鄧 崧，姚承慧

（1，2.云南大學(xué) 政府管理學(xué)院，云南 昆明，650500）

一、文獻(xiàn)回顧與問題提出

政府?dāng)?shù)據(jù)開放，意味著進(jìn)一步釋放政府?dāng)?shù)據(jù)的社會(huì)價(jià)值和商業(yè)價(jià)值，為公眾獲取和使用數(shù)據(jù)提供便捷渠道，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)政府?dāng)?shù)據(jù)增值。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)作為國家的核心競(jìng)爭(zhēng)力，得到了全球范圍內(nèi)各層級(jí)官員的高度關(guān)注。根據(jù)聯(lián)合國經(jīng)濟(jì)和社會(huì)事務(wù)部提供的相關(guān)報(bào)告（Unitednationse-governmentsurvey），截至2018年，193個(gè)成員國中建有政府?dāng)?shù)據(jù)開放門戶的國家已達(dá)139個(gè)，占成員國總數(shù)的72%①王益民.全球電子政務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)——《2018年聯(lián)合國電子政務(wù)調(diào)查報(bào)告》解讀之一[J].行政管理改革，2019（01）：44-50。。李克強(qiáng)總理指出，我國的各級(jí)政府機(jī)構(gòu)在行使各自職能、管理社會(huì)公共事務(wù)的過程中產(chǎn)生并積累了豐富的公共數(shù)據(jù)，其所具有的數(shù)據(jù)量約占社會(huì)總量的80%以上。大數(shù)據(jù)被視為國家的戰(zhàn)略性資源，是21世紀(jì)的“石油”，其重要性不言而喻。

關(guān)于政府?dāng)?shù)據(jù)開放的概念，國內(nèi)外從多元視角進(jìn)行了定義。從限制性許可視角，它強(qiáng)調(diào)利用政府?dāng)?shù)據(jù)開放的許可權(quán)。AE．Martin（2012）指出為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的利用價(jià)值，政府?dāng)?shù)據(jù)開放必須不受限制，應(yīng)對(duì)外免費(fèi)開放②MARTIN A E.Open government data：setting the scene［R］.The World Wide Web（Consortium）（W3C）Spain Office /CTIC，2012。黃如花和李楠（2016）指出開放許可協(xié)議是滿足社會(huì)對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)需求的必要條件③黃如花，李楠.國外政府?dāng)?shù)據(jù)開放許可協(xié)議采用情況的調(diào)查與分析[J].圖書情報(bào)工作，2016（13）：5-12。。從開放的視角，國內(nèi)學(xué)者周志峰等人（2013）通過探析國外政府?dāng)?shù)據(jù)開放特征，指出對(duì)于用戶而言政府?dāng)?shù)據(jù)開放具有非獨(dú)占性、易獲取性、合法性的特點(diǎn)④周志峰，黃如花.國外政府開放數(shù)據(jù)門戶服務(wù)功能探析[J].情報(bào)雜志，2013（03）：144-147。。從開放程度的視角，它強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)開放的深度和廣度。李佳佳（2010）認(rèn)為，數(shù)據(jù)開放是數(shù)據(jù)鏈的開放，并且開放的并非是單一數(shù)據(jù)鏈上的某一元數(shù)據(jù)，而是包含了由全部事實(shí)、數(shù)據(jù)、信息及知識(shí)組成的數(shù)據(jù)集⑤李佳佳.信息管理的新視角：開放數(shù)據(jù)[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2010（07）：36。。余紅和劉娟（2014）指出數(shù)據(jù)開放要實(shí)現(xiàn)全面覆蓋，它應(yīng)是由政府等公共機(jī)構(gòu)產(chǎn)生和收集的包括信息數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)、氣象及數(shù)字圖書在內(nèi)的所有數(shù)據(jù)①余紅，劉娟.開放數(shù)據(jù)及其對(duì)圖書館信息資源共享的影響[J].圖書館，2014（04）：87-90。。從開放意義視角，它側(cè)重于政府?dāng)?shù)據(jù)開放在治理模式上帶來的積極影響。如國外學(xué)者Gurin（2014）認(rèn)為政府?dāng)?shù)據(jù)開放有利于社會(huì)公眾、企業(yè)和商業(yè)機(jī)構(gòu)建設(shè)新產(chǎn)業(yè)、分析數(shù)據(jù)模式、預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)趨勢(shì)、做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策以及處理復(fù)雜難題②Gurin，Joel.Open Data Now：The Secret to Hot Startups，Smart Investing，Savvy Marketing，and Fast Innovation［J］.Social ScienceElectronic Publishing，2014（02）：42-43。。姚樂等人（2013）將智慧城市建設(shè)與政府?dāng)?shù)據(jù)開放有機(jī)結(jié)合起來，通過案例分析總結(jié)出政府?dāng)?shù)據(jù)開放有利于政府高效率運(yùn)轉(zhuǎn)、實(shí)現(xiàn)智慧城市以及提升公眾的服務(wù)質(zhì)量③姚樂，樊振佳，賴茂生.政府開放數(shù)據(jù)與智慧城市建設(shè)的戰(zhàn)略整合初探[J].圖書情報(bào)工作，2013（13）：12-17+48。。

隨著政府?dāng)?shù)據(jù)開放進(jìn)程的加深，國內(nèi)外對(duì)于政府?dāng)?shù)據(jù)開放的評(píng)估研究已出現(xiàn)不少權(quán)威性報(bào)告，例如開放數(shù)據(jù)晴雨表、全球開放數(shù)據(jù)指數(shù)、開放政府?dāng)?shù)據(jù)指數(shù)（OGD指數(shù)）等。就國內(nèi)而言，比較具有影響力的為復(fù)旦大學(xué)鄭磊團(tuán)隊(duì)（2016）提出的政府?dāng)?shù)據(jù)開放的整體評(píng)估體系，分別從基礎(chǔ)、平臺(tái)、數(shù)據(jù)、使用和效果5個(gè)維度進(jìn)行指標(biāo)設(shè)計(jì)④鄭磊，關(guān)文雯.開放政府?dāng)?shù)據(jù)評(píng)估框架、指標(biāo)與方法研究[J].圖書情報(bào)工作，2016（18）：43-55。。目前，國際學(xué)術(shù)界對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開放評(píng)估指標(biāo)體系還未達(dá)成一致共識(shí)，評(píng)估側(cè)重點(diǎn)存在差異。DinicSB（2014）等學(xué)者對(duì)前述的開放原則進(jìn)行創(chuàng)新，建立了基于Web方法的政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)自動(dòng)評(píng)估模型，并將此應(yīng)用于7個(gè)數(shù)據(jù)開放網(wǎng)站⑤Dinic S B，Nata?a Veljkovi?，Stoimenov L.How Open Are Public Government Data? An Assessment of Seven Open Data Portals［J］.2014。。G．Viscusi等學(xué)者（2014）從質(zhì)量視角出發(fā)，搭建了政府?dāng)?shù)據(jù)開放完成度評(píng)價(jià)框架，基于準(zhǔn)確性、完整性和及時(shí)性評(píng)價(jià)了意大利當(dāng)?shù)毓残姓块T的政府開放數(shù)據(jù)⑥Viscusi G，Spahiu B，Maurino A，et al.Compliance with open government data policies：An empirical assessment of Italian local publicadministrations［J］.Information Polity，2014，19（03）：263-275。。關(guān)于用戶維度的評(píng)估，學(xué)者們較為關(guān)注的則是用戶參與。Lee（2012）通過社交媒體的視角，圍繞數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備度與透明度、開放的參與性與協(xié)作性等維度建立了關(guān)于政府?dāng)?shù)據(jù)開放項(xiàng)目的用戶參與成熟度模型，并指出政府機(jī)構(gòu)一次僅應(yīng)專注于實(shí)現(xiàn)一個(gè)級(jí)別的成熟度⑦Lee G，Kwak Y H.An Open Government Maturity Model for social media-based public engagement［J］.Government Information Quarterly，2012（04）：492-503。。與此同時(shí)，有少數(shù)學(xué)者基于投入、產(chǎn)出視角對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開放展開效率評(píng)估，其評(píng)估一般從最直觀的數(shù)據(jù)開放平臺(tái)及其可獲得的開放數(shù)據(jù)入手。馬海群（2016）等人將數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)內(nèi)容及連通率等作為投入指標(biāo)，將下載量以及訪問量等作為產(chǎn)出指標(biāo)，構(gòu)建了多維度效率評(píng)價(jià)體系，運(yùn)用DEA模型對(duì)國內(nèi)8個(gè)省市的政府開放數(shù)據(jù)平臺(tái)的效率展開評(píng)估分析⑧馬海群，王今.基于DEA的政府開放數(shù)據(jù)網(wǎng)站效率評(píng)價(jià)[J].數(shù)字圖書館論壇，2016（06）：2-7。。鄧崧，海倫（2018）借鑒政府網(wǎng)站的評(píng)估指標(biāo)，以Web對(duì)象的數(shù)量、連通率、總頁面數(shù)、不重復(fù)鏈接數(shù)、下載時(shí)間和網(wǎng)站內(nèi)容為輸入指標(biāo)，以下載量為輸出指標(biāo)，構(gòu)建了政府?dāng)?shù)據(jù)開放評(píng)估指標(biāo)體系，并對(duì)我國13個(gè)地方政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行效率評(píng)價(jià)⑨海倫，鄧崧.基于數(shù)據(jù)包絡(luò)法的城市政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)效率評(píng)估[J].電子政務(wù)，2018（08）：120-126。。韓磊，胡廣偉（2018）從平臺(tái)及數(shù)據(jù)兩大層面設(shè)計(jì)輸入輸出指標(biāo)，構(gòu)建了政府?dāng)?shù)據(jù)開放的DEA評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)我國現(xiàn)已建成的所有省市政府?dāng)?shù)據(jù)開放網(wǎng)站進(jìn)行評(píng)價(jià)，其評(píng)價(jià)指標(biāo)體系共包含13個(gè)具體指標(biāo)⑩韓磊，胡廣偉.政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)建設(shè)效率評(píng)估及其啟示[J].數(shù)字圖書館論壇，2018（09）：54-61。。

縱觀學(xué)界，關(guān)于政府?dāng)?shù)據(jù)開放的研究仍有進(jìn)一步研究的空間。一是對(duì)于省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放網(wǎng)站關(guān)注度不夠。當(dāng)前研究客體多為國家級(jí)或地級(jí)市政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)，或者將不同行政級(jí)別的省市政府置于同一個(gè)框架下進(jìn)行對(duì)比分析，不做詳細(xì)區(qū)分。受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、公眾文化程度、政治環(huán)境以及信息化水平等因素的影響，將各省置于同一水平線上橫向比較有失準(zhǔn)確性，具有一定的局限性。二是主觀性評(píng)價(jià)突出。大部分學(xué)者采用專家打分法等方式確定各指標(biāo)的權(quán)重，這一過程容易受到專家主觀因素的影響，從而降低了最終的評(píng)估結(jié)果的可靠性和客觀性。三是政府?dāng)?shù)據(jù)開放研究多基于建設(shè)成效的視角進(jìn)行評(píng)估，其結(jié)果具有絕對(duì)性。在上述背景下，對(duì)當(dāng)前省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率展開評(píng)價(jià)顯示出極大的必要性。本文從效率視角切入，以已建成政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)的省級(jí)政府作為研究客體，將省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率問題量化分析，試圖回應(yīng)以下問題：整體而言，省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率情況如何？具體而言，哪些省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放達(dá)到了相對(duì)有效？又有哪些省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放處于無效狀態(tài)？以及各省在省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率中處于何種地位？

二、研究方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，簡(jiǎn)稱DEA模型，是以相對(duì)效率概念為基礎(chǔ)，對(duì)具有相同類型的多投入、多產(chǎn)出的被評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，處于管理科學(xué)、運(yùn)籌學(xué)及計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的交叉范疇。該方法的基本思路①Charnes A，Cooper W W，Rhodes E.Measuring the efficiency of decision making units［J］.European Journal of Operational Research，1978（06）：429-444。是把每一個(gè)能夠通過一系列決策、投入一定數(shù)量生產(chǎn)要素、并產(chǎn)出一定數(shù)量產(chǎn)品的系統(tǒng)均看成一個(gè)決策單元（DecisionMakingUnit，簡(jiǎn)稱DMU），由全部DMU組成被評(píng)價(jià)群體，把DMU的每個(gè)投入與產(chǎn)出指標(biāo)的權(quán)重作為變量進(jìn)行測(cè)算，確定效率包絡(luò)面，將各DMU與所測(cè)算的效率包絡(luò)面進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算出效率值差距，從而確定該DMU是否為DEA有效。

傳統(tǒng)的DEA模型可以分為CCR模型與BCC模型兩種類型。CCR模型，即規(guī)模收益不變模型，其得到的效率稱為綜合技術(shù)效率（Scale&TechnicalEfficiency，簡(jiǎn)稱STE）。CCR模型的前提假設(shè)為規(guī)模收益不可變，故無法處理規(guī)模收益可變的情形。而在現(xiàn)實(shí)情形中，以規(guī)模收益可變的狀況多，因此為彌補(bǔ)這一缺陷，Banker、Charnes以及Cooper于1984年對(duì)CCR模型進(jìn)行了改造，提出了生產(chǎn)規(guī)模與技術(shù)有效的BCC模型②Banker R D，Charnes A，Cooper W W.Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis［J］.Management Science，1984（09）：1078-1092。。該模型放寬了假設(shè)條件的限制，在CCR模型基礎(chǔ)上增加了一個(gè)約束條件，使每一個(gè)DMU的生產(chǎn)規(guī)模處于同一水平，將綜合技術(shù)效率分解為純技術(shù)效率與規(guī)模效率。傳統(tǒng)DEA模型無法對(duì)多個(gè)達(dá)到綜合技術(shù)效率有效的DMU進(jìn)行排序和區(qū)分，為解決這一弊端，Petersen和Andersen于1993年基于傳統(tǒng)模型提出了超效率DEA模型③Anderson P，Petersen N C.A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis［J］.Management Science，1993（10）：1261--1264。。它的突出特點(diǎn)在于評(píng)價(jià)第j個(gè)決策單元的投入產(chǎn)出情況時(shí)采用線性組合替代的方式把這一單元排除在其他參照單元組合之外，也就是說，決策單元有效的超效率值大于1且值越大效率水平越高，而對(duì)于沒有達(dá)到DEA有效的決策單元效率值則保持不變，因此該模型可以較好區(qū)分達(dá)到DEA有效的DMU之間的有效程度，并對(duì)此作出排序。

本文通過運(yùn)用傳統(tǒng)DEA模型計(jì)算省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，然后運(yùn)用超效率DEA模型計(jì)算其超效率值，對(duì)DEA有效地區(qū)作出排名，以此對(duì)我國省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率展開研究。

三、模型構(gòu)建

（一）指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率評(píng)價(jià)涉及多投入與多產(chǎn)出指標(biāo)，投入—產(chǎn)出系統(tǒng)是較為復(fù)雜的，涵蓋了多方面的要素，其數(shù)據(jù)難以獲取且成本較大。為了規(guī)避指標(biāo)選取的隨意性與盲目性，本文借鑒前人研究，構(gòu)建了省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，具體由3個(gè)投入指標(biāo)和2個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)共同構(gòu)成，見表1。其中，數(shù)據(jù)層和平臺(tái)層數(shù)據(jù)均源于《2019中國開放樹林指數(shù)報(bào)告》；人均財(cái)政支出的數(shù)據(jù)來源于我國財(cái)務(wù)部官網(wǎng)發(fā)布的各省市2018年預(yù)算執(zhí)行情況匯編和《2018中國統(tǒng)計(jì)年鑒》；政府透明度指數(shù)來源于中國社會(huì)科學(xué)院權(quán)威發(fā)布的《2019中國法治發(fā)展報(bào)告》；數(shù)據(jù)集平均下載調(diào)用量則通過爬蟲軟件采集獲得，數(shù)據(jù)采集時(shí)間集中在2019年6月18—26日。

（二）樣本選擇

本文主要評(píng)價(jià)省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率，故本文選取已建成或試運(yùn)行的省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)作為評(píng)價(jià)樣本。由于新疆自治區(qū)政務(wù)數(shù)據(jù)開放網(wǎng)并未實(shí)現(xiàn)真正意義上的數(shù)據(jù)開放，故未將其納入評(píng)價(jià)范圍內(nèi)。同時(shí)，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，四川公共數(shù)據(jù)開放網(wǎng)的部分?jǐn)?shù)據(jù)難以獲取，所以也未將其納入評(píng)價(jià)范圍內(nèi)。最終，本文共選擇了貴州、寧夏、陜西、廣東、北京、福建、海南、山東、上海、天津、浙江、河南以及江西這13個(gè)省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放作為研究樣本，見表2。

表1 DEA政府?dāng)?shù)據(jù)開放投入產(chǎn)出評(píng)估指標(biāo)體系

（三）數(shù)據(jù)采集

表2 樣本網(wǎng)站

為消除量綱與數(shù)量級(jí)的影響，有必要對(duì)獲取到的13個(gè)決策單元的全部數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將其轉(zhuǎn)化為無量綱的純數(shù)值，從而消除所有數(shù)據(jù)的單位限制。同時(shí)，在使用DEAP 2.1軟件進(jìn)行相對(duì)效率評(píng)價(jià)時(shí)，要求全部投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)均為非負(fù)數(shù)，因此在對(duì)上述所有投入產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行0～1標(biāo)準(zhǔn)化后，需要把所有數(shù)據(jù)進(jìn)行取e的指數(shù)處理，使數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為正數(shù)，最終處理結(jié)果見表3。

四、效率評(píng)價(jià)

表3 省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)處理結(jié)果

借助DEAP 2.1軟件，運(yùn)用BCC及CCR投入導(dǎo)向模型對(duì)當(dāng)前省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率和規(guī)模收益狀況進(jìn)行了測(cè)度，結(jié)果如表4所示。

（一）綜合技術(shù)效率分析

表4 省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率

本文中省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率指的是綜合技術(shù)效率，它衡量的是以政府為主體的資源投入與數(shù)據(jù)開放效果產(chǎn)出的比率以及政府?dāng)?shù)據(jù)開放過程中資源配置的有效性，是以最少的資源投入提供更多的數(shù)據(jù)開放服務(wù)，以滿足用戶需求。綜合技術(shù)效率值越接近于1，表明該省政府?dāng)?shù)據(jù)開放的效率越高，而效率值越接近于0，則效率越低。從表4可以得出，當(dāng)前省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放整體情況良好，省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放的綜合技術(shù)效率平均值為0.801，達(dá)到均值的決策單元占總數(shù)的61.5%。但也應(yīng)注意到各省開放程度差異明顯，發(fā)展不均衡。根據(jù)相對(duì)有效性的得分分布情況，約69%的得分處在0.7～1的范圍內(nèi)，其余決策單元有效性均低于0.7，其中決策單元11（浙江）效率值僅為0.334，效率較低。純技術(shù)效率均值大于規(guī)模效率均值，處于相對(duì)較高水平，其中規(guī)模效率過低是省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率過低的重要原因。

根據(jù)DEA有效性的一般分類原則，可把13個(gè)決策單元?jiǎng)澐殖?個(gè)層次。第一層次為DEA有效，即綜合效率等于1，分別為決策單元1（貴州）、2（寧夏）、7（海南）、8（山東）、9（上海）和13（江西），有效的決策單元占總數(shù)的46%。從理論上分析，這6個(gè)決策單元同時(shí)達(dá)到了規(guī)模有效和技術(shù)有效，這說明這些決策單元在數(shù)據(jù)開放過程中投入產(chǎn)出效率處于相對(duì)最優(yōu)水平；第二層次為弱DEA有效，即綜合技術(shù)效率大于1，純技術(shù)效率等于1，包括有決策單元3（陜西）、5（北京）及12（河南）；第三層次為非DEA有效，即綜合技術(shù)效率小于1，且純技術(shù)效率小于1，包括了決策單元4（廣東）、6（福建）、10（天津）和12（浙江）。從分布區(qū)域上分析，非DEA有效的決策單元主要分布于沿海地區(qū)，其中綜合技術(shù)效率最低的決策單元就位于沿海地區(qū)。

具體來看，在由這13個(gè)決策單元組成的系統(tǒng)中，貴州、寧夏、海南、山東、上海和江西這6個(gè)地方的省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放的綜合技術(shù)效率值為1，說明其投入方面已經(jīng)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)資源配置，且獲得了最優(yōu)的產(chǎn)出效果。其中，貴州、山東以及上海的省級(jí)數(shù)據(jù)開放平臺(tái)上線時(shí)間早，對(duì)數(shù)據(jù)開放的投入多，并且獲得了較高的產(chǎn)出，屬于高投入高產(chǎn)出類型，因此這些決策單元為DEA有效。而寧夏、海南以及江西等地省級(jí)政府對(duì)數(shù)據(jù)開放的投入少，產(chǎn)出也較少，屬于低投入低產(chǎn)出類型。但是，DEA計(jì)算得出的效率值是一個(gè)投入產(chǎn)出的相對(duì)值，因此這些省份仍能達(dá)到DEA相對(duì)有效。廣東省和天津市這兩個(gè)地區(qū)綜合技術(shù)效率介于0.9與1之間，均處于邊緣非有效，適當(dāng)調(diào)整資源配置，提高管理、技術(shù)水平即可達(dá)到DEA相對(duì)有效。同時(shí)，河南與北京這兩個(gè)地區(qū)的綜合技術(shù)效率值介于0.7至0.9之間，根據(jù)該結(jié)果可以推斷出這兩個(gè)地區(qū)在各要素配置比例上還存在一定的不合理，存在沒有得到充分利用的資源，從而導(dǎo)致投入資源冗余或者產(chǎn)出不足的現(xiàn)象，在資源投入結(jié)構(gòu)方面需要進(jìn)一步調(diào)整。此外，浙江省和陜西省數(shù)據(jù)開放的相對(duì)效率在0.3左右，綜合技術(shù)效率比較低。省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放的相對(duì)效率水平與政府內(nèi)部管理和規(guī)模狀況緊密相關(guān)，政府內(nèi)部管理、技術(shù)和資源配置通過影響政府?dāng)?shù)據(jù)開放的投入要素及產(chǎn)出要素影響其帶來的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益，因此這兩個(gè)地區(qū)應(yīng)當(dāng)從這兩方面同時(shí)予以改進(jìn)。

（二）純技術(shù)效率分析

純技術(shù)效率（PE）是指被評(píng)價(jià)對(duì)象的實(shí)際產(chǎn)出值與相同投入情況下最大產(chǎn)出值之間的比例關(guān)系，反映了各省級(jí)政府對(duì)數(shù)據(jù)開放的管理能力和技術(shù)水平。由表4可知，純技術(shù)效率均值為0.931，在13個(gè)決策單元中，1（貴州）、2（寧夏）、3（陜西）、5（北京）、7（海南）、8（山東）、9（上海）、12（河南）和13（江西）的純技術(shù)效率均達(dá)到1，純技術(shù)效率為1說明了這些省級(jí)政府在推進(jìn)政府?dāng)?shù)據(jù)開放運(yùn)動(dòng)中先進(jìn)的技術(shù)和科學(xué)的管理理念大大促進(jìn)了自身政府?dāng)?shù)據(jù)開放。廣東、福建、天津以及浙江的純技術(shù)效率值分別為0.951、0.751、0.949和0.456，其中純技術(shù)效率過低是浙江省數(shù)據(jù)開放綜合技術(shù)效率過低的重要原因。這些DEA無效的決策單元純技術(shù)效率比較低，說明其投入的資源未能得到充分利用，產(chǎn)出尚未達(dá)到最優(yōu)化，歸根結(jié)底是由于這些省級(jí)政府部門及其公務(wù)人員不適當(dāng)?shù)墓芾矸绞揭约拜^弱的技術(shù)能力所造成的。從產(chǎn)出上看，廣東、福建、天津和浙江均為人口密集地區(qū)，人口規(guī)模較大，但是其數(shù)據(jù)集的平均下載調(diào)用次數(shù)偏少，說明這些省級(jí)政府在推進(jìn)政府?dāng)?shù)據(jù)開放過程中忽略了向所有社會(huì)公眾進(jìn)行普及和宣傳相關(guān)數(shù)據(jù)理念，沒有提供輔助工具或人性化服務(wù)幫助社會(huì)公眾便捷獲取所需數(shù)據(jù)。此外，福建省和浙江省數(shù)據(jù)開放平臺(tái)上線時(shí)間較晚是導(dǎo)致其數(shù)據(jù)集平均下載次數(shù)較少的另一客觀原因。從投入上看，廣東、福建、天津和浙江在開放數(shù)據(jù)內(nèi)容方面仍有待完善。天津市政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)開放數(shù)據(jù)集384個(gè)，開放數(shù)據(jù)集數(shù)量極少。而其余省級(jí)政府在開放數(shù)據(jù)集數(shù)量上雖排名靠前，但涉及決策內(nèi)容、管理服務(wù)、執(zhí)行和結(jié)果方面的核心數(shù)據(jù)仍未得到完全公開。因此，這些省級(jí)的政府透明度沒有得到明顯提高。對(duì)于這些DEA無效的決策單元，從純技術(shù)效率的角度來看，在未來數(shù)據(jù)開放效率整體提升中，在注意增加多領(lǐng)域資源投入的同時(shí)，要更為増強(qiáng)管理、技術(shù)能力，注重提供容易操作的技術(shù)設(shè)備、普及和宣傳思想文化與管理理念等，提升社會(huì)公眾對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的應(yīng)用能力，從而有效推動(dòng)政府?dāng)?shù)據(jù)開放。

（三）規(guī)模效率分析

根據(jù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法基本原理，綜合技術(shù)效率由純技術(shù)效率與規(guī)模效率兩部分構(gòu)成，因此要想弄清綜合技術(shù)效率無效的原因，除了需要對(duì)純技術(shù)效率進(jìn)行分析，還要分析規(guī)模效率，求解出各省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放的規(guī)模效率值。規(guī)模效率（SE）是指被評(píng)價(jià)對(duì)象在當(dāng)前的管理水平和技術(shù)條件下，通過改善資源投入規(guī)模及結(jié)構(gòu)所能實(shí)現(xiàn)的生產(chǎn)效率，它可以反映政府?dāng)?shù)據(jù)開放運(yùn)動(dòng)中生產(chǎn)規(guī)模的有效程度，即各省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放是否是在最佳規(guī)模下進(jìn)行的。規(guī)模效率值過高，則表明政府?dāng)?shù)據(jù)開放更靠近最優(yōu)規(guī)模，反之規(guī)模效率值偏低則說明在管理、技術(shù)水平一定的條件下，政府?dāng)?shù)據(jù)開放沒有達(dá)到最佳規(guī)模。

通過最終的測(cè)度結(jié)果可知，當(dāng)前省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放的規(guī)模效率均值為0.852，小于綜合技術(shù)效率均值。決策單元1（貴州）、2（寧夏）、7（海南）、8（山東）、9（上海）和13（江西）的規(guī)模效率值為1，達(dá)到規(guī)模有效水平的決策單元數(shù)量占總數(shù)的46%，表明這些省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放規(guī)模達(dá)到了最佳狀態(tài)。在未達(dá)到規(guī)模效率有效的7個(gè)決策單元中，4（廣東）和10（天津）規(guī)模效率值分別是0.974和0.998，高于規(guī)模效率平均水平，且規(guī)模效率值接近于1。而3（陜西）、5（北京）、6（福建）、11（浙江）和12（河南）的規(guī)模效率則均低于其平均水平。將規(guī)模效率值與綜合技術(shù)效率值和純技術(shù)效率值進(jìn)行對(duì)比后發(fā)現(xiàn)，3（陜西）、5（北京）和12（河南）的規(guī)模效率值遠(yuǎn)低于其各自的純技術(shù)效率值，這些地區(qū)的綜合技術(shù)效率值偏低在一定程度上是由于規(guī)模效率較低而抵消了純技術(shù)效率給省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率帶來的正面影響。

（四）規(guī)模效益分析

處于不同發(fā)展階段的省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放擁有其適應(yīng)自身的規(guī)模效應(yīng)。在DEA模型框架下，政府部門不會(huì)因?yàn)橥度肓烁嗟臄?shù)據(jù)資源、平臺(tái)服務(wù)技術(shù)和資金等而成為規(guī)模有效的政府，也不會(huì)因?yàn)榻M織結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單而達(dá)到規(guī)模最優(yōu)化。因此，不同省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放水平可進(jìn)行橫向規(guī)模效益比較。

規(guī)模效益可分為規(guī)模遞增、規(guī)模遞減以及規(guī)模不變?nèi)N情形。如果投入增加一個(gè)單位，雖然總產(chǎn)值增加，但增加的速度卻呈下降趨勢(shì)，則表明該生產(chǎn)處于規(guī)模效益遞減狀態(tài)。相反，如果投入增加一個(gè)單位，總產(chǎn)值不僅增加，并且增加的速度呈上升趨勢(shì)，則此時(shí)的生產(chǎn)處于規(guī)模效益遞增狀態(tài)。由表4可以看到，達(dá)到規(guī)模效率有效的決策單元均處于規(guī)模效益不變的狀態(tài)，說明這些省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放當(dāng)前已經(jīng)達(dá)到了最大產(chǎn)出規(guī)模點(diǎn)。對(duì)于規(guī)模效率小于1的決策單元而言，3（陜西）、4（廣東）、10（天津）、11（浙江）和12（河南）的規(guī)模效益處于遞增狀態(tài)，其中3（陜西）的規(guī)模效率值最低為0.358，表明陜西在政府?dāng)?shù)據(jù)開放中投入規(guī)模過小，規(guī)模遞增趨勢(shì)較大。在合理有效的管理和較高的技術(shù)水平支撐下，只要陜西省級(jí)政府在政府?dāng)?shù)據(jù)開放方面加大投入力度，該省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放的產(chǎn)出效果就能得到大幅度的增加。因此對(duì)于處于規(guī)模遞增狀態(tài)的省級(jí)政府而言，需要增加資源投入力度，這樣省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放才會(huì)實(shí)現(xiàn)更高水平的產(chǎn)出。此外，應(yīng)注意到?jīng)Q策單元5（北京）的規(guī)模效益變化趨勢(shì)與前述地區(qū)相反，處于規(guī)模效益遞減的階段。如果北京市政府在原有的基礎(chǔ)上再增加投入量，則很難獲得更高比例的產(chǎn)出效果，因此就北京市來說，其省級(jí)政府無需再加大資源的投入力度，而是要注重充分利用已有的各類資源，以使自身政府?dāng)?shù)據(jù)開放達(dá)到最大的產(chǎn)出狀態(tài)。

（五）冗余不足分析

根據(jù)上述結(jié)果可知仍有部分決策單元的相對(duì)效率較低，因此有必要借助DEAP2.1軟件，采用CCR模型計(jì)算在生產(chǎn)前沿面上的投入冗余量與產(chǎn)出不足量以分析非DEA有效的原因，進(jìn)而調(diào)整資源投入量和效益產(chǎn)出量以改進(jìn)自身效率，決策單元資源投入調(diào)整結(jié)果和產(chǎn)出調(diào)整結(jié)果見表5。

對(duì)各投入產(chǎn)出指標(biāo)的冗余不足情況進(jìn)行整體分析，從表5可以發(fā)現(xiàn)，除產(chǎn)出指標(biāo)中的政府透明度產(chǎn)出相對(duì)可觀外，其余指標(biāo)均存在一定的冗余或不足。從產(chǎn)出方面來看，產(chǎn)出不足主要集中在數(shù)據(jù)集平均下載量，這一指標(biāo)的平均產(chǎn)出不足量為2.3%。其中北京市和天津市在此指標(biāo)上分別表現(xiàn)為26%和3.7%的產(chǎn)出不足。從投入方面來看，各決策單元在投入指標(biāo)上均存在投入冗余，在數(shù)據(jù)資源和平臺(tái)服務(wù)方面出現(xiàn)投入冗余的決策單位數(shù)量最多，均達(dá)到了5個(gè)。數(shù)據(jù)層的平均投入冗余量為32.9%，其中浙江省政府?dāng)?shù)據(jù)開放在該方面的投入最不理想，有287.4%的投入未發(fā)揮效用；平臺(tái)層的平均投入冗余量為41.2%，其中廣東省在該方面的投入冗余最為嚴(yán)重，冗余度高達(dá)291.5%，其次為浙江，冗余度為125.3%；人均財(cái)政支出的平均投入冗余量為12.4%，其中北京市在該方面的投入冗余最不客觀，有160.9%的人均財(cái)政支出過剩。

表5 省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放冗余不足量

根據(jù)上述分析，非DEA有效的決策單元在推進(jìn)政府?dāng)?shù)據(jù)開放過程中均出現(xiàn)了不同程度的投入冗余和產(chǎn)出不足，其在數(shù)據(jù)、平臺(tái)和資金方面的投入相比DEA有效的決策單元而言未轉(zhuǎn)化成對(duì)應(yīng)的產(chǎn)出增加。具體來說，陜西、廣東在平臺(tái)投入上均存在投入冗余，陜西省在平臺(tái)投入上存在0.5%的冗余。相比之下廣東省投入冗余程度則更為嚴(yán)重，平臺(tái)投入冗余度高達(dá)291.5%，表明廣東省在政府?dāng)?shù)據(jù)開放中對(duì)平臺(tái)服務(wù)層面的投入已經(jīng)較為可觀，在未來發(fā)展中政府應(yīng)注重提高自身平臺(tái)影響力，要提供便捷、人性化的平臺(tái)服務(wù)，平臺(tái)設(shè)計(jì)吸引抓人眼球，并且便于操作，使用戶群體輕松獲取數(shù)據(jù)，這樣政府?dāng)?shù)據(jù)開放才會(huì)實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的資源配置與更高的綜合技術(shù)效率；北京市政府?dāng)?shù)據(jù)開放在數(shù)據(jù)和資金方面存在投入冗余的現(xiàn)象，數(shù)據(jù)內(nèi)容有27.3%沒有發(fā)揮效用，而人均財(cái)政支出中則表現(xiàn)為160.9%的投入冗余。除此之外，北京市在數(shù)據(jù)集的平均下載量方面也表現(xiàn)出產(chǎn)出不足，產(chǎn)出不足量為26%。這說明北京市在政府?dāng)?shù)據(jù)開放中對(duì)數(shù)據(jù)資源和資金的投入相對(duì)比較可觀，而數(shù)據(jù)集的平均下載量相對(duì)不足，因此在后續(xù)發(fā)展中該省級(jí)政府應(yīng)加大宣傳力度，注重提升開放數(shù)據(jù)的利用率，擴(kuò)寬用戶群體使用數(shù)據(jù)的覆蓋面，確保所開放的數(shù)據(jù)能夠被用戶群體獲得和利用，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增值。

（六）超效率分析

根據(jù)CCR與BCC模型測(cè)算的結(jié)果可知，達(dá)到DEA相對(duì)有效的決策單元數(shù)有6個(gè)，數(shù)量較多，近乎于其總數(shù)的一半，這主要是由于本文納入分析的決策單元相對(duì)于投入產(chǎn)出指標(biāo)過少所導(dǎo)致的。實(shí)際上，各個(gè)DEA相對(duì)有效（包括弱有效）的省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放之間的效率是具有一定的差別的，因此，有必要對(duì)這6個(gè)省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放進(jìn)行后續(xù)評(píng)價(jià)。本文借助DEA-solverPro5.0軟件，使用超效率DEA模型對(duì)省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放進(jìn)行排名，其最終排名見表6。

根據(jù)超效率DEA模型的基本原理可知，有效決策單元的超效率值越大說明總體效率水平越高。從表6計(jì)算出的各省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率值來看，超效率均值為1.44，大于1，整體情況較為可觀。但仔細(xì)分析可以發(fā)現(xiàn)，達(dá)到DEA有效的6個(gè)決策單元仍存在著一定問題。

一是達(dá)到DEA相對(duì)有效的6個(gè)決策單元在政府?dāng)?shù)據(jù)開放的管理、技術(shù)水平上仍存在一定的差異。這6個(gè)省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率的總體有效性排名為：DUM（I）＞DUM（B）＞DUM（H）＞DUM（G）＞DUM（M）＞DUM（A），即上海＞寧夏＞山東＞海南＞江西＞貴州。上海市在這些省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放中處于遙遙領(lǐng)先的位置，超效率值高達(dá)5.71，排名第一；寧夏緊隨其后，其政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率為2.79，位于第二；山東、海南、江西和貴州省的政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率值則全部落于1～2的范圍內(nèi)。可以看到，第一名和第二名的超效率值相差近3分，差距較為懸殊，而超效率值位于3～5范圍的決策單位為零，其值處于2左右的也僅是一省，其余均處在達(dá)到DEA相對(duì)有效的水平附近，這說明各省的政府?dāng)?shù)據(jù)開放仍有進(jìn)一步提升的空間。上海市不僅在政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率中穩(wěn)居第一，在今年發(fā)布的開放樹林指數(shù)中也處于第一的位置，可見實(shí)力強(qiáng)大。因此，各省可將上海市作為效率參考對(duì)象，在可行的范圍內(nèi)對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開放的各項(xiàng)資源的投入進(jìn)行調(diào)整，這樣其產(chǎn)出才會(huì)有相應(yīng)的增加。

表6 省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放超效率排名

二是從排名中可以看到排名靠前的地區(qū)仍有一些為低投入低產(chǎn)出類型，這些地區(qū)資源投入偏少，開放規(guī)模偏小。根據(jù)《2019中國開放樹林指數(shù)報(bào)告》，寧夏政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)在13個(gè)省級(jí)平臺(tái)中排名靠后，為第12名，其在數(shù)據(jù)、平臺(tái)的投入極少。例如，寧夏政務(wù)數(shù)據(jù)開放平臺(tái)中開放數(shù)據(jù)省級(jí)部門僅為22個(gè)。對(duì)于這些地區(qū)來說，需要抓住機(jī)遇，大力增強(qiáng)各項(xiàng)資源投入力度，注重提高產(chǎn)出，充分利用現(xiàn)有效率優(yōu)勢(shì)促進(jìn)省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放。寧夏作為較早推進(jìn)政府?dāng)?shù)據(jù)開放的省份，其自身擁有極大優(yōu)勢(shì)，具有很大的上升空間。2016年6月，寧夏政府就同專業(yè)化企業(yè)合力打造了全區(qū)政務(wù)大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，并將其作為寧夏政務(wù)數(shù)據(jù)共享開放的總樞紐，之后2018年銀川城市數(shù)據(jù)開放平臺(tái)也正式上線，基本實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)資源跨區(qū)跨部門整合。并且，該省的《共享管理辦法》《平臺(tái)技術(shù)規(guī)范》《信息資源目錄體系》等政策文件也在陸續(xù)出臺(tái)中。除此之外，寧夏還建設(shè)完成了民生在線服務(wù)門戶，數(shù)據(jù)開放共享成為提升政務(wù)服務(wù)質(zhì)量的反向作用力?？梢哉f，這些項(xiàng)目的實(shí)施均為寧夏省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放共享帶來了強(qiáng)大推動(dòng)力。

除寧夏外，海南和江西省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放同樣也屬于低投入低產(chǎn)出型。目前海南對(duì)大數(shù)據(jù)這一概念缺乏較為深刻、清晰及全面的認(rèn)識(shí)，數(shù)據(jù)開放的范圍有限、內(nèi)容單一、缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、無法規(guī)范收集數(shù)據(jù)，政府部門內(nèi)部缺乏數(shù)據(jù)共享意識(shí)，未能最大地發(fā)揮大數(shù)據(jù)價(jià)值。海南是我國的旅游大省，擁有較好的生態(tài)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)政府?dāng)?shù)據(jù)開放將助力旅游生態(tài)可持續(xù)發(fā)展，加快旅游大數(shù)據(jù)的實(shí)踐，促進(jìn)旅游業(yè)等領(lǐng)域加快發(fā)展，激活產(chǎn)業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型內(nèi)生動(dòng)力。因此，海南應(yīng)進(jìn)一步擴(kuò)大數(shù)據(jù)開放的規(guī)模，以數(shù)據(jù)開放為切入點(diǎn)推動(dòng)海南全域旅游發(fā)展。而江西省贛州港既是我國內(nèi)陸國家級(jí)臨時(shí)開放口岸與第一個(gè)口岸國檢監(jiān)管試驗(yàn)區(qū)，也是國際貨物集散中心和國家物流樞紐，在“一帶一路”中處于重要戰(zhàn)略地位。全面實(shí)現(xiàn)政府?dāng)?shù)據(jù)開放將對(duì)港口操作效率的提高，優(yōu)質(zhì)服務(wù)的供給帶來積極影響。在數(shù)據(jù)開放過程中，也有必要尋求法律救濟(jì)①盧護(hù)鋒，劉力菁.大數(shù)據(jù)時(shí)代個(gè)人信息保護(hù)中的法律問題——基于貴州大數(shù)據(jù)建設(shè)的思考[J].廣州大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）2018，（05）：80-85。。江西省應(yīng)以港口發(fā)展為契機(jī)，引進(jìn)先進(jìn)數(shù)據(jù)開放技術(shù)和管理理念，逐步推進(jìn)政府?dāng)?shù)據(jù)開放，為港口發(fā)展提供有力支撐，進(jìn)而提高開放合作水平，構(gòu)建全面開放新格局。

五、結(jié)論

本文從投入產(chǎn)出視角出發(fā)，采用傳統(tǒng)DEA模型、超效率DEA模型，對(duì)13個(gè)省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率進(jìn)行評(píng)價(jià)和分析，研究結(jié)論如下。

（一）省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率總體上表現(xiàn)較好，綜合技術(shù)效率值處在0.8左右，但仍存在較大的完善空間

其中純技術(shù)效率值大于規(guī)模效率均值，處于相對(duì)較高水平。而規(guī)模效率過低是限制陜西、北京、福建和河南等地省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率提高的主要原因。這也啟示各省在引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)和提升管理能力的同時(shí)，應(yīng)關(guān)注規(guī)模效益，促進(jìn)規(guī)模效率的提高。

（二）結(jié)合分析結(jié)果及DEA有效性的一般分類方法，可將13個(gè)決策單元?jiǎng)澐譃?個(gè)層次

第一層次為DEA有效，即綜合效率等于1，既包括了貴州、上海等政府?dāng)?shù)據(jù)開放較早的地區(qū)，也包括了寧夏、海南、山東和江西起步較晚的地區(qū)，這些地區(qū)在數(shù)據(jù)開放過程中投入產(chǎn)出效率達(dá)到了相對(duì)最優(yōu)；第二層次為弱DEA有效，即綜合技術(shù)效率大于1，純技術(shù)效率等于1，包括有陜西省、北京市和河南省。除北京外其余地區(qū)的省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放建設(shè)處于純技術(shù)效率有效且規(guī)模報(bào)酬遞增的狀態(tài)，因此要成比例地增加投入，顯著提升綜合效率。而北京市政府?dāng)?shù)據(jù)開放處于規(guī)模遞減的階段，說明其對(duì)現(xiàn)有技術(shù)條件利用不足，沒有達(dá)到最佳規(guī)模，因此在未來發(fā)展中應(yīng)注意在保證自身技術(shù)進(jìn)步的同時(shí)，提高對(duì)現(xiàn)有技術(shù)與資源的利用程度。第三層次為非DEA有效，即綜合技術(shù)效率小于1，且純技術(shù)效率小于1，包括了廣東省、福建省、天津市和浙江省。從純技術(shù)效率角度來看，這些地區(qū)的政府?dāng)?shù)據(jù)開放需要優(yōu)化資源配置；從規(guī)模效率的角度來看，這些地區(qū)的政府?dāng)?shù)據(jù)開放均處于規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)，故應(yīng)該適當(dāng)?shù)脑黾痈黜?xiàng)指標(biāo)的投入力度，進(jìn)而提高開放效率。

（三）從各個(gè)地區(qū)的效率值來看，各省政府?dāng)?shù)據(jù)開放發(fā)展水平不均衡，表現(xiàn)為各效率值差異明顯

除去海南、寧夏和江西三個(gè)低投入低產(chǎn)出地區(qū)外，當(dāng)前省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開放效率最佳的是上海市，其次是山東省和貴州省。超效率DEA測(cè)算的結(jié)果顯示，排名第一的超效率值與最后一名相差了5.37。各省應(yīng)借鑒上海市政府?dāng)?shù)據(jù)開放的經(jīng)驗(yàn)做法，并根據(jù)自身的效率特征采取不同的政策來促進(jìn)效率的提升，對(duì)于綜合技術(shù)效率值較低的地區(qū)而言，應(yīng)注重塑造良好政府?dāng)?shù)據(jù)開放氛圍，防止投入資源過度浪費(fèi)，提升資源利用率。

（四）從冗余不足情況看，DEA無效的決策單元都存在不同程度的投入冗余和有效產(chǎn)出不足

投入指標(biāo)中冗余程度最大的是平臺(tái)層指數(shù)，說明該方面的資源浪費(fèi)巨大，其次是數(shù)據(jù)層指數(shù)和人均財(cái)政支出。相比之下，產(chǎn)出不充分的情況較好，僅數(shù)據(jù)集平均下載量這個(gè)指標(biāo)稍顯產(chǎn)出不足。對(duì)此，DEA無效省份應(yīng)根據(jù)投入產(chǎn)出的具體情況，做出調(diào)整，使其達(dá)到DEA相對(duì)有效。