作者：陈媛媛（黑龙江大学信息管理学院教授）

　　在数字中国建设不断深化的背景下，公共数据被普遍视为推动数字政府建设、促进数字经济发展和提升社会治理能力的重要基础性资源。近年来，各级政府围绕公共数据汇聚共享、平台建设和制度完善持续加力，公共数据资源体系初步形成。然而，从实践效果来看，公共数据“沉淀多、流通少、价值释放有限”的问题依然较为突出。大量数据虽然完成了归集、治理和目录化管理，却未能真正进入应用环节，在现实场景中发挥应有作用。这一现实表明，公共数据价值化面临的关键障碍，并不完全在于“有没有数据”，也不只是“制度是否完备”，而在于数据如何进入真实使用情境并形成稳定运行机制。如何推动公共数据从“可归集”走向“可利用”、从“资源存在”迈向“价值实现”，已成为当前数据要素市场建设亟须回应的现实命题。

　　国务院办公厅印发《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》，明确将“场景培育”置于推动新技术、新产品和新模式落地应用的关键位置，提出以场景牵引要素配置、以应用促进制度完善。这一政策导向释放出一个清晰信号：在数据要素价值化进程中，治理重心正在从单纯强调数据供给和制度设计，转向更加注重真实应用场景的塑造与开放。与其说这是技术路径的调整，不如说体现了数据治理理念的深层转向。

　　场景不是结果，而是公共数据价值生成的起点。从政策与实践来看，场景并非公共数据价值的“自然结果”，而是生成的起点。传统治理往往遵循“先建平台，再定规则，最后促应用”的线性逻辑，数据价值被视为制度完善后的自然产物。然而，公共数据“跑起来”示范场景的出现表明，在缺乏明确应用牵引时，即便平台完善、治理水平高，数据仍可能停留在“可共享但少使用”“可开放但难利用”的状态，难以转化为实际效益。

　　相比之下，“场景先行”是从具体问题和真实需求出发，倒推数据组织与治理方式。在示范场景中，许多应用以城市治理、公共服务或产业发展中的问题为起点，明确“要解决什么问题”“服务哪些对象”“形成何种应用效果”，逐步梳理所需数据类型、来源和共享方式。原本分散的部门数据需求被显性化，数据不再孤立，而是嵌入问题解决与服务供给中。这种以应用问题为导向的逻辑，主导数据配置从“制度驱动”转向“需求牵引”，推动资源围绕具体场景整合与流动。场景不仅是数据应用空间，更成为公共数据价值生成的起点和关键组织机制。因此，将分散的数据资源、制度安排与应用需求有效连接，可以为价值释放提供现实入口。

　　场景作为连接数据资源与制度运行的关键中介，第一，场景通过问题导向重塑数据供需关系。传统公共数据开放多以部门视角为中心，强调“能开放什么”，数据目录和接口建设往往依赖部门内部逻辑，导致部分开放数据与实际应用需求脱节。而在“跑起来”示范场景中，数据需求从具体应用问题出发，例如城市治理、交通出行或医疗服务，推动相关部门梳理、整合所需数据，并明确“有哪些数据、如何组合使用”。这种以问题为牵引的机制，使数据逐步从静态的“可开放资源”转向可直接应用的“可使用资源”，既提升了供给精准度，也减少了低频使用和形式化开放问题。

　　第二，场景为跨部门、跨主体协同提供现实载体。公共数据价值释放往往涉及政府多部门、企业及平台等多方主体，单靠制度文件或统一平台难以形成长期有效的协同。示范场景通过明确应用目标、参与主体和运行流程，将原本分散的数据资源和治理主体嵌入具体任务中，多主体协作在实践中不断进行磨合与优化。例如，在智慧城市治理或公共服务优化场景中，各部门围绕共同问题共享数据、协调业务，同时技术企业参与数据处理与应用开发，跨主体的协同关系逐步稳定。场景由此成为跨主体协作的组织空间，有助于降低协调成本和制度摩擦。

　　第三，场景在实践中推动治理规则的动态生成。不同于自上而下的一次性制度设计，公共数据在场景应用中通过持续试错和调整不断完善规则。例如，数据授权方式、接口开放规则和安全审查机制往往在运行中逐步明确，治理规则和制度更加贴合实际需求。场景不仅促进数据流动，也成为制度创新的试验空间，通过“以用促治”，使规则在实践中不断成熟，避免制度设计与实际运行相脱节。

　　场景为公共数据价值化提供了“可控试验空间”。在具体应用场景中，数据使用目标相对明确，参与主体范围相对有限，数据流通的风险与收益边界也更容易界定。这使得公共数据开放与利用可以在可评估、可调整的环境中逐步推进，而非在宏观层面一次性全面放开。相较于单纯依靠制度设计推动数据流通，场景化应用为数据治理提供了更具实践弹性的探索路径。

　　从公共数据“跑起来”示范场景的推进情况来看，许多场景往往围绕特定业务需求展开，在相对有限的应用范围内实现数据协同与共享。例如，通过在具体公共服务或城市治理场景中引入多部门数据协同应用，相关数据接口开放方式、共享流程以及安全审查机制能够在实际运行中不断得到检验与优化。这种以场景为单位的实践探索，使得公共数据能够在真实环境中进行小范围试验，并通过应用效果评估不断调整数据治理方式。随着实践不断推进，一些在场景中验证有效的数据共享模式、协同机制和治理规则也逐步被总结和推广。由此，场景不仅承担着应用落地的功能，也成为公共数据治理模式创新的重要试验平台。通过“试验—评估—扩散”的渐进路径，原本限于局部应用的经验能够逐步转化为更具普遍性的制度安排，从而为更大范围的数据流通与价值释放提供可复制的实践基础。

　　在这一过程中，公共数据不再停留于“原则性开放”或“形式化共享”，而是在具体应用中通过持续运行与评估逐步实现价值转化。这种以场景为载体的渐进式探索路径，更符合公共数据安全、合规与风险可控的治理要求。

　　公共数据价值化并非单一技术或制度问题，而是一项涉及治理理念、运行机制和实践路径的系统工程。从“公共数据跑起来”的实践可以看到，场景并不是公共数据治理的附属环节，而是连接数据资源、制度安排与价值创造的关键。从运行逻辑看，“场景先行”之所以构成公共数据价值释放的关键机制，原因主要体现在三个方面。其一，场景重塑数据供需结构。通过明确问题目标，使数据需求具体化、结构化，提升数据供给精准度。其二，场景重构多主体协同框架。通过界定参与边界与责任分工，为协同提供现实载体，降低组织间不确定性。其三，场景推动治理规则动态生成。在持续运行中，数据共享边界与风险控制机制不断校准，制度由此具备现实适配性。只有将场景培育置于数据要素价值化的核心位置，推动以用促通、以用促治，公共数据才能真正“跑起来”，并在服务数字政府建设、推动数字经济发展和提升社会治理能力中持续释放应有的公共价值。

　　（本文系国家社科基金项目“数据要素市场利益相关主体的价值共创路径研究”（23BTQ091）阶段性成果）