战略院张志昌博士后、陈志研究员、胡志坚二级研究员、苏楠研究员在科技日报发表署名文章:设立首席数据官,加强数字政府建设

日期:2023-03-16        来源:科技日报,2023年2月13日

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加强数字政府建设、提升治理数字化水平,是建设数字中国的核心要义。我国数字政府建设取得重要进展,但也面临政务数据开放、个人信息保护、数据安全管理等方面问题。设立政府首席数据官,是解决数字政府建设所遇问题的重要举措。

1月31日,中共中央政治局就加快构建新发展格局进行了第二次集体学习,中共中央总书记习近平在主持学习时强调,要继续把发展经济的着力点放在实体经济上,扎实推进新型工业化,加快建设制造强国、质量强国、网络强国、数字中国,打造具有国际竞争力的数字产业集群。

加强数字政府建设、提升治理数字化水平,是建设数字中国的核心要义。我国数字政府建设取得重要进展,但也面临政务数据开放、个人信息保护、数据安全管理等方面的问题。设立政府首席数据官(Chief Data Officer,CDO),是解决数字政府建设问题的重要举措。政府CDO制度建设在发达国家已取得重要进展,但在我国尚处于起步阶段,对政府CDO制度建设进行试点经验总结和理论探讨,对于我国推进国家治理体系与治理能力现代化具有重要参考意义。

设立政府CDO是顺应时代要求的制度创新

数字时代的到来对治理提出新要求,治理数字化是建设数字中国的必然要求。提升治理数字化水平不仅要求在治理中应用新型数字技术,还要求在治理中进行制度创新。政府CDO的出现,便是顺应数字时代要求而进行的制度创新,是在现有制度不能满足数字治理要求的背景下,提升治理水平的有益探索。

CDO起源于美国,2002年美国第一资本(Capital One)公司最早设立CDO,此后很多企业纷纷效仿。随着CDO在私营部门的影响力逐步扩大,美国的公共部门亦开始引进,州政府和联邦政府层面均设置了CDO职位。

从数据全生命周期管理的角度来看,政府CDO的职责体现在数据生产、开放、应用与安全管理等方面。

一是数据生产的职责。优化服务端口设计,提升数据质量;组织关系国计民生的战略资源数据收集与生产;运用大数据技术对原始数据进行处理,提升数据的可用性。

二是数据开放的职责。负责开放平台建设;引入评估机制,定期评估所开放数据对发展与安全的影响;加强部门协作,消除信息孤岛与数据壁垒,促进部门间数据共享的达成,实现数据标准与格式的统一。

三是数据应用的职责。统筹数据供给,为数据应用场景创新提供支撑;驱动政府决策数据化,利用数据技术支持政府业务活动,提升决策科学化水平与数据治理有效性。

四是数据安全管理的职责。保障数据生产不违反《个人信息保护法》的规定;避免信息泄露,维护国家安全利益;组织升级数据安全系统,消除系统漏洞、防范技术入侵。

多因素影响数字政府建设进程

在数字政府建设过程中,为了提升治理数字化水平,我国地方政府成立大数据管理局等机构,统筹协调政府数据治理工作。然而,在实际运行中,各地的数据管理机构受多方面因素制约,无法实现数据高水平开放与共享,阻碍了数字政府建设进程。这些制约因素主要包括:条块分割问题普遍存在,跨层级、跨部门数据共享存在难题;各地成立的大数据管理机构职责不统一,数据统计口径不统一;负责数据管理和分析的信息技术人员通常职位较低,难以实现对数据资源的统筹调度管理。

为克服以上制约因素,推进数字政府建设进程,提升数字化治理水平,我国地方政府在借鉴国外先进实践经验并结合自身实际的基础上,开展了政府CDO试点工作。2021年5月,《广东省首席数据官制度试点工作方案》正式印发,标志着国内开启政府CDO试点。此后,浙江、辽宁、四川、安徽等省份均开展了政府CDO试点。

从实践来看,我国地方政府主要在市级机关及市直部门开展设置政府CDO职位的试点,CDO任职人选多由“本级政府或本部门分管数字政府建设工作的行政副职及以上领导”兼任,由此在一定程度上解决了条块分割问题,有利于推动数据的跨层级、跨部门共享。政府CDO职位的设置有利于统一大数据管理方面的职责,实现对数据资源的统筹调度管理。此外,设置政府CDO也有利于提升政府数据开放质量和保障政府数据安全。

四方面着手完善政府CDO制度建设

我国地方政府CDO试点单位积极探索建立CDO组织体系、工作机制和评价机制等,进行了初步的制度建设尝试,但也存在任职条件缺乏具体规定、尚未建立团队化运作的工作机制、培训制度和人才评价机制有待完善、相关法律法规体系建设不成熟等问题。完善我国政府CDO制度建设是一个系统性工程,应从完善法律法规建设、明确具体职责、提升试点层级、改进考核机制等方面着手。

第一,完善政府CDO相关法律法规建设。政府CDO职责的有效履行,离不开健全的法律法规保障。我国的政府CDO相关制度主要存在于各市政府发布的试点工作方案中,尚未形成与政府CDO有关的法律法规和部门规章。各地试点单位应根据工作开展具体情况,及时总结试点经验。随着工作实践的深入,可沿着政府(部门)规章—行政法规—法律的路径,提升CDO制度建设的层次。

第二,明确政府CDO的具体职责。政府CDO职责的细化是必然趋势,要明确不同类型数据管理职位之间的职能边界,尤其要梳理清楚由CDO领导的办公室与大数据管理部门之间的关系。政府CDO职责的履行涉及跨部门协调、消除数据壁垒、构建部门间协作机制、统一数据标准与格式等,没有足够的权威性,政府CDO很难充分履行职责。赋予政府CDO法定的权威性,以及相应的地位和权力。

第三,开启省部级政府CDO试点,并建立交流机制。我国政府CDO制度尚处于试点阶段,且试点范围有限,政府CDO职位主要在一些城市的市级政府、市直机关设立。随着试点经验的积累,可以逐步提升试点层级,在省部级政府层面设立CDO职位。此外,还应建立政府CDO与院校、智库行业专家定期交流机制;加强CDO领域的国际交流与合作,学习国外先进经验与最新实践。

第四,加强人才队伍建设和评价考核机制建设。细化政府CDO应具备的知识与能力的规定。政府CDO应该是复合型人才,不仅应具备良好的管理能力与协调能力,也应具有优秀的数据挖掘与分析能力,熟悉大数据相关法律法规政策。政府CDO考核的内容应涵盖履职绩效、合规性、培训效果、专业能力等多方面。当前,我国政府CDO考核方面往往只确定考核主体以及从哪些维度进行考核,缺乏明确的评估标准和完善的评估体系。可以采取建立内部审查制度与引入外部评价机制相结合的方法,对政府CDO履职行为的合规性与专业性进行考核。应完善政府CDO培训体系,建立全国统一命题、统一组织的CDO考试制度,分设大数据法律法规与业务规范、大数据分析与决策、系统实操等考试科目,把CDO的考试成绩纳入评价考核体系。

(作者单位:中国科学技术发展战略研究院)



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