《表4 回归模型分析结果：开放政府数据何以成功——生态关系理论视角的跨国实证研究》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《开放政府数据何以成功——生态关系理论视角的跨国实证研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注：*、**、***分别表示在0.05、0.01和0.001的水平上统计显著。

采用逐步回归法依次构建7个模型，检验自变量与因变量关系的稳健性（见表4）。模型1检验了数据供应主体治理能力和政府资源对开放政府数据发展水平的影响，模型2检验了数据创新中ICT基础设施和创新能力的影响，模型3检验了数据消费中公众参与和人力资本的影响。模型4是模型1和模型2的合并分析，模型5是模型1和模型3的合并分析，模型6是模型2和模型3的合并分析，模型7将模型1、模型2和模型3中的8个变量进行汇总检验。表4显示，7个模型都在0.01的显著性水平上显著；在基线模型依次加入新的变量之后，模型的R2逐步增加，模型的解释力不断提高。模型7的调整后R2为0.761，表明研究模型可以很好地拟合数据，具有较强的解释度。就7个模型中的变量关系而言，治理能力在所有模型中均达到0.001水平上的显著性，因此，可以判定假设1通过，这与既有研究发现一致[15，41]。政府资源在模型1和模型4中与因变量的关系没有达到显著性水平，虽然在模型5和模型7通过显著性检验，但稳健性不强，因此假设2不通过。这一发现对强调资源作用的环境视角提供了强有力的反对意见。变量ICT基础设施在模型2、4和6中通过检验，在模型7未通过，该变量具有较好的稳健性，假设3得到通过，与现有研究发现一致[33]。创新能力在所有模型均通过0.01水平上的显著性检验，假设4通过，这在我们的知识范围里是首次通过经验研究证实了国家创新能力会正向影响开放政府数据的发展水平。公众参与在所有模型中与因变量的分析数值均达到0.001水平上的显著性，假设5通过，这一发现印证了公众参与理论强大的解释力。人力资本在模型3通过检验，但在模型5、6、7均未通过，假设6未获得支持，这与一些实证研究的结论相反[42]。综合上述内容，研究提出的假设1、3、4和5通过了检验，假设2、6未通过检验（5）。