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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
侯晓丽 赵需要 周庆山 姬祥飞
[目的/意义]政府开放数据生态链互动机制与节点优化策略研究对于政府数据开放实践的推进具有重要的指导意义。[方法/过程]以数据本体为核心，以价值共创为目标，围绕数据流通串联生态链上的5个角色节点，探讨生态链的多元主体价值共创机理并辅以案例进行分析，并结合国内外政府数据开放实践探究各节点的优化策略。[结果/结论]政府开放数据生态链的多元主体价值共创可分为“价值激活—价值汇聚—价值扩散”三个阶段，并明确了以数据流转为核心的价值共创模式，继而提出政府开放数据生态链上各节点的发展重心和优化措施，以此加快释放政府数据价值，促进数据要素合规流通。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵需要 郭义钊 姬祥飞 陈嘉乐
[目的/意义]分析政府开放数据生态链制度环境的优化策略，为提高政府数据开发利用水平提供理论参考。[方法/过程]通过从不同维度分析政府开放数据生态链制度环境构成，总结其制度环境框架，选取政府数据开放平台用户协议为研究对象，采用扎根理论对用户协议展开质性分析，并构建用户协议制度结构模型。[结果/结论]结合质性分析和制度设计中存在的共性问题，从制度激励、制度创新和用户对制度的感知方面提出政府开放数据生态链制度环境的优化策略。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
唐长乐
在政府开放数据开发利用背景下,推动政府开放数据价值共创的开展必然受到多种因素的影响,只有系统识别和分析这些影响因素,才能从不同的层面设计相应的保障策略,从而确保政府开放数据价值共创的顺利开展。通过深度访谈获得原始数据,应用扎根理论进行开放式编码、主轴编码、选择性编码,形成概念与范畴,构建政府开放数据价值共创影响因素模型。研究发现,认知因素、需求因素、动机因素、技术因素、资源因素和政治经济因素6个主范畴是政府开放数据价值共创的影响因素。其中,认知因素、需求因素和动机因素是政府开放数据价值共创的内部因素,它影响不同利益相关者参与价值共创的意愿;技术因素、资源因素和政治经济因素是政府开放数据价值共创的外部因素,影响政府开放数据价值共创的实际行动;价值共创的意愿影响实际行动,并最终影响政府开放数据价值共创的开展。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
温馨 贾俊秀
顾客参与企业研发是产品价值创造的最初始过程,不仅提高产品接受度、满足顾客需求,而且为企业增加收入,但同时也产生相应成本。文章探究顾客参与研发的系统中,顾客、企业和产品的价值共创行为以及企业决策如何影响三者价值;立足多目标视角,充分考虑企业与顾客的收益、成本,采用系统动力学方法建立顾客参与研发过程的动态价值共创模型,全面探究系统内部共创机理。在模型基础上,重点就企业产品价格、交互次数以及激励资金比例等策略进行仿真,使企业、顾客及产品实现价值共创。结论如下:(1)随着顾客、企业交互次数的增多,顾客参与研发过程同样具备一般产品生命周期导入期、成长期、成熟期以及衰退期的特点。(2)系统存在最优交互次数;且最优交互次数随着研发投入比例减少而增加。(3)在不考虑参与顾客获取激励资金的情况下,企业针对不同顾客群(参与研发顾客与普通购买顾客)进行定价,在最优交互次数状态下,统一定价模式优于差别定价模式,将为企业带来更大的收益。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
门理想 赵芷墨 李亚兰 张会平
[目的/意义]我国政府数据开放的探索已逾十年，然而其实际创造的公共价值却相当有限，系统探索其公共价值共创逻辑、现状及优化路径的研究亟待开展。[方法/过程]以本土化调试后的公共价值战略三角模型为理论框架，以一个包含3地调研报告、80份政策文本、427份有效问卷、2070个利用成果和2145条互动留言的综合数据库为研究资料，对上述问题展开探讨。[结果/结论]当前数据开放的公共价值共创中，供需双方的公共价值期望类型和程度都存在较大差异。为达成共识性目标，双方依托开放平台和应用大赛开展了双向调和。但受限于利用场景单一、资源基础薄弱和合作机制僵化，数据开放仅在部分场景创造了有限的经济与社会价值。我国应从目标、激励和约束的微观切口聚拢公共价值期望集合，通过刚性、中性和柔性的综合手段畅通公共价值调和渠道，推动场景、资源和机制的对接耦合以筑牢公共价值共创基础。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
袁莉 徐丽新 姚乐野
[目的/意义]探明政府数据开放（Open Government Data，OGD）知识创造机理有助于推动其价值实现。[过程/方法]基于创造力成分模型识别出OGD知识创造主体、过程活动及影响因素，构建OGD知识创造机理模型；进一步构造OGD知识创造系统动力学模型，通过仿真与模拟探究OGD知识创造活动与影响因素间的复杂关系及动态变化规律。[结果/结论]OGD知识创造包括两类主体、5个阶段活动以及4类影响因素（11个具体要素），各影响因素及具体要素通过不同路径作用于OGD知识创造，并由此提出OGD知识创造的发展建议。
关键词：
政府数据开放 知识创造 机理 系统动力学
[期刊] 科技管理研究
[作者]
傅建晓 任雪杰 赵林度
以智能物联网平台、开发者和制造商构成的平台生态系统为研究对象，探讨如何提高三类主体努力水平和生态系统收益的问题，建立无激励模式、成本共担模式、协同合作模式的微分博弈模型。结果表明，成本共担模式和协同合作模式都能产生激励作用，两种模式下收益均随时间提升，最后趋于稳定值。协同合作模式下参与者的努力水平最高，能同时实现个体和系统的帕累托最优。但是，如果不合理设置收益分配系数，参与者收益会低于非合作模式。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
周文泓 夏俊英 代林序
[目的/意义]旨在促进政府开放数据的价值实现及增值。[研究设计/方法]针对开放数据平台建设的要点,对已上线的开放数据平台进行全面调研,以定性和定量相结合的方式进行研究。[结论/发现]我国地方政府数据平台共享程度不足,对促进数据利用的支持有限,政府部门应从其法规政策、标准规范、主体机制三方面制定与实施相应策略以利于地方政府开放数据平台建设能力的构建。[创新/价值]结合已有评估框架和理论基础对平台进行全面调查和评估,可为地方政府开放数据平台的建设提供参考和建议。
[期刊] 图书馆
[作者]
杜小武 马美艳 刘军峰 赵需要
大数据时代促成了政府信息公开向政府数据开放的嬗变。文章以2005—2019年间Web of Science数据库和中国知网中收录的相关研究领域文献为样本,通过国内外对比研究方法系统地梳理了信息生态链和政府开放数据生态链的研究动态,为政府开放数据生态链的进一步研究提供基础性理论指导,为政府开放数据生态链的形成机理、运行机制和演进规律等研究奠定基础。
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
郭丽虹 赵新双
政府创业投资引导基金对风险投资的发展起到巨大推动作用,但在运作过程中也面临道德风险等一系列问题。本文立足国外政府发展风险投资的经验教训,分析国内风险投资的发展现状,提出优化政府创业投资引导基金效益的策略。
关键词：
政府 创业投资引导基金 优化 策略
[期刊] 商业经济研究
[作者]
黄卓 郑楠
本文概述了当前我国双向FDI的发展现状与面临问题,并深入分析双向FDI对流通价值链升级的影响机理。为进一步研究IFDI和OFDI对流通价值链升级的作用,本文构建了实证模型,通过面板数据单位根验证和GLS回归分析,验证我国IFDI和OFDI对流通价值链升级的具体影响作用。结果表明,IFDI对流通价值链升级的促进作用略强于OFDI,且IFDI与OFDI相互抑制对流通价值链的效应。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
黄卓 郑楠
本文概述了当前我国双向FDI的发展现状与面临问题,并深入分析双向FDI对流通价值链升级的影响机理。为进一步研究IFDI和OFDI对流通价值链升级的作用,本文构建了实证模型,通过面板数据单位根验证和GLS回归分析,验证我国IFDI和OFDI对流通价值链升级的具体影响作用。结果表明,IFDI对流通价值链升级的促进作用略强于OFDI,且IFDI与OFDI相互抑制对流通价值链的效应。
[期刊] 工业工程
[作者]
高举红 邱小文
如何发展废旧产品回收再利用的闭环供应链并实现价值共创是当前智能手机供应链在推动循环经济、提高竞争力过程中面临的关键问题。本文引入持股合作与顾客契合，从多视角分析闭环供应链的价值共创，探究持股比例、佣金率及顾客契合对供应链成员决策、废旧产品回收量及供应链成员利润、顾客剩余价值、闭环供应链总价值的影响。研究结果表明：持股合作有利于提高回收平台的服务水平；当顾客对回收平台的契合度较高或回收服务水平成本系数较低时，持股合作能促进废旧产品回收；制造商对回收平台的持股是回收平台的一种获利策略，但从长期来看，制造商与回收平台应在顾客响应程度较高时，设定较低的持股比例与适中的佣金率有利于双方利润增加，达成稳定的持股合作，并推动闭环供应链价值共创的实现。
关键词：
闭环供应链 价值共创 持股合作 顾客契合
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵需要 侯晓丽 徐堂杰 陈红梅
随着大数据时代的发展和智慧服务型政府的创建,数据作为最重要的基石和原料正在得到各利益相关者的普遍重视,政府数据的资源优势和应用市场优势日益凸显,政府数据资源的共享与开放已成为世界各国政府的普遍共识。文章从生态学和生态链的视角出发,围绕政府开放数据的生产、处理、利用和消费等节点,重点针对政府开放数据生态链的概念、本质和类型进行分析阐述,以便更加准确、全面、系统地把握政府开放数据生态链及其链上各主体之间的相互关系。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
顾立平 陈新兰 张潇月 刘金亚
为探索提升科研数据价值的可行性方案并找寻数据价值提升工作权责主体，促进知识传播与科研生态发展，文章从数据流失问题出发，通过网络调研和案例分析，从图书馆业务实践的角度，提出数据价值提升的理论框架。研究发现，揭示数据属性结构、规范化描述数据并建立知识关联，可发掘数据隐含的价值，创造数据价值复利，运用数据价值期望效益函数可量化数据价值增量以衡量数据价值提升效果。
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