专题丨数字中国背景下数据治理的时代内涵、价值意蕴与实现路径

数字中国背景下数据治理的时代内涵、价值意蕴与实现路径

李兴腾^1,2

（1.华信咨询设计研究院有限公司，杭州 310051；

2.浙江大学公共管理学院，杭州 310058）

摘要：数字中国建设背景下，数据治理进入崭新发展阶段。作为数字中国建设的基础工程，数据治理不仅关乎政府治理能力现代化建设，更是国家数据安全的重要保障。然而，当前数据治理面临框架不统一、权责不明、技术创新不足等挑战。为进一步提升数据治理水平，从数字治理的层次和内容出发，提出数字治理应该坚持战略思维、法治思维、创新思维和系统思维的构建原则，通过统一治理框架、明晰权责界限、加强技术创新、优化治理生态，推动建立具有中国特色的数据治理体系。

关键词：数据治理；数字中国；时代内涵；价值意蕴；实现路径

0  引言

在数字化转型浪潮席卷全球的今天，数字中国建设已成为国家发展的重要战略方向。数据作为数字经济时代的基础性资源，其治理问题日益凸显，成为制约数字中国建设的关键因素。随着信息技术的飞速发展和数据量的爆炸式增长，数据治理不仅关乎政府治理能力现代化建设，更是保障国家数据安全、促进数据流通与共享、推动数字经济创新发展的重要基石。因此，深入探讨数字中国背景下数据治理的时代内涵、价值意蕴与实现路径，对于构建具有中国特色的数据治理体系，推动国家治理体系和治理能力现代化具有重要意义。

1  数字中国建设背景下数据治理的时代内涵

党的二十大报告对“数字中国”作出了重大战略部署，明确要求“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”，为构建我国数据治理体系指明了方向。《数字中国建设整体布局规划》进一步明确了数字中国建设的顶层设计框架，指出其目标是构建一个系统性、协同性的数字化发展体系。在数字中国建设的重大战略机遇面前，数据治理更显重要，也被赋予了新的时代要求。因此，要积极探索出一条具有中国特色的数据治理之路，加快建设具有国际竞争力的数据治理体系，为我国治理体系和治理能力现代化提供有力支撑和坚实保障^[1]。

1.1  数据治理的概念辨析

当前关于数据治理的概念研究涉及多视角、多学科的讨论。一方面，不同学者从不同的研究视角对数据治理的概念进行了界定。例如，夏义堃^[2]从体系框架的角度提出，政府数据治理的概念框架主要包括对象范围、技术辐射范围、业务活动范围、主体参与、风险应对以及组织文化等内容；还有学者从发展的视角提出，数据治理是一个动态发展的过程，呈现从发展环境营造、数据价值释放到推动社会数据化转型不断演变的态势。另一方面，不同学科领域的学者都围绕数据治理展开研究。法学领域重点研究数据治理相关法律及相应现象和问题，包括数据权属、治理主体的责任义务等问题^[3-4]；经济学领域重点关注数据治理在经济活动中的相关问题，包括数据定价、数据资源化、数据资产化、数据资本化等问题^[5-6]；管理学领域聚焦数据资产运营、数据治理体制机制、数据治理能力评估、数据全生命周期管理等问题^[7-8]；数据科学领域则是从数据处理、数据分析、数据利用、数据安全等技术实现视角进行研究^[9-10]。此外，也有一些学者开始从学科交叉的视角来研究数据治理问题^[11-12]。当前，数据治理面临着缺乏统一的法律依据、数据治理主体权责不清晰、数据治理动力不足等问题，需要构建完善的数据治理体系，推动数据价值的发挥^[13]。因此，基于系统性、战略性角度研究数据治理势在必行。基于此，本文充分借鉴当前研究成果，对数据治理的概念进行界定，即数据治理以数字空间下的数据作为治理对象，以充分释放数据价值为目标，在确保数据安全的前提下，通过建立健全制度规则体系，理顺参与主体的权责关系，从而推动国家治理能力和治理体系现代化。此外，本文中的数据治理只是狭义的范畴，主要指政府主体下的数据治理。

1.2  数据治理的新要求

数据治理是数字化时代的重要使命，数字中国战略不仅描绘了未来数字化发展的宏伟蓝图，同时也为数据治理指明了发展要求。第一，构建高效、完善的数据治理体系。数字中国战略强调数字化的全面性和深入性，这要求构建确保数据准确性、完整性、及时性和安全性的数据治理体系^[14]，同时还能够适应快速变化的数据环境和业务需求。第二，提升数据质量与安全性。数据治理的重要目标之一是提升数据质量和安全性^[12]，这意味着需要建立严格的数据质量标准，以确保数据的准确性和可信度。同时，还需要加强数据安全保护，保障个人隐私和国家安全。第三，促进数据共享与流通。数字中国战略倡导信息的互联互通和共享利用，因此数据治理需要推动数据的共享与流通^[15]。第四，推动数据驱动的决策与创新。数据治理需要鼓励和支持数据创新应用^[9]，如大数据分析、人工智能等技术的研发和推广，以释放数据的潜力并创造新的价值，从而推动数据驱动的决策机制建立。第五，培养数据治理人才与提升公众数据素养。为了实现数字中国战略的目标，数据治理还需要注重人才培养和公众数据素养的提升^[4]。

1.3  数据治理的层次与内容

分析数据治理的层次和内容是对数字中国战略背景下数据治理的概念、内涵和新要求进行解构的重要环节。许多学者已经尝试从不同视角对数据治理的层次进行研究，安小米等^[14]通过对国际权威标准组织发布的数据治理相关标准进行分析，提出了从宏观（规划视角）、中观（构建视角）、微观（实施视角）解析数据治理核心概念的思路；王英和卢国强^[15]在关于社会科学数据治理的研究中，从战略层、数据层和活动层对数据治理的层次和内容进行分析。当前研究中，虽然视角和分层方法有所差异，但是所提出的数据治理框架基本都涵盖顶层规划、治理主体责任要求、治理方法等内容。除此之外，数字中国战略中也强调了数字技术、数字安全、数字环境等内容的重要性。因此，如图1所示，结合数字中国战略要求和现有研究结论，本文将数据治理分为战略层、构建层、实施层、保障层。

图1   数据治理的层次和内容

数据治理不同层次的具体内容和要求均存在差异。战略层是数据治理的宏观规划和设计层面，通过确立数据治理的愿景与目标、构建整体的数据治理架构，确保数据治理策略与数字中国战略的高度契合，为数据治理对象及活动提供方向指导，为推动数据高效应用奠定坚实基础。构建层负责明确数据治理的责任框架，确立了各个数据治理主体的具体职责和要求，保障数据采集、存储、处理等各环节都有明确的责任归属，确保数据治理的有序性和高效性。实施层专注于数据治理的具体操作和技术应用，覆盖了数据的整个生命周期，从数据的采集整合、存储管理、处理分析到共享保护等，提升数据质量和安全。保障层为数据治理提供全面的实施保障，包括建立完善的制度和标准、提供必要的技术支持和基础设施、加强人才培养，以及营造良好的内外部环境，确保数据治理策略能够顺利落地并持续发挥作用。

2  数字中国建设背景下数据治理的价值意蕴

数据资源体系是数字中国建设“2522”框架中的“两大基础”之一，一体化推进数字中国建设需要畅通数据资源大循环。新一轮党和国家机构改革方案中，由国家数据局负责推动构建国家数据管理体制机制，组织实施国家大数据战略，将涵盖公共数据、企业数据、个人数据等各类数据统一纳入治理范畴，更好推动数字中国建设。由此，数字中国背景下的数据治理进入了崭新发展阶段，呈现出了治理对象更加多元、治理赋能作用凸显等显著特征^[16]。

2.1  数据治理是数字中国建设的基础工程

数据治理不仅是推动数字化转型的关键，更是数字中国建设的基石。首先，数据治理为数字中国建设提供了坚实的数据基础。数据治理通过一系列规范化、标准化的措施，确保数据的准确性、一致性和可靠性，从而为数字中国建设提供了高质量的数据资源^[17]。其次，数据治理促进了数字中国建设中的数据共享与流通。数据治理通过制定统一的数据格式、数据标准、交换协议等，打破了数据壁垒，实现了数据的高效流通和应用。最后，数据治理推动了数字中国建设中的创新应用与发展。在高质量数据的支持下，政府、企业和科研机构能够更准确地洞察市场需求、把握行业趋势，进而推动数字技术、产品和服务的研发与创新，服务于数字中国建设的细分场景需求。

2.2  数据治理是提升政府治理能力现代化的保障

数据治理通过系统性地整合、分析和利用数据，为政府决策提供了科学支持，对传统治理体系进行了有益补充，是政府治理能力现代化的基石^[18]。首先，数据治理通过汇集、整合多源数据，为政府决策提供了全面、准确的信息基础。这使得政府能够基于海量数据作出更加科学、精准的决策，从而更好地回应社会需求和解决公共问题。其次，数据治理推动了政府公共服务的优化^[19]。通过高质量的数据供给和共享，数据治理为政府公共服务的数字化应用提供数据保障，推动数字化应用的服务效率和服务水平。再者，数据治理还通过实时监测和数据分析，帮助政府及时发现公共服务中的问题并进行改进。最后，数据治理提升了政府的透明度，有助于建立更加开放、透明的政府形象，既能使公众更深入地了解政府的工作和决策过程，也有助于促进政府的廉洁和高效运作。

2.3  数据治理是保障国家数据安全的重要手段

数据治理保障了数字中国建设中的数据安全。在数字化时代，数据泄露、数据篡改等安全问题层出不穷，对数据的保密性、完整性和可用性构成了严重威胁^[20]。在数字中国建设的道路上，必须坚持总体国家安全观，将数据治理作为确保数据安全的核心环节，不断加强和完善相关制度和技术手段，以应对日益复杂多变的数据安全挑战^[21]。首先，数据治理强调数据的完整性保护，通过建立数据校验、备份恢复等机制，有效防止数据在传输过程中被篡改或在存储中受损，确保国家重要数据在传输、存储和处理过程中保持原始性和一致性。其次，数据治理注重数据的保密性管理，通过设置严格的访问权限和加密措施，保护敏感数据不被未授权访问和泄露。最后，数据治理还着眼于数据的可用性保障，通过建立灾难恢复和应急响应计划，确保在面临自然灾害、人为破坏或网络攻击等突发事件时，数据能够迅速恢复并继续为国家提供服务。

3  数字中国建设背景下数据治理的实现路径

数据治理是支撑数字中国建设的关键能力，数据治理不仅是数据利用和管理的过程，更是确保数据安全、促进数据有效利用的重要手段。然而，随着数据量的爆炸性增长以及数字技术的快速发展，我国在数据治理领域面临一系列挑战，这些挑战包含技术层面、制度层面和操作层面的问题。因此，构建数据治理体系必须需要统筹考虑制度法规、标准规范、支撑技术等多方面内容和手段^[22]。根据数字中国战略的总体要求，结合当前数据治理面临的挑战和问题，本文基于数据治理的层次和内容要求，提出了完善数据治理的基本路径。

3.1  坚持战略思维，统一数据治理框架体系

立足于数字中国战略要求，以数据价值提升为中心，建立和完善具有中国特色的数据治理框架体系（见图2）^[1]。为提升数据价值，确定数据资产地位是基础，推动数据开放共享和高效流通利用是过程，数据管理体制机制是关键动力，数据安全和隐私保护是底线保障，而制度法规、标准规范、制程技术和人才素养是重要手段^[23]。首先，通过制定“上位法”，明确数据的权属和合理使用数据的边界。部分国家和地区已经从法规政策方面明确数据的资产属性，推动数据资产变现，例如，欧盟《通用数据保护条例》中详细规定了数据主体的各项权利。我国需要出台相关法律明确数据主体的权利和权属，加强通过法律手段来保障数据主体的权益。其次，建立“1+N”数据基础制度体系，在《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》基础上，完善数据开发利用的制度规则，建立数据流通交易体系。同时，加快建立纵向到底、横向到边的全国数据汇聚、交换平台体系，统一接口调用、数据传输等数据交换技术标准，推动可信数据流通技术开发与运用，推进公共数据归集治理，打破数据壁垒，促进数据共享。再次，需要系统设计数据管理体制机制，从决策机制、数据开发利用机制、数据资产可持续运营机制、政府激励机制、法律保障机制等方面确定数据治理的权责分配。此外，综合运用数据治理制度法规、流程标准、技术方法、人员组织等手段，对数据的可用性、完整性和安全性进行全生命周期管理。最后，加强数据安全与隐私保护，推动相关法律修订和完善，加大数据治理技术创新，在确保数据充分利用的同时，防止隐私数据泄漏和数据滥用，确保数据安全。

图2   数据治理的框架结构

3.2  坚持法治思维，明晰界定数据治理权责

当前负责政府数据治理的相关机构之间仍然存在职能重叠、权责不清、监管缺位等问题，政府内部横向部门之间面临着组织协调与整合不够的碎片化问题，导致数据治理难以形成合力^[24]。因此，在数字中国战略和新一轮党和国家机构改革背景下，需要发挥权责清单制度的优势，以权力清单和责任清单为核心^[25]，推动数据治理的职能转变和权责体系建立。第一，明确各级政府和机构的权责是构建高效治理体系的基础。通过数据治理权责清单清晰划分不同层级政府和机构在数据采集、存储、处理、使用和共享等环节的职责与权力，提高决策效率和执行效果，确保各项数据治理工作有序进行。第二，建立数据治理协调机制，推动跨部门、跨地区的数据治理协调与合作，强化数据汇聚融合、共享开放和开发利用，消除“信息孤岛”，促进数据依法有序流动。第三，直面数据“痛点”，聚焦数据治理重心。国外数据治理实践为我国提供了重要参考，如美国数据治理重点关注数据质量、数据安全、元数据和数据生命周期^[26]，欧盟《通用数据保护条例》和美国《加州消费者隐私法案》都强调数据合规，而数据安全是全球数据治理共同关注的内容^[27]。因此，结合我国数据治理现状，数据治理要聚焦数据质量治理、数据安全治理、合规性治理、数据全生命周期治理。

3.3  坚持创新思维，创新驱动数据治理技术

技术因素是数据治理面临挑战的重要影响因素之一，这些挑战不仅导致数据质量问题出现，也导致数据安全风险增加。面对当前技术变革，数据治理必须不断创新技术手段和方法。一方面，加快补齐数据治理技术短板，加强人工智能、区块链等技术在数据采集、处理、存储、流通、安全保障等环节的应用，提升稳定性、可靠性和效率。例如，探索基于区块链的数据要素可信流通技术^[28]、数据治理及隐私保护技术研究和应用^[29]。同时，通过建立统一的标准和规范，统一数据治理涉及多个领域和复杂的技术体系，提高技术的兼容性和互操作性。另一方面，追求数据治理的技术理性与价值理性的平衡，在保障数据的安全性和隐私性的前提下，坚持数据治理技术创新服务于促进数据资产价值最大化、保护个人隐私和企业利益等方面的宗旨，通过高效的数据处理能力、强大的算法支持等提高数据治理技术的先进性，确保新技术满足数据治理的高效性要求。此外，建立技术更新迭代机制，及时将最新技术成果转化为数据治理的实践能力，以适应数字经济快速发展的需求。

3.4  坚持系统思维，全面优化数据治理生态

数据治理生态系统由人、数据、技术、环境和制度等要素构成，构建数据治理的生态系统以促进其良性发展是数据治理领域必须解决的问题^[30]。为实现数据治理的可持续发展，必须打造一个健康、多元的数据治理生态环境。首先，完善数据治理相关法规和政策体系，为数据治理提供坚实的法制保障。在现有法律基础上，既要加快数据资产、数据流通利用等法律规则的制定，又要对于算法应用中出现的算法滥用、算法歧视、算法黑箱、算法安全等问题进行研究和规制。同时，要注重法律法规、政策制度等强制性治理工具和应用指南等弱强制工具，以及绩效排名等非强制工具的协同运用^[14]。其次，注重数据治理标准建设，数据标准是数据治理的有效工具，体现在提高数据质量、促进数据共享、降低数据管理成本、提高数据维护性和扩展性，以及符合法规和合规要求等多个方面。因此，应参照国际标准组织的标准框架和内容，尽快建立包括数据内容标准、数据格式标准、元数据标准、数据质量标准、数据交换标准、数据安全和隐私标准等在内的数据标准体系。再次，加强人才培养和引进工作，建立一支具备专业素养和实践经验的数据治理人才队伍。同时，提升公众对数据治理的认知度和参与度，形成全社会共同关注和参与数据治理的良好氛围。

4  结束语

数据治理作为数字中国建设的基础工程，通过构建高效、完善的数据治理体系，提升数据质量与安全性，促进数据共享与流通，推动数据驱动的决策与创新，以及培养数据治理人才与提升公众数据素养，为数字中国建设提供了坚实保障。同时，数据治理在提升政府治理能力现代化、保障国家数据安全方面发挥着不可替代的作用，是推动数字经济创新发展的重要支撑。

展望未来，随着数字中国建设的深入推进和数据治理实践的不断发展，数据治理将呈现出更加多元化、智能化、协同化的特点。需要继续深化对数据治理时代内涵、价值意蕴与实现路径的研究，不断探索创新数据治理理念、模式和方法，为构建具有中国特色的数据治理体系、推动国家治理体系和治理能力现代化贡献智慧和力量。同时，也应关注数据治理领域的新挑战和新问题，加强国际合作与交流，共同推动全球数据治理体系的完善与发展。

Era connotation, value implication and realization path of data governance in the context of Digital China

LI Xingteng^1,2

（1. Huaxin Consultation Design Research Institute Co., Ltd., Hangzhou 310051, China；

2. School of Public Affairs, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China）

Abstract: In the context of constructing a Digital China, data governance has entered a new stage of development. As a fundamental project in the construction of Digital China, data governance is not only related to the modernization of the government’s governance capacity, but also an important guarantee of national data security. However, data governance currently faces challenges such as inconsistent framework, unclear authority and responsibility, and insufficient technological innovation. To further improve the level of data governance, based on the level and content of digital governance, this paper proposes that digital governance should adhere to the construction principles of strategic thinking, rule of law thinking, innovative thinking and systematic thinking, and build a data governance system with Chinese characteristics by unifying the governance framework, clarifying the boundaries of authority and responsibility, strengthening technological innovation, and optimizing the governance ecology.

Keywords: data governance; Digital China; era connotation; value implication; realization path

本文刊于《信息通信技术与政策》2024年 第9期

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