李志强 叶 好
[提要]大数据技术在提升我国政府治理效能方面发挥着日益重要的作用。本文从我国大数据应用技术水平、应用环境、大数据与国家治理的契合度等维度探讨了大数据赋能国家治理的可行性,在此基础上,厘清了大数据嵌入国家治理的内在逻辑,即公共大数据建设通过推进国家治理的多元主体参与、提升国家治理的科学性和精准性、增强国家治理的预测和调控能力,旨在实现国家治理体系和治理能力现代化的总体目标。同时,基于目前大数据使用效能和开放程度有待提升、嵌入政府服务存在伦理困境、相关管理机制不够完善等现实困境,从构建多元协同的治理体系、规避大数据带来的伦理风险、完善大数据管理机制方面给出了针对性的完善路径以摆脱困境,以期让大数据在推进政府数字化转型、构建更加开放的国家数据治理体系等方面发挥更大的作用。
当今社会已步入大数据时代,信息技术的发展催生了以“云计算、人工智能、量子信息、区块链”等为载体的高度智能化的新社会形态,大数据的广泛运用深刻地改变了人们的生产方式和生活方式,由此引发的社会变革对国家治理能力和治理方式提出了新的要求。在国家治理现代化视域下,政府正由传统治理向智慧治理转变,国家治理的现代性指向对政府治理的智能化、协同化和精准化提出了新的要求。要实现国家治理体系和治理能力现代化的目标,需要依靠大数据在转变政府治理理念、优化政府治理体系和提升政府治理能力方面发挥作用。2019年10月,中国共产党第十九届中央委员会第四次全体会议通过了《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》,提到要坚持“按劳分配为主体、多种分配方式并存”的分配制度,并“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”。数据首次作为基本经济制度中的生产要素被提出,体现了中央对于信息时代下数字经济的高度重视,也彰显了我党对数据在国家治理中重要战略地位的肯定。党的十九届五中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》,其中重点强调了要“加快数字化发展”,加强数字社会、数字政府建设,提升公共服务、社会治理等数字化智能化水平。从中可以窥探出,中共中央正将大数据嵌入国家治理作为一项长远计划和目标来实现,因此,通过观察大数据在公共服务方面的运用,研究数据赋能国家治理的内在逻辑和实践路径具有深远的理论意义和切实的实践价值。
当前谈及“大数据”的概念,其主要包括“政府大数据”和“企业大数据”两个方面,前者指的是包括政府在内的行政机关以及事业单位拥有并管理的具有公共性质的数据,主要涉及住房、教育、交通、卫生、安防等公共领域,例如各类政府工作报告、行业发展报告、人口普查数据、统计年鉴等;后者指的是各类企业搜集、存储、加工、发布的数据,包括企业应用访问量、应用日活量等可公开数据和用户个人注册信息、交易信息等非公开数据。[1]在国家治理视域下,本文主要探讨的对象是政府大数据,即公共数据。“大数据+国家治理”的概念很早就被学者提出并逐渐引起我国政府重视。2015年8月,国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》,对建设数据强国的重要意义、推动大数据发展和应用的指导思想和总体目标,以及大数据赋能国家治理的主要任务和政策机制等方面进行了详细阐述,标志着作为一个时代特征的数字政府建设提升到了国家战略层面。数字政府建设的实质是:“在推动生产关系同生产力、上层建筑同经济基础相适应的过程中,政府如何用现代化、数字化的理念和方法优化与市场的关系,以市场机能增进为关键目标,创造性推动数字经济竞争力全面提升。”[2]十九大提出要推进国家治理体系和治理能力现代化的任务,国家治理向现代化转型意味着国家治理模式要由政府独大转向社会多元主体共治,由封闭型的治理结构转向开放型的治理结构,由科层制的官僚机制转向扁平化的组织机制,而这一系列的转变都需要以大数据为核心的信息技术的运用和普及,大数据能够赋能于社会组织和市场组织,使得在公共交通与城市发展、公共卫生与食品安全、基础设施建造与公共物品供给等领域实现社会与政府的协同治理。大数据的海量性、多样性、互通性等基本特征使得政府信息公开程度大幅度提升,公共信息的共建共享打破了隔绝在政府和公众之间的信息藩篱,国家治理现代化所要求的开放型治理成为可能。
维克托·迈尔·舍恩伯格是最先洞见大数据发展态势的学者之一,他指出大数据将会彻底改变人们的生产和生活方式,引发社会变革。具体到大数据与政府治理方面,特雷福·黑斯蒂认为大数据能够帮助政府科学决策,具体体现在优化行政管理过程,通过数据模型提高决策效率,增强公共服务的科学性和有效性。[3](P.67)杰里米·里夫金从新技术革命出发,论述了大数据等科学技术在政务服务领域的运用有利于推进政府与社会合作,改变传统的政府管理模式,治理主体由一元转向多元,并促使权力动态流动。[4](P.131)马丁·克鲁贝克重点关注数据隐私和安全保护问题,他认为在大数据时代,组织和个人要善于挖掘高价值的数据信息,在数据隐私保护方面,要制定一套适用于数据提供者和享用者的使用规则,同样,阿莱克斯·彭特兰提出了“数据新政”的概念,他从数据受众出发,倡导平衡数据所有权,个人对数据享有与人身、财产相类似的权利。[5](P.79)在数字化治理方面,帕特里克·邓利维将“大数据”“云计算”等智能技术纳入到数字治理的系统和流程当中,丰富了数字政府的转型理论。米拉科维奇探讨了电子政务向数字化治理转型的理论依据,认为只有将信息技术应用于知识管理的提升,才能带来行政价值观和政治价值观的相对平衡,进而提高政府绩效。基于此,曼纽尔·卡斯特提出了他的观点,即网络社会的兴起要求更加开放的社会治理体系,而信息技术则是开放治理体系的基础。[6](P.153)
在数据大国到数据强国的目标指引下,具体实践中我国大数据应用与政府治理的耦合程度越来越高,在此背景下,对数字型政府和数据治理的相关研究日趋丰富,极大地拓展了政府治理的理论内涵。陈振明认为将现代技术融入政府治理,促使行政主体转变治理理念,进而驱动各级政府实现治理方式转型。[7]胡海波认为现代政府治理离不开大数据的技术支持,因为大数据能够提升政府防范和化解风险的能力,这是政府必须开放和共享数据的基本原因。[8]马亮重点研究了公共部门大数据应用能力的提升问题,指出政府部门及其从业人员必须要提高搜集数据、加工数据、分析数据和应用数据的能力,为政务服务提供技术支持。[9]高华丽和闫健认为,作为信息生态系统的一部分,大数据的运用一方面能加速资源的流动与共享,另一方面也为政府机构提供更为全面系统的数据分析手段。[10]孔繁玲阐述了新时代政府数字治理的实践路径,认为数字型政府建设要完善顶层制度设计,还要在信息技术创新、人才培养方面增强实践能力。[11]郑磊等学者以问题导向探讨了公民的数据公平使用权问题,指出为了解决民众在获取和使用政务数据过程中的困境,政府要从社会需求出发,降低数据获取门槛,开放高价值的数据以实现与民众的良性互动。[12]王山立足于大数据在公共服务过程中的广阔前景,认为大数据有利于推进公民的政治参与,能使公众诉求获得快速有效的回应,是联结公共领域与私人领域的纽带。[13]随着大数据在我国政治运作过程中嵌入政府治理的程度不断加深,学者们在此领域的研究不断向纵深拓展,在此基础上,本文基于国家治理体系和治理能力现代化视角,深入探讨大数据与政府治理之间的内在关联。
在国家治理体系和治理能力现代化视域下,我国政府正在加快数字化转型,“用数据决策、用数据管理、用数据服务”的公共管理与服务机制已初步形成。大数据赋能政府治理是一项长期的系统性工程,信息网络技术和信息应用技术的进步是其技术支撑,不断成熟的政策环境为其提供了完善的应用场景,技术与公共服务的契合是其运行的前提条件。
随着信息网络技术的迅猛发展,“大数据、云计算、物联网”等信息技术服务应用更为广泛。“互联网+金融”“互联网+医疗”“互联网+传统制造”等新经济业态皆以大数据的运用为技术基础,不仅促进了海量数据的生成,也提高了不同行业领域间的数据共享、流通和处理程度,这为大数据赋能国家治理提供了技术支撑。与世界各国相比,中国大数据体量位居前列,目前中国网民数量超过7亿,移动电话用户数量突破13亿,均居全球第一。“十三五”时期,我国大数据产业年均复合增长率超过了30%,2020年产业规模超过了1万亿元人民币,大型数据中心跨地区经营互联网数据中心业务的企业已达到295家。中国网络用户规模大,终端数量多,产业经济规模大,因此在数据规模上具有天然的优势。[14]我国已是世界上产生和积累数据体量最大、类型最丰富的国家之一,即使是大数据核心技术比较领先的美国,在智慧物流、移动支付等部分垂直细分领域也逊色于中国。当下,5G、物联网、车联网、一体化大数据中心等新型基础设施建设,加快了数据的流通,释放出更大的数据要素价值,逐步形成数据服务与基础设施融合的态势,这成为了构建数字化社会,发展数字经济的重要基石。《促进大数据发展行动纲要》中明确指出:建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制,实现基于数据的科学决策。将大数据运用于政府治理和公共服务已成为新常态,目前,经过新一轮机构改革,我国已有超半数省级党政机关和省会城市建立大数据发展管理局,负责引导、推动大数据在政府治理中的应用和普及工作。
在国家治理的话语体系中,大数据的应用环境主要指的是政策环境和法律环境。从政策文件来看,自2014年大数据一词第一次写入政府工作报告以来,大数据的概念开始进入人们的视野并逐渐被政府部门所重视。2015年9月出台的《促进大数据发展行动纲要》是我国发布的首个大数据国家行动计划,旨在全面推进大数据在我国政务体系中的发展和应用,加快建设数据强国。2020年3月,中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,明确要“加快培育数据要素市场”,并就如何推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护做出了具体阐释,体现了新时代背景下党和政府对数据在市场化配置中价值的重视。此外,中央各部委根据自身工作特性,先后颁布了有关大数据在本系统领域内的实施方案和指导意见,如2016年出台的《农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见》,2017年出台的《国土资源部关于印发促进国土资源大数据应用发展实施意见的通知》以及2020年出台的《工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见》。从法律文件来看,规范大数据应用的相关法律正不断专业化和精细化。2016年11月颁布的《中华人民共和国网络安全法》是为保障网络安全,维护网络空间主权和国家安全、社会公共利益,保护公民、法人和其他组织的合法权益,促进经济社会信息化健康发展而制定的法律。2021年6月最新颁布的《中华人民共和国数据安全法》是首部规范数据处理活动、保障数据安全、促进数据开发利用的专门法,其中有一章专门就政务数据安全与开放作了相关规定。为了解决信息社会中个人信息泄露和侵害公民隐私等日益凸显的问题,2021年8月颁布了《中华人民共和国个人信息保护法》,旨在保护个人信息权益,规范个人信息处理活动,促进个人信息合理利用。
全球化、多元化、信息化的发展催生出了全新的政府治理时代,继新公共管理改革之后,现代公共管理部门在此背景下又进入到第二轮改革浪潮中。由政府“管理”向政府“治理”演变的核心特征是公共服务过程中多主体的“跨界”协作,在内容和形式上包括中央政府和地方政府的跨级合作,同级地方政府间的跨区域合作,同一政府不同部门间的跨部门合作,政府和企业、社会等不同治理主体间的内外合作。[15]合作的基础是信息共享,而信息共享的前提是数据的共享和连接,“大数据+政务服务”有效地解决了公共服务碎片化问题,打破了多元主体协同治理下的行政壁垒,使得政府治理新时代下的多元共治成为可能。此外,政府还可以利用海量数据连接下的对外沟通机制和结果反馈机制,向社会组织和个人提供差异化、多样化的公共服务,提升政府服务对象的感知。因此,国家治理能力和治理体系现代化对大数据在政治运作过程中的运用提出了迫切的现实性需求,大数据为国家治理现代化提供了坚实的数据基础,二者在新的信息时代背景下实现了完美契合。
对于政府治理来说,大数据蕴藏大价值。通过打造大数据施政平台,能够有效扩大公民政治参与,以数据为中心构建的智慧政府新架构联结了公民私人领域和国家公权力领域,有助于实现政府与社会各群体间的协同共治。另外,随着社会分工越来越精细化,公共服务与市场监管也需要提升科学化和精准化水平。政府管理者可以通过对海量数据的深入挖掘与分析汇总,全面了解和准确掌握市场经济信息,综合分析经济社会发展趋势,不断提高服务和监管的效率和质量,并增强事前预测能力。
政府大数据最显著的特征就是信息来源渠道多、数据应用范围大、信息发布受众广。当下中国,政务微博、政务微信、一体化政务服务平台等政府服务端应用类软件和平台的数量和质量正不断提升,据2020年9月中央网信办发布的《数字中国建设发展进程报告(2019年)》显示,“国家政务服务平台汇聚各地区政务服务事项数据2800多万条、政务服务办件数据5.51亿条、总访问人数10.4亿人,注册用户1.35亿。国家数据共享交换平台共发布1300多个数据共享服务接口,近2000项群众和企业办事常用数据被列入部门数据共享责任清单。”[16]大数据公开透明的原生性特征打破了公共服务供给侧和需求侧的信息不对称,数字型政府建设使得社团、企业、公民参与国家治理过程成为可能,多元共治正是国家治理现代化的一个显著特征。大数据在政府治理中的运用能够消弭先前因跨时空、跨地域造成的社会治理成本高、治理难度大等问题,能够让参与政府决策的主体发表见解的政治空间和参政渠道不断拓宽,决策过程的广度、深度、效度以及决策结果的民主性与科学性得到充分保证。
从全球范围来看,现代化的政府治理越来越趋向于科学化和精细化,过去庞大笼统的传统政府治理模式已经不能适应社会分工越来越精细的现代社会。利用大数据技术可以获取公民群体在教育、卫生、就业、交通等重点民生领域的实时信息,政策制定者可以根据客观数据做出精准决策,并根据相关数据的实时动态变化对政策进行适时调整,有效避免了传统管理型政府根据领导者个人意志和偏好进行政治决策的现象出现。国家治理现代化讲究的是信息公开和多元协调,“大数据+政府治理”背景下的政府决策过程更加公开透明,基于此,社会公众对政府治理理念、过程和趋向有明确和深入的认知,这有利于增进民众和政府间的政治共识,提高公众对政府决策的认同和支持程度。[17]另外,大数据思维和技术不仅能够为政府科学决策提供有力支撑,还可以追踪决策实施效果以及评估结果反馈,进而提高后续决策的精准度。随着我国大数据应用技术日渐成熟,针对特定社会治理问题,政府在决策前可以利用大数据进行建模与分析,多维度多变量预测公共政策施行结果,提高政策制定的预见性、前瞻性和精确性。
当前,国家治理面临的内外部环境日益复杂多变,单纯靠政府的事后决策和应急处理已经不能适应当前形势,因此提升公共服务部门的事前预测能力变得尤为重要。大数据为“事先预测”的决策模式提供了可靠的技术支撑和信息来源,增强了政府应对常态化事件和重大危机突发事件的精准布控能力。正如我国在抗击新冠肺炎疫情期间,国家互联网基础资源管理机构快速反应,积极应对,全力保障互联网基础资源系统平稳运行。国家政府服务平台建设“防疫健康信息码”,汇聚并支撑各地共享“健康码”数据6.23亿条,累计服务达6亿人次,支撑全国绝大部分地区“健康码”实现“一码通行”,助力疫情精准防控。[18]大数据广泛的信息来源,强大的归纳推演能力,精准的预测演练模型,能够有效助力政府敏锐捕捉治理过程中的异常问题,并提前制定出应对策略,增强公共服务特别是危机应对的掌控能力。
尽管大数据在我国政府治理过程中的运用逐渐普及,但是由于这场数据革命需要重构政府治理范式,然而目前政务数据使用效能和开放程度不够高,大数据嵌入政务服务会引发伦理困境,且大数据管理机制仍待完善等问题依然比较严峻,大数据真正赋能政府治理还存在一定的现实困境。
由于我国大数据在政府治理中的运用起步较晚、历时较短,政务大数据在自身建构方面尚有较大的提升空间。一方面,公共数据资源的使用效能有待增强。在大数据的搜寻和采集过程中,不同行政系统以及政府部门间的采用标准是不一样的,导致构建出的大数据结构体系也不相同,因此跨部门、跨系统间的政务数据难以整合,数据的异构化影响其使用效能。另外,政务数据发布和服务平台存在重形式、轻内容的倾向。目前我国政府数据信息发布网站大都已经建成,但普遍存在重信息发布,轻深加工和数据分析的问题,社会公众只能被动接受信息,难以根据个性化需求主动获取所需信息和高质量数据。另一方面,数据开放共享程度不够充分。各级政府间、同级政府不同部门间缺乏信息共建共享的激励机制和责任机制,大多数政府单位往往只将一部分数据信息对外单位公开,不同行业和行政区域的数据难以有效连通,进而形成一座座“信息孤岛”,以致大数据建设本该发挥的“1+1>2”的合力效果不能充分显现,阻碍了国家治理现代化的进程。
客观来说,在获取数字红利的同时,也应关注到大数据应用带来的负面影响,这主要体现在现实伦理层面。一方面,由于主客观条件所限,政务服务对象获取政务数据的能力有较大差异,因此不同组织和个人在搜集、获取和使用政府大数据的过程中会产生信息不公平问题。信息公平是人们面对信息资源的获取和分配过程中所产生的价值期望,其实质是信息权利的平等。信息不公平问题主要是信息主体在信息活动中处于不平等的地位,具体体现在信息获取机会与信息资源分配的不公平。将大数据嵌入政府服务的出发点是利用公平正义的标准促进信息社会中信息的公平分配、平等获取和平等利用,以求解决技术所不能解决的问题,实现政务信息在社会成员之间公平合理分配,使包括广大弱势群体在内的所有人都能获得数据信息。但是随着大数据在公共服务领域中的应用日益广泛,数据资源逐渐成为越来越重要的、人们竞相争夺的目标资源,其稀缺性和竞争性骤然加剧,信息不公平与信息失衡问题越来越严重。另一方面,数据信息安全保障问题。公共服务过程中运用的大数据大多涉及政府敏感信息和公民隐私信息,一旦发生信息泄露、窃取等安全问题,将导致难以弥补的后果。此外容易被忽视的是,大数据本身也存在安全隐患,基于利益驱动的非法数据交易会加剧大数据安全风险,因此如何协调数据开放和信息安全间的关系已成为政府治理现代化进程中的一道伦理难题。
从宏观层面上看,作为政务数据提供者,政府自身在数据立法和职能划分方面尚有欠缺,对企业的数据监管能力也有待提升。对内而言,目前我国关于政务大数据的监管立法较为分散,尽管2017年实施的《中华人民共和国网络安全法》总体上搭建了数据监管的制度性框架,但具体规定仍不够完善,譬如就个人层面的数据监管中,更注重对网络空间的规范,未着眼于个人数据收集、存储、利用、传输等细小环节;在社会层面未对政府部门之间、政府与社会之间的数据流通作出规定;在国家层面上仅对关键信息的跨境流通、处理作限制,但对关键信息以外的个人数据、企业数据等涉密信息的流通、处理等缺乏相应的法律规制。此外,由于未形成统一、完善的数据监管机制,数据监管呈现出权利分散、职能重叠的局面,数据监管主体杂多而无序。普遍来看,各级政府中的工信部门、网信部门、电信主管部门及其他政府主管部门都会参与到政务数据的建设和服务过程中,由于缺乏对各监管主体职能进行划分的顶层设计,导致机构间监管权利分散、职能重叠。对外而言,在“大数据+政务服务”的体系建设中,除政府作为主导者之外,企业往往会作为参与者提供技术服务和支持。政企联合开展数字政府建设的合作模式,容易导致数据权属划归不清、数字化治理权责难以界定等问题。在开发和使用大数据过程中,某些合作企业在未经政府同意的情况下,擅自对数据资源进行二次开发和利用,引发信息安全风险。政府提供信息服务的目的是为民众提供便利,而企业的最终目的则是盈利,二者出发点的不同容易在合作过程中衍生出一系列难题。
为了解决大数据在实际政治生活中的应用困境,必须强化大数据思维,打破政府间的利益藩篱,吸纳社会多元主体参与政府决策过程,构建现代化的协同治理体系。还要弥合数据鸿沟,从制度和认识层面加强数据安全保护,完善大数据监管体制,以此为国家治理体系和治理能力全面现代化提供技术契机,为政府治理提供更好的解决方案。
1.以数据思维建设数字化政府
维克托·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在其著作中曾指出,“大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式。”思想是行动的先导,数字化政府建设有赖于公共服务部门将传统行政思维向现代数据治理思维转变。强化大数据思维,首要的是打破现存的部门间数据壁垒,解决“信息孤岛”问题,这首先有赖于在大数据系统框架建立之初,各政府部门之间应确立统一的搭建标准,制定数据共享的规则、内容和具体流程,并搭建信息共享程度事后考评机制。有条件的政府可以引入第三方评估机构,按照一定的评价指标和体系,定期对各部门信息发布和共享的数量、质量、效果以及公众满意度进行测评,并将结果纳入政府绩效考核体系中,以此构建促进政府信息开放共享的激励机制和责任机制。其次,大数据思维具有差异化和多样化的内生性特征,现代化的表征之一也是群体和个人需求更加个性化,因此政府在提供公共数据服务过程中要将传统的无差别提供向多样化提供转变。处于不同行业、不同知识领域的公共服务对象对大数据的需求必然是有差异的,数据服务提供部门要从受众角度出发,摒弃“官本位”思想,注重数据发布和检索的多样性,满足民众个性化信息需求。
2.构建多元协同的数字化治理体系
大数据时代的到来倒逼政府转变传统运作模式,对内跨部门协作,对外引入社团、企业、公民等主体实现多元共治成为必然。这就要求政府在推进国家治理现代化过程中树立合作共赢、多元参与、协同治理的行政理念,树立注重数据收集、依靠数据进行预测分析和决策、重视数据发布和深加工的大数据思维,以大数据为治理资源和治理手段,整合不同治理层级、部门以及内外部治理主体间的数字信息系统,构建多主体协商合作的大数据服务体系。一方面,要强化政府运用大数据进行综合治理的能力,打造由政府牵头,重点行业共享数据整合能力的数字化治理新模式。政府所运行的数据和能力不是以管理过程而是以问题为基本导向,不是按照静态的管理职能而是动态的公民需求提供智能服务,统一设计服务模式,系统配置数据资源,实现数字化治理“从分散走向集中,从部分走向整体,从破碎走向整合”。另一方面,要积极引入企业组织、科研机构等行政系统外单位参与数字政府建设。社会组织提供数字化服务有其独特的优势,具有服务种类多样化、专业化程度高、服务方式灵活和服务需求回应性强等突出特点,在数字化政府建设过程中,社会力量的参与能为政务服务提供有益补充。
1.重视并维护数据安全
如何在保护数据隐私的前提下共享数据是政府在提高治理效能过程中必须重视和权衡的问题。目前已有学者在技术层面给出了建议,认为可以应用人工智能技术进行数据保护和用户激励,运用“分布式机器学习”这种新的去中心化建模方法进行模型聚合,根据每个模型的贡献确定数据定价,通过对数据的合理资产化构建良好的数据生态。[19]从制度和认识层面看,政府应完善有关数据保护的相关立法,通过一系列法律法规,明确数据所有权归属以及在开发使用过程中应遵循的价值规范和伦理秩序。2021年6月出台的《中华人民共和国数据安全法》是我国关于数据安全的首部法律,填补了维护数据安全领域的法律空白,但相较于大数据的发展态势,我国在数字安全领域的法律建设和制度保障水平及其实效性方面稍显落后,因此有必要以此为基础,织建维护数据安全和个人信息安全的法律法规纵横网络。纵向上地方政府应结合当地大数据建设的实际情况,出台并推行针对性的维护地方数据安全的法规制度;横向上各部委需要结合自身业务实际颁布保护本系统数据安全的部门规章。以此让我国在数据安全领域有法可依,为各行业数据安全提供监管依据,进而提升整个国家数据安全保障能力。另外,政府要加强引导,培育企业和公民的数据隐私保护意识和维权意识。部分企业受利益驱使往往会置数据安全于不顾,导致用户信息泄露、大数据杀熟等乱象时有发生,政府有义务通过宣传教育、开展培训等措施强化从业人员信息安全维护意识和道德自律精神。[20]目前我国公民个人的信息安全保护意识尚显薄弱,政府要有意引导公民自觉树立数据安全保护观念,促使公民加强信息泄露的自我防范。
2.关注并弥合数据鸿沟
弥合数据鸿沟是国家治理现代化进程中解决大数据伦理困境的另一重大举措,消弭不同社会群体在获取和使用数据资源中的差异是体现国家治理公平性的必然要求,其中最重要的是提高农村地区大数据服务供给水平和基层群众大数据运用水平。2020年《国务院政府工作报告》提出,重点支持“两新一重”建设,其中“新型基础设施建设”(简称新基建)涵盖5G、人工智能、工业互联网、物联网领域。在此政策背景下,我国政府要通过部门协同和上下联动,稳步推进乡村特别是贫困地区新型基础设施建设,加强基层网络覆盖,为农村提供网络数据泛在接入。从供给侧来看,政府提高农村地区大数据服务水平的前提是建立并维护好电信基础设施,因此为确保更多行政村实现网络通达,要在基层地区建立更多电信普遍服务试点以及网络基站。[18]在此基础上,政府要大力拓展乡村信息基础服务,从供给侧推进光纤、宽带、物联网入村户等硬件数据应用建设。另外,通过大数据扫盲、互联网应用技能培训等举措提升农村群体的大数据感知度和线上数据驾驭能力,培育基层干部和群众运用大数据参与基层治理的意愿和能力,以此提高大数据政务服务均等化水平。
1.加强政府统筹管理
在数字化转型潮流下,政府在紧跟数字经济建设大趋势的同时,也要冷静构思大数据在国家治理现代化进程中的具体路线和实施战略。就我国政府内部运作机制而言,目前分条、分块、分类的数据资源管理机制易造成信息采集重复、数据共享困难、管理责任重叠以及职责相互推诿等问题,我国地方大数据管理机构有发改委、工信厅、大数据局,不同行政主体的管辖范围和权责界限并不清晰。[21]基于此,要强化各级政府数据资源管理的统筹责任,在此基础上明确具体职能部门的职责分工,并从单纯的信息技术支撑向数据统筹、数据应用和数据治理等方向升级,纯技术性的数据运维服务可以外包至第三方,以此提升行政服务和政府治理效能。同时,还要健全数据风险监管体系,部分政务数据涉及国家安全,保密性要求极高且易受到外部攻击。2020年上半年,国家计算机网络应急技术处理协调中心监测发现我国境内被篡改网站数量为147682个,较2019年同期(50257个)增长较大,其中境内被篡改政府网站581个,较2019年同期增长57%。[18]由此可见,政府信息安全面临的形势日益严峻,需要持续运用大数据安全实时监测系统,加强数据使用过程中的风险识别、风险评估、风险预警,提升政府对数据风险的预防管理和应急处置能力。
2.规范政企协同治理
就政府与企业内外部合作而言,政企联合开展数字政府建设的合作模式容易导致数据权属划归不清以及企业滥用数据谋利的乱象发生。尽管目前对政企合作运营下的数据归属权尚未有权威定论,但可以肯定的是,数字政府建设的主导者依然是政府,企业在其中扮演的是参与者的角色,政府对政务数据的全流程使用负有监督管理之责。对于企业私自利用合作数据创收的行为,政府在规范双方合作体系的前提下,要完善项目绩效评价机制、侵权惩罚性赔偿机制以及数据风险监管机制,走政府主导下的政企合作协同治理之路,进而提高协同治理效率。基于此,在事前阶段,政府在大数据建设合作项目中要建立市场准入制度,通过审核、考量大数据企业资质及技术服务水平,确保优质企业进入到大数据协同治理之中。事中阶段,政府要主导建成成熟的成本管控机制、价格约束机制和质量监督机制,政府治理中的大数据应用具有公共服务性质,需以此确保大数据建设项目质量过硬、成本可控且价格合理。事后阶段,政府要注重建立绩效评估和奖惩机制,针对合作企业进行数据治理状况的阶段性及最终绩效评价,若评价结果达不到预期,甚至出现企业擅自动用大数据资源谋私利的行径,则应果断中止合作并要求惩罚性赔偿。[22]
在完善的要素市场化配置体制机制下,可以充分发挥大数据的市场化特征。目前公共数据是作为一项公共产品向社会公众免费开放,但政府主导下的大数据也具有经济价值,且由此可带来的经济效应极大,能否发挥公共数据的市场化特征,将其进行定价并按市场化模式进行运作,将是未来关于进一步激发大数据经济效应方面可供思考和研究的问题。另外,目前在政府大数据建设过程中,政企间的合作模式主要是企业参与公共数据的建设和运营,但值得关注的是,国内阿里巴巴、腾讯、百度等互联网巨头企业存储了大量的用户数据,这部分数据没有对外开放,假如企业数据能够通过一定模式与政府共享互通,将极大丰富政务服务内容,便于政府部门从外部获取数据来重构业务流程、重塑服务模式。
当前,我国正在着力建设竞争有序、开放共享的市场服务体系,完善要素市场化配置是其内在要求,是坚持和完善社会主义基本制度、推动国内循环和国际循环相互促进的有力举措。在将大数据纳入要素市场化配置的新时代背景下,探索建立规范有效的数据管理制度,增强公共数据服务质量和规范性,打造优质数据产品势在必行。通过研究根据数据性质完善产权性质、制定数据隐私保护制度和安全审查制度、优化经济治理基础数据库等举措,有助于加快推动各地区各部门间数据共享交换,培育数字经济新产业、新业态和新模式,实现大数据为政府治理赋能的现代化目标。