公共數據要素價值的深度挖掘與釋放

摘 要：在數字化時代浪潮下，數據已逐步躍升為關鍵生產要素，其內在價值正受到前所未有的關注與挖掘。特別是公共數據領域，其潛在價值尤為顯著，涵蓋經濟價值與社會效益。然而，當前的管理與制度框架尚無法充分釋放公共數據要素的全面價值。鑒于此，聚焦公共數據要素的價值挖掘，旨在構建一個科學且實用的公共數據要素價值釋放DCU（Development， Circulation， and Utilization of Data）模型，其中包括公共數據分類分級的AB分類法與S3模式。該模型將圍繞公共數據的開發、流通與使用三大核心環節展開深入分析，進而為公共數據的確權、分類與分級、共享與開放等關鍵問題提供切實可行的策略與建議。通過此研究，期望能夠推動公共數據要素的優化管理與高效利用，為公共數據的價值持續釋放注入新的活力。

關鍵詞：公共數據要素；價值釋放；數據要素；分類分級

中圖分類號：F49;C931.6

文獻標識碼：A

DOIdoi：10.3969/j.issn.1672-2272.202407086

In-Depth Mining and Release of the Value of Public Data Elements： Based on the DCU Model Framework

Li Qingqing，Shao Xiangdong

（School of Management， Shenyang Normal University Shenyang 110034， China）

Abstract： Amidst the wave of the digital era， data has gradually emerged as a crucial production factor， and its inherent value is attracting unprecedented attention and exploration. In particular， the potential value of public data is especially prominent， encompassing both economic and social dimensions. However， the current management and institutional frameworks are yet to fully unleash the comprehensive value of public data elements. In light of this， this paper focuses on the value mining of public data elements， aiming to construct a scientific and practical DCU （Development， Circulation， and Utilization of Data） model for releasing the value of public data elements. This model incorporates the AB classification method and S3 model for categorizing and grading public data. Centering on the three core aspects of public data development， circulation， and utilization， the model delves into in-depth analysis， thereby providing practical strategies and recommendations for key issues such as the confirmation of rights， categorization and grading， sharing， and opening of public data. Through this research， it is expected to drive the optimal management and efficient utilization of public data elements， injecting new vitality into the continuous release of their value.

Key Words：Public Data Elements; Value Release; Data Elements; Categorization and Grading

0 引言

隨著5G通信、人工智能（AI）以及物聯網技術的飛速發展與智能設備的廣泛普及，數據生產規模正以前所未有的速度迅猛增長。國家工業信息安全發展研究中心發布的《全國數據資源調查報告（2023年）》顯示，2023年度我國數據生產總量已躍升至32.85ZB（ZB是數據存儲單位，通常用于描述全球或國家級別的數據生產和存儲規模），相較于2022年度增長了22.44%，彰顯了我國數據經濟的蓬勃活力與巨大潛力［1］。然而，在數據生產總量持續攀升的同時，數據存儲與管理領域卻面臨著數據產存轉化率偏低的嚴峻挑戰。盡管數據存儲總量亦在不斷增加，累計達到1.73ZB，但其中僅有約2.9%的數據被有效保存下來，意味著大量數據在存儲后并未得到有效利用和轉化。

公共數據作為數據要素中最重要的資源，其價值邏輯體現在社會經濟與公共利益兩大層面，不僅是各類衍生數據的供給源，而且還是創造各類價值的重要引擎。復旦大學2023年11月發布的《2023中國開放數林指數》揭示了一個顯著的進步：全國已有226個省級和城市的地方政府建立了政府數據開放平臺，其中省級平臺22個，城市平臺204個［2］。這一龐大的網絡為數據共享和利用提供了廣闊空間，但數據開放和服務質量卻呈現出參差不齊的狀況，普華永道在2021年發布的《開放數據要素評估白皮書》中，以“數據勢能”為評估模型，對包括北京在內的18個省份的公共數據開放質量進行了評估，綜合得分僅為76分。這一結果進一步凸顯了我國公共數據價值釋放的緊迫性和潛力［3］。

總體而言，我國公共數據的價值轉化現狀呈現出數據生產規模快速增長但產存轉化率低的特點?，F階段，我國公共數據的潛能釋放仍處于初級探索階段，遭遇了數據質量不一、數據開放機制不健全、數據安全與隱私保護等諸多挑戰。鑒于此，本文旨在深入剖析我國公共數據要素的價值，提出一套系統科學化的DCU（Development， Circulation， and Utilization of Data）模型，以期全面優化公共數據的開發、流通和使用過程，為數據確權、分類分級、共享與開放等關鍵問題提供實踐指導。通過構建DCU模型，結合AB分類法和S3分級模式，創新性地提出了一套全鏈條的公共數據管理框架，并將解決公共數據價值轉化的瓶頸問題。這不僅填補了國內關于公共數據要素價值釋放系統框架的研究空白，也為政策制定者提供了寶貴的參考依據，助力我國公共數據的深度挖掘與高效利用，進一步推動公共數據價值的最大化釋放。

1 文獻綜述

當前學界對公共數據價值釋放的研究呈現出多元化但缺乏系統性的特征。已有研究多聚焦于公共數據的開放、商業化應用及安全保障等方面，然而這些研究大多局限于單個層面，研究相對于分散，對于公共數據要素價值釋放而言，未能提供一個全面而系統的框架體系。

從公共數據的共享與開放層面來看，孟飛［4］從公共數據的商業化應用視角出發，深入分析了公共數據價值創造的法律規則設計，強調了公共數據作為要素在價值創造中的重要性，為理解公共數據價值釋放提供了商業應用的法律框架。蔡運坤等［5］則基于公共數據開放的戰略功能定位，通過構建多期雙重差分模型，系統檢驗了公共數據開放對城市創業活力的影響，揭示了公共數據開放對激發城市經濟活力的積極作用，為政策制定提供了實證依據。王英［6］則從數據要素這一宏觀視角，深入探討了公共數據確權、估值、交易生態體系等安全保障問題，指出公共數據安全保障是公共數據開放應用的前提，為構建安全的公共數據環境提供了理論支持。英國學者Victoria Stodden在其手冊《Data Sharing： A Review and Handbook for Researchers》中詳細討論了公共數據共享的重要性，強調了公共數據要素的概念，即公共數據可以被視為一種可以創造經濟與社會雙重價值的要素，其價值在于其可訪問性、可重用性和可分析性［7］。

此外，部分學者以政府作用為公共數據價值釋放的切入點，探究政府在其中的角色與職能。王艷麗等［8］通過構建“數據要素-數據產品-數據資本”的數據概念體系，為理解政府在數據增值過程中的作用提供了新視角。孫君等［9］則從制度環境入手，分析了政府在公共數據價值躍遷中的作用，明確了政府作為共性基礎設施和制度標準供給者的角色。王迪［10］則特別關注了公共數據授權運營中政府可能存在的壟斷風險問題，指出盡管授權運營有助于釋放公共數據價值，但在實踐中存在內生性的壟斷風險，需要采取相應的策略進行應對。

綜上所述，當前學界對于公共數據價值釋放的研究已取得一定成果，但僅基于某一角度，尚未形成一個全面、科學、系統化的框架。本文旨在立足于公共數據要素的價值深度挖掘與釋放，構建一個包含公共數據分類分級、開發、流通與使用三大核心環節的DCU（Development， Circulation， and Utilization of Data）模型，為公共數據的確權、分類與分級、共享與開放等關鍵問題提供切實可行的策略與建議，以期推動公共數據要素的價值釋放研究的進一步發展。

2 公共數據要素的價值挖掘路徑

我國為支持公共數據的開發應用和價值轉化，近年來制定與推出了大量政策法規。其中，“數據二十條”、《政府工作報告》明確提出，要健全數據基礎制度，并大力推動數據的開發、開放、流通與使用，進一步釋放公共數據的巨大價值，為經濟社會發展注入新的活力。因此，本文依據數據要素的全生命周期管理理論，構建一個科學系統的DCU模型框架，主要從開發、流通與使用三大環節展開具體的分析，三大環節與公共數據要素的價值釋放與增值緊密聯系，在公共數據反復加工、流轉中形成價值鏈增值閉環，對經濟增長與公共利益形成價值映射。

其中公共數據要素的開發不僅要能夠解鎖數據潛在價值，為公共服務以及社會治理提供強大的數據支撐，而且還能夠激發市場創新，推動數字經濟與實體經濟深度融合。公共數據要素的開發流程是一個縝密而有序的過程，通常涵蓋6個核心步驟：需求分析、數據獲取、清洗處理、整合與分類分級、安全存儲以及深度分析。公共數據要素的流通主要指的是數據的共享與開放功能，它不僅能夠打破信息孤島，實現數據資源的優化配置與共享，還能激發市場創新活力，加速產業升級轉型。本文將公共數據要素的流通分為兩大方面，即公共數據內部共享（G2G）與外部開放（G2S），二者分別享有不同的管理機制、開放流程、注意事項。公共數據要素的使用對于促進政務公開透明、優化資源配置十分重要，能夠增強民眾參與，從而提升社會整體的信任度。同時還能夠通過具體的場景應用，精準分析需求，促進新產品、新服務、新商業模式的涌現。公共數據要素的使用包含應用與創新兩大層面，針對于公共數據要素的場景化應用，要不斷進行場景擴展與試點，激發社會各界的創新活力。模型見圖1。

2.1 公共數據要素價值釋放的第一階段：開發

公共數據要素的開發流程是一個系統而精細的過程，涵蓋從需求洞察到價值實現等多個關鍵環節。公共數據要素的開發流程通常包含數據需求分析、獲取、清洗、整合與分類分級、存儲、分析六大步驟，其中公共數據的獲取與分類整合尤為重要。開發具體流程見圖2。

公共數據需求分析是其價值釋放的初始節點，即明確公共數據要素開發的目標：在場景化應用中實現經濟價值與社會效益，因此在這一階段需按照特定的目標和應用場景來確定與收集相關數據；其次根據需求，采用各種途徑來獲取數據，包括但不限于大數據部門、企業機構、第三方數據供應商、數據開放平臺等，其中可能涉及到數據爬取、API接口調用、區塊鏈傳輸等方式，即政府等有關公共服務主體在依法提供公共服務的過程中直接或者間接獲取。再次，對收集到的數據進行科學清洗，這一步驟主要是通過去除重復數據、填充缺失值、處理異常值等，確保數據質量；接著對清理后的數據按照一定標準進行整合與分類分級，整合數據須嚴格遵守格式標準化、統一數據結構的原則，以便后續的分析和使用［11］。

在DCU模型中，將公共數據按照“AB分類法”與“S3模式”且遵守科學實用、動態更新的原則進行分類分級。首先按照公共數據要素的用途進行分類，即分為A類與B類。其中A類指的是和社會治理與公共服務有關的公共數據（包括但不限社會治理、政務共享、公共服務等方面）、B類指的是和經濟發展與創新驅動有關的公共數據（包括但不限于產業創新、對外開放、企業發展等用途）。對于公共數據的分級框架，通過參考借鑒國內外數據分類分級的已有研究框架及經驗，本文主要采用“S3模式”對公共數據進行分級，即根據所及公共數據對國家安全、經濟發展、公共利益的重要程度，以及一旦遭受泄露、篡改、毀壞等非法侵害時所產生的危害程度，據此將公共數據分為SSS（關鍵數據）、SS（重要數據）、S（一般數據）3個級別。具體分級結果見表1。

再者將統一后的數據存儲到數據箱中，要同時確保數據箱的安全性與可訪問性；最后，將存儲于數據箱中的數據進行分析，包括統計分析、機器學習等方法，從中挖掘出其當下價值以及潛在應用價值。在整個公共數據的開發過程中，不僅要確保數據的真實性、準確性和完整性，還要特別注意數據的隱私保護、獲取的合法性問題，在開發公共數據時，必須嚴格遵守相關法律法規，尊重個人隱私權，采取加密、脫敏等技術手段保護個人隱私不被泄露［12］。

2.2 公共數據要素價值釋放的第二階段：流通

2.2.1 公共數據組織內部共享（G2G）

公共數據的部門內部共享（G2G Government to Government）指打破各部門之間的數據流通壁壘，建立統一的數據共享機制，加快數據資源在各部門之間的流速，目的在于提升組織效率，促進各部門之間的業務協同。這種部門之間的數據資源共享有助于打破數據壁壘，促進各部門協同合作；同時提升數據的利用效率，避免重復采集數據。例如，由地方政府牽頭領導的，旨在通過數據開放共享的“智慧定南”模式，通過建立城市云計算中心機房，作為數據共享與交互的基礎建設，推動全縣多個單位的數據納入數據中心。截至目前，數據共享中心已推動全縣40多個單位數據納入數據中心，形成了包括自然人信息庫、法人信息庫、時空信息庫等在內的多個數據庫［13］。

對于公共數據的組織內部共享，建立組織內部管理機制至關重要。首先是責任機制，確定數據共享的責任主體，并明確其在數據共享中的職責與義務，諸如設置“首席數據官”等責任主體，推進職責明確化、具體化建設進程，但需要注意的是“首席數據官”的設置以及職責需要具備統一性，由國務院或省級政府統一設置及監管。其次，針對公共數據內部共享場景下的權屬機制設置，應當明確數據的產生與歸屬，明確對公共數據的管理、控制、使用權。公共數據具有公共物品的屬性，強調非競爭性和非排他性，且數據具有可復制性、非消耗性的特點，應該避免“部門私有化”的獨占想法，因此公共數據應該堅持國家所有理論，由國家統一管理和調配，確保數據資源的公平性與共享性。此外要加速立法層面的硬性約束，目前我國尚未在《數據安全法》或34部現有地方性法規中明確規定公共數據所有權的歸屬。再次，公共數據部門內部共享應當遵循公平、合理、可持續的利益分配機制，通過建立明確的數據貢獻評估機制和長期激勵機制，吸引各方參與并分享數據資源，激勵其持續貢獻。最后因部門內共享數據的特殊性，需構建一個基于政府內部自我監管的監督機制，避免數據無效利用。

公共數據經過了一系列的清理與整合，其價值已初步顯露，就公共數據的組織內部共享，主要包括建立共享平臺和機制、實施共享與監控兩大流程。在公共數據的開發過后，不僅要明確數據共享的目的、數據類型、對象、方式等，而且還要深入調查各部門的具體需求，如數據場景、數據格式、更新頻率等，據此建立合適的公共數據部門內共享平臺。同時，建設公共數據共享平臺要堅持統一指揮原則，理順國家、省、市等不同層級、不同部門的平臺關系，賦權各級模塊權限，實現橫向到邊、縱向到底、一網通辦的“互聯網+”系統［14］。另外要對數據共享平臺以及公共數據的全流程使用進行監控，建立完善的考核評價指標和監督機制，并賦予公眾監督權利，以倒逼政府部門不斷提升數據共享水平，并以法律法規的形式確立數據共享免責條款，為數據共享松綁，降低共享門檻［15］。為了持續提升公共數據的質量以及共享效率，還要對數據共享流程進行及時反饋，根據監測結果和實際情況，及時調整共享協議，確保數據的安全性和可靠性。流通流程見圖3。

在公共數據內部共享這一過程中，需要特別注意以下兩點：數據的實時性和部門內部的業務協同。公共數據內部共享的實時性確保關鍵信息能夠迅速在內部流通，使相關人員能夠基于最新數據做出及時、準確的判斷與行動。技術層面上，利用自動化的數據采集技術，如網絡爬蟲技術、分布式計算技術，確保數據的及時更新，提高整體處理效率。同時，建立實時數據同步與共享監控機制，及時發現潛在問題，并調整和優化數據同步和共享策略。制度層面，建立標準化的信息共享的機制，促進信息資源的跨部門、跨層級共享，共同推動數據共享工作的順利進行。其次，由政府統一制定部門內數據共享規則，明確各部門在信息共享中的職責和義務，有助于各部門在信息共享過程中減少摩擦和沖突。再者，加強對各部門員工的培訓和教育，提高他們對信息共享和業務協同的重要性和技巧的認識，使掌握數據安全保護的基本知識和技能。最后通過引入新技術和方法，如人工智能、機器學習等，輔助數據治理工作，提高數據處理效率和準確性，注重數據質量的持續不斷改善［16］。

公共數據內部共享（G2G）流程見圖4。

2.2.2 公共數據組織外部開放（G2S）

公共數據的組織外部開放（G2S Government to Society）是實現其價值釋放、促進跨領域合作的另一重要途徑。公共數據的組織外部開放指的是將政府部門或公共企事業單位在履行公共管理和服務職責過程中產生的數據，主動向組織外部開放，其目的是進一步提升公共數據價值，促進跨領域合作［17］。公共數據的外部開放是一個多贏的過程，創業者能夠通過開放的公共數據進行應用程序開發以及產品創新，同時支持企業利用開放的數據為用戶提供更加個性化和精準的服務。此外，開放公共數據可以作為不同領域和行業之間合作的橋梁，促進跨學科的方案產生，如在文化旅游領域中，騰訊公司與中國文物保護基金會合作的“數字長城項目”，利用數字技術1∶1還原了長城的一段，并提供沉浸式體驗，讓用戶能夠通過云端游覽并了解長城的歷史和文化。這也是全球首次通過數字技術實現最大規模文化遺產毫米級高精度、沉浸交互式的數字還原，也是公共數據開放在文化遺產保護領域的標桿應用［18］。

公共數據組織外部開放的管理機制與內部共享有些許不同，其責任機制涉及多主體參與，其中政府主要通過建立和完善相應的數據產權制度，扮演著數據開放的推動者與監管者角色，企業不僅是數據開放的使用者，而且也應當承擔起數據使用、加工等環節的責任。由于企業自身的逐利性，不能夠很好的處理企業數據安全管理的“外溢效應”問題［19］，因此需要通過制定政府數據開放協議，明確公共數據開放的主管部門，并由國務院或省級政府牽頭，各區縣及政府部門設立或指定專門的部門機構，負責指導、協調和推進本行政區域或本單位的公共數據開放工作，同時將企業等其他參與主體的行為納入協議中，將公共數據開放的責任細化到具體的對象上。對于公共數據外部開放的權屬屬機，公共數據的所有權常歸屬于數據收集或產生的主體，在數據開放過程中，所有權并不直接轉移給使用者，而是通過授權等方式允許使用者合法使用，其中包括對數據的訪問、加工等權利，這一授權模式通常通過制定與簽署具有法律效應的協議和條款實現。

公共數據開放的收益共享機制是確保數據要素流通、激發市場活力、兼顧各方利益的關鍵［20］?！秶鴦赵宏P于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》強調公共數據開放的收益分配應當遵循“誰投入、誰貢獻、誰收益”的原則，建立健全數據要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的收益共享機制，通過收益共享機制，激勵企業和個人利用公共數據進行創新，推動新技術、新產品、新業態的發展［21］。在公共數據開放過程中，政府可以與相關企業及社會組織簽訂利益共享協議，明確各方的權利與義務、收益分配比例、方式等，針對公共數據開放平臺可根據使用對象以及用途采取無償開放和小償開放兩種形式，對于直接促進社會公共利益的數據用途采用無償開放形式，對于其他用途皆采用有償開放，如有資質的企業或組織對公共數據進行運營，通過數據加工、分析等方式產生了經濟價值，那么授權運營方需向政府支付一定的費用或按照一定比例分享運營收益；再者對于通過公共數據平臺獲取數據的用戶，可對其收取一定的服務費用，其中一部分用于支持平臺的運營和維護，剩余部分可作為政府的財政收入或用于支持其他公共事業。加強公共數據開放的合規體系建設與監管，要實施精細化的全流程監督機制，緊密追蹤數據的每一次流轉與應用，同時建立一套企業數據安全管理認證體系，按照標準對企業及各類組織在數據安全管理方面的能力進行權威認證，為公眾提供一個可信賴的數據使用環境，增強社會對公共數據開放項目的信心。

實現公共數據組織外開放的主要流程包括數據價值評估與制定共享計劃、數據脫敏處理、建立開放平臺、數據發布與共享、監管與評估5個方面。首先，在經數據開發過后的數據箱中，對擬開放的數據進行價值評估，初步確定哪些數據具有較高的開放價值與社會影響力，目前成本法、收益法、市場法是較常用的幾種數據要素價值的評估方法，但由于數據要素不同于傳統要素，這三種方法都存在一定的弊端，無法全面反映數據要素的實際應用價值，如成本法在對數據要素進行估值時，其成本和價值之間具有弱對應性，評估結果可能偏低［22］。但目前有關學者正不斷進行研究，提出基于宏微觀經濟綜合視角的“數據賦智”估值模型，該模型將公共開放數據的價值評估分為潛能預測、效能評估和產能評估3個階段，分別對應成本價值（CV）和內在價值（IV）、業務價值（BV）和市場價值（MV）等價值類型［17］。其次，綜合評估法即將成本法、收益法、市場法3種傳統方法綜合運用，分別針對不同的場景對公共數據要素的具體應用進行估值，也能夠較為完善的估算數據要素的價值［23］?；跀祿r值評估與需求分析后，需要制定詳細的公共數據外部開放計劃，即公共數據外部開放的戰略性指南，涵蓋數據共享范圍、格式、方式、時間表等，如根據需求分析結果，確定數據部門外開放的范圍，包括但不限于科研機構、企業等領域等；在確定數據開放格式時，要同時兼顧到結構化數據（CSV、JSON、XML等）和非結構化數據（圖像、文本、音頻等），確保數據的易用性和互操作性；針對不同數據的特點和用戶的使用需求，個性化配備共享方式，如在線數據平臺、API接口等。

考慮到公共數據涉及國家安全與公民隱私的問題，在公共數據進行對外開放之前要進行嚴格的數據脫敏處理，特別是涉及國家安全、經濟發展、公共利益、的SSS級數據。數據脫敏處理的核心目標是在不喪失數據使用價值的前提下，有效遮蔽敏感信息，防止未經授權的訪問和濫用［24］。根據數據開放的具體需求和場景，明確需要脫敏的數據類型和范圍以及敏感程度，選擇合適的脫敏技術和方法，常用的脫敏方法包括替換法、掩碼法、數據擾動等，如將敏感信息中的特定字符或字符序列替換為其他符號（如星號“*”）或特定字符串。最后對對脫敏后的數據進行驗證，確保敏感信息得到有效遮蔽，同時數據的使用價值得以保留，并記錄整個脫敏過程和結果，便于后續審計［25］。再次，根據共享需求與實際情況構建統一規范、以政府為主導的公共數據外部開放平臺，并組建專業技術團隊，對數據資源進行梳理，形成政務數據目錄。隨即將處理好的數據按照開放戰略的既定計劃，有序發布至共享平臺上，對擬發布的數據進行分類和編目，便于用戶檢索、下載和使用，并將處理后的數據封裝成數據服務及產品進行發布。用戶可以通過注冊、認證等流程獲取訪問權限，并調用相應的數據服務。最后，為確保整個數據開放平臺的順利運轉，需要對開放數據的訪問、使用情況進行監管，一是為了防止數據狀態異常、數據泄露和非法傳播，二是為了進一步優化平臺的運行與管理。

在公共數據外部開放這一過程中，需要特別注意以下兩點：數據安全隱私與公共數據開放的持續改進。對于外部開放的數據安全與隱私問題，需要構建完整的框架體系使整個公共數據開放的模式按照預定軌跡運行。在制度層面上，首先要確保數據共享活動符合國家和地方的數據保護法律法規要求，其中《中華人民共和國數據安全法》第十五條明確提出支持通過開發利用數據提升公共服務智能化水平，同時強調安全保護；其次建立完善的公共數據管理政策和流程，包括第一階段中公共數據開發的整個環節；最后建數據開放的審核機制，對數據的開放和使用情況進行定期的檢查和評估，進行共享平臺安全檢查和漏洞修復，防止黑客攻擊和數據泄露等安全事件發生［26］。在技術層面上，實施嚴格的訪問控制策略，如隱私增強技術PET，確保只有經過授權的人員才能訪問和使用共享的數據；此外強化數據加密與脫敏處理，例如去除或替換個人身份信息（如姓名、地址、電話號碼等），以減少數據泄露的風險；最后考慮使用區塊鏈等分布式賬本技術來增強數據的透明度和不可篡改性，確保公共數據在部門外開放過程中的完整性和可信度。對于公共數據質量的持續改進，建立數據質量反饋機制，通過上述對公共數據共享進行的監控與反饋結果進行檢查與評估，包括數據的準確性、完整性、一致性等方面的檢查，及時收集和處理用戶對數據質量的反饋意見，并解決數據質量問題。

無論是公共數據的內部共享還是外部流通，兩者均強調數據的流通性、可用性和安全性，都需要嚴格遵守國家相關的法律法規和政策指導，我國出臺的《促進大數據發展行動綱要》中強調，要在依法加強安全保障和隱私保護的前提下，穩步推動公共數據資源的開放與共享，按照“增量現行”的方式推動建立數據資源清單，加強對公共數據的統籌管理［27］。在內部共享中，政府各部門之間通過構建統一平臺、制定共享規則等方式，實現數據的互聯互通，以提高行政效率和決策科學性。而在外部流通中，政府則通過制定開放目錄、構建開放平臺等措施，向企業、科研機構和社會公眾開放數據資源，以激發市場活力和創造力。

公共數據外部開放（G2S）流程見圖5。

2.3 公共數據要素價值釋放的第三階段：使用

我國海量的數據資源和超大要素市場規模的先天性優勢為數字經濟的快速發展注入了新的動力。那么對經開發和整合后的公共數據如何最大化使用，是目前面臨的主要問題。針對這一問題的緊迫性，國家數據局發布了《“數據要素X”三年行動計劃（2024-2026）》，強調數據“供得出”“流得動”“用得好”是發揮數據價值乘數效應的基礎，數據“用得好”是發揮乘數效應的落腳點，用數據去決策、用數據去管理、用數據去創新，才能實現數據價值的幾何級增長［28］。本文將公共數據“用得好”聚焦于應用和創新兩大層面，將從公共數據的場景化應用現狀與未來擴展進行討論，并據此提出相關創新路徑。

首先是公共數據的應用層面，在諸如《國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》以及各省市的數據條例等政策推動下，各地積極探索公共數據開發利用的新模式，如加快社保領域政府經辦服務的數字化轉型［29］。同時，公共數據在智慧城市、智慧金融等多個領域得到廣泛應用。如在智慧政務方面，郴州市深度利用公共數據資源，構建城市大腦平臺，其中包括領導駕駛艙、指揮調度等功能模塊，實時動態展示城市各領域的數據指標，提高城市管理效率和公共服務水平［30］。區別于傳統要素，數據要素能夠同時參與到生產的不同環節和領域，其價值的實現不僅依賴于信息量的大小，更依賴于用戶的需求和應用場景，那么公共數據只有多場景復用才能最大限度釋放其價值。首先需要始終堅持以用戶需求為牽引，積極探索公共數據應用場景多樣化。深入了解不同行業、領域、公眾的具體需求，包括市場趨勢、社會問題、政務服務等，并基于調查結果識別可能受益于公共數據的關鍵領域和場景，進而開發創新解決方案和應用，在選定的場景中進行試點。其次持續迭代，根據試點結果與社會反饋，持續優化解決方案，形成迭代機制，確保應用場景的持續創新和發展。最后通過媒體宣傳、政策解讀等方式，提高社會各界對公共數據價值的認知和重視程度。

其次，探索公共數據應用的創新方式不僅能夠催生新的經濟形態和產業模式，而且能夠拓寬政務服務路徑，政府可以通過公共數據了解公眾需求，優化公共服務供給，提高公共服務質量。第一，創新公共數據、社會數據、個人數據融合應用模式，推動公共數據與其他領域的數據進行跨界融合，創造出更多的創新應用。例如，將公共數據與醫療、教育、交通等領域的數據進行融合，開發出更加精準、便捷的服務。第二，培養應用型數據商。應用型數據商是專注于數據加工處理、開發利用技術服務的數據服務提供商，通過利用技術手段，對公共數據進行清洗、整合、分析和挖掘，形成有價值的數據產品和服務。此外，為了充分釋放公共數據的潛力，政府應主動建立與數據商之間的緊密合作機制，不僅通過提供豐富的公共數據資源和一系列扶持政策來奠定堅實基礎，還積極引導數據商深度參與公共數據的開發利用過程。政府還應大力推動政企合作，為企業與數據商搭建合作橋梁，鼓勵雙方共同研發數據產品與服務，以期在最大程度上實現數據價值的轉化與增值。第三，開展元宇宙與公共數據應用結合的創新模式探索。應用公共數據以及數字技術進行政務服務創新，如“政務元宇宙”是現實世界和數字空間虛擬共生的政府治理新模式和新體系，即利用虛擬現實、數字孿生等新型技術，打造沉浸、交互、場景化的數字政府新體系，如虛擬市政大廳，能夠讓市民在元宇宙中獲取政府服務和信息，提升民眾參與度。再者通過應用公共數據，推動數字生活與社會生活的融合，結合公共健康數據，在原宇宙中提供虛擬醫療問診、健康教育、訓練康復等服務［31］。這些創新場景的實現不僅需要公共數據的支持，也要通過跨學科的合作、技術創新與政策引導，才能將元宇宙與公共數據結合的應用場景完美呈現。

3 結語

隨著公共管理與服務領域的持續擴展，公共數據的生成量急劇攀升，龐大的數據規模與潛在價值背后隱藏著公共數據價值釋放的復雜邏輯鏈條。公共數據的價值釋放始于開發，增值于流通與應用，本文提出的DCU模型框架為公共數據要素的價值深度挖掘與釋放提供了系統的解決方案。通過深入挖掘公共數據的開發、流通與應用環節，我們可以清晰地看到數據價值經歷三次階梯式遞增釋放的過程，通過該模型框架的實施，可以推動公共數據要素的確權、分類與分級、共享與開放等關鍵問題的解決，促進公共數據要素價值的最大化，這一探索對于最大化公共數據的社會效益與經濟效益至關重要。未來，我們將繼續深入研究公共數據要素的價值挖掘和釋放問題，為相關領域的研究和實踐提供更有力的支持。

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責任編輯（責任編輯：宋勇剛）