公共數據授權運營的價值共創機理

中圖分類號：F49 文獻標志碼：A文章編號：1003-5559-（2025）03-0097-11

一、引言

公共數據是國家數據要素體系的重要組成部分，具備體量大、覆蓋面廣、價值高等特征。作為暢通數據資源大循環的重要一環，充分開發利用公共數據對激活數據要素潛能、做強做優數字經濟至關重要，公共數據授權運營逐漸成為公共數據市場化開發與利用的重要手段。公共數據授權運營是指政府通過合法程序將持有數據授權給運營單位，由運營單位進行公共數據開發利用，并提供數據產品和服務1。2021年3月，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》首次提出“開展政府數據授權運營試點，鼓勵第三方深化對公共數據的挖掘利用”。2024年9月，《中共中央辦公廳國務院辦公廳關于加快公共數據資源開發利用的意見》強調加強資源管理，規范公共數據授權運營機制。結合我國公共數據授權運營的研究現狀可知公共數據授權運營多強調釋放公共數據價值來實現賦能實體經濟的制度目標[2-3]，各類參與要素如對象、主體、方法等得到一定程度的分析，授權運營內容、流程、模式、經驗與問題得到多方識別。從全國各地各行業公共數據授權運營實踐來看[89]，公共數據授權運營涉及的利益相關者權責界定、組織架構、立法支持、制度支撐、監督機制、平臺建設、實踐模式與策略等逐步擴充出具體內容[10-15]。

價值共創的概念最早萌芽于服務經濟學領域，其核心在于強調消費者與生產者之間的緊密互動與合作，直接作用于服務效率與價值生成的過程。隨著大數據時代的到來與價值共創理念的廣泛傳播，這一理念逐漸滲透至大數據領域，尤其是公共數據的研究范疇。目前我國國內僅有少部分學者基于對政府開放數據價值共創影響因素、節點等進行了探討[17-19]，對于公共數據授權運營中利益相關者價值共創機理的研究并未展開研究。在公共數據授權運營中，各主體之間共同參與數據的匯聚、共享、開放、流通、利用，以及數據產品的設計、生產、消費等整個價值創造過程，如何激勵多主體價值共創是公共數據授權運營管理中亟待突破的關鍵議題。

演化博弈仿真模型有助于探究公共數據授權運營中多主體價值共創行為在長期重復博弈當中進行策略選擇，揭示其逐步趨于穩定的動態收斂機制，進而優化和指導實際運營中的決策制定。為有效挖掘和利用開放數據的價值，探究推動公共數據授權運營各主體積極參與價值共創、展開良性互動與資源整合的關鍵路徑，本研究構建多主體參與的公共數據授權運營演化博弈仿真模型，解構參與主體在公共數據授權運營過程中的價值共創行為演化路徑和影響因素，并提出有針對性的發展策略，旨在為參與公共數據授權運營的多元主體價值共創實現機理提供理論支持和政策依據。

二、公共數據授權運營的價值共創機理

（一）公共數據授權運營價值共創主體

通過對現實中各省份公共數據授權運營制度設計與實踐工作展開的梳理，從授權運營的流程和職能出發，參與主體主要包括政府、數據運營平臺和數據使用主體[20-21]。各級黨政機關、公共企事業單位等政府機構將其因依法履職或提供公共服務而合法持有的公共數據，依照相應程序，授權符合條件的運營平臺運營，由運營平臺按照規定及約定，加工使用公共數據并有償對外提供產品或服務。數據運營平臺利用自身的資金、技術和人力資源優勢，深入挖掘公共數據的價值，通過整合與開發，形成高質量的數據產品和服務，為市場主體供給豐富的數據資源，推動公共數據的市場化流通。企業、社會組織和公眾這類數據使用主體則通過提出需求申請和流通交易，獲得所需的數據服務。鑒于公共數據的特點和新科技的加持，數據交易中的安全風險、隱私保護和社會公平治理等問題日益凸顯，對政府傳統調控模式提出了新挑戰。因此，政府還需進行公共數據授權運營的全流程監管和調控，確保數據的安全、合規和高效利用。

（二）公共數據授權運營價值共創過程與影響因素

公共數據具有體量大、價值高、帶動作用強且相對集中等特點，國家高度重視公共數據開發利用，各級政府也紛紛開展公共數據授權運營實踐活動。首要步驟是確權授權，這一環節細致規劃了哪些公共數據將作為首批運營對象，明確承擔數據運營重任的單位，制定數據加工與使用的嚴格規范，并探索如何吸引行業領先的數商參與數據增值服務的合作路徑。隨著授權與運營協議的順利簽署，數據供應方積極響應，確保公共數據及時流轉至運營平臺手中。數據使用主體表達產品需求，運營平臺根據具體需求對數據進行深度加工整合，及時向數據使用方提供數據產品與服務。各主體通過數據流通產生循環往復的互動狀態，推動主體間行為互動、優勢互補、資源互換，形成“分工協作一共創價值一共享收益”的價值共創內核，達成價值共創的最終目標。

結合我國各省市公共數據授權運營實踐進展和專家研究，公共數據授權運營價值共創行為影響因素為收益、成本、風險損失以及激勵等[22-24]。降低合作成本、獲取高額收益、減輕交易風險是公共數據授權運營價值共創發生的根本驅動力。政府承擔著供給公共數據資源以及授權并監督運營主體的義務，參與公共數據授權運營能夠收獲一定的政治績效以及社會效益，當然也會產生收集數據和授權監管成本。數據運營平臺依托其專業能力，對數據進行深度加工與轉化，向數據使用方提供定制化、高質量的數據產品與服務，耗費成本的同時也獲得了一定的商業化效益和政府激勵。當數據運營平臺消極參與甚至謀求超額利潤時，政府享有單方面變更或解除授權運營協議的特權以及行政制裁權限，數據運營平臺會產生一定的損失。數據使用主體支付產品相關費用，將公共數據產品應用到具體場景中后則獲得可觀的經濟效益。《關于加快公共數據資源開發利用的意見》規定公共數據授權運營具有公益屬性，確需收費的公共數據經營性產品和服務實行政府指導定價管理。當數據使用主體積極參與、將數據產品用于推動產業發展、行業發展時，可獲得政府價格調節激勵。

結合公共數據授權運營中的過程與影響因素，分析不同主體在參與價值共創過程中的行為邏輯，其基本架構如圖1所示。

三、公共數據授權運營價值共創的演化博弈分析

（一）基本假設提出

假設1：三方主體皆為有限理性主體，政府作為掌握公共數據資源的主體，積極供給數據能夠有效提升數據資源利用率、釋放數據價值，但面臨著數據隱私泄露、動力不足等風險。此外，政府還承擔著挑選合適主體進行授權、監督調控整個公共數據授權運營流程等義務，推動公共數據授權運營將收獲一定的政治績效和深遠的社會效應，但是要付出一定的財政支出成本。因此，政府的價值共創可選策略為（積極參與，消極參與），概率分別為a和1-a （0?a?1 0。數據運營平臺具備一定的公共數據開發能力以及撮合交易能力，與政府合作能夠有效推進公共數據的開發應用、釋放數據要素價值，也可產生一定的經濟效益。同時數據運營平臺也會擔心數據產品開發成本高、回報率低、投資周期長等市場的不確定性問題，因此數據運營平臺的價值共創可選策略為（積極參與，消極參與），概率分別為b和1-b0≤b?1 ）。數據使用主體在特定應用場景下應用公共數據能產生可觀的商業化效益，但是數據使用主體也面臨著數據產品的質量參差不齊、應用場景模糊等問題，因此數據使用主體的價值共創可選策略為（積極參與，消極參與），概率分別為c和1- c（0?c?1 ）。

假設2：從成本上看，政府在向社會供給公共數據之前，需先將原始數據進行初步加工，該項成本記為C11。政府根據場景、產業等深入篩選合適的數據集團進行授權產生了一定的檢索和授權成本，記作C12。由于數據供給過程中存在一定的數據安全隱患與個人信息泄漏風險，政府有可能對于供應公共數據持觀望態度，選擇消極合作，此時僅存在數據資源的初步供給成本C11。此外，政府必須履行數據安全保護義務的法定監管和約定監管職責，該項成本記為C13。當政府監管工作流于形式時，監管成本則為mC13（ 0

假設3：從收益上看，在博弈過程中，無論各主體是否積極參與數據授權交易過程，交易順利達成就能為政府、數據運營平臺和數據使用主體帶來直接經濟效益，分別為R11、R21、R31。政府負有法定的公共數據管理職責，其中包括向社會供給公共數據資源的義務，積極參與價值共創時，會達成一定的政治績效，記為R12。政府積極供應擁有數據、發揮在數據要素收益分配中的引導調節作用，在社會治理、學術科研和產業發展等眾多方面產生深遠的影響，獲得相應的社會效益R13。政府對于積極參與數據運營的單位，可能會在數據使用申請、產業政策支持等方面給予一定的優惠，作為對這些運營單位所承擔成本的一種補償方式，此項收益記為R22（ R22gt;C22- C23）。數據運營平臺選擇消極合作則只能獲得直接經濟收益R21。值得注意的是，數據運營平臺作為鏈接供需兩方的中介平臺，當其采取消極合作而供需兩方都選擇積極合作時，可能操縱雙方資源獲得超額利潤I，即此時收益為 R2l+I_? ，為了推動公共數據授權運營，政府通過調節價格機制，給積極參與的數據使用主體以優惠激勵，記為 1832（1832gt;131） 。數據使用主體消極參與時，數據使用主體只能獲得一般性產品或服務帶來的基礎消費者效用R31。

假設4：從損失上看，數據運營主體消極參與價值共創、違反法定和約定義務行為時，政府可以考慮暫停或終止運營協議，給數據運營平臺帶來的損失記為S21。此外，運營主體利用供需雙方信息獲取超額利潤時，網信、公安等監管部門還可以依法對其實施行政制裁，該項損失記為S22。相關參數設定說明見表2。

（二）模型構建與求解

基于以上假設，得出公共數據授權運營價值共創三方演化博弈的收益矩陣，如表3所示。

根據以上三方博弈的假設以及支付收益矩陣，分別求得政府、數據運營平臺和數據使用主體在積極合作和消極合作情況下的期望收益，并計算三方的平均期望收益及復制者動態方程。

政府積極參與價值共創的期望收益 Ea 為：

（三）三方穩定性分析

多群體演化中，漸進穩定解一定是嚴格的納什均衡，即演化穩定策略必須是純策略[25]。令G（a，b，c）=0，F（a，b，c）=0，H（a，b，c）=0 ，求出該演化博弈模型純策略均衡點，分別為 、（0，1，0）°（0，1，1）°（1，0，0）°（1，0，1）°（1，1，0） 和（1，1，1）。構造G（a，b，c）、F（a，b，c）、H（a，b，c）關于a、b、c偏導數的Jacobian矩陣。將8個純策略均衡點代入Jacobian矩陣，分別求出各均衡點的特征值 I₁?I₂?I₃ ，當該Jacobian矩陣的特征值均為負時，該均衡解為局部演化穩定策略，具體各均衡點對應的Jacobian矩陣特征值和各均衡點的局部穩定性結果如表4所示。

當模型中參數取值發生變化時，系統的ESS隨之變化，因此需要分情況討論其穩定策略。

情形1：當 R12-C13-C12+R13+mC13lt;0 且R32-C32lt;0 時，（0，1，0）為演化穩定策略，該情形下的穩定策略為（消極參與，積極參與，消極參與）。此時，政府參與數據授權運營價值共創的收益低于其投入的成本，數據使用主體積極參與獲得的優惠低于運營平臺的服務收費，政府和數據使用主體傾向于消極參與交易。這對應了公共數據授權運營發展的初始階段，此時還未形成規范化的市場，數據的隱私泄露問題以及定價問題、數據權屬等問題尚未得到有效針對解決，數據供需雙方進行數據交易的積極性不高，即使平臺方積極參與，公共數據要素價值仍難以實現。

情形2：當R12-C13-C12+R13+mC13lt;0且-（R32-C32） lt;0 時，（0，1，1）為演化穩定策略，該情形下的穩定策略為（消極參與，積極參與，積極參與）。此時，數據運營平臺和數據使用主體得到了政府的扶持與資助愿意參與交易中，然而政府一方面擔心數據授權運營過程中可能存在數據泄漏風險，損害國家和公眾利益，另一方面擔心數據授權運營會影響本部門的權力運行，從而不愿意積極參與價值共創過程。

情形3：當- （R12-C13-C12+R13+mC13）lt;0. C23-C22+R22+S21-I+S22lt;0 且-（R32-C32） lt;0 時，（1，0，1）為演化穩定策略，該情形下的穩定策略為（積極參與，消極參與，積極參與）。此時，政府和數據使用主體積極參與帶來的收益高于其付出成本，但是作為第三者的平臺方可能利用其擁有的供需雙方資源，謀取超額利益而選擇消極參與價值共創。

情形4：當- （R12-C13-C12+R13+mC13）lt;0 且R32-C32lt;0 時，（1，1，0）為演化穩定策略，該情形下的穩定策略為（積極參與，積極參與，消極參與）。此時，政府加大授權運營力度，數據運營平臺的建設進入井噴期，但是數據使用主體可能會擔憂數據產品質量不高、可應用范圍不明等，選擇消極參與公共數據授權運營價值共創。

情形5：當- （R12-C13-C12+R13+mC13）lt;0. #（C23-C22+R22+S21-I+S22）lt;0 且-（R32-C32） lt;0 時，（1，1，1）為演化穩定策略，該情形下的穩定策略為（積極參與，積極參與，積極參與）。這是政府、數據運營平臺、數據使用主體三者實現共贏的理想狀態，也是以下仿真分析的重點討論部分。

四、數據仿真及結果分析

（一）總體博弈趨勢驗證

本研究最終目標是達到政府、數據運營平臺且使用主體均積極參與數據授權運營價值共創的理想狀態，尋找趨于漸進穩定點（1，1，1）的對應策略。為保證設定數值的可行性與合理性，咨詢數據領域專家，并結合我國公共數據授權運營的實際情況，對情形5的模型參數賦值，使其滿足- （R12-C13-C12+R13+mC13）lt;0?-（C23-C22+ R22+S21-1+S22）lt;0 且-（R32-C32） lt;0 ，并借助MAT-LAB2023b，開展數據仿真驗證，具體賦值情況如表5所示。

資料來源：由作者結合專家意見進行賦值。

仿真結果顯示，上述三方演化博弈穩定性策略的分析合理有效。具體上看：當系數符合-中 R12-C13-C12+R13+mC13）lt;0?-（C23-C22+R22+Ω） S21-1+S22）lt;0 且-（R32-C32） lt;0 ，三方演化博弈的演化穩定點為 （1，1，1） ，即政府、數據運營平臺、數據使用主體三方博弈的演化穩定策略為（積極參與，積極參與，積極參與），此時屬于公共數據授權運營價值共創中的帕累托最優，如圖2所示。

從公共數據授權運營演化過程來看，公共數據授權交易中創造的價值增值離不開政府、數據運營平臺和數據使用主體等多方參與主體的協同努力，任一參與主體的消極對待都會使系統收益無法達到最大化。本研究的理想均衡也即是三方主體均選擇積極參與公共數據授權交易，達成價值共創。將a，b，c的初始策略都設置為0.5，為了探討不同參數對公共數據授權運營價值共創演化穩定性的影響，對部分參數進行靈敏度分析，以廓清這些參數如何引起各方主體策略選擇過程及結果的變化，進一步探討如何實現（1，1，1）的帕累托最優狀態。

1.政治績效R12和社會效益R13對演化路徑的影響

在表5賦值的基礎上，將政府積極參與價值共創所獲得的政治績效賦值為 R12={12，15，18} ，積極參與價值共創所產生的社會收益賦值為R13={8，12，16} ，兩者變化對三方主體演化過程的影響如圖3和圖4所示。觀察發現，政治績效和社會效益的提升可以加快政府、數據運營平臺和數據使用主體向積極參與價值共創這一穩定狀態演化的速度，最終系統穩定在（1，1，1）狀態。國家可以選擇通過施行國家數據戰略、頒布專項法規、高層領導親抓授權運營工作等方式落實政府的數據供給義務，明確政府數據供給的政治績效、擴大公共數據授權運營的社會效益來提高三方主體的價值共創效率。

2.授權成本C12和監管成本C13對演化路徑 的影響

在表5賦值的基礎上，將政府授權成本賦值為 C12={8，6，4} ，監管成本賦值為 C13={10，8，6} ，兩者變化對三方主體演化過程的影響如圖5和圖6所示。觀察發現，授權成本和監管成本的下降可以加快政府、數據運營平臺和數據使用主體向積極參與價值共創這一穩定狀態演化的速度，最終系統穩定在（1，1，1）狀態。一方面，政府可以通過明確授權條件和范圍、簡化授權程序、減少審批環節等來減低授權成本。另一方面，政府可通過建立多方合作的監督模式、創新監管手段、明確監管職責和邊界、加強風險評估和合規檢查以及推動行業自律等方面入手，降低監管成本。

3.政府補償R22和超額利潤I對演化路徑的影響

在表5賦值的基礎上，將政府給予數據運營平臺的補償賦值為 R22={6，8，10} ，其變化對三方主體演化過程的影響如圖7所示。觀察發現，補償額度的提升可以加快政府、數據運營平臺和數據使用主體向積極參與價值共創這一穩定狀態演化的速度，最終系統穩定在 （1，1，1） 狀態。公共數據授權運營應該按照“誰投入、誰貢獻、誰受益”原則進行利益分配，授權運營主體在授權運營平臺進行公共數據加工處理，承擔相應公共數據基礎設施的資源消耗、數據治理、模型發布、結果導出和安全服務等成本。政府應在授權協議中約定或者頒布專項政策來明確運營主體享有直接經濟補償或者政策傾斜、減免稅收等權利。

超額利潤I從10變為15、20時，政府和數據使用主體雖處于信息劣勢，但依舊選擇積極合作，而數據運營平臺積極合作的演化速度放緩，而消極合作的演化速度提高，說明面對高昂的超額利潤，作為經濟人的數據運營平臺會提高選擇消極合作的概率，最終可能導致走向（1，0，1）的帕雷托最劣的穩定狀態。政府可通過限制被授權主體數量、適度進行行政和技術干預等手段縮小被授權主體范圍、嚴格監管數據運營平臺經營，從而確保運營的合規性和有效性。

4.終止授權協議帶來損失S21和行政制裁帶來損失S22對演化路徑的影響

在表5賦值的基礎上，數據運營平臺消極參與時，政府暫停或者終止授權協議帶來的損失賦值為 S21={4，8，10} ，數據運營平臺謀取超額利益時，政府制裁給其帶來的損失賦值為 S22={4，10 20}，兩者變化對三方主體演化過程的影響如圖9和圖10所示。觀察發現，終止協議帶來損失和行政制裁給其帶來的損失的提升可以加快政府、數據運營平臺和數據使用主體向積極參與價值共創這一穩定狀態演化的速度，最終系統穩定在（1，1，1）狀態。除了運營目標和雙方義務之外，政府應在授權協議中詳細規定數據運營平臺違約責任，包括經濟賠償、違約金、利息、滯納金等，通過法律手段提高違約成本，當協議被終止時，及時啟動違約追責程序，確保數據運營平臺受到應有的懲罰。加強政府部門之間的協同合作，形成合力，提高行政制裁的效率和效果。

5.價格調節效益R32和會員增值服務成本C32對演化路徑的影響

在表5賦值的基礎上，將政府給予數據使用主體的價格調節效益賦值為 R32={9，12，15} ，對三方主體演化過程的影響如圖11所示。觀察發現，政府激勵的提升使得政府、數據運營平臺和數據使用主體向積極參與價值共創這一穩定狀態演化速度上升。政府應當對數據運營平臺進行價格指導和監督，給予數據使用主體以適當的價格優惠，既能保障運營平臺和使用主體獲得經濟效益，又能推動全民共享數字紅利。

數據使用主體使用會員增值服務功能所付出的成本賦值為 C32={6，8，10} ，對三方主體演化過程的影響如圖12所示。觀察發現，隨著成本的增加，數據使用主體會降低參與積極性，甚至選擇消極合作，導致系統走向（1，0，1）狀態。政府可以通過制定相關政策比如稅收減免，鼓勵數據運營平臺降低會員增值服務費用，也可引入多個平臺參與數據運營，從而通過市場競爭來降低會員服務費用。

五、結論與建議

公共數據授權運營的價值共創踐行落地，并非單個數據主體能夠獨立完成，其需要涵蓋政府部門、數據運營平臺等多元主體以整體效益優化為目標，通過互動有效整合資源，實現價值共創。通過構建政府、數據運營平臺以及數據使用主體的三方演化博弈模型，分析并仿真了各參與主體策略選擇的動態演化過程。研究主要得出以下結論和建議：

（1）政府是促進公共數據授權運營價值共創的關鍵主體。政府決策易受到政治績效、社會效益、授權成本及監管成本等因素的影響，政府部門的政治績效、社會效益越大，政府參與公共數據授權運營的積極性越高，系統演化速率越快，而授權成本和監管成本越高，政府參與的積極性也會降低，演化速率也會下降。因此政府應首先明確公共數據授權運營的政治績效和社會效益目標，如促進數字經濟發展、提升公共服務水平、增強社會治理能力、滿足社會公共服務需求等。通過設定清晰、可量化的目標，激發政府部門參與的積極性。此外，政府可以通過簡化審批流程、優化資源配置等方式降低授權成本，完善法律法規、加強技術監測等手段，提高監管的效率和準確性，降低監管成本。

（2）數據運營平臺作為鏈接供需雙方的中介主體對超額利潤、政府補償收益和損失更為敏感。當平臺面臨過高的超額利潤誘惑時，可能會冒險行事，利用所掌握的供需雙方數據信息資源，采取不正當手段以謀取額外利益。終止授權協議和行政制裁導致的較高損失會對數據運營平臺起到一定的警示作用，使其由消極參與轉向積極參與。此外，政府給予數據運營平臺的激勵力度越大，數據運營平臺參與的積極性越高。因此，政府首先應建立嚴格的監管機制，對于違反規定、利用數據信息資源謀取不正當利益的運營平臺給予嚴厲的行政制裁，如罰款、吊銷執照等，以起到警示作用。政府還可以通過提供稅收減免、資金扶持等激勵措施，提高數據運營平臺參與價值共創的積極性。

（3）對于數據使用主體而言，政府的價格調節激勵力度越大、會員增值服務收費越低，選擇參與價值共創的積極程度越高。政府可以通過調節價格或者提供資金補貼、項目支持等多種形式的激勵，鼓勵數據使用主體積極參與價值共創。政府還可以與數據運營平臺協商，降低或優化會員增值服務成本，使數據使用主體能夠以更低的成本享受更多增值服務。

綜上，本研究剖析了公共數據授權運營的價值共創機理，并立足演化博弈視角，深入探討了公共數據授權運營中多元主體合作共贏的互動優化路徑和穩定策略。為了更全面地理解和剖析公共數據授權運營中的價值共創過程與機理，未來研究可進一步結合實際案例，通過具體實例來支撐理論探討。同時，考慮到金融、法律、信息等服務機構作為公共數據授權運營生態的關鍵輔助資源，它們對價值共創的潛在影響同樣不容忽視，值得后續研究進一步探討。

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Abstract：Public data authorization and operation is notonlyan important way to promote the development，utilizationandvalue generationofpublicdata，but alsoa critical mechanism for activating thedata element market and realizing data value.In order to study the value co-creation mechanism in public data authorization and operation， this study constructs a three-party evolutionary game model involving the government，data operation platforms， and data users，investigates the evolutionary relationships among the three parties and the equilibrium strategies， and clarifies the key factors aecting the strategy selection of each game subject through Matlab simulation.The study shows that： the government plays a vitalrole in promoting the valueco-creation of publicdata authorization and operation，and its decision-making willbe afected bythe factorssuch aspolitical performance，social benefits，authorizationcostandregulatorycost;fordataoperation platforms，factorssuch asexcess profit，govermment compensation，potential losss from inaction，and penalties foradministrative violationssignificantlyaffecttheir strategic direction;the stronger the incentive ofthe government's price regulation incentives and the lower the value-added service charge of the members，the more actively data users participate in value co-creation. The study suggest that the govermment can build a favorable public data supply and demand environment，implement areasonablereward and punishment mechanism，and practice adynamic regulatory network to facilitate the transition of public data authorized operations toward a stable， multi-party collaborative，and mutually beneficial state.

Keywords： public data; authorized operations; value co-creation; evolutionary game

（責任編輯：劉睿智）