中国地方政府数据治理机构的初步研究:现状与模式

2019-01-30    来源:raincent

容器云强势上线!快速搭建集群,上万Linux镜像随意使用

设立数据治理机构是中国地方政府迎接数字时代的一项重要治理创新。本文对近年来先后成立的地方政府数据治理机构的发展现状进行了详细梳理,对其隶属关系、组建方式、职责界定等进行模式分析。现有机构较多为政府直属机构或政府部门管理机构,通常基于原有数据职责进行重组,主要关注于宏观战略规划和促进数字产业发展,对于统筹整合政府数据资源的重视则较为不足,同时由于隶属部门不同,机构在职责上也会表现出较为明显的差异。由此对今后数据治理机构的组建与发展提出政策建议。

一、引言

信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据规模的迅猛增长。对于市场而言,数据具有了独立的经济价值;对于国家治理来说,数据则已经成为国家基础性战略资源。[1]曾有研究显示,政府掌握了80%的社会信息资源。虽然这个数据本身存在争议,但是政府拥有庞大的信息资源是无可争议的事实。如何把这些信息资源盘活,为经济社会发展发挥更大价值?这个问题使数据治理成为当前政府治理中的一项重要政策议题。数据治理源于企业对内部数据的治理,被认为是数据质量管理的一部分。[2]尽管对政府数据治理的定义尚未达成共识,近年来随着政务数据共享、公共数据开放等工作取得一定进展,理论界和实务界都已经充分认识到政府数据治理的重要性,并从多个层面展开讨论。在宏观层面,政府数据治理被理解为政府作为治理主体对数据产业、数据经济乃至整个社会数据化过程的治理;中观层面的数据治理讨论政府对在社会公共事务治理中所产生或需要的数据资源的治理;而微观层面的数据治理则是维护政府机构在行政管理过程中所产生和使用的数据质量、提高决策和管理效率的策略集。[3]不管从哪个层面来看,政府数据治理都具有丰富的内容。

自上世纪90年代电子政务兴起,为适应并促进技术在政府治理中的应用,政府在组织结构和职能设置方面已经有大量创新,并且随着数据治理的发展,还在不断调整、演化。现有文献较多关注于大数据的发展对政府运行的影响,认为大数据时代的政府组织结构和工业时代相比将发生显著变化。有观点认为,大数据促进国家独大的治理结构转向多元共治、封闭性治理结构转向开放性结构、官僚科层制转向扁平化结构。[4]也有人认为大数据作为政府流程再造的“赋权者”赋予了传统实体政府“虚拟治理”的能力。[5]大数据驱动政府决策在每个环节的精准化。[6]政府的组织结构要适应“互联网+”时代要求,需要打破地域、职能和部门的桎梏,形成网状化的组织结构,实现部门之间合作分工。[7]在政府数据治理方面,应改革各自为政的数据资源管理模式,明确数据资源采集、存储、管理、使用等各环节的责任分工,理清权属关系。[8]政府数据治理体系和治理能力现代化的核心应当包括系统性、整体性和协同性。[9]简·芳汀在讨论美国电子政务时曾指出,虚拟机构的运行复杂程度越高,制度性障碍也越大,虚拟机构需要在运行、政治和结构等方面进行重大变革。[10]传统观点主要关注“技术如何协助解决治理问题”,而在数据治理中则应关注“提高数据的利用能力来提升治理效益”或者“治理结构如何适应技术的发展”。[11]比如,美国联邦政府的数据治理经过多年发展,形成了以隶属总统行政办公室并负有联邦预算建议和评估职责的管理与预算办公室(OMB)为核心,重要数据(信息)部门为支点的数据治理结构。对我国政府数据治理结构的讨论还较少。有学者在讨论互联网治理时曾指出现有治理结构中“九龙治水”的格局可以通过多部门分权和属地管理实现纵向和横向的权力分散和分布式执行,这是对互联网治理内在特性的适应。[12]

近年来,地方政府为落实中央推动“互联网+政务服务”的要求,同时应对大数据的快速发展,纷纷组建政府数据治理机构,在数据治理的制度化方面做出了重要创新。尤其是随着2018年各省机构改革方案的制订,各地对数据治理机构的组建也在加速中。由于各地名称各异,本文统一以“政府数据治理机构”代称。尽管这些机构的具体职能还需要在实际运行中逐步完善,对它们的研究可以为理解地方政府数据治理现状、问题以及未来的发展提供资料和参考。基于此,本文采取查阅地方政府官网、直接电话咨询、依申请公开政府信息和查阅官方媒体信息等方式,对当前地方政府已经设立或已发布在机构改革方案中的数据治理机构进行梳理与分析,并由此提出相关政策建议。

二、地方政府数据治理机构的发展现状

(一)省级政府数据治理机构的设立状况

省级政府数据治理机构的设立过程可以分为两个阶段。第一个阶段从2014年2月至2018年10月。2014年2月,广东省印发了《广东省经济和信息化委员会主要职责内设机构和人员编制规定》[13],在全国率先成立了省级大数据管理局。2015年8月,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,从国家层面对大数据发展进行顶层设计之后,贵州省和浙江省先后成立了贵州省大数据发展管理局和浙江省数据管理中心。其中,贵州省大数据发展管理局是首个省政府直属的大数据治理机构。2017年,省级大数据治理机构又增加了4个,分别是内蒙古自治区大数据发展管理局、重庆市大数据发展局、江西省大数据中心、陕西省政务数据服务局。2018年6月,上海市成立了上海市大数据中心,7月天津市成立了天津市大数据管理中心。

第二阶段开始于2018年10月。按照中央部署,新一轮省级机构改革方案陆续发布,各地纷纷以不同的方式组建或调整政府数据治理机构。其中,一部分省(市、自治区)陆续成立了专门的数据治理机构。比如,福建成立数字福建建设领导小组办公室,加挂省大数据管理局牌子。广西设立的大数据发展局,作为自治区政府直属机构,同时加挂中国-东盟信息港建设办公室和政务服务监督管理办公室。北京组建经济和信息化局,同时加挂市大数据管理局。安徽组建的省数据资源管理局加挂省政务服务管理局。河南的大数据管理局由省政府办公厅管理。另一部分省(市、自治区)则是对原有机构进行了调整组合。比如,浙江将省政府办公厅的公共数据和电子政务及政府门户网站建设管理职责,省经济和信息化委员会的电子政务发展、政务和社会公共服务信息资源开发利用职责等进行全面整合,重新组建了省大数据发展管理局,并作为省政府办公厅管理的副厅级机构。山东在省政府办公厅大数据和电子政务等管理职责基础上组建省大数据局,作为省政府直属机构。重庆市则将经信委的人工智能、大数据、信息化推进职责和发改委的社会公共信息资源整合与应用、智慧城市建设职责等进行整合,在此基础上组建了重庆市大数据应用发展管理局。广东在之前已经建立的数据治理机构基础上重新组建了副厅级的广东省政务服务数据管理局,由省政府办公厅管理。至此,已有16个省级行政区域成立了政府数据治理机构,如下表1所示。

(二)省级以下政府数据治理机构的设立现状

2015年5月,广州市政府公布工信委的“三定方案”,[14]设立广州市大数据管理局,成为国内最早成立的政府数据治理机构之一。同年,沈阳、兰州、武汉、石家庄、厦门等地先后成立政府数据治理机构,成为政府数据治理创新的先行者。2016年,银川、青岛、贵阳、哈尔滨、宁波等市成立相关机构。2017年后,成立政府数据治理机构的城市开始迅速增加。根据公开材料,截至2018年10月,已有79个副省级和地级城市组建了政府数据治理机构。在全部95个数据治理机构(包含省级机构)中,34.7%的机构命名为“大数据管理局”,11.6%的机构命名为“大数据管理中心”,8.4%的机构命名为“大数据发展管理局”,此外则以大数据局、大数据发展局、大数据管理服务局、大数据中心等冠名①。限于篇幅,下表列出了省会和副省级城市政府数据治理机构的设立情况。

上述全部城市分布在22个省和自治区,如图1所示。其中东部七省(不包含直辖市)有25个,中部六省有12个,西部十一省(区)有31个,东北三省有11个。各省市的分布情况如图2所示。总体来说,东部地区始终是创新前沿,其中尤其是广东(8个)和浙江(6个)两省,机构之和超过本地区一半以上;西部地区近年来对大数据、数字政府、数据治理等表现出高度的敏感性,以贵州省(8个)为龙头,其他各省(区)也大都有相应机构设立;东北地区尽管数量不少,但是基本上都集中在辽宁省(10个);中部地区与其同地区相比则略为滞后。

调查中也发现,各地政府数据治理机构在实际运行上也存着一些问题。首先,部分数据治理机构仅有对外的机构名称,相关工作还在探索过程中。其次,机构设置几经反复,存在一定程度的随意性。比如,某市之前已经成立了大数据管理局,在后面改革中又旋即被撤销,相关数据职能转回原单位,之后又在政府办公室设置了负责大数据职能的下属机构。再次,有些机构有大数据管理的牌子却没有相应职责。比如某市在网信办加挂大数据管理局,但是公开资料显示其职责中并没有大数据职能。

三、地方政府数据治理机构的模式分析

(一)数据治理机构的隶属模式

根据机构隶属关系,地方政府数据治理机构可以分为政府组成部门、政府直属机构、政府部门管理机构三类,如表3所示。

第一,政府组成部门。在已调查到的数据治理机构中,作为政府组成部门的占比6.3%。这种情况较多出现在省级以下城市。比如,杭州市数据资源管理局、合肥市数据资源局、贵阳市大数据发展管理委员会、佛山市数字政府建设管理局、黔南州大数据管理局等都属于政府工作部门。

第二,政府直属机构。作为政府直属机构的数据治理机构占比27.4%,在新一轮机构改革中,多个省份将数据治理机构设置为省政府直属机构。比如,山东省大数据局、安徽省数据资源管理局、重庆市大数据应用发展管理局等都属于政府直属机构。在副省级和地级城市中,较多属于政府直属事业单位。比如,兰州市大数据社会服务管理局、铜仁市大数据发展管理局、大连市大数据中心、湖州市大数据管理中心都是市政府直属事业单位。

第三,政府部门管理机构。在此类型中,数据治理机构的隶属部门比较多样化,包括经信委(局)、工信委(局)、政府办公室(厅)、发改委、网信办、政府信息化办公室、智慧办等。其中隶属经信委(局)和工信委(厅、局)的最多,占25.3%;隶属政府办公室(厅)的占比20.0%。

(二)数据治理机构的组建模式

地方政府数据治理机构从无到有,组建模式也可分为四种。第一种模式是对工信委或经信委相关职能进行重组。将工业和信息化委员会或经济和信息化委员会承担的有关数据资源管理、大数据应用和产业发展(除电子信息制造业外)、信息化(除“两化融合”外)等职责“剥离”后成立政府数据治理机构。贵州省[15]、铜仁市[16]、黔南州[17]等地政府数据机构属于该模式。

第二种模式是对政府办公室(厅)相关职能进行重组。将政府办公室(厅)承担的组织、协调政府系统信息化建设,组织、指导、协调各地政府和各部门电子政务建设以及政府门户网站建设等相关职责,整合划入数据治理机构。如新一轮省级机构改革方案中,山东省和浙江省都是在省政府办公厅大数据和电子政务等管理职责基础上组建省级数据治理机构。

第三种模式是对原有信息中心进行重组。将信息中心的工作职责全部划入政府数据治理机构,负责区域内大数据资源的统筹管理工作。如湖州[18]撤销原有信息中心,相关职能转入市大数据管理中心,为市政府直属事业单位。

第四种模式是对原有机构增加相关职能。多个省市的数据治理机构是在原有机构基础上加挂牌子成立的。2017年,陕西省工业和信息化厅增加了与大数据发展相关的职责,[19]之后便加挂了陕西省政务数据服务局牌子。[20]2017年底,江西省编办同意江西省信息中心增挂“江西省大数据中心”的牌子。贵州省黔西南州大数据发展管理局[21]、云南省昆明市大数据管理局等也都是由工业和信息化委员会直接加挂牌子所成立。

(三)数据治理机构的职责模式

各地政府数据治理机构的职责各有不同,可以划分为顶层设计、资源整合、技术保障三个大类,或进一步划分为七个小类,即制定战略(包括大数据战略、信息化规划、政策、智慧城市等)、促进数据产业(行业)发展、标准规范和考核体系、政府数据归集及开发利用、政府数据资源共享与开放、电子政务建设、信息安全保障。根据已经公开的政策文本,部分省市政府数据治理机构的主要职责如下表4所示。②

首先,在顶层设计方面,大多数地方数据治理机构的职责都有所包含,比如制定大数据战略、规划和相关政策,指导和推动大数据研究和应用;统筹推进大数据产业的发展;组织制定数据治理的标准规范和考核体系等。这说明当前各地政府对数据治理机构在政府大数据资源的总体规划方面的定位是比较清晰、一致的。

其次,在资源整合方面,虽然较多机构设置了数据共享与开放的职责,这可能与近年来各界大力推动政府数据开放有关,但是在数据归集及开发利用方面设定职责的机构较少。在省一级机构中,天津市、上海市、贵州省设有此项职责。如天津市大数据管理中心负责数据资源的采集、存储、登记、开发利用和共享;[22]上海市大数据中心承担政务数据的归集和应用融合工作,建设全市统一政务数据共享交换平台;[23]贵州省大数据管理局职责中也明确要求统筹数据资源建设管理、采集汇聚等。省级以下的诸如杭州[24]、宁波[25]、合肥[26]、青岛[27]等地机构职责也包括了统筹管理政务数据资源收集、挖掘、共享、开放等工作。

再次,在技术保障方面,部分机构将外网、云计算、电子政务建设或信息安全等政府信息化建设职责都纳入了数据治理机构。这类机构较多是政府组成部门或者隶属办公厅、发改委等,而未纳入信息化职责的机构则多为政府直属机构或者隶属工信厅、经信委。

再其次,一些地方政府将数据治理机构与政务服务管理机构合二为一。此类机构一般隶属于办公厅系统,这应与政务服务网通常是办公厅负责有关。比如,广东省重新成立了省政务服务数据管理局;上海市大数据中心则承担上海政务“一网通办”总门户的建设与管理;成都市大数据和电子政务管理办公室加挂市政府政务服务中心;青岛市电子政务和信息资源管理办公室加挂大数据发展促进局,将政务公开、政府网站等职责都归口于此。

四、结论和建议

地方政府在政府数据治理方面发展出了新的治理模式。通过梳理全国省级和省级以下政府数据治理机构的现状,可以初步发现以下结论。

第一,在隶属关系上,地方政府数据治理机构较多属于政府直属机构和政府部门管理机构,也有少数机构已经成为政府组成部门。

第二,在组建方式上,由于多个部门都具有政府数据治理的部分职能,组建模式存在多种情况,一部分是在工信委(或经信委)、政府办公室(厅)、信息中心等部门的相关职能基础上进行重组,另一部分则是直接增加有关单位的数据治理职责。

第三,在职责界定上,这些机构不仅关注宏观顶层设计,也关注促进数字产业发展,但是对于统筹整合政府数据的重视明显不足,同时由于隶属部门不同,机构在职责上也会表现出较为明显的差异。

根据上述结论,提出以下政策建议。

首先,明确政府数据职能,做好地方试点。地方实践创新揭示了,数据治理已经成为一项独立的政府职能。应鼓励地方政府在机构调整与改革中积极探索组建综合性的专业数据治理机构。由于数据治理涉及跨部门协调,因此应尽可能赋予其一定的综合协调能力。直属机构和部门管理机构的协调性相对较弱,应逐渐将相关机构调整为政府组成部门,并由政府主要负责人主管该项工作。上级政府应通过办公厅(室)积极推动下级政府数据治理机构的试点、示范,各地在先行先试中应积累并总结经验。

其次,明确数据归集职责,做好数据服务。数据治理机构要发挥数据统筹职能,就必须将政府数据资源归集列为其基本职责。目前数据治理机构较多关注于战略和产业,其出发点仍然是推动经济发展。尽管推动经济社会发展的确是宏观数据治理的组成部分,政府自身数据资源的治理才是数据治理的本来之义。要发挥政府已有数据资源的价值,政府数据资源的归集共享是必由之路,也是以社会公众的需求为导向,更加有效地推动实现“互联网+政务服务”的核心基础。

再次,打造“首席数据官”,做好队伍建设。为了有效整合数据职能,充分发挥数据对政府治理的积极作用,各级政府及部门可以尝试建立“首席数据官(CDO)”制度。首席数据官应负责各级政府或部门内部全部数据资源的规划、推动、协调等。尽管应当掌握一定的技术知识,首席信息官不一定是技术专家,但应具有数据思维和协调执行的能力,能够在整体上把握数据治理的关键,真正发挥政府数据的决策价值和服务功效。同时要将培养既了解数据治理规则又熟悉政府治理的人才列入议程,为数据治理建立团队。

作者:黄璜 孙学智

来源:《中国行政管理》

标签: 安全 产业发展 大数据 大数据产业 大数据发展 大数据管理局 大数据管理中心 大数据局 大数据时代 大数据研究 大数据应用 大数据中心 电子信息 互联网 媒体 

版权申明:本站文章部分自网络,如有侵权,请联系:west999com@outlook.com
特别注意:本站所有转载文章言论不代表本站观点!
本站所提供的图片等素材,版权归原作者所有,如需使用,请与原作者联系。

上一篇:一份数据工程师必备的学习资源,干货满满(附链接)

下一篇:pandas指南:做更高效的数据科学家