政府既是数据要素市场的监管者，也是公共数据的持有者和供给者。推动公共数据授权运营，有序充分释放大体量、高价值的公共数据成为培育数据要素市场的关键突破口。
目前，一些地方组建“数据集团”，行政授予其公共数据垄断经营地位，采用“前店后厂”模式，探索公共数据市场化运营。这种简单“一授了之”做法，存在授权合法性、授权不授责、市场公平性、“两个婆婆”等问题，短期看“数据集团”不会产生多大成效，长期看阻碍数据要素市场化配置。
现状：国内外实践探索
01
国外探索
以美国、欧盟、英国等为代表的发达国家和地区，高度重视公共数据的价值与贡献，探索释放公共数据经济和社会价值的路径。建立公共数据再利用模式，即政府部门在履行公共服务外，授权市场主体对公共数据资源进行深度开发利用并产生增值效应。
1.美国基于“开放政府”创新公私合作模式。政府作为公共数据主要的供给主体，负责公共数据的公益性开发利用。同时，通过开放自身丰富的数据资源，吸纳、引导市场主体的资金、技术等资源力量，充分发挥市场主体自身优势，推动公共数据的商业性开发利用和成果市场化推广服务。此外，政府通过购买服务的形式，将数据处理服务、技术应用服务等“外包”给市场主体。例如，苹果、微软、谷歌等互联网巨头企业为政府机构提供信息技术服务，在维护政府日常工作稳定的同时，也拓展了市场范围，增加了工作岗位运维和运营的区别，推进数字经济产业的繁荣发展。
2.欧盟基于“数据空间”创新共建共享模式。一是通过搭建“行业数据空间”，确保数据可以在欧盟境内、跨行业自由流动，促进欧盟内部的数据共享和利用，构建共建共享的合作模式。二是建立公共数据再利用新机制，允许自然和或法人在政府部门提供的安全处理环境中，访问和再利用公共数据。三是鼓励设立“数据中介机构”，允许其以非盈利性质增强数据供需双方的信任，从而降低流通成本。
3.英国基于法律框架创新公私竞争模式。“公私竞争”模式是英国开展公共数据再利用工作时最主要的合作模式。英国政府部门既做“裁判员”，也当“运动员”，在支持市场主体进行公共数据再利用，提供公共数据市场化运营服务的同时，也下场参与到市场竞争环境中。
02
国内探索
1.管运“一体”的集中模式。该模式由政府集中授权一家国有企业作为公共数据运营方，在数据主管部门的监督管理下，开展公共数据运营管理平台建设和公共数据开发利用工作，形成可流通的数据产品和服务。
2.分领域“同台唱戏”的总分模式。该模式按行业领域划分，由政府部门授权一家国有企业作为领域公共数据运营方。在数据主管部门的监督下，多家领域公共数据运营方“同台唱戏”，依托统一的公共数据运营管理平台，分领域进行公共数据开发利用。
3.管运“分离”的分散模式。该模式由数据主管部门制定公共数据开发利用相关管理制度，统筹建设本区域内统一的公共数据运营管理平台，并通过政府集中授权方式，引入一家国有企业作为公共数据运营方开展公共数运营工作。
问题：把好公共数据授权运营的“疑难杂症”
01
授权合法性问题
合法性是公共数据授权运营的基础和根本前提，必须符合法律、行政法规和规章等规范性文件的规定。
由于数据的非竞争性和非排他性，构建清晰的数据产权制度一直是“老大难问题”，直接导致公共数据授权运营的探索进程中陷入“两不”的困境，即对公共数据“有什么权”“不清楚”，对开展公共数据授权运营工作时“该授什么权”“不了解”。
在这其中，“谁拥有这些权”首当其冲。近年来，各省市逐渐设立了大数据管理局等机构，统筹推进本地区的数据资源管理工作，但在探索公共数据授权运营时，面临的核心问题是“我是否有权运营管理这些公共数据”，“如果我不拥有，那谁拥有”。
一方面，如果各省市大数据管理局等机构的“三定方案”中，没有明确公共数据运营管理相关职责，则无法授权。另一方面，如果法律层面上没有赋予大数据管理局等机构对公共数据运营管理的相关权力，则无权实施相关工作。
02
授权不授责问题
权力和责任是对等的，权力越大责任越大。公共数据授权运营要做到权责一致，授予多大的权力，就要求负多大的责任；要求负多大的责任，就应该授予多大的权力，促使大家更加审慎地对待和行使被授予的权力。
打靶要打靶心，问责也要直击“靶心”，为找准失责问题和责任对象，必须注重防止两个问题：
一是有权无责，被授权单位很大程度认为自己只是按要求完成相应工作，并将此作为免责的“护身符”和推卸责任的“挡箭牌，容易出现随心所欲、缺乏责任心的情形。
二是权责不对等，被授权单位只是代理行使一定权力，一旦发生重大事故，授权部门将承担主体责任，导致被授权单位在开展相关工作时会疏忽大意，责任心也不强。
03
市场公平性问题
授权存在排他性，有违市场公平竞争原则，产生垄断与不正当竞争问题，扭曲市场竞争机制，破环市场正常秩序。
首先，单一授权一家国有企业作为公共数据运营方，导致被授权市场主体垄断公共数据开发利用，将其他有能力的竞争者拦在市场之外，扼杀市场竞争，扰乱市场秩序，使市场竞争像“无头苍蝇”一样，无序发展。
其次，在这过程中，被授权市场主体控制或支配着公共数据，垄断数据、垄断产品、垄断市场，逐渐形成“闭环”的数据垄断。这往往授人以柄，致使政府部门陷入“干预微观市场行为”的风波中。
最后，在激烈的市场竞争中，被授权市场主体有时为了保持优势地位或牟取暴利，有可能不惜采取不正当手段，损害他人合法权益。
因此，如何保证市场的公平性，利用好“看不见的手”和“看得见的手”，推动“有效市场”和“有为政府”更好结合，成为当下的热点问题。
04
“两个婆婆”问题
当前，我国各地偏向选择国有企业作为公共数据运营方，意味着被授权国企要同时接受中央、省或市国资委和数据主管部门的双重管理，即有“两个婆婆”。
其一，国资委和国有企业是管理与被管理的关系。国资委对国有企业有着明确的经营目标绩效考核，是逐利的。
其二，数据主管部门和国有企业是授权与被授权的关系，是业务上的管理与被管理的关系。由于国企的逐利性，容易导致与数据主管部门就公共数据授权运营的目标大相径庭。
其三，国有企业容易出现目标不明确、监管不到位、竞争不公平等问题，致使企业经营机制不灵活、工作效率不高、大而不强，反而偏离公共数据授权运营的初衷。
出路：构建“数据运营共同体”，培育“数据运营生态圈”
01
任务新：种好“一棵树”，培育“一片林”
公共数据授权运营应着眼于构建公共数据运营生态，在数据要素市场发展中释放出最大红利。
不仅要种好“一棵树”，也要培育“一片林”，要构建一个茂密的热带雨林，一个生机勃勃的“热带雨林”，让各类有能力、有担当、积极主动的市场主体加入“热带雨林”式数据运营创新生态中。
在完整的生态系统中，不仅有枝繁叶茂的大树、丰富多采的植被、动物和昆虫，也有深埋地下盘绕相通的根茎和提供大量营养的细菌，共同创建了“数据要素生态氧吧”。
“数据运营生态圈”模式通过设立兼具权威性和灵活性的数据运营管理机构，作为一级数据要素市场的核心枢纽，以推动公共数据开发利用和要素价值释放为核心，采用分类分级管理的市场化方式，通过公平竞争，让符合条件的市场主体进场成为公共数据运营服务商。
数据运营管理机构既不能完全行政化也不能过度市场化，政府主导、市场化运作的模式是一种较为合适的选择。一是政府主导的机构具有权威性，为数据要素市场发展增强信任度；二是市场化运作给予数据要素市场充分的灵活性，有利于促进市场主体良性发展。
02
角色新：既做“守门人”，更当“做市商”
一级数据要素市场的“守门人”。一级数据要素市场以政府指导为主，构建权威高效的公共数据管理机制，统筹配置公共数据。数据运营管理机构作为一级数据要素市场的“守门人”，要守住两扇“门”。一是守好公共数据运营服务商的“入场门”，通过分类分级管理模式，让“能者”进场。二是守好公共数据产品和服务的“合规门”，通过数据资产合规登记，为公共数据产品和服务做合规性“背书”。
二级数据要素市场的“做市商”。二级数据要素市场以市场竞争为主，健全市场运行机制、交易规则和中介服务，满足主体多样性和高质量用数需求。数据运营管理机构作为二级数据要素市场的“做市商”，要当好市场的“晴雨表”。一是保持市场流动性合理充裕，通过对重点领域公共数据产品和服务价格的定期监测，公正、客观地引导定价。二是提高市场流动性和活跃度。数据运营管理机构作为市场供需对接平台，统筹推进布局优化和结构调整，补齐领域发展短板，打通公共数据参与数据要素大循环的“关键一公里”。
03
机制新：集百家所长，融百家所思
目前，我国数据要素市场尚处于初期培育阶段，亟需设立数据运营管理机构作为“黏合剂”，将数据与市场这“两张皮”承接起来，通过体制机制的创新，博采众长，带动数据要素市场效益和效率的最大化。
数据运营管理机构的主要任务和角色定位，决定了其组织形式和运行机制，既不能完全行政化也不能过度市场化，而是采用新型研发机构组织形式，即“不像高校，不像科研院所，不像企业，也不像事业单位”的“四不像”机构。
其一，它综合高校、科研院所、企业、事业单位等各类机构的特色优势，坚守非营利属性运维和运营的区别，怎样有利于发展，就怎样设计，体制机制更灵活。
其二，它与传统高校的文化不同、与科研院所的内容不同、与企业的目标不同、与事业单位的机制不同，兼顾社会效益和经济效益，市场适应能力更强，既避免传统事业单位“小马拉大车”现象，又防止企业垄断造成“尾大不掉”弊端。
（傅建平为广东数字政府研究院副院长）
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