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清华大学教授孟天广:挖掘数据的社会治理价值,还有很大空间
南方都市报· 2025-08-30 12:35
数据要素市场化挑战 - 数据权属界定模糊且交易规则不完善 [1] 数据要素流通关键 - 需同时从供给侧和需求侧发力 供给侧已提供创新数据产品和服务但需求侧的社会市场政府需求仍需释放 [3] - 供给侧与需求侧充分匹配才能促进数据交易市场有效运行并带来数据经济繁荣 [3] 数据要素价值维度 - 数据作为第五大生产要素正快速融入生产生活环节推动经济社会高质量发展 [3] - 数据在社会治理方面发挥重要作用 [3] 数字政府建设现状 - 核心建设逻辑是通过数字和智能技术应用提升政府履职智能化能力 国内已有广泛实践创新如"一网通办"模式 [3] - 存在数据孤岛现象 政府内部跨层级跨部门跨系统导致数据融合难利用难且价值释放不充分 [3] 技术驱动治理建议 - 从三个维度推进技术驱动的制度建设以提升政府治理能力 [4] - 数字技术可帮助建设"无缝隙政府" 核心是通过数据共享交换基础底座促进各部门各层级有效协同 [4] 数据壁垒突破策略 - 关键是通过场景建设驱动数据流通 激发政府部门数据共享交换和开放利用积极性 [5] - 建议由政府主导推动数字生态伙伴关系建设 整合科技企业高等院校科技社群和社会组织力量打造数字治理生态 [5] 数据智能应用案例 - 政府与科技企业积极探索数据驱动的智能社会治理应用 如北京"接诉即办"改革通过挖掘12345平台数据识别社情民意和风险 [5] - 数据利用助力政府理解社会运行特征与趋势 优化决策研判和资源配置 [5] 国际实践与创新空间 - 新加坡英国等多国积极探索基于数据的社会服务和国家治理模式 [5] - 中国在数智化治理中发挥引领作用 通过释放数据价值提供更好公共服务并防范社会风险 [5] - 数智技术加快迭代背景下数据的社会价值和治理价值挖掘仍有很大创新空间 [5]