數字化轉型視域下的政府數據治理研究*

付 羚

“十四五”時期是我國工業(yè)經濟向數字經濟邁進的關鍵時期，數據作為數字經濟時代的關鍵生產要素，是經濟發(fā)展的新動力、新引擎。有別于傳統生產要素，數據對其他生產要素會產生乘數效應，可以強化資本、勞動力等要素在價值鏈中的價值。我國擁有世界最大規(guī)模的數據量，數據市場的發(fā)展?jié)摿薮蟆Ｈ欢斍拔覈鴶祿厥袌鲞€處于起步探索階段，數據生產要素的價值還未得到充分釋放，仍面臨著眾多新問題，還需要強調政府對數據的治理作用，因此，以數據治理為抓手探索政府數字化轉型路徑，這既是更好發(fā)揮數據的社會經濟價值的必然要求，也是政府履行社會管理與服務職能的具體體現。

一、 數據治理的內涵闡釋

“數據治理”概念最早在企業(yè)管理領域提出，可以追溯到2004年，由H.Watson等[1]研究數據倉庫治理在企業(yè)管理中的實踐而最先提出。當前，學術界對于數據治理的定義并沒有統一的規(guī)范標準，總體而言在不同角度下對于數據治理概念的解讀不同，筆者通過閱讀文獻，梳理出三個視角加以理解。

第一個視角是基于數據管理。明欣等[2]強調數據治理是對數據的整個生命周期進行管理分析，對數據進行質量管理、資產管理、風險管理等有效指導、監(jiān)督、統籌與協調管控，進而實現其價值的實踐過程。Thompson等[3]將數據治理界定為對數據資產的管理，是數據管理的發(fā)展和延伸。Abraham等[4]認為數據治理是為了充分發(fā)掘數據價值，降低有關成本與風險。安小米、許濟滄等[5]，梅宏等[6]63從宏觀層面定義，認為數據治理是在數據安全的前提下，建立健全規(guī)則體系，理順多元主體的權責關系，包含制定與實施數據相關政策、確立數據所有權、明確數據管理責任等，以此形成共建共享共治模式，釋放數據價值，賦能國家治理能力和體系現代化。

第二個視角是基于數據治理主體。一方面是企業(yè)視角。包冬梅、范穎捷等[7]認為企業(yè)通過數據治理使得數據價值得以充分發(fā)揮，數據得到規(guī)范管理，使得決策更具科學性與有效性。另一方面是政府視角，黃璜[8]從三個層面理解數據治理，認為政府作為治理主體，宏觀層面上是對整個社會數據化過程的治理；中觀層面上是對社會公共事務治理中數據資源的治理；微觀層面上是針對政府信息系統存儲數據的治理。沈巋[9]、胡玉桃[10]同樣認為政府數據治理存在不同層次的意涵，數據治理概念既包括對數據的治理，也指向利用數據進行治理，二者經常相互交織，包括：其一，出于維護數據質量和數據安全的數據治理；其二，出于提升治理能力和水平，為決策提供支撐的數據治理；其三，出于使企業(yè)和社會利用政府數據資源參與共建共治共享的數據治理；其四，出于引領全社會數字化轉型的數據治理。

第三個視角是基于要素與模式角度。鄭大慶[11]、楊學成[12]等指出數據治理概念需要從治理主體、治理策略以及治理目標等方面來把握。筆者認為這種剖析要素解釋概念的方法與索雷斯[13]15想法一致，他認為數據治理通常包含角色與組織、數據線路、政策與標準、架構、合規(guī)、問題管理、項目與服務等核心要素。同時，DAMA(國際數據管理協會)[14]18總結出數據治理的組織框架模式大致可以分為三種基本類型，集中式治理、分布式治理和聯合式治理。張濤[15]深化了以上模式，認為我國政府數據治理組織模式尚處于探索發(fā)展中，其現狀既有“集中式治理”的特征，也有“分布式治理”的特征，并稱之為“混合式治理”。

雖然學者們對數據治理的界定各有不同，筆者認為仍可以從上述概念中明確數據治理概念的核心要義：一是以釋放數據價值為目標。數據治理的根本目的就是通過一系列標準化、規(guī)范化的流程，挖掘數據的價值并將其高效率轉化為經濟價值或社會價值。二是以多元參與治理為途徑。數據治理不僅僅是以政府或者某一社會組織為主體，而是逐步走向多元主體的模式，共建共治共享原則在數據治理領域仍然適用。三是以保障數據安全為底線。國家、企業(yè)以及個人數據安全是數據治理的前提，保障數據在安全的前提下有序流動，保障數據隱私不被侵犯是開展數據治理工作的出發(fā)點。因此，筆者認為，數據治理的內涵是在保障數據安全的前提下，多元主體協同探索數據價值最大化的過程。

二、 政府探索實施數據治理的現實動因

當前，大數據作為新一輪工業(yè)革命中最為活躍的技術創(chuàng)新要素，正在全面重構全球生產、流通、分配、消費等，對全球競爭、國家治理、經濟發(fā)展、產業(yè)轉型、社會生活等方面產生全面深刻影響。黨的十九屆四中全會歷史性地將數據作為與勞動、資本、土地同等重要的生產要素，數據將在數字時代發(fā)揮更加重要的創(chuàng)新作用。從國際視野來看，世界各國圍繞數據領域方面的博弈日益激烈，關于數據跨境流通、數據主權管轄等問題討論不斷。與此同時，基于國內視角，政府在數字化轉型的道路上同樣面臨公共數據共享、數據資產產權、敏感數據泄露等矛盾與隱患。可以看到，數字經濟蓬勃發(fā)展的同時也帶來新挑戰(zhàn)，因此，在數字化轉型背景下的政府積極開展數據治理探索，具有重大的現實價值與意義。

(一) 數字經濟發(fā)展呼喚數據治理

1. 數據霸權主義日益盛行

隨著數字經濟的高速發(fā)展，數據霸權主義勢頭逐步顯現，主要表現為兩個方面：一方面是設置數據流動壁壘。國際社會存在的貿易保護主義正在向數據領域蔓延，很多國家制定了數據跨境流動限制政策。“據不完全統計，全球出臺跨境數據流通政策法規(guī)的國家已超過100個，針對跨境數據流通的多層次監(jiān)管政策體系初步形成，如歐美隱私盾、 APEC的跨境隱私規(guī)則、數據本地化存儲、告知同意規(guī)則、‘白名單’制度和技術保護要求等，這些監(jiān)管規(guī)則推動數據保護主義日趨浮現”[16]。聚焦國內，我國當前數據流動渠道仍然閉塞，區(qū)域之間、地方與中央之間、政府與其他市場主體之間的數據壁壘同樣沒有打破，“數據孤島”現象仍沒有被消除。另一方面，數據霸權主義還表現在巨頭數字公司日漸強大的權力，沖擊數字經濟時代的全球治理秩序。“隨著資本權力和技術權力在國家行為體內部的擴張，新的異質性行為體將在國際關系活動中發(fā)揮更加重要的作用，不同類型的行為體因其不同的特性將帶來不同的運行規(guī)則及行為邏輯，由內而外地推動國際體系變革的發(fā)生。”[17]巨頭數字公司可以利用政府在數據治理過程中對其所產生的技術依賴，逐步構建起數據霸權，提升自身在全球治理體系中的話語權比重，影響甚至挑戰(zhàn)全球治理秩序。

2. 數據權力亂象日漸勃興

數據權力是指憑借技術優(yōu)勢，從而對其他主體的決策和行為等方面產生的影響力和控制力。當數據權力沒有“藩籬”予以限制就會滋生亂象，比如當前較為嚴峻的由數據歧視所引發(fā)出新的社會不公現象。“大數據殺熟”究其本質，是價格歧視在數據領域的表現，經濟學中的一級價格歧視理論被認為在現實中很難實現，但在數字經濟時代，大數據分析可以使“看人報價”成為現實，對顧客特征進行“精準畫像”并收取差異化價格，新客與熟客在相同的商品或服務面前，卻承擔不同的價格，數據的濫用已經構成對消費者的歧視性對待。更重要的是，消費者個人的消費偏好與網絡搜索關鍵詞等數據信息均屬于個人隱私數據，即便平臺已經獲得消費者授權同意后進行使用，但用來“殺熟”已然涉嫌違規(guī)使用隱私數據。

3. 數據安全形勢日益嚴峻

一方面，數據跨境問題存在安全隱患。海量數據的集中匯聚意味著對國家數據主權安全造成威脅，因而加深了各個國家對數據主權的擔憂。目前，地址空間分配、協議標識符、域名系統等全球互聯網基礎技術仍由美國為主導，與此同時，路由器、服務器和操作系統等關鍵軟硬件核心技術也由美國公司掌控。雖然世界各國對數據安全問題高度重視，但不可否認，數據主權保障能力不平衡現象十分顯著，美國在數據領域的領先優(yōu)勢對各國數據安全保障能力造成現實壓制，這也倒逼全球數據治理進程加速。另一方面，“數據黑箱”致使政府治理面臨諸多不確定性風險。“數據運行的過程中，特定主體可以依據自身價值偏好和利益意圖來對數據的采集、分類和分析等環(huán)節(jié)施加影響，進而使得數據運行過程中的部分環(huán)節(jié)處于黑箱之中，數據黑箱問題也由此產生。”[18]從現有的數據存儲狀況來看，政府雖然擁有大量的公共數據和政務數據，但由于缺乏相應技術積累，數據存放以及管理的系統大多由巨型平臺企業(yè)研發(fā)，因而也就存在企業(yè)為自身利益最大化對數據進行技術手段處理的隱患或資本尋租的可能，進而對政府治理帶來諸多不確定性的風險。

(二) 新時代推動高質量發(fā)展的客觀要求

黨的十八大以來，我國高度重視發(fā)展數字經濟，將數字經濟上升為國家戰(zhàn)略。習近平總書記強調：“數字經濟發(fā)展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量”，明確指出要“構建以數據為關鍵要素的數字經濟，在創(chuàng)新、協調、綠色、開放、共享的新發(fā)展理念指引下，推進數字產業(yè)化、產業(yè)數字化”。習近平總書記還特別指出要“運用大數據、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能等前沿技術推動城市管理手段、管理模式、管理理念創(chuàng)新，從數字化到智能化再到智慧化，讓城市更聰明一些、更智慧一些，是推動城市治理體系和治理能力現代化的必由之路，前景廣闊”。這些重要論述既表明了數據作為新的生產要素與經濟高質量發(fā)展之間的耦合促進關系，又啟示政府亟需轉變治理思路，以數據治理為抓手，積極進行數字化轉型的路徑探索。

1. 促進經濟增長

數據成為第一要素是數字經濟的最重要特征，由此也重塑了經濟的生產、交換、消費流程，成為賦能經濟高質量發(fā)展的新動能。高質量經濟增長的底層邏輯不是要素的簡單疊加，而是追求要素達到高效率的組合，比如，數據可以通過與其他要素有機耦合形成效率提升機制來促進經濟高質量發(fā)展，而這個過程也可以被理解為是一個國家經濟數字化深化的過程，其本質是傳統生產要素實現了新組合下更高效率的創(chuàng)新發(fā)展。由此，在追求高質量發(fā)展的目標下，數據越加深與其他生產要素的結合，所帶來的總產出增長貢獻就會越大，從而使得全要素生產率幅度提升，最終極大地促進經濟高質量增長。

2. 加快政府數字化轉型

從全球視角來看，隨著治理實踐能力的提升，全球治理與國家治理之間的雙向互動已成為趨勢，而全球數據治理則會更有利于這種“整體性治理”的發(fā)展。例如，在全球積極探索數字化轉型的背景下，各國政府在數據治理探索過程中的先進治理模式或治理思路，可以為全球數據治理提供樣本與參考，有利于他國政府數據治理水平的提升，加快政府數字化轉型的速度。與此同時，對于已經相對成熟且可復制性強的經驗，可以在全球政府數據治理領域予以推廣和移植，不斷地學習總結升華經驗的過程也會強化全球數據治理的廣度與深度，從而達成“數據治理交流共同體”。

從國內視角來看，一方面，數據治理有利于數字時代的城市智慧治理。數字化轉型背景下的城市治理是由海量數據流構成的，無論是有形的物質生產，還是無形的服務，都體現為開放、統一、可讀取、可計算、可流動的數據集成，數據驅動成為城市治理的新模式。政府數字化轉型的核心任務之一是數據治理，公共事務治理流程、社會管理模式憑借精準與智慧的數據治理得以持續(xù)改進。另一方面，數據治理有利于改進優(yōu)化政府組織結構，提高政府綜合治理能力與水平，同時也有助于充分調動社會參與公共治理與監(jiān)督的積極性，改變傳統政府治理結構中信息不對稱的現狀，實現真正意義上的去中心化與扁平化，“通過技術、信息與數據等實現各種元素、物件、部件、組織、人員的連接，構建一個融合技術應用、制度創(chuàng)新和能力迭代的城市治理新體系，形成城市政府、企業(yè)、社會組織和市民等多元協同治理的新格局，打破傳統城市治理的分離、脫節(jié)和割裂，提升城市治理績效”[19]。

三、 政府開展數據治理的掣肘因素

在政府數字化轉型的大背景下，政府如何開展數據治理成為廣受關注的熱點議題。它不僅是新時代下政府治理的重要內容，也是科學、有效利用數字技術進行政府治理的重要條件，因此有著重要現實意義。當前，我國政府在數據治理領域還處于探索階段，盡管已經取得很大進展，但由于區(qū)域之間政府實踐水平參差不齊，依然面臨“數據割據”、數據質量良莠不齊等突出問題，分析政府在數據治理過程中的掣肘因素有助于進一步提升政府的數字化能力。

(一) 碎片化困境影響政府數據治理深度

當前，我國政府數據治理尚未走出部門化、碎片化，以管控為導向已成為共識，與治理能力現代化的目標要求還有一定距離。例如，由于科層制和部門條塊分割的制約，政府內部不同部門面臨組織協調與整合不夠的問題，機構職能重疊、部門目標分散、目標沖突等矛盾都會使得政府數據治理難以形成合力。與此同時，隨著大數據技術的發(fā)展，各地方政府相繼成立大數據治理中心、大數據管理局和數字經濟局等治理機構，但針對數據治理的管理機構或組織部門尚未成立。“據有關資料統計，在全部的數據治理機構(包含省級機構)中，34.7%的治理機構命名為‘大數據管理局’，11.6%的治理機構命名為‘大數據管理中心’，8.4%的治理機構命名為‘大數據發(fā)展管理局’，此外則以大數據局、大數據政務局、大數據管理服務局、大數據發(fā)展局等冠名。”[20]治理機構的隸屬部門也各不相同，有的歸屬于政府主管，有的歸屬經信委或發(fā)改委等職能部門。治理主體間的差異會嚴重影響數據治理的效果，致使橫向跨政府部門的數據開放共享尤為艱難。政府內部不同部門呈現數據分布碎片化、數據權屬不明、數據質量參差不齊、數據標準不統一、數據治理權責分工不明確等現狀，給政府數據治理帶來一系列難題。綜上可以看出，組織不協調會阻礙政府數據治理的深度。

(二) 機制困境影響政府數據治理進度

由于不同地域數字經濟發(fā)展水平不一致，政府數字化轉型力度與速度也相應存在差異，因而政府在數據治理能力方面也存在進度差距。數據治理制度規(guī)則不兼容會帶來很多棘手問題，例如會阻礙數據的自由流動，限制數據的整合與使用，以及重復存儲數據會增加成本，等等。筆者認為，在政府探索數據治理過程中存在的機制困境主要表現為兩個方面，一是數據流動缺乏統一的量化標準。相對于實物資產來講，數據區(qū)別于有形商品，數據不存在折舊問題，不會被消耗，不可以通過資產負債表被計量，同時，數據還具有非排他性。這些差異使得數據很難進行貨幣價值評估。目前為止，無論是學術上還是社會上對于數據資產價值的定義并未統一，人們對數據資產價值的理解未達成共識，尚未建立具有權威性的數據資產價值評估模型，數據資產價值評估標準更多局限于基礎概念和理論研究階段，而數據只用大規(guī)模流動才能真正體現價值，才會有創(chuàng)新可能。數據價值計量標準缺失，在一定程度上將阻礙數據社會化跨境流通，使得區(qū)域之間的“數據鴻溝”差距越來越大。二是數據共享機制與激勵機制亟待完善。數據資源在不同主體之間能夠進行共享是構建數據協同治理體系的重要前提。一方面，大數據時代，數據量增速迅猛，僅依靠政府單一主體掌握儲備全部高價值數據并不現實，因而需要不同主體之間展開數據資源的協同共享。雖然當下很多地方政府已經意識到數據資源共享機制的重要作用，相繼出臺了一些政策和法規(guī)文件，對關于數據共享方面做出了制度安排，但上升到法律層面的較少，更多只是規(guī)劃、意見和文件，這導致多元治理主體參與數據資源共享的積極性并不高。另一方面，其他的市場主體諸如相關的社會組織、數字企業(yè)、數據生產商等雖然掌握了大量有價值的數據資源，但出于對商業(yè)安全、數據隱私、同行競爭等考慮，與政府全面共享數據資源的意愿不強。概言之，多元治理主體難以協同行動共同參與數據共治，相關體制機制等頂層設計的不足影響政府數據治理的進度。

(三) 利益平衡困境影響數據治理廣度

有效的數據治理范式一定是政府、企業(yè)與個人三者利益的協調與平衡，但實踐中更多的是呈現出三者訴求無法同時滿足甚至存在沖突的困境，限制了政府數據治理廣度。第一，個人數據權利易受侵犯。企業(yè)如何使用個人數據權利界限不明，導致侵犯個人數據權利的行為層出不窮。即使個人用戶知道企業(yè)正在搜集自身信息，但并沒有關于個人數據的使用以及流向等方面的知情權，常處于被動狀態(tài)與劣勢地位。第二，政府與企業(yè)數據資源不對稱，政府實現高效數據治理仍存在現實障礙。大量的高價值數據更多由企業(yè)實際占有和使用，政府缺乏對關鍵甚至具有戰(zhàn)略價值重要數據的掌控，這也導致政府在工作運行中無法直接應用企業(yè)數據。在資源不對等的現實困境下，政府缺乏與企業(yè)就數據權利互動溝通的有效機制，話語權較弱。國際數據公司(IDC)發(fā)布的《2025 年中國將擁有全球最大的數據圈》白皮書指出，2025年中國將擁有全球最大的數據圈，其中企業(yè)級數據圈在中國數據圈的占比將達到69%。由此可見，未來政府與企業(yè)之間的數據資源不對稱程度將會進一步加深。第三，政府主權與個人數據權利不相協調。政府在行使職能的過程中常常需要使用涉及隱私信息的個人數據，并且政府在調取、查閱個人數據的流程中也會有隱私泄露的風險。尤其在后疫情時代，政府經常需要在應急情況下，出于服務公共利益的目的，強制且未經同意地獲取特定個人的數據信息，這極易造成政府數據主權與個人數據權利的博弈，疫情期間政府對于個人數據的采集就曾引起廣泛探討。破除各主體之間的利益平衡困境，是政府數據治理擴展廣度的重要課題。

四、 數字化轉型視域下政府數據治理的推進路徑

當前，數據治理的統一規(guī)則尚未形成，現有規(guī)則主要由以歐美日為首的發(fā)達國家引領制定。面對這一現實格局，我國各地方政府應以數字化轉型為契機，搶抓數據治理窗口期，以期謀求更多主動權。

(一) 積極踐行數據協同治理理念

全面推進數字化轉型的底層邏輯就是要求提升數據協同治理水平，構建政府、企業(yè)、社會等多元主體協同治理機制，充分發(fā)揮各自功能和優(yōu)勢，凝聚數據治理合力。筆者認為，要落實數據協同治理理念，一是要明確多元主體在數據協同治理中的分工與職能。就政府視角而言，主要是發(fā)揮好引導功能，在數據治理戰(zhàn)略規(guī)劃制定、規(guī)則體系完善、市場監(jiān)管等方面履行職能，同時協調好各治理主體的功能發(fā)揮，鼓勵數字經濟企業(yè)通過開發(fā)利用數據創(chuàng)造更多價值，同時也鼓勵其通過技術創(chuàng)新探索保護隱私和數據安全途徑。對于其他市場主體，如與數字經濟相關的行業(yè)組織、研究機構等，也要鼓勵其積極參與數據治理，提供更多專業(yè)支撐和智力支持。同時還要引導公民參與數據治理，暢通拓寬公民表達、互動和監(jiān)督的渠道。二是構建與完善各主體參與數據協同治理的激勵機制。以提高社會組織、企業(yè)和民眾數據共享的積極性與主動性為導向，制定相關政策措施，鼓勵和引導治理主體積極提供有價值的數據資源，發(fā)揮各類治理主體自身優(yōu)勢，共同實現數據治理的跨部門、跨區(qū)域、跨層級的互動合作。三是通過理念宣傳增強數據治理中非政府主體的協同參與意識。唯有意識到數據協同治理的重大意義，才能形成協同行動的內在驅動力。通過對社會組織、企業(yè)和民眾等治理主體數據責任意識的宣傳教育，強化其對政府數據協同治理的認同，尤其是要意識到政府數據的有效治理實現的是社會公共利益，與各類治理主體的自身利益密切相關，在大數據時代背景下，對數據的安全、共享、開發(fā)、利用和管理不僅是政府的職責，也是社會組織、企業(yè)和公民的共同責任。

(二) 規(guī)范數據內涵界定，構建數據治理體系頂層規(guī)劃

當前，不同地域政府對于數據的分支概念諸如公共數據、政務數據等理解不一致現象嚴重，內涵界定模糊，加大了數據治理的難度。例如，筆者通過梳理部分地方政府出臺的政策文件中關于數據的定義，發(fā)現在“公共數據”“公共信息資源”“政務數據”“政務數據資產”等方面理解存在差異，所包含的內容也不相同。因此可以看出，要想提速數據治理進程，界定各種專業(yè)術語概念、明確其內容是亟待解決的事項。

在明晰數據相關概念后，政府則要從頂層設計角度為數據治理夯實根基，填補當前政府數據治理在政策法規(guī)、標準規(guī)范等方面的不足與空白，加快規(guī)則和標準的動態(tài)創(chuàng)新。一是優(yōu)化大數據治理組織機構。在專業(yè)機構方面，英國政府則專門設置了獨立機構負責協調多方機構參與數據治理，成員包含政府自身部門、民間組織、私營部門等，同時還成立了專業(yè)咨詢委員會和指導小組，形成獨立審查機制，為政策標準的出臺和落實提供專業(yè)支撐與建議反饋。這些探索經驗都可以為我國推動政府、企業(yè)、行業(yè)組織、智庫以及社會公眾等多元主體參與數據治理提供思路與參考。地方政府可以嘗試建立由政府牽頭的大數據治理委員會，專職負責政府內部的數據治理以及跨部門的數據流動共享，形成強有力的跨部門協調流程，促進不同種類數據的深度融合。二是建立數據利益補償機制。數據價值往往存在感知差異，即同樣一份數據在不同主體、不同地區(qū)的價值與作用可能完全不同。因此，從主體角度，政府要加強與其他治理主體間的溝通與聯系，在數據治理全過程中實現與社會組織、企業(yè)和民眾等治理主體間權、責、利的有機結合，由此形成平等協商、互利共贏的多層次補償機制。從區(qū)域角度，也要堅持構建區(qū)際利益平衡機制。近年來，長三角在探索區(qū)域一體化進程中逐步積累了跨行政區(qū)域的平衡經驗，當前可以率先探索利益補償機制、利益分成機制、利益仲裁機制、利益磋商機制等在政府數據治理領域的應用，為城市群、城市圈、城市帶提供前沿性可復制性樣本。三是形成與大數據治理相適應的人力資源體系。“政府數據治理的關鍵在人，調研中幾乎所有部門都反映人才不足問題”[21]。當前政府工作人員的數據意識與能力在不斷提升，但專研于數據治理領域的人才仍然不足。因此，政府可以在常規(guī)的“引進+培養(yǎng)”傳統模式下，打造兼具專業(yè)知識與數據治理知識的專業(yè)復合型人才隊伍。同時，政府部門還可以通過與數字經濟企業(yè)互派員工掛職學習的形式，使雙方在合作中提升復合型能力，進一步了解政府或市場的最新需求。

(三) 提高數字技術自主開發(fā)能力

當前，政府雖已經儲備一定數量的數據，但由于政府不同部門的數據儲存在各自數據庫中，且格式各異，使得各方數據難以有效整合，無法充分發(fā)揮政府的數據優(yōu)勢。同時，數字時代的政府還需警惕由資本主導的數據權力的威脅，在數據存儲、處理、分析以及智能算法等方面加大投入力度，盡可能在數據和算法等方面減少對一些巨型數字平臺企業(yè)的技術依賴。因此，注重提升政府的數字技術核心開發(fā)能力，是保證政府數據安全治理的關鍵。

一方面，涉及保密性質的政務數據，政府要在數據存儲、處理和分析系統的研發(fā)上加大投入力度，可以通過鼓勵國有獨資或國有控股的通信企業(yè)單獨或聯合研發(fā)相關技術與系統，以此減少政府在數據治理底層技術架構方面對巨型平臺企業(yè)的依賴，確保政務數據的安全，弱化資本在數據和算法上的技術優(yōu)勢。另一方面，不涉及保密性質的其他公共數據管理，政府則應該加強與市場力量的合作，探索設計具有跨部門和跨地域的數據資源交換共享服務功能，促進規(guī)范化標準化的數據共享機制形成，實現對數據的申請、審核、流動和使用的全流程監(jiān)管。同時，京津冀、長三角以及珠三角等區(qū)域還可以利用數字企業(yè)總部經濟優(yōu)勢，充分發(fā)揮集聚效能，針對數據治理進程中的出現的技術困境，如數據智能采集、數據智能清洗、數據智能應用等方面積極聯動協作，實現新的創(chuàng)新。

(四) 試點數據治理創(chuàng)新方法

在激烈的數字經濟競爭環(huán)境下，各個國家都在積極探索政府對于數據治理的路徑，筆者認為我國各地方政府可以在總結歸納國際先進創(chuàng)新經驗的基礎上，結合實際情況進行本土應用，如可以先聚焦人員與機構兩方面，選取具備一定基礎條件的地區(qū)或城市進行試點探索。

從人員來看，可以探索設立專門職位來推動跨數據信息共享和業(yè)務協同，比如首席信息官(CIO)職位。“政府的首席信息官是世界數字政府排名中的一個重要指標”[22]。美國是世界上最早建立首席信息官制度的國家，該職位有三方面主要職責，首先是向高層管理人員提供政府信息化、數字化發(fā)展建議與指導，其次是落實有關信息技術等相關事項的實施，確保數據治理工作順利開展，最后是對數據資源進行高效宏觀調控，提升數據資源管理運作效率。目前，《上海市全面推進城市數字化轉型“十四五”規(guī)劃》中正式提出推廣“首席信息官”“首席網絡安全官”制度，試點推行“首席數字官”制度。無獨有偶，廣州市印發(fā)《珠海區(qū)數據經紀人試點工作方案》，以此探索開展數據要素市場流通中介服務。可以看出，數字經濟發(fā)展水平較高的地區(qū)已經率先在數據治理領域進行創(chuàng)新嘗試，筆者認為具備條件的其他省市同樣可以依據當地實際情況設立有關職位，為日后政府數據治理提供經驗支持。

從機構來看，根據加拿大政府經驗，聯邦政府針對數字治理的需要，對其部門職能與機構設置進行了重置與調整，主要包括：設立加拿大服務局(Service Canada)，在總體上管理政府網站以及線上和線下的政府服務；設立加拿大共享服務局(Shared Services Canada)，負責政府內部的信息技術服務和基礎設施建設，該部門整合了來自 44 個部門和機構的資源與渠道，優(yōu)化了政府數據中心和網絡系統；改組加拿大公共服務與采購部(Public Services and Procurement Canada)，負責政府的采購流程與相關事項；在財政委員會秘書處設置首席信息辦公室(Chief Information Office)，負責數字服務、信息管理和辦公網絡的跨部門運作，為隱私保護和信息訪問提供指導，并對政府的數字能力建設和項目管理提供支持；在樞密院辦公室內部成立溝通與咨詢秘書處(Communications and Consultations Secretariat)，主要針對開放數據和公民參與進行工作。聯邦政府機構的重新設置和職責的明確劃分有利于為改革提供全局性和整體性的指導與支持，同時也為政府橫向行動的實現提供可能[23]。我國地方政府也可嘗試設立專門的機構以加強部門間數據流動的協作能力，促進數據治理的合作，并提供有關服務改進和技術問題的解決方案。

除了人員與機構的設立與重新調整，政府還可以試點探索數據治理的跨界合作，諸如數據信托。福山指出：“個人權利模式和政府自上而下的監(jiān)管都沒法創(chuàng)造出‘信任’。數據主體和監(jiān)管部門不信任數據控制者，數據控制者不信任數據處理者，數據控制者、數據處理者之間也相互不信任。而如果在最基礎的層面上無法建立起最基本的信任關系，再多的賦權和規(guī)制也都無濟于事。”[24]201數據信托的設想則可以成為解決數據領域中“信任赤字”窘境的有益嘗試。當前，數據信托存在兩種不同的方案：一種是美國的“信息受托人”方案，目前仍停留在理論闡述階段；另一種是英國的“數據信托”方案，通過建立第三方機構提供獨立的數據信托服務。英國已經推動了各種數據信托試點，提煉出數據信托生命周期的六個階段和五種法律結構，為各國開展數據信托實踐提供了重要參考。可以看到，當前數據信托這一前沿領域探索空間廣闊，我國地方政府可以在學習經驗的基礎上歸納出適合我國政府數據管理的解決方案，從而為我國政府數據治理提供新的思路。