当前，数据要素正成为驱动国度经济开展的重要战略性资本，同时也在以倾覆性的体例改动国度治理形式。大数据和人工智能手艺的开展为政府供给了史无前例的数据搜集和阐发潜力，我国逐步将数字手艺纳入处理国度治理问题的有效东西范围，不竭助推数字政府、数字社会建立程序。但我国数据治理过程仍旧面对庞大的风险和挑战。因而，构建科学的数据治理规则系统，对数据资产停止高效地组织、阐发和摆设，从而足够释放数据要素做为新型消费要素的价值，进步政府治理效能，成为鞭策国度治理系统和治理才能现代化的关键出力点。
一、数据要素是鞭策国度治理系统和治理才能现代化的重要抓手
跟着新一代数字信息手艺的普遍应用，我国正步入大数据时代。数字化转型正在深入改动国度治理形式。为了足够激发数据要素做为消费要素的价值，进而使其成为鞭策国度治理系统和治理才能现代化的关键出力点，需要构建科学的数据治理规则系统以对数据资产停止有效的组织、阐发和摆设。依托大数据的国度治理系统是一种现代化的治理战略，操纵大数据和云计算等手艺平台以及特定的目标系统和计算规则，沿着量化治理的道路供给全面、系统和科学的量化评估，并以此做为造定或调整国度战略决策的次要根据。我国目前正处于在治理范畴大规模应用数字系统的试验前沿。譬如，用于污染掌握的传感器、用于情况庇护的国度大数据平台、用于综合平安和监控收集的面部识别摄像头以及用于金融治理的区块链手艺。尤其是在新冠肺炎疫情防控中，将政府与社会数据合成开发的“安康码”，在疫情防控过程中发扬了重要感化，成为国度数据治理的重要理论。政务数据与社会数据的深度合成，将突破传统的数据壁垒，足够发扬大数据在疫情防控、医疗卫生、交通出行、文化教导、城市办事等方面的显著优势，鞭策社会治理形式立异，全面进步政府治理和办事效能。
二、数据治理过程中面对的风险及挑战
数据治理涵盖数据搜集、大数据阐发、将阐发成果应用于详细治理问题等关键性环节。数据治理过程中的风险和挑战因差别数据价值链阶段而异，次要存在以下方面的问题。
数据孤岛问题。因为生成、搜集和办理数据的参与者极具多元化，当地数据凡是具有高度异量性，因而被形象地称为“数据海洋”。虽然数据量庞大，但却难以构成“实正的大数据”，因为不兼容的数据无法被随便地整合到单一的数据池中停止阐发。即便在统一政府机构内，差别部分共享的数据格局或接纳的数据原则也未必是同一的。那种数据处置形式的异量性进一步被处置政府项目标私营企业放大，那些企业在团队和项目之间，以至在统一企业内部也存在差别的数据原则，招致数据无法互联互通、开放共享及高效操纵。
数据量量问题。数据搜集过程极具复杂性。差别数据可能会有许多差别利益相关方参与搜集过程。私家部分凡是不会接纳与公共办事供给者不异的专业化数据原则，他们搜集数据不以进步公共办事效率为目标，而地道是为了贸易目标。那类数据可能不是公共办事情况中所要求的严酷的、稳健的数据采样成果。同样的，私家部分尤其是社交媒体平台对数据量量和公允性欠缺鼓励办法。社交媒体平台凡是会在用户根据算法定见做出决策时“频频思虑”数据，从而扭曲数据。此中的一个例子就是，基于主动算法向用户保举伴侣、活动和产物。此外，因为数据的某些特征比其他特征更容易搜集，因而存在抽样误差的趋向，从而进一步加大数据量量问题。
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数据原则化和集成障碍。为了使数据原则化并大规模集成到有利于大数据某人工智能阐发和应用的数字情况中，需要数据搜集系统的全面协调。更重要的是，行政法式必需与政治层级内差别地域和级此外数据资本持有机构兼容。因而，数据整合的复杂性不只源于手艺挑战，还源于体系体例的分离。当前，数据原则化问题严峻障碍了中央政府关于聪慧政府愿景的实现。因为那需要系统规划并足够协调大数据和人工智能范畴的差别参与者的活动。
大数据价值的理论化。足够“发掘”大数据价值，并将其与现实社会治理问题相联络是另一个严重挑战。大大都治理问题凡是难以转化为大数据项目。搜集的数据在大大都情状下仅仅具有信号感化，欠缺合法用处。与数据开放共享水平较高的国度比拟，我国数据开放范畴和渠道仍旧不敷，数据应用深度开发仍需要加强。
处所品级轨制和数据政治。政府机构之间的数据资本、拜候和共享问题与彼此合作的政治利益亲近相关。因为“政府工做人员对威胁其习惯和权势巨子的改变的抵抗”以及“欠缺跨组织横向协做和信息共享机造”，拥有差别的数据资本的政府部分之间凡是相互合作，而不是彼此协做，从而招致数据治理效率低下。
数据隐私和平安问题。大数据手艺的扩散通过国度和非国度行为体的抽剥性数据搜集和压造性监视对公民隐私构成严重风险。此外，数据决策可能会遭到算法主动化和数据集成到数字系统过程中产生的误差和错误的影响。那也使国度和其他主体的责任和纠正机造复杂化。
数据治理文化。创建一种将数据视做资产并搀扶帮助组织做出数据驱动决策的文化具有较大的挑战性。那是因为，关于基于大数据阐发的数据治理，尤其是基于人工智能的大数据阐发，人们的理解非常有限，更不领会若何在差别组织之间施行系统性的数据治理流程。因而，那就产生了数据治理流程的“黑箱”。
问责机造缺失。数据往往分离在诸多施行差别数据战略的组织中，那可能招致数据责任不明、责任分离，并反过来影响在大数据阐发算法中利用此类数据的适用性或响应决策的准确性。部分和组织之间的数据共享和结合动作也可能削弱差别主体之间的责任机造。
数字不服等形成成见。公众或办事用户在利用和获取数字手艺方面存在不服等，那反过来在数据搜集过程中形成成见。此外，贸易主体凡是没有兴趣捕获欠兴旺地域经济群体的概念和行为。那招致数据凡是是通过非随机抽样生成的。基于那些数据的政策造定可能只包罗有限的察看，而忽略了影响公众生活的政治、文化和治理等更普遍因素。
算法的力量。大数据算法的设想过程可能会反映参与者的轨制成见。此外，算法的“黑匣子”还可能削弱个别自主性，因为算法以掌握信息流的体例塑造和约束着个别选择。一些研究还强调了算法产生社会成见的体例。譬如，面部识别软件中嵌入的种族成见、预测性立功应用中针对“常见嫌疑人”的成见。那些成见将引起数据治理对算法通明度和问责造以及公允性的担忧。
三、加强体系体例机造建立，足够释放数据资本价值
加强数据治理、深化数据开发、保障数据平安是足够释放数据资本价值的关键环节。要想实现那些目的，需要成立完好数据生命周期或价值链的体系体例机造，并处理数据共享过程中的手艺、体系体例和社会障碍。
起首，加强数据治理系统的顶层设想，从轨制建立和文化培育两方面动手，构建国度治理现代化的“双轮驱动”机造。从轨制建立层面而言，需要加快推进同一的数据治理法令系统和原则标准系统建立，制止与现有法令条目发作抵触，实在庇护小我合法权益和社会公共利益；造定通用的数据原则和数据共享原则，实现数据的同一和集成；成立并完美数据治理才能评估系统；成立专职的大数据治理部分并摆设专业手艺人才，以监视整个数据治理过程；成立综合数据办理系统，全面进步差别范畴的公共办事赐与程度和社会治理程度；继续推行“收集大国”“数字中国”和“智能社会”等中心行动；了了数据治理过程中的根本自律原则。譬如，国度治理中所利用的数据量量原则、隐私和数据庇护的道德原则、构造化和非构造化数据所有权政策、数据存储的平安和庇护原则等；对峙开放和庇护并重，通顺因政府数据开放引起的行政纠纷的布施路子。
从文化建立层面而言，培育全民参与数字社会建立的文化气氛，并构建数字化思维。需要深入认识数字手艺在国度和社会治理中的重要价值，促进政府由办理型向办事型、科层型向收集型、封锁型向开放型体系体例机造的变化。数字化思维有利于激发全社会的立异活力，重构社会次序、通过运用数字洞察力、数字决策力、数字施行力、数字引导力提拔国度治理、社会治理和企业治理的现代化程度。此外，还应树立开放意识，积极借鉴国外政府数据治理先辈经历。
其次，加强与数据治理轨制和文化彼此婚配、协同发力的互补性机造建立，打造数据搜集、会聚、存储、畅通、应用等全生命周期环节的平台、手艺、人才、平安等全方位保障格局。一是加强国度数据共享、交换和集中的智能化平台建立，以实现跨收集、数据和行政办事的有效毗连。需要成立健全国度公共数据资本系统，构建同一的国度公共数据开放平台和开发操纵端口，鞭策生齿、交通、通信等公共数据资本平安有序开放；成立数据共享的风险评估系统；摸索政府、企业、行业组织和公家配合参与的多主体协同治理机造，聚焦数据办理、共享开放、数据应用、受权答应、平安和隐私庇护、风险管控等方面，加强“政产学研用”各方数据的多元共治形式。
二是进步数字手艺立异才能程度。加大数字手艺根底研发投入力度，进步手艺自主立异才能。我国根底科学研究短板仍然凸起，企业对根底研究重视不敷，严重原创性功效欠缺，数字手艺范畴关键核心手艺受造于人的场面没有得到底子改动。因而，需要鼓舞高校、科研院所加强对数字手艺的根底理论研究，并疏通企业等市场主体对手艺立异功效的转化渠道，加大推广运用的范畴和力度；引导企业加大数字手艺研发投入，对高研发投入企业施行研发补助、税收减免等政策鼓励手段；开展数字手艺范畴的开放立异协做，进修、吸收外部先辈的手艺常识。
三是鞭策数字根底设备建立。需要全面建立以数据立异为驱动、通信收集为根底、数据运算才能为核心的数字根底设备系统；超前摆设新一代5G基站、数据中心、超等计算、云计算、人工智能平台、宽带根底收集等关键性根底设备；摸索政府主导、市场主体高效参与的根底设备建立投资形式；成立多元化主体配合参与项目开发的鼓励机造和渠道。
四是完美数字型人才的培育机造。我国数字型职业如大数据阐发、软件编程、工业软件、数据平安等数字技能的培育规模仍然远远滞后于经济社会的开展需求。数字人才的培育提拔需要与时俱进成立动态调整机造，加大资本投入力度，培育数字手艺人才和应用立异人才，为数字中国建立供给强有力的人力资本支持。加强数据相关范畴的专业常识和技能培训，在数据生成、丰硕、存储、拜候、共享、发布、办理、阐发、利用、庇护、隐私和归档等范畴培育利用专业化数字型人才。
五是成立数据要素的平安保障机造。为了避免数据泄露和数据滥用，需要成立笼盖数据搜集、会聚、存储、畅通、应用等全生命周期的大数据平安办理系统；打造数据平安监测与审计、数据逃踪溯源、数据脱敏、数据平安目标评估系统；加强数据要素活动的风险防护，确保数据的合规操纵；成立数据分级分类办理轨制和小我信息庇护认证轨制；为数据集与小我信息的链接创建平安的情况，提防数据反标识等操做；鞭策数字平台反垄断监管常态化，制止数据杀熟、数据滥用、公民隐私泄露等风险。
六是强化数字化应用，全面深化数字化转型晋级。一方面，加快智能型政府建立。政府部分应科学谋划并摆设各类新兴数字手艺，从而更好地领会公众需求，为公众供给更个性化的办事；加强大数据阐发手艺，进步数字治理才能，以施行电子政务和建立新型聪慧城市为抓手，以数据集中和共享为手段，实现跨层级、跨区域、跨系统、跨部分、跨营业的协同办理和数据集成；深切推进“互联网+”政务办事，有效提拔政府行政效能和办事立异，优化政府治理系统。另一方面，鞭策数字经济继续向纵深开展。据中国信息通信研究院发布的《中国数字经济开展陈述（2022年）》显示，2021年我国数字经济规模已到达45.5万亿元，占GDP比重到达39.8%，数字经济已成为构建我国新开展格局的重要战略支持。将来需要继续推行数字财产化和财产数字化等范畴的严重战略行动，全面鞭策行业数字化晋级，打造具有国际合作力的数字财产集群；坚决不移地开展工业互联网、智能造造，全面深化消费造造、运营办理、市场办事等环节的数字化应用。在此根底上，构成以数据应用或营业开展为契机开展数据原则化理论、进步数据量量、完美数据治理架构；以数据治理架构的完美强化数字化应用的良性轮回格局。
（做者庄子银，武汉大学经济与办理学院传授）