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学术资讯 | 沈逸、姚旭、朱扬勇:数据自治开放与治理模式创新

复旦大学传播与国家治理研究中心  · 公众号  ·  · 2018-09-28 09:33

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导读

本文为CCSGR研究员、复旦大学网络空 间治理研究中心主任沈逸, 复旦大学网络空间治理研究中心科研助理、复旦发展研究院助理研究员姚旭,和 复旦大学计算机科学技术学院教授、上海市数据科学重点实验室主任朱扬勇 的《数据自治开放与治理模式创新》一文摘要,获取全文请参阅刊发杂志

当前政府治理日趋离不开对数据资源的妥善管理和运用,在此过程中面临的最主要的难题是如何实现有效的数据共享。为解决这一难题,本文提出了数据自治的概念,认为可以在明确数据资源权属并界定必要的使用—维护成本的情况下,由政府相关部门自主推进数据资源的开放共享。经过比较分析,认为以数据自治为基础的开放政府建设是一条中国特色的实践路径,不仅能够服务于中国,而且能够为当今世界解决类似难题做出重要贡献。




引言


推动数据资源,尤其是政府数据资源的开放共享是我国实施国家大数据战略的核心内容。 习近平总书记指出:“推动实施国家大数据战略,加快完善数字基础设施,推进数据资源整合和开放共享,保障数据安全,加快建设数字中国,更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。” 如何构建一套有助于推进政府数据开放共享的务实路径,是当前实施国家大数据战略过程中必须面对的关键挑战之一。从已有的实践以及国际比较经验来看,以数据自治(即明确数据资源权属并界定必要的使用—维护成本)为基础,由政府相关部门自主推进数据资源的开放共享,可能成为一条适应中国特色的实践路径。



对政府来说,这样的制度安排能够从以下3个方面提供正面反馈。


其一, 数据开放带来的正面的外部效益(包括社会效益和经济效益)能够直接成为工作绩效,从而通过相应的制度转化为正面的激励。


其二, 数据开放带来的正面的经济效益,可能在一定条件下转化为推动实体经济的新动能,而受这种新动力来源驱动的实体经济的良性发展,将通过缴纳税收、创造就业等方式给政府提供经济领域的正面激励。



其三, 明确权属和价格之后,以公开、透明的定价机制挤压灰色数据交易的生存空间。就数据公开而言,考虑到数据本身具有的国家安全、公共利益以及个人隐私价值,用公开、规范且处于有效监管下的市场取代事实上 存在的地下市场势在必行。


在国际社会上,欧美发达国家已经在数据资源开放共享领域进行了有效的实践,并形成了可供学习借鉴的重要经验。



数据自治开放的国际实践与经验


在现有国际体系中,规制关键数据资源的最主要的行为体还是国家;从主权国家的视角看,有效的管理数据资源已经成为国家主权在大数据时代最重要和关键的延伸;就具体实践模式而言,从全球看,开放政府掌握的数据资源在有效管制的基础上推动数据整合运用,鼓励安全有效监管下的数据跨境流动和商业应用,已经成为各方共同聚焦、努力探索的重要问题。 换言之, 未来数据自治将在事实上成为实现国家数据主权的一种有效方式。 从已有的探索看,在相关领域发展相对成熟的欧美发达国家已经形成了一套有鲜明特色的治理体系。



美国形成的是“政府—企业—社会”三元强势模式 ,即政府从国家安全利益出发实施的强监管、高流动,以政府非涉密性公共数据的自主开放为一般,以涉密数据高强度保管为例外;以公司对数据资源的高强度商业利用为一般,以对公司数据挖掘行为的管制为例外;以社会对政府—企业隐私侵犯行为的高敏感度监控与反制为一般,以配合政府的安全监管以及企业的高强度商业数据挖掘为例外。



欧盟形成的是以“隐私保障与个人权益”为核心特征的温和折中模式 ,即政府主要以个人隐私权益的保障为核心出发点,以控制和限制掌握技术优势的公司对数据的强势商业挖掘为主要目标,配合政府一般性的信息开放原则规定,谋求构建一套以高度敏感的个人隐私数据保护体系为主要特点的治理体系。


从最新的进展来看,构建和完善有效的跨境数据流动模式是欧美国家推动政府数据开放实践中的新焦点。在相关实践中,美国和欧盟也形成了自己独特的治理模式。



美国的跨境数据流动治理模式可以归纳为“对外控制型”。 美国在跨境数据流动治理、隐私保护与数据安全领域的实践虽然总体上比较分散,但可以清晰地归纳出其特点,即依托私人部门与公共部门的结合性力量对外实施有效控制。虽然美国在明面上更依靠私人部门进行跨境数据流动的治理,并始终坚持以“自由流动”为一切政策的出发点,但这无法改变美国作为对外控制型治理模式代表的现实。


欧盟的跨境数据流动治理模式可以归纳为“内外折中型”。 欧盟在跨境数据流动治理领域选择了相对中庸的治理模式,希望兼顾内部成员国与外部世界的诉求,将内外所需进行折中。但平衡并不是常态,只是动态张力不断变化中的一个点,也只有通过不断的碰撞与摩擦才能继续寻找下一个平衡点。从欧洲的经验看,这种折中路线的优势在于能够延缓高速发展的信息技术革命带来的冲击,兼顾技术能力不同的各方的利益,但同时也使治理绩效相对低下,整体看,过于强调均衡以及兼顾各方需求的治理模式正日趋凸显其不足,对不断涌现的问题愈发缺乏适应能力。



总的来看,尽管存在差异,但是在国家层面,美欧发达国家在推进数据开放与共享时,均以不同方式强调保护国家安全核心利益,即数据开放共享不能给国家带来威胁。 相比欧盟,美国更加强调主导权,以是否能够获得对网络空间关键资源的有效控制以及主导全球网络空间治理秩序作为衡量国家网络安全的标准;欧盟则相对温和一些,希望以更加均衡的方式维护和保障主权国家的关键诉求。通过数据自治的不同实践模式,确定关键数据资源的权属,承认其可以获得的合理收益,然后以制度化的方式加以实践,在确保核心利益诉求的情况下实现数据资源的开放共享,正成为各方共同采取的路径。



推进我国数据自治开放的若干建议


综上所述,在以大数据广泛落地和深度应用为主要特征的信息技术革命高速发展的背景下,数据自治是一种有效的建设和完善开放政府的务实模式。 从本质上说,开放政府的建设是一项公共政策,在务实推进时,必须解决成本维持与有效激励等操作层面的问题;单纯的理念引导与价值教育较难形成有效的公共政策制定和执行的关键动力;数据自治能够在相当程度上解决这些问题,依靠相对较低的成本以及对信息技术革命的适应性,较好地胜任推进开放政府建设的重任。


基于上述分析,对以数据自治为基础,推进中国政府的数据开放共享和有效治理体系提出如下初步建议。



其一,推进支撑以数据自治为基础的数据开放共享的基础设施建设,在条件成熟的省会城市以及直辖市构建覆盖省一级单位的跨部门数据中心,并以此为枢纽节点,构建最终覆盖全国的政府数据资源共享网络。 这个共享网络将构成支撑数据自治开放最关键和重要的基础设施,侧重解决数据开放共享的安全、可靠以及便捷实用等问题。


其二,通过有效的立法和顶层设计,推进数据资源的权属界定机制,探索完善相应的交易模式,构建完善相应的定价机制。 同时,推进政府职能和角色转变,从全生命周期强化政府作为监管者的使命和任务;通过有效的制度安排,确保在此过程中形成的收入能够实质性地转化为完善数据自治开发的资源,从而形成良性的循环。



其三,推进落实、完善基于数据自治的政府数据开放共享建设手册的研究。 由相关高校和研究机构组织选取具有代表性的政府部门样本,进行数据质量和现状的摸底调查,然后在此基础上形成一本能够有效反映当前政府数据资源掌握、管理和使用基本情况的背景资料手册,从而为推进下一阶段工作打下基础。


其四,选择具有代表性城市的数据资源,在相关职能部门的配合下,开展数据自治基础上的开放共享示范项目建设,然后以最佳实践和自主学习的方式,形成一系列具有滚动示范能力的精品项目,从而实质性地启动相关项目建设。 在预算和决算制度中进行必要的创新,确保数据自治的费用运行处于有效监管之下;平行推进数据资源的深度开放共享,以有序引导的方式深入推进电子政务的可持续建设,同时高度重视公民个人对相关数据及其合法权益的救济渠道建设,确保能够及时进行信息反馈和控制,将可能对个人隐私以及相关权益构成的损害和风险降到最低。



结束语


有效的数据共享是推进电子政务建设、提升信息时代政府治理能力的关键。 我国在推进网络强国建设的过程中必须努力探索共享数据资源的创新模式。本文尝试定义数据自治开放的概念,这一概念能够在共享数据的同时,解决政府相关部门动力/激励机制相对不足的缺陷,比较契合我国的实际,有可能在此基础上建设完善一条务实的实践路径。本文从概念界定以及国内外比较的角度,展开对数据自治开放内涵的界定,并初步构想了实践的路径。如何结合技术的发展,更加清晰地描绘数据自治开放的外延,结合具体的场景,界定实践数据自治开放的机制,是未来努力和完善的方向。



展望未来,数据技术和应用将持续高速发展。 追赶并弥补相关治理机制中的不足,建设完善实施有效的数据治理机制,对数据自治开放这样的创新概念进行不断测试与调整,是政府、公司以及社会三方共同的责任。 对我国来说,这也是建设网络强国进程中必须完成的战略任务和历史使命。


(图片来自网络)


作者 沈逸
复旦发展研究院传播与国家治理研究中心  研究员

复旦大学网络空间治理研究中心 主任

作者 姚旭

复旦大学网络空间治理研究中心 科研助理

复旦发展研究院 助理研究员

作者 朱扬勇

复旦大学计算机科学技术学院 教授、学术委员会主任

上海市数据科学重点实验室 主任


注释
基金项目:上海市科技发展基金资助项目(No.16JC1400801)
版权声明

本篇文章发表于《大数据》 2018年第2期。 本文由作者授权发布,未经许可,请勿转载(个人转载不在版权限制之内)。如公开出版机构需转载使用,请联系刊发杂志及作者本人获得授权。

引用格式

沈逸,姚旭,朱扬勇.数据自治开放与治理模式创新[J].大数据,2018,4(02):14-20.








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