政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用效率評(píng)估研究*

1 相關(guān)研究綜述

政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放是聯(lián)合國(guó)評(píng)估成員國(guó)電子政務(wù)發(fā)展情況的一個(gè)重要維度。世界權(quán)威研究機(jī)構(gòu)和學(xué)科專(zhuān)家對(duì)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)的評(píng)估在不斷豐富，其中包括政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放度評(píng)估、再利用評(píng)估、開(kāi)放數(shù)據(jù)政策評(píng)估、數(shù)據(jù)可用性以及價(jià)值評(píng)估。但對(duì)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用效率的評(píng)估研究較少，還處于探索當(dāng)中。總體來(lái)看，國(guó)內(nèi)外對(duì)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用效率的系統(tǒng)性研究還很薄弱，多是對(duì)研究方法的討論，特別是在實(shí)證研究方面，真正利用數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)的更是寥寥無(wú)幾。

1.1 國(guó)外對(duì)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用效率的評(píng)估研究

國(guó)外幾所重要研究機(jī)構(gòu)有關(guān)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用效率的評(píng)估值得參考。國(guó)外研究主要分為兩類(lèi)：一是基于案例的評(píng)估研究，二是定性和定量的評(píng)估研究。2016年GovLab和OmidyarNetwork研究所分析19個(gè)來(lái)自世界各地的開(kāi)放數(shù)據(jù)項(xiàng)目，從改善政府、公民賦權(quán)、創(chuàng)造(就業(yè))機(jī)會(huì)和解決公共問(wèn)題等方面詳細(xì)描繪(評(píng)估)各國(guó)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)對(duì)政治、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的重要影響[1]。目前這一案例評(píng)估研究成果已增長(zhǎng)到37個(gè)。萬(wàn)維網(wǎng)基金會(huì)的《開(kāi)放數(shù)據(jù)晴雨表(第4版)——全球報(bào)告》(Open Data Barometer 4thEdition——Global Report)從準(zhǔn)備度、執(zhí)行力和影響力三個(gè)維度設(shè)置指標(biāo)，評(píng)估全球115個(gè)國(guó)家和地區(qū)的政府開(kāi)放數(shù)據(jù)情況[2]。影響力維度包括：從政府透明度、問(wèn)責(zé)制以及改善政府效率和效益角度考察的政治影響；從支持創(chuàng)業(yè)和現(xiàn)有業(yè)務(wù)考察的經(jīng)濟(jì)影響，以及從環(huán)境和促進(jìn)社會(huì)對(duì)邊緣化人群的包容角度考慮的社會(huì)影響[3]。影響力是評(píng)估政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用效率的重要維度，萬(wàn)維網(wǎng)基金會(huì)充分采用專(zhuān)家評(píng)估方法，通過(guò)各國(guó)專(zhuān)家在0～10區(qū)間內(nèi)根據(jù)實(shí)際情況給定分?jǐn)?shù)，再進(jìn)行同行專(zhuān)家評(píng)議，由研究協(xié)調(diào)小組進(jìn)行交叉檢查和再給分的方式獲取評(píng)估數(shù)據(jù)[4]。芬蘭財(cái)政部2015年的報(bào)告為事后評(píng)估政府開(kāi)放數(shù)據(jù)對(duì)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的影響提供了指導(dǎo)原則，報(bào)告認(rèn)為政府開(kāi)放數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響主要反映在企業(yè)效率的提高、成立新公司和開(kāi)發(fā)新的產(chǎn)品；對(duì)公民和公共部門(mén)的影響主要來(lái)自利用政府開(kāi)放數(shù)據(jù)所節(jié)省的時(shí)間和節(jié)約的成本；臨時(shí)收集的數(shù)據(jù)不足以評(píng)估由政府開(kāi)放數(shù)據(jù)帶來(lái)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響；定量評(píng)估需要開(kāi)發(fā)監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)模型，然后根據(jù)多年收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)分析；當(dāng)然，使用公開(kāi)數(shù)據(jù)也是不錯(cuò)的選擇。定性研究最適合用來(lái)評(píng)估政府開(kāi)放數(shù)據(jù)的社會(huì)影響[5]。世界銀行報(bào)告證明政府開(kāi)放數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)的正向影響作用，提出無(wú)法精準(zhǔn)評(píng)估政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用效率的原因可以歸結(jié)為對(duì)公共部門(mén)影響評(píng)估、對(duì)消費(fèi)者間接效益評(píng)估、見(jiàn)效周期長(zhǎng)和效益區(qū)分難等困難[6]。Ordnance Survey 調(diào)查機(jī)構(gòu)[7]和 Manyika 等[8]著力量化政府開(kāi)放數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。世界銀行另一份報(bào)告從政府透明度、響應(yīng)、問(wèn)責(zé)制、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境變化、政府效率提高幾個(gè)維度評(píng)估政府開(kāi)放數(shù)據(jù)對(duì)社會(huì)帶來(lái)的影響[9]。陽(yáng)光基金會(huì)通過(guò)案例分析，總結(jié)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)是如何影響政治和社會(huì)的，包括教育和告知公民，讓他們作出更明智的選擇；提高公民參與民主進(jìn)程的能力；為政策制定者/私營(yíng)部門(mén)收集反饋信息；監(jiān)督官員/私營(yíng)部門(mén)。研究認(rèn)為，評(píng)估政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用效率需要關(guān)注中期成果而不是長(zhǎng)期影響或短期產(chǎn)出[10]。

1.2 國(guó)內(nèi)對(duì)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用效率的評(píng)估研究

湯志偉、郭雨暉基于文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，目前對(duì)于政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用效果的研究趨于表層，缺乏通過(guò)實(shí)證定量方法的有力驗(yàn)證[11]。夏義堃同樣認(rèn)為，由于受績(jī)效測(cè)度的復(fù)雜性以及評(píng)估方法操作困難等因素的影響，有關(guān)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)效益的評(píng)估仍處在探索之中[4]。

2 研究方法

作為重要戰(zhàn)略性資源，政府開(kāi)放數(shù)據(jù)的利用效率備受關(guān)注。全球有多少個(gè)國(guó)家建立了國(guó)家級(jí)的政府開(kāi)放數(shù)據(jù)平臺(tái)？有多少數(shù)據(jù)被有效轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力并服務(wù)社會(huì)？轉(zhuǎn)化的產(chǎn)品利用效果如何，社會(huì)反響怎樣？以上有關(guān)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用效率的問(wèn)題將在下文得到解答。

本文綜合國(guó)際重要研究機(jī)構(gòu)的評(píng)估方法，并結(jié)合“全評(píng)價(jià)”理論框架[12]，從形式、內(nèi)容和效用三個(gè)維度評(píng)估政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用效率。鑒于政府開(kāi)放數(shù)據(jù)主要通過(guò)應(yīng)用產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)其經(jīng)濟(jì)與社會(huì)價(jià)值的現(xiàn)實(shí)，故將形式維度設(shè)計(jì)為政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用的深度，即數(shù)據(jù)利用比例(政府開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目數(shù)量與政府開(kāi)放數(shù)據(jù)集的比值)，內(nèi)容維度通過(guò)考察政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用的廣度，即數(shù)據(jù)應(yīng)用主題的覆蓋程度(應(yīng)用項(xiàng)目主題類(lèi)與數(shù)據(jù)集主題類(lèi)的比值)進(jìn)行定量評(píng)估。效用維度綜合了定量與定性?xún)煞N方法，即參考“Open Data 500”在評(píng)估利用政府開(kāi)放數(shù)據(jù)形成的創(chuàng)業(yè)公司的創(chuàng)新能力時(shí)采用的專(zhuān)家打分和媒體推薦的研究方法[13]，將與其他重要研究機(jī)構(gòu)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)一致的《開(kāi)放數(shù)據(jù)晴雨表(第4版)——全球報(bào)告》專(zhuān)家評(píng)估得出的影響力綜合排名得分(包括對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響、對(duì)政治的影響和對(duì)社會(huì)的影響)這一公開(kāi)數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)定量數(shù)據(jù)源，將包括GovLab和Omidyar Network研究機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)的37個(gè)案例在內(nèi)的優(yōu)秀案例作為定性研究資料庫(kù)，進(jìn)行綜合打分，形成影響力評(píng)估體系。同時(shí)根據(jù)“全評(píng)價(jià)”理論框架，采用1～9標(biāo)度法構(gòu)建判斷矩陣，得出數(shù)據(jù)利用深度(形式評(píng)價(jià))、廣度(內(nèi)容評(píng)價(jià))、影響力(效用評(píng)價(jià))的指標(biāo)權(quán)重分別為40%、20%、40%。

本文選擇研究標(biāo)的其中一項(xiàng)重要依據(jù)是《開(kāi)放數(shù)據(jù)晴雨表(第4版)——全球報(bào)告》對(duì)115個(gè)國(guó)家和地區(qū)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)情況評(píng)估時(shí)所采用的影響力指標(biāo)。這一指標(biāo)作為本文的評(píng)估指標(biāo)之一，就需要將115個(gè)國(guó)家和地區(qū)作為初始標(biāo)的。將“晴雨表”中115個(gè)平臺(tái)與開(kāi)放知識(shí)基金會(huì)網(wǎng)站www.dataportals.org列出的524個(gè)開(kāi)放數(shù)據(jù)網(wǎng)站進(jìn)行比對(duì)，最后梳理出53個(gè)國(guó)家級(jí)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)門(mén)戶(hù)作為評(píng)估對(duì)象。說(shuō)明：為體現(xiàn)建立政府開(kāi)放數(shù)據(jù)門(mén)戶(hù)網(wǎng)站的重要性，本文只將擁有國(guó)家級(jí)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)門(mén)戶(hù)網(wǎng)站的國(guó)家作為研究標(biāo)的；而國(guó)家門(mén)戶(hù)網(wǎng)站下級(jí)站點(diǎn)、國(guó)家級(jí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)網(wǎng)站、非政府網(wǎng)站不屬于本文的研究范疇。

3 研究過(guò)程與分指標(biāo)排名

3.1 數(shù)據(jù)利用深度排名

用戶(hù)通過(guò)API上傳到政府開(kāi)放數(shù)據(jù)門(mén)戶(hù)網(wǎng)站的Applications數(shù)量占數(shù)據(jù)集的比例(數(shù)據(jù)利用比例)反映了政府開(kāi)放數(shù)據(jù)的利用深度。從表1看，數(shù)據(jù)利用加權(quán)得分超過(guò)10的國(guó)家依次是烏拉圭、奧地利、挪威、愛(ài)沙尼亞、韓國(guó)。53個(gè)國(guó)家中有21個(gè)國(guó)家由于沒(méi)有在門(mén)戶(hù)網(wǎng)站開(kāi)通Applications欄目而得分為0。表1呈現(xiàn)了全球有61個(gè)國(guó)家擁有國(guó)家級(jí)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)門(mén)戶(hù)。

表1 各國(guó)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)平臺(tái)資源數(shù)量及利用深度得分與排名

（續(xù)表 1）

3.2 數(shù)據(jù)利用廣度排名

從表1可以看出，53個(gè)評(píng)估指標(biāo)的中有32個(gè)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)門(mén)戶(hù)提供了Applications專(zhuān)欄。通過(guò)研究其應(yīng)用領(lǐng)域與數(shù)據(jù)集主題的關(guān)系，分析政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用的廣度，從這一層面剖析政府開(kāi)放數(shù)據(jù)的利用效率，見(jiàn)表2。英國(guó)、摩爾多瓦和美國(guó)的應(yīng)用主題分布廣度大于100%，這是利用多維(多主題)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，產(chǎn)生超出原數(shù)據(jù)集主題范圍的應(yīng)用造成的，也是開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)應(yīng)用的趨勢(shì)。英國(guó)、摩爾多瓦、美國(guó)、奧地利、韓國(guó)的數(shù)據(jù)利用廣度加權(quán)得分在12分以上，排名前5。說(shuō)明這些國(guó)家的政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用比較充分，能滿(mǎn)足多領(lǐng)域用戶(hù)的需求。

3.3 數(shù)據(jù)利用影響力排名

本文采用案例評(píng)估和專(zhuān)家評(píng)估相結(jié)合的方法評(píng)估政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用影響力。首先，通過(guò)考察評(píng)估對(duì)象的政府開(kāi)放數(shù)據(jù)(應(yīng)用)是否被權(quán)威報(bào)告列為優(yōu)秀案例判斷該國(guó)的數(shù)據(jù)利用效用。權(quán)威報(bào)告有GovLab和Omidyar Network研究機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)的37個(gè)優(yōu)秀案例[14]、《2016聯(lián)合國(guó)電子政務(wù)調(diào)查報(bào)告》所論及的示范項(xiàng)目[15]和開(kāi)放數(shù)據(jù)中國(guó)的INSPIRE案例庫(kù)列出的典型案例[16]。采用1國(guó)1項(xiàng)案例加1分，取最高分作標(biāo)桿，再進(jìn)行百分制排名記分。然后將“晴雨表”影響力綜合排名得分與優(yōu)秀案例的排名得分相加(專(zhuān)家普遍認(rèn)為兩者權(quán)重各半)并加權(quán)，得出政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用影響力排名，見(jiàn)表3。其中，美國(guó)、英國(guó)、韓國(guó)、新西蘭、法國(guó)的數(shù)據(jù)利用影響力排在前5位。除科特迪瓦的數(shù)據(jù)利用影響力加權(quán)得分為0外，其他52個(gè)國(guó)家的應(yīng)用都具有不同程度的影響作用。

表2 政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用廣度得分與排名

表3 政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用影響力得分與排名

4 綜合排名與研究結(jié)論

如表4所示，政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用效率排在前5位的國(guó)家分別是美國(guó)、英國(guó)、奧地利、韓國(guó)、烏拉圭。這些國(guó)家中除奧地利、韓國(guó)在政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用深度、廣度和影響力3個(gè)維度的得分都普遍較高外，其他3個(gè)國(guó)家單憑1個(gè)或2個(gè)指標(biāo)躋身前列。如美國(guó)、英國(guó)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用深度得分均在5分以下，而其他2個(gè)指標(biāo)較高。說(shuō)明門(mén)戶(hù)網(wǎng)站披露的政府開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用有限，不能單純靠政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用深度評(píng)估利用效率。烏拉圭名列第5位也絕非偶然。首先，烏拉圭的數(shù)據(jù)利用深度得分40，單指標(biāo)排名第1。其他2個(gè)指標(biāo)雖沒(méi)有達(dá)到10分和30分的水平，但也不低。其次，烏拉圭在《全球開(kāi)放數(shù)據(jù)指數(shù)(2016年版)》的94個(gè)國(guó)家中排名第15位[17]，政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放程度高。最后，烏拉圭在數(shù)字治理水平、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的排名也比較靠前，可見(jiàn)該國(guó)的數(shù)字化產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型相當(dāng)成功。排名第6位的挪威雖然在政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用影響力的得分沒(méi)有超過(guò)30，但其他2個(gè)指標(biāo)尤其政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用深度指標(biāo)得分較高，說(shuō)明其門(mén)戶(hù)網(wǎng)站非常重視數(shù)據(jù)應(yīng)用的上傳和呈現(xiàn)。排在后10位的國(guó)家除哈薩克斯坦和泰國(guó)外，其他8個(gè)國(guó)家均沒(méi)有在門(mén)戶(hù)網(wǎng)站呈現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用。相應(yīng)的，這些國(guó)家政府開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用的國(guó)際影響力也較低。

表4 53個(gè)國(guó)家政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用效率排名

5 提高我國(guó)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)利用效率的對(duì)策

我國(guó)政府將在2018年底推出國(guó)家級(jí)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)平臺(tái)。相比以上61個(gè)國(guó)家(見(jiàn)表1)，我國(guó)擁有天然的后發(fā)優(yōu)勢(shì)，但如何提高我國(guó)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)的利用效率，發(fā)揮數(shù)據(jù)平臺(tái)輔助決策的應(yīng)有作用，還需學(xué)界深入探討。本文認(rèn)為應(yīng)從五方面提高政府開(kāi)放數(shù)據(jù)的利用效率。

(1)利用政策、法律和技術(shù)打通政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放的障礙。國(guó)家應(yīng)出臺(tái)一系列政策和法律，鼓勵(lì)數(shù)據(jù)共享和開(kāi)放。其中包括采用“主動(dòng)”的激勵(lì)方式，促使政府積極實(shí)施數(shù)據(jù)開(kāi)放。與用戶(hù)簽署政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放許可協(xié)議，打消政府開(kāi)放數(shù)據(jù)的重重顧慮。利用區(qū)塊鏈技術(shù)降低信用成本，規(guī)避開(kāi)放風(fēng)險(xiǎn)。

(2)探索更加豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，擴(kuò)大政府開(kāi)放數(shù)據(jù)的利用深度。探索數(shù)據(jù)商業(yè)孵化模式，全面梳理政務(wù)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用需求，聚焦社會(huì)和市民密切關(guān)注、迫切需要解決的民生問(wèn)題。堅(jiān)持開(kāi)發(fā)由市場(chǎng)需求牽引、應(yīng)用價(jià)值導(dǎo)向的大數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目，挖掘更加豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，提高政府開(kāi)放數(shù)據(jù)的利用比例。

(3)營(yíng)造多方參與的生態(tài)圈，拓展政府開(kāi)放數(shù)據(jù)的利用廣度。鼓勵(lì)企業(yè)、事業(yè)單位和個(gè)人對(duì)開(kāi)放數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、分析、加工處理。在實(shí)現(xiàn)開(kāi)放數(shù)據(jù)社會(huì)價(jià)值的同時(shí)實(shí)現(xiàn)其經(jīng)濟(jì)價(jià)值，使政府開(kāi)放數(shù)據(jù)參與產(chǎn)業(yè)發(fā)展、社會(huì)治理和民生服務(wù)，拓展數(shù)據(jù)利用的輻射范圍。

(4)加強(qiáng)大數(shù)據(jù)人才建設(shè)，為高質(zhì)量的數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品研發(fā)打好人才攻堅(jiān)戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)人才緊缺是我國(guó)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一大短板。為提高政府開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品質(zhì)量，深化數(shù)據(jù)產(chǎn)品利用效率，人才的培養(yǎng)和引進(jìn)至關(guān)重要。我國(guó)應(yīng)建立一套頂級(jí)大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)方案，培養(yǎng)本土大數(shù)據(jù)人才。同時(shí)關(guān)注并大力引進(jìn)國(guó)外優(yōu)秀人才來(lái)華創(chuàng)業(yè)，為我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)服務(wù)。

(5)重視應(yīng)用產(chǎn)品的宣傳和推介，增強(qiáng)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用的全球影響力。數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品不僅要“有用”，更要“好用”，這樣才會(huì)凝聚口碑，讓人稱(chēng)道，廣為傳用。另外，我國(guó)還應(yīng)在世界舞臺(tái)，尤其權(quán)威媒體和研究機(jī)構(gòu)主動(dòng)推介自己的產(chǎn)品，增強(qiáng)開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品的全球影響力。