区块链技能在当局数据管理中的应用：上风、挑衅与对策

党的十九大陈诉指出，要“擅长运用互联网技能和信息化本领开展事变”。数据管理已成为当局管理的重点规模和首要模式，区块链、云计较、物联网等大数据技能的迅猛成长为当局数据管理提供了须要的技能支撑。连年来，作为比特币底层技能与基本架构的区块链越来越为公家熟知，并普及地运用于数字钱币、税务保险、常识版权、慈善公益、伶俐医疗等方面，慢慢从金融规模拓展到社会规模，为当局数据管理带来机会。今朝，区块链技能在金融规模的浸染已初见成效，将来当局也将主动小心区块链的道理和技能晋升当局管理质量和服从。但迄今为止，海内很少有学者对基于区块链技能的当局数据管理举办研究。本文旨在说明当局数据管理的首要题目与区块链的要害技能，答复怎样有用运用区块链的技能上风补充当局数据管理的短板，以期对进步当局数据管理程度和服从有所裨益。

一、文献综述

陪伴着区块链技能的日益成熟与区块链应用规模的迅猛扩展，区块链已成为新兴的热门议题。今朝，区块链技能在当局规模的应用还处在试探阶段，已有研究首要齐集在区块链的实践应用与理论研究两个方面。2016年12月，贵阳市在世界范畴内率先宣布《贵阳区块链成长和应用》，提出区块链技能的政务应用、民生应用与单据应用三大规模。尔后，广东省、浙江省相继提出大力大举成长区块链技能，晋升管理效能。今朝，区块链技能已应用到身份认证、食物安详、精准扶贫等民生处事规模。贵阳市引入区块链技能敦促精准扶贫，运用区块链的技能特征实现贫穷生齿的精准辨认与有用退出，并对扶贫资金、项目打点举办有用监视。佛山市应用区块链技能推出“小区块大数据”平台，在食物安详、社区改正、司法公证等规模深挖名誉代价，建树智信社会。

区块链技能引入当局管理规模，将给当局管理理念、机制与制度系统带来深刻厘革。与之相干的研究首要分为两个方面：第一，区块链技能在当局管理规模的应用研究。王鹏等（2017）提出区块链技能敦促当局管理模式创新，必要深化顾主导向思想、构建多中心管理布局、打造共享共建平台、创建智能化管理模式，可以实现当局管理的精准化、处事化、本性化和定制化。蒋余浩等（2018）提出传统的责任机制难以有用应对大数据期间的决定风险，区块链技能能形成多层协作、多头互联的民众责任机制，可以降服海量数据造成的各类风险，强化民众决定的民主性。高国伟等（2018）针对当前当局基本信息共享模式存在的缺陷，团结区块链的技能上风，提出基于区块链的新型当局基本信息资源协同共享模式。

第二，区块链技能在当局管理规模的风险研究。王毛路等（2018）叙述了区块链的技能上风，说明区块链在产权挂号、常识产权掩护、产物防伪溯源、单据验真、金融风险防控等规模的可行性，并指出区块链在制度布置与技能禁锢方面的风险。张毅等（2016）以为，区块链可以有用敦促当局脚色转换和职能转变，促进当局布局、处事进程和管理绩效厘革，但在当局传统职能、打点机制与礼貌制度等偏向带来庞大挑衅。周瑞珏（2017）在说明区块链差异技能模式和去中心化机制也许存在的法令风险的基本上，提出配置行业准入门槛、举办事前挂号、多样化禁锢等切合现阶段区块链成长的禁锢机制。

总体而言，已有文献在区块链的基本技能、应用场景、管理风险等方面举办深入的切磋，为本文研究提供了坚硬的理论基本和技能支撑，但仍有两点不敷：第一，已有文献大多从民众责任机制、信息共享体系、管理布局等微观层面说明，就当局数据管理规模鲜有涉及。而当局数据管理是当局管理的首要方法，亟需引入区块链技能，从宏观层面厘革管理理念和制度系统，敦促当局数据管理创新。第二，已有文献对区块链技能带来的管理危急和风险研究较为碎片化，并未建构起完备的“理念—机制—制度”的说明框架。基于此，本文将区块链技能应用到当局数据管理规模，团结区块链技能的应用上风，切磋区块链应用于当局数据管理的挑衅，并从“理念—机制—制度”的视角提出响应的政策提议。

二、当局数据管理面对的首要题目

陪伴着信息技能成长和数字当局建树，数据已然成为当局管理的焦点要素和计谋资源。一样平常而言，当局数据管理是以管理的方法改造传统当局信息打点的理念与方法，综合运用法令制度、技能要领与流程尺度等本领，就当局数据的可用性、完备性、安详性等举办全面打点，实现当局数据资产的代价。换言之，当局数据管理要害在于数据的可得性、安详性与科学性，可否实时、有用地获取高质量的数据直接抉择着当局数据管理的手段和程度。但今朝，中国当局数据管理还处于起步阶段，当局数据存在着质量打点差、安详管控弱、开放共享难等题目。

（一）当局数据质量打点差

数据的质量是数据管理应用与研究存眷的焦点题目。大数据期间的数据质量与大数据的特征有关，因为数据的局限体量大，在获取、存储和计较进程中轻易错误，而数据的快速发生与高速更新轻易发生纷歧致性，且数据来历和情势的多样性使得数据更易发生斗嘴。今朝，中国数据质量打点差首要示意在3个方面：

第一，数据的真实性不足。数据的真实性是指当局果真宣布的数据必需是客观、真实的，不该有统计要领的疏忽或是工钱身分的滋扰。一方面，受各类汗青缘故起因和实际前提的限定，某些伪造、制造、修饰的数据真假难辨，导致当局数据不免“失真”；另一方面，人工过问的统计和撒播要领也许引入偏差，导致数据在撒播进程中慢慢失真。

第二，数据的同等性不高。数据的同等性首要表此刻统一份数据空间与时刻的转换可否保持同等以及营业关联的数据之间逻辑相关的同等性。当局数据来历多元化，包罗当局、企业、公家、非当局组织等多元主体的数据，也包括数据库、网页、文本、图片、视频等衷耘嗉局化、半布局化与非布局化的数据，数据源的多样性与数据布局的伟大性导致当局获取高质量的数据，并对数据举办有用整合、传输和应用面对庞大挑衅，数据之间存在着斗嘴、纷歧致可能彼此抵牾的题目。

第三，数据的时效性不强。据专家推算，环球每年新增数据40%阁下，信息总量两年就可以翻番。数据的高速更新使得部门数据的“有用期”很短，假如当局缺乏有用及时网络数据的意识和手段，那么网络的部门数据也许是“逾期”的。其它，当局宣布推送的数据信息也偶然效性，出格是危急管理，更必要实时果真信息，拓展信息推送渠道，加快信息撒播速率，实现数据管理的精、准、快。

（二）当局数据安详管控弱

（编辑：湖南网）

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