大数据时代，区域合作离不开大数据互联互通。为助力长三角区域一体化发展，有必要进一步推动跨区域大数据的融合开放。
长期以来，长三角区域的经济社会发展受到数据割据等问题的困扰。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、跨城公交通行比较麻烦；又如，国家垂直部门数据跨区域融合易，隶属地方政府的数据融合难；再如，区域大城市之间存在一定的竞争，面临数据融合阻力。
《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，上海和无锡的可下载数据集、可机读格式数据集数量排在前10位。截至2019年4月1日，上海市政府数据服务网的可机读数据集为1578项。这与纽约的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项相差甚远。
做好大数据融合开放是长三角区域一体化发展的关键一步。在正视问题、对标一流的基础上，有必要采取更具操作性的破题之策。
在数据融合方面，要引入市场机制，鼓励城市间签署合作协议。受现有政策法规和体制机制限制，由政府部门推动跨区域数据融合常常难以持续，利用市场机制的动力有望达到事半功倍的效果。
从产业协同角度来看，长三角区域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协作的需求，可按照市场化要求建立更为有机、统一的区域大市场，用市场力量来激发城市聚合。政府所要做的是顺应市场需求，减少企业融通成本，搭好涉及科研、税收、社保、金融、融资的大数据共享平台。要以数据流引领技术流、资金流、人才流等生产要素全面融合，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来看，长三角区域居民的生活方式日益智能化、个性化。为此，大数据共享平台可在能源、交通和市政基础设施等方面，不断满足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。
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，问题的核心在于创新。在数据共享平台建设中，有必要瞄准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。
要减少不必要的消耗，节约投资成本。可学习贵阳经验，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，还可将中心城市已有的信息化项目和服务积极拓展到周边中小城市，以提高效率、节约成本。
在数据开放方面，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。要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。
为此，建议成立长三角地区公共数据开放监管部门，由该部门制定可以落地的数据分级分类指导性标准。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。同时，根据将要出台的《个人信息保护法》，可进一步制定公共数据开放指导性负面清单。
没有秩序的开放是无序的。公共管理和服务机构作为数据的实际控制者，因数据开放而产生的权益也应得到保护。这也就是说，公共管理和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，由此可限制其权力滥用。
事实上，允许合理收费，不仅可以分担数据开发成本，进一步激发公共管理和服务机构开放数据的积极性，而且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。为此，建议数据开放主体在市场化原则下，通过特许经营模式引入数据建设、运营企业，并建立相关方共同参与数据定价机制。具体可尝试五层定价体系，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。
同时，对数据利用主体的条件审核也要进一步予以规范，增强数据开放的透明度。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。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，还应设立仲裁机制，以及时解决争议。
此外，还可引入数据信托模式，切实保护数据安全。针对数据开放过程中涉及的管理、隐私安全保护等问题，建议积极引入英美等国正在探索实施的数据信托模式，即第三方专业化“受托管”运营数据，建立“有条件”或“无条件”的标准化流程、框架，并对公共数据的流向和应用进行追踪。
来源：《解放日报》 2019年05月07日
（作者范佳佳为上海社会科学院信息研究所助理研究员）