作者：郁建興，系浙江工商大學黨委書記、浙江大學社會治理研究院院長

數字公共治理是指在以數字技術為標志的時代開展的公共治理。它既包括“用技術治理”，即以數字技術為工具開展公共事務治理；也包括“對技術治理”，即針對數字技術本身及其衍生的問題、風險和議題進行治理；以及對技術邏輯與公共價值邏輯的張力進行治理，尋求制度性調和與秩序重建。數字公共治理當下的發(fā)展方向與趨勢是什么？哪些限度正在收縮其外推的邊界？我們應如何塑造數字公共治理的未來？在深入推進數字中國建設的時代背景下，回答上述問題既是對數字公共治理理論的前瞻性、規(guī)范性思考，也是對中國與世界數字化發(fā)展未來的實踐展望。

數字公共治理的方向與趨勢

“方向”回答的是治理在技術浪潮中可能走向何處，“趨勢”揭示的是這些走向背后已經顯現(xiàn)的動力與慣性。之所以需要對數字公共治理的方向與趨勢進行梳理，并不是為了預設一個固定的路徑，而是為了在不確定中捕捉治理演化的線索，從而理解數字公共治理如何不斷突破舊有邊界、生成新的秩序。

1.知識基礎：從經驗歸納到數據驅動

傳統(tǒng)決策模式主要依賴兩類知識來源：實務部門在長期實踐中積累的經驗性判斷，專家學者基于歷史資料和既有研究形成的理論性歸納。在工業(yè)社會治理環(huán)境相對穩(wěn)定、信息規(guī)模有限的背景下，經驗與理論能夠構成決策的可行依據，并支撐政策的生成與調整，但這種決策邏輯也存在信息時滯、數據來源狹窄、缺乏復雜情勢預判等明顯局限。

隨著大數據、人工智能等數字技術的廣泛應用，公共治理的知識基礎經歷深刻轉型。越來越多的社會運行信息可以被實時采集、處理和分析，數據成為公共治理不可或缺的基礎構件。這種以數據為出發(fā)點的認知方式，推動公共治理逐步形成一種新的知識范式——數據驅動的認知和決策邏輯。國務院《關于加強數字政府建設的指導意見》提出，“充分發(fā)揮數據的基礎資源作用和創(chuàng)新引擎作用，提高政府決策科學化水平和管理服務效率”，正表明數據驅動已成為當下治理轉型的重要方向，并逐步上升為制度安排。

在治理運行過程中，知識基礎的這種轉向可以概括為“數據—建模—模擬”的認知鏈條。一方面，數據采集范圍和頻率不斷拓展，社會生活諸多環(huán)節(jié)被數字化記錄，為治理提供豐富和實時的知識素材。另一方面，算法建模逐漸嵌入制度化運作，通過對海量數據的結構化分析，模型不僅承擔了問題識別功能，也成為評估風險和預測趨勢的重要認知工具。進一步看，模擬與仿真技術開始用于政策過程，使政府能夠在虛擬環(huán)境下對不同方案進行推演，從而在政策落地前就積累知識經驗。由此，治理知識的生成方式將呈現(xiàn)新的特點：由依賴有限經驗與靜態(tài)歸納，轉向更多依托數據驅動的動態(tài)迭代；由側重事后總結，轉向更加注重事前預判。

2.方法論：從線性推理到預測與實驗

在已有公共治理研究中，政策分析與制定多依賴線性推理和經驗判斷。這種研究路徑大多存有兩個重要假設：一是社會過程具有相對穩(wěn)定性，因果關系可以通過事后歸納來把握；二是治理對象具有一定的同質性，“公約數”“均值”能夠代表整體規(guī)律。但真實世界卻往往復雜、多變，這些假設面臨嚴峻挑戰(zhàn)：政策結果通常伴隨反饋效應和路徑依賴，因果關系并非單一線性；治理對象的差異化不斷擴大，平均值掩蓋了一些群體的真實處境。

數字時代帶來了突破這些局限的工具和方法。大數據分析能夠在海量信息中識別模式和趨勢，彌補傳統(tǒng)統(tǒng)計方法在規(guī)模和實時性上的不足；機器學習算法在不斷訓練中優(yōu)化預測與分類能力，使治理能夠動態(tài)應對復雜環(huán)境；仿真與模擬技術允許政策在虛擬環(huán)境中提前測試多種方案，而不必完全依賴單點試行。

同時，新的工具和方法不是單點和機械的增補，它們同時作用于治理全過程，形成了一種多維轉向：在時間維度上，治理逐步告別“事后總結”，轉向依托實時數據和預測模型的“事前預判”；在邏輯維度上，政策生成不再依賴靜態(tài)因果鏈條，而是通過動態(tài)迭代不斷修正；在對象維度上，政策不再僅以“大多數”為參照，而是通過更細顆粒度的數據分析，回應群體和區(qū)域間的差異性；在空間維度上，政策試驗擺脫了單點試行的限制，借助虛擬仿真和數字孿生，能夠在多場景中并行演練和比較。數字工具對方法論的整體重塑，使公共治理更具前瞻性、靈活性、差異敏感性與空間延展性。

3.主體關系：從單一中心到多元多維

主體關系是公共治理討論的經典議題。政府中心主義是傳統(tǒng)公共管理理論與實踐的普遍特征。隨著社會發(fā)展和公共需求的多樣化，單一中心結構逐漸顯露出治理局限性。20世紀末以來，學界對主體關系的理解逐漸轉向多元互動，治理的重心也由控制走向協(xié)同。

進入數字時代，主體關系的演進從“多元”迭升為“多維”。參與治理的主體不僅數量激增、類型擴展，其存在方式與能動邏輯也呈現(xiàn)出異質化。治理體系中的“主體”不再局限于人類個體與組織，而擴展至技術本身，并在物理、社會與數字三維空間中形成復雜互動，構成多元多維的主體關系。

這種主體關系的出現(xiàn)是數字技術與治理結構之間相互重構的結果，并在實踐中表現(xiàn)為協(xié)同化、平臺化與網絡化的趨勢。例如，面對氣候變化、平臺經濟監(jiān)管等公共問題，單一主體難以獨自應對，治理的有效性取決于不同主體之間的能力、資源互補，治理方式也由過去的部門分割走向跨界協(xié)作，而這種協(xié)同則依托平臺化的技術與制度條件。在此過程中，數字平臺的功能邊界正在被重塑，從信息通道轉變?yōu)槎嘣黧w交互的中介與操作系統(tǒng)，連接著政府、企業(yè)、社會、公民以及技術主體。在公共治理主體關系向多維方向演化的背景下，國家權威并未消解，而是通過制度設計、數據規(guī)制與算法治理重新嵌入網絡之中，成為維護整體協(xié)調和公共價值的關鍵力量。這種轉向表明，數字時代公共治理正由中心化走向分布式，由控制邏輯走向協(xié)同邏輯。

4.治理生態(tài)：從網絡邏輯到生態(tài)邏輯

傳統(tǒng)科層體制以層級與規(guī)則維系秩序，強調在資源動員與一致行動上的優(yōu)勢。其后興起的治理網絡理論則試圖解釋多主體互動下的協(xié)調邏輯，但這一假定在高度動態(tài)與不確定的情境中適用性受限。對此，學界引入“生態(tài)”的比喻與解釋框架，強調公共治理并非孤立運行，而是嵌入由多元主體、制度安排與技術—社會環(huán)境相互作用構成的整體之中。

數字時代進一步放大了傳統(tǒng)治理的局限，同時催生出新的應對條件。數據規(guī)模和流速呈指數級增長，使治理過程無法再依賴單一中心的收集與處理，而必須形成分布式的響應網絡；數字平臺和算法的廣泛應用重塑了資源與權力結構，政府、市場與社會主體在平臺上以新的方式嵌套與博弈；治理場景不斷擴展，虛擬與物理空間交織，使治理對象和邊界更加流動；復雜問題的解決要求政策能夠持續(xù)迭代和實時調整，而不再是一次性的制定與執(zhí)行。相較于傳統(tǒng)治理邏輯，“生態(tài)邏輯”因其強調系統(tǒng)的自適應、持續(xù)學習與信任機制，而展現(xiàn)出更強的解釋力與實踐適應性。

從網絡邏輯轉化為生態(tài)邏輯，并非否定層級或網絡，而是將二者置于更大的生態(tài)系統(tǒng)之中加以理解：治理的韌性與效能，更取決于多主體互動的質量，以及信任與學習機制能否被制度化、場景化并持續(xù)運作，從而支撐公共性的持續(xù)生成。從趨勢上看，治理生態(tài)正逐步從局部性、問題導向的協(xié)作實踐，演變?yōu)橹贫然南到y(tǒng)邏輯。未來的數字公共治理或將更加表現(xiàn)為跨組織、跨領域、跨層級的開放系統(tǒng)，強調自適應調整和韌性。這意味著治理生態(tài)不僅是對復雜性的被動回應，而更成為重塑治理秩序的主動框架。

數字公共治理的限度

當前，數字技術似乎為公共治理提供了前所未有的可能性，但可能性不等于無限性。數字公共治理有其內在限度，這些限度既不是單純的技術缺陷，也不是單獨的制度障礙，而是源于技術與社會在互動中所顯現(xiàn)的結構性邊界。

1.技術自身的限度

公共治理關乎公共利益，且其對象是復雜多變的社會系統(tǒng)和具有能動性的人。當數字技術被引入公共治理領域，其可能存在的技術缺陷將會觸及公民基本權利、社會公平乃至國家安全，甚至可能演變?yōu)椴豢沙惺艿纳鐣L險和信任危機。

其一，數據失真構成的真實性限度。將復雜社會現(xiàn)實轉化為可處理的數據，必然伴隨信息損耗和選擇偏差。因此，任何治理對象在被數據化表征以進入治理流程時，都將不可避免地帶來測量誤差、選擇偏差與語境丟失。

其二，算法偏見帶來的穩(wěn)定性挑戰(zhàn)。算法的訓練數據中蘊含的社會不平等因素，會被算法學習并固化，由此形成技術性歧視。同時，數字系統(tǒng)運行于高度非平穩(wěn)的社會環(huán)境之中，隨著時間、情境與制度的變化，模型和算法常常出現(xiàn)“分布漂移”，導致其預測與判斷失去穩(wěn)定性，從而影響治理決策的公平性和可靠性。

其三，系統(tǒng)風險放大導致的可控性困境。技術的規(guī)?；⑦B通性和自動化速率，使得單個錯誤瞬間演變?yōu)橄到y(tǒng)性風險。例如，金融市場的熔斷機制若因算法錯誤而失效，可能引發(fā)連鎖反應，造成巨大損失。

其四，責任歸屬模糊削弱了可問責性。跨層級的“云—邊—端”架構、閉源模型和跨國供應鏈，使得數字公共治理的決策路徑和責任歸屬變得復雜且難以追溯。同時，算法黑箱特性使得公眾難以理解決策過程，更難以進行有效的申訴與糾正。

2.工具理性的限度

工具理性的熾盛是工業(yè)時代就已經產生的弊病，在數字時代更是如此。當效率至上、規(guī)模優(yōu)先、最優(yōu)解導向等工具理性傾向運用于公共治理時，可能與公平、多元和權衡等價值產生嚴重沖突。

一是效率悖論。在算法優(yōu)化與自動化系統(tǒng)中，效率通常被設置為首要目標。但行政效率的提升并不必然帶來治理效能的增強。過度強調效率邏輯，會侵蝕治理賴以存在的公共性基礎。例如，算法信貸雖能提升放貸速度，卻可能因模型偏差而固化對某些人群的歧視。

二是規(guī)模異質。數字技術的發(fā)展依托數據和算力，其內在傾向是標準化與規(guī)?；５卫韺ο蟾叨犬愘|，群體和地區(qū)條件差異極大，標準化平臺往往難以回應這種差異性，可能會導致新的數字排斥。例如，統(tǒng)一的政務系統(tǒng)可能讓老年人或數字技能不足者無所適從。

三是最優(yōu)解幻覺。技術系統(tǒng)依賴優(yōu)化模型，假設問題存在唯一最優(yōu)。但在治理語境中，公共問題多是“棘手問題”，不存在單一最優(yōu)解；公共治理面臨多重價值張力，需要進行權衡與調和?？梢?，算法的“最優(yōu)”無法替代治理所需的協(xié)商、妥協(xié)與制度平衡。

3.制度適應的限度

制度由規(guī)制性、規(guī)范性與文化—認知性等三大基礎要素構成，這些要素分別要求制度在時間上保持可預期、在價值上界定可接受、在認知上澄清可追責。但數字技術帶來結構性張力，形成了制度適應的三重限度。

一是規(guī)制性維度的速率失配。制度通過成文規(guī)則、流程和程序，在時間上為公共治理提供穩(wěn)定預期；而數字技術的特征是高頻迭代和持續(xù)部署，二者之間天然存在快慢錯配。

二是規(guī)范性維度的邊界失守。制度若劃定邊界過寬，可能抑制創(chuàng)新并造成資源浪費；若劃定過窄，則可能留下風險真空?，F(xiàn)實中常采用原則立法、事中細化的方式來動態(tài)調試，但這導致制度邊界始終處于追趕狀態(tài)，無法與技術發(fā)展保持同步，從而帶來制度價值失序、邊界混亂等風險。

三是文化—認知性維度的責任模糊。制度本應通過共享的認知框架來界定“誰決策、誰執(zhí)行、誰負責”，但在數字公共治理的跨平臺、跨部門架構下，這一框架被削弱。尤其在多元主體共同參與的場景中，究竟應由開發(fā)者、平臺方、使用者還是監(jiān)管部門承擔最終責任，往往難以澄清。

4.治理邏輯的限度

“治理邏輯”是公共治理的認知框架，旨在通過問題界定、因果歸納與價值排序，將復雜社會現(xiàn)象轉化為可供行動的方案。數字技術的廣泛應用可能導致超越傳統(tǒng)治理分類和認知框架的復雜問題。

一是邏輯失配。在國際層面，技術治理強調協(xié)同與共享，而地緣政治邏輯則以相對收益優(yōu)先；在國內層面，技術邏輯追求普遍化和可擴展性，而地方治理必須回應區(qū)域差異和群體多樣性。

二是因果鏈斷裂。數字技術的發(fā)展突破了傳統(tǒng)線性因果模型的邊界。例如，人工智能系統(tǒng)具備學習能力，其行為并非完全由外部預設，而是隨環(huán)境反饋不斷演化；區(qū)塊鏈上的智能合約一旦部署便自動執(zhí)行，缺乏中途修正余地。這使得治理者即便識別出問題，也難以追蹤成因、預測后續(xù)演化。

三是價值排序困難。數字議題往往嵌套相互沖突的價值目標。例如，平臺推薦系統(tǒng)既追求用戶黏性與商業(yè)收益，又關系到信息多樣性與輿論健康。強調前者會加劇信息繭房，強調后者則可能削弱商業(yè)模式可持續(xù)性。這種多重價值張力的普遍存在，使得傳統(tǒng)的單一目標優(yōu)先排序（如效率優(yōu)先、穩(wěn)定第一）已難以奏效。

數字公共治理的上述限度，歸根結底會導致人的中心性式微。公共治理之“公共”，本源在于“人”，其核心價值取向是回應人的需要、保障人的尊嚴與實現(xiàn)人的發(fā)展。但在算法與模型的視角中，個體被描述為可計算的變量，這雖提升了治理的操作性，卻削弱了對人的差異性與主體性的回應。同時，過度依賴技術系統(tǒng)，可能導致人類決策者和民眾批判性思維、協(xié)商能力的退化。種種因素疊加，使治理過程可能從“以人為目的”滑向“以技術為目的”。

把人置于數字公共治理的中心

在現(xiàn)實發(fā)展象限上，技術的演進定然不可避免，而且在許多領域由市場力量牽引，其路徑充滿不確定性；但制度演進的正當性與方向性卻可以更為明確地圍繞“人”來塑造。面向未來，數字公共治理要在制度設計與技術應用中把人置于中心位置。

1.承認人的多樣性

數字公共治理的對象具有高度異質性。性別、年齡、階層、區(qū)域與文化背景的差異，使得公共需求在形式和強度上呈現(xiàn)出復雜多樣格局。如果治理邏輯過度依賴多數人或平均值來設定標準，勢必會形成新的不平等現(xiàn)象。因而，需要將多樣性納入制度化設計，使政策在執(zhí)行過程中能夠體現(xiàn)差異敏感性，即不同群體的需求應當被識別、回應，并通過公共資源的合理配置進入治理過程，從而為數字公共治理建立起更具彈性和包容性的社會基礎。

2.以人為目的

這需要在制度和政策層面轉化為可操作的安排。第一，在政策目標設定中，將改善人的生存與發(fā)展條件置于首位，而非以技術可行性或經濟效率為唯一標準。例如，在就業(yè)服務的數字化轉型中，不能只看整體崗位匹配率，還應關注困難群體的可及性與體驗差異。第二，在制度設計上，應建立價值邊界，明確哪些領域的公共性不能被工具邏輯取代。例如，數據使用必須經過知情同意程序，社會救助必須保留人工介入渠道。第三，在評估體系中，應引入“人的結果”導向的指標，而不是僅以效率和覆蓋率作為績效標準。例如，公共衛(wèi)生平臺的成效評估，不僅要統(tǒng)計接種率或就診率，更要考察民眾的可負擔性、獲得感與長期健康改善。同時，“以人為目的”不僅是治理端的要求，也應貫穿技術研發(fā)全過程?？杉訌娽槍底旨夹g設計者和研發(fā)者的人文與社會科學教育，將公平、責任、倫理、包容等理念融入技術研發(fā)的早期環(huán)節(jié)，實現(xiàn)工程與人文結合，避免技術與公共價值脫節(jié)。

3.培育“公共人”

“公共人”是指個體能夠在數字社會中理解公共事務、履行公共責任，并在制度與技術平臺上作為積極的主體參與治理。其一，“公共人”需要具備公共性意識。數字化治理環(huán)境中，個體往往受算法推送和個性化推薦塑造，如果缺乏公共意識，極易陷入信息繭房或“沉默的多數”。為此，應通過教育體系、公共媒體和社區(qū)組織，引導個體超越私人利益的局限，認識到公共事務與個人福祉之間的內在聯(lián)系。其二，“公共人”需要具備治理參與能力。數字平臺不僅是服務載體，更是政策溝通、公共協(xié)商與共同決策的場域。“公共人”應能夠在這些平臺中表達意見、監(jiān)督政策并參與共治。這要求制度為公民提供可及的參與渠道，如開放數據平臺、數字化聽證系統(tǒng)、社區(qū)共治應用等，使個體在公共治理中形成穩(wěn)定的主體角色。其三，“公共人”還應具備數字倫理素養(yǎng)。個人在數據共享、信息傳播、網絡交往中能否尊重他人權利、遵循公平與責任原則，決定了公共空間能否維持基本的信任與秩序。

4.提升數字治理能力

數字公共治理的有效運行，不僅依賴制度設計和技術供給，還取決于治理主體能否具備與之相匹配的治理能力。這種能力既不同于一般的技術技能，也不限于公共事務常識，而是一種橫跨技術與治理的復合型能力。其內容至少包括三方面：其一，理解數字治理結構的能力。數字治理體系通常呈現(xiàn)跨部門、跨層級、跨平臺的復雜網絡，而線性因果邏輯難以揭示其中的互動關系。這需要治理主體能夠理解制度規(guī)則、技術平臺與社會行為之間的耦合機制，把握治理運作的整體性。其二，應用與監(jiān)督技術的能力。在大數據、人工智能廣泛嵌入治理的背景下，個體和組織不僅要學會使用這些工具，還要能夠識別其中的風險與偏差。如理解算法決策的基本邏輯，能夠辨別信息推送中的潛在偏見。其三，跨界協(xié)同與制度創(chuàng)新的能力。數字治理中的許多問題，如數據共享、個人隱私、網絡安全，都超越了單一部門或專業(yè)的邊界。這不僅要求治理參與者具備協(xié)商與合作的素養(yǎng)，也要求他們具備在制度框架內提出改進方案的創(chuàng)造力。

把人置于數字公共治理的中心，防范風險或維持秩序固然重要，但更重要的是通過制度設計和技術應用激發(fā)人的創(chuàng)造性。這需要進行雙重努力：一方面，制度應降低公共數據、算力和技術工具的使用門檻，使更多社會主體能夠平等進入創(chuàng)新過程；另一方面，文化與教育體系應當培育探索精神與協(xié)作意識，使個體在面對不確定性時能夠通過數字工具創(chuàng)造性地予以回應。通過這一過程，人的能動性與技術潛力得以結合，從而為數字社會生成新的公共秩序與制度形態(tài)提供動力。

綜上所述，如果我們將前沿定義為最富挑戰(zhàn)性、最亟待突破、將決定未來格局的領域，那么毋庸置疑，當代公共治理的前沿正在轉向數字公共治理。這一過程充滿可能性，也面臨諸多風險挑戰(zhàn)。如何在技術與價值之間重塑秩序、在邊界與可能之間尋找突破、在風險與創(chuàng)造之間開辟路徑，將是一個無盡的前沿。