作者简介：张会平，男，1982 年生，博士，教授，研究方向：数据治理、数字经济；马太平，男，1996年生，硕士研究生，研究方向：数字经济；孙立爽，男，1987年生，研究方向：数据要素流通与数字经济。
文献来源：《情报杂志》2022年第4期。
摘要：［研究目的］探究政府数据赋能数字经济升级的路径与机理，推进政府数据进入市场、促进数字经济发展。［研究方法］从授权运营、隐私计算、场景重构三个维度，构建政府数据赋能数字经济升级的整合性分析框架，选择成都智审公司国有企业大数据审计进行案例研究。［研究结论］在政府数据赋能数字经济升级中，授权运营为政府数据价值安全激活提供制度安排，隐私计算为保障政府数据流通安全提供技术路径，通过政府数据分析利用与政企数据对接融合促成场景重构，实现基于数据增值的数字产业化升级和基于融合驱动的产业数字化升级。
关键词：政府数据; 数据赋能; 数字经济升级; 授权运营; 隐私计算; 场景重构
引言
伴随新一轮科技革命与产业变革席卷全球，我国数字经济规模日益壮大，成为构筑经济增长的关键支撑。中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展白皮书(2021)》显示，我国数字经济规模达39.2万亿，占GDP比重为38.6%，增速达9.7%。在数字经济时代，数据具有基础性战略资源和关键性生产要素双重属性，对数字经济升级具有全方位赋能作用，而现阶段我国90%的可用数据均为政府所有，发挥政府数据价值成为数字经济升级的关键。2021年3月发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035年远景目标纲要》明确指出要充分发挥海量数据优势，促进数字技术与实体经济深度融合，催生新产业新业态新模式，壮大经济发展新引擎。加快推进政府数据价值释放对于促进我国数字经济升级具有重要意义。
让政府数据有序进入市场是政府数据赋能数字经济升级的起点。许多地方政府进行了一系列制度性探索，如成都市组建国资载体开展政府数据授权运营、贵州通过“一企一基地”计划开展政府数据商业化运营。政府数据进入市场能够释放出政府数据价值，然而在这个过程中也出现数据泄露、数据被利用方再次拷贝、过度使用甚至再次贩卖等安全困境。如何把政府数据以安全的方式供市场主体使用？其可行的技术实现路径是什么？这些问题成为当前需要探讨的重要理论和实践问题，但尚未有研究进行相关阐释，缺乏对政府数据赋能数字经济升级的整合性分析。因此，本文试图从授权运营、隐私计算、场景重构来构建政府数据赋能数字经济升级的理论框架，并结合典型案例来解构实践逻辑，在此过程中政府数据赋能的制度安排、技术路径、分析利用的相互作用机理将被进一步揭示。
1、文献回顾
1.1 政府数据进入市场的路径研究
政府数据具有“生产要素”属性，能够用于市场主体进行生产经营与价值创造，在数字经济发展中越发重要。政府数据进入市场主要通过数据开放和数据授权运营两种路径来实现。在政府数据开放方面，政府数据开放的对象更多是未经加工的原始数据，主要在于让市场主体挖掘数据价值。然而，政府开放的数据数量较少、质量有待提升且更新频率过长，并不能满足经济社会对政府数据的需求。企业因拥有明确目标导向且组织运行更为灵活，政府可与其合作来创新和转变运营和服务提供模式。为此，部分学者开始关注数据授权运营路径，指出政府可通过特许经营授权方式间接参与数据市场运作。张会平等以成都市为例分析了政府数据授权运营的实现机制，提出“数据不出网”与“数据出网”两种政府数据交付与利用模式。相关研究虽然提到政府数据授权运营中数据“可用不可见”方式，但是并没有深入探讨如何实现“可用不可见”让政府数据安全进入市场。
1.2 数据流通中隐私计算技术研究
数据流通中的数据安全问题已成为学界广泛关注的焦点。兼具隐私保护与数据应用双重功能的隐私计算技术在数据流通中具有广泛应用前景。闫树和吕艾临认为，隐私计算是指在保护数据不对外泄露的前提下实现数据分析，为数据流通中的数据“可用不可见”提供了解决方案。从隐私信息全生命周期保护出发，隐私计算框架可分为提取数据、抽象场景、选择隐私计算技术、选择和设计隐私计算方案、评价隐私保护有效性五个步骤。在此基础上，对隐私计算技术方案进行了探讨，主要包括安全多方计算、联邦学习、数据沙箱 技术、可信执行环境。隐私计算已广泛应用于信用评估、金融行业、医疗行业等领域，而聚焦政府数据流通领域的文献相对薄弱。曹谦和范佳佳认为，利用隐私计算技术计算政府数据并出售数据结果，能够保障政府数据不被泄露，规范政府数据市场化运营。既有研究虽然深入分析了隐私计算的概念与原理并提供多种隐私计算技术方案，但仅停留在理论层面，并没有结合实例探讨隐私计算在政府数据流通中的应用。
1.3 数字经济升级研究
数字经济升级的核心在于数据驱动。随着数字经济不断演进和发展，现已步入以数据驱动的数字经济 2.0 阶段。数据具有较大经济价值，进一步释放数据要素价值能够不断催生数字经济新产业、新业态与新模式，实现数字经济升级。殷德生认为，全球产业链数字化、价值链数据化、创新链平台化和供应链智能化，将对世界经济增长与数字化升级动力、结构和形态产生影响。在数据驱动下，数字经济实现数字产业化升级和产业数字化升级。数字产业化升级强调构建大数据、区块链、隐私计算等新兴数字技术产业生态，发挥数据增值作用促成数字产业价值提升。产业数字化升级中，数据作为生产要素融入到实体经济运行，影响产业结构转型升级的过程和机制，带来原有产业的产出增加和效率提升。既有研究虽然强调释放数据要素价值是数字经济升级的关键所在，但仍停留在理论层面的探讨且并没有实际落地，对于到底应该如何释放数据要素价值、如何对数字产业化和产业数字化升级并没有提出来。
综上所述，当前学界对数据授权运营、隐私计算技术有了一定研究，并开始关注数字经济升级中数据要素价值释放。然而，既有研究并不能完全解释政府数据赋能数字经济升级:一是虽然对部分理论要素进行了探讨，但是缺乏系统性研究，没有在一个逻辑链条下对制度安排、技术路径、分析利用要素进行关联性分析与整合性解释;二是以数字经济升级为落脚点的文献相对薄弱，基于经验素材的实证性分析较少。
2、分析框架
理清政府数据赋能数字经济升级，应围绕着“政府数据在何种制度安排下进入市场、政府数据以何种技术路径进入市场、政府数据进入市场后应如何安全使用”三个问题。基于此，并结合相关实践，本文从授权运营、隐私计算和场景重构三个维度构建政府数据赋能数字经济升级的整合性分析框架，如图1所示。
图 1 政府数据赋能数字经济升级的整合性分析框架
2.1 授权运营
授权运营是地方政府将数据市场化运营权集中授予国资企业，由该国资企业通过市场 化服务方式满足经济社会发展对政府数据的需要，并实现政府数据资产保值与增值。授权运营涉及数据供给方、数据运营商、数据利用方三大主体。作为数据供给方，各级政府汇聚所有部门数据，将政府数据市场化运营权授权给数据运营商; 数据运营商通过数据整理、清洗、脱敏等处理与数据挖掘分析，为数据利用方提供数据核验、数据补全、数据分析等数据服务。
在政府数据赋能数字经济升级中，授权运营从制度安排上拓展数字经济升级所需的政府数据来源、解决政府数据价值安全激活的问题。传统意义上，将政府信息公开作为制度安排，仅满足了公众知情权，具有技术性短板与科层制低效的政府自身难以盘活数据资产;而将政府数据开放作为制度安排，是将数据直接提供给数据使用单位，数据开放数量有限且面临数据被转卖等安全风险。授权运营在制度上保障政府数据价值被安全激活，为数据流通交易、数据要素市场化配置创造了制度前提。市场化运营的政府数据与各行业具体应用场景的结合，将催生新一轮产业创新与数字经济升级。
2.2 隐私计算
隐私计算是由两个或多个参与方在不泄露各自数据的前提下，参与方通过协作对他们 的数据进行联合机器学习或分析。在政府数据进入市场过程中，隐私计算的作用如下: 一是多方共同参与，即数据提供方和数据利用方共同参与对政府数据的联合处理和分析; 二是在政府数据的动态使用或流通中对数据加以保护，即在原始数据不出私域前提下，使数据处理过程中的各节点均无法取得原始数据，实现政府数据“可用不可见”，保障政府数据在流通中的隐私安全。
在政府数据赋能数字经济升级中，隐私计算从技术路径上解决政府数据如何交给市场主体安全使用的通道问题。从授权运营来看，政府数据会在数据提供方与数据利用方之间流动，隐私技术在这个流动过程中的实际应用有两种方式:一方提供数据、一方提供模型参数;双方都提供数据、实现多方数据联合建模与交叉对比。在这两种方式中，政府数据都不直接交给市场主体，而是通过联邦学习、安全多方计算、数据沙箱和可信执行环境等隐私计算技术方案的有机融合，为市场主体使用政府数据提供安全技术通道。
2.3 场景重构
场景重构本质在于“景”的数据适配与“场”的场所营造之间的有机融合，实现政府数据逻辑与数字经济业务逻辑两者之间的持续映射关系。在政府数据价值被安全激活、数据流通有了安全技术通道的基础上，通过对政府数据安全分析利用来实现数字经济应用场景重构。市场主体对政府数据分析利用包括两个方面: 一是政府数据分析利用，对应于隐私计算第一种应用方式，通过市场主体提供的模型参数对政府数据进行分析; 二是政企数据对接融合，对应于隐私计算第二种应用方式，将政府数据与企业数据进行交叉对比分析。
场景重构是数字经济升级的前端。数字经济升级的关键是释放数据要素价值，而场景重构就是通过政府数据安全分析利用，来重构数字经济应用场景中的主体和流程，促成主体协同与流程重塑。在主体协同层面，授权运营使得政府数据在数据供给方、数据运营商、数据利用方之间流动，这一过程中三者在业务上价值取向一致、关系上伙伴关系达成，通过业务和关系整合实现主体协同，从而提升数字经济升级中的管理效能; 在流程重塑层面，隐私计算为政府数据流动提供了安全技术通道，这一过程中通过技术实现治理过程的科学分解、治理流程的删繁就简，使得数字经济升级中流程更加科学与高效。
2.4 数字经济升级
一般认为，数字经济包括数字产业化和产业数字化两个基本方面。从这一观点出发，数字经济升级也主要体现在数字产业化与产业数字化。数字产业化升级通过数据增值逻辑实现，即通过政府数据分析利用，推动数据运营平台建成与数字产业结构软化; 产业数字化升级通过融合驱动逻辑实现，即通过政府数据作用于实体经济企业，推动转型解决方案商兴起与企业数字化转型加速。
将政府数据以安全的方式供市场主体使用，是政府数据赋能数字经济升级的重点。政府数据进入市场的前提是把授权运营作为制度安排，来安全激活数据价值; 在数据授权运营后，政府数据就会在数据供给方、数据运营商与数据利用方之间流动，隐私计算技术在该过程中为数据流通提供安全技术通道; 从而市场主体通过政府数据分析利用与政企数据对接融合对具体应用场景进行重构，实现数字经济业务逻辑与政府数据逻辑之间的持续映射，进而赋能数字经济在数字产业化与产业数字化两个维度上的升级。
3、研究设计
3.1 案例选择
本文采用纵向单案例研究法来展示政府数据赋能数字经济升级的动态过程=并用案例 来验证理论框架合理性。根据研究需要，本文选取成都智审数据有限公司国有企业大数据审计为案例。成都智审数据有限公司(简称“智审公司”)成立于 2018 年，隶属全国资公司“成都市大数据集团股份有限公司”(简称“市大数据集团”)。该公司搭建的国有企业大数据审计平台，致力于利用市大数据集团市场化运营的政府数据开展国有企业审计。在此过程中，促使审计大数据新业态的出现与国有企业审计数字化转型。该案例是在市场化运营的政府数据赋能逻辑下实现，同时又在数字经济情景中进行，使之成为研究政府数据赋能数字经济升级的绝佳样本。
3.2 资料获取
本研究采用三轮资料收集，层层递进、相互印证，确保资料收集的信度与效度。第一轮网络收集关于智审公司国有企业大数据审计相关资料，并结合公司提供的资料进行归类分析，验证资料的真实性和有效性; 在基本了解情况后，针对政府数据如何安全交给市场主体进行深度访谈。第二轮针对如何安全使用政府数据，即对国有企业审计的基本思路、方法模型、典型场景等进行深度访谈，使得实践成果能够及时反馈到本研究。第三轮邀请领域专家与公司领导对论文内容进行评议，确保案例描述的准确性与可靠性。
4、案例分析
4.1 制度安排: 授权运营激活政府数据的国企审计价值
智审公司能够利用政府数据开展国有企业大数据审计，主要得益于成都市将政府数据授权运营作为制度安排，把政府数据安全交给市场主体使用。成都市政府数据授权运营的运行逻辑。如图2所示。成都市政府专门指定市网络理政办协调推进政府数据授权运营服务，负责汇聚各部门数据; 市政府各部门主要负责确认授权政府数据运营需求; 市大数据集团作为市政府授权的数据运营商，通过市政府数据运营服务平台，为智审公司国有企业大数据审计提供政企数据拟合匹配、交叉对比数据服务; 而政府数据运营服务平台的前置系统与市政务信息资源共享平台直接连接，负责从该平台获取政府部门已授权确认的政府数据。
图 2 成都市政府数据授权运营的运行逻辑
授权运营拓展智审公司获取政府数据的来源，政府数据的国有企业审计价值得以释放。截止2021年9月，市政府数据运营服务平台汇聚了市法院、民政局、司法局、住建局和税务局等37家政府部门数据，涉及企业基础数据、失信被执行人数据、工商数据和行政 处罚数据等在内的 453 类政府数据，且这些政府数据大多都是实时更新，这为智审公司对国有企业进行实时大数据分析审计并自动化预警奠定基础。此外，智审公司基于审计业务需求，也可向市新经济委进行需求申请来获取政府数据。而在传统政府数据开放制度安排中，智审公司只能获取少量且更新时间较长的政府数据，难以支撑国有企业大数据审计。
授权运营为政府数据的国有企业审计价值安全激活提供了制度安排。市政府各部门在确认授权政府数据运营需求时，会基于风险评估结果来对所属数据能否市场化运营进行把关; 授权运营也采用政府数据提供、汇聚、运营和使用的“四段式”网络安全保障，采用 数据安全使用协议与三方协议来理清运营各方的权责边界，从而确保授权运营工作安全推进，安全激活政府数据价值。
4.2 技术路径: 隐私计算保障政府数据安全进入国企审计
智审公司以国有企业为对象开展大数据审计中，隐私计算为政府数据安全进入国有企业审计领域提供安全通道，并形成政府部门、智审公司、国有企业、市大数据集团和成都超算中心在内的庞大隐私计算产业生态。隐私计算技术的运行逻辑，如图 3 所示。智审公司国有企业大数据审计平台和国有企业数据储存系统建立安全通道来采集企业数据，接着通过安全加密通道与政府数据运营服务平台进行企业数据与模型对接; 政府数据运营服务平台从市政务信息资源共享平台获取已授权确认的政府数据; 政企数据都获取到之后，在政府数据运营服务平台安全沙箱中建立分析模型，通过训导平台与模型评估，将政府数据与国有企业数据进行对比分析与拟合匹配，最后通过安全加密通道将数据分析结果反馈给智审公司。政府数据运营服务平台之所以能够开展海量政企数据隐私计算，是因为成都超算中心为隐私计算执行效率构筑了超强算力底座支撑。
图 3 隐私计算技术运行逻辑
在该案例中，安全多方计算和数据沙箱技术是开展审计时所采用的隐私计算技术方案。安全多方计算实现市大数据集团与智审公司安全进行协同计算，双方除计算结果外，均不能得到另一方任何原始数据; 数据沙箱技术使得调试环境与运行环境分离，在调试环 境中使用政企样本数据调试审计模型，然后将审计模型发送到运行环境中运行全量政企数据，从始至终数据分析师都无法接触到全量数据，实现数据“可用不可见”。由于是进行政企数据对比分析，所以隐私计算中所采用的模型主要是关系网络数据分析模型，如招投标分析模型、采购合同分析模型、资金往来分析模型等，是审计人员发现审计疑点的经验固化。
4.3 分析利用: 数据分析与融合重构国企审计的应用场景
场景重构动力来源于政府数据分析利用。本案例中，智审公司通过政企数据对接融合，实时发现国有企业审计疑点并进行自动化预警，实现国有企业经营风险的全流程智能管控，促成审计场景的重构。接下来，本文展示4种典型政企数据对接融合场景，其分析方法以关联对比分析为主。
第一，利用工商数据对招投标进行分析。将国有企业招投标项目数据与工商数据进行关联分析，若发现招投标中存在直接利益关系，则系统自动预警。第二，利用工商数据对采购合同进行分析。对国有企业采购合同的乙方进行工商数据查询，获取其注册资本金，若单项项目金额≥注册资本金、年度累计项目金额≥注册资本金*3，则系统自动预警。第三，利用负面数据对合作方进行分析。采集国有企业合同信息中合作方数据，与政府数据中受处罚数据、司法数据等进行匹配，若在合作方受处罚期间合作，则系统自动预警。第四，利用经营范围匹配报销数据。将国有企业公务接待报销票据的乙方与工商数据匹配分析，若乙方经营范围中无餐饮，则系统自动预警。
通过政企数据对接融合，重构了国有企业审计场景中的主体和流程两个维度，促成主体协同与流程重塑。在主体协同层面，授权运营和隐私计算的过程中，成都市审计局、国有企业集团审计部和智审公司三者审计业务实现整合，即三者都旨在国有企业业务合规性，价值取向达成一致; 此外，三者审计关系实现整合，三者由权威依赖关系变为伙伴关系，智审公司的审计结论可以服务于国有企业审计部内部审计和市审计局对该企业的政府审计。在流程重塑层面，传统审计大多为现场分散分析或现场核查与数据分析融合不足的分散格局状态，流程较为繁琐且效率低下。而智审公司利用政企数据对比分析开展国有企业审计工作，重构审计流程。首先，在智审数据中台完成国有企业数据采集、储存与预处理; 接着，在政府数据运营服务平台安全沙箱中建立关系网络数据分析模型，对政企数据进行对比分析、拟合匹配; 最后，发现审计疑点并自动化预警，同时对审计线索进行取证，形成审计结论反馈给国有企业。
4.4 实现升级: 审计大数据新业态与国企审计数字化转型
政府审计部门由于人力有限难以实现对国有企业全覆盖、有深度的审计，国有企业自身内部审计也因无法获取政府数据导致审计效果不佳。智审公司大数据审计有效破解上述问题，依托授权运营、隐私计算、场景重构实现审计大数据新业态形成与国企审计数字化转型。一是数据增值推动审计大数据新业态形成，实现数字产业化升级。通过授权运营发挥政府数据分析利用产生的增值效应，建成市政府数据运营服务平台，同时智审公司国有企业大数据审计平台、市大数据集团政府数据运营服务平台、成都市超算中心算力平台等软件和平台占数字产业比重提升，数字产业结构软化，催生审计大数据新业态。二是融合驱动促使国企审计数字化转型，实现产业数字化升级。通过政府数据与实体经济企业深度融合，致力于大数据审计来推动国有企业审计数字化转型的智审公司兴起。同时，智审公司将国有企业数据与政府数据进行拟合匹配，实时发现审计疑点并自动化预警，促进国有企业审计数字化转型。
5、结论与建议
政府数据对数字经济升级具有全方位赋能作用，而政府数据如何安全进入市场是政府数据赋能数字经济升级的重点与难点所在。通过深入剖析智审公司国有企业大数据审计案例，主要研究发现如下: 一是授权运营为政府数据价值安全激活提供制度安排，有效解决政府数据开放中数据量不足问题，让更多有价值的政府数据交给市场主体使用；二是隐私计算为保障政府数据流通安全提供技术路径，有效化解政府部门“数据泄露”和“数据贩卖”风险，让市场主体安全使用政府数据，通过政府数据分析利用与政企数据对接融合促成场景重构，实现基于数据增值的数字产业化升级和基于融合驱动的产业数字化升级。
结合本文分析和实践状况，针对未来发展提出如下建议: 一是国家层面已提出“开展政府数据授权运营试点”，各级地方政府应积极探索授权运营，将授权运营作为制度安排来推动政府数据市场化配置; 二是借助超算产业发展，对隐私计算运算效率进行提升，同时探索更多实现政府数据“可用不可见”的隐私计算技术方案; 三是推动政府数据赋能逻辑在更多数字经济应用场景的实践落地。当然，本文仅选择国有企业大数据审计场景进行分析，随着政府数据进入更多市场领域，本文构建的理论框架可能需要进一步完善和发展。