門(mén)理想 王叢虎

摘?要：[目的/意義]數(shù)據(jù)要素已成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的“工業(yè)血液”，盡管我國(guó)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放的整體水平已有顯著提升，但不容忽視的是，不同地區(qū)的建設(shè)成效存在較大差異，其影響因素值得深入探究。[方法/過(guò)程]應(yīng)用“生態(tài)系統(tǒng)理論框架”，從數(shù)據(jù)開(kāi)放者、開(kāi)發(fā)者、消費(fèi)者及環(huán)境4個(gè)維度，對(duì)2017—2019年間的148個(gè)地市樣本進(jìn)行了回歸分析。[結(jié)果/結(jié)論]研究發(fā)現(xiàn)，“數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)能力”“是否位于國(guó)家大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)”“開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)的省域統(tǒng)籌程度”及“國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值”4個(gè)變量對(duì)各地政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放建設(shè)成效有著顯著正向影響。盡管研究在交叉驗(yàn)證等方面存在不足，但研究結(jié)果依然可以為我國(guó)政府未來(lái)的數(shù)據(jù)開(kāi)放建設(shè)工作提供一定參照。

關(guān)鍵詞：地方政府;數(shù)據(jù)開(kāi)放;生態(tài)系統(tǒng);影響因素

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2021.02.016

〔中圖分類(lèi)號(hào)〕D63-39?〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A?〔文章編號(hào)〕1008-0821（2021）02-0152-10

Abstract：[Purpose/Signficance]Data elements have become the“industrial blood”of the digital economy.Although the overall level of government data openness in our country has improved significantly，it cannot be ignored that there are large differences in the effectiveness of construction in different regions，and its influencing factors are worth exploring in depth.[Method/Process]Using the“ecosystem theory framework”，a regression analysis of 148 prefecture-city samples from 2017 to 2019 was conducted from the four dimensions of data openers，developers，consumers and the environment.[Result/Conclusion]The study found that the four variables of“data developers'?development capacity”，“is it located in the national big data comprehensive test area”，“provincial coordination of open government data”and“GDP”had significant positive effects on the effectiveness of data opening construction in various local governments.Although the research had deficiencies in cross-validation and other aspects，the research results could still provide some reference for the future data opening construction of the Chinese government.

Key words：local governments;data opening;ecosystem;influencing factors

現(xiàn)代信息技術(shù)的應(yīng)用與推廣使得數(shù)據(jù)成為當(dāng)今極為重要的資源，海量數(shù)據(jù)不僅為提升政府治理能力提供了新的路徑，也成為發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的“工業(yè)血液”。2016年3月出臺(tái)的《“十三五”規(guī)劃綱要》明確提出要實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，加快推動(dòng)數(shù)據(jù)資源共享開(kāi)放和開(kāi)發(fā)應(yīng)用[1]。同年，李克強(qiáng)總理指出，各級(jí)政府持有80%以上數(shù)據(jù)資源，“深藏閨中”是極大浪費(fèi)。政府必須將這部分?jǐn)?shù)據(jù)開(kāi)放給社會(huì)，而開(kāi)放需要“媒介”，扮演“媒介”角色的便是數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)。我國(guó)對(duì)數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的探索性建設(shè)始于2012年，截至2019年底，已有16個(gè)省、86個(gè)市政府陸續(xù)上線(xiàn)了數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)。

然而，在觀察各地?cái)?shù)據(jù)開(kāi)放建設(shè)成效時(shí)，發(fā)現(xiàn)其建設(shè)水平存在較大差異。據(jù)《中國(guó)地方政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放報(bào)告》顯示，相比上海及貴陽(yáng)等示范地區(qū)，其他地區(qū)的數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)在數(shù)據(jù)開(kāi)放數(shù)量、質(zhì)量及標(biāo)準(zhǔn)一致性等方面存在突出問(wèn)題。此外，全國(guó)接近75%的地級(jí)市甚至還沒(méi)有建設(shè)數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)。數(shù)據(jù)開(kāi)放對(duì)于我國(guó)政府而言是一項(xiàng)嶄新的工程，一方面，大部分地區(qū)自身對(duì)于數(shù)據(jù)開(kāi)放這一“新鮮事物”并沒(méi)有太多經(jīng)驗(yàn)積累;另一方面，經(jīng)濟(jì)、科技及文化等方面因素的差異也使得國(guó)外其他地區(qū)的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)不具備明顯的參照價(jià)值。因此，立足我國(guó)本土的實(shí)踐進(jìn)展，探尋地方政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)建設(shè)成效的影響因素就顯得尤為重要，某些共性規(guī)律的發(fā)現(xiàn)可以為我國(guó)未來(lái)數(shù)據(jù)開(kāi)放建設(shè)工作的精準(zhǔn)發(fā)力提供參照。

1?文獻(xiàn)述評(píng)

為系統(tǒng)探究開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)建設(shè)成效的影響因素，不同學(xué)者應(yīng)用了不同的理論框架，最具代表性的是“生態(tài)系統(tǒng)框架（Ecosystem Approach）”。

“生態(tài)系統(tǒng)”起初是生物與環(huán)境科學(xué)中的一個(gè)概念，是指在一定的自然空間內(nèi)，由生物與環(huán)境構(gòu)成的相互依存、制約的動(dòng)態(tài)平衡體[2]。值得注意的是，近年來(lái)這一概念愈來(lái)愈多地與開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)聯(lián)系在一起。Harrison T M等認(rèn)為政府應(yīng)該構(gòu)建“開(kāi)放政府生態(tài)系統(tǒng)”，重新認(rèn)知與該系統(tǒng)中其他主體的相互關(guān)系并努力實(shí)現(xiàn)公共價(jià)值[3]。Lee D在對(duì)愛(ài)爾蘭開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行研究后，最終確定了11個(gè)與數(shù)據(jù)內(nèi)容、質(zhì)量、用戶(hù)參與等要素相關(guān)的生態(tài)系統(tǒng)組件[4]。Dawes S S等基于社會(huì)技術(shù)系統(tǒng)理論發(fā)展出一套用于規(guī)劃及設(shè)計(jì)開(kāi)放數(shù)據(jù)項(xiàng)目的生態(tài)系統(tǒng)框架，并結(jié)合紐約與圣彼得堡的實(shí)踐案例對(duì)框架進(jìn)行修正，回答了諸如“如何激勵(lì)數(shù)據(jù)生產(chǎn)者”“生態(tài)系統(tǒng)為誰(shuí)創(chuàng)造利益”“生態(tài)系統(tǒng)如何幫助開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)”等問(wèn)題[5]。

國(guó)內(nèi)學(xué)者也應(yīng)用“生態(tài)系統(tǒng)”對(duì)開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行了研究。鄭磊在對(duì)相關(guān)研究進(jìn)行梳理后，發(fā)展出一套包含數(shù)據(jù)供給者、開(kāi)發(fā)者、內(nèi)外環(huán)境等因素在內(nèi)的生態(tài)系統(tǒng)框架，框架內(nèi)各個(gè)因素間的互動(dòng)影響著政府開(kāi)放數(shù)據(jù)的建設(shè)成效[6]。吳金鵬等在生態(tài)系統(tǒng)理論基礎(chǔ)上發(fā)展出“供應(yīng)—?jiǎng)?chuàng)新—消費(fèi)”的研究框架，以各國(guó)在“開(kāi)放數(shù)據(jù)晴雨表”中的得分為因變量，證實(shí)了公眾參與、創(chuàng)新能力及治理能力等因素對(duì)開(kāi)放數(shù)據(jù)水平的影響[7]。王衛(wèi)等在文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了包含內(nèi)外環(huán)境、相關(guān)利益群體、數(shù)據(jù)流及價(jià)值實(shí)現(xiàn)的開(kāi)放數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)[8]。

該框架將各主體關(guān)系視作一個(gè)動(dòng)態(tài)的閉環(huán)，各主體相互聯(lián)系和依賴(lài)，它們或通過(guò)“數(shù)據(jù)鏈”直接互動(dòng)，或通過(guò)背景因素間接聯(lián)系。綜合來(lái)看，該框架更適合研究開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)過(guò)程中各主體、背景之間的互動(dòng)及其影響。因此，本文將基于此框架開(kāi)展研究。

2?理論框架與研究假設(shè)

2.1?開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)理論框架

要構(gòu)建開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，首先要明確其組成要素，同自然生態(tài)系統(tǒng)一樣，該系統(tǒng)也包含生物和環(huán)境兩類(lèi)要素。其中，扮演“生物”角色的主要是政府、企業(yè)、學(xué)者、開(kāi)發(fā)者及民眾等主體，按照作用他們可以被劃分為數(shù)據(jù)開(kāi)放者、開(kāi)發(fā)者及消費(fèi)者3類(lèi)。開(kāi)放者主要指政府等公共部門(mén)，他們提供自身沉淀數(shù)據(jù)或采集自其他主體數(shù)據(jù)。開(kāi)發(fā)者主要指透明倡導(dǎo)者、企業(yè)、學(xué)者及技術(shù)人員等主體，他們直接開(kāi)發(fā)各種數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)。消費(fèi)者則主要指普通民眾，他們?yōu)閿?shù)據(jù)產(chǎn)品與服務(wù)付費(fèi)的同時(shí)，也就消費(fèi)體驗(yàn)進(jìn)行反饋。扮演“環(huán)境”角色的則是政治、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)與文化等各方面環(huán)境因素。

同“食物鏈”一樣，“數(shù)據(jù)鏈”是該系統(tǒng)中各主體的互動(dòng)紐帶。數(shù)據(jù)是開(kāi)放者、開(kāi)發(fā)者、消費(fèi)者之間流動(dòng)的“能量”，是整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的核心支撐，其“產(chǎn)生—利用—再生”的整個(gè)生命周期就構(gòu)成了“數(shù)據(jù)鏈”?？傮w而言，數(shù)據(jù)從產(chǎn)生起大致要經(jīng)過(guò)采集、清洗、審查、發(fā)布、獲取、開(kāi)發(fā)、使用、反饋改進(jìn)及數(shù)據(jù)再生等多個(gè)階段才能完成“數(shù)據(jù)循環(huán)”。其中，數(shù)據(jù)開(kāi)放者主要負(fù)責(zé)完成數(shù)據(jù)從采集到發(fā)布的相關(guān)工作，數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者則從獲取數(shù)據(jù)開(kāi)始完成對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品與服務(wù)的開(kāi)發(fā)，接著數(shù)據(jù)消費(fèi)者消費(fèi)相關(guān)產(chǎn)品與服務(wù)并反饋消費(fèi)體驗(yàn)。然而，“數(shù)據(jù)循環(huán)”到這里并沒(méi)有真正完成，數(shù)據(jù)從產(chǎn)生直至被消費(fèi)的整個(gè)過(guò)程也會(huì)產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)被采集后就會(huì)成為下一輪開(kāi)放對(duì)象。

按照這一邏輯反觀既有研究，可以發(fā)現(xiàn)，學(xué)者們通常只將“反饋改進(jìn)”作為開(kāi)放者、開(kāi)發(fā)者與消費(fèi)者的聯(lián)系紐帶，這一思路只解釋了三者在數(shù)據(jù)“存量”優(yōu)化方面的關(guān)系，卻忽視了其在數(shù)據(jù)“增量”拓展方面的聯(lián)系。因?yàn)槌陨頂?shù)據(jù)外，開(kāi)放者公布數(shù)據(jù)中有相當(dāng)一部分采集自另外兩者。因此，本文在以往研究基礎(chǔ)上為該系統(tǒng)增加了“數(shù)據(jù)池”這一概念?！皵?shù)據(jù)池”指的是在該系統(tǒng)中三大行動(dòng)主體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集合，這些數(shù)據(jù)不會(huì)自動(dòng)到達(dá)開(kāi)放者手中，而是沉淀在一旁，等待開(kāi)放者采集并開(kāi)始新的“數(shù)據(jù)循環(huán)”。雖然這些數(shù)據(jù)分布分散，但為了便于理解，可以將其視作沉淀在一個(gè)統(tǒng)一的虛擬的“數(shù)據(jù)池”中。增加這一概念的意義在于，數(shù)據(jù)的再生與采集是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)開(kāi)放持續(xù)推進(jìn)的關(guān)鍵因素，然而，對(duì)于“數(shù)據(jù)池”中這些數(shù)據(jù)的獲取受到法律法規(guī)、政策條件及開(kāi)放文化等多種因素影響。這意味著，對(duì)“數(shù)據(jù)池”資源的發(fā)掘情況在一定程度上決定著數(shù)據(jù)開(kāi)放的成敗。

綜上所述，本研究改進(jìn)了開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)理論框架，具體如圖1所示。

2.2?假設(shè)提出

依據(jù)上述理論框架，本研究從數(shù)據(jù)開(kāi)放者、開(kāi)發(fā)者、消費(fèi)者及環(huán)境等維度提出以下研究假設(shè)。

2.2.1?數(shù)據(jù)開(kāi)放者

數(shù)據(jù)開(kāi)放者是整個(gè)數(shù)據(jù)開(kāi)放過(guò)程中最為重要的一環(huán)，在該過(guò)程中掌握著極大主動(dòng)權(quán)。徐慧娜等發(fā)現(xiàn)設(shè)立專(zhuān)職機(jī)構(gòu)是開(kāi)放數(shù)據(jù)健康發(fā)展的關(guān)鍵[9]。王法碩證實(shí)領(lǐng)導(dǎo)重視和組織保障對(duì)數(shù)據(jù)開(kāi)放的影響顯著[10]。當(dāng)前各地大數(shù)據(jù)局是數(shù)據(jù)開(kāi)放的主要負(fù)責(zé)者，然而由于是自主設(shè)置機(jī)構(gòu)，其組建方式存在新建工作部門(mén)、加掛機(jī)構(gòu)牌子及成立事業(yè)單位之別，3種方式可能帶來(lái)行政權(quán)力等方面差異，從而影響其職能發(fā)揮[11]。因此，本研究提出如下假設(shè)：

H1：地方政府?dāng)?shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)的行政權(quán)力對(duì)數(shù)據(jù)開(kāi)放建設(shè)成效有顯著的正向影響。

除管理機(jī)構(gòu)外，信息技術(shù)服務(wù)能力也是政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放建設(shè)的重要影響因素。Janssen M等指出，數(shù)據(jù)開(kāi)放受到標(biāo)準(zhǔn)制定和程序開(kāi)發(fā)等技術(shù)因素影響[12]。齊艷芬等發(fā)現(xiàn)，政府技術(shù)參與和管理能力對(duì)開(kāi)放數(shù)據(jù)有著顯著正向影響[13]。事實(shí)上，對(duì)于我國(guó)大多數(shù)地方政府來(lái)說(shuō)，開(kāi)放數(shù)據(jù)仍是一項(xiàng)相當(dāng)陌生的職能。這種情況下，各地政府信息技術(shù)服務(wù)能力有可能是其數(shù)據(jù)開(kāi)放建設(shè)成效的重要影響因素?；诖?，本研究提出如下假設(shè)：

H2：地方政府信息技術(shù)服務(wù)能力對(duì)數(shù)據(jù)開(kāi)放建設(shè)成效有顯著的正向影響。

2.2.2?數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者

數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者是鏈接數(shù)據(jù)開(kāi)放者與數(shù)據(jù)消費(fèi)者的樞紐，是驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)開(kāi)放真正釋放效能的發(fā)動(dòng)機(jī)。數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者是一個(gè)由相關(guān)企業(yè)、高校、媒體及社會(huì)團(tuán)體等組織組成的集合體，該集合體是數(shù)據(jù)產(chǎn)品與服務(wù)的主要開(kāi)發(fā)者。符嶸研究發(fā)現(xiàn)，從事數(shù)據(jù)研究的第三方機(jī)構(gòu)和中小型科技企業(yè)能夠有效推動(dòng)開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)[14]。湯志偉等研究發(fā)現(xiàn)，信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平對(duì)開(kāi)放數(shù)據(jù)建設(shè)成效有著顯著的正向影響[15]。基于此，本文提出如下假設(shè)：

H3：各地?cái)?shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者的開(kāi)發(fā)能力對(duì)數(shù)據(jù)開(kāi)放建設(shè)成效有顯著的正向影響。

2.2.3?數(shù)據(jù)消費(fèi)者

在開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)消費(fèi)者的重要性體現(xiàn)在：①直接或間接為數(shù)據(jù)產(chǎn)品與服務(wù)付費(fèi);②對(duì)使用體驗(yàn)進(jìn)行反饋。目前，國(guó)內(nèi)關(guān)于數(shù)據(jù)消費(fèi)者的研究主要集中在其采納意愿及影響因素方面。姜紅波等發(fā)現(xiàn)，影響民眾數(shù)據(jù)利用意愿主要為隱私保護(hù)及平臺(tái)設(shè)計(jì)等因素[16]。莫太林驗(yàn)證了便捷情況、績(jī)效期待及信任感知對(duì)用戶(hù)初次采納意愿的影響[17]。然而以上研究并沒(méi)有反向驗(yàn)證其采納意愿及能力是否會(huì)倒逼數(shù)據(jù)開(kāi)放建設(shè)，這一影響理論上是存在的?；诖耍狙芯刻岢鋈缦录僭O(shè)：

H4：各地?cái)?shù)據(jù)消費(fèi)者的采納能力對(duì)數(shù)據(jù)開(kāi)放建設(shè)成效有顯著的正向影響。

2.2.4?相關(guān)環(huán)境

政治環(huán)境。在政府選擇是否及何種程度開(kāi)放數(shù)據(jù)的過(guò)程中，政治因素?zé)o疑是首要考量因素。已有研究表明，國(guó)家政策導(dǎo)向會(huì)顯著影響我國(guó)地方政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的建設(shè)成效[18]。在探究政策導(dǎo)向的影響時(shí)，更為合適的變量是差異化政策信號(hào)，因?yàn)檫@樣可以將樣本分為實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組來(lái)展開(kāi)研究，當(dāng)前符合這一要求的政策信號(hào)是國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的成立。試點(diǎn)是我國(guó)一種獨(dú)特的政策試驗(yàn)?zāi)Ｊ?，相比其他地區(qū)，試點(diǎn)地區(qū)會(huì)獲得一定程度上的政策優(yōu)惠[19]。基于此，本研究提出如下假設(shè)：

H5：相比一般地區(qū)，位于國(guó)家大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的地方政府開(kāi)放數(shù)據(jù)建設(shè)成效更為突出。

除試點(diǎn)外，政治環(huán)境中值得注意的另一點(diǎn)是各地所在省份關(guān)于數(shù)據(jù)開(kāi)放建設(shè)的統(tǒng)籌情況。眾所周知，我國(guó)行政管理體制的一大特點(diǎn)是條塊分割[20]，因此，要想推動(dòng)更大范圍的數(shù)據(jù)開(kāi)放，省級(jí)政府的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)至關(guān)重要。省域統(tǒng)籌情況的影響可以歸納為兩個(gè)方面：一方面，統(tǒng)籌程度越高，各地?cái)?shù)據(jù)管理部門(mén)可以動(dòng)用的高層協(xié)調(diào)力量就越多;另一方面，省域統(tǒng)籌程度越高，省內(nèi)整體水平就越高，各地政府面臨的府際競(jìng)爭(zhēng)壓力也越大[21]。因此，本研究提出如下假設(shè)：

H6：各個(gè)地方政府所在省份關(guān)于開(kāi)放數(shù)據(jù)的統(tǒng)籌程度會(huì)顯著正向影響其建設(shè)成效。

經(jīng)濟(jì)環(huán)境。除了開(kāi)放透明外，數(shù)據(jù)開(kāi)放的另一價(jià)值是經(jīng)濟(jì)價(jià)值。企業(yè)對(duì)于開(kāi)放數(shù)據(jù)的二次利用主要是為了挖掘其經(jīng)濟(jì)潛力，而像其他常規(guī)生產(chǎn)活動(dòng)一樣，這一過(guò)程有賴(lài)于良好的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。而在我國(guó)特色社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制下，市場(chǎng)環(huán)境是衡量經(jīng)濟(jì)環(huán)境的重要指標(biāo)，其對(duì)數(shù)據(jù)開(kāi)放的影響也得到了部分學(xué)者的認(rèn)可。胡海波等研究發(fā)現(xiàn)，政府與市場(chǎng)的互動(dòng)共同影響著開(kāi)放數(shù)據(jù)的價(jià)值創(chuàng)造[22]?；谝延醒芯亢蛿?shù)據(jù)可獲取性等因素，提出如下假設(shè)：

H7：各地市場(chǎng)環(huán)境對(duì)數(shù)據(jù)開(kāi)放建設(shè)成效有顯著的正向影響。

3?數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

3.1?數(shù)據(jù)來(lái)源

3.1.1?研究因變量

開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)建設(shè)成效（OGD）。本研究中，因變量為各地政府開(kāi)放數(shù)據(jù)的建設(shè)成效，取自《中國(guó)地方政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放報(bào)告》中的“開(kāi)放數(shù)林指數(shù)”。該指數(shù)由衡量政策法規(guī)出臺(tái)情況的“準(zhǔn)備度”、數(shù)據(jù)數(shù)量與質(zhì)量的“數(shù)據(jù)層”、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用情況的“利用層”及平臺(tái)建設(shè)情況的“平臺(tái)層”4個(gè)維度構(gòu)成，取值范圍為0～100。評(píng)估分省、市兩級(jí)，每隔半年發(fā)布1版報(bào)告，下半年評(píng)估數(shù)據(jù)會(huì)覆蓋上半年。由于本文只關(guān)注地市政府，且大部分自變量統(tǒng)計(jì)間隔為1年，因此僅選取2017—2019年間3版下半年報(bào)告中的地市層面數(shù)據(jù)，共獲取研究樣本148個(gè)。

3.1.2?研究自變量與控制變量

確定因變量后，本文依據(jù)假設(shè)共選取7個(gè)自變量，即數(shù)據(jù)開(kāi)放者數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)行政權(quán)力（Admin-level）、數(shù)據(jù)開(kāi)放者信息技術(shù)服務(wù)能力（IT-Service）、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)能力（Development）、數(shù)據(jù)消費(fèi)者采納能力（Adoption）、是否位于國(guó)家大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)（Pilot）、開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)的省域統(tǒng)籌程度（Wholeness）及市場(chǎng)環(huán)境（Market-Env）。此外，將平臺(tái)上線(xiàn)時(shí)長(zhǎng)（Time）、人口規(guī)模（Population）及國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）作為控制變量，以增強(qiáng)研究結(jié)果穩(wěn)健性。

上述變量名稱(chēng)、含義、測(cè)量方法及數(shù)據(jù)來(lái)源如表1所示：

3.2?研究方法

由于數(shù)據(jù)來(lái)源于統(tǒng)計(jì)年鑒、評(píng)估報(bào)告等公開(kāi)資料，其評(píng)估范圍與時(shí)間并不完全一致。以最關(guān)鍵的因變量為例，由于各地?cái)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)上線(xiàn)時(shí)間存在先后之分，所以《中國(guó)地方政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放報(bào)告》每期評(píng)估對(duì)象數(shù)量存在較大差異，由第1版13個(gè)增加至第6版86個(gè)。由此判斷，該數(shù)據(jù)類(lèi)型為獨(dú)立混合橫截面數(shù)據(jù)[23]。已有研究對(duì)此類(lèi)數(shù)據(jù)均采用最小二乘法（OLS）線(xiàn)性回歸模型進(jìn)行處理，如Kittel B等[24]、王霞等[25]學(xué)者研究。在對(duì)若干假定條件進(jìn)行檢驗(yàn)后，判定該方式適合相關(guān)數(shù)據(jù)處理。在綜合考量數(shù)據(jù)可獲取性及變量關(guān)系反轉(zhuǎn)等因素后，部分自變量選取時(shí)間滯后因變量1～3年?；谏鲜鰲l件，本研究構(gòu)建了以下多元回歸模型：

4?回歸分析與假設(shè)檢驗(yàn)

4.1?變量統(tǒng)計(jì)

4.1.1?變量描述性統(tǒng)計(jì)

因變量方面，我國(guó)各地政府開(kāi)放數(shù)據(jù)建設(shè)的整體水平不高，均值僅為33.40。此外，地區(qū)之間差異懸殊，評(píng)估分值極差達(dá)到76.74，15.12的標(biāo)準(zhǔn)差值也能驗(yàn)證這一論斷。自變量方面，各地信息技術(shù)服務(wù)能力、開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)的省域統(tǒng)籌程度及平臺(tái)上線(xiàn)時(shí)長(zhǎng)同樣存在較大差異，而人口規(guī)模、GDP、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)能力、數(shù)據(jù)消費(fèi)者采納能力這4個(gè)變量在進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理后，數(shù)據(jù)內(nèi)部極差和標(biāo)準(zhǔn)差的絕對(duì)值不高。此外，各省市場(chǎng)化指數(shù)均值為8.044，標(biāo)準(zhǔn)差為1.580，全國(guó)市場(chǎng)化整體水平有了明顯改善。試點(diǎn)方面，148個(gè)樣本城市中僅有49個(gè)位于試點(diǎn)地區(qū)，這樣一組數(shù)據(jù)能在試驗(yàn)區(qū)與非試驗(yàn)區(qū)之間形成對(duì)照。

4.1.2?自變量多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)

多重共線(xiàn)性是回歸分析常見(jiàn)的問(wèn)題之一，情況嚴(yán)重的話(huà)會(huì)影響研究結(jié)果的客觀性。本研究依次計(jì)算了自變量間的相關(guān)系數(shù)與方差膨脹因子。自變量相關(guān)系數(shù)矩陣如表3所示，可以看到，大部分自變量?jī)蓛芍g的相關(guān)系數(shù)均在0.6以下，自變量間并不顯著相關(guān)。

各變量的方差膨脹因子如表4所示，可以看到，所有自變量的方差膨脹因子值（VIF）均在10以下，均值僅為2.6。此外，除lnDevelopment、lnPopulation兩變量外，其余自變量均低于5。綜上可以判斷，自變量間不存在明顯的多重共線(xiàn)性。

4.2?回歸分析

為提高穩(wěn)健性，本文采用逐步回歸方式依次代入各變量，共設(shè)立9個(gè)模型，各模型回歸結(jié)果如表5所示。模型（1）單獨(dú)探究控制變量與因變量關(guān)系，隨后，模型（2）在模型（1）基礎(chǔ)上加入衡量相關(guān)環(huán)境的自變量。因?yàn)閿?shù)據(jù)開(kāi)放者、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者及數(shù)據(jù)消費(fèi)者對(duì)“開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)”的影響都是在相關(guān)環(huán)境下發(fā)生的，因此本研究將模型（2）作為研究的基線(xiàn)模型。確立基線(xiàn)模型后，模型（3）～（5）依次將數(shù)據(jù)開(kāi)放者、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者和數(shù)據(jù)消費(fèi)者相關(guān)自變量單獨(dú)代入回歸模型，分別探究三者對(duì)因變量的影響。模型（6）～（8）將數(shù)據(jù)開(kāi)放者、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者、數(shù)據(jù)消費(fèi)者相關(guān)自變量?jī)蓛山M合代入回歸模型，模型（9）將所有自變量納入回歸模型?？梢钥吹?，隨著基線(xiàn)模型中自變量數(shù)量的不斷增加，模型的擬合優(yōu)度R2不斷提高，直至模型（9）達(dá)到9個(gè)模型中峰值0.4360。整體看來(lái)，各模型解釋力不斷增強(qiáng)，最終模型（9）能夠較好地?cái)M合各自變量與因變量的相關(guān)關(guān)系。

4.3?假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

假設(shè)H1未通過(guò)。在涉及變量“數(shù)據(jù)開(kāi)放者數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)行政權(quán)力”的4個(gè)模型中，其與因變量之間相關(guān)關(guān)系均被證實(shí)顯著。然而與原假設(shè)不同的是，其相關(guān)關(guān)系是負(fù)向的，這就意味著數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)行政權(quán)力越高，開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)建設(shè)成效越差，這一結(jié)果與常規(guī)邏輯嚴(yán)重不符?？赡艿慕忉層校孩儇?fù)向相關(guān)關(guān)系確實(shí)存在。行政級(jí)別越高的數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)其整合職能也越多，資源與注意力相對(duì)分散。②變量選取不合理。本文數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)特指“大數(shù)據(jù)局”，然而現(xiàn)實(shí)中各地?cái)?shù)據(jù)開(kāi)放并不一定完全由“大數(shù)據(jù)局”負(fù)責(zé)。③樣本量不足。各地?cái)?shù)據(jù)開(kāi)放建設(shè)仍處于起步階段，可供研究樣本不多，且樣本中不少地市剛剛啟動(dòng)這一工作。因此，假設(shè)H1未通過(guò)。

假設(shè)H2未通過(guò)。在涉及變量“數(shù)據(jù)開(kāi)放者信息技術(shù)服務(wù)能力”的4個(gè)模型中，其與因變量的相關(guān)性只在模型（8）中得到證實(shí)?？梢酝茢啵瑪?shù)據(jù)開(kāi)放者信息技術(shù)服務(wù)能力對(duì)開(kāi)放數(shù)據(jù)建設(shè)成效的影響并不存在，即使存在，這種影響也是不穩(wěn)健的，這與譚軍[26]的研究結(jié)果吻合。這一論斷也能在現(xiàn)實(shí)中找到支撐，目前各地?cái)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)建設(shè)普遍外包給私企，政府自身技術(shù)能力并不是關(guān)鍵因素。因此，假設(shè)H2未通過(guò)。

假設(shè)H3通過(guò)。在涉及變量“數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)能力”的4個(gè)模型中，模型（6）和模型（9）中，其與因變量相關(guān)關(guān)系被證實(shí)，另外兩個(gè)模型中則不顯著。考慮到半數(shù)模型通過(guò)這一假設(shè)，且模型（6）與模型（9）擬合優(yōu)度明顯好于另外兩者，所以判定假設(shè)H3通過(guò)。開(kāi)發(fā)者對(duì)開(kāi)放數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)利用是整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)價(jià)值釋放的關(guān)鍵一環(huán)，其經(jīng)濟(jì)效益是支撐系統(tǒng)良性運(yùn)轉(zhuǎn)的物質(zhì)基礎(chǔ)。開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)能力越強(qiáng)，相關(guān)數(shù)據(jù)被用于數(shù)據(jù)產(chǎn)品與服務(wù)開(kāi)發(fā)可能性就越大，整個(gè)系統(tǒng)建設(shè)成效也越好。因此，假設(shè)H3通過(guò)。

假設(shè)H4未通過(guò)。在涉及變量“數(shù)據(jù)消費(fèi)者采納能力”的4個(gè)模型中，其與因變量的相關(guān)關(guān)系均不顯著。據(jù)此推斷，從受教育水平來(lái)看，消費(fèi)者采納能力并不顯著影響數(shù)據(jù)開(kāi)放成效?？赡艿慕忉屖牵缃駭?shù)據(jù)產(chǎn)品與服務(wù)在開(kāi)發(fā)時(shí)充分考慮了其普適性，降低了“受教育程度”基礎(chǔ)上的相關(guān)門(mén)檻。例如，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及，“地圖”“天氣”等數(shù)據(jù)產(chǎn)品的使用門(mén)檻越來(lái)越低，“智能語(yǔ)音助手”甚至使得未接受過(guò)教育的人群也能自如應(yīng)用上述產(chǎn)品。因此，假設(shè)H4未通過(guò)。

假設(shè)H5通過(guò)。在涉及變量“是否位于國(guó)家大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)”的8個(gè)模型中，其與因變量的相關(guān)關(guān)系均被證實(shí)顯著。這就意味著，試驗(yàn)區(qū)建設(shè)對(duì)區(qū)內(nèi)各地?cái)?shù)據(jù)開(kāi)放有著顯著正向影響，這一論斷與學(xué)者們關(guān)于“試點(diǎn)”的已有研究相吻合。通常情況下，試點(diǎn)地區(qū)能夠獲得更多的政治注意力、更集中的資源投放及更大的自主創(chuàng)新空間。因此，假設(shè)H5通過(guò)。

假設(shè)H6通過(guò)。在涉及變量“開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)的省域統(tǒng)籌程度”的8個(gè)模型中，其與因變量的相關(guān)關(guān)系均被證實(shí)顯著，并且相關(guān)系數(shù)很高。可能的影響機(jī)制有：①省級(jí)利用高位行政力量強(qiáng)推，地市被動(dòng)作為以完成指令;②省級(jí)利用政策優(yōu)惠鼓勵(lì)，地市主動(dòng)作為以爭(zhēng)取資源;③鄰近地市先行建設(shè)帶來(lái)了府際競(jìng)爭(zhēng)壓力，剩余地市先是被動(dòng)跟進(jìn)，采納政策創(chuàng)新，接著主動(dòng)作為，爭(zhēng)取政治資源。因此，假設(shè)H6通過(guò)。

假設(shè)H7未通過(guò)。在涉及變量“市場(chǎng)環(huán)境”的8個(gè)模型中，其與因變量的相關(guān)關(guān)系均被證實(shí)顯著。然而其相關(guān)關(guān)系為負(fù)向，即市場(chǎng)環(huán)境越好，開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)建設(shè)成效越差，這一論斷顯然與理論預(yù)設(shè)不符?？赡艿脑蛴校孩儇?fù)向相關(guān)關(guān)系確實(shí)存在，“市場(chǎng)環(huán)境”越好的地市法律體系越完善，開(kāi)放數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)“歸屬權(quán)”“隱私權(quán)”等方面面臨阻力越大。②衡量變量選取不恰當(dāng)。本文以省份“市場(chǎng)化指數(shù)”作為地市“市場(chǎng)環(huán)境”衡量指標(biāo)，測(cè)量精度有待提升。③樣本量不足。同假設(shè)H1一樣，該假設(shè)驗(yàn)證也面臨樣本不足問(wèn)題。因此，假設(shè)H7未通過(guò)。

控制變量方面，GDP影響顯著。在所有模型中，“平臺(tái)上線(xiàn)時(shí)長(zhǎng)”對(duì)因變量影響并不顯著。該結(jié)果表明，平臺(tái)上線(xiàn)時(shí)長(zhǎng)并不是影響其開(kāi)放水平的關(guān)鍵因素，開(kāi)放數(shù)據(jù)數(shù)量與質(zhì)量并不會(huì)簡(jiǎn)單隨時(shí)間自然累積與改善。“人口規(guī)?！睂?duì)因變量影響同樣不顯著，這意味著，并不是人口規(guī)模越大，開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)潛在需求越大。在涉及變量“國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值”的9個(gè)模型中，其中6個(gè)證實(shí)了其對(duì)因變量影響顯著。GDP是經(jīng)濟(jì)水平的直觀顯示，而經(jīng)濟(jì)水平又影響開(kāi)放者財(cái)政收入、開(kāi)發(fā)者絕對(duì)數(shù)量及消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)能力等諸多因素，其對(duì)開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)的影響是全面的。

5?結(jié)論與不足

自2009年美國(guó)上線(xiàn)運(yùn)行首個(gè)國(guó)家數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)以來(lái)，“開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)”迅速在世界擴(kuò)散開(kāi)來(lái)。我國(guó)同樣重視數(shù)據(jù)開(kāi)放，國(guó)務(wù)院先后印發(fā)一系列指導(dǎo)性文件，并批復(fù)建設(shè)相關(guān)試點(diǎn)，助推數(shù)據(jù)開(kāi)放。數(shù)據(jù)開(kāi)放是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，其建設(shè)受到諸多因素影響，為深入探究這些因素，本文應(yīng)用了“開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)”理論框架，并對(duì)其進(jìn)行完善。在該框架指導(dǎo)下，本文從開(kāi)放者、開(kāi)發(fā)者、消費(fèi)者及相關(guān)環(huán)境4個(gè)維度提出7個(gè)假設(shè)，積極尋找合適變量，最終形成包含148個(gè)樣本的研究數(shù)據(jù)。確定數(shù)據(jù)類(lèi)型后，參照以往研究，選擇最小二乘法（OLS）并采用逐步回歸方式驗(yàn)證相關(guān)假設(shè)，共得到9個(gè)回歸模型。根據(jù)回歸結(jié)果判斷，對(duì)因變量“開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)建設(shè)成效”存在顯著影響的自變量有“數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)能力”“是否位于國(guó)家大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)”“開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)的省域統(tǒng)籌程度”。此外，控制變量“國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值”對(duì)因變量的影響也被證實(shí)顯著。以上研究結(jié)果一方面使得“開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)”理論框架得以在本土情境下驗(yàn)證;另一方面也為我國(guó)政府未來(lái)的數(shù)據(jù)開(kāi)放工作提供了一定參考。

當(dāng)然，本研究同樣存在一些不足，有待進(jìn)一步完善。首先，部分變量選取不恰當(dāng)，例如“數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)行政權(quán)力”與“市場(chǎng)環(huán)境”等。其次，樣本量有待擴(kuò)充，受制于各地實(shí)踐進(jìn)展，能獲取的樣本數(shù)量上限即為148個(gè)。最后，缺乏基于問(wèn)卷調(diào)查、實(shí)地訪(fǎng)談等方式的交叉驗(yàn)證。突如其來(lái)的疫情導(dǎo)致原有調(diào)研計(jì)劃擱淺，交叉驗(yàn)證缺失無(wú)疑給研究結(jié)果穩(wěn)健性帶來(lái)了一定挑戰(zhàn)。針對(duì)以上問(wèn)題，未來(lái)研究將從以下4個(gè)方面著手改進(jìn)：①進(jìn)一步完善理論框架，探索各主體間兩兩互動(dòng)關(guān)系;②改進(jìn)變量選取方式，挖掘更為詳實(shí)、準(zhǔn)確數(shù)據(jù);③擴(kuò)充樣本量，納入省級(jí)層面數(shù)據(jù)，分級(jí)驗(yàn)證相關(guān)假設(shè);④開(kāi)展問(wèn)卷調(diào)查與實(shí)地調(diào)研，交叉比對(duì)研究結(jié)果。

參考文獻(xiàn)

[1]新華網(wǎng).中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要[EB/OL].http：//www.xinhuanet.com//politics/2016lh/2016-03/17/c_1118366322_8.htm，2019-04-10.

[2]中國(guó)大百科全書(shū)總委員會(huì)環(huán)境科學(xué)委員會(huì).中國(guó)大百科全書(shū)——環(huán)境科學(xué)[M].北京：中國(guó)大百科全書(shū)出版社，2002：145-147.

[3]Harrison T M，Pardo T A，Cook M.Creating Open Government Ecosystems：A Research and Development Agenda[J].Future Internet，2012，4（4）：900-928.

[4]Lee D.Building an Open Data Ecosystem：An Irish Experience[C]//Proceedings of the 8th International Conference on Theory and Practice of Electronic Governance，Guimaraes，Portugal，2014.Association for Computing Machinery.

[5]Dawes S S，Vidiasova L，Parkhimovich O.Planning and Designing Open Government Data Programs：An Ecosystem Approach[J].Government Information Quarterly，2016，33（1）：15-27.

[6]鄭磊.開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)的價(jià)值創(chuàng)造機(jī)理：生態(tài)系統(tǒng)的視角[J].電子政務(wù)，2015，（7）：2-7.

[7]吳金鵬，韓嘯.開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)何以成功？——生態(tài)理論視角的跨國(guó)實(shí)證研究[J].圖書(shū)館論壇，2019：1-9.

[8]王衛(wèi)，王晶，張夢(mèng)君.生態(tài)系統(tǒng)視角下開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)影響因素分析[J].圖書(shū)館理論與實(shí)踐，2020，（1）：1-7.

[9]徐慧娜，鄭磊.面向用戶(hù)利用的開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)：紐約與上海比較研究[J].電子政務(wù)，2015，（7）：37-45.

[10]王法碩.我國(guó)地方政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放績(jī)效的影響因素——基于定性比較分析的研究[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2019，42（8）：38-43.

[11]門(mén)理想.地方政府?dāng)?shù)據(jù)治理機(jī)構(gòu)研究：組建方式與職能界定[J].蘭州學(xué)刊，2019，（11）：146-156.

[12]Janssen M，Charalabidis Y，Zuiderwijk A.Benefits，Adoption Barriers and Myths of Open Data and Open Government[J].Information Systems Management，2012，29（4）：258-268.

[13]齊艷芬，孫鈺，張家安，等.城市政府開(kāi)放數(shù)據(jù)行為影響因素實(shí)證研究[J].城市發(fā)展研究，2018，25（5）：94-100.

[14]符嶸.參與主體視角下的政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放研究——以上海市為例[J].科技促進(jìn)發(fā)展，2017，13（4）：237-241.

[15]湯志偉，郭雨暉，顧金周，等.創(chuàng)新擴(kuò)散視角下政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)發(fā)展水平研究：基于全國(guó)18個(gè)地方政府的實(shí)證分析[J].圖書(shū)館理論與實(shí)踐，2018，（6）：1-7.

[16]姜紅波，王雙鳳，邵婷.政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放用戶(hù)接受度影響因素的實(shí)證分析[J].廈門(mén)理工學(xué)院學(xué)報(bào)，2017，25（4）：88-94.

[17]莫太林.政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶(hù)初始采納的影響因素研究[D].成都：電子科技大學(xué)，2019.

[18]張廷君，曹慧琴.地方政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)發(fā)展模式及影響因素分析[J].電子政務(wù)，2019，（4）：109-121.

[19]楊宏山.雙軌制政策試驗(yàn)：政策創(chuàng)新的中國(guó)經(jīng)驗(yàn)[J].中國(guó)行政管理，2013，（6）：12-15.

[20]孫柏瑛，于揚(yáng)銘.網(wǎng)格化管理模式再審視[J].南京社會(huì)科學(xué)，2015，（4）：65-71.

[21]吳金鵬，韓嘯.制度環(huán)境、府際競(jìng)爭(zhēng)與開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)政策擴(kuò)散研究[J].現(xiàn)代情報(bào)，2019，39（3）：77-85.

[22]胡海波，高鵬.面向用戶(hù)服務(wù)的政府開(kāi)放數(shù)據(jù)：一個(gè)概念性闡釋框架[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2018，41（6）：45-51.

[23]呂曉英，呂勝利.產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)測(cè)算的獨(dú)立混合橫截面數(shù)據(jù)模型[J].甘肅社會(huì)科學(xué)，2004，（5）：232-236.

[24]Kittel B，Winner H.How Reliable is Pooled Analysis in Political Economy？The Globalization-welfare State Nexus Revisited[J].European Journal of Political Research，2005，44（2）：232-236.

[25]王霞，徐曉東，王宸.公共壓力、社會(huì)聲譽(yù)、內(nèi)部治理與企業(yè)環(huán)境信息披露——來(lái)自中國(guó)制造業(yè)上市公司的證據(jù)[J].南開(kāi)管理評(píng)論，2013，16（2）：82-91.

[26]譚軍.基于TOE理論架構(gòu)的開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)阻礙因素分析[J].情報(bào)雜志，2016，35（8）：175-178，150.

（責(zé)任編輯：陳?媛）