中国政府数据开放平台服务质量评价

曹海军 李明

摘  要： 对政府数据开放平台服务质量进行准确评价，有利于政府公共数据的有效利用，为政府数据开放平台的技术改进和服务质量提升提供理论支持和实践参考。基于国内外学者对政府数据开放平台服务质量评价的既有研究，借鉴SERVQUAL模型及政府数据开放平台服务特点构建了包含五个维度的政府数据开放平台服务质量评价指标体系，并应用TOPSIS模型对各样本平台服务质量进行实证研究。结果表明，我国政府数据开放平台服务质量呈现显著的差异性和不平衡性，而平台的易用性、可靠性及响应性是影响政府数据开放平台服务质量的关键因素。未来应通过加强平台建设支持力度、激发平台间的对标先进、重视平台的易用性与可靠性等举措，进一步提升政府数据开放平台的服务质量。

关键词： 数据开放平台;服务质量;熵权TOPSIS;指标体系;评价模型

进入大数据时代，政府数字化水平得到空前提升，数据作为一种新的公共基础设施，其价值也日益凸显。政府部门在履职过程中生成、采集和保存了大量基础性、关键性的数据，其自身具有的价值性决定了数据开放的必要性。在维护公共安全、保障个人隐私的前提下，向社会公众免费开放这些政府数据，一方面有助于公共数据资源的共享，提高政府透明度和公共决策水平，提升个人和组织参与公共政策和公共事务的积极性;另一方面将促进公共行政运行模式的转变，通过拓宽公众获取数据和知识的渠道，实现数据的增值利用，从而释放更多的潜在价值。当前，政府的数据开放研究方兴未艾，这被学术界形象地称为“政府数据开放运动”[1]。政府数据开放起始于2009年，美国联邦政府数据开放（Open Government Data，OGD）平台——Data.gov正式上线运行。随后，许多国家和地区纷纷建设政府数据开放平台以促进政府数据的开放、获取和利用，如英国政府数据开放平台（Data.gov.uk）、巴西政府数据开放平台（Dados.gov.br）等[2]。为顺应数据开放的全球发展趋势，我国政府也开始高度重视政府数据开放平台的建设工作。2012年6月，“上海市政府数据服务网”（Datashanghai.gov.cn）正式上线运行。随后，北京、无锡、武汉、青岛等城市也陆续建立各自的政府数据开放平台。据《2019中国地方政府数据开放平台报告》显示，截至2019年4月，我国已有82个地方政府推出数据开放平台，其中省级地方政府13个、副省级与地市级地方政府69个，与2018年报告同期相比，新增了36个地方政府数据开放平台[3]。总的来说，我国政府数据开放工作虽已取得一些进展，但尚处于起步阶段，政府数据开放依然任重道远。如何建设一个满足用户需求、注重服务质量的政府数据开放平台， 对于政府数据开放任务的完成及数据开放服务质量的提升至关重要。

一、相关研究综述

目前，关于政府数据开放平台方面的研究已引起国内外学者的广泛关注，政府积极采用新技术搭建信息共享平台已成为提升惠民能力、促进政民互动的重要途径[4]。国外学者对政府数据开放平台的相关研究主要集中在建设现状、模型框架、评估方法等方面。如，Rui P L[5]等学者以7个国家政府数据开放平台为对象，从行政责任下的透明性视角对政府数据开放平台的建设现状进行分析。Sieber R E[6]等学者基于公民与政府之间关系的变化，提出了平台模式、代码交换模式、公民问题追踪模式以及参与式开放数据模式等四种数据开放模型，以提高政府数据开放平台数据的利用效率。Zuiderwijk A[7]等学者从环境背景、政策内容、绩效指标和公共价值4个方面，构建了一个数据开放政策比较的框架，并运用这个框架对荷兰政府数据开放平台的各级相关政策进行了比较研究。Lourenco R P[8]从实体覆盖度、信息种类覆盖度、信息查找策略三个方面来对数据开放平台进行一系列评估，以提高政府的透明度。近年来，国内对于政府数据开放平台的相关研究增长较快，主要集中在政府数据开放平台的国外经验借鉴、问题与对策、分析框架等方面。如陈美[9]等学者以都柏林为例，通过对文献资料和网站内容的调查，重点分析其政府数据开放平台的创新实践，并提出我国政府数据开放平台创新的有关建议。贾一苇[10]、曾粤亮[11]等学者对英国数据开放平台服务质量的实践经验进行归纳与总结，为我国政府数据开放平台服务质量的优化提供了有益的借鉴与参考。余奕昊[12]、岳丽欣[13]等学者分析了我国地方政府数据开放平台的现状，发现我国政府数据开放平台存在着平台开放力度较弱、平台建设标准不统一、平台活跃度较低等一系列问题，并针对性地提出了优化策略。王卫[14]等学者则基于数据生命周期理论，通过大量的调查研究，分别从数据创建、数据筛选、数据发布、数据关联、数据管理、数据检索、数据开发、数据互动八个方面构建了政府数据开放平台研究框架。

总体而言，国内外对政府数据开放平台展开的相关研究已取得阶段性成果，但有关政府数据开放平台服务质量的评价研究却凤毛麟角。而政府数据开放平台服务质量的评价可以明确当前我国政府数据开放平台建设中的优势及劣势，对于提升我国政府数据开放平台服务质量、推动政府数据开放平台改进方向有着重要的现实意义。鉴于此，本研究在构建政府数据开放平台服务质量评价指标体系的基础上，综合运用熵权法与TOPSIS法，构建政府数据开放平台服务质量评价模型，并从我国各个地理大区中选取7个具有代表性的政府数据开放平台为研究对象，进行了實证分析，进而提出针对性的对策建议，以期为我国政府数据开放平台服务质量的优化与提升提供一定的参考依据。

二、政府数据开放平台服务质量评价指标体系的构建

1.指标体系的设计原则

构建评价指标体系是实施政府数据开放平台服务质量评价的关键。评价指标体系的科学合理与否，直接影响和制约着政府数据开放平台服务质量评价结果准确性和真实性的高低。因此，为了达到科学评价、合理适用的目的，本文认为，应遵循以下原则设计政府数据开放平台服务质量的评价指标体系：

第一， 系统性原则。政府数据开放平台服务质量评价指标体系是一个完整的有机系统，指标体系的构建中应全面、科学地涵盖影响政府数据开放平台服务质量的所有因素，且各指标间保持相互独立而又彼此联系，即各指标间互不交叉却又密不可分，形成一个不可分割的评价体系。

第二， 引导性原则。政府数据开放平台服务质量评价指标体系设计应坚持引导性原则，每一个指标应指向政府数据开放平台公共服务的一个特点，这个指标数值的大小能够反映出该特点对服务质量优劣的影响程度。通过对该指标的改进，能有效地提升用户对政府数据开放平台整体服务质量的满意度。

第三， 可操作性原则。设计和选取政府数据开放平台服务质量评价指标，要遵循可操作性原则，评价指标体系内容设置及评价方法应符合政府数据开放平台服务质量的实际情况，选取数据可得、概念明确及计算方法简单的指标，并且数据方面要尽可能地确保标准、规范，以便后期更有效地进行数据处理和分析。

第四， 延续性原则。大数据时代，政府数据开放平台提供的服务将会随着时间、平台内外环境的变化而处于动态变化之中，而在构建政府数据开放平台服务质量评价指标体系时，选择的各项指标大多是在当前的技术背景下确定的，其评价指标体系是存在滞后性的。因此，在构建指标体系时要将此问题考虑进去，确保所构建的指标体系在一段时间内能够具备一定的延续性。

2.指标体系的构建

从服务提供者角度来看，平台服务质量的评价主要包括界面设计、数据导引、数据质量、数据数量、反馈性和吸引性等。而从用户角度来看，平台服务质量的评价主要包括功能、易用性、效率和安全性等。因此，政府数据开放平台服务质量评价涉及数据基础设施、数据资源、技术保障和应用服务等多方面的内容，具有系统性与复杂性特征。本文借鉴了国际上公认的服务质量评价模型（Parasuraman[15]等人提出的SERVQUAL理论模型），该理论模型常应用于构建新的服务质量评价体系，其将服务质量主要分为五个方面：基础设施、可靠性、保障性、响应速度、移情性。本文在SERVQUAL理论模型的基础上，结合政府数据开放平台服务的特点[16][17][18]，将指标体系的准则层分为有形性、易用性、可靠性、响应性及移情性五个维度，同时结合郑磊[19][20]、翁列恩[21][22]、朱春奎[23]等专家学者的相关研究成果，总结形成了具有11个反映政府数据开放平台服务质量影响指标的指标层，具体如表1所示。

3.准则层指标说明

第一，有形性。这一维度主要是指用户对平台数据发现效率的感知。在本研究中，有形性是指政府数据开放平台在服务供给过程中能否提供一些可视化的展示或引导性功能，以帮助用户简单高效地查找到目标数据。对于平台中的数据进行可视化展现，有利于用户更为直观形象地了解平台数据情况，便于用户对相关数据的获取与利用。同时，便捷的数据引导功能对于用户检索数据产生一定的导向作用，如利用平台间链接等功能可以帮助用户快速地发现自己感兴趣的数据。因此，本研究采用可视化和导引性两个指标来衡量政府数据开放平台服务的有形性。

第二，易用性。这一维度主要是指用户对平台数据获取利用过程的感知。在本研究中，易用性是指用户在进入政府数据开放平台后，在对相关开放数据获取利用过程中的体验及感受。政府数据开放平台作为政府数据公开的重要工具与载体，其开放的所有数据必须及时有效、全面规范，只有这样，用户才能够更好地获取与利用数据，创造出更大的数据价值。因此，本研究采用时效性、全面性和规范性三个指标来衡量政府数据开放平台服务的易用性。

第三，可靠性。这一维度主要是指用户对平台系统保障的感知。在本研究中，可靠性是指政府数据开放平台在任何情况下都能表现出持续稳定的状态，确保提供的数据不会被非授权用户篡改以及数据用户的隐私不受侵犯。平台是政府数据开放的主要渠道，其是否持续稳定、安全可靠直接关系到政府数据安全以及用户隐私安全。因此，本研究采用稳定性和安全性两个指标来衡量政府数据开放平台服务的可靠性。

第四，响应性。这一维度主要是指用户对平台响应率的感知。在本研究中，响应性是指政府数据开放平台在服务供给过程中对用户的服务请求能否快速响应并及时进行反馈，如数据的检索与下载、数据反馈情况等。快捷的处理以及有效的反馈能够进一步优化政府数据开放平台的服务质量。因此，本研究采用快捷性和反馈性两个指标来衡量政府数据开放平台服务的响应性。

第五，移情性。这一维度主要是指用户对平台服务和交互过程的感知。在本研究中，移情性是指平台所有功能在用户使用过程中能否为其提供个性化服务，如提供多样化的交流方式有利于增加平台提供方与用户之间的双向沟通，以满足用户的需求。此外，功能传播的分享有助于提升政府数据开放平台的热度和影响力，吸引更多的政府、企业、社会团体和公众参与其中。因此，本研究采用交互性和吸引性两个指标来衡量政府数据开放平台服务的移情性。

三、政府数据开放平台服务质量评价模型的构建

由于政府数据开放平台服务质量评价的影响指标纷繁复杂，所以指标值的确定大多取决于评价者的知识结构、工作经验及个人偏好;从赋权的结果来看，也会因不同的决策者对同一研究对象的不同认知而产生偏差。鉴于此，为了能有效排除主观因素的干扰或者力求主观因素的客观量化，本文运用熵权TOPSIS组合方法来计算政府数据开放平台服务质量综合评价结果。TOPSIS法是多目標决策分析中一种尤为重要的方法，又称优劣解距离法。它由C.L.Hwang 和K.Yoon 于1981年首次提出，该方法通过对评价对象与理想目标间的贴近程度进行排序，将之作为评价对象优劣的参考依据，评价对象距离最优解最近的值则为标准化指标值的最大值，即正理想解;反之则为标准化指标值的最小值，即负理想解[24]。样本标准化指标值向量离最劣解越远则说明服务质量越好;反之，则服务质量越差。此外，传统TOPSIS方法往往计算出的评价指标权重相当，差异化较小，无法充分地体现不同指标的重要程度，因此其本身具有一定的局限性。改进的 TOPSIS 模型利用熵权法能够较为有效地排除因主观因素而导致的评价指标权重的偏差，因此本文运用熵权TOPSIS组合方法来计算政府数据开放平台服务质量综合评价结果。具体步骤如下：

步骤一，运用熵权法确定指标权重Wj。熵权法是利用数据熵确定各评价指标权重的一种客观赋权法。用数据熵能够度量各评价指标间的数值离散程度，一般来说，当某项评价指标的数据熵越小时，其数值离散程度越大，提供的数据量越多，在评价指标中的权重也就越大[25]。数据熵能够有效地降低人为主观因素的过分干扰，使评价结果更加客观真实，因此，本文运用数据熵计算政府数据开放平台服务质量各评价指标的权重，其模型的构建与运算可以参考文献[26]。

步骤二，构造加权规范化决策矩阵Z。首先，构建其原始数据决策矩阵H=（hij）m×n。其中，hij为数据原始值，m和n分别代表评价样本和评价指标的数量。其次，将原始数据决策矩阵标准化处理，得到标准化决策矩阵（Hij）m×n，其中，Hij=hij？筑■hij，由此可得到加权规范化决策矩阵Z=（Zij）m×n=WjHij。

步骤三，求各评价对象的正理想解Z+和负理想解Z-。计算公式分别为：

四、基于熵权TOPSIS的政府数据开放平台服务质量实证研究

1.样本选取与数据来源

第一，评价样本的选取。本研究采用已建立的政府数据开放平台服务质量评价模型进行实证分析，综合考虑地区所处位置的差异性、平台建设的成熟度、行政级别的多样性等因素，分别从东北、华北、华东、华中、华南、西南、西北7个地理大区（港澳台除外）中各选取一个最具代表性的政府数据开放平台进行服务质量比较分析，最终确定哈尔滨市政府数据开放平台、北京市政务数据资源网、上海市政府数据服务网、武汉市政府公开数据服务网、广州市政府数据统一开放平台、贵阳市政府数据开放平台、宁夏开放门户网站7个评价样本，分别用P1、P2、P3、P4、P5、P6、P7表示。

第二，评价指标数据的来源。本研究运用德尔菲法确定评价指标数据，该方法对于难以量化的评价指标能够做出较为合理的估算。首先，邀请本校相关研究领域的5名教授与10名博士研究生组成专家组，对7个目标城市的政府数据开放平台服务质量进行打分，专家组成员的知识结构包括政府数据开放、用户信息服务、信息资源管理等相关领域。其次，为专家组成员提供相关背景材料，包括数据开放的相关法规、开放数据指数报告、政府官网及媒体报道等公开信息，并基于人工观察法，对目标地区政府数据开放平台服务功能进行体验与观测，在充分了解各数据开放平台的基础上，采用10分制分别对这7个目标城市的政府数据开放平台服务质量评价指标，进行独立评判打分，得分越高则表示指标发挥的作用越大。再次，汇总各专家组成员的首次评判意见，并将其分发给各位成员进行参考，进而修改各自的评价意见。最后，经过多轮匿名打分及信息反馈，直到每一位专家组成员不再改变自己的意见为止。为了提升专家意见的置信度，这里对专家多轮打分的均值与方差进行？字2显著性检验，公式为[27]：

2.基于熵权TOPSIS的政府数据开放平台服务质量评价

第一，評价指标数据的标准化。对表2中的各个评价指标进行归一化处理，得到标准化决策矩阵，如表3所示。

第二，熵权法对评价指标权重的计算。通过计算，可得各评价指标的权重，如表4所示。

表4 政府数据开放平台服务质量评价指标的权重

第三，评价指标权重合理性分析。本研究借助指标权重合理性测度公式来评价政府数据开放平台服务质量评价指标体系的权重分布是否合理，即T=-wjlogjwj（0？燮T？燮1，n为测度的指标个数）。当T=1时，表示指标权重没有任何区分度;当T=0时，表示指标权重处于两种极端状态，以上两种情况的测度结果都没有意义。只有当0？燮T？燮1，且指标权重不向0和1过度倾斜时，才表明指标权重分布是比较合理的。而当指标的数量及其权重区分度较小时，T值趋近于1，此时T值的取值区间为[0.5，1）较优;但当指标数量较大而T值较小时，T值的取值处于0.5左右较优。

根据表4所计算的政府数据开放平台服务质量评价指标的权重，结合测度公式，计算有形性A1评价指标的权重合理性测度值：TA1=-wjlog2wj=-（0.0546×log20.0546+0.0949×log20.0949 ）=0.5515，同理可得易用性A2、可靠性A3、响应性A4和移情性A5的评价权重分布测度值分别为0.6604、0.6980、0.6124和0.5038。由此可以看出，各准则层指标评价权重测度值都接近于0.5，这说明其指标权重的分布较为合理。此外，对准则层评价指标离散程度进行排序：A3>A2>A4>A1>A5。可以看出，可靠性A3的相对重要性权值差异略大，易用性A2、响应性A4 和有形性A1的离散程度比较适中，而离散程度差异最小的指标A5与差异最大的指标A3之间相差0.1942，差距在可接受范围内，说明基于熵权法的政府数据开放平台服务质量评价指标的权重计算结果是较为理想的。

第四，根据TOPSIS模型计算样本平台服务质量贴近度及其排名。在确定指标的权重之后，可得到政府数据开放平台服务质量评价的指标加权规范化决策矩阵，然后确定政府数据开放平台服务质量评价的正、负理想解。鉴于该研究中的所有指标均为效益型指标，因而，对其取最大值， 即可得到正理想解。同理，对其取最小值，即可得到负理想解。具体结果如下：

Z+=（0.0081，0.0143，0.0194，0.0155，0.0146，0.0156，0.0174，0.0134，0.0125，0.0118， 0.0072）

Z-=（0.0076，0.0128，0.0174，0.0138，0.0131，0.0141，0.0157，0.0121，0.0113，0.0109，0.0067）

最终，确定各政府数据开放平台服务质量评价到正理想解与负理想解的距离，计算相对贴近度，如表5所示。

3.基于熵权TOPSIS的政府数据开放平台服务质量评价结果分析

第一，样本平台服务质量贴近度值排名分析。由表5所提供的政府数据开放平台服务质量贴近度值排名结果显示，贵阳市政府数据开放平台在7个具有代表性的政府数据开放平台中服务质量的贴近度值最高，为0.7424，表明贵阳市政府数据开放平台提供的服务质量水平较高。究其原因有两点：一方面，贵阳市明确以大数据为引领打造创新型中心城市，尽管地处西部地区，但是凭借市政府的大力推动，体制机制的强力保障，贵阳市政府数据开放后来居上，成为我国政府数据开放平台中的标杆;另一方面，贵阳市政府数据开放平台注重优化平台服务，其在有形性、易用性、可靠性、响应性以及移情性5个方面都比较突出，如提供更为直观的可视化展现方式，主动开放最为全面、有效的数据集，基本保障了数据及相关资源的安全性，并确保了信息服务的快捷性与交互性，等等。上海市政府数据服务网、哈尔滨市政府数据开放平台、广州政府数据统一开放平台、北京市政务数据资源网的服务质量贴近度值紧随其后，分别为0.6813、0.6030、0.5156和0.4925，表明上述政府数据开放平台的服务质量整体较好，但仍在某些方面存在不足，如哈尔滨市政府数据开放平台虽然整体排名比较靠前，但其数据开放平台的规范性相对缺乏，且用户的交互性相对较弱，不利于增强政府信息的透明度，也不利于政府与用户之间的互动交流，这降低了政府数据开放平台服务的用户满意度。武汉市政府公开数据服务网与宁夏开放门户网站的服务质量贴近度值最低，分别为0.3207和0.2033，说明上述两平台在服务质量方面存在诸多不足，无法有效满足用户对数据资源的需求，平台服务质量还需进一步提升。

第二，样本平台服务质量贴近度值影响因素分析。从准则层指标权重分析，指标权重由大到小排序为：易用性指标A2权重为0.3296、可靠性指标A3权重为0.2184、响应性指标A4权重为0.1738、有形性指标A1权重为0.1495、移情性指标A5权重为0.1287。由此可见，影响政府数据开放平台服务质量的主要因素为：易用性、可靠性以及响应性，此三个准则层的总权重之和高达72.18%。其中，易用性的指标权重占32.96%，为最高的权重指标，这是因为政府数据平台在提供用户体验服务过程中，首先要保证的是用户对数据资源的基本所需，即所提供的数据内容、数据质量必须及时、全面和规范，只有这样，才能凸显政府数据开放平台建立的意义所在，加强政府与民众通过平台进行沟通与交流，因此，易用性指标是影响政府数据开放平台服务质量评价的关键性因素。从指标层权重分析，时效性与安全性指标权重分别为12.86%和11.52%，它们作为所有指标层中权重最大的两个指标，既是影响易用性的决定性因素，也是影响整个政府数据开放平台服务质量好坏的关键性因素。

五、结论与讨论

本文构建了基于熵权TOPSIS法的政府数据开放平台服务质量评价模型，并使用7个具有代表性的政府数据开放平台的样本数据进行应用研究，指出了影响各政府数据开放平台服务质量的主要影响因素，完善了政府数据开放平台服务质量的指标体系和评价方法，这为今后我国各政府数据开放平台服务质量评价提供了一定的参考和借鉴，也有助于政府数据开放平台自身的不断完善和制定科学合理的发展战略。通过实证分析，本文提出以下几点建议：

第一，加强政府数据开放平台建设支持力度。政府作为其数据开放平台建设的核心主体，有责任与义务构建优质的政府数据开放平台。从政府数据平台服务质量较高的贵阳市能够看出，政策、资金、人力等资源方面的大力支持对于提升政府数据平台服务质量起到了关键性作用，因此，我国各级政府要积极加强其数据开放平台建设的支持力度，努力提升政府数据开放平台的服务质量。

第二，激发政府数据开放平台间的对标先进。实证分析结果表明，我国地方政府间的数据开放平台服务质量参差不齐，贵阳市、上海市等政府数据开放平台服务质量较高，武汉市、宁夏回族自治区等政府数据开放平台服务质量较低。因此，應加强政府横向间的交流与合作，努力学习借鉴优秀政府数据开放平台，形成以优带劣的良好局面，推动政府数据开放平台服务质量的整体提升。

第三，重视政府数据开放平台的易用性与可靠性。由得出的政府数据开放平台服务质量结果能够看出，易用性、可靠性在政府数据开放平台服务质量的指标中所占比重最高，易用性主要包含数据的全面性与规范性，可靠性主要包含数据的稳定性与安全性，这些指标不仅是政府数据开放平台服务质量的重要影响因素，同时也是政府数据开放工作顺利开展的前提与保障。因此，政府应重视数据开放平台的易用性与可靠性，把实现政府数据开放平台的易用性与可靠性作为重要目标。

第四，提升政府数据开放平台的时效性与交互性。从整体的目标城市政府数据开放平台服务质量来看，大多数得分较低、排名较为靠后的政府数据开放平台其主要原因在于平台的时效性较差、交互性不强，不能及时更新数据开放平台内容，政府也不能充分运用平台与公众进行沟通交流，会直接降低用户满意度，进而影响政府数据开放平台的服务质量，因此应努力提升政府数据开放平台的时效性与交互性。

本文对我国政府数据开放平台的服务质量的评价，是一项探索性研究，存在一定的局限：一是评价范围有待扩充。本研究仅从东北、华北、华东、华中、华南、西南、西北地理大区中各选取一个最具代表性的政府数据开放平台进行服务质量评价分析，今后可以考虑继续扩充样本数量，将更多的政府数据开放平台纳入进来，以便更深入地揭示政府数据开放平台服务质量管理中存在的差异及其原因。二是指标的选取应根据政府数据开放平台的建设情况进行适时调整。随着政府数据开放平台的不断完善，其提供的服务水平也相应更高，则应不限于基本的导引性、稳定性、交互性等指标，评估体系也应动态更新。三是研究中运用的德尔菲法虽然严格规范操作过程，但仍无法完全避免主观判断和测量误差问题。因此，下一阶段将着重从以上三个方面进一步优化该评价模型，使之更符合我国政府数据开放服务的应用实践。

参考文献：

[1] 胡业飞，田时雨.政府数据开放的有偿模式辨析：合法性根基与执行路径选择[J].中国行政管理，2019，（1）：30-36.

[2] 朱红灿，胡新，李顺利.基于Kano模型的政府数据开放平台用户体验要素分类研究[J].现代情报，2018，（12）：13-21.

[3] 复旦DMG.2019中国地方政府数据开放平台报告[EB/OL].（2019-05-25）[2019-08-30].http：//www.sohu.com/a/316823552_657456.

[4] 杜孝珍，田月.论大数据与信息惠民政策的互动发展[J].上海行政学院学报，2018，（3）：88-96.

[5] Rui P L. An analysis of open government portals： A perspective of transparency for accountability[J]. Government Information Quarterly，2015，32（3）：323-332.

[6] Sieber R E，Johnson P A. Civic open data at a crossroads： Dominant models and current challenges[J]. Government Information Quarterly，2015，32（3）：308-315.

[7] Zuiderwijk A，Janssen M. Open data policies，their implementation and impact：A framework for comparison[J]. Government Information Quarterly，2014，31（1）：17-29.

[8] Louren？觭o R P. Open government portals assessment： A transparency for accountability Perspective[C]// International conference on electronic government. Berlin：Springer，Berlin，Heidelberg，2013：62-74.

[9] 陳美.城市政府数据开放平台创新：都柏林的实践与启示[J].图书馆学研究，2018，（14）：52-57.

[10] 贾一苇，刘鹭鸶.英国完善数据开放提升政府服务质量经验借鉴[J].电子政务，2015，（12）：105-116.

[11] 曾粤亮.英国政府数据开放平台交通数据的建设现状调查与分析[J].情报资料工作，2017，（5）：20-26.

[12] 岳丽欣，刘文云.我国政府数据开放平台建设现状及平台框架构建研究[J].图书馆，2017，（2）：81-85.

[13] 余奕昊，李卫东.我国地方政府数据开放平台现状、问题及优化策略——基于10个地方政府数据开放平台的研究[J].电子政务，2018，（10）：99-114.

[14] 王卫，王晶，张梦君.基于数据生命周期的政府数据开放平台框架构建研究[J].图书馆理论与实践，2019，（3）：107-112.

[15] Parasuraman A V，Zeithaml V A，Berry L L. SERVQUAL A Multiple-item Scale for Measuring Consumer Perceptions of Service Quality[J]. Journal of Retailing，1988，64（1）：12-40.

[16] 肖卫兵.政府数据开放机制的建立和完善：结合《政府信息公开条例》谈起[J].理论探讨，2015，（4）：154-157.

[17] 邹东升.政府开放数据和个人隐私保护：加拿大的例证[J].中国行政管理，2018，（6）：75-82.

[18] 刘再春.我国政府数据开放存在的主要问题与对策研究[J].理论月刊，2018，（10）：110-118.

[19] 郑磊，韩笑，朱晓婷.地方政府数据开放平台研究：功能与体验[J].电子政务，2019，（9）：12-22.

[20] 徐慧娜，郑磊.面向用户利用的开放政府数据平台：纽约与上海比较研究[J].电子政务，2015，（7）：37-45.

[21] 翁列恩.深化“最多跑一次”改革构建整体性政府服务模式[J].中国行政管理，2019，（6）：154-155.

[22] 翁列恩，陶铸钧.地方政府公信力影响因素研究[J].理论探讨，2019，（3）：44-49.

[23] 朱春奎，李燕.政府2.0、开放式政府与服务型政府建设[J].上海行政学院学报，2014，（3）：59-66.

[24] 张树山，郭坤，孙毅.全球供应链系统环境下科技协同创新伙伴关系模糊组合评估方法[J].中国软科学，2014，（5）：164-172.

[25] 程启月.评测指标权重确定的结构熵权法[J].系统工程理论与实践，2010，（7）：1225-1228.

[26] 任亮，张海涛，魏明珠等.基于熵权TOPSIS模型的智慧城市发展水平评价研究[J].情报理论与实践，2019，（7）：113-118.

[27] 刘军，莫利江，吴朗等.电子资源综合评价指标体系的构建探讨[J].情报杂志，2010，29（S1）：135-137.