一、 现状与问题
政府信息公开与数据开放的关系是什么?这不仅是一个政策问题，也是一个理论问题。
2008年《政府信息公开条例》正式颁布后，我国逐步形成以国务院办公厅为全国主管部门，县级以上地方人民政府办公厅(室)为主管单位的政府信息公开行政管理体系，政府网站成为信息公开的“第一平台”。近年来，我国部分地方政府在借鉴英美国家经验基础上，初步建设了数据开放平台，相关情况如下表1所示。
续表
地方数据开放平台的牵头或负责部门主要是政府办公厅(室)或信息(化)主管部门，前者沿袭政府网站、信息公开等行政职责，后者则将其定位为政务信息化的一部分。大部分数据开放网站(栏目)独立于政府信息公开栏目，少数将数据开放置于信息公开栏目下;两个栏目之间往往存在交集，比如上海市“数据服务网”提供了诸如权力清单、事业单位招录信息等通常被纳入信息公开的内容，武汉市信息公开和数据开放网站上都有公共财政预算表和数据，浙江省政府公报也同时在两个栏目出现;“信息”和“数据”在平台上经常混用。虽然各地实践仍在摸索之中，但上述现象至少说明，实务部门对“数据开放”和“信息公开”的定义和关系尚未形成明确、统一的认识。
我国政府在政策中较少对概念进行严格定义。《政府信息公开条例》虽然界定了政府信息即“行政机关在履行职责过程中制作或者获取的，以一定形式记录、保存的信息”，但是没有定义信息是什么。近年来理论界对数据开放的研究，主要是针对国内外观点和政策实践的总结，并试图构建与其他相关政策(比如信息公开)相区别的理论范式和政策理念，却有意或无意地造成在数据开放和信息公开关系上的模糊不清：试图在技术可行性、数据结构等方面对数据与信息做出区分，但不得不应对由“非结构化”数据带来的困扰。文献中的研究对象往往是有选择性的：一些拥有大量“原生”数据尤其是数值数据的政府部门往往是研究典范，如气象、交通等部门;其他数据集则可能因为较易造成混淆而鲜有讨论，比如政府预算究竟属于信息还是数据?
数据和信息都是政府管理中的“非物质资源”，虽然在日常工作中常常混用，但是一旦涉及制度化就必须明确它们的内涵及其关系。如果说，政府信息公开平台发布的就是信息，数据开放平台发布的就是数据，显然颠倒了逻辑关系。如果说，信息公开侧重于政治权利，数据开放倾向于经济效益，这似乎只是学术或政策营销上有意放大的差别，因为在管理上其实很难区分政治价值和经济价值的明确界限。如果说，数据和信息的本体差别才能诠释两者关系，那么就必须搞清楚究竟哪些属于政府数据，哪些属于政府信息。由此引申的是数据传播和信息传播，数据平台和信息平台在概念和技术架构上的区别是什么?深究概念的目的不是为了做无谓争辩，而是在讨论政策对象时至少能够对“讨论的究竟是什么”达成共识。
二、 文献讨论
(一)政府数据开放和信息公开关系的三种视角
第一，政府行政管理的视角。文献以网络平台为研究对象，将平台作为区分数据和信息的标志。这种视角尽管有助于微观实证研究，但是由于管理体系仍在探索之中，简单将政策概念和平台划上等号不仅颠倒了逻辑关系，也无助于提供深入的认知。
第二，政策目标或价值差异的视角。有观点认为，政府信息公开强调公众知情权和政府透明度，公开本身是目标，主要考虑政治价值;开放数据的重心是开发数据，更看重经济价值，重视政府和用户双方面的价值实现。由于传统信息公开研究主要是在法学背景下探讨信息资源的权力分配，数据开放则在互联网和大数据背景下讨论数据资源的社会化增值，所以这个观点对理解信息政策和相关研究范式变迁具有合理性。然而，一方面政策价值取向的差异不能用来证明“让公众获取政府信息以使政府更透明”和“让公众获取数据以让政府数据增值”之间在逻辑和管理机制上存在显著差别;另一方面既然开放数据的支持者也同意，数据要转换成信息才能产生经济或政治价值，那么显然不能简单断定政府信息公开不能产生经济价值。强调价值差异在某种程度上是刻意地将两者放在不同的技术、政治和历史背景下而已。还有人提出“政府信息公开一经公布就再无下文”，“数据开放是数据流动”。这似乎混淆了概念、制度以及制度落实之间的差别。
第三，数据和信息关系的视角。主要存在以下观点。首先将数据视为信息。信息公开学者认为，《政府信息公开条例》对政府信息的定义过于狭窄，导致政府数据作为承载政府履行职能过程中所收集到的原始信息，可能被排除在政府信息定义之外。其次将信息视为数据。信息政策专家指出，数据是原始的，未经加工的，不具有明确意义的，信息是经过人为解读和二次加工的并被赋予意义的数据。这种观点没有进一步界定“原始”、“加工”、“意义”等概念，也就无法给出明晰的边界。再次，数据是信息的载体。情报学文献同意信息是数据，开放数据是原生数据，而数据是信息的载体。理论上数据与信息具有层次递进关系，实际使用中信息也可能是数据。这种概念“循环”与其说是理论和实践间的矛盾，不如说是界定的逻辑本身存在缺陷。最后，技术决定论。电子政务专家认为，过去的“窄带”只能提供信息(公开)，现在基于宽带可以开放更多数据资源。显然技术可行性不能用来说明制度差异，信息公开制度在前互联网时代就已经存在了。
上述前两种视角持有特定价值取向，却无法说明实质的差别;第三种视角虽然抓住问题关键，但依然没有厘清“数据”和“信息”之间关系。究其根源，无论学术界和实务界都从资源管理角度将信息和数据看作是以不同形式存在的非物质资源，因而各自产生、存储、传播和展现——人们能够“左眼”看信息，“右眼”看数据。
(二)对“数据开放”政策运动中若干原则的分析
公共管理研究对数据和信息的关注主要始于电子政务研究。电子政务的跨学科特性导致文献中常常将数据和信息作为默认概念不做详细分析。数据开放兴起后，国外学者和国际组织提出的若干观点成为学界和政界评判数据开放的基本条件。这些条件原本只是界定什么是“好”的数据开放，但却常常被视为数据(开放)的基本特征并与信息(公开)相区分。
这里讨论两组经典观点。第一组是“开放政府工作组”(简称OGWG)提出的八项基本条件：完整性、原生性、及时性、可获取性、可机读性、非歧视性、非私有性和免于授权。不难发现，除“原生性”和“可机读性”外，其余都与数据本身性质无关，而是资源的权利分配原则。第二组是“互联网之父”伯纳思·李的“五星数据”，这被认为是开放数据的重要标准：一星级即在互联网上可获取的数据，二星级即可获取的结构化、可机读的数据，三星级即基于非专有格式的二星级数据，四星级即符合W3C开放标准的三星级数据，五星级即在四星级基础上提供与其他主体(包括政府)的数据集产生关联的背景数据(即语义)。
第一，可机读性。OGWG的界定是“结构合理(Reasonably Structured)”且可被自动处理。这个界定除了表明数据以电子形式存在外，并没有给出清晰的内涵。首先，所谓“结构合理”是不明确的。OGWG特别指出“自由格式(Free-form)”或者以图像格式存储的文本是结构不合理的，也即没有预设结构以实现“自动处理”。比如电话号码和通讯地址通常是结构化的，政府公文同时具有结构化和非结构化成分，新闻报道则是非结构化的。然而“不合理”是相对的。一方面通过某种预设结构将数据组合成更大的数据(组)，自由格式文本作为独立数据项而成为更大数据(结构)的组成部分便是结构化的;绝大部分的互联网资源至少遵循最低程度的元数据标准。另一方面，之所以要求“结构合理”是为了方便自动处理，然而后者其实取决于使用目的和采用技术。比如文本挖掘技术将自由格式文本作为基础数据;数据库中超长文本格式允许任意程度的文本存储在特定数据记录中。因此有学者指出，开放数据的类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，但是这导致“结构”对于辨析数据(开放)和信息(公开)失去了实际意义。其次，所谓“自动处理”是狭隘的。“自动”的主体显然是指计算机，这是“可机读”的本义，即“可被计算机自动抓取和处理”。然而除非设置特定访问权限，互联网数据资源只要能够在客户端被访问就能够被“抓取”，能否自动处理取决于用户是否拥有技术，而非数据。随着技术发展，大部分在线资源，包括文本、图片、录音录像等都可转化为可编辑格式，除非数据中包含过强的“噪音”——这可能是唯一影响“自动处理”的因素，但是除非有特定权限要求，通过“降噪”来提高质量适用于所有网络资源。总之，“可机读性”不能作为数据(开放)的特征，而是关于如何(更好地)在线发布政府资源的技术特征。
第二，原生性。OGWG的界定是数据必须从源头采集并拥有最高的粒度，不是聚合或修改的形式。上文介绍国内学者也认为“原生性”即“一手性”;信息是被加工处理的数据。然而问题在于，首先，如果说原生性只是“好”数据开放的原则，那么公开(开放)的除了原生数据和信息外，是否还有非原生数据?如果说信息是对数据加工的产物，那么信息是否即非原生数据?只要不是原生数据是否就属于信息公开?很难回答GDP、CPI等对经济现象进行计算的产物，或者电子商务交易数据衍生的用户偏好是数据或信息。如果信息不是非原生数据，那么两者区别是什么?无论是结构化标准还是其载体形式，比如数字、文本、图像、音视频等都无法做出区分。其次，信息也可以有原生性。一方面，数据未必经过加工才能提供信息。比如，“×”是一个图形数据，和试题放在一起传递了答题错误的信息，但是“×”未做改变;照片数据可以传递出时空信息;鸡蛋价格数据可以反映市场信息。另一方面，信息也可能直接“从源头采集”。“从源头采集”即利用数字、文字、图像、音频、视频等对自然或社会信号(现象、事件等)进行观察或调查所做的记录，得到诸如空间数据、经济数据等，但也可以得到信息，比如电视现场采访产生的新闻是数据还是信息?第三个方面是信息也可以来源于对已有“信息”的再加工，比如研究论文或报告基于前人已经完成的研究基础。再次，对“加工”也需要更清晰的定义。即便不考虑信息可以从数据加工之外的途径获得，如果说加工数据既可能获得数据，也可能产生信息，那么就必须对“加工”做出辨析。至少存在两种形式。第一是数学计算，只适用于数值型数据。按照OGWG定义，所有经过运算的结果都非原生，然而数值结果显然仍是所谓数据。第二是资料编辑，适用于文本、图像、音视频等类型，这又有两条路径：一是通过加工变得结构化，结果类似于数据，但如前所述，结构化本身不能区分数据和信息;二则相反，最复杂情况是文本编辑，既包括基于某种直观逻辑的资料整合(比如纪实新闻可以按照时间顺序罗列资料)，也包括基于理论模式的分析(比如政策解读是综合理论和实践知识进行思考的产物)，还包括基于调查后发挥创造力提出的解决方案(比如政策建议)等。如果说前两者在某种程度上仍可视为加工的产物，那么原创性的解决方案是否也可以具有“原生性”特征?
第三，“五星”标准。如伯纳思·李所说，五星标准针对“关联数据(Linked Data)”而非“开放数据”。他指出，即使是五星级“关联数据”也不一定是“开放数据”。虽然他受邀参与英国“开放政府数据网站”的建设，但是作为互联网之父，他显然是在技术框架下讨论的，没有刻意区分信息和数据。他更关心如何让互联网上沉淀的数据通过互操作产生更大价值。对“四星级”的定义做出了明确阐述：数据应当遵循“资源描述框架(RDF)”，并使用“统一资源标识(URI)”作为资源名称。对此的通俗解释是，应当建立一套统一标准来组织互联网数据资源，让数据遵循同样的“语法”而实现互相“沟通”和快速检索。在伯纳思眼里，无论是一篇新闻报道，数字记录或博客，无论采用什么格式，无论是否结构化，无论是否开放，都是互联网数据资源。事实上，“开放数据”在IT界的历史远早于政府。“开放数据”是与“开(放)源代码(Open Source)”相对应的，而“开放政府”被认为部分借鉴了“开源”运动的理念和方法。“开源”运动起源于“自由软件(Free Software)”运动，后者兴起于上世纪80年代初。开源促使将越来越多数据发布到网上，并提倡“自由使用数据、自由研究数据并依据自己的需要修改它”。“开放政府”三大特征，即透明性、参与性、合作性，恰是开源软件所提倡的，而美国也曾提出开放其数据开放平台的源代码。
(三)英、美两国政策中的定义
美国《信息自由法》于1967年获得通过，迄今有近50年历史;政府数据开放政策始于2009年奥巴马总统发布的主题为“透明与开放政府”(Transparency and Open Government)的备忘录，要求由政府首席技术官(CIO)牵头，和管理与预算办公室(OMB)、总务署(AGS)一同协调其他部门根据《信息自由法》制定《开放政府指令》(OGD)。2000年，OMB修订《行政通告第A-130号》(?OMB Circular A-130)，全面阐述了美国联邦政府信息资源管理政策，其中将“信息”定义为“对在文本、数字、图形、制图、叙述或视听等任何媒介或格式中的事实(Facts)、数据或观点(Opinions)等知识的任何沟通(Communication)和陈述(Representation)”。这里“信息”既不是数据也不是知识，而是建立在数据基础上传递知识的产物。2005年，美国政府发布《数据参考模型第二版》(The Data Reference Model Version 2.0)，特别提到“数据”是“一个或一组反映一个或一些特定概念的值”，“如果对某个数据(或与其他数据联合起来)进行分析并从中获取其含义和提供语境，就能形成信息”。2009年，《开放政府指令》(OGD)规定行政部门分四步实现开放政府使命，其中第一步“在线开放政府信息”中指出，为促进公众知情参与以及创造经济机会，所有机构必须按照“开放格式(Open Formats)”开放格式即支持检索、下载、索引以及商业搜索引擎的查找，并符合平台独立、可机读的和可复用。在线主动提供信息，包括在政府数据网(Data.gov)发布高质量数据集。2012年，美国政府发布《数字政府：构建更好服务美国人民的21世纪平台》(Digital Government: Building a 21st Century Platform to Better Serve the American People)报告，其中“数字政府”模型中的信息层被分为数据(即结构化信息)和内容(即非结构化信息)两方面。2013年，主题为“开放数据政策——管理信息资产”(Open Data Policy-Managing Information as an Asset)的OMB备忘录指出，非结构化信息(即内容)，比如新闻稿和事实性表格(fact sheets)等，也可转换为结构化数据，比如基于网页的事实表格可以分解成标题、正文、图片和相关链接等数据片段。
尽管直到2000年才通过《信息自由法》且2005年才正式生效，英国政府在开放政府数据运动中十分积极。2014年，英国政府出版的《关于公共部门信息的英国政府许可框架》(UK Government Licensing Framework for Public Sector Information)“对许可使用和复用公共部门信息做出政策和法律上的安排”，并承诺在“版权”和“数据库权(Database Right)”前提下对社会开放公共部门信息，其意义包括促进创新互动以提高社会和经济效益，增加工作机会等。其中“信息”在形式上包括数据、公共部门网站上的文本、年度报告、统计、图表、图形、图像和软件等，在范围上则从空间和气候数据、健康和犯罪记录到各种照片，还包括由公共部门开发的开源软件和代码。2012年，英国政府颁布《自由保护法》(Protection of Freedoms Act)，其中第102条修订了《信息自由法》，规定当申请者向政府部门申请的信息是该部门拥有的“数据集”时，只要合理可行，该部门应提供这些信息的电子版本。所谓“数据集”即以电子形式存在的包含“事实(factual)信息”的“信息集合(collection)”;而所谓“事实信息”不包括经过“分析(Analysis)”或“解读(Interpretation) ”的产品(数学计算除外)，也不包括官方统计，而是仍然处于未被组织和调整或尚未在物理上发生改变的状态。2012年《开放数据白皮书：释放潜能》(Open Data White Paper: Unleashing the Potential)中定义数据是“被假定为事实的定性或定量的陈述或数字，但不是分析和解读的产物”，信息是“对数据进行总结、解读或陈述以获取(其中)含义的过程的产物”。
综上所述，美、英政府数据开放政策是在《信息自由法》的法律框架下制定的。《信息自由法》在立法层面，开放数据则在行政层面，是《信息自由法》在行政上的延伸，数据集的开放无论从法律还是形式上都是信息公开(自由)的一部分。数据或信息开放(公开)的目的都包含政治诉求(公众知情权)和经济利益。同时开放性、可机读性等不仅是开放数据，也是现有技术条件下实现信息公开(自由)的基本要求。在基本概念上，美国将信息分为结构化数据和非结构化内容，英国将所有对事实的定量或定性陈述或数字都视为数据。虽然两者存在差别，但都认为信息是对数据分析和解读的产物。不过所谓分析和解读依然模糊。比如，对于一篇完全白描事实的新闻报道，一篇对该新闻的分析以及一篇上述事实和分析的合集，应当如何归类呢?
三、 对数据和信息概念与关系的理论重构
(一)概念重构
综合上述讨论，辨析信息公开和数据开放的关键在于信息和数据的关系，这要求对信息和数据给出严格定义。对此，一则不能陷入概念“循环”，二则应与技术、权利、结构、政策目标等无关，三则应当适用于所有资源类型或格式。
本研究认为，数据是按照一定的形式规则和意义规则对若干符号进行排列组合并且反映另一事物属性的产物或呈现物;信息是数据载荷或记录另一事物属性的内容或意义，符号是数据呈现的形式，两者分别构成数据的信息属性和物质属性;数据可以在不同符号体系之间转换，从而使信息得以传播。详细讨论将另文再述，这里仅指出，要理解数据和信息的本质，关键是处理好数据、信息、符号以及事物之间的关系。
第一，数据不是符号，而是符号排列的产物或呈现物。现有对数据的定义很多，可参见有关文献。马费成的定义较有代表性，即数据是“载荷或记录信息的按照一定规则排列组合的物理符号”。这个定义明确指出了数据与符号之间存在必然联系，而且符号具有物理性或物质性。符号可能是自然物，更多是人工设计产物，比如数字、文字、语音、图像、图示等。但是应当注意，符号和符号排列的产物是不同的概念，如果认为符号本身载荷了信息，那就不需要数据了。因此准确的说，数据是符号排列的产物或呈现物，符号及其排列是人类用来记录数据的工具，赋予数据以形式，而非数据本身。同一数据可以用不同的符号(及其排列)体系记录或呈现，并在这些符号体系之间转移。比如用阿拉伯数字和中文数字记录的2015年中国GDP是同一数据。同时，任何符号体系都有其特定形式规则，是为记录数据而对其形式做出的规定。比如，阿拉伯数字都由10个一位数字组成;二进制数据不存在3、4，十六进制数据则包括A、B等。
第二，信息不是数据，而是数据载荷或记录事物属性的内容或意义。对信息的定义更加多样。情报学早已指出，信息是数据、消息、情报或信号等载体中“载荷”或“记录”的内容和含义等，明确揭示了信息和数据是内容和载体的关系。比如，GDP数据载荷了经济总量信息;人物照片载荷了人物外形信息;政策文件载荷了政府做什么或者不做什么的信息。信息科学或信息哲学则将“载体”推至所有事物。钟义信的“信息是事物运动的状态和状态变化方式的自我表述/自我显示”，倪鹏云的“信息是以一事物属性为形式所反映的另一事物的属性内容”等都试图在本体上定义信息。这些观点揭示了数据所载荷内容的实质，即另一事物的属性。事物可能具有名称、数量、质量、体积、形状、结构、过程、关系等属性。所谓“另一事物”是相对于数据(符号)“这一事物”而言的。要注意，数据记录事物属性应遵循一定的意义规则，后者决定数据蕴含什么样的信息。符号本身没有意义，只有人们为呈现数据而使用符号时赋予其意义后才具有意义，因此所谓“意义规则”与符号无关，而是数据之所以为数据的规则。
第三，信息和符号分别构成数据的信息属性和物质(形式)属性，信息借助于数据物质属性的变化实现传播。信息没有形式，符号没有意义，它们共同构成数据，是数据的不同属性。正如控制论的创始人维纳所提出的，信息就是信息，不是物质也不是能量，物质、能量和信息是构成客观世界的三大要素。由此如果说符号是物质的，那么依附于特定符号的数据也是物质的，符号是数据的物质(形式)属性。同时，数据所载荷的意义是数据的信息属性，是指向或者反映另一种事物的属性。进一步的，正是由于信息是数据的属性，信息随着数据在(物质)符号之间的转换而实现传播。那些认为信息仍然是一种数据的观点，潜在地为信息赋予了符号形式;一旦如此就不得不做出哪些形式是数据，哪些是信息的模糊判断;而且由于符号本身具有物质性，这样信息也就变成物质了。
(二)数据开放与信息公开的关系重构
第一，在不否认理论渊源上的信息公开更强调知情权，数据开放政策更侧重资源利用的前提下，所有公开(开放)的都是数据。按照上述定义，无论信息公开还是数据开放，政府对外发布(公开或开放)的都是“数据”资源，而信息是数据资源中蕴含的内容或意义。所谓“知情”即从数据中获取信息的过程。因此，人们可以获得同样的数据，但不一定获得相同信息。能否获取以及获得多少信息，取决于需求方或观察者的目标与信息分析的能力。
第二，无论社会主体是在信息公开体系下，还是在数据开放体系下获取数据、分析信息，其价值目标都是为获取或维护某种私人或者公共的利益。刻意用政治价值和经济价值区分两者，无论在理论逻辑还是在政策实践中都不可行。理论上获取信息是为了从不确定性中尽可能降低风险。在信息公开案例中，信息申请的目的常常是为了维护经济权益;数据开放本身是“开放政府”这场政治运动的产物，相对于利用开放数据的创业者，对于大部分社会公众而言更具有政治意义。
第三，数据开放是信息公开在大数据时代的新的发展阶段。在互联网出现之前或者窄带时期，政府部门电子化数据积累少，无法提供大规模数据下载，只能主动发布有限的文本数据和统计数据，更多需要公众依申请公开。随着技术进步，尤其是互联网宽带普及和电子化数据大规模积累形成后，为社会公众提供大规模政府数据资源便有了可行性。
第四，数据开放范围不限于“原生”数据，而是政府数据(或信息)资源。虽然应鼓励政府尽可能开放“原生”数据，但是开放数据应基于信息公开的基本原则，要求开放政府各类数据(信息)资源，其中既包括“原生”数据，也包括经过“加工”后的数据资源。目前各国和地区政府已经开放的数据中许多都不是原生数据。
四、 对政策的进一步讨论
第一，在技术层面划分数据和信息的边界。首先，按照本文观点这是一个伪命题，因为两者不在同一层面，不存在边界问题，因此政策上应将数据开放和信息公开进行融合，提供统一的数据资源服务。当然这个思路必然对现有政策实践形成巨大挑战。其次，在保证政策逻辑基本自洽的前提下可以适当放松本文的界定。如果同意数据既包括结构化，也包括非结构化，那么除数值型外，图片(尤其是照片、地图、规划图等)、音频、视频等非结构化资源也经由特定设备直接采集，可纳入数据范畴;文本资源中，无论短文本(诸如姓名等)或长文本(比如政策条文、新闻等)，基于特定“元数据”标准后也可以实现结构化。按照英、美两国政策，法规、政策、决定、命令等虽然或多或少地依赖于某种分析过程，但是本身不是分析(过程)而是具有原创性的决定、规则或分析结果，也应划入数据范畴;其他展现分析、解读等加工过程的文本才可纳入信息范畴。
第二，在政策层面构建统一的政府数据资源管理体系。政府信息公开和数据开放都是政府数据(信息)资源管理政策的组成部分。任何政策的形成都有其特定技术基础、社会需求、政治发展等条件，因此形成各自不同的政策体系、行政机制、利益相关者等，或称之为政策子系统。按照政策科学理论，政策子系统中拥有相同的政策信念，并通过共同行动促进实现某种共享的价值目标;信念和价值目标决定了子系统的差别。信息公开和数据开放是在不同政策子系统的推动下发展的，虽然相互联系密切，但是按照不同路径倡导各自的政策创新。由于我国在政府信息资源管理方面缺少系统规划，政策子系统的活动加固了管理体系的分散状态。这种分散管理模式能够满足过去的治理需求，随着信息技术的快速发展，政府如何因时而动，利用自身庞大的信息资源提供更有效的治理和服务就成为公共管理中的重要课题。无论是数据开放、信息公开，还是电子政务、智慧城市等，信息资源管理必然涉及所有行政部门，因此需要能够综合协调所有行政部门的部门来统管。应当注意到，与发改、财务、人力等综合部门职能侧重于资源分配所不同，信息或数据综合管理部门需要实现资源集中和再分配，因此信息或数据资源的统筹管理需要更加强有力的行政秩序。由此，本文内容不仅是概念上的辨析，也为信息或数据资源在政府行政管理上的统筹提供理论基础。
