我國公共數據資源實現要素價值的經濟效應評估研究

關鍵詞：公共數據資源；數據要素價值；數字經濟；政策效應評估；傾向得分匹配；雙重差分

為深入貫徹黨的二十大和中央經濟工作會議精神，充分發揮數據要素的乘數效應，賦能經濟社會發展，國家數據局會同中央網信辦等17個部門聯合印發《“數據要素×”三年行動計劃（2024-2026年）》，計劃強調有序開發利用數據要素，制定支持數字經濟高質量發展政策措施：實施“數據要素×”行動計劃，加大公共數據資源供給。我國經濟正處在轉變發展方式、優化經濟結構、轉換增長動力的重要攻關時期，面對新時期、新形勢、新挑戰，以數據要素為核心引擎推動數字經濟深化發展，是做大、做強、做優我國經濟迫切需要完成的重大任務之一。數據作為數字經濟的關鍵生產要素以及數字政府的核心建設內容，對數字中國建設起著重要牽引性、帶動性作用，有助于保障經濟社會持續高效安全發展，提升公共服務、社會治理等數字化智能化水平。

“十三五”以來，我國數字經濟蓬勃發展，對構建現代化經濟體系、實現高質量發展的支撐作用不斷凸顯。2018年，中央網信辦、發展改革委等聯合印發了《公共信息資源開放試點工作方案》，以釋放數據紅利為目標，旨在實現數據價值與增值。2020年，中央第一份關于要素市場化配置的文件《關于構建更加完善的要素市場化配置的體制機制的意見》發布，“數據”成為新的生產要素，與勞動、資本、技術、土地一起構成新經濟范式，全球邁人數字經濟時代。2022年，國務院印發了《“十四五”數字經濟發展規劃》，從全局和戰略高度，對健全完善數字經濟治理體系做出了系統部署。在數字經濟環境下，實現數據要素的價值賦能與價值增值是順應經濟社會發展的必然選擇。

“十四五”時期，更是乘勢而上打造數字經濟新優勢的關鍵時期，需要更好地把握數字經濟的發展趨勢和規律，進一步推動數據要素的價值釋放。2022年10月，黨的二十大報告強調，既要“加快發展數字經濟”，又要“加快構建新發展格局，著力推動高質量發展”。2023年3月，二十屆二中全會通過了《黨和國家機構改革方案》，提出“組建國家數據局”，協調推進數據基礎制度建設，統籌數據資源整合共享和開發利用，統籌推進我國數字經濟、數字社會規劃和建設。數字經濟的背后實質是數據要素支撐，而公共數據資源涉及經濟社會全領域、全過程，實現公共數據資源的經濟價值，已成為社會各界的廣泛共識和世界各國（地區）的重大戰略抉擇。據此，研究公共數據資源實現要素價值的實際經濟效應，能夠助力我國數據要素市場的構建及其規范、健康、持續運行，推動我國數字經濟高質量安全發展。

1相關研究

當前關于公共數據資源價值的研究主要以政府數據、科學數據作為應用場景展開進行，圍繞價值實現以及價值增值進行深入探討，包括理論分析、機制探討、實踐評估3個方面。第一，公共數據資源的理論價值研究，側重從生態系統、用戶利用等視角分析公共數據資源預期價值，基于IS模型、UTAUT模型等工具分析數據資源的價值類型，從經濟、政治、社會、生態等維度構建公共數據資源價值體系，探討數據政策和經濟價值之間的關系。第二，公共數據資源的價值機制研究，側重探討數據價值的實現路徑和生成機制，基于DIKW模型、價值鏈理論等探討數據資源的價值增值及其賦能提升機制，分析數據價值影響因素進而構建價值保障機制和價值創造模式。第三，公共數據資源的價值評估研究，側重從市場法、成本法、收益法、指標法等方面探討數據價值評估方法，通過案例分析、文獻調研等方法評估公共數據資源價值的實踐，從數據、經濟等角度構建公共數據資源的價值評估框架并進行仿真分析，探討公共數據資源的價值增值。

已有關于公共數據資源的研究聚焦在探究理論價值等方面，構建形成一系列公共數據資源的價值機制體系，對價值測量的實際驗證的相關研究較少。開放作為公共數據資源實現要素價值的途徑和必由之路，其本質是一種實踐運動，重點在于開放的數據資源是否發揮了理論提出的預期價值，也就意味著需要對開放的真實政策效應進行驗證評估。據此，研究擬探究我國公共數據資源的經濟價值效應，為推動我國公共數據開放進程、促進數據要素價值賦能與價值增值提供理論基礎和實證支撐。

2相關概念與理論分析

2.1數據、數據資源、數據資產和數據要素

數據是構成數據資源、數據資產和數據要素的最基本元素，數據資源、數據資產和數據要素都是數據匯聚產生的結果，隸屬于數據的不同屬性維度，具體如圖1所示。數據資源是數據的自然屬性維度，數據資產是數據的產權屬性維度，數據要素是數據的經濟屬性維度，三者相互融合，且互不沖突。數據資源是指具有潛在價值但還沒有加工的數據的集合。數據資源屬于社會資源的范疇，包括公共數據資源、企業數據資源、個人信息數據資源以及跨境數據資源等種類。數據資產，從本質上來講屬于產權的概念，是指由個人或企業等特定主體合法擁有或者控制的、預期能夠帶來直接或者間接經濟利益的、以物理或電子方式記錄的數據資源。數據資產能夠以貨幣方式進行計量，具有非實體性、依托性、可共享性、可加工性、價值易變性等特征。數據資產化是我國數字經濟發展的必由之路，是數據資源轉化為數據要素的必然要求。數據要素作為一種新型生產要素，是進行社會生產經營活動時所需要的各種數據資源，是維系數字經濟運行和市場主體生產經營過程中必須具備的數據因素。數據作為生產要素參與分配是社會主義基本經濟規律以及社會主義基本經濟制度的內在要求，也是數字經濟運行和數字社會發展的微觀基礎與創新引擎。

2.2公共數據資源開放與數據要素價值實現

公共數據資源作為數據要素、數據市場及數字經濟的核心內容，是政府參與調配并促進數據要素市場化配置的主要方式。公共數據資源實現價值的首要前提是對其進行開放共享，只有開放的數據才能被不同主體使用，才能進行二次開發利用。其次是進行數據確權，界定數據所有權、使用權等歸屬于哪些主體，在產權明晰的前提下才能實現數據資源到數據資產的屬性轉變。數據資產是數據資源轉變為生產要素的中介橋梁，具備信息屬性、法律屬性、價值屬性等基本特征。其中，價值屬性是指數據作為數字經濟生產所必需的要素和環境條件，是財富創造的基礎和經濟增長的源泉，能使數據的產權屬性向經濟屬性轉變。

在此基礎上，數據生產要素通過商品化和參與分配，進人數據要素市場。將尚未完全由市場配置的數據要素轉向由市場配置，形成市場調配機制。在此過程中，數據要素具有勞動對象和勞動工具雙重屬性：其一，數據作為勞動對象，通過采集、加工、存儲、流通等環節，具備價值和使用價值特性，成為商品進入市場；其二，數據作為勞動工具，通過融合應用能提升其他生產要素在生產中的利用效率和生產效能，促進生產力發展。此外，使數據要素在數據流通以及價值和使用價值交換等環節中實現要素價值。

2.3數據要素價值與地區經濟發展

數據要素具有基礎生產資料和規模報酬遞增等經濟特性，能夠通過提升生產技術和優化生產資源配置，促進數據要素市場化，加快并規范數據流通，充分發揮數據資源經濟價值，創造經濟利益，促進經濟高質量發展。一個國家或地區的經濟發展是指其規模、速度和所達到的水準，能夠反映社會經濟現象在不同時期的規模或水平，通常歸納梳理為經濟發展水平、經濟發展規模和經濟發展結構3個層面。據此，繪制從公共數據資源開放到數據要素價值實現再到地區經濟發展的理論實現路徑，如圖2所示。

首先，公共數據資源能夠通過數據要素價值促進資源有效配置，提高地區經濟發展水平。信息不對稱和信息不完全是影響資源配置的重要因素，在開放數據資源的情況下，市場主體可以獲得自己所需的信息，以最有效的生產方式滿足市場發展需求。在數據資源基礎上，提高企業生產效率，減少信息摩擦，提高資源配置效率以及企業投資績效，從技術一經濟的雙重特征視角，發揮數據要素對地區經濟發展的促進作用。

其次，公共數據資源能夠通過數據要素價值促進新一輪生產力發展，擴大地區經濟規模。公共數據資源開放有利于促進數據要素跨企業、跨行業、跨產業的流通和交易，使數據流向最有價值的地方，將數據對經濟社會的乘數效應發揮到最大。隨著數據資源與具體業務的深入融合，數據要素化、數據資產化在經濟發展中的地位越發凸顯，生產力水平的增長沖擊著傳統生產模式。數據資源開放有助于促進數據整合利用，促進地區經濟發展規模擴大。

最后，公共數據資源能夠通過數據要素價值推動數字經濟發展，促進經濟結構轉型升級。從經濟增長視角來看，公共數據資源開放有助于構建包含新型生產要素的新經濟增長模型，促進經濟持續增長與產業轉型升級。按照經濟高質量發展的根本要求，數據資源開放能夠發揮數據要素的基礎資源作用和創新引擎作用，推動新一輪的產業模式轉型升級，加快技術創新，促進生產技術轉型，進一步推進經濟發展結構優化升級。

3研究設計

3.1研究方法

政策效果評估作為公共政策研究關注的核心內容，難點在于政策與事件的內生性問題。社會科學通常借助“準實驗”機會，使用工具變量法、斷點回歸、傾向得分匹配和雙重差分方法等計量經濟學工具估計政策的處理效應。其中，結合傾向得分匹配和雙重差分法能夠消除不可觀測因素對政策實施的影響，得到政策實施凈效應。基于此，研究擬借助傾向得分匹配方法，為每一個開放公共數據資源的實驗組樣本找到與之最為接近的未開放對照組樣本，通過對比分析匹配之后的實驗組樣本和對照組樣本的“有無差異”和“前后差異”，對公共數據資源的經濟價值效應進行實證評估。

3.2研究內容和流程

研究目標為實證分析我國公共數據資源實現要素價值的經濟效應。研究內容和流程為：①設定被解釋變量、解釋變量和控制變量，在面板數據采集、清洗與預處理的基礎上，進行最小二乘回歸檢驗與配對樣本檢驗：②將實驗組樣本與對照組樣本進行配對、共同支撐假設檢驗、平衡性假設檢驗和匹配效果檢驗；③匹配成功后，構建公共數據資源經濟價值的差分函數方程，評估政策的凈效應；④通過更換匹配方法和替換變量指標進行穩健性檢驗，通過隨機抽樣、反事實假設和虛構樣本進行安慰劑檢驗，為公共數據資源開放和經濟發展之間的因果推斷服務。具體框架如圖3所示。

3.3研究變量

3.3.1被解釋變量

被解釋變量為公共數據資源的經濟價值，研究分別采用經濟發展水平以及經濟發展規模作為衡量變量和替代指標。經濟發展水平（Inpergdp）選用人均國內生產總值進行衡量，其作為經濟學中衡量經濟發展狀況的常用指標，也是最重要的宏觀經濟指標之一，采用人均地區生產總值的對數值進行指標測度。經濟發展規模（Ingdp）選用國內生產總值進行衡量，國內生產總值是國民經濟核算的核心指標，也是衡量經濟狀況和發展水平的重要指標，采用地區生產總值的對數值進行測度。具體含義、計算方法及文獻來源如表1所示。

3.3.2核心解釋變量

核心解釋變量包括政策虛擬變量、時間虛擬變量和兩者之間的交叉項。其中，政策虛擬變量（treated）根據某省（區、市）是否受到開放試點政策的影響進行賦值，試點省（區、市）賦值為1，其余賦值為0。時間虛擬變量（time）根據年份是否為實施政策之后進行賦值，政策實施之后的年份賦值為1，其余賦值為0。交叉項為政策和時間虛擬變量的交互項，即開放政策的經濟價值凈效應。具體含義、計算方法及文獻來源，如表1所示。

3.3.3控制變量

結合相關文獻并考慮面板數據的可得性和完整性，控制變量主要選取了18個指標。包括城市化水平（city）、居民消費水平（consumption）、教育水平（edu）、外商直接投資（fdi）、金融發展水平（finance）、政府規模（gov）、政府預算收入（income）、工業化水平（industry）、信息化水平（information）、研發投入（innovation）、勞動力成本（labor）、創新水平（patent）等。具體含義、計算方法及其文獻來源，如表1所示。

3.3.4樣本選取與數據來源

樣本選取基于公共信息資源開放試點區的設立。2018年，中央網信辦、國家發展改革委、工信部聯合印發了《公共信息資源開放試點工作方案》（以下簡稱《方案》），指出推進公共信息資源開放對于建設服務型政府和發展壯大數字經濟、共享經濟具有重要意義。根據各地數據資源開放工作基礎，確定北京市、上海市、浙江省、福建省、貴州省為試點地區，開展開放試點工作。其內容包括：建立統一的政府數據開放平臺、明確政府數據的開放范圍、提高開放政府數據質量、促進政府數據的進一步利用。將此次試點工作視為一次準自然實驗，具體包括4組研究樣本：政策實施之前的實驗組樣本、政策實施之后的實驗組樣本、政策實施之前的對照組樣本、政策實施之后的對照組樣本。

數據來源于《中國統計年鑒》。針對少部分缺失數據，采用插值法進行補齊：針對大部分缺失數據，采用個案剔除法進行處理。時間方面，剔除缺失值較多的年份；區域方面，剔除香港、澳門、臺灣地區。最終選取2003-2022年31個省（區、市）的20年面板數據。為了數據錄入簡便，用1～31的編號對不同省（區、市）依次進行排序。

4公共數據資源實現要素價值的經濟效應分析

4.1數據處理與擬合檢驗

區域處理方面，將5個省級試點區域設為實驗組，將26個省級非試點區域設為對照組。時間處理方面，將2003-2018年賦值為0；將2019-2022年賦值為1。對樣本數據進行普通最小二乘回歸，無控制變量和加入控制變量后的回歸結果，具體如表2所示。由表2可知，在無控制變量的情況下，模型的R方僅為0.2382，擬合度較低，在不加入控制變量的情況下不能很好地解釋地區經濟發展水平；在加入控制變量的情況下，模型R方達到0.957，擬合度較高，說明選取的控制變量能夠很好地解釋地區經濟發展水平，其選取是非常有必要的。

4.2樣本配對檢驗

實驗組與對照組在研究變量方面的配對樣本T檢驗的結果如表3所示。由表3可知，除去信息化水平和人口密度，實驗組與對照組在研究變量各個維度都存在著明顯差異，這種差異是在實施試點工作之前就存在的。說明試點樣本選擇不具有隨機性，存在選擇偏誤問題。如果將所有數據進行多元回歸，勢必會導致結果產生偏差，因此，需要采用傾向得分匹配和雙重差分相結合的方法，依據試驗結果分離得到二次差分實際效果和政策實施凈效應。

4.3政策樣本的傾向得分匹配

4.3.1一對一匹配

將數據隨機排序，通過協變量篩選得到主要的特征匹配變量。選擇一對一匹配方法，將匹配變量以地區經濟發展水平為被解釋變量進行Logit回歸，結果如表4所示。由表4可知，金融發展水平、政府規模、信息化水平、政府支持、交通便利程度等變量在置信區間范圍內均顯著，說明這些變量是政府政策選擇公共數據資源開放試點區域的重要因素。

4.3.2共同支撐檢驗

為保證匹配質量，檢驗匹配后實驗組樣本與對照組樣本的分布區間在多大程度上重合，其共同支撐域如圖4所示。由圖4可知，實驗組與對照組樣本的傾向得分值大部分（約86.88%）處于共同取值范圍內，僅有少量樣本（約13.12%）的取值在共同范圍之外，說明共同支撐假設得到滿足。

4.3.3平衡性檢驗

為了減少樣本異質性的影響以及保證雙重差分的準確性，對樣本進行平衡性檢驗，檢驗結果如表5所示。由表5可知，匹配前，各個變量之間存在明顯差異，其t值均遠遠大于2，P值約為0.001，和前文的配對樣本T檢驗結果相符。匹配后，各個變量之間的差異減少，T值降低，P值變為不顯著，說明匹配過后，實驗組與控制組樣本在匹配變量上無明顯差異，即通過了平衡性假設檢驗。此外，匹配之后所有變量的標準化偏誤絕對值減少百分比較大，證實匹配后處理組和對照組分布具有很好的一致性，滿足傾向得分匹配的平衡假設。

各個匹配變量在匹配前后的絕對偏差情況如圖5所示。由圖5可知，匹配前，變量的絕對偏差較大，數據較分散；匹配后，各變量的絕對偏差縮小明顯，數據分布集中于0軸周圍。說明匹配后，實驗組與對照組樣本通過了平衡性假設檢驗。

4.3.4匹配效果檢驗

匹配前與匹配后的樣本傾向得分核密度函數分布情況如圖6所示，圖6（a）為匹配前的核密度函數分布，圖6（b）為匹配后的核密度函數分布。由圖6可知，匹配前，實驗組與對照組的傾向得分分布存在較大差距，樣本之間的走勢差異較大，圖6（a）中兩條曲線基本無重合；使用一對一方法進行匹配后，兩者之間差距減小，實驗組與對照組樣本的走勢基本一致，圖6（b）中兩條曲線基本重合，說明傾向得分匹配結果較為理想。

4.4政策效應的雙重差分分析

4.4.1政策價值效應的雙重差分方程

設定的數據價值效應雙重差分方程如式（1）所示。其中，Ingdp反映樣本i在時期t的經濟發展水平；timeit為時間虛擬變量，開展開放試點工作之后的年份取值為1，之前的年份取值為0；treated為政策虛擬變量，開展試點工作的省份取值為1，未開展試點工作的省份取值為0；X為上述一系列控制變量，包括信息化水平、金融發展水平等6個協變量；s以為隨機擾動項。交叉項time*treated代表雙重差分的估計量，系數能捕捉到公共數據資源實現要素價值的經濟凈效應。

4.4.2政策價值效應的差分回歸結果

使用匹配成功后的數據進行雙重差分，結果如表6和表7所示。由表6可知，試點工作實施之前，實驗組和對照組的經濟發展水平具有不顯著的正向差異（1.414）；試點工作實施之后，兩組樣本的經濟發展水平具有顯著的正向差異（6.657***），政策凈效應顯著為正（5.243**）。由表7可知，交互項系數顯著為正（5.242579**），與表6結果一致，說明開放試點政策顯著推動了試點地區的經濟發展水平。控制變量中，金融發展水平、政府規模、政府支持、交通便利程度的系數顯著，這些變量對經濟發展水平的增長具有顯著影響作用。

5公共數據資源實現要素價值效應的進一步檢驗

5.1政策價值效應的穩健性檢驗

5.1.1更換匹配方法檢驗

在原始數據的基礎上，采用核匹配方法來處理實驗組和對照組樣本。核匹配下各變量的絕對偏差情況，如圖7所示（限于文章篇幅，不再贅列其他相關結果的圖表）。匹配結果顯示，85.8%的樣本位于共同支撐閾值范圍內。此外，也通過了平衡性檢驗，具有較好的匹配效果。在此基礎上，保留匹配成功的樣本進行雙重差分，結果顯示，交互項系數均在10%顯著性水平下顯著為正，與前文結論相符合，實證結果可信。

5.1.2替換變量指標檢驗

采用經濟發展規模作為替代指標，使用核匹配后保留的樣本進行雙重差分，穩健性檢驗結果如表8所示。由表8可知，交互項系數顯著為正（4.797077**），證實數據資源開放試點政策顯著推動了地區經濟發展規模。結合表6、表7以及表8可知，政策凈效應的估計系數顯著為正，基準回歸結果對于經濟發展指標的選取并不敏感，研究結論具有穩健性。

5.2政策價值效應的安慰劑檢驗

5.2.1個體安慰劑檢驗：隨機抽樣

為了得到更加可信的因果識別效應，通過重復多次隨機抽取實驗組，進行安慰劑檢驗，觀察真實的政策效應與安慰劑檢測結果。當政策效應與檢驗結果顯著不同時，可排除其他隨機因素對結果的干擾。據此，進行重復500次隨機抽樣，得到安慰劑核密度分布情況，如圖8所示。由圖8可知，交叉項的估計系數基本分布于橫軸0的周圍，并且接近于正態分布。基準回歸中交叉項估計系數落在隨機抽樣分布圖的尾端，證實政策運行結果是穩健的。

5.2.2時間安慰劑檢驗：反事實檢驗

前置政策發生時間進行安慰劑檢驗，設定一個虛擬的政策年份代替真實的政策年份。研究將政策試點年份提前為2012年，如果虛擬變量的系數依然顯著為正，說明試點城市的回歸結果很大程度是來源于其他隨機性因素。反之，如果虛擬變量不顯著，說明其經濟發展是來自試點政策的貢獻。重復上述步驟，得到的結果如表9所示。由表9可知，當2012年為政策時間節點時，PSM-DID回歸結果并不顯著，經濟發展水平的系數為1.91（對應的P值為0.38）。說明試點地區的經濟發展是受《公共信息資源開放試點工作方案》的影響，而不是受其他相關政策的影響。

5.2.3地區安慰劑檢驗：虛構樣本檢驗

替換樣本進行安慰劑檢驗在理論邏輯上更為嚴謹。因此，隨機選取試點城市，虛構實驗組和對照組，重復上述步驟，結果如表10所示。由表10可知，虛構的實驗組和對照組樣本，在匹配和差分之后，回歸結果并不顯著，經濟發展水平系數為0.048（P值為0.731），再次說明試點地區的經濟發展是受《公共信息資源開放試點工作方案》的影響。

6結論貢獻與提升路徑

6.1研究結論

第一，開放公共數據資源帶來的經濟價值，是促進我國數字經濟行穩致遠的關鍵舉措。研究的實證結果表明，公共數據資源的開放試點工作推動了地區經濟發展。黨的十八大以來，習近平總書記深刻洞察數字經濟發展趨勢和規律，作出一系列戰略部署，推動我國數字經濟發展取得顯著成就，為經濟社會高質量發展注入強勁動能。黨的二十大更加強調，未來5年是全面建設社會主義現代化國家開局起步的關鍵時期，主要目標任務之一是經濟高質量發展取得新突破，基本形成更高水平開放型經濟體制。為此，發展數字經濟的同時，既要加快推進全國一體化政務大數據體系建設，又要深化數據要素的市場化改革，充分發揮數據要素對其他要素效率的倍增作用，推動經濟實現質的有效提升和量的合理增長。

第二，開放公共數據資源帶來的經濟價值，是促進我國數字社會穩定和諧的重要保障，是提升國家治理體系和治理能力現代化水平的必要手段。研究發現，基于公共數據資源開放試點政策的實證分析和檢驗，金融發展、教育水平、創新水平等控制變量，能夠很好地解釋地區經濟發展水平和經濟發展規模。一方面，表明公共數據資源具有很強的滲透性、融合性和引領性，通過“數字+”精準賦能社會管理，對生產方式、生活方式和治理方式變革具有重要影響；另一方面，表明公共數據資源開放有助于促進和實現國家治理目標、對象、范圍、手段的數智化轉型，進一步完善數字中國的建設藍圖，構建中國式現代化治理體系和新發展格局，提高國家治理智能化、全域化、個性化、精細化水平。

6.2提升路徑

從公共數據資源開放到數據資產流通，再到數據要素價值實現以及最終的數字經濟發展，需要形成以政府為主導、科研機構和組織等多主體協同參與的資源開放機制，以數據確權為基礎、以場景應用為核心的資產開發機制，以市場調節運行為主體、政府部門進行監管維護的要素市場機制。從系統協同視角出發，基于對數據的多階段、多主體、多維度分析，繪制的公共數據資源經濟價值提升路徑，如圖9所示。其中，資源開放是前提基礎，重點關注數據質量、數據數量和開放深度、開放廣度等方面；資產開發是中介橋梁，側重數據的權屬確定、加工利用、價值衡量等方面；要素價值是最終目的，落腳點在于數據要素的場景賦能應用和市場培育發展。

第一，擴大公共數據開放試點范圍，構建完善并深入推進全國范圍內數據開放政策體系。當前，我國已形成以政府、行業機構和學科領域中心為主體的數據開放體系。然而，與之相匹配的數據開放政策體系尚不成熟，與數據開放共享目標和期望相差甚遠。一方面，我國暫未頒布具有整體性、系統性的國家層面的公共數據開放政策法規；另一方面，大部分發布的相關政策法規多為地方政府規章或規范性文件，公共數據開放工作缺乏清晰的政策指導。因此，需要從數據全生命周期視角、政策法規體系性、法規效力級別等方面，綜合構建完善的公共數據開放政策法規體系，全面推動數據開放工作和范圍進程。

第二，優化公共數據開放平臺建設，建立全國一體化數據開放平臺并鏈接到省市各部門。公共數據開放平臺是數據資源傳播的媒介渠道，是連接數據供給側和利用端的通道，是實現存儲、發布、訪問、獲取、處理數據的重要載體。然而，橫向層面的“數據孤島”和縱向層面的“數據煙囪”，使得政府數據開放共享陷入了壁壘困境，既存在同級部門間的數據分割，又存在數據基層使用困難。因此，亟需構建國家級公共數據開放平臺，加強集約建設，明確平臺功能，制定平臺規范，開展數據糾錯，強化權益保護。

第三，建立公共數據開放協同機制，設立專門的數據開放管理部門統籌推進開放工作。公共數據開放和政府政策法規都具有跨層級、跨部門、跨時空的特點，也就意味著數據資源開放工作要求各政府部門提供數據支持并參加共建。然而，各個部門之間的數據發布標準、發布日期以及數據范圍等各不相同。在此背景下，國家數據局作為統籌數據資源整合共享和開發利用的機構，需要組建專門的管理部門負責協調推進開放工作，創新數據協同開放模式，推進主管部門、監管部門深化合作，增強政府協同治理能力，完善多元共治新格局。

6.3研究貢獻

在理論層面，本研究對公共數據資源到數據資產再到數據要素，最終到經濟發展之間的演化實現路徑進行了深層遞進剖析。在實踐層面，量化了我國公共數據資源開放政策和地區經濟發展之間的因果關系，豐富了數據要素價值評估的實證研究內容。在對策層面，從資源開放、資產開發、要素價值等數據多個轉化階段，提出了公共數據資源開放的價值提升路徑和具體的對策建議，為推動我國政府數據開放進程、促進數據要素價值賦能與增值、實現經濟社會高質量發展、提升國家治理體系和治理能力現代化水平提供了保障支撐。