张会平教授发表“面向公共服务智能化的政府数据治理”的学术报告
2020年9月6日晚，电子科技大学公共管理学院教授、学科发展中心主任张会平应邀发表了题为“面向公共服务智能化的政府数据治理：实践逻辑与路径优化”的学术报告。本次会议采用钉钉线上直播的形式，吸引了来自高校、科研院所和各级政府的240余人共同参与。本次讲座由浙江大学计算社会科学研究中心、民生保障与公共治理研究中心、行政管理研究所共同主办，行政管理研究所副教授高翔主持了本次讲座。
张会平教授首先刻画了公共服务未来发展的三个基本趋势。一是以满足人民美好生活的需要为导向提供高质量公共服务，二是以推进基本公共服务均等化为目标提供更具可及性的公共服务，三是以尊重个体差异、注重个性化需求为重点提供更加精准化的公共服务。他指出，智能化是实现高质量、均等化、差异化公共服务的重要途径。其中，数字技术不仅能够促进社会保障、医疗等公共服务的均等化，它还能够驱动公共服务创新，形成“最多跑一次”、远程医疗、在线教育等公共服务的新模式。
政府数据治理是数字驱动公共服务未来发展的关键。张教授从政府数据范围，以及政府数据的共享、开放、应用等方面展开了讨论。他指出，广义来说，理论层面上的政府数据就是公共数据，但实践中不同城市的公共数据定义仍然有所不同，如银川市就以城市数据代替了公共数据的概念。从公共数据的治理方式来看，我国在国家层面形成了政府数据共享的顶层设计，各地则在此基础上因地制宜开展了创新，如上海市建立以了应用场景为基础的授权共享机制，成都市特别强调应在5日内完成问题数据的校核，银川市突出了数据的全过程监督管理。但总的来说，当前各地政府数据共享仍然面临着较大的挑战。
基于实践观察，张教授认为有三个因素限制了政府数据共享。第一，缺乏数据共享的类型界定。目前，国家层面尚未制定不同行业数据的共享标准，各地都在自发探索，缺少统一规范。第二，缺乏数据共享的激励机制。当前，跨部门的数据共享多为无偿使用，这就导致数据供给方缺乏提供数据的内生动力。第三，数据共享的协调成本较高。在实践中，高位推动成为了地方政府解决数据共享问题的主要方式。
政府数据治理中的另一个问题是开放数据的价值挖掘仍不充分。张教授指出，目前开放数据的创新应用主要有开放数据集之间的关联创新，以及开放数据集与自有数据集的关联创新等两种主要模式。他认为，由于缺乏政府数据开放方面的顶层设计，且开放数据质量普遍较低，第二种模式更有可能催生创新应用。张教授进一步指出，政府数据共享、开放本身都无法保证政府数据的有效应用。以更好挖掘政府数据的价值为目标，政府应针对具体场景构建良好的数据生态体系，企业则按照公共服务供给的需要来设法获取数据，并更好运营公共服务供给过程中生成的新数据。
那么，如何优化政府的数据治理呢？张教授指出，政府数据治理包括“对数据的治理”和“用数据治理”等两个过程。“对数据治理”是指把数据作为治理对象，是数据形成的前端。其中，政府需要更好管理数据采集、共享、开放、交易等全过程；“用数据治理”则是把数据作为治理手段，是数据应用的后端。它包括数据分析和场景运用等内容。张教授认为，在数据形成的前端，政府需要把城市作为政务数据聚集和数据要素配置的关键节点，政务部门则要以场景为导向梳理和整合各类数据资源。在数据应用的过程中，城市数据将孕育出由众多活跃行动者构成的生态系统。数据分析则会贯穿于决策、执行、监督的各个方面，它可以转变政府的工作方式，提升工作人员数据意识和能力。张教授指出，数据治理研究的两个方向，一是以数据分析为切入点，改进数据的应用和形成，二是应通过深入场景，注重“介入性”的研究。
在讨论环节，张会平教授详细解答了关于数据被遗忘权、个人隐私保护、区块链等新兴技术如何有效嵌入政府治理、数据治理是否能够重塑治理主体结构等问题。
（图/文 应 莺）