2022公共数据运营模式研究报告.pdf

中国软件评测中心2022 年 5 月公共数据运营模式研究报告公共数据运营模式研究报告目录前 言.1一、公共数据运营概述.2（一）研究背景.21.数字经济成为大国竞争的新赛道.22.我国政府高度重视数字经济发展.23.公共数据运营引领要素市场培育.3（二）概念辨析.31.公共数据的概念及特征.32.公共数据运营的概念及原则.5（三）框架设计.51.公共数据运营的总体思路.52.公共数据运营的核心要素.63.公共数据运营的主要环节.74.公共数据运营的参考架构.9二、国外公共数据运营的主要模式与特征.11（一）以政府为主导的数据开放与再利用模式.11（二）以市场为驱动的数据运营模式.131.数据信托模式.142.数据中介模式.15三、国内公共数据运营的主要模式及特征.17（一）行业主导模式.17（二）区域一体化模式.22（三）场景牵引模式.26（四）模式总结.29四、发展趋势与展望.30（一）公共数据价值加速凸显.30（二）政策法规体系加速健全.30（三）数据运营模式加速形成.31（四）价值共创机制加速明晰.31（五）安全可信环境加速构建.31（六）合规监管机制加速规范.321公共数据运营模式研究报告当前，世界正处于百年未有之大变局，发展数字经济是大势所趋。习近平总书记指出，“要充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，不断做强做优做大我国数字经济。”公共数据作为数据资源的重要组成部分，关乎国民经济发展中生产生活的各个方面，蕴藏着巨大的经济和社会价值，若实现有效利用，不仅能发挥其在社会治理中的重要作用，更能推动数字经济的长效发展。而公共数据运营是盘活公共数据资源、挖掘数据价值、释放数据红利的重要手段，党和国家高度重视。自 2020 年 3 月以来出台了一系列政策文件，中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见明确指出要推进政府数据开放共享，研究建立促进企业登记、交通运输、气象等公共数据开放和数据资源有效流动的制度规范。进一步地，中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二三五年远景目标的建议强调要开展政府数据授权运营试点，鼓励第三方深化对公共数据的挖掘利用。接着，“十四五”大数据产业发展规划则指出推动建立市场定价、政府监管的数据要素市场机制，发展数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系。要素市场化配置综合改革试点总体方案进一步指出要探索完善公共数据共享、开放、运营服务、安全保障的管理体制。为公共数据运营和发展提出了新的要求和新的战略指引。然而，在公共数据开发利用过程中，仍存在一些基础性和客观性问题，包括公共数据的基本概念和范畴，公共数据运营的边界和模式是什么？为此，中国软件测评中心组织编写本报告。本报告以公共数据运营模式为核心，以释放公共数据价值为目标，深入分析公共数据概念及特征，厘清公共数据运营的内涵及本质，提出纵深分域数据要素市场运营体系的总体思路，构建了一座（一个数据底座）、两场（两级市场）、三域（三个区域）、四链（四个链条）的运营体系架构，总结出国外国内公共数据运营的典型模式，并阐述了公共数据运营未来发展趋势。为进一步激活并释放数据红利，赋能数字政府建设、培育数据要素市场、促进数字经济发展提供有效参考。前 言2公共数据运营模式研究报告一、公共数据运营概述（一）研究背景 1.数字经济成为大国竞争的新赛道目前，世界正处于由工业经济时代向数字经济时代迈进的重大转折期，数据成为世界各国争夺的重要战略资源。美国联邦数据战略明确提出要推进联邦政府数据资产化管理，欧盟欧盟数据战略提出要构建欧洲数字空间，打造欧洲一体化数据市场。同时，欧美日等国通过打造国际数据流通圈，抢占数字经济发展的先机。2.我国政府高度重视数字经济发展我国政府高度重视数字经济发展，并陆续出台了一系列相关政策文件。党的十九届四中全会将数据正式列入生产要素的范畴，关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要等系列文件明确提出要培育数据要素市场，打造数字经济新优势。“十四五”大数据产业发展规划强调要推动建立市场定价、政府监管的数据要素市场机制。要素市场化配置综合改革试点3公共数据运营模式研究报告总体方案进一步指出要探索完善公共数据共享、开放、运营服务、安全保障的管理体制。优先推进企业登记监管、卫生健康、交通运输、气象等高价值数据集向社会开放。探索开展政府数据授权运营。3.公共数据运营引领要素市场培育公共数据运营在数据要素市场培育的过程中起到重要的引领和示范作用。中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要强调要“开展政府数据授权运营试点，鼓励第三方深化对公共数据的挖掘利用”。开展公共数据运营，能够最大限度地挖掘数据价值红利，催生出更多数字经济新模式、新业态和新优势，推动数据要素市场化建设，为数字经济的发展提供新动能。总之，公共数据运营在构建数据要素流通规则，加快培育规范的数据要素市场方面能够发挥重要的引领作用。然而在公共数据开发利用过程中仍存在一些问题，公共数据的基本概念和范畴、公共数据运营的边界和原则，以及公共数据运营的模式等仍存在概念不清、范围不明、权责不匹、运营不畅、收益不均等问题，不利于公共数据的价值释放，严重制约数据要素市场发展进程。（二）概念辨析1.公共数据的概念及特征（1）公共数据的概念公共数据是指由国家机关和法律、行政法规授权的具有管理公共事务职能或者提供公共服务的组织，在履行公共管理职责或者提供公共服务过程中，收集、产生的涉及公共利益的各类数据。其管理主体包括国家机关、事业单位、经依法授权具有管理公共事务职能的组织以及供水、供电、供气、公共交通等提供公共服务的部门。从公共数据来源主体看，公共数据主要包含五种类型，一类是政务数据，即政务部门（党委、人大、政府、政协、法院、检察院等）依法履职过程中采集、获取的数据；二类是具有公共职能的公共企事业单位，在提供公共服务和公共管理过程中产生、收集、掌握的各类数据资源，如教育医疗数据、水电煤气数据、交通通信数据、民航铁路数据等；三类是由政府资金资助的专业组织在公共利益领域内收集、获取的具有公4公共数据运营模式研究报告共价值的数据，如基础科学研究的数据；四类是具有公共管理和服务性质的社会团体掌握的与重大公共利益关切的数据；五类是涉及公共服务领域的其他数据来源，如其他社会组织和个人利用公共资源或公共权力，在提供公共服务过程中收集、产生的涉及公共利益的数据（如图 1 所示）。（2）公共数据的特征公共数据涉及社会生产生活各个方面，包含多种类型权属。从所有权视角看，公共数据为多方主体共同拥有；从管理权视角看，在所有权不被转移的前提下由公共机构或者政府部门代理管辖；从授权运营视角看，需要征得管理部门和相关信息主体的同意。因此，公共数据具有多源性、权威性、稀缺性、高价值、敏感性等五个特征。多源性。由于公共数据在采集、存储、使用、加工、传输、提供和开放等处理过程中涉及多源主体，决定了公共数据的多源性特征，以采集为例，公共数据的采集者涉及政府，企事业单位，社会组织和团体等多源主体，其采集对象（被采集者）涉及法人和自然人等多源主体。主体的多源性决定了公共数据是以分散、开集、变动、多样、海量的状态存在。权威性。公共数据管理持有主体涉及政府，企事业单位，社会组织和团体，本身具有较高的公信力，公共数据采集、存储、使用、加工、传输、提供和开放过程须严格遵循相关业务规范和标准，具有较高的准确性、严谨性和权威性。稀缺性。由于公共数据是提供公共管理和公共服务的过程中产生的，大多数主体履行的公共管理或者公共服务的职能都是依法依规产生或者依法依规授权获得的，具有垄断性、排他性甚至唯一性（如公安、社保）的特征，决定了公共数据只有少数来源甚至唯一来源，具有较大的稀缺性和不可替代性。高价值。公共数据涉及政治、经济、社会、文化、生活的各领域各层面，严格按照一定的公允标准采集、存储、使用、加工、传输、提供和开放，使数据呈现体量大、质量高、门类齐全、体系完整等特点，应用场景覆盖面较广，与现实的政治、经济、社会和文化生活相关性高，价值密度较高，融合应用效果好，具有较高的开发利用价值。图 1：公共数据的五种类型图公共数据政务数据社会团体数据公共领域的其它数据来源公共企事业单位数据专业组织数据5公共数据运营模式研究报告敏感性。公共数据反映整个国家政治经济社会文化运行整体情况，数据经汇聚融合后，可用于公共决策分析，涉及国家安全和个人权益，具有较高的敏感性，需统一授权、统一管控、全程覆盖，确保公共数据开发利用全流程可监管、可记录、可追溯、可审计，确保公共数据依法依规使用。2.公共数据运营的概念及原则（1）公共数据运营的概念公共数据运营是指按照国家相关法律法规要求，经公共数据管理部门和其他相关信息主体授权具有专业化运营能力的机构，在构建安全可控开发环境基础上，按照一定规则组织产业链上下游相关机构围绕公共数据进行加工处理、价值挖掘等运营活动，产生数据产品和服务的相关行为。（2）公共数据运营的原则公共数据运营是盘活公共数据资源、实现价值释放的重要一环，必须坚持遵循“公平公正、市场配置，安全可控、依法利用，挖掘价值、造福人民”的基本原则。“公平公正、市场配置”。公共数据运营的实质是以满足公共利益、公共服务为目标，要以公平公正的原则切实维护各信息主体的合法权益和正当利益，并通过市场化机制实现公共数据资源最优化配置，以充分释放公共数据价值。“安全可控、依法利用”。公共数据的高价值和敏感性特征要求公共数据运营要在保障国家数据安全、个人隐私和商业秘密的前提下，构建安全可控的运营环境。并在网络安全法数据安全法个人信息保护法等相关法律的授权和约束下以公共数据应用场景为牵引，设立灵活的进入退出机制，依法依规进行监督管理，以确保公共利益。“挖掘价值、服务人民”。公共数据运营要以人民为中心为价值导向，充分挖掘各类公共数据的社会价值和经济价值，释放数据红利，让公共数据更好地造福社会，促进经济的繁荣发展。（三）框架设计 1.公共数据运营的总体思路公共数据运营紧紧围绕构建纵深分域数据要素市场运营体系的总体思路，打造“一座”、“两场”、“三域”、“四链”的体系架构，统筹健全数据管理权、运营权、开发权及监管权等多维权限的权责设定、授权及监督体系，明晰数据提供方、汇聚方、运营方、开发方、使用方、监管方等各方权责，保障数据运营的顺利进行，最终实现公共数据的社会效益和经济价值（如图 2 所示）。“一座”是指一个数据底座，是公共数据运营的基础设施，代表全国一体化数据中心体系，共享交换平台或者开放平台。通过该数据底座为公共数据运营全流程提供良好的开发利用环境，是实现公共数据智能化、精细化运营的重要载体。“两场”是指公共数据运营的两级市场，其中，一级市场是公共数据原材料供给市场，在政府各级部门内部实现。在一级市场内，通过建立公共数据分类分级管理制度，规范公共数据的采集、汇聚、加工、管理等关键环节，确保公共数据资源的可获得性和安全性。一级市场是实现数据生产加工、流通交易的前提和基础；二级市场是公共数据产品和数据服务交易流通的市场，也是释放数据价值，最大化社会效益和经济效益的市场。“三域”是指三个区域，着力打造以“内部管控区+中间运营加工区+外部市场交易区”三6公共数据运营模式研究报告域融合的公共数据运营体系。其中，内部管控区是公共数据运营的内循环，为公共数据运营提供可靠供给链。数据管理部门基于安全可控的公共数据管理平台，依法依规开展数据管理，并通过该平台统一授权至公共数据运营方，实现公共数据可靠供给。中间运营加工区是公共数据运营的中间枢纽，类似于我国古代的瓮城可作为缓冲地带（如图 3 所示），是连接内循环和外循环的桥梁。为数据服务开发提供可信处理链和可溯源授权链。数据运营方经授权开展公共数据运营平台建设，为公共数据运营提供可信数据加工环境和数据运营规则，同时运营监管方负责数据全流程监管溯源工作。外部市场交易区是公共数据运营的外循环，为公共数据运营提供可控服务链。数据交易流通方（数据交易机构、数据经纪人或数据信托机构）根据数据需求向数据消费方提供数据产品和数据服务。同时，监管部门依法依规监管数据服务全过程，既要保障数据服务质量，也要保证数据服务合规性。“四链”是指公共数据运营过程中的四个关键环节，包括可靠供给链、可信处理链、可控服务链、可溯源授权链等。其中，可靠供给链是保证公共数据供给过程的安全可靠和公共数据的有效供给。可信处理链是公共数据运营机构为数据服务开发提供可信数据资源。可控服务链是指在保障公共数据资源使用合规和隐私安全的前提下，数据运营方根据数据服务使用方的需求提供可控数据产品和服务行为。可溯源授权链是指公共数据资源可溯源、授权监管有据可循，可溯源授权链贯穿整个公共数据运营过程。2.公共数据运营的核心要素公共数据运营的核心要素包括参与主体、运营对象、运营平台和工具以及最终产品和服务等四大要素构成。（1）参与主体，从利益相关者角度来看，公共数据运营参与主体包括数据提供方、数据汇聚方、数据管理方、数据使用方、数据运营图 2：公共数据运营总体思路3）可控服务链数据汇聚方数据管理方内循环加工融合应用数据使用方数据分类：理顺数据脉络盘点全域数据资源构建数据标识体系规范数据分类管理数据分级：实施重点保护确定重要程度等级逐类进行数据定级数据安全：构筑保障体系技术手段多元化防护体系立体化管理策略规范化1）可靠供给链数据提供方采集传输汇聚编目2）可信处理链4）可溯源授权链数据运营方数据加工环境数据运营规则数据开发方监管授权数据交易流通方数据交易机构数据经纪人数据信托机构数据消费方数据产品数据服务公共数据基础设施数据底座（全国一体化数据中心体系、共享交换平台、开放平台）治理监管方外循环7公共数据运营模式研究报告方、数据监管方、数据开发方、数据交易流通方、数据消费方等主体，这些参与主体主要涉及到政府部门，企事业单位，高校和科研院所，其他社会团体和个人等，对公共数据有明确使用需求，也是公共数据运营的既得利益者。（2）运营对象，公共数据运营的对象是那些符合条件的定向开放或者有条件开放的高价值数据，通过有效的运营模式来充分释放这部分数据的价值红利，并确保国有资产保值增值。（3）运营平台和工具，主要包括数据运营平台、数据交易平台、数据评估平台以及技术工具等，为公共数据运营提供良好的运营环境和关键技术支撑。（4）数据产品和服务，主要包括能发挥数据价值的数据模型、数据分析报告、数据可视化、数据指数、数据引擎、数据服务等。3.公共数据运营的主要环节公共数据运营可分为数据供给、数据运营、交易流通、应用追溯、效果评估五个主要环节（如图 4 所示）。（1）数据供给，主要包括数据管理、运营授权和数据登记等活动。其中，数据管理是指数据提供方开展的数据采集、存储、编目和质量管理等活动；运营授权是指具有公共数据运营意愿和技术服务能力的市场主体，向数据管理方申请并获得开展公共数据归集、加工处理、分析挖掘、开发形成数据产品和服务等运营权的过程；数据登记是指获得公共数据运营授权的市场主体利用在安全可控的环境下将公共数据进行统一记录，并提供公共数据登记凭证，形成供开发利用的公共数据登记清单的过程。（2）数据运营，主要包括搭建运营环境、制定运营规则、数据归集、加工处理、分析挖掘、管理数据产品等活动。其中，搭建运营环境是指搭建安全可控的公共数据运营软硬件环境，确保在原始数据不出域或可用不可见的条件下，提供数据产品和服务；制定运营规则是聚焦运图 3：公共数据运营的“三域”图8公共数据运营模式研究报告营主体属性、运营程序、业务边界、义务权责以及安全管理等重点问题，立足公共属性、市场公平和风险防范等多重维度，以运营服务机构准入、能力评估、安全管理等为重点，构建公共数据运营管理规则；数据归集是指通过数据集成、可信共享交换等技术手段，将已登记的公共数据汇聚到公共数据运营管理平台的过程；加工处理是指对已归集的公共数据资源进行数据清洗、数据脱敏、数据沙箱、数据标注、数据富化、数据筛选等操作，形成可供开发利用的数据的过程；分析挖掘是指通过数据建模、数据调用、数据融合、数据分析等操作，为形成数据产品和服务提供基础；管理数据产品是指对能发挥数据价值的数据模型、数据分析报告、数据可视化、数据指数、数据引擎、数据服务等使用场景、范围、用途、期限等的报备、审核等操作。（3）交易流通，主要包括价值评估、数据产品交付、收益分配等活动。其中，价值评估是指根据成本法、收益法、市场法等数据价值评估方法，对合法处理数据形成的公共数据产品进行定价交易的过程；数据产品交付是指按市场化有偿使用原则，在安全可控的环境下，由公共数据运营方根据需求方协议要求提供公共数据产品并获得相关收益的过程；收益分配是指公共数据运营方根据公共数据价值评估标准和运营过程中各方主体的贡献度，通过相互商洽的方式合理分配运营收入的过程。（4）应用追溯，数据开发利用方在获得公共数据产品和服务的基础上，进一步进行数据分析、开发新的数据产品等数据应用过程，在这一环节，公共数据运营方将对数据开发利用方关于公共数据的超范围使用、超场景使用等情况进行安全追溯管理，同时，公共数据开发利用方应接受公共数据运营监管机构的管理。（5）效果评估，是指公共数据运营主管部图 4：公共数据运营的主要环节公共数据运营的主要环节1.数据供给5.效果评估4.应用追溯2.数据运营3.交易流通9公共数据运营模式研究报告门通过构建公共数据运营效果评估评价体系，组织对公共数据运营效果进行评估评价的过程。4.公共数据运营的参考架构公共数据运营总体框架涉及七大模块，包括运营依据、运营监管、运营数字底座、用户、资源层、业务层、服务层（如图 5 所示）。运营依据是公共数据运营的导向，公共数据运营要以国家战略为指引，遵从法律法规的约束，符合地方政策、行业准则和标准规范的要求，并依此来开展公共数据运营活动，确保整个公共数据运营活动的合法合规，安全守正.运营监管是保障，通过对公共数据运营过程中的核心能力要素监管，包括数据监管，模型监管和平台监管等，确保公共数据运营和服务等活动开展的风险可控，通过对公共数据运营过程中的关键市场要素监管，包括主体监管，流通监管和跨境监管等，确保公共数据服务市场的健康良性发展.数据底座是基础，由于公共数据运营关系到国家安全、国计民生和社会公共利益，因此要构建一个核心能力集中的、安全可控的、行为可追溯的数字底座，承载基础公共数据的总体运营，包括统一的数据管理平台，服务运营平台，安全管理平台和区块链平台等。其即可以支撑内循环的面向政府部门之间数据共享应用，提升政府的治理和服务能力，又可以支撑外循环的面向社会主体开放应用，流通和释放公共数据价值。资源层、业务层和服务层是公共数据运营的核心。资源层，公共数据运营的供给，包括数据资源和知识资源：数据资源包括从政府各级行政机关以及履行公共管理和服务职能的事业单位所汇集的公共管理数据和公共服务数据，以及在开展公共数据运营过程中所采集和沉淀的社会图 5：公共数据运营的参考架构图用户依据法律法规国家战略政策标准规范行业准则企/政府部门事业单位高校 科研院所社会团体个人数据底座数据管理平台服务运营平台安全管理平台区块链平台服务层相关方管理机制数据共享数据采集数据应用内循环数据服务数据开发融合应用技术多级市场外循环市场主体人才资金交易中心评估中心金融中心产业生态业务层数据安全数据管理数据汇集内部管理数据通道服务/产品认证授权运营主体运营模式外部运营资源层公共服务社会/企业公共管理数据资源场景模型算法标准规则知识资源监管模型监管数据监管平台监管流通监管主体监管跨境监管10公共数据运营模式研究报告数据和企业数据等；知识资源包括在公共数据运营和服务过程中所产生能够促进公共数据价值流通的应用场景、模型、算法、标准和规则等价值资源。业务层，包括内部管理和外部运营：内部管理主要是面向公共数据资源或资产的全生命期管理，包括面向政府各部门及其下属机构的数据汇集，通过统一的数据管理和治理提升数据质量和价值，同时确保数据入、存、管、用等各环节的安全；外部运营，首先确认运营主体，并明确其权责利；其次清晰运营模式，包括合作方式、利益分配和监管机制等；然后构建和内部管理数据的安全传输通道，确保内外部价值数据流通安全顺畅；再后封装或研发对外数据服务和产品，推动公共数据价值流通；最后通过认证授权，确保生态相关参与方的数据访问范围和权限清晰、行为可追溯等。服务层，包括面向政府数据共享的内循环和面向社会服务的外循环：内循环，是确保安全可控前提下的数据共享应用，运营主体通常为政府部门或事业单位，重点关注数据采集、数据共享和数据应用等环节的管理机制，路径和方法；外循环，是开放的新兴数据要素市场形成和产业生态构建过程。11公共数据运营模式研究报告以美英欧为首的西方国家在公共数据运营模式上主要采用“以政府为主导的数据开放与再利用”和“以市场为驱动的数据运营”两类模式。从推动机制上看，美英欧等国主要从国家战略规划层面推动顶层设计，从法律法规层面推动规则落地，明确公共数据的范围、管理机制等内容，破除国家之间公共数据开放和再利用的制度壁垒。从运营方式上看，从单一的“政府主导”逐步转化为市场需求牵引、技术推动、多方参与的“市场驱动”模式。（一）以政府为主导的数据开放与再利用模式自 21 世纪初，美欧等国家在公共数据开放和再利用方面已经开始不断探索和实践，通过制定法规制度和标准规范，建立基本规则和相二、国外公共数据运营的主要模式与特征12公共数据运营模式研究报告互协作机制，持续拓展公共数据的范围，不断促进公共数据开放和再利用，持续发挥公共数据的潜在价值，不断创造更多的经济效益和社会效益。一是在国家层面推动公共数据开放立法。整体来看，美国、英国、德国、法国、加拿大、澳大利亚等主要西方发达国家，早在 20 世纪6080 年代，就开始出台关于信息自由、数据保护等方面的国家层级的法律，重点关注在对个人隐私权的界定和保护方面，强调公民有权利要求政府机构提供相关信息；同时，政府有义务保护公民的个人隐私信息。2009 年，美国奥巴马政府颁布开放政府指令，全球开始掀起政府数据开放浪潮，针对政府数据开放的法律、法规、条例、行政命令、指导意见等随之出台。美国颁布透明和开放的政府备忘录开放数据政策开放政府数据法案等，将政府数据开放逐步合法化；英国出台自由保护法开放标准原则等，规范政府数据开放行为；加拿大出台信息获取政策等，明确政府信息获取渠道；德国通过实施信息自由法等系列法律，明确政府数据的公开性和透明化原则；法国颁布“数字共和国”法案公众与政府关系法等，强调政府数据开放和数据安全。2011 年 12 月欧盟委员会通过“开放数据战略”以及 公共数据数字公开化决议，明确公共数据以全部公开、例外不公开为原则，所有公共财政资助所获取的资料数据，都需要以符合商业化或非商业化服务的方式向社会公开，除非涉及第三方的知识产权保护，且原则上免费公开；强制数据公开需以社会流行的格式和计算机可读的形式，促进数据互操作性和有效再利用；强调数据公开相关信息技术应用及研发。二是搭建全国统一的公共数据汇聚和共享平台。政府数据集聚是政府数据进一步开放和开发利用的基础。主要发达国家均建立起统一的、全国性的政府数据汇集和共享平台，以数据共享和再利用为核心，将政府数据有序汇聚，强化信息民主化建设，提高公民搜集和利用公共数据资源的能力。美国政府首先于 2009 年 5 月正式启用官方公共数据开放网站（data.gov），强化信息民主化建设。随后，英国政府于 2010年建立政府数据开放平台（data.gov.uk）；并于2018年推出“发现开放数据”（findopendata）服务，帮助公众检索和使用公开的政府数据。之后，加拿大、德国、法国、日本、新西兰等主要发达国家均建立起全国统一的“一站式”政府数据门户网站，夯实政府数据开放载体，便于公民参与政府对话。欧盟建立了统一的官方政府数据开放平台欧洲数据官方门户网European DataPortal 供欧盟公民获取使用，其目前已涵盖 36 个欧洲国家，包括医疗、教育、交通、能源、食品、环境、科技、人口、司法等 13 大类，117 万多个数据集，为公众直接提供大量优质数据，促进新产品和服务的发展，并提供更好的公共服务。三是构建公共数据空间促进数据再利用。2020 年 2 月欧盟发布欧洲数据战略，提出构建“健康、环境、能源、农业、流动性、金融、制造业、公共行政和技能”九个由安全的技术基础设施和治理机制组成的公共数据空间，目的是为了促进数据的共享和使用。这些公共数据空间将允许欧盟的公共部门和企业的数据以可信和低成本的方式进行交换，从而促进新的数据驱动产品和服务的开发。以农业空间为例，在现有数据共享方法的基础上为农业数据建立一个通用的数据空间，形成中立的平台以共享和汇集农业数据（包括个人和公共数据），促进在公平的合同关系基础上建立数据驱动生态系统。此后，基于欧洲公共数据空间架构，2020 年 11 月欧盟数据治理法案草案进一13公共数据运营模式研究报告步建立为涉及他方权利的公共数据再利用（re-use）的机制，并通过设立中立的第三方数据中介，增加数据交易双方对数据流通过程的信任，从而实现覆盖健康、交通、制造业、金融服务、能源、农业的“数据单一市场”。四是不断完善数据再利用规则激活数据市场。2019 年欧盟推出开放数据和公共部门信息再利用的指令，以列举的方式明确并扩大了公共数据的概念和范围，将新类型的公共和公共资助数据，以及科研数据纳入指令范围来增加数据的可用性；明确定义了“高价值数据集”；并规定利用应用程序编程接口（API）鼓励提供动态数据；此外，还引入了不歧视、收费、排他性协议、透明度和实用工具方面的基本规则，具体规定了再利用个人数据必须遵守 GDPR，以及限制收费以促进中小企业利用。2020 年 11 月欧盟数据治理法案草案进一步提出对开放数据和公共部门信息再利用的指令未涵盖的数据进行开发利用，为再利用受到商业机密、知识产权或数据保护约束的公共部门数据提供机制。风险防控方面，草案规定了数据再利用的时间限制和义务限制，考虑到这三类数据的敏感性，特别强调隐私技术保障，要求提供技术手段维护数据隐私和资料安全，从而允许从某些数据中得出结果，但不允许识别个人身份或暴露商业秘密。为确保个人信息和商业秘密资料可安全地再用于究、创新和统计目的，多数情况下要求这类数据的使用必须在公共部门设置和监督的安全处理环境中进行。五是设置公共数据利用许可进行授权利用。美英法等国通过政府数据开放平台实现不同类型数据的再利用许可。美国依据著作权法等政策，针对具有版权或相关权利的公共数据或数据库，采用知识共享 CCO 许可、知识共享归因许可、开放数据库许可、开放数据共享公共领域贡献许可等方式，授权用户用以商业或非商业目的的开发利用。英国依据政府许可框架自由保护法案等政策，针对受版权或数据库权利保护的数据采用开放政府许可，允许用以商业或非商业的免费复制、发布、分发、传输以及改编数据；针对超过公共部门信息再利用条例规定范围的数据再利用设置收费许可；针对最高法院数据再利用设置开放最高法院许可；针对非商业目的的数据再利用设置非商业许可。法国于2016年颁布了 数字共和国规定创建公共数据授权利用清单，推动各政府主管部门依据清单对数据进行授权利用。六是不断探索政府数据社会化利用收费。在对公共部门信息资源进行再利用时,世界各国依据本国国情制定了不同的收费标准和减免条件。其中,欧盟和英国在对公共部门信息资源再利用时采取的是高额收费,为信息资源的建设与维护提供了资金保障。欧盟主要通过向增值开发用户收取信息使用费的形式来收回数据采集、加工和整理过程中耗费的管理成本，其中欧盟数据治理法案规定公共机构有权就数据的再利用收取费用，但也有权决定以较低或免费的价格提供数据，但此类费用应合理，透明，在线公开且无歧视。英国提出公共部门信息再利用的收费制度，对公开信息的加工和再利用需求可以收取一定的费用，收费原则是在生产和传播成本之外,还可收取“合理的投资回报”，开展营利性的商业信息服务,与私营部门展开公私竞争。美国对公共部门信息资源再利用的收费规定依据申请信息公开者使用信息的目的或用途的不同,对收费标准进行了不同的规定。（二）以市场为驱动的数据运营模式随着公共数据在社会各个方面应用的增加和信息技术的发展，国际社会十分重视公共数据开放和再利用，以美英欧为代表的西方国家14公共数据运营模式研究报告数据需求者数据需求者数据需求者数据需求者数据信息数据提供者数据源数据提供者数据源数据提供者数据源数据提供者数据源研发中心及工具可视化与分析工具账户与权限数据信托门户数据共享平台数据存储模块在公共数据开放和再利用方面无疑走在世界前列，尤其在市场化开发利用方面,经过长时间地不断探索和实践，逐渐形成了以数据信托、数据中介等为代表的市场化运营模式，并取得积极成效。1.数据信托模式数据信托理论是基于现实中数据共享和数据安全之间的矛盾而提出，并已在美英等国开展相关理论和实践探索。美国和英国关于数据信托发展出两种不同的构想，美国是“信息受托人”构想，意在给数据控制者施加特殊的信托义务；英国是“数据信托”构想，意在自下而上建立一个全新的第三方机构进行数据管理，核心是基于数据主体的委托而设立数据信托机构，且依据公共利益、个人利益、降低风险等不同的目的，或依据城市管理、健康医疗等不同的场景，形成不同的数据信托机制，采取相互合作的方式开展数据信托服务，构成数据信托生态。英国数据信托的最佳实践主要在城市数据、健康数据等领域，融合了公共数据和非公共数据，以场景化的方式进行探索实践，例如，在“城市数据”场景中，涉及停车位、汽车位置信息、公共水源数据等等，取得显著效果。英国数据信托是建立在具体实践场景基础之上，是理论与实践相结合的产物，部分实践场景广泛涉及了城市管理、医疗领域等公共数据，对我国公共数据运营具有一定借鉴价值（如图 6所示）。数据信托在运行架构层面，是一个多模块的信息系统。其中，数据存储模块将数据委托人的数据库安全的连接在一起，为数据需求者提供基础的数据汇总服务；数据共享平台则将汇聚后的数据资源（或目录及接口）通过统一平台对数据需求者提供，避免了数据提供者与数据需求者的系统直连，可以提高数据的传输效率、有效平衡载荷并提高数据源的安全水平；数据研发中心则是为更大范围提供数据服务和价值所必须的专业数据开发团队，尽可能避免元数据的直接提供和分散传输，通过脱敏、去标识、或匿名化对外提供数据产品，数字产品或数据（数字）服务；数据可视化与分析工具是作为数据研发的延伸，为数据委托人和数据需求者提供自助的分析服务和数据透视功能，图 6：数据信托运行架构15公共数据运营模式研究报告方便委托人的审查和数据需求者的模块化应用需求；而数据信托门户作为远程连接各参与者的关键接口不仅提供了信托产品的展示、信托数据服务的获取接口和利益相关者的权限区分功能，为经批准的利益相关者提供对管理的数据资源在协议约束下的访问。DTP 是一个门户使数据控制者和用户能够会面，制定他们的数据共享安排；数据使用者将在数据集目录中找到他感兴趣的数据，然后通过共享协议与数据控制者协商允许他共享数据的条款。数据信托在法律架构层面，针对不同场景和模式的数据信托，可选择不同的法律架构。例如，海外研究机构针对英国商务和文化部主导的场景化的数据信托实践，提出了不同的数据信托模式及其法律架构。典型模式有：传统的信托结构模式，信托人（数据主体等）依据现行的信托法将数据交给受托人管理，受托人持有数据并为受益人的利益管理数据，承担信托受托人的责任。合同架构模式，依据数据信托各方签署的合同，信托的目的以及各方的权利义务均通过合同约定。公司模式，将设立具有独立法人资格的公司或合伙组织作为数据受托人管理数据，承担数据受托人责任。公共模式，由一个公共监管机构制定数据信托的标准和规则，监督数据信托的运行并惩罚违反规则的行为。2.数据中介模式数据中介一般是指以中间人的身份帮助促成数据源到数据使用者之间数据流动的机构。广义层面，由于数据源到数据使用者之间中间可能包含一系列环节，数据中介机构可能有多个以及多种类型。狭义层面，“数据中介”在不同场景下也可以叫做中间人（middlemen）、数据聚合机构（dataaggregators）、数据经纪人（data brokers）等，其功能主要是帮助收集、汇聚和售卖消费者个人信息给第三方。随着数字经济发展，产品的开发和服务越来越依赖于获取大量而丰富的数据，以买卖数据为业务的企业应运而生并在多国得到了发展，但对这些中介机构的监管尚在探索阶段。新加坡早在 2012 年出台的个人数据保护法已率先提出数据中介的定义，并确定了相关主体对象和责任义务。欧盟数据治理法案（草案）也提出“数据中介”（dataintermediary）的概念，又叫“数据共享服务提供者”（providersof data sharingservices），旨在促进任何类型的数据持有者（个人、企业、公共部门机构、学术或非营利组织）与数据使用者之间建立业务、法律或者技术层面的直接联系，共享和交易数据并降低交易成本，意在借助专业化、中立化的数据中介机构，为政府行政引入市场化机制，促进公共数据和社会数据融合。是对“数据中介”监管的首次尝试。数据中介提供的服务一般包括三种类型，一是可以提供法人数据持有者与法人潜在数据使用者之间的中介服务，这其中包括公共机构，交换的数据也包括公共数据，可能提供包括双边或多边交换数据，或创建能够交换或联合利用数据的平台或数据库，以及为数据持有者和数据使用者的相互连接建立特定的基础设施。二是个人数据的数据主体（即受 GDPR 管辖）和潜在数据使用者之间的中介服务，既采取适当的技术、组织和法律措施，确保非个人数据的存储和传输的高度安全性，以及个人数据主体行使 GDPR 规定的权利。三是数据合作社的服务，为个人数据的数据主体或一人公司或中小型企业就数据处理的条款和条件进行谈判，将其提供数据共享服务的意向和基本信息通知主管部门，并接受主管部门的监管（表 1 所示）。16公共数据运营模式研究报告类型服务内容数据持有者（法人）与潜在数据使用者之间的中介服务可能包括双边或多边交换数据，或创建能够交换或联合利用数据的平台或数据库，以及为数据持有者和数据使用者的相互连接建立特定的基础设施。个人数据的数据主体（即受 GDPR 管辖）和潜在数据使用者之间的中介服务提供中介服务时，还需履行特殊义务，包括协助个人行使 GDPR 规定的权利，向数据主体建议其允许的数据用途，并在允许数据使用者联系数据主体之前对进行尽职调查，避免欺诈行为数据合作社的服务为个人数据的数据主体或一人公司或中小型企业就数据处理的条款和条件进行谈判。表 1 数据中介提供的三种中介服务17公共数据运营模式研究报告目前，我国各地区公共数据运营典型模式主要包括“行业主导模式”、“区域一体化模式”和“场景牵引模式”共三类。（一）行业主导模式该模式主要由垂直领域行业管理部门统筹开展行业内公共数据管理、运营、服务等各项工作。垂直领域政府或中央（国有）企业中数据归口管理部门开展公共数据管理平台建设，并授权和指导其下属国有企业作为公共数据统一运营机构，承担公共数据运营平台建设和数据汇聚、数据存储、数据加工等数据处理工作，并面向社会主体提供数据服务。同时，网信、发改、工信、公安等部门依法依规履行数据安全管理职责，对公共数据运营各参与方行为进行安全合规监管，构建“全生命周期全流程安全管理”的格局，对防范数据泄漏、保障全程闭环的数据安全和隐私服务有积极作用。此外，三、国内公共数据运营的主要模式及特征18公共数据运营模式研究报告图 7：行业驱动模式运行过程概览第三方评估机构主要就公共数据治理、价值评估、质量评估等提供共性服务。该模式运行过程（如图 7 所示）：可靠供给链方面，行业内各政府部门作为数据提供者，享有数据控制权，行业内数据管理部门构建安全可靠的公共数据管理平台，对公共数据、公共数据资源目录进行统一归口管理，并通过该平