[12] 参见杜振华：政府数据开放与创新驱动经济增长的关系，《首都师范大学学报（社会科学版）》2020年第2期，第67页。
例3的地方立法免除了上位法规定的建设单位的考古费用而由政府承担。例1中，地方性法规的法律关系和法益涉及产假增加、增设丈夫陪产假，用人单位增加相关工资和福利支付的费用。
依照上位法的规定，建设中发现文物后的考古费用由建设单位支付，考古期间还要停工停产，致使建设单位感到，建设中一旦发现古迹，其经济代价太大或难以估量，故一些文保意识弱的单位有意无意放纵施工中对文物的毁坏。比较这两项专门规定，《立法法》对地方性法规变更上位法中的权利义务不作禁止，显然是刻意的选择。但是这些差异性规定的合法性如何，是否抵触或违反上位法？这在实践中和立法理论研讨中仍是未解的疑问。合理均衡的贯彻与保护，还涉及我们讲的科学选择法律调整方法。由此，地方立法要有一个系统思维，注意防止仅从一部上位法或仅从某一个立法要求出发去制定法规。
在例2的问题中，上位法对教学科研设施使用的限制性规定，这是地方立法应当遵守的。《立法法》第82条第6款：没有法律、行政法规、地方性法规的依据，地方政府规章不得设定减损公民、法人和其他组织权利或者增加其义务的规范。而从权利的维度看，在数据开放过程中社会发展权利以及企业秘密权和个人隐私权等权利需要得到充分保障，规范的意义则是要保障裁量权的行使能够促进上述权利的实现。
进入专题： 政府数据开放 裁量权 法律控制 。[21]因而，在政府数据开放中，应当警惕温柔之手在发生变质而演化为粗暴之手。二是在敏感数据开放中界定敏感数据的裁量权。浙江省《数字化改革公共数据分类分级指南》省级地方标准根据公共数据公开后的危害程度对其进行分类，共分为敏感数据（L4级）、较敏感数据（L3级）、低敏感数据（L2级）、不敏感数据（L1级）四级。
[32]二是直接列举不予开放的数据类型。数据开放作为一项公共服务，其需要面对快速发展和不断变化的社会，这使得数据治理具有复杂性、动态性和多样性的特征。
三、控制数据开放范围裁量权的行政法治进路 英国法学家戴雪（Diecy）主张：凡有裁量权之处，便存在专断空间。[43]当前经济社会的快速发展使得行政事务更加具有未知性，对于是否需要开放仍需要交给政府进行综合判断。而从相类似的政府信息公开制度来看，将涉及国家秘密、商业秘密、个人隐私等作为开放豁免事由，并无太大争议。[40] A. V. Diecy, Introduction to the Study of the Law of the Constitution, 8th Edition, New York: The Macmillan Company, 1915, p.184. [41] [英]威廉·韦德：《行政法》，徐炳等译，中国大百科全书出版社1997年版，第55页。
[46]而社会主体对于数据资源的需求并非均等，在多样化之上还呈现出差别化的特点。自2012年全国首个政府数据门户网站上海市政府数据服务网上线运行以来，至今全国已有超一百个地方政府数据开放平台。[54] 《数据安全法》提出国家建立数据分类分级保护制度（第2条），这势必将对实行国家层面或地方层面统一的数据分级分类标准以及据此建立政府数据开放的分级分类处理机制产生重要推动影响。政府提供服务的最终目的乃是为了提供公民福祉，[23]在于满足现代市场经济条件下对公民作为国家主人地位的尊重。
[50] 例如，《广东省公共数据管理办法》第34条第1款规定：省公共数据主管部门……根据本省经济社会发展需要，确定公共数据开放重点。[24]此类数据一旦过度开放，将对行政相对人带来难以控制且难以挽回的影响。
[19]为了满足社会需求，政府必然需要足够的规模、资源特别是权力来实现服务行政的目标。整体而言，根据可识别性和后果严重性可以将个人数据大致分为三类：一是低敏感级别数据，此类数据不足以单独识别特定身份，其单独公开对数据主体的影响也比较有限，包括性别、民族等较为模糊的数据以及经处理后的其他个人数据。
[33] 在将豁免开放数据范围诉诸法律法规的地方规范中，亦可见豁免开放数据经脱敏、脱密处理后可开放的规定，说明规范制定者已经默认将涉密和敏感数据纳入开放豁免事项。[34]在明确数据应当开放的同时规定例外情形，无疑是在这种保障性制度上开口子，实践中这种开口子的裁量权同样被赋予了各级政府。[46] See Jan Kooiman, Modern Governance: New Government-Society Interactions, London: Sage Publications, 1993, p.35. [47] [美]哈罗德·孔茨、海因茨·韦里克：《管理学》（第九版），郝国华等译，经济科学出版社1993年版，第8页。[21] See Cass R. Sunstein,Government Control of Information, California Law Review, Vol.74, No.3 (1986), pp.902-903. [22] 张康之：限制政府规模的理念，《行政论坛》2000年第4期，第13页。控制政府权力、划定权力界限理应成为政府数据开放制度构建的重点，缺乏约束的裁量权会违背立法初衷及开放数据的行政目的，探讨如何从法律层面科学设定政府开放数据的深度和广度，成为推进政府数据开放的必然课题。实践中，社会的数据需求主要集中在同社会民生或企业发展密切相关领域数据，包括交通、医疗、气象、金融、科技等行业数据资源。
三是高敏感级别数据，此类数据一旦公开可能严重危害他人人身和财产安全，导致个人名誉和精神健康受损，包括生物识别、账户密码等数据。[44] 参见杨建顺：行政裁量的运作及其监督，《法学研究》2004年第1期，第10页。
[41]而试图通过规则细化来达到限制裁量权的目的，必然要面对过与不过的两难问题。申请开放中程序性权利和义务完善实现了对裁量权的基本控制，避免行政权力在数据开放申请的准许与否中被滥用，使其得以在正当性的轨道上运行，同时保证政府在满足了所有的法律前提及要求之后仍有选择法律后果的自由度。
[14] Edward S. Dove,Reflections on the Concept of Open Data, A Journal of Law, Technology Society, Vol.12, No.2 (2015), p.157. [15] 参见莫于川、郭庆珠：论现代服务行政与服务行政法——以我国服务行政法律体系建构为重点，《法学杂志》2007年第2期，第64页。事实上，对政府数据实施差异化开放措施的同时也是对政府裁量权的差异化控制。
在政府控制数据开放的权力同公民获取政府数据的自由之间的力量不相称的前提下，政府数据开放不可能达到最佳水平。同时程序性控制还为裁量权行使保留了弹性，程序的约束能够为决策留有足够灵活的操作空间，保证政府可以满足社会公共需求和保障私人合法权益之间进行权衡，同时应对未来实践可能出现新的复杂情形。因而，将数据开放制度化，就必然使得数据开放成为政府的一项法定职责，要求政府按照制度所确立的规则行使权力。[2]随着2009年美国政府数据网Data.gov的上线运行和《开放政府指令》（Open Government Directive）的颁布施行，致力于开放政府数据（Open Government Data）的运动在以西方国家为代表的世界范围内迅速兴起。
明确数据不开放的具体情形，就是要控制涉密和敏感数据处理中的裁量权限。[1] See Joel Gurin,Big Data and Open Data: How Open Will the Future Be, I/S: A Journal of Law and Policy for the Information Society, Vol.10, No.3 (2015), p.692. [2] 参见程啸：论大数据时代的个人数据权利，《中国社会科学》2018年第3期，第114页。
[27] 参见朱继萍：法律规范的意义、结构及表达——一种实证的分析理论，《法律科学》2007年第4期，第41页。{5}宋烁：政府数据开放宜采取不同于信息公开的立法进路，《法学》2021年第1期。
[35]隐藏在大量涉密和敏感数据背后过大的裁量权首先容易对商业秘密、个人隐私以及人格尊严等利益产生不利影响。就开放条件而言，直接规定由政府进行审查，或是概括性地规定实质要件，都给政府确定开放与否以很大的裁量空间。
如果仅仅在规范中指明重点数据优先开放而未对何为重点作详细解释，将确定和调整重点数据范围的权限交由相关政府部门执行，[50]容易导致实践中相关条款流于形式，无法发挥权力制约功能。第三，保障社会主体在开放申请被拒绝的救济权利。从权力的维度看，政府的裁量行为需要在理性区间内进行并且遵循一定的实现路径，因而，规范就意味着对权力的约束，保证其不脱离发挥积极功效的合法和合理轨道。就服务行政中的服务手段而言，政府在数据开放中应当保留有一定的裁量空间，以借助专业优势发挥数据服务的能动性，更好地满足社会发展对于政府数据的要求。
首先，政府部门对涉密和敏感数据是否进行脱密、脱敏具有决定权。（二）限制数据开放范围裁量权是发挥制度功能的基础 作为行政权的核心问题，[17]行政裁量权是现代行政法发展产生的重要成果，也是当代行政法治普遍关注的重点议题。
数据开放目录制定作为一项技术性和专业性较强的活动，赋予政府在实际操作中以一定裁量空间是科学政府运作（operation of a scientific government）的需要。[31]这种行政主体内部的自我监督对裁量权的约束十分有限，对行政效率的提高也并无太大意义。
[12]在创新成为引领发展第一动力的今天，数据开放正是借助于创新这一重要引擎而形成数据开放—数据创新—经济增长的传导链。[16]而对政府的这两只手，也应当根据其行为特征与风险状况采取相应的手段，亦即以刚制刚、以柔待柔。
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