第 1 章 绪论
1.1 研究背景和意义
目前，全球的开放数据运动正处于起步成长阶段，对开放数据及其政策等方面的研究成为近年来信息资源管理、图书情报、计算机工程、公共政策、公共服务等领域的研究热点，以下 从问题的提出、研究目的与意义两方面阐述本文的研究背景。
1.1.1 问题的提出
本文关于大数据环境下我国开放数据政策模型构建这一问题的提出，是在对我国开放数据产生的特定背景的分析，以及对开放数据政策及其模型的研究价值客观判断的基础上进行的。
1.1.1.1 开放数据产生的背景
从 2009 年起，随着美国、英国、加拿大、新西兰等国政府相继宣布他们的公众信息开放计划，开放数据开始受到主流媒体的关注。国家主席习近平曾指出，实现“中国梦”的关键在于共享。这种共享是方方面面的，我们认为，数据的开放就是其中很重要的一种。在此，笔者认为我国开放数据产生的背景主要包括以下四方面。
（1）数据资源急速膨胀的倒逼。 2007 年图灵奖获得者 Jim Gary 提出了科学的第四范式——“数据密集型科学”，这标志着数据思维的到来[1]。美国统计学家爱德华·戴明曾说：“除了上帝，任何人都必须用数据来说话 ”。无论是“天生数字化”还是“天生模拟”的数据，都在以每秒数以万 TB 的速度迅速增长。国际数据公司 IDC 发布的研究报告显示， 2011 年全球被创建和被复制的数据总量 为1.8ZB，而这个数值还在以每两年翻一番的速度增长，预计到 2020 年全球数据总量将达到 40ZB，增长近 20 倍[2]。这些数据的爆炸式增长主要表现在三个维度，即同一类型的数据量在快速增大（如社交网络平台的定位数据）；数据增长的速度在加快（如社交网络平台每天产生的数据总量）；数据的多样性，即新的数据来源和种类在不断增加（如开放数据）。
（2）信息公开实践的推动。国务院于 2007 年 1 月通过了《中华人民共和国政府信息公开条例》（以下简称《条例》），自此，我国的信息公开上升到了国家战略的高度。在教育领域，2010 年 4 月 6 日，教育部颁布《高等学校信息公开办法》，高校信息公开逐渐引起了公众广泛的关注。为进一步推进高校信息公开工作，扩大社会监督，2014 年 7 月 25 日，教育部公布了《高等学校信息公开事项清单 》，要求在 2014 年 10 月底前，部属高校应当在学校门户网站开设信息公开专栏，统一公布清单各项内容[3]。据康京涛等人的调查统计，截至 2014 年 2 月 28 日，我国普通本科 820 所院校中有 460 所院校在门户网站中设置了信息公开专栏，占据本科院校总数的 50.61%，还有接近一半的高校并未设置信息公开专栏；有 462 所高校设置了信息公开的工作机构，占高校总数的 56.40%[4]。在政府机关方面，据相丽玲等人的调查统计，截至 2014 年，我国 31 个省级行政区（不含港、澳、台）中有 19 个（占 61%）制定了指导政府信息公开总体工作的综合性法规，22 个（占70%）发布了政府信息公开工作要点，7 个（占 23%）省级行政区制定了实施《政府信息公开条例》的方案、意见或办法，19 个（占 61%）制定了政府信息公开工作考核办法或实施方案[5]。不难看出，在《条例》的指导下，绝大多数省级行政区域都已切实推行了信息公开，并制定了相应的制度法规进行规范和保障。
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1.2 国内外研究现状
基于本文选取的政策模型的研究视角和所要研究的主要内容，以下从关于开放数据政策的研究和关于公共政策模型的研究两个方面来展示当前国内外相关研究现状，在此基础上进行简要述评。
1.2.1 国外研究现状
1.2.1.1 开放数据政策研究现状
在三大外文数据库 Webof Science、ELSEVIER（ScienceDirect）和 Emerald 中，按标题、关键词、主题或摘要包含 “open data”或“data opening”的条件进行检索，检索结果中涉及到开放数据政策研究的文献并不多。相关研究主要涉及对开放数据政策框架的研究、开放科学数据的相关政策研究、某一专业领域内数据开放的政策研究、开放数据政策在数据分析工具开发中的作用、数据开放与公民权利保护的政策研究等等。
首先，Zuiderwijk 等人构建了一个用于系统性地比较和评估开放数据政策实现及其影响的框架，该框架主要包括政策环境与背景、政策规划、政策内容、政策实现的绩效指标和公共价值等因素，并运用这个框架对荷兰政府各级的开放数据政策进行了比较研究 [22]。Bertot 研究指出了当前美国信息政策框架在数据的可获取、发布、隐私、安全、准确性和归档等方面存在的潜在差距，并给出了弥合这些差距的建议[23]。
其次，Childs 等人探讨了实现开放科学数据的机制，并指出科学数据在开放的同时，仍然存在方法、伦理、政策和现实等方面的问题 [24]。Molloy 研究了开放知识的定义和开放科学数据的 Panton 原则，并表示，通过政策的研究促进科学数据的开放，从而改善民生，是利益相关者研究的重点[25]。
再次，Elsberry 等人鼓励热带天气研究人员在开放数据相关政策的指导下相互合作[26]。Angal 等人在对遥感数据应用的研究中论及了遥感数据的开放及国内外相关政策，并指出这些数据潜在价值的实现，正是得益于开放数据政策的实施 [27]。Mulcahy 等人对以成本回收和边际传播成本方法为代表的英美两国的数据发布和传播政策进行了比较研究[28]。McL eod 认为，开放获取和开放数据给信息和记录管理者提供了新的机遇，并且它的地位和重要性在日益增加[29]。Harris 等人对涉及地球和天文观测数据开放的法律文书中的共同问题进行了研究，指出这些数据需要进一步的政策与法律规范，以充分实现开放数据的潜在价值[30]。
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第 2 章 相关概念与理论基础
2.1 大数据与大数据时代
因为大数据时代的到来，数据成为被激活的资产，其存在被赋予了全新的意义，其利用超越了存在的原始途径，其价值的聚合效应引发了价值链的重构，一场新的权利与义务的变革由此展开。总之，大数据时代为数据找到了新的出路，反过来，数据为大数据时代的形成和发展提供着最原始的动力，而开放数据正是这动力源源不竭的供给方。因此可以说，大数据时代催生了数据的开放，开放数据是依赖于大数据环境而产生、存在和发展的，它们之间形成了一种内在的需求和供给的关系。因而本文对我国开放数据政策模型的构建应当且必须依附于大数据的发展环境，脱离了这个大环境，数据将无所依附，开放也将失去意义。因此，本节从大数据的内涵与产生、小数据时代到大数据时代的转变、大数据时代的计算机处理技术等方面描述大数据的发展环境，在为全文的研究奠定大的环境背景的同时，也是开放数据政策的特殊政策环境，还是开放数据理论基础的重要组成部分。
2.1.1 大数据的内涵分析
通过对大数据几种典型定义的列举和分析，以及对其 “6V+1C”特点的描述来阐释大数据的内涵。
2.1.1.1 大数据的定义
大数据自提出以来，并未形成统一且明确的定义。在互联网时代，我们通常从事物的本质与技术两方面去理解一个新兴概念，因此在大部分人群尤其是大部分网民的观念中，大数据即是 “大量的数据集 ”与“新的信息技术”结合而形成的网络新名词。初识大数据，这个认知是有其可取之处的。随着近几年来持续较高的关注度，学界各科研机构和个人纷纷给出了定义大数据的多种说法，但由于大数据、大数据时代等概念都是相对而言的，因此目前的定义大都是定性描述，并未明确定量指标。以下列举部分典型的定义。
维基百科：大数据（Big data 或 Mega data），或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的形式的信息 [85]。全球著名管理咨询公司麦肯锡：大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集[86]。互联网数据中心：为更经济地从高频率的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术 [87]。舍恩伯格：大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法，是数据数量上的增加，以至于我们能够实现从量变到质变的过程[15]39。徐子沛：大数据=传统的小数据（源于测量)+现代的大记录（源于记录) [88]。徐宗本院士：不能够集中存储、并且难以在可接受时间内分析处理，其中个体或部分数据呈现低价值性而数据整体呈现高价值的海量复杂数据集 [89]。李天柱等人运用分析哲学中的概念置换方法，在存在规模庞大、类型多样、动态产生且价值巨大的 “特殊数据”集合的假设下，提出了一个公允定义（L－W－M 定义）：在此“特殊数据”集合的基础上，借助计算科学及其它新兴技术来实现特定功能的整体架构，而这一整体架构在传统的小规模数据的基础上是没有意义的[90]。
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2.2 开放数据的基本理论及国内外实践
大数据为开放数据提供了一定的发展环境和理论基础，本节从开放数据自身入手，通过阐述开放数据的内涵、知情权理论、数据权理论和数据价值理论来丰富开放数据的理论基础，并简要介绍国内外开放数据运动的实践情况，尝试从理论和实践两个层面展现开放数据不可阻挡的潮流与趋势。
2.2.1 开放数据的内涵分析
通过对现有几种关于开放数据的典型定义、开放数据类型的分析，以及开放数据与大数据、开放源代码、开放获取、信息公开相关概念的辨析这三方面的探讨，深入剖析开放数据的内涵。
2.2.1.1 开放数据的定义
将数据开放有很多方法，在网络时代最直接的方式是提供数据在线版本。关于开放数据，至今尚无统一标准的定义，大多是针对开放性的描述，以下介绍几种典型定义。开放知识基金会：开放数据是一类可以被任何人免费使用、再利用、再分发的数据，在其限制上，顶多是要求署名和使用类似的协议再分发[110]。维基百科：
开放数据是指数据应该免费提供给任何人，以便他们按照自己的意愿自由地访问、使用、修改和再发布，而不受版权、专利权或其他控制机制的限制和约束[111]。乔尔·古林：那些已经被政府或者其他组织发布，任何人都能获得并能用于任何商业或者个人目的的数据 [9]6。相丽玲：一种自然属于或被许可进人公有领域，可以面向所有人自由使用或被授权利用、再利用和重新分配的数据[8]。李佳佳：开放数据不是可供人们获取的数据，也不是免费的数据，它是总是被给予的数据，它依赖于见证者而存在[112][113]。
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第 3 章 面向开放数据的公共政策模型优化...................................52
3.1 基于公共政策制定过程的优化............................52
3.1.1 政策问题认定阶段.....................52
3.1.2 政策议程建立阶段.............................53
第 4 章 大数数据据环环境境下下我国开放数据政策模型的构建.........................74
4.1 开放数据政策模型的基本假定.............................74
4.1.1 开放数据的政策属性..................................74
4.1.2 开放数据的政策目标.....................................75
第 5 章 开放放数模型的评价..........................96
5.1 基于一般准则的评价..................................96
5.1.1 排列并简化政策现实......................................96
5.1.2 认定政策问题的重要层面............................................97
第 5 章 开放数据政策策“S-R-P”理论模型的评价
5.1 基于一般准则的评价
政策模型是利用概念转化的方法，间接反映政策内部诸要素的性质与关系的理论体系，一般来说，可以从排列并简化现实、认定政策问题的重要层面、符合社会现实、提供有意义的沟通、指导调查研究、提出一定的解释这六个方面评价政策模型的有效性，这既是政策模型应具备的功能，也是评价政策模型是否有效的一般准则。
5.1.1 排列并简化政策现实
排列并简化现实是模型最基本的特征，政策模型更是如此，它是用来指导政策分析、规划政策方案、辅助政策决策的有力工具。这一准则要求政策模型对公共政策的现实问题进行简化和序化，即简化和澄清对政策问题的思考，把复杂的政策现实变得简单，理清关键因素的逻辑顺序并建立联系。
在本文构建的开放数据政策的“S-R-P”理论模型中，我们以需求为导向，将政策现实问题简化为需求、决策和运行三个层面，并通过依赖决策形成的两个循环确定各层的逻辑顺序和相互关系。其中，政策需求层处于逻辑起点，为开放数据政策的产生提供原动力，通过需求的传输和信息的反馈与决策层建立联系。决策层处于逻辑中点，在整个模型的核心位置，也在系统的运行中发挥着核心作用，这不仅仅是因为它在政策需求与政策运行之间所扮演的承上启下的角色，更是因为它的运行结果将直接决定政策的有无。决策层利用最后的民主决策来选择循环的路径，通过决策结果的输出与下一环节建立联系，第一种循环将由它来完成。运行层处于逻辑终点，是开放数据政策实现的关键，通过接收决策与参考、提供信息反馈，来与决策层和需求层建立联系，并完成模型的第二种循环。基于以上分析，我们认为开放数据的政策现实在“S-R-P”理论模型中得到了简化，简化后的各层面具有紧密的逻辑联系，因此符合模型排列并简化现实的准则。
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第 6 章 结论与展望
6.1 研究结论
6.1.1 论文的主要结论及创新点
当前，全球开放数据运动正处于起步成长阶段，对我国的发展来说是机遇与挑战并存，我们认为，国家的顶层设计是抓住这一机遇，同时迎接相应挑战的必要途径，而政策手段作为国家顶层设计的关键，应该成为开放数据研究的重要内容。同时，鉴于政策模型对政策相关要素性质与关系的间接反映，以及对于政策现实的模拟，本文选取政策模型的视角对我国的开放数据进行研究。文章采取文献计量与分析法、内容分析法、综合研究法、系统分析法等方法作为研究的主要方法，构建了符合我国现实的以需求为导向的开放数据政策“S-R-P”理论模型及需求层、决策层、运行层子模型，在丰富开放数据政策研究理论体系的同时，对我国当前的开放数据政策现实予以解释和预测。
在开放数据政策“S-R-P”模型构建的理论基础部分，一方面扩展和明确了开放数据的基本类型，即包含除政府数据、公共数据以外的部分科学数据、商业数据和个人数据。另一方面结合大数据的时代背景，将知情权理论、数据权理论和数据价值理论作为开放数据的基本理论，选取有限理性模型、渐进主义模型、制度主义模型、系统理论模型和过程理论模型作为面向开放数据的一般公共政策理论模型，对这些模型存在的共性问题 ——动态的政策过程和政策环境进行优化，优化过程中强调 “透明”而“开放”的政策过程和大数据的特殊政策环境。优化的公共政策理论模型在现有一般公共政策理论模型与开放数据政策模型之间形成了有效的沟通，为我国开放数据政策“S-R-P”理论模型的构建开辟了新的思路，并提供了各层子模型构建的理论依据。
在开放数据政策“S-R-P”理论模型的构建过程中，首先明确了该模型与一般公共政策模型的本质区别 ——由于对政策现实的解释和预测性而导致模型运行结果的非单一性，具体表现为开放数据专门政策的出台与否，以及该区别产生的重要原因——大数据环境的孕育和相关大数据研发政策的出台。其次我们认为开放数据政策是环境依赖型公共政策，因此“S-R-P”理论模型强调以“需求”为导向的政策产出决策，对于环境系统和政治互动共同引起的需求变动具有较灵敏的反应机制。最后模型的实现上强调开放数据的核心理念对公共政策的影响，即运行过程中通过引导公众的民主参与和立法数据的实时开放来促进政策系统运行的透明度，以形成高效的社会监督。
参考文献（略）