智能化的内在之一是以新一代数字手艺为基础
，注重施展数据资源的焦点价值
，从而降低社会问题不确定性带来的危害
，更好地提升现代政府的治理效能。正是基于数据要素的主要战略价值和实践意义
，迫切需要我们重视和研究政府数据治理的优势价值。

作为要素资源的政府数据治理

各领域数据的迅猛增添和互联网、物联网、漫衍式盘算与存储为代表的科学手艺的快速生长
，推动了政府数据治理的深化与拓展。2020年
，中共中央、国务院印发《关于构建越发完善的要素市场化设置体制机制的意见》
，其中提出
，加速培育数据要素市场
，推动政府数据治理生长。由此可见
，人工智能时代政府数据治理正在成为一项新的时代命题。

政府数据治理是通过注重施展政府部分、企业组织、社会组织、人民群众等多元加入主体力量
，应用手艺、制度、职员、执法等多种方法实现提升数据质量与应用价值、增进数据资源整合与流通共享、包管数据清静等目的的一整套政府治理行为系统。首先
，从资源的视角看
，政府数据治理体现了数据要素作为一种全新的政府治理资源
，具有数据信息量大、结构多样、撒播速率快等特点
，有助于增强政府治理效能、实现政府治理目的。其次
，从手艺的视角看
，政府数据治理代表了新一代数字手艺在政府治理领域的应用与管理。政府数据治理依附新一代数字手艺的应用很好地提升了数据处置惩罚的效率
，增进了政府数据质量的优化。最后
，从理念的视角来看
，政府数据治理折射出新时期数据驱动与政府治理能力现代化的头脑构建理念。

总体而言
，政府数据治理可以从狭义和广义层面来明确。狭义的政府数据治理
，主要是指政府内部有关数据收罗、管理、运行以及包管的一整套政策机制。而广义的政府数据治理
，是通过多样化的政府治理手段激活和释放数据要素价值的历程。

明确政府数据治理领域

现代社会治理是基于社会情境、治理结构和主体行为等各方面要素
，致力解决社会生长历程中突出问题的新型治理方法。其中政府数据平台汇聚了都会社会治理的主要政务板块数据
，包括都会主体、地理空间、都会交通、宏观经济、社会包管、电子证照等
，通过差别板块的数据互联互通开展数据模子仿真实验
，从而以标准化的数据治理实践还原都会治理的真实场景
，最终助推都会领域的有用治理。政府数据治理基于数据模子和智能算法
，针对详细的都会社会种种公共治理难题
，应用事务感知、智能调理、联动处置惩罚、决议剖析以及平台设置的数据要领
，从而能够实现疑难问题的提前预防、应急问题的实时处置惩罚
，以及一样平常问题的协同治理。

都会公共服务是指政府部分向社会公众提供种种非竞争性和非排他性的物品和服务
，以知足住民生涯需求的方法。政府数据治理通过将古板人民群众的社会需求转化为互联网终端的数据输出
，从而更好地为人民群众提供基本的生涯便当
，关于化解社会矛盾、稳固社会秩序具有主要的意义。尤其在人工智能时代
，政府服务平台成为提升民生事情的主要抓手。政府通过“一站式审批”“最多跑一次”“市民热线投诉”“视频图像识别”等方法实时捕获社会公共问题
，进而借助互联网平台对都会各项服务举行分类解决
，从而显著提升社会公众的获得感和幸福感。依托这种数据资源要素构建的政府服务平台
，能够使数据运营更智能、数据服务更准确、数据治理更有用
，从而资助用户实现更有用的服务供应。

都会工业生长是指通过统筹现代都会工业结构、调解优化都会工业结构
，实现都会经济高质量增添的现代生长方法。古板经济增添主要依赖先进的管理方法和流程营业的再造
，可是无法有用应对人工智能时代信息和知识爆发的情境。目今大大都企业急需通过现代手艺应用和知识共享
，建设全新的营业处置惩罚手艺框架。而日益开放的都会经济数据资源为化解古板工业的逆境提供了新途径和新要领。人工智能算法为企业决议者从海量市场信息中提炼富有价值的数据信息提供了可能
，从而确保了企业生长决议的科学性与前沿性。知识沉淀的逻辑能够将知识转化为机械可以明确的方法举行重组
，进而有用助推数据智能化应用
，推动企业高质量生长。而更高级别的“知识中台”能够有用实现企业越发便捷地提高数据知识生产和组织能力
，从而知足详细营业场景的理论指导
，为企业转型升级举行知识赋能。

释放政府数据治理强盛价值

为一连推进政府数据治理绩效
，未来需要增进数据标准化治理、完善数据协同化治理、增强数据融合化治理、健全数据系统化治理
，从而更好地释放政府数据治理的强鼎力大举量。

第一
，增进数据标准化治理
，提升政府管理水平。数据标准化治理是在遵照国家和相关部分数据标准化规范的基础上
，依据科学客观的标准化规范指导
，从而实现数据的高效运行和有用治理。详细而言
，首先
，需要确定命据标准规范
，在数据目录、数据收罗、数据管理、数据剖析、数据包管等方面明确出台统一的标准规范
，从而确保政府数据治理的科学性和客观性。其次
，需要确定手艺标准规范
，解决数据手艺整合、平台接口规范和数据库的手艺建设问题。唯有手艺标准与实践需求相匹配
，才华更好地助推政府数据治理的效益。最后
，需要明确数据权责清单
，建设数据统筹管理机制
，从而更好地为政府数据的全周期运行和标准化治理提供包管规范。

第二
，完善数据协同化治理
，付与全新知识能力。政府数据治理的主要环节之一是要实现跨层级、跨部分、跨营业之间的数据协同
，从而付与完整的数据以全新的知识能力
，最终解决社会治理中的突出问题。政府数据的协同化治理
，首先
，需要在政府差别部分之间、政府与企业之间、政府与人民群众之间建设良性的互动协商机制
，通过数据共享、营业联动、窗口建设等助推大数据和区块链的构建
，从而有助于实现政府完整数据的泛起
，施展数据治理效能。其次
，政府需要完善人工智能算法
，资助人们从重大的社会征象、海量繁杂的数据中提炼知识
，从而提高政府有用治理能力。最后
，需要施展“知识中台”的智能化作用
，为更好地吸纳和培育现代数字手艺人才提供平台应用和组织支持。

第三
，增强数据融合化治理
，推动跨界流通共享。数据融合化治理的焦点要义是通过数据要素嵌入政府职能
，从而重塑政府数据治理价值。首先
，需要明确数据各方主体的权力和义务
，在数据的整个流通周期建设完善的数据加入治理机制
，明确各治理主体相互之间的权责界线。其次
，需要增强数据融合的历史知识和理论指导
，挖掘数据背后蕴含的社会纪律、机理征象、根天性子等客观性的知识原理
，从而实现数据融合与知识应用的团结。最后
，需要一直提升数据管理组织能力
，通过强化顶层设计、优化管理机制、科学设定运行机制
，从而更好地增进数据治理绩效的提升。

第四
，健全数据系统化治理
，实现应用价值立异。数据的系统化治理是相关于碎片化治理而言的
，由于政府数据恒久处于碎片化的状态
，无法通过系统的整体性头脑来推进政府数据治理能力
，因而政府系统化治理才日益受到政府部分和社会公众的重视。在健全数据系统化治理、实现应用价值立异方面
，一方面
，需要通过起劲推动住房、医疗、卫生、情形、交通、教育等事关人民群众亲自利益的民生领域实现数据融合和集成应用
，深入推进互联网、云盘算、物联网等数字手艺在电信、金融、经济等行业的应用立异
，注重政府数据治理的应用领域全笼罩。另一方面
，需要通过科研项目支持、直接加入指导、协同企业合作等方法
，注重政府数据治理的产学研系统全生长
，最终增进政府数据治理现代化。

（作者单位：杭州师范大学公共管理学院）

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