Page 86 - 《党政研究》2025年第6期

元价值 。公共数据价值的理论框架更侧重于聚焦数据使用的目的，以公共数据产生的绩
〔 １７〕
效结果衡量其价值。除此需求侧的视角以外，公共数据价值的研究还包括供给侧视角以及
供需匹配的视角。供给侧的研究认为公共数据的价值，主要由数据政策的支持力度、隐私
风险的控制情况以及数据质量、数据平台能力构成 。供给侧的视角没有跳脱出传统的数
〔 １８〕
据价值研究 ，包括对于数据本身质量、加工深度和便捷度、使用程度、链接程度、开放
〔 １９〕
程度的分析，缺少对应用场景的问题价值和用户需求的深入评估 。价值本身的相对性决
〔 ２０〕
定了数据价值的大小最终取决于使用用途的重要性，以及开发过程与实现目标之间的契合
度。由此，有学者指出公共数据价值难以变现，根本在于供给与需求之间在数据内容、范
围、格式等方面无法达成一致 。政府需要提供的不仅仅是高质量的数据本身，还需要促
〔 ２１〕
进供需匹配、降低对接成本，持续输出服务。鉴于此，本文对公共数据价值做出如下定
义，公共数据的价值和质量是指提供公共数据的主体多大程度上匹配和满足使用公共数据
客体的需求，从而达成对社会总福利的最大化追求。
（三）研究述评
综上，公共数据的有关研究更多的集中于数据开发应用、产生实际价值之前，即公共
数据共享、开放、确权、交易和运营的相关研究，而一定程度上忽视了对公共数据产生价
值过程的研究。公共数据不同于普通数据和一般性质资产，其最显著的特点在于政府的主
导性，中国特殊的政治体制必然在公共数据开发过程中留下深刻轨迹和烙印。作为主要开
发者和监管方的政府如何识别开发方向、制定开发目标，目标实现过程受到哪些因素的影
响，等等问题尚缺乏深入的实证细节支撑。总的看来，虽然公共数据价值开发与利用的研
究已经引发了学术界相当的关注并产生了一定的学术积累，但是仍存在若干值得深入探讨
的空间。第一，目前公共数据前端与中端研究偏多，缺乏在公共数据的后端，对价值开发
利用过程进行深入的研究。第二，虽然既往研究对公共数据价值的基本构成以及最终实现
都有所论述，但是从数据价值本体到数据价值实现之间的过程，现有研究仍然显得语焉不
详，尤其缺少基于开发者价值目标与政策目的等生成逻辑进行探索的研究。第三，目前公
共数据绩效价值研究偏多，尚缺少对公共数据开发流程框架以及程序价值的深入探讨，尤
其是忽视了中国特殊政治体制的影响，缺少从组织结构性权力和政治性权力的系统性重塑
与让渡角度，给予数字化场景下公共价值创生更本土化的解释思路。本文深入 Ｂ 市公共数
据开发的具体情境中，试图通过对四个监管数字化模型酝酿、生成、应用等过程的观察，
探索发现公共数据与其生成的价值之间的程序轨迹与实践逻辑，为公共数据价值开发甚至
定价、交易等研究提供理论支撑。

三、研究设计与案例呈现
（一）研究设计与案例选择
不同于验证式的案例研究范式，本研究以一种归纳逻辑的范式进行理论构建和探
索 。传统的验证式案例研究，基本范式是以经典文献为基础，建立理论分析框架，再依
〔 ２２〕
托单个纵向案例或者多案例，对理论进行验证或者修正 。归纳式的案例研究并不在开始
〔 ２３〕
设置假设或者研究框架，而是从田野中进行理论抽样，在经验事实的基础之上进行适当提
炼并得出研究结论。此外，本研究选择了多案例的研究模式，以便较好地体现归纳模式的
相对共性，并呈现一定的案例差异以供其他复杂场景下的复制和推广，从而体现变量的特
征性差异。
本研究选择了 Ｂ 市的 “互联网 ＋ 监管”建设中四个算法模型开发的过程进行研究。
首先，案例的选择注意了案例具备的典型性。案例所在的 Ｂ 市监管数字化转型工作走在全
国前列。２０１９ 年，Ｂ 市被国家选为 “互联网 ＋ 监管”试点示范区；２０２１ 年，Ｂ 市再次被
国家确定为全国唯一的 “互联网 ＋ 监管”系统多级联动应用试点城市。其次，研究注意
选择数字政府建设中正在进行算法模型开发的案例。本文旨在说明公共数据的掌握者如何
进行开发利用，而四个案例所展示的均为算法模型开发的过程。选择这些案例能够更加清

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