作者：郑磊,郑跃平
出版社：社会科学文献出版社
格式: AZW3, DOCX, EPUB, MOBI, PDF, TXT
数字治理评论(第3辑)试读：
编委会
成员（按姓氏字母为序）：安小米（中国人民大学）
陈涛（华中科技大学）
邓崧（云南大学）
樊博（上海交通大学）
葛蕾蕾（国际关系学院）
胡广伟（南京大学）
黄萃（清华大学）
黄璜（北京大学）
李燕（大连理工大学）
刘红波（华南理工大学）
刘淑华（复旦大学）
刘文静（暨南大学）
马亮（中国人民大学）
孟天广（清华大学）
宋煜（中国社会科学院）
孙宗锋（山东大学）
孙宇（北京师范大学）
谭海波（湖南大学）
汤志伟（电子科技大学）
王芳（南开大学）
王少辉（武汉大学）
于文轩（南洋理工大学）
张楠（清华大学）
张会平（电子科技大学）
章燕华（浙江大学）
曾润喜（重庆大学）
郑磊（复旦大学）
郑跃平（中山大学）
朱琳（华东理工大学）
学术委员会成员（按姓氏字母为序）：
蓝志勇（清华大学）
孟庆国（清华大学）
徐晓林（华中科技大学）
张锐昕（吉林大学）
Chen，Yu-Che （University of Nebraska-Omaha）
Holzer，Marc （Suffolk University）
Manoharan，Aroon （University of Massachusetts-Boston）
Medaglia，Rony （Copenhagen Business School）
Reddick，Christopher G. （University of Texas-Austin）
Skoric，Marko （City University of Hong Kong）
集刊序列号：PIJ-2017-215
中国集刊网：www.jikan.com.cn
集刊投约稿平台：www.iedol.cn论文国际组织项目对政府开放数据的影响：对“开放政府合作伙伴”的实证研究[1]袁千里【摘要】自2009年美国奥巴马政府启动开放政府项目以来，开放政府数据正逐步成为数字治理发展进程中的国际热点议题。为了进一步促进政府开放数据，一些国际组织和协会启动了相关政策项目来帮助各国政府部门提升数字治理能力并实现政府数据的有效开放。然而当前学术研究却较少探究这些国际组织项目的影响。本文以2011年成立的“开放政府合作伙伴”为案例，并利用“开放数据晴雨表”中的开放数据实施指数，构建模糊性断点回归模型来检验加入国际组织项目对一国开放政府数据实施水平是否存在影响。模型估计表明加入国际组织并未对国家政府开放数据实施水平产生显著的影响。本研究认为，由于缺乏对政府内部因素影响并缺乏有效的约束手段，国际组织项目对政府开放数据的实施水平影响比较有限，而国际组织项目所倡议的公共议题在一定程度上可以影响政府开放数据的内容。【关键词】开放数据；国际组织；“开放政府合作伙伴”；断点回归一 引言
自2009年美国奥巴马政府的开放政府项目启动以来，政府开放数据正逐步成为数字治理发展中的国际热点议题（Amugongo，Muyingi，& Sieck，2015）。政府开放数据频繁出现在各类国际峰会和国际组织的议程框架中，如欧盟峰会、联合国可持续发展计划，以及八国峰会（Kassen，2014）。政府开放数据通常被定义为政府部门将自身所拥有的数据以可机读的方式分享给公众个人和企业组织，使政府外部的利益相关者能够再次分享和利用这部分数据来创造价值（Open Knowledge Foundation，2012）。众多国家政府部门期望通过建立开放数据平台，与企业、社会组织、研究机构和社会公众等各方共享政府数据，来完善公共事务管理并增强社会经济发展（Janssen，Charalabidis，& Zuiderwijk，2012；Jetzek，Avital，& Bjørn-Andersen，2013）。然而，当前研究表明诸多政府开放数据项目在推进过程中仍然面临着国内政府体制、组织能力、文化理念、技术水平等多方面的阻碍（Barry，& Bannister，2014）。
为了进一步促进各国政府开放数据，一些国际组织和协会建立了相关推动项目来帮助各国政府部门提升数字治理能力并实现政府数据的有效开放。例如，世界银行设计的“政府开放数据工具箱”（Open Government Data Toolkit）旨在帮助各国政府部门正确理解开放数据的概念，熟悉开放数据的要素，指导具体项目的规划和实施（World Bank，2013）。经济合作与发展组织（OECD）则在拉丁美洲、加勒比地区和东南亚地区建立了“开放与创新政府网络”（Open and Innovative Government Networks）作为各国交流经验的平台，构建政府部门、公民、商业团体等的跨界多边互动，来探索开放政府最佳实践案例，为各国开展电子政务和开放数据项目提供政策建议（OECD，2016）。而2011年成立的“开放政府合作伙伴”（Open Government Partnership）则通过建立国家行动计划和年度实施进度报告等方式来督促政府部门实现其开放政府的承诺，建立一个更加包容和负责的政府。自成立以来，“开放政府合作伙伴”的成员数量由最初的8个扩充为79个，共产生超过3100个关于开放政府的承诺（Open Government Partnership，2013）。
尽管有很多国际组织和协会正大力促进各国政府开放数据，然而当前学术研究却较少涉及这些国际组织项目与政府开放数据水平之间的关系。近年来有越来越多的关于政府开放数据影响因素的研究，但大部分研究着重探讨国家内部因素对政府开放数据的影响（Charalabidis，Alexopoulos，& Loukis，2016；Janssen et al.，2012；Zuiderwijk & Janssen，2014）。这些研究从创新扩散理论和信息共享理论的视角探究了政府组织结构、行政文化以及政治制度等多方面因素对政府开放数据的影响（Fan & Zhao，2017；Grimmelikhuijsen & Feeney，2016）。这表明，对国际组织项目产生的影响是目前开放数据领域研究中存在的一个空白。弥补这方面的研究能够进一步加深我们对政府开放数据进程的理解。
本研究即以“开放政府合作伙伴”项目为案例，来探究国际组织项目对一个国家政府开放数据的影响，试图回答以下研究问题：国际组织项目是否对政府开放数据产生影响？利用“开放数据晴雨表”（Open Data Barometer）的相关数据以及“开放政府合作伙伴”资格分数据（Eligibility Score），本文构建模糊性断点回归模型（Fuzzy Regression Discontinuity Design）来探究两者之间的关系。本文接下来将会在第二、三部分回顾相关研究和理论框架并提出研究假设，第四部分将详细描述研究设计、数据来源及分析模型，第五部分将呈现数据分析结果及其检验，第六部分将对分析结果进行讨论。二 文献综述：政府开放数据的影响因素
对政府开放数据影响因素的相关学术研究正在逐渐增多。一部分研究从创新扩散理论的视角，将开放数据视为政府部门引入内部的一项公共管理创新。该创新采用过程需要与政府内部组织结构相契合，同时受到政府外部因素的影响（Zuiderwijk et al.，2012）。另一部分文献则从信息共享的角度出发，将开放数据视为政府跨部门数据共享，建立开放数据平台与外部利益相关者分享数据信息，受到政府部门信息技术、组织结构以及政策环境等多方面内部和外部因素的影响（Gil-García，& Pardo，2005；Zhang，& Dawes，2006）。本文文献综述部分将以此为基础回顾影响政府开放数据的内外部因素，总结研究空白并提出研究问题。
从政府内部因素来看，现有研究首先指出政府组织的信息技术基础是影响开放数据重要因素之一（Welch，Feeney，& Park，2016）。为了能够及时发布准确可用的政府数据，这些数据需要整理为可机读格式并清理敏感性信息，以便与其他实体共享。政府部门原有的数据格式、数据质量及数据存储方式将影响其开放数据的水平（Conradie，& Choenni，2014）。然而，政府跨部门之间多样的数据结构、零散的数据库，以及不完整的数据标准均是开放数据在技术层面所面临的挑战（Attard，Orlandi，Scerri，& Auer，2015）。另一些研究则进一步发现元数据（Metadata）在开放数据中的重要作用。高质量的元数据能够有效展现政府数据的使用目的、访问链接以及数据更新等要素，使数据使用者能够更准确地发现所需的政府数据，提高开放数据的水平（Martin，Foulonneau，& Turki，2013）。政府部门因而需要一定的信息技术基础来支撑政府数据的采集、存储和共享，同时也需要建立相应信息数据标准、应用平台、共享接口、互动终端等来提升数据管理和数据开放的能力（Yang，& Wu，2016）。
众多研究指出，政府部门内部的组织能力是影响开放数据的另一个重要因素（Ma，2014；Yang，Lo，& Shiang，2015）。研究表明，政府部门需要花费额外的时间和资金去梳理整合不同格式的碎片化政府数据，提高政府数据数量和质量，并维护开放数据平台（Meijer，Koops，Pieterson，Overman，& Tije，2012）。而在开放数据之后，政府部门也需要确保数据不被滥用，保护数据安全以及数据隐私（Barry，& Bannister，2014；Yang，& Wu，2016）。政府部门在开放数据的同时也放开了对数据使用的控制，增加了管理信息数据的额外责任以避免错误使用数据（Hossain，Dwivedi，& Rana，2016）。因此，政府开放数据需要足够的财政和资金支持（Ma，2014）。政府部门需要进一步加强开放数据的资金投入来推动平台建设、流程再造、人力培训，以提高开放数据水平。另外，研究提出政府组织的学习能力将影响其开放数据的水平（Yang，& Wu，2016）。政府部门可以通过学习开放数据的成功经验和案例来改善自身开放数据的策略与方式，同时，信息技术和数据管理的相关培训能够进一步帮助政府部门掌握专业技能来支持开放数据（Zuiderwijk，& Janssen，2014）。
为了进一步提升开放数据水平，有研究认为政府组织结构转变和组织领导将发挥重要作用。当前政府部门仍然缺乏开放数据的针对性管理流程及机制，对开放数据职责划分仍然不够清晰，难以支撑持续性、制度化的数据共享与开放（Verma，& Gupta，2013）。政府部门需要进一步将现有传统的管理模式转变为与政府开放数据相适应的新管理机制，从而更好地与外部数据使用者进行互动，提升开放数据水平（Janssen et al.，2012）。Fan和Zhao（2017）指出，强有力的组织领导将有利于跨部门数据共享和政府开放数据。在引入技术创新的过程中，强有力的领导可以提供相应的战略指导，激励组织内部进行改变，吸引各类资源，创造有利于创新的环境，推动政府共享并开放数据（Lee，& Kwak，2012；Wang，& Lo，2016）。
政府部门对信息技术和开放数据的态度是影响开放数据以及信息共享的重要因素之一。作为一项信息技术创新，政府部门对开放数据潜在利益的认知影响了其是否实施该项创新（Zuiderwijk，Janssen，& Dwivedi，2015）。研究表明，当政府官员意识到开放数据能够增强公众对政府的信任感、提高政府服务效率、提升公共管理绩效和提高经济收益时，政府部门会进一步引入这一有利的创新实践来完成自身目标（Parycek，Hochtl，& Ginner，2014；Sayogo，& Pardo，2013）。这些潜在的收益成为政府部门持续进行数据开放的内在动力。另外，政府部门对开放数据潜在成本的担忧会阻碍其采用该项创新。研究发现，当政府官员认为开放数据会给组织部门带来巨大的财政压力和管理成本时，开放数据的动力将降低（Yang，& Wu，2016）。同时，政府部门担忧开放数据往往挑战了政府内部的日常管理流程和结构，降低了政府组织的权威性，增加了数据滥用的风险和不确定性，提高了政府受批评的可能性，从而进一步降低了开放数据的意愿（Verma，& Gupta，2013）。
政府部门对开放数据的态度一定程度上受到其组织文化的影响。具有创新氛围的政府组织更有能力进行风险管理，更加愿意采用新的信息技术（Oliveira，& Welch，2013；Reddick，& Norris，2013）。具备创新文化的政府部门更容易认识到开放数据的潜在价值，减少部门内部进行数据开放的阻力（Janssen et al.，2012；Zuiderwijk et al.，2014）。另外，有研究表明拥有开放透明组织文化的政府部门更倾向于开放数据（Yang，& Wu，2016）。这类政府部门更加愿意与外部利益相关者进行互动，这也更有利于政府部门运用开放数据来促进合作参与。然而，Grimmelikhuijsen和Feeney（2016）发现政府组织文化往往是规避风险的。政府部门期望尽可能维持现状而减少变化。这类规避风险的文化阻碍了政府部门采纳开放数据的政策。因而，必要的组织文化变革能够促进政府部门进一步开放政府数据（Janssen et al.，2012；Zuiderwijk et al.，2012）。
从政府外部因素来看，一些研究指出进一步完善法律法规和政策框架是提升政府开放数据水平的重要因素之一。Attard等（2015）发现当前政府部门仍然缺乏完善的开放数据政策框架。尽管有一部分政府信息公开和政府数据运用的相关法律法规来指导政府开放数据，然而这些法律法规存在界定模糊和可操作性较低的问题。同时，政府开放数据产生了全新的信息政策问题，如隐私保护、数据安全、知识产权等（Dulong de Rosnay，& Janssen，2014）。Eckartz等（2014）认为，考虑到社会公众运用政府开放数据可能存在的风险和问题，法律法规仍然需要进一步完善来确定这些问题的责任归属和问责主体，从而减少政府部门开放数据可能存在的风险以促进开放数据水平。Yang等（2015）则建议政府部门需要建立一个统一且清晰的法律法规框架来保证政府开放数据得以持续推进。
政府部门所处制度环境会产生各类政治及公众压力，影响了其开放数据的水平。制度理论指出，组织有时会采用创新作为适应环境并使其存在合法化的一种方式（Powell，& DiMaggio，2000）。根据该理论，政府部门引入管理创新将受到三类外部压力的影响：强制性、竞争性和规范性压力（Aldrich，& Ruef，2006）。强制性压力来自政治任务。上级政府可以利用行政命令让下级政府开展创新活动，要求政府部门开放数据（Zuiderwijk，& Janssen，2014）。这些来源于上级的行政命令成为政府部门采取特定技术进行数据开放的动力来源。竞争性压力来源于同级政府部门。那些没有竞争力并没有以同样的速度采用创新的政府部门将落后于同行。Ma（2014）研究发现，政府部门间的横向竞争与政府机构采用信息技术创新呈正相关。当更多的政府机构开放其数据时，其他政府机构可能会受到影响并采用类似的行为来开放数据（Yang et al.，2015）。规范性压力主要来源于公众、媒体以及社会习俗等一致认同的普遍性行为、价值和准则（Berry，& Berry，1990）。开放数据用户（如企业、非营利组织和个人）会积极要求政府部门向公众开放数据。媒体在推动政府机构开放数据方面也发挥了重要作用（Grimmelikhuijsen，& Feeney，2016）。
研究显示，政府部门开放数据的水平也同时受到其他政治、经济、人口等外部环境因素的影响。Grimmelikhuijsen和Feeney（2016）认为政治竞争的程度能够影响政府开放数据的水平。政治竞争的不确定性使政府领袖倾向于开放政府数据以保证任期结束后能够继续获得政府数据。然而，过度的政治竞争反而导致了极端化的政治环境，并不利于政府开放数据。Barry和Bannister（2014）则发现国家的经济状况影响了政府财政收入，并进而影响了政府开放数据可利用的财政资源。而其他研究则发现经济和财政危机可以促使政府部门公开财政信息及数据来增强透明度与政府问责（Alcaide Muñoz，Rodríguez Bolívar，& López Hernández，2016）。Janssen等（2012）认为社会公众整体缺乏理解和运用政府数据的能力降低了政府数据的利用程度，难以完全实现政府数据的潜在价值，从而可能降低了政府部门进一步开放数据的意愿。
以上文献回顾表明当前针对政府开放数据影响因素的研究主要集中于政府内部因素的影响，如信息技术基础、组织能力、组织领导、组织变革、组织态度及文化等。一部分研究也探究了政府外部因素的影响，包括法律法规、政策框架、环境压力以及其他政治、经济、人口等因素。然而，当前研究所探讨的影响因素局限于国家内部的相关因素，对国家以外的国际影响因素仍然缺乏研究。为了促进各国政府开放数据，一些国际组织和协会建立相关推动项目来帮助各国政府建立成功的开放数据策略与模式。目前研究对这部分国际组织项目的影响仍然较少。本文则通过研究“开放政府合作伙伴”这一国际组织项目，尝试探究国际组织项目对政府开放数据的影响，从而进一步加深对政府开放数据进程的理解。三 研究假设：国际组织项目的影响
随着信息技术的发展，电子政务正逐步成为国际化的热点议题，其被各国政府视为提升政府管理能力和解决公共管理问题的重要策略和手段。与电子政务相关的词语频繁出现在各类国际峰会和国际组织的议程框架中，如电子治理、电子参与、开放数据等（Kassen，2014）。作为一项全球化的议程，一些国际组织和协会建立了相关推动项目来帮助各国政府部门提升数字治理能力并实现政府数据的有效开放。本部分将回顾之前的研究来理解这些国际组织项目对政府开放数据的潜在影响，并提出本文的研究假设。
尽管尚未有研究探索国际组织项目和政府开放数据之间的关系，但一部分电子政务研究探索了国际组织对政府运用信息技术的影响。前人研究显示，国际组织能够提升政府内部的组织能力并转变组织结构来推进电子政务的发展。各类国际组织如世界银行、国际货币基金组织、经济合作与发展组织等均建立了众多项目向各国政府提供资金支持以提升国家能力来进行政府改革。这些新的国际援助项目将增强发达国家和欠发达国家运用信息技术的资金能力，从而满足更多公众对信息技术的需求（United Nations Dept.of Economic and Social Affairs，2010）。Clark（1995）认为国际组织专注于某一项公共议题，能够集中组织资金和人力资源来推动一国政府部门在该议题上的相关决策和行为。其所拥有的资源能够弥补国家在推动人权、环境、劳动力等议题上的能力缺陷。Navarra（2010）则发现国际组织的全球信息化项目将对政府组织结构变革和流程转变产生深远的影响。该类项目帮助政府部门整合技术平台、信息资源、专家系统以及其他分散的基础设施，以促进电子政务的实现。Wisitpongphan和Khampachua（2017）研究了泰国电子政务的发展，发现国际组织项目的策略和政策有助于政府部门梳理改革目标和发展路径，能够帮助政府部门重新设计运作流程和管理模式，整合信息和数据资源，进而提升政府运用信息技术的水平。
一些研究显示，国际组织项目影响了政府部门电子政务战略，进而影响了政府部门运用信息技术的成效（Purcell，& Hassall，2017）。国际组织为了推广信息技术运用，往往会针对全球信息技术和电子政务发展建立战略目标和议程框架。这些战略和议程显示了信息技术的重要性，为政府部门指明了本国电子政务潜在的发展策略，并为政府部门提供了可行的政策工具和管理模式来推动国内信息技术在公共管理领域的运用（Amoretti，2007）。Choucri等（2014）研究了国际组织在网络安全中的角色，发现国际组织在制定强制性的网络安全协议和行动规范上起到了重要作用。这些强制性的安全协议和行动规范进一步促进了各国政府部门制定相应的法律法规与行动策略来完善本国网络安全。这些统一的标准和准则也使得各国间的网络安全策略更加协同，从而减少了安全漏洞。
另一部分电子政务相关的研究认为，各国政府部门电子政务建设在一定程度上受到国际组织和全球环境带来压力的影响。全球各国对电子政务潜在收益的共识成为政府部门采用信息技术的动力之一。Welch和Wong（2001）发现全球信息化趋势将对政府部门造成一定压力，促进政府部门购买技术设备来满足信息共享的需求。Gibbs等（2003）发现来自国际贸易组织、经济合作与发展组织、欧盟等推动自由贸易和国际市场的压力将推动政府部门建立相关战略和政策来采用电子商务项目。其他关于国际组织的研究则认为国际非政府组织专注于特定专项公共问题，通过国际倡议能够激发国内社会公众和媒体对政府部门的压力，从而影响政府部门的决策和行为（Clark，1995；Tarlock，1992）。
然而有研究认为，国际组织项目所提倡的电子政务发展路径过于标准化，未能考虑到各国政治、经济、文化、制度的多样性，难以对各国电子政务发展产生真正的影响（Whitmore，Choi，& Arzrumtsyan，2009）。真正推进电子政务的全球化议程需要综合考虑各国特有的优势和劣势来制定相应的战略（Kassen，2014；Krauss，2013）。Welch和Wong（2001）认为全球环境压力对运用电子政务的影响会受到各国国内政治、经济和文化条件的限制。该研究发现国内因素，如政府组织结构、公务员制度以及政府资源等，将影响政府运用信息技术的速率和产生的效果。另外，关于国际组织的研究认为这类组织的政策和法则并未成为真正意义上的法律。其松散的组织结构也弱化了这类国际组织监督政策执行情况的能力（Wells，2007）。Clark（1995）发现如果国际组织未能与国内政府机构成员形成有效的联系，那么该类组织对政府部门行为的影响将十分有限。
基于以上文献回顾，国际组织项目能够通过政府内部和外部因素来影响政府电子政务的运用与发展。国际组织项目通过向政府内部提供相应的组织资源并支持组织变革，或通过建设政策战略并施加外部环境压力来推进电子政务的发展。然而，仅仅对电子政务政策战略以及外部环境施加影响仍然存在一定的局限性。
作为电子政务的重要议题之一，政府开放数据也可能受到国际组织项目的潜在影响。政府开放数据意味着政府部门运用信息技术将政府内部数据分享给公众使用。与实施电子政务项目类似，政府开放数据项目也会受到政府部门信息技术基础、组织能力、组织领导力、组织文化、法律法规、政策框架、环境压力等多个政府内部和外部因素的影响。因而，国际组织项目同样可以通过这些内外部因素来影响国家开放数据的进程。国际组织可以向政府部门提供资源以提升技术基础和组织能力，或者协助建设开放数据政策战略，或者施加外部压力以改变组织文化，来推进政府开放数据的发展。然而，仅仅对政府外部因素施加影响可能会限制国际组织项目的作用。基于前人研究内容，本研究提出以下研究假设：H：加入国际组织项目将提高一国政府部门开放数据项目的实a施水平。H：加入国际组织项目对一国政府部门开放数据项目的实施水0平没有影响。四 研究设计
本研究旨在探索国际组织项目对一个国家政府开放数据的影响。以“开放政府合作伙伴”项目为案例，本文试图回答以下问题：国际组织项目是否对政府开放数据产生影响？结合“开放数据晴雨表”的相关数据，本文构建了模糊性断点回归模型来检验以下研究假设：加入国际组织项目将提高一国政府部门开放数据项目的实施水平。本文研究设计部分将首先介绍“开放政府合作伙伴”这一案例，进而详细描述研究模型和数据来源。（一）“开放政府合作伙伴”项目“开放政府合作伙伴”项目（下文简称为“伙伴项目”）于2011年9月成立，由8个创立国（巴西、印度尼西亚、墨西哥、挪威、菲律宾、南非、英国和美国）联合建立，来支持“开放政府宣言”并推动其国家行动计划。该项目旨在建立国际化的互动平台，使各国政府部门与社会群体能够互相合作，制订开放政府行动计划，建立包容性政府部门，推动政府部门改善公共服务和治理水平，提高政府运作效率和问责。“伙伴项目”已经迅速成为促进各国政府开放以及数据开放的国际项目典型代表。首先，“伙伴项目”涉及国家范围较广，具有较强的国际影响力。自2011年以来，已有79个国家政府和20个地方政府加入该项目，并做出了超过3100项承诺，促使更多政府部门更加开放和负责。其次，“伙伴项目”的重点推进项目之一是电子政务和政府开放数据。在各国行动计划中，近三分之一的国家承诺涉及政府开放数据和信息公开。因此，该项目更有可能对各国政府开放数据产生影响。再次，“伙伴项目”拥有开放政府相关的专业知识和经验来提供各类指导建议。“伙伴项目”建立了由政府和民间社会组织的代表组成的指导委员会。该委员会一方面确保参与国国内高层领导对开放政府的承诺，另一方面则为参与国提供技术和政策方面的专业支持。最后，“伙伴项目”也建立了相应的开放政府进度追踪机制，从而更有效地评估现有水平以进一步提高政府开放数据。因此，研究“伙伴项目”能够帮助我们进一步理解国际组织项目对政府开放数据的影响。
为了促进政府部门开放数据，“伙伴项目”建立了三项推进机制来保障开放政府进程：①资格条件机制、②国家行动计划和③开放进度评估机制。首先，参与“伙伴项目”的国家需要符合一定的资格条件。该资格条件来源于其他国际组织所发布的多项公共治理指标和指数。设立该资格条件旨在显示参与国政府部门支持开放政府的原则，确保政府部门推动开放数据的意愿和动力。政府需要至少获得总分数的75%才有资格提出申请加入“伙伴项目”。在满足资格条件后，参与国政府部门需要成立或指定专门的领导团队。“伙伴项目”的政府支持团队将与参与国领导团队进行对接，开始下一阶段的开放数据推进任务。其次，“伙伴项目”将组织参与国领导团队与社会群体建立国家行动计划（National Action Plan）。该行动计划包括该国开放政府所需要完成的各项承诺以及实施战略和计划，为期两年。该行动计划将包括政府开放数据类别、开放时限、开放形式和程度等一系列细化目标，同时将涵盖政府开放数据总体策略、机制以及方法。通过建立为期两年的国家行动计划，参与国政府拥有了更加清晰可行的目标和步骤来推进数据开放。在执行国家行动计划期间，“伙伴项目”的政府支持团队将持续提供相应的政策工具、指导意见以及策略来帮助政府部门提高开放数据水平。最后，“伙伴项目”建立了政府开放进度评估机制，为参与国政府提供及时的反馈。一方面，“伙伴项目”督促参与国建立自我评估机制，通过建立多方合作机制和公众参与的方式来自我评估开放数据进展。另一方面，“伙伴项目”建立了独立报告机制（Independent Reporting Mechanism），每年会对各参与国开放政府实施情况进行评估，并提出技术性建议。这些报告旨在促进参与国政府间的对话并推动参与国政府对公民更加负责。因而，“伙伴项目”一方面帮助参与国政府完善开放政府实施战略和政策；另一方面则建立一定程度上的问责机制，增加外部压力，来确保政府部门完成开放数据的承诺。（二）模糊性断点回归模型
本研究建立了模糊性断点回归模型（Fuzzy Regression Discontinuity Design）来检验以下研究假设：加入国际组织项目将提高一国政府部门开放数据项目的实施水平。断点回归模型（Regression Discontinuity Design）利用某个配置变量（Running Variable），基于样本个体的配置变量的值是否高于某个断点（Cutoff）来决定该样本个体被分配为实验组还是控制组（Skovron，& Titiunik，2015）。这种不连续性可帮助我们研究实验干扰对结果的影响。该模型假设，在断点附近，略低于断点的样本个体和略高于断点的样本个体在其他特性上基本相当。两者唯一的不同在于高于断点的样本个体受到实验干预，而低于断点的样本个体未受到干预，分别成为实验组和对照控制组。因此，断点回归模型利用断点附近的样本构建了一个近似的随机实验（Lee，2008）。因而，在断点附近实验组与对照组之间结果均值（因变量）的差异即可以视为实验干预（自变量）对结果的影响。该影响即为在断点附近的局部平均效应（Local Average Treatment Effect）。非参数估计法是估计该局部平均效应的常用方法。非参数估计需要在断点左右两侧选取一定的样本带宽（Bandwidth），该带宽包括断点两侧特性相当的样本个体。利用局部线性回归在断点两边带宽内估计因变量拟合，并计算断点处因变量估计值的差值，而该差值即为局部平均效应。
构建断点回归模型需要满足一系列前提条件（Imbens，& Lemieux，2008；Jacob，Zhu，Somers，& Bloom，2012）。首先，配置变量需要独立于实验干预并在干预前进行测量。配置变量不能受实验干预的影响（Lee，& Lemieux，2010）。这就意味着配置变量需要在断点处连续，不存在突然跳跃的情况。其次，断点位置与配置变量测量无关，以确保样本分配的随机性。最后，如果不进行试验干预，断点附近的样本潜在结果均值应该相同。这就意味着断点附近样本在其他特点的均值上应该相同。除了观察结果之外的其他变量应该在断点处连续。
在本研究中，加入“伙伴项目”的资格条件使断点回归分析成为可能。政府需要至少获得总分数的75%才有资格提出申请加入“伙伴项目”。高于资格条件的国家更有可能加入“伙伴项目”，在开放数据过程中受到该国际组织项目的影响，成为实验组。而低于资格条件的国家则并未受到影响，成为对照控制组。该资格条件由多个国际组织所测量的多个治理指标和分数组成，其测量在加入“伙伴项目”之[2]前，并且独立于“伙伴项目”的影响。75%这一断点的设置也与配置变量不存在显著关系。因此，该资格条件意味着将国家随机分配为实验组和控制组。在实际情况中，一部分有资格加入但未加入的国家并没有受到国际组织项目影响。实际加入国际组织项目的国家并未遵从配置变量的分配，从而构成了模糊性断点回归模型。高于断点的样本个体更有可能成为实验组，而配置变量成为推断样本个体在多大程度上受到“伙伴项目”影响的一个工具变量。考虑到各国制订和实施国家行动计划可能需要一些时间，参与“伙伴项目”可能会对OGD的实施产生滞后效应。根据以上考虑，本研究建立了以下分析模型：
其中，
OGP是一个虚拟变量，表示国家（i）是否在t-1时参加“伙伴it-1项目”；
Eligible是一个虚拟变量，表示国家（i）是否在t-1时达到75%it-1的资格条件；
EliScore表示国家（i）在t-1时达到的资格分百分比；it-1
OGD表示国家（i）在t时开放数据实施水平；it
f（EliScore-75%）表示配置变量与加入“伙伴项目”之间的1it-1关系；
f（EliScore-75%）表示配置变量与国家开放数据实施水平之2it-1间的关系。
α即代表了加入“伙伴项目”对开放数据水平在断点附近的局部1平均效应。（三）数据来源与变量测量
本研究将结合“开放数据晴雨表”和“伙伴项目”相关数据来测量断点回归模型中的相关变量。首先，本文将利用2013年至2016年“开放数据晴雨表”中的开放数据实施指数来测量因变量。该指数由万维网基金会（World Wide Web Foundation）主持，对各国开放数据准备度、开放数据实施水平以及开放数据影响三个方面进行评估。建立评估指数的主要依据为：专家评审调查，对15类数据开放情况评估、政府自我评估以及国际组织二手数据。本研究的因变量将由一个总体开放数据实施指数和三个特定领域的开放数据实施指数来衡量。总体开放数据实施指数是基于专家调查构建的，该调查对15类数据的十个方面进行评估，对这十个方面进行加权平均，得到最后的分数。三个特定领域的开放数据实施指数分别为：创新领域开放数据、社会政策开放数据和政府问责开放数据。根据15类数据的常用方式将其划分到这三组中，并对各组中所包含的几类数据的开放程度进行评估。“开放数据晴雨表”将所有分数标准化为0～100范围。
首先，运用这一测量可以较为全面地显示政府开放数据的类别。该开放数据实施指数测量了15类政府数据开放情况，涵盖的数据涉及国家统计、土地、财政、支出、立法、交通、商业、医疗、教育、环境、犯罪等多个方面。其次，该测量针对每个数据类别的多个方面进行测量。该指数不仅仅测量了数据是否开放，还对数据的可机读性、更新程度、可接入程度、持续性等方面进行了测量。因而，该指数能够较为全面地反映每个数据类别的开放情况。同时，该测量由专业研究人员填写完成，能够较为客观地反映政府部门数据开放情况。
配置变量则通过“伙伴项目”的资格条件分数进行测量。该资格条件由多个国际组织所测量的多个治理指标和分数组成，来判断某个国家多大程度上支持开放政府原则。该资格条件分数由四个方面的指数组成：财政透明度、信息获取、资产披露和公民参与。每个方面将会得到一定的分数，各国最多可得到16分。如果其中一个方面未被衡量，则最多可获得12分。获得所有分数中75%（16分中的12分或12分中的9分）及以上的国家有资格申请加入“伙伴项目”。截至2016年年底，187个国家中有122个国家有资格加入OGP，其中有79个国家参加。
前定变量则由“开放数据晴雨表”中开放数据准备度指数来测量。这些指数衡量政府、民间社会和商业对开放数据的准备情况，在某种程度上代表了每个国家内可能影响开放数据实施水平但未观察到的其他变量。它们是验证断点回归模型是否成立的重要变量，这些指数由一系列专家调查和二手数据集构建（Web Foundation，2016）。表1为本研究涉及变量及相应测量。表1 因变量、自变量及其测量五 研究发现
本部分将展示利用模糊性断点回归模型来分析国际组织项目对政府开放数据的影响。本研究将改变断点附近的带宽宽度来检验模型系数的稳健性。首先，本部分将呈现各变量的描述性统计数据，并验证断点回归模型设计。其次，本部分将呈现模糊性断点回归模型估计结果以检验研究假设。最后，将呈现各类稳健性检验结果。（一）描述性统计数据和断点回归模型验证
表2显示了本研究中所有变量的描述性统计数据。从表2中可以看出，政府问责开放数据实施指数平均值是所有四个因变量测量值中最低的。而社会政策开放数据实施指数平均值是最高的。在断点左侧的样本量更多，这表示在选择断点附近样本带宽时，断点两侧所选择的带宽应当有所不同。表2 各变量的描述性统计数据
一个国家是否加入“伙伴项目”取决于其资格条件分数是否达到75%。图1显示了是否加入“伙伴项目”和国家资格条件分数之间的关系。它显示了在断点处的不连续性，同时一部分达到75%标准的国家并未加入“伙伴项目”，因而形成了模糊性断点回归模型。因此，可以使用资格条件分数作为工具变量来估计“伙伴项目”的意向影响效果（Intent-to-Treat Effect）。图1 “伙伴项目”参与情况与国家资格条件分数之间的关系
图2显示了配置变量，即各国资格条件分数的密度分布。该图显示在断点处的资格分数没有明显的跳跃，配置变量并不受是否有资格加入“伙伴计划”的影响，上述图表中并没有直观证据表明各国可能操控其资格分数。因而可认为某一国政府并不会因为想要加入“伙伴项目”而特意追求提高资格分数，断点两侧附近的国家是由于断点分数值而被随机分配到实验组和控制对照组。图2 资格条件分数的直方图（以断点为中心）
为了进一步验证模糊性断点回归模型是否成立，本研究利用开放数据准备度指数来检验除了因变量之外的其他变量是否在断点处连续。在表3中，我们首先比较了三个前定变量在样本带宽为0.1中的平均值。结果表明，这些差异在统计学上均不显著。统计分析不能拒绝零假设，即在断点前后的前定变量之间没有显著差异。这表明断点两侧样本在其他特性上基本相当。因此可认为断点附近的样本类似于被随机分配为实验组和对照组，而加入“伙伴项目”只影响了开放数据实施水平。表3 前定变量在断点附近的均值（样本带宽为0.1）（二）“伙伴项目”对政府开放数据水平的影响
本部分首先利用图形来直观呈现断点附近政府开放数据实施指数存在的差异，并进而利用断点回归模型的非参数估计法来评估“伙伴项目”对政府开放数据水平的局部平均效应。
图3展示了加入“伙伴项目”对政府开放数据实施指数的影响。该图利用所有样本数据来展示断点前后各类政府开放数据实施指数随国家资格条件分数的变化趋势。从图3中可以看出，开放数据实施指数、社会政策开放数据实施指数以及政府问责开放数据实施指数在断点处均存在不连续性的跳跃。然而，图3所显示的加入“伙伴项目”对政府开放数据的局部平均效应是否具有统计学意义尚不清晰。在95%的置信区间内，在断点附近开放数据实施指数、社会政策开放数据实施指数以及政府问责开放数据实施指数的不连续跳跃并不明确。创新领域开放数据实施指数在断点处并未出现明显的不连续性跳跃。这表明加入“伙伴项目”可能对与商业和社会创新相关的政府开放数据没有影响。图3 加入“伙伴项目”与各类政府开放数据实施水平指数的分布（95%的置信区间）
本研究进一步利用非参数估计方法来评估“伙伴项目”对政府开放数据水平的局部平均效应。非参数估计法是指选择断点前后一定样本带宽，利用局部线性回归在断点两边带宽内估计因变量拟合，并估计断点处因变量的差值，而该差值即为局部平均效应。表4显示了运用非参数方法所得出的估计结果。所有模型均显示第一阶段的回归估计显著，F统计量高于建议的最小值10，表明资格条件分数是预测是否参与“伙伴项目”的良好工具变量。局部线性回归结果显示加入“伙伴项目”对政府开放数据实施指数的局部平均效应为负。“伙伴项目”参与国政府开放数据实施指数比未参与国减少了9.778分。而在三个特定领域的开放数据实施指数上，“伙伴项目”参与国比未参与国在创新领域开放数据实施指数上高出2.491分，在社会政策开放数据实施指数上高出7.826分，而在政府问责开放数据层面则低了23.251分。然而这些估计在统计学意义上均不显著。由于非参数估计使用较少的样本量，因此所有系数的标准误均比较大，p值无法接近5%的显著水平。总体而言，加入“伙伴项目”并未体现对国家政府开放数据实施水平的显著影响。“伙伴项目”的参与国并未在创新领域和社会政策开放数据实施水平上表现得比未参与国更好，还可能在整体政府开放数据实施水平和政府问责开放数据实施水平上表现更糟糕。表4 加入“伙伴项目”对政府开放数据水平的模糊性断点回归分析结果（非参数估计）（三）模型稳健性检测
本部分进一步对非参数估计所得出的结果进行敏感性检测。这种稳健性测试旨在检验改变样本带宽是否会对非参数估计的局部平均效应造成影响，该结果是否保持近似一致（Skovron，& Titiunik，2015）。我们将样本带宽改为原始最佳带宽的25%、50%和200%，并运用相同模型来估计“伙伴项目”的局部平均效应，对比原始结果来检验该结果的敏感度。表5显示了稳健性检测结果。当使用原始最佳带宽的25%时，只有社会政策开放数据实施指数具有足够的样本量来估计“伙伴项目”的影响。在此样本带宽中，“伙伴项目”的参与国比未参与国在社会政策开放数据实施指数上高了7.601分，与基本模型类似。当使用原始最佳样本带宽的一半时，结果显示“伙伴项目”对整体开放数据实施指数、创新领域和政府问责开放数据实施指数的局部平均效应发生显著变化。而“伙伴项目”对社会政策开放数据实施指数的影响仍然相当一致，为6.417分。当使用原始最佳样本带宽的两倍时，结果显示加入“伙伴项目”将提高整体开放数据实施指数6.477分。有趣的是，“伙伴项目”对创新领域开放数据实施指数的影响转变为负，而对政府问责开放数据实施指数的影响转变为正。而“伙伴项目”对社会政策开放数据实施指数的影响为6.137分，与原始模型的估计结果类似。然而，所有这些局部平均效应的估计在统计学意义上均不显著。表5 不同样本带宽下非参数估计“伙伴项目”的局部平均效应
表5 不同样本带宽下非参数估计“伙伴项目”的局部平均效应-续表
从以上结果可以推断，随着样本带宽的变化，加入“伙伴项目”并没有对国家政府开放数据实施水平产生显著的影响。断点回归模型并未验证本文的研究假设。“伙伴项目”对社会政策开放数据实施指数的局部平局效应较为稳定，而对其他实施指数的影响则对样本带宽的选择较为敏感。加入“伙伴项目”将可以提高社会政策开放数据实施指数6.1分至7.8分，其变化范围较小。因而我们更有信心认为“伙伴项目”对社会政策开放数据实施指数影响的估计相较于其他三个指数偏差更少，更接近真实的影响效应。然而该局部平均效应却由于系数的标准误比较大导致p值无法接近5%的显著水平。尽管“伙伴项目”对其他三个开放数据实施指数的局部平均效应较为敏感，其随着样本带宽的变化趋势表明加入“伙伴项目”对创新领域开放数据实施水平的影响最有可能为正，而对政府问责及整体开放数据实施水平的影响最有可能为负。“伙伴项目”对政府问责开放数据可能产生的负面影响拖累了对整体开放数据实施的影响。六 相关讨论
本研究以“开放政府合作伙伴”为案例来探究国家组织项目对政府开放数据水平的影响。研究假设加入国家组织项目将提高一国政府部门开放数据项目的实施水平。然而分析结果显示，加入“伙伴项目”对政府开放数据水平并未产生显著的影响。
这一结果表明“伙伴项目”国际组织项目对政府开放数据的影响仍然存在一定的局限性。正如前人研究所示，仅仅影响政府电子政务策略和环境压力的国际组织项目对最终政府运用信息技术的影响比较有限（Welch，& Wong，2001；Whitmore et al.，2009）。电子政务或政府开放数据的水平往往受到国家政府内部的组织结构、政府能力、组织文化等因素的影响。在本研究中，“伙伴项目”主要通过建立国家行动计划和开放政府进度评估来推进政府开放数据，并未直接参与政府部门执行行动计划的过程中，也并未对政府部门提供资金支持。因而，“伙伴项目”更大程度上影响了政府外部因素，而未对政府内部因素产生显著影响，其对政府开放数据水平的影响比较有限。本研究结果表明仅影响政府外部因素的国际组织项目对政府开放数据水平的促进作用比较有限。
这一结果同时表明尽管“伙伴项目”建立了独立报告机制来监督参与国的开放政府进度，然而国际组织的监督问责效果仍然有限。正如电子政务研究所显示的，国际组织项目倡议能够在一定程度上对政府部门施加压力并推动信息技术的运用，然而这类倡议或准则并未成为真正意义上的法律，难以起到真正的监督约束作用（Wells，2007）。在本研究中，“伙伴项目”每年会对参与国开放政府实施情况进行评估并公开评估报告，但缺乏权力对评估结果不佳的国家进行问责。“伙伴项目”缺乏对参与国开放政府表现的直接监督约束机制，反而更加依赖于各国国内社会公众和团体对该国政府产生的社会压力。因而，本研究表明国际组织对政府开放数据项目执行的监督能力仍然比较有限，难以保障政府开放数据水平的提升。
另外，本研究结果表明，国际组织项目所倡议的公共议题在一定程度上可以影响政府开放数据的内容。尽管该估计结果在统计学意义上不显著，分析结果显示加入“伙伴项目”将提高社会政策开放数据实施指数6.1分至7.8分，该估计值较为稳定。其可能原因在于“伙伴项目”参与国所提交的开放政府承诺大多数与社会政策议题相关，涉及教育、性别、健康、自然资源和边缘化社区等。这些开放的数据涉及卫生部门绩效、教育绩效、国家环境统计数据和详细的人口普查数据，与“开放数据晴雨表”中社会政策开放数据相关。因此相较于影响其他三项开放数据实施指数，加入“伙伴项目”更有可能影响社会政策开放数据实施水平。进一步研究“伙伴项目”参与国的开放政府承诺内容能够进一步阐释该国际组织项目对开放数据的影响。
令人惊讶的结果是，加入“伙伴项目”更有可能降低政府问责开放数据实施水平，并降低整体开放数据实施指数。虽然“伙伴项目”的参与国承诺促进财政透明度和反腐败，但刚刚超过临界点的国家可能面临需要在国际社会中保持良好声誉的压力。这些国家可能只披露支持其国际声誉的政府问责开放数据，同时避免开放可能危及其声誉的其他信息。这一选择性开放数据在一定程度上降低了政府问责开放数据实施指数。另一种可能的解释是，“伙伴项目”参与国政府通过
试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]