摘 要： ［目的／ 意義］ 研究新加坡數據治理實踐， 旨在探討數據治理體系的組成內容及其實踐策略， 進一步推進數據治理理論與方法的發(fā)展。 ［方法／ 過程］ 通過對新加坡的案例分析， 可發(fā)現其數據治理體系的主要內容與特點： 第一， 建構理念顯示發(fā)展中的數據賦能觀， 有待系統(tǒng)完備數據治理環(huán)境。 第二， 戰(zhàn)略規(guī)劃關聯于國家發(fā)展大局， 亦需獨立部署體系化規(guī)劃。 第三， 規(guī)則設計凸顯個人數據保護， 尚待擴充多元數據維度。 同時， 基礎數據平臺建設相對完備， 尚需聯動社會數據構建數據空間。 最后， 組織保障凸顯多主體參與和能力培育并舉， 亦待充分深化協(xié)作機制。 ［結果／ 結論］ 研究立足我國實際， 提出啟示性策略： 一是在數據要素導向下建設數據治理環(huán)境。 二是數據戰(zhàn)略規(guī)劃構建要求兼具開放關聯與定向設計的要求。 三是多形式規(guī)則體系的完備強調重點管理活動的提挈。 四是由數據空間引領平臺工具一體化建設。 五是由國家數據局引領數據主體能力全面升級。

關鍵詞： 數據治理； 數據戰(zhàn)略； 數據規(guī)則； 數據平臺； 數據要素

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２５．０７．００８

〔中圖分類號〕 Ｇ２０３ 〔文獻標識碼〕 Ａ 〔文章編號〕 １００８－０８２１ （２０２５） ０７－００９１－０９

數據治理體系的建設作為推進數智轉型的重要組成部分， 從組織機構的個體性職能擴充到國家與社會面的總體布局， 正全面引導和支持各國與地區(qū)深化數據認知、 建設優(yōu)質數據資源、 優(yōu)化數據活動、完備數據保障、 實現數據價值化等。 例如， 我國的數字中國建設將數據治理體系設定為重要內容； 澳大利亞以文件檔案管理為基礎提出構建政府數據治理體系； 美國以政府數據開放來強化數據治理體系建設； 新加坡以個人數據保護為基點逐步建構涵蓋個人、 企業(yè)與公共數據兼具的治理體系。 然而， 面向繁雜多元的數據背景、 對象、 主體、 流程、 方式、方法、 目標等要素， 如何綜合構建出一整套用于管控協(xié)調各類數據管理的工具和規(guī)則體系較具挑戰(zhàn)，關于數據治理的概念、 定位、 具體內容、 實施路徑等亦在探索中， 或偏重于數據質量的微觀治理， 或關注技術層賦能的治理方法， 或強調協(xié)調數據管理的頂層設計。 因而， 數據治理體系的建構有待進一步深化數據認知和數據實踐， 且要伴隨數智轉型進程多方面的深入探索， 且要伴隨數智轉型多方面深入探索如何實現數據充分的價值化。 換言之， 數據的高質量生成、 管理、 開發(fā)利用需求指向數據治理的建構以提供完備支撐應對實踐中涉及的多元要素與繁雜流程。 由此可見， 數據治理體系建設有共性，但具體實踐各具特色且均在探索進程中， 數據全球化融通的背景下更是有待相互參照與借鑒， 以應對其構建難度。

有關數據治理的研究成果正逐漸豐富。 一是數據治理研究場景從企業(yè)擴展至政府、 社會， 有關數據治理的界定更加多樣， 形成不同層次的界定用以定位數據治理體系， 既包含機構內部對數據的管理，也涉及政府乃至社會整體的數據協(xié)同［１－３］。 二是逐步確定數據治理體系所包含的主要內容， 如數據職責劃分、 數據質量維護、 數據流程優(yōu)化、 數據程序設計、 數據技術開發(fā)等［４－６］。 三是對數據治理體系的基本框架及其具體維度有所探索， 如理念文化、戰(zhàn)略規(guī)劃、 政策法規(guī)、 組織架構、 數據資源、 平臺工具等多有討論［７－１１］。 四是逐步就數據治理的實踐體系進行探討， 如數據治理能力框架構建、 實施路徑的設計、 數據治理方向性策略等［１２－１６］。 可見， 現有研究偏重于解釋數據治理體系構建的必要性、 主體要素、 基本要求等， 但是對比應用場景的多樣性和實際建設的復雜性， 數據治理面向不同情境和目標應有的具體框架和內容體系并未得到充分解答，有待立足實踐探索， 展開經驗與問題梳理以建構更具可行性的路徑， 進一步確認數據治理體系是什么以及如何構建的問題。 因此， 本文將對數據治理體系建構相對完整且較具典型性的新加坡展開調查與梳理， 分析其行動主要內容與特質。 隨之， 立足我國國情， 結合我國數據治理體系建構的進展與主體方向， 提出啟示性策略。 選擇新加坡的原因在于，新加坡的數字轉型具有 ４０ 多年的實踐經驗， 在此進程中面向不同數據對象、 數據主體、 數據活動、數據保障等要素建立了日趨完整的數據治理體系，在可提供豐富實踐參考信息的同時， 也為整體的智慧國家建設到聚焦個人數據保護提供了可供分析借鑒的實踐特色導向。

１ 新加坡數據治理體系總覽

新加坡數據治理體系構建伴隨其數字轉型進程逐步深入， 從電子政務到數字政府、 數字經濟、 數字政府的擴展中持續(xù)深化數據視角和相關布局。 截至目前在智慧國家的建設框架下形成了面向不同數據對象、 數據主體、 數據活動、 數據保障等要素建立的日趨完整的數據治理體系， 創(chuàng)新系統(tǒng)的數據理念、 戰(zhàn)略規(guī)劃、 行動規(guī)則、 方法工具等涵蓋其中。

為了解新加坡數據治理體系建設情況， 本文就其組織機構、 政策法規(guī)、 標準規(guī)范、 平臺等相關信息進行收集、 調查與梳理： 一是通過新加坡政府官網調查其政府機構組成情況， 篩選具有 “數字” “數據” 的相關職能機構作為調查對象， 明確不同組織機構的數據職能和主要實踐成果。 二是以各官方網站中的 “數據” “數據治理” “數字” “數據技術”“信息” 等為關鍵詞進行檢索與篩選， 收集相關政策法規(guī)、 標準規(guī)范、 實踐信息等。 三是通過搜索引擎， 以 “新加坡” ＋上述關鍵詞進一步檢索， 同時結合文獻閱讀的方式補充收集數據治理相關信息。通過梳理所獲得的相關信息， 可發(fā)現， 新加坡主要從情境創(chuàng)建、 戰(zhàn)略規(guī)劃設定、 行動規(guī)則建構、 平臺工具開發(fā)、 組織保障配置等方面形成有層次、 有關聯的數據治理體系， 如圖 １ 所示。

１.１ 逐步凸顯數據視角的數智轉型情境

自 ２０ 世紀 ８０ 年代以來， 新加坡就明確開啟數智轉型的進程， 從基本計算機技術到當下的人工智能， 要求積極跟進并應用數智技術、 理念、 方法，推進數字政府、 數字經濟、 數字社會的構建， 實現教育、 健康、 交通等各領域的轉型升級， 以此持續(xù)發(fā)布并推進相關規(guī)劃。 一方面， 通過相關規(guī)劃與實踐， 數據治理的構建情境日趨豐富， 即明確了數據治理構建的背景、 必要性、 目標、 服務場景等； 另一方面， 數據視角在規(guī)劃的縱向演進中也持續(xù)深化與擴展， 進一步凸顯并指導數據治理體系的構建。

第一階段偏重技術視角， 以技術創(chuàng)新與應用提挈總體進程， 強調實現新加坡網絡化的鏈接并以計算機技術優(yōu)化公共服務， 其中涉及數據基礎設施，如 《國家計算化規(guī)劃（１９８０—１９８５）》 《國家信息技術規(guī)劃（１９８６—１９９１）》 《信息技術 ２０００（１９９２—１９９９）》《信息通信 ２１（２０００—２００３）》。 其中， 《國家計算化規(guī)劃（１９８０—１９８５）》 確定了民生服務計算化項目， 主要任務是實現公共服務自動化， 其支持是建立基礎的信息技術基礎設施和數據中心。 第二階段則是從電子政務著手， 強調政府運作的智能化以提供更加便利與優(yōu)質的服務， 更加體現數據各要素對數字政府乃至各領域數智轉型的支撐， 包括 《電子政府行動計劃 １ 期與 ２ 期（２０００—２００６）》 《智能政府 ２０１０（２００６—２０１０）》 《智能國家（２００６—２０１５）》 《電子政府 ２０１５（２０１１—２０１５）》。 例如， 《智能政府 ２０１０（２００６—２０１０）》 所規(guī)劃的重要任務是政府機構數據、流程、 系統(tǒng)的集成以支持 ３００ 多項移動政府服務的配置。 第三階段是以智慧國家建設為引領， 強調的是從賦能國家到賦能公民， 為從個體到國家的發(fā)展創(chuàng)造機會， 對不同數據要素有了更明確的要求與規(guī)劃。 ２０１４ 年起， 智慧國家在新加坡就有所規(guī)劃， ２０１８年的 《智慧國家戰(zhàn)略》 也就靈活的數據管理系統(tǒng)、流程等提出要求。

１.２ 內嵌于智慧國家建設的數據戰(zhàn)略規(guī)劃

于新加坡， 目前數據戰(zhàn)略主要內含于智慧國家的規(guī)劃中予以布局， 數據既有專有主題的戰(zhàn)略設計，也全面貫通于智慧國家的各項任務中。

一方面， 以可信環(huán)境中的數據價值最大化提挈數據專有主題的戰(zhàn)略布局。 一是確立目標， 明確數據價值化的方向， 提出基于新加坡作為世界一流交通樞紐的地位建立全球數據中心， 并以此為新加坡建立智能系統(tǒng)。 二是面向整體指出公共部門與私營企業(yè)應當配置充分的系統(tǒng)、 流程以及能力來實現數據價值最大化， 涉及數據利用意識培育、 數據集規(guī)模與質量提升、 數據集成利用能力構建等。 三是以數字政府為主線， 部署政府數據戰(zhàn)略， 提出政府要引領高效的數據共享， 并在政府數據辦公室的集中監(jiān)管下建立面向各類數據全生命周期的集成數據管理框架， 以支持數據驅動的決策、 運作和服務。 同時， 政府數據戰(zhàn)略還延伸到數據的社會開放與利用， 強調平臺支撐。 四是面向私營企業(yè)， 一面是設立數據創(chuàng)新項目辦公室， 輔助其更好地利用數據和推進數據驅動的創(chuàng)新項目， 推動企業(yè)間立足行業(yè)的數據協(xié)作； 另一面則是依托個人數據保護委員會，幫助企業(yè)確立和了解更合規(guī)的符合公眾利益的數據實踐。 五是可信數據環(huán)境的建設。 立足個人數據保護、 數據可信認證、 規(guī)劃公共數據安全的政策法規(guī)制定與平臺建設。

另一方面， 智慧國家建設的方方面面均涉及對數據的部署。 一是在數字政府、 數字經濟、 數字社會的總體布局中， 強調數據技術、 數據創(chuàng)新等應是重要支撐內容。 二是在有關可靠與安全網絡基礎的規(guī)劃中， 個人數據保護亦有體現。 三是第二代數字基礎設施涉及數據平臺的建設。 四是促進創(chuàng)新和技術文化的規(guī)劃， 數據開放、 數據分析工具、 數據的全民利用涵蓋其中。 五是數字人才隊伍建設方面，數據科學家得到凸顯。 六是在有關人工智能等前沿技術的專項投入規(guī)劃中， 也強調數據視角。

１.３ 以法律法規(guī)為基礎的多重行動規(guī)則

為明確數據權責與規(guī)范數據活動， 新加坡以法律法規(guī)為基礎制定了面向不同數據活動與數據管理目標的行動規(guī)則。

從形式來看， 兩類規(guī)則于新加坡極為顯著。 一是法律法規(guī)。 相比眾多國家與地區(qū)， 新加坡法律法規(guī)的數量較多， 有近 １０ 份。 新加坡提出要建設數據監(jiān)管沙盒， 法律法規(guī)作為高效力的規(guī)則， 從數據治理方向、 職責劃分、 場景確認、 具體流程等方面有較為明確的規(guī)定， 對指導數據治理活動及其充分的落實有關鍵作用。 因而， 新加坡從個人數據保護到公共數據共享， 都有相關法律、 法案或條例提供指導。 二是指南。 相比于方向性的戰(zhàn)略規(guī)劃和通用性的法定規(guī)則， 指南則更加細化， 也是新加坡比重較大的規(guī)則類型。 例如， 就個人數據保護而言， 目前就有 ６ 份涉及不同方面的指南提供具體實踐依據，如， 如何匿名化、 系統(tǒng)應有怎樣的數據保護功能等。

從內容來看， 新加坡當前的數據規(guī)則主題比較具有集聚度， 也在逐步擴展。 一是個人數據保護得到重點關注， 從公共部門到私營企業(yè)， 新加坡都極為關注面向可信數據環(huán)境建設的個人數據保護。 因而， 要立足 ２０１２ 年出臺的 《個人數據保護法》 持續(xù)深化相關規(guī)則， 隨后 《個人數據保護條例》 《個人數據保護（執(zhí)行）條例》 《個人數據保護（上訴）條例》等系列法規(guī)和 《數據保護評估指南》 《電子媒體中個人數據保護指南》 等相關指南得到發(fā)布。 二是面向不同的數據場景、 主體、 對象、 環(huán)節(jié)等持續(xù)擴充相關規(guī)則， 尤為體現在公共數據高質量的管理、 共享、 開放等方面。 例如， 《公共治理法案》 將數據治理納入組成， 主要涵蓋數據共享環(huán)節(jié)； 《面向數據共享的數據評價指南》 分別從數據供給和數據消費者的角度進一步對數據資產盤點、 數據評估、 共享必要性評估、 共享需求評估、 評價方法選擇、 評價實施、 共享數據予以說明和指導。

１.４ 推進數據高質量利用的多平臺工具建設

為了有效保障和充分管控數據活動以滿足各利益相關者的需求， 合規(guī)利用導向的平臺支撐也是新加坡數據治理在技術工具層的重要體現。

一是基于數字政府框架所建立的統(tǒng)一數據平臺。一方面， 是整體數據平臺的建設， 于新加坡的政府技術集群（ Ｔｈｅ Ｓｉｎｇａｐｏｒｅ Ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ Ｔｅｃｈ Ｓｔａｃｋ）的框架內， 面向各機構的業(yè)務及其同公眾、 企業(yè)的互動， 建立了基礎設施、 軟件、 應用等標準化貫通的數據平臺， 以支持更高效的數據集成管理與數據共享。 另一方面， 面向特定需求建設數據庫及其平臺。例如， 專門用以政府與企業(yè)共享認證數據的 ＭｙＩｎｆｏＰｌａｔｆｏｒｍ 平臺， 是國家數字身份項目的組成。

二是數據開放平臺， 以促進公共數據社會化利用。 為使群體智慧發(fā)揮數據對各領域的助力作用，新加坡以豐富與高質量開放的數據資源以及優(yōu)質的互動引導功能深化數據平臺建設。 當前， 依據開放數據觀察機構的評估， 新加坡的開放數據目錄在主題覆蓋度和開放度上分列全球第四、 第一［１７］。

三是數據管理輔助平臺， 以助力各方提升數據能力。 由于不同利益相關者的數據能力不盡一致，為了實現各方的相互信任， 新加坡強調提升輔助平臺促進互聯互通。 例如， 新加坡咨詢通信媒體發(fā)展局開通了數據保護信任標記的認證平臺， 用來確認企業(yè)遵從個人數據保護標準與最佳實踐。

１.５ 應對數據復雜問題的組織保障

面向數據貫通智慧國家建設的各個方面， 數據治理體系的構建同樣在于組織保障的持續(xù)完備。

一是對數據職能及其機構的完善。 當前， 新加坡數據職能較為突出的機構如下： ①新加坡國會作為新加坡的主要立法機構， 在法律制定上積極跟進數據活動的發(fā)展， 強調法律規(guī)則的構建， 主要針對個人數據保護和公共部門數據活動進行規(guī)制。 ②政府數據辦公室， 旨在建立新加坡政府的數據集中監(jiān)管， 指導并貫徹新加坡集成數據管理框架， 管控覆蓋數據獲取、 歸集、 利用、 發(fā)布、 開發(fā)等全生命周期各個管理與利用環(huán)節(jié)， 涉及個人、 公司、 地理空間、 傳感器四大關鍵領域。 ③新加坡資訊通信媒體發(fā)展局， 作為新加坡數字化轉型的主要推進部門，重點關注數據保護與共享創(chuàng)新， 通過發(fā)布框架與協(xié)議促進數據信任與可信的數據共享， 同時以提供必要技術的方式幫助私營部門探索數據創(chuàng)新， 并參與個人數據保護、 數據跨境流通等數據保護領域的監(jiān)管活動。 此外， 隨著人工智能應用日趨廣泛， 新加坡咨訊通信媒體發(fā)展局建議發(fā)起人工智能與數據倫理利用的咨詢委員會， 促進負責任人工智能的開發(fā)和部署。 ④個人信息保護委員會。 自 ２０１２ 年起，新加坡就針對個人數據保護進行部署， 并設立專門機構———個人信息保護委員會進行個人數據保護領域保護機制的構建與監(jiān)管。 該機構承擔著法律法規(guī)與指南的發(fā)布職責以促進個人數據的合理使用， 負責 《個人數據保護法》 的貫徹落實， 同時也是新加坡數據跨境流通的主要監(jiān)管部門。 ⑤新加坡公共部門數據安全審查委員會。 新加坡于 ２０１９ 年成立的負責數據安全的專業(yè)機構， 圍繞公共部門數據安全進行行動落實， 制定并實施行動計劃， 同時不斷推進技術、 流程與能力建設， 為政府數據安全建設提供支持。

二是支撐各類數據機構以及數據職位的人才隊伍建設， 以規(guī)劃并貫徹數據治理各項活動。 新加坡政府認為數智轉型需要充分的人才儲備， 因而部署了若干項目， 主要包括如下方面： ①啟動國家未來技能運動（ＳｋｉｌｌｓＦｕｔｕｒｅ）。 這一項目的重要組成就是技術技能加速項目（ ＴｅｃｈＳｋｉｌｌｓ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ）， 為培養(yǎng)數字引領者、 培訓信息通信工作人員和提升非信息通信人員轉型至信息通信部門等提供支持。 另一項目是定向數字工作場合的未來技能項目， 旨在培育適應未來經濟的理念和基本功能技能的新加坡人， 也能促進政府辦公人員的數字素養(yǎng)的提升， 在數據分析和數據科學方面均有相關培訓。 ②在政府部門建立具備信息通信技術與智慧系統(tǒng)的優(yōu)質人才中心。 這一中心的能力聚焦于數據科學與人工智能、感應器與物聯網、 信息通信基礎設施、 應用開發(fā)、網絡安全、 地理空間技術等方面。 為了培養(yǎng)領軍人物， 規(guī)劃設計相關的職業(yè)發(fā)展路線， 并在全政府范圍內引進信息通信技術與智慧系統(tǒng)的規(guī)劃服務。 ③經濟部門設立智能國家基金以吸引高層級人才。 針對數據領域稀缺方向， 設計對口工作與項目招募國際人才， 并依托該基金吸納數據科學家和技術專家。

三是建立學術—產業(yè)—政府的協(xié)同框架。 新加坡政府認為， 研究、 創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)是國家戰(zhàn)略的基石，需要繼續(xù)加強政府同學術界、 研究中心、 工業(yè)界的相互合作。 因而， 政府持續(xù)投入資金支持創(chuàng)新的數據研究， 如撥出 ４ 億新元在 ２０１６—２０２０ 年支持服務和數字經濟戰(zhàn)略技術領域的研究。 同時， 推動大學發(fā)展， 強調引進頂尖的研究型科學家， 并與全球研究中心建立了牢固的伙伴關系。 此外， 提出建立充滿活力的數字創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)， 提供專屬項目， 開展政府與企業(yè)合作， 在資金、 指導、 人才吸引和國際化等方面提供全面的支持。

２ 新加坡數據治理體系解析

面向新加坡數據治理的總體內容， 可發(fā)現其值得學習借鑒之處， 亦有局限待思考， 主要表現為以下幾個方面：

２.１ 建構理念顯示發(fā)展中的數據賦能觀， 有待系統(tǒng)完備數據治理環(huán)境

從新加坡現有數據治理體系各項內容來看， 充分顯示的是業(yè)務驅動的數據賦能觀， 以此指導數據治理體系各維度的建立健全。 一方面， 在新加坡 ４０多年的數智轉型實踐中， 數據視角持續(xù)顯示其中，強調數據應賦能各領域發(fā)展， 既要求得到明確的各領域業(yè)務需求， 也相應部署數據相關要素的配置，以此確認數據資源、 基礎設施、 管理環(huán)節(jié)、 平臺工具的優(yōu)化方向。 例如， 在 《智慧國家戰(zhàn)略》 中， 數字政府、 數字經濟、 數字社會的布局都不同程度提及數據， 并從健康、 交通、 教育、 金融等具體行業(yè)場景規(guī)定數據平臺、 數據技術、 數據資源等相關要求。 另一方面， 數據視角處于發(fā)展之中， 從部分數據要素逐步擴展向更具體系框架的數據治理。 從相關戰(zhàn)略規(guī)劃與政策可見， 從 ２０ 世紀 ８０ 年代關注技術和基礎設施視角的數據中心到圍繞數據共享開放的各要素配置， 新加坡的數據治理體系構建體現出成長基礎和縱深發(fā)展歷程， 當前也在完善的進程中。

盡管數據賦能觀推動新加坡逐步建立數據治理體系， 但更加系統(tǒng)獨立的數據治理環(huán)境未能充分體現。 一方面， 數據治理的話語顯示度有限， 更多是體現為數據治理的不同方面提及于新加坡數智轉型相關的數據規(guī)劃及其實踐中； 另一方面， 有關數據的部署偏重于微觀層面， 更加全面與系統(tǒng)的數據治理理論及方法內涵未充分體現于其數據規(guī)劃及實踐中。 例如， 數據治理應有的數據資產觀、 多主體協(xié)同體制機制等少有提及， 公共數據、 社會數據的融合未有明確布局， 數據不同環(huán)節(jié)、 不同要素的連通一體化也沒有顯著規(guī)劃。

２.２ 戰(zhàn)略規(guī)劃關聯于國家發(fā)展大局， 亦需獨立部署體系化規(guī)劃

數據戰(zhàn)略規(guī)劃內嵌于新加坡國家總體的前沿部署中， 是數據治理體系可從宏觀和遠景予以布局的重要支持， 也是新加坡數據治理體系建設的特點。一方面， 強調關聯理念。 依托業(yè)務驅動的數據賦能觀， 新加坡數據治理體系在戰(zhàn)略規(guī)劃層同整體的數智轉型布局有效對接， 這有助于政府不同層級、 不同部門以及社會不同方面立足整個國家及其具體行業(yè)進行場景認識、 理解與推進數據治理。 另一方面，積極洞察與發(fā)展關聯空間。 從具體戰(zhàn)略規(guī)劃來看，戰(zhàn)略規(guī)劃的制定應同國家發(fā)展大局深化關聯， 從電子政務到更加體系化的數字政府再到數字經濟、 數字社會以及整體的智慧國家， 數據可為之處的發(fā)現、發(fā)展是數據治理體系持續(xù)演進的基點。

同時， 相比中國、 美國、 歐盟等國家或地區(qū)，新加坡欠缺獨立的數據戰(zhàn)略規(guī)劃也是其局限之一。目前， 更多的數據部署都體現在數字、 智慧相關戰(zhàn)略規(guī)劃的不同方面或版塊中。 這存在兩個基本不足：一是數據治理的不同方面未在整體協(xié)同的框架下予以設置， 數據規(guī)劃及其實踐的不同要素如何相互匹配和共同推進面臨挑戰(zhàn)。 二是由于欠缺專門的戰(zhàn)略規(guī)劃， 多是碎片化內容， 具體的數據活動缺乏系統(tǒng)的依據與指導。

２.３ 規(guī)則設計凸顯個人數據保護， 尚待擴充多元數據維度

從政策法規(guī)和標準規(guī)范的配置來看， 新加坡面向個人數據保護的規(guī)則投入相對充分， 就如何從數據安全和合規(guī)角度保障數據實踐提供了較佳示范。這也進一步體現了新加坡數據治理體系建設的主線與思路， 即從個人數據保護到可信數據環(huán)境的建設，以安全導向的數據共享利用發(fā)端來規(guī)劃整體的數據實踐， 覆蓋涉及個人數據的公共數據與企業(yè)數據。一方面， 個人數據保護面向數據治理要求體現的是貫通全流程的規(guī)則細化配置， 即個人數據保護涉及的重點方面與環(huán)節(jié)具有專門的標準規(guī)范予以支撐，法律法規(guī)也是以組群的方式予以支持。 例如， 為政府部門如何制定數據保護計劃提供專門的指南。 通過這樣的規(guī)則配置， 數據治理體系所要求的對各類管理活動的管控就獲得了體系化的依據。 另一方面，個人數據保護也可作為基點推進面向數據治理體系不同對象、 不同方面的規(guī)則設計。 在新加坡整體的數據規(guī)則體系中， 個人數據保護驅動企業(yè)數據與公共數據治理雙條主線的延伸， 也促進從數據管理到共享利用的全過程遵從保護需求的同時設計具體行為規(guī)則。

然而， 新加坡整體的數據規(guī)則體系在主題分布的對比中， 也體現出多樣化的不足。 一方面， 從數據對象來看， 相比較個人數據， 公開的企業(yè)數據以及公共數據專門的管理辦法、 指南相對欠缺。 另一方面， 從數據管理環(huán)節(jié)來看， 保護與利用在規(guī)則層的顯示度稍有失衡， 數據全生命周期也未全面納入。此外， 數據治理的各個維度， 如基礎設施、 系統(tǒng)平臺和工具、 人才培養(yǎng)等也缺少更具體的政策指引。

２.４ 基礎數據平臺建設相對完備， 仍需升級構建數據空間

基礎數據平臺建設是新加坡數據戰(zhàn)略規(guī)劃持續(xù)推進的重點內容。 一方面， 數據治理體系所構建的是立足不同數據對象所建立的更加系統(tǒng)且應對不同場景的細化實踐， 隨之帶來的是相對提升的工作負擔， 充分的基礎平臺建設從工具層面減少人工工作投入是落實數據治理體系的關鍵支撐之一。 因而，新加坡從數據中心到共享數據平臺與開放數據平臺，均強調數字技術的充分應用， 加強功能建設， 實現數據管理及其利用的自動化、 智能化。 另一方面，平臺建設的關鍵目標是實現利用導向下數據資源的匯聚、 數據實踐的一體化、 數據開發(fā)的協(xié)同與社會化， 以此支撐具體的實踐活動乃至整個國家的數智升級。

同時， 當前的數據平臺更多面向公共數據， 也多是立足于新加坡本土。 相比于中國、 歐盟等提出的連通地區(qū)、 行業(yè)乃至國家化的各類數據要素的一體化數據空間建設， 新加坡亦有長足的優(yōu)化空間。一方面， 如何將公共數據、 企業(yè)數據、 個人數據等充分納入一體化空間實現合規(guī)流通利用與安全防護。另一方面， 數據空間強調從標準規(guī)范、 基礎設施、組織架構、 數據資源、 管理平臺等各要素實現一體化集成， 這也可以為數據平臺更前瞻的優(yōu)化升級提供思路， 也是當下新加坡平臺建設的局限。

２.５ 組織保障凸顯多主體參與和能力培育并舉，亦待深化協(xié)作機制

當前， 新加坡為推進數據治理體系建設及貫徹，多重的組織保障體現出面向數據治理復雜度的應對策略。 一方面， 多主體參與而各有分工且持續(xù)發(fā)展。從新加坡數據相關機構來看， 既有專門的數據部門，也在數字轉型相關部門配置數據治理職能， 且分工各有側重， 并伴隨數智轉型所需持續(xù)發(fā)展。 例如，針對新加坡較為關注的個人數據保護， 設立了專門的個人信息保護委員會， 面向國際化趨勢凸顯數據跨境流通監(jiān)管職能， 并進一步設立新加坡公共部門數據安全審查委員會。 另一方面， 將數據治理視作需要技術、 文化、 人才創(chuàng)新的事物。 因而， 持續(xù)關注數據科學的創(chuàng)新研究及其共同體建設， 并面向人才建設所需設計不同的教育培訓項目。

同時， 新加坡組織保障亦有發(fā)展空間， 亟待構建綜合性數據治理人才支撐的多主體協(xié)作機制。 一方面， 盡管當前多主體參與對數據治理的支持， 但各機構之間的協(xié)作機制未有明確規(guī)定， 現有實踐中也未充分體現合作。 更關鍵的問題是， 目前未有主導性的數據治理機構來協(xié)同各方。 另一方面， 對應人才建設所需， 目前的教育培養(yǎng)方向強調技術視角的數據科學， 但數據文化、 數據管理視角的能力培育有待融入和凸顯。 換言之， 技術人才之外， 更具管理性和綜合性的人才培育同樣重要， 也是新加坡需要關注之處。

３ 啟示： 我國數據治理體系的優(yōu)化構建策略

伴隨信息化進程的深入到數智轉型戰(zhàn)略的全面推進， 數據治理體系正成為我國數據事業(yè)的重要組成， 為我國依托政府數據共享與開放、 企業(yè)數據資源開發(fā)利用、 數據要素化等實現前瞻性布局。 較為顯著的行動體現為圍繞數據要素新特點， 以政府數據作為示范與引領性版塊制定政策法規(guī)， 如各地出臺數據條例、 提出建設全國一體化政務大數據體系、組建國家數據局、 以公共數據授權運營為重點探索數據要素市場化、 投入于隱私計算等數據安全流通技術的應用以及數據開放平臺建設。 同時， 我國的數據治理體系建設尚有多方面的優(yōu)化空間， 于實踐層面的界定以及相應的行動設計不夠充分， 如數據治理和數據管理邊界較為模糊而缺乏專屬的戰(zhàn)略統(tǒng)籌、 數據治理不同要素的發(fā)展進程不一， 如缺乏成熟的數據機構協(xié)同機制等、 未建成全國統(tǒng)一的政府數據開放與交易平臺等。

對比新加坡的數據治理實踐， 可發(fā)現二者都體現出充分數智轉型導向， 維護數據安全也是重點導向， 其布局維度也都涉及戰(zhàn)略規(guī)劃、 政策法規(guī)、 平臺等， 顯示可相互參照的共性維度， 尤其是個人數據保護、 公共數據共享等方面， 形成了從政策到平臺的可落地治理實踐， 可為我國建立更加系統(tǒng)可行的治理規(guī)則和工具提供參考。 同時， 我國依托數字中國建設的全面布局和數據要素觀的引領， 數據治理體系建設也顯示出其特質， 可進一步將新加坡的數據治理體系建設經驗予以擴展應用， 以形成中國方法與路徑。 因而， 結合新加坡的數據治理實踐的經驗要點和關鍵局限， 我國數據治理體系建設可啟示之處如下：

３.１ 數據要素觀導向下的數據治理環(huán)境建設

新加坡的數據治理體現出將數據作為資源支撐數智轉型整體到各領域業(yè)務活動所需的導向， 以此牽引數據治理環(huán)境的建設。 相比新加坡， 我國的數據資產理念更為前沿， 擴展出面向數字中國整體并凸顯數字經濟視角的生產要素。 同時， 創(chuàng)新前沿性的視角也顯示出實踐探索的復雜性， 我國需要在組織文化建設中強調數據治理文化的貫通， 幫助組織機構和工作人員認識和理解數據治理， 關鍵是以數據要素觀提挈的數據治理文化得到明晰和貫通。

一是確立顯性且系統(tǒng)的數據治理內涵的當下，我國的數據治理在實踐中或是從技術視角的微觀層落實相關的標準與系統(tǒng)建設， 或是更偏重于基于數據實現組織機構， 如政府治理能力的升級， 數據對象本身的治理或多或少存在被忽視的情況， 伴隨數據被界定為生產要素， 有關數據要素化導向下的數據治理應當得到更充分的闡釋。 進一步來說， 數據治理的內涵、 數據治理的價值與必要性、 數據治理的目標、 數據治理的方法原則、 作為核心對象的數據等都應該面向組織機構進行全面解讀。 于我國，立足組織機構內部的數據治理、 跨地區(qū)、 層級、 部門的數據治理以及面向國家整體的數據治理等不同維度都應有充分的理論界定。

二是這些解讀需要對現有理論與實踐成果予以總結， 且要體現于宣貫材料之中。 為了做好宣貫且促進落實， 一方面要將數據治理呈現于現有政策中，尤其是要明確提及數據治理并以政策內容予以解讀，引導不同組織機構認識數據治理、 理解數據治理的必要性， 并依照要求開展數據治理。 另一方面， 面向不同場景的數據治理展開典型案例調查與研究，及時形成白皮書， 指導不同領域和不同性質的組織機構的數據治理。

３.２ 開放關聯與定向設計兼具的數據戰(zhàn)略規(guī)劃構建

數據戰(zhàn)略規(guī)劃用以部署愿景與階段性目標及其任務， 是數據治理得以演進并實施的關鍵， 新加坡的經驗與不足也為我國提供兩方面的參考。

一是數據戰(zhàn)略規(guī)劃應積極融合于數智轉型總體的戰(zhàn)略規(guī)劃中， 體現為要進一步提升數據治理同數字中國建設的戰(zhàn)略性互動關聯。 當前， 在數字中國建設的戰(zhàn)略規(guī)劃中， 數據治理體系建設逐步得到提及， 并聚焦數據共享開放、 流通交易、 安全保障等重點活動， 與規(guī)則設計、 基礎設施等要素展開部署。因而， 可在此基礎上， 一方面， 將數據資源體系建設底座進一步擴展為數據治理體系的版塊， 以提升數據治理體系的戰(zhàn)略高度和集聚度。 另一方面， 于數字中國建設的各個方面， 明確數據治理體系的支撐方向并部署具體任務， 以提高數據治理體系的顯示度和貢獻度。

二是從數據事業(yè)發(fā)展的高度強化數據治理戰(zhàn)略規(guī)劃的系統(tǒng)配置。 當前， 從 《促進大數據發(fā)展行動綱要》 到 “數據二十條”， 我國的數據戰(zhàn)略規(guī)劃持續(xù)演進， 但還有待形成更成體系的集群化的戰(zhàn)略規(guī)劃。 一方面， 面向數據事業(yè)整體確立更宏觀的戰(zhàn)略規(guī)劃主要用以解釋： 數據事業(yè)的基本內涵與應有定位同國家發(fā)展大局之間的關系； 數據事業(yè)發(fā)展的指導思想與原則； 數據事業(yè)的遠景與階段性目標； 數據事業(yè)發(fā)展的關鍵任務、 界定、 分工； 數據事業(yè)發(fā)展的保障等。 另一方面， 立足數據事業(yè)的重點任務，進一步形成專門的戰(zhàn)略規(guī)劃。 當前， 相比數據基礎設施依托東數西算已有頂層部署外， 數據資源體系建設、 數據流通交易、 數據平臺一體化建設等亦有制定專屬戰(zhàn)略規(guī)劃的需求。

３.３ 以重點管理活動提挈多形式的規(guī)則體系完備

數據治理的推進盡管覆蓋所有的數據管理活動，但在不同階段應投重點資源于不同的重點環(huán)節(jié)及其對應的重點目標與要求， 可以獲得從環(huán)境至各利益相關者的更充分的支持， 由此推進數據治理體系循序漸進地發(fā)展。 于新加坡， 從個人數據保護所保障的數據共享到數據跨境流通就是數據治理在規(guī)則層的建構路徑。 當下， 我國的數據治理所立足的重點數據管理活動可從兩方面予以確認。

一是內容層面， 關鍵管理活動可體現為數據流通利用。 面向多元的數據對象與數據全生命周期的多元且相互交纏關聯的環(huán)節(jié)來說， 重點活動體現為：公共數據的跨層級、 地區(qū)、 行業(yè)共享需要更充分的強制要求和可行的依據； 公共數據開放與公共數據授權運營有待明晰邊界的前提下， 確立覆蓋多元利益相關需求的流程依據； 社會數據匯聚要從效益驅動企事業(yè)單位的角度平衡安全與利益的規(guī)則機制、社會數據和公共數據匯集的框架下數據流通交易的權屬和收益分配規(guī)則等； 維護國家與具體利益相關責任權益以及安全的靈活規(guī)則等； 數據的長期保存與有效處置同樣需要指導。

二是法律法規(guī)的引領至關重要。 當前， 《中華人民共和國數據安全法》 《中華人民共和國網絡安全法》 《中華人民共和國個人信息保護法》 以及相關條例等法律法規(guī)正為我國數據治理提供效力更高的規(guī)則， 信息安全和保護較為顯著， 但面向繁雜數據對象、 數據活動、 實踐維度等有豐富的擴充空間。例如， 公共數據開放和利用立足社會化需求和國家安全保障需要更高層級的指導； 企業(yè)數據如何實現個體和社會的利益均衡以實現更充分的開發(fā)利用，需要更充分靈活的安全規(guī)則； 數據流通交易則更需要不同領域貢獻設計權屬、 收益分配、 可信管理等方面的指導。 此外， 除了法律法規(guī)外， 各類政策法規(guī)、 標準規(guī)范、 實踐指南、 最佳實踐白皮書的不同形式的規(guī)則更要依據實踐需求組配制定。

３.４ 數據空間引領下平臺工具體系一體化建設

數據平臺從后臺匯聚資源到前臺驅動各方利用并為其配置輔助工具有其關鍵價值， 邁向數據空間層級的建設更是數據平臺工具集成升級的重要方向，這也是新加坡的實踐所顯示的趨勢。

一是平臺工具體系的一體化構建。 數據共享平臺、 數據開放平臺、 數據授權運營平臺、 數據交易平臺等要堅持以國家級建設為方向， 這就涉及標準規(guī)范的建設， 以行業(yè)性、 地區(qū)性為先行探索， 在保持行業(yè)或地區(qū)特色的基礎上， 堅持標準化和一體化導向。 具體來說， 盡管鼓勵地區(qū)和行業(yè)建設不同的數據平臺， 但要建立國家級平臺的框架， 為地區(qū)和行業(yè)平臺的建設提供標準化依據， 也為平臺之間的關聯互通和更優(yōu)的建設資源配置提供政策、 基礎設施和技術支持。 需要注意的是， 一體化進程較為漫長， 地方與行業(yè)示范平臺的繼續(xù)推進依然重要， 基于示范實踐形成典型予以標準化推廣也是可行策略。

二是推進數據空間的總體設計。 總結全球各國與地區(qū)數據空間建設的經驗， 立足我國整體至地方基礎設施、 政策法規(guī)、 標準規(guī)范、 數據資源、 平臺應用、 行業(yè)實踐等各要素的調查分析， 發(fā)現現有的基礎與問題， 隨之明確各要素相互匹配的策略， 以此規(guī)劃適合我國本土需求和實際的數據空間建設總體框架與基礎內容， 并立足行業(yè)場景規(guī)劃不同的數據分空間。 例如， 我國可以從示范性場景的數據空間建設為起點， 如個人數據空間、 企業(yè)數據空間、健康空間、 金融空間等以在不同地區(qū)或行業(yè)建設中的空間作為基礎， 探索綜合集成的數據空間的連通需求、 難點、 連接點、 連接策略等。

３.５ 國家數據局引領下的數據主體能力全面升級

新加坡的數據治理很大程度體現數據的多主體參與合作且推進相應的能力培育， 這一策略同樣可啟示于我國。

一是國家數據局領銜的數據管理行政機構的職能構建。 盡管我國已在地方層面相對普遍地設立了數據管理行政機構， 如各類數據管理局、 大數據發(fā)展管理局等， 但其職能更多地承接于原有的電子政務、 經信、 工信、 信息化等方面的職能， 一定程度擴充于數據產業(yè)發(fā)展、 數據基礎設施建設、 數據活動如共享開放的協(xié)調等， 但未充分同數據治理這一復雜事務對接來設置職能。 因此， 在國家數據局得到設立的情況下， 由國家數據局確立示范性職能極為必要。 在現有職能設計的基礎上， 尤為重要的是數據全生命周期的各項活動均應納入， 在全國政務數據一體化的框架下為各類數據活動提供統(tǒng)籌規(guī)劃、推進、 協(xié)調、 規(guī)范、 監(jiān)督、 評估等方面的支持。

二是由中央至地方的數據管理行政機構引領主體協(xié)同。 橫向層面， 網信部門、 經信部門等保留的數據治理職能需要在數據對象上實現協(xié)同， 這對政府和社會數據融合日趨重要的背景下的互聯網數據和政府數據如何實現合法合規(guī)的一體化管理極為重要。 同時， 檔案機構作為專業(yè)的政府信息歸檔管理方， 同樣要同數據管理行政機構實現有效分工， 例如， 將價值鑒定、 長期保存等職能落于檔案領域。此外， 同各個行業(yè)主管部門充分連接， 確保都根據每個部門的情況將數據戰(zhàn)略至具體規(guī)則都得以落實到縱向上， 數據治理委員會到數據官的設立都是可參考的探索。

此外， 依托上文所構建的協(xié)同機制， 面向職能與業(yè)務升級所需， 產學研用一體化導向下的數據能力培育也是關鍵方面。 能力培育的對象既包含加強組織機構數據能力的建設， 又要將數據理論與實踐的培訓指導融入日常業(yè)務活動， 更涉及社會面的數據素養(yǎng)培育， 需要政府協(xié)同數據機構推進對社會的貫徹、 宣傳、 咨詢等。 對應于能力培育需求， 政府、企業(yè)、 高校以數據實踐為引領， 加強合作探索以產出理論與實踐成果并積極轉化為共享的知識為關鍵策略。 例如， 加強高校課程中數據治理模塊的設置、企事業(yè)和數據機構以及高校共建數據創(chuàng)新探索項目或空間等。

４ 結 語

總的來說， 新加坡數據治理體系建設顯示出數智轉型進程中數據視角的重要性， 并從戰(zhàn)略規(guī)劃、規(guī)則框架、 平臺工具、 組織保障等方面體現數據治理體系的重要組成內容， 并從經驗與不足兩大方面，立足我國前沿與特色實踐， 就數據要素觀引領下的數據治理體系構建提出啟示性策 略。 同時， 對新加坡數據治理體系的研究體現出立足全球視野， 對不同國家和地區(qū)數據治理體系建設模式、 關鍵導向、 內容要點等展開深入調查的豐富空間， 也需要確認在保持個體特質的前提下如何實現相互融通的方法和策略， 更要深入我國實際積極洞察數據治理體系建設的應有內涵與不同模式、 從中央到地方的數據治理體系的構建邏輯和推進策略、建設成效與存在局限的原因、 不同數據治理維度如何深化設計與落實等， 這些都呈現為未來的研究空間。

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（責任編輯： 楊豐僑）