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中国国际交流中心张茉楠:数据开放推动政府治理再造

2015-08-27 10:48:51      来源:移动LABS       作者:移动LABS

大数据

【摘要】【移动LABS】8月26—27日,2015中国国际大数据大会在北京召开,移动LABS作为大会战略合作媒体受邀现场直播。中国国际交流中心战略研究部副研究员张茉楠分享数据开放推动政府治理再造的话题。

【移动LABS】8月26—27日,2015中国国际大数据大会在北京召开,移动LABS作为大会战略合作媒体受邀现场直播。中国国际交流中心战略研究部副研究员张茉楠分享数据开放推动政府治理再造的话题。

中国国际交流中心战略研究部副研究员张茉楠

以下为演讲速记:

我今天跟大家交流的题目是“数据开放与全球政府治理的变革”。今天大家都在探讨数据本身的问题,就是说我们怎么拿数据说话?但是我认为,在提高大数据热度的同时,也是升高了我们对大数据认知的纬度。从我的角度来讲,因为我一直做经济研究,很多在座专家更多的是从数据纬度,从技术的纬度探讨大数据。但是我更想从经济的纬度从社会的纬度和政府的纬度,从制度的纬度看一下大数据。

比如说我们现在谈的数据现状,互联网不仅仅是加法,也是做乘法,大数据所有的数据流都是依托与业务流、价值流和产业流的。这个过程中,大数据不仅仅是生产力,它更是一种生产关系,它带来了整个我们社会方方面面的变革。

跟大家交流三个方面:

一、数据开放之与政府变革的战略意义

二、全球数据开放全景图与政府行动规划

三、我国数据开放进程中的几个重点问题

像刚才谈到的,大数据我认为它正在开启一个新的时代这个新的时代不仅仅从生产力的角度来看,更多的是从生产关系的变革中来看的。从美国,包括上世纪7080年代,到本世纪初的信息化和大数据的发展,美国从国家发展战略、从国家经济发展规划来看都是完成了整体的布局。在数据驱动的时代,不仅仅像美国这种发达国家可以具有更多的话语权和数据的掌控能力,像新加坡这样的小国只要具备数据生产和创造数据价值,其实也同样能够产生对全球数据的垄断和影响的能力。我们知道,大数据的时代改变了政府的角色和企业角色和社会公众的角色。也在使我们整个国家的治理从原来的政府主导的治理,向更多的公民参与、向企业参与、向社会公众参与多元共治的模式转型。

第二个探讨一下,从政府的角度来讲,我认为政府革命也是经历了三个阶段。从第二个阶段比如上世纪7080年代,所谓的新公共管理革命,它的产生之初也是伴随着新一轮的全球化、信息化。比如说像美国的里根政府和英国的撒切尔政府,面临着庞大政府的冗余以及在公共产品供给不足的情况下,面临着非常大的内部政府流程的再造。特别是随着当时新一轮信息技术的革命,管理技术的采用,特别是政府更多的是服务于民众的方向的转变,以及整个政府更多的向公众提供公共产品的服务,引入第三方参与机制。实际上,发达国家已经在上世纪7080年代完成了政府的流程再造。到本世纪初,特别是随着大数据、云计算、包括新一代互联网技术的发展,实际上整个政府的流程也在面临着非常大的冲击。特别是比如说现在很多政府都要建透明型政府、开放型政府,这个过程中,政府首要的不是数据驱动,而是业务驱动。比如说美国在2008年金融危机期间,为了让公众了解财政资金和财政支出流向,把美国所有地方政府、州政府的财政预算和支出向公众公布,每一笔的流向公众都有知晓权。

再比如说美国的环境的开放,通过一个项目把美国各个州的环境治理数据项公众开放,让公众更多的参与环境治理,第三方治理的监管。整个过程中,是政府服务需求让更多的公民有参与的黏性。

归纳为以下特点:

第一,是从原来的一家独大,政府的独制更多的转向多元共制。

第二,由原来更多的是封闭结构向开放型的治理结构转型。特别是在大数据、云计算发展之下,原来公众和政府之间的信息差、知识差等等已经逐步扁平化。

第三,由权力决策机制转向公共决策机制。

本世纪之初发达国家比如欧美,再比如说一些新兴经济体,印度、巴西已经加入到全球数据开放的过程中,特别是在2008年的时候G8已经成立了开放数据的宪章。现在全球有63个国家加入到了全球数据开放联盟之中。根据全球数据开放报告,现在中国还处于中后的发展进程中,我们在所有的国家中排到61位,其实中国在很多领域的开放还处于初级阶段。美国政府更多的由于它的民生导向和促进开放的导向,使它更多的数据比如交通数据、环保数据向民众开放。比如美国政府,一直是原来军用的GPS,实际上已经军民两用,GPS更多的已经向民用商业开放,比如航空企业导航、和各类LBS服务,创造了大量的就业机会和产业价值。每年贡献的经济价值几乎是达到数十亿的价值。

比如欧盟开放数据情况来看,在宪章有十四色开放,跟民生相关的包括社会福利、交通、医疗、教育等。所以最重要的是政府的开放也是变成一个如何促进社会开放的过程。

这是我归纳的开放数据相关的部分整理,包括企业类的、司法类的、教育、能源、财政、地理空间、科研类的和相关统计类的数据。这些数据的开放我认为是整个政府业务流程和经济产业链的重建相关的。更有利于通过开放促进经济社会的发展,创造巨大的社会价值。美国在推动整个开放过程中,一直都是战略统领、规划设计。美国通过在过程中鼓励创新的这种做法已经创造了巨大的商业价值。

英国是排在全球开放政府中排名第一,无论是从政府还是商业价值的应用,实际上综合排名都是非常靠前的。特别是英国政府通过整体公民的参与创造了很大的社会主流民意的导向。其中在开放数据战略中有三个值得我们借鉴的。第一个就是英国政府通过开放社会公共评价体系,每一年对外公布政府开放的评价成果,让公众进行审计和监督。

第二个英国政府形成了数据清单形成了数据编码,把政府数据资产和数据源进行了一个很好的梳理和摸底,更有利于未来对政府进行资源开发和数据开放有一个非常明晰的指引。

第三个,英国政府在顶层上成立透明委员会,主要是英国政府的资源,共同研究政府开放相关的政策设计,通过数据开放倒逼政府的制度开放和一些业务流程的开放。比较中国来讲,特别是对中国政府来讲,一直都是有开放意愿的,特别是今年两会期间,李克强总理在政府工作报告中明确提出了,要推动下一步中国信息开放和政府开发者的资源利用。今年2015政务信息公开要方面,也把如何推动政府数据开放作为今年以及未来一段时间重要的一个方面。

但是我认为,对于中国来讲数据开放还是一个非常全新的课题,充满着全新的挑战。因为与数据开放相关的所有我们的数据基础,比如说我们的数据开放组织架构,政策体系,特别是法律标准,都没有建立起来。这个过程中,大家今天谈到了很多问题,比如隐私权的问题,比如说数据所属权的问题,比如未来数据治理的问题,方方面面,对于很多政策制订者和研究者来讲都是需要有一个知识储备、政策储备和认知储备的。我们最近参与了一些方面的研究,也是与这些政府数据开放相关的前期的课题。这都是我们比较熟知的大数据的进程体现。

特别是随着信息技术的发展和系统的集成,整个政府业务流程也在发生改变,原来更多的看到的是横向的,比如各个业务部门之间壁垒的打破。但是现在的问题是,比如说我们现在,虽然信息资源瓶颈被打破了,但是由于业务流程没有整合,由于业务本身之间的整个系统的链条没有整合,所以才造成了新一轮的数据鸿沟和数字壁垒。所以如何突破行政体制的壁垒?我认为是未来推动数据开放非常重要的一个环节。从全球范围来看从2012年开始,国际上的相关组织,比如ITOISO等相关组织都在纷纷开展全球数据开放标准的研究,包括基础设施的建设,从数据产品、应用方面开始构建全球数据开放大数据标准化的体系。根据工信部发布的大数据标准白皮书,现在我们大数据开放标准立项的和在研的已经有73种及但是新的标准还是非常缺乏和匮乏的。全球范围来看,中国是数据治国、依法治国,立法我们相关标准还没有建立起来。但是美国在整个信息化过程中,包括信息自由法、数据质量法等相关法律法规已经建立起来了。

未来中国如何在确保公众知情权、保护隐私权和促进国家数据开放寻找一个平衡点是非常关键的,中国起动数据立法相关工作需要方方面面的努力,比如法律界、科技界和政府界方方面面的资源整合、配合,来推动下一步围绕数据开放的立法的和相关标准研究。

中国现在尽管是数据大国,但是我们离数据强国的差距还非常远,之所以这样我认为还是属于发展阶段的问题。因为从发展阶段来看,数据的实体化和实体数据化中国还处于前期阶段。围绕中国方方面面所面临的问题,比如安全的问题,比如说如何维护国家安全保障的问题,都是非常重要的挑战。比如说现在中国刚刚出台网络安全法,这个网络安全法与之相关的就是涉及到未来如何应对大数据,从内容、到技术、到产品标准方面的非传统安全的保护问题。

第三个问题是与数据治理相关的。随着数据开放,其实数据开放不仅仅是中国的本土数据的开放,涉及到大量全球数据的流动和跨境贸易数据的流动,就涉及到全球数据治理层面的问题。比如说数据所属权当你超越国境之外就涉及到数据主权的问题。因为很多比如说跨国公司和中国企业要海外拓展就要随着走出去,数据就要在本土产生,这个数据如何对它进行规范和治理,对它进行确权?还是涉及到国际标准和全球治理层面的协同。

第二个问题就是跟安全相关的就是责任分摊的问题。现在围绕数据涉及到整个数据链条,包括运营商、生产商和数据的使用者,在围绕数据过程中涉及到的安全风险,我们如何来规避?可能是需要我们在更高的层面上,在法律层面上进行新的明确,和标准的设立。再比如说冲突问题,现在很多数据还没涉及到知识产权,随着数据的开放和标准的拓展,涉及到数据纠纷和数据产权是未来非常大的挑战。所以这个角度来讲中国还是处于数据大国迈向数据强国的初始阶段,对于我们来讲如何摆正位置如何有良好的心态,向发达国家更多的学习,是我们中国需要明确的。

声明:所有会议记录均为现场速记整理,未经演讲者审阅,本站刊登此文出于传递更多信息之目的,并不表示赞同其观点或证实其描述。

更多会议精彩内容请参见专题:http://labs.chinamobile.com/bigdata_2015

(责任编辑:王砾瑟)
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评论

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韩艺珺2015-08-27 10:56

拭目以待