內(nèi)容提要 中國政府正在加快建設(shè)數(shù)字中國。本文基于DIKW模型為理解數(shù)字政府提供一個概念結(jié)構(gòu)。對數(shù)據(jù)、信息、知識等基礎(chǔ)概念及其關(guān)系的定義和界定構(gòu)成了數(shù)字政府的理論建構(gòu)與政策發(fā)展的基石。在對既有DIKW模型展開批判和繼承的基礎(chǔ)上，本文提出“IDK三原則”，圍繞來源性、結(jié)構(gòu)性、功能性三大問題試圖解決傳統(tǒng)DIKW模型及相關(guān)定義的內(nèi)在邏輯缺陷，并由此將數(shù)字政府的概念結(jié)構(gòu)劃分為基于信息能力的目標(biāo)系統(tǒng)、基于數(shù)據(jù)流動的資源系統(tǒng)和基于知識應(yīng)用的動力系統(tǒng)三個部分。其政策含義在于，先進的技術(shù)不代表可用的數(shù)據(jù)資源，龐大的數(shù)據(jù)資源不代表強大的信息能力，充分的信息渠道不代表取得良善的決策效果。

研究緣起

中國政府正在“加快建設(shè)數(shù)字中國”?！皵?shù)字政府”也即政府治理的數(shù)字化創(chuàng)新是數(shù)字中國的重要組成部分。盡管數(shù)字政府并不是一個新詞，但是隨著信息技術(shù)發(fā)展，數(shù)字政府的內(nèi)涵和外延必然擴展到新的深度和廣度。數(shù)字政府要為全球治理體系和國家治理體系的現(xiàn)代化服務(wù)，這要求不僅要把工作放在對政府管理和服務(wù)手段的升級上，更要把視野放在第三次工業(yè)革命以來全球治理和國家治理在數(shù)字化條件下持續(xù)演化、變革的新局面、新形勢上，積極響應(yīng)新技術(shù)所帶來的政治、經(jīng)濟和社會發(fā)展的新內(nèi)容、新挑戰(zhàn)。要把握數(shù)字政府的內(nèi)涵則必須從理論上對數(shù)字政府做出回應(yīng)，這要求不僅要圍繞實施方法、應(yīng)用系統(tǒng)及相關(guān)社會或組織行為展開實證研究，同時也要對其概念、性質(zhì)、原則等基本要素做出思考辨析。尤其是隨著互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟社會的深入發(fā)展，一些前所未有的涉及數(shù)字化經(jīng)濟社會發(fā)展核心問題的新現(xiàn)象比如數(shù)據(jù)交易、數(shù)據(jù)權(quán)利、數(shù)據(jù)開放等不斷涌現(xiàn)，數(shù)字政府要提供對新現(xiàn)象、新問題的治理框架，更需要在概念上做出厘清。

本文旨在為數(shù)字政府提供一個基本的概念結(jié)構(gòu)分析。所謂“概念結(jié)構(gòu)”是一種系統(tǒng)分析方法，來自數(shù)據(jù)庫和信息系統(tǒng)研究，其本義是指按照特定方法把系統(tǒng)需求抽象為一個不依賴于任何具體機器的數(shù)據(jù)或概念模型。比如管理信息系統(tǒng)由信息源、信息處理器、信息用戶和信息管理者四大部件組成。本文試圖基于一般系統(tǒng)論和政治學(xué)、行政學(xué)的觀點，使用DIKW概念模型(DIKW分別指數(shù)據(jù)D、信息I、知識K和智慧W)作為分析工具，將“數(shù)字政府”抽象為一個由若干成分(子系統(tǒng))組成的，不依賴于特定領(lǐng)域、特定政策、特定問題以及特定技術(shù)的概念模型，目的在于為數(shù)字政府厘清概念關(guān)系并提供一般化的政策含義。

數(shù)據(jù)、信息、知識和智慧(以下簡稱D-I-K-W)這四個基本概念及相互關(guān)系不僅是理論上進一步理解數(shù)字化、理解數(shù)字政府的基石，對于政策研究和政策分析而言也是不可回避的基礎(chǔ)命題。近三十年來，數(shù)字化、互聯(lián)網(wǎng)、移動網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展催生了政府治理中的許多新理念、新概念、新標(biāo)簽：從電子政務(wù)、電子政府、電子治理、數(shù)字政府，到政務(wù)微博、政務(wù)微信、政務(wù)App、互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)+國家治理；從信息(資源)管理、情報管理、知識管理，到信息治理、信息技術(shù)治理、數(shù)據(jù)治理；從數(shù)字地球、數(shù)字城市、知識型政府，到智慧城市、智慧交通、智慧醫(yī)療、智慧型政府；從信息公開、信息共享、信息資源、信息交換、信息權(quán)力、公共信息資源開放，到政府大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)開放、數(shù)據(jù)交易、數(shù)據(jù)權(quán)利等。盡管每一個理念都在獨自地講自己的“故事”，要把它們放在一起來討論并不是件容易的事情。這一方面是因為有些理念在實際內(nèi)容或內(nèi)在邏輯上存在著交叉重疊，另一方面更為重要的是，對構(gòu)造這些理念的D-I-K-W等的理解，無論實務(wù)界還是理論界都仍然是比較模糊的，尤其是在信息和數(shù)據(jù)之間或者信息和知識之間常常是混用的。即便在特定政策場景下，有些政策研究也可能專門對某個概念做出界定，但是如果放在一起綜合分析、比較、應(yīng)用，往往就無法自圓其說。

盡管現(xiàn)在D-I-K-W被視為關(guān)系密切的一組概念，對這種關(guān)系的廣泛使用并不早于20世紀80年代。尤其是其中的智慧、知識和信息的概念是沿著各自路徑發(fā)展的。智慧自古以來便是人類所追求的目標(biāo)，在早期的神話故事中便有人物或神被視為智慧的化身，是一種高尚的境界。對知識的學(xué)術(shù)討論也已經(jīng)有兩千多年的歷史，哲學(xué)家和科學(xué)家都試圖給出知識的本體定義。①關(guān)于信息的科學(xué)定義直至晚近才有，隨克勞德·香農(nóng)(Claude Shannon)在20世紀40年代開創(chuàng)的信息論而出現(xiàn)。不過香農(nóng)也曾明確指出：“信息”這個詞在信息論中有許多不同的定義，雖然其中至少有一部分將被證明在特定領(lǐng)域中是有用的，但是要讓某一個定義能夠滿足一般領(lǐng)域中的更多應(yīng)用是非常困難的。②牛津大學(xué)哲學(xué)家盧西亞諾·弗洛里迪在其被譽為當(dāng)代西方信息哲學(xué)扛鼎之作的《什么是信息哲學(xué)?》一文中也曾指出，信息哲學(xué)的綱領(lǐng)之一即是認識信息的概念本質(zhì)，但是這也僅是為一個領(lǐng)域劃出界線，像信息這樣的多義概念只有在特別規(guī)定的背景下才能得到富有成效的研究。③只有數(shù)據(jù)一開始便與信息聯(lián)系在一起，其現(xiàn)代意義的定義“可存儲的和可傳輸?shù)挠嬎銠C信息”最早出現(xiàn)于1946年，④這個定義也說明數(shù)據(jù)的概念在起初階段是與技術(shù)綁定在一起的，并沒有后來人們賦予它的經(jīng)濟社會屬性。具體到管理場景下，信息是D-I-K-W中最早(在學(xué)科上)被管理化的。隨著信息時代的到來，人們普遍認識到信息對于經(jīng)濟社會發(fā)展的重要性，因此要通過科學(xué)的方法來獲取、運營、維護和應(yīng)用信息，最大化地發(fā)揮信息的價值，這就使信息成為一種可以并且必須管理的對象。知識在被作為管理對象之前是作為一種精神世界的抽象物存在的。20世紀90年代初知識管理(學(xué))出現(xiàn)之前，管理學(xué)上講的知識和信息常常是同義的。著名公共行政學(xué)家尼古拉斯·亨利曾撰文指出，必須重新定位信息在政策制定中的角色并發(fā)展“公共政策的知識管理”，他所定義的“知識管理”是指為生產(chǎn)、傳播、獲取和使用信息以使其在公共政策制定中得以應(yīng)用的公共政策，⑤他筆下的信息和知識可以說是一回事。哈耶克在其名篇《知識在社會中的運用》中也將“每個人都掌握可以利用的獨一無二的信息”稱作個人在特定時空中的知識。⑥直至90年代后，以托馬斯·達文波特為代表的知識管理專家才將對知識的管理從信息管理中分離出來。最后，對數(shù)據(jù)的最初定義揭示了對數(shù)據(jù)的管理原先只是一個技術(shù)話題。當(dāng)時有觀點認為，信息系統(tǒng)中的事務(wù)處理系統(tǒng)(TPS)是一種數(shù)據(jù)系統(tǒng)，而管理信息系統(tǒng)(MIS)則是信息系統(tǒng)，便是將數(shù)據(jù)視為底層操作的管理對象。

20世紀60年代，政治學(xué)與行政學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者們，比如卡爾·多伊奇⑦、羅伯特·萊恩⑧、哈羅德·威倫斯基⑨等的著作中已經(jīng)開始討論信息或知識在公共管理和公共政策制定中的作用。盡管他們的視角與論證富有洞察力和啟發(fā)性，但這些早期研究并沒有得到重視。之后諸如電子政務(wù)等公共管理中的相關(guān)研究對D-I-K-W的定義和理解主要來自信息管理、信息系統(tǒng)、知識管理等領(lǐng)域：D-I-K-W是這些領(lǐng)域的理論基礎(chǔ)。⑩盡管這些領(lǐng)域中的很多文獻都試圖強調(diào)并區(qū)分D-I-K-W的“本質(zhì)”，但是沒有能達成共識。一項研究邀請來自16個國家的45位信息科學(xué)專家給出了130條有關(guān)D-I-K的定義。這些定義之間差異較大，調(diào)查組織者沒有能夠評判其準(zhǔn)確性、充分性和一致性，僅總結(jié)道：大部分定義是基于人類的、認知的和命題的視角，將數(shù)據(jù)和信息視為普遍(客觀)的，而知識是主觀的。在國外政府政策實踐中同樣沒有形成共識。比如，美國政府在其全面闡述聯(lián)邦信息資源管理政策的《行政通告第A-130號》中將“信息”定義為“對在文本、數(shù)字、圖形、制圖、敘述或視聽等任何媒介或格式中的事實、數(shù)據(jù)或觀點等知識的任何溝通和陳述(Representation)”；而在《數(shù)據(jù)參考模型》中則定義“如果對某個數(shù)據(jù)(或與其他數(shù)據(jù)聯(lián)合起來)進行分析并從中獲取其含義和提供語境，就能形成信息”；《數(shù)字政府：構(gòu)建更好服務(wù)美國人民的21世紀平臺》報告將信息分為數(shù)據(jù)(即結(jié)構(gòu)化信息)和內(nèi)容(即非結(jié)構(gòu)化信息)；開放數(shù)據(jù)備忘錄則指出非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容也可轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。同樣，英國政府在《關(guān)于公共部門信息的英國政府許可框架》中界定“信息”在形式上包括數(shù)據(jù)、公共部門網(wǎng)站上的文本、年度報告、統(tǒng)計、圖表、圖形、圖像和軟件等，在范圍上則從空間和氣候數(shù)據(jù)、健康和犯罪記錄到各種照片以及公共部門開發(fā)的開源軟件和代碼；而在《開放數(shù)據(jù)白皮書》中定義數(shù)據(jù)是“被假定為事實的定性或定量的陳述或數(shù)字，但不是分析和解讀的產(chǎn)物”，信息是“對數(shù)據(jù)進行總結(jié)、解讀或陳述以獲取(其中)含義的過程的產(chǎn)物”等。

本文將按照以下思路展開。除第一部分外，在第二部分我們將對既有的DIKW模型開展批判和發(fā)展。DIKW模型盡管揭示了四者之間的緊密關(guān)系，但是圍繞該模型形成的各種觀點存在明顯的邏輯缺陷。當(dāng)然至少就目前而言，要想對D-I-K-W的概念形成某種共識是一件不可能完成的任務(wù)。在第三部分本文仍試圖在保證一致性和一般性的條件下提出關(guān)于D-I-K的若干基本原則，以尋求達成最小共識。第四部分基于這些原則，本文將數(shù)字政府的概念結(jié)構(gòu)劃分為基于信息能力的目標(biāo)系統(tǒng)、基于數(shù)據(jù)流動的資源系統(tǒng)和基于知識應(yīng)用的動力系統(tǒng)三個子系統(tǒng)。第五部分簡要提出若干政策含義。

DIKW模型的發(fā)展及其理論缺陷

DIKW模型也被稱作“知識層次(模型)”“信息層次(模型)”“知識金字塔(模型)”等。據(jù)考證，DIKW模型的基本思想最早出現(xiàn)在曾獲得諾貝爾文學(xué)獎的英國詩人艾略特(T.S.Eliot)寫于1934年的一首名為《巖石》的詩：我們在知識中失去的智慧去了哪里？我們在信息中失去的知識又去了哪里？此詩在1982年被美國政治學(xué)家哈蘭·克利夫蘭(Harlan Cleveland)引用在其論文《信息是一種資源》中，并且綜合了社會學(xué)家丹尼爾·貝爾和華裔地理學(xué)家段義孚的觀點，將“數(shù)據(jù)”加入這個體系中。克利夫蘭本人并沒有給出對DIKW的定義，但是他介紹了段義孚的觀點。段將數(shù)據(jù)視為基礎(chǔ)材料，如果數(shù)據(jù)只在單一層面上展開就是水平化的(Horizontal)信息；如果數(shù)據(jù)和其他類型數(shù)據(jù)連接起來變得“有用”就變成結(jié)構(gòu)化和層級化的知識。

知識管理的研究文獻一般將組織理論家羅素·艾可夫(Russell Ackoff)在1988年的一次演講視為DIKW模型的奠基之作。艾可夫在該文中提出，數(shù)據(jù)是表達事物屬性的符號；為增加有用性而被處理的數(shù)據(jù)組成信息，兩者區(qū)別不是結(jié)構(gòu)性的而是功能性的；如果說信息回答誰、什么、何時、何處以及多少的問題，知識則回答如何做的問題。用提問的方式來區(qū)分并非艾可夫獨創(chuàng)。知識管理專家米蘭·瑟蘭尼(Milan Zeleny)將數(shù)據(jù)、信息、知識和智慧分別界定為“無所知(Know Nothing)”“知什么(Know What)”“知如何(Know How)”和“知為何(Know Why)”。教育哲學(xué)家賴爾(G.Ryle)也將知識劃分為“知什么(Knowing-that)”的命題性知識與“如何做(Knowing-how)”的行為性知識。上述觀點最終演變成廣為流傳的“DIKW”模型。有些文獻將D-I-K-W界定為一種序列關(guān)系，更加流行的視角是將它們組成一個“金字塔”，如圖1左邊所示，其中自下至上分別是數(shù)據(jù)、信息、知識和智慧。在艾可夫等人最初的界定中，D-I-K-W之間大體上是在同一個層次上的并列關(guān)系，而“金字塔”模型不僅直觀地展現(xiàn)出四者既對立又統(tǒng)一的存在關(guān)系，其形式結(jié)構(gòu)也給人們一種暗示，即存在一種自上而下的“依賴”鏈條：信息建立在數(shù)據(jù)之上，知識建立在信息之上，智慧則建立在知識之上。不過，理論界也承認對它們關(guān)系的認識仍然是相當(dāng)模糊的。甚至有學(xué)者認為，DIKW模型基于錯誤的研究假設(shè)，因此其結(jié)論也是錯誤的，因而應(yīng)當(dāng)被徹底廢棄。

如果說DIKW模型完全是錯誤的可能有失偏頗，它作為一種描述性框架仍然是有啟發(fā)性的，但是圍繞這個框架所建構(gòu)的各種各樣的定義和界定在完備性、一致性等方面或多或少的確存在著缺陷。由于定義和界定太多，無法一一列舉，同時智慧被公認涉及人的能力，不是本文討論的對象，因此本節(jié)僅就關(guān)于D-I-K的比較流行的觀點展開討論。我們將其中包含的缺陷分為三種類型，即來源性缺陷、結(jié)構(gòu)性缺陷和功能性缺陷。

第一，來源性缺陷。相關(guān)觀點可以分為兩類。第一類觀點認為D-I-K是一種“生成”關(guān)系。達文波特提出的“知識產(chǎn)生于信息，如同信息產(chǎn)生于數(shù)據(jù)”是最直接也是最常見的表述。與此相關(guān)或類似的觀點包括，信息是對數(shù)據(jù)加工的產(chǎn)物；信息是數(shù)據(jù)、消息、情報或信號等載體中“載荷”或“記錄”的內(nèi)容和含義；知識是“結(jié)構(gòu)性經(jīng)驗、價值觀念、關(guān)聯(lián)信息及專家見識的流動組合”等。這類觀點的邏輯缺陷表現(xiàn)在以下三個方面。(1)無論在物理層面、生物層面以及社會層面，我們對任何事物的觀察或感知都可以從中獲得一定的信息，除非我們將數(shù)據(jù)和任何事物之間畫上等號，否則信息的來源遠遠超出了數(shù)據(jù)的范圍。(2)人工智能技術(shù)已經(jīng)突破了只有人類才能創(chuàng)造知識的局限，利用數(shù)據(jù)挖掘(又被稱作知識發(fā)現(xiàn))技術(shù)可以從大量數(shù)據(jù)中直接發(fā)現(xiàn)知識，如果數(shù)據(jù)和信息是可以并列的不同事物，那么知識的來源就超出了信息的范圍。(3)如果按照達文波特的觀點，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息的方法包括關(guān)聯(lián)、計算、分類、修正和壓縮，信息轉(zhuǎn)換為知識的方法包括比較、推論、聯(lián)系和談話，那么這兩組方法相互獨立嗎？達氏將信息和知識的差別轉(zhuǎn)換為方法的差別，如果不能對兩組方法也做出界定，那么前面的界定便是無效的。第二類觀點認為D-I-K源于其他事物。典型的觀點包括：數(shù)據(jù)是“原生(Raw)”的，數(shù)據(jù)是客觀事實或觀察；“知識源于知者”，人類必須“身體力行才能將信息轉(zhuǎn)換為知識”。這類觀點的缺陷也包括三個方面。(1)如何定義“原生”？有觀點認為應(yīng)當(dāng)將統(tǒng)計排除在“加工”之外，這是一種“補丁”式解釋，潛在地將數(shù)據(jù)等同于數(shù)字。另外如何區(qū)分原生性與原創(chuàng)性？后者也是原生的但并不排除利用其他的數(shù)據(jù)。(2)如果數(shù)據(jù)僅指向客觀事實，那么如何指稱對現(xiàn)實仿真的模擬符號或者被有意偽造的數(shù)據(jù)？被修改過的圖片、視頻還是圖片和視頻嗎？是否擁有客觀的或真實的價值并不能作為評判數(shù)據(jù)是否存在的標(biāo)準(zhǔn)。(3)大多數(shù)人都無法通過身體力行來獲取E=MC2和“母雞可以生蛋”這樣的知識。達文波特提出所謂“身體力行”是試圖說明知識的創(chuàng)造和理解必須要有人的思維或行動的參與，這在某種程度上是正確的，不過即使不考慮人工智能的發(fā)展，不僅絕大多數(shù)科學(xué)研究成果對于非專業(yè)人士來說都不能成為“知識”，連基本常識都無法支撐知識的體系。

第二，結(jié)構(gòu)性缺陷，或稱之為形式化缺陷。這類觀點的關(guān)鍵在于“可視化(Visualization)”：如果D-I-K是可視化的，那么它們在結(jié)構(gòu)或形式上便是可區(qū)分的，也是可以分別管理的。比如，認為信息是以文本、數(shù)值或多媒體等形式存在的數(shù)據(jù)、事實或見解。信息科學(xué)則試圖發(fā)明可視化技術(shù)來區(qū)分D-I-K。也有觀點將數(shù)據(jù)與信息區(qū)分為結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化，后者一般指對原始數(shù)據(jù)進行的分析結(jié)果。知識管理學(xué)則強調(diào)存在顯性知識，也即通過特定媒介存儲并傳遞的知識，這樣提供了對知識操作的可能性。這類觀點的缺陷表現(xiàn)在五個方面。(1)在技術(shù)上，數(shù)據(jù)庫通常包含結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)類型，D-I-K一旦被系統(tǒng)化就將以某種數(shù)據(jù)類型存儲在數(shù)據(jù)庫中，除非并不以實體方式存在。(2)無論對于信息還是顯性知識，為什么不同的人從相同的非結(jié)構(gòu)化文本中可以獲得不同的信息或知識？完全不理解，知道表面含義和領(lǐng)會深層次意義之間是有明顯差別的，信息或知識是如何在不同的人那里被分解的？(3)字面上與實際表達的意思存在差異可能涉及“雙關(guān)性”或者是語法信息(知識)與語義信息(知識)的區(qū)別，或可以歸因于刻意的修飾，也可能是無意圖的結(jié)果，比如從新聞報道的細節(jié)中獲取情報。(4)即使不考慮雙關(guān)性，非結(jié)構(gòu)化文本的用途仍然取決于使用者的目的，當(dāng)其成為分析對象時便也成為數(shù)據(jù)。(5)進一步的，如果按照系統(tǒng)論將信息視為一種負熵，也即秩序的加強或不確定性的減弱，那么結(jié)構(gòu)化才是我們獲取信息或者知識的途徑，正如通常要將一篇長文分為不同的章節(jié)或者提取關(guān)鍵詞和大綱。

第三，功能性缺陷。這類觀點認為D-I-K具有相異的或者不同程度的功能。第一類觀點是上文曾指出的艾可夫等在提問方式上做出的區(qū)分。艾可夫沒有“來源性”的意圖，否則他必須說明對“如何去做”的回答是怎樣從對“何人何時何地”的回答中轉(zhuǎn)化而來。其缺陷表現(xiàn)在，一方面他們對知識的界定沒有注意到對“如何去做”的答案往往是場景化的，知識只是答案的邏輯基礎(chǔ)，并非答案本身，這與信息是“何人何時何地”的答案是有顯著差別的；另一方面信息與知識常常伴隨著特定語境而“混合”存在。比如，對于“愛因斯坦證明了E=MC2”，如果這句話強調(diào)“愛因斯坦”則傳遞了一則信息，如果強調(diào)E=MC2則傳遞了一則知識，這也說明信息是有語義結(jié)構(gòu)的。第二類觀點將功能劃分到不同的事務(wù)上。比如上文曾提及將事務(wù)處理系統(tǒng)(TPS)與管理信息系統(tǒng)(MIS)的區(qū)別歸為數(shù)據(jù)和信息的區(qū)別，此外還有決策支持系統(tǒng)(DSS)被認為可提供新知識，知識管理系統(tǒng)(KMS)可管理知識等。不難看出，這種劃分與來源性問題相關(guān)，缺陷也類似。如果TPS只涉及數(shù)據(jù)，使用者是如何在沒有信息的條件下使用系統(tǒng)的？比如看到庫存存貨大于0是如何判斷繼續(xù)銷售的？暫且不論MIS主要提供統(tǒng)計分析功能(前面有觀點認為統(tǒng)計不是對數(shù)據(jù)的加工)，如果MIS同時調(diào)取單個商品庫存和所有商品庫存統(tǒng)計，如何區(qū)分孰為數(shù)據(jù)和信息？DSS和KMS同理?，F(xiàn)代信息(系統(tǒng))管理在實踐上無法對D-I-K做出嚴格區(qū)分。第三類觀點是使用不同程度的“有用性”。程度最強的觀點認為信息是有用的數(shù)據(jù)或者知識是有用的信息。上文提及段義孚對知識的定義屬于此類型。是否有用不僅取決于受眾的價值觀，還與創(chuàng)造者的目的有關(guān)，后者記錄數(shù)據(jù)、提供信息、提煉知識總是包含特定目的。相對較弱的觀點則試圖提供一種包含關(guān)系，一方是另一方在功能上的特例。比如彼得·德魯克曾指出，信息是具有關(guān)聯(lián)性和目的性的數(shù)據(jù)。這種定義看似合理，但是其缺陷在于必須對諸如“關(guān)聯(lián)性”等功能修飾詞做出進一步的界定才是有效的。還有觀點認為，知識是一種情境化的、相關(guān)的并對指導(dǎo)行動有價值的信息。這類觀點是有啟發(fā)性的，尤其是將知識看作是一種特殊信息可以避免在來源性和結(jié)構(gòu)性上的缺陷。

圖1 DIKW模型與IDK原則

關(guān)于“IDK三原則”的詮釋

盡管對D-I-K的概念形成共識十分困難，本文在保證一致性和一般性條件下提出三條基本原則以希望達成最小共識，稱之為“IDK三原則”。模型如圖1右邊所示。

(1)信息原則(I)：信息比數(shù)據(jù)和知識更為基本，是世界的組成部分(來源性)，無形(結(jié)構(gòu)性)且具有價值(功能性)；

(2)數(shù)據(jù)原則(D)：數(shù)據(jù)是記載信息的人工符號編碼(來源性)，是可視化的信息載體之一(結(jié)構(gòu)性)，是承載價值的資源(功能性)；

(3)知識原則(K)：知識來源于信息(來源性)，且是信息的子集(結(jié)構(gòu)性)，可以用于產(chǎn)生新的信息，具有工具性(功能性)。

以下分別從來源性、結(jié)構(gòu)性和功能性對D-I-K展開討論。需要說明的是，盡管我們指出DIKW模型的上述缺陷，并不意味本文將拋棄該模型另起爐灶。我們同意D-I-K-W尤其是D-I-K之間概念的密切性，它們共同組成數(shù)字世界的基礎(chǔ)，并批判吸收各類定義的合理成分。

第一，信息究竟是什么？我們接收信息是不能被定義的“元概念”的觀點。與其主張信息究竟是什么，不如遵循諾伯特·維納所定義的“信息就是信息，不是物質(zhì)也不是能量”。這個定義看似沒有邊界，實際上給予了最開放的向度：物質(zhì)與能量之外皆可視為信息。維納的觀點來自“一般系統(tǒng)論(General System Theory)”。該理論提出，信息、物質(zhì)和能量是組成世界系統(tǒng)的三個基本范疇。一般系統(tǒng)的輸入和輸出都是信息和物質(zhì)-能量的運動。物理學(xué)上已經(jīng)證明，物質(zhì)、能量和信息之間存在轉(zhuǎn)化關(guān)系。這里所說的信息，不僅是指信息系統(tǒng)中的電子信息，還包括生物信息、量子信息等。在量子科學(xué)中，信息的地位變得越來越重要。物理學(xué)揭示從宇宙形成的一瞬間就已經(jīng)形成信息并通過微波背景輻射傳遞至今。正如一位信息科學(xué)家所說，你可以想象一個物質(zhì)和能量都匱乏的世界，但是卻無法想象一個沒有信息的宇宙。著名哲學(xué)家達米特在其《分析哲學(xué)起源》中也認同說，信息流的運作層面要比知識的獲取和傳播更為基本。當(dāng)代信息哲學(xué)已經(jīng)作為一個新的哲學(xué)思潮在西方哲學(xué)中成為一個獨立的研究領(lǐng)域?；诳茖W(xué)和哲學(xué)研究的基礎(chǔ)，“信息”的來源應(yīng)當(dāng)比數(shù)據(jù)和知識更為基本。不過我們?nèi)匀灰獏^(qū)分兩種來源的信息。一種是基于物理的或生物的信息，比如量子信息或遺傳信息，另一種是人類活動中產(chǎn)生的信息，比如科學(xué)定理或日常交流。盡管人類活動必然涉及第一種信息，但是前者在本體上直接來源于事物運動，后者雖然也反映了事物運動，但是由于需要借助語言的表達和交流，包含了人類的理解，所反映的就不一定是真實的事物運動，而可能是某種“假象”。雖然本文無法探討信息的發(fā)生機制究竟是什么，但是無論基于本體或認識論，信息在結(jié)構(gòu)或者形式上都不是“可視化”的。信息無形、無色、無聲、無溫，信息的表現(xiàn)和傳遞必須通過由物質(zhì)或能量構(gòu)成的載體，可視化的載體只是其中一部分。也只有把信息視為無形的，才能將基于物理的、基于通信的和基于管理的不同視角的信息統(tǒng)一起來。關(guān)于信息的功能性，按照香農(nóng)的信息論即“信息是消除不確定的東西”，不過最簡單的描述莫過于信息是“有用”的。對功能性的考察不僅要考慮使用者，在人類活動中還需要考慮信息發(fā)現(xiàn)者或提供者的立場，即使對于使用者來說毫無用處，提供者總是在特定價值下才發(fā)現(xiàn)和提供信息的。

第二，如果說信息總是需要物質(zhì)以承載，需要能量以傳播，那么當(dāng)這種物質(zhì)載體是以人工設(shè)計的物理符號形式存在，就形成所謂數(shù)據(jù)。這里不僅首先界定數(shù)據(jù)來源于人工的設(shè)計——所有自然或自發(fā)形成的事物都排除在數(shù)據(jù)之外——而且它在結(jié)構(gòu)上還擁有有形的物理形式。(構(gòu)造)數(shù)據(jù)是人類對世界的認知方法之一，是人類面對復(fù)雜世界的一種簡化能力，即在復(fù)雜世界中抽象出可以表達的部分并用符號(體系)記錄下來。因此與語言一樣，數(shù)據(jù)是一種可視化編碼，甚至可以認為語言本即數(shù)據(jù)。對應(yīng)索緒爾語言學(xué)的基本概念，數(shù)據(jù)(編碼)包括“能指(signifier)”和“所指(signified)”兩部分。前者規(guī)定符號(體系)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的形式，后者規(guī)定特定符號(組合)對應(yīng)的意義。符號通常是抽象的，比如數(shù)字、標(biāo)記、文字、語音、圖像、圖示、電波等，但是符號本身不是數(shù)據(jù)，符號本身也沒有意義，只有人們?yōu)槌尸F(xiàn)數(shù)據(jù)而使用這些符號并賦予其意義后才具有意義。從編碼者角度，任何數(shù)據(jù)都包含信息，否則就失去其編碼的意義。由此從數(shù)據(jù)到信息，不是一個“產(chǎn)生”的過程，而是“獲取”的過程。在功能性上，盡管數(shù)據(jù)不是信息的唯一來源，也不是表達和傳輸信息的唯一方法，但是數(shù)據(jù)可以作為另一具體或抽象的事物的人工替代物，從而反映另一事物的信息。即數(shù)據(jù)不僅可以承載自身信息(直接表達)，比如數(shù)學(xué)運算或自動化運行產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，更主要的功能是可以記錄或轉(zhuǎn)移信息(間接表達)。比如，從宇宙背景輻射中可以獲得宇宙起源信息，只有通過先進設(shè)備將微波記錄下來才形成數(shù)據(jù)。在間接表達中，一方面可以通過人工或者自動化手段實現(xiàn)其他來源信息的數(shù)據(jù)化，另一方面也可以通過改變符號(規(guī)則)或改變其物質(zhì)載體，通過時空中的數(shù)據(jù)“流動”實現(xiàn)信息傳遞或者說“復(fù)制”過程。

第三，對知識的定義最早可以追溯至柏拉圖所謂“被證實的真實信念”。這個定義直至20世紀60年代才受到挑戰(zhàn)。盡管知識論主要關(guān)注“命題型知識(Propositional Knowledge)”，但是也承認還應(yīng)包括“熟悉的知識”和“能力(或技藝)的知識”。純粹的科學(xué)研究認為知識必須包含因果關(guān)系，是對自然或社會世界的解釋和預(yù)言；應(yīng)用研究所提供的知識則指向“如何做”的命題，正如上文中艾可夫和瑟蘭尼所定義的；而大眾教育中所有科目的學(xué)習(xí)內(nèi)容都被視為知識；前面也提及在知識管理出現(xiàn)前，知識與信息在管理議題中常常是混用的，而知識管理學(xué)所謂的知識還包括價值觀等主觀內(nèi)容。面對如此多元復(fù)雜的知識定義，首先必須說明，本文并不試圖討論哲學(xué)上的知識起源，這里所指來源僅從應(yīng)用角度出發(fā)。我們認同傳統(tǒng)DIKW模型所指出的“知識來源于信息”，因而一旦明確數(shù)據(jù)和信息之間載體-內(nèi)容關(guān)系，知識挖掘便仍然是基于信息的。其次，我們將知識界定為信息的子集，且包含于人類活動產(chǎn)生的第二種信息。在對“信息”的定義或界定中，用“知識”替換“信息”，用“可以”替換“是”總是可以成立，反之不然。知識與一般信息的差別是功能性而不是結(jié)構(gòu)性的。有些信息對于某些主體而言是信息，對其他主體卻可能是知識，這種情況盡管是功能性的，但也說明知識在結(jié)構(gòu)上與信息不可分。因而知識也是無形的，知識表達或者顯性知識需要并且只能以數(shù)據(jù)為載體，無論是以公式、模型、文本來表示，數(shù)據(jù)同樣為知識提供具體形式。再次，知識與信息的功能性差別表現(xiàn)在，如果將某條信息視為知識，無論基于哪一種定義，它總是具有實現(xiàn)一般化的“張力”，從而可以在任何社會或人工系統(tǒng)中用來選擇、處理舊信息，輸出新信息。知識就像電，本身是能量，但是又被用來生產(chǎn)新的能量。知識應(yīng)用是創(chuàng)新的動力。知識對具體行動的指導(dǎo)功能是通過提供新信息發(fā)揮的，與艾可夫觀點所不同的是，我們將知識視為指導(dǎo)的因果背景而非指導(dǎo)的內(nèi)容(具體如何做)，后者是一種新信息。

第四，由于智慧涉及人的能力，不在本文探討范圍內(nèi)，這里僅做簡要討論。盡管好的科學(xué)研究離不開科學(xué)家的智慧，對智慧的討論已經(jīng)超出了科學(xué)的范疇——我們可以測量智商，卻不能準(zhǔn)確描述智慧究竟是什么狀態(tài)。艾可夫?qū)?shù)據(jù)、信息、知識歸納為提高效率的“智能”，智慧則提高有效性。盡管沒有明確闡明差異，他潛在地指出“智慧”與人的目標(biāo)以及能力有關(guān)?，F(xiàn)在我們已經(jīng)可以擁有大量數(shù)據(jù)和信息，可以越來越方便地獲得知識，但是所有這些知識如何被使用才能實現(xiàn)目標(biāo)或者“幸福”，這是智慧的范疇。智慧可以理解為人類探索和運用知識的能力。所謂探索是一個復(fù)雜過程，不僅包括發(fā)現(xiàn)也包括反饋與調(diào)整。比方說，盡管決策質(zhì)量是信息量的遞增函數(shù)，但是信息量不足以解釋為什么會產(chǎn)生新的決策(信息)，以及為什么決策者會做出不同決策？這里被忽略的不僅是決策者的知識，而且還有探索和運用知識以產(chǎn)生新信息的智慧。

數(shù)字政府概念結(jié)構(gòu)：目標(biāo)、資源與動力

現(xiàn)在回到對數(shù)字政府的討論。如上文所述，無論用什么樣的理念或“標(biāo)簽”來描述信息技術(shù)在政府及其治理中的應(yīng)用現(xiàn)象，都無法回避D-I-K-W這些基本概念以及它們的內(nèi)在關(guān)系。根據(jù)“IDK三原則”，我們將數(shù)字政府的概念結(jié)構(gòu)劃分為三層：目標(biāo)系統(tǒng)、資源系統(tǒng)與動力系統(tǒng)，如圖2所示。

圖2 數(shù)字政府的概念結(jié)構(gòu)(作者自制)

第一，數(shù)字政府的目標(biāo)系統(tǒng)建立在信息層面，其功能在于發(fā)揮信息對于政府治理的價值性，其核心在于提高政府治理的信息能力并最終實現(xiàn)政府治理目標(biāo)。

信息是普遍的、無形的、有價值的，在數(shù)字政府中討論的“信息”應(yīng)當(dāng)指向的不是信息的載體，而在于其意義。本文尤其強調(diào)將目標(biāo)系統(tǒng)和資源系統(tǒng)分開，也即將信息層面與數(shù)據(jù)層面分開，其目的一方面在于將圍繞它們建構(gòu)的各種“標(biāo)簽”及其代表的技術(shù)現(xiàn)象統(tǒng)一起來提供一致的內(nèi)涵；另一方面更重要的是，只有在理論上區(qū)分清楚信息與數(shù)據(jù)的差別，才能在數(shù)字政府實踐中將信息功能與技術(shù)功能區(qū)分開，前者是政府作為一種組織系統(tǒng)的既有功能，后者可以為實現(xiàn)前者提供條件，但是不能代替前者。這個理論上的區(qū)分在政策實踐中具有特殊意義，它不僅可以對應(yīng)到傳統(tǒng)電子政務(wù)研究對“政務(wù)”和“電子”哪個優(yōu)先的爭論，也即在數(shù)字政府規(guī)劃與建設(shè)中，立足點不是技術(shù)或系統(tǒng)設(shè)計，而是如何提高組織運用信息的能力，實現(xiàn)信息過程模式創(chuàng)新；而且也說明，一般所說信息資源(在本文即數(shù)據(jù)資源)建設(shè)的目的不能僅定位于某個數(shù)據(jù)庫，而是從中發(fā)現(xiàn)有價值的信息并傳遞給合適受眾。

盡管通過技術(shù)可以調(diào)動各種物質(zhì)資源和人力資源，數(shù)字政府的直接目標(biāo)歸根到底還是通過提高和改善政府在治理過程中對信息的運用能力，包括吸納、汲取信息的能力，整合、監(jiān)測和保護信息的能力，以及開放、調(diào)控和認證信息的能力。所謂“信息能力(Information Capacity)”在個體層面與“信息素養(yǎng)(Information Literacy)”基本同義，而用在政府層面則是對政府在治理中運用信息的綜合表現(xiàn)的一種隱喻，在理論上可以溯源到對國家能力的研究，后者被界定為國家實行政策實現(xiàn)其目標(biāo)的能力和國家領(lǐng)導(dǎo)人通過計劃、政策和行動來實現(xiàn)其改造社會的目標(biāo)的能力。由此，政府信息能力也可界定為政府通過信息政策改造社會實現(xiàn)治理目標(biāo)的能力。借鑒國家能力分類框架，并以政治系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)，可以將政府信息能力劃分為八類：信息整合能力、信息統(tǒng)領(lǐng)能力，信息監(jiān)管能力、信息強制能力、信息吸納能力、信息汲取能力、信息濡化能力、信息調(diào)控與認證能力。前四種能力是政府系統(tǒng)內(nèi)部的信息能力，后四種是政府與自然和社會環(huán)境互動中的信息能力。如下圖所示，與這八類信息能力對應(yīng)的政府信息活動分別是：政策制定、行政監(jiān)察、政策執(zhí)行、信息安全、社會參與、自然與社會監(jiān)測、政治傳播與社會動員、數(shù)據(jù)與信息公共服務(wù)。這些信息活動在數(shù)字政府中則對應(yīng)到電子決策、電子監(jiān)察、電子行政、網(wǎng)絡(luò)安全、電子參與、電子監(jiān)測、電子動員和電子服務(wù)。對政府信息能力的研究將另文再述。

圖3 數(shù)字政府的信息能力結(jié)構(gòu)(作者自制)

第二，數(shù)字政府的資源系統(tǒng)建立在數(shù)據(jù)層面，其功能是為目標(biāo)系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)資源，其核心是通過提供保護性和發(fā)展性的規(guī)則體系限制或促進“數(shù)據(jù)流動”。

數(shù)字政府中的信息以各種計算設(shè)備和媒介中的“電子化”或“比特化”數(shù)據(jù)為載體。無論以什么方式展現(xiàn)，數(shù)據(jù)是人工設(shè)計的有形符號(排列)，負責(zé)記錄、復(fù)制和傳遞信息。數(shù)字政府關(guān)注的數(shù)據(jù)資源不僅是政府內(nèi)部的抽象記錄，也包括對整個自然與社會世界的符號化。原本千差萬別的事物之間因為數(shù)據(jù)(符號化)具有了相互聯(lián)系的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)規(guī)則結(jié)構(gòu)越簡單，聯(lián)系就越普遍?，F(xiàn)代計算技術(shù)的關(guān)鍵即將物質(zhì)世界和信息世界在它們最基本的單位上——電子與數(shù)字(展現(xiàn)數(shù)據(jù)的最簡符號)——建立了連接，為數(shù)據(jù)資源積累提供了必要條件。因此在資源系統(tǒng)層面，數(shù)字政府所關(guān)注的，不是目標(biāo)系統(tǒng)的信息傳遞，而是對數(shù)據(jù)作為一種載體的各種不同層次中流動的規(guī)則。

在之前的文章中，我們詳細論述了數(shù)據(jù)資源在政府?dāng)?shù)據(jù)治理的不同層次中的“流動”特性。這些層次包括算法與技術(shù)系統(tǒng)(數(shù)字機器)內(nèi)部、組織業(yè)務(wù)邏輯(應(yīng)用系統(tǒng))內(nèi)部、基于網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用系統(tǒng)之間(數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò))，以及線上和線下空間之間。數(shù)據(jù)流動同樣是對人們在電子世界中使用數(shù)據(jù)的一種隱喻。所謂“流動”的概念來自被譽為當(dāng)代馬克斯·韋伯的西班牙社會學(xué)家曼紐爾·卡斯特爾，在其蜚聲世界的《信息時代:經(jīng)濟、社會與文化》三部曲中對當(dāng)時甫現(xiàn)的“網(wǎng)絡(luò)社會”提出“流動空間”概念。在他看來，現(xiàn)代通信技術(shù)推動了全球“流動”——“資本流動、信息流動、技術(shù)流動、組織性互動的流動、影像、聲音和象征的流動……，流動是支配了我們的經(jīng)濟、政治與象征生活之過程的表現(xiàn)”。

圖4 數(shù)字政府的數(shù)據(jù)流動結(jié)構(gòu)

圖片來源：引自黃璜《對“數(shù)據(jù)流動”的治理——論政府?dāng)?shù)據(jù)治理的理論嬗變與框架》，《南京社會科學(xué)》2018年第2期。

第三，數(shù)字政府的動力系統(tǒng)建立在知識層面，其功能是為目標(biāo)系統(tǒng)提供工具，其核心是通過對政府內(nèi)外知識的應(yīng)用和創(chuàng)新提高運用信息能力的效率和效益。

無論在狹義或廣義上，作為信息的真子集的知識可以指導(dǎo)人類的行動，歸根到底是人們能夠利用知識來產(chǎn)生新的信息，從而為新的行動提供指向。在動力系統(tǒng)層面，政府本身即是一個知識系統(tǒng)，在政府治理中對知識的應(yīng)用并不是一個全新的管理活動。政府治理從宏觀到微觀的各個層面都需要應(yīng)用不同層域的知識：在頂層戰(zhàn)略上需要反映人類社會整體發(fā)展規(guī)律的思想理論指明方向，在政策制定中需要各種應(yīng)用學(xué)科的研究提供專業(yè)建議，在執(zhí)行操作中需要應(yīng)用各種技術(shù)提高行政效率。政府作為一個系統(tǒng)的運轉(zhuǎn)過程可以視為利用各方面知識對數(shù)據(jù)資源中的信息進行整合進而輸出公共政策(信息)的過程。我們將知識視為實現(xiàn)目標(biāo)的動力，因為沒有知識參與，就無法從海量信息中辨析哪些才是(對特定治理問題)最有價值的，無法對信息進行有效的關(guān)聯(lián)整合以做出科學(xué)決策，也無法將信息準(zhǔn)確地傳遞給不同政策對象。不同知識水平所帶來的動力效果存在差異，影響或決定政府信息能力的水平，這表現(xiàn)在同樣的信息輸入會帶來不同的政策輸出。

因此，數(shù)字政府同樣需要關(guān)注如何用數(shù)字化手段促進政府對知識的應(yīng)用?；谡哌^程框架的知識應(yīng)用(Knowledge Utilization)理論發(fā)現(xiàn)外部知識(專家)與公共機構(gòu)的決策(決策者)之間不是一種從生產(chǎn)與應(yīng)用的簡單線性關(guān)系，而是存在著復(fù)雜互動過程。知識管理理論則聚焦在為一般性組織“如何讓隱性知識變成顯性知識”和“讓適當(dāng)?shù)娜双@得適當(dāng)?shù)闹R”提供方法與技術(shù)，其中既包括組織內(nèi)部的知識沉淀也包括外部知識輸入，并由此提出知識管理系統(tǒng)的實現(xiàn)方案。這兩種途徑的研究對于數(shù)字政府體系下的知識系統(tǒng)或者動力系統(tǒng)而言顯然是不充分的，前者忽略了政府內(nèi)部專家的知識應(yīng)用，后者則沒有能夠區(qū)分知識系統(tǒng)和信息系統(tǒng)的不同含義。尼古拉斯·亨利(Nicholas Henry)曾指出，技術(shù)的發(fā)展推動知識管理成為公共行政中的一種德洛爾所謂的“元政策”，應(yīng)當(dāng)在拒絕那種自上而下的政策制定模式的同時理解知識在官僚和政治機構(gòu)中的分配是如何影響行政決策的，因此公共行政中的知識管理一方面需要對外發(fā)展知識管理的公共政策，另一方面則需要提高公共行政機構(gòu)內(nèi)部的教育水平。

結(jié) 論

如果將信息比作物質(zhì)，那么數(shù)據(jù)就比作物(質(zhì))體，知識就比作生產(chǎn)工具；如果將信息比作能量，那么數(shù)據(jù)就比作能源，知識就比作電能。傳統(tǒng)DIKW模型將四者聯(lián)系在一起是富有啟發(fā)性的，然而在來源性、結(jié)構(gòu)性和功能性上的觀點常常含糊不清。本文提出“IDK三原則”，試圖形成關(guān)于三者及其關(guān)系的最小原則，為發(fā)展數(shù)字政府的概念結(jié)構(gòu)提供概念基礎(chǔ)。

數(shù)字政府不能僅視為政府治理的技術(shù)化替代，需要建立數(shù)據(jù)視角、信息視角和知識視角。從電子政務(wù)(政府)到數(shù)字政府，其中差別不僅是在“電子”和“數(shù)字”上，而是反映從技術(shù)范式向D-I-K范式的思維轉(zhuǎn)變。無論是信息，還是數(shù)據(jù)和知識，不是技術(shù)的衍生品，相反是技術(shù)的價值所在。所謂數(shù)字政府，歸根到底是政府的數(shù)據(jù)服務(wù)、信息服務(wù)、知識服務(wù)，其根本目標(biāo)不是幫助政府實現(xiàn)或擁有某種數(shù)字技術(shù)，而是利用新生產(chǎn)力幫助政府獲得和傳遞更多的數(shù)據(jù)、信息和知識，最終仍然是為政府治理目標(biāo)服務(wù)。

在理論上將“數(shù)字政府”中的技術(shù)、數(shù)據(jù)、信息與知識區(qū)分開的政策含義在于：

第一，引入“先進”的現(xiàn)代技術(shù)并不代表產(chǎn)生“可用”的數(shù)據(jù)資源，數(shù)字政府要解決的核心問題不是技術(shù)問題，而是改善和優(yōu)化政府治理的信息過程，在不同層次上表現(xiàn)為規(guī)范數(shù)據(jù)流動，提高信息能力，加強知識應(yīng)用；

第二，擁有“龐大”的數(shù)據(jù)資源并不代表具備“強大”的信息能力，后者之所以指向一種能力而非資源，是因為無論是信息的輸入、處理和輸出，總是包含著管理者或決策者價值意圖的選擇，這與數(shù)據(jù)作為一種客觀載體資源存在鮮明差別；

第三，掌握“充分”的信息渠道并不代表取得“良善”的決策效果，后者有賴于對各種知識的科學(xué)應(yīng)用，從指導(dǎo)思想到專業(yè)設(shè)計，從政策制定到政策執(zhí)行，知識是治理過程中的信息“指揮棒”，缺少知識的指引，發(fā)揮信息的價值便無從談起。

①M. Alavi, D. E. Leidner, “Review: Knowledge Management And Knowledge Management Systems: Conceptual Foundations And Research Issues”,MISQuarterly， No.1, Vol.25(2001), pp.107-136.

②C. E. Shannon, “The Lattice Theory of Information”,TransactionsoftheIreProfessionalGrouponInformationTheory, No.1, Vol.1(2003), pp.105-107.

③L. Floridi, “What is the Philosophy of Information? ”Metaphilosophy, No.1/2, Vol.33(2002), pp.123-145.

④“Data”， Online Etymology Dictionary. https://www.etymonline.com/word/data. Accessed May 31, 2018.

⑤Nicholas L. Henry， “Knowledge Management: A New Concern for Public Administration”，PublicAdministrationReview, No.3, Vol.34(1974), p.189.

⑥哈耶克指出：還存在……即有關(guān)特定時間和地點的知識，它們在一般意義上甚至不可能稱為科學(xué)知識，但正是在這方面，每個人實際上都對所有其他人來說具有某種優(yōu)勢，因為每個人都掌握可以利用的獨一無二的信息，而基于這種信息的決策只有由每個個人做出。在這個意義上，哈耶克所謂的個人知識其實也即是個人掌握的信息。引自F.A.Hayek, “The Use of Knowledge in Society”,AmericanEconomicReview, No.4, Vol. 35(1945), pp. 519-530.

⑦Karl W. Deutsch,TheNervesofGovernment:ModelsofPoliticalCommunicationandControl, New York: The Free Press of Glencoe, 1963.

⑧Robert E. Lane, “The Decline of Politics and Ideology in a Knowledgeable Society”,AmericanSociologicalReview, No.5, Vol.31(1966), pp.649-662.

⑨Harold L. Wilensky,OrganizationalIntelligence:KnowledgeandPolicyinGovernmentandIndustry, New York: Basic Books, 1967.