本报记者 王小霞
数据正成为新一代信息技术创新突破和赋能经济社会发展的重要生产要素。今年的《政府工作报告》提出，健全数据基础制度，大力推动数据开发开放和流通使用。为了充分激活数据要素潜能，近日，国家数据局等17部门联合发布《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》（以下简称《行动计划》），其中“数据要素×城市治理”作为“数据要素×”计划的重要部分，引发广泛关注。
“数据要素能够帮助城市管理者更好地了解城市运行状态，提高城市治理的效率和水平，为城市居民提供更加便捷、高效的服务。然而，在数据要素赋能城市治理的同时，城市数据要素市场发展仍面临诸多挑战。”中国经济时报记者在多方走访中了解到，当前，数据碎片化问题尚未得到有效解决，数据隐私与安全风险仍待应对，数据合规监管机制亟待完善。业内认为，这些问题能否得到解决将直接关系到城市数据要素市场的健康发展，进而影响城市治理的现代化进程。
数据要素驱动城市治理升级
“保障城市公共安全是我们做得最多的项目，以‘西安年·最中国’新春盛典活动提供安保服务为例，在最热闹的时候，西安曲江新区的活动主街区3个小时内涌进了17万人，而且很有可能在接下来的一个半小时里，再进入6万多人，相当于一个小街区几小时内突然涌进了23万人，为了保障安全和防止发生踩踏事故，我们利用大数据技术，按照人均占地面积进行预警，然后根据数据分析结果进行警力布置和安保服务，最终确保了盛会圆满落幕，市民平安归家。”一直致力于为城市公共安全提供大数据服务的九索数据技术股份有限公司董事长程鹏飞告诉中国经济时报记者，数据可以让城市去感知每一个人的行为，感知大家在生活中遇到了什么问题，比如上下班时的交通是否拥堵、信号灯能否根据车流灵活设置、医疗就诊时排队的时间是否太长……
“数据的背后蕴含的是真相和趋势。”程鹏飞说，很多时候，凭借肉眼是很难发现一个城市的变化的，而数据就可以。“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新，通过对海量、完备、多样化的数据进行分析、处理、挖掘，可以对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求作出智能响应。”
“数据要素助力城市治理，进一步提高了政府管理的效率和科学性。”赛迪工业和信息化研究院（集团）四川有限公司数据要素研究中心主任徐苗苗在接受中国经济时报记者采访时表示，通过对城市交通流量、公共安全、工商行政等多方面数据的实时监测与分析，城市管理者能够更全面、精准地了解城市运行状态，一方面可以提高城市治理的响应效率，加快形成重大社会运行事件如重大安全事件、重大灾害的解决方案；另一方面可以科学把握经济发展形势，结合政府部门的行业管理数据和实时监测数据，分析城市经济运行情况，有助于政府合理调度资源、优化营商环境等。
数据要素可以进一步推动实现公共服务的精细化和个性化管理。北京市社会科学院研究员、数据资产化研究院执行院长王鹏指出，通过数据可以精准地了解居民的需求和偏好，制定更加贴近居民实际需求的公共服务政策，提高服务的针对性和有效性，对公共服务流程进行优化，提升服务效率和质量。
“更为关键的是，数据要素助力城市治理，可以进一步增强政府决策的透明度和社会参与度。”徐苗苗表示，数据要素可以推动实现公共服务便利化和智能化，实现公共服务供需的精准匹配，助力城市多元主体形成协同治理体系，跨区域、跨层级、跨系统、跨部门、跨业务数据联通有助于构建更加紧密、高效的城市协同治理网络，海量的城市数据资源在城市各个治理主体之间分享，推动政府主动和城市居民、企业组织等主体建立协同治理关系，形成政府主导下的多元主体互助共赢的协作模式。
《行动计划》起草参与者之一、中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉在接受中国经济时报记者采访时表示，数据的价值在于应用，应用的关键在于场景。数据要素并不是单一的赋能“+”，而是能够发挥“乘数效应”。只有和应用场景相结合，解决实际问题和业务痛点，才能充分释放数据要素价值。
城市数据要素市场发展仍面临诸多挑战
随着城市治理的不断升级，数据要素在其中发挥着日益重要的作用。然而，当前城市数据要素市场的发展仍面临诸多挑战，其中数据碎片化、隐私与安全风险以及合规监管机制的不完善等问题亟待破解。
“数据碎片化问题仍是当前城市治理中的一大难题。”采访中，多位行业专家及市场人士向中国经济时报记者表示，城市治理中的问题复杂多样，需要相关部门机构协同完成。当前，各层级、各部门间还未建立起有效的协调配合机制，数据整合方式落后，各级主体基于不同标准、规范对同一数据进行多次采集，容易出现重复上传、重复存储等问题。同时，不同部门公共数据开放共享不足、流通不畅，数据的上下贯通呈现相对“不对称”现象，导致在城市治理的过程中难以形成合力。
数据隐私与安全风险尚存挑战。在徐苗苗看来，数据要素应用于城市治理需要收集和存储大量个人、企业和政府的数据和信息，这涉及域内居民隐私、商业机密甚至是国家利益，一旦存在技术漏洞，就会威胁公共信息安全，增加城市治理成本。同时，城市治理数据具有样本量大、敏感性高、聚集性强等突出特点，极易成为隐私数据泄露的高发地。
数据合规监管机制有待完善。虽然我国数据合规立法和监管正在不断完善，但由于尚不完备的制度体系和监管机制，数据合规监管仍存在监管依据缺失、监管权限不明确、执法要求不统一等问题。特别是在城市数字化转型背景下，各类数据跨行业、跨机构的交换传输越来越多，数据之间的边界越来越模糊，数据合规监管机制需进一步完善。
针对上述问题，业内一直呼吁健全数据共享和协调机制。从城市治理的角度，打破数据的“碎片化”限制，持续稳定地推动数据共享，要科学制定政府部门内部、各部门之间的数据共享机制，制定行业数据和政务数据的共享标准。同时，要加强数据管理组织构建，将管理的目标及责任落实到具体部门，形成协同联动的合力。
当前，数据成为继土地、劳动力、资本、技术之外的第五大生产要素。提高数据安全风险管控能力是市场关注的另一个焦点。
徐苗苗建议，建立覆盖整个数据生命周期的数据安全和隐私保护机制，在保证数据质量的同时强化风险监测和安全防护，推进数据沙箱、隐私计算、区块链等技术的部署和应用，提高敏感数据快速识别、数据风险实时感知、数据风险溯源等技术防护能力，确保数据安全风险可管可控。
同时，要建立数据合规监管制度体系。建立健全城市治理全流程数据安全管理制度，针对重要数据、核心数据，尽快明确判定、识别标准和管理存储规定。相关部门制定相应的数据分类分级标准规范，对部门所属主管行业内的相关数据分类分级作出指引，如工业、金融、卫生健康等。