论公共数据的类型化规制及其立法落实

沈 斌 黎江虹

公共数据是规模最为庞大的数据类型，占全社会数据资源总量的比重高达70%-80%［1］，同时公共数据也是更容易实现共享开放等契合数据价值实现方式的数据资源［2］（P1576），构成数字经济时代经济社会发展的基础要素。《“十四五”数字经济发展规划》（国发［2021］29号）、《要素市场化配置综合改革试点总体方案》（国办发［2021］51号）等政策文件明确提出建立健全国家公共数据资源体系，统筹公共数据资源开发利用，完善公共数据开放共享机制。可以说，对公共数据的规制是挖掘数据要素价值的首要课题，关乎数据作为生产要素的价值实现程度和数字经济的发展进程。而揭示公共数据规制的现实困境，并探索可行的规制方案，对公共数据治理的实践推进与法制完善具有重要意义。

作为一个技术型、工具性概念，公共数据并不存在固有的内涵和外延。目前，中央立法尚未明确界定公共数据的概念，而是采取了暂时观望的策略，放任地方进行探索性立法，希冀通过地方实践发现最佳的公共数据概念规范和规制规则。而地方立法中的公共数据概念虽然各自有别，但整体上经历了一个“政务信息—政务数据—公共数据”的扩展性演进历程［3］（P68-70）。具言之，为区别于信息公开层面的政府信息，相关立法首先选择了“政务信息”作为概念工具描述立法对象。政务信息基本属于政府信息的同等概念，数源主体限于履行行政职能的政务部门。随着数字经济的崛起，数据的价值被充分认识和挖掘，且因为数据来源和生产机制的改变，数据价值的实现逐渐摆脱对信息的依赖，并在社会价值上完成对信息的超越，数据逐渐替代信息成为相关事物的主概念，政务数据也逐渐取代政务信息成为地方立法的主概念。由于应用场景的拓展，政务数据的内涵外延相较政务信息也有所突破，数源主体不再限于具有行政职能的政务部门，而是扩展至事业单位、社会团体及其他具有公共管理职能的组织。当前，随着数据价值的日渐凸显，滥觞于《浙江省公共数据和电子政务管理办法》的公共数据概念逐渐取代政务数据成为地方相关立法的新宠。相较于政务数据，虽然各地方立法中公共数据的内涵外延并不统一，但整体上实现了大幅度拓展。不仅具有公共管理职能的政务部门的数据属于公共数据，而且行政机关以外的国家机关的数据、承担公共服务职能的企事业单位的数据也被纳入公共数据范围，甚至提供公共服务的私人主体的数据亦可能成为公共数据。总之，公共数据的外延大致经历了从行政职能部门的数据，到公共管理部门的数据，再到公共管理和公共服务组织的数据的扩张性演进历程，最终形成了当前相对广义的公共数据规范概念。

追根溯源，公共数据概念在地方立法层面的扩展有其时代必然性与现实合理性，公共数据立法目标的演变决定了其内涵与外延的扩张性演进。从国内外演变趋势来看，公共数据立法的目标定位经历了从加强透明政府建设，到促进政府数字化治理，再到推动数字经济发展的演变。在政务信息阶段，虽然立法目的已转变为推动数据信息共享，但由于信息共享中数据价值形式的单一及其与信息概念的混用，相关立法事实上仍未摆脱基于透明政府目标的政府信息公开立法的路径依赖，并决定了政务信息的内涵外延仍囿于传统政府信息的范围。在政务数据阶段，随着数据概念的厘清和数据价值形式的拓展，藉由政务数据共享实现治理数字化的立法目标逐渐清晰，因履行公共管理职能而产生的数据自然也存在被纳入政务数据治理的必要性。在公共数据阶段，由于数据取得与劳动、资本、土地、技术等相并列的生产要素的价值地位，将具有特定程度公共性的数据资源纳入公共数据范畴，契合数字经济时代数据资源价值最大化实现的目标要求。因此，广义的公共数据规范概念为时代所需要。

诚然，公共数据作为更容易实现共享开放等符合数据价值实现方式的数据资源，其内涵与外延的扩展有助于实现数字经济时代数据资源最大化开发利用的价值目标。然而，公共数据规制也在概念扩展进程中面临愈来愈严峻的规制规则无法一体化适用的困境。详言之，公共数据内涵与外延的扩展使得基于公共数据这一概念分析工具形成的数据资源池在规模日渐庞大的同时，各公共数据集之间的同质性也日渐式微。而公共数据日渐凸显的异质性则使得基于单一概念设计、具有普适性的法律规则愈来愈困难，公共数据立法随着公共数据概念的扩展面临愈来愈大的困境。现有立法中，公共数据概念规范与规制规则能否完全兼容存在很大的法理疑义，很多规制规则事实上无法适用于概念规范涵摄的全部公共数据类型，部分公共数据在形式上负担着立法者无意使其负担或其本身无力负担的义务①作者通过参与《广州市数字经济促进条例》立法调研活动获知，法规起草部门将通信、电力、燃气等公共国有企业数据纳入公共数据范围的目的，主要在于满足政府部门因公共治理而产生的数据利用需要，并不存在将其数据统一管理或向社会开放的意图。然而，由于现行立法的整体性，公共国有企业的数据在法律逻辑上负担着与其他公共数据同样的义务，不仅背离立法者的意图，而且也成为其不可承受之重。。而个别地方的立法者已经发现了上述担忧和困惑，并为避免概念规范与规制规则彼此失调的体系性矛盾而采取了回避公共数据概念界定的立法策略②比如，《广州市数字经济促进条例》法规起草部门最终因担忧过于宽泛的公共数据概念可能招致部分数源主体的抵制，采取了回避公共数据概念界定的立法策略，这也是《广州市数字经济促进条例》未像《浙江省数字经济促进条例》等在先立法对公共数据概念进行明确规定的重要原因。。不仅如此，公共数据规范概念的扩展也使其外延越来越模糊，辨别何类数据应作为公共数据成了法理难题。数据因其利用的非竞争性、非排他性和处理后果的强外部性，本身即存在高度的公共性［2］（P1577），因此公共数据与私人数据的边界可能无法单纯藉由数据的公共性予以厘定。亦即，功利主义福利最大化的逻辑无法适用于可以零边际成本无限复制利用的数据及其价值，从而也就无法藉此区分公共数据和私人数据。一言以蔽之，公共数据的概念扩展既具有时代必然性和现实合理性，也在事实上造成公共数据外延模糊和规制规则无法一体化适用的困境，公共数据治理需要开拓新的规制模式。

实际上，公共数据内涵外延的扩展已使得公共数据演变为一个类概念，即公共数据不再是高度同质性的单一类型数据，而是成为具有特定程度公共性的类型多样的数据资源池。故此，对公共数据的规制不应该也无可能适用整齐划一的法律规则，而必须对其实施类型化规制，即根据各类公共数据的属性特征将其分为不同类别，并分别设置相应的规制规则。公共数据的类型化规制不仅能消解公共数据概念扩展带来的法律规则无法一体化适用的困境，而且也能够在一定程度上将公共数据的外延边界清晰化。基于此，下文将以地方立法中的广义公共数据概念为逻辑基础，探讨公共数据的类型化规制问题。

藉由科学的标准对公共数据进行类型化并分别设置规制规则，构成公共数据规制的必然选择。为此，需首先选定公共数据类型化的标准，并据此明确各类公共数据的外延范围及其基本特征。

（一）类型化的标准选定

正如有学者所言：“人类的思想在本质上是比较的……一个类型学，在最完善的形式上，应该不仅是一个资产负债表，而且是深刻的和解释性的。”［4］（P56）公共数据的类型化必须能够深刻揭示各类公共数据的异质性，并启发规制实践。归根结底，公共数据分类的科学性与解释力决定于类型化的标准选择，而类型化的标准应从事物本质属性及现实需求中提炼，非基于事物本质的类型化方案缺少理论逻辑的自洽性，甚或造成实践混乱，而非基于现实需求的类型化方案则只是研究者的自娱自乐，缺少现实意义。简言之，公共数据类型化的标准必须能够体现各类公共数据的本质特征，且有助于藉由类型化规制消解公共数据概念扩展带来的规制难题。循此逻辑，基于支撑公共管理和公共服务的功能属性，公共数据的本质特征应在于其公共性，亦即价值面向的公共利益属性。由此，公共数据表征的公共利益差异是确定公共数据类型化标准的关键。虽然公共利益的具体内涵并不存在统一认识［5］（P1），公共利益的公共意蕴具有抽象性和不确定性，在不同文献中表述各异，可能指称国家、社会、集体等一系列群体概念［6］（P7）。但公共数据的公共性差异可以通过概念要素中表征公共利益的具象要素予以呈现。此具象要素可以作为公共数据类型化的标准选择。纵观现有公共数据立法，虽然公共数据概念规范的内容表述不尽相同，但整体上可将其概念要素概括为主体要素和内容要素两者。

一方面，作为公共数据类型化标准的主体要素具体应指数源主体，即制作或获取数据的主体。这不仅因为数源主体作为数据生产主体与公共数据的权益关系更为紧密，更能彰显公共数据的属性特征，而且也因为数源主体具有唯一性，能够避免因数据流动性、非独占性产生多个数据控制主体造成数据属性难以确定的弊端。现实来看，公共数据的数源主体在地方立法中的规范表述不尽相同，主体范围也存在实质差别。虽然如此，但所有立法描述的公共数据数源主体都在一定程度上体现出众所周知的公共性，行政机关、国家机关、政务部门、具有公共管理和服务职能的企事业单位等，莫不如是。正因如此，公共数据数源主体的公共性可以作为公共数据类型化的重要标准，也即可以根据数源主体的公共性程度差异划分公共数据的类型。事实上，地方立法中“政务信息—政务数据—公共数据”的规范概念扩展进程也主要是沿着数源主体外延扩展的逻辑展开的，根据数源主体的公共性差异划分公共数据类型具有特定的实践基础。

另一方面，公共数据概念规范中内容要素的表述相对较为统一，主要存在“依法履行职责、提供公共服务”“依法履行职责”“依法履行公共管理和服务职责”等几类内涵非常近似的立法表述。从表面来看，概念规范中的立法语词描述的是数据产生的场域或过程，而非直接指向数据承载的内容。但实质观之，由于数据产生的场域直接决定了数据承载内容的属性，公共数据概念规范中的相关规定也可视为对公共数据承载内容的描述。如高等学校提供高等教育服务产生的数据是教育数据，交通管理部门履行交通管理职责产生的数据是交通数据。上述教育、交通描述的就是公共数据的内容属性。就法理而言，内容要素对数据性质的认定也具有相当程度的规定性，只有数据内容涉及公共领域的数据才可能纳入公共数据的范畴。反之，公共主体制作或获取的非涉及公共领域的数据则可能被排除在公共数据范围之外。比如，根据《广东省公共数据管理办法》第2条第2款规定，公共企业、事业单位等非因实施公共服务制作或获取的数据就不属于公共数据。深究之，内容要素作为公共数据类型化标准的逻辑基础在于，公共数据内容指向的公共领域存在显而易见的层次性差异，并由此导致公共数据本身存在公共性程度的差别。详言之，作为主要由公共部门制作或获取的数据，公共数据是公共部门提供公共产品产生的副产品。而公共产品具有层次性，不仅包括立法、司法、环保等纯公共产品［7］（P387-389），也包括教育、医疗、公路等准公共产品［8］（P1-14）。虽然同为公共产品，但两类公共产品的非竞争性或非排他性程度存在较大差异，并最终表现为公共性程度的差异。推而论之，公共数据作为提供公共产品的副产品，必然也存在公共性程度差异，提供纯公共产品产生的数据必然比提供准公共产品产生的数据具有更高的公共性。在此意义上，将内容要素的公共性作为公共数据类型化标准具有坚实的理论基础和现实意义。

综上，公共数据的公共性深受公共数据主体要素和内容要素的影响，基于公共性程度差异而实施的公共数据类型化应选择数源主体和数据内容作为分类的基础标准，并从中演绎出具体的类型化标准。主体要素的公共性可根据数源主体履行职能所需资金来源和主体性质判定。资金来源可分为公共资金与非公共资金，其中公共资金包括公共财政资金和社会捐赠资金，受公共资金支持的数源主体的公共性明显大于非受公共资金支持的数源主体。主体性质可分为营利性与非营利性，非营利性数源主体的公共性显然大于营利性数源主体。由此，公共数据主体要素可分为公共资金与非公共资金、营利性与非营利性两类标准四个要素。内容要素的公共性可根据产生公共数据的活动内容判定，具体分为提供公共产品与提供准公共产品，因提供公共产品产生的数据的公共性显然大于因提供准公共产品产生的数据。据此，公共数据的内容要素可以分为公共产品与准公共产品两类。

（二）四种类型的公共数据

承前所述，可将基于两大要素的分类标准融并合一，根据各要素标准的排列组合形成理论上的公共数据类型，并对照我国现有的公共数据资源排除不存在的数据，最终推导出现实的公共数据类型。具体来说，由两大要素三个标准六个具体要素构成的要素组合存在八种排列方案，即公共数据理论上可分为八种类型。而事实上，“公共资金+营利性+公共产品”“非公共资金+非营利性+公共产品”“非公共资金+营利性+公共产品”“非公共资金+非营利性+准公共产品”四类要素组合形成的公共数据无法在现实中找到对应的数据映像，而只有“公共资金+非营利性+公共产品”“公共资金+非营利性+准公共产品”“公共资金+营利性+准公共产品”“非公共资金+营利性+准公共产品”四类要素组合形成的公共数据可在现实中找到对应的数据类型，分别为政务数据、公共非营利主体数据、公共营利主体数据和非公共营利主体数据。综上，根据公共性程度差异，公共数据最终可分为公共性渐次降低的上述四种类型（见表1）。

表1 公共数据类型及其要素组合

首先，政务数据是职能履行受公共财政保障的非营利性公共管理主体在提供公共产品过程中产生的数据。因涵摄公共性最高的全部要素，政务数据是公共性程度最高的数据类型。从现实来看，政务数据基本等同于普通公众观念意义上的政府数据，不仅包括各级行政机关以及具有行政职能的事业单位的数据，而且也应包括人大、政协、司法和监察等其他国家机关的数据。虽然少部分地方立法未将行政机关之外的其他国家机关制作或获取的数据纳入公共数据范围，但因其数源主体和数据内容的公共性与传统政务数据并无实质不同，两者本质上系同一层次的公共数据［3］（P77），将其排除于公共数据范围不仅有违公共数据之事物本质与价值效用，而且也与地方公共数据立法的主流趋势背道而驰。

其次，公共非营利主体数据是公共财政或社会捐赠资金支持的公共非营利主体在提供社会服务过程中产生的数据。相较政务数据，公共非营利主体数据因是非管理性主体提供准公共产品而产生的数据，公共性程度较弱且存在数据治理主体与数源主体分离的现象。虽然如此，但公共非营利主体仍是中国除国家机关之外公共性程度最高的公共主体，且数量众多、情况复杂，构成政府发挥公共服务功能的主要载体，管理模式行政化程度较高［9］（P139）。因此，大量公共非营利主体数据也是宝贵的公共数据资源，只有纳入公共数据范畴才能充分开发利用，实现数据价值的最大化。在现实中，此类数据主要是非营利法人制作或获取的数据，数源主体具体包括如下几类：一是基金会，如中国红十字会、中国残疾人福利基金会等；
二是公益服务类事业单位，如公立学校等教育事业单位、公立医院等卫生事业单位、报纸杂志社等文化事业单位等；
三是社会团体，如中华全国总工会、中华全国妇女联合会、作家协会等；
四是社会服务机构，如民办非营利性学校、民办非营利性医院等。

再次，公共营利主体数据是公共财政资金支持的公共营利主体在提供准公共产品过程中产生的数据。相较于前两类公共数据，公共营利主体数据的公共性只体现为公共财政资金支持和提供准公共产品两个要素，是公共性程度更弱的数据类型，不仅存在数据治理主体与数源主体相互分离的现象，而且产生数据的行为活动具有营利性目的。在现实中，公共营利主体主要是提供电力、水务、燃气、通信、公共交通、城市基础设施建设等公共服务的营利法人性质的国有企业，如国家电网、中国电信和各城市的自来水、燃气公司和公交集团等。虽然有学者基于功能主义将公共国有企业定性为公共非营利公司［10］（P228），在形式上否定公共营利主体数据类型的成立，但就实质观之，论者不仅并不否定公共国有企业从事营利性行为的合理性，而且相较于否定公共国有企业的营利性主体性质，其更偏重于检讨将营利性表现作为公共国有企业考核指标的合理性。事实上，行为目的的营利性与企业性质的公共性并不存在根本性抵牾，营利性行为构成公共国有企业实现公共目的的手段。且就《民法典》规定的法人分类来看，国有企业属于营利性法人并无疑义。在此意义上，由“公共资金+营利性+准公共产品”要素组合形成的公共营利主体数据类型完全能够成立。只是由于内嵌营利性目的，公共营利主体非因提供公共服务产生的数据需排除于公共数据范围，上述《广东省公共数据管理办法》第2条第2款正是基于此种考量而作出的规定。

最后，非公共营利主体数据是非公共资金支持的公共服务主体在提供准公共产品过程中产生的数据，其公共性程度最弱。从表面来看，非公共营利主体提供公共服务以营利为目的，其产生的数据作为公共数据仅因其内容要素涉及准公共产品。然而事实并非如此，准公共产品的供给实际上并未完全市场化，提供准公共产品的虽然是非公共性的市场主体，但市场准入需要经过政府严格的审查批准。在此意义上，虽然此类主体不具有直接公共性，但因政府的特别授权而具有一定程度的间接公共性。理性而论，由于准公共产品边界的模糊性［11］（P3-4），只有将最低限度的主体要素的公共性作为公共数据构成要素，方能将公共数据与数源主体完全不具有公共性的私人数据区分开来，避免公共数据范围的无边界扩张侵及市场主体的合法权益。相较于其它类型的公共数据，非公共营利主体数据同时存在治理主体与数源主体分离、产生数据活动性质的营利性以及主体要素的非直接公共性等特征。在现实中，非公共营利主体主要对应着提供准公共产品且市场准入需经政府特别授权的民办营利性学校、民办营利性医院等营利性主体。

此处需强调的是，平台型企业等私主体生产的数据虽然因规模庞大、关涉利益广泛等也与公共利益紧密相关，但由于其并非生成于准公共产品供给活动，尤其是缺少政府特别授权而不能纳入公共数据范围。前已述及，私主体生产的数据因其利用的非竞争性、非排他性和处理后果的强外部性，事实上也存在高度的公共性，将平台型企业数据纳入公共数据的尝试将会使公共数据与私人数据失去界限，最终危及数据治理的整体秩序。一言以蔽之，不能仅因某类数据关乎公共利益就将其作为公共数据予以规制，其公共利益的维护可通过数据处理义务规则设置和私人数据公共化等方式予以实现。当然，私人数据公共化，无论是行政征收方式，还是政府采购方式，亦或是其他方式，事实上都已经将私主体的数据转变为公共数据。此时，可将私人数据公共化的实施主体视为新的数源主体，并据此将其归入相应的公共数据类型。

尽管为最大限度地挖掘数据的公共价值，公共数据的内涵外延已在地方立法中实现了整体拓展，但这并不意味着纳入公共数据范围的所有数据都应适用相同的规则设计，亦即公共数据规制应为不同类型的公共数据量身打造相适应的规制规则。作为公共品［12］（P142-143），公共数据必须接受强制性的法律规制，即在数据价值最大化利用和社会公共利益目标下负担一定的义务。相较于私人物品主体赋权，即由主体权利对应其他主体义务的规则建构逻辑，公共数据作为同时承载财产、人格等多元法益且具有非排他性、非竞争性特质的公共品，更适宜藉由设置客体负担义务，即由客体义务推导主体义务的法理逻辑构建规则秩序。在此意义上，公共数据规制的内容就体现为根据其属性特征确定的强制性义务，且其法律性质一旦确立，无论是数源主体还是治理主体，亦或是其他关涉主体，都必须相应履行公共数据负担的义务。

（一）公共数据负担的义务类型

归根结底，公共数据作为概念分析工具的价值并非体现在通过厘清数据权属划定各方主体的利益边界，而是表现为通过合理设置公共数据作为公共性资源应负担的义务，推动数据资源的价值最大化实现。为此，应首先明确公共数据作为公共品整体可能负担的义务类型。作为数字经济时代的新型生产要素，公共数据治理最先始于政府为优化政务系统，提升治理水平的数据共享，逐渐发展到最大程度开发利用数据资源的数据开放，此后又发展到强调数据质量和安全的数据管理。据此，大致可将公共数据作为公共品应负担的义务概括为数据共享、数据开放和数据管理三类。

1.公共数据共享义务。数据共享是数据的共有属性，也是数据立法与数字经济发展的灵魂所在［13］（P136）。就立法来看，数据共享具有特定的规范内涵，专门指称公共数据在公共部门间共享的情形，不包括私主体间的数据流通情形和公共部门与私主体间的数据开放情形。数据共享是公共数据基于治理数字化目标而产生的初始义务类型。公共数据负有共享义务意味着，除法律规定可免于共享的数据外，数源主体或其他数据控制者必须按照法定程序向提出数据共享申请的公共部门提供相关数据。现行立法通常明确规定公共数据的共享义务，并将其分为无条件共享、有条件共享和不予共享三类。不予共享的公共数据可免除共享义务，有条件共享的公共数据则仅需在符合特定条件时承担共享义务。通过赋予公共数据强制性的共享义务，能够有效规制公共数据治理存在的“数据孤岛”“数据烟囱”现象，整合存放于各公共部门的数据资源，充分发挥数据的社会治理价值，推动政府数字化转型，提升政府公共管理能力和公共服务水平。深言之，公共数据共享最初是行政主体间的内部行政行为，属于行政协助的范畴［14］（P108-116）。然而，随着公共数据内涵外延的扩展，诸多非行政主体的数据成为公共数据，数据治理主体与数源主体出现分离，部分公共数据的数源主体并不承担公共治理职责从而不构成公共数据治理主体，数据共享不再单纯适用行政协助的法理逻辑。

2.公共数据开放义务。公共数据开放是指数据治理主体将数据资源依照法定权限和程序向社会提供并供其开发利用的行为。公共数据负有开放义务意味着数据治理主体应将纳入数据开放范围的公共数据按照法定程序向社会开放，数据治理主体和不特定的社会主体是数据开放的两造主体。由于数据资源本身并不具有内在价值，数据的价值由数据利用创造出来，因此只有推动数据的社会化利用，才能通过数据驱动创新实现数据价值［15］（P5）。可以说，公共数据开放的源起就是为了破解数据市场化流通利用不畅或受阻这一制约数字经济发展的瓶颈问题，具有推动数据资源价值最大化实现的功能。就现有数据立法观之，公共数据开放义务通常也为立法所明确规定，并根据开放条件分为无条件开放、有条件开放和不予开放三类。追根溯源，公共数据开放涅槃于政府信息公开制度，但与基于公民权利的信息公开不同，公共数据开放是数字经济时代数字技术驱动的产物［16］（P1-46），亦即政府并非因公民知情权而开放数据，挖掘数据资源的价值才是数据开放的直接和根本目的［17］（P95），其法理本质是政府向社会提供公共服务，从而具有不同于政府信息公开的传统行政法治的规范思路［18］（P19-23）。由此，虽然政府数据开放也存在加强透明政府建设的效果［19］，但公共数据开放立法性质上属于促进型法，并不赋予社会主体以任何对应性的权利，即使开放公共数据是数据治理主体的强制义务，社会主体也不享有公法上的请求权，无法通过诉权强制治理主体开放数据，而只能通过内部投诉渠道或民主参与程序予以纠正［20］（P45）。

3.公共数据管理义务。公共数据管理并非内容单一的义务类型，而是一个类概念，且义务主体不仅包括数据治理主体，也涵摄数源主体。简单来说，可将公共数据管理义务表述为，公共数据应负担的内容贯穿数据资源全生命周期的按照一定标准和要求采集、储存和管理的义务，数据质量和数据安全构成数据管理的两大目标。就现有立法来看，公共数据管理义务的内容较为庞杂，且各地方立法间的内容差别甚大。概言之，主要包括如下内容：一是目录管理义务，公共数据治理主体应建立行政辖区内统一的公共数据资源目录体系，公共数据应纳入目录管理；
二是分类管理义务，公共数据应按照类别编入各类数据库；
三是依法采集义务，数源主体应根据公共数据资源目录编制数据采集清单，并严格按照法定程序和统一标准采集数据；
四是质量管理义务，公共数据应达到既定的数据质量标准；
五是安全保障义务，公共数据处理应履行过程记录义务、采取符合安全等级的保护措施，并建立风险评估、安全审查与监测预警体系等。数据质量与安全是数据价值实现的内在基础和外在保障，公共数据管理不仅决定着数字经济时代规模最为庞大的数据类型的价值潜力，而且影响着其开发利用的现实边界，构成公共数据应负担的不可或缺的义务类型。

（二）四类公共数据的义务能力

公共数据负有共享、开放和管理等义务，但这并非意味着所有公共数据都应受到相同程度的法律规制，即负担内容完全相同的义务，各类公共数据的义务能力应根据其内含的公共性要素和属性特征判断。

1.政务数据的义务能力。作为公共数据的初始内容与核心集束，政务数据也是公共性最高的数据类型，具有完整的负担数据共享、开放和管理义务的能力。详言之，政务数据共享基本等同于公共部门间的行政协助，政务数据作为行政协助的重要客体，具有当然的数据共享能力。公共数据开放本质上是政府向社会提供公共服务，政务数据作为政府提供公共产品产生的副产品，构成最无疑义的公共品，具有向社会开放的义务能力。公共数据管理的法理本质是作为公益信托人的数据治理主体为提升数据质量和保障数据安全而进行的内部管理行为［21］。政务数据因数源主体与治理主体合二为一而具有负担数据管理义务的法理基础和现实能力。进而言之，根据数据治理由客体义务推导主体义务的规则建构逻辑，公共数据应负担的义务应由数源主体、治理主体甚或其他关涉主体在各自数据处理环节分别承担。由此，政务数据因内含相同的公共性要素与属性特征应负担同样的义务，并不意味着作为数源主体的立法机关、司法机关等其他国家机关需要与行政机关承担相同的数据义务。由于国家机关职能分工的不同，行政机关之外的其他国家机关虽然也是广义上的公共治理主体但并不承担具体的公共数据治理职责，其仅作为数源主体在数据采集等环节承担特定的数据管理义务，至于其他数据处理义务则主要由作为具体治理主体的行政机关承担。事实上，即使在行政机关内部也并非全部数源部门都是数据治理主体，诸多数据处理义务也仅由特定数据管理部门承担。

2.公共非营利主体数据的义务能力。虽然公共非营利主体数据存在治理主体与数源主体分离的现象，但作为中国现实国情下不可或缺的公共服务主体，公共非营利主体在一定意义上承担着替代政府向社会提供准公共产品的职责，具有准行政主体的性质。正因如此，公共非营利主体数据作为公共性仅次于政务数据的公共数据，仍具有负担数据共享、开放和一定程度的数据管理义务的能力。具言之，就数据共享来看，公共数据共享的价值在于支持数据需求主体的公共治理需要，构成公共性程度最高的数据处理行为，存在共享全部类型的公共数据的合理性。因此，与其说公共数据共享的法理本质是行政协助，毋宁说行政协助是公共数据共享的初始样态，随着公共数据范围的扩展，公共数据共享的性质也日渐多元化。在此意义上，公共非营利主体数据负担共享义务并不存在法理和现实障碍。就数据开放来看，公共非营利主体数据与政务数据相近似，也是非营利性的公共产品供给活动的副产品，从而可以作为非营利性的数据开放活动的客体①虽然公共数据开放是否应收取费用尚存在争议，但学理和立法都只存在免费开放与收取成本费用两种模式。由此可言，公共数据开放是以公共利益为目的的非营利性行为。。就数据管理来看，公共非营利主体作为中国提供社会服务的主要载体，管理模式行政化程度较高，具有较强的数据管理能力，应负担较高程度的数据管理义务。不过，由于治理主体与数源主体的分离，作为数源主体的公共非营利主体并非管理性主体无力负担全部数据管理义务。申言之，不仅公共非营利主体数据不具备完全按照政务数据标准进行管理的可能性，而且部分数据管理义务应由数据治理主体承担，而非由作为数源主体的公共非营利主体承担。

3.公共营利主体数据的义务能力。相较而言，公共营利主体数据不仅存在治理主体与数源主体的分离，而且数源主体的营利性也使其公共性减退。因此，公共营利主体数据通常只需负担部分数据处理义务，即数据共享义务和较低程度的数据管理义务，而无需负担数据开放义务。具言之，一方面，公共营利主体数据是提供准公共产品过程中产生的数据，本身带有公共性色彩，加之数据共享目的的最高公共性，使其负担数据共享义务应无异议。不过，随着国资监管体制由“管企业”向“管资本”的改革［22］（P146），公共国有企业在性质上越来越接近于遵从市场逻辑的市场主体，而非直接追求治理目标的行政主体，其只能作为数据共享的提供方，而不能作为数据共享的需求方，即公共营利主体数据的共享只能表现为公共营利主体向政务部门单向提供数据的共享逻辑。同理，公共营利主体的市场主体定位也使其不具备完整的数据管理能力，从而只能负担较低程度的数据管理义务。另一方面，公共营利主体数据无需负担数据开放义务。相较前两类公共数据，公共营利主体数据是基于营利性活动产生的数据，由于产生数据的准公共产品供给活动嵌入了营利目的，公共营利主体数据的公共品属性已极大衰退。而公共数据开放是非营利性行为，公共营利主体数据作为营利性行为产生的要素资源负担数据开放义务会造成主体认知的紊乱。不惟如是，公共数据开放是数字经济时代政府配置资源的最新表现形式，旨在藉此推动公共数据资源的价值最大化实现，即实现社会公共利益。而公共利益应是个人利益总和的最大化，对应着效率优先的原则［6］（P8-12）。由此，公共数据开放的正当性就在于其作为数据资源配置方式的效率性。相较政务数据、公共非营利主体数据由政府通过数据开放的方式更能实现资源配置效率，公共营利主体数据与其依附的准公共产品一样，通过建立在个体性、分散性和相对性知识特质基础上的市场机制更能实现资源配置的效率［23］（P125-126）。易言之，基于资源配置的市场优先原则［24］（P82-85），公共营利主体数据唯有通过数据交易、数据互换等市场机制进行资源配置，方能最大程度地实现数据资源配置效率和社会公共利益。

4.非公共营利主体数据的义务能力。非公共营利主体数据作为公共性最弱的公共数据，不仅存在治理主体与数源主体分离现象和产生数据之行为性质的营利性，而且数源主体的直接公共性亦不复存在。正因如此，非公共营利主体数据的义务能力更为匮乏，一般只需要负担数据共享义务，而无需负担数据开放义务和数据管理义务。首先，非公共营利主体数据因数据内容要素的公共性和数据共享价值的公共性应负担数据共享义务，且由于数源主体的市场主体性质，非公共营利主体数据共享也应是非公共营利主体对政务部门的单向共享模式。其次，非公共营利主体数据因产生数据的行为性质的营利性而与公共营利主体数据相同，更适宜坚持市场化的数据流通利用方式，而无需负担数据开放义务。最后，非公共营利主体数据因数源主体与治理主体的分离，尤其是数源主体的非公共市场主体性质，也无需负担强制性的数据管理义务。相较私人数据，不难发现非公共营利主体数据作为公共数据的基本区别就在于其负担着针对政务部门的数据共享义务，这是营利性主体基于政府特别授权生产经营准公共产品而应负担的合理义务。虽然政务部门也可通过征收征用等方式获取私人数据，但需受到法律保留、正当程序和比例原则等法律原则的限制，并经过繁琐的法律程序［25］（P93）。

立法是一种法律规范与生活事实的轨迹，一种当为与存在对应、同化的过程［26］（P4）。在明晰公共数据类型化规制的基础上，如何通过妥适的立法安排准确设定各类公共数据应负担的义务，实现应然的公共数据负担义务与实然的法律规范的对照统一，并达至公共数据概念规范与规制规则的协调，构成公共数据立法的重要课题。

在实践中，地方公共数据立法存在分散立法与集中立法两种立法方式。分散立法是指将公共数据应负担的某类义务作为调整对象单独进行立法的方式。比如，《广东省政务数据资源共享管理办法（试行）》《上海市公共数据开放暂行办法》《宁波市公共数据安全管理暂行规定》等。分散立法基本出现在公共数据立法的初始阶段，并随着公共数据应负担的义务类型由数据共享到数据开放再到数据安全管理的拓展历程而渐次多元化。通常来说，分散立法具有立法难度小、灵活性高、针对性强、构建快速等固有特性，在公共数据立法的初期具有路径优势。然而，分散立法方式亦存在无可回避的缺点，大量杂芜分散的规范也极易造成具体制度间的重复甚至是冲突，增加内部协调成本，为法律体系化适用带来难题。集中立法则是指将公共数据应负担的全部义务作为调整对象整体进行立法的模式。比如，《浙江省公共数据条例》《广东省公共数据管理办法》等。集中立法是公共数据治理进程中较为晚近才出现的立法方式，在公共数据共享、开放、安全管理等义务类型明确显现后才相继被地方立法所采纳。一般而言，集中立法的优势在于体系的协调性、成本的低廉性与适用的方便性，其劣势则是立法难度较大，主要表现为立法技术要求较高，立法时间跨度较长，利益协调较为困难等。正因如此，集中立法通常在立法对象的法益冲突已充分暴露，且存在相关分散立法经验累积的基础上才能顺利进行。

从现实来看，集中立法方式已成为地方新近公共数据立法的共同选择，分散立法方式则渐趋消逝。深究之，采用集中立法方式落实公共数据类型化规制方案具有合理性与可行性。一方面，分散立法表面上因规范对象只是数据共享、开放或管理中的一类，只需针对应负担该类义务的公共数据设计概念规范即可实现其与规制规则的协调，能够较为容易地消解当前公共数据立法中概念规范与规制规则不相兼容的体系性矛盾。然而，分散立法模式下公共数据概念的分别界定又会带来法律系统内部新的概念冲突，无法从根本上实现公共数据立法的体系协调。另一方面，在实践中，虽然概念规范与规制规则彼此失调的体系性矛盾在集中立法中表现得更为突出，但这并非无法消解的固有矛盾，而是可藉由科学的立法安排予以回避的技术性矛盾。且随着数据价值的深度挖掘，公共数据规制的内容框架日渐显现和确定，加之前期地方公共数据立法经验的不断累积，实施公共数据集中立法的条件愈来愈成熟。在此条件下，基于立法成本与收益的考量［27］（P148-155），立法成本较高的分散立法被立法成本整体更低的集中立法所替代，便为大势所趋。

进而，如何在现行集中立法方式下消解概念规范与规制规则彼此失调的体系性矛盾，落实公共数据类型化规制方案，就成为公共数据立法必须解决的基本问题。当前地方公共数据集中立法基本表现为“总则+分则+附则”的立法体例。总则部分主要规定概念规范及其他总括性的规则，分则部分作为立法主体内容通常分章节规定公共数据的共享、开放和管理等义务，附则部分则主要规定特殊类型数据的规则适用等问题。理性而论，公共数据立法可在现行“总则+分则+附则”渐次安排的集中立法体例下，通过分层嵌入各类公共数据的立法技术实现规范对象与规制规则彼此适配的公共数据类型化规制机制。

具言之，首先，在总则部分选择第一层次的政务数据和第二层次的公共非营利主体数据作为规范对象描述公共数据概念，替代当前外延更为宽泛的规范概念。比如规定：公共数据是指国家机关和事业单位、社会团体等非营利公共机构（以下简称公共管理和服务机构）在依法履行公共管理职责、提供公共服务过程中制作或获取的，以电子或非电子形式对信息的记录。由此，可在根源上缓释公共数据规范概念过于宽泛造成的规制规则无法一体化适用的难题。其次，在分则部分的公共数据共享和公共数据管理等相关章节，嵌入公共营利主体数据的共享和管理义务，并适当降低公共非营利主体数据的管理义务。详言之，一方面，可在公共数据共享章节设置准用条款，规定：电力、水务、燃气、通信、公共交通与城市基础设施服务等公共服务企业实施公共服务过程中制作或获取的数据，适用本法公共数据共享的规定。藉此，可以准确设定公共营利主体数据的共享义务。另一方面，可在公共数据管理相关章节设置适用除外条款和准用条款。公共数据管理的适用除外条款规定，国家机关以外的公共管理和服务机构适用公共数据采集、存储和安全管理等规定确实存在困难的，可以不适用相关规定。如此，可以相机降低公共非营利主体的数据管理义务。公共数据管理的准用条款规定，公共数据主管部门根据公共数据管理需要，可以要求电力、水务、燃气、通信、公共交通与城市基础设施服务等公共服务企业适度履行特定的公共数据采集、存储和安全管理等义务。如此，可以使公共营利主体负担部分必要且可行的公共数据管理义务。最后，在附则部分设置参照适用条款，如规定，公共管理和服务机构基于公共管理和服务目的需要使用民办营利性学校、民办营利性医院等提供公共服务且市场准入需经政府别授权的主体制作或获取的数据的，参照本法公共数据共享的规定执行。如此，则能使非公共营利主体数据负担必要的数据共享义务。

通过上述分层嵌入规范对象的立法安排，不仅能够在事实上将广义层面的公共数据纳入规制范围，契合数字经济时代数据资源最大化开发利用的价值目标，而且可以有效落实公共数据类型化规制方案，准确设定各类公共数据应负担的义务，并规避公共数据集中立法可能存在的概念规范与规制规则彼此失调的体系性矛盾。