QCA視角下我國開放政府數(shù)據(jù)城市排名變化影響因素分析

張 斌

（黑龍江大學信息管理學院 黑龍江哈爾濱 150080）

從2009年時任美國總統(tǒng)奧巴馬簽署《開放透明政府備忘錄》到如今，開放政府數(shù)據(jù)已經(jīng)有10余年時間。在這期間，全球開放政府數(shù)據(jù)運動蓬勃興起，而且已經(jīng)成為一種潮流被國際和國內(nèi)認同[1-2]。我國每半年發(fā)布一次《中國地方政府數(shù)據(jù)開放報告》，其中城市的排名會出現(xiàn)變化，但是這種變化背后的因素有哪些，哪些因素的組合可以影響城市的排名還有待于分析。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

關(guān)于影響開放政府數(shù)據(jù)的因素，目前國內(nèi)相關(guān)研究較少，主要集中在實證分析和從用戶的角度進行分析。實證分析方面，王法碩等人[3]與智慧交通項目有關(guān)的18個工作人員進行訪談，采用扎根理論的方法處理訪談數(shù)據(jù)，認為社會經(jīng)濟轉(zhuǎn)型、提高政府績效以及提升企業(yè)競爭力5個因素可以影響我國開放政府數(shù)據(jù)。李梅等人[4]采用解釋結(jié)構(gòu)模型法，對影響我國開放政府數(shù)據(jù)的12個因素進行了驗證與解析。王法碩[5]采用定性比較分析方法，將我國47個地市分為兩部分，并指出加強地方政府的法制化建設(shè)、以政府為主導以及創(chuàng)造良好的外部環(huán)境等有利于城市排名靠前，但是兩部分的分類較為主觀。齊艷芬等人[6]構(gòu)建相關(guān)模型對部分城市的開放政府數(shù)據(jù)進行了實證研究，發(fā)現(xiàn)4個影響開放政府數(shù)據(jù)的因素并根據(jù)發(fā)現(xiàn)的問題提出了相關(guān)建議。從用戶的角度進行分析方面，高天鵬等人[7]采用UTAUT模型，分析影響上海市政府開放數(shù)據(jù)的主要因素。姜紅波等人[8]通過使用問卷調(diào)查以及SPSS分析，定量化研究了用戶視角下的4個因素對政府開放數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的影響。董姣等人[9]認為心理賦權(quán)和自我決策會促使用戶積極參與到開放政府數(shù)據(jù)中，懷疑以及不信任則會削弱開放政府數(shù)據(jù)的建設(shè)。

國外則主要從技術(shù)角度和相關(guān)政策角度進行研究。從技術(shù)角度出發(fā)，Gechert Sebastian[10]采用回歸分析的方法對搜集到的104個符合研究要求的數(shù)據(jù)集進行分析，得出財政稅收、公共支出以及財政轉(zhuǎn)移支付等能夠?qū)υ擃I(lǐng)域的開放數(shù)據(jù)產(chǎn)生重要影響。Khurshid Muhammad Mahboob等人[11]采用創(chuàng)新擴散理論和統(tǒng)計分析的方法得出用戶行為之間的相容性以及自愿性更能對開放政府數(shù)據(jù)的使用產(chǎn)生影響。Siddoo Veeraporn等人[12]采用定性分析的方法，對影響泰國政府數(shù)據(jù)開放的因素進行了研究。而從相關(guān)政策角度出發(fā)，Lee Gwanhoo等人[13]分析了美國在組織、財物等領(lǐng)域開放政府數(shù)據(jù)存在的障礙，提出使用包含5個因素的“開放政府成熟度模型”來推動政府數(shù)據(jù)更加開放和透明。Grimmelikhuijsen Stephan G等人[14]對美國地方政府500個網(wǎng)站進行了調(diào)查，認為提升技術(shù)水平、合理的組織機構(gòu)以及靈活的模式能夠促進政府開放數(shù)據(jù)。Pfenninger Stefan等人[15]認為確保數(shù)據(jù)的透明度以及技術(shù)上的易用性是確保能源領(lǐng)域開放政府數(shù)據(jù)可以持續(xù)的重要因素。

從上述國內(nèi)外研究來看，針對開放政府數(shù)據(jù)影響因素的研究或者是采用定性分析，或者是采用定量的模型以及分析手段進行實證研究，或者是針對不同領(lǐng)域的開放政府數(shù)據(jù)政策進行分析，并針對發(fā)現(xiàn)的問題提出相應(yīng)的解決措施。但是一個城市開放政府數(shù)據(jù)排名的變化顯然是多因素共同組合發(fā)揮作用的結(jié)果，因此需要從系統(tǒng)的角度出發(fā)，將涉及到的能夠影響開放政府數(shù)據(jù)的因素作為一個統(tǒng)一整體進行分析。

2 研究目的和研究方法

2.1 研究目的

本文的研究目的在于分析哪些因素的組合能夠影響城市的開放政府數(shù)據(jù)的水平，對于能夠起到正向促進作用的因素繼續(xù)保持，對于起到負面阻礙作用的因素盡量克服，從而更好地促進我國開放政府數(shù)據(jù)的持續(xù)發(fā)展，更好地在大數(shù)據(jù)時代發(fā)揮政府數(shù)據(jù)自身所具有的經(jīng)濟價值和社會價值，為相關(guān)部門結(jié)合自身實際更好地制定開放政府數(shù)據(jù)政策提供借鑒和參考。

2.2 研究方法：定性比較分析法

定性比較分析法（Qualitative Comparative Analysis，簡稱QCA）是查爾斯·C·拉金在1987年提出的一種方法。該方法將集合的思想與布爾代數(shù)的思想結(jié)合起來，以案例作為研究導向，通過對不同條件變量組合情況下的不同案例結(jié)果進行比較，得出若干變量與不同因果之間的關(guān)系[16]。不同的案例，其結(jié)果可能是相同的，也可能是不同的。從這個意義上來說，定性比較分析力求兼顧“定性”（案例導向）與“定量”（變量）兩種分析方法的長處。同時，定性比較分析法力圖實現(xiàn)在保留適當因果復雜性的基礎(chǔ)上，以盡量簡約的形式表達出條件變量的組合。根據(jù)本文的實際研究情況以及上述三種方法發(fā)展的成熟程度和穩(wěn)健程度，選用清晰集定性比較分析法（csQCA）來研究本文的數(shù)據(jù)[17]。

使用定性比較分析法，布爾最小化是關(guān)鍵的步驟。即若兩個布爾表達式僅在其中某一個條件不同的情況下產(chǎn)生了相同的結(jié)果，那么可以認為這個條件是可以去掉的，則該操作被叫做布爾最小化。經(jīng)過該操作之后，可以找到產(chǎn)生結(jié)果的必要條件[16]。

3 數(shù)據(jù)獲取與處理

3.1 數(shù)據(jù)獲取

（1）結(jié)果變量的獲取

根據(jù)定性比較分析的思想以及本文的研究目的，本次研究的結(jié)果變量是各個地市（含副省級）在開放政府數(shù)據(jù)排名中的變化情況。因此，選取由復旦大學數(shù)字與移動治理實驗室與國家信息中心數(shù)字中國研究院聯(lián)合發(fā)布的《中國地方政府數(shù)據(jù)開放報告》（以下簡稱《報告》）作為數(shù)據(jù)源。該報告每半年發(fā)布一次，是我國第一個專門針對地方政府開放數(shù)據(jù)進行評估的系列報告，通過科學選取相關(guān)指標、多維度的分析對比，全面直觀地呈現(xiàn)出了各個地市開放政府數(shù)據(jù)的發(fā)展情況。

2018年下半年發(fā)布的《報告》中包含47個地級市和副省級城市，2019年下半年發(fā)布的《報告》包含86個地級市和副省級城市，其中有許多城市是2018年下半年《報告》中所沒有的。為了確保對比的合理性，因此只選取2019年下半年《報告》中排名在前47位的地級市和副省級城市與2018年下半年《報告》中的數(shù)據(jù)進行對比。排名發(fā)生變化的城市情況如表1所示，共計32個城市，其中排名變化顯示“+”的為上升名次，如梅州2019年下半年比2018年下半年上升11名，顯示為“-”的為下降名次，如武漢2019年下半年比2018年下半年下降11名。

表1 排名發(fā)生變化的城市一覽表

（2）原因變量的獲取

關(guān)于哪些因素會對地方政府落實開放政府數(shù)據(jù)造成影響，不同的學者有不同的觀點。王法碩[5]認為是領(lǐng)導重視、制度以及組織規(guī)范、地方的經(jīng)濟水平、信息技術(shù)等因素；梁乙凱等人[18]則指出數(shù)據(jù)的及時性、可視化和可讀性是重要因素；Conradie Peter等人[19]則指出數(shù)據(jù)的存儲、獲取和使用方式是影響城市開放政府數(shù)據(jù)的關(guān)鍵因素；Yang TungMou等人[20]認為法律、政策、組織、外部環(huán)境和信息技術(shù)是影響地方政府開放數(shù)據(jù)的主要因素；鄭磊[21]指出科學有效的管理機制、高效便捷的數(shù)據(jù)使用、內(nèi)部外部環(huán)境的支持可以影響地方政府落實開放政府數(shù)據(jù)。在借鑒已有研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合本文研究實際，將綜合經(jīng)濟發(fā)展水平、地方機構(gòu)設(shè)置、數(shù)據(jù)獲取無障礙、地方信息技術(shù)發(fā)展程度4項指標作為原因變量。

3.2 數(shù)據(jù)處理

（1）數(shù)據(jù)編碼

數(shù)據(jù)編碼是QCA分析中的重要組成部分，按照一定的標準對涉及到的原因變量和結(jié)果變量進行編碼，從而可以應(yīng)用布爾代數(shù)進行運算，最終得到符合要求的結(jié)果。結(jié)合已有研究，本文各變量編碼規(guī)范如下。

本次研究的結(jié)果變量是“同一城市在不同年份的《報告》中排名發(fā)生變化”，據(jù)此將排名上升的城市編碼為1，排名下降的城市編碼為0。

“綜合經(jīng)濟發(fā)展水平”是本次研究選取的原因變量之一。特別是在目前的大數(shù)據(jù)時代，開放政府數(shù)據(jù)對于充分挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)部價值、盤活數(shù)據(jù)潛力、推動當?shù)厣鐣慕?jīng)濟發(fā)展水平具有重要意義，而經(jīng)濟發(fā)展水平越高，反過來也會要求地方政府的開放數(shù)據(jù)活動持續(xù)開展[22]。同時，政府數(shù)據(jù)的開放還有助于推動大數(shù)據(jù)等產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，優(yōu)化地方經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，破除原有思維弊端，給地方經(jīng)濟發(fā)展注入新的活力，帶動地方綜合經(jīng)濟實力整體發(fā)展[23]。鑒于2019年下半年《報告》統(tǒng)計截止到2019年10月，據(jù)此，依次檢索各省統(tǒng)計局公布的所屬各個城市在2018年和2019年前三季度的GDP數(shù)據(jù)，并測算2019年數(shù)據(jù)的增長率。若增長率高于2019年前三季度全國同比增長率，則賦值為1，否則賦值為0。

“地方機構(gòu)設(shè)置”是本次研究選取的原因變量之二。政府的數(shù)據(jù)開放離不開不同部門之間的彼此協(xié)作和通盤考量，地方各個部門之間條塊化現(xiàn)象明顯[24]，不同部門之間往往出于自身利益考慮，對于數(shù)據(jù)開放的力度難以達成準確性意見，同時各個部門之間所掌握的數(shù)據(jù)格式、規(guī)范等各不相同，也給數(shù)據(jù)開放帶來了障礙。因此需要一個專門的結(jié)構(gòu)來協(xié)調(diào)處理這些問題，整合不同部門之間的數(shù)據(jù)銜接問題，實現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的高效集成，將政府數(shù)據(jù)與社會信息高度融合起來。所以，檢索公開報道，若某個城市負責處理此類事務(wù)的機構(gòu)在2019年成立，那么該城市此項內(nèi)容編碼為1，否則編碼為0。

“數(shù)據(jù)獲取無障礙”是本次研究選取的原因變量之三。數(shù)據(jù)開放是一種手段，其目的在于使得數(shù)據(jù)可以更好地被社會公眾所利用，從而能夠挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)部存在的潛在價值，而數(shù)據(jù)獲取的便利程度是確保公眾可以有效利用數(shù)據(jù)的重要前提，是否方便可以體現(xiàn)出政府對待開放數(shù)據(jù)的思想態(tài)度?！秶倚畔⒒l(fā)展綱要》明確指出“推動政府網(wǎng)站信息無障礙建設(shè)”，而譚必勇等人[25]對我國10個省市的調(diào)查研究也表明，數(shù)據(jù)便利程度的高低與否對用戶能否從中發(fā)現(xiàn)有價值的信息，輔助用戶進行數(shù)據(jù)創(chuàng)造有著很大的影響。據(jù)此，本研究作出如下賦值：若某城市的開放政府平臺能夠在顯著位置標明“信息獲取無障礙”的，則該城市此項內(nèi)容賦值為1，否則賦值為0。

“地方信息技術(shù)發(fā)展程度”是本次研究選取的原因變量之四。開放政府數(shù)據(jù)的發(fā)展離不開信息技術(shù)的支撐，大數(shù)據(jù)的發(fā)展促使人們將以前由各個部門、各個系統(tǒng)之間分別掌握的數(shù)據(jù)整合起來，通過分析碎片化的數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)出內(nèi)部深層次彼此之間的聯(lián)系[26]。所以，一個城市信息技術(shù)水平的高低與其數(shù)據(jù)的多少以及利用能力的高低有著密切的聯(lián)系。《開放數(shù)據(jù)晴雨表》也體現(xiàn)出信息技術(shù)較為先進的國家和地區(qū)在開放政府數(shù)據(jù)方面走在前列。2019年下半年的《報告》顯示，省級（含直轄市）開放數(shù)據(jù)排名中，上海、浙江、貴州名列前三名，其中上海和浙江是傳統(tǒng)意義上信息技術(shù)較為發(fā)達的地區(qū)，而貴州得益于其獨特的地理優(yōu)勢，與世界諸多信息技術(shù)廠商有著密切的合作，也使得其信息技術(shù)水平有了長足的提高。據(jù)此，若某個城市在2019年《報告》中“數(shù)據(jù)層”統(tǒng)計排名比2018年排名上升，則賦值為1，否則賦值為0。

（2）二分數(shù)據(jù)表的構(gòu)建

二分數(shù)據(jù)表的構(gòu)建是進行定性比較分析的基礎(chǔ)，按照前文所述的編碼方式并結(jié)合本次研究獲取到的實際數(shù)據(jù)，本次研究所構(gòu)建的二分數(shù)據(jù)表如表2所示。其中，每一個case代表一個城市，Y1到Y(jié)4代表4個原因變量，Q1代表結(jié)果變量，賦值方式參照前文所述的編碼方式進行賦值。

（3）真值表的構(gòu)建

表2 二分數(shù)據(jù)表（部分）

真值表的構(gòu)建是進行csQCA分析的基礎(chǔ)，將上述二分數(shù)據(jù)表的數(shù)據(jù)導入TOSMANA軟件中，真值表的可視化形式如圖1所示。

圖1 真值表可視化圖

圖1中，組合為“0000”“1101”“1100”的區(qū)域代表能造成結(jié)果變量為0的原因變量的組合，共計3種；組合為“0001”“1001”“1111”“1110”的區(qū)域代表能造成結(jié)果變量為1的原因變量的組合，共計4種；白色區(qū)域是“邏輯余項”，即在本次研究中沒有出現(xiàn)，但是從理論上來說應(yīng)該存在的原因變量的組合，共計6種；以斜線表示的區(qū)域即“矛盾組態(tài)”，共計3種，需要單獨進行分析，總共16種情況。

4 數(shù)據(jù)分析

“邏輯余項”只是理論上存在但是本次實際觀察中沒有發(fā)現(xiàn)，因此存在實際導致結(jié)果變量為0或者1的可能。所以需要在將“邏輯余項”納入結(jié)果變量為1和結(jié)果變量為0的情況下分別分析。

4.1 結(jié)果變量為1的分析

在TOSMANA軟件中進行布爾最小化操作，可以得到造成結(jié)果變量為1的布爾表達式為：

Y1{1}*Y3{1}+Y2{0}*Y4{1}→1

由上式可知，兩種狀態(tài)下會得到結(jié)果變量為1，分別是Y1{1} * Y3{1}，Y2{0} * Y4{1} ，“*”表示兩個變量同時存在的情況。

Y1{1} * Y3{1}對應(yīng)于case7和case11，即濟南市和陽江市。二者的經(jīng)濟數(shù)值增長速度均高于全國平均水平，同時在對待開放政府數(shù)據(jù)的態(tài)度上，兩地政府均積極應(yīng)對，在開放政府數(shù)據(jù)平臺上主動標出類似“無障礙閱讀”的字樣，大大降低了政府數(shù)據(jù)的獲取門檻，方便政府數(shù)據(jù)真正為社會公眾所獲得，從而盤活政府數(shù)據(jù)潛力，真正發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在價值。張曉娟等人[27]的研究表明，從國際上來看，經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)，其公眾的監(jiān)督意識也越強，對于政府數(shù)據(jù)的利用也就越多，進而可以推動整個地區(qū)的開放政府數(shù)據(jù)深化落實，而從國內(nèi)研究來看，也有著相似的表現(xiàn)。

Y2{0}*Y4{1}對應(yīng)于case3、case8和case9，即煙臺市、銀川市和東莞市。上述三個城市負責政府開放數(shù)據(jù)的機構(gòu)均成立于2019年之前，是本輪政府機構(gòu)改革的產(chǎn)物，同其他城市相比，上述三個城市的政府在對待開放政府數(shù)據(jù)上呈現(xiàn)出積極的態(tài)度。政府作為數(shù)據(jù)的擁有者，在開放數(shù)據(jù)的過程中起到重要的推動作用。此外，政府在提供相應(yīng)數(shù)據(jù)的過程中還應(yīng)該遵循一定的標準以及技術(shù)規(guī)范，從“大數(shù)據(jù)”的思想出發(fā)[28]，與信息技術(shù)等對數(shù)據(jù)格式、規(guī)范等內(nèi)容的要求協(xié)調(diào)一致，共同發(fā)揮政府數(shù)據(jù)真正的價值。

4.2 結(jié)果變量為0的分析

使用TOSMANA計算可得結(jié)果變量為0的布爾表達式：

Y2{0}*Y4{0}+Y1{1}*Y2{1}*Y3{0}→0

由此可知，共有兩種路徑會導致結(jié)果變量為0，分別是Y2{0}*Y4{0}和Y1{1}*Y2{1}*Y3{0}。

Y2{0}*Y4{0}對應(yīng)于case20、case24和case28，即淄博市、濱州市和揚州市。雖然三個城市均在2019年之前成立相應(yīng)機構(gòu)來負責政府開放數(shù)據(jù)的工作，但是只是在制度上確立，并未標明“信息無障礙”獲取等類似的內(nèi)容，對于公眾獲取相應(yīng)的政府數(shù)據(jù)沒有及時提供便利措施[21]。雖然三地的經(jīng)濟發(fā)展水平在一個比較高的層次，但是從開放政府數(shù)據(jù)的理念來看，深化落實的程度還不夠，尚未充分從公眾的角度出發(fā)，充分提供措施來方便公眾利用政府數(shù)據(jù)。

Y1{1}*Y2{1}*Y3{0}對應(yīng)于case15、case16、case19、case29和case17，即宣城市、南京市、日照市、佛山市和武漢市。對比真值表來看，主要是因為對數(shù)據(jù)的利用率不高以及缺乏“無障礙獲取信息”的渠道所致。從已有研究和我國目前開放數(shù)據(jù)平臺內(nèi)容來看，醫(yī)療、交通、就業(yè)以及教育等數(shù)據(jù)往往是公眾最想獲得的[29]，但是國內(nèi)大部分平臺在開放數(shù)據(jù)的過程中恰恰忽略了這點，反而按照政府自身的意愿來進行數(shù)據(jù)開放。同時政府相關(guān)部門的技術(shù)工作尚未及時更新，目前已有部分平臺開放API接口，供用戶可以基于自身需要自主進行數(shù)據(jù)的處理，但是在使用難度以及效率上同商業(yè)應(yīng)用還有著很大的差距，造成政府數(shù)據(jù)利用效率低下。雖然各個城市的GDP增速在全國平均增速之上，但是在彌補技術(shù)上的不足上仍顯得力不從心。因此需要構(gòu)建良好的開放政府數(shù)據(jù)生態(tài)，從制度、思想上降低開放數(shù)據(jù)的獲取以及使用難度。

4.3 矛盾組態(tài)的分析

關(guān)于矛盾組態(tài)，根據(jù)圖1來看，主要有三種情況，各情況及其所包含的實例如表3所示。

表3 各個矛盾組態(tài)的實例

矛盾組態(tài)1主要是case1和其他案例的不同。除了case1最后導致結(jié)果變量為1之外，其余均導致結(jié)果變量為0。case1是梅州市，雖然從2018年前三季度與2019年前三季度的GDP來看，其數(shù)值較小，但是梅州市位于廣東省，社會風氣以及地理位置的不同也讓民眾對于開放政府數(shù)據(jù)有了比其他省份更多的需求。同時其經(jīng)濟環(huán)境和法治環(huán)境同內(nèi)陸諸多省份也有不同，當?shù)卣闹卫砝砟詈椭卫硭枷肱c其他省份相比也有不少超前的地方。胡海波等人[30]的研究表明，一個城市開放政府數(shù)據(jù)所取得成效的高低，與其法律法規(guī)的健全程度、政治環(huán)境、社會經(jīng)濟環(huán)境等軟實力有著密切的聯(lián)系。兩者之間相互支撐，共同保證政府數(shù)據(jù)開放的效果。

矛盾組態(tài)2主要是case21和case32導致的結(jié)果變量與其他不同。case21是棗莊市，case32是中山市。中山市的Y1數(shù)值為1.15%，相比于廣東省其他地市，增長率處于一個較低的水平面上，而棗莊市的經(jīng)濟發(fā)展水平從GDP數(shù)值上來看也排名靠后，2018年和2019年在山東省前三季度排名均排在15位。曹雨佳[31]針對19個地方政府的調(diào)研顯示，地市的經(jīng)濟發(fā)展水平能夠?qū)φ_放數(shù)據(jù)產(chǎn)生重要影響；黃如花等人[29]通過研究發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟發(fā)達的省份或者地區(qū)，開放政府數(shù)據(jù)平臺建設(shè)更加完善，更有助于地市在《報告》中的排名上升。

矛盾組態(tài)3主要是case4和case30導致的結(jié)果變量不同，其中case4是肇慶市，其結(jié)果變量為1；case30是廣州市，其結(jié)果變量為0。從行政職能來看，廣州市所擔負的行政職能比肇慶市要多，在社會公共資源有限的情況下，勢必會對每一項所投入的資源要少。從時間上來看，開放政府數(shù)據(jù)是一項長期的活動[32]，人力、財政、行政等各方面都要發(fā)揮作用共同協(xié)調(diào)，同時對于開放政府數(shù)據(jù)過程中出現(xiàn)的潛在威脅也要進行妥善處理，因此導致廣州市在《報告》中排名下降而肇慶市排名上升的結(jié)果。

5 結(jié)論

本文通過以《報告》中排名發(fā)生變化的城市作為研究對象，分別以排名上升和排名下降作為分類標準，使用定性比較分析法對哪些因素的組合導致城市排名變化的進行分析，得到結(jié)論如下：

（1）經(jīng)濟發(fā)展水平高于全國平均增長率的城市，當?shù)卣粌H應(yīng)在制度上積極落實開放政府數(shù)據(jù)的要求，同時應(yīng)該從社會公眾等用戶的角度考慮如何讓他們更加高效便捷地獲取所需要的數(shù)據(jù)，滿足他們對于政府數(shù)據(jù)的需求，這能夠更好地促進地市開放政府數(shù)據(jù)的水平。

（2）信息獲取無障礙程度越低、便利性越低，同時對于日常與數(shù)據(jù)開放、獲取以及分析等利用密切相關(guān)的技術(shù)無法及時發(fā)揮作用，對地市的開放政府數(shù)據(jù)會產(chǎn)生阻礙作用。

（3）城市的軟實力高低往往會對開放政府數(shù)據(jù)的程度起到顯著影響。同時行政級別越高的城市、擔負的行政職能越多的城市在日常對待開放政府數(shù)據(jù)的過程中更應(yīng)該在公共資源上給予更好的傾斜，從而確保開放政府數(shù)據(jù)的力度能夠得到穩(wěn)步提升。

本文依然存在的不足主要是原因變量的分類略顯粗糙，還可以根據(jù)城市的行政級別來進行劃分，同時對于經(jīng)濟發(fā)展水平等原因變量的賦值還可以采取更加細致的賦值方法，后續(xù)可以在這方面繼續(xù)開展相應(yīng)的分析以進一步充實研究成果。