[摘 要] 数字政府建设是数字技术嵌入政府治理，推动制度优势向治理效能转化的动态过程。至于什么是成熟的数字政府，各界认识尚未统一。现有评估多是“完成式”的事后检验，缺乏“将来式”的目标指引，因地制宜推进数字政府建设需要简单通用的参照系。基于区块链信任的“制度—效能”转化框架，较好地分析了制度执行中的信任问题，以此为指导构建制度优势、运行机制、技术支撑和数据治理为主的数字政府成熟度分析框架。根据其中四要素的生成逻辑，以D市大数据指挥中心场景化应用为例，探讨分层级、分阶段设定目标来消除现有困境的实践路径，可以以执行有力、机制有效、技术可靠与效能可见为方向，多措并举、循序渐进提升各级数字政府成熟度。
[关键词] 数字政府；数字化转型；成熟度；制度优势；治理效能
[中图分类号] D63
[文献标识码] A
[文章编号] 1674-7453（2024）02-0076-09
一、问题的提出
数字政府成熟度从数据治理成熟度、数字孪生城市成熟度等已有概念“演进”而来。从政府职能转变的角度讲，数字政府成熟度可以理解为各级政府借助技术手段实现转型所要达到的一种理想状态，既是建设目标，也是评判标准。[1]世界各国都在积极推进政府数字化转型，涌现出一大批可供复制的数字政府模式。2022年12月，日本早稻田大学牵头发布《第17届世界数字政府调查排名报告》，我国位列第44名。同时，《2022联合国电子政务调查报告（中文版）》显示，丹麦、芬兰、韩国、新西兰等15个国家处于电子政务发展指数（EGDI）非常高水平组，其中丹麦连续三年排名第一，我国从2012年的第78位上升为第43位。各国普遍重视战略指导与政策指引，比如美国《大数据研究与发展计划》、英国《政府转型战略（2017—2020）》、新加坡《数字政府蓝图》以及我国的《数字中国建设整体布局规划》等。加快组织机构改革，比如丹麦财政部下设数字化专门机构，新加坡设立资讯通信管理局（IDA），美国首创的首席信息官（CIO）制度，英国的数字服务管理机构，我国的国家数据局等。同时，重视“抢鲜”应用新技术，比如丹麦专门出台《人工智能国家战略》并加大AI领域投入，物联网在美国公共交通、数据管理等方面有着基础性地位，韩国首尔政府推出“元宇宙”公共政务平台，我国则正在从技术驱动转向场景牵引等。[2]不过，由于国情不同、经济水平不同，“通用”模板不一定适合所有国家和地区，何为成熟的数字政府仍然见仁见智。
诞生于1991年的能力成熟度模型（CMM）不断升级，先后在数据管理、智慧城市和数字孪生等领域成功实践。2018年起，我国陆续发布国家标准《数据管理能力成熟度评估模型》《城市数据治理能力成熟度模型》《数据管理能力成熟度评估方法》等，为成熟度模型拓展应用提供了依据。2022年6月，《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》（以下简称《指导意见》）提出政府数字化履职能力、安全保障、制度规则、数据资源、平台支撑的数字政府体系框架，构建了数字政府的五项能力指标。同时，明确“到2025年，与政府治理能力现代化相适应的数字政府顶层设计更加完善、统筹协调机制更加健全”，“到2035年，与国家治理体系和治理能力现代化相适应的数字政府体系框架更加成熟完备”等不同阶段目标，为各地“分步走”加快数字政府建设指明了方向。[3]一般而言，常用的成熟度模型有初始、可管理、稳健、量化管理到优化等5个等级，如果把2035年“更加成熟完备”看作数字政府的“优化”级，2025年“数字政府建设发挥重要作用”对应“量化管理”级，依此倒推就能“算”出当下各地数字政府处于何种等级。政府数字化转型是资源和压力相互作用的结果，不同地区、不同阶段数字政府的具体样态势必有所差异。用数字政府成熟度“抛砖引玉”，设定共同的“优化”级愿景，有利于因地制宜、分时分类推进相关工作。一方面，通过统一简便的参照系规范各地数字政府建设，避免“千篇一律”的盲目模仿；另一方面，依此对我国政府数字化转型情况按成熟度“画像”，各地“对号入座”找到短板弱项并优化调整。为此，围绕数字政府成熟度展开探索，具有理论与实践的双重价值。
二、数字政府建设的现实困境
与其他国家不同，中国特色数字政府是惠企惠民的庞大系统工程，需要协同各方力量资源，实现“渐进式”发展。[4]《指导意见》提出2035年基本建成“整体协同、敏捷高效、智能精准、开放透明、公平普惠的数字政府”，各地都在朝着这个“优化”级目标努力，并取得积极进展。通过对广东、贵州、辽宁和北京等省市实地调研了解到，省级层面数字政府建设已初具规模，但多数市县情况还不容乐观，在“追赶”数字政府成熟度过程中，面临着不同类型的实际困难。
（一）制度依据还有待完善
作为强制性的规约规制，目前与数字政府有关的法律法规缺乏针对性，国家层面的网络安全法、数据安全法中的专项内容较少，地方出台的专门性法规也不多。可遵循的规则大多“散落”在其他法律中，数字政府基本制度体系还在构建当中。主要发达国家高度重视数字政府立法，我国31个省区市也出台了2023年数字政府建设规划，呈现“百花齐放”的发展势头，不过各自为战、难以复制等现象较为普遍。比如，仅“社会治理”一项，就有加快推进城市运行“一网统管”（上海），加强社会治理应用建设（河南），社会治理数字化应用（湖北）等不同表述。政策试点向制度成型的演进周期也相对较长，不同地方的政策各具特色，但通用性和推广度略显不足。各地数字政府建设积累了许多好经验，用制度形式固定下来的却比较少。《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》发布不久，虽对数据驱动数字政府建设作出了部署，但不同地区、不同部门和不同层级的理解深度与执行力度不尽相同，基本制度的吸纳力和整合力还没有完全释放。
（二）配套机制作用发挥不明显
各地数字政府建设多数只在“面上”实现了数据共享和政务服务电子化，机制优化与机构调整还没完全跟上。目前，存在部门权责不清、群众参与不足、政企合作不畅、数据利用率低等问题。国家数据局新组建不久，各地已有的大数据管理机构层级、职能也不统一，比如省级就有省政府直属机构、部门管理机构、直属事业单位等多类行政级别。机构改革的“辐射力”尚未到达基层，大多数市县数字政府建设主体仍是电子政务办或政务公开办等，政务公开制度、数据交换机制等在不同领域执行效率还不一致。作为政务数字化推动者的信息技术部门，通常只扮演技术执行者角色，很难发挥有效协调各方的作用。[5]中央到地方数字政府成熟度逐级递减，规划指导效果逐层衰弱，越往基层传导效率越低。比如，有的城市到了区一级就不再制定本级数字政府项目建设方案，许多地方沿用的一些配套机制，都是从传统举措“数字化转型”而来，政企合作机制也是直接参照工程项目管理的做法，绩效评估机制没有太多借助数字化、技术化新手段等。
（三）技术支撑地位认识不统一
各级政府对于数字技术的接受程度还存在较大差异，呈现省市县接受度递减趋势。对数据和技术认识不全面、不愿或不会使用技术工具开展工作等现象在一定范围存在。技术应用往往先在“民间”发芽，待传导至政府领域需要较长周期，各地政府对于技术和创新投入不足，有时技术成果转化的实效性会打折扣。技术应用与实际业务脱节现象时有发生，有些单位新建信息系统长期不用，有些购置数据管理平台时还要增加大量维护人员。“赶时髦”引入新技术或“跟风”上项目造成浪费的情况也比较多，有些单位将财务报销系统“搬”到线上后，先要在数字空间里按级审批一次，再到现实世界里重新找领导签一遍字，如此这般的“数字孪生”形成了新的数字形式主义。数据成为新的生产要素并市场化，对算法、算力、数据中心等提出了更高要求，倒逼创新技术应用推广，但实际中哪些技术适合数字政府？技术该以何种方式发挥作用等问题仍未得到有效解决。
（四）数据治理效能还没有显现
数据治理的内容和要求更加广泛，既涉及政府内部的数据共享，也包括公共数据的交换与管理。目前，我们数据获取与收集效果还不理想，有些是数据格式和接口标准不统一等技术原因所致，有些则是缘于部门间的沟通壁垒，数据要素的潜能无法及时释放。实地调研时发现，一些市县已经获取到了市域内公安（交管和部分治安）、住建、城管等大多数部门的数据，但对于中央和国家垂管部门的数据使用仍然受限，如税务、海关等数据，导致城市运行指挥平台只能因部分数据缺失而不够完善。数据治理“最先一公里”问题往往被忽视，比如应用系统登录方式如何方便快捷？用户名和初始密码如何既好记又安全等？一定程度上反映出部分地区并未从“用户”视角研究分析情况，对于数据要素的地位、作用认识不清。数据保护与安全防护机制在不断优化之中，有些地方数据资源在本部门本区域流通较为顺畅，但跨部门跨区域共享时仍有许多“梗阻”，基层群众对数据安全与用户隐私等问题的担忧，也影响到数据价值发挥与治理效能提升。
三、数字政府成熟度分析框架
数字政府成熟度，简单讲就是与“优化”级数字政府的接近程度。依据政府过程理论，数字政府是数字技术嵌入政府治理实现转型的过程，也是制度优势经由一系列数字化机制作用转化为治理效能的过程。越成熟的数字政府，这一转化过程应该越短，打造数字政府成熟度，就是要努力缩短这一过程。基于区块链信任的“制度—效能”转化框架认为，主客体间的信任影响了转化过程，可以围绕数据流转路径，以制度知识化为起点、机制合约化为关键、效能可视化为闭环，实现制度执行过程的“数字化”改造。[6]王益民提出数据驱动的数字政府评估体系，分为数字基础准备度、数字环境支撑度、数字服务成熟度等六个维度。[7]2021年中软公司发布的《现代数字政府白皮书》中，构建了一套现代数字政府能力框架和评估体系，有需求响应能力、科学决策能力等四项能力。《数据管理能力成熟度评估模型》则涵盖制度、组织、技术、流程等四大维度。以这些成果为参考，数字政府成熟度至少包括制度优势、运行机制、技术支撑和数据治理四个要素。按照“合并同类项”“可操作性强”等原则，绘制数字政府成熟度分析框架（如图1所示）。
图1 数字政府成熟度理论分析框架
（一）制度优势
我国的数字政府是由政府、企业、社会等多元主体共同参与的复杂系统，必须发挥党的领导、集中力量办大事等制度优势，建立更加适应数字时代的制度体系。技术嵌入治理推动政府职能转变，关键仍在于政府这一治理主体，技术与治理融合也更加需要制度约束。[8]数字政府成熟度越高，说明政府、社会等各类主体数字化水平整体提升越好，其中各类制度发挥“桥梁”“纽带”作用。一类是约束政府权力运行的法律法规。任何制度都是由整套规则、法律法规构成的相对独立体系，各项法律法规之间往往相互交叉、彼此支撑。另一类是与技术创新应用相配套的政策体系。技术嵌入政府治理更加偏重于通用性政策，包括与技术管理、接口标准、网络监控以及与数据治理等有关的政策等。还有一类是数字政府建设中提炼出的具体制度。从典型案例中总结针对性强的非正式制度不乏先例，《指导意见》提到的“最多跑一次”“一网通办”等创新举措，就是各地结合自身实际努力试验的成果。在此基础上，需要坚持系统观念搭建制度框架，着力形成不同类别制度的整体合力，界定各自的“权力”边界和适用范围，突出不同制度的关联性和层次性。
（二）运行机制
数字政府成熟度较高的国家，往往都优先在机构设置、规划指导和配套机制等方面深化改革，这些是机制系统的构成要件。其中，专事技术管理职责的组织机构或领导团队，是政府依托数字化技术履职尽责的“支柱”和骨干，比如我国的省级大数据局等。衔接顶层设计与基层实践的规划指引是制度传导的“预先号令”，也是实践层面的任务要求与行动指南，相对成功的战略规划具有前瞻性、持续性和有效性三大特点。比如，美国《大数据研究与发展计划》、英国《政府转型战略（2017—2020）》和我国的《“十四五”国家信息化规划》等。与现有制度相匹配的动态机制，可以调合“条块”矛盾，重塑权责关系，技术嵌入治理也会“催生”一些新机制。比如，跨部门信息共享机制、中央与地方数据交换机制、政府与公众协调互动机制等，都已经成为具体制度的合理补充。[9]越成熟的数字政府，配套机制应当越完备，发挥作用也应越明显，比如美国、新加坡等国都有健全的基层公务员信息化培养机制以及相应的评估机制等。
（三）技术支撑
数字技术及其配套工具是数字政府的基础设施，技术嵌入会引发治理方式、治理机制等一系列变革，最终实现对政府管理方式和业务流程的优化再造。[10]数字政府是个统一大系统，相应的技术手段需要通盘考虑、一体部署。通常做法是吸纳不同类型技术形成整体。“数字底座”聚合，数据要素统合，信息平台整合等是实现技术体系化的“主流”模式。技术嵌入后要在增加新技术的亲和度和接受度方面多下功夫。技术融合度有两层含义，表面是指数字化公共服务的关注度和使用率，深层次则包含技术与治理在不同层级、不同范围的相互作用情况，比如是否涉及“算法规制”等问题。[11]以往技术的兼容性常被“诟病”，新、旧技术一起使用是否可以同时生效？同一技术在不同层级政府或不同场景使用时，是否可以释放相同效能？这些问题集中反映了技术的适配程度。技术嵌入治理的最终状态，是要形成一种技术共同体，即人与技术有机结合、密不可分，通常表现为技术支持、维修维护、设备管理、服务期限等具体指标。[12]
（四）数据治理
数据治理已经成为数字政府的重要职能，多元主体相互联系日益密切，数据整合与管理的地位不断攀升。[13]谁使用数据、谁建设系统要有清晰的用户画像，可以通过权限分配、级别设置等方式明确数据权责。在数据清晰与标准化、任务管理与集约化的基本前提下，用规则规制指导操作规程，为数据筛选与管理分发设定统一标准。依据《指导意见》中的“政府数字化履职能力”，可从经济调节能力、社会管理能力、政务运行效能和政务公开水平等七个方面，检验数据的运转效率和作用效果，评估行政机关的数字化转型程度。根据实际场景中的数据使用效果、数据交互频率及其数量等，还可验证各类制度的执行情况，并及时反馈至相关主体，督促其采取优化行动。数字政府成熟度越高，由传统的“治人”模式向数据驱动的“治数”模式转化的周期就越短。[14]其中安全与发展的关系是数字政府成熟度的关键指标，各国都把数据安全作为国家安全的重要组成部分，安全可靠通常是成熟的“代名词”。在数据的供给、流通、使用和开放等各环节全过程实施动态监管，便可更好地集聚数据、技术与人员等多元主体的治理合力。
四、数字政府成熟度样本——L省D市大数据指挥中心场景化应用
L省D市突出数字政府助力市域社会治理效能提升，因地制宜推进大数据指挥中心场景化应用，构建出态势感知、情况分析、指挥决策与智能评估等多个场景，在社区治理、防汛救灾和应急处置等事务中取得实效，初步实现了“从传感器到网格员”的市域治理闭环，有效缩短了制度优势向治理效能转化的周期，是一种成熟度较高的数字政府样态。D市大数据指挥中心是该市数字政府建设的基础项目和展示窗口，最初定位是城市应急指挥联动与社会治理方式优化的“控制中枢”，计划在汛期和旅游旺季等特殊时期启动。后经多次实战演练，指挥中心内部流程更加顺畅，潜在功能得到有效释放，在新一代数字技术迭代升级和公共服务需求攀升的双重推动下，大数据指挥中心承担了数字政府的主要职能，在制度体系、体制机制、技术应用和数据治理等方面积累了较为丰富的经验。
（一）执行有力：政策优化与制度构建一体推进
各地与数字政府有关的制度多是参考其他领域的成功做法，比如从现有法律法规中梳理基本制度，从政策演进中积淀重要制度，从典型案例中提炼具体制度等，在动态更新中推动可行性政策向通用性制度固化。[15]D市依据“全省一盘棋”理念加快落实“省大数据发展条例”，加大基础设施建设、公共数据共享、智慧城市建设力度。一方面，在宣传普及并严格遵守网络安全法、数据安全法、个人信息保护法基础上，先后出台《政务云管理办法》《政务信息系统迁移上云方案》《公共数据共享工作指南》等政策法规，构建了数字政府基本制度体系。另一方面，及时总结提炼出了一些新的具体制度。党政一把手双领导制度。成立以书记、市长为双组长的数字政府建设领导小组，统筹协调规划设计、技术投入、数据共享等全局性事务，处理以往容易“扯皮”的权责不清问题。阶段性实战演练制度。大数据指挥中心设置了69个席位，涵盖市委市政府全部实际岗位，可以实现29个业务系统的互联互通，除了在疫情防控、抢险救灾等应急场景集中使用外，每季度至少组织一次全员演练，每月一次半员操练（部分席位由“12345”工作人员操作），确保系统运转正常、流程越跑越顺。跨部门会议会商制度。随机与定时相结合地召开数据共享调度会议，对于数据共享情况实时通报、加快推进；智慧城市建设专题协调会议，通报对各部门的考核评估情况，定期下发工作通报，督促各项目承建单位补短板、强弱项。
（二）机制有效：机构改革与模式变革同向发力
D市着力推进围绕数据流转路径开展业务、整合资源的实践探索，注重运用灵活多样的规划指引与工作机制，弥合机构设置的“空隙”。一是发挥组织机构支撑作用。2021年底，D市营商环境建设局挂牌成立，同时加挂大数据管理局牌子，实现“一个机构两块牌子”，大数据指挥中心建设有了归口管理部门，技术应用、数据共享更好地嵌入行政事务之中，比如各类信息化项目在审批时，就对数据共享等有关职责作出“明文”规定。据了解，该大数据管理局的前身是市智慧城市建设工作领导小组办公室，实际上就是数字政府的专门管理机构，主要负责智慧城市建设顶层设计、规划制定、组织协调、指挥调度、资金筹措、项目推进、考核评估等工作，改革后主抓大数据指挥中心的建设与管理，这种专业化的机构更加有利于面向数据的治理模式变革。二是发挥各类规划联结作用。D市聚焦城乡融合、远近结合、新旧配合，优化细化各类数字化转型规划，及时出台《推进政务资源目录建设工作的通知》《公共数据共享工作指南》等通用性更强的指导意见。成立政务数据共享协调小组，有效推进公共数据采集和共享，完成政务数据挂接率97.9%，全市上年度数据共享接口调用共计1500万余次。三是发挥工作机制助力作用。D市数字政府大数据中心涉及16套系统产生的数据，涵盖超过13个实战化应用场景，部门协调、数据交换等难度较大。为此，各相关部门加快推进机关数字化转型，不断改进“人机结合”协作方式，逐步建立任务匹配划分权责、数据赋权分配角色等自动化机制。通过大数据中心“数据汇集、数据治理、数据分析、数据共享、数据使用”，聚焦数字政府“感知、监测、协同、指挥、决策”能力，逐步实现虚实结合的市域治理新模式。
（三）技术可靠：应用场景与业务流程相互适配
D市在持续升级信息基础设施的同时，着力提升数字惠民水平和产业数字融合程度，同时释放技术支撑的经济效应和治理功能。一是解决好技术体系化与普及度问题。按照“有效需求分析”思路消减供需两侧“隔阂”，该用哪些技术、该上哪些设备、该建哪些系统等，都由业务部门和技术部门共同提出建议、数字政府建设领导小组集中审议，经由调查研究、讨论修改、方案设计等多个环节确定。由某软件公司与D市城建与文旅集团合资成立D市智慧城市运营公司，专门负责数字政府建设项目。二是解决好技术融合度与兼容性问题。D市下大力气完善各地尤其是基层的数字基础设施，积极创造新技术应用的基本支撑和良好环境。率先成为全省“双千兆”试点建设城市，家庭光纤入户率达90%以上，城区重点区域5G网络覆盖率达90%以上。在各部门、各行政执法领域、各公共服务事项中推行使用数字化工具，将城市指挥调度平台接入12345市民热线，实现受理、转办、办理、反馈、办结、评价等6个环节闭环管理，打造“全面覆盖、反应灵敏、协调有序、联动高效”的市、区、街道、社区、网格一体化协同体系。三是打造数实融合的技术共同体。注重政府人员的专业技术培训和数字素养培育，积极开展优秀智慧社区评选、网络安全宣传周等活动，用群众语言、身边案例讲好数字化新技术，用后台集成、前端友好降低技术准入门槛。在交通出行领域，通过公交集团公众号、小程序等手段，公交车实时预报准确率达到90%，乘车电子支付使用率达90%以上。
（四）效能可见：治理过程与结果反馈双向作用
D市及时验收评估、消化转化一定时期和范围内的成功经验，用“数治联动”的政务图谱贯通制度优势到治理效能的回路。一是以数据标准化为前提做好源头治理。编制并发布2023年全市政务资源目录，梳理全市权责清单、需求清单。充实完善数据目录和共享清单，预先在数据类型、提供单位、使用权限、公开方式等方面作出统一规定。对于海关和税务等垂管数据暂时无法获取等问题，以不影响信息系统整体使用为原则，在项目设计之初就留出“空档”，实战化演练时用模拟数据临时代替，按照边汇集、边使用原则推动数据流转和系统运行。二是以业务数字化为重点做好综合治理。充分发挥各类数据平台集聚优势，加强对数据采集、存储和开放的行政监管，由内而外消除数字鸿沟。逐步将公安、城管、应急、交通、水务等部门业务指挥系统迁移上云，丰富大数据指挥中心应用场景，通过业务嵌入打破部门数据壁垒，进一步延伸基层治理“触手”。三是以结果可视化为目标做好系统治理。把群众“获得感”和满意度贯穿始终，综合运用网络化传播、新媒体平台等新途径，实时公开区域性、阶段性治安情况、公共服务情况等数据。以大数据中心态势分析平台提供感知预警和决策依据，初步实现“平时”动态展现城市运行状态，“战时”全面显示事件发展态势，为“平战转换”指挥调度提供数据支撑。四是以过程开源化为诉求实现闭环管理。通过物联感知手段实时采集数据，经由指挥调度平台完成数据建模及汇集分发，全方位、无死角展示市域经济发展、社会治安、公共服务等领域运行情况。在确保安全可控前提下，“由点到面”扩大数据开放与共享，根据数据需求增减和数字政府成熟度变化情况等，循序渐进增加和扩大指挥中心应用场景的数量和领域，加快构建以“实用性、稳定性、灵活性、扩展性”为一体的更加成熟的数字政府。
五、结语
人工智能、区块链、物联网、大数据等现代技术被更多运用于行政事务，在更加重视公共数据、个人数据安全的前提下，数字政府建设将会加速推进数据深度融合和创新应用。与此同时，通过加大政务信息化建设统筹力度，集约建设政务云平台和数据中心等基础设施体系，重构政府内部办事业务流程，有望建成跨部门、跨区域、跨层级的更加成熟的数字政府。为此，对照数字政府成熟度各要素“苦练内功”，或可成为各地政府立足自身深化改革的抢鲜尝试。除了要在各项指标的“个性化”定制方面加强理论研究与实践探索，还要加快政策试点与实际验证的成果转化，不同行政级别政府也应结合实际，总结提炼出更多可供复制推广的好经验和好做法。具体而言，各级政府可以数字政府成熟度为目标，进一步细化优化各级指标体系，对照检查各自的差距与不足，立足自身、因地制宜推进数字政府建设。
一是构建数字政府成熟度的制度体系。瞄准基层治理的现实难题细化任务要求，鼓励社会组织、社区、企业及个人参与公共服务，充分释放国家主导型社会建设模式在政府数字化转型中的制度优势。[16]在梳理汇总各类具体制度基础上，综合运用大数据、区块链、人工智能等手段，形成数字孪生的制度执行“路线图”，为不同层级、不同地区数字政府建设提供“个性化”方案。
二是完善数字政府成熟度的运行机制。参考区块链智能合约机制、嵌入信用的激励机制，进一步优化开放的政企合作机制、数据驱动的政群互动机制、全周期覆盖的项目监管机制，形成各具特色的机制体系。自上而下、循序渐进推动机构改革，比如市县一级可以成立由各单位“一把手”任组长的数字政府建设领导小组，整合网信办、数据管理单位、技术部门及企业的相关职能，完善相对统一的数据共享与综合防护机制。[17]
三是强化数字政府成熟度的技术支撑。积极探索新技术嵌入政府治理并发挥作用的有效途径，采取产学研用一体的需求对接方式，从技术服务对象的“用户”角度规划设计，勾勒数字政府建设“技术路线图”“项目施工图”，按照“简便易用、可靠实用”原则引入新技术。解决好自主开发系统与社会成熟工具在接口方式、数据格式、交互形式等方面的统一性、兼容性问题，锚定善治目标和技术前沿，打牢“安全底座”。
四是释放数字政府成熟度的数据活力。把数据治理摆在更加突出位置，进一步激发数据要素的经济价值和治理潜能，注重按照数据流转路径优化政务服务流程。不断挖掘各部门各行业数据，持续攻坚数据汇聚工作，坚持“用数据说话”展现技术嵌入治理的温度、尺度和效度。[18]视情况增设或调整政府部门权责，积极吸收更多企业、社会组织和个人参与数据治理体系建设，努力形成数字政府成熟度持续提升的共建共治共享的数据治理新格局。
[ 参 考 文 献 ]
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