论公安机关数据治理行为之形成

孔梓源，李 辉

（中国人民公安大学，北京 100038）

一、研究背景及问题提出

数据治理行为在政府治理能力日臻精进的道路上发挥着重要作用。2015 年国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，大数据将成为提升政府治理能力的新途径。因此，加快政府数据开放共享、推动资源整合、提升治理能力成为促进大数据发展的主要任务之一1参见《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50 号）。。2021 年《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》第五篇“加快数字化发展，建设数字中国”对我国未来政府数字化建设提出了更加具体的要求，如“加强公共数据开放共享、推动政务化信息共建共用、提高数字化政务服务效能”等2参见《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》。。而公安机关的数据治理行为在政府推行智能化、数字化建设的过程中是至关重要且不可或缺的一环，它承接了公安机关在警务实战中数字警务模式探索的基础性建设部分，同时彰显了公安机关作为政府部门在政府数据治理过程中的应有作为。

当前有关公安机关数据治理行为的研究涵盖了治理行为的大部分过程，可以分为三个层面进行梳理：一是公安机关数据治理行为事前，着重研究公安机关进行数据治理的主体调动，且主要针对民众参与数据治理的调动，力求实现“治理”应有之义，如袁春瑛（2020）从社会治安数据切入，论述提高社会各主体认识程度的必要性[1]；吴信东等（2019）在技术层面上探讨政府各部门与社会其他主体之间的治理联动[2]。二是公安机关数据治理行为事中，此类研究将公安机关的数据治理行为内涵于政府数据治理行为过程中，认为其是政府数据治理在公安机关部门层级的体现，如朱晓瑜等（2020）强调了公安机关数据治理不同于其他政府部门的场景特殊性[3]，或者结合公安机关实战需要提出数据治理建议，如张齐（2020）在公安机关深化数据治理的基础上提出智慧侦查模式的多维途径[4]；余莉亚等（2020）针对公安机关视频数据应用，提出数据组织方法[5],阮堂辉等（2021）则认为公安大数据在刑事定罪中有技术层面的价值[6]。三是公安机关数据治理行为事后，着重研究公安机关数据治理成效，探究体制机制、法律法规等公安机关所不能完全掌握的外部因素对公安机关数据治理行为的影响，如李亚洲等（2020）在政府治理体系框架下探讨了公安机关数据治理的体系创新[7]；孟斌等（2020）力求在公安机关数据治理基础上固定经验，形成公安大数据立体防控体系[8]。

以上既有研究为公安机关数据治理行为标注了实践重点、勾画了发展蓝图。在实践中公安机关对数据的应用已经轻车熟路，而“数据治理”才刚刚起步，首要问题是公安机关数据治理行为如何产生，又是受何种因素影响？由于缺少对公安机关数据治理行为本身形成路径的探讨，学界未能给出答案。本文希望借助MOA 模型，探究公安机关数据治理行为形成路径及影响因素。

二、我国公安机关数据治理行为形成路径探析

当前有关我国公安机关数据治理行为的研究集中在事后，较少关注公安机关数据治理行为逻辑及行为产生路径，从我国公安机关数据治理着眼，普遍认为我国公安机关的职责、能力和制度对公安机关数据治理行为的产生较为重要。

（一）职责要求下的行为形成路径

在组织行为理论视角下，组织行为的底层逻辑在于激发个体、领导团队、重塑组织，其根本目的都是为了盈利。公安机关作为政府组织，其追求的盈利效果指的应当是社会效益而非经济利益。即从组织行为学角度看待我国公安机关行为，其一切行为都是为了在中国共产党的领导下创造更大的社会效益。

公安机关数据治理行为的形成与其在政府数据治理过程中扮演的角色密不可分。吕毅等（2019）认为数据安全是政府数据治理能力提升的前提。[9]于施洋等（2020）认为在我国构建数据新型要素市场体系过程中，数据安全问题是主要挑战之一。[10]我国公安机关是我国人民民主专政政权中具有武装性质的治安行政和刑事司法的专门机关。其任务是维护国家安全，维护社会治安秩序，保护公民的人身安全、人身自由和合法财产，保护公共财产，预防、制止和惩治违法犯罪活动，保障改革开放和社会主义现代化建设的顺利进行。因此，公安机关需要在政府数据治理过程中扮演“保卫者”的角色，负担起数据安全的职责。这里的数据安全包括了部门内数据安全，也包含了面向国际社会的数据主权安全，[11]需要公安机关针对涵盖部门内外的数据生命周期[12]中存在的风险有的放矢。[13]总而言之，公安机关作为政府组织，追求的社会效益要通过实施数据治理行为、保障数据安全来实现，其形成路径如图1 所示。

图1 职责要求的公安机关数据治理行为形成路径

（二）制度约束下的行为形成路径

当前许多数据犯罪与相关数据权界限不清、适用情景不明的现状有关，我国数据产权立法仍然有较长的探索道路需要走。许可（2017）[14]曾以“新浪微博诉脉脉案”为例子，论述了通过法益保护、权利保护、行为保护三种数据权利保护路径来实现数据产权的法律完善。过去的网络空间治理一般由政府主导，由政府制定政策进行自上而下的管理，企业和个人参与度较低。而在大数据时代，单纯依靠公安机关以个案的方式保护数据产权的做法会使公安机关在面对大规模而复杂的数据时应接不暇、不堪重负。另外，数据产权的提出也使政府、企业和个人的角色发生转变，职责要求下的公安机关数据治理行为逐渐收缩到维护国家数据主权的范围。[15]因此，在法律的完善过程中还应当注意将数据知悉和利用的权利返还给企业和个人，让全民都能依据法律及相关制度规定的数据产权来管理和利用这些数据。[16]因此，公安机关需要响应相关法律和制度的完善，强调多主体参与，在数据产权规范下进行数据治理行为，其形成路径如图2 所示。

图2 制度约束的公安机关数据治理行为形成路径

（三）能力推动下的行为形成路径

公安机关作为政府职能部门，在长久以来的数据相关工作实践过程中形成了一定的数据治理能力，这种治理能力的产生在公安机关数据相关实践中被体现出来，如智慧警务产生的丰富警务数据资源促成了云端数据治理能力的成熟[17]等。随着社会其他主体在公安机关数据相关实践中的参与程度越来越高，公安机关数据治理能力也逐渐被社会其他主体感知。一方面，这种感知的进步形成了社会环境对公安机关数据治理能力的进一步要求，国家十四五规划“营造良好数字生态”章节中提出的“建立健全数字要素市场规则、营造规范有序的政策环境”正是这种社会环境的需求体现，需要公安机关改良相关数据实践来满足这种需求；另一方面，公安机关作为一个接收社会要求、输出社会服务的开放系统，其数据治理能力在推动数据治理行为的过程中又要受到社会环境条件的影响，从而根据环境条件的变化来调整行为。因此，公安机关基于既有能力进行的数据治理行为是响应社会环境条件的要求进行的，其行为形成路径如图3 所示。

图3 能力推动的公安机关数据治理行为形成路径

至此，可以看出公安机关数据治理行为的产生路径并非单一通路，而是各个因素彼此交织，形成的多路径通路，如公安机关相关数据实践包含了数据生命周期的流程治理，既能表现出公安机关数据安全情况，又能体现出公安机关数据治理能力；数据相关法律制度作为公安机关数据相关事件中社会环境条件的一部分，不仅表现为数据产权情况，还在公安机关数据治理能力推动公安机关数据治理行为的过程中起到作用。为了清楚体现各个路径之间的关系，本研究将上述路径分析描绘如图4 所示。

图4 公安机关数据治理行为形成路径

三、理论模型及研究假设

尽管公安机关数据治理行为的形成路径较为复杂，但我们仍可以借助MOA（Motivation-Opportunity-Ability）模型分析上述路径中各因素对公安机关数据治理行为的影响，重点在于分析验证数据安全情况、数据治理能力和数据产权情况三条形成路径对公安机关数据治理行为的影响以及三种路径之间的影响。因此，在自变量的选择上，本文将“公安机关数据安全情况”“公安机关数据治理能力”和“公安机关数据产权情况”作为三个自变量，将“公安机关数据治理行为”作为因变量，借助MOA模型构建理论模型。

MOA 模型最初由Maclnnis 和Jaworski 于1989 年提出，是一个从心理感知、态度、情境等多方面综合解释用户信息行为的完整的分析框架。其中，动机（Motivation）是指主体产生某一行为的主观驱动力，是主体意愿、兴趣和愿望的融合；机会（Opportunity）是指主体所感知到的有助于激发其特定行为的外在客观环境中的有效成分；能力（Ability）是指主体是否具有进行某一行为的相应知识和技能。MOA 模型最早应用于消费者信息处理问题，后又成功应用于营销领域，近年来开始在环境治理、社区治理领域得到应用。当前，学界较为广泛地使用MOA 模型来解释某种行为发生的可能性，如Argoteet（2003）认为，动机、机会和能力都需要满足一定的条件才能导致某些行为的产生。MOA 模型在公共领域的研究对于公安机关行为、公众行为的影响剖析起到了一定的作用，如苏娜等（2020）利用MOA 模型和TPB 理论对公众参与社会治安治理行为的影响因素进行了探析，认为公众的主观行为态度、客观参与能力和参与机会对社会治安治理参与行为有显著正向影响。[18]公安机关数据治理作为一种基于庞大数据资源进行整合利用的公安机关行为，落实到具体操作中则是相关公安机关工作人员的行为。因此，基于MOA 模型能够从公职人员进行公安机关数据治理的动机，公安机关内外部数据治理环境的认知、自身数据分析能力等方面展开更全面更深入的剖析，解释公安机关数据安全治理行为的影响因素。

依据MOA 模型的理论，公安机关数据治理行为受到公安机关数据治理的动机、能力和机会的影响。公安机关数据治理在不同的视域下具有不同的内容：宏观层面的数据治理是公安机关作为治理主体对数据产业、数据经济以及整个社会数据化过程的宏观治理；中观层面的数据治理是指公安机关在履行治理社会公共事务职能过程中对其所产生或需要的数据资源的治理；微观层面的数据治理则是指公安机关机构在行政管理过程中所产生和使用的数据的治理。本研究所指的公安机关数据治理主要指公安机关对其内部产生数据和外部搜集数据的处理与利用，属于微观层面的公安机关数据治理。

MOA 模型视角可以对上述的路径进行较为贴切的解释。其中，公安机关数据治理的动机来源于现实需求。沙勇忠等（2019）认为数据的安全、有效利用是公共数据治理行为的主要目的之一，[19]公安机关尤其如此。王欣等（2020）认为包含数据安全在内的数据冲突情况需要构建数据治理体系加以解决[20]。因此，本研究认为公安机关数据安全情况能够反映出公安机关进行数据安全治理行为的组织主观意愿，可以作为公安机关数据治理行为的动机（Motivation）层面的充分体现。而公安机关数据治理的内部可行性条件紧紧围绕“数据”本身展开。由于公安机关相较整个政府在数据获取来源上更加规范和保密，其数据治理行为是经过政府数据筛选的二次利用，因此，公安机关更加需要法律上的授权来保证数据利用的合法性。数据产权能够代表公安机关数据安全治理行为的可感知环境中的有效成分，可以作为公安机关数据治理行为的机会（Opportunity）层面的体现。公安机关数据安全治理能力层面（Ability）则需要结合公安机关数据生命周期的内部阶段所需要的能力来体现。基于此，本研究提出以下假设：

H1：公安机关数据治理能力正向影响公安机关数据治理行为

H2：公安机关数据产权情况正向影响公安机关数据治理行为

H3：公安机关数据安全情况正向影响公安机关数据治理行为

同时，MOA 研究模型框架认为影响行为的动机、能力和机会三要素之间存在紧密联系，结合公安机关数据治理实际情况分析，公安机关数据安全情况可以通过公安机关数据内部安全情况和跨境流动情况两个维度进行评价，这两个维度对于公安机关数据治理能力的影响也体现在不同的具体情况中，本研究依据上述已有研究结合公安机关数据治理的不同阶段，将公安机关数据治理能力划分数据采集能力、数据分析能力和数据应用能力三个维度。内部安全治理情况强调公安机关本身作为一个数据治理系统，在数据内部流转过程中的安全情况，因而影响主要辐射在公安机关的数据采集能力和数据分析能力中。已有研究认为，一方面，公安机关数据治理在采集过程中容易产生数据失真风险和数据冗杂风险，而数据分析过程中易因数据脱敏中难以充分考量数据之间的非敏感信息联系而产生数据的泄露风险，这种风险对于公安机关数据治理能力的形成不失为重大考验，公安机关的内部数据安全体系能否规避这种风险影响着公安机关数据采集能力、分析能力的顺利形成；另一方面，公安机关的数据安全是新型国家安全观中数据安全的重要组成部分，数据安全中以跨境流动为主的庞大外向数据流量同样形成对公安机关数据能力的挑战，可以预见的是，相比侧重内部流动的数据采集和数据分析能力，这种涉及数据主权和网络空间安全情况的数据现状对于公安机关数据应用能力的影响尤为重要。基于此，本研究提出以下假设：

H4a:公安机关数据内部安全情况正向影响公安机关数据采集能力；

H4b:公安机关数据跨境流动情况正向影响公安机关数据分析能力；

H5:公安机关数据跨境流动情况正向影响公安机关数据应用能力。

在组织行为理论的视角下，公安机关数据治理能力作为公安组织能力的重要部分，受到外界环境的影响。其中，公安机关数据产权情况作为社会约束的重要部分，多以法律法规等形式产生影响。这种影响与能动性较强的安全情况或治理能力不同，体现在行为产生过程中的合规性、合法性当中。因此，数据产权情况作为公安机关数据治理行为产生的路径之一在于在其他路径的交互中应当作为一种固有的调节性因素存在。基于此，本文提出以下假设：

H6a：公安机关数据产权情况在公安机关数据内部安全情况对公安机关数据采集能力的影响中起到调节作用。

H6b：公安机关数据产权情况在公安机关数据内部安全情况对公安机关数据分析能力的影响中起到调节作用。

H6c：公安机关数据产权情况在公安机关数据跨境流动情况对公安机关数据应用能力的影响中起到调节作用。

整合以上理论分析和研究假设，借助MOA 模型，本研究模型如图5 所示。

图5 数据治理行为影响因素模型

四、研究过程

（一）研究设计

1.样本来源及样本结构

本研究样本主要利用便利抽样的方式在网络中展开大规模随机调查，共收集问卷550 份，剔除无效问卷后保留503 个有效样本。调研结果（见表1）显示，样本结构从各个人口统计学变量的数量和占比上看，具有一定的代表性。

表1 本研究样本结构（N=503）

2.变量测量

如表2 所示，本研究在变量测量上借鉴了李辉等的研究成果，主要采用7 级李克特量表方法对相关变量进行赋值和测量，测量各变量的具体题项见表2。所有量表均采用Likert 7 点评分法，1 为非常不同意，2 为不同意，3 为比较不同意，4 一般，5 为比较同意，6 为同意，7 为非常同意。

表2 本研究各变量测量及信度系数（N=400）

（续表：）

（二）验证性因子分析

采用AMOS24 软件对503 个有效样本进行验证性因子分析来检验模型之间的区分效度和聚合效度。其中，单因子模型是将所有观察变量放在一起共同做验证性因子分析；六因子模型（a）是将公安机关数据治理能力中的数据采集能力、数据分析能力和数据应用能力作为三个因子，与公安机关数据产权情况、公安机关数据安全情况和公安机关数据治理行为共同做验证性因子分析；六因子模型（b）是将公安机关数据采集能力、数据分析能力和数据应用能力聚合成公安机关数据治理能力一个因子，与公安机关数据内部安全、跨境流动安全、数据产权情况、民众信任度和媒体认同度共同做验证性因子分析；七因子模型（a）是将公安机关数据治理行为的民众信任度和媒体认同度单独作为两个因子，与数据采集能力、数据分析能力、数据应用能力、数据安全情况和数据产权情况共同做验证性因子分析；七因子模型（b）是将公安机关数据安全情况中的内部安全和跨境流动安全单独作为两个因子，与公安机关数据采集能力、数据分析能力、数据应用能力、数据产权情况、公安机关数据治理行为共同做验证性因子分析；八因子模型是将公安机关数据采集能力、数据分析能力、数据应用能力、数据产权情况、数据内部安全、数据跨境流动安全、民众信任度和媒体认同度共同做验证性因子分析。验证性分析结果（见表3）表明，八因子模型的各项指标均达到学术界的一般要求，初步说明本研究的各个变量之间具有一定的区分效度。此外，表3 还表明本研究各变量的因子载荷均在0.5以上，的值为3.932，小于5，RMSEA=0.076 小于0.08，且各变量AVE的值均大于0.5，符合学界要求的一般标准，故各变量具有较好的收敛和区分效度。

表3 本研究验证性因子分析结果（N=503）

（三）各变量相关关系

如表4 所示，本研究中人口统计学变量与公安机关数据采集能力、数据分析能力、数据应用能力、公安机关数据内部安全、跨境流动安全、公安机关数据产权情况、民众信任度和媒体认同度等核心变量之间呈现明显相关关系，初步证明了本研究的一些预期假设。同时，相关系数检验的结果也说明适合进行下一步的多元回归分析。

表4 本研究各变量相关关系表（N=503）

五、实证检验

本研究主要利用IBM-SPSS24 软件，采用逐步回归的方法对公安机关数据治理能力、公安机关数据产权情况、公安机关数据安全情况对公安机关数据治理行为的直接效应进行实证检验；采用逐步回归的方法对公安机关数据内部安全情况对公安机关数据采集能力和公安机关数据分析能力以及公安机关数据跨境流动情况对公安机关数据应用能力直接效应进行实证检验；采用层次回归分析的方法对公安机关数据产权情况的调节效应进行实证检验，具体结果如下。

（一）直接效应检验

如表5 所示，采用逐步回归方法依次将人口统计学控制变量、公安机关数据治理能力、公安机关数据产权情况、公安机关数据安全情况放入模型（1）至模型（4）中可得：模型（1）的结果显示，人口统计学变量均无显著相关性；模型（2）的结果显示，在模型（1）的基础上将公安机关数据产权情况放入回归方程后，公安机关数据治理能力对公安机关数据治理行为具有显著正向影响（=0.593，P＜0.001），即公安机关数据治理能力越强，公安机关越可能实施积极的数据治理行为，假设H1 得到验证。模型（3）的结果显示，在模型（2）的基础上，将公安机关数据产权情况放入回归模型后，公安机关数据产权情况具有显著正向影响（=0.243，P＜0.001），即公安机关数据产权情况越好，公安机关越可能实施积极的数据治理行为，假设H2 得到验证。模型（4）的结果显示，公安机关数据安全情况具有显著正向影响（=0.486，P＜0.001），即公安机关数据安全情况越好，公安机关越可能实施数据安全治理行为。

表5 直接效应回归结果（N=503）

同样采用逐步回归方法依次将人口统计学控制变量、公安机关数据内部安全情况、公安机关数据跨境流动情况放入模型（5）至模型（10）中可得：模型（5）的结果显示，公安机关人员受教育程度具有一定正向影响（=0.258，P＜0.05），即公安机关人员受教育程度越高，公安机关的数据采集能力可能越强，而其他人口统计学变量则无显著相关性。模型（6）的结果显示，在模型（5）的基础上将公安机关数据内部安全情况放入回归方程后，公安机关数据内部安全情况对公安机关数据采集能力具有显著正向影响（=0.517，P＜0.001），即公安机关数据内部安全情况越好，公安机关数据采集能力越强，假设H4a 得到验证。模型（7）的结果显示，人口统计学变量与公安机关数据分析能力无显著相关性。模型（8）的结果显示，在模型（7）的基础上将公安机关数据内部安全情况放入回归方程后，公安机关数据内部安全情况对公安机关数据分析能力具有显著正向影响（=0.566，P＜0.001），即公安机关数据内部安全情况越好，公安机关数据分析能力越强，假设H4b 得到验证。模型（9）的结果显示，人口统计学变量与公安机关数据应用能力无显著相关性。模型（10）的结果显示，在模型（9）的基础上将公安机关数据跨境流动情况放入回归方程后，公安机关数据跨境流动情况对公安机关数据应用能力具有显著正向影响（=0.564，P＜0.001），即公安机关数据跨境流动情况越好，公安机关数据应用能力越强，假设5 得到验证。

（二）调节效应检验

依据方杰等的研究，中心化能通过减少非本质的共线性来减少数据收敛问题，提高收敛速度。本研究通过层次回归分析公安机关数据产权情况对公安机关数据内部安全情况、跨境流动情况的调节作用时，对自变量公安机关数据安全情况中的内部安全情况、跨境流动情况和调节变量公安机关数据产权情况进行均值中心化处理。对公安机关数据产权情况调节作用的检验结果见表6。在模型（11）中仅放入控制变量，包括性别、年龄、工作年限、受教育程度和月收入等人口统计学变量；模型（12）在控制人口统计学变量后，检验公安机关数据内部安全情况和公安机关数据产权情况对公安机关数据采集能力的影响。模型（13）在模型（12）的基础上，检验公安机关数据内部安全情况和公安机关数据产权情况的交互项对公安机关数据采集能力的影响。以公安机关数据采集能力为因变量的层次回归分析结果表明，加入公安机关数据内部安全情况、公安机关数据产权情况以及两者的交互项后，对公安机关数据采集能力的解释变异量明显增加，R2=0.416；且公安机关数据内部安全情况和公安机关数据产权情况的交互效应对公安机关数据采集能力的影响显著，=0.094，p＜0.05。这表明公安机关数据产权情况在公安机关数据内部安全和公安机关数据采集能力之间有显著的调节作用，假设H6a 成立。

表6 公安机关数据产权情况的调节效应模型检验（N=503）

在模型（14）中仅放入控制变量，包括性别、年龄、工作年限、受教育程度和月收入等人口统计学变量；模型（15）在控制人口统计学变量后，检验公安机关数据内部安全情况和公安机关数据产权情况对公安机关数据分析能力的影响；模型（16）在模型（15）的基础上，检验公安机关数据内部安全情况和公安机关数据产权情况的交互项对公安机关数据分析能力的影响。以公安机关数据分析能力为因变量的层次回归分析结果表明，加入公安机关数据内部安全情况和公安机关数据产权情况以及两者的交互项后，对公安机关数据分析能力的解释变异量明显增加，R2=0.511；且公安机关数据内部安全情况和公安机关数据产权情况的交互效应对公安机关数据分析能力的影响显著，=0.059，p＜0.01。这表明公安机关数据产权情况在公安机关数据内部安全和公安机关数据分析能力之间有显著的调节作用，假设H6b 成立。

在模型（17）中仅放入控制变量，包括性别、年龄、工作年限、受教育程度和月收入等人口统计学变量；模型（18）在控制人口统计学变量后，检验公安机关数据跨境流动情况和公安机关数据产权情况对公安机关数据应用能力的影响；模型（19）在模型（18）的基础上，检验公安机关数据跨境流动情况和公安机关数据产权情况的交互项对公安机关数据应用能力的影响。以公安机关数据应用能力为因变量的层次回归分析结果表明，加入公安机关数据跨境流动情况和公安机关数据产权情况以及两者的交互项后，对公安机关数据应用能力的解释变异量明显增加，R2=0.514；且公安机关数据跨境流动情况和公安机关数据产权情况的交互效应对公安机关数据应用能力的影响显著，=0.060，p＜0.01。这表明公安机关数据产权情况在公安机关数据跨境流动情况和公安机关数据应用能力之间有显著的调节作用，假设H6c 成立。

六、结论与讨论

（一）研究结论

1.公安机关数据治理能力、数据产权情况和数据安全情况对公安机关数据治理行为的影响

第一，公安机关数据治理能力对公安机关数据治理行为具有显著的正向影响。公安机关数据治理能力作为一种以公安机关自身素质为起点的数据治理行为形成路径，其形成过程与公安机关在数据生命周期显著体现公安机关数据治理能力的数据采集阶段、数据分析阶段和数据应用阶段密不可分，体现的素质即公安机关数据采集能力、公安机关数据分析能力和公安机关数据应用能力。实证结果表明，以上述三种能力为代表的公安机关数据治理能力对公安机关数据治理行为确实具有显著正向影响，实践中以提升组织力为导向开展的活动涵盖了公安机关民警素质培训、数据平台建设、体制机制完善等直接表现公安机关数据治理能力的行为。

第二，公安机关数据产权情况对公安机关数据治理行为具有显著的正向影响。公安机关数据产权情况作为公安机关数据治理行为的外在环境因素，在对公安机关治理行为的影响过程中具有明显的客观性，以更加宽泛视角下的法律法规约束作为形成条件，不断规范公安机关的数据治理行为，基于制度要求产生公安机关数据治理行为的路径得到了验证，此外，本研究通过实证检验发现，公安机关数据产权情况的影响更多地体现在公安机关数据治理行为形成不同路径的具体交互中。

第三，公安机关数据安全情况对公安机关数据治理行为具有显著的正向影响，但同时应当注意到，这种影响并非是为公安机关数据治理水平提升的潜力挖掘点，而是保障公安机关数据治理正常运行的基本条件。一旦公安机关数据安全情况产生问题，公安机关数据治理将产生严重后果，从职责要求产生公安机关数据治理行为的路径得到了验证。要保证这种影响的积极性，就需要将消弭公安机关安全隐患的行为置于公安机关数据治理行为之中。从内部视角来看，需要健全公安机关数据相关行为的保密机制。公安内网的建设较好地完成了这一目标。当前公安机关采用“证书+密令”的方式已经体现了这种数据安全机制，但部分民警之间证书混用、证书借用、证书遗失等情况表明仍然存在内部安全隐患。从外部视角来看，需要建立公安机关数据安全等级划分制度。当前采取的方式是公安机关相关数据一律在公安机关内网传递，导致公安机关采取数据治理行为时与治理对象的信息不对称仍较严重。

2.公安机关数据安全情况中的内部安全情况和跨境流动情况对公安机关数据采集能力、分析能力和应用能力的影响

第一，公安机关数据内部安全情况对公安机关数据采集能力和公安机关数据分析能力均具有显著的正向影响，这种影响发生的场景在公安机关的内部数据处理流程中，与公安机关的数据安全措施结合紧密，可以作为公安机关数据治理工作成效评价的基础。

第二，公安机关数据跨境流动情况对公安机关数据应用能力具有显著的正向影响。跨境流动情况在部门内部情境和国家整体情境中均有实践意义。公安机关作为保护国家网络安全的重要部门，面对日益严峻的国际数据局势，是在隐患中开辟交流通路的重要渠道，国家数据安全和网络主权均需要发挥数据安全情况中的跨境流动保护的积极影响。在国内环境中，打破数据壁垒和防止数据侵入既是公安机关职责所在，体现着公安机关数据治理的水平，同样为公安机关数据治理提供基础性条件。

3.公安机关数据产权情况的调节效应

第一，公安机关数据产权情况在公安机关数据内部安全情况对公安机关数据采集能力的影响中具有显著的调节效应。产权问题在数据生命周期的源头——数据采集环节最先浮出水面。随着社会普遍数据隐私意识的增强，公安机关传统的粗放式数据采集不再符合社会期待，公安机关数据治理过程中选用的数据是否会侵害数据采集来源主体的数据产权这一问题受到关注，亟需以制度的方式来避免对私人数据权利可能的侵犯。

第二，公安机关数据产权情况在公安机关数据内部安全情况对公安机关数据分析能力的影响中具有较为显著的调节效应。与内部安全影响数据采集能力的过程相比，数据安全影响数据分析能力的过程仍然是一个“黑箱”，在内部处理的过程中涉及各部门的权责碰撞、利益争端无法通过数据产权的调节作用来简单说明，需要结合公安机关组织特性和数据治理的具体运作模式分析。

第三，公安机关数据产权情况在公安机关数据跨境流动情况对公安机关数据应用能力的影响中具有显著的调节效应。数据产权在跨境流动影响数据应用能力的过程中是公安机关维护国家数据主权的法律屏障，也是为了完成数据应用目的采取必要跨境流动数据安全保护措施的意志体现。在跨境流动的情境下，公安机关首先要保证自我数据产权不受侵害。当前我国相关法律仍然有待完善，基本上通过法律规定对可能存在的侵权行为进行威慑，但法定罪责作为最后的屏障并不能适用所有情况，境外数据采用我国数据后再申请授权，即“先上车后补票”等游走于法律边缘的行为仍然屡见不鲜。需要在完善法律体系的同时加强网络安全等信息技术建设。

（二）对策建议

1.结合数据生命周期增强公安机关数据治理能力

（1）数据采集能力

公安机关数据采集能力关系着公安机关数据治理过程中数据的质量问题，从数据来、采集手段和数据准入三个角度着手，可以采取以下手段提升公安机关数据采集能力：一是加强公安机关与社会主体的互动，拓展数据来源。当前公安机关与社会主体的互动尚未实现制度化、规范化模式，民众、企业等主体与公安机关互动缺乏主动性。可以通过警务工作中社区、城管等部门联动来提升社会主体的互动频率，开辟公安机关数据来源，同时也需要公安机关公信力的增强和警民信任的加深为这种互动提供坚实基础。二是丰富公安机关数据采集手段，扩充数据数量。随着科技手段的进步，传统人力采集数据的方式逐渐退出视野。当前公安机关数据采集主要通过手机终端实现，如各类警务APP、手机号码监测和线上平台检索获得。对于此类新型数据采集手段，一方面需要加强宣传，提高知名度，使数据采集对象知晓各类软件的用途，如2021 年下半年“国家反诈中心”在各大直播平台的宣传起到了良好的效果，为涉诈数据的采集手段宣传提供了范本；另一方面需要丰富形式和功能，如“警务通”的应用为民警的数据采集提供了便利，但还需要增强实用性，将回应实际需求的功能添加进去，保证各类采集手段的生命力。三是重视公安机关数据筛选流程，避免数据冗杂。当前公安机关数据采集的筛选流程不完善导致数据时效性低和数据价值性差等问题，阻碍了公安机关数据采集能力的发展。解决数据筛选的问题既需要培训民警素质，使其及时更新过时的数据，又需要公安机关大数据算法的技术进步，在海量数据中甄别具有采集意义的关键词，还需要公安机关尽快建立统一的数据准入标准，使数据采集过程成为标准化流程。

（2）数据分析能力

当前公安机关数据分析能力主要体现在公安机关数据平台建设情况上，一方面通过数据平台的整合实现对数据的分析，另一方面依托数据平台的分析结果实现数据应用。可以从人的因素、技术因素和制度因素三个角度思考如何发挥公安机关数据分析能力对公安机关数据治理行为的推动作用。人的因素中，既需要培养民警数据整合的能力，又需要鼓励民警自主对数据进行分析。民警在分析数据的过程中并非只是分析结论的被动接受者，更是数据特征的主动反馈者，对庞杂数据进行了充分的归类后，还需要与警务实践结合，才能使冰冷的数据鲜活起来，体现出警务数据的实战特征，具备为警务实践决策提供参考的意义。技术因素中，公安机关的数据整合技术相比其他社会主体，如市场主体应用的数据分析技术，体现出明显的滞后性。可以通过购买服务或技术以及组织借调等方式弥补这一差距，逐渐形成公安机关自己的技术研发力量。制度因素中，需要承接数据采集能力的发展，一方面将数据分析过程形成规范化、标准化的流程，与数据采集流程形成对接；另一方面完善数据分析的准出标准，与数据采集阶段的数据准入标准形成对比，从而体现数据的“脱胎换骨”，凸显数据分析能力。

（3）数据应用能力

公安机关数据应用同样依托公安机关大数据平台，具体而言是利用了数据平台中数据分析得到的数据集合与数据趋势等结论，在公安机关内部和外部通过交流沟通的方式实现数据应用。本研究中的公安机关数据治理能力对公安机关数据治理行为的影响可以从内部和外部两个数据流转方向提出对应建议。在公安机关内部，影响数据应用能力发挥作用的主要阻碍是各部门之间的数据壁垒：一种是不同警种和部门间易于察觉的数据壁垒。破除这种数据壁垒既需要依靠制度上的完善来统一各部门利益目标，提升数据应用意愿，又要依靠技术上的进步去涵盖跨部门的不同类别警务数据，拓展数据应用场景。另一种是不同层级之间不易于察觉的数据壁垒，上级部门唯结果论的考核办法导致基层部门在数据应用过程中避重就轻、使数据应用过程形式大于内容，未能发挥公安机关数据应用能力的潜在作用。破除这种壁垒需要一方面打通上下级数据应用的反馈渠道，另一方面在顶层设计上对警务实践中的数据应用过程作出引导，从评价机制上避免单纯追求数据应用形式导致的基层目的异化。

2.依托法律法规健全公安机关数据流转制度

公安机关数据产权的影响根植于公安工作的法律特征。要维系这种影响的积极作用，就需要在公安机关数据治理过程中严守制度、尊重法律法规，这同样与公安机关的行为特征相吻合。公安机关数据产权问题的产生情境在于公安机关数据流转过程中产生的权利冲突。当前公安机关在数据调用时缺少明确的内部规定，何种数据允许调用、何种数据需要授权往往带有明显的地域性差异，需要上级部门统一数据使用门槛和数据流转制度。制度的制定应当兼顾以下两种原则：一是满足警务实践时效性要求。不论是群众办事还是案件办理，警务数据的调取使用都处在相对紧迫的时间要求内。满足该种时效性要求的数据流转制度需对数据警务实践进行“清单式”的整理，对不同警务实践需要的数据进行分级分类，按照需求设置权限。二是满足数据使用合法性要求，保障警务数据中涉及公民个人隐私信息、商业机密等的数据得到授权、圈定适用范围，在数据流转开始之初就确保公安机关数据产权合法性。

3.调动各类要素激发公安机关数据技术潜力

在公安机关数据治理相关的各个方面中，技术因素始终作为基础实力决定着顶层设计的落实程度。公安机关内外仍有多种因素有待开发，激发公安机关的数据技术潜力能有效破除公安机关在能力建设、产权维护和安全维护等方面的桎梏。从公安机关内部来看，技术人才的培养往往脱离公安实践工作，兼顾公安实战经验与数据技术水平的人才少之又少，建立从基层到机关的数据人才输送机制迫在眉睫；从公安机关外部来看，我国“十四五”规划中提出的“数据市场化要素建设”为公安机关的数据技术潜力开发提供了启示，在实践中数据警务相对成熟的地区也采用了从市场“购买技术”公安数据平台外包做法，取得了一定的成效，但与此同时，对外部技术的依赖也导致数据平台等技术成果不实用的问题，需要增强公安机关的技术消化能力，逐渐以自主研发模式取代市场购买机制。

综上所述，本研究依托MOA模型理论对公安机关数据治理安全情况、产权情况、治理能力和治理行为之间的关系进行了实证研究，证明了在公安机关数据治理行为的影响因素中，公安机关数据治理能力、公安机关数据安全情况和公安机关数据产权情况均起到直接影响作用，这三种影响因素之间还存在诸如数据安全环境和数据产权环境等治理环境对数据治理能力的直接作用和调节作用。但本研究仍然存在影响因素选取不完整和样本量不高的缺陷。本研究中依照MOA 模型选取的典型公安机关数据治理行为影响要素并不能作为解释公安机关数据治理行为过程中受到的各种影响的通用模型，仍然需要紧跟公安机关数据治理能力体系更新换代的脚步，探求更加充分的公安机关数据治理行为影响因素。