Page 92 - 《党政研究》2025年第6期

主导的开发逻辑，会产生更多的效率性价值，比如精准发现问题线索、事前预警监管风险
等。这和数据本身的简洁、精炼、高效的特性存在较强的关联。并且，案例的成功逻辑与
公共数据价值生成过程中普遍存在的需求挖掘不足困境，形成了充分的比较和对照。当
前，以企业为代表的需求侧，其数据利用能力与需求挖掘深度不足的问题较为突出 。企
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业自身无法通过有效需求，在开发利用数据时充分调动相关资源。大中型企业无法跨越标
准、组织等障碍，形成清晰的数据开发战略，而中小企业技术能力和治理能力存在短板。
其背后原因极有可能是对公共数据市场价值判断能力有限，造成了无法集中全部资源形成
单点爆破的合力，从而让即使掌握的数据也缺乏有针对性的碰撞并产出效果。
（二）政治势能下的生态化供给：组织保障与价值延伸
中国特色的政治制度和公共数据的敏感性决定了公共数据的价值要得以彻底的释放，
必须得到党和政府坚强且一以贯之的政治支持和组织保障。换句话说，公共数据供给侧提
供的不仅仅是高质量、标准统一的规模数据，还需要在数据开发过程中提供一切相关组织
保障。正如前文所述，公共数据授权可能是分散式的而非集中式的，甚至后期开发过程中
才能发现若干新的数据源需求。譬如，案例 ３ 监管模型开发途中发现需要工程公司总包分
包关系数据，经过牵头单位艰苦协商方才取得。并且，基于公共数据开发出的产品关系到
千万百姓生活，政府有责任也有义务全程给予监管。同时，由于数据具有非排他性，可以
重复开发利用，开发中和开发后的新价值可为公共数据多次利用提供帮助。更重要的是，
政府以生态化的保障覆盖公共数据开发过程，有利于维护公共数据治理生态，维持公共数
据整体价值。
组织既是创造公共产品的主体，也为实现公共产品的价值提供合法性等保障。政府组
织为公共产品的价值创生提供了动力。无论是为了形成精准化、智能化的监管预测能力，
追求效率性和效益性价值，还是为了回应上级压力和民生诉求，追求政治性价值，案例中
政府组织为创建新的数字化监管模型提供了持续的动力保障。希冀效率的动机意图促使组
织改进效率，而执法效率的改进又不断促使组织加大人力、物力的投入。 “互联网 ＋ 监
管”项目试点刚开始推进时，Ｂ 市交通运输执法部门参与热情和配合程度并不高，但是随
着项目初步显示出效率价值，他们发现监管模型确实能够为执法提供帮助后，迅速提高了
配合的力度，加快了项目的开发速度，为后续顺利建成提供了各种便捷。这些微小的价值
会持续汇入数字化监管的功能体系之中，并体现在最终的价值之中。
案例 ３ 和案例 ４ 的成功，首先得益于政府组织为实现政治意图和民生诉求的价值目标
导向。组织因为政党属性自发产生的内部压力，或者通过识别公众诉求而产生的变革意
愿，可以为数字化监管模型价值的创生提供持续动力。在案例 ３ 中，Ｂ 市建立监管模型的
最初原因是由于国务院办公厅电子政务办公室的授意，希望借助试点契机，探索解决 “农
民工欠薪”治理顽疾的办法。作为国办关注的重点项目，在项目开发过程中，需要汇聚多
部门核心数据，虽然中间遇到部分部门不愿上交核心数据，但是在网信办的强力推进下，
预警模型开发整体上能够保障顺利进行。在案例 ４ 中，监管模型开发涉及疫情防控，凸显
了政治压力自上而下的快速传导，加快了公共数据价值的生成。２０２０ 年，疫情防控当时
是政府最重要的任务，中央高层确定了 “人民至上、生命至上”的工作原则，凡涉及疫
情防控都要列入优先位置。随后，Ｂ 市市委主要领导指示卫生等相关部门，“冷链食品追
溯平台”务必在时间节点前上线。层层传导的压力保证了监管模型的开发效率。从北京
“新发地”冷链仓库爆发疫情，到 Ｂ 市上线追溯平台，耗时仅三个多月时间。
其次，案例 ３ 和 ４ 还仰赖于政府组织为保障组织变革而提供的合法性支持。政府数字
化改革不仅仅是技术工具的引入，还是组织结构和流程机制的变革。案例 ３ 中，“农民工
欠薪”预警模型的工作机制是风险预测，把事后追讨型治理变革为事前风险预警。案例 ３
所形成的工作流程和机制，与之前治理 “农民工欠薪”问题相比具有较大创新性。新的
工作流程虽然在线上，并通过数字关系体现出来，但根本上需要参与的各部门通过提供数
据等行为，进行任务确认和组织授权。组织流程变革的本质是原有关系的解构和重构。组

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