摘 要：在我国数据开放流通制度建设中，作为基础性概念的“公共数据”存在内涵不清、外延模糊的问题。公共数据最初指政府数据、政务数据，其内涵呈现出公共机构主体和行政职权行为“双要素”属性。但由于受到数据要素流通利用政策话语的影响，公共数据概念呈现出明显的扩张化态势。“公共数据”由原来所指的“公共的”数据，扩展为“具有公共价值的”数据，由此，企业、社会机构的数据可能被纳入公共数据开放制度的调整范围。然而，在数据开放制度背景下，政务部门及具有公共职能组织的“公共的”数据，与企业所有但具有公共价值的数据存在不同的制度逻辑。政务数据开放所遵循的主要是“政治逻辑”，而企业等组织的数据流通应遵循“经济逻辑”，二者不应混同。在国家构建数据基础制度，发挥数据要素作用，并已经将“公共数据”明确作为一种独立的数据类型的大背景下，数据开放制度的建构需要考虑不同类型数据及其开放逻辑。为了促进数据要素流通而扩展公共数据的外延，将模糊数据要素市场的政府—市场边界，导致公共数据共享开放的公法义务规则冲击数据要素流通的市场逻辑，非但不能促进存量数据要素流通，反而会抑制数字要素市场主体的数据生产动力。

关键词：公共数据；政务数据；共享开放；数据要素市场

一、问题：公共数据概念的乱象

近二十年来，从“政府信息公开”到“政府数据开放”，我国政务数据相关制度建设取得了长足进步；与此同时，随着数据在国家发展战略层面被确认为生产要素，推动数据流通利用以释放其价值，日益成为政策的优先目标。然而，有关“数据共享开放”的规范、实践及学术研究中，存在“政府数据”“公共数据”“公共机构数据”“公共信息资源”等多种概念，这些概念存在内涵不清、范围不明、相互混同等问题，严重影响到我国数据基础制度的构建。

在以激活数据要素价值、促进数字经济发展为导向的政策文件体系中，同时采用“政府数据”与“公共数据”概念的情况较为普遍。2015年《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（以下简称《大数据行动纲要》）提出统筹“政务数据资源”和“社会数据资源”两大类数据资源，其中涉及数据共享开放的场景多使用“政府数据”概念（23次），其他部分则使用“公共数据”（6次）或“公共机构数据资源”（3次）。例如，“制定政府数据资源共享管理办法，整合政府部门公共数据资源”。这一提法也沿用至2020年中共中央、国务院《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，其中关于数据要素市场的部分，提出“推进政府数据开放共享……研究建立促进企业登记、交通运输、气象等公共数据开放……的制度规范”。此类文件既未界定政府数据、公共数据的内涵，也未对政府数据与公共数据进行区分。

概念混同在地方立法中更为常见。自确立政府数据共享开放目标以来，尽管在中央层面尚无统一立法，但各地纷纷展开立法探索。检索发现，有关数据共享开放的地方立法，法规名称或采用“政府数据”，或采用“公共数据”，并无明确标准。与政策文件不同的是，此类地方性法规、规章对“政府数据”或“公共数据”概念作了界定。但带来的新问题是，各地的概念并不统一，特别是关于“公共数据”范围的认定分歧较大。有些地方立法中的公共数据的含义与政府数据相似；有的则是在政府数据的基础上，纳入承担公共管理和服务职能的企事业单位；有的则是以列举的方式，将供水、供电、供气、公共交通等公共服务机构的数据纳入“公共数据”范畴；还有的则对“公共数据”采取了非常开放和弹性的界定。已经有学者关注到这一问题。例如，郑春燕指出，基于地方公共数据治理实践的进度不同，“公共数据”被赋予了不同的规范内涵；齐英程认为，公共数据的具体含义和指称的范畴始终处于模糊状态，且存在将“公共数据资源”与“政府/政务数据资源”概念交叉使用的情况；闫志开通过分析《上海市数据条例》《深圳经济特区数据条例》中公共数据定义的差别，指出当前作为法律概念的“公共数据”尚未定型。

二、“公共数据”外延扩展的轨迹及内在动力

我国数据基础制度建设的实践主要受政策推动影响。在数据开放领域，一方面，政策推动政务数据共享开放，另一方面，政策也强调数据的流通利用。二者的目标和制度逻辑存在差异：前者指向政务数据开放共享，后者指向数据要素流通利用，但由于二者在同一个时空场景中展开，且均以政府推动为主，在这一背景下，公共数据概念呈现出由政务类公共数据向宽泛的“公共数据”扩展的态势。

（一）公共数据概念扩展的轨迹

数据开放语境中的公共数据，最初主要指政务数据。2015年《大数据行动纲要》指出，数据已成为国家的基础性战略资源。《纲要》将加快政府数据共享开放，推动资源整合作为首要任务。但随着数字经济发展，国家对数据资源的价值日益重视。2017年2月6日，中央全面深化改革领导小组通过的《关于推进公共信息资源开放的若干意见》，提出要着力推进重点领域公共信息资源开放，释放经济价值和社会效应。此后，中央网信办、发展改革委、工业和信息化部联合印发《公共信息资源开放试点工作方案》，确定在北京、上海、浙江、福建、贵州开展公共信息资源开放试点。

在政策推动下，地方陆续出台公共数据共享开放规范。这一阶段的政府数据/公共数据已出现交叉混用现象。由于中央层面未出台公共数据开放规范，公共数据遂基于政务数据概念进行拓展解释。2016年《政务信息资源共享管理暂行办法》规定的政务信息资源是指：政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源，包括政务部门直接或通过第三方依法采集的、依法授权管理的，和因履行职责需要依托政务信息系统形成的信息资源等。该办法所称政务部门，是指政府部门及法律法规授权具有行政职能的事业单位和社会组织。因此，这一阶段出台的地方规范，虽使用了“公共数据”概念，但其与政务数据概念实际是相同的。例如上海市规定，公共数据是指本市各级行政机关以及履行公共管理和服务职能的事业单位在依法履职过程中，采集和产生的各类数据资源。

但是，随着数据要素相关政策的推进，公共数据边界逐步扩展。《大数据行动纲要》发布后，顶层设计对数据要素的重视程度不断提升。2017年10月，党的十九大报告提出推动大数据与实体经济相融合；同年12月，中央政治局围绕国家大数据战略进行集体学习，提出要构建以数据为关键要素的数字经济。2019年10月，党的十九届四中全会首次明确数据可作为生产要素，按贡献参与分配。2020年4月，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》进一步明确数据作为生产要素的基础性和战略性地位。大数据从一个新兴的技术产业，正在成为融入经济社会发展各领域的要素、资源、动力，乃至观念本身。强有力的政策实施，推动了地方新一轮立法实践，而“公共数据”概念的扩张则顺应了大数据战略的导向，被普遍引入地方立法中。在主体上，从事业单位扩展至提供公共服务的企业组织。如这一阶段的广西、安徽、济南、武汉、深圳、山东等地出台的地方规范。除了主体上的扩展外，部分政策法规尝试对公共数据做出更为开放的界定，即脱离主体和行为要素的限制，将具有“公共属性”“公共价值”，或涉及“公共利益”的数据，均纳入公共数据范畴。

（二）数据要素政策为“公共数据”边界扩展提供了底层动力

“公共数据”边界的扩展有着明确的政策推动因素，且紧紧围绕数据要素价值利用这一主题。实现数据要素价值最大化的理念，或称“数据功利主义”，为“公共数据”范围的扩展提供了底层动力。在此意义上，纵向推进数据互联共享深度，横向扩展对外开放的数据边界，让数据为更多主体所访问、获取、利用，成为数据价值开放利用的逻辑。这一时期的公共数据立法明确体现了这一目标。例如《深圳经济特区数据条例》第1条将“促进数据作为生产要素开放流动和开发利用，加快建设数字经济”明确写入立法目标；广西、山东等多地关于公共数据开放的规章，也开宗明义地将发展数字经济作为目标之一。在此类目标驱动下，扩展“公共数据”边界的内在冲动得到释放，传统上严格以主体要素、行为要素界定的“政府数据”与数据开发利用目标之间产生了冲突，后者需要将更多的数据资源纳入公共数据范畴。近年来的地方立法普遍用“公共数据”概念取代了“政府数据”，并对公共数据的范围进行了扩展。

这种扩展并非对概念外延的简单延展，而是在本质上将“公共数据”与“具有公共价值的数据”相混同。但这两者的法律属性存在本质区别：“公共数据”的本质属性是从公共机构主体意义上强调“公共所有”；而“具有公共价值”的数据则侧重于从数据的内容、影响等意义上强调数据的利用价值。这种本质界分至关重要，因为它们各自对应着不同的数据制度。“公共数据”对应的是共享和开放制度；“具有公共利用价值的数据”对应的是数据流通交易制度，两种制度的功能定位、制度设计、权利义务等遵循着不同逻辑。简单扩大“公共数据”边界，会导致公共数据共享开放义务被不合理延伸到数据要素市场领域，混淆数据基础制度中的公—私边界，误导数据基础制度的建设方向。下文将对此做进一步分析。

三、数据共享开放制度中的“公共数据”内涵及外延

我国学界对政务数据开放和政府信息公开两种制度之间的内在关系，已经有了很多讨论。公共数据开放制度下所讨论的公共数据，其实是政务类公共数据。政务类公共数据之所以是“公共的”，是因为政务数据与公共管理和服务的职能相关，并且是利用公共财政资源产出的数据，因而具有公共品的属性，负有开放义务。

（一）“双要素”作为判定“公共数据”的标准

判断是否为公共数据，应当同时满足“主体要素”和“行为要素”两方面的要求。

1.主体要素

明确“公共数据共享开放”义务主体的公共性，是界定公共数据边界的必要一环。我国关于公共数据的立法规范，有关“公共数据”的含义界定，大部分吸收了这一要素。

第一类主体是“行政机关”（“政府部门”/“国家机关”）以及法律法规授权的具有管理公共事务职能的组织。此类主体通过宪法和法律法规的授权，行使公共权力或履行公共职能。国家权力不能成为个人的“私有财产”，这正是宪法与民主的根本要求。政府部门在行使国家权力的过程中产生、采集的数据，正是基于此而具有公共性。此处广义的政府概念包括立法部门、行政部门和司法部门，其中行政部门是全部政府机构中任务最复杂、活动最多的部门，通常又把行政部门称为狭义的政府。我国公共数据的地方法规中，在主体上主要指向狭义的政府——行政机关，但也有地方法规面向广义政府进行了扩展。实践中，公共数据的开放也已从行政部门向其他国家机关扩展，最典型的如司法系统通过裁判文书网开放数据。

第二类主体是提供公共服务的事业单位。公共服务是以公共权力保障全体社会成员各项基本权利为基本内容，以实现社会基本公平为目标，以税收为基本来源，以均等化为标准，以政府设立的公共事业机构为主要提供主体，向全民免费或低收费提供的具有法定性质的服务，具体包括基础教育、特殊教育、公共卫生、基本医疗、社会保障、就业服务、保障性住房、防灾减灾等服务。弗兰克福特认为，现代政府没有比通过公用事业去提供核心服务更为重要的职能。在国外，此类机构被称为公共事业（public undertakings）或公用设施（public utility），其运营过程、盈利能力、盈利水平都受到政府部门的严格控制。对应到我国，“事业单位”本身也是公权力的产物，是政府在公共服务领域的延伸或者化身。事业单位具有明确的公共性，其设立和运营机制依赖于公共权力和公共财政。自1978年以来，我国逐步推动事业单位改革与转型，逐步将事业单位的行政职能划归行政机构，或将其转为行政机构；对从事生产经营活动的，逐步将其转为企业；对从事公益服务的，仍保留在事业单位序列，强化其公益属性。从以上三种改革目标和方向看，除改制为企业的，其他两种如行政机构和保留在事业序列的组织，在主体性质上仍具有明确的公共性。

比较有争议的是第三类主体，即提供公共服务的企业。在公共服务领域，除了行政机关和事业单位，还有大量的企业主体。在我国，具体包括以下类型：一是国有企业，这其中既有在事业单位改革过程中由事业单位转制为企业的，也有被赋予专营权的国有企业，以及在具有自然垄断性的行业，引入市场化竞争机制创设的企业主体，典型如通信、金融、交通等行业设立的国有企业；二是作为市场补充，引入的其他民资、外资企业。以上主体虽均参与提供公共服务，但是否属于公共机构，却不可一概而论。例如，以独立身份公平参与市场竞争的民资、外资主体，显然不属于公共机构；同理，也不能一刀切地将国有企业都认定为公共机构，否则就违背了我国市场化改革的初衷。因此，将提供公共服务的企业一概纳入到“公共数据”开放共享义务主体，存在明显问题。我国部分地方立法也关注到这一问题，如《广东省公共数据管理办法》引入了“公共企业”这一概念，以避免将其他并不具有公共性质的企业划入。又如上海、浙江仅列举了争议较少的供水、供电、供气、公共交通领域提供公共服务的组织。

综上，“公共数据”主体的“公共性”，是界定公共数据的必要条件。“公共数据”的义务主体，要么是行使公权力的机构，要么是依托公权力产生，作为公权力在公共服务领域的延伸，上述主体提供公共服务过程中所采集、制作的数据具有公共性，应以共享开放为原则。反之，如果仅以所提供的服务是否具有公共性而判定行为主体是否为公共机构，则是倒果为因了。

2.行为要素

关于“公共数据”的概念界定，除了强调主体的公共性之外，同时还需考虑行为要素，即该类型数据必须是在履行管理职责和公共服务的过程中形成的数据。在地方立法规范中，对于“行为要素”的认定，常常忽略行为背后的资金来源因素。实际上，数据活动资金是否全部或者部分来自公共财政，是判断是否为“公共数据”的重要标准。有学者认为：公共数据是全部或者部分使用财政性资金的国家机关、事业单位、团体组织及科研机构等公共机构，在依法履行公共职能过程中生成、采集的，以一定形式记录、保存的各类数据资源，因为是使用公共财政资金产生的数据，其最终面向社会开放也具有了正当性。政府在履行公共服务过程中收集和产生这些数据，是由纳税人负担成本的，纳税人已经支付了代价，因此，有权免费使用它。有学者甚至将使用公共财政资金的比例作为公共数据开放优先次序的指标：“理论上，公共数据中获得较多财政经费支持的、具有较高公共价值的数据近似于政府数据，应当优先开放；高财政支持、低公共价值和低财政支持、高公共价值的数据可以次优先开放；低财政支持且低公共价值的数据可以不开放。”

（二）对公共数据概念的比较研究

美国是开放政府数据最早的国家之一。2008年国际金融危机之后，为开发数据价值，刺激经济复苏，同时推动开放政府计划，联邦政府率先推进政府数据开放工作，引发其他国家的效仿。目前，美国数据开放的范围仍限定在政府数据领域，包括联邦政府、城市、县政府以及政府资助的大学机构。

与美国相比，欧盟数据开放制度适用的公共数据范围相对更广，但仍限定在公共资金资助领域的范围内。欧盟数据开放制度主要体现在《公共部门信息再利用指令》。该指令制定于2003年，2019年修订更名为《开放数据与公共部门信息再利用指令》。通过修订，指令将适用范围从原来的“公共部门”（public-sector body），扩展至公共事业机构（public undertaking）获取的数据，以及公共资金资助开展的项目获取的数据（publicly funded research data）。以上主体及数据类型在欧盟法框架下均为法定概念，具有明确边界。其中，“公共部门”指受公法管辖的国家、地区或地方政府或机构，以及由此类主体组成的协会；公共事业机构指公共部门通过所有权、财务参与或管理规则的方式，对其具有支配性影响的任何事业，包括公共客运公路或铁路运输运营商、航空承运人和履行公共服务义务的欧盟船东。

欧盟委员会在指令修订的背景中指出,运输行业中的公用事业部门为公共利益提供服务时会产生有价值的数据，这些服务将逐步被纳入开放数据的范围。但考虑到此类机构仍具有一定特殊性，将其纳入规制范围也是一个逐步的过程。其一，对于此类机构而言，并不直接承担开放数据义务，而是限定为：当此类公共事业部门决定对外提供数据时，需要遵守指令中规定的透明、非歧视、非排他性原则。其二，区别于政府机构应当以免费开放为原则，此类机构仍然可以设定合理的收费，以收回生产数据和可重复使用的成本。从美欧现阶段的数据开放实践来看，公共数据仍限定在边界明确的范围内。

（三）公共利益属性标准存在的缺陷

近年来，在数据要素价值利用的政策驱动下，立法和实践中出现了以“公共属性”标准判定公共数据的做法，将公共数据大幅扩展至具有公共价值、涉及公共利益、具有公共属性的数据。但此类标准存在明显的问题。

1.公共属性标准的模糊性

大部分主张将“公共数据”扩展至具有公共属性数据的学者，并没有对公共属性的含义进行界定或解释。有学者指出，公共性并非指向掌握数据的机构的公私属性，也非数据的公用或私用，而是指数据包含的信息内容是否涉及公共利益。不论何种主体控制的数据，只要能促进公共管理与服务目标的实现，即具有“公共性”，都可以纳入公共数据的讨论范畴。

以上对公共属性的宽泛描述，显然相当模糊。“公共属性”本身是一个高度不确定的概念。如果数据所具有的“公共属性”指数据涉及不特定多数人的利益，那么，由谁来判断其是否涉及了公共利益？判断的标准又是什么？数据最显著的特征之一，是用途的多样性，同样的数据可用于不同用途，数据采集时的用途在后续利用中往往发生改变。换言之，任何数据都存在后续被用于促进公共管理、涉及公共利益的可能性。如果套用国家征收和征用制度的逻辑，出于公共利益目的，国家可征收、征用私人物品，但这并不意味着该物品在性质上属于公共物品。例如，疫情期间的数据融合利用，被赋予疫情风险防控的公共目的，但这也只是特定时期的非常态化数据利用，不能因此否定个人数据的隐私性，更不能将其归为公共数据。

2.场景理论的参考

数据内容本身无所谓公共属性。数据只是对客观事物的记录，它本身是中立的，无性质区分，只是在特定的应用场景中才可能具有公共属性。这可以借助隐私保护领域的场景理论来理解。对于特定的信息，如何准确地界定其法律性质，判断其所适用的法律规范体系，需要在特定的场景中去分析。例如，个人姓名一般属于公开信息，其传播一般并不受特别限制；但在司法裁判公开的场景中，对于犯罪受害人来说，一般需要对其姓名做匿名化处理，以免侵害其隐私。在这一特定的场景下，受害人的姓名信息即可构成隐私。场景理论也适用于公共数据的界定。判断数据是否为公共数据，并不是看此类数据的内容是否具有公共性，而是通过主体要素与行为要素的双要素标准，来判定数据生成的场景，由公共机构在提供公共管理和公共服务中产生的数据，便具有了公共数据属性。

3.公共数据不等于具有公共属性的数据

在数据共享开放制度下，公共数据的范围远远小于具有公共属性的数据。公共数据必然具有公共属性，但公共属性数据并不必然是公共数据。具有公共属性的数据，既包括公共数据，也包括非公共数据。例如，市场主体在开展相关服务时收集、沉淀的数据，可能涉及公共利益，具有公共利用价值，但这些数据并不必然属于公共数据，并负有共享开放义务。例如，在网约车行业，平台企业在提供服务过程中，积累了有关交通路况、司机资质、乘客出行轨迹与偏好等数据信息，此类数据显然具有公共属性，但并非公共数据。企业在激烈的市场竞争中，投入大量资金、技术等成本而获得的数据，是企业的核心竞争资源，具有企业财产属性。对于这些数据资源，应遵循市场逻辑，通过数据要素流通制度进行规范。

四、数据要素流通与数据共享开放的二元逻辑

将数据视为生产要素，最大化释放经济与社会价值，为“公共数据”边界扩张提供了底层动力。但数据要素流通与公共数据共享开放制度，在逻辑上存在本质区别。简单地扩展公共数据边界，以打通公共数据与企业数据、社会数据的边界，不仅会导致两大制度体系的逻辑错配，也有悖于数据要素市场逻辑。

（一）“数据要素理论”的市场逻辑

生产要素理论是经济学的主要理论之一。生产要素随社会经济形态发展而变迁。在农业社会，土地和劳动是最主要的生产要素；迈入工业社会，资本和企业家才能作为新型生产要素浮现出来；进入数字社会，数据资源成为数字新业态、新模式、新产业的发展基础。市场经济要求生产要素进行市场化配置，数据要素也不例外。

（二）数据要素流通制度与数据共享开放制度的差异

数据要素有两大来源：一是来自公共部门的公共数据；二是来自市场主体的社会资源数据。由于属性上的差别，这两类数据所对应的数据共享开放制度与数据要素流通制度也存在根本性的差异。

1.制度功能差异

公共数据共享开放从政府信息公开、政府数据开放发展而来，其底层逻辑仍是政府开放义务，制度功能落脚于促进政府信息公开、提升行政透明度，增进社会参与。而对于社会资源数据，制度的目标主要应是确认和保护市场主体对于其数据资源的正当权益，通过体系化的数据流通制度，保障和加快数据要素的市场化配置。中共中央、国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》充分体现了市场化配置的主基调，从建立保障权益、合规使用的数据产权制度，合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度三大方面，对如何开展数据确权、交易、利用提供了政策指引。

2.制度规范差异

公共数据共享开放制度由一套全面的、高标准的数据开放公法义务规范组成。包括：（1）要求公共数据开放义务主体制定明确的数据开放目录，明确数据开放重点与开放优先级，按照既定的开放技术标准，高质量开放数据；（2）对于无条件开放类的数据，通过搭建开放平台，以数据下载或者接口调用的方式直接获取；（3）对于附条件开放类的数据，公共数据开放义务主体需以透明、公开的方式明确数据获取的条件、程序和要求，不得以不合理条件或方式对申请者实行差别待遇。

数据要素流通制度则以私法权利规范为主体，遵循产权保护、有偿对价、意思自治、平等协商、诚信公平等原则。这与义务性的、以免费或无差别为原则的公共数据开放具有根本差别。首先，在产权保护方面，个人、企业等不同主体通过市场化原则采集、交易、加工获得的数据资源，具有明显的值得尊重和保护的经济利益。例如，基于海量原始数据加工形成的产品与服务，企业不仅投入大量资本和技术，而且在“数据—信息—知识”的转化过程中倾注了大量创新性劳动，是企业投入巨大成本后的价值凝结。其次，在交易流通环节，要素流通需建立在意思自治、公平有偿的基础上，企业可通过要素市场以许可、转让、出资、融资等方式，实现数据的经济利益。正是基于此，中共中央、国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》首次提出了“三权分置”的数据产权制度，包括数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权。这是产权制度在数据要素领域应用的创新，摆脱了长期以来关于数据权属的纷争，以务实的态度回应了数据产权难题，明确承认和保护数据处理者行使数据要素相关权利，按照“谁投入、谁贡献、谁受益”原则，推动数据要素收益向数据价值的创造者合理倾斜。这也说明，数据流通制度的核心是权利保障与激励，这与公共数据开放的义务规范体系存在区别。

3.制度适用差异

两种制度在调整适用的主体和对象上存在差异。在调整的主体上，公共数据开放制度调整政府部门及法律、行政法规授权的公共部门，此类主体是严格意义上的公共数据开放义务主体；而数据要素流通制度主要调整市场主体。在调整对象上，公共数据开放制度调整的公共数据，是由主体要素与行为要素所界定的“公共的”数据；而数据要素流通制度调整的是企业及社会数据资源。公共数据和社会资源领域数据在法律属性上存在区别。公共数据是公共机构在履行职责过程中形成的数据，是对特定公务活动所涉及的不特定多数人之行为或自然现象的记录。公共数据具有的“内在公共属性”（inherently public property）决定了其不宜由特定主体独占使用，应面向社会公平开放。社会资源领域的数据产生机制则完全不同。企业基于营利目的，对海量原始数据进行有针对性的收集、清理、加工、分析从而形成了数据资产。只有通过产权制度与激励机制，这些数据要素才会有进入市场进行交易流通的动机。

（三）社会资源数据“公共数据化”的风险

在电商、搜索、社交等消费互联网领域，以及在云计算、智能制造、物联网等产业互联网领域，规模化数字平台在市场活动中形成大量社会资源数据。我们不能仅仅因为数据具有公共属性或涉及公共利益，就一概将其纳入“公共数据”范围。卫生健康管理部门基于公共利益目的，可以调取和使用医疗数据，实现医疗数据的社会公共价值，但这并不意味着医疗数据就是公共数据。中共中央、国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》中，将“公共数据”与“企业数据”作为两种独立的数据类型，匹配不同的制度予以调整，这表明国家政策层面已经意识到，这两类数据具有不同属性，不能混为一谈。

经济学领域常用“公地悲剧”理论解释公共资源的利用失败问题。当资源被不受限制地利用时，个人往往从理性自私出发，追求个人利益最大化，这些相互不协调的行动最终导致了资源枯竭。“公地悲剧”广泛用于分析自然资源开采、环境污染等问题。随着网络与数字技术的发展，“公地悲剧”理论也被引入数据治理领域。虽然数据与土地等自然资源有着重大差异，但前者同样存在“公地悲剧”问题。以具有公共属性这一标准，将社会资源数据归入无明确边界的“公共数据”范畴，或笼统地采取“国家所有”策略，都有可能导致数据资源利用陷入“公地悲剧”，从而导致竞争关系瓦解，市场消失，对技术创新和公共福祉的增长产生抑制效应。

五、结论

从“政府信息公开”发展至“政府数据开放”，我国相关政策和法律制度中的“政府数据”概念内涵较为明晰，可以通过主体要素和行为要素进行判定。但随着数据生产要素地位的确立，数据要素在我国经济发展中的价值不断提升，我国公共数据相关制度引入了“公共数据”概念，以替换原有的“政府数据”概念；与此同时，“公共数据”概念的范围呈现不断扩展趋势，具有公共属性、涉及公共利益，甚至是产生于公共空间的数据均被纳入“公共数据”范畴。这种通过公共数据概念的扩张，打通公共数据开放制度与数据要素流通制度的边界的努力，不仅违背了两种制度不同的底层逻辑，也会对数据要素市场制度造成巨大冲击。为保障公共数据开放制度和数据要素流通利用制度的合理建构，有必要对“公共数据”概念进行反思和检讨，在数据基础制度建设中重新厘清公共数据共享开放与数据要素流通两大制度的不同定位，明确公共数据的内涵与边界。

在公共数据共享开放制度中，应坚持主体与行为双要素标准，通过主体和行为的双重限定，明确公共数据的法律属性及其范围。对于被纳入“公共数据”范畴的数据，应适用公共数据共享开放制度，由政府部门等开放义务主体，遵循开放义务规范，面向社会公平、高效地开放。与此同时，应当摆脱数据功利主义路径依赖，抑制“公共数据”边界的扩张冲动。

对于社会资源数据，应适用以市场机制为主导的数据流通制度，并辅之以政府规制。与义务规范主导的公共数据开放制度不同，数据要素流通制度的基础应当是市场逻辑，从权益确认、保障、激励等方面，充分运用市场机制调动市场主体积极性，实现数据要素的最优配置。

但也需要注意，从数字经济现实看，数据要素的市场配置很容易遭遇市场失灵困境。资本扩张、技术变革、平台对规模效益的无尽追求等因素，可能导致数据垄断、市场竞争失灵等问题。此外，不可否认的是，大型平台的数据可能带来国家安全、公共安全、社会安全等风险。因此，无论是从经济还是政治的维度考虑，对社会资源数据的政府规制和监管都是必不可少的。但这种规制和监管应建立在承认社会资源数据的合法权益这一基础之上，而不应成为将社会数据资源“公共化”的逻辑。