开放政府数据的生态系统能力：模型建构与发展路径

摘要：推进政府数据开放，是提升数据价值和增强政府信息治理能力的重要实践与理论命题。本文从能力视角出发构建开放政府数据的生态系统模型，识别数据生态系统有效治理的结构性能力。对我国84个地级市数据开放的调查数据进行模糊集定性比较（fsQCA）分析，发现四种有助于开放数据发展的能力构型，即认同应变型、自发变革型、上级支撑型、社会主导型。政府在我国现阶段开放数据的发展进程中仍需发挥主导作用，但同时只有充分调动多元社会主体的数据利用能力，才能有效实现开放数据的社会价值。本研究有助于深化开放数据生态系统的理论研究，并为实现开放数据发展提供实践启示。

关键词：开放政府数据;生态系统;能力方法;定性比较分析

在国家加快培育数据要素市场的改革背景下[1]，整合、开放、共享政府数据成为一项重要的公共服务创新。随着“棘手问题”的增加和信息技术的发展，公共服务创新的研究焦点从组织内部转向组织间关系，公共服务组织嵌入在生态系统中，需要与其他外部组织共同发展来实现目标[2]。开放政府数据服务的创新导向也经历了“由内到外”的转变，从关注单一政府（数据供给者）作用转向关注开放数据生态系统的作用，即数据本身不能创造社会价值，而是通过政府、企业、公众等多元参与者对数据的开发和利用来实现数据社会价值。数据生态系统可以被建构、培养和管理，以实现系统有效运行和治理目标[3]。其中，哪些因素会影响数据生态系统的有效发展和目标实现是本议题关注的焦点。

“能力”被视为公共服务创新的焦点和来源，通过提供必要的知识、管理、技术和资源的过程实现其目标[4]。“能力”亦为驱动数据开放共享的重要因素，但以往研究主要考察政府的数据开放能力。赵玉攀等探讨了政府根据特定要求向社会提供其持有的数据的能力[5]，樊博等分析了政府制度能力、组织安排、技术能力对开放政府数据质量的作用机制[6]。现有研究越来越强调“开放数据生态系统”的重要性[7]，研究者的注意力也应该从单一政府组织的内部能力转向多元参与者的内部驱动能力和外部协调能力的层次性能力组合，即开放数据生态系统能力。因此，本文探索“能力”因素对开放数据生态系统发展的作用，提出一个解释假设：开放数据生态系统有效性是系统各组成部分能力组合的实现结果，不同的能力配置和互动关系具有不同的治理绩效。力图在以下方面做出贡献：全面而公允地描绘我国地方政府数据开放生态系统发展现状;从能力理论出发构建数据生态系统模型，识别数据生态系统有效发展和治理所需的结构性能力;通过定性比较分析（QCA）挖掘何种能力配置构型有助于提升开放数据发展水平，即高水平数据生态系统的多元发展路径。

一、我国地方政府数据开放生态系统发展现状

国家高度重视数据资源整合和开放共享工作，《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》将培育数据要素市场作为要素市场化配置改革和经济体制转型的重要举措，“推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护”[8]。建设开放数据生态系统，提高开放数据社会价值和预期收益，成为发展数据经济、实现数字红利的关键问题。评估是促进开放数据发展的有效工具，世界各地已经开发了许多开放数据生态系统评估框架，如“全球开放数据指数”（Global Open Data Index），“开放数据晴雨表”（Open Data Barometer）[9]。目前国内最权威的开放政府数据评估项目为复旦大学数字与移动治理实验室自2017年开始推出的《中国地方政府数据开放平台报告》①。该项目定期对我国政府数据开放水平进行综合评价，助推我国政府数据开放生态体系的建设与发展。“开放数林指数”每半年公布一次，其评估指标体系不断优化，从“数据层”（2017年上半年）到“数据层+平台层”（2017年下半年），“数据层+平台层+准备度”（2018年上半年），“数据层+平台层+准备度+利用层”（2019年），逐步形成了完善的开放数据生态系统成熟度评估体系。

对《中国地方政府数据开放平台报告（2019下半年）》中所报告的84个地级市政府“开放数林指数”进行分析，以描绘我国地方政府开放数据生态系统发展现状。表1显示了我国地级市政府数据开放发展综合指数与四个分项指数，在各个发展等级中所占的比例。由表1可知：（1）我国地方政府开放数据发展的总体水平较低。综合发展指数均值为29.76，不足满分（100分）的三分之一。84个地级政府中，高度发展程度（综合指数51-75）的地级政府占4.8%，处于创新领先状态;中等发展程度（综合指数26-50）的地级政府占60.7%，处于稳步推进状态;低度发展程度（综合指数0-25）的地级政府占34.5%，处于亟待发展状态。（2）准备度、平台层、数据层、利用层四个分项指数发展不平衡。各地级政府在使数据集开放、可用、及时、持续等数据层面发展最好，70.2%的地级政府处于中等发展程度;在数据获取、互动反馈、技术发展等平台层面发展次之，46.4%的地级政府处于中等发展程度。政策法规、组织执行、标准规范等准备度层面，75.0%的地级政府处于低度发展程度。在数据开放利用、取得社会经济价值方面，95.2%地级政府处于低度发展状态，这可能是由于影响力的取得需要一定的时间差、政府开放的数据集并非社会所最需要的以及政府与社会互动不足造成的。需要不断扩大行动规模，提高数据质量，加强与社会互动合作，促进市场主体和社会主体参与数据重用，改善影响和绩效。（3）各地级政府开放数据发展不平衡且差距扩大。发展程度最高的贵阳和深圳综合指数得分分别为67.72和61.93，而发展程度最低的徐州和宿迁综合得分仅为3.62。一些地级市呈现稳步前进的趋势，如哈尔滨、惠州、临沂;一些地级市呈现停滞甚至后退的情况，如湛江、无锡、雅安。总体而言，我国开放政府数据实践目前还处于初步发展阶段，总体发展水平较低，地级政府间发展差距较大。其原因可以总结为政策执行“重硬轻软”与“重短轻长”。“重硬轻软”指政府更加关注开放数据门户、基础设施等硬件项目，忽略提升数据质量和范围，忽略提高社会参与有效性和持续性[10];“重短轻长”指多以上海开放数据应用大赛SODA等项目式竞赛的形式激励公众参与，短时间竞赛开发的应用程序往往很快被抛弃，难以产生长远价值。有效管理和协调开放数据生态系统，促进开放数据的可持续发展正当其时。

二、开放政府数据生态系统模型构建

（一）开放政府数据生态系统研究综述

为了理解开放政府数据实践的复杂图景，从生态系统理论入手研究开放政府数据的重要性逐渐增加，目前研究可以总结为以下三个方面：第一，政府数据生态系统的治理目标和影响效应。建立或发展政府数据生态系统的目标包括提高开放数据透明性和操作性，促进数据的使用和创新;促进数字经济发展和经济体制转型;改善公共服务质量，加强社会信任[11]。政府数据生态系统建设还面临着技术障碍、缺乏有效参与等挑战，数据资源的力量尚未被充分利用来改善人类[12]，如何发挥数据生态系统功能，实现数据公共价值成为下一步研究的重点。第二，政府数据生态系统的定义和要素。OECD报告指出，需要建立一个开放政府数据参与者生态系统，识别包括公民、私营部门、技术人员、学者和社会组织在内的各个类型的参与者，制定相应的政策和措施，促使参与者的使用和反馈[13]。Zuiderwijk指出数据生态系统由多个参与者组成，每个参与者都有自己的角色，并通过相互协作和竞争关系来促进数据生态系统[14]。Harrison认为开放数据生态系统至少包括政府、用户和创新者三个主体，同时强调环境因素的重要性，将生态系统比喻为提供者、用户、数据、基础设施和机构之间相互关系的概念[15]。目前，“政府数据生态系统”还未形成统一定义，但研究者在系统要素和属性方面形成了一定程度的共识，包括多元参与者的角色和资源、参与主体与环境之间的依赖关系、参与主体通过协作和竞争促进数据生态系统。第三，政府数据生态系统的影响因素和作用机制。多元促进因素及其相互作用的过程是政府数据生态系统形成发展和目标实现的关键因素。一是通过数据流动、反馈的周期实现数据价值，开放数据形成一个数据周期和闭环系统，政府向公众提供数据，通过用户使用的应用程序创造社会利益;当社会感知到开放数据的好处，政府就会被生态系统推动开放更多的数据，从而产生更多的价值创造[16]。二是通过各类型参与者之间的协作以及功能和资源的发挥催化价值，外部环境因素可以刺激参与主体的行动[17]。三是由参与者和活动构成的价值链创造价值，吴金鹏等将开放数据生态系统中价值创造过程分为数据供应、创新与消费三个阶段，共同影响着开放数据发展水平[18]。总结而言，政府数据生态系统相关研究仍处于早期发展阶段[19]，未来还需要在多元理论和丰富实践中加强对政府数据生态系统定义、结构、作用机制的研究，为开发和管理数据生态系统提供方法和策略。

（二）开放政府数据生态系统能力模型

模型可以通过描述数据生态系统基本要素、评估数据生态系统功能和成熟度、探究生态系统有效性的影响因素来管理和优化数据生态系统。本研究将能力方法（capability approach）与生态系统相结合，构建开放政府数据生态系统能力模型，旨在识别实现数据生态系统有序运行和治理目标，需要哪些与生态系统相关的结构性要素及其能力。能力方法将资源使用和目标实现相联系，即个人或组织能够在多大程度上自由地利用现有的资源从事有价值的活动、实现管理目标。能力方法是评价个人福利、社会安排、政策设计的一个规范框架，在发展研究方面的应用尤其突出，如社会创新、服务创新[20]。随着生态系统思想的广泛应用，将能力方法与生态系统的关系系统化，将为社会经济服务的生态系统视为增强社会经济发展能力的生态系统[21]，探究生态系统能力及其影响效应的研究逐渐增加，包括生态系统服务功能[22]、商业服务创新[23]、社会创新[24]等领域。

开放数据生态系统能力指将数据的潜在价值转换为交付价值，实现系统目标的能力。为构建开放数据生态系统能力模型，本文首先对“开放数据生态系统”进行概念界定和要素分析，即在特定区域范围（如国家、城市），数据、数据主体、数据环境等生态因子动态交互，构成开放的自适应系统。其核心要素包括多元数据主体及其角色，数据主体间的互动协作关系，数据主体与环境之间的连接和作用。其次，将能力方法与开放数据生态系统核心要素一一映射，构建起数据主体与数据环境两个层面的生态系统能力模型。数据主体指开放数据生态系统的行动组织或个人，扮演着一个或多个特定的角色。数据主体能力通过各自的动机、职责、行为得以体现。根据开放数据的使用过程，可以将数据主体划分为供应者（政府）、中间消费者（第三方组织）、最终使用者（社会公众）三类。根据三类主体在数据开放过程中扮演的角色和发挥的功能，将数据主体能力界定为政府数据制度能力、第三方组织数据开发能力和公众信息利用能力。政府制度能力指以制度建设推动数据开放共享的能力，政府的支持、关注和参与是推动数据开放与共享的关键。但政府行为不能仅限于提升数据质量，而是要进行制度建设，为数据开放共享提供制度合法性，降低了参与者机会主义行为发生的概率，促进数据主体之间的有效沟通与互动关系[25]，持续性地推动数据开放利用。第三方组织数据开发能力指企业、社会组织、个人等多元主体利用开放数据创造新产品、新服务的能力。比如在抗击新冠肺炎疫情过程中，丁香园、阿里巴巴、腾讯等第三方组织和专业人士利用政府发布的疫情数据，开发出可视化的时空疫情地图、确诊患者同行程查询工具、迁徙数据的地理信息分析等应用，并从多方面审视和解读疫情分布格局和发展态势，为社会公众提供生动直观、专业多元的数据服务，也为政府提供了信息参考和决策支持。公众信息利用能力指社会公众对开放数据及其衍生产品的需求和利用能力。社会公众的支持和认识对开放政府数据的成功发挥着至关重要的作用[26]。公众对数据的需求越高，对政府开放数据诉求越高，对第三方组织发布的数据分析结果越关注，政府和第三方组织越有压力和动力有效开放利用数据，进而有利于开放数据生态系统的数据主体之间的互动协作。

“能力”概念可以分为“拥有的能力”和“实现的功能”，社会和制度环境影响主体偏好以及主体是否选择实现功能[27]。在开放数据领域，拥有数据分析能力的组织或个人并不一定付诸实践，而是受到组织环境的影响。数据主体嵌套在经济、制度、技术环境系统之中，数据环境能力通过影响（鼓励或阻碍）数据主体行动来发挥作用，数据主体也可以反作用于外部环境，适应环境变化，调用环境资源。环境能力可以分为操作性能力和支撑性能力两方面。操作性能力指特定区域内部可以控制、支配的资源，进一步将操作性能力划分为科技能力和财政能力。科技能力指采集、储存、利用海量数据所需要的科技基础。技术突破一直是我们经济历史上许多生产率提高的基础，开放数据与高新技术的结合从高精度的城市地理信息应用到智慧城市建设，无不降低了政府、企业、社会管理和使用信息的成本，便利了大众生活，推动开放政府数据的进一步发展。财政能力指启动和维持许多数据开放共享项目及主体协作所需要的财政和经济基础。财政资源越丰富的行政区域，经济发展水平越高，越有能力支撑数据开放平台建设和项目持续。另一方面，大多数研究发现经济资源水平和透明度水平之间存在正相关关系[28]，具备良好的财政收入的政府更有可能采用开放政府运动。支撑性能力指来自特定区域外部，支持、促进区域内开放数据发展的情境和资源，进一步划分为上级政府支持和外部社会支持。上级政府支持指地方政府所属的上级政府对开放数据的重视程度。采纳、执行开放政府数据政策涉及建立一个新的组织架构、业务流程、应用程序，任务复杂，执行难度大。我国属于“压力型体制”，通过上级政府向下级政府下达指标、分解任务、量化考核的方式推动政策执行[29]。外部社会支持指地方辖区社会环境的开放、包容程度。开放政府数据行动具有扩大公民参与、增加政府透明度、减少腐败的治理目标，出于有限理性和自利性动机，地方政府主动推动数据开放的动机不强。现有研究表明，地方政府开放性越强，政策采纳的动机越强[30]。综上，本文构建起了数据主体与数据环境两个层面、七个具体指标的生态系统能力模型。