城市開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)績(jī)效評(píng)估體系構(gòu)建及應(yīng)用

武 琳，伍詩(shī)瑜

0 導(dǎo)言

近年來(lái)，開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)(Open Government Data，OGD)已成為各國(guó)打造智慧城市、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及推動(dòng)公民參與的重要助推力，開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)則是開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)的主要渠道。2009年美國(guó)頒布《開(kāi)放政府指令》[1]，開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)Data.gov上線，此后開(kāi)放數(shù)據(jù)運(yùn)動(dòng)席卷全球。我國(guó)在2015年9月提出2018年構(gòu)建跨部門的政府?dāng)?shù)據(jù)統(tǒng)一共享交換平臺(tái)，中央政府層面實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一共享交換平臺(tái)的全覆蓋[2]。對(duì)開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)的評(píng)估成為近年來(lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)界和業(yè)界的熱點(diǎn)，開(kāi)放知識(shí)國(guó)際(OKI)自2013年起發(fā)布全球開(kāi)放數(shù)據(jù)指數(shù)[3]，每年對(duì)世界各國(guó)和地區(qū)的開(kāi)放數(shù)據(jù)情況進(jìn)行評(píng)估排名。中國(guó)的開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)工作首先從城市層面展開(kāi)，通過(guò)建立開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)評(píng)估體系來(lái)對(duì)各城市的開(kāi)放數(shù)據(jù)工作進(jìn)行評(píng)估，可以準(zhǔn)確地反映中國(guó)開(kāi)放數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀，推動(dòng)地方政府開(kāi)放數(shù)據(jù)工作的發(fā)展進(jìn)程。

1 文獻(xiàn)回顧

1.1 國(guó)外相關(guān)研究

國(guó)外的學(xué)者和國(guó)際組織采用多種研究方法，從不同研究視角對(duì)開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)展評(píng)估。既有對(duì)開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)本身的評(píng)估，如Sandoval-Almazan等基于維基經(jīng)濟(jì)、開(kāi)放數(shù)據(jù)、新制度主義和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)4個(gè)核心以及法律義務(wù)、開(kāi)放數(shù)據(jù)、合作、共同生產(chǎn)和機(jī)構(gòu)安排5個(gè)具體要素提出了新的開(kāi)放數(shù)據(jù)平臺(tái)評(píng)估模型[4]。Louren?o提出了關(guān)于開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)的7個(gè)要求，并據(jù)此評(píng)估了7個(gè)國(guó)家開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)[5]。Parycek等通過(guò)定性訪談和在線調(diào)研，對(duì)維也納開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)戰(zhàn)略和平臺(tái)的實(shí)施情況進(jìn)行了評(píng)估分析[6]。世界經(jīng)濟(jì)合作組織的開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)指數(shù)則是從國(guó)家開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)可用性、可訪問(wèn)性和數(shù)據(jù)再利用3個(gè)維度展開(kāi)[7]。2011年歐盟委員會(huì)提出測(cè)定開(kāi)放數(shù)據(jù)平臺(tái)影響力的關(guān)鍵指標(biāo)，用于測(cè)量開(kāi)放數(shù)據(jù)平臺(tái)的影響力[8]。在Temesis開(kāi)發(fā)的網(wǎng)頁(yè)質(zhì)量和可訪問(wèn)性改進(jìn)框架Opquast中，也提出了評(píng)估開(kāi)放數(shù)據(jù)網(wǎng)站的72個(gè)指標(biāo)[9]。另外，也有針對(duì)開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)發(fā)展水平的研究，如Solar等在2012年提出了評(píng)估公共機(jī)構(gòu)開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)的開(kāi)放數(shù)據(jù)成熟度模型，通過(guò)3個(gè)視角、9個(gè)子領(lǐng)域以及33個(gè)變量評(píng)估公共機(jī)構(gòu)開(kāi)放數(shù)據(jù)水平[10]。互聯(lián)網(wǎng)基金會(huì)的開(kāi)放數(shù)據(jù)晴雨表從準(zhǔn)備度、執(zhí)行力和影響力三個(gè)維度對(duì)各國(guó)的開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)情況進(jìn)行評(píng)估比較[11]。開(kāi)放知識(shí)國(guó)際的“全球開(kāi)放數(shù)據(jù)指數(shù)”，通過(guò)評(píng)估10個(gè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)集的可獲取性和可訪問(wèn)性，對(duì)各國(guó)的開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)水平進(jìn)行排名[12]。最近兩年歐盟委員會(huì)接連發(fā)布《歐洲開(kāi)放數(shù)據(jù)成熟度》報(bào)告[13-14]，從開(kāi)放數(shù)據(jù)準(zhǔn)備度和平臺(tái)成熟度兩個(gè)角度評(píng)估EU28+國(guó)家的開(kāi)放數(shù)據(jù)發(fā)展水平。

1.2 國(guó)內(nèi)相關(guān)研究

近兩年，國(guó)內(nèi)對(duì)于開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)評(píng)估的研究增長(zhǎng)較快，主要集中在對(duì)評(píng)估方法的分析以及評(píng)估模型的構(gòu)建和應(yīng)用。評(píng)估方法分析方面，既有對(duì)單個(gè)評(píng)估項(xiàng)目評(píng)估方法的分析，如楊孟輝等全面剖析了開(kāi)放數(shù)據(jù)晴雨表的評(píng)價(jià)方法，并將中國(guó)與當(dāng)年排名第一的英國(guó)的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，分析中國(guó)存在的不足之處[15]；也有對(duì)國(guó)內(nèi)外多個(gè)評(píng)估項(xiàng)目評(píng)估方法的對(duì)比分析，如鄭磊等選取了國(guó)內(nèi)外共11個(gè)開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)評(píng)估項(xiàng)目，對(duì)其評(píng)估框架、指標(biāo)和方法進(jìn)行初步分析，發(fā)現(xiàn)評(píng)估項(xiàng)目的指標(biāo)體系主要包含“基礎(chǔ)”“平臺(tái)”“數(shù)據(jù)”“使用”“效果”5個(gè)維度[16]。評(píng)估模型的構(gòu)建和應(yīng)用領(lǐng)域也是關(guān)注重點(diǎn)。馬海群等采用4種不同的研究方法，從不同的視角構(gòu)建了開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)的評(píng)估體系，包括六維度的政府開(kāi)放數(shù)據(jù)網(wǎng)站服務(wù)質(zhì)量測(cè)量的結(jié)構(gòu)方程模型[17]、基于用戶滿意度理論建立的政府開(kāi)放數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[18]、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的政府開(kāi)放數(shù)據(jù)網(wǎng)站評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[19]、基于數(shù)據(jù)包絡(luò)法的政府開(kāi)放數(shù)據(jù)網(wǎng)站效率評(píng)價(jià)體系[20]；鄭磊等在“開(kāi)放數(shù)據(jù)晴雨表”和“全球開(kāi)放數(shù)據(jù)指數(shù)”的基礎(chǔ)上建立了由3個(gè)層面13個(gè)維度構(gòu)成的評(píng)估框架，并對(duì)國(guó)內(nèi)多個(gè)地方的開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)實(shí)踐進(jìn)行比較[21]。

國(guó)外相關(guān)評(píng)估體系及其項(xiàng)目的對(duì)象大多是國(guó)家層面的開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)，指標(biāo)設(shè)計(jì)偏于宏觀，尚未看到城市級(jí)別的開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)評(píng)估體系；國(guó)內(nèi)學(xué)者更關(guān)注數(shù)據(jù)及其平臺(tái)的質(zhì)量，對(duì)開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)評(píng)估體系的構(gòu)建多基于用戶角度，在用戶滿意度理論的基礎(chǔ)上建立評(píng)估框架，缺少?gòu)姆?wù)績(jī)效角度的評(píng)估。本研究基于邏輯框架法(LogicalFramework Approach，LFA)，結(jié)合已有文獻(xiàn)的評(píng)估指標(biāo)，綜合考慮政府和用戶兩個(gè)主體，從投入、產(chǎn)出、效果3個(gè)維度出發(fā)，嘗試構(gòu)建城市開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)評(píng)估體系。

2 研究方法和工具

邏輯框架法是美國(guó)國(guó)際開(kāi)發(fā)署(USAID)在1970年開(kāi)發(fā)的一個(gè)項(xiàng)目計(jì)劃和評(píng)估工具，邏輯框架矩陣包括4個(gè)要素：目標(biāo)(Goal)、目的(Purpose)、產(chǎn)出(Outputs)和投入(Inputs)，自下而上構(gòu)成3個(gè)垂直邏輯關(guān)系[22]。層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)是美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家T.L.Satty在20世紀(jì)70年代提出的一種定性和定量結(jié)合的決策分析方法，一般的層次結(jié)構(gòu)包括目標(biāo)層、準(zhǔn)則層以及方案層[23]。模糊綜合評(píng)價(jià)法(Fuzzy Comprehensive Evaluation，F(xiàn)CE)應(yīng)用模糊關(guān)系合成的原理，將邊界不清、不易定量的因素定量化。本研究在邏輯框架法的基礎(chǔ)上構(gòu)建評(píng)估體系，然后利用yaahp軟件11.1版(www.metadecsn.com)的層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)法功能，確定各評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重，并對(duì)廣東省8個(gè)城市(包括廣州、深圳、東莞、揭陽(yáng)、肇慶、湛江、梅州、陽(yáng)江)以及北京、上海的開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行評(píng)估分析。

3 評(píng)估體系構(gòu)建

3.1 基于邏輯框架法的評(píng)估指標(biāo)設(shè)計(jì)

邏輯框架法的4個(gè)層次投入、產(chǎn)出、目的、目標(biāo)中，目的和目標(biāo)都是項(xiàng)目執(zhí)行后的效果，因此，本次評(píng)估體系的一級(jí)指標(biāo)將這兩個(gè)層次要素合并，在二級(jí)指標(biāo)中對(duì)兩者作出區(qū)分。評(píng)估體系從投入、產(chǎn)出、效果3個(gè)維度出發(fā)，設(shè)置3個(gè)一級(jí)指標(biāo)，分別是政府投入、服務(wù)功能以及服務(wù)效果。在一級(jí)指標(biāo)下又設(shè)7個(gè)二級(jí)指標(biāo)，即管理機(jī)制、人力資金、平臺(tái)組織、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)應(yīng)用、利用現(xiàn)狀和長(zhǎng)期效應(yīng)，以及19個(gè)三級(jí)指標(biāo)(見(jiàn)表 1)。

政策制定情況指開(kāi)放數(shù)據(jù)相關(guān)政策法律的制定情況；主管機(jī)構(gòu)地位指平臺(tái)建設(shè)的主管機(jī)構(gòu)在政府中的地位。專業(yè)人才培訓(xùn)指政府設(shè)置相關(guān)的培訓(xùn)課程培養(yǎng)開(kāi)放數(shù)據(jù)專業(yè)人才的情況；有獎(jiǎng)競(jìng)賽活動(dòng)指政府依托平臺(tái)及其數(shù)據(jù)面向社會(huì)公眾舉辦有獎(jiǎng)數(shù)據(jù)競(jìng)賽活動(dòng)的情況。界面友好性即平臺(tái)界面的設(shè)計(jì)情況；數(shù)據(jù)分類導(dǎo)航指平臺(tái)數(shù)據(jù)集按主題、按機(jī)構(gòu)、按數(shù)據(jù)格式等標(biāo)準(zhǔn)分類導(dǎo)航的情況；數(shù)據(jù)檢索功能指平臺(tái)提供對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行關(guān)鍵詞檢索和高級(jí)檢索操作的情況。數(shù)據(jù)完整性指數(shù)據(jù)主題領(lǐng)域覆蓋的范圍以及數(shù)據(jù)集的數(shù)量；元數(shù)據(jù)描述是指描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)(即元數(shù)據(jù))，如數(shù)據(jù)集的大小、來(lái)源機(jī)構(gòu)、創(chuàng)建日期等被描述的情況；數(shù)據(jù)格式指數(shù)據(jù)集的格式類型數(shù)量以及數(shù)據(jù)格式符合Tim Berners-Lee五星關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)機(jī)制[24]的情況；授權(quán)許可指平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)再利用條件的規(guī)定情況。APP提供是指平臺(tái)提供基于政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的APP(應(yīng)用程序)的情況；API開(kāi)放指平臺(tái)向公眾開(kāi)放數(shù)據(jù)的API(應(yīng)用程序接口)的情況。數(shù)據(jù)集訪問(wèn)量指用戶對(duì)平臺(tái)數(shù)據(jù)集的訪問(wèn)量；數(shù)據(jù)集下載量指用戶對(duì)平臺(tái)數(shù)據(jù)集的下載情況；數(shù)據(jù)集申請(qǐng)情況指用戶向數(shù)據(jù)平臺(tái)申請(qǐng)開(kāi)放某類數(shù)據(jù)集的情況。經(jīng)濟(jì)影響指平臺(tái)數(shù)據(jù)的開(kāi)放多大程度上促進(jìn)了當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展；政治影響指數(shù)據(jù)開(kāi)放多大程度上提高了政府工作效率和政府透明度；社會(huì)影響指數(shù)據(jù)開(kāi)放多大程度上引起了媒體和社會(huì)公眾的關(guān)注，在解決社會(huì)事務(wù)上發(fā)揮了多大的作用。

表1 城市開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)績(jī)效評(píng)估指標(biāo)及來(lái)源

3.2 基于層次分析法的權(quán)重調(diào)查

本文中層次分析模型主要分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、子準(zhǔn)則層和方案層，目標(biāo)層即城市開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)績(jī)效；準(zhǔn)則層對(duì)應(yīng)表1中的一級(jí)指標(biāo)；子準(zhǔn)則層對(duì)應(yīng)表1中的二級(jí)指標(biāo)；方案層對(duì)應(yīng)表1中的三級(jí)指標(biāo)。構(gòu)建出層析分析模型后利用yaahp軟件生成AHP專家調(diào)查問(wèn)卷，在各層指標(biāo)之間兩兩比較其重要性。衡量尺度分為9個(gè)等級(jí)，用數(shù)值1-9表示：1表示同樣重要，9表示絕對(duì)重要，數(shù)值越大，表示該指標(biāo)越重要。本次權(quán)重調(diào)查共派發(fā)和收集了10份專家數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入yaahp軟件中，檢查數(shù)據(jù)的一致性并利用最小改變算法進(jìn)行自動(dòng)修正，原始數(shù)據(jù)的一致性比例為0.1190，修正后的一致性比例為0.0983，小于0.1，即可認(rèn)為專家的判斷數(shù)據(jù)具有滿意的一致性。最后利用軟件的群決策分析功能，選擇“判斷矩陣集結(jié)”的專家數(shù)據(jù)集結(jié)方式和算術(shù)平均的方法，得到各項(xiàng)指標(biāo)的最后權(quán)重(見(jiàn)表2)。

表2 城市開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)績(jī)效評(píng)估指標(biāo)權(quán)重

3個(gè)一級(jí)指標(biāo)中，服務(wù)效果所占的權(quán)重最大，為0.423；其次是政府投入，為0.2902；權(quán)重最低的是服務(wù)功能，為0.2867。7個(gè)二級(jí)指標(biāo)中，長(zhǎng)期效應(yīng)的權(quán)重最大，為0.2308；其次是利用現(xiàn)狀，為0.1922，這兩個(gè)二級(jí)指標(biāo)的上級(jí)指標(biāo)都是服務(wù)效果；緊接著的是管理機(jī)制、數(shù)據(jù)質(zhì)量和人力資金，分別占0.1671、0.1408和0.1231；權(quán)重最低的是數(shù)據(jù)應(yīng)用和平臺(tái)組織，分別為0.0837和0.0622。三級(jí)指標(biāo)中，權(quán)重最大的是社會(huì)影響，為0.0897；其次是經(jīng)濟(jì)影響、數(shù)據(jù)集申請(qǐng)情況、主管機(jī)構(gòu)地位、政策制定情況、專業(yè)人才培訓(xùn)、API開(kāi)放、數(shù)據(jù)集下載量、數(shù)據(jù)完整性、政治影響和有獎(jiǎng)競(jìng)賽活動(dòng)，權(quán)重介于0.05-0.10；其余8個(gè)指標(biāo)的權(quán)重都小于0.05。

4 評(píng)估體系應(yīng)用及評(píng)估結(jié)果分析

依據(jù)城市開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)績(jī)效評(píng)估體系，利用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)廣東省8個(gè)地級(jí)市開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)(見(jiàn)表3)進(jìn)行評(píng)估。惠州等廣東省其他城市也設(shè)置了數(shù)據(jù)開(kāi)放的網(wǎng)站子欄目，但內(nèi)容功能過(guò)于簡(jiǎn)單，故沒(méi)有納入評(píng)估范圍。本次調(diào)查也對(duì)北京市政務(wù)數(shù)據(jù)資源網(wǎng)(www.bjdata.gov.cn)和上海市政府?dāng)?shù)據(jù)服務(wù)網(wǎng)(www.datashanghai.gov.cn)進(jìn)行評(píng)估，將廣東省各市的評(píng)估結(jié)果與其作對(duì)比分析。

利用yaahp的模糊評(píng)價(jià)法功能生成評(píng)估問(wèn)卷，共有19個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)和優(yōu)良中差4個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)，優(yōu)對(duì)應(yīng)100分，良對(duì)應(yīng)80分，中對(duì)應(yīng)60分，差對(duì)應(yīng)40分。本次評(píng)估收集6位評(píng)估人員的評(píng)估數(shù)據(jù)，每位評(píng)估者分別對(duì)10個(gè)網(wǎng)站進(jìn)行評(píng)估，將所有評(píng)估數(shù)據(jù)導(dǎo)入yaahp軟件，根據(jù)層次分析法確定的指標(biāo)權(quán)重，計(jì)算每個(gè)平臺(tái)最后的得分(見(jiàn)表4)。從表4看出廣東省各城市的得分情況，前三名分別是廣州、深圳和東莞，得分均在70分以上；揭陽(yáng)、肇慶、湛江、梅州和陽(yáng)江在60分以下；北京和上海的綜合得分均超過(guò)80分。

4.1 政府投入

廣東省只有3個(gè)城市發(fā)布了開(kāi)放數(shù)據(jù)的相關(guān)政策文件，分別是廣州市《關(guān)于促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)》[25]、《深圳市促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃(2016—2018年)》[26]以及《東莞市大數(shù)據(jù)發(fā)展實(shí)施方案》[27]。廣州市數(shù)據(jù)開(kāi)放的主管機(jī)構(gòu)是廣州市工業(yè)和信息化委員會(huì)，深圳市的主管機(jī)構(gòu)是深圳市經(jīng)貿(mào)信息委員會(huì)。8個(gè)城市都缺乏對(duì)開(kāi)放數(shù)據(jù)專業(yè)人才的培訓(xùn)，大部分也沒(méi)有舉辦過(guò)有獎(jiǎng)競(jìng)賽活動(dòng)，只有深圳市在2017年2月舉辦了城市數(shù)據(jù)創(chuàng)新大賽。北京市和上海市政府對(duì)開(kāi)放數(shù)據(jù)工作給予了較大支持，有清晰的工作目標(biāo)和計(jì)劃，主管機(jī)構(gòu)及其責(zé)任也很明確。《北京市大數(shù)據(jù)和云計(jì)算發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃(2016-2020年)》[28]提出在2020年實(shí)現(xiàn)公共數(shù)據(jù)開(kāi)放單位超過(guò)90%，數(shù)據(jù)開(kāi)放率超過(guò)60%，明確了北京市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)等單位在數(shù)據(jù)開(kāi)放中的責(zé)任。北京市舉辦了“2014年北京市政務(wù)數(shù)據(jù)資源網(wǎng)應(yīng)用創(chuàng)意大賽”“2016年全國(guó)研究生智慧城市技術(shù)與創(chuàng)意設(shè)計(jì)大賽”，推動(dòng)政府?dāng)?shù)據(jù)和開(kāi)放和利用。《上海市政務(wù)數(shù)據(jù)資源共享和開(kāi)放2016年度工作計(jì)劃》[29]要求在2016年底基本實(shí)現(xiàn)全市政務(wù)數(shù)據(jù)資源目錄的集中存儲(chǔ)和統(tǒng)一管理。上海市的開(kāi)放數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用大賽已經(jīng)舉辦兩屆，鼓勵(lì)數(shù)據(jù)的增值利用并大力支持參賽作品落地實(shí)施。

表3 廣東省城市開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)網(wǎng)址

表4 10個(gè)城市開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)績(jī)效評(píng)估

4.2 服務(wù)功能

廣州市的開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)的分類導(dǎo)航最好，既有按主題、按部門分類的，也有按熱門數(shù)據(jù)、熱門API和熱門APP分類的。東莞、肇慶、陽(yáng)江都提供了關(guān)鍵詞檢索以及高級(jí)檢索的功能，但東莞的高級(jí)檢索只能選擇主題和機(jī)構(gòu)，肇慶的高級(jí)檢索只能選擇主題，陽(yáng)江沒(méi)有提供針對(duì)數(shù)據(jù)的高級(jí)檢索功能。廣州市開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)提供了4種數(shù)據(jù)格式，達(dá)到五星關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)機(jī)制的三星的水平。但在授權(quán)許可方面，8個(gè)城市都沒(méi)有十分明確的數(shù)據(jù)再利用條件。廣州和深圳都提供了APP的下載和分類，但廣州的分類更詳細(xì)。廣州、深圳和東莞的都開(kāi)放了數(shù)據(jù)的API。北京市和上海市的數(shù)據(jù)平臺(tái)都提供高級(jí)檢索功能，數(shù)據(jù)格式種類多樣，包括XLS、CSV。上海市的元數(shù)據(jù)描述包涵數(shù)據(jù)的摘要、關(guān)鍵字、數(shù)據(jù)領(lǐng)域、公開(kāi)屬性、更新頻度、數(shù)據(jù)提供方等12類信息，比較詳細(xì)，數(shù)據(jù)資源的數(shù)量也較多，超過(guò)1200個(gè)。兩個(gè)平臺(tái)都提供了較多APP應(yīng)用和API接口，北京市允許用戶提交自己的APP應(yīng)用上傳到網(wǎng)站，上海市按最近更新、下載最多、評(píng)價(jià)最高將應(yīng)用進(jìn)行了分類。

4.3 服務(wù)效果

開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)以來(lái)，東莞市的“工商登記信息”達(dá)到約4000的瀏覽量和2000的下載量。廣州和深圳的數(shù)據(jù)平臺(tái)都提供了申請(qǐng)開(kāi)放數(shù)據(jù)集的功能，但是政府的反饋情況并不明確。目前未見(jiàn)政府機(jī)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)開(kāi)放的經(jīng)濟(jì)、政治、社會(huì)效應(yīng)發(fā)布相關(guān)數(shù)據(jù)和評(píng)估報(bào)告。北京和上海的數(shù)據(jù)集訪問(wèn)量和下載量比廣東省大部分城市都多，上海市單個(gè)數(shù)據(jù)集的最高下載量接近4萬(wàn)。由于兩個(gè)城市都舉辦過(guò)數(shù)據(jù)競(jìng)賽活動(dòng)并積極宣傳推廣，上海市還支持鼓勵(lì)參賽項(xiàng)目創(chuàng)業(yè)孵化，因此在服務(wù)效果上比廣東省各城市都要好。

從評(píng)估結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，廣東省各城市與北京、上海的開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)在服務(wù)績(jī)效上存在一定差距，形成了較明顯的三個(gè)梯隊(duì)：第一梯隊(duì)是北京和上海，分?jǐn)?shù)超過(guò)80分；第二梯隊(duì)是廣州、深圳和東莞，分?jǐn)?shù)介于70-80分；第三梯隊(duì)是揭陽(yáng)、肇慶、湛江、梅州和陽(yáng)江，分?jǐn)?shù)低于60分。北京市和上海市得分最高與其開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)的建立時(shí)間較早有一定關(guān)系。第二梯隊(duì)和第三梯隊(duì)之間出現(xiàn)了斷層現(xiàn)象，說(shuō)明兩梯隊(duì)之間，即廣東各城市之間的差距較大，一個(gè)重要原因是廣州、深圳和東莞都建立了獨(dú)立于市政府網(wǎng)站的開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)，而其他城市除湛江之外都只是在市政府網(wǎng)站下設(shè)置了數(shù)據(jù)開(kāi)放的子欄目，湛江市雖然有獨(dú)立的數(shù)據(jù)平臺(tái)，但是服務(wù)功能還不夠完善。

5 結(jié)論

本文基于邏輯框架法，從投入、產(chǎn)出、效果三個(gè)維度構(gòu)建了城市開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)績(jī)效評(píng)估體系。綜合考慮了政府和用戶兩個(gè)主體，設(shè)計(jì)了政府投入、服務(wù)功能、服務(wù)效果3個(gè)一級(jí)指標(biāo)和管理機(jī)制、數(shù)據(jù)質(zhì)量等7個(gè)二級(jí)指標(biāo)以及政策制定情況等19個(gè)三級(jí)指標(biāo)。通過(guò)向?qū)＜遗砂l(fā)權(quán)重調(diào)查問(wèn)卷，借助層次分析yaahp軟件確定指標(biāo)權(quán)重，采用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)10個(gè)開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行評(píng)估。結(jié)果顯示，廣東省3個(gè)領(lǐng)先城市(廣州、深圳和東莞)的開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)的服務(wù)績(jī)效與京滬差距較小，其他5個(gè)城市(揭陽(yáng)、肇慶、湛江、梅州和陽(yáng)江)顯著落后。從宏觀的戰(zhàn)略制定到平臺(tái)具體的功能設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)質(zhì)量再到服務(wù)效果，還有很多需要提升的地方。雖然該研究對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了較充分調(diào)研，但是在專家權(quán)重?cái)?shù)據(jù)的樣本量上還稍顯不足，下一步考慮采用德?tīng)柗品▽?duì)專家進(jìn)行多輪問(wèn)卷調(diào)查，希望權(quán)重?cái)?shù)據(jù)更準(zhǔn)確；同時(shí)擴(kuò)大評(píng)估范圍，增加國(guó)內(nèi)外更多數(shù)據(jù)平臺(tái)，采用自動(dòng)方式跟蹤動(dòng)態(tài)變化，使評(píng)估體系更加完善且具有更強(qiáng)的實(shí)踐指導(dǎo)意義。

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