智慧治理中的数据质量管理困境及对策研究

数据质量是实施智慧治理的基础。从数据使用者的视角出发,以D市智慧治理项目为案例,基于多渠道收集的资料,剖析数据质量管理的困境及其产生的原因,并提出相应对策。研究发现,智慧治理项目中数据质量管理困境表现为管理制度机制不健全、数据质量评价指标不适配以及协同中信息传递不畅通。困境产生的原因是项目建设中质量管理要求特殊性、数据资源可用程度难以匹配使用需求以及理念惯性下质量管理共识难以支撑管理执行。突破困境的关键是,提高质量管理理念共识化程度,增强质量评价方法动态化能力以及优化数据协同策略精细化粒度。

基于层次分析法的政府首席数据官胜任力模型构建研究

政府首席数据官是政府数字化建设的领导者、推动者,其能力素质对于数据治理的效果有着重要影响。构建政府首席数据官胜任力模型不仅能够填补既有研究空白,还能为相关人才选拔、绩效考核、能力培训等提供科学依据,为促进中国政府首席数据官的专业发展提供参考。基于此,借鉴胜任力经典理论——洋葱模型,综合现有研究成果与政府首席数据官的工作情境,采用专家群决策法,通过对来自广东、浙江、江苏、四川等地的25位政府首席数据官进行问卷调查,筛选相关指标,并结合运用层次分析法构建政府首席数据官胜任力模型,涵盖数字化专业知识、数字化专业技能、数字领导力、数字化沟通与协调、工作态度、数字化认知能力、个人特质7个维度的31个指标。该胜任力模型同时考虑了政府首席数据官在数字化转型中所承担的不同角色和职责,及其在个人发展中所具备的不同特质和能力。其中,数字领导力是关键评价维度,数字化沟通与协调是重要评价维度,而工作态度和个人特质维度是底层支撑。据此,数字化领袖职业发展规划应注意多方位提升数字领导力,特别是数字化战略制定能力和实施能力,丰富数字化专业知识,以及具备应急响应能力、表达与解释能力和协同与服务能力等能力。

智慧治理中的数据质量管理:核心要素、机制构建、支撑保障

为探究智慧治理中数据质量管理路径,推进数据质量提升,促进智慧治理成效凸显,本文从核心要素、机制构建与支撑保障三个维度,选择传染病监测预警管理进行案例研究,搭建智慧治理中数据质量管理的分析框架。数据质量是影响智慧治理效能的重要因素之一,智慧治理中数据来源及相关方、数据流转环节是数据质量管理的核心要素,质量提升、流程改善经典方法可有效适用于智慧治理,政策保障、技术工具和机制迭代是数据质量管理长效执行的重要保障。智慧治理阶段性及治理成效需求决定数据质量管理要求,数据质量管理能实现智慧治理效能提升、数据要素市场高质量发展,进一步推动数据质量管理理念和方法在数据全周期各环节的实践落地。

城市数据治理体系构建的现状、问题与对策研究

健全的城市数据治理体系已成为城市开展数字治理和城市数字经济高质量发展的必要保障和重要前提。基于国内外城市数据治理体系构建的先进经验以及相关理论,本文指出当前城市数据治理体系构建面临数据治理理念欠缺、公共数据共享机制不畅、数据管理机制尚不健全、应用场景开发不足等挑战。为推进城市数据治理体系建设,本文针对性地提出了加强数据治理理念与业务培训、加快推进数据汇集共享与开放利用、建立数据质量全周期管理机制、加强场景驱动的数据治理等对策建议。

我国数据要素市场化流通的两种模式与生态系统构建

数据要素市场化流通是激活各类数据经济社会价值从而构建数据资源体系的关键环节,直接影响数字中国建设的成效。政府数据授权运营、数据交易平台是当前我国数据要素市场化流通的两种主要模式。本研究选取八个数据要素市场化流通平台,从运营资本构成、平台参与主体、平台数据来源、产品服务类型、数据确权路径和技术方案应用等六个维度进行比较分析,依据分析结果并引入信息生态理论,指出数据要素市场生态系统由数据产品与服务、数据主体、数据平台和数据环境构成,生态系统的良性运行需要数据共同体协作机制、两种模式联动机制、内外圈层交互机制作为支撑。针对未来发展,应丰富并创新应用场景,带动要素融合发展;建立收益分配机制,破解主体间利益冲突;推进数字技术,赋能安全可信市场化流通,从而推动数据要素市场化流通生态系统的构建。

信息-数据二维视角下的数据权属体系构建

数据确权是数据要素市场化体系建设中亟待解决的基础性问题。从信息与数据二维视角出发,对信息与数据的概念和特点进行剖析和甄别,并在此基础上提出通过信息主体与数据管理主体分类来构建数据权属体系的方法。所提方法设想如下:①信息是实质内容,数据是信息的载体,个人、组织与其他物质都是信息内容产生的主体,个人和组织是信息的所有者;②个人或组织对其以某种形式记录信息形成的数据,拥有数据管理的权利与义务;③在现行法律框架与客观实践下,数据所有权应归国家所有,数据管理主体拥有数据有限的占有、使用、收益和处分的权利,同时需履行相应义务保障信息主体权益。

公共数据授权运营的收益分配体系研究

作为我国自主探索的新型制度设计,授权运营为公共数据要素的市场化配置提供了一条重要通道,然而这条通道当前却因收益难以分配而阻塞。已有研究对于收益分配的探讨少而分散,为系统回应这一紧迫问题,通过建构包含原则内容、主体角色、机制设计和支撑保障四个维度的整合分析框架,并借助这一框架对成都和海南两种典型探索模式展开研究。研究发现,当前两种模式存在忽视社会公平、收支主体错位、核算拨付困难、基础制度缺位等问题,这些问题也反映出各地收益分配探索面临的共性困境。为克服上述问题,构建起持续良性运转的收益分配体系,未来各地政府应将激励投入贡献主体、兼顾收益分配公平作为基本分配原则,从财政统管政府收支、整合监管核算体系等方面明确主体角色,通过明确收益分配账单、建设数据资产账户来优化机制设计,以完善数据基础制度、加强人才队伍建设为方向夯实支撑保障。

数字时代政府首席数据官的角色研究:来自机器学习的发现

随着数字时代的来临,政府首席数据官作为一个新兴职位,越来越多地承担起了管理各类公共数据、推动政府数字化转型等工作,但对其在政府部门中扮演何种角色尚不完全清楚.本文运用LDA主题模型法对国内政策文本进行数据挖掘,以识别出政府首席数据官的角色类别,并基于理论对话构建一个政府首席数据官角色分析框架.研究发现,我国政府首席数据官主要具有6种角色:管理者、决策者、创新者、保护者、协调者和推广者,其中管理者和创新者是最重要的两种角色.通过横向对比发现,不同地区对政府首席数据官的理解,在管理者、创新者和协调者三个角色趋同,只有部分城市强调了政府首席数据官决策者、保护者的角色.

加强外部约束与内生动力 全面推进人与自然和谐共生的现代化

“生态兴则文明兴,生态衰则文明衰。”党的十八大以来,习近平总书记站在中华民族永续发展的高度,亲自谋划、亲自部署、亲自推动建设人与自然和谐共生的美丽中国,大力推动生态文明理论创新、实践创新、制度创新,探索出一条人与自然和谐共生的中国式现代化道路。在2023年7月召开的全国生态环境保护大会上,总书记深刻阐述继续推进生态文明建设必须正确处理的“五个重大关系”,即高质量发展和高水平保护的关系、重点攻坚和协同治理的关系、自然恢复和人工修复的关系、外部约束和内生动力的关系、“双碳”承诺和自主行动的关系。