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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展方向與趨勢是什麼？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、規范性思考，也是對中國與世界數字化發展未來的實踐展望。
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，並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，專家學者基於歷史資料和既有研究形成的理論性歸納。在工業社會治理環境相對穩定、信息規模有限的背景下，經驗與理論能夠構成決策的可行依據，並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採集、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《關於加強數字政府建設的指導意見》提出，“充分發揮數據的基礎資源作用和創新引擎作用，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，並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，數據採集范圍和頻率不斷拓展，社會生活諸多環節被數字化記錄，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於政策過程，使政府能夠在虛擬環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新的特點：由依賴有限經驗與靜態歸納，轉向更多依托數據驅動的動態迭代﹔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”能夠代表整體規律。但真實世界卻往往復雜、多變，這些假設面臨嚴峻挑戰：政策結果通常伴隨反饋效應和路徑依賴，因果關系並非單一線性﹔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，彌補傳統統計方法在規模和實時性上的不足﹔機器學習算法在不斷訓練中優化預測與分類能力，使治理能夠動態應對復雜環境﹔仿真與模擬技術允許政策在虛擬環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，它們同時作用於治理全過程，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因果鏈條，而是通過動態迭代不斷修正﹔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，能夠在多場景中並行演練和比較。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公共管理理論與實踐的普遍特征。隨著社會發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出異質化。治理體系中的“主體”不再局限於人類個體與組織，而擴展至技術本身，並在物理、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是數字技術與治理結構之間相互重構的結果，並在實踐中表現為協同化、平台化與網絡化的趨勢。例如，面對氣候變化、平台經濟監管等公共問題，單一主體難以獨自應對，治理的有效性取決於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作，而這種協同則依托平台化的技術與制度條件。在此過程中，數字平台的功能邊界正在被重塑，從信息通道轉變為多元主體交互的中介與操作系統，連接著政府、企業、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，國家權威並未消解，而是通過制度設計、數據規制與算法治理重新嵌入網絡之中，成為維護整體協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，由控制邏輯走向協同邏輯。
4.治理生態：從網絡邏輯到生態邏輯
傳統科層體制以層級與規則維系秩序，強調在資源動員與一致行動上的優勢。其后興起的治理網絡理論則試圖解釋多主體互動下的協調邏輯，但這一假定在高度動態與不確定的情境中適用性受限。對此，學界引入“生態”的比喻與解釋框架，強調公共治理並非孤立運行，而是嵌入由多元主體、制度安排與技術—社會環境相互作用構成的整體之中。
數字時代進一步放大了傳統治理的局限，同時催生出新的應對條件。數據規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﹔數字平台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台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迭代和實時調整，而不再是一次性的制定與執行。相較於傳統治理邏輯，“生態邏輯”因其強調系統的自適應、持續學習與信任機制，而展現出更強的解釋力與實踐適應性。
從網絡邏輯轉化為生態邏輯，並非否定層級或網絡，而是將二者置於更大的生態系統之中加以理解：治理的韌性與效能，更取決於多主體互動的質量，以及信任與學習機制能否被制度化、場景化並持續運作，從而支撐公共性的持續生成。從趨勢上看，治理生態正逐步從局部性、問題導向的協作實踐，演變為制度化的系統邏輯。未來的數字公共治理或將更加表現為跨組織、跨領域、跨層級的開放系統，強調自適應調整和韌性。這意味著治理生態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，但可能性不等於無限性。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，而是源於技術與社會在互動中所顯現的結構性邊界。
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，甚至可能演變為不可承受的社會風險和信任危機。
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，算法偏見帶來的穩定性挑戰。算法的訓練數據中蘊含的社會不平等因素，會被算法學習並固化，由此形成技術性歧視。同時，數字系統運行於高度非平穩的社會環境之中，隨著時間、情境與制度的變化，模型和算法常常出現“分布漂移”，導致其預測與判斷失去穩定性，從而影響治理決策的公平性和可靠性。
其三，系統風險放大導致的可控性困境。技術的規模化、連通性和自動化速率，使得單個錯誤瞬間演變為系統性風險。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“雲—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、規模優先、最優解導向等工具理性傾向運用於公共治理時，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。在算法優化與自動化系統中，效率通常被設置為首要目標。但行政效率的提升並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。
二是規模異質。數字技術的發展依托數據和算力，其內在傾向是標准化與規模化。但治理對象高度異質，群體和地區條件差異極大，標准化平台往往難以回應這種差異性，可能會導致新的數字排斥。例如，統一的政務系統可能讓老年人或數字技能不足者無所適從。
三是最優解幻覺。技術系統依賴優化模型，假設問題存在唯一最優。但在治理語境中，公共問題多是“棘手問題”，不存在單一最優解﹔公共治理面臨多重價值張力，需要進行權衡與調和。可見，算法的“最優”無法替代治理所需的協商、妥協與制度平衡。
3.制度適應的限度
制度由規制性、規范性與文化—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。
一是規制性維度的速率失配。制度通過成文規則、流程和程序，在時間上為公共治理提供穩定預期﹔而數字技術的特征是高頻迭代和持續部署，二者之間天然存在快慢錯配。
二是規范性維度的邊界失守。制度若劃定邊界過寬，可能抑制創新並造成資源浪費﹔若劃定過窄，則可能留下風險真空。現實中常採用原則立法、事中細化的方式來動態調試，但這導致制度邊界始終處於追趕狀態，無法與技術發展保持同步，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、誰執行、誰負責”，但在數字公共治理的跨平台、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，究竟應由開發者、平台方、使用者還是監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，技術治理強調協同與共享，而地緣政治邏輯則以相對收益優先﹔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域差異和群體多樣性。
二是因果鏈斷裂。數字技術的發展突破了傳統線性因果模型的邊界。例如，人工智能系統具備學習能力，其行為並非完全由外部預設，而是隨環境反饋不斷演化﹔區塊鏈上的智能合約一旦部署便自動執行，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，平台推薦系統既追求用戶黏性與商業收益，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模式可持續性。這種多重價值張力的普遍存在，使得傳統的單一目標優先排序（如效率優先、穩定第一）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”，本源在於“人”，其核心價值取向是回應人的需要、保障人的尊嚴與實現人的發展。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，可能導致人類決策者和民眾批判性思維、協商能力的退化。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”。
把人置於數字公共治理的中心
在現實發展象限上，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於中心位置。
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、區域與文化背景的差異，使得公共需求在形式和強度上呈現出復雜多樣格局。如果治理邏輯過度依賴多數人或平均值來設定標准，勢必會形成新的不平等現象。因而，需要將多樣性納入制度化設計，使政策在執行過程中能夠體現差異敏感性，即不同群體的需求應當被識別、回應，並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展條件置於首位，而非以技術可行性或經濟效率為唯一標准。例如，在就業服務的數字化轉型中，不能隻看整體崗位匹配率，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准。例如，公共衛生平台的成效評估，不僅要統計接種率或就診率，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，也應貫穿技術研發全過程。可加強針對數字技術設計者和研發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的早期環節，實現工程與人文結合，避免技術與公共價值脫節。
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，並在制度與技術平台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系。其二，“公共人”需要具備治理參與能力。數字平台不僅是服務載體，更是政策溝通、公共協商與共同決策的場域。“公共人”應能夠在這些平台中表達意見、監督政策並參與共治。這要求制度為公民提供可及的參與渠道，如開放數據平台、數字化聽証系統、社區共治應用等，使個體在公共治理中形成穩定的主體角色。其三，“公共人”還應具備數字倫理素養。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，還取決於治理主體能否具備與之相匹配的治理能力。這種能力既不同於一般的技術技能，也不限於公共事務常識，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跨部門、跨層級、跨平台的復雜網絡，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則、技術平台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，跨界協同與制度創新的能力。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的邊界。這不僅要求治理參與者具備協商與合作的素養，也要求他們具備在制度框架內提出改進方案的創造力。
把人置於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人的創造性。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新過程﹔另一方面，文化與教育體系應當培育探索精神與協作意識，使個體在面對不確定性時能夠通過數字工具創造性地予以回應。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提供動力。
綜上所述，如果我們將前沿定義為最富挑戰性、最亟待突破、將決定未來格局的領域，那麼毋庸置疑，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。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、在風險與創造之間開辟路徑，將是一個無盡的前沿。
