政府数据开放风险识别——基于“过程”的分析框架

发布时间：2024-05-07 23:44

　　[目的/意义]"重投入、轻风险"是地方政府数据开放的一对突出矛盾,政府数据开放风险研究和实践双重迟滞的困境使得这对矛盾更为突出。[方法/过程]通过构建"过程"分析框架,识别政府数据开放筹备、实施、完善及反馈等阶段的风险。[结果/结论]研究发现,数据需求公共性缺失、政策制定模仿效应、开放标准不清、数据分权困难、公民参与动力不足、数据管理意识薄弱、技术代理陷阱、基层行政人才缺乏数据胜任力等构成政府数据开放过程的主要风险,这些风险要素可进一步类型化为情景型、价值型、工具型和混合型风险。国家应探索建立政府数据开放风险防控体系,释放政府数据开放的多重治理价值。

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【部分图文】：

图1政府数据开放风险识别“过程”分析框架

风险识别直接决定了风险管理的举措及实施效果。一般而言，“风险识别方法主要包括制式表格法、流程图法、分解分析法、现场调查法、风险形式估计法、情景分析法等”[19]。其中，流程图法适用于依据生产过程和管理流程识别风险，分解分析法是将复杂和抽象的大系统分解为具体的组成要素和环节，从中分....

图2政府数据开放风险的事故树

依据所构建的政府数据开放风险识别的“过程”分析框架，可以判断政府数据开放在筹备、实施、完善和反馈等阶段及具体环节潜藏的风险要素，并用“事故分析树”法对政府数据开放的风险要素作一整体性呈现(如图2所示)。3.1筹备阶段的风险要素

本文编号：3967172