【干货案例】政府开放数据的影响力分析

一、政府在开放数据平台中的职能

开放数据的英文形式为“Open data(OD)”，2006年，开放知识基金会（OKF – Open Knowledge Foundation）给出了这样一种定义：“一条数据或者内容是开放的，如果它能够被任何人免费使用、再使用和重新分配，满足人们的需求，并且具有共享性”，对于数据开放而言，则要求数据集是可以免费获取的（通常从网上在线获取），并且没有技术限制来阻碍数据的再使用。

著名的O’Reilly出版社创始人、Web 2.0概念首创者Tim O’Reilly是开源运动的坚定支持者，经常赞助开源活动和会议。2007年，他召集Tauberer和其他29名公共数据开放推动者，开会制订了公共数据开放的8大原则，约定：数据必须是完整的、原始的、及时的、可读取的、机器可处理的，数据获取必须是无歧视的、数据格式必须是通用非专有的、数据必须是不需要许可的。这对于政府建立数据开放平台是有一定启示的，政府在建立数据开放平台时，需要遵偱这几项原则，提供真正有效的开放数据。

(1) 大数据时代背景下打造政府职能转型的“升级版”

政府职能也称行政职能，是国家行政机关依法对国家和社会公共事务进行管理时应承担的职责和所具有的功能。在属性上，政府职能具有公共性、法定性、执行性、强制性、动态性、扩张性等特点。在内容上，政府职能要实现其政治职能、经济职能、文化职能和社会职能。

政府职能公共性的特点，即政府职能涉及到国家大量日常公共事务的处理，根本目的是为所有社会群体和阶层提供普遍的、公平的、高质量的公共服务。国家信息化建设能为各个社会群体和阶层提供更加便捷、高质量的服务。对于一个城市而言，提升公共服务的质量属于建设智慧城市的重要内容。

政府职能的动态性，即政府职能始终是变化的，取决于市场经济条件下政府与市场关系的动态性、政府与社会关系的力量对比以及政府与自然界的关系演变。2013年是大数据时代的元年，大数据(Big Data)是指无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合，与云计算一起将掀起一场史无前例的网络风暴。历史上的中国曾多次与机遇失之交臂，18世纪中叶以来，中国失去了工业革命、世界现代化浪潮、科技革命和产业变革浪潮所带来的发展机遇。当代中国迎来新一轮技术革命的壮丽征程，政府要正视机遇和挑战，勇于扛起大数据时代责任政府的重担。

同时，随着现代社会中公共事务、公共问题日益增多且日益复杂，公众需求的日益个性化、多样化，政府承担了越来越多的职能，并逐渐扩展至社会各层面，政府需要重新规划政府的职能，这属于政府职能扩张性的属性。大数据正在改变人们的生活方式，许多日常活动被数字化，比如网上购物和下载音乐。此外，我们也越来越依赖电子设备。每当我们发送电邮、检索词条、发表帖子、文章和微博时，这些电子设备都会留下我们的数字足迹。从这些搜集的数据中挖掘信息、发现规律和相关性的能力已经影响到我们的日常生活。而生活方式的改变则会引发公众需求的改变，公众对于公共服务有了更高的要求。比如，公众希望在上下班时提高了解城市交通的运行情况，以避免拥堵路段，公众希望“足不出户”就能办理政事。这些公众需求，对政府来说既是挑战也是机遇，政府要勇于承担责任，延伸政府的职能范围，以提升公共服务的质量。

总而言之，在大数据的时代背景下，在信息化建设在国家发展进程中日益重要的情况下，政府职能要体现其公共性、动态性和扩张性，规划好政府的职能，满足新时代背景下的需求，打造政府职能转型的“升级版”。

(2) 透明政府、智慧政府、责任政府

政府数据开放属于电子政务的重要内容，建立政府数据开放平台一方面可以提高电子政务水平，另一方面，能够提高政府的透明度，较好形成“问责”机制，打造“透明”政府。国务院发布的关于政府信息公开的意见，促进数据开放和利用，构建相应的数据开放工程，强化社会信息的公开透明。责任政府即立足国家战略，出台产业政策，强化法制保障。

智慧政府强调政府决策更科学，社会管理更有效，公共服务更到位。决策更科学，即智慧政府强调创新治理理念，让大数据成为科学决策的“风向标”，社会建设和管理的重点和薄弱环节在基层，大数据背景下的决策要实现社会管理重心的下沉，从为民做主向由民做主而转变。政府打造数据开放平台，能够激发公众创新的活力，将基础数据交给公众，把一些政府做不了、做不好和不该做的事交给社会，自下而上、扁平化、自组织、自协调的末梢决策显示出灵活快速响应的特征。科学分析处理电子政务的数据，能够提高政府决策的科学性和精确性，国家发改委通过“榨菜指数”来分析珠三角和长三角农民工流向，预测中国产业结构类型变化。

社会管理更有效，是指让大数据成为社会管理的“军师”，大数据大幅降低政府管理成本，优化行政资源的使用，使公共支出产生最大的效益。公共服务更到位，则要求完善公共服务，为改善民生的“连接器”，大数据时代，大量公共数据由基层各部门分散掌握，由于缺乏统一的数据交换平台，往往形成一个个“信息孤岛”。提供优质公共服务必须打破部门利益垄断，对交通、教育、民政、低保、医疗卫生、户籍等各部门数据进行综合分析、挖掘和利用。建立政府数据开放平台，将各个部门的数据资源进行整合，开成有关联、结构化、成体系的政府数据平台，有利用政府、企业、公众对数据进行有效利用。

(3) 数据开放平台：政府引导、公众共同参与的大数据决策

根据上述对政府职能的分析，结合大数据时代背景，政府的决策要更加科学，强调创新的治理理念，建立政府数据开放平台，就是一种创新的治理理念。具体表现在：

• 对交通、教育、民政、低保、医疗卫生、户籍等各部门数据的整合，提供一个专门的数据开放门户网站，是数据资源的整合，使得数据便于查看、下载并且方便公众使用；

• 不仅仅只是提供一个“数据超市”。数据超市，仅仅实现了数据共享，要真正实现让公众参与进来，比如，提供API接口，方便公众利用这些数据来进行开发，有效地对数据进行数据挖掘和利用；

• 政府要有效地利用平台优势，最大限度地激发创新，激发社会活力。比如，由政府发起举办APP大赛，号召社会团体参与，提高社会的创新能力。

综上分析，政府在数据开放平台中的角色主要有两点。一是作为一个数据信息的提供者，在符合信息安全的原则下，提供政府相关部门的数据集，方便公众使用。二是政府作为一个引导者，要引导公众参与到社会建设中来，尤其是公共服务的建设，实现政府和公众共同参与智慧城市的建设，最终实现政府与公众共同参与决策。

(4) 一张图总结

用一张图来总结数据开放平台、政府、影响力之间的相互联系，如图3-1所示：

图3-1 数据开放-政府职能及角色-影响结果

二、开放数据影响力维度

“开放数据晴雨表项目组”、互联网基金会、开放数据研究会共同编制了《开放数据晴雨表：2013年开放数据全球报告》，此报告对于开放数据的影响力主要考虑了以下内容：

• 透明度和社会责任意识（Transparency & accountability）

• 公司企业利用数据(Entrepreneurial open data use)

• 政府效率(Government efficiency)

• 经济增长(Economic growth)

• 环境可持续性（Environmental sustainability）

• 对边缘群体的包容（Inclusion of marginalized groups）

对于政府数据开放平台而言，上述所考虑的影响力领域范围较好地体现了政府职能的内容和属性。

透明度和社会责任意识，体现了政府公信力方面的内容，有利用形成政府“问责”的机制；政府效率、经济增长、环境可持续性、对边缘群体的包容则体现政府社会治理方面的内容；公司企业利用数据，则体现了政府引导，公众参与的情况。

此外，本报告还将研究开放数据平台对公共服务和智慧城市建设的影响。最终分析的影响包括如下表3-1所示的维度：

表3-1 开放数据平台影响力分析维度

三、开放数据影响力

(1) “开放数据晴雨表”评价结果解析

目前，大多数国家的政府数据开放计划仍然处于初级阶段，政府建设数据开放门户，或打造“大数据”平台，在短期内难以直接迅速地变现为社会生产力，因此难以直接衡量政府数据开放的影响力。

为了研究衡量政府数据开放影响力的测量方法，“开放数据晴雨表项目组”邀请了他们的专家来进行调查。通过调查政府公开的数据在媒体和学术研究人员中被使用的情况，以及认为政府公开数据是实质性改变原因的情况。调查的范围包括对政府透明度、政府效率、环境的可持续性、社会包容、经济增长和创业活动的影响。开放数据的影响，尤其是实质性影响，被提及得越多，那么研究人员就对相应维度或国家的分值就越高。

研究人员在0-10之间进行评分，除了“问责制”的影响力得分中值（即中间水平）为1外，其它各个不同维度的得分的中值为0。中值可以反映出群体的中间水平。

研究人员尝试去掉那些得分很低的国家，各不同维度影响力得分的平均值将上升，但是并不会影响各个不同维度的排序情况。图3-2给出了各个不同维度的非正态分布平均得分值：

图3-2 各维度影响力的平均得分情况

从图中可以发现，政府数据开放的影响力更多地集中在对政府的“问责”（accountability）和企业对数据的创新应用两方面。其中，“问责”对于提升政府的透明度和对社会的责任意识是最为明显的，而数据开放给公司企业利用数据进行创新应用所带来的影响也是不言而喻的。开放政府公共数据对企业的影响力，主要表现在利用公开数据开展APP应用竞赛和推出以鼓励开发者进行创新为目的的“黑客日”两个方面。在评估中发现，多数国家在数据开放对环境和社会包容性的影响力方面考虑较少，影响作用较弱。

结论：

• 政府数据开放的影响力更多集中在对政府的“问责”和企业对数据的创新应用两方面。这点可以图3-2中看出来。

• 数据开放的影响力在不同国家的影响力不同。并且，目前多数国家数据开放的影响力还是很低的。这点可以从影响力的中值和平均值看出。中值大多数为0（除“问责”外），但是平均值都大于0，说明很多国家数据开放的影响力水平很低，也能说明数据开放在不同国家的影响力是不相同的。

(2) 案例研究——对城市的影响

对城市的影响，主要研究其公共服务方面。

1. 国外典型案例

放眼全球，很多城市，无论大小都在开放市政大数据，例如交通统计、能源消耗率和GPS地图等，纷纷启动各种项目来推动相关的社区建设。本文选取了交通、安全、资源节约这三个方面的应用情况。

• 交通方面：移动应用SpotHero缓解停车难问题

SpotHero是一个手机应用，支持iOS和Android手机，能够跟踪入网城市的停车位。用户只需要输入地址或者在地图中选定地点，就能看到附近可用的车库或停车位，以及价格和时间区间。SpotHero能够实时跟踪停车位数量变化，目前已经能够实时监控包括华盛顿、纽约、芝加哥、巴尔的摩、波士顿、密尔沃基和纽瓦克等七个城市的停车位。

• 安全方面：波士顿流行“领养”消防栓、芝加哥推“领养”人行道

波士顿的冬天积雪很厚，2013年1月份波士顿新城区办公室发布了一款名为“领养消防栓”的应用。根据哈佛商学院博客，该项目在地图上标注了全市13000个消防栓的位置，市民可以申请“领养”一个或多个消防栓，并承诺在大雪天负责将自己领养消防栓从积雪中挖出来。完成“领养”手续后，志愿者将在消防栓被雪埋时收到消息通知。与波士顿的“领养”消防栓类似，芝加哥推出了领养人行道的应用，市民志愿者将在大雪天为自己领养的人行道清除积雪。

• 资源节约：西雅图用大数据节电

西雅图市与微软和埃森哲试点大数据节能项目。项目基于微软的Azure云计算平台，将手机和分析来自四个城区建筑管理系统的数百个数据集。通过预测分析工具，大数据系统将能找出可行的节能措施，目标是将耗电量降低25%。

• 医疗卫生：英国用大数据技术研究医疗卫生

2013年年初，英国商业、创新和技能部宣布，将注资6亿英镑发展8类高新技术，大数据独揽其中的1.89亿英镑。英国首个综合运用大数据技术的医药卫生科研中心坐落在牛津大学。这一中心的成立给英国医学研究和医疗服务带来革命性变化，它促进医疗数据分析方面的新进展，帮助科学家更好地理解人类疾病及其治疗方法。这个研究中心总投资达9000万英镑，可容纳600名科研人员。中心通过搜集、存储和分析大量医疗信息，确定新药物的研发方向，从而减少药物开发成本，同时为发现新的治疗手段提供线索。

• 财务经济：世界银行用大数据提高援助效果，遏制财务腐败

比如在肯尼亚，利用粮食的价格，香蕉和大米的消费量可以快速地分析和预测当地的通货膨胀率，从而为更合理地对当地进行援助提供支持。

此外，世界银行利用“主动式的数据分析来保证企业的反腐败合规”。针对欧美各国的企业反腐败法规，传统的企业自检方式是企业检查自身的规章制度是否符合法规的要求，然后对一些交易进行抽查。不过，既然大部分企业都已经存储了他们的财务数据，随着大数据分析的普及，企业的内部审计人员就可以利用数据分析工具和技术，对那些高风险的交易进行“定点”检查了。而一旦发生了违法行为，企业具有针对反腐败的数据分析也能够帮助企业减轻一部分法律责任。比如通过大数据分析，企业可以确定一些高风险的交易类型，例如那些与政府部门往来的资金，分析涉及大额现金的交易，或者涉及招投标方面的交易等等。内部审计可以针对这些项目进行专门的审查。

2. 国内：开放“大数据”的探索之路

2012年10月，北京市政务数据资源网开始试运行，资源网首页上可以看到九州联宇推出的微信服务号–交通英雄。交通英雄由九州联宇在2013年推出，使用了公司自有的路况信息服务，和政务数据资源网开放的“大数据”资源。

交通英雄的五大功能：

• 实时交通路况概览

• 周边路况时时查

• 上下班路线用时预测

• 交通执法站查询

• 全国200多个城市的违章查询

图3-3 交通英雄微信服务号功能概览

目前，交通英雄的路况服务只针对北京，年底前将开放上、广、深等城市的路况服务。

(3) 数据开放与智慧城市建设

2013年，全球超过400个城市竞逐最有智慧城市头衔，最后选出这7个城市，分别是：

1、美国俄亥俄州的哥伦布市；

2、芬兰的奥卢；

3、加拿大的斯特拉特福；

4、台湾地区的台中市；

5、爱沙尼亚的塔林；

6、台湾地区的桃园县；

7、加拿大的多伦多。

为了研究数据开放程度与智慧城市建设水平之间是否有一定的相关性，本文设想将其城市的智慧城市排名与其数据开放程度进行对比分析。然而，由于精力原因，本文难以研究城市的数据开放水平，因而用城市所属国家的数据开放水平（ODB-Rank）进行替代。虽然不是很精确，但国家水平可以反映出国家中典型城市的水平，因此这样的对比研究仍然具有参考意义。

对比数据结果与下表3-2（表格中所属国家数据开放引用了“开放数据晴雨表”的研究成果，台湾不在其研究对象之中，故没有作对比）：

表3-2 智慧城市及其所属国家的数据开放对比

从表格中的数据可以看出，这些智慧城市的ODB排名也都是靠前的（排名在前18.18%中，ODB总共研究了77个国家的数据开放情况），说明两者有一定的相关性。

但在计算智慧城市排名与ODB排名的相关性得到两者的相关系数约为0.3，为低度正相关，探究其原因，智慧城市的建设受到诸多条件限制，除了数据开放程度外，还受到城市本身管理水平、创新能力等的影响。

原文始发于微信公众号（PPV课数据科学社区）：【干货案例】政府开放数据的影响力分析