鄧 崧，姚承慧

（1，2.云南大學 政府管理學院，云南 昆明，650500）

一、文獻回顧與問題提出

政府數(shù)據(jù)開放，意味著進一步釋放政府數(shù)據(jù)的社會價值和商業(yè)價值，為公眾獲取和使用數(shù)據(jù)提供便捷渠道，進而實現(xiàn)政府數(shù)據(jù)增值。大數(shù)據(jù)時代下，數(shù)據(jù)作為國家的核心競爭力，得到了全球范圍內(nèi)各層級官員的高度關(guān)注。根據(jù)聯(lián)合國經(jīng)濟和社會事務(wù)部提供的相關(guān)報告（Unitednationse-governmentsurvey），截至2018年，193個成員國中建有政府數(shù)據(jù)開放門戶的國家已達139個，占成員國總數(shù)的72%①王益民.全球電子政務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢——《2018年聯(lián)合國電子政務(wù)調(diào)查報告》解讀之一[J].行政管理改革，2019（01）：44-50。。李克強總理指出，我國的各級政府機構(gòu)在行使各自職能、管理社會公共事務(wù)的過程中產(chǎn)生并積累了豐富的公共數(shù)據(jù)，其所具有的數(shù)據(jù)量約占社會總量的80%以上。大數(shù)據(jù)被視為國家的戰(zhàn)略性資源，是21世紀的“石油”，其重要性不言而喻。

關(guān)于政府數(shù)據(jù)開放的概念，國內(nèi)外從多元視角進行了定義。從限制性許可視角，它強調(diào)利用政府數(shù)據(jù)開放的許可權(quán)。AE．Martin（2012）指出為實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的利用價值，政府數(shù)據(jù)開放必須不受限制，應(yīng)對外免費開放②MARTIN A E.Open government data：setting the scene［R］.The World Wide Web（Consortium）（W3C）Spain Office /CTIC，2012。黃如花和李楠（2016）指出開放許可協(xié)議是滿足社會對政府數(shù)據(jù)需求的必要條件③黃如花，李楠.國外政府數(shù)據(jù)開放許可協(xié)議采用情況的調(diào)查與分析[J].圖書情報工作，2016（13）：5-12。。從開放的視角，國內(nèi)學者周志峰等人（2013）通過探析國外政府數(shù)據(jù)開放特征，指出對于用戶而言政府數(shù)據(jù)開放具有非獨占性、易獲取性、合法性的特點④周志峰，黃如花.國外政府開放數(shù)據(jù)門戶服務(wù)功能探析[J].情報雜志，2013（03）：144-147。。從開放程度的視角，它強調(diào)數(shù)據(jù)開放的深度和廣度。李佳佳（2010）認為，數(shù)據(jù)開放是數(shù)據(jù)鏈的開放，并且開放的并非是單一數(shù)據(jù)鏈上的某一元數(shù)據(jù)，而是包含了由全部事實、數(shù)據(jù)、信息及知識組成的數(shù)據(jù)集⑤李佳佳.信息管理的新視角：開放數(shù)據(jù)[J].情報理論與實踐，2010（07）：36。。余紅和劉娟（2014）指出數(shù)據(jù)開放要實現(xiàn)全面覆蓋，它應(yīng)是由政府等公共機構(gòu)產(chǎn)生和收集的包括信息數(shù)據(jù)、統(tǒng)計、氣象及數(shù)字圖書在內(nèi)的所有數(shù)據(jù)①余紅，劉娟.開放數(shù)據(jù)及其對圖書館信息資源共享的影響[J].圖書館，2014（04）：87-90。。從開放意義視角，它側(cè)重于政府數(shù)據(jù)開放在治理模式上帶來的積極影響。如國外學者Gurin（2014）認為政府數(shù)據(jù)開放有利于社會公眾、企業(yè)和商業(yè)機構(gòu)建設(shè)新產(chǎn)業(yè)、分析數(shù)據(jù)模式、預測數(shù)據(jù)趨勢、做出數(shù)據(jù)驅(qū)動決策以及處理復雜難題②Gurin，Joel.Open Data Now：The Secret to Hot Startups，Smart Investing，Savvy Marketing，and Fast Innovation［J］.Social ScienceElectronic Publishing，2014（02）：42-43。。姚樂等人（2013）將智慧城市建設(shè)與政府數(shù)據(jù)開放有機結(jié)合起來，通過案例分析總結(jié)出政府數(shù)據(jù)開放有利于政府高效率運轉(zhuǎn)、實現(xiàn)智慧城市以及提升公眾的服務(wù)質(zhì)量③姚樂，樊振佳，賴茂生.政府開放數(shù)據(jù)與智慧城市建設(shè)的戰(zhàn)略整合初探[J].圖書情報工作，2013（13）：12-17+48。。

隨著政府數(shù)據(jù)開放進程的加深，國內(nèi)外對于政府數(shù)據(jù)開放的評估研究已出現(xiàn)不少權(quán)威性報告，例如開放數(shù)據(jù)晴雨表、全球開放數(shù)據(jù)指數(shù)、開放政府數(shù)據(jù)指數(shù)（OGD指數(shù)）等。就國內(nèi)而言，比較具有影響力的為復旦大學鄭磊團隊（2016）提出的政府數(shù)據(jù)開放的整體評估體系，分別從基礎(chǔ)、平臺、數(shù)據(jù)、使用和效果5個維度進行指標設(shè)計④鄭磊，關(guān)文雯.開放政府數(shù)據(jù)評估框架、指標與方法研究[J].圖書情報工作，2016（18）：43-55。。目前，國際學術(shù)界對政府數(shù)據(jù)開放評估指標體系還未達成一致共識，評估側(cè)重點存在差異。DinicSB（2014）等學者對前述的開放原則進行創(chuàng)新，建立了基于Web方法的政府數(shù)據(jù)開放平臺自動評估模型，并將此應(yīng)用于7個數(shù)據(jù)開放網(wǎng)站⑤Dinic S B，Nata?a Veljkovi?，Stoimenov L.How Open Are Public Government Data? An Assessment of Seven Open Data Portals［J］.2014。。G．Viscusi等學者（2014）從質(zhì)量視角出發(fā)，搭建了政府數(shù)據(jù)開放完成度評價框架，基于準確性、完整性和及時性評價了意大利當?shù)毓残姓块T的政府開放數(shù)據(jù)⑥Viscusi G，Spahiu B，Maurino A，et al.Compliance with open government data policies：An empirical assessment of Italian local publicadministrations［J］.Information Polity，2014，19（03）：263-275。。關(guān)于用戶維度的評估，學者們較為關(guān)注的則是用戶參與。Lee（2012）通過社交媒體的視角，圍繞數(shù)據(jù)的準備度與透明度、開放的參與性與協(xié)作性等維度建立了關(guān)于政府數(shù)據(jù)開放項目的用戶參與成熟度模型，并指出政府機構(gòu)一次僅應(yīng)專注于實現(xiàn)一個級別的成熟度⑦Lee G，Kwak Y H.An Open Government Maturity Model for social media-based public engagement［J］.Government Information Quarterly，2012（04）：492-503。。與此同時，有少數(shù)學者基于投入、產(chǎn)出視角對政府數(shù)據(jù)開放展開效率評估，其評估一般從最直觀的數(shù)據(jù)開放平臺及其可獲得的開放數(shù)據(jù)入手。馬海群（2016）等人將數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)內(nèi)容及連通率等作為投入指標，將下載量以及訪問量等作為產(chǎn)出指標，構(gòu)建了多維度效率評價體系，運用DEA模型對國內(nèi)8個省市的政府開放數(shù)據(jù)平臺的效率展開評估分析⑧馬海群，王今.基于DEA的政府開放數(shù)據(jù)網(wǎng)站效率評價[J].數(shù)字圖書館論壇，2016（06）：2-7。。鄧崧，海倫（2018）借鑒政府網(wǎng)站的評估指標，以Web對象的數(shù)量、連通率、總頁面數(shù)、不重復鏈接數(shù)、下載時間和網(wǎng)站內(nèi)容為輸入指標，以下載量為輸出指標，構(gòu)建了政府數(shù)據(jù)開放評估指標體系，并對我國13個地方政府數(shù)據(jù)平臺進行效率評價⑨海倫，鄧崧.基于數(shù)據(jù)包絡(luò)法的城市政府數(shù)據(jù)開放平臺效率評估[J].電子政務(wù)，2018（08）：120-126。。韓磊，胡廣偉（2018）從平臺及數(shù)據(jù)兩大層面設(shè)計輸入輸出指標，構(gòu)建了政府數(shù)據(jù)開放的DEA評價指標體系，對我國現(xiàn)已建成的所有省市政府數(shù)據(jù)開放網(wǎng)站進行評價，其評價指標體系共包含13個具體指標⑩韓磊，胡廣偉.政府數(shù)據(jù)開放平臺建設(shè)效率評估及其啟示[J].數(shù)字圖書館論壇，2018（09）：54-61。。

縱觀學界，關(guān)于政府數(shù)據(jù)開放的研究仍有進一步研究的空間。一是對于省級政府數(shù)據(jù)開放網(wǎng)站關(guān)注度不夠。當前研究客體多為國家級或地級市政府數(shù)據(jù)開放平臺，或者將不同行政級別的省市政府置于同一個框架下進行對比分析，不做詳細區(qū)分。受到經(jīng)濟發(fā)展程度、公眾文化程度、政治環(huán)境以及信息化水平等因素的影響，將各省置于同一水平線上橫向比較有失準確性，具有一定的局限性。二是主觀性評價突出。大部分學者采用專家打分法等方式確定各指標的權(quán)重，這一過程容易受到專家主觀因素的影響，從而降低了最終的評估結(jié)果的可靠性和客觀性。三是政府數(shù)據(jù)開放研究多基于建設(shè)成效的視角進行評估，其結(jié)果具有絕對性。在上述背景下，對當前省級政府數(shù)據(jù)開放效率展開評價顯示出極大的必要性。本文從效率視角切入，以已建成政府數(shù)據(jù)開放平臺的省級政府作為研究客體，將省級政府數(shù)據(jù)開放效率問題量化分析，試圖回應(yīng)以下問題：整體而言，省級政府數(shù)據(jù)開放效率情況如何？具體而言，哪些省級政府數(shù)據(jù)開放達到了相對有效？又有哪些省級政府數(shù)據(jù)開放處于無效狀態(tài)？以及各省在省級政府數(shù)據(jù)開放效率中處于何種地位？

二、研究方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，簡稱DEA模型，是以相對效率概念為基礎(chǔ)，對具有相同類型的多投入、多產(chǎn)出的被評價對象進行綜合評價的一種非參數(shù)統(tǒng)計方法，處于管理科學、運籌學及計量經(jīng)濟學的交叉范疇。該方法的基本思路①Charnes A，Cooper W W，Rhodes E.Measuring the efficiency of decision making units［J］.European Journal of Operational Research，1978（06）：429-444。是把每一個能夠通過一系列決策、投入一定數(shù)量生產(chǎn)要素、并產(chǎn)出一定數(shù)量產(chǎn)品的系統(tǒng)均看成一個決策單元（DecisionMakingUnit，簡稱DMU），由全部DMU組成被評價群體，把DMU的每個投入與產(chǎn)出指標的權(quán)重作為變量進行測算，確定效率包絡(luò)面，將各DMU與所測算的效率包絡(luò)面進行對比，計算出效率值差距，從而確定該DMU是否為DEA有效。

傳統(tǒng)的DEA模型可以分為CCR模型與BCC模型兩種類型。CCR模型，即規(guī)模收益不變模型，其得到的效率稱為綜合技術(shù)效率（Scale&TechnicalEfficiency，簡稱STE）。CCR模型的前提假設(shè)為規(guī)模收益不可變，故無法處理規(guī)模收益可變的情形。而在現(xiàn)實情形中，以規(guī)模收益可變的狀況多，因此為彌補這一缺陷，Banker、Charnes以及Cooper于1984年對CCR模型進行了改造，提出了生產(chǎn)規(guī)模與技術(shù)有效的BCC模型②Banker R D，Charnes A，Cooper W W.Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis［J］.Management Science，1984（09）：1078-1092。。該模型放寬了假設(shè)條件的限制，在CCR模型基礎(chǔ)上增加了一個約束條件，使每一個DMU的生產(chǎn)規(guī)模處于同一水平，將綜合技術(shù)效率分解為純技術(shù)效率與規(guī)模效率。傳統(tǒng)DEA模型無法對多個達到綜合技術(shù)效率有效的DMU進行排序和區(qū)分，為解決這一弊端，Petersen和Andersen于1993年基于傳統(tǒng)模型提出了超效率DEA模型③Anderson P，Petersen N C.A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis［J］.Management Science，1993（10）：1261--1264。。它的突出特點在于評價第j個決策單元的投入產(chǎn)出情況時采用線性組合替代的方式把這一單元排除在其他參照單元組合之外，也就是說，決策單元有效的超效率值大于1且值越大效率水平越高，而對于沒有達到DEA有效的決策單元效率值則保持不變，因此該模型可以較好區(qū)分達到DEA有效的DMU之間的有效程度，并對此作出排序。

本文通過運用傳統(tǒng)DEA模型計算省級政府數(shù)據(jù)開放的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，然后運用超效率DEA模型計算其超效率值，對DEA有效地區(qū)作出排名，以此對我國省級政府數(shù)據(jù)開放效率展開研究。

三、模型構(gòu)建

（一）指標選取與數(shù)據(jù)來源

省級政府數(shù)據(jù)開放效率評價涉及多投入與多產(chǎn)出指標，投入—產(chǎn)出系統(tǒng)是較為復雜的，涵蓋了多方面的要素，其數(shù)據(jù)難以獲取且成本較大。為了規(guī)避指標選取的隨意性與盲目性，本文借鑒前人研究，構(gòu)建了省級政府數(shù)據(jù)開放效率評價指標體系，具體由3個投入指標和2個產(chǎn)出指標共同構(gòu)成，見表1。其中，數(shù)據(jù)層和平臺層數(shù)據(jù)均源于《2019中國開放樹林指數(shù)報告》；人均財政支出的數(shù)據(jù)來源于我國財務(wù)部官網(wǎng)發(fā)布的各省市2018年預算執(zhí)行情況匯編和《2018中國統(tǒng)計年鑒》；政府透明度指數(shù)來源于中國社會科學院權(quán)威發(fā)布的《2019中國法治發(fā)展報告》；數(shù)據(jù)集平均下載調(diào)用量則通過爬蟲軟件采集獲得，數(shù)據(jù)采集時間集中在2019年6月18—26日。

（二）樣本選擇

本文主要評價省級政府數(shù)據(jù)開放效率，故本文選取已建成或試運行的省級政府數(shù)據(jù)開放平臺作為評價樣本。由于新疆自治區(qū)政務(wù)數(shù)據(jù)開放網(wǎng)并未實現(xiàn)真正意義上的數(shù)據(jù)開放，故未將其納入評價范圍內(nèi)。同時，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，四川公共數(shù)據(jù)開放網(wǎng)的部分數(shù)據(jù)難以獲取，所以也未將其納入評價范圍內(nèi)。最終，本文共選擇了貴州、寧夏、陜西、廣東、北京、福建、海南、山東、上海、天津、浙江、河南以及江西這13個省級政府數(shù)據(jù)開放作為研究樣本，見表2。

表1 DEA政府數(shù)據(jù)開放投入產(chǎn)出評估指標體系

（三）數(shù)據(jù)采集

表2 樣本網(wǎng)站

為消除量綱與數(shù)量級的影響，有必要對獲取到的13個決策單元的全部數(shù)據(jù)進行標準化處理，將其轉(zhuǎn)化為無量綱的純數(shù)值，從而消除所有數(shù)據(jù)的單位限制。同時，在使用DEAP 2.1軟件進行相對效率評價時，要求全部投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)均為非負數(shù)，因此在對上述所有投入產(chǎn)出指標進行0～1標準化后，需要把所有數(shù)據(jù)進行取e的指數(shù)處理，使數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為正數(shù)，最終處理結(jié)果見表3。

四、效率評價

表3 省級政府數(shù)據(jù)開放投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)處理結(jié)果

借助DEAP 2.1軟件，運用BCC及CCR投入導向模型對當前省級政府數(shù)據(jù)開放的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率和規(guī)模收益狀況進行了測度，結(jié)果如表4所示。

（一）綜合技術(shù)效率分析

表4 省級政府數(shù)據(jù)開放效率

本文中省級政府數(shù)據(jù)開放效率指的是綜合技術(shù)效率，它衡量的是以政府為主體的資源投入與數(shù)據(jù)開放效果產(chǎn)出的比率以及政府數(shù)據(jù)開放過程中資源配置的有效性，是以最少的資源投入提供更多的數(shù)據(jù)開放服務(wù)，以滿足用戶需求。綜合技術(shù)效率值越接近于1，表明該省政府數(shù)據(jù)開放的效率越高，而效率值越接近于0，則效率越低。從表4可以得出，當前省級政府數(shù)據(jù)開放整體情況良好，省級政府數(shù)據(jù)開放的綜合技術(shù)效率平均值為0.801，達到均值的決策單元占總數(shù)的61.5%。但也應(yīng)注意到各省開放程度差異明顯，發(fā)展不均衡。根據(jù)相對有效性的得分分布情況，約69%的得分處在0.7～1的范圍內(nèi)，其余決策單元有效性均低于0.7，其中決策單元11（浙江）效率值僅為0.334，效率較低。純技術(shù)效率均值大于規(guī)模效率均值，處于相對較高水平，其中規(guī)模效率過低是省級政府數(shù)據(jù)開放效率過低的重要原因。

根據(jù)DEA有效性的一般分類原則，可把13個決策單元劃分成3個層次。第一層次為DEA有效，即綜合效率等于1，分別為決策單元1（貴州）、2（寧夏）、7（海南）、8（山東）、9（上海）和13（江西），有效的決策單元占總數(shù)的46%。從理論上分析，這6個決策單元同時達到了規(guī)模有效和技術(shù)有效，這說明這些決策單元在數(shù)據(jù)開放過程中投入產(chǎn)出效率處于相對最優(yōu)水平；第二層次為弱DEA有效，即綜合技術(shù)效率大于1，純技術(shù)效率等于1，包括有決策單元3（陜西）、5（北京）及12（河南）；第三層次為非DEA有效，即綜合技術(shù)效率小于1，且純技術(shù)效率小于1，包括了決策單元4（廣東）、6（福建）、10（天津）和12（浙江）。從分布區(qū)域上分析，非DEA有效的決策單元主要分布于沿海地區(qū)，其中綜合技術(shù)效率最低的決策單元就位于沿海地區(qū)。

具體來看，在由這13個決策單元組成的系統(tǒng)中，貴州、寧夏、海南、山東、上海和江西這6個地方的省級政府數(shù)據(jù)開放的綜合技術(shù)效率值為1，說明其投入方面已經(jīng)實現(xiàn)最優(yōu)資源配置，且獲得了最優(yōu)的產(chǎn)出效果。其中，貴州、山東以及上海的省級數(shù)據(jù)開放平臺上線時間早，對數(shù)據(jù)開放的投入多，并且獲得了較高的產(chǎn)出，屬于高投入高產(chǎn)出類型，因此這些決策單元為DEA有效。而寧夏、海南以及江西等地省級政府對數(shù)據(jù)開放的投入少，產(chǎn)出也較少，屬于低投入低產(chǎn)出類型。但是，DEA計算得出的效率值是一個投入產(chǎn)出的相對值，因此這些省份仍能達到DEA相對有效。廣東省和天津市這兩個地區(qū)綜合技術(shù)效率介于0.9與1之間，均處于邊緣非有效，適當調(diào)整資源配置，提高管理、技術(shù)水平即可達到DEA相對有效。同時，河南與北京這兩個地區(qū)的綜合技術(shù)效率值介于0.7至0.9之間，根據(jù)該結(jié)果可以推斷出這兩個地區(qū)在各要素配置比例上還存在一定的不合理，存在沒有得到充分利用的資源，從而導致投入資源冗余或者產(chǎn)出不足的現(xiàn)象，在資源投入結(jié)構(gòu)方面需要進一步調(diào)整。此外，浙江省和陜西省數(shù)據(jù)開放的相對效率在0.3左右，綜合技術(shù)效率比較低。省級政府數(shù)據(jù)開放的相對效率水平與政府內(nèi)部管理和規(guī)模狀況緊密相關(guān)，政府內(nèi)部管理、技術(shù)和資源配置通過影響政府數(shù)據(jù)開放的投入要素及產(chǎn)出要素影響其帶來的經(jīng)濟效益和社會效益，因此這兩個地區(qū)應(yīng)當從這兩方面同時予以改進。

（二）純技術(shù)效率分析

純技術(shù)效率（PE）是指被評價對象的實際產(chǎn)出值與相同投入情況下最大產(chǎn)出值之間的比例關(guān)系，反映了各省級政府對數(shù)據(jù)開放的管理能力和技術(shù)水平。由表4可知，純技術(shù)效率均值為0.931，在13個決策單元中，1（貴州）、2（寧夏）、3（陜西）、5（北京）、7（海南）、8（山東）、9（上海）、12（河南）和13（江西）的純技術(shù)效率均達到1，純技術(shù)效率為1說明了這些省級政府在推進政府數(shù)據(jù)開放運動中先進的技術(shù)和科學的管理理念大大促進了自身政府數(shù)據(jù)開放。廣東、福建、天津以及浙江的純技術(shù)效率值分別為0.951、0.751、0.949和0.456，其中純技術(shù)效率過低是浙江省數(shù)據(jù)開放綜合技術(shù)效率過低的重要原因。這些DEA無效的決策單元純技術(shù)效率比較低，說明其投入的資源未能得到充分利用，產(chǎn)出尚未達到最優(yōu)化，歸根結(jié)底是由于這些省級政府部門及其公務(wù)人員不適當?shù)墓芾矸绞揭约拜^弱的技術(shù)能力所造成的。從產(chǎn)出上看，廣東、福建、天津和浙江均為人口密集地區(qū)，人口規(guī)模較大，但是其數(shù)據(jù)集的平均下載調(diào)用次數(shù)偏少，說明這些省級政府在推進政府數(shù)據(jù)開放過程中忽略了向所有社會公眾進行普及和宣傳相關(guān)數(shù)據(jù)理念，沒有提供輔助工具或人性化服務(wù)幫助社會公眾便捷獲取所需數(shù)據(jù)。此外，福建省和浙江省數(shù)據(jù)開放平臺上線時間較晚是導致其數(shù)據(jù)集平均下載次數(shù)較少的另一客觀原因。從投入上看，廣東、福建、天津和浙江在開放數(shù)據(jù)內(nèi)容方面仍有待完善。天津市政府數(shù)據(jù)開放平臺開放數(shù)據(jù)集384個，開放數(shù)據(jù)集數(shù)量極少。而其余省級政府在開放數(shù)據(jù)集數(shù)量上雖排名靠前，但涉及決策內(nèi)容、管理服務(wù)、執(zhí)行和結(jié)果方面的核心數(shù)據(jù)仍未得到完全公開。因此，這些省級的政府透明度沒有得到明顯提高。對于這些DEA無效的決策單元，從純技術(shù)效率的角度來看，在未來數(shù)據(jù)開放效率整體提升中，在注意增加多領(lǐng)域資源投入的同時，要更為増強管理、技術(shù)能力，注重提供容易操作的技術(shù)設(shè)備、普及和宣傳思想文化與管理理念等，提升社會公眾對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的應(yīng)用能力，從而有效推動政府數(shù)據(jù)開放。

（三）規(guī)模效率分析

根據(jù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法基本原理，綜合技術(shù)效率由純技術(shù)效率與規(guī)模效率兩部分構(gòu)成，因此要想弄清綜合技術(shù)效率無效的原因，除了需要對純技術(shù)效率進行分析，還要分析規(guī)模效率，求解出各省級政府數(shù)據(jù)開放的規(guī)模效率值。規(guī)模效率（SE）是指被評價對象在當前的管理水平和技術(shù)條件下，通過改善資源投入規(guī)模及結(jié)構(gòu)所能實現(xiàn)的生產(chǎn)效率，它可以反映政府數(shù)據(jù)開放運動中生產(chǎn)規(guī)模的有效程度，即各省級政府數(shù)據(jù)開放是否是在最佳規(guī)模下進行的。規(guī)模效率值過高，則表明政府數(shù)據(jù)開放更靠近最優(yōu)規(guī)模，反之規(guī)模效率值偏低則說明在管理、技術(shù)水平一定的條件下，政府數(shù)據(jù)開放沒有達到最佳規(guī)模。

通過最終的測度結(jié)果可知，當前省級政府數(shù)據(jù)開放的規(guī)模效率均值為0.852，小于綜合技術(shù)效率均值。決策單元1（貴州）、2（寧夏）、7（海南）、8（山東）、9（上海）和13（江西）的規(guī)模效率值為1，達到規(guī)模有效水平的決策單元數(shù)量占總數(shù)的46%，表明這些省級政府數(shù)據(jù)開放規(guī)模達到了最佳狀態(tài)。在未達到規(guī)模效率有效的7個決策單元中，4（廣東）和10（天津）規(guī)模效率值分別是0.974和0.998，高于規(guī)模效率平均水平，且規(guī)模效率值接近于1。而3（陜西）、5（北京）、6（福建）、11（浙江）和12（河南）的規(guī)模效率則均低于其平均水平。將規(guī)模效率值與綜合技術(shù)效率值和純技術(shù)效率值進行對比后發(fā)現(xiàn)，3（陜西）、5（北京）和12（河南）的規(guī)模效率值遠低于其各自的純技術(shù)效率值，這些地區(qū)的綜合技術(shù)效率值偏低在一定程度上是由于規(guī)模效率較低而抵消了純技術(shù)效率給省級政府數(shù)據(jù)開放效率帶來的正面影響。

（四）規(guī)模效益分析

處于不同發(fā)展階段的省級政府數(shù)據(jù)開放擁有其適應(yīng)自身的規(guī)模效應(yīng)。在DEA模型框架下，政府部門不會因為投入了更多的數(shù)據(jù)資源、平臺服務(wù)技術(shù)和資金等而成為規(guī)模有效的政府，也不會因為組織結(jié)構(gòu)簡單而達到規(guī)模最優(yōu)化。因此，不同省級政府數(shù)據(jù)開放水平可進行橫向規(guī)模效益比較。

規(guī)模效益可分為規(guī)模遞增、規(guī)模遞減以及規(guī)模不變?nèi)N情形。如果投入增加一個單位，雖然總產(chǎn)值增加，但增加的速度卻呈下降趨勢，則表明該生產(chǎn)處于規(guī)模效益遞減狀態(tài)。相反，如果投入增加一個單位，總產(chǎn)值不僅增加，并且增加的速度呈上升趨勢，則此時的生產(chǎn)處于規(guī)模效益遞增狀態(tài)。由表4可以看到，達到規(guī)模效率有效的決策單元均處于規(guī)模效益不變的狀態(tài)，說明這些省級政府數(shù)據(jù)開放當前已經(jīng)達到了最大產(chǎn)出規(guī)模點。對于規(guī)模效率小于1的決策單元而言，3（陜西）、4（廣東）、10（天津）、11（浙江）和12（河南）的規(guī)模效益處于遞增狀態(tài)，其中3（陜西）的規(guī)模效率值最低為0.358，表明陜西在政府數(shù)據(jù)開放中投入規(guī)模過小，規(guī)模遞增趨勢較大。在合理有效的管理和較高的技術(shù)水平支撐下，只要陜西省級政府在政府數(shù)據(jù)開放方面加大投入力度，該省級政府數(shù)據(jù)開放的產(chǎn)出效果就能得到大幅度的增加。因此對于處于規(guī)模遞增狀態(tài)的省級政府而言，需要增加資源投入力度，這樣省級政府數(shù)據(jù)開放才會實現(xiàn)更高水平的產(chǎn)出。此外，應(yīng)注意到?jīng)Q策單元5（北京）的規(guī)模效益變化趨勢與前述地區(qū)相反，處于規(guī)模效益遞減的階段。如果北京市政府在原有的基礎(chǔ)上再增加投入量，則很難獲得更高比例的產(chǎn)出效果，因此就北京市來說，其省級政府無需再加大資源的投入力度，而是要注重充分利用已有的各類資源，以使自身政府數(shù)據(jù)開放達到最大的產(chǎn)出狀態(tài)。

（五）冗余不足分析

根據(jù)上述結(jié)果可知仍有部分決策單元的相對效率較低，因此有必要借助DEAP2.1軟件，采用CCR模型計算在生產(chǎn)前沿面上的投入冗余量與產(chǎn)出不足量以分析非DEA有效的原因，進而調(diào)整資源投入量和效益產(chǎn)出量以改進自身效率，決策單元資源投入調(diào)整結(jié)果和產(chǎn)出調(diào)整結(jié)果見表5。

對各投入產(chǎn)出指標的冗余不足情況進行整體分析，從表5可以發(fā)現(xiàn)，除產(chǎn)出指標中的政府透明度產(chǎn)出相對可觀外，其余指標均存在一定的冗余或不足。從產(chǎn)出方面來看，產(chǎn)出不足主要集中在數(shù)據(jù)集平均下載量，這一指標的平均產(chǎn)出不足量為2.3%。其中北京市和天津市在此指標上分別表現(xiàn)為26%和3.7%的產(chǎn)出不足。從投入方面來看，各決策單元在投入指標上均存在投入冗余，在數(shù)據(jù)資源和平臺服務(wù)方面出現(xiàn)投入冗余的決策單位數(shù)量最多，均達到了5個。數(shù)據(jù)層的平均投入冗余量為32.9%，其中浙江省政府數(shù)據(jù)開放在該方面的投入最不理想，有287.4%的投入未發(fā)揮效用；平臺層的平均投入冗余量為41.2%，其中廣東省在該方面的投入冗余最為嚴重，冗余度高達291.5%，其次為浙江，冗余度為125.3%；人均財政支出的平均投入冗余量為12.4%，其中北京市在該方面的投入冗余最不客觀，有160.9%的人均財政支出過剩。

表5 省級政府數(shù)據(jù)開放冗余不足量

根據(jù)上述分析，非DEA有效的決策單元在推進政府數(shù)據(jù)開放過程中均出現(xiàn)了不同程度的投入冗余和產(chǎn)出不足，其在數(shù)據(jù)、平臺和資金方面的投入相比DEA有效的決策單元而言未轉(zhuǎn)化成對應(yīng)的產(chǎn)出增加。具體來說，陜西、廣東在平臺投入上均存在投入冗余，陜西省在平臺投入上存在0.5%的冗余。相比之下廣東省投入冗余程度則更為嚴重，平臺投入冗余度高達291.5%，表明廣東省在政府數(shù)據(jù)開放中對平臺服務(wù)層面的投入已經(jīng)較為可觀，在未來發(fā)展中政府應(yīng)注重提高自身平臺影響力，要提供便捷、人性化的平臺服務(wù)，平臺設(shè)計吸引抓人眼球，并且便于操作，使用戶群體輕松獲取數(shù)據(jù)，這樣政府數(shù)據(jù)開放才會實現(xiàn)更優(yōu)的資源配置與更高的綜合技術(shù)效率；北京市政府數(shù)據(jù)開放在數(shù)據(jù)和資金方面存在投入冗余的現(xiàn)象，數(shù)據(jù)內(nèi)容有27.3%沒有發(fā)揮效用，而人均財政支出中則表現(xiàn)為160.9%的投入冗余。除此之外，北京市在數(shù)據(jù)集的平均下載量方面也表現(xiàn)出產(chǎn)出不足，產(chǎn)出不足量為26%。這說明北京市在政府數(shù)據(jù)開放中對數(shù)據(jù)資源和資金的投入相對比較可觀，而數(shù)據(jù)集的平均下載量相對不足，因此在后續(xù)發(fā)展中該省級政府應(yīng)加大宣傳力度，注重提升開放數(shù)據(jù)的利用率，擴寬用戶群體使用數(shù)據(jù)的覆蓋面，確保所開放的數(shù)據(jù)能夠被用戶群體獲得和利用，實現(xiàn)數(shù)據(jù)增值。

（六）超效率分析

根據(jù)CCR與BCC模型測算的結(jié)果可知，達到DEA相對有效的決策單元數(shù)有6個，數(shù)量較多，近乎于其總數(shù)的一半，這主要是由于本文納入分析的決策單元相對于投入產(chǎn)出指標過少所導致的。實際上，各個DEA相對有效（包括弱有效）的省級政府數(shù)據(jù)開放之間的效率是具有一定的差別的，因此，有必要對這6個省級政府數(shù)據(jù)開放進行后續(xù)評價。本文借助DEA-solverPro5.0軟件，使用超效率DEA模型對省級政府數(shù)據(jù)開放進行排名，其最終排名見表6。

根據(jù)超效率DEA模型的基本原理可知，有效決策單元的超效率值越大說明總體效率水平越高。從表6計算出的各省級政府數(shù)據(jù)開放效率值來看，超效率均值為1.44，大于1，整體情況較為可觀。但仔細分析可以發(fā)現(xiàn)，達到DEA有效的6個決策單元仍存在著一定問題。

一是達到DEA相對有效的6個決策單元在政府數(shù)據(jù)開放的管理、技術(shù)水平上仍存在一定的差異。這6個省級政府數(shù)據(jù)開放效率的總體有效性排名為：DUM（I）＞DUM（B）＞DUM（H）＞DUM（G）＞DUM（M）＞DUM（A），即上海＞寧夏＞山東＞海南＞江西＞貴州。上海市在這些省級政府數(shù)據(jù)開放中處于遙遙領(lǐng)先的位置，超效率值高達5.71，排名第一；寧夏緊隨其后，其政府數(shù)據(jù)開放效率為2.79，位于第二；山東、海南、江西和貴州省的政府數(shù)據(jù)開放效率值則全部落于1～2的范圍內(nèi)?？梢钥吹剑谝幻偷诙某手迪嗖罱?分，差距較為懸殊，而超效率值位于3～5范圍的決策單位為零，其值處于2左右的也僅是一省，其余均處在達到DEA相對有效的水平附近，這說明各省的政府數(shù)據(jù)開放仍有進一步提升的空間。上海市不僅在政府數(shù)據(jù)開放效率中穩(wěn)居第一，在今年發(fā)布的開放樹林指數(shù)中也處于第一的位置，可見實力強大。因此，各省可將上海市作為效率參考對象，在可行的范圍內(nèi)對政府數(shù)據(jù)開放的各項資源的投入進行調(diào)整，這樣其產(chǎn)出才會有相應(yīng)的增加。

表6 省級政府數(shù)據(jù)開放超效率排名

二是從排名中可以看到排名靠前的地區(qū)仍有一些為低投入低產(chǎn)出類型，這些地區(qū)資源投入偏少，開放規(guī)模偏小。根據(jù)《2019中國開放樹林指數(shù)報告》，寧夏政府數(shù)據(jù)開放平臺在13個省級平臺中排名靠后，為第12名，其在數(shù)據(jù)、平臺的投入極少。例如，寧夏政務(wù)數(shù)據(jù)開放平臺中開放數(shù)據(jù)省級部門僅為22個。對于這些地區(qū)來說，需要抓住機遇，大力增強各項資源投入力度，注重提高產(chǎn)出，充分利用現(xiàn)有效率優(yōu)勢促進省級政府數(shù)據(jù)開放。寧夏作為較早推進政府數(shù)據(jù)開放的省份，其自身擁有極大優(yōu)勢，具有很大的上升空間。2016年6月，寧夏政府就同專業(yè)化企業(yè)合力打造了全區(qū)政務(wù)大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，并將其作為寧夏政務(wù)數(shù)據(jù)共享開放的總樞紐，之后2018年銀川城市數(shù)據(jù)開放平臺也正式上線，基本實現(xiàn)了數(shù)據(jù)資源跨區(qū)跨部門整合。并且，該省的《共享管理辦法》《平臺技術(shù)規(guī)范》《信息資源目錄體系》等政策文件也在陸續(xù)出臺中。除此之外，寧夏還建設(shè)完成了民生在線服務(wù)門戶，數(shù)據(jù)開放共享成為提升政務(wù)服務(wù)質(zhì)量的反向作用力?？梢哉f，這些項目的實施均為寧夏省級政府數(shù)據(jù)開放共享帶來了強大推動力。

除寧夏外，海南和江西省級政府數(shù)據(jù)開放同樣也屬于低投入低產(chǎn)出型。目前海南對大數(shù)據(jù)這一概念缺乏較為深刻、清晰及全面的認識，數(shù)據(jù)開放的范圍有限、內(nèi)容單一、缺乏統(tǒng)一標準、無法規(guī)范收集數(shù)據(jù)，政府部門內(nèi)部缺乏數(shù)據(jù)共享意識，未能最大地發(fā)揮大數(shù)據(jù)價值。海南是我國的旅游大省，擁有較好的生態(tài)環(huán)境，實現(xiàn)政府數(shù)據(jù)開放將助力旅游生態(tài)可持續(xù)發(fā)展，加快旅游大數(shù)據(jù)的實踐，促進旅游業(yè)等領(lǐng)域加快發(fā)展，激活產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型內(nèi)生動力。因此，海南應(yīng)進一步擴大數(shù)據(jù)開放的規(guī)模，以數(shù)據(jù)開放為切入點推動海南全域旅游發(fā)展。而江西省贛州港既是我國內(nèi)陸國家級臨時開放口岸與第一個口岸國檢監(jiān)管試驗區(qū)，也是國際貨物集散中心和國家物流樞紐，在“一帶一路”中處于重要戰(zhàn)略地位。全面實現(xiàn)政府數(shù)據(jù)開放將對港口操作效率的提高，優(yōu)質(zhì)服務(wù)的供給帶來積極影響。在數(shù)據(jù)開放過程中，也有必要尋求法律救濟①盧護鋒，劉力菁.大數(shù)據(jù)時代個人信息保護中的法律問題——基于貴州大數(shù)據(jù)建設(shè)的思考[J].廣州大學學報（社會科學版）2018，（05）：80-85。。江西省應(yīng)以港口發(fā)展為契機，引進先進數(shù)據(jù)開放技術(shù)和管理理念，逐步推進政府數(shù)據(jù)開放，為港口發(fā)展提供有力支撐，進而提高開放合作水平，構(gòu)建全面開放新格局。

五、結(jié)論

本文從投入產(chǎn)出視角出發(fā)，采用傳統(tǒng)DEA模型、超效率DEA模型，對13個省級政府數(shù)據(jù)開放效率進行評價和分析，研究結(jié)論如下。

（一）省級政府數(shù)據(jù)開放效率總體上表現(xiàn)較好，綜合技術(shù)效率值處在0.8左右，但仍存在較大的完善空間

其中純技術(shù)效率值大于規(guī)模效率均值，處于相對較高水平。而規(guī)模效率過低是限制陜西、北京、福建和河南等地省級政府數(shù)據(jù)開放效率提高的主要原因。這也啟示各省在引進先進技術(shù)和提升管理能力的同時，應(yīng)關(guān)注規(guī)模效益，促進規(guī)模效率的提高。

（二）結(jié)合分析結(jié)果及DEA有效性的一般分類方法，可將13個決策單元劃分為3個層次

第一層次為DEA有效，即綜合效率等于1，既包括了貴州、上海等政府數(shù)據(jù)開放較早的地區(qū)，也包括了寧夏、海南、山東和江西起步較晚的地區(qū)，這些地區(qū)在數(shù)據(jù)開放過程中投入產(chǎn)出效率達到了相對最優(yōu)；第二層次為弱DEA有效，即綜合技術(shù)效率大于1，純技術(shù)效率等于1，包括有陜西省、北京市和河南省。除北京外其余地區(qū)的省級政府數(shù)據(jù)開放建設(shè)處于純技術(shù)效率有效且規(guī)模報酬遞增的狀態(tài)，因此要成比例地增加投入，顯著提升綜合效率。而北京市政府數(shù)據(jù)開放處于規(guī)模遞減的階段，說明其對現(xiàn)有技術(shù)條件利用不足，沒有達到最佳規(guī)模，因此在未來發(fā)展中應(yīng)注意在保證自身技術(shù)進步的同時，提高對現(xiàn)有技術(shù)與資源的利用程度。第三層次為非DEA有效，即綜合技術(shù)效率小于1，且純技術(shù)效率小于1，包括了廣東省、福建省、天津市和浙江省。從純技術(shù)效率角度來看，這些地區(qū)的政府數(shù)據(jù)開放需要優(yōu)化資源配置；從規(guī)模效率的角度來看，這些地區(qū)的政府數(shù)據(jù)開放均處于規(guī)模報酬遞增狀態(tài)，故應(yīng)該適當?shù)脑黾痈黜椫笜说耐度肓Χ?，進而提高開放效率。

（三）從各個地區(qū)的效率值來看，各省政府數(shù)據(jù)開放發(fā)展水平不均衡，表現(xiàn)為各效率值差異明顯

除去海南、寧夏和江西三個低投入低產(chǎn)出地區(qū)外，當前省級政府數(shù)據(jù)開放效率最佳的是上海市，其次是山東省和貴州省。超效率DEA測算的結(jié)果顯示，排名第一的超效率值與最后一名相差了5.37。各省應(yīng)借鑒上海市政府數(shù)據(jù)開放的經(jīng)驗做法，并根據(jù)自身的效率特征采取不同的政策來促進效率的提升，對于綜合技術(shù)效率值較低的地區(qū)而言，應(yīng)注重塑造良好政府數(shù)據(jù)開放氛圍，防止投入資源過度浪費，提升資源利用率。

（四）從冗余不足情況看，DEA無效的決策單元都存在不同程度的投入冗余和有效產(chǎn)出不足

投入指標中冗余程度最大的是平臺層指數(shù)，說明該方面的資源浪費巨大，其次是數(shù)據(jù)層指數(shù)和人均財政支出。相比之下，產(chǎn)出不充分的情況較好，僅數(shù)據(jù)集平均下載量這個指標稍顯產(chǎn)出不足。對此，DEA無效省份應(yīng)根據(jù)投入產(chǎn)出的具體情況，做出調(diào)整，使其達到DEA相對有效。