我国高度重视公共数据授权运营工作，国家“十四五”规划中提出“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”，中共中央、国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出“探索用于产业发展、行业发展的公共数据有条件有偿使用”，《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》提出“加大公共数据资源供给，在重点领域、相关区域组织开展公共数据授权运营”……公共数据授权运营已经不仅仅是盘活公共数据资源、促进公共数据高效开发利用的创新模式，更是带动数据要素市场建设、释放数据要素乘数效应的关键突破口。
近年来，主要省市积极开展相关探索，据有关机构统计，全国省、地两级已上线226个数据开放平台，开放数据集数量从2017年的8000多个增加到2023年的34万余个；17个省（市），10个副省级城市开展了公共数据授权运营实践。本文综合国内主要地区公共数据授权运营的探索经验，重点从如何组织、如何授权、如何实施、如何分配收益、如何落地应用五个关键点展开分析。
关键点1：如何组织？
公共数据授权运营流程涉及多个部门职能，建立自上而下的统筹、管理和监督机制，明确各部门职责分工，是形成各部门合力、有效推进公共数据授权运营的必要路径。从各地实践来看，主要有三种模式：
一是注重协同统筹：由协调机制统筹、公共数据主管部门落实、相关部门分工。以浙江、无锡等地为代表，注重整合多部门力量，建立公共数据授权运营管理工作协调机制，联合负责公共数据授权运营的统筹管理工作；由公共数据主管部门负责具体落实；其他部门则按照职责分工，分别负责授权运营、技术支撑、监督管理、安全监管等工作。
以协调机制为统筹，不仅有利于围绕公共数据授权运营全流程协同监督管理，协调跨层级、跨部门的数据授权，而且能够直接触达相关部门诉求和建议，有利于快速建立相对完善的规则制度和管理流程，但也会存在决策效率偏低、与部门直接业务相关度低等问题。
浙江省级公共数据授权运营管理工作协调机制：由公共数据、网信、发展改革、经信、公安、国家安全、司法行政、财政、市场监管等省级单位组成。如，杭州设立杭州市公共数据授权运营工作协调机制办公室，开展授权运营工作。
无锡市级公共数据授权运营管理工作协调机制：由网信、公安、国家安全、司法行政、财政、数据主管部门等单位组成。
二是注重集中管理：由数据主管部门统筹、相关部门负责监管和落实。以北京、安徽等地代表，由大数据/数据资源主管部门统筹协调，负责顶层设计、指导和监督等工作；相关行业主管部门和相关区政府作为公共数据专区监管部门，负责落实各项重大决策，并指导公共数据专区建设和运营。由数据主管部门集中统筹，在初期则会面临条线过多、存在信息差、协调难度大等问题。
三是注重联动专家力量：组建专家组辅助相关工作。浙江、安徽、无锡等地，充分吸收高校、科研机构等专家资源力量，设立本级公共数据授权运营专家组/委员会，在评审、评估、业务、技术咨询等方面提供服务支撑。
建议：在公共数据授权运营探索初期，建议以协调机制为统筹的模式开展工作，重点围绕公共数据授权运营的规则制度和管理流程进行联合探索。在核心制度与机制成熟之后，建议由公共数据主管部门负责统筹。建立公共数据授权专家委员会十分有必要，建议充分吸收法律、财会、产权保护、安全技术、交易所等基础支撑类专家，垂直产业领域的专业类专家，跨领域、跨学科的综合研究类专家，为相关政策制度制定、运营方筛选、应用场景审核、数据产品和服务审核等方面提供服务支撑。
此外，跨区域的公共数据也是产业和市场需要的重点类型，例如公共信用数据等跨区域融合之后将会发挥更大的价值。建议以都市圈、城市群的核心城市为引领，建立跨区域公共数据授权运营统筹机制，例如，长三角地区可以在跨省域公共数据“无差别”共享共用机制基础上优化升级，加快探索跨区域公共数据的供给和授权运营模式。
关键点2：如何授权？
公共数据授权模式设计是各地创新探索的重点，本部分内容围绕授权主体是谁？被授权主体如何遴选？授权内容包括什么？等各方关注的核心进行解析：
1、谁来授权？
目前，国内尚未形成关于公共数据权属的统一界定，授权主体的确认，本质上反映了各地对于公共数据权属的考量。各地公共数据授权运营的授权主体主要包括地方政府、数据主管部门和数源部门等，并呈现出了“统一式授权”和“分散式授权”两种模式。
“统一式授权”主要分为两类主体：（1）由本级人民政府作为授权主体，以浙江、成都、温州等地为代表。（2）由公共数据主管部门作为授权主体，以安徽、北京等地为代表。本模式侧重于数据统筹应用，有利于来自各部门的公共数据融合，并容易在运营主体选拔、运营监管等方面保持制度、规则和操作手势上的一致，但对于授权主体的公共数据统筹、汇聚能力要求较高，可能存在公共数据的质量不高、能用性不强，大部分高价值的公共数据仍然滞留在数源部门等问题，总体创新活力不足。
“分散式授权”主要分为两种情形：（1）强调数据来源，以深圳福田区为代表，采取数源部门或数据主体（指相关公共数据所指向的自然人、法人和非法人组织）“双授权”机制。（2）强调分类分级，以济南为代表，由大数据主管部门作为综合授权和分级授权主体，数据提供单位作为分领域授权主体。本模式侧重赋予数据提供方决定权，有利于提高各供给部门公共数据治理和供给的主观能动性，快速积累多样性探索经验，但对于公共数据的分类分级和权属确认具有较高要求，不利于跨部门数据融合应用、容易产生数据壁垒，也易造成实际操作不一致的问题。
表：各地公共数据授权运营主体情况
建议：在授权主体设置方面，建议结合各地公共数据治理水平选定，核心是加强高价值、强需求的公共数据对外授权运营。若对总体公共数据的归集治理能力较强，则建议采取数据主管部门单一主体授权模式。若相关能力仍比较薄弱，则建议采取分类分级的方式，对于行政管理过程中产生的公共数据，应明确由特定层级的数据管理部门统一授权；对于公共服务机构，如医疗、教育等事业单位、国有企业和公共服务机构产生的公共数据，应在通过数据管理部门的安全审查并备案后授权运营。
2、授权给谁？
各地关于公共数据授权运营主体的选取模式，一定程度上反映了各地公共数据面向市场开放的程度。从各地实践情况来看，公共数据授权运营主体的遴选，主要包括集中授权、二级授权和公开征集三种模式。
集中授权：以上海、成都等地为代表，即将公共数据集中授权给国有独资企业（省市级数据集团）运营，可融合社会数据、将公共数据加工成产品和服务，进行市场交易。本模式相对比较保守，面向市场开放的是经过加工的公共数据产品和服务，有利于统筹监管，但在可用性、创新性方面可能会打折扣。
二级授权：以福建等地为代表，先将公共数据集中授权给国有独资企业（省市级数据集团）运营，再由运营方依据特定领域和场景，分散授权给各类市场主体。例如，福建省大数据集团作为全省公共数据资源一级开发主体，虽然不拥有数据所有权，但在经过合规审核通过后，可与二级开发主体签订公共数据开发利用和安全保障协议，相关公共数据可用于协议约定的应用场景。本模式属于在统一环境下的分散式授权，为公共数据控制、释放创新活力、市场协同开发等提供了有力条件，但可能在权属关系、法律关系方面存在一定风险。
公开征集：以北京、浙江等地为代表，围绕特定领域以公开发布征集需求的形式遴选授权运营主体。例如，杭州通过公开征集模式确定了阿里健康为医疗健康领域的公共数据授权运营单位，授权运营期为2年；今年1月，又发布了征集第二批领域公共数据授权运营主体的通告。本模式为市场提供了公共数据开发利用的直接空间，能够大幅提升公共数据的创新应用、激发市场开发的竞争活力，但是在数据安全监管方面会带来较高的风险。
建议：公共数据授权运营主体的遴选需要兼顾安全可控和市场活力。从实践初期来看，建议以集中授权模式为主、公开征集模式为辅，充分发挥好省/市数据集团等主体的资源统筹作用，以数据安全为核心，先行开展公共数据开发利用的有效模式探索，同时，探索以“一场景一授权”的模式面向市场开放部分公共数据，充分发挥市场主体力量，创新公共数据开发利用。相关路径逐步走通之后，可在集中授权模式基础上开展二次授权。
3、授权的是什么？
从各地实践情况来看，公共数据授权运营的内容和形式，分别包括重授权、轻授权两种模式。
国资运营下的重授权：管运一体，以北京、上海、成都、福建等地为代表，以专区/平台开发建设的形式开展公共数据授权，即被授权主体负责专区或平台的开发建设、公共数据运营和管理。例如，北京授权内容为公共数据专区的建设运营、数据管理（包括社会数据导入）、政企融合应用场景拓展、运行维护及安全保障等内容，以建设金融数据专区的形式授权北京金控集团进行公共数据的运营开发，有效期一般为5年。本模式具有直接汇聚、管理和运营公共数据的权利，被授权主体各地往往选择的是国有独资企业，但前期开发建设投入成本会比较高，授权有效期内的收益可能难以覆盖成本，后续相关专区或平台的继续开发运营也或将存在技术壁垒。
市场运营下的轻授权：管运分离，以杭州、无锡、济南等地为代表，以各领域非禁止开放的脱敏的公共数据为授权内容，赋予授权运营主体在授权运营平台/授权运营域内对授权运营的公共数据进行加工处理、形成数据产品和服务的权利，原始数据不导出运营平台。本模式本质上授权的是加工处理的权利，被授权方不直接管理数据，为更多市场主体参与打开了空间，但对于授权运营平台或域的建设要求较高。
建议：总体来看，各地尚未对公共数据运营的数据范围形成明确的规则体系，目前轻授权模式具有一定优越性，能够避免雷同平台的重复建设、保障数据安全可控、充分调动市场主体热情，建议由政府和国有独资企业为公共数据授权运营搭好平台，按照“原始数据不出域、数据可用不可见”的要求，以轻模式授权给符合条件的企事业单位。
关键点3：如何实施？
目前，主要省市均针对公共数据授权运营建立了功能平台，为公共数据授权运营提供技术支撑与保障，但在平台功能和实施方式方面存在一定差异，总体分为以下三种情形：
图：公共数据授权运营实施的三种平台模式
一是公共数据授权运营平台直接服务：公共数据授权运营平台按照数据使用方实际需求，提供数据产品和数据服务。例如，上海是由上海数据集团联合开发利用主体在数据授权运营平台进行数据产品和服务开发，并面向市场供给。成都市公共数据运营服务平台直接向市场提供车辆交通、企业管理、用户画像等数据产品，以及数据核验、数据补全、数据融合、分析报告等数据服务。由统一的公共数据授权运营平台直接面向市场输出产品和服务，覆盖交易环节，有利于直接触达市场需求，但对被授权运营主体的技术供给、创新能力、资源整合等综合能力要求较高。
图：上海数据集团“天机·智信”平台运营模式及框架
二是公共数据授权运营平台+安全运营域：在公共数据授权运营平台基础上建设安全运营域，为被授权运营单位提供加工处理公共数据服务的安全可信空间。例如，济南公共数据通过连接器进入可信数据空间，数据需求方在可信空间架构内接入隐私计算节点，开展公共数据加工处理，保证原始公共数据不出平台。浙江通过一体化智能化公共数据平台为授权运营单位提供授权运营域，在其范围内可对公共数据进行加工处理，形成数据产品和服务。本模式为被授权运营主体提供统一操作空间，能有效降低运营成本，但平台技术可能会限制各类开发运营的创新。
图：济南可信数据空间
三是公共数据管理平台+细分领域授权运营平台：由被授权主体在公共数据管理平台基础上开发特定领域运营专区/平台。例如，北京针对金融领域，由北京金融控股在市大数据平台上开设金融公共数据专区，并进行公共数据开发利用。本模式为被授权运营主体自主创新留下了较大的空间，但会涉及大量平台建设或开发工作，对于被授权运营主体会造成较高的成本压力，同时已开发建设的平台或专区后续使用、运营等也需要体系化的规划设计。
建议：各地政府应结合自身技术能力、财政能力、市场能力、企业能力等综合因素，因地制宜地进行综合考量、规划和实践探索。
关键点4：如何分配收益？
公共数据的定价问题和收益分配问题仍是各地重点攻克的难点之一，尚处于探索的早期阶段，公共数据及其产品与服务的估值定价仍缺少清晰的规则，数据源部门参与价值分享也并未形成定式，从授权到运营再到应用增值的完整路径仍有待加快进一步多元化探索。目前各地围绕公共数据授权运营的定价机制、收益机制、收益归属等方面开展探索。
从定价机制来看，杭州采取统筹定价，由公共数据主管部门会同价格主管部门统筹制定公共数据定价管理制度，制度出台后按定价机制实施。温州结合场景定价，提出应当结合应用场景确定价格，并经本级公共数据授权运营工作协调小组会商，报本级政府审核后实施。
从收益机制来看，各地主要以市场化定价为主。例如，北京鼓励公共数据专区探索市场自主定价模式。安徽提出运营主体可按照提供的公共数据产品的价值贡献获取合理收益。温州明确授权运营单位可以向用户收取成本费用或者获取合理收益，并承担相应风险。衡阳采用“使用者付费”，在特许经营期内允许经营者向数据使用者收取费用作为项目建设回报。
从收益归属来看，北京支持公共数据授权方和被授权方分享有偿收益，将公共数据有偿收益上缴财政后的二次分配可用于提升相关行业的数据应用。成都公共数据运营收益作为国有资产收益进入地方财政。海南“数据超市”由中国电信按营业收入的一定比例作为运营管理费支付给海南省大数据管理局。
此外，成都除了资金分配之外，还将被授权运营主体为数据提供部门引入数据和技术服务，助推其数字治理能力和公共服务水平的提升，也作为收益分配内容。
建议：当前阶段，需要加快探索公共数据政府指导定价机制或评估、拍卖竞价等市场价格发现机制，探索公共数据资产收益按授权许可约定向提供方等进行比例分成、按投入贡献核算、依托区块链记账自动结算等多种收益分配路径。同时，也需要针对实际产生收益与建设运营成本“倒挂”的现状，加强有效公共数据供给，注重加快创新可覆盖开发成本、可持续性流入收益的公共数据授权运营商业模式。
关键点5：如何落地应用？
随着各地越来越多地通过开展公共数据授权运营推进公共数据开发利用，数据应用成果相较于仅通过开放途径的时期有了一定突破。
公益性应用方面，目前公共数据主要在卫生服务、公共安全、市场监督、交通管理、城市建设、城市服务等公共治理与公共服务场景实现落地应用，发展相较成熟。例如，济南落地了群租房智能识别场景，通过挖掘用户行为，精准识别群租行为，准确率高达80%，可有效减少人工排查成本。又如，温州打造的“安诊无忧”场景，通过将授权数据及自有的护理人员信息与场景模型因子进行分析匹配，为用户提供精准的综合护理服务。
商业化应用方面，目前金融领域的征信、贷款、保险等业务场景先行，打通了公共数据助力产业发展的全链条。如北京依托金融公共数据专区开展“信用+普惠金融”应用，通过“京云征信”平台建立起覆盖小微企业贷款服务全生命周期的征信业务体系，为金融机构融资审核提供参照，有效提升中小微企业金融服务的可得性和融资效率。总体还面临应用领域较为单一、应用模式缺乏创新、应用变现未达预期等局限，需要进一步增强公共数据面向应用的供给能力，深入挖掘应用需求。
建议：针对数据应用场景挖掘不充分的现状，应构建有效激励机制与充分创新空间，以提升公共数据开发利用的社会参与度；大力鼓励应用需求探索，以推进市场培育与产业发展。在充分了解供给端与需求端的基础上，通过加强平台建设、提高数据整体质量，提升供需匹配水平，全方位推进公共数据的高效应用，促进数据价值释放。
附表：各地公共数据授权模式汇总
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