国家审计优化政府数据资产管理剖析

徐京平 朱哲茹

【摘要】数字中国建设与数据资源涌现为我国政府数据资产管理提供了政策依据与现实基础。然而， 政府数据资产管理面临诸多困境， 优化政府数据资产管理刻不容缓。作为国家治理的体系构成和工具抓手， 国家审计优化政府数据资产管理具备其应然性和可行性。通过依托数据生命周期理论基础， 构建政府数据资产“三阶”管理體系； 通过解构政府数据资产的阶段性特征， 提炼国家审计对标优化的“四流”着力位点； 通过匹配审计业务类型与“四流”着力位点， 分析国家审计对标优化的作用靶向。研究发现： 国家审计对标业务流， 通过合规审计监督政务服务规范运行； 对标技术流， 通过制度审计优化管理信息系统建设； 对标数据流， 通过报表审计助力数据资产量化交易； 对标价值流， 通过绩效审计驱动资产价值增值开发。

【关键词】政府数据资产；国家审计；数据生命周期；数据资产审计

【中图分类号】F239      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2023）22-0076-9

一、 问题的提出

党的二十大报告表明， 加快数字中国建设是我国全面建设社会主义现代化国家的重要方面。报告还强调， 要以“加快发展数字经济， 促进数字经济和实体经济深度融合”为抓手， 为数字中国建设打造具有国际竞争力的数字产业集群。数字经济时代， 全球要素资源被整合重组， 数据要素正逐步取代传统生产要素， 成为重塑全球经济结构和竞争格局的核心生产要素之一（胡西娟等，2022）。一方面， 数据要素是数字技术与实体经济深度融合的产物， 其在数字经济社会的建设过程中发挥着技术基础和创新引擎之功效（刘悦欣和夏杰长，2022）； 另一方面， 数据要素作为我国数字政府建设的重要决策依据（彭海艳和何振，2022）， 能有效推动国家治理的现代化进程。

2016年5月， 李克强总理出席“全国推进简政放权放管结合优化服务改革”会议， 指出“我国信息数据资源80%以上”掌握在政府手里①。在政府部门的管理下， 数据资源在经济社会发展中的角色定位不断升级。2015年至今， 中央政府出台系列政策文件， 要求加快培育②和发展③数据要素市场。进入“十四五”时期， 大数据产业发展以“释放数据要素价值”为导向④， 为数字中国建设提供有力支撑。数据从“国家基础性战略资源”⑤向新型关键“生产要素”⑥的嬗变过程， 也是数据从“资源”发展为“资产”的过程。由于我国正处于推进国家治理现代化进程的关键时期， 各级政府部门高度重视其数据资产的管理运营与价值实现（冯锋，2022）。政府数据资产由各级政府部门拥有或控制， 具备一定的要素属性和公共属性， 其在生产、 生活、 治理领域蕴藏着无可比拟的服务价值。对政府数据资产进行估值定价和流通管理是现阶段我国政府数据资产管理的主要方面， 也是促进政府数据资产释放其潜在服务价值的前置性工作。

数字治理是国家治理现代化进程的重要方面。优化政府数据资产管理是我国数字治理的重要内容， 也对推进国家治理现代化进程发挥着重要作用。如何将工具型数据资源转变为要素型数据资产？如何确保政府数据资产规范流通？如何充分释放政府数据资产的潜在价值？以上问题是我国政府数据资产管理面临的巨大挑战， 更是我国数字治理需要正视的重点课题。国家审计在国家治理体系中扮演多重角色， 以“国家审计”为抓手优化我国政府数据资产管理， 既是国家审计作为国家治理体系重要组成的法定职责（高文强，2020）， 又是国家审计作为治理工具发挥其专业职能的具体表现（冯均科，2020）。基于此， 本文将探究国家审计优化政府数据资产管理的研究基础、 构建政府数据资产“三阶”管理体系、 分析国家审计对标“四流”着力位点的优化靶向， 以期为我国政府数据资产管理提供全新的优化思路， 也为国家审计参与数字治理找到一条契合多方利益诉求的创新路径。

二、 研究基础

以国家审计为抓手优化政府数据资产管理， 其理论基础具体表现为国家审计与政府数据资产管理之间的天然耦合性。一方面， 数据管理实践存在诸多现实问题， 这为政府数据资产管理创造了优化需求。另一方面， 政府数据资产的属性特征与国家审计的治理特征二者间的适配性， 决定了国家审计优化政府数据资产管理的应然性和可行性。这种适配性具体表现为： 在法律层面和价值诉求层面， 政府数据资产的公共属性与国家审计的治理角色定位相契合， 奠定了本文的应然性基础； 在业务层面， 政府数据资产的要素属性与国家审计的治理工具属性相契合， 奠定了本文的可行性基础。本文将对此展开递进式论述：

1. 数字中国建设催生数据资源涌现。“加快数字化发展， 建设数字中国”是国民经济和社会发展“十四五”规划的重要篇章。伴随着我国“数字经济、 数字社会、 数字政府”的建设与发展， 以及“数字生态”的营造与规划， 我国生产方式、 生活方式以及治理方式发生了整体性的数字化转型。丰富多样的数据资源为“数据资产形成”提供源头活水， 同时也为数据资产管理提供基础前提。在数字中国建设背景下， 我国数据资源的涌现方式如图1所示。

在生产方式方面， 数据资源主要诞生于新产业和新业态； 同时， 数据资源又在助力我国“数字产业化”和“产业数字化”交互发展中进一步涌现。数字产业化加速新兴数智产业发展， 智慧物流、 智能交通等5G应用场景和数字产业生态遍地开花； 产业数字化则赋能传统产业链协同转型， 迸发新的增长点。在生活方式方面， 数据资源主要来源于数字社会建设背景下的普惠公共服务、 数字孪生城市和数字乡村等数字生活图景。教育、 医疗、 养老等公共服务经过数字化推广， 催生了相关领域数据资源； 而城乡数字化建设在提高城乡运行效率和宜居度的同时， 也催生了居家生活、 休闲旅游、 购物消费等场景的数字资源。在治理方式方面， 数据资源主要来源于数字政府建设， 现阶段国家数字政府建设主要围绕“政务信息化”和“公共数据开放共享”两条路径展开。电子政务网、 政务云平台和一体化政务大数据体系等国家级建设项目使政务信息系统能够快速部署和弹性扩展， 并在“执政能力、 依法治国、 市场监管、 公共安全”等领域产生海量政务数据资源； 就公共数据开放共享而言， 国家公共数据资源体系建设主要从数据开放平台、 开放范围、 数据质量、 数据安全等方面给予保障， 以确保我国人口、 交通、 环境等领域公共数据资源得以应用创新。

尽管数据资源的涌现方式有所不同， 但我国数据资源均具备不同程度的公共属性。我国数据资源的公共属性具体表现如下： 就涌现的生产方式而言， 数字产业化和产业数字化均离不开数字基建发展和公共资金支持， 同时数字化发展也为物流、 交通、 能源等具有公共属性的生产领域赋能； 就生活方式而言， 普惠公共服务和数字城乡建设等生活图景基于政府数字化建设规划而展开， 得益于财政支出支持， 且部分内容产出被视为公共产品或准公共产品； 就治理方式而言， 数据资源主要源于数字政府建设， 该部分数据资源基于政府治理而产生， 并应用于政府治理优化， 是公共属性最强的数据资源。我国数据资源的公共属性决定了我国的数据管理实践“以政府为主导”的必然性。同时， 数据资源的要素属性又促使数据资源管理呈现显著的资产化趋势。

2. 数据管理实践桎梏数据资产发展。我国数据资源兼具公共属性和要素属性， 并形成以政府为主导的资产化管理趋势， 但并非所有数据资源均可转化为政府数据资产。“政府数据资产”作为新兴概念， 其内涵日臻完善。据《贵州省政府数据资产管理登记暂行办法》， “政府数据资产”的概念核心可被总结为： 一是数据需由政务服务实施机构基于各类业务应用系统依法依规产生， 且非涉密； 二是数据需具备权属明晰、 可量化、 可交换等资产特征； 三是数据需具有經济、 社会、 政治价值。基于此， 政府数据资产的形成阻力主要来自两方面： 一方面， 鉴于政府数据资产严格的主体限定， 政府数据资产将生产、 生活情境中诞生的数据资源排除在外； 另一方面， 资产化特征是政府数据资产形成的又一障碍， 政府数据资源只有经过“可控制、 可量化、 可变现”的资产化管理才能成为政府数据资产（夏义堃和管茜，2022a）。

基于“政府数据资产”的概念核心， 政府数据资产的管理活动理应围绕政府数据的资源层、 资产层和价值层三方面展开。然而， 现阶段我国数据管理实践主要停留在资源层和资产层， 忽略了数据资产的价值层管理。在数据资产管理实践中， 数据资源层面临着资源高质量涌现和数据标准化管理等问题， 这些问题直接影响数据资源的资产化转型。在数据资产层面， 资产权属界定、 资产估值定价和资产交易规范等问题既会影响我国政府数据资产的有序形成， 又会对我国政府数据资产的规范流通带来巨大挑战。在数据价值层面， 政府数据资产的潜在价值具体表现为其在生产、 生活以及治理方面潜在的巨大服务价值。但当前， 我国政府数据资产“价值管理”主要停留在资产估值定价阶段， 政府数据资产价值层面的管理实践仍待深耕（易明等，2022）。

政府数据资产管理的现实问题桎梏了政府数据资产发展， 导致政府数据资源资产化转型难以实现， 政府数据资产无法有序形成和规范流通， 政府数据价值未能充分释放。这些困难为政府数据资产管理优化提供了客观需求。为充分发挥政府数据资产作为生产要素的服务潜力和推动作用， 政府相关部门需针对数据管理实践中存在的具体问题推出系列改进举措。

3. 数据资产属性耦合审计治理面向。国家审计的治理面向与政府数据资产管理的优化需求相互耦合， 具体表现为： 国家审计可通过发挥其专业职能， 满足政府数据资产管理的优化需求； 政府数据资产管理也在其优化过程中， 助力国家审计履行其法定职责。两者耦合的理论依据为： 政府数据资产的属性特征耦合国家审计的治理面向。政府数据资产“属性特征”主要表现为公共属性和要素属性； 而国家审计“治理面向”则由其治理角色定位和治理工具属性构成。

国家审计优化政府数据资产管理的应然性论述可从两方面展开。一是法律赋予其应然性基础。审计机关对“国有资源、 国有资产”开展审计监督， 是我国《审计法》第24条对“审计机关职责”的法定要求。根据“政府数据资产”的数源主体限定以及我国数据资源的公共属性， 政府数据资产为国有资产， 故其资产管理活动应当接受国家审计的监督和评价。二是在价值诉求层面， 政府数据资产的公共属性与国家审计的角色定位发生耦合。政府数据资产传承数据资源的公共属性， 并通过资产价值释放发挥其公共属性。故政府数据资产可通过价值释放全方位推动我国数字治理发展。同时， 作为国家治理体系组成， 国家审计服务数字治理、 推进国家治理现代化进程是其题中应有之义。综上， 国家审计优化政府数据资产管理具备法律层面和价值诉求层面的应然性基础。

国家审计优化政府数据资产管理的可行性基础具体表现为： 在业务层面上， 政府数据资产的要素属性与国家审计的工具属性相耦合。作为生产要素， 政府数据资产由数据资源的资产化管理而来， 以“数据流”形式参与流通， 并在流通和应用过程中促成“价值流”释放。在此之前， 政府数据资源在政务服务实施机构的“业务流”和“技术流”基础上得以涌现。可见， 业务流、 技术流、 数据流以及价值流是国家审计优化政府数据资产管理的“四流”着力位点。根据国家审计“业务类型”， 其可细分为合规审计、 制度审计、 报表审计以及绩效审计等审计类型（郑石桥，2020）。国家审计基于以上业务类型的具体职能， 可发挥其治理工具属性。国家审计以合规审计对标业务流、 以制度审计对标技术流、 以报表审计对标数据流、 以绩效审计对标价值流， 进而实现其优化目的。本文通过阐释“四大业务类型”对标“‘四流着力位点”， 进而论证国家审计优化政府数据资产管理的可行性基础。

三、 体系构建： 以数据生命周期为依循构建“三阶”管理体系

构建政府数据资产管理体系是我国数字政府建设和电子政务发展的必然趋势。当前， 已有不少学者对政府数据资产管理展开了体系构建研究和路径实施研究。本文在前人研究的基础上， 以数据生命周期理论为理论依循， 构建政府数据资产“三阶”管理体系（简称“‘三阶管理体系”）， 该管理体系将为国家审计优化政府数据资产管理提供对标着力位点和具体优化靶向。政府数据资产从形成到消亡的全过程可根据数据生命周期理论， 划分为采集、 储存、 处理、 交易、 维护和更新等环节。基于政府数据资产的生命周期环节特性， “三阶”管理体系可被划分为“资源基础”“资产呈现”和“价值释放”等阶段。“三阶”管理体系具体如图2所示。

1. 资源基础： 政务数据的涌现与标准化。数据资产是数据资源经历资产化管理且具备资产特征的数据流（卢荣婕，2022）。以终为始， 针对政府数据资源展开的管理活动理应成为“三阶”管理体系的重要构成， 并对政府数据资产管理发挥基础性作用。《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》要求“构建开放共享的数据资源体系”， 并以“政务数据”作为数据资源体系的核心构成， 而非“政府数据”。郑春燕和唐俊麒（2021）认为二者在概念内涵上没有本质区别， 但“政务数据”能排除“政府数据”（开放共享的行为多是由政府做出）的执行含义。加之政府数据资产以“政务服务实施机构”为数源主体， 故本文选择以“政务数据”作为“三阶”管理体系在资源基础阶段的概念分析工具。政务数据的“高质量涌现”和“标准化管理”是政府数据资产形成的基础性前提， 也是“三阶”管理体系在资源基础阶段的核心议题。

一是以“业务流”和“技术流”为靶向， 建立健全政务数据的涌现管理机制， 从而促进政务数据的高质量涌现。政务数据是政务服务实施机构基于现有技术手段， 通过提供政务服务衍生而来的数据资源。故政务数据的资源涌现主要依托两方面： 其一是政务服务实施机构基于其业务办理需求而形成的业务流； 其二是由支撑组织管理信息系统运行的各种技术手段形成的技术流。规范业务流和稳健技术流是政务数据实现资源高质量涌现的必要前提和具体靶向。所谓业务流， 即衍生数据资源的政务服务。政务服务可被简单划分为公共服务事项和行政权力事项（张鹏和赵映，2021）， 但其业务种类和业务实体却千变万化。不管是政务服务本身， 还是对政务服务进行统筹规划或执行办理， 都应遵守相关法律法规。由违法违规行为衍生的政务数据无法转化形成政府数据资产， 甚至会对经济社会产生危害。所谓技术流， 即确保政务数据生成所必需的技术手段， 尤其以开发、 建设组织管理信息系统所需的技术手段为核心。政务数据基于政务服务实施机构的管理信息系统生成， 并由其采集、 存储、 处理、 传输、 维护和更新。稳健的管理信息系统是政务数据的质量保障， 因其能避免政务数据的系统性偏差， 从而确保政务数据的真实性、 完整性、 可靠性和安全性。综上可见， 开展“业务流”规范管理和“技术流”稳健管理， 对政务数据的高质量涌现至关重要。

二是以“一数一源一标准”为导向， 规范统一政务数据的分级分类标准， 从而促进政务数据的标准化管理。各政务服务实施机构之间的业务流存在行业壁垒， 极易产生“信息孤岛”。信息孤岛会阻碍数据资源的资产化转型和流通， 故需对政务数据进行标准化管理。详尽、 可贯彻、 全国统一的数据分级分类标准是相关机构对政务数据进行标准化管理的前提。自2016年至今， 贵州、 上海、 北京等地方政府先后发布数据分级分类的地方规范性文件， 但其分级分类原则和方法存在一定的差异（严炜炜等，2022）。各地方政府“数据分级标准”多以数据敏感度为依据， 而数据分类标准则涉及较多维度且各不相同。由此可见， 现阶段我国各地域间的数据资源分级分类标准缺乏统一规范， 尚不兼容。中央政府应在现有政策基础上， 尊重业务流特点和技术流性能， 寻求各地方政府“数据分级分类标准”的最大公约数， 以最低成本实现政务数据在全国范围内的标准化管理。在业务流层面， 由政务服务“行业壁垒”所导致的政务数据不兼容问题， 可通过政务服务标准化管理以及元数据管理进行疏解； 在技术流层面， 政务数据的隐私和安全， 则可通过加密脱敏以及区块链等技术予以保障。故“业务流”和“技术流”也是政务数据实现标准化管理的关键。

2. 资产呈现： 数据资产的形成与流通。“数据即资产”是美、 英、 澳等国家开展数据管理实践的基本遵循（夏义堃和管茜，2022b）。在该管理理念的影响下， 政府数据资产具象表现为具备资产化特征的政府数据流。“资产呈现”阶段在“三阶”管理体系中发挥着承上启下的衔接作用， 由此决定其在“三阶”管理体系中的核心地位。其衔接作用表现为： 一方面， 政府数据资产的有序形成， 是政府数据资源高质量涌现和标准化管理的必然趋势； 另一方面， 政府数据资产的规范流通则是政府数据资产价值释放的前置条件。故保证政府数据资产能够有序形成和规范流通是“三阶”管理体系在资产呈现阶段的首要任务。据《数据要素白皮书》（2022年）， 数据要素在市场培育中面临着“权属界定、 估值定价、 市场规则、 流通技术”等难题。这些障碍同样制约着政府数据资产的有序形成和规范流通， 故本文将以政府数据资产的“权属界定”“估值定价”和“交易规范”为突破口， 构建“三阶”管理体系的资产呈现阶段。

一是聚焦解决政府数据资产的“权属界定”和“估值定价”问题， 从而助力政府数据资产有序形成。所谓政府数据资产有序形成， 实则是政府数据流资产化特征的形成过程。“资产”的会计学定义突出其法律属性（资产须为会计主体所控制）和经济属性（资产能为会计主体提供未来经济利益）， 其法律属性与资产权属界定相关， 经济属性则涉及资产的估值定价问题。故以“权属界定”和“估值定价”为突破口， 助力政府数据流的权属清晰和价格明确（即促进政府数据流形成资产化特征）， 具備其学理基础。关于权属界定问题， 一是数据的可复制性、 非排他性与当下产权制度相悖， 二是当前法律体系也未对此作出明确规定， 故关于政府数据资产的权属界定问题尚未达成共识。构建政府数据资产的产权分置机制， 并通过数据权利登记制度确权， 是解决政府数据资产权属界定问题的可行路径。具体而言， 政府数据资产的产权分置机制需要区分数据资产的生产者、 加工者和应用者等各主体。在非流通场景下， 政府数据资产的生产者、 加工者和应用者多为同一主体， 其资产权属归属于同一政务服务实施机构。而在流通场景下， 政府数据资产的生产者、 加工者、 应用者通常为不同主体， 其相应权属可通过共享、 开放和交易等流通形式进行转移。故在政府数据资产的产权分置机制下， 各阶段权利主体需要利用数据权利登记制度进行确权和维权。

关于估值定价问题， 传统资产估值方法并不适用于政府数据资产。政府数据资产在使用过程中受特定主体和资产时效性影响， 其收益通常难以评估； 且现有数据资产交易市场尚未成熟， 故市场法也难以适用。此时， 资产价值评估成本法通过改良， 或能形成有效、 易推广的政府数据资产的价格发现机制（许宪春等， 2022）。政务服务实施机构不同于市场生产者， 其资产生产成本不包含“资本净收益”和“其他生产税净额”等内容。故政府数据资产的生产成本主要由劳动者报酬、 中间投入和固定资本消耗等成本项目构成。由于政府数据资产在流通场景下涉及多元主体， 故可根据其产权分置机制判断各权利主体的成本构成。具体而言： 在资源基础阶段， 政府数据资产成本主要由数据的采集成本和储存成本构成， 由数据生产者承担； 在资产呈现阶段， 数据处理成本主要由其加工者承担， 而数据交易成本则由交易双方共同承担； 在价值释放阶段， 政府数据资产需要维护和更新， 故其维护成本和更新成本由具体应用者承担。一言以蔽之， 本文通过解决政府数据流的权属界定问题和估值定价问题， 使政府数据流的法律属性和经济属性得以明晰， 从而助力政府数据资产有序形成。

二是聚焦解决政府数据资产的“交易规范”问题， 从而助力政府数据资产规范流通。“共享”“开放”和“交易”是数据流通的主要方式， 其中“交易”是政府数据资产有偿流通的主要方式。所谓“政府数据资产交易”， 即政务服务实施机构以数据流形式向外输出产品或服务。故从交易角度入手， 最能助力政府数据资产的规范流通。当前， 有关政府数据资产交易的法律体系尚未形成、 相关配套规则仍不完善， 供需双方在参与市场交易活动时均存在违规风险。由于交易市场欠缺监督体系、 交易主体存在违规风险， 故相关政府部门应加快健全相关法律监督体系和“数据责任清单”制度。具体而言， 一方面， 加快健全政府数据资产交易市场的法律监督体系。法律监督体系应以监管需求为指引， 划定各政府部门的职能边界， 以明确监督的主体、 对象和措施， 用法律划清监管底线。另一方面， 积极建设“数据责任清单”制度。政府数据资产交易涉及多元主体， 故政府数据资产的“数据责任清单”除考虑交易主体的权责划分外， 还需权衡相关政务服务实施机构以及社会公众的权益得失。综上， 可从交易市场监督体系和“数据责任清单”制度入手， 规范政府数据资产交易， 进而助力其流通规范。

3. 价值释放： 数据价值的增值与开发。“价值释放”作为政府数据资产管理及其优化的目标愿景， 该阶段在“三阶”管理体系中的重要地位不言而喻。政府数据资产的价值内涵丰富， 吸引了诸多学者对其价值释放展开研究。如易明等（2022）认为， 数字中国建设能激发政府数据资产的价值潜力， 并在经济驱动、 公众决策和行动、 政府决策和活动以及社会创新等方面形成价值机会。而刘悦欣和夏杰长（2022）则基于数据资产功能视角、 市场参与者视角、 产业结构升级视角来探究数据资产的价值创造机制。基于上述研究， 政府数据资产的价值内涵可被抽象为两个层面： 一方面是基于其资产化特征而产生的盈利价值， 即政府数据资产的交易变现价值； 另一方面则是由其数据特性和公共属性形成的服務价值， 即政府数据资产对生产、 生活以及治理等领域潜在的服务价值。两层价值内涵在逻辑上为递进关系， 可串联形成政府数据资产的价值流。本文以“盈利价值增值”和“服务价值开发”为目标导向， 聚焦政府数据资产价值流管理， 并以此构建“三阶”管理体系的价值释放阶段。

一是以政府数据资产“盈利价值增值”为目标， 使政府数据资产价值流得以充分释放。随着数字化转型的渗透与延伸， 且由于政府数据资产自带权威属性和公共属性， 各组织对政府数据资产的流通需求与日俱增。在非商业流通场景中， 政府数据资产主要以共享和开放形式流向其他政务服务实施机构和社会公众； 而在商业流通场景中， 政府数据资产则以有偿交易形式流向企业等营利组织。可见， 政府数据资产可通过交易变现， 为政务服务实施机构提供盈利价值。除对政府数据资产进行资产呈现阶段的管理外， 政务服务实施机构对参与商业流通的政府数据资产进行维护与更新， 也是其盈利价值增值的可选路径。政务服务实施机构对参与商业流通的政府数据资产进行日常维护能延长数据产品或服务的可用期， 以增加其使用价值。政府数据资产使用价值增加， 可提升其交易价格， 进而实现价值流增值。具体可采取如下维护手段， 如定期销毁过期数据资产、 监管数据资产形成状况、 强化数据资产的元数据管理等。政务服务实施机构对参与商业流通的政府数据资产进行实时更新， 能满足更多企业的生产需求， 使政府数据资产的消费者需求增加。消费者需求增加， 亦可提升政府数据资产的交易价格和交易数量， 进而实现其价值流增值。其更新内容不局限于时间维度， 亦可从生产者视角更新其数据应用权限。总之， 对交易中的政府数据资产开展维护管理与更新管理， 能促进其盈利价值增值。

二是以政府数据资产“服务价值开发”为导向， 使政府数据资产价值流得以进一步挖掘。政府数据资产的数据特性在其公共属性加持下愈发显著， 故较之其他数据资产， 政府数据资产的服务价值更具公共意义。越来越多的组织发现并重视政府数据资产在生产、 生活以及治理等业务场景中的服务价值。不同于盈利价值， 政府数据资产的服务价值在其应用过程（而非流通过程）中产生， 且其价值受益主体多元（而非政府数据资产提供方）。故可从政府数据资产的应用过程入手， 开发挖掘其在决策、 效率和创新方面的价值流。就决策科学而言， 政府数据资产应用者应基于资产的数据特性， 对其进行分析、 解构， 以此洞察业务场景下事物发展的运行机制， 进而提出能控制事物发展走向的科学决策。就效率提升而言： 一方面， 效率提升是严格贯彻科学决策的必然结果， 将科学决策落到实处， 便能提高组织资源绩效， 进而提升组织活动效率； 另一方面， 政府数据资产可优化组织结构和生产体系， 利用政府数据资产指导组织结构体系改革， 进而提升组织的管理效率和生产效率。就创新推动而言： 政府数据资产的流通与应用为社会创新营造良好的数据生态， 政府部门应鼓励多元主体积极参与政府数据资产的应用实践， 并以此为基础， 挖掘各级政府部门由内外部链接迸发而来的协同创新力（宋锴业等， 2022）。综上， 决策科学、 效率提升和创新推动是政府数据资产服务价值开发的主要方面。

四、 靶向分析： 以审计业务类型为抓手对标“四流”着力位点

“三阶”管理体系可帮助政府数据资产实现本我管理， 亦可为国家审计优化资产管理提供着力位点和具体靶向。本节通过匹配审计业务类型和“四流”着力位点， 为国家审计优化政府数据资产管理提供如下具体靶向：

1. 业务流： 合规审计监督政务服务规范运行。在资源基础阶段， 业务流规范、 技术流稳健是政府数据资源高质量涌现和标准化管理的必要前提。故在“三阶”管理体系之资源基础阶段， 业务流和技术流便成为国家审计参与政府数据资产管理优化的具体着力位点。国家审计对标业务流， 是国家审计优化政府数据资产管理的具体靶向之一。

如前文所述， 业务流是政务服务实施机构在履行公共受托责任过程中， 能够衍生政府数据资源的相关政务服务。所谓“国家审计对标业务流”， 即国家审计监督政务服务规范运行的过程。然而， 在政务服务的业务践行中， 代理人受有限理性及其他不确定因素干扰， 违法违规和标准化管理缺失等不当行为常有发生， 这严重危害了政府数据资源的高质量涌现和标准化管理。在此情境下， 合规审计可作为国家审计监督政务服务规范运行的具体业务类型。行为、 制度、 信息和绩效是审计机关监督被审计单位公共受托责任履行情况的四大基本维度， 合规审计便是基于行为维度产生的审计业务类型。业务流是政务服务实施机构为履行公共受托责任而发生的业务行为， 国家审计以合规审计对标业务流， 恰能发挥合规审计的专业职能。法律层面上， 以“合规审计监督政务服务规范运行”的立法实践已然存在。以“涉及个人信息处理的政务服务”为例， 《个人信息保护法》明确规定了个人信息处理者的合规审计义务。该法第54条要求， 涉及个人信息处理业务的政务服务实施机构“应当定期对其处理个人信息遵守法律、 行政法规的情况进行合规审计”（曹伟和付子洋，2023）。

财政财务收支行为和特定业务行为是合规审计的两类具体审计内容。在“政府数据资产管理优化”的审计需求影响下， 被审计单位为履行公共受托责任而践行的特定业务行为将成为合规审计的主要审计内容。关于合规审计如何监督政务服务规范运行， 本文将围绕合规审计的“取证模式”和“进一步审计程序”展开论述。取证模式是审计取证思路的基本遵循； 进一步审计程序则是审计人员在风险评估之后采取的具体审计程序。审计取证模式因为审计载体的不同而有所区别， 审计人员对“进一步审计程序”的选择则依赖于审计取证模式（许莉等，2018）。审计载体是被审计单位提供政务服务的记录或记忆， 是审计证据的来源。由于政府数据资源涌现依托于政务服务实施机构的业务流， 故政府数据资源在一定程度上是政务服务合规审计的审计载体。一方面， 当政务服务合规审计的审计载体具备系统化特征且支撑材料充足时， 该政务服务衍生数据资源的涌现过程则是通畅且稳定的。在数据资源高质量涌现的程序背书下， 对该政务服务的合规审计采取命题论证型取证模式即可。即在进一步审计程序中， 审计人员可将“监督政务服务规范运行”的审计目标分解为多个层级的审计命题， 通过对低层级命题的论证来验证高层级命题。另一方面， 当审计载体不具备系统化特征或支撑材料缺失时， 政务服务合规审计则应采用事实发现型取证模式。在此情形下， 该政务服务合规审计的细节性测试受限。故在进一步审计程序中， 审计人员应加强对分析性程序的应用， 并以此发现违法违规疑点。通过聚焦违法违规疑点， 审计人员可对该类型政务服务开展实质性测试， 以验证或排除违法违规疑点， 进而“监督政务服务规范运行”。

2. 技术流： 制度审计优化管理信息系统建设。由上文分析可知， 在资源基础阶段， 技术流也是国家审计优化政府数据资产管理的具体着力位点。国家审计对标技术流， 则是国家审计在该阶段对政府数据资产管理的另一优化靶向。

技术流是政务服务实施机构为确保数据资源高质量涌现和标准化管理所必需的各种技术手段， 这些技术手段共同构成政务服务实施机构的管理信息系统。“国家审计对标技术流”， 即国家审计采取特定业务类型优化管理信息系统的过程。这种对标优化有其法律依据和政策依循： 法律层面上， 《审计法》第36条明确规定审计机关“有权检查被审计单位信息系统的安全性、 可靠性、 经济性”； 而在政策层面， 国务院办公厅《关于印发国家政务信息化项目建设管理办法的通知》第31条亦要求， 审计机关“应当依法加强对国家政务信息系统的审计”。那么国家审计应采用何种业务类型对標技术流呢？郑石桥和王向成（2020）提出， 审计人员可基于制度审计视角确认组织管理信息系统是否值得信赖。数智时代， 管理信息系统是组织内部控制的重要构成， 而内部控制则是国家审计开展制度审计的主要抓手。制度审计推进组织治理优化的通用逻辑步骤为发现、 报告、 改进组织内部控制缺陷（郑石桥，2017）。将该逻辑步骤应用到政府数据资产管理的技术流优化上， 该逻辑步骤则具象为制度审计发现、 报告政务服务实施机构的管理信息系统缺陷， 并从系统设计和系统执行两个维度促进管理信息系统的稳健性、 健全性和有效性。

关于制度审计如何优化管理信息系统建设， 本文将从制度审计推进组织治理优化的逻辑步骤展开， 即“发现管理信息系统缺陷”“报告管理信息系统缺陷”和“改进管理信息系统缺陷”。第一， 制度审计通过“了解”和“确认”政务服务实施机构的管理信息系统， 发现其设计缺陷和执行缺陷。一方面， 制度审计需要通过审阅、 观察、 询问等审计方法初步了解管理信息系统的设计情况和执行情况； 另一方面， 审计人员可通过控制测试手段， 确认其了解的情况是否属实。并基于上述审计程序， 判断管理信息系统在参与政府数据资产形成过程中是否存在或有偏差事项。剔除干扰事项后， 管理信息系统缺陷便跃然纸上。第二， 审计人员可根据系统缺陷对政府数据资源涌现的危害程度划分缺陷等级， 并按级上报给整改部门。制度审计不直接作用于系统改进， 而是通过上报系统缺陷间接促进系统改进。系统整改的权力由政务服务实施机构自身或其上级机构掌握。同一机构内的不同管理层级或不同等级的政务服务实施机构， 其整改能力各不相同。故审计人员须按照一定标准划分系统缺陷等级， 并将系统缺陷按级上报至相应整改部门， 进而促进整改资源优化。第三， 审计人员通过“跟踪整改过程”和“提供整改咨询”等路径， 助推系统缺陷改进。一方面， 审计人员可在制度审计结束后， 持续跟踪系统整改情况。通过持续聚焦并上报未能被及时、 有效整改的系统缺陷， 促进管理信息系统改进。另一方面， 审计人员可为系统缺陷整改提供咨询服务， 从系统设计维度促进系统改进。从事政府数据资产管理优化的审计人员通常兼顾数智科技和政法知识， 其可从技术稳健性和制度健全性角度为系统优化建言。

3. 数据流： 报表审计助力数据资产量化交易。在资产呈现阶段， 数据流是政府数据资产形成和流通的外化形式， 故数据流便成为资产呈现阶段国家审计优化政府数据资产管理的着力位点。国家审计对标数据流， 则是国家审计参与政府数据资产管理的另一优化靶向。

根据上文的分析， 数据流是政府数据资产的存在形式。既为资产， 政务服务实施机构则须对其进行“确认、 计量和报告”等会计处理。对具备资产化特征的数据流进行上述会计处理的过程， 实则也是政务服务实施机构为后续资产交易创造先决条件的过程（秦荣生，2020）。数据流经过会计确认、 计量与报告后， 会形成相应的会计信息。所谓“国家审计对标数据流”， 即国家审计选择适当的业务类型， 鉴证政府数据资产会计信息的过程。报表审计是基于信息维度产生的审计业务， 故国家审计以报表审计对标数据流可充分发挥报表审计的鉴证职能。审计人员开展报表审计时， 须根据政府数据资产管理优化目标， 确认“政务服务实施机构管理层在财务报表中对政府数据资产的确认、 计量和报告作出明确或隐含的表达”是否恰当。审计人员对政府数据资产开展报表审计对其量化交易大有裨益。具体表现为： 通过鉴证政府数据资产在财务报表中的“确认”信息， 保障其权属清晰； 通过鉴证“计量”信息， 确保政府数据资产基于成本法合理定价； 通过鉴证“报告”信息， 以信息透明促成政府数据资产交易规范。

关于报表审计如何助力政府数据资产量化交易， 本文将从报表审计的业务流程来论述。报表审计业务流程受其“审计定位”和“审计重点确定基础”影响。具体应用到政府数据资产管理优化的报表审计， 其审计定位为“问题导向审计”， 其审计重点确定基础为“审计工作经验”。故审计人员无需对被审计单位形成总体性审计结论， 只需聚焦于政府数据资产的审计认定即可。由于政府数据资产面临电子数据环境， 这必然影响传统报表审计的业务流程。在审计环境变化的影响下， 业务流程将逐步由“风险评估→控制测试→实质性程序”演变为“总体分析→具体分析→细节测试”。具体分析如下： 一是“控制测试”在数据分析的绝对优势面前变得无意义； 二是数据分析将取代“风险评估”和“实证性程序”中的分析程序； 三是数据分析可划分为“总体分析”和“具体分析”， 总体分析用于确定错弊风险的重点领域， 具体分析用于确定具体错弊疑点； 四是在电子数据审计环境下， “细节测试”仍需对数据分析发现的错弊疑点予以验证。综上， 报表审计须基于审计工作经验， 采用问题导向式审计定位， 应用“总体分析→具体分析→细节测试”的审计程序来助力政府数据资产的量化与交易。关于助力政府数据资产量化， 需要审计人员以“政府数据资产交易与事项的‘确认信息和期末账户余额的‘计量信息”为审计重点领域查找错弊， 使其产权明晰和存量清晰。关于助力政府数据资产交易： 一是通过报表审计聚焦于数据流产品或服务的成本构成项， 对其交易和事项、 期末账户余额“计量”信息的完整性、 准确性以及计价和分摊等审计认定进行鉴证， 以助力政府数据资产定价合理； 二是通过报表审计鉴证数据流产品或服务的“报告”信息， 提升交易透明度、 消除其需求者购买顾虑， 以助力政府数据资产交易规范。

4. 价值流： 绩效审计驱动资产价值增值开发。价值流串联起政府数据资产的盈利价值和服务价值， 故在“三阶”管理体系的价值释放阶段， 以价值流作为管理优化的着力位点有其应然性。故国家审计对标价值流， 则成为其管理优化的另一靶向。

价值流释放于政府数据资产的流通与应用过程中， 是国家审计参与政府数据资产管理优化的最终目的， 也是政府数据资产管理的根本产出。既为产出， 则需考虑产出绩效。政府数据资产管理绩效可具象为： 从价值增值角度驱动政府数据资产“形成绩效”， 即提升政府数据资产的盈利价值； 从价值开发角度驱动政府数据资产“应用绩效”， 即提升政府数据资产的服务价值。“国家审计对标价值流”， 即国家审计选择适当业务类型， 驱动政府数据资产价值进一步增值与开发的过程。绩效审计是基于绩效维度产生的审计业务， 其适用于产出成效的评估、 评价和改进。故以绩效审计对标价值流， 能驱动政府数据资产已有盈利价值增值（形成绩效）和潜在服务价值开发（应用绩效）。不同于报表审计， 绩效审计参与政府数据资产管理更側重其评价职能的发挥。在对标“三阶”管理体系价值流应用中， 绩效审计的评价职能可具象为： 在鉴证政府数据资产绩效信息真实性基础上， 评价其绩效水平； 进而分析绩效差异成因， 并“对症用药”、 提升绩效水平（郑石桥和韩金煜， 2020）。绩效审计虽能同步解决政务服务实施机构政府数据资产管理责任绩效的代理问题和次优问题， 但显然， 绩效审计在价值释放阶段以解决次优问题为主。

关于绩效审计如何驱动资产价值增值开发， 本文将分别从其盈利价值增值和服务价值开发两个视角展开论述。关于绩效审计提升政府数据资产“形成绩效”， 其功能发挥路径与传统绩效审计类似。审计人员在开展绩效审计时， 将政府数据资产视为产品或服务， 而政务服务实施机构则被视为产品或服务的生产者或提供者。审计人员通过系统审计方法， 测算政府数据资产的投入产出比， 并提出提升建议。即在产出既定的情境下， 绩效审计驱动政务服务实施机构降低政府数据资产成本构成项； 或在投入既定情境下， 绩效审计则驱动政府数据资产尽可能为政务服务实施机构带来最大经济收益。从降低成本角度， 绩效审计可发现政府数据资产管理瓶颈， 进而降低政府数据资产形成的管理成本； 从提升效益角度， 绩效审计可对标优化政府数据资产的可靠性和实用性， 以此提升产品或服务价格， 进而提高经济收益。关于绩效审计提升政府数据资产“应用绩效”， 则需区分被审计单位主体身份。因为资产应用者既可为专任的政府数据资产应用者， 也可兼任资产生产者， 故需区分被审计单位具体身份后对其开展绩效审计。绩效审计可从“决策、 效率与创新”三方面设置指标体系， 以评估被审计单位就政府数据资产应用的绩效水平。就单纯资产应用者而言， 绩效审计需以政府数据资产在“决策、 效率与创新”等方面的服务情况为依据， 评价政府数据资产的应用绩效， 并基于此开发资产的潜在应用空间， 上报资产的具体应用需求。就资产生产者兼任应用者而言， 绩效审计除需评价应用绩效、 开发应用空间、 上报应用需求外， 更要对政府数据资产展开品质审计， 为政府数据资产生产者指明整合、 修正和更新的重点领域， 以更好地开发其服务价值。

五、 结语

2015年至今， 国家先后发布系列规范性文件确定数据要素地位、 培育数据交易市场、 构建数据基础制度， 以上文件为我国政府数据资产的管理实践奠定了坚实的政策基础。然而， 其管理实践依然面临诸多问题， 这不利于资产价值的释放。鉴于此， 本文基于数据生命周期理论， 为政府数据资产构建“三阶”管理体系。国家审计具备治理工具属性， 其治理面向耦合政府数据资产的属性特征， 故本文以国家审计为抓手， 优化政府数据资产的管理。通过剖析政府数据资产管理的阶段性特征， 提炼出业务流、 技术流、 数据流和价值流等“四流”着力位点； 通过匹配审计业务类型和“四流”着力位点， 对国家审计优化政府数据资产管理进行靶向分析。其优化靶向具体为以下四个方面： 合规审计对标业务流， 实现政务服务规范运行的监督目的； 制度审计对标技术流， 实现管理信息系统建设的优化目的； 报表审计对标数据流， 助力数据资产量化交易； 绩效审计对标价值流， 驱动资产价值增值开发。文章旨在为政府数据资产管理优化提供审计视角的同时， 亦为推进国家审计现代化进程提供新思路。

【 注 释 】

① 数据来源：http：//news.cnr.cn/native/gd/20160514/t20160514_522143023.shtml。

② 政策来源：《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》。

③ 政策來源：中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《建设高标准市场体系行动方案》。

④ 政策来源：《工业和信息化部关于印发“十四五”大数据产业发展规划的通知》。

⑤ 政策来源：《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》。

⑥ 政策来源：《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》。

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（责任编辑·校对： 黄艳晶  许春玲）