郝文強 孟 雪

(1.復旦大學國際關(guān)系與公共事務學院 上海 200433；2.中國人民大學公共管理學院 北京 100872)

大數(shù)據(jù)時代，“政府開放數(shù)據(jù)運動”以其對民主政治、數(shù)字經(jīng)濟、社會發(fā)展的積極作用迅速席卷全球。我國也在《“十四五”規(guī)劃》明確指出“加強公共數(shù)據(jù)開放共享”“提高數(shù)字化政務服務效能”，并強調(diào)“強化數(shù)字技術(shù)在公共衛(wèi)生、事故災難、社會安全等突發(fā)公共事件應對中的運用”[1]。事實證明，在2020年初的疫情防控戰(zhàn)中，新冠疫情數(shù)據(jù)公開、透明、完整、準確、及時地開放對阻斷疫情傳播、遏制疫情蔓延發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。應中央政府要求，各地方政府每日定時在政府官方網(wǎng)站發(fā)布前一日詳細的疫情數(shù)據(jù)，積極回應了社會關(guān)切，并有效促進了疫情防控的順利開展。一方面，地方政府準確、完整、及時地開放疫情數(shù)據(jù)為應急決策提供了科學依據(jù)[2]；另一方面，公開透明的疫情數(shù)據(jù)開放保障了公民知情權(quán)，提升了公眾對政府的政治信任，能夠降低公眾對公共危機的感知和恐慌程度[3]。

由此可見，高質(zhì)量的政府疫情數(shù)據(jù)開放是應對公共衛(wèi)生危機的關(guān)鍵。那么，何為政府開放數(shù)據(jù)質(zhì)量？一些學者將其簡單等同于“數(shù)據(jù)質(zhì)量”，認為數(shù)據(jù)的準確性、一致性、完整性是其關(guān)鍵要素。例如，李曉彤等人則從數(shù)據(jù)的完整性、準確性、一致性、時效性、唯一性、可理解性、開放性等7個維度建構(gòu)了政府開放數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估指標體系[4]。譚必勇和陳艷則從數(shù)據(jù)內(nèi)容的全面性、可用性、易用性、及時性，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的安全性、開放性、可讀性對我國地方政府數(shù)據(jù)開放質(zhì)量進行了評估[5]。這種理解固然揭示了“數(shù)據(jù)質(zhì)量”作為政府開放數(shù)據(jù)質(zhì)量構(gòu)成要素的重要地位，但卻忽視了政府開放數(shù)據(jù)質(zhì)量的整體性與系統(tǒng)性。鑒于此，筆者認為政府開放數(shù)據(jù)質(zhì)量是指以數(shù)據(jù)本征質(zhì)量為核心的，涵蓋數(shù)據(jù)管理質(zhì)量與數(shù)據(jù)服務質(zhì)量等多個維度的，滿足數(shù)據(jù)使用者需求的程度。其中，數(shù)據(jù)本征質(zhì)量是指數(shù)據(jù)本身的準確性、一致性、完整性、時效性、易得性、可讀性等質(zhì)量特征；數(shù)據(jù)管理質(zhì)量側(cè)重于政府開放數(shù)據(jù)過程中的管理特征，包括開放數(shù)據(jù)的范圍是否全面、過程可否持續(xù)、覆蓋哪些主體等；數(shù)據(jù)服務質(zhì)量則更加關(guān)注政府開放數(shù)據(jù)面向用戶的服務特征，包括數(shù)據(jù)在多大程度上公開、數(shù)據(jù)公開到怎樣的精細程度以及如何保護個人隱私等。

圍繞政府開放數(shù)據(jù)質(zhì)量這一研究議題，本文所關(guān)心的具體問題是：在應急情境中，哪些因素會對政府開放數(shù)據(jù)的質(zhì)量產(chǎn)生影響？這些因素是獨立作用于政府開放數(shù)據(jù)的質(zhì)量，還是通過組合作用于政府開放數(shù)據(jù)的質(zhì)量？為回答以上問題，本文擬運用模糊定性比較分析方法，對2020年我國新冠疫情高峰爆發(fā)期間影響各省級政府開放疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量的因素進行分析，并探究影響高質(zhì)量地開放疫情數(shù)據(jù)的不同路徑。

1 文獻綜述與研究框架

1.1政府開放數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素目前學界對于政府開放數(shù)據(jù)質(zhì)量的研究，根據(jù)其研究對象又可分為“門戶質(zhì)量”研究與“數(shù)據(jù)質(zhì)量”研究，前者往往包含后者，但后者更加聚焦、更加關(guān)鍵。

對于政府開放數(shù)據(jù)“門戶(網(wǎng)站)”質(zhì)量研究的影響因素研究主要從技術(shù)、組織、制度、環(huán)境等方面加以考慮。技術(shù)方面，學者們認為數(shù)據(jù)標準缺乏、軟件應用障礙、社會應用困難是制約政府開放數(shù)據(jù)的重要因素[6,7]。組織方面，既有研究認為政府的管理結(jié)構(gòu)、管理制度[8]、管理團隊[9]、文化特征[10]是驅(qū)動政府開放數(shù)據(jù)的重要因素。環(huán)境方面，學者們認為公民的數(shù)據(jù)權(quán)利(數(shù)據(jù)知情權(quán)、數(shù)據(jù)使用權(quán)和數(shù)據(jù)收益權(quán))[11]、媒體的快速和轉(zhuǎn)型升級與科研數(shù)據(jù)的收集與挖掘[12]，都會對政府開放數(shù)據(jù)形成一定的外部壓力。

然而，對于政府開放數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素，個別學者從質(zhì)量評估的角度出發(fā)予以分析界定。例如，王今和馬海群聚焦于用戶滿意度視角，運用層次分析法和模糊綜合評價法建構(gòu)了包含政府準備、公眾期望、感知質(zhì)量、數(shù)據(jù)易用、公眾信任等5個一級維度共15個二級指標的政府開放數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估指標體系[13]。莫祖英等則運用IPA分析法對貴州省政府開放數(shù)據(jù)質(zhì)量進行評估發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)碎片化、數(shù)據(jù)復雜性、數(shù)據(jù)規(guī)范化、數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象是阻礙政府開放數(shù)據(jù)質(zhì)量的最關(guān)鍵因素[14]。

綜上可知，已有研究對于政府開放的“數(shù)據(jù)質(zhì)量”的影響因素缺乏足夠關(guān)切。一方面，學者們被“政府開放數(shù)據(jù)門戶”的宏觀建設所吸引，認為門戶建設質(zhì)量是釋放政府開放數(shù)據(jù)效益的關(guān)鍵。殊不知，政府開放數(shù)據(jù)是通過數(shù)據(jù)被使用而創(chuàng)造經(jīng)濟價值、社會效益。由此，政府開放的“數(shù)據(jù)質(zhì)量”才是影響政府開放數(shù)據(jù)效益的核心變量。另一方面，學者們對于政府開放的“數(shù)據(jù)質(zhì)量”的研究更加關(guān)注其“質(zhì)量”的高低，沉浸于運用不同方法構(gòu)建多層次的評估指標體系，盡管能夠通過對部分地區(qū)的政府開放數(shù)據(jù)質(zhì)量評估進而提出較為具體的改進建議，但卻難以識別導致不同樣本之間數(shù)據(jù)質(zhì)量高低差異的因素及其因果關(guān)系，對于從整體上推進數(shù)據(jù)質(zhì)量提升作用有限。鑒于此，本文擬從以下幾個方面進一步推進政府開放“數(shù)據(jù)質(zhì)量”的研究：a.聚焦于“為什么”的邏輯問題，探討是什么原因?qū)е铝瞬煌貐^(qū)政府開放“數(shù)據(jù)質(zhì)量”的高低差異；b.從實證主義的方法論出發(fā)，運用多案例研究方法對影響政府開放數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素進行驗證；c.從應急情境出發(fā)，探究在公共衛(wèi)生危機中政府開放高質(zhì)量數(shù)據(jù)的組合路徑有哪些，為具體實踐提供指導。

1.2研究框架TOE理論框架由Tornatizky和Fleischer最早提出，后被廣泛應用于分析企業(yè)采納創(chuàng)新技術(shù)的影響因素，逐漸發(fā)展成為一種基于技術(shù)應用情境的綜合性分析框架[15]。作為一種具有靈活性、實用性和普適性的理論，TOE理論目前已被廣泛應用于電子政務、互聯(lián)網(wǎng)政務服務、政府開放數(shù)據(jù)研究中。具體而言，TOE理論將影響技術(shù)應用的因素劃分為技術(shù)因素、組織因素、環(huán)境因素三類。

技術(shù)因素是技術(shù)特征及其與組織的關(guān)系，包括技術(shù)與組織結(jié)構(gòu)的匹配程度、與組織應用能力的協(xié)調(diào)性以及給組織帶來的潛在收益等[16]。在政府開放數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素分析情境中，技術(shù)因素涵蓋了政府信息發(fā)布網(wǎng)站的信息化水平、技術(shù)分析能力、數(shù)據(jù)平臺建設等多個方面的內(nèi)容，而數(shù)字服務能力則是對這些技術(shù)因素的綜合考量[17]。因此，選取綜合性指標數(shù)字服務能力作為考量省級政府技術(shù)能力的因素。

組織因素主要包括組織規(guī)模、領(lǐng)導特質(zhì)、制度安排、溝通機制、資源儲備等多方面[18]。已有研究表明核心領(lǐng)導重視[19]、部門之間聯(lián)動[20]與政策支持程度[21]是影響政府決策與行動的重要變量。在政府開放疫情數(shù)據(jù)過程中，領(lǐng)導重視、部門合作、政策支持等也是非常關(guān)鍵的影響因素。因此，選取核心領(lǐng)導動員、部門之間聯(lián)動與政策支持程度作為考量政府在開放疫情數(shù)據(jù)中的組織能力的因素。

環(huán)境因素指的是組織的市場結(jié)構(gòu)(經(jīng)濟環(huán)境)、外部的管制政策等方面[22]。對于政府開放疫情數(shù)據(jù)而言，經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)具有充分的物質(zhì)保障、更多的專業(yè)人才、更加注重對于公民需求的滿足[23]，因此成為政府開放疫情數(shù)據(jù)的經(jīng)濟基礎。同時，開放疫情數(shù)據(jù)的另一重要環(huán)境變量是疫情風險等級，即疫情越嚴重的地區(qū)越需要準確、完整、及時地發(fā)布疫情數(shù)據(jù)。因此，環(huán)境維度選取經(jīng)濟發(fā)展水平與疫情風險等級來考察環(huán)境對政府開放疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響。

由此，基于TOE理論，結(jié)合已有研究基礎，建構(gòu)應急情境下政府疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素分析框架：數(shù)字服務能力、核心領(lǐng)導重視、部門之間聯(lián)動、政策支持程度、經(jīng)濟發(fā)展水平、疫情風險等級共同影響政府開放疫情數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

2 研究設計

2.1模糊定性比較分析(fsQCA)方法本文采用模糊定性比較分析(fsQCA)方法進行研究。1987年，美國社會學家Charles C. Ragin在組態(tài)比較理論與整體論思想的基礎上創(chuàng)造性地發(fā)展了定性比較分析方法(QCA)。該方法以組態(tài)思維取代由各單變量效應疊加的定量分析思維，為檢驗或探尋社會問題生成的前因條件以及前因因素之間的交互關(guān)系提供了有力的分析工具[22]。國際上現(xiàn)已開發(fā)出包括清晰集、多值集、模糊集定性比較分析和MSDO(most similar systems with different outcomes)/MDSO(most difference systems with the same outcomes)[24]在內(nèi)的四種具體的定性比較分析方法，并被廣泛應用于政治學、經(jīng)濟學、社會學研究中，包括電子政務、政務服務、政府開放數(shù)據(jù)等研究領(lǐng)域。

本文采用模糊定性比較分析方法主要出于以下幾點考慮：一是樣本適配性。定性比較分析方法適用于中小樣本(10～60個)的案例研究，而傳統(tǒng)的定量統(tǒng)計分析方法要求的樣本量較大(特別是估計參數(shù)較多的時候)，否則難以保證樣本的正態(tài)分布特征，減損估計結(jié)果的準確性與可靠性。本文關(guān)注31個省級政府(未含港澳臺)開放的疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量，樣本數(shù)量適合運用定性比較分析方法進行研究。二是因果關(guān)系復雜性。公共衛(wèi)生危機中政府疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個涉及多種影響因素的非線性過程，不同因素之間可能相互影響并共同作用于疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量。傳統(tǒng)的定量方法常用于有限變量間關(guān)系的線性估計，相比較而言，定性比較分析方法更適用于處理此類“多重復雜并發(fā)因果”誘致的復雜社會議題。三是變量測量的準確性。本文所選取的變量多屬于連續(xù)型變量，模糊定性比較分析方法通過運用介于[0，1]之間的反映隸屬程度的數(shù)值對其進行校準，為識別變量的性質(zhì)(隸屬度)提供了更為科學的度量方法。而傳統(tǒng)定量方法多采用5點或7點量表等方式對主觀變量進行測量或直接將客觀變量的觀測值納入分析，難以判斷某一變量的不同樣本對集合的隸屬度。

2.2案例選取模糊定性比較分析方法適用于中小樣本研究，故選取31個省級政府在COVID-19高峰期發(fā)布的疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量作為研究案例。31個案例的選取滿足了以下原則：a.代表性原則。在COVID-19高峰期發(fā)布的疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量最能夠真實反映應急情境中政府開放數(shù)據(jù)質(zhì)量及其影響因素。b.多樣性原則。31個省級政府已經(jīng)覆蓋了中國大陸不同地區(qū)的所有省份，而且這些省份之間的資源、人口結(jié)構(gòu)等方面都存在較大差異，能夠滿足多樣性要求。c.同質(zhì)(可比)原則。31個省政府都應中央政府及民眾要求公開發(fā)布疫情數(shù)據(jù)，且疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量都受到技術(shù)、組織、環(huán)境等因素的影響，滿足可比性原則。d.可得性。中央政府在全國一體化政務服務平臺開通了新冠肺炎疫情防控專題，各省級政府發(fā)布的疫情數(shù)據(jù)都能夠在該平臺查詢得到。

2.3變量設定與賦值

2.3.1 結(jié)果變量設定與賦值 本文要解釋的結(jié)果變量為省級政府開放的疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)來源于復旦大學數(shù)字與移動治理實驗室在2020年3月20日發(fā)布的《我國省級地方政府新冠疫情數(shù)據(jù)發(fā)布研究報告》，該報告從整體發(fā)布情況(時效性、易得性、可讀性)、疫情統(tǒng)計數(shù)據(jù)發(fā)布情況(全面性、持續(xù)性、覆蓋層級)、病例個案信息發(fā)布情況(公開度、精細度、隱私保護)等三方面的9項指標出發(fā)，對疫情開始至2020年2月10日24時這一時段31個省、自治區(qū)、直轄市(不含港澳臺)發(fā)布的疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量進行了全面評估[25]。同時，借鑒該報告通過省級政府領(lǐng)先維度個數(shù)來表示疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量高低的方法對結(jié)果變量進行賦值。首先根據(jù)每個省份在9個評估指標的排名進行篩選，如果該省份某個指標排名在前15名(包括并列)則認為該省份在這個指標上“領(lǐng)先”，否則認為該省份在這個指標上“落后”。其次，依據(jù)各省份處于“領(lǐng)先”地位的指標頻數(shù)對疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量進行賦值，各省份“領(lǐng)先”指標頻數(shù)越高，表明其政府開放的疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量越高，并劃分為低質(zhì)量(1～3)、中等質(zhì)量(4～6)、高質(zhì)量(7～9)三個等級。

2.3.2 條件變量設定與賦值

a.技術(shù)維度

①數(shù)字服務能力。公共衛(wèi)生危機中政府開放疫情數(shù)據(jù)的質(zhì)量離不開其自身信息化建設水平的支撐。已有研究表明組織的技術(shù)知識和技術(shù)能力、公務員的信息管理能力與信息素養(yǎng)直接影響政府開放數(shù)據(jù)的質(zhì)量[26]。而政府的數(shù)字服務能力與政府網(wǎng)站發(fā)展水平則能夠集中反映政府的技術(shù)能力和信息化建設水平，也是政府開放疫情數(shù)據(jù)的技術(shù)依賴。因此，選擇《2019年數(shù)字政府服務能力暨第十八屆中國政府網(wǎng)站績效評估報告》中的數(shù)字政府服務能力作為測量政府信息化水平的變量[27]。該報告由工業(yè)和信息化部中國軟件測評中心權(quán)威發(fā)布，從信息發(fā)布、解讀回應、辦事服務、互動交流、管理保障、功能推廣等多個維度對31個省級政府的數(shù)字政府服務能力進行了綜合評估，并將所有省份列入優(yōu)秀、良好、發(fā)展、起步等四個等級中(卓越等級無省份達到，故將其排除)。

b.組織維度

①核心領(lǐng)導動員。地方政府主要領(lǐng)導的關(guān)注和支持程度會對政府開放疫情數(shù)據(jù)產(chǎn)生重要影響。既有研究表明，在中國現(xiàn)行的壓力型體制下，上級領(lǐng)導的意志對政府的決策和行動產(chǎn)生很大程度的影響，高層領(lǐng)導的參與在項目的成功實施中扮演著重要角色[28]。在公共衛(wèi)生危機期間，政府核心領(lǐng)導對疫情的重視程度通過參加疫情相關(guān)活動，包括去地市、社區(qū)調(diào)研，為援鄂醫(yī)生送行，慰問抗疫工作者等得以表現(xiàn)，這些活動能夠促進政府工作人員對防疫工作包括疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量的重視。因此，通過地方政府網(wǎng)站查詢省委書記與省長兩位省級核心領(lǐng)導從疫情開始至2020年2月10日期間參與抗疫活動的有關(guān)報道，統(tǒng)計其參與抗疫活動的頻數(shù)來測量核心領(lǐng)導動員能力。

②部門之間聯(lián)動。重點突出、強勁的、可持續(xù)的組織動員與部門合作對政府開放疫情數(shù)據(jù)具有極其重要的意義。陳家建通過對政府項目運作過程的考察發(fā)現(xiàn)，“開會”是科層體系動員的重要標志，大型會議更是具備同時動員多部門、綜合確立權(quán)責關(guān)系、協(xié)調(diào)各部門加強合作的獨特作用，尤其是需要在短時間內(nèi)高強度地進行多部門動員時，會議更是主要的工作技術(shù)[29]。而九寨溝地震期間 7 次貫穿整個地震應急期的正式指揮部會議，有序高效地完成了應急指揮協(xié)調(diào)各部門之間聯(lián)動的任務，表明了會議對促進部門之間聯(lián)動的重要作用[30]。因此，通過官方網(wǎng)站統(tǒng)計省級政府召開疫情相關(guān)會議的頻數(shù)(截至2020年2月10日)作為部門之間聯(lián)動的測量依據(jù)。

③政策支持程度。戰(zhàn)略規(guī)劃、法律法規(guī)及相關(guān)政策的支持是政府開放疫情數(shù)據(jù)的基礎和保障。研究表明，法律政策和制度規(guī)定是促進政府開放數(shù)據(jù)，破除障礙的重要因素[31]。具體而言，支持政府開放疫情數(shù)據(jù)的政策普遍表現(xiàn)為規(guī)章、方針、決定、通知、規(guī)定等為代表的行政命令，而政策支持程度則可以通過政策的數(shù)量加以測量[32]。因此，對地方政府在疫情開始至2020年2月10日期間發(fā)布的提及“數(shù)據(jù)發(fā)布”“信息公開”或“公開透明”等詞匯的疫情相關(guān)行政命令進行頻數(shù)統(tǒng)計，作為政策支持程度的測量依據(jù)。

c.環(huán)境維度

①經(jīng)濟發(fā)展水平。公共衛(wèi)生危機的應對離不開經(jīng)濟基礎的支持，政府開放疫情數(shù)據(jù)也是如此。研究表明，經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)在數(shù)據(jù)開放的資源投入、需求回應、人才吸納方面更有優(yōu)勢[33]，特別是在應急情境下，地區(qū)的經(jīng)濟基礎決定著地方政府能夠動員的資源的體量，經(jīng)濟發(fā)展水平越高，地方政府能夠動員的資源越多，對政府應對疫情包括開放疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量影響越大。人均GDP是反映一個地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的有效測量工具，可以反映地方政府的經(jīng)濟基礎。因此，選用人均GDP來刻畫政府經(jīng)濟基礎的強弱。

②疫情風險等級。在公共衛(wèi)生危機中，疫情風險越高的地區(qū)其對政府開放疫情數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求越高。一方面，疫情越嚴重，政府所面臨的問責壓力越大，社會公眾的恐慌感越嚴重，對于數(shù)據(jù)的及時性、完整性、全面性、準確性、精細度要求越高;另一方面，在資源有限的前提下，政府希望資源投入能夠帶來更高的績效回報，以此促進資源的有效使用。疫情風險等級越高，政府越重視，投入的財政資源越多，越希望能夠在疫情防控工作包括開放疫情數(shù)據(jù)方面取得高的績效。疫情風險等級可通過截至2020年2月10日地方政府的確診病例人數(shù)來測量，按照國家發(fā)布的疫情數(shù)據(jù)分布地圖可將各省疫情嚴重程度劃分為1～9，10～99，100～499，499～1000，1000以上等5個等級。

2.4構(gòu)建真值表進行模糊定性比較分析時，首先要進行變量校準，轉(zhuǎn)化為集合概念(見表1)。根據(jù)變量類型不同對定距變量、定比變量、定序變量分別采用不同方式進行校準。首先對省級政府開放疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量與疫情風險等級等定距變量進行直接校準。借鑒張明等對東道國國家風險的校準方法[34]，選取最低組下限(完全不隸屬)、中間組下限(交叉點)、最高組下限(完全隸屬)作為定性錨點對變量進行校準。其次，對核心領(lǐng)導動員、部門之間聯(lián)動、政策支持程度、經(jīng)濟發(fā)展水平等定比變量進行校準，遵循Ragin提出的校準方法[35]，分別選取變量的百分位值95%(完全隸屬) 、50%(交叉點)、5%(完全不隸屬)作為定性錨點直接校準。最后，對數(shù)字政府服務能力這一定序變量采用四值模糊集間接校準方法[36]，選取1(完全隸屬)，0.67(比較隸屬)，0.33(比較不隸屬)，0(完全不隸屬)四值分別對優(yōu)秀、良好、發(fā)展、起步等不同等級的省級政府數(shù)字服務能力進行賦值。對每個變量進行校準之后，會得到條件變量與結(jié)果變量的所有組合，即真值表。在真值表基礎上，通過fsQCA軟件對其進行布爾最小化運算，進而可得到單個條件變量的必要性分析結(jié)果和條件組合情況。

表1 變量設定與校準

3 結(jié)果分析

定性比較分析過程主要包括必要條件檢驗和條件組合檢驗(也稱充分條件檢驗)兩個步驟。必要條件檢驗衡量的是單一條件變量對結(jié)果變量的解釋程度，條件組合檢驗用以衡量條件變量組合對結(jié)果變量的解釋程度。本文運用fsQCA3.0軟件對單一條件必要性與條件組合充分性進行檢驗，分析結(jié)果用一致性與覆蓋度兩個指標表示。一致性表示條件變量對結(jié)果變量的解釋程度，覆蓋度表示條件變量可以解釋的案例數(shù)量。

3.1必要條件分析按照定性比較分析的邏輯設定，當一致性結(jié)果大于0.9時，則認為該條件變量是結(jié)果變量的必要條件，意味著該變量可以獨立解釋結(jié)果變量；若小于0.9，則意味著該條件變量與其他條件變量一起解釋結(jié)果變量。通過運算可得(見表2)，所有條件變量的一致性均低于臨界值0.9，表示它們無法構(gòu)成影響結(jié)果變量的必要條件。這一結(jié)果說明，公共衛(wèi)生危機中政府開放的疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量受到多方面因素的共同作用，而非某一個因素的單一影響。因此，提高政府開放數(shù)據(jù)質(zhì)量需要進一步分析技術(shù)、組織與環(huán)境三個方面的聯(lián)動作用，探討解釋變量之間的組合效應。

表2 必要條件分析

3.2前因條件組態(tài)分析本文運用fsQCA3.0對真值表進行數(shù)據(jù)處理，設定案例數(shù)量的閾值為1，同時將一致性高于0.8的編碼為“1”，低于0.8的編碼為“0”。進行標準分析之后，得出3種具有不同簡化程度的方案，分別是復雜方案、簡化方案和中間方案。其中，復雜方案是完全按照變量進行參數(shù)設置而出現(xiàn)的結(jié)果，也是QCA分析中的慣例分析方案，因此本文借鑒Ragin和Fiss(2008)所提出的QCA分析結(jié)果呈現(xiàn)形式對復雜方案進行描述(見表3)，其優(yōu)點在于能夠比較清晰地表明各個條件在組態(tài)中的相對重要性[35]。從計算結(jié)果來看，政府開放疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量的組合分析結(jié)果包括6種不同的條件組態(tài)，每一縱列代表一種可能的條件組態(tài)。解的一致性為0.86，意味著在所有滿足這六類條件組態(tài)的政府疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量的案例中，有86%的政府疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量高。解的覆蓋度為0.57，意味著六類條件組態(tài)可以解釋57%的高質(zhì)量政府疫情數(shù)據(jù)的案例?；跅l件組態(tài)，我們可以進一步識別出技術(shù)、組織和環(huán)境在推動政府網(wǎng)站建設中的差異化適配關(guān)系。

表3 省級政府開放高質(zhì)量疫情數(shù)據(jù)的組態(tài)分析

總的來看，應急情境下政府開放高質(zhì)量的疫情數(shù)據(jù)存在6條不同路徑：路徑1為DC～LE～IN～PO*EP；路徑2為DC*IN～PO*EC*EP；路徑3為～DC*LE*IN～PO～EC～EP；路徑4為～DC*LE～IN～PO*EC～EP；路徑5為～DC～LE～IN*PO*EC～EP；路徑6為～DC～LE～IN*PO～EC*EP。其中，“*”表示條件存在(位于開頭可省略)，“～”表示條件不存在。以路徑1為例，其意涵為：無論經(jīng)濟發(fā)展水平如何，在高數(shù)字服務能力、高疫情風險等級的共同作用下，即使沒有政府核心領(lǐng)導動員、缺乏部門之間的聯(lián)動與政策支持，省級政府開放的疫情數(shù)據(jù)也能夠取得較高的質(zhì)量。該條件組合的覆蓋率為0.28，表明該條件組合能夠解釋28%的高質(zhì)量疫情數(shù)據(jù)開放案例。

從各要素在6種條件組合中的分布情況來看，“數(shù)字服務能力”“核心領(lǐng)導動員”“政策支持程度”是政府開放高質(zhì)量疫情數(shù)據(jù)的核心條件。其中，以“數(shù)字服務能力”為核心條件的組態(tài)覆蓋度最高達到0.29，以“核心領(lǐng)導動員”為核心條件的組態(tài)覆蓋度最高達到0.19，以“政策支持度”為核心條件的組態(tài)覆蓋度最高達到0.18，表明這三個核心條件對于政府開放高質(zhì)量的疫情數(shù)據(jù)具有較高的解釋力，即公共衛(wèi)生危機中政府開放高質(zhì)量的疫情數(shù)據(jù)受到地方政府數(shù)字服務能力、核心領(lǐng)導動員、政策支持程度的顯著影響。另外，“部門之間聯(lián)動”“經(jīng)濟發(fā)展水平”“疫情風險等級”多數(shù)作為缺失或者可有可無的條件出現(xiàn)，對政府疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響較弱。有趣的是，盡管一般邏輯認為在應急情境中疫情風險等級對政府疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量產(chǎn)生顯著影響，疫情越嚴重的地區(qū)越需要高質(zhì)量的疫情數(shù)據(jù)，但地方政府開放的疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量高低事實上主要取決于地方政府的“數(shù)字服務能力”，“疫情風險等級”僅構(gòu)成了解釋結(jié)果變量的輔助條件。

4 政府疫情數(shù)據(jù)高質(zhì)量發(fā)布的多重路徑

根據(jù)政府開放高質(zhì)量疫情數(shù)據(jù)的6條路徑與核心條件識別，不難發(fā)現(xiàn)政府開放高質(zhì)量的疫情數(shù)據(jù)存在3種不同的典型路徑：技術(shù)依賴型、領(lǐng)導驅(qū)動型、政策支持型。

a.技術(shù)依賴型。代表組合1和組合2。通過布爾最小化運算，該路徑可表示為DC～PO*EP，意指在疫情較為嚴重的情境中，即使缺乏相關(guān)政策的支持，較高的數(shù)字服務能力也能夠推動政府開放高質(zhì)量的疫情數(shù)據(jù)，而無論核心領(lǐng)導動員、部門之間聯(lián)動、經(jīng)濟發(fā)展水平如何。這一路徑的代表省份包括山東省、海南省、廣東省、陜西省、重慶省等。以海南省為例，該省早在1997年便提出“信息智能島”的發(fā)展戰(zhàn)略，近年來在政務信息整合、共享、應用方面取得重大進展[37]。政務信息整合方面，海南省建立了國內(nèi)首個“省級政務云計算中心”，實現(xiàn)全省非涉密政務信息系統(tǒng)之間的互聯(lián)互通與信息共享。政務信息共享方面，海南省在2019年建立政務大數(shù)據(jù)公共服務平臺和數(shù)據(jù)開放平臺，打通了省平臺與國家電子政務外網(wǎng)的信息共享交換。政務信息應用方面，海南省獲得國家信息中心批復，成立互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析海南分中心，全面開發(fā)數(shù)據(jù)資源的價值。海南省完善的數(shù)據(jù)開放系統(tǒng)、卓越的數(shù)字服務能力為這次政府應對公共衛(wèi)生危機期間的疫情數(shù)據(jù)開放提供了扎實的技術(shù)支持，促進了政府開放高質(zhì)量的疫情數(shù)據(jù)。

b.領(lǐng)導驅(qū)動型。代表組合3和組合4。通過布爾最小化運算，該路徑可表示為～DC*LE～PO～EP，意指在疫情風險較低的情況下，即使政府的數(shù)字服務能力、政策支持程度不高，但只要政府核心領(lǐng)導動員積極，依舊能夠推動政府開放高質(zhì)量的疫情數(shù)據(jù)，而不論部門之間聯(lián)動與經(jīng)濟發(fā)展水平如何。這一路徑代表的省份包括青海省、甘肅省、天津市、吉林省等。以吉林省為例，省委書記巴音朝魯、省長景俊海高度重視政府發(fā)布的疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量。截至2020年2月10日，巴音朝魯先后在視察疫情防控調(diào)度指揮中心、召開省委常委擴大會議、慰問一線工作人員等多次活動中反復強調(diào)，“要嚴格落實疫情報告制度，決不允許出現(xiàn)漏報瞞報遲報”，“必須堅持公開透明，信息發(fā)布要具體，傳播力度要加大，及時回應群眾關(guān)切”。2月4日，省長景俊海在省疫情防控指揮中心現(xiàn)場專題研究部署新型冠狀病毒感染的肺炎疫情防控管理平臺開發(fā)使用工作時強調(diào)，要充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)重要作用，加快建設疫情防控管理平臺，為打贏疫情防控阻擊戰(zhàn)增添科技力量，并提出“快”“早”“準”“遠”四項政府疫情數(shù)據(jù)發(fā)布質(zhì)量的具體要求，努力建成信息互聯(lián)互通、運轉(zhuǎn)快速有序、精準確定軌跡政府疫情數(shù)據(jù)發(fā)布機制[38]。在省委書記和省長等核心領(lǐng)導的推動作用下，吉林省在疫情數(shù)據(jù)發(fā)布的時效性、易得性、可讀性、全面性、持續(xù)性、公開度、精細度方面都名列前茅。

c.政策支持型。代表組合5和組合6。通過布爾最小化運算，該路徑可表示為～DC～LE～IN*PO，意指無論疫情風險與經(jīng)濟水平如何，只要有足夠的政策支持，即使數(shù)字服務能力、核心領(lǐng)導動員、部門之間聯(lián)動情況不佳，也能夠促進政府開放高質(zhì)量的疫情數(shù)據(jù)。這一路徑代表的省份以內(nèi)蒙古、云南為例。以云南省為例，省政府高度重視開放疫情數(shù)據(jù)工作，并將其以行政命令的方式發(fā)布。例如，2020年1月24日，《云南省人民政府辦公廳關(guān)于切實加強新型冠狀病毒感染的肺炎疫情防控工作的通知》要求，“各地要按照實事求是、尊重科學、公開透明的原則建立疫情信息發(fā)布工作機制，要嚴格按照國家要求和規(guī)定程序及時、科學、規(guī)范發(fā)布疫情有關(guān)信息，疫情信息由省衛(wèi)生健康委審定后發(fā)布。要及時通報疫情發(fā)展形勢，主動解讀疫情防控措施，及時回應社會關(guān)切”。2020年2月10日，《云南省人民代表大會常務委員會關(guān)于依法全力做好當前新型冠狀病毒肺炎疫情防控工作的決定》提出，“省、州(市)、縣(市、區(qū))人民政府及其有關(guān)部門應當嚴格落實疫情報告制度，實事求是、公開透明、迅速及時向社會公布疫情信息，不得緩報、漏報、瞞報、謊報”，“任何單位和個人不得編造、傳播有關(guān)疫情的虛假信息”[39]。云南省以行政命令的方式表達出對疫情數(shù)據(jù)發(fā)布的高度關(guān)注，在很大程度上推進了政府開放高質(zhì)量的疫情數(shù)據(jù)。

5 結(jié)論與討論

本文結(jié)合TOE框架，運用模糊集定性比較分析方法從技術(shù)、組織、環(huán)境三個層面選擇6個解釋變量探索應急情境下省級政府開放疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響機制。研究發(fā)現(xiàn)，政府開放疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量受到數(shù)字服務能力、核心領(lǐng)導動員、部門之間聯(lián)動、政策支持程度、經(jīng)濟發(fā)展水平、疫情風險等級等多元復雜因素影響。從不同因素的組合效應來看，推動政府開放高質(zhì)量的疫情數(shù)據(jù)存在3種條件組合：技術(shù)依賴型、領(lǐng)導驅(qū)動型、政策支持型。它們分別以數(shù)字服務能力、核心領(lǐng)導動員、政策支持程度作為核心條件，常常輔之以經(jīng)濟發(fā)展水平、疫情風險等級等環(huán)境要素共同構(gòu)成高質(zhì)量的政府開放疫情數(shù)據(jù)的路徑。

本研究對進一步提高應急情境下政府開放的疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量，加強聯(lián)防聯(lián)控水平，推進疫情防控形勢好轉(zhuǎn)具有一定的政策啟示。a.扎實推進政府數(shù)字服務能力建設。在公共衛(wèi)生危機中，應培育工作人員的信息素養(yǎng)，提升組織的技術(shù)創(chuàng)新與信息管理能力，以此推動高質(zhì)量的疫情數(shù)據(jù)開放。b.切實加強政府核心領(lǐng)導動員。政府核心領(lǐng)導應加強對政府疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量的注意力分配，采取親自掛帥、靠前指揮、積極推動等具體的動員策略，促進政府開放高質(zhì)量的疫情數(shù)據(jù)與防疫工作的順利開展。c.逐步完善疫情數(shù)據(jù)發(fā)布政策體系化建設。各級政府有必要將實事求是、公開透明的疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量要求以行政措施、辦法、決定、通知的形式加以明確，將疫情數(shù)據(jù)發(fā)布的工作機制加以制度化呈現(xiàn)。d.積極關(guān)注防疫環(huán)境變化。公共衛(wèi)生危機期間，各國政府應該及時關(guān)注防疫環(huán)境的變化，在保證疫情風險較低的前提下，有序推進復工復產(chǎn)，這也有利于政府開放高質(zhì)量的疫情數(shù)據(jù)，同時還能夠促進疫情防控工作的順利推進。

需要承認的是，本研究尚存在的局限性有待進一步突破。其一，變量選取方面有待更加豐富與完善。事實上，政府的信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、公民的受教育程度、數(shù)據(jù)開放平臺的建設等因素也有可能會對政府疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量產(chǎn)生影響，因此可通過多元回歸分析進一步對可能影響政府疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量的因素進行更系統(tǒng)地識別。其二，結(jié)果變量與條件變量的賦值與校準依據(jù)需要更加合理化、科學化。盡管本文對變量的校準努力遵循保證數(shù)據(jù)測量準確性、客觀性的原則，但也難免受到主觀因素的影響。對此，可以從已有文獻或報告中進一步搜尋對于某一變量的定性標準，比如經(jīng)濟發(fā)展水平發(fā)達與不發(fā)達之間的分類標準。其三，數(shù)據(jù)資料來源的多樣性有待提高。本文數(shù)據(jù)主要依托于網(wǎng)絡媒體、統(tǒng)計年鑒等二手數(shù)據(jù)，未來可以通過問卷調(diào)研、深度訪談等途徑加以補充，以強化本文的數(shù)據(jù)資料的可信度。其四，研究方法可進一步拓展。本文主要采用結(jié)合定量與定性方法的優(yōu)勢的定性比較分析方法，但這并不意味著定性比較分析方法必然比定量方法或定性方法優(yōu)越，每種方法都有各自的優(yōu)勢與特點。因此，對于政府疫情數(shù)據(jù)質(zhì)量的研究還可以運用回歸分析、個案研究等方法加以進一步深化。