政府開放數據賦能與價值提升路徑研究

段堯清 何俊雨 尚婷

摘要：[目的/意義]對政府開放數據賦能與價值提升路徑進行總結與探索，豐富該領域的理論基礎，打通政府開放數據整合利用到價值提升的渠道，為現階段的政府開放數據資源建設與社會環境的搭建提供參考。[方法/過程] 基于對政府開放數據平臺網站的數據使用情況與相關政策發布情況進行分析，從數據、政策與市場3個方面的驅動來探索政府開放數據賦能與價值提升的基礎性路徑，并提出未來的發展策略。[結果/結論] 政府開放數據賦能與價值提升的基礎性內外驅動路徑可以分為3種：數據增值、政策發布以及市場促進，并提出現階段可以具體實施的策略，即釋放政府開放數據價值，提升政府開放數據利用效能，構建三可兩好三用的政府開放數據價值提升策略體系。

關鍵詞：政府開放數據? ? 賦能? ? 價值提升? ? 路徑

分類號：G203

DOI：10.13266/j.issn.2095-5472.2020.023

引用格式：段堯清， 何俊雨， 尚婷. 政府開放數據賦能與價值提升路徑研究[J/OL]. 知識管理論壇， 2020， 5（4）： 246-255[引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/219/.

1? 引言

大數據技術蓬勃發展，應用場景日益豐富，在各大產業競相進入數字化、智能化轉型的今天，數據的價值不言而喻。政府開放數據作為政府開放給社會進行開發和利用，與公眾生活息息相關的基礎性數據，在諸多維度（如推動社會經濟發展水平、提升公民生活質量、豐富精神文化發展、提高政府公共治理能力等[1]）都有著前所未有的價值，顯示出了不可小覷的發展潛力。2020年4月，中共中央國務院發布了《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》（下文簡稱《意見》），其中指出要加快培育數據要素市場，推進政府數據開放共享[2]。《意見》將數據首次納入生產要素范圍進行市場化配置，強調了數據資源的價值，要求從制度層面規范政府開放數據的管理，進一步推進政府開放數據共享，該意見再一次顯示出了政府開放數據對國家和社會而言具有不同尋常的意義。

創造價值是開放政府數據的目的，也是最終的落腳點[3]。價值研究應該是一個學科、一個領域經久不衰的核心議題，研究價值提升的路徑有利于在頂層設計上把握領域發展方向，提供進一步的發展思路。政府開放數據開放過程的整合開放、整合利用與利用評價“三階段”，使得本領域專家學者們更偏向于關注其利用相關的研究，而對其利用產生價值的相關研究關注度不足。當今社會強調數據賦能，其目的是加速數據市場流轉，將數據轉化為社會生產力，把數據價值發揮至最大化，那么對于政府開放數據這一政府與市場的數據流通橋梁以及數據市場的流轉主體來說，如何為政府開放數據賦能，如何提升政府開放數據的價值就顯得尤為重要。籍此，筆者利用文獻調查分析方法，多維度探索政府開放數據賦能與價值提升的實現路徑，并站在現有政府開放數據價值相關研究的基礎之上，探討現階段的發展方向與實施策略。

2? 相關研究

目前，國內外的政府開放數據價值相關研究多集中于以下3個方面：價值表現、價值生成以及價值測量。政府開放數據價值表現的相關研究更關注于對政府開放數據相關概念的解釋與辨析[4-5]、闡明其價值的具體表現形式與類型[6]，多為采用文獻調查法的論述型文章;價值生成的相關研究則是更關注于價值創造的實現路徑與機理，多是通過建立模型的方法，如DIKW模型[7]、多維度利用過程模型[8]、生態系統理論模型[9]等，豐富政府開放數據價值實現的理論[10-12]，并給出相應的對策及建議[13-15];價值測量的相關研究相對較少，一般是制定評估框架[16-18]，進行對政府開放數據平臺的實證研究[19]。

截至2019年，全國已上線的各省、地級政府開放數據平臺數量超過100個，在上述研究的指導之下，國內政府開放數據的價值生成已形成基本模式。現階段，更多的研究應該關注政府開放數據的價值提升，探索在已有成就的基礎路徑上，如何進一步對政府開放數據賦能，進一步釋放其數據價值。筆者將主要從數據、政策以及市場3方面的內外驅動出發，總結政府開放數據賦能的基礎實現路徑，并提出政府開放數據價值利用的具體實施策略，探索進一步實現其價值提升的實施路徑，旨在豐富政府開放數據領域的理論基礎，打通政府開放數據整合利用到價值提升的渠道，從根本上對其發展方向進行調整與豐富，對其發展策略提供科學性的指導，以期有效促進政府開放數據在數據市場中的流轉，助力數字產業的發展。

3? 政府開放數據賦能與價值提升路徑分析

3.1? 數據驅動 實現政府開放數據增值

對于政府開放數據而言，首先數據是其第一身份也是唯一身份，探討對其賦能與價值提升的路徑，免不了從本質出發，從數據層面進行研究。宏觀經濟學領域的學者往往將內生變量作為經濟模型與經濟系統中需要重點考慮的問題之一，認為其是主要的經濟變量，起決定性作用。那么，數據自身這一驅動因素在政府開放數據的開放系統中是具有內生性的，可以說是決定性的因素。而數據的發展演變過程是有跡可循的，從數據聚集整理成為信息，經過融合利用發展成為知識，對知識進行開放融合與交換最終演變成為智能，這其中的每一個環節都有其內在的驅動力量，都是實現數據增值的過程。

我國數字化產業的穩步發展，通過數字技術與實體經濟的深度融合，技術化、網絡化、智能化水平越來越高，加速重構了經濟發展與治理模式的新型經濟形態[20]。產業數字化的深入推進，使得數據驅動過程中的數據來源范圍越來越廣，無論是社交媒體、電子商務、金融市場、通信網絡、政府治理、智慧制造還是智慧城市，各個領域的數字化運行過程中都無時無刻不在產生數量龐大的數據。同時，各種智能終端的廣泛運用，使得數據粒度越來越細，社會“像素”高度提升[21]。多源數據可以說是在速度、深度、廣度與精度上都十分可觀，為數據價值化的加速推進奠定了良好的基礎。多源的異構數據（如結構數據、網絡數據、文本數據、時間序列、空間軌跡等）在數據精度、數據類型與數據格式等方面都存在較大的差異，需要經過ETL（Extract， Transform and Load）過程，對數據進行抽取、轉化和加載，提高數據質量，方便后續的分析與挖掘工作。大數據形勢下，對多源數據進行融合的方式從交互程度來講，可以分為數據組合、數據整合與數據聚合三個層次，由低到高，逐步實現數據之間的深度交互。在數據融合的過程中產生了知識，知識同時也在進行融合，數據融合與知識融合不是孤立存在的，知識融合中獲取的知識可以作為數據融合的參考因素，輔助數據融合;而數據融合也不僅是為知識融合提供集成化數據，其中的一些方法同樣對知識融合有借鑒作用[22]。經過ETL處理的數據能解決大數據時代下具有以下三方面特征的大數據問題：粒度縮放、跨界關聯和全局視圖，解決能通過數據表示的問題，能將問題邊界內外的要素進行關聯，達到了解全貌的全景式結果[23]。而數據與算法的有效結合，又解決了人工世界中智力不對稱[24]的問題，人工智能技術（AI）的發展最終完成了從數據到智能的有效轉變，實現了數據價值的大規模提升。

3.2? 政策驅動 釋放政府開放數據活力

數據作為市場化的生產要素，必然少不了政策在帶動市場、規范市場方面的外部驅動作用，政府開放數據相關政策的每一次發布，都是不斷地釋放其數據活力的過程。

通過采用數理統計和文本分析的方法，對政府開放數據的相關政策的發布情況、主題與分布進行了分析，結果顯示：自2016年起國家大力推進政務信息以需求為導向、共享為原則，到推進數字政府建設、加強數據有效共享，政府開放數據的相關政策具有高度連續性，且目的始終為服務人民，同時反映出我國政府開放數據的工作重點從建設與利用兼顧，轉向在建設的基礎上強調利用，利用特征由特殊到普遍、利用方式由復雜到簡單、利用程度由低到高。從政策驅動實施分析其政策主題，主要解決我國政府開放數據利用的發展方向由“如何利用”逐漸轉變為“如何高效合理利用”，由“特殊利用”走向“泛在利用”，擴展了政府開放數據的利用領域范圍。就政策的地域分布特點而言，呈現出以國家政策為中心，地方政策多點開花全面發展的局面;時間分布上，經歷了漫長的萌芽和緩慢發展時期、小幅上漲但趨勢并不明顯的深入發展時期、掀起政府開放數據浪潮的不斷完善時期3個階段;在類型分布方面，需要制定更加全面的、統一的綱領性政策文件;部門分布整體呈現多中心化的特征，需要加強部門合作，加強政策的實施和執行力度。

3.3? 市場驅動 促進政府開放數據交換

社會的高效運轉離不開分工合作，經濟學之父斯密為提高社會生產力，提出了勞動分工;經濟學家哈耶克豐富了“分工”的含義，提出了知識分工;而數據是知識的基礎，數據經過分析處理轉化為信息，經過大腦加工之后轉變為知識，大數據時代應該調整觀察世界的角度，用數據的眼光看問題，有必要提出數據分工，將數據作為數據資產，充分發揮其價值。然而，數據并不完全等同于數據資產，這其中存在著相應的轉化條件：需要有完整的數據標準管理、數據質量管理、數據安全管理、易于使用的元數據管理和持續產生數據價值管理的從數據產生到銷毀的數據全生命周期管理體系[25]。社會主義市場經濟體制要求除全部商品外，所有的生產要素也都必須作為商品進入市場，通過商品交換的方式來進行配置。現如今，國家政策提出將數據與土地、勞動力、資本和技術等傳統生產要素并列，其目的是為了促進數據在市場中的交換，完善數據管理體系，正式確立市場中數據的交換關系，旨在通過加快數據要素市場培育，充分發揮數據要素對其他要素的倍增作用，使大數據成為推動經濟高質量發展的新動能。加快數據要素市場的培育也推動了政府數據的開放共享，使得政府開放數據與社會數據形成合力，共同提升數據資源價值，加強數據資源整合和安全保護。

3.4? 政府開放數據賦能與價值提升的具體實施策略

通過對已上線的108個政府開放數據平臺網站的數據集及其使用情況進行分析，基于數據、政策以及市場三方面的驅動，對以上三方面進行融合，提出政府開放數據賦能與價值提升的具體實施策略。

3.4.1? 釋放政府開放數據價值

各級各類政府部門作為數據開放的工作主體，在其整個進程中承擔著至關重要的一手責任，是整個政府開放數據生態體系的信息人，扮演著信息生產者、信息分解者和信息傳播者的角色。并且，對于各級各類政府來說，政府數據開放的目標是為了釋放數據價值，賦能政府、企業和公眾。基于此，以政府開放數據的參與主體為視角，提出以釋放數據價值為中心的具體實施策略，從數據標準、數據全清單、數據匯聚、數據質量、數據確權和管理制度等基本點展開（見圖1），從而綜合提升用戶體驗、提高用戶滿意度、提高數據可獲得性、提升數據安全和隱私。統一的數據標準體系和數據全清單提升了政府開放數據的工作效率，從而促進數據價值的釋放;數據匯聚使不同部門、不同類型的數據相互關聯，從而發揮數據的最大價值;數據質量是數據價值創造的基礎;數據確權保障了不同主體在不同階段的權益，使數據價值產生的收益受益于用戶;管理制度是對數據開放工作的約束和引導，為數據價值釋放提供保障。

統一數據標準。要盡快建立統一的政府開放數據的元數據標準體系和主題分類體系，保障部門間數據格式、分類標準一致，以便于公眾對開放數據的利用和反饋。著錄的元數據項及其取值范圍和元數據文件格式都需要進一步地統一和規范。對目前國際主流的元數據標準進行參考和整合，同時可根據實際情況添加符合需求的元數據項。建立通用的政府開放數據主題分類體系，設置合理的主題數量，既能滿足數據開放的需求也避免為數據分類管理工作、用戶的數據檢索和開發利用帶來阻礙。

建立開放數據全清單。建立政府開放數據全清單，包含開放清單和負面清單。清單設置的程序要公開化、科學化和民主化。開放清單注明開放數據的內容標準、公開方式、公開時限等所有公開要素，消除數據開放的灰色地帶，每年對用戶數據申請進行記錄和分析，對開放清單進行全方位擴容，為用戶提供更多領域和更大范圍內的數據。設定負面清單，規定哪些數據不開放，明晰數據開放的禁區。設置后要根據經濟社會發展形勢的變化，在一定時間內進行適當的調整和補充。政府數據開放部門可以根據開放數據全清單實行自檢，從而提升數據開放的效率。

加強數據匯聚。加強數據匯聚，拓寬數據匯聚的廣度和深度。在廣度上，將不同側面、不同部門、不同類型的數據匯聚起來并加以關聯，構建統一的數據管理規則和標準，依據數據分級分類指南對數據進行劃分，實現數據資源的分類管理、整合共享和有效配置。在深度上，數據并非簡單地匯聚存儲，要實現匯聚數據的可融合可共享，加強匯聚數據之間的關聯，借助區塊鏈等新一代信息技術，強化跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務的數據融合共用。數據匯聚后期的數據運營和維護是一項較為繁重的工作，可設立專門機構進行數據的運營和維護，對政府開放數據的應用與挖掘進行專門的指導與規劃。

提高數據質量。數據質量是開放數據價值創造的關鍵。數據質量包含數據完整性、準確性、及時性、一致性、可用性等多個方面。政府機構應建立和完善政府開放數據的質量評估標準和質量保障機制，通過對數據采集、數據發布、數據流轉等方面提升政府開放數據的質量。冗余、過時、無價值的暗數據，此類數據的價值尚未明確。應盡量最小化暗數據的比例。同時，政府可考慮將政府開放數據質量評估作為政府工作考核的績效之一，也可借助第三方機構進行政府開放數據質量的評價與考核，為優化政府開放數據質量提供支撐。具體來說，政府在數據開放前應積極開展社會調查，了解用戶實際的數據需求，有針對性地開放政府數據;在開放過程中應注重數據管理和評估，保證供給數據的質量，以激發公眾使用數據的積極性，從而提高開放數據的利用率，促進價值實現。應鼓勵將開放數據集轉化為數據應用，提供多種數據應用形式，吸引公眾對于開放數據的利用，釋放數據價值。

加快數據確權。數據確權是數據共享、數據交易等的基礎和保障，數據確權后可以劃分職責，明晰責任，共享利益。要保障不同主體在不同階段中對數據的不同權益，包括數據所有權、使用權和收益權等。圍繞政府數據開放過程中的不同主體，探討數據所有權、使用權和收益權的保護模式。此外，要保證在數據開放過程中，個人隱私不被泄露，數據不被惡意篡改，保障數據和隱私安全。制定行之有效的用戶數據隱私保護與數據確權相平衡的法律規定。

完善管理制度。加快制定和出臺我國政府數據開放相關法規，使政府數據開放工作有規可循、有法可依。完善數據開放管理制度，明確政府數據開放的對象、內容、原則、邊界，建立協調、監查、保障、績效評估等制度，確定各級政府機構的數據權限、責任主體，切實保障數據開放執行力度。在政策制定過程中，不僅需要考慮政府機構、領域專家的意見，還需要征求各方用戶的真實需求，確保政策的科學性和合理性。此外，要注重法律法規和相關政策的執行，真正做到有法可依、有法必依、執法必嚴、違法必糾，從而使得政府數據開放更加規范有效。用戶管理方面，相關部門可以組織專家學者組成數據開放利用培育團隊，通過公開課、新媒體等渠道推進數據利用技能培訓和教育，同時可在開放數據平臺上提供數據利用和開發各類指南、工具使用手冊等。此外，政府可以通過各種途徑的宣傳對公眾利用開放數據加以引導，逐漸培育起數據利用的社會氛圍。在工作評估方面，可以借鑒政府網站段評估方式，建立地方政府數據開放平臺的績效評估體系，定期對各地平臺建設與數據開發情況進行評估，并按規定時間進行相關情況的發布。

3.4.2? 提升政府開放數據利用效能

政府數據開放工作是一個公共議題，其發展與每個組織和個體息息相關。企業、社會組織和公眾作為政府開放數據的受益者，同時也扮演著信息消費者的角色，也是信息人，其在政府數據開放進程中的重要性不言而喻。對于用戶來說，利用政府開放數據所能獲取的收益是其最為關注的。基于此，以提升利用效能為中心的具體實施策略，從數據素養、數據思維、數據文化、數據融合和數據流通等基本點展開（見圖2）。數據素養、數據思維和數據文化是從意識和技術層面促使用戶利用政府開放數據，從而提升數據利用效能。數據融合是打破數據孤島、釋放數據價值和提高數據利用效能的關鍵，數據通過流通才能實現價值。

提升數據素養。用戶數據素養對政府開放數據的利用效果產生影響。不斷提升用戶對于數據的敏感性、數據采集能力、數據分析和處理能力、利用數據進行決策的能力，用戶可以通過公開課、專題講座、交流協作團隊等形式相互交流，不斷提升數據素養。企業和公眾采集政府開放數據，并加以分析、利用，對于數據使用和分析成果的管控也尤為重要。企業與公眾要自覺遵守數據規范與倫理，合理使用數據、發布數據應用成果。用戶在使用數據前應進行數據的質量檢查工作，發現問題可及時向數據平臺進行反饋。對于政府開放平臺所出現的一些問題，諸如網站無法訪問、數據內容不匹配、開放格式無法滿足需求等，也應積極向有關政府部門進行反饋。用戶在利用數據后，應主動對數據進行有效評論和打分，以提升政府開放數據的質量，為政府部門優化數據質量提供支撐。此外，用戶也可通過政府開放數據監督政府行為，輔助政府決策，實現政府開放數據的全方位利用。

培養數據思維。數據思維是對數據的一種全局性的認識，把問題轉換為數據分析問題。用戶將自身在特定場景下的問題轉換為數據可分析的問題。一方面對于所收集到的數據，應具備一定的辨別力以及抽象概括能力，避免對數據的過度依賴和盲目信任;另一方面，能夠有效地管理和使用數據，需要具備合理利用工具的思維方式和能力，發揮數據的價值做出最佳決策，同時避免數據的危害性，使數據的應用恰到好處，并把數據的分析結果應用到特定領域之中，創造價值。在產生數據需求時，多考慮具有較高價值的政府開放數據，使政府開放數據融合到工作生活的方方面面，在分析的過程中尊重事實、小心求證，逐步養成利用政府開放數據的習慣。同時，鼓勵企業利用政府開放數據為各行業提供優質的數據服務，各方面合力共同為政府開放數據文化形成提供良好的氛圍。

形成數據文化。數據文化是尊重事實、強調精確、推崇理性和邏輯的文化。政府開放數據文化的形成離不開政府開放數據實踐的發展。企業、社會組織和公眾需要提高自身在政府開放數據實踐中的參與意識和能力，提升自己參與公共事務的主人翁意識和責任感。政府開放數據用戶應該積極主動參與政府開放數據的相關工作，在政策制定和數據開放過程中，充分發揮服務主體和傳播主體的作用。積極表達自身的數據需求，推動政府的數據開放工作更具針對性，同時為數據開放政策和標準的制定提供參考和借鑒。對于數據開放平臺提供的問卷調查和意見征集等內容，作為受益者群體有一定的義務做出相應的回應，為數據開放工作提分反饋和支持。此外作為傳播主體，應積極主動向周圍公眾或組織宣傳政府開放數據，形成共同應用開放數據的良好氛圍。

推動數據融合。數據融合是打破“數據孤島”、釋放“數據紅利”、推進政府數據開放的關鍵。將用戶自身數據和政府開放數據融合，充分提升數據利用效能。將不同來源的數據匹配和融合，不強調對數據的擁有，而是強調數據觸及和返回的廣度與豐富程度。海量、實時、多樣的數據可以動態變化、擴展、演化，一旦相互聚合，就能相互作用、相互補充。構建元數據、主數據和全數據的分層分類存儲架構實現數據多源對比和動態最優感知，用戶可真對針對具體業務和目標確定最優的數據指標組合，進而選擇獲取最優數據源。

促進數據流通。數據只有流通才能實現價值。多維度相關數據的流通融合，才能實現數據價值的最大化。政府數據開放后，要加快構建多主體共治共建共享的數據要素市場體系。積極發揮數據交易所等市場中介的作用。優化數據要素流通環境，加強數據流通管理，建立促進數據資源有效流動的制度規范，推動政府開放數據產業發展，支持構建數據開發利用等場景。創新數據交易模式和數據產品定價方式，通過市場交易應對數據資產交易的需求，使數據真正依價值定價。數據產品一方面要以經濟、教育等與用戶密切相關的領域為重點，進一步拓展應用場景，另一方面也要利用現有數據預測社會需求，發現社會問題，以數據推動社會治理的精準化。用戶應積極與政府構建G2B、G2O、G2C政府開放數據利用模式。對于企業用戶，培育帶動政府數據開發產業發展的龍頭企業，明確其開發利用政府數據的服務方式和盈利模式，充分促進數據流通，發揮政府開放數據的價值。

3.4.3? 構建政府開放數據價值提升策略體系

政府開放數據重在發掘數據的利用價值，政府、企業、社會組織和公眾應形成合力，共同提高政府開放數據價值轉化率，構建“三可兩好三用”價值提升策略體系，見圖3。在政府數據開放的大背景之下，政府與用戶作為整個政府開放數據利用生態體系的信息人協同作用，產生的供需關系流是保持整個生態體系動態平衡的關鍵因素，通過對數據賦能實現生態體系的可持續發展。為保證這一可持續發展，政府作為參與主體，需要承擔起相應的責任，實現對數據的開放把控，做到“可溯源”“可共享”“可控制”，其所呈現的開放數據能夠讓存在需求的用戶“好找”“好看”“管用”“愛用”和“受用”。“三可”側重于政府在開放數據過程中對數據層面的把控，“兩好”和“三用”則側重于用戶對于平臺本身和利用的感知。在此基礎上，相關部門可嘗試圍繞數據開放、數據整合、數據利用等方面建立政府開放數據利用試驗區，通過不斷總結可借鑒、可復制、可推廣的實踐經驗，最終形成試驗區的輻射帶動和示范引領效應。

“三可”。①可共享。可共享的重點在于數據開放共享的標準和規范設立。一方面，政府應加快建立一套統一的、法定的數據開放共享標準規范，明確開放數據的技術標準和管理標準，同時建立健全政府開放數據共享機制，強化部門協同，以目標為導向，按需共享，規范建設過程，保證共享數據的質量，確保數據共享的安全。另一方面，在數據共享的過程中明確數據共享協議，說明分享哪些數據、分享的理由和方式、訪問權限、風險控制和責任承擔等，為數據可共享全面保駕護航。②可溯源。數據可溯源是開放數據質量以及可信度的評估基礎。要加強政府開放數據溯源元數據建設，確保政府開放數據有明確的數據來源、路徑和時間，在元數據中設立明確的相關字段進行標注。目前的政府開放數據元數據中含有相應的溯源信息，但總體質量還不高，溯源能力較弱，某些字段值存在混亂和錯誤。因此，需要進一步加強基于全生命周期的政府開放數據利用溯源元數據體系建設，從標準化和規范化方面進一步提升元數據質量。③可控制。建立對政府開放數據利用全過程的管理控制機制，從制度、技術和輿論3個維度對數據開放利用過程提供全方位的保障。在制度維度上，一方面政府應不斷出臺政府開放數據利用相關政策，明確數據利用、數據服務等方面的規范，并加強政策的推行力度，同時也要注重配套政策的協同發展;另一方面，要建立科學合理的開放數據利用管理制度，明確各過程的管理方式和各部門的管理職責。在技術維度上，理清數據開放利用的業務流程，在數據篩選、開放、共享、下載等各個環節加強控制，明確各環節的技術規范，同時注重區塊鏈、云計算等技術在政府開放數據利用和平臺數據分析中的應用。此外，政府應加強開放數據利用的輿論引導，充分發揮公眾開放數據利用傳播主體的地位，鼓勵公眾參與到開放數據利用的管控過程中，實現開放數據利用的共治共建共享。

“兩好”。①好找。好找體現在用戶不僅能夠找得到政府開放數據，而且可以找得快、找得準，著力點在于政府數據開放平臺的功能性和便捷性。政府數據開放平臺是用戶獲取開放數據的主要途徑，在平臺功能上，其設計應做到功能齊全、信息分類合理，必要情況下以問題為導向設置分類模塊，要準確地傳遞數據信息，使用戶可以精準獲取信息內容，避免出現信息誤解。在檢索功能方面，應豐富平臺的檢索方式和排序方式，滿足用戶在特定情境下的個性化檢索需求，并提供對檢索結果的分析與可視化。在平臺操作上，盡量使用戶在不需要學習的情況下就可以便捷地開展平臺操作;同時，政府部門應逐步加強數據開放平臺的人性化設計，減少用戶注冊和下載數據過程中的繁瑣操作。相關部門應加大技術方面的投入，實現網站對于用戶的快速響應，降低用戶數據獲取的時間成本。②好看。好看是使政府開放數據具備較好的視覺體驗，既能看得見，又能看得懂、看得舒適，著力點在于政府數據開放平臺的設計性和美觀性。視覺信息比文本信息更易于接收，數據可視化可以促進用戶快速接收信息，在一定程度上增強了政府開放數據對用戶的吸引力。首先，要確保為用戶提供看得見的政府開放數據，逐步加強政府數據開放的可視化建設。以圖、表的形式展示數據動態變化信息，同時可考慮創造性地利用現代通信工具、多媒體技術或3D虛擬現實信息搜索環境等先進的技術來加強計算機生成的虛擬環境的浸入感，使用戶獲得更好的體驗。其次，政府開放數據可視化的界面要簡潔清晰，既符合用戶的認知特性，也能引導視覺流向，讓用戶更流暢地接收信息，突出通過數據所要表達的主題，確保用戶看得懂展現的數據內容。同時，數據可視化的設計要盡量符合美學的設計原則，在布局、配色、對比等方面增強視覺效果，為數據用戶帶來舒適的視覺體驗。

“三用”。①管用。促使政府開放數據在實戰中管用。政府開放的數據應是用戶關切或能滿足用戶信息需求的數據。政府部門應在確保信息安全的情況下開放多領域多主題的數據，并及時更新，保證數據的完整性和全面性。做好數據匯聚工作，充分發揮數據之間的關聯關系，挖掘數據關聯之中的巨大價值。此外，要遵循以問題為導向的原則，在數據開放過程中突出數據應用場景，開發在某一應用場景下相關的數據接口和應用，可嘗試將應用場景或領域作為元數據字段歸入元數據體系中，方便用戶基于元數據進行相關檢索。②愛用。做到用戶愛用政府開放數據，這一標準體現用戶對于政府開放數據的認可和忠誠度。一方面，政府應積極開放滿足用戶需求的高質量數據，提供豐富的數據開放格式，降低用戶數據獲取和利用成本的成本，從而增強用戶利用政府開放數據的舒適感，便于培養用戶長期利用政府開放數據的習慣。另一方面，政府應提升開放數據的透明度和完整度，同時做好數據安全保障工作，加強政府自身能力建設，增強用戶對政府數據開放工作的信任度和認同感。綜合提升用戶對政府開放數據的粘度。③受用。使用戶對政府開放數據感到受用，增強用戶利用開放數據的獲得感。對于政府開放數據利用的獲得感，既包括物質層面的也包括精神層面的，首先是要感受到數據利用帶來的問題解決和價值增值。比如，企業通過利用政府開放數據從而增加了利潤，科研人員通過利用政府開放數據提升了科研績效，這些都是看得見摸得著的獲得感。在精神層面，要讓用戶通過對政府開放數據利用而產生成就感，能夠享受政府開放數據所帶來的公平公正的權利。

4? 結語

當前，國家政策的指導性傾斜與科學技術的飛速發展使得數據在我國經濟市場中的地位日益重要，開放數據的資源建設與其相關社會環境的搭建仍有諸多方面有待加強注意與改進。筆者從政府開放數據的數據增值過程、政策制定成果以及市場促進現狀3方面總結了政府開放數據賦能與價值提升的基礎性內外驅動路徑，并提出了現階段可以具體實施的釋放政府開放數據價值、提升政府開放數據利用效能的具體策略，構建了三可兩好三用的政府開放數據價值提升策略體系。

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作者貢獻說明：

段堯清：提供整體研究思路、寫作指導;

何俊雨：負責論文初稿與修改、論文最終版本修訂;

尚婷：負責論文初稿與修改。