作者简介： 韩啸，博士，讲师，主要从事数字政府治理研究; *吴金鹏，通讯作者，上海交通大学博士研究生，主要从事政策分析、政府治理研究。
文献来源：《电子政务》杂志2020年第6期。
摘要：政府数据开放是当下最引人注目的政府创新之一，识别政府数据开放水平提升的关键因素，对进一步把握政府数据开放发展规律具有重要的理论和现实意义。文章参考TOE框架，结合政府数据开放实践特点，提出了理解各国政府数据开放水平差异的整合性分析模型。使用固定效应模型对115个国家在2013-2016年的面板数据进行分析，发现ICT基础设施、政府能力、全球化是影响政府数据开放水平的直接因素，创新能力显著正向调节ICT基础设施、政府能力与因变量的关系。研究发现有助于深化对政府数据开放水平影响因素的认识，为后续研究提供新的分析工具。
关键词：政府数据开放; 开放数据; TOE框架; 面板数据; 跨国研究
一、问题提出
政府部门在履行服务职责的过程中，制作、获取和保存了海量的数据资源。作为数据的最大拥有者，政府对数据的所有权正在重构。许多国家投入大量资金与人力进行政府数据开放平台的建设，向公众开放所掌握的数据资源，希望借此促进公众参与、提高政府透明度、推动服务创新等目标实现。尽管各国政府十分重视，并投入了大量资源进行建设，但政府数据开放在实践中仍然面临着许多困难与挑战，阻碍着政府数据开放水平的提升。围绕该问题，学界主要从技术保障、资源环境层面展开了讨论。从技术视角审视认为，先进的信息技术在跨部门整合数据资源、统一数据标准、提高数据共享效率上发挥着关键作用，极大地影响了政府数据开放的发展水平；而从资源视角则将政府数据开放视为一项公共服务，指出经济发展水平决定了政府拥有的行动资源，影响着服务供给效率。透过观察发现，高技术准备度并不必然导致高水平的政府数据开放。捷克政府的技术准备度（全球第22位）好于巴西政府的技术准备度（第42位），但巴西的政府数据开放水平（全球第18位）大大高于捷克政府（第31位）。再者，高经济发展水平也不必然提升开放政府数据的发展水平。卡塔尔人均GDP位列全球第一，菲律宾人均GDP仅为全球第80位，但菲律宾政府数据开放的发展水平（第22位）远远高于卡塔尔（第73位）。面对上述相悖情况，不禁要问：影响政府数据开放水平的关键因素是什么？哪些因素发挥着更重要的作用？政府数据开放作为一个复杂治理问题，既不是纯粹的技术问题，也不单是资源问题，需要进一步识别其中存在的影响因素及其作用。
鉴于此，本研究以TOE(Technology-OrganizationEnvironment,TOE）框架为理论基础，构建理论模型，对115个国家在2013-2016年的面板数据进行分析，从技术、组织与环境维度解构影响政府数据开放水平的因素并探讨创新能力在其中发挥的调节作用。期望通过实证研究揭示导致各国政府数据开放水平差异的影响因素及作用机制。为该研究领域提供新的证据和分析思路，丰富对该问题的认识。
二、文献综述与分析模型
（一）分析视角与研究进展
政府数据开放作为一种新的政府改革模式，最近十年才开始受到理论界与实务界的密切关注，其根源可以追溯至数百年前政治学理论中提出的“开放政府”理念。通过梳理目前关于政府数据开放发展的实证研究，集中从四个角度展开讨论，即技术、组织、法律制度和环境。
第一，技术层面的影响因素。各国政府在实施政府数据开放时面临着许多技术挑战。如数据采集率低、数据无法机器读取、数据库没有整合以及数据标准未统一等，这些因素阻碍了政府数据开放发展水平的进一步提升。政府数据开放从生产到应用可以分为数据生成、数据收集、数据分发和传递、数据使用四个部分，每一个部分的实现都离不开技术的支撑。既有研究发现，完善的ICT基础设施、高效的数据采集与数据清洗技术、全面的数据管理技术体系对政府数据开放实践的成功具有非常重要的作用。然而，需要明确的是，政府数据开放并不只是技术问题，技术是实现目标的手段，在实践过程中还需要探明其他重要因素的影响，避免陷入“技术决定论”。
第二，组织层面的影响因素。组织视角源自斯隆学派关于技术与组织在社会环境中互动的观点，将技术视为内生，即被执行的技术。技术的应用与实践会受到组织形式、制度安排、行政过程以及组织文化等因素的影响。既有研究发现，组织支持、组织兼容、公平创新的组织文化在政府数据开放实践中发挥着正向显著作用，高层领导的支持会极大地推动政府数据开放项目的发展，领导权威可以促进组织间协调和合作的实现。由于保守文化的影响，出于避责动机政府部门（或工作人员）在具体实践中会运用自由裁量权，选择不公开或少公开数据。围绕这一问题，一些研究从意愿入手，强调通过有效的供给激励，弱化风险感知，以提升工作人员开放数据的意愿。综合上述内容，无论是意愿还是行为都是以能力为前提基础，政府数据开放作为一项新工作，需要政府部门具有实施能力，但这类文献鲜有对政府能力与政府数据开放水平之间关系进行深入讨论。
第三，法律制度层面的影响因素。完善的法律体系为政府数据开放提供了保障与依据。一方面避免了违规行为的出现，另一方面有效保护了公民信息的安全。制度建设是政府数据开放良好运行的基础。既有研究指出，法律框架模糊、制度标准缺失会导致政府数据开放意愿的降低，制约数据价值转化，甚至出现执行偏差等问题。在对中国政府数据开放实践的研究发现，制度环境是影响开放政府数据政策扩散的关键因素之一，制度环境越成熟，地方政府采纳政府数据开放政策的概率越大。政府数据开放涉及多部门协作问题，完善的制度规范能够明确权责，建立协作机制，保证跨部门间合作的有效开展。这类研究是建立在整体主义和结构决定论之上，默认法律制度文本作为整体会被各级政府严格执行并直接作用于政府数据开放这一预设条件，忽视了地方政府在执行中存在的碎片化现象和选择性执行逻辑。这些都启发我们采用一种更为综合、多层次的理论视角，更深入地分析影响政府数据开放的复杂机制。
第四，环境层面的影响因素。这类研究的理论基础来源于塞尔兹尼克，组织的外部社会环境是构成组织制度化的外部成因，作为一种社会构成，组织嵌入在社会环境之中，因而组织行为是建立在“适应环境，生存发展”的目标基础上。政府数据开放的研究将环境因素视为外生变量，其中资源与压力是讨论较多的变量。资源松弛理论认为组织拥有的行动资源越丰富，其行动绩效就会越高，辖区经济发展水平和产业结构作为政府可获得的行动资源，正向影响政府数据开放实践的绩效水平。既有研究运用新制度主义理论，发现上级压力、公众压力与竞争压力对政府数据开放水平产生显著正向影响。还有的研究立足“组织-环境”共生演化的视角，构建了政府数据开放的社会生态系统模型。
上述研究对丰富政府数据开放发展的认识上做了诸多有益探索，并为本文提供了重要的理论基础。总体而言，现有研究存在两点局限：第一，既有研究的解释力受到挑战。有研究指出来自领导层的支持对实现开放政府数据的目标至关重要，而在其他研究中没有得到证实。这一方面表明，关于如何提升政府数据开放水平的经验与知识还很有限，对某些因素的作用机制存在不确定性，需要进一步探析；另一方面，研究样本的局限可能影响了研究品质，需要扩大研究样本的来源范围以检验变量的稳健性。第二，整合性模型的缺失，导致目前研究呈现碎片化趋势，还未有对政府数据开放过程中所面临的技术因素、组织因素与环境因素进行系统分析。因此，有必要综合这三类因素，建构整合性模型，对影响各国政府数据开放水平的变量和作用进行厘清，从而提供更有信服力的解释。
（二）理论模型与研究假设
在众多解释组织创新采纳与应用效果的分析框架和理论模型中，作为综合性分析框架的TOE框架影响最为广泛，强调技术因素、组织因素和环境因素对技术采纳与应用的共同影响。技术因素指技术本身具有的特点及其与组织的关系；组织因素涉及到组织特征和组织资源，包括组织规模、正式/非正式的制度安排、沟通机制等；环境因素包括市场结构、需求压力、制度环境等方面。一经提出，TOE框架就在信息管理领域掀起了应用热潮，随着在不同情境、不同类型的研究中被反复证实，渐渐成为了“通用”理论。因此，选择TOE作为分析框架，结合既有研究成果与实践场景，纳入变量，构建解释政府数据开放水平差异的整合性理论模型。
第一，政府数据开放中的技术因素。目前，政府数据开放在很大程度上是由供应驱动的，数据采集效率决定了数据供给效率。ICT基础设施是数据生产、收集、使用、转化等环节实现的重要基础。因此，一个国家是否具有完善的ICT基础设施，直接决定了该国数据电子化的程度，也影响着政府数据开放的可及性和社会公众获取数据的成本。在既有研究中，Relly和Sabharwal面向122个国家的实证研究发现，ICT基础设施水平与政府透明度显著正相关。可见，拥有良好的数据基础设施是实施政府数据开放的必要基础。据此，提出假设H1：一个国家的ICT基础设施建设水平正向影响其政府数据开放水平。
第二，政府数据开放中的组织因素。政府数据开放不仅是服务的创新，还是治理模式的创新。作为一项创新，政府数据开放面临着“存量开放”和“增量开放”两个维度的压力，这需要强大的政府能力为保障，提供充足的资源、完善的制度以及高效的执行力去推动政府数据开放水平的提升。Saxena对菲律宾政府数据开放的案例分析发现，由于政府能力不足，导致数据更新不及时、无法实现在线统计分析、定期发布机制的缺失等问题出现。可见，政府能力是影响政府数据开放水平的关键因素。参考既有研究，笔者将政府能力定义为有效制订和执行健全政策的能力，并检验其对政府数据开放水平的作用。因此，提出假设H2：一个国家的政府能力正向影响其政府数据开放水平。
第三，政府数据开放发展水平中的环境因素。全球化为政府数据开放运动提供了必要条件。新制度主义理论认为，作为外部环境，全球化带来的国际标准对各国形成了一种压力，促使各国的政府数据开放发展向国际标准看齐。Altayar以沙特阿拉伯政府数据开放建设为例，阐述了国际环境中的政府数据开放发展会导致国家间的竞争、学习和模仿，从而推动政府数据开放发展水平提升。可见，一个国家全球化程度越高，面临提升政府数据开放水平的压力也就越大，将促使该国加强政府数据开放建设，提高政府数据开放水平。本研究由此提出假设H3：一个国家全球化程度正向影响其政府数据开放水平。
第四，作为调节变量的创新能力。政府数据开放是一个生态系统，数据开放是为数据应用服务的，创新是推动政府数据持续开放的重要动力。英美等国每年都会举办政府数据开放应用设计大赛，鼓励创新并将优秀的参赛作品应用到公共服务之中，这显著促进了政府数据开放水平的提升。基于此，将国家的创新能力作为调节变量，进一步讨论创新能力在自变量与因变量的关系中如何发挥作用。在政府数据开放中，ICT基础设施作为“硬实力”，很大程度上影响着数据供给的质量，创新能力则是“软实力”，通过对数据进行挖掘与利用，创造出更多的社会经济价值，实现从数据开放到数据开发的良性互动，以此促进政府数据开放水平的不断提升。因此，提出假设H4：创新能力正向调节ICT基础设施与政府数据开放水平的关系。
一个国家的创新能力反映了一国将创意转化为新产品、新服务的能力。从熊彼特（Joseph Alois Schumpeter）的创新理论来看，一个组织创新能力越强，对外部环境变动的适应性越好，组织能力和组织绩效也就越高。可见，创新能力可以有效提升政府数据开放的水平，所以在政府能力一致的条件下，创新能力越高的国家其政府数据开放水平越高。据此，提出假设H5：创新能力正向调节政府能力与政府数据开放水平的关系。全球化推动着各国政府围绕政府数据开放展开竞争、学习和模仿。
相较外部的压力而言，各国内在的创新能力才是实现高质量政府数据开放的关键，在外部压力下，会促使政府数据开放建设短时间上马，但没有创新能力推动整个系统运转，则会陷入“面子工程”困境。因此，提出假设H6：创新能力正向调节全球化与政府数据开放水平的关系。
综上内容，结合研究文献与实践情境，从“技术-组织-环境”三个维度中分别选择了ICT基础设施、政府能力、全球化三个自变量与创新能力这一调节变量，构建了理论模型（参见图1）。
三、研究设计
（一）研究方法
随着政府数据开放实践的深入，一些研究解释受到了挑战。为了回应现实与理论之间的距离，需要扩大分析样本，整合现有研究发现，厘清影响各国政府数据开放水平的变量及其作用。本研究以TOE框架为理论基础，构建解释模型，对115个国家在2013-2016年的面板数据进行分析，从技术、组织与环境维度解构有关变量对政府数据开放发展水平的影响并探讨创新能力在其中发挥的调节作用。
（二）变量设计与数据来源
政府数据开放水平被定义为各国政府在公共数据开放的实际情况与发展阶段，是对一国政府数据开放的准备情况、执行水平和影响力三个方面进行的综合评价。
选择万维网基金会发布的“开放政府数据晴雨表”中的评估数据作为因变量的数据来源。自变量“ICT基础设施”使用联合国电子政务调查报告中的ICT基础设施水平作为代理变量；“政府能力”采用世界银行发布的治理指数作为代理变量进行测量；“全球化”使用瑞士苏黎世联邦理工学院发布的世界全球化报告中的全球化指数进行测量。调节变量“创新能力”使用世界经济论坛发布的“全球竞争力指数”报告中的国家创新能力进行测量。为控制时间因素的影响，引入滞后效应，对自变量、调节变量数据的采集时间比因变量滞后一年，即为t-1年。将各国经济发展水平作为控制变量，选择世界发展报告中各国人均GDP作为衡量一国经济发展水平的测量变量。变量定义和数据来源参见表1。
四、实证结果
在进行推断性分析前，对所收集到的2013-2016年间共计370个分析样本的数据情况进行描述（参见表2）。由于篇幅所限，不一一赘述，以因变量为例，各国在政府数据开放水平上的平均得分为33.17（满分为100），说明总体水平较低。2016年只有21%的国家得分在50分以上，一半以上的国家得分低于当年均值（32.5分）。自变量的共线性分析结果显示方差膨胀因子（VIF）均小于5，不存在共线性问题，可以进行推断性分析。
由于本研究所利用数据属于非平衡面板数据，若从中提取平衡面板数据进行分析会降低样本量和结果有效性。参考既有研究的处理方法[29]，对数据进行Hausman检验，其结果的卡方值都在1%的水平上显著，拒绝原假设，适合使用固定效应模型进行假设检验。研究设置了3个模型，结果如表3所示。在主效应分析中，ICT基础设施、政府能力、全球化在所有模型中通过检验，具有很好的稳健性，可以判定假设1、2、3通过检验。变量ICT基础设施、全球化对因变量的作用与既有研究发现一致，目前的研究文献还未就政府能力对政府数据开放水平的作用进行实证研究，本文通过全球113个国家的面板数据对二者关系展开了检验，为后续进一步研究奠定了基础。
在调节效应分析中，ICT基础设施与创新能力交互项在模型3中对政府数据开放水平影响显著正相关，假设4通过检验。政府能力与创新能力交互项在模型3中对政府数据开放水平影响显著正相关，说明创新能力对政府能力和政府数据开放水平具有线性调节效应，假设5通过。全球化和创新能力交互项在模型3中和政府数据开放水平没有通过显著性检验，说明创新能力对全球化和政府数据开放水平不具有线性调节效应，假设6没有通过检验。
综上分析可知，除假设6未能通过检验外，其余假设均通过。对于假设6没能通过检验，其中可能的原因是，全球化对因变量的作用链较长，导致创新能力的调节作用并不显著。具体来说，全球化通过国家间的竞争、学习和模仿机制，驱动各国的政府数据开放实践向国际标准看齐。但要实现政府数据开放水平提升，不仅需要各国政府具有强烈的政府数据开放建设意愿，还需要各国政府具有行动能力，如吸收能力、动员能力去保证意愿的有效执行。只有这样，创新能力才可能在政府数据生命周期中发挥积极作用。虽然一国的全球化程度正向影响政府数据开放水平，但这组变量关系并未涵盖能力要素，或许这是导致创新能力对其调节作用不显著的原因。
五、研究结论
政府数据开放不仅是数字政府治理的重要内容，还是推动政府治理能力现代化的重要举措。本文参考TOE分析框架构建了解释政府数据开放发展水平差异的模型，并收集了115个国家在2013-2016年的面板数据。通过定量研究对所提出的6个假设进行检验，除假设6未能通过检验之外，其余5个研究假设均顺利通过检验。即ICT基础设施、政府能力和全球化对政府数据开放水平具有显著正向影响，创新能力正向调节ICT基础设施与政府数据开放水平的关系，创新能力正向调节政府能力与政府数据开放水平的关系。随着变量的加入，模型解释力不断增加（基线模型的R2为0.692，整体模型的R2为0.720），说明所构建的整合性模型具有较好的解释性和科学性。
（一）理论贡献
本文的研究发现为理解政府数据开放水平的影响因素提供了新颖的见解。
第一，提出了解释政府数据开放水平差异的整合性模型。本文以TOE框架为理论基础，结合政府数据开放的实践特点，整合了技术、组织和环境三个维度的变量，以“创新能力”作为调节变量。透过实证分析结果，验证了TOE框架对国家层面政府数据开放水平的解释力，证实了模型的科学性与稳健性。运用面板数据首次检验了“政府能力”对政府数据开放水平的作用，以及“创新能力”所发挥的调节作用，为该领域的深化研究提供了新的知识，有助于更好地理解政府数据开放建设中不同维度影响因素的作用，从整体上把握政府数据开放的发展规律，跳出“碎片化”研究，提升研究解释力。
第二，发现了创新能力对政府数据开放水平的调节作用。既有研究大多从政府数据开放对创新的积极作用展开讨论，忽视了创新对政府数据开放发展的推动作用。本研究受“生态系统论”启发，将“创新能力”作为调节变量，考察其对TOE框架下变量关系的调节作用。研究证实了创新能力在ICT基础设施与政府数据开放发展水平、政府能力与政府数据开放水平这两组变量关系中发挥着正向调节作用。创新能力对政府数据开放水平具有调节作用的发现，为后续研究提供了新的研究变量。在既有研究中，鲜有涉及讨论变量调节作用的分析，本文通过定量检验，发现了创新能力的调节作用，进一步丰富了对该问题的解释层次，有助于打开影响政府数据开放水平差异的“黑箱”。
（二）实践启示
第一，建设完善的ICT基础设施，让公共数据运转起来。如果将公共数据比喻为“血液”，ICT基础设施就是负责运输它们的“血管”。政府数据开放领先的国家都十分重视基础设施的完善，如美国政府发布《国家信息基础设施行动》，通过国家信息基础设施的建设推进社会信息化发展。英国政府在2013年宣布启动“国家信息基础设施”建设，明确提出建设新一代的信息基础设施是政府最重要的战略，标志着开放数据发展到一个全新的水平。政府数据开放有赖于良好的ICT基础设施。通过信息技术将政府部门连接在一起，打破“数据孤岛”，整合多端数据，建设数据开放平台，实现公共数据的互联互通。
第二，打造政府数据开放核心能力，保障数据公开有效推进。政府能力是有效开展政府数据开放的前提和基础。在政府数据开放实践语境下的政府能力，实际上就是政府数据开放核心能力，即数据共享能力、数据管控能力、数据应用能力。可通过法律法规建设、明确权责制度、优化制度环境来提升政府数据共享能力；针对公共数据生命周期制定信息安全标准，设置首席数据官制度，对公共数据管理全权负责实现数据管控能力的升级；倡导创新文化、加强人才培养、鼓励社会参与，通过需求驱动和应用导向促进数据应用水平的提高。
第三，加强国际交流学习，实现从数据大国到数据强国的战略目标。在国际上的政府数据开放评估体系中，我国政府数据开放总体水平不高，尤其是在数据安全、规制体系和数据生态等方面与发达国家存在较大差距。政府数据开放作为全球化的政府行为，一方面可以借助全球化环境，学习其他国家实践中成功与失败的经验，为我国政府数据开放建设提供有益的参考，确保在实践过程中少走弯路、提高效率。另一方面，可积极参与到国际评估体系标准的制订中，超越以西方为中心的单边主义，实现从数据大国到数据强国的转变，努力走出一条具有中国特色的新时代政府数据开放建设之路。
第四，加大人才培养力度，实现创新驱动政府数据开放高质量发展。一国的创新能力越强，对政府数据开放的需求和数据转化利用能力越强，越会推动政府数据开放的发展。而人才短缺是制约创新的关键因素，也是阻碍政府数据开放持续发展的重要因素。因此，培养具备大数据专业知识的技术人才是实现政府数据开放高质量发展的前提与保障。首先，要加大专业人才培育力度，扩大技术人才队伍；其次，建设创新孵化基地，加强与企业、高校的合作，充分发挥社会力量进行创新；最后，努力实现数据技术的创新，基础科学的创新往往会带来“核裂变”式的动力，需要重视大数据技术创新在驱动政府数据开放中的作用。
（三）研究局限
第一，在技术、组织和环境三个维度中还存在其他可能发挥重要作用的变量，如数据生产能力、国家间的竞争压力等没有纳入到模型中进行检验和讨论。第二，本文没有涉及政治因素的讨论。政治因素可能会对政府数据开放的发展水平具有影响。例如，从权力视角来看，随着政府数据开放的推进，一些部门的权力、地位将发生改变，有的部门权力获得了增加，有的部门权力受到了削弱。那些权力被削弱的部门为了避免话语权丢失，可能会选择消极执行或抵制政府数据开放。未来研究可拓展研究框架，继续探索。