政府数据资源管理体系的建设要求与优化建议

李广乾 张学艺 赵建航

随着电子政务特别是“互联网+”政务服务的深入发展，数据日益成为政务处理的基础要素，贯穿行政事务处理的全过程。与此同时，长期的网络政务处理形成了日益庞大的数据资源，如何存储、维护、挖掘和利用其巨大的潜在价值，成为一个重大的课题。当前，建立完善科学合理的政府数据资源管理体系显得尤为迫切。

我国大数据产业正进入新发展阶段。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》（以下简称“十四五”规划）在其第五篇“加快数字化发展，建设数字中国”中，提出了“构建城市数据资源体系”“建立健全国家公共数据资源体系”的建设任务。与之前强调建设各行业、各领域的专业数据库不同，“十四五”规划开始强调构建更全面、更系统的数据资源体系。

建设包罗万象的数据资源体系面临着严峻挑战。无论是城市数据还是国家公共数据，都包含千差万别的业务种类和业务实体，以及各种各样的数据类型，因此，建设各自的数据资源体系，既要构建相应的业务架构模型，又要构建支持该业务架构模型的数据架构，同时还需要合理地处理软件与硬件的关系，进行相应的组织架构改革。正是由于这些技术、业务、制度方面的复杂性和艰巨性，无论是城市数据资源体系还是国家公共数据资源体系建设，在国际上仍然没有多少成功的案例。

在这种情况下，率先开展政府数据资源管理体系建设不失为明智之举。政府数据资源是城市数据资源、国家公共数据资源的重要组成部分，具有属性明确、运转有序、管理机制健全等诸多特点。电子政务是世界各国发展最早、最系统、最成熟的信息化业务应用，包含种类繁多的政府业务类型和海量数据资源。一些国家在长期的电子政务发展过程中，已经从技术、业务、架构设计等诸多方面进行创新，发展出很多比较科学合理的系统思维和理论方法，可以为“构建城市数据资源体系”“建立健全国家公共数据资源体系”提供示范和借鉴。我国也在长期的电子政务建设实践中提出并发展出很多有关政府数据管理的创新理论和政策实践。例如，早在2002年我国就提出并实施了“两网一站四库十二金”的电子政务发展基本思路，其中的“四库”即人口、法人单位、空间地理和自然资源、宏观经济四个基础数据库，是我们认识数字经济时代的数据与业务，以及不同数据之间相互关系的知识基础；2006年发布的《国家电子政务总体框架》系统地构建了国家电子政务建设的统一模型和总体框架；2015年后，国家有关“互联网+”政务服务、大数据产业发展等政策，将移动互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术融入电子政务总体框架中。国内外的电子政务建设实践已经积累丰富的技术、理论与政策经验，为构建科学合理、系统完整的政府数据资源管理体系打下坚实基础，也为城市数据资源体系、国家公共数据资源体系建设做好了充分的前期准备工作。

一、政府数据资源管理体系的内涵及其特征

目前人们对于政府数据资源管理体系尚未形成统一的认识，也还没有出现相应的实践案例。这里结合近年来的数据管理理论及其标准规范，以及一些企业开展的数据资源管理体系建设实践，来探讨政府数据资源管理体系的基本属性及其要求。所谓政府数据资源管理体系，是指政府机构基于政府数据的全生命周期管理，从政务处理与业务协同、信息系统建设、政务数据资源建设与管理、数据管理制度建设等诸多方面所开展的系统性、体系化的政府数据管理活动。从定义可以看出，政府数据资源管理体系应该包括这样五方面的内容：

第一，政务与政务处理。政府数据首先来自政务处理过程和结果，但政务与政务处理本身具有有别于数据管理的规律，其基本要求是依法行政。因此，政务规划和政务处理都应该基于相应的法律法规规定，并基于信息化和电子政府建设需要进行顶层设计。在进行政务规划时，需要合理地处理好不同层级政府与职能部门之间的职责分工与业务条线的相互关系；制定政务处理流程及其标准规范，特别是各级政务大厅的政务处理流程与规范；在建设电子政府时，还需将那些各部门共性、通用的业务项目加以优化整合。

第三，政府数据治理。所谓政府数据治理，是指在政府数据的全生命周期中，为确保数据质量、保障数据安全、促进数据公共价值等而对政府数据建设管理所进行的组织与制度安排。建立一整套科学合理的政府数据治理体系，是建设“数据驱动型电子政府”的基本要求，也是充分释放政府数据资源价值的必要条件。

第四，公共服务与政府数据资产。政府数据资源建设的公共服务价值主要包含如下方面：全面响应国家各级政府、各部门的电子政务业务协同与数据共享需要；公开政府信息；向相关行业提供公共基础数据共享服务；向社会开放政府数据等。政府数据资源的价值主要是提供公共服务，但是在向行业、企业提供数据共享服务、开放政府数据时，仍然需要构建完善的政府数据资源管理体系。

第五，支撑环境与制度保障。政府数据生命周期的每个环节都涉及相应的法律法规，例如，每个政府机构在进行政务处理时需要获得法定授权，但是与前述的政府数据治理着眼于政府内部的业务协同和数据共享不同，这里的支撑环境与制度建设着眼于面向全社会的有关政府数据管理的重大原则及其制度安排。具体来说，包括如下内容：明确政府数据资源管理体系发展愿景、目标及其路径等，为政府数据管理体系建设提供战略方向；细化政府信息公开政策；明确个人信息（隐私）、企业信息（商业秘密）采集、使用和保护策略；明确相关的政府数据出境管理制度；明确政府数据安全策略；制定政府大数据中心建设规划；实施政府数据资产化政策等。

从上述分析来看，政府数据资源管理体系建设具有如下三方面的特征：

第一，政务处理与政府数据相分离。政府数据虽然来自政务处理过程，但日益具有相对独立的科学属性及其管理需求，实现了与政务处理过程的分离。

第二，以数据为中心。政府数据资源管理日益成为一项独立的政府职能和专门、专业的业务。以政府数据为核心，政府数据管理体系将政府职能与政务处理、政府数据共享、政府数据开放、数据治理、数据中心建设、隐私保护等诸多问题统筹到一起，成为国家和政府的一个更加专业、更加复杂的庞大体系。

第三，政府数据资源建设由部门分散走向集中统一。长期以来，我国电子政务建设采取的大都是硬件、业务系统和数据资源一体化建设模式，各部门都建设有自己的全套业务系统；在数据驱动的电子政府时代，各政府部门的政府数据资源将被纳入统一的政府数据资源管理体系，由专门机构进行采集、存储、维护和分发。

二、政府数据资源管理体系建设的现实价值

（一）政府数据资源管理体系建设是我国电子政务发展的必然趋势

20多年来，随着IT技术发展和信息化建设的不断深入，我国电子政务先后经历了“三金”工程、政府上网建网页开网站、集成建设政府门户网站、“互联网+”政务服务等过程，当前正进入“一体化政务服务平台”建设阶段。在此过程中，我国电子政务建设集成度不断提高。今后，我国电子政务建设还将在当前的前台（网站）整合、部分业务系统整合的基础之上，不断向后台整合特别是向加强政府数据资源管理体系建设的方向发展。

（二）新一代信息技术和政府数据资源管理体系建设共同推动“数据驱动型电子政府”的转型

以物联网、云计算、大数据、人工智能、5G等为代表的新一代信息技术，为政府数据管理现代化提供了技术手段和工具，极大地丰富了政府数据的海量来源，完善了政府数据采集、传输、存储、分析挖掘与分发应用的全生命周期的数字化、智能化管理体系。

当前，新一代信息技术对电子政务和政府数据资源管理体系建设的影响主要表现在以下方面：第一，物联网和感应技术、5G技术的应用使得政务处理过程的几乎所有环节都被数字化，不仅丰富了政府数据内涵，而且极大地增加了政府数据容量。这给传统的政府数据资源管理理念和方法带来严峻挑战。第二，云计算及云数据中心能够实现政务处理与政府数据的有效分离，实现政府业务部门的前台终端化。也就是说，政府部门今后无须独立地规划建设自己的全套电子政务系统，只需应用国家统一规划建设的电子政务业务终端处理日常业务。第三，大数据和人工智能技术推动传统的电子政务向数据驱动的电子政府转变，使得精准政务、政务定制成为可能。这就要求有全范围、多领域的海量实时数据作支撑，为此，必须克服基于部门职能分工、基于行政区划的地方管治所带来的弊端。

（三）政府数据资源管理体系建设符合信息系统演进的基本规律

纵观人类半个世纪以来的信息化发展历程，可将信息系统发展演进历程划分为四个阶段（见图1）。在这个演进过程中，数据（库）不断地从信息系统中分离、独立出来，且自身又不断地分化出元数据与主数据两个细分领域。实际上，主数据正在成为数据资源整合的一个崭新工具和手段；而从近年来企业信息化和数据库建设实践来看，主数据及主数据管理已经成为人们建设基础数据库的基本方法。

图1 信息化发展过程中的业务—数据的四次分离

电子政务作为一种重要的信息系统建设类型，同样应该遵循上述“业务—数据”分离趋势和规律。就政府数据资源管理体系建设来说，其元数据库、主数据库建设将是一项工程浩大的建设项目。实际上，元数据库、主数据库已经在我国电子政务建设中得到广泛应用，例如，我国在2002年开始建设的电子政务四大基础数据库即人口、法人单位、空间地理和自然资源、宏观经济数据库中的前三大数据库，可以被看作某种主数据库，尽管由于技术原因人们尚未意识到主数据库建设的重要性。

“业务—数据”分离趋势与元数据、主数据管理丰富完善了政府信息架构，不仅有助于构建完善的政府数据治理机制，而且为构建政府数据管理体系提供了分析方法和可供参考的实施路径。

（四）政府数据资源管理体系是实现国家治理能力现代化的基础条件

20多年来，电子政务建设对提升我国国家治理能力发挥了重要作用。然而，当前部门分割、地方分立的电子政务建设格局显然难以适应国家治理体系和治理能力现代化的需要。

加强政府数据资源管理体系建设，既能优化现有的电子政务和信息化建设格局，减少重复建设，节约巨额财政投资，实现政务服务标准化，又将极大地提高各级政府管理、服务国民经济和社会发展的能力和水平，加强政府应对各类突发应急事件的反应速度和质量，促进国家治理能力现代化。

（五）政府数据资源管理体系建设有助于加快数据要素化进程

2020年3月30日，中共中央、国务院印发了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数据与土地、劳动力、资本、技术等传统生产要素并列，将数据看作促进经济发展、创造社会财富的新型生产要素。然而，数据要真正发挥这种基础性作用，还面临着诸多技术、管理和法律等方面的难题。

政府数据有助于克服数据的技术、管理和法律等方面的难题。当前，虽然政府数据在全社会数据总量中的占比在不断下降，但由于政府数据多为高价值的基础数据，因而对于大数据产业发展具有重大的市场价值。特别是政务处理数据、司法数据、行业监管数据、空间地理和自然资源数据及历年的国民经济和社会发展统计数据等，具有很高的市场价值及数据挖掘价值。

然而，政府数据的上述数量优势仍然不足以推进数据要素市场化进程。在此进程中，必须完成政府数据资源管理体系建设的以下任务：一是实现政务处理与政府数据的分离，建立集中统一的数据中心。数据分隔与分立，无法让政府数据发挥出其更广泛的经济价值和社会价值。二是建立完善政府数据治理机制，提高政府数据质量。三是加强公民个人信息（隐私）保护，强化全社会的个人信息保护意识。四是加强数据资产化建设，推进政府数据开放共享。

三、构建政府数据资源管理体系的基本要求

构建政府数据资源管理体系，是一项多学科、跨领域、重融合的工作，因而必须从系统角度去综合解决这个问题。这些年来，国内外众多政府机构和组织就此从不同方面进行了诸多探索，但尚未形成统一的认识。从发展实践来看，这些探索主要包括两个方面。

一方面，一些国家开展了电子政务顶层设计建设实践。从2000年前后开始，一些电子政务建设比较发达的国家（如美国和部分欧洲国家），开始在原有的各自独立建设的电子政务业务系统之上进行整合，并为此提出了本国的顶层设计建设方案。例如，美国提出了联邦政府组织架构（FEA:Federal Enterprise Architecture），英国提出了电子政务互操作框架（e-GIF:e-Government Interoperability Framework），加拿大提出了业务转换赋能项目（BTEP）等。在这些顶层设计方案中，美国的FEA受到人们的高度关注。FEA由五个参考模型（即绩效参考模型、业务参考模型、服务构件参考模型、数据参考模型、技术参考模型）组成（见图2，下页），它们共同提供了联邦政府的绩效、业务、数据与技术的通用定义和架构，从而有助于实现共享联邦政府互联网技术（IT）投资、实现政府信息资源互联互通的目标。FEA的最大特点是提出了数据参考模型，并将其与政府业务系统的综合分析（即业务参考模型、服务构件参考模型）联系在一起。

图2 美国联邦政府组织架构（FEA）

就构建数据资源管理体系特别是政府数据资源管理体系建设而言，上述两个方面仍然不足以提供充分的理论和方法论支撑。其最大的不足就是，上述两方面的理论方法都只从各自角度出发，关注其特定的方面。例如，DAMA数据管理知识体系重点关注数据全生命周期管理，但对（电子政务）业务总体规划分析不足；而FEA在数据参考模型构建方面显得相对粗浅，元数据、主数据管理的概念和方法运用不够，使得其数据参考模型难以实用化。与此同时，FEA在构建业务参考模型方面过于简单化，没有相应的理论作支撑。构建更加完善、合理的数据资源管理体系，必须满足多方面的要求，具体包括四方面的内容。

（一）构建科学合理的业务与数据融合的架构体系

构建科学合理的业务与数据融合的架构体系，重点是综合运用业务顶层设计与数据全生命周期管理规划的技术方法。为此，可以从两个方面加以完善：

一是深化、完善业务参考模型。其核心是构建业务模型规划的理论方法。就政府数据资源管理体系建设而言，这是数据来源与管理制度建设的基础保障。由于“依法行政”是政府行政事务处理的基本遵循，因而行政法应该是规划业务模型的出发点。行政法学从职责、职权、管理手段三者的相互关系出发来论述行政部门的业务内容（见图3，下页），这种逻辑关系也应该是电子政务业务模型规划的源泉。

图3 职责、职权、管理手段之间的逻辑关系

（二）实现“软件”与“硬件”相协调

近年来有关数据治理和顶层设计的讨论，大多是基于企业内部或地方政府层面，重点是关于数据与业务系统部分，即数据资源管理体系的“软件”部分。但是，国家层面的政府数据资源管理体系建设还应该包括更多内容，特别是与各级政务部门业务现场处理、数据中心建设的空间布局、数据流转与业务部门之间责任关系等诸多问题密切相关。这些内容可以看作数据资源管理体系建设的“硬件”部分。这些问题都特别重大，直接关系到数据资源管理体系建设的成效。

（三）正确处理数据治理与数据管理组织机构建设的相互关系

目前人们都在讨论“治理”问题，但就本文来说，有两种不同的“治理”：一种是“数据治理”的“治理”，一种是“国家治理”的“治理”。这两种“治理”存在明显差异。“数据治理”的“治理”重点关注数据生命周期过程中围绕数据质量问题而展开的各方面机制建设；“国家治理”的“治理”重点关注政府与社会各界就如何推动经济社会发展而展开的合作、共同参与，其中特别强调政府将之前由自己一家独揽的事务交由企业、社会组织实施。而就我们讨论的政府数据而言，虽然也包含第一种的“治理”之义，但更需要明确第二种“治理”的具体内涵。

对政府数据资源建设来说，由于数据生命周期比较长，引入互联网企业的参与是必要的，但是，建立强有力的统一管理机构同样重要。在建立有效的政府数据资源的职能管理机构之前，讨论政府数据治理还为时尚早。在政府数据分别由不同部门管理、无法建立有效的数据生命周期管理的前提下，政府数据治理将难以真正地展开。

（四）实现数据资源的集中管理与分布式应用的统一

减少重复建设、提高数据质量，是数据资源管理体系建设的重要目标。为此，必须加强数据资源的集中统一管理。具体内容包含两个方面的要求，除了上述的建立统一管理机构外，还包括统一规范的数据中心建设。这就要求建立数据与业务相分离机制，一方面保证数据质量，实现资源化建设，另一方面确保业务部门能够自如地使用必要的政务处理数据。

四、政府数据资源管理体系的优化建议

优化政府数据资源管理体系，应从如下方面着手：基于顶层设计角度，建立完善政府数据资源管理体系；摸清政务家底，建立我国电子政务业务参考模型；构建科学合理的（电子）政府数据结构，建立我国政府数据参考模型；建立强有力的政府数据资源管理机构；加快构建规范有效的政府数据资源管理制度。

（一）基于顶层设计角度，建立完善政府数据资源管理体系

当前，我国电子政务建设重点正在发生重大转变，由之前的“以政务服务为中心”转变为“以政府数据为中心”。为此，有必要构建以政府数据资源管理体系建设为核心的新的电子政务发展框架。其主要内容是基于政府数据资源管理体系的五个方面，构建我国电子政务和政府数据资源管理的顶层设计框架，以此规划今后相当长一段时期我国电子政府的发展蓝图。这要求我们综合应用政府业务顶层架构与数据管理知识方面的最新的科学理论和方法，构建未来我国电子政务和政府数据管理体系分析的逻辑框架。

（二）摸清政务家底，建立我国电子政务业务参考模型

建立我国电子政务业务参考模型，应从如下方面同时展开：首先，建立政府职能分析框架，并基于政府职能分工，逐级、逐条梳理全国的政府业务条线；其次，综合汇总全国各部门、各地方政府实际开展的业务内容，经过归类、整理，建立我国政府职能运行框架；最后，基于依法行政和商事制度改革等要求，对照政府职能分析框架与政府职能运行框架，建立完善我国电子政务业务参考模型及其更新、维护、管理机制。

（三）构建科学合理的（电子）政府数据结构，建立我国政府数据参考模型

所谓政府数据结构，就是基于政务特征和数据资源管理属性，对海量政府数据进行科学分类而建立的高效、合理的管理框架。建立科学合理的政府数据结构，是有效开展政府数据共享和开放、加快政府数据资产化管理的重要条件。政府数据结构主要包含技术和物理两个层面的内容（见图4，下页）。

图4 政府数据结构

1.构建技术层面的政府数据结构

一是国家电子政府元数据管理体系建设。电子政府元数据涉及各行各业的信息化建设，除包含上述电子政务业务参考模型的元数据管理体系建设外，还包括电子政府建设的其他方面内容。目前，我国已经制定发布众多相关的标准和规范，但这些标准规范并没有在各地电子政府建设中得到有效的实施，更没有建立全国性的相应管理体系，即全国性的有关电子政府的元数据注册登记、管理维护、更新共享机制。这种状况应该得到改善。

通过政府小数据管理体系建设，不仅能够摸清家底、动态实时了解各行业相关情况，实时地获取相应的统计数据，而且有助于实现资源共享、业务协同，减少重复建设。无论是三大电子政务基础信息库，还是行业基础信息库，都具有类似功能。

构建技术层面的政府数据结构的另一个重要内容，是建设合理的职能部门主题数据库。主题数据库是职能部门在履职过程中所产生的专题数据库，与电子政务三大基础信息库及行业基础信息库密切相关。这些基础信息库在为各主题信息系统提供共享服务的同时，也不断通过对比各专题数据库信息而更新相应数据、信息。当然，根据上述“业务—数据”分离趋势,主题数据库应该与作为国家（行业）主数据库的各类基础信息库建设相分离。

2.构建物理层面的政府数据结构

构建物理层面的政府数据结构的主要内容是规划政府数据的空间布局。这包括两个方面的内容，即中央与地方政府有关政府数据资源管理的分工协作、全国一体化政府数据中心建设布局。就“中央与地方政府有关政府数据资源管理的分工协作”而言，其总体布局应该与全国一体化政务服务平台建设格局相统一，采取中央与省级两级结构。但上述的国家主数据库和行业主数据库建设，则应该采取统一建设、全面共享的基本思路。就“全国一体化政府数据中心建设布局”而言，其建设布局要符合《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》《国务院办公厅关于印发政务信息系统整合共享实施方案的通知》和国家发展改革委、中央网信办等四部门发布的《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》等相关政策的总体要求，不过从上述政府数据结构特征的分析来看，我们还应该对政府数据中心建设进行专门的优化设计。

（四）建立强有力的政府数据资源管理机构

党的十九届四中全会决定将数据作为新的生产要素，并要求建立健全由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。因此，对全社会数据资源进行综合管理势必成为一项新的政府职能。与此同时，政府数据资源管理体系建设要求建立相应的综合性政府数据资源管理机构，并建立系统的运维管理机制。综合这些要求，有必要在一些地方政府建立的大数据管理局的基础之上，在国家层面建立职能相对独立的数据资源管理机构，并将其作为中央网络安全和信息化委员会领导下的、大部制管理体制中的一个新型综合管理机构。

这个综合管理机构的主要职责是促进国家大数据产业发展，政府数据资源管理是其中的重要职责。而就政府数据资源管理而言，主要包括如下方面的业务内容：统一建设与管理政府数据资源，包括国家电子政务三大基础信息库（国家主数据库）建设、重点行业基础信息库（行业主数据库）和重要的主题数据库建设；为政府机构的电子政务业务处理提供后台数据与技术支撑；向社会提供政府数据共享与开放服务；建设、管理政府（云）数据中心；电子政务元数据、主数据注册登记与更新维护机制建设等。

（五）加快构建规范有效的政府数据资源管理制度

政府数据资源管理制度不仅包括前述的政府数据治理机制建设（如前述的顶层设计、元数据和主数据管理、组织机构建设等），而且包括其他诸多内容。这些内容主要包括：“业务—数据”分离之后，政府业务处理机构与数据资源管理机构之间有关政务数据采集、传输、存储、应用、更新等环节的职责分工与业务协作；政府数据资源管理机构在向行业、企业提供政府数据共享开放服务时，对相关行业、企业所开展的相应规制与管理；与政府数据资源管理相关的个人隐私保护、企业商业秘密保护、数据资产化、信息网络安全等方面的规制与管理及各类标准规范建设等。