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发布时间：2025-04-05 03:07:51编辑：哀鸿遍地网浏览（87）

遵循马克思主义基本原理、中国特色社会主义现代企业制度、世界企业发展的共同规律是做大做强做优国有企业的理论逻辑。

法所规定的权利和义务不仅指个人、组织（法人）及国家（作为普通法律主体）的权利和义务，而且包括国家机关及其公职人员在依法执行公务时所行使的职权和责任。本文所谓最核心范畴的传统定位，实际上指中国有了现代意义的之后的数十年里法学对最基本范畴的定位。



[24]这也就决定了沈先生所讲的法律关系，也是权利义务关系，权利包括了权力、职权。[10] 同上注，第40页、第43-44页。在这样的基础性问题上，今天法理学教材与宪法学、公法学教材的说法实际上分道扬镳，理论法学教学的说法和理论法学研究的做法也各自做着不同的选择。法权概念的出现突破了数十年不变的格局，虽然其合理性还有待进一步证明。[16] 如姜明安主编：《行政法与行政诉讼法》（北京大学出版社2019年版）的行政法部分。

从抽象上升到理性具体，是马克思在其《资本论》中成功地用以构造范畴体系的经典方法。法权概念的提出、运用和借助了体现在中国宪法文本中的这一民族语言优势，直观地显示出它是中国法律生活实践的产物。简单定义是：数据治理是对数据相关事项进行决策和行使权力。

[33] （三）数据治理的复杂性需要软法 数据治理的复杂性也是其相当程度依赖软法的重要原因。[1]参见覃雄派、陈跃国、杜小勇编著：《数据科学概论》，中国人民大学出版社2018年版，第3、7页。[40]英国、[41]美国[42]等的政府数据治理也呈现类似硬法、软法混合治理的情形。数据治理是政策、程序、结构、角色和责任的组织与实施，旨在为有效管理信息资产，提供和实施有关参与、决策和责任的规则。

于是，数据治理（data governance）很快成为一个热门话题，并带动了与此相关的规则探索。如果这些数据得以收集、集成、分析，那么，我们喜欢吃什么，有哪些常见小病，偏爱读什么书，何年何月何日曾经去过什么地方，待人接物的方式是什么，有哪些朋友，关注些什么话题，喜爱哪些电影、电视剧、视频或图片，都会被一一挖掘出来，从而可以对我们做一个即便我们自己可能都没有做过的立体画像（portrait）。



关键词:  数据 数据治理 软法 软硬法混合治理 我们生活在一个计算机时代、互联网时代，这似乎已经是无须多言的事实。首先，政府如企业一样，需要对其在行政管理和服务过程中产生和使用的数据进行治理，以维护数据质量，保证数据安全。[18]参见杨琳、高洪美、宋俊典、张绍华：《大数据环境下的数据治理框架研究及应用》，载《计算机应用与软件》2017年第4期。如第三方机构利用和分析开放的政府数据，形成对企业的信用等级评价或认证。

[35]至于政府利用数据治理，更是牵扯不同的部门、不同的领域、不同的治理任务，显然无法通过屈指可数的国家法规则予以全面覆盖。传统上，通过赋予法律（主要是国家法）的强制约束力，可以保证法律在相当一段时期内得到普遍遵守，保证法律具有高度的稳定性，从而维系应有的秩序。第四，在更为宏观的层次上，政府对数据产业、数据经济乃至整个社会数据化过程进行全方位的、引领式的治理，如国家数据战略。缺少关键基础数据，部分辅助数据缺失或不全面，历史数据丢失严重。

木马、病毒、僵尸网络、黑客等都会使数据存在篡改、泄漏、崩溃的风险。政府、企业、社会组织等都需要对其产生、获取的数据进行有效管理和利用，这种需要是大数据时代的应时而为，而非任何法律所强制。



在微观层面，数据治理指向数据管理，其关心的是组织有能力确保数据在完整生命周期中具有高质量。[10]谭必勇、陈艳：《加拿大联邦政府数据治理框架分析及其对我国的启示》，载《电子政务》2019年第1期，第11页。

联系其需要解决的问题，不难想象，若没有有效的规范体系，就无法实现数据的高质量、安全、可靠、协调，也无法实现数据管理和应用的合法、合规与效率。虽然用数据治理的主体是多元化的，不限于政府，但政府确实是用数据治理体系中的主导者。[19]参见前引[4]，第6页。英国人文和社会科学院（British Academy）和英国皇家学会（Royal Society）2017年发布的联合报告《数据管理和使用：21世纪的治理》（Data Management and Use:Governance in the 21st Century）使用的数据治理一词，就是指向对数据管理和数据使用的治理，为了提升对数据管理、数据使用以及衍生技术的信任而设计出来的任何事物，都属于该报告所关注的数据治理。因此，它是用来定义关于数据的决策过程的，指向一个战略性的长期过程，通常出现在达到相当成熟水准的组织里。在宏观层面，数据治理指向各国对跨境数据流动的治理，所以应更加准确地称之为国际数据治理。

数据治理确定必需的控制、政策和过程，并制定规则，而信息管理人员负责执行这些规则。[37]而要做到这一点，比硬法更具有应时性特点和功能的软法，就有了更大的存在空间。

后者是一个管理（management）概念，是公司治理的组成部分。[19] 与此类似，杨琳等认为，数据治理的目标主要有四项：（1）战略一致。

或许，你可以选择逃离网络，去商场、超市、药店、书店、报纸杂志零售点，由此减少与你个人生活挂钩的数据生成的机会。企业数据治理的焦点包括可得性、可用性、一致性、完整性、安全性，包括建立流程以确保在整个企业中进行有效的数据管理。

这个指南中的建议都是经过新加坡银行协会网络安全常务委员会讨论和同意的，旨在帮助金融机构了解云技术外包过程中应持续进行的尽职调查、供应商管理和关键点控制。（4）培训管理部门及其人员采取通用方法处理数据问题。其次，政府应当充分利用数据和数据分析，为其决策和行动提供支撑，提升其治理能力和水平。进入 沈岿 的专栏 进入专题： 数据治理 软法 。

[20]张一鸣指出，通过有效的数据治理，可以获得：（1）完善的数据管控体系。作者简介：沈岿，法学博士，北京大学法学院教授。

例如，尽管微软公司只是一家企业，但其发布的由五个部分组成的《隐私、保密与合规的数据治理指引》（A Guide to Data Governance for Privacy, Confidentiality, and Compliance），在国际隐私专家协会（International Association of Privacy Professionals）的网站上，作为一种资源得到强力推荐。治理（governance）不同于统治（government），其主体不限于政府，各种公共和私人机构行使权力得到公众认可，就能成为各个层面上的权力中心。

数据决策分析的结果可靠性差，投入与产出不匹配，影响良好决策。[42]参见前引[11]，黄璜文。

摘要:  数据治理起源于企业对其生成和获得的数据进行提高其质量、促进其有效利用的治理。在数据管理混乱的情况下，不良数据（bad data）也容易散布并产生负面影响。[7]类似地，国内有观点认为，数据治理明确战略方针、组织架构、政策和过程，并制定规则和规范，来评估、指导和监督数据管理。不过，对多维度、多领域数据治理的复杂性了解越多，就越能意识和理解软法在其中可能发挥的重要作用。

（6）识别利益相关者并设定决策权利。（二）数据治理的技术性需要软法 数据治理之所以需要软法，技术性也是其中一个原因。

无论如何定义，底线在于数据治理是运用权力和政策，确保信息资产的妥善管理。有人或许会问：数据治理到底是治理数据，还是利用数据进行治理？仅从语词构成的表面上看，两种解读都是有可能的，但答案其实并非简单的二选一。

例如，云技术是在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。《数据管理和使用：21世纪的治理》在定义数据治理的时候，也指出它包括关于活动、惯例和实践的法律规范、道德规范、职业规范和行为规范的制度性结构，以及制定和实施这些规范的制度性机制，这些规范加起来共同对数据的收集、储存、使用和转让进行治理。