公共數據，是指由公共管理和服務機構在依法履行公共管理職責或提供公共服務過程中產生、處理的數據。公共數據涉及領域廣泛，合規開放應用將有助於提高政府服務效率、促進數據驅動的決策制定，同時也可以促進公共服務均等化和優質化，消除數字鴻溝、促進共同富裕並推動創新創業。當前公共數據開放存在哪些問題？如何促進公共數據開放賦能實體經濟發展？為此人民網採訪了人民數據研究院數據要素聯盟專家組成員、對外經濟貿易大學信息學院助理教授袁石。

人民網：2023年12月，國家數據局聯合多個部門發布了《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》，發揮數據要素乘數效應，賦能經濟社會發展。您如何看待公共數據開放與賦能實體經濟的關系？

袁石：近年來，隨著人工智能、大數據等技術的不斷革新，國家機關、事業單位等具有管理公共事務職能或提供公共服務的組織開始探索以數字化、智能化為核心的服務水平現代化的實施方案，從而產生了大量的公共數據資源。這些公共數據涉及領域廣泛，將對實體企業經營決策、物質生產方式和商品交易模式等產生巨大影響，能通過以數增信、以數搭橋、以數賦鏈及以數促融等，為實體經濟發展提供多維度重要資源。例如，華通集團以數增信，通過涉企公共數據構建企業數據信用模型，為17家企業融資33筆合計2.37億元，將企業融資時間從平均30天縮減到15天，提升企業經營活動的效率。廣東修煉科技股份有限公司以數促鏈，依托汽車維保公共數據，推出“汽車維修電子健康檔案數據產品”，助力二手車交易及保險、金融等上下游行業實現數字化精細運營，推動產業鏈的創新發展。

人民網：賦能實體經濟高質量發展，對公共數據開放質效提出了哪些新的挑戰？

袁石：第一，數據開放需具備高質量標准，要求公共數據具有統一、規范的數據標准和質量要求﹔隻有標准化、規范化的數據才能確保數據的質量和准確性，從而滿足實體經濟不同場景與不同主體對數據的需求。第二，數據流通需具備高釋放價值，要求公共數據與實體經濟應用場景契合，在流通循環過程中，對業務處理、決策制定等方面發揮重要價值，為企業、政府和社會帶來實際經濟與社會效益。第三，數據共享需具備可持續性，為實體經濟企業全生命周期運營提供及時、准確的數據支持，以便企業持續獲取有價值的信息，做出最優的決策。

人民網：目前，公共數據開放取得了哪些成效？ 

袁石：首先，地方政府相繼建設並投入使用了統一化、標准化的公共數據管理平台，集成各地方政府部門的數據，為公共數據的共享、開放與開發提供了一體化服務。其次，地方政府公共數據開放的規模逐漸增大，覆蓋的政府部門也越來越多。

人民網：公共數據開放還存在哪些問題？ 

袁石：雖然公共數據開放已在規模化和平台化方面取得一定的成效，但從數據要素市場服務體系看，數據要素整體在實體經濟的應用和滲透還不足，存在公共數據供給質量低、共享利用率低、供需不平衡等問題，限制了數據要素對實體經濟的賦能效用。

究其原因，主要是數據質量、應用價值、授權運營與收益分配等幾個方面問題。首先，在數據質量方面，由於數據採集、處理、分析等環節存在不足，導致數據質量參差不齊，無法充分釋放潛在價值。這不僅增加了公共數據利用難度，也制約了實體經濟中數據驅動的決策的效率和精准度。其次，在應用價值方面，尚未得到充分挖掘和明確﹔由於缺乏有效的應用場景匹配機制，大量已開放的公共數據難以與實體經濟需求精准對接，導致數據資源的浪費和價值的降低。最后，目前公共數據授權運營和收益分配制度仍處於探索階段，不完備的授權運營與收益分配模式不僅增加了公共數據的管理成本，也降低了數據開放的可持續性。因此，面對這些挑戰，我們需要從多方面著手，提升公共數據的質量和應用價值，完善授權運營和收益分配制度，在實體經濟場景下激活高質量的公共數據，推動實體經濟的數字化轉型和高質量發展。

人民網：要解決目前公共數據開放存在的問題，實現公共數據賦能實體經濟發展，我們具體應該怎麼做？

袁石：為充分釋放公共數據的潛力，提升其在實體經濟中的開發利用率，我們亟需建立公共數據的授權運營與收益分配制度，明確公共數據應用場景，保証數據開放的高質量與可持續性，並讓公眾參與數據治理，最大程度地發揮公共數據的價值，具體而言：

完善公共數據授權運營機制，實現公共數據高效管理。首先，明確掌握公共數據的部門是數據的權責主體，對數據授權運營具有監督決策權。在充分了解實體經濟對公共數據的需求的前提下，權責主體可以選擇具備技術實力、行業經驗、合規意識的企業或機構作為授權運營方。這些運營方將充分利用公共數據，為實體經濟提供有價值的數據服務。此外，權責主體應對授權運營過程進行持續的監管和評估，確保授權運營方按約定進行數據的開發和利用。同時，根據實際情況調整授權策略和規則，以適應實體經濟的發展需求。

建立應用導向分類分級管理機制，明確公共數據應用價值。結合實體經濟在各種行業與業務場景的不同特點、對數據的不同需求，根據數據性質、用途和敏感程度，對不同類型數據制定差異化管理策略：對於能提升公共治理成效、推動公益事業發展的數據，允許有條件地無償使用﹔對於探索產業發展、促進行業發展的公共數據，允許有條件有償使用。此外，在維護公共利益、嚴格管控原始數據的前提下，根據實體經濟應用場景，擴大公共數據的供給使用范圍，最大限度發揮公共數據在實體經濟中的創造價值。

制定公共數據質量評估標准，推動高質量數據共享與開放。圍繞實體經濟發展需求，依托政府統一化、標准化的數據開放平台，利用統一的開放質量評價標准，對各數據權力主體部門提供的公共數據進行質量評估，發現影響公共數據開放質量的問題並及時反饋﹔對各數據權力主體部門開放與共享數據行為進一步規范，從而保障公共數據開放質量。

研發面向實體經濟的深度數據應用，提升公共數據使用效率。在保護個人隱私和確保公共安全的前提下，鼓勵各級政府與企業、科研機構合作研發面向實體經濟的深度數據應用，按照“原始數據不出域、數據可用不可見”的要求，將公共數據一分為二，表層是“可用”的應用，深層是“可見”的原始數據，通過表層“可用”的應用向社會提供公共數據產品和服務，既符合公共數據安全與隱私保護的需求，又能提升公共數據賦能實體經濟的便利性。

落實政府引導的科學分配機制，保障公共數據持續開放賦能。政府應加大引導調節力度，通過政策扶持、財政補貼等方式，鼓勵實體經濟產業鏈上下游企業參與公共數據開發和利用，並通過稅收等方式實現收益分配。收益分配應遵循“誰投入、誰貢獻、誰受益”的原則，按照相關主體對數據開發的投入、貢獻和價值創造分配收益。同時，應尊重數據資產價值再創造、再分配，支持數據資產使用各環節的投入有相應回報。在收益分配時，應確保各相關主體的收益分配合理、公平、透明。

構建多方協作的數據要素治理體系，提高多元主體參與利用程度。政府應完善數據治理法律法規，圍繞實體經濟重點發展領域，制定符合實體經濟發展規律的國家數據戰略，構建系統全面的數據要素治理框架，引導數據要素市場化配置。同時，應當明確多元主體協同共治的定位，明確各級政府、平台企業、社會組織、公眾等主體參與數據治理的權責，多方通力合作才能形成安全可控、彈性包容的數據要素治理制度，為賦能實體經濟提供高質量、高價值的公共數據。

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