推动公共数据高质量开放 赋能实体经济做优做强
公共数据,是指由公共管理和服务机构在依法履行公共管理职责或提供公共服务过程中产生、处理的数据。公共数据涉及领域广泛,合规开放应用将有助于提高政府服务效率、促进数据驱动的决策制定,同时也可以促进公共服务均等化和优质化,消除数字鸿沟、促进共同富裕并推动创新创业。当前公共数据开放存在哪些问题?如何促进公共数据开放赋能实体经济发展?为此人民网采访了人民数据研究院数据要素联盟专家组成员、对外经济贸易大学信息学院助理教授袁石。
人民网:2023年12月,国家数据局联合多个部门发布了《"数据要素×"三年行动计划(2024—2026年)》,发挥数据要素乘数效应,赋能经济社会发展。您如何看待公共数据开放与赋能实体经济的关系?
袁石:近年来,随着人工智能、大数据等技术的不断革新,国家机关、事业单位等具有管理公共事务职能或提供公共服务的组织开始探索以数字化、智能化为核心的服务水平现代化的实施方案,从而产生了大量的公共数据资源。这些公共数据涉及领域广泛,将对实体企业经营决策、物质生产方式和商品交易模式等产生巨大影响,能通过以数增信、以数搭桥、以数赋链及以数促融等,为实体经济发展提供多维度重要资源。例如,华通集团以数增信,通过涉企公共数据构建企业数据信用模型,为17家企业融资33笔合计2.37亿元,将企业融资时间从平均30天缩减到15天,提升企业经营活动的效率。广东修炼科技股份有限公司以数促链,依托汽车维保公共数据,推出"汽车维修电子健康档案数据产品",助力二手车交易及保险、金融等上下游行业实现数字化精细运营,推动产业链的创新发展。
人民网:赋能实体经济高质量发展,对公共数据开放质效提出了哪些新的挑战?
袁石:第一,数据开放需具备高质量标准,要求公共数据具有统一、规范的数据标准和质量要求;只有标准化、规范化的数据才能确保数据的质量和准确性,从而满足实体经济不同场景与不同主体对数据的需求。第二,数据流通需具备高释放价值,要求公共数据与实体经济应用场景契合,在流通循环过程中,对业务处理、决策制定等方面发挥重要价值,为企业、政府和社会带来实际经济与社会效益。第三,数据共享需具备可持续性,为实体经济企业全生命周期运营提供及时、准确的数据支持,以便企业持续获取有价值的信息,做出最优的决策。
人民网:目前,公共数据开放取得了哪些成效?
袁石:首先,地方政府相继建设并投入使用了统一化、标准化的公共数据管理平台,集成各地方政府部门的数据,为公共数据的共享、开放与开发提供了一体化服务。其次,地方政府公共数据开放的规模逐渐增大,覆盖的政府部门也越来越多。
人民网:公共数据开放还存在哪些问题?
袁石:虽然公共数据开放已在规模化和平台化方面取得一定的成效,但从数据要素市场服务体系看,数据要素整体在实体经济的应用和渗透还不足,存在公共数据供给质量低、共享利用率低、供需不平衡等问题,限制了数据要素对实体经济的赋能效用。
究其原因,主要是数据质量、应用价值、授权运营与收益分配等几个方面问题。首先,在数据质量方面,由于数据采集、处理、分析等环节存在不足,导致数据质量参差不齐,无法充分释放潜在价值。这不仅增加了公共数据利用难度,也制约了实体经济中数据驱动的决策的效率和精准度。其次,在应用价值方面,尚未得到充分挖掘和明确;由于缺乏有效的应用场景匹配机制,大量已开放的公共数据难以与实体经济需求精准对接,导致数据资源的浪费和价值的降低。最后,目前公共数据授权运营和收益分配制度仍处于探索阶段,不完备的授权运营与收益分配模式不仅增加了公共数据的管理成本,也降低了数据开放的可持续性。因此,面对这些挑战,我们需要从多方面着手,提升公共数据的质量和应用价值,完善授权运营和收益分配制度,在实体经济场景下激活高质量的公共数据,推动实体经济的数字化转型和高质量发展。
人民网:要解决目前公共数据开放存在的问题,实现公共数据赋能实体经济发展,我们具体应该怎么做?
袁石:为充分释放公共数据的潜力,提升其在实体经济中的开发利用率,我们亟需建立公共数据的授权运营与收益分配制度,明确公共数据应用场景,保证数据开放的高质量与可持续性,并让公众参与数据治理,最大程度地发挥公共数据的价值,具体而言:
完善公共数据授权运营机制,实现公共数据高效管理。首先,明确掌握公共数据的部门是数据的权责主体,对数据授权运营具有监督决策权。在充分了解实体经济对公共数据的需求的前提下,权责主体可以选择具备技术实力、行业经验、合规意识的企业或机构作为授权运营方。这些运营方将充分利用公共数据,为实体经济提供有价值的数据服务。此外,权责主体应对授权运营过程进行持续的监管和评估,确保授权运营方按约定进行数据的开发和利用。同时,根据实际情况调整授权策略和规则,以适应实体经济的发展需求。
建立应用导向分类分级管理机制,明确公共数据应用价值。结合实体经济在各种行业与业务场景的不同特点、对数据的不同需求,根据数据性质、用途和敏感程度,对不同类型数据制定差异化管理策略:对于能提升公共治理成效、推动公益事业发展的数据,允许有条件地无偿使用;对于探索产业发展、促进行业发展的公共数据,允许有条件有偿使用。此外,在维护公共利益、严格管控原始数据的前提下,根据实体经济应用场景,扩大公共数据的供给使用范围,最大限度发挥公共数据在实体经济中的创造价值。
制定公共数据质量评估标准,推动高质量数据共享与开放。围绕实体经济发展需求,依托政府统一化、标准化的数据开放平台,利用统一的开放质量评价标准,对各数据权力主体部门提供的公共数据进行质量评估,发现影响公共数据开放质量的问题并及时反馈;对各数据权力主体部门开放与共享数据行为进一步规范,从而保障公共数据开放质量。
研发面向实体经济的深度数据应用,提升公共数据使用效率。在保护个人隐私和确保公共安全的前提下,鼓励各级政府与企业、科研机构合作研发面向实体经济的深度数据应用,按照"原始数据不出域、数据可用不可见"的要求,将公共数据一分为二,表层是"可用"的应用,深层是"可见"的原始数据,通过表层"可用"的应用向社会提供公共数据产品和服务,既符合公共数据安全与隐私保护的需求,又能提升公共数据赋能实体经济的便利性。
落实政府引导的科学分配机制,保障公共数据持续开放赋能。政府应加大引导调节力度,通过政策扶持、财政补贴等方式,鼓励实体经济产业链上下游企业参与公共数据开发和利用,并通过税收等方式实现收益分配。收益分配应遵循"谁投入、谁贡献、谁受益"的原则,按照相关主体对数据开发的投入、贡献和价值创造分配收益。同时,应尊重数据资产价值再创造、再分配,支持数据资产使用各环节的投入有相应回报。在收益分配时,应确保各相关主体的收益分配合理、公平、透明。
构建多方协作的数据要素治理体系,提高多元主体参与利用程度。政府应完善数据治理法律法规,围绕实体经济重点发展领域,制定符合实体经济发展规律的国家数据战略,构建系统全面的数据要素治理框架,引导数据要素市场化配置。同时,应当明确多元主体协同共治的定位,明确各级政府、平台企业、社会组织、公众等主体参与数据治理的权责,多方通力合作才能形成安全可控、弹性包容的数据要素治理制度,为赋能实体经济提供高质量、高价值的公共数据。
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