协同视域下地方政府数据开放平台建设机制考察与优化策略

纪江明 刘冬

摘要：推进长三角区域政府数据开放平台建设协同共享，是长三角一体化高质量发展的应有之义。文章分析了协同理论在国内外政府数据开放领域中的应用与演化逻辑，并运用“结构—过程”模型，构建综合性理论分析框架，对长三角区域12个城市政府数据开放平台的建设现状进行考察分析，发现存在地区差异明显、数据的体量和质量均不乐观、数据可视化能力欠缺等挑战。因此，从推动区域协同发展、给予经费支持、加快应用建设等方面，提出推进长三角区域政府数据开放平台建设的总体思路与优化策略，并对有关部门的执行力和协同事项进行事后评估，建立责任协同利益共享机制，推进长三角一体化发展取得更大成效。

关键词：地方政府;数据开放平台;建设机制;优化策略

中图分类号：G322;D63    文献标志码：A    文章编号：1001-862X（2021）02-0086-007

大数据作为当今社会的一项重要社会资产，谁占有数据并从数据中挖掘出财富，谁就占领了大数据时代的制高点，因此数据的采集、存储、传输、处理和利用的能力也就代表着其创新能力和创富能力[1]。政府是数据最大的生产者和所有者，其产生和拥有的数据量占社会数据总量的80%以上。复旦大学数字与移动治理实验室发布《中国地方政府数据开放报告》，截至 2020年 10月，我国已有 142个省级、副省级和地级政府上线了数据开放平台。[2]政府数据开放平台建设是政府数据开放的关键环节，各地区政府数据开放平台的上线对各地方政府数据开放起到了积极的推动作用。在长三角一体化发展的背景下，如何推进长三角各城市政府数据开放的协同共享，是面临的重要课题。本文旨在对长三角12个地级市政府数据开放平台进行调研，考察其数据开放平台建设机制与态势，基于协同理论提出优化对策，为推进长三角区域高效协同发展建言献策。

一、国内外有关研究述评

（一）国外有关研究述评

最先提出协同理论的是德国物理学家Hermann Haken，他认为当一个系统与外部世界进行能量和物质交换时，是一个处在失衡风险的开放式系统，必须调动自身的各个子系统，达到一种所谓时空上的有序结构，即协同效应（Synergy Effects，SE）（1988）。[3]随后，很多学者提出了协同解释模型或创新模式，比如John M Bryson（2006）的“跨部门协同分析框架”包括起始条件、过程、结构和治理、偶然事件与约束条件、结果与责任等方面。[4]Ansell（2008）的SFIC分析模型包括起始条件、催化领导、制度设计和协同过程四个部分。[5]OECD（2000）提出“结构—过程”模型，包括“结构性机制”（Structural Mechanisms）（强调跨部门的结构性协同安排，如中心政策小组、部际联席会议、专项任务小组等）、“过程性机制”（Procedural Mechanisms）（强调实现协同的技术手段，如促进协同的财政手段和调控工具等）。[6]

在政府数据开放领域，Corrêa等（2017）、Zuiderwijk等（2018）通过实证分析，试图用协同机制解释政府数据开放过程中存在的问题。[7-8]之后，学者们基于协同理论，从政府数据开放生态系统、开放数据集等角度开展研究，Sharon（2016）等基于英国、爱尔兰等国家的经验，提出了政府数据开放生态系统，包括政府组织、数据用户、工具与服务等四个要素，以及开放生态系统的形成过程。[9]Máchová等（2018）发现政府数据开放平台的主要弱点是缺乏对利益相關者积极参与的支持，通过引入最佳实践列表，提高政府数据开放门户的质量，并认为政府数据开放平台应该不断改善可发现性并促进对数据集的访问，为利益相关者提供良好条件。[10]Rong Tang等（2019）对美国开放政府数据（OGD）网站进行多阶段调查的结果，发现50个OGD站点的数据类别、数据可视化显示、数据提取格式、交互式和地图工具等数据处理能力，为了维持和更好地使用OGD站点，需要深入了解用户群体、数据需求以及数据素养水平。[11]Gebre等（2020）研究了开放数据描述性信息的性质和充分性，并通过对用户评论和问题的分析揭示了四个挑战：数据的组织和可访问性、清晰性和完整性、有用性和准确性以及语言（拼写和语法）问题，建议数据提供者通过优化工作方法来解决这些问题。[12]

（二）国内有关研究述评

国内政府数据开放平台相关研究从2012年开始起步，中途虽然在2016—2017年、2018—2019年经历短暂停滞，但总体上来看，相关研究呈快速发展态势，前期的研究主要关注政府数据开放平台建设的现状及面临的问题[13-14]，相关管理机构、相关平台建设评估[15]，以及政府数据开放平台建设的影响因素[16-17]。

最近几年，学者们开始研究政府数据开放平台建设的协同机制和对策，陈婧（2017）分析了政府开放数据流程中的利益相关主体，提出资源协同、管理协同、利益协同和技术协同构成的协同机制[18];赵树宽等（2018）建构了基于跨界融合的多方协同式政府数据开放共享模型，并对此模型进行阐释[19];宋魏巍（2018）研究了数据开放协同机制的运作机理与构成要素，并设计了包含政策、主体、客体、方法与技术四个方面协同的中国政府数据开放协同机制[20];洪伟达等（2020）以政策系统论为指导，分析我国开放政府数据政策体系子系统和各要素之间的协同演化过程，明晰开放政府数据政策系统的协同运行机理[21];陈玲等（2020）基于政策工具理论和政策科学视角，构建了政策实施阶段分析的理论框架和政府开放数据政策的实施框架[22];庄国波等（2020）认为在政府数据开放共享的过程中，应构筑数据安全技术防护体系，建设共享数据安全防范数据库，对政府数据实现分级分类管理，加强数据安全防范意识和保护力度[23]。

综上所述，国内外学者将协同理论应用于政府数据开放及平台建设研究之中，并进行了深入系统的探讨，为政府数据开放平台的协同建设提供了理论依据和参考价值，但关于区域城市之间政府数据开放平台协同建设的研究较少，本文将基于协同理论以及OECD的“结构—过程”模型，提出综合性的理论分析框架，以长三角区域12个城市政府数据开放平台建设为例，呈现地方政府数据开放平台建设的结构性机制（解释“协同是什么”）、过程性机制（解释“协同为什么”）和行为性机制（解释“协同怎么做”）。

二、长三角区域政府数据开放平台建设现状

由于政府本身角色的多重性，其数据开放的过程、效果和效率是一个多方利益动态博弈的结果，涉及数据的主体、客体和使用行为等，必然需要各个子系统进行内聚耦合、协同协调、共建共享。本文以长三角区域12个城市为例，对政府数据开放平台建设的总体情况、数据集数量和数据总量、数据的分类、数据的排序与检索等方面予以考察分析，以期发现其发展特点和异同。

（一）总体概述

为考察当前长三角区域政府数据开放平台建设机制与态势，根据资料和数据的可获得性，选取长三角区域12个城市（宁波市、金华市、湖州市、绍兴市、常州市、泰州市、淮安市、连云港市、蚌埠市、阜阳市、马鞍山市、宣城市）的政府数据开放平台进行研究。

（二）数据集的数量和数据总量

衡量政府数据开放平台建设的指标有两个，一个是数据集的数量，数据集是由数据组成的集合，有效数据集越多说明开放的数据量越大。[14]本文选取长三角区域12个地级市政府数据开放平台（1）（如图1所示）之间的层级现象明显，其中泰州市数据集总量达到2279项，处于第一梯队;常州市、绍兴市、金华市、宁波市数据开放平台的数据集总量在650项到1050项之间，处于第二梯队;马鞍山市、连云港市、湖州市、淮安市数据平台的数据集总量均在150项到300项之间，处于第三梯队;宣城市、蚌埠市、阜阳市的数据集总量均在100项以下，处于第四梯队。

另一个衡量指标是数据总量，本文选取长三角区域12个地级市数据总量：绍兴市、宁波市、金华市的数据总量分别为715983487、334573931、231892200个，位于第一梯队;泰州市、连云港市、马鞍山市的数据总量在280万个到580万个之间，位于第二梯队;淮安市、湖州市、宣城市、常州市、阜阳市、蚌埠市的数据总量均在100万个以下，位于第三梯队。值得关注的是，宁波市虽然数据集数量处于第二梯队，但在数据总量上位于第一梯队;泰州市虽然数据集数量处于第一梯队，但数据总量上却位于第二梯队。此外，调查发现，数据集的差异不仅存在于各平台之间，也存在于平台内部之间。

（三）数据的分类、排序与检索方式

多样的数据分类方式有助于用户根据自身需求缩小检索范围，快速检索到目标数据集。[24]目前，我国地方政府数据开放平台都对数据进行了分类（见表1），纵向上看，应用最为广泛的分类方式分别为按部门、领域、主题、场景、行业分类。从横向上看，常州市使用的分类方式最为全面，一共使用了部门、领域、主题、场景、行业5种分类方式;其次为绍兴市，采用了部门、领域、场景三种分类方式;其余平台仅有两种分类方式。按部门分类所涉及的单位数量（见图2），泰州市最高，涉及64个市级单位。从数据的排序方式上来看，最受欢迎的排序方式分别为更新时间、下载量、访问量、评分和数据量五种。其中，阜阳市和马鞍山市采用的排序方式最为齐全，包含上述五种类别;蚌埠市、淮安市、连云港市均只采用了更新时间和下载量这两种排序方法，相对较为匮乏。从数据的检索方式上来看，大部分平台仍然停留在关键字检索的层面，少部分平台（像蚌埠市、绍兴市）提供了按主题、部门等高级检索方式。

（四）数据的获取和利用

本文列举了十二个指标展示数据的获取和利用情况，分别为基本信息、数据项、数据分析、数据图谱、关联信息、文件下载、数据预览、数据纠错、数据评论、文件收藏、订阅服务和分享功能。从纵向上看，长三角12个地级市数据开放平台均能提供基本信息、文件下载服务，10个地级市平台能提供数据项，9个地级市平台能提供数据预览功能，以此类推，只有2个地级市平台能提供数据分析、订阅服务。从横向上看，绍兴市数据开放平台所提供的数据获取与利用相关功能最为丰富（11项），其次为阜阳市、金华市、泰州市和宁波市的数据开放平台，蚌埠市仅提供基本信息、文件下载、文件收藏等一些基础功能。另外，在数据下载格式方面，根据数据的可机读要求，各平台当前提供了包括XLS、XLSX、XML、JSON、CSV、PNG、PDF等在内的多种下载格式。

（五）API接口和应用

通过考察API接口和应用，可以直观分析政府数据开放平台可利用度和利用水平。如图3所示，在API的接口数量上，泰州、宁波、金华、绍兴等城市与其数据集的分布呈现一致的规律，API接口随着各数据开放平台数据集的上涨而增加。但阜阳市、马鞍山市和蚌埠市数据开放平台的API接口数与数据集数呈反向关系，马鞍山市、蚌埠市仅有1个接口。在API的应用层面，宣城市的应用数量达到46个，位于首位;其次是宁波市（33个）、金华市（32个）;然后是淮安市（26个）、泰州市（24个）、绍兴市（23个）、蚌埠市（11个）、马鞍山市（11个）;湖州市、阜阳市、常州市、连云港市仅有5～7个。

（六）用户与平台的交流互动

用户与平台的交流互动程度主要通过数据集的下载量和访问量两种指标来衡量。由图4可知，在访问量方面，绍兴市、湖州市的政府数据开放平台访问量高于90万，两项指标整体好于其他平台，处于第一梯队;阜阳市、常州市位于第二梯队;其余平台位于第三梯队。在下载量方面，阜阳市、绍兴市的政府数据开放平台数据下载量高于10万，位于第一梯队;其他城市处于第二梯队。用户与平台之间的交流互动主要通过平台的互动交流模块来实现，目前只有宁波、宣城、蚌埠三座城市的數据开放平台上线互动交流版块，但公众参与度不高，相关互动十分匮乏，只有极少量互动记录，使得相关互动交流模块建设流于形式，并未起到实质性作用。

三、长三角区域政府数据开放平台建设存在的挑战

通过对长三角区域12个城市政府数据开放平台的考察分析，发现存在以下挑战。

（一）城市之间差异明显

在长三角区域，江浙地区的政府数据开放平台发展明显好于安徽，同一省份不同地市之间也存在一定差异。究其原因，地区政策、地区经济发展水平、信息产业发展水平三方面的因素影响了政府数据开放发展水平。[25]一是江浙地区出台的政务数据开放、数据建设等相关法律法规和政策较其他地区更早，对政府数据开放平台建设有积极影响。二是地方经济发展水平对政府数据开放平台建设影响较大，江浙两地无论是GDP总量还是人均GDP的排名，均位于全国前列，而安徽省的GDP总量和人均GDP距江浙尚有很大差距，地区经济发展相对落后，经济发展水平的差异充分反映在政府数据开放平台的建设之中。三是信息产业的发展也助力政府数据开放水平。近年来，国家大力推进大数据、云计算和“互联网+”等战略，江浙地区信息化整体水平位居全国第一方阵，对两省数据开放产生了重要的推动作用。

（二）数据的体量和质量均不乐观

在数据的体量上，各地政府数据开放平台上线时间较短，发展水平较低，发展速度较慢，各平台目前提供的数据和功能都十分有限，大多数平台的数据集体量大多保持在1000项以下，部分数据平台的数据量较少，低于100项，开放力度和开放空间有待进一步挖掘和加强。另外各部门开放数据不均衡，一些部门开放数据量占全部数据量的90%以上，一些部门开放数据量则寥寥无几，开放潜力有待进一步提升。在数据的质量上，当前长三角区域12个地级市开放数据的质量不容乐观，例如，湖州市数据开放平台的数据中，“旅游星级饭店基本信息”“智慧城管岗位信息”等一些数据集中只包含两个或两行以内的数据项，属低容量数据（2）。此外，一些平台也存在着无效数据，例如，在泰州市政务数据开放平台中，“工业企业主要经济指标（总表）”“规模以上工业能源加工转换情况”等一些数据集中所包含的数据量均为0，未发现可供获取的数据。

（三）数据分类方式及检索功能不够完善

从数据的分类方式上来看，数据开放平台大多按照部门和领域进行分类，分类方式不够全面，同一分类方法内部所涉及分类数目差异较大。在数据检索方面，主要存在两个问题：一是检索数据排序方法不够全面，很多平台只提供访问量、更新时间等基础排序方法;二是数据的检索方式十分单一，大部分平台仅提供名称和关键字检索，仅有少数平台提供高级检索功能，但高级检索功能局限于利用部门和行业的二次搜索，不能较好地满足用户的需求。

（四）数据可视化能力欠缺

在长三角区域12个地级市数据开放平台中，数据展示方式普遍比较单一，展示方式以图表为主，缺乏动态展示功能，各平台展示以基本饼图、条形图和折线图等基本的数据图形为主，少部分平台辅以热图、树图、数据地图、散点图和其他特殊用途的图表，以贴合各行各业的需求，使用户能够通过与数据直接地视觉交互来分析和操作数据。数据展示类型较少，相关数据开放平台主要以数据分类、下载量和访问量等类型的图表描述为主;交互能力欠缺，交互体验的能力主要通过易学性、易用性、UI友好性、使用效率来评价。目前相关平台尚未提供可视化图表，未能直接对数据进行图形化的上卷、下钻、切片、旋转、数据联动、数据挖掘等操作。

（五）缺乏与公众的互动交流

当下，公众与政府数据开放平台的互动交流主要通过单项交流和双向沟通两种途径实现。在单项交流方面，目前用户对各平台的数据进行评论和纠错的热情依然不高，很少使用各平台提供的数据收藏、订阅、分享等功能，大部分数据的访问量和下载量偏低;在双向交流方面，只有部分数据平台拥有互动交流版块，但版块内相关需求建议量寥寥无几，版块功能未得到有效实现。

四、长三角区域政府数据开放平台建设的总体

思路与优化策略

长三角区域各城市之间应以一体化的思路和举措打破行政壁垒，提高政策协同，加快区域城市之间政府数据协同开放平台建设，让要素在更大范围畅通流动，发挥各地区比较优势，实现更合理分工，凝聚更强大的合力，助推长三角一体化高质量发展。为实现这一思路，应采取以下优化策略。

（一）注重区域协同，推动高质量发展

首先，推进区域政策协同。在地方政府数据开放工作起步阶段，建议成立长三角区域政府数据开放平台建设领导小组（委员会）及办公室，对各地方的数据开放工作标准、方法、平台建设等进行规范，增强各地方政策之间的协同性和整体性，以实现区域之间数据的有效对接与共享，从而带动不同城市之间的联动发展。[20]其次，加快推进数据开放价值协同。政府数据开放目标是：增加政府透明和效率，减少腐败;提高公众参与治理积极性，解决社会问题。[26]政府应通过这些价值理念，保障数据开放的协同实施。再次，实现区域数据协同。利用数字技术有效解决各城市政府数据“割裂”等问题，加强政府各部门之间的沟通，实现区域性的政府数据开放协同。同时，还要对数据开放平台的格式和质量制定相关准则，推动相关标准尽快统一全面。

（二）加大重视程度，给予经费支持

地方政府对政府数据开放的重视程度是相关建设得以快速发展的重要因素。首先，各地方政府应统一思想认识，纠正对政府数据开放的原有认识偏差，加强相关法律法规建设，完善政府数据管理规范体制机制。其次，应尽快探索相应激励机制，如将政府数据开放工作纳入绩效考核体系，督促有关部门积极推进数据开放平台建设，促进政府数据汇聚、共享、开放、利用工作，提升政府数据治理能力和公共服务水平。最后，各级政府要统筹专项资金，加大对政府数据开放平台建设的财政投入，保障数据平台的稳定建设，推进数据开放平台快速发展和健康运行。

（三）完善数据分类检索功能，推动平台应用建设

通过不断拓宽的数据分类体系和不断加强的数据检索功能，提高平台的使用效率和服务能力，同时加快平台应用建设。在数据分类方面，建议拓宽分类方式，采用部门、领域、主题、场景、行业、格式等多种方式，并且加入图形图标和形状展示为分类要素进行直观表达，增加界面美观度和增强民众参与的积极性。在数据检索方面，建议在关键字检索的基础上，引进模糊检索功能，提升公众使用的便捷度，同时提供按主题、部门等高级检索方式。在对数据排序上，增加排序方法，推进使用更新时间、数据量、访问量、下載量和评分等多种方式。此外，为推动应用建设，还应加大数据平台的开放力度，开放足量数据和相应API接口，推动第三方、非营利组织参与应用建设，提高数据的应用价值。[27]

（四）提升數据质量，发挥数据效能

其一，政府打通部门间数据资源交换共享的渠道，避免重复建设和数据“打架”。其二，应调查了解公众需求，对公众关心的重点领域的数据加大开放力度和开放深度，加大数据挖掘和整合力度，促进相关数据的有效产出，发挥数据效能。其三，不能忽视非重点领域的数据，对无效、有瑕疵的数据进行剔除和修改，同时加快制定公众对数据的评论和修改制度，并将该项制度落到实处，以此提高数据含金量。

（五）提高平台易用性，促进与公众交流

为了让更多民众参与到平台使用当中，提高数据使用效率。一是要设置平台使用教程，对数据开放平台相关专业术语（如数据、数集、元数据、API等）及基本问题（譬如“我如何学习使用X市开放数据平台？”）进行解释，降低公众对数据的陌生感，为公众使用数据提供帮助。二是提高数据的可视化程度。在对当前数据分析的基础上，运用图形化手段，扩展数据的静态表现能力;加强对过往数据的分析，建设相关时间序列曲线，反应数据的动态发展变化;扩大数据分析范围，加快有关图示多元化。三是充分利用社交传媒的作用，不断建设下一代政府开放数据平台，提高平台的互动性和可操作性。通过举办数据开放相关活动，如数据开放周、数据开放大赛等活动，吸引公众不断了解和参与到数据开放当中，加强微信、微博、APP等社交媒体的应用，便于用户及时发现和分享数据，同时扩大平台的影响力。[13]

总之，政府数据开放平台的建设是一项长期系统性工程，未来在长三角深度一体化的背景下，加强顶层设计，对各城市的数据开放平台建设、标准、方法等进行统一规划和战略布局，利用多维度数据治理理念和现代数字技术，构建规范化、制度化、专业化、标准化的数据公开体系，强化数据政策的高效协同、优势互补，致力打造区域共建共享、共生共融的政府数据开放平台，实现区域数据的有效耦合与联动。同时，还要对各个城市有关部门的执行力和协同事项进行事后评估（或绩效考核），对表现优异的部门予以奖励，对不合格的部门予以问责，建立责任协同与利益共享机制，优化权责关系、数据开放的环节与流程，助力推进长三角一体化高质量发展。

注释：

（1）文章中所有数据平台的数据信息统计时间截至2021年3月17日。

（2）数据的质量可以从低质数据和问题数据两个方面来衡量，低质数据可以通过低容量数据来体现，其中低容量数据指条数在两行或两行以内的数据集;问题数据可以通过无效数据来体现，其中无效数据指数据集中没有数据可供获取。

参考文献：

[1]黄欣荣，罗小燕.从积极伦理看大数据及其透明世界[J].江西财经大学学报，2020，（2）：99-106.

[2]中国地方政府数据开放报告（2020下半年）[EB/OL].http：//www.thepaper.cn/newsDetail_forward_10909155.

[3]Hermann Haken.Information and Self-organization： A Macroscopic Approach to Complex Systems[M]. New York：Springer，1988.

[4]John M Bryson，Barbara C Crosby，Melissa Middleton Stone. The design and Implementation of Cross-sector Collaborations： Propositions from the Literature[J].Public Administration Review，2006，66（s1）：44-55.

[5]Ansell C，Gash A. Collaborative Governance in Theory and Practice[J].Journal of Public Administration Research & Theory，2008，18（4）：543-571.

[6]OECD.Government Coherence：The Role of the Centre of Government[R].Budapest，2000.

[7]Corrêa A，etc. Transparency and Open Government data： A Wide National Assessment of Data Openness in Brazilian Local Governments[J]. Transforming Government：People，Process and Policy，2017，11（1）：58-78.

[8]Zuiderwijk A，Janssen M. A Coordination Theory Perspective to Improve the Use of Open Data in Policy-making[EB/OL].[2018-11-26]. https：//hal.inria.fr/hal-01490921/document.

[9]Sharon S，Dawes S S，Vidiasova L，et al. Planning and Designing Open Government Data Programs： An Ecosystem Approach[J]. Government Information Quarterly，2016，33（1）：15-27.

[10]Máchová R，etc. Usability Evaluation of Open Data portals： Evaluating Data Discoverability，Accessibility，and Reusability from a StakeholdersPerspective[J].Aslib Journal of Information Management，2018，70（3）：252-268.