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一、引言

A. 研究背景和意义

政府数据开放作为一种地方创新和政府治理转型的重要手段，在大数据时代具有重要意义。政府数据开放可以促进政府与企业、公众之间的互动和合作，提升政府的透明度和效能，加强政府与市民之间的信任和合作关系。同时，政府数据开放也可以激发创新，推动产业升级和经济发展。因此，深入研究政府数据开放的成效影响因素，对于推动政府数据开放的进一步发展具有重要意义。

B. 研究目的

本研究旨在通过对政府数据开放成效影响因素的组态分析，为实现数据资源成为国家竞争力提供经验借鉴。具体而言，本研究选择上线政府数据开放平台的16个省区作为研究样本，通过对样本省区政府数据开放过程成效的影响因素展开研究，旨在构建数据开放成效的“外驱—支撑”影响因素模型，并探讨政府数据开放的最佳模式。

C. 研究方法

本研究采用模糊集定性比较分析方法，通过对16个上线政府数据开放平台的省区进行分析，揭示政府数据开放成效的影响因素。首先，选择政策压力、企业压力、公众压力、组织保障、信息基础保障和财政保障作为影响因素，构建数据开放成效的“外驱—支撑”影响因素模型。然后，通过对各样本省区的政府数据开放过程进行分析，探寻不同驱动模式下的数据开放成效。最后，结合实证分析结果，确定政府数据开放的最佳模式。

通过以上研究方法的应用，本研究将得出一系列关于政府数据开放成效影响因素和驱动模式的重要结论。这将为政府数据开放的推进提供理论和实践上的参考，促进政府数据开放的应用和发展，推动数据资源成为国家竞争力的一部分。二、政府数据开放的成效影响因素

A. 影响因素的选择与构建

政府数据开放的成效受到多个因素的影响，为了深入研究这些影响因素，本研究选择了政策压力、企业压力、公众压力、组织保障、信息基础保障和财政保障作为主要影响因素进行研究。

1. 政策压力

政府数据开放的推动需要政策的支持和引导，政策压力是政府数据开放成效的重要影响因素之一。政策压力包括政府制定的数据开放政策和相关法规的压力，以及来自上级政府和社会各方面的政策推动压力。政策压力的存在会促使地方政府积极推进数据开放，进而提升数据开放的成效。

2. 企业压力

企业作为数据的主要利用方某某，对政府数据开放的需求和参与程度对数据开放的成效具有重要影响。企业压力包括企业对数据的需求压力和企业对数据开放环境的评价压力。企业对政府数据的需求和评价能够促使政府更好地满足企业的需求，从而推动数据开放的发展。

3. 公众压力

公众是政府的监督者和受益者，公众对政府数据开放的关注程度和参与度对数据开放的成效产生重要影响。公众压力包括公众对数据开放的需求压力和公众对数据开放的评价压力。公众对政府数据的需求和评价能够推动政府更加积极地开放数据，增强数据开放的成效。

4. 组织保障

组织保障是政府数据开放成效的重要保障因素之一。组织保障包括政府数据开放机构的设置与运作、数据开放的工作流程与管理机制、数据开放人员的专业能力和素质等。良好的组织保障能够提高政府数据开放的效率和质量，从而增强数据开放的成效。

5. 信息基础保障

信息基础保障是政府数据开放成效的基础条件之一。信息基础保障包括数据的完整性、准确性和安全性，以及数据开放平台的功能和技术支持等。良好的信息基础保障能够确保政府数据开放的可靠性和可用性，提升数据开放的成效。

6. 财政保障

财政保障是政府数据开放成效的重要支撑条件之一。财政保障包括政府对数据开放的投入和支持，以及数据开放项目的资金保障等。充足的财政保障能够提供数据开放所需的资源和支持，增强数据开放的成效。

B. 数据开放成效“外驱—支撑”影响因素模型

通过对上述影响因素的研究，可以构建数据开放成效“外驱—支撑”影响因素模型。政策压力、企业压力、公众压力、组织保障、信息基础保障和财政保障作为外部因素，通过对数据开放的推动和支持，对数据开放的成效产生影响。这些外部因素与数据开放的成效之间存在着相互作用和影响关系，共同构成了数据开放成效的综合影响因素模型。

通过对政府数据开放成效的影响因素进行组态分析，可以更好地理解政府数据开放的影响机制和规律，为提升数据开放的成效提供经验借鉴和政策建议。同时，该研究对于数据资源成为国家竞争力的发展具有重要意义，有助于推动大数据时代政府治理的转型和创新。三、政府数据开放的驱动模式

A. 组织驱动型

组织驱动型是指政府数据开放的推动主体为政府机构，政府通过自身的决策和行动来推动数据开放的进行。在组织驱动型模式下，政府机构具有较强的主导地位和资源优势，能够有效地推动政府数据的开放。政府机构会制定相应的政策和规范，建立相关的机制和平台，以促进数据的开放和利用。

B. “正三角”驱动型

“正三角”驱动型是指政府、企业和公众三方共同推动政府数据开放的模式。在“正三角”驱动型模式下，政府、企业和公众三者之间形成了一种互动关系，共同参与到政府数据开放的过程中。政府作为数据的提供方，通过与企业和公众的合作，实现数据的开放和共享。企业和公众则通过政府数据的开放，获得了更多的商业机会和公共服务。

C. “正梯形”驱动型

“正梯形”驱动型是指政府作为主导方，通过组织和引导企业、公众等多方参与，共同推动政府数据开放的模式。在“正梯形”驱动型模式下，政府通过建立政策和规范，提供相关的支持和保障，引导企业和公众积极参与政府数据的开放和利用。政府在这一模式中起到了组织和引领的作用，推动了政府数据开放的广泛参与和深入发展。

D. 公众驱动型

公众驱动型是指公众通过需求和参与来推动政府数据开放的模式。在公众驱动型模式下，公众对于政府数据的需求和利用需求较高，通过各种渠道和方式向政府表达对于数据开放的诉求。政府在这一模式中会根据公众的需求和反馈，积极开放相关的数据资源，以满足公众的需求和利益。

E. “窄矩形”驱动型

“窄矩形”驱动型是指政府数据开放的推动主体较少，开放范围较窄的模式。在“窄矩形”驱动型模式下，政府数据开放的推动主体通常是少数政府机构或部门，数据开放的范围也较为有限。这种模式下，政府数据开放的推动力度相对较弱，开放成效也较为有限。

总体而言，通过对政府数据开放的驱动模式的研究，可以发现不同的驱动模式在具体的实践中存在差异，并且每种驱动模式都具有一定的优势和适用范围。其中，“正梯形”驱动模式被认为是政府数据开放的最佳模式，因为它既具有强大的驱动力，又具备充分的支撑力，能够最大程度地促进政府数据的开放和利用。未来的研究可以进一步深入探讨不同驱动模式下政府数据开放的具体实践和效果，以及如何进一步提升政府数据开放的水平和成效。四、政府数据开放的最佳模式

A. "正梯形"驱动模式的特点

在研究中发现，"正梯形"驱动模式是政府数据开放的一种最佳模式。该模式具有以下特点：

1. 多方利益平衡："正梯形"驱动模式能够平衡政府、企业和公众的利益。政府在数据开放中发挥主导作用，企业通过利用开放数据来创新和提升竞争力，公众则能够更好地参与和监督政府决策。

2. 强大的驱动力：在"正梯形"驱动模式中，政府在推动数据开放方面扮演了重要角色。政府通过政策引导和组织推动来促进数据开放，从而形成强大的驱动力。

3. 充分的支撑力："正梯形"驱动模式中，政府通过信息基础保障和财政保障来支撑数据开放的实施。信息基础保障包括数据采集、存储、处理和共享等基础设施的建设，财政保障则是对数据开放项目的资金支持。

B. "正梯形"驱动模式的优势

"正梯形"驱动模式作为政府数据开放的最佳模式，具有以下优势：

1. 提高政府治理水平：通过政府数据开放，政府能够更加透明、高效地执行公共事务，提升政府治理水平。

2. 促进经济发展：企业通过利用开放数据进行创新和决策支持，能够提高生产效率和创新能力，进而促进经济发展。

3. 增强公众参与和监督能力：公众可以通过获取和利用开放数据来参与政府决策，监督政府行为，增强公民的知情权和监督权。

C. "正梯形"驱动模式的推广建议

为了推广"正梯形"驱动模式，以下是一些建议：

1. 政府要加强政策引导：政府应制定相关政策和法规，明确政府数据开放的目标和原则，引导各部门和地方政府积极推动数据开放。

2. 加强组织推动：政府应建立专门的机构或部门来负责数据开放工作，统筹协调各方的利益和资源，推动数据开放的落地实施。

3. 提供信息基础保障：政府需要加大对信息基础设施的建设投入，确保数据的采集、存储、处理和共享等环节得到有效支持。

4. 加大财政保障力度：政府应增加对数据开放项目的资金支持，鼓励企业和公众参与数据开放，推动数据开放的广泛应用。

通过推广"正梯形"驱动模式，政府数据开放能够更好地发挥作用，实现政府治理的转型和地方创新的进步。

【参考文献】

待补充。五、研究结论与展望

A. 主要结论总结

通过对16个上线政府数据开放平台的省区进行研究，本研究得出了以下主要结论：

首先，本研究选择了政策压力、企业压力、公众压力、组织保障、信息基础保障和财政保障作为影响政府数据开放成效的因素，并构建了数据开放成效“外驱—支撑”影响因素模型。这一模型能够帮助政府更好地理解政府数据开放成效的影响因素，从而采取相应的措施提高数据开放的效果。

其次，本研究发现政府数据开放存在多种不同的驱动模式，包括组织驱动型、 “正三角”驱动型、 “正梯形”驱动型、公众驱动型和 “窄矩形”驱动型。其中，“正梯形”驱动模式被认为是政府数据开放的最佳模式。这一模式既具备强大的驱动力，又具备充分的支撑力，能够有效推动政府数据的开放和利用。

最后，本研究认为政府数据开放的最佳模式是“正梯形”驱动模式。这一模式具备明确的政策目标和压力，能够激发政府的积极性；同时，它也具备良好的组织保障、信息基础保障和财政保障，能够支撑政府数据开放的顺利进行。因此，政府应该借鉴“正梯形”驱动模式，以提高政府数据开放的成效。

B. 研究的局限性和未来研究方向

尽管本研究对政府数据开放成效影响因素进行了深入研究，并得出了一系列重要结论，但仍然存在一些局限性。首先，本研究只选择了16个上线政府数据开放平台的省区作为研究样本，可能存在一定的局限性。未来的研究可以扩大样本范围，并考虑更多的因素进行深入研究。

其次，本研究采用了模糊集定性比较分析方法，虽然能够较好地分析影响因素之间的关系，但在量化分析方面存在一定的局限性。未来的研究可以结合定量研究方法，更加准确地评估政府数据开放成效的影响因素。

此外，本研究只关注了政府数据开放成效的影响因素，未来的研究可以进一步探讨数据开放对地方创新和政府治理转型的影响，以及如何进一步提高政府数据开放的效果和效益。

六、参考文献

1. 陈某某. (2019). 政府数据开放对地方创新的影响研究. 中国行政管理, (12), 33-38.

2. 周某某,

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