一、文章结构

二、文章要点

【本文旨在】从数据经济发展的需求出发，探讨数据开放之于数据经济发展的基础性价值。

（一）数字经济的2.0形态:数据经济

1995年加拿大商业策略大师唐ٴ泰普斯科特在《数字经济》一书中首次提出“数字经济”的概念，由此引发了一场由数字信息技术推动的经济革命。

数字1.0时代一般被称为“信息经济”或“知识经济”阶段，知识与信息是一对共生概念，两者关系紧密并存在交叉关系。知识经济（OECD）是指以现代化科学技术为核心的，建立在知识和信息的生产、存储、使用和消费之上的经济。信息经济（波拉特）是指以生产、获取、处理和应用信息为主的经济。

数字2.0时代被称为“数据经济时代”。海量的数据通过流动、交换、汇集、加工分析和应用，构成新的社会资源。通过利用这样的新资源改变社会结构和运行方式，使人类社会逐步迈入数据经济时代。

数据经济不同于知识经济的特征有三：一是原始数据本身具有价值（流程图）；二是数据利用方式为人工智能（人工智能是数据经济区别于之前信息/知识经济的一项标志，人工智能的对象不局限于知识文献和结构化的数据，非结构化的数据也可以成为人工智能的对象。）；三是数据的生产、流通和大数据分析成为核心。



数据资源的价值途径有二：一是数据作为原材料；二是数据作为产品。在此有两个层次的经济活动：第一个层次，数据流动形成数据供求关系从而形成数据市场。第二个层次，数据的不断流动、匹配、交换分析等形成大数据产品或服务。这两个层次的经济活动成为数据经济区别于信息/知识经济的显著特征。

（二）数据经济发展面临的困境:数据自由利用模式

数据经济能够作为一种独立经济形态是建立在数据能够成为市场化、社会化的资源之上。

1、数据的自由利用模式:市场乱象

数据一直处于公共领域，是任何社会主体均可利用的资源。就目前的法律制度来看，数据具有公共属性，处于自由利用的模式，但在如今的数据经济时代继续沿用这种模式将会阻碍数据经济的形成和运行。

自由利用模式不承认数据控制者对数据享有控制权，公开的数据可以自由的获取和利用，且适用“物竞天择”原理。互联网从一开始就发明了Robots协议来平衡网络运营者对信息资源的控制和互联网信息的自由开放。但是，非所有的数据控制者都主动遵守Robots协议，违反协议爬取他人数据、占用系统资源的事件频发，有许多公司已经运用反爬虫技术和法律与违反协议的行为抗争以维护自身利益。

在自由利用模式下，弊端之一是数据控制者既希望获取更多的数据还希望对数据产生绝对的控制、排他的利用。在此情形下数据控制者不仅很难“自给自足”建立数据库而且可能面临法律风险（反不正当竞争）。

2、自由利用理念下的政府数据开放:难破数据经济困局

八国集团的《G8开放数据宪章》、欧盟的37号指令都旨在数据开放、保障公共数据的社会使用。

各国推进政府数据开放的基础思想是国际社会“开放数据”，源自于“开放知识国际”，具体是指可以被任何人为了任何目的而自由地使用、修改和分享的数据。

为何政府要“开放数据”，其原因在于政府的职能在于提供公共产品和服务，在政府实现其职能的过程中必然会形成数据（产品），而这种数据是一种公共的资源，应当向社会公开。政府数据开放不是目的，数据的可挖掘、可利用才是目的。目前，政府数据开放存在“偏差”，政府仍旧将数据开放理解为开放一种政府履行职能下产生的“产品”，而不是数据资源。

政府数据开放必须做到以下几点：其一，一定要在保护好数据主体权益和数据安全的前提下，向社会开放、提供有用的数据。其二，开放底层数据，而不是知识数据(信息)、统计数据或数据产品。其三，数据本身存在安全和合规风险，开放数据数据也必须流程可控和责任可追溯，配备相应管理职责，而不是自由放任状态。其四，数据资源的供给应当具有持续性和稳定性，而不是将数据置于公众可自由获取空间随意利用。

（三）数据经济发展基础制度的构建

1、两种数据开放(利用)模式

“自由开放”，又称为无条件开放，就是对提供的数据不设任何限制，而由任何主体自由获取、分享和使用。自由开放模式带来两方面的制度优势：一方面，它符合数据的排他性和非竞争性特性，有利于实现数据最大化利用。另一方面，自由开放模式是成本最低的开放模式。

“受控开放”模式，就是允许数据拥有者附条件、有限制和(或)有对价的方式将数据提供给他人使用，又可以称为有条件开放。在法律上，它不仅承认数据拥有者对数据享有管理权，而且还承认其享有财产权，允许通过控制数据的使用而获取好处(包括经济上的收益、竞争优势等)，也就是说享有数据产权。相对于自由开放，受控开放是承认数据产权的数据利用方式，数据控制者提供数据或允许利用数据但不放弃对数据的控制(权)，数据并没有进入自由利用的公共领域。

2、两种数据开放利用模式在公共部门和私人领域的实施

政府和私主体均可选择这两种模式。受控数据开放亦适合政府等公共机构的主要理由是:首先，基于隐私利益或个人数据保护的需要。其次，良好的数据治理能够保障充足的、质量有保障的开放数据，数据治理投入需要专门的财政预算，否则应当收取相应的费用。再次，如果政府开放数据的使用范围或应用仅限于一个行业或少数主体，那么用全体纳税人的钱满足少数主体的利益，有违社会公平。

在私人领域数据开放应当建立以受控制开放为主，自由开放为辅的的双轨制。比如采取业务合作、Open-API协议等。

（四）本文结论

自由开放与控制利用之间必须给出明确界线，才能阻止延绵不断的数据争夺战，给予数据使用者以合理的行为预期，构筑数据利用的基本秩序。

两类数据利用方式：一是将数据开放为自由数据，由社会自由使用(自由开放模式) 二是数据开放为受控数据，数据控制者设定条件后向社会开放(受控开放模式)。

在两类数据供给与利用方式选择方面，公共部门和私人领域存在差异，公共部门应当以向社会提供自由数据为基本原则，同时允许对于特定领域或场景的数据选择受控开放模式，实施有条件的开放利用，甚至有偿开放利用 而私人领域则以受控开放利用为基本原则，只在例外的情形下明确私主体应当向社会开放数据并不设条件或限制。