赛智时代：我国公共数据治理存在的问题与建议

赛智时代：我国公共数据治理存在的问题与建议摘要：随着互联网、大数据、人工智能等技术手段在政府行政管理中的加速运用，政府和公共事业单位搜集、存储了海量的公共数据，如何建设公共数据治理体系，扩大公共数据的规模和治理效率，成为业界探索的热点。赛智时代课题组通过对我国公共数据采集、公共数据管理、公共数据共享开放和公共数据开发利用等方面进行分析，并提出公共数据治理的建议。一、公共数据治理的定义目前，我国《中华人民共和国电子商务法》《中华人民共和国网络安全法》提及了公共数据，但没有形成统一内涵界定，省市层面，北京、上海、浙江、吉林等省市出台城市公共数据管理方面的政策文件，对公共数据给出了明确的范围，将公共数据归纳为“各级行政机关和法律、法规授权的具有公共管理和服务职能的事业单位，在依法履行职责过程中制作或者获取的各类数据资源”。公共数据治理是对公共数据资产管理行使权力和控制的活动集合，以数据效率、数据公平和数据安全为基本原则。

图1公共数据治理的原则二、我国公共数据治理中存在的主要问题（一）数据采集阶段：“数出多门”标准不一我国电子政务和数字政府建设已经取得了显著的成绩，各省市建立了体量惊人的数据平台，汇集了各省市内部巨量的公共数据。但由于缺乏统一的公共数据采集规范和标准，各部门按照部门自己的标准和方式进行公共数据的采集，造成了数据资源重复、多余，数据采集质量不高。（二）数据管理阶段：管理联动性弱我国各省市在加大推进公共数据管理，不断形成地方性公共数据管理制度法规，上海、浙江、吉林等省市出台了公共数据管理的相关办法，同时上海、天津、浙江、福建等省市出台了公共数据分级分类相关的政策、指南和标准，推进了当地政府公共数据管理。但目前公共数据在管理上也存在缺乏统一的制度规范问题，一方面国家层面尚未出台针对公共数据系统的、完整的相关管理规定，另一方面地方政府内部和事业单位内部没有设立公共数据管理机构或专员，在推进公共数据管理时大多依靠当地大数据局，而大数据局与各部门同属平级，造成公共数据在管理上联动性弱、合力不强，不利于公共数据管理。（三）数据共享开放：不愿享、不敢放我国公共数据的共享开放采取“授权获取，增量开放”共享开放模式，由政府建立统一的数据共享开放平台，政府各部门确定并上传本部门需要共享开放的信息和数据资源内容至数据共享开放平台。截至2020年10月，我国已有142个省级副省级和地级政府上线了数据开放平台。但目前各地数据共享开放进入“沼泽区”，各级部门在数据共享开放方面存在“不愿享、不敢放”的行为，进度开始放缓。主要存在以下原因，一是政务部门尚有较多历史数据未完成数字化，数据质量低、连续性差的情况普遍存在，政务部门间数据标准不统一，数据接口错综复杂，增加了数据共享难度和复杂度，导致各部门难以共享和开放。二是数据目录作为全市数据统筹管理的重要抓手，存在着和数据严重脱节、缺乏有效的更新机制、目录内容缺乏审核等诸多问题，难以根据目录进行共享开放。三是公共数据共享基本靠“催”，由于相关法律法规中对各部门公共数据共享开放责权边界界定不清，各部门在数据共享开放上缺乏主动共享的动力，尚未形成有效的共享开放管理闭环。四是数据开放方面没有明确规定数据开放范围，而当发生数据安全事件时，数据开放部门可能承担数据泄露的风险，各级部门在增加数据开放范围上缺少保障。五是政务部门之间在一些核心业务数据，特别是涉及公共服务、城市管理信息共享难以实现，相关数据难以获取。（四）数据开发利用：数据质量难以保证公共数据共享开放极大提升政府的运行效率，同时公共数据对公众和企业的开放，也为企业提供业务创新“原材料”，各地举办公共数据创新大赛、设立公共数据专区。但目前公共数据开发利用上效率依旧较低，主要原因是企业在公共数据开放平台进行数据目录查找和数据接口调用时，发现平台上数据目录不易找、可读性不高、数据颗粒度大以及数据量较少等问题，无法满足企业对于高质量的公共数据获取的需求。三、我国公共数据治理的建议（一） 健全公共数据标准体系建立一定统一性的公共数据采集规范，数据采集是公共数据治理的起点，采集规范对各部门数据采集方式进行明确，同时在数据采集能力上进行专业化的指导和督促，增强各部门数据采集的意识、能力，减少公共数据重复采集、标准不一现象的发生，使公共数据在采集治理环节有据可循。建立统一的公共数据质量标准，高效的公共数据质量，可以有效推动公共数据的使用，建立贯穿数据采集、数据处理、数据共享开放的公共数据质量标准，保障公共数据利用效率。推进其他数据标准体系建立，在法人、空间地理、公共数据安全服务、政务服务“一网通办”等层面形成标准规范，进一步健全公共数据标准体系，推动标准在各行业领域的实施落地。（二） 形成系统的公共数据管理规范规范系统的公共数据管理，是加快政府数字化转型的重要举措，形成公共数据治理范式的重要一环。建议各地设立专门数据管理机构或者公共数据管理专员负责部门内和对外的数据管理上的沟通和交流，增强数据管理的联动性。统筹出台公共数据管理规定，健全公共数据管理法律制度，并加快公共数据分类分级制度和标准推广，对不同类别的数据分别采取不同管理方法，对不同级别的数据分别采取不同授权和责任模式，有效约束公共数据管理行为。（三） 明确数据共享的权责机制明确数据共享的权责机制，清晰划分常态化的数据共享流动中责权边界，可以打消各级部门数据“不愿享”的顾虑。建议明确给予不同部门不同的控制权限，明确数据共享开放中各级部门的责任和义务，减少数据出现超范围共享、安全事件发生后的责任不明晰，同时明确政府数据共享的流程，突破现有“数据孤岛”和“数据鸿沟”，形成数字政府的业务大数据体系，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门的数据共享互认。（四） 明晰公共数据开放范围明晰公共数据的开放范围，可以减少各部门在数据开放上的顾虑。建议制定类似美国《透明和开放政府备忘录》、英国《数据开放白皮书》等较为详细的数据公开范围标准，使各级部门在数据集开放上具有指导性和操作性的标准规范和操作指南，也能够调动各部门、各机构开放数据的主动性、积极性，有利于形成“自下而上”和“自上而下”向结合的数据开放机制，增强数据利用效率。数据开放平台层面，进行更加科学数据开放平台设计，按照统一标准规范，实行平台各项数据实时连通和同步更新，同时建立及时有效的平台反馈机制，及时解决目前数据目录不易找、可读性不高、数据颗粒度大等突出的数据质量问题。（五）建设“制度+管理+技术”公共数据安全机制公共数据安全机制是公共数据从数据采集到数据利用的全方位的安全保障。制度层面，各部门开展数据安全定级工作，制定与之配套的数据安全防护措施。管理层面，各地方可推出公共数据安全管理规范，推进公共数据安全工作的检查与监管，对数据人员和应用的安全管理，保障数据使用安全。加强在数据管理创新、模式创新和技术创新，尤其是要积极探索应用区块链等先进技术，努力破解政府数据孤岛、信息壁垒等问题，促进公共数据管理工作持续健康发展。技术层面，围绕公共数据采集到数据开发利用的数据生命全周期，建立以人工智能、大数据、区