5G时代政府数据治理体系构建研究

邹 鑫

(淮阴师范学院 图书馆，江苏 淮安 223001)

政府数据与国计民生紧密相连，关系到国家机构正常运转、社会经济发展、百姓日常生活等。政府数据利用程度是影响数字经济发展的关键因素，从数据资产性质而言，政府数据还是数字经济的生产要素。随着互联网的普及，各行各业使用大数据，各国政府开始重视大数据整理，如英国通过政府数据治理完善民众与政府的关系，建立数字技能型公务员队伍，美国借助政府数据治理构建数字政府，中国于2013年提出“推进国家治理体系和治理能力现代化”的总目标，2019年在《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》[1]中提出，要重视建设全国一体化政务服务平台，优化数字政府。2019年6月6日，工信部向四家运营商发放5G商用牌照，预示着我国正式进入5G商用时代。如果说过去的移动通信主要是面向个人、解决点对点的通信问题，那么5G已在带宽、网速、时延等方面发生了飞跃，并面向所有产业解决互联互通、连为一体的问题。作为一项基础性技术，5G正在使人类社会加速进入万物互联时代，将对政府数据的组织、管理、使用、政府服务方式等产生重大影响，迫使政府机构不得不依据数据互联、不同数据结构类型、大数据等调整或重构已有数据治理体系。

1 政府数据治理存在的问题

1.1 整体规划欠缺

由于国家没有基于全球数字经济发展状况和国内民众实际需求进行顶层设计，造成不同部门在开展联合服务过程中，存在模糊分工、资源重复建设、职权重叠等问题；受公民个人信息安全、隐私保护等影响，不同机构、部门之间数据共享还存一些障碍，不能实现完全信息共享；整体规划的缺乏，造成公务员认识偏差，存在不良认知，如简单地把政府数字治理当作数字信息技术驱动下的政府工作职能和流程从线下转到线上，忽视重构政府业务流程、创新部门职能、革新服务方式等。

政府数据治理的资源管理规则和服务规则没有从国家层面进行统筹规划，目前大数据的共享、开放、利用、安全等机制互不关联，此问题亟须解决。惠民信息服务方面，需要利用数据全生命周期理论，建立互相连接、灵活共享、彼此信任的融合机制。政府机构的连续性数字资源管理意识薄弱、全程性管理不到位，风险管理缺乏，跨部门、跨地域、跨行业的协调管理与创新服务尚未形成，进而造成可持续再利用的政府大数据资源保障体系没有建立。

1.2 数据量少、不均衡、标准不统一

国家尽管规定一些主题领域数据需要开放共享，但是由于一些原因，一些部门仅把部分数据开放，没有将全部数据上传到政府平台上。经调查，山东省政府开放数据平台上有35 163个数据集、8.19亿条数据，而海南省仅有72个数据集、15万条数据；数据主题覆盖方面，北京市政府平台提供教育科技、财税金融、医疗卫生、社保就业等12大类数据，而陕西省仅提供公共安全、生活服务、社保就业等6大类数据[2]。

政府服务平台上的元数据格式不一致，提供检索字段较少，影响了用户的操作和使用。经调查发现，政府平台有的提供XML、CSV、XLS数据格式，还有的提供JSON、RDF；提供元数据字段不一致，有的政府平台仅提供题名、摘要、行业领域、主题访问量等字段，缺乏开放属性、所属领域、数据格式等字段，给不同平台间的数据整合带来麻烦。

1.3 平台功能需优化

政府数据治理主要目的是提高政府工作效率和用户满意度，而其平台功能是实现目的的关键。目前，各平台主要提供数据统计、互动访问与可视化工具三大功能。数据统计是给数据使用者提供方便，各个平台对数据量、数据类型、API接口数量、访者数量等的统计；互动交流是平台通过与使用者互动，获得反馈意见、调查用户、数据申请、咨询等信息；可视化工具是给使用者提供更加直观的数据服务，如知识地图、数据开发分析工具、搜索服务等。但是部分平台提供的功能很少，如海南省政府开放数据平台仅提供互动社区，不提供数据统计和可视化功能。

1.4 数字人才欠缺

政府机构依然把政府数字化转型作为工作重点，而漠视培养公务员的数字技能，这样造成政府机构内部数据治理相对不强。数据治理严重依赖外包，导致政府机构不能有效掌握使用者的需求和反馈信息，相对高昂的外包费用又增加政府数据治理的成本。显然，政府数据治理体系建设障碍不是传统认知上的技术或市场，而是缺少具有数字技能的公务员，特别是缺少优秀的数字化领导[3]。因此，今后政府机构如何引进、留住、利用高级数字人才成为了政府治理体系建设的关键因素之一。

2 政府数据治理的特征

政府数据治理与企业数据治理、社会数据治理有共同之处，但是由于政府活动具有公益性和公共性，采用等级科层制结构，以及复杂的权属关系，使政府数据治理又具有自己的特点。

2.1 多样化

大数据环境下，政府门户网站、移动终端、各类社交媒体、传统数据、物联网监控数据等都是政府数据的来源，使政府数据的种类不仅有非结构数据，还有半结构和结构数据，其异构性非常强[4]。随着社会复杂程度增加，政府职能开始从管理向治理转化，并与其他主体联合共同治理。治理内容主要包含政府机构的自我管理、公共社会事务的引导和疏通、经济活动与市场活动的整治和管理。移动互联网的崛起，为社会百姓参与政府治理提供了有效支撑，社会中每个个体均可以成为政府数据的生产者，也可以是政府数据的治理者，他们的需求为政府数据治理指明了方向。大数据环境下，政府和百姓之间需要合作，共同建立和维护数据治理体系，如公园座椅损坏，公民使用手机拍照上传到城市公共平台，此平台再传给市政公共设施维修部门进行维修。

2.2 复杂动态性

基于互联网、移动互联网、物联网产生的数据，呈现价值密度低、碎片化、海量化等特点，需要政府机构对数据进行清洗、过滤、组织，尽力挖掘数据的潜在价值。另外，由于和群众紧密相连的数据缺乏驱动力，使部分政府数据不能发挥其价值，可能是因为无用数据增加过快，而有用的数据相对不足，造成政府数据治理效率比较低下，需要解决政府数据量与质之间的矛盾。政府数据来源于互联网络和物理空间数据，而大数据技术为其数据动态化搜集、存储、分析、组织、挖掘、利用提供了支撑，数字治理的动态化驱使政府工作效率提升，服务智能精准，依据群众需求提供个性化服务，为组织、企业的决策提供可参考的建议。

2.3 开放性

政府数据治理是企业、民众和社会大数据向政府大数据仓库输入数据的过程，也是政府在整合加工关联大数据基础上输出可供民众、企业和社会参考的大数据过程，同时也是借鉴国外政府数据开放经验的过程[5]。可见，数字治理是政府与外界交流数据的过程，具有开放性。一般情况下，政府通过网络、传感器、交流平台等渠道获取数据，同时也鼓励企业、组织和群众参与数据治理，把他们的结构性数据和非结构性数据共享到政府数据库中；政府借助挖掘技术、云计算、联机分析、知识地图等技术实现信息组织向知识组织的转变，为企业、组织、个人提供知识，满足他们的需求[6]。

3 政府数据治理体系的实施路径

目前，政府数据治理体系构建主要存在3种模式：①权威导向型，在政府部门数据普查和数据共享需求的基础上，建立数据责任清单，并借助高层领导权威，强制要求相关政府部门采集、提供、共享和开放数据；②业务导向型，通过对网上电子政务的入口和出口等环节进行标准化和集中管理，不断压缩各政府部门对数据的自由处置空间，逐步实现政府数据的集中治理[7]；③利益导向型，通过建立政府大数据联盟的形式，将那些具有数据共享与业务协同内生动力的政府部门联结起来，形成大数据利益共同体。这些模式的实现均需要从管理机制、技术支撑、规范标准、资源保障等方面进行保障。

3.1 高效严密的管理机制

良好的数据管理机制是促进产业发展的关键，也是国家掌控数据安全的保障。建立完善的多层级的管理体制和高效的管理机制，规范行业管理，能有效提升政府数据质量。保障数据安全和维护政府数据开放是政府数据治理体系建设的基础[8]。目前，急切需要完善数据安全、个人信息隐私保护、数据共享、合理使用数据等方面的法律制度。政府数据的安全使用不仅有利于群众积极参与公共事务、激发群众民主意识，还利于建立智慧型政府、树立政府光辉形象；一定程度上，数据免费开放可以阻止公务员贪污行为的发生，让公务员按照制度办事。数据开放并不能无限制的开发，需要经过评估有条件的共享、开放政府内部数据和社会化数据，明晰政府数据开放的标准与界限，科学合理地区分数据资源的拥有与归属，为日后追溯责任做铺垫。

3.2 先进融合的技术

大数据治理体系需要大数据管理、存储、共享、开放、安全、隐私保护、云计算、区块链、物联网等技术支撑，目前相应的技术研究比较分散，缺乏技术间的关联性和系统性研究，因此，需要从顶层设计上将相关技术关联起来。技术能够实现人与人之间的便捷沟通，提供多种渠道，形成信任关系并降低交易成本。技术工具是政府数据治理体系的关键构成要素，离开它就难以实现[9]。

政府数据治理体系完善需要坚持“以人为本”的思想，运用数据信息技术为群众提供智慧服务，实现政府数据治理目标与治理方案相互匹配[10]。为此，中国政府需要鼓励技术创新，利用云计算、大数据、物联网等技术优化政府服务质量，利用知识地图、数据挖掘、智能推送等技术强化知识、信息之间的关联，形成新知识[11]，实现政府管理与公共服务的无缝对接；利用微信、QQ、博客、微博等社会化媒体宣传政府数据治理功能与作用，提高群众的数据意识，强化政府数据治理的公信力，进而为构建政府数据治理体系创造合适的社会氛围。同时，政府要弱化唯技术论思想，加强公务员自身数据技术和数据理念的培养。

3.3 有章可循的规章标准

法律法规能够指引政府数字治理健康发展，确保治理数据的权威性与合法性。尽管我国颁布了《促进大数据发展行动纲要》《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，有效推动了网络数据在政府领域中的应用。但是，与西方一些国家相比，我国相关法律法规还比较欠缺，应该积极吸收西方国家的成功经验，让政府数据治理快速发展。如借鉴澳大利亚由法律法规、政策导引、统一标准、问责审查4个方面组成的政府数据治理体系架构[12]。在制定数据治理方面的法律法规时，要充分考虑执行的可操作性，内容涵盖数据搜集、获取、组织、存贮、数据隐私保护与安全等；从数字开发、安全、隐私保护、电子政务等方面制定政府数据治理政策，致力于公民便捷获取和使用政府信息，享受智慧服务；按照不同主体、不同层次，政府机构和社会组织分别和共同制定政府数据治理标准，并按照相关国际标准进行完善；构建内部审查和外部审计互相结合的监督机制，保障政府数据治理的有效实施。

3.4 “纵横互联”的数据资源

数据资源是政府数据治理的“生产资料”，是实现政府数据智慧服务的基石。政府数据治理体系构建不仅要强化“政务+大数据”复合型人才培养、提升政府工作人员的大数据意识、优化基层部门网络和硬件设施设备，还需要建立“纵横互联”的数据资源体系，助推政府服务功能纵深发展，服务对象向组织、企业、群众横向扩展。

“纵横互联”资源体系的目标是为群众提供优质服务，要实现这一目标需要政府网站整合省、市、县三级政府机构的资源，提供各级政府、各个部门、社会组织、优秀企业等网站的链接，主页类目按照政府、新闻、媒体、服务等类型划分，提供个性化服务——“我的政府”[13]，提供反馈渠道，实现双向信息互动交流，便于政府及时掌握群众需求，提供数据工具便于群众组织和利用数据；建立商业政府网站，给群众提供创意创业指南，给企业提供税收、政策、援助计划、政府拨款等服务，助推经济发展。鼓励群众在政府数据平台上分享发布数据、参与建设、反馈问题，协助群众创建数据集；建立事先审查机制，把不良、虚假信息控制在萌芽状态，进而实现从政府到组织、企业、个人的横向扩展。