刘新萍，郑磊丨授权运营是否突破了公共数据开放的瓶颈？——动力平衡、能力释放与路径协同
转载请注明“刊载于《电子政务》2024年第10期”。
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刘新萍，郑磊. 授权运营是否突破了公共数据开放的瓶颈？——动力平衡、能力释放与路径协同[J]. 电子政务，2024(10): 2-13.
摘要：面对公共数据开放面临的数据供不出、流不动、用不好等问题，作为推动公共数据资源开发利用的最新探索，公共数据授权运营能否突破公共数据开放面临的瓶颈？有了授权运营，是否还需要数据开放？通过“动力-能力”二维分析框架，对全国多地的公共数据开放与授权运营实践开展了实地调研和深度访谈。研究发现，授权运营在一定程度上提升了公共数据资源供给流通的动力与能力，但在风险管控、成本共担、收益分配等方面尚未有效提升政府部门尤其是数据来源部门的供数动力，并在提升数据治理能力、安全供给能力和供需对接能力上仍面临诸多挑战，还可能带来新的风险。授权运营与数据开放这两种面向社会的公共数据资源开发利用方式并非相互替代关系，而是协同并进关系，授权运营不应也无法取代数据开放。基于以上发现，提出如下政策建议：为加快公共数据资源开发利用，需要激发并平衡好供数主体、用数主体和运营主体等多主体的动力，防止提升了某一单方主体的动力却偏离了整体方向；需要释放并协调好多主体的能力，注意防范数据割据、创新受抑、服务歧视等风险；应探索多样化的公共数据资源开发利用路径，协同推进数据开放与授权运营。
公共数据是数据要素的重要组成部分，只有使其在市场和社会上顺畅流动并被充分利用起来，才能充分释放公共数据要素潜能，全面赋能经济社会发展。当前，面向社会对公共数据资源进行开发利用的两种主要方式是数据开放和授权运营。2024年10月, 中共中央办公厅 国务院办公厅印发的《关于加快公共数据资源开发利用的意见》提出要“有序推动公共数据开放”“鼓励探索公共数据授权运营”。
在数据开放方面，根据《2024中国地方公共数据开放利用报告（省域）》，我国地方公共数据开放平台总数从2012年的3个增加至2024年7月的243个，其中，省级平台28个（不含港澳台），副省级与地级平台215个。[1]然而，目前我国公共数据开放工作仍然面临数据供不出、流不动、用不好等瓶颈，存在不充分、不协同、不平衡和不可持续等问题，公共数据资源供给与社会需求之间存在较大差距，市场和社会对公共数据的需求尚未得到充分满足，在供给侧，表现为公共数据开放数量少、容量低、颗粒度粗、质量不高、数据更新不及时甚至无故“断供”、平台运营服务不稳定；在需求端，则表现为公共数据利用主体和利用方式单一，有效的数据利用成果数量较少。总体上，各地公共数据的供给侧与需求方之间尚未形成有效、互信、可持续的价值共创生态。[2]
作为推进公共数据资源开发利用的最新实践，目前成都、浙江、海南、贵州、福建、青岛、济南、杭州等多个省市已对授权运营先行展开探索。那么，被寄予厚望的公共数据授权运营是否能突破公共数据开放的瓶颈？有了授权运营，是否还需要公共数据开放这种供给形式？这构成了本文的核心研究问题。针对以上问题，研究团队对多地开展的授权运营实践进行了实地调研和深度访谈，并在此基础上提出政策建议。
《关于加快公共数据资源开发利用的意见》指出要“破除公共数据流通使用的体制性障碍、机制性梗阻，激发共享开放动力”“加强数据服务能力建设”。那么, 公共数据开放目前面临哪些障碍和梗阻? 在动力和能力上存在哪些不足?授权运营能否突破公共数据开放面临的瓶颈？有了授权运营，是否还需要数据开放？下文通过“动力-能力”的二维视角对相关文献及其发现进行了梳理。
（一）公共数据开放面临的瓶颈：基于动力与能力的视角
动力与能力是组织行为学解释和预测人类行为的两个重要维度[3]。其中，动力来源于动机，是激发和指导行为的过程[4]。而能力是指从事相关活动应具备的知识和技能，或者配置资源以实现预期目标的能力[5]。引入动力和能力这两个维度有助于探究数据开放面临的瓶颈及其成因。
⒈动力不足：风险、成本与收益
政府数据开放的效果受到政府部门开放意愿的影响[6]，数据开放主体“不愿开放”的本质正是由于缺乏动力。现有研究主要从风险、成本和收益三个角度来分析数据开放主体动力不足的问题。
第一，规避数据开放可能带来的风险。数据开放及流通会导致安全管理的边界进一步扩大，数据供给主体会倾向于躲避风险、规避责任而不愿开放或“象征性开放”[7]。有研究指出应当设置安全缓冲保护措施，避免普通工作人员因把握不准而出现工作瑕疵时被随意问责[8]，建立数据开放责任履行的容错机制，支持政府机构在数据开放中进行大胆尝试与探索[9]，在一定程度上消减数据开放给数据开放主体带来的风险[10]。
第二，数据开放的成本无法覆盖。政府数据产生于行政部门履行行政职能的过程中，采集和生成数据的资金来源于公共财政，因此，公共数据属于公共资源，原则上应该向社会免费开放[11]。然而，在数据开放过程中面临的数据治理、平台建设、供需对接、生态培育等工作均需要大量资金保障，为了响应数据利用主体的个性化需求所产生的加工服务费还需要额外的成本投入，而数据开放带来的成本不但不能回收，甚至还可能挤占现有的组织资源，占用政府部门其他业务的预算额度，这些原因导致政府部门无法持续稳定地向社会供给数据[12]，陷入“既要马儿跑，又要马儿不吃草”的激励机制死循环[13]。
第三，数据开放的收益未能与数据开放主体形成强关联。虽然研究表明，数据开放可以带来巨大的经济价值、社会价值、政治价值、技术价值等[14,15]，但这些价值却不能直接反馈至数据开放主体。免费开放数据不仅不能回收成本，还让原本作为政府部门收入来源的收费型公共数据所带来的政府财政收入减少[16]。
⒉能力不够：数据治理、安全供给与供需对接
现有文献对于公共数据开放能力的研究主要体现在数据治理能力、安全供给能力、供需对接能力等三个方面。
数据治理能力是保障开放数据供给数量和质量的基础。Dawes提出数据应遵循两大原则——“管护”（stewardship）和“使用”（usefulness）[17]，而管理数据的目的是为了更好地利用数据。从狭义角度来说，数据治理包括数据整合、清洗、监管、开放等内容[18]，这些活动确保数据开放主体能够高效且高质量地对外供给数据。然而，实践中许多地方政府的数据治理能力仍然较低，对自身数据家底不清楚且缺乏必要的分级分类[19]，导致数据结构差、数据库分散、关联数据低质及数据标准缺失等数据质量问题，阻碍了政府数据开放与利用实践[6]。
安全供给能力是确保数据开放主体安全有效地向社会供给数据的能力。高价值、高质量的数据往往敏感性程度也更高，这类数据如直接开放可能带来数据滥用、数据篡改、数据泄露、身份盗用等行为[20]。为了更好地应对这些潜在风险，学者们提出了各种技术手段，例如设计抗密钥泄露的代理重签名数据安全交换方案[21]；基于可信计算技术，利用度量机制和身份证明机制（加密机制）增强平台的安全存储性能[22]；利用区块链技术破解数据开放过度中心化的困境，设计数据开放的许可协议[23]。然而，政府部门往往缺少懂数据相关技术的专业人员[24]，风险防控技能尤为欠缺，开放数据的安全供给能力不足[25]。
供需对接能力是贯通数据供给和数据需求的能力，包括需求感知和服务对接等方面。为了更好地促成社会和市场对公共数据资源的开发利用，开放数据应从用户需求出发，及时获取用户反馈[6]。开放数据的重点不在于数据集数量多，而在于开放满足用户需求的高价值数据集[26]。这一过程强调对数据需求分析与需求满足的高效与及时[27]。然而，由于政府部门缺乏对用户使用场景和具体业务需求的深入了解，或受限于政府内部组织推进乏力和人员配置不足带来的回应能力缺乏[24]等原因，导致不能及时回应用户需求。不少地方设立的诸如首席数据官等职位更多是通过捆绑重要议题、争取领导支持、依赖关系网络等方式实现资源拼凑[28]，而在对接社会数据需求方面的效果有限。
（二）对公共数据授权运营的期待：激发动力的同时提升能力
公共数据授权运营目前被社会各方寄予厚望，期待这种新型公共数据资源供给方式可以突破公共数据资源开发利用中遇到的动力与能力瓶颈。授权运营是指政府将公共数据授权给具有专业化运营能力的机构，在保障国家安全、社会公共利益、商业秘密、个人隐私的前提下，由运营机构向社会提供数据产品或服务以满足数据利用主体多样化数据需求的活动[29,30]。
⒈从风险、成本与收益方面激发动力
第一，现有研究指出，授权运营可以充分调动市场主体在数据价值挖掘和数据安全保护等方面的能动性[31]。张会平等发现成都市由政府数据运营服务单位来负责政府数据运营服务平台和数据使用单位的数据安全，并对运营服务可能产生的法律责任负责[32]，改变了传统数据开放中数据用户范围广对数据提供单位造成的风险不确定性，分担了因风险带来的法律责任[33]，有助于增强数据提供单位的供数信心与动力。
第二，授权运营是政府与企业基于契约的合作共赢活动[34]，运营主体通过向数据利用者收取平台服务费、数据使用成本费等费用[35]，在一定程度上可以覆盖数据加工处理及提供数据服务的相关成本。
第三，还有学者期望授权运营可采取市场化机制进行定价收费[13]，其获取的报酬除覆盖成本外，还可获取一定利润[36]，这些利润可在数据运营单位、政府和数据关联主体之间实现收益分配[37]，还可以通过数据和技术反哺等形式为政府部门带来补偿性服务[38]，甚至期望这些经济收益以国有资产运营收入方式进入地方财政[39]。
⒉提升数据治理、安全供给、供需对接方面的能力
第一，现有研究认为，授权运营有助于提升政府部门的数据治理能力。授权运营机构一方面可以对运营的数据资源进行分级分类管理；另一方面，可以对运营中发现的数据质量问题进行及时反馈，对潜在的数据应用场景进行分析与引导，从而提高政府的数据治理和利用能力[32]。
第二，授权运营机构被认为能提升数据安全供给能力。通过授权运营平台建设、引入隐私计算技术等方式来防范可能出现的风险隐患[32]，为保障政府数据流通安全提供技术路径[40]。如成都要求政府数据运营机构搭建安全可信云平台，以确保数据安全可控[32]。
第三，授权运营被认为有助于提升供需对接能力。传统数据开放中的“有条件开放”是“被动服务”模式，以数据利用方的申请为前提；而授权运营则是以满足需求为前提的市场化服务方式[40]，即引入市场化能力，通过市场自驱力主动将数据转化为数据产品或服务向社会供给[13]。授权运营服务单位拥有数据分析、产品经理、市场运营、解决方案等专家团队，能够主动与企业进行沟通，解决企业因不了解政府数据而难以提出精准数据需求的困难[32]。
⒊小结
综上所述，现有文献认为公共数据授权运营有助于通过风险管控、成本共担和收益分配等方面的措施，激发政府部门供给数据的动力，并弥补政府在数据治理、安全供给和供需对接等方面的能力。然后，通过运营主体将不适合直接向社会开放的原始数据开发成数据产品或服务后，再提供给数据需求方（参见图1）。
（三）授权运营与数据开放的关系
要回答有了授权运营是否还需要数据开放这个问题，首先需要厘清授权运营与数据开放之间的关系。有学者认为两者是包含关系，即将公共数据授权运营作为公共数据开放的一种特殊形式[41]，另有学者认为两者是并列关系，即公共数据授权运营与数据开放并列，是促成政府数据进入市场的一种路径[32]，是公共数据开放的一种市场化补充，能够扩展公共数据开发利用的空间和深度[42]。
还有学者进一步指出，授权运营和数据开放既有相似性，又存在显著区别。在服务内容方面，数据开放主要聚焦低风险数据，而授权运营要面对的往往是高风险、高价值的数据[43]。在服务对象方面，数据开放面向各类市场和社会主体，体现开放性、平等性和包容性[30]，而授权运营是针对场景和用户需求的，体现定制化、增值性特点[31]。在运作机制方面，数据开放是公益的、免费的，授权运营是市场化、需付费的[30]。在交付形式方面，数据开放更侧重于原始数据本身，而授权运营不会向社会直接提供数据，提供的只是数据服务或产品[44]。数据开放和授权运营这两种公共数据资源供给方式各有其优势和不足。数据开放这种方式虽然在安全性、可用性和可持续性等方面面临挑战，但其具有的普惠、便捷、公平、门槛低、创新空间大等特点也不应被忽视，而授权运营这种方式虽具有精准、安全、优质、可持续等优势，却也在公平性、便利性和激发创新上存在局限性。因此，这两种公共数据资源供给方式需要协同推进，发挥各自所长，而不应相互取代或挤压空间。[45]
然而，也有研究已对公共数据授权运营的经济激励可能挤占公共数据开放的空间表示了担忧，即公共部门为了经济利益，减少公益性普遍性开放[43]，通过技术官僚与市场精英的共谋实现数据市场独裁[46]。
在前人研究成果的基础上，试图对以下问题进行深入探究：公共数据授权运营能否突破公共数据开放的瓶颈？授权运营是否提升了公共数据资源开发利用的动力和能力？有了授权运营，是否还需要数据开放这种供给形式？
本研究的数据来源包括一手访谈资料和政策文本数据。研究团队于2023年7月至2024年5月赴浙江、贵州、山东、福建、杭州、济南、青岛、贵阳、丽水、烟台、日照等多个已经开展数据开放与授权运营工作探索的省市开展实地调研，并采用半结构化访谈提纲，对各地负责数据开放与授权运营工作的政府领导、业务科室人员、运营主体等进行了深度访谈或焦点式小组座谈。
此外，还进一步搜集了各地已经正式发布的与授权运营相关的政策法规。通过多源数据的相互补充和验证，来提高研究结果的可靠性。研究中进一步对上述访谈材料和政策文本进行归档和编码，累计21场访谈的访谈对象、时长与编码参见表1。
在实践中，各地的授权运营探索是否突破了数据开放的瓶颈？是否提升了政府数据管理部门和数据来源部门向社会供给数据的动力和能力？在实地调研中对以上问题进行了探索。
（一）授权运营是否激发了动力？
研究发现，授权运营虽然在一定程度上可通过风险管控、成本共担和收益分配来提升数据管理部门、数据来源部门和数据运营主体促进公共数据资源供给和流通的动力，但其对动力的提升作用仍然有限，还不足以推动授权运营工作的高效和可持续开展。
⒈风险是否降低?
各地期望授权运营能够通过明确的场景审核和安全技术手段来加强对数据供给过程的风险管控，“按照原始数据不出域，数据可用不可见的要求，运营主体在应用平台内对公共数据进行加工处理，以这个模型和核验的形式形成产品、服务，确保数据安全”(ZF-02)。
然而，授权运营模式虽然确实在一定程度上降低了公共数据资源供给中的技术风险，但无论对于公共数据主管部门还是数据来源部门来说，授权运营并未完全打消他们的风险顾虑，也没有降低他们的数据安全责任，其中，数据来源部门供给公共数据资源的动力尤为不足。有受访者提到“委办局不是特别有动力做授权运营，因为他觉得数据提供给企业，要承担一定风险，比如数据缺失和安全性”（ZF-05）。“监管要求是谁授权谁监管，谁管理数据谁负责”（ZF-02），而无论是开放还是授权运营，数据来源部门仍然是数据质量的责任部门，运营主体在加工过程中发现数据质量有问题时，“还得找数源部门，啥成效没看见，光给他弄了一堆责任”（ZF-03）。还有运营主体提到，“现在核心的问题就是供给端的数据供给问题，很多部门可能会有担忧，就拿出很多厅里面或者部里面的文件，说数据不能给，很影响据授权运营的推进”(YY-04)。
甚至，有受访者认为，由于涉及到商业利益，授权运营不但未能降低原有的风险，反而可能带来比数据开放更高的风险。“我倒觉得开放比运营要安全得多，因为开放是我们主导的，我们自己来组织，自己来定，主要是公益领域，没有利益牵扯，一般不会去做违反安全底线的工作；反倒是运营，他们可能为了商业利益会打擦边球，去触碰安全底线。”(ZF-13)
⒉成本能否共担？
各地期望授权运营能够通过向数据利用主体收取技术服务费、平台使用费等方式来覆盖部分运营成本。“现在各地在数字化建设过程中投入都很大，这块投入不能完全仅仅依靠公共财政投入，公共财政的支撑和保障能力是有限的……当前需要一些技术投入去支撑实现数据不出域、可用不可见这些功能。”(ZF-03)
然而，从目前各地实践来看，授权运营的早期投入仍然以政府投入为主，政府投入的成本并未得到分担。有受访者提到“平台是政府投资建的”（ZF-03），“数据是免费给授权运营主体的，不收取相关费用……这两年可以先培育、先成长，然后逐渐地收支平衡”（ZF-04）。“早期的授权运营不仅免费，还要倒贴。”（ZF-01）而且，政府还在不断投入新的成本，有受访者提到“数据提供单位要配合去归集数据，折腾半天，有些数据可能还得花很多钱”(ZF-12)。对于未来能否通过授权运营回收成本，有政府的受访者表示可能性不高，“收取成本就是变相收费，不容易获得大家认可”（ZF-01）。
而对于运营主体来说，尽管多数地方都有一定的财政投入，但运营主体自身也需要进行较大的前期投入，不仅包括平台建设和获取数据的费用，还包括商务对接的成本，有受访者提到，“我们正式拿到运营场景可能要半年的时间，在这个过程中我们肯定要对接委办局，还有银行，面对八九十家银行，在商务等方面整体成本还是挺高”（YY-05）。
⒊收益能否获得并分配？
各地还期待授权运营能够进一步产生收益，并使收益能在数据管理部门、数据来源部门与运营主体之间实现合理分配。有受访者希望，数据“管理权归主管部门，使用权可以流转，使用权附加为收益，收益权获得保护”（ZF-07）。调研中也发现，确有数据需求方有意愿与运营主体签订协议并愿意支付一定费用以获得更持续稳定、高质量的数据，“有的银行愿意主动交费，希望能够签个协议，保证数据供给”（ZF-03）。而关于获得的收益如何分配，有受访人表示，“一方面要给运营主体做数据治理、搭建平台及一些技术费用，另一方面要给到贡献数据的单位”（ZF-06）。
很多地方政府的法规政策文件中已明确授权运营可以收取费用，如《浙江省公共数据条例》的第35条指出“加工形成的数据产品和服务，可以向用户提供并获取合理收益”。也有地方明确政府部门可以从授权运营中获取收益，如《福建省政务数据管理办法》规定了公共管理和服务机构与被授权运营主体间可根据数据开发利用价值贡献度合理分配收益。
然而，调研中发现，目前对于授权运营能否收费以及如何收费还存在不同观点甚至争议。有受访者表示，“公共数据是基于职责的，不应该给他收益……授权不一定运营，运营不等于经营，运营也不一定盈利”（ZF-09）。“授权运营本质上来说是一种服务行为，而不是特需经营或者行政许可，这是缺乏上位法依据的。”（ZF-01）“部门是财政全额拨款的，没法收”(ZF-10)，“即使收费也只是覆盖成本，而不是以盈利为目的”（ZF-03）。即使在只授权给了一家运营主体的地方，受访人也表示“我们是垄断公益，不予市场盈利”（ZF-07）。
而关于收费方式，有受访人提到“怎么收费目前缺乏指导，没有数据收费的先例”（ZF-03）。“加个行政收费名录，非常难以突破”（ZF-08），“行政性收费是很麻烦的一件事情，要逐级报备，你到底按什么收费？你凭什么收费？”（ZF-02）“反哺利润这事，目前没有执行细则，到底哪些是红线，哪些不属于红线，没有把这事讲清楚”（ZF-05）。因此，有政府部门的受访人表示，公共数据授权运营“事实上并不能给数据提供部门带来真正收益”（ZF-03）。
因此，在没有明确收益前景的情况下，运营主体也缺乏开展数据运营工作的动力，调研中有数据主管部门的受访者提到“（运营主体）没看到收益，积极性不高”（ZF-16），“现实情况是并没有很多单位来申请运营，没有被踏破门槛。对运营主体来说，他们也不见兔子不撒鹰”（ZF-01）。由于“政府数据本身完整度不高，政府提供的信息不够清晰，所以运营主体的积极性受影响”（ZF-16）。“这些运营主体只需要每年维护好这个资格，而至于是不是服务好市场就不重要了。”（ZF-01）
也有受访人表示，国企性质的运营主体还是会按照政府的要求完成授权运营的“任务”，“其实我们还是会有政治考量，毕竟要服从局里要求，不能只是赚钱这块，所以还是要考虑一些政治公益性”(YY-02），“国企是很有担当的，大部分都听话的，薪酬体系是固定的，部分自觉的领导会主动干”（ZF-15）。但也有受访人担心，国企性质的运营主体也仍然更可能追求自身利益的最大化，而不是扩大公共数据资源供给，“（国企）肯定是剥削一刀的，如果数据有价值，他一定要留下的”（ZF-15）。
研究还进一步发现，授权运营即使能产生收益，由于目前还缺乏明确的收益分配机制，还难以激发政府部门的数据供给动力。“运营主体和贡献数据的单位，到底如何分配收益，现在没有一个特别明确的定论。”(ZF-06)有受访者提到，由于“收支两条线”，“数据都是数源部门的，如果数据能挣钱，收益怎么转移给他们？机制也不是很完善”（ZF-03）。由于无法直接分配到授权运营的收益，数据管理部门和数据来源部门的供数动力也仍旧不足。“我们一分钱不赚，让一家企业或者几家企业来赚，有一种口袋漏钱的感觉”（ZF-01），“走授权运营太麻烦了，吃力不讨好，说白了真的是为爱发电”（ZF-01）。
（二）授权运营是否提升了能力？
研究发现，授权运营虽然在提升数据治理、安全供给和供需对接能力上产生了一定作用，但也仍面临诸多挑战，甚至还可能带来新的问题和风险。
⒈数据治理能力是否得到提升？
各地期望授权运营有助于提升公共数据治理水平，实现政企数据融合。“授权运营的第一个功能是数据的汇聚、供给，建立数据资源的调查制度，完善数据目录体系，推进数据归集以及数据异议的处理机制。”(ZF-02)“政府完成供数环节，而授权运营是治数环节，按照场景需求，把产品推出去。”(ZF-04)同时，“企业可以将（通过授权运营产生的）数据产品和他自己的数据进行融合”(ZF-03)。
然而，研究发现，授权运营主体虽然在一定程度上能提升面向用户的数据加工处理和增值开发能力，但对于从源头上提升政府数据治理能力的作用仍十分有限。许多公共数据是政府部门在履行行政职能的过程中出于满足内部业务需要而不是为了外部社会需求所采集和生成的，即使有了专业的运营机构对数据进行提质治理，这些数据在颗粒度、时效性和丰富性等方面仍不一定能充分、精准地满足市场主体的各种“复用”要求。调研中有政府部门的受访者提到，“数据是各部门干自己业务过程中的衍生品，被我们归集做了一些拓展应用。数据不全不准，主要还是因为不是对他们定制化采集的”(ZF-13)。“比如银行，做了几轮模型后发现大部分数据实际上不可用，看着类别很多，但是受制于数据容量、质量各方面的影响，真正能够用到的数据其实非常有限。”(ZF-13)“颗粒度比较粗的数据一般还是有的，比较细的字段不一定有。还有数据覆盖度、数据质量，比如更新频率等方面，我们还需要进一步去汇聚才能满足他们的需求。”(ZF-14)有运营主体也提到“用户对数据质量的要求比较高，最好是实时更新，字段越丰富、越细越好，但是目前调研下来没法实时更新，很多委办局的数据，有可能是按天，甚至是按月更新的”（YY-05），“企业需求的数据可能政府现阶段并没有，还要倒逼我去采集”（ZF-05）。
调研中还有多个地方提到，授权运营的数据治理成果也并不能反哺至数源部门或“不敢”被政府部门使用，“反哺回来的数据我们不敢用，不知道他们在治理过程中带了什么”（ZF-13）。“举个例子，有些地方和顺丰合作，把一些地名地址采集过来，顺丰的地址肯定比咱们政府部门采集的还要准，他天天都在用。那么拿过来之后，我们的业务主管单位认不认？敢不敢用？他不敢，他也不会为此担责，这里面其实所有的问题最后都归因在责任上。”(ZF-15)
同时，研究还发现，有些地方的授权运营主体在有助于提升当地数据治理能力的同时，从全国范围来看却又可能造成“数据割据”。有受访者提到，“如果每个地方的数据都不给其他地方的数据集团，最后会搞成‘诸侯制’”（ZF-01），不利于数据领域的全国统一大市场建设。
⒉安全供数能力是否得到提升？
各地还期望通过授权运营提升数据供给的安全性。有受访者提到数据“开放平台支撑不了精准授权、隐私计算”（ZF-03），但“授权运营平台可以实现数据开发、数据审批和安全监管等主要功能。通过这个平台完成所有的数据申请审批后进入到数据沙箱里面，可以在一个安全可靠的域里面进行数据开发”(ZF-02)，“如果涉及到数据融合，会通过隐私计算来进行开发”(ZF-02)。
研究发现，授权运营平台可通过以数据产品或服务的形式实现数据供给，提升了供给的安全性，有受访者提到，“我们加工出来的数据产品服务，包括数据模型、数据接口、数据报告以及业务服务等，这些可以叫作原子组件，是不可拆分的，而且是不可逆的，不能推出原数据来的”(ZF-01)。“我们提供的工具有数据监管和数据审批的功能，比如模型评审，不是说别人提供模型我就去搞，我们要认真地去审定这个模型，保证它的结果不能逆推出来数据。”（YY-02）“以模型的形式进行交付，原始数据是绝对拿不到的”（ZF-05），甚至“运营方也看不到数据”（ZF-03）。
然而，研究也发现，为确保数据安全供给，多地授权运营采取“一场景一授权”的审核方式，这种审核机制在实际运作中存在效率不高的问题，反而会抑制创新活动，有受访者表示：“现在需要一场景一授权，时间周期会很长，至少三个月甚至六个月，那确实是遏制了他的创新能力。”(ZF-16)“有些审批时间很长，部门本身人力就有限，没几个人，要管整个产业，要管整个数据，还要管整个信息化建设，在这种情况下，实际上制约了数据的开发。”(ZF-05)“有些东西是有时效性的，一过了这个阶段，实际上这个产品也就没有什么竞争力。”(ZF-05)
⒊供需对接能力是否得到提升？
各地还期望能通过授权运营主动进行供需对接，在数据来源部门和数据利用主体之间架起桥梁。研究发现，授权运营确实在一定程度上提高了数据管理部门和来源部门对数据利用主体的需求把握、响应和服务对接能力。有政府部门的受访者提到，“授权运营是从对数据的管理思维，到供需对接的思维”(ZF-08)，“授权运营的场景都有明确的需求，我们（政府）不可能对着这样40家银行去推广这种业务，我们是没有这种精力的”（ZF-03），可以“让运营主体去找企业，找外围数据商，看有什么需求，来跟我们提出需求，我们场景化、精准化调度提供数据给他们”（ZF-06）。“运营方的职责就是去了解市场需要什么样的产品”(ZF-03)，“负责整个平台的运营，根据用户的需求及时升级改造系统”（ZF-03）实现“金牌撮合”（ZF-05），“市场化的力量比免费的方式服务更好一些”（ZF-03）。调研中，运营主体也提到“（企业）有需求找我，我再与政府和相关部门去协调”（YY-02）。
然而，研究也发现，在多个采取了独家整体授权模式的地方，只靠一家国企难以全面掌握各行业数据利用主体的数据需求并有效实现供需对接，调研中有采取这一模式的国企人员提到，“我作为一个技术公司，毕竟人力是有限的，去市场调研也好，市场拓展也好，我毕竟也只是一家公司”（YY-06）。也有政府部门的受访人表示: “承担授权运营的国企效率和服务水平都不高。”（ZF-01）
还有少部分地方在选择数据运营主体时，倾向于选择大型头部企业来进行授权。“行业龙头带动是最好的，因为他在业务把握上最准确。小的（企业）我们也不排斥，但是最好要对这个行业理解透彻。”（ZF-01）而在这种模式下，有受访者担忧行业龙头企业在运营过程中是否会公平非歧视地对待每一个数据用户，特别是小公司，“它（运营单位）很有可能只找自己长期合作的、信任的伙伴来做，至于这些小公司，肯定不跟他玩”(ZF-15)。目前，也有少数地方在授权运营过程中对授权运营主体设置了透明、平等、无歧视的基本条件和能力要求，而不指定唯一的授权运营主体，也不限定授权运营主体的数量，市场主体“只要具备这个能力了，就可以来做授权运营”（ZF-02）。
研究发现，作为面向社会的两种公共数据资源供给方式，授权运营与数据开放之间并非相互替代关系，而是协同并进关系，授权运营不应也无法取代数据开放。
一方面，有少数地方确实认为授权运营可能挤占数据开放的空间。“我个人感觉马上就没有数据开放了，因为没人去看。授权运营是市场驱动的，数据开放容易被市场驱动的给代替了。”（ZF-04）
另一方面，有更多地方认为，数据开放和授权运营两者虽然方式不同，但根本目的是一致的。“这两件事情的目的和防范措施其实都是差不多的，只要本质目的一样，就可以放到一类去考虑。”（ZF-01）而且，两者应该协同联动起来。“授权运营平台和数据开放平台要紧密链接”（ZF-02），“未来两个平台是要合在一起的，是一个整体”（ZF-03）。
有多个地方认为，授权运营不仅不应该取代数据开放，在这两种路径中还应当优先选择数据开放。“政府的出发点是让数据发挥出更大的价值，那肯定是交给更多的人（即开放）才能收到更大价值，因此，除非开放没办法走通，才走授权运营。”（ZF-01）“在制度设计上我们先做开放，然后不能开放的走开发”（ZF-07），“数据开放是本，能开放的走开放”（ZF-09），“开放网上面向开发者的、个人的数据，我们该免费开放还是免费开放”（ZF-05）。还有地方认为，“授权运营是数据开放的一种形式，只不过流程环节不一样”（ZF-02）。“我们授权运营的范围就是受限开放的数据。”(ZF-01)授权运营“实际上是为了更好地做好数据开放服务。”（ZF-03）有地方还介绍了当地为防止授权运营挤占数据开放空间所采取的措施。“我们这一块有制度保障，一旦列入开放了，要变更必须报大数据部门审批。而且,……要讲出充分的理由和依据，要经过严格的流程，要给我发函，要我同意。我也会审，如果别人开放了，你不开放，那这肯定不会同意。”（ZF-07）
还有受访者指出，相较于原始数据，只提供经过加工后的数据产品和服务会降低数据创新利用活动所必需的探索性和灵活性。调研中有受访者提到，“开放是把原始数据供给出去，社会主体可以各种探索。（授权运营）只能做数据产品模式，其实是不符合市场逻辑的。人家申请之前都必须想清楚、想明白，人家已经框死了，已经有固化的模式，而创新需要在市场上不断去灵活调整的。现在这个模式不容易调整，遏制了创新。”(ZF-16)
而对于选择数据开放还是授权运营的依据，有受访者提到，数据敏感性是进行判断的关键因素。“总体还是看数据的敏感性”(ZF-01)，“数据开放解决的是那些不敏感、不指向特定主体的数据，以原始数据的形式交付；而授权运营要解决的往往是那些高敏感、高价值的数据，并且以数据产品的形式交付”(ZF-01)。
公共数据资源供给面临的不愿、不敢、不会等问题，从根本上来说是供数主体的动力不足和能力不够的问题。研究通过“动力-能力”二维分析框架，对全国多地的公共数据开放与授权运营实践开展了实地调研和深度访谈。研究发现，授权运营这种模式在一定程度上提升了公共数据资源供给流通的动力与能力，但在风险管控、成本共担、收益分配等方面尚未有效提升政府部门尤其是数据来源部门的供数动力，并在提升数据治理能力、安全供给能力和供需对接能力等方面仍面临诸多挑战，还可能带来新的风险。最后，基于以上研究发现，提出以下几方面的政策建议。
（一）激发并平衡好多主体的动力，防止方向偏离
需要激发并平衡好供数主体、用数主体和运营主体等多主体的动力。一方面，需要进一步通过降低风险、共担成本和分配收益来切实提升数据管理部门和数据来源部门供给数据的动力以及授权运营主体开发数据产品和服务的动力，补偿授权运营主体的运营成本；另一方面，也不能只片面强调激发政府部门供给数据的动力，却忽视了市场主体利用数据的活力。
在风险管控上，一方面, 要防范授权运营主体为了自身利益最大化而未经授权超范围使用数据等底线安全风险；另一方面, 也要营造鼓励创新、包容创新的干事创业氛围，明确责任边界，建立容错机制，减轻供数顾虑。
在成本共担和收益分配上，应当规范授权运营活动，完善运营监督，不能只强调政府部门和运营主体的成本和收益，却抬高了数据利用主体获取和利用数据的成本并降低了其收益。公共数据尤其是其中占主体的政府数据是公共部门在依法履职的过程中使用公共财政资金采集和生成的，是全社会共有的资源，应“取之于民”“还之于民”，政府应尽可能降低各类市场和社会主体获取公共数据资源的成本，确保公共数据资源供给的普惠性和公平性，维护公共利益。公共数据不应被政府部门当作自身资产去进行利益“变现”或“反哺”，而应被视为整个社会的公共资产来为社会经济发展“服务”和“赋能”，实现社会经济综合效益的最大化。
由于对公共数据进行加工处理需要投入一定的技术、资金和人力成本，授权运营主体对其所提供的增值服务收取适当费用以覆盖其成本，有利于激发其持续提供优质数据产品和服务的动力。然而，在引入第三方市场主体的过程中，也要警惕打着激发“动力”的名义以商业收益“偷换”公共利益，防止“私相授予”“垄断运营”“坐地起价”等垄断行为或不正当竞争行为，使少数主体“以数谋私”“坐收红利”，却大大抬高了广大市场和社会主体获取公共数据资源的成本，防止提升了某一单方主体的动力，却偏离了整体方向。
（二）释放并协调好多主体的能力，防范潜在风险
在进一步提升授权运营主体的公共数据治理能力、安全供数能力和供需对接能力的同时，也要充分释放并协调好各类市场主体的能力，防范数据割据、创新受抑、服务歧视等潜在风险。
首先，在数据治理能力上，需要在培育全国一体化数据市场的大背景下，引入更多具有能力的企业参与公共数据治理与运营，避免形成“数据割据”。在安全供数能力上，需要平衡好“供得出”“用得好”与“保安全”的关系，防止在加强供数主体安全能力的同时，却削弱了用数主体的创新活力，结果表面上看数据是供得出了，但却“很难用”或“没有用”了, 最后也很难“用得好”。应防止机械地要求所有场景都“一场景一授权”,可探索同类场景批量授权等方式，以提高审核效率。在供需对接能力上，应充分吸纳和激活多种市场主体的力量，共同参与公共数据价值挖掘和创造，而不仅限于对单一或极少数企业进行授权。只要能满足准入条件，具备必要能力，无论企业性质，无论规模大小，各类市场主体都应有权获得授权运营资格，以确保公共数据授权运营市场的透明、公平和规范。
此外，还需要清醒地认识到，授权运营主体从源头上提升公共数据质量的作用是有限的，公共数据治理的首要责任主体仍是政府自身，应当强化数据源头治理和质量监督检查。但同时，政府部门提升数据质量的能力也是有限度的，许多公共数据最初并不是为了满足外部社会需求而采集的，这些数据在颗粒度、时效性和丰富性等方面如存在先天不足，通过后天进行提升的空间是有限的。而且，公共数据开发利用的目的是实现对现有的公共数据资源的“复用”，政府部门应谨慎使用公共财政经费在没有政府自身履职需要的情况下完全出于少数企业的需求去专门采集数据。政府的归政府，市场的归市场，对于确实应该且只能由公共部门供给的数据，需要不断提升公共部门的数据治理和供给能力；而对于确实不应该也无法由公共部门来供给的数据，则应支持市场的力量去提供。
（三）协同推进多种公共数据资源开发利用方式
应探索多样化的公共数据资源开发利用方式，协同推进公共数据开放与授权运营。这两种路径尽管对象不同、用途不同、方式不同，各有优势和适用情境，但目标一致，都是为了扩大公共数据资源供给，释放公共数据资源价值，赋能经济社会发展。
数据开放是“润物细无声”的“主动供应”模式，具有普惠、便捷、公平等优势，是为了保障企业和社会公众获取和利用公共数据的权利，发挥公共数据对生产生活、科学研究、社会治理等各领域的公益服务作用，是公共数据资源开发利用的“基本面”；授权运营是“有的放矢”的“按需服务”模式，具有精准、安全、优质等优势，是为了将潜在价值高、但又具有一定敏感性、无法直接向社会开放的数据，依托专业的市场化力量，形成数据产品和服务来满足多层次、多样化的社会用数需求，是公共数据资源开发利用的“深耕层”。
从数据自身特性出发，对于具有基础性、公益性且不涉及国家数据安全、个人信息和商业秘密的公共数据资源，应尽可能地向社会直接开放，以降低数据利用主体获取数据的门槛和难度，激发创新利用；而对于具有专业性、敏感性，直接向社会开放可能会涉及国家数据安全、个人信息和商业秘密的公共数据资源，则适合通过授权运营主体按照“原始数据不出域，数据可用不可见”的要求，将原始数据加工成数据产品与服务后，再向社会供给。为加快公共数据资源开发利用，既不能仅仅局限于数据开放这种单一方式，而应积极探索授权运营等方式以进一步突破数据开放的瓶颈，释放数据开放无法释放出来的数据价值；也要防止将所有的公共数据资源，特别是明显不涉及国家安全、个人信息和商业秘密的公共数据资源，都只采用授权运营这一种方式来供给，而不再开放依法依规可以开放的公共数据，以“安全”之名将“不出域”“不可见”扩大化、极端化，这也将严重影响公共数据的普惠供给和创新利用。
从成本收益视角来看，主要依靠公共财政资金生成的、社会受益面较广的、又不需要再投入较高成本即可向社会直接提供的公共数据资源，应优先选择数据开放这种方式进行无偿供给；而对于主要不是依靠公共财政资金生成的、受益面仅限于特定行业产业的、又需要投入较大成本对原始数据进行加工后才能向社会提供的公共数据资源，则可以探索授权运营这种方式来进行有偿供给。[45]
开展授权运营是为了突破数据开放的瓶颈，从而进一步扩大和深化公共数据资源的供给，将授权运营和数据开放对立来谈，不但做不好授权运营，还会给初见成效的数据开放带来冲击。事实上，公共数据开放与授权运营之间还可以形成呼应联动，数据开放平台可作为授权运营的“展示厅”和“会客厅”，一方面有助于数据利用主体了解政府有哪些基础数据，并进一步产生获取经授权运营主体深度开发的数据产品和服务的需求，另一方面还可帮助政府部门和运营主体掌握用户需求，更好地供给数据资源和开展运营服务。
（略）
刘新萍，博士，上海理工大学管理学院副教授，硕士生导师，复旦大学数字与移动治理实验室执行副主任，上海市人工智能与社会发展研究会监事，主要研究方向为数字治理、公共数据开发利用、跨部门数据共享与协同。
郑磊，博士，复旦大学国际关系与公共事务学院教授，数字与移动治理实验室主任，主要研究方向为数字治理、公共数据资源开发利用、移动政务服务、城市治理数字化转型等。