政务数据开放与有序共享协同机制研究

任 雪，刘俊英

(河南大学 哲学与公共管理学院，河南 开封 475000)

数据是数字经济时代的关键生产要素，依托于政务数据的开放共享，有利于激活数据潜在价值，促进“数据流”向“价值流”的转变，有效提升政府治理能力现代化水平。自2009年以来，各个国家相继开展政务数据开放实践，不少国家均已形成较为完备的政务数据开放体系，在政府建设、社会治理、民生服务等领域发挥了积极作用。近年来，我国也逐步重视数据资源的开放共享，2015年出台的《促进大数据发展行动纲要》中指出，加快政府数据开放共享，释放数据红利，提高政府治理有效性和公众服务水平。2020年发布的《十四五规划纲要》中强调，扩大公共数据有序开放，推动数据资源的综合利用，提升社会治理、公共服务等数字化水平。随着政务数据资源的共享共用，政府工作效率与服务质量得到显著提高，然而在当前共享过程中，仍存在管理标准不一、数据质量不高、平台功能缺失、评价机制滞后等问题。如何进一步完善协同共治共享的治理新格局，实现数据价值最大化，成为一个亟需解决的问题。

目前关于政务数据开放协同的研究，热点主要集中在四个方面：(1)政策体系协同研究。马海群等运用协同学的理论，基于政策要素、过程和类别等视角对政府数据开放共享的政策进行研究；[1]张涛等采用政策文本计算的方法研究数据开放与安全保护协同度，并结合实际发展情况提出政策主题协同的优化路径。[2](2)数据资源协同研究。政务数据开放过程中存在着信息分散、数据重复及标准不一等问题，[3]陈婧认为需分析用户数据需求，增加对数据易获取性、平台利用程度的考量。[4](3)多元主体协同研究。宋魏巍主要聚焦于数据开放主体和数据利用主体两个方面，认为权责划分和利益协调是主体协同的核心；[5]李月等以纽约市政府大数据实践为例，构建一种适合我国国情的多元主体协同策略。[6](4)监管路径协同研究。杨洋洋等通过对政务资源共享过程中参与主体的利益关系进行博弈分析，设计了以政府为主导，多主体配合的协同监管机制。[7]陈朝兵团队研究了数据开放共享中的政府监管责任困境，提出从监管主体、监管法规、问责机制等方面完善监管路径。[8]

政务数据由开放到获取利用是一个动态发展的过程，每个阶段的阻碍因素不尽相同。因而，本文从政务数据开放生命周期的角度出发，系统分析开放流程中存在的障碍，并由此构建政务数据开放协同运行机制，促进数据有序共享与高效利用。

一、政务数据开放协同的必要性分析

协同理论是20世纪70年代由著名物理学家哈肯首次提出的，该理论着重研究在与外界有物质或能量交换的前提下，无序的开放系统如何通过内部各子系统的协作配合自发转变为有序结构。[5]从最初应用的物理学领域，到目前在经济学、生物学、社会学及管理学等多领域“开花结果”，协同论成为软科学研究的重要方法。系统能否良好运转取决于该系统内部各子系统或组分要素的协调配合，若协同的好，系统的功能效应得以体现；反之亦然。[1]政务数据开放涉及到多个利益相关主体，并且分属于不同的子系统，运行过程中难免出现摩擦或冲突，可能导致整个开放系统陷入混乱无序的状态。将协同理论引入政务数据开放的分析中，通过多元主体的相互配合，整合系统优质资源，减少内耗，使各子系统达到协调运转的状态，发挥1+1>2的协同效应。

政务数据开放协同的必要性主要体现在政府治理效能的提升、公共服务质量的改进及社会经济价值的实现三个方面。首先，开放政务数据有助于提高政府透明度，充分保障公民的知情权，公民可以通过已开放的数据了解政府工作动态，进而增强公众对政府治理的监督意识和能力，减少腐败行为的产生；公众可以充分参与到政府公共事务的处理中，为政府出谋划策，提高决策的民主性；开放数据还能够有效解决政府机构内部的数据碎片化、数据壁垒等问题，提升政府部门的协同合作能力及治理效能。其次，从我国政务数据开放实践中可以发现数据利用率不高，主要是因为开放的数据不太符合社会对数据的需求。政务数据开放协同的目的在于有效对接“数据开放”与“用户需求”，在和公众建立良好的互动关系中精准获取所需求的数据领域，从而改进公共服务质量，便捷群众生活。最后，通过数据开放协同机制的有效运行，政府层面开放有价值的数据，企业、机构等对已开放数据进行深度挖掘与关联分析，快速准确地获取潜在商机，驱动商业模式创新，促进社会经济发展。

二、政务数据开放共享的困境：基于开放生命周期的分析

有序开放政务数据是推动数据产业协同发展，释放数据在经济、社会、政治领域价值的重要保障。目前，我国的数据开放与共享实践取得了不错的成果，然而从整体的开放生命周期来看，仍存在诸多困境亟需解决。

(一)采集筹备阶段

1．数据质量良莠不齐

优质数据是提升数据可利用度的前提。从客观角度来讲，数据的准确性、时效性和完整性影响数据质量。在采集过程中，部分人员偏向对数据的模糊处理，未对数据源头以及真实性进行核查，导致创建的数据集存在偏差信息，当出现质量问题时往往无法追溯并校正。从主观角度来讲，数据质量的优劣取决于用户需求的满足程度。政务数据开放的核心就是满足公众需求，由于缺乏与公众的有效互动、对需求的精准识别，[9]使得开放初心与发展现状严重脱节，政务数据开放质量有待提升。

2．数据壁垒问题突出

目前我国缺乏统一的数据管理标准，数据的有效利用难以得到保证。我国首先在地方层面开展对政务数据开放共享的先行先试工作，例如广东省、贵州省率先制定数据开放标准，但对元数据的文件格式、语义结构等缺乏统一规定，[10]使数据在跨地区利用前需要投入高昂的成本进行处理与整合，而且容易出现数据重复建设、无效数据繁多的现象。同时，受传统科层制的影响，政府各部门之间数据共享意识薄弱，将数据资源视为本部门关键的组织资产。出于维护本部门的利益，在没有明确规定开放标准的情况下，以敷衍的态度应对数据开放的任务，仅开放部分利用价值不大的数据。

(二)存储发布阶段

1．平台业务外包陷阱

囿于专业性技术的限制，政府部门一般将数据平台构建委托给市场主体，但承包企业出于成本-收益的考量，可能会套用固定的模板，无法针对实际情况提供个性化的服务，甚至会人为设置技术难题，以便后期获得平台维护管理的额外费用。[11]因此，政府部门在运用平台向公众提供数据时，可能因没有合适的业务模块，从而放弃对这部分数据的分类与管理，尽管其潜在价值较大。

2．法律问题界定模糊

在政务数据发布阶段，还需要重点考虑个人隐私保护和数据权属两个法律问题。目前，我国相继出台促进政务数据开放的政策，但是在立法层面对开放过程中个人隐私范围界定与权益保护关注较少，政府需要尽快出台明确的隐私保护法律，协调数据开放与隐私保护之间涉及到各方利益冲突。此外，产权不清导致所有者缺位。在数据发布共享过程中，缺少针对数据权利归属的立法，无法厘清数据的使用权、所有权以及资源共享的责任主体，从而阻碍政府数据开放许可的实施。而且现有的数据平台或者未采用许可协议，对公众使用政府数据的权限多加限制，或者对内容规定的较为模糊，束缚了数据的再分配。

(三)获取利用阶段

1．公众数据素养水平不高

公众数据素养水平不高是政务数据获取利用阶段需要正视的突出问题。我国的数据开放相较于国外其他国家来讲起步略晚，有相当一部分社会公众知识素养不高，缺乏数据利用意识和技能，不清楚数据平台会发布哪些数据及其效用，无法积极参与到政务数据开放的战略实践中，更不用提让数据成为服务自己的有力工具。例如武汉政府公开数据服务网平均每个应用仅下载2次，数据东莞平台上平均每1000次浏览下载次数仅为9次。[12]由此可见，公众意识不到政务数据开放的价值，运用数据的积极性有待提高。

2．数据开放平台功能缺失

数据开放平台应当为用户提供一站式服务，方便用户了解和获取目标数据集。目前，部分平台应有的数据导引、数据可视化、数据分享等基础功能不全，用户的体验感较差。同时，平台更新与维护不及时。以上海市政府数据服务网为例，经济建设、社会民生、卫生安全、城市交通等领域数据基本以年为单位更新，仅有极少部分数据是每日更新。[13]信息具有时效性，及时更新平台内容，完善数据平台功能，能够有效满足用户对数据的需求，提高数据再利用的价值。

(四)反馈阶段

数据反馈阶段存在的困境主要是指评价机制不健全，妨碍了政府对用户需求的精准把握。对政务数据开放的评价主要表现在“评价内容”和“需求反馈”两个方面。一是依据一定的评价标准对数据质量本身进行客观评定以及依据用户体验感对数据共享平台功能设置进行主观评判；二是用户通过多种渠道将自身数据需求与意见反映到有关监管部门，以便政府部门提供更好的服务。目前我国政府部门大多重开放轻反馈，对数据评价机制重视不足，缺乏完善的评价体系对政务数据开放的全过程开展定期和不定期的督查与评估。此外，用户可以进行反馈的渠道较少，主要是通过数据共享平台，但部分平台没有设置“反馈交流”模块，不利于数据开放主体和数据利用主体之间的良性互动，弱化了反馈阶段与其他阶段的动态衔接。

三、政务数据开放与有序共享的协同机制建构

政务数据开放协同框架的构建，是运用协同理论的思想，促使各利益相关者参与到数据开放生命周期中，通过系统内部各要素的优化配置，有效解决数据开放过程中的风险因素。政务数据开放协同，主要包括主体协同、资源协同、技术协同与利益协同四个方面。主体协同居于协同机制的核心地位，通过各参与主体的协作沟通，推动资源、技术以及利益等协同子系统高效配合，进而激活数据价值。资源协同以政府部门为主导，主要指数据开放初期相关数据的准备，多发生在政务数据采集筹备阶段；技术协同保障数据的安全存储，数据平台的功能完善，多发生在存储发布、获取利用阶段；利益协同涉及政府、企业、公众等主体对数据的利用以实现各自目标，主要作用于获取利用和反馈阶段。

(一)主体协同

1．数据开放主体

政务数据开放主体，主要是指公共组织，其中，政府部门发挥着关键作用，推动整个数据开放流程的有序实施。具体来讲，是从法律层面和组织层面来实现政务数据开放主体协同。中央政府加强顶层设计，明确界定各利益相关主体的权利和义务。以数据采集、存储发布、获取利用、数据反馈等环节为基础，重点针对数据质量、个人隐私保护，数据权属等方面细化法律问题，形成全方位、多层次的法律法规体系，提升数据开放的规范化。[11]此外，地方政府应积极调整相关职能部门设置，设置专职的数据共享协调机构，为政务数据有序共享提供组织保障。通过跨部门、跨层级、跨区域地整合数据资源，解决数据碎片化问题，扎实推进数据开放相关工作。

2．数据利用主体

政务数据利用主体包括公众、社会组织、企业等，从不同维度对数据价值进行开发利用，进而满足各自多样化的需求。数据利用主体的协同需要从提高利用主体数据素养和监督意识等方面入手。首先，加强数据素养的教育。为了适应数字化发展趋势，数据利用主体应利用网络平台积极参与线上或者线下数据分析课程，学习数据检索、数据挖掘、数据可视化等技能，提高数据利用能力，深度解锁数据价值。同时，提高数据开放监管意识。政务数据开放中的监管工作不能仅通过政府内部来完成，需要加入市场主体和社会主体的力量，形成内外协同效应。数据利用主体应建立参与政务数据开放监管的意识，发挥其在数据共享中的监督作用。

(二)资源协同

1．统一的数据标准

数据资源协同，强调统一数据标准，从而解决数据壁垒、兼容性差等问题。数据标准是采集筹备数据资源的依据，是存储发布和获取利用数据资源的基础。不同部门的数据管理方式有所差别，主要表现在数据的含义、格式及载体等内容的差异性。因此，政府应尽快出台统一的数据开放标准，明确数据编目指南、元数据标准、数据格式等，有效减少数据采集时的重复成本、利用时的转换成本，促进数据的有序共享和互联互通。同时，政府部门要明确数据开放的价值，增强数据共享意识，消除部门之间的信息孤岛。按照规定的数据标准筹备相关的数据开放工作，实现与其他部门、地区之间数据的横向对接，便于各利用主体通过网络平台实现数据资源的一站式检索。

2．数据质量控制

数据开放共享，不是数据的简单发布，更关键的是要保证所发布数据的质量。政府部门要优化数据质量管理，对收集和创建的数据负责，确保数据的准确性、时效性和完整性。在采集阶段核查数据的真实性，发布时标记数据来源、采集者、数据集创建者等信息，杜绝推诿扯皮、敷衍塞责等现象的发生。同时，应及时更新数据，清理过期数据，避免无效数据在主体之间传播，引起不必要的争端或者影响其对事物的判断。最后，高质量的数据必须是满足用户需求的数据，政府应始终以用户需求为核心，重点开放公众关注较多的医疗卫生、惠民服务、教育科技等领域的数据集，并提供便于读取的数据格式，使数据更好地为公众服务。

(三)技术协同

1．数据开放平台建设

政务数据开放平台的建设离不开多维技术的支撑，利用多样化技术完善平台功能，优化用户体验。首先，完善数据导引、数据检索及数据可视化等基础功能。依据开放数据目录将数据归集为不同主题，采用全文检索、关键词检索及可视化检索等检索技术，提高检索准确率。其次，重视用户个性化服务。我国大部分数据开放平台未关注个性化服务的提供，应设置收藏管理、互动反馈管理、推送功能等，同时细分平台的目标用户，为不同目标群体提供差异化的平台入口及其他个性化功能，例如济南平台为老年人推出“信息无障碍通道”。最后，加强数据平台的运营维护。数据开放平台的上线仅仅是开始，重点是要维持平台稳定运行，避免出现浏览链接缺失、页面显示错误、数据错乱等问题，因此，应规范平台检测周期，预防问题出现或发生后及时修复，并及时升级系统硬件，增添新功能，加强对系统的完善性维护。

2．数据开放与安全保护

政务数据安全是数据开放过程中需要重点考虑的问题，主要从隐私加密技术、数据安全技术、数据备份技术等方面确保政务数据安全，实现协同服务。第一，隐私加密技术。各级部门要严格遵照中央网信办要求，依据数据脱敏处理规范对需要公开的数据进行脱敏处理。具体来说，在利用数据筛选与鉴别技术对数据资源进行密级鉴定的基础上，运用区块链、信息熵以及其他新兴技术自动过滤保密数据，同时加强政府机要文件和个人隐私等敏感系数较高内容的保护。[14]第二，数据安全技术。积极与科研院所、研发企业等合作，加强核心技术的研发，提高政务数据资源的风险识别和安全防护能力。第三，数据备份技术。数据库需要具备实时、异地备份的技术，避免因黑客攻击或程序紊乱造成数据丢失、更改等现象。当数据库遭到破坏时，可以调用备份数据及时止损。

(四)利益协同

政务数据开放过程中各相关主体的利益和目标并不完全一致，需要积极地协调与平衡涉及到的各种利益关系。利益的协同主要表现在激励机制和评价机制两方面。第一，完善激励机制。内部协同方面，政府职能部门在收集、整理、发布数据时会付出一定的经济成本和机会成本，特别是这种资源共享成为常态时，如果没有良好的激励机制和利益分配机制，便有可能出现“搭便车困境”。因此，要深化利益协调保障机制和激励机制的改革，对有贡献的部门给予梯级奖励，推动数据资源共建共享。内外协同方面，以政府为主的数据开放主体可以组织各类数据创新应用比赛促进开放数据的社会化利用，通过利润鼓励、政策指引等方式与科研机构、社会组织及企业建立协同伙伴关系，鼓励其对数据进行增值研究，为产业创新赋能。[4]第二，健全评价机制。建构一套主要包括数据质量指标、用户满意度指标、标准协同指标和平台营运指标等在内的指标评价体系，合理设计各级指标内容及其权重。同时，应注重完善多元主体共同参与的协同评价模式，将专家、用户及政府相关部门都纳入评价系统内，全方位地保证评价的公正及科学。

综上所述，政务数据的开放共享，能够促进资源整合，深化数据在不同领域的创新应用，实现多元化的价值目标。本文将政务数据开放流程主要分为4个阶段，采集筹备是政务数据开放的首要阶段，存储发布是关键阶段，获取利用是核心阶段，而反馈阶段贯穿于上述各个阶段之中。通过对各个阶段存在的障碍因素进行分析，构建了包含主体协同、资源协同、技术协同、利益协同等内容的政务数据开放共享协同机制。在主体协同层面，对数据开放主体及数据利用主体之间的配合进行协调，最大程度发挥主体在数据开放流程中的积极作用；在资源协同层面，强调建立统一数据的标准，优化数据的质量管理，解决数据流动性、兼容性差的问题；在技术协同层面，既要完善数据开放平台建设，又要利用隐私加密技术、数据安全技术、数据备份技术等技术确保政务数据安全；在利益协同层面，主要聚焦于对激励机制和评价机制的改革，协调政府、公众与企业等利益相关者的关系。协同理论的应用为推动政务数据开放与有序共享提供了新的思路，但是该机制的运行效果还需要结合具体案例进行深入研究，并根据当地政务数据开放的实际情况有所调整。