉及存儲、調度、分配、保管等過程，相關研究多為存儲機能、安全保護相關制度和措施的評估[5-7]。“可計量”代表數據資產的數量特性，良好的數據資產必定是可量化的，可量化的前提是數據標準的制定和結構的分類，部分研究針對數據的各項計量標準化問題展開評估。這類研究元數據標準、數據分析、存儲標準等角度，對特定政府部門的數據進行評估[8-9]。“可變現”能力是政府數據作為資產最具代表性的特征。以往針對政府數據價值的研究，大致分為兩類：一類是借鑒企業資產管理的經濟視角進行評估，如數據資產價值評估[10]、數據經濟質量評估[11]；另一類是從政府數據的績效角度進行評估，如政府信息共享能力評估[12]、政府數據開放度評估[13]、平臺建設及利用情況評估[14]。

上述3個基本特征是政府數據價值體現及評估研究的普遍切入點。政府數據資產的特殊性使其市場價值和使用價值難以統一，生產價值和使用價值分離。目前大多數政府數據資產評估都采取了構架指標體系的評分制。這類指標體系可以在一定程度上反映政府數據資產的部分抽象價值，但缺乏具象的經濟價值載體，在數據治理活動中，難以形成一套統一有效的價值衡量標準，無法滿足數據治理背景下數據資產價值發現的要求。因此，當數據治理活動的主體由企業轉向政府后，政府數據資產能否形成更全面、更立體的數據資產價值發現和評價體系，將成為政府數據治理的重要一環。

2 政府數據資產價值結構系統分析

2.1 政府數據資產價值系統邊界

當政府數據由資源向資產轉化，由管理向治理轉變時，政府數據資產的價值衡量就需要更加流程化的方案。從經濟學的角度看，資產的價值被認為是其基礎價值和使用后產生的增值的集合。基礎價值是資料生產為其帶來的客觀價值，取決于數據資產收集和管理過程中的資源投入、數據資產規范程度以及生命周期等。這些價值是生產過程中其他資源的價值投入轉化而成的，是其最基本的價值屬性。而數據資產的生產資料屬性也會在其利用和共享后帶來一定的經濟效益，形成一種綜合價值；這種價值體現在數據資產使用后產生的經濟增長或社會效用的提升。

但是，政府數據資產的公共屬性決定了其缺乏完整的商業供應鏈條，依賴于收益、市場要素、競爭環境等因素的傳統價值評估方式將難以應用。同時，沒有完整的商業供應鏈也使政府數據資產客觀價值和價值增值二者間缺乏明確的事實關聯，成為政府數據資產價值判斷的一個難點。因此，在以往的研究中，對于政府數據資產價值的來源判斷通常有兩個方法：一是從產品視角，將政府數據資產作為生產成果進行產品價值鑒定，包括資產的成本構成分析、產品生產線分析、數據質量代替評測等；二是從應用視角，依據政府數據資產的應用場景和受眾對象，對其使用過程中產生的社會效益和用戶反饋進行評估，包括開放程度、平臺使用情況、數據活性、用戶評價反饋等。這兩種價值來源基本決定了政府數據資產價值的系統邊界。在政府數據資產價值研究中，可能有更多元化的價值組成形式和差異化的實際情況，但在系統界定中，還是需要以上述邊界為主，去除一些可能的個體性情況。

2.2 價值結構的因果分析

政府數據資產的產生初期是政府信息部門根據相關需求，依靠政府各相關部門對部門內部或相應社會領域產生的重要數據進行采集，并通過一定的成本投入進行數據轉化、篩選、存儲，因此來源部門的數量、涉及的領域數量與政府數據資產的數量呈正相關關系。而成本的構成主要包括投入的人員成本和軟硬件成本，成本的投入與數據資產的數量和質量也呈正相關關系。數據資產數量的增加一方面會影響到數據的質量；另一方面也會影響到數據使用所產生的附加價值。為此，數據資產利用階段所產生的價值可以從兩個維度來評價，即數據的質量和數據的使用活性。數據質量中對數據資產價值有直接影響的變量包括：元數據標準缺失率、新鮮度、數據容量、價值密度等；而數據使用活性主要來源于用戶視角的行為體現，包括數據瀏覽量、數據集下載量、用戶反饋率、數據可替代系數等。另外，用戶的反饋又能反作用于數據資產的再生產，擁有優質反饋的數據資產說明其使用價值較高，因此在數據的再生產中會獲得較高的優先級別。

政府數據資產的價值形成具有動態性和反饋性。在技術實施和數據收集過程中，從數據行為到資產轉換中耗費的人力與物理成本、固定投入，再到數據資產的質量和生命周期，以及面向用戶的數據流通率、獨占性等，都使政府數據資產的價值形成一個多變量、高階次、多回路、非線性的復雜系統。由此來看，政府數據資產的動態評估依賴于對這一復雜系統的認識和量化。因此，本文嘗試利用Vensim Dss軟件開展政府數據資產價值評估。本研究依據相關分析，建立因果關系回路圖，如圖2所示。

圖2 政府數據資產價值系統因果關系回路圖

3 流量存量圖及方程構建

3.1 流量存量圖構建

政府數據資產的價值體現在從收集治理的產生到提供社會使用的全過程。政府數據資產價值構成系統動力學流程圖，則是對政府數據資產產品的生產－利用－再生產過程及其價值結構的分析描述。系統結構分析包括邊界確定、變量及其相互間作用性質的因果關系分析。在對政府數據資產價值進行結構分析的基礎上，可繪制相應的系統流程圖。數據資產的可利用量、政府數據資產的數量、數據資產評估價值為存量；生成率、涉密和私有數據比率、獲取率、再生率等為流量；人員成本、軟硬件投入、數據集瀏覽量等為常量，數據集數量、數據資產可替代系數、等為輔助變量。對于數據資產評估價值，價值增量為其流率，主要由預期數據使用溢價和用戶反饋率組成，詳見圖3。

圖3 政府數據資產價值系統流量存量圖

(1)成本投入(人員成本、軟硬件投入)——數據集數量——數據資產可利用量的正反饋回路。這條反饋回路反映了數據資產的價值一部分來源于政府在數據收集和生產階段投入的人力與物質成本，其機制是成本投入增加，數據來源和類型更多元，從而提升了質量，整體表現為數據產量增加，進而可用的高質量數據也隨之增加。

(2)數據資產數量——數據資產可替代系數——預期數據使用溢價的負反饋回路。這條反饋回路表明：數據資產數量和類型的增加，可供用戶使用的數據類型隨之增加，數據間的替代性增強，從而提升了數據間的競爭性。但是，數據資產可替代系數增加意味著數據資產的價值冗余也隨之增加，因此會一定程度上降低數據資產的預期價值。

(3)數據集數量——數據集瀏覽量——數據集下載次數——再生率的正反饋回路。該反饋回路表明了用戶行為模式對數據資產再生產的正面影響。其機制是用戶的使用行為對數據資產的生產形成正反饋，即被大量利用的數據集將刺激再生產，從而增加這類數據的價值。

3.2 評估模型的數據設定與仿真

模型的數據設定與公式賦值需要參考相關案例[15-16]，并對數據進行回歸分析、相關預測等，部分數據還需依據具體單位的實際情況進行設計。本文的部分數據來自武漢市數據公開平臺等，數據條目共4，590條。本文通過統計分析反映數據使用活性的瀏覽量、下載量等數據，對于部分無法獲取數據的公式，則通過相關平臺的協作者進行模擬取值。本模型的公式設定如表1所示。該模型通過Vensim Dss模型測試，構建表現合理。

表1 政府數據資產價值系統動力學模型參變量

對模型的運行，時間范圍設定為1年，數據資產價值評估的變化曲線如圖4所示。其中，前6個月的數據價值增值會比較緩慢，后期則集中增長，一定程度上符合成本價值穩定、使用價值增長存在的客觀事實。同時，在仿真的過程中，如果涉密和私有數據比率超過45%，數據集的訪問、下載和使用量會呈現負增長趨勢。總體來看，模型的仿真效果比較符合實際情況。該模型表明，在成本價值和使用情況數據明確的前提下，政府數據資產價值的經濟表現可用一個具體的評估數值來表達，且就資產增值能力而言，存在一個6～7個月的緩沖期。在具體的應用場景中，該模型能有效提供經濟變化指標，從而為政府數據治理提供更明確的量化標準。

圖4 政府數據資產價值評估曲線

4 結語

本文通過對以往政府數據資產價值相關研究的梳理，提出了傳統政府數據資產評估中存在著的標準化問題。在當前政府治理的新形勢下，政府對數據治理全過程的把控，需要有規范化的數據資產價值評估方案。為此，本研究提出了不同于傳統政府數據資產價值評估的新模式，引進系統動力學方法，對政府數據資產采集、處理、管理、利用、再生產的全過程中可能存在的價值因素進行模擬，構建政府數據資產價值系統因果關系回路圖和流量存量圖，嘗試為政府數據資產治理提供明確的價值導向和分析工具，并揭示政府數據資產全生命周期的內部規律和運轉機制。總體而言，依靠系統論能夠在一定程度上解決政府數據資產價值評估中缺乏市場量化工具和組成結構復雜的問題；但政府數據資產的重要性和敏感性，也為這類研究帶來了困難和阻力。政府數據治理的研究還處在探索階段，其中的數據價值評估既是重點也是難點。同時，各地政府部門的數據資產情況和內部環境各有差異，在實際的量化評估中還需要依據具體情況對模型進行修正和完善。