11月28-29日，由中国社会科学院信息化研究中心和北京国脉互联信息顾问有限公司联合举办的“2018智慧中国年会”在北京隆重召开，以“数据赋能 智慧中国”为主题，共有来自全国部委、省、市、区县电子政务、智慧城市、大数据主管领导、行业专家、企业代表、主流媒体千余人参会。
本文系北京市信息资源管理中心副主任、总工程师穆勇于11月29日上午在“2018智慧中国年会”分论坛六--“微服务与数据赋能平台构建与实践研讨会”上的演讲，主题为《政务数字化转型之探索》，内容通过现场速记整理，未经本人审核。
【北京市信息资源管理中心副主任 穆勇】
在各级领导高度重视（一把手工程）和投入巨大资源推进下，这几年我国各级政务数据数字化建设工作取得了不同程度的进展，特别是“互联网+”政务服务领域，借鉴互联网企业思维、模式和经验取得了成绩尤为显著。
与之形成反差的是，一些地区政务数据数字化建设与转型进展没有达到预期的效果。其实大家现在可能都在困惑，从2002年开始到2004年左右,中共中央办公厅出了34号文《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见》，文件出台后提了很多说法，那么过了这么多年，特别是大数据环境下，这些说法有些什么样的变化？现在我们的多数说法、认识还停留在34号文阶段。
所以我想这次重点和大家交流这两方面的问题：首先阐述本人对数字政务2.0和数字转型理解，再论新时代环境下的政务数据资源开发利用若干关键问题。
一、数字政府2.0及数字化转型
首先我们来理清下什么是“数字政府2.0及数字化转型”，其实要真正把这个问题理解清楚、说清楚不简单。
（一）从电商平台商业模式改变到企业数字化转型
我们可以从企业，特别是电商企业的数字化转型来看。原来电商企业的基本商业模式，是生产厂商通过电商平台把产品卖给消费者，平台基本上就是中间商；到下面这种模式的时候，基本上开始了数字化转型，叫“增强型商业模式”，各方的数据从原来的平台提取出来，然后进行加工分析：①为消费者服务，提供个性化营销、推荐等；②为生产厂商服务，生产厂商可以了解并进行个性化营销、用户画像；③给第三方提供服务，也就是广告商，从而把电商平台越做越大。
消费者越多，上线入驻平台的生产厂商就越多；生产厂商越多，消费者、广告商也会越来越多，形成一个正反馈。这个正反馈的形成，就是互联网电商企业的一个定律，即“赢者通吃定律”，所以造成了目前这种局面，它非常好地完成了商业的、包括电商平台的数字化转型，很重要地把数据进行深层次加工、形成正反馈。为什么淘宝、阿里云会越做越大，就是这个原理，而且其用户数据、生产厂商数据已成为其核心数据。
还有一些电商平台，不但为生产厂商服务，同时自己也开店，它还有一个很大的好处，就是可以随时了解平台上生产厂商和客户的信息，它在做营销的时候，特别有利于其发展。看完这个图，就可以明白中国的电子商务企业为什么会出现目前“赢者通吃”“雪球越滚越大”的现象，只要是先上来的平台企业就具有这种先天优势，一般的企业很难竞争得过他们，而且他们很好地完成了企业数据化转型，当然这个转型不是我们国内电商企业自己创造的，有些也是从国外亚马逊等的模式中学过来的。
（二）数字化转型演进
对目前电子商务企业的数字化转型有了一些认识，且从中发现了一些规律/奥秘及他们成功的商业模式是什么后，我们回过头来看下政府要完成数字化转型应该怎么做。我觉得重要的是这么几件事：
1、新一代信息化基础设施的建立。原来我们都是单个平台，自己的机房、运维人员、开发人员，现在应该是集约化、一体化、普惠化、范载化的以新一代信息技术为核心的信息化基础设施，叫云网端，以人工智能、大数据为基础，这个是很容易做到的。所以说“2020年数字中国基本建成”这个是可以实现的，只要一套行政命令、政府投入大量资金，把所有东西更新换代，特别是基础设施的机房。像北京借着办工搬家的机会，所有政府系统、机房都集中在政务云上，很快就实现了。这需要大量的投资，这是没问题的。
2、把原来在各系统中、各部门管理的数据，用一个新形式来组织、存储和利用，就是要数据化，且数据和原来的系统要进行耦合。原来我们是一对一绑定的、为自己的一个应用而服务，现在我们把数据拿出来、整体作为一部分来使用，就像电商平台把数据拿出来为各方谋利，对政府来说不是挣钱，是为老百姓服务、为领导决策服务、为信息化管理服务。然后还有其他的一些数据。
3、政府有大量的业务系统，核心是信息化系统。从北京来说，前几年做“数字北京”建设时，提出政府的核心业务要进行信息化，截至目前政府业务信息化率已达90%左右，核心业务基本上都是在系统上套着，这些系统目前为止都是以部门、单个、一体化存在和使用的，现在我们根据一体化、整体化需求把它们整合，比如前台一体化、中台后台都要一体化，因为政府的很多业务，不光是公众服务审批，还有很多内部协同系统也要进行整合，朝一体化方面努力。
4、治理体系和治理能力的基本现代化，其实这是最难的。治理体系、治理能力、体制、运行机制、公务员的素质如果到不了这种地位的话，那么你能说整个体系能正常运转起来么？我们看一下，要完成这项工作大约需要多长时间。大家知道，我们现在从上到下在积极地进行大数据改革，但把它理顺、进行有效运转，不是一个简单的功夫。后来我们查了一下十九大报告，报告提出“到2035年要基本实现国家治理体系和治理能力现代化”，所以又回到了我们第一个命题，如果说“2020年能实现数字中国的基本建设”，数字政府属于数字中国的核心，按我们这个架构至少还需十多年的功夫，没有十多年功夫很多工作很难完成。比如到2020年有可能实现第一个层次（基础设施），但数据化，还有特别是一体化（完整一体化整合）不是简单的，我们说假/伪的一体化政策，有些人说"我们把系统整合在一起变成一体化了"，仔细想想他怎么做的？就是一个界面、整个单点登录、把所有系统集中在一起，其实不是一体化、不是深层次的一体化，只是简单地连在一起，业务协同、业务一体化根本实现不了，更别说治理体系和业务体系整体地运行。对一个企业来说，其数字化转型在体制机制上的障碍相对少一点，但对一个政府、国家来说，主要工作其实在上层，所以我觉得，简单地把数字中国定义成信息化、基础设施之类的内容，就狭隘了。
（三）信息系统上云
有了数字政府2.0的目标，要实现这个目标我们应该怎么来实施？其实只要目标确定了，实施的路径，特别是技术路径（我们这边给出了技术路径），因为涉及到治理体系、治理能力、体制机制等这些属于国家大事、中高层次来探讨决定的事情，我们不好多说，只说从信息化角度怎么来做。如果有一体化、整体的目标后，要实现转型可能还是要根据自己、各方实际情况来选择适合自己的道路，不见得所有人走一条路、一个模式，但一定是朝着一个目标来努力的。所以我们列出了“当你处于不同形态的单位、部门，要实现数字化转型，从技术架构上应该做哪些工作”，一个是基础设施方面，还有数据、系统方面应该做哪些工作，并给出了一个基本性原则，供大家参考。
那么我们看一下在这个过程中，我们目前所处的状态。现在大家都在说“上云”，我们在上云的过程中处于哪个阶段？我们只是用云的基础设施、计算功能、存储功能，真正深层次、有平台层应用层的还远远没有实现。
（四）共性基础平台的整合和重构
大家都特别热衷于建平台，从国家、从上到下、从部委到地方政府，不管是从什么地步来的，上来就是建平台，原来是物联网平台,现在是大数据平台，各种各样的平台建了一堆。那么我们现在的任务是什么？是对所有平台的融合和重构。后来我问了一些企业--“企业要进行一体化的话，你们自己建不建平台”，他们反馈说一般都是ERP、OA办公系统，一般不建平台，平台都是给政府用，建一个不行就建第二个。实际目的其实就是一体化、系统互联互通、数据整合。
（五）数据资源目录与治理
我们要让数据发挥更大的作用、不只是自己应用，就要对原来的数据进行梳理、目录编制、标准化、重新规划和组织，来提高它的可用性、可见性、可理解性及运营效率。但这项工作确实需要一些很好的方法和花点力气。有些人老想通过一个捷径、一个特殊的方法，把这些数据整清楚，然后就能使用、共享交换。不管是从企业，还是从政府长期实践来看，我觉得好的方法，途径、工具是必要的，但更重要的是需要花点力气，有时候花点傻力气，可能更是一种捷径、方法。有些部门很聪明的人想了很多办法来做这件事，但都没做好，一会儿搞这个技术，一会儿搞那个软件。真正做好这件事的，不管是政府部门还是企业，一是一定要对它有足够的认识，二是有适当方法和工具，三是一定花了力气和功夫，这三点缺一不可。很多人想投机取巧、找捷径，往往最后都是失败的。数据共享交换不是目的，共享了数据还要可用，所以后续的标准化十分重要，都是花功夫的事情，此外还有数据的管理。
（六）推进系统一体化整合
对整个系统、数据、业务进行深层次整合，不是这次整合完了、下次又出现新的孤岛。其实国外有很多好的经验，一定要有一套政府的体系架构来指导、约束、监督、管理信息化系统的建设和设计，而且是强约束，类似于城市红线这种，来把它控制好，否则的话，这边治理，那边新的孤岛、问题又出现了。
所以我们现在回过头来反思，我们确实需要向欧美国家、企业学习，把顶层设计做好、做踏实，同时我们要有自己的科学方法来支撑这份工作，如果没有自己的方法论支撑来做顶层设计，那么一体化整合、数据化运作等整套体系就很难从各点进行实施。现在可惜的是，我们的体系架构很多都是用国外的，比如IDA等，现在我们缺少一个自己的方法（简单、实用、科学、可操作）帮助各地政府进行顶层设计。有了顶层设计，我们可以对原来的信息系统进行规范、从深层次进行一体化、完成数字政府的数字化转型。我觉得这是一个关键环节，我们的落点在这里。
现在国家也有一些顶层设计方法，但我们感觉大多数都比较宏观、战略，集中在某个领域、规划层面，如数据资源规划应该是一个整体、把各方因素都结合在一起。在这方面我们做过一个比较深入的研究，经过多年，现在有个初步成果CGAF，可能很快会把这个成果进行更深一步的分享。
二、新时代环境下的政务数据资源开发利用趋势
（一）新趋势下的几点新认识
再谈一下新时代环境下，数字政务资源开发应用的一个新趋势。这个新趋势主要是对比34号文，《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见》这份文件写得非常好，已经指导我们整体信息资源开发利用十多年了，现在看来许多观点、想法仍然很有价值和意义，但毕竟环境条件变了，我们对里面的一些核心东西要有一些重新的认识：
1、现在为什么叫“数据资源”而不是“信息资源”。原来政府更多集中在信息的处理，包括结构化、非结构化、文档的，现在要扩展到数据，如物联网数据、互联网数据、移动数据等各方面数据。所以说范围比原来扩大了。
2、原来我们一谈政府信息资源开发利用，首先是定义“什么是政府信息资源”--政府在业务过程中采集、产生、购买的，目前来说做信息资源开发利用，显然这个概念的对象狭隘了。为什么说狭隘了呢？政府信息资源开发利用，如果仅限于自己的数据，那就不叫大数据环境了。所以我们的数据一定是扩展的，不但来源于政府采集、产生、购买的，还扩展到企事业、社会数据。政府信息资源开发的工作对象，从原来自己的数据变成整个社会的数据，数据有个大的融合。
3、原来我们一说政府信息资源开发利用，首先想到的是政府本身要做的事情。我们要采集数据、加工、共享、开放、社会化开发等，也是狭隘的。再谈政府信息资源开发利用的对象，一定不只是政府本身，政府要退出来。就是说政府信息资源开发利用的主体由政府，逐渐变成政府、社会企业、社会个人、社会信息构成，而且以后凡是能用社会力量开发的数据、资源，尽可能让社会、企业来做。在新时期一定要这么考虑，如果什么都是自己做，可能是做不好，都做好需要多大的成本、投资、力量和人才，好的人才都去BAT、收入高的企业去了。开发主体变了，我们的机房运作、组织建设、数据资源开发利用会逐渐从社会转为企业，让政府做自己该做的、基本的事，能让社会来做的一定是让社会、企业做，而且引入市场机制能做得更好。
4、在新时代我们有很多新问题迫切需要解决。比如数据确权问题，某个部门采集的数据到底是谁的数据，是信息主体、是人、是企业、还是电商平台，是这个部门的、还是整体的。现在需要解决，特别对政府来说，采集的、购买的数据，是属于部门的、还是国家所有的。你负责运营管理，就是使用权和管理权、运营权，特别是信息主体不同时，有企业、个人的时候，需要界定明确。
（二）政务大数据治理体系框架
这两年，各地政府出台了很多法规、政策，但仔细分析下，很多还没有跳出原来的圈子，一些根本的问题没有认真思考和解决，因此实施起来没啥价值，还是老一套的东西。
特别强调数据保护和使用的规则需要新机制来界定。为什么这么说呢？我们看到信息资源开发的业务发生了变化，原来我们谈政府数据除了内部共享开放、公开使用外，主要谈了两种模式（对外对社会的），一种是公益型开发，一种是（社会）政治型开发，但主体都是政府。现在我们有了新的理解，数据资源、工作对象发生了变化，涉及各方权益（政府、信息主体、开发商、数据处理商、企业等），所以不能简单地用一种机制，用公益型开发或政治型开发来界定已经失灵，要重新设计一种规矩、规则。后面我们会讲以经济学里的新规则--财产规则和责任规则，在不同情况、不同信息主体下保护各方权益。这是我们提出来的一个整体框架，这里不多说了。
（三）数据开放共享的经济学规则体系
政策环境发生了变化，需要从深层次上解决问题。另外我们政府信息资源开发，向社会简单地用公益性或者社会性来表述，应该是一种对不同主体都适用、融合管理使用和平衡的规则来决定，这就是我们经济学的责任规则和财产规则。打个比方，就像是拆迁，这个人的房子如果用于公共目的、公益性事业，那么适用责任规则，就是你可以拆迁，也不用经过他同意，另外支付的报酬也不是他提出来的。还有一种规则是财产规则。这个东西就是我的，你用于商业目的、你要拆我的房子，第一你要经过我的同意，第二你要支付我一定的价格，否则免谈，这是经济学的两个标准规则。
政府采购社会数据时，一种情况可以用责任规则，如公安部要维护国家安全、社会利益，需要电商企业提供数据，那么首先电商企业要提供，且公安部不一定按电商企业的定价来支付，可能支付一定的成本费、补偿。若用于一般目的，需要电商的数据、运营商的数据，可能适用于商业规则，首先你能卖给我，第二你提的价格我能接受，光这一个方面就是两种规则都可以适用、不同情况不同环境都可以适用。反过来，政府向社会提供数据也可以用这种规则来做，不是简单地用政治开发、公益开发就可以代替这种关系。
（四）个人信息保护法律法规
个人信息规则使用方面，我们是明显滞后的，这块不多说，特别是欧盟《一般数据保护条例》对我们提供了很多压力和挑战。个人数据使用方面有很大风险，也是我们的一个挑战和要求。
很高兴就上面两个话题和大家分享，说的不当的地方还请批评指正 ，谢谢！
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