尊敬的各位领导、各位来宾，大家下午好。

非常荣幸来到这个论坛，分享自己的观点。我今天给大家报告的题目是《公共数据开发服务与运营机制的探讨》。

各国将数据作为国家战略，美国将重点放在数据的资产化上，欧盟则致力于建设统一的数据空间。我们国家把数据上升为数据要素，从数据资源到数据资产，再到数据要素，这个是一个认识上的突破。

公共数据作为数据总量中的重要组成部分，具有高价值和敏感性。因此，建立基于公共数据的授权运营开发机制成为未来的重要工作。

从概念上来看，公共数据可以按照三种分类来理解。首先是按照资金属性划分，即应用公共财政资金生成的数据都被视为公共数据，这是国外普遍采用的概念。其次是按照主体划分，各地的数据条例通常将党政机关及承担公共管理和服务职能的企事业机构在履职过程中产生的数据视为公共数据。还有一种理解是按照数据内容属性，即涉及众多自然人、法人和公共空间等公共信息内容的数据都具有公共属性。这一类数据的边界广泛，包括许多企业和平台的数据。公共数据除了具有一般数据的排他性特征外，还具有自身的共用性，这是与其他数据开发利用非常不同和鲜明的特点。从资产属性的角度来看，公共数据被视为公共资产，通常是以开放为常态，不开放为例外的原则。

国外对一般公共数据的理解主要以资金属性进行定义，因此强调数据的无偿开放。在中国，公共数据通常分为两类，一类用于公共事业或公益事业，一般采取有条件、无偿使用的原则；另一类用于促进产业和行业发展，通常采取有条件、有偿使用的原则和方式。

公共数据的授权运营是一种有条件的数据利用机制，以确保安全性和合法性。公共数据开发利用的途径可分为三类：数据开放、数据共享和授权运营。数据开放是指将不涉及个人隐私、其他法人单位信息和公共安全的数据在网站上无条件向社会开放。数据共享是政府内部数据利用机制，通过共享数据来促进平台的开发和使用。授权运营是针对无法完全开放的数据，通过授权给特定的运营机构进行加工处理和价值挖掘，产生数据产品和服务。

授权运营的好处在于扩大数据的开发范围和深度，实现更大的价值挖掘。公共数据的授权运营涉及多个利益方，包括数据持有方、数据汇聚方、数据运营方和数据监管方。为了明确数据的管理权、运营权、开发权和监管权等多维权限，需要构建一个多维的权责体系和明确的授权体系。

公共数据的授权运营还需要建立开发服务的平台体系，以综合性的推进数据的开发和运营工作。在公共机构和党政机关中，形成了许多数据，这些数据通常存储在部门系统和一体化的大数据平台中。为了实现公共数据的开发机制，需要构建一个与这些平台对接的开发和运营平台，从而形成公共数据授权运营的体系。这一体系是实现数据生态和构建更大的数据开发利用产业体系的基础。

第二块来讲给大家报告一下公共数据开发服务的模式和类型，公共数据开发服务的模式和类型可以分为三类：自主运营模式、合作运营模式和市场化运营模式。自主运营模式是当地政府借助事业单位或本地国有企业，通过运营授权来构建公共数据开发服务平台，并完成数据的加工、清洗、脱敏等工作。合作运营模式通常在缺乏专业技术能力和企业支持的地方使用。当地政府通过与外部互联网企业的合作，成立合作运营公司来进行公共数据授权运营。市场化运营模式指的是充分发挥市场竞争的作用，只要符合授权的基本原则，任何符合条件的机构都有资格承接数据开发运营。这种模式可能会逐渐增强，因为人们担心地方垄断和地方保护主义会导致不公平的数据市场。随着对数据安全问题的解决方案不断成熟，市场化模式有望成为未来的主导模式。

目前的公共数据授权运营可以分为四类：政府主导模式、基于行业的模式、区域性模式和场景驱动模式。

政府主导模式是一种由政府主导的数据授权运营模式，例如浙江和德阳与中国电子的合作。基于行业的模式是指在数据开发利用中采用数据专区方式，按行业推进，如北京金融专区。区域性模式是指在整个区域内建立数据中心，如大湾区数据中心，来推进公共数据的技术开发与运营。场景驱动模式是指特定场景下对公共数据进行开发与运营，如疫情防控。

针对公共数据授权运营体系，已形成了三级市场体系，即资源市场、要素市场和数据开发服务的机制。该机制旨在实现公共数据的安全和有效价值释放。

在公共数据授权运营的治理体系方面，涉及三个主要类别：政府作为管理者的角色，市场主体的参与，以及支撑主体或第三方的参与。政府部门负责整体工作的统筹、监督和管理。市场主体包括数据基础开发、加工、清洗，以及公共数据授权运营平台的建设和维护。支撑主体或第三方则负责数据评价、监测、审计和稽查等职责。

在建立制度体系方面，需要明确相关主体的权利、责任和义务。基于清晰明确的权利责任义务，可以制定政策文件和立法，以确保各方享有应有的权利并明确其责任义务。目前，这一制度体系缺乏基础的制度规则和针对公共数据授权运营过程管理的规定，需要进一步完善。

当前的公共数据授权运营面临多个挑战。首先是公共数据供给能力不足的问题，由于数据分散在不同政府和公共机构中，且壁垒较高，难以有效整合和利用。其次，数据质量较低，很多公共机构在数字化转型过程中缺乏数据治理能力，导致数据质量和标准存在问题。

此外，缺乏完善的数据责任体系也是一个挑战。目前很多人将数据责任归结于大数据局，但实际上数据责任应由业务部门负责，因为数据与业务紧密相关。数字化转型意味着转向数字化组织形态，因此需要建立相应的数据责任体系，否则将面临重大问题。

另一个问题是数据安全风险。授权公共数据的主要考虑是安全问题，但目前需要克服数据资产化、利益分配机制和激励机制等方面的问题。为推进公共数据授权运营，需要在技术上找到新方案，创新治理方式，并加强数据供给和安全保障，以实现公共数据价值的安全释放。以上是我的观点，请大家批评指正，谢谢大家。

（以上内容根据嘉宾发言速记整理）