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政府数据开放的利用行为与持续利用意愿研究.pdf
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1、73政府数据开放的利用行为与持续利用意愿研究门理想,杜亚斌,王芮,等2023年第19卷第7期摘要:政府数据开放已落地我国10年之久,然而其实际利用情况却饱受诟病,一项从用户视角出发的利用行为和持续利用意愿研究亟待开展。以技术采纳与利用整合理论模型为基础,通过普通最小二乘法对427份问卷数据进行回归分析,并采用逐步检验法和Bootstrap法对中介效应及其稳健性展开检验。研究发现,用户过往对数据开放的利用行为主要受到投入期望、社会影响和渠道依赖影响,而未来持续利用的意愿则由绩效期望、社会影响及渠道依赖形塑,并且利用行为发挥着部分中介作用。未来,政府应从提升数据数量质量以至好用易用、培育良好利用生
2、态形成示范效应、重视用户反馈畅通供需对接渠道等方面着手,提高用户基数和黏性,推动政府数据价值释放。关键词:政府数据开放;持续利用意愿;绩效期望;社会影响;渠道依赖中图分类号:D63 DOI:10.3772/j.issn.1673-2286.2023.07.008引文格式:门理想,杜亚斌,王芮,等.政府数据开放的利用行为与持续利用意愿研究J.数字图书馆论坛,2023(7):73-81.门理想1 杜亚斌2 王芮3 张会平1(1.电子科技大学公共管理学院,成都 611731;2.湖南大学公共管理学院,长沙 410082;3.武汉大学政治与公共管理学院,武汉 430072)政府数据开放的利用行为与持续
3、利用意愿研究*收稿日期:2023-05-22*本研究得到国家自然科学基金专项“公共数据授权运营机制与方案设计”(编号:72241423)、国家社会科学基金西部项目“城市推进数据要素跨界流动的协同治理研究”(编号:21XGL005)、中国博士后科学基金第73批面上资助项目“统一大市场背景下成渝经济圈公共数据的协同运营路径研究”(编号:2023M730499)资助。数字时代,数据已成为世界各国推动自身发展和获取竞争优势的战略资源,而政府所持有的海量数据对社会的全方位发展建设更是具有重要作用。为充分释放政府数据资源的潜在价值,数据开放逐渐成为各国政府的共同选择。政府数据开放是指“在保护国家安全、个人
4、隐私和商业机密的前提下,政府利用集成的网络平台,主动向公众提供无需特别授权、可被机器读取、能够再开发利用的原始公共数据,以提升政府治理水平、促进经济发展、创造社会价值的公共服务活动”1。2012年上海市上线我国第一个数据开放平台,自此数据开放在全国呈现出“星火燎原”之势,截至2022年底已被208个省级和地级市政府采纳。地方政府的探索离不开中央政府的政策引导与支持,10年间中共中央、国务院先后在 促进大数据发展行动纲要 中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要 中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见等重大战略规划中对数据开放作出科学部署。
5、尽管我国政府已在政策法规、平台建设及数据质量等方面付出了诸多努力,但数据开放的开发利用和价值创造成效一直广受诟病2。政府数据开放的开发利用是一个涉及供需两端多元主体的价值共创过程。作为数据供给者,政府的制度设计和行为实践固然重要,但真正将数据转化为产品和服务以释放其经济社会价值的却是公众、企业、社会组织等多元主体。因此,如何促进用户的数据利用行为并增强其持续利用意愿,就成为了充分发挥政府数据开放效能的关键问题。然而相比对供给端政府行为的集中关注,当前学界对这一问题的探讨仍不充分。本研究将以技术采纳与利用整合理论(Unified Theory of Acceptance and Use of T
6、ech-探索与交流742023年第19卷第7期nology,UTAUT)模型为分析框架,通过问卷调查获取数据,开展大样本实证研究,试图为这一关键问题的解决作出有益探索。1 文献述评自2012年上海市上线国内首个数据开放平台,我国政府对数据开放的探索已逾10年。国内学界对于政府数据开放利用的早期关注焦点主要集中在制度建构、平台建设等方面。既有研究指出了建设完整的制度体系对规范利用行为的重要性3-4,并探究了数据开放利用的场景领域和机制成效5-7。随着实践深入,用户的数据利用行为和价值创造成效8正逐渐取代上述关注焦点,成为学界的热议话题。近年来,数据的生产要素属性日益凸显,学界研究视角开始从供给端
7、转向需求端,研究对象从政府下沉到用户9。学界关注的重点主要集中在:用户的群体特征,通过用户画像分析其在数据开放平台上的检索和选择偏好10;用户的采纳意向,以UTAUT等模型为分析框架,从绩效期望、投入期望及社会影响等方面探究用户采纳意愿和行为的影响因素11;用户的利用需求,通过在线评论分析12、问卷调查13等方式提炼用户的需求主题,如社会保障、公共安全、科教文化等;用户的利用能力,从受教育水平、技术能力等方面探讨用户利用能力的影响因素14;用户的利用反馈,通过对数据开放平台上的留言评论进行情感分析,探究当前用户对数据容量、更新频率、平台便捷性等方面的满意度15。总的来讲,上述研究较为全面地探讨
8、了我国政府数据开放开发利用过程中的相关问题,对于理论发展和实践改进具有重要启示意义,但仍存在待完善之处:一方面,大多数研究的视角聚焦在供给端政府的政策和行为,对需求端用户的利用行为和意愿关注不够;另一方面,尽管也有一些研究关注到了用户的初始采纳意愿和采纳行为,但对其实际利用行为和持续利用意愿缺乏深入探讨。更为重要的一点是,当前大多数研究并没有探讨,除政府数据开放外,用户是否可以通过替代渠道获取同类数据。如果不能的话,这种渠道依赖性对于用户的利用行为和持续利用意愿会产生怎样的影响?为弥补上述不足,在充分考虑政府数据开放的技术特性后,本研究为UTAUT模型引入“渠道依赖”变量,以此为基础对用户的数
9、据利用行为与持续利用意愿展开研究。2 理论框架与研究假设2.1 理论框架UTAUT是Venkatesh等16于2003年提出的理论模型,主要用于解释用户对技术的利用意向和利用行为。此前,学界主要利用技术接纳(TAM)、理性行为(TRA)及创新扩散(IDT)等理论模型解释用户对技术的接纳意愿和利用行为。鉴于上述理论模型均存在一定程度的解释力缺陷,UTAUT整合构建起了以绩效期望(PE)、投入期望(EE)、社会影响(SI)和便利条件(FC)为四大核心因素,以性别、年龄、经验和自愿性为四大调节因素的模型,该模型的预测力高达70%17。梳理既有研究发现:一方面,UTAUT可以被广泛应用于包括在线教育、
10、移动政务、数字商务、旅游信息服务等在内的诸多领域,为研究公众的技术采纳和利用行为提供有力的解释性框架;另一方面,根据研究问题的实际需要,学者在利用UTAUT过程中会选择引入其他理论,调整具体指标,构建起各自的UTAUT模型18。本研究意图探索如何促进政府数据开放用户的数据利用行为并增强其持续利用意愿,UTAUT具有较高的适配度和解释力,因此仍保留其核心因素和调节因素。此外,据统计80%以上的我国各类数据资源都掌握在各级政府部门手里,这些数据很难通过其他途径获取,这意味着用户的政府数据开放利用行为及持续利用意愿可能可能还受到渠道依赖(CD)的影响。因此,在模型中引入渠道依赖这一变量。综上,构建了
11、政府数据开放利用行为与持续利用意愿的研究模型,具体内容如图1所示。?PE?EE?UB?CI?FC?SI?CD?图1 政府数据开放利用行为与持续利用意愿的研究模型2.2 研究假设(1)绩效期望、利用行为与持续利用意愿。绩效期望指用户个体认为利用该技术后有望提升自身工作绩效的程度:绩效期望越高,用户越倾向于利用该技术相关的产品或服务。利用行为指个人已经实际采取的行75政府数据开放的利用行为与持续利用意愿研究门理想,杜亚斌,王芮,等2023年第19卷第7期假设。H7:便利条件显著正向影响政府数据开放用户的利用行为。H8:便利条件显著正向影响政府数据开放用户的持续利用意愿。(5)渠道依赖、利用行为与持
12、续利用意愿。渠道依赖指用户在实现自身技术利用目标时对该技术的依赖程度,在本研究中指用户想要获取所需的数据时,在多大程度上需要依靠政府开放数据这一渠道。用户对政府开放数据渠道的依赖程度越高,其对政府开放数据的实际利用行为会越频繁,持续利用意愿也会增强。因此,提出如下假设。H9:政府数据开放用户的渠道依赖显著正向影响其利用行为。H10:政府数据开放用户的渠道依赖显著正向影响其持续利用意愿。(6)利用行为与持续利用意愿。现有研究表明,随着采取某项行动的频次变高,个人逐渐会形成行为习惯。相应地,过往的行为也将会增强其持续开展此项行为的意愿。在本研究中具体指用户利用政府开放数据的行为越频繁,其持续利用意
13、愿也会更强。此外,在用户的投入期望、绩效期望、社会影响、便利条件及渠道依赖等自变量与其持续利用意愿之间,更频繁的数据利用行为也发挥着部分作用。因此,提出如下假设。H11:用户过往利用行为显著正向影响其未来持续利用意愿。H12:利用行为在其他自变量对持续利用意愿的影响上发挥部分中介效应。3 研究设计与数据来源3.1 量表设计本研究意图探究政府数据开放中用户利用行为与持续利用意愿的影响因素。回答这一研究问题的关键在于设计出一套科学合理的变量测量表,以体现利用者在政府数据开放过程中的利用行为及持续利用意愿。因此,参考UTAUT模型和政府数据开放相关的国内外文献,将政府数据开放的自身特征纳入考虑,最终
14、设计了针对利用者群体的“政府数据开放的利用行为与持续利用意愿调查”问卷,变量测量表共包含19个观测变量(见表1)。动,是一个可以按照频次等标准加以衡量的变量19,在本研究中主要指用户日常利用政府开放数据的频次。持续利用意愿指个人在长期内愿意持续开展某项特定行为的意愿程度,在本研究中主要指用户未来继续利用政府开放数据的意愿程度。当用户对政府数据开放带来的绩效改进期望越高,其利用行为越频繁,且持续利用意愿也会增强。因此,提出如下假设。H1:用户对政府数据开放的绩效期望显著正向影响其利用行为。H2:用户对政府数据开放的绩效期望显著正向影响其持续利用意愿。(2)投入期望、利用行为与持续利用意愿。投入期
15、望反映了用户在利用某项技术时感知到的难易程度,即在获取技术产品或服务时需要付出的时间、精力、金钱等20,在本研究中指用户感知到的获取、处理及分析政府开放数据的难易程度。当用户感受到自身能够较为轻松地利用政府开放数据时,其对政府开放数据的实际利用行为越频繁,且持续利用意愿也会增强。因此,提出如下假设。H3:用户对政府数据开放的投入期望显著正向影响其利用行为。H4:用户对政府数据开放的投入期望显著正向影响其持续利用意愿。(3)社会影响、利用行为与持续利用意愿。社会影响指个人在感知技术重要性时所受到的外界影响,即认为自己应该利用某种技术产品或服务的意愿受他人影响的程度17,在本研究中指用户在利用政府
16、开放数据时可能受到的来自领导、同事、同行或其他人的影响。用户从别人身上感受到的应该利用政府开放数据的倾向越强烈,其对政府开放数据的实际利用行为会越频繁,且持续利用意愿也会增强。因此,提出如下假设。H5:社会影响对政府数据开放用户的利用行为存在显著正向影响。H6:社会影响对政府数据开放用户的持续利用意愿存在显著正向影响。(4)便利条件、利用行为与持续利用意愿。便利条件指用户在利用技术时感受到的制度、组织、技术、设备等方面的支持程度17,在本研究中指用户感受到的来自技术基础、硬件设施、网络条件、开放数据集等方面的支持越强,其对政府开放数据的实际利用行为会越频繁,且持续利用意愿也会增强。因此,提出如
17、下762023年第19卷第7期表1 变量测量表变 量测量题项内 容设计依据绩效期望PE1利用开放数据可以帮助我完成和发表更多的研究Venkatesh等16,19、Oye等17、van Raaij等21、陈美等11的研究成果PE2利用开放数据可以使我的研究成果更具学术影响力PE3利用开放数据可以使我的研究成果更具社会影响力投入期望EE1我很擅长对数据进行处理和分析EE2我非常了解政府开放数据的用途价值EE3我能轻松地查找和获取政府开放的数据EE4我能轻松地整理和分析政府开放的数据便利条件FC1政府已制定系统完备的数据开放制度和规范FC2政府已搭建便捷好用的数据开放平台和机制FC3政府已开放量大质
18、优的数据集或者数据接口FC4社会已形成成熟的开放数据利用生态和氛围社会影响SI1我的同行们非常认可政府当前的数据开放SI2我的同行们利用开放数据完成了很多研究SI3同行的利用成果获得了很大的学术影响力SI4同行的利用成果获得了很大的社会影响力SI5我的指导或合作者认为我也应利用开放数据渠道依赖CD除政府开放数据外,我很难通过其他途径获取同类数据Baptista等22、Alalwan等23的研究成果利用行为UB日常我利用政府开放数据的频率非常高Venkatesh等16,19、Oliveira等24的研究成果持续利用意愿CI未来我非常愿意持续利用政府开放的数据3.2 问卷发放政府数据开放中,企业雇
19、员和学者是数量最多也最为活跃的两类用户群体。相比企业雇员,学者的联系方式更容易获取,接受问卷调查的意愿也更强。因此,为保证高效获取足够的样本量,主要以学者群体为问卷调查对象,进行了如下操作。(1)划定抽样范围。并非所有学者都关注或曾经利用过政府开放的数据,如果对所有学者都进行问卷调查,问卷回收率和数据质量难以保证,研究结果的价值也有待商榷。因此,在发放问卷之前,将抽样范围进一步限定为直接研究“政府数据开放”这一领域或是利用政府开放数据进行其他研究的学者。(2)获取潜在受访者的联系方式。在确定抽样范围之后,获取这些学者的联系方式也并非易事。通常情况下,学术成果是一个学者研究领域的最直观反映,而在
20、这些学术成果中,相比图书著作和学术报告,公开发表论文的检索和获取更加便捷。因此,以中国知网(CNKI)数据库为检索媒介,对抽样范围内的论文进行检索,再联系其作者。在检索到的学术论文中,仅有部分论文在作者简介部分列出了通信作者联系方式,而这些学者就是最终筛选出来的问卷调查对象。(3)发放和回收问卷。经过以上步骤,获取了581位学者的电子邮箱地址,并以链接和二维码的形式将电子问卷发放至各位学者的邮箱。本轮问卷调查共获取了427份有效问卷,问卷回收成功率为73.5%。(4)对问卷数据进行清洗和分析,以便进一步对利用者的价值期望等其他情况展开探究。4 数据分析与假设检验为对研究假设进行检验,分两步开展
21、实证分析:第一步,对研究涉及变量的信效度进行分析,确保变量测量的可靠性和有效性;第二步,采用普通最小二乘法(OLS)进行回归分析,并采用逐步检验法进行中介效应检验。此外,还将采用Bootstrap法进一步检验中介效应的稳健性。4.1 信效度分析通过验证性因子分析检验变量的信效度,仅对采用量表测量的变量进行信效度分析,不纳入采用单一77政府数据开放的利用行为与持续利用意愿研究门理想,杜亚斌,王芮,等2023年第19卷第7期题项测量的变量。验证性因子分析结果显示,投入期望的第2个测量题项(EE2)的因子载荷量过低,故删除这一题项,其他各变量的测量题项均与前述研究设计一致,见表2。信度是对测量量表一
22、致性程度的评估,一般利用Cronbach s 系数和组合信度系数(CR)来衡量,两者均大于0.7表明变量测量的信度良好。由表2可知,研究涉及的各变量的Cronbach s 系数和组合信度系数均大于0.7,这表明各变量的测量题项之间具有较高的内部一致性,信度良好。效度分为聚合效度和区分效度。其中,聚合效度反映的是不同测量题项能否用来测量同一变量,一般采用各变量的因子载荷量和平均方差抽取量(AVE)进行衡量,两者均大于0.5表明变量测量的聚合效度良好。由表2可知,各变量的因子载荷量和AVE均大于0.5,这表明各变量具有较高的聚合效度。表2 验证性因子分析结果变 量测量题项因子载荷量Cronbach
23、 s a a系数组合信度系数AVE绩效期望PE10.8120.9020.9030.757PE20.932PE30.863投入期望EE10.5980.7600.7850.553EE30.841EE40.771便利条件FC10.7870.8920.8920.675FC20.860FC30.851FC40.786社会影响SI10.7040.8770.8750.587SI20.859SI30.850SI40.792SI50.592区分效度是指构面代表的潜在特质与其他构面代表的潜在特质之间的相关程度,一般通过比较各变量间的相关系数与对应变量AVE值平方根的大小进行衡量:如果各变量间的相关系数小于对应变量
24、的AVE值平方根,就表明变量之间具有良好的区分效度。由区分效度检验结果(见表3)可知,各变量AVE值的平方根均大于各变量之间的相关系数,这表明各变量之间的区分效度较好。表3 区分效度检验结果变 量检验结果绩效期望投入期望便利条件社会影响绩效期望0.870*投入期望0.1170.745*便利条件0.0880.296 0.822*社会影响0.1400.2860.6300.766*注:“*”表示AVE值的平方根,其他数据为相关系数。4.2 回归分析通过回归分析和中介效应逐步检验法对研究假设进行检验。此处需说明的是,尽管因变量持续利用意愿和中介变量利用行为均为单一李克特量表测量的定序变量,理论上应利用
25、有序回归模型进行检验,但众多研究表明,OLS与有序回归模型的分析结果基本一致25,且前者在参数估计与解释方面更为便利,因此采用OLS对研究假设进行检验。采用OLS分析绩效期望、投入期望、便利条件、社会影响、渠道依赖等变量对持续利用意愿的影响以及利用行为在其中发挥的中介效应,分析结果如表4所782023年第19卷第7期示,其中为标准化回归系数。在正式进行回归分析之前,还进行了多重共线性诊断,诊断结果表明,上述主要解释变量的方差膨胀因子(VIF)在1.062.02范围内,远小于临界值5,因此无需担心多重共线问题。模型1分析了在控制其他变量时,绩效期望、投入期望、便利条件、社会影响、渠道依赖对公众持
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