【治理与反思】地方政府如何获取数据：利益相关者之间的权力和协调机制
类别：网络治理
导言
目前世界各国正在鼓励公共组织利用数据来提高其绩效和设计公共政策。在数据使用的障碍中，公共管理人员报告说，他们很难获得其他利益相关者拥有的数据，如其他城市部门、其他公共机构和非政府组织。一个关键的研究问题是，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所花费的时间和资源。最近美国学者Federica Fusi深入探讨了这一问题。基于资源依赖理论和权变方法，本研究检验了正式的常规化的、正式的非常规化的和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。2016年的调查数据来自美国500个城市的2500个部门，具有全国代表性。结果显示，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。论文发表在公共管理类顶级期刊PAR上面。
（文献来源：Fusi,F. . (2020). When local governments request access to data: power andcoordination mechanisms across stakeholders. Public Administration Review，Online first：1-13. DOI:10.1111/puar.13307）
研究背景
公共管理学者和工作人员对使用数据来提取管理公共组织的信息表现出越来越大的兴趣。(Jennings和Hall，2012；Moynihan 和Hawes，2012)政府机构面临着复杂的政策问题，如恐怖主义、卫生危机和自然灾害，这些问题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和Provan，2000)对数据的访问可以缓解信息不对称的特征，即政府和承包商之间的委托代理关系。(Malatesta和Smith，2012；Reynaer和 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，并响应公民要求透明度和问责制的呼吁。(Allard 等，2018；PewCharitable Trust ，2018)总的来说，人们期望数据的使用能够提高政府的效率、效率和对选民需求的响应。
最近的研究指出，数据的使用往往受到缺乏或难以获得数据的阻碍(Allard 等，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(Levine和 White，1961)。政府机构无法自主地收集他们需要的所有数据，因为要么数据收集成本太高，要么数据由其他组织控制。因此，他们从其他组织请求数据，这些组织可能授予访问权限，也可能不授予访问权限。Meijer(2018)描述了市政府从私人公司（比如优步和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数据，而Ki、Kwak和Song(2020)表明，地方政府不太可能与其他县的组织共享其经济数据。公共管理的一个关键问题是，哪些障碍阻碍了对数据的访问，以及公共组织如何能够减少他们向利益相关者请求和获取数据所花费的时间和资源。
理论模型及假设
先前的研究发现，数据的获取受到几个因素的影响。资源依赖理论(RDT)被广泛用于解释为什么权力影响组织间包括数据在内的资源交换(Blau，1955；Pfeffer和Salancik，1978)。从RDT的角度来看，数据是组织的一种战略和政治资源，这些组织利用自己的权力访问他人的数据，同时防止访问可能削弱其竞争地位的数据(Ki, Kwak和Song，2020；Kornberger等，2017)。
一个较少被研究的问题是，利益相关者的权力是否会影响公共组织对数据的获取。公共组织向各种利益相关者（其他内部部门、非营利组织、企业和政府机构）请求数据。及时回应这些要求可提高政府的效率，节省时间和人力资源，否则可用于后续活动。根据RDT的说法，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和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请求数据(Susha, Janssen和 Verhulst，2017)。这些协调机制可以根据其形式化的程度来分类，即在多大程度上一项请求是书面和编纂的 (Weitzman, Silver和 Brazill，2006)，以及常规化的性质，即在多大程度上建立了定期交换数据的共同规则和程序(Willem和 Buelens，2007)。通常确定了三种类型的协调机制。正式的常规化的协调机制，数据是按照两个或两个以上组织之间建立的通用程序定期交换和请求的（Malatesta和Smith，2012；Reynaers和Grimmelikhuijsen，2015)。正式的非常规化协调机制是指以书面形式提交给其他组织但不受共同协议约束的请求，如在线表单或信息自由法(FOIA)的请求(Worthy，John和Vannoni，2017)。最后，非正式的协调机制依赖于公共管理者的个人网络，他们向他们认识的或与他们有联系的个人请求数据(Kim和Lee，2006；Yang和Maxwell，2011)。
假设1：利益相关者的影响力与利益相关者数据的获取呈负相关。
假设2：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。。
假设3：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。
假设4a：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。
假设4b：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。
研究方法
本研究的数据来自亚利桑那州立大学科技与环境政策研究中心（CSTEPS）于 2016 年进行的“国家城市技术研究”调查，调查技术和社交媒体使用、数据共享、工作环境以及参与美国地方政府。
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25，000到99，999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 2，500 名部门主管。参与者的联系信息是从城市网站或致电市政府收集的。
在CSTEPS对同一样本框架进行的前测中，对调查项目进行了测试（Feeney等人，2019年）;根据参与者的反馈和调查结果对项目进行了修订。此外，与公共管理人员进行了几次认知访谈（N +3），以检查所使用的术语和答案类别是否合适。还采取了若干战略来限制共同方法偏差（CMB）和社会可取性偏见：混合调查项目，保护个人匿名，使用以前测试的量表项目，并插入检查点（Podasakoff等人，2003）。
调查于2016年9月27日至2016年12月27日3个月内在线进行。在删除已退休或离开职位的错误地址和经理后，样本减少到 2，166 名符合条件的个人。研究小组共收到667份答复，答复率为30%，包括由于受访者回答了一半以上的问题而保留的完整调查和部分调查。答复率是按照美国舆论研究协会设计的标准程序答复率2计算的。
研究收到了来自385个城市和45个州的答复。无应答偏倚分析显示，社区发展、公园和娱乐以及警察部门的答复比市长办公室和财政部门的答复多（p < 0.05）。议会管理政府的反应也比市长政府多（p< 0.05）。将政府部门类型和政府形式作为控制变量包括在内以解释这些差异。城市大小没有差异（p > 0.05）。Harman的单因子测试用于检查共同方法方法偏差。结果表明，第一因子占方差的16%，大大低于50%的阈值，从而表明项目之间的区分效度。在这项研究中，CMB似乎并不是一个普遍的问题。
控制变量
根据以前的研究，我控制了技术，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
研究结果按县和主题分析。从焦点小组转录的内容分析可得，以达到清晰。结果表明， Makueni县的预算编制参与程度最好，比其他县要高得多。分析使用有序probit模型，当因变量由有序分类变量组成时（Long1997）是合适的。有序分类变量是经过审查的变量，因为如果给定选择权，受访者将能够沿连续变量确定其位置。估计假定通过y观察到的基础连续变量y，它提供了不完整的信息，因为它仅在特定类别中能够观察到。
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。由于最高级别的聚类提供了更保守的估计值（Cameron 和 Miller 2015），因此标准误按州（43 个状态群集）进行聚类。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。
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与数据访问呈负向显著相关。内部部门的影响对数据访问没有显著影响，而非政府组织的影响与数据访问呈正相关，与H1形成鲜明对比。这些结果在所有三个模型中都是一致的，这表明利益相关者群体的影响程度可能会影响其他利益相关者组对数据的访问。
结果还显示，模型1支持H2和H3，访问其他部门的数据，部分支持模型2，访问其他公共机构的数据。在模型1中，两个正式协调机制都积极调节对其他部门数据获取的影响。正方形的灰色线分别表示城市部门使用正式例程或正式非路由协调的可能性。随着内部参与者影响力的增加，两条线都与数据访问呈正相关。
研究讨论
结果按县和主题。在Makueni县，与会者对县长表示信任， 他们认为县长是一位变革型领导人(Yangand Pandey 2011)。该县长支持公民参与预算编制过程， 实行分权参与结构，自下而上的去顶优先级再分配财政资源。一位与会者在谈到自下而上的优先级时赞许地指出，该县长不发起、主导项目。“我们通过参与确定与村里需求相匹配的财政优先级”。另一个参与者赞扬范去哪的参与结果。“在Makueni县，县长将公民参与下放到村级组织village level。在决策阶梯中，村里公民需求是其他级别群组决策得的依据。”参与者也夸赞财政资源的分配，“建立Ward-Kitty基金，给每个县3000Ksh.（300,000美元）的配额，用于发展”。但其他三个县没有做到以上三点。此外，Makueni县的公民参与模型得到了世界银行的认可，将之看做最理想的公民参与模式，提出其他46个县向Makueni县学习。
研究结论
本研究发现，正式的路由化和非路由化的协调机制并不缓和非政府利益攸关方的影响，而非正式协调是消极的调节者，减少了对数据的访问。这些发现给公共组织如何增加从非政府组织获得数据的机会提出了一个悬而未决的问题，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（Fusi和费尼2020年;梅耶尔2018）.分析中包括的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手段，应进一步探讨。
这项研究为各级政府的公共管理者提供了实际意义。联邦和州机构应意识到，它们的影响可能会对数据访问产生负面影响。通过减少行政前或行政后要求，或与城市部门建立协作而非强制关系，给予更大的自主权，可能会对城市部门如何与其利益相关者互动，并增加访问数据的可能性产生积极影响。增加数据获取机会将实现互惠互利，因为地方数据是州和联邦各级决策的重要投入。
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附参考文献献附参考文献
Cameron, A. Colin, and Douglas L. Miller. 2015r. A Practitione’s Guide to Cluster-Robust Inference. Journal of Human Resources 50(2): 317–72.
Chen, Yu-Che, and Jooho Lee. 2018. Collaborative Data Networks for Public Service: Governance, Management, and Performance. Public Management Review 20(5): 672–90.
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https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/puar.13307
此处也可以下载全文：
https://www.researchgate.net/publication/345632858_When_Local_Governments_Request_Access_to_Data_Power_and_Coordination_Mechanisms_across_Stakeholders
凤凰网一点资讯：
http://www.yidianzixun.com/channel/m408752
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