【摘要】政府信息公开与数据开放是数字政府建设的重要内容，厘清两者之间的关系，有助于两者相互促进、推进国家治理体系和治理能力现代化。政府信息公开与数据开放在发展过程中具有一致性和差异性，两者存在有益共生关系。基于此，未来应优化数据要素，推进政府信息公开和数据开放协同发展。同时，将开放推进到数据层面，实现数据的深度开放和共享。
【关键词】政府信息公开 数据开放 灰色关联度分析 政策文本计算 多维度分析
【中图分类号】G203 【文献标识码】A
【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2024.06.008
段尧清，华中师范大学信息管理学院教授、博导。研究方向为政务大数据与公共服务、管理创新。主要著作有《政府开放数据：整合、融合与利用》（合著）等。易明，华中师范大学信息管理学院教授、博导。研究方向为信息资源管理。主要著作有《基于大数据的社交网络信息交流行为研究》（合著）等。
引言
改革开放以来，我国政府基于国情开展了若干具有中国特色的实践探索，在政府信息公开与数据开放方面取得了丰硕的成果。2008年，《中华人民共和国政府信息公开条例》（以下简称《条例》）的颁布，标志着我国政府信息公开逐步走向规范化、制度化。2012年，随着上海市推出了我国第一个地方政府数据开放平台——“上海政府数据服务网”，我国政府数据开放正式起步；2015年，国务院印发《促进大数据发展的行动纲要》，明确了进行数据开放的要求，标志着我国政府数据开放已进入发展阶段。政府信息公开和数据开放是我国数字政府建设过程中推动政府治理、促进经济发展和社会进步的重要组成部分。
政府信息公开与数据开放有密切的关系。一方面，政府信息公开和政府数据开放作为“数字政府”建设背景下政府执政的具体要求，也是政府改革的必然趋势，两者在实践和立法层面上存在着密切的联系。政府信息公开以《条例》为核心，奠定了政府数据开放的立法和实践基础[1]。政府信息公开往往是以文件或报告的形式存在的，而数据开放可以将这些信息转化为开放数据集，提高数据的可用性。另一方面，政府信息公开和数据开放侧重点不同。政府信息公开更侧重政府行政管理和公共政策信息的公开，目的是提高政府工作的公开性和公正性，促进政府与公众之间的互动和沟通[2]。数据开放则更侧重数据资源的开放和共享，目的是促进数据创新、支持科技创新和经济发展。
政策的制定和实施是政府信息公开与数据开放能否顺利实现的重要因素，研究两者之间的关系能够为政府信息公开和数据开放的实践和发展提供重要的思路和参考，促进政府信息公开与数据开放的规范化和制度化。因此，本文基于多维多层多尺度的视角，选取政府信息公开与数据开放的政策进行测度分析，从而更好地厘清两者的关系。
相关研究
政府信息公开是指将行政机关在履行职责过程中制作或者获取的信息，以法定形式记录、保存并及时、准确地向社会组织或个人公开的制度安排。随着各国政府信息公开进程不断推进，相关研究主要集中在：政府信息公开制度、质量、标准规范等基础理论研究；[3]探讨个人隐私保护、[4]主体权利规制[5]等法律问题；信息公开满意度、有效性及相关评价体系；[6]政府信息公开法治建设；[7]政府信息公开服务；[8]透明政府建设及政府公开信息在各领域的应用等方面。
政府数据开放是政府相关部门将自身掌握的数据通过一定技术手段，主动向公众公开，便于公众获取、共享、使用数据，以挖掘和释放公共数据价值。国内外学者对于政府数据开放的研究主要聚焦于：政府数据开放概念、政策、质量等基本理论问题；[9]隐私保护、政府数据开放授权运营[10]等法律问题；大数据、区块链[11]等技术在政府数据开放中的应用。国外关于政府数据开放的研究主要包括：政府数据开放的机制研究、[12]数据价值与利用研究[13]以及质量评价研究[14]。
数据开放是继政府信息公开之后又一个重要的政府信息资源公开共享形式，对两者之间的关系目前学界存在以下三种观点。
第一，数据开放是政府信息公开的迭代升级。从底层逻辑上来说，政府信息公开和数据开放具有一致性，都是政府以某种形式向外界公开数据的行为[15]。但数据开放扩展了政府信息公开的内容范围。政府信息公开通常是指政府机构的决策、计划、预算等文件。而数据开放则是指政府机构产生的各种数据。数据开放提供了更多的信息资源，方便公众获取信息、进行分析和研究。从信息利用上来说，数据开放促进了政府信息公开的数字化转型。政府信息公开向数字化转型是大势所趋，数据开放则是数字化转型的一种具体实践，两者存在发展与递进的迭代升级关系[16]。
第二，政府信息公开与数据开放之间存在并列关系。从理论基础、制度目标视角来看，政府信息公开的目标是保障公民知情权、参与权和监督权，提高政府的透明度和公信力，加强政府与公民的互动和信任。[17]数据开放的发展以政府信息公开为基础，数据开放依托信息公开制度和信息技术应用成为政府治理的制度工具，它的目标是促进数据资源的共享和利用，推动数字化转型和经济发展。[18]从制度框架的角度出发，两者在开放原则、范围及方式上存在本质区别。[19]从相关概念及政策文本视角来看，政府信息公开与数据开放在概念上彼此独立，[20]形式方面相同，政策实施及功能上各有侧重，两者正走向并行运作的协同发展路径，[21]而如何建设政府信息公开与数据开放“双路径协同”模式应成为学界未来的研究方向[22]。
第三，政府数据开放将取代政府信息公开。政府信息公开以保障公民依法获取政府信息知情权为宗旨，追求政府运作公开、透明，主要服务于人民群众的生产、生活及经济社会活动。随着社会发展、政府转型、公众信息利用能力提升，自上而下的政府信息公开已经无法满足人们的信息需求，建立公众与原始数据之间的联系成为必要。数据开放的政策颁布为数据开放工作的开展提供了方向指引；信息技术层面的更迭成为政府数据开放的外在驱动力；公众数据利用的意识不断加强对政府开放数据质量提出了更高的要求。从信息化发展规律的视角来看，数据开放既是历史必然趋势，也是在数字时代对信息公开的整体升级，[23]信息公开向数据开放嬗变不可避免，最终会被数据开放所取代[24]。
研究设计与关联度计算
研究思路。本文以政府信息公开与数据开放的政策为研究对象，以探讨我国政府信息公开和数据开放之间的关系为研究目标。具体研究过程为：首先，在北大法宝以“政府信息公开”“政府数据开放”为关键词搜集出相关政策，并进行筛选、去重、整合、剔除。其次，基于内容分析法，借助NVivo 12 Plus质性分析软件对搜集到的政府信息公开和数据开放的政策文本进行查询、编码、聚类、分析，确定灰色关联度的指标数据。最后，利用灰色关联度模型对政府信息公开和数据开放的指标进行测算，进而对两者之间的关系进行灰色关联分析。
数据来源与指标确定。为保证搜集数据的权威性、相关性，按照以下步骤对政策数据进行筛选：一是为保证法律效力，均选取国务院及其下属部门颁布的政策法规，政策类型仅限于法律、条例、规定、意见、方案、通知等；二是政策文本内容要分别与“政府信息公开”“政府数据开放”主题密切相关。按照以上原则，最终从704份“政府信息公开”和“政府数据开放”相关政策中确定了从2015年至2023年间的44份政策文本作为研究对象（其中“政府信息公开”和“政府数据开放”政策各22份）。在具体的政策维度、政策要素的确定上借鉴本团队前期的研究成果，[25]最终确定政策维度如表1所示。
对政策文本进行内容拆解及归纳，以此作为灰色关联模型的测算指标，关联度越大，就代表政府信息公开与数据开放之间联系越紧密。本文根据上述确定的政策维度和政策要素，借助NVivo 12 Plus质性分析软件对我国信息公开和数据开放的政策文本进行编码，以这44项政策文本的句和段落作为分析单元，不相关、无意义的句和段落不予编码，若分析单元中涵盖政策要素所涉及的方面，则参数值设置为1，反之为0，最后将所有分析单元加以汇总。按照上述编码原则，最终共计编码2112条，部分编码示例如表2所示，编码结果如表3所示。借鉴李克东教授提出的信度检验公式[26]进行计算，对其中两次编码结果进行信度检验，编码一致性比率达到91.1%，编码结果可被接受。
关联度计算。本文选取政府信息公开与数据开放政策文本作为灰色关联度测算数据，为了直观对比两者政策之间的关联度，设序列为：Ci={ci(k)|i=0,1;k=1,2,…,n}，n为ci(k)的个数。C0为参考序列，即信息公开政策各要素的数据，C1为比较序列，即数据开放政策各要素的数据。ci(k)表示第i个领域第k个要素的数值，如c1(1)表示数据开放领域公共安全的数值。具体步骤如下。
步骤一：数据序列无量纲化处理。根据公式（1）分别对参考序列C0和比较序列C1进行无量纲化处理，得到C0'和C1'，具体如表4所示。
步骤二：序列关联度计算。根据公式（2）计算出政府信息公开与数据开放的政策要素灰色关联度，如表5所示。
其中，ξ为分辨系数，通常取ξ=0.5，min|c0'(k)-c1'(k)|表示同一要素在政府信息公开领域和数据开放领域差值绝对值的最小值，max|c0'(k)-c1'(k)|表示同一要素在政府信息公开领域和数据开放领域差值绝对值的最大值，|c0'(k)-c1'(k)|表示要素k在政府信息公开领域和数据开放领域差值的绝对值。
通过公式（3），记γ(c0'(k),c1'(k))为k点的要素灰色关联度，β(C0',C1')为序列C0与序列C1的维度灰色关联度，通过将全部要素的关联度求平均值得到政府信息公开与数据开放的政策维度灰色关联度，如图1所示。
结果分析
政策维度灰色关联度。政策维度关联度从大到小的排序是资源投入（1.0000）＞经济建设（0.9761）＞民生服务（0.9072）＞信息化建设（0.8310）＞开放与共享（0.8136）＞数据技术（0.7615）＞公共治理（0.5351）＞民主政治（0.3487），其中民主政治、公共治理、数据技术政策维度的关联系数较之其他维度较弱，说明政府信息公开与数据开放政策在资源投入、经济建设、民生服务等方面，具有一致性；在民主政治、公共治理、数据技术等方面具有差异性。
政策要素灰色关联度。在政策要素中，关联度排名前五位的是信息产业（1.0000）、信息传递（0.9975）、数据存储（0.9929）、社保就业（0.9865）、教育科技（0.9764），而政府建设（0.3341）、公共安全（0.7079）、公众参与（0.7147）等政策要素关联度较弱，说明政府信息公开与数据开放政策在信息产业、信息传递、数据存储、社保就业、教育科技等方面的政策要素具有一致性，在政府建设、公共安全、公众参与等方面的政策要素具有差异性。
政策关联度的进一步分析。资源投入维度：政府信息公开与政府数据开放在资源投入维度的关联度为1.0000，关联程度最高，其包含人才培养、资金支持、组织保障三个政策要素。首先，在组织保障方面，政府数据开放需要构建数据平台、开发API接口以及使用数据科学技术进行高级分析，并确保数据的质量和安全性。同时，政府信息公开需要采用最先进的信息技术，包括在线门户网站、电子存档管理系统和社交媒体客户端等，以便将信息以最好的方式传达给公众。其次，在人才培养方面，政府数据开放需要数据管理人员、开发人员和数据分析师，确保数据的质量与安全，以及支持数据的更新和管理，政府信息公开需要具备专业技能的工作人员来处理信息请求、发布信息，以及维护信息系统。最后，在资金投入方面，政府数据开放需要大量的资金支持，包括建立数据库、API接口以及云计算、人员培训和维护，政府信息公开则需要财政投入来建设信息公开平台、在线门户网站等以提供信息和服务。
经济建设维度：政府信息公开与政府数据开放在经济建设维度的关联度为0.9761，关联度位列第二，其包含财政税收、电子商务、市场消费、信息产业四个政策要素。其一，政府信息公开和数据开放在经济建设中扮演着重要的角色，对于促进产业升级、创新创业、政策制定和数字化转型有着重要意义。其二，政府信息公开和数据开放为公众提供有价值的数据资源，为企业提供更多的创新和创业机会，促进产业升级；推动政府数字化转型，提高数字化技术在各个行业的应用水平；帮助政府评估政策效果和优化政策方向，更好地适应市场需求和推进经济发展；增强市场透明度，为市场参与者提供更准确的信息和数据支持，推动经济的可持续发展。
民生服务维度：政府信息公开与政府数据开放在民生服务维度的关联度为0.9072，位列第三，其包含农业农村、社保就业、社会救助、食品药品安全、脱贫扶贫、医疗卫生等政策要素。首先，在提供更好的公共服务方面，政府信息公开和数据开放有助于为公众提供更好的公共服务，如教育、医疗等，公开的政府信息和数据帮助公众更好地了解政府工作，从而让公众能够更好地享受到相关公共服务。其次，在促进社会公正方面，公开的政府信息和数据有助于促进社会公正，公众通过准确的信息和数据确定得失，明确个人和社会收益所有权，促进公共服务和社会资源的公正分配。再次，在促进民主和公众参与方面，政府信息公开和数据开放促进民主建设和公众参与，让公众有意愿和能力更好地参与决策过程，这将增加民主参与和反馈比例，从而提高社会治理的民主性和公正性。最后，在优化公共资源的利用效率方面，两者通过提高公共资源的利用效率，优化政府在公共资源配置、优先治理和利用方面的决策。
信息化建设维度：政府信息公开与政府数据开放在信息化建设维度的关联度为0.8310，关联程度位列第四，其包含机制体制建设、平台建设、网络建设、中心建设等政策要素。首先，数据是信息化建设的基础，政府信息公开和数据开放提供了大量可靠的数据，通过数据的收集和整合，政府和企业基于数据化的方式去运营管理、创新，实现数据的业务化应用，整体提升信息化水平。其次，在信息化平台建设方面，政府信息公开和政府数据开放都需要建立相应的信息化平台来支持其工作的开展，国务院办公厅印发《全国一体化政务服务平台移动端建设指南》，强调地方政府需在政府服务平台移动端上加强标准化和规范化建设，尽快加入全国一体化平台移动端，并进行统一的标准化管理，以实现互联互通，提高政府服务的能力和水平，最大化地便民利民。最后，政府信息公开和政府数据开放在信息化建设维度上的另一个关键点是数据处理，政府信息公开需要收集、整理、分类处理信息，以满足公众的需求，政府数据开放则需要进行数据的提取、清洗、整合和分析等处理，以使数据更好地被共享和利用。
开放与共享维度：政府信息公开与政府数据开放在开放与共享维度的关联度为0.8136，关联程度也较高，其包含数据交易、信息传递、信息共享等政策要素。首先，在公共需求方面，政府信息公开和政府数据开放的实施都是满足公众需求的重要途径。政府信息公开主要为公众提供政府信息；政府数据开放则是通过开放政府数据，满足公众对数据的需求，从而提高公众服务水平和效率。其次，在政府服务方面，政府通过公开信息和数据，加强与公众之间的互动和交流，并更好了解公众需求，从而提高公众服务质效。最后，在政策制定方面，政府信息公开和政府数据开放的实施有助于提升政策制定和执行的透明度和效率，政府通过信息公开，将政策和执行情况公开给公众，使公众对政策更加了解，对政府的评价作出更为准确和有影响的结论，从而加强公众对政府的监督。
数据技术维度：政府信息公开与政府数据开放在数据技术维度的关联度为0.7615，关联程度相对较弱，其包含大数据技术、互联网、科技创新、信息技术等政策要素。首先，在数据格式方面，政府信息公开往往是以文本、图片、视频等形式发布，内容通常为政策、公告、新闻稿等。相对而言，政府数据开放所提供的数据文件一般是结构化的、机器可读的数据，如CSV、JSON等格式。这种数据格式有利于使用数据工具进行可视化、分析、挖掘等操作，但是对于一般消费者而言，可能需要事先具备一定的数据加工和分析技能。其次，在数据价值方面，政府信息公开的目的是提供政策、规定、公开活动等信息，帮助公众了解政府行为和决策。政府数据开放的目的则是通过提供数据，支持社会各界开展数据分析、建模、决策等活动，政府数据开放所涉及的数据可能更加详实和全面，覆盖的数据类型也会更多样化。最后，在数据使用方式方面，政府信息公开的内容通常是由政府部门发布，公众需要搜索、浏览、阅读这些内容，从中获取所需信息。政府数据开放则可能需要进一步加工、清理、挖掘、分析这些数据，才能发现和提取其中有用的信息，对于公众来说，访问政府信息公开网站和使用政府数据开放平台所涉及的技能和知识也存在一定的差异。
公共治理维度：政府信息公开与政府数据开放在公共治理维度的关联度为0.5351，关联程度较弱，其包含公共安全、数据标准、数据采集、数据存储、数据利用、数据确权、政策法规、环境保护、基础设施、教育科技等政策要素。首先，在目标与定位方面，政府信息公开的目的在于提高政府的透明度和公信力，同时帮助民众更好地了解政策和政府行为，并对政策进行监督和反馈。而政府数据开放则强调开放政府数据，以促进社会各方的参与和协作，鼓励公民社会和企业家利用数据提出改革建议、驱动创新和增进社会福祉。其次，在数据内容方面，政府信息公开的内容通常是由政府部门发布的政策、公示、报告等文本型信息，面向普通公众。政府数据开放所涉及的数据则更多地涉及宏观、社会统计、科技、环保、地理信息等领域的非结构化数据和结构化数据，需面向专业人士或者对数据加工技术有相当水平的公众。最后，在数据预处理方面，政府信息公开的内容受到政府部门的严格审查，在发布前经过必要的编撰、拍摄、编辑、翻译等环节，以保证其准确性和权威性。而政府数据开放所涉及的数据需要在数据格式、质量、清洗、加工等方面进行充分的预处理和清理，才能更好地满足社会各界的需求和开展数据分析和应用。
民主政治维度：政府信息公开与政府数据开放在民主政治维度的关联度为0.3487，关联程度最弱，其包含公众参与、透明度、政府建设等政策要素。首先，在参与程度方面，政府信息公开往往是政府部门主动公布信息并面向广大民众公开的，这种模式强调的是信息公开的义务和透明度。而政府数据开放强调的是开放数据的需求，提供公众使用和管理的资源，更多的是以合作或合作伙伴的形式来开发和利用数据。其次，在目标方面，政府信息公开的目的是提升信息透明度，扩大公众的知情权，而政府数据开放的目的在于使用大数据和人工智能等技术分析政策和行动的具体影响，以便采取措施进行调整和改进，并为政策改进、政策制定提供决策支持。最后，在数据的分析和解读方面，政府信息公开所涉及的信息通常是政府部门发布的政策、行动等，往往比较容易理解和解读。而政府数据开放所涉及的数据比较复杂、抽象，数据内容会比政府信息公开更为广泛，需要一定的数据分析和处理技术，因此往往需要专业的技能和知识。
结论与建议
结论。本文从政策分析的视角出发，针对政府信息公开与数据开放的政策文本进行内容分析，通过构建灰色关联度模型对两者各维度进行数据计算，最终得出以下两项结论。
一是政府信息公开与数据开放在发展过程中具有一致性和差异性。加强数字政府建设是适应新一轮科技革命和数字社会建设、加快数字化发展的必然要求，[27]政府信息公开和数据开放作为政府向社会公开和分享信息的重要手段，是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要举措，两者具有紧密的关联关系。政府信息公开与数据开放发展的过程中，在资源投入、经济建设和民生服务方面具有一致性，这种一致性反映了政府推动信息公开和数据开放的整体战略和目标，同时也反映了公众在利用政府信息和数据方面的需求和期望。首先，在资源投入方面，政府信息公开与数据开放共同构成了政府向社会公众和企业开放的信息和资源的基础。政府信息公开提高了政府的透明度和公信力，数据开放则为信息公开提供了更加可靠的支持和更丰富的内容，同时也为企业和公众提供了更多的信息和数据，促进了创新与发展。其次，在经济建设方面，政府信息公开与数据开放共同推动着数字经济和智慧城市的建设，为产业升级和转型提供了重要的支撑和助力。政府的数字化转型、数据治理能力的提升，也将带动企业创新和发展，推动经济的发展。最后，在民生服务方面，政府信息公开与数据开放共同促进了公共服务的优化和提升，提高了政府与公民之间的互动和沟通效率，进一步加强了政府与公民之间的信任与联系。通过政府信息公开与数据开放的协同发展，政府与公民之间的互动和沟通效率得到提高，政府能够更好地了解公民的需求和反馈，更好地为公民提供服务。
政府信息公开与数据开放在民主政治、公共治理和数据技术方面的差异性明显。首先，政府信息公开是为了满足公民的知情权、参与权和监督权，增强政府与公民之间的互动和沟通。而数据开放则更加关注的是公共治理中的公民参与和协作，以数据为基础实现公共政策的共同决策和执行。这表明政府信息公开和数据开放在民主政治方面的关注点有所不同，前者更注重信息的传递和公开，后者更注重公共治理中的公民参与和共同决策。其次，政府信息公开与数据开放的目的都是为了提高政府的治理能力和公共服务水平，但两者侧重点不同。政府信息公开主要通过向公众披露政府的工作、决策和管理情况，达到提高政府透明度和公信力的目的；而数据开放则通过开放政府所掌握的各类数据资源，倡导“数据驱动”和“智慧治理”，实现政府决策的科学化、精准化和高效化，进而有效提升政府的行政效能和公共服务水平。最后，政府信息公开和数据开放的实践不仅促进了公共治理的创新和改进，也引领了数据技术的发展。政府信息公开提供了数据的需求和应用场景，推动了数据采集、整合和发布技术的发展，同时也为数据开放提供了数据来源和支持。而数据开放则通过数据的开放和应用，推动了数据分析、数据挖掘和人工智能等技术的发展，为数字化转型和创新发展提供了重要动力。政府信息公开和数据开放在民主政治、公共治理和数据技术方面的差异性体现主要源于其目的和侧重点的不同，而这些差异又相互促进，共同推进国家治理体系和治理能力现代化。
二是政府信息公开与数据开放存在有益共生关系。通过政策计算分析可以看出，政府信息公开与数据开放并非简单的迭代升级、并列关系或替代关系。信息生态学中的共生理论为理解两者的关系提供了有益视角：政府信息公开与数据开放既相互交叉融合，又同步并行发展。信息公开的对象主要是文本形式的文件或统计报告。然而，随着大数据时代的到来，公众和企业对政府信息公开的期望和需求发生变化。相比于传统的、非结构化的文件，公众现在更期望获得电子的、可机读的、结构化的数据，以便对数据进行再利用。因此，数据开放成为信息公开在数据时代的深入发展，将开放推进到了数据层面。从内容上来看，政府信息公开强调政府运行的信息共享，数据开放强调底层的最原始的数据利用，相较政府信息公开更加有利于细致、深入地了解政府工作情况、社会发展趋势等信息，是信息公开的深入和延伸。在政策驱动目标上，政府信息公开和数据开放是继承和发展的，数据开放的实施需要以政府信息公开为基础，政府信息公开的发展也需要数据开放的支持，两者相互依存、相互促进，不断为政府提供新的思路和路径，实现更好的公共治理。从政策协同上来看，政府信息公开需要政府数据开放的支持和配合，政府数据开放也需要政府信息公开的推动和保障。政府数据开放的资源和内容促进了政府信息公开的质量和效果，而政府信息公开的内容和效果也需要政府数据开放的支持和保障。总之，政府信息公开和数据开放之间具有有益共生的关系，这种关系对于推进政府公共管理的现代化和民主化、促进政府与社会之间的互动和合作具有重要的作用。
建议。作为数字政府建设的重要内容，政府信息公开和政府数据开放的顺利推进有利于加快社会数字化蓬勃发展、创新政府治理方式、提升政府治理水平和能力，对于建设法治政府和透明政府意义重大。为了促进信息资源进一步共享开发和利用，要加强政府信息公开和数据开放力度，加快信息化进程，充分释放数据价值，本文提出以下建议。
一是优化数据要素，推进政府信息公开和数据开放协同发展。数据是信息的底层，它不仅是信息的载体，更是信息的基石。政府信息公开与数据开放已经成为促进数字化转型和创新发展的重要手段，要真正实现信息公开和数据开放的协同推进，就必须深入优化数据要素，以满足社会公众和企业对信息的个性化、多样化需求。首先，政府应该通过标准化、规范化、归纳化等手段对数据进行深度加工和处理，使其更具可读性、可用性和可共享性，以满足社会公众和企业对数据的多元化需求。政府还应积极开展数据清理和加密工作，保护数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。其次，政府需要加强信息系统建设，优化数据质量和规范化程度，提高数据的开放性、可访问性和可用性，进一步推动数据开放。再次，政府还需强化信息技术人才培养，提高政府部门数据治理和数据应用能力，更好地应对数字化转型带来的新需求和新挑战。优化数据要素是推进政府信息公开和数据开放的关键，只有深入推进数据要素的优化和完善，才能真正实现政府信息公开与数据开放的协同推进，促进数字化转型和创新发展。最后，政府信息公开和数据开放也需要进行有机结合，实现协同推进。政府应当将数据开放作为信息公开的重要补充和拓展，将信息公开和数据开放进行有机融合。在政府信息公开和数据开放的交叉领域，政府可以通过数据的开放和共享，实现信息公开的深度挖掘和再利用，进一步促进数字政府建设和信息化发展。
二是将开放推进到数据层面，实现数据的深度开放和共享。政府信息公开主要关注信息的“知情”层面，即公众获取政府信息的权利。随着大数据技术的迅速发展，公众对于政府信息公开的期望发生了转变，不再满足于获取纸质或电子文件的形式，而是希望能够获得更加结构化、精细化的数据，以实现更多的再利用和创新应用。这就需要政府深入到数据层面，将政府信息公开延伸到数据开放领域，推进政府数据开放的进程。在这个过程中，数据的重要性和价值不言而喻。首先，相较于信息，数据是信息的底层，数据比信息具有更大的再利用空间和挖掘潜力，通过对数据的深度挖掘和分析，可以发现信息背后的规律和价值，为决策提供更准确、更有效的支撑和指导。因此，政府应该充分认识到数据开放的重要性，不断完善数据开放的政策和技术手段，将数据开放推向更广泛的应用领域，推动社会创新和经济发展的提升。其次，政府应该不仅仅关注信息公开的内容和形式，还注重数据开放的深入推进和数据质量的保障，从而实现信息公开的全面提升和升级。最后，政府还应该注重信息公开和数据开放的效果，以提高政府的透明度、公正性和公信力，利用不断发展的信息技术为公众更新和扩大政府信息的获取途径，积极探索政府信息公开、传递、共享及利用等机制，满足公众对政府信息和数据的需求，推动政府公共管理的现代化和民主化，实现信息资源的有效利用。
总之，政府信息公开与数据开放需要政府在多方面进行努力。政府应当加强对数据的管理和开放，优化数据要素，推进政府信息公开和数据开放的有机结合，为公众提供更加便捷、高效、精准的政府服务，推动数字政府建设和信息化发展，实现政府与社会各界的互利共赢。
（本文系国家社会科学基金重大项目“数字政府建设成效测度与评价的理论、方法及应用研究”和国家社会科学基金青年项目“我国政府数据开放共享政策体系的赋能机制与效应评估研究”的阶段性成果，项目编号分别为23&ZD081、23CTQ029；华中师范大学信息管理学院博士研究生王蕊对本文亦有贡献）
注释
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[24]赵需要：《政府信息公开到政府数据开放的嬗变》，《情报理论与实践》，2017年第4期。
[25]段尧清、姚兰、杨少飞：《基于扎根理论的数字政府建设构成要素抽取研究》，《情报科学》，2021年第7期。
[26]参见李克东编：《教育技术学研究方法》，北京师范大学出版社，2003年。
[27]《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》，2022年6月23日，http://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2022-06/23/content_5697299.htm。
Analysis of the Correlation Between Open Government Information and Data Openness with Chinese Characteristics
Duan Yaoqing Yi Ming
Abstract: Open government information and data openness are essential components of digital government construction. Clarifying the relationship between the two contributes to their mutual promotion, advancing the modernization of national governance systems and capabilities. Throughout their developmental trajectories, open government information and data openness exhibit both consistency and divergence, yet they harbor a symbiotic relationship beneficial to both. Therefore, future efforts should focus on optimizing data elements to propel the coordinated development of open government information and data openness. Simultaneously, extending openness to the realm of data facilitates deep openness and sharing of data resources.
Keywords: open government information, government data openness, grey relational analysis, policy text mining, multidimensional analysis
责 编∕李思琪 美 编∕梁丽琛
