理论动态 | 数据治理（第4期）

本期目录

01  孟庆国：以公共数据治理为抓手，加快推动数据基础制度的构建与完善

02  孟庆国：一体化推进政务数据体系建设的思考——基于数据权责的视角

03  吴金鹏：加快建设中国政务数据资源体系

04  李书品、王伟玲：加快推进数据分类分级，夯实数据基础制度前提

01  以公共数据治理为抓手，加快推动数据基础制度的构建与完善

作者：清华大学公共管理学院教授  孟庆国

链接：https://www.ndrc.gov.cn/xxgk/jd/jd/202212/t20221220_1343707.html

主要内容：公共数据治理是数据基础制度构建的核心环节。根据麦肯锡测算，我国公共数据开放的潜在价值高达10万亿-15万亿元，占2020年全国财政收入约55%-82%。也有研究表明，我国政府部门掌握的数据资源占据全社会数据资源总量的80%左右。不完全统计，2011年至今，我国省级地方政府出台的公共数据治理相关政策已达146项，年投入资金超过28亿元，地市级及以上政府上线的公共数据开放平台已达193个。

公共数据治理包括产生、汇集、加工和应用四个环节。对于如何推进实施公共数据确权授权机制，我们结合公共数据的自身特性和当前治理工作实际，认为开展公共数据治理应坚持4个方面的原则：发展优先原则、最小范围原则、不可回溯原则、区分场景原则。

公共数据运营体系的构建工作应从完善治理结构、明确授权规则和拓展运营手段三个方面展开。完善治理结构，保障数据资源的高效管控，必须构建以政府数据管理机构为核心，多方主体共同参与、各司其职的综合治理结构。明确授权规则，保障运营活动的有序开展，尽快明确确授权对象、范围和定价模式等授权运营规则。拓展运营手段，支撑数据价值的充分释放一方面在公共数据运营活动中积极引入区块链、联邦学习、多方安全计算等新型技术手段，界定数据权责，减少数据跑路，实现隐私数据共享，为公共数据的安全、高效流转提供支撑。另一方面创新运营活动中的数据流通模式，实现原始数据与数据应用“解耦”，破解“安全与流通对立”难题，支撑数据价值的高效释放。

02  一体化推进政务数据体系建设的思考——基于数据权责的视角

作者：清华大学公共管理学院教授  孟庆国

主要内容： 政务数据体系建设的背景与难题，经过调研和梳理，我们认为最为迫切的难题有四个方面：一是一级政府部门间的数据共享问题；二是跨层级政府间的数据管理协调问题；三是垂管部门的垂直系统与地方平台间的数据共享交换；四是属地化部门的垂直系统的“数据回流”问题。其根本性的成因是与各级各部门数据职责的配置有关。

我们尝试构建一个基于“职责-业务-数据”的分析框架，基于这种框架来试图厘清部门在数据整合上的权责体系与职能配置，从而有利于认识和解决一体化政务数据体系建设的问题。核心就是数据责任问题，也就是说要建立起业务部门和数据部门的协同机制，就要明确各自的责任属性，构建起政务数据权责体系。

基于上述框架讨论，我们提出了能不能对政府职能业务部门在涉及数据治理上进行数据的确权定责的解决思路，因此认为，在当前阶段把政府业务部门数据责任体系确立起来，应列为政务数据治理和数字政府建设的核心工作来抓。甚至我们之前也提出，对政府部门在数据治理上要从“三定”（定职能、定机构、定编制）到“四定”（定职能、定机构、定编制、定数据）。“定数据”是指什么？就是定部门的数据责任，即在三定方案中加上一个数据职责，把该部门或机构在履职中的数据权利、责任、义务确立清楚，这样从整个一级政府来说就可以建立起本级政府的数据权责体系。

03  加快建设中国政务数据资源体系

作者：清华公共管理学院博士后  吴金鹏

链接：https://www.ndrc.gov.cn/xxgk/jd/jd/202303/t20230317_1351338.html

主要内容：政务数据资源体系有两个突出特征：一是摸清数据家底，管理对象从共享数据转向全量数据。二是以整体性治理实现政务数据一体化，即通过整体性治理理念—结构—机制将分散的条块政府组织联合起来，实现数据纵向一体化和横向一体化，打破部门、区域间数据分割。政务数据资源体系的内容结构具有层次性，可以划分为基础保障层、平台运行层和数据治理层。

04  加快推进数据分类分级，夯实数据基础制度前提

作者：中国电子信息产业发展研究院助理研究员、研究员   李书品、王伟玲

链接：http://www.xinhuanet.com/tech/20230104/4017634055be439c85baee48cf9ec360/c.html

主要内容：

数据分类分级不仅是完善数据产权、规范数据交易的前提条件，也是维护数据安全的必要手段。数据分类分级是安全防护的基础，我国积极探索数据分类分级实施细则，《数据二十条》分别三方面系统阐述了数据分类分级落实举措：以数据分类分级，建立保障权益、合规使用的数据产权制度；以数据分类分级，建立合规高效、场内外结合的数据要素流通制度; 以数据分类分级，建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度。

加快推进我国数据分类分级建设的三大着力点：一是完善数据要素产权制度，加快数据分类分级标准建设。鼓励各行业政府部门与数据流通交易机构联合，对重点应用领域率先开展数据产品流通和使用的分类分级标准的建设，尽快形成行业标准或地方标准，为建立中国特色的数据要素分类分级授权机制提供基础。二是优化数据要素流通制度，推进数据分类分级机制设计。建立全流程、动态可追溯的分类分级标识体系，明确数据分类分级的主要负责部门和负责人，建立跨部门数据分类分级协调机制，将不同部门数据统一协调进行分类分级管理。三是健全数据要素治理体系，细化数据分类分级实施办法。明确相应监管主体与要求，加快建立数据分类分级保护、重要数据识别和目录备案、跨境数据流动监管、数据安全检测评估等基本规则。进一步明晰重要数据、核心数据的认定标准，加快推进重要数据、核心数据的识别工作，完善重要数据、核心数据的存储管理，配套建立重要数据、核心数据的更新维护、动态调整的管理机制。