治理平台数据流通的“权力结构失衡”与应对

内容提要 数据是数字化社会治理的基础要素，探讨治理平台数据流通背后的权力结构具有理论意义和现实价值。目前，治理平台数据流通的淤塞现象主要表现为上下级之间数据单向流动，部际权力网络的数据壁垒和政社数据单向流动。影响治理平台数据流通的权力结构因素有数据纵向流动中的权力级差，数据平行流动中的权力壁垒，强政府-弱社会的权力失衡。要通过完善法律规范、优化数据权力结构、以点带面推动数字化治理，使社会治理数据流通更加顺畅，数字化社会治理水平进一步提升。

关键词 社会治理 治理平台 数据流通 数据淤塞 权力结构

杜伟泉，博士，南京邮电大学社会与人口学院副研究员

本文为国家社会科学基金项目“基层社会治理数字化智能化研究”（21BSH046）的阶段性成果。感谢匿名评审专家的宝贵意见；感谢朱力教授的指导意见；研究生江佳婧、唐楠对本文也有贡献。

一、问题的提出

随着信息技术的广泛应用，数据日益成为经济社会发展的重要资源。数据是指以数字形式存储的文本、图像、算法等内容[1]。数据不仅是数字社会最重要的生产与生活资源[2]，也是数字社会重要的治理资源。社会治理数据资源有数字、文本、影像、录音等，包含人、房、企、事、物等方面的信息。传统治理资源（人力、财力、物力等）都是实体化资源，不能被共享使用，且流通速度慢，而数据资源具有虚拟性、可复制性、流动速度快等特点，为提高社会治理效能提供了有力支撑。

社会治理数据并不是单纯的信息，它与权力有密不可分的关系，关涉权力运行的基本逻辑，随着数字化、智能化技术的不断演进，它在社会治理中也被重新定义。传统的权力被视作获得物质利益的硬性手段，而以数据要素为内容的网络空间孕育了一种新的权力法则：数据即权力[1]，数据权力是新型权力形态[2]，是对新信息及时做出反应的能力，这种区别于硬性权力的形式就是“软权力”[3]。

数据资源只有被开放和利用才能更好地发挥其价值。学界对数据开放研究已有丰富的成果：第一，从运行机制探讨数据开放。有学者指出我国数据开放存在操作不当、高存储风险、数据滥用等安全隐患[4]。第二，从用户参与研究数据开放。数据资源使用动机、机会以及能力给公众参与带来不同的促进效果[5]，信息素养和自我效能影响使用意愿[6]。第三，从制度或文化层面考察数据开放。有研究指出，权力距离文化较远的国家政府数据开放发展水平可能更低[7]，并且国家制度影响数据开放绩效[8]。总之，现有研究对于数据开放平台运行、用户使用、影响因素等方面都有所涉及，但鲜有研究从权力结构视角来分析治理平台数据流通问题。

随着社会治理数字化智能化的推进，不少地方政府建立了治理平台以汇聚海量数据。调研发现，治理平台虽然一定程度上提升了社会治理效能，但是有些治理平台数据流通存在上下流动不畅、同级部门之间存在数据壁垒、政府与社会力量之间的数据单向流动等问题，本文将这些问题称为“治理平台数据淤塞”。治理平台数据流通离不开权力的互动，如果仅仅从技术层面分析数据流通的逻辑，缺少权力结构视角的分析，其难以解释清楚。本文将数据从纯粹的信息技术概念带回社会学研究视野，加入权力结构的研究视角，分析治理平台数据流通的权力结构。这就意味着数据是嵌入权力场域的物质，数据与权力的结合在社会治理运行中有独特的意义。

课题组于2022—2024年先后到苏州、南通、杭州、重庆、清远、深圳、赣州、宜春、成都、济南等地调研，访谈基层干部91人，调研对象涵盖村（社区）、乡镇（街道）和县（区）干部。本文基于已有文献和调研资料，尝试建立数据权力结构的分析框架，分析治理平台数据淤塞的表征，探讨治理平台数据淤塞背后的权力结构关系。

二、分析框架：数据权力结构

权力结构是关于权力的界定、分工、配置、运行、控制、评价的系统工程，是政党、国家、市场、社会、公民等多元主体共建共享的政治共同体[9]。网络空间的信息权力是网民通过观点发布、消息传递等行为展现的权力[10]，这种权力的基础在于人们的价值认同和意义接受[11]。有学者提出，在国家—市场—社会的权力结构变迁中，互联网平台使得权力向市场的流散呈加速趋势[1]。

有学者提出“数据权力悖论”，即如果牺牲个人而赋予政府特权，其后果便是侵蚀个人权利[2]。数据共享会降低管理者的影响力，数据权力源自对数据的不平等占有[3]，由此产生了数据壁垒与数据鸿沟。政府部门间、上下级数据共享程度较高，而平级部门间数据共享程度相对较低[4]。政府数据开放不到位引发数字领域内的群体分化。

现有研究对政务数据壁垒进行了归因分析：第一，部门利益化。当本层级本部门单独拥有海量数据时，往往会独享数据垄断带来的权力增值[5]。第二，安全陷阱。海量数据带来管理的挑战，为防止数据安全事故，大多数政府拒绝数据共享与开放[6]。第三，共享意识缺乏。尽管开放政府理念已经深入人心，既得权力者仍倾向于设置壁垒以巩固权力[7]。

基于现有研究，本文尝试构建“数据权力结构”框架。数据权力结构主要涉及三对关系：上下级关系、部际关系、政社关系。上下级关系是上下级政府在数据流通中的权力关系；部际关系是同级政府部门在数据流通中的权力关系；政社关系是政府与民众、市场主体、社会组织等社会力量在数据流通中的关系。这三对关系是治理平台数据流通中最为重要的关系。数字化社会治理中，数据是沟通这三对关系的纽带。理想的数据流通要义在于互联互通、开放共享，理想的权力关系是既有集中的统一领导，也有充分的平等合作和公众参与。分析这三对关系，有利于理解治理平台数据流通的底层逻辑、解释数据淤塞现象。

从上下级关系来看，基层社会治理数字化需要海量数据支撑，下级服从上级是政治要求，体现在数据流通上就是上级要求下级上报数据，下级有服从的义务，而上级掌握的数据是否能够回流到最初采集数据的基层政府，取决于上级政府领导的看法和制度设计。在上下级关系中，两者数据权力分配是否合理是本文要考察的第一个问题。从部际关系来看，政府体系各部门拥有的数据只有流动、共享才能发挥其实际效益。为充分发挥数据的功能，不同部门之间应当通力配合、共享资源，形成数字化治理的合力。在现有的国家治理体系中，不同的部门之间数据流通是否顺畅，其背后的部际权力关系如何，是本文要考察的第二个问题。从政社关系来看，民众、社会组织、市场主体等社会力量也是社会治理的主体，要构建社会治理共同体，须发挥社会力量的主体作用。治理平台数据流通中，政府与社会力量的权力关系如何，是本文要考察的第三个问题。

三、治理平台数据淤塞的表征

1.上下级之间数据单向流动

治理平台数据淤塞首先体现在上下级政府部门之间数据单向度流动，数据只自下而上地流动，缺乏自上而下的回流。上级部门建设治理平台要求基层政府层层上报数据，而这些从基层采集的数据没有回流至基层，只是“沉睡”在数据池中，没有被有效利用。真正需要数据的基层政府缺乏必要的社会治理数据，为了实际工作需要，只能重新安排网格员等再次采集数据。例如，有基层干部反映，上级拥有海量数据，但是这些数据并没有向下流通，基层没有使用权限。

他搞了那么多数据上去，他又不面对基层，他不需要用数据。社区干部辛辛苦苦采集那么多数据，这些数据到省里没有下文，想了解一下我们街道情况，没有权限了解不了。（GDQYJD20230731）[1]

调研发现，推动上级部门掌握的数据回流至基层阻力很大。数据应用层面的资源闲置也是比较突出的问题。很多省级部门建设了属于本部门的平台，并要求基层提供数据，基层提供的数据上报之后，这些省级平台汇聚了海量数据，形成大数据库。事实上大部分地区的大数据库并没有得到充分利用，因为纵向的数据贯通缺乏明确的制度设计，需要打破体制性的障碍，依靠省区市甚至中央层面的统筹才能实现，难度非常大。

所有的东西都要靠上面去做，没有省长带着三大运营商老总下来，三大运营商自己也不可能共通共享。数据在上面不下来，我们都没什么办法。（JSSZSJ20220801）

2.部际权力网络数据壁垒

目前，部门之间“数据壁垒”现象还比较普遍，这不仅影响了数据的有效融合、贯通，还影响了数字化治理效能。所谓“数据壁垒”就是数字化社会治理中，不同部门的数据互不相通，互不共享。社会治理数据涉及多个部门，一些政府部门在数字化治理中会按照本部门业务建设治理平台，甚至同一部门按照细分条线建立不同平台，造成治理平台“数据壁垒”。有社区干部提道：

我们经常会面临好几个系统做同样的事情，录入的信息百分之七八十，甚至百分之八九十都是重复的。（JSNTSQ20220803）

一些地方政府和部门过多强调数据采集、数字化留痕，当面沟通几分钟能解决的琐事也被纳入闭环管理，人为拉长了事件处理周期，甚至出现基层重复采集数据、多头采集数据现象。治理平台数据壁垒导致基层干部不堪重负，这也是基层干部对数字化治理意见最为强烈的方面。有社区干部反映，至少40%的时间精力都耗费在应对上级部门的数据填报上。有位街道负责人对这种情况表达了不满：

很多条口都跟我们要数据。有一次我就比较恼火了，我就跟区领导讲，每个条口都跟我要数据，那我都不用工作了。你区里统筹每个部门的数据，你去那里面拿，你不要各个部门都来跟我拿。（GDSZJD20230806）

统计体系自上而下呈现明显的层级级差，越往下人员越少[2]，就是基层干部常说的“上面千根线，下面一根针”。由于管理层级的问题，上级部门治理平台数据大多由村（社区）层面来落实，而村（社区）干部人员有限，应对不同部门的数据采集要求力不从心。有基层干部认为，数字化非但没有提高工作效率，反而增加了工作负担，因为不少数据需要人工比对、核实，大大增加了管理成本。

治理平台数据壁垒的存在，一方面是因为数字化项目建设中存在“政绩锦标赛”倾向。很多部门都想在数字化方面有所作为，罔顾实际工作的真正需要，竞相投资建设治理平台，这些平台互不相通，而且都需要基础数据做支撑，收集数据的工作就落到最基层的乡镇（街道）、村（社区）。有村干部反映，村级层面要应用的治理平台多达80余个，还有些平台要求专网专线管理。从运行状况来看，其中一些治理平台并没有实际意义。另一方面是因为垂直部门与属地部门的平台数据互不相通。有些部门隶属中央垂直管理，区县、街道层级的政府部门无法协调垂直部门共享数据。某大数据局干部就提到部门壁垒导致数据共享困难，只能另起炉灶重新采集数据。

公安数据没有配套到这个平台。他们信息量很大，还有保密性的问题，所以不愿意接进来的。我们一期数据是靠村、社区工作人员上门一户一户采集，有两个问题，第一个人力上是否跟得上，第二个工作量非常大。（JSSZDS20230730）

3.政社数据单向流动

社会力量也是社会治理的重要主体，要拓展社会治理数据来源渠道，使社会组织、市场主体等社会力量也成为社会治理数据的提供者。目前，治理平台数据来源单一，数据主要来自政府部门，其他社会力量并没有充分参与数据的采集、归集和共享。缺乏社会力量提供的数据导致社会治理数据具有片面性，这不利于通过社会治理数据掌握社会发展态势和群众需求。

社会治理数据来源单一，数据归集更多的是通过政府的力量，比如网格员、平安志愿者、政务服务热线等。（SCCDZF20230811）

在数据使用上，社会力量缺乏使用数据的权限。大部分地区的治理平台，主要使用者是政府部门的管理者，并没有向民众和社会组织开放权限。治理平台演化成内部办公系统，这是一种错误的定位。普通民众的治理平台使用率偏低，其使用平台的频率与文化程度成正比。城市居民比农村居民积极，年轻居民比中老年居民积极。比如某信访局局长提道：

群众使用频率与文化程度成正比，乡村网上信访量不大，（信访）主要是集中在城市，还有外出打工的或者读书的。与乡一级相比，市县一级的网上信访量更大。（JXYCZF20230808）

此外，还存在政务数据与社会力量数据互不相通的问题。虽然我国要求建立政务大数据体系，但是目前政务数据向社会力量开放力度仍不够。例如，社会救助数据涉及面广，社会组织参与社会救助时需要重新审核信息，这会造成数据资源浪费。有些开放的政务数据有质量问题，比如数据标准不统一，数据字段不完整、格式不规范，这些因素成为再开发利用政务数据的障碍。有些社会力量在参与公益慈善等事务时也会建立数据库，但是政务数据和社会力量数据互不相通，影响了数据使用效益。政务数据开放的状况取决于以下几个因素：一是使用场景，是应急状态还是常规状态；二是保密级别，不同密级的数据开放状况不同；三是政策强度，中央和省区市级政府推动力度影响数据开放效果。

四、治理平台数据流通的“权力结构失衡”

社会治理场域的权力结构是理解当下治理平台数据淤塞的钥匙，权力逻辑影响了治理平台数据流通状况。

1.数据纵向流动中的权力级差

数字化社会治理中出现数据资源倒挂现象，即基层缺乏数据使用权力，上级不需要数据却拥有海量数据。治理平台的数据流通大多数是自下而上的单向度流动，可以从数据流通背后的权力级差来理解这种状况。官僚制具有信息不共享的倾向，官僚制的等级协调必然导致信息囤积[1]，治理平台数据运行也印证了这一点。高层级政府部门依靠其权力汇聚了海量数据，然而他们在实际工作中并不需要那么多数据，导致海量数据处于“沉睡”状态。

这种官僚等级制实质是科层制的惯性导致的，“科层制通过保守特有信息来源的秘密性来提高监督性”[1]。在以科层制为基础的社会治理体系中，上级部门倾向于垄断社会治理数据的信息，这种信息垄断有利于官僚体系中高层级的管理人员维护其权力，然而，这种权力级差导致基层运用数据时处处受限。管理权限没有及时下放，数据管理权限集中于高层级的管理部门，这并不利于数据的应用。

官僚制体系中层级结构是一种下级严格服从上级的体系，在这种体系中传统社会的治理信息自下而上逐级流动。治理平台本应打破数据逐级上报的格局，让数据可以从最基层的村（居）委会直达中央，然而实践中并非如此，主要是因为数字化治理制度体系并没有设置这种通道。基层社会治理数据的流动能到达何种层级，取决于治理平台的顶层设计。治理平台由哪个层级的管理部门发起建设，社会治理数据一般只能到达这个层级。

从提供数据的层面来看，上级部门拥有对下级部门的考核权力，这体现在治理平台的应用方面。上级部门以考核为抓手，要求基层完成治理平台应用的任务。有些考核的要求并不科学和合理，脱离了基层治理实际，但是其一旦被纳入考核机制，考核结果就可以作为问责基层干部的依据。问责的“尚方宝剑”悬在头上，基层干部不得不违心地采集一些毫无实际意义的数据。有干部反映：

有两个平台考核登录天数，每天登录半小时以上，必须上传多少张照片，上报多少事情。不完成通报社区，每个月、每个季度都要排名。最高任务是一天上传123张照片，上面硬要那么压，我们装模作样也要去拍照留痕，我们是基层有什么办法呢？本来一个人就够了，现在至少两个人，分工搞“照骗”。（GDQYJD20230730）

这种不科学、不合理的数字化考核之所以能存在，主要还是因为科层制权力运行的逻辑。此外，为何上级各个部门动辄要求上报数据？这是因为上级管理部门向下面索要数据和使用数据几乎不花费任何成本。数据采集成本主要是设备费和采集人工费，有的上级部门还提供设备费，但一般不提供采集人工费，人力物力成本大多转嫁到基层政府，基层干部疲于应付，这就是所谓的“上面动动嘴，下面跑断腿”。再从深层次来看，上下级之间是命令-服从的单向权力关系，上级拥有对下级考核的权力，这些考核权力又关系到基层干部的“帽子”。如果不服从上级，后果就是基层领导干部被问责。基层在这种权力结构中处于弱势地位，除了服从上级要求并没有别的选择。因此，上下级之间的权力级差是导致数据单向流动的重要原因之一。

2.数据平行流动中的权力壁垒

第一，强势部门和弱势部门的权力隔阂。虽然同级政府部门级别相同，事实上却存在强势部门与弱势部门的区分，这种权力不均衡会给数据流通带来一定障碍。数据壁垒的存在很大程度上是因为顶层设计的问题。现行行政体制下，部门之间存在权力隔阂，不同部门拥有的权力资源有较大差异，导致数据共享存在较大困难。强势部门往往在数据共享中占主导地位，以保密等理由拒绝共享数据，要更高层级的部门进行统筹才能协调数据共享。

部门数据壁垒也是蛮难打破的，一定要上面推动，市领导说部门不交数据，那你一把手就腾位子，我们带上技术公司一家一家单位跑，区属各部门数据才汇聚过来，整个过程是比较艰难的。（JSNTZZ20220120）

第二，垂直管理部门和属地化管理部门的权力隔阂。垂直管理部门的管理权限在中央，属地化管理部门的管理权限在地方。这两类部门管理权限的区别，造成两类部门社会治理数据互不相通。垂直管理部门直接受中央部委垂直管理，地方政府对其没有管理权限。地方政府只对属地化管理部门有管理权限，即使是级别相同，多数情况下地方政府也只能要求属地化部门共享数据，而协调垂直管理部门数据共享非常困难。

第三，对治理平台数据安全的担忧。治理平台数据既包括与国家安全相关的敏感数据，也包含个人信息中的敏感数据，对其管控的难度比较大。目前，我国对信息安全的管理措施还不尽完善，信息安全技术还不够成熟，仍存在一定的安全漏洞。为了保证数据安全，一些部门不能共享数据。

3.强国家-弱社会的权力失衡

社会主义市场经济发展引发的中国社会结构的变革要求建立新权力结构，原有秩序的转型要求一股力量来促进新秩序的成长[1]。数字技术应当有利于社会力量参与社会治理，因为信息技术增加了公民在信息和知识方面的占有量，这对垂直型的单向度权力运作方式提出了挑战[2]。根据“共建共治共享”的要求，政府部门要让渡一定的治理权力给社会力量。调研发现，数字化治理某种程度上加剧了政府部门社会治理权力集中的问题，权力让渡不到位，社会力量参与社会治理的权利没有得到充分保障，甚至还被削弱。数字化治理中社会力量的参与权没有得到保障，主要有以下三方面的原因：

第一，社会力量参与社会治理的机制不够完善。一些数字化治理项目没有充分考虑公民和社会组织参与制度设计，协同治理理念在数字化治理中没有得到充分体现。以东部地区某村为例，政府投入近五十万人民币建设治理平台，但是其管理权限集中于村干部和网格员，普通的村民并没有使用平台的权限。这种做法排除了社会力量的参与，社会治理退化到过去政府作为单一管理主体的状况，实际上是社会力量参与治理权力的缺失。

第二，数字化治理影响数字弱势群体参与社会治理。由于数字化素养的欠缺，老年人等数字弱势群体往往不会使用智能手机等设备，涉及公共事务的讨论，他们更倾向于面对面的交流。老年人没有能力通过治理平台参与公共事务，数字化参与渠道对他们来说没有起到实际作用，从而限制了他们知情权、参与权的行使。

第三，部分管理者对社会力量缺乏信任。他们不确定数据公开可能导致何种结果，对数据公开持谨慎态度。我国数字化发展迅速，信息安全的法律法规、安全技术发展步伐却没有跟上，大规模的数字技术应用导致潜在的数字安全风险。因此，部分地区在推行数字化社会治理过程中，管理者出于信息安全的考虑，对社会力量信任度不高，会有意无意挤压社会力量对治理平台数据的使用权力。

门禁系统没跟火情预警联通，数据同步不了，做了一部分后面停掉了，主要还是怕数据泄漏和数据安全问题。（GDSZJD20230801）

五、结论与讨论

1.结论

治理平台数据流通的理想状态，应当是既有自下而上的数据上报，也有自上而下的数据回流，还有政府部门之间的数据共享；既有社会力量向政府部门报送数据，也有政府部门向社会力量开放数据。治理平台数据淤塞现象主要表现为：上下级政府之间只有向上报送数据，数据极少向下回流；部门之间的壁垒难以打破；只有社会力量向政府部门提供数据，而社会力量适用数据的权限却没有得到充分保障。本文剖析了治理平台数据淤塞背后的权力结构，将其归纳为三对权力关系的不对等：数据纵向流动中的权力级差，数据平行流动中的权力壁垒，强政府-弱社会的权力失衡。当然，这三对权力关系的不对等是相对的，以政府体系为例，基层政府相对于上级政府是弱势的，但是相对于社会力量又是强势的；有些弱势部门相对于强势部门是弱势的，但相对于基层政府又是强势的。权力关系不对等产生了治理平台数据淤塞，这种数据淤塞浪费了社会治理数据和人力资源，增加了基层干部的工作负担，进而降低了社会治理效能（如图1所示）。

2.讨论

现有研究主要是从技术、操作层面探讨如何促进数据开放，例如，构建公共数据产权运行机制[1]、设置政府首席数据官[2]、完善评估数据开放质量指标[3]等。这些问题固然重要，但是都没有触及数据流通背后的深层次逻辑，如果不调整优化数据流通的权力结构，数据开放和共享将难以真正落实。本研究借助数据权力结构的分析框架，对治理平台数据流通的权力逻辑进行分析，从权力结构视角剖析治理平台数据淤塞的生成机制，找到其在社会治理网络中的定位，为数字化治理研究提供了新的视角。此视角有利于进一步探讨数字社会的治理结构，理解社会治理中数据流通的深层逻辑，充实数字化治理研究的理论内涵，具有较强的理论价值。

理解数据背后的权力结构，理顺数据运行的基本逻辑，有利于从顶层设计着手推动数字化背景下“共建共治共享”社会治理格局的构建，加快构建社会治理共同体。在此目标下，调整政府部门体系的上下级数据管理权，推动部门之间数据的有效协同共享，完善社会力量参与机制，对于推动社会治理现代化有一定的现实意义。

从上下级关系来看，政府部门内部存在数据权力向上集中趋势。这种现象反映了我国社会治理权力的倒金字塔结构：高层级管理部门拥有更大的管理权力，也拥有更多数据；基层政府管理权力较小，掌握的数据资源也较少，而恰恰是基层政府治理任务最为繁重，最需要以数据为支撑。这种数据资源与权力层级的一致性，说明组织权力在空间排列上呈现层级特征[4]。这种权力强度差别主要来自权责配置，我国以简政放权原则推进行政体制改革，产生了“事权下沉、实权上移”等现实问题[5]。这种权责倒置的运行结构也使基层政府有更多义务接受上级采集数据的指令，却并没有被赋予相应的数据使用权。上级政府往往以考核、问责为规则，实现自上而下的数据采集，不合理不科学的考核和问责机制给基层治理带来很大困扰，这是基层数字化治理中形式主义的重要根源之一。

从部际关系来看，部门之间数据壁垒体现了政府体系内部的权力碎片化。政府组织内部官僚会根据部门利益有选择性地进行决策[1]，这种选择性决策包括是否共享数据。虽然我国大部制机构改革强调精简机构、整合职能，但这种改革并没有改变政府部门功能性组织的属性，功能性组织属性必然带来部门利益分割。此外，部门之间的竞争机制形成碎片化的制度结构[2]。数字化社会治理情境下，往往需要更高层级的领导小组、委员会等来协调部门之间的数据权力。如果横向整合不够、监督制度缺乏，部门间权力分割在所难免[3]。

从政社关系来看，治理数据单向流动也意味着治理权力集中化。有研究认为，人工智能时代国家治理权力主体组成从国家单中心结构转变为多中心结构[4]，互联网平台权力消减了政府权力，扩大了市场部门权力[5]。然而，数字化社会治理的现实状况跟这一结论并不一致。受社会管理惯性的影响，我国社会治理权力结构仍然带有明显的政府威权型模式，政府主导数据生产、处理、应用全过程，社会力量的参与权、话语权没有得到充分体现。数据权力集中化带来的政治与社会风险，导致民主平等的政治价值分崩离析[6]。缺乏社会力量参与的数字化治理强化了科层制，甚至导致社会治理向社会管理倒退，与社会治理现代化背道而驰。

要解决治理平台数据淤塞现象，需要优化数据运行的权力结构，确保社会治理数据安全有序运行。第一，进一步完善数据运行法律法规。完善数据采集管理的顶层设计，细化政务数据开放目录，合理界定共享数据类型，比如城市建设、城市管理、社会治理的非涉密数据是可以开放的，应将数据分为无条件共享、有条件共享、不共享三类，分级分类开放数据权限。第二，调整数据流通中的三对权力关系。优化上下级部门之间的权力关系，针对不同层级部门间数据流通障碍，驱动权力制衡[7]，合理界定数据采集范围，防止过度采集数据给基层增加负担；纠正不科学不合理的数据考核要求。调整部门之间的权力结构，建立统一的数据交换平台，整合数据孤岛。调整政府与社会力量间的数据权力关系，打破政府同个人间“管理与被管理”的单维关系[8]，给社会力量让渡一定的数据使用权。第三，以点带面推动数字化社会治理的推广。针对社会治理数字化水平发展不平衡的状况，安排若干数据融合较好的地区先行先试，在试点基础上再面向全国推广，使各地因地制宜开展数字化治理。

〔责任编辑：玉水〕

[1]S. Lohr， \"The Age of Big Data\"， New York Times，Feb. 11th， 2012.

[2]王天夫：《数字时代的社会变迁与社会研究》，《中国社会科学》2021年第12期。

[1]S. J. Matthew， D. H. Mc Cormick， \"Data Is Power： Washington Needs to Craft New Rules for the Digital Age\"， Foreign Affairs， 2021， 100（3）， pp.54-63.

[2]文禹衡：《数据权力的生成机理、潜在风险与规制路径》，《西安交通大学学报（社会科学版）》2023年第5期。

[3]约瑟夫·S.奈：《硬权力与软权力》，门洪华译，北京大学出版社2005年版，第105页。

[4]梅傲、陈子文：《政府数据开放中的数据安全隐忧及其纾解》，《情报杂志》2023年第5期。

[5]袁红、邱子清：《基于政府开放数据价值实现的公众参与行为生成机理及仿真研究：MOA框架下的探索》，《情报资料工作》2023年第4期。

[6]陶志梅、苏璐丹：《政府开放数据用户使用意愿影响因素研究——基于自我效能理论和计划行为理论》，《管理学刊》2022年第6期。

[7]X. Zhang， F. Khan， X. Wang， et al.， \"Exploring the Impact of National Culture on the Development of Open Government Data： A Cross-cultural Analysis\"， Big Data Society， 2023， 10（2）.

[8]I. Safarov， \"Institutional Dimensions of Open Government Data Implementation： Evidence from Transition Countries\"， Public Performance Management Review， 2020， 43（6）， pp.1359-1389.

[9]董瑛：《权力结构优势与治理效能转化规律研究》，《人民论坛·学术前沿》2018年第6期。

[10]刘少杰：《网络化时代的权力结构变迁》，《江淮论坛》2011年第5期。

[11]曼纽尔·卡斯特：《认同的力量》，曹荣相译，社会科学文献出版社2006年版，第416页。

[1]刘金河：《权力流散：平台崛起与社会权力结构变迁》，《探索与争鸣》2022年第2期。

[2]N. M. Richards， J. H. King， \"Three Paradoxes of Big Data\"， Applied Mechanics and Materials， 2015， 743， pp.603-606.

[3]吴理财、王为：《大数据治理：基于权力与权利的双向度理解》，《学术界》2020年第10期。

[4]谢治菊、范飞：《大数据驱动民生监察的价值、逻辑与图景——以“T县民生监察大数据平台”为例》，《中国行政管理》2020年第12期。

[5]马海韵、杨晶鸿：《大数据驱动下的公共治理变革：基本逻辑和行动框架》，《中国行政管理》2018年第12期。

[6]陈潭：《政务大数据壁垒的生成与消解》，《求索》2016年第12期。

[7]莫伊塞斯·纳伊姆：《权力的终结》，王吉美、牛筱萌译，中信出版社2013年版，第13页。

[1]本文访谈资料编码规则：1—2位为省份代码，3—4位为城市代码，5—6位为单位性质代码，数字为访谈日期。

[2]赵胜忠：《数据与权力：中国统计的转型与现代国家成长》，江苏人民出版社2015年版，第237页。

[1]布瓦索：《信息空间》，王寅通译，上海译文出版社2000年版，第354页。

[1]M. Weber， The Theory of Social and Economic Organization， Oxford： Oxford University Press， 1947， p.98.

[1]王沪宁：《社会主义市场经济的政治要求：新权力结构》，《社会科学》1993年第2期。

[2]陈国富：《官僚制与政府治理模式的变革》，《南开学报（哲学社会科学版）》2006年第4期。

[1]张会平、薛玉玉：《公共数据授权运营产权运行机制的理论建构与实施路径》，《电子政务》2023年第11期。

[2]韩啸、王莉：《政府首席数据官驱动政府数据开放的效果评估与作用机制》，《公共管理评论》2023年第4期。

[3]V. Raca， G. Velinov， S. Dzalev， et al.， \"A Framework for Evaluation and Improvement of Open Government Data Quality： Application to the Western Balkans National Open Data Portals\"， SAGE Open， 2022， 12（2）.

[4]黄德海：《权力对称：组织战略管理思想形成的基础——兼评吉尔布雷斯的权力理论》，《经济管理》2004年第8期。

[5]倪星、王锐：《权责分立与基层避责：一种理论解释》，《中国社会科学》2018年第5期。

[1]K. Lieberthal， D. M. Lampton， Bureaucracy， Politics and Decision： Making in Post-Mao China， Berkeley： University of California Press， 1992， p.221.

[2]尹文嘉：《整体治理的现实困境与路径选择》，《华东经济管理》2010年第1期。

[3]盛明科、郭群英：《公共突发事件联动应急的部门利益梗阻及治理研究》，《中国行政管理》2014年第3期。

[4]梅立润：《技术置换权力：人工智能时代的国家治理权力结构变化》，《武汉大学学报（哲学社会科学版）》2023年第1期。

[5]刘金河：《权力流散：平台崛起与社会权力结构变迁》，《探索与争鸣》2022年第2期。

[6]吴理财、王为：《大数据治理：基于权力与权利的双向度理解》，《学术界》2020年第10期。

[7]陈潭：《国家治理的数据赋能及其秩序生产》，《社会科学研究》2023年第6期。

[8]卫鑫、陈星宇：《智慧政府的功能定位及建设路径探究》，《中国行政管理》2020年第7期。