摘要：數據開放是實現政府治理創(chuàng)新的前提，厘清影響數據開放政策擴散的梗阻因素，打通數據開放進程中的堵點、痛點、難點，有助于加快數據流通、創(chuàng)新數據利用、釋放數據價值。基于政策擴散視角和TOE分析模型，運用事件史分析方法對2012—2022年間省級面板數據進行回歸分析，從而揭示和解釋影響數據開放的關鍵因素和邏輯機理。省級政府數據開放政策擴散在時間上呈“S”型擴散，空間上自東向西逐漸擴散，政策開放水平與信息化水平、技術創(chuàng)新能力、科技研發(fā)投入、政府支持力度、政府重視程度、政策學習情況、公民需求壓力正相關。為此，地方政府亟須強化科技創(chuàng)新賦能，夯實數據開放技術基礎；吸納多元主體參與，建構數據開放命運共同體；完善制度體系建設，優(yōu)化數據開放發(fā)展環(huán)境；創(chuàng)新數據開發(fā)利用，釋放數據開放多元價值，從而助推數據開放戰(zhàn)略實施，凸顯數據要素的重要價值。

關鍵詞：數據開放；政策擴散；TOE模型；事件史分析

中圖分類號：D630" " " " 文獻標識碼：A" " " 文章編號：1003-8477（2025）03-0069-10

一、研究背景與問題提出

作為助力數據利用和價值發(fā)揮的“關鍵一招”，數據開放已然成為推動數字建設、釋放公共價值和提升治理效能的重要途徑。數據開放浪潮的興起以2009年美國數據開放平臺“Data.gov”的上線為標志，隨后便席卷全球。2012年上海率先“領跑”中國數據開放運動，北京等城市也相繼上線政府數據開放平臺，數據開放熱潮持續(xù)升溫。黨的十八大以來，中央高度重視數據共享與開放建設，并從頂層設計的高度高瞻遠矚地作出一系列戰(zhàn)略部署，助推中國數據開放朝著“增量”與“提質”的方向邁進。

然而，整體而言中國數據開放尚處于“摸著石頭過河”的起步階段，普遍存在開放程度低、發(fā)展不平衡、形式主義等諸多不足，與發(fā)達國家相比仍存在一定差距。究其根源在于政府面臨著如何實現數據開放的“百花齊放”，即數據開放由試點地區(qū)推向全國范圍；從哪些方面著手進行數據開放，即數據開放的關鍵影響因素；如何實現高質量的數據開放，即數據開放的建設優(yōu)化路徑等一系列現實困惑，難以擘畫數據開放的發(fā)展藍圖，以更好地指導實踐活動。因而亟須挖掘數據開放的推廣思路，厘清阻滯數據開放的關鍵因素，探索數據利用和價值發(fā)揮的實踐進路，打通中國數據開放理論探析與實踐探索過程中的堵點、痛點、難點問題。

鑒于此，本研究嘗試從政策擴散視角切入，通過構建“技術—組織—環(huán)境”的三維分析框架探討數據開放的影響因素，并據此提出科學合理的建設性優(yōu)化策略，以期有效回應數據開放怎樣擴散、何以影響、如何推進的現實之問，從而以中國特色數據開放的“后發(fā)優(yōu)勢”助力政府在大數據時代的彎道超車，決勝于大數據時代的國家治理“新賽道”。

二、理論基礎與分析框架

（一）理論基礎

政府數據開放是政府信息公開在大數據時代的延伸和躍進，[1]（14）已經成為我國的重要戰(zhàn)略。其可以理解為：政府制定數據收集與公開的標準，并按照標準通過統(tǒng)一的數據開放平臺向社會公眾和組織提供相關數據，從而達到數據價值被開發(fā)利用的目的的行為和過程。[2]（62）既有研究主要從政策、過程、系統(tǒng)等視角探討數據開放的相關議題，研究成果相對豐碩且富有洞見。其一，政策視角。學者基于政策工具視角闡發(fā)數據開放中政策工具組合情況，論證了現階段我國綜合利用供給型、環(huán)境型、需求型政策工具來推動公共數據開放，[3]（25）解釋了政策工具選擇的內在邏輯；基于政策文本分析視角揭示數據開放邏輯機理，研究認為政府數據分類分級是保障開放政府數據過程中數據安全和數據流動達到平衡的支點，[4]（46）提升政府數據開放水平的重要途徑。其二，過程視角。從生命周期視角實現數據開放的過程追蹤，全面、系統(tǒng)地識別各生命周期階段存在的障礙，并有針對性地提出促進我國政府數據開放的應對策略；[5]（7）從數據故事視角入手助力數據開放過程的“故事化”，通過建構政府開放數據用戶認知圖式聯結模型，為了解用戶數據認知需求、使用數據故事表征方式、推廣開放數據利用提供新方法；[6]（70）從關系變遷視角審視數據開放，認為數據開放是政府為響應“政府—市場—社會”關系變遷所生發(fā)出的一項極富創(chuàng)新性的公共管理新舉措。[7]（35）其三，系統(tǒng)視角。在系統(tǒng)論視角下探析數據開放的概念、模型、結構等議題，重視內部子系統(tǒng)之間的互動和反饋，關注系統(tǒng)運行的內部規(guī)律；[8]（40）從生態(tài)系統(tǒng)視角論述數據開放的價值，在價值創(chuàng)造的機理上，實現政府數據從開放、利用到價值創(chuàng)造的動態(tài)循環(huán)；[9]（5）以數據要素為視角研究公共數據安全保障的若干問題，為平衡公共數據安全保障與公共數據開放利用的實踐提供有益參考。[10]（4）

作為現代國家治理的重要手段，政策擴散是指政府推行的一項政策活動擴散到另一個政府主體，被該政府主體采納并推行的過程，[11]（14）涵蓋政策議程、政策采納、政策再生產、政策執(zhí)行四個階段。既有研究在政策擴散的影響因素、擴散機制、擴散模式、擴散動力等方面取得了豐富的研究成果。政策擴散研究的起點是因素識別，不斷挖掘新的因素成為政策擴散研究的主要內容。一般而言，推動政策擴散的機制包括競爭、模仿、學習與強制四種，[12]（21）覆蓋了自上而下、自下而上、同級擴散以及跟進擴散四種。[13]（54）此外，對于一個長期的政策擴散過程而言，擴散的不同階段很可能受到不同動力機制的影響，多種因素共同助推政策擴散。綜上所述，政策擴散已成為政策過程理論研究的重要補充，是理解我國公共政策實踐的重要視角。政策擴散作為揭示和解釋政策發(fā)展演進的前沿熱點，為助推數據開放政策的研究提供了參考借鑒?；诖?，本研究在借鑒既有研究的基礎上嘗試從政策擴散的動態(tài)視角切入，運用事件史分析方法重點探討數據開放政策擴散的影響因素，并就此提出優(yōu)化路徑，從而豐富數據開放研究的理論與實踐。

本研究可能的創(chuàng)新點在于：其一，視角新穎。從理論上看，既有研究主要從政策、過程、系統(tǒng)等視角探討了數據開放的相關議題，缺乏從政策擴散視角切入的嘗試。政策擴散視角實則聚合了上述視角的多方優(yōu)勢，既屬于政策視角的研究范疇，又契合過程視角的動態(tài)邏輯，更富有系統(tǒng)視角的綜合特征，凸顯了比較優(yōu)勢；從實踐來看，數據開放并非一蹴而就，而是在“摸著石頭過河”基礎上由點到面接續(xù)推進的動態(tài)過程，因而近十年來中國地方政府數據開放實踐是一個典型的政策擴散過程，從政策擴散視角探討數據開放具有一定的邏輯合理性。其二，方法適切。較之之前的定性或定量方法的研究，本研究擬從事件史分析入手，較為系統(tǒng)復盤研究對象的演進脈絡，同時借助連續(xù)時間和離散時間模型，以量化的邏輯回歸進一步檢視研究結果，兼具定量、定性分析的雙重優(yōu)勢，能夠有效彌補研究方法單一化引致的信效度不足問題。其三，內容合理。研究不僅關注理論基礎、影響因素等“是什么”的問題，即“知”層面的內容，更重視優(yōu)化路徑、框架建構等“怎么辦”問題，即數據“用”層面的研究，力求做到“知用合一”，不斷推進“小步快跑”式的迭代升級，[14]（17）有針對性地推進數據開放利用和價值發(fā)揮。

（二）分析框架

作為一種基于技術應用場景的綜合性分析模型，TOE模型為研究組織對技術采納和創(chuàng)新擴散提供了分析框架，可根據研究問題更換條件變量，具有解釋力度強的特點。[15]（80）TOE分析框架將影響組織創(chuàng)新的因素分為技術、組織、環(huán)境三個層面，是一種多層次、綜合性分析框架。[16]（132）其中，技術層面因素強調技術自身特征及其同組織的適應關系，包括現有技術使用狀態(tài)與尚未采納技術的特征，如技術復雜性、兼容性、相對優(yōu)勢等；[17]（73）組織因素主要包括組織結構、組織規(guī)模、制度規(guī)定以及大量閑置資源等，[18]（189）涉及組織自身的方方面面；環(huán)境因素包括行業(yè)的結構、需求壓力、制度環(huán)境等方面。[19]（85）隨著模型內涵的不斷豐富，TOE模型的應用場域和范疇不斷拓展，已然成為探討科技創(chuàng)新、數字治理、電子政務等領域的“標配”，因而同樣適配于數據開放的研究，以此為基礎構建研究框架能夠更好解析影響數據開放的重要因素，有助于豐富理論成果指導實踐活動。

參照既有研究及TOE模型框架，嘗試從技術、組織、環(huán)境三個維度對數據開放政策擴散的影響因素進行提煉總結，以此構建涵蓋信息化水平、技術創(chuàng)新能力、科技研發(fā)投入、政府組織規(guī)模、政府支持力度、政府重視程度、政策學習情況、政策垂直影響、公民需求壓力9大要素的實證模型，如圖1所示。

三、研究設計

（一）研究假設

技術因素是推動數據開放政策擴散的基礎。數字政府的建設離不開新興技術，[20]（58）政府只有借助大數據、人工智能等技術手段的助力加持才能“曬出”數據資產，實現數據利用和價值發(fā)揮。研究選取信息化水平、技術創(chuàng)新能力、科技研發(fā)投入作為技術因素分析的重點。其一，信息化水平。信息化水平是衡量一個地區(qū)數字基礎設施建設的關鍵要素，也是政府進行數據開放活動的重要支撐。已有研究表明，一個地區(qū)的信息化水平越高，越有可能采納政府數據開放政策，[21]（115）政府只有具備足夠的信息技術能力才能實現對數據的有效開發(fā)利用。其二，技術創(chuàng)新能力。技術創(chuàng)新為政府信息的公開與獲取提供了新的方法與工具，能夠有效助力大數據時代的政府治理和公共服務。信息技術的發(fā)展創(chuàng)新是推動政府數據開放共享的關鍵技術因素，相關技術的進步與發(fā)展也使得政府數據開放實踐與社會公眾結合更加緊密。其三，科技研發(fā)投入?？蒲型度胫萍夹g創(chuàng)新的同時也能夠為數據開放提供多樣化的技術工具，從而加速數據開放的廣度、速度、力度，實現政策進一步創(chuàng)新擴散。

因而，本研究提出以下假設：

H1：當地的信息化水平與省級政府數據開放政策的采納正相關。

H2：當地的技術創(chuàng)新能力與省級政府數據開放政策的采納正相關。

H3：地方科技研發(fā)投入水平與省級政府數據開放政策的采納正相關。

政府組織作為數據開放的責任主體，其組織特征也在一定程度上制約政策擴散，集中表現在組織規(guī)模、組織資源、組織意識等方面。其一，組織規(guī)模。政府規(guī)模是衡量治理能力的重要參考，影響著政府服務供給質量。數據開放作為政府面向地區(qū)群眾提供的“公共產品”，一定程度上也與政府規(guī)模明顯掛鉤。政府規(guī)模越大，其治理水平、服務能力往往也越強，因而數據開放政策采納和平臺建設也相對完善。其二，政府支持。數據開放與政府支持密不可分。從既有實踐來看，中國數據開放存在較大的地區(qū)差異，呈現出從東部向中部和西部擴散的趨勢。[22]（78）究其原因在于以東部為代表的發(fā)達地區(qū)憑借經濟優(yōu)勢能夠傾注更多資源支持相關產業(yè)發(fā)展，城市數據開放進程相對迅速，反觀中西部欠發(fā)達地區(qū)政府的支持力度則相對較小，數據開放數量、質量有待提升。其三，領導重視。政策作為領導班子集體智慧的結晶，很大程度上體現著領導的意志。2009年美國總統(tǒng)奧巴馬頒布了《透明和開放政府備忘錄》指令， 就此拉開了全球政府數據開放的帷幕，因而政府主要領導的重視和支持能夠對政府數據開放產生重要影響。[23]（40）

為此，本研究提出以下假設：

H4：省級政府的組織規(guī)模與其數據開放政策的采納正相關。

H5：省級政府對大數據等相關產業(yè)的支持力度與其數據開放政策的采納正相關。

H6：省級政府領導的重視程度與省級政府數據開放政策的采納正相關。

環(huán)境因素是影響數據開放的關鍵要素，政策學習情況、政策垂直影響、公民需求壓力等共同作用于政策擴散。其一，政策學習。政策學習是提升政府治理能力的有效途徑，政府間學習的動力主要源自降低學習成本、降低創(chuàng)新風險以及獲得合法性。[24]（76）在“晉升錦標賽”體制下，政府為謀取自身發(fā)展具有向“兄弟”省份“取經”的主動性，橫向互動中一旦發(fā)現“亮點”，政府通常會進行適當模仿借鑒。其二，垂直影響。省級政府的一切行政活動均需符合中央精神，全面貫徹中央方案?；诖怪眽毫ο碌闹醒胄姓钍谴龠M一項新政策自上而下推廣到全國各級地方政府的重要方式。[25]（99）其三，公民需求。政府數據開放是為回應公民個體、社區(qū)組織、企業(yè)組織、媒體組織等公民社會需求的行政行為。[26]（95）公民素質提高和權利意識的增加刺激了人們對政府信息的更多需求。為滿足公民訴求，政府可能積極推進開放數據活動，以增強穩(wěn)定性、合法性以及獲得社會支持。

基于此，本研究提出以下假設：

H7：各省份數據開放平臺的建設情況與省級政府數據開放政策的采納正相關。

H8：中央政府的政策信號與省級政府數據開放政策的采納正相關。

H9：人民群眾的需求壓力與省級政府數據開放政策的采納正相關。

（二）樣本數據

本研究選取省級政府數據開放政策擴散為研究樣本，具體理由如下：其一，目前我國數據開放尚處于探索階段，因而政府數據開放工作現階段仍依靠地方政府自主探索，從省級層面入手更具研究價值和指導意義。其二，當前我國數據開放政策擴散主要集中于東部省份的城市，中部、西部零星擴散，以省級政府為參照能夠兼顧數據開放實踐的多樣性，避免樣本過于集中造成研究結果雷同。其三，相較于市、縣級，省級數據開放政策相對豐富，平臺建設相當完善，研究數據的可得性、準確性較高，具備良好的實證分析數據基礎。綜上所述，選取2012—2022年25個省級政府的數據進行數據分析，從而深化和細化對數據開放政策擴散的理解和認識。此外，由于相關指標具有滯后性，因而按照慣例將其取值前移一年進行靈活處理，從而契合研究邏輯。

從時間維度來看，省級數據開放政策擴散大致呈“S”型，具體階段可劃分為自主探索期（2012—2016年）、急劇發(fā)展期（2016—2021年）、擴散飽和期（2021年至今），即擴散速度由慢到快再到放緩。根據擴散趨勢來看，預計在不久的將來數據開放將實現省級政府層面的全覆蓋。從空間維度來看，數據開放是在發(fā)達省份先行先試的基礎上，逐漸輻射周邊省份，進而影響更多省份和地區(qū)的演進過程。此外，就總體趨勢來看，數據開放政策擴散大致由發(fā)達地區(qū)向相對落后地區(qū)演進，呈現出較為明顯的東西走向特征。省級數據開放政策擴散空間分布如表1所示。

（三）變量測量

本研究的因變量為數據開放政策采納，即基于省級政府數據開放政策而建構的數據開放平臺的確切時間。根據數據開放平臺上線年份對因變量進行二分賦值，如果某地省級政府i在時間t采納了數據開放政策并上線了政府數據開放平臺，則將該樣本賦值為“1”，否則就賦值為“0”。此外，自數據開放平臺上線開始，后續(xù)年份均予以剔除，從而排除無效數據干擾。

自變量主要根據TOE框架合理劃分為3個維度9大要素，選取主要依據省級政府門戶網站、統(tǒng)計公報、年鑒等官方資料中的具體指標，并以此為參照對變量進行相關賦值。具體操作流程和測量方法如表2所示。

由于本研究綜合采用了縱向時間序列和橫向截面數據，因變量設定為二分變量，故運用事件史分析方法中的離散時間的Logit模型進行分析。此外，由于上述9個因變量均為時變變量，因而需要將其納入事件史離散時間模型中生成最終模型表達式，即：

Logit（Pi，t）= log（[Pi，t1-Pi，t]）= γ（t）+ β1（信息化水平）+ β2（技術創(chuàng)新能力）+ β3（科技研發(fā)投入）+ β4（政府組織規(guī)模）+ β5（政府支持力度）+ β6（政府重視程度）+ β7（政策學習情況）+ β8（政策垂直影響）+ β9（公民需求壓力）+ μ

其中Pi ，t表示省級政府i在t年采納數據開放政策概率。γ（t）是基準風險系數，β1—β9分別為9個影響因素的回歸系數，μ為誤差。

四、研究結果

（一）描述性統(tǒng)計分析

自變量的描述性統(tǒng)計結果如表3所示。根據描述分析所示，政府支持力度、重視程度因素的標準差相對較大，一定程度上反映了不同政府組織作用于數據開放政策擴散的明顯差異性，而其他因素標準差較小，表明變量的變化相對穩(wěn)定。總體而言，數據符合標準正態(tài)分布，可以進行模型統(tǒng)計和數據分析。

此外，為確保自變量之間的相互獨立性，有效避免變量之間高度相關造成的測量偏差，因而有必要對其進行共線性檢驗。為此，根據研究慣例，選取方差膨脹因子（VIF）作為衡量指標檢驗是否存在多重共線性問題。經測算，自變量方差膨脹因子處于1.092到2.344之間，均值為1.655，符合VIF小于10的具體標準，因而自變量之間不存在嚴重的多重共線性問題。

（二）相關性分析

通過對自變量和因變量進行相關性統(tǒng)計分析發(fā)現，政策采納與信息化水平、技術創(chuàng)新能力、科技研發(fā)投入、政府重視程度、政策學習情況、政策垂直影響在0.01水平上顯著，與政府支持力度、用戶需求壓力在0.05水平上顯著，證明自變量與因變量正相關，因而初步論證了除H4以外其余假設均成立，相關性統(tǒng)計結果如表4所示。

（三）離散時間事件史分析

為進一步明確自變量與因變量之間的關系，借助SPSS分析軟件中的Logistic回歸功能對面板數據進行單一因素及綜合因素的事件史分析，通過比對回歸分析結果對相關性統(tǒng)計分析中得出的初步結果進行二次驗證。

表5為單一因素事件史分析結果，模型1、2、3分布對應了技術、組織、環(huán)境三類解釋變量。除了政府組織規(guī)模、政策垂直影響要素，其他因素均與數據開放政策采納在0.01或0.05水平上顯著。就單因素回歸分析而言，技術維度對數據開放擬合度較高，具有一定解釋力。

盡管單一因素回歸分析對研究假設作出了判定，但是單一因素割裂了各因素集合之間的關系，因而回歸結果僅能作為最終結果的參照。在此基礎上，聚合多種因素進行的綜合性事件史分析才能進一步得出更加科學準確的研究結果，多因素綜合事件史分析結果如表6所示。表6將技術、組織、環(huán)境維度進行兩兩相交或三者組合從而建構生成了模型4、5、6、7，進而綜合判定研究假設的成立與否。根據回歸分析顯示，假設H1在模型4、5中在0.01水平上顯著、模型7中在0.05水平顯著，因而基本判斷假設H1成立。假設H2在模型4、5、7中均通過了0.01的顯著性水平測試，因而假設H2成立。盡管假設H3在模型5中不顯著，但是在模型4、7中分別通過了0.05和0.1的顯著性水平測試，結合其在單因素事件史分析中模型1的0.1水平上顯著來看，研究認為假設H3也成立。假設H5、H6在模型4、6、7中相應通過了0.01和0.05顯著性水平檢驗，因而假設也成立。假設H7在模型5中在0.05水平上顯著，在模型6、7中在0.01水平上顯著，因而假設H7成立。假設H9在模型6、7中分別通過了0.01和0.05顯著性水平測試，盡管其在模型5中不顯著，但是結合模型3中顯著水平表現，研究認為H9也成立。假設H4在模型4、6、7中均不顯著，假設H8僅在模型5中通過了0.1顯著性水平檢測，但在模型3、6、7中均不顯著，因而綜合判斷假設H4、H8不成立。

五、結論與討論

研究基于面板數據，參照TOE分析框架，從政策擴散視角對數據開放政策擴散的發(fā)展演進進行了事件史分析，探討了影響數據開放政策擴散的關鍵因素，揭示和解釋了數據開放政策擴散的邏輯機理和機制路徑。

研究發(fā)現，我國省級政府數據開放政策采納和平臺建設尚不完善，數據開放仍需持續(xù)性推進。其一，從時間維度看，省級數據開放政策采納和平臺建設始于2012年，歷經緩慢發(fā)展、爆發(fā)增長、平穩(wěn)推動期的發(fā)展演進階段，呈現出明顯的“S”型曲線擴散趨勢，這也契合政策擴散的特征描述。其二，從空間維度來看，省級數據開放政策采納和平臺建設分布情況明顯不均，當前東部發(fā)達省份已經全部采納數據開放政策，而部分西北、東北、西南等欠發(fā)達省份尚在籌措建設中，數據開放自東向西逐漸擴散。其三，從影響因素來看，影響數據開放政策擴散的因素主要涵蓋技術、組織、環(huán)境3個層面的9個關鍵要素。綜合來看，相較于組織、環(huán)境層面，技術層面對于省級數據開放政策采納的相關系數和解釋力度更大；具體來看，信息化水平、技術創(chuàng)新能力、科技研發(fā)投入、政府支持力度、政府重視程度、政策學習情況、公民需求壓力等因素與數據開放政策采納和平臺建設呈正相關，這既符合社會普遍性認知，也與既有實證研究契合度較高。政府組織規(guī)模、政策垂直影響等自變量對因變量影響不顯著。綜上所述，多重要素共同影響數據開放政策擴散，因而地方政府亟須在厘清梗阻因素和現實困境的基礎上有針對性地加以優(yōu)化推進。

本研究在綜合考慮目前發(fā)展現狀和上述研究結論的基礎上嘗試提出以下建議，以期為中國數據開放的高質效持續(xù)性推進提供參考借鑒。

其一，強化科技創(chuàng)新賦能，夯實數據開放技術基礎。技術是開放行為實施的手段，相關技術水平直接影響數據開放政策的實施質量和效果。第一，拓寬資金來源，加大支持力度。技術攻關需要資金的推動，政府Ramp;D經費投資雖然為數據開放發(fā)展提供了適當經費，但是作為一項“燒錢”的活動僅僅依靠政府經費明顯捉襟見肘。為此，政府可以通過適當增加Ramp;D經費和必要專項資金，鼓勵并吸納社會多元資本共同投資，創(chuàng)新融資信貸服務供給等方式為其注入活力。此外，除資金支持外，政府也需出臺一系列配套政策和措施，如人才、金融、產業(yè)政策等持續(xù)加大支持力度。第二，加強技術創(chuàng)新，推進整體智治。數據開放是一項技術性難題，因而需要借助技術創(chuàng)新手段加以化解和推進。以新興技術為先導，以發(fā)展創(chuàng)新為驅動，通過聚合大數據、云計算、人工智能等數字技術的組合優(yōu)勢不斷推進數據開放質效提升。此外，政府還需把握新興技術涌現機遇，不斷將算法技術嵌入數據收集、存儲、傳輸、利用等數據開放全過程，形塑敏捷治理的范式，[27]（122）從而實現整體性、數字化、智能化的數據治理。

其二，吸納多元主體參與，建構數據開放命運共同體。數據不是某些人的“私人產品”，而是全社會的“共同資產”，因而只有集眾智、凝合力才能實現數據開放的最優(yōu)化和數據價值的最大化。第一，明確政府主體責任。數據開放是推進大數據時代國家治理的重要方略，地方政府有責任、有義務根據中央要求不折不扣完成既定任務，因而數據開放必須由地方政府牽頭實現政社企協(xié)同治理。第二，鼓勵企業(yè)合作援建。數據開放不是政府的“一言堂”，適當納入企業(yè)“外援”能夠賦予數據開放更多發(fā)展動力和活力。一方面，企業(yè)科研創(chuàng)新能夠有效推動技術變革，從而有效助力數據開放模式、路徑的轉型升級；另一方面，相較于政府，企業(yè)更具效率優(yōu)勢，更好平衡成本收益之間的關系，因而能夠有效實現數據開放的質效提升。第三，注重用戶意見表達和反饋。用戶參與是省級政府數據開放平臺服務優(yōu)化的重要指南，也是衡量數據開放成效的關鍵指標。為此，政府需要不斷完善數據開放平臺建設，以平臺為載體進一步暢通用戶溝通和反饋渠道，從而有效破解數據“懸浮”問題，更好滿足用戶需求。此外，用戶參與是一個循序漸進的過程，且用戶在不同階段具有不同的認知偏好和關注點，因而需要將用戶參與貫穿數據開放的全生命周期，時刻吸納和借鑒社會成員的群體智慧，不斷打通數據開放道路上的堵點痛點。地方政府唯有充分調動政社企等多方群體的積極性、主動性、創(chuàng)造性，才能持續(xù)、高效地推進數據開放，發(fā)揮“無形資產”的最大價值。

其三，完善制度體系建設，優(yōu)化數據開放發(fā)展環(huán)境。數據開放作為一項系統(tǒng)性工程，難以一蹴而就，需要全方位、多層次綜合施策，從而得以建構完備數據開放體系。第一，完善數據開放體制。數據開放不能局限在“公開”這一末端環(huán)節(jié)，而是應該從頂層設計的高度完善政府數據開放體制，有效破解職能交叉、部門分割、管理錯位、協(xié)同力弱等治理難題，以此奠定數據開放的制度基礎。為此，政府需要建立具有綜合協(xié)調能力的管理機構，統(tǒng)籌制定全局規(guī)劃，并以職能整合為核心改革事業(yè)單位，著力引導部門之間有機合作，從而解決縱向上管理不力、橫向上缺少配合的亂象。此外，有必要建立政府首席信息官制度，自上而下地設置各級政府數據開放綜合管理機構， 形成與現有行政管理相結合的管理組織架構。第二，完善數據開放機制，包括數據整合與利用、數據開放與協(xié)作、數據管理與評估機制。數據層是數據開放中最基礎、最直觀的層面，也是公眾最為關注的層面，為此需要統(tǒng)籌考慮數據集數量及分類、數據更新及獲取、數據處理工具等內容，基于數據層面建構和完善數據整合與利用機制。平臺層作為政府數據開放網站的核心技術層，有效提供了可供各部門組織間或國家之間交流協(xié)作的程序框架，以平臺為著力點建構政府數據的開放與協(xié)作機制。此外，完善數據開放機制也需兼顧管理層面，根據頁面布局、用戶交互、隱私政策、監(jiān)督管理政策形塑數據開放的管理與評估機制。第三，完善數據開放法制建設。法制是維護數據開放“底線”，以法制建設為基礎，從而為數據開放提供必要的法治保障。為此政府需要盡快建構數據開放的法律框架，推動統(tǒng)一的政府數據開放立法，特別是亟須出臺關于“數據開放”的法律，進一步明確政府數據開放的范圍，健全完善政府數據開放的程序機制，界定政府數據開放的標準。地方政府也需積極創(chuàng)制數據開放的政策創(chuàng)新舉措，全面開展政府數據開放相關立法，提供政府數據開放的法治保障。

其四，創(chuàng)新數據開發(fā)利用，釋放數據開放多元價值。數據開放不等同于狹義上的信息公開，若僅關注數據的公開，輕視甚至忽視數據的開發(fā)和應用，則不免落入“為開放而開放”的陷阱。第一，創(chuàng)新數據開放模式。當前我國數據開放屬于政府主導型，通過政府主動開放自身數據的方式來深化政府數據的創(chuàng)新應用，[28]（9）即政府對數據開放活動進行統(tǒng)籌規(guī)劃，注重頂層設計，自上而下層層推進，能夠讓數據開放活動在較短的時間內走上正軌。但是該模式能否長期有效尚有待進一步觀察，因而亟須吸納多元利益主體共同參與數據開放建設，適當探索公民參與型、政企合作型數據開放模式，實現政、企、民有序分工和合作共贏。第二，拓展數據開放廣度和深度。數據開放不是選擇性開放，而是在安全可控環(huán)境下進行全面性開放，特別是要持續(xù)拓展元數據的廣度和深度。就廣度而言，數據開放要注重開放數據類型的全面性和多元性，既要包括經濟、社會、文化數據，也要適當涵蓋政治方面的數據，從而滿足社會成員的實際需要；就深度而言，數據開放不能僅局限于政府數據的“只言片語”，而是要盡可能開發(fā)利用和持續(xù)挖掘公共數據，從而發(fā)揮全社會數據的最大化效用。第三，完善數據開放平臺建設。政府數據開放平臺是連通數據源與使用者的承接通道，科學、規(guī)范的開放平臺建設可以提升政府數據的利用效率，釋放政府數據潛能，進而有助于發(fā)揮數據價值。一方面，要從國家層面制定完整、全面的政府數據開放平臺發(fā)展方案，深化數據開放平臺標準體系內容，完善互動反饋機制，推進價值共同創(chuàng)造，保障數據高質量開放；另一方面，積極鼓勵地方創(chuàng)新與合作，進一步完善平臺功能，增強各城市之間的數據協(xié)同，以實現各地方政府數據開放的聯動發(fā)展。此外，數據平臺還需優(yōu)化界面設計，完善個性化推薦，促進平臺產品迭代升級，從而進一步完善平臺服務體系，補齊功能短板，打造數據開放共享的園地。

本研究從政策擴散視角下揭示和解釋了省級數據開放的影響因素，并據此提出了適當優(yōu)化建議，為豐富發(fā)展數據開放的理論體系，助力地方政府實踐提供了參考借鑒。然而，本研究仍存在以下不足：首先，研究場域主要聚焦于省級層面，缺乏市級層面的考量和省市不同層級間的對照。其次，研究主要運用單一量化方法測度變量之間的關系，缺乏足夠的定性比較和其他量化分析參考，研究結果的信度和穩(wěn)健性可能存在缺陷。最后，由于目前省級數據開放政府擴散尚未完成，未來發(fā)展趨勢是否符合預期、既有要素能否涵蓋全部影響因素等仍有待進一步探討。

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責任編輯" "賈曉林