姜鑫 馬海群
〔摘要〕本文以全球首個全面系統地評估開放政府數據項目——“開放數據晴雨表”作為實例,從評估框架、評估對象、評估方法與指標體系等方面,對國際組織的開放政府數據評估項目進行了比較分析。結合國際組織開展的針對開放政府數據的政策評估實踐活動,從政策制定、執行、評估和反饋的政策過程視角針對我國開放政府數據提出了政策建議。
〔關鍵詞〕開放數據;開放政府數據;評估方法;評估指標;開放數據晴雨表
DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2016.09.004
〔中圖分類號〕G203;D63-39〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1008-0821(2016)09-0022-05
〔Abstract〕This paper studied“Open Data Barometer”,which was the worlds first comprehensive and systematic evaluation project of open government data,so as to compare and analyze the OGD evaluation projects of international organizations from the perspective of evaluation frameworks,evaluation objects,evaluation methods and indicator systems.Combined with the policy evaluation practice of international organization,this paper also put forward policy suggestions to open government data in China from a policy process perspective of policy formulation,implementation,evaluation and feedback.
〔Key words〕open data;open government data;evaluation methods;evaluation indicators;open data barometer
開放政府數據(Open Government Data,OGD)在國家經濟社會發展以及創新驅動戰略中的重要地位日益凸顯[1],已成為提升政府透明度、增強國家創新競爭力、提升社會民主程度的重要舉措,在世界各國受到了與日俱增的關注與重視[2]。2013年,八國集團(G8)簽署了《開放數據憲章》(Open Data Chapter),此舉成為了開放政府數據的標志性事件,并已成為世界各國推動開放政府數據的基本依據[3]。隨著各國推進開放政府數據運動的實踐發展,對開放政府數據進行科學合理地評估已成為必要。目前,國外具有代表性的開放政府數據評估項目包括世界銀行的“開放數據準備度”(Open Data Readiness Assessment)、萬維網基金會的“開放數據晴雨表”(Open Data Barometer)、開放知識基金會的“全球開放數據指數”(Global Open Data Index)、經濟合作與發展組織(OECD)的“開放政府數據指數”以及聯合國的“開放政府數據調查”[4],這些評估報告都可以理解為政策評估文本,體現政策評估實踐。本文主要以萬維網基金會的“開放數據晴雨表”作為實例,從評估框架、評估對象、指標體系和評估方法等方面,系統分析了國際組織的開放政府數據評估項目。開放政府數據的政策過程包括議程設置、政策制定、政策執行、政策評估和政策終結五個環節,國際組織的開放政府數據評估項目也可納入政策評估實踐活動。結合國際組織開展的針對開放政府數據的政策評估實踐活動,本文試圖從政策制定、執行、評估和反饋的政策過程視角,針對我國開放政府數據提出政策建議。
1評估方法與指標
11評估方法及框架
互聯網基金會(World Wide Web Foundation)分別于2013年、2015年和2016年發布了3版《全球開放數據晴雨表報告》(Open Data Barometer Global Report),本文主要分析和解讀2016年4月21日最新發布的涉及92個國家的第3版,其重要目標之一是切實推進聯合國2015年發布的“可持續發展目標”(Sustainable Development Goals,SDGs)。“開放數據晴雨表”是一項第三方獨立評估項目[5],旨在揭示世界各國的開放數據計劃的普及性和影響力,分析全球開放數據發展趨勢并對多個國家和地區進行排名,主要從準備度(Readiness)、執行力(Implementation)和影響力(Impact)3個維度對多個國家開放政府數據的所處階段及其產生的經濟、政治和社會影響進行了系統評估。準備度維度主要考察政府為開放數據所采取的舉措與付諸實施的政策;執行力維度主要考察政府是否將其承諾付諸實施;影響力維度主要考察以多種方式利用開放政府數據能否帶來現實利益。“開放數據晴雨表”采用由3個維度構成的3分結構,每個維度下都包括若干二級指標(見表1)。
12評估指標及描述
“開放數據晴雨表”的具體評估過程包括:(1)專家問卷調查。由受過培訓的各國專家回答某一特定國家有關開放數據狀況的若干具體問題,每個問題的回答采用1~10量表分并提供具體的評分標準及閾值。對各國專家的回答進行同行評議,并在必要時由研究團隊再次評分,再由質量保證團隊反復核對。對于所有的一級指標及二級指標的分值均采用z-分數進行標準化,從而將0~10的分值轉換為以標準差計算的與平均值之間的偏離程度,這一標準化過程使得不同國家之間可以進行相互比較。(2)數據集評估。由研究團隊調查每個國家15種類型的數據集的可獲得性,再根據所取得的數據質量填寫0~10分的檢查表(Checklist)。數據集可獲得性的綜合指標(執行力維度的二級指標)采用z-分數進行標準化。(3)獲取二手數據。從世界經濟論壇、自由之家和聯合國經濟與社會事務部獨立進行的專家調查報告(如《聯合國電子政務調查報告》)以及世界銀行網站搜集數據用于“開放數據晴雨表”的時效性部分。表3~5是3個維度的具體評估指標及其描述[7]。
表4是由研究團隊完成的針對15個類型的數據集的調查表中的全部10個問題,指標權重側重于從開放數據定義(即開放數據和內容可由任何人出于任何目標免費使用、修改和共享)中抽取的4個問題c、d、e和f。“開放數據晴雨表”還將15個類型的數據集分成3類:(1)“創新”數據集簇。包括地圖數據、公共交通時刻表數據、犯罪統計數據、國際貿易數據和公共合同數據。(2)“社會政策”數據集簇。包括衛生部門績效數據、初等/中等教育績效數據、自然環境統計數據和詳細的普查數據。(3)“問責”數據集簇。包括土地所有權數據、立法數據、全國選舉結果數據、詳細的政府預算數據、詳細的政府支出數據和公司注冊數據。
3啟示與建議
開放政府數據評估目前正處于起步發展階段,同時也是開放政府數據的重要組成部分,需要逐步形成一套科學適用的評估體系。如何構建全面客觀的評估框架與指標體系,例如:數據質量評價模型選擇、數據特征及其計量定義、數據質量指標選取等[8],并采取科學合理的評估方法來獲取和分析數據,從而對開放數據的發展現狀進行準確評估,目前已成為開放數據發展面臨的一個難題。本文以全球首個全面系統地評估開放政府數據項目——“開放數據晴雨表”為例分析全球開放政府數據的評估方法與政策評估實踐活動。結合“開放數據晴雨表”的評估結果來看,我國開放政府數據的準備度遠好于執行力與影響力,為此從政策過程視角對我國開放政府數據提出如下政策建議:(1)在政策制定方面,我國已制定了涉及到開放政府數據的國家層面的政策,如國務院于2015年印發了《促進大數據發展行動綱要》,確定了建成國家政府數據統一開放平臺的時間表,以及20個民生保障服務相關領域的政府數據集向社會開放的時間表[9];部分地方政府也制定了涉及到開放政府數據的地方層面的開放數據政策,如貴州省政府印發了《關于加快大數據產業發展應用若干政策的意見》和《貴州省大數據產業發展應用規劃綱要(2014-2020年)》,確定了通過制定政府數據資源利用管理辦法來推動政府數據資源的開放、開發[10],我國各級地方政府均應結合本地區社會經濟發展狀況,盡快制定地方層面的開放政府數據計劃及相關政策法規。(2)在政策執行方面,建立開放政府數據質量標準及保障體系,從格式、許可、免費獲取、批量下載等方面確保數據集質量,有效的質量控制可以促進數據集的再利用以及對公民參與產生正向影響[8]。(3)在政策評估方面,借鑒國際組織開放政府數據評估方法與實踐活動,針對我國開放政府數據政策法規展開評估實踐活動,制定出定性與定量相結合的開放政府數據評估體系。(4)在政策反饋方面,定期進行公民數據需求及公民參與意識的問卷調查,對現行的開放政府數據政策法規進行適時調整,提升我國開放數據政策的政治、經濟及社會影響力。
參考文獻
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[9]國務院(2015)50號.國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知[EB/OL].http:∥ politics.people.com.cn/n/2015/0905/c1001-27545655.html,2016-08-25.
[10]貴州省人民政府(2014)5號.貴州省人民政府印發《關于加快大數據產業發展應用若干政策的意見》、《貴州省大數據產業發展應用規劃綱要(2014-2020年)》的通知[EB/OL].http:∥www.gzgov.gov.cn/xwzx/djfb/201506/t20150626179546.html,2016-08-25.
(本文責任編輯:孫國雷)