心中有“數”——對公職人員政府數據治理作用認知的實證分析

摘? ? ? 要：政府數據治理已成為影響國家競爭力的重要因素，世界各國紛紛從國家戰略規劃層面運用數字信息技術來提升政府治理能力，特別是公職人員對政府數據治理作用的認知度及其影響因素成為展示政府數據治理作用的前置條件。本文基于MOA模型構建了G2G政府數據治理分析框架，對我國S省公職人員的政府數據治理作用認知程度進行了實證研究。結果顯示，S省公職人員對“數”的感知值較低，存在較大的提升空間;除數字協調機構外，行政成本、工作負荷和公眾數字要求與公職人員“數”的感知皆存在負相關關系，其中公職人員的數字MOA能夠對部分影響因素產生調節作用。

關? 鍵? 詞：政府數據治理;MOA理論;G2G;公職人員

中圖分類號：D63? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? 文章編號：1007-8207（2021）04-0021-09

收稿日期：2020-11-10

作者簡介：王麗榮，山東師范大學公共管理學院副教授，研究方向為電子政務、數字政府治理。

基金項目：本文系國家社科基金重點項目“政府數據治理與統一開放平臺體制機制研究”的階段性成果，項目編號：17AZZ016;山東省社科規劃重點項目“新舊動能轉換動力機制研究”的階段性成果，項目編號：19BCXJ04。

當前，大數據技術已成為提高政府治理水平的重要技術支撐，政府必須在理念層面、技術層面、保障層面積極回應大數據時代提出的新要求。[1]而且，世界主要經濟體的發展戰略均以數據治理為方向，有效利用大數據資源成為國家競爭力的重要影響因素。[2][3]越來越多的國家都將數據治理上升到戰略層面，數據思維和應用已經逐漸滲透到公共管理和政府治理范疇，對政府治理的理念、范式、內容及手段產生了不可忽視的影響。如美國于2009年相繼頒布了《開放和透明政府備忘錄》《開放政府指令》;英國于2012年頒布了《政府數字化戰略》，2014年開始實施《政府數字包容戰略》，2015年啟動了“數字政府即平臺”規劃，2017年出臺了《政府轉型戰略（2017-2020）》，這一系列舉措取得了顯著成效。當前，我國數字政府建設已進入全面提升階段。國務院于2015年8月31日印發的《促進大數據發展行動綱要》將大數據發展和應用提升到國家戰略層面，提出要加快政府數據開放共享，推動公共數據資源整合和開放，提升政府治理能力;黨的十九大報告明確提出建設數字中國;黨的十九屆四中全會通過的《中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度 推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》強調推進數字政府建設。可以說，建設數字政府已成為創新行政方式，提高行政效能，提升政府決策能力的重要途徑。

一、文獻綜述

作為一種新型治理方式，數字政府已成為新的政府管理和服務形態，各國政府對運用數字信息技術提升政府治理能力表現出了極大的信心。但在具體操作過程中，一些政府部門看似應用了大數據，實則只是“虛假性擴散”或“象征性采用”。[4]對此，有學者認為，實施數據治理項目最困難的方面可能是管理者參與數據管理作用的發揮;[5]由于數據治理的復雜性，過去政府機構的許多數據治理項目常常以失敗告終;[6]G2G數據互聯互通不充分是政府數字化轉型的突出癥結。[7]

在我國，對于政府數據治理（數字政府）的含義學界尚未達成共識。戴長征、鮑靜（2017）認為，數字政府是指政府通過數字化思維、數字化理念、數字化戰略、數字化資源、數字化工具和數字化規則治理信息社會空間、提供優質政務服務、增強公眾服務滿意度的過程。[8]夏義堃（2018）認為，政府數據治理是綜合運用數據管理法律制度以規范人員組織、技術方法及流程標準，進而推動政府數據從公共資產轉換為現實的經濟社會價值;數據驅動成為促進政府治理現代化的新型途徑，政府數據治理需要同時兼顧數據流動過程中的大數據、機器學習、預測分析等數字技術，使其快速有效地融入政府數據收集、存儲、處理、傳播等關鍵環節，以提高人們對數據加工、傳播和利用的駕馭能力。[9]

大數據技術的發展為政府數據治理提供了新的方法和工具，學界針對信息技術與政府組織之間互動關系的研究亦是成果豐碩：一是技術決定論。如黃曉春（2010）以信息技術與組織結構之間互動機制為視角，通過建立技術-結構的時間序列互動分析模型對上海L街道引進信息技術革新“一門式”服務中心的復雜過程展開研討;[10]譚海波、孟慶國、張楠（2015）從組織內部核心行動者的認知及其策略互動的視角剖析信息技術在政府組織中的應用過程和運作機制;[11]任敏（2017）搭建了一個組織合法性框架來展現一項新技術在組織中或應用或推進或停滯的曲折過程是如何與組織合法性（包括績效合法性、任務合法性以及價值合法性）相對應、相關聯的，以揭示技術在組織中應用成功的條件機制。[12]二是制度約束論。如楊發庭（2016）認為，制度變遷為技術進步提供堅實保障，是技術進步的助推器;[13]邵娜（2017）認為，組織領導者應以創造性的行動為中介，使技術應用成為一項實現制度變革的自覺行動，并為技術應用創造相應的制度空間。[14]三是策略選擇論。如Jeffrey（2001）認為，有兩組因素會對加拿大的電子治理和數字政府產生影響，第一個是跨部門的治理，第二個是組織文化和人員的作用;[15]Azad和Faraj（2008）認為，行動者策略是影響信息技術應用效果的重要因素;[16]馬伊里（2008）通過案例研究論證了信息技術在“一門式”政務辦理中心的應用成功與否取決于政府各部門之間是否采取合作策略。[17]

政府數據治理對公眾而言是一個“黑箱”，公眾只能感受到治理結果，但公職人員身處其中，切實參與了政府數據治理的實際運作流程，其數據治理能力也將接受新的挑戰。問題是，公職人員對政府數據治理作用的認知處于何種程度，公職人員如何認識和理解大數據及其在政府數據治理中的應用前景，這些在既有文獻中還難以找到答案。國務院辦公廳電子政務辦公室委托國家行政學院電子政務研究中心編制的《省級政府網上政務服務能力調查評估報告（2018）》數據顯示，S省的網上政務能力在31個省市自治區中排名第10位，[18]而該省當年GDP總量排名第3位，二者不相匹配。

二、理論框架和研究假設

（一）理論基礎

MOA（Motivation-Opportunity-Ability）模型最初由Maclnnis和Jaworski于1989年提出，[19]是一個從心理感知、態度、情境等多方面綜合解釋用戶信息行為的完整的分析框架。[20]其中，動機（Motivation）是指主體產生某一行為的主觀驅動力，是主體意愿、興趣和愿望的融合;機會（Opportunity）是指主體所感知到的有助于激發其特定行為的外在客觀環境中的有效成分;能力（Ability）是指主體是否具有進行某一行為的相應知識和技能。[21]當前，學界較為廣泛地使用MOA模型來解釋某種行為發生的可能性。如Argoteet（2003）認為，動機、機會和能力都需要滿足一定的條件才能導致某些行為的產生。[22]政府數據治理可以理解為一種政府行為，行為主體主要指公職人員，其掌握著龐大的數據資源，因而可能會產生各種行為（包括象征性/真實應用、虛假性/真實擴散等）?；贛OA模型能夠從公職人員進行政府數據治理的動機、對政府外部大數據環境的機會認知、自身數據處理能力等方面更全面、更深入地剖析、解釋公職人員對政府數據治理作用的認知程度。

（二）因變量

⒈數據協同。蘇玉娟（2016）認為，政府部門之間的協同性是政府數據治理的五重特征之一。[23]王印紅、渠蒙蒙（2016）認為，信息流動內部化即通過跨部門數據流動解決辦證的問題。[24]鮑靜、張勇進（2017）認為，數據協同是實現部門協同的重要環節，是推進政府部門數據治理體系和治理能力現代化的基本要求，數據協同是數據治理的重要支撐。[25]于君博（2018）認為，政府數據治理應具有由內向外整合資源、再由外向內積聚社會注意力的價值。[26]黃璜（2018）基于卡斯特爾“流動空間”理論分析了數據流動的結構框架，提出政府數據治理就是對數據流動的治理，數據只有流動起來才真正具有價值。[27]張會平、楊國富（2018）認為，數據協同是指在整合相應政務信息系統時為實現政務信息資源共享，不同層級的政府之間、政府部門之間協調配合完成對數據的定義、傳輸、存儲、檢索、分析、利用等工作。[28]可見，政府在履行法定職能過程中形成的大量業務數據，其流轉依賴于各個政府部門之間的協調聯動。因此，筆者將公職人員對數據協同的感知作為考察其政府數據治理作用認知的一項指標。

⒉數據開放。王印紅、渠蒙蒙（2016）認為，數據開放是政府在整合加工關聯大數據基礎上輸出可供社會、企業和公眾參考的大數據的過程，其能夠幫助社會、企業和公眾更好地參與到政府數據治理中，實現政府治理輸出的良性運作。[29]數據開放是政府數據治理的自然延伸，其以充分的數據披露來構筑由數據驅動的政府服務，促使政府部門的數據治理體系實現系統內跨部門間的數據管理合作。因此，本文將數據開放作為考察公職人員政府數據治理作用認知的另一項指標。

（三）分析框架

數據是貫穿于政府數據治理全過程的核心資源，是彌合技術與治理“鴻溝”的關鍵。政府數據治理以數據協同為前提，通過業務流程的無縫銜接實現數據開放，可以看作是一個動態平衡的生態系統。筆者認為，以公職人員MOA為視角，從前端關注大數據應用的能力，從中端關注政府部門之間的數據協同，從后端關注政府部門的數據開放，即可形成一個G2G部門間數據流動的完整鏈條。具體分析框架如下圖所示：

以公職人員MOA為視角的政府數據治理分析框架

（四）研究假設

⒈行政成本與公職人員政府數據治理作用認知之間的關系。在政府數據治理的前期工作中，需要政府進行成本投入，提供一定的服務成本、數據加工成本等。[30]而且，在大數據背景下的政府數據治理中，海量、非結構化的大數據存儲、處理成本及跨部門、跨地區的整合成本、保證數據安全的成本極有可能大大增加，政府治理成本也會隨之增加，從而給公職人員政府數據治理作用的認知帶來消極影響。由此筆者提出研究假設1：

H1：行政成本與公職人員政府數據治理作用認知呈負相關的關系

⒉工作負荷與公職人員政府數據治理作用認知之間的關系。工作負荷是指單位時間內個體承受的工作量，個體對于工作負荷的主觀感知能夠反映出個體處理工作的能力，一旦工作需求超出其處理能力，個體就會感受到壓力。[31]在政府數據治理中，因公職人員會預測到由此增加的工作量而忽略了數據治理能夠減輕其未來的工作量，故往往簡單地認定政府數據治理會給自己帶來較大的工作負荷，從而產生倦怠心理。由此筆者提出研究假設2：

H2：工作負荷與公職人員政府數據治理作用認知呈負相關的關系

⒊數據協調機構作用與公職人員政府數據治理作用認知之間的關系。為適應跨部門間數據共享的需要，有必要調整現有的組織結構，包括建立具有充分權限的部門間統籌協調機構及各部門內部專門的數據共享崗位、人員或部門。[32]可見，數據協調機構發揮作用的大小會影響到公職人員政府數據治理作用的認知。由此筆者提出研究假設3：

H3：數據協調機構作用與公職人員政府數據治理作用認知呈正相關的關系

⒋公眾數字要求與公職人員政府數據治理作用認知之間的關系。公共服務動機是指有效地為公眾服務和無私捍衛公眾利益的動機，[33]具備良好公共服務動機的公職人員在工作時往往會表現出較高的積極性和熱情度。[34]公眾數字要求作為一種內在驅動力是衡量政府數據治理成效的重要指標，公眾數字要求越高，對公職人員政府數據治理動機的要求也越高，有可能導致公職人員對政府數據治理產生畏難情緒。由此筆者提出研究假設4：

H4：公眾數字要求與公職人員政府數據治理作用認知呈負相關的關系

⒌公職人員MOA的調節作用。公職人員政府數據治理的動機表現為對大數據、人工智能等在政府部門應用的趨勢判斷以及是否愿意為部門進行數據治理貢獻力量，其對政府數據治理的機會感知則表現為對數據治理在本部門的契合度、成本與收益之比較等預判。從以技術為驅動的電子政務轉向以數據為驅動的基于數據流動的政府數據治理體現出政府治理思維的轉換，表現為通過提高數據利用能力來增強治理效果。[35]陳琳認為，政府數據治理能力特指政府收集、分析以及應用數據達成目標或行為的能力。[36]朱艷菊（2016）認為，政府數據治理能力是指政府為保證決策科學和運行高效而對數據進行獲取、處理和應用的能力。[37]樊博和陳璐（2017）、樊博（2018）認為，政府大數據能力體現在G2G方面，主要涉及數據的產生、交流和維護。[38][39]筆者結合G2G部門間的行政流程將政府數據治理能力界定為公職人員對大數據、云計算、人工智能、政務共享平臺的理解、掌握和應用程度。在政府數據治理中，公職人員的數據能力、動機及對機會的感知至關重要。馬亮（2016）認為，城市主要領導和部門負責人對大數據應用的認識及其職業背景、晉升激勵、成就動機和公共服務動機等因素是公共部門應用大數據的關鍵動機。[40]數據協同能夠簡化各類辦事手續，因此會對公職人員的心理產生一定的影響。換言之，有效的政府數據治理需要公職人員具有相匹配的數字素質和數據能力。由此筆者提出研究假設5：

H5：公職人員MOA能夠對政府數據治理作用認知產生調節作用

三、測量工具及數據分析

（一）問卷設計及調研情況

預調研選取數字政府治理方面的4位專家和S省某部門的15名公職人員對問卷進行填寫，并根據其所提建議進行了修改，得到最終問卷。問卷分為三個部分，共計23個測量項。其中，第一部分是關于公職人員政府數據治理作用認知的測試，包括對大數據、云計算、人工智能等新技術在政府部門應用的認知及對數據協同和數據開放的認知，共計8項;第二部分是對影響公職人員政府數據治理認知因素的測試，包括行政成本、工作負荷、數據協調機構作用、公眾數字要求以及調節變量（公職人員數字MOA），皆采取李克特表進行測量，共計9項;第三部分是對調研對象個人情況的衡量，包括性別、年齡、學歷、職務、部門類別、是否服務一線，共計6項。從整體上看，調研對象男女比例相當，職級以科級和處級為主，處級樣本所占比例稍高（見表1）。這是因為在政府數據治理中，處級干部作為承上啟下的橋梁紐帶能夠反映出公職人員政府數據治理作用的認知情況。正式調研時，選取S省12個業務職能部門中的463名公職人員進行問卷調查，收回有效問卷415份，有效率為89.6%。

（二）測量項的信度和效度檢驗

⒈信度分析。筆者使用SPSS21.0軟件計算各測量項的Cronbach's Alpha（內部一致性系數），以檢驗問卷的一致性和穩定性。結果顯示，各測量項的Cronbach's Alpha都大于0.7，說明問卷信度符合要求（見表2）。

⒉效度分析。筆者使用SPSS21.0軟件對因變量及自變量進行了探索性因子分析（見表3和表4），經過計算得出，因變量KMO值為0.882，Bartlett球形檢驗的顯著性值為0.000;自變量KMO值為0.721，Bartlett球形檢驗的顯著性值為0.000。因變量和自變量的KMO值均大于0.7，球形檢驗的顯著性值均小于0.001，說明問卷具有較好的效度。

（三）多元線性回歸分析

根據自變量探索性因子分析的結果，筆者得出公職人員對“數”的感知以及影響公職人員政府數據治理作用認知4個因素（即行政成本、工作負荷、數據協調機構作用和公眾數字要求）的均值（見表5）。其中，S省公職人員對“數”的感知均值為2.90，說明其對政府數據治理作用的認知度較低;行政成本的均值為3.54，說明其認為政府數據治理會使行政成本增加的可能性較大;工作負荷的均值為4.17，說明其認為政府數據治理會使工作負荷增加的可能性較大;數據協調機構作用的均值為2.75，說明數據協調機構作用還有較大的發揮空間;公眾數字要求的均值為3.73，說明公職人員認為公眾數字要求較高。

為得到各因素對“數”的感知的影響差異，筆者進行了多元線性回歸分析（見表6）。結果顯示，4個因素對公職人員“數”的感知都存在顯著影響。其中，行政成本與公職人員“數”的感知存在負相關關系（β=-.017，P<0.05），假設1得到驗證;工作負荷與公職人員“數”的感知存在顯著的負相關關系（β=-0.478，P<0.05），假設2得到驗證;數據協調機構作用與公職人員“數”的感知存在正相關關系（β=0.057，P>0.05），假設3得到驗證;公眾數字要求與公職人員“數”的感知存在負相關關系（β=-.528，P<0.05），假設4得到驗證。在行政成本對公職人員政府數據治理作用認知的影響中，公職人員的數字機會調節作用顯著（P<0.05）;在數據協調機構作用對公職人員政府數據治理作用認知的影響中，公職人員的數字能力調節作用顯著（P<0.05）;在公眾數字要求對公職人員政府數據治理作用認知的影響中，公職人員的數字機會調節作用顯著（P<0.05），假設5得到部分驗證。

四、研究結論

隨著“互聯網+”行動計劃與國家大數據戰略的推進和實施，決定性的“數據”大動脈必將被打通，政府的角色、權力運行機制、利益分配以及與公眾之間的關系都將得以重塑。[41]筆者基于調查問卷測度了S省公職人員對政府數據治理作用的認知度以及各因素對S省公職人員政府數據治理作用認知的影響程度。結果表明：一是S省公職人員在一定程度上“數據思維匱乏”，即政府數據治理作用的認知度較低。在未來的政府數據治理中，必須充分考慮公職人員應該具備哪些數據知識、技術以及應給予何種制度保障;二是S省公職人員大多認為政府數據治理會增加行政成本，因此在政府數據治理中需要進行成本控制;三是在政府數據共享尚未普及的情形下，政府數據治理在一定程度上增加了S省公職人員的工作量及工作強度，由此影響到其對政府數據治理作用的認知度。應引導公職人員樹立一體化數據治理思維，打造開放協同的數據治理文化，真正做到心中有“數”;四是數據協調機構作用的發揮對政府數據治理至關重要，應進一步完善政府數據治理的跨部門領導體系，打破信息壁壘和觀念壁壘，激活數據協調機構調整政府部門數據資源配置的功能;五是公眾數字要求對公職人員政府數據治理作用認知的影響不可忽視。如何明確數據治理的邊界，使公職人員政府數據治理作用的認知與公眾數字要求相契合，是政府數據治理中亟待解決的重大課題。

需要說明的是，本文還存在一定的局限：一是對政府數據治理不同階段公職人員政府數據治理作用認知及其影響因素的變化未作探討;二是由于樣本容量有限，可能存在代表性不足的問題;三是分析模型中缺乏控制變量且研究路徑較為單一。后續研究中將努力查缺補漏，擴大樣本量，并將公職人員所處部門的規模、性質和類型等作為控制變量加入到模型之中。

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（責任編輯：高? 靜）

Have a Clear Idea——An Empirical Analysis of Public Officials'

Cognition of the Role of Government Data Governance

Wang Lirong

Abstract：Government data governance has become an important factor affecting national competitiveness.Countries all over the world have used digital information technology to improve government governance ability from the level of national strategic planning.In particular，public officials' awareness of the role of government data governance and its influencing factors have become the preconditions to show the role of government data governance.Based on the MOA model，this paper constructs the analysis framework of G2G government data governance，and makes an empirical study on the cognition degree of government data governance of public officials in S Province.The results show that the perceived value of “number” of public officials in S Province is low，and there is a large room for improvement;except for the digital coordination agency，there is a negative correlation between administrative cost，workload and public digital requirements and the perceived value of “number” of public officials，and the digital MOA of public officials can regulate some influencing factors.

Key words：government data governance;MOA theory;G2G;public officials