彭宗峰
(山东社会科学院哲学研究所,山东 济南 250002)
大数据时代,政府开放数据被认为蕴藏着巨大的潜在价值,而要全面有效地开发利用其潜在价值,构建政府开放数据价值治理体系是一个必要的条件。不过,到底要构建一个什么样的政府开放数据价值治理体系,以及怎样构建政府开放数据价值治理体系,在国内理论界和实务界中仍然是一个悬而未决的问题。通过考察国内学界关于政府开放数据价值治理的研究,可以发现“一明一暗”两条主线：一条明的主线是围绕政府开放数据价值类型[1]、价值创造[2]、价值增值[3]、价值实现[4]以及价值测量[5]等议题所形成的价值链研究;另一条暗的主线则是围绕政府开放数据资产[6]、知识[7]以及智慧[8]等议题所形成的价值形态研究。不过,这两条主线内部以及它们彼此之间并没实现有效的整合,而是处于一种相对分散、区隔的关系之中。这就导致国内学界虽然对政府开放数据价值治理议题进行了多元化探索,但却尚未形成一种体系化认识,以至于无法从整体上有效解答政府开放数据价值治理体系及其构建问题。面对这种理论局面,笔者尝试在重解当下国内学界关于政府开放数据价值治理基础性问题的前提下,从价值形态演化角度切入,进一步推进政府开放数据价值治理体系及其构建问题研究,以期为全面有效开发利用政府开放数据潜在价值提供一种可能的理解框架及相关方法举措。
解答政府开放数据价值治理体系及其构建问题,需要先行回答“政府开放数据价值是什么”“政府开放数据的价值生成机制及其实现过程如何”“政府开放数据价值治理的生态系统怎样”以及“政府开放数据有哪些价值形态”等问题。国内学界围绕这些基础性问题进行了积极探索,取得了不少有益成果,为构建政府开放数据价值治理体系奠定了良好的理论基础。不过,由于我国政府开放数据价值治理研究与实践仍处于成长过程之中,难免会存在一些不成熟的地方,因此,对于上述基础性问题的探究,还需要继续加以拓展、深化与省思。
1.价值是什么：从效用视角到辩证视角
国内学界倾向于把价值理解为客体功能与主体需求之间的效用关系。在这种效用关系的价值理解方式基础上,国内学界根据政府开放数据的作用领域把其价值划分为不同的类型,比如,包括政治价值体系、社会价值体系、经济价值体系以及技术价值体系在内的“四类型说”[9],以及包括政治价值、经济价值、社会价值、技术价值、战略价值、科学研究价值、精神文化价值、环境生态价值在内的“八类型说”[1]等。如果按照这种逻辑推演下去,随着政府开放数据应用领域的不断扩展,其价值也会不断获得新的类型。不过,这种依据效用关系进行类型划分的理解方式,虽然能够让人们比较容易且直接地了解政府开放数据的价值,但是却无法透视这些不同类型价值之间的生成与演化关系,从而容易使人们陷入一种相对静态、线性的价值认识方式。
如果要全面、准确地认识政府开放数据的价值,那么就需要扬弃这种相对静态、线性的价值认识方式,转而采取一种动态、立体的价值认识方式,即采取一种价值类型动态演化的辩证视角。众所周知,政府开放数据是政府数据开放运动的产物,而政府数据开放运动作为政府信息公开运动的进一步发展,其最初目的是想通过开放政府数据来推进透明政府和民主政府建设,以保障公众的知情权、参与权和监督权等权利。因此,政府开放数据的原初价值其实是一种基于信息传播的政治价值。此外,由于政府开放数据免费向公众开放使用,因而其也具有公共价值属性。换句话说,政府开放数据的原初价值其实是政治价值与公共价值的复合,这种政治价值与公共价值相复合的价值类型,既是政府开放数据的原初价值,同时也是其基础价值,其他价值都需要以基础价值为前提才能形成。
还有一点值得注意,这种政治价值与公共价值相复合的价值类型存在着价值溢出效应。比如,政府开放数据中包含着影响企业决策的重要信息,如果能够有效获取政府开放数据并加以科学利用,那么企业就有可能实现经济价值上的增长。这其实意味着,政府开放数据价值能够通过价值溢出效应,实现从政治价值与公共价值相复合的价值类型向经济价值与私益价值相复合的价值类型转换。正是从这种价值溢出效应出发,人们认识到政府开放数据其实蕴含着巨大的潜在经济价值,并在一种理论意义上把政府开放数据看作一种资产,进而尝试用市场化方式来开发利用政府开放数据价值,由此,政府开放数据价值也就获得了一种增值性和可定价性。当然,政府开放数据的价值溢出效应并不只是产生私益性的经济价值,还可以产生出公益性的社会价值,这样一来,政府开放数据价值也就获得了一种社会价值与公益价值相复合的价值类型。综上所述,对政府开放数据价值的认识,需要超越依据效用关系的领域性类型划分,转而采取一种价值类型动态演化的辩证区分(图1)。在这种动态演化的辩证区分中,政府开放数据价值可以划分为基础价值和增值价值：基础价值是政府开放数据的原初价值,也就是政治价值与公共价值相复合的价值类型;增值价值是在基础价值之上演化出来的价值,这种价值又可根据价值导向的不同,区分为公益价值和私益价值。其中,公益价值是一种社会公益促进型的增值价值,其不以营利为目的,可以广泛存在于社会公益、文化公益等领域;私益价值是一种利润导向型的增值价值,其以营利为目的,可以广泛存在于经济、社会、文化等领域中可以市场化的部分。与此同时,这些价值类型之间并不是彼此孤立的,而是相互渗透和相互转化的,基础价值可以转化为增值价值,增值价值的进一步发展反过来要求基础价值进行革新。政治价值—公共价值衍生出公益性价值和私益性价值,公益性价值和私益性价值彼此也相互渗透,同时它们的进一步发展也要求政治价值—公共价值进行革新。
图1 政府开放数据价值的动态演化模型
2.价值过程如何：从供给侧到供需双侧
政府开放数据的价值是如何生成与实现的,这个问题也是国内学界关注的重要问题之一。对于这一问题的解答,国内学界往往偏重于供给侧分析,也就是重点通过对供给侧环节—过程的分析来理解政府开放数据的价值生成与实现过程。比如,有学者把政府开放数据价值过程划分为由政府搜集和开放数据的价值构成环节、由各类社会主体开发利用政府开放数据的价值增值环节、由各类用户消费使用各种基于政府开放数据的产品和服务的价值实现环节,并重点对政府开放数据的价值增值环节进行了探究[3]。当然,这并不意味着国内学界不重视需求侧分析,而是他们或者把需求侧作为外在的输入因素加以理解[10],或者把需求侧作为结果反馈因素加以构建[11],并没有从全过程供需动态均衡角度来理解政府开放数据的价值生成与实现过程。总体来说,当前我国政府开放数据价值治理研究与实践是一种供给主导型模式,这是与当前我国政府数据开放及其价值治理的发展水平相适应的。不过,这种供给主导型政府开放数据价值治理模式,不免会导致供需不匹配问题,进而会影响政府开放数据的价值治理成效。就政府开放数据而言,其只有在被社会公众广泛、持续和深入开发与利用的意义上才能创造更大价值,在这种意义上,需求分析同样影响着政府开放数据的价值治理成效。当前,国内学界的需求分析主要围绕着最终用户的视角展开,即或者从最终用户的需求预测角度,或者从最终用户的意见反馈角度进行需求分析,而忽视了需求分析其实是需求侧分析,并具有一个十分复杂的需求分析结构。换句话说,需要超越简单的需求分析模型,从需求侧角度来理解需求结构对政府开放数据价值治理的影响。
从一种理论逻辑角度看,需求侧分析其实是对需求侧价值诉求、价值表达、价值参与、价值实现的系统分析,构成了政府开放数据价值治理的重要方面,可以通过过程性和发展性两种视角来理解政府开放数据价值治理的需求侧分析。一方面,从过程性视角看,需求侧分析其实是一个以最终用户价值实现为核心的需求链分析,在最直接的意义上,需求当然是指最终用户需求。不过,要通过政府开放数据来满足最终用户需求则需要开展一系列的中介性活动,因而会衍生出许多次生需求。进言之,需求侧其实包含着由数据资源需求、数据技术需求、数据交换规范需求、数据开发需求、数据产品和服务需求等构成的需求链条,在这条需求链中,需求者不只是最终用户,还有中间用户,包括了公众、企业乃至政府。当然,受合法性、合理性及技术可行性等因素制约,需求链分析有其限度,不可能无条件地实现多元主体的每一种需求。另一方面,从发展性视角看,需求侧分析其实是一个围绕着多元需求层次所形成的需求动态分析。在政府数据开放运动起始阶段,人们可能只是在直接利用的意义上对政府开放数据资源具有需求。不过,随着相关数据开发技术的发展以及对政府开放数据价值认识的提升,人们对相关知识、智慧以及整体解决方案的需求越来越凸显出来。由此,政府开放数据价值治理就需要回应这种多元需求层次。总而言之,政府开放数据价值治理的需求侧是一个十分复杂的动态体系,对其分析同样需要坚持动态系统思维。
从未来发展趋势看,政府开放数据价值生成及其实现离不开供给侧与需求侧的有效匹配。不过,这种供给侧与需求侧的匹配并不是上文所提到的那种把需求分析置于供给分析两端所进行的部分匹配,而是一种供给侧与需求侧的全过程动态匹配,这种动态匹配是在政府开放数据价值生成的每个阶段中供给侧与需求侧的多层次动态均衡。以政府数据开放环节为例,随着数字社会的发展,为了回应不同层次的需求,政府不仅需要提供只进行过简单处理的原始数据,也需要提供经过知识挖掘的知识数据,还有可能需要提供与智慧社会发展相适应的智慧数据。价值增值、价值实现等环节也与此相似,这样政府开放数据价值治理就形成了一种供给侧与需求侧多层动态匹配的结构—过程。只有科学认识并有效促进供给侧与需求侧的全过程动态匹配,才有可能全面有效地开发利用政府开放数据的潜在价值。当然,要实现供给侧与需求侧的全过程动态匹配是一项十分复杂的系统工程,需要在实践中不断积累经验。同时,这种全过程动态匹配也有其限度,需根据实际情况合理实施。
3.价值生态怎样：从构成分析到问题分析
政府开放数据价值治理活动并不是存在于真空之中,而是处于十分复杂的生态系统之中,由此,探究生态系统的构成及其对政府开放数据价值治理活动的影响也成了一项重要的理论任务。比如,国内学者通过借用西方生态学及信息生态学等相关理论,构建了政府开放数据生态系统可持续发展模型,并认为这种生态系统模型是一种由信息-人(数据提供者、数据传递者、数据利用者和数据消费者)-信息环境(内部环境和外部环境)等要素构成的互动结构[12];有学者基于价值共创角度对政府开放数据价值治理的生态系统构成进行探究,并认为认知因素、需求因素和动机因素是影响政府开放数据价值共创的内部因素,技术因素、资源因素和政治经济因素是影响政府开放数据价值共创的外部因素[13];也有学者从价值实现保障因素的角度对政府开放数据价值治理的生态系统构成进行研究,认为组织维度(政府组织文化、高层领导支持、资金投入等),环境维度(法律政策、制度标准、社会公众参与等),技术维度(政府信息化水平、技术支持力度、政府外部技术可用性等)是影响政府开放数据价值实现的重要因素[14]。通过上述研究可以发现,政府开放数据价值治理的生态系统具有复杂的构成,既包括政治、经济、文化、社会等宏观因素,也包括组织结构、利益相关者群体、技术体系等中观因素,还包括个体动机、需求和认知等微观因素,这些宏观、中观与微观因素的相互交织,构成了政府开放数据价值治理的复杂生态系统结构。
然而,当前国内学界对政府开放数据价值治理生态系统的理解总体上仍处于一种形式化的构成分析视域之中,这种形式化的构成分析视域有两个显著特点：一是通过采取一种形式化的理论模型来分析政府开放数据价值治理生态系统的构成要素,并在一种抽象的功能定位意义上来理解构成要素在生态系统中的作用。比如,政府开放数据价值治理生态系统中的数据提供者、数据开发者、数据消费者等主体角色的划分。二是通过一种计算机模拟的方法来构建政府开放数据价值治理生态系统中各构成要素之间关系,并给出一种形式化的因果关系模型图。虽然这种形式化的构成分析对于认识政府开放数据价值治理生态系统具有一定的价值,但是其却忽视了政府开放数据价值治理生态系统的现实复杂性。比如,政府开放数据价值治理生态系统中的数据提供者到底有什么样的具体动机,存在什么样的认识、组织乃至政策法律方面的困难?数据开发者到底有没有开发政府开放数据的积极性、技术可行性、市场前瞻性?数据消费者能不能准确表达自身需求,有没有持续的消费动机?政府开放数据价值治理的法律规范、政策体系构建到底处于一种什么样的水平,有哪些难点、堵点……这些问题都是影响政府开放数据价值治理生态系统的具体问题,如果不能有效回答这些具体问题,那么政府开放数据价值治理生态系统构建就会浮于表面、流于形式。
通过上述论述不难理解,我国政府开放数据价值治理生态系统研究需要从形式化的构成分析拓展深化为内容性的问题分析,也就是要以解决实际问题为导向来构建政府开放数据价值治理生态系统。当然,由于问题结构的复杂性,问题分析也呈现为不同层次。比如,通过研究解决以政府开放数据及其开发利用的产权问题为代表的基础性问题,夯实政府开放数据价值治理的制度基础;通过研究解决以政府开放数据价值的合作共创问题为代表的关键性问题,凝聚政府开放数据价值治理的工作合力;通过研究解决以政府开放数据价值开发技术问题为代表的核心性问题,深入推动政府开放数据实现价值增值等。与此同时,还需要通过对基础性问题、关键性问题与核心性问题等的耦合分析,来推进政府开放数据价值治理生态系统整体的持续优化。
4.价值形态几许：从分散探究到转化探究
从价值形态(资产、知识、智慧等)角度来探究政府开放数据价值治理也是国内学界的一个重要途径,不过,这种价值形态视角在国内并没有获得一种完整意义上的理论自觉,而是处于一种模糊认识的理论状态。造成这种结果的一个重要原因是,国内学界容易混淆价值类型与价值形态这两个概念。在直观意义上,价值类型与价值形态似乎没有什么区别。然而系统分析可知,价值类型主要是从领域、内容、效用关系或者价值过程等方面来认识政府开放数据价值并对其进行类型划分,具有区分性的认识特点;而价值形态则是从一种价值整体性再生产角度来理解政府开放数据价值,具有统一性的认识特点。所谓价值整体性再生产,其实就是价值在一定生产力基础和生产关系中,围绕着具有整体标识性的特定价值表现形态所形成的价值再生产过程。以价值的知识形态为例,政府开放数据价值再生产其实就是围绕着具有价值整体标识性的知识表现形态所形成的价值再生产过程,即从知识的发现、开发、利用再到新知识生成的政府开放数据价值治理过程。在一定意义上,价值形态研究与价值类型研究相比,能够更好地探究政府开放数据价值治理问题。
国内学界主要是从资产、知识和智慧三种价值形态来分别探讨政府开放数据价值治理问题：从资产形态角度看,其主要围绕政府数据资产管理[6]、政府开放数据权益制度建构[15]等方面展开,中心议题是政府开放数据资产价值的保值增值;从知识形态角度看,其主要围绕知识管理[16]、知识创造[7]、知识服务[17]等方面展开,中心议题是政府开放数据知识价值的创新与应用;从智慧形态角度看,其主要围绕智慧数据[18]、智慧服务[8]等方面展开,中心议题是政府开放数据智慧价值的创造与应用。这三种价值形态探讨为深化政府开放数据价值治理问题研究奠定了良好的理论基础。国内学界也认识到了这些不同价值形态之间的转化关系。比如,有学者就认为“应注重提炼数据价值,实现数据-信息-知识-智慧的转变”[16]。不过,这种价值形态转化的认识并没有获得全面准确的阐释及广泛的应用,这就导致国内学界对政府开放数据价值形态的研究总体上仍处于分散推进的状态,尚未形成一种基于价值形态转化意义上的政府开放数据价值研究体系和治理体系。
从一种内容角度看,政府开放数据确实存在着一个从数据到信息到知识再到智慧的价值形态转化过程,但是这种关于价值形态转化过程的理解是不准确的,并没有把资产作为政府开放数据价值的一种重要形态加以认识。换句话说,对政府开放数据价值形态转化过程的认识需要构建一种新的理解方式,这也是本研究所要探讨的核心议题之一。笔者认为,政府开放数据的价值形态具有一个从资源、资产到知识再到智慧的演化过程。通过立足于这种价值形态演化过程,可构建一种新的政府开放数据价值治理体系。
通过上文论述可以发现,价值形态演化视角其实是国内政府开放数据价值治理研究发展到一定阶段的产物。不过,这种价值形态演化视角在当前国内政府开放数据价值治理研究中并没有获得一种焦点地位,这主要与两方面原因有关：一方面,国内政府开放数据价值治理研究总体上仍处于一种旧的理解框架之中,在这种旧的理解框架中,价值形态演化视角是一种边缘性理论,因此没能获得国内学界的广泛重视;另一方面,价值形态演化视角尚处于建构过程之中,并没有形成一种相对完整且清晰的理论框架,这就导致其自身不免出现理论传播与应用上的困难。但是,这并不意味着不能以价值形态演化视角为基础来构建政府开放数据价值治理研究的新型理解框架。就发展趋势而言,政府开放数据价值治理研究确实需要从旧的理解框架转向新的理解框架,而价值形态演化视角正是这种转向的关键中介机制。进一步说来,需要以价值形态演化视角为前提来推动构建新型政府开放数据价值治理体系。
1.重构的动因：旧的理解框架与新的变革因素
在已有研究成就基础上,国内政府开放数据价值治理研究已经走到了一个关键转折的重要关头。而这个关键转折的重要关头则向国内学界提出了两个看似相对、实则一体的理论任务：一是批判性地澄清政府开放数据价值治理的旧理解框架,二是建构性地阐明政府开放数据价值治理的新变革因素。
从批判性地澄清旧理解框架角度看,国内政府开放数据价值治理研究似乎还没有形成一种相对统一的理解框架,而是处于一种分散探究的理论状态。不过,通过综合既有研究可以发现,其潜藏着一种有着内在联系的隐性“理解框架”。这个隐性“理解框架”建立在回答“政府开放数据价值是什么”“政府开放数据的价值生成机制及其实现过程如何”“政府开放数据价值治理的生态系统怎样”“政府开放数据有哪些价值形态”等基础性问题的前提之上。即,通过回答政府开放数据价值类型问题,这个隐性“理解框架”获得了一种预期性价值目标要素;通过回答政府开放数据价值生成机制及其实现过程问题,这个隐性“理解框架”获得了一种价值机制-过程要素;通过回答政府开放数据价值生态系统问题,这个隐性“理解框架”获得了一种价值生态系统环境要素;通过回答政府开放数据价值形态问题,这个隐性“理解框架”获得了一种价值形态要素。综合起来看,这个隐性“理解框架”其实就是在一种复杂的生态系统环境中,通过确认价值形态及构建价值生成机制,来实现政府开放数据价值目标的过程。这个隐性“理解框架”,在价值治理结构上表现为宏观、中观和微观系统环境的复杂耦合,在价值形态上表现为资产、知识、智慧等多元样态,在价值治理过程上表现为价值生成、价值增值、价值实现等环节的交替转换,在价值治理目标上表现为政治、经济、文化、社会等多元价值效用的实现。不过,这个隐性“理解框架”还较为形式化和不够成熟,仍需加以拓展、深化与重构。
与此同时,在这种隐性“理解框架”的发展过程中可以发现一些新的变革因素。比如,上文所说的从效用视角到辩证视角、从供给侧到供需双侧、从构成分析到问题分析、从分散探究到转化探究等发展趋势,立足于这些新的变革因素,价值形态演化视角就可能被凸显到焦点位置并具有特殊意义,而其则有可能成为推动政府开放数据价值治理体系构建的新的重要理论基础。当然,这并不意味着隐性“理解框架”中的构成因素就没有价值,而是说要在价值形态演化视角的基础上重新理解价值目标、价值机制-过程、价值生态系统以及价值形态等构成因素。价值形态演化视角通过把价值形态演化与价值形态、价值目标、价值机制-过程和价值生态系统相融合,来构建一种更加立体、动态的政府开放数据价值治理理解框架,以破解当前隐性“理解框架”的形式化、未成熟性问题,进而推动政府开放数据潜在价值得到全面有效地开发利用。
2.重构的前提：价值形态演化视角诠释
价值形态演化视角是从价值形态视角发展而来的。正如上文所言,价值形态视角是一种不同于价值类型的价值整体性再生产视角,在这种意义上,价值形态演化视角其实是价值整体性再生产方式演化的视角,也就是不同价值形态从低级向高级演化的视角。价值形态演化视角在政府开放数据价值治理研究中的兴起有着特定的理论意义。
(1)政府开放数据价值实质再思考
价值形态演化视角对政府开放数据价值实质的思考,与价值类型视角和价值形态视角对政府开放数据价值实质的思考既有联系又有区别：从联系方面看,价值形态演化视角是从价值类型视角和价值形态视角衍化而来的,也就包含着从类型和形态角度来理解政府开放数据价值实质的向度;从区别方面看,价值形态演化视角既不是简单地从领域或内容的效用视角来理解政府开放数据价值,也不是简单地从某一种价值形态层面来理解政府开放数据价值,而是从一种社会总体模式角度来理解政府开放数据价值的实质。换句话说,政府开放数据的价值是一种社会性总体价值,其价值形态从低级向高级的演化就是实现这种社会总体性价值的过程。
实际上,政府开放数据价值是在构建智慧社会(广义上的社会)的过程中生成与演化的,因而政府开放数据价值的最高形态其实就是智慧形态。不过,要达到这种智慧形态则需经过十分复杂的主客观过程：从主观过程看,需要认识到政府开放数据的不同价值形态及其演化关系;从客观过程看,需要构建政府开放数据不同价值形态实现的技术基础、关系结构以及治理规范等。从走向智慧形态的主客观过程角度来考察国内政府开放数据价值治理研究与实践可以发现,政府开放数据价值形态具有一个从资源形态到资产形态、知识形态再到智慧形态演化过程。由此,政府开放数据价值的实质其实是建立在从资源、资产到知识再到智慧演化关系基础之上的社会总体价值。
(2)政府开放数据价值形态演化再思考
正如上文所言,国内学界对政府开放数据的价值形态演化有一定的认识,不过这种认识建立在价值内容的基础之上,即把政府开放数据的价值形态演化过程理解为从数据到信息到知识到智慧的转变进程。这种认识方式虽有其积极意义,但无法有效透视政府开放数据价值形态演化的社会总体特质。笔者认为,需要从一种社会总体关系角度来理解政府开放数据的价值形态演化,即从一种社会再生产角度来理解政府开放数据价值形态的生成与演化过程。大致上,可从资源、资产、知识到智慧的递进序列来理解政府开放数据价值形态演化过程。
一是资源形态是政府开放数据价值的最初形态。在资源形态意义上,政府开放数据的价值虽然被认识到,但是这种价值认识是一种简单性认识,停留在一种相对直接的使用价值层面上。导致这种结果的原因有3个方面：一是政府开放数据的供给水平有限,二是政府开放数据价值开发的技术水平相对不高,三是政府开放数据应用前景相对不明朗。而处在资源形态层次上的政府开放数据价值治理,其实是一种供给数据资源和满足简单需求的活动。
二是资产形态是政府开放数据价值的高一级形态。在资产形态意义上,政府开放数据被认为蕴藏着巨大的潜在经济价值,因而对其进行资产化治理成为一种选择。在资产形态层次上,政府开放数据价值治理的主体从政府为主转向企业为主,而推动政府开放数据价值增值以及实现经济增长成为其主要目标。为了能够实现这个目标,就需要建立起政府开放数据资产管理体系、资产交易体系、资产权益体系以及资产法治体系。因此,处于资产形态层次上的政府开放数据价值治理,其实一种数据资产市场化配置及其治理活动。
三是知识形态是政府开放数据价值的更高一级形态。不同于资源形态中对政府开放数据价值的简单开发利用和资产形态中对政府开放数据的市场化开发利用,知识形态中的政府开放数据价值获得了更为深层的开发利用。这种开发利用活动建立在政府开放数据价值开发技术发展,尤其是大数据、知识挖掘、人工智能等现代信息技术发展的基础上,并围绕着知识发现、知识创造、知识服务等展开。因此,处于知识形态层次上的政府开放数据价值治理,其实是一种数据知识创造、应用与再生产的活动。
四是智慧形态是政府开放数据价值的最高级形态。不同于资源、资产和知识等局部性形态,政府开放数据价值的智慧形态是一种整体性形态。政府开放数据价值的智慧形态作为一种整体性形态是在前三种形态的基础上发展起来的,具有生物性、技术性以及社会性三重存在属性,是政府开放数据价值开发的最高层级,其也与整个社会发展高度融合在一起。换言之,政府开放数据价值的智慧形态是一种社会总体模式意义上的价值形态,是与智慧社会相适应的价值形态。
当然,政府开放数据价值形态能够实现从资源、资产到知识再到智慧的演化,与技术创新、关系变革和制度完善等密不可分。从技术创新角度看,数据技术需要实现从资源处理技术向资产管理技术、知识挖掘技术以及智慧创造技术的转变;从关系变革看,主体关系需要实现从资源免费开放使用向资产有偿服务、知识服务和智慧服务转变;从制度完善角度看,制度规范需要实现从数据基础技术规范向数据市场规范、知识产权规范、智慧服务规范转变。总而言之,政府开放数据价值形态每向上跃迁一级,技术创新、关系变革和制度完善等就需要相应地向更高层次迈进。与此同时,政府开放数据价值每向上跃迁一个层次后,都会对原来的层次进行重构,以实现一种新的整合。需要指出,由于我国政府开放数据价值治理仍处在成长过程之中,这种从资源、资产到知识再到智慧的政府开放数据价值形态演化式理解可能存在不足之处,不过,这种价值形态演化式理解可以作为一种“理论拐杖”来加以利用,并为形成一种更加科学合理的理解方式提供正反两方面经验。
3.基于价值形态演化的政府开放数据价值治理理解框架
在澄清了政府开放数据价值形态演化逻辑后,就可以以此为基础构建一种政府开放数据价值治理的理解框架。从价值形态演化角度看,政府开放数据价值治理是一个从政府开放数据资源治理逐级拓展为智慧社会构建的价值体系化治理过程。政府开放数据价值体系化治理可划分为4个演化阶段或层次,即资源形态价值治理阶段/层次—资产形态价值治理阶段/层次—知识形态价值治理阶段/层次—智慧形态价值治理阶段/层次。这4个演化阶段/层次的耦合构成了政府开放数据价值治理的社会总体模式框架。
(1)资源形态意义上的价值治理是最初的政府开放数据价值治理阶段/层次
在这个阶段/层次中,政府开放数据价值治理处于起步阶段。具体说来,政府开放数据的价值是一种政治价值与公共价值相复合的原初价值,其作用领域主要是政府治理领域,由此形成了一种围绕构建透明政府、民主政府以及保障公众知情权、参与权与监督权等进行数据开放和利用的价值治理活动。在这个演化阶段/层次,政府开放数据的原初价值虽然具有一定的价值溢出效应,比如,企业可利用政府开放数据进行经济决策和价值增值活动,但总体而言这种价值溢出效应并没有获得足够重视。而且,就政府开放数据价值治理过程而言,其主要是一种政府主导型模式,供给侧管理是主要的治理任务,解决的是政府数据开放“从无到有”的问题,需求侧因其用户需求的不确定性、不明晰性而没有得到更多关注。从价值治理生态角度看,在资源形态阶段/层次,政府开放数据价值治理生态系统主要由两方面构成：一是围绕政府数据直接开放利用目的所形成的数据提供者、数据传播者和数据使用者网络,二是围绕政府开放数据搜集、处理、开放等活动所形成的制度规范。当然,资源形态不是固定不变的,会随着政府开放数据价值形态的发展被重新建构,比如从数据资源到资产资源到知识资源再到智慧资源的变化。因此,资源形态意义上的政府开放数据价值治理也会在更高价值形态获得发展后被重新建构,形成一个从资源、资产到知识再到智慧的政府开放数据资源搜集、处理、开放体系。
(2)资产形态意义上的价值治理是政府开放数据价值治理的第二个阶段/层次
在这个阶段/层次,政府开放数据价值治理获得了一种资产化发展。具体说来,由于价值溢出效应受到重视,政府开放数据价值在一种政治价值与公共价值相复合的价值类型基础上,衍化出经济价值与私益价值相复合以及社会价值与公益价值相复合的两种新价值类型。尤其是受到一种市场化开发利用理念的影响,政府开放数据的价值治理形成了公共资产和私有资产两种资产化治理路径。在这种资产化治理模式中,政府不再发挥主导性作用,市场和社会成了政府开放数据价值治理的关键主体,并形成了以价值增值为目的的政府开放数据市场化治理活动和公益化治理活动。从政府开放数据价值治理过程看,其主要任务是对政府开放数据进行增值开发,解决政府开放数据从原初价值向增值价值转化的问题。而就价值治理生态而言,在资产形态阶段/层次,政府开放数据的价值治理主体更加多元化,不仅包括数据提供者、数据传播者、数据使用者,还包括数据开发者、数据营销者等;政府开放数据价值治理制度规范,也不仅仅是数据管理规范,还包括数据资产管理规范、数据产权规范、数据市场规范、数据公益开发规范等。综合起来看,资产形态意义上的政府开放数据价值治理其实是围绕着政府开放数据的市场化以及公益化开发所形成的价值治理体系。
(3)知识形态意义上的价值治理是政府开放数据价值治理的第三个阶段/层次
在这个阶段/层次,政府开放数据价值治理获得了一种知识创新的意义。具体说来,由于数据技术的发展,政府开放数据在其直接信息价值的基础上衍生出了一种知识创新价值,也就是从海量数据中识别、挖掘和形成新知识并用以改进社会的价值。与对政府开放数据的资源供给和资产确权相比,这种对政府开放数据的知识创新更为深入地挖掘了政府开放数据的潜在价值,更具有推动经济社会发展的意义。在这种知识创新的治理模式中,基于政府开放数据的知识创新成为关键活动,其解决的是政府开放数据中蕴含的知识革新与社会变革问题。此外,就政府开放数据的知识创新用途可知,其内蕴知识经济和知识公益两种路径：知识经济路径就是要把政府开放数据作为一种知识性生产要素加以开发,来实现价值增值与经济增长;知识公益路径就是要把政府开放数据作为一种知识要素加以开发,来实现价值溢出与社会发展。从价值治理生态角度看,在知识形态阶段/层次,政府开放数据的价值治理主体不仅包括数据提供者、传播者、使用者,开发者、营销者,更包括知识创造者,而其制度规范不仅包括资源和资产层面的管理规范,还包括知识层面的管理规范,尤其是知识创新规范、知识产权规范等。综合起来看,知识形态意义上的政府开放数据价值治理是一种以知识创新驱动知识经济和知识公益发展的价值治理体系。
(4)智慧形态意义上的价值治理是政府开放数据价值治理的最高阶段/层次
在这个阶段/层次,政府开放数据价值治理获得了一种社会总体价值形态。具体说来,经过资源、资产、知识等阶段/层次后,政府开放数据的潜在价值获得了社会化展开与建构,进而需要实现一种新的更高层次的综合,智慧化就成为一个选择。与前三种形态相比,智慧形态是一种总体性形态,其对技术创新、关系变革与制度规范的要求也更高,蕴含着与构建智慧社会相适应的政府开放数据价值类型。与资源形态意义上的数据资源配置、资产形态意义上的数据市场调节和知识形态意义上的数据知识创新不同,智慧形态意义上的价值治理是对政府开放数据中蕴藏的整体性智慧化解决方案的寻求。此外,与对政府开放数据价值治理的技术主义理解不同,智慧形态旨在充分挖掘政府开放数据的人文价值与人文智慧。也就是说,在智慧形态阶段/层次,政府开放数据价值治理的核心任务在于赋予数据以人文价值和人文智慧,解决的是政府开放数据的人文化、智慧化问题。从价值治理生态角度看,在智慧形态阶段/层次,政府开放数据价值治理主体除了包含前3个阶段/层次的主体外,还包括具有人文价值的整体性智慧解决方案的设计者;制度规范也在前3个阶段/层次的基础上增加了人文价值规范。与此同时,由于相关智慧开发技术和人文价值规范的发展,政府开放数据的智慧化不仅推动了智慧经济和智慧公益建设,也反过来促进了智慧政府建设,由此形成了一个包含智慧经济、智慧公益和智慧政府的智慧社会构建过程。
总而言之,由4种价值形态演化所形成的耦合结构为政府开放数据价值治理提供了一个总体性框架。在这种总体性框架中,政府开放数据的潜在价值通过从资源、资产到知识再到智慧的演化以及社会化建构将得到充分挖掘和实现,并最终与智慧社会建设深度融合在一起。换言之,政府开放数据的潜在价值其实是一种蕴含着社会总体意义的价值,而基于价值形态演化的政府开放数据价值治理过程其实就是一个与广义的智慧社会建设相适应、相融合的过程。
通过基于价值形态演化的政府开放数据价值治理理解框架可以发现,政府开放数据价值治理体系是一个十分复杂的耦合系统,因此,构建政府开放数据价值治理体系是一项十分艰巨的任务。当前,我国政府开放数据价值治理处于成长过程,仍需坚持前瞻性、整体性、发展性思维来推动构建政府开放数据价值治理体系,以期能够全面有效开发利用政府开放数据潜在价值并实现其社会总体意义。
1.强基：完善政府开放数据资源管理体系
没有合理的政府开放数据资源结构及其管理,政府开放数据价值治理就会变成“无源之水、无本之木”,因此,构建政府开放数据价值治理体系的一个基础工程就是要建立健全政府开放数据资源管理体系。基于价值形态演化的政府开放数据价值治理理解框架角度看,建立健全政府开放数据资源管理体系关键在于,构建一个从原始数据资源、资产数据资源到知识数据资源再到智慧数据资源的耦合管理系统：①在原始数据资源层面,需要扩展数据领域范围,提升数据质量,重点在于打破政府内部数据壁垒,推动政府数据内部交换、共享、集成,并通过完善政府开放数据资源动态管理机制和平台管理机制,向社会公众提供更多高质量的原始数据。②在资产数据资源层面,需要适应政府开放数据市场化开发利用要求,在原始数据资源管理的基础上,构建政府开放数据资产管理机制,并以高市场/社会价值为导向促进政府开放数据资产化管理,助力市场和社会对政府开放数据的资产化开发利用。③在知识数据资源层面,需要适应知识经济和知识社会发展趋势,在原始数据和资产数据管理基础上,构建以知识创新为导向的政府开放数据管理模式,引导市场和社会挖掘隐含在政府开放数据中的知识,以实现知识创新和生产生活方式革新。④在智慧数据资源层面,需要适应智慧社会构建需要,在原始数据、资产数据和知识数据管理基础上,构建以人文价值和智慧创造为导向的政府开放数据管理模式,引导市场和社会深入挖掘政府开放数据中的人文价值和社会总体意义,推动形成一种新的智慧社会文明形态。
2.建制：健全政府开放数据制度规范体系
没有科学有效的制度规范,政府开放数据价值治理就会变成“脱缰的野马”,出现各种问题,因此,构建政府开放数据价值治理体系的一个关键工程就是要健全完善政府开放数据制度规范体系。基于价值形态演化的政府开放数据价值治理理解框架角度看,健全完善政府开放数据制度规范体系,关键在于构建一个从资源性规范、资产性规范到知识性规范再到智慧性规范的耦合规范系统：①在资源性规范层面,需要健全完善政府开放数据技术标准规范、交换共享规范、开放管理规范等制度规范,推动政府数据实现标准化、可交换、可共享以及开放管理规范化。②在资产性规范层面,需要适应政府开放数据市场化、公益化开发利用需求,构建一种复合性的政府开放数据资产权益体系,即以政府内部数据交换和社会免费开放使用为目的的公共资产权益体系,以政府开放数据市场化增值利用为目的的私益性资产权益体系,以政府开放数据公益化增值利用为目的的公益性资产权益体系。与此同时,还需建立与资产权益体系相适应的政府开放数据公益化管理规范和市场化管理规范,并建立健全政府开放数据资产化法治规范。③在知识性规范层面,在资源性和资产性规范基础上,还需要建立健全与知识产权、知识技术、知识产品和服务等相适应的知识交易管理规范,以深入推进对于政府开放数据中隐含知识的开发利用。④在智慧性规范层面,在上述3个层面规范的基础上,还需构建人文价值规范以及智慧化整体解决方案设计规范,来推动政府开放数据价值治理更具人文色彩、智慧特质与社会意义。
3.催化：改进政府开放数据价值转化体系
没有高效的价值转化机制,政府开放数据价值治理就会缺乏强劲动力,出现疲软无力问题,因此,构建政府开放数据价值治理体系的一个核心工程就是要改进政府开放数据价值转化体系。基于价值形态演化的政府开放数据价值治理理解框架角度看,改进政府开放数据价值转化体系,关键在于打造能够促进政府开放数据实现从资源、资产到知识再到智慧演化的价值链、技术链、创新链和服务链：①在价值链方面,需要在由政治价值与公共价值相复合的基础价值的基础上,深入推进政府开放数据增值价值发展,既需要大力发展经济价值与私益价值相复合的增值价值,也需要大力发展社会价值与公益价值相复合的增值价值,以深入挖掘政府开放数据潜在价值。②在技术链方面,需要加快发展能够促进政府数据实现从资源、资产到知识再到智慧转化的技术体系,即在政府数据资源化技术的基础上,构建政府数据资产化技术,尤其是着力完善政府数据知识化、智慧化相关技术,夯实政府开放数据价值开发的技术基础。③在创新链方面,需要通过价值开发模式创新来深入推动政府开放数据价值创造,即通过政府开放数据资源开发模式创新、资产开发模式创新、知识开发模式创新以及智慧开发模式创新来创造政府开放数据价值。④在服务链方面,需要通过完善价值开发服务体系来推动实现政府开放数据价值,即通过完善政府开放数据资源产品和服务、资产产品和服务、知识产品和服务以及智慧产品和服务来满足用户需求、实现相应价值。
4.耦合：优化政府开放数据价值生态体系
没有良好的价值生态,政府开放数据价值治理成本就会增加,从而出现价值无法有效实现问题,因此,构建政府开放数据价值治理体系的一个重要工程就是要优化政府开放数据价值生态体系。基于价值形态演化的政府开放数据价值治理理解框架看,优化政府开放数据价值生态体系,关键在于打造能够促进政府开放数据实现从资源、资产到知识再到智慧演化的价值治理共同体。当然,打造政府开放数据价值治理共同体是一项十分复杂的工程,至少需要从共同情境问题认知、利益协调、功能性分工协作、多层面创新等方面加以推进。①在共同情境问题认识方面,需要通过反复、深入、平等的沟通交流,推动多元价值治理主体达成问题共识,使其共同聚焦于政府开放数据价值治理相关情境中的核心问题、关键问题以及基础问题。②在利益协调方面,需要健全完善多元价值治理主体的权益保障、利益协调机制,通过确权、制权、用权、调权等方式推动政府开放数据价值治理中相关利益的合理分配。③在功能性分工协作方面,需要根据不同价值治理主体的资源、能力、技术等进行科学合理分工,并通过建立健全相应协作机制,推动形成政府开放数据价值治理工作合力。④在多层面创新方面,需要根据政府数据从资源、资产到知识再到智慧演化的阶段/层次,进行多层面价值开发和价值创造,以深入挖掘政府开放数据潜在价值。
5.铸魂：构建政府开放数据人文价值体系
没有高度的人文价值,政府开放数据价值治理就会“失魂落魄”,成为冷冰冰的工具,因此,构建政府开放数据价值治理体系的一个灵魂工程就是要构建政府开放数据人文价值体系。基于价值形态演化的政府开放数据价值治理理解框架角度看,构建政府开放数据人文价值体系,关键在于赋予政府开放数据资源、资产、知识以及智慧以人文关怀,从技术主义上升到人文主义。①在资源层面,由于政府数据本身就是公共治理活动中社会公众行为痕迹的数字化,因此对其进行收集、处理和开发同样需要关注社会公众的基本行为伦理和人文追求。②在资产层面,在推进政府开放数据私益性开发来追求经济增长的同时,也需要注重对其进行公益性开发,赋予政府开放数据更多人文关怀。③在知识层面,需要重视政府开放数据知识创新中的人文追求,尤其需要从满足人民美好生活需求角度深入把握政府开放数据知识创新的人文价值,防范“知识傲慢”。④在智慧层面,需要从社会总体人文价值提升角度理解政府开放数据智慧创造的意义,以人文化促进智慧化,充分实现政府开放数据中蕴含的人文价值。总而言之,政府开放数据价值治理不仅需要重视工具价值、技术价值、经济价值,更需要重视社会价值、人文价值,唯有如此才能全面、有效、合理、规范地开发利用政府开放数据潜在价值。
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