# 开放数据对经济的影响——来自GovLab的精选文章 ***原文来自：thegovlab.org*** ***原作者： Kevin Van Nguyen*** ***译者：陈嘉育***
*GovLab 致力于梳理、传播开放治理的知识与研究，其精选文章系列涵盖了开放治理领域的主要议题，并配有解读与评论。在这一辑精选文章中，GovLab将重点关注开放数据对经济的影响。如有此议题或其他议题的建议文章，请发送邮件至.* **文中部分文章可通过点击「阅读原文」下载**
开放数据是公众可获得的数据——通常由政府、科学家发布，部分情况下也由私人企业发布——具有任何人皆可使用、格式支持机器读取、不收取费用等特点。开放数据的潜在经济意义目前已引起了的相当的注意。人们普遍接受了开放数据能在激发创新、刺激增长、促进就业等方面发挥重要作用的观点，开放数据的身影也出现在从新商业模式到地方治理创新的各个层次。 想要系统地评估、分析开放数据的经济影响是一项不小的挑战。政府和其他开放数据发布者也试图以标准化的方式提供数据接口。现如今，政府透明度日渐提升，开放数据也正改变着商业模式和其他诸多经济部门的活动，我们很有必要理解公众拥有的、非财产的信息应当如何发布和使用。成本、社会挑战和技术限制同样影响了开放数据的经济影响。 我们能否考量开放数据在刺激经济上的作用呢？如果能，我们应当如何考量？下面的精选文章是我们探索的第一步。 ###
### 精选文章： Carla Bonia – 新商业模式与开放数据的价值：概念，挑战与机遇。此文结合扫了开放数据及开放数据商业模式，评估了它们潜在的经济价值，以及可能影响开放数据经济价值实现的挑战。 John Carpenter and Phil Watts – OS OpenData 对不列颠经济的影响- Synopsis。此研究评估了OS OpenData方针对大不列颠的经济影响。 Capgemini Consulting – 开放数据经济：释放开放政府与公共数据的经济价值-Capgemini 咨询。这篇文章着重于刻画不同国家政府在开放数据领域的作为，以求找到最能挖掘开放数据经济价值的实践。 Deloitte – 开放增长：刺激英国的开放数据需求。这篇文章关注于英国经济中数据驱动的新商业模式，这类商业模式方兴未艾，此文探究了这类商业模式对开放数据的潜在需求。 Nicholas Gruen, John Houghton and Richard Tooth – 为了商业：开放数据如何助力G20增长目标的实现。这篇文章评价了现有文献，提供了深度案例分析，还为刺激经济增长与发展提供了关键战略。 Felipe I Heusser – 理解开放政府数据及其影响评估（草稿）。这是一篇针对开放数据方针及其对发展中国家经济影响的较早研究。 Alex Howard – 旧金山试图发展开放数据经济。这篇文章关注旧金山在城市治理中是怎样应用开放数据的。 Noor Huijboom and Tijs Van den Broek – 开放数据：国际战略的比较。 这篇文章呈现了五个国家和它们的开放数据战略，归纳了开放数据的核心特征、主要障碍以及助推因素。 James Manyika, Michael Chui, Diana Farrel, Steve Van Kuiken, Peter Groves, and Elizabeth Almasi Doshi – 开放数据：以流体创新释放创造力与表现力。这篇文章着力于量化开放数据在全球经济关键领域的潜在价值。 Alida Moore – 国会透明度年度调查：开发和数据如何创造就业机会。这篇文章是3月24日发布的国会透明度年度调查的概要。 Andrew Stott – 开放数据助力经济增长。这篇文章归纳了使用开放数据的五大商业模式，并为政府提供了挖掘开放数据经济增长潜力的建议。 ###
### **精选文章简述** Bonina, Carla. 新商业模式与开放数据的价值：概念，挑战与机遇. NEMODE 3K – Small Grants Call 2013. Carla Bonina 博士在这篇文章里介绍了开放数据和开放数据商业模式，评估了它们的潜在经济价值，并指出了开放数据未来发展面临的几大挑战，比如个人数据与隐私的问题，逐渐显现的、由数据带来的社会分层，以及收集、生产、发布开放（政府）数据的成本问题。 Carpenter, John and Phil Watts. OS OpenData 对不列颠经济的影响*–* Synopsis*.* June 2013. (2014年7月25日从网页读取的版本.) Ordnance Survey调查机构的John Carpenter 和 Phil Watts展开了评针对开放数据对大不列颠（英格兰、威尔士与苏格兰）经济影响的调查。作者在运用了案例法、访谈法、下载分析（原文为dowlad analysis, 似为原作者笔误——译者注）、采用率、影响计算和CGE模型等多种分析方法后，作者认为OS OpenData 方针能够在2013年为大不列颠带来13～18.5英镑的国内生产总值增加额。 Capgemini Consulting – 开放数据经济：释放开放政府与公共数据的经济价值-Capgemini 咨询。2014年7月24日获取的版本。 这份报告探索的问题是政府如何利用借助开放数据获得经济增长。作者从组织、技术、社会与政治等多个视角对开放数据进行比较研究。开放数据能够提高行业标准、改进数据驱动的商业策略，进而提高利润，此项研究正突出了这一点。 Deloitte. 开放增长：刺激英国的开放数据需求-德勤分析。2012年12月。2014年7月24日获得的版本。 德勤(Deloitte)这篇较早的文章对开放政府数据运用了案例研究和统计分析的方法，试图搭建开放数据商业应用的模型。德勤的研究员们也特别关注了新兴经济部门中开放政府数据的供需对比问题。 Gruen, Nicholas, John Houghton and Richard Tooth. 为了商业：开放数据如何助力G20增长目标的实现。2014年7月24日获取的版本。 此报告以文献综述与案例研究的形式凸显了开放数据议程在澳大利亚和G20国家的潜在经济价值。并就开放数据如何帮助G20和澳大利亚实现贸易、金融、财政与货币政策、反腐、就业、能源和基础设施等方面的发展目标给出了系列建议。 Heusser, Felipe I. 理解开放政府数据及其影响评估（草稿）- 万维网基金会. 万维网基金会与 International Development Research Centre 合作搭建了发展中国家开放数据影响的研究网络。研究网络中的其他成员包括哈佛大学的Berkman互联网与社会研究中心，开放发展技术同盟与实践参与。 Howard, Alex. 旧金山试图发展开放数据经济. O’Reilly Radar: Insight, Analysis, and Reach about Emerging Technologies. 2012年10月19日。2014年7月24日获取的版本. Alex Howard 指出旧金山是美国最早拥抱开放数据平台的大都市之一。他描摹出开放数据是如何改进地方治理的。更进一步地，他讨论了开放数据在创造就业机会和改善政府基础设施方面的潜力，不仅适用于旧金山的城市，也适用于旧金山的农村。 Huijboom, Noor and Tijs Van den Broek. 开放数据：国际战略的比较. 2011年3月. 2014年7月24日获取的版本。 这篇文章呈现了五个国家和它们的开放数据战略，归纳了开放数据的核心特征、主要障碍以及助推因素。作者指出看了欧洲国家及世界其他国家开放数据政策与行政所面临的关键挑战。 Manyika, J., Michael Chui, Diana Farrell, Steve Van Kuiken, Peter Groves, and Elizabeth Almasi Doshi. *Open Data: Unlocking Innovation and Performance with Liquid* Innovation. McKinsey Global Institute. October 2013. Accessed July 24, 2014. 这篇文章着力于量化开放数据在全球经济七大关键领域的潜在价值：教育，运输，日常消费品，电力，石油与天然气，医药和消费者金融。 Moore, Alida. 国会透明度年度调查：开发和数据如何创造就业机会. 2014年4月2日。2014年7月30日获取的版本. Socrata. 2014年3月24日，国会透明度年度调查发布了调查结果，指出当前需要藉由开放数据方针提高政府透明度。Socrata就此调查结果做了梗概，包括了讨论得出的结论性要点，以及这些要点如何让商业可以获得开放数据。 Stott, Andrew. 开放数据助力经济增长 – 世界银行。2014年6月25日。2014年7月24日获取的版本. 世行在这篇文章里回顾了开放数据助力经济增长的证据，指出不同机构估计的开放数据经济潜力虽然有所不同，而且估计本身也在方法是面临难题，但共同点是经济潜力确实是巨大的。世行勾画了五种商业利用开放数据的模型，并为试图利用开放数据促进增长的政府提供了建议。 Ainsley Sutherland 对此报道亦有贡献。 --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://blog.opendatachina.org/blogs/kai-fang-shu-ju-dui-jing-ji-de-ying-xiang-lai-zi-govlab-de-jing-xuan-wen-zhang.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.