場域組合視角下數據資源管理的雙重價值框架及其應用研究*

張瀟月 竇 悅 劉金亞

（1. 北京大學信息管理系 北京 100871；2. 國家信息中心大數據發展部 北京 100045）

1 緒論

1.1 數據資源的價值日趨凸顯

當前，數據已成為我國社會經濟活動的生產要素，其價值屬性日益顯現。中共中央、國務院于2022年底發布的《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》提出，數據作為新型生產要素，是數字化、網絡化、智能化的基礎，已快速融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各環節，深刻改變著生產、生活和社會治理方式[1]。財政部發布的《企業數據資源相關會計處理暫行規定（征求意見稿）》提出，企業數據資源可作為企業數據資產列入報表[2]。上述動態表明，數據資源具有可計量的經濟價值，對我國經濟社會發展具有廣泛的應用潛力。

數據資源的使用者、服務者、管理者都有可能成為數據的生產者，這種供需角色的多重轉換加速了數據資源的流轉，數據資源的價值體現在從海量數據的相互關聯中發現新知。當前，數據資源不是僅被當作組織或社會的靜態資產進行管理，而是在流動和轉化中經過規?；陀行蚧幚?，以內容整合等創新服務方式發揮價值[3]。對科研產生的數據、代碼、本體等數據資源的存儲、發布、開放、重用等操作的重要性日趨顯現[4]。數據可轉化為數據資源并發揮價值，數據資源管理是實現該過程的重要突破口。

1.2 價值維度的模糊性有礙數據資源管理活動開展

眾多學者從不同的抽象層次對“數據資源管理”主題進行研究，對作為管理對象的數據資源和作為管理工具的數據資源進行了廣泛討論，為數據資源管理研究提供了堅實的理論基礎。但當前基于上述兩種視角的研究內容較為獨立，且對數據資源管理活動的價值維度梳理難以統一，容易造成數據資源管理活動與機構總體發展目標的脫節。

為發現數據資源管理的新路徑，促進我國政府公共數據服務中數據資源管理業務落地，且符合整體社會治理目標，文章通過如下方式進行調研。首先，運用桌面研究方法進行學術文獻計量和文獻綜述，識別數據資源管理的靜態價值維度與動態效用作用維度。其次，結合場域理論、價值創造理論提出數據資源管理的雙重價值框架，闡明數據資源管理效用協同發展的內涵。最后，以案例驗證雙重價值轉換框架在數據資源管理活動中應用的可行性及應用路徑。

2 數據資源管理的價值識別

2.1 靜態維度：數據資源管理價值維度

筆者在Web of Science 中進行篇名截詞檢索，發現最早以“數據資源管理（Data resource management）”為主題的文章可追溯至1973年，時任IBM 研究人員的Uhrowczik發表的Data Dictionary/Directories提出數據是物理和描述層面上的一種資源，需要像組織機構中其他類型的資源一樣被管理，并闡述了數據字典的基本原理、發揮的基本功能、構成要素及要素間的組織方式（如實體關系圖）、應用示例等內容以集中控制數字資源[5]。關于數據資源管理的內涵，Jain 等在1998年通過文獻綜述較為系統地給出了數據資源管理的操作性定義，識別出分布式環境中影響數據資源管理活動開展的四個信息系統要素：跨站點數據獨立性（Intersite data dependence）、信息系統決策的集中程度（Centralization of IS decisions）、信息系統資源的集中程度（Concentration of IS resources）、數據資源管理相關內容的自動化程度（DRM-related autonomy）[6]。筆者分別在中英文數據庫中就2021年（含）前與“數據資源管理”主題有關的學術研究內容進行檢索，使用的檢索式與年發文趨勢見圖1。

圖1 中英文“數據資源管理”主題文獻年發文量統計

以關鍵詞聚類的方式識別數據資源管理活動價值的具體主題，從而進一步分析其價值發揮的層次。去除2019年前發表但未被引用的文章（因其未進入學術交流的領域）、通知、政策法規宣傳、專題組稿件序言和重復的文獻，最終得到390 篇英文文獻和1 221 篇中文文獻的核心文獻集。使用VOSviewer （1.6.17 版本）選擇基于標題和摘要抽取的關鍵詞進行聚類分析，形成的關鍵詞聚類結果見圖2。

圖2 中英文文獻關鍵詞聚類主題結果

根據數據資源是一種特殊的信息資源的觀點，結合信息資源管理（IRM）活動的三個主要目標（數據和信息的質量保證、管理功能、整合功能-調和各方需要），文章將關鍵詞聚類結果中的數據資源管理活動的價值歸納為如下三方面維度：①對數據的管理，即數據原值管理，包括為下一步進行數據增值化管理在數據實體層面開展的基礎加工準備。②依數據的管理（或將其闡釋為“數據輔助的管理活動”），即數據的增值管理，將增值化的數據進一步應用于數據發現、問題解決、機構管理、決策制定等諸多場景。③整合功能：前述兩個目標的綜合也是數據增值管理的一種方式。

文章進一步在圖2 中標出了三大類目標所對應的具體關鍵詞，簡述如下。目標一：對數據和信息的管理（數據/信息作為管理對象，原值管理），主要包括主題1—4，其中既涉及對數據和信息實體的存儲、加工，也涉及相應技術實現環境的構建，該主題是相對微觀的視角。目標二：依照數據資源的管理（數據作為管理工具或依據，增值管理），主要包括主題5“數據資源的開發與利用”，強調基于數據資源所提供的相關服務，對應相對宏觀的視角。目標三：整合功能（數據資源同時發揮對象和工具屬性），主要包括主題6“大數據生態建設”和主題7“數據治理”，強調將技術、管理和數據資源進行整合從而發揮整體性優勢，提升數據資源質量、可用性和價值，挖掘更多潛在應用領域、場景，從而實現從原值管理向增值管理的轉化。

2.2 場域識別：數據資源管理價值動態作用場域

由上述分析可知，數據資源管理主要涉及兩個靜態維度的內容：①原值管理（原始數據資源化），對數據實體和及其流動過程（數據流）的管理，對應數據實體本身的質量。②價值提升與增值管理，重點從數據流和數據價值的接收方視角，更多是基于資源觀考察數據在不同場景和業務環節中發揮的作用。③用戶的體驗亦成為數據資源管理價值作用場域的重要內容。這三個維度共同構成數據資源管理的動態效用維度（見圖3）。實踐中須將三者結合，才能促進數據資源的增值利用，實現效用協同發展。

圖3 整合后的數據資源管理動態效用維度

2.2.1 數據質量層

從政府數據資源質量維度來看，統計數據、上報數據的質量尤其值得關注。有學者重點針對統計數據質量的內容進行了淺層解釋和深度解讀，淺層解釋為單指數據的“準確性”，深度解讀數據還應該包括完整性、可比性、及時性這三個方面，指出了數據質量是一個綜合性定義[7]。Lee 和 Shon（2000）依據韓國統計實踐工作的經驗，提出在分析研究統計過程中的基本要素應當包含意識、目的、知識、能力和控制，框架包括業務維度、人的維度以及企業維度等[8]。通過對三個維度的分析，不難看出面向過程的統計是一個不斷變化的統計程序，該程序必須被管理、被維護，同時該文還建立了一套統計數據質量評價指標體系，并提出了多種提高政府統計數據質量的方法。這說明，數據質量控制有賴于源頭及傳遞過程的各級把關與校準，同時要從實體管理、業務管理、應用目的等角度制定具體衡量標準，以便在保證準確性的同時發揮價值。

2.2.2 價值析出層

基于管理流程的數據資源管理價值維度：相關學者曾根據數據/信息在各項管理環節中的具體流程來考慮數據價值。如我國學者重點討論信息生命周期中信息的勞動價值和使用價值二者發揮作用的機制[9]。又如德勤公司在2020年發布的報告《數據價值：理解數據資產的價值》（Data valuation:Understanding the value of your data assets）中，提出了一個評估數據資產價值的綜合框架，包括：識別/盤點現有數據資產、識別數據屬性、識別現有數據使用案例（use cases）、探索替代/未來數據用例。其中前兩個階段涉及數據的狀態，包括:①數據質量：相關性、新近程度、準確性和類型；②目標性（Targetability）/深度/選擇能力：針對特定的數據片段（segments）；③來源：治理、采集方法、隱私應用；④廣度：對用戶和長尾數據（trailer data）的覆蓋程度；⑤用例/投資回報率；⑥市場需求；⑦獨特性與排他性：類似資源的可獲得性[10]。

基于創新觀的數據資源管理價值維度：開放式創新為數據生態系統中的數據流動提供了相關理論依據，強調數據要在更大范圍內發揮不限于原始創建目的的作用。從數據實體流動的角度來講，其流程明顯延長，價值鏈條也在相應延伸并向多個方向發展。DCC（Digital Curation Center）的生命周期模型中的transform 的階段提供了一個示例，其強調從原始的內容中創建新的數據[11]。換言之，相較于傳統的生命期（life span）[12]的概念，生命周期更加強調通過數據重用強化現有數據的可持續流轉和價值創造能力。有學者認為，開放式創新將從以下五個維度對大數據時代下企業的發展產生影響。行為動機：從經濟獲利擴展至戰略獲益；開放對象：從相關者擴散到非相關者；能力塑造：從知識性能力細化為數據性能力，企業需要具備快速綜合對比分析能力，使數據的收集、整理、分析、反饋、響應可以在瞬間完成；組織形式：從單一變為耦合；從適應發展到普及[13]。杭州市數據資源管理局也認為，在數據共享與交換基礎上的數據細分，能夠發揮出數據在管理、決策、監測、評價以及人們生活中的價值[14]。

2.2.3 用戶服務層

從用戶角度看，眾多學者借用經濟學、管理學的相關理論，剖析用戶對數據相關活動的感知價值。有學者通過訪問參加科學數據共享競賽的本碩博學生發現，科研人員對科研數據檢索用戶的感知價值維度可分為功能價值、社會價值、認知價值和屬性價值。該研究主要側重于科研用戶在數據發現過程中所參考的標準，其中既包括來源選擇，也包括對用戶個人認知的發展和數據自身的應用[15]。

另有研究著重從整體上說明數字環境中用戶體驗的內容范圍。Schrepp 等在2019年開發了一套較為通用的用戶體驗內容維度，包括6 個大項，內容可以分為三大類：①吸引力：整體上的維度；②實用質量：效率、清晰簡明程度（perspicuity）、可靠性（dependability）；③享受型質量（hedonic quality）：激發程度（stimulation）、新奇程度（novelty）[16]。上述措施為數據資源在開發利用過程中提升用戶體驗，進而提升數據服務總體效用提供了理論和實踐層面的參照。美國數字服務機構的一項重要職能在于關注服務的設計與用戶體驗，其在2020年發布了政府數字資源服務的13 項“重點（key plays）”，其中與用戶體驗直接相關的內容包括：理解人們的需求、解決人們從起始到完成整個過程的體驗、使其變得簡單與易懂（intuitive）、通過使用敏捷和迭代的實踐來構建服務、引進有經驗的團隊、通過可重用性流程管理安全性和隱私性、使用數據驅動決策、默認開放（default to open）[17]。

2.3 數據資源管理雙重價值的具體分析

已有研究在論及“數據資源管理”時，通常預設“數據有價值”這一前提，即數據資源兼具顯性價值和潛在價值。如有學者指出數據流轉要有可用且可靠的數據資源并形成穩健的數據供應鏈[18]。其中，“可用且可靠”的數據資源體現為顯在價值；而通過數據采集、數據挖掘、數據分析等活動，或數據資源的社會運用能夠發揮數據資源的潛在價值。例如有學者強調在業務或流程層級融合多源數據，基于政府數據治理的組織架構變化會對數據資源的整合和流動產生影響[19]。在整合多源數據形成數據生態系統時，需注意為用戶提供集成的體驗[20]，這種整合并擴展服務的方式就是實現多重潛在價值的方式。

將數據作為管理對象，從資源（價值）視角切入的研究得到了學界較多的關注[21-23]。該視角強調在數據的生命周期中通過管理活動沉淀數據資源，進而發揮數據的顯性價值（原值管理）。當數據的規模逐漸擴大，流轉渠道逐漸增多時，數據的動態特征也會賦予數據新的價值屬性。即數據資源不僅可作為組織或社會的靜態資產進行管理，還能在動態流轉的過程中通過數據資源內容整合在創新服務方面發揮其潛在價值（增值管理）。

2.3.1 數據資源的顯性價值分析

數據資源的顯性價值是指當前可獲得和可實現、能夠為使用主體帶來益處（收益）的屬性。這類數據資源通常包含已有數據源中的存量數據和“開源擴量”形成的增量數據。

現有數據源中的存量數據。此部分數據資源的價值體現在其是某些機構或特定行業獨有的、對社會或組織具有重要戰略價值的數據資源。例如政府部門的統計數據，作為已有的業務模塊，這類數據每年都由諸多部門參與調查、測量、上報，專業性強，能夠直接為經濟社會相關機構的發展提供參考。又如圖書館在已有的業務活動中形成的管理數據、題錄數據、用戶借閱數據等，綜合使用這些數據能夠為資源采購、用戶需求挖掘等提供參考。

增量數據源中的新型數據資源。如實驗、傳感器觀測、網絡用戶行為數據、互聯網檔案〈包括但不限于社交媒體UGC（用戶生成內容）數據、政府留言板數據、可穿戴設備數據、AIGC 數據（人工智能生成內容）〉等，其價值在于能夠直接為使用者提供實際應用價值，如交通數據資源和健康數據資源。此類數據資源的特點是數據質量低、分布較分散，但通常在收集/采集過程中已經是序化狀態，能夠對日常生活、企業運營、社會服務等產生直接價值[24]。

2.3.2 數據資源的潛在價值分析

數據資源的潛在價值指尚未發揮和實現的未來價值，該類價值的識別與挖掘得益于數字技術的不斷升級以及數字經濟的發展[25]。這些價值通常涵蓋數據在其生命周期內、在數據流轉過程中以及在支撐相關活動中的潛在價值[26]，主要包括數據資源價值的轉移和通過適當手段或方式挖掘出的數據資源未被開發的價值。

數據資源價值的轉移。此類數據資源的價值主要體現在數據資源在原有價值的基礎上，以數據的開放共享等活動為基礎，在保障數據資源合理流動的同時實現數據資源價值的轉移，進而形成數據資源新的價值。此類數據資源的特點是靈活性高、滲透性強，可通過社會化服務等手段實現價值。

數據資源未被開發的價值。此類數據資源的價值體現在原有價值空間的再造，通過管理活動和技術手段關聯數據資源，各利益相關者共同發揮作用，以形成可被挖掘的價值。此類數據資源數據量大、來源渠道多、價值密度低，但可通過關聯分析、流程再造等手段，借助大數據分析、可視化分析等方式挖掘價值，此類數據資源價值的發現和發揮對于管理手段和技術要求較高。

3 場域組合視角下數據資源管理的雙重價值框架構建

學界在將數據作為管理對象的研究（流程、模式、技術架構、政策法規等[27-28]）和將數據作為管理工具等方面進行了較多的探索，為數據資源管理研究提供了堅實基礎。文章在此基礎上集中分析了現有研究對數據資源管理的多維度探討，并據此構建了適應數據資源管理業務需求的雙重價值框架。

“場域（field）”這一概念由布爾迪厄（Bourdieu）提出，是“社會主體由于在不同社會實踐中習得的固定偏好（permanent dispositions）而進行行動（actions）與回應（reactions）的處所”。該理論的核心是強調特定領域實踐與個體互動間關系的復雜性，提出場域是實踐的空間場所[29]，文章認為其是數據資源開發利用活動所存在的、不同抽象層級的空間。在布迪厄的社會實踐理論中，另兩個貫穿始終的概念為慣習和資本[30-31]。慣習原指以某種方式進行感知、感覺、行動和思考的傾向[32]，文中指當前數據資源管理中的典型實踐方式或不同組成要素間的互動方式；資本原指行動者在實踐中能夠應用的資源條件[33]，文中指各層次中所必需的具體環節、要素。

3.1 基于數據資源開發和利用視角的雙重價值框架構建思路

數據資源管理是在顯在價值（原值）的基礎上不斷增加潛在價值并對新價值予以實現（增值）的社會活動。一般意義上的“數據管理”是指存在于“數據庫”中的數據，這種形態的數據預設了內部數據結構，側重于關注數據對某些業務的顯在價值，即數據在收集、采集、生產過程中的原始價值（原值），并未對潛在價值與顯在價值的關聯轉化關系進行討論。因此，有必要從利用和服務的視角來討論數據雙重價值框架中的具體元素和轉化路徑。

明確價值創造與轉化的維度與階段是建構數據資源管理價值轉化框架的基礎內容，首先須解決數據資源的價值識別、數據流轉周期的層級與劃分問題。在數據資源價值識別方面，筆者結合數據資源管理雙重價值內涵的劃分，整合了價值創造理論和文件雙重價值理論的內容：①Lepak等對價值創造（creation）和價值獲?。╟apture）兩個階段的劃分，從組織機構層面分析了數據資源的原值管理和增值管理過程中所包含的內容要素[34]。②文件雙重價值理論的核心觀點在于，對于原始創建機構來說，檔案文件不僅具備形成文件初始目的的價值，如政治、法律、文化、管理（administrative）等，也包含文件的從屬價值，即作為檔案文件的特殊價值，分別是證據（evidence）價值和情報價值（informational value of the data contained therein）[35-36]。 通過整合上述框架，并結合文獻計量與綜述結果，文章從“價值建構—價值共創—價值共創與實現”三個宏觀階段來進一步建構雙重價值框架。

具體環節劃分與主體識別。結合當前影響較廣的數據生命周期模型，即DCC 的監管（curation）生命周期模型[37]、美國地質調查局（USGS）科學數據生命周期模型[38]、地球觀測網絡（DataONE）數據生命周期模型[39]、IBM 數據生命周期管理[40]，筆者將文中構建模型的數據生命周期的各環節總結為數據采集與創建、審查與選擇、數據攝入、處理、存儲、組織、分析、可視化、共享與開放、結果闡釋、獲取與二次利用、評估與優化，共計12 個環節。而后，研究進一步梳理出數據雙重價值分析框架的具體內容，以區分出基礎型和增值型的數據資源管理活動，從而厘清數據資源管理機構、用戶及其他社會化利用主體間的關系。

3.2 場域組合視角下數據資源管理雙重價值的概念框架

綜合考量上述模型劃分的階段、要素以及文獻研究中的效用場域，筆者建構了包括“資源價值層、數據流動層和服務應用層”在內的數據雙重價值實現框架（見圖4），其中雙重價值主要以“資源價值層”中的原值與增值管理目標命名，以下為框架的具體內容。

圖4 數據資源雙重價值分析框架

3.2.1 效用維度組合：資源價值層、數據流動層與服務應用層的互動

數據資源管理與數據資源全生命周期的資源價值開發、數據服務密切相關，因此文章構建的雙重框架主要包括三層內容的互動，分別是資源價值層、數據流動層和服務應用層。這三個層次為三個場域，既具有明顯的邊界，又存在規則（慣習）和組成元素（資本）間的互動。

一是資源價值層。主要指數據資源管理的原值、增值活動，通過對數據流動層的具體操作，將實體內容的存在、運動狀態數據化并轉化成結構化可利用的數據。從體系上來看，數據資源管理活動層的原值管理和增值管理中的潛在價值識別環節屬于數據資源的開發活動，具備價值建構的作用。

二是數據流動層。主要指原值與增值管理活動下微觀的數據管理流程。增值管理中的潛在價值實現屬于數據資源的利用活動，具備價值共創的作用。

三是服務應用層。服務層的問題與潛在需求識別、社會化利用具有價值共創和價值實現的作用。最終服務層的用戶需求反饋數據會再次存儲在數據資源管理機構，形成面向用戶的獨特數據資產。

3.2.2 數據資源管理的雙重價值：原值與增值管理

數據資源管理活動中的“資源價值層”可劃分為數據資源的原值管理和數據資源的增值管理，管理內涵的具體形式、過程流程以及與其他兩個層級間的互動如下。

數據原值管理，指數據被創建/采集、經加工處理后實現其原始目的的管理活動，側重于對數據實體的管理。如政府發布的經濟社會發展相關統計數據、經數據化處理后形成的觀測數據或用戶行為數據、政務活動過程效果記錄的業務數據等。其本質上是一種數據資源開發活動，主要指廣義上的開發，即形式上的來源擴展、渠道開拓、存量增加、流速加快[41]。主要表現形式包括但不限于：匯總登記，建立資源目錄清單，維護更新（動態更新、質量校準），并依據相關政務服務類別進行分類，整合關聯（即部門間的數據、數據與服務間的關聯）通過相應網站或平臺對數據進行開放共享，建立配套的工作制度。對應生命周期的流程包括數據創建與采集，數據審查與選擇，以及數據攝入、處理、存儲。

數據增值管理有兩層含義：潛在價值識別與潛在價值實現。

潛在價值識別，即為方便后續更多機構用戶使用而開展的各種形式的數據資源開發活動。這涉及廣義和狹義上的開發，既包括原值管理階段提到的數據資源開發的形式特征（狹義），又包括對信息內容的重組與加工，以及上述兩項開發的集合[42]。其主要形式包括但不限于數據組織、數據分析、數據可視化、數據開放。至該步驟結束，相關數據資源仍流向其管理機構所直接面對的用戶群體，還未充分流向其他再利用機構以進行社會化利用。

潛在價值實現：基于數據資源設計形成相應的產品或服務，為用戶尚待解決的問題提供支持/解決方案，從而發揮數據對整體服務生態系統的支撐效用，包括但不限于數據結果闡述、獲取與二次利用、評估與優化。

開放后的數據集與整體服務生態系統的互動，諸如決策支持、服務提升、管理職能、知識傳播與擴散、創新發展、管理職能、基于新場景的服務開發與實現等，可更好地滿足用戶的實際需求，進而實現資源層、數據層和服務層三者間的協調發展。

4 數據資源管理雙重價值框架的應用分析：以公共數據資源開發利用為例

隨著數據作為生產要素的地位被確立[42]，數據資源的開發利用成為研究中的重要課題。我國可利用、可開發、有價值數據的80%左右都集中在政府。但由于當前實踐中存在“重創造輕管理、重數量輕質量、重利用輕增值利用”的現象，產生了數據權屬不清、歸集無序、應用缺乏等系列問題[43]。在此背景下，“政府數據供應鏈”的概念被提出。該概念是指圍繞政府數據，以大數據管理部門為主體，通過制定統一數據標準、管理統一數據質量、保障數據全生命周期安全，從對供應部門數據的采集開始，到數據的存儲、治理、共享交換、挖掘計算、開放，最后將數據供應到需求部門以進行應用，將眾多利益相關方連成一個整體的功能網鏈結構[44]。數據資源管理的雙重價值可使政府數據供應鏈的形成過程得以清晰呈現。

4.1 典型案例選取

在實現數字化轉型的過程中，部分先行組織也在關注數據資源潛在價值的作用，通過數據資源的顯在價值利用與潛在價值的轉化活動，極大提高了數據資源的管理效率。為驗證數據資源雙重價值框架的有效性，本部分以《政府數據供應鏈白皮書2.0》中提及的三大試點成果之一的浙江省安吉縣的“兩山”數據銀行為例[44]，闡述數據原值管理與增值管理活動的銜接和轉化情況，清晰刻畫出數據資源由原值管理向增值管理轉化的過程。早在2016年安吉縣就被確定為我國第一批“綠水青山就是金山銀山”實踐創新基地，具有較為深厚的“兩山”轉化實踐基礎[45]。

2020年，浙江省安吉縣通過數字化手段建立了“數據超市”，將生態環境中的諸多自然資源進行收儲、整合和數據化，經過確權、評估后，將自然資源中的數據產品上架到“數據超市（銀行）”推向市場，從而實現資源變現[46]?！皟缮健睌祿y行或“兩山”生態銀行的名稱由“‘存入’綠水青山，‘取出’金山銀山”的理念簡化而來，本質上是一種以數字化手段促進自然資源資本化轉化的實現機制[47]。安吉縣的“兩山”數據超市（銀行）包括數據中心庫、公共數據歸集平臺（后端）和共享交換平臺（前端）。數據中心庫負責收集存儲數據，歸集平臺提供給縣級部門上傳數據，共享交換平臺向各部門開放、提供數據，由此建立起一條完整的數據供應鏈[48]。此外，通過數據賦能政務服務的方式，安吉縣有效整合了住建、人社、民政、文旅、生態等諸多方面的數據，并通過新媒體矩陣實現了諸多政務事項的掌上“一站式”辦理。

4.2 數據資源管理的實現路徑

數據化的方式可拓寬數據資源的來源。數據化（datafication）由Cukier 和Mayer-Schoenberger 于2013年提出，主要是通過數據量化表征世界諸多方面的信息[49-50]，它是一種將現實生活中的主體、客體和實踐轉化為數據的過程[51]，是數據資源前端開發的形式之一。數據資源管理的實現路徑則既要以“擴鏈條、拓流程”實現資源的規?；芾?、開發并彰顯數據資源的原有價值，又要通過數據供應鏈條使數據資源合理流動，最后通過社會化服務等手段實現數據資源潛在價值的識別和發揮（見圖5）。

圖5 數據資源管理的實現路徑

4.2.1 數據原值管理：數據資源開發要“開源開流”

開發多源數據資源，擴展“增值化”開發鏈條。通過促進多種自然資源“數據化（datafication）”形成數據資源，以確權方式形成相應的（生態）數據資產，促成數據資源從無到有，有效實現對現實資源/情況的數字化映射。通過建立數據目錄、項目和產權目錄的方式，整合相關數據集，打通數據共享的壁壘，促進資源從零散到整合、從權屬模糊到權屬清晰的轉化。在技術層面建設相關基礎設施的同時，跟進配套的工作機制，如安吉縣的政務服務模塊實行開放式管理，成熟一個、納入一個[52]。

優化數據資源流向及流程?！斑B接”其他實體資源與服務，發揮數據（信息）的中介作用[53]。以數據開放、共享來促進其他生產要素的優化配置，如通過線上生活服務幫助本地居民有效對接生活服務資源如鐘點工、家政、搬運、上門理發等項目[53]。在此基礎上，安吉縣“十四五”規劃進一步明確了后續智慧城市建設的總體思路和“十四五”期間的綠色智慧城市建設指標，包括數據有效歸集率發展至95%，數據共享需求滿足率發展至99%，智慧景區數量建成8 個等細化標準[54]，這些基礎規劃優化了數據資源的流向和流程。

實現已有資源數據化、分散資源規?；?、數據權屬清晰化。如在生態數據資源管理中，數據資源原值主要是在數字環境中的映射即生態資源數據化；而在政務數據資源原值管理的過程中，其構建了“數據—政務服務”間的映射關系，以及整合了分散數據（政務服務數據規?；?。最終通過對前兩個步驟中形成的資源進行權益梳理，以明確相關數據資源權屬。

4.2.2 數據增值管理：數據資源利用的“三鏈協同”

數據鏈、資源鏈和服務鏈的協同發展可有效促進數據的增值利用。通過匯集特色生態資源數據實現生態資源“數據化”，同時結合產權清單和項目清單，在更大范圍內匹配“供—需”信息。吸納社會力量整合閑置的土地和房屋等生態資源，在促進房屋資源與旅游資源建設的同時，提升相關村鎮的租金收入，形成一條完整的“（可供開發的）自然資源—數據與產權目錄—數據銀行與交易規則—生態旅游項目建設—租金反哺當地收入”數據供應鏈條和“資源—數據—服務”模式的數據資源增值轉化路徑。

通過歸集政務服務數據，以“數據菜單”的形式集成多源數據目錄，進一步定制“數據菜譜”。如“兩山”數據超市通過匯集和共享相關數據，在疫情防控期間為安吉縣商務局提供了全縣藥店的信息，確保了口罩的及時發放[55]。在此過程中，該縣形成了“政務數據歸集—數據平臺匯總與建立數據關聯—按需定制新型的政務服務—促進相關資源的科學配置”這一完整的數據服務鏈條，形成了“數據—服務—資源”的增值轉化路徑。

5 結語

文章從場域組合視角，在識別數據資源雙重價值的基礎上，根據“資源價值層—數據流動層—服務應用層”間的互動關系，構建了數據資源雙重價值分析框架，分析了框架內各層的典型要素、流程與互動運作機制。結合該框架詳述了浙江省安吉縣的“兩山數據銀行”數據資源管理中的價值轉化活動，驗證了該模型在實踐分析方面的可行性，也更加清晰地指出“兩山數據銀行”的數據價值增值路徑，以便相關數據資源管理機構參考與應用。此外還在案例分析中進一步提出數據資源開發的“開源開流”與數據資源利用“三鏈協同”的兩條路徑。研究的不足之處在于目前僅以單獨案例驗證，后續筆者將嘗試采用多案例方式進一步驗證該框架的有效性、優化其內部元素并拓展其應用領域。

（來稿時間：2023年10月）