以知識(shí)復(fù)用促數(shù)字政府效能提升

王芳

【關(guān)鍵詞】數(shù)字政府 知識(shí)復(fù)用 政府治理

近20年來，我國電子政務(wù)不斷深化發(fā)展。從一站式服務(wù)到“指尖辦理”，從“萬里審批圖”到“秒辦秒批”和“不見面審批”，從“條塊分割”到“塊數(shù)據(jù)”管理，數(shù)據(jù)共享使得政府的整體性治理效能不斷提升，在行政許可、市場(chǎng)監(jiān)管、社會(huì)治理、精準(zhǔn)扶貧、智慧城市建設(shè)等方面取得了顯著成效，大大提升了人民群眾的獲得感和幸福感。與此同時(shí)，政府在公共服務(wù)和社會(huì)治理過程中也積累了大量的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)和寶貴知識(shí)。其中，除一小部分存留在行政管理人員或相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业哪X海中之外，大部分以電子文件與數(shù)字檔案的形式保存起來，形成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫。

大規(guī)模積累的數(shù)據(jù)其價(jià)值大致可以劃分為兩種：第一種是信息價(jià)值，涉及憑證價(jià)值、事實(shí)認(rèn)定、身份識(shí)別等，主要通過數(shù)據(jù)的查詢與檢索來實(shí)現(xiàn);第二種是知識(shí)價(jià)值，需要通過數(shù)據(jù)挖掘、關(guān)聯(lián)分析、因果推斷和可視化表示來實(shí)現(xiàn)，適用于情境感知、決策支持、政策制定、應(yīng)急響應(yīng)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等。知識(shí)復(fù)用可以降低政府治理成本，提升政府治理效能。大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的深化應(yīng)用使得政府知識(shí)復(fù)用的條件漸趨成熟，為數(shù)字政府的智能化治理奠定了基礎(chǔ)。

知識(shí)的分類

知識(shí)來源于人類對(duì)客觀現(xiàn)象和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)提煉，代表了一定時(shí)期內(nèi)和一定條件下個(gè)體或群體對(duì)現(xiàn)象的正確認(rèn)識(shí)和對(duì)規(guī)律的正確把握。認(rèn)識(shí)論哲學(xué)家致力于研究知識(shí)的組成部分、來源、限度以及知識(shí)的正當(dāng)性問題（Moser， 2002）。[1]他們分析知識(shí)的本質(zhì)，以及它與類似概念如真理、信仰和正當(dāng)性的關(guān)系。在管理學(xué)領(lǐng)域，Davenport與Prusak（2000）提出，“知識(shí)是一個(gè)流動(dòng)的組合，由框架經(jīng)驗(yàn)、價(jià)值觀、背景信息和專家見解組成，為評(píng)估和整合新的經(jīng)驗(yàn)與信息提供了框架”。[2]在情報(bào)學(xué)領(lǐng)域，知識(shí)被認(rèn)為是通過信息分析活動(dòng)獲得的關(guān)于現(xiàn)象或事物變化的規(guī)律或模式，通過文獻(xiàn)得以記錄和傳承。袁翰青教授在1964年發(fā)表的《現(xiàn)代文獻(xiàn)工作的基本概念》一文中指出：“文獻(xiàn)工作是將分散知識(shí)記錄起來的工作，特別是文獻(xiàn)中新發(fā)現(xiàn)的知識(shí)單元，經(jīng)過學(xué)術(shù)分析與抽出之后，用一定的方法組織起來，對(duì)使用者提供最大的便利，能隨時(shí)被檢索到并參考利用。”[3]相比于描述事實(shí)的數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)傳遞的信息，知識(shí)揭示了復(fù)雜現(xiàn)象背后的關(guān)系或規(guī)律，具有更強(qiáng)的系統(tǒng)性、穩(wěn)定性、簡(jiǎn)約性和傳承性。知識(shí)可以指導(dǎo)個(gè)體或組織在面對(duì)復(fù)雜現(xiàn)象時(shí)準(zhǔn)確把握問題、制定有效的解決方案、采取合理的行動(dòng)或?qū)ξ磥磉M(jìn)行正確預(yù)測(cè)。

經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）將知識(shí)劃分為知道“是什么、為什么、怎么做和是誰的”四大類。英國內(nèi)閣辦公室治理小組負(fù)責(zé)人Rycroft提出政府知識(shí)的7條原則：知識(shí)是有價(jià)值的財(cái)產(chǎn)，知識(shí)需要合適的環(huán)境才能茁壯成長，知識(shí)在必要和可能的地方被捕獲，知識(shí)被自由地尋求和分享，知識(shí)通過復(fù)用而增值，知識(shí)支撐個(gè)體學(xué)習(xí)，知識(shí)支持組織學(xué)習(xí)。[4]根據(jù)知識(shí)能否被清晰地表述和有效地轉(zhuǎn)移，可以將知識(shí)劃分為經(jīng)過書面文字、圖表、公式、聲音、動(dòng)作等符號(hào)編碼的顯性知識(shí)和隱藏在人腦中尚未被符號(hào)表述的隱性知識(shí)兩大類。[5]隱性知識(shí)和顯性知識(shí)在相互轉(zhuǎn)化中產(chǎn)生價(jià)值，包括隱性知識(shí)的社會(huì)化、外化和顯性知識(shí)的融合與內(nèi)化四個(gè)階段。一方面，個(gè)體在自身經(jīng)驗(yàn)和已有知識(shí)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，通過學(xué)習(xí)、理解將組織內(nèi)外的顯性知識(shí)內(nèi)化為隱性知識(shí)，并進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力;另一方面，個(gè)體通過展示、寫作、演講等活動(dòng)將隱性知識(shí)轉(zhuǎn)化為顯性知識(shí)，促進(jìn)知識(shí)的共享與傳播。[6]在5G時(shí)代，視頻傳播和可視化技術(shù)將更多隱性知識(shí)以簡(jiǎn)潔、直觀、生動(dòng)的形式表示出來，大大提高了知識(shí)的可獲取性和可理解性。

知識(shí)的復(fù)用

知識(shí)復(fù)用是指組織或個(gè)人運(yùn)用特定的方法或技術(shù)手段對(duì)已有知識(shí)進(jìn)行重復(fù)利用以實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)并使知識(shí)增值的過程，既包括顯性知識(shí)的復(fù)用，也包括隱性知識(shí)的復(fù)用。就個(gè)體而言，復(fù)用他人已經(jīng)學(xué)習(xí)、創(chuàng)造和證明的知識(shí)可以節(jié)省時(shí)間和金錢，最小化風(fēng)險(xiǎn)，提高效率。就組織而言，知識(shí)是重要資產(chǎn)，是具有一定的普適性、可遷移性和可復(fù)用的事實(shí)、模式與判斷，涉及創(chuàng)新復(fù)用、技術(shù)復(fù)用、設(shè)計(jì)復(fù)用、軟件復(fù)用等。

知識(shí)復(fù)用是企業(yè)知識(shí)管理的重要目標(biāo)，一般指企業(yè)組織借助信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)知識(shí)的再利用，包括知識(shí)管理系統(tǒng)、知識(shí)庫、本體，等等。Markus（2 0 0 1）認(rèn)為知識(shí)復(fù)用的重點(diǎn)是知識(shí)管理系統(tǒng)和知識(shí)庫，通常稱為組織記憶系統(tǒng)，并提出四種知識(shí)復(fù)用情況，包括共享工作的生產(chǎn)者，共享工作的實(shí)踐者，尋求專業(yè)知識(shí)的新手，以及二次知識(shí)的挖掘者。[7]Majchrzak等人（2 0 1 3）將知識(shí)復(fù)用界定為組織或個(gè)體對(duì)已有知識(shí)庫進(jìn)行挖掘、搜索、再概念化和再利用的行為。[8]其中，知識(shí)庫是知識(shí)復(fù)用的基礎(chǔ)。Zhao等人（2020）在知識(shí)流的背景下對(duì)知識(shí)復(fù)用進(jìn)行了動(dòng)態(tài)分析，將學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域的知識(shí)復(fù)用分為四個(gè)階段，即知識(shí)搜索、知識(shí)評(píng)價(jià)、知識(shí)重組和知識(shí)創(chuàng)造，并以此為核心建立了一個(gè)知識(shí)重用機(jī)制模型。[9]Berkani和Chikh（2010）研究了知識(shí)復(fù)用的兩個(gè)子過程：一是實(shí)化過程，將隱性知識(shí)和引出知識(shí)轉(zhuǎn)化為新的引出知識(shí)。二是標(biāo)引過程，運(yùn)用本體進(jìn)行標(biāo)引使已有的知識(shí)可復(fù)用。[10]

Majchrzak等人（2004）對(duì)六個(gè)創(chuàng)新案例中知識(shí)復(fù)用的過程進(jìn)行研究，確認(rèn)了創(chuàng)新復(fù)用的三種主要活動(dòng)：重新認(rèn)識(shí)問題和方法，包括決定尋找其他人的想法以供復(fù)用;搜索和評(píng)估他人的想法以供復(fù)用;發(fā)展選定的想法。[11]Stenholm等人（2019）在文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一個(gè)以支持技術(shù)復(fù)用能力的12種實(shí)踐為特征的框架，并歸納出四類成功因素：戰(zhàn)略（平臺(tái)思維）、過程（支持技術(shù)集成）、文化（創(chuàng)建可復(fù)用資產(chǎn)）、信息技術(shù)（管理知識(shí)）。[12]Zhang等人（2 0 1 2）在研究復(fù)雜機(jī)械裝置設(shè)計(jì)復(fù)用策略的基礎(chǔ)上，開發(fā)了基于實(shí)例的設(shè)計(jì)工具和設(shè)計(jì)知識(shí)管理工具。[13]Li等人（2021）構(gòu)建了一個(gè)元學(xué)習(xí)框架，用于幫助安全管理人員共享風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)，預(yù)測(cè)建筑業(yè)各類事故中工傷的風(fēng)險(xiǎn)。[14]Cheuk等人（2 0 1 7）基于案例研究發(fā)現(xiàn)了影響知識(shí)復(fù)用的六個(gè)情境因素，包括目的、時(shí)間壓力、語言、可及性、作者和日期，其中知識(shí)創(chuàng)建和復(fù)用的目的不匹配最有可能降低知識(shí)復(fù)用的有效性。[15]AlexBennet與David Bennet（2008）運(yùn)用神經(jīng)科學(xué)的研究方法發(fā)現(xiàn)，知識(shí)動(dòng)員建立在人腦神經(jīng)元放電的聯(lián)想網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，專家和利益相關(guān)者之間的協(xié)作不僅有助于為當(dāng)前問題提供具體的解決方案，而且為社區(qū)的持續(xù)改進(jìn)、協(xié)作和可持續(xù)性奠定了基礎(chǔ)。[16]

Sandkuhl（2015）將知識(shí)復(fù)用技術(shù)總結(jié)為基于模塊的技術(shù)、基于參考體系結(jié)構(gòu)的技術(shù)和基于模式的技術(shù)，具體包括語義、知識(shí)工程、任務(wù)、信息需求、知識(shí)架構(gòu)、本體架構(gòu)、知識(shí)形式化、交互模式、知識(shí)轉(zhuǎn)換、工作流模式等。[17]Zhang等（2017）提出了一種基于圖的知識(shí)復(fù)用方法，用于支持新產(chǎn)品開發(fā)中的知識(shí)驅(qū)動(dòng)決策。[18]在大數(shù)據(jù)時(shí)代，各種記錄與翻譯技術(shù)使得知識(shí)的積累迅速增加，數(shù)據(jù)挖掘、本體、知識(shí)圖譜、圖數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)等知識(shí)發(fā)現(xiàn)、組織、表示和推理技術(shù)的發(fā)展，提高了知識(shí)發(fā)現(xiàn)的效率和準(zhǔn)確性，而互聯(lián)網(wǎng)與社交媒體的空前發(fā)達(dá)又使得知識(shí)的擴(kuò)散與傳播更為廣泛，從而為知識(shí)復(fù)用奠定了良好的基礎(chǔ)。

政府知識(shí)復(fù)用的三個(gè)層次

信息與知識(shí)活動(dòng)貫穿于政府的政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與文化職能之中，具體體現(xiàn)為數(shù)據(jù)收集、文件編制、情報(bào)分析、決策制定、新聞宣傳、效能評(píng)估等一系列工作環(huán)節(jié)。政府在國家治理與自身運(yùn)行的過程中，通過檔案文獻(xiàn)、歷史研究和專家積累傳承與利用知識(shí)。Rubenstein-Montano等人（2001）通過對(duì)美國社會(huì)保障局知識(shí)管理的研究，提出知識(shí)管理可以成為解決“政府灰色化”和導(dǎo)致政府組織專業(yè)知識(shí)流失的其他因素的有力工具。[19]黃璜提出，引入現(xiàn)代信息技術(shù)建立知識(shí)管理系統(tǒng)，有助于提高政府知識(shí)管理的效能，促進(jìn)建立學(xué)習(xí)型、科學(xué)型、敏捷型和創(chuàng)新型的政府。[20]Abu-Shanab與Shehabat（2018）的研究發(fā)現(xiàn)，政府知識(shí)管理可以調(diào)節(jié)IT基礎(chǔ)設(shè)施并管理電子政務(wù)項(xiàng)目是成功的預(yù)測(cè)。[21]美國陸軍情報(bào)部門陸軍經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)中心（CALL）在將獨(dú)特的知識(shí)復(fù)用過程融入其運(yùn)作模式時(shí)，強(qiáng)調(diào)知識(shí)的收集、提煉和傳播、學(xué)科專家的作用以及技術(shù)的促進(jìn)作用。[22]李楊與翁士洪的研究發(fā)現(xiàn)，地方政府應(yīng)破除對(duì)單方知識(shí)的路徑依賴，鼓勵(lì)知識(shí)碰撞;尋求“中間道路”，建立常態(tài)化知識(shí)交換渠道;進(jìn)行反思性的制度構(gòu)建，推動(dòng)行政知識(shí)迭代。[23]

知識(shí)復(fù)用可以提高政府決策的能力和效率，降低決策中重復(fù)收集和分析信息的成本，是政府從數(shù)字化治理向智能化治理轉(zhuǎn)型的必要條件，對(duì)于政策制定、公共服務(wù)、應(yīng)急響應(yīng)、社會(huì)治理、市場(chǎng)監(jiān)管、文化發(fā)展以及專門領(lǐng)域的管理決策具有重要價(jià)值。

政府知識(shí)復(fù)用可以簡(jiǎn)單劃分為三個(gè)層次。第一，檔案文件的調(diào)用、查閱與編研。目前，我國數(shù)字檔案館建設(shè)取得顯著成效，紙質(zhì)檔案文件通過數(shù)字化掃描和進(jìn)一步的數(shù)據(jù)化逐漸轉(zhuǎn)化為知識(shí)密集型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。社保、學(xué)籍、婚姻等民生檔案的異地遠(yuǎn)程查檔十分便利，大大提升了公共服務(wù)和社會(huì)治理效率。浙江政務(wù)服務(wù)網(wǎng)查檔功能開通后，市民到浙江、江蘇、安徽、上海等地任一檔案館，或通過“浙里辦”APP、“南潯檔案”微信公眾號(hào)“掌上查檔”，都可查閱自己的檔案信息，實(shí)現(xiàn)了“一窗受理、一站查檔、百館聯(lián)動(dòng)”，極大地方便了群眾辦事。[24]城建、水利、設(shè)備、研發(fā)等科技檔案在生產(chǎn)建設(shè)、科技創(chuàng)新中的復(fù)用可以提高設(shè)計(jì)效率和標(biāo)準(zhǔn)化程度。2020年1月23日，為建設(shè)應(yīng)急傳染病醫(yī)院火神山醫(yī)院，武漢市城鄉(xiāng)建設(shè)局向中國中元國際工程有限工司緊急調(diào)用2003年抗擊“非典”時(shí)小湯山醫(yī)院的全套設(shè)計(jì)圖紙。當(dāng)晚，中國中元組織醫(yī)療建筑設(shè)計(jì)各專業(yè)的專家團(tuán)隊(duì)與武漢方面設(shè)計(jì)人員直接對(duì)接，24小時(shí)提供技術(shù)支持，充分發(fā)揮了科技檔案作為顯性知識(shí)的價(jià)值和專家團(tuán)隊(duì)隱性知識(shí)的價(jià)值。[25]

第二，結(jié)構(gòu)化政府?dāng)?shù)據(jù)的查詢與利用。政府?dāng)?shù)據(jù)中心、跨部門數(shù)據(jù)共享交換平臺(tái)和政府開放數(shù)據(jù)網(wǎng)站的建立，大大促進(jìn)了數(shù)據(jù)的查詢、分析和利用。盡管政府跨部門數(shù)據(jù)共享存在種種障礙，[26]但仍然取得了可觀的進(jìn)展。當(dāng)前，貴州已經(jīng)建成省級(jí)數(shù)據(jù)共享交換平臺(tái)，打造數(shù)據(jù)共享資源池，形成了“上聯(lián)國家、橫聯(lián)廳局、下聯(lián)市州”的共享交換體系，部門間累計(jì)共享交換數(shù)據(jù)2.06億余批次7397億余條，為數(shù)字政府建設(shè)提供了有力支撐。[27]

第三，基于大數(shù)據(jù)的知識(shí)抽取、組織、管理和復(fù)用。隨著數(shù)據(jù)的不斷積累，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理成本也在上升。2020年9月26日，國家“東數(shù)西算”產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟在甘肅省蘭州市成立，[28]以推動(dòng)大型數(shù)據(jù)中心向可再生能源豐富，氣候、地質(zhì)等條件適宜的區(qū)域布局，實(shí)現(xiàn)“東數(shù)西算”。此外，用戶對(duì)數(shù)據(jù)的重復(fù)分析利用也造成了一定程度的浪費(fèi)。為應(yīng)對(duì)這些問題，有必要對(duì)數(shù)據(jù)分析的知識(shí)性結(jié)果進(jìn)行組織管理和復(fù)用。從知識(shí)工程的視角來看，知識(shí)是從數(shù)據(jù)中提煉出來的事實(shí)、概念、關(guān)系、模式和方法，是對(duì)數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)化和提煉。相對(duì)于數(shù)據(jù)，知識(shí)的問題針對(duì)性更強(qiáng)、表達(dá)更簡(jiǎn)約、結(jié)構(gòu)更穩(wěn)定、普適性更強(qiáng)，同時(shí)，知識(shí)存儲(chǔ)、傳遞和利用的成本也更低。比如，原國家安監(jiān)總局建設(shè)了政府垂直行業(yè)知識(shí)庫，提供基于安全生產(chǎn)事故數(shù)據(jù)的準(zhǔn)實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)和精準(zhǔn)檢索，以及多維度的安全生產(chǎn)事故態(tài)勢(shì)分析，同時(shí)構(gòu)建基于本體和關(guān)聯(lián)規(guī)則的全國安全生產(chǎn)監(jiān)督管理語義網(wǎng)絡(luò)，運(yùn)用自然語言處理技術(shù)將歷史性安全生產(chǎn)事故信息進(jìn)行匯聚分類和相似性判斷，為相似事故的決策人員提供參考。

另外，在特定情境下，如新冠肺炎疫情期間，相關(guān)領(lǐng)域的專家和社會(huì)公眾通過互聯(lián)網(wǎng)貢獻(xiàn)了大量知識(shí)，但存在著不完整、不準(zhǔn)確、碎片化、真假難辨等問題。因此，政府有必要在疫情發(fā)生過程中高度重視知識(shí)庫建設(shè)，將疫情發(fā)生期間所獲得的經(jīng)驗(yàn)、教訓(xùn)和知識(shí)進(jìn)行系統(tǒng)地記錄、組織與管理，以便為未來決策提供參考。比如，當(dāng)新冠肺炎疫情暴發(fā)時(shí)，政府急需SARS以及以前曾經(jīng)發(fā)生過的大規(guī)模傳染性疫情防控和應(yīng)對(duì)的知識(shí)作為參考。目前，一些地方政府網(wǎng)站在政民互動(dòng)欄目下設(shè)立了“知識(shí)庫”專欄，主要是為市民提供政策法規(guī)和日常辦事的咨詢服務(wù)信息。但是，這些地方政府自身知識(shí)庫的建設(shè)尚未得到足夠重視。

實(shí)現(xiàn)政府知識(shí)復(fù)用的條件

政府提高知識(shí)復(fù)用的能力和水平需要具備以下條件。

不斷提高收集、管理高質(zhì)量數(shù)據(jù)的能力。數(shù)據(jù)是知識(shí)抽取的基礎(chǔ)，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是獲取正確知識(shí)的前提。有研究表明，可信的數(shù)據(jù)源是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要條件。因此，應(yīng)從建立可信的數(shù)據(jù)源入手，不但要提高政府?dāng)?shù)據(jù)的真實(shí)性、完整性、可靠性和可用性，而且應(yīng)該建立元數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，增強(qiáng)數(shù)據(jù)描述的深度，從而提高數(shù)據(jù)的可發(fā)現(xiàn)性和可復(fù)用性。

加強(qiáng)知識(shí)抽取，構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)庫與知識(shí)管理系統(tǒng)。知識(shí)庫和知識(shí)管理系統(tǒng)是知識(shí)復(fù)用的前提。盡管知識(shí)管理在企業(yè)中已經(jīng)較為成熟，但在政府組織中尚未得到足夠重視。目前，面向開放共享的政府?dāng)?shù)據(jù)描述已經(jīng)取得顯著成效，但面向知識(shí)復(fù)用的知識(shí)抽取、標(biāo)引、組織和存儲(chǔ)還遠(yuǎn)未提上議事日程。此次新冠肺炎疫情表明，人類社會(huì)的發(fā)展面臨著極大的不確定性，對(duì)于自然災(zāi)害、事故災(zāi)難、公共衛(wèi)生事件和社會(huì)安全事件等，建立面向應(yīng)急管理的知識(shí)庫和具備智能化知識(shí)推薦功能的知識(shí)管理系統(tǒng)是十分必要的。政府部門有必要制定優(yōu)先建立知識(shí)庫的清單，分批次建立政府知識(shí)庫，以便為知識(shí)復(fù)用和未來人工智能技術(shù)的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

構(gòu)建領(lǐng)域?qū)＜規(guī)臁３酥R(shí)庫之外，專家知識(shí)也是知識(shí)復(fù)用的重要內(nèi)容。建立健全各個(gè)領(lǐng)域的專家?guī)欤I(lǐng)域?qū)＜摇⑼诵莼蛘{(diào)離的領(lǐng)導(dǎo)、技術(shù)精英等，與政府決策人員形成良好的社群協(xié)作關(guān)系，不僅有利于促進(jìn)知識(shí)共享，同時(shí)也可以促進(jìn)政策傳播，增進(jìn)公眾對(duì)政府的信任。

構(gòu)建綜合性知識(shí)地圖。本體、知識(shí)圖譜等基于圖的技術(shù)已經(jīng)成為知識(shí)管理和復(fù)用的必備條件。為了提高政府的整體性治理能力，有必要充分復(fù)用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，構(gòu)建基于多模態(tài)數(shù)據(jù)源的綜合性知識(shí)地圖，為智慧城市的治理提供依據(jù)。

提升政府部門知識(shí)復(fù)用的意識(shí)和能力。從文獻(xiàn)調(diào)研來看，一些政府部門主要關(guān)注數(shù)據(jù)的開放共享與利用，尚未充分樹立知識(shí)復(fù)用的意識(shí)，對(duì)相關(guān)知識(shí)的抽取、總結(jié)、組織、存儲(chǔ)和復(fù)用的意識(shí)還相當(dāng)薄弱。隨著數(shù)據(jù)的不斷增加，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、檢索與分析成本將不斷提高，對(duì)于集約化的可復(fù)用知識(shí)的需求將不斷提升。為此，政府部門應(yīng)當(dāng)增強(qiáng)知識(shí)復(fù)用意識(shí)，提升知識(shí)復(fù)用的能力。具體包括了解知識(shí)復(fù)用的重要性，增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析能力，掌握知識(shí)庫的建設(shè)維護(hù)和檢索利用的方法與技術(shù)。

部分地方政府知識(shí)復(fù)用的障礙

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施有待加強(qiáng)。政府基于自身的或其他數(shù)據(jù)資源，對(duì)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的知識(shí)及其適用場(chǎng)景進(jìn)行抽取、組織和表示，以備重復(fù)使用。由于目前數(shù)字檔案的數(shù)據(jù)化程度還比較低，數(shù)據(jù)描述缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，知識(shí)標(biāo)引和抽取工作尚未展開，導(dǎo)致基于數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)、組織與復(fù)用進(jìn)程仍然比較緩慢。

突發(fā)事件應(yīng)急知識(shí)管理與復(fù)用系統(tǒng)尚未建成。當(dāng)前，一些省市已經(jīng)建立了基于大數(shù)據(jù)的應(yīng)急指揮中心，但主要用于數(shù)據(jù)共享與協(xié)同辦公，而針對(duì)重大火災(zāi)爆炸事故、安全生產(chǎn)事故、自然災(zāi)害、公共衛(wèi)生事件和社會(huì)安全事件的知識(shí)庫建設(shè)尚未提上議程，個(gè)別在建項(xiàng)目規(guī)模小、分散性強(qiáng)、知識(shí)覆蓋面低，可用性有限。因此，應(yīng)急管理需要持續(xù)作好多方面的知識(shí)儲(chǔ)備，以備不時(shí)之需。尤其是隨著應(yīng)急人員的調(diào)崗離開，新加入人員需要迅速掌握專業(yè)知識(shí)。如果有專業(yè)知識(shí)庫作為支撐，將會(huì)事半功倍。總體來看，在應(yīng)急管理領(lǐng)域，數(shù)據(jù)與知識(shí)復(fù)用的準(zhǔn)備工作還遠(yuǎn)不能滿足潛在需求。

跨部門數(shù)據(jù)共享面臨障礙。隨著塊數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)集成方案在政府的深化應(yīng)用，政府?dāng)?shù)據(jù)的跨部門共享取得了突破性進(jìn)展，數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)比對(duì)在社會(huì)治理、精準(zhǔn)扶貧、市場(chǎng)監(jiān)管、行政許可審批等方面發(fā)揮了顯著作用。但目前個(gè)別地方政府存在著數(shù)據(jù)“垂直向上集中，水平共享困難”的問題。上級(jí)部門雖然擁有較大的數(shù)據(jù)共享權(quán)限，但主要從事統(tǒng)籌性治理和研究性業(yè)務(wù)，對(duì)于下級(jí)部門的知識(shí)支持力度不夠。受數(shù)據(jù)使用權(quán)限的限制，少數(shù)基層部門主要局限于使用本部門提交的數(shù)據(jù)，部門間的數(shù)據(jù)共享存在拖延、滯后、數(shù)據(jù)交付完整性低等問題。數(shù)據(jù)共享不力導(dǎo)致一些部門在制定創(chuàng)新規(guī)劃與科技發(fā)展戰(zhàn)略時(shí)缺少及時(shí)充分的數(shù)據(jù)支持，要么拍腦袋想當(dāng)然，要么模糊將就;另外個(gè)別部門則不得以重復(fù)收集和管理數(shù)據(jù)，造成資源浪費(fèi)。

政府?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量有待提高。通過課題組對(duì)75個(gè)城市的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，目前，少數(shù)地方政府存在同類數(shù)據(jù)采集和發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，元數(shù)據(jù)繁簡(jiǎn)不一，部門間共享交換的數(shù)據(jù)粒度精細(xì)不一，數(shù)據(jù)集不完整、關(guān)聯(lián)性差、連續(xù)性不足等問題。在疫情期間，個(gè)別地方政府在公開流調(diào)信息的過程中對(duì)個(gè)人信息和隱私保護(hù)意識(shí)淡薄，缺少規(guī)范指導(dǎo)，一些流調(diào)信息公開了不必要的個(gè)人信息，甚至引發(fā)網(wǎng)絡(luò)暴力。從長遠(yuǎn)來講，低質(zhì)量的數(shù)據(jù)集難以支撐高質(zhì)量的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，成為知識(shí)復(fù)用的障礙。

一些政府部門的知識(shí)復(fù)用意識(shí)不強(qiáng)。目前，政府對(duì)知識(shí)的獲取和傳遞主要依靠部門領(lǐng)導(dǎo)的經(jīng)驗(yàn)和專家知識(shí)。關(guān)鍵崗位領(lǐng)導(dǎo)的升遷與調(diào)換可能帶走一些重要的隱性知識(shí)，新任領(lǐng)導(dǎo)到崗后學(xué)習(xí)的任務(wù)重、難度大，甚至影響到“一張藍(lán)圖繪到底”的業(yè)務(wù)延續(xù)性。當(dāng)前，少數(shù)省市的數(shù)字政府建設(shè)主要集中于數(shù)據(jù)的采集、融合與共享，尚未充分考慮到知識(shí)的抽取、組織、存儲(chǔ)與管理，知識(shí)復(fù)用意識(shí)薄弱。比如，在一些省市“十四五”規(guī)劃制定過程中，相當(dāng)多的部門臨時(shí)尋找專家進(jìn)行簡(jiǎn)單咨詢，缺少對(duì)以往所積累知識(shí)的系統(tǒng)研習(xí)與創(chuàng)新利用。

促進(jìn)政府知識(shí)復(fù)用的對(duì)策建議

知識(shí)復(fù)用可以提高政府決策的質(zhì)量和效率，是實(shí)現(xiàn)數(shù)字政府智能化治理的前提。為了促進(jìn)政府知識(shí)復(fù)用，筆者提出以下對(duì)策建議。

重視知識(shí)管理，提高政府知識(shí)復(fù)用意識(shí)。隨著數(shù)據(jù)的不斷積累和集中管理，政府需要提高知識(shí)復(fù)用意識(shí)，重視知識(shí)發(fā)現(xiàn)與管理。在醫(yī)療衛(wèi)生、應(yīng)急管理、科技創(chuàng)新、城市建設(shè)、水利、農(nóng)業(yè)、生態(tài)、氣象等專業(yè)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的持續(xù)積累具有重要的知識(shí)價(jià)值。對(duì)突發(fā)事件、重大項(xiàng)目中產(chǎn)生的知識(shí)予以抽取、組織和存儲(chǔ)，可以復(fù)用于公務(wù)員培訓(xùn)、危機(jī)預(yù)警、應(yīng)急管理以及異地支援等特定場(chǎng)景之中。

充分利用知識(shí)組織和知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)，提高政府的知識(shí)復(fù)用能力。數(shù)字政府向智能政府的轉(zhuǎn)型意味著政府在知識(shí)的收集、組織、表示、管理、發(fā)現(xiàn)和共享方面達(dá)到較高水平，知識(shí)積累達(dá)到較大規(guī)模，在技術(shù)應(yīng)用、組織結(jié)構(gòu)和制度供給上作好了知識(shí)復(fù)用的準(zhǔn)備，從而大大提高了智能化治理的水平。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，需要在數(shù)字政府的基礎(chǔ)上，充分利用大數(shù)據(jù)、人工智能、知識(shí)表示與知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)，建設(shè)政府知識(shí)管理系統(tǒng)，在重要崗位上實(shí)現(xiàn)知識(shí)的適時(shí)共享、自動(dòng)推薦和智能問答，為政策制定、公文撰寫、應(yīng)急指揮、公共服務(wù)、社會(huì)治理等提供智能化的知識(shí)與智力支持。

防范數(shù)據(jù)壟斷風(fēng)險(xiǎn)，擴(kuò)大基層政府部門的數(shù)據(jù)使用權(quán)限。目前，政府?dāng)?shù)據(jù)主要是垂直向上集中，基層部門使用權(quán)限有限，跨部門共享依然存在較大困難。但是，基層部門往往又直接面對(duì)各種困難，需要及時(shí)應(yīng)對(duì)各種問題。層層上報(bào)又層層許可的數(shù)據(jù)共享方式存在效率低、信息滯后、易失真等種種問題。為解決這一問題，一方面，需要擴(kuò)大基層政府的數(shù)據(jù)使用授權(quán)，在保證數(shù)據(jù)安全的前提下增加相關(guān)部門適時(shí)共享所需數(shù)據(jù)的權(quán)限;另一方面，也需要建立專門領(lǐng)域的知識(shí)庫和專家?guī)臁Ｓ捎谥R(shí)的抽象程度高，與個(gè)人或部門的現(xiàn)實(shí)利益沖突較小，因此，可以加大共享力度，實(shí)現(xiàn)賦能基層政府部門和一線業(yè)務(wù)人員的目標(biāo)。

加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理，提高政府?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量。政府?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量的提升是高質(zhì)量知識(shí)發(fā)現(xiàn)的前提。為此，需要進(jìn)一步提高政府?dāng)?shù)據(jù)治理水平，通過制定各類數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)安全管理規(guī)范，提高政府?dāng)?shù)據(jù)的完整性、一致性、準(zhǔn)確性、精細(xì)度、安全性、可用性、易用性和關(guān)聯(lián)性，為知識(shí)管理與復(fù)用奠定基礎(chǔ)。

促進(jìn)跨部門知識(shí)共享，提高整體性治理能力。跨部門數(shù)據(jù)共享可以提升政府行政效率，降低行政成本，[30]而跨部門知識(shí)共享則可以通過促進(jìn)信息和知識(shí)在不同部門之間的擴(kuò)散、共享，提高政策的協(xié)同性。[31]為此，應(yīng)當(dāng)加大政府部門之間以及政府與其他組織機(jī)構(gòu)間的知識(shí)共享，通過會(huì)議交流、專家咨詢、構(gòu)建專家?guī)斓确绞酱龠M(jìn)隱性知識(shí)的流動(dòng)與共享，提高決策的科學(xué)性和政策的協(xié)同性。

（本文系國家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目“基于數(shù)據(jù)共享與知識(shí)復(fù)用的數(shù)字政府智能化治理研究”的階段性成果，項(xiàng)目編號(hào)：20ZDA039）