孟庆国 张腾：数据治理与数据基础制度建设

　　（孟庆国：清华大学公共管理学院教授、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、清华大学互联网产业研究院副院长。张腾：清华大学公共管理学院博士后）

　　摘要：数字时代，数据不仅是事关国家建设与发展的战略性资源，同时也成为推动经济社会高质量发展的新型关键生产要素。各国政府不断提升数据治理能力、着力发展数字经济，结合丰富的实践基础与前沿的理论研究，本文明确了数据治理概念，提出围绕制度-技术-市场三个层次的数据治理体系，基于我国数据治理基础制度建设现状与思路分析，认为构建数据作为新型生产要素的制度体系是解决当前数据治理面临的新挑战、充分释放数据要素价值的关键途径，结合国外数据治理模式与政策比较，从体系、能力、机制等维度出发，为完善我国数据治理基础制度提出建议。

　　随着信息技术的快速发展、互联网的普及，第四次科技革命驱动着人类社会快速进入数字时代，整个人类文明正在经历快速、大尺度和深层次的数字化转型，数据在全球呈现爆发增长、海量集聚态势。数据治理作为全球信息化、数字化背景与治理理念相互碰撞的重要结果，也是当前政府治理中的重要议题。掌握数据资源优势、提升数据治理能力、发挥数据资源公共价值，是提升国际竞争力的有效路径，其战略性意义越来越被世界各国所重视。作为最大的发展中国家与数据资源大国，我国电子政务发展与数字政府加快建设，党和国家抓住全球数字化发展与数字化转型的重大历史机遇，系统谋划、统筹推进数字中国、网络强国建设。尤其是 2017 年以来，我国的数字化转型坚持与国家发展新的历史方位相适应，充分发挥数字政府、数据治理在改进公共服务供给、改善政府与社会公众之间的关系等方面的重要价值，数据治理效用在政府实践与经济社会发展中逐渐显现。近年来，北京市积极推进数字政府与智慧城市建设，在数据治理、数据资源开发利用、数字经济发展等领域作出诸多有益探索。北京市以建设全球数字经济标杆城市为目标，在构建数据要素市场等方面走在了全国前列，北京国际大数据交易所、金融数据专区建设运营等在全国范围内形成了良好示范效应，相关政策与制度创新在实践中取得了良好成效，成为数字时代超大型城市数字经济发展创新的引领者。

　　如何完善数据治理体系、创新构建适应国情的数据治理基础制度、充分发挥数据要素的作用，成为未来我国促进社会、经济发展的重要内容。

　　一、数据治理的概念、原则与体系构成

　　（一）数据治理概念

　　数据治理的概念可以分为狭义与广义。在狭义上，国际数据管理协会（DAMA）认为数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合；国际数据治理研究所（DGI）认为数据治理是通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统。我国国家标准《信息技术   大数据   术语》）GB/T35295-2017）从数据全生存周期管理出发，将数据治理定义为对数据进行处置、格式化和规范化的过程。在广义上，联合国将数据作为全球性战略资源，提出数据的激增正在推动世界朝着积极的方向发展，数据治理关乎国家、社会和经济的发展，不能停留在技术治理层面，政府必须采用全面的数据治理框架，数据治理应整体推进数据整合共享与开发利用，同时还需要关注安全、隐私、道德等问题，以及数字素养与数字领导力的提升。世界银行提出数据是一种可以反复使用、创造更多价值的资源，数据治理就是建立新的社会契约的过程，这种社会契约将推动数据的使用和再利用，创造经济和社会价值，同时确保所有人享有从数据中受益的公平机会，同时增强公民的信任，使其相信自己不会受到数据滥用的伤害。近年来，我国出台一系列政策措施，旨在将数据作为关键生产要素，基于数据治理基础制度建设，推动数据的确权、定价、流通，以及数据要素市场化配置，进而促进经济社会高质量发展。将数据视为“关键生产要素”积极推进数据资源的公共价值与经济价值释放。同时，综观国内外发展趋势，数据治理是政府、组织、企业等主体实施数字化的基础，涉及制度、技术、市场等多层次体系。因此，可以认为数据治理是对数据全链条的技术处理、制度建设和市场培育，目的是确保数据安全、高效地利用，实现其经济和社会价值。

    （二）数据治理原则

　　01联合国数据治理原则

　　联合国经社部以可持续发展目标为导向提出数据治理应遵循以下五项原则。第一，有效性原则，要求降低行政成本，提供更有效的公共服务。数据应满足政府机构的各种需求，基于数据支持实现跨业务部门的工作流程优化，利用数据进行有效的信息公开、公共决策、监管与绩效评估，使公共管理人员能够符合法律合规和风险管理要求。第二，责任原则，强调问责制和透明度，有效的数据治理是公众可监督数据的流动、转化过程，各利益相关方可以监督政府的数据治理举措，从而提高政策的透明度。第三，包容性原则，强调基于电子参与的数据治理，通过拓宽参与渠道，向公众提供更多的有效信息、数据，使公众参与决策过程。例如，越来越多的国家重视在线发布政府数据集，这不仅是为了挖掘开放数据的价值，也是为了打开公众参与的大门。第四，适当监管原则，呼吁政府关注数字化发展带来的新风险，以及由此引发的政策和监管方式变化。无论是发达国家还是发展中国家都面临着适应由数据驱动的创新快速变化的挑战。数据治理政策缺失或监管不力，将会导致数据隐私、安全等方面的政策失败，同时，如果监管过度，则会扼杀创新或加剧数字排斥，不利于政府转型与经济社会发展。第五，创造公共价值原则，强调数据可以促进公共部门履行职责、创造公共价值与为公共利益做出贡献的能力。所有数据，无论是地理空间数据、环境数据、天气数据、运输数据等还是政府预算数据等，都具有社会和经济价值。在以人为中心的发展思想下，政府数据开发和利用可以通过多种方式推动创新，也可以为包括弱势群体在内的不同群体提供普惠化的公共服务。

　　02我国数据治理原则

　　自 20 世纪 80 年代起，我国在数据治理领域不断探索，形成了具有中国特色的数据治理体系。我国数据治理始终坚持党的领导与以人民为中心的基本遵循，同时也体现了普惠、开放、共享、包容、公平等原则。2022 年，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(以下简称“数据二十条”)，提出了围绕数据要素治理、数据基础制度建设的五项原则。第一，遵循发展规律，创新制度安排。数据基础制度的建设必须在认识和把握数据发展的基本规律的前提下，以实践探索促进适应数据要素和数字化时代发展的生产关系变革，从而建立有效的市场机制与体系。第二，坚持共享共用，释放价值红利。让数据共享红利惠及最广大的人民群众是数据要素治理的根本目的，数据要素市场应满足不同类型企业的不同需求，不断激发企业创新能力与行业发展新动力，为数字经济发展提供公平、普惠的基础环境。第三，强化优质供给。促进合规流通。数字化背景下的经济社会高质量发展，需要不断优化数据要素供给侧改革，在依法合规的流通交易模式下，确保数据价值有序、健康、可持续地释放。第四，完善治理体系，保障安全发展。全面、系统、科学的数据治理体系构建是统筹数据要素市场构建的最重要保障，坚持发展与安全并重，有效预测、应对数据安全风险，有效监管数据流通交易，发挥企业、行业与政府多方力量，共创良好的发展格局。第五，深化开放合作，实现互利共赢。基于双边多边协商和合作，推进数据跨境模式创新，积极参与国际规则制定，探索建立适应国际环境与世界经济发展的规则体系。公共数据作为数据治理中的重要内容，是当前我国数据要素化过程中的重点任务。公共数据治理同样应遵循一定的具体原则。一是发展优先原则，目前正处于探索释放数据要素价值的关键时期，要通过发展解决问题，在发展中解决问题，也要设置相应的容错机制，推动释放公共数据价值。二是最小范围原则，包括数据范围最小化、知悉范围最小化、权限范围最小化三个层面，探索建立合法合规、安全可靠的公共数据应用规则。三是不可回溯原则，审慎对待原始数据的流转交易行为，结合多样的技术手段和数据处理方法，实现公共数据中敏感、隐私信息的不可回溯，保障流通应用中的数据安全、个人隐私和企业利益。四是区分场景原则，不能对公共数据的隐私和安全保护要求一概而论，而应是在统一的原则要求下，结合不同类型场景，确定具体的治理机制、治理要求和治理模式。

     （三）数据治理体系构成构建。

      高效、完善的数据治理体系是所有政府应当关切的重要问题。关于数据治理体系应包含哪些内容，从不同学科、不同视角出发有多种构成方式。

　　01联合国数据治理框架体系

　　联合国经社部基于对全球各国数据治理机构及其能力的研究，重点关注发展中国家数据治理、数据管理和协调的新兴趋势与最佳实践，提出了结构化的数据治理框架体系，包括政策、机构、相关方与流程等 4 个维度和数据标准与分类、数据共享开放与互操作、数据安全、数据隐私、国家数据基础设施等 6 个要素。

　　02国内有关数据治理体系构成的研究

　　何俊等从组织架构维度出发，认为数据治理包括组织体系、标准体系、流程体系、技术体系和评价体系五个方面的工作。[1] 张绍华等从治理流程维度出发，基于企业数据治理需求，将数据治理分为原则、范围、实施与评估。[2] 梅宏从组织层次维度出发，提出数据治理体系的“434框架模型”，包括资产地位确立、管理体制机制、共享与开放、安全与隐私保护四个方面，国家、行业、组织三个层级，制度法规、标准规范、应用实践和支撑技术四种手段。[3]

　　03围绕制度—技术—市场的数据治理体系

　　数据治理涉及制度、技术、市场等多层次体系，因此数据治理体系包括制度、技术、市场三个层次。其中，制度体系包括组织架构、管理制度、法律法规等；技术体系包括数据确权技术、安全流通技术、隐私保护技术等；市场体系包括市场主体、交易对象、交易规则、定价机制等。制度—技术一市场三维度的数据治理体系，充分考虑了数据作为生产要素的重要性，为推动有效市场和有为政府更好结合提供了基础思路，有利于充分发挥政府与市场的协同作用。基于对未来数据要素市场发展的前瞻性考量，完善数据安全制度、数据交易配套制度，通过技术发展与创新解决“卡脖子”隐私泄露、权责不清等问题，结合市场培育优化数据运营模式，构建起适应数据要素化发展的数据治理体系。

　　二、我国数据治理的基础制度建设现状与思路分析

　　在我国数字化转型与发展过程中，始终重视有关数据治理制度的探索，并围绕作为数字时代战略性资源的数据要素出台了诸多政策文件，早期有关大数据发展与政务信息资源整合共享、开发利用等方面的政策为数据治理制度体系建设打下了良好的基础，近年来有关数据要素市场化配置、数字经济发展规划的政策为深化数据要素治理与释放数据要素价值创造了前提条件。为促进数据要素价值实现，推进数字经济高质量发展，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，对我国数据基础制度建设提出要求，全面指导数据要素市场建设。基于相关政策举措与实践研究，可从以下几个方面对我国数据治理基础制度建设展开分析。

    （一）政策法规逐渐完善

　　01法律规范体系加快构建

　　我国数据治理始终坚持安全与发展并重，《民法典》《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律的颁布，《保守国家秘密法》《电子签名法》《档案法》等法律作出的相关突破与修订，以及诸多行政法规的出台，进一步填补了相关立法空白，有关数据治理的法律规范体系逐渐完善。

　　02国家政策环境持续优化

　　党和国家高度重视数字化发展与数据治理，为实现网络强国、数字中国建设目标，近年来密集出台了一系列总体宏观规划、专门性指导政策、管理规范和配套措施等，推动国家数据治理顶层设计的完善与逐步落实。2022 年，中共中央、国务院印发的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》为我国今后一段时期内数据要素发展指明了方向，《关于加快建设全国统一大市场的意见》提出了加快培育数据要素市场等要求。

　　03地方政府积极探索创新

　　地方政府深刻贯彻落实中央战略规划与政策规范，结合地方具体情况采取有效措施，积极探索数据治理创新实践，纷纷出台相关政策与规划，推进地方数据治理更好地发展。上海、广东、福建、山东等省市已经正式颁布相关数据条例，旨在最大限度地促进公共数据流通和开发利用，建立健全公共数据共享安全保障体系等。

    （二）管理体制机制逐步明确

　　01组建国家数据管理职能机构

　　新一轮国务院机构改革方案提出，组建国家数据局，将中央网信办的数据中国建设等相关职能与国家发展和改革委员会的数字经济发展等相关职能划入国家数据局，标志着国家在数据管理体制机制建设上向前迈进了一大步。同时也使得“数据二十条”的落地见效有了组织保障，数据资源开发与利用进一步加速，数字中国建设和数字经济发展驶入快车道。

　　02国家统筹协调机制运行良好

　　我国在发展电子政务、建设数字政府的过程中，建立了国家层面的相关职能部门间的统筹协调机制与制度，形成了国家数据治理统筹协调机制。中央网信办作为统筹协调国家网络安全与信息化建设的职能部门，牵头建立国家电子政务统筹协调机制，制定国家电子政务总体方案，充分调动、发挥各职能部门的积极性，协调各方关系，促进形成数据治理发展的长效机制。

　　03国家层面各部门明确数据治理机构

　　国务院办公厅统筹全国一体化政务大数据体系的建设和管理，整合形成国家政务大数据平台，完善政务大数据管理机制、标准规范、安全保障体系。国务院有关部门明确本部门政务数据主管机构，统筹管理本部门本行业政务数据，推动垂直管理业务系统与国家政务大数据平台互联互通。中央部门普遍设置大数据中心或信息中心，负责本部门职能范围内的数据治理与部门数字化建设和保障工作。

　　04地方层面纷纷成立数据治理机构

　　成立专门的数据治理机构，推进政务数据治理和大数据应用，已成为当前中国各地政府的普遍做法。目前，全国 31 个省（自治区、直辖市）均已结合政务数据管理和发展要求明确政务数据主管部门。[4] 一些地方在实践过程中不断探索完善、优化调整原有政务服务和数据治理机构的职能设置，持续开展创新实践。

　　（三）相关主体能力建设不断强化

　　01组织领导力持续提升

　　委员会制和领导小组制是我国数据治理领导制度的主要形式。第十九届中央政治局就实施国家大数据战略加快建设数字中国、实施网络强国、新技术应用、数字经济发展等主题展开多次集体学习，持续提升数字领导力。

　　02首席数据官制度得以探索实践

　　当前，相关职能部门计划将在全国范围内选取部分省级政府开展首席数据官试点，进而推动全国各级政府建立首席数据官制度。广东省政府，江苏省、浙江省、辽宁省的部分市级政府，以及部分企业陆续实行首席数据官制度，旨在加速构建数据治理体系，提高数据战略意识，推动数据产业发展。

　　03干部与公务员队伍数字治理能力培训受到重视

　　《提升全民数字素养与技能行动纲要》提出，要提升领导干部和公务员数字治理能力。在既有干部培训体系、能力提升机制、MPA 培养体系的基础上，有针对性地开展数字化能力培养与提升工作，培育各级领导干部与公务员“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的能力。

　　04专家、智库为促进国家与地方数据治理提供智力支撑

　　国家与地方相关专家委员会、智库通过政策咨询、课题研究、绩效评价等参与数据治理，推动中国数据治理与管理工作专业化、科学化、民主化和规范化，推进国家数据治理健康协调可持续发展，促进国家治理体系和治理能力现代化。

　　（四）公众数字素养与技能培育体系加快构建

　　01数据共享开放成效显著

　　近年来，我国各地各部门高度重视公共数据资源的共享交换与开放应用，着力提升公共数据治理水平，在政策制定、平台系统建设、数据共享开放、数据开发应用等方面开展了大量实践并取得了积极进展。据不完全统计，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达 146 项，年投入资金超过 28 亿元，[5] 地市级及以上政府上线的公共数据开放平台达 208 个。[6] 截至 2022 年 6 月，国家数据共享交换平台上线目录累计超过 68 万条，发布共享接口超过 1000 个，平台开通以来累计提供查询/核验超过 78 亿次，数据共享成效显著。[7]

　　02数据应用模式不断创新

　　除了通过网站、平台直接提供政务数据的传统开放模式外，近年来一些地方在数据开放模式上进行调整和探索，不断创新公共数据开放模式。在保障安全、保护隐私的前提下，探索通过定向开放、专区开放等方式，扩大能够开放的政务数据范围，向社会提供更多的政务数据资源，实现政务数据和社会数据的融合联动，更好地发挥数据的作用和价值。

　　03数据要素市场化初探

　　各地方政府积极探索建立公共数据治理规则，在公共数据共享开放与开发利用的基础上，探索培育数据要素市场，促进数据流通交易及其进一步应用。例如，广东、浙江、上海等地方探索适应数据要素新特点、新需求的治理方式，健全数据要素生产、流通、应用、收益分配机制；北京国际大数据交易所、上海数据交易所等陆续揭牌成立，加快探索数据交易模式；各地政府创新推行适宜本地发展的数据授权运营模式。

　　△ 图1 国家数据共享交换平台查询/核验接口调用情况

　　（五）构建数据作为新型生产要素的制度体系

　　01当前数据治理仍面临问题与挑战

　　数字时代的到来从根本上改变了经济社会运行的内在逻辑和发展规律。同时数字化深入发展趋势与数据要素发展需求也向社会治理发起了新一轮挑战。信息技术的迅猛发展与融合应用为社会发展带来了诸多变化，同时也引发了大量新的社会问题与管理问题，然而传统的政策法规体系、管理制度等很难完全适用于数字化社会发展形势。数据作为一种新型关键生产要素，其在发展过程中所涉及的基础性制度问题并不能通过现有的治理体系得到解决，而其为经济社会运转注入的强劲动力又迫使我们不得不面对种种因之而来的难题。

　　02数据要素价值释放与基础制度建设具有重要意义

　　在政府职能实现过程中，数据与有形资产、人力资源同样重要，如果没有数据，政府便难以有效运作。数字化发展的全面深入使得海量数据泛在化，数据的融合、重组、复用带来的规模效应和零边际成本，极大地推动了产业转型、蝶变和新产品、新业态、新模式的不断涌现。数据不可直接进行规模化开发，不能够直接在市场中流通，更难以产生预期的经济效益，而数据要素是能够参与社会生产经营活动进而产生经济效益的数据资源。海量的数据资源需要经过要素化、市场化的过程才能变为数据要素从而进行规模化开发并入场交易。基于此，推动数据要素化治理已成为必然选择，对数据进行归集、整合、开发、利用，以及确权、定价、交易和流通成为发展数字经济的重要内容，同时也是数字化时代技术、制度与市场三者协调发展的关键节点。

　　03“数据二十条”提出的制度建设要求与发展方向

　　“数据二十条”以数据产权、流通交易、收益分配、安全治理为重点，提出了构建数据基础制度、充分发挥数据要素价值的要求与方向。第一，建立保障权益、合规使用的数据产权制度，解决数据要素进入市场流通的底层问题，在完善数据权利与利益保护制度的前提下，推进数据要素的市场化配置，坚持分类分级的安全与确权授权制度，建立数据产权体系。第二，建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度。通过监管规则与制度提高数据流通交易的合规性，完善数据交易场所体系，推动区域性、行业性数据流通，培育一批数据商和第三方专业服务机构，打造高效的交易服务生态，同时也要建立安全合规有序的跨境流通机制。第三，建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度。充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，健全数据要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬机制，更好发挥政府在数据要素收益分配中的引导调节作用。第四，建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度。在政府、企业、社会等多方主体协同共治的格局下，不断创新政府治理模式，增强企业社会责任与自律意识，积极发挥社会力量作用，持续优化治理格局。

　　三、国外数据治理模式与政策比较

　　（一）国外数据发展战略2019 年，美国白宫行政管理和预算办公室发布《联邦数据战略与2020年行动计划》。以 2020 年为起始，联邦数据战略描述了美国联邦政府未来十年的数据愿景，并初步确定了各政府机构在 2020 年需要采取的关键行动。《联邦数据战略与2020年行动计划》对数据的关注由技术转向资产，“将数据作为战略资源开发”成为此战略的核心目标。2020 年，《国防部数据战略》强调了数据的战略性意义，将数据治理作为美国国防部的必要、重要使命。2020 年，《欧洲数据战略》提出欧盟未来 5 年实现数字经济所需的政策措施和投资策略，确保欧盟成为数据驱动型社会的榜样和领导者，以及在数据开发利用、存储、开放、保护和安全方面的全球领先地位，使私营部门和公共部门能利用数据更好地进行决策，创造单一化的欧盟数字市场。同年《塑造欧洲数字未来》提出欧盟数字化变革的理念、战略和行动，希望建立以数字技术为动力的欧洲社会，使欧洲成为数字化转型的全球领导者。欧盟随后出台《数据治理法案》《数字服务法案》《数字市场方案》等，进一步加强数据流通与利用，规范数据行业发展，促进市场公平竞争。2020 年，《英国国家数据战略》由数字、文化、媒体和体育部发布，作为2017 年《数字化战略》的补充，成为英国政府采取数据行动的框架，着眼于如何利用现有优势，促进政府、社会和个人更好地利用数据，以推动数字行业乃至整个经济的发展，改善社会和公共服务，并使英国成为下一波数据驱动创新浪潮的引领者。（二）国外公共数据开发利用机制比较美国在数据治理方面起步较早，尤其是在数据开放、公共数据开放利用等相关领域均走在世界前列。美国非常注重公共数据的公开共享，公众非常支持公共数据资源的商业化开发和利用。美国公共数据资源的再利用，特别是商业性再利用，已经取得了较大的进展，在很大程度上降低了其行政成本，促进了社会数据资源的丰富和数据市场的繁荣。欧盟直到 20 世纪 80 年代才开始重视公共部门的数据资源开发利用，在数据治理、公共数据资源利用等领域的发展模式、思路与美国不同。欧盟制定了公共部门数据再利用政策，引导欧盟成员国建立相应的政策机制。欧盟允许民众获取政府数据，但也允许政府机构拥有相关数据的版权。因此，如果无政府授权，任何社会机构都不得利用政府数据进行商业性开发。但是从欧盟各成员国来看，许多欧洲国家允许政府部门通过提供有偿数据服务来盈利，以弥补政府经费的不足。英国数据治理与公共数据资源开发利用模式既不像美国那样完全市场化，也不像欧盟那样保守。英国力推政府开放数据，开放政府许可证（OGL）得到了广泛的应用，公共部门数据许可模式越来越简洁、透明和便利，对于公共部门数据的使用和利用的限制越来越少。（三）国外数据流通交易模式探索国外在数据交易上更倾向于鼓励多元数据流通模式发展，如通过数据代理（Data Broker）、数据信托（Data Trust）等方式来推动数据流通机制的发展，并在此基础上逐步形成数据交易市场。美国耶鲁大学教授杰克·巴金在隐私数据保护领域首次提出采用信托工具来解释数据主体与数据控制者之间的关系的主张。数据控制者通过承担信托义务管理数据，或由第三方数据信托机构管理数据的模式，能够降低管理和共享数据的成本与技术阻碍。数据信托旨在于数据共享利用中保护数据共享人的利益乃至社会公共利益，保护数据主体权利、使数据交易符合伦理要求、确保数据的安全性与可靠性。欧盟委员会在《欧洲数据战略》中概述了欧盟未来五年发展数据经济所需的政策措施和投资策略，最终创建一个欧洲数据公共空间，即一个真正的数据单一市场。2022 年，《关于欧洲公共数据空间的欧盟委员会工作人员文件》专门对欧洲公共数据空间的运行现状做了分领域的详细介绍。《欧洲共同数据空间：进展与挑战》重点评估了欧洲公共数据空间中数个核心项目架构的运行，并着重分析了欧盟开放数据门户在数据空间中的作用和潜在效用。

　　四、完善我国数据治理基础制度的建议

　　（一）构建中国式现代化的数据治理体系

　　01谋划数据治理顶层发展战略

　　数据治理侧重于从政府组织模式、治理体系变革、资源配置机制等全新视角推进政府治理模式创新发展。当前亟须进一步完善数据治理顶层设计，并制定总体规划与细化实施方案，明确国家数据治理的目标和重点，按照全国“一盘棋”的思路予以谋划，加快制定国家数据治理规划，描绘数字化发展的宏伟蓝图。

　　02坚持集中统一的整体布局

　　我国数据治理及其基础制度建设应始终坚持党的统一领导，全面落实、统筹推进“五位一体”总体布局，面向网络强国、数字中国建设目标，充分发挥数据要素对于经济社会发展的引领作用。充分发挥党总览全局、协调各方的领导核心作用，以集中统一的整体布局充分发挥中国特色社会主义制度优势，坚持全局性谋划、一体化布局、整体性推进，更好地发挥各方的积极性，促进数据有序流通和开发利用，整体推进数据要素共建共享共治。

　　03突出以人民为中心的治理导向

　　坚持以人民为中心的发展思想，主动适应社会主要矛盾的变化，把增进人民福祉作为推动数据治理与数据要素市场建立的出发点、落脚点。建立惠民为民的治理体系，增进人民福祉，从企业和群众需求出发，从政府管理和服务场景入手，推动经济社会高质量发展，不断提升经济社会的数字包容性与普惠性，让人民群众在数据治理中有更多的获得感、幸福感、安全感。

　　04优化多元参与、共享共治的发展格局

　　除政务数据外，企业与社会组织等也掌握了大量的具有较高公共价值的数据资源。营造开放的政务数据治理环境，有助于促进民众和组织参与公共政策和事务，能够增强政府事务透明度，增进社会对政府的信任，是提升国家数据治理水平的必要环节。在数字化条件下，数据治理的建设、管理、运维需要多元治理主体的共同参与。

     （二）勾勒数据基础制度建设轮廓

　　01适度分离数据的持有权与使用权

　　类比四大传统生产要素的治理，引入“弱所有权”概念，适度分离数据的所有权与使用权不失为一种可行的制度尝试。以土地要素为例，我国的土地制度要求，城市市区土地全部属于国家所有，农村和城市郊区的土地，除法律规定属于国家所有的以外，属于农民集体所有。然而，公有制所有形式并没有限制土地流转及价值创造，因为我国创造性地对土地的所有权和使用权进行了分离，并逐步建立起相应的土地流转制度，同时由自然资源部、农业农村部、住建部等职能部门协同治理，最终实现了土地要素的市场化配置。类似地，劳动力要素、资本要素和技术要素的高效配置也都离不开从确权到权利分割再到制度和组织机构的建立，从而建立要素治理体系的探索过程。若要充分发挥数据要素的潜力，在数据权属划分、流通配置、制度规则等方面必须从价值理念、基本制度、组织机构、治理主体、运行机制等方面逐步勾勒整体性的数据要素治理体系的轮廓。

　　02坚持“数据发展主义”策略

　　数据治理及数据基础制度建设，既要强调数据保护，同时也要强调数据发展，我国的数据治理与数据发展策略是在二者之间找到一个平衡点，兼顾发展和安全。当下及未来，依然要坚持数据发展主义策略。这也是在数据治理过程中，对于数据跨境等问题的基本理念和策略。对我国数据发展而言发展是第一要义，在发展的同时要避免可能产生的各种风险。尤其是在数据资源开发利用上，我国在发展与安全保护两方面都面临着诸多紧迫性工作，国家数据局的成立和“数据二十条”的出台，能够促进数据资源的开发和利用，从而更好地让数据赋能数字经济高质量发展，推动数字中国建设总体规划的实施。同时，在《个人信息保护法》《数据安全法》等数据保护相关法律制度下，要持续加强对数据开发使用过程中可能产生的风险进行强力的监管，保障数据治理与数据发展的安全底线。  

    （三）提升数据治理基础制度建设能力

　　01细化、落实国家数据基础制度设计

　　党和国家深刻把握数字化革命的历史机遇，科学部署网络强国、数字中国建设，为我国数据治理基础制度建设指明了方向、提出了要求，下一步应逐步落实国家数据基础制度的顶层设计，建立促进数据要素作用发挥的配套政策体系，着力构建完善的政策指导和制度支撑体系，针对数据治理建设中的基础性、机制性障碍，出台相应的指导意见、标准规范，调整与当前数据治理不相适应的制度安排。

　　02建立统筹有力、统分适度的全局性协调机制

　　国家层面应建立全局性数据治理统筹协调机制，各地各部门应充分发挥本级数据治理统筹协调机制的作用，协调解决好数据治理过程中涉及全局性、根本性的问题。保障国家数据治理政策的有效性、协调性，充分调动中央与地方数据治理的积极性，高效配置全国数据资源，为数据的横向与纵向流通提供制度保障。

　　03鼓励制度创新，推进示范应用

　　各地数据治理正在如火如荼地开展中，围绕相关基础制度建设既有先行先试经验，也暴露出不少问题。以需求为导向、以应用促发展，研究归纳近几年地方发展经验，在数据要素化改革不充分的地区和领域予以推广，进一步创新数据要素市场发展模式。同时，为进一步完善数据治理制度，加大先行先试力度，创新试点示范内容，分地区、分领域、分批次开展试点，加强建设方向引导，制定考核评估制度，将建设成效好的地方作为典型案例，辐射带动区域与行业发展。

     （四）构建公共数据授权运营体制机制

　　01完善治理结构，促进公共数据资源开发利用

　　兼顾公共数据的开发利用和安全保护，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。其中，数据管理机构代表政府对公共数据进行管理，对参与数据治理的企业和个人实施监管，推动落实网络安全、数据安全、个人信息保护等相关要求；公共部门作为数据的提供者和使用者，应遵守数据治理的各项规则和要求，保证数据质量、提出数据需求；数据运营商、研究支撑机构、数据交易机构等是公共数据运营过程中的重要主体，会接触到大量的数据，为此政府应在运营中拥有主导权。

　　02明确授权规则，保障运营活动的有序开展

　　通过引入数据运营主体，在确保安全可控的前提下尽可能地调动市场主体的参与积极性。从授权对象上看，公共数据属于公共资源范畴，政府应优先将公共数据作为出资交由国有企业运营，在保障安全的前提下充分释放数据价值。从授权范围上看，按照行业、区域、场景等维度予以明确的数据授权，限定数据运营主体的被授权范围，是兼顾发展与安全的必然选择。从定价方式上看，应结合公共数据的用途进行选择。

　　03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，为公共数据的安全、高效流转提供支撑。另一方面，创新运营中的数据流通模式，实现原始数据与数据应用“解耦”，破解安全与流通对立难题，支撑数据价值的释放。

　　04完善相关制度体系，破解公共数据要素化难题

　　坚持系统观念是数据要素治理的重要原则，也是建立有关公共数据授权运营制度体系的重要前提条件。在全国一体化政务大数据体系建设的背景下，通过相关制度规则的完善，消除政务数据整合汇聚、共享交换、跨机构流程优化等方面存在的障碍，面向数据要素市场发展需求，通过制度规则安排重点解决公共数据向第三方授权、运营主体选择、公共数据向市场流通、运营监管等方面面临的难题，统筹数据技术标准、管理规范与运营监督，强化公共部门数据要素治理能力。

　　五、小结

　　我国数据治理体系不断完善、成效显著，在国家与地方丰富的实践经验下，通过将数据作为关键生产要素，着力加快数据基础制度建设，推动数据的确权、定价、流通，以及数据要素的市场化配置，进而促进经济社会高质量发展。下一步应将数据要素化与数据要素价值实现目标置于数据治理过程中，基于数据治理现实需求和实践积累，以公共数据治理为抓手，推动数据基础制度的建设与完善，探索破解数据确权、配置和流通难题的中国方案。构建兼顾工具维度与价值维度的数据治理体系，是激活数据要素潜能、做强做优做大数字经济、增强经济发展新动能、构筑国家竞争新优势的必然选择。

　　参考文献

　　[1] 何俊、刘燕、邓飞:《数据要素概论及案例分析》，科学出版社，2022，第 29 页。

　　[2] 张绍华、潘蓉、宗宇伟：《大数据治理与服务》，上海科学技术出版社，2016，第 41 页。[3] 梅宏:《数据治理之论》，中国人民大学出版社，2020，第 131 页。[4] 《国务院办公厅关于印发全国一体化政务大数据体系建设指南的通知》(国办函[2022]102号)，http://www.gov.cn/zhengce/content/2022-10/28/content_5722322.htm，2022年10月28日。[5] 清华大学公共管理学院、中国电子信息行业联合会:《中国政务数据治理发展报告（2021年）》，2020 年12 月。[6] 复旦大学数字与移动治理实验室:《中国地方政府数据开放报告--省域指数（2022年度）》，2022年1月。[7] 数据来源于国家数据共享交换平台。

　　清华大学人工智能国际治理研究院（Institute for AI International Governance, Tsinghua University，THU I-AIIG）是2020年4月由清华大学成立的校级科研机构。依托清华大学在人工智能与国际治理方面的已有积累和跨学科优势，研究院面向人工智能国际治理重大理论问题及政策需求开展研究，致力于提升清华在该领域的全球学术影响力和政策引领作用，为中国积极参与人工智能国际治理提供智力支撑。

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