前言：《公共数据价值释放大纲》此次先行在《水煮通信》公众号预印发布，并以付费合集的方式提供，主要目的是提前与行业专家进行交流分享，付费门槛的目的是避免被滥用拷贝，对于业内人士，不付费阅读比例会很大，并不影响阅读。

公共数据作为数据要素的一种类型，与其他类型数据要素相比具有权威性、法定性、广泛性等独特性质，在价值释放模式上有其独特性。

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公共数据的高价值性

《公共数据运营模式报告》总结公共数据特征是具有多源性、权威性、稀缺性、高价值、敏感性等五个特征。

其中对公共数据的高价值，该报告进一步阐述如下：公共数据涉及政治、经济、社会、 文化、生活的各领域各层面，严格按照一定的公允标准采集、存储、使用、加工、传输、提供和开放，使数据呈现体量大、质量高、门类齐全、体系完整等特点，应用场景覆盖面较广，与现实的政治、经济、社会和文化生活相关性高，价值密度较高，融合应用效果好，具有较高的开发利用价值。

公共数据的价值来源于公共数据生成主体的权威性、生成过程的标准性以及来源领域的广泛性。以此其价值来自于对生产、生活和治理的客观真实反映。

具体的价值而言：在《构建数据分类分级确权授权机制》认为公共数据是重要的生产要素，可以通过公共服务主体之间的共享和面向社会进行开放实现其价值，例如提升公共行政管理能力、精准决策能力和公共服务效率、为社会主体提供可机读、可重用的数据，为智能决策提供基础性公共数据资源。

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公共数据价值释放的乘法效应

公共数据是数据要素的一种，具有乘法效应。那么公共数据要素潜能激活，需要一定的路径、方式、方法，特别是要遵循数据的规律，即“数据要素 X 行动”提及的“规模报酬递增、非竞争性、 低成本复用”三大不同于传统要素的经济特性。

那么如何去公共数据要素作为乘数去乘？“数据要素 X 行动”告诉我们有三种乘法：

一是公共数据要素 X 要素，即用数据要素去乘物资、人才、技术、资金，通过数据流与其他要素流的相乘，使得要素生产率得到提高，既提高全要素生产率。所谓全要素生产率[ 如何测算全要素生产率是指产出与综合要素投入之比，综合要素指资本、劳动、能源及其他要素等两种或多种要素的组合。数据要素通过乘数效应，优化综合要素的比例配置和价值产出，使得生产率提高。

二是公共数据要素 X 场景，要素 X 主体，即数据场景化应用产生价值，市场主体/治理主体/社会主体利用数据非竞争性重复使用数据要素创造多种价值。各自在各自的场景中利用同样的数据要素创造各自的价值。“数据要素 X”的用词是：多场景应用、多主体复用。在这里强调的是数据的非竞争性。

三是公共数据要素 X（公共）数据要素，即异质的、异构的、多元的、多样的、跨行业的、跨企业的、跨周期的、跨时空的数据的融合，以“创造新的信息和知识，催生新业态新模式”。

有一个数据融合 JDL 模型，为不同领域的数据融合提供了一个较为统一的流程[ 数据融合(2)-数据融合方法分类 明确了数据融合的过程、功能以及可用技术，把数据融合分为五个等级：Subobject refinement、Object refinement、Situation refinement、Impart assessment、Process refinement。此外根据输入输出关系，数据融合可以分为五类：数据进数据出（DAI-DAO）、数据进特征出（DAI-FEO）、特征进特征出（FEI-FEO）、特征进决策出（FEI-DEO）、决策进决策出（DEI-DEO）。

一句话概括，数据要素乘数效应的路径是：协同优化、复用增效、融合创新作用。

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公共数据价值释放的加法效应

公共数据的加法效应是指公共数据自身、公共数据与其他数据以及公共数据与其他要素的叠加所带来的价值增加。

我们先来看一下公共数据与公共数据的叠加。我们知道，每个部门每个地区按照自身的职能，把履职相关的具有公共属性的可以开放的数据作为公共数据开放出来，代表了本部门本地区的情况。科研学术机构、政府研究智库、企业以及个人，就可以按照自身的需要，通过对公共数据的叠加汇总，获得一个行业、一个区域、某个主题的更为完备权威的信息。例如：

如果我们想了解某个地区的人口数量，我们可以将不同来源的人口统计数据相加，从而得出更全面的结论。

如果一个大型集团公司想要了解是否可以在某个城市进行某个业务板块的布局，它就可以通过对这个城市的生产要素保障情况、产业政策支持情况、人力资源储备情况以及当地经济发展态势进行数据相加，从而洞察这个城市的经济活力与自身业务匹配度，作出更加科学的决策。

如果政策研究智库想要研究老龄社会的情况，那么就可以通过对人口数据、老年人设施、老年人政策等公共数据的叠加，作出科学的分析，支持政府作出符合长期老龄社会需求的相关政策决策。

对于政府部门自身来说，通过公共数据开放的方式为跨部门的业务协同也同样可以提供支持，特别是对于行业管理部门，可以通过了解其他地区行业管理部门的数据改善自身的履职，也通过获得更多部门的开放的数据为自身行业管理提供数据支撑。

我们再来看一下公共数据与其他数据的叠加。

公共数据与企业数据叠加，对于企业来说可以帮助其制定更加符合宏观环境趋势和政府产业引导的政策企业战略。这一点非常容易理解，对于企业经营战略来说，宏观环境和政府产业政策是至关重要的外部变量，对于这类变量把握的越精准，趋势了解越清晰，企业就越能够调整经营决策，特别是公共数据表征宏观和中观的数据能够及时披露和更新，对于优化企业市场决策非常重要。

公共数据与个人数据的叠加。我们知道公共数据自身就包含大量的个人数据，但是这部分数据主要是与政府行政履职密切相关，属于治理空间的数据，在生活空间的个人数据和在生产空间的个人数据表征的公民个人的生产生活特征，这三类空间的数据叠加，就能够更加完整的表征个人在物理和数字空间的画像。例如这种数据叠加对于政府部门来说可以更加精准的感知社会趋势，优化公共服务资源配置就很有价值；对于企业来说，同样具有很高的需求洞察、市场营销的支持价值；而个人也同样可以更加准确的了解政策信息治理倾向，例如在教育场景下，更加完整准确实时的把握来自多个部门的升学考试信息，当然我并不是说个人去自动汇总叠加分析，我相信只要数据开放出来，一定会有应用开发者提供这样的数字应用，这样降低了个人的决策选择成本，提高了政策的透明度，对于降低整个社会的运行成本也非常有价值。

我们继续再来看看公共数据与其他要素叠加。

公共数据与土地、技术、资本、劳动力的叠加，主要是提高各类要素的配置效率。我们知道，政府的产业政策主要是通过调整各类要素的配置方式、配置结构来实现其政策目标，公共数据含有政府各类要素配置的信息，此类信息通过与实际的要素当前配置方式和配置结构的信息进行叠加，一方面可以帮助公共管理部门及时准确的审视出台的公共政策的效果作出及时的调整，一方面可以帮助要素所有者根据要素实际配置方式作出符合政策预期的调整。例如公共数据与土地要素叠加，通过获取税务部门的税收数据、工商部门的销售数据、政府就可以更加准确的分析某个特定地块的🐷经济价值，并可以作出历史维度分析看看亩产税收或者亩产 GDP 的变化因素，甚至可以通过政策模拟仿真来作出政策调整。

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公共数据价值释放的减法效应

公共数据价值释放的减法效应主要是主要是通过公共数据的应用减少社会预期的不确定性、降低市场主体决策成本、减少公共资源的浪费。

我们先来看减少社会预期的不确定性。公共数据表征了政府的行政履职的社会价值和政治价值取向，通过对公共数据的分析，公众、企业和研究机构可以对政府的决策模式建立更加有效的感知，同时也有利于公众对政府依法行政的监督，从而减少社会预期的不确定性。

我们来看降低市场主体决策成本。我们知道市场主体经营的风险来自政策变化、技术进步、需求结构变化以及新的竞争对手，其中政策变化对于市场主体来说是不受控的外部办理，市场主体可以利用公共数据来对政策的行政管理的价值偏好和治理趋势进行预测，以尽可能的适应政府产业政策。例如大型企业集团的战略研究部门可以利用公共数据的碳排放治理相关的数据，对自身的碳战略进行管理，避免由于政府节能减耗政策的波动对自身的生产经营产生不稳定的影响。