政府數據治理政策文本分析研究綜述

摘要：信息技術與經濟社會的交匯融合使得數據迅猛增長，當前，數據已成為重要生產要素，日益在經濟社會發展中凸顯價值。加強對數據要素本身的系統化治理與利用，構建完善的數據治理政策體系，是保障數據價值得到最大限度釋放、發揮數據資源推動經濟社會發展動力、推動數字政府建設目標實現的關鍵。當前，我國已出臺許多政府數據治理的相關政策，圍繞數據政策的學術研究也在不斷拓展和深入。本文以2011-2024年中國知網收錄的政府數據治理政策文本分析文獻為樣本，通過對政策文本所構建的不同維度進行梳理與分析，發現我國對于政策內容量化分析的研究還沒有形成統一的分析框架、有關國家層面的政策分析較少，同時，建立三維分析框架進行多維度政策文本分析的研究也亟待進行更深層次的拓展。在此基礎上，本文針對政府數據治理政策的文本分析研究提出了相應建議。

關鍵詞：政府數據治理政策；文本分析；政策分析框架；政府體系

在我國，數據的地位與作用得到了黨和國家前所未有的重視。黨的十九屆四中全會，首次將數據與勞動、土地、知識、技術等并列為生產要素。針對數據要素的治理與應用，我國已出臺 《國務院關于加強數字政府建設的指導意見》 《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》等政策，明確指出 “要加強數據治理，充分釋放數據要素價值”，與政府數據治理的動態發展過程相匹配。政府數據治理政策既涉及數據生命周期的不同階段以及數據治理的不同層次，又涉及政策內部各種政策工具的設計、組織及建構。針對這一復雜性，我國學者紛紛開展了數據治理政策研究。研究方法之一，便是政策文本分析，通過建立分析框架來驗證政策的合理性。在此背景下，分析政府數據治理政策文本，總結不同學者的政策分析框架，不僅能夠梳理政策文本的發展現狀，指導數據治理政策體系的發展與完善，也能為開展數據治理的進一步研究提供借鑒和啟示。

一、政府數據治理政策的研究路徑

對政府數據治理政策的文本分析研究主要分為以下兩個研究路徑：一是內容分析路徑。多數研究都是從政策工具的視角出發，通過分析政策工具的類型、變化和組合，發現政府使用政策工具的內在規律；[1]二是政策體系路徑。研究主要以數據治理體系內容為分析維度，進行政策分析，具體包括構建我國政府數據治理框架和應用模型變量構建數據指標。

（一）內容分析路徑

一維分析，即Roy Rothw Ell和Walter Zegveld分類法應用。從政策工具維度看，以Roy Rothw Ell和Walter Zegveld的分類法為基礎維度分析視角。早在2001年，我國學者張雅嫻和蘇竣 （2001）運用政策工具理論，針對國務院頒布的 《鼓勵軟件產業和集成電路產業發展若干政策》，分析了其在供給型、需求型和環境型三個層面的政策工具種類和數量，并提出加強軟件技術創新的政策建議；[2]周京艷、張惠娜和黃裕榮等 （2016）從政策工具視角分析了我國的大數據政策，并在供給型、需求型和環境型三個層面，結合已有研究建立細分項目，分析總結現有政策的合理性，并進一步探討完善政策的新路徑。

多維度分析，即 “Roy Rothw Ell和Walter Zegveld分類法+”的模式。黃萃、蘇竣和施麗萍等 （2011）通過建立二維分析框架，其中，X軸為基本政策工具維度，采用Rothwel分類法，對中央政府頒布的風能政策文本進行量化分析；[3]張曉娟等 （2024）建立了政策工具維度和政策執行要素維度，研究我國31個省的公共數據治理相關政策，對省級公共數據治理的政策工具展開研究。

（二）政策體系路徑

構建政府數據治理框架。周文泓等 （2023）以澳大利亞檔案館政策體系建設為例，運用案例分析法，結合我國的實際情況，提出了澳大利亞檔案館數據治理政策體系對我國政府數據治理體系建設的經驗啟示；[4]代林序、文利君等 （2023）運用文本分析法，歸納匯總了我國地方政府在數據共享、數據開放、數據資產化利用場景中治理內容的界定與規劃。[5]

應用模型變量構建數據指標。張躍勝、金文俊等 （2024）研究地方政府數字治理能力，以31個省級政府的數字治理視作研究個體案例，基于調適拓展后的 “技術—組織—環境” （TOE）框架，構建了理解政府數字治理能力的整合性分析框架；[6]劉園園、段堯清等 （2024）對地方政府開放數據治理效能進行評估分析，從管理體系與價值體系兩個維度入手，構建了包括數據基礎設施、數據資產管理、數據流通和數據安全的4個二級指標在內的評估指標體系。

二、政策文本分析維度的應用研究

政策文本分析作為一種政策量化形式，為數據治理政策提供了客觀分析依據。無論是多維分析還是內容體系，現有研究都對這些維度進行了構建與應用。關于數據治理政策分析維度的應用主要體現在以下幾個方面。

第一，政策工具維度。政策工具是執行政策的手段和機制，其有許多種分類方式，如前文所述的Roy Rothw Ell和Walter Zegveld分類法，在供給型、需求型、環境型這三個層面內，又被細分為多種政策工具，其中，主要有兩種學者的分類方式：一是姚怡帆、[7]胡世文、[8]湯志偉[9]等在研究中應用的Rothwell和Zegveld的分類方式，具體包括供給型政策工具 （分為基礎設施建設、信息技術支持、資金投入、人才培養和平臺建設）、需求型政策工具 （分為政府采購、公私合作和產業扶持）、環境型政策工具 （分為目標規劃、金融支持、稅收優惠、管理措施和法規監管）；二是周京艷、[10]范麗莉、[11]吳楊[12]等采用的蘇竣和陳勁的分類方式，具體包括供給型政策工具 （主要體現人才、信息、技術和資金）、環境型政策工具 （主要體現為目標規劃、金融支持、稅收優惠、知識產權保護和法規管制）、需求型政策工具 （分為公共技術采購、消費端補貼、服務外包、貿易管制和海外機構管理）。

第二，數據生命周期維度。在大數據生命周期中的每一個階段，數據都發揮著不同的價值與作用，因此，需要從數據生命周期的不同階段，全方位地看待數據的整體流程運作。基于數據管理的數據生命周期模型，目前尚未形成統一的標準，從當前的研究來看，主要分為以下幾個方面：其一，黃如花從開放政府數據生命周期的視角對數據政策進行主題內容分析，提出：“基于數據生命周期的數據管理由六個階段組成：包括數據創建與匯交、數據組織與描述、數據歸檔與保存、數據發布與傳播、數據獲取與利用以及數據監管”；[13]其二，夏義堃研究政府數據資產管理時提出：“政府數據管理形成了數據采集、加工、存儲、利用的管理體系”；[14]其三，鄭大慶等在研究大數據治理中提出：“大數據生命周期可以概括為7個階段：大數據應用機遇掃描與價值發現、大數據采集和預處理、大數據存儲、大數據整合、大數據分析和挖掘、大數據呈現與應用、大數據歸檔與銷毀。”[15]

第三，數據治理體系維度。經過前文的梳理，對于政策文本的分析維度，本文從數據治理的概念入手，分析政府數據治理的治理維度情況。我國學者安小米等 （2018）先從已有文獻成果中研究得出對大數據治理的基本認識，可總體概括為宏觀、中觀、微觀三個層面，探索構建大數據治理的 “概念—動議—路徑”體系框架；接著，安小米等 （2019）以政策工具維度和大數據治理的核心概念體系維度 （核心概念來源于大數據治理的 “概念—動議—路徑”體系框架）建立二維框架，分析我國大數據治理政策；黃璜 （2017）在提及數據治理時，認為數據治理可以從狹義和廣義兩個角度理解，狹義的數據治理可看作對數據本身的治理，而談及廣義的數據治理時，又可將其分為宏觀、中觀和微觀三個層面；周文泓、賀譚濤 （2024）研究檔案部門參與政府數據治理，形成了包括宏觀引導層、中觀工具層和微觀執行層在內的三個層面的檔案部門參與政府數據治理實踐框架。

三、政府數據治理政策文本分析結論

通過前文的分析不難得出，政府數據治理的政策文本分析是通過建立分析框架來進行多維度的文本分析，接下來，本文將對多維分析框架在學者研究中的應用結果進行梳理，以總結當前我國政府數據治理政策工具的使用情況。

首先，政策工具使用不當。姚怡帆等 （2023）通過建立三維分析框架 “目標—工具—效力”，對我國地方政府數據治理政策進行分析，提出在政策工具層面依然存在 “地方政府政策工具內部結構不夠均衡”的問題；張曉娟等 （2024）通過分析地方政府的公共數據政策，得出環境型政策工具 “重規范、輕審查”的特征；供給型政策工具在財政支持、人才培養方面的規制有待細化。

其次，政策存在薄弱環節。黃如花等 （2018）以我國政府數據資源管理政策為研究對象，進行主題內容分析和歸納，發現數據管理總體呈現為貫穿數據生命周期的框架體系，但存在開放數據的配套政策發展不平衡，政府數據資源管理政策存在諸多薄弱環節。

最后，宏觀層次政策較少。從宏觀、中觀和微觀的角度看，當前，我國數據治理政策集中在中觀層面，宏觀層面的政策相對較少。安小米等 （2018）通過研究大數據治理體系，發現 “大數據治理體系的相關研究，多側重于中觀層和微觀層，宏觀層研究亟待加強”。與此同時，安小米等 （2019）又通過建立二維分析框架即從 “政策工具 （Roy Roth Eell和Walter Zegveld分類法）—大數據治理的核心概念體系”維度，對我國中央政府機構公開發布的國家層面的大數據政策進行分析，得出 “我國有關大數據時代的政府數據治理政策絕大部分集中于中觀層次，宏觀層次的政策內容相對較少”，并提出應 “注重大數據治理的頂層設計”；[16]夏義堃在探討政府數據治理的主要內容及結構特征時，提出 “通常意義上所講的政府數據治理基本集中在中微觀層面”。[17]

四、結束語

過去十幾年來，關于政府數據治理領域的研究已經取得了顯著進展，在分析我國政府數據治理體系建設、政策研究等方面實現了巨大突破。研究發現，第一，政府數據治理政策文本分析尚未構建明確框架，對大數據治理核心概念體系的研究缺乏更多的實證支持，需要加強研究力度；第二，在分析框架的構建上，現有成果仍然存在諸多不足，例如，缺乏系統性和全面性等，需要加強跨學科的合作和交流，進行政策工具維度與核心概念體系等的多維嘗試；第三，未來的研究者們需要在政府數據治理領域繼續開展深入研究，以提高研究質量和水平。這不僅需要研究者們不斷努力，也需要整個學術界的廣泛關注和持續探索。

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