但是，如果仅从县级到乡级这个上下相连的层级看，行政执法权下放所涉及的下放—承接主体结构，只有下放主体具备行政执法权主体资格与承接主体不具备行政执法权主体资格的组合。
由于数字平台所具有的技术特性与网络效应，[19]它能够承载的平台用户的数量在理论上是没有上限的，因此以上三种对合作关系的促进功能会随着平台用户数量的增加而不断增强，这也就意味着数字平台的公共性具有随着平台用户扩张而持续强化的特质。[18]王道勇：《社会合作何以可能——集体利益论与集体意识论的理论分析与现实融合》，载《社会学研究》2022年第5期，第112页。
进入专题： 数字平台算法 。典型如电商平台提供诸如支付宝此类支付工具，为电商平台上交易双方提供可信的资金流转中介，极大地增强了平台用户通过电商平台达成交易合作关系的可能性。[12]（三）数据收集类算法侵害数据收集类算法侵害是指平台企业运用算法超过必要的限度收集平台用户的各类行为数据，并将这些数据作为自身从事数字经济活动的生产要素加以利用。正如学者指出，行政执法机关可以综合运用巡警机制（主动发现算法侵害行为）、火警机制（接受民众投诉、举报从而发现算法侵害行为）、片警机制（要求平台企业进行算法备案）有效应对算法侵害行为。[26]因此，现代主权国家的立法机关都会针对各种法律义务设置相应的法律责任，一旦社会主体拒绝履行法律义务，也即实施了违法行为时，就可以由执法机关追究其相应的法律责任，要求其纠正违法行为、弥补受害者损失并对违法者进行惩戒，使其承受实施违法行为的报应并威慑其他潜在的违法者，维护法律秩序的存续。
因此，对于应用人工智能算法的数字平台上产生的算法侵害行为，不宜以人工智能实体（也即数字平台本身）作为行政法律责任的责任主体。传统算法是以满足目标函数为目的，数据输入与结果输出之间存在着清晰的、以编码体现的逻辑链条，根据输入的数据可以合理预期相应的输出结果，且一旦发现问题，可以逐层回溯整个编码结构对其予以矫正。公共数据特许经营模式在具体制度层面可以参考《基础设施和公用事业特许经营管理办法》等规定中关于特许经营制度的一些成熟经验。
传统上，向社会供给公共数据的主要渠道是公共数据开放制度，其将数据直接提供给作为用户的社会公众。比如之前提到的无条件开放类公共数据的授权运营，即使其因为投入等原因存在自然垄断性，需要集中单一主体供给，也未必需要适用特许经营模式，而是可以直接适用政府采购模式。但在考虑具体公益目标时，不仅要考虑特许权的出价，即垄断价格竞标(MPB)，还需要考虑经营者对社会提供数据产品和服务的价格，即消费价格竞标(CPB)。政府经营行为的经营性在本质上属于公益性的一种具体实现方式，其最终也是为了实现公共利益和公共价值。
(31)参见于安：一场关于政府采购体系化的讨论——‘政府采购法律体系化研讨会全记录(下)，《中国政府采购》2015年第12期，第33页。根据《重大行政决策程序暂行条例》第3条的规定，重大行政决策事项包括，制定开发利用、保护重要自然资源和文化资源的重大公共政策和措施，公共数据作为一种重要的资源，类比此条，政府对其开发利用应当构成重大行政决策事项，应当在法律上明确公共数据资源授权运营的作出应当遵循的利益衡量规则和程序，赋予上级行政机关可以撤销具有衡量瑕疵的重大行政决策的权力。
4.高风险、高价值的数据。因而，该模式存在公益性充沛，但是市场性不足，政府与经营者均怠于开发的问题。关 键 词：公共数据 授权运营 政府采购 特许经营数据资源蕴藏着巨大的社会价值、经济价值和政治价值潜力，①而公共数据因其数量大、质量高、标准相对统一等特点，成为数据资源中尤为重要的一部分。本文根据其制度特点，将其总结为政府采购服务模式与特许经营模式。
(27)参见王克稳：政府业务委托外包的行政法认识，《中国法学》2011年第4期，第80页。(21)中共十六届三中全会通过的《中共中央关于建立社会主义市场经济体制若干问题的决定》明确将政府管理责权区分为经济调节、市场监管、社会管理、公共服务四个方面。(29)政府购买公共数据服务采取的主要方式有两类：一是部分业务外包，政府负责监督双方合同契约的执行并根据承接主体提供服务的质量和数量对其支付相应的报酬。(38)参见王克稳，见前注(24)，第13-38页。
作为一种新型公共数据供给渠道的公共数据授权运营⑧则可以缓解甚至是解决这一困境。但是这种技术的运用需要针对特定的行业和应用场景进行数据处理、模型开发和具体运营，需要在前期投入大量的资源。
2021年《上海市数据条例》首次专节规定了公共数据授权运营，指出公共数据授权运营的目的是提高公共数据社会化开发利用水平，被授权运营主体应当在授权范围内，实施数据开发利用，并提供数据产品和服务。而为了实现这一点，就要对纷繁复杂的实践通过类型化的方式进行厘清，依据不同的应用场景，适用不同的规范与制度体系，防止在制度的混淆中，要么一刀切地放弃了经营性与其背后的经济效益，要么过度追求经营性而忽视了公益性及其背后的公共利益。
公共数据增值产生的利益包括直接利益和间接利益，直接利益即公共数据授权运营中产生的直接收益，而间接利益则是公共数据授权运营产生的整体正外部性，本处探讨的主要是直接收益的分配。对加工形成的数据产品和服务，可以向用户提供并获取合理收益。而对于探索中的开拓性的领域，则应当为运营主体分配更多收益。(51)参见侯宇：《行政法视野里的公物利用研究》，清华大学出版社2012年版，第199页。不过在特定情况下，数据来源主体也可能直接获得收益。特许制度虽然是对自然垄断的认可，但同时也是对自然垄断的控制。
除了资源的稀缺性外，公共数据还可能因为自然垄断性而适用特许经营模式。(24)2.公私合作方式传统公法理论认为，提供广义的公共服务是政府的法定义务。
*中国政法大学博士研究生杨璇对本文提供了许多支持，特此致谢。这种进一步的类型化细分可以从数据的风险和价值两个维度入手展开，本文将在模式选择部分进一步讨论。
⑩参见王旭：论自然资源国家所有权的宪法规制功能，《中国法学》2013年第6期，第13页。在运营资质要求上，首先需要考察运营主体是否有提供数据公共服务的能力，包括法律地位、组织规模、人员配备、内部管理能力、承接公共服务的经验和相关社会评价等方面。
因此当其获得以直接收益体现的增值时，国家作为公共信托的受托人取得收益的分配权是正当的。授权运营中还需要加强对于政府自身的监督，核心是确保所设置目标的准确实现，关键途径是绩效治理。广义上来说，现代政府经历了管理型政府向服务型政府的转变，一切职能都可以统称为公共服务，广义的公共服务包括基本公共服务和非基本公共服务。作为公共数据供给机制的数据运营应当将公共数据的利用效果作为重要的公益目标，促进公共数据的流动、共享，使之充分发挥数据价值。
(34)参见肖泽晟：公共资源特许利益的限制与保护——以燃气公用事业特许经营权为例，《行政法学研究》2018年第2期，第23页。从公共数据授权运营的实践经验上看，公共数据处理加工业务的开展初期，资金与技术投入巨大，存在较大发展风险，集中源头供给可以避免重复建设，这的确体现出一定的自然垄断特性。
这在特许经营模式下尤为凸显。虽然这样一种公共资源不同于传统的自然资源，(52)但其上同样承载了显著的公共性。
这很大程度是因为我们现在所称的公共数据授权运营并非是一种单一制度，而是多种不同性质制度的混合。(43)参见齐英程，见前注(14)，第18页。
从这个角度上看，虽然公共数据利用直接有利于具体使用人，但是同时也属于政府的一般性给付义务，一般情况下应当以免费为原则。此类数据可以在评估风险后选择不予向社会提供。具体来说，有权参与收益分配的主体主要包括三类：1.国家公共数据权属问题还存在激烈争议，但通常认为其是一种公共资源。代表性场景则包括疫情防控、口岸贸易等。
难题之二是，政府可能为了获取资产增值回报，而形成行政垄断，限制了竞争，使得公共利益未能得到充分满足。3.两种模式下的进一步类型化细分前述的两种模式的基本形态属于典型的一般样态，实践中还存在着一些交叉形态，比如在一些政府采购模式下，政府同样希望进一步处理加工公共数据，实现数据价值增值。
虽然公益性与经营性本质上并不矛盾，但是具体到公共数据供给上，许多学者对于二者之间的潜在冲突提出了担忧，(14)即公共数据授权运营的经济激励可能反过来挤占公共数据一般性开放的空间，行政机关可能为了经济利益，减少公益性普遍性开放，转而强化行政垄断，最终破坏了本应维护的公共利益。作为一种公共资产，政府有义务对其进行开发、利用，使其保值、增值，从而产生了公共资产增值职能。
作为理性经济人的运营主体投入资源的前提自然也是为了获取合理的收益回报。(14)如王锡锌、黄智杰：公平利用权：公共数据开放制度建构的权利基础，《华东政法大学学报》2022年第2期，第70-72页。