摘要：在数字时代，如何推动数据要素的开发利用成为数字化转型的关键命题。公共数据作为数据要素的重要类型之一，已成为数据要素开发利用的焦点。近年来，我国首先提出公共数据授权运营的理念，试图通过公共数据授权运营来推进公共数据的价值释放。各地政府多样化的实践探索，为探究公共数据授权运营的构成要素和模式差异提供了现实基础。基于数字治理生态理论，从“对内数据归集”和“对外数据授权”两个维度考察公共数据授权运营的多主体合作机制，并结合各地政府的实践案例对公共数据授权运营的四种模式，即分散直接授权、分散间接授权、统一直接授权和统一间接授权进行了阐释和分析，研究认为：随着公共数据授权运营的实践发展，学界应加快理论构建以厘清公共数据资源要素化、市场化的过程与机制，切实推进公共数据的价值释放。
随着数字化浪潮席卷全球，作为数字化转型核心要素的数据受到了国际社会的普遍关注。得益于数字技术的迭代优化和普及推广，数据在海量累积的同时，其价值也逐步为社会各界所认可。如何更有效地挖掘和释放数据价值，从而驱动社会经济全面发展成为数字时代的核心命题。目前，各类数据要素的产权归属尚未明确，但数据开发利用迫在眉睫。为此，自2021年起我国便提出开展政府数据授权运营探索，并在2022年12月发布的《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》（以下简称“数据二十条”）中明确提出“推进实施公共数据确权授权机制”，试图通过公共数据的开发利用来带动其他主体所持有数据的开发利用。在中央层面提出原则性规定的基础上，各地政府积极开展公共数据授权运营的地方创新。
在具体的实践过程中，公共数据授权运营正面临缺乏理论指引的困境，理论构建滞后于创新实践，重大问题尚未得到有效解答，如公共数据授权运营的法理基础尚不明确，授权模式尚不清晰。为此，本文聚焦我国公共数据授权运营的实践创新，试图从主体互动的视角提出授权运营模式的类型学。首先，辨析公共数据授权运营的内涵、特征及其与公共数据开放的异同点。其次，简要回顾国内外对公共数据的开发利用情况，即从数据开放到授权运营的转变过程。再次，借鉴数字治理生态的理论体系，从互动视角提出“对内数据归集”和“对外数据授权”两个维度，并以此构建公共数据授权运营模式的类型学，包括分散直接授权、分散间接授权、统一直接授权和统一间接授权。在归纳梳理相关政策文件和各地实践探索的基础上，对上述类型进行阐释和案例分析，以此呈现公共数据授权运营的可行路径。最后，针对公共数据授权运营的研究议题进行讨论。
一、公共数据授权运营的内涵与特征
目前，学界对公共数据及相关概念的内涵和范围尚有争论。较为常见的观点是将公共数据界定为由国家机关和依法授权的具有管理公共事务职能或提供公共服务的组织（以下简称“公服组织”），在履行职责或提供公共服务过程中收集、产生的各类数据。我国各地数据相关条例中也采用类似定义，如上海市、浙江省等地发布的数据条例。根据这一定义方式，公共数据的持有主体除了政府，还包括各类履行公共管理和服务职能的企事业组织、非营利性组织等。
因此，公共数据的范围要大于政府数据或政务数据的范围。与公共数据相关的另一个概念是开放数据，是指任何人都可以访问、使用和分享的公共数据。可见，开放数据的概念是在访问和使用条件上对公共数据范围进行了限缩，其中，由于政府是开放数据的主要来源，因此相关研究也多集中于政府数据开放这一主题。目前，虽然公共数据在定义上尚未达成一致，但其潜在价值日益得到学界和实务界的认可和重视，被视为我国数据要素体系中规模最大且覆盖最广的数据类型。
随着数据要素市场化配置改革的推进，公共数据授权运营成为公共数据市场化开发与利用的前沿议题。关于公共数据授权运营的定义，较早作出相关规定的《上海市数据条例》和《浙江省公共数据条例》将其界定为：被授权运营主体依托公共数据平台实施数据开发利用，并提供数据产品和服务的公共数据开发利用机制。
由于公共数据具有“数据要素”“生产要素”“公共资源”等多重属性，其授权运营不能突破数据安全、市场公平、公共利益等维度的底线要求。譬如，国家发展改革委规划司指出，公共数据授权运营需要“在保障国家秘密、国家安全、社会公共利益、商业秘密、个人隐私和数据安全的前提下”，对“与民生紧密相关、社会需求迫切、商业增值潜力显著的数据”进行开发利用。
综合已有研究和我国各地实践，本文将公共数据授权运营定义为：公共数据管理部门或相关主体有偿授权具有数据治理运营能力的机构，在安全可控的环境下对数据进行加工处理、价值挖掘、服务交易等活动，为个体、法人组织等社会主体提供数据产品和服务。
作为公共数据市场化配置的方式之一，公共数据授权运营具有以下四个方面的特点：
一是授权方的公益性。作为公共数据的生成和管理主体，无论是行政机关，还是公共服务企业（如供水、供电企业），其机构设立和运营的最终目的都在于为民众提供公共服务，因此其机构性质具有明显的公益性。
二是被授权方具有使用权和经营权，即可对数据进行加工使用和产品经营。当前，各类数据要素仍存在产权归属的争论，为了避免公共数据产权归属不清而长期阻碍其开发利用，公共数据授权运营将数据的所有权、持有权、使用权和经营权分离，通过授予被授权方公共数据的加工使用权和产品经营权，力求释放公共数据价值。
三是被授权数据的公共性。这一特点与数据采集的主体、过程和客体密切相关。由于公共数据是政府和公服组织在履行公共管理和提供公共服务过程中收集、生成的数据，因此从公共数据的内容来看，其公共性具有直接和间接两个维度。直接公共性是指履职机构采集的与民众直接相关的数据，包含民众个体的信息，如医疗保险事项中涉及的个人身份、缴费金额、保险收益等数据；间接公共性是指政府和公服组织在履职过程中产生的机构运行和业务办理数据，与民众个体不直接相关，但与履职事项紧密关联，如医疗保险的政策文件、统计报表和收支情况等。
四是寻求数据价值释放的长效机制。公共数据授权运营的核心目的在于通过加工使用释放数据价值，为民众和企业提供高价值信息，满足民众需求，助力企业运营，从而推动社会经济全面发展，这是其公共价值的又一体现，但在现实中，数据的开发利用需要基础设施、软件系统、算法资源和技术人员等资源的长期投入，其经营成本导致公共数据授权运营不能像数据开放那样完全免费，需要向数据使用方收取费用。如何在公共性和经营性之间寻求平衡，包括在数据收费、收益分配等具体问题上寻求解决方案是公共数据授权运营需要解决的重点问题。
在《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》（以下简称“十四五”规划）首次明确提出“授权运营”概念之前，公共数据开放一直是我国各省市主要探索的数据开发利用方式。因此，为更好地理解公共数据授权运营的内涵和特征，有必要将其与公共数据开放相比较，以明晰二者的异同点。
一方面，二者相同之处在于都在寻求公共数据的价值释放，实现数据的公共价值属性。无论是授权运营模式中授权第三方机构运营公共数据，还是直接开放公共数据给全社会使用，其目的都在于希望公共数据能够为政府和公服组织之外的主体所获取和使用，以挖掘出数据的经济、社会和治理价值。虽然授权运营方式将会向数据使用方收取费用，但收费的目的在于支付授权运营的成本开支、激励运营机构提升数据治理能力，而不在于获取高额利润。
另一方面，二者不同之处体现在三个方面，即数据内容、数据开发和数据安全。一是数据内容，公共数据开放主要是向社会公布不涉及国家安全、个人隐私的原始数据，而授权运营则侧重提供基于原始数据计算而得到的数据产品和服务。二是数据开发，公共数据开放主要依赖个体和企业等社会主体自行加工和使用数据，数据使用虽然更为便捷和直接，但数据的价值释放高度依赖于个体和企业的研发能力，因此会出现数据价值无法充分释放的情况；相反，公共数据授权运营将数据的开发利用授权给具有专业化数据分析能力的机构，能有效地挖掘出数据作为生产要素的高价值。
三是数据安全，公共数据开放在数据安全方面存在潜在风险，不仅会因此限制其数据开放体量，还会因为无法掌握开放后数据的使用和传播情况，而产生隐患；相反，授权运营由于其不对外传播原始数据，而是对外提供数据产品和服务，并且在运营过程中明确知晓数据使用主体，从而使该方式能更进一步地追踪数据使用情况，提升数据使用的安全可控水平。
二、公共数据开发利用：从数据开放到授权运营
公共数据价值释放和开发利用的形式，早期多以数据开放为主，至今仍是国外（尤其是发达国家）的主流方式。2009年，美国奥巴马政府颁布《开放政府指令》（Open Government Directive），通过数据开放平台Data.gov提供政府数据，允许民众、企业、社会组织等社会主体下载和使用平台公布的数据，用于学术研究、数据开发、企业经营等。自此，国外纷纷开展政府数据开放工作，提升政府数据的利用价值。譬如，2011年，巴西、印度尼西亚、墨西哥、挪威、菲律宾、南非、英国、美国等八国联合签署《开放数据声明》，成立开放政府合作伙伴（Open Government Partnership）；2013年，八国集团首脑又签署《开放数据宪章》，承诺在2013年年底前制订开放数据行动方案，进一步向民众公开政府数据。
虽然公共数据开放符合数据公共性的价值理念，但其运维不可避免地需要资金、技术和人力等资源，这对数据开放的可持续性提出了挑战。2017年，《Nature》的一篇社论指出，搭建数据共享平台、推动数据开放是相当昂贵的，政府缺乏搭建此类平台的资金，也不愿意承担这种责任。因此，完全依赖政府提供免费的数据开放可能会阻碍数据开放进程，甚至可能会因为缺乏激励而导致数据供给不足。在此背景下，公共数据的有偿使用应运而生，包括数据收费、数据信托、数据中介等市场化配置方式。
一是出于数据开放平台运维的目的，在特定的数据资源领域内，政府向数据使用方征收费用，用以抵消数据采集、整理和加工的成本，如欧盟、英国等地向数据开发用户收取信息使用费、数据加工费等。
二是探索以数据信托、数据中介为代表的市场化运营模式，试图构建可信流通环境，促进不同社会主体间数据互信交换。数据信托的提出旨在解决数据主体（如个人）和数据持有者（如企业、政府）之间不平衡的权利义务关系。目前，虽然数据信托还存在多种界定方式，但不同定义都强调由独立第三方作为数据受托人，承担相应法律权利和责任，负责数据的管理、共享和使用，确保数据开发利用有利于特定人群和组织。数据中介则是指由中介机构与数据主体、数据持有者、数据使用方进行沟通，推动数据的收集、汇聚、交易和使用，建立互信的数据开发利用机制。上述方式目前已在美国、英国、德国、新加坡等国家有所实践，或至少在制度上有所探索。
与上述国家相似的是，我国早期同样高度重视公共数据开放工作；有所不同的是，我国近年来逐步转向以授权运营为代表的数据市场化配置方式，成为全球率先探索公共数据授权运营的国家之一。各省市的积极实践和持续积累，也使得公共数据授权运营成为颇具中国特色的数据市场化配置方式。
顺应全球浪潮，我国公共数据开放发展迅速，在实践中取得了一定成效。2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，这份具有里程碑意义的纲领性文件提出了要加快政府数据开放共享，推动资源整合。
2016年3月发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》首次在中央层面提出加快我国政府数据开放共享的战略，全面推进与深化政府数据的采集整合与共享共用。
2018年1月，中央网信办等部委联合印发《公共信息资源开放试点工作方案》，在五个省份联合开展试点工作，旨在促进信息惠民、推动规模化创新和释放数据红利。此后，各省市响应中央号召，加快推进数据开放的立法工作，为公共数据开放奠定了制度和法律基础，公共数据开放实践取得显著进展。
根据第三方评估报告，截至2023年8月，我国已有226个省级和城市的地方政府上线了数据开放平台。与此同时，公共数据开放实践也面临若干挑战，如开放数据体量小、数据质量偏低、数据价值密度低、开发利用成本高和社会数据需求无法满足等。
为加快培育数据要素市场、激活公共数据要素价值，2021年以来，我国在中央层面颁布了若干政策文件，对公共数据授权运营提出了战略指引和发展要求。
2021年3月发布的“十四五”规划首次提出“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”；2022年12月发布的“数据二十条”进一步提出：“推进实施公共数据确权授权机制”“鼓励公共数据在保护个人隐私和确保公共安全的前提下，按照‘原始数据不出域、数据可用不可见’的要求，以模型、核验等产品和服务等形式向社会提供，对不承载个人信息和不影响公共安全的公共数据，推动按用途加大供给使用范围。”从整体来看，中央层面的政策文件对公共数据的授权运营持积极态度，鼓励在数据安全、隐私保护的条件下挖掘数据价值，推动公共数据促进社会经济发展。
在国家支持和鼓励公共数据授权运营的宏观背景下，我国各地近年来积极开展探索实践。实际上，地方层面的公共数据授权运营相关实践要早于中央层面的政策与立法。有学者指出，十余年前，我国东部发达地区的若干政府职能部门就已开始探索将公共数据授权给特定企业进行市场化运营，并获得了较明显的经济收益，如2017年以来，北京市、贵阳市、成都市等省市级政府陆续授权特定国有企业开展公共数据统一化运营。
目前，上海市、浙江省、四川省、重庆市、厦门市等多个省市级政府将公共数据的授权运营纳入地方数据综合行政立法范畴，《上海市数据条例》《浙江省公共数据条例》《四川省数据条例》《重庆市数据条例》《厦门经济特区数据条例》等地方条例相继出台，都不同程度地提及要建立公共数据授权运营机制；北京市、浙江省、成都市、青岛市等省市级政府出台了公共数据授权运营的专门性政策文件，如《北京市公共数据专区授权运营管理办法（试行）》《浙江省公共数据授权运营管理办法（试行）》《成都市公共数据运营服务管理办法》《青岛市公共数据运营试点突破攻坚方案》等。
从整体来看，各地公共数据授权运营的实践程度存在明显差异，如北京市、浙江省、广东省、成都市等地已出台专门性、可落地的公共数据授权运营管理办法或实施方案，并已开展相关具体工作，而其余大部分地区还主要停留在建立原则性制度规范的阶段，尚未开展授权运营的具体工作。
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三、授权运营模式分析框架：基于数字治理生态的理论视角
作为数据市场化配置的新兴方式，学界对公共数据授权运营的研究尚处于初级阶段。从内容来看，现有研究主要围绕以下六个方面展开，即理论内涵、法理基础、权利划分、模式分析、收益分配和制度设计。现有研究与本文关系最为密切的是有关授权运营模式的研究，相关研究主要围绕以下三个视角展开：
一是法理视角，即从公共数据的公益属性和法律地位区分授权运营的模式，提出政府采购模式和特许经营模式，并指出目前我国正在探索的授权运营是基于行政许可的特许经营模式；
二是技术视角，即围绕授权运营实现所需的技术基础，探究如何从传统API技术转变到利用联邦学习技术实现公共数据的跨主体、跨区域、跨场景融合开发利用；
三是主体视角，即聚焦政府、企业、个人、社会组织等主体在授权运营全链条中的角色和功能，并依托现有各地实践经验和成果，提炼出若干模式，如国有资本运营公司模式、特许经营模式等。
基于现有授权运营模式研究的三个研究视角及其成果，本文借鉴数字治理生态的理论体系，提出基于互动视角的授权运营模式分析框架。
作为数字时代全新的理论范式，数字治理生态理论强调治理主体的多元化，提出多元主体共同参与治理并承担不同责任。在我国的语境下，数字治理生态的关键治理主体包括党委、政府、专业机构、科技社群、媒体和民众，并通过政治统领、条块协同、政企合作、政社协同等机制构建出多主体协同治理的良性互动格局。
从公共数据授权运营的全周期链条来看，数据在生成、汇聚、存储、授权、加工、使用、交易和安全等环节中涉及政府部门、公服组织、企业、个人、社会组织等多个主体。
因此，当借鉴数字治理生态的理论框架来理解公共数据授权运营模式时，研究者不仅应关注数据属性和技术基础，还应重视参与主体的定位和功能，尤其应厘清多元主体的行为模式和互动机制。
在这个意义上，互动视角是对法理视角和技术视角的补充，是对主体视角的超越和完善。如果说法理视角和技术视角是探究公共数据授权运营的法治逻辑和技术逻辑，那么本文提出的互动视角则是厘清公共数据授权运营的治理逻辑。
通过对我国各地制度设计和具体实践的观察和梳理可知，公共数据授权运营全链条会涉及数据生成方、管理方、监督方、授权方、被授权方、运营方和使用方等角色。基于上述角色在授权运营周期中的位置关系及其在数字治理生态中的主体性质，本文提出基于“对内数据归集”和“对外数据授权”两大维度的公共数据授权运营模式类型学。
第一，对内数据归集维度是指政府和公服组织管理公共数据的方式。在公共数据授权运营实践中，首先要确定数据的内部流转方式，包括由政府部门和公服组织独立管理的分散式和由政府数据主管部门（如政务服务数据管理局、大数据中心等）集中管理的统一式。实际上，分散式和统一式反映的是公共数据内部管理的核心关系，即单一性和集成性的关系。当数据是分散在生成数据的职能部门和公服组织中时，其优势在于数据的单一性，数据持有方对数据高度熟悉，且能实时更新数据；而当数据是统一集成式地归集于数据主管部门时，其优势在于能对涉及多领域的多源异构数据进行关联分析，从而实现对特定目标更为系统全面的理解，如研究城市内涝风险需要对降雨量、建筑物、下水管道等多类数据进行分析。
第二，对外数据授权维度是指政府和公服组织对外授权开展公共数据开发利用时所采用的方式，包括直接和间接两种方式。直接式是指由政府和公服组织直接授予个体、企业等社会主体开发利用公共数据；而间接式是指政府和公服组织授权第三方主体对公共数据进行开发利用，并允许后者将数据产品和数据服务售卖给其他社会主体。直接式和间接式反映的是公共数据开发利用的另一核心关系，即专业性和安全性的关系。数据价值的挖掘和释放日益依赖设备、技术、知识和人力等资源，这使数据开发利用的专业性日益提升。以政府部门和公服组织为代表的数据持有方通常不具备上述专业能力，因此需要委托第三方主体开发利用公共数据，但在委托外部机构开展数据研发工作时，安全性日益凸显，涉及个人隐私、数据资产、社会风险等多个维度。因此，如何兼顾专业性和安全性成为公共数据对外授权时应重点考虑的议题。
四、公共数据授权运营模式的类型学分析
结合“对内数据归集”和“对外数据授权”两个维度，本文提出公共数据授权运营的四类模式（见表1）。
第一，分散直接授权型。该授权运营模式对内没有汇聚公共数据，仍由最初生成数据的持有方负责管理和授权，对外则直接授权给个体、企业、社会组织等社会主体进行开发利用，如图1所示。从整体来看，该授权运营模式的主要特征是数据仍由业务主管部门和组织持有，被授权运营的数据仍聚焦于单一业务，其优势在于数据便于管理，权责关系明确，但不足体现在无法实现跨业务、跨场景的数据汇聚和开发利用，且数据安全存在潜在风险。这一模式与相关学者提出的政府采购模式具有高度相似性，后者是指政府部门出于自身职能和业务考量，通过采购服务、业务外包等方式开展与外部企业的合作（即公私合作），通过发挥企业在技术、人才等资源方面的优势，对与其履职相关的业务数据进行深度挖掘和价值释放。
有研究发现，该模式早在十几年前就已出现，政府部门和公服组织将公共数据授权给特定企业进行分析、研发和交易。相关实践大多发生在气象、航空、医疗、保险和金融等垂直行业。譬如，中国航信集团作为国有控股上市企业，授权航旅纵横获得民航数据，后者基于对机场、航班和销售等各类数据的分析，研发出数据产品和服务，并通过市场经营获得收益。再如，山东省国家健康医疗大数据中心作为政府机构，授权北方健康医疗大数据公司对医疗数据进行加工和运营，围绕卫生健康、智慧医疗、医药研发和医学教育等领域开展创新服务。
第二，分散间接授权型。该模式在内部数据归集方式上与第一类相似，都是由数据最初生成所在的政府部门负责归集，尚未实现数据汇聚和统一管理；有所不同的是，该模式在对外授权数据开发利用时采用的是间接方式，即通常授权给国有控股企业加以开发利用和市场化运营，如图2所示。分散间接授权型的优势在于提升了对外授权过程中数据的安全性，但其对数据的整体性和综合性运用仍受制于分散式的数据内部管理方式。此类典型案例，如北京市以数据专区的方式将金融公共数据授权给特定企业进行开发利用。2020年4月，《关于推进北京市金融公共数据专区建设的意见》发布，第七条规定由北京市经济和信息化部门授权具有公益性、公信力、技术能力和金融资源优势的市属国有企业作为运营单位，开展金融公共数据运营；同年9月，北京市经济和信息化局授权北京金融控股集团下属全资子公司北京金融大数据有限公司运营金融公共数据专区，为社会主体提供信用信息查询、准入分析、风险洞察、竞争力分析和企业守信分析等公共数据产品与服务。为进一步推进公共数据的开发利用和市场化配置，2023年12月，北京市发布《北京市公共数据专区授权运营管理办法（试行）》，提出将公共数据分为领域类、区域类和综合基础类，其中，北京市大数据主管部门指导和监督综合基础类专区建设和运营，相关行业主管部门和区政府则负责领域类和区域类专区建设和运营。由此可见，北京市在公共数据授权运营方面，虽然对外已采用间接授权方式，但在对内数据归集上仍采用分散方式，由不同主体独立进行数据归集和管理。
第三，统一直接授权型。该模式在内部数据管理上力图实现多源数据的归集，交由数据主管部门统一管理，并采用直接授权的方式将公共数据授权给社会主体进行开发利用，如图3所示。与前两类模式相比，统一直接授权模式将由政府部门和公服组织持有的公共数据归集到公共数据主管部门，从而为多源数据的关联分析创造了可能，但基于笔者的观察和目前掌握的资料，至今尚未在我国各地实践中找到此类模式的具体案例。虽然本文并未探究各类模式出现的影响因素，但该模式的案例缺失可能主要与公共数据主管部门缺乏与授权运营直接相关的财政、技术和人才等资源有关。
第四，统一间接授权型。该模式与第三种类型相似，先是实现了公共数据跨部门的归集，交由数据主管部门统筹管理，但在对外数据授权运营上采用间接方式，即授权给被授权方进行数据开发和运营，由其与企业等市场主体对接，为后者提供数据产品和服务，如图4所示。与前三类模式相比，统一间接授权型可谓最为复杂的授权运营模式，既要实现数据分布从单一性到集成性的转变，又要兼顾数据开发利用的专业性和安全性。目前，根据被授权方的数量和属性，统一间接授权模式还可以分为两个亚类：亚类1存在多个被授权方，且组织属性不受限制；亚类2被授权方只有一个，且要求是国有控股企业。
亚类1的代表案例，如浙江省的实践。2023年8月发布的《浙江省公共数据授权运营管理办法（试行）》呈现了此类公共数据授权运营模式的组织体系，包括公共数据授权运营工作协调机制、公共数据主管部门、被授权方等。
具体来看，一是公共数据授权运营工作协调机制可由县区级及以上人民政府成立，由公共数据、网信、发改、经信、公安、国家安全、司法行政、财政、市场监管等多部门组成，主要负责建立健全公共数据授权运营统筹管理、制度规范、工作机制、给予授权、终止或撤销授权、试点单位等重大事项。
二是公共数据主管部门，主要负责公共数据授权运营协调机制确定的工作任务，组织公共数据授权运营的公告发布、资格审查、申请评审、协议签署、运营监督和综合评价等工作。省、设区的市公共数据主管部门牵头本级公共数据平台，也称一体化智能化公共数据平台，作为公共数据授权运营的特定安全域。
三是被授权方，包括法人或非法人组织，其向公共数据主管部门提出申请，通过后签订授权运营协议。被授权方在开展公共数据运营过程中，应在授权运营域内（即一体化智能化公共数据平台）对被授权数据进行加工处理，形成的数据产品和服务还要接受公共数据主管部门的审核，并坚持依法合规、普惠公平、收益合理的原则确定价格。
亚类2的代表案例，如成都市的实践。成都市作为我国公共数据授权运营的先锋城市，于2020年10月发布了我国首份公共数据授权运营的专门性文件，即《成都市公共数据运营服务管理办法》。实际上，成都市的探索实践早在2018年10月便已开始，彼时成都市大数据股份有限公司获得市政府授权，对政务数据开展集中运营。2021年1月，该公司更名为成都市大数据集团股份有限公司（以下简称“成都市大数据集团”）。在运营公共数据过程中，成都市构建了完整的管理体系，涉及市政府、市网络理政办等职能部门以及成都市大数据集团、数据使用方等。在公共数据的内部汇聚层面，成都市政府指定市网络理政办统筹、指导、协调和监督公共数据的归集和授权工作，将分散在各职能部门、公服组织的数据汇聚到成都市政务信息资源共享平台。对于公共数据向外的流动，成都市采用间接的方式。首先，由市政府授权给成都市大数据集团进行公共数据的开发利用，在运作过程中，由市政府各部门进行授权确认、市网络理政办进行监督、市政务信息资源共享平台提供数据；其次，成都市大数据集团对公共数据进行研发，在形成数据产品和服务后，再对外交易给个体、企业、社会组织等数据使用方。
五、总结与讨论
作为数据要素市场化配置的新兴方式，公共数据授权运营的相关实践目前仍处于初级阶段。在中央层面，我国自2021年便鼓励和支持各地开展公共数据授权运营，但相关政策文件内容大多是原则性规定，尚未明确授权运营的模式和机制。在地方层面，各地正逐步开展探索实践，目前已有23个省级政府颁布公共数据授权运营的专门性或至少有所涉及的政策文件，推动公共数据的开发利用。本文基于数字治理生态理论，从互动视角提出“对内数据归集”和“对外数据授权”两大维度，并以此构建四种授权运营模式，即分散直接授权型、分散间接授权型、统一直接授权型和统一间接授权型。随着公共数据的经济、社会和治理价值被普遍认可，如何更好地运用公共数据赋能政府治理、推动经济增长和促进社会发展成为各地需要重点思考的问题。在此背景下，公共数据授权运营有如下四个问题值得深入研究。
一是公共数据授权运营模式的地区差异。目前，我国已有23个省级政府制定了公共数据授权运营的政策文件，但内容详细程度存在较大差异。例如，有些地方的政策仅作原则性规定，鼓励相关探索，如重庆市、广西壮族自治区等；有的地方则已经出台了详细的实施方案，明确公共数据授权运营的主体结构、运作机制、权责设置等要素，如浙江省。未来，如何推动其余省市级政府从组织、制度、机制等维度开展公共数据授权运营实践是亟待研究的问题之一，尤其是要探索出符合地方实际、切实可行的授权运营模式。
二是对内数据归集中的政府部门间关系。在数字时代，无论是公共数据还是社会数据都在爆炸性增长，但各类数据价值的释放不仅有赖于数据规模的扩大，还受数据种类的影响。数据价值的充分释放通常需要融合多源异构数据，进行关联分析。公共数据亦如此。因此，公共数据授权运营的第一步是要将分散在各业务部门的数据汇聚到数据主管部门。在此过程中，如何处理好各业务部门和数据主管部门的关系是决定数据汇聚效果的关键问题，其中涉及权责划分、协同联动和利益分配等基础性问题，值得深入研究。
三是对外数据授权的政企关系。在本质上，公共数据授权运营是通过将公共数据（或至少是数据产品和服务）从政府流通到社会来实现其价值。在此过程中，政府和企业的关系是核心问题之一，尤其是围绕数据开发过程中的专业性和安全性问题，政府和企业如何互动成为公共数据授权运营的重中之重。无论是政府直接授权给企业开发，还是政府先授权给国有控股企业，再由后者开发数据产品和服务售卖给其他企业，政府和企业之间的委托代理关系都将是公共数据授权运营的重要问题。
四是不同类型授权模式的运营效果。由于公共数据授权运营仍属于新兴事物，即便是已颁布相关政策文件的省市，也仍处于探索阶段，实践效果尚不明朗。本文虽然基于各省市制度文本和实践探索梳理出四种授权模式，但尚未获取足够的经验资料用于评估不同模式的实践效果，尤其是其对释放公共数据价值的影响。因此，今后可探索公共数据授权运营的效果评估，通过实证研究论证不同模式的优势与不足，从而更好地完善制度体系、提升运营效果。
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国脉集团是数据资产化先锋企业，主要提供培训、咨询和产品设计服务。为数据资源拥有者提供专业、规范、合规的全流程资产化服务，提升机构数据管理服务能力，实现数据资源价值最大化。运用最先进的培训理念方法和平台工具提供高绩效培训服务。研发“一头一体两翼”企业数据资产化咨询服务方法论，提升数据资产化战略设计、就绪度评估与咨询、入表和产品化全流程咨询服务。基于战略思维和实操需求研发“易”系列产品，并与数源方合作研发系列数据产品。 主要课程包括数据资产入表、数据经纪人、公共数据运营和政府CDO、数据精品等精品课程。 主要产品：数据易投、数据易贷、数据易保、数据易售。
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