何哲:国家数字治理的宏观架构

选择字号:   本文共阅读 238 次 更新时间:2019-01-21 21:31:18

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何哲  

  

   摘要:当今人类正在经历向以网络、大数据、人工智能为代表的新信息时代的转型。数据成为新信息时代的核心要素,也成为国家治理中最为重要的基础之一。数字治理包括两层意义,一是对数据的治理,将数据作为被治理的对象;二是基于数据的治理,将数据作为国家治理现代化的核心依据。这两个层面互相依赖。就数字治理的现实而言,传统基于科层专业分工形成的宏观结构显然无法适应大数据安全、统一、高效的要求。国家数字治理需要构建新的宏观架构。这一架构,既能统筹管理运作国家所有重要数据,同时也要避免形成新的权力超级部门,避免阻碍数据的安全、可靠并支持实际治理机构的运作。本文探讨了国家数字治理的宏观架构,包括原则、架构、运行机制等。

   关键词:数字;治理;架构

  

   作者简介:何哲,博士,现为中央党校(国家行政学院)公共管理教研部教授,国家战略研究中心秘书长,研究方向包括网络社会治理;行政体制改革;国家发展战略;经济与制造业服务化等。

  

   当前,人类显然已经进入到网络、大数据时代,并正在向人工智能社会转换,我们可以称之为新信息时代。在新时代,数字作为社会存在的重要要素,改变了整个传统社会的面貌与连接方式。整个社会从宏观到微观的所有行为,都将被数字所嵌入与改造。国家治理体系,也会如此。因此,数字治理,就成为当今宏观治理结构的一个新的最重要的内容与新的形态。

  

   顾名思义,数字治理,有两种含义,一种是对数字的治理(Governance of data),一种是基于数字的治理(Governance based on data)。前者指的是实现对全社会越来越庞大的数据的有效管理与组织。后者则是利用数字实现全社会有效的组织与运行。而这两者,同时也是互相支撑的关系。只有构建完整、高效、安全的数字组织管理体系,才能同步围绕数据构建同样统筹高效的国家治理体系。因此,探索在国家层面的高效数据治理体系,成为当前数字治理的最重要的任务。

  

   本文拟对这一主题分三个层面进行探讨:1)国家数字治理体系的基本原则是什么?2)国家数字治理体系面临的核心难点是什么?3)国家数字治理体系的架构与实现形式是什么?

  

   一、人类社会数据增长量远超过传统治理体系能力增长

  

   人类社会从几十万年前的原始社会,进入到一万年前的农业社会,再逐渐进入到三四百年前的工业文明后,整个社会的数据量与知识量,都保持在非常低的水平。粗略的估计,在数字通讯技术出现以前,以传统手段所保存的文字、数字、图片和音视频(进行数模转换后),整个社会被存储的知识不会超过1个TB(10的12次方字节)。但是到二战后,人类进入到信息社会后,数据量开始飞速发展。1990年人类进入到万维网时代,数据开始由千万个个人用户产生。2006年智能手机的出现,人类开始进入数据的大增长时代。根据现有的估计,人类在过去两年增长了有史以来90%的数据。根据估计,2006年,人类产生了约1000TB的数据。2016年人类产生了16ZB(10的21次方)的数据,而到2025年将预计产生约160ZB的数据[[1]]。可以看到,人类正在以指数化的速度来增加数据。这种速度增加,实际上是摩尔定律在数据领域的体现。

  

   而传统上人类的治理能力与各方面的发展,长期以来都是接近于线性化增长的,只有当新的技术革命后,生产率才会短时期大幅度上升,而长期来看则是以百分之几的速度缓慢上升。而很少有这种每年都几乎都在倍增的局面出现。这就产生了严重的治理能力增长与治理对象增长的脱节问题。虽然信息技术同时加强了治理技术与手段,例如人类也可以大规模的管理数据。但全社会的数据增长与统筹管理问题将越来越突出。与此同时,数字化的指数级增长也意味着社会活动的飞速增长,因为数字化对传统社会的改造,极大提高了传统社会的运行方式和效率。这也产生了对治理能力的挑战。图1 显示了这种趋势,其中D曲线是数据量随着时间的增长,可以看到进入2000年后,人类数据量的增长速度大幅度提高。而G曲线是人类治理能力的增长示意。这就体现出了国家治理体系未来将面临着越来越严峻的对数据治理的需求与能力差距。

  

   可以预见的是,伴随着人类在各个领域不断的数字化的进展,未来数字的增速将会在相当长的时间保持这样的指数倍增速趋势。直到传统的领域基本都被数字化完毕后,这种速度才会逐渐缓慢下来。

  

   就传统治理体系而言,传统体系是建立在稳定的科层分工的金字塔结构上的。将社会根据专业分为不同的分立领域,并建立对应的治理结构。这种结构从根本上,是形成了高度垂直化与横向区域化的混合结构。这种混合结构在面临新的管理事务时,则是通过不断增加垂直层级或者横向的专业划分来实现的。而这种增加则受制于行政金字塔的运营成本和相应增加的管理成本。因此,其增加的幅度是有限的。而面对大数据规模增加的指数级速度,远远不能实现有效的治理能力的增加。更不用说要实现完整的数据治理了。

  

  

  

   而就传统治理体系而言,其习惯性的方式,依然是建立一种基于科层专业分工的数据体系,以支持原有治理架构的运行。这集中表现在向数字社会转型的初期,各种行政结构,都会以自己的管理结构和管理范围建立相应的数据管理体系[[2]]。最后形成一个一个封闭的数据块,或者信息孤岛。而就社会而言,各种信息与网络服务企业,同样会根据自己的经营范围和商业活动,建立基于对象与活动的各种大数据集合。这同样形成了一种基于各自企业范围的孤立信息体系。数据在各自的体系中被紧固在业务和组织边界之内,既不利于信息的综合使用和流动,同样,由于各个组织体系的信息安全与监管能力不一,从而导致了在数据组织效率与安全防护方面的参差不齐的局面。更重要的是,这种加强版的传统组织模式,远远没有发挥出数据社会本应由的高效率和治理高能力。在传统的模式下,越来越多的数据反而成为一种数据累赘而不是实质性提升治理水平的支持。因此,建构一种面向新的数据时代的宏观数字治理架构,就成为当前治理体系最大的挑战。

  

   二、国家数字治理架构的基本原则

  

   新信息时代的国家体系,已经不能简单的被看作一种庞大地域范围的极具多样性的松散结构。至少在数据层面,新信息技术已经极大的增加了国家宏观数据治理能力。在主权范围内的一切数据都变成可以访问和管理的体系。甚至对于大的跨国公司而言,全球范围内的数据,一体化管理亦是一种现实。而在统一的数字体系之上,传统分立式的治理架构亦会逐渐改变。因此,国家数字治理架构,必须要围绕着新信息时代的新的社会结构来构建。其中将包括以下三个基本原则。

  

   (一)统一是建设原则

  

   从长远来看,国家数字治理的基本建设原则和发展,是构建一个完备统一的数字治理体系。这一数字治理体系,能够将主权范围内的所有机构与个体所产生的数据,进行统一的管理。从而构建起足以针对每一个体的精准公共服务能力,并汇聚支持在国家层面的宏观政策。

  

   就统一而言,并不是意味着要像传统的模式一样,将数据集中汇聚在一个地方,而是逻辑上的统一和标准上的统一。数据为了安全和高效的可达,必然会形成国家范围内的分布式存储,但是从逻辑体系而言,这些数据都是逻辑统一的。可以在国家层面,进行便利的全数域范围内的可达访问。

  

   从统一的建设原则而言,这一逻辑非常简单,但其实现过程却极为困难。首先,面临着不同的数据标准和格式问题,从市场竞争的角度,各个数据技术服务公司和应用主体各自开发出了自己的数字标准和格式。从而导致数据的统一要逐渐实现对各自数据标准的兼容或者有效的转化。这种转化将会耗费大量的人类劳动和计算能力。未来这种数据的兼容,将主要由人工智能来进行。其次,面临着分立的数据所有者的同意和支持问题。就行政体系而言,行政体系的强制性可以逐渐做到所有行政分支的数据的统一归总管理。然而,对于商业组织而言,行政强制则显然是无效的,这要求在国家立法层面,形成法律约束,实现商业组织的数据开放和管理权的提交。

  

   总之统一原则可以简化为一句话,国家拥有对主权范围内数据体系的最高管理权。在传统时代,主权范围内的一切资产,理论上国家都有管理权,即便是私有财产,国家主权都要进行登记、备案和确权,并根据需要进行各种管理,例如征税或者保护。而在数据时代,数据作为重要的资源体系,国家也拥有最高的管理权。这种管理权与商业组织的数据拥有权并不冲突,商业组织可以继续保持其使用权,但国家要掌握其具体的数据资源情况,并具有最高范围的控制权以构建整体的国家数据体系以及根据需要应对特殊情况。

  

   (二)流通是运作原则

  

   在数据统一的基础上,下一步就是要实现数据的流通。这种流通,其根本目的就是在分立的社会分工部门之间建立横向的联系。而这种横向流动,是长期以来传统分治式的治理体系长期梦寐以求但无法实现。

  

   数据的水平流通是逐渐实现的,首先,是行政体系内的数据流通,行政体系因为其自身的强制性,可以要求整个行政体系内的数据统一体系后进行横向流通。其次,是企业之间的数据流通,企业内部的数据流通类似于行政体系。跨越企业组织边界的数据流通,则需要通过市场的原则进行。第三步,是政府与企业之间的数据交换,这里面亦有三个原则。一是最高管理权原则,在法律要求下,企业要无条件向政府备案所有的数据或者上交管理权,以用于主权范围内的数据统一。二是在具体的行政管理要求下,企业要基于监管,配合政府具体部门的行业监管或者公共安全监管,提供相应的数据交换。三是政府基于信息与数据公开的原则,将不涉及隐私与安全的,有益于社会公共服务提升的大数据进行无偿公开。从而促进统一的数据体系运作。

  

   (三)安全是底线原则

  

任何时候,国家数据体系的建设,都应该以安全作为底线原则。这种安全包括三个层面的安全,一是作为数据本身的安全;二是作为数据流通的安全;三是作为数字权利的安全。(点击此处阅读下一页)

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本文责编:川先生
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