“揭秘”大数据治理机构 | 对话佳作009期
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各地数据治理机构的组建方式和职能界定并没有统一的范式可循，因此探究何种组建方式与职能界定更契合其使命，以期指导实践显得尤为必要。门理想全面梳理了全国220个已组建数据治理机构的地方政府的机构改革方案，归纳其组建方式；遵循扎根理论的研究规范，利用Nvivo12对119份有关其职能界定的质性资料逐级编码，提炼其核心职能。门理想的研究发现存在重新组建政府工作部门、原有职能部门加挂牌子、政府直属或部门下设事业单位三种组建方式，伴生的是其在行政权力、统筹能力等方面的差异；最终提炼出顶层设计、数据管理、数字经济、智慧城市、基础设施及其他六项职能，六项职能的履行效果关乎数据治理的成败。本期对话佳作，门理想博士带我们“揭秘”大数据治理机构。
嘉宾简介
门理想，中国人民大学公共管理学院在读博士生，研究方向：数字政府、机构改革与治理创新。邮箱，menlixiang@ruc.edu.cn。
Q1:门博士，您好，感谢您接受平台“对话佳作”栏目的专访以下是我们的一些访谈问题。您的文章运用扎根理论研究程序中的编码进行资料分析，您如何确定本文的研究问题？又是如何将其与编码这一程序相结合的？
门博士：
非常感谢编辑部的邀请，自知作品远谈不上佳作，受到邀请很是惶恐，但研究问题还算是个好问题，所以谈谈也无妨。严格的扎根理论研究规范和编码过程恐怕要用一本书的篇幅来阐释，一来我没有这么深的知识储备，二来文章中我对扎根理论的运用也没有抱着发展一套理论的“野心”，所以我仅就自己为什么用以及怎么用来谈一谈扎根理论。尽管扎根理论强调不带着既有假设开展研究，但大的研究方向和问题总是有的，在编码之前，我就确定了相应部分的研究问题是数据治理机构的职能界定。苦于没有机会开展调研和访谈，所以我以各地公开的三定方案、领导讲话等相关质性资料作为素材来提炼各地关于数据治理机构职能的一般界定。对于扎根理论，我看重的是它的逐级编码的过程，这能够解决我研究中科学性和规范性的问题，但最终将数据治理机构的相关职能界定作为一个“理论”来讲的话，未免太过牵强，我想研究还有很多需要改进的地方。并且借用其他的文本分析方法也未必不能得出同样的结论，所以我主张灵活地看方法运用的问题。
Q2:在编码过程中，您如何看待编码的一致性问题？您如何确定最终的编码结果？
门博士：
无论是多个编码者或单个编码者，在编码的过程都会面临这个问题，这一问题可以运用归类一致性指数、编码信度系数、相关系数、中位数检验、概化系数等多种方式来检验，我这里不详细介绍，感兴趣的同学可以自己查阅相关书籍，我怕自己学到的“皮毛”再被学去会面临严重的“失真”问题。逐级编码过程中这一问题不可避免，开放编码过程中尤为常见，但质性研究的难点和魅力就在于这一点，质性研究学者做了很多努力来试图证明这一过程的科学性，但仍避免不了被扣上“伪科学”的帽子，不如索性留给“想象力”和“创造力”一点空间。我和室友常常感叹社会学的研究有意思，原因就在于很多优秀的社会学者能看到别人“日用而不自知”的东西，并加以概念化和理论化，倘若常人都能遵照一套“科学”的编码规范得出同样的结论，不如彻底推倒定量、质性间的“柏林墙”，让定量研究来“一统学界”。所以我将最终的编码结果看作科学基础上的“想象力”，本质性的、规律性的内容占大部分，让人眼前一亮的往往是带有作者个人研究习性和认知规范的那部分。
Q3:论文对重新组建政府工作部门这一方式相对评价较高。您认为在影响公共管理的新技术产生时，成立新的政府机构在什么样的条件下可能是必要的？例如，面对人工智能和区块链技术，是否也有必要成立相应的部门？
门博士：
这个问题其实就是技术与制度的关系问题，“技术决定论”者认为技术能倒逼制度改革，公共部门的结构也会随之发生变化，站在对立面的学者则强调制度和结构的重要性，比如，简·芳汀在其著作《构建虚拟政府》中提到，真正的挑战不在于构建电子政府的技术能力，而在于克服政府内部根深蒂固的组织性分歧和政治性分歧。我基本认同这一观点，如果政府内部本不存在隔阂，那相应的技术性工作完全可以通过购买来实现，大可不必大费周章成立新的部门，但现实情况是，这样一项工作的完成有赖于相应部门来推动部门背后分歧的消解。至于什么样的新技术会促使新的政府机构的成立，这实难预测，但可以作为一项重要判断依据的是，这项技术在多大程度上暴露了现有制度和结构的弊端，如数据治理机构的成立本质上还是要解决部门之间长期存在的“数据孤岛”问题。具体到您提到的这一问题，我认为，相比人工智能、区块链或物联网等技术，大数据本身称不上是技术，更应该被看作一种“基础资源”，至于怎么利用这一资源，则要用到上述的几种技术。比如说，当数据资源配置到不同的职能部门时，各部门因其需求的特殊性来运用云计算、物联网等技术，所以这些工作更多地是被分解到既有的不同部门执行，当然过程中也离不开联动，但远没达到要成立新部门的要求。并且，在进行职能梳理时，我发现不少地方已经将智慧城市、数字经济等职能整合到大数据局内，这样一个机构也理应担负起数字时代各项技术的统筹职能。
Q4:数据治理机构设置存在区域差异，组建方式影响治理效能。这种情况下， 您认为中央是否有必要对数据治理机构进行统一设置和纵向层级管理吗？
门博士：
一方面，没有成立专门的数据治理机构并不意味着没有开展相应的数据治理工作，各个地区经济、社会及技术发展水平存在较大差异，各自的价值排序决定着数据治理机构在政府部门中的序列。理论上讲，统一设置和纵向管理能够更好地开展全国范围内的数据治理，实现真正的“大数据”，但受限于地方发展水平和机构改革周期，短期内实现全国范围的统一设置不太现实，所以这就给既有情况下数据的横向和纵向对接带来了一定麻烦。另一方面，国家对相应发展模式也没有很清晰的判断，进行中的数据治理领域的机构改革更像是一次中央授权下的“政策试验”，或许我们要在一段时间后才能对“试验”的结果做出判断。
Q5:文章中提到重新组建政府部门中一些地方聚焦于大数据局的核心职能，但是有的地方会给数据治理机构增加如电子政务、公共资源交易等其他职能。您认为大数据治理机构职能固定化还是柔性化更能产生效益呢？
门博士：
如果政府是一棵“果树”，那么我们可以把树上的果实看作政府的各项职能和服务，随着时代的发展，我们对果实的要求也在发生变化，相比拔掉重植，嫁接是更为经济的做法，但嫁接的品种多了，枝杈难免混乱，所以我们需要对枝杈重新进行梳理，当然这也需要成本。一定有人会问，为什么不一开始就种一棵能接各种果实的果树？预测未来是相当难的事情，能够做到枝杈和树干互不排斥已经很不容易了。有时候我们会求全责备，要求政府做好顶层设计，但应该看到的是，再完美的顶层设计也有 “保质期”，所以在这个问题上，我认为动态的、兼容的模式反而更具韧性，或许顶层设计的一部分就是为未来的再设计预留接口。
Q6:“大数据局”方兴未艾，作为新的牌子/政府机构/事业单位，您认为其和其他政府部门会是什么样的关系，以及如何构建部门间良性的关系，使得大数据局赋能国家治理？
门博士：
如果用组织间网络的相关理论来看待数据治理机构和其他部门的关系，我认为高位的行政权力不足以支撑这一网络的长期运转与维继。组织间网络得以形成的主要动机是降低交易成本，必要条件是社会资本，社会资本源自互惠与共识，所以要构建部门间的良性关系，互惠与共识是基础。如果把数据资源比作蓄水池中的水，那么数据治理机构就是这个蓄水池的管理者，如果想要更多部门把数据水管接入这个蓄水池，那么数据水管一定得是双向的，也就是说，其他部门也能利用水池中的水。并且相比进水管中污浊、混乱的水，出水管中的水至少应是清澈的、有序的，而水质的净化过程是要管理者在蓄水池中完成的，只有这样，各方才有可能形成良性的网络关系。或许未来数据治理机构与其他部门的关系是“前店后厂”的模式，公众接受的各项服务直接来自于具体职能部门，但服务的相当一部分是由背后的数据治理机构完成的。
非常感谢您能够接受我们的专访，祝愿您学术成果更加丰富，生活开心幸福！
本期访谈：张珺、赵焱鑫、高光涵、李磊
本期编辑：高光涵