1. 引言
随着全球经济以及信息化进程高速发展，全球已逐渐从信息化时代进入到大数据时代，数据作为新时代继土地、劳动力、资本、技术等所诞生的新生产要素其战略价值逐渐走进人们的视线中。如果能合理运用数据此类生产要素，将可以在经济领域、公共治理领域、社会创新领域等多方面促进国家的发展[1]。公共数据作为数据板块中重要组成部分，与我们日常生活息息相关，其产生来源于政府部门履行相应职责及相关公共服务机构在提供相关服务过程中，该类型数据与大众生活息息相关，同时这些数据也在推进国家加速进入信息数据化时代进程中起到了至关重要的地位，故实施公共数据开放政策是我国为了提升政府透明度、构建服务型政府的必经之路，同时也是促进我国数字经济高速发展，提升公共数据利用效率，提升社会创新能力的关键路径[2]。
公共数据开放浪潮起源于美国为构建一个联邦层面统一开放体系而于2009年颁布的《开放政府指令》政策及其配套的Data.gov线上平台，随后为抓住大数据时代发展的浪潮，其他国家例如英国、法国、加拿大、韩国、新加坡等国家，也相继建立起了适配本土治理体制的相应的公共数据开放平台推行公共数据开放共享政策。上述国家的政策实施标志着公共数据开放逐渐从探索进入到系统性的推进数字化进程的阶段，逐渐成为各国参与国际竞争的重要手段。
在数据时代的浪潮下，我国也高度重视数据及数据开放，为此我国于2015年发布了《促进大数据发展行动纲要》，至此我国将公共数据开放纳入国家层面政策导向[3]，也拉开了我国公共数据开放的浪潮[4]。截止至2024年7月，我国各级政府为积极响应国家公共数据开放政策的实施，已经建立了包括24个省级以及219个地市级的公共数据开放平台，公共数据开放政策扩散呈现欣欣向荣之态[5]。由于政策扩散覆盖范围从东部沿海向中西部逐步延伸，实践中会出现区域扩散不充分导致出现政策形式化、机制运行艰难等问题，故亟需基于我国国情梳理公共数据开放政策扩散的市场规律、影响因素，寻找出适合我国本土治理体制的政策扩散路径[6]。
为推动公共数据开放政策的扩散，政策扩散过程引起了国内众多学者的关注。但既有研究存在明显局限：国外学者聚焦发达国家扩散机制[7]-[10]，对发展中国家适配性严重不足；国内学者立足我国本土治理体制，虽形成扩散机制研究本土化，却由于严重缺乏联系全球趋势，难以对国外学者的研究内容进行转化。同时，现有研究或侧重宏观制度协同，或单一影响因素，忽视“技术–组织–环境”多因素组态效应，难以解释差异化扩散路径。
基于此，本研究以“公共数据开放政策扩散”为核心，依托中国知网(CNKI)、Web of Science、Elsevier ScienceDirect等核心平台收集相关研究资料，中英文关键词分别为“公共数据开放、政策扩散”与“Open Government Data、Policy Diffusion”，确保覆盖核心议题与关键阶段。采用“纳入–排除”标准进行文献筛选：纳入核心期刊、CSSCI/SSCI论文、博士学位论文，排除会议摘要、非公共管理领域文献及重复成果。接着采用“三维度框架”按研究主题、研究视角、研究方法等交叉归类，梳理国内外研究进展，明确概念与理论基础，对比研究特征，为后续实证研究与政策实践提供参照。系统呈现国内外研究全貌。
2. 公共数据开放政策扩散的概念界定与理论基础
2.1. 核心概念界定
2.1.1. 公共数据概念
公共数据与我们日常生活息息相关，例如生活中我们所熟知的政府数据、政务数据都是属于公共数据的一种，但同时也有一定的区别特征。政府由于其作为保障公众日常公共利益的核心主体，在其日常处理政务及履行公共服务过程中会形成大量包含医疗服务收支分配、教育资源配置划分、交通出行调度优化、消费服务升级、生态环保措施实施等社会数据资源。但随着数字经济时代的高速发展，信息技术的迭代升级遍布社会，公共数据的常规属性及诞生场景已发生显著变化：一方面，公共数据逐渐突破传统的政府单一管理模式，因为其应用目的呈现出多元应用的发展趋势，即不仅是为政府内部治理，更延伸到社会资源创新、产业发展等众多领域；另一方面，公共数据的产生主体也呈现多样化：公共服务企业、各类科研机构、非营利组织等均成为公共数据产生的主体。
2.1.2. 政策扩散
政策的实施需要良好的政策扩散，随着政策扩散多元化的路径及多影响的影响，学术界对政策扩散的界定也从传统的因素理论即：政策扩散就是通过政策目标的设置、设计和政治判断等方式实现的政策采纳[11]，转变为多种视角、层次来界定政策扩散概念[12] [13]。基于系统视角下来看，政策扩散是新发布的政策在社会系统中传递、创新的过程。然而由于当前社会系统复杂、内部信息交流频繁，故基于政策过程理论则将政策扩散界定为：一个政府受到周围环境选择影响，将新发行的政策及相关经验、理念本土化的一个过程[14]。但从立足国情的角度来看：政策扩散理论需引入适配本土治理体制的政策实践，即中国社会政策扩散主要是一种依托政府间关系的政策传递过程。
2.2. 理论基础
2.2.1. 政策扩散理论
政策扩散理论是研究创新政策在不同采纳主体间传播、采纳及影响因素的核心理论，核心聚焦政策采纳逻辑、扩散机制与影响因素，从采纳主体内部特征与外部传播环境双重视角，综合解析政策扩散规律。公共数据开放政策作为数字治理领域的政策创新，其采纳与传播契合该理论的创新扩散特征；同时，该理论可系统分析内部能力与外部环境的双向作用，揭示政策设计执行的关键因素，且其强调的渐进性、多阶段性扩散特征，能为政策实施优化提供实践指导，为理解该政策传播机制、提升效能提供系统性工具。
2.2.2. TOE框架
TOE理论框架是指上世纪90年代由Tomatzky等学者所提出的用于分析企业技术创新及采纳的因素的一种理论框架，它主要从“技术–组织–环境”三个角度对技术创新实施的过程中的影响因素进行分析。由于公共数据开放政策属于一种政策创新，故学术界也将TOE理论框架用于该政策扩散过程中的因素分析。但TOE框架所涉及范围较广，同时其框架下属分类众多且没有具体固定因素，所以学者们在采用此框架分析过程时需要提前设定好相对应的影响因素，根据各因素之间关联导入到TOE理论框架中进行分析推导。
2.2.3. 资源基础理论
资源基础理论是一种管理理论，它强调组织拥有的有形资源、无形资源与人力资源具有特异性与不可复制性，并且在竞争中此类因素的影响不可忽略。在公共数据开放政策扩散中，由于各级政府单位所具有资源具有多样性，且地理环境及府际关系也具有多样性，此类影响因素直接决定政策采纳能力，故在分析公共数据开放政策扩散研究中需要运用资源基础理论进行差异化分析，该理论可弥补后续分析中单一维度的局限，尤其能解释“为何相似外部环境下，不同地区政策扩散速度差异显著”，为差异化扩散路径研究提供支撑。
2.2.4. 理论本土化
理论本土化的本质是将基于国外治理体系下的理论核心逻辑与我国本土治理体制进行深度融合，通过变量增补、维度修正实现解释力提升。对于公共数据开放政策的研究中，我们需要对国外公共管理理论进行借鉴使用，但在运用过程中需要避免盲目的简单复刻，需要立足我国基本治理体系进行创作型转化。上述政策扩散理论、TOE框架等核心理论的诞生基于西方联邦制治理体系，与我国本土治理体制存在适配性差异，故需要进行理论本土化。为清晰呈现转化逻辑，本文通过表1对比国外理论变量与本土化修正后的变量，为后续整合性分析框架的构建奠定基础。
Table 1. Comparison table of foreign theoretical variables and localized variables
表1. 国外理论变量与本土化变量对比表
国外理论变量 |
本土化调整后的变量 |
调整依据 |
地方自主决策权 |
央地政策传导强度 |
中央政策对地方的约束性更强 |
市场驱动因素 |
地方政府财政能力 |
中国地方政策实施依赖政府财政支持 |
社会舆论压力 |
公众需求 + 上级压力 |
中国政策扩散受“上级考核”影响 |
3. 公共数据开放政策扩散的国内外研究进展
3.1. 国内研究综述
国内学界围绕公共数据开放政策扩散的研究，形成“时空特征–影响因素–路径机制”三大核心议题，且高度贴合我国中央政策引导与地方实践探索相结合的治理模式。在扩散时空特征方面，学者普遍验证政策扩散的“渐进性”与“区域差异性”。如黄如花[15]等基于中央出台的一系列关于政府数据开放共享政策，研究各级政府政策落实情况，并针对现存现象提出相应建议用于优化政府实施公共数据开放政策的扩散情况。谭必勇[16]等则从政策推广的下级政府出发，从政府数据开放平台建设、公共数据标准、公共数据开放应用、从互联网维度出发的关于公共数据的开放许可协议及法律法规、人才引进培养等角度，对十五个副省级城市的数据开放政策进行研究分析，并基于研究结果提出政策集群、组织保障的发展理念。在扩散影响因素领域，实证研究聚焦“府际关系”与“地方能力”双重要素。吴金鹏[17]等基于事件史分析法对收集的城市面板数据进行分析，具体研究层级和平级政府间的扩散影响因素，并得出结论：开放数据政策的扩散存在邻里、梯度和集聚特点；政策的扩散并非一蹴而就，存在平缓和加速阶段；并且层级政府在数据开放政策扩散中以“吸纳–辐射”为主，而平级政府则以“竞争–学习”为主。在扩散路径与优化方面，马海群[18]等基于政策扩散基础概念，构建了我国政府数据安全政策评估体系，该研究主要从以下三个方面进行研究：1. 对公共数据开放政策扩散过程中的一系列概念进行了界定；2. 构建了多元化的政策评估主体；3. 确立了政策评估指标体系。闫倩[19]等对我国政府数据安全政策和数据开放政策进行了研究，并对两者的协同方式和扩散途径进行细致讲解。
总体来看，国内研究已明确公共数据开放政策扩散的核心规律：时间上呈“S型曲线”、空间上显梯度效应，横向压力、信息化水平、财政能力是关键驱动因素，但区域失衡、形式化开放等困境仍需突破。
3.2. 国外研究综述
国外学者对公共数据开放政策扩散研究较早，很多地方值得我们学习参考。R. P. Nugroho [20]等对多个国家的公共数据开放政策以及实施情况进行对比并得出结论：我们应该建立相对应的健全法律体制、完善运作政策、校核数据质量、核实数据提供者和用户、并建立相对应的监管机构以此来刺激对公共数据的需求；同时国家政策也要以消除操作层面的阻碍、推动公共数据的发布和使用为主，长此以往能极大优化公共数据开放政策的制定以及评估。Foster [21]对政策扩散影响因素方面进行了研究，该研究中基于预设政府内部特征、邻近效应是政策扩散的重要影响因素下，得出结论：政府规模、经济水平、政策问题的严重程度属于政策扩散的内部影响因素，同时府际竞争、社会舆论是外部影响因素。Mintrom [22]对政策扩散模式与机制研究进行了研究，在其研究中将政策扩散模式划分为内部决定模式和传播模式，内部决定模式认为一个创新政策是否扩散成功受到该级政府所处环境的经济、社会、文化等内部因素影响，传播模式则认为创新政策的扩散受到同级州、政府影响等外部因素。总体上来说，国外对于公共数据开放政策扩散的研究早于我们，但由于治理体制不同，我们应该批判性的学习接受，探究出符合我国本土治理体制的公共数据开放政策扩散之路。
4. 结论
本研究围绕公共数据开放政策扩散的研究现状进行研究，明确了相关基础概念，系统梳理了国内外研究现状，得出如下结论：
1) 在公共数据政策扩散研究中，政策扩散理论、TOE框架及资源基础理论具有重要支撑价值；
2) 国内外研究均认可公共数据开放政策的扩散受到多因素影响，但国内研究更注重于中央政策引导与地方实践探索相结合的治理模式，国外研究更注重于市场与社会的参与；
Figure 1. Integration framework
图1. 整合框架
3) 本研究在系统梳理现有文献的基础上，认识到技术–组织–环境框架在分析多维度影响因素方面虽然使用广泛，但是对外部影响因素的探讨仍可以继续深化。为了弥补这一局限，且更贴合中国情境下的政策扩散实践，本研究拟整合内外部因素构建分析框架见图1，具体变量选取如下：在技术层面选取信息化水平、技术人力资本变量；组织维度包含组织规模、财政资源变量；环境维度纳入公众需求、经济发展水平、区域位置变量；外部因素则增补了上级压力和府际竞争变量。并将经济发展水平和区域位置作为控制变量，方便更精准识别核心变量的净效应。数据开放的政策扩散并非单一因素线性作用的结果，未来的实证研究应重点关注不同因素之间的交互影响和多维协同。