科研用户使用政府开放数据意愿影响因素研究
2023-12-02陶志梅苏璐丹
陶志梅 苏璐丹
摘 要：政府开放数据的有效使用，直接决定了政府开放数据所创造的价值。本文以TAM模型为基础，将外部影响因素数据质量、利益需求、平台功能、科研环境、数据知识、数据能力纳入MOA模型结构化框架，探索外部影响的变化对科研用户的感知易用性、感知有用性、行为态度、使用意愿产生的动态影响以及作用机理。通过结构方程模型的方法，对收集的问卷进行分析和验证，研究发现：感知有用性、感知易用性正向影响科研人员的使用态度；使用态度正向影响科研人员的使用意愿。
关键词：政府开放数据；影响因素；TAM模型；MOA模型
中图分类号：D63文献标识码：A文章编号：1673－4513（2023）－05－064－11
收稿日期：2023年02月01日
作者简介：
陶志梅（1973-），女，甘肃天水人，教授，博士，主要研究方向：数字基础设施供给服务，数字化转型与公共服务。
苏璐丹（1998-），女，湖北十堰人，硕士，主要研究方向：数字基础设施供给服务 。
基金项目：
天津市哲学社会科学研究项目（TJGL18-034）；云账户（天津）共享经济信息咨询有限公司委托项目（WH21004）；天津市鑫源浩钢铁有限公司委托项目（WH21011）。
随着大数据时代信息技术的飞速发展，电子政务、数字政府、开放数据等概念不断深入到我们的生活当中，人们对政府数据的价值也逐渐有了一定的理解和关注。政府开放数据是建立在开放政府和开放数据的基础上，通过使用信息技术主动向所有公众提供免费的、无需授权的、无差别的政府数据，且数据是一手的、原始的、无专属所有权的、可被机器读取的，并具有多种格式以满足不同类型用户的需求[1]。根据《2021年中国地方政府开放数据报告》可知，我国目前政府开放数据虽然取得了一定的进展，但是使用层面仍然有待完善[2]，用户对政府开放数据仍然处于被动地接收、知晓状态[3]，社会公众使用政府开放数据创造价值的情况并未达到理想状态。
政府开放数据系统作为新兴的信息技术，普通的社会公众自身所具备的信息知识、信息技术和信息能力难以对政府开放数据加以使用，而科研人员作为我国的高级知识分子具备使用政府开放数据资源创造相应价值的能力。目前科研人员从事专业的科学研究活动已迈入数据密集型阶段，其显著特征是以数据作为科学发现的核心和科研活动的驱动力，即从海量数据中发现科学规律[4]，政府所拥有交通、医疗、经济等多种数据资源引起了科研人员的注意，政府开放数据为科研人员的研究活动提供了相关的数据基础。基于此，本研究将对科研人员使用政府开放数据意愿的影响因素进行深入挖掘和分析，探究影响因素的作用机制，对于进一步提升政府开放数据的建设效果和用户使用水平具有重大意义。
一、文献综述
（一）用户使用政府开放数据的影响因素研究
用户作为使用政府开放数据的主体，会在很大程度上决定了政府开放数据使用效果，因此国内外许多学者对影响用户使用政府开放数据的因素进行了探索，并且取得了一定的进展。根据相关文献的阅读和梳理，学者将影响用户使用政府开放数据的因素主要划分为两大类：一是用户个体的特征因素；二是政府开放数据系统的特征因素。
人所具备自然属性和社会复杂属性特征决定了用户所具备的个体特征[5]，不同人的行为或意愿必然受到用户个体特征的影响。在用户个体的特征影响政府开放数据的使用方面，可以发现影响因素主要分为两部分：一部分是背景性因素，另一部分是心理性因素。在对用户背景性因素的研究上，Viswanath[6]、Jo H[7]等学者设计了调查问卷，采用实证研究的方法探索用户的受教育程度、收入情况、个人条件优势等因素对使用政府开放数据意愿的影响，除此之外，段尧清[8]在文献梳理的基础上借用解释结构模型对各个影响因素之间的关系进行探索，研究结果发现文化程度、年龄、政策法规、社会影响与平台设计等是影响用户接受行为的根本原因。在对用户心理性因素的研究上，陈玲[9]等基于情景理论下，对影响因素变量进行假设实证研究，研究发现在不区分任务情景下用户、任务、系统、环境等都是影响用户持续使用政府开放数据的因素；唐长乐[10]基于价值共创理论，运用扎根理论方法对影响因素进行探索，研究发现用户的认知、需求、动机等对用户参与政府开放数据价值共创产生较大的影响。
人的个体需要受多种社会条件的影响[11]，社会环境的复杂多样性会对人的行为意愿产生一定程度的影响。在影响用户使用政府开放数据的外部环境特征因素的探索上，学者主要集中于探索在政府开放数据的内容、功能以及服務等。在政府开放数据的内容上，胡海波[12]从服务用户的视角对政府开放数据进行探索，对政府开放数据的本质进行探讨，研究指出政府开放数据的开放程度、数据质量、数据总量等影响用户对政府开放数据的使用；在政府开放数据的功能上，陈晓春[13]基于D&M和TAM模型对电子政务的采纳进行研究，结果表明外部的信息质量、系统质量等因素对用户的采纳行为产生影响；在政府开放数据的服务上，汪庆怡[14]以美国作为案例分析的对象，研究指出检索互动功能等对用户的使用参与行为具有一定的影响。对文献的梳理可以发现学者对政府开放数据的质量、类型和数量等给予了较多关注，这些系统本身具备的特征不仅是影响政府开放数据发展的重要因素，也会影响用户对政府开放数据的使用意愿。除此之外， Juana-Espinosa[15]提出社会经济因素或技术发展等外在的环境对政府开放数据有影响，同时也影响用户对政府开放数据的使用。
（二）政府开放数据使用主体的研究
政府开放数据与使用是一个多主体参与、多种要素协同作用的复杂系统[16]，不同的主体对政府开放数据使用程度不同、内容不同、范围不同，数据使用者作为政府开放数据最重要的主体，是能够真正实现政府开放数据的价值的重要因素[17]。若政府开放数据未得到主体的合理使用，政府开放数据的核心价值就难以释放，借此许多学者从数据使用的主体切入研究，以促进政府开放数据的使用率的提升。
政府开放数据的目的是通过社会公众对开放的公共数据的使用进而实现价值再创，但是目前社会公众使用政府开放数据情况并不是很乐观[18]，孟显印[19]通过对我国 43 个数据平台中数据应用的开发主体统计，发现政府是开放数据使用最主要的参与者，而政府开放数据针对的群体“社会公众”并未对开放的数据进行良好的使用，因此许多学者从社会公众的参与使用意愿入手进行相关的研究。例如，高天鹏[20]基于UTAUT 构建政府开放数据使用意愿模型，調查对象以社会公众为主体，针对目前已开通的政府开放数据平台用户关注和使用率极低的情况，从绩效期望、感知信任、便利条件提出促进社会公众使用的建议；朱红灿[21]基于 S－O－R 框架构建政府开放数据平台用户使用意愿概念模型，调查对象以社会公众为主，验证得出结论政府开放数据平台的功能属性和社会属性对用户的心流体验及持续使用意愿具有显著影响；陈美[22]在TAM模型的基础上结合UTAUT模型，构建开放政府数据用户采纳模型，调查对象以社会公众为主，通过结构方程模型验证得出绩效预期、努力预期和社会影响对开放政府数据的采用意愿有显著影响。
除此之外，也有学者只基于当前社会公众对政府开放数据的认知和政府开放数据本身的特点，政府开放数据主要的使用群体是具备一定知识水平的人群。例如，Bertot[23]认为数据使用作为专业性较高的创新活动，主要的使用群体是科技组织和社区作为主要群体，现阶段政府开放数据主要由科研群体、政府和部分高新技术企业进行数据应用开发和创新；Desouza[24]认为多数基于开放政府数据的项目都是由开发人员作为初创企业建立的，数据挖掘和分析等数据技术的迅速发展，为政府开放数据的商业使用创造了很多机会；Mainka等[25]认为公民使用开放城市数据进行移动应用开发的实例较为有限，仅依靠社会公民无法实现应用开发的迅速；李平[26]指出我国在推进开放政府数据创新应用过程中存在企业和公众动力不足，数据创新应用难以落地等问题。也有学者提出一个具备数据意识、数据头脑和数据技能的公民更容易参与到政府开放数据与使用过程之中。
根据文献内容梳理可以看出，学者较为全面地对政府开放数据用户使用的影响因素进行了探索，在研究方法的选择上学者多采用贴近用户的问卷调查法，研究得出的影响因素从主观和客观两个方面明显划分出来，但是较少的学者对政府开放数据的使用主体进行区分研究，缺乏对不同主体利用政府开放数据的影响因素的研究。社会公众对政府开放数据的使用中不仅需要考虑自身的需求特征、政策认知情况以及信息素养能力等因素的影响，还需要考虑政府开放数据作为新的信息技术，本身存在的技术门槛对自身使用行为的影响。目前科研人员作为政府开放数据的用户群体中的一部分，科研项目和数据竞赛驱动着科研人员对政府开放数据利用[27]，在政府开放数据挖掘过程，科研人员所具备的知识能力不仅仅能够发现和直接使用数据，而且可以对数据潜在价值进行更为深入地解读和认知[28]。
综上，本文在文献梳理的基础上，将科研人员的数据知识、数据能力、利益需求作为个体特征影响因素，将数据质量、平台功能作为政府开放数据的系统特征，考虑到科研人员所处的环境特征和任务工作特征，将科研环境也作为影响因素纳入考虑当中。因此本文综合多方面的影响因素探索科研用户对政府开放数据的使用意愿，区分政府开放数据的使用群体，旨在从高素质高学历人群出发促进政府开放数据的使用与利用。
二、理论基础与模型构建
（一）MOA模型与TAM模型
MOA 模型是从主观和客观两方面对行为进行解释的综合模型，包含动机（motivation）、机会（opportunity）和能力（ability）三个前置变量，三者互相关联、共同作用影响特定行为的发生[29]。动机是指个人采取行动的意愿，机会代表使行动成为可能的环境或背景因素，能力代表个人的技能或与行动相关的知识库[30]。MOA模型在对人们的行为意愿的研究当中受到关注，例如，李辉[31]等将MOA模型应用于APP消费者在线分享行为的研究当中，分析影响因素的作用机理，为有效规避用户隐私泄露风险做出提供相应的对策建议；Saha等[32]以MOA为理论框架并结合TAR和TPB构建本文理论模型，对市政当局参与水电项目行为的影响因素进行研究，研究发现动力、能力、机会是市政当局参与新水电开发的直接前提。
Davis[33]1989年提出技术接受模型（TAM），构建了个体使用行为、感知有用性、感知易用性、使用态度和外部影响等变量的关系。感知易用性是指用户感知某项技术或系统容易使用的程度，感知有用性是指用户对使用信息系统获得好处的期望，使用态度是指使用户在使用信息系统时主观上积极的或消极的感受，外部变量会通过感知易用性和有用性间接地影响用户的意图或行为[34]。TAM模型常被学者用于信息管理系统，研究人们的主观感知与行为意愿的关系，例如，李君君[35]等基于TAM模型研究用户使用政府政务门户网站行为，研究发现用户的浏览体验、功能体验、交互体验和信任体验都不同程度地会影响采纳行为；关磊[36]在TAM模型的基础上综合前任研究，纳入馆藏资源、馆员服务、环境氛围、硬件设施、教育培训等变量，对用户持续使用高校图书馆行为进行研究。
MOA 模型和TAM模型在分析用户的行为动力时提供了有效的框架，以往的研究中有学者将MOA模型與信息技术接受理论模型相结合，研究人们的行为意向，例如，苏娜等[37]在社会治安治理中公众参与问题的研究当中引入了MOA模型与TPB理论，通过实证研究发现行为态度、参与能力、参与机会和参与意愿正向影响公众参与行为；刘雷等[38]将MOA—TAM模型与SOR理论框架结合，在疫情防控的背景下对旅游消费者参与体育旅游的行为意愿进行研究，研究发现目前体育旅游消费意向总体处于较低的水平；贾明霞等[39]基于SOR理论框架结合TAM模型和MOA模型，构建了虚拟学术社区知识交流与知识共享研究模型，探索科研用户真实的心理和行为变化的动态过程。
MOA模型与TAM模型的结合，不仅仅对TAM模型的外部影响变量进行分类细化，而且可以转变以往学者从相对静止的角度研究用户行为意愿，从不断变化的外部刺激出发，动态地研究用户的真实心理或行为[40]，将MOA模型与TAM模型延伸到政府开放数据的研究，为研究科研用户使用政府开放数据的行为意愿提供了一个新的视角，为政府开放数据影响因素的研究提供了有力的理论基础和结构化的研究视角。
基于此，本文将MOA模型与TAM 模型结合应用到研究科研用户使用政府开放数据的行为影响因素当中，根据MOA模型的内涵与实际情况，将数据质量、利益需求作为影响科研用户使用的动机因素，将平台功能、科研环境作为影响科研用户使用的机会因素，将数据知识、数据能力作为影响科研用户使用的能力因素，从三个方面考虑影响感知有用性和感知易用性的外部影响因素，根据外部影响→科研人员心理→科研人员意愿这一动态过程，探究科研人员使用政府开放数据的影响因素。
（二）模型构建
本文将基于TAM模型的基础上结合MOA理论框架，构建科研人员参与政府开放数据行为的影响因素模型。一方面，以TAM模型为基础，将感知有用性、感知易用性、使用态度、使用意愿、使用行为纳入科研人员参与政府开放数据行为的影响因素模型。另一方面，TAM认为作为外部变量的系统设计特征决定了用户的感知有用性与感知易用性，本文将MOA理论框架的动机、机会、能力三个方面作为考虑影响感知易用性和有用性的外部变量，基于上述理论分析，本文得出图2假设模型。
三、研究假设
（一）感知有用性与动机因素
在MOA框架中，动机因素是指能够激励个体完成目标的因素，感知有用性（Perceived Usefulness）指的是用户感知认为使用某一具体的系统或技术对他工作绩效提高的程度。当个人内在地需求产生或直接地外部激励刺激，都会强化个体对某一行为感知有用性，主要表现为收益回报、能力提升或工作晋升等。因此，在科研人员使用政府开放数据行为研究当中，将数据质量、利益需求作为影响科研用户感知有用性的动机因素纳入外部变量考虑。
数据质量是指政府开放数据的时效性、格式、范围、可视化等一系列与数据相关的内容。政府开放数据的更新频率较高、使用格式多样化、设计范围较广，用户对政府开放数据的有用程度认识就会提高[41]，当科研人员对政府开放数据质量认知较高的时候，科研人员就会更倾向于对自身是用的政府开放数据，基于此本文提出假设：
H1a：数据质量正向影响科研人员的感知有用性
利益需求是指个体在进行一定行为时对相应回报的需要。科研人员在进行科研工作时，相应的经济报酬及能否获得科研课题的关注可以使得科研人员获得精神或物质上的满足感[42]，若对政府开放数据的使用可以有力地推动科研活动的进行，提高研究的科学性，科研人员就会倾向于认为数据是对自身有用的，基于此本文提出假设：
H1b：利益需求正向影响科研人员的感知有用性
（二）感知易用性与机会因素
MOA 理论框架中机会是指使行动成为可能的环境或背景因素，感知易用性（Perceived Easy of Use）是指用户感知某项技术或系统容易使用的程度[43]，当环境或时机是有利于行为的时候，用户将会倾向于使用某一系统或技术。因此，在科研人员使用政府开放数据行为研究当中，将平台功能、科研环境作为影响科研用户感知易用性的机会因素纳入外部变量考虑。
平台功能是指政府开放数据的相关界面、检索、下载、使用限制等功能。政府开放数据使用途径简约化是用户使用率是否能提高的关键，政府开放数据平台作为连接政府数据发布端与公众数据获取端的中介和载体，是用户使用数据的必要途径。当政府开放数据平台界面明了、功能全面、易于下载，科研人员对使用政府开放数据操作过程中容易程度的认识较高，那么会正向影响用户对开放政府数据的使用行为意愿[44]，基于此本文提出假设：
H2a：平台功能正向影响科研人员的感知易用性
科研环境影响是指科研人员在进行研究的过程中会受到同事、老师或者其他人员的影响，从而对政府开放数据产生一定的认知。他人对政府开放数据或产品给予良好正面的评价，可以影响其他用户对政府开放数据的认知或使用[45]，当科研人员周围的人认为政府开放数据的使用过程是简单的，那么科研人员自己也会感知简单，基于此本文提出假设：
H2b：科研环境正向影响科研人员的感知易用性
（三）感知易用性与能力因素
MOA 理论框架中能力是指个人具备掌握相关领域的技能或知识。当个人具备相应的能力或知识的时候，用户将在使用某一系统或技术上更加自信。因此，在科研人员使用政府开放数据行为研究当中，将数据知识、数据能力作为影响科研用户感知易用性的能力因素纳入外部变量考虑。
数据知识是指用户具备识别数据类型、应用数据工具、规范数据使用等相关的知识储备。当科研人员具备相应的数据知识时，其对科学数据的认知程度将会加深，并且直接影响到其对科学数据管理与使用的理念、方法和手段[46]，一定的知识储备可以让科研人员感到政府开放数据使用的容易性，基于此本文提出假设：
H3a：数据知识正向影响科研人员的感知易用性
数据能力是指用户具备搜索保存数据、整理组织数据、分析掌控数据等能够使用数据的能力。当个体具备一定的数据能力时，其将会主观地判断使用数据这个行为是较为容易的[47]，其参与意愿就越高，参与行为也越容易生成[48]。当科研人员认为自己具备相应的数据能力时，其会认为使用政府开放数据是简单的，基于此本文提出假设：
H3b：数据能力正向影响科研人员的感知易用性
（四）使用态度
在TAM模型当中，感知有用性和感知易用性共同影响着使用态度，在科研人员使用政府开放数据的过程中，感知有用性体现为科研人员对使用政府开放数据对提升自身价值以及科研活动效益的判断；感知易用性体现在使用政府开放数据所需要花费的时间和精力。电子政务服务公众参与模型及实证研究中，证实了感知易用性和感知有用性对公众参与态度具有正向的影响[49]，基于此本文提出假设：
H4a：感知有用性正向影响科研人员的行为态度
H4b：感知易用性正向影响科研人员的行为态度
（五）使用意愿
在TAM模型中，良好的使用态度更能够增科研人员对政府开放数据的使用意愿。政府开放数据满足用户的需求，重视用户的反馈，转变用户对政府开放数据的态度，可以帮助公民提升政府开放数据的使用意愿[50]。当科研人员对政府开放数据持有良好的态度，其使用的意愿就会更强烈，基于此本文提出假设：
H5：使用态度正向影响科研人员的使用意愿
四、实证研究
（一）量表设计
本文通过对国内科研人员进行问卷调查收集数据，根据本文建立的研究模型中的变量，围绕MOA模型和TAM模型并且以相关文献为基础分别为每个变量设置一定数量的测度项目，并且根据实际情況进行修改。问卷主要包括两部分内容：第一部分是问卷调查对象的特征，包括性别、年龄、文化水平；第二部分是变量测量。变量测量量表采用李克特五级量表对所有测度项进行标准化处理，1表示非常不同意，5表示非常同意。具体如表2所示。
（二）数据收集
问卷调查的形式以网络问卷的形式进行发放，数据收集公告中从2022年6月28日到2022年7月31日，本次问卷调查共发放了254份问卷，剔除填写时间不足、信息不完整等原因造成的无效问卷后，剩余有效问卷208份，样本描述性统计如表3所示。
（三）数据分析
本文在信度检验方面，主要采用克伦巴赫系数（Cronbachs a）和组合信度（Composite Reliability，CR）作为检验指标，检验标准是Cronbachs a和CR值均不小于0.7，值越大表明信度越高；在效度检验方面，主要采用平均方差提取量（AVE），检验标准是大于0.5，AVE 值越大，表明测量误差越小。如表4所示，本研究中的6个变量Cronbachs a的系数和组合信度均大于0.7，说明本研究变量的各个项目之间具有一定的内部一致性，测量模型具有较好的信度；通过验证性因子分析得出所有测量指标的因子负荷和平均变异萃取量均大于0.5，表明测量模型具有良好的聚敛效度。
（四）基于结构方程模型的研究
1.方程模型整体配适度评价 表 4详细列明了结构模型检验所得的主要适配指标。结合模型和样本量，与适配指标给定推荐值进行比较，发现绝大多数拟合指数达到了理想标准值，因此整体来看拟合度是可接受的。
2.研究假设的检验结果 本研究运用Amos24.0对理论模型中各潜变量之间的路径假设进行检验，结构模型的整体路径假设检验结果如表5所示。数据质量正向影响科研人员的感知有用性（B=0.160，P＜0．05）假设H1a通过检验，利益需求正向影响科研人员的感知有用性（B=-0.355，P＜0．001）假设H1b通过检验。平台功能正向影响科研人员的感知易用性（B=0.271，P＜0．001）假设H2a通过检验，科研环境正向影响科研人员的感知易用性（B=0.022，P>0．05）假设H2b未通过检验。数据知识正向影响科研人员的感知易用性（B=0.144，P>0．05）假设H3a未通过检验，数据能力正向影响科研人员的感知易用性（B=0.247，P＜0．001）假设H3b通过检验。感知有用性正向影响科研人员的行为态度（B=-0.333，P＜0．001）假设H4a通过检验，感知易用性正向影响科研人员的行为态度（B=0.478，P＜0．001）假设H4b通过检验。使用态度正向影响科研人员的使用意愿（B=0.507，P＜0．001）假设H5通过检验。
五、研究结论与启示
（一）研究结论
本文将MOA模型与TAM模型相结合，将影响感知有用性与感知易用性的外部变量在MOA模型框架上进行分类，探索将数据质量、利益需求、平台功能、科研环境、数据知识、数据能力、感知易用性、感知有用性、使用态度和使用意愿等变量对科研人员使用政府开放数据行为的影响机理，以及各变量之间的相互关系。通过问卷调查获取数据，运用结构方程模型进行实证研究，根据实证分析结果，可以验证本文构建的科研人员使用政府开放数据行为研究模型合理，具体结论如下：
本文基于MOA框架引入的外部变量，利益感知与数据质量均对感知有用性产生正向的影响。科研人员的主要任务和目的是进行科研任务，而政府开放数据作为国家所公布，科研人员会感知到政府开放数据是权威性的代表，认为使用政府开放数据会给自己的科研任务带来好处，而政府的数据资源是政府开放数据的基础，多样的数据可以满足不同的科研人员的需求，准确的数据可以让科研结果更加具备科学性，科研人员将会对政府开放数据做出有用的评判。
平台功能和数据能力对感知易用性产生正向的影响。平台功能是代表政府开放数据展示自身的关键之一，政府开放数据平台可以促进政府数据的增值使用各项功能指示明确、类型齐全、方便快捷，科研人员的使用感知将会倾向于容易。而科研人员本身具备的数据能力，能够帮助科研人员对获取的政府开放数据直接进行分析挖掘，是影响科研用户数据使用的关键因素，其不仅是一种能力的体现，更是促进科研人员产生较强的自信心的必要条件，会使得科研人员对使用政府开放数据感到简单容易。
本文基于TAM模型假设的变量中，感知易用性与感知有用性均对使用态度产生正向的影响。这与朱多刚[51]等人在移动政务用户满意度当中得到的研究结论一致，当科研用户对政府开放数据感知是有用的和易于使用的，那么其对政府开放数据的态度就是积极的，若科研人员在使用政府开放数据的过程中，未获得较好的体验，那么他们的使用态度将会随之变得消极，使用的意图和意愿就会降低。
使用态度对使用意愿产生正向的影响，使用意愿对使用行为产生正向的影响。这与Aacds A[52]等人在公民使用政府开放数据的态度和意图的研究当中得到的研究结论一致，若政府开放数据的质量越高、平台功能越完善，科研用户的满意较高，那么科研人员的使用意愿就会越强烈，而使用意愿作为行为的先导，在意愿越强烈的同时，使用行为发生的可能性就越大。
（二）研究启示
在政府开放数据平台方面，应尽快实现多个主体共建平台，互通政府开放数据平台，减少数据重复数据浪费等现象的发生；积极引进人才，创新设计功能、开发维护系统，实现平台的升级更新；加强与公众互动交流建设，了解公众需求及时采纳建议意见，提升政府开放数据的使用率。在政府开放数据质量方面，政府应重视数据的可持续性，明确数据的更新周期，确保数据存在的价值；丰富不同领域数据集，重视需求较多的交通、医疗、教育等领域的数据；确保数据的完整性，以多种形式呈现数据，提升数据的有用性。在改善用户的使用态度上，政府应在社会广泛宣传，提高用户对政府开放数据的认知程度，加深用户的印象，为政府开放数据塑造出良好的正面的特征形象，以优化科研人员对政府开放数据的態度。除此之外，应加强政府开放数据法律法规建设，统一规范政府开放数据建设，明确平台建设基本要求，以促进政府开放数据使用率的提升。
在科研人员的任务目标上，以科研项目和各种竞赛来驱动科研人员对政府开放数据的使用，让科研人员选择使用政府开放数据转向为主动化，可设立相关的物质奖励或精神奖励以促进政府开放数据的使用挖掘，以促进科研人员对政府开放数据的使用。在科研人员的数据能力上，政府应积极地投入相应的成本，从教育、学习、宣讲等多方面入手，提升科研人员的数据敏感性。除此之外，积极推进相关的数据分析应用工具的培训，提升其个人能力，夯实使用政府开放数据的必要条件，让科研人员具备分析数据和利用数据的能力，以促进政府开放数据的使用。
政府开放数据面向的是全体社会公众，但并不是所有的公众都能够利用政府开放数据创造相应的价值，本文是对科研用户利用政府开放数据的影响因素进行探索，在研究主体上更具有指向性，在未来的研究上可以考虑划分不同的主体对政府开放数据的利用进行研究，例如公务员、企事业、大学生等主体，以具有针对性地探索政府开放数据的利用情况。
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Research on the Influencing Factors of Scientific Research
Users Willingness to Use Government Open Data
——Based on MOA Model and TAM Model
TAO Zhimei， SU Ludan
（School of Public Administration， Tianjin University of Commerce， Tianjin 300400， China）
Abstract： The effective use of government open data directly determines the value created by government open data. Based on the TAM model， this paper incorporates the data quality， interest needs， platform functions， scientific research environment， data knowledge and data capabilities of external influencing factors into the structured framework of the MOA model， and explores the dynamic impact and mechanism of changes of external influences on the perceived ease of use， perceived usefulness， behavioral attitude， and willingness of use of scientific research users. Through the method of structural equation model， the collected questionnaires are analyzed and verified， and it is found that data quality and benefit demand positively affect the perceived usefulness of researchers. Perceived usefulness and perceived ease of use positively affect researchers attitude to use. The attitude of use positively affects the willingness of researchers to use it
Keywords：government open data; influencing factors; TAM model; MOA model
（責任编辑：陈小全）
