政府数据开放的风险与防范机制研究

当前数字化时代，数据的作用愈加凸显。政府身为数据流通关键主体，其数据处理与开放具有极重要的影响。政府数据开放就是政府将自身掌握的数据，通过一定方式，依法进行公开，以实现数据价值。政府数据开放不只是政府履行职责的必然要求，也是当前数字化时代给政府工作带来的使命与挑战。借助政府数据公开，企业能合理运用开放数据推动自身创新发展，社会其他主体能借助开放数据来赋能，同时公众能更好地了解政府工作，方便监督。[1] 然而，政府数据开放也面临相应风险，如何使政府基于合理运用数据之上，把控数据开放风险并加以规避，在确保数据安全的前提下，达成数据合理开发与利用的目标，是当下亟须解决的重要问题。

1 政府数据开放的现状考察

就政府数据公开实际情形而言，近几年我国各地政府已在积极推进数据开放平台进程。截至目前，多数省级行政区以及部分市级行政区建立了自身的数据开放平台。例如，北京逐步构建数据基础制度体系，开创公共数据授权运营新样式，建成北京市公共数据开放平台，截至 2024 年已累计开放政府数据 72 亿条。[2] 北京构建的公共数据开放平台涵盖多领域数据，如交通、医疗、教育、环境等领域数据。这些平台建设不仅给政府数据开放提供了支撑，还能加快数据开放脚步，不断优化省级平台开放功能，像数据查找、获取、可视化呈现等功能，这些功能可使公众获取知晓公开的数据更加便利。某些公共数据开放平台更是利用算法功能，依据用户需求跟搜索历史，推送相关数据，方便用户精准找数据，提高效率。

就现在的政府数据开放情形而言，政府正加快政府数据公开平台建设，政府数据开放规模不断加大。政府数据开放必要性愈发凸显，政府部门数据开放意识持续增强，赶紧将本部门数据进行整理并开放。在范围上，政府数据开放的范围也越发广泛，除了传统民生领域，如社保、就业等，还拓展至新兴领域，像人工智能、大数据产业发展等有关数据。例如，在一些城市，政府放开城市交通流量数据，这对智能交通系统研发与优化有着重要意义，能帮助企业开发更高效的出行规划应用；同时，在农业领域，放开土壤质量、气象等数据，给农业科技企业提供了数据支撑，能够推动智慧农业发展。

从相关规定来讲，国家层面出台了诸多政策鼓励并规范政府数据开放。比如《关于加强数字政府建设的指导意见》就明确提出，要构建统一规范、相互连通、安全可靠的国家公共数据开放平台，分类分级放开公共数据，有序推进公共数据资源开发运用。地方政府也纷纷回应，制订了本地数据开放政策及实施细则。例如，上海制定了详尽的数据开放管理办法，确定了数据开放责任主体、开放流程、安全保障等方面内容，为数据开放工作提供了明确指引。这些政策的出台，给政府数据开放给予了有力政策保障，推进了数据开放工作规范与制度建设。

2 政府数据开放面临的风险分析

2.1 数据自身特质导致的隐私泄漏风险

政府数据具有样本量大、敏感性高、聚集性强等突出特点。样本量大意味着涉及的个体数量众多，一旦发生隐私泄露，影响范围将极为广泛。[3] 例如，在人口普查数据中，包含了大量的居民个人信息，如姓名、身份证号、家庭住址、职业等。敏感性高体现在这些数据涉及个人的敏感信息，如医疗记录中的疾病诊断、金融数据中的个人资产状况等。聚集性强使得大量个人信息集中在政府数据库中，一旦数据库被攻击或出现管理漏洞，极易成为隐私数据泄露的高发地。近年来，就发生过一些政府部门信息系统被黑客攻击的事件，导致大量公民个人信息泄露，给公民的个人隐私和财产安全带来了严重威胁。

在政府数据开放进程中，数据脱敏跟隐私保护机制还不完善。一方面，部分政府部门在进行数据脱敏处理时，技术方法落后或操作不规范，没能对敏感信息做有效隐藏或转化处理。例如，在医疗数据公开中，仅简单删除了患者名字，但身份证号等敏感信息仍能通过其他关联数据推测出来。另一方面，缺少统一、完备的隐私保护制度。不同部门隐私保护标准与要求不一样，形成有效的协同保护机制。有些部门对数据开放审核把关不严格，含有隐私信息的数据没经过充分审查便开放了，增加了隐私泄漏的风险。[4]

2.2 数据质量对政府决策的影响

若政府数据采集范围不全，没有有效的标准、制度跟工具，就会严重影响数据质量。依托质量低的数据做决策，将误导政策制定。例如，制订城市交通规划时，要是交通流量数据采集不全，仅包含部分主干道，却忽略了一些次干道跟支路的流量情形，基于这些数据制定交通规划或许没法有效缓解交通拥堵状况。此外，数据的准确性与时效性，也是影响数据质量的重要因素。[5] 若数据更新不及时，像经济数据停在以往的时间点，反映不了当下的经济实际情形，以此为依据制定的经济政策或许会偏离实际需求，达不到预期政策成效。

2.3 数据开放对政府监督和服务的挑战

政府数据开放后，政府决策、监督及服务等面临新挑战。在监督方面，由于数据的公开，社会大众对政府数据关注度提升，对政府数据使用与管理也提出了更高要求。要是政府于数据管理进程中有失误或者违规之举，将引发公众质疑与不满，影响政府公信力。在服务方面，政府数据开放后，公众对依据数据的服务质量跟效率有了更高期望。例如，在政务服务领域，公众期望借助政府公开的数据，达成更便利的事项办理以及更精确的服务推送，可要是政府信息化服务本领欠缺，难以有效整合并利用开放的数据，就难满足公众需求，致使服务质量降低。

2.4 企业数据泄露带来的损失

于政府收集数据进程中，也许会涉及部分企业数据，像企业经营情形、财务数据、商业机密等，要是这些数据泄漏，将给企业造成很大损失。例如，一家科技公司研发数据遭泄露，竞争对手可能会提前知悉其研发方向与技术成果，进而在市场竞争中取得优势，致使这家企业市场份额降低，研发投入打了水漂。此外，数据泄露或许引发企业信誉危机，消费者对企业信任度下降，进而影响企业经济效益。[6]在一些行业中，企业数据安全性关乎企业生存与发展，一旦数据泄露，企业也许会存在破产的风险。

政府数据开放进程中，若缺少有效的规避办法，将致使平台垄断。有些大型互联网公司靠着自身技术与资源优势，能迅速拿到并利用政府开放的数据，进而于市场竞争中占据主导地位。要是这些企业运用具备公共性的政府数据，获取超额垄断收益，会给政府带来监管难题。例如，一些互联网平台借助对政府开放的消费数据做深度剖析，了解了市场消费趋向与消费者喜好，进而给别的中小企业构成竞争壁垒。政府对这些平台监管时，因数据复杂和平台运营模式创新，面临监管手段欠缺、监管法律法规不健全等问题，难以有效遏制平台垄断行为，维持公平的市场竞争秩序状态。

3 政府数据开放的风险防范机制

3.1 完善数据隐私保护机制

政府数据开放中，要规范去掉隐私化、去掉敏感化数据处理流程。一方面，设立严苛数据处理标准及操作规范，明确规定不同类型敏感信息的处理办法。例如，就指纹、虹膜、人脸这类个人敏感生物特征数据，设定专门的处理流程，保证在数据采集、存储、传输以及开放进程中，这些数据获得最高等级的保护。另一方面，完善数据销毁跟遗忘机制，数据不再需要或用户提出数据删除请求时，可以依照规定按时、完全地销毁数据，保障用户数据遗忘权利。同时，制订信息安全规矩，给无法修改的个人生物特征数据予以特殊保护，避免这些数据遭滥用。

明确数据开放有关人员责任，制定统一的隐私信息安全保护规范。政府部门间要在数据安全与隐私保护上做到相互协同、相互监督。构建跨部门数据安全协调机制，定期召开会议，交流数据开放进程中隐私保护情形，一起处理出现的问题。提升数据泄露惩治成本，借助完善法律法规，加大对数据泄露行为的惩处力度，包含民事赔偿、行政处罚以及刑事处罚等。同时，规范数据流通合规审查与伦理审视，在数据开放前，对数据来源、用途、可能涉及隐私风险等开展全面审查，保证数据流通合乎法律法规与伦理道德规定。

不要无限扩大数据脱敏的范畴，脱敏强度避免过高。于数据脱敏进程中，需尽量做到精准、仔细辨别，防止因过度脱敏致使数据质量以及使用效率遭到较大影响，这也能降低脱敏成本。[8] 运用前沿的数据剖析技术跟算法，对数据里敏感信息做精准辨认与处理。例如，借助机器学习算法把文本数据里敏感词汇识别并替换，确保隐私安全的情形下，最大程度保留数据可用性。此外，数据脱敏需要遵照基本原理，它对数据安全性的作用不可过分夸大，还得重视别的数据安全防护办法，像加密技术、访问控制等，打造全面的数据安全防护体系。

3.2 推进政务数据安全保障建设

将数据全样本形态、全生命周期、全流通环节覆盖作为目标，整体推进数据安全配套保护制度，构建数据安全闭环管理。在数据采集阶段，制订统一数据采集标准，保证采集的数据周全、正确、规范。例如，于人口数据采集之际，规定好各项指标的定义和采集方式，防止因标准不统一致使数据质量问题。在数据存储阶段，采用安全靠谱的存储技术跟设备，构建数据备份跟恢复机制，防止数据丢失。在数据流通环节，强化数据传输加密与认证，保证数据传输安全。同时，持续迭代更新数据安全保障制度，依照实际使用当中碰到的问题跟新安全威胁，马上做出调整与完善，提高数据安全本领。凭借提升政务数据标准化、结构化以及体系化建设，防止数据质量差和零散化，用高品质的政务数据帮助政府做好决策。[9]

政府要提高自身运转效率，用更敏捷的组织形态与运行方式应对数字经济时代的挑战。强化政府层级、条块、地域防范数据安全风险协同性，搭建全国统一的数据安全协调平台，达成各级政府部门间数据安全信息分享。对于开放多样的政府数据，摸清数据底数，全面知晓政府部门所拥有数据资源情形，涵盖数据类别、规模、存储地点等。知晓部门间数据共享情形，构建数据共享台账，弄清数据共享的流向跟使用情形；健全数据安全调用制度，对数据调用开展严格审批与监管，保证数据在流转当中的安全，有效避开数据流转里的安全隐患。

维持公平市场秩序，强化对企业商业秘密的保护。政府在数据开放进程中，应制订相关政策跟措施，避免企业利用政府开放的数据搞不正当竞争或者侵犯别的企业商业秘密。强化对市场的监督管理，构建市场竞争监测机制，及时发现并处置垄断、不正当竞争等行为。例如，关于利用政府数据造成市场垄断的企业，依照法律开展调查与处罚，维持公平的市场竞争环境。同时，于政数据开放进程中，对关乎企业商业机密的数据予以特殊保护，清楚数据使用的界限与条件，保证企业合法权益不被侵犯，维持市场监管公平性，防止垄断大企侵害消费者权益。

以公众需求为导向，提升数字化治理能力。随着数字政府建设步伐加速，社会公众更加了解政府运行状况，必然会对政务服务的整体性和敏捷性产生更高要求。从需求侧实际需要出发，推进政府数据开放的程度和水平。通过开展公众需求调研，了解公众对政府数据开放的需求和期望，有针对性地开放相关数据。[10] 例如，公众对城市环境质量数据关注度较高，政府可以加大对空气质量、水质等环境数据的开放力度，并提供数据解读和分析服务。借助社会力量进行数据安全监督，建立公众举报机制，鼓励公众对发现的数据安全问题进行举报。各地政府要着力推进政府数据统一开放平台建设，优化平台的功能和用户体验，让政府数据公开使用更加便捷、整体和高效，提高公众对政府数据开放工作的满意度。[11]

3.3 提高政府数据公开技术保障

政府数据成为数字经济时期的新型基础设施，需发挥政府数据公共特性，提高基础数据质量，强化基础数据采集、整理及审核，保证数据准确与完整。推动基于政府数据开放的相关学术探究与市场开拓，鼓励高校、科研单位利用政府放开的数据做学术研究，探寻数据新价值及应用领域。同时，引领企业靠着政府数据开展创新应用开发，打造新的商业模式以及经济增长点。例如，企业可借助政府放开的交通数据开发智能交通出行应用，为公众提供更便利的出行服务，并实现自身经济效益。通过这些方式，使政府数据产生更多的经济社会效益。

政府提升数据安全监管技术本领，逐步推行具数字化、智能化特征的新监管工具与新监管手段。搭建智能化数据安全监测平台，借助大数据剖析、人工智能等技术，对政府数据开放平台进行实时监测，尽快发现数据安全风险与异常行为。例如，分析数据访问频率、访问来源等信息，辨识潜在的恶意攻击举动，并借助区块链技术对数据的流转和使用进行全程追溯，保证数据使用符合规定要求。[12] 借助这些新监管工具及手段运用，切实履行监督职能，强化对政府数据开放进程的监督管理，保障数据安全。政府、企业和社会共同推进数据安全维护，合作带动全社会的数智化转型脚步。

参考文献：

[1] 高秦伟, 杨振. 公共数据开放利用制度的民主观及法理阐释[J].甘肃社会科学 ,2024,(04):140-152.

[2] 新浪财经 . 北京市公共数据开放平台已累计开放数据 72 亿条 [EB/OL].(2024-12-25)[2025-09-04].https://finance.sina.com.cn/jjxw/2024-12-25/doc-ineasfmp0708816.shtml.

[3] 张涛 . 政府数据开放中个人信息保护的范式转变 [J]. 现代法学 ,2022,44(01):125-143.

[4] 嘎拉森 , 徐拥军 . 公共数据开放视域下的个人信息保护风险及其治理逻辑 [J]. 图书与情报 ,2022,(06):83-90.

[5] 莫祖英 . 大数据处理流程中的数据质量影响分析 [J]. 现代情报 ,2017,37(03):69-72+115.

[6] 马忠法 , 胡玲 . 论我国数据安全保护法律制度的完善 [J]. 科技与法律 ( 中英文 ),2021,(02):1-7+75.

[7] 赵毅 . 流通理论视域下数据跨境的过程性规制研究 [J]. 北方法学 ,2025,19(01):20-37.

[8] 姜漪 . 公共数据开发的边缘计算风险及其规制 [J]. 东方法学 ,2025,(02):51-62.

[9] 支振锋 .