袁千里，郑磊丨授权运营还是数据交易？公共数据市场化流通利用渠道研究——基于资产专用性与描述复杂性的视角

一、引言

公共数据作为数据要素的重要组成部分，不仅能用于公共管理和服务领域，还需要促进其在市场上的流通利用，来满足各类市场主体的多元数据需求，释放公共数据要素潜能，推进高质量发展。《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》提出要“促进数据多场景应用、多主体复用”。[1]2024年3月，国务院总理李强在《政府工作报告》中指出要“大力推动数据开发开放和流通使用”。[2]公共数据不仅要被供得出，还要能流得动并被多种主体在多场景中重复使用，才能最大程度地发挥出其“乘数”效应。

然而，当前我国公共数据流通利用水平仍然较低。[3,4]各地也正在积极探索公共数据授权运营和数据交易等市场化渠道，来进一步促进公共数据资源的供给和利用。[5]­2024年10月发布的《关于加快公共数据资源开发利用的意见》提出，要“破除公共数据流通使用的体制性障碍、机制性梗阻”“鼓励探索公共数据授权运营”“鼓励有条件的地区探索公共数据产品和服务场内交易模式”。公共数据授权运营这种渠道力图在管控好公共数据风险的前提下，引入第三方机构对公共数据资源进行加工，形成数据产品和服务后向市场主体提供。[6,7]近年来，多地已通过制度建设、平台运营、场景创新等举措，围绕“数据要素X”的重点领域，在产业和行业发展中利用公共数据，逐渐形成了一批金融征信、贷款和保险等商业化应用。[8]而数据交易平台这种渠道则尝试通过提供产品登记、合规审核、质量评估和交易撮合服务，为数据需求方和供给方提供可信交易通道，实现数据供需对接，其中也包括促成基于公共数据开发形成的数据产品和服务向数据需求方流通。[9,10]随着“数据二十条”的出台，数据交易机构或交易所迎来了新一轮建设高潮。[11]

尽管当前研究已对这两种公共数据市场化流通利用渠道的概念内涵、法律属性、运行机制和潜在风险等问题开展了一定的研究，但对这两种渠道在促进公共数据流通利用过程中发挥的实际作用及其背后机理，以及两者间的关系还缺乏深入的实证研究。因此，本研究将重点对以下问题进行探究：影响公共数据的市场化流通利用成效的关键因素有哪些？授权运营和数据交易这两种渠道在公共数据流通利用过程中实际上发挥了怎样的作用？这些作用是通过怎样的机理产生的？这两种渠道在实践中存在怎样的互动关系？对以上问题开展研究有助于在理论层面深化对公共数据市场化流通利用渠道的作用、机理与关系的理解，并在实践层面促进各种公共数据市场化流通利用渠道更好地发挥作用，提高我国公共数据资源的开发利用水平。

二、文献综述与分析框架

现有研究发现，政府部门既可以通过开放数据这一免费普惠的方式向企业提供不承载个人信息和不影响公共安全的公共数据[12,13]，也可以通过市场化方式将不适合直接开放的公共数据开发成数据产品和服务后再进行流通利用。[5,14]公共数据授权运营和数据交易是目前各地方政府正在探索的两种公共数据市场化流通利用渠道。有学者将公共数据授权运营定义为公共数据持有者授权具备一定资质的市场主体处理或利用特定原始数据和衍生数据，形成数据产品或服务向市场主体提供并以此获取收益的行为。[7,15]现有文献已对公共数据授权运营和数据交易这两种流通利用渠道涉及的主体、授予权利、授权对象、数据形态、运作平台等方面开展了一定程度的研究。[5]有研究认为授权运营模式有利于促进公共数据向市场主体流通，是对公共数据开放的一种补充[16,17]，这种方式能够满足原始数据不出域的要求，在保障数据开发利用安全环境的基础上，使公共数据被市场主体所使用。[18]同时，这种方式也有助于激发公共数据资源开发利用市场的活力，通过竞争机制确定合适的授权运营对象，持续释放数据价值。[19,20]然而，研究也发现授权运营机构目前仍然面临不少挑战和经营压力，包括对市场需求把握有限，在市场导入和推广方面投入较大，难以满足数据使用方需求和应用场景较少等方面。[5,16]

同时，数据交易平台也可通过将公共数据授权运营产生的数据产品与服务挂牌来推动其向市场主体流通。[21]有研究认为，数据交易平台有利于解决信息不对称问题，更好地匹配数据供需双方。[10,22]数据交易平台作为汇集数据资源的平台，有利于整合多样化的数据资源，洞察数据之间的关联，充分挖掘数据价值。[23]还有学者认为数据交易平台可通过建设交易规则、指引和标准等“软法”，构建数据流通过程中的信任与安全[24]，通过风险控制和合规机制，确保数据交易不侵害相关主体合法权益，防止对个人隐私、企业商业利益甚至社会和国家安全造成侵害。[10]然而，由于数据权属界定不清，数据交易的合法性还面临着诸多的不确定性，同时各地交易平台之间还缺乏统一的流通交易规则，存在数据流通地方割裂等问题，尚未有效建立起统一的数据要素市场。[25]

还有研究分析了公共数据授权运营和数据交易这两种渠道在实践中的相互关系及协同逻辑。张会平等学者认为，授权运营模式与数据交易模式两者是并列交互关系，在实践中存在三个方面的联动，包括数据产品交互、数商业务互通以及内部方式协调和区域互联互通。[21]商希雪认为，公共数据授权运营和数据交易存在时间上的先后顺序，即通过授权运营渠道将公共数据从一级市场（公共数据资源供给市场）向二级市场（公共数据产品和服务的交易流通市场）过渡，进而便利二级市场主体对数据的获取与利用。[26]范佳佳则按照公共数据所处场景和交易场所，发现了三种授权运营机构与数据交易机构的互动模式，即“一级市场（授权运营）+二级市场（场内交易）模式”“公共数据开发利用+场外交易模式”以及“依托数据平台构建公共数据流通模式”。[27]

尽管当前文献已对公共数据授权运营以及数据交易这两种渠道及其关系开展了一定程度的探究，但还未能从更深层的理论层面上探究影响公共数据流通利用成效的关键因素，以及现有流通利用渠道所能发挥的作用及其机理。

（二）分析框架：交易成本理论中的资产专用性与描述复杂性

由于公共数据的流通利用涉及到数据供给方与数据利用者之间的持续互动甚至“摩擦”，供需双方需要付出一定成本来完成交易。要促进公共数据被多个市场主体进行“复用”，不可回避的两个重要问题是最初因公共管理和服务需求而采集和生成的公共数据，是否能适用于市场主体特定的应用场景需求？又是否能被市场主体清晰准确地理解并作出相应决策？因此，将重点引入交易成本理论中的资产专用性与描述复杂性这两个视角，对影响公共数据流通利用成效的因素以及授权运营和数据交易这两种渠道在公共数据流通利用过程中的作用及其机理展开研究。

⒈资产专用性

交易成本理论指出，市场交易双方在互动过程中会产生相应成本。[28-30]这既包括事前的交易成本（搜寻信息、协商与决策、签订合约谈判的成本），也包括事后的交易成本（解决合约的问题、调整条款、调节冲突、退出合约的成本）。[31]其中，资产专用性是最为重要的影响因素之一[32]，它是指在不牺牲生产价值的条件下，资产可用于不同用途和由不同使用者利用的程度。[30,33]资产专用性越高，意味着供需双方交易需要付出的协商和调整成本越高。同时，资产专用性高也意味着缺乏替代性。由于担心交易对象通过欺诈、隐瞒、威胁等方式损害自身利益，交易主体会倾向于构建更强有力的风险控制机制来减少不确定性，建立信任和稳定性来降低机会成本。[34]

公共数据具有一定的资产专用性。一方面，从源头上来讲，公共数据最初是由政府部门在履行自身行政职能的过程中采集和生成的，原本专用于公共管理和服务的目的。另一方面，从去处上来讲，公共数据在被市场主体“复用”时，将被原有使用者以外的不同主体用于原始采集目的以外的其他用途。在此过程中这些公共数据能否满足市场化应用场景的专用性需要？因此，引入资产专用性这一视角，通过分析公共数据可被不同使用者复用于不同用途的程度，将有助于探究影响公共数据流通利用成效的关键因素以及现有流通利用渠道的作用与机理。

⒉描述复杂性

Thomas W. Malone等人发现，除了资产专用性之外，产品的描述复杂性同样影响着交易成本。描述复杂性是指足以详细说明产品的属性所需要的信息量，以便潜在买家（无论是获取生产资料的生产者还是获取商品的消费者）进行选择。[33]产品描述的复杂性越高，意味着交易双方需要越多的信息来充分掌握产品的特性、质量和价值，因此也将导致双方的事前沟通协商成本越高。同时，由于交易双方在作决策时难以预测未来可能发生的事件，因而需要设计交易双方都接受的合约安排来处理可能发生的情况，而这一过程必然会增加双方的交易成本。最后，描述复杂性还可能造成因合约不能完全适用而带来对合约进行事后调整的协商成本。

公共数据也具有一定描述复杂性。首先，由于公共数据的采集、处理和存储等过程都涉及到多方面繁杂的政务信息，这给全面准确地描述公共数据的属性提升了难度。同时，公共数据质量和价值预期的模糊性和随机性又进一步增加了其描述复杂性，对公共数据的质量很难进行客观评估，对公共数据能给特定场景带来的价值收益也很难预测。因此，引入了描述复杂性这一视角，将有助于通过分析能足以详细说明公共数据的属性所需要的信息量，来开展此次研究。

三、研究方法

多案例研究有助于发现现象中存在的普遍规律，增强分析结果的代表性与普遍性。因此，本研究使用多案例研究方法，通过分析多个地方的公共数据授权运营与数据交易实践来发现影响公共数据流通利用成效的因素,以及现有的流通利用渠道在公共数据流通利用过程中的作用与机理。

（一）案例选择

在当前开展公共数据授权运营的地方政府中，重点选择已设立了数据交易机构或平台的省市作为研究对象。截至2023年12月，有14个省市已制定发布了公共数据授权运营相关的法规政策文件或其征求意见稿。其中，一部分省市已建立了当地的数据交易机构或平台，或已与省级或周边城市的数据交易平台开展合作以促进公共数据的流通利用。本研究就选取了这些省市的公共数据授权运营与数据交易实践作为研究对象，探究这两种渠道在公共数据流通利用过程中发挥的实际作用及其背后机理，包括浙江省、福建省、贵州省三个省级案例，以及杭州市、贵阳市、济南市、青岛市、丽水市、广州市六个市级案例。

（二）数据采集与分析

课题研究人员通过政策文本搜集和半结构化访谈两种方式采集相关数据。在2023年7月至2024年5月期间，课题组通过公开渠道采集已发布的与公共数据授权运营和数据交易相关的法律法规政策，这些法律法规政策文件有助于初步反映这两种渠道在公共数据流通利用过程中的定位与作用。更重要的是，课题研究人员还通过半结构化访谈，与政府部门、公共数据授权运营主体、数据交易机构或平台的相关负责人进行深度访谈（参见表1），平均访谈时长约为70分钟，时长范围是45-120分钟，以挖掘他们对影响公共数据流通利用成效的关键因素以及公共数据授权运营和数据交易发挥的作用及其机理的理解，并进一步探究授权运营与数据交易这两种渠道之间的关系。

四、影响公共数据流通利用成效的关键因素：资产专用性与描述复杂性

研究发现，公共数据具有的资产专用性和描述复杂性，确实在市场化流通利用过程中对供需双方都造成了较高的交易成本。

（一）资产专用性

首先，公共数据体现出了较高的资产专用性。公共数据最初是出于满足政府部门自身的公共管理和服务需要而采集的，其中有部分数据并不能直接适用于政府部门以外的数据使用企业的专用数据需求。因此，在公共数据市场化流通利用的过程中，需要根据数据使用企业的特定应用场景需求，将这类原始的公共数据定制化开发成企业可用的数据产品和服务，以提高公共数据对于数据使用企业的专用性，而这些过程都涉及到大量的协调沟通成本。有受访人提到：“我们（公共数据管理部门）是按照场景需求调度公共数据，你（授权运营机构）有了数据应用产品的一个场景，你需要哪些数据的话，我们再通过你提的需求精准化去找数源部门实现精准化调度。部门可能因为安全等原因不同意，那就需要磨，它就是一个拉锯战。”（访谈资料：761351。注：为了保护受访者的身份与地域信息，访谈资料编号进行了匿名化的随机编号处理）“我们（授权运营机构）就根据它具体的特定需求，注入它（数据使用企业）所需要的政府数据资源。因为场景确实比较复杂，贷前和贷中的场景完全不一样，这就导致我们花很长时间去研究协商、部署模型。”（访谈资料：685422）

（二）描述复杂性

公共数据还体现出了较高的描述复杂性，能足以详细说明公共数据的属性所需要的信息量多而杂，因此提高了供需双方的前期搜寻沟通成本。由于公共数据缺乏统一的评价标准，公共数据管理部门难以清晰详尽地向数据使用企业描述其内容、质量和价值等属性，因而后者也就很难迅速直观地对公共数据是否符合其需求做出准确的评估并达成双方均认可的交易价格，而是需要投入较高的交易成本进行复杂冗长的沟通和谈判。“数据使用企业无法知道你政府有什么数据，政务外网他们也上不了。”（访谈资料：761351）“在国家层面上它没有一个统一的范围和标准。在前期的人工成本耗费的时间是比较长的，没有办法形成一个就短平快的那种交易方式。”（访谈资料：681411）

同时，公共数据的描述复杂性还带来了后期数据开发利用过程中的不确定性以及由此带来的交易成本。一些数据使用企业在开发利用数据后才发现公共数据的质量并不能满足其应用场景需求，而此时供需双方都已消耗了大量时间和沟通成本。“数据是不是真的需要？数据提供单位去配合，要去归集，折腾半天，发现没有用。”（访谈资料：798378）“数据质量有问题，企业还得花时间去投诉，这数据不准，或者数据申请反应慢。”（访谈资料：481408）

更重要的是，不仅对于数据的质量和价值，对于公共数据的潜在风险也很难在事前进行全面准确的描述和预估，尤其是对于多维度数据叠加后可能带来的风险。因此，政府部门与数据使用企业还需要在事前进行大量的协商沟通来讨论各种潜在风险，明确权责关系和探讨事后风险管控措施，而这些过程也大大增加了供需双方的交易成本。“因为委办局开放这个数据提供给企业，其实是承担了一定风险，类似于这种数据缺失泄露的风险存在。他们（政府部门）也想干这个事，但是又担心这个安全性的问题。从我们（授权运营机构）这个角度做安全，哪些数据归结得（规模）太大可能会有安全风险，那我们在这个过程当中，做一些策略来把这个安全风险降到最低。”（访谈资料：386646）“一旦把原数据给你（数据使用企业），你不遵守协议，我（数据管理部门）也没办法，最多事后再去追责，我也没有一个平台可以监管你。”（访谈资料：481408）

为了降低数据流通利用过程中的风险，目前多地的公共数据管理部门按照“一场景一审批”的原则，要求数据使用企业向其提交关于特定应用场景的申请材料，来详细说明其应用场景所需要的公共数据的内容、数量、范围、更新频率等信息。然而，“因为不了解我们（政府部门）数据的内容，能够明确提出数据需求的企业也很少。”（访谈资料：761351）由于数据使用企业需要与多个政府部门进行多轮协商沟通，并反复调整其应用场景和数据需求，供需双方都因此付出了更多的交易成本。

五、两种公共数据流通利用渠道对于降低交易成本的作用与机理

研究发现，面对资产专用性和描述复杂性给供需双方带来的交易成本，各地目前正在探索通过授权运营和数据交易两种公共数据市场化流通利用渠道，来降低或分担交易成本。下文对这两种渠道发挥的作用与机理进行详细阐释。

（一）直接和主要作用——授权运营机构

研究发现，授权运营这一流通利用渠道发挥了直接和主要作用，既担任了“中介人”和“讲解员”的角色，也承担了“调解员”和“守门员”的角色，以降低签约前的信息搜寻和沟通协商成本，以及签约后的冲突调解和合约执行成本。

首先，授权运营机构作为“中介人”，有助于提高公共数据对于数据使用企业的资产专用性。授权运营机构能够同时对接政府部门和数据使用企业，通过其对相关细分行业和数据需求的了解，降低数据使用企业与多个政府部门进行沟通协商以获得能满足其专用性需求的公共数据的成本。“往往是一些和大数据局有交流的一些企业，才知道政务数据在大数据局手里，有这个通道去获得数据。”（访谈资料：761351）“他（授权运营机构）去找企业，找外围数据商，看有什么需求，有什么产品跟我们来提出需求，我们（政府部门）场景化的、精准化调度提供数据给他们。”（访谈资料：761351）“在场景选择上，我们（授权运营机构）会和领域里很专业的龙头企业合作，他们也带着下一级数商，我们一起找到数据局或主管部门，向他们（政府部门）申请数据，和他们沟通场景授权和数据治理。每一个领域细分场景都很多，我们都会去沟通。”（访谈资料：685422）

其次，授权运营机构还能担任“讲解员”的角色，来降低公共数据在内容、质量和价值方面的描述复杂性。由于授权运营机构对公共数据的属性更为熟悉，可以帮助数据使用企业掌握更加全面准确的信息来判断公共数据的应用价值。“他们（授权运营机构）可能之前都是系统承建商，对这个领域比较了解。”（访谈资料：761351）“从我们（授权运营机构）来看数据可以挖掘的角度更多，因为我们摸了全市的这个系统，我们的项目经理前期要和项目对接，他都要去看项目有哪些数据，然后哪些数据能够挖掘。”（访谈资料：386646）

第三，授权运营机构还能在后期承担“调解员”角色，来降低因公共数据质量的描述复杂性所带来的冲突调解成本。例如，某授权运营机构表示，当数据使用企业在数据加工过程中发现数据质量有问题时，授权运营机构能帮助数据使用企业找到数据主管部门反馈问题并提交数据质量问题工单，该主管部门随即督促提供单位按期限内完成数据治理（访谈资料：942292）。

最后，授权运营机构还能承担“守门员”的角色，来降低因公共数据风险的描述复杂性所带来的合约执行成本。按照“原始数据不出域，数据可用不可见”的原则，授权运营机构通过隐私计算、区块链、数据沙箱等技术手段，搭建公共数据流通的可信环境，更有效地监管公共数据资源开发利用的全过程，以确保数据使用企业履行了协议。“我们（授权运营机构）全程都有监管和记录，就能保证原始的数据不出域。我们建设了数据保险箱，运用隐私计算来保障数据是可用不可见的。训练完成之后模型只能在原地销毁，因为我们非常担心他（数据使用企业）的模型里面会带着原始数据出去，所以说所有的结果我都是完全审核。”（访谈资料：685422）

（二）间接和补充作用——场内数据交易平台

研究也发现，场内数据交易平台这一流通利用渠道在降低供需双方的交易成本上可起到间接和补充作用。首先，场内数据交易平台能作为“推广员”，来挂牌和说明授权运营机构开发的数据产品和服务，以减少其描述复杂性，降低数据使用企业的事前信息搜寻成本。例如，贵阳大数据交易所建立了气象大数据专区，上架了“气象在线数据产品服务”“贵州旅游气象服务”等数据产品，有使用需求的市场主体还可进一步与授权运营机构或政府部门对接。

数据交易平台还可担任需求“传递者”的角色，以提升数据产品和服务对于数据使用企业的资产专用性。由于数据交易平台汇聚了各行各业的数据商，能搜集和提炼各类细分应用场景的数据产品和服务需求并将其反馈至授权运营机构，从而提升其对市场需求的认知水平和理解能力，并进一步通过授权运营机构将这些需求引入政府，以提高政府部门对各类应用场景对于公共数据需求的认知和供给水平，最终起到降低供需双方的沟通协商成本的作用。需求“传递者”这一角色在数据产业发展还不够发达的地区体现得更为明显。这些地方的政府部门可通过聚集了大量数据商的数据交易平台来了解市场对公共数据的需求，以提高自身的公共数据精准供给能力。“我们（数据交易平台和数据使用企业）告知这些场景具体有哪些需求，哪些地方能用得到，需要哪些数据字段。然后我们会提出明确需求和反馈意见，然后具体会有政府委办去委托其市场运营主体，结合我们的需求来做开发。”（访谈资料：681411）

然而，研究也发现，数据交易平台在公共数据市场化流通利用过程中所能发挥的作用是有限的和局部的。面对数据产品和服务的资产专用性和描述复杂性，数据交易平台对于其挂牌的数据产品和服务的了解比较有限，无法仅靠其自身力量对产品和服务进行全面详尽的描述以降低政府部门和数据使用企业之间的沟通协商成本，而是仍然需要依靠授权运营机构来向数据使用企业详细描述数据产品和服务。

另外，尽管数据交易平台以合规监管和公共属性为定位，试图通过为数据产品和服务提供合规安全保障来降低合约执行成本，然而在实践中，许多数据交易平台的合规服务较为复杂且成本较高，需要从数据使用主体和数据产品服务两方面进行合规认证，包括对数据使用主体的资质、数据治理、数据安全等方面的相关能力以及对数据产品和服务的授权、安全、加工等多方面的认证。数据产品和服务的提供者和数据使用企业需要承担一定的财力、人力和时间来完成场内数据交易平台的合规流程，这不仅没有降低反而可能进一步增加供需双方的交易成本，因而供需双方往往并不倾向于选择数据交易平台来进行公共数据产品和服务的流通，这也限制了场内数据交易平台在公共数据市场化流通利用过程中所能发挥的作用。

（三）两种渠道的作用及其相互关系

综上所述，授权运营与场内数据交易平台这两种公共数据市场化流通利用渠道存在并行联动关系（参见图1），授权运营机构发挥了直接和主要作用，场内数据交易平台则起到了间接和补充作用。授权运营机构将来自政府部门的公共数据开发成数据产品和服务后，既可直接交付给数据使用企业，也可在数据交易平台上进行挂牌，由数据交易平台对数据产品进行推广或实现交付；数据使用企业可将需求直接反馈给授权运营机构，也可通过数据交易平台间接将需求反馈至授权运营机构。

此外，研究还进一步发现，授权运营机构开发形成的数据产品和服务，根据其资产专用性和描述复杂性，也适用于不同的流通利用渠道。按照资产专用性和描述复杂性高低，可将数据产品和服务划入四个象限（参见图2）。资产专用性和描述复杂性较高的数据产品和服务（位于右上角象限）更适合通过授权运营机构来直接交付给数据使用企业，而对于资产专用性和描述复杂性都相对较低，也就是标准化程度相对较高的数据产品和服务（位于左下角象限），才适合通过场内数据交易平台来进行流通。例如，作为相对标准化程度较高的场景，对金融场景中的数据产品的价值和风险进行描述就较为简单。如一位受访人所言，“有一些就是可以定向标准化，比如说针对小微企业的普惠金融，那不需要通过很多人力去做这种审核，大大缩短审核周期，用户可通过交易平台的接口直接接入。”（访谈资料：667412）

六、结论与建议

通过引入交易成本理论中的资产专用性与描述复杂性两个视角，对影响公共数据市场化流通利用成效的因素以及授权运营与数据交易这两种渠道所发挥的作用及其机理开展了研究。通过在我国多个省市开展的多案例研究发现，由于公共数据具有的资产专用性和描述复杂性特征给供需双方造成了较高的交易成本，影响了公共数据流通利用的成效，其中既包括事前的信息搜寻和沟通协商等成本，也包括事后的冲突调解和合约执行成本。研究还进一步发现，在促进公共数据市场化流通利用的过程中，授权运营与数据交易这两种渠道之间存在并行联动关系，其中公共数据授权运营渠道发挥了直接和主要作用，能通过提高公共数据的资产专用性和减少其描述复杂性，来降低和分担供需双方的事前事后交易成本，而场内数据交易渠道则起到了间接和补充作用，能在一定程度上降低供需双方的事前交易成本。

本研究的发现对于如何更好地利用授权运营与场内数据交易这两种渠道来促进公共数据市场化流通利用也提供了如下启示与建议：

首先，公共数据只有真正被多主体“复用”起来才能充分释放价值，政府部门需要尽可能提高公共数据对市场主体的资产专用性并降低其描述复杂性，来减少供需双方的交易成本，包括事前信息搜寻成本和沟通协调成本及事后冲突调解和合约执行成本，以促进公共数据能被政府主体之外的多主体在多场景中进行复用。

其次，政府部门在促进公共数据流通利用的过程中，应鼓励多样化的公共数据价值释放路径，使授权运营与数据交易等多种渠道能充分发挥各自作用，并形成协同联动，以尽可能降低供需双方的交易成本。同时，对于授权运营机构开发形成的数据产品和服务，应允许授权运营主体根据其资产专用性和描述复杂性来自行选择适合的流通渠道和交付方式，不应强制要求授权运营主体开发形成的数据产品和服务必须通过场内数据交易平台这一渠道进行流通，避免刻意扶持某一种渠道或对不同渠道进行“强行捆绑”，否则可能会限制数据产品和服务的高效流动和充分利用。

参考文献：

（略）

作者简介：

袁千里，博士，复旦大学国际关系与公共事务学院博士后，数字与移动治理实验室助理研究员，主要研究方向为公共数据开放利用、公共部门创新能力、合作生产与价值共创等。

郑磊，博士，复旦大学国际关系与公共事务学院教授，数字与移动治理实验室主任，主要研究方向为数字治理、公共数据资源开发利用、移动政务服务、城市治理数字化转型等。

*基金项目：国家社会科学基金重大项目“面向数字化发展的公共数据开放利用体系与能力建设研究”(批准号：21&ZD337)。