韓磊 胡廣偉

（1. 南京大學(xué)信息管理學(xué)院，南京 210023；2. 南京大學(xué)政務(wù)數(shù)據(jù)資源研究所，南京 210023）

大數(shù)據(jù)是國家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源,被喻為21世紀(jì)的“石油”。中央到地方的各級(jí)政府部門在履行其行政職能、參與社會(huì)公共治理的過程中產(chǎn)生和積淀了大量的數(shù)據(jù)資源[1]。2009年奧巴馬政府簽署《開放透明政府備忘錄》、建立全球首個(gè)國家數(shù)據(jù)開放門戶網(wǎng)站Data.gov以來[2],全球多個(gè)國家和地區(qū)都相繼展開政府?dāng)?shù)據(jù)開放的探索和實(shí)踐。我國在“十三五”規(guī)劃中也明確指出,要實(shí)施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略,推進(jìn)數(shù)據(jù)資源開放共享。2012年上海市建立我國首個(gè)政府?dāng)?shù)據(jù)開放門戶網(wǎng)站至今,已有40多個(gè)省市逐漸建立起相應(yīng)的政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)[3],且國家層面的數(shù)據(jù)開放平臺(tái)預(yù)計(jì)于2018年底建成[4]。

政府?dāng)?shù)據(jù)開放的快速發(fā)展也帶來一些不可避免的問題,如開放水平仍然較低,開放數(shù)據(jù)利用率低下等[5]。鑒于此,國內(nèi)外都展開了一系列針對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開放的評(píng)估研究和實(shí)踐[6-8],以期評(píng)估政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)的建設(shè)現(xiàn)狀和存在的問題,進(jìn)而提出相應(yīng)的建議來促進(jìn)其良性發(fā)展。目前國內(nèi)外的學(xué)者多從建設(shè)成效的視角對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開放進(jìn)行評(píng)估,且國外的研究（如開放數(shù)據(jù)晴雨表等）多關(guān)注國家和地區(qū)層面,城市層面的評(píng)估較少[9]；國內(nèi)針對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開放評(píng)估的研究實(shí)踐主要針對(duì)省市層面,具有不同行政級(jí)別的省市政府一般在一個(gè)統(tǒng)一的框架下進(jìn)行比較[10],并沒有作詳細(xì)區(qū)分。但是處于不同層級(jí)的地方政府其數(shù)據(jù)開放體量往往不同,如省級(jí)政府所開放的數(shù)據(jù)一般包括所轄地級(jí)市政府開放的數(shù)據(jù),故而前者的數(shù)據(jù)體量大于后者,在數(shù)據(jù)開放的投入方面也往往要大于后者,因此單從建設(shè)成效的角度進(jìn)行評(píng)估并不能準(zhǔn)確地體現(xiàn)其發(fā)展效率的高低。

政府對(duì)數(shù)據(jù)開放的投入和產(chǎn)出體現(xiàn)在多個(gè)方面,且人力、資金等投入往往難以直接量化,而產(chǎn)出方面對(duì)于開放數(shù)據(jù)的利用及其所產(chǎn)生的社會(huì)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值更是無法直接衡量。因此學(xué)界對(duì)于政府?dāng)?shù)據(jù)開放的投入和產(chǎn)出的研究一般從最直觀的數(shù)據(jù)開放平臺(tái)及其開放的數(shù)據(jù)入手[11]。本研究在借鑒前人研究基礎(chǔ)上,從平臺(tái)和數(shù)據(jù)兩個(gè)維度構(gòu)建政府?dāng)?shù)據(jù)開放的投入和產(chǎn)出評(píng)估指標(biāo)體系。在涉及具有多投入和多產(chǎn)出的同類型決策單元（政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)）效率評(píng)估問題中,數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis,DEA）方法能夠避免主觀因素,且能簡化運(yùn)算,具有成熟的理論基礎(chǔ)和廣泛的應(yīng)用[12]。因此,本研究以我國39個(gè)典型的政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)為例,運(yùn)用DEA方法對(duì)其建設(shè)效率進(jìn)行實(shí)證分析,以期豐富政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)建設(shè)效率評(píng)估方面的研究實(shí)踐,并對(duì)非DEA有效的平臺(tái)提出改進(jìn)意見和建議。

1 研究現(xiàn)狀

1.1 政府?dāng)?shù)據(jù)開放“數(shù)據(jù)”維度評(píng)估

數(shù)據(jù)是政府?dāng)?shù)據(jù)開放評(píng)估的核心,當(dāng)前學(xué)者針對(duì)數(shù)據(jù)維度的評(píng)估研究多集中于數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)類別、關(guān)鍵數(shù)據(jù)集等方面[13]。Vetrò等[14]構(gòu)建了開放數(shù)據(jù)的質(zhì)量評(píng)估框架,從數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)項(xiàng)兩個(gè)層面對(duì)數(shù)據(jù)的完整性、可理解性等7個(gè)維度進(jìn)行評(píng)估；Veljkovi?等[15]從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集、開放度、透明度等5個(gè)視角切入,以美國政府?dāng)?shù)據(jù)開放門戶網(wǎng)站（Data.gov）的數(shù)據(jù)集為例進(jìn)行評(píng)估分析。我國學(xué)者趙繼娣等[16]從類目完備性、更新及時(shí)性、可讀性、可訪問性4個(gè)角度對(duì)上海市政府?dāng)?shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行評(píng)估；譚必勇等[17]從內(nèi)容層面（可用性、全面性、易用性、及時(shí)性）和結(jié)構(gòu)層面（安全性、開放性、可讀性）出發(fā),對(duì)我國10個(gè)有代表性的省市開放數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行研究。

綜合來看,學(xué)者針對(duì)數(shù)據(jù)維度的評(píng)估研究多注重?cái)?shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量等“質(zhì)”的評(píng)估,對(duì)數(shù)據(jù)集數(shù)量等“量”的評(píng)估卻較少重視[13]。本研究在構(gòu)建數(shù)據(jù)維度的政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率評(píng)估指標(biāo)體系時(shí),將二者結(jié)合起來,在考察數(shù)據(jù)完整性等數(shù)據(jù)質(zhì)量的基礎(chǔ)上,引入數(shù)據(jù)集數(shù)量這一指標(biāo)來綜合衡量政府在數(shù)據(jù)層面的投入大小。

1.2 政府?dāng)?shù)據(jù)開放“平臺(tái)”維度評(píng)估

平臺(tái)作為政府?dāng)?shù)據(jù)開放的載體,是連接政府與數(shù)據(jù)用戶的橋梁,對(duì)于提高用戶數(shù)據(jù)獲取體驗(yàn)和利用數(shù)據(jù)的有效性至關(guān)重要。由于當(dāng)前政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)大多以網(wǎng)站為載體,因此學(xué)術(shù)界對(duì)開放數(shù)據(jù)平臺(tái)的評(píng)估多結(jié)合網(wǎng)站評(píng)估進(jìn)行。如馬海群等[18]從網(wǎng)站可達(dá)性、網(wǎng)頁可用性、服務(wù)舒適性等角度評(píng)估政府?dāng)?shù)據(jù)開放網(wǎng)站服務(wù)質(zhì)量,并基于結(jié)構(gòu)方程模型開展實(shí)證研究；鄒純龍等[19]從網(wǎng)站規(guī)模、網(wǎng)站性能、網(wǎng)站體驗(yàn)、網(wǎng)站影響等5個(gè)維度出發(fā)構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,以美國20個(gè)政府開放數(shù)據(jù)網(wǎng)站為例,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究總體評(píng)價(jià)效果。

當(dāng)前學(xué)者針對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)維度的評(píng)估已有不少探索和嘗試,且研究方法趨于多樣化,除專家打分法外也引入了利用Web工具進(jìn)行客觀評(píng)估的方法[20]。本研究在前人研究的基礎(chǔ)上,采用Maxamine Web Analysist軟件并結(jié)合站長之家工具來獲取政府?dāng)?shù)據(jù)開放網(wǎng)站的客觀評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。

1.3 政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率評(píng)估

目前國內(nèi)外針對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開放的研究多從建設(shè)成效的維度進(jìn)行評(píng)估[21],而從投入、產(chǎn)出角度評(píng)價(jià)政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率的研究較少。馬海群等[11]構(gòu)建以數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)內(nèi)容、連通率等為輸入指標(biāo)和以下載量、訪問量等為輸出指標(biāo)的評(píng)估體系,運(yùn)用DEA方法對(duì)我國8個(gè)省市的政府開放數(shù)據(jù)網(wǎng)站進(jìn)行評(píng)價(jià)分析,其中對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)容的分析主要考察界面的友好程度,采用專家打分的方式獲得指標(biāo)數(shù)據(jù),沒有涉及對(duì)元數(shù)據(jù)的完整性等數(shù)據(jù)質(zhì)量維度的評(píng)估；且由于我國政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)的建設(shè)總體起步較晚[22],該評(píng)估涉及的對(duì)象還較少。因此本研究在構(gòu)建政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)的投入產(chǎn)出評(píng)估指標(biāo)體系時(shí),結(jié)合已有學(xué)者針對(duì)數(shù)據(jù)維度的評(píng)估研究增加了評(píng)價(jià)指標(biāo),并將評(píng)估對(duì)象擴(kuò)大到我國現(xiàn)已建成的所有省市政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)。

2 評(píng)估指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)獲取

2.1 政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)建設(shè)效率的DEA評(píng)估指標(biāo)體系

在運(yùn)用DEA方法進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí),如果被評(píng)價(jià)對(duì)象較多,而輸入、輸出指標(biāo)較少,則會(huì)出現(xiàn)絕大多數(shù)被評(píng)價(jià)對(duì)象非DEA有效的結(jié)果[23],因此本研究在借鑒前人研究基礎(chǔ)上,結(jié)合各省市政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)的實(shí)際情況,從數(shù)據(jù)和平臺(tái)兩個(gè)維度構(gòu)建了具有9個(gè)投入指標(biāo)和4個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)的DEA評(píng)估指標(biāo)體系（見表1）。

2.2 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本研究以截至2018年6月我國各省市已建成的政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)為樣本,由于各個(gè)平臺(tái)給出的數(shù)據(jù)描述信息不盡相同,如部分平臺(tái)并沒有數(shù)據(jù)集的訪問量、下載量等信息（廣東省陽江市）,綜合考慮本研究構(gòu)建的DEA指標(biāo)體系和各省市數(shù)據(jù)開放平臺(tái)的實(shí)際情況,最終選取了39個(gè)典型的政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)作為評(píng)價(jià)對(duì)象,評(píng)估對(duì)象總數(shù)符合數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中決策單元個(gè)數(shù)不少于輸入輸出指標(biāo)總數(shù)2倍的要求。

表1 政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)建設(shè)效率的DEA評(píng)估指標(biāo)體系

2.3 DEA指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)分析

對(duì)于開放數(shù)據(jù)平臺(tái)層面的投入和產(chǎn)出指標(biāo),本研究綜合利用Maxamine Web Analyst分析軟件和站長之家工具進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取,下載速度指標(biāo)采用站長之家工具獲取,其他指標(biāo)來源于Maxamine Web Analyst產(chǎn)生的結(jié)果報(bào)告。開放數(shù)據(jù)內(nèi)容層面的數(shù)據(jù)是通過自編Python爬蟲工具進(jìn)行獲取,以上數(shù)據(jù)均集中于2018年6月4—6日獲取。

投入指標(biāo)中,從網(wǎng)頁總數(shù)、站內(nèi)鏈接數(shù)及數(shù)據(jù)集總量來看（見圖1）,最大值和最小值在數(shù)值上的差距較大,且中位數(shù)均低于均值,說明半數(shù)以上的平臺(tái)連平均水平都達(dá)不到,建設(shè)起步較早的貴州省貴陽市數(shù)據(jù)集開放總量達(dá)到2 754個(gè),而廣東省湛江市只開放46個(gè)數(shù)據(jù)集,可見政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)在網(wǎng)站維護(hù)和數(shù)據(jù)集開放上的投入力度存在較大差異。

圖1 DEA投入指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析（1）

從元數(shù)據(jù)完整性、數(shù)據(jù)領(lǐng)域覆蓋度、數(shù)據(jù)可機(jī)讀格式占比指標(biāo)來看（見圖2）,三者的均值和中位數(shù)均處于較高水平,說明政府在這些方面的投入總體較大；但從承諾高頻更新數(shù)據(jù)集占比來看,其均值僅為8.23%,這可能與我國政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)總體還處于起步建設(shè)階段的實(shí)際情況有關(guān),由此可以看出數(shù)據(jù)集的更新頻率還有較大的提升空間。

圖2 DEA投入指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析（2）

從網(wǎng)站連通率和下載速度指標(biāo)來看（見表2）,二者衡量的是網(wǎng)站的易用性,網(wǎng)站連通率的平均值達(dá)到96.33%,說明網(wǎng)站內(nèi)頁面的可達(dá)性較高；下載速度用響應(yīng)時(shí)間來衡量,響應(yīng)時(shí)間越短則下載速度越快,該指標(biāo)的中位數(shù)小于平均值,說明半數(shù)以上的平臺(tái)下載速度優(yōu)于平均水平。

產(chǎn)出指標(biāo)中,從網(wǎng)站外鏈接占比、外部網(wǎng)站指向鏈接的數(shù)量及數(shù)據(jù)集平均訪問量來看（見表2）,三者的中位數(shù)均低于均值,但相差不大；而從數(shù)據(jù)集平均下載量來看,其中位數(shù)要遠(yuǎn)低于平均水平,說明開放數(shù)據(jù)用戶的下載量整體處于較低水平,有待進(jìn)一步提升。

表2 DEA投入和產(chǎn)出指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析

3 模型求解與效率評(píng)估

3.1 DEA評(píng)估模型的建立與求解

由于所抓取的數(shù)據(jù)量綱不同,需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理以消除量綱和數(shù)量級(jí)的影響,如下載速度指標(biāo)通過響應(yīng)時(shí)間來測(cè)量,需要對(duì)該指標(biāo)進(jìn)行倒數(shù)化處理。最終對(duì)上述所有輸入、輸出指標(biāo)進(jìn)行0～1標(biāo)準(zhǔn)化后,利用Deap2.1軟件,采用基于投入視角的規(guī)模收益可變DEA模型對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)的建設(shè)效率展開分析,最終結(jié)果見表3。

39個(gè)政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)的整體綜合效率較高,平均值為0.907,純技術(shù)效率的平均值要高于規(guī)模效率,且16個(gè)（占比41%）平臺(tái)的規(guī)模報(bào)酬處于遞增階段,說明政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)的資源配置水平有待提高。結(jié)合表3中的結(jié)果數(shù)據(jù)和DEA有效性的一般分類方法,可將39個(gè)政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)劃分為3個(gè)層次。

第1層次：DEA有效（綜合效率=1）。該層次的政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)既包括北京市、上海市、廣東省廣州市、江蘇省無錫市等發(fā)展起步較早的平臺(tái),也包括江西省、寧夏回族自治區(qū)、山東省德州市等運(yùn)營上線較晚的平臺(tái),共計(jì)23個(gè)（占比59%）,表明這些省市及自治區(qū)從數(shù)據(jù)和平臺(tái)兩個(gè)維度衡量其投入產(chǎn)出配置時(shí)效率上達(dá)到了相對(duì)最優(yōu)。以廣東省5個(gè)城市的DEA有效平臺(tái)為例,將其標(biāo)準(zhǔn)化后的投入和產(chǎn)出累加,得到如圖3所示的變化趨勢(shì),對(duì)于DEA有效單元來說,一般其投入越多產(chǎn)出就越多。由于DEA方法給出的相對(duì)有效性結(jié)論只是針對(duì)被評(píng)價(jià)群體,且當(dāng)下我國政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)的建設(shè)總體還處于起步階段,因此對(duì)于投入相對(duì)較少但是效率較高的省市政府來說,其在平臺(tái)建設(shè)上的投入仍應(yīng)該繼續(xù)保持或增加。

圖3 DEA有效單元投入產(chǎn)出分析（以廣東省5市為例）

第2層次：弱DEA有效（綜合效率＜1,純技術(shù)效率=1）。該層次的政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)包括廣東省、山東省青島市等7個(gè)（占比18%）省市,這些平臺(tái)的建設(shè)處于純技術(shù)效率有效且規(guī)模報(bào)酬遞增的階段,因此成比例地增加投入可以顯著提升總體的建設(shè)效率。以廣東省“開放廣東”數(shù)據(jù)開放平臺(tái)為例,2018年數(shù)據(jù)集總量相比2017年增速達(dá)到400%,而處于DEA有效層次的北京市和上海市的增速則相對(duì)要小許多（見表4）,由此也說明廣東省數(shù)據(jù)開放平臺(tái)處于高速發(fā)展階段,其綜合效率仍然有提升的空間。

表3 DEA評(píng)估模型求解結(jié)果

表4 2017—2018年政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)數(shù)據(jù)集總量變化

第3層次：非DEA有效（綜合效率＜1,純技術(shù)效率＜1）。貴州省貴陽市、山東省淄博市、廣東省惠州市等9個(gè)（占比23%）省市的政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)建設(shè)效率屬于非DEA有效層次,從純技術(shù)效率的結(jié)果來看,該層次的平臺(tái)需要優(yōu)化平臺(tái)的建設(shè)投入和資源配置；從規(guī)模效率的結(jié)果來看,這些平臺(tái)處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段,因此可以適當(dāng)增加各項(xiàng)指標(biāo)的投入力度,進(jìn)而提高其建設(shè)效率。以貴陽市政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)為例,其建設(shè)起步較早,且數(shù)據(jù)集開放總量居于39個(gè)平臺(tái)中的第1位,但是從建設(shè)效率的角度來說,貴陽市政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)雖投入較多,但是在產(chǎn)出方面相對(duì)不足,因此其純技術(shù)效率和綜合效率均小于1,故政府今后應(yīng)合理地優(yōu)化數(shù)據(jù)開放上的資源投入配比,加大數(shù)據(jù)開放宣傳力度,提升用戶利用率,從而優(yōu)化平臺(tái)的建設(shè)效率。

3.2 非DEA有效平臺(tái)的效率改進(jìn)

利用Deap2.1軟件對(duì)9個(gè)非DEA有效的政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)展開冗余度分析,從產(chǎn)出指標(biāo)來看（見表5）,數(shù)據(jù)集的平均訪問量、下載量都嚴(yán)重不足,如訪問量的效率改進(jìn)平均值達(dá)到749%,說明這些平臺(tái)在用戶關(guān)注和利用上亟需提高,除貴州省貴陽市的政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)建設(shè)較早外,其他省市平臺(tái)在數(shù)據(jù)集下載量和訪問量上都有提升的空間,應(yīng)該加大宣傳力度,確保所開放的數(shù)據(jù)能夠被用戶發(fā)現(xiàn)和使用,進(jìn)而才有可能產(chǎn)生更大的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。就網(wǎng)站影響力來說,這些平臺(tái)還有一定的改進(jìn)空間,對(duì)應(yīng)的省市政府應(yīng)當(dāng)采取適當(dāng)措施提升宣傳效果,使得平臺(tái)更容易被用戶發(fā)現(xiàn)。

表5 非DEA有效政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)的產(chǎn)出效率改進(jìn)%

從投入指標(biāo)來看（見表6）,非DEA有效政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)在數(shù)據(jù)集總量、更新頻率、數(shù)據(jù)領(lǐng)域覆蓋度及站內(nèi)鏈接數(shù)等指標(biāo)上均存在相對(duì)較大的投入冗余,表明在這些指標(biāo)上的投入相比DEA有效的決策單元來說沒有轉(zhuǎn)化成對(duì)應(yīng)的產(chǎn)出增加。以貴州省貴陽市為例,其數(shù)據(jù)集總量上的投入冗余值達(dá)到71.10%,說明平臺(tái)在數(shù)據(jù)量方面的投入已經(jīng)相對(duì)比較可觀,后續(xù)應(yīng)該注重提升開放數(shù)據(jù)的利用率,進(jìn)而達(dá)到相對(duì)更優(yōu)的投入產(chǎn)出配置和更高的建設(shè)效率。

4 結(jié)論與展望

本研究以我國39個(gè)典型的政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)為例,基于數(shù)據(jù)、平臺(tái)兩個(gè)維度構(gòu)建投入產(chǎn)出的評(píng)估指標(biāo)體系,并運(yùn)用DEA方法分析平臺(tái)的建設(shè)效率。研究發(fā)現(xiàn),平臺(tái)的整體建設(shè)效率相對(duì)較高,且規(guī)模報(bào)酬均處于不變或者遞增的階段,說明這些平臺(tái)整體上投入產(chǎn)出的配置較為合理,但相對(duì)效率并不等于建設(shè)成效。結(jié)合我國政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)建設(shè)普遍起步較晚的實(shí)際情況,政府應(yīng)該繼續(xù)保持或加大投入力度,以期促進(jìn)數(shù)據(jù)開放平臺(tái)建設(shè)的良性發(fā)展,獲得更大的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。對(duì)于非DEA有效的平臺(tái),本研究發(fā)現(xiàn)其投入方面存在一定的冗余,但更多地是由于產(chǎn)出方面的不足導(dǎo)致的,整體來說開放數(shù)據(jù)的利用率還亟待提升,相關(guān)政府應(yīng)該加大數(shù)據(jù)開放的宣傳力度,讓更多的用戶發(fā)現(xiàn)和利用數(shù)據(jù)。

表6 非DEA有效政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)的投入效率改進(jìn)%

在大數(shù)據(jù)時(shí)代下,世界各國政府都在加速推進(jìn)本國政府?dāng)?shù)據(jù)開放的進(jìn)程,圖書館也被賦予了新的歷史使命。公共圖書館在數(shù)據(jù)開放的過程中也應(yīng)廣泛借鑒政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)的建設(shè)經(jīng)驗(yàn),在逐步增加開放數(shù)據(jù)量的同時(shí),也應(yīng)保證開放數(shù)據(jù)能夠廣泛地被大眾利用,確保在開放服務(wù)上投入的資源能夠轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的產(chǎn)出,從而為公眾提高更好的信息服務(wù)及不斷提高圖書館自身的影響力。

由于我國各省市政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)投入使用的時(shí)長不盡相同,未來的研究應(yīng)該限定一個(gè)時(shí)間周期,如以一年內(nèi)的投入和產(chǎn)出為例進(jìn)行分析,從而使得政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)的建設(shè)效率評(píng)估結(jié)果更具有時(shí)效性,反饋結(jié)果也有助于政府及時(shí)作出資源投入等方面的調(diào)整。此外,本研究運(yùn)用DEA方法對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)進(jìn)行效率評(píng)估時(shí),并沒有考慮各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)所占的權(quán)重,后續(xù)的研究應(yīng)該結(jié)合專家打分等方法賦予指標(biāo)相應(yīng)的權(quán)重,以區(qū)分不同指標(biāo)之間的相對(duì)重要性。另外,由于DEA評(píng)價(jià)的是相對(duì)效率,適用于同類型決策單元之間的相互比較[26],但是不能區(qū)分水平都較低且相近的情況[27],因此未來的研究還應(yīng)考慮在研究方法上予以改進(jìn)。最后,隨著政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)的不斷發(fā)展和完善,其提供的功能和開放的數(shù)據(jù)將會(huì)日趨增加,本研究所構(gòu)建的評(píng)估指標(biāo)體系也應(yīng)結(jié)合實(shí)際動(dòng)態(tài)更新。