中国大陆公共数据资源授权运营实践研究(上)

在全球数字化转型的浪潮中,数据作为新型生产要素的战略地位日益凸显。世界主要经济体纷纷将数据治理提升到国家战略层面,推动数据资源的深度开发和有效利用,以期抢占数字经济发展的先机。中国也积极响应这一趋势,自2019年将数据正式列为关键生产要素以来,陆续出台了《数据安全法》《个人信息保护法》等重要法律法规,旨在推动数据要素市场化配置与合规安全应用。
“十四五”规划首次提出了“开展政府数据授权运营试点”的明确任务,体现了国家层面对公共数据开发利用模式创新的高度重视。随之而来的各项政策措施,不仅明确了公共数据资源授权运营的原则、范围和操作流程,更试图通过政府授权、第三方机构运营的方式,激发市场主体参与公共数据治理的积极性,推动公共数据资源的市场化应用,释放数据要素潜力。
然而,在实践过程中公共数据授权运营仍面临以下亟待解决的问题和挑战。
- 数据供需衔接不畅,供给侧数据产品与需求侧实际应用存在明显错位,导致资源利用效率不高。
- 公共数据质量普遍不高,数据碎片化严重,颗粒度粗糙,难以满足市场主体精细化应用的需求。
- 授权运营法律边界模糊,相关法律法规的执行标准不够清晰,可能存在法律冲突或合规风险
- 数据资产化路径不清晰,缺乏统一的数据价值评估与产权界定机制,导致数据资产难以实现有效交易与价值释放。
- 数据安全风险与个人隐私保护问题突出,公共数据开放共享过程中安全防控机制尚未成熟,存在数据泄露、滥用等潜在风险。
因此,深入研究公共数据授权运营的政策法律体系、实践探索与创新路径,对于解决当前数据要素市场化配置过程中的现实问题,促进数据资源的高效开发利用,推动数字经济的高质量发展,具有重大的理论意义与现实价值。
本综述将系统梳理公共数据授权运营的现状与问题,分析法律合规挑战,探索数据资产化与多元治理模式,并提出优化路径与政策建议,以期为进一步推动公共数据资源授权运营提供理论支撑与实践指导。
一、公共数据资源授权运营的概念界定与理论基础
公共数据资源授权运营,指政府或公共部门将持有的、非涉密的公共数据资源,依法合规地授权给具备资质的第三方机构(企业或社会组织),由后者开展数据治理、加工与应用,形成具有市场价值的数据产品和服务,以实现数据资源市场化配置和价值释放。这一概念的核心在于,政府并未放弃数据资源的所有权和根本监管责任,而是通过授权赋能的方式,利用市场机制提升公共数据资源的供给效率和应用价值。
理论基础上,这一模式根植于数据要素市场经济学理论和数据治理现代化理论。一方面,数据被确认为新型生产要素后,基于经济学的配置理论,明确了数据需要在市场机制中实现高效流动和优化配置;另一方面,数据治理现代化理论强调公共部门、企业和社会多主体合作,通过共建、共享与共治实现数据资源的最大效能。这一理论支撑,为公共数据授权运营的政策制定与实践开展提供了清晰的逻辑路径和依据。
二、中央层面法律政策体系构成及发展历程
1、数据法律体系构建的顶层设计
近年来,中国逐步建立起了涵盖公共数据授权运营的系统性法律体系。2021年6月实施的《数据安全法》,首次从国家法律层面确立了数据要素的法律地位,明确了数据安全保障、跨境流动、分级分类管理的基本原则。2021年11月施行的《个人信息保护法》则对数据的个人隐私保护作出了严格的法律规定,为数据授权运营过程中的合规提供了明确的底线与红线。
上述法律共同构成了公共数据授权运营的基础法律框架,保障了公共数据在授权运营过程中安全、合法、有序的使用,为中央和地方政策文件提供了法律上的支撑。
2、公共数据授权运营政策规范的出台背景与主要内容
2021年,“十四五”规划首次明确提出开展政府数据授权运营试点。为落实这一重要任务,国家发展改革委、国家数据局等部门相继出台了一系列配套政策文件,明确规定了公共数据授权运营的实施规范与价格形成机制。
2025年1月发布的《公共数据资源授权运营实施规范(试行)》明确了授权运营的基本原则为“依法合规、公平公正、公益优先、合理收益、安全可控”,并细化了运营机构的准入标准、授权流程及风险防控要求。
例如
运营机构遴选:通过公开招标或竞争性谈判的方式选择运营机构,强调资质、技术能力、信用记录。
授权方式:根据数据敏感度和使用价值确定独家授权或非独家授权,防止数据垄断与滥用风险。
协议管理:签署详细的授权运营协议,明确数据使用范围、期限、责任划分、监督管理措施等内容。
安全与隐私保护:建立安全风险管理和个人隐私保护制度,确保数据治理运营全过程合规安全。
同时出台的《关于建立公共数据资源授权运营价格形成机制的通知》,则从经济学角度明确了公共数据服务产品的收费管理体系,提出最高准许收入和服务定价标准的科学核定方法,规定了政府指导价的核算机制,以保障公益性数据产品免费供应、市场性数据产品合理收费,推动市场活力与公益性的平衡。
三、地方政府公共数据授权运营实践的现状与典型模式分析
1、地方政府探索的模式及实践经验总结
自中央出台顶层政策以来,全国各地积极探索公共数据资源授权运营的地方模式,形成了丰富的实践经验。例如以福建省为代表形成了整体授权模式,浙江省等东部发达地区则采取了基于具体产业或场景等授权运营,江苏省则采取了“两级主体”模式。
2、地方政策实施面临的现实挑战
尽管地方实践成果显著,但也暴露出明显的问题与不足:
- 法律边界不清晰:地方政策制定者普遍反映,《数据安全法》《个人信息保护法》等法律在公共数据的定义、范围与授权使用界定上尚不够明确,各地政策差异较大。
- 授权机制不够精细:各地数据授权协议普遍存在对数据使用范围、退出条件、法律责任约定不够细致的问题,导致运营主体在实际运营中面临合规风险。
- 收益分配机制不完善:多数地方尚未建立清晰有效的数据产品收益分配机制,运营机构收益激励不足,市场主体创新积极性不高。
- 退出机制模糊:地方政策中缺乏数据授权期限届满、违约或滥用情形下数据使用权终止后的退出机制安排,易形成潜在的法律风险与数据滥用风险。
四、中央与地方政策体系的互动关系分析
总体来看,中央政策在法律框架、运营原则和价格机制方面提供了明确的指导规范,发挥了顶层设计作用。地方政府则基于区域特色与经济发展水平差异,具体探索符合本地实际的授权模式和细化机制,形成了中央顶层设计与地方实践探索之间的良性互动关系。
然而,在具体实施层面,由于中央政策的原则性较强,各地细化政策和规则存在较大差异,如何实现统一标准、跨区域数据资源协调、法律冲突消除等仍需进一步加强中央和地方政府之间的政策协调与统筹机制建设。
一、地方政府公共数据授权运营的探索背景
随着中央层面政策的陆续出台和数据资源授权运营模式的逐步清晰,全国各地积极响应中央号召,根据各自经济发展水平、数据治理能力和市场化程度的差异,探索出了多样化的地方性公共数据授权运营模式。这些地方模式的探索旨在推动公共数据资源的市场化配置,提高数据要素的经济价值和社会效益,实现公共数据资源的高效治理与可持续利用。
二、主要地方政府公共数据授权运营模式详细分析
1、整体授权模式
整体授权模式是地方政府将辖区内非涉密公共数据统一授权给单一或少数几个省级运营主体进行治理开发的模式。该模式代表为福建、山西。
以福建省为例,福建省成立了省级大数据运营主体——福建省大数据集团有限公司,负责省内公共数据资源的整体整合与统一运营管理。福建省通过整体授权,集中公共数据资源,有效提高了数据整合与治理效率,实现跨部门、跨地区数据的统一标准、统一平台管理,大幅降低数据共享与开发成本。同时,福建省未设独家授权条款,允许其他数据市场主体通过平台共享数据资源,这在一定程度上避免了数据垄断的风险。
山西省也采取类似模式,授权省级数据运营主体统一负责省内公共数据资源的开发与运营,取得了良好的经济效益和社会效应,尤其是在政务服务领域表现突出,推动了政务服务的智能化、便利化。
2、行业与场景化授权模式
该模式在东部发达地区,如浙江、北京最为典型。它根据具体产业或应用场景,将公共数据授权给具备技术优势和市场应用经验的头部企业或专门的数据开发主体。
例如浙江省温州市以医疗大数据为重点场景,将医疗数据运营授权给浙江云合数据科技有限责任公司,允许其以肩颈健康风险人群模型场景为具体应用场景依法开展公共数据授权运营活动。
北京市则通过建设公共数据专区授权,如将金融信用数据授权给人民银行征信中心及相关金融科技公司,开发面向小微企业信用评估、风险预警与精准贷款服务的数据应用产品,这种模式极大提高了公共数据应用场景的精准性和商业化程度。
3、两级主体授权模式
江苏省推行的“两级主体”模式尤为典型。该模式下,政府数据主管部门先将公共数据授权给具备安全监管能力的一级主体,一级主体再选择市场化的二级主体开展具体的产品研发和服务应用。
例如,以江苏省数据资源公司为一级主体,其负责公共数据的安全监管、平台建设与数据治理,确保数据的安全合规使用;二级主体则由市场机构承担,主要负责数据产品的开发、场景化应用以及创新服务,通过数据交易市场进行公开交易。这种两级授权模式有效地平衡了数据安全监管与市场主体创新活力,形成了高效的治理结构和清晰的职责划分。
4、政府与市场协作的分级授权模式
河南省采用的“政府主导+市场协作”模式更具代表性。省级数据主管部门通过公开遴选确定一级运营主体,负责公共数据的基础治理、分类与标准化处理,二级运营主体则根据市场需求,在特定场景下进行深度开发和应用,如面向农业生产、城市管理、应急救灾等场景开发专属的数据产品和服务。
这种模式通过政府引导、市场协作,既保证了数据资源的基本治理与安全,也为市场主体提供了充足的开发空间和明确的使用边界,推动了数据资源向产业应用快速转化。
三、地方公共数据授权运营模式的差异比较与原因分析
1、模式差异的表现
授权主体的差异:整体授权模式倾向于单一省级主体集中运营,而行业场景授权模式则更倾向于多元化主体参与。
数据治理与监管方式的差异:整体授权模式更强调数据的集中治理与统一监管,场景授权和两级授权模式则更注重市场主体的自主治理和政府的监管协调。
创新应用的差异:整体授权模式数据产品创新相对集中,行业场景授权模式和两级授权模式则产品创新更具灵活性和市场导向性。
2、差异形成原因分析
经济发展水平与市场成熟度:经济发达地区(浙江、江苏)更倾向于多元化授权,激发市场活力,经济欠发达地区(福建、山西)更倾向集中统一治理,发挥规模经济优势。
政府治理能力与风险偏好:治理能力强、风险容忍度高的地区更倾向于多层授权、场景授权等创新模式,而风险规避倾向强的地区则倾向整体授权模式。
数据资源禀赋与产业基础差异:地区产业基础和数据资源丰富程度决定了授权模式选择,如浙江在医疗领域数据资源丰富,因而能够选择场景化授权。
四、地方实践面临的挑战与问题
尽管地方实践成效明显,但各地也普遍面临如下挑战:
1、数据供需精准对接不足
数据供给与市场需求间存在明显信息不对称,数据供给方对需求缺乏精准把握,需求方缺乏对公共数据的深入了解,供需对接效率亟待提高。
2、数据治理标准化不足
数据治理标准化程度低,不同地区之间标准不统一,数据跨地区共享和应用存在较大难度,降低了数据整体利用效率。
3、数据安全监管难度加大
随着数据规模的扩大与应用场景的多元化,数据安全风险逐渐凸显,地方政府对数据安全的监管能力面临巨大挑战,数据泄露与滥用风险不断上升。
4、法律合规风险突出
现有法律法规在数据权属界定、授权使用边界、合规运营监管等方面不够明确,地方实践中存在大量法律合规风险点,制约了授权运营模式的深化发展。
五、小结
地方政府的公共数据授权运营模式呈现出多元化探索局面,各模式间具有明显差异与互补性,反映了各地经济发展、治理能力与数据资源禀赋的不同特点。未来应进一步加强模式创新经验交流与标准统一,探索建立跨区域数据协同治理机制,以有效推动公共数据资源的市场化配置与深度应用,全面释放数据要素价值。
