地方政府数据治理机构研究：组建方式与职能界定

　　文章摘要

　　各地数据治理机构的组建方式和职能界定并没有统一的范式可循，通过梳理和比较，探究何种组建方式与职能界定更契合其使命，以期指导实践。全面梳理了全国220个已组建数据治理机构的地方政府的机构改革方案，归纳其组建方式；遵循扎根理论的研究规范，利用Nvivo12对119份有关其职能界定的质性资料逐级编码，提炼其核心职能。研究发现存在重新组建政府工作部门、原有职能部门加挂牌子、政府直属或部门下设事业单位三种组建方式，伴生的是其在行政权力、统筹能力等方面的差异；最终提炼出顶层设计、数据管理、数字经济、智慧城市、基础设施及其他六项职能，六项职能的履行效果关乎数据治理的成败。

　　1、问题提出

　　现代信息技术的应用与推广使得数据成为当今极为重要的资源，海量数据不仅已然成为数字经济的“工业血液”，也为提升政府治理能力提供了新的路径。2015年8月，我国国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（国发〔2015〕50 号，以下简称《纲要》），《纲要》指出：“大数据应用能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系，推动政府数据开放共享，促进社会事业数据融合和资源整合，将极大提升政府整体数据分析能力，为有效处理复杂社会问题提供新的手段”。2016年3月出台的《“十三五”规划纲要》又明确提出要实施国家大数据战略，把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。尽管我国已高度重视大数据发展，但事实上由于缺乏统一的数据管理机构，“数据孤岛”和“数据烟囱”遍布政、企等各个领域，数据治理和数字经济的优势难以发挥出来。

　　自2018年3月国务院公布机构改革方案以来，新一轮党政机构改革已悄然走过一年，各地的机构改革也基本进入收官阶段，这轮机构改革的亮点颇多，其中之一便是数据治理机构的组建，这一举措补上了我国数据治理体系中尤为重要的一环，即统一的数据管理机构。本文在对我国31个省级行政单位（不含港澳台）和334个地市行政单位的机构改革方案进行梳理后，发现其中17个省（直辖市）、203个市（州、盟）在这次机构改革中组建了专门的大数据管理机构（具体分布情况详见图1）。但由于本次机构改革过程中中央政府为地方政府留有一定的自主创新空间，所以各地在数据治理机构的组建方式及职能界定方面表现出了较大的差异，而这些差异正是本文关注的核心问题。本文从地市层面政府出发，一方面将就几种典型的数据治理机构组建方式展开讨论，探讨何种组建方式能最大程度实现数据治理机构组建的初衷；另一方面将通过对各地机构改革方案、数据治理机构三定方案及相关新闻报道等质性资料的分析，试图提炼出数据治理机构应具备的核心职能，为仍在探索的地方政府提供理论参考。

　　图1 我国地方政府数据治理机构成立情况（自制）

　　2、文献回顾

　　根据中国互联网络信息中心2019年发布的《第43次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2018年12月，我国网民规模达8.29亿，普及率达59.6%，较2017年底提升3.8个百分点，全年新增网民5653万；我国手机网民规模达8.17亿，网民通过手机接入互联网的比例高达98.6%，移动互联网的普及使我们真正进入了大数据时代。线上线下沉淀的大量数据既是治理的对象，也能成为治理的工具。学界已普遍认同了公共部门应用大数据的价值，有学者估算，应用大数据带来的运营效率提升能够使得欧盟国家政府支出降低约1000亿欧元，如果算上减少舞弊和增加税收的成效，这一数字将更加惊人。

　　尽管数据被认为是弥合技术与治理“鸿沟”的关键，但不合理的组织架构使得数据收集与应用本身同样存在着鸿沟。导致数据治理失败的主要原因往往并不是技术性因素，而是组织性或社会性因素。大数据治理并非某个部门的职能，而是牵扯许多部门，单靠某个部门的推动，也许其能力所不逮，但是众部门“齐上阵”，又会导致各自为政和难以协调的尴尬。我国政府数据资源管理主要存在职责同构与条块分割两个问题，“条条”之间相互独立和隔阂，“块块”之间存在冲突和矛盾，导致横向数据既“聚不了”，又“通不了”，纵向数据既“上不去”，又“下不来”。这一问题并不是我国的特有现象，即使在有着丰富数据利用经验的新加坡等国，跨部门合作也是困扰政府大数据利用的主要挑战之一。

　　数据治理工作是一项系统性工程，要想最大程度发挥数据治理的优势，政府必须要围绕地方发展的目标定位进行顶层设计，理顺现有的数据治理体系，并形成权责明确的组织架构和管理体制。而构建这一组织架构和管理体制的关键步骤是明确大数据治理主体，政府可以成立高层领导牵头的大数据治理委员会，形成强有力的跨部门协调机制，消除既得利益对数据采集、共享、开放和利用等工作的干扰；同时也可以制定政府部门的首席数据官(CDO)制度，专门负责本部门的数据治理以及跨部门的数据共享事宜，促进大数据与政务业务的深度融合。不同层级、不同地区政府在构建大数据治理主体的形式方面存在一定差异，但从顶层设计的角度来看，一个高度整合的国家大数据机构是实现统筹国家大数据体系的核心枢纽，这一枢纽应具备统筹建设国家层面大数据架构、垂直管理地方数据治理机构、规划建设国家重点大数据中心、推动行政体系大数据公开、依法审查信息采集和数据交易行为等若干职能，地方数据治理机构应承担起类似的功能。同时，作为顶层设计的重要组成部分，国家有必要专门授权成立专业、独立的数据监管机关，负责数据规范的具体落实、数据传输的跨区协调以及数据安全的风险评估等职能活动，确保在该领域可以保持不间断的能力建设。

　　已有文献从现实意义、发展困境、转型方向等多个方面对我国公共部门应用大数据治理的现状与前景展开了讨论，如不少学者结合贵州、上海、苏州等地的实践探究政府大数据治理的模式与体系、挑战与对策，其中不乏颇具洞见性的研究成果。然而值得注意的是，鲜有研究站在全国的角度上系统比较不同地区数据治理机构的组建方式与职能界定。对于大数据治理这样一个仍处在探索阶段的新兴治理手段而言，比较研究的缺失一方面使得地方政府间难以开展创新成果的横向学习，另一方面也不利于提炼各地数据治理机构组织结构调整的一般规律。本文试图弥补这一领域空白，同时希望更多学者能够参与到讨论中来，以期为现实实践提供理论指导。

　　3、地方政府数据治理机构组建方式比较

　　由图1可以直观地看出，我国成立数据治理机构的地级市主要集中在东部、中部以及北部的少数地区，其成因与地区经济水平、技术优势、区位条件等客观因素密不可分，同时也与主政官员的创新意愿与创新能力有关。数据治理机构的扩散趋势及其影响因素是非常值得研究的话题，但并不是本文关注的主要内容。本文关注的是，由于统一规划和临近效应，省域范围内的地级市在数据治理机构的组建方式上较为一致，但归属不同省份的地级市之间却展现出了明显的差异。

　　这种差异首先体现在数据治理机构的命名上，江浙两省的地级市分别命名为“大数据管理局”和“大数据发展管理局”，安徽全省则统一称作“数据资源管理局”，河南省内地级市多命名为“政务服务和大数据管理局”，而广东全省则称之为“政务服务数据管理局”，另外还有吉林省内部分地级市称之为“政务服务和数字化建设管理局”等等……众所周知，以往政府机构的重组或合并都不可避免地涉及到部门之间的博弈，博弈的结果通常也会反映到机构的名称变化上，数据治理机构组建的过程也不例外。然而由于这并不是本文关注的核心内容，所以为方便研究，下文将数据治理机构统一称作“大数据局”。如果名称差异只是政府内部部门博弈的侧面反映，那么关于数据治理机构单位性质的界定则正面体现了不同地区政府对其重要性认知的差异。在已成立大数据局的220个省、市两级行政单位内，其中140个将其作为政府工作部门，52个为发改委、工信局、行政审批局等部门挂牌机构，28个为政府直属或部门下设事业单位。下文将展开论述这三种组建方式的差异，并探讨其差异可能给大数据局实际工作效果带来的影响。

　　（一）重新组建政府工作部门

　　相比挂牌机构和事业单位，独立的政府工作部门拥有相对充足的预算、编制及行政权力，与其他职能部门进行业务往来时也具备更为平等的对话权力。对于大数据局而言，这样的部门定位更能满足其突破数据“孤岛”和数据“烟囱”的职能需要，因此也成为这次机构改革中地方政府主流的组建方向。省、市两级政府中的63%采用了这种组建方式，其中不乏将原有的事业单位升格为工作部门的地方政府，比如，贵州省政府在这次机构改革中将原为直属事业单位的大数据发展管理局调整为政府直属机构。

　　部门组建的方式通常是将原本分属于办公室、经信委、发改委及政务服务中心等部门的大数据管理职能整合于新组建的大数据局，但值得注意的是，各地政府整合的方式及职能范围不尽相同。一些地方聚焦于大数据局的核心职能，比如，山东省及其辖区各地级市重视大数据的规划、建设及管理等职能，所以将原属于办公室、经信委及发改委等部门的相关职能整合于“大数据局”。而有的地方则不满足于仅仅为这样一个崭新的工作部门设置以上职能，比如，河南省及其辖区地级市还将政府相关部门的电子政务规划建设指导、行政审批改革与便民服务建设、数据挖掘利用、智慧城市建设、公共资源交易管理等职能纳入到“政务服务与大数据管理局”，部分地级市的大数据局还将承担信用体系建设职能。部门职权整合意味着人员和编制的流转，更涉及到权力的移交，通常职权整合的范围越广，遭遇的阻力也更大，然而一旦整合完成，部门再开展业务活动时面临的掣肘就会更少，协调的成本就会更低。原则上讲，更广范围的职权整合更有利于建成统一的数据管理体系，但在人、财资源一定的情况下，大数据局同样有可能会在众多职权中顾此失彼。因此，上述两种组建方式的实际效果有待后续的实证研究来验证。

　　（二）原有职能部门加挂牌子

　　已成立大数据局的省、市两级政府中的24%选择在办公室、经信局、发改委、电子政务局或行政审批局等原有职能部门加挂牌子。大数据局成立前，大数据管理相关的工作多由这些职能部门内设的大数据管理科、电子政务科或信息产业科等科室承担，在这些科室基础上组建大数据局能最大程度地避免“伤筋动骨”，加快投入工作的进度。尽管大部分地市大数据局的三定方案仍未公布，但根据挂牌机构不得实体化单独运行的机构编制原则，新成立的大数据局与原有职能部门原则上仍同属一套班子，从部分地市公布的人事任免信息也可以佐证这一点，大数据局局长多由原职能部门局长或副局长兼任。事实上，大数据管理相关的工作仍有原职能部门的部分内设机构承担，加挂大数据局牌子的目的在于方便对外开展专业的业务往来。

　　值得注意的是，不同地市的大数据局挂靠的职能部门不尽相同，办公室、工信局、发改委、电子政务局及行政审批局等部门的职能导向和业务优势也各有侧重，比如，办公室作为中枢机构具备一定信息整合的优势，工信局作为专业机构具备较强平台建设的优势，而发改委作为规划机构具备更多标准制定的经验……不同职能部门承担大数据管理工作的实际效果仍有待后续的实证研究来验证。作为挂牌机构的大数据局虽然名义上与其他政府工作部门平级，但其并不具备事实上的同等权力，这样一个机构在突破部门藩篱、构建统一数据管理体系时难免会存在“力不从心”的短板。此外，挂靠不同职能部门的大数据局在同更高层级的数据治理机构对接时也可能存在一定的障碍，这不利于建立一个全国统一的垂直管理体系。

　　（三）政府直属或部门下设事业单位

　　已成立大数据局的省、市两级政府中仅有13%选择将其定位为政府直属或部门下设的事业单位。同挂牌机构一样，这种组建方式也是部门博弈后的“无奈之举”，部分地方政府充分认识到了大数据管理的重要性，但由于种种原因，并没有将大数据局的重要性排序提升至“政府工作部门”级别。

　　相比挂牌机构，作为政府直属事业单位的大数据局具有相对独立的预算和编制，可以专注于职能列表中的各项工作，但往往并不具备与政府工作部门相匹配的行政权力，而政府办公室、统计局或网信办等部门下属的大数据局更是如此。如果没有高层的管理委员会进行协调的话，这样一个机构应如何推动政府内部各信息平台的整合与共享？缺乏行政权的大数据局的角色定位是地方的数据治理主体还是单纯的数据整合机构？尽管在这次机构改革中，大数据局被视作各地因地制宜设置的机构，但要推动更高层面、更广范围的数据开放与共享，纵向的业务沟通依然必不可少，不然各省、市层面的“大数据”依然只是国家层面的“小数据”。这种情况下，作为政府直属或不同部门下属事业单位的大数据局在数据的纵向联通时应该以及能够扮演怎样的角色？这些问题的答案都由于大数据局单位性质与肩负使命的不匹配而变得“扑朔迷离”，有待进一步的实践和研究来解答。

　　（四）三种组建方式差异比较

　　表格1列举出了三种组建方式在行政规格、统筹能力及人员配置等方面的差异。行政权力方面，作为政府工作部门的大数据局的行政权力显然高于其他两者，尽管挂牌机构名义上拥有平等的行政级别，但非实体的运作方式决定其仍相当于原有职能部门的内设机构。更高的行政权力意味着更强的统筹能力，作为政府工作部门的大数据局在突破部门藩篱、构建互联互通的数据管理体系时拥有更多的“博弈筹码”，而挂牌机构和事业单位在对外业务往来时则需要耗费更高的协调成本。更高的行政权力同时也意味着更高的文件效力，由于统一的数据管理体系必须建立在统一的数据管理标准之上，所以更高的文件效力能够使得大数据局制定的数据管理标准更好地得到贯彻。人员编制方面，作为政府工作部门的大数据局在一定意义上占据着相对优势，但如上文所述，这种组建方式往往意味着更多的职能整合，除数据管理的核心职能外，多数大数据局还承担行政审批改革、公共资源管理及信用体系建设等工作，所以人员的优势并不十分突出。时间成本方面，作为挂牌机构的大数据局几乎是“原班人马、轻装上阵”，在原有职能部门内设机构的基础上开展工作需要更少的时间成本。另外两者则不然，作为新组建的部门，无论是作为政府工作部门还是事业单位的大数据局都需要一定的时间进行部门职责、内设机构及人员编制上的调整，不同的是，前者涉及到的调整更为复杂，因此也需要更多的时间。

　　从大数据局肩负的使命以及三种组建方式的对比来看，将大数据局定位为政府工作部门无疑是更好的选择。然而由于各地在经济基础、领导态度、技术条件及文化传统等方面因素上都具有较大的差异，单纯的基于案例的比较研究有可能遗漏了大量的控制变量，加之各地大数据局的工作几乎是刚刚起步，所以三种组建方式带来的运行效果仍未可知，这也给后续的基于定量方法的实证研究留足了空间。

　　4、地方政府数据治理机构核心职能提炼

　　尽管组建方式的不同在一定程度上影响着大数据局的职能界定，但通过对相关资料进行文本分析后可以发现，各地政府在大数据局核心职能界定方面展现出了较大程度的一致性。为提炼地方政府大数据局的核心职能，本研究通过检索政府网站、新闻报道等途径共获取119个地方政府大数据局职能定位的相关资料，接着遵循扎根理论的研究方法，对获取的相关质性资料进行分析。Nvivo软件被认为是能够较好处理质性资料的工具之一，本研究将整理后的三万余字的文本导入到Nvivo12中，接着借助软件对文字进行开放编码、主轴编码及选择编码（由于篇幅限制，文章省去了具体编码过程），最终提炼出大数据局在顶层设计、数据管理、智慧城市、基础设施、数字经济及其他职能六个领域的核心职能（详见图3）。

　　图3 数据治理机构核心职能框架图（自制）

　　顶层设计。在119份关于大数据局职能界定的文本中，几乎所有文本都将“顶层设计”这一职能放在了首要位置。“研究制定全市大数据、互联网+、智慧城市等发展战略，研究拟订大数据、智慧城市、高技术产业中涉及信息产业等发展规划并组织实施”“制定围绕数据全生命周期的制度、标准及规范,构建数据资源共享开放体系和安全保障体系”等类似描述都体现出这一职能对于大数据局的重要性。顶层设计匮乏是以往我国政府各部门间数据难以对接和共享的重要原因，没有统一的制度体系及标准规范，不同口径的数据“水管”就难以联通起来，各部门不得不各搞一套系统。如果想要把各个部门的数据“水源”汇集到公共的“蓄水池”中，大数据局必须首先在体系规划和标准制定上多下功夫。此外，在顶层设计方面，各地大数据局应该突破地域限制，积极推动更广范围内的标准统一，为未来全国层面的数据管理体系建设预留接口。

　　数据管理。数据是大数据局组建的合法性来源，相关的数据管理职能也是大数据局的基本职能。数据采集是数据管理的开端，这一环节既包括一手数据的直接采集，也包括现有数据的整合汇聚。包含数据存储、更新及安保等工作的日常管理是其他环节得以持续开展的保障。开放与应用是数据管理的职能目标，是大数据局的重要使命，也是充分实现数据资源最优配置的关键手段。利用开放数据，政府可以实现更加精准的制策施策，学者可以开展更多维度的学术研究，企业可以进行更具价值的商业活动。数据交易则是数据管理的“进阶”环节，是繁荣数字经济的重要途径。2015年4月15日，全国首家大数据交易所——贵阳大数据交易所正式挂牌成立，交易所总裁王叁寿认为“贵阳大数据交易所能让中国诞生一个上万亿产值的新产业，大数据交易所作为其中的推动者、引领者，带动整个中国大数据产业的发展”。

　　数字经济。在致第五届世界互联网大会的贺信中，习近平总书记指出，“当今世界，正在经历一场更大范围、更深层次的科技革命和产业变革。互联网、大数据、人工智能等现代信息技术不断取得突破，数字经济蓬勃发展，各国利益更加紧密相连”。数字经济的主要驱动引擎是数字（数据）产业化和产业数字化。一方面，作为国家基础性战略资源、21世纪的“钻石矿”，数据的产业化必将成为未来国民经济增长的“新极点”，大数据局在数据开放及交易方面的管理功能至关重要。另一方面，传统产业的数字化同样是数字经济发展的重要驱动力，大数据正加速向传统产业渗透，驱动生产方式和管理模式变革，推动农牧业、工业、服务业等行业向数字化、网络化和智能化方向发展，继续推动大数据与传统产业的深度融合是大数据局不可分割的重要职能。

　　智慧城市。几乎所有地市大数据局的职能说明里都包含“智慧城市的论证、规划、推进、验收”等字样，可见在智慧城市的建设中大数据局被寄予了“厚望”。大数据局在智慧城市建设中的重要性主要体现在两方面，即数据采集与数据处理。智慧城市通过物联网技术将虚拟的数字世界与现实的物理世界联结起来，传感器获得的数据被推送至云计算中心进行实时分析，分析后的结果被用于支撑城市管理的各项决策。这其中最为关键的一环就是数据的获取，在以往的智慧城市建设中，交通、医疗、旅游、治安、环保、天气等数据分散在不同的行业主管部门，智慧城市的建设始终不成体系，智慧城市给居民带来的体验感不强。此外，智慧城市运行产生的海量数据需要经过存储、处理、查询和分析后才能充分用于各类应用，从而提供智慧服务，这一过程对大数据存储、处理、查询和分析的实时性要求越来越高，随之将带来一系列的问题和挑战。数据采集与处理两方面的挑战使得大数据局不得不承担起智慧城市的建设职能。

　　基础设施。习近平总书记在中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习时强调，“推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施……加快构建高速、移动、安全、泛在的新一代信息基础设施……系统推进工业互联网基础设施和数据资源管理体系建设”。大数据的诞生得益于信息基础设施的完善，其发展及应用的各个环节同样也离不开相应基础设施的支撑，先进的传感、存储及运算等设备是海量数据能够得以获取和利用的基础和前提。作为专门的数据管理机构，大数据局理应发挥信息基础设施规划、协调、管理和监督等方面的职能。

　　其他职能。由于组建理念和方式的不同，部分地市大数据局承担了一些个性化职能。比如，部分地市大数据局在组建的过程中合并了公共资源交易管理局、行政审批局、电子政务局等机构，相应的公共资源交易管理、行政审批改革、电子政务及信用体系建设等职能自然也被划归大数据局。这些职能虽不在多数地市大数据局的职能之列，但其发展对政府数据治理能力的提升尤为重要。

　　5、结语与讨论

　　尽管大数据的应用能够促进数字经济的发展和政府治理能力的提升，但以往统一数据管理机构的缺位使得我国对大数据的开发始终不成体系，而大数据局的组建有望弥补这一短板。作为此次机构改革中因地制宜设置的机构，不同省、市大数据局组建的方式不尽相同，本文通过对我国31个省级行政单位（不含港澳台）和334个地市行政单位的机构改革方案进行梳理，发现存在重新组建政府工作部门、原有职能部门加挂牌子、政府直属或部门下设事业单位三种组建大数据局的方式。通过三种组建方式的对比，本文发现“重新组建工作部门”的组建方式在行政权力、统筹能力、文件效力、人员编制等方面更具优势，但由于现实实践中其他“控制变量”的干扰，实际的运行效果仍有待后续实证研究的验证。为进一步提取大数据局的核心职能，本文遵循扎根理论的研究规范对获取的119份质性资料进行逐级编码，最终提取出大数据局六方面的核心职能，即顶层设计、数据管理、数字经济、智慧城市、基础设施及其他职能。大数据局在这六方面职能履行的效果关乎国家大数据战略的成败。

　　由于地方政府数据治理机构刚刚组建，相关工作也仅仅处在探索与起步阶段，现实实践中仍存在许多上文并未涉及的话题值得讨论：

　　数据管理体系。横向上看，大数据局与政府其他工作部门平级甚至低级，部门掣肘的现象仍将长期存在，为实现真正意义上的数据共享与开放，是否应该借鉴贵州、内蒙古等地的经验，建立高层的管理协调委员会？纵向上看，大数据局为本次机构改革中地方因地制宜组建的机构，中央和部分省市并没组建专门的数据管理机构，这种情况下应如何推动跨区域甚至国家层面数据管理体系的构建？

　　数据立法与确权。依法治国是中国共产党领导全国各族人民治理国家的基本方略。作为信息时代的基础性战略资源，数据的权属理应得到清晰界定，但由于立法远远落后于实践，我国在数据法律性质、权利内容、权利归属方面存在着诸多制度空白，进而导致了公地悲剧、市场垄断和逆向选择等负外部性的出现并阻碍社会福利最大化的实现。如何界定大数据在采集、存储及利用等各个阶段的权利归属？数据交易应遵循怎样的市场规范？政府是否应该介入个人、企业、社会的数据采集与保护？国家有没有对大数据资源的主权或者最高治权？这些问题都有待未来的数据管理法一一回应，如果这些问题得不到解决，那我们在大数据管理与利用的道路上将继续“蒙眼狂奔”。

　　数据治理与社会韧性。社会韧性属于社会机制范畴，强调面对外界不确定性与扰动因素时，社会系统自身所具有的调节、恢复和适应能力，以维持社会结构的总体均衡。当今社会是一个高度复杂和不确定的社会，碎片化的治理体系难以应对千头万绪的治理难题，面对潜在的各种危机，构建韧性社会是必然选择。2018年联合国经济和社会事务部发布了以“发展电子政务,支持向可持续和弹性社会转型”为主题的《2018联合国电子政务调查报告》，《报告》充分肯定了政府利用数字技术对冲社会风险的做法。作为政府治理的新手段，大数据治理在风险评估、预警及快速响应等方面具有传统治理手段无法比拟的优势，当下应思考的是如何将这种优势结构化、制度化从而增强社会韧性？