基于质性分析的我国省级公共数据管理办法文本研究

段坤君 满振良 王辉

摘 要： ［目的／ 意义］ 公共数据在数据驱动型社会中扮演着至关重要的角色， 在促进产业转型升级、加快数据经济发展步伐等领域发挥着关键性作用。因此， 建立健全公共数据的政策法规， 加强顶层设计建设， 对于推动数字经济发展、提高竞争力、提升政府的社会治理能力和科学决策起到积极作用。［方法／ 过程］ 本文借助质性文本分析软件ＮＶｉｖｏ １２ＰＬＵＳ， 对北京、上海、广东等７ 个省级公共数据管理办法依次进行开放式编码、关联式编码与核心编码， 形成编码统计表。最后依据统计结果进行文本分析并提出对应建议。［结果／ 结论］ 根据编码结果发现， 研究样本十分重视责任制度的建设， 在开放利用上也有着清晰的支撑逻辑， 但是对于公共数据的安全保障和监督管理仍有待完善， 并以此提出相对应的建议， 以更好地适应公共数据的建设发展。

关键词： 公共数据； 管理办法； 质性研究； 文本分析； ＮＶｉｖｏ

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２３．０８．００３

〔中图分类号〕Ｇ２０３ 〔文献标识码〕Ａ 〔文章编号〕１００８－０８２１ （２０２３） ０８－００２７－０８

随着信息技术的蓬勃发展， 公共数据资源的开放和利用程度成为国家治理体系与治理能力的重要基础。２０２２ 年１ 月， 国务院最新印发的《“十四五”数字经济发展规划》中明确指出了建立健全国家公共数据资源体系的重要性， 通过建立统一的公共数据开放平台和开发利用端口， 打破不同主体和领域间的数据藩篱， 进一步释放数据红利［１］ 。同时，《中华人民共和国数据安全法》中将政务数据的安全与开放独立建章， 公共数据也明确纳入《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和２０３５ 年远景目标纲要》中， 成为国家重要战略规划内容之一［２］ 。足见公共数据体系建设与完善对于我国数字化发展的迫切性、必要性。

公共数据同样受到了学术领域的极大关注。经过系统地检索梳理后发现， 当前对于公共数据已有不同角度的研究， 如： ①公共数据开放研究： 周林兴等［３］ 对１０ 座城市的公共数据开放平台现状进行研究， 发现其中存在的一系列问题并提出解决对策； 张群等［４］ 基于《欧盟议会和理事会关于开放数据和公共部门信息再利用的第２０１９／１０２４ 号指令》，将欧盟与我国的情况进行比较分析并提出启示建议； 高争志［５］ 提出， 以价值目标为导向， 对不同类型的公共数据构建不同的开放机制等； 王贵海等［６］通过对国外数据开放模式的分析， 总结出政府主导型、公众参与型、政企合作型３ 种模式， 并提出加强顶层设计、加大宣传力度等有助于我国数据开放的启示； 刘佳静等［７］ 在对公共数据开放利用的概念进行明晰后， 构建出兼顾“开放利用” “创造价值”的公共数据开放利用体系框架等； ②公共数据主体研究： 马海群等［８］ 基于需求层次理论构建公共数据用户感知价值测量表， 从公共数据价值和服务平台两个角度提出建议； 陆梦成等［９］ 基于用户画像的应用原理， 从强化数据安全风险的内外部监管等４个维度， 对公共图书馆中的数据安全风险处理提供建议； 孙红蕾［１０］ 从图书馆公共数据实际出发， 从江苏省图书馆大数据工程中提炼出建立多元主体协同治理等实践路径； 陆敬筠等［１１］ 基于上海市公共数据开放平台的用户画像分析， 提出定期评估开放效果、提高数据开放覆盖性等优化策略等； ③公共数据政策研究： 马海群等［１２］ 基于关联规则对政府数据政策文本进行语义挖掘， 最终验证了该方法可用作语义协同的定量研究； 周文泓［１３］ 以政府开放数据相关政策为研究对象， 对夯实专业规则、拓展治理框架下的政策体系提出了展望等； 赵需要等［１４］ 从不同维度总结政府开放数据生态链制度环境框架， 以用户协议制度为对象， 从制度激励、创新和用户制度感知方面提出优化策略； 代佳欣等［１５］ 选取政府数据开放隐私保护相关政策１２１ 份，以文本分析法进行量化分析， 比较出央地政策工具的同异性并解释政策工具的内在逻辑； 戚筠等［１６］选取国内外２２ 个科学数据开放共享政策文本为研究对象， 通过文本分析构建类目体系， 最后提出政策的制定应注重规范和完整性等建议等； ④公共数据模型研究： 王秉等［１７］ 结合突发公共卫生事件的实际工作， 构建出以大数据驱动的风险情报模型；陈兰杰等［１８］ 基于价值网理论， 构建出开放政府数据公共价值的实现模型等； ⑤公共数据评价研究：王林川等［１９］ 以公共价值战略三角模型的３ 个维度为框架， 构建出基于公共价值视角的政府数据开放平台服务绩效评价指标体系； 张文亮等［２０］ 利用Ｐｙ⁃ｔｈｏｎ 爬虫技术获取省级图书馆在网络平台中的评分与评论， 并对得到的结果进行了分析讨论； 孙瑞英等［２１］ 基于《个人信息保护法》等文献， 采用德尔菲法及层次分析法完成政府数据平台中个人信息保护政策的评价体系， 并提出存在的不足与建议等； 王琳等［２２］ 基于ＣＭＭ 思想构建出中国政府数据开放成熟度模型， 并构建出包含战略、数据、技术、组织、应用层面的５ 个一级指标， １１ 个二级指标和３５ 个三级指标； 范丽莉等［２３］ 基于生态系统视角， 从环境、主题、客体、价值目标４ 个维度构建政府数据开放生态水平测度指标体系并进行实证研究， 提出持续推进省级及地市级公共数据开放平台建设等措施；陈美等［２４］ 在分析５６４ 份开放政府数据政策文本后构建出开放政府数据制度评价模型， 发现当前我国存在政策与运行效果不一致等问题。

经过对当前公共数据的学术成果进行梳理后发现， 公共數据得到了越来越多的学者关注， 相关主题的文献数量丰富， 其中不乏利用ＮＶｉｖｏ 软件对政府数据的开放利用进行质性分析的研究， 但是使用质性文本分析法对北京、上海等省级公共数据政策文件进行研究的文献目前还较为匮乏。因此， 本研究使用ＮＶｉｖｏ１２ＰＬＵＳ 软件， 对部分地方政府发布的公共数据管理办法文本进行质性研究， 该方法能够对政策文本进行量化处理， 可以较为准确细致地分析目前省级政府对于制定公共数据政策的注意力配置和可能存在的问题， 为我国各地实现公共数据体系的系统完备和稳定发展提供参考。

１ 研究设计

１ １ 研究对象

截至２０２２ 年１０ 月， 我国已有２１ 个省级政府上线了政府数据开放平台（不含直辖市）， 占全国的７４ ０７％［２５］ ， 整体呈现出欣欣向荣的态势， 但是在数据开放工作的进展过程中仍存在不协同、不明确等问题和挑战， 而出台相对稳定、相对健全的法规政策， 对于公共数据的充分利用和价值创造有着关键作用［２６］ ， 因此， 为进一步完善相关政策法规，提供现实指导意见， 本文选择《北京市公共数据管理办法》《广东省公共数据管理办法》《江苏省公共数据管理办法》等１４ 个省级公共数据政策文本为研究对象， 具体如表１ 所示， 需要说明的是，选取的样本中有关于政务数据、政府数据的政策文本， 目前已有学者对公共数据和政府数据等概念的关系进行了解释［２７］ ， 本文不再过多赘述。

１ ２ 研究方法

本文采用质性分析法对上述政策文本进行分析，该方法是指研究者本人在自然情境下， 使用深度访谈、开放观察等方法， 通过与研究对象互动， 对其行为和意义构建获得解释性理解的一种活动［２８］ 。ＮＶｉｖｏ１２ＰＬＵＳ 就是一款用于质性分析的软件， 可以对文本数据或非文本数据进行收集、整理和分析，方便研究者进行评估和建立编码模型［２９］ 。

１ ３ 研究步骤

第一， 使用ＮＶｉｖｏ１２ＰＬＵＳ 软件将上述政策文本导入操作， 进行阅读标注和对段落的初步编码后形成自由节点， 即开放式编码阶段； 第二， 对构建的自由节点进行调整聚类和合并等操作形成树状节点， 即关联式编码阶段； 第三， 从已有的编码和概念类属之间进行整理归纳形成核心树状模型， 即核心编码阶段； 第四， 对最终的编码结果进行信度检验， 判断编码是否可靠。

２ 公共数据管理办法文本编码过程

将上述１４ 份政策文本导入ＮＶｉｖｏ１２ＰＬＵＳ 进行自动编码， 得到“安全” “管理” “开放” “数据”４ 个树节点， １ ５１６个子节点， 共２ ４２３个编码参考点， 如表２ 所示。

显然， 节点数量过多， 经过检查后也发现有子节点重复、编码名称不当的问题。如“安全处理”与“安全处置”、“管理程序” 与“管理过程”、“开放通道” 与“开放渠道”、“涉密信息” 与“涉敏信息” 等名称重复， 以及“开放省” “外开放” “人数据” 等不当名称。因此仍然需要对文本逐字逐句进一步总结归类。

关联式编码阶段是在开放式编码的基础上， 将内涵相似的节点删减合并， 生成按节点编码的矩阵图表， 如图１ 所示， 对编码进行深入整理， 如将“安全保障工作” “安全处置” “安全措施” 等合并为“公共数据安全保障” 等操作， 得到８ 个子节点， １ １５９个参考点， 如表３ 所示。

在核心编码阶段， 将８ 个子节点中的内涵与核心进行提炼概括， 总结出当前我国地方政府在公共数据管理办法中的三大要素———“责任制度” “开放利用” “安全监督”， 如表４ 所示。

由于编码过程存在主观判断， 因此需要对编码结果进行信度检验以确保其可靠性， 若检验结果一致性越高， 则说明编码的可信程度越高， 反之亦然。为此， 邀请两名研究人员在互不知情的前提下， 对１ １５９个子节点中随机抽取的１００ 个子节点进行重新编码， 利用式（１） 对两名研究员的平均相互同意度（其中Ｍ 是指两名研究员共同同意的编码数目， Ｎ１ 与Ｎ２ 是指两名研究员各自同意的编码数目）进行计算：

然后利用式（２） 对编码信度进行检验， 其中ｎ 为编码人数；

最后得出Ｒ ＝０ ８３ 评判结果超过了８０％的基础标准， 证明编码结果可靠［３０］ 。

３ 公共数据管理办法的文本分析

通过表３ 可知， 树节点“责任制度” 的５５６ 项编码涉及公共数据主体的责任要求以及对违法违规事项的处理措施和当地公共数据政策的原则与目标，是公共数据管理办法的构建基础； “开放利用” 是公共数据的必要内容， 此处４３０ 个节点涉及公共数据的基础体系建设和在开发、共享、利用时的具体要求； “安全监督” 共１７３ 个参考点， 包含了对公共数据的级别类别划分以及安全和监督上的保障措施， 是公共数据中不可或缺的重要内容。三大要素之间相互支撑， 共同构成了严谨缜密的公共数据管理体系。但从各个节点的覆盖率可知， 我国地方政府在制定公共数据管理办法时， 在各个节点的设置上存在取舍。以下便对政策文本进行分析。

３ １ 责任主体过多影响效率

责任制度是一切有组织活动的客观要求， 是管理的基本原则［３１］ ， 公共数据作为可供社会化再利用的公共服务数据集， 在提升公民参与感、增强政府公信力等方面发挥着重要作用［３２］ ， 因此， 明确责任制度是公共数据政策中不可或缺的关键环节。在树节点“责任制度” 中， 公共数据的主体责任与制度基础皆占据了大量篇幅， 详细阐述了相关名词的内涵特点以及明确各级人民政府、经济信息化部等数据服务机构的任务工作。尽管各部门、机构的职责权限井井有条， 但责任主体过多， 存在多头管理、效率低下的风险。如《上海市公共数据开放暂行办法》中， 市政府办公厅、市经济信息化部门、区人民政府确定的部门以及其他公共管理和服务机构都对公共数据开放负有管理义务［３３］ ， 即使行政级别上存在上下级关系， 但上传下达的过程中不可避免会影响数据开放利用的效率， 继而影响民众的公共服务体验。反观广东省， 由县级以上人民政府政务服务数据管理机构作为公共数据主管部门， 公共管理和服务机构则作为本机构公共数据管理的责任主体［３４］ ， 极大简化了数据管理流程， 为提高政府治理能力和公共服务水平打下坚实基础。

３ ２ 分级分类配置模糊简陋

根据ＮＶｉｖｏ 软件的编码结果显示， 对公共数据分类分级的参考点仅３９ 个， 只占全部统计样本的３ ３７％， 明显对公共数据的分类分级缺乏系统完善的规范和足够的重视。诚然， 各地对于分级分类的具体工作并非仅仅通过管理办法进行体现， 如上海市， 除在公共数据管理办法文件的开放清单、安全监管章节中有所涉及外， 另有《上海市公共数据开放分级分类指南（试行）》进行补充， 其中包括范围、原则、开放類别、分级分类规则与流程等方面［３５］ ， 这样补充支撑的政策形式在浙江、重庆等地同样出现， 为分类分级的具体实践工作提供指导支持。但也存在一些地区对分级分类的操作与规范说明不足的情况， 如山东省在公共数据开放办法中仅有一条“省人民政府大数据公共主管部门应当建立公共数据开放管理制度， 制定公共数据分类分级规则， 并组织社会力量对公共数据开放活动进行绩效评价、风险评估” 涉及分级分类［３６］ ， 并没有提及如何实施的具体细则， 在经过山东省大数据局官方网站的检索后， 并未发现如上海、浙江等地拥有的补充性分级分类细则， 对于后续的公共数据开放利用存在安全风险。

３ ３ 安全监督表述粗糙笼统

数据安全问题已成为非传统领域中最基础的安全问题， 事关国计民生且为信息化的稳步推进提供保障［３７］ 。随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的出台， 也意味着数据安全问题引起了国家层面的高度关注［３８］ ， 各地政府在颁布有关数据的文件和法规制度时， 应将数据的安全与监管作为重中之重。但是从编码的结果来看， “安全监督”部分占统计文本的１４ ９３％， 仅有１７３ 个参考点， 这说明样本规章在安全监督部分的设置与现实中安全监督的受重视程度并不匹配。从构成来看， 分为“公共数据分类分级” “公共数据安全保障” “公共数据监督保障” ３ 个部分， 经过梳理后发现， 广东、上海以及浙江对数据分类分级的规则制定主体和管理工作有着细致且明确的条文， 而北京、重庆则缺乏全面系统的要求， 甚至只字未提。此外， 部分省份对于数据的安全监督表述还存在标准模糊、笼而统之的问题， 如_x溒_臏： 开放后可能危及国家安全、公共安全、经济安全或者社会稳定的情形不得开放； 数据安全和处理能力要求较高的公共数据可以有条件开放； 公共管理和服务机构对需收集的个人信息严格遵循最小范围原则， 但是如何预知数据开放后会危害社会安全稳定， 数据安全处理能力要求较高的标准是怎样界定的， 收集个人信息遵循的最小范围原则如何把握， 这都是具体执行中无法忽视的问题。如要充分做到为公共数据的利用保驾护航， “安全监督” 在法规制度中仍需要进一步细化和完善。

３ ４ 數据跨省机制有待健全

随着长三角、珠三角等区域一体化以及都市圈等空间集群的发展， 公共数据的跨省需求已成为政府治理中亟待解决的重要事项， 也是提高政府治理能力、推动数字经济发展的重要体现［３９］ 。因此，对于公共数据的政策规定中， 不能仅仅局限于本省的行政区域范围， 明确数据跨省的相关要求， 建立科学、完善的数据跨省机制同样有着重要的现实价值和意义。在对政策文件样本进行编码的过程中发现， 仅有江苏等少数省份在政策中涉及数据跨地区、跨层级， 且条文表述流于表面， 缺乏明确、详细的责任主体和具体的运行规定， 而大多数省份只是局限于自己的行政区域内， 数据也只是在本省区域下各市县或单位间流通， 无法满足省际之间的公共数据开放共享和治理监管的需要。因此， 在探索建立全国统一数据登记平台的大趋势下［４０］ ， 推动各地加快数据跨省运行体系机制建设十分关键， 而首要环节， 便是要在政策文本中予以体现。

４ 建 议

通过Ｎｖｉｖｏ１２ＰＬＵＳ 对北京、上海、广东等数字化发展较快的城市所出台的公共数据管理办法进行质性分析的编码结果发现， 目前我国省级地方政府特别重视公共数据的责任建设， 对于政府、数据机构等数据主体的权责划分在制度整体体系中较为系统， 对于制度基础的阐述也很详尽。此外， 在对数据进行基础设施建设以及开放、共享、利用方面的制度设计中， 三者呈现紧密的逻辑支撑架构。但是在公共数据的分类分级以及安全监管等方面存在缺陷， 故而依据研究背景及上述编码情况， 对建立健全公共数据政策制度提出以下建议。

４ １ 优化数据责任制度

公共数据的影响力在政治、生态、文化、社会等领域都有所体现［２７］ ， 也正是因为其巨大的公共价值， 需要政府有关部门以及公共管理和服务机构进行详细的职责划分， 但由于公共数据的采集、校核、汇聚以及平台建设、监督评估等工作涉及多个政府部门多个机构主体， 在操作运行上可能存在多头管理的风险。因此， 需要对责任主体进行优化以提高效率。在处理公共事务以及公共服务所获取和产生的数据资源时， 可通过应用接口或多方安全计算等方式将各级、各部门的数据进行整合， 由政府指定部门制定统一的公共数据各项标准， 并借助人工智能以及机器学习等信息技术对数据进行统一监控， 使公共数据的处理在各项环节中都能够确保标准、符合规范、遵照制度［４１］ 。

４ ２ 明确分类分级标准

公共数据分级分类是网络环境下保障数据安全最为关键的手段， 不同级别和类型的数据对安全防护有着不同的需求， 这一点在《网络安全法》《数据安全法》等法律法规中都有所体现［４２］ 。但上述分析结果证明， 部分省份在分级分类上缺乏明确的执行标准， 这会给数据安全的治理工作埋下隐患［４３］ 。早在２０１５ 年， 由国务院印发出台的《促进大数据发展行动纲要》中对于分类目录以及安全保密等关键共性标准的制定和实施就作出了明确指示， 要建立标准规范体系的政策机制［４４］ 。２０２２ 年７ 月， 工信部网络安全管理局局长也在全球数字安全峰会中提出，要加快建立数据分类分级保护等基本规则［４５］ 。由此可见， 在数据安全问题愈发凸显的形势下， 分类分级工作的重要性不言而喻。因此， 各地政府在强化公共数据顶层设计时， 对分类分级的标准制定以及针对不同类（级）别公共数据的开放利用都要明确主体责任， 完善配套的政策和标准体系， 为公共数据的开放共享和充分利用构筑安全屏障。

４ ３ 细化安全监管措施

《数据安全法》《个人信息保护法》的先后颁布， 为数据和隐私安全提供了法律保障， 也强调了安全是公共数据发展必须牢牢坚守的底线［４６］ 。从选择的样本来看， 注重公共数据的安全保障、加强相应的监管机制也是各地对于发展公共数据事业的共识， 但是深究其里， 发现在具体的监管和安全保障上存在浮于表面、执行困难等问题。作为地方政府规章， 既要系统全面， 也要考虑各部门在理解和执行上的实际情况， 在制定相应政策时， 芲_澠_芲尽可能对安全保障和监督管理提出具体细化的手段措施， 让涉及的数据服务主体以及监督管理机构能够较好地理解制度内涵， 便于在问题情况下进行正确操作，最大程度实现公共数据的安全监管保障。

４ ４ 健全数据跨省机制建设

国务院办公厅于２０２２ 年９ 月出台《关于扩大政务服务“跨省通办” 范围进一步提升服务效能的意见》［４７］ ， 其中已经对数据跨省提出了较为详细的建议， 包括统一目录编制、全国一体化政务平台对接等措施， 说明数据异地处理的现实需求已经引起了党中央和国务院的重视， 由于目前各省的公共数据发展进度不一致， 部分省份如西藏、云南等地区尚未上线数据开放平台［２５］ ， 很多工作无法做到步伐统一， 但各地政府仍可以通过点与点对接的方式实现公共数据跨省流动。因此， 在各地的公共数据政策中应包括以下几点： 第一， 明確省际沟通的主体机构和责任， 保障数据流通的运行； 第二， 签订省际数据流通协议， 其中包含对公共数据分级分类、目录编制的共识； 第三， 组建联合监管小组， 确保公共数据在不同区域、不同层级、不同单位的安全状况， 对不同阶段的安全问题进行有效监管和处罚。只有在政策中明确公共数据跨省的相关事宜， 才能使公共数据在省际间的流通做到有法可依。

５ 结 语

公共数据作为国家基础性战略资源， 对于激发创新活力、创造公共价值、提高经济发展质量、提升政府治理能力等多个领域发挥至关重要的作用［４８］ 。强化公共数据顶层设计， 加强法律法规制度建设， 对于公共数据事业的发展发挥着规范、指导和约束作用。本文借助ＮＶｉｖｏ１２ＰＬＵＳ 软件， 对北京、上海、广东等１４ 个地区出台的公共数据管理办法进行质性文本分析， 根据编码情况得出“责任主体过多影响效率” “分级分类配置模糊简陋” “安全监管表述粗糙笼统” “数据跨省机制有待健全” ４ 种结果， 并依据该结果提出优化责任制度、明确分级标准、细化监管措施、健全数据跨省机制建设４ 项建议。尽管文章以质性分析为研究手段， 试图从多地地方政府规章中发现并总结公共数据政策中存在的问题， 为公共数据的顶层设计在分级分类、数据跨境等方面起到完善健全的作用， 但研究仍存在局限性， 一是政策文本资料有丰富的空间， 有些省份存在多部公共数据的政策法规，未来的研究需要检索更多的政策和报告； 二是研究内容包含整部政策法规， 有些分析可能不够深入， 未来会将研究聚焦在公共数据的责任、开放、利用、安全、监督等更加具体的领域进一步探索， 为公共数据政策法规的发展完善提供参考。

参考文献

［１］ 中华人民共和国中央人民政府． 国务院关于印发“十四五” 数字经济发展规划的通知［ＥＢ／ ＯＬ］． ｈｔｔｐ：／ ／ ｗｗｗ．ｇｏｖ．ｃｎ／ ｚｈｅｎｇｃｅ／ｃｏｎｔｅｎｔ／２０２２－０１／１２／ ｃｏｎｔｅｎｔ＿５６６７８１７．ｈｔｍ， ２０２３－０２－１２．

［２］ 中华人民共和国中央人民政府． 中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和２０３５ 年远景目标纲要［ ＥＢ／ ＯＬ］．ｈｔｔｐ： ／ ／ ｈｆｆｆｇ６ｂ２３ａ８０９９ｅ４４４ｅｃｂｈｕ９５ｗｎｏｋｋｂｏｑｃ６ｆｐｖ．ｆｇｆｙ．ｈｌｊｕ．ｃｗｋｅ⁃ｊｉ．ｃｎ／ ｘｉｎｗｅｎ／２０２１－０３／１３／ ｃｏｎｔｅｎｔ＿５５９２６８１．ｈｔｍ， ２０２３－０２－１２．

［３］ 周林兴， 林凯． 城市数字化转型视域下公共数据资源开放共享机制研究［Ｊ］． 现代情报， ２０２２， ４２ （９）： １６－２８．

［４］ 张群， 尹卓， 于浩， 等． 欧盟开放数据和公共部门信息再利用指令的启示［Ｊ］． 大数据， ２０２２， ８ （６）： １４３－１５２．

［５］ 高争志． 公共数据开放制度的价值定位与实现路径［ Ｊ］． 数字图书馆论坛， ２０２０， （１）： ２７－３４．

［６］ 王贵海， 朱学芳． 国外典型数据开放模式分析及其在我国的实践与启示［Ｊ／ ＯＬ］． 情报理论与实践： １－１０ ［２０２３－０５－１５］．ｈｔｔｐ： ／ ／ ｈｆｆｆｇ５ｆｃｅ８４７４８ｆ１ｄ４ｃｃ２ｈｐｐｋ９６ｆｃｑ６ｖｖ５６ｎｖｕ．ｆｇｆｙ．ｈｌｊｕ．ｃｗｋｅｊｉ．ｃｎ／ ｋｃｍｓ／ ｄｅｔａｉｌ／１１．１７６２．Ｇ３．２０２３０２２４．１３５０．００２．ｈｔｍｌ．

［７］ 刘佳静， 郑建明． 公共数据开放利用体系框架研究［ Ｊ］． 现代情报， ２０２２， ４２ （１０）： ９０－９８．

［８］ 马海群， 邹纯龙， 王今． 公共数据用户感知价值内涵及量表构建研究［Ｊ］． 情报理论与实践， ２０２２， ４５ （１０）： １１－１８．

［９］ 陆梦成， 王海亮． 用户画像在公共图书馆应用的数据风险与法律规制［Ｊ］． 图书馆研究， ２０２２， ５２ （１）： ９－１８．

［１０］ 孙红蕾． 图书馆公共数据治理的主要问题、概念框架与实践路径［Ｊ］． 图书馆学研究， ２０２２， （３）： １１－１７．

［１１］ 陆敬筠， 吕海艳． 上海市公共数据开放平台用户画像构建与分析［Ｊ］． 数字图书馆论坛， ２０２１， （１０）： ５４－５９．

［１２］ 马海群， 刘兴丽， 韩娜． 基于关联规则的开放政府数据主题多政策协同性研究［Ｊ］． 情报科学， ２０２２， ４０ （４）： ３－８， １７．

［１３］ 周文泓． 面向资产化利用的我国地方政府开放数据政策调查及其启示［Ｊ］． 情报理论与实践， ２０２２， ４５ （６）： ４８－５４， １６．

［１４］ 赵需要， 郭义钊， 姬祥飞， 等． 基于用户协议质性分析的政府开放数据生态链制度环境及其优化策略［ Ｊ］． 情报理论与实践： １－１０ ［２０２３－０７－０５］． ｈｔｔｐ： ／ ／ ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ ｋｃｍｓ／ ｄｅｔａｉｌ／１１．１７６２．Ｇ３．２０２３０５１１．１６０９．００２．ｈｔｍｌ．

［１５］ 代佳欣， 高凡． 共识与差异： 政策工具视角下中国政府数据开放隐私保护央地政策的文本分析［Ｊ］． 图书情报工作， ２０２３，６７ （７）： １３－２３．

［１６］ 戚筠， 何琳． 国内外数据知识库的科学数据开放共享政策对比研究［Ｊ］． 图书馆学研究， ２０２３， （２）： ４２－５３， ８１．

［１７］ 王秉， 花昕愉， 胡国清． 大数据环境下突发公共卫生事件风险情报工作模型研究［Ｊ］． 情报科学， ２０２２， ４０ （２）： ４３－４８．

［１８］ 陈兰杰， 贾佳琪． 基于价值网理论的开放政府数据公共价值实现模型研究［Ｊ］． 甘肃科技， ２０２２， ３８ （５）： ７１－７４．

［１９］ 王林川， 寿志勤， 吴慈生． 政府數据开放平台服务绩效评价指标体系研究： 基于公共价值视角［Ｊ］． 中国行政管理， ２０２２，（１）： ４０－４７．

［２０］ 张文亮， 付枭男， 王彦芳． 我国省级公共图书馆评价研究———以大众点评网数据为例［ Ｊ］． 图书情报工作， ２０１９， ６３ （５）：５１－６０．

［２１］ 孙瑞英， 李杰茹． 我国政府数据开放平台个人隐私保护政策评价研究［Ｊ］． 图书情报工作， ２０２２， ６６ （１２）： ３－１６．

［２２］ 王琳， 姚飞飞． 中国政府数据开放成熟度评价指标体系构建与应用研究［Ｊ］． 农业图书情报学报， ２０２３， ３５ （１）： ５６－７２．

［２３］ 范丽莉， 姚倩钰， 石蕾． 我国省级政府数据开放水平测度及评价———基于生态系统视角［Ｊ］． 数字图书馆论坛， ２０２３， １９（２）： １８－２６．

［２４］ 陈美， 郝志豪， 曹语嫣， 等． 我国地方政府开放数据制度评价与运行效果研究［Ｊ／ ＯＬ］． 图书情报工作： １－１２ ［２０２３－０５－１５］． ｈｔｔｐｓ：／ ／ ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１３２６６／ ｊ．ｉｓｓｎ．０２５２－３１１６．２０２３．０８．００２．

［２５］ 复旦大学数字与移动治理研究室． 中国地方政府数据开放报告———省域指数（２０２２ 年度） ［ＥＢ／ ＯＬ］． ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｉｆｏｐｅｎｄａ⁃ｔａ． ｃｎ／ ｓｔａｔｉｃ／ ｒｅｐｏｒｔ／２０２２％ Ｅ４％ Ｂ８％ ＡＤ％ Ｅ５％ ９Ｂ％ ＢＤ％ Ｅ５％９Ｃ％Ｂ０％Ｅ６％９６％Ｂ９％Ｅ６％９４％ＢＦ％Ｅ５％ＢＡ％９Ｃ％Ｅ６％９５％Ｂ０％Ｅ６％８Ｄ％ＡＥ％Ｅ５％ＢＣ％８０％Ｅ６％９４％ＢＥ％Ｅ６％８Ａ％Ａ５％Ｅ５％９１％８Ａ％ＥＦ％ＢＣ％８８％Ｅ７％９Ｃ％８１％Ｅ５％９Ｆ％９Ｆ％ＥＦ％ＢＣ％８９．ｐｄｆ， ２０２３－０５－１６．

［２６］ 复旦大学数字与移动治理研究室． 中国地方政府数据开放报告———城市指数（２０２２ 年度） ［ＥＢ／ ＯＬ］． ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｉｆｏｐｅｎｄａ⁃ｔａ． ｃｎ／ ｓｔａｔｉｃ／ ｒｅｐｏｒｔ／２０２２％ Ｅ４％ Ｂ８％ ＡＤ％ Ｅ５％ ９Ｂ％ ＢＤ％ Ｅ５％９Ｃ％Ｂ０％Ｅ６％９６％Ｂ９％Ｅ６％９４％ＢＦ％Ｅ５％ＢＡ％９Ｃ％Ｅ６％９５％Ｂ０％Ｅ６％８Ｄ％ＡＥ％Ｅ５％ＢＣ％８０％Ｅ６％９４％ＢＥ％Ｅ６％８Ａ％Ａ５％Ｅ５％９１％８Ａ％ＥＦ％ＢＣ％８８％Ｅ５％９Ｆ％８Ｅ％Ｅ５％Ｂ８％８２％ＥＦ％ＢＣ％８９．ｐｄｆ， ２０２３－０５－１６．

［２７］ 王本刚， 马海群． 公共数据的公共价值研究———以国内外相关政策和报告为核心的解读［Ｊ］． 情报理论与实践， ２０２２， ４５（１０）： １－１０．

［２８］ 王战军， 马永红， 周文辉． 研究生教育概论［ Ｍ］． 北京： 北京理工大学出版社， ２０１９： ２２９．

［２９］ 黄晓斌， 梁辰． 质性分析工具在情报学中的应用［ Ｊ］． 图书情报知识， ２０１４， （５）： ４－１６．

［３０］ 王霞， 郭兵， 苏林． 基于内容分析法的上海市科技政策演进分析［Ｊ］． 科技进步与对策， ２０１２， ２９ （２３）： １０４－１０７．

［３１］ 赵城璧， 刘秀成， 等． 企业管理概论［ Ｍ］． 北京： 北京出版社， １９８９： ８５．

［３２］ 刘建新， 徐焕然． 我国政府数据开放共享保障机制研究： 现状、问题与对策［Ｊ］． 电子知识产权， ２０２１， （４）： ６５－７７．

［３３］ 北大法宝． 上海市公共数据开放暂行办法［ＥＢ／ ＯＬ］． ｈｔｔｐ：／ ／ｈｆｆｇｈ６２１ｃ１１３２７ｂ８９４４ａ１ｓｃｋｘｂｐ０ｏｂｏ９ｘｖ６ｗｐｏ．ｆｆｇｂ．ｈｌｊｕ．ｃｗｋｅｊｉ．ｃｎ／ ｌａｒ／ｄａ６１５６ｃ５５ｅａ９４ａ２ｆ３１ｂ８０３ｃ９ｅ４５ｃａｄ３６ｂｄｆｂ． ｈｔｍｌ？ ｋｅｙｗｏｒｄ ＝％ ｅ５％８５％ａｃ％ｅ５％８５％ｂ１％ｅ６％９５％ｂ０％ｅ６％８ｄ％ａｅ， ２０２３－０２－１２．

［３４］ 北大法宝． 广东省公共数据管理办法［ ＥＢ／ ＯＬ］． ｈｔｔｐ：／ ／ｈｆｆｇｈ６２１ｃ１１３２７ｂ８９４４ａ１ｓｘｂｘｋｃｃｕｖｘｕｋｏ６ｎ５ｃ．ｆｆｇｂ．ｈｌｊｕ．ｃｗｋｅｊｉ．ｃｎ／ ｌａｒ／ｂ９２ｂ１１４９５ｂ６ｄａ１ｃｂ８２６ｄ５ｂ０４ｅｆ６３８ｆ６４ｂｄｆｂ． ｈｔｍｌ？ ｋｅｙｗｏｒｄ ＝％ Ｅ５％Ｂ９％ＢＦ％Ｅ４％Ｂ８％９Ｃ％Ｅ７％９Ｃ％８１％Ｅ５％８５％ＡＣ％Ｅ５％８５％Ｂ１％Ｅ６％９５％Ｂ０％Ｅ６％８Ｄ％ＡＥ＆ｗａｙ＝ｌｉｓｔＶｉｅｗ， ２０２３－０２－１２．

［３５］ 上海市青浦区人民政府． 关于落实《上海市公共数据开放分级分类指南（ 试行）》相关要求的通知［ ＥＢ／ ＯＬ］． ｈｔｔｐｓ： ／ ／ｗｗｗ．ｓｈｑｐ．ｇｏｖ．ｃｎ／ ｓｅｒｖｉｃｅ／ ｚｗｚｗｇｋ／ ｍｌ／ ｙｗ／２０２１０３１５／８２２８９６．ｈｔｍｌ，２０２３－０２－１２．

［３６］ 北大法宝． 山东省公共数据开放办法［ＥＢ／ ＯＬ］． ｈｔｔｐ：／ ／ ｈｆｆｇｈ６２１ｃ１１３２７ｂ８９４４ａ１ｓ５ｋｗｐｋ６ｂｂ６ｕｑｃ６ｎ６ｕ．ｆｆｇｂ．ｈｌｊｕ．ｃｗｋｅｊｉ．ｃｎ／ ｌａｒ／２ｂ９ｅ９ｄ２４ｅ６８ｆ３ｂ９０ｆ８６５ｄｅ９ｃ３５５９５８３ｄｂｄｆｂ． ｈｔｍｌ？ ｋｅｙｗｏｒｄ ＝％ Ｅ５％ ８５％ＡＣ％Ｅ５％８５％ Ｂ１％ Ｅ６％ ９５％ Ｂ０％ Ｅ６％ ８Ｄ％ ＡＥ＆ｗａｙ ＝ ｌｉｓｔＶｉｅｗ，２０２３－０２－１２．

［３７］ 周茂雄． 国内外数据安全研究领域前沿动态追踪： 基于２０１３年以来的文献计量分析［Ｊ］． 科技管理研究， ２０２２， ４２ （１２）：１７－２７．

［３８］ 马海群， 张涛． 从《数据安全法（草案）》解读我国数据安全保护体系建设［Ｊ］． 数字图书馆论坛， ２０２０， （１０）： ４４－５１．

［３９］ 刘旭然． 政务服务跨省通办： 基本面向、发展梗阻与治理策略［Ｊ］． 行政管理改革， ２０２２， （１２）： ７７－８５．

［４０］ 郜小平． 国家工业信息安全发展研究中心副主任何小龙： 将探索建立全国统一数据登记平台［ Ｎ］． 南方日报， ２０２２－１１－１１， （Ｂ０２）．

［４１］ 王文娜． 公共数据在统计调查中的创新应用研究———以浙江数字化改革为背景［Ｊ］． 中国统计， ２０２１， （１２）： ３３－３５．

［４２］ 严炜炜， 谢顺欣， 潘静， 等． 数据分类分级： 研究趋势、政策标准与实践进展［Ｊ］． 数字图书馆论坛， ２０２２， （９）： ２－１２．

［４３］ 盛小平， 郭道胜． 科学数据开放共享中的数据安全治理研究［Ｊ］． 图书情报工作， ２０２０， ６４ （２２）： ２５－３６．

［４４］ 北大法宝． 国务院关于印发促进大數据发展行动纲要的通知［ ＥＢ／ ＯＬ］． ｈｔｔｐ： ／ ／ ｈｆｆｇｈ６２１ｃ１１３２７ｂ８９４４ａ１ｓｘｕｏｗ６９ｏｖｐｑ５ｂ６ｗｗｋ．ｆｆｇｂ．ｈｌｊｕ． ｃｗｋｅｊｉ． ｃｎ／ ｃｈｌ／３ｂ０ｄｆｅｃｆｆｂｃｄａ３ａ５ｂｄｆｂ． ｈｔｍｌ？ ｋｅｙｗｏｒｄ ＝％Ｅ４％ＢＦ％８３％Ｅ８％ＢＦ％９Ｂ％Ｅ５％Ａ４％Ａ７％Ｅ６％９５％Ｂ０％Ｅ６％８Ｄ％ＡＥ％Ｅ５％８Ｆ％９１％Ｅ５％Ｂ１％９５％Ｅ７％ＢＡ％Ｂ２％Ｅ８％Ａ６％８１＆ｗａｙ＝ｌｉｓｔＶｉｅｗ， ２０２３－０２－１２．

［４５］ 彭思雨． 加快建立数据分类分级保护等基本规则［Ｎ］． 中国证券报， ２０２２－０８－０１， （Ａ０５）．

［４６］ 陈鹏宇． 从创新探索到立法规范———浙江公共数据发展实践解析［Ｊ］． 中国信息化， ２０２２， （４）： ３２－３５．

［４７］ 中华人民共和国中央人民政府． 国务院办公厅关于扩大政务服务“跨省通办” 范围进一步提升服务效能的意见［ ＥＢ／ＯＬ］． ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｇｏｖ．ｃｎ／ ｚｈｅｎｇｃｅ／ ｃｏｎｔｅｎｔ／２０２２－１０／０５／ ｃｏｎｔｅｎｔ＿５７１５８５０．ｈｔｍ， ２０２３－０５－１６．

［４８］ 山东省人民政府． 山东省公共数据开放办法（ 全文＋解读）［ ＥＢ／ ＯＬ ］． ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ． ｓｈａｎｄｏｎｇ． ｇｏｖ． ｃｎ／ ａｒｔ／２０２２／２／９／ ａｒｔ ＿１０７８５１＿１１７３３９．ｈｔｍｌ， ２０２３－０２－１２．

（责任编辑： 郭沫含）