全国人大代表、浪潮集团董事长兼CEO孙丕恕的两条议案：

　　关于加快政府数据开放的建议

　　信息技术和互联网的发展带来了数据的爆发式增长，数据正在成为驱动经济增长和社会进步的重要基础和战略资源。伴随我国政府信息化的建设发展，各级政府积累了大量与公众生产生活息息相关的数据，成为社会上最大的数据保有者，掌握着全社会信息资源的80%。这些资源的开放与利用，将会极大的促进政府公共服务水平乃至全社会服务水平的提高，同时加快我国由工业经济向信息经济转变进程，带动移动互联网、大数据及数据服务产业发展，创新产业新业态。

　　世界主要发达国家都非常重视并大力推动政府开放数据。2009年美国就提出“开放政府计划”，设立政府数据开放门户网站(data.gov)，将政府和主要州、城市等持有的公共数据对外公开，从着重在政府机构之间的信息共享，转换到政府机构与公众之间的信息分享，进而依托公众力量对政府所持有的数据进行加工利用，产生了更多增值创新服务和实现了政府信息的再利用。在此基础上，各国加强了国际间政府公共数据分享，2013年，八国集团签署《开放数据宪章》，目前已有60多个国家联合建立开放政府伙伴关系，按计划有序公开重要的政府公共数据。政府数据开放直接给这些国家带来社会经济价值，据统计，数据资源增值性应用每年可为美国的医疗服务业节省3000亿美元，为制造业在产品开发、组装等环节节省50%的成本，每年可为欧洲的公共部门管理节省2500亿欧元，为全球个人位置数据服务提供商贡献1000亿美元。

　　我国在推进电子政务建设中，一直非常重视信息公开和信息增值利用，国家先后出台了《政府信息公开条例》、《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见》，促进政务信息公开，鼓励政务信息资源社会化增值开发利用。近年来，一些经济发达地区开始进行政府数据开放工作的探索，北京、上海、广州、青岛等地先后出台了数据开放相关政策，搭建了政府数据开放平台，制定了政府数据开放推进计划。但是总体来看，我国数据开放步伐已经落后，据“开放知识基金会”发布的《2013年开放政府数据普查》结果显示，在全球被调查的70个国家和地区政府中，我国综合排名第35位。造成这一状况的原因主要包括：国家尚未从顶层设计上来系统的规划、推动政府数据开放，各部委、地方政府开放数据的主动性不强；与数据开放直接相关的知识产权、隐私保护等法律法规不健全；数据格式标准不统一，将造成政府数据开放后形成新的数据孤岛。

　　政府数据开放是提升社会公共服务水平、促进经济发展方式转变的重要基础，为此，特提出以下建议。

　　一、国家要统筹规划，推动政府数据开放

　　当前许多地方、行业部门还没有深刻认识到开放政府数据对于提升社会服务水平、促进经济发展的基础作用，直接看到的是增加政府工作负担，甚至顾忌数据披露会暴露政府管理中的不足，因而缺乏开展政府数据开放的主动性。因此，为了全面推动我国政府数据开放工作，建议从国家层面加强顶层设计，出台相关政策规定，建立组织、制度、措施保障，着力推动政府数据开放。具体建议如下：

　　1、要确立政府数据开放工作的主管部门，系统性、常态化的推进的数据开放工作。

　　建议国家把政府数据开放工作纳入政府工作重要职责。确立政府数据开放工作归口主管机构，负责推进、指导、协调、监督各行业部门、各级政府数据开放工作。负责制定数据开放建设的战略规划、实施方案、政策指导，协调统一行业、区域数据开放工作规划和行动，建立统一、高效、畅通的协调推进机制。要将政府数据开放工作纳入政府部门业绩考核，并将其作为服务型政府建设成果评价的重要维度，出台奖惩措施，考核指标应包括数据目录梳理数量、数据集开放数量、数据开放工具数量、应用上线数量、公众使用频次等。

　　2、要尽快制定政府数据开放规划纲要和指导意见。

　　明确政府数据开放的原则、目标、范围、职责等内容，要明确政府部门、研究机构、应用厂商、个人用户、数据平台建设方等各方的权利和责任，为开放数据的权责划分、信息安全和隐私保护提供依据。制定数据开放目录，说明数据开放领域和清单，以数据目录为抓手，推进部门和各级政府加快数据共享。制定数据开放路线图，明确开放步骤和行动方案，切实推进全国政府数据开放。

　　3、规划布局、开展政府数据开放试点和示范

　　建议优先选择经济发达地区和社会关注度高行业进行试点，总结现有北京、上海、广州、青岛等先行启动地区的经验，确定区域试点范围和工作重点；选择与居民生活、公共服务、社会环境和环境保护等领域数据进行先行开放，例如气象、交通、旅游、物价、教育、统计、食药监、社保和卫生等部门所掌握的基础数据、业务类数据、管理类数据、统计类数据等，形成初步开放数据目录。在试点中推动各地政府建立数据开放平台和数据门户，并确保纳入试点的数据集都通过数据开放平台进行发布，逐步对数据服务的功能、数据生命周期的管理、接口的多样化等方面的功能进行逐步的完善，总结。在全面总结试点经验，完善开放数据的各项机制，制定全面推广实施方案。

　　二、大力推动政府开放数据标准的制定工作

　　目前各地在推进政府开发数据工作时遇到的一大难题就是没有标准可依，政府数据涉及知识产权、保密安全、个人隐私等敏感问题，由于对于开放的范围、内容界限不清，束缚政府的行动。同时，数据格式、数据使用接入标准等也都不统一，因此，建议尽快制定《政府数据开放工作标准》，建立健全政府开放数据的技术标准、分类标准和数据标准，规范数据输出格式，积极推动政府开放数据、开发利用的科学性、统一性和规范性。

　　1、要研究制定政府数据开放目录等工作标准。

　　当前可遵循的《政务信息公开条例》等仅仅对于信息公开进行了原则性规定，对于具体的数据是否触及国家安全、商业秘密、个人隐私在实际操作中很难把握。为此，需要国家组织专业力量，研究政府数据中哪些是可以开放的，不能开放的如何脱敏，明确开放的边界和授权范围，也可以按照“负面清单”原则，列示不能开放的，实现不涉及国家安全、商业秘密和个人隐私的政府数据资源都向社会开放。要形成数据开放范围、数据开放成熟度模型、数据开放目录标准、分类标准规范、数据脱敏标准等一批工作标准。

　　2、要制定政府开放数据格式等技术标准。

　　从目前先行启动的地区来看，地方和各个系统都在制定自己的数据格式等技术标准，持续下去势必重蹈过去政府信息化建设的系统分割、不能互联互通覆辙，形成了新的开放数据孤岛，干扰政府数据门户数据汇聚，提高公民和企业获取利用政府信息、数据的成本，而且还将彻底抑制各行业、产业内部应用数据挖掘分析理念的商业创新。美国在推动数据开放中，确定了Data.gov网站上的所有信息都要符合联邦信息处理标准199号文件的规定，该文件由国家标准与技术协会颁布实施，提交数据资源的相关政府部门要按照NIST 的文件指引进行操作，通过一套完整的元数据分类体系为网站中的数据资源提供了集成的管理功能。为此，要充分借鉴国外经验，总结当前先行地区的经验和问题，规划、制定开放数据开放格式规范、开放数据接口规范等标准。

　　三、政府主导，鼓励社会化力量广泛参与政府数据开放

　　政府数据开放及其价值的实现是政府与公众互动的结果。政府数据开放的对象也是社会公众，离开公众的参与，政府数据也不能发挥出内在的经济和社会价值，难以达到提升服务水平的目的。为此建议如下：

　　1、鼓励企业参与政府开放数据的运营。

　　目前，政府对数据开放平台重建设轻运营与维护，平台日常运营费用更多依赖政府财政，平台自身缺乏造血盈利模式，导致政府各部门对数据开放积极性不断降低。因此，建议政府数据开放在建设过程中，参考国内外的经验作法，引入专业的运营服务公司，对平台的运行进行专业化运作，形成良好的商业模式，以市场之手推动数据开放。

　　2、为社会力量开发提供便利，建设政府数据开放应用生态圈。

　　建议政府数据开放平台建设要基于搜索、推荐、服务框架、框计算、开放服务等基础核心的技术，对数据进行编目、展现、管理，统一对外提供数据服务和数据展现，提供数据模型、工具等应用开发支撑，为公众提供高质量的数据和便利的服务。

　　3、要建立激励措施，鼓励围绕政府开放数据创新应用。

　　建议政府通过购买、补贴、奖励等形式吸引社会公众开发创新应用。政府要主动规划有助于提高公共服务水平的创新应用，采取招标购买、上线运营补贴等方式吸引、鼓励社会力量参与，丰富公共服务类应用。对于公众使用频次高、效果好的予以奖励。

　　关于加快建设基于大数据的社会信用信息体系的建议

　　国务院于2014年发布了《社会信用体系建设规划纲要》，提出让“信用”成为社会主义市场经济体系的“基础桩”，强调信用体系建设是完善社会主义市场经济体制、加强和创新社会治理的重要手段。建设社会信用体系需要全面、准确的信用数据。中国经济的突飞猛进和互联网的发展催生了大量的信用数据，传统的技术手段无法满足庞大复杂的数据整合要求，需要使用大数据技术进行收集和分析，形成更加客观的信用评价体系。

　　我国政府对大数据在社会信用体系中的建设高度重视。2014年7月23日，李克强总理在国务院常务会议上强调：“我们构建企业信用信息公示系统，包括国家社会信用信息平台，都要融入‘大数据’的思维理念。”

　　7月25日，在浪潮集团考察时，李克强指出要以云计算、大数据理念，与企业信息技术平台有机对接，建立统一综合信用信息平台，实现“大数据”共享。国家各部委和地方政府也在积极运用大数据技术建设不同领域的信用信息系统，如国家工商总局打造全国企业信用信息公示系统，山东省建设“一网三库一平台”公共信用信息系统等。

　　为推进全国社会信息体系建设，国家2014年出台了《社会信用体系建设规划纲要(2014—2020年)》、国家发改委下发了《社会信用体系建设三年重点工作任务(2014—2016)》，明确提出要制定法律法规和标准体系，对信用信息平台建设和分享等重点工作进行了分工，形成了明确的顶层设计和行动规划，同时也为运用大数据技术加快社会信用体系建设奠定了基础。但在实际推进中，仍需解决条块分割问题，避免出现新的信息孤岛；注重节约成本，实现原有信息资源的复用；丰富信用数据源，保证信用评价的全面性。

　　为充分发挥大数据作用，形成真正统一的全国信用信息平台，推动大数据征信产业发展，建议如下：

　　一、运用大数据技术分步建设全国统一的综合信用信息平台

　　我国政府各相关部门通过多年的业务积累，均获有大量企业、个人的资信信息，积累了各自成型的业务数据库，但因受到行政管理条块分割现状以及技术条件制约，形成了数据孤岛和多重技术标准，依靠传统的技术手段无法实现信用数据的跨系统整合，信用平台建设缺乏统一、全面的信用数据基础，信用体系的建设面临数据源瓶颈。

　　建议分步骤建设全国统一的综合信用信息平台：   

　　首先，省、部委利用大数据技术整合现有业务系统的信用数据，建设区域、行业信用信息平台。

　　数据技术的发展为整合现有业务数据、打破条块分割提供了技术解决途径，可以在不改变原有系统的前期下整合信用相关数据，避免重复建设，降低成本，加快信用体系的建设步伐，突破体制局限，尽快实现数据共享。

　　建议在区域、行业信用信息平台建设中，充分利用原有信息资源，在不新建系统的前提下，利用大数据技术进行各部门内部系统信用数据以及各部系统间的信用数据整合，将散落在工商、税务、统计、海关等各业务系统中的信用数据汇聚形成省级信用信息平台。这一方式将大大加快信用信息平台的构建进程，节约社会资源、避免新的数据孤岛的出现，实现信用平台的共建共享。

　　山东公安利用大数据技术将原来各业务系统中分散独立的数据进行整合，形成统一的省级警务云大数据平台，推出了警务千度、多点碰撞等创新应用，为大数据整合业务系统的提供了很好的参考样板。

　　其次，统筹整合全国各信用信息平台，形成全国统一的综合信用信息平台。

　　建立全国统一信用平台有利于信用主体信息的全方位展现和信用信息联动比对，提升征信系统评估的全面准确性，促进全社会范围的联动奖惩机制的实现；同时，有利于政府主导信用数据库建设和信用数据市场化应用的结合，实现在政府主导下的征信市场化。

　　全国综合信用信息平台的建设，要在各省及行业信用信息平台建成的基础上，依托大数据分布式、海量处理技术，按照国家统一的分类目录和数据标准，以及系统间的数据交换机制，将各信用信息平台的数据进行逻辑集中，采用大数据清洗、挖掘等手段对信用数据进行标准化的分类、归并，形成可利用的全国信用基础数据库，进而通过可分级授权的数据开放技术向政府内部、社会征信机构以及个人开放信用数据。

　　二、采集应用互联网数据，建设信用数据第二轨

　　移动互联网、物联网等技术的快速发展产生了海量的交易数据、交互数据、感知数据，形成了多元化的数据源。信用数据的来源不再局限于传统的财务、信贷、保险、信用历史等金融领域，也不限于线下交易数据、公共事业、商业信用、社会信用等社会机构的组织内数据，更扩展到电子商务、社交数据、网络行为等领域。一方面这些数据的加以利用，大幅拓展了信用数据源，为信用评价的完整性、准确性提供了数据支撑；另一方面，海量、非结构化、动态增长的互联网数据大幅增加了数据处理的复杂性和技术难度，信用信息平台的建设带来新的挑战。大数据技术可从海量且价值密度低的互联网数据中提炼、转化高价值的互联网信用数据，并通过组织内数据和互联网数据的比对，挖掘信用信息之间的关联性，描绘信用主体信用全貌，通过更全面的数据来综合评判信用主体，实现数据的全面性和数据保真。

　　建议在信用信息平台建设中，运用大数据技术采集电子商务、社交数据、媒体信息、网络行为、互动评价等互联网公开信息，建设信用数据第二轨。

　　其次，将互联网数据纳入综合信用信息平台中，实现政务组织数据、社会组织数据和互联网数据的数据融合，建立覆盖全社会的信用信息系统。 

　　三、政府积极培育大数据征信产业 

　　首先，建立政府授权与市场化相结合的数据采集机制。

　　企业与社会组织、互联网平台掌握着大量信用信息数据，因为数据权属关系不清，国家也没有相应的制度来保障，导致大数据征信产业在数据采集中遇到障碍。要通过政府授权和市场化手段来规范数据的采集，对于纳入政府信用信息平台的数据，由政府依据有关法规、参照信用信息采集目录，授权大数据采集机构予以采集。对于超出此范围的行，由数据采集机构与数据权所有者、数据拥有者要按照市场化机制运行。

　　其次，要建立大数据采集机构准入机制。

　　数据事关国家安全、商业机密、公民隐私，国家要建立数据采集机构的准入机制，建立许可证制度，许可国资或者具有国资背景的可信机构负责数据采集。

　　第三，国家要支持、鼓励大数据征信技术创新，推进产业链发展。

　　国家要通过政府科技创新资金支持大数据征信技术发展，加快发展涵盖数据采集、数据整理、数据分析、数据服务、数据交易、数据应用的产业链条。