OMM-G政务数据价值化评价
体系
及落地实践指南
2025)
2025年12月
目录
一、政务数据价值化发展背景和挑战.....................................................................................5
（一）概念定义 ....................................................................................................................5
（二）战略意义 ....................................................................................................................5
（1） 政务数据价值化对数字经济的驱动作用...............................................................5
（2） 政务数据价值化对公共服务的驱动作用...............................................................6
（3） 政务数据价值化对国家竞争力的驱动作用...........................................................6
（三）发展现状 ....................................................................................................................7
（1） 政策体系层面 ..........................................................................................................7
（2） 数据治理层面 ..........................................................................................................7
（3） 应用场景层面 ..........................................................................................................8
（四）演进路径 ....................................................................................................................9
（五）痛点障碍 ..................................................................................................................10
（1） 制度性障碍：产权界定与权责划分的模糊性制约流通效率.............................11
（2） 市场化障碍：供需错配与价值转化机制的低效性.............................................11
（3） 技术性障碍：安全与效率的平衡难题制约深度应用.........................................12
（4） 生态性障碍：多元主体协同的碎片化与短视性.................................................12
二、政务数据价值化评价体系...............................................................................................13
（一）评价体系适用说明...................................................................................................13
（二）评价体系总体框架...................................................................................................14
（三）评价体系具体内容...................................................................................................15
（1） 数据基础设施 ........................................................................................................15
（2） 数据资源供给 ........................................................................................................17
（3） 数据共享交换 ........................................................................................................19
（4） 数据开发利用 ........................................................................................................21
（5） 数据安全保障 ........................................................................................................23
三、政务数据价值化落地实践探索.......................................................................................26
（一）以高质量数据集供给体系筑牢价值释放根基.......................................................26
（二）以场景深耕与价值闭环驱动政务数据效能倍增...................................................28
（三）构建全流程、智能化、安全可信的价值化保障机制...........................................30
四、政务数据价值化发展展望...............................................................................................31
（一）从“被动业务支撑”向“主动智能构建”的基础性变革............................................31
（二）从“平台式共享”向“空间式可信流通”的范式融合................................................31
（三）从“数据资源管理”向“数据资产管理运营”体系化演进........................................32
（四）从“赋能政务服务”到“驱动要素化×”的生态化发展 .............................................32
五、公共数据价值化评价体系与发展实践...........................................................................33
（一）公共数据价值化评价体系.......................................................................................33
（1）数据流通运营.........................................................................................................33
（二）公共数据发展现状...................................................................................................37
（1） 可信数据空间层面 ................................................................................................37
（2） 授权运营层面 ........................................................................................................38
（3） 流通交易层面 ........................................................................................................39
（三）公共数据价值化落地实践探索...............................................................................40
（1） 构筑集约智能、可信流通的现代化数字基座.....................................................40
（2） 以场景化产品与授权运营为核心的价值转化实践.............................................41
（3） 以市场化配置与合规交易为核心的价值实现.....................................................43
一、 政务数据价值化发展背景和挑战
（一）概念定义
公共数据，是各级党政机关、事业单位、社会团体等组织在依法
履行公共管理职责或提供公共服务过程中收集、产生的数据集合。
政务数据特指政府部门在依法履行职责过程中收集和产生的各
类数据，但不包括属于国家秘密、工作秘密的数据。
政务数据是公共数据中权属相对清晰、质量基础较好、公共属性
最强的重点子集。政务数据价值化的相关探索，是释放政府数据潜能的
内在需求，同时也是为更广泛的公共数据乃至社会数据要素化、市场
化改革先行探路、建立范式的关键实践。
政务数据价值化是指通过一系列技术、管理和制度创新手段，对
政务数据进行高效安全的采集、处理、分析与应用，实现公共数据从
“资源”到“资产”再到“资本”的转变，推动数据资源的转化与增值，从而
提升政府治理能力、服务效率和决策科学性。
（二）战略意义
（1） 政务数据价值化对数字经济的驱动作用
在数字中国国家战略背景下，政务数据的价值化成为实现经济社 会
数字化转型的重要路径。数据要素作为数字经济的核心基础性资源， 一
方面推动了传统生产要素的数字化变革与重组，另一方面与传统产 业融
合实现了生产效率的大幅提升。政务数据的价值化，能够释放数 据潜能，
催生新产业、新业态和新模式，形成数据与其他生产要素的
乘数效应，从而放大劳动力、资本等要素的价值。例如，政务数据资
源的开发利用，可以为金融、互联网、通信、制造工业、政务、医疗
健康、交通运输和教育等行业提供高质量的数据产品，从而推动数字
经济的创新发展。
（2） 政务数据价值化对公共服务的驱动作用
政务数据价值化是我国数字政府建设的核心目标之一。政务数据
的开放和共享打破了传统的“数据壁垒”，促进了政府从“被动响应” 向“主动
服务”的转变。通过政务数据的深度挖掘和分析，可以实现公共服务需求
侧的精准识别、供给侧的智慧服务，以及公共服务资源配置的优化，推
动公共服务均等化进程，提升公共服务的便捷性、精准性、高效性和智
能化水平。通过整合教育、医疗、养老等民生数据资源，能更主动和精
准地洞察潜在需求缺口，政务数据进一步互联互通，也有助于管理部门
更好地评估和感知风险隐患，助力事前预防。
（3） 政务数据价值化对国家竞争力的驱动作用
在全球数字经济竞争日益激烈的背景下，政务数据价值化已成为 国
家竞争力的重要组成部分，能够增强国家在国际竞争中的优势。通 过数
据要素价值化，可以提升政府决策的科学性、社会治理的精准性 和公共
服务的高效性，从而增强国家治理体系和治理能力现代化水平。同时，政
务数据作为高质量的数据资源，能够通过市场化配置释放其 潜在价值，
赋能企业降本增效、培育新质生产力，进而推动数字经济
与实体经济深度融合，提升国家整体竞争力。
（三）发展现状
（1） 政策体系层面
我国近年来出台一系列政策文件，为数据要素市场化配置和价值
释放提供了制度保障，推动政务数据价值化稳步发展。2024 年 10 月， 中
共中央办公厅、国务院办公厅发布《关于加快公共数据资源开发利用的
意见》，2025 年 1 月，国家发展改革委、国家数据局印发《公共数据资
源登记管理暂行办法》、《公共数据资源授权运营实施规范（试行）》和
《关于建立公共数据资源授权运营价格形成机制的通知》，标志着公共
数据资源开发利用“1+3”政策体系初步形成，为开发利用公共数据资源，
引领带动各类数据资源融合应用，提供了重要的政策保障和工作指引。
2025 年 1 月，国家发展改革委等多部门联合发布
《关于完善数据流通安全治理更好促进数据要素市场化价值化的实
施方案》，从数据流通规则、安全管理、责任界定等方面作出具体部署，
推动数据要素市场化配置。2025 年 5 月，国务院发布《政务数据共享条
例》，确立了“一源多用”“统一目录管理”等核心原则，为跨部门、跨地域
数据协同提供了权威的制度框架，标志着我国政务数据治理正式迈入法
治化轨道。
（2） 数据治理层面
在数据治理方面，我国已建立起以数据资源管理、开放共享与安
全保护为核心的治理体系，并取得显著成效。全国一体化政务大数据
体系建设加快推进，政务数据共享与业务协同能力持续增强。据《数
字中国发展报告（2024 年）》数据显示，近五年来，各地区政务服务
平台数据共享累计超过 5400 亿次，电子证照共享服务累计超 108 亿
次，国务院部门 201 个垂直系统向基层“回流”数据 亿条，为政务服务
“一网通办”和“高效办成一件事”提供了坚实的数据支撑。多地积极实践，
推动数据向上汇聚到省直部门、向下回流至乡镇街道， 有力赋能了基层治
理与服务。数据开放广度深度不断拓展，截至 2024
年底，全国已建成 207 个“千兆城市”，数字基础设施的普惠覆盖为数
据资源的社会化开发利用奠定了网络基础。同时，围绕公共数据资源开
发利用、数据流通安全治理的数据标准化、制度化建设迈出坚实步伐，
数据治理正从平台建设向提升数据质量、保障合规流通、释放要素价
值的纵深阶段演进。
（3） 应用场景层面
在应用场景方面，我国政务数据正逐步从“只收集未使用”向“深度挖掘
与应用”转变，在探索政务数据价值化方面涌现出一批案例。
北京市政务服务和数据管理局发布的《2024 北京“数据要素✖” 典
型案例集》，在“数据要素✖”政务服务领域，遴选出创新“E 窗行” 政务数据
协同助力政务审批服务加速度、智慧政务大数据资源平台等 6 个典型案
例。北京市通过“E 窗行”创新“小窗口+大审批”数据服务模式，围绕数字
政务“信息孤岛”要联、“数据壁垒”要破、“系统
瓶颈”要通的目标，形成政务审批的“数据要素”，实现全流程数据化、
线上线下办理协同化。
长三角地区搭建了跨区域的数据交换枢纽，实现了三省一市之间
的数据实时共享和交互。平台支持多源异构数据的接入和处理，能够
满足不同部门和行业的数据需求。同时设立面向社会公众的数据开放门
户，提供丰富的公共数据资源，涵盖经济环境、交通、医疗等多个领域。
企业和市民可通过该门户便捷获取所需数据，促进了数据的广泛应用。
（四）演进路径
第一阶段：内部共享与整合期（约 2015 年至 2020 年），以体系
化整合破解“数据孤岛”。以《促进大数据发展行动纲要》为起点，
该阶段的核心目标是推动政务数据在政府体系内部的共享与整合。通
过建设国家电子政务云、政务数据共享交换平台等基础设施，推动人
口、法人、地理信息等基础数据库的集中汇聚与初步治理。全国一体
化政务服务平台初步建成，支撑政务服务“一网通办”，政务数据共享
交换范围不断扩大，数据资源总量显著增长。然而，此阶段数据治理
仍以“物理集中”和“目录挂接”为主要特征，跨部门、跨层级的数据深度
融合与业务协同仍面临标准不一、权责不清等挑战，数据价值主要体
现在提升行政效率与内部管理效能。
第二阶段：对外赋能与流通探索期（约 2020 年至 2025 年），以
场景化应用与授权运营推动数据流通。随着《公共数据资源开发利用
试点方案》等相关政策出台，政务数据价值化重心从内部共享拓展至
对外赋能与市场化流通探索。政务数据开放范围持续扩大，以“数据可
用不可见”为特征的隐私计算、数据沙箱等技术在跨域数据融合中开始
试点应用。上海、北京、深圳等地率先探索公共数据授权运营模式，形
成了整体授权、分领域授权、依场景授权等多种路径，初步构建了“政
府引导+市场运作”的价值转化机制。数据要素的商品属性与市场价
值开始显化，但数据资产的法律权属、价值评估、定价交易等基础性
制度仍处于探索阶段。
第三阶段：资产化与生态化发展期（2025 年起），以制度创新驱动
数据要素市场化配置。在“数据二十条”确立的产权制度框架下， 政务
数据价值化进入以资产化、资本化为特征的新阶段。一是数据资产管
理制度体系加速健全，财政部《数据资产管理指引》等文件为政务数据
资产登记、评估、入表提供依据，多地开展将政务数据纳入国有资产管
理的实践；二是数据要素市场化配置机制深化创新，授权运营模式走
向规范化、多元化，数据产品交易、数据资产质押等市场化探索日益活
跃；三是价值释放维度向产业生态全面拓展，“数据要素
×”行动推动政务数据与实体经济各领域深度融合，数据要素的乘数效
应在提升公共服务水平、赋能产业转型升级、培育新质生产力等方面
的作用愈发凸显。
（五）痛点障碍
当前，政务数据价值化在探索实践推进中，仍面临着多重系统性障
碍。总体来看，这些障碍既源于数据要素自身的特殊属性，也受制于政
务场景的复杂权责关系，集中体现为“制度供给滞后于实践需求、
市场机制适配性不足、技术支撑能力待突破、生态协同存在结构性断
层”四大痛点。
（1） 制度性障碍：产权界定与权责划分的模糊性制约流通效率
政务数据因产生主体多元、用途兼具公共性与市场性，其产权框架
始终是价值化的核心瓶颈。一是所有权与相关权益界定复杂。政务数
据源于公共管理与服务过程，其数据资源持有权归属国家或政府， 但
其中包含的大量个人信息，其人格权益与财产权益在法律上归属于个人。
这种公私权益交织的特性，导致数据产权框架在“三权分置” 下如何具体
落地存在争议，使得部分数据持有部门对数据流通，特别是涉及个人信
息的市场化开发持“审慎过度”态度。二是公共属性与市场开发的优先序
有待厘清。政务数据具有强公共属性，其开发利用首先应保障公共利益
和国家安全。当前，如何在制度与实践层面清晰界定“公共服务优先”原
则下的市场化开发边界，明确哪些数据、在何种条件下、以何种方式可
用于授权运营，仍是关键障碍。收益分配机制是市场化深入后需要解决
的问题，但前提是明确合规使用的安全边界与公益红线。三是监管权责
交叉，政务数据流通涉及网信、发改、行业主管等多部门，现行监管体系
存在“多头管理”与“监管空白” 并存的现象。
（2） 市场化障碍：供需错配与价值转化机制的低效性
政务数据价值化的市场机制尚未形成闭环，突出表现为“供给质
量不足、需求激活不够”的双重矛盾。从供给端看，政务数据质量参差
不齐，标准化程度低，大规模政务数据存在格式不统一、字段不完整、
更新不及时等问题。从需求端看，市场主体对政务数据的利用能力存
在“数字鸿沟”，中小企业因技术储备不足，难以将原始政务数据转化为
有效生产力，而大型企业则面临“数据获取成本高、场景适配性差”的
困境。
（3） 技术性障碍：安全与效率的平衡难题制约深度应用
政务数据面临的技术挑战，虽是数据要素领域的共性问题，但因数
据规模庞大、敏感度高、合规要求严，而在政务场景中表现得尤为突出。
技术支撑体系的不完善，使得政务数据“安全流通”与“高效利用”的矛盾难
以化解。一是隐私计算等数据安全技术的落地成本高、适配性差，现
有联邦学习、安全多方计算等技术在处理海量政务数据时，存在算力消
耗大、响应速度慢等问题。二是数据治理技术体系不健全，缺乏贯穿
“采集—清洗—标注—建模”全流程的自动化工具， 政务数据的质量管
控仍依赖人工审核。三是跨平台协同能力不足，各地政务数据平台的技
术架构、接口标准不统一，导致数据汇聚时需重复进行格式转换，增加
流通成本。
（4） 生态性障碍：多元主体协同的碎片化与短视性
政务数据价值化需要政府、企业、科研机构等多元主体形成协同生
态，但当前存在“角色定位不清、利益协调不畅、长效机制缺失”
的突出问题。从主体协同看，政府部门在数据供给中仍以“行政主导” 为
主，市场主体参与度低。从利益协调看，数据价值分配存在“重政府轻
市场、重短期轻长期”的倾向。从长效机制看，缺乏跨领域的协同创新
平台，政务数据与社会数据的融合应用存在“合规壁垒”。 二、
IOMM-G 政务数据价值化评价体系
面对政务数据价值化在制度、市场、技术、生态等方面面临的现
实挑战，如何将宏观战略转化为可执行、可评估、可优化的具体行动， 这
成为推动数据要素价值释放的关键。因此，为助力各地区系统评估自
身政务数据价值化发展现状，精准定位发展水平，明晰自身当前阶段
难点痛点问题，有的放矢规划未来发展路径，本报告提出政务数据价值
化评价体系。
（一）评价体系适用说明
立足政务数据的公共属性与要素特征，构建政务数据价值化评价
方法论，明确其适用边界与核心原则，为评价实践提供逻辑一致、标
准统一的框架支撑。结合数据要素价值化的共性规律与政务场景的特殊
性，其适用范围与评价原则体系可界定如下：
1.适用范围
主体维度：覆盖政务数据持有部门、授权运营机构及市场应用主
体，分别聚焦数据治理能力、价值转化效率及场景应用效益。
流程维度：贯穿数据治理应用全链条，包括数据采集治理、授权
运营、交易流通等关键环节。
场景维度：适用于公共服务、城市治理、产业赋能等领域，重点
评估跨部门协同效能、应急响应精度、降本增效幅度等差异化指标。
2.评价原则
社会效益原则：以公共价值最大化为首要导向，强化民生服务、
社会治理等领域指标权重，涵盖政务数据开放惠及率、群众办事效率提
升度等。
生态协同原则：整合制度、技术、市场维度指标，涵盖数据确权
规则完善度、隐私计算技术适配性、交易市场活跃度等。
动态适配原则：根据政策更新与技术变革，动态调整指标体系。
安全底线原则：将数据分类分级、安全审查、隐私保护等作为刚
性指标，涵盖敏感数据脱敏、安全事件处置等。
（二）评价体系总体框架
图 1 政务数据价值化评价体系总体框架
政务数据价值化评价等级分为五个等级,自低向高分别为积极探
索级、单元实践级、领域创新级、全面转型级、鼎新引领级,各级特
征如下：
a)积极探索级：单一部门深化数据资源化，建设部门级数据存储
和管理系统，整合清洗垂直业务系统的分散数据，形成数据资源库，
实现部门内数据复用，提升部门内数据可用性。
b)单元实践级：具有专门的政务数据管理部门，规划建设数据基
础设施体系，编制数据目录并进行数据治理，具备支撑政务数据共享
各方开展数据共享业务的技术、平台和机制。
c)领域创新级：建成本级政府一体化政务数据平台，对公共（政
务）数据资产进行全生命周期管理，在部门间建立公共数据授权使用
机制，服务政府履职，赋能行政审批效率评估等内部治理。
d)全面转型级：实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务 的
政务数据共享应用和业务协同，融合多部门数据形成公共数据资产， 建
立数据分类分级管理体系，支持政务数据应用场景打造，依法依规 有序
开放数据。
e)鼎新引领级：具备公共（政务）数据可信流通支撑能力，非敏
感政务数据可转化为资本要素，辅助产业经济治理工作，有运营机构
开展数据资源开发、产品经营和技术服务，对数据生态培育、数据产业
发展具有支持作用。
（三）评价体系具体内容
（1） 数据基础设施
数据基础设施能力域，重点关注支撑政务数据全生命周期管理的
物理环境、计算资源、网络通道及平台工具的体系化建设水平与协同服
务能力。另，该体系聚焦于基础设施整体是否构成集约高效、安全
可信、弹性可扩展且具备充分赋能潜力的现代化支撑体系。
存算设施子域评价体系，关注数据云平台的资源集约化程度与服
务化能力。重点关注是否实现了本级政务信息系统与数据资源的规模化
集中部署与统一纳管，计算与存储资源是否能够根据业务需求弹性调度，
以及是否建立了保障业务连续性的高可用与容灾备份体系。同时，关
注其绿色节能水平，以符合可持续发展要求。
网络设施子域评价体系，重点关注电子政务网络是否实现了跨层
级、跨区域的全面贯通，能否为数据共享交换提供高带宽、低时延、
高可靠的传输通道，并能否严格确保不同安全域之间数据流动的安全可
信。
流通利用设施子域评价体系，聚焦于直接赋能数据价值转化的平
台工具链的成熟度。重点评估作为枢纽的政务数据共享交换职能类平台，
其支撑数据目录管理、接口服务、供需对接的能力与活跃度；评估部署
隐私计算、可信数据空间等先进技术设施的应用情况；同时， 关注平台
是否提供了便于开发利用的工具环境，以及是否与数据要素市场建立了
合规衔接的通道。
为系统呈现上述评价维度，各子域主要关注点与典型评估方向可
归纳如下表：
评价子域 核心能力目标 关注要点 典型评估方向
存算设施
集约化承载与高效
处理
资源集中供给、弹性
服务、持续可靠、绿
色节能
政务云资源集约率、
统一算力存储规模、
关键计算任务效能、
数据中心能效水平、
业务容灾能力
网络设施
安全互联与全面覆
盖
纵横通达、高性能传
输、边界清晰、安全
电子政务网络覆盖
深度与广度、主干链
交换 路性能与可用性、跨
安全域数据交换机
制与规模、安全防护
与审计体系
流通利用设施
平台赋能与市场衔
接
共享枢纽能力、可信
流通支撑、开发工具
供给、市场接口联通
数据共享交换平台
资源集成与服务活
跃度、隐私计算等可
信设施建设与应用
场景、数据开发工具
链完备性、与数据交
易所的系统对接情
况
（2） 数据资源供给
数据资源供给能力域，聚焦于政务数据资源本身的规模、标准、
组织形态与内在质量，深入关注政务数据资源是否经过有效治理，形成
了标准统一、分类清晰、质量可信、结构有序的“原料库”，为后续的共享、
开发与应用提供高价值、低成本的供给。评价体系紧密围绕数据资源化
阶段的产出成果，从数据元、数据目录、数据资源库及训练数据集四个
关键子域展开系统性评估。
数据元子域评价体系，聚焦于政务数据最小单元的标准化水平。
重点关注是否依据国家及行业标准，对政务活动中涉及的核心数据项的
名称、定义、标识、格式、值域等属性进行了权威、统一的定义与管理。
同时，重点关注政务数据标准体系中已明确定义的核心数据元数量及其
对关键业务领域的覆盖率，以及这些标准数据元在实际数据资源中的落
地应用比例等。
数据目录子域评价体系，重点关注是否建立了覆盖全地区、全部
门的政务数据资源目录体系，目录内容是否清晰描述了数据资源的名
称、提供方、格式、更新周期、敏感级别、共享属性等关键元数据，
并能随数据资源的产生、变更与下线而实时同步。
数据资源库子域评价体系，聚焦于基础与主题数据资源的逻辑集
中与持续治理水平。重点评估是否按照全国一体化政务大数据体系建
设要求，建设并持续运维了人口、法人、自然资源、电子证照等基础数
据库，以及在经济运行、市场监管、公共服务、社会治理等关键领域
形成的主题数据库。关注各主题库数据是否来源于权威业务系统并实
现“一数一源”，是否建立了持续的数据质量监测、纠错和更新机制，以
及其数据鲜活度与历史追溯能力。
训练数据集子域评价体系，主要关注面向人工智能等前沿技术应
用的定向、高质量数据供给能力。重点关注是否围绕数字政府、智慧
城市等典型政务智能化场景，在依法依规进行脱敏脱密和合规处理的前
提下，通过专业化的数据遴选、清洗、标注与质量校验流程，构建了高
质量、标准化、场景化的政务领域训练数据集，并建立了完善的数据
集开发、管理、发布与授权使用机制。
为系统呈现上述评价维度，各子域主要关注点与典型评估方向可
归纳如下表：
评价子域 核心能力目标 关注要点 典型评估方向
数据元
实现数据定义的标
准化与统一化
核心数据项的权威定
义、标准符合性、实
际落地程度
核心数据元标准制
定数量与覆盖率、标
准数据元在数据资
源中的实际应用比
例、与国家标准的一
致性
数据目录
实现数据资产的全
局可视与可管理
目录体系的完整性、
元数据的准确性、动
态维护能力
政务信息系统与数
据类纳入目录管理
的比例、目录关键元
数据字段的完整率
与准确率、目录服务
的可用性与便捷性
数据资源库
形成高质量、可复用
的核心数据集合
基础库与主题库的
覆盖范围、数据权威
性与质量、持续治理
机制
基础数据库关键数
据项的覆盖度与更
新时效、主题数据库
建设数量与数据融
合维度、数据质量整
体达标率与问题闭
环整改率
训练数据集
提供支撑智能化应
用的定向数据供给
数据集的主题规划
与标注质量、生产与
管理规范性、应用赋
能效果
可供使用的政务训
练数据集主题数量
与规模、数据标注的
规范性与准确性、基
于数据集开发的模
型在实际场景中的
效能提升
（3） 数据共享交换
数据共享交换能力域，系统评估数据在政府部门内部、政府与市
场主体、政府与社会公众之间，实现安全、高效、有序流动与业务协
同的综合水平，衡量能否依托制度与技术双重驱动力，系统性破解“数据
孤岛”与“部门壁垒”，构建形成“纵向贯通、横向联动、内外协同”的数
据供给与使用新格局，为提升政府协同履职效能、深化“一网通办”改
革、赋能经济社会发展提供高质量的数据要素支撑。
制度机制子域评价体系，主要关注支撑数据共享交换有序开展的
顶层设计、权责规则与运行流程的完备性与执行力。重点评估是否依据
《政务数据共享条例》等国家法规，建立本地化、全覆盖的政务数据共
享责任清单、负面清单和条件清单，明确数据提供方、使用方与管理方
的权责边界。同时，关注是否构建了标准化的数据供需对接、申请审批、
异议处理与争议解决流程，并将数据共享绩效纳入部门考
核体系，形成有效的激励约束机制。
数据开放子域评价体系，聚焦于政务数据在保障安全前提下面向
社会的规范化、高质量开放水平。重点评估是否基于数据分类分级成
果，通过统一门户，依法依规、分层分级向社会开放原始数据集、数据
接口及数据产品。关注开放数量，关注开放数据的标准符合度、机器
可读性、更新及时性、以及文档完整性。此子域重视高质量数据集和
标准化API 服务的供给能力，以降低社会主体的用数门槛。
技术支撑子域评价体系，主要评估作为数据流转核心载体的各级
政务数据共享交换平台的基础支撑能力、枢纽互联水平与技术服务效
能。重点评估平台是否具备统一目录管理、统一身份认证、统一接口
网关、统一监控审计等核心功能，能否高效支持接口调用、库表交换、文
件交换、隐私计算协同等多种共享模式。同时，高度关注国家、省、市、
县多级平台之间的级联对接与业务协同能力，以及平台对数据流转全
过程的血缘追溯、安全管控与性能监测能力。
业务协同子域评价体系，衡量数据共享交换在驱动政府业务流程
再造、提升社会治理精度、优化公共服务体验等方面产生的实际价值与
乘数效应。重点评估数据共享在支撑“高效办成一件事”、“跨部门综合监
管”、“突发事件应急联动”等关键场景中的深度应用效果。通过业务成效反
推数据共享的充分性与有效性，形成“以用促建、以用促通”的良性循环。
为系统呈现上述评价维度，各子域主要关注点与典型评估方向可
归纳如下表：
评价子域 核心能力目标 关注要点 典型评估方向
制度机制
建立权责清晰、运行
顺畅、管理闭环的共
享制度环境
清单管理的完备性、
流程标准的规范性、
考核约束的有效性
共享责任清单覆盖
率、数据共享申请平
均审批时效、跨部门
协议履约率、共享流
程梗阻事件率
数据开放
提供规范、高质、易
用的公共数据资源
社会化服务
开放数据的规模与
质量、API 服务的标
准化与可用性、社会
应用的牵引性
高质量开放数据集
数量及增长率、可机
读格式占比、API 调
用总量与活跃度、基
于开放数据的创新
应用数
技术支撑
构建互联互通、稳定
高效、安全可信的技
术枢纽通道
平台功能完备性、多
级平台协同性、共享
模式多样性、运行管
控智能化
系统与目录接入覆
盖率、日均数据交换
/服务调用量、跨层级
共享请求成功率、平
台服务可用性水平
业务协同
实现数据共享对业
务流程优化与社会
治理提升的价值赋
能
场景驱动的协同深
度、行政效能的提升
幅度、公共服务体验
的优化程度
“ 一件事一次办” 主
题 服 务 数 量 及 “ 三
减”成效、跨部门智
能预警模型有效预
警率、免于提交材料
种类数量、社会满意
度提升度
（4） 数据开发利用
政务数据开发利用能力域，聚焦于系统评估各级政府部门在履行
法定职责过程中，对自身产生和管理的政务数据进行系统性加工、处理、
分析、建模，并形成可直接服务于内部管理、决策支持和业务协同的
数据产品、模型工具及知识服务的全过程能力成熟度。
开发流程能力子域，聚焦于评估政务数据从需求到上线的全生命
周期开发管理过程的成熟度、规范性与内部效率。重点评估是否建立
了覆盖数据需求分析、模型设计、开发测试、部署上线、监控运维的
标准化流程，并配备了相应的项目管理工具与知识库。同时，关注开
发团队的专业能力、跨部门需求协同效率以及开发过程的合规与安全内
嵌机制。
数据模型能力子域，聚焦于评估在开发利用过程中产生的数据模
型、分析算法的标准化管理与复用水平。重点评估是否对在政务服务、监
管、决策等场景中构建的预测模型、分类算法、规则引擎等进行统一的
登记、版本管理、性能监测和共享复用管理，形成政府内部的专用模型
库。
开发工具能力子域，聚焦于评估政府部门在政务数据应用开发过
程中，所采用技术工具的先进性、规范化与协同水平。重点评估是否
引入了适应政务场景的敏捷开发等工程实践，并配备了贯穿需求、设
计、开发、测试、部署、运维的全流程工具支持。
开发安全能力子域，重点关注在政务数据开发利用全流程中的安
全保障水平。关注是否在开发过程的各关键环节（需求分析、设计评
审、代码开发、测试验证等）设置了强制性的安全规则，进行风险识
别与管控。
为系统呈现上述评价维度，各子域主要关注点与典型评估方向可
归纳如下表：
评价子域 核心能力目标 关注要点 典型评估方向
开发流程 实现政务数据开发
活动的标准化、高效
流程体系的成熟度、
需求响应、过程合规
项目平均需求响应
周期、标准化流程采
化与可管理 与安全 用率、过程文档完备
率等
数据模型 将开发核心成果转 模型资产的登记与 入库可复用模型算
化为可复用、可评
估、可迭代的政府内
管理、性能监测与优
化、复用效果
法资产数、模型性能
监测与迭代机制完
部数字资产 善度、资产文档完整
度、复用节约开发工
作量比等
开发工具 采用先进、规范的工 工具链的集成、自动 标准化开发方法论
程方法与管理工具
提升开发协同与制
品质量
化水平及协同开发
支持水平
采用率、需求与任务
管理数字化工具普
及率、代码版本控制
规范应用率、核心逻
辑自动化测试覆盖
率等
开发安全 将安全与合规要求 安全合规要求的流 代码自动化安全扫
系统性融入开发全
流程，实现主动风险
程化嵌入、自动化风
险检测与管控、人员
描流水线比例与拦
截率、测试环境安全
防控 安全意识 策略验证机制完备
性、开发人员安全培
训覆盖率与通过率
等
（5） 数据安全保障
数据安全保障能力域，聚焦于构建与数据资源规模、流通范围、
应用深度相匹配的立体化安全防护与风险管控体系，安全保障能力域的
核心在于关注能否在数据全生命周期中，系统性平衡“发展”与“安全”的关
系，实现“用数据”与“管风险”的有机统一，确保数据价值释放活动在合
规、可信的轨道上运行。
管理安全子域评价体系，主要研究数据安全治理体系的顶层设计
与责任落实。重点关注是否建立了权责清晰、贯穿各级的数据安全领 导
协调机制，并制定了体系化的数据安全管理制度、标准与操作规程。主要
包括明确数据分类分级保护的管理责任主体，建立覆盖数据采集、存储、
使用、加工、传输、提供、公开等全流程的安全管理规范，并 将数据安
全要求有机融入业务规划与政务信息系统建设。
技术安全子域评价体系，主要研究为政务数据业务活动提供支撑
的底层技术环境与防护工具的可靠性与先进性。重点关注网络安全等级
保护制度在政务数据平台及关键系统的落实深度，是否部署了有效的入
侵检测、漏洞管理、访问控制、加密脱敏、安全审计等基础安全技术措
施。同时，高度关注隐私计算、可信执行环境、区块链、数据水印等前
沿数据安全技术在敏感数据流通与利用场景中的应用情况， 通过实践案
例评估其是否实质性地促进了数据“可用不可见”和“可计量”。
数据安全子域评价体系，主要研究对数据全生命周期的精细化保
护能力。重点关注是否依据国家及行业标准，对政务数据资产进行了科
学、准确的分类分级，并基于分类分级结果实施了差异化的安全策略。
这包括对重要数据、核心数据的识别认定、目录管理以及特别保护措施
的落实，以及对数据出境活动的安全评估与管控。同时，评估数据在
共享、开放、授权运营等流转环节中的安全风险管控措施，确保数据
在流动中不失管、不失控、不泄露。
运营安全子域评价体系，主要关注公共数据在持续开发利用和价
值释放过程中的动态风险管控。重点关注在数据授权运营、数据产品
交易、数据融合分析等市场化或深度应用场景中，是否建立了覆盖运 营
主体、数据接收方、使用环境及最终用途的全链条安全监管与审计 机制。
关注对第三方数据加工者或运营者的安全能力审查、数据使用 过程中的
行为监测与异常预警、以及数据销毁环节的合规性与彻底性。
合规审计子域评价，主要强调对数据安全制度执行与技术措施有
效性的持续监督与验证能力。重点关注是否建立了独立、专业的数据安
全审计体系，能够定期或基于特定事件，对数据安全策略的符合性、控制
措施的有效性以及安全事件的响应处置效果进行客观评估。这包括内部
审计、第三方审计以及利用自动化工具进行的持续合规监测。需关注审
计发现问题的整改闭环率、审计结果对安全策略优化的反馈作用，以及
审计活动本身的可信度与权威性。
应急响应子域评价，聚焦于应对数据安全事件、保障业务连续性
的准备与实战能力。重点关注是否制定了完备的数据安全事件应急预
案，并建立了高效的监测预警、分析研判、应急响应、灾难恢复和事
后总结机制。需定期开展应急演练，检验预案的有效性及跨部门协同
处置能力，并建立数据备份与恢复策略，确保在遭受攻击或发生灾难时，
关键数据不丢失、业务服务不中断。
为系统呈现上述评价维度，各子域主要关注点与典型评估方向可
归纳如下表：
评价子域 核心能力目标 关注要点 典型评估方向
管理安全
建立权责清晰、制度
完备的安全治理体
系
顶层设计、责任体
系、制度规范、安全
意识
数据安全专项制度
标准完备度、安全责
任到岗落实率、全员
安全培训覆盖率与
考核通过率、安全绩
效纳入整体考核的
权重
技术安全
构建纵深防御、主动
免疫的技术防护体
系
基础安全合规、加密
脱敏应用、隐私计算
等前沿技术应用
关键系统等级保护
合规率、核心数据加
密 /脱敏覆盖率、隐
私计算平台等专用
安全设施建设数量
与有效应用场景
数据安全
实现对数据本体的
精细化与差异化保
护
分类分级落地、重要
数据管理、流转风险
管控、出境安全评估
数据分类分级准确率
与策略匹配度、重要
数据目录完整性与保
护措施有效性、数据
流 转 风 险 评 估 开 展
率、数据出境安
全评估合规率
运营安全
确保数据在动态利
用过程中的全链条
可控
第三方安全准入、过
程行为监控、使用审
计溯源、安全销毁
第三方合作伙伴安
全评估率、数据使用
过程实时监控覆盖
率、运营审计日志留
存与分析深度、数据
销毁合规执行率
合规审计
形成持续监督、闭环
改进的合规验证能
力
审计体系独立性、审
计覆盖全面性、问题
整改闭环、结果应用
反馈
年度专项审计计划
完成率、审计发现问
题的整改率与平均
周期、自动化合规监
测对关键活动的覆
盖率、审计建议采纳
率
应急响应
提升主动防御、快速
响应与业务持续韧
性
预案体系、监测预
警、应急演练、备份
恢复、实战能力
应急预案完备性与更
新及时性、安全事件
监测预警准确率、年
度综合应急演练次数
与场景覆盖、关键业
务 RTO/RPO 目 标 达
成率、事件平均处
置恢复时间
三、 政务数据价值化落地实践探索
（一） 以高质量数据供给体系筑牢价值释放根基
构建高质量数据供给体系，满足政府内部跨层级、跨部门、跨业
务的协同需求，筑牢对社会发展赋能的价值释放根基。当前，各地正
从初期的数据物理汇聚，加速向数据的逻辑整合、标准化治理与场景
化供给深化，将海量政务数据资源转化为可信、可用、可增值的生产
要素。同时，伴随人工智能技术向政务领域深度融合，高质量数据集也
已成为支撑政务大模型落地与智能化应用发展的关键基础，是政务数
据价值化向智能化水平跃升的重要方向。
推进数据资源的全面整合与统筹管理，是实现政务数据“一本账” 式
高效治理与供给的体制性基础。当前，各地积极采取措施，将摸清数据
家底、打破部门壁垒作为首要任务，通过构建一体化数据资源平台与管
理机制，实现数据资源的集中管理与统筹调度。河北省在归集数千亿条
数据的基础上，通过开展公共数据常态化归集和社会数据资源调查，系
统性形成覆盖广泛的资源目录体系，为数据资源的开发利用提供了清晰
路径。
实施数据的标准化规范治理与分类分级，是提升数据质量、保障
数据安全合规流通的核心技术保障。当前，各地高度重视数据治理规
范的建设。武汉市出台《武汉市公共数据元规范》等一系列地方标准， 统
一全市数据基础信息格式，为数据的归集治理与跨平台共享整合提供
了关键指引。在数据质量管理的同时，对数据资源进行科学分类分级，
并实施差异化的管理策略，已成为通用做法。这不仅是安全保障风险
管控的起点，也为后续数据产品的差异化授权与精准供给提供了依据。
系统化构建政务高质量数据集，是赋能人工智能应用、驱动政务
服务与管理模式智能变革的战略支撑。随着《政务领域人工智能大模
型部署应用指引》等文件的出台，建设面向场景、质量可控、标准统
一的政务高质量数据集，已成为推动政务数据从传统业务支撑向智能化
赋能跃升的核心任务。高质量数据集旨在通过系统性工程，对多源政务
数据进行深度清洗、专业标注、多模态融合与持续更新，形成可直接用
于训练和优化政务领域专用大模型及智能应用的权威数据资源。部
分省市建设的“政务服务高质量数据集”，聚焦高频办事场景， 对流程、要
件、规则等数据进行结构化与知识化处理，有效支撑智能导办、材料
预审等应用，提升服务精准性与效率，为国家层面推广高质量数据集
建设提供实践经验。
强化数据资源的场景化供给与产品化开发，是推动数据从静态资
源向动态生产要素转化的关键路径。数据价值最终通过应用来体现，
各地的实践正从“有什么数据开放什么”转向“需要什么数据供给什么”。
陕西省通过发布覆盖旅游、养老、医疗等领域的“公共数据‘跑起来’”典型应
用场景，以清晰的需求牵引公共数据资源的精准供给与高效流通。南京
市推动首批城市治理公共数据产品在交易平台成功挂牌上架，围绕企业
全生命周期信息开发的标准 API 接口产品将直接服务于市场交易、风险管
控等高频商业场景，有效破解“数据获取难、核验成本高”的痛点。在此过
程中，源自高质量数据集、具有明确质量标准和场景适配性的数据产品
与模型服务，正成为数据要素市场上更具竞争力的价值载体。
（二） 以场景深耕与价值闭环驱动政务数据效能倍增
当前，各地实践正从“点状突破”向“体系化深耕”演进，其最
新发展集中体现为以重大战略和民生关切为牵引，在公共服务、产业
升级、城市治理等关键领域构建可量化、可感知、可持续的价值闭环。深
化“数据要素×”在公共服务领域的应用，是实现政务数据普
惠价值、提升民众获得感与满意度的重要路径。当前，各地正推动数据
共享从支撑部门办事，向主动、精准、智慧的全民服务模式转型。例如，
山东东营市通过强化数据共享，系统性支撑“一件事一次办” 改革，其
打造的“公民身后”集成服务，通过跨部门数据自动流转， 将原先涉及
多个部门的“伤心事”简化为“一站联办”，办理环节、材料和时限均大幅压缩，
充分体现数据融合对公共服务流程的革命性重塑。
推动政务数据与实体经济深度融合，是赋能产业转型升级、培育
新质生产力的战略核心。数据要素的乘数效应，较为显著地体现在其与
工业、农业、金融等传统产业的融合应用。当前，我国多地正围绕本地
主导产业，打造垂直领域的可信数据空间或其他服务平台。例如， 佛山
市基于自身制造业基础，探索建设“佛山产业数据空间”，促进产业链上
下游的设计、生产、供应链数据共享协作，以数据驱动产业集群的整体
效率提升与协同创新。在农业领域，江苏盐城等地通过整合农业资源、
气象、市场等数据，构建智慧农业服务平台，为农户提供精准种植指导、
病虫害预警和市场产销信息，有效降低了自然与市场风险，提升了农业
生产效率和农民收入。
构建“一网统管”与智慧城市运行体系，是提升城市治理现代化水
平、实现精细化治理的数据基石。当前，各地以“城市大脑”或城
市运行管理中心为核心，推动跨层级、跨部门数据汇聚与融合分析，
实现对城市运行状态的实时感知、智能预警和协同处置。例如，武汉市
的城市运行管理中心，接入城市管理、交通运行、公共安全、生态环境
等海量数据，构建防汛排涝、重大活动保障、城市交通等多专题协同指
挥场景，实现从被动响应到主动干预的治理模式转变。
（三） 构建全流程、智能化、安全可信的价值化保障机制
当前，各地正通过技术创新与制度协同，驱动数据合规流通、促
进数据安心应用，为实现政务数据从“资源”到“要素”的安全可信跃迁提
供坚实底座。
构建覆盖全生命周期的数据治理与安全管控机制，是筑牢政务数
据开发利用合规底线的制度性前提。目前，各地正通过建立强有力的
统筹管理机制，确保数据“管得住、供得出”。例如，石家庄市在推动公共
数据平台建设时，初步构建了数据资源技术规则规范体系，为实现对数
据的采、存、通、用、治的一站式运营能力奠定了基础；遵义市通过
“聚、治、用”三位一体的治理路径，为多个政务信息系统提供基础支撑，
并严格编制数据共享开放责任清单，从源头规范数据供给。
创新应用隐私计算、区块链与商用密码等先进技术，是破解数据
“流通”与“安全”矛盾、赋能数据可信融合的重要技术路径。当前， 面对高
价值政务数据在跨部门、跨领域融合应用中“不愿供、不敢用” 的信任难题，
仅仅依靠制度约束已显不足，须通过技术创新构建可信环境破解难题。
深圳市龙岗区探索打造“数字生活空间”，引入可信
计算等技术，构建安全可信的个人可信数据空间，探索个人数据的合规
托管与开发利用；济宁市在智慧治理实践中，采用商用密码算法实现全
链数据加密与身份鉴别，在保障数据安全与个人隐私的前提下， 为政务
数据与其他数据在金融、医疗、城市管理等场景中的深度协同扫清障碍。
将智能化安全防护深度融入城市治理与政务服务应用，是安全保
障能力从“成本中心”转向“价值赋能”的关键体现。智能感知风险、主动
提供服务，并直接提升治理效能，是当前安全防护建设数智化转型的
重要趋势。锡林郭勒盟运用数万路视频及 AI 算法智能识别城市管理
违规场景，问题处置效率大幅提高。
四、 政务数据价值化发展展望
（一）从“被动业务支撑”向“主动智能构建”的基础性变革
构建高质量政务服务数据集，已成为支撑政务领域人工智能大模 型
训练与应用的关键举措之一。基于高质量数据集训练的政务大模型， 将
推动政务服务向“主动感知、智能预判、精准服务”的模式跃升。由此，
政务数据价值化将日益成为一个开放的生态工程，政府角色将 从数据提
供者转变为高质量数据集的培育者、生态规则制定者、场景 开放者和创
新赋能者，吸引企业、科研机构、开发者等多元主体共同 参与价值创造，
形成“政府数据牵引、社会数据响应、融合数据赋能” 的良性循环。
（二）从“平台式共享”向“空间式可信流通”的范式融合
传统以中心化平台为核心的数据共享交换模式，在应对复杂多方
协作、高价值数据融合需求时，面临信任、效率与安全瓶颈。以隐私
计算、区块链、可信执行环境等技术为支撑的可信数据空间将成为下
一代数据基础设施的核心形态。未来，政务数据流通将呈现“平台枢纽”
与“可信空间”融合互补的格局。平台负责基础资源的目录管理、统一接口
和公共性服务；而针对金融风控、精准医疗、产业链协同等对安全与合
规要求极高的场景，则依托分布式、可互操作的可信数据空间。
（三）从“数据资源管理”向“数据资产管理运营”体系化演进
我国政务数据工作的重心将从基础的数据汇聚共享，全面转向数据
资产的精细化管理和市场化运营。我国顶层政策逐步落地，政务数据资
产将逐步完成确权、登记、评估、入表等环节，其经济价值将在政府资
产负债表和财政管理中得以显性体现。各地将探索建立公共数据资产运
营公司或授权专业化机构，构建涵盖数据产品开发、定价、交易、服务
于一体的完整运营体系。“数据财政”作为一种新的理念和实践，将在部
分先行地区从概念走向试点，探索通过数据资产运营反哺公共财政和数
字基础设施建设的可持续模式。
（四）从“赋能政务服务”到“驱动要素化×”的生态化发展
政务数据价值化的应用疆域将持续拓展，其核心驱动力将从提升
政府内部效率，转向激活外部经济社会的乘数效应。“数据要素×” 行动
计划将牵引政务数据与各行各业深度融合。在工业制造领域，政务数
据将与供应链、能耗、环保数据结合，赋能智能制造和产业图谱构建；
在金融服务领域，合规的政务数据将成为普惠金融和风险定价
的关键要素。
五、 IOMM-G 公共数据价值化评价体系与发展实践
政务数据在政府体系内部的价值化评价与实践路径，侧重于内部
能力建设与政务服务效能提升。而随着数据要素市场化改革的纵深推
进，数据价值化的焦点需从政务数据的内部治理，拓展至更具广度和
深度的公共数据资源配置层面。区别于政务数据主要服务于政府内部
管理与履职，公共数据蕴含着以流通利用、授权运营、流通交易等市场
化方式服务经济社会发展全局的巨大潜能。
（一）公共数据价值化评价体系
图 2 公共数据价值化评价体系框架
公共数据价值化评价体系，是在政务数据评价体系基础上增加数
据流通运营能力域，以对公共数据产品、流通交易、应用效能及跨域
流通等方面给出评估方法。
（1）数据流通运营
数据流通运营能力域，面向公共数据，聚焦于评估数据在跨主体、跨
地域、跨领域流动过程中所依赖的规则体系、市场环境、定价机制、
产品形态及安全合规保障的综合水平，关注其能否构建“规则清晰、
主体信任、定价合理、交易高效、监管有力”的数据要素流通生态，
使公共数据在保障国家利益、公共安全和个人隐私的前提下，合规有序
地流向最能发挥其经济与社会价值的应用场景。
规则制定子域评价体系，聚焦于数据流通基础性制度规范的完备
性与先进性。重点关注是否依据国家顶层设计，结合地方实际，建立
了覆盖数据产权登记、流通交易、合规审计、争议解决等全流程的制度
体系与标准规范。重点关注是否明确了公共数据流通中各相关方的权责
利边界，特别是在“三权分置”框架下对数据资源持有权、数据加工使用
权、数据产品经营权的具体界定与行权规则。其中，包括本地出台的
数据流通相关法规、规章及标准数量与质量，规则对新型流通模式的
前瞻性覆盖程度，以及规则在实际争议中的适用性与有效性等。
授权运营子域评价体系，聚焦于探索公共数据市场化配置的创新
模式与风险管理效能。重点关注是否在依法合规、安全可信的前提下， 建
立了清晰的授权运营管理机制，包括运营主体准入与退出、场景与数据
范围审批、运营过程审计监督安全责任界定等全流程规则。关注授权运
营模式的多样性及其与本地区发展实际的适配性，以及运营过程中在促
进数据融合应用、赋能产业发展、保障公平竞争等方面的实际成效。
产品审查子域评价体系，聚焦于公共数据进入流通市场的形态与 质
量。重点关注是否建立了从原始数据到可流通数据产品的分类分级、
脱敏脱密、质量评估、标准化封装的全流程管理规范。关注数据产品
是否具备清晰的应用场景、明确的服务协议、可验证的质量指标和持续
运营能力。其中，包括进入流通市场的政务数据产品目录规模、产品
形态的多样性、产品合规性审核通过率以及产品说明书等配套材料的完
备性等。
流通交易子域评价体系，主要关注数据要素市场化配置渠道的畅
通性与活跃度。重点关注是否构建了线上线下相结合、场内场外相补
充的多层次数据交易市场体系，并培育了数据商、第三方专业服务机
构等多元生态。关注交易平台的公信力、交易流程的规范性、结算与
交付的可靠性以及交易后的争议处理与合规监管能力。其中，包括合
规数据交易场所的年度交易额与增长率、上架流通的公共数据产品数
量、活跃的数据商与中介服务机构数量、交易合同的履约率以及平台
风控措施的有效性等。
应用效能子域评价体系，主要聚焦于数据流通带来的实际经济社 会
价值转化效率，衡量流通环节是否真正促进了数据要素与实体经济、公共
服务的深度融合。重点关注数据流通在赋能产业升级、催生新兴 业态、
提升治理精度、优化公共服务等方面的实际贡献。其中，包括 通过数据
流通直接或间接拉动的产业增加值、基于流通数据开发的新 产品/新服务
数量、数据流通在解决特定社会问题中的应用成效以及 市场主体对数据
流通环境满意度的调查结果等。
跨域流通子域评价体系，主要关注在确保国家安全和数据主权前
提下的国际数据合作与流动试点。重点关注是否在自贸试验区等特定
区域，围绕商贸、科研、航运等特定场景，开展了安全可信的政务数据
跨域流动管理试点，并建立了包括数据出境安全评估、白名单管理、合规
审计在内的风险管控机制。其中，包括跨域数据流动试点场景的数量与
合规性、跨域数据流动安全管理平台的建立与运行情况、以及参与国际
数据规则制定的活跃度与影响力等。
为系统呈现上述评价维度，各子域主要关注点与典型评估方向可
归纳如下表：
评价子域 核心能力目标 关注要点 典型评估方向
规则制定
建立清晰、稳定、可
预期的制度环境
制度体系完备性、权
责界定清晰度、标准
规范先进性
数据流通专项法规与
标准数量、规则对新
型模式的覆盖度、规
则在实践中的援引率
与纠纷解决效
果
授权运营
探索市场化配置与
价值释放新路径
机制健全性、模式创
新性、风险可控性、
价值实效性
授权运营场景/领域
数量、授权运营数据
产品交易额或服务
规模、安全合规审计
结果、对特定产业赋
能效果评估
产品审查
形成合规、标准、高
价值的数据商品
产品分类分级、合规
处理、标准化封装、
场景适配性
可流通数据产品目
录规模、产品形态多
样性、产品合规审核
通过率、产品配套文
档完备性
流通交易
构建高效、规范、活
跃的多层次市场体
系
交易市场公信力、流
程规范性、生态丰富
度、风控有效性
合规交易场所年交
易额、上架公共数据
产品数、活跃生态主
体数量、交易合同履
约率与纠纷率
合规监管
实现全链条、穿透
式、智能化的风险管
控
全生命周期可追溯、
行为监测预警、监管
科技应用、容错机制
流通日志存证完备
率、风险预警准确性
与及时性、重大安全
事件发生率与处置
效果、监管科技投入
水平
流通效能 实现数据要素对经 产业赋能效果、创新 数据流通拉动的产
济社会发展的乘数
效应
催化作用、治理与服
务提升
业增长、催生的新产
品 /服务数、解决特
定社会问题的应用
案例、市场主体满意
度
跨域流通
在安全可信前提下
参与国际数据合作
试点场景与管理机
制、安全评估与管控
能力、国际规则参与
跨域流动试点场景数
量与安全性、安全管
理平台运行情况、参
与国际规则制定
的活动与成果
（二）公共数据发展现状
（1） 可信数据空间层面
我国可信数据空间正从技术概念逐步跃升为支撑公共数据高效
流通、释放要素价值的国家数据基础设施。通过“技术可信”与“规则可
信”的双重保障，为连接分散的公共数据持有方与多元的社会需求方，
构建了一个去中心化、安全可信的流通与协同环境、
在国家战略层面，将可信数据空间明确定位为深化公共数据开发
利用、赋能实体经济的核心载体。2024 年 11 月，国家数据局发布《可信
数据空间发展行动计划（2024—2028 年）》，系统规划了其作为下一代
数据基础设施的发展蓝图，明确提出要培育和推广一批行业级、区域级
可信数据空间，推动公共数据资源在可信环境内与社会数据融合应用，
到 2028 年建成 100 个以上广泛互联的可信数据空间。
在地方实践与场景落地方面，可信数据空间已成为各地推动公共
数据授权运营、深化场景赋能的主流技术方向。上海市在建设城市可信
数据空间过程中，将其作为“国际数据港”核心基础设施，率先系统梳理
了可授权运营的公共数据资源目录，并构建“枢纽+联邦”流
通模式，为交通、金融等领域的公共数据在可信环境下安全流通与社
会化应用提供了合规路径；重庆市依托“数字重庆”建设，推动市级部门
数据资源向可信空间汇聚，并聚焦普惠金融、智慧医疗等民生与经济
场景，实现公共数据价值的定向、安全释放；浙江电机、厨电等特色产
业集群，出现以“产业数据空间”形式，推动行业公共数据与龙头企业
私有数据安全融合计算的实践，有效促进了产业链的整体协同与效率
提升。
（2） 授权运营层面
在国家公共数据资源开发利用“1+3”政策体系引导下，各地政府
积极行动，推动公共数据授权运营的落地实施，形成了整体授权、分
领域授权、依场景授权等多种模式。
整体授权模式是指地方政府或地方数据管理部门将本地区所有
公共数据授权给某一主体进行运营，代表地区有上海、福建、成都、
青岛等。在这一模式下，一般将公共数据整体运营权授予地方国有独资
企业，由其作为公共数据授权运营的主要载体，承担公共数据开发利用
工作。这种模式在数据安全性和管理效率方面具有优势，但也对政府的
统筹能力和监管能力提出了更高要求。例如，上海市通过地方性立法和
数据授权协议，统一集中授权上海数据集团有限公司承担公共数据基础
设施建设工作，包括公共数据运营平台的投资、建设、运营等等。
分领域授权模式是指地方政府根据行业特点，选择多个符合条件
的运营方进行授权，依行业特点开展公共数据运营工作，代表地区有北
京、杭州等。这种模式的优势在于能够发挥行业及领域的聚合价值， 但
协调难度也随着主体增加而增大。例如，北京市经信局与北京市金融控
股集团有限公司签订专区运营协议，授权北京金控集团负责金融专区运
营。
依场景授权模式是指根据具体需求，由不同运营机构遵循“一场景
一申请一审批”的原则开展资源的开发利用，有利于发挥市场竞争作用，
更适用于“小步快跑”挖掘全新场景，代表城市有杭州、宁波、温州、长春、
长沙等。这种模式在特定场景下具有较强的灵活性和适应性，但也存在
机构数量多、合规风险高及政府监管难度大等问题。例如，杭州市采取
依场景授权模式，大范围公开征集运营机构，再甄选试点进行应用突破，
以轻量化的场景跑通模式，形成可复制、可推广的经验。
（3） 流通交易层面
我国正加快构建规范、高效、安全的市场化流通体系，推动公共
数据要素从资源形态向可交易、可流通的商品形态加速转变，流通渠
道持续拓宽，市场活跃度显著提升。
跨区域、跨层级流通枢纽建设取得实质性进展。长三角、粤港澳
大湾区、京津冀等重点区域率先探索，建立了区域级数据共享交换与协
同流通机制。长三角地区依托“长三角数据共享交换平台”，已初步实
现三省一市政务数据的互联互通，累计支撑了涵盖企业征信、民生
服务、交通出行等多个领域的跨区域业务协同，促进了数据要素在区
域内的有序流动与融合应用。
多层次数据交易市场体系日益成熟，场内规范化交易成为主流。
各地数据交易所（中心）积极设立公共数据产品专版或专区，为合规
公共数据产品提供集中、规范的挂牌、交易、结算与存证服务。北京国
际大数据交易所上线“数字资产交易平台”，为具有明确权属和合规路径
的公共数据产品提供全流程交易服务；深圳数据交易所探索建立数据商
分级分类管理与数据产品上市审核制度，提升流通产品的质量与可信度。
我国各地交易场所的建立，有效破解了数据流通中的“确权难、定价难、
互信难”等关键障碍，使数据流通从分散、场外的点对点模式，逐步转向
集中、透明、可监管的场内主渠道模式。
（三）公共数据价值化落地实践探索
（1） 构筑集约智能、可信流通的现代化数字基座
公共数据价值化释放，首要依赖于数据基础设施的智能化改造。
目前，我国各地正积极构建集约智能、安全可信的现代化数据基座，
为海量公共数据的汇聚、治理、流通与应用提供稳定、弹性且可靠的物
理承载与技术环境。
统筹集约建设政务云网设施，是公共数据价值化的物理前提。在实
际建设中，已从分散建设模式转向构建逻辑集中、统一纳管的“一朵云”
和高效通达的电子政务网络。上海市在“一网通办”基础上， 打造“云网
边端”一体化的城市数字底座，不仅实现市级政务云对全
市非涉密信息系统的应迁尽迁与统一纳管，更通过云原生技术栈实现
资源敏捷调度与应用快速迭代，为全市公共数据的归集、治理与智能
应用提供了弹性、稳固的云化基础。
建设公共数据授权运营基础设施，是激活公共数据市场价值的关
键机制。随着国家授权运营政策的落地，各地方开始配套建设专门的
运营管理平台。目前，部分地区已明确要求“建立全市统一公共数据资
源授权运营域”，作为具备资源登记、运营管理、安全监管等功能的专
用基础设施。此类数据基础设施将原始数据控制在安全域内，支持运
营机构进行“原始数据不可见”的加工处理，为形成可交易的数据产品提
供了合规环境，促进公共数据安全流通。
可信数据空间等新型数据基础设施的试点探索，是为公共数据跨
域融合应用构建信任底座的重要方向。当前，为解决数据流通中的信
任与安全瓶颈，我国逐步启动可信数据空间创新发展试点工作。厦门
市在实际建设中，接入超 1000 家主体、发布上千种数据产品，为公共
数据在金融、医疗、供应链等敏感场景中，与各类数据安全融合提供了
可信的技术路径。
（2） 以场景化产品与授权运营为核心的价值转化实践
当前，各地正以“场景化产品开发”与“授权运营机制”为双轮驱动，
系统性地破解价值转化难题。
以市场需求为牵引，开发标准化、场景化的数据产品，是打通公
共数据价值释放“最后一公里”最直接的路径。目前，各地正从“有
什么数据就提供什么”的传统思维转向围绕企业运营、民生服务中的 具体
痛点，开发即取即用的数据产品思维。遂宁市基于“城市大脑” 打造“遂房
通”“信用通”等一系列应用场景，整合多部门数据，上架 多个针对性强的公
共数据产品，实现数据资源向具体服务的快速转化。
探索并规范公共数据授权运营机制，是从制度层面保障数据产品 可
持续供给和市场信任的核心创新。目前，各地因地制宜探索出多样 化的
授权路径。江苏省通过上线省市一体化的公共数据授权运营平台， 已开
发多种公共数据产品。石家庄市采用“一场景一清单”的精细化 管理模式，
遴选多个运营场景，在金融服务、医疗健康等重点领域开 发产品，初步
形成“场景驱动-产品落地”的运营闭环。
构建包括竞赛激励、生态培育在内的多元化推进体系，是激发全社
会创新活力、实现价值共创的长效机制。各地普遍采用“政府搭台、社会
唱戏”的模式，且举办“数据要素×”大赛已成为重要抓手。广东省大赛中，
在城市治理、医疗健康、低空经济等领域涌现出大量创新解决方案。同
时，培育繁荣的数据要素市场生态成为战略重点。江苏省建设全省统一
的数据交易所，短期内上架多种数据产品，集聚数据商等服务机构，形
成了活跃的交易市场。从供给侧的“数据集团” 组建，到需求侧的“标杆企
业”培育，再到人才支撑体系的建设，一个由政府引导、市场主导、多元
主体共同参与的价值共创生态正在加速形成。
（3） 以市场化配置与合规交易为核心的价值实现
当前，各地正围绕构建合规高效的流通规则、探索多元化的价值实
现模式以及培育可信的交易市场生态而展开，逐步破解数据确权、定价
与互信难题，真正打通公共数据价值化的“最后一百米”。
建立规范化的授权运营与登记制度，是公共数据得以合规、有序 进
入流通市场的前提与基石。授权运营作为一种创新的数据供给方式， 其
本质是在保障数据安全与公共利益的前提下，通过契约引入专业化 市场
力量，对公共数据进行治理、加工并形成可交易的数据产品。福 建省建
立全省统一的公共数据资源开发服务平台，为社会提供规范的 开发服务，
已推出超百个授权运营应用案例。作为全国公共数据资源 的管理与信息
窗口，国家公共数据资源登记平台已于 2025 年 3 月上线试运行，进一步
促进数据资源的供需对接与流通交易的规范化、透 明化。
探索数据资产化与金融化的创新路径，是显化并放大公共数据经 济
价值的核心手段。经实践表明，仅实现数据的产品化流通远远不够， 推动
数据完成从“资源”到“资产”乃至“资本”的会计确认与金融转化，是价值深
化的关键。泰安市数据资产入表“七步法”，已指导 多家企业完成数据资
产入表，同时积极探索数据资产质押融资，与金 融机构合作，将数据资
产从会计报表上的数字，转变为可质押、可融 资的流动性资本，直接赋
能实体企业；南京市浦口区通过授权区属国 有企业，成功将“企业用水行
为分析数据”等产品完成数据知识产权 登记与挂牌上架，实现数据资产在
法律权属和交易载体上的双重确认。
构建多层次的数据交易市场与培育繁荣的产业生态，是保障公共
数据价值持续释放的土壤与环境。流通的可持续性依赖于成熟的市场
载体与活跃的参与主体。石狮市通过引入福建大数据交易所泉州服务站，
在全省首创“省—市—县”三级数据流通垂直联动体系，为县域经济接入
省级数据要素大市场开辟通道。另，在生态培育层面，我国部分地区
通过设立“数据要素券”、建立数据产业联合会等方式，降低企业用数成
本，汇聚产业链上下游力量，共同推动数据要素市场的繁荣。
