6月@@2日上午@@,“2018数字@@政府@@与政务大数据@@@@@@建设高层研讨会@@”在@@北京国际展览中@@心召开@@,本次@@论坛由国脉数据@@研究院主办@@,北京国脉互联信息顾问有限公司@@、浙江蟠桃会@@网络技术有限公司承办@@,国脉海洋信息发展有限公司支持@@,来自国内政务大数据@@@@@@领域的@@管理@@者@@、研究者@@、实践者等@@@@200余人到场参会@@。

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▲2018数字@@政府@@与政务大数据@@@@@@建设高层研讨会@@召开@@

  在@@研讨会上@@,国脉智慧城市@@研究中@@心主任孙泽红@@@@发表了题为@@“数字@@经济@@框架下的@@政府数据@@治理@@逻辑@@@@、路径与实践@@”的@@主题演讲@@。她将当前热门的@@@@“数字@@经济@@”与政府数据@@治理@@结合@@起来@@,指出要从政府@@、市场@@、社会三@@维角度@@,从政府数据@@纵横结构的@@复杂性逻辑@@@@、政府数据@@治理@@与市场@@经济发展的@@适应性逻辑@@、政府数据@@治理@@与社会治理体系的@@协同性逻辑@@三@@个层次@@来思考政府数据@@治理@@的@@逻辑框架@@@@;从实践角度出发@@,为加强政府数据@@治理@@@@,要实施大数据@@@@全生命周期管理@@@@,树立开放的@@数据@@@@思维@@@@,实现有效的@@数据@@@@共享@@@@,开展精准的@@数据@@@@应用@@@@。

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▲国脉智慧城市@@研究中@@心主任孙泽红@@@@

  以下是会议现场发言实录@@(根据现场速记和@@录音整理@@,已经本人审核@@):

  今天汇报的@@是关于火热的@@数字@@经济@@与政府数据@@治理@@的@@一@@些思考@@。我主要是从数字@@经济@@发展的@@角度来看政府数据@@治理@@逻辑@@@@,为什么选这个题目@@?因为在@@各种场合@@,各位专家都提到数字@@经济@@的@@一@@些理念和@@问题@@,也提到关于政府数据@@治理@@的@@问题和@@挑战@@,我把这二@@者结合@@起来@@,目的@@是提出政府数据@@治理@@的@@重要性@@。

  一@@、数字@@经济@@的@@演变@@

  1.数字@@经济@@加速发展@@,处于从量变到质变的@@新阶段@@

  在@@过去三@@年@@中@@@@,政策层面呈现了一@@个加速承认的@@态势@@。2016年@@,G20峰会上对数字@@经济@@予以确认@@;2017年@@,我国第一@@次@@将数字@@经济@@写入政府工作报告@@,并在@@当年@@互联网@@大会上再次@@强调@@;2018年@@4月@@,在@@福建数字@@中@@国峰会上@@,各方对数字@@经济@@形成了共识@@。这中@@间可能面临着一@@个深刻的@@转型@@,即我们对数字@@经济@@的@@理解已经完全不是原来的@@仅限于信息和@@通信产业领域@@,而是整个经济数字@@化的@@转型@@,因而它才能作为一@@个整体成为国家战略@@。

  今年@@@@3月@@份中@@国信息化百人会的@@一@@个报告指出@@,数字@@经济@@正在@@迈向体系重构@@@@、动力变革@@与范式迁移@@的@@新阶段@@。“体系重构@@”主要表现在@@数字@@经济@@和@@实体经济的@@融合@@;“动力变革@@”主要表现在@@由@@“数字@@+软@@件@@”来定义新的@@逻辑@@;“范式迁移@@”主要表现在@@认知方式上的@@变化@@,过去主要依靠一@@些理论和@@实验的@@验证@@,现在@@主要依靠大数据@@@@的@@模拟和@@大数据@@@@的@@分析@@。

  2.数字@@经济@@持续扩张@@,正在@@成为全球竞争新制高点@@

  先来看两组数据@@@@,一@@个是中@@国信息化百人会发布的@@报告指出@@,2016年@@数字@@经济@@规模占我国@@GDP的@@30%左右@@;另一@@个是腾讯研究院发布的@@报告指出@@,2017年@@中@@国数字@@经济@@体量超过@@26万亿@@,GDP占比为@@32.2%,比上一@@个数据@@提高了@@2个多百分点@@,数字@@经济@@在@@国民经济中@@的@@地位进一@@步提升@@。这个结果如果加上对组织变革@@、商业模式的@@影响@@,体量应该还有所上升@@。被称为@@“数字@@经济@@之父@@”的@@唐@@·泰普斯科特在@@@@20年@@前的@@着作@@《数据@@时代的@@经济学@@》中@@,曾花大篇幅讨论了数字@@经济@@对组织变革和@@商业模式的@@影响@@@@,这种影响是超越我们现在@@看到的@@数据@@@@之外的@@@@。

  3.数字@@经济@@治理升级@@,数据@@成为新生产要素@@

  随着互联网@@@@,特别是移动互联网@@的@@发展@@,社会治理模式发生了三@@个转变@@:从单向管理@@向双向互动@@,从线下向线上线下融合@@,从单纯政府监管向更加注重社会协同治理@@。在@@整个逻辑层面@@,政府也在@@加大数据@@@@的@@运用能力或者是数字@@的@@生产能力@@。这三@@个转变是需要认真领会@@、认真学习的@@@@,这有可能是数字@@经济@@未来治理模式的@@重要方向@@。

  在@@导向层面@@,国家明确提出要构建以数据@@为关键要素的@@数字@@经济@@@@。由于政府掌握着经济社会@@80%左右@@的@@数据@@@@@@,它的@@数据@@@@开放应用程度对发展数字@@经济@@起着关键作用@@,推动数字@@经济@@发展的@@一@@个关键要素是政府数据@@@@。政府数据@@与城市@@、民生和@@经济密切相关@@,政府部门除了要加强内部对数据@@的@@利用外@@,还要将政府大数据@@@@对外开放@@,形成政府数据@@的@@产业链和@@价值链@@。

  以上是对数字@@经济@@发展阶段@@、体量和@@方向的@@一@@个粗线条理解@@。既然政府数据@@这么重要@@,接下来我们探讨政府数据@@治理@@逻辑@@和@@路径指向@@。

  二@@、政府数据@@治理@@逻辑@@

  思考政府数据@@治理@@的@@逻辑框架@@,不只是对于这个命题的@@思考@@,更主要的@@是对于我们所处的@@新时代@@,甚至是对未来发展的@@思考@@。在@@这个理论框架下@@,再来看政府数据@@治理@@@@,需要从政府@@、市场@@、社会三@@维角度@@来思考它内在@@的@@逻辑@@。

  1.政府数据@@纵横结构的@@复杂性逻辑@@

  政府数据@@的@@纵横结构是由行政结构决定的@@@@,通过纵向权力线和@@横向关系线组成的@@是网络状结构@@。随着互联网@@@@时空的@@压缩以及人机交互的@@影响@@,公众对政府管理@@行为复杂性的@@关注也要转移到对政府数据@@治理@@复杂性的@@关注上@@。

  具体到数据@@治理@@@@,这个复杂性给我们什么启示@@?主要包括@@@@:

  (1)数据@@治理@@框架@@:全面性管理@@@@。相对于信息管理@@而言@@,信息管理@@的@@要素可能更加宏观@@,数据@@治理@@是信息管理@@的@@延续和@@扩展@@,数据@@治理@@更加微观@@;相对于信息管理@@的@@要素来说@@,数据@@治理@@的@@要素是比较具像的@@@@,它是从文件命名约定到创建元数据@@和@@长期文档的@@统称@@,是对组织可用数据@@的@@完整性@@、可用性和@@安全@@性的@@全面管理@@@@。这种具体到数据@@标准@@@@、安全@@、主数据@@的@@管理@@@@,对政府数据@@治理@@本身提出了很高挑战@@,政府本身既要做好宏观的@@一@@些把控@@,也要做好微观数据@@的@@一@@些控制@@。

  (2)数据@@治理@@与业务活动@@。整个数据@@治理@@的@@内容现在@@更加复杂@@,它涉及到数据@@所有环节@@,诸如数据@@架构管理@@@@、数据@@开发@@、数据@@库操作管理@@@@、数据@@安全@@@@管理@@@@、主数据@@管理@@@@、数据@@仓库管理@@@@、文件与内容管理@@以及数据@@质量管理@@等@@@@。政府的@@数据@@@@治理@@在@@业务层面首先要做到安全@@@@、许可@@、隐私保护@@,并要确定数据@@的@@开放格式@@、利用条件@@。简言之@@,通过对数据@@微观活动以及知识信息的@@一@@体化管理@@@@,建立完善的@@政府数据@@管理@@体系@@,借助数据@@流程优化与控制来提供标准化@@、高质量的@@政府数据@@@@,并借助信息共享机制和@@市场@@机制来降低数据@@维护与获取成本@@,避免不良数据@@对下游政府数据@@再利用的@@负面影响@@。

  (3)治理主体@@@@:有所为有所不为@@。政府数据@@治理@@的@@复杂性决定了治理过程中@@需要吸收和@@注入多种治理主体@@@@@@,这里面要思考一@@破一@@立@@。首先破除全能型政府数据@@管制@@,说清楚政府在@@公共数据@@治理@@@@中@@的@@职能与作用边界@@;其次@@是建立好机制@@,要根据政府数据@@流程@@,基于不同类别的@@利益相关者的@@价值诉求与价值实现方式@@,建立多元数据@@治理@@与合作机制@@。

  2.政府数据@@治理@@与市场@@经济发展的@@适应性逻辑@@

  十八届三@@中@@全会提出@@“使市场@@在@@资源配置中@@起决定性作用@@和@@更好发挥政府作用@@”。市场@@经济的@@@@“基础性作用@@”意味着政府仍然扮演重要角色@@,“决定性作用@@”则意味着政府仅仅是弥补市场@@失灵的@@角色@@。这个话题比较大@@,下面仅从数据@@应用角度谈点浅显的@@看法@@。

  (1)数据@@公平@@:政府与市场@@如何交易@@?这分两个层面理解@@,一@@个是数据@@交易的@@公平性@@,根据预估@@,目前国内正规数据@@交易市场@@的@@规模约@@100亿元@@,但数据@@黑市的@@交易规模比正规市场@@高出一@@个数量级@@,而且大多盈利情况良好@@;一@@个是政府公开数据@@的@@公平性@@,政府数据@@原则上经过脱敏以后@@,应该要向社会公开开放@@,变成公开数据@@集@@,然后大家在@@公开数据@@集的@@基础上完成市场@@活动@@,而不是变成一@@些大公司@@、大机构与政府数据@@之间的@@一@@种交易行为@@。

  (2)数据@@安全@@@@:数据@@与市场@@如何交流@@?去标识化成为一@@个重要的@@步骤@@,主要是对一@@些个人隐私信息的@@脱敏@@,或者在@@不同的@@应用领域@@,对相关隐私信息的@@脱敏@@,俗称给我们的@@数据@@@@加一@@件衣服@@。在@@政府应用层面@@,公安部第三@@研究所与上海数据@@交易中@@心共研共建@@“数据@@流通@@xID标记技术@@”,实现个人数据@@去标识化@@,保证流通安全@@@@;在@@企业应用层面@@,京东集团信息安全@@部相关负责人介绍@@,京东专门制定了数据@@脱敏规范@@,要求使用数据@@前必须首先对敏感数据@@脱敏@@,避免因环境等@@不安全@@因素而导致用户隐私信息泄露@@。

  (3)数据@@主体@@@@:政府与不同主体@@之间如何共融@@?除了提供开放数据@@的@@政府机构外@@,特定领域的@@专家和@@社区@@、软@@件@@和@@系统开发人员@@、内容和@@服务提供商@@、平台@@和@@应用程序管理@@人员@@、公共用户和@@社会团体等@@开放数据@@服务链中@@的@@利益相关者@@,都可以参与并分享@@政府数据@@的@@加工生产与再利用@@。这些多元主体@@的@@介入@@,对政府部门传统的@@信息垄断地位形成了挑战@@。

  从国外的@@经验来看@@,在@@数据@@治理@@项目中@@@@,至少需要在@@领导层面设有数据@@治理@@指导委员会@@(开展数据@@治理@@规划与项目审核批准@@),在@@管理@@层面设有数据@@治理@@协商委员会@@(加强不同部门间的@@沟通协调@@)以及员工层面的@@数据@@@@治理@@工作组@@(负责界定@@、管理@@、控制和@@保存部门数据@@资源的@@完整性等@@@@)。这个对政府的@@数据@@@@治理@@也有一@@定借鉴意义@@。

  3.政府数据@@治理@@与社会治理体系的@@协同性逻辑@@

  一@@般来说@@,协同治理水平的@@程度首先来自于政府治理能力@@,然后才是发展的@@程度@@。按照这个逻辑@@,假设一@@@@:如果政府整体治理能力强@@、数据@@治理@@能力弱或者两者治理能力都弱@@,政府将顺其自然地或者竭尽全力地采取管控手段面对社会@@,价值判断主要是全社会数据@@的@@稳定与秩序@@。假设二@@@@:如果政府治理能力强@@、数据@@治理@@能力也强@@,那么@@,将出现政府与市场@@平等@@地位@@、对等@@对话@@,从而构成多元主体@@协作框架@@,形成协同治理的@@局面@@。

  面向社会治理体系的@@政府数据@@治理@@@@,应该向一@@个什么方向演变@@?这里我们总结出两个转变@@。

  (1)单一@@技术向技术辐射转变@@。首先很重要的@@一@@点@@,借用玛丽@@· 米克尔发布的@@@@《2018年@@互联网@@趋势报告@@》中@@的@@一@@句话@@,技术是为我所用的@@@@,政府数据@@治理@@要突破政府信息化建设早期在@@软@@件@@开发@@、系统维护等@@@@IT上的@@投入@@,借助数据@@流与业务流的@@紧密融合@@,涵盖从前端公共服务平台@@@@、后端数据@@仓库到终端数据@@分析与数据@@存储@@,需要多种技术支持@@@@,触及到各种数据@@分析工具和@@数据@@模型@@,并由此形式化为一@@系列包含数据@@全生命周期的@@技术工具@@、数据@@标准@@、应用程序软@@件@@@@、数据@@政策和@@@@API等@@。

  (2)硬@@实力向软@@实力转变@@。政府数据@@治理@@能力的@@提升必须@@“软@@”“硬@@”结合@@,硬@@实力是支配力@@、控制力@@,软@@实力是影响力@@、感染力@@。

  从影响政府数据@@治理@@能力的@@逻辑来看@@,最里层的@@是信息社会的@@核心价值@@:“互联网@@+”、大数据@@@@、智能终端@@。中@@间层是影响力要素@@,包括@@“互联网@@+”对机构与流程的@@改造@@,大数据@@@@对资源和@@技术的@@赋能@@,智能终端@@对主体@@和@@工具的@@作用@@。最外层是表现层@@,在@@机构要素中@@@@,政府横纵都在@@开展资源整合@@,实施机构再造@@;在@@流程要素中@@@@,主要是推进网上办理@@;在@@资源层面@@,包含数据@@中@@心@@、资源包等@@@@;在@@技术层面@@,实现数据@@采集@@、存取@@、处理@@、挖掘等@@@@。

  三@@、政府数据@@治理@@的@@路径建议@@

  1.开放的@@数据@@@@思维@@

  大数据@@@@时代缺的@@不是数据@@@@,而是开放的@@思维@@。我们会发现在@@大数据@@@@时代@@,我们真的@@不再缺数据@@了@@,缺的@@是思维不够开放@@,思考问题@@A的@@时候不要一@@直看问题@@A的@@数据@@@@,其实会发现问题@@B和@@C的@@数据@@@@都可以拿来用@@,而且这个数据@@完全可以不是这个领域的@@数据@@@@@@。只有对这个问题理解深刻以后@@,才能把别的@@数据@@@@背后的@@知识拿过来做融合@@。

  具体到政府数据@@治理@@层面@@,一@@是要改变传统思维模式@@,形成大数据@@@@思维@@,建立起用数据@@来说话@@、用数据@@来管理@@@@、用数据@@来决策@@、用数据@@来创新的@@数据@@@@文化和@@数据@@理念@@;二@@是引导和@@规范公众网络的@@有序参与@@。

  2.有效的@@数据@@@@共享@@

  一@@方面是要盘活信息资源@@,政府信息主管部门需完善基础性数据@@库@@,将公民资料@@、企业信息@@、生产经济以及公众普遍关心的@@民生热点@@、服务行业@@、民间文化@@、人才培养等@@重要领域的@@资料电子化@@,按照统一@@目录体系与交换框架@@,集中@@梳理@@、转化形成数据@@库@@。

  另一@@方面是要逐步建立和@@完善政府部门间信息资源的@@交互转换和@@共享平台@@@@,建立跨部门调取应用数据@@的@@长效机制@@,实现治理资源共享@@,提高政府治理能力@@。

  3.精准的@@数据@@@@应用@@

  在@@2009年@@联合国发布的@@@@《“全球脉动@@”计划@@--大数据@@@@发展带来的@@机遇与挑战@@》中@@,便提出了要通过分析实时信息数据@@形成预测@@,即追求政府治理过程中@@的@@信息时效性@@。

  一@@是优化数据@@质量@@。在@@数据@@大爆炸的@@时代@@,虽然政府拥有海量数据@@@@,但普遍感觉@@“数据@@不足@@”,可用可信的@@优质数据@@极端匮乏@@,要借助模型和@@算法优化数据@@质量@@,考量数据@@的@@精准度@@。

  二@@是培养信息甄别能力@@。更加精准地应用数据@@挖掘@@、分析技术@@,能在@@庞大数据@@@@中@@剔除劣质@@、虚假信息@@,深入区分人类态度和@@行为的@@细微差别@@,形成精准的@@分析报告@@。

  最后呈现了数据@@治理@@框架@@下国脉大数据@@@@全生命周期管理@@的@@一@@个逻辑@@,分享@@了新加坡公共资源开发共享网@@、加拿大政府信息管理@@顶层设计架构@@、贵州省政府数据@@资产登记@@、浙江省公共数据@@普查系统等@@四个国内外政府数据@@治理@@案例@@。

责任编辑@@:李泰民@@