政府数据流动：方式、实践困境与协同治理

张会平 顾勤

摘要：政府数据只有在全社会各层面充分流动之后其价值才能够最大程度地发掘。政府数据共享、开放和授权运营是当前我国制度确定的三种流动方式，在概念界定基础上从涉及主体及其关系、技术环境及其实现两个方面对三者的内涵进行辨析并分析它们在实践中各自面临的困境：政府数据共享的动力不足、协调成本高，政府数据开放有限、生态难以形成，政府数据授权运营尚未形成共识、探索承受压力，进一步剖析它们遭遇的共同困境是数据权属不清、层级之间相互掣肘和流动组织不成体系。针对未来发展，迫切需要落实制度协同、组织协同和功能协同，即协同确立政府数据权属为政府数据流动提供制度保障，以纵向协同联动横向协同为政府数据流动提供组织保障，协同推进三种流动方式确保政府数据流动成体系有区分。一个重要理论贡献是提出了一个政府数据确权思路，为后续开展政府数据确权研究提供了理论原型。

关键词：政府数据共享;政府数据开放;政府数据授权运营;数据确权;协同治理

中图分类号：D63文献标志码：A文章编号：1007-9092（2022）03-0059-011

一、问题的提出

物联网、大数据、区块链、人工智能等新兴信息技术正在驱动经济、社会、治理整体联动的数字化转型。在这一转型过程中，数据是最为重要的驱动要素，而在全社会所有数据资源集合当中，政府数据的数量最多、范围最广、价值最高。政府数据有狭义和广义之分：狭义的政府数据是指“各级政府部门在依法履行职责过程中制作或者获取的、以一定形式记录和保存的各类数据资源”①;广义的政府数据也称为公共数据，不仅包括狭义的政府数据，还包括事业单位在履行公共管理和服务职能过程中产生和采集的数据上海市人民政府令：《上海市公共数据开放暂行办法》，2019年8月29日，https：//www.shanghai.gov.cn/nw48156/20200825/0001-48156_62825.html。。充分发挥政府数据经济、社会和治理价值的前提是政府数据在经济社会运行各环节中的有序流动，不仅包括在政府体系内部的流动，也包括政府数据离开政府体系进入市场和社会的流动。由于事业单位数据的权属关系与政府部门数据的权属关系不同，本文集中考察狭义层面政府数据的流动。

在我国当前实践中，政府数据流动的方式主要有三种：一是政府数据共享，即政府数据在政府体系内部不同部门、不同层级之间的流动;二是政府数据开放，即各级政府面向社会免费开放政府数据，属于政府数据向政府体系外部流动;三是政府数据授权运营，即政府授权一定主体通过市场化方式运营政府数据，促成外部主体的使用。三种政府数据流动方式显然不同，但是三种流动方式能够相互促进、相互支撑，并且在数据确权、数据质量、数据安全等方面面临相同障碍。有必要对三种政府数据流动方式进行系统性梳理和比较，在找到各自困境的基础上进一步深挖共性问题，探讨协同推进三种方式的路径，实现政府数据的高效有序流动。遗憾的是，从笔者检索文献结果来看，尚没有这方面的研究。因此，本文就以下三个问题进行研究：（1）政府数据共享、政府数据开放、政府数据授权运营三种流动方式在概念内涵上到底有什么区别？（2）三种流动方式在实践中分别面临什么困境，它们又共同遭遇哪些困境？（3）该如何化解各种困境，协同推进三种方式的政府数据流动？

二、相关研究述评

政府数据流动是指政府数据在权益和安全有效保障前提下，从一个地方或主体向另一个地方或主体的转移，旨在拓宽政府数据的使用范围，充分发挥其在经济发展、社会运行和政府治理中的价值。已有关于政府数据流动的研究可以分为数字空间和权属主体两类视角。

（一）数字空间视角下的政府数据流动研究

数字空间视角下的政府数据流动研究认为政府数据存在于数字设备、信息系统、网络平台中，推进政府数据流动实质是实现政府数据在数字空间中的流动。实现政府数据在政府部门之间的数据流动需要搭建能够实现数据相互调用的通道，如政务数据中台明承瀚、徐晓林、王少波：《政务数据中台：城市政务服务生态新动能》，《中国行政管理》，2020年第12期。。搭建政府数据开放共享平台需要连通各级各部门的政府办公内网、政府外部官网、政府内部数据库以及政府系统共建共享数据库赵树宽、孙彦明、张福俊等：《基于跨界融合的政府数据开放共享模型研究》，《图书情报工作》，2018年第6期。。为了实现企业数据与政府数据的融通使用，需要在有效平衡公共价值和商业目标的前提下，搭建公私合作的信息平台设施Bram Klievink， Nitesh Bharosa and Yao-Hua Tan， “The Collaborative Realization of Public Values and Business Goals： Governance and Infrastructure of Public-Private Information Platforms”，Government Information Quarterly， vol.33， no.1 （January 2016）， pp.67-79.。

在数据驱动成为政府数字化转型的关键要素背景下，实现政府数据在数字空间中有序流动成为建设数字政府的重要前提。黄璜基于曼纽尔·卡斯特尔的“流动空间”理论将数字空间中的数据流动自下而上划分为四个层次：（1）数字机器，指令集、算法与技术系统中的数据流动;（2）应用系统，组织业务应用逻辑中的数据流动;（3）数据网络，基于网络的应用系统之间的数据流动;（4）信息空间，线上空间与线下空间之间的数据流动黄璜：《对“数据流动”的治理——论政府数据治理的理论嬗变与框架》，《南京社会科学》，2018年第2期。。基于此，政府数据治理也应围绕四个层次的数据流动展开。

（二）权属主体视角下的政府数据流动研究

权属主体视角下的政府数据流动认为每种政府数据都有对应的管理部门，流动中涉及的相关主体也应承担相应的责任。这类研究围绕收集和产生数据的政府部门如何将数据提供给其他政府部门使用，如何将其提供给市场主体和社会主体使用，以及如何解决流动过程中的权益和安全保障问题展开。如研究影响政府数据在不同部门之间共享（内部流动）的因素J. Ramon Gil-Garcia and Djoko Sigit Sayogo， “Government Inter-Organizational Information Sharing Initiatives： Understanding the Main Determinants of Success”， Government Information Quarterly， vol.33， no.3 （July 2016）， pp.572–582.，分析政府數据在部门之间共享面临的法治壁垒，包括权属障碍、权利义务关系紧张等张亚楠：《政府数据共享：内在要义、法治壁垒及其破解之道》，《理论探索》，2019年第5期。，考察政府数据开放（向外部流动）的利益相关者以及它们各自对政府数据开放持有的观点Felipe Gonzalez-Zapata and Richard Heeks， “The Multiple Meanings of Open Government Data： Understanding Different Stakeholders and their Perspectives”， Government Information Quarterly， vol.32， no.4 （October 2015）， pp.441-452.。还有研究结合具体的应用场景探讨政府数据在不同主体之间的流动。例如，文宏等在研究“健康码”这一政务服务创新时指出“健康码”实现了个人信息的数据化，推动了这些个人相关数据的跨领域、跨层级、跨部门流动文宏、林彬：《应急需求、技术赋能与政务服务创新——对“健康码”数据流转的考察》，《电子政务》，2021年第1期。。

由于政府数据流动涉及多元主体，其顺利实现需要多元主体参与，而多元主体参与需要相关主体达成共识、制定规则并能真正形成集体行动Olivia Benfeldt， John Stouby Persson and Sabine Madsen， “Data Governance as a Collective Action Problem”， Information Systems Frontiers， vol.22 （April 2020）， pp.299–313.。对于政府数据治理而言，一个核心问题是建立多元主体协同机制。叶战备在深入分析N市政府数据治理现状后指出，当前的现实推进逻辑是以权威为依托的等级制纵向协同，无法满足实际需要;应构建“结构—功能—机制”的协同逻辑，确保多元主体的积极有效参与叶战备：《政务数据治理的现实推进及其协同治理逻辑——以N市为例》，《中国行政管理》，2021年第6期。。建立多元主体协同机制需要从政府数据流动中政府、市场、社会间的关系着手，充分考虑不同主体的功用。如政府应发挥主导作用，履行战略制定、规则体系完善、市场监管等职能;企业应发挥技术和专业人才优势;公众要积极提出需求并及时提供反馈胡玉桃：《数字化转型视野下的地方政府数据协同治理》，《学习与实践》，2021年第6期。。

（三）已有文献评价

数字空间视角下的政府数据流动研究充分考虑了政府数据流动的技术环境和实现逻辑，但是大部分研究都没有结合具体的政府数据流动方式;有少量研究针对特定的政府数据流动方式展开，主要是政府数据共享或政府数据开放，但是没有研究对二者的实现逻辑进行比较。权属主体视角下的政府数据流动研究虽关注到了政府数据流动涉及的权益和安全保障问题，并指出建立多元主体协同机制的重要性和具体路径，而且提出要协同推进政府数据共享和政府数据开放，但是并没有系统比较政府数据开放和政府数据共享的差异。两类视角的研究对政府数据授权运营的关注都比较少，更没有全面比较这三种方式。在政府数据流动日益重要的背景下，有必要对三种流动方式进行深入比较分析，包括数字空间视角下的技术实现和权属主体视角下的权益和安全保障;同时，还需要深刻剖析它们面临的困境，尤其是共性问题，从而找出可行的突破路径。

三、政府数据三种流动方式的内涵辨析

2016年9月国务院印发的《政务信息资源共享管理暂行办法》将政务信息资源共享界定为“因履行职责需要使用其他政务部门政务信息资源和为其他政务部门提供政务信息资源的行为”。该文件中的信息资源包括文件、资料、图表和数据等各类信息资源，政府数据共享的内涵蕴含其中，即因履行职责需要使用其他政府部门数据和为其他政府部门提供政府数据的行为。2019年10月1日起施行的《上海市公共数据开放暂行办法》将公共数据开放界定为“公共管理和服务机构在公共数据范围内，面向社会提供具備原始性、可机器读取、可供社会化再利用的数据集的公共服务”。这里公共数据是指广义政府数据，狭义层面政府数据的开放内涵蕴含其中。2020年10月出台的《成都市公共数据运营服务管理办法》将公共数据运营界定为“经市政府授权的公共数据运营服务单位搭建公共数据运营服务平台，依法依规开展公共数据市场化服务的行为”。狭义层面政府数据的授权运营内涵也蕴含其中。三个定义从本质上区分了三种流动方式。为进一步理解和区分三者的内涵，本节从涉及主体及其关系、技术环境及其实现两个方面展开更为深入的辨析。

（一）涉及主体及其关系不同

政府数据共享是政府数据在政府体系内部的流动，涉及的主体是数据提供方、数据使用方和政府数据共享管理机构。其中，每个政府部门都有可能是数据提供方和数据使用方;政府数据共享管理机构一般是独立政府部门或事业单位。因此，政府数据共享主要涉及的主体是政府部门，推进政府数据共享关键是理清部门之间在共享中的关系、形成高效率协同机制。由于政府数据共享包括不同层级政府部门之间的数据共享，政府数据共享需要协调和处理的不仅是同级部门之间的横向协同关系，还包括不同层级部门之间的纵向协同关系张会平、宋晔琴：《政务服务数据协同治理水平的提升路径研究——基于TOE框架的组态分析》，《情报杂志》，2020年第10期。。

政府数据开放是政府数据向政府外部的流动，涉及的主体是数据提供方、数据利用方和政府数据开放管理机构。数据提供方是各政府部门;但是数据利用方是市场和社会主体，既包括企业，特别是信息技术公司，也包括高校、研究机构，还包括社区、公众郑磊：《开放政府数据研究：概念辨析、关键因素及其互动关系》，《中国行政管理》，2015年第11期。;政府数据开放管理部门同样是独立政府部门或事业单位，在同一地方一般与政府数据共享管理机构是同一个机构。与政府数据共享明显不同，政府数据开放涉及的主体非常多，主体之间的关系也更为松散，形成多元主体之间的协同需要考虑的因素也就更多。

政府数据授权运营也是政府数据向政府外部的流动，但是仅将政府数据提供给特定市场主体进行市场化运营，其他市场主体、社会机构和个人通过“可用不可见”的方式使用政府数据。涉及主体包括数据提供方、数据运营方、数据使用方和政府数据授权运营管理机构。数据提供方还是政府部门;数据运营方是获得授权的市场主体;数据使用方包括市场和社会主体;政府数据授权运营管理机构在同一地方也应与政府数据共享管理机构和政府数据开放管理机构是同一个机构。与政府数据开放的免费使用不同，政府数据授权运营的数据使用方需要支付费用才能够使用政府数据，因此主体之间有直接的经济利益关联。

（二）技术环境及其实现不同

技术环境及其实现首先需要考虑平台的数据范围，三种流动方式在这方面是不同的。《政务信息资源共享管理暂行办法》规定“以共享为原则、不共享为例外”。推进政府数据共享是尽可能地推进政府数据在部门间使用，而且没有严格地将国家秘密、商业秘密、个人隐私排除在外;政府数据开放政策并没有规定“以开放为原则、不开放为例外”，而是强调安全可控，同时明确要求不能涉及国家秘密、商业秘密和个人隐私;政府数据授权运营同样强调要以安全可控为前提，而不是最大范围地进行市场化运营，但是会涉及商业秘密、个人隐私。

由于数据覆盖范围不同，同时平台用户和使用方式也不相同，三种流动方式的技术环境及其实现方式也就不同。政府数据共享覆盖数据范围最广，用户在政府体系内部，政府数据共享平台需要最为安全的技术环境，应运行在电子政务外网，并按照国家网络安全等级保护制度进行安全保护;政府数据开放覆盖数据范围最小，用户包括各类市场和社会主体，平台需要运行在互联网，设计理念需要充分体现开放性、平等性和包容性Keegan McBride， Gerli Aavik， et al.， “How does Open Government Data Driven Co-Creation Occur？ Six factors and a ‘Perfect Storm’; Insights from Chicago's Food Inspection Forecasting Model”， Government Information Quarterly， vol.36， no.1 （January 2019）， pp.88-97.;政府数据授权运营覆盖数据范围介于政府数据共享和政府数据开放之间，获取和使用数据的平台应运行在电子政务外网并且需要进行严格的网络安全保护，对外服务平台需要运行在互联网张会平、顾勤、徐忠波：《政府数据授权运营的实现机制与内在机理研究：以成都市为例》，《电子政务》，2021年第5期。。技术环境及其实现不同直接影响平台建设和运行的复杂程度和费用需求，相比而言，政府数据共享平台和政府数据授权运营平台的复杂度更高，投入也会更大。

四、政府数据三种流动方式的实践困境

（一）三种流动方式各自面临的表层困境

1.政府数据共享面临的表层困境：共享动力不足、协调成本极高。推进政府数据共享的目標是尽可能地实现部门间数据共享，但是在实际工作中常常遭遇部门不愿意或者不能够共享数据难题，至少包括：（1）部门通过故意放大安全风险、推托上级不同意共享等方式竭力独占数据以提升自身与其他部门的博弈能力林雪霏：《条块结构中的地方政府“持续创新”行为——基于P区政务数据共享改革的案例分析》，《学海》，2021年第3期。;（2）由于采集方式、采集渠道、采集标准等不统一造成数据不一致，不同部门之间无法使用共享数据;（3）由于历史、利益等原因，不同部门针对同一数据项采用不同的数据值，例如农田面积在登记造册时会倾向于少报、在领取补贴时会倾向于多报，统一共享这些数据难度极大;（4）数据质量不高甚至存在明显错误或漏洞，部门自己对数据质量都没有信心不愿意使用，也不敢提供给其他部门使用;（5）搭建数据共享交换平台资金投入较大，财力有限的地方政府难以支撑，推进政府数据共享存在较大的区域差异。

进一步分析这些实践中的难题，发现政府数据共享推进效果不佳的原因主要是共享动力不足、协同成本高。一方面，政府数据共享政策基本上都是建设性意见，采用的政策手段不具有强制性，负责推进的部门也不能采用可信的奖励或惩罚李珒：《协同视角下政府数据共享的障碍及其治理》，《中国行政管理》，2021年第2期。，而是通过领导重视和沟通协调实现，共享动力机制不完善导致共享动力不足;另一方面，尽管共享在部分地方取得突破性进展，但是都付出了很高的协调成本林雪霏：《条块结构中的地方政府“持续创新”行为——基于P区政务数据共享改革的案例分析》，《学海》，2021年第3期。，其中有地方还会由于领导更换造成政府数据共享迅速陷入被动局面，而很多地方在发现存在较高协调成本难以推进时便选择“弱作为”甚至“不作为”，造成政府数据共享难以实现应有目标，未能促成政府数字化的深度转型。

2.政府数据开放面临的表层困境：数据开放有限、生态难以形成。政府数据开放目标是在安全可控的前提下尽可能多地开放政府数据，但是政府数据实际开放数量并不理想。复旦大学数字与移动治理实验室发布的2021年上半年《中国地方政府数据开放报告（指标体系与城市标杆）》给出的十个标杆城市的指数得分最高才67.75分（上海市）;分析四个一级指标的失分比例可以发现数据层是最高的，最高得分是济南市（29.31分），最低是日照市（22.92分），比数据层总分45分少了1/3以上甚至接近一半复旦大学数字与移动治理实验室：《中国地方政府数据开放报告（指标体系与城市标杆）》，2021年7月26日，http：//www.dmg.fudan.edu.cn/？p=9047。。理论上讲，数据层是最重要的，它直接反映政府开放数据的数量和质量状况。但是基于严格标准和程序进行评价分析，得到的结果并不好。这也在较大程度上表明政府数据开放的最大困境是开放有限，也就是没有为市场和社会主体提供足够多的有效数据用于数据驱动的经济发展和管理创新。

从全球政府数据开放的成功实践看，政府数据开放取得成功的关键是在数据提供者、数据使用者以及数据平台拥有者之间形成良好的数据生态Carla Bonina and Ben Eaton， “Cultivating Open Government Data Platform Ecosystems through Governance： Lessons from Buenos Aires， Mexico City and Montevideo”， Government Information Quarterly， vol.37， no.3 （July 2020）， pp.1-15.。但是我国绝大部分城市由于数据开放有限都没能够形成生态。从数据提供者角度而言，由于缺乏国家层面制度上的硬性要求，政府部门不愿主动提供数据，觉得这是“份外的事”;从数据使用者上看，很多中小城市并没有足够多的使用者，大城市尽管有大量数据使用者，但是在他们无法找到自己所需的数据时会果断选择放弃而不是尽力向政府申请;从数据平台拥有者而言，负责推进政府数据开放的主管部门只有领导重视时才会有所行动，更多的时候由于无法通过有效的激励和惩罚措施调动数据提供部门的积极性不得不选择不作为。

3.政府数据授权运营面临的表层困境：没有共识，探索承受压力。由于在法律上政府数据是否是国有资产尚无定论，依据现有会计准则又无法将政府数据作为某类财产入账张鹏、蒋余浩：《政务数据资产化管理的基础理论研究：资产属性、数据权属及定价方法》，《电子政务》，2020年第9期。，政府数据授权运营在法律上存在诸多空白，包括哪些政府数据能够授权运营、谁有权利将政府数据市场化运营权授予出去、谁又有权利获得政府数据的市场化运营权、政府数据的市场化运营权到底是什么权、政府数据市场化运营获得的收益该如何分配等都没有形成共识。成都市的公共数据运营管理办法并没有明确到底什么是市场化运营权，但是要求运营过程中政府数据不出政务外网，以“数据可用不可见”的方式向市场主体提供数据服务。贵州数据宝网络科技有限公司通过市场化方式运营了30个国家部委的数据，他们给自己的定位是获得了国家部委的数据加工资质，被授予的是数据加工权贵州省信息中心：《国家大数据（贵州）综合试验区发展报告2020》，贵州出版集团贵州人民出版社2021年版，第12页。，同样坚持以“数据可用不可见”的方式向市场主体提供数据服务。

由于缺乏共识，在探索创新过程中相关主体就会承受较多的压力：一是政府部门在提供数据或者确认数据进行运营时，考虑到没有明确的法律依据，会担心出现问题，从而以安全为由尽可能地减少数据运营甚至拒绝数据运营;二是政府数据授权运营的主管部门试图尽快做出成效，但是经常缺乏法律依据，每一步探索都要付出更多努力，在多种方案中不断试错，绞尽脑汁地探寻中间可行方案;三是具体落实运营的机构会面临经营压力，希望运营更多的数据但是难以非常顺利、无障碍地获得部门授权确认，又面临客户（数据使用方）对政府数据资源体系了解不够的问题，需要与客户一起共同选择和打造应用场景，在市场导入和推广方面投入较大;四是数据使用机构担心数据难以长期运营，不愿意更多使用运营平台上的数据，即使选择使用也会考虑机会成本，如果发现使用政府数据的其他通道或者能够绕过使用政府数据就避免选用授权运营方式。

（二）三种流动方式共同面临的深层困境

1.数据权属不清是导致政府数据难以充分流动的根本制度困境。在所有权方面，政府实践当中常常把政府数据作为政府资产进行管理和运营，在事实上将政府数据归政府所有。李海敏从国有财产理论出发，提出政府数据是地方政府拥有的一项重要资产，不同场景中对应不同的法律属性、适用不同的制度准则：“供内部公务使用时属于‘公用物’、公共开放时属于‘公共用物’、商业化经营时属于‘国有私产’”李海敏：《我国政府数据的法律属性与开放之道》，《行政法学研究》，2020年第6期。。作为国有资产的政府数据，对其市场化运营所获得的收益应归政府所有。但是现有法律和制度文件中并没有明确政府数据属于国有资产。

在管理权方面，国家和地方政策文件对其界定是明确的，就是将政府数据的管理权归于收集或产生数据的政府部门，即主管部门负责业务数据的管理。例如，国务院印发的暂行办法规定需要按照“谁主管，谁提供，谁负责”的原则，提供部门负责数据维护与更新;确定政府数据能否开放的主体也是各政府部门;成都市的管理办法规定数据是否能够进行市场化运营需要主管部门确认。在实际运行中，政府部门也确实在负责数据的管理。存在的主要困境是管理权到底包括哪些具体内容、该以什么标准行使管理权，又该如何避免主管部门过度管理数据。不管是政府数据共享、开放，还是授权运营，都需要主管部门的介入;一旦介入不当，就会造成政府数据共享、开放和授权运营不畅甚至无法进行。

在使用权方面，政府部门能够自主使用自身收集和产生的数据。存在的主要困境是两个方面：一是政府部门能够在多大程度上使用其他部门提供的数据。按照现有的政府数据共享政策逻辑，政府数据应尽可能实现在部门之间的最大程度共享。尤其需要指出的是，不予共享的例外原因是涉及国家秘密和安全的，并没有规定商业秘密、个人隐私等例外原因。按照这个逻辑，政府部门以保护商业秘密和个人隐私为由不进行数据共享并不符合政策要求。但是，也确实存在政府数据共享之后，主管部门难以有效掌控的问题。既然主管部门需要对数据的安全负责，共享出去后出现问题也就需要承担责任，进一步加剧了部门不愿意共享数据的困境。第二个方面是政府部门在开放数据时到底要坚持什么样的标准或依据。按照现有的政府数据开放政策逻辑，开放数据不能涉及国家秘密、商业秘密、个人隐私，大大减少了可供開放的数据数量。尽管可以通过脱敏方式推进数据开放，但需要增加投入从而进一步降低和打击了部门积极性。政府数据授权运营同样面临标准或依据缺乏的困境。

2.层级之间相互掣肘是导致政府数据难以充分流动的组织障碍。对于政府数据难以充分流动的问题，从组织层面而言是由于条块式的政府组织体系造成，但是通过进一步分析，笔者认为纵向层级之间的相互掣肘更为突出。首先，在政务信息系统建设不断向上层迁移的背景下，政府数据的归集和存储在逐步向上层集中。国家部委和省级政府部门建设了大量政务信息系统，很多有价值的政府数据都存储于这些系统当中。在数据资源价值越来越突显、数据安全要求越来越高的背景下，国家部委和省级政府部门更倾向于不主动提供数据，甚至为了能够不提供数据设置种种障碍。市级层面和县级层面建设政务信息系统如果要实现部门之间的数据共享，需要与省级政府部门甚至国家部门对接协调，这就导致跨层级政府数据共享极为困难，存在非常高的协同成本李重照、黄璜：《中国地方政府数据共享的影响因素研究》，《中国行政管理》，2019年第8期。。对于政府数据开放而言，当发现有价值的数据存于更高层政务信息系统时，部门也会非常被动。当政府数据授权运营探索更多出现，在发现政府数据能够带来经济收益时，会进一步加剧上级政府部门独占数据，将经济收益留在本级政府。

其次，基层和市域治理更加需要数据资源但是却面临较为恶劣的数据治理状态。赵娟和孟天广将数字政府建设划分为“战略型”、“枢纽型”和“回应型”，市域治理包含回应型数字政府建设，基层治理是回应型数字政府建设，而回应型数字政府的治理资源主要是数据赵娟、孟天广：《数字政府的纵向治理逻辑：分层体系与协同治理》，《学海》，2021年第2期。。但是基层和市域治理面临的数据治理状态很不理想：一方面，国家和省级层面政务信息系统的数据来源主要是基层，基层工作人员承担了大量的数据采集工作;另一方面，基层和市域治理又难以高效使用存储于国家和省级层面政务信息系统中的数据，甚至需要针对不同行业、不同部门多次重复采集数据。在国家和省级层面政务信息系统数量庞大的状况下，基层工作人员就会面临极为繁重的数据采集和处理工作，在很多时候由于疲于应付不得不降低数据质量，甚至存在不少数据乱填和数据造假的情况。

最后，从国家到地方没有形成自上而下、层层对接的数据治理组织体系。既然数据已经与土地、劳动力、資本、技术一起成为生产要素，并且在各要素中发挥最为关键的引领作用，在国家治理中也就不能缺少专门对数据要素的治理。但是，目前我国数据治理组织体系建设还比较滞后。不仅是各个地方在组建数据治理机构时对其定位存在差异，在实际运行时其作用发挥的效果差异明显，更为重要的是并没有自上而下的数据管理职责体系孟庆国、林彤、乔元波、王理达：《中国地方政府大数据管理机构建设与演变——基于第八次机构改革的对比分析》，《电子政务》，2020年第10期。。地方设立的数据治理机构在国家层面没有对应的归口部门。自上而下、层层对接的数据治理组织体系缺失在较大程度上影响政府数据的充分流动。

3.流动组织不成体系是导致政府数据难以充分流动的功能障碍。对于三种政府数据流动方式的组织，目前还不成体系。在政策制定方面，国家已出台了关于政府数据共享的专门政策;地方更多是出台政府数据共享和开放的专门政策，其中开放政策要相对少一些;作为较为敏感的新型流动方式，政府数据授权运营仅在少数地方出台了政策。但是从功能上而言，三种流动方式是相互促进、相互支撑的。政府数据共享是为了打通数据在部门之间的流动，建设的数据共享交换平台实际上是在汇聚各个部门的政府数据资源，这为政府数据开放和授权运营提供了数据资源基础，例如形成良好的政府数据开放生态需要以政府数据有序、有效共享为基础王翔、郑磊：《面向数据开放的地方政府数据治理：问题与路径》，《电子政务》，2019年第2期。。政府数据开放和政府数据授权运营都是为了促进社会对政府数据的使用，更多的使用不仅能够充分发掘政府数据的价值，而且能够将使用中发现的问题及时反馈给政府部门，提升政府数据质量，解决部门使用数据的担忧，增加部门对其他部门数据的使用，进而促进政府数据共享工作的开展。政府数据开放和授权运营一个是通过免费的方式向社会提供数据，一个是通过市场化方式向社会提供数据服务;协同推进开放和授权运营能够充分发挥它们各自的优势，高效安全地将政府数据用于经济发展。相反，任由政府数据开放和授权运营各自发展，就难以避免政府数据授权运营给政府数据开放形成冲击，毕竟政府数据授权运营会带来经济收益张会平、顾勤、徐忠波：《政府数据授权运营的实现机制与内在机理研究：以成都市为例》，《电子政务》，2021年第5期。。从数字政府建设、数字经济发展和数字社会建设需要而言，也非常需要成体系地推进政府数据开放、共享和授权运营：数字政府建设迫切需要政府数据在不同部门之间有序流动，从而实现数据赋能沈费伟、诸靖文：《数据赋能：数字政府治理的运作机理与创新路径》，《政治学研究》，2021年第1期。;数字经济发展需要市场主体更加智能地处理和使用各种来源的数据何大安：《中国数字经济现状及未来发展》，《治理研究》，2021年第3期。，激活政府数据的生产要素作用对数字经济发展具有引领作用;数字社会建设需要市场主体更为便捷地提供基于数据的产品和服务，需要政府更为有效地运用数据创新社会治理方式，二者都要求政府数据流动的通畅。

五、政府数据三种流动方式的协同治理进路

（一）制度协同：协同确立政府数据权属为政府数据流动提供制度基础

基于对我国政府数据流动政策逻辑和实践困境的分析，本文提出一个政府数据确权思路。如图1所示，明确政府数据是国有资产，归国家和地方政府所有，运营产生的经济收益进入各级政府财政，即收益权也归国家和地方政府;政府部门拥有数据的管理权，负责自身收集和产生数据的共享、开放方式的确立和市场化运营的确认;政府数据的市场化运营权由各级政府集中授予所拥有的国有企业;政府部门可以通过政府数据共享获得数据的使用权，社会主体可以通过政府数据开放和政府数据授权运营获得数据的使用权。其中，通过政府数据授权运营获得数据使用权是指获得数据服务而不是政府数据本身。政府数据授权运营是将政府数据运营权授予国有企业，国有企业从而拥有了使用政府数据的权利，也就将政府数据推入了市场，是政府数据向外部流动的一种形式;但是，为了确保政府数据安全，其他市场和社会主体只能通过国有企业建立的安全通道使用政府数据，而不能真正获取到政府数据本身。

关于这一确权思路还有以下几点说明：（1）将所有权归于各级政府而不是政府部门，是由于政府数据只有在部门之间无偿流动、有序共享才能高效发挥治理价值，同时不同部门的数据只有充分融通才能更加凸显政府数据的生产要素价值;（2）之所以让政府部门拥有数据管理权是由于政府数据具有领域性特点，到底哪些数据能够共享、哪些数据能够开放、哪些数据能够市场化运营需要主管部门结合行业领域法律法规要求和特点确定;（3）之所以将数据运营权归于本级的国有企业是为了确保作为国有资产的政府数据运营收益不被流失，同时尽可能地保值、增值;（4）政府部门的数据使用权应区别于市场和社会主体的使用权，为了政务活动的顺利开展势必会在不同部门之间共享涉及商业秘密、个人隐私的政府数据，但是市场和社会主体绝不能直接使用涉及商业秘密、个人隐私的政府数据，政府数据开放会对相关数据进行脱敏处理，政府数据授权运营不会直接提供相关数据;（5）之所以强调政府数据授权运营只能采用“可用不可见”的数据服务方式，是因为数据一旦被市场和社会主体掌握就无法确保它们的安全，必须在可控的方式下使用政府数据;（6）没有提及政府数据的交易权一方面是由于，政府数据要么无偿提供给市场和社会主体使用、要么通过运营方式为市场和社会主体提供数据服务，不能直接通过买卖方式将其直接提供给市场和社会主体，另一方面，市场主体对开放的政府数据进行处理然后再进行交易，这完全是市场行为，不再属于政府数据确权的范畴。这一确权思路能够确保三种政府数据流动方式的顺利实施，满足数字政府建设、数字经济发展以及数字社会建设对政府数据充分流动的需要。

这一政府数据确权思路的实施需要协同做好制度建设，包括国家层面立法明确政府数据的所有权、收益权、管理权、运营权和使用权，需要各个行业领域建立部门规章明确数据的管理权和使用权范围以及权力运用方式和程序，需要各级政府通过立法或出台政策明确政府数据运营主体和监督政府部门以及市场和社会主体使用政府数据权利的条例和管理办法。

（二）组织协同：以纵向协同联动横向协同为政府数据流动提供组织保障

在组织层面，需要在國家层面组建数据治理机构，构建自上而下的数据治理对接机制，实现以纵向协同联动横向协同的政府数据流动组织协同，如图2所示。

在纵向协同方面，应区分四个层面的不同定位。在国家层面，首先要做好制度建设，特别是通过立法方式推动政府数据权属厘定，成立国家数据治理机构有利于组织各种专业力量对相关问题进行研究、尽快形成权威结论、启动立法程序;其次，需要统筹协调并解决部委之间、省级层面与部委之间以及不同省份之间政府数据共享障碍;最后，还要从国家层面对政府数据流动进行统筹考虑，出台相应的指导意见。在省级层面，除统筹协调与部委、其他省份政府数据共享之外，还需要统筹协调省内各层级之间的政府数据流动，对于经济落后、无力建设政府数据流动平台的地区应在省级层面统一搭建;另外，应着力推进能够在省级层面进行的政府数据流动创新，其中四个直辖市在推进政府数据流动上具有数据量足够大、级别足够高、纵向协调相对少等优势，特别需要开展引领创新。对于数据量和利用量足够大的市级区域，包括副省级城市、省会城市、经济发达和人口较多的城市，应着力开展政府数据开放和授权运营的引领创新;对于其他经济相对落后的区域，应将重心放在推进政府数据共享上，特别是提供高质量的政府数据和使用能够通过省级层面统筹协调的已共享可使用政府数据。县级数据治理机构应重点通过政府数据开放和共享机制提供高质量数据支撑数字政府建设战略，通过政府数据共享机制高效使用数据建设回应型数字政府。

在纵向协同方面，还需要充分发挥业务部门对行业领域数据认识和处理更加专业的作用，自上而下对本领域政府数据流动进行指导，相关工作包括：一是出台行业指导意见或标准，对本领域数据的范围、性质、流动方式及要求进行规范和指导，解决实践推进缺少政策依据的问题;二是加强行业领域内不同地区之间关于政府数据流动的交流与学习，将推进政府数据流动作为行业管理和指导的重要内容;三是从数据使用的角度推进政府数据流动，包括创新本领域的统计数据采集和分析工作、开展本领域的政府数据应用大赛等。

在纵向协同逻辑清晰的前提下，在横向上有效协同数据治理机构与业务部门，促进政府数据在不同部门、不同领域之间的高度共享，推动政府数据以安全方式用于数字经济发展和数字社会建设。其中，数据治理机构主要职责是统筹推进和部门协调，因此不应由多个部门构成，而应成立独立的部门负责全部的数据治理工作，包括统筹推进政府数据流动;业务部门负责相应领域政府数据流动规则的制定和执行，提供数据进入政府数据流动体系以及积极通过政府数据流动体系获取和利用数据。

（三）功能协同：协同推进三种流动方式确保政府数据流动成体系有区分

协同推进三种流动方式应充分考虑三者之间的相互关系并在数字中国建设的总体战略下开展，如图3所示。

在三种流动方式的相互关系方面，首先应在制度建设、人员意识方面进一步区分它们的差异，尤其是要突出政府数据共享是在政府部门之间尽可能地免费共享，强调政府数据开放的公益性及其对发展数据产业的重要作用，确认政府数据授权运营的合法性和资产化管理的可行方案。其次是要统一政府数据共享、政府数据开放、政府数据授权运营的主管部门，在各层级由一个部门协同推进政府数据的充分流动。最后，业务部门也应针对政府数据共享、开放和授权运营建立统一的流动清单，即在梳理部门数据清单的基础上，针对每类数据明确共享开放的类型、确认是否能够进行市场化运营，无需多次分类分级和部门确认，尽可能地减少协调沟通成本。需要指出的是，政府数据共享包括上级部门向下级部门提供数据;同时，应考虑将通过共享从上级获得的数据纳入本级政府数据授权运营范围，因为各级政府数据运营的方式和重点不同，多级运营能够充分释放政府数据的经济价值。

在帮助实现数字中国建设目标方面，应进一步明确政府数据共享在数字政府建设中的关键支撑作用，没有实现政府数据在政府部门之间的充分流动，数字政府建设的高层目标是无法实现的。从数字政府建设角度而言，需要将政府数据共享放在突出位置，不仅要推进发达地区政府数据共享的引领创新，而且要切实解决经济落后地区推进政府数据共享的难题。对于政府数据开放和授权运营而言，尽管它们推动政府数据运用于经济社会建设的方式不同，但是它们都能够促进数字经济发展和数字社会建设，尤其是将政府数据与企业数据、个人数据等进行融合创新，能够解决许多应用场景中的棘手问题;深入推进政府数据开放和授权运营又能够发现新兴信息技术深入运用于政府治理创新的可能性，探索开展新的数字化项目，促进数字政府建设。政府数据授权运营获得的经济收益对数字政府建设还有反哺作用。充分发挥政府数据在数字经济发展、数字社会建设中的作用可以从以下方面着手：一是为数字技术企业提供公共应用场景，定期公布或与企业一起探讨可能的公共应用场景，基于项目建设鼓励技术和服务创新;二是吸引企业发现自身数字化转型需要解决的问题，探索运用政府数据解决的可能性，尤其需要加强宣传工作，帮助企业认识政府数据资源清单、发现实现数字化转型的机会和条件;三是降低企业使用政府数据的各项成本，特别是时间成本和经济成本，例如在政府数据授权运营中确保数据服务定价合理，在特定价格区间中为企业提供更多维度的政府数据。

六、结论

本文围绕政府数据共享、开放和授权运营三种流动方式，在剖析三者的概念内涵和实践困境基础上，针对未来协同治理进路提出建议。本研究的理论贡献体现在以下三个方面：一是深度剖析了三种流动方式的概念内涵，为进一步开展政府数据流动理论研究提供了基本逻辑;二是深刻分析了三种流动方式在实践推进中各自面临的困境以及它们遭遇的共同困境，对进一步研究三种流动方式的实施和应用提供了突破方向;三是有针对性地提出了未来推进三种流动方式的协同治理进路，包括制度协同、组织协同以及功能协同三个方面，对未来相关研究有一定参考。其中，勾勒出的政府数据确权思路为开展政府数据确权研究提供了理论原型，构建出的数据治理组织体系和组织协同思路为政府数据治理机构研究提供了有益参考;梳理出的协同推进三种流动方式思路为政府数据流动的功能协同研究提供了初步框架。同时，本研究梳理出的概念内涵、实践困境和提出的协同治理进路能够提升实践部门和相关从业人员对政府数据流动的认识，能够帮助他们发现可行方案。

政府数据流动是一个正处于实践探索中的研究议题，本文的分析和思考还是初步的，提出的发展思路和建议还需要结合实践应用进一步完善。例如，本文提出的政府数据确权思路包括所有权、收益权、管理权、运营权和使用权，并没有包括交易权。随着技术发展和迭代，有可能出现新技术能够有效解决数据易复制和滥用的困境，从而让政府数据的安全交易成为可能，也就需要进一步研究交易权以及交易权与所有权、收益权、管理权和使用权之间的关系。