清华孟庆国:深度解读政务数据治理权责体系建设(PPT),主张政府部门机构编制管理体系从“三定”(定机构、定职能、定编制)到“四定”(+定数据),构建“三权分治”的政务数据共享机制

孟庆国教授在2021智慧中国年会“2021智慧中国年会”主论坛、以及第五届互联网大数据与社会治理南京智库峰会上,分别分享了《政务数据治理权责体系建设的思考》。本站总结了报告的相关要点,供读者们共同学习。

孟庆国

孟庆国先生系清华大学公共管理学院教授、教育部“长江学者”特聘教授、清华大学国家治理研究院执行院长、清华大学中国电子数据治理工程研究院院长。

以下为演讲内容:

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各位领导、各位同仁,大家好!

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当前数字政府的建设如火如荼,可以说一路高歌猛进。前一时期,我们做了调研,主要对数字政府建设中的政务数据整合共享工作做了调研,结果发现,政务数据整合共享的实际情况,与轰轰烈烈的数字政府建设声势有点不匹配,显得有点短腿。当然,这还是对数字化建设比较好的地方的调研。

从结果来看,一是政务数据平台汇集的数据,占各部门已有数据的比例约为18%,即有80%数据没有被归集起来,不管是物理归集,还是逻辑归集。二是各部门共享的数据比例偏低(多数不足20%)。三是归集数据中内容完整的比例只占归集数据的16%,近85%的数据完整性不好。

这说明什么呢?说明数字政府建设中,数据整合共享工作效果并不好,数据汇聚的量小、数据共享比例低、数据质量也不高。就其背后的原因我们初步分析主要还是部门的意愿不强,意愿不强背后的底层原因是责任不清,怕承担风险,尤其是自己部门的数据给别的部门使用,若产生了风险,自己要承担,所以意愿就不强了。能不共享就不共享,不共享成常态,共享成例外。如何破题呢?

下面我从三个方面基于部门的数据定责来谈谈我们对这一问题的理解和认识。

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首先,谈谈对政务部门进行数据确权定责的重要性和意义;其次,从“三定”到“四定”,探讨如何对部门进行数据确权定责?第三,谈谈基于部门权责的政务数据共享机制实现思路。

一、对政务部门进行数据确权定责的必要性和意义

首先,来谈谈对政务部门进行数据定责的重要性和必要性。

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从这一轮的数字化转型来看,内涵和特征上发生非常大的变化,即从原来强调业务流程导向的政府信息化,转向以数据整合共享为导向的数字化转型。可以说这一轮的数字化转型是在以前信息化建设的基础上进一步扩展沿伸和升级。其核心要义更强调数据逻辑而非业务和流程逻辑,即所谓的业务数据化、数据业务化等鲜明特征。

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以部门业务流程导向的信息化建设,虽然也产生了大量的数据,但这些数据都是信息系统的副产品,因此这一阶段出发点不是汇集数据打通数据,而是以提升部门业务运行效率为核心。所以导致大量数据处在分散化状态,数据孤岛、数据烟囱普遍存在。这也是这一轮信息化转型我们面对的客观现实。

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所以,这一轮的数字化转型建设,强调数据的打通、整合和共享,要按照数据的逻辑以数据整合共享来定义和重构业务模式创新,实现跨部门的业务协同和整体政府的模式,所以对数据汇聚、整合、共享、流通提出了进一步的要求。

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从传统到新的模式转换下,对政府部门数据治理提出新的要求。主要表现在,因为要实现业务协同和整体政府模式,所以要强调各部门在数据汇聚和共享中的责任和义务。其次要强调对各部门的数据质量、标准和数据完整性等方面也提出更高的要求。三是对各部门的数据归集、更新、维护和使用等方面要进一步强化职责,提出更高要求。

151b28f621a2d1d34e8bab7a2d47f035在这一轮的数字政府建设要强化各部门的数据责任,要对各部门进行数据确权定责。我想这项工作的意义在于:一是,可以规范部门的数据归集、更新、维护和使用等工作;二是,保障部门数据的质量、标准、完整性和合规性等要求;三是,为实现政府部门间的数据共享,能够提供高质量的、可靠的部门数据资源;四是,能够实现“一数一源”的政务数据建设要求,避免重复采集、多头采集,便于政务数据的统筹和集中管理。

以上谈了对政务部门进行数据确权定责的必要性和重要性。下面我谈一下如何对部门进行确权定责。首先,是从“三定”到“四定”来界定部门的数据职责。

二、从“三定”到“四定”对部门进行数据确权定责

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“三定”大家都熟悉,即定机构、定职能、定编制。“四定”是什么呢?就是在“三定”的基础上,再加“一定”,即定数据。

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定数据的内容和含义是什么?我们可以从五个方面来讨论,即从五个方面来设定部门的数据权力和数据责任。对部门进行数据的定责要从数字政府建设的整体性角度,对政务数据资源做统一的规划、统一的标准建设和统一框架体系设计。在此基础上,按照统一集中和分工协作的原则,界定每一个政府部门的数据权责,并将其纳入到“三定”方案中。

  • 首先是数据的采集,每个部门都应该明晰数据采集的范围、采集的方式。一般来讲是权限范围内最小化的原则,同时强调一数一源的工作要求。
  • 第二是在数据维护方面,我们要强调政府各部门的数据存储、加工、更新、维护和安全管理方面的责任。
  • 三是在数据管理方面,对于本部门数据的完整性、有效性、合规性和符合标准性要做进一步的严格要求。
  • 第四在数据提供方面,特别是作为数据共享的提供方应该履行向其他部门提供数据的权力和责任。
  • 第五是在数据使用方面,自己归集使用的数据,也包括通过共享交换获得的别的部门的数据,在使用时候都应该履行相应的责任和义务。

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其次,是在政务数据共享的场景下,对政府部门进行责任界定。在政务数据共享中,需要按照职责将相关部门分成数据的提供部门、数据使用部门和数据管理部门三类。这三者之间应该有清晰的权力和责任界定——基于具体的应用场景,数据归属部门界定或赋予数据归属责权;对于数据使用部门,通常要赋予它的使用权力;对于数据共享管理部门,要拥有对数据的共享交换过程中的监督管理相应的权责。

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所以,在跨部门政务数据共享中,数据提供部门、数据使用部门和数据共享管理部门,分别赋予和设定相应的数据管理的权责。

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具体来讲,对于数据的提供部门或归属部门所赋予的数据归属权责主要是指该部门享有存储、掌握该部门数据的权力,可对本部门数据内容进行定义、解释,同时具有支配、使用这些数据的权力。以及,应承担本部门政务数据的收集、整理、维护、更新等工作责任,对数据资源的内容和质量要负责。在共享交换过程中,及时有效地提供共享所需要的数据这方面的责任和义务。

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对于数据的使用部门的权责主要是指数据使用权责。使用权是指根据履职需要可共享使用其它部门提供的政务数据的权力。各部门在使用其它部门政务数据的时候,应根据业务部门需求的实际情况,按照最低限度申请使用,确定使用方式,并履行相应的使用权限要求,在规定的范围和界限内使用其它部门的政务数据资源,在这方面要履行相应的责任。

d223eda47fadedff4e19c285b9857bed对于数据的共享管理部门享有的数据共享管理权责主要是指,决定政务数据能否共享、如何共享的权力。在政务数据资源的共享使用过程中,应由拥有共享管理权责的部门,应该充当调度、协调、仲裁的角色,对数据共享中出现的争议和问题进行处置和裁决,对不按照规则存储、维护和使用数据的部门进行责任追究。数据共享过程中的共享管理权责,一般不应该赋予数据归属部门或数据提供部门,应该由第三方或专门从事数据管理的部门掌握,如各个地方成立的大数据局等数据管理机构。

以上是从两个方面对部门数据的责任界定进行了讨论,下面在此基础上我们提出基于“三权分治”的部门责任体系来构建政务数据共享机制的实现问题。

三、构建基于“三权分治”的政务数据共享机制

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政务数据共享涉及的三方部门的权责界定和明确之后,就可建立起一个基于“三权分治”的跨部门数据共享模式,这个模式实现了部门之间权责清晰的数据的共享和交换。

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笼统地讲某个部门数据权责,可能难于清晰界定,必须置于具体的业务场景和应用需求之下。在数据使用方式上一般可分为数据的可用不可见、数据可用可见不可存、数据可用可见可存不可他用、数据可用可见可存可他用等几种情况。基于政务服务过程中不同的使用场景下,对于数据使用方式可以这样来进一步界定,以此来明晰相应部门的数据权责。

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在业务应用场景上,目前比较集中的领域主要在政务服务领域,如一网通办,也包括监管领域,如一网统管,还包括领导驾驶舱和应急管理指挥。可以基于具体的场景来对具体的数据集涉及到的相关部门进行责任的界定和划分。

ec4eece652c099c872cf183c57f4924e在数据管理部门的统筹管理下,数据归属部门、数据使用部门、数据共享管理部门权责清晰明确之后, 可以用技术手段,比如说像智能合约,把这种权责关系以自动化的方式来实现和执行。

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然后在数据共享交换的过程,用区块链技术对过程进行记录,以实现对政府数据共享交换过程记录,实现过程的可追溯的机制,保障部门数据在交换共享中一但出现风险、争议和安全问题可追溯相应的责任,从而实现可信共享,增强部门共享的意愿。

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以上从三个方面对政府部门确权定责必要性和重要性,以及如何进行部门数据权责的界定,也包括基于政府部门的权责讨论实现政务共享的机制。简单总结一下,数字政府建设依然面临着政务数据整合共享的难题,打破目前“数据汇聚的量小、数据共享比例低、数据质量不高”等问题,一个切入点就是要建立其规范化、制度化的基于部门数据确权定责的体系和机制,进一步强化部门的意愿和责任。所以,在数字政府的建设中,一是要认真审视政府各部门的数据责任,需要对各部门的数据权责进行界定;二是,我们主张从“三定”到“四定”,将部门数据纳入机构编制管理体系,对部门数据进行确权定责;三是,在此基础上,构建基于部门数据权责“三权分治”的政务数据共享机制,以此来破解政务数据共享的难题。

以上,是我们的初步思考,还比较粗浅。请大家批评。谢谢!

来源:2021智慧中国年会“2021智慧中国年会”主论坛、以及第五届互联网大数据与社会治理南京智库峰会报告

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