公共数据是数据要素的重要组成部分，具有规模体量大、数据质量高、价值潜能大、公共属性强、安全要求高、可控性强等特点。公共数据不仅要政府体系内部流转和使用，而且还要在社会上顺畅流动并被充分利用，才能释放出更大的价值红利，全面赋能经济社会发展，公共数据的开发开放是数据要素化的最有效抓手。我国公共数据开发开放将呈现以下四大趋势。

（一）公共数据安全要求将在一定程度放松

当前，我国经济社会发展面临国际和国内两方面极大挑战。在国际方面，美国科技企业在生成式人工智能领域正实现群体性突破，进一步扩大了其在数字经济方面的全球领先优势，美国政府发布了《保护美国人个人敏感数据免遭“受关注国家”利用》的行政命令，主动切断了与我国的数据跨境流通，我国数据要素化进程和数字经济发展面临与美国差距越来越大危险。在国内方面，我国传统生产要素资源推动经济发展的模式已显疲态，特别是“土地财政”和“人口红利”正走向剧终，而数据作为新型生产要素正在经济社会发展中发挥着越来越大的作用，然而，我国实施了比美国保护程度高几个级别的数据安全保护法律，特别是“三法一例”尽管在保障我国国家安全和个人信息方面发挥了巨大作用，但同时也为在很大程度上限制了数据要素化发展，成为与美国拉大差距的重要原因。因此，在当前内外环境紧迫压力之下的当务之急是，应最大程度为数据要素化松绑，全面激发数据要素的开发开放活力，充分释放数据要素在经济社会各领域的应用活力。可以采用三方面的措施：

一是尽快出台《促进公共数据开发利用法》或《数字经济促进法》。尽快制定出台与《数据安全法》《网络安全法》《个人信息保护法》《关键信息基础设施保护条例》（“三法一例”）等数据安全法律层级相同的促进发展的法律制度，如《促进公共数据开发利用法》或《数字经济促进法》，重点在个人信息权益、互联网上通过爬虫等技术手段获取数据、以及提高公共机构数据开放水平等方面，作出更有利于数据要素化发展的法律安排。

二是通过实际判例引导公共数据开发利用免责容错。在数据促进发展相关法律不能尽快出台的情况下，国家司法机关应会同国家数据管理部门和国家市场监管机构对“三法一例”等数据安全法律进行司法解释，并通过实际判例引导鼓励数据发展、宽容探索实践的数据发展氛围。

三是加大支持技术创新，实现公共数据安全可信生产流通。美国在生成式人工智能技术方面的群体性突破，可能意味着全球数据要素化进程正进入一个重大转折的拐点——海量的、可以无限生成的合成数据正成为人工智能大模型训练的主要语料数据源。这些已经过全面关联、智能泛化、反复训练的合成数据，已经能准确反映大多数原始数据的各种属性，原始数据可能会贬值甚至一文不值。因此，在这个拐点还未完全到来时，应尽快释放出尽可能多的公共数据，训练出我国自主的人工智能大模型。

（二）公共数据统筹管理机制将进一步健全

当前，公共数据的一体化统筹管理还没有实现。从公共数据构成来看，政务数据的管理由国务院办公厅负责，而非政务的其他公共数据管理由国家数据局负责；从公共数据开发开放的环节来看，数据资产化环节由财政部负责，数据跨境流通环节由国家网信办负责，数据安全环节由国家网信办、公安部、国家安全部负责，而公共数据的采集汇聚、共享开放、流通交易、治理应用等其他环节由国家数据局负责；从公共数据开发利用的责权利匹配性来看，数据开发利用的收益和便利都由数据使用者享用，而数据开发的成本及可能带来的安全责任由数据提供方和中间数据加工方承担。因此，应从以下三方面强化公共数据一体化统筹管理力度：

一是进一步加强国家数据局对公共数据的统筹管理力度。政务数据是公共数据的重要组成部门，数字政府建设也是数字中国建设的核心内容之一，应将政务数据管理纳入统一的公共数据管理体系，将数字政府纳入数字中国建设总体，由国家数据局统筹管理。

二是进一步加强国家数据局对数据全生命周期的统筹管理。正如一部车上的油门和刹车需要一个驾驶员统一操控一样，数据发展与数据安全，数据境内流通与数据跨境流通也应由同一机构统筹负责管理。因此，应进一步深化数据要素管理机制，将数据安全管理和数据跨境流通职能划归国家数据局负责，以便于更好统筹发展和安全，统筹国际与国内。

三是探索建立公共数据利益分配机制。承认公共数据持有者、公共数据加工者对公共数据开发利用产生经济社会效益的贡献，并通过多种方式体现出来，大力激发数据持有方和加工者对公共数据供给和加工的动力。

（三）一体化公共数据资源平台将更加完善

目前，我国已建成“1+32+72”的一体化政务数据资源平台，并将朝着全国一体化公共数据资源平台方向快速演化升级。一是对地方省市政务平台的覆盖面将进一步扩大，以此为基础建立形成的政务数据共享平台和开放平台将更加健全；二是将扩大到水电汽等非政务的其他公共数据领域，并将演化升级成为“国家公共服务领域数据空间”，为其他领域数据空间建设提供示范，为国家数据空间建设奠定基础。

（四）多元主体的公共数据开发生态将构建

在当前过低的数据安全红线是公共数据开发开放的前置条件情况下，公共数据开发开放不可避免地就是在政府机构、事业单位、国有企业之间打转，公共数据的采集汇聚、共享开放、流通交易、治理应用等所有环节，都必须由政府内部人员、事业机构和央国企进行运作推动，造成公共数据开发开放都是在广义的“政府内”循环，而社会公众和其他技术力量的参与的门槛很高、难度很大。不可否认的是，政府机关、事业单位、央国企等“政府内”单位，确实具有先天的数据安全优势，但是在人工智能、大数据、隐私技术等数据技术方面的劣势也是显而易见的，仅仅依靠“政府内”组织很难有效推动公共数据开发开放，需要政府、企业和社会等多元主体协同参与，特别是吸引有独特技术能力的企业的协同参与是至关重要的。公共数据开发开放是一个高技术含量的工作，不仅在公共数据供给侧需要根据用户需求提供便捷、高效、安全的数据产品，而且在公共数据利用侧同样需要具备数据搜索、理解分析、利用应用等技术能力。

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