本文系清华大学国家治理研究院院长孟庆国先生于2020年11月27日下午在“2020智慧中国年会”云论坛上的演讲。

　　各位领导、各位专家，大家下午好！非常高兴参加这次会议和大家一起交流，我今天的会议主题是“新时代背景下的数字政府发展基本问题思考”。

　　从技术视角看政府数字化转型可以分为广义的数字化转型和狭义的数字化转型。广义理解的数字化转型可以说从信息技术最初应用于政府以来，政府数字化转型就已经开始了。至今以来，经历了以计算机技术应用为主的电子化阶段、以互联网技术应用为主的网络化阶段，以数据技术应用和以数据作为核心生产要素的数据化阶段，将来随着技术的进一步融合和发展，以及人工智能的广泛应用，又将进入智能化阶段。综合这四个阶段我们可以认为都是政府数字化转型的过程阶段，这是广义理解的政府数字化转型。所谓狭义上理解政府数字化转型是单指数据化阶段的转型。在该阶段明显的特征是基于数据打通，如打破数据孤岛，使政府业务和政务服务能够深层的整合，进而带来政府治理模式的创新和治理体系的重构。这一理解也是当前我国各地方开展数字政府建设和政府数字化转型的主要定位。基于这一理解，数字政府建设的要义，是建立在政务数据整合与共享基础上的数字化转型，是以支撑实现业务协同和整体政府模式的过程，这一过程是数据逻辑和行政逻辑相统一的过程，会带来组织与制度的变革和政府运行体系的重构。2016年9月，国务院正式印发了《政务信息资源共享管理暂行办法》（国办发〔2016〕51号），这个文件主要目的就是着力解决政务数据整合和共享问题，以此来提升政府治理体系的创新。基于此我们就需要构建新一代政务数据治理体系，以对原有的政务系统、数据、业务进行深层次整合和重组，要有一套推进政府数字化转型的组织架构和工作体系，来组织推进和规范这一轮数字政府建设工作。

　　从这个角度讲，必然涉及到五个核心问题需要深入讨论：一是政务数据整合汇聚的方式如何确定？二是跨部门数据共享的实现机制如何构建？三是数据管理部门（大数据局）的职责定位如何设计？四是政务大数据平台如何建设？五是数据运营管理中心/公司等数据运营机构如何设置？这五方面的问题构成了当前地方推进数字政府建设急需厘清的核心问题。下面针对这些问题，我逐一分享一下自己的认识和看法。

　　一、政务数据整合汇聚的方式‍

　　一般来讲，数据的汇聚有两种方式：一种是中心化的物理集中的方式；第二种是通过分布式的逻辑共享方式。物理集中一般是指多个部门、多个系统的数据集中存放在一个数据平台上。政府部门的数据是否要进行物理汇聚，一般要根据数据的使用情况来确定。逻辑共享一般是指多个部门、多个系统的数据进行分布式存储，通过共享调用的方式进行数据汇聚和使用。政府数据和其它公共数据尽管是分布在不同的系统和平台上，但可以通过数据交换共享的方式实现数据汇聚和使用。

　　那么，如何确定政务数据应该物理集中还是逻辑共享？考量的标准一般来说有两维度：一是根据数据的使用频度，另一是根据数据的溢出效应。如果数据的使用频度越高，这些数据应当倾向于物理集中，如果数据释放出的效应越大，越倾向于物理集中。所以考量的原则课按照这样的一个二维选择框架来确定。一般来讲，对于基础性数据、宏观性数据、统筹性数据，这些使用频度往往很高，外溢出的效应也很大，这类数据倾向于物理集中。对于部门性的、专业性的数据相对而言使用频度低，另外溢出效应不是很大，这些数据倾向于通过逻辑共享来使用。综合来讲，高频使用的数据、外溢性高的数据通过物理集中的方式；低频使用的数据、外溢性低的数据通过逻辑共享的方式。按这种准则确定政府数据的整合与汇聚的方式，就是通常说的“统分结合”的方式。在一些地方进行政府数据汇聚实践，往往采取一把手的工程，通过物理集中的方式进行全部政务数据的整合汇聚，从实际情况来看，这样做是有很多问题的。集中汇聚后的数据用来干什么，由于场景不明确、需求不清晰以及集中的数据质量、数据标准和数据完整性等问题没有地解决解决，最终导致的结果是，数据物理汇聚起来了，但数据使用的效应并不大。

　　二、跨部门数据共享的机制模式‍

　　政府部门间数据共享问题是个老问题，一直没有得到很好的解决。在这一轮的强调数据治理的政府数字化转型中，这一问题愈加显得更为突出和富有挑战性。对政府部门来说，要考虑的数据共享的因素非常多，主要表现在以下几点，一是要共享哪些数据以及主要的法律依据是什么？二是如何进行共享，是原始数据的定期拷贝、上传还是实时同步，又或者是原始数据不动，只是核验、比对结果的反馈？三是共享出的数据使用权限和边界，以及如何被使用，能否被他用？四是使用过程中可能的安全风险、争议及责任的明确问题等。如果这些问题不能很好的去解决的话，政务数据共享的问题得不到解决。

　　所以从政府部门比较现实的角度看，数据共享的关键点应包括以下几点：一是明确权属问题。需要保证共享不改变数据的归属权，解决数据提供部门的后顾之忧。二是解决信任问题。一方面是使用方对数据的信任，保证数据是有效的、完整的，另一方面是提供方对数据的不被它用和安全的信任。三是保证过程可追溯。共享的提供和使用过程的可追溯，以便解决纠纷明确责任。四是做到可持续，达成共享后，只要条件不变就能一直共享下去，降低部门间的沟通协调成本。所以要建立可信的跨部门共享交换机制的话，就要充分尊重各共享主体部门及其权责，基于此权责实现的共享交换，就可以建立起可信数据共享交换体系。

　　我们来假设一个最小数据共享所涉及到的部门场景——数据归属部门、数据使用部门和数据共享管理部门。数据归属部门是指数据的所在部门，数据使用部门是数据使用方，数据共享管理部门是协调数据归属方和数据使用方在数据共享交换中的权责及界定问题而设立的。对于数据共享涉及到的这三方面的部门，应该进一步明确他们的权责。对数据归属部门要清晰的确定和赋予数据归属权。之所以用归属权而不用所有权是为了规避数据所有权带来的争议。归属权是数据拥有部门在履职过程中所采集或生成的数据，数据归属部门应把采集的数据进行有效的维护、更新，保证数据的质量和数据的有效性，要按照统一的标准对数据进行必要的管理。对于想使用这些数据的其它部门来讲，我们称之为使用部门，应当赋予使用部门数据使用权，即数据如何使用、怎么使用、使用过程中该负什么责任也要有清晰的界定。如何平衡协调数据归属部门和数据使用部门之间的权责和边界，要设置专门的数据共享管理机构来履行本级政府的共享管理权。

　　目前，一些地方都已经成立数据管理部门，有的地方叫大数据管理局，有的地方叫政府数据管理局，不管叫什么名字，这些部门的职能之一应该行使本级政府数据的共享管理权。当然，该部门除了行使共享管理权外，往往还有制定顶层设计、统一数据标准、建立数据平台及相应的法律法规及管理制度，促进归属部门要把数据采集好、维护好、更新好等，也要促进使用部门按规范、按要求使用数据。在数据共享交换过程中以及数据使用过程中，共享管理部门要协调和仲裁争议，必要的时候要度数据归集不到位或使用存在问题的情况进行问责。

　　把数据共享涉及的三方部门的权责界定和明晰之后，就可建立起一个基于“三权”分治的跨部门数据共享模式，这个模式实现了部门之间可信任数据的交换和共享。在数据共享过程中，为了让共享交换更加快捷高效、过程可追溯，要利用智能合约和区块链技术来实现这种可信的数据共享交换机制。一般来讲，要针对数据共享交换过程中具体业务场景，来定义三方的权责，在数据管理部门的统筹管理下，数据归属们和数据使用部门要形成共识，这种共识从技术角度以智能合约的方式来实现。对于数据共享交换的过程，可以用区块链的技术对过程进行记录，以实现对政府数据共享交换过程可追溯，保障跨部门数据交换共享的可追责性。

　　三、数据管理部门（大数据局）的定位‍

　　设立数据管理部门是地方政府推动数字政府的必要之举。目前地方的数据管理部门发展很快，不论是省级的数据管理部门还是地市级的数据管理部门，近几年纷纷成立了数据管理机构。目前，全国23个省设立了数据管理和发展机构，全国333个地级行政单位中有208个建有数据管理机构。从分布来看，主要分布在东部地区和中部地区。从机构性质来看，有的地方是以行政单位设立，也有地方是以事业单位、法定机构设立。设立方式来看，不管是省级的数据管理部门还是地市级的数据管理部门，有单独设立，有在原有单位基础上加挂牌子，也有在部门下设二级机构的方式。

　　不管是行政机构还是事业单位，是独立机构还是加挂的机构，在数字政府领域的核心定位需要明确。特别是在这一轮的政府数字化转型过程中，我们认为，在顶层设计上，数据管理机构应该履行更多的职责和职能，通过制定政策、规划，对地方数字政府建设发展进行总体设计；在数据管理上要组织协调数据资源采集、整合、归集、应用、共享、开放；在系统建设统筹上通过对项目审批、资金管理，实现对各部门系统建设工作的统筹；在综合建设上，开展数字政府基础设施、综合型平台系统的建设工作。

　　数据管理部门与业务部门之间的关系要梳理清楚，在规划设计方面，数据管理机构要负责当地与数字政府相关的整体规划设计，成立数据管理机构并不意味着业务部门的数字化工作完全不需要做了，领域性、行业性的数字化规划与实施仍在业务部门。在数据管理方面，数据管理机构应推动汇聚数据、数据交换与共享，对汇聚的数据进行有效的管理，业务部门要采集本领域的数据以及在履职过程中使用数据，这些数据既包括本部门采集生成的数据，也包括其他部门的数据。在建设实施方面，数据管理机构负责建设综合系统，业务部门负责建设业务系统。在支撑保障方面，数据管理机构负责建设基础设施和综合系统平台，业务部门负责使用基础设施和综合系统平台。

　　所以数据管理机构要处理好和其他业务部门的关系。在数据管理机构和业务部门之间需要更加明确的边界和界定。这其中涉及到以下方面需要统筹好：在数据采集方面，数据管理机构指定采集分工，使数据一数一源、最多采一次；业务部门按照分工采集、维护、数据共享。在数据管理层面，数据管理机构对数据进行全面逻辑汇聚，对常用数据进行物理汇聚，发布数据目录，从用户维度进行数据的统一管理；业务部门根据补录归集获取所需要的数据。在数据应用层面，数据管理机构策划建设跨领域、跨层级的综合型系统来应用数据；业务部门结合自身业务需要，建设自己的业务系统来应用数据。

　　四、政务大数据平台建设‍

　　近几年各地方都在建设政务大数据平台，大数据平台建设目的：一是对本地数据进行统筹管理，二是构建数据共享渠道和平台，三是服务于数字政府的综合型应用，发挥数据价值。有了政务数据平台，并不是说业务部门不需要开展大数据工作了，业务部门可以开展自身行业的大数据应用，业务部门亦可自建应用系统，但不宜再建数据管理平台，一级政府的数据管理工作应该是统一的。所以政务大数据平台的定位可以理解为，一是政府数据的统一平台，是政府各部门和各行业数据的集中管理平台，是数字政府建设的数据基础；二是利用政府数据开展数据应用的唯一出口，所有对政府数据的利用均须通过该平台的授权完成，一般不再允许各部门直接对外提供数据；三是行业对于政府数据的综合应用需要建立在政府数据平台基础之上，加强数据融合。总的来说，政务大数据平台应该成为政府综合型平台，尤其是加强数据统一管理和统筹协调性的平台。

　　五、数据运营机构的设置‍

　　目前，地方数据运营中心/公司的设置有三类：第一类是全资国有数据运营公司，如云商贵州大数据产业发展有限公司；第二类是社会资本参与的数据运行公司（国有控股），如山西省大数据集团、广东数字政府建设运营中心；第三类是事业性机构（大数据中心），如北京、四川。虽然这些机构性质不同，但都是在进行数据运营相关工作。

　　数据机构的定位有几个基本的判断，第一，产权与运营权分离。数据是政府核心资产，所有权可以根据情况定为新型国有资产（如深圳），但经营权可以由企业参与。第二，受政府委托，特许经营。数据是特殊资产，采取特许经营方式进行数据运营。第三，在政府的有效监管下运行。涉及敏感数据以及信息安全，需要严格把控；第四，开展数据清洗、脱敏等。这也是数据运营机构的主要职能，要设立安全阀门。第五，要支撑政务数据的创新应用。基本原则是先内后外，政务应用优先，加强民生服务优先，企业应用同步，促进产业发展。

　　以上是我对当前数字政府的建设所处阶段的认识，即这一轮数字政府建设更强调的是以数据整合共享基础上的数字政府的建设，所以数据治理就成为了数字政府建设最核心的内容。这之中必然涉及到五个方面问题需要进一步厘清。这五方面的问题，一是政务数据整合汇聚的方式问题；二是跨部门数据共享的实现机制问题；三是数据管理部门（大数据局）的职责定位如何设计的问题。四是政务大数据平台如何建设定位的问题。五是数据运营管理中心/公司等数据运营机构的设置问题。以上是我粗浅的看法，抛出来与大家一起探讨。谢谢！