摘要：[目的/意义]数据驱动治理背景下，破解政府数据治理政策“碎片化”难题、实现政策整体效能提升，已成为释放数据要素价值、构建现代化治理体系的关键突破口。[方法/过程]本文基于“动态演变解析→协同联动挖掘→增效路径提炼”的三阶研究范式，在构建政府数据治理政策增效理论框架的基础上，依托GraphRAG框架，融合大语言模型的深度语义推理能力与知识图谱的多维关系映射技术，解析我国政府数据治理政策的演变过程与演变规律，进而分析政策主体协作与政策内容要素联动，挖掘我国政府数据治理政策的协同困境，最后，提出增效路径建议，为政府数据治理政策优化提供“演变解读-协同优化-效能提升”的实践方向。[结果/结论] 研究表明，我国政府数据治理政策演变呈现：主体从“条块分割”到“多维协同生态”、内容从“单点突破”到“系统赋能”、认知从“被动响应”到“价值自觉”的演变特征；存在“蜂窝化隔离”与“广度-强度失衡”等协同困境，必须构建跨领域协同治理生态、完善政策内容动态适配机制和提升多维度政策整体合力，以期提升政策整体效能。
文章目录
1 引言
2 文献回顾
3 政府数据治理政策增效的框架构建
3.1 政府数据治理政策增效的理论框架
3.1.1政策主体及其协作网络
3.1.2政策内容要素及其联动网络
3.2 政府数据治理政策增效的研究框架
4 我国政府数据治理政策增效的实证研究
4.1 数据来源与预处理
4.2政府数据治理政策体系动态演变解析
4.2.1 数据治理政策体系动态演变过程
4.2.2 政策演变特征分析
4.3 政府数据治理政策主体协作分析
4.4 政府数据治理政策内容要素联动分析
4.4.1 “广度-强度”二维框架下数据治理内容要素联动分析
4.4.2 “内容要素-应用领域-相关举措”联动网络分析
5 结论与建议
5.1 破障通渠：构建跨领域协同治理生态
5.2 补短强基：完善政策内容动态适配机制
5.3 强联汇能：提升多维
