董学耕 | 解读《关于加快公共数据资源开发利用的意见》
摘要:
本文抽丝剥茧,对中共中央办公厅、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》进行逐条解读,以期深入理解,抓好贯彻落实。
2024年10月9日,新华社受权发布了《中共中央办公厅 国务院办公厅关于加快公共数据资源开发利用的意见》(以下简称《意见》)。[1]《意见》经党中央、国务院同意,是中央层面首次对公共数据资源开发利用进行系统部署,对于构建以数据为关键要素的数字经济具有重要意义。本文对《意见》进行逐条解读。
中共中央办公厅 国务院办公厅关于加快公共数据资源开发利用的意见
(2024年9月21日)
各级党政机关、企事业单位依法履职或提供公共服务过程中产生的公共数据,是国家重要的基础性战略资源。为加快公共数据资源开发利用,充分释放公共数据要素潜能,推动高质量发展,经党中央、国务院同意,现提出如下意见。
【解读】 第一,公共数据定义。公共数据是各级党政机关、企事业单位依法履职或提供公共服务过程中产生的数据。公共数据的数源单位不仅限于各级党政机关,也包括企事业单位,这是公共数据概念的外延。公共数据概念的内含是上述数源单位在“依法履职或提供公共服务过程中产生的”数据。
第二,公共数据定位。注意这里是将公共数据总体上定位为国家重要的基础性战略资源。这里的“资源”一词是政治经济学意义上的概念,还不是法律意义上的概念。
第三,公共数据资源开发利用的目的是充分释放公共数据要素潜能,推动高质量发展。
第四,《意见》经党中央、国务院同意,具有权威性。
一、总体要求
坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,深入贯彻党的二十大和二十届二中、三中全会精神,完整准确全面贯彻新发展理念,统筹发展和安全,兼顾效率与公平,以促进公共数据合规高效流通使用为主线,以提高资源开发利用水平为目标,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,优化公共数据资源配置,释放市场创新活力,充分发挥数据要素放大、叠加、倍增效应,为不断做强做优做大数字经济、构筑国家竞争新优势提供坚实支撑。
【解读】 第一,《意见》总体要求明确了这项工作的主线在促进公共数据合规高效流通使用,目标在提高资源开发利用水平,关键在一个“用”字。
第二,这项工作要突破难点,包括体制性障碍和机制性梗阻。
第三,这项工作调动各方,着力激发供数动力,着力释放用数活力,发挥数据要素本身的放大、叠加、倍增效应。
第四,强调了统筹发展和安全,兼顾效率和公平。
工作中要做到:坚持政府指导、市场驱动。加强政府指导和调控,更好发挥市场机制作用,有效扩大公共数据供给,提高公共数据资源配置效率和使用效益。坚持尊重规律、守正创新。鼓励各地区各部门因地制宜推动共享开放,探索开展依规授权运营,完善资源开发利用制度。坚持系统推进、高效协同。加强顶层设计,厘清部门和地方的管理边界,逐步形成权责清晰、条块协同的公共数据资源开发利用格局。坚持加快发展、维护安全。推动制度建设和能力建设相结合,将安全贯穿公共数据资源开发利用全过程,防范各种数据风险。
【解读】 这是《意见》的工作原则。
第一,充分调动政府和市场两个积极性。
第二,因地制宜,推动共享开放,探索开展依规授权运营,完善资源开发利用制度。也就是说,既要规范授权运营活动,又鼓励各地、各部门积极探索。
第三,强调系统推进、高效协同,制度建设和能力建设相结合。
主要目标是:到2025年,公共数据资源开发利用制度规则初步建立,资源供给规模和质量明显提升,数据产品和服务不断丰富,重点行业、地区公共数据资源开发利用取得明显成效,培育一批数据要素型企业,公共数据资源要素作用初步显现。到2030年,公共数据资源开发利用制度规则更加成熟,资源开发利用体系全面建成,数据流通使用合规高效,公共数据在赋能实体经济、扩大消费需求、拓展投资空间、提升治理能力中的要素作用充分发挥。
【解读】 《意见》两阶段目标。
第一,2025年,相关制度体系初步建立,相关成效既明显也只是初步。
第二,2030年,相关制度体系全面建成,相关成效充分显现。
第三,点出了赋能实体经济、扩大消费需求、拓展投资空间、提升治理能力四个目标方向。因此,《意见》预期产生四个方面的效果。一是将大幅扩大公共数据资源供给;二是将进一步激发全社会用数活力;三是将扩大社会有效投资;四是将促进数据产业发展。
二、深化数据要素配置改革,扩大公共数据资源供给
【解读】 扩大供给,包括公共数据共享、开放和授权运营。
(一)统筹推进政务数据共享。完善政务数据目录,实行统一管理,推动实现“一数一源”,不断提升政务数据质量和管理水平。推动主动共享与按需共享相结合,完善政务数据共享责任清单,做好资源发布工作。强化已有数据共享平台的支撑作用,围绕“高效办成一件事”,推进跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务政务数据共享和业务协同,不断增强群众和企业的获得感。
【解读】 第一,针对政务数据,尽管数源单位众多,但是政务数据目录要统一管理,并推动实现“一数一源”,不断提升政务数据质量和管理水平。这不仅是为后面的“公共数据资源实行登记管理”奠定基础,也是为了更好地体现“整体政府”理念。
第二,这里提出了“主动共享”和“按需共享”概念,相似于通常所说的“无条件共享”和“有条件共享”的概念,但是更加强调数源单位的积极作为,做好资源发布工作。关于完善政务数据共享责任清单,更是共享的基础性工作。
第三,继续强调围绕“三融五跨”的政务数据共享和业务协同,围绕“高效办成一件事”等应用,不断增强群众和企业的获得感。
(二)有序推动公共数据开放。健全公共数据开放政策体系,明确公共数据开放的权责和范围,在维护国家数据安全、保护个人信息和商业秘密前提下,依法依规有序开放公共数据。完善公共数据开放平台,编制公布开放目录并动态更新,优先开放与民生紧密相关、社会需求迫切的数据,鼓励建立公共数据开放需求受理反馈机制,提高开放数据的完整性、准确性、及时性和机器可读性。
【解读】 第一,强调依法依规有序开放公共数据,明确公共数据开放的权责和范围。显然,这还是需要进一步细化的,特别是涉及非政务数据的公共数据部分。
第二,完善公共数据开放平台,鼓励建立公共数据开放需求受理反馈机制。实际上,就是要面向社会需求,鼓励公共机构进一步扩大公共数据开放范围,提高开放数据的质效。
(三)鼓励探索公共数据授权运营。落实数据产权结构性分置制度要求,探索建立公共数据分类分级授权机制。加强对授权运营工作的统筹管理,明确数据管理机构,探索将授权运营纳入“三重一大”决策范围,明确授权条件、运营模式、运营期限、退出机制和安全管理责任,结合实际采用整体授权、分领域授权、依场景授权等模式,授权符合条件的运营机构开展公共数据资源开发、产品经营和技术服务。数据管理机构要履行行业监管职责,指导监督运营机构依法依规经营。运营机构要落实授权要求,规范运营行为,面向市场公平提供服务,严禁未经授权超范围使用数据。加快形成权责清晰、部省协同的授权运营格局。适时制定公共数据资源授权运营管理规定。
【解读】 第一,公共数据授权运营是公共数据实现开发利用的主要形式,也是这次《意见》规范的公共数据资源开发利用三种形式(共享、开放和授权运营)中的重点和主要创新点。对于公共数据授权运营,基调是“鼓励”和“探索”。
第二,落实数据产权结构性分置制度要求,探索建立公共数据分类分级授权机制。这句话有多种理解,也就可以开展多种探索。一是落实“数据二十条”关于数据处理者的“三权分置”要求,在授权运营中,相关的“三权”需要在运营机构及其支撑的各类数据处理者之间界定清楚。二是分类分级授权针对“三权”,也就是说,授权分类分级是针对“三权”的,可能授予持有权,或使用权,或经营权等。三是分类分级授权针对公共数据,也就是说,是对公共数据分类分级后进行授权,可能授予全量数据,也可能只授予某个类别或级别的数据,例如只授予非涉私数据,只授予一般数据。这些不同的理解应该都是可以的,需要“鼓励”和“探索”。
第三,《意见》直接提出了三种授权模式,即结合实际采用整体授权、分领域授权、依场景授权等模式,注意这里的“等”字,意味着还可以进一步“探索”。同时,多种授权模式也意味着鼓励试点成立行业性、区域性运营机构。对于业界关注的授权运营是否导致垄断问题,在探索阶段,其实离形成垄断还差得远,远未到限制的时候。当然,谋篇布局阶段确实应该未雨绸缪,而这里实际上已经回答,采用多种模式探索,就会是百花齐放。
第四,《意见》直接提出了被授权的运营机构可以开展的经营活动,包括公共数据资源开发、产品经营和技术服务,基本涵盖了数据持有、加工使用和产品经验等各方面。
第五,加强对授权运营工作的统筹管理。这是对于公共数据管理机构(即管理公共数据的各级党政机关、企事业单位)而言的,当然对于并非单一法人的地方政府而言,还需要进一步明确数据管理机构(部门)。公共数据管理机构要探索将授权运营纳入“三重一大”决策范围,明确授权条件、运营模式、运营期限、退出机制和安全管理责任。这是针对运营机构的选择而言的,需要经过“三重一大”决策程序。这里对于公共数据管理机构的范围没有进一步规定,是各级党政机关和企事业单位都可以授权运营还是有所限制或者分类分级并没有明确,应该在后续发布的补充规定《公共数据资源授权运营实施规范》进一步规范吧。不过这里提出加强对授权运营工作的统筹管理,统筹意味强,应该不是任何层级的公共数据管理机构都来进行授权运营,这也不符合数据规模经济、范围经济的本质特征。
第六,加强对运营机构的监督管理,落实公共数据管理机构的监督职责。
第七,规范运营机构运营行为,落实授权要求。运营机构作为大规模数据平台,强调面向市场的“公平服务”,强调严禁未经授权超范围使用数据。
第八,加快形成权责清晰、部省协同的授权运营格局。尽管公共数据授权运营基调是“鼓励”和“探索”,目标还是要“统筹”和“协同”。从提出部省协同来解读,公共数据授权运营的主体应以部、省为主渠道。
第九,《公共数据资源授权运营实施规范》已经在公开征求意见。[2]
三、加强资源管理,规范公共数据授权运营
【解读】 以整个第三部分讲对公共数据授权运营的规范,足见《意见》的侧重点。
(四)健全资源管理制度。建立公共数据资源登记制度,依托政务数据目录,根据应用需求,编制形成公共数据资源目录,对纳入授权运营范围的公共数据资源实行登记管理。提高公共数据资源可用性,推动数据资源标准化、规范化建设,开展数据分类分级管理,强化数据源头治理和质量监督检查,实现数据质量可反馈、使用过程可追溯、数据异议可处置。
【解读】 第一,健全资源管理制度的关键是建立公共数据资源登记制度。登记不是权益来源,也没有认定权益的效力。对于社会数据等,其实无需登记,但是对于公共数据,鉴于其公益属性,则必须登记。登记的目的在于摸清底数,加强管理,扩大供给,促进供需对接。
第二,依托政务数据目录,根据应用需求,编制形成公共数据资源目录,对纳入授权运营范围的公共数据资源实行登记管理。同时,尚未纳入授权运营范围的数据也鼓励登记。前面已经指出,政务数据共享和政务数据目录统一管理是为公共数据资源实行登记管理奠定基础,这也意味着,公共数据资源目录也需要统一管理,统一登记。从逻辑上讲,公共数据授权运营自然是先登记、编目再授权,而登记机关自然就是政务数据管理机构。
第三,公共数据资源的登记、编目和统一管理有助于推动数据资源标准化、规范化建设,提高公共数据资源可用性。
第四,《公共数据资源登记管理暂行办法》已经在公开征求意见。[3]
(五)完善运营监督。建立公共数据资源授权运营情况披露机制,按规定公开授权对象、内容、范围和时限等授权运营情况。运营机构应公开公共数据产品和服务能力清单,披露公共数据资源使用情况,接受社会监督。运营机构应依法依规在授权范围内开展业务,不得实施与其他经营主体达成垄断协议或滥用市场支配地位等垄断行为,不得实施不正当竞争行为。
【解读】 第一,公共数据管理机构要建立公共数据资源授权运营情况披露机制,按规定公开授权对象、内容、范围和时限等授权运营情况。和将授权运营相关决策纳入“三重一大”机制一样,披露机制也是为了体现授权运营活动的公平公正。
第二,运营机构应公开公共数据产品和服务能力清单,披露公共数据资源使用情况,接受社会监督。这既是为了促使运营机构勤勉尽责,也是为了体现公共数据授权运营的成效。
第三,规范运营机构行为。作为规模化数据运营平台,运营机构事实上具有滥用市场支配地位等垄断行为的潜力,因此需要强调其应当依法依规在授权范围内开展业务,不得实施不正当竞争等行为。
(六)建立健全价格形成机制维护公共利益。发挥好价格政策的杠杆调节作用,加快建立符合公共数据要素特性的价格形成机制。指导推动用于公共治理、公益事业的公共数据产品和服务有条件无偿使用。用于产业发展、行业发展的公共数据经营性产品和服务,确需收费的,实行政府指导定价管理。
【解读】 第一,建立健全价格形成机制的目的是维护公共利益。这个价格形成机制需要符合公共数据要素特性,这样才能真正发挥好价格政策的杠杆调节作用。公共数据取之于民用之于民,在公共数据授权运营中,涉及多方面主体的利益,利用价格杠杆调节各方利益,首先还要维护公共利益。
第二,按照“数据二十条”的原则,这里区分了公益性利用的公共数据产品和服务与公共数据经营性产品和服务,分别有条件无偿使用和政府指导定价管理。
第三,对于公益性利用的公共数据产品和服务,指导推动有条件无偿使用。这里我们要注意,一是公共数据产品和服务的定义问题,我们认为,它的本质定义应该是公共机构利用了公共数据开发或委托第三方开发的数据产品和服务。一般说来,公共数据产品开发会利用到公共数据,但也极可能还会利用到其他社会数据,尽管不纯粹是利用公共数据,但只要是公共机构开发或委托开发的,就是公共数据产品。二是这类数据产品的来源数据是公共数据的,数源单位要无偿提供。三是利用到社会数据可能是有偿的,数据产品开发也是有成本的,但是既然是公共机构开发或委托开发,就是利用公共经费所做的工作,实行无偿使用是合理的。四是关于有条件无偿使用的“条件”,不宜另行设置,其就是数据有条件共享的条件,通过“秒审”机制,只要有关联对象授权,就可以无偿使用。[4]
第四,对于公共数据经营性产品和服务,确需收费的,实行政府指导定价管理。这里我们也需要注意,一是公共数据经营性产品的定义问题,应该是经营性组织利用了公共数据开发或委托第三方开发的数据产品和服务。二是这类数据产品的来源数据是公共数据的,尽管数据产品是经营性的,我们认为数源单位也还是要无偿提供,原因在于这些来源数据作为公共数据,本来就是各级党政机关、企事业单位依法履职或提供公共服务过程中产生的数据,已经有公共经费支持,不宜再次收费,而是应当公平普惠地支持公共数据经营性产品的开发。三是公共数据经营性产品的开发是经营主体的市场投入行为,适当收费是合理的。同时,由于作为来源的公共数据的无偿使用,数据产品开发也具有一定成本优势,对其实现政府指导定价管理也是合理的。
第五,国家数据局正会同国家发展改革委,研究制定相关价格政策文件,近期即将出台。[5]
四、鼓励应用创新,推动数据产业健康发展
【解读】 以应用创新推动数据产业发展。
(七)丰富数据应用场景。在市场需求大、数据资源多的行业和领域,拓展应用场景,鼓励经营主体利用公共数据资源开发产品、提供服务。鼓励和支持企事业单位和社会组织有条件无偿使用公共数据开发公益产品,提供便民利民服务。支持人工智能政务服务大模型开发、训练和应用,提高公共服务和社会治理智能化水平。
【解读】 第一,公共数据资源利用通过数据共享、开放、开发利用三种形式实现,开发利用主要通过授权运营实现,因其确保“数据不出域、可用不可见”而很好地平衡了安全和发展,将日益成为公共数据深度利用的主渠道,其精髓就是开发开放,通过开发实现开放,即“经营主体利用公共数据开发产品、提供服务”,这值得大力鼓励。[6]
第二,开发数据产品,即数据产品化,必然是应用场景驱动。丰富数据应用场景,也就是发掘需求,需求驱动,政府、行业都要发力。
第三,鼓励和支持企事业单位和社会组织有条件无偿使用公共数据开发公益产品,提供便民利民服务。这里一方面是针对开发公益产品,公共数据数源单位要有条件无偿提供。另一方面是如何界定公益产品?我们理解,公益产品应该是与(六)提到的“公共数据经营性产品”相对,属于非经营性产品,那么就应当是无偿提供便民利民服务。这里依然有两种情况:一种情况是开发公益产品的企事业单位和社会直接无偿提供便民利民服务,这当然要大力鼓励和支持;另一种情况是政府向开发产品的企事业单位和社会组织购买服务再向社会无偿提供服务,这就是通过“数据产品超市”购买服务促进数据产品交易的情形,同样是值得大力鼓励和支持的。
第四,支持人工智能政务服务大模型开发、训练和应用,提高公共服务和社会治理智能化水平。这里涉及到大规模的公共数据集,应用于人工智能大模型,即使是在公共可信数据空间内,也需要公共数据先脱敏再利用。利用数据产品超市的机制,不是简单地进行数据集的交易,把数据集卖出去,而失去对数据安全的控制,而是引进大模型进来,进到数据产品超市的可信数据空间,进行大模型开发、训练和应用,以优化的大模型再对外提供更加精准、有效的服务,实现政务服务的升级。[7]
(八)推动区域数据协作。落实区域重大战略、区域协调发展战略部署,鼓励京津冀、长三角、粤港澳大湾区以及成渝地区双城经济圈、长江中游城市群等创新推动公共数据资源开发利用,促进全国一体化数据市场发展,培育新兴产业。探索建立公共数据资源开发利用区域合作和利益调节机制,支持东中西部地区发挥比较优势,在数据存储、计算、服务等环节开展区域协作,共享数据要素红利。
【解读】 第一,推动区域数据协作,从鼓励几个基础好的重点区域的协作做起,旨在促进全国一体化的数据市场发展,培育新兴产业,这是为了充分发挥中国数字经济超大规模统一市场的优势,带动中国数据产业的领先发展。
第二,开展公共数据资源开发利用区域合作需要发挥各自比较优势,例如“东数西算”等就是要发挥东部面向市场需求,西部拥有电力、算力优势而进行的互补合作。同时,开展区域合作还需要探索建立利益调节机制,实现各方共赢。需要注意,就公共数据而言,各地、各行业因直接服务本地、本行业群众和市场主体,其所掌握的本地、本行业公共数据优势是无可替代的,这为推动区域数据协作,实现共赢奠定了基础。
(九)加强数据服务能力建设。加强数据基础设施建设,推动数据利用方式向共享汇聚和应用服务能力并重的方向转变。推进多元数据融合应用,丰富数据产品和服务。研究制订数据基础设施标准规范,推动设施互联、能力互通,推动构建协同高效的国家公共数据服务能力体系。鼓励有条件的地区探索公共数据产品和服务场内交易模式,统筹数据交易场所的规划布局,引导和规范数据交易场所健康发展。
【解读】 第一,将加强数据基础设施建设作为加强数据服务能力建设的重要内容,并进一步提出了推动构建协同高效的国家公共数据服务能力体系这一新提法。放到数字中国“2522”架构中来理解,数据资源体系作为两大基础之一,是大概念;国家数据基础设施概念写进了二十届三中全会报告,应该是和数据资源体系基本等同的概念,是数据资源体系的核心和基础,也就是说是数字中国建设基础的基础;国家公共数据服务能力体系应该是数据资源体系中侧重公共数据的部分,同样需要加强数据基础设施建设的支撑。就此而论,加强数据基础设施建设和加强数据服务能力建设应基本等同。
第二,加强数据服务能力建设隐含了数据汇聚能力和应用服务能力等方面,所以加强数据基础设施建设能够推动数据利用方式向数据汇聚能力和应用服务能力并重转变,通过研究制订数据基础设施标准规范,推动设施互联、能力互通,也就是说整合各地、各行业公共数据基础设施,推动构建形成协同高效的国家公共数据服务能力体系。
第三,鼓励探索公共数据产品和服务场内交易模式,统筹数据交易场所的规划布局,引导和规范数据交易场所健康发展。关于“场内”的概念,对于公共数据资源开发利用,不仅是主渠道的问题,应当是唯一渠道,即不存在“场外”,所以鼓励探索“场内”模式是必然的。之所以这样说,是因为公共数据的社会利用,在数据普遍开放之外,就是开发开放,即通过数据产品开发再面向应用场景提供服务。而数据开发开放必然依赖于公共数据基础设施,尤其是其中的可信数据空间。不存在离开可信数据空间的“场外”交易。如果存在离开可信数据空间的所谓“场外”交易,交易的标的只能是已经匿名化后的数据集,这已经不再是开发开放的形式,而属于可以普遍开放的数据集。对于可以普遍开放的公共数据集,不是交易的问题,而是无偿开放利用的问题。[6]
第四,关于公共数据产品和服务的交易,也不宜做狭隘理解。事实上,数据的交互利用是数据流通更为广泛使用的商业模式,基于可信数据空间开发出的数据产品,并非都需要进行数据产品交易,更多的情形是数据产品直接对外提供服务,在服务交付中,嵌入数据产品的相关数据进行交互,形成服务结果对外输出。[8]
(十)繁荣数据产业发展生态。将数据产业作为鼓励发展类纳入产业结构调整指导目录,支持数据采集标注、分析挖掘、流通使用、数据安全等技术创新应用,鼓励开发数据模型、数据核验、评价指数等多形式数据产品。围绕数据采存算管用,培育高水平数据要素型企业。聚焦算力网络和可信流通,支持数据基础设施企业发展。落实研发费用加计扣除、高新技术企业税收优惠等政策。支持数据行业协会、学会等社会团体和产业联盟发展,凝聚行业共识,加强行业自律,推动行业发展。
【解读】 第一,繁荣数据产业发展生态,一方面是聚焦企业主体,另一方面是政策和产业发展环境支持,协同发力。这里提到了产业机构调整、技术创新应用、税收优惠等产业政策和行业生态环境建设等方面。
第二,关于多形式数据产品,这里提到数据模型、数据核验、评价指数等。数据产品的形态是极为丰富的(参见文献[9]数据产品定义部分),核心特征就两个,一是面向应用场景,二是需要有数据嵌入才能提供服务。可以说数据模型是最为典型的数据产品形态。
第三,关于数据基础设施企业,这里提到了聚焦算力网络和可信流通。数据基础设施有极为丰富的内容和结构[9,10],针对公共数据资源开发利用,聚焦算力网络和可信流通是合适的。算力网络本身侧重属于数字基础设施,作为可信数据空间之间的算力互联,又属于数据基础设施,也是毋庸置疑的。至于可信流通,则毫无疑问是数据基础设施的核心。
五、统筹发展和安全,营造开发利用良好环境
【解读】 从营造发展环境角度,统筹好发展和安全。
(十一)加大创新激励。明确公共数据管理和运营的责任边界,围绕强化管理职责优化机构编制资源配置。在有条件的地区和部门,按照管运适度分离的原则,在保障政务应用和公共服务的前提下,承担数据运营职责的事业单位可按照国家有关规定转企改制,试点成立行业性、区域性运营机构,并按照国有资产有关法律法规进行管理,符合要求的纳入经营性国有资产集中统一监管。研究制定支持运营机构发展的激励政策。
【解读】 第一,优化机构编制配置激励。
第二,运营机构体制创新激励。这里提出了管运适度分离原则,“管”显然是公共数据管理机构的职责,“运”则是运营机构。这里提出了运营机构可以是事业单位,也进一步指出了转企改制的方向,转为国有企业,转向国有资产的经营性。同时,这里提出了试点两类运营机构,一是行业性运营机构,二是区域性运营机构,这是未来运营机构的发展方向。
第三,研究制定运营机构发展激励政策。未来应该在试点探索基础上出台进一步激励政策。
(十二)加强安全管理。强化数据安全和个人信息保护,加强对数据资源生产、加工使用、产品经营等开发利用全过程的监督和管理。建立健全分类分级、风险评估、监测预警、应急处置等工作体系,开展公共数据利用的安全风险评估和应用业务规范性审查。运营机构应依据有关法律法规和政策要求,履行数据安全主体责任,采取必要安全措施,保护公共数据安全。加强技术能力建设,提升数据汇聚关联风险识别和管控水平。依法依规予以保密的公共数据不予开放,严格管控未依法依规公开的原始公共数据直接进入市场。
【解读】 第一,安全是公共数据资源开发利用工作的生命线。依法依规,保密的公共数据不予开放——这可以纳入负面清单管理;未公开的原始数据不得直接进入市场——只能间接进入市场,即通过开发开放,以“原始数据不出域,数据可用不可见”的形式,通过可信数据空间上的数据产品形式加以利用。
第二,强化数据安全和个人信息保护,加强数据开发利用全过程监督和管理;建立健全相关工作体系,开展公共数据利用的安全风险评估和应用业务规范性审查。这是公共数据管理机构应尽的职责。
第三,运营机构履行数据安全主体责任,特别强调数据汇聚关联风险,要求提升风险识别和管控水平。
(十三)鼓励先行先试。充分考虑数据领域未知变量,落实“三个区分开来”,鼓励和保护干部担当作为,营造鼓励创新、包容创新的干事创业氛围,支持在制度机制、依规授权、价格形成、收益分配等方面积极探索可行路径。充分认识数据规模利用的潜在风险,坚决防止以数谋私等“数据上的腐败”,坚持有错必纠、有过必改,对苗头性、倾向性问题早发现早纠正,对失误错误及时采取补救措施,维护公共数据安全。
【解读】 第一,鼓励创新,包容创新,试错容错,大胆试验,积极探索,覆盖制度机制、依规授权、价格形成、收益分配等公共数据资源开发利用的全过程。
第二,充分认识和及时发现数据规模利用的潜在风险,坚决防止以数谋私等腐败行为,及时就错。
六、强化组织实施
(十四)加强组织领导。坚持和加强党对数据工作的全面领导。在党中央集中统一领导下,各地区各部门要强化组织实施,结合实际抓好本意见贯彻落实。国务院办公厅强化工作协调,统筹推进政务数据共享工作。国家数据局加强工作统筹,动态掌握全国公共数据资源开发利用情况,及时协调解决工作中的重要问题。重要情况及时按程序向党中央、国务院请示报告。
【解读】 第一,党中央集中统一领导,各地区各部门组织实施抓落实。
第二,具体工作分工上,国务院办公厅抓政务数据共享,国家数据局统筹协调全国公共数据资源开发利用工作。
第三,重要情况及时按程序向党中央、国务院请示报告。
(十五)强化资金保障。加大中央预算内投资对数据基础设施、数据安全能力建设的支持力度。各地区各部门可结合实际需要统筹安排数据产品和服务采购经费。鼓励各类金融机构创新产品和服务,加大对数据要素型企业和数据基础设施企业的融资支持力度。引导社会资本有序参与公共数据资源开发利用活动。
【解读】 第一,中央预算内投资投向数据基础设施、数据安全能力是最重要的支持。
第二,各地区各部门安排数据产品和服务采购经费是对运营机构特别是数据产品开发者最直接、最立竿见影的支持。
第三,各类金融机构加大融资力度是对数据产业各类企业最普遍的支持。
第四,社会资本有序参与是公共数据资源开发利用见效的根本。
(十六)增强支撑能力。加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度。统筹数据领域标准体系建设管理,组织开展相关标准研制、宣传、执行和评价。依托国家重点研发计划、国家科技重大专项等,开展数据加密、可信流通、安全治理等关键技术研究和攻关。加强数据领域人才队伍建设,将提高做好数据工作的能力纳入干部教育培训内容。积极参与国际交流合作,推动公共数据国际治理规则、国际标准制定。
【解读】 第一,增强支撑能力的几个方面都是数据开发利用(不仅是公共数据开发利用)的基础性和根本性问题,特别是产权归属、权益分配、利益保护,都是亟待解决的核心问题,标准体系建设、关键技术研究也都是业界的焦点问题,需要在国家数据局统筹下,凝聚各方面力量攻关、突破。
第二,人才队伍建设十分重要,将数据工作能力纳入干部教育培训内容十分必要,尤其对于公共数据资源开发利用工作,党中央、国务院指明了路线后,各级干部抓落实就是关键。
第三,积极参与公共数据国际治理规则、国际标准制定。
(十七)加强评价监督。各地区各部门可结合实际探索开展公共数据资源开发利用绩效考核,依法依规向审计机关开放公共数据资源目录和开发利用情况。鼓励开展公共数据资源开发利用成效评价和第三方评估,加强经验总结和宣传推广,营造良好氛围。
【解读】 第一,以评促用。鼓励探索此项工作的绩效评价,第三方评价。
第二,以审促用。依法依规向审计机构开放公共数据资源目录,特别是开放开发利用情况,也是强化审计评价和审计监督。
参考文献:
[1] 中共中央办公厅 国务院办公厅关于加快公共数据资源开发利用的意见. (点击阅读)
[2]国家数据局关于向社会公开征求《公共数据资源授权运营实施规范(试行)》(公开征求意见稿)意见的公告. (点击阅读)
[3]国家发展改革委关于向社会公开征求《公共数据资源登记管理暂行办法(公开征求意见稿)》意见的公告. (点击阅读)
[4]董学耕. 数据关联对象“决定权”与整体政府数据共享开放[M]//《用数据点亮智慧之光:海南省数据要素市场建设探索与实践》. 南方出版社,2023: 35-41.
[5]国新办发布会 国家数据局介绍公共数据资源开发利用有关情况. (点击阅读)
[6]董学耕. 数据开发开放拓展数据开放利用范围. (点击阅读)
[7]董学耕. 数据产品开发与数据脱敏. (点击阅读)
[8]董学耕. 数据要素纳入财务体系的实现路径:数据产品化[J]. 财务研究,2024,(3):3-10.
[9]董学耕. 数据基础设施论纲Ⅲ——数据权益基础设施.(点击阅读)
[10]董学耕. 数据基础设施论纲Ⅳ——作为新质生产关系的数据基础设施.(点击阅读)
责编 | 符丹丹
编辑 | 蔡青松
转载请注明来源 | 海南省大数据发展中心
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