百宸观点 | 从“数据流通”到“数据飞轮”：AI时代公共数据要素市场的制度演进与实践路径

公共数据开发利用以中共中央、国务院于2022年12月2日发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（"数据二十条"）及中共中央办公厅、国务院办公厅于2024年9月21日发布的《关于加快公共数据资源开发利用的意见》（“《开发利用意见》”）两份中央文件为纲领性支撑。

“数据二十条”针对公共数据提出了“公共数据确权授权机制”，明确公共数据的范围和使用原则：

（1）范围：各级党政机关、企事业单位依法履职或提供公共服务过程中产生的公共数据。

（2）使用原则：原始数据不出域、数据可用不可见；公共治理、公益事业有条件无偿使用，产业发展、行业发展有条件有偿使用；保密数据不开放，未依法依规公开的原始数据不直接进入市场。

此后发布的《开发利用意见》则聚焦于公共数据开发利用，提出：

（1）建立公共数据资源授权运营机制；

（2）推动公共数据资源登记管理；

（3）引导社会资本有序参与公共数据资源的开发利用。

上述两份文件一脉相承，“数据二十条”搭建了确权授权的制度骨架，《开发利用意见》则将骨架填充为“共享—开放—授权运营”三位一体的操作路径。二者共同确立的核心原则是：公共数据的开发利用必须以合规为前提、以安全为底线、以授权为路径、以公平竞争为保障，这构成了后续部委配套制度和地方立法的基本遵循。

二、2026年的战略升华：构建“数据飞轮”

2026年6月3日，国家数据局印发的《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》，将政策重心从“数据流通”提升到了“数据赋能AI”。方案创造性地提出了“场景牵引数据、数据驱动模型、模型赋能应用、应用创造价值”的“数据飞轮”概念。这意味着，数据不再是静态的资源，而是与人工智能模型、应用场景形成良性互动的“循环燃料”。方案部署的强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务、价值释放六个专项行动，正是驱动这个“飞轮”加速旋转的六大引擎。

发改委、国家数据局、财政部等相关部门陆续出台配套制度，主要包括：

一、数据供给阶段

公共数据的经营模式分为数据共享、数据开放以及数据授权运营，对应三条主要的数据获取路径，其适用主体、获取程序、使用限制各不相同：

1. 政务数据共享路径：政府部门间的"内部通道"

依据《政务数据共享条例》，政务数据是指政府部门在依法履行职责过程中收集和产生的各类数据，政务数据共享，是指政府部门因依法履行职责需要，使用其他政府部门的政务数据或者为其他政府部门提供政务数据的行为。

企业无法直接通过共享路径获取政务数据，但可通过以下合规渠道间接使用：

（1）政府部门将共享数据纳入授权运营范围 → 企业通过授权运营获取（须征得共享数据提供单位同意——《授权运营实施规范》第五条）；

（2）政府部门基于共享数据开发公共数据产品和服务 → 企业通过开放路径获取产品或服务。

2. 公共数据开放路径：面向社会公众的"公共产品通道"

根据《开发利用意见》，公共数据需在维护国家数据安全、保护个人信息和商业秘密前提下，依法依规有序开放，依法保密的数据不予开放，原始公共数据严格管控不得直接进入市场。

地方立法普遍将公共数据开放分为无条件开放、受限开放以及禁止开放三类。以《浙江省公共数据开放与安全管理暂行办法》为例，公共数据以开放为原则，以禁止开放和受限开放为例外。

企业获取开放数据的需关注原始数据与衍生数据的法律区别，开放获取的原始公共数据，未经实质性加工直接转售的，不具备可交易性，且可能违反"禁止原始公共数据直接进入市场"的规定。

3. 公共数据授权运营路径：企业获取公共数据的主渠道

授权运营路径是企业合法取得公共数据并进行商业化开发的核心渠道。被授权的运营机构须通过公平竞争方式如公开招标、邀请招标、谈判等选定，并签署授权协议，不得存在排他性独家授权。运营机构应当具备数据资源加工、运营所需的管理和技术服务能力，经营状况和信用状况良好，符合国家数据安全保护要求。

二、数据处理与模型开发阶段

数据经收集获取后进入加工处理环节，这是将数据“燃料”转化为模型“动能”的关键环节，也是合规风险的高发区，此阶段的合规核心在于：确保数据处理全流程合法、安全、可追溯，这是后续确认权属、合规和可交易性认定的事实基础。这一部分不仅适用于公共数据，同样也适用于企业数据或其他数据类型。

1. 分类分级

分类分级是实施数据安全措施的起点，依据《数据安全法》，加工使用前须完成数据的分类分级，通常划分为核心数据、重要数据、一般数据，不同级别对应不同安全防护要求；处理重要数据须明确数据安全负责人和管理机构，定期开展风险评估并向主管部门报送报告，处理核心数据须执行更加严格的管理制度，遵照国家核心数据管理制度。

2. 数据处理过程

目前针对不同领域、行业的数据，以及数据处理的不同环节，相应主管部门以及有关单位制定了相应的规章或标准，例如针对交通数据、能源行业数据、汽车数据、物流运输数据、银行保险机构数据、互联网数据等都有相应的规则，本文仅做主要环节和要点的列举。

（1）使用与加工的合规性

a.加工目的是否在授权/共享/开放协议约定的范围内；

b.加工手段是否合法（不得采用窃取、非法获取等方式）。

（2）存储的合规性

a. 存储位置是否在必须在境内（例如，涉及关键信息基础设施的，数据须境内存储）；

b.是否采取了加密、访问控制、备份等安全措施；

c.存储期限是否符合法律规定和协议约定。

（3）传输与提供的合规性

a.传输过程是否采用安全通道；

b.接收方是否有合法获取资格；

c.是否超出授权/协议约定的共享范围——在共享路径下，向第三方提供须经提供部门同意（《政务数据共享条例》第二十五条）；在授权运营路径下，不得向第三方直接提供原始公共数据；

d.是否涉及数据出境，是否符合法律规定。

（4）数据删除与匿名化

a.是否建立了数据删除/匿名化的操作规程和触发机制；

b.匿名化处理是否达到“无法识别特定个人且不能复原”的法定标准；

c.留存期满或目的实现后是否及时删除或匿名化。

3. 安全管理体系

（1）安全管理机构与负责人

a.是否设立了数据安全负责人和管理机构；

b.组织架构是否明确了安全责任归属。

（2）安全管理制度

a.是否建立了完整的数据安全管理制度和操作规程；

b.制度是否覆盖数据全生命周期（收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除）。

（3）安全技术措施

a.是否采用了必要的安全技术措施，例如防范病毒、网络攻击、网络侵入的技术措施；监测、记录网络运行状态和安全事件的技术措施；数据备份和加密措施等。

（4）人员管理及培训

a.是否与员工签订保密协议；

b.是否定期开展数据安全教育培训等。

4. 个人信息保护

涉及个人信息的，须遵守《个人信息保护法》，例如:

（1）最小必要原则：加工范围限于处理目的最小必要；

（2）脱敏与匿名化：脱敏后可能仍属个人信息，须有合法基础；匿名化后方可豁免同意义务；

（3）敏感个人信息：处理敏感个人信息须取得单独同意+必要性说明；

（4）自动化决策：利用个人信息进行自动化决策的，须保证决策透明度和结果公平公正等。

1. 登记

根据《公共数据资源登记管理暂行办法》，鼓励运营机构对利用被授权的公共数据资源加工形成的数据产品和服务进行登记。虽然法律并不强制要求产品和服务登记，但在《关于做好公共数据资源授权运营信息披露的通知》中，运营机构披露基于已授权的公共数据资源开发的公共数据产品和服务名称，应与登记平台确认的编号一致，暂未登记的列为拟登记，这意味着实际上运营机构应当公开透明产品的登记情况。从另一个角度来说，登记也是权属证明的重要依据之一，也是企业进行数据资产入表的重要凭证。因此，在实务层面，不登记虽然不违法，但对产品流通的阻碍是真实存在的，建议运营机构将登记视为“事实上的前置条件”，尽早完成。

2. 定价

《关于建立公共数据资源授权运营价格形成机制的通知》确立了明确的双轨定价体系：对用于公共治理、公益事业的，免费提供；用于产业发展、行业发展的，可收取公共数据运营服务费。

公共数据运营服务费实行政府指导价管理，分三层定价程序：

（1）最高准许收入：发改部门会同数据管理部门核定，“补偿成本、合理盈利”，最高准许收入=经营成本+准许利润+税金，其中准许利润率按成本调查前一年10年期国债平均收益率+不超过6个百分点确定；

（2）上限收费标准：授权主体在最高准许收入范围内制定各类产品和服务的上限收费标准并报告发改部门和数据管理部门；

（3）具体收费标准：运营机构在不高于上限收费标准的范围内确定。

不执行政府指导价的行为将会被有关部门查处，可能触发《价格法》第三十九条的法律责任——责令改正，没收违法所得，可以并处违法所得五倍以下的罚款；没有违法所得的，予以警告，可以并处罚款；情节严重的，责令停业整顿。

3. 资产入表阶段

2024年1月1日，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行，数据资源可以作为无形资产或存货计入资产负债表。对于企业而言，数据资产入表的通道打开，意味着数据不再只是成本费用，而是可以计入资产负债表的资产从而改善资产负债结构，也能为数据交易提供资产负债表支撑。

根据会计准则对资产的定义，数据资源可确认为资产的要素包括：

（1）由过去的交易或者事项形成

（2）企业合法拥有或控制

（3）预期会给企业带来经济利益

（4）成本能够可靠计量

因此，数据确权问题转变为了企业证明合法拥有或控制入表数据资源的法律判断，需结合来源、处理、经营、管理、流通的全流程对数据资源进行合规、权属、控制的判断，也即包含前文所列举要点在内的全周期。

四、金融风险防范

根据《公共数据资源授权运营实施规范（试行）》，开展公共数据授权运营应有效识别和管控数据资产化、数据资产资本化不当操作带来的安全隐患，切实防范化解金融风险。因此开展数据资产的质押、担保、入股、证券化等资本操作都将面临严格的监管约束，运营机构需进行风险识别、管控资本化运作风险。

此外，《关于加强数据资产管理的指导意见》强调，鼓励数据资产权利主体借助中介机构力量和专业优势，识别和管控数据资产化、数据资产资本化以及证券化的潜在风险，在相关资产交易或并购活动中需严防虚增公共数据的资产价值。

从现实角度来看，虽然政策层面保留了数据资产资本化的可能性，但是落地路径尚不明确，且其中伴随的风险也使实操对此持更加审慎的态度。

截至目前，国家数据局分批公布了多个公共数据“跑起来”典型案例，适用场景涉及产业升级、政府治理、公共服务等多个方面，本文列举其中两个典型案例为对前文的政策法律内容提供实践视角。

一、气象数据服务低空经济产业

【场景概述】

江苏省、南京市气象与数据管理部门联合13家单位，依托南京特大城市数字气象孪生系统，构建"监测—预报—服务—保障"全链条低空气象服务体系。

【总体思路】

1. 构建低空气象数据规范体系，统一设备、格式、质量标准。

2. 建立共享载体，汇聚观测数据，形成标准化气象数据产品。

3. 融合应用场景，开发航路风险预警、适飞窗口智能推荐等功能。

此案例涉及“收集原始数据—形成数据产品—服务对口企业”三个关键环节，完整呈现了“公共数据资源化—资源产品化—产品价值化”的全链条运营模式，且实现了"低空+政务服务"产业链的实际经济效益。

【场景概述】

广东省建立院企协同机制，为设备优化、临床试验、药械研发等产业需求对接电子病历、检验检测报告等高价值数据。

【总体思路】

1. 构建卫生健康公共数据的开发利用规范体系，明确“一场景一授权”原则，建立数据采集、授权、加工、使用的全链条合规路径；

2. 建设可信数据流通载体，部署安全技术工具，引入医疗机构注册；

3. 对接企业需求，将数据产品嵌入药械研发流程。

卫生健康数据属于敏感个人信息，面临高合规门槛，在获取患者同意、个人信息去标识化、保护数据安全、受限使用等方面都有严格的合规要求，此案例提供的解决思路是：规范先行明确合规标准，利用技术构建可信空间，保障数据处理全流程的合规可信。

“数据飞轮”的概念不仅是《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》中的亮点，更是理解当前数据要素市场发展趋势的关键。它将数据、算法、场景、价值紧紧耦合在一起，形成了一个自驱动、自优化的正反馈循环。

2026年，《信息披露通知》与《数据集建设方案》的出台，一个定义了飞轮运行的“透明度规则”，一个提供了飞轮加速的“核心燃料”。相关主体唯有深刻理解这一从“数据流通”到“数据飞轮”的范式跃迁，并将合规实践深度融入数据驱动创新的全生命周期，才能真正抓住“人工智能+”时代的巨大机遇，成为数据要素市场新生态中的核心参与者。