摘要：县域层面的公共数据开发利用，是当前我国政府数据治理中实际存在但尚未引起系统关注的问题。通过对中部L县探索公共数据开发利用的案例分析，发现县级政府面临着来自政府侧和民众、企业侧的多重结构性和文化性阻碍。这些阻碍并发联动、相互强化，共同制约着县域公共数据的价值化利用潜力。为此，优化公共数据开发利用县域治理的长效路径，需数据治理机构围绕本地经济社会发展的中心任务，同时着眼供给侧和需求侧相关利益主体的认知驱动和能力资源，从转变认知理念、重塑制度体系、引入社会力量、构建数据底座和激活应用场景等入手，逐渐消解县级政府面临的多重阻碍，为数据要素的价值释放提供基础支撑。研究结论为理解我国公共数据治理的复杂性，打破数据价值化利用的“最后一公里”提供了理论支撑和实践启示。

关键词：数据治理；公共数据；数据要素；县域治理；数字治理

一、问题提出

数据作为新型生产要素，正快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理的各个环节，具有显著的智能即时性和泛在赋能性。在数字经济的语境下，数据要素可被定义为根据特定生产需求经过整理和加工而得到的，能够参与到社会生产经营活动、为使用者或所有者带来经济效益的数据资源。公共数据作为政府及企事业单位在公共管理和服务履职中产生、控制或经手的海量数据，可供政府、企业、社会组织及个人二次开发利用，蕴含巨大的经济社会价值，是形成数据要素的重要支撑资源。

在我国，政府作为公共数据资源的主要管理者，其如何有效开发利用公共数据，对于培育数据要素市场，释放数据要素的经济社会价值和推动数字中国建设有重要的支撑作用。在中央层面，2022年12月，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，提出要推进实施公共数据确权授权机制和开放收益合理分享机制。2023年10月，国家数据局正式挂牌成立，专职负责推进数据基础制度建设、统筹数据资源整合共享和开发利用。在地方层面，各地也依托第八次机构改革大规模地组建政府数据管理机构，并探索成立数据交易场所，以公共数据的开发利用为抓手，培育数据要素市场，在推动公共数据赋能增效普惠金融、能源革命、乡村振兴、智能制造、医保卫健等方面做出了一系列探索创新。

在学术界，如何开发利用公共数据的潜在价值，最大化实现效用，正日益受到关注。围绕公共数据开发利用，既有研究主要从两方面展开：其一，部分文献对公共数据开发利用的框架内涵进行理论构建，在逻辑演绎层面指出公共数据开发利用的多层次和多阶段核心内容。其二，部分文献进一步关注公共数据开发利用的有效治理，并从所应遵循的价值理念、构建的组织机构，以及提供的制度保障（如政务数据资产化管理、授权运营和价值链管理）等方面，总结提炼出潜在实现路径。这些研究从学理和实践两个层面丰富了人们关于公共数据开发利用的多元观点和多维认识。

然而，位于“执行末梢”的基层政府如何突破现实阻碍，将公共数据的经济社会价值有效赋能“社会端”的群众企业，仍有待破题。在我国行政体系下，县级政府作为职能和结构完备的一级政府，不仅承担着政策转换和执行落地的直接责任，还直面最广大的民众和企业。县域公共数据开发利用的缺位，会进一步拉大城乡间数字鸿沟，严重影响数字领域的“共同富裕”。

为此，在中央和省市各级政府大力提倡培育数据要素市场、释放数据经济社会价值的背景下，揭示公共数据开发利用的县域治理图景十分必要。具体而言，县级政府在落实推进公共数据开发利用的过程中面临着哪些困境？又可以通过哪些路径机制来摆脱这些困境？为回答上述问题，本文基于对我国中部L县公共数据开发利用进程的田野调研资料，挖掘归纳县级政府在公共数据开发利用上面临的潜在困境，进而讨论长效治理路径，从而为公共数据的县域治理提供理论和实践参考。

二、文献回顾

随着人们逐渐认识到数据作为一种战略性资源蕴含着巨大的经济社会价值，近年来越来越多的学者聚焦公共数据的开发利用，并从两条路径展开学术讨论：一是注重对公共数据开发利用及其衍生现象进行概念辨析和内涵挖掘，二是强调考察促进公共数据开发利用的治理路径。

（一）公共数据开发利用的框架内涵

公共数据指的是政府及事业单位在履行公共管理和服务职能过程中制作、采集和管理，并以一定形式记录和保存的各类公共信息资源。广义上，公共数据不仅包括政府部门基于政府网站、业务系统及专项采集监测（如气象、卫星和水文）的数据，还包括政府部门履职所需的由社会各类机构（如科研事业单位、社会组织）和互联网平台所提供的数据。

作为一种新兴现象，公共数据开发利用的实践是动态变化的。为此，在不同时段，学界对公共数据价值挖掘内涵的侧重点也呈现出差异变化。初期，人们倾向于在“数据开放”的视角下展开讨论，将数据价值在经济社会领域的释放视为政府数据开放的主要目标。然而，随着数据开放的深入并遭遇瓶颈，人们开始意识到单纯推动数据开放并不必然带来有效的数据价值释放。在数据开放与数据价值释放的两极，仍然需要体制机制设计以促成这一逻辑链条的连接。

随着实践的发展，公共数据开发利用的内涵不断丰富。目前，学界倾向于采用一种整合性的过程视角来看待公共数据开发利用。具体来说，公共数据的开发利用主要包括一级汇聚、二级开发和三级应用等三个阶段。

其中，一级汇聚主要有数据采集、汇聚存储、清洗治理和共享交换等环节。如数据采集环节通过公共管理服务机构的政务信息化应用系统，采集公共服务所需的各类基础公共数据，实现公共数据的初步采集和本地保存；汇聚存储环节通过政府的公共数据统筹管理机制，实现不同公共管理服务机构所掌握公共数据的汇聚，形成公共数据资源池，并低成本存储；清洗治理环节，由数据开发利用单位对获取到的数据进行标准化、统一化清洗治理，提升数据质量；共享交换环节，通过政府建设的数据开放共享平台，根据数据开发利用需求将公共数据供应给相关单位。

二级开发强调对数据价值的初次挖掘，如数据开发利用单位针对获取到的公共数据，结合实际业务场景需求进行加工，形成各类模型、报告、接口、服务等形态的数据产品。

三级应用包括数据流通交易和场景应用等环节。如在流通交易环节，采用场内和场外等多种交易形式，打通数据开发利用单位与数据需求单位的对接渠道，实现数据的流通交易；场景应用环节，数据产品需求单位使用购买的数据产品，基于自身业务需求，开展场景化应用，实现数据价值释放。

此外，在数据开发利用的全生命周期中，数据安全始终是各个环节需要重点关注和妥当应对的重要问题，要采取机制和技术等多重方式，保障数据安全，维护国家安全、公共利益、法人及个人的合法权益。

（二）公共数据开发利用的治理路径

虽然公共数据开发利用是政府和社会释放数据价值的重要内容，但在当前实践中，其预期效果的实现面临诸多限制。为此，相关学者从理论和实践的角度，考察实现公共数据价值最大化的治理路径，并对相关经验进行理论化总结。例如，安小米等将公共数据的价值挖掘放在政府数据治理体系的整体性构建中讨论，并认为政府对公共数据价值的有效挖掘离不开数据治理前端的一系列治理活动，包括数据归集、存储、共享、管理及开放。

为此，有效的公共数据开发利用需要政府从治理目标、主体、对象以及工具等多个方面着手调整数据治理体系，是一个多方面、系统性工程。郑大庆等以上海市公共数据资源开发利用的前沿做法为案例，从治理理念、治理机制和治理结构三个层面呈现出上海市公共数据治理体系的变化；宋锴业等聚焦潍坊市数据资产管理的经验，指出潍坊市在挖掘数据资源上主要遵循“盘点数据资产底数”“创新数据资产应用”和“强化数据资产安全”三条路径，从而构建融合体制机制建设与要素资产化管理的综合性数据资产运营体系；石庆波和黄其松重点分析了贵阳市在准备度、数据层、平台层和利用层四个方面推动政务数据“聚-通-用”的实践探索，指出完善数据保障机制、打牢数据汇聚底座和以国家垂直系统为基础建设数据全国统一平台，对于激发数据融合应用有着重要作用。

此外，还有研究者从“资产化管理”“价值链管理”“授权运营机制”和“数据交易中心”等角度切入，考察公共数据开发利用的特定治理面向。如郭斌和蔡静雯认为，有效挖掘政府掌握的数据资源在本质上是一个满足公众和企业需要的公共价值创造的过程，需要以公共价值驱动为基本理念，提升数据采集质量、强化数据资源开发、加大资金资源投入及完善财政投入等；夏义堃和管茜指出，实现公共数据的价值最大化，需要政府将海量数据资源作为一种可控制、可量化与可变现的资产来管理。为此，亟需构建包括前端控制流程、关键管理活动、价值实现路径和可信数据生态体系在内的数据资产管理框架，实现数据资源和资产由政府内循环向外循环的转变。此外，随着一系列国家文件明确将“授权运营”作为公共数据开发利用的重要形式，各地在近年来的实践中也逐渐推出相关政策方案。相应地，学界围绕其中的模式选择、收益分配及治理架构等问题展开学理分析。

（三）研究评述

上述两方面文献初步勾勒出公共数据开发利用的基本图景、理论框架和实践进路，丰富了学界对这一新兴议题的认识。然而，它们尚未提供有关县域公共数据开发利用的知识线索。实际上，近年来公共数据开发利用的实践主要集中在中央政府的顶层设计和省市中间政府的政策体系构建上。相应地，既有文献主要集中在对公共数据开发利用实现路径的宏观理论构建上。虽然部分研究对个别地方的实践经验进行归纳总结，但主要关注城市层面，对以县为重要主体的基层政府如何在“执行末梢”推进落实相关政策仍有待挖掘。

在我国，“县域治理”有其特殊复杂性。与省市两级中间政府相比，县级政府与民众和企业“距离”更近，更多扮演着政策执行的角色。与乡镇比，县级政府又具备完整的职能体系，不单纯地被动执行，且具备一定能动性的政策转换功能[17]。为此，以“县”为分析单元考察基层政府的公共数据开发利用，并不是对既有文献在分析层级上的简单扩展，而是在政府运作层面揭示政务数据治理的复杂现实。

一方面，公共数据开发利用的成效是由人民的满意度和获得感来衡量的，而县级政府是国家和社会、城市和乡村的关键“连接点”，直面复杂多元的一线治理场景。据国家发改委2022年公布的数据显示，“我国一半左右人口居住在县域，5亿农村人口中的大部分居住在县域内的乡村地区”（资料来源：https://www.gov.cn/zhengce/2022-05/07/content_5689006.htm）。这意味着，县级政府能否有效推动公共数据开发利用，直接关系到能否在“社会端”释放数据经济社会价值，尤其是在推动区域协调发展和共同富裕的人口规模巨大的城镇农村，能否借助数字技术和场景应用，有效服务保障改善民生，弥合数字经济发展的城乡鸿沟，促进数字领域公共服务均等化，实现人民物质生活和精神文明共同富裕的现代化。

另一方面，在我国行政体制结构中，县级政府作为基层政府的重要构成，在行政结构层级中位于“末端”，在数据治理上面临着有别于省市中间政府的多重困境，这使得县域公共数据开发利用的发展进度仍处于萌芽阶段。为此，虽然省市两级政府在开发利用公共数据上进行了若干政策布局，实务界和学术界迫切需要了解如何将其在基层执行“末梢”落地，解决释放数据经济社会价值的“最后一公里”问题。

三、理论框架：公共数据开发利用的四重阻碍

本文基于荷兰著名数字政府研究者阿尔伯特·梅杰（AlbertMeijer）所提出的整合性框架来对公共数据开发利用的多重阻碍进行系统归类。

根据该框架，政府数字化转型所面临的多重阻碍因素可按照两个维度划分为四类。其一，基于属性差异，阻碍性因素可划分为结构性阻碍（structuralbarriers）与文化性阻碍（culturalbarriers）。结构性阻碍特指来自技术、资金、组织和制度等层面的“硬性”阻碍因素。比如，政府无法实现对公共数据的有效开发利用，通常源于技术能力的不足、资金的欠缺、组织的失效领导和法律制度的限制。文化性阻碍则强调利益相关者在理念价值上对数字化转型的抵制，属于“软性”阻碍因素。例如，利益相关者认为，数字化转型不仅不会带来预期的组织效率提升，反而会扰乱常规任务的有序开展，衍生新的负面问题。其二，基于领域不同，这些阻碍因素还可划分为政府供给侧阻碍与民众、企业需求侧阻碍。政府作为公共数据开发利用的推动主体，能否在技术、资金和制度层面提供足够的支撑至关重要。然而，公共数据开发利用的成效不仅取决于政府的供给能力，还受到用户需求的影响。换言之，包括民众和企业在内的需求侧用户是否有意愿和能力去使用数据产品和服务，并反向促进公共数据开发利用的深入实施也同样重要。

依照阻碍因素的类型不同，政府的针对性应对策略也会存在差异。对于结构性阻碍，应对策略应强调解决政府或民众在资金来源、技术能力、组织管理和制度支撑上的不足。例如，设立专业化组织部门以强化领导力支撑（如设立政务数据治理机构和首席数据官）、出台专项政策方案或规范细则以弥补制度缺位（如制定高位数字化统筹集约建设方案或法律法规等），以及建立跨部门协调机制以促进协同融合（如成立政府数字化转型领导小组）等。基于阿尔伯特·梅杰的框架，这类应对策略强调对政府数字化转型及公共数据开发利用所面临的结构型漏洞和困境的弥合（fixing），因此被称作“弥合型策略（fixingstrategy）”。

对于文化性阻碍，相应的解决方案可强调通过策略性信息叙事（strategicinformationnarrative）予以消解。例如，政府可在政策话语中将数字化转型及公共数据开发利用界定为一件于利益相关者有益处的议题事项，或是特意强调其中收益及规避风险。通过这类劝说/说服手段，政府得以逐渐打消利益相关者在价值理念上对数字化转型的顾虑和抵制。这类策略也被称作“框架化策略（framingstrategy）”。

在这一框架中，两种策略侧重于消解不同类型的数字化转型阻碍。弥合型策略可较好地解决结构性阻碍带来的数字化转型及公共数据开发利用困境，却难以消除文化性阻碍带来的利益相关者对数字化转型的消极抵制。换言之，两种应对策略对于政府数字化转型而言是互补的，缺一不可。前者使政府有能力推进数字化转型，而后者使政府有意愿实现数字化转型。然而，在政府实践中，弥合型策略受到的关注远多于框架化策略。这一现象也解释了缘何在大量资金、技术和行政资源投入后，政府数字化转型的效果依然有限。一个重要的原因便在于，能够针对性消解文化性阻碍的框架化策略在实践中的缺位。

该框架为审视公共数据开发利用的阻碍因素间的相互关系，及其在应对策略上的具体映射提供了系统化指引。一方面，公共数据开发利用在本质上是政府数字化转型的一个重要方面，不仅受到来自技术和数据等方面因素的阻碍，也受到包括资金、组织、制度和观念因素在内的多方面制约。而该框架对多重阻碍因素的属性识别（尤其是对文化认知阻碍和传统技术、财政和组织阻碍的区分），能够帮助我们在纷繁复杂的阻碍因素间厘清彼此的属性差异。另一方面，公共数据开发利用也有其独特性。与传统的政府数字化转型不同，公共数据开发利用的多阶段流程不仅涉及政府内部的层级间和部门间协同（例如，一级汇聚和二级开发阶段），还涉及政府与市场乃至民众的互动（例如，二级开发和三级应用阶段）。该框架在阻碍因素来源上对政府和企业/民众的多主体强调，使得其能够较好地适用于公共数据开发利用的场景。比较而言，传统的技术接受度模型（TechnologyAcceptanceModel,TAM）主要考察个体层面用户技术接受度的影响因素，并特别强调用户对技术特征的认知的影响。而“技术-组织-环境”框架（TechnologyOrganizationEnvironmentFramework，TOE框架）虽然提供了一个审视政府应用新技术的整合性框架，但是其对技术、组织和环境因素的关注主要是以政府供给者的视角展开的（比如，政府自身所拥有的技术能力和组织资源，以及所面对的环境压力），所适用的场景也主要以新技术在政府的应用为主。而公共数据开发利用不同于新技术的政府应用，更强调政府与企业民众在公共数据开发利用不同阶段的协同。

依照该框架在“结构/文化”和“供给/需求”两个维度上的类型划分，公共数据开发利用的阻碍因素在一般意义上便可划分为如下四类：①政府侧-结构性阻碍；②政府侧-文化性阻碍；③民众/企业侧-结构性阻碍；④民众/企业侧-文化性阻碍。本文在下述分析中将基于对L县的调研资料，从经验层面考察四类潜在阻碍在县域公共数据开发利用上的具体表现。

四、案例分析

（一）资料来源

L县下辖3个街道、8个镇、5个乡。L县常住人口76.49万人，城镇常住人口37.20万人，经济产业结构以工业和服务业为主。L县在县域治理上具有典型示范性。近年来，L县提出以实现共同富裕为目标，结合既有上位政策资源，将乡村振兴、普惠金融和能源革命作为主要发展方向，入选国家乡村振兴示范县、全国普惠金融改革试验区和全国首个农村能源革命试点建设示范县。在数字中国背景下，L县全面部署推进县域数字化转型，致力于开发利用公共数据资源的潜藏价值，赋能政府治理创新和经济社会发展，提出规划建设“数据要素生产资料化红色试点”，打造县域治理“三起来（把强县和富民统一起来，把改革和发展结合起来，把城镇和乡村贯通起来）”数据治理标杆，实现以数据促进城镇发展，以城镇发展融合数据应用场景的目标。

研究团队依托某中央企业控股上市公司，联合其在当地的合资公司及驻扎的项目组形成，并于2022年12月至2023年4月，通过与县各委办局信息化业务负责人员的现场座谈调研等方式搜集资料。考虑到基层调查研究可能面临由时间差异、主体差异以及宣传导向诱发的田野资料信度偏低的问题，研究团队从三方面予以克服：

第一，团队成员在地方政府数字化转型领域有一线任职经历。这意味着研究团队可通过“内部人视角”，辅以参与式观察的方式，比较座谈资料、政策文件等，核验项目资料的准确性。如调研结束后，研究团队曾将调研资料和规划建议同L县政务服务和大数据管理局（政数局）及合作中央企业等单位的负责成员进行讨论交流。第二，研究团队的田野调查持续5个月，通过保持时间距离和多次反复调查的方式，提升资料数据的稳健性。第三，研究团队注重数据资料的多类型和多主体性。研究团队以L县政数局为核心，覆盖金融局、乡村振兴局、公安局等约20个委办局和街道进行田野调研，收集各委办局设置基本情况、信息基础设施和信息系统建设情况、数据资源目录梳理情况、业务数字化转型痛点及未来发展规划等内容。调研所涉及的信息系统包括126个业务系统，其中，国家级系统30个，省级系统67个，市级系统2个，自建系统27个。

（二）县域公共数据开发利用的多重困境

基于案例资料，L县在推进公共数据开发利用上面临来自政府供给侧与民众/企业需求侧的多种结构性与文化性阻碍（参见表1）。

⒈政府供给侧的结构性阻碍

县级政府是县域公共数据开发利用的供给者。其中，政数局承担主要工作职责，其他委办局承担协调配合角色。整体上，政数局在协调其他委办局以推动公共数据开发利用的过程中，面临着顶层设计规划缺位、数据资源体系碎片化、技术设施支撑不足以及财政资源紧张等四方面结构性阻碍。

（1）顶层设计规划缺位

近年来，我国在国家和省市政府层面陆续出台全局性数字政府建设规划并组建综合性领导协调小组，但在县域层面缺乏全景布局。这既表现在没有对应的领导与执行机构来牵头开展公共数据开发利用工作，也未理顺数据跨层级、跨部门的统筹协调工作机制。相关协调事件处理存在流转壁垒，需人工协调或系统二次录入，耗费人力大，且效率低、难协调、难管控。

目前，县级政府在信息化建设中既缺长远规划，也少顶层设计，来统筹、协调、管理县域智慧城市建设。领导支持、制度框架与协同机制的缺位阻碍了政数局在数据全生命周期管理（数据收集汇聚、存储治理、场景应用、融通交易等）上的工作进度。在此基础上，各委办局之间的信息共享渠道的不畅通，也导致多项业务难以有效开展。比如，民政部门的社会救助办理系统需要共享金融系统数据，才能有效推动社会救助工作。但是目前尚无制度性的协调机制提供常态化工作对接。

（2）数据资源体系碎片化

在县级层面，数据资源体系碎片化问题显著，这与县级政府在我国数字政府建设中的定位直接相关。基于“一数一源”原则，数据依托信息化系统产生。然而，根据当前我国统筹集约建设数字政府的指导精神，如《全国一体化政务大数据体系建设指南》，国家对数据平台的要求是国、省、市三级分建，原则上县里不建。为此，县里在数据平台使用上，主要以上级平台或接口为主，数据也因此存储在上级系统中，这些数据能否算作县里的数据存在争议。

同时，依托跨层级连接端口实现“自上而下”的数据回流，当前又进展缓慢。调研发现，L县各委办局的业务信息化平台主要是省市各级信息平台采集数据的端口，缺少省市多级系统的数据回流，导致县级层面在利用数据赋能经济民生上工作受限。这为政数局的数据归集工作制造了隐形壁垒。此外，根据政数局的反馈，全县数据资源目录尚未完全建立。为此，还存在数据形式多样、数据归集应用的标准化、动态化与层次化不够和数据共享交换方式有待提升等诸多问题。为此，碎片化的数据资源体系制约了县域数据汇聚管理，难以推进数据确权，使得数据治理后端的开发利用成为无源之水。

（3）技术设施支撑不足

技术设施支撑的不足反映在系统维护建设和工作协调对接两个方面：在系统维护建设上，由于历史遗留原因，各委办局自建的业务系统供应商芜杂，且机房部署分散，缺乏统一维护，存在系统、数据和网络安全风险。由于缺少统一的智能中枢底座，各部门在信息化建设项目中出现重复投资建设，无法最大化发挥资金价值，且难以对政务数据实现资产清查和管理。例如，县域辖区内的视频监控和物联网传感器等设备尚未建立统一的后台管理。据城管部门反映，其所建设的数字化城管监督指挥中心，在跨部门数据调用上仍然面临限制。一方面，虽然中心已接入公安部门的视频系统，但是只能依托坐席人员查看视频，人工识别违规事件；另一方面，即使在城管系统内部，中心也未与相关在线监测系统（例如，渣土、扬尘、油烟）实现即时管理协同。

在工作沟通上，政数局及相关委办局目前对跨部门和跨层级协调事宜的处理，多停留在线下对接，尚未在系统设施层面提供技术支撑，造成了人力资源消耗。具体来说，各委办局间尚未建立统一数据共享交换平台和数据流通机制，彼此数据交换主要以传统的纸质递送、微信传输和移动拷贝为主，数据流转需求复杂，未能建设支撑海量数据采集和流转的业务中台。为此，亟需整合网、云、智、边、端、链多层次算力资源，构筑集约、共享、绿色、安全、可靠的云湖存算用一体基础设施，建设统一数据共享交换平台和共性支撑平台，支撑各类智慧应用安全稳定与集约化运行。

（4）财政资源紧张

在我国现行行政体制安排下，县级政策议程以保障社会民生和维系社会稳定为主，主要工作关乎民众的“生老病养”等“生存底线”问题，财政支出具有“面广、量大、责重”的特点。换言之，当前我国县级财政以“保下限”为主。比较而言，数字化转型特别是数据开发利用属于改善生活的“提上限”议题。为此，在“吃饭财政”下，可用资金分配在数据开发利用上常常捉襟见肘。而政务信息化项目建设多采用政府投资模式，社会资本参与较少。此外，项目造血功能较弱，短期内难以产生持续性运营效益。上述因素的存在，使得政数局在竞争有限的财政资源时，通常处于弱势地位，财政压力较大。

⒉政府供给侧的文化性阻碍

这类阻碍主要表现为政府管理人员对公共数据开发利用价值的认识不全面。与政府数字化转型（包括公共数据开发利用）相关的政策议题，多为“一把手”工程。然而，履职部门管理人员的数字素养参差不齐，部分人员对大数据和人工智能等新一代数字技术的发展趋势缺乏必要了解，对“一网通办”“一网统管”和“一网协同”等政府数字化转型的内涵理解仍停留在表面，简单地将其等同于政府端的“建系统、上项目”，未充分认识到公共数据在社会端的潜在赋能价值。

此外，当前数据开发利用和数据要素市场培育的“主战场”仍集中在城市，县级层面缺少数据开发利用和资产化管理的应用场景实例。应用场景的挖掘不足，使得政府在推进公共数据由原始形态向产品服务形态转变的过程中，缺乏目标指引。为此，在相关业务部门，部分干部倾向“先稳定、后发展”，将数据开发利用与民生维稳等议题割裂看待，缺少必要的动力和激励推进数据治理工作。

⒊民众/企业需求侧的结构性阻碍

这类阻碍主要表现为数据开发利用的市场化发展程度较低、数字化市场服务体系尚待健全和数字技能和知识欠缺。

一方面，县域信息化产业发展通常比较滞后，产业链不完整。本地大数据、信息化人才数量储备不足，当地群众欠缺必要的数字技能和知识，也难以集聚与大数据专业技术和数据运营相关的市场主体与人才，形成相应产业的集聚效应。现有企业多集中在传统产业领域，存量的信息化人才年龄梯度、能力梯度等分布不均衡，对大数据、数据要素等前沿技术理念的了解和应用有待提升。

另一方面，县域数字化市场服务体系不够健全，相关制度规范尚待出台，在一定程度上造成外来企业能否在本地生存，并有效适应当地文化制度环境的难题。这意味着，在县域范围内培育数据服务运营企业难度高、周期长，开展数据资产评估和数据生产资料化工作获得的市场支持有限。

⒋民众/企业需求侧的文化性阻碍

这类阻碍主要表现为应用场景难激活。城乡数字鸿沟的存在（例如，信息化和数字化知识结构薄弱），导致政府与民众/企业间缺少贴合县域经济社会发展主任务的真实应用场景。为此，民众/企业对数据开发利用的场景落地抱有观望情绪，对数据赋能的经济社会效益认知不足，仅将其视作“概念游戏”。实际上，虽然数据资产化和数据运营对省市县三级政府来讲，都有较好的应用前景。然而，相比于省市两级已经相对饱和稳定的数字化、信息化市场，县域在数据开发利用及数据要素市场构建方面尚属“蓝海”，有待探索可行路径。

总之，结合公共数据开发利用的全生命周期，政府侧的结构性阻碍主要体现在一级汇聚阶段。比如说，顶层设计规划的缺位、碎片化的数据资源体系以及支撑力度有限的技术设施等阻碍因素，都极大地影响着公共数据的高质量汇集、清洗和共享。政府侧的文化性阻碍，则贯穿于一级汇聚、二级开发和三级应用的全过程。县级相关政府管理者仍然秉承传统思维，将数字化转型等同于“建系统，上项目”，对于数据的再开发和再利用潜力认识不足。民众/企业侧的阻碍主要集中在二级开发和三级应用环节。这两个环节涉及公共数据的“出口”，需要企业和民众支持与合作。比如，数据开发需要企业储备专业化人才、开展数据应用场景挖掘，实现数据价值增值。此外，数据利用也需要政府和企业能够敏锐抓取当地公众真实治理诉求，开发贴合实际的场景应用示范，以数据产品和服务等形式实现数据的流通交易和社会赋能。

五、优化公共数据开发利用县域治理的长效路径

为克服上述多重阻碍，以政数局为代表的相关政府部门可从认知理念转变、制度体系重塑、社会力量引入、技术平台搭建和场景应用激活等五个方面着力，应对公共数据开发利用的结构性和文化性阻碍，以期摸索数字化转型背景下公共数据开发利用县域治理的长效路径。

上述五个方面在解决县域公共数据开发利用的多重阻碍上各有侧重，映射关系如下图图1所示。其中，转变相关干部人员的认知理念旨在缓解政府对公共数据价值认知不足的问题（政府侧文化性阻碍）。建立统一协调的公共数据管理体系，在破除县域公共数据开发利用的堵点和难点上具有基础性地位，有助于解决顶层设计规划缺位和数据资源体系碎片化等政府侧结构性阻碍。与行业领军的国有企业等社会力量探索合作路径，不仅有利于缓解县级政府在财政资源、技术支撑上的不足（政府侧结构性阻碍），还有助于在企业侧弥补县域数据开发利用的市场发育程度低和数字化市场服务体系不完善等缺陷（企业侧结构性阻碍）。构建包含智存、智算和智用等三大中枢在内的存算用一体化数据基础设施，则有助于在数据采集的源头解决数据资源体系碎片化的问题，并为数据的有效归集整理提供技术支撑（政府侧结构性阻碍）。此外，结合区域发展特色的应用场景激活，通过与本地核心发展议题的“政策捆绑”，在不显著增加政府额外工作的同时，可帮助相关利益方更加切实地理解公共数据的潜在价值，缓解因收益前景不明而缺乏行动力的困境（政府侧、民众/企业侧文化性阻碍）。

进一步看，认知理念转变、场景应用激活等路径，强调通过宣介引导和成果展示等手段，在官方叙事中凸显公共数据开发利用的价值前景，从而对政府和民众/企业的数据开发利用的认知模式进行塑造，弱化他们对改革的隐忧，因此在本质上属于框架化策略。而制度体系重塑、社会力量引入、技术平台搭建则分别从制度、资金和技术等方面着手，弥补县域公共数据开发利用的资源和能力不足问题，属于弥合型策略。

（一）认知理念转变

以“数据价值化利用”理念指引改革全流程，充分认识到公共数据资源对于经济社会发展全局的战略价值。不同于传统信息化视域下的数据管理，数据的开发利用强调对数据潜在价值的挖掘和释放，进而促进数据要素市场的成形，推动数据要素与其他生产要素间的协同联动。换言之，公共数据开发利用的过程，就是依照数据生命周期对其进行价值化利用的过程，涉及高精度采集、低成本汇聚、低碳化存储、标准化确权、高效率治理、规范化授权、场景化应用、资产化流通、合理化分配、市场化配置、安全化删除和系统化监管等多个环节。

公共数据的价值化利用过程需要经历三个阶段（参见下图图2）。第一阶段是依托数据的自然和社会属性，提取公共数据的共性价值，在此基础上通过对数据的采集、汇聚、存储、治理和场景应用，推动数据的工具化和资源化，贡献形成数据和其他数字化生产资料和生产工具相融合的数据管理工具和数据应用工具。第二阶段是推动公共数据的资产化。基于上一阶段，依托数据的商品属性和资本属性，开展公共数据的确权授权、评估定价和融通交易等工作，并在市场流通过程中实现交换价值。第三阶段是在上述两个阶段的基础上，开展场景化应用。以基层民生领域为依托，将数据开发利用和本地经济社会发展重心结合，从而将数据应用的前景落在实处。

为此，需重视地区间交流合作在树立“数据价值化利用”理念上的作用，鼓励向先进地区学习思路、管理和技术等层面的先进经验，拓展工作思路，逐渐培育形成开放、包容和创新的组织文化。此外，还需结合“数据价值化利用”理念做好宣介推广工作，有计划开展县校、县企合作，邀请知名高校和企业的专家学者和从业人员，为基层治理者、数字化企业、企事业单位干部职工提供培训指导，积累专业知识，增强政府全体乃至全社会对公共数据开发利用的认知度与参与度，克服相关干部人员的文化认知局限，逐渐改善县级政府的“动力不足”问题。

（二）制度体系重塑

探索建立统一协调的数据管理体系，为公共数据的开发利用提供制度基础。在制度保障上，应提高数据治理的政策位势，推动数据资产化管理改革。围绕数据资产管理职能和保障，筹备成立专项领导小组，由县委县政府主要领导担任组长，成员由分管县领导组成，办公室主任由县政数局局长担任，各委办局熟悉业务的科级干部和国有企业的数据要素类技术负责人作为小组办公室成员，建立覆盖采集、存储、共享、开放和应用等全生命周期的数据资产管理规范和发展规划。

在机制设计上，应以政务信息化项目建设的统筹审批和统一规划为抓手，从管理源头入手，增强政务信息化项目建设的整体协同性，破解数据治理碎片化分割的难题。县政数局作为数字政府建设主责部门，按年度统计各委办局政务信息化项目建设需求，将各系统所需共性能力纳入基础平台统一对外提供服务，避免重复建设，每年形成数字政府建设规划方案，与上级数字政府主管部门衔接，加强政务信息化项目一体化集约建设，奠定一体化政务大数据体系系统联通基础。在数据资源归集层面，依托领导小组及其办公室，组织编制数据目录体系，建立数据开发利用的跨部门供需对接机制，分阶段形成县域全量数据资源库。

（三）社会力量引入

引入社会力量和市场化机制，充分发挥其在资金实力、技术能力和人才资源上的优势。县级政府可通过筹建本地国资公司的方式，探索与行业领军国有企业的有效合作路径。相关履责部门可借助信息化项目的统一规划、集约实施和长期运营，推进一体化公共大数据资源体系建设。一方面，可以围绕四大基础数据库整合现有公共数据资源，并相继组建金融库、农业库、能源库和农村人居环境库等与县域民生紧密相关的主题数据库。另一方面，可以依托既有上位政策资源，在重点领域树立“政府-企业”数据协同治理的示范模式。

例如，立足全国农村能源革命试点的政策优势资源，L县可在清洁能源领域探索与相关国有企业的合作，依托数字化转型构建清洁低碳和安全高效的能源系统。围绕地区能源安全、“碳达峰碳中和（双碳）”目标任务的实现等，建设覆盖全县的能源互联网平台，打造对接燃气、热力的互联互通智慧能源综合网络，探索搭建县域能源消耗监控分析系统，提高本地能源开发利用水平和能源监测服务水平，从而实现降低污染物排放和用能成本，促进本地经济社会可持续发展。

（四）数据底座支撑

建设“智存中枢”“智算中枢”和“智用中枢”，打造整体集约、存算用一体的基础数据底座。“智存中枢”旨在构建绿色低碳数据备份存储中心，降低数据存储成本，实现安全可靠和绿色低碳的数据备份存储；“智算中枢”强调构建共享共算的县域算力中心，满足县域公共安全、城市管理和服务的算力需求；“智用中枢”依托县域数据资源枢纽，实现场景智慧应用支撑（参见下图图3）。

对于“智存中枢”建设，可探索建设县域“一张网”，统一承载政务、物联和专线连接等业务，实现县域数据的资源化和服务化。同时，筑牢数据安全墙，通过完善网络、应用系统、终端、技术防御和运维等安全体系，构筑可信、可控的县域全域“等保三级”安全体系，提升安全管理、防御和运维能力。对于“智算中枢”建设，可基于算法推理、机器学习、算法解析、文本分析、图谱分析和自助建模等技术，构建结构化算力算法资源池，探索公共数据结构化推理挖掘的可行路径。对于“智用中枢”建设，可围绕县域民生发展重点领域，首先建立覆盖相关领域的治理态势监测“一张图”，形成本地体征复合型指标体系；其次，搭建县、乡、村三级社会运行管理平台，实现事件/诉求处置和响应三级贯通，形成跨部门、跨区域和跨层级的事件处置闭环。

（五）场景应用激活

立足本地经济社会发展的主要方向、政策投入和资源禀赋，探索数据要素生产资料化的场景应用载体。政数局可选择重点领域，结合相关委办局的业务需求，在场景应用探索上实现有机协同，探索出以本地化民生发展为导向的数据价值实现路径，促进公共数据开发利用的红利普惠化。通过与本地民生发展需求强的议题领域实现“政策捆绑”，公共数据开发利用的预期收益可见性得以提升。

例如，L县作为普惠金融改革试验区，在普惠金融领域享有优势政策资源。为此，政数局可与相关金融部门协同联动，识别彼此业务诉求的融合点，发挥彼此能力的相对优势，通过构建县域智数金融服务平台，联通金融机构对企业的服务，汇集金融机构的产品，依托海量数据汇集为企业提供具有针对性的金融产品和服务，解决当下县域中小微企业信息不对称和融资渠道等问题。此外，通过打通政府各部门数据，联合开发和构建囊括具体行业特征的企业信用评价体系，建设企业信贷的贷前准入、贷中授信和贷后预警模型，实现对中小微企业的全生命周期信用评估，帮助金融机构及政府产业基金以数据为渠道更好地服务中小微企业融资。

六、结论

有效推动公共数据的开发利用，对于培育数据要素市场，发挥数据要素潜能有重要的支撑作用。虽然学界近年来正日益广泛地考察各地在公共数据开发利用上的实践经验，但是聚焦县域层面的系统分析仍有待深入。为此，本文以中部L县推进数据要素生产资料化改革为案例，揭示其在公共数据开发利用上的潜在困境和长效路径。基于对L县的个案分析，论文呈现了我国县级政府在推进公共数据开发利用上所可能面临的一般性困境，并提出可能的对策方案，为我国县域公共数据开发利用的一般性治理提供借鉴性参考和有益改革思路。

第一，我国县域公共数据开发利用的主要困境集中在数据治理的生命周期前端。虽然公共数据价值化利用在二级开发和三级应用等阶段同样面临着来自民众/企业侧的多重阻碍，但是以“碎片化的数据资源体系”和“统一顶层设计规划的缺失”为代表的阻碍，仍然是制约公共数据经济社会价值释放“最后一公里”的“最大的实际”。一方面，有价值的数据资源碎片化地分散在不同的部门或机构。与此同时，政府管理人员却缺乏足够的意愿和能力去破除这一“数据割据”的局面。这意味着，在县域层面，公共数据的开发利用尚停留在初期阶段。海量公共数据如何有效地被采集、存储、清洗乃至共享开放，需要获得实践者的持续且充分的关注。与省市两级相比，作为“执行末梢”的县级政府在公共数据一级汇聚阶段所面临的困境有其特有成因。业务垂直系统下的管理权限不足、“数据回流”困难等因素不容忽视。为此，实践者可从破除政府侧的多重阻碍入手，不仅转变现有政府管理人员的认知理念，培养树立“数据价值化利用”的理念，还需在基础制度层面，加强顶层设计和规划，构建统一协调的公共数据管理制度，为公共数据的开发利用提供制度保障。

第二，我国县域公共数据开发利用所面临的阻碍不仅关涉相关利益主体的能力资源缺乏，还与他们的动力意愿不足有关。研究发现，县域公共数据开发利用同时面临着来自政府侧和民众/企业侧的结构性和文化性阻碍。这既包括县级政府及政数局对公共数据开发利用的（制度、技术）支撑不足和认知理念滞后，也包括相关企业和民众对改革的需求牵引不够（价值认知不足、获得感较低）。这意味着，有效的公共数据开发利用，可能并非单纯依靠制度、技术和财政资源投入就可以实现。相关利益主体对改革必要性和主体内容的理念认知和驱动前因同样需要引起实践者的关注。为此，实践者可同时采取“弥合型”和“框架化”的策略手段，着眼于公共数据开发利用的供给和需求两侧，破除和转变因相关利益主体能力和认知不足所带来的结构性和文化性阻碍。两类策略针对县域公共数据治理的特定类型阻碍，缺一不可，共同支撑改革工作的有效展开。

第三，我国县域公共数据开发利用所面临多重阻碍间存在着较为复杂的联动关系。研究发现，多重阻碍之间可能并发联动、相互强化。比如，数据资源体系的碎片化极大地抑制了公共数据价值产品的现实落地。在缺乏切实收益成效的前提下，政府管理人员对数据开发利用的前景存在隐忧，进而弱化其打破体制和数据壁垒，执行改革的动力和决心（政府侧结构性阻碍联动文化性阻碍）。又比如，技术设施支撑不足和财政资源紧张使得政府在通过优惠资金拨付、基础设施搭建上“捉襟见肘”，进而抑制县域公共数据开发利用的市场培育（政府侧结构性阻碍联动企业侧结构性阻碍）。这意味着，实践者需要意识到公共数据开发利用的县域治理复杂性。在长效路径选择上应避免“贪大求全”和“毕其功于一役”。为此，可采用针对性的政策工具包“对症下药”，围绕本地中心发展任务，策略性地以应用场景激活为抓手，优先培育一批能够满足当地社会需求的优质数据产品，形成引领示范效应，从而为前述认知理念转变、制度体系重塑、市场力量引入等多手段、多主体的协同，提供可持续的支撑。

来源：

聂耀昱，范梓腾，张文泽.数据要素视角下公共数据开发利用的县域治理困境与长效路径——以中部L县为例[J].电子政务，2024(05):21-32.

刊载于《电子政务》2024年第5期

作者：

聂耀昱，理学博士，高级工程师，清华大学五道口金融学院博士后，研究方向为数字经济、数字政府与碳中和。

范梓腾，管理学博士，复旦大学全球公共政策研究院讲师，复旦大学国家发展与智能治理综合实验室研究员，研究方向为数字政府与治理创新、技术应用的社会影响和政策过程理论。

张文泽，工学学士，研究方向为数据要素、数字政府及数字经济。

*基金项目：教育部人文社会科学研究一般项目“‘数据赋能’背景下政府数据治理机构的协同困境与提升路径研究”（项目号：21YJC810001）；国家自然科学基金青年项目“地方数字政府建设的议题界定偏好：分布特征、形成机理和政策影响”（项目号：72104052）。