转载请注明“刊载于《电子政务》2024年第11期”。
引用参考文献格式：
周毅，韩诗雨. 应用场景驱动的数据要素流通生态体系建设研究[J]. 电子政务，2024(11): 2-14.
摘 要：数据要素流通生态体系是保障数据要素价值实现的重要条件。运用场景理论和信息生态理论等，对应用场景驱动的数据要素流通生态体系构成要素、运行过程等进行了分析，构建了数据要素流通生态体系理论框架，通过苏州市的案例对有关理论框架和实践路径进行了解释性分析。应用场景驱动的数据要素流通生态体系包括前因与动力、过程与方式、支持与环境、目标与结果等构成要素，多维场景驱动、多源数据融合、多方主体参与、多种流通方式和多种规则约束是其基本内涵。应用场景不仅是驱动数据要素流通的动力因素，也是推动数据要素流通实现的具体载体和组织机制。
关键词：数据要素；场景驱动；数据要素流通；信息生态；生态体系DOI：10.16582/j.cnki.dzzw.2024.11.001促进数据要素流通是数据要素价值释放的关键环节。2022年12月，我国发布了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（也称作“数据二十条”），科学搭建了数据基础制度的“四梁八柱”，并鼓励围绕智能制造、节能降碳、绿色建造、新能源、智慧城市等重点领域和典型场景推进数据共享、开放、交换和交易，前瞻性地提出了数据要素流通的主要面向领域与应用场景。为充分发挥数据要素乘数效应，国家数据局会同有关部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》，提出要聚焦重点行业和领域，挖掘高价值数据要素应用场景，以推动数据要素高水平应用为主线，强化场景需求牵引，推进数据要素协同、复用和融合，赋能经济社会发展。在上述政策思路框架下，如何强化应用场景驱动的数据要素流通生态体系建设研究就具有重要理论与实践意义。数据要素是指参与生产经营活动，以电子方式记录并为使用者和所有者带来收益的数据资源[1]。数据要素流通是基于一定的规则将数据要素在市场各主体之间进行有序传输的过程。[2]数据要素流通生态体系则是由参与、支持和影响数据要素流通相关因素所组成的一个有机体。对其进展述评可以从理论研究与实践进展两个方面展开。关于数据要素流通生态体系研究，目前学界主要集中在数据要素流通形式[3]、数据要素流通影响因素[4]、数据要素市场运行机制与体系建设[5,6]、数据要素市场生态建设[7]等。陈连虎[3]提出数据要素流通分为数据共享、数据开放、数据交易三种形式。江小涓[8]认为数据交易和交互是数据要素流通的两条主线，提出数据交互利用是当前数据要素流通更为广泛使用的商业模式，它主要是通过应用场景来适应经济社会的智能化转型。这种认识虽未全面揭示出数据要素流通的内涵，也有混淆数据共享与数据开放之嫌，但其积极意义在于突出了基于应用场景的数据交互作为数据要素流通形式的具体作用。付熙雯等[9]将数据要素流通的影响因素概括为数据商品化难、交易风险规避难、市场规制不健全、社会准备不足等，比较全面地概括了影响我国数据要素流通的主要因素，揭示出我国数据要素流通生态体系的基本问题。赵需要等[10]认为数据要素通过供给、交换和交易三个环节实现流通，并逐步演化形成数据要素市场及其内在运行机制，认为数据要素市场是一个“数据供给-场景应用-数据再供给”的再循环过程。这种认识初步揭示了数据要素流通的动力来源、基本路径，但其相对忽视了应用场景作为一种驱动力对数据供给、数据要素流通等的发动与组织作用。丁波涛[11]基于信息生态理论对数据要素市场进行了分析，认为信息主体达到一定密度，主体之间形成竞争与合作关系和形成较为密集的数据流、资金流和服务流是数据要素市场生态系统形成的主要标志，进而分析了数据要素市场生态系统的演进过程与机制，但其并未揭示出数据要素市场生态系统形成与演进的动力来源。张会平等[7]提出数据要素市场生态系统由数据产品与服务、数据主体、数据平台和数据环境构成，应通过丰富与创新应用场景、建立收益分配机制等来促进数据要素市场流通生态系统的构建，其虽然提出了数据要素流通生态系统的概念，初步明确了应用场景在数据要素市场化流通中的地位，但尚未突出应用场景在数据要素流通生态体系中的发动和组织作用，也未对数据要素生态体系运行进行深入分析。关于数据要素流通生态体系建设实践，目前全国各地正陆续出台数据要素流通总体规划或生态建设方案，并在实践中抓住应用场景开发这个核心进行工作推进。例如，苏州大数据交易所聚焦数字金融、数字医药、智慧交通、工业互联、城市安全、能源互联、文化、消费、通讯、贸易等十大行业，细分N个板块和n个特色数商专区，建设“10+N+n”数据交易特色专区，在普惠金融、智慧交通等场景开展数据要素流通创新试点。[12]贵阳大数据交易所在金融、电信、卫星、农业等30多个领域形成了涵盖数据源、模型算法、可视化组件、应用平台、数据安全、工具组件等在内的数据和数据衍生产品有4000个，成功探索了以应用场景为中心进行数据衍生产品开发服务的新途径。[13]深圳市数据交易所在政务服务、公共服务、金融服务、产业服务、企业服务等方面，致力于围绕重点应用场景打造定向的数据专区，目前已经设立了13个数据专区。[14]尹西明等[15]认为，深圳市提出并实践了一种场景化需求与多元数据精准匹配图谱和数据要素市场化配置的场景数据匹配机制（context data-match，CDM）。上海数据交易所则在实践中提出“无场景不交易”的基本原则，强调将数据交付与场景联系起来，以避免数据供给者在数据交付后失去对数据的控制。[16]有研究报告认为，我国已形成智能、金融、工业、民生、治理、交通、能源、农业等高价值数据要素市场场景。[17]上述进展表明，应用场景开发与建设正成为各地推进数据要素流通交易的重要抓手。从总体上看，因对应用场景的功能定位和整合建设的认识水平还有局限，这就不同程度地导致我国数据运营规模与数据交易模式仍有待破题[18]，虽已提出了数据要素跨界流通或流动的若干模式，但其路径仍需创新[19]。目前，数据要素流通限于个别场景内的小范围自循环，数据信托、数据银行、“以数抵税”、数据合作社等正在探索中，以应用场景驱动的跨场景场外数据要素流通实践范围与规模仍有待扩大。[20]因此，如何全面地理解应用场景对数据要素流通生态体系建设的驱动作用及其运行机制等有待进一步深化，数据要素流通实践范围与规模的突破也需要寻找到一个健全可靠的生态保障模式。从理论逻辑上看，“应用场景构建→数据流通与供需匹配→场景实现与创新迭代”是一种基于需求导向的数据要素流通和价值释放循环过程，应用场景不仅是上述过程的动力来源和发动机制，也是上述过程的具体载体和组织形式，它驱动着数据要素流通生态体系的构建与完善。本文基于信息生态理论和场景理论，提出应用场景驱动数据要素流通生态体系的理论框架，揭示应用场景驱动下数据要素流通生态体系的运行过程。“场景”是基于特定的时空领域范围，围绕以“人”为中心，以需求为导向，以感知设备为载体，以事件为表现形式的行为序列总和。[21]目前，基于现实场景的讨论已经转化为现实场景与数字化场景的虚实结合场景。[22]本文所指应用场景是指面向特定对象需求，由时间、空间、数据、设备、事件、议题、方案等场景要素以及相关利益方之间的关系与行为所共同构成的过程或画面。“应用场景”不仅对数据要素流通生态体系构建具有导向与发动作用，而且它也是一种数据要素流通的重要载体和组织形式。借鉴信息生态理论的信息本体、信息人和信息环境的三元结构模型[23]，可以将应用场景驱动的数据要素流通生态体系概括为：在法律法规和政策框架内，基于服务需求、治理需求和未来愿景，动员有关主体将各类数据、数据产品与服务、数字技术等应用于特定场景，保障场景功能实现和数据价值最大化释放，同时通过数据要素流通、数据产品与服务创新等实现应用场景的迭代创新，它是一个由应用场景驱动的数据价值链形成以及相关支持保障环境得到持续改进的闭环系统。从具体含义上看，它是以应用场景为驱动力和载体，以相关政策、机制等支持与环境为保障，瞄准不同对象的数字化服务需求问题，沿着“场景功能与数据供需匹配→数据要素流通促进→数据集成与服务实现→应用场景迭代”的作用路径持续发力，快速赋能多场景产出、跨场景应用和立体化场景体验，促进有关政策、机制等的健全完善，并在数据资源配置与数据要素流通中实现应用场景迭代与创新。应用场景驱动的数据要素流通生态体系包含四个方面构成要素。即应用场景功能与数据供需匹配。它汇聚了数据要素流通供需主体、数据本体（客体）等多种构成要素，并因应用场景的目标及其功能需求而实质性推动数据要素流通的发生。从数据要素的价值关系看，数据要素具有场景依赖性[24]，不同数据要素面向不同应用场景、不同服务对象等会表现出不同的价值类型和价值水平。因此，在数据价值链建构及其实现中，可以面向区域、产业、行业、企业、用户最为迫切的治理需求，最为期盼解决的治理问题，最有获得感的领域，分析和发现支撑场景目标与功能的数据需求，通过应用场景建设来打通数据要素流通并回应复杂治理需求。由于不同应用场景的开发建设主体和服务对象主体不同，有关主体应立足于自身业务需要和服务定位，精准识别应用场景中的数据来源与类型、数据标准与质量以及数据安全等需求，推动数据共享、开放和交易等流通过程的顺畅，从而支撑应用场景的目标功能实现，并在实践中实现应用场景的迭代与创新。因此，应用场景不仅是驱动数据要素流通的动力因素，也是推动数据要素流通实现的具体载体和组织机制。即指数据要素流通的具体过程与形式。从不同角度出发，数据要素流通可以划分为不同形式。从数据流通产品形式看，主要包括API（应用程序接口，实现数据跨平台共享）、数据包、数据定制服务、咨询分析服务、算法工具等。[7]从数据要素供需主体关系看，可以发生“政-政”数据共享、“政-企（或个人）”数据开放、“企（或个人）-政”数据汇集或交易、“企（或个人）-企（或个人）”数据交易等。发生在上述不同主体之间的数据流向可以是单向的，也可以是双向的。以“企（或个人）-政”数据供需关系为例，一方面，在数字化转型中，因“一网统管”“一网通办”和“一网通用”的业务需要，企业或个人的相关数据不断向政府有关部门或公共数据平台汇聚；另一方面，政府也会因业务需要向有关企业或个人主体集中采购数据产品与服务，即通过交易方式实现数据产品向公共数据平台的回流。也正是数据流通过程与方式具有多样性，才可能使数据要素实现跨地区、跨层级、跨部门的交互与交换使用，并在数据要素流通中丰富或创新应用场景的功能。[25]包括推进应用场景开发建设，保障数据要素流通的相关政策与制度、体制与机制等。在数字城市建设规划总体框架下，近年来有关地区或行业部门通过各类政策措施大力推进面向不同服务主体的应用场景建设，在数据要素基础性制度上形成了一系列基本设想[26]，并从公共数据开放政策建设、数据要素市场运行机制构建等方面进行配套性制度建设，通过建立部际联席数据工作委员会、大数据交易所、国有控股大数据公司、政府首席数据官等管理体制或机制来组织落实数据要素流通和保障数据安全。上述系列化与体系化的制度与措施为快速发展的应用场景建设和数据要素流通提供了重要支持与保障条件。包括应用场景目标功能、数据要素价值和数字化发展目标的实现等三个层面。从应用场景目标功能角度看，应用场景中数据要素流通的主要功能是：支撑场景内的各种业务流转，实现线上与线下业务的贯通；通过数据挖掘分析等支撑数智化决策和服务创新；通过数据的跨域流通，使优质数据或数据产品在新业务、新场景中汇聚融合[27]，从而激发数据融合应用的规模效应。从数据要素价值实现角度看，数据要素流通是数据成为生产要素的前提，也是数据要素价值充分释放的基础。数据要素价值化主要包括数据资源化、数据资产化和数据资本化三种形态的演变。数据资源化是指借助一定工具使得无序的原始数据变为有序的、可使用的数据资源；数据资产化是指数据在流通过程中给使用者或所有者带来经济利益；数据资本化主要包括数据信贷融资与数据证券化。由于数据具有非排他性、价值的复用性以及融合性，数据要素在流通过程中其价值被不断挖掘、叠加，数据使用范围和应用场景也在不断扩大，数据要素价值潜能被不断激活、倍增。从数字化发展目标看，数据要素流通可以促进产业数字化和数字产业化，推动数字经济的高质量发展；以数据流与业务流的协同融合，实现“一网统管”“一网通办”“一网通用”，实现数字政府的高效服务和数字社会的敏捷治理。因此，综合上述三个维度看，应用场景驱动的数据要素流通不仅服务于场景目标功能的实现，发挥数据作为生产要素与治理要素的作用，而且最终将实现数据赋能国家治理体系与治理能力现代化的总目标。根据上述理论基础和构成要素分析，可以建构出一个应用场景驱动的数据要素流通生态体系框架（参见图1）。即以应用场景构建及其供需数据匹配分析作为原动力，以应用场景功能实现的数据供给与流通方案设计为支撑，以相关数据治理制度与机制为保障，通过数据要素流通（交互、开放和交易）和数据价值释放（数据资源化、价值化和资产化），实现场景目标并促进场景拓展、场景融合和场景创新。每个应用场景驱动的数据要素流通过程就是一个微观的数据要素流通生态系统，它们共同构成了我国数据要素流通生态大系统。![]()
（二）应用场景驱动的数据要素流通生态体系内涵解构
在图1中，应用场景驱动的数据要素流通生态体系形成的基本逻辑是：应用场景是数据要素流通生态体系构建的驱动力。应用场景可以面向区域、产业、行业、组织、用户等不同服务对象及其需求进行设计。上述应用场景的功能实现，需要不同的数据需求进行保障，对这些数据需求可以进行细分。例如，在数据来源主体上，可以包括不同层级公共服务机构、公私机构、个人主体等；在数据形式与质量上，包括原始数据、数据集、数据产品与服务等；在数据安全需求上，包括数据采集与利用目的、隐私数据共享与删除、数据出境安全等。上述数据需求要在相关制度保障基础上，通过具体流通过程与供需匹配机制来实现。例如，在数据要素流通方式上，主要包括共享、交互、开放和交易等；在数据获取途径上，主要有无条件开放、有条件开放和授权运营等。在数据要素流通过程中，不仅以场景为载体实现数据供需匹配，而且也在数据资源化、资产化和资本化的过程中促进数据要素价值释放，并促进有关主体共同进行应用场景迭代创新，从而启动新一轮的数据要素流通过程。对上述生态体系可以进行以下内涵解构。“区域(城市)-产业-组织（政府、企业）-用户”等多维场景的构建与开发是数据要素流通的内在驱动力。其重点是基于场景趋势与愿景，凝练不同场景中的数据需求，进而开展场景化的数据要素生产与供给，并推动场景拓展与新场景构建。[28]将应用场景前置并以此为中心进行数据共享与开放过程、数据产品与服务生产、数据要素流通机制等的设计，可以有效提高数据供给质量及其与治理需求的匹配程度。应用场景中的数据可以分为汇集后的原始数据、粗加工后的层次化数据、精加工后的多维化数据、场景虚实融合后的模型化数据、场景创新后的衍生性数据等[29]，因此，应用场景不仅是驱动数据流通的动力来源，而且它也是数据要素的加工组织机制。例如，深圳市数据交易所在政务服务、公共服务、金融服务、产业服务、企业服务等方面打造定向的数据专区，通过“为数据产品寻找场景，为场景需求寻找产品方案”的思路，促进不同数据产品形态与行业场景的匹配与衔接[14]。苏州大数据交易所在“数据要素×”三年行动计划指导下，开展“数据要素×”重点行业的实践行动，加速数据产品与场景服务的精准对接。在“数据要素×金融服务”模块中，苏州大数据交易所针对金融机构在产品设计、客户营销、风险控制等场景数据需求，联合生态伙伴汇聚相关数据，打造了一批典型产品。主要包括：①新能源汽车车贷模型，其整合征信、纳税、违章、运营等数据，为银行提供资信报告，为车队提供融资服务；②普惠烟火贷，其整合个人或企业征信数据、商圈消费数据等，优化银行信贷风控模型，帮助中小商户信贷准入率、额度提升；③白手套账户风险识别模型，其整合银行内部数据与公共、行业数据，帮助银行提高账户风险识别精准度，减少账户处理工作量等。此类实践行动就是以应用场景为驱动的数据产品开发应用，带动了深圳、苏州数据要素流通生态体系的逐步形成。应用场景面向对象不同，有关主体参与数据要素流通的具体动机也会不同。利用数据要素获得服务收益、经济收益、发展机会等均可能是相关主体的参与动机。参与应用场景建设的主体[30]主要有：第一，应用场景开发主体。主要包括提供各类公共或商业服务的组织，如政府机构、公益服务机构和企业等。第二，数据源主体，如个人、企业和政府。由个人产生的数据包括身份数据、信用数据、社交数据、消费数据等。企业数据包括财务资产数据、市场营销数据、客户服务数据、上下游合作伙伴数据、技术与产品研发数据等。政府部门掌握着构成社会运行与治理的基础性原始数据，它涉及到国土资源、经济发展、城市治理、交通安全等各领域的数据内容。在数据要素流通生态体系构建中，个人数据的隐私保护、企业数据的资产价值、政府数据的流通融合与安全等都是数据源主体普遍关注的核心问题。第三，数商主体，主要有数据运营主体、数据产品生产与开发主体、数据经纪主体等，它们在数据要素流通中承载着不同功能，促进数据要素流通生态体系的有序运行。第四，监管主体，如政府及其市场监管机构，网络与数据安全主管机构、数据标准机构、数据安全与质量评估机构等。第五，数据使用或消费主体，如数据及其产品的中间消费者、终端消费者等，它们利用数据及其产品实现应用场景运作、服务需求满足等。多源数据聚合的基本含义是一类应用场景可以使用多种不同来源的数据和一种数据可以应用于多个不同应用场景。第一，一类应用场景可以使用多种不同来源的数据。数据可以来源于政府或其他公共服务机构、企业和个人的原始数据与数据集，也可以来源于第三方数商、数据交易机构的加工开发和交易产品。例如，某类应用场景会通过“用户协议”或隐私政策条款的默认来间接授权平台对个人数据进行采集和有限使用，而且多数是只有个人默许其数据可以被采集与处理后才能获得应用场景的相关服务。此类应用场景也可以通过同样方式获得企业数据，并通过政府部门之间的数据共享来完成应用场景的功能。第二，一种数据可以应用于多个不同应用场景，即数据复用。数据的可复制性、非排他性和非竞争性特点，决定了数据、数据集或其他非工具类数据产品与服务均可以反复使用，而且这种使用可以扩大数据价值释放渠道。例如，在公共数据共享开放中，政府或公共服务机构之间因应用场景对数据需求的不同，可以根据需要实现不同授权的数据共享交互，从而推动实现数据协同基础上的治理行动协同。这种基于数据协同基础上的治理行动协同，可以为数据驱动下的场景融合、场景嵌入和场景创新创造条件。数据的合规共享、有序回流、实时交互、科学开放、安全可靠和高效交易等的共存是促进应用场景目标和数据价值释放目标实现的重要保障。对数据要素流通方式的划分学界有几种不同观点。综合来看，可以将数据要素流通的形式归纳为交互、开放和交易等。数据交互是一种双向的数据要素流通方式，其主体既为供给方也为需求方。数据交互包括数据共享和数据回流。数据共享是指有关主体之间通过API接口和相关权限，实现数据在某个范围内的相互调用，这种共享既可以是平级部门之间，也可以是行业系统的上下级部门之间，而且它们是数据的双向互动。从数据共享目前所使用的主要语境看，多指在公共服务或政府系统内部的机构与部门之间发生。数据回流主要表现为在科层组织中上级有关机构数据向下级机构的流动，它是共享的一种特殊形式。数据开放是有关主体在法律法规等规定的范围内，将结构化、可机读、电子化的数据集提供给社会的免费再利用过程[31]，或是将特定原始数据、衍生数据或数据集向特定主体所进行的有条件开放。从数据流动方向上看，相较于数据交互，它主要是从数据形成与管理者向社会或各类数据使用者的单向流动。近年来讨论较多的公共数据授权运营并不是一种新的流通方式，它是数据开放的一种新模式。[32]它在保留现有数据开放机制基础上将注意力转向解决“谁去实施开放”以及用何种具体方式组织开放的问题，以解决原有行政力量“不能”“不愿”而带来的数据开放低效等问题[33]，并解决数据要素流通中行政与市场作用之间的衔接问题、公共服务有偿与无偿的边界问题等。根据2016年发布的《数据流通行业自律公约（2.0版）》，数据交易是指数据在不同实体间转换的流通方式之一，是供需主体之间以货币等对价交换数据的行为[34]。数据资源、数据产品、数据商品、数据资本以及数据资产均为数据价值实现过程中的不同表现形态，它们均属于数据交易的总体范畴[9]。数据交易行为既可以是在数据交易机构撮合下发生的场内交易，也可以是供需主体之间通过其他渠道发生的场外交易。从目前数据交易实际情况看，场内数据交易并不活跃，场外交易则显得较为多见。在对苏州市数据交易情况调研中发现，在目前近500种数据交易产品中，大部分都是在场外完成的。此外，特别应注意的是数据开发不是数据要素的流通方式，而是数据的加工处理方式，它是有关主体通过处理原始数据创建的衍生数据以及由各种数据源组成的聚合数据集，形成相关数据产品与服务，从而进一步扩大数据生产要素的价值潜力。应用场景为实现其指向的目标功能，有关建设开发主体会在汇聚原始数据、数据产品与服务的过程中通过多种方式获得相关数据或不同数据权限。无论数据交互、开放或交易，根据现行法律法规，场景开发主体或服务主体均有条件获得相关数据，并应遵守有关数据安全和数据伦理要求。例如，法律法规已经明文规定了公共数据共享与开放等的范围与程序，它可以有效保障应用场景建设的数据需求。为了加强数据安全保护，法律法规在个人数据采集与使用上强调合目的性并体现最小化原则，在企业数据采集与使用上强调维护商业秘密安全，在公共数据开放与交易上提出要加强国家数据秘密安全保护等。这些规则既有保障作用，也有约束要求。它们既来自于《数据安全法》《保守国家秘密法》《个人信息保护法》等法律的规定，也有地方或行业数据治理法规的要求，还有来自于应用场景及其平台本身所制定的自我约束性政策。[35]它们均是数据要素流通生态体系的重要组成内容。三、应用场景驱动的数据要素流通生态体系实现：基于苏州市的调研分析（一）应用场景驱动数据要素流通生态体系建设的苏州实践根据实地走访调研，应用场景驱动数据要素流通及其生态体系建设的苏州实践主要可以分为政府组织机制和市场自主运营机制两个侧面。针对城市治理、公共服务等应用场景需求，数据要素流通及其生态建设主要是以政府力量介入与政府协调机制应用为主；针对产业或行业、企业用户等应用场景需求，数据要素流通及其生态建设则是发挥大数据交易所和各类数商主体的作用，通过市场运营机制来实现数据产品与服务供需匹配。某些跨场景的数据流通与协同则同时发挥政府机制与市场机制的作用。从这个意义上看，数据要素流通生态体系建设是政府机制与市场机制协同作用的结果。针对城市治理、公共服务等应用场景开发建设，政府主动下场参与数据要素流通及其生态体系建设。2022年，苏州市被列为全省“一网统管”建设试点城市；2023年1月，“数字苏州驾驶舱”正式投入运行，以多源数据融合为基础和依托，累计接入CIM、新城建、智水苏州等全市32个部门127个应用系统，对接高速、轨道交通、景区等19万路视频监控，联通危化品、污染源、河道水位等近4万台物联感知设备，汇聚17亿条城市运行数据，引入1.5亿条实时互联网数据，建立42个算法模型，从而打造“城运一件事”智慧应用体系，形成了“一屏总览全局、一网统管全域”城市数字化治理新模式，面向城市综合治理和应急管理等应用场景建设取得实质性进展。从基本经验看，面向城市治理的应用场景进行多源数据融合分析，促进数据流通开发与创新应用就是其内部基本运作机制，并以此为中心开展了一系列制度建设。针对产业或行业、企业等应用场景开发建设，苏州市大数据交易所则发挥着组织、中介、规范和协调数据产品与服务的作用，通过相关指南、目录等引导各类数商有序参与数据产品与服务的生产经营活动，从而有效激发数据要素市场活力。2022年9月，苏州大数据交易所挂牌成立。近年来，针对数据要素流通供给、开发、应用、交易全链路痛点，苏州市大数据交易所提出并实践了不同的工作思路。第一，以应用场景驱动作为数据产品与服务的供需匹配导向。在“数据要素X”行动计划的指导下，建设“10+N+n”数据交易特色专区，具体包括智能制造、智慧农业、商贸物流、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、智慧城市、绿色低碳等重点行业，促进多元数据融合、跨场景协同。第二，聚焦数商协同和数据要素主体生态的培育。截至2024年4月，苏州大数据交易所共入驻数商305家，入驻开发者创新中心的企业共123家。为了有效管理交易所场内数商状态，及时跟进数商情况，对场内数商进行深入画像，大数据交易所分别按照数商活跃程度、数据要素市场活动关系角色定位、数商应用领域定位、数商地域归属、数商实际业务活动与服务能力等制定数商分类标签。通过定期举办特色“开放日”、沙龙、论坛等活动，打造开发者线上社区，与其他各地区交易所打造多元合作生态圈等办法，打造“数据+生态”的“双轮驱动”模式，形成“更多优质数据资源→更多优质生态伙伴→更快更深产业数字化转型→更多优质数据产品应用→更多优质数据资源”的正向循环，为大数据开发者提供丰富的资源和全方位的服务，活跃生态圈氛围。第三，聚合多源数据和促进数据多样态流通。苏州大数据交易所针对数据要素流通客体获取难等问题，建立了数据底座，打通各个领域的数据资源，并依据应用领域，将数据产品分为数字金融、数字医疗、工业互联等十大类别。截至2024年4月，苏州大数据交易所挂牌登记的产品类型分为API、数据模型、数据服务、数据包、数据工具、数据报告、其他七大类，登记数据产品528个，互认数据产品1000余个，累计交易额23617.4万元。此外，苏数所还提出了“前店后厂”数据资产运营模式，“前店”对应数据运营和数据交易模块，包括创新中心（运营服务门店）和交易专区（数据交易商城）两部分，“后厂”则对应数据开发模块。在此基础上，大数据交易所建设了安全可信的数据交易平台，为国内外数商企业提供全天候挂牌、全地域交易、全流程追溯的专业服务，打造数据交易链，有效推动数据资产化进程。第四，建立健全数据交易和安全合规监管制度。大数据交易所建立了“1+7+4”数据交易制度规范体系，即1个数据交易场所管理办法，关于数商管理、数据产品、交易过程、交易合规、交易安全、争议协调、信息披露等7个交易环节的规范，以及关于交易结算、产品交付、合约签订、产品挂牌等4个操作指南。在安全合规监管方面，苏州市数据要素市场目前已初步形成了从数据安全生产管理、数据出境安全等制度，全方位保障数据要素供需市场合规、安全、有序。（二）应用场景驱动的数据要素流通生态体系建设过程解析结合前文所构建的生态体系框架、构成要素和苏州实践进展的调研分析，可以对应用场景驱动的数据要素流通生态体系建设过程做以下分解：第一，以需求为导向开展应用场景构建。“无场景不交易”目前已成为我国各地数据交易机构推进数据要素流通的基本原则。从服务需求主体出发，可以将应用场景分为面向区域、产业、组织、用户等主要场景维度。面向不同维度应用场景的数据要素需求及其流通特点也会不同，以此为依据可以细分出差别化的应用场景种类。例如，苏州大数据交易所面向数字金融、数字医药、智慧交通、工业互联等场景需求深入创建了数十种数据产品与服务，在这些细分应用场景的功能目标基础上所进行的数据资源配置有效提升了数据交易效率[12]。第二，开展支撑应用场景的数据需求分析。随着治理事项和治理需求的复杂化，单个机构或部门的数据将难以支撑一个复杂的治理场景。因此，根据应用场景需求进行相关业务数据源调查分析就是一个重要环节。例如，不同应用场景及其数据需求对数据形式、数据质量与数据安全的关注点也各不相同。苏州大数据交易所颁布的《数据产品标签管理办法（初稿）》中便将数据产品形式根据组成成分分为数据集、数据服务、数据应用三类。同时提出了多层次的数据产品分类办法，一是按照应用领域划分为数字金融、数字医疗、工业互联等十类，二是根据国民经济行业中20个大类以及不断细分的中类、细类筛选出符合国标的20类数据产品。这种数据产品分类是否能够匹配应用场景创新与迭代需求有待得到实践的检验。第三，推动场景任务实现的数据资源配置。数据资源配置过程包括数据采集、数据处理、数据共享、数据分类分级、数据服务等。以应用场景为中心所进行的数据资源配置，实质上就是基于场景功能需求的数据要素化组织机制。数据资源最优化配置、治理最高效是场景治理逻辑的核心表达。[36]应用场景驱动的数据要素流通是促进数据资源和其他治理资源围绕治理需求进行配置，从而向使用者和市民提供整体性的“场景解决方案”。这是一种场景驱动数据要素流通生态体系建设的生动实践。第四，完善保障数据资源配置的制度与机制等安排。在国家数据基础制度和数据法律法规的总体框架下，近年来有关地区或行业主管部门在公共数据共享与开放、公共数据分类分级、数据要素市场建设、公共数据授权运营、首席数据官制度、数据产业发展等领域也出台了大量法规规章等制度性文件。例如，目前全国已有40多个省（自治区、直辖市）或副省级、地级市发布了数据条例，出台了有关数字经济建设规划，这为保障数据资源配置提供了落地性制度安排。从促进数据要素流通的实践需要看，数据交易管理制度、数据产品与服务定价制度、数据产品知识产权制度和相关运行管理机制等仍待进一步完善。第五，场景功能与数据价值实现。该过程主要基于治理问题的数据要素流通，通过数据资源配置与整合等，保障场景目标功能的实现与数据价值的实现。例如，苏州大数据交易所在实践中通过打造“数据+生态”的双轮驱动模式汇聚数据、聚合生态，提出“前店后厂”数据资产运营模式（“前店”包括数据运营和数据交易模块，“后厂”则对应数据开发模块）来促进场景功能实现，建立了以数据交易所为核心，政府、数据供需双方、数商、合规监管机构和其他数交所等多元主体构成的多领域、多层级、多元化的数据要素生态体系，使数据要素生态网络不断扩大，从而促进数据价值实现。[37]第六，场景迭代与数据价值增值。数据要素的复用性和价值的叠加性等特点，都决定了数据要素流通可根据应用场景中治理需求和用户需求变化、数据治理基础等进行开发创新，数据产品与服务及其配置过程的创新也将引发应用场景的升级与迭代。如原有场景的功能增强与完善、不同场景的融合应用、新场景的开发创新等。在应用场景迭代创新中，数据流通生态体系得到不断完善，数据资源将不断进行重新整合与开发。随着全社会对数据要素流通和数据要素市场建设的重视，以应用场景为切入点的改革实践正成为近年来我国数据治理改革的重点与热点问题。通过对应用场景驱动数据要素流通生态体系建设经验或问题的分析，有助于发现各行业领域或各部门数据要素流通生态建设的特点，可以总结出我国数据要素流通生态体系建设的现实路径。⒈面向区域（城市）维度应用场景，构建跨域数据要素流通生态面向区域（城市）的应用场景是指由一地或多地政府及其相关部门根据社会治理、民生服务等需要，以公共数据、企业数据和个人数据等为依托开发建设的相关数字化服务平台。例如，数字苏州驾驶舱、苏周到等都是面向城市治理与服务的应用场景。这些应用场景的开发建设，不仅推动了各类数据要素的聚合，而且促进了各地数据治理政策的完善，它们对驱动数据要素流通生态体系建设发挥了积极作用。“数字苏州驾驶舱”应用场景围绕城市全周期“人、地、事、物、组织”等时空要素，打造“城运一件事”智慧应用体系，形成了“一屏总览全局、一网统管全域”城市数字化治理新模式新机制。驾驶舱联合业务部门组建专班，围绕经济运行、数字交通、民生保障、防汛防台、生态环境、应急管理等6大应用场景专题，逐步贯通跨部门“城运一件事”的业务流、数据流和指令流。联合业务部门打造“城运一件事”应用场景，现已完成扬尘监测、蓝藻治理、民生民意、公共卫生等“一件事”建设，加快推进产业链分析、企业风险预警、秸秆焚烧监测、重点车辆管理等“一件事”开发，每个专题均有典型应用上屏。在数据流通应用中，针对重大政策、重大活动，解构业务逻辑，融合数据分析，编制专题报告，从跨部门、跨层级、跨地域的综合视角出发，预测发展趋势，洞察潜在风险，提出政策建议，辅助党委政府领导科学决策、精准施策。目前，已形成生态环境、卫生健康、交通活力等简报和产业创新集群发展、供电数据看外贸、全市服务人口画像等专报100余份。创新“服务人口库”应用，基于公安登记人口数据，建立大数据模型算法，叠加信令、消费、乘车、医疗、金融、资产等数据分析，精准掌握城市实有人口底数和结构，进行多维度画像，为人口积分管理、公共服务、社会治理、民生保障等提供有效的数据支撑。上述面向城市综合治理应用场景的业务功能细分和数据多维融合分析，有效地推动了苏州市城市治理水平的提升。⒉面向政府维度，构建“一网通办”“一网统管”“一网通用”的数据要素流通生态面向政府及其相关部门的应用场景建设一般是由政府及其有关部门结合业务工作需要共享数据，政企合作开发数据产品，在法律法规框架内进行数据交易，从而形成一个较完整的数据交互、开放和交易过程。例如，苏州大数据集团联合苏州市大数据管理局等单位，动员各方力量围绕智慧交通、工业互联网、健康养老、数据安全四个领域进行应用场景创新竞赛，通过场景设计与创新驱动数据要素在上述四个应用场景上进行汇聚，从而激活数据价值，赋能数字苏州建设。应用场景创新竞赛驱动数据要素流通，是从微观上寻找数据要素流通生态建设的“小切口”，并从中发现生态体系建设的大问题。在实际调研中发现，应用场景功能与数据需求锚定、数据价值链形成与拓展、数商链与数据产业链构建、数据交易安全可控等均是数据要素流通生态建设的核心问题。⒊面向产业（或行业）维度，完善产业或行业数据要素流通生态此类应用场景建设一般是由产业或行业的龙头或优势企业与上下游合作机构深耕产业数据，开发基于具有产业或行业特点的业务场景数据产品，并与数据交易所合作，共同拓宽产业数据服务渠道，探索产业数据合规交互与交易模式，从而形成全业务流程的数据流通生态链。例如，房地产交易产业场景（贝壳App），它涉及到房产交易全流程，与卖方、中介方、买方、监管方等进行数据关联交互。再如，在医疗健康领域，苏州大数据集团立足苏州生物医药产业基础，打造医疗健康数据运营体系，与医院、企业、研究院所等联合成立大数据创新应用实验室和行业联合体，率先在重点场景开展健康医疗数据要素流通实践。这表明，在产业链上实现数据主体、数据标准、数据质量等的协同治理是数据要素流通生态体系建设的重要内容。⒋面向企业维度，建立以企业为对象的数据要素流通环境此类应用场景建设一般是由政府牵头，委托国有控股或参股的大数据公司开发数据产品与服务。例如，“苏商通”就是这样一款面向企业的应用场景。[38]它是苏州大数据集团面向企业用户，围绕企业所关心的政策、人才、资金、技术、服务等需求创新设计的应用场景。在此场景中，与企业相关的申报、监管、纳税、年审、通关、产业政策等数据均实现了汇聚，它不仅是涉企数据流通服务环境的改造，也是营商环境优化的重要措施。在该应用场景开发建设中，企业数据的共享开放不仅是基于企业实现便捷服务的需求驱动，也来源于企业对数据汇聚处理主体的信任。因此，企业数据安全状态、企业与有关数据处理主体信任关系的建立等是决定企业数据是否进入流通渠道的关键因素之一。⒌面向公民个人维度，建立“公民满意为中心”的数据要素流通环境公民个人对数据及相关服务的需求主要体现在衣食住行等领域。此类应用场景一般是由政府大数据管理部门牵头，委托大数据公司、数据交易所或其他数据管理与开发服务主体等开发并上架，以解决用户的公共数据服务需求，提高用户衣食住行效率。例如，苏州市大数据管理局和苏州市信息中心委托有关数据公司开发并运营的“苏周到”服务场景就属此类。[39]该场景在整合公共数据、企业数据和个人数据基础上，可以提供苏州人才、智慧人社、交通出行、医疗健康、文体休闲、教育服务、政务办理等近百个与居民衣食住行密切相关的数据服务。在档案数据服务领域，以应用场景创新来促进数据要素流通也同样大有作为。苏州工业园区档案管理中心将与个人相关的婚姻档案、学籍档案等9大类档案数据进行聚合，开发了民生档案查验证平台的应用场景[40]，这就是一种场景驱动数据要素流通及其生态建设的初步探索。从发展看，如何基于应用场景创新，将公民个人出生医学档案数据、婚姻档案数据、独生子女档案数据、房产档案数据、工商档案数据、学籍档案数据、医疗档案数据、社保档案数据、公积金档案数据、人事档案数据等各类民生档案数据进行聚合，从而实现覆盖个人生命周期全流程、全方位的档案数据要素流通服务就是一个值得实践的领域。从浙江等地的经验看[41]，全面推进民生档案数据要素流通，其可行路径之一就是面向用户构建并整合相关应用场景，并在应用场景驱动下实现数据隐私保护等数据要素流通生态政策的改进。从全国看，围绕档案数据流通与利用所开发的应用场景还极为有限，档案数据要素流通及其相关生态建设尚未全面融入数据要素流通生态体系之中。（四）应用场景驱动数据要素流通生态体系建设的关键举措结合前文理论与苏州实践的分析可以发现，从不同类型应用场景驱动的数据要素流通路径和实践进展看，一方面，应用场景可以不同程度地汇聚、整合和挖掘数据，实现场景驱动的“拉通体系，拉通数据”的数据要素价值共创机制，推动高质量数据精准赋能高价值场景的良性循环[15]，另一方面从场景功能出发也可发现数据要素流通生态所存在的数据流通壁垒较高、制度机制障碍、交易规则空缺、安全风险较大等问题。在很多地方普遍存在的应用场景驱动已成为政策和实践共识，但实际推进却较困难，场景的实际驱动力存在明显不足与路径不明的问题；有关数据运营与数据流通交易虽有启动，但普遍存在规模有待扩大的问题；数据要素流通限于个别场景内的小范围自循环，跨场景数据流通有待加强等难题。上述问题在苏州实践中也有不同程度的体现，并有初步的探索尝试。苏州案例表明，在应用场景的驱动中，锁定政府、企业（行业）、用户等的多样性需求，并以政府或龙头企业（行业）的组织创新、政策创新、机制创新和服务创新等已经成为决定数据要素流通生态体系建设能否取得突破的关键举措。具体表现在：第一，在理念上要突出应用场景的驱动功能，并在场景整合与创新中形成数据流通生态体系建设的内在驱动力，充分发挥政府与市场协同机制的作用。即要认识到应用场景建设应围绕着回应治理需求、解决治理问题、开展数字服务等复杂目标，从而形成数据流通、数据集成、资源重组、场景迭代等一系列过程，这些过程已经超越了应用场景本身所具有的平台载体等技术特性，它已经成为推进数据要素流通生态体系建设的深层机制。以治理需求和应用场景迭代为导向，苏州数字驾驶舱在实践中沉淀了多维政务数据、行业数据，并适时引入了互联网数据，从而有效巩固和提升了省、市、县级市（区）一体化政务数据共享平台作用，开展了“一数一源”数据治理，开发了模型算法，编制大数据辅助决策报告，从而逐步形成了一整套数据采集汇聚、加工分析、洞见生成的业务流程与工作机制。其主要成功经验就在于认识到了政府是应用场景及其数据流通的最大需求者，政府通过主动下场参与应用场景建设来促进数据流通生态环境的改进，这在数据要素流通生态体系建设的起步阶段往往会发挥典型示范作用，并使政府及其有关部门在下场参与建设过程中深入发现数据流通的痛点与难点问题，从而创新形成相关制度与工作机制。苏州大数据交易所在运营中立足苏州产业发展特色和需求，在智慧交通、金融服务等应用场景上初步形成了政府与企业、企业与企业、企业与个人等多元主体的数据协同治理机制。第二，加强数据平台建设与应用场景开发升级，搭建数据要素有效流通的具体载体，通过载体生态优化率先在场景内形成数据小循环的良好机制。具体表现在：一是优化“一网统管”平台和公共数据开放平台，贴合业务实际，提供公共数据开放总入口，在“一网统管”平台上建设动态调优城市感知、运行监测、日常值守、应急管理四大专题模块，提升风控平台、指令平台、融合通信、AI算法仓等系统功能，完善城市运行指标体系、服务人口库、在苏州等专题应用建设。在公共数据开放平台上不断汇聚共享开放数据的数量，大力提高公共数据质量。二是以数据共享与流通为保障，不断优化“苏周到”“苏商通”等应用场景功能，着力提升技术保障、数据治理、综合研判和创新应用水平，近年来“苏周到”“苏商通”等应用场景的功能得到了极大丰富。第三，在应用场景驱动下开展数据治理与数据流通模式的创新。在苏州数字驾驶舱的实践中，建立健全城市数据治理领导机制和相对统一的数据治理模式十分关键。2023年1月，苏州市组建了“数字苏州驾驶舱”建设领导小组，定期调度重点工作。由市信息中心增挂“数字城市运营管理中心”牌子，新增15名事业编制，选优配强专业化力量。纵向形成“局、驾驶舱、集团”（即大数据局、数字驾驶舱和大数据集团公司）联动格局，横向形成部门专班按需进驻机制，用数字化手段促进部门业务流转优化、数据共享有序和管理模式变革，这在一定程度上使面向城市综合治理应用场景的数据流通生态体系得到了完善。此外，国有控股大数据交易所的成立及其相关运营管理规范建立也为数据流通带来了全新的活力。第四，以制度创新为抓手，推动数据要素流通的规范运行。在国家有关法律法规的框架内，苏州市在2022年初启动数据立法开作，《苏州市数据条例》于2023年3月1日正式施行，该部地方法规的一个鲜明特色就是始终强调在应用场景驱动下推动和规范数据共享、开放和交易。为保障上述法规的落实，苏州率先实施了政府首席数据官制度，印发了《苏州市首席数据官制度建设实施方案》《全面推进“数字苏州驾驶舱”建设的实施意见》等文件，并专题组织了有关法律法规和首席数据官培训，组织“首席数据官进驾驶舱”专题，公安、交通、城管、卫健、医保、水务、生态环境、行政审批等部门为驾驶舱建言献策，加快平台对接、数据对接和业务对接。上述制度及其具体落实举措，有力促进了苏州市数据要素流通生态体系构成内容的完善。第五，大力推进大数据交易机构的建设，在数据要素市场管理制度与运行机制等方面进行创新。苏州市大数据交易所是国资控股型数据中介交易机构，虽然其起步较晚，但从成立至已在城市治理、金融数据、智慧交通数据等应用场景的数据交易服务和制度创新上取得明显成效。在应用场景驱动下完成了有关数商管理机制、交易所信息披露机制、争议协调管理机制等建设，并创建了“1+7+4”数据交易制度规范体系建立，使数据交易活动从开始阶段就步上规范轨道。这表明，数据交易机构的数据要素流通制度与机制要兼顾到公共数据、企业数据和个人数据等不同类型，覆盖到数据交互、数据交易、数据开发、数据产权、数据价格、数据安全等全流程，并实现地区、产业或行业、社会组织，政府机构或部门等的数据治理政策与机制协同[42]，只有这样才能使应用场景的目标功能得到实现并在此基础上完成创新迭代。从这个意义上看，应用场景与数据要素流通生态建设两者之间也是一种相互促进关系。数字化时代是“场景再生与创新”和数据价值不断释放的时代，也是数据要素流通生态体系完善进化的时代。本文提出以应用场景构建与创新为驱动，围绕公众、企业等最为迫切的治理需求开展数据交互、开放和交易，打通数据要素流通的多种途径，促进数据要素流通生态体系的建设，加快数据要素价值的最大释放。“应用场景”不仅是描述业务流程数字化转型的末端应用，而且是一种促进数据要素流通的动力来源和组织机制，更是一个检验、评价和引导数据要素流通生态体系建设方向与内容的关键因素。因此，在数据要素流通及其生态体系建设中，只有面向不同对象抓住“应用场景”开发与创新这个核心，充分发挥其在数据要素流通中的驱动力、组织力和匹配力作用，才能使各类数据要素通过多种途径进入流通渠道，从而使我国数据要素市场走上更快发展轨道。致谢：感谢在实地调研中苏州市数据局、苏州市大数据集团公司、苏州大数据交易所、苏州市数字城市运营管理中心等领导所提供的大力支持。周毅（1966—），男，博士，苏州大学教授，博士生导师，研究方向为政府信息管理、数据治理。韩诗雨（2000—），女，苏州大学硕士研究生，研究方向为数据治理与数据要素市场。*基金项目：国家社会科学基金一般项目“网络信息内容生态安全风险治理模式构建与实现研究”（项目编号：21BTQ013）。
