智慧城市中政府数据开放政策执行研究

关键词 智慧城市 数据开放 史密斯模型

作者简介：王辰菡，南昌大学公共管理学院行政管理专业学生，研究方向：公共管理。

中图分类号：D630                                                            文献标识码：A                        DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2020.05.178

一、研究背景

随着信息技术的发展，以智慧政府为核心的智慧城市建设逐步受到广泛关注。目前，全球已启动或在建的智慧城市有1000多个，其中中国在建智慧城市已经超过500个，远超欧洲成为世界之首。从2013年到2017年中国智慧城市试点数量激增，但不可忽视的是，在智慧城市建设过程中，由于区域经济发展不平衡、政策制定不完善、技术发展不成熟等诸多因素导致沿海地区设点多于其他地区，且集中建设在华东、华北、华中南地区，项目数量占全国总量的近70%。

智慧城市是指运用以物联网、云计算、大数据为核心的新一代信息技术来感测、分析、整合城市各项信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、 工商业活动在内的各种需求做出快速、智能响应，提高城市运行效率，为居民创造更美好的城市生活。在智慧城市的建设过程中，政府作为城市的掌舵者，得以运用现代科学技术整合信息资源，统筹智能系统，加强城市规划和社会建设，打造现代化治理体系，并在此过程中掌握社会各层次的大数据，形成一个数据综合体。在互联网时代，数据就是最有效的资源，政府数据的公开对于社会走势及行业发展起到深远的影响作用，且城市数据化的大势所趋要求政府带头制定和落实数据开放，推动智慧城市大数据协调发展，促进效益最大化。

《“十三五”规划纲要》《“十三五”国家信息化规划》《国家信息化发展战略纲要》《促进大数据发展行动纲要》等多部中央文件在国家战略层面明确指出，要推动资源整合，加快政府数据开放共享，促进治理能力提升，2016年，國务院发布了《政府信息资源共享管理暂行办法》《关于加快推进“互联网+政务服务”工作的指导意见》持续推动政府数据开放工作的深入。智慧城市作为数据聚合的中心点，政府数据开放政策的有效执行显得更为重要。

二、政府数据开放政策现状

政府数据开放是政府公共管理层面的数据通过政务云等载体向社会公开，主要领域包括政务、医疗、教育、交通、通讯等多方面，是一个数据资源持续性累积的动态过程，具有时效性、可记录性、可追溯性。其范围除了政府与社会的信息交互外，还有G2G（Government to Government）政府之间电子政务的往来等等。

随着传统政府向透明型、数字型政府的转变，我国政府数据开放程度也在逐步增强。南都大数据研究院发布的《政府数据开放准备度报告》表明：31个省份2014年至今出台了231份提及“政府数据开放”的政策文件。其中，2019年以来新出台20余份。23个省份成立大数据管理机构，20个省份政府官网上有政府数据开放信息，11个省份政府官网没有涉及。

北京、上海、广东、浙江等地既是智慧城市建设的主力军，也是数据开放政策的先行者，在推行时间、开放数据量、政策制定、统筹管理等多方面都具有示范性作用。但就我国总体情况而言，我国政府数据开放政策还不完备，内容主要集中在宏观建设问题上的研究，对于政府数据开放多停留在传统城市的规划范畴。城市建设从平台建设到法律法规、公民意识都有待进一步提升，尤其是当下新兴发展的智慧城市，含有大量的数据资源有待开发，亟需推进有针对性、可行性的数据开放政策。

三、史密斯模型分析框架

史密斯模型也被称为政策执行过程模型。20世纪70、80年代，托马斯·史密斯（T.B.Smith）提出影响政策执行的四个重要因素为：执行机构、目标群体、理想化的政策、环境因素。理想化的政策是政策的制定者追求的最佳作用模式，包含法制层面及政策类型、范围等多方面;执行机构是负责政策实施的具体组织;目标群体是对政策作出直接反应的受众对象;环境因素是影响政策执行的变量要素。这四种因素相互牵动，决定了政策执行的结果，运作模式如图1所示。

（一）执行机关

在政府的数据开放政策中，地方政府不仅是智慧城市的领航者、规划师也是政策的执行者。地区数据公开能落实到什么程度，除开技术环境层面的影响，政府可以说起了决定性作用。一个有眼界的高效政府可以推动地区数据资源融汇入智能化服务建设，从而提升城市的开放水平和云服务质量。除政府外，执行机构也包括接受政府委托代理的机构，通过承包服务掌握城市中的大量数据资源，这类数据有时会涉及保密原则，但不排斥其也具有一定的使用价值。

图1：政策执行的史密斯模型

（二）目标群体

目标群体是多元性的，不只有政府也涵盖了公民社会、非政府组织等等。处于城市中的群体及个人时刻都穿梭在大数据中，“互联网+”、移动支付、云平台……智慧建设渗透在社会的方方面面中，正因为如此，他们也是数据开放政策的最直接承受群体，比如政府市场类数据的开放影响着行业的发展、政府政务类数据的公开决定着政府的透明度，影响着民主监督与政治参与、政府医疗教育类信息的公布影响着社会民生。

（三）理想化的政策

理想化的政策是公共政策追求的方向，建立合理、有效、政策周期完备的政策制度是社会发展的要求所在。在政策制定的过程中要考虑现实因素的影响也要有未来的政策发展预期，规避政策失灵政策滞后等弊端，要根据时代发展适时调整。智慧城市的发展带来的诸多时代化问题要求着政策必须及时更替，也要求着政策制定者作出有利国家发展的正确选择，以此来抓住时代机遇，保障新兴事物的成長。

（四）环境因素

环境因素是政策执行过程中最大的变量因素，环境的复杂多样决定了政策执行过程中面临的情境千变万化，这也要求着政府要保持高度的敏感性，把握环境的发展导向，让环境因素促进政策执行，并尽可能规避风险，落实政策。

四、现状及问题

（一）建设需求与冲突

随着我国主要矛盾的变化，人民的政治参与意识不断增强，政府的信息网络建设成为政府与公民间信息互通、民主政治参与的纽带，有着时代性的重要作用。在此背景下，政府数据开放政策不断出台，相关政务平台建立逐步完善，但在政策执行的过程中，存在信息的滞后性或缺乏相应的平台维护等问题，长此以往，很多政务网站渐渐成为“僵尸网站”，导致平台建设资源投入的浪费，数据开放也并未得到很好地落实。从政务公开到数据公开，要求政府更大程度地实现信息共享，不仅仅是局限于政务信息层面，建设透明政府，还要在能力范围内合理涉及社会生活的多层面，带头实现数据交互及全方位数据共享，建设数字社会。

现实需要与技术发展之间存在冲突。由于技术层面的屏障和政府执行的局限性，使得“数据孤岛”成为大数据中的常态，不同部门间数据独立存储，独立维护，成为局域内自成封闭体系，使得数据利用率大打折扣，成为政府提升执政效能、建设现代化治理体系的发展困境。

（二）数据独享与共享

开放型社会需要打破数据独享的壁垒，国际间倡导数据共享，政府与社会间也倡导数据开放，除了涉及安全性、隐私性的数据外，共享数据可以推动共享经济的发展，提升一站式服务建设，为社会提供更多便利。

从政府方面看，我国政府数据开放政策执行程度逐步提高，陆续上线了国家数据网、地方政务数据资源网、政府数据服务网等;从第三方组织来看，我国产生了很多致力于促进数据开放的平台，如开放数据中国、城市数据派等;从企业来看，大批网络公司开始在一定程度上开放自己的数据或者提供开放的API，将商业平台打造为开放或半开放平台，如新浪微博、大众点评网、百度等，此外还诞生了以数据堂为代表的数据共享商业平台等等。

但一些部门存在数据小农思想，消极对待数据互通共享。智慧城市建设在对政务数据的开发、整合和共享过程中，常会涉及数据的安全性、真实性和保密性等问题，一些部门出于数据安全的考虑等，常常以“不宜共享”为由，抵制数据共享。

此外还存在数据公开政策执行不到位，数据选择性公开的情况，一些政府只公开积极有利的数据信息，拒绝公开有损政府业绩与形象的数据信息尤其是财务、环保等敏感信息。通过隐藏数据信息来掩盖相应政府行为，这样将直接损害民众的利益，不利于阳光政府的建设。

（三）信息安全与保障

在大数据时代，信息安全成为国家安全战略问题。无论是政府还是企业都需要高度重视和加大对信息安全保障建设的投入，坚决抵制扰乱信息秩序和泄露数据的事故发生。

在数据开放政策的执行过程中，如何维护国家信息安全是重要的议题。但真正把数据安全建设融入政府数据开放文件的数量很少。据统计，在231份政府数据开放相关政策文件中，只有10%的文件内提到数据安全、隐私保护和数据开放立法。这表明我国在法规政策上对于信息安全的保障和维护还有待进一步提升。

五、 建议与展望

（一）建议

从执行主体出发，政府在政策执行中要发挥集权优势，集中资源发展信息技术，从技术上贯彻数据开放政策，建立持续性、公开性政务平台和大数据管理中心。智慧城市在我国还处于不完备的阶段，作为“守夜人”政府要监管好智慧城市中的数字秩序，建立相应的规章制度来保障信息安全和市场信息的相对对称。政府要引导和鼓励企业、民间组织等的自觉数据开放意识行为，促进数据资源的流通。委托代理商也要明确自己的社会角色地位，做好数据信息的维护，抵制出卖信息的违法行为。

作为政策受众的目标群体，要运用好数据资源。公民可通过政务平台了解政府动态，加强对政府的监督，也可以依据信息抓住时下热点，响应政策号召。企业通过对平台的开放或半开放式管理可以更好地与智能化社会融合扩展市场，最终推动城市经济发展。非营利组织也需要借助数据公开来加强透明性建设。

理想化的政策也要求政府提升决策力与执行力，整合社会智库力量，从现实角度出发，结合国外智慧城市发展的经验，推行符合中国国情的政府数据开放政策措施，并在完善政策的基础上通过法规与监管强化执行力，避免政府部门间存在信息壁垒，促进合理范围内的数据内外部协同共享。

对于环境因素而言，应在变化的环境中把握关键要素。智慧城市的特性在于数字化建设，要抓住执行过程的主要矛盾，解决核心问题，从而推动城市数据开放政策的有效落实。

（二）展望

理想化的政策也要求政府提升决策能力，整合社会智库力量，从现实角度出发，结合国外智慧城市发展的经验，推行符合中国国情的政府数据开放政策。

智慧城市建设的发展方向是智能化、数字化，政策发展方向是系统、全面的。在智慧城市的数字化建设中不能厚此薄彼，只重视最容易产生经济效益的领域而忽视公共领域，要坚持人本主义精神，与总体布局相适应，执行过程中协调好执行主体、环境、政策、目标群体四者间的联动关系，在保障数据安全的同时大胆开放，统筹经济、政治、社会、文化、生态文明五位一体全面建设发展。

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