应急情境下政府开放数据质量的影响因素与组态分析——基于新冠疫情期间省级数据的实证研究

[研究目的]政府开放高质量的疫情数据对中国政府战胜新型冠状病毒肺炎疫情发挥了关键作用,却鲜有学者关注影响疫情数据质量的因素以及这些因素的作用路径。[研究方法]基于TOE理论框架,对中国31个省级政府开放疫情数据质量的影响因素进行识别,并运用模糊定性比较分析法分析影响政府开放高质量疫情数据的必要条件与多元条件组合路径。[研究结论]研究发现,政府开放高质量的疫情数据受到政府数字服务能力、核心领导动员、部门之间联动、政策支持程度、经济发展水平、疫情风险等级等多元复杂因素共同影响。其中,数字服务能力、核心领导动员、政策支持程度是影响政府开放高质量疫情数据的核心条件,并在此基础上形成了技术依赖型、领导驱动型、政策支持型等三条影响政府开放高质量疫情数据的组合路径。公共卫生危机中政府开放高质量的疫情数据要求持续推进政府数字服务能力建设,切实加强领导动员与政策支持,并及时关注防疫环境变化。这一研究丰富了政府开放数据质量的研究议题,并拓展了政府开放数据质量在应急情境中的讨论。

超越数据质量:政府数据开放质量的几个理论问题研究

[目的/意义]解析政府数据开放质量的基本理论问题,旨在回应当前我国政府数据开放实践发展需要,以及为该议题后续相关研究奠定基础。[方法/过程]采用文献分析法和规范分析法,首先界定了政府数据开放质量的概念,进而解析了政府数据开放质量的基本维度,最后分析了政府数据开放质量的影响因素。[结果/结论]政府数据开放质量指政府数据开放实施过程及结果中的固有特性满足相关规定要求和社会公众要求的程度。政府数据开放质量的基本维度包括公共性、安全性、保证性、保障性、系统性、参与性、回应性、共享性和利用性。政府数据开放质量的影响因素分为政府数据开放“质”的影响因素,包括价值取向、目标原则、公共政策、政府数据、开放平台、体制机制、公众能力等,政府数据开放“量”的影响因素,包括制度环境、过去经历、政府承诺、公众间沟通与交流、公众自身特征、政府后续行为等。

北京市政府数据开放现状研究

[目的/意义]2009年起,开放政府数据运动在全球范围内迅速兴起,我国也有一些城市已经开始进行尝试。为了了解北京市目前发展阶段、存在的优势和不足,为后续更全面的数据开放提供参考和建议,对北京市公开的政府数据进行了梳理调研。[方法/过程]北京市政府公开的数据主要发布在各政府部门官网、政府主导建设的对公众开放的数据库以及政府数据开放门户网站(北京市政务数据资源网)上,对这三类网站进行调研,对其公布的数据/元数据数量、分类、增值利用能力等指标进行梳理分析。[结果/结论]针对调研、梳理了解到的北京市政府数据开放现状,提出两点思考:技术层面——梳理数据,制定标准,完善数据;管理层面——科学管理,推动执行,注重需求。