大数据时代，区域合作离不开大数据互连互通。为助力长三角区域经济和公共服务高度融合和全面联动，需要充分发挥跨区域大数据“粘合剂”的作用，做好长三角地区大数据融合开放。

长三角数据一体化中存在的问题

长期以来，长三角地区一直受数据割据问题困扰。主要表现在大数据融合不充分和不平衡。比如事关民生的医疗数据、城市交通数据没有打通，使得异地就医报销和跨城公交通行比较麻烦；比如国家垂直部门数据跨区域融合易，隶属地方政府数据融合难；再比如中小城市有更强烈的与大城市数据互联意愿，而大城市之间存在竞争，有天然的数据融合阻力；数据开放方面，据复旦大学《2018年中国地方政府数据开放平台报告》显示在全国46家省市级开放数据门户中长三角地区只占6家，其中只有上海和无锡两家的可下载数据集与可机读格式数据集数量排在前十位。目前，上海市政府数据服务网的可机读数据集为1578项，而与纽约的2316项、新加坡的2366项、首尔的5201项、墨西哥城的15223项和东京的17078项相比相差甚远。（数据统计时间为2019年4月1日。其中，数据组织模式为 CKAN 方式的数据集下包裹n个数据文件。）长三角地区中只有上海一家开放平台数据动态更新情况排在前十，并且实时数据量很少。而法兰克福开放数据平台仅可下载的实时数据比例就高达10%。另据调研显示，相当比例的大数据企业认为开放数据对其毫无用处，他们更热衷于“购买”数据。由于开放的数据不好用，为大数据黑市交易创造了温床。

借鉴全球城市（群）经验

放眼国际，世界一流城市群大数据融合开放的做法为长三角地区提供了经验：北美五大湖城市群采用政府间服务合同的方式协调区域管理，如为就近合作解决治安和消防问题签订合约；伦敦城市群采用战略先行、机构统筹的模式，在开放政府数据、构建智慧城市等方面开展信息化联动。其中“绿色数字宪章”就是为开展城市间大气污染联防联控而制定；欧盟成员国利用Organicity实现了跨区域数据整合；东京都市圈为实现区域协调发展，出台不受行政区划限制的信息共享平台、产业一体化等政策；数据开放方面，纽约在2018 年12 月31 日正式实施《开放数据法》，要求所有公共数据在一个平台上公开。“智慧首尔2015”提出打造“首尔开放数据广场”计划。目前，这一数据开放平台已经实现促进信息技术和公共服务产业进步和发展的目标。香港于2017 年 12 月公布《香港智慧城市蓝图》，其中作为建构“智慧政府”的措施之一，提出开放更多公私营机构的数据。香港特区行政长官林郑月娥在其首份《施政报告》列出的八大方向就包括开放政府数据，为此命令创新及科技局政府资讯科技总监办公室协助各局（部门）推行年度开放数据计划。

如何实现长三角大数据融合开放

做好长三角地区大数据融合开放，笔者有以下几点建议：首先在数据融合方面，一是要引入市场机制，城市间签署合作协议。受政策法规和体制机制的限制，由政府部门推动跨区域数据融合常常难以持续。而利用市场机制的动力却能达到事半功倍的效果。从产业协同角度讲，长三角一体化发展有着市场的内在动机。各城市之间有高新技术产业互相协作的需求，但由于行政分割，使得市场主体之间相互协调的成本较高，所以要充分发挥市场机制的作用，按照市场化要求共同建立有机统一的区域大市场，用市场激发城市聚合。而政府所要做的就是顺应市场需求，减少企业融通成本，搭好市场需要的涉及科研、税收、社保、金融、融资的大数据共享平台。以数据流引领技术流、资金流、人才流等生产要素的全面融合，进一步发挥上海综合服务业、江苏实体制造业、浙江民营企业、安徽科研实力的优势，引导人口和产业合理集聚，形成产业链协同发展；从公共服务一体化角度，长三角城镇居民的生活方式日益智能化和个性化，大数据共享平台要满足事关能源、交通和市政基础设施的居民个性化定制服务需求。用数据共享推动政府间购买服务，实现基础设施共享和城市群充分、平衡发展。

二是要充分体现“创新”在共享平台中的核心地位。产业发展带来区域兴衰。国外也有区域一体化发展失败的案例。问题的核心是“创新”，因为创新是区域发展中大家共同利益的所在。所以，在数据共享平台建设中要瞄准世界科技前沿和新兴产业领域，强化上海的芯片制造、江苏的电子信息、浙江的电子商务、安徽的人工智能等产业大数据供给，构建区域创新产业集群大数据服务平台。

三是要降低利益矛盾，节约投资成本，寻找次优方案。跨区域协调实际要解决两个问题，一个是地方政府之间因利益协调造成的行政壁垒，另外是政策分割。一个城市内部的产业项目往往分属不同职能部门，城市内部规划协调都没做好，推到外部区域协作就是难上加难。跨区域数据融合也是如此。为了降低利益矛盾，消弭数据权属壁垒，长三角数据共享可以学习贵阳经验，采用大沙箱模式，在不改变数据权属和确保数据安全的前提下，共享区域大数据。同时，可以将中心城市已有的信息化项目和服务拓展到周边中小城市，节约投资成本。

其次，在数据开放方面，一是要从战略上定位公共数据为基础设施，制定数据分级分类标准和负面清单，提倡以数据接口开放为主的多种开放方式。用更长远的眼光将公共数据资源视为支撑国家经济发展的基础设施，重新思考公共数据流通与应用战略，采用开放创新的思路保障数据供给。结合刚刚出台的《上海市公共数据开放管理办法（草案）》，建议成立长三角地区公共数据开放监管部门，并由该部门制定可以落地的数据分级分类指导性标准。而分级分类细则应采用打标签方式，细化到字段，让公共管理与服务机构明确哪些字段可以识别，哪些必须去标识。另外，根据将要出台的《个人信息保护法》，制定公共数据开放指导性负面清单。为确保数据开放活力，长三角地区公共数据开放监管部门需要立法规定：只要数据是开放式的，无论数据下载、数据接口、数据模型和数据能力输出等都属开放范畴。当然，以数据接口形式开放原始数据是最彻底的开放方式，应该鼓励。

二是明确公共管理和服务机构对其实际控制的数据享有控制者权，并引入市场化运营数据开放，允许合理收费。没有秩序的开放是混乱无序的。既然开放数据是通过公共管理与服务机构生产出来，服务产业发展，是经济资源的一部分，那么公共管理与服务机构作为数据的实际控制者，其由数据开放产生的权益就应该得到保护，即公共管理与服务机构对其掌握的开放数据享有事实财产权——数据控制者权，但不享有排他的所有权，由此限制其权力滥用。允许合理收费不但可以负担数据开发成本，激发公共管理与服务机构开放数据的积极性，也能用于甄别数据利用主体的能力和使用意愿，提高审查的透明性、公平性，预防腐败，实现数据开放市场化路径。建议数据开放主体（公共管理与服务机构）在市场化原则下，通过特许经营模式引入数据建设、运营企业，并鼓励其盈利。同时，公共管理与服务机构应当享有分成的权利。由包括公共管理与服务机构在内的多利益相关方共同参与数据定价。建议制定五层定价体系，即综合考虑数据属性、数据利用目的、数据价值竞争性、用户消费能力、应用场景和数据加工难度等五层定价评估标准，选择由免费、边际成本定价、成本定价、市场定价组成的数据定价体系。

三是对数据利用主体的条件审核予以规范，增强数据开放的透明度。其一，“条件设立”规范包括：建立社会参与机制，引入多利益相关方协同数据开放主体确立数据开放的审核条件及对应的审核标准，审核标准应公开发布。审核条件与审核流程应向长三角地区公共数据开放监管部门统一备案。针对数据申请，应无条件提供给用户样本数据供试验使用；其二，“条件审核”规范包括：借鉴政府采购、专项资金评审模式，引入第三方专家或专业机构参与审核。审核结果应在脱敏后向社会公开，披露数据开放对象、开放方式、应用场景等情况。如拒绝申请，则应披露理由。设立仲裁机制，解决争议。

四是引入数据信托模式，保护数据安全。针对数据开放过程中所涉及的管理和隐私安全保护问题，建议积极引入英美等国正在探索的数据信托模式，即第三方专业化“受托管”运营数据，建立数据“有条件”或“无条件”的标准化流程和框架，并对公共数据的流向和应用予以追踪。做好大数据融合开放是长三角一体化发展的第一步。长三角地区应当联合实施顶层设计，制订计划路线、明确时间表，大力促进大数据在区域内的充分融合和开发开放，为长三角高质量一体化的快车铺设畅通大道。