中國地方政府數(shù)據(jù)開放政策擴散影響因素研究*——基于283個地級市數(shù)據(jù)的事件史分析

王法碩 項佳囡

(華東師范大學公共管理學院 上海 200062)

0 引 言

第四次工業(yè)革命推動人類社會快速進入“萬物智能、萬物聯(lián)網(wǎng)、萬物皆數(shù)”的信息社會5.0階段[1]。萬物互聯(lián)產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)，為經(jīng)濟社會發(fā)展提供了新動能。海量的公共數(shù)據(jù)應用在醫(yī)療、交通、就業(yè)、公共安全、氣候變化等方面可以提供優(yōu)質高效的問題解決方案，提升公共決策的科學化與精準化。對于政府部門來說，數(shù)據(jù)是一種重要的戰(zhàn)略資源已經(jīng)得到普遍共識。然而，數(shù)據(jù)不應僅貯存并服務于政府部門，只有政府數(shù)據(jù)面向社會公眾開放共享才能最大限度發(fā)揮數(shù)據(jù)所蘊含的經(jīng)濟社會效益。因此，開放政府數(shù)據(jù)既是智能時代政府治理創(chuàng)新的重要手段，也是釋放數(shù)據(jù)價值的現(xiàn)實需要。

2009年美國上線了全球首個政府數(shù)據(jù)開放平臺Data.gov。此后，英國、加拿大、日本等許多國家和地區(qū)也陸續(xù)推出了政府數(shù)據(jù)開放門戶。我國政府數(shù)據(jù)開放實踐是地方先行的。2012年6月，上海率先上線“上海市政府數(shù)據(jù)服務網(wǎng)”，嘗試向全社會開放部分政府數(shù)據(jù)。隨后，北京、湛江和佛山等地緊跟上海步伐，推出各自城市的政府數(shù)據(jù)開放平臺。中國地方政府的嘗試引發(fā)中央政府對政府數(shù)據(jù)開放的重視，2015年8月國務院印發(fā)的《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》中將加快政府數(shù)據(jù)開放共享列為促進大數(shù)據(jù)發(fā)展的重要任務，并明確提出要加快建成國家政府數(shù)據(jù)統(tǒng)一開放平臺。近年來，地方政府數(shù)據(jù)開放平臺數(shù)量快速增長，成為中國數(shù)字政府建設的一大亮點。截至2020年12月，我國已有20個省級(包含直轄市)和119個地市級(包含副省級市)政府開通了政府數(shù)據(jù)開放平臺。

政府數(shù)據(jù)開放實踐高歌猛進的發(fā)展引發(fā)了學界的高度關注和廣泛討論，形成不少高質量成果。已有研究多是從靜態(tài)視角對政府數(shù)據(jù)開放的價值創(chuàng)造[2]、評估標準[3]、平臺建設[4]、挑戰(zhàn)與對策[5]等主題展開探索，如果從時間與空間發(fā)展的動態(tài)視角觀察，近十年來我國地方政府政府數(shù)據(jù)開放實踐是一個非常典型的政策擴散過程。政策擴散是當前國際公共管理和公共政策研究的前沿領域[6]，其討論的核心問題是哪些因素導致某地區(qū)政府采納一項特定的創(chuàng)新政策。研究認為，政策采納與政策擴散的區(qū)別在于政策采納關注的是某一地區(qū)政府個體層面接受某項政策，而不同層級和區(qū)域政府相繼采納某項政策或項目的過程就是政策擴散[7]。

遺憾的是當前學界鮮有從政策擴散視角考察地方政府數(shù)據(jù)開放機理。因此，本文運用事件史分析法，基于2012-2019年283個地級市的面板數(shù)據(jù)，分析政府數(shù)據(jù)開放政策在我國地級市層面擴散的特征,識別政策擴散的影響因素和作用機理，以期拓展政府數(shù)據(jù)開放研究視角,豐富政策擴散理論在中國情境下的應用，進一步推進政府數(shù)據(jù)開放的中國實踐。

1 文獻回顧

政府數(shù)據(jù)開放所涉及的“政府數(shù)據(jù)”不僅包括政府部門直接或通過第三方依法采集的、依法授權管理的和因履行職責需要而形成的數(shù)據(jù)[8]，也包括產(chǎn)生于政府外部，但對政府活動、公共事務和公眾生活有影響、有價值的各類數(shù)據(jù)資源[9]。聯(lián)合國將政府數(shù)據(jù)開放定義為政府將信息以可機讀的形式發(fā)布，沒有法律訪問障礙、免費獲取且以廣泛的類型或開放標準提供數(shù)據(jù)[10]?！稊?shù)據(jù)開放憲章》中提出數(shù)據(jù)開放應遵循默認開放、及時全面、可獲取可利用、可比較和互操作性、改善治理與公民參與、致力于實現(xiàn)包容性發(fā)展與創(chuàng)新六大原則[11]。

識別政府數(shù)據(jù)開放影響因素是當前政府數(shù)據(jù)開放研究的熱點和前沿問題。國外研究大致分為政府內(nèi)部驅動和外部環(huán)境驅動兩類觀點。首先，獲得政府自身利益是開放政府數(shù)據(jù)的內(nèi)生動力。Altayar發(fā)現(xiàn)感知到的開放政府數(shù)據(jù)受益，如增加透明度、改善政府服務、支持創(chuàng)新、提高效益和促進參與等使數(shù)據(jù)開放行動合理化[12]。基于技術接受模型(TAM)的實證研究發(fā)現(xiàn)，感知有用性與組織能力提升對政府數(shù)據(jù)開放存在顯著正面影響[13]。此外，作為政府治理新理念的數(shù)據(jù)開放受到組織文化的影響，研究認為開放的政府組織文化是政府數(shù)據(jù)開放的重要驅動因素[14]。其次，回應來自外部環(huán)境的訴求和壓力也是政府數(shù)據(jù)開放的重要動因。有學者認為通過社交網(wǎng)絡等大眾傳媒，公眾、企業(yè)和社會組織在推動政府機構參與數(shù)據(jù)開放倡議方面起著重要作用[15]。上級政府的授權和鼓勵是政府實施數(shù)據(jù)開放的重要推動力[16]。當更多的政府機構開放其數(shù)據(jù)集時，尚未開放數(shù)據(jù)的政府機構可能會感受到同儕壓力，并參與到數(shù)據(jù)開放活動中[17]。

與國外學者相比，國內(nèi)研究更多基于綜合視角討論政府數(shù)據(jù)開放的多重影響因素。鄭磊[3]將政府數(shù)據(jù)開放視為一個從生成到創(chuàng)造價值的生態(tài)過程，并提煉出數(shù)據(jù)開放者、利用者和內(nèi)外環(huán)境三個層面的影響因素。湯志偉等[18]構建了“政治—經(jīng)濟—社會”模型，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟要素、財政支持、信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平是促進政府數(shù)據(jù)開放平臺有效發(fā)展的重要保障。高天鵬等[19]發(fā)現(xiàn)政府數(shù)據(jù)管理體制的建設和思想觀念是解釋政府數(shù)據(jù)開放動因的關鍵要素。技術-組織-環(huán)境(TOE)模型是國內(nèi)學者分析政府數(shù)據(jù)開放影響因素的經(jīng)典框架。韓普等[20]結合TOE模型構建了政府數(shù)據(jù)開放共享的指標體系，發(fā)現(xiàn)法律法規(guī)政策的制定是影響政府數(shù)據(jù)開放共享的關鍵因素。譚軍[21]的研究也印證了法律政策是政府數(shù)據(jù)開放重要的保障因素，同時組織和環(huán)境層面因素對政府機構參與數(shù)據(jù)開放也構成顯著影響。李梅等[22]的研究發(fā)現(xiàn)建立政府數(shù)據(jù)管理機構和數(shù)據(jù)開放統(tǒng)一平臺是推動政府數(shù)據(jù)開放的直接動因，理念、規(guī)劃和政策支持等是間接因素，而新興技術的發(fā)展是深層影響因素。

總體來看，國內(nèi)外政府數(shù)據(jù)開放影響因素的研究成果豐碩，學界已經(jīng)較為全面的梳理和識別了影響政府數(shù)據(jù)開放及其成效的各類要素。然而，當前學界更多從微觀個體層面或靜態(tài)視角分析政府數(shù)據(jù)開放的影響因素，缺少從宏觀整體層面或動態(tài)視角的研究。作為一項地方政府創(chuàng)新政策，我國近十年來政府數(shù)據(jù)開放實踐是一個典型的創(chuàng)新政策在全國層面動態(tài)擴散過程，但學界從政策擴散視角討論我國政府數(shù)據(jù)開放的研究很少，且存在三方面不足：從研究對象上看，已有研究更多關注的是省級政府層面的擴散[23]，對當前大量出現(xiàn)的地級市層面擴散現(xiàn)象解釋不足；從研究方法上看，事件史分析法已經(jīng)成為國際學術界考察政策擴散機理的主流方法，其在我國政府數(shù)據(jù)開放這一主題的應用還不充分；從數(shù)據(jù)來源看，由于數(shù)據(jù)采集時間較早，已有研究所涵蓋的政府數(shù)據(jù)開放平臺數(shù)量較少[18,24]，無法準確全面解釋當前我國地方政府數(shù)據(jù)開放政策擴散的內(nèi)在機理。

2 分析框架與研究假設

2.1分析框架政府數(shù)據(jù)開放是一項大數(shù)據(jù)時代政府創(chuàng)新政策。關注組織創(chuàng)新采納行為發(fā)生特定環(huán)境因素的“技術-組織-環(huán)境”(TOE)模型可以為檢驗地方政府采納數(shù)據(jù)開放政策提供分析框架。一方面，TOE框架具有寬泛性和因素劃分標準的一般性，能夠根據(jù)不同的研究對象靈活調(diào)整相應的解釋因素，具有較好的解釋力和可操作性。另一方面，已有研究運用TOE模型分析政府數(shù)據(jù)開放影響因素[21]，說明了該框架對解釋政府數(shù)據(jù)開放具有一定的適用性。

TOE模型旨在說明組織采納一項創(chuàng)新技術主要受技術、組織和環(huán)境三類因素的影響[25]。技術因素主要包括技術的優(yōu)勢、成本、兼容性等，組織因素是指組織規(guī)模、結構、資源、目標、領導等方面特征，環(huán)境因素主要指組織所處的外部環(huán)境，涉及政治、經(jīng)濟、社會和文化等[26]。結合已有研究和政府數(shù)據(jù)開放政策擴散特征，同時考慮地級市層面數(shù)據(jù)可獲取性，本文從技術基礎(T)、政府組織(O)與經(jīng)濟環(huán)境(E)這三個維度選取信息化水平、行政級別、中央信號、競爭壓力、經(jīng)濟發(fā)展水平和區(qū)域位置等六個解釋變量，建構了中國地方政府數(shù)據(jù)開放政策擴散影響因素分析框架(如圖1)。

圖1 地方政府數(shù)據(jù)開放政策擴散影響因素分析框架

2.2研究假設

2.2.1 技術基礎 技術基礎維度主要指一個地區(qū)的信息化水平。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等新一代信息技術的迅速發(fā)展，一個地區(qū)的信息化水平成為推動政府、企業(yè)和社會組織實施各類創(chuàng)新的重要基礎設施。

一個地區(qū)的信息化水平越高，越有可能采納政府數(shù)據(jù)開放政策。首先，政府數(shù)據(jù)開放是大數(shù)據(jù)時代電子政務建設的重要內(nèi)容，信息化水平越高的地區(qū)，轄區(qū)政府開展電子政務建設的基礎條件越好，其電子政務的發(fā)展水平越高。根據(jù)聯(lián)合國電子政務發(fā)展報告，政府數(shù)據(jù)開放水平是衡量一國電子政務發(fā)展的一項重要因素[27]。因此，信息化水平較高地區(qū)的政府更有可能及早推行數(shù)據(jù)開放政策，借此提升其電子政務發(fā)展水平。其次，信息化水平較高的地區(qū)網(wǎng)民規(guī)模和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的企業(yè)數(shù)量較大，企業(yè)和公眾對政府數(shù)據(jù)需求較強。這類地區(qū)的政府更有可能較早采納數(shù)據(jù)開放政策以滿足社會對政府數(shù)據(jù)的需求。已有研究發(fā)現(xiàn)一個地區(qū)具備足夠的信息技術能力才能實現(xiàn)對政府數(shù)據(jù)的有效開發(fā)利用[28]。因此，本文提出如下假設:

H1：地級市信息化水平與其采納政府數(shù)據(jù)開放政策的概率正相關。

2.2.2 政府組織 政府組織維度影響地級市政府采納政府數(shù)據(jù)開放政策的影響因素包括城市行政級別、中央政府發(fā)出的政策信號以及政府間競爭壓力。

a.行政級別。根據(jù)城市的行政級別我國地級市又分為副省級城市、省會城市和普通地級市三類。城市行政級別會對地方政府采納創(chuàng)新政策帶來顯著差異。首先，副省級城市和省會城市自身匯聚的政治、經(jīng)濟、社會、人才、技術等方面資源的能力較強，政府開展創(chuàng)新的條件和環(huán)境較好。其次，省政府在選擇創(chuàng)新試點時往往會優(yōu)先考慮創(chuàng)新意識較強、創(chuàng)新經(jīng)驗較為豐富的省會和副省級城市，而低級別的城市缺少相應的政策照顧。第三，相對于一般地級市，副省級城市和省會城市一般具有更高水平的電子政務和互聯(lián)網(wǎng)政務服務能力，因此更有可能采納數(shù)據(jù)開放政策。已有研究發(fā)現(xiàn)我國政務大數(shù)據(jù)政策擴散遵循了行政層級的順序[29]。因此，本文提出如下假設：

H2：地級市行政級別與其采納政府數(shù)據(jù)開放政策的概率正相關。

b.中央信號。政策擴散研究中一些學者從縱向與橫向府際關系的視角探索各類因素對政策擴散的影響[30-31]。在縱向關系上，來自上級政府強制指令、政策信號、認可或反對是政策創(chuàng)新的重要影響因素?；谥袊尘暗难芯空J為，上級政府的壓力是推動政策傳播擴散的有效動力，中央的行政命令是促進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[31]。當上級政府特別是中央政府出臺相關政策規(guī)劃或指導意見時，下級政府出于行政壓力或政治激勵會主動響應。本研究關注中央政府出臺政策中對政府數(shù)據(jù)開放提出的明確要求和任務對地級市政府的影響。因此，本文提出如下假設：

H3：中央政策信號與地級市采納政府數(shù)據(jù)開放政策的概率正相關。

c.競爭壓力。在橫向關系上，地方政府所處的競爭性環(huán)境是促進創(chuàng)新采納的重要因素，橫向競爭壓力主要來自地理區(qū)位相近或經(jīng)濟社會發(fā)展水平相似的同級政府展開的競賽[23]。地方政府通過競爭來獲得績效優(yōu)勢或避免劣勢。一般認為，地理上相鄰或接近的政府之間更容易發(fā)生政策創(chuàng)新擴散，這使得政策擴散具有一定集聚效應。在相近區(qū)域城市中，特別是同屬一個省的城市政府中采納某項創(chuàng)新政策的比例越高，尚未采納該政策的城市面臨的競爭壓力就越大，越傾向于采納新政策。例如，廣東省湛江市于2012年率先上線政府數(shù)據(jù)開放平臺，隨后省內(nèi)其他城市迅速跟進，廣東省也成為全國最早完成省內(nèi)全部地級市自主上線政府數(shù)據(jù)開放平臺的省份。針對智慧城市[32]的研究證實了創(chuàng)新政策推廣過程中存在著區(qū)域擴散效應。因此，本文提出如下假設：

H4：省內(nèi)其他地級市采納政府數(shù)據(jù)開放政策的比例與某一地級市采納該政策的概率正相關。

2.2.3 經(jīng)濟環(huán)境 一般認為，一個地區(qū)的經(jīng)濟環(huán)境是影響創(chuàng)新發(fā)生最為重要的環(huán)境因素，本文中經(jīng)濟環(huán)境因素包括經(jīng)濟發(fā)展水平和區(qū)域位置。

a.經(jīng)濟發(fā)展水平。政府數(shù)據(jù)開放平臺的建設、運行與維護需要投入大量的人力物力財力資源，而一個地區(qū)政府的資源稟賦與當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展水平密切相關。現(xiàn)有的很多研究都表明，經(jīng)濟發(fā)展水平越高，政府獲取資金和資源支持的能力越強，越有能力和資本進行政策創(chuàng)新和采納[33]。針對行政審批制度[34]、政務微博[35]等政策擴散的研究均證實了經(jīng)濟發(fā)展水平高的城市更傾向于較早采納創(chuàng)新政策。因此，本文提出如下假設：

H5：經(jīng)濟發(fā)展水平與地級市采納政府數(shù)據(jù)開放政策的概率正相關。

b.區(qū)域位置。我國國土面積遼闊，東西跨度廣，通常被劃分為東中西三大經(jīng)濟地帶，在經(jīng)濟高速增長的同時，由于地理位置、政策傾斜、資源投入和人才結構等因素，區(qū)域之間發(fā)展不平衡。相對于中西部，東部地區(qū)經(jīng)濟和科技更發(fā)達，開放程度更高，擁有眾多高素質人才，政府在治理理念與治理能力上更有可能采納創(chuàng)新政策。我國政府數(shù)據(jù)開放政策擴散在空間上呈現(xiàn)從東部地區(qū)向中西部地區(qū)發(fā)展的特征。針對決策咨詢制度擴散機制的研究發(fā)現(xiàn)在高等教育資源相對豐富的東部地區(qū)，政府在建立決策咨詢制度較中西部具有顯著的優(yōu)勢[36]。因此，本文提出如下假設：

H6：東部地區(qū)地級市較之于中西部地區(qū)地級市采納政府數(shù)據(jù)開放政策的概率更高。

3 研究設計

3.1研究方法事件史分析(Event History Analysis，EHA)又稱生存分析、失效分析，用于解釋某些自變量是如何在一段時間內(nèi)影響事件發(fā)生的概率。事件史分析最早由Berry夫婦于1990年引入政策擴散領域[37]，當前已經(jīng)成為政策創(chuàng)新擴散研究中的主流方法。本文采用連續(xù)時間事件史分析法中的COX比例風險回歸探尋影響地級市政府采納政府數(shù)據(jù)開放政策的因素。

3.2樣本選擇當前我國不少省級政府、地級市政府和縣級政府都上線了政府數(shù)據(jù)開放平臺。本文選擇研究地級市層面的政府數(shù)據(jù)開放政策擴散主要基于三方面原因：一是地級市是我國政府數(shù)據(jù)開放政策采納的主體，當前142個數(shù)據(jù)開放平臺中超過80%是地級市平臺。二是從政府數(shù)據(jù)利用價值來看，較之于省級政府，開放地級市政府數(shù)據(jù)更有現(xiàn)實意義。例如在各類政府開放數(shù)據(jù)創(chuàng)新應用大賽中常用的交通出行、社會保障、市場監(jiān)管等數(shù)據(jù)大量存在于地級市政府。三是與省級和縣級行政區(qū)相比，地級行政區(qū)之間具有更強的可比性，且數(shù)據(jù)相對容易獲取，可操作性較強。因此，我們選擇我國293個地級市作為研究對象，在收集數(shù)據(jù)時發(fā)現(xiàn)青海、西藏、新疆、海南和貴州5個地區(qū)城市在觀察時間內(nèi)行政區(qū)劃有所調(diào)整，導致數(shù)據(jù)不完整，因此刪去缺失數(shù)據(jù)后共有283個城市納入了研究范圍。

截至2020年12月，我國已有119個地級市上線了政府數(shù)據(jù)開放平臺，較2019年底又新增了35個平臺，由于自變量的測量需要各地級市2019年數(shù)據(jù)，但相關數(shù)據(jù)在本文寫作期間并未公布，因此本研究的觀察時間為第一個地級市平臺建立時間至2019年12月。需要說明的是，由于信息化水平、經(jīng)濟發(fā)展水平和競爭壓力等變量對政府數(shù)據(jù)開放政策采納的作用具有滯后性，根據(jù)研究慣例將這三個變量取值前移一年處理。自變量的數(shù)據(jù)主要來自政府官方網(wǎng)站、歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》、各省歷年《統(tǒng)計年鑒》和作者整理。

3.3變量測量

3.3.1 被解釋變量 本研究的被解釋變量是政府數(shù)據(jù)開放政策采納，該變量為二分虛擬變量，即某地級市政府i在時間t采納了數(shù)據(jù)開放政策并上線了政府數(shù)據(jù)開放平臺，變量賦值為“1”，沒有采納的年份賦值為“0”。在采納之后的年份中，城市i由于不再具有發(fā)生事件的風險而被剔除。地級市政府數(shù)據(jù)開放平臺及其上線時間主要依據(jù)復旦大學數(shù)字與移動治理實驗室最新發(fā)布的《中國地方政府數(shù)據(jù)開放報告》。

3.3.2 解釋變量 a.信息化水平。一個地區(qū)的信息化水平是政府采納創(chuàng)新政策的前提條件和重要保障。借鑒已有研究，用城市人均互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入數(shù)作為當?shù)匦畔⒒l(fā)展水平的代理變量，數(shù)據(jù)來源于2011-2019年《中國城市統(tǒng)計年鑒》。

b.行政級別。如果一個城市是省會或副省級城市，該變量賦值為1，如果是普通地級市則賦值為0。

c.中央信號。2015年中央政府對推進數(shù)據(jù)開放工作釋放了明確的指令信號。2015年4月國務院辦公廳印發(fā)的《2015年政府信息公開工作要點》中提出要積極穩(wěn)妥推進政府數(shù)據(jù)公開，同年8月國務院印發(fā)的《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》中指出要穩(wěn)步推動公共數(shù)據(jù)資源開放，并提出2018年底前建成國家政府數(shù)據(jù)統(tǒng)一開放平臺的具體目標。這是中央政府首次對政府數(shù)據(jù)開放提出明確要求和任務，此后地方政府數(shù)據(jù)開放進程明顯提速。因此，將2015年及以后年份取值為1，之前年份變量取值為0。

d.競爭壓力。某一城市面臨的競爭壓力由前一年該市所在省份已采納數(shù)據(jù)開放政策的城市占省內(nèi)除該市外所有地級市數(shù)量的比例來衡量，數(shù)據(jù)由作者根據(jù)各城市政府數(shù)據(jù)開放平臺上線時間自行整理。

e.經(jīng)濟發(fā)展水平。采用人均地區(qū)生產(chǎn)總值作為代理變量衡量城市的經(jīng)濟發(fā)展水平，數(shù)據(jù)來源于2011-2019年《中國城市統(tǒng)計年鑒》。

f.區(qū)域位置。根據(jù)中國國家統(tǒng)計局對經(jīng)濟區(qū)域地帶的劃分，東部地區(qū)城市賦值為1，中部城市賦值為2，西部城市賦值為3。

4 數(shù)據(jù)分析

4.1地方政府數(shù)據(jù)開放政策擴散過程及特征：未完成的S型曲線以“年”為單位來考察時間維度上地方政府數(shù)據(jù)開放政策采納的擴散趨勢，將時間作為橫坐標，對應年份的政府數(shù)據(jù)開放平臺數(shù)積累量為縱坐標，繪制出總體擴散曲線圖(圖2)和分區(qū)域擴散曲線圖(圖3)。根據(jù)圖2和圖3可將我國地級市政府數(shù)據(jù)開放政策擴散過程分為三個階段。

第一階段為政策初創(chuàng)期(2012-2014年)。上海作為國內(nèi)數(shù)據(jù)開放的先行者，在2012年上線了我國第一個政府數(shù)據(jù)開放平臺，湛江則成為地級市層面第一個采納政府數(shù)據(jù)開放的城市。到2014年，全國只有4個城市上線政府數(shù)據(jù)開放平臺，其中地級市2個。可見，這一時期政府數(shù)據(jù)開放政策采納還僅僅是個別地方政府的創(chuàng)新嘗試，沒有政策法規(guī)依據(jù)，也缺乏制度設計與規(guī)劃。

第二階段為穩(wěn)步增長期(2015-2017年)。2015年8月國務院印發(fā)《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》，提出要大力推動政府數(shù)據(jù)共享，穩(wěn)步推動公共數(shù)據(jù)資源開放。這一政策大大加快了我國政府數(shù)據(jù)開放的步伐。隨后頒布實施的《政務信息資源共享管理暫行辦法》和《關于推進公共信息資源開放的若干意見》中明確要求著力推進重點領域公共信息資源開放，釋放經(jīng)濟價值和社會效應。在國家政策的支持和激勵下，不少省市將數(shù)據(jù)資源開放共享納入發(fā)展規(guī)劃，陸續(xù)啟動建設政府數(shù)據(jù)開放平臺，平臺數(shù)量較第一階段增速明顯，進入了穩(wěn)步增長期。

第三階段為快速增長期(2018-2020年)。這一時期地級市政府數(shù)據(jù)開放平臺增長快速的原因在于三個方面：首先，2015年出臺的《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》中明確提出到2018年底前建成國家政府數(shù)據(jù)統(tǒng)一開放平臺，中央政府的表態(tài)成為地方政府建設政府數(shù)據(jù)開放平臺的加速器。其次，前兩個階段地方政府數(shù)據(jù)開放實踐給其他地級市政府提供了可以借鑒的寶貴經(jīng)驗。第三，數(shù)據(jù)開放成為全社會廣泛關注的話題。不僅相關學術成果豐碩，還有如復旦大學數(shù)字與移動治理實驗室等研究機構定期發(fā)布地方政府數(shù)據(jù)開放水平報告和排名。在諸多因素的助推下，這一時期越來越多的地級市政府探索開放政府數(shù)據(jù)。

圖2 地級市政府數(shù)據(jù)開放政策擴散曲線圖

圖3 地級市政府數(shù)據(jù)開放政策分區(qū)域擴散曲線圖

如圖2、圖3所示，地級市政府數(shù)據(jù)開放擴散在時間維度上大致呈現(xiàn)出“S”形曲線形態(tài)，基本符合已有文獻中提出的政策擴散一般特征[38]。但政府數(shù)據(jù)開放在我國的實踐至今僅8年多時間，省級和地級市政府的采納率分別在65%和42%左右，仍有很大的發(fā)展空間。因此我國目前還處于“S”形曲線的快速增長階段。可以預測，這種增長態(tài)勢在未來一段時期內(nèi)還將繼續(xù)，至于何時進入“S”形擴散曲線的平穩(wěn)增長階段還需進一步觀察。

從東中西三個區(qū)域比較來看，地級市政府數(shù)據(jù)開放呈現(xiàn)三方面擴散特征。第一，政策擴散空間上呈現(xiàn)出從東南沿海向內(nèi)陸地區(qū)不斷發(fā)展的趨勢，這與大多數(shù)創(chuàng)新政策從東部經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)逐步向中西部經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)擴散的趨勢相同。第二，東部地區(qū)地方政府數(shù)據(jù)開放平臺較中西部具有明顯的集聚效應。當前，浙江省和江蘇省分別已有超過90%和85%的地級市上線數(shù)據(jù)開放平臺，山東省和廣東省全部地級市已上線政府數(shù)據(jù)開放平臺，成為我國最為密集的省級“開放數(shù)林”。第三，不同區(qū)域政策擴散的幅度存在較大差距。東部地區(qū)地級市政府數(shù)據(jù)開放政策的采納率為65%，而中部和西部地區(qū)地級市的政策采納率僅為25%和38%。

4.2描述性統(tǒng)計分析表1呈現(xiàn)了各變量的描述性統(tǒng)計分析。為了判斷各變量間是否存在共線性，進行了共線性檢驗，結果顯示方差膨脹因子(VIF)均小于5，因此模型中共線性問題并不嚴重。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

4.3COX回歸分析表2報告了COX比例風險回歸的結果。模型1、2和3分別是將技術基礎維度、政府組織維度和經(jīng)濟環(huán)境維度的解釋變量進行COX回歸分析，模型4是將三個維度的解釋變量全部放入回歸方程進行分析，4個模型都在0.01水平上顯著。表3提供了能夠一定程度上反映模型擬合優(yōu)度的指標，如對數(shù)似然函數(shù)值和卡方值，同時報告了系數(shù)、標準誤和自變量每變化一個單位所對應的優(yōu)勢比的百分值變化。

表2 COX比例風險模型估計結果

模型1中信息化水平通過了顯著性檢驗，說明地級市政府對數(shù)據(jù)開放政策的采納與當?shù)匦畔⒒匠曙@著正相關，假設1通過。人均互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入數(shù)每增加一個單位，采納政府數(shù)據(jù)開放的概率將是原來的10.92倍。模型2中行政級別和競爭壓力都與政策采納呈現(xiàn)顯著正相關，且在模型4中也都通過了檢驗，可見這兩個變量具有較好的穩(wěn)健性，假設2和假設4通過檢驗。而中央信號在模型2和模型4中都沒有達到顯著性水平，因此假設3未得到驗證。模型3中經(jīng)濟發(fā)展水平與地級市政府對數(shù)據(jù)開放政策的采納成正相關，人均地區(qū)生產(chǎn)總值每增加一個單位，數(shù)據(jù)開放政策采納的概率會提高約9.4%，假設5通過。區(qū)域位置與數(shù)據(jù)開放政策的采納呈顯著負相關，與東部地區(qū)地級市相比，中部和西部地區(qū)城市采納數(shù)據(jù)開放政策的概率分別是東部地區(qū)的24.7%和33.3%，因此假設6通過。模型4 中信息化水平、行政級別和競爭壓力是推動地級市政府采納數(shù)據(jù)開放政策的重要推力，且每增加一個單位，則該政府采納數(shù)據(jù)開放政策的概率分別會增加656.7%、72.3%和3.7%，但在模型3中通過檢驗的經(jīng)濟發(fā)展水平和區(qū)域位置在模型4中未通過檢驗，說明其穩(wěn)健性較弱，對政府數(shù)據(jù)開放采納的解釋力不足。

5 結論與討論

本文基于政策擴散理論和TOE模型構建了地方政府數(shù)據(jù)開放政策擴散影響因素框架，采用事件史分析法對2012-2019年283個地級市的數(shù)據(jù)進行分析，考察我國地方政府數(shù)據(jù)開放政策擴散機制。研究結果表明，我國地方政府數(shù)據(jù)開放政策擴散在時間維度上呈現(xiàn)未完成的“S”型曲線，預測未來一段時間仍處在政策快速擴散階段。COX回歸分析識別了政府數(shù)據(jù)開放政策擴散的影響因素。研究發(fā)現(xiàn)，地級市的信息化水平、城市行政級別(是否是副省級城市或省會城市)和省內(nèi)城市間的競爭壓力是影響地級市政府采納數(shù)據(jù)開放政策的關鍵因素，而中央信號、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和城市所在區(qū)域位置等因素的作用并不明顯。本研究結論揭示了我國地級市政府數(shù)據(jù)開放政策擴散機理，對豐富政府數(shù)據(jù)開放和政策擴散研究成果、進一步理解中國場域下地方政府政策擴散時間與空間規(guī)律具有一定理論和實踐意義。

首先，良好的信息化水平是政府數(shù)據(jù)開放的前提和基礎，這進一步證實了前人研究中關于信息化基礎是政府數(shù)據(jù)開放政策擴散重要影響因素的結論。政府數(shù)據(jù)開放是大數(shù)據(jù)時代的政府創(chuàng)新實踐，其本身具有較高的技術含量[39]。海量公共數(shù)據(jù)的收集、整理、存儲和利用都是在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下開展的，不僅要求政府具有較高的信息技術水平，也需要使用者擁有使數(shù)據(jù)增值的能力。因此一個地區(qū)信息化水平越高，對于政府數(shù)據(jù)開發(fā)和利用的能力越強，地方政府越有可能采納創(chuàng)新。

其次，較之于其他地級市，副省級和省會城市政府采納數(shù)據(jù)開放政策的意愿更強,這與以往研究結論有所不同。其中的原因一方面可能在于副省級和省會城市經(jīng)濟社會發(fā)展水平高，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和高素質人才在此聚集，社會對政府開放數(shù)據(jù)的需求較強。另一方面，副省級和省會城市在本區(qū)域內(nèi)政治地位較高，與其他地級市相比擁有更多的政治資源、機會和空間較早開展政府數(shù)據(jù)開放創(chuàng)新探索。在本研究所選取的283個樣本中共有36個副省級及省會城市，其中50%左右的城市已經(jīng)上線了政府數(shù)據(jù)開放平臺，而其他地級市的政策采納比例只有27%。

再次，橫向政府間的競爭壓力是推動政府數(shù)據(jù)開放政策采納的重要因素，這與以往研究結論保持一致。在中國地方治理體系中，績效排名、招商引資、爭取資源、謀求晉升空間等因素會導致同一省內(nèi)的地方政府間存在激烈的創(chuàng)新爭先競賽[40]。省內(nèi)率先采納政府數(shù)據(jù)開放政策的城市，既是其他城市政府學習的榜樣，也給他們帶來巨大競爭壓力。面對的橫向競爭壓力越大，地方政府越有可能采納創(chuàng)新政策。

最后，本文并未發(fā)現(xiàn)中央政府信號對地市級政府的政策采納有顯著的正向影響，這與其他一些研究政策擴散所得結論不同，考慮可能有以下兩個原因：一是在本研究中地級市政府面臨上級政府信號的變量選擇并不充分。我們只考慮了中央政府釋放的政策信號，缺少中間層級即省政府政策的中介作用。一般來說，中央政府意圖的貫徹落實需要省級政府出臺更為具體的政策指令才能進一步向下級政府推進。但我國政府數(shù)據(jù)開放工作尚處在探索階段，當前出臺專門的政府數(shù)據(jù)開放政策的省份寥寥無幾，因此中央政策信號對于地級市政府的傳導機制并不明顯。二是中央政府出臺政策的約束力不足。我國的數(shù)據(jù)開放政策在2015年才進入頂層設計階段[41]，中央政府出臺的相關政策雖然體現(xiàn)出對政府數(shù)據(jù)開放共享的支持態(tài)度，但政策內(nèi)容和行政實踐中并未對地方政府下達強制建立政府數(shù)據(jù)開放平臺的命令和要求。因此，中央政策的非強制性導致了縱向壓力的解釋力不足。

當然，本文依舊存在一些不足。第一，影響政策創(chuàng)新擴散的因素眾多，受限于資料和數(shù)據(jù)的可獲取性，解釋變量的選擇并不全面，如政府的財政收入、城市的科技發(fā)展水平、社會對政府數(shù)據(jù)的需求程度等因素也有可能影響政府數(shù)據(jù)開放政策采納。因此未來研究中仍需進一步檢驗其他可能產(chǎn)生影響作用的因素。第二，在研究策略上本文采用量化研究方法考察變量間關系，其效度和穩(wěn)健性可能存在缺陷。未來可以結合多案例比較研究和定性比較分析方法進一步研究不同變量組合對政策擴散的影響及其作用機制，檢驗和補充本文研究結論。第三，由于數(shù)據(jù)采集時間的限制，當前政府數(shù)據(jù)開放政策在我國地級市的擴散尚未完成，未來仍有很大的發(fā)展空間。因此，本文得出的結論也只是階段性的，隨著時間的推進，更長時間跨度的研究有待深入。