面向善治的政府数据领导力及其构建路径／王 哲 闫明明

　　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