摘要：公共数据开发利用是推动数字经济发展的重要一环。规范层面，中央立法与政策主要着重于安全与原则性规定，部分地方立法与政策则对公共数据开发利用具体制度的构建展开了探索。多地正积极推进实践创新，通过数据要素市场化改革、公共数据授权运营等方式深化数据开发利用，并形成了政府自行开发、政府购买服务、公共数据开放、公共数据授权运营、数据交易等五种开发利用模式。这些模式各有其优劣之处。在制度探索过程中，一些潜在问题也在不同程度地浮现，根源是公共数据开发利用中“安全与利用”“公益性与经营性”这两组内在矛盾。应当通过制度的类型化完善与技术进步来解决或者至少缓解这两组矛盾。

关键词：公共数据 开发利用 授权运营 数据交易

当前，数字经济已成为我国重要的经济形态，充分发挥数据要素作用是推动数字经济发展的重要一环。公共数据是数据资源体系中的核心要素，公共数据的开发利用有助于实现数据资源的政治价值、经济价值、社会价值。为深化公共数据开发利用，中央与地方已经出台一系列相关法律法规与政策，并推进了多样化的实践创新，对公共数据开发利用制度的构建进行了积极探索。

一、公共数据开发利用的规范构建

（一）公共数据开发利用的中央立法与政策

在国家层面，我国尚未对公共数据进行单独立法，《数据安全法》《网络数据安全管理条例（征求意见稿）》对数据开发利用环节的安全防范与监管进行了规定。一些公共数据开发利用的规定则松散地见于规范性文件之中，多为原则性、鼓励性条款，如“鼓励公共数据的创新应用”“通过开放、许可、授权等多种方式为数据赋能”等。其基本情况如表1所示。

表1 中央关于公共数据开发利用的有关规定（略）

（二）公共数据开发利用的地方立法

地方立法实践中，一些地方制定了“数字经济条例”或“数据条例”，为公共数据的开发利用提供了原则性的规定。有些地方还制定了“公共数据管理办法”，并设立专门章节对开发利用进行较为细化的规定，如“应当合法正当使用公共数据”“依法享有数据产品和服务的财产收益”“利用主体负有数据安全保障义务”等内容。相关内容如表2所示。

表2 地方公共数据开发利用的有关立法（略）

（三）公共数据开发利用的地方政策

各地根据本省市数字化发展进程与现实需求，还进一步出台了数据要素市场行动方案或数字政府发展规划等政策文件，为深化公共数据开发利用提供了较为明确的路径，包括开展开发利用试点工作、引入授权运营机制、探索公共数据要素市场化配置、鼓励公众创新性应用数据等举措。代表性政策文件如表3所示。

表3 地方公共数据开发利用的政策规范（略）

二、公共数据开发利用的实践探索

（一）北京市

公共数据授权运营和数据要素市场化改革是北京推进公共数据开发利用的主要举措。其中，公共数据授权运营突出“政府监管，企业运营”的特点。北京发布《关于推进北京市金融公共数据专区建设的意见》，成立全国首个金融公共数据专区，授权北京金控集团进行金融公共数据管理与创新应用业务，为中小企业提供普惠金融服务。按计划，北京还将持续深化公共数据的授权运营，设立金融、医疗、交通、地理空间等领域的公共数据开放专区。

数据要素市场化改革方面，根据《北京市数字经济全产业链开放发展行动方案》，北京成立北京国际大数据交易所，在交易模式、交易系统、交易合约、交易生态和跨境服务等方面实现“五大突破”，并在成立数据资产登记中心、数据资产评估试点、推出“大数据商圈”、开展数据创新应用竞赛、打造数据跨境服务站以及形成数据流通规范等方面形成“六大创新”。此外，北京还建立起数据经济中介产业体系，如成立数据托管机构和经纪机构，分别负责数据治理与撮合数据交易等业务。

（二）上海市

《上海市数据条例》以专门章节规定公共数据授权运营制度，包括明确被授权主体的权利义务、所形成的数据产品或服务可以依托平台进行交易等内容。2022年9月，上海成立数据集团，并将公共数据授权给上海数据集团运营，形成以数据采集和储存、加工、交易流通等为主要业务的公共数据产业体系。

近年来，上海还开展公共数据开发利用的试点工作，将公共数据开放给太平洋保险、百度等特定企业，促进政企数据融合与创新应用，以解决公共数据开放数量不多、质量不优的问题。

在推进数据要素市场化方面，上海数据交易所构建了“1+4+4”体系，即一个定位、四个功能、四个特征。具体而言，上海数交所以“建设国家级数据交易所”为定位，突出准公共服务、全数字化交易、全链生态构建、制度规则创新四个功能，并体现规范确权、统一登记、集中清算、灵活交付四个特征，着力解决数据要素市场的确权、定价、市场准入、监管等问题。此外，上海数交所搭建“数商”交易生态，由“数商”充当数据经纪与评估的角色，以撮合交易，突破数据交易场景。

（三）广东省

为深化公共数据开发利用，广东数据要素市场形成“1+2+3+X”的模式。具体而言，“1”是在全省统一推进数据要素市场改革的基础上，构建完善的制度规范体系，如出台《广东省公共数据管理办法》《广东省经济促进条例》。

“2”是建立两级数据要素市场。一方面是构建以“行政主导”的一级市场，包括完善公共数据开放平台建设、试点首席数据官制度、数据资产登记等。如广东政数局颁发首批“公共数据资产登记证书”，标志着广东首批公共数据进入交易市场，为公共数据的开发利用提供了创新性、规范化的路径。另一方面是构建以市场为主的二级交易市场，开展数据经纪人试点等中介服务，成立数据发展联盟。如广东发布全国首批数据经纪人名单，覆盖电力、电商和金融等领域的企业，推动数据流通规范化。

“3”是构建技术、组织、安全三大保障体系，加快建立公共数据授权运营机构，创新运营模式，并印发《广东省公共数据安全管理办法》等强化数据安全责任。如开展数字政府网络安全演练，包括网络安全知识交流、数据安全培训、监督检察等活动，以构建全方位的数据安全保障体系。

“X”则是指促进各个领域的数据赋能，释放数据生产力。

（四）浙江省

《浙江省公共数据条例》规定了公共数据授权运营制度，明确了公共数据授权运营的范围、依法签订授权运营协议，并保障相关数据产品与数据服务的收益权，以促进公共数据的市场化配置。

浙江通过“场内开发”“主体授权”等模式推进公共数据开放与利用，实践形成“海上思路指数”“新材云创”等创新应用。并通过奖金或政策优惠的方式鼓励高校、科研机构及企业对公共数据进行创新开发，积极开展数据研究、加工、产品开发等活动。

此外，为保护数据资源、维护数据主体有关权益，经浙江高级人民法院同意，浙江设立了全国首个数据资源法庭，统筹审理涉及数据资源的刑事、行政、民事案件，具体案件管辖范围包括与数据有关的严重侵害个人信息安全案件、不正当竞争案件、合同纠纷以及行政授权许可纠纷等。

（五）贵州省

为推进公共数据资源的开发利用，贵州主要采取明确公共数据利用规则与边界、探索安全的开发利用模式、开展重点领域公共数据的开发利用试点、搭建数据场景化应用中心及推动数据交易流通等举措。为推动数据要素的流通，贵州形成了“一中心+公司”的数据交易体系，即在省数据流通交易服务中心的监管下，对数据交易的顶层设计、交易规则等内容进行制度化、规范化；在此基础上，由大数据交易所有限责任公司负责数据交易平台的运营。贵州还提出“数据不见面，模型见面”的理念，以规范数据的开发利用，保障数据开发利用的安全与可追溯。

（六）山东省

山东从数据供给与数据应用两个维度深化公共数据开发利用，全面开展“数源”“数治”“数用”行动。从供给的视角出发，不断提升公共数据供给能力，建立高效的开放服务机制，并不断提升公共数据质量。而对于数据应用，一方面全面推动大数据创新应用，鼓励政企合作以推动公共数据与社会数据的融合与开发；另一方面探索公共数据的授权运营机制及交易制度。山东数据交易公司形成“数据交易、标准制定、产业孵化、社会服务”四位一体的运营模式与数据流通体系，以推动数据要素的市场化配置。

（七）江苏省

为深化公共数据的开发利用，江苏启动数据资源开发利用工程，具体包括：促进高质量公共数据资源有序开放；推进教育、医疗、交通运输、金融等重点领域公共数据资源的应用试点示范及授权运营；构建政企数据融合开发应用机制，支持政府采取购买服务模式开发利用公共数据；鼓励公众挖掘数据创新应用场景，从而不断激活公共数据潜在价值。除此之外，江苏还探索数据交易机构试点以促进数据流通与市场化配置，交易所主要业务包括数据确权、交换、价值评估、纠纷解决等。

（八）重庆市

重庆通过数据的开放、流通及监管促进公共数据的开发利用。一是规范与创新公共数据的开放机制，开展公共数据授权运营试点，安全有序推进公共数据开发利用。二是探索公共数据资源的交易流通，建设“一平台两中心”的数据运营载体，形成“2+4+N+N”的数据治理结构，组建西部数据交易中心，中心以政府数据运营、交易中介服务、数据确权、数据价值评估等为主要业务，以进一步推动数据要素的市场化配置。三是建立监管机制，进行数据开发利用的监管及数据要素流通交易的监管，以保障各方参与主体合法权益。

三、公共数据开发利用模式总结

各地在探索公共数据开发利用过程中，也形成了多元化的模式。其中主流模式可以大致总结为政府自行开发、政府购买服务、公共数据开放、公共数据授权运营、公共数据交易五种。

（一）政府自行开发模式

政府自行开发模式是指政府通过自身力量对公共数据进行整合、加工，形成数据产品和服务，无偿或以按成本收费的方式提供给公众使用。我国尚处于公共数据开发利用的起步阶段，在相关法律规范未完善及开发利用机制不成熟的情况下，国家机关无疑是“最大的数据处理者”。政府通过开发利用公共数据，为公众提供便民的数据产品或服务，从而使公众受益，有利于弥合数据鸿沟，实现公共数据的公益价值。如互联网交通安全综合服务管理平台是由公安部交通管理科研所研发的交通信息查询平台，该平台通过整合、加工交通违章数据、道路安全信息，为公众提供交通违法查询、缴纳罚款、交通知识教育学习等业务。

（二）政府购买服务模式

政府购买服务模式是政企合作开发公共数据的一种类型，政府购买企业服务，企业根据政府的要求进行数据开发活动，所形成的数据产品和服务提供给社会使用。与政府自行开发模式相比，政府购买服务模式中政府通过公私合作的方式，引入社会力量进行公共数据开发利用。当前，我国数据开放面临数据安全隐患、数据利用效率低的难题。而企业具有丰富的数据开发经验及成熟的开发技术，政企合作有利于提高开发效率，实现公共数据的创新应用与增值。购买服务模式在实践中较为常见，如广东涉企服务平台“粤商通”、青岛市金融智能风险监管平台“鹰眼360”等项目，多为企业根据政府要求对公共信用数据、金融数据等公共数据进行开发，形成便民服务平台，为公众提供信息查询、投融资、风险预测与提示等业务。

（三）公共数据开放模式

公共数据开放模式是指政府直接向社会提供原始数据，由社会主体自行对开放后的数据进行开发利用，以挖掘数据价值、释放数据红利。公共数据开放是数字时代下重要的发展战略，是推进数字经济发展的基础性制度。公共数据开放是政府的义务，也是一种公共服务行为，目的在于促进数据的社会利用，实现数据价值的最大化。此种模式下，政府扮演着数据开放者的角色，而数据产生的增值性收益，则由社会开发者享有，从而调动公众开发数据的积极性。如企查查、墨迹天气等平台就是企业通过查取有关机关公开的企业数据、气象数据等公共数据，加工形成数据产品，再由企业负责运营与维护，并以免费或有偿的形式向社会提供有关服务。

（四）公共数据授权运营模式

公共数据授权运营模式是指以公共数据开发利用为目的，有权机关授权特定运营主体对公共数据进行加工，从而形成数据产品与服务提供给市场和社会。授权运营是公共数据开发利用的新途径，是公共数据有序进入市场流动、赋能数字经济升级的重要方式。2021年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中提到“开展政府数据授权运营试点，鼓励第三方深化对公共数据的挖掘利用”，随后上海、浙江、贵州等地开始探索公共数据的授权运营机制。

公共数据可分为无条件、有条件与不予开放三种类型，除了涉及隐私、个人信息、商业秘密与国家安全等法律规定不予开放的数据外，其他公共数据均可以被纳入授权运营的范畴。当前，公共数据授权运营主要形成“一局一中心一企业”的运行模式，即在大数据局或者政务数据管理局的监管下，由大数据中心承担运营职责，企业负责加工开发数据。

在应用模式上，公共数据授权运营现阶段一般围绕特定行业、特定区域或特定应用场景展开。重点行业包括金融、交通、医疗等，如北京市授权北京金融大数据公司建设金融公共数据专区，汇聚金融机构开展信贷业务所“急需、特需”的工商、司法、税务、社保、公积金、不动产等多维数据，满足金融机构贷前、贷中、贷后的征信服务需求；区域代表则是大湾区数据中心，围绕推进区域数据融合，实现区域一体化的跨区域应用展开；代表性场景则包括疫情防控、口岸贸易等，比如广东省顺德区政数局授权企业凭“公共数据资产登记证书”开展运营服务，首批开发乡村振兴、产业发展、高科技、工程、安全生产、气象等场景的数据产品。

（五）公共数据交易模式

公共数据交易模式是指通过公共数据产品和服务交易的形式，实现公共数据的供给，进而完成相关的开发利用。2022年12月印发的《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》中提到，建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，完善数据全流程合规和监管规则体系，统筹构建规范高效的数据交易场所。数据要素的市场化配置是深度挖掘数据价值、促进数据流通的重要举措。

相比其他公共数据开发利用模式，公共数据交易模式较好地引入了市场机制，有助于强化公共数据的供给激励，提高公共数据开发利用的效率。不过这一方式也可能给数据开发利用的公益属性带来隐忧（见表4），这一部分将在后文进一步探讨。

表4 公共数据开发利用模式的比较（略）

四、公共数据开发利用制度的内在矛盾与制度展望

当前我国公共数据开发利用的实践探索取得一定成效，但许多难点问题也浮出水面，包括开发利用的积极性不足、安全风险与安全顾虑并存、潜在垄断的担忧等。这一系列难点可以被总结为两组核心内在矛盾，而制度完善的出路也暗含在这些矛盾的平衡之中。

（一）安全与利用

《数据安全法》《个人信息保护法》第1条均将安全与利用并列为重要的立法目的。但在实践中，这两组目标之间经常存在内在矛盾：绝对化的安全难以利用，而广泛的自由利用则带来安全风险。这组矛盾也在公共数据开放领域中形成了“政府开放的数据都没有用，社会需要的数据政府都不敢开放”的悖论。在数据安全越发受到重视的当下，如何协调安全与利用的关系，成为公共数据开发利用的关键议题。

为解决这一组矛盾，有三个思路值得考虑。其一，从风险治理的范式对公共数据安全问题进行处理，换言之，摒弃简单化的一刀切思路，而是对公共数据按照数据安全风险程度和重要程度进行分级分类管理。其二，优化制度选择，对于存在较大安全风险的数据，可以选择公共数据授权运营等模式。在这些模式下最终用户使用的是数据产品和数据服务，不直接接触全样本原始数据，在促进利用的同时，便于安全监管。其三，可以通过多方安全计算等技术方式，实现数据安全与利用的平衡。

（二）公益性与经营性

一方面，公共数据具有强烈的公共性与公益性，公共数据来自社会，同时也将给社会整体带来巨大的正外部性；另一方面，公共数据又是一种重要的资源，存在增值空间，蕴含丰富的经济价值。这就产生了公益性与经营性之间的潜在矛盾。

这一组矛盾在公共数据普惠性开放与经营性授权运营之间尤为凸显。普惠性的公共数据开放有利于公共数据公益性的最大限度发挥，但是因此缺少了经济激励，使得公共数据供给不足；反过来，经营性的授权运营可以为政府带来一定收益，促使政府更积极地供给数据，行政机关为了经济利益，可能减少公益性与普遍性的开放，转而强化行政垄断。许多学者也为此表达了对于公益性与经营性之间冲突的担忧。

为缓解这一矛盾，第一，要加强公共数据开发利用制度的类型化构建，对每一不同类型的开发利用制度的适用情境进行限定。对于可以市场化、经营化的通过授权运营等方式予以经营性开发；而对于无条件开放类数据、涉及公众基本公共服务需求的数据，则应该限定为通过数据开放等公益性程度更高的方式予以开发利用。第二，要加强底线规则的构建，确保在所有模式中，对基础的公益性底线予以保障。第三，细化不同利用模式的有关规定，对公共数据开发利用过程中的产权关系、定价机制及保障竞争等问题进行回应，从而实现公共数据所承载的公共利益与增值性利用之间的有效协调。