评论 | 当前公共数据供给的三大问题

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作者：高丰

# 问题一：只见场景应用，不见数据供给

公共数据领域，在过去一年多时间中诞生了诸多场景应用。这其中可能尤为扎堆的是金融领域，同质化以「信贷风控」业务为主的产品在各地都有着不同形态和名目的落地，从个人信贷到企业信贷，从道德信用到婚恋信用，从信贷产品到指数模型，可谓热闹非凡。

不过与此同时，你有见到哪些相关的公共数据走向市场成为生产要素？哪些真的让更广泛市场可以复用加工？是否除了场景故事中的那些企业（多数还是国企）之外，就没有听说谁得以准入复用数据的？无论是透过API等数据产品，或是通过安全环境（无论线上甚至线下），似乎公共数据并没更为公平、普惠走向市场？我们不禁要问，究竟我们现阶段是在搞一场「泡沫式」的数据应用运动，还是正儿八经要建「持续化」的数据要素市场？

# 问题二：顶层导向失衡，唯结果轻过程

不得不指出的是，当前的局面是顶层导向失衡的必然结果。笔者此前就已批判式指出，当谈论公共数据的话语体系从「开放利用」变迁到「开发利用」，我们就走进了一个唯结果论的死胡同。（见：演讲实录 | 公共数据开放利用的公私合作：对授权运营的观察、反思和建议）

虽说条条大路通罗马，但「数据要素供给社会，让应用市场自由成长」并非是一条性价比高、出成绩快的好路，而「数据定向供给，计划式应用落地」则是一条见效快、变现快，似乎更符合当下政府、厂商一致利益的佳径。这也是很大程度上，为何数据开放在过往十余年间走不通的核心原因。

「公共数据没有充分释放」似乎成了一个人人可以指摘的帽子。笔者不得不感叹「问题存在」比「解决问题」于现实而言，价值更高，也更符合利益。因为它使得「定向」成为合理，使得「计划」成为必然。当「场景应用落地 = 数据发挥乘数效应」的等式成立，以「结果导向」的思维指挥数据要素市场建设，那么「计划式、定向式」创建「场景应用」必然是地方的最佳选择，毕竟绩效考核里没人关心「供给」这一过程性问题。

# 问题三：人为渲染「开放」vs「运营」的对立局面

「数据开放」，其本身在中国的制度体系和定义就有别于国际原教旨主义，这是客观事实，也是现实制度安排（关于相关澄清，见高丰：厘清公共数据授权运营）。

但每每谈论「授权运营」，似乎「数据开放」都需要被拉出来当做那个对立靶子，而罔顾中国现实制度下「开放」早就泛化并包容了「可收费、可非原始数据、可定向」的「有条件开放」这一分支（注：虽然我们的立场角度，从来没喜欢过这个制度的设计）。

为何呢？因为人为「窄化开放」，为「运营」寻找一个对立标的，那就能够使得「定向」合理化（注：此处特指定向授权开发场景应用），能够使得含糊不清的「公共数据产品或服务」被合理狭隘曲解为「公共数据场景应用」，从而迎合当前「场景应用」的建设热潮。

更进一步，对立化「开放」和「运营」，使得讨论焦点成功地从「解决公共数据供给」，转向了「如何发挥公共数据价值」，神奇地使得「供给」和「应用」（价值实现）也形成了某种对立和取舍。自然，一个符合利益诉求的故事诞生了：因为「开放」被批判为是失败的、不安全的、不可实现的，所以我们需要不走开放之老路，而运营可以实现安全、定向得价值释放，所以运营更好。

既然价值已发挥了，那「供给」，还有必要关心吗？大概只有需要「公共数据没有充分释放」这口锅的那一刻，才是最需要的吧！