政府数据共享作为数字政府建设的重要机制，已成为各国释放数据价值、提升数据利用效率的关键举措。然而，囿于政府组织结构、固有共享模式弊病以及技术能力、人员配置等多重因素的影响，政府数据共享实践饱受数据质量差、数据处理难、数据安全难以保证以及数据退出难等问题的困扰。如何在保证数据安全的前提下提高数据共享质量、挖掘数据深层价值，成为政府数据共享亟待解决的现实难题。目前，我国已掀起首席数据官制度建设热潮。首席数据官作为因应大数据时代数据管理需求的产物，扮演着数据管理者、数据深层价值挖掘者、决策制定者以及数据信息协调者等多重角色，不仅能专注于谋划落实数据战略规划和政策任务、深化数据管理和融合创新，还能优化数据关系和协同应用、强化数据监管和安全保护、营造良好的数据生态。可以说，首席数据官制度建设同样是我国数字政府建设的重要环节。由此，首席数据官制度便与政府数据共享联结起来，不少地方颁布的首席数据官建设方案迳行将赋能政府数据共享作为制度建设的目的之一。因此，能否通过建立完善的首席数据官制度提高政府数据共享质量、解决现存难题，成为必须回答的问题。

纵观既有研究，部分学者以问题为导向，指出目前我国政府数据共享存在信息质量、信息安全无法保证，激励机制、问责机制不够健全，业务流程有待优化等多方面问题，并以此为基础提出多元解决路径。有学者指出，应从“业务-技术-组织”三维视角切入，通过强化数治思维提升部门数据共享能力；有学者主张通过引入区块链等新兴技术的方式解决政府面临的数据共享难题；还有学者从整体性治理的视角切入，主张应增强政府与社会的互动，通过重构“政府-社会”关系并加强政府部门间的业务协同实现整体性政府数据治理。除此之外，有学者从实证角度出发，通过定量与定性方法分析发现，我国政府数据共享受到制度环境、组织网络、信息技术和个人行为及其之间的互动等因素影响，并据此针对性地提出消解路径。还有学者从比较视角出发，通过梳理分析域外国家政府数据共享模式、技术工具、政策法规保障等方面的先进做法，增益我国政府数据共享。可以说，面对政府部门不断扩增的共享需求及实践难题，学界对相关制度设计的理论回应层出不穷、形成了一系列研究成果，为解决政府数据共享面临的现实难题提供了丰富的理论供给。

反观首席数据官制度，目前研究仍处于探索阶段。既有研究主要集中在对首席数据官的发展历程与角色定位、核心要义与运行分析以及制度价值等基本要素的梳理阐释上，对首席数据官实践应用层面的研究较少。梳理发现，目前还未有学者专门在政府数据共享视域下研究首席数据官的制度建设问题，仅有的研究只是从政府数据治理的宏观维度出发，讨论首席数据官制度在大数据局模式下的运行机制等问题。

在首席数据官制度建设已全面铺开的背景下从理论层面审视和回应该制度与政府数据共享的适配性及其建构必要性，并对可能引发的风险予以防范十分必要。基于此，本文首先对我国政府数据共享面临的现实困境及原因予以梳理，然后从政策导向、实践基础以及能力建设等维度讨论首席数据官制度与政府数据共享的适配性及必要性，从而对在政府数据共享视域下确立首席数据官制度进行理论证成，最后，针对制度建设可能产生的潜在风险提出相应的防范意见，以期能够对政府数据共享实践提供理论支持。

1 政府数据共享面临的现实困境及原因

全生命周期视角下，政府数据共享可划分为数据收集—共享—利用—退出四个阶段，各阶段因任务不同面临的实践难题有所侧重。一是数据收集阶段的质量难题，表现为数据共享部门采集的数据质量无法保证，引发数据提供部门担忧因错误数据导致不良后果不愿共享数据，以及数据利用部门因怯于数据质量不足不敢利用数据的双重泥淖；二是数据共享阶段的可持续性难题，表现为政府部门间未形成数据共享的文化思维以及形式化的数据共享工作机制，致使数据共享部门仅基于完成考核任务考量进行数据共享；三是数据利用阶段的安全难题，表现为政府数据共享后的泄露风险以及信息权益侵害危机。同时，无法对共享后的数据利用过程进行监管同样使数据面临安全风险；四是数据利用后的退出难题，表现为未形成数据共享后的风险评估机制，导致数据提供部门面临不确定的数据安全风险。而且，共享平台无法对数据利用部门何时利用完成数据进行判断，导致利用结束后的删除数据工作完全落入数据利用部门自我裁量范畴，致使政府数据共享陷入退出难题。

尽管政府数据共享不同阶段面临的困境有所侧重，但从其形成原因上看，各阶段难题的原因存在共通性，主要受制于政府组织结构、现行共享模式固有弊病以及技术壁垒等因素的影响。

一是科层制底色下政府部门间条块分割组织结构的影响。一方面，条块分割的政府组织结构使各政府部门在管理权限、行为方式及责任承担等方面各不相同，在政府数据共享层面相互独立。加之政府部门之间多以制度化的单一组织渠道作为沟通路径，致使实际沟通效果和时效性均遭到削弱，“各管一块、各管一段”成为各机关发挥部门职能的基本形态。由此，政府数据不一致成为政府数据共享实践无法避免的问题。另一方面，科层体制下政府部门间的信任壁垒成为掣肘政府数据共享进展的梗阻。研究表明，政府部门间信任度与政府部门间信息共享度呈正比例关系，也就是说，政府部门间信任度越高，相互之间越容易形成高效、融洽的数据共享关系；反之，则对政府数据共享形成负面影响。尽管目前我国在国省市级等层面形成了统一的政府数据共享交换平台，但县级层面以及具体政府部门层面同样形成了大小不同的数据库，并各自将其视为“私有资产”。面对没有隶属关系机关的共享需求，数据持有者缺乏共享的主观意愿，即使迫于层级压力提供数据共享，也会有所保留，致使数据质量及可持续性无法满足数据利用部门的要求。这种由于主体间的不信任而导致的数据共享“无行动”或“不行动”，成为影响政府数据共享质量和数据共享效果的重要因素。

二是以政府数据统一共享交换平台为轴心的“单一中心”政府数据共享模式的影响。2015年，国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》）将政府数据共享上升至国家战略层面，要求各级政府依托政府数据统一共享交换平台，大力推动政府部门间的数据共享，加快各地区、各部门、各有关企事业单位及社会组织信用信息系统的互联互通和信息共享。在此背景下，我国形成了以政府数据统一共享交换平台为轴心的“单一中心”政府数据共享模式。在我国，政府机关居于整个社会秩序体系的核心地位，而政府又是以科层制为基础的一元化权力结构，故政府部门间的数据共享必然发生在这一以等级制度为秩序规则的权威阶梯体系之中，这意味着共享交换平台也难免带有科层制行政思维僵化、行政效率低下以及等级体系森严的印记。但是，共享交换平台作为集数据存储、传输、检索、清洗以及脱敏等功能于一体的综合性平台往往牵一发而动全身，成为受攻击的集中点，一旦平台中某一环节出现单点故障，将会对整个数据库产生消极影响，甚至产生数据库信息泄露的风险。

三是政府部门间技术壁垒的影响。技术是支撑政府数据共享工作展开的基础，共享双方信任不足以及不愿共享，系出于对数据共享的安全预防意识，本质上是对技术能力的不自信、不信任。一般而言，对于涉及个人信息的政府数据，数据提供部门往往会在脱敏后再予以共享，但目前简单的脱敏去识别化已难以满足个人信息保护的需求。一方面，即使单个的信息数据无法对公民个人信息形成准确定位，但一系列的信息数据族则可以完成对目标个人的准确描绘；另一方面，再识别技术等新兴技术的快速发展使政府数据共享后面临再识别风险，如发生泄露将造成侵害信息主体权益的后果。换言之，正是由于技术能力不足的制约，在客观上导致数据存储和传输不畅的同时，也导致协同主体（即不同政府部门）出于对自身数据安全的考虑而选择退出协同过程，或降低在该协同过程中共享行为的积极性。因此，政府部门间的技术壁垒也是造成政府数据共享可持续性不足以及安全性难以保证的原因之一。

2 政府数据共享视域下首席数据官制度的确立

政府数据共享视域下，首席数据官既能够消解政府数据共享面临的现实难题，又符合国家政策的总体导向，还具备充分的实践基础。大数据时代背景下，确立首席数据官制度赋能政府数据共享具有必要性和可行性。

2.1 政府数据共享视域下首席数据官制度确立的必要性

尽管政府数据共享在数据收集、共享、利用以及退出等不同维度均面临困境，但质量、可持续性、安全以及退出困境均无法完全割裂开来，反而是一种相互交织、相互影响的关系，其本质原因在于政府组织结构、现行共享模式固有弊病以及技术壁垒等因素共同引致的结构性失能。因此，解决问题肯綮在于从结构层面对困境予以纾解。由此，首席数据官的优势便凸显出来，首席数据官可以通过充当沟通交流中介、提供技术支持等方式解决政府数据共享面临的结构性失能问题，首席数据官制度确立的必要性也由此展现。

结构性失能是指在现行政府数据共享模式下，数据共享交换平台作为中介仅扮演存储、传输数据等基础性角色，是一种单向度的封闭式中心数据库。由此导致的结果是，数据提供者与数据利用者间无法形成有效沟通、无法为数据共享双方提供技术支持、科层制下条块分割的政府组织结构带来的负面影响进一步显现。也即是说，结构性失能的本质在于作为中介的数据共享交换平台的失能。在此情况下，首席数据官可以通过作用于数据共享交换平台，在数据提供者与数据利用者之间形成一种提高双方沟通交流效果并提供技术支持的“新型中介”，实现结构性赋能。当然，结构性强调首席数据官对政府数据共享的影响并非单点，而是整体性、全局性的。在各级政府广泛开展首席数据官制度建设实践的背景下，几乎所有政府主要数据部门均设置了首席数据官岗位，这意味着原初政府数据共享模式下部门之间的交流转换成为部门间首席数据官之间的交流。由此，首席数据官向上可以反馈数据利用者共享数据的请求，向下可以传达数据提供者对共享数据的安全要求，实现数据共享双方的交往对话，数据共享双方的沟通效率得以提升，信任壁垒得以破解。同时，首席数据官还可以为部门提供技术支持，技术壁垒同样可以得到有效缓解。需要说明的是，尽管首席数据官可以从结构层面提升数据共享双方的沟通效率、为双方提供技术支撑，但首席数据官并未改变现行单一中心的政府数据共享模式。换言之，首席数据官是从功能性改造的角度赋能政府数据共享，消解政府数据共享的实践难题。

在数据收集过程中，首席数据官可以助力消除政府数据共享双方间的信任壁垒，提高共享数据质量。相互信任是政府数据共享双方展开数据共享的基础，数据共享关系的建立与展开很大程度上倚靠双方信赖关系的稳定程度。信任的重要来源是认知，而提升认知的重要手段便是交往沟通。因此，通过交往增加了解及行为把控的程度可以有效提升部门间的信任度，有效避免因信任不足产生的“不愿共享”问题。此外，首席数据官还可以为数据提供部门提供技术支持，提高数据收集质量，消解数据利用部门的质量担忧。

在数据共享过程中，首席数据官可以助力减小政府数据共享双方间的技术壁垒，提高数据共享的可持续性。技术壁垒引发的数据共享后安全风险的不确定危机是影响数据共享可持续性的重要因素，而削弱安全风险不可控性的最有效手段便是消除技术壁垒。由此，首席数据官的技术优势便显现出来，通过沟通对话获得数据提供部门的安全要求后，首席数据官可以利用自身技术优势有针对性地加强对目标数据的安全管控，消除原数据利用部门因技术不足造成的共享障碍。

在数据利用和退出过程中，首席数据官可以助力缩小政府数据共享后的数据安全保护逆差，提高数据共享的安全性。其一，首席数据官可以通过交往对话的方式，向数据利用部门传达数据安全要求，实现对数据利用者的全程监管；其二，首席数据官之间可以对是否完成数据利用、是否删除数据等问题达成共识，从而建立退出机制，解决数据利用后的退出难题；其三，首席数据官可以对数据利用部门的利用和退出过程形成技术监督，通过技术赋能实现数据利用部门合法合规治理数据，并对数据退出提供安全保障。

2.2 政府数据共享视域下首席数据官制度确立的可行性

（１）符合国家政策的总体导向。我国对政府数据共享的探索发轫于２０世纪末期，１９９４年，国家测绘局出台的《行政法规、规章和我国重要地理信息数据发布办法》规定，国家测绘局可以根据规定向其他部门共享地理信息数据，这是我国第一部具有政府数据共享导向的规范性文件。而后，政府数据共享事业进入平静发展期，直至2011年，《国民经济和社会发展“十二五”规划纲要》明确提出“实现重要政务信息系统互联互通、信息共享和业务协同”的要求，政府数据共享发展进入新阶段，相关政策数量呈现明显增长趋势。比如，为了实现“十二五”规划的要求，国家发改委等七部委于2013年联合出台了《关于进一步加强政务部门信息共享建设管理的指导意见》，要求开展电子政务工程建设，实现国家信息资源库的基础信息在政务部门间的普遍共享，国家信息资源库和重要信息系统的业务信息在相关政务部门间的协议共享，国务院办公厅于2014年发布的《国务院办公厅关于促进电子政务协调发展的指导意见》同样明确表露了推进政府数据扩大化利用的指向，要求政府部门按照职责分工，梳理履职所需信息共享需求，明确共享信息的有效需求和提供方式，逐步建立信息共享监督检查、考核通报、安全和保密审查等制度，推动部门信息资源按需共享。2015年，国务院出台的《纲要》在将政府数据共享上升至国家战略层面的同时，同样要求各级政府大力推动政府部门间的数据共享，加快政府信息平台整合；依托政府数据统一共享交换平台，加快各地区、各部门、各有关企事业单位及社会组织信用信息系统的互联互通和信息共享。至此，政府数据共享进入迅猛发展期。可以看出，推进信息资源共享共用、加强政务信息化建设是国家政策的总体趋势。

首席数据官作为因应大数据时代数据管理需求的时代产物，符合国家推动政府数据共享建设的政策取向。而且，各省市颁布的关于建设首席数据官制度的政策文件将推进政务数据共享工作作为首席数据官建设的重要职责。比如，广东省政府出台的《关于印发广东省首席数据官制度试点工作方案的通知》在制定目的部分就指出，推动实施首席数据官制度的目的之一就是为了“完善政务数据共享协调机制”。因此，可以确定地说，首席数据官制度建设与国家总体政策趋向相同，与国家信息化发展战略高度契合，通过首席数据官增益数字政府建设是大势所趋。

（２）具备地方实践的现实基础。在现实基础维度，政府数据共享的建设成就及首席数据官制度的实践探索为在政府数据共享视域下确立首席数据官制度奠定了现实基础。

一方面，在数字政府建设广泛开展的背景下，我国已经建成全国一体化的数据共享交换平台，为首席数据官嵌入政府数据共享提供了坚实的制度基础。《数字中国发展报告（2021年）》数据显示，截至2021年10月，共有193个省级和城市的地方政府上线了数据开放共享平台，其中省级平台20个（含省和自治区，不包括直辖市和港澳台），城市平台173个（含直辖市、副省级与地级行政区），与2020年同期相比新增51个地方平台，总数增长超过30%。除了以政府机关为线索建立的综合数据共享交换平台之外，还出现了不少以行业分类为线索建立的主题数据共享交换平台。比如，为了因应数据利用部门对目标数据的检索要求，贵州就在省级共享平台下建设了扶贫、信用等 12个主题数据库。其中，仅扶贫主题数据库就汇聚了15家省直单位、34个数据项、2.03亿条扶贫数据资源。可以说，规模化、多样化的数据共享交换平台为首席数据官赋能政府数据共享提供了坚实基础，首席数据官可以依托现有共享交换平台实现对政府数据共享的功能性改造。

另一方面，首席数据官作为数据治理领域一项成熟的制度设计已经全面展开试点工作。自2021年4月《广东省首席数据官制度试点工作方案》发布以来，深圳、广州、佛山、茂名、珠海、河源等省内十个地级市相继启动了首席数据官试点工作，将市内主要行政部门作为试点的主要单位。截至目前，首席数据官建设已初具规模，上海静安、江苏常州、浙江绍兴、广东中山、安徽滁州、辽宁沈阳、广西南宁等地均出台了地方建立首席数据官制度实施方案（实施办法）。从内容上看，各地发布的实施方案不仅提出了明确数据主官、建立首席数据官选聘机制以及建立首席数据官联席会议制度等组织体系层面的要求，还明确了首席数据官应统筹数字化建设、完善数据标准化管理、推进政府数字化转型等方面的职责。可以说，无论是实践广度还是深度，首席数据官已然具备广泛的现实基础，成为确立首席数据官制度的基础要件。

3 政府数据共享视域下确立首席数据官制度的潜在风险

尽管首席数据官制度建设已得到政策性文件的肯认并全面展开试点工作，确立首席数据官制度已成为必然且具备必要性和可行性，但新制度的确立并不意味着一劳永逸，如何适用和规范新制度的问题接踵而至，某种程度上讲，这反而是更棘手的问题。如前所述，首席数据官的制度愿景是通过赋能政府数据共享，在提高政府数据共享质量和可持续性的同时规避数据共享后的安全风险。从本质上看，首席数据官制度是一项关于“人”的制度，首席数据官的潜在风险同样集中在“人”的不确定性上，并表现在主观态度、客观能力以及评价监督三个维度。

3.1  首席数据官主观态度维度的潜在风险

首席数据官主观态度的不确定性可能滋生风险。在我国首席数据官制度建设实践中，形成了部门副职领导兼任首席数据官的选任机制。也即是说，现阶段的首席数据官均为行政体制中的领导人员。研究表明，政府部门参与政府数据共享的主动性与部门主要领导的态度密切相关。一般而言，部门领导对政府数据共享持积极态度的，政府数据共享工作往往开展较为顺利；反之，则开展难度较大。而且，部门领导的主观态度还影响到整个部门在政府数据共享体系中的积极性、活跃度以及是否利用共享数据开展行政活动等一系列动作。

首席数据官作为集数据战略规划与实施、数据管理与运营、数据监督与治理的复合型人才，在政府部门开展政府数据共享等数据活动中举足轻重。从某种程度上讲，在政府数据共享过程中，首席数据官的态度意向将对政府部门是否共享、以何种方式共享以及共享效果如何起到决定性影响。在现行选任制度下，政府数据共享将受到作为首席数据官的领导人员主观态度的决定性影响。但是，首席数据官的主观态度本身存在不确定性，其受到既往工作部门、工作习惯、教育经历、专业方向甚至工作级别等因素的综合影响。据学者统计，副厅级以上的高级别领导干部高度重视大数据，力推大数据研究与应用，而县处级及以下的领导干部对大数据认识模糊。可以预见的是，在首席数据官制度全面展开建设的过程中， 县级政府部门选任的首席数据官在对政府数据共享的主观态度上，可能会与上级政府部门首席数据官产生差距，致使首席数据官之间沟通不畅，无法发挥首席数据官的应然功能。总之， 首席数据官作为领导人员， 在主观态度上的不确定性可能导致首席数据官制度实践陷入风险之中。

3.2 首席数据官客观能力维度的潜在风险

3.3 首席数据官评价监督维度的潜在风险

首席数据官评价监督的不确定性可能滋生风险。从各省市颁布的首席数据官制度试点工作方案中看， 对首席数据官的履职进行评价监督已经成为共识。比如，《广东省首席数据官制度试点工作方案》就规定应开展首席数据官评价工作， 应结合重点工作部署、日常管理等落实情况，由省政务服务数据管理局组织试点地级以上市和省有关部门对首席数据官履职情况进行评价。但是，目前工作方案中关于履职评价的规定多属于宏观层面的宣誓性规定，缺乏操作性，并未涉及何时开展、如何开展评价以及评价指标等内容，导致在对首席数据官的评价监督层面存在诸多不确定因素。尤其在政府数据共享视域下，赋能数据共享作为首席数据官工作职责的一部分，如何有针对性地对其赋能政府数据共享工作的履职进行评价是实践中必须要面对的难题。鉴于目前我国开展首席数据官制度建设的时间尚短，实践中还未发现有地方实质性开展首席数据官履职情况评价工作，无法形成有益借鉴。那么，在未形成形式化、制度化的首席数据官履职评价监督机制的情况下，如何有针对性地、准确地、有效地评价监督首席数据官赋能政府数据共享工作的实际效果就存在不确定性，可能使之产生不确定风险。

4 政府数据共享视域下首席数据官潜在风险的制度防范

4.1 建立权责清单制度， 控制主观态度层面的潜在风险 

首席数据官主观态度层面的潜在风险主要表现为首席数据官的主观态度受到其工作职级、教育经历以及工作习惯等多方面因素的影响，而其态度又会对政府数据共享工作产生决定性影响，由此产生不确定风险。对此，可以通过建立首席数据官的权责清单制度控制因首席数据官本身主观态度不确定性带来的风险。

自2005年河北邯郸首次公布政府权力清单以来，权力清单制度作为我国政府职责体系构建过程中一项创新性制度安排，在保障公民知情权、防止行政权力无限扩张、建立透明政府等方面作用明显。为了贯彻落实党的十八大关于全面深化改革的战略部署，2013年通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》明确提出了“推行地方各级政府及其工作部门权力清单制度，依法公开权力运行流程”的要求。由此，权力清单制度在中央文件中被确立起来。

需要指出的是， 既往研究将主要精力集中在权力清单的制定与运行上， 对责任清单制度设计的研究关注不足。实际上，责任清单在实现政务公开法治化方面举足轻重，是政务公开标准化、规范化的重要载体。因此，在首席数据官制度引入权责清单制度的过程中应同时建立权力清单和责任清单，从而更好地控制因首席数据官主观态度而产生的不确定性。

在制定原则上，应秉持合法、合理原则制定并实施首席数据官权责清单，既要在现行法规范框架下设定首席数据官的职权范围，不得突破《数据安全法》《个人信息保护法》以及《网络安全法》等基本法规范的强制性规定，又要综合考虑首席数据官的履职能力，设定适合部门能力的权责清单。在制定体例方面，应选择独立型权责清单。独立型权责清单的特征和优势在于权力内容与责任内容的对等性。“有权就有责”是法学范畴的基本原则，确立责任清单与权力清单的对等地位是减少首席数据官主观态度不确定性，实现监管的重要方式。在规范层级上，应将权责清单的规范层级设定为规范性文件，这意味着权责清单不仅具有对首席数据官的对内属性，还具有对政府数据共享双方以及社会公众的对外属性，由此形成对首席数据官主观态度的内外部监督合力。

4.2 明确人才供给模式， 消解客观能力层面的潜在风险

首席数据官客观能力层面的潜在风险主要表现为，现行首席数据官规模数量及技术能力水平能否满足政府数据共享庞大需求的不确定性。有鉴于此，可以通过明确首席数据官的人才供给模式有针对性地解决对首席数据官规模数量及技术能力水平不确定性的担忧。

一方面，应通过增加配套人员的方式扩大首席数据官规模数量，以满足政府数据共享的现实需求。比如，江苏常州颁布的《常州市首席数据官制度建设实施意见》不仅明确了首席数据官的基本职责、选任模式等问题，还专门设置了首席数据执行官岗位，并规定由大数据管理部门负责人兼任，负责协助首席数据官具体落实相关工作，从而全面推进全市首席数据官制度建设。除此之外，应对现行首席数据官的“兼任”模式予以修正，面对政府数据共享的庞大需求，兼任形式的首席数据官能否全身心投入数据共享工作还有待进一步考察。因此，应实行首席数据官的专人专任，解决因人力短缺而产生的客观能力不足问题。

另一方面，应拓宽多元化人才供给渠道消解首席数据官技术能力不足带来的不确定风险。首席数据官一般由分管大数据的领导担任，但是，不同部门、不同级别的首席数据官在技术能力上必然存在差距，部门间的技术壁垒能否消解令人担忧。应拓宽首席数据官的人才供给渠道，既可以从行政机关内部挖掘大数据技术性人才，也可以考虑从高新技术企业通过劳务派遣或购买政府服务合同的形式吸纳相关人才。鉴于政府数据共享的安全性考虑，不应迳行将从高新技术企业吸纳的技术人员选任为首席数据官，可以通过设置首席数据官助理岗位的形式予以安排。

4.3 建立考核评估机制， 杜绝监督评价层面的潜在风险 

考核评价是归纳检验首席数据官工作效果，杜绝监督评价维度潜在风险的有效方式。考核监督指的是在履职过程中对首席数据官进行约束性控制，评估是在工作结束后对首席数据官的履行情况进行评价总结。本质上，考核评估就是通过某种标准对事物的不确定属性（模糊属性）做出确定性判断并进行精确描述的过程。建立首席数据官考核评估机制，可以从内部考核和外部评估两方面入手。

在内部考核上，应以各地政务服务数据管理局为依托，组织开展对下级政府部门首席数据官履职情况的考核。比如，省政务服务数据管理局应组织开展对市级政府部门首席数据官的履职考核工作，市政务服务数据管理局应组织开展对区县级政府部门首席数据官的履职考核工作。考核内容应包括但不限于是否完成上一年度工作规划，政府数据共享年度纵向对比情况，是否出现侵害国家安全、泄露数据主体信息等恶性事件，是否严格按照法律法规进行数据共享等内容。

在外部评估上，应以效果为导向确立首席数据官评估的总体趋向。目前，在各类评估范式中，以业绩为导向的评估范式因其可操作性强占据了主流地位。但是，其无法反映目标评估对象在实施层面的真实效果[38]。在对首席数据官进行评价时，一方面，应将首席数据官赋能政府数据共享的实际效果作为评价的重要指标。首席数据官作为新制度，可以建立时间点为节点，以首席数据官建立后政府共享数据的数量、质量、是否更新以及应用下载次数变化作为主要客观量化指标，并将评估结果作为评价首席数据官赋能政府数据共享效果的主要因素。与此同时，还可以通过向主要数据共享部门派发调查问卷的方式，调查掌握首席数据官工作的主观态度，设置首席数据官评估的主观性指标。另一方面，应形成多元评估主体，可引入第三方主体对首席数据官履职情况进行评估。针对通过购买专业服务合同引入的数据管理技术人才，可以合同确定的购买服务内容为依据进行评价。针对从公务员体制内部培养选拔的首席数据官，则可由第三方主体对其数据工作内容的实用性要素和专业性要素进行评价，评估其是否完成了数据管理工作任务。

5 结语