中國大數據治理模式創新及其發展路徑研究

首先基于歷史邏輯的視角闡釋了我國大數據治理的歷史變遷、演化歷程和政策部署。繼而從思維困境、管理困境、法治困境三個層面剖析了我囯大數據治理當前面臨的藩籬。在充分借鑒發達囯家大數據治理過程中在法律保障、共享開放、質量管理等方面的成功經驗基礎上，提出了我國大數據治理的價值模型，進而從信息擴張、市場拉動、政府公信、績效評價和法律保障五個維度規劃了未來發展思路，以期對我國大數據治理有所益助。本研究為大數據治理困境提供了機理性的框架解釋，也拓展了大數據治理研究的分析路徑。

一、我國大數據治理發展現狀分析

(一)大數據治理的發展環境日益完善

據統計，政府掌握著社會上80%的信息資源。有鑒于此，從政府數據出發，審視大數據治理的歷史變遷更具有一般性意義。在我國，政府大數據治理起步于20世紀90年代，基本與國家的電子政務建設與發展同步進行。20年來，為強化國家各級政務部門大數據治理，國家電子政務主管部門和相關業務部門相繼出臺了多項大數據治理政策文件，圍繞統籌協調、網絡建設、信息共享、業務應用、安全保密、標準規范、法律法規和績效考核等領域做了全方位任務分解和實施部署(參見表1)。

表1 大數據治理相關政策對比分析

毋庸置疑，20多年來，中辦、國辦、國家發展與改革委、工信部、原國信辦等相關部門經過不懈努力，逐步明確了大數據治理的發展方向、重點領域、推進思路、組織體系、工作機制和保障措施，為大數據治理健康發展提供了強有力的制度保障，使我國大數據治理發展環境和領域生態得到持續改善，對發揮信息化建設效能起到了關鍵作用。近些年來國家在大數據治理方面的重點聚焦在網絡基礎設施、安全保密、業務應用和信息共享，開放數據的歷史任務亦提上日程，國發〔2015〕40號、國發〔2015〕50號和發改高技〔2017〕1449號分別做了相關要求。

(二)大數據治理的發展共識已經形成

大數據是新一輪信息技術革命與經濟社會發展融合的產物，深深地充斥了人類經濟社會的許多角落，其與云計算、物聯網等新技術相結合，正在迅疾并日益深刻地改變人們的生產生活方式。界內對大數據的作用、地位、意義等認識不斷深化和拓展，在全球信息化快速發展的大背景下，數據作為國家基礎性戰略資源的重要地位已得到社會普遍認可。國務院《促進大數據發展行動綱要》國發〔2015〕50號深刻認識到大數據正日益對全球生產、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力產生重要影響，數據作為基礎性資源、重要生產要素和新生創新動力的作用日益彰顯。

首先，大數據已經成為經濟增長的新引擎。囯家大數據戰略的實施，推動了大數據、互聯網、云計算與各行業、各領域深度融合和數字資源開發，大數據以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，深刻影響著社會分工協作的組織模式，在企業的決策、生產、營銷、渠道物流等各個環節發揮的支撐作用已經得以顯現。大數據將創新作為強勁新引擎，加速轉化新技術、新成果，選擇發展新業態、新模式，為經濟穩增長積蓄新動能，新興產業規模不斷擴大，新興產業要素不斷集聚，新興產業創新能力不斷提升，新興產業龍頭快速發展。深化大數據應用已成為維護穩增長、促改革、調結構、惠民生的內在需要。

其次，大數據已經成社會變革的新動力。作為21世紀的"鉆石礦"，大數據帶來的社會變革是小數據無法比擬的，大數據已被認為是社會第四生產要素，深刻改變著社會發展格局，是驅動社會變革和創新的新動力。大數據時代的社會運行特點及規律體現在兩個方面。一是萬物皆可數據化。2011年，麥肯錫公司對全世界大數據的分布作了一個研究和統計，中國2010年新增的數據量約為250PB，歐洲約為2000PB，美國約為3500PB。物聯網、互聯網、移動互聯網是大數據的重要來源。目前，eBay的分析平臺每天處理的數據量高達100PB，超過了納斯達克交易所每天的數據處理量。二是社會運行機理的可模擬化。全量數據突破了傳統信息技術和數據收集"只見樹木不見森林"的局限，為社會發展軌跡和演化規律進行精準模擬和對未來發展走勢作出科學預測。大數據已經在智慧城市、應急管理、輿情監測、社會治理等方面開展了深入應用。

再次，大數據已經成為政府治理的新支撐。大數據已經在"智能化"地重新塑造著政府治理模式，被認為是繼互聯網革命之后又一次技術革命和政府治理現代化的重要推動力量。技術變革既可以帶給政府治理手段的創新，也可能推動治理機制的創新，最終變革政府治理范式彌。大數據重塑著整體政府的運作機制。整體性治理模式(holistic governance)是在對新公共管理批評基礎上發展起來的。大數據已經對政府的決策機制、治理模式和工作方式均產生了深刻的影響，有助于打破政府信息孤島和業務藩籬，打造縱橫貫通、上下聯動、內外協同的整體性治理大格局。建設服務型政府也不能缺少大數據的支撐，其大幅提升政府提供公共產品和公共服務的質量和效益，重塑公眾對對政府的信任，避免政府陷入"塔西佗陷阱"。

(三)大數據治理推進路徑日益清晰

首先，國家層面強化頂層設計。大數據治理已經成為國家意志，黨中央國務院注重大數據治理體系的前后銜接性，打出一系列組合拳，把大數據上升至國家戰略，與行業發展深度融合，大數據治理模式、機制、體系和生態初步形成(參見表2)。

表2國家層面有關大數據治理相關文件部署

其次，各地區各部門注重協同推進大數據管理機構在近年如雨后春筍般涌現。2014年2月廣東省大數據管理局成立，拉開了全國大數據局成立的帷幕，截至2017年6月中衛市云計算和大數據發展服務局設立，全國已經成立12家大數據管理機構。從級別上看，主要分為正廳級(如貴州省大數據管理局)、副廳級(如蘭州市大數據管理局)、正處級(如銀川市大數據管理服務局，全國第一家省會城市成立)和副處級。大數據管理機構主要職能主要定位在大數據發展戰略、規劃和產業政策、相關地方性法規、規章草案、地方性行業技術規范和標準等方面。此外，大數據治理需要發展規劃的有力保障。2015年是大數據政策頂層設計年，2016年是大數據政策部署細化部署年，2017年是大數據政策落地年。國務院部門和地方政府出臺了一系列建設方案、指導意見、發展規劃、行動計劃等行業和地方政策有力推進著國家文件部署落地實施(參見表3)。

表3部分國務院部門和地方出臺的行業政策(示例)

加快大數據與地區經濟社會發展深度融合的步伐是大數據治理的重要環節。我國的大數據發展勢頭迅猛，正加速融入經濟社會各個領域。國家級大數據綜合試驗區加快推進，2015年9月，貴州啟動全國首個大數據綜合試驗區建設工作?？鐓^域類綜試區(京津冀、珠江三角洲)，區域示范類綜試區(上海、河南、重慶、沈陽)，大數據基礎設施統籌發展類綜試區(內蒙古)建設成效顯著，京津冀三地將在"十三五"期間共建大數據綜合試驗區。很顯然，這些舉措將為有效打破數據資源壁壘、強化基礎設施統籌，推動相關制度創新和技術創新，提升政府治理能力，推動經濟轉型升級提供重要支撐。

二、影響我國大數據治理的瓶頸障礙

大數據時代的到來為推動信息共享、部門協同、社會治理、科學決策提供了千載難逢的發展機遇，但同時也會遇到許多新的問題與挑戰，阻礙了我國經濟社會發展和政府治理模式的轉型升級。

(一)思維困境

所謂大數據思維，就是一切以數據為中心的思維模式，即從大數據出發研究問題，從海量數據中剖析問題、理解問題、解決問題，用數據來管理經濟社會活動，用數據來進行科學決策。大數據思維是這個時代對每一個人、每一個組織機構提出的要求。正如美國諺語所言，"除了上帝，任何人都必須用數據來說話"。數據是科學的度量，人們不能漠視數據。數據治理的前提是樹立正確的大數據觀。但由于受傳統管理行為、思想觀念、行為模式的影響，人們對大數據的思維認識仍存在許多誤區，亟需一一厘清。

首先，大數據是數據資源，奧巴馬政府甚至將大數據定義為"未來的新石油"，是21世紀人類最寶貴的財富，由此可見大數據作為戰略資源的重要性。其次，大數據是一種技術和方法，有人將它稱為繼實驗科學、理論科學和計算科學之后的第四種科學研究模式。早在1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒(Alvin Toffler)便在《第三次浪潮》一書中，熱情地將大數據贊頌為"第三次浪的華彩樂章"。再次，大數據是一門新興科學。如經濟學、政治學、社會學、信息學一樣，大數據也是一門基礎學科。雖然在科學研究方面，大數據還沒有形成嚴密的理論基礎和邏輯體系，但是，作為一門萌芽學科，大數據正在從應用實踐領域逐步形成自身的范式、理論、方法和標準。此外，中國科學院院士李國杰等指出，大數據科學作為一個橫跨信息科學、社會科學、網絡科學、系統科學、心理學、經濟學等諸多領域的新興交叉學科方向正在逐步形成。

由此，從統計學角度而言，大數據對抽樣方式造成了巨大沖擊，傳統的研究模式已經難以為繼，比如公眾對政府統計部門公布的物價指數和基尼系數引發的懷疑正如舍恩伯格和肯尼思·庫克耶所言，隨機采樣方法具有與生倶來的缺陷：一是采樣的隨機性實現難度大，二是不適用考察子類別情況，三是采樣忽略了細節考察，四是調查結果缺乏延展性，五是難以用于奇異值分析。從信息技術角度來看，傳統數據挖掘方法已不再適應日新月異的數據環境，數據采集、數據存儲、數據分析以及可視化等諸多方面捉襟見肘，由此需要設計適合大數據分析的數據倉庫架構。從思維邏輯審視，大數據對傳統的因果關系帶來了顛覆性的挑戰。統計學家納特·西爾弗在其《信號和噪聲》中認為：大數據中大多數都是不相干的噪音。除非有很好的技術信息進行過濾和處理，否則將惹上麻煩。舍恩伯格等在《大數據時代》一書中指出，沒有必要非得知道現象背后的原因，而是要讓數據自己發聲。他們認為，相關關系能夠幫助我們更好地了解這個世界。該作者甚至大膽預言，大數據的核心將會是基于相關關系分析法上的預測，進而提出"大數據三原則"：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。

(二)管理困境

傳統管理模式和組織架構給跨部門、跨層級、跨區域的數據共享帶來了實際困難，這是大數據治理面臨的最大挑戰。當前，80%的數據資源掌握在政府部門，應該說，撬動政府數據治理是發揮數據效力的關鍵。遺憾的是，長期以來，我國政府組織架構是中央-省-地-縣-鄉五級，加上一些副省級城市，行政層級長達六級，造成了政府各職能部門垂直互動難，中間經過層級越多，信息傳遞速度越慢，信息被過濾和扭曲的可能性就越大。此外，我國目前尚未對信息資源的歸屬、采集、整合、開發、利用等權、責、利做出制度化安排，信息資源部門化，部門資源利益化現象普遍存在，給數據資源的共享協同架設了難以逾越的屏障，加劇了信息資源分割和壟斷，阻礙了政府信息資源有效整合和綜合應用。囯家電子政務內網尚未完全建成。國家電子政務外網省級、地市級、縣級、鄉鎮街道覆蓋率分別達到100%、94.3%、83.5%和33.6%，現有外網承載各級政務部門的社會管理和公共服務業務系統較少，僅包括國家應急平臺系統、監察部糾風業務系統等10個部委的12項業務應用系統。此外，由于歷史原因，大量業務專網廣泛存在且互相隔離，中央的38個部門的80多個政務專網中，橫向交互率僅有0.1%，基本上都是信息孤島。我國目前電子政務網絡內網、外網和專網"三網并存"的格局給跨網的信息資源共享和數據開放設置了天然屏障。

數據開放給大數據治理提出了新挑戰。如果沒有信息的開放，大數據將是無源之水?！吨袊胤秸當祿_放平臺報告》顯示，截止2017年6月，全國19個地方政府推出數據開放平臺。表3從國家部委、省、市、縣四個維度，對我國政府數據開放進展情況進行比較分析。

表3我國數據開放存在的問題統計

注：以上數據截止時間為2017年9月7日。

表3表明，雖然數據開放目前已經取得了一定進展，但中央層面，缺乏國家級統一開放平臺，中央部門數據開放步履維艱。地方層面，很多地方已開始數據開放的嘗試，但總體而言開放深度和廣度均有限，社會關注度較低，格式大多單一，僅南海區采用XLS等6種格式。整體來看，可機讀性較差，開放授權程度較低，更新周期大多數未公布，數據鮮活性得不到有效保證。此外，關于大數據方面的地方性法規出臺進展緩慢。到目前為止，除貴陽已于2017年4月頒布全國首部政府數據共享開放地方性法規外，其他地區尚無公開報道。

(三)法治困境

法治思維是倡導理性之治、動態之治和合法之治的思維，是數據治理順利推進的有力保障。我國政府數據共享、信息公開和數據開放等方面的法律法規長期滯后。我國于2005年和2007年先后頒布《中華人民共和國電子簽名法》《中華人民共和國政府信息公開條例》，對推動政府部門數據共享和業務協同起到了一定推動作用，但電子印章、電子證照、數據權益歸屬、數據交易等相關法律法規尚未出臺，阻礙了數據在部門間的互信互認互通，影響了垮部門、跨層級、跨區域業務開展。主要表現在以下三個方面。

一是大數據一致性和共識性得不到有效保證，劣質數據的存在直接降低了數據質量，影響了數據的可用性，乃至誘發了錯誤的決策與判斷。大數據一般來自多源頭，而且往往以動態數據流的形式產生，大數據的多源性導致了不同源頭的數據中存在相同的數據。相關政府部門與行政相對人之間的業務數據不能實時同步于其他政府部門，而且需要行政相對人重復提交企業基礎信息，一個企業法人的信息多處存儲，而這些數據變更信息往往難以做到同步，造成信息不對稱、數據不一致，嚴重影響了數據質量。比如，企業在工商部門注冊后，既沒去組織機構代碼機構領取組織機構代碼證，也未領取稅務部門登記證就開張營業，組織機構代碼中心和稅務部門就無法知曉這些企業的存在。2002年，國信辦選擇北京、杭州、深圳和青島開展企業基礎信息共享試點，意外發現大量企業存在偷稅漏稅現象，分別達到了17648、11718、8472、50000戶。

二是數據歸屬和權益分配不清。數據具有資產的屬性，國內外相關政策均賦予數據該屬性。公共信息資源應歸全民所有，從財產權、人格權來看，用戶享有個人數據的所有權;從投入成本來看，企業對于去隱私后的數據集享有所有權。我國目前數據權益歸屬面臨的兩大困難是數據歸屬單位不清、缺乏完善的個人信息保護法律體系。

三是立法不完善?！缎畔⒐_條例》沒有涉及到跨部門的信息公開范疇，信息公開條例例外邊界劃分不清。雖然信息公開條例以公開為原則，以不公開為例外，但很多事項由于其特殊性和重要性，如何劃分公開邊界需要進一步厘清。對數據開放而言，《關于促進大數據發展的行動綱要》提出了數據開放的具體任務，但從各部門目前進展來看，由于缺乏剛性約束，政府數據開放仍然步履維艱。

三、大數據治理的境外經驗

(一)倡導法律先行

大數據治理的基本前提是強有力的法律保障。以共享開放為例，信息在立法上的自由是共享開放政府數據的關鍵。目前聯合國和其他區域組織在內的多邊體系都通過一系列國家條款、國家公約或其他法律的形式來強調信息權利，已有93個成員國在本國法律中以特定立法強調數據治理的重要性，有35個國家在國家憲法中涉及了"信息自由法"章節，有24個國家有相關的立法草案。本文以G8國家為例，分析發達國家有關大數據治理的相關戰略規劃、行動剛要、信息化基礎、法律法規和組織體制等具體實施情況。

表4 G8 國家大數據治理的相關政策

由表4可知，G8國家數據治理的基礎較好，電子政務排名全球排名比較靠前，在治理過程中都非常注重法律法規和國家戰略的保障和引領作用，相關法律多數聚焦于保護公民隱私和信息公開。從國家戰略角度審視，大多關注通過數據治理，更好發揮數據在國家治理、公共服務、社會管理中的作用，提升公眾參與度和政府透明度，提高政府在全球數據治理中的話語權。此外，G8所有國家都設有專職協調機構，負責國家數據治理相關溝通指導協調工作。

(二)注重共享開放

發達國家信息化建設起步早，政府數據潛在的重大價值已經得到廣泛認可。美國聯邦政府提出，數據是一項有價值的國家資本，應對公眾開放，而不是把其禁錮在政府體制內。英國將政府數據比作21世紀新的原材料，是難以想象的資源，大數據是未來有待開發的新服務和新產品。歐盟則將政府數據視作能夠帶來巨大經濟社會效益的金礦。從發展歷程來看，國外數據共享開放可分為三個階段。一是被動共享開放階段(1960-2009年)，二是主動共享開放階段(2009-2011年)，三是挖掘數據價值階段(2011年至今)。目前，已有130個聯合國成員國在政府開支方面實現數據共享，在教育、衛生、勞動力、環境、社會福利等領域實現共享的囯家數量分別是115個、109個、107個、106個、94個調查結果還顯示，共享政府開支數據是聯合國成員國最常見的信息公開行為，在193個聯合國成員國中，有97個國家開放了有關弱勢群體的數據。

2013年6月，八國集團首腦在北愛爾蘭峰會上簽署《開放數據憲章》，法國、美國、英國、德國、日本、意大利、加拿大和俄羅斯承諾，在2013年年底前，制定開放數據行動方案，最遲在2015年末按照憲章和技術附件要求來進一步向公眾開放可機讀的政府數據。

(三)強化質量管理

世界各國(地區)普遍注重通過門戶網站提高數據的可用程度。某咨詢公司對全球23個國家和地區的數據開放門戶進行了調查，并對數據門戶的可用性和數據可用性兩個層次進行了深入分析(參見圖1)。

數據來源：Capgemini Consulting Analysis

圖1 數據門戶及數據可用性分布

在圖1中，圖例的大小代表了政府的支持度。整體而言，奧地利、愛沙尼亞、沙特阿拉伯、阿聯酋和摩洛哥等5個國家發展程度較低，屬于創始者層次;新加坡、丹麥、意大利、新西蘭、挪威、香港、愛爾蘭、加納、肯尼亞、西班牙、比利時、智利、摩爾多瓦等13個國家(地區)屬于追隨者層次;美國、英囯、法囯、加拿大、澳大利亞等5個發達國家屬于創新者，在開放數據的可用性較高。

此外，數據創新組織(the Center for Data Innovation)對G8數據開放情況進行了深入調查，并對他們在G8數據開放憲章提出的開放五原則進行對應得分(每項原則最高得20分，參見圖2)結果顯示，G8數據開放情況差異性較大，但從數據質量和數量方面來看，各國重視程度普遍較高。

圖2 G8數據開放情況對比

信息的效用、質量與獲取的便捷性取決于數據的發布形式。世界各國在數據開放方面普遍提供了多種數據格式。以美國為例，2009年5月data.gov網站正式上線，標志著美國政府數據開放實踐正式拉開帷幕。截至2014年2月10日，data.gov網站上共開放了88137個數據集，349個應用程序，140個移動應用，參與的部門達到175個。此外，美囯還有40個州、44個縣市建立了單獨的數據門戶。從數據開放格式看，各國開放的數據集以CSV、HTML、XLS、NII、PDF等一種或多種格式出現。美國數據開放提供數據格式多達46種，其中應用最廣的格式是HTML、ZIP和XML，數據集分別高達20775個、12517個和11992個。2012年5月，美國出臺《數字政府戰略》，將政府開放數據作為電子政府發展的支撐，確保數據處于"開放和機器可讀(open and machine-readable)"的默認狀態，民眾可隨時隨地獲取政府提供的數據和服務。2013年5月，時任總統奧巴馬簽署《政府信息公開和機器可讀行政命令》，將機器可讀列為數據開放的重要內容。此外，全球有86個國家的數據能夠通過電腦處理，56個國家以非專有數據發布，24個國家提供應用程序編程接口，11個國家發布的數據需要利用萬維網標記與查詢語言，如RDF和SPARQL。

四、我國大數據治理的治理機制與相應對策

縱觀全球，大數據已經上升為各主要國家的基礎性戰略資源和核心創新要素。大數據是工業社會的"自由"資源，誰掌握了數據，誰就掌握了主動權。面對多元、異構、海量、動態的大數據，必須逐漸實現大數據的戰略化、政策性、智慧型管理，快速挖掘獲得高價值信息，提高領導決策能力、社會管理能力和公共服務能力，實現政府治理理念、架構、模式、內容、手段的轉型升級。

(一)構建大數據治理價值模型

Colin Wood認為，大數據治理將成為公共部門未來的前沿問題。隨著互聯網的蓬勃發展和廣泛應用，信息公開、數據共享和數據開放已經在全球范圍得到蓬勃開展，對大數據時代數據治理提出了新的要求，同時也已經成為數據治理的應有之義，基于此，我們提出了在數據管理基礎上構建了大數據治理的價值模型(參見圖3)。

圖3數據治理與數據管理的關聯模型

發展的觀點和聯系的觀點是馬克思唯物辯證法的兩個總特征，從數據管理發展到大數據治理，亦必須基于歷史的、邏輯的、演變的觀點來審視。筆者認為，傳統的數據管理主要是對數據資產管理為核心，對數據進行采集、匯聚、清洗、分類、組織、編碼、存儲、檢索和維護，提升數據質量，以達到數據質量最優化為最終目標。大數據治理則吸收了治理的思維理念，除了需要數據管理的基本支撐外，更側重體制機制的變革、組織行為的轉型和強有力的法律法規保障，推動數據共享，促進數據公開，強化數據整合利用，發揮數據潛在價值，為推動經濟發展、完善社會治理、提升政府服務、優化科學決策提供及時、權威、完整、準確的數據支撐。

為更清晰描述數據治理與數據管理的關聯和區別，作者根據大數據治理當前發展形勢和任務要求，進行了補充完善以便使讀者能夠對兩者進行更進一步區分。

表5數據治理與大數據管理區分度

注：圖中標志具體意義為相關比較項的難度或復雜度：高 H，中 M，低 L

與數據管理相比，大數據治理的范圍更加廣泛，既涵蓋傳統的業務數據，也包括大量的互聯網數據。從數據類型而言，既包括結構化數據、半結構化數據，也包括非結構化數據(即無法通過二維表結構來表達的數據，包括視頻、音頻、圖片、圖像、文檔、文本等形式)。從數據安全的視角來看，在互聯網的開放環境下，如何有效保障國家秘密、商業機密、個人隱私(比如公眾的通話記錄和網絡訪問記錄)，是大數據治理必須直面和破解的重大挑戰。此外，垮部門、跨區域、跨層級、跨行業的數據共享和交換，客觀上要求必須落實國家信息安全等級保護制度要求，加強數據安全管理，完善信息共享、業務協同的互聯互認、身份認證和授權管理機制。

(二)構建大數據治理機制框架

科學順暢高效的大數據治理機制是實現上述目標的重要保證。筆者在近年對有關部門決策咨詢、實地調研、綜合分析基礎上，整理提煉出大數據治理的框架架構(參見圖4)。

圖4大數據治理的框架結構

1.信息擴張機制

信息擴張機制是大數據由部門內部應用逐漸實現跨區域、跨部門、跨層級、跨系統的信息共享和業務協同以及對社會公眾的數據開放。其中涵蓋兩層含義，其一是在共享和開放層面，數據能否共享和開放，涉及到數據的開放性、法律邊界、數據價值實現等問題，要實現數據由部門內部共享(包括無條件共享、有條件共享、不予共享等三種形態)到對社會開放的歷史過程;其二是在原始數據利用層面，實現由信息公開向數據開放的歷史性跨越，實現政府部門大數據的增值利用。從歷史演化角度看，大數據治理過程經歷了三個發展階段：20世紀以前(萌芽階段)、20世紀(發展階段)、21世紀(成熟階段)。從實踐的深度和應用效能來看，進入21世紀以來，大數據在經濟社會發展和政府治理中的應用更為凸顯，尤其是以信息公開、數據開放和大數據匯聚、整合利用為特征的四個發展階段對挖掘大數據潛在價值，提升部門協同治理水平和大數據市場化開發能力奠定了重要基礎。在此過程中，信息擴張機制應該且一定能發揮重要的保障作用。

2.市場拉動機制

市場拉動機制是大數據由靜態存儲逐步實現市場化動態應用的過程?，F代管理學之父德魯克認為，預測未來最好的方法，就是去創造未來。大數據就是預測未來、創造未來的重要引擎。在經濟學情境下，市場拉動機制也就是把對社會而言具有稀缺性特征的大數據尤其是政府大數據，通過全部公開、部分公開、應用公開等不同方式合理分配到社會領域中，建立市場化開發和應用機制，重點開發行業創新應用，挖掘數據資產，催生大數據發展新業態、新模式，為政府和社會公眾提供可定制化的信息和數據服務以及創新紅利，以實現數據資源的價值最大化。目前，我國在大數據發展和應用方面已具備一定基礎，擁有市場優勢和發展潛力。通過市場拉動機制，是大數據成為推動經濟轉型發展的新動力、重塑國家競爭優勢的新機遇和提升政府治理能力的新途徑，創新社會管理和服務模式，提高信息化條件下社會治理能力和公共服務水平。

3.政府公信機制

政府公信機制是通過信息公開、信息共享、數據開放等方式，實現政府決策、執行、監督等信息的有序匯聚和數據開放，支撐跨部門協同、領導決策和社會化利用，支撐實現整體政府、法治政府、開放政府、智慧政府和服務型政府建設，不斷提高政府的決策能力、履職水平和透明化程度，從而提升政府公信力。實現該目標有三個基本要求。一是加大行政審批、行政處罰、市場監管等相關信息公開和數據開放。二是提升數據使用價值，激發群眾參與管理的主觀能動性和積極性。"天下多忌諱而民彌貧"。只有把束縛老百姓參與政府數據開發利用手腳的繩索都解開了，才能真正發揮13億人的聰明才智和創造力。三是充分提升政策透明度，讓群眾看得見，看得懂，能切身感受到政府大數據帶來的實惠和便利。

4.績效評價機制

績效評價機制是大數據治理的重要抓手，創新電子監察力度強化政府內部監督督查信息化手段，充分發揮社會公眾外部評價作用，建立內外監督評價雙軸驅動長效機制。前者著重從信息公開、數據共享開放廣度和深度開展督查，后者著力從社會和公眾體驗程度和領導決策支撐能力方面來科學制定評價指標體系和評價方法。建立健全"第三方評估"的模式，委托專業評估機構，對數據開放信息共享政策落實情況進行評估，倒逼提升大數據治理成效。采用第三方評估手段組織開展大數據共享、開放、匯聚、整合、應用的星級評估評價，以評價考核為手段倒逼各地區各部門不斷提升大數據治理質量。

5.法律保障機制

數據開放、信息公開、個人隱私保護等重要領域，均離不開完善的法律保障。大數據治理過程中，法律保障機制主要包括三個方面。一是通過法律形式，確定大數據資源權益歸屬，即采集權、所有權、知情權、保存權、使用權?！督洕鷮W家》雜志數據編輯肯尼思·丘基爾認為，個人、企業、政府都可以是數據擁有者。厘清大數據資源的責權利是數據治理的重要前提。二是積極研究數據共享開放等方面制度，實現對數據資源采集、共享、開放的規范管理，促進政府數據在風險可控原則下最大程度開放。三是數據安全和個人隱私保護。面對曰益開放的互聯網，數據保護以及個人隱私權成了每個公民在大數據時代的新權益，而這些權益的濫用和侵害也勢必帶來新的倫理危機。如何依法依規加強對數據濫用、侵犯個人隱私等行為的管理和懲戒，也是大數據治理的內在需求。

五、總結與進一步思考

大數據治理是大數據、"互聯網+"情境下等所孕育的新命題，大數據治理困境的現實演繹促使人們進一步思考和理解大數據治理與政府治理日益融合的新形態。本文在現狀分析、經驗借鑒基礎上，嘗試將多維機制框架從引入大數據治理問題，多重機制的互動、宏觀微觀的互動都高度耦合了大數據治理場域的特征，該框架為我們探索大數據治理困境提供了有益的分析工具。

研究為"互聯網+"時代的大數據治理提供了理論啟示。一方面，本文在大數據治理問題研究的維度下拓展了基于"思維一管理一法治"的三維考量模型，這從根本上提供了深入剖析大數據治理困境的有力工具。傳統的大數據治理研究聚焦于技術策略、實施工具等，卻忽視了思維漠視、管理混亂、法治短路，漫無目的的擴張式發展模式、政府部門協同的疊加低效讓大數據治理的管理者愈發力不從心。另一方面，大數據治理場域政府的權威和市場的拉動動力不足，基于政府權力、組織機制的研究未能引起足夠的重視。事實上，政府治理現代化視域下大數據治理的時代命題提供了契機，信息擴張、市場拉動、政府公信、繢效評價、法律保障均有其自身的發展邏輯，五維機制的動態關聯和高度耦合讓大數據治理的場景更加豐滿，五者之間的互動和演繹讓大數據治理困境有望從根本上得到解決。

當然，思維漠視、管理混亂、法治短路三者疊加的效力讓大數據治理陷入了困境，也折射出"互聯網+"、大數據時代大數據治理范式變革的迫切性。尤其是市場主體的協同治理絕不意味著政府權限和責任的減少，而是對政府的"多元治理"理念和"全景式"治理能力提出了更高的要求?，F實依然在演繹，導向性政策和政策細則之間的現實鴻溝仍然存在，研究也將在政府部門利益、市場拉動與政府治理模式之間進一步展開，需繼續直面多方利益博弈所引發的現實挑戰。