摘要：随着数据成为数字时代城市治理的关键资源，以发挥数据要素价值为核心目标的数据治理也成为城市治理现代化的关键基础。既有研究较少从城市治理的总体性视角切入，分析数据治理的理论内涵及其对城市治理现代化的推动机制。文章从“面向数据、基于数据、经由数据”三个层面来认识城市治理过程中的数据治理，通过理论分析和实践提炼，梳理出城市时空数据、运行数据、服务数据、管理数据四类城市治理数据要素，从理论上阐明数据治理推动城市治理的依据，如何在实践中不断提升城市感知、理解、决策、精准和协同等治理能力，进而通过推动城市治理理念变革、治理能力提升、治理资源升级和治理机制创新，为城市治理提供了新动力、新机制。

关键词：数据治理；数据资源；城市治理；治理创新

一、引言

伴随着中国式现代化的加快推进，我国进入城镇化、市场化和数字化“三化叠加”的发展阶段，城市成为公共资源汇聚、社会活动密集、商务交往频繁的复合型发展中心和风险聚集地，面临社会利益分化、冲突频发和风险交织等多重治理挑战。与此同时，随着新信息技术快速迭代，数据要素作为城市发展的基础性、战略性资源得以深挖利用，为化解社会矛盾、完善公共服务提供具体思路。在我国，国家数据局联合多部门发布《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，旨在推动数据要素与城市治理的深度融合；国家发展改革委等部门指出“城市是推进数字中国建设的综合载体，由数据融通、开发利用串联的城市全域数字化转型是推动城市治理现代化的必然要求”。

在数字化进程中，数据作为城市海量复杂要素的重要载体，之于城市治理具有独特价值。作为宏观战略部署与基层治理实践的中间枢纽，市域层级具有数据资源、场景应用和组织统合等多重优势，是打造数字化治理体系的重要场域。目前，国内外城市都在积极探索基于数据治理的城市治理创新，形成从技术嵌入、业务转型到治理范式的数字化变革道路，如英国“智慧伦敦计划”、美国纽约“开放数据法案”及北京“接诉即办”改革。伴随着治理实践的推进，理论研究也呈现出“实践驱动—理论创新”的演进路径：从早期政府信息化工程带来的技术治理视角，到大数据时代对数据核心价值的认知，再到数智时代探索数据如何驱动治理范式的整体变革，最终提出以数据为关键治理资源的“数字治理生态”等创新理论框架。过程中，数据作为生产要素和治理要素的价值被逐渐发掘，而数据治理始终是城市治理的必要构成，致力于发挥数据对政府治理能力提升和政府治理模式创新的驱动作用。

现有研究在理论、技术和应用层面形成了数据治理的丰富成果：一是聚焦数据驱动，探索数据资源和技术嵌入对城市治理现代化的重要影响；二是聚焦组织管理，分析数据治理如何辅助机构运行和领导决策，进而推动数字产业发展；三是聚焦数字政府，指出大数据驱动的功能拓展、技术支撑、应用创新等政府治理能力，开放政府、智慧政府、回应政府和濡化政府等创新模式，或是具体分析某一特定模式的变革路径和机制。然而，现有研究较少从城市治理视角来观察数据治理在当前数字生态中的作用，深入分析数据治理本身作为一项系统性工程如何实现城市多维能力的拓展、提升，并推动城市治理创新，也缺少对数据要素和技术嵌入的细化分析。

在社会现实需求与国家战略指导的双重背景下，为安全且充分地释放数据要素价值，对数据本身的治理显得尤为重要，而数据治理作为一个系统化的新兴治理范畴，以其新的价值理念、技术支撑和管理模式，推动城市治理不断创新。本研究从数据治理推动城市治理创新的理论依据、实践路径和作用机制三个维度展开，在厘清数据治理的概念内涵、核心要素的基础上，从三大理论视角分析数据治理为何能够满足城市发展需求；接着，分别从工具效能和治理模式两个层面，深入分析数据治理如何塑造城市能力特质，及其推动城市治理创新的具体机制，探索建立“面向数据、基于数据、经由数据”的数字化城市治理，为推动数字时代的城市治理创新提供理论依据。

二、数据治理推动城市治理的理论依据

所谓数据，是观察记录客观事实的一种形式，是未经加工、解读的一手原始记录，相比“信息”具有更多的开发利用空间，当被赋予实际意义、具有可解释性后成为辅助人们判断和认知的“信息”。在“三化叠加”的加速现代化进程中，城市数据往往负载着关于社会复杂形态的全面、精确且关键的信息，其价值潜能的充分激发将对城市治理产生强大推动作用。

（一）数据治理的理论内涵

长期以来，研究者们对“数据治理”缺乏统一定义，并且与“数据管理”“数据管护”等概念交织。“数据治理”概念最初诞生于企业管理领域，既指针对企业数据的政策制定和权责划分，又涉及数据数量、易用性、一致性、可用性和安全性控制的企业管理过程。数据治理是数据管理的延伸，其中，数据管理强调治理决策的具体执行，包括全面而系统的数据收集、数据处理、数据应用，致力于为系统决策者提供运营和决策支持，而数据治理还涉及对数据管理的指导、监督和评估。因此，从广义上看，数据治理包含三个层面，即对数据活动的规范、对数据资源的利用和对管理过程本身的统筹。

随着数据作为城市治理资源的价值被逐渐发现，数据治理范畴延伸到政府数字治理领域，与政府治理的理论框架相适应。数据治理旨在充分发挥数据要素在理解社会经济运行、研判社会风险等方面的赋能作用，进而实现“面向数据、基于数据、经由数据”的治理体系。首先，“面向数据”的治理是指数据作为记录客观对象的信息载体，需要得到规范、合理的使用；同时，数据已逐渐超越生产要素和资产的界定，而涉及到基本权利范畴，亟待相关法律制度的保障。其次，大数据为政府、企业和个人提供有力资源和技术，形成“基于数据”和“经由数据”的治理。“基于数据”的治理是将数据作为治理决策的基础和依据，利用大数据分析和智能化解决方案，汇聚融合并深度挖掘各类数据资源所蕴含的信息价值，形成高效、精准、科学的决策。“经由数据”的治理则强调数据在信息表达方面的简约精准，在信息交互方面的通约高效，从而形成行动网络使各主体间通过数据实施便捷有效的考核、督办和协同。三者构成一种循环递进的互动关系，“面向数据”将数据从原始信息转化为可治理对象，为后者提供优质的要素基础；“基于数据”将数据从管理对象升级为治理工具，与前者共同催生出政府、企业和社会的新型交互关系，形成“经由数据”的主体间关系网络；反过来，“经由数据”构建的生态网络将进一步催生对数据标准、质量和安全的治理需求。

综上所述，本研究认为城市治理过程中的数据治理，以数据为核心，强调数据要素在城市数字化转型中的独特价值，形成“面向数据、基于数据、经由数据”的治理体系。对政府而言，一是需要以企业数据治理为参照，对城市数据要素进行系统管理和开发利用，赋能政府机构，包括设置数据权限、制定数据标准、搭建数据平台等；二是要回应外部数字生态环境，建设智慧城市，包括对网络信息的安全保障、对公共数据的授权运营、对数据交易的监管等。

（二）城市治理的数据要素

数据要素是数据治理推动城市治理的基础。本研究首先梳理城市治理涉及的数据要素，主要包括城市时空数据、城市运行数据、城市服务数据和城市管理数据。其中，城市时空数据主要反映城市中相对稳定的物质空间形态，包括自然地理（如地形、气候、水文）、资源数据、地块属性、设施和社会人口分布等基础空间数据及其历史变化，具有低频度大样本特点。运行数据则反映城市系统中人、事、物的动态信息，包括道路交通、水电气供应、空气质量等物感数据，公民个人信息及其出行、消费、储蓄等行为数据，网络舆情、新闻媒体表达等人感数据，具有明确的功能导向。服务数据指城市服务过程产生的数据，包括事项办理、政策咨询等服务信息及市民的服务评估与反馈，能够反映城市服务水平、民众需求与偏好。管理数据主要指政府、企业等主体对数据进行整理分析后产生的衍生数据，包括政府报告、规划管控和统计核算等政府内部业务数据，对外部空间数据、运行数据的融合分析及行业数据等，作为知识嵌入后的数据结果具有较高的价值密度。

四者在数据来源、数据时效、获取方式和治理需求等方面展现出差异（表1）。第一，来源方面，城市时空数据、运行数据和服务数据通常为原生，是对客观对象的直接观测记录；城市管理数据通常为衍生，是引入主体知识图谱和理论认知后的分析判断，如特定指标评估结果、数据分析报告等，具有较高的价值密度，能直接指导治理决策与实践。第二，时效方面，时空数据和管理数据通常反映某一时段的城市情况，被广泛应用于城市战略规划、科学决策和绩效评估；运行数据侧重实时动态获取，更有助于城市实况反馈和风险监测；服务数据则兼有实时反馈和长效评估。第三，获取方面，时空数据通常由政府联合科技企业通过巡查、调查、遥感等主动获取；管理数据可由政府部门或行业协会发布，也可通过数据开放和授权运营平台吸纳企业与社会组织力量；运行数据则包括物联网主动感知，由政府新媒体等制度化渠道吸引民众的互动式参与，或是舆论发酵引发政府被动关注；服务数据则包括服务供给、专项调查等主动获取，以及政务热线等制度化渠道吸引民众的互动式参与。因此，不同的获取机制反映出参与主体的差异。第四，治理需求方面，尽管都强调精确和安全，政府对不同类型数据的治理目标各有侧重，对城市时空数据更强调完整性和更新维护，运行数据强调实时性和融合共享，服务数据强调公开易用和可扩展性，管理数据则强调规范性和公开透明。

（三）数据治理推动城市治理的理论路径

以数字化转型为契机，当前的城市治理亟待完成以人为本理念指导、多元主体共同参与、协同解决城市痛难点问题的模式创新。因此，在社会现代化加速发展和数据要素充分流动的现实基础上，数据治理推动城市治理遵循着如下三条理论路径。

第一，城市复杂系统论视角下，数据治理遵循了社会利益分化、价值多元化发展逻辑。当前，城市在城镇化、市场化、数字化“三化”叠加的进程中逐渐成为一个复杂巨系统。随着生产方式、资源配置方式的改变，利益主体不断分化组合，公民权利意识不断强化，催生出民众对城市治理的多元需求。对此，数据治理一是通过对数据权利的保障，回应了公民、企业、社会组织等城市治理主体在数字环境中的基本利益诉求；二是将数据作为诉求的输出载体，保障多元利益的表达。数据治理旨在把控数据质量、促进数据流动、提升数字技术应用水平，帮助政府高效整合社情信息，全面、准确地了解和回应社会诉求，通过比较分析和梳理，指导价值共识的凝练和利益关系的协调。

第二，巴尼时代理论视角下，数据治理适应了社会资源紧缺、风险复杂化趋势。随着人类社会从乌卡时代（VUCA）迈入巴尼时代（BANI World），城市治理需要同时应对外部环境的复杂、模糊、易变和社会内部的脆弱、焦虑。面对持续提升的城市资源供需矛盾和社会风险水平，数据治理从数据资源和技术双重维度提升城市韧性。一是数据本身作为新兴治理资源具有自我增益属性，在流通过程中增添新的信息价值，并为大数据分析和智能化解决方案提供“养料”，又反过来利用数字技术提升数据质量。二是数据技术提升资源利用效率，通过收集并分析数据所承载的城市信息优化资源配置和利用，通过集成信息系统（如ERP企业资源规划系统）和数字化应用提升资源管理质量和生产效率。三是数据治理有效应对复杂社会风险，以数据安全为前提，利用大数据、大模型等技术，深度融合和挖掘城市数据要素，实现对社会风险的全面检测、精准预测和协同作战。

第三，空间治理理论视角下，数据治理满足了社会空间扩展、场景系统化需求。空间治理是针对城市空间资源博弈而产生的治理行为和过程，当前面临“物理—社会—数字”三元空间深度融合的新境况。在此过程中，数据始终是新兴治理领域的基本构成要素，作为一种简约、通用、实时、准确的信息载体，适用于复杂场景的系统搭建。因此，数据治理通过规范数据标准，保障数据质量和安全：一是为社会空间和场景提供优质要素，构建良好的社会环境；二是有助于针对特定场景的系统搭建和科学决策，通过优化系统结构提升用户体验，增强系统的可维护性和扩展性，保障系统可持续发展。对此，城市治理需积极开展数据治理实践，充分回应新时代的社会发展需求。

三、数据治理推动城市治理的实践路径

数据治理是发挥数据价值的基础性工作，本质上是通过制度建设和技术支撑完成“面向数据”（数据标准、数据质量、数据安全）的一系列治理工作，利用多源、高质量可信、可流通的数据要素开展“基于数据”的治理手段范式变革和“经由数据”的治理关系数字化重构，为城市赋能。对此，本研究认为数据治理本质上反映出城市信息过程和信息机制的变革，通过数字基建、数据汇聚、政企学联动、数智场景和技术赋权，推动城市感知、理解、决策、精治和协同等各项能力的全面提升（如图1）。

图1数据治理推动城市治理实践路径

（一）面向数据：数字基建提升城市感知能力

数据治理有赖于技术支撑，将城市运行转化为可计算、可追溯的治理对象，解决复杂社会问题、提供优质服务。基于新一代信息技术构建的城市基础设施体系，通过搭建城市感知网络，面向城市运行数据实施制度化管理和知识生产，从而实时感知并响应城市运行态势和民情动态。一是数据获取，英国伦敦市推出光纤到位、WIFI覆盖和5G集成开发战略，搭建C40空气质量网络和犯罪智能监控系统等，及时获取社会环境和安全信息；美国纽约市于2022年推出Link5G并在全市范围内大量部署Link5G无线信息亭，提供免费高效的网络服务。二是数据管理，许多城市与数字科技企业合作，通过搭建数据中心、算力网络，结合Ansible自动化运维工具、大语言模型等技术方案，支持对物联感知系统平台的多场景开发应用。

数字沈阳建设的技术支撑尤为突出，沈阳市政府与中国移动等科技公司积极合作，在OneCity数据平台、5G+AICDE等创新技术加持下，取得众多标志性成果。其中，沈阳市政府积极部署数字云底座、政务外网接入点位，以及公共安全、生态环境等重要领域的传感器，构建城市“神经网络”。同时，不断强化对政务数据、公共数据、社会数据的归集、共享、分析和信息库建设，搭建政府内部管理、对外治理及数据协同等平台，完善数据要素安全体系并推动智能场景应用。

（二）从面向数据到基于数据：数据汇聚提升城市理解能力

数据治理旨在汇聚城市多维空间的多源可信数据要素，通过面向数据的确权、核算和管控，推动基于数据的信息提炼，全面且准确地分析和理解城市运行规律。其中，城市时空数据反映城市空间物质资源形态及变化，城市运行数据反映城市物体流动现象和运行规律，城市服务数据基于城市主体需求和偏好揭示现象背后的社会意涵，城市管理数据则直接提供城市发展认知和评估结果。一是鼓励各类数据的开放与共享。数据权利本身就是理解数字生态新需求的重要表现，如欧盟《数据治理法》、美国“变通隐私权保护模式”，以及我国各地相继出台的“数据条例”，针对个人数据、企业数据、公共数据等提出分类规定，在控制数据风险的基础上鼓励各方数据的公开与流通。

二是推动内外数据的融合与利用。在政府内部，各个部门的项目资源数据、业务工作数据等能够真实且细节地反映城市治理情况；面对外部社会，各地政府通过制度化和非制度化的多种渠道获取民生、民情和舆情数据，对各类数据进行交叉验证和整合分析，加深对复杂城市系统的理解。例如北京市“接诉即办”改革，利用市民诉求分析社情民意和行为动机，并持续创新“热线+”服务模式，通过热线与网格、区域、行业等多维数据的对接共享，构建“接诉即办”大数据库，辅助理解城市运行规律和研判风险。

（三）从基于数据到经由数据：政企学联动助力城市科学决策

数据治理通过政府自身的组织架构调整及其与企业、学术机构的紧密合作，整合各方资源、技术与知识，打造政企学联动的数字化团队，全面助力城市科学决策。一是加强数字政府建设，重塑组织架构、机构职权和业务流程，如英国伦敦设立智慧伦敦委员会，美国纽约市数字化转型领导小组和数字化团队；二是制定数据管理规范，为多方共同参与城市治理提供制度保障，如伦敦市《共创智慧伦敦路线图》、纽约市《开放数据法案》；三是引入企业、科研院校等社会力量，如沈阳、重庆与中国移动等科技企业深入合作，依托其在ITSS标准体系、多层安全防护建设等方面的专业技术经验，建立标准化、规范化的运维流程。在此过程中，城市治理获得了基于数据的决策支持系统和治理流程再造，并经由数据延伸出公众参与、企业创新的新型政社关系。

其中，作为科技城市转型的典范，美国纽约市的数据治理始终坚持高位统筹和合作参与，通过创立城市数字化转型领导小组和团队（如首席数字官、分析官和信息官），对城市治理实施高位统筹；2012年颁布的《开放数据法案》及后续发布的《开放数据政策和技术标准手册》，旨在缩小数字鸿沟并引入社会力量参与数据开发。在国内，北京市积极深化组织制度改革，2023年发布“北京数据二十三条”，2024年组建北京市政务服务和数据管理局统筹推进全市数据工作，开展第三方大数据挖掘与评估分析项目，坚持从业人员与高校人才的衔接培养；广东省推动“粤经济”平台与3所高校、5所研究机构、28家企业的经济数据要素融合，构建政企学研用一体化创新体系。

（四）经由数据：数智场景赋能城市精准治理

在政府内部，数据治理通过标准化流程将零散数据转化为规范数据并加以利用，在环节上包括数据规划、采集、存储到应用的完整流程，内容上涉及对平台体系、数据主体、交互行为等各类具体城市治理要素的创新管理，经由数据塑造业务流程数字孪生，实现更简洁、高效、精准的城市治理。例如，智慧伦敦建设涉及传感器部署、“伦敦数据仓库”搭建、评估标准制定、社会数字化等系列工作；黑龙江数字政府的“五横五纵”架构上通国家、下达地方、横联部门、外接市民，并对数据应用、标准、安全、运维和评估实行体系化管理。政府数据治理需要对城市治理工作进行系统规划和管理，将数据技术与城市治理各环节深度融合，形成自动化、智能化、精准化的应用场景。

数字重庆是场景搭建、系统部署的典型代表。首先，数据规划是基础。各单位在数字重庆建设领导小组带领下，开展核心业务梳理，运用“V”模型方法分级拆解业务事项，并编制出“三张清单”用以明确工作流程重塑、制度机制调整和多跨应用场景等三大需求。接着，清单事项指导设立业务指标体系，提出数据采集和应用系统开发需求，打造78个综合治理场景。最后，在科技企业帮助下搭建“云”储存、通信传输网等基础设施体系，部门数据、区县数据、法人库等数据资源体系，并通过一体化数字资源系统（IRS）对组件资源、数据资源、平台资源进行管理，全面赋能城市问题高效解决和城市优质发展。

（五）经由数据：技术赋权强化城市协同能力

数据本质上是用于展现人事物状态的信息，相比传统资源具有外部性和公益性，也涉及复杂的权、责、利关系。在政府外部，数据治理通过数据权利保障和数据流通过程，强化了大众的信息能力与组织网络，促进政府与社会的信息共享与沟通，以数据为媒介重塑治理主体间的交互模式，形成城市协同治理格局。随着数据治理对象从物感数据扩展到人感数据，公民、社会组织等更多力量参与到城市治理中。一是政府通过政务数据开放平台向社会公布政务信息，通过网络沟通渠道鼓励社会意见表达，有效减少政府与公众间的信息不对称，提升政府公信力和公民参与能力。伦敦将数据开放和社会化数据技能培训结合，提升市民数据价值挖掘和创新应用水平；国内城市基层也依托数字社区平台，形成海淀区“大家商量着办”、开福区“群商荟”等协商议事优秀实践。

二是政府数据开放和网络互动也是凝聚多方智慧解决复杂社会问题的过程。数字化平台为公众获取社会信息、参与公共事务讨论提供便利，提升其效能感和满意度。反过来，公共数据蕴含的丰富社会经济价值，通过多方共同挖掘得以充分展现，政府也能够获得来自市场和社会的信息反哺。例如，纽约市搭建“数据开放平台”（NYC OpenData）为市民提供城市信息服务，形成由政府公布和运维数据，市场和社会多元主体深入探索、挖掘应用场景的生态系统。

四、数据治理推动城市治理创新的作用机制

（一）数据治理推动治理理念变革

数据治理在面向数据方面，倡导数据权利和数据利他，积极构建数据基础制度体系；在基于和经由数据方面，通过技术赋能和技术赋权，推动城市治理理念变革。从面向数据、基于数据到经由数据，数据治理实践逐渐从政务信息整合过渡到全民参与阶段，治理理念从行政性、效率性、经验性、分离性，向人民性、公平性、精准性、融合性转变。

一是强化人本主义。数据治理强调数据权利，保障数据人格权和财产权，培养民众数据意识和素养，进而提升社会整体福利；倡导数据利他主义，致力于打破数据壁垒、缩小数字鸿沟，具有明确的公共利益导向；鼓励公众参与，通过提升民众数据素养、搭建数据开放平台和多元参与渠道，鼓励市民、企业、社会组织等数据主体共同参与城市治理。

二是提升法治理念。数据治理通常立法先行，通过规范标准，使数据活动有法可依、有章可循，完善现有法治框架；强化法律监督，通过颁布配套法律和组建数字化领导团队来加强监管，政府监管和社会监督多线并行，提升公民法治观念；实施全面制度变革，各部门为嵌入数据要素而系统梳理现有问题，全方位提升城市治理的制度化水平。

三是推动精准治理。数据治理将城市复杂信息统一进行数字化表达，依靠其通约性和交互性，借用技术手段敏锐感知、精细分析社会需求，从而精准识别问题、选择手段、设定目标和评估绩效；数据系统建构能够简化社会事务管理的操作流程，通过跨域跨部门统筹治理、简化信息上报和办事流程，为市民提供精准、高效的个性化服务。

四是面向数实融合。数据治理推动数据要素安全、高效且深入地渗透进社会经济各领域。随着城市生产生活逐渐转移到线上，网络与现实的空间融合趋势越发凸显。城市治理场域从现实社会拓展到数字空间，需要深刻理解网络“新公共领域”的行为特征、交互模式及其与现实社会的联动效应，开展面向“数实融合”的理论与实践探索。

（二）数据治理推动治理能力提升

数据治理以数据要素为核心，以数智技术为支撑，从精准锚定“数据”作为治理对象，到基于数据升级治理工具，再到经由数据重塑城市网络形态，逐步实现治理能力的跃升。研究者指出数据驱动的政府治理能力可以从内部运作、对外施政、政—民互动和国家交流三个维度解释。在城市治理层面，数据治理以数据要素的嵌入为契机，从政府内部治理、外部治理和功能范畴三个方面提升了城市治理能力。

一是提升内部运作效能。政府通过横向、纵向数据信息的流通和整合，精准掌握各个部门及项目的资源、进展等情况，保障高效资源配置、科学决策和合理评估；利用技术手段优化内部业务流程，建设政务云平台，实现自动化、智能化的高效办公；通过数据管理使内部运行过程更加透明，增强上下级沟通、工作监督和考核，改进政府工作。

二是强化外部治理能力。政府作为治理主体，利用数智技术对城市数据进行全面采集和融合分析，能够敏锐感知城市状态和民意民情，深入理解现象背后的规律与意义，从而极大提升公共服务质量、日常监管水平和应急处置能力。在政—民互动方面，政府通过数据公开、数字传播、数字政务等形式，促进与社会的信息交互，既增强公信力，又凝聚众智众力解决城市问题。

三是拓展政府能力范畴。在对象上，随着数据要素在市场、社会、政府间流动，社会经济活动从现实空间延伸到网络虚拟空间，城市治理范围从线下逐渐延伸到线上。例如“隐私泄露”“数据滥用”等社会安全问题亟待解决，云服务、数据交易等各类新型市场主体的数据活动都将纳入政府管理范围。在手段上，大数据、区块链、云计算等技术被应用于探索新型监管和干预模式。

（三）数据治理推动治理资源升级

数据治理本身需要面向数据提升数据标准与质量管理技术，基于数据推进大数据分析和人工智能等治理工具的开发应用，并通过物联网、区块链等前沿技术及相应配套基础设施和数字化专业团队的支撑，形成经由数据的数字化网络。因此，数据治理的持续推进，要求科技水平和创新力不断提升，为城市治理提供强大的数字治理资源，推动其专业化和智能化发展。

一是优质数据资源。数据治理通过对城市数据安全、标准及质量的规范管理，为城市治理提供标准化和高品质的数据资源；通过物理传感器、市民电话系统等部署工作，强化数据汇集和整合能力，明确社会关键问题和热点问题；鼓励数据流通和开发，向社会提供丰富有效的城市信息，并支持企业、公众参与数据信息挖掘，凝聚多方智慧共同解决社会痛点难点。

二是数智技术资源。数据管理技术支撑政府对内部和对其他领域实施标准化和系统化的管理；大数据分析技术辅助政府发掘和利用海量信息，梳理社会痛点难点和需求热点，通过深入剖析涉事者的人口学特征、情感和动因，研判社会风险、辅助科学决策；人工智能技术拥有强大的信息处理、学习和自适应能力，随着城市治理大模型的深度应用，逐渐重塑了政府决策、公共服务和社会治理的模式。

三是新型基础设施。根据数据治理需求，政府投入建设物联网、互联网、5G等网络设施，为信息交流传递提供基础保障；搭建算力网络、数据中心、智算中心，为数据储存和计算提供强力支持。信息网络也直接增进了社会福祉，如美国纽约市铺设5G信息亭，为市民网络通信提供便利，缩小社会数字鸿沟。此外，政府出于数据采集和信息化管理需要，利用数字智能技术改造传统基础设施，保障城市高效运行、智慧管理。

四是传统资源数字化。随着数据要素嵌入社会经济各个领域，对数据要素的引导和规范为城市治理创新提供了可靠的制度资源，也意味着对社会资源的整体调控和社会秩序的总体保障。数据治理要求提升政府工作人员的数字能力，并积极引入科技企业、高校和科研院所等专业力量，激发社会内在动力，为城市治理提供高质量人才资源。

（四）数据治理推动治理机制创新

数据治理以数据为媒介重塑治理主体间的交互模式，实现了治理关系的数字重构。大数据驱动的智能化城市治理旨在构建政府主导负责、多元治理主体有序参与模式的共治模式，以平台为支撑，运用大数据推动城市治理的网络化、智能化和系统化。因此，政府在筛选、汇集、管理和深度发掘多源数据过程中，形成高位统筹、场景协同和闭环系统管理机制，实现城市治理一体化和社会化。

一是坚持高位统筹。面对复杂的城市治理系统工程，政府需要以全局视野和长远视角来制定战略规划，在数据治理过程中调整组织结构和指导规范，通过整合资源和优化配置解决社会问题。如美国纽约市市长倡议、市长运营办公室（Mayor’s Office of Operation， MOO）统筹建立311热线，北京市坚持党建引领“接诉即办”改革，城市数据治理始终是政府顶层设计，利用强行政力来弥合各方的目标差异、利益冲突与信息隔阂。

二是强化场景协同。面对复杂多变的社会环境，政府根据各场景需求，形成部门、层级及政企社间的高效协同。数据治理要求政府进行跨部门、跨行业和跨区域的数据汇集，促进条块联动和多方协同；数据的分类管理辅助治理场景的搭建，特定领域的数据整合也需要各方在特定场景下合作；知识密集型的数据管理要求管理者具备数据筛选、业务分析等综合能力，从而准确识别治理场景、优化资源配置并提出针对性措施。

三是打造闭环系统。数据治理能够辅助城市治理构建横向覆盖多领域、纵向延伸全过程的闭环管理系统。它重视多领域数据资源的发掘和调动，要求政府重塑工作体系、业务流程以嵌入数字要素，通过数据并联、标准设定、平台搭建等方式构建出数字化城市治理框架。它还涉及数据全生命周期的管理，为公共议题生成、政府决策施策、治理反馈、政策完善等全流程提供高质量数据基础，重视基于硬指标和公众感知的绩效评估，形成城市治理闭环。

五、结语

进入数字时代，数据成为城市海量复杂信息的重要载体，在驱动城市治理创新领域具有独特价值，因而“如何高水平利用数据来提升治理效益”成为城市治理的重要议题。在此背景下，数据治理作为一个新兴治理范畴应运而生，通过多种机制、多个面向推动城市治理变革，致力于充分释放数据要素在城市治理中的价值，构建“面向数据、基于数据、经由数据”的城市治理体系。

在理论层面，城市治理现代化旨在打破传统单一的行政命令管理模式，通过治理创新，应对城镇化、市场化、数字化带来的机遇和挑战。对此，数据治理以城市时空数据、运行数据、服务数据和管理数据为核心资源，回应现代化城市发展要求，遵循社会主体利益、价值多元化发展，适应社会资源紧缺、风险复杂化趋势，满足城市生活空间扩展、场景系统化需求，已成为城市治理创新的重要途径。在实践层面，尽管不同城市的数据治理实践模式和所处阶段不同，但都通过数字基建、数据汇聚、政企学联动、数智场景和技术赋权，推动城市感知、理解、决策、精治和协同等能力的全面提升。最终，数据治理通过推动治理理念变革、治理能力提升、治理资源升级和治理机制创新，为城市治理变革提供了新的思路，推动了世界范围内关于智慧城市的一系列创新模式和成果。

作为新兴治理领域，数据治理实践尚存困境。在理念上，数据主体本位阻碍数据成为治理要素，过度依赖数据技术也可能造成公共价值困境；在实践中，数据合法性判别困难、数据政策流程周期长、各地数据运营政策不一致等都是数据治理需要面对的现实问题。在数字时代，推动数字经济、数字社会和数字政府的融合发展是城市数字化转型的条件和目标。因此，本研究认为数据治理推动城市治理创新：一是要坚持人民城市理念，强调数据利他，着力挖掘“人感数据”；二是强化顶层设计，利用政府强行政力弥合数据权利与数据开放的矛盾，在统一指导下鼓励各地多样化、本土化模式创新；三是吸纳多元数据主体，明确各主体数据权责，使不同领域的数据所有者、管理者、使用者、监管者各司其职、协同配合，最终构建系统性、包容性、共享性的数字治理生态。

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[11] 城市治理现代化:内涵、困境、路径选择——以福建南平为例[J]. 范金妹.湖北经济学院学报（人文社会科学版）,2019（06）

[12] 大数据时代的政府管理与服务:提升能力及应对挑战[J]. 江小涓.中国行政管理,2018（09）

[13] 大数据驱动的智能化社会治理:理论建构与治理体系[J]. 孟天广;赵娟.电子政务,2018（08）

[14] 对“数据流动”的治理——论政府数据治理的理论嬗变与框架[J]. 黄璜.南京社会科学,2018（02）

[15] 大数据驱动与政府治理能力提升——理论框架与模式创新[J]. 孟天广;张小劲.北京航空航天大学学报（社会科学版）,2018（01）

[16] 数据新型财产权构建及其体系研究[J]. 龙卫球.政法论坛,2017（04）

[17] 大数据技术与高新技术企业数据治理创新——以太原高新区为例[J]. 苏玉娟.科技进步与对策,2016（06）

[18] 高校图书馆数据治理及其框架[J]. 包冬梅;范颖捷;李鸣.图书情报工作,2015（18）

[19] 国外数据管护（Data Curation）研究与实践进展[J]. 王芳;慎金花.中国图书馆学报,2014（04）

[20] 政府数据开放国内研究综述[J]. 付熙雯;郑磊.电子政务,2013（06）

国际期刊：

[1]Platform governance for sustainable development: Reshaping citizen-administration relationships in the digital age[J]. Tomasz Janowski;;Elsa Estevez;;Rehema Baguma.Government Information Quarterly.2018