习近平总书记指出：“谁能把握大数据、人工智能等新经济发展机遇，谁就把准了时代脉搏。”公共数据作为数据资源的重要组成部分，是数字经济的“新燃料”、国家治理体系和治理能力现代化的“加速器”。加快推动公共数据价值实现，是数智时代提升政府治理效能、培育新质生产力、实现高质量发展的重要抓手。为此，应积极抢抓我省建设国家数据要素综合试验区的重大机遇，着力破解数字素养不足、制度体系不完善、市场机制不健全、风险防控能力不强等困境，全方位推动公共数据从“资源化”向“要素化”“资产化”跃升。

健全政策法规，夯实数据治理的制度基石

我国在公共数据授权运营领域的政策法规体系建设尚处于起步阶段，现有政策以规范性陈述为主，缺乏操作性细则，难以系统指导实践。

为此，一是加快落实数据产权制度要求。可充分借鉴浙江、上海、江苏等地先进经验，广泛吸纳公众、专家及相关利益方意见，进一步细化落实《湖南省数据条例》，完善管理部门职责、行业职责、数据标准化、数据合规利用、数据权益保护、衍生数据管理等内容，更好实现数据“供得出、流得动、用得好、保安全”。二是因地制宜探索数据资产管理模式。积极落实财政部《数据资产全过程管理试点方案》及相关配套政策，围绕数据资产台账编制、登记、授权运营、收益分配、交易流通等重点环节，探索有效的数据资产管理模式，建立完善数据资产管理制度标准体系和运行机制。三是健全公共数据治理标准。持续完善《公共数据资源登记管理暂行办法》的落地机制，加快研究制定省级及市州公共数据分类分级规则。将数据分级分类纳入政务信息化项目立项、建设、验收全生命周期管理，切实提升数据整体质量与可用性。

激活市场动能，培育多元共生的要素生态

推动公共数据价值实现，涉及金融创新、应用场景等各个方面，必须深化数据要素市场化配置改革，充分发挥公共数据作为新型生产要素的重要作用。

培育多元市场主体。探索“金控集团+数据交易所”联动模式，构建类似“数据银行”的服务体系。实施数据企业培优工程，围绕数据“采存算管用”，建立多层次、分阶段、递进式数据产业企业培育库，培育一批服务型、应用型、技术型数据企业和第三方专业机构。考虑实施“百万市场主体用数赋能”工程，对采购公共数据产品的中小企业给予一定补贴；对优质数据产品开发商给予税收减免、优先采购等激励。建立数据资产全生命周期财税支持政策，对数据加工企业实行研发费用加计扣除等专项优惠。

创新要素融资模式。探索设立省级数据要素发展基金，重点支持数据基础设施建设和关键核心技术攻关。推动数据资产证券化、信托等金融创新，探索区域性股权市场设立数据资产专板。联合长沙银行、湖南银行等本土金融机构推出金融产品，在智能制造、智慧农业等领域打造“数据+产业”融合标杆。开展公共数据与社会数据融合应用试点，探索推出“公共数据授权运营负面清单”，建立“需求牵引、场景驱动”的数据开放体系，可优先开放交通、医疗、文化等高价值公共数据，吸引社会资本参与开发。

拓展应用场景深度。聚焦智慧城市、医疗健康、交通物流、文科旅融合等领域，形成可复制的场景化解决方案。例如，在推进文化和科技融合发展中，可在马栏山视频文创园先行试点数据资产登记、评估、交易制度，搭建省级文化数据交易平台，推动文化数据从资源形态向资产形态转化。

完善交易体系，畅通价值实现的堵点难点

当前，公共数据面临的确权难、定价难、利益共享难等问题，已成为制约其价值实现的核心痛点。

为此，应完善产权制度设计。加快落实数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”制度，保障数据产品和服务合规合法。对政务数据、公共服务数据、公共事业数据分类设定授权机制，形成持有权、使用权、经营权相互衔接又相互制衡的产权结构。探索成立数据合规委员会，建立合规会审机制，进一步确保数据资产合规登记的权威性。

建立健全分层定价体系。按照“补偿成本、合理盈利”总原则，对普惠性民生数据（如交通、气象数据）实行公益性无偿开放；对产业赋能类场景（如智能制造、现代农业），以“成本补偿+微利导向”定价；对增值创新类场景（如商业征信、精准营销）推行市场化协商定价机制。

探索“初次+二次”双重收益分配体系。初次分配按数据贡献度、开发投入及创新价值等因素，以“基础分成+绩效浮动”模式合理确定各主体份额，对基础部分按数据供给方（政府部门）、运营方（企业）、加工方（数商）的初始投入比例分配；绩效部分根据数据质量、应用成效、安全风险等指标动态调节。二次分配则可借鉴国有资源征税模式，探索对数据衍生品征收数据资源税，专项用于民生公共服务提质增效。

筑牢安全屏障，构建可信可控的风险防线

公共数据涵盖公民个人信息等敏感内容。由于数据本身具有易复制、非排他、难追溯等特性，目前缺乏统一的安全评估与场景化授权机制，在数据流通与开发过程中，数据滥用与过度开放风险并存，必须加强数据的安全管理。

构建“技术+制度”双保险机制。在数据采集、流通、使用各环节嵌入智能风控模块，建立“风险探针+预案触发”的动态防控体系。对金融、医疗等高敏感领域推行“数据保险箱”模式，确保核心数据“可用不可见”。以公共数据分级分类动态目录为基础，结合各地探索实践，建立“禁止-受限-无条件”三级动态开放目录，构建覆盖数据开发利用全流程的安全闭环体系。

筑牢数据安全与隐私保护屏障。建立公共数据安全风险评估动态监测平台，对数据采集、加工、流通全链路实施实时监测。对涉及个人信息的公共数据，严格落实匿名化处理与最小必要原则。建立“黑名单”惩戒制度，实行责任追溯与问责机制。探索“数据安全承诺制”，政府部门数据开放需签署安全责任书并明确违规处理措施。

优化治理环境，提升数据开发利用水平

随着政府治理向数字化转型的不断深入，各界迫切需要提升数字素养和数据治理能力，加快推进数字基础设施建设和改造，以数据赋能推进社会治理现代化。

强化大数据治理意识。改变过去将公共数据简单视为行政副产品和静态“档案资料”的传统认知，将数据作为可增值的“战略资产”来经营，拓展数据清洗、建模、场景化应用等关键环节，着力破解“不会用、不敢用、不善用”难题，杜绝“防御性不作为”。

探索考核评价机制改革。将数据要素市场培育纳入高质量发展考核体系，建立数据资产贡献度、数据流通活跃度等核心指标。在长株潭地区试点“数据资产GDP”统计核算，量化数据要素对经济增长的贡献率。

弥合城乡数字鸿沟。实施数据普惠行动计划，通过社区培训、适老化改造等措施保障弱势群体数据权益。探索设立数据公益基金，将部分授权运营收益用于偏远地区数字基础设施建设，助力缩小城乡数字鸿沟。推动将优质公共数据产品纳入基本公共服务清单，促进全民共享数字化发展成果。

【作者系湖南省社会科学院(省人民政府发展研究中心)党组成员、副院长（副主任），研究员】