论文：电子政务信息资源共享的影响因素及安全风险分析

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电子政务信息资源共享的影响因素及安全风险分析
吕欣1，裴瑞敏2，刘凡3
lux@cei.gov.cn, peirm@mail.las.ac.cn, jeffery.van@gmail.com
（1. 国家信息中心，北京 100045；2. 中国科学院国家科学图书馆，北京 100190；3. 中国科学院研究生院管理学院，北京 100190）
摘要：尽管信息资源共享对效能政府建设和电子政务的发展起到巨大的推动作用，但目前仍有诸多因素影响着政府推动信息资源共享的成效。本文首先对电子政务信息资源共享的国内外研究现状进行分析和综述，归纳影响电子政务信息资源共享绩效的影响因素，进行因子分析，利用多层次回归分析研究各因子对信息资源共享绩效的影响作用。研究结果发现：信息安全因素和便利程度是电子政务信息资源共享要考虑的首要因素，信任是实施电子政务信息资源共享的极为重要的软环境，信息资源共享的便利程度主要与收益相关，并不是风险的主要来源。
关键词：电子政务；信息资源共享；影响因素；因子分析；信息安全风险
一、引言
随着电子政务建设的逐步深入，我国电子政务信息资源总量不断增加、质量不断提高，政府信息资源开发及共享环境初步形成。尽管信息资源共享能够对电子政务产生巨大的推动作用，但近年来许多研究表明，电子政务信息资源共享仍面临着诸多困境，如政府人员缺乏信息资源共享意识、跨部门信息共享程度低、行政管理体制的制约、信息资源共享成本与利益分配问题、信息技术和信息安全保障问题等，这些严重影响了政府推动信息资源共享的成效。上述问题已经引起了各电子政务实施单位和有关管理部门的重视，电子政务领域学者也对此进行过探讨，但之前的研究多是从定性的角度论证，关于这些问题的调查研究和定量分析还较为欠缺，对各种问题的影响程度和方式的认识还不够充分。
Dawes的研究指出组织成员预期对政府部门电子政务信息共享有显著影响，提出电子政务信息共享收益和风险模型，指出组织成员对信息共享收益和风险的感知将影响和形成组织间信息共享的实际经验，然后对电子政务信息共享的政策和原则形成指导 [1]。因此，本文以组织成员对跨部门信息共享中收益与风险的感知为立足点，对电子政务共享中的安全障碍、风险以及管理机制等方面进行实证分析，探讨影响电子政务信息资源共享的主要因素及其影响方式和程度。本文在参考国内外相关研究的基础上设计了上述问题的指标体系，对政府信息化管理层、各级政务信息中心、信息化服务机构、信息咨询机构以及高校信息化领域的专家学者等电子政务建设、研究的各方进行了问卷调研，旨在检验安全因素和共享机制因素对电子政务信息资源共享的影响，以及制度、技术、信任、经济成本等在电子政务信息资源共享中的重要作用。
二、国内外研究现状
近年来，国内外电子政务的快速发展使得政府信息资
……（新文秘网省略1873字，正式会员可完整阅读）……　
[16]

共享效果
感知收益 5 Gil-Garcia(2007), Gil-Garcia(2005)([7, 17]

感知风险 3 Gil-Garcia(2007), Gil-Garcia(2005)[7, 17]

安全保障
保密性 3 自编，Lambrinoudakis(2003)[12]

完整性 1 自编，Lambrinoudakis(2003)[12]

便利性 2 自编，Lambrinoudakis(2003)[12]

纵强横弱 2 自编
本研究的调研对象为：各省信息中心、各省信息化管理部门以及信息化研究机构，比例分别为80%、15%、5%，共发放问卷120份，回收95份有效问卷，回收率79.2%。
1、自变量探索性因素分析
首先对自变量的11个指标进行探索性因子分析。根据理论预计，这些指标中应包含信息共享机制、共享的安全性、便利性、共享过程和机构的信任度等四个因子。因此，提取因子的个数最好为4个，提取方法采用主成分分析法，并对因子进行方差最大化旋转。
利用Bartlett球形检验，发现测量题项之间相关性的KMO样本测度值为0.707，近似卡方值为282.903，统计量的显著性概率是0.000，小于0.01，适合进行因子分析。
从表2的结果来看，设计的电子政务信息共享11个指标可以被4个隐含的公因子所解释，各指标分别归属于对应载荷最大的因子，因子在各指标上的载荷都大于0.5，说明调查问卷在自变量各指标中具有较好的结构效度，即问卷足以准确测度影响电子政务信息共享的各因素的内容。表4显示4个因子的Crobach’s α系数分别为0.641、0.823、0.640和0.752，说明各变量的内部一致性信度都可接受，4个因子的累计解释力为66.25%。
表2 电子政务信息资源共享自变量指标因子分析结果
指标 因子1 因子2 因子3 因子4
法规标准 0.702
信息素质 0.701
共享成本 0.573 -0.509 -0.466
组织领导 0.550 0.458
社会网络 0.526
完整性 0.908
保密性 0.888
便利性 0.763
协同性 0.657
过程信任度 0.847
机构信任度 0.581
Crobach’s α 0.641 0.823 0.640 0.752
方差解释量 66.25%
（注：表3中只给出了0.4以上的因子载荷。）
根据因子所对应的各指标含义，以下将对4个因子（F1-F4）进行解释和命名。
F1——共享环境因素。F1主要解释了电子政务信息资源共享的相关法规标准、实施人员的信息素质、领导力、社会网络以及成本控制方面的内容，它反映了电子政务信息资源共享中的法律环境、人员配备、社会和经济环境等，是电子政务信息资源共享的制度和环境层面，因而可以称为共享机制因素。
F2——共享安全因素。F2主要是电子政务信息资源共享过程中的保密性和完整性，主要反映信息共享安全性，所以，F2为共享安全性因素，主要包括安全技术、安全管理和安全制度。
F3——共享便利程度。F3主要表现了电子政务信息资源共享过程中部门之间的协同性和信息的便利性，这两方面共同保证了各部门可以顺畅地使用共享信息。因而，我们称F3为共享便利程度。
F4——共享信任度。F4主要解释电子政务信息资源共享过程的信任度和机构的信任度，因而被称作共享信任度因素。
2、共享绩效变量的因子分析
对绩效变量的测量量表进行Bartlett球形检验，其KMO值为0.768，近似卡方值为339.848，显著性概率是0.000，，小于0.01，说明适合进行因子分析。因子分析的结果如表3所示，电子政务信息共享的8个绩效指标可被分为2类，因子在各指标上的载荷都大于0.7，且2个因子共同解释了原有信息的近68%。
两个因子的Crobach’s α系数分别为0.891和0.706，都比较理想，说明因变量测量量表有较高的内部一致性。表3显示，两个因子的载荷均大于0.7，高于参考值0.5，这说明测量具有较好的聚合效度。综上分析可判定，电子政务信息共享绩效的测量具有很好的信度和效度。
表3 共享绩效指标的因子分析结果
因子
F5 F6
感知收益3 0.875
感知收益2 0.872
感知收益4 0.823
感知收益5 0.819
感知收益1 0.773
感知成本2 0.853
感知成本3 0.783
感知成本1 0.732
方差解释量 67.75%
根据因子所对应的各指标含义，对2个因子（F5，F6）进行解释和命名如下：
F5——感知收益。感知收益是相关部门在实施电子政务信息资源共享后所感受到的有利方面，如成本节约、提高工作效率、提高公共形象等。
F6——感知风险。感知风险是与共享收益相对的，它是相关部门在实施信息资源共享后感受到的不利方面，如外界不合理的干涉、公众的误解和误用等。
四、模型及假设的提出
电子政务信息共享的安全性、便利性及共享过程和机构的信任度，反映了电子政务信息资源共享的安全态势，相关人员和部门的感知风险与感知收益则是电子政务信息资源共享绩效的表现。根据因子分析结果，本文建立如下概念模型来研究共享机制和安全因素对电子政务信息资源共享的影响，旨在探索规避电子政务信息资源共享风险、提高安全保障能力的对策和机制。

图1 共享机制、安全态势与电子政务信息资源共享的概念模型
基于以上概念模型，提出如下研究假设：
H1：电子政务信息共享环境因素对感知收益有显著的正向影响；
H2：电子政务信息共享的安全因素对感知收益有显著的正向影响；
H3：电子政务信息共享的便利程度对感知收益有显著的正向影响；
H4：电子政务信息共享的信任度对感知收益有显著的正向影响；
H5：电子政务信息共享环境因素对感知风险有显著的负向影响；
H6：电子政务信息共享的安全因素对感知风险有显著的负向影响；
H7：电子政务信息共享的便利程度对感知风险有显著的负向影响；
H8：电子政务信息共享的信任度对感知风险有显著的负向影响。
五、假设检验
1、相关性分析
在进行回归分析之前，首先对被解释变量和解释变量之间的相关性进行分析，从表4可以看出，感知收益和所有四个因素都在0.05以上的水平上有显著的相关关系，而感知风险只与共享信任度在0.05的显著性水平上相关，与其他三个因素均不显著相关，初步验证了H1-H4和H8。同时说明信任在电子政务信息共享方面的作用，信任显著地影响感知风险，信任度的不足已经成为急需解决的首要问题。
表4 被解释变量和解释变量之间的相关性分析
F1 F2 F3 F4 F5
F1共享环境因素 1
F2共享安全因素 0.330***
F3共享便利程度 0.437*** 0.418***
F4共享信任度 0.285** 0.211* 0.19
F5感知收益 0.287** 0.377*** 0.546*** 0.247*
F6感知风险 0.192 0.095 0.051 -0.255** -0.16
注： * p<0.05，** p<0.01，***p<0.001，双尾检验。
2、回归分析
以下分别以共享收益和共享风险为被解释变量进行回归分析，模型采用的主成分回归方法可以解决多自变量回归的多重共线性问题，并检验两个回归方程的异方差问题。结果显示（见表5），两个回归方程的F检验都是显著的，每个模型也都有一些回归系数显著异于零，模型的Durbin-Watson值分别为2.263和1.733，非常接近2，这说明相邻编号的样本值之间不存在序列相关问题，因此，各个模型的总体回归效果较好，引入的解释变量是有效的。通过检验被解释变量与残差之间的关系[18]，发现预测值和标准化残差没有明显的关系，说明两个回归模型满足方差齐性假设，不存在异方差问题[19]。多重共线性也由主成分回归避免，因而模型所支持的结论具有一定的合理性，可以作为政策分析的依据。
表5 电子政务信息资源共享表现各维度对感知收益和风险的回归结果a b
变量 感知收益 感知风险
常数项 1.225 (0.450)** 2.622 (0.478)***
共享环境因素 0.000 (0.129) 0.340 (0.137)
共享安全因素 0.142 (0.085)* 0.078 (0.091)
共享便利程度 0.482 (0.106)*** -0.043 (0.113)
共享信任度 0.145 (0.103) -0.369 (0.109)***

R2 0.340*** 0.148**
Adjusted R2 0.311*** 0.110**
R2 变化 0.340*** 0.148**
F(变化)值 11.605 3.918
Sig. F(变化)值 0.000 0.006
Durbin-Watson 2.263 1.733
注： a 每个解释变量前第一个参数是非标准回归系数，第二个参数（括号内的参数）是标准差；b * p<0.05，** p<0.01，***p<0.001，双尾检验。N=95。回归方法为强制回归法。
比较两个模型可发现，影响电子政务信息资源共享实施部门的感知收益和感知风险的因素存在着较大的差异。共享的安全因素和便利程度显著地正向影响着感知收益，共享便利程度的影响程度较大（0.482），H2和H3成立。在表9中，H1和H4似乎并没有得到支持，但是考虑到共享环境因素和共享信任度在共享过程中的重要性以及表4中较强的相关系数，因此 ……（未完，全文共14980字，当前仅显示5260字，请阅读下面提示信息。）

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