监管沙盒:数据要素治理新方案

如何形成包容审慎的监管环境是当前数据要素治理的关键问题。文章采用实证研究和比较研究的方法,提出科层式监管的刚性化管控会导致缺少容错纠错的制度空间,监管部门的科层划分也使组织内部存在信息流通问题,无法适应包容审慎的监管要求。数据监管沙盒体现了包容审慎的监管理念,具有主体多元、公开透明、规则豁免等制度特征。数据监管沙盒中的协同监管能增加制度弹性,扁平化的组织结构能促进信息流通,最终实现对科层式监管困境的消解。文章从实施主体、申请资格、监管行为和监管方式等方面提出构建我国数据监管沙盒的对策,建议由“国家数据局+行业主管部门”作为实施主体,将创新性作为申请资格的核心评价标准,监管行为应注重释放数据要素价值,并通过企业、行业组织及平台的协同治理实现监管目的。

基于价值与风险整合视角的数据要素治理困境与防范机制研究

在新发展格局下,数据要素治理需要重视并统筹“发展和安全”两个大局,在应对安全风险挑战中释放数据要素价值。本研究基于风险收益均衡原则,对数据要素价值与数据要素风险的“效应互斥”“共生共存”关系进行了分析,并进而基于信息生态理论,从平衡二者关系的视角出发,结合国内典型案例和国外政策法律,对数据要素治理困境与防范机制展开研究。在研究创新上,本文同时兼顾了数据要素价值和风险两个方面,使用多学科理论、多研究方法全面系统地分析了数据要素治理所面临的现实困境和防范路径,并为未来研究提供了重要的思路参考和方向指引。

活动理论视角下高校教育数据治理体系构成要素研究

建立科学合理的数据治理体系是数据治理有效实施的基础,而数据治理体系的核心是对其基本要素的分析与配置。该文在厘清数据治理概念范畴的基础上,以活动理论为视角,采用内容分析法深入剖析了高校教育数据治理体系构成要素及其内容。研究发现,高校教育数据治理的目标呈现出鲜明的三层结构;治理主体由信息化领导小组、信息化部门、校内各业务部门以及教师、学生等多元利益构成;治理客体包括教育数据及其事务,教育数据以高校履职过程中产生的数据为主,事务方面重点关注数据标准化、数据交换与集成、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据服务与可视化分析以及数据安全管理;治理方式由分工、工具和规则共同形成,分工上建立了由决策层、统筹层、执行层组成的职、权、责明确的组织架构;治理工具迎合了大数据发展的需求;规则上除了制定相应的原则与宏观制度外,有向具体化、可操作性发展的趋势。但也存在缺乏促进性制度,以及数据治理项目涉及事务较多、难以评估等问题。

数据要素市场发展影响因素组态分析——基于多中心治理的视角

随着数字创新和传统产业的数字化转型,数据要素市场的发展变得至关重要,其可以重塑产业体系、推动关键技术突破,从而助力中国式现代化的实现。然而,数据要素市场的发展面临着特殊和复杂的治理挑战,需要建立独特的治理体系以促进数据要素的安全和高效流通。目前,对于影响数据要素市场发展的关键治理因素及其作用机制的研究仍然不足,缺乏综合的理论分析框架来揭示不同治理因素之间的协同作用。以中国内地31个省市自治区数据要素市场发展情况为例,基于多中心治理理论框架梳理政府机制、市场机制、公众参与机制三个维度的6个前因变量条件,应用模糊集定性比较分析(fsQCA)方法探究影响区域数据要素市场发展水平的条件之间的联动效应及其路径选择,以期因地制宜地提升各区域数据要素市场发展水平。结果表明,政府机制、市场机制和参与者机制的协同作用可以形成4种类型的高数据要素市场发展水平的条件组合。

政府大数据治理体系构成要素研究——基于贵州省的案例分析

政府大数据治理有助于实现政府大数据资产价值最大化。在借鉴国内外大数据治理研究成果的基础上,构建了由治理目标、治理主体、治理对象、治理活动、治理工具等要素组成的政府大数据治理体系;并采用内容分析方法,对贵州省政府大数据治理体系利益相关方访谈文本和政府大数据治理相关政策文本进行主题编码;最后,把政府大数据治理体系通用构成要素与编码进行映射,编码在每个要素上支持和解释了要素内容,验证了其提出的合理性。

图书馆数据治理成熟度评价体系构建

【目的/意义】图书馆数据治理成熟度评价旨在衡量图书馆数据治理能力强弱程度,对促进图书馆数据治理实施进程和改善图书馆数据治理中存在缺陷有着指导性作用。【方法/过程】本文通过分析现有的数据治理构成要素的相关研究,提出了图书馆数据治理的构成要素模型。基于此,本文结合图书馆数据治理的行业特殊性和能力成熟度模型,从数据处理流程与图书馆数据治理构成要素两个宏观维度出发,构建图书馆数据治理能力成熟度模型,并确立了图书馆数据治理评价体系。【结果/结论】本文所构建的图书馆数据治理成熟度评价模型提供了判断图书馆数据治理能力成熟度等级的有效工具,可以反映图书馆数据治理的具体实施效果,快速定位其薄弱环节,并据此提出有针对性的提升策略。【创新/局限】本文基于CMM模型,结合数据处理流程和图书馆数据治理构成要素构建了图书馆数据治理成熟度评价体系。然而由于当前实际进行数据治理的图书馆数量较少,因而未能较为全面地对比不同图书馆之间数据治理能力差异。