作者简介：段盛华，北京大学光华管理学院博士后流动站和深圳证券交易所博士后工作站博士后研究员，主要研究方向：治理创新、信息化战略与规划等; *于凤霞，高级经济师，国家信息中心信息化和产业发展部分享经济处处长，分享经济研究中心副主任，主要研究方向：治理创新、共享经济、数字经济、信息化战略与规划等; 关乐宁，国家信息中心信息化和产业发展部研究实习员，研究方向：政府治理、数字经济、共享经济等。

文献来源：《电子政务》杂志2020年第9期。

摘要：通过梳理传统治理模式在数据时代的不适应性，并结合近年来我国的创新实践，提出了数据时代政府治理新模式：以服务型政府为理念、以数据开放共享为路径，由包括政府、企业、社会组织等多方参与的协同治理体系。政府部门间的数据开放共享使得各部门在不打破专业分工的情况下，通过数据资源互联互通实现业务协同，为政府科学决策和宏观管理提供支撑；政府数据向社会的开放共享将极大地提高其他社会主体的内生治理效率，激发社会创新活力；包括平台企业在内的社会主体在发展中积累的数据，具有不同于政府数据的优势，这些社会主体向政府部门的数据开放共享，也是政府治理不可或缺的支撑。 

关键词：政府治理; 数据开放; 数据共享; 数据治理; 协同治理

随着现代信息技术在经济社会各领域广泛应用，数据作为最具时代特征新生产要素的重要变化，对提高生产效率的乘数作用日益凸现。十九届四中全会首次将数据增列为生产要素，要求建立健全由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。我国第一份关于要素市场化配置的文件《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中，将数据与传统的土地、劳动力、资本、技术等要素并列，作为一种新型生产要素写入文件，强调要加快培育数据要素市场。数据对于社会变革的作用，不仅仅是作为一种先进的技术工具，更是成为了人类社会运行的基本规则，成为管理、分类、约束乃至决定整个社会的重要因素。在此情况下，如何充分释放数据价值，并建立起适应数据时代的治理体系，将成为政府治理研究的重中之重。不同主体的数据开放共享，既是数据时代实现政府治理创新的前提，也是充分释放数据价值的关键。

一、数据时代政府治理研究综述

治理（governance)是指或公或私的机构和个人经营管理相同事务的诸多方式的总和。政府治理通常指政府行政系统作为治理主体，对社会公共事务的治理，通常包括三个方面的内容：政府对自身的内部管理、对经济和市场的治理以及对社会公共事务的管理等。每一种政府治理理论都是建立在当时社会生产力发展基础上的，如基于工业经济基础的传统公共行政理论和新公共管理理论。互联网技术广泛应用后，工业时代治理理论的不适应性日益凸显，治理理论领域也随之出现了诸多创新理论。

在工业经济时代，“市场的要素是秩序、可预测性、稳定性和可靠性”。官僚制组织就是适应这样的生产力水平和市场要求建立起来的，政府作为工业化时代官僚组织的典型代表，“一直是在控制不确定性中成长起来的，甚至官僚制组织的构建以及政府全部控制技术的发明，都从属于控制不确定性的目的”。但“在走向后工业社会的过程中，秩序、可预测性、稳定性和可靠性都不再存在，取而代之的是复杂性、不确定性和风险”。现代信息技术的广泛应用既加剧了这种不确定性和复杂性，也“赋予社会以动态性的治理能力，能够适应高度复杂性和高度不确定性条件下的治理以及社会生活要求”。正是在这种背景下，近年来学者们提出了一系列政府治理创新理论。如西方学者提出的“数字治理”“网络化治理”“整体性治理”等，中国学者在对西方学者理论进行本土化阐释的同时，也提出了循数治理、智能治理、智慧治理等。总体上看，近年来学者们关于数据时代政府治理创新的研究重点围绕三个方面展开：数据时代政府治理的内涵、传统治理模式在数据时代的不适应性、政府治理如何创新。

关于政府治理内涵。数据时代的政府治理应当包括两个层面：一是“关于数据的治理”(governance of data)，即随着数据量的不断增加，数据价值的日益凸显，将数据本身作为政府治理的对象。这既包括政府机构内部数据的治理，也包括政府为履行社会公共事务的治理职能，对自身、市场和社会中的数据资源和数据行为的治理。具体来看，数据的收集整合、开发利用、管理应用及相关的数据安全保护、数据权利建构、数据伦理、数据及数字技术的治理规则都是政府进行数据治理的重要任务，也是理论界研究和关注的重点，此外，政府治理还包含对数据产业、数据经济以及整个社会数据化过程中的治理。二是“基于数据的治理”(governance by data)，即将数据作为公共政策发展与创新的新环境，将数据挖掘和利用作为政府进行宏观经济管理、履行社会公共管理职能等的重要工具。这方面的研究主要从两大视角展开：一是内部视角，即着重于分析如何充分利用数据实现政府组织体系、公共服务、宏观调控、市场监管等方面的创新；二是外部视角，强调政府通过加强与一般民众、社会组织、市场主体的互动，建立开放政府、智慧政府、回应政府、濡化政府等。

关于传统治理模式在数据时代的不适应性。科层制体系下的政府是一种以“分部-分层”“集权-统一”“指挥-服从”等为特征的组织形态，强调条块分割、各司其职，权力分层、职位分级等，在工业时代能有效保证组织的稳定性和效率。在数据时代，随着社会生产力水平的快速提升，人们对于公共服务的数量需求和质量要求、对美好生活的需求也与日俱增，各级政府及其所属部门的公共服务供给及其有效性，超越了原有部门职责和能力的范围，各类跨地区、跨部门的公共服务供给问题交叠丛生，传统治理体系下“碎片化治理”和“机构裂化”问题突出。在政府与社会的关系中，传统政府治理模式呈现出一元主导的特征，政府在国家机器中处于绝对的中心统治地位。政府占据了社会上的绝大多数数据及资源，掌控了社会中绝大多数公共问题的判断与处理，并成为公共产品与服务的唯一供给者，其他治理主体话语权低、参与意识薄弱、合作能力差。互联网的本质是连接，这样的连接使得社会由传统的单一中心模式，走向“多中心时代”。政府在各个领域的垄断性控制地位正在被逐渐打破，一元主导的治理模式受到巨大冲击。

关于政府治理的创新路径。数据时代的政府治理，首先需要理念层面的创新，要将现代技术和人本主义高度结合，进行智能化治理、智慧化服务。在组织层面，政府需要依托数字技术，对现有的组织结构、运行方式、行政流程等进行重组和再造，要着力拉平上下级政府之间的科层等级，打破横亘在纵向科层制与横向分工合作之间的体制壁垒，着力推动形成扁平化的政府组织结构。在处理与社会的关系中，政府需从一元主导走向多元共治，从封闭式治理走向开放型治理。

政府治理的这些创新理论，一方面是从工具视角，探讨数据及数据技术在政府治理中的作用；另一方面是从社会视角，启迪人们在数据改变社会环境的情况下，需要从一元主导走向多元共治。目前已有研究对实现上述目标的作用机理鲜有进一步的深入探讨，即如何更好地发挥数据作用，如何实现社会多主体的共同参与。本文是从数据共享的视角出发，探讨如何通过政府、企业等不同主体之间的数据开放共享，进一步释放数据价值，并使得整个社会形成一个紧密协作的有机整体，促进整个社会治理系统的优化。

二、数据时代的政府治理新体系

纵观历史发展，每一次重要的科学发现和技术革新都带来社会生产力的飞跃和经济基础的变化，继而引起生产关系和上层建筑的变革，由此推动整个社会形态的不断演变，并进而改变国家或政府的治理方式。数据使得人类社会的思维模式、行为习惯、组织形态发生巨大变化，传统的产业发展从以企业为中心向以消费者为中心转变，以用户为核心的发展理念、个性化定制的生产方式、分众式的营销传播成为新的趋势；组织模式形态从惯于处理确定性事件的静态向快速应对不确定性的动态转变，弹性组织、跨界组织、无边界组织、虚拟组织等不断涌现；传统的管理决策正在从以管理流程为主的线性范式逐渐向以数据为中心的新型扁平化互动范式转变，管理决策中各参与方的角色和相关信息流向更趋于多元和交互。这种变革，体现在政府治理领域则是政府、企业、社会组织和公民等行为主体的行为模式及其关系也发生了巨大变化，并由此引发了治理理念、治理主体和治理路径的全面重构。适应数据时代要求的政府治理新体系是以服务型政府为理念、以数据开放共享为路径，由包括政府、企业、社会组织等多方参与的协同治理体系（参见图1）。

（一）治理理念：建设服务型政府

任何一种政府治理理论都有其核心治理理念，在此基础上提出一系列治理原则。如传统公共管理理论提出的“科层制政府”，新公共管理理论强调的“企业家政府”。在我国经济社会发展进入新时代的当下，“服务型政府”是政府治理的核心理念，“以人民为中心”是其基本要求。

工业社会首要关注价值，往往为了货币而忽视了人存在的意义；信息社会则专注于人本身，最大的改变就是通过数据，把人类一般还原为人类个别。正如企业以用户为中心的经营思维，政府治理需要坚持“以人民为中心”的价值理念：一是体现在聚焦个体价值，从工业社会的通用型、标准化、注重专业性效率的服务方式，转向数据时代精准化、个性化、注重多样性效率的服务方式；二是体现致力于满足人民对美好生活的需要，并以此为治理目标，持续改进经济调节和市场监管方式方法，更加注重完善社会管理和公共服务，提高公共服务供给的质量、水平和均衡度，使得发展成果为全民共享；三是体现在重视企业组织等其他主体的内生治理作用，充分发挥公众的主体作用，政府治理从管理走向赋能，从一元主导走向多元共治。

（二）治理主体：多方参与的协同共治

进入数据时代，建立在低度复杂性和低度不确定性的工业经济基础上的官僚型政府组织，在有效满足社会公共产品与公共服务需求方面的不足更加凸显。平台企业、其他社会组织等社会主体因其掌握大量的数据信息，并具有市场灵活性，可以在政府公共产品与公共服务供给不足的领域形成补充。

在多元协同的治理体系中，政府的作用在于“更多地关注在多元社会治理主体之间进行协调，给予制度供给而不是实施社会控制，以求促进多元社会治理主体所提供的公共服务相互补充、相互支持并联为一个有机的系统化整体”。这也是我国服务型政府建设的基本要求。政府需要建立必要的法律法规和制度保障，从优化市场准入条件、维护市场公平、推进社会信用体系建设等方面营造良好营商环境，为新业态新模式创新提供良好的制度土壤。通过有效的激励和约束制度设计，明确各主体的权责边界，促使平台企业对参与用户进行有效的监督与管理。在具有不同目标和利益诉求的参与主体之间建立利益协商机制，以取得“最大公约数”，科学合理地化解和解决利益差异化所产生的纠纷与冲突。

平台企业也是数据时代政府治理的重要参与方。平台不同于传统意义上的企业，既是一个企业同时也在构建一个交易市场。这个市场上的经营环境越好，平台对于卖家的吸引力越大，平台上的卖方越多，相应地就会吸引更多的买方参与，平台规模和交易扩张就会走向良性循环，反之亦然。从这个角度看，平台企业都具有主动进行平台治理的内在动因。因此在实践中，平台企业都重视采取措施加强对平台内的经营者和用户行为的监管，以营造更好的交易环境，不断提高平台的吸引力。平台企业在其发展中逐步建立起一套用以规范平台内经营者和参与用户的规则体系，即平台的内生监管体系，通常会涉及到经营者信息核验、产品和服务质量、网络和数据安全保障、信用管理、风险控制等多个方面。这些规则和制度是政府监管的重要补充。平台自身治理的完善，也将为其生态内的组织与成员创造综合价值与共享价值，通过自身可持续商业生态圈的构建最终为社会生态圈创造共益价值。

平台内生治理体系既是平台企业不断优化内部经营环境、提高平台竞争力的主动选择，也是其满足政府监管要求、实现合规化发展和履行平台责任的被动行为。平台型企业兼具产品意义上的“经济人”角色与连接社会场域的“社会人”角色，需要引导与满足平台生态内组织成员的社会责任期望，并对平台商业生态圈内组织成员的经济性与社会性行为进行监督与治理。我国《电子商务法》明确规定了电商平台对关系消费者生命健康的商品或者服务，应当对平台内经营者的资质资格尽审核义务，及对消费者尽到安全保障义务。以在线住宿平台为例，平台企业重点从保障交易安全、信息安全、财产安全、隐私安全等入手，为用户提供“住得更安全”的支撑服务，体现在信息验真、在线交易、入住保障、安全保险、信用记录和双向评价等多个方面，基本覆盖了选房、交易、入住、退租、评价的全流程（参见图2）。如在身份验证方面，平台要对房源进行实地探访、现场拍照，保证房源真实存在并与描述相符，还会对房东本人的照片、手机号、身份证、银行卡进行人工审核，同时会保护好其个人隐私；在房客入住前也会对入住者进行相应的审核，确保双向安全。在信用记录方面，各大平台不仅建立了基于自身交易信息的评价系统，通过双向打分、点评等机制，将信用记录与房源排名、优先权益挂钩；还通过与第三方信用机构合作，根据信用水平为用户提供免押金、快速审核等服务。

以行业协会为代表的社会组织也是政府治理体系的组成部分。尤其是在新业态发展初期，实践模式尚处于探索期，制度建设相对落后于实践步伐，这符合人类一般认识规律。在这个过程中，社会组织能够在加强行业自律和标准化建设，引导和督促企业规范经营、消费者权益保护等方面发挥重要作用。即便是对于发展相对成熟的行业，社会组织的作用也不容忽视。一是能够制定行业规范，在立法难以跟上实践创新的情况下，牵头引领行业自查自律；二是能以第三方机构的身份参与治理与监督，在企业之间、企业用户之间进行纠纷调解、矛盾处理；三是能够起到政府与企业之间沟通桥梁的作用，向政府表达企业利益诉求。

（三）治理路径：不同治理主体间的数据开放共享

治理能力的发挥需要依靠其权力，迈克尔·曼将国家权力划分为专断性权力和基础性权力，专断性权力是指国家通过强制力自上而下地把国家意志转变为现实政策；基础性权力则是通过各种基础设施和后勤技术的支持实现国家的目标。现代化国家需要着重增强其基础性权力[33]，这实际上也是“服务型政府”而非“管制型政府”理念的体现。在当今时代，数据已经成为新的“基础性权力”，亦即新的基础设施，在提升政府治理效能、激发其他主体内生活力等方面具有重要价值。数据“基础性权力”的构建与其价值的释放有赖于不同主体之间数据的共享与流动，这是由数据的本质特点所决定的。首先，数据具有消费非排他性、收益非竞争性的公用品属性，个体的数据利用并不排斥他人利用、个体的收益并不排除或降低他人的数据利用和收益，数据流通与共享的成本较低；其次，数据具有规模经济特征，虽然数据的产生通常需要较高的成本投入，但其复制和传播的成本较低，几乎不产生边际成本，且重复使用可以使单位数据的边际成本不断降低，甚至趋近于零；第三，“大”数据才能发挥出更好价值，数据之和的价值将大于数据价值之和，数据价值密度本身相对较低，只有大规模、高维度、及时性很强的“大数据”才能有效发挥经济价值。

具体来看，这一路径包含既有所区别又密切联系的两个方面：一是政府部门之间的数据开放共享（government to government,G2G）；二是政府部门与社会（government to society,G2S），包括企业和各种社会组织之间的数据开放和共享（参见图3）。

三、政府部门间的数据开放共享

Klievink和Janssen从组织变革的角度提出，以数字政府系统为基础的协同型政府建设经历“火炉管”式组织、整合化、全国性入口、组织间整合以及需求驱动的协同型政府五个发展阶段[34]。越往高级阶段发展的政府形态，越需要以公众需求为导向，越需要政府部门的协同性和整体性，这其实也是“服务型政府”理念的体现。传统的政府形态是以政府为中心，无论是组织设计还是公众服务方面都是以方便政府内部管理为原则，而服务型政府是以公众为中心，以人民满意为导向。这要求部门面向公众的服务流程应从“碎片化”走向“一站式”，组织结构应从“条块分割”走向“协同合作”，建设以数据共享为基础的数字化大平台是实现这一目标的重要路径。

（一）结构优化：基于数据的整体性政府

基于传统治理体系下“碎片化治理”和“机构裂化”问题突出的困境，西方学者佩里·希克斯等提出了整体性治理理论，强调机构之间的合作、协调和整合，通过对中央和地方组织的纵向层级整合协商解决跨域议题；将各个部门及具有同类功能的治理主体进行横向整合，形成高效化的整体政府运行网络。数字化大平台则是形成“整体性政府”组织结构的实践路径，通过数据资源的互联互通，打造高效协同的应用业务平台，使得不同政府部门能够在统一的平台上，按照统一的规范标准实现业务系统需求，在不打破政府行业管理专业分工结构的情况下，实现数字化领域的组织边界突破，为政府在复杂条件下进行科学决策和宏观经济管理提供支撑。我国近几年大力推进的政务数据共享实践充分反映了这一点，使得政府部门能在一定的规制下，以需求为导向，调动使用与业务相关的所有数据。其具体作用机理是：将发改、市监、税务、卫健等不同政府部门之间的数据汇聚到数据共享平台，形成包含基础数据库和主题数据库的数据资源体系；在公共数据集中汇聚的基础上，充分借助大数据、人工智能等先进技术手段，进行数据整合和分析，发掘数据规律，可视化合成数据结果，并进行智能化或半智能化的辅助决策；输出政府宏观经济调节、市场监管、社会管理和公共服务的数字化应用，形成“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的决策与管理机制（参见图4）。

这一机制对于激活数据价值、提升政府治理效能具有重要意义。首先，政府职能部门能够方便、及时、准确地获取与本部门业务相关的数据，降低了与其他部门的沟通合作成本及数据重复采集成本；其次，通过不同数据的关联打通，将释放出“数据之和价值大于价值之和”的规模效应，提升数据分析的准确性、预测性水平，进一步提高政府治理的科学性、前瞻性；最后，通过数据的互联互通，将保证基础决策数据的准确性、统一性、完整性，将使来自于不同部门的决策形成一个有机整体，促进不同决策的协调性、互补性，“虽然‘政出多门’，但能够‘殊途同归’”。另外，以数据共享促进业务协同事实上也是倒逼政府机构改革的一种体现，是在保持审批与监管协调有序的情况下，实现各个部门审批权的物理集中和标准化统筹管理，摒弃了权力完全分散化、碎片化带来的行政效率低下，促进了政府机制由权力分散向系统整合的嬗变。

（二）流程再造：以公众为中心的无缝隙服务

政府流程再造是西方各国“政府再造运动”的核心内容之一，是指在引入现代企业业务流程再造理念和方法的基础上，以公众需求为核心，对政府部门原有组织机构、服务流程进行全面、彻底的重组，形成政府组织内部决策、执行、监督的有机联系和互动，使公共产品或服务更能取得社会公众的认可和满意。林登提出了“无缝隙政府”的概念，是将政府的“串联式”业务流程，变成直接面向公众的“并联式”业务流程。近年来我国大力推进的“最多跑一次”改革正是这一理念的具体体现：传统政府的服务流程是部门独立、科室分开，公众要申请办理社会事务时必须来回奔波于不同部门与科室之间。但在“最多跑一次”的流程再造和改革中，通过对不同政府部门数据的整合，并按照应用导向、需求导向为项目建设原则，使得公众通过一个窗口、乃至在线上一个应用（App）入口就可享受全流程的公共服务。如浙江省衢州市将不同部门数据接入了政务服务网，将原来隶属于32个部门的1059项审批事项划分为投资项目审批、企业注册登记、不动产交易登记、公积金服务、公安服务、其他综合业务等六大板块，实现政务服务从以政府供给为中心走向以公众需求为中心。以公积金服务为例，该政务服务网通过人口信息、婚姻登记、个人未履行生效判决、不动产、社保、国地税等信息的打通，达到了事项办理无需证明的效果。

随着技术的进步，基于政务数据整合的“无缝隙服务”正在向更高层级形态演进，从“以公众为中心”向“以每个人为中心”转变，从提供大众化的通用型服务向提供个性化的精准化服务转变。在政务服务应用端，基于不同政府部门之间的数据整合，再结合用户的注册信息、事项办理的历史记录等，即可主动识别、深度挖掘、精准量化和提前预判个体需求，并向不同用户推送不同的服务列表及相关政策信息，逐步实现从“人找服务”的被动式搜寻向“服务找人”的主动式提供演进。

四、政府与社会之间的数据开放共享

从政府与社会的外部治理来看，公共数据开放及平台企业与政府之间的数据开放共享是数据时代提升政府治理水平的必不可少的两大关键，也是实现多元协同治理体系的重要路径。通过政府与公民、企业之间的良好合作来管理公共事务，打破政府权威惯于自上而下地对社会公共事务实行单一向度管理的权力运行方式，是国家权力向社会回归的还政于民过程，也可以有效弥补社会资源配置中市场的失效和政府的失灵，促使公共利益聚合最大化、社会资源配置最优化，也使得数据价值最大化，释放数据生产力的巨大潜能。从实践层面看，在各社会主体之中，政府在行政过程中掌握了丰富的公共数据，平台企业也在运营中积累了海量数据，这两方成为尤其重要的数据提供者；公民、社会组织更多仅仅是扮演了数据利用者的角色，所以本部分关于社会向政府的数据开放共享是以平台企业作为重点论述对象。

（一）政府公共数据开放共享

政府公共数据向社会的开放与共享不仅是一种数据的流动，也是知识和权利的流动，是贯彻“服务型政府”理念的重要体现。政府及相关公共部门在其日常活动中生成、采集和保存了大量与公众的生产生活息息相关的数据，是一个国家最主要的数据生产和保有者，而“作为公共财产的政府数据，本质上属于人民，应该在保障国家安全、个人隐私和企业商业秘密的前提下，让这些数据回到人民群众中去。”从法理角度来看，公共数据开放可视为现有政府信息公开制度的自然延伸，并在具体机制上对接扩展，由此是一种政府法定义务而非单纯的公共服务。

政府公共数据的开放不仅在政治层面是对个体权利的保障，也将极大地提升其他主体的经济效益，尤其是对以数据为重要竞争力的平台企业具有巨大价值。以平台企业对入驻商家和用户进行资质审核为例，监管机构要求平台企业做到100%核对用户信息，但在缺乏与个人信用相关的身份信息、征信记录、犯罪记录等关键和权威信息的情况下，平台企业只能通过第三方机构购买相关数据，利用成本高且数据的真实性难以保障，政府数据开放将大大提高平台企业的运营效率。

对于其他社会主体而言，政府开放数据，不仅可以作用于自身的绩效改进，还将大大激发市场创新活力，提高参与社会治理、增加公共服务供给的能力。如在美国，根据国家交通统计局、气象局、联邦航空局等部门的开放数据，有数据使用者开发出“航班晚点预报”系统，比航空公司的正式通知提前6个小时，且准确率达到85%-90%。政府只是开放了数据而无需承担任何应用开发的费用，反而能达到更好的服务效果。

由此可见，政府的数据开放过程其实也是从管控走向赋能、从一元主导走向多元共治的过程。通过数据“基础性权力”的开放，使得平台企业、社会组织等成为重要的公共产品与服务供给者，政府的唯一性和垄断性被打破，“权力在管理以及整个社会治理过程中的作用也将被重新改写”。

（二）社会数据向政府的开放共享

在数据时代，每个人都是数据的提供者，同时也在数据的生成中获益。在社会各主体之中，公民的数据有的是主动提供和自觉产生，但更多的则是无意识生产或不自觉地提供。政府部门通过对公民行为数据的采集，并据此进行舆情监测、民意研判，便于政府依据公众的真实需求和偏好，来研判前期公共政策实施绩效，调整和优化现有决策，提高政府社会治理中的觉察力、回应力以及对于社会问题的治理能力。

平台企业的数据则成为政府数据的重要补充，政府公共数据具有权威性高、公信力强的特点，蕴藏着巨大价值，但也存在实时性不足的缺陷。平台企业的数据具有实时更新、能够反映企业和个人用户动态信息等特点，将成为政府实现高效治理不可或缺的支撑。如在宏观决策方面，美国利用搜索引擎平台谷歌上与事业相关的关键词，及时测定失业水平和失业趋势。德国的一项研究发现，基于某些关键词的预测比官方数据能更早显示失业趋势的变化。

在市场监管方面，上海的网约车监管平台接入了各企业的实时全量数据，与街面电子警察的抓拍视频相结合，对非法营运的网约车进行精准监管。被查处和清退的不合规车辆，在未取得双证前一旦再次接单，就能被监管平台的“双证比对”系统快速识别，并立即反馈给执法人员。

在社会管理尤其是应急管理方面，平台掌握的大量反映参与者状况、与用户安全有关的数据及时地与政府部门有效共享，也将极大地提升政府的应急响应能力、协同管理水平和服务效率。疫情期间，工信部通过协调中国移动、中国电信、中国联通三大运营商，利用手机大数据进行重点人群流动轨迹分析、追踪排查，并与各地有关部门进行数据共享，大大提升了精准防控水平。

（三）政府与社会的数据融合

无论政府的公共数据开放还是平台企业向政府的数据共享，都只是单向传输的基础阶段，未来双方之间的数据互动将会向更高层级的融合阶段演进。通过数据的互联互通来打破不同部门、不同组织的界限，使得任何人、任何机构、任何组织都能在面对共同问题的时候共享相关数据，并依据共享的数据及其整合分析进行决策，从而形成高效的社会治理网络。抗疫期间多个城市推出的“健康码”，其作用机制正是如此。健康码通过个人、企业、政府等不同主体数据的共享，整合了公共交通、医院诊疗、行为轨迹、家庭人口、个人职业等不同数据，生成了个人出入通行的电子凭证，面向政府、基层组织、企业、公民提供服务。健康码是在应用端由个人在线并提交填写姓名、健康信息、14天内是否接触过新冠肺炎确诊患者或疑似患者、出行行程等信息；再与整合了政府不同部门及运营商、互联网平台等企业数据的后台数据进行比对和核验，生成属于个人的二维码。居民只需一次填报即可应用于交通卡口、居住小区、工厂厂区以及公共管理和服务机构等多个核验场景，实现了一人一码、一码复用、一码通行，同时也在核验过程中完成了数据的二次采集、赋予了数据更多价值。健康码是不同主体数据共享的产物，其应用推广过程则体现了不同主体基于数据的协同治理。公民依此进行风险识别与自我管理，企业借此进行复工复产，大大降低了社会的合规成本；基层组织据此进行跨区域人员流动的精准管理，政府部门凭此进行即时疫情形势判断、差异化防控措施选择，打造了一个敏捷的“社会工程”。通过各主体的实时互动、动态协作，极大提高了高度流动性、复杂性、不确定性社会风险治理水平。

五、结语

总体来看，数据开放共享既是释放数据价值的现实需要，也是贯彻“服务型政府”理念、构建多元协同治理体系的重要支撑。但也应认识到，数据开放共享仅是推动政府治理创新的重要手段之一，至少在不远的未来，政府治理有大量的内容是不能靠数据共享，乃至数字化来完成的。因此，着重考虑数据驱动下的治理变革如何与传统治理实践相融合，如何使数据要素与其他要素紧密融合，以最终释放数字治理的全部潜力，将是实践和理论中需要进一步深入探讨的问题。除此之外，基于数据开放共享的协同治理体系之实现，还需要进一步深入研究，解决如下多方面的问题：如何通过制度的设计、权属的界定、利益的平衡来提升各主体的数据共享意愿；如何通过平台的搭建、标准的统一来缓解不同主体间多源业务系统和异构数据资源融合的障碍；如何在推进数据开放共享与保证数据安全、个人隐私之间取得平衡；等等。