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[摘要] 公共数据是数据要素市场的重要组成部分,其如何进入数据要素市场以及其参与数据要素市场的模式分为几类,学界对此少有研究。通过梳理和比较,深入挖掘国内外公共数据参与数据要素市场的模式类型,归纳得出公共数据进入数据要素市场有两大类、五种模式,包括一级市场(授权运营)+二级市场(场内交易)模式,公共数据开发利用+场外交易模式,依托数据平台构建公共数据流通市场模式,借助数据经纪商、数据中介的交易模式,以及通过(公共)数据信托参与数据市场模式等。在此归纳基础上,演绎出公共数据进入数据要素市场的理想模式,这一理想模式分为数据获取、数据产品生产、数据产品交易三个各有其独特特征的环节,可为我国公共数据进入数据要素市场的策略选择提供参考。公共数据具有“生产要素”属性，能够被市场主体用于生产经营与价值创造，在数字经济发展中越发重要。我国政府对数字经济的发展给予了极高关注，并相继颁布了一系列相关政策文件。如《要素市场化配置综合改革试点总体方案》提出了在共享、开放、运营服务和安全保障等方面探索公共数据管理体制的新要求。此外，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》也强调了公共数据授权运营试点的重要性，鼓励第三方机构对公共数据进行深入挖掘和利用。除授权运营外，公共数据参与数据要素市场还有其他模式，国内外也进行了广泛的深入探索。本研究挖掘、梳理和比较目前国内外公共数据参与数据要素市场的主要模式，并提出公共数据进入数据要素市场的理想模式。2.1公共数据与数据要素市场研究:从数据开放到创新型模式探索美国是开放政府数据最早的国家之一。在2008年国际金融危机之后，为了充分发掘数据的价值、促进经济复苏，并推动开放政府计划，美国联邦政府率先开展了政府数据的开放工作，这一举措也引发了其他国家的纷纷效仿。截至目前，美国的数据开放范围主要局限于政府数据领域，涵盖了联邦政府、城市、县政府以及接受政府资助的大学机构。与美国的数据开放制度相比，欧盟的制度在适用的公共数据范围上更为广泛，但仍旧限制在公共资金资助的领域内。2019年，欧盟出台《开放数据与公共部门信息再利用指令》，将开放的适用范围进一步扩展。除了原有的“公共部门”（public-sectorbody）外，现在还包括了公共事业机构（publicundertaking）所获取的数据，以及由公共资金资助的项目所产生的数据（publiclyfundedresearchdata）。这些主体和数据类型在欧盟法律框架下均为法定概念，其边界清晰明确。需要特别指出的是，公共部门在这里指的是受到公法管辖的国家、地区或地方政府或机构，同时也涵盖了由这些主体组成的协会。这一指令的出台有助于更全面地促进公共数据的开放和利用，在欧盟的数据治理体系中具有里程碑式的意义。有国外学者归纳出数据开放12种商业模式和政府开放数据经济价值的计算方法。公共部门信息的增值利用能够为财政带来诸多收益，除数据开放外，公共数据如何更好地增值利用，是目前学界讨论的重点。有国外学者认为，数据对实体经济产生重要影响。应让市场主体挖掘数据价值。企业以目标为导向，具有灵活的组织机制[，政府可与企业进行合作，创新公共数据运营模式。要让公共数据在数据要素市场中发挥作用，需要实现两个方面的升级，即基于数据增值的数字产业化升级和基于融合驱动的产业数字化升级。中国电子信息产业发展研究院院长张立建议，要构建纵深分域数据要素市场运营体系。筛选了进入市场场景的公共数据，明确了数据市场交易的客体。认为亟需按照数据要素基础制度建设的总思路，加快公共数据授权运营制度创新。构建了“公共数据运营+数据财政收入+公共数据专项财政支出”的数据财政长效运行机制。2.2我国公共数据进入数据要素市场的主要模式:授权运营根据万维网基金会的研究结果，目前并没有明显看出开放数据对经济的实质影响。世界经济合作与发展组织也注意到，尽管一些国家积极推动原始公共数据对社会公众开放，但其成效尚不显著。欧美等国家之所以能较好地将公共数据开发利用，一是得益于其拥有一批社会公益等非政府组织，自发组织开放公共数据。如乌拉圭数据组织（DataUruguay）为公众提供基础性的数据产品，有助于公众更便利地利用数据，进而推动公共数据的广泛应用与发展。二是受惠于建立区块链联盟、促进公私伙伴关系、数据合作等手段将公共数据推入市场，使之商业化运营。然而，相比之下，我国在这方面还存在不足。作为公共数据开放的有效补充，近些年我国出现了授权运营这种新的公共数据开发利用模式。宋烁认为，授权运营、完全开放和有条件开放这三种模式都应各自扮演好自身的角色，并在运作过程中保持协调与配合。（2）授权运营模式成为我国公共数据要素市场研究的焦点有学者认为，公共数据授权运营应作为公共数据价值挖掘的主要方式，应在全国层面建立公共数据运营组织架构，并采用政府采购与特许经营两种运营模式。坚守安全可控、公私合作、授权使用的核心原则。在实践操作上，应根据不同的运营模式，采取有针对性的规制策略，实现差异化的管理路径。激励多种所有制市场主体积极参与公共数据的授权运营，并将数据运营的市场主体数量控制在合理范围内，根据不同的数据类型进行差异化授权。采用五大机制以推动数据的高效、安全运营。致力于完善现行的公共数据分级分类规则和技术性规范，在立法、安全、监管机制以及数据权属等方面扫除障碍。通过文献回顾发现，学界对我国公共数据参与数据要素市场的研究主要集中在数据开放和授权运营两个方面，且研究角度较为零散，缺少系统梳理及国内外公共数据参与数据要素市场的模式类型的比较，且未能给出理想型的模式框架。本文则主要研究这两个问题。首先，公共事业机构是指受到公共部门通过所有权、财务参与或管理规则等方式具有支配性影响的各类机构。这些机构包括但不限于公共客运公路或铁路运输运营商、航空承运人以及被赋予公共服务义务的机构。公共数据目前已成为数据要素市场建设和数字经济发展的重要物质基础。有学者认为，公共数据的范畴不仅局限于行政主体在依法履行职责过程中制作或者获取的并以一定形式记录、保存的各类数据资源，还应包括由政府部门控制或与政府部门存在委托关系的外部机构（如私营企业）所创建的数据和信息。但也有学者指出，若为推动数据要素的流通而过度扩大公共数据的范畴，将使得政府与市场在数据要素市场上的边界变得模糊。此种情况下，公共数据共享开放的公法义务规则可能会与数据要素流通的市场逻辑发生冲突。我国相关政策文件基本是从狭义的角度，将公共数据界定为基于公共部门的公共数据。笔者同意这一观点并认为，公共数据是指由各类公共管理和服务主体在履职或提供服务过程中收集、产生的与公共利益相关的数据。其中包括公共属性数据和准公共属性数据，但不包含涉及公共利益的私营平台企业业务数据（商业数据）。这种狭义的公共数据概念更符合我国目前的国情。公共数据是数据要素市场的数据要素之一。中国信息通信研究院的《数据要素白皮书》指出“数据要素”这一术语在数字经济领域中常被使用，它是指为满足特定生产需求而汇聚、整理、加工生成的计算机数据以及其衍生形态。众多研究从经济学、法学、信息管理等不同学科角度出发，对数据要素的属性进行深入探讨，普遍认为其核心特性包括非竞争性和非排他性。这些特性使得数据要素在数字经济中具有独特的价值和作用[44]。学界对于数据要素市场的内涵存在多种解读。其中，部分学者从市场调节机制的角度出发，聚焦于数据要素在市场流通中所产生与实现的价值，将数据要素市场视为一个过程，这个过程促进了数据要素实现市场化配置。同时，也有学者从实际运行状况出发，指出当前业界存在一种倾向，即将数据要素市场与具体的实践空间场所，如数据交易平台、数据中介、数据交易所等相等同。然而，从更广义的层面来理解，数据要素市场不仅仅局限于这些具体形式，它实际上还反映了数据要素在流通过程中所呈现出的各种经济关系。这是一个涉及多个主体、多个环节、多个领域以及多个层级的复杂系统工程，其背后的运行机制和影响范围远超过简单的数据交易场所。公共数据来源于公共部门，那么公共部门数据是如何流入到数据要素市场，进而商业化使用的呢？笔者通过研究总结出，公共数据流入数据要素市场需要依靠数据运营，而公共数据运营按管理程度可以分为紧密型和松散型两种模式。
具体来说，紧密型运营模式是一种有着较为严谨的运营框架、集中的管理模式，其主要面向广大公众。按照公共数据所处场景和交易场所又可细分为“一级市场（授权运营）+二级市场（场内交易）模式”“公共数据开发利用+场外交易模式”“依托数据平台构建公共数据流通模式”等三种，其中第一类模式的特点主要体现为公共数据在一级市场内进行授权运营，再进入以场内交易为主的二级市场，这也是我国目前大力推行的运营模式，运行该模式的典型案例地包括广东、浙江、贵州、江苏、北京、成都等；第二类模式的特点可以归纳为通过授权使用、数据开放等方式将公共数据进行开发利用，产生的数据产品进入场外进行自由交易，这一模式是授权运营模式出现前被广泛应用的传统模式，典型案例包括上海随申行智慧交通科技有限公司、克而瑞集团、国家健康医疗大数据中心等；最后，第三类模式的特点主要体现为公共数据来源部门和开发利用部门在同一个时空进行多对多的直接对接，即依托统一数据平台构建公共数据流通交易市场，典型案例包括海南、广州以及欧盟等。相对而言，松散型运营模式的运营管理则更为自由和灵活，且其更多面向特定群体。按照运营主体所扮演的角色可以分为“借助数据经纪商、数据中介的交易模式”以及“通过公共数据信托参与数据市场模式”等两种，在第一种模式中，数据经纪商和数据中介都是以第三方中间人身份对接数据供需双方，两者的主要区别在于数据中介相较于数据经纪商更多地承担了数据监管责任，该模式的典型案例包括美国、新加坡、欧盟等。而第二种模式则是以受托人身份直接运营公共数据，该模式与授权运营模式的主要区别在于，数据信托的受托人不以国有资本为限制，而是多为私营部门，这类模式的典型案例主要有伦敦、印度等。4.1.1一级市场(授权运营)+二级市场(场内交易)模式广东省于2021年通过了《广东省数字经济促进条例》，该条例提出创新公共数据资源开发利用模式和运营机制，满足市场主体合理需求。根据《广东省数据要素市场化配置改革行动方案》，广东将数据要素市场化配置改革的总体思路总结为“1+2+3+X”模式。在与数据授权运营密切相关的方面，重点是“2”和“3”，其中“2”代表了两级数据要素市场的构建，在这个市场中，一级市场主要由政府行政机制主导，通过管理与运营的适度分离，建立公共数据运营机构，推动公共数据的分类分级管理和深度开发利用。而“3”则聚焦于数据的集聚、运营和交易等环节，推动数据新型基础设施、数据运营机构和数据交易场所这三大核心枢纽的建设。总体而言，广东构建的两级数据要素市场具有两大特点，一是国有资本运营、场内撮合交易，即授权国资企业佛山市顺科智慧科技有限公司为广东首个公共数据运营服务商，形成的数据产品进入数据交易所进行场内交易；二是将广东省公共数据开放共享平台作为公共数据流通平台。《浙江省公共数据条例》确立通过签订授权运营协议向运营单位授权，探索公共数据授权运营机制，推动数据要素市场化配置。根据该条例的规定，政府有权利授权符合特定安全标准的单位来运营公共数据。这些被授权的单位可以通过在公共数据平台上对公共数据进行加工，形成数据产品或服务以提供给用户，并从中获取合理的收益。2023年，《浙江省公共数据授权运营管理办法试行》进一步规定，授权运营的数据产品和服务必须按照国家和省级有关数据要素市场的规则来进行流通和交易。综合来看，浙江省的公共数据运营模式呈现出三类特点，一是公共数据在浙江省公共数据平台流通；二是授权运营采用特许经营模式；三是将国资控股混合所有制公司数字浙江技术运营有限公司定位为公共数据平台专家，实现数据产品和服务的进场交易。《贵州省数据要素市场化配置改革实施方案》围绕公共数据运营提出多项举措，例如积极争取国家部委和央企数据本地化运营；全省各级政务部门、事业单位要提供数据，通过授权运营释放价值；国有企业通过自主运营或授权运营释放价值；全省各级政务部门、公共企事业单位的数据产品和服务交易，全部通过贵阳大数据交易所等进行交易。另一方面，《贵州省政务数据资源管理办法》指出市场主体可以根据实际应用场景的数据需求，向数据提供部门递交数据使用申请，数据提供部门需在收到申请后的10个工作日内完成对数据需求的初步审核。一旦初步审核通过，数据将通过贵州省数据共享交换平台被提交至相应级别的大数据主管部门。大数据主管部门将根据市场主体所提交的场景应用、数据需求以及数据提供部门的初审结果进行深入审核。经过审核并获批准后，政务数据资源将被统一授权给市场主体进行运营。如果初步审核或深入审核未能通过，相关部门需要提供未通过的原因或依据。市场主体在获得授权并使用政务数据资源开发形成数据服务和产品后，有义务通过贵州省政府数据开放平台及时反馈政务数据资源的共享质量、使用状况和应用效果。截至目前，气象大数据、电力大数据等公共数据产品已经入场内交易。贵州省公共数据运营模式主要呈现出四大特点，一是公共数据在贵州省数据共享交换平台流通，二是国有资本运营，即设立国有控股企业云上贵州大数据（集团）有限公司以专注数字政务服务，三是授权多个运营主体，四是场内交易，即要求授权运营形成的数据产品进入数据交易所进行场内交易。2022年6月，《江苏省数字经济促进条例》发布，该条例规定数据经过授权运营后可进入江苏华东数据交易所交易。公共数据产品的授权运营授权主体有行业性质的数据持有权方，也有区域性的政府机构，这些机构在数据交易所被称为数商，数商把数据资源加工成产品后，依法依规依标上架到华东数据交易所的云旗数据要素流通交易平台进行场内流通服务，同时也支持场外交易模式。目前，江苏华东数据交易所正在上架交易的公共数据产品包括交通类（海陆空铁）、企业类（工商、税务、司法等）、金融类、气象遥感类、工业制造类、双碳类、产业经济类、贸易类等，数据产品的买方包括银行保险证券等金融机构、科技服务类公司、人工智能企业、政务机构、科研院所及高校等，覆盖行业较为广泛，华东数据交易所在利益分配方面主要以收取增值服务费为主，暂不收取佣金。整体来看，江苏省的模式特点可以概括为四项，一是公共数据在江苏省公共数据平台流通，二是由国有资本运营，三是实行多主体授权机制，四是在要求场内交易的基础上也允许场外交易。（5）北京：“政府监管+企业运营”的金融行业专区数据授权运营在公共数据运营方面，北京市于2020年4月发布《关于推进北京市金融公共数据专区建设的意见》，并在同年9月签署《北京市金融公共数据专区授权运营管理协议》，该协议规定该专区作为普惠金融业务的重要支持，为金融机构提供数据服务，由北京金融大数据有限公司负责运营。运营单位利用金融科技对企业的多维政务数据进行建模加工，基于全量在京企业数据，满足金融机构的额度测算、授信审批、风险洞察等需求，形成了包含数据接口、企业画像、信息查询、竞争力分析、征信报告等业务的产品体系。目前，北京市金融公共数据专区将定制化程度高的公共数据产品与服务纳入场内交易，由供需双方协商定价。该专区在公共数据市场化应用方面展现了创新思路，推出了政府监管与企业运营相结合的模式。这类模式呈现出三大特点，一是公共数据在北京数据开放平台流通，二是由国有资本以专区的形式运营数据，三是要求场内交易。（6）成都：国内最早探索集中授权数据开发资质和场内交易早在2017年，成都便开始了公共数据市场化运营的积极探索。2020年10月，成都市出台《成都市公共数据运营服务管理办法》，同年12月29日，都市公共数据运营服务平台正式上线运行，在国内率先开展数据运营实践。通过实施授权运营机制，该平台成功实现了40个政务部门共计457类、约1.65亿条数据的按需供给，总数据量达到了2.4亿条。在公共数据进入数据要素市场的运行逻辑方面，成都市首先由市网络理政办负责政务信息资源共享平台建设工作以及市政府各个部门的协调工作，以授权确认市政务信息资源共享平台数据；再由市政府授权市大数据集团负责运营政府数据服务平台，利用隐私计算技术和智审公司的数据审计，为企业和个人提供数据服务；而后由企业开发数据产品进入二级市场交易。可以看出，成都市模式整体呈现出两大特点，一是由国有资本，即成都市政府数据运营服务平台运营公共数据，二是以国有资产运营收入的方式将相关收入纳入地方财政。（1）上海随申行智慧交通科技有限公司：交通数据授权使用+场外数据和碳交易上海随申行智慧交通科技有限公司通过打通并收集数据源企业提供的用户信息、行程信息和支付信息，搭建了碳普惠绿色出行平台，该平台覆盖公交、地铁、轮渡、共享单车等低碳出行场景，能为用户计算出行所获得的减排量，减排量则支持参与个人碳交易或兑换为碳积分后进行权益核销。这类模式同样包括两大特点，一是将上海市数据共享交换平台的数据进行授权使用，二是形成的数据产品进行场外数据交易和碳市场交易，即该公司的出行数据产品产生碳积分、进入碳市场，形成新的碳市场交易。这一碳交易市场由数据产品开发方自行组建，交易形式由其与乙方公共决定。（2）克而瑞集团：开放数据开发利用+场外数据产品交易克而瑞集团结合自身积淀，综合利用上海市经信委、商委、科委、规自局开放的土地、规划、地图、园区、产业经济、科技发展等117项公共数据，开发“CIPIC”产业数字化平台。该平台面向园区投资和招商服务两大场景，构建产城数据库系统、招商推荐应用平台和招商协作网络三大模块，围绕监测监管、运营管理、城市宏观、产业链发展、企业画像等构建动态的产业园区字典和全方位数字化产业知识图谱，形成面向产业基地的资源整合共享、产业链分工协作、企业协同创新、转型升级的数字化解决方案。平台通过克而瑞集团全国24个城际机构（分公司）、合作方资源推广销售。目前产品已有超50家企业签约采购或申请试用，开通端口超100个[58]。可以看出，该模式同样呈现出两大特点，一是对上海市公共数据开放平台的开放数据进行开发利用，二是形成的数字产品进入场外交易、自行售卖。（3）国家健康医疗大数据中心（北方）：运营医疗行业数据+场外交易2020年下半年，山东省政府与联仁健康集团签订《共建国家健康医疗大数据中心（北方）战略合作框架协议》，授权建设运营国家健康医疗大数据中心（北方），以推动全省健康医疗大数据汇聚、治理、开放应用。该中心的核心职能为数据运营开放，数据融汇主要参考《山东省健康医疗大数据管理办法》和《数据资源目录》，明确数据汇聚主体是医疗机构以及相关政府职能部门，同时鼓励与第三方合作，通过商业化运作汇聚数据。明确数据汇聚来源包括省级卫健系统数据、山东全民健康信息平台、医院数据、科研创新平台、医保局、食药监局等政府监管侧等五类，并在数据融汇后进行共享、开放运营。此外，中心通过平台化运营引导产业进场交易，践行落地“数据经营”+“流量经营”双轮驱动的发展策略，打造健康医疗大数据价值变现的平台化运营模式，并采用“一使用一授权”，要求在固定使用场景下使用固定开放的数据，协议三年一签。在商保两核场景下，客户每次要调取某数据时都要进行核保，且必须按照个保法要求承诺使用数据的主体责任。总体来看，这一模式主要呈现出三大特点，一是将医疗数据进行授权使用，二是数据运营平台包括健康医疗大数据湖、数据中台、业务中台和开放平台的“一湖三台”，三是对医疗数据产品进行场外交易，即面向各类用户形成的健康医疗数据产品自行公开售卖。2021年底，海南省数据产品超市上线。企业在线完成入驻和认证后，即获得海南省数据产品超市的正式入驻资格，成为超市的合作伙伴。平台为企业提供一系列的服务，包括需求发布、产品发布、数据申请以及产品开发等。平台与企业建立全面的合作机制，该机制涵盖数据引入、产品研发、解决方案定制、业务拓展、资源共享、技术支持以及品牌推广等多个领域。在整个海南数据产品开发利用模式中，核心环节是数据开放与共享，海南省积极推动社会数据平台的建设，鼓励企业、社会组织等第三方机构参与公共数据产品的开发和应用。在此过程中，监管方、平台管理方、数据资源提供方等各相关方的角色与职责非常明确。其中监管方包括省委办公室、省政府办公室等部门，主要负责制定和监督执行相关的法律法规，保障公共数据产品的合法性和合规性。平台管理方，即大数据管理局，负责搭建数据平台，提供数据存储、处理、分析等服务。数据资源提供方则包括各厅局、企业和社会组织等，负责提供各类数据资源，并进行数据治理。对于该模式而言，公共数据供需双方统一在数据产品超市里完成数据供需对接、产品发布、交易等活动是其主要特点。为统一、集约、安全和高效管理公共数据，广州市出台《广州市数字经济促进条例》并成立城市大数据平台，各区人民政府同时建设区大数据平台，并由城市大数据平台统一管理公共数据资源。根据该条例，广州市人民政府已授权公共数据运营机构统一负责市公共数据运营工作，该机构应构建公共数据运营平台，为数据商提供安全可信的数据开发利用环境和数据服务。数据商可通过该平台对数据进行开发利用，按照政府指导价有偿使用公共数据，并将形成的数据产品和服务依法交易。而在数据要素市场流通方面，该条例倡议建立一个多方参与的数据要素市场，包括数据供给主体、数据需求主体、数据交易场所、数据经纪人、数据商及第三方专业服务机构等，以促进数据的广泛流通和高效利用，推动数据要素市场的发展和繁荣。整体看来，广州市模式的主要特点可以概括为，全市公共数据进入城市大数据平台（政务大数据中心）统一管理，公共数据运营机构搭建公共数据运营平台，数据商可以通过公共数据运营平台对数据进行开发利用，形成的数据产品和服务可以依法进行场内或场外交易。2020年2月，欧盟发布了一项名为《欧洲数据战略》的政策文件，计划建立9个公共数据空间，这些空间将覆盖多个领域，包括健康、环境、能源、农业、流动性、金融、制造业、公共行政以及技能等。公共数据空间由技术基础设施和治理机制共同组成，目的是促进数据的共享与利用，借助公共数据空间，欧盟的公共部门和企业能够进行可靠且低成本的数据交换，从而催生新的数据驱动型产品和服务。比如，通过农业数据空间这一中立平台，欧盟共享和汇集了农业数据（包括个人和公共数据）并进行数据开发利用。整体而言，该模式构建各垂直领域的公私数据为一体的公共数据空间，引入数据中介机制增加数据交易的信任程度，从而形成了六大领域数据单一市场。美国为促进数据流通与利用，已经建立了较为成熟的数据经纪制度，这些数据经纪人从财务、营销、健康等领域直接收集和转让公共数据，已经形成较为庞大且专业的从业团体。其中，美国的数据经纪业先驱者数据经纪商（DataBroker）经过多年的蓬勃发展，已经形成了一个规模庞大且专业素养高的团体，在美国的数据交易服务中占据重要地位，有力地推动了数据产业模式的转型，实现了由以生产为主导到以市场为主导的进化。具体而言，数据经纪商通过多元化渠道（包括用户、政府、商业等）广泛收集几乎覆盖全体美国消费者的数据，并将这些信息与来自其他来源（如离线数据）的信息进行整合汇总，以提供更全面精准的数据服务。其中，数据经纪商获取数据的来源其中一部分来自公共数据，包括驾驶执照信息、机动车相关记录、人口数据、出生医学证明、结婚证书以及选民登记信息等，这些数据来源渠道为美国的数据经纪人提供了在多个行业领域中发掘公共数据价值的机会，并帮助他们为各行各业提供了丰富的数据服务。数据中介促进数据源与数据使用者之间的数据流动，通常扮演着中间人的角色，主要职能是协助收集、汇总以及向第三方售卖信息。新加坡在其2012年颁布的《个人数据保护法》中，首次对数据中介进行了明确定义，并详细规定了相关主体的责任与义务。欧盟的《数据治理法案》（草案）也提出了数据中介的概念。这一概念旨在促进各类数据持有者和数据使用者在业务、法律或技术层面上建立直接联系，以推动数据的共享和交易，并降低相关的交易成本。该法案期望通过引入专业且中立的数据中介机构，为政府行政引入市场化机制，从而深化公共数据与社会数据的结合。数据中介机构主要提供三种服务，其中之一涉及公共数据。当数据中介涉及公共数据时，他们充当公共机构数据持有者和法人潜在数据使用者之间的桥梁，负责进行双边或多边的公共数据交换，建立用于公共数据交换或联合使用的平台或数据库，并为数据持有者和数据使用者搭建专门的连接基础设施。这类数据中介模式的特点可以概括为，数据中介机构以中间人的身份帮助促成数据源到数据使用者之间数据流动，并引入市场化机制，以促进公共数据和社会数据的融合。数据信托是一种机制，供个人获取法律规定的数据权利，并将其汇集到一个组织（信托）中，受托人代表个人作出有关数据使用的决定。位于伦敦的开放数据研究所（ODI）是英国首个与中央和地方政府合作的“数据信托”试点，ODI将数据信托定义为提供独立的第三方数据管理的法律结构，这种结构和管理为组织或个人创建新业务，帮助研究医学疾病，或赋予工人、消费者或公民社区权力。在ODI与政府合作的数据信托中，其中一个项目专注于与技术领域的创新者共享物联网（IoT）传感器的实时数据，以创建应对城市挑战的解决方案。这一数据信托流程是利用伦敦市和格林威治皇家自治市镇在其共享城市计划中共同开发的城市共享平台，收集和共享来自城市的实时数据，如能源使用、停车位占用和天气等数据，同时保持伦敦人的隐私和安全。该模式的主要特点是：通过城市共享平台将传感器数据实时共享给企业开发利用。2019年底，印度电子和信息技术部成立了一个负责设计非个人数据监管框架的委员会，并建议将数据信托置于其提案的首位。印度的数据信托政策框架是数据主体与个人数据相关的个人、社区或组织，将通过适当的社区数据受托人行使其数据权利。该数据受托人应该是相关社区最密切和最合适的代表机构，例如可以是政府实体、公民团体或大学。印度要求，由数据审计员对非个人数据的数据信托进行评分审查。这种信托有助于在已建立的数据驱动型平台与新进入者或初创企业之间重新平衡数据经济中的权力。此类数据信托机构在实现可信赖的数据使用方面具有潜力。综合来看，印度数据信托模式特点可以概括为：通过适当的社区数据受托人行使数据主体权利，并引入数据信托信任评分机制，由数据审计员对非个人数据的数据信托进行评分审查。通过梳理目前国内外公共数据参与数据要素市场的五种模式，笔者勾勒出公共数据进入数据要素市场的理想模式，见图1。 具体而言，公共数据通过无条件免费开放以及授权运营两种路径被公众获取。两种路径划分的依据是数据属性，即根据数据属性划分免费无条件开放的数据主题。对公共属性的数据实行免费无条件开放，其余准公共属性的公共数据采用授权运营的方式进入数据要素市场。这里，无条件开放数据通过数据开放平台，以下载或API接口的形式向社会开放。其他准公共数据则通过只授权单项数据使用权，不授权公共数据开发资质的授权方式，利用联邦学习技术，依托数据供需对接平台向社会供给。在供需平台中，数据供方、数据需方直接完成数据供需对接。需要解释的是，本文设计的两种公共数据被社会公众获取的路径只包括无条件开放和授权运营，并没有将有条件数据开放作为路径之一。原因是有条件开放的本质就是公共数据授权使用，既然将公共数据授权运营纳入数据获取路径，那么有条件开放就无需单独使用，否则有所重复繁冗。另外，本文选择使用只授权单项数据使用权，不授权公共数据开发资质的授权方式。其原因在于：一是这种单一授权方式实质上也是一种数据信托方式；二是如果将所有公共数据的开发资质授权给某一机构，哪怕是国有资本控制的机构，也会造成公共数据的垄断，而垄断绝不利于创新型数字产业的健康发展。为了繁荣公共数据市场，应将各类型数据主体引入，鼓励多种所有制机构参与数据的开发利用。其中私有企业和非政府组织最具活力和创新动力，更应该促使其获取到公共数据、利用好公共数据。故建议使用单一数据集授权方式，让广大社会公众都有机会获取和开发公共数据。社会公众通过数据开放和授权运营两种途径获得公共数据后，对数据进行加工、处理，生产公共数据产品。当然，公共数据产品也需要非公数据融入。这需要数据产品生产方充分利用非公数据，而非公数据可以通过机构内部产生、数据交易或者数据共享和交换等方式获得。在利用公共数据生产数据产品过程中，建议需要处理好数据关系，即数据提供者与数据使用者的数据供应关系，数据整合与数据增值的关系，以及数据共享与数据保护的关系。同时要做好利益分配，保护好数据提供者的利益，维护数据产品生产者的利益，以及社会公众享受高质量数据产品的权利。随着技术的进步和市场需求的变化，利用公共数据生产的数据产品也在不断转换形式和升级。从原始数据到可视化报告，从单一数据源到多源数据融合，从静态报告到动态监测，从通用型产品到个性化定制，公共数据产品形式可以很多样。加工产生的公共数据产品，通过数据中介或数据经纪商的撮合，可在数据交易所场内交易，也可以由数据产品持有者自行在场外交易。当然，场外交易依然需要数据中介或数据经纪商的牵线对接，以合理的价格卖给公共数据产品需方。场内交易，也被称为交易所交易，发生在正式的数据交易所内。交易所有特定的规则和监管机制，确保交易的公正、公平和透明。场内交易主体通常是机构投资者或大中型企业等，其寻求在受监管的环境中进行数据交易。场内交易具有规范性、透明性、监管性、安全性等特点。而场内交易成本较高、灵活性受限，严格的规则和流程可能限制某些类型的数据交易或创新性的交易策略。场外交易，也称为非交易所交易或私下交易，发生在数据交易所之外，由买卖双方直接协商完成。交易主体可能是任何需要买卖数据的企业或个人，特别是那些寻求定制化数据解决方案或避免交易所限制的交易者。场外交易具有灵活性、私密性、多样性等特点。但场外交易缺乏监管，交易风险较高。在目前阶段，相较场内交易，场外交易可能更受数据产品持有方欢迎。原因在于，场外交易的历史性较长，数据主体对其有一定的粘性需求。同时，场外交易的规则和入场手续没有场内交易繁琐，交易形式和手段灵活，加之国家法律并无禁止场外交易，所以，本文将场外交易作为公共数据产品交易形式之一。本文通过文献回顾发现，学界对公共数据进入数据要素市场的模式缺少必要的梳理和比较，笔者在此梳理研究的基础上，提出了公共数据进入数据要素市场的理想模式。这种模式的特征：一是公共数据通过无条件免费开放和授权运营两种路径被社会公众所获取；二是授权运营形式是只授权单项数据使用权，不授权公共数据开发资质；三是公共数据产品进入流通市场可以通过场内和场外交易两种交易模式。
在理想型模式运行中，也要注意公共数据与非公数据的安全，以联邦学习为代表的隐私计算技术对数据要素市场安全起到关键作用，可广为使用。当然，笔者提出的仅为理论型理想模式。现实的数据要素市场到底采取何种模式还取决于政府引导、供需双方利益最大化诉求，以及当时当地的政策法律环境，需要具体问题具体分析。这也是未来重要的研究议题。天唯科技专注于大型组织信息安全领域及IT基础设施解决方案的规划、建设与持续运维服务。帮助客户提高IT基础设施及信息安全管控水平和安全运营能力，使客户在激烈的市场环境中保持竞争力。
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