本文作者：赣商律师事务所 王福春、万爱玲、王昱雯、万婷

引言

在数字经济时代，数据已成为与土地、劳动力、资本、技术并列的新型生产要素。其中，公共数据因其规模大、质量高、价值密度大而被视为“数据富矿”。如何安全、高效地开采这座富矿，使其从“沉睡的资产”转化为驱动经济发展的新质生产力，成为国家治理现代化的重要课题。传统的公共数据开放共享模式已不足以满足深度挖掘数据价值的需求，因此，“公共数据授权运营”这一创新机制应运而生。它旨在通过引入市场化机制，在保障安全与公益的前提下，释放公共数据的巨大潜能。然而，作为一项制度创举，其在实践中面临着从理念到机制的多重挑战，其中，作为数据价值释放与安全平衡关键环节的“数据脱敏”，正成为一个核心的技术与法律焦点。

一、政策演进：从国家战略到地方实践的探索之路

我国公共数据授权运营的政策脉络呈现出清晰的“顶层设计与基层探索相结合”的特征。

（一）国家层面：战略规划与制度框架的初步确立

2021年，“十四五”规划首次明确提出“开展政府数据授权运营试点”，标志着公共数据授权运营正式进入国家战略视野。2022年12月，《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称“数据二十条”）发布，成为数据要素市场化配置的纲领性文件。它明确提出“推进实施公共数据确权授权机制”，并创新性地提出建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的产权运行机制，为公共数据授权运营提供了产权理论基础。

2024年10月《中共中央办公厅国务院办公厅关于加快公共数据资源开发利用的意见》提出“鼓励探索公共数据授权运营”，要求“统筹发展和安全，兼顾效率与公平，以促进公共数据合规高效流通使用为主线，以提高资源开发利用水平为目标，破除公共数据流通使用的体制性障碍、机制性梗阻”。进入2025年，国家数据局等机构相继发布了《公共数据资源授权运营实施规范（试行）》《关于建立公共数据资源授权运营价格形成机制的通知》等关键政策，对授权运营的实施流程、安全管理、价格形成等进行了细化规定，标志着国家层面的制度框架初步成型。

（二）地方层面：百花齐放的立法与实践创新

在国家政策的指引下，北京、上海、浙江、成都、贵州等地率先开展了地方立法与实践探索，形成了多样化的授权运营模式。例如，《浙江省公共数据条例》《北京市公共数据授权运营管理办法（试行）》《成都市公共数据运营服务管理办法》等地方法规和规章，为本地实践提供了直接的法律依据。这些地方探索不仅检验了不同模式的可行性，也为国家层面制度的完善提供了宝贵的“试验田”。

二、运行模式：四种典型架构及其利弊分析

根据授权集中度的不同，当前我国公共数据授权运营主要呈现出以下四种典型模式：

1. 集中1对1模式（统一授权模式）

此模式由政府或数据主管部门统一授权单一主体（通常是新组建或指定的地方国有数据集团）负责本区域所有公共数据的运营。例如，成都市政府授权成都市大数据集团股份有限公司搭建和运营公共数据平台。

优势：管理成本低、授权环节精简、便于统一监管和安全控制。

劣势：极易形成“数据垄断”，缺乏竞争机制，可能导致运营效率低下、创新不足，并引发经济性垄断风险。

2. 分行业1对N模式（行业授权模式）

此模式根据不同行业的特点，选择不同属性的运营主体分别开展授权运营。例如，在医疗健康、交通运输、金融信用等领域分别授权不同的专业企业。

优势：运营更专业，能深度挖掘行业数据价值，形成适度竞争。

劣势：可能在同一行业内形成次级垄断，跨行业数据融合难度较大。

3. 分散1对N模式（场景驱动模式）

此模式强调“无场景不授权”，根据不同应用场景的需求，匹配不同的运营主体。运营单位需按照“一事一申请”的原则，基于特定场景提出授权申请。

优势：目标明确，风险可控，在试点初期能有效保障示范质量。

劣势：流程繁琐，难以适应大规模、交叉场景的应用需求，且可能因场景界定过窄而限制数据价值的充分发挥。

4. 综合授权与分级授权结合模式

此模式尝试在统一规则下，允许数据主管部门授权运营综合性数据，同时也允许掌握数据的各业务部门（数据提供单位）授权运营本系统的行业性数据。例如，《济南市公共数据授权运营办法》就规定了综合授权、分级授权和分领域授权并存的模式。

优势：兼具灵活性与统一性，能激发多源头积极性。

劣势：授权体系复杂，对统筹协调和监管能力要求极高，容易产生权责不清的问题。

三、现实困境：授权运营机制面临的四大核心挑战

尽管模式多样，但公共数据授权运营在实践层面普遍面临一系列深层次的困境。

（一）授权机制失衡：竞争性缺失与行政垄断风险

当前授权环节普遍存在“政府主导”色彩过浓的问题。一方面，“集中1对1模式”的广泛采用，使得特定国有企业天然获得了数据垄断地位，破坏了市场公平竞争的基础。另一方面，授权过程透明度不足，缺乏公开、公平的竞争性遴选程序，导致“优者难进，弱者不退”。这种结构性壁垒，是运营主体后续滥用市场支配地位实施垄断行为的温床。

（二）价值目标冲突：市场化营利与公共性公益的冲突

公共数据兼具“治理要素”与“生产要素”双重属性。在实践中，运营主体作为市场主体，天然以营利为导向，倾向于将公共数据“资产化”为“私数据产品”。而政府作为公共利益的守护者，其目标应是促进数据普惠、提升公共服务水平。二者之间的张力若不能通过制度有效平衡，将导致“公共数据不公共”的异化现象，公众作为数据的原始贡献者，却无法分享数据增值带来的收益，造成公益回馈机制的缺位。

（三）数据脱敏困境：技术有效性、标准缺失与效用减损的矛盾

数据脱敏是公共数据得以安全进入市场流通的前提，但在实践中面临三重挑战：

1.脱敏标准不统一与有效性风险：目前缺乏全国统一的、强制性的公共数据脱敏技术标准与合规审计规范。各地、各行业采用的脱敏技术（如泛化、抑制、扰动、差分隐私等）强度不一，导致“伪脱敏”或“过度脱敏”现象并存。前者无法有效抵御重识别攻击，存在个人信息泄露的高风险；后者则过度抹去数据特征，致使数据价值严重减损，无法支撑有效的市场化开发。

2.动态风险下的“安全阈值”难以界定：脱敏并非一劳永逸。随着算力提升和再识别技术的发展，今日安全的脱敏数据，明日可能变得不安全。运营主体缺乏持续性的安全评估和动态调整脱敏策略的法定义务与能力，使得数据产品长期处于潜在的安全风险中。

3.脱敏责任主体模糊：数据脱敏应由数据提供单位（政府部门）在输出前完成，还是由授权运营主体在加工环节完成？责任界定的模糊易导致安全漏洞与责任推诿，增加了监管难度。

（四）监管责任模糊：国家担保责任的虚化与个人权益救济缺位

公共数据授权运营在性质上被认定为“形式民营化”，即国家将任务的执行权转移给市场，但自身仍承担着“国家担保责任”。然而，当前监管体系存在明显短板：

监管主体分散：网信、发改、工信、市场监管等多个部门均有监管职责，但权责交叉，容易出现监管空白或重复监管。

担保责任虚化：政府对运营主体的监管不力、风险预警和接管机制缺失，导致其在运营失败或发生安全事件时难以有效干预。

个人权益救济困难：当授权运营中发生个人信息泄露或滥用时，由于侵权主体多元、因果关系证明复杂、诉讼成本高昂，个人维权举步维艰。现有公益诉讼制度在起诉标准、主体顺位、惩罚性赔偿适用等方面仍存在争议，难以形成有效威慑。

（五）供需匹配错位：政府主导供给与市场需求脱节

当前的授权运营启动机制多由政府发布公告、征集场景，属于“供给引导需求”模式。政府对市场真实、动态、多元的数据需求感知滞后，导致公共数据供给与市场需求之间存在“错配”。数据质量不高、标准不一、更新不及时等问题，进一步制约了数据产品和服务的使用价值，影响了市场化进程。

四、破解路径：构建需求导向、公平普惠的授权运营新机制

针对上述困境，需从理念、制度和监管层面进行系统性重构。

（一）理念重塑：回归需求导向与公益优先

必须明确，公共数据授权运营的最终目的是服务于经济社会发展与公共利益。应确立“需求导向”和“公益优先”的基本原则。通过建立常态化的市场需求征集机制，由运营平台或第三方机构定期向社会征集数据需求，形成需求清单，反向驱动数据供给，实现精准“滴灌”。

（二）制度创新：构建多元化、竞争性的授权与分配体系

引入竞争性授权机制：打破单一授权模式，在非涉密、低风险领域普遍采用竞争性方式（如公开招标）遴选运营主体，鼓励多种所有制企业共同参与、平等竞争。

建立分类分级授权制度：基于数据分类分级结果，对不同敏感度和价值的公共数据采取差异化的授权策略、安全要求和定价机制。

设计科学的收益分配模型：借鉴“成本-共享”分层分配模型。基础层覆盖数据治理成本，保障公众无偿使用的基本权利；共享层则对市场化收益实行阶梯式分成，企业利润越高，公益回馈比例相应提升，收益注入公共财政或数字公益金，间接返还社会。

（三）技术赋能与标准先行：建立全流程数据安全管控体系

为破解脱敏困境，必须将技术治理与制度规范紧密结合：

制定强制性与分级化的脱敏技术标准：国家应牵头制定公共数据脱敏的强制性国家标准或行业标准，明确不同敏感级别数据（如个人信息、商业秘密、重要数据）应采用的底线技术规范。同时，推广使用“差分隐私”、“同态加密”等隐私增强技术，在保障安全的前提下最大化数据效用。

引入第三方脱敏审计与认证机制：建立独立的第三方技术审计机构，对运营主体的脱敏方案、流程和结果进行定期审计与认证，确保其持续符合安全标准。审计报告应作为运营资质年检和续期的重要依据。

明确脱敏责任链条：在授权协议中明确约定，数据提供单位对原始数据的合法性负责，运营主体对数据接收后的加工处理（包括脱敏）安全承担主体责任，实现责任闭环

（四）责任强化：落实国家担保责任与完善司法救济

明确国家担保责任的内涵：政府应从“履行者”转变为“监管者”和“担保者”。其责任包括：设定公平的运营框架、监督运营过程、在运营主体失灵或发生重大风险时承担接管与兜底责任。

强化对技术过程的监管能力：监管机构应配备或借助外部技术力量，将数据脱敏的合规性作为日常监管的核心内容，建立动态监测平台。

优化公益诉讼制度：完善《个人信息保护法》下的民事与行政公益诉讼。将“使用无效脱敏技术，导致大规模个人信息面临泄露风险”的行为明确纳入民事公益诉讼的受案范围，形成事前威慑。

民事公益诉讼：明确“高风险”认定标准，综合数据类型、数量与潜在危害认定“众多”权益，审慎引入惩罚性赔偿，形成有效震慑。

行政公益诉讼：厘清行政机关作为“处理者”和“监管者”的双重角色，将监管不作为纳入受案范围，以“行为标准”而非单纯的“结果标准”来认定“未依法履职”。

构建公私责任共担机制：运营企业承担数据安全与个人信息保护的直接主体责任，政府则承担事前审查、事中监管与事后补充救济责任，如设立专项救济基金。

五、律所业务新蓝海：未来法律服务机遇展望

公共数据授权运营制度的构建与完善，为律师事务所开辟了一片广阔的业务蓝海。

（一）政府与监管端法律服务

制度设计与立法咨询：受政府委托，参与起草地方性法规、管理办法、数据分类分级指南、数据脱敏技术规范等。

合规与风险评估：协助政府设计公平竞争审查流程、进行数据安全与个人信息保护影响评估、建立全流程监管规则。

授权交易支持：为授权项目的招标、竞争性谈判、协议签署提供全程法律服务，对运营主体提交的脱敏方案进行合规性审查。

（二）企业（运营方/使用方）端法律服务

合规体系构建：帮助运营企业建立内部数据合规体系，制定并执行符合国家标准的脱敏流程与规范，应对全生命周期合规挑战。

资质申请与交易促成：协助企业准备运营资质申请材料，参与投标；为数据产品与服务的交易、定价、许可等提供合同起草与谈判支持。

反垄断与争议解决：为企业提供反垄断合规咨询，应对垄断调查；代理因授权运营引发的合同纠纷、知识产权纠纷、行政争议及公益诉讼。

（三）创新与前沿业务

数据资产化与金融化：参与数据资产“入表”的法律论证，对数据来源合法性及脱敏等加工处理过程合规性的法律确认，为数据信托、数据证券化、数据知识产权质押融资等创新模式设计法律结构。

跨境数据流动合规：在符合国家法律法规的前提下，为公共数据产品涉及的跨境业务提供合规解决方案。

公益诉讼与代表：作为法律规定的组织（如未来明确的消费者组织或网信部门指定组织）的代理律师，提起个人信息保护民事公益诉讼；或代理公民、组织，就行政不作为提起行政公益诉讼。

结语

公共数据授权运营是我国迈向数字文明新时代的关键制度探索，它绝非简单的数据市场化，而是一场关乎治理模式、利益分配与权利保障的深刻变革。当前实践中暴露出的垄断风险、公益偏离、脱敏困境与监管虚化等问题，正是制度改革深水区的常态。唯有通过理念重塑，坚持需求导向与公益优先；通过制度创新，构建竞争多元、分配合理的授权机制；通过技术赋能，建立以标准化脱敏为核心的安全屏障；通过责任强化，落实国家的担保责任与司法救济，才能趟过这片“深水区”，真正释放公共数据的要素价值。对于法律行业而言，这不仅是一个充满挑战的新领域，更是一个能够深度参与国家治理现代化进程、以专业能力护航数字经济发展的历史性机遇。律师们需要主动拥抱变革，不断提升在数据法、行政法、竞争法等领域的复合能力，方能在这片新蓝海中乘风破浪。

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