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领导前沿

面向善治的政府数据领导力及其构建路径/王 哲 闫明明

来源:领导科学 作者:王 哲 闫明明 日期:2023-01-10 12:11:13
具备把控全局的统筹能力,以实现多中心良性协同。这种统筹能力主要包括数据多领域共享的前瞻性规划能力、高效性管理能力、科学性评价能力等。另一方面,政府作为数据多领域共享的主控制端,面对可能出现的冲突、风险与矛盾,应具备良好的应变能力,以尽快解决问题。这种应变能力指的是政府在动态变化的数据多领域共享过程中,充分运用管理理论、制度工具等科学路径,审时度势、持之以恒,有效回应新问题和新需求的能力。良好的应变能力能够最大限度化解数据共享过程中的种种矛盾,使政府与社会之间达成一种动态平衡的和谐状态。
  三、面向善治的政府数据领导力构建路径
  基于面向善治的数据领导力体系,政府应结合数据治理特点和实际管理情境,构建涵盖合众治理、质量治理、智慧治理和制度治理的领导力实现路径。
  (一)合众治理:形成多位一体的数据共建格局,推进“善者治理”
  在主体层面,政府要根据“善者治理”的要求,推动多层次的组织协同、利益协调与规范建设,构建合法、正义的合众治理主体阵营,进而形成多位一体的数据共建格局。第一,在组织协同方面,政府要坚持以人民为中心的价值导向,通过强化组织凝聚力、组织胜任力,构建政府主导下的多主体共建模式,为社会化主体参与数据共建提供合法、有效的通路,以确保多主体参与数据共建的合法性。第二,在利益协调方面,参与数据共建的多元化主体代表着不同群体的利益,政府作为协调者,既要关注全局目标和发展路径,又要兼顾不同群体、不同个体在数据共建中的实际意愿和关注重点,尽可能在广泛吸纳多元化主体参与数据共建的同时,通过有效的管理手段和沟通方式,化解主体差异性所带来的利益冲突,进而确保数据共建主体阵营的正义站位。第三,在规范建设方面,面对跨领域、复杂化的合众治理,政府作为领导者须建立健全数据共建规范,确保多元主体共治的合规性,进而推动解决“众治”过程中可能面临的基础设施、软件装备、平台端口、数据资源等方面的异质性问题。
  (二)质量治理:建立优质高效的数据共融系统,保障“善意治理”
  数据是服务的载体。政府应遵循“善意治理”的目的与要求,通过加强数据共融,从数据整序、管理运行、服务输出等方面建立优质高效的全周期多维数据系统,为高质量的公共服务提供保障。第一,在数据整序方面,政府要根据不同的数据类型完善数据采集规范,建立标准化数据库,通过高质量的数据共融提升数据系统的服务适用性。例如,对于不同主体提供的数据资源,政府要在数据采集过程中严把质量关,通过明确内容完整性、数据精准性、分类科学性等原则,促进数据整序,提升数据共融质量,对于不符合规范要求的内容予以清退或修正。第二,在管理运行方面,政府既是推进数据共融的总舵手,也是数据管理运行体系的设计者,因此,要强化对数据的系统性管理,不断提升数据融合度及管理效率。例如,对于不同企业提供的数据资源,政府应当建立统一的企业发展数据融合系统,对不同企业的基本注册信息、财务情况、业务数据、投融资数据等进行实时更新与监控,并针对重点企业建立发展档案,以及时关注企业出现的风险和问题,同时,开展政企对接活动,提供更精准、更高质量的数据服务。第三,在服
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