數位經濟下政府、企業、產業的影響 - 名家評論

想像一下，在工業時代，我們需要有機器，沒有機器沒有辦法實施工業生產，那在數位時代需要軟體，軟體像機器ㄧ樣，軟體才能驅動例行性生產，不斷投入數據， ... 總經經濟 國際經貿 企業管理 法務稅務 金融保險 社會觀察 ESG 數據科技 科技發展 名家群 名家薈萃 編採線上 名家Video 名家來了 工商財經周報 工商財經網 搜尋 工商名家見解洞悉財經 FacebookMailYoutube PulsesPRO工商名家見解洞悉財經 PulsesPRO工商名家見解洞悉財經 FacebookMailYoutube 工商名家見解洞悉財經 輸入搜尋字...搜尋 我要投稿 總經經濟 總經經濟 正視台灣產業結構失衡發展危機 戴肇洋- 2022.04.08 總經經濟 物價回不去了嗎？ 經濟教室- 2022.04.03 總經經濟 兩岸和則兩利，爭則兩傷─從三角貿易創歷年新高談起 社論- 2022.03.28 總經經濟 央行這次不一樣了 許嘉棟- 2022.03.25 總經經濟 談統計的小數點 于國欽- 2022.03.25 國際經貿 國際經貿 日圓的避險貨幣光環為何失色？ 社論- 2022.04.08 國際經貿 亞洲第二季展望：迎來轉折點 名家廣場- 2022.04.07 國際經貿 台灣最該擔心的地緣政治風險有哪些？ 名家廣場- 2022.04.06 國際經貿 從俄烏戰事看人民幣發展方向 社論- 2022.04.02 國際經貿 美中爭戰下台韓半導體產業的風險 社論- 2022.04.01 企業管理 企業管理 家族傳承要先確認資產真實現狀 名家廣場- 2022.04.06 企業管理 你的產品不是你的產品 胡恒士- 2022.04.06 企業管理 善用大獲利、大配息、大減資的現金 社論- 2022.04.04 企業管理 從產業及股東層面看電信業的併購效益 名家廣場- 2022.04.01 企業管理 以創新思維因應人才危機 黃齊元- 2022.03.30 法務稅務 法務稅務 勞工職業災害保險及保護法5月上路後如何勞資雙贏 寰瀛法律- 2022.04.08 法務稅務 企業不可不知的碳費與碳關稅 寰瀛法律- 2022.04.06 法務稅務 不要怕去法院勞動調解 寰瀛法律- 2022.03.25 法務稅務 修財劃法不能縱容地方政府卸責 經濟思維- 2022.03.23 法務稅務 沒有申請加班，就不能請領加班費？ 寰瀛法律- 2022.03.18 金融保險 金融保險 金融世界下的戰爭與和平 黃崇哲- 2022.04.01 金融保險 高配息與高殖利率的迷思 林燦澤- 2022.03.30 金融保險 逐步開展的中小企業籌資與純網路證券商 名家廣場- 2022.03.29 金融保險 TRF到底誰賺到？ 名家廣場- 2022.03.28 金融保險 買防疫保單就像買樂透？ 黃惠聆- 2022.03.21 社會觀察 社會觀察 痛苦指數升高了 經濟教室- 2022.04.10 社會觀察 拿捏防疫和經濟成長的平衡點 社論- 2022.04.09 社會觀察 少子化與高齡化趨勢對台灣產業未來的影響 名家廣場- 2022.04.08 社會觀察 薪資物價螺旋上升可能捲土重來？ 社論- 2022.04.07 社會觀察 拜登政府的政策作為和期中選舉 社論- 2022.04.05 ESG ESG 見微知著推動淨零排碳需有更周延的規則與配套 社論- 2022.04.10 ESG 遠距醫療─醫療模式或環境永續選擇？ 名家廣場- 2022.04.07 ESG 還是老問題—經濟成長和環境保護孰重？ 名家廣場- 2022.04.07 ESG 什麼是碳權的國際接軌？ 名家廣場- 2022.04.07 ESG 政府的淨零排放路徑，有路還是沒路？ 社論- 2022.04.03 數據科技 數據科技 股東數、股權集中度是股價溫度計 呂淑美- 2022.04.08 數據科技 協助產業跨進數位經濟時代，須政策創新 社論- 2022.04.06 數據科技 後疫時代資料中心華麗轉型 名家廣場- 2022.04.03 數據科技 節能風吹進數位邁向綠色運算 名家廣場- 2022.04.03 數據科技 工業智慧技術點亮高雄未來 名家廣場- 2022.03.23 科技發展 科技發展 LCD供需落差大2022年TV面板迎挑戰 產業分析- 2022.04.10 科技發展 數位孿生技術讓新加坡智慧城市升級 名家廣場- 2022.04.01 科技發展 被砍單？科技大廠與小廠的兩樣情 吳筱雯- 2022.04.01 科技發展 低軌道衛星引爆全球商機 產業分析- 2022.03.27 科技發展 企業上雲3+1項成功關鍵 產業分析- 2022.03.27 名家群 名家薈萃 編採線上 名家Video 名家來了 工商財經周報 工商財經網 名家評論工商名家見解洞悉財經 總經經濟 總經經濟 正視台灣產業結構失衡發展危機 戴肇洋- 2022.04.08 總經經濟 物價回不去了嗎？ 經濟教室- 2022.04.03 總經經濟 兩岸和則兩利，爭則兩傷─從三角貿易創歷年新高談起 社論- 2022.03.28 總經經濟 央行這次不一樣了 許嘉棟- 2022.03.25 總經經濟 談統計的小數點 于國欽- 2022.03.25 國際經貿 國際經貿 日圓的避險貨幣光環為何失色？ 社論- 2022.04.08 國際經貿 亞洲第二季展望：迎來轉折點 名家廣場- 2022.04.07 國際經貿 台灣最該擔心的地緣政治風險有哪些？ 名家廣場- 2022.04.06 國際經貿 從俄烏戰事看人民幣發展方向 社論- 2022.04.02 國際經貿 美中爭戰下台韓半導體產業的風險 社論- 2022.04.01 企業管理 企業管理 家族傳承要先確認資產真實現狀 名家廣場- 2022.04.06 企業管理 你的產品不是你的產品 胡恒士- 2022.04.06 企業管理 善用大獲利、大配息、大減資的現金 社論- 2022.04.04 企業管理 從產業及股東層面看電信業的併購效益 名家廣場- 2022.04.01 企業管理 以創新思維因應人才危機 黃齊元- 2022.03.30 法務稅務 法務稅務 勞工職業災害保險及保護法5月上路後如何勞資雙贏 寰瀛法律- 2022.04.08 法務稅務 企業不可不知的碳費與碳關稅 寰瀛法律- 2022.04.06 法務稅務 不要怕去法院勞動調解 寰瀛法律- 2022.03.25 法務稅務 修財劃法不能縱容地方政府卸責 經濟思維- 2022.03.23 法務稅務 沒有申請加班，就不能請領加班費？ 寰瀛法律- 2022.03.18 金融保險 金融保險 金融世界下的戰爭與和平 黃崇哲- 2022.04.01 金融保險 高配息與高殖利率的迷思 林燦澤- 2022.03.30 金融保險 逐步開展的中小企業籌資與純網路證券商 名家廣場- 2022.03.29 金融保險 TRF到底誰賺到？ 名家廣場- 2022.03.28 金融保險 買防疫保單就像買樂透？ 黃惠聆- 2022.03.21 社會觀察 社會觀察 痛苦指數升高了 經濟教室- 2022.04.10 社會觀察 拿捏防疫和經濟成長的平衡點 社論- 2022.04.09 社會觀察 少子化與高齡化趨勢對台灣產業未來的影響 名家廣場- 2022.04.08 社會觀察 薪資物價螺旋上升可能捲土重來？ 社論- 2022.04.07 社會觀察 拜登政府的政策作為和期中選舉 社論- 2022.04.05 ESG ESG 見微知著推動淨零排碳需有更周延的規則與配套 社論- 2022.04.10 ESG 遠距醫療─醫療模式或環境永續選擇？ 名家廣場- 2022.04.07 ESG 還是老問題—經濟成長和環境保護孰重？ 名家廣場- 2022.04.07 ESG 什麼是碳權的國際接軌？ 名家廣場- 2022.04.07 ESG 政府的淨零排放路徑，有路還是沒路？ 社論- 2022.04.03 數據科技 數據科技 股東數、股權集中度是股價溫度計 呂淑美- 2022.04.08 數據科技 協助產業跨進數位經濟時代，須政策創新 社論- 2022.04.06 數據科技 後疫時代資料中心華麗轉型 名家廣場- 2022.04.03 數據科技 節能風吹進數位邁向綠色運算 名家廣場- 2022.04.03 數據科技 工業智慧技術點亮高雄未來 名家廣場- 2022.03.23 科技發展 科技發展 LCD供需落差大2022年TV面板迎挑戰 產業分析- 2022.04.10 科技發展 數位孿生技術讓新加坡智慧城市升級 名家廣場- 2022.04.01 科技發展 被砍單？科技大廠與小廠的兩樣情 吳筱雯- 2022.04.01 科技發展 低軌道衛星引爆全球商機 產業分析- 2022.03.27 科技發展 企業上雲3+1項成功關鍵 產業分析- 2022.03.27 名家群 名家薈萃 編採線上 名家Video 名家來了 工商財經周報 工商財經網 首頁數據科技數位經濟下政府、企業、產業的影響 數位經濟下政府、企業、產業的影響 名家廣場 2020.10.28 Facebook LINE Twitter Telegram WhatsApp 文/臺灣大學經濟系教授、前國發會主委陳添枝 我從四個方面引領大家進入數位時代經濟挑戰：一是談數位經濟的本質，；二是談數位的資本主義，是否為一個新的資本主義且內涵為何；三是談企業與員工關係，每個人都要工作，工作場域中的「企業與員工」關係，也正產生巨大的變化，最後談一下政府的角色。

即時數據驅動的經濟 數位經濟的核心，不是數位技術，而是數據（data）；與其說數位經濟（digitaleconomy），不如說數據驅動的經濟（datadriveneconomy）。

就好像工業時代的核心是機器，不是工業技術；機器的出現，才啟動一個新的時代，技術則是不斷演進的。

用即時的數據生產和提供服務，才是數位經濟。

用歷史數據規劃或指引生產，是舊經濟。

  就整個經濟活動領域來看，最大的變化其實是「數據」，過去數據在生產與交易活動中，從來沒有那麼重要，現在的數據變得非常重要。

在整個生產或是交易活動中，過去只講土地資本勞動力等生產要素，現在多了一個要素「數據」，它不是一種技術的變化，不是工業4.0，數據也不是工業化下的產物。

數據在過去也經常被使用，如農業時代的二十四節氣，春耕秋收，都是長年累積，簡單可應用的數據。

但現今社會經濟發展，使用的資料龐大太多，而且最重要都是即時發生的數據，被納入生產與交易活動當中。

過去經常使用歷史的數據、累積的數據來分析應用；現在我們用的都是立刻發生、即時性的數據，這些即時性的數據在整個數據經濟活動中非常重要，而且因為它的即時，才有很大的重要性。

在數位時代，即時數據才有價值；舊數據價值有限，除非它是商業機密，或經過處理，變成知識。

一個旅客在通關時，知道他是新冠病毒帶原者有高價值，通關以後才知道此事，價值遞減，某個時點以後，價值為零。

把即時數據分析納入當下的生產與提供服務，才是數位經濟；用歷史數據規劃或指引生產，則為舊經濟，所以未來的即時數據，時機點變得非常重要。

數據沒有排他性跨域使用價值不減 就生產活動而言，過去我們講經濟學的生產要素都有排他性，就是如果我正在用而別人就不能用；但作為一個生產要素，數據沒有排他性，異於資本、土地、勞力等投入。

數據也會有折舊，說不定折舊很快，但讓數據變成知識，可免於折舊，甚至歷久彌新。

因為數據沒有排他性，數據可以跨公司使用、跨域使用、跨業使用，且價值不減，讓整個生產活動本質產生非常大的變化。

數位時代的企業數位時代的企業跨業經營、跨域經營將是常態，傳統的產業領域概念也將被打破。

如UberAPP平台，包含了駕駛、店家、消費者三種人都在使用同一套系統，定義Uber為交通公司？餐飲公司？還是什麼公司？更搞不清楚這公司是誰的、屬於哪一國的公司，他的數據從哪裡流到哪裡，都搞不清楚；數位化產生了新的空間在引導這樣類型的活動。

數據轉譯成知識才能創造價值 數據在數位時代變得非常重要，廣泛的搜集數據，並沒有明顯報酬遞減（diminishingreturns）現象。

但對生產活動來說，如果只是搜集許多數據並沒有價值，一定要將數據整理分析，產生為有效知識；也就是說「生」數據必須透過搜集、整理與處理後，才能變成有用的「熟」數據。

再將這些數據應用到生產和服務上，才能創造廠商特別的競爭優勢。

這種優勢因廠商而異（firmspecific），不易模仿和複製，而且應用數據的優勢，創造更多的數據，強者愈強，使這種優勢可以持久維續。

在數位時代，沒有數據優勢，很難競爭。

。

  數據轉譯成資訊再轉譯成知識，最後才會成為生產活動的一部分。

數據經處理後變成「熟」資料，或資訊，然後結合專門領域的know-how，轉化成為有用的知識，可用於生產和服務上，因此數據驅動的經濟基本上是一個知識經濟(knowledgeeconomy)。

以數據驅動生產或服務，需要有一套流程或路徑，體現在軟體上。

軟體是實現數據驅動的載具，就好像機器是人造力量（非牛馬之力）的載具一樣。

想像一下，在工業時代，我們需要有機器，沒有機器沒有辦法實施工業生產，那在數位時代需要軟體，軟體像機器ㄧ樣，軟體才能驅動例行性生產，不斷投入數據，就不斷地進行生產。

雖是重複性的生產活動，但每次生產時都使用不同的數據，其結果就會有相當程度的不同，相對於傳統的生產活動不斷重製同樣的產品，現在每次造出的東西都可以不同。

所以數位時代的企業，軟體占資產的比例越來越大。

因為軟體能體現廠商特有的優勢，而且軟體是廠商專有而非泛用。

如果用軟體類比機器，那數據就是石油；但石油是同質的，數據則是廠商專屬。

這個石油要挖才有，如同數據需要搜集，且搜集之後要想辦法讓它變得有用，這個數據才會變成生產要素。

資本主義其實就是機器主義 資本主義出現就是因為機器，機器的誔生產生資本主義。

以數據驅動的經濟，即是數位（資本）主義或數據資本主義，經濟的型態也將完全改觀。

從農業時代看工業時代，就是多了鐵做的牛頭與馬頭，這就像是我們從現在看數位時代ㄧ樣。

機器的出現產生資本，這個資本可以不斷地被累積，資本累積就是資本主義與農業時代最大的差別，因為農業時代所有的生產因素都無法累積，資本是可以累積的，資本累積越多，生產能量越大，財富越多。

資本主義下的經濟成長，就是資本設備的累積結果。

資本主義下的大國，不一定是土地大的國家。

因為只要累積資本就可以無限的提升生產力，國家與市場的概念就脫離農業時代的範疇，小國也可以變成很大的資本主義國家。

我認為在數據驅動的經濟下，也會產生同樣的事情，數據的累計可以產生很大的力量，但數據的力量不必然和數量成正比。

知道怎麼用數據才是關鍵，數據累積要有能力轉換成資訊再轉換成知識，知識累積會變成未來發展最大原動力，但數據累積不必然帶來經濟成長，數據之間還需要再經過兩個轉換過程才會變成知識，透過知識累積才會帶動經濟發展動力。

  資本主義來臨時，生產關係產生很大的變化，資本變成生產中不可或缺的要素，而勞動力多如牛毛，無產階級的收入相對下降。

當數據變成生產中不可或缺的要素時，勞工的下場也一樣悽慘。

農業時代每個人都是在土地上工作、附著在土地而上，生產活動與家庭活動連接在一塊。

工業時代後產生改變，男人被徵招到工廠做工，離開了家庭；而更重要的是機器不斷增加、生產力不斷的提升、勞動力的價值就減少了。

資本與勞動對抗產生所得分配問題，是資本主義帶來最大的改變。

現在數據變成生產中最重要的生產元素，而且可以無限累積，跨公司、行業、領域使用，勞工價值就更低。

就世界幾個市值超過兩兆的公司員工數比較，如Microsoft、Apple、Google都只雇用十幾萬的人，Amazon為高達84萬人與AT&T為247,800人，是因需要第一線低薪服務人員，跟過去傳統工業時代的大公司僱用人數與薪資完全不能相比。

數位時代的大企業和舊經濟相比，雇用人數相對稀少。

在他們系統下的公司，如Uber或UberEats所提供的工作，也大都是低薪的工作。

數據和知識運用影響企業存在價值 當數據變得完整，可以串通交易活動，交易成本就減少甚至消失了，廠商就沒有存在的價值，所以不需要企業，也不需要中介商。

廠商存在的價值，只在它擁有的廠商專屬知識（firm-specificknowledge），知識將變成是企業生存的基本條件。

。

如當所有家庭都可以變成旅館時，旅館就沒有存在的必要，Airbnb就會把所有旅館取代掉。

如果說數據越多越好，則擁有最多數據的企業自然形成獨占。

數據獨占很難處理，因為數位市場不易分割，而且是跨越國界的。

要把Google分割和把StandardOil分割是完全兩回事。

工業時代的獨佔者逼消費者付出高價，數位時代的獨佔者則竊取消費者隱私。

數位經濟也將使商品與服務的關係改變。

消費者要的是即時的服務，而非商品；商品只為提供服務而存在。

傳統上，我們製造非常多的商品，這些裝置本身都是提供服務的載體，到數位經濟時代，這些載體的需要可能越來越少，甚至完全不需要載體，像音樂可直接下載聆聽，不需要CD。

製造商品的需求會減少，這個是好事，讓我們對資源的使用減少、減少對環境的衝擊。

這是一個非常大的改變，所有生產活動的目的都是要創造服務，而不是要創造商品，如果商品無法帶動服務作為一個載具，就沒有存在的必要，而且商品最好是可以與時俱進，不同的時間可以傳送不同的服務。

再者因廠商擁有數據，產生廠商與消費者之間資訊不對稱，使廠商可以對消費者實施價格歧視，或針對願付較高價格的消費者，提供較好的服務；並排除只願付低價享受服務的消費者。

廠商甚至可以形塑消費者的偏好。

廠商詐取豪奪消費者的資訊，就是《監控資本主義》一書關心的問題。

新型商業模式重塑僱傭關係 即時生產與即時消費是數位時代最佳的商業模式，據此也引起僱傭關係的巨大變化。

數據的流通、數位平台串流，未來僱傭關係可能呈現沒有雇主或者沒有固定雇主的常態。

勞動市場也將跟隨劇變，對家庭、社會關係產生重大影響。

農業時代僱傭關係基本上是終身的；工業時代僱傭關係雖非終身但基本穩定；數位時代的僱傭關係基本上是不穩定，僱傭關係多元化，勞工的選擇機會增加，保障減少。

工作型態的改變，可能也使工作和家庭不必絕對分離。

過去農工時代，講求專業分工，而數位時代所要面對的是跨領域問題且更加即時處理問題，未來企業與部門裡，相同知識背景的人才組合將不再有價值，不同知識領域的員工組合才有價值，因此企業人才的多元化是必然趨勢。

有能力整合多元知識的人才，是企業最珍貴的人力資產。

未來擁有專門知識的人，也可能可以不再受雇於任何企業，而在市場上獨立提供服務。

沒有固定雇主的自由業者亦將增多，僱傭關係將改變。

為了在自由市場競爭，企業只在乎知識工作者，他們的知識和其他知識工作者有加乘效用，是企業的無形資產。

其他工作者，無論藍領、白領隨時可以被替代。

藍白之分並沒意義，對雇主來說都只是勞工。

如外送平台，FoodPanda與UberEats是創造媒合平台製造工作機會，提供消費者與外送人員間供需的選擇，消費者是透過兩家公司平台使用委託外送員送餐，外送員是接受消費者委任，並不屬於兩家外送平台公司的正式員工，形成新型態的僱傭關係，這也將影響勞工保障相關法律的適用。

培養跨域知識人才提升企業競爭力 數位時代也將員工區分為知識工作者及勞工，知識工作者是找數據、看數據，解決問題的人，數據越多，生產力越高。

勞工是和機器（生產設備）協作的人，機器越厲害，勞工越沒價值。

知識工作者和勞工的分別，是知識經濟下的不同階級。

知識工作者的產出和也將不受限於工作時間與工作地點，因此不需要固定時間和場所工作。

勞工因為必須和機器協作，因此沒有時間和地點的彈性。

在傳統勞力密集產業，勞工的工作技能也能透過數據累積和運用（如AI），使老師傅經驗價值減損，勞工要得到勞力以外的報酬，只能靠手藝和創新，後者在少量生產的場合較有價值，以及無法數位化的藝術才有價值。

  企業的競爭力來自知識創新與應用，一個國家如果沒有好的企業，擁有知識的人將為外國企業工作，他們甚至不需跨境移動，即可為外國公司工作。

國家競爭力來自知識累積與應用知識能力，不是數據累積。

大國在數位經濟時代具有先天優勢是錯誤的假說，就好像石油儲藏量大的國家，不一定有品質好的石油公司一樣。

政府沒有適當手段，防止人才外流（braindrain），將影響國家競爭力。

政府角色應做好數據治理 數位經濟時代，政府最重要的工作就是數據治理（datagovernance），亦即數據的收集、管理、運用，包括公務數據與私人數據，政府收集越多數據越好，因此無須反對政府收集資料，但數據的管理和運用才是關注的重點。

政府可以用數據來造福人民，也可以用資料來監控人民，這涉及「監控資本主義」問題，是政治問題。

如果無法確保政府不會濫用資料，只好禁止政府搜集資料。

我們學經濟的非常擔心自由經濟市場基本假設的遭到顛覆，自由市場經濟是假設人民比政府知道的多，如果這項假設不成立，市場經濟優於計畫經濟的假說就不成立。

  數位經濟時代，政府與人民關係的建立，有三個關鍵點：第一為信賴關係，人民和政府的信賴關係至為重要，否則很多東西無法運作，如果人民信任政府會善用數據，就會提供正確的數據，如果人民相信任政府會惡用數據，就會掩藏或扭曲數據。

數據雖多但品質不良，只會誤導政策，如人民健保資料若被政府惡用，政府有效控制疫情的所有手段都會破功。

第二為信賴關係建立在制度和法規之上，因此政府數位治理的相關制度和法規必須要謹慎規劃建置。

第三為政府若擁有完整數據，人民遵法成本下降，違法動機降低，社會整體的生產力上升。

現在政府知道的事情比過去多得多，因為數位化原因，在稅徵及個人的經濟活動、收入、交易，政府能看到的數據比過去多，所以逃稅會更困難、不守法被抓到的機會越來越高。

政府對於數據基本態度與基本邏輯，應該是影響未來數位時代中，政府與人民關係最重要的元素，政府如果認為所有數據皆屬於國家，那就是極權的政體，政府如果認為所有數據屬於人民，那就是另外一個極端，如歐盟在制定的個資規範GDPR，認為所有數據屬於個人不是政府，政府只能保管、借用數據，政府永遠不會擁有數據的所有權。

政府數據統籌應設立專屬機構與數據長 數據依其特性可分成三種，第一種是環境數據，像是天氣、交通、水文、物價等，這不屬於私人，對所有人都有用，屬公共財，政府應該盡量搜集、鼓勵使用。

第二種是個人數據，屬個人所有，非經個人同意，不能搜集、運用；要搜集、處理、運用非常麻煩，未來該如何管理各國仍在調適中，如歐盟現在制定新法律與中國科技應用間個人資料保護的對抗。

第三種是物品（商品）數據，像機器、商品本身產生的數據，一般為企業所有，應鼓勵搜集、交易、加值運用。

第一種跟第三種數據比較不敏感，我們迫切需要處理第二種個人數據搜集、處理、使用的問題。

以台灣的角度來談數位時代，政府需要一個專責機構，能夠統籌所有資料管理，日本現在的新首相也成立設數位廳因應數位管理的需要。

台灣在現行體制下，由各個部會自行管理數據，衛福部有健保相關數據，交通部有交通數據，內政部有犯罪數據等等，部會之間的數據資料，因使用目的的法規受限，原則上無法相互流通。

除非因特定政策目的，而被依法授權搜集，部會不能收集個人數據，使用數據上僅限於法律授權的範圍。

數據若不做水平整合，無法有效被利用，政府首先應該要處理這個問題。

政府應有單一機構可以整合所有個人數據，並在法律授權範圍內，進行跨領域使用。

政府應設有數據長制定和推動數據政策，決定搜集什麼數據、做什麼樣的使用、什麼情況下允許其他部會使用、或企業使用，這都是數位時代很重要的議題。

如果政府合法收集的數據無法統籌運用，將無法提高服務人民的效能。

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