WSR视角下政府数据开放价值实现路径研究

雷鸿竹 王 谦

[提要][目的/意义]为进一步提高政府数据开放的水平，有必要探究影响政府数据开放价值的驱动因素，激发和释放政府数据价值活力和潜能，助力数字经济持续增长和提高政府部门数据服务能力。[方法/过程]从WSR视域下构建影响政府开放数据价值实现的综合性分析框架，运用模糊集定性比较分析对我国20个省级政府数据开放平台进行分析。[结果/结论]研究发现，政府数据开放价值形成存在3种组合路径，物理维度要素在政府数据开放价值形成中具有重要作用。其中，当组织机构存在时，政策引导和省域统筹可相互替代，并提出可发挥协同效应，采取差异化策略，构建良好的开放生态中推动数据开放价值的实现。

从各国开放政府数据运动看，开放数据中蕴含着巨大价值，不仅可以促进政府部门、企业、科研机构、公众和社会组织等相关主体进行数据增值开发与再利用，还能提高政府透明度、促进决策科学化和提升政府治理能力。党和国家高度重视并将数据作为一种新型生产要素，相继出台了一系列的政策文件要求各地推进政府数据开放共享、开发利用和释放数据价值。在国家鼓励和地方创新的背景下，各地政府陆续颁布了一些有关的法规条例，为推动政府数据开放共享和增值利用提供了指导方向和法律依据。值得注意的是，开放政府数据，开放本身并不是目的，实现政府数据增值利用和创造社会经济价值才更有意义。虽然政府不断开放众多领域的数据，但数据利用率却没有随之增长，表现为数据利用水平较低、数据利用成果少、成果类型单一、商业化应用程度低、公众参与度和积极性低和区域发展不均衡等问题[1]。与政府开放数据的应然价值相比，其实然层面却存在较大差距，从而引发本文的思考:究竟是哪些因素影响了政府数据开放价值的实现?倘若无法识别和理解影响政府数据开放价值的影响因素，就难以激发政府数据开放的活力和潜能。

作为公共价值的重要组成部分，政府开放其保有的数据供社会增值开发和创新应用的过程中表现出多种价值属性，有必要充分发挥它在促进经济增长、提升效率、改进决策、增加透明度和推动社会创新等更多方面的经济、政治和社会价值[2]，然而有关开放政府数据价值的研究还不够丰富，仍然存在理论层面价值取向[3]、制度层面法律保障[4]和顶层设计统筹建设[5]等问题，阻碍了政府开放数据业务中的价值创造和利用。关于政府数据开放价值研究主要有两种研究视角，首先集中在政府开放数据价值生成、测量及评估研究领域，学者们一方面通过总结国外经验或从理论出发讨论政府开放数据价值生成机制和评估指标[6-9]，如价值链增值机理[10]、公共价值视角[11]、用户利用角度[12]和情景理论下的评价体系[13]，另一方面则从实践出发评估地方政府数据开放的价值成效，如评估政府开放数据状态[14]、评估政府数据开放成效[15]。其次，学者们主要从生态系统、利益相关者、价值共创等理论视角分析了政府开放数据价值的影响因素。如郑磊基于生态系统理论提出“开放数据-利用数据-价值实现”价值创造过程[16]、陈婧基于协同理论提出开放数据利益相关主体协同机制[17]。

综上，现有研究对开放政府数据价值领域进行了诸多有益探索，但还是存在一些不足。首先，多数停留在总结借鉴国外先进经验或从某一视角进行浅层讨论，缺少对价值实现的深入研究和定量研究，对各地政府开放数据价值实现的应然与实然层面差异的解释力度有限。其次，缺少对价值实现过程、驱动因素和因果关系的检验，已有部分学者注意到现有研究不足并提出未来要更多关注本土实践、加强开放政府数据价值的理论与实证研究[18]。最后，政府开放数据价值的实现受到政府内外部等多种因素影响，缺少对条件变量之间交互分析和组合分析。虽然有部分学者开始探索影响政府开放数据使用、绩效甚至在应急管理、科研管理等领域中开放数据价值的因素[19-21]，但还是缺乏从整体视角探究政府开放数据价值实现的成因。此外，研究方法上更多地运用扎根理论、案例分析等规范研究方法或精度要求不高的系统动力学模型[22]，难以识别不同因素间的互动关系、可能存在的交互作用及组合路径。

本文从理论研究和实践探索的角度出发，进一步研究在中国背景下政府数据开放价值实现的因素，选择物理-事理-人理方法论构建分析框架以探讨不同因素及其组合对政府数据开放价值实现的影响。尝试理解和识别地方政府开放数据价值实现的影响因素和组合路径，深化对地方政府开放数据价值的驱动因素和作用路径的理性认识，助力地方政府选择合适的改革策略以激发政府开放数据价值的活力和潜能，促进数据的增值利用。

一、理论基础与分析框架

通过文献梳理发现，学者常采用TOE框架、创新扩散理论和公共价值理论[13]等既有框架或单一理论解释开放政府数据价值的影响因素，但政府开放数据价值实现作为一项复杂的组织技术创新系统，这些理论是否能够较好地解释和理解政府开放数据价值有待于进一步研究。

(一)理论基础及适用性

为了对开放政府数据价值这一复杂系统提供更具解释力的理解视角，有学者开始尝试运用WSR系统方法论分析这一领域，如马海群等基于WSR方法论解析美国和加拿大开放数据政策[23]，李峰等基于WSR方法论分析政府数据治理[24]。相较于宏观的社会经济和制度因素、中观的群体组织或者微观的个体行为研究，WSR在功能规则、逻辑效率和人文成效维度都具有较强的维度拓展性和可塑性，可根据实际情况整合维度以适应研究对象的变化[23]。鉴于此，本文尝试应用物理-事理-人理(WSR)方法论分析政府数据开放价值实现因素，并结合实践治理过程中的创新方案和制度安排，构建适于政府开放数据价值实现的综合性分析框架。

物理-事理-人理(WSR)方法论由顾基发教授和朱志昌博士提出“明物理、通事理和懂人理”系统方法论，它认为系统实践活动应是物质世界、系统组织和人的动态统一[25]，在探究政府开放数据价值实现的过程中处理任何“事”和“物”都离不开人，必须要充分考虑人的因素。从研究方法上看，WSR属于定量与定性相结合的系统分析工具，尤其适合处理复杂性综合问题，既会考虑客观地存在物质约束，也会考量环境的变化与人的能动性和适应力[23]。作为一项系统工程，政府开放数据价值实现可以看作是一种人、事和物综合作用下的产物。开放政府数据的最终目的是实现公共价值，而价值实现需要政府部门、科研院校、企业、社会组织和公众等多元主体彼此互利协作、合作共赢。为了探究政府开放数据价值的影响因素，本文按照政府开放数据共享开放、增值开发、成果利用等价值环节[26]，运用WSR方法论从物理维度分析价值增值过程、事理维度分析价值管理活动和人理维度分析价值主张环节，形成了由价值主张-价值管理-价值增值构成的迭代循环框架，为后续实证分析和路径分析提供思路和方向指导。

(二)分析框架

鉴于政府数据的开放性和数据价值实现过程规律，考虑到政府、公司和社会公众等不同利益相关者的角色定位和功能作用，构建了WSR视角下政府数据开放价值实现的分析框架，如图1所示，以期为政府开放数据价值实现的影响因素和作用机制提供更具综合性的解释视角。

1.物理维度分析

物理维度是指遵循物质世界的客观道理，强调客观条件和功能分析。从物理维度分析开放政府数据价值增值活动，主要是指资源约束情况。有学者表明组织环境及资源约束情况也影响着数据价值的实现[24]。地方政府所拥有的人力、物力、财力等基本资源要素的不同及组合形式的差异性，影响着各地政府开放数据价值实现程度的上限，其中技术因素和资源因素较为明显，有研究指出组织资金投入及技术支持组合对开放政府数据价值影响显著[27]。因此可主要考虑政府作为数据开放者的信息技术管理能力和所获得财政资源支持力度。从各地实践情况看，数据开放者信息技术服务能力越高，其接受和运用数字化、智能化的信息技术就越快，就更容易促进开放政府数据项目的价值实现。再者作为一项推动政府创新治理的重要举措，地方财政能力则是政府开放数据价值生成核心环节[21]，政府所获得财政资源支持程度将决定了该地区能否开始开放政府数据项目以及项目可持续性。

2.事理维度分析

事理维度是指遵循做事的流程和道理，强调逻辑分析和管理效率。从事理维度分析开放政府数据价值管理活动，包括组织机构建设、顶层设计与政策引导和省域统筹程度。从现实层面看，政府开放数据除了数据层面挑战，还体现在管理层面[28]。技术赋能政府数字化转型的过程中，大多流于表面的工具主义，常忽视制度安排和组织统筹的重要性导致改革难以触及实质的利益调整与再分配。因此需要有一个专门负责开放政府数据计划、预算分配及统筹安排等机构，否则数据可能会丢失在政府各个层级中，难以发挥其价值。为了解决政府数据开放中的条块分割、部门利益等梗阻问题，地方政府通过成立专门的省级数据管理机构来推进数据开放管理工作。考虑到我国行政管理体制表现条条块块、条块分割特点，因此为了实现更大范围的数据开放和发挥合力效应，省级政府统筹协调对各地数据开放建设工作及价值实现具有重要影响[9]。同样，政策引导和顶层设计也具有重要意义。有研究指出在政府开放数据生态系统可持续发展过程中，法律政策对其影响最大[29]，这一点可在各地数据治理政策制定中得到体现，如广东省人民政府印发《广东省公共数据管理办法》、浙江省人民代表大会审议通过了《浙江省公共数据条例》，这些政策文件的出台为政府、企业和公众间互动交流、开发合作提供了合法依据和持续动力，然而有些地方政策规定由于模糊或过时等原因阻碍了数据被用于创造价值的过程。

3.人理维度分析

人理维度是指遵循组织协作的道理，强调人文分析。从人理维度分析数据开放生态系统中各利益相关者的价值主张，包括作为数据开放者的政府、作为数据消费者的公民和作为数据开发者的企业、技术人员等，因此本文主要包括领导重视、公众需求和开发者能力。作为一项典型的“一把手”工程，政府开放数据价值实现离不开政府官员的支持和重视。忽视技术的复杂程度和工程项目实施难度等其他原因，即使是同一政府开放数据项目工程也会因领导重视程度的不同而得到不同的解决方案。开放政府数据的本质在于对公共价值目标的追求和人民群众美好生活需求的满足，技术上的可能、管理上的可行不等于公众接受[27]，重视人本价值，满足用户需求，把人视为数据服务的对象，培养公民数字素养，建立良好的合作交流关系。值得注意是开放原始数据无法被终端用户所直接使用也就难以创造价值，因此专业数据公司、应用程序开发商、服务提供商等数字开发者的开发能力，将决定着开放政府数据价值利用与再创造。

二、研究设计

(一)研究方法

定性比较分析(QCA)是具有定性和定量优势、介于案例和变量间的研究方法。相较于传统回归分析中因果对称的单向线性关系，它通过集合分析和布尔运算从多案例比较分析中发现研究议题的因果关系，考察结果产生的条件及条件间复杂的关系组合，探究导致同一结果发生的多种路径、关键条件和条件间的相互联系。由于影响政府数据开放价值实现因素较多且存在相互作用，政府数据开放价值生成也是一个涉及多主体、多方面的非线性过程，传统回归分析难以识别各因素间的互动关系、可能存在的交互作用及组合路径。此外，本文选择已经上线的20个省级政府数据开放平台为研究对象，符合QCA中小型样本量的要求，选择省级政府数据开放平台是基于省级政府在开放政府数据价值实现中具有中枢纽带和统筹作用以及省级层面可获取数据较为丰富，有利于开展地方政府开放数据价值实现因素的研究。从操作方法看，模糊集定性比较分析(fsQCA)可处理有关程度变化或者部分隶属的问题，鉴于案例样本中所观察条件和结果的差别是连续的变量，本文采用模糊集定性比较分析fsQCA进行分析。

图1 WSR视角下政府数据开放价值实现的分析框架

(二)变量测量

1.结果变量

开放政府数据价值可从政府数据开放平台角度分析数据价值实现，政府数据开放平台作为开放政府数据的重要载体，对于政府数据开放利用、价值和绩效等评估也通常基于对数据开放平台的评估。基于数据的权威性和可靠性，选取复旦大学数字与移动治理实验室发布的《中国地方政府数据开放报告》。该报告自2017年以来，致力于研究我国地方政府数据开放的生态体系。对此，本文选择2021年度省级开放树林综合指数分值作为原始数据。

2.前因条件。

技术能力。技术是否复杂、是否与组织所习惯使用的技术相协调影响着政府数据开放供给和价值实现。政府开放数据平台作为政府网站和政务服务平台的重要组成部分，大多由相同组织专业技术人员、信息化建设部门负责建设、运营和维护。参考既有研究[9]，可通过各省政务服务能力来衡量政府信息技术服务能力。本文采用《省级政府和重点城市一体化政务服务能力调查评估报告(2021)》中各省政务服务能力作为评价标准，该指标能够较好地体现出政府信息化运用能力和水平。

财政支持。作为需要投入高成本和承担高风险且价值收益难以明确的政府数据建设项目，一个地方所获得财政资源支持力度将决定了该地区能否开始政府开放数据项目及项目可持续性。本文采用《中国统计年鉴2021》中各省一般公共预算收入与各省人口数量的比值作为衡量当地政府财政资源支持力度的指标。

组织机构。数据管理机构在我国数字治理体系中可发挥承上启下的作用。当前我国共有22个省(直辖市、自治区)自发地设立专门的数据管理机构。专门的组织机构能够有效处理数据治理中权责不清、政出多门的问题。因此，本文通过政府官方网站和学者研究成果搜索机构信息，按照省级政府是否设立专门的数据治理机构分别编码为1和0。

政策引导。良好的政策环境和顶层制度设计可以为政府开放数据开发利用及价值实现提供制度支撑和政策引导。本文通过在北大法宝和政府官方网站检索各省专门出台的数据开放法律法规、规章办法，有则编码为1，否则为0。

省域统筹。省级政府的统筹协调对推动更大范围的数据开放及价值实现至关重要，当省级政府的统筹程度越高，省内整体水平越高，其价值实现程度就越高[9]。参考既有研究[9]，本文以该省已上线数据开放平台地级市数量与该省地级市总数的比值作为省域统筹程度衡量指标，数据来源《中国地方政府数据开放报告》(2021)》。领导重视。政府作为数据开放者，其主要领导对数据开放工作的重视程度是数据开放建设发展的关键。参考既有研究[20]，本文以省政府领导人对数据开放相关工作发表讲话、公开指示或组织专题会议作为对政府数据开放工作的重视，数据来源政府网站和新闻报道，省级主要领导对数据开放工作发表了讲话、公开指示或牵头领导小组推进工作等编码为1，否则编码为0。

公众需求。随着我国互联网普及率不断提高，社会公众普遍通过互联网等手段获取政府信息和服务。公众作为数据消费者通过数据应用、体验反馈等影响着政府数据开放的行为。既有研究表明，互联网用户数与数据开放水平密切相关，且互联网普及率常被作为公民需求的度量指标[30]。因此，本文选取各省移动互联网用户数与人口数的比值作为指标，数据来源于《中国统计年鉴2021》。

开发者能力。数据开发者是政府数据开放和用户使用数据的桥梁，是驱动数据开放真正释放效能的发动机，主要由从事数据研究的技术企业、高校、社会团体等组成[9]。为衡量开发者能力，本文选择《中国大数据区域发展水平评估白皮书(2021年)》智力保障指数，该指数包含了数据技术相关人才培养及相关从业人员等。

表1 变量测量及数据来源

(三)变量校准

校准是指将变量概念转化为集合概念并赋予案例集合隶属度的过程。Rhys选择以样本数据的95%、50%与5%分位数分别作为完全隶属、交叉点和完全不隶属的校准点[30]。此种校准方式被学者在研究中广泛应用，因此，本文在此基础上借助fsQCA 30将变量转化为介于0～1之间的集合隶属度。各变量校准情况如表2所示。

表2 变量校准锚点

三、实证结果与分析

(一)必要条件分析

必要条件分析是指检验某一条件是否是特定结果的必要条件。由于必要条件可能会存在被简约移除的情况，因此须先进行必要性分析。表3为数据开放治理的必要性分析结果。结果显示，所有条件变量的一致性均小于0.9，意味着没有条件构成政府数据开放高绩效的必要条件。单个条件不足以解释结果出现，表明着政府开放数据价值实现的影响因素可能是复杂并发的。鉴于此，政府数据开放的提升可能是多种因素联合驱动的结果。

表3 单一条件的必要性分析

(二)条件组态分析

鉴于引致数据开放治理结果的成因可能是多重并发的，因此需要聚合前因条件为组态，开展条件组态分析，以探究影响数据开放可能的组态路径。为确保组态的解释力和避免经验上的琐碎，在综合现有研究和样本规模的考量，本文设定一致性阈值为0.8，最小案例频数为1。经过fsQCA3.0测算，产生了简约解、中间解和复杂解。查尔斯C·拉金指出中间解是QCA研究中的首选，再以简约解辅之，可以得到核心条件和边缘条件[31]。

表4 政府开放数据价值实现绩效组态路径

如表4中，实现数据开放绩效有9条组态。从总体上来看，总一致性约0.98，高于可接受的一致性水平0.8，意味着满足这9类条件组态的所有省级政府案例中，有98%的案例具有较高绩效；总覆盖度约0.61，表明这9类条件组态可以解释61%的案例，因此实证分析结果有效。对这9类组态中所内含的核心条件和边缘条件进一步分析，可将其归纳为政府开放数据提升的三种驱动模式:物理主导型、事理主导型、综合发展型。

第1，物理主导型。组态5、6显示，省政府借助物理维度中技术能力的核心作用在事理、人理等多条件的缺失情况下实现数据开放，因此命名为“物理主导型”。在组态5中，可解释约7%的案例，而组态6可解释约6%的数据开放案例，其中仅4%的仅被这条路径解释。该路径模式下代表性案例有河北和河南，以河南省为例，尽管河南省财政资源匮乏，相关政策不完善，领导缺乏重视等情况存在，但河南省重视信息技术在政府治理场景中的服务应用，依托政务云、数据交换平台等实现数据在政府间、政民间互联互通。疫情工作中，河南省推动“跨省通办”解决异地办事困难，建设首个省级金融服务共享平台助力中小微企业融资。不仅如此，河南省还建设副厅级的行政审批和政务信息管理局专门统筹协调政务服务和数据资源管理，积极打造一流的营商环境吸引高新技术企业。

第2，事理主导型。在组态7、8、9中事理维度中组织机构条件是唯一的核心条件，表明在数据开放价值实现过程中发挥着重要的作用，因此命名为“事理主导型”。进一步分析发现，除专门组织机构和开发者能力不足外，其他条件变量在不同组态中具有不同的作用机制。组态7表明，当省政府财政、需求压力和开发者能力不足时，强有力的组织保障，再辅以技术能力、政策引导、省域统筹和领导重视，可以推动政府数据开放建设，如贵州。组态8表明，当地方政府具有强有力的组织保障时，加上健全的政策法律，有力的省域统筹，良好的领导重视和较高的公民需求，也可以实现数据开放价值，如广西。组态9表明，专门的组织机构，加上较高的财政收入和公众需求，将激发政府数据开放治理，如海南。以贵州为例，尽管贵州省财政收入在全国位列末端，数据技术人才培养和从业规模劣势明显，然而贵州省将大数据发展作为“一把手工程”，最早成立了省级直属的数据治理机构——大数据发展管理局，并且在省级数据治理机构机构序列中地位较高，具有较为完整独立的管理权[32]。其次，贵州加强立法保障，如《贵州省政府数据共享开放条例》专门规定政府数据开放的原则、类型等内容。再次，贵州加强省域范围内统筹建设，目前9个地级行政区中有7个上线了数据开放平台，还凭借“一云一网一平台”建设重构、汇聚和利用数据。这些反映了贵州省党委政府对数据治理有关事宜的重视。此外，省级党政领导牵头组建大数据发展领导小组，统筹推动全省数据治理工作，将更进一步推动数据开放取得实效。

第3，综合发展型。物理、事理和人理中多要素综合发展促使数据开放建设，由此形成了“综合发展型”，如组态1、2、3、4。组态1和2表明，在物理维度、人力维度和事理维度中组织机构条件满足情况下，省政府可单独凭借政策引导或省域统筹激发数据开放价值实现，代表案例有浙江、广东、福建。进一步分析可知，政策引导和省域统筹能够相互替代，这可能是由于省域范围内的开放平台统筹建设在一定程度上依赖于政策法规的指引，以规范数据开放平台，从而推动数据开放领域的政策完善。以广东为例，广东省自2012年起就率先开展大数据战略。除了丰富的财政资金支持外，广东还组建了政务服务数据管理局，并与腾讯、华为和三大运营商合作组建数字广东网络有限公司，探索出“政企合作、管运分离”的广东模式，以政企协同助力数据协同，促进数据价值开放应用。“开放广东”数据平台、“粤省事”移动政务推动了数据资源的开发利用和流转共享，使得数据价值得以充分释放。另外，移动互联网用户数和企业数量激增也增强了需求压力，进一步激发了广东省数据治理的活力。

组态3表明，尽管技术能力和公民需求不足，但在充足的财政支持，强力的省域统筹和领导重视的关键条件下，结合组织机构、政策法规、开发者能力的辅助条件，可以实现政府数据开放价值。其中，可解释约8%的开放数据案例，而仅有4%左右的能被这条路径解释，山东属于此类路径。组态4表明，充足的财政资金，有力的省域统筹和领导重视的三个核心条件，在技术能力和公众需求的辅助下，即便缺少组织机构、政策引导和开发者能力，也能实现政府数据开放，其中可解释约5%的案例，典型案例为宁夏。以山东为例，山东省不仅财政资源丰富，还重视数据治理工作。通过召开相关专题会议，提出一体化大数据平台建设，以提升数据汇聚效果。截至2021年底，山东省16个地级行政区均建设了数据开放平台。另外，山东省还设置了正厅级的大数据局，颁布了《山东省公共数据开放办法》。由此，形成了多要素的匹配效应，驱动着山东省数据开放价值实现。

(三)稳健性检验

考虑到QCA研究结果对校准点、一致性水平、频数阈值等参数设定具有一定敏感性，为避免分析结果的准确性受到影响，在借鉴学者研究成果的基础上，本文采用调整一致性水平的方法对组态进行稳健性检验。当一致性水平从0.80提高到0.83时，所有组态保持不变，因此可以证明研究结果可靠。

四、结论与启示

(一)研究结论

政府数据开放对于实现数据增值利用，政府开放透明，经济社会创新发展具有重要意义。已有研究表明，从综合性视角对数据开放价值实现的影响因素检验较为缺乏。基于此，本文在WSR基础上建构分析框架，并以上线的20个省级政府数据开放平台为案例样本进行组态分析，总结出省级政府数据开放价值实现的驱动模式。研究发现，事理、物理和人理单个要素不足以解释省级政府数据开放，省级政府数据开放是组织内外不同条件相互组合影响的结果，共存在9种组态路径。根据财政支持、技术能力、组织机构、省域统筹、领导重视在不同组态中核心主导作用不同，可归纳为3种类型:物理主导型、事理主导型和综合发展型。在综合发展型中，当物理维度、人力维度和事理维度中组织机构存在时，政策引导和省域统筹可以通过相互替代方式，推动政府数据开放建设。

(二)实践启示与不足

政府数据开放的影响因素相互依存和相互替代揭示出省级政府数据治理实践的复杂性。依据本研究结论可为政府复杂的数据开放实践带来以下启示，从而助推地方在数据开放领域的治理:

树立整体性视角，以要素联动机制发挥协同效应。数据开放作为一项系统性工程，受多种要素影响，包括物理、事理、人理中多个条件。相比单个条件优势，要素间的组合与适配对政府数据开放提升更具有意义。地方政府一方面应协调发挥出核心因素之间以及与其他因素间的联合协同作用，另一方面应树立整体性视角，以系统性地统筹部署，整合政府技术和资金优势，推动政府组织建设和配套制度设计，保障政府、民众、开发者等相关利益者参与和价值主张，从而发挥各种因素的“组合拳”效应。

采取差异化策略，因地制宜地提升数据开放价值实现。多种条件之间的组合配置引发地方政府数据开放绩效，这启示着地方政府因地制宜地采取适应性策略，形成符合自身情况的发展路径。当前不少省级政府受到物理条件约束或主观上组织管理和人文认识不足的影响，政府数据开放治理很难实现全面齐头并进的局面。因此，省政府在既有条件上，例如物理和人理要素满足时，可以发挥自身优势，通过加强政策引导或者省域统筹提升数据开放。

注重组织管理和制度安排，构建良好的开放生态。地方政府在数据开放过程中应重视构建良好的多主体共建的数据开放生态系统，关注公众需求，吸引技术人才，加强领导重视，从而实现数据开放服务的价值主张。同时，应避免过分强调财政资金等客观因素作用，忽略组织体制和制度安排的重要性。地方应充分调动主观能动性，建立更具有独立地位和协调能力的数据机构，以实现对数据的专业化治理和统筹协调治理。设计合理的法律制度，加快省域范围内数据开放的统筹建设，进而促进开放价值生成。

本研究主要通过文献梳理现有研究中影响因素以确定相关前因变量，存在变量选择较为主观、难以全面覆盖问题，引入物理-事理-人理方法论作为参考理论框架分析政府数据开放价值实现的复杂性具有一定适用性，但受制于部分指标数据难以量化和测量，未能进一步分析各因素替代效应，随着政府数据开放领域的不断深入，未来将会探索更科学合适的方法深入分析各因素间的影响机制。

(四川大学公共管理学院硕士研究生程惠在本文数据分析及论文修改上有所贡献。)