申报热情高涨，场景领域不断拓展。从四批次场景情况来看，数据供给方式从"共享为主"向"共 享、开放、授权运营协同推进"转变。第四批场景区域覆盖范围更广，其中西部和东北地区场景占比达 35%。场景领域不断拓展，第四批场景逐步向高频民生服务、特色产业、基层治理等纵深领域延伸，其 中医疗检查检验结果共享互认等共性场景，将创造更大示范价值和社会效益。 发挥带动作用，推广经验做法。在公共数据开发利用落地实施方面，探索出一系列有益的经验做 法。后续将组织开展公共数据"跑起来"典型案例分享，集中展示数据开发利用模式，推动互学互鉴、强 化示范引领。 提升"外贸+金融"服务质效 "单一窗口"通过公共数据赋能，在提升"外贸+金融"服务质效方面取得了明显成效。数据显示，截 至目前，"单一窗口"金融服务已累计办理国际结算1272亿美元，融资授信1488亿元人民币，出口信用保 险78万份，惠及外贸企业45万家。 人民日报海外版记者 邱海峰 12月22日，国家数据局发布第四批次30个公共数据"跑起来"示范场景。加上前三批次，目前已有 100个示范场景对外发布。国家数据局副局长陈荣辉表示，为充分释放公共数据价值，国家数据局组织 实施公共数据 ...

国家数据局公共数据“跑起来”示范场景建设进展 - 国家数据局已累计发布四批次共100个公共数据“跑起来”示范场景 [2] - 示范场景建设旨在充分释放公共数据价值，以公共数据开发利用引领撬动各方数据融合应用 [2] - 下一步将持续推进示范场景建设与推广，推动场景从“点上突破”走向“面上开花” [2] 示范场景建设成效与特点 - 第一批示范场景建设任务已基本完成，社会效益和产业带动作用初步显现，形成可复制、可推广的建设模式 [3] - 数据供给方式从“共享为主”向“共享、开放、授权运营协同推进”转变 [3] - 第四批场景区域覆盖更广，西部和东北地区场景占比达35% [3] - 场景领域向高频民生服务、特色产业、基层治理等纵深领域延伸，如医疗检查检验结果共享互认 [3] 公共数据赋能产业发展具体案例 - 在产业发展领域，海关总署依托跨境贸易通关数据，助力中小微企业降低融资成本 [3] - 物流数据开放互联有效提升多式联运组织效率，降低物流成本 [3] - 自然资源部“天地图”应用已成为面向企业和公众提供基础地理信息服务的重要平台 [3] “单一窗口+外贸金融”服务成效 - 海关总署“单一窗口”通过公共数据赋能，提升“外贸+金融”服务质效 [5] - 截至发布时，“单一窗口”金融服务已累计办理国际结算1272亿美元，融资授信1488亿元人民币，出口信用保险78万份，惠及外贸企业45万家 [5] - 会同22家大型金融机构联合创新，推出“单一窗口+外贸金融”服务，有效解决外贸企业“融资难、融资慢”问题 [5] - 举措包括建立大数据模型，汇入报关单、税单等20余类数据及金融机构历史数据，进行贸易真实性验核和企业“精准画像” [6] - 提供全线上服务，外贸企业可在线一站式办理国际结算、融资贷款、保险理赔等业务 [6] 公共数据授权运营模式发展 - 授权运营已成为重要的公共数据供数方式，是对公共数据开放的有益补充 [7] - 北京建设金融、气象、时空等公共数据专区，数据流通规模超3000亿条，服务普惠金融、城市运行、交通治理等场景 [7] - 天津确定了13家市级授权运营试点单位，遴选培育了8家经营主体作为运营机构 [7] - 安徽建立“运营机构+合伙人”机制，已对接储备合伙人超70家，引育资产评估等67家第三方服务机构 [7] - 山东累计打造授权运营场景150余个，“泉融通”“政保通”等典型数据产品在金融、医疗、民生领域广泛应用 [7] - 当前授权运营仍处于起步阶段，未来将持续推进制度落地，让更多高价值数据供给市场 [8]

公共数据“跑起来”示范场景发布与成效 - 国家数据局于12月22日发布新一批30个公共数据“跑起来”示范场景，涉及二手车交易、医疗检查结果共享、学业数据服务、玉米全产业链大数据等经济和民生领域 [1] - 至此，我国已累计发布四批次共100个公共数据“跑起来”示范场景，第一批场景经过一年建设已基本完成，形成了可复制、可推广的建设模式 [1] - 下一步，国家数据局将继续加大应用场景建设和开放力度，推动场景从“点上突破”走向“面上开花”，以公共数据开发利用引领各方数据融合应用 [1] 公共数据应用的多领域社会与产业效益 - 在民生服务领域，应用场景包括医疗保障“一人一画像”、旅游景区“免证入园”、社保数据支撑就业服务等，提升了参保管理、游客体验和职业信用评估水平 [2] - 在产业发展领域，海关总署利用跨境贸易通关数据助力中小微企业降低融资成本，物流数据开放互联提升了多式联运效率并降低成本，自然资源部“天地图”成为重要地理信息服务平台 [2] - 在社会治理领域，民商卫星数据助力防灾减灾，已服务国内外20余起重大灾害应急响应 [2] 公共数据授权运营模式的进展与成果 - 授权运营作为公共数据开发利用的创新模式，是对公共数据开放的有益补充，有助于激发数据供给和使用的活力 [2] - 自公共数据“1+3”政策体系发布以来，各地区在授权运营上取得积极成效，数据资源供给进一步丰富，数据服务企业加快培育 [2] - 授权运营催生了一批数据服务企业，例如天津确定了13家市级授权运营试点单位并培育了8家运营机构，安徽已对接储备合伙人超70家并引育67家第三方服务机构 [3] 授权运营场景的具体应用与价值释放 - 公共数据带动各类数据融合利用，为产业发展和公共治理提供支撑，例如山东累计打造授权运营场景150余个，“泉融通”“政保通”等数据产品在金融、医疗、民生领域广泛应用 [3] - 新疆基于农业、气象等数据资源开发“数据融资、智能授信”金融服务场景，累计开展助贷查验5243次，协助金融机构发放贴息贷款2.15亿元 [3] - 国家数据局表示授权运营仍处于起步阶段，未来将持续推进制度落地，让更多高价值数据流向市场，并统筹推进公共数据开放与授权运营以最大程度释放数据价值 [3]

公共数据授权运营的定位与意义 - 授权运营是公共数据资源开发利用的一种创新模式，是对公共数据开放的有益补充 [1] - 该模式有助于激发供数动力和用数活力，更好促进数据要素市场化价值化 [1] 公共数据授权运营的当前成效 - 授权运营能让数据资源供给进一步丰富，通过引入专业化力量加工治理数据，平衡数据流通与安全矛盾 [1] - 例如，北京建设金融、气象、时空等公共数据专区，数据流通规模超3000亿条，服务普惠金融、城市运行、交通治理等场景 [1] - 授权运营催生一批数据服务企业，天津确定了13家市级授权运营试点单位，并遴选培育了8家经营主体作为运营机构 [2] - 安徽建立“运营机构+合伙人”机制，已对接储备合伙人超70家，引育资产评估等67家第三方服务机构 [2] - 贵州鼓励多元市场主体参与，围绕卫生健康、金融保险、文化旅游等9个重点领域，培育96家企业作为开发利用机构 [2] 公共数据授权运营的应用与赋能 - 授权运营让数据赋能作用加快释放，公共数据带动各类数据融合利用，为产业发展和公共治理提供有力支撑 [2] - 山东累计打造授权运营场景150余个，“泉融通”“政保通”等典型数据产品在金融、医疗、民生领域广泛应用 [2] - 新疆基于农业、气象等数据资源，开发形成“数据融资、智能授信”金融服务场景，累计开展助贷查验5243次，协助金融机构发放贴息贷款2.15亿元 [2] 公共数据授权运营的未来发展 - 当前授权运营仍处于起步阶段，国家数据局将会同各地区各部门持续推进制度落地落实，让更多高价值数据供给到市场中 [2] - 公共数据开放与授权运营各有优势，适用于不同的数据类型和应用场景，国家数据局将统筹推进这两种开发利用方式，最大程度释放公共数据价值 [2]

数据资产入表现状 - 2024年被称为"数据资产元年"，全国共有92家上市公司和228家非上市公司披露数据资产入表情况，总计约300多家企业参与[1] - 山东高速集团完成首批数据资产入账入表工作，入账价值351万元，评估价值逾7200万元，是山东省属企业规模最大的一批数据资产入表[2] - 山东省国企数据资产入表案例占绝大多数，约九成参与企业为国企，民营企业参与较少[2] 数据交易市场发展 - 山东省已成立两家区域性数据交易机构，累计上线数据产品1700多个，累计交易额2.2亿元，2024年同比增长超过200%[5] - 与深圳数据交易所(累计交易规模突破150亿元)和上海数据交易所(交易额突破40亿元)相比，山东数据交易规模差距较大[5] - 山东已建成"1+16+N"全省一体化大数据平台体系，累计汇聚数据2200亿余条，提供数据共享服务500亿余次，开放数据298亿条[6] 行业发展挑战 - 公共数据授权运营主体和平台尚未组建，可信数据空间等基础设施不完善，数据企业数量少、规模小[1] - 企业对于数据入表存在"看不懂、做不了、不愿做"的普遍问题，多持观望态度[3] - 数据资产入表后应用成效不明显，大部分企业入表的数据资产缺乏融资、交易等价值变现能力[3] 可信数据空间建设 - 可信数据空间主要分为区域、行业、个人、跨境和企业五类，目的是在保证数据安全的前提下实现数据共享[8] - 隐私计算技术成本高且使用复杂，每台虚拟机约30万元，物理机更贵，且不同厂家的服务设备不能互联互通[7] - 山东省计划建设省级数据可信空间，目前已有12个地市成立了自己的数据集团和运营机构[6][9] 数据收益分配机制 - 青岛市已建立明确的收益分配制度，数据运营单位留存50%，上交财政50%，财政再返还给供数部门[10] - 需要建立系统的数据编目，精确计算每条数据的成本(系统搭建、存储、人工等)，才能理顺定价、收入和分配问题[11] - 跨部门、跨层级的数据收益分配需要找到共赢的抓手，通过财政收支两条线的方式进行反哺[10]