当地方政府要求获取数据时: 利益相关者之间的权力和协调机制

编者按

当前大数据被普遍认为是推动社会创新的新动力，而在政府治理领域，对数据的获取和利用也是推动政府提升公共服务绩效、实现社会治理现代化的重要手段。但就现实情况来看，公共部门在获取数据过程中往往会遇到各种阻碍因素，基于此，美国学者Federica Fusi重点研究权力关系在多大程度上影响政府对利益相关者请求数据的访问以及哪些协调机制可以控制权力并促进数据访问。该研究选取了美国全国范围内的调查样本，具有较好的代表性，同时该研究成果被发表在Public Administration Review上。本文作者Federica Fusi是伊利诺伊大学芝加哥分校公共行政学系的助理教授。她的研究领域是城市政府的技术采用和实施，以及公共部门和科学的数据共享。（文末有一份关于海外板块推文调查问卷，欢迎各位读者提出您宝贵的意见和建议！）

摘要


目前，世界各国正在鼓励公共组织利用数据来提高绩效和设计公共政策。但数据使用存在诸多障碍。因此，一个关键的研究问题，即公共组织如何设计激励机制和结构，以减少请求和获取数据的时间和资源？本研究基于资源依赖理论和权变方法，探讨了正式的常规化的、正式的非常规化的以及非正式的协调机制如何促进从有影响力的利益相关者群体获取数据。文章所用数据是2016年从美国500个城市的2500个部门所获取的具有全国代表性的样本。研究结果表明，正式的非常规化协调促进了对政府行动者请求的数据的访问，而非正式协调减少了对非政府组织请求的数据的访问。

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问题的提出

公共管理学者和实践者对使用数据提取信息来管理公共组织表现出越来越大的兴趣(Jennings and Hall 2012; Moynihan and Hawes 2012)。政府机构面临复杂的政策问题，例如恐怖主义、卫生危机和自然灾害，需要大量数据来协调和支持决策过程(Pew Charitable Trust; Roberts 2011)。政府机构也越来越多地将服务外包给非营利和营利性组织(Milward and Provan 2000)。获取数据可以缓解政府与承包商之间委托代理关系的信息不对称(Malatesta and Smith 2012; Reynaers and Grimmelikhuijsen 2015)。此外，公共管理人员希望利用新的数据分析工具来提高绩效，响应公民对透明度和问责制的呼吁(Allard et al. 2018; Pew Charitable Trust 2018)。总体而言，人们期望数据的使用能够提高政府的有效性、效率和对选民需求的响应。最近的研究指出，数据使用往往因缺乏或难以获取数据而受阻(Allard et al. 2018; Pew Charitable Trust 2018)。数据访问是指一个组织从其他组织获取数据的能力。政府机构无法自主收集需要的所有数据，要么是因为数据收集成本太高，要么是其他组织控制了数据。因此，政府向其他组织请求数据，可能会也可能不会被授予访问权限。Meijer (2018)描述了市政府难以从私营公司（Uber and Airbnb）获取数据的难度。皮尤慈善信托(2018)发现，三分之一的国家领导人无法说服其他公共机构提供访问数据，而Ki等人(2020)表明，地方政府不太可能与其他县的组织共享经济数据。由此，公共管理的一个关键问题是，哪些障碍导致对数据的访问受阻，公共组织如何减少向利益相关者请求和获取数据所花费的时间和资源。相关研究调查了非营利组织和利益集团如何利用权力游说以访问政府数据，从而加强民主和公民参与(Grimmelikhuijsen and Feeney 2016; Grimmelikhuijsen and Welch 2012)。然而，权力也可能限制公共组织从利益相关者处访问数据的能力(Meijer 2018)，减少可用于政策设计和服务交付的信息。在这种情况下，重要的是要了解公共组织如何利用正式或非正式，常规化或临时性的不同协调机制来请求数据(Willem and Buelens 2007; Weitzman，Silver and Brazill 2006)，缓解数据访问权限的负面影响。本文研究问题：权力关系在多大程度上影响政府对利益相关者请求数据的访问？哪些协调机制可以控制权力并促进数据访问？

（图片来源：Google）

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理论框架与研究假设

先前研究发现，数据访问受多个因素的影响，比如组织文化和领导力(Grimmelikhuijsen and Feeney 2016；Gil-Garcia and Sayogo 2016)，参与者的态度和承诺(Nedović-Budićhe and Pinto 2000)，以及技术能力(Dawes 1996)等。最近，研究人员提出，权力关系可能会严重影响数据的获取(Meijer 2018)。资源依赖理论(Resources dependence theory)被广泛用于解释为什么权力会影响资源(包括数据)在组织间的交换(Blau 1955；Pfeffer and Salancik 1978)。从RDT的角度来看，数据是组织的战略和政治资源，组织利用自己的权力从他人那里获取数据，同时防止获取可能削弱其竞争地位的数据(Ki, Kwak and Song 2020; Kornberger et al. 2017)。根据先前的研究，利益相关者的力量促使公共组织提供了更多获取政府数据的机会。非营利组织、利益集团、媒体和公民需要数据来监督和评估政府的活动和政策(Yang and Callahan 2007)。因此，他们利用自己的力量向公共组织施压，迫使其提供相关数据的使用权(Grimmelikhuijsen and Welch 2012)。政府官员允许获取数据，以获得这些利益相关者的支持并加强与他们的合作(Koppenjan and Klijn 2004)。一个研究较少的问题是，利益相关者的权力是否影响公共组织对数据的获取。公共组织会向各种利益相关者（其他内部部门、非营利组织、企业和政府机构）索取数据。及时回应这些请求可以提高政府效率，并节省时间和人力资源。根据RDT，处于权力位置的组织为保持其优势可能不太愿意遵从数据请求(Pfeffer and Salancik 1978)。在这种情况下，向政府机构授予数据访问权可能会增加对组织活动的审查，并影响政策环境的平衡。一个相关的问题是公共组织如何处理权力关系。研究表明，公共组织通过各种协调机制向其他组织索取数据(Susha，Janssen and Verhulst 2017)。这些协调机制可以根据其正式化程度和常规化特征进行分类，即请求在多大程度上被书面化和编纂(Weitzman，Silver and Brazill 2006)；在多大程度上建立了定期交换数据的共同规则和程序(Willem and Buelens 2007)。确定了三种类型的协调机制：(1)正式的常规化协调机制，通过这种机制，两个或多个组织间按照建立的共同程序定期交换和请求数据(Malatesta and Smith，2012；Reynaers and Grimmelikhuijsen 2015)；(2)正式的非常规化协调机制，以书面形式向其他组织提交请求，但不受共同协议的约束；(3)非正式的协调机制，依赖于公共管理者的个人网络，他们向他们认识的个人或与其有联系的个人请求数据(Kim and Lee 2006；Yang and Maxwell 2011)。 关于获取数据和类似资源(如信息和知识)的协调机制的有效性，证据不一。本研究提出了一个基于偶然性的框架(见Figure 1)，以阐明权力和协调机制对数据获取的联合效应（Lawrence and Lorsch 1967；Donaldson 2001）。应用到本研究中，一个基于偶然性的方法认为，一些协调机制可能比其他机制更有效地调节利益相关者的权力，因此，他们将获取更多的数据访问。因变量是一个城市部门获得一组利益相关者要求的数据的可能性，即“数据获取”。权力是由利益相关者群体对决策的影响程度来衡量的。调查了三类利益相关者：其他内部部门、其他公共机构和非政府组织。在正式的常规化、正式的非常规化和非正式的协调机制之间进行选择，预计会降低公共组织获得同一利益相关者群体所要求的数据的可能性。

研究假设：

H1：利益相关者的影响力与利益相关者数据的获取呈负相关。

H2：正式的常规化的协调机制会正向调节利益相关者的影响力与利益相关者数据获取之间的关系。

H3：正式的非常规化协调机制会正向调节利益相关者的影响与利益相关者数据获取之间的关系。

H4a：非正式协调会正向调节利益相关者影响与利益相关者数据获取之间的关系。

H4b：非正式协调会负向调节利益相关者影响与利益相关者数据获取之间的关系。

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数据和方法

数据来自于亚利桑那州立大学科学技术与环境政策研究中心（CSTEPS）2016年开展的“城市政府技术研究”调查，旨在了解美国地方政府的技术和社交媒体使用、数据共享、工作环境和参与情况。调查样本具有全国代表性，包括500个城市：所有184个美国城市的人口从10万到25万不等；随机抽取了316个美国城市，人口从25000到99999不等。调查由每个城市五个部门的主任或副主任管理：市长办公室、财政、警察、社区发展、公园和娱乐。样本包括总共2500名部门主管。参与者的联系信息从城市网站或致电市政府收集。调查从2016年9月27日到2016年12月27日，历时三个月在线进行。剔除掉无效样本，减少到2166名符合条件的人。研究团队共收到667份回复，回复率为30%，其中包括完整调查和因受访者回答了一半以上问题而保留的部分调查。回复率是按照美国民意研究协会设计的标准程序计算的，即回应率。研究收到了来自385个城市和45个州的答复。根据以前的研究，文章控制了技术，政治和法律因素，可能会影响访问数据，以及部门和城市的特点。研究结果按县和主题分析。分析使用有序probit模型，当因变量由有序分类变量组成时，这种模型是合适的（Long 1997）。应用样本权重来反映采样策略，并且标准误差被聚类，因为观测值嵌套在城市和州内。最后，介绍了利益相关者的影响与协调机制变量之间的相互作用，以检验假设2-4。调查要求受访者关注定义为“您的组织用于日常活动，如组织绩效、员工行为、交易、公民、企业或其他非盈利活动、预算和财务统计、GIS 数据等数据”的管理数据。虽然管理数据因部门而异，但它们对于日常管理服务和计划同样重要。

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假设检验

结果显示对H1的支持有限，因为只有公共机构的影响力与数据访问呈负相关和显著相关。内部行为者的影响力对数据获取没有显著影响，而非政府组织的影响力与数据获取呈正相关，这与H1相反。这些结果在三个模型中是一致的，说明一个利益相关群体的影响程度会影响其他利益相关群体的数据获取。H2和H3在模型1中得到支持，在模型2中得到部分支持。最后，模型3显示，非正式协调对支持H4b有显著的负面调节作用。非政府组织的影响力与数据获取之间的关系是正向的，但随着影响力的增加，对于那些依靠非正式协调来获取数据的城市部门来说，这种正向影响会减少。

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讨论

研究结果为利益相关者的权力如何影响公共组织获取数据以及协调机制的调节作用提供了一些见解。H1仅在一种情况下得到充分支持：随着其他公共机构(州长、州立法机构和联邦政府)影响力的增加，城市部门报告的数据访问权限降低。公共机构很可能从等级制度、权力分配、法律要求和官僚文化中获得影响力(Fountain 2007)。这些因素可能会加强管辖区的划分和机构的限制，从而降低向其他公共组织提供数据的意愿(Dawes 1996; Roberts 2011)。相比之下，本研究发现，非政府组织的影响力增加了数据的获取。此外，其他公共机构和非政府组织的影响力分别与从其他利益相关者群体获取数据的机会呈负相关和正相关。关于H2，当从其他部门请求数据时，例行程序对权力有积极的调节作用。例行程序通常是向内聚焦的，在组织内部的环境中，它们的有效性可能会得到增强，在这种环境中，所涉及的各方共享相同的文化和价值观(Allard et al. 2018; Yang and Maxwell 2011)。相比之下，当从其他公共机构请求数据时，例行程序对权力有负面的调节作用。此外，组织间的例行程序通常范围有限，可能无法访问城市部门需要的所有数据(Allard et al. 2018; Nedović-Budić and Pinto 2000)。由于其他公共机构的权力地位，城市部门可能无法及时协商获取额外数据的条件。关于H3，正式的非常规协调机制的使用积极地调节了其他部门和公共机构的影响。最后，当非政府利益相关者的影响力较高时，非正式协调减少了数据访问，部分证实了H4b。当处于权力地位时，非政府组织可能意识到政府不能从其他来源获取数据，可能有资源和专门知识来应对政府的压力，或者可能需要就获取数据的条件进行长期谈判。非正式协调可能无法有效应对这些挑战，也可能容易受到相关各方之间的冲突和误解的影响(Borrelli 2018)，并需要后续请求来就数据隐私、存储和使用达成一致。

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研究结论

本研究调查了城市部门在向其他组织申请获取数据时面临的障碍，为公共部门数据共享的学术研究做出贡献。此外，本研究发现，正式的常规化和非常规化协调机制都不能调节非政府利益相关者的影响，而非正式协调是一种消极的调节因素，会减少数据的获取。这些发现留下了一个未决问题，即公共组织可以做些什么来增加从非政府组织获得数据的机会，特别是因为以前的工作主要侧重于公共组织之间的数据共享。分析中包含控制变量的结果表明，技术工具和法律要求可能是非政府组织获取数据的重要前提，应进一步探讨。这项研究为各级政府的公共管理人员提供了实践启示。联邦和州政府机构应该意识到他们的影响可能会对数据访问产生负面影响。通过减少事前或事后的行政要求，或与城市部门发展合作而非强制关系，授予更大的自主权，可能会对城市部门如何与其利益相关者互动产生积极影响，并增加获取数据的可能性。更多的数据访问将实现互利，因为本地数据是州和联邦决策的重要投入。此外，希望增加各利益相关者获取数据的城市部门需要根据其群体和权力大小，采取各种协调机制。最后，值得注意的是，非政府组织的影响力对数据获取有积极影响。然而，公共管理者在使用数据之前应该注意数据的质量、完整性和偏差。未来的研究应调查权力关系如何影响数据质量以及数据提供者和接收者之间的信任。当然，从本研究中得出的结论存在一定局限性。首先，本研究的重点是中小城市政府，虽然该理论框架可以适用于大型城市和州及联邦机构，但本文对概括研究结果持谨慎态度，因为大型政府机构可能有更多的资源和权力来处理利益相关者。其次，调查数据可能会受到通用方法和社会期望偏差的影响。第三，对数据访问的测算有一定的局限性。最后，文章从一个城市部门的角度来衡量利益相关者的影响力，未来的研究应采用观察性措施，如财政资源的流动或利益相关者在政策网络中的结构地位(如联系的数量和中心地位)，这将有可能收集更多关于协调机制特征的信息。

文献来源：Fusi, F. (2020). When Local Governments Request Access to Data: Power and Coordination Mechanisms across Stakeholders. Public Administration Review, 81(1), 23–37. doi:10.1111/puar.13307

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本期编辑：任媛媛  谭健翔

审核校对：邓甜  王莉君  翁晨源  余平怀  张晓会

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