摘要：[目的/意义]智慧的理念为政府服务融入了新内涵，关联数据思想为打破信息孤岛提供了新路径，基于关联数据探究政府智慧服务框架及信息协同机制，有利于发挥数据的价值促进政府服务高效便捷化。[方法/过程]梳理智慧服务的要素，基于关联数据构建了“人—事件—信息”三元框架，以此为基础分析智慧服务过程中的信息协同机制，并以智慧朝阳为案例进一步阐述基于关联数据在实现智慧服务过程中的信息协同机制。[结果/结论]基于“人—事件—信息”三元框架构建了政府智慧服务信息协同机制，并对长春市朝阳区的信息协同机制做出优化设计，也为政府部门的政府智慧服务建设提供了思路和分析框架。
十六届三中全会中首次提出政府要从“全能型”转向“服务型”，要求以为公民服务为宗旨并承担服务责任。政府的服务理念已经深入人心，仅秉持服务理念已不能满足用户需求，提供“智慧型”服务是大势所趋，智慧政府已经成为智慧城市建设的重要一环。“智慧型”政府致力于提供以公民为中心的智慧服务，为公民提供可个性化定制的无缝服务，实现任何时间、地点都可获取、回应公民的需求，以及对民众未来公共服务需求的预测。而在政府服务“智慧化”过程中，信息超载、信息孤岛、数字鸿沟等多种问题带来重重阻碍，这在学界也是研究焦点。陈锐、张建光、徐晓琳、Sun Y、Albert等诸多学者认为，政府应关注各主体之间的协同，需在信息技术支持下，形成一个逻辑集中、物理分散的数据集群式的大数据管理中心，整合政务信息资源以及智慧城市管理过程中需要的社会资源，建立起跨领域、跨层次、跨部门、跨主体的信息资源开发和共享机制，实现多元主体的信息协同。关联数据作为一种共享数据的集合，能够为完成信息交互实现协同提供有效的方案。基于关联数据解决政府信息协同问题是实现政府智慧服务的必要途径，目前已有诸多学者基于关联数据解决政府信息资源聚合与集成、数据发布与开放等问题，但对信息协同方面的研究却停留在较浅层次。在“关联即价值”的互联网时代，通过提供无限制、无边界的信息交流和数据交换平台，能为人们生产生活提供更加便捷、开放、高效的服务。政府的智慧服务需要实现开放互通的政务信息交流与数据交换，而因此本文将基于关联数据分析政府智慧服务的框架探讨政府信息协同机制。
1.相关研究现状梳理
政府智慧服务在智慧政府建设背景下提出，服务的智慧化是建设智慧政府的核心工作，信息协同问题成为制约智慧化进程的关键障碍，关联数据思想成为梳理智慧服务框架构建信息协同机制的重要抓手，因此从智慧政府与智慧服务，政府信息协同和关联数据三方面梳理以便展开基于关联数据开展政府智慧服务框架和信息协同机制的研究。
1.1 智慧政府与智慧服务
智慧政府是在信息技术进步和电子政务应用创新交错融合、螺旋式演化发展到更高级实践阶段的大背景下提出的，具有明显实践先于理论的特点。美国加利福尼亚州为提升政府服务水平而提出智慧政府建设框架（Smart Government Framework）；韩国公共行政安全部制定智慧政府实施计划（Smart Government Implementation Plan），推动韩国政府电子政务方面的建设；我国政府的智慧服务也从实践起步，2012年由住房和城乡建设部办公厅牵头开展国家智慧城市试点工作，智慧城市建设实践正式展开，民政部发布《关于推进社区公共服务综合信息平台建设指导意见》，形成了我国智慧政府建设的雏形。智慧政府是基于政府自身发展的实践和探索，结合智慧城市建设背景提出来的，是政府信息化发展的高级阶段。智慧政府在政府信息化的基础上突出智能化及服务化，主张利用物联网、云计算、移动互联、人工智能、数据挖掘和知识管理等技术，提高政府办公、监管、服务、决策的智能化水平，从而更好地为公民提供方便、个性化的服务。
为公众提供智慧服务是建设智慧政府的最终目的。在服务型政府理念下，政府职能核心是为民众提供服务，智慧的理念又为“服务”融入新内涵，智慧服务要求政府部门间打破信息孤岛，实现数据共享以更高的效率和更便捷的方式服务。协同是实现智慧服务的基础，加利福尼亚州的框架中将区域协同视为框架实施原则之一，认为区域协同配合可以提升服务的效率和效果，不同司法管辖区的地方政府协同工作，能够更好地应对大规模的挑战。韩国将“Collaboration”作为计划的第三个战略阶段，提出要加强政府、公共实体以及企业等各主体之间的信息共享及合作，建立相关机构并形成相关文化。我国在2017年政府工作报告中强调推进“互联网+政务服务”，而部门协作是“互联网+政务服务”的基本原则之一。由此看来，协同是实现智慧服务，建设智慧政府的必经之路。
1.2 政府信息协同
1997年英国在政府改革中首次提出“协同政府”理论，要求将各机构和个人的力量联合起来，在充满信任的社会基础上建立一个真正高效的政府。其核心内容在于整合相互独立的各个组织从而实现政府的共同目标，开始关注政府机构部门之间的协同合作问题。经过不断发展与完善，逐步由“协同政府”进入“整体政府”阶段，整体性治理理论开始运用于政府改革实践中，它同样强调机构之间以及内部的协同，从业务和信息层面关注协同问题。随着信息量的剧增，协同问题的矛盾重心逐渐从人偏向数据和信息，在早期信息量较少，政府部门及机构人员之间的协同就是关键所在，而目前面对庞大信息量，不仅需要加强部门及人员之间的协同，协同重心逐步成为以业务为本的信息协同。
宋懿等将政府信息协同机制界定为：“在政府信息资源跨部门共享的实现过程中，地方政府调节‘权力、权益与信息’三要素的各类管理行为的总称”。权力要素主要强调协调部门利益、赋予部门权益等；权益要素主要作用于业务层面，强调“绩效评估”在共享中的作用；信息要素则从信息层面强调构建技术平台实现信息的共享与协同。可以看出，当下所言的政府信息协同并不局限于信息层面的协同，而是对早期政府协同的发展与完善，是面对目前网络环境下大数据冲击的必然趋势。
1.3 关联数据
网络环境下，政务信息资源的急剧增长无疑对实现政府信息协同形成很大障碍。但不仅是政务方面，海量的数据对各方面都形成不小的困扰。为此，万维网之父T. Berners-Lee提出关联数据的概念，把以前没有关联的数据链接到一起，可以解决海量、异构、异源的数据所带来的困扰，更大程度地发挥数据价值。关联数据是一种将数据链接起来呈现的方法，不仅仅是两条数据之间的链接，而是网络上任何可以虚拟化的内容之间的链接。关联数据通过采用RDF数据模型，以HTTP为开头根据URI命名所有的事物和资源，使用HTTP的名称通过网络检索获取数据，获取到的信息包含相关数据的HTTP名称从而实现数据间的关联。用URI标识数据实体，数据具有了独特标识，在发布之后利用HTTP协议在数据之间形成关联，数据之间能够任意组合，可以轻而易举地增加、删除、替换数据并且不会对数据本身产生影响，为信息资源的整合和集成提供了极大便利。关联数据可以成为解决政府信息协同问题的主要矛盾，进而促进政府智慧服务水平的提升的重要抓手。
1.4 基于关联数据的政府信息问题研究现状及存在问题
关联数据在政府服务中的应用始终非常活跃。姜南基于关联数据构建政府云服务模型，以提供更好的信息服务，基于对Melodies项目案例分析，认为利用关联数据能够有效提升政府信息服务水平；丁楠等基于关联数据研究政府信息聚合模型，以美国政府平台所发布的关联数据集为例验证了模型的有效性，研究证明，关联数据可以将来自多个政府数据集甚至是外部数据源中的相关信息进行集成，而且政府基于关联数据，开放关联数据集可以开发其他应用系统以提高政府信息资源利用效率，消除数字鸿沟，为政府协同办公提供强有力的支持。N. Shadbolt等介绍了英国政府关联数据项目，提出了关联数据网站(Linked-data Web)的愿景，并指出基于公共部门信息PSI（Public Sector Information）的数据发现是政府关联数据网站建设项目的第一步。可见关联数据已然成为解决政府信息问题的重要抓手，但更多研究集中于信息集成和开放利用等方面，对于信息协同问题的研究力度较弱。但在智慧政府建设实践中，协同问题仍未得到有效解决，如何令政府各部门数据实现有效关联，信息协同机制怎样构建等问题制约着智慧政府建设步伐，因此本文基于关联数据探究政府智慧服务框架及信息协同问题。
2.基于关联数据的政府智慧服务框架
实现智慧服务是建设智慧政府的最终目的，需兼顾智慧和服务二者缺一不可。服务是其根本目的，政府提供智慧服务是为了服务公众，服务型政府理论认为应将“以人为本”作为公共服务的逻辑起点和最终归宿，“人”是服务过程中的核心要素之一，服务者与被服务者交互完成一项服务过程；每项服务的发生源于“事件”的办理，自然人在人生的不同阶段或者企业法人在不同的企业成长阶段会产生不同的“事件”需求，事件的周期性特点为服务方预知公众需求化被动为主动提供了可能。服务的智慧化是智慧政府建设的基本要求，而信息壁垒逐步成为制约智慧服务发展的最大障碍，“互联网+政务服务”理念认为数据共享，消除信息壁垒，加强业务协同是实现政府智慧服务的基础，“信息”已经融于事件办理的每一个步骤和服务双方的每一次交互，“信息”要素的互联互通会直接影响服务过程中“人”与“事件”两要素，而关联数据正是实现信息集成和共享的有效途径，因此，本文基于关联数据以人、事件、信息三者为要素梳理政府智慧服务框架。
2.1 服务型政府以人为本
德国行政法学家厄斯特·福斯多夫（Ernst Forsthoff）于1938年在《作为服务主体的行政》中首次提出“服务行政”的概念，认为在现代社会大规模的人口生存方式下，个人无法仅靠自身所拥有的生活之资生存下去，政府负有广泛向民众提供“生存”照顾的义务，服务关系具有双方性，民众对政府服务具有依赖性，这一说法为政府行政打开了新的通路，也成为“新行政法学”的代表观点。其核心内涵在于要求政府承担起公民的“生存照顾”，并且强调其为一种义务，政府逐步向服务者的角色偏移，对“人”这一要素有了更多思考。从20世纪90年代中期开始，“服务行政”等概念在我国相继被提出，结合国内实践开始了服务型政府建设的研究。“以人为本”既是国内服务型政府建设的初衷，也是根本原则和根本方向。服务的主体是人，服务的对象是人，服务的宗旨是为人，服务的内容由人决定。可以看出，“人”是政府完成服务过程的主体，是核心要素之一。
在服务过程中，“人”包含服务者和被服务者，服务关系具有双方性。政府作为服务者其职能结构重心在于社会服务，服务被服务者，是整个服务过程中的重要组成部分；虽然提供社会服务是政府的主要职能，但提供什么样的服务，怎样提供服务，却不取决于政府意志，而是取决于公民的意愿和要求，因此，在服务过程中核心要素“人”的另一组成部分是被服务者，主要包括自然人和法人。
2.2 以全生命周期为框架的“事件”要素
“人”作为核心要素构成了政务服务的基点，基点之间相互连接的桥梁需要通过“事件”打通。“事件”要素是政务服务的触发机制，服务来源于事件的发生，服务的整个过程其实质也是事件解决的过程，“事件”也是政府服务核心要素之一。
政府智慧服务要求政府提供更为智慧的“事件”解决方案，能够预知需求主动服务，以个体为单位提供个性化服务，以及能够获取信息反馈实时调整提供跟踪服务等，实现事前、事中和事后的全方位覆盖。而目前政府服务主要以职能部门为中心，并未体现从公民和企业的需求导向，行政审批流程横向联动不足，政府核心的“服务”职能没有实现最佳效果。
在政府业务优化过程中，逐步摸索出“全生命周期服务”模式，生命周期理论始于对生命过程的研究，后来生命周期的描述对象也更多样，被广泛应用于经济和金融领域中产品、企业等方面的研究，特别是基于生命周期理论对管理流程的梳理，世界银行基于生命周期的概念，划分出项目周期的阶段针对每一阶段分析具体内容、工作流程和决策程序等。基于生命周期理念对项目管理流程的梳理对于政府业务事项的梳理也有着深远的指导意义。对政府业务事项进行梳理，按照自然人和法人的生命周期将政府服务事项整合划分为不同阶段，结合不同阶段特性梳理公众的需求，以需求为导向形成服务主题，并对主题服务场景化，方便公众轻松选择所需服务，弱化“职能部门”的效果，公众不需要清楚部门职责，也能够完成相关业务办理。
2.3 “互联网+政务服务”时代的“信息”要素
“人”与“事件”两要素搭建起了政府智慧服务的基本骨架，“信息”则如同将其填充完整的血肉，人与人之间的交互，事件办理的每个环节，在政务服务过程中几乎每一个步骤都离不开“信息”。政府在基于“人”和“事件”两要素扮演服务角色的同时需要不断进行“智慧化”的探索，而目前海量、动态、多源的信息为政务服务智慧化建设带来了巨大挑战，“信息”问题成为制约智慧化进程的重要一环。
“互联网+政务服务”时代开启了政府智慧服务新模式，政务信息的互联正是其解决的关键问题。2016年的政府工作报告中首次提出“互联网+政务服务”，将互联网思维融入政府政务服务，它要求要实现各政府职能部门之间的数据共享。各级政务服务实施机构运用互联网、大数据、云计算等技术手段，构建“互联网+政务服务”平台，整合各类政务服务事项和业务办理等信息，通过网上大厅、办事窗口、移动客户端、自助终端等多种形式，结合第三方平台，为自然人和法人提供一站式办理的政务服务。“互联网+政务服务”平台也是政府智慧服务“信息”要素全新的表达途径。
“互联网+政务服务”平台由互联网政务服务门户、政务服务管理平台、业务管理系统和政务服务数据共享平台组成。申请人通过互联网政务服务门户或实体大厅递交事项申请，政务服务实施机构通过政务服务管理平台统一受理，经由业务办理系统对申请事项进行审查并依法作出决定，最后将决定汇总至政务服务管理平台统一告知申请人。互联网政务服务门户主要处于需求侧，被服务者可以门户网站注册用户获取信息资讯、申办事项以及监督评价等。业务办理系统根据事件办理规则和流程设计，政府部门获取受理信息并反馈过程和结果信息。政务服务管理平台是针对服务者的管理平台，链接服务门户与业务办理系统，并且负责服务方的考核评估。政务服务数据共享平台是所有信息的集散地和信息交互枢纽，是数据关联和交互的主要场所，提供人口、法人、地理基础信息资源库的共享利用，汇集来自服务门户和管理平台、业务办理系统的信息，根据其他三部分的需求和反馈获取、存储、关联和推送信息。
2.4 基于关联数据的“人—事件—信息”三元框架
政府智慧服务框架的核心在于紧密相关的“人—事件—信息”三要素，“人”作为服务主体与服务客体“事件”构成服务的基础，与“信息”要素形成作用与反作用的联系。“人”对“信息”的作用力在于在政府服务过程中人能够产生和传播信息，并且会对信息进行加工和管理等操作；“事件”对“信息”的作用力在于事件往往是信息产生的目的和内容。在政府智慧服务过程中，“信息”会反作用于“人”与“事件”，信息是否完整、准确和及时，会影响到人的选择和决策，影响事件的进度和效率，“信息”要素是“人”与“事件”两部分正常运转的燃料和润滑剂。而服务过程中“人”与“事件”往往是既定的事实，因此“信息”会是推动实现政府智慧服务强有力的抓手，有学者认为，智慧政府是政府信息化发展的高级阶段，数据的价值随着其与其他数据之间相互关联的增多而增大。然而，目前政府部门的“数据小农意识” 导致其各自为政，各行其是，产生出一个个“信息孤岛”，大大地制约政府自身的社会治理水平，影响政府的协同管理和应急响应。同传统技术相比，关联数据更容易实现多源数据的组合，而且它的自描述特性有利于实现大范围的数据共享。基于关联数据能够整合政府数据资源，实现政府资源开放利用，是实现政府信息互联互通的重要途径。
图1 基于关联数据的政府智慧服务“人-事件-信息”三元框架
基于以上分析，构建基于关联数据的政府智慧服务“人—事件—信息”三元框架如图1所示。在我国的五级政府结构体系下，政府智慧服务框架基础结构是“服务”部分。服务的主体为人，政府扮演服务者角色，被服务者以公民为主，服务者为被服务者提供所需的服务，并获取被服务者的效果反馈。服务的客体为事件，服务起于事件的发生，终于事件的解决，服务的过程实质就是事件的办理过程，因此服务从“事件”的角度出发。按照生命特征梳理事件的类别，分为自然人与法人两大类；掌握事件发生的概率和周期，基于生命周期理论进行周期性的划分；制定更为智慧的服务方案，依据周期性划分服务主题，从接受服务的主体需求角度制定服务方案。
而政府智慧服务框架构建的重要意义在于完成服务的智慧化。“信息”是政府智慧化的核心要素，服务过程中政府对“信息”的控制力是推动智慧化最关键的动力。关联数据可以将Web中的分布式数据连接起来，目前，政府信息化的建设已推进至移动政务阶段，政府信息资源已拥有一定的Web基础，通过关联数据能够完成多源、异构的政府信息资源组合与共享，促进实现“互联网+政务服务”平台中服务门户、管理平台、业务办理系统和数据共享平台之间数据互通。关联数据使用URI标识各类信息资源，利用RDF构建数据模型完成数据的序列化和数据间关系描述，通过HTTP协议对资源进行重定向和内容协商等操作将各类信息资源完成数据传输与解引，形成政府信息资源关联数据集，释放数据关联迸发出的能量。
3.三元框架下基于关联数据的信息协同机制
目前所提的政府信息协同是对早期政府协同的发展与完善，也是当前网络环境下政府面对大数据冲击的必然趋势。
3.1 三元框架下的信息协同机制的运作机理
根据政府智慧服务“人—事件—信息”三元框架分析，“人”是智慧服务的主体，是智慧服务实践的承担者，也是信息协同实践的承担者，因此“人”是信息协同的主体。“事件”是智慧服务的客体，是智慧服务面向“事件”进行，政府信息协同的最终目的是实现智慧服务因此也必须面向事件进行信息协同。“信息”要素是智慧服务过程中的燃料和润滑剂，为政府服务智慧化运转提供能量和维护，利用“信息”作为能源推动政府智慧化运转的机制就是政府的信息协同机制，因此，“信息”是信息协同的内容。政府信息协同机制运作机理如图2所示。
图2 政府信息协同机制运作机理
政府信息协同的主要动因体现在服务过程中的信息协同需求，其实质上来源于大数据环境下信息爆炸带来的挑战和机遇，主要包括序化海量、多源、异构的信息资源的需求，以及信息实时共享利用的需求。并且政府信息协同需要以实现智慧服务为导向，以“信息”推动智慧化完成“人”与“事件”的服务任务。因此政府信息协同本质是基于信息内容协同完成信息主体协同和信息客体协同的过程，而关联数据则是实现数据网络的关键技术。
3.2 三元框架下基于关联数据的信息协同机制分析与设计
基于三元框架的分析，智慧服务主体包括服务者与被服务者，二者同样也是信息协同的承担者。服务者由各级政府部门人员组成，掌握各类政府信息，通过统一认证的账号管理，完成对各资源库的管理和调用。被服务者主要是公民、企业等用户掌握各种用户信息，通过注册账户的方式实现与数据库的对接，完成信息获取以及用户信息采集的双向过程。二者面向“事件”办理相关业务，各类信息需要完成交互、链接、共现等一系列复杂动作以实现智慧服务，信息之间的关联结构是完成整套复杂动作的基础，关联数据是信息协同机制的核心。
基于关联数据的政府信息协同机制主要包括数据建模、数据开放许可、URI命名、复用词汇表、RDF格式转换、提供API接口等步骤（如图3所示）。很多信息分散分布于各个部门中，筛选有价值的数据集，选取各部门中具有代表性的数据库以保证数据的实时性和准确性，与人口、法人、地理空间基础资源库中的资源相关联，构建数据模型，数据建模依据业务对于数据的关联需要设计，独立于任何的应用程序。制定适当的数据开放许可，明确数据的所有权和使用条件等。用URI命名实体，在命名过程中，依据实际业务开展制定合适的命名策略，以保证数据在应用程序调用时实现长期有效的调用。使用或者扩展通用的标准词汇表，维护数据的包容性和扩展性。选择适当的RDF格式，根据数据模型，将数据链接到其他数据中转换为关联数据。为应用程序提供API接口，主要包括直接解引URI、RESTful API、SPARQL端点和文件下载4种接口，根据数据开放许可开放对数据所拥有的接口层次。发布和使用关联数据集，使政府部门能够基于此进行业务办理。基于关联数据，政府信息资源得以实现大量数据的整合与集成，实现实时信息的互联互通，基于信息的关联互通信息协同主体实现信息实时交互，信息协同客体能够更顺畅地完成对信息的调用和维护，从而实现信息协同。
图3 基于关联数据的信息协同机制
4.长春市朝阳区政府智慧服务的信息协同实践
朝阳区是长春的中心城区，在打造“首善之区”过程中不断推进“智慧朝阳”的建设，由科大讯飞公司主持，通过构建政务服务平台体系，整合政务服务流程实现一站式办理，力求政务服务的精准供给变“群众跑腿”为“数据跑腿”，在智慧服务方面已经领先大多城市，并且尤其关注政府智慧服务过程中信息协同机制的完善，“智慧朝阳”作为科大讯飞在东北地区智慧政府建设的代表性项目，是智慧服务信息协同实践的典型案例。
4.1 朝阳区政府智慧服务模式
朝阳区利用信息化技术、大数据技术和网格化技术打造了“一个中心+四个平台”的智慧服务模式。基于云技术建设大数据共享交换中心作为政府信息集成和共享的基地，通过政务服务平台、社会治理平台、社会服务平台、综合指挥调度平台对接政府与用户，完成智慧服务，图4为朝阳区政府智慧服务模式的示意图。
图4 朝阳区政府智慧服务模式
朝阳区政府融合了信息协同框架的 “人”“事件”“信息”三要素，并且根据自身实际业务体系形成其独特的智慧服务模式。面向实际服务过程“人”具体化为业务人员、网格员、服务提供商以及用户等形象，活跃在智慧服务过程中以不同角色身份作为主体参与各类服务活动。 “事件”与“信息”两要素的融合更为紧密，具象化为多类平台，主要包括大数据共享交换平台、政务服务平台、综合指挥调度平台、社会服务平台、社会治理平台。大数据共享交换平台是信息存储、集成和交互的基地，以其为数据中心辐射式服务于其他服务平台。在大数据共享交换平台完成公安、人社、卫计等政府部门的数据整合集成，并且基于“事件”要素以生命周期为框架建设人口库、法人库等基础数据库，实现“一数一源，一源一主”的信息共享调用。在服务过程中数据交换平台与其他服务平台通过接口链接进行数据的实时交互和更新完善，构建“人—事件—信息”一体化的服务模式。
4.2 朝阳区政务信息协同机制优化
朝阳区政务信息协同机制主要是依靠数据共享交换中心，对各业务单位的数据信息进行汇集、整合，为政府智慧服务提供基础信息支撑，面对大量、多样的信息交互需求，信息协同机制是保障信息流转有序化实现智慧服务的重要一环（如图5所示）。目前朝阳区的数据中心已汇集大量业务部门的数据，对数据采取统一管理和维护，统一的数据平台在一定程度上打通了各部门之间的信息壁垒，但数据库的管理和维护又为政府部门增添了新的压力，而面对这一新难题，基于关联数据的信息协同机制能够缓解这一压力。
图5 朝阳区政务信息协同机制优化
根据朝阳区政府的实际情况，基于关联数据将人口库、法人库等基础数据以及各部门数据依据政府的业务模型对数据的需求进行数据建模，建立数据间的关联机制，形成政府关联数据集，以数据共享交换中心为核心，在面向公共服务、行政审批、社会治理等具体化的业务时，依据具体的业务模型基于关联数据集和统一认证的账号管理完成数据的关联调用。通过关联数据将各部门之间的数据建立映射和关联，减轻数据中心的数据压力，在数据中心完成数据的交换和共享，以平台打通各部门信息壁垒，完成从“群众跑腿”到“数据跑腿”，为公众提供更为便捷的“一站通”服务，以智慧的信息协同机制实现智慧的政务服务。
5.结束语
政府实现智慧服务必须兼顾智慧与服务两方面，整合人、事件、 信息三要素，由“人”与“事件”勾勒出服务的基本形态，“信息”的传递和利用效率影响服务的智慧化程度，在如今关联即价值的时代，关联数据成为充分挖掘信息价值，实现信息高效利用，促进服务智慧化的关键路径，其重要路径之一即为提升信息协同效率。在“人—事件—信息”三元框架下，基于关联数据的信息协同机制通过数据建模实现信息资源合理有效调配，关联数据集的形成为建设打通各信息孤岛的桥梁降低成本，为政府实现智慧服务提供推力。本文通过对长春市朝阳区政府进行深入的调研，验证其智慧服务现状与“人—事件—信息”的政府智慧服务三元框架比较吻合，但也发现在实际政府智慧服务建设过程中各要素既有一定的独立性也有一定程度的交叉，而且在智慧服务建设过程中所占比重并不平均，将在未来的研究中完善此方面的研究。
微信公众号：电子政务智库
参考文献：略
来源：《情报理论与实践》
作者：马捷 蒲泓宇 张云开 慎镛乐
