论政府数据开放的基本原则

宋 烁

(北京科技大学 文法学院，北京 100083)

引 言

大数据时代的到来使开放数据资源、挖掘数据潜能迅速成为一项世界共识。为充分释放政府数据资源价值，各国政府纷纷开放政府数据资源供社会创新利用，轰轰烈烈的政府数据开放运动在全球范围内兴起。政府数据开放发展伊始，先行者对政府数据开放制度构建提出了若干原则性要求。如开放政府工作组率先声称，政府数据只有符合完整性、原始性、及时性、可获得、机器可处理、非歧视、非财产性、无偿许可八项原则才被视为是开放的。(1)Open Government Working Group, 8 Principles of Open Government Data, at https://www.opengovdata.org/home/8principles (Last visited on March 17,2021).此后，八国集团、阳光基金会等国际组织，英国、美国、加拿大等国就政府数据开放应遵循的原则提出标准，在制度建立初期为如何认识并建立政府数据开放制度提供了重要借鉴。

我国也处在同样的时代背景下，“我国行政实践正在积极主动适应新兴科技的变革”[1]，需要建立政府数据开放制度，促进大数据资源价值释放。2015年8月31日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《纲要》)，将“加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力”列为促进大数据发展的主要任务之一，政府数据开放成为我国促进大数据发展与应用的基础保障。《纲要》强调，要促进政府数据在风险可控原则下最大程度开放，加快法规制度建设。2017年，中央网信办、发改委、工信部联合制定《公共信息资源开放试点工作方案》(以下简称《方案》)，确定在北京市等五地开展公共信息资源开放试点，大力推进公共信息资源开放工作。《方案》进一步明确指出，公共信息资源开放应遵循目标导向、问题导向、分步实施、保障安全四项基本原则。在中央政策推动下，目前已有百余个地级市以上的地方政府上线数据开放平台，开展政府数据开放实践探索。

明确政府数据开放的基本原则是指导我国地方实践和统一立法的前提和根本。就我国开放政府数据应遵循哪些原则，地方立法也进行了若干探索。例如，2019年8月出台的《上海市公共数据开放暂行办法》(以下简称《上海办法》)第4条规定，本市公共数据开放工作，遵循“需求导向、安全可控、分级分类、统一标准、便捷高效”的原则；2020年9月发布的《贵州省政府数据共享开放条例》(以下简称《贵州条例》)第21条规定，政府数据开放应当坚持需求导向、有序开放、平等利用、确保安全原则。同时，《贵州条例》还规定政府数据开放利用应当遵循合法、正当、安全原则。基本原则是对政府数据开放的立法和实践具有普遍指导意义的基础性准则。对于政府数据开放应当遵循的各项要求，哪些应上升到基本原则的高度，以及如何认识各项基本原则及其相互之间的关系，仍需要统筹考虑、系统把握。本文从政府数据开放基本原则的确立标准入手，尝试分析总结能够体现政府数据开放根本内容和关键问题的基本原则，进而探讨落实各项基本原则应当建立的法律制度，以期对我国政府数据开放统一立法和推动地方政府数据开放实践发展提供理论支持。

一、 基本原则的确立标准

综观国际组织及其他国家确立的政府数据开放原则，基本延续了开放政府工作组最初对政府数据开放原则的确定思路，主要侧重数据质量与数据再利用行为两方面。如2013年，美国在《开放政策——管理作为资产的信息》(Open Data Policy-Managing Information as an Asset)备忘录附件中规定：“一般而言，开放数据应符合以下原则：公开、可获取、描述性、可再利用、完整、及时、开放后管理。”虽然数据质量和数据使用是促进政府数据资源再利用的核心要素，但尚不足以反映并概括政府数据开放制度的完整面向。确立政府数据开放的基本原则应至少综合考虑以下三方面因素。

首先，促进公众对政府数据资源再利用。各国政府推行政府数据开放的首要目的即为利用数据，充分释放数据价值。20世纪末，计算机领域兴起的自由软件运动和开源软件运动在互联网时代播种下开放、共享的理念。“人们第一次认识到开放作为一种高效组织模式的巨大潜力，从而为开放文化在其他领域的广泛扩散打下了基础。”[2]当个体能够自由获取并使用信息，整个社会将产生巨大的价值增量。政府数据开放运动的兴起正是受互联网开放文化的影响。让公众自由利用数据，尽可能创造数据价值是开放政府数据的主要原因。因此，如何使政府数据变得更易被公众获取和使用，更易被从中挖掘出潜藏价值，成为构建政府数据开放制度的首要关切。目前，国际组织和各国政府提出的政府数据开放原则也大致围绕提升数据可用性这一核心要义展开。例如，英国政府在2012年发布的《开放数据白皮书——释放数据潜能》(Open Data White Paper Unleashing the Potential)中，为增强数据可用性提出了14项原则，包括根据社会需求开放数据、使用机器可读格式、使用统一开放许可协议、通过统一便捷的开放平台在线开放、使用开放标准等。促进政府数据再利用作为政府数据开放制度构建的直接目的，也是提炼该制度基本原则时的关键考量。

其次，符合政府数据开放制度的目标定位。政府数据开放制度的目标定位显著区别于政府信息公开制度。以知情权为基础建立的政府信息公开制度，其核心目标直指提升政府透明度和促进民主问责的政治目的；而在大数据技术驱动下兴起的政府数据开放制度，旨在鼓励数据创新应用，挖掘数据价值，进而实现繁荣经济、改善服务等提升行政效能的政府治理改革目标[3]。2013年，美国、法国、英国、德国等八国在共同签署的《开放数据宪章》(G8 Open Data Charter)中确立了政府数据开放五项原则，其中“为改善治理和鼓励创新开放数据”两项原则即为对政府数据开放制度目标的明确表达。促进经济发展、提升服务能力也是我国政府数据开放的主要目的。面对世界经济下行趋势和我国经济高质量发展压力，创新已成为我国谋求经济发展的主要驱动力，而政府数据开放则为大众创新提供了基础要素。近年来，党中央和国务院出台相关规定，将推动政府数据开放共享作为发展“互联网+创业服务”、拓展网络经济空间、发展人工智能等新业态的重要举措。(2)参见国务院《关于大力推进大众创业万众创新若干政策措施的意见》、中共中央《关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》、国务院《关于印发新一代人工智能发展规划的通知》等。我国也将政府内部数据资源整合与共享开放作为改善电子政务水平、提升公共服务效能的重要路径。制度目标决定着制度发展走向，确立政府数据开放的基本原则，也必须以制度目标定位为基准，注重体现并着力实现促进创新与经济发展，提升政府治理能力等核心目的。

最后，满足数据安全保障要求。政府数据开放与利用过程存在各种安全风险，可能损害国家利益、公共利益和个体权益。数据安全风险可分为数据自身安全风险和数据滥用安全风险。前者是网络时代的传统数据安全风险，表现形式主要包括数据泄露、数据窃取、数据损坏、攻击关键基础设施等行为；后者具体表现为数据操纵、数据污染、数据恶意挖掘和数据不当二次流通等[4]。以上两种风险类型在政府数据开放制度中均可能涉及，给国家安全、公共安全、商业秘密和个人隐私等带来巨大威胁。例如，很多国家借助信息技术进而具有大规模网络监控的能力。根据美国前中央情报局(CIA)技术分析员爱德华·斯诺登(Edward Snowden)的爆料，美国国家安全局(NSA)自2007年即开始实行一项代号为“棱镜计划”(PRISM)的电子监听项目，通过苹果、雅虎等网络巨头服务器，对包括我国在内的其他国家进行网络监控，把商务部、外交部、银行、电信公司、高校等列为目标。美国国家安全局还对华为公司等企业进行攻击和监听，获得了客户资料、内部培训文件、内部电子邮件，甚至还有个别产品源代码。斯诺登的爆料揭示了数据安全问题的严重性，如果在未确保安全的前提下开放并利用政府数据，将给国家利益、公共利益、私人利益带来不可估量的损失。因此，政府数据开放的安全性也是在确立政府数据开放基本原则时的必要考量因素。

基于以上三个标准，本文将数据安全保护原则、需求导向原则、数据质量原则、自由使用原则和公众参与原则确定为政府数据开放的基本原则。其中，数据安全保护原则为政府数据开放与利用活动筑牢安全底线，确保其在安全可控的前提下有序进行；需求导向、数据质量和自由使用三项原则旨在确保政府数据可用性；公众参与原则在促进数据利用与价值释放的基础上，进一步助力政府在经济社会领域合作治理目标的实现。

二、 数据安全保护原则

政府数据开放与利用应在安全可控环境下进行，数据安全保护原则是政府数据开放应遵循的根本性原则。政府数据资源在采集、储存、共享、开放、利用和销毁的全过程中，存在被窃取、泄露、篡改、破坏、不当利用等各种风险。例如政府数据汇聚开放平台后可能产生涉密数据、敏感数据，若开放主体未做好保密审查工作即向社会开放，将导致涉密或敏感数据泄露。又如，即使经过严格的保密审查，开放数据资源如果被使用者用于不当关联分析、非法目的识别，也可能造成泄露商业秘密或个人信息等后果。因此，技术安全保障是互联网数据平台治理的基础[5]，有效管控各类安全风险，是政府数据向社会开放、供公众利用的前提条件。各国政府在推行政府数据开放时，都十分重视数据安全监管问题。以最先开放政府数据的美国为例，2012年美国发布《数字政府：构建一个21世纪平台以更好地服务美国人民》(Digital Government：Building A 21st Century Platform to Better Serve the American People)战略。该战略是继2009年《开放政府指令》(Open Government Directive)提出政府数据开放的框架性构想后，美国首次对如何构建政府数据开放制度作出具体解释和安排。其中，“安全和隐私”保障被列为该战略的四项原则之一。该部分内容被美国《开放政府数据法》(OPEN Government Data Act)吸收完善。我国《网络安全法》将网络安全与信息化发展置于同等重要位置，明确规定“国家坚持网络安全与信息化发展并重，遵循积极利用、科学发展、依法管理、确保安全的方针”。这一思路也被我国《数据安全法》所继承，该法第13条规定：“国家统筹发展和安全，坚持以数据开发利用和产业发展促进数据安全，以数据安全保障数据开发利用和产业发展。”在地方政府数据开放相关规定中，数据安全保障也被列为一项重要立法内容。例如贵州省专门出台《贵州省大数据安全保障条例》保障数据信息安全；上海市将“安全可控”作为一项原则写入《上海办法》；浙江省在命名《浙江省公共数据开放与安全管理暂行办法》(以下简称《浙江办法》)时径直将安全管理与公共数据开放并列。以上规定均体现出政府数据开放安全监管的重要地位。

为保障数据安全，确保政府数据在有效保护下合理利用，《数据安全法》第39条提出“建立健全数据安全管理制度，落实数据安全保护责任”的基本要求，但未进一步作出具体规定。基于政府数据开放与利用中各环节面临的安全风险，安全管理应包含以下内容。

第一，合作企业监管。政府数据开放作为数字政府建设的重要组成部分，需要充足的财政经费与专业技术等支持，仅靠政府自建自营无法满足数据开放与利用的各项要求。目前我国大多通过“成立专业化的建设运营中心并由政府向建设运营中心采购服务”的政企合作模式解决这一问题[6]。委托具备相应能力的企业承担数据开放平台的建设与运营工作，有效解决了政府自建自营不能的困境，有力推动了数字政府的改革发展，但也同时提出了如何对企业实行有效监管的难题。根据《数据安全法》第40条的规定，对此类合作企业应严格批准程序，并监督其履行相应数据安全保护义务。然而，对于不具备专业技术能力的政府而言，如何对合作企业实行有效监管将是未来数据安全监管中的关键议题。有学者指出，需要综合运用“规制—担保—给付”等多元行政活动方式，基于公私合作采取全过程风险治理措施[7]。

第二，个人数据保护。政府数据资源中包含由政府直接收集、通过第三方采集或依法管理的个人数据。(3)目前国内外的政策立法和学术成果基本上不加区分地使用“个人数据”和“个人信息”这两个概念。本文选择使用“个人数据”这一概念，与本文的写作背景即大数据时代背景和研究主题政府数据开放保持语言上的一致性，与“个人信息”的概念同义。个人数据能够识别出个人身份，此类数据资源的开放利用可能会限制或侵害公民合法权益。尤其“在实践中，国家机关和事业单位非法使用个人信息的侵权责任极难追究，受害人几乎无法依据法律寻求法律救济”[8]。为保护个人数据权益并促进个人数据合理利用，我国于2021年8月20日已正式制定颁布《个人信息保护法》。《个人信息保护法》对个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除等处理行为进行了系统规范。“对个人信息保护而言，知情同意原则是最基本的原则，必须予以坚持”[9]，尤其是在公开个人信息领域。根据《个人信息保护法》第25条规定，除非取得个人单独同意，否则个人信息处理者不得公开其处理的个人信息。但政府数据开放主体作为个人信息处理者时，适用国家机关处理个人信息的特别规定。根据《个人信息保护法》第35条的规定，国家机关为履行法定职责处理个人信息的，履行告知义务即可，无需取得个人同意。对于政府数据开放中的个人数据保护，还需根据政府数据开放的不同类别，细化探讨个人数据保护与利用规则。

第三，保密审查。政府数据资源可能涉及国家秘密、商业秘密、个人隐私等，数据开放主体及主管部门应在开放前进行保密审查，依法将涉密数据从开放范围中剔除。除涉密数据外，对于开放可能危及国家安全、公共安全、经济安全和社会稳定等敏感数据，需经脱敏处理后方可纳入公开范围。例如《贵州条例》第22条规定：“行政机关在开放政府数据前，应当对拟开放的敏感数据进行脱敏处理，防止泄露国家秘密、商业秘密、个人信息和隐私。”

第四，安全风险评估。为防范政府数据开放的各类风险，风险评估应作为贯穿政府数据开放全过程的一项常态机制。开放主体应定期开展数据开放安全风险评估，包括对数据开放范围的分类评估、数据汇聚安全评估、数据利用风险评估、开放平台检测评估等。必要时，开放主体可委托来自企业、高校、科研机构等部门的专家团队展开风险评估工作或征求专家意见。我国地方立法中一般注重对政府数据开放前的安全风险评估，例如《浙江办法》要求开放主体及其主管部门按照分级分类有关要求评估审查拟开放公共数据，在特定情形中还需遵守合法性审查、专家论证、保密审查等程序规定。

第五，数据安全事件应急管理。为应对政府数据开放各类风险可能引发的突发事件，政府数据开放制度还应建立起相关应急管理制度，包括风险管理制度、应急预案制度、预警制度、应急处置制度等。目前，上海、浙江等少数地方立法中涉及应急管理内容，如《上海办法》第38条规定：“市网信、公安部门应当建立公共数据开放应急管理制度，指导数据开放主体制定安全处置应急预案、定期组织应急演练，确保公共数据开放工作安全有序。”但总体而言，政府数据开放中的数据安全应急管理问题尚未引起足够重视。

三、 需求导向原则

政府数据开放制度并不遵循政府信息公开制度的“以公开为常态、不公开为例外”原则，而是以需求为导向，重点开放社会需求度高，能够释放更多经济、社会价值的数据资源。需求导向原则的确立与政府数据开放的制度缘起息息相关。大数据技术的发展为人类社会认识世界、改造世界提供了新资源和新方法。“当今社会具有了一种新型能力：以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。”[10]大数据在商业领域的率先应用让世界看到了其在创造经济价值上的潜力，以及在解决公共治理难题上的能力。而开放数据供社会自由利用，是释放大数据潜能的最佳做法。当大数据也是开放数据时最有用，能够实现经济、社会价值的最大化[11]。因此，政府数据开放成为新时代背景下各国政府数字治理改革的制度工具。各国政府为政府数据开放设定了多元制度目标，包括促进经济增长、提升公共服务、提高行政效能、促进政府透明等。开放的政府数据资源为政府解决治理难题、创造公共利益提供了原材料[12]，但最终制度目标的实现程度还有赖于社会公众对政府数据资源的创新利用程度。用户对政府数据的再利用情况成为制度目标实现的决定性因素。正因如此，用户需求也成为政府数据开放制度的关键前提。我国政府数据开放相关政策立法已体现出鲜明的需求导向原则。《纲要》作为首个对政府数据开放作出顶层设计的政策文件，将社会需求度高的信用、交通、医疗、卫生、就业等民生保障服务相关领域的政府数据集确定为优先开放范围。统筹布局政府数据开放试点的《方案》也提出，要以企业利用需求和公众生活需要为标准拓展数据开放范围。《上海办法》作为我国第一个有关政府数据开放的地方专门立法，明确将需求导向确定为公共数据开放工作应遵循的首要原则。

政府数据开放范围的确定机制就是以需求导向为原则。根据用户的需求和偏好确定开放范围，能更加精准地投放数据资源，引导数据创新，从而提高服务水平和治理效能。国内外有关政府数据开放的政策立法中，在厘定开放范围时未延续政府信息公开的法定思路，而是采用了以社会需求为中心，动态调整开放范围的路径。(4)我国有些地方未理解政府数据开放的制度意涵，认为政府数据开放应遵循类似于政府信息公开的“公开为常态，不公开为例外”原则。例如《连云港市公共数据开放与开发利用管理暂行办法》规定，公共数据应当以开放为原则，不开放为例外。同时，该办法还列举了六项政府数据不予开放的除外情形。此种做法就是深受《政府信息公开条例》规范方式的影响，混淆了政府数据开放与政府信息公开两项制度。首先，政府数据开放以社会需求为开放标准。如英国《开放数据白皮书——释放数据潜能》中规定，政府数据开放的政策和实践应以公众与商业的数据使用需求为导向，包括数据开放的范围、时间和格式。我国地方立法中也明确将需求导向作为确定优先开放范围的标准，例如《浙江办法》规定，确定公共数据重点和优先开放的具体范围，应当坚持需求导向。其次，通过制定数据开放清单灵活调整开放范围。由于公众对政府数据的需求会根据经济社会的发展情况不断变化，政府数据开放范围采用清单管理方式有利于及时满足社会需求。根据《上海办法》的规定，由数据开放主体根据开放标准和分级分类规则制定开放清单，并建立开放清单动态调整机制，及时更新并不断扩大开放范围。最后，公众也根据其需求提出数据开放申请。例如，《贵阳市政府数据共享开放条例》第21条第1款规定：“公民、法人和其他组织认为应当列入开放目录未列入，或者应当开放未开放的政府数据，可以通过开放平台提出开放需求申请。”为保障公众申请权益，该条例规定了答复期限、申请结果、异议复核等程序要求。除开放范围外，政府数据开放制度为促进数据可用性而对数据质量提出的较高要求，对用户使用权限的宽泛赋予，都是其满足社会公众需求的重要制度体现。

四、 数据质量原则

数据质量原则是指开放数据资源应具备的基本质量要求，该原则旨在为政府数据的再利用提供基础保证。目前有关政府数据开放的原则性要求中，多数都是针对数据本身质量提出的，但不同主体提出的具体标准并不相同。例如，开放政府工作组认为开放数据应具有完整性、原始性、及时性、机器可处理，而美国《开放政府数据法》中则主要强调政府数据应以机器可读格式开放。政府数据的质量是政府数据开放的基础，直接关系到数据开放后的再利用效果。一般而言，数据质量原则主要包括以下内容。

第一，机器可读。机器可读是数据质量原则的最低标准，要求政府数据的结构必须合理，允许计算机自动抓取和处理。美国《开放政府数据法》将机器可读界定为“在不需要人为干预的情况下，计算机可以很容易地处理信息或数据的一种格式，同时确保没有失去语义意义”。机器可读格式在技术上确保了政府数据的开放性，为数据的自由利用提供基础和条件。

第二，准确性。准确性要求政府数据应是真实的，被准确收集、储存的。“大数据的重要功能在于其预测能力”[13]，因此数据准确与否将直接影响数据利用的效果与价值释放。以虚假、错误数据为基础进行的数据分析和再利用将会徒劳无功。因此，有必要要求政府在采集、制作、获取政府数据时保证数据真实、准确。

第三，完整性。完整性要求政府应开放原始数据，也包括派生数据和聚合数据。以原始形式开放数据，要求数据应是源头采集的、未经修改的、粒度高的数据。《开放数据宪章》中呼吁尽可能地将数据以其原始的、未经修改的形式开放，并处于可获得的最佳粒度级别。

第四，及时性。及时性要求政府将其收集或制作的数据及时开放，也包括定期更新数据。数据价值会随着时间的流逝而不断减损、贬值。开放数据是否及时也直接关系着数据价值的释放。

第五，描述性。描述性是指对政府数据进行充分的描述，开放元数据(描述数据的字段或元素)，帮助用户了解数据集的内容与背景，从而有助于数据再利用。美国在《开放政策——管理作为资产的信息》中即要求对政府数据进行充分描述，“以便为数据使用者提供足够的信息来了解政府数据的优劣、分析限制、安全以及如何处理数据”，并提倡酌情对数据收集目的、感兴趣群体、抽样特征和数据收集方法进行补充说明。

数据质量原则的落实还需建立以下相关制度予以保障：第一，事前核实。行政机关在向统一开放平台提供数据前，应由专门的部门或人员对数据的真实性、准确性等进行核实。未经核实不得开放。立法也应明确规定核实的标准，便于行政机关执行。第二，注明出处。数据提供机关应当对政府数据的真实性和准确性等负责，因此，行政机关上传数据时应标明该数据的来源并对准确性负责。第三，定期更新。政府数据提供机关应在特定的时间间隔内履行更新政府数据义务。更新政府数据是数据提供机关的一项持续性义务，时间间隔的确定应科学合理。第四，定期检查与评估。政府数据开放后，应由专门机构负责对政府数据是否准确、是否完整、更新是否及时、是否采用机器可读格式等进行定期检查，并评估政府数据的可用性，从而不断改善政府数据质量。第五，更正数据、删除数据等。开放的政府数据可能不准确或存在错误，应建立完备的数据更正、删除等制度，畅通行政机关内部、行政机关与公众的协作、沟通渠道，及时更正、删除存在不准确、错误等问题的数据。

五、 自由使用原则

信息资源建设的关键是共享和开放[14]。其中，自由使用是国际公认的一项开放数据原则，是公众基于政府数据资源开展创新应用的核心保障。根据国有财产理论，政府数据面向公共开放时属于“公共用物”，体现为国有共产属性，不得私设门槛阻碍公众自由获取和使用[15]。政府数据开放的相关政策立法也明确要求允许公众自由使用开放数据，如美国《开放政府数据法》中规定，不受限制地使用和再利用政府数据是开放政府数据资产的重要界定要素之一。自由使用原则的具体内容可从以下方面理解。

第一，赋予开放数据使用者自由使用权利。自由使用权，是指用户享有自由使用从政府数据开放平台上获取的数据资源的权利。赋予用户自由使用权是贯彻落实自由使用原则的必然需求。我国现有地方开放平台中，尚有平台未明确赋予用户自由使用权利，如江西省政府数据开放网站；也有地方仅概括赋予用户使用权，但未列明具体使用权限，如山东公共数据开放网。在赋予用户自由使用权的平台中，不同开放主体对用户使用权利的理解不同，赋予用户的具体使用权限也不同。例如，四川省公共数据开放网允许用户自由利用、自由传播与分享数据资源，但限制用户有偿转让获取的数据资源；而贵州省政府数据开放平台不仅允许用户免费访问、获取、使用、自由传播、分享“完全开放”数据，还明确赋予用户对此类数据享有不受限制地进行商业和非商业性利用的权利。从促进用户利用数据创新，充分实现数据开放目标的角度而言，应尽可能赋予用户完整的、统一的自由使用权限，包括但不限于免费使用、再分发、修改、分离、改编、非歧视、传播、任何目的使用等权利。

第二，尽量减少对用户的自由使用权作出限制。除非基于法定的、合理的理由，否则限制用户自由使用权是不被允许的。例如，不应对使用者的使用目的作出限制。用户使用政府数据可能出于科学研究目的，也可能基于商业目的。以营利为目的的数据利用也应被支持与鼓励，因为此类行为有助于实现促进经济发展、提升服务水平等政府数据开放的制度目标。又如，“限制只能在规定领域使用数据(比如只能在教育领域使用)也是不被允许的”。(5)Open Knowledge Foundation, Open Data Handbook, at http://opendatahandbook.org/guide/zh_CN/what-is-open-data/ (Last visited on March 17,2021).限制公众使用政府数据必须具有法定正当理由，并将此种限制降到最低。例如，为保护政府数据中的知识产权，可以对用户的自由使用权利作出限制，但这种限制应以署名为限。

第三，任何人对开放的政府数据享有平等的使用权利。这一内容是平等原则的体现，也被称为非专有性、非歧视性。任何人对开放的政府数据都不享有排他控制权，不得排除他人使用数据的权利，任何人都享有平等访问、获取、使用和分享“开放数据”的权利。我国各地方政府数据开放平台也均在平台声明或服务条款中注明了非专有性或非歧视性条款，赋予所有用户平等的数据获取和利用权限，规定了“用户享有数据资源的非排他使用权”或“不受歧视”条款。

政府数据开放许可制度是落实自由使用原则、保障用户自由使用权的制度设计。为赋予用户开放数据使用权限并规范用户数据使用行为，政府数据开放倡导者借鉴知识产权领域的公共许可制度，将许可使用协议引入政府数据开放利用环节，建立起政府数据开放许可制度。政府数据开放主体通过与使用者签订许可使用协议，将用户使用开放数据的权利与义务明确下来。一方面，用户的自由使用权拥有了法律保障；另一方面，开放主体也能据此规范管理数据利用活动。一些开放主体直接将知识产权公共许可适用于政府数据开放利用，如美国、澳大利亚、新西兰等国使用知识共享许可(CC)、开放数据共用(ODC)等规范政府数据利用活动。也有国家专门制定适用于本国国情的政府数据开放许可，如英国、法国、加拿大等国的开放政府许可(OGL)。一般认为，开放主体选择的许可类型应具有开放性，是否使用具有开放性的许可协议已成为衡量政府数据开放是否合格的关键因素。美国《开放政府数据法》将开放许可解释为适用于公共数据资源的免费提供且对复制、发布、分发、传播、引用或改编没有任何限制的法律保证。2014年10月，开放知识基金会将公共领域贡献(CC0)、知识共享—署名4.0版(CC-BY-4.0)、知识共享—署名—相同方式共享4.0版(CC-BY-SA-4.0)、公共领域贡献和许可(PDDL)、数据库共享许可(ODC-BY)和开放数据库许可(ODbL)列为符合开放定义的许可种类。虽然不同主体对许可协议的开放性解释不尽相同，但基本表达了对政府数据作出最低限度的使用限制这一核心思想。

六、 公众参与原则

人民群众多元需求的满足有赖于政府创新[16]，政府数据潜能释放亦有赖于“公民的集体智慧”[17]。政府数据开放的制度构建离不开公民、企业、社会组织、科研机构等第三方主体的参与协作，公众参与原则因此成为政府数据开放的一项基本原则。政府数据开放重塑了政府与公民在既有政府信息公开制度下的关系结构。“就政府与公众的关系而言，政府数据开放建立了一种双方合作共赢而非对抗的关系”[18]。具体而言，政府角色由政府信息公开管理者转变为政府数据开放服务者。公民也从被动的知情者和服务接收者转变为主动的公共服务联合生产者和开放数据用户[19]。政府数据开放之所以能改变政府与公民的传统关系模式，在于其以促进数据资源利用与价值释放为核心目的的定位。数据资源价值挖掘对第三方广泛合作具有较强依赖性，政府必须通过转变角色以适应这一现实需要，从而实现既定行政目标。政府数据开放中的政府与公众关系也决定了公众参与应被置于基本原则的重要地位。“政府唯有及时协调各方面利益，才能让公众共享改革发展成果。”[20]

公众参与原则贯穿政府数据开放与利用全过程，“数据公开的有效性在于社会普罗大众对所参与的公共议题的理解程度”[21]。有学者将政府数据开放中的公众参与从理论层面构建为告知型参与(政府向公众传达信息)、咨询型参与(政府咨询公众意见)、合作型参与(政府与公众平等合作)和授权型参与(政府与公众共同治理)四种模式[22]。其中，由于告知型参与仅表现为政府告知公众相关决策信息，公众的理解和参与程度很低，并不构成典型意义上的公众参与。在政府数据开放中，公众理解和参与更多体现为合作型和授权型两种深度参与模式。

首先，公众参与数据质量维护、数据范围确定等意见反馈机制。以数据质量为例，政府数据开放后，公众可参与到数据质量监督活动中。政府数据质量是数据开放成效的基础保障。有学者以就业领域的错误数据为例，分析其给大数据分析带来的巨大危害，即“建立在不准确、有偏见或没有代表性的数据上的算法可能会产生带有种族、性别或其他受保护特性的结果，从而进一步加剧不平等”[23]。广泛的用户在发现数据问题方面具有天然优势。据此，大多数开放平台均设置数据纠错功能板块，鼓励公众反馈数据质量问题。此外，公众还可以在获取与使用数据过程中，对数据范围变动提出需求或异议，向开放主体提出意见、投诉举报等。

其次，开放主体在开放利用过程中与私主体开展广泛公私合作。除了反馈意见建议外，政府数据开放还需要引入互联网公司、私人机构、科研院所等第三方提供专业服务和技术支持。例如，政府数据开放平台的建设与运行维护、数据利用工具研发、开放实效评估、数据安全风险监管等，都需要委托或与具备相应能力和资质的第三方主体合作完成。例如根据《贵州条例》的规定，行政机关为提升政府数据质量可委托第三方开展政府数据规范治理工作。政府数据开放有赖于公众参与、支持与回应的特质使公私合作模式在数据开放监管与服务提供方面呈现出较大适用空间。《上海办法》第24条第2款明确规定：“本市鼓励数据利用主体与市经济信息化部门、市大数据中心以及数据开放主体开展合作，将利用公共数据形成的各类成果用于行政监管和公共服务，提升公共管理的科学性和有效性。”

最后，公众参与原则也体现在数据利用环节，为促进数据利用而建立相关保障与促进制度。例如，建立政府数据开放许可制度，为公众的数据再利用权利提供法律保障；再如，为鼓励公众积极投身数据创新，举办开放数据创新应用大赛。以浙江省为例，浙江省数据开放平台使用数据开放授权许可使用协议，依法赋予用户自由复制、发布、利用、传播、分享等使用权利。《浙江办法》还明确规定，公共数据主管部门应当引导公民、法人和其他组织利用开放数据开展应用示范，带动各类社会力量开展公共数据应用创新。根据数据开放分级分类要求，可将公众参与数据利用分为以下两种情况：一是不特定社会主体对完全开放类数据的普惠式使用，二是主体对有限开放类数据的特定使用。以上两种类型的数据利用都是公众参与数据创新利用的表现形式，区别在于后者的参与程度更深，是公私合作解决公共治理难题的重要途径。

七、结 论

基本原则是指导法律制度具体构建的根本遵循，发挥着统筹规划、规范指引的关键作用。在中央层面专门政策和统一立法缺位的现状下，明确政府数据开放的基本原则有益于地方数据开放实践的开展与相关法律制度的建立。政府数据开放为风险社会的政府改革和价值创造提供了创新思路，但同时其存在的数据风险也加大了政府治理难度。在数据开放利用积极面向的背后，还潜藏着巨大的数据安全隐患，而解决好数据安全问题也是政府数据开放利用的前提条件。基于此，数据安全保护原则应成为政府数据开放的基本原则，也是最为根本性的一项原则，确定了应在安全基础上探索数据开放与利用之道的基调。同时，政府数据开放的制度缘起与直接目的决定了该制度应围绕提升政府数据可用性、促进政府数据价值释放的核心宗旨展开。而这一核心要旨的实现有赖于数据、开放和利用三个要素的共同作用。据此，为开放数据资源提供基础质量保障的数据质量原则，以用户需求为中心提供开放数据的需求导向原则和落实用户数据再利用权益的自由使用原则，都应被确立为政府数据开放的基本原则。以上三项原则形成了数据利用闭环，为数据可用性提供了根本保障。此外，政府数据开放制度较政府信息公开等传统制度具有特殊性，其制度目标的实现对数据使用者和互联网企业等第三方主体具有较强依赖性，公众在数据开放与利用的全过程中参与度很高，这也为公私合作治理创造了巨大空间。由此，公众参与也应被提炼为政府数据开放的一项基本原则。综上，数据安全保护、数据质量、需求导向、自由使用和公众参与都是政府数据开放与利用过程中的关键面向，均应被确立为政府数据开放的基本原则。