技术赋能与治理变革：大数据时代政府治理现代化的内在逻辑及策略回应

□贾秀飞

（华东理工大学 马克思主义学院，上海200237）

世界百年未有之大变局的序幕已全面拉开，变局的核心在于“变”，而“变”的过程为逐步的累积、蜕化与转变，“变”的主要表现涉及国家力量的对比、技术的发展、全球治理体系的变化以及人口的流动等多个维度。随着人类社会迈入数字时代，政治体制、治理体系与治理能力也将深刻被重塑。政府是国家治理的主体之一，政府的治理体系建设与治理能力的提升直接关涉国家治理的现代化水平。当前大数据作为治理体系与治理能力现代化的重要工具，其作用愈发凸显。党的十九届四中全会强调社会治理的科技支撑力，首次增列了“数据”作为生产要素，把数据、科技放在同土地、金融等生产要素同等重要的位置，并进一步构建关键核心技术攻关新型举国体制[1（]p81-89），提升了大数据技术的政治势能。在地方，“大数据+社会治理”的有机融合已经生根发芽，同时“在国家治理领域，阳光政府、责任政府、智慧政府建设，大数据为解决以往的‘顽疾’和‘痛点’提供了强大支撑”[2]。大数据技术赋能引领了政府的治理体系与治理能力的变革，革新了政府治理现代化的内在逻辑，同时也需要政府及时科学地做出系列的策略回应，进而奏响、奏好大数据与政府治理现代化的“协奏曲”。

一、文献回顾与问题提出

有关大数据在政府治理领域的研究主要集中在以下几个方面：一是聚集大数据对于政府治理某一具体领域的影响，例如公共服务、绩效管理、绩效审计、透明政府及社会监督等。大数据应用可以显著地提高政府公共服务水平，未来要从加快大数据人才培养、布局大数据服务平台及树立大数据治理理念等方面入手推动政府公共服务能力的提升[3]（p37-42）。而大数据分析技术也为政府绩效管理提供了契机，大数据时代的政府绩效管理模式实现了以民为本和数据驱动，有力推动了政府绩效持续改进[4]（p14-22）。二是关注研究政府大数据这一独立主题词，例如大数据服务体系、大数据治理政策、大数据管理机构、政府数据文化及大数据安全等。在政府大数据服务规范化体系建设上，通过引入数据策展模型可以为大数据管理机构提升服务意识，整合资源、流程和机制提供借鉴[5（]p110-120）。而地方大数据管理机构的行政地位在不断提高，省级数据管理机构的建设对地级有明显的带动作用，同时各地大数据管理机构在数量、职能和形成动力方面均表现出区域差异特征[6]（p29-38）。三是主要侧重大数据对于政府治理体系、治理方式及治理对象等方面的影响，包括治理机制、政民关系及国家与社会间的关系探讨等。在大数据治理能力的驱动下，政府治理主体多元化有利于实现政府治理资源的宽范围、精准化动员；政府治理方式实现经验式决策向数据化决策转变，有利于实现政府资源的高效率和公平配置；政府治理客体的精准识别，有利于政府资源的精准化和最优化运用[7（]p216-229）。大数据在一定程度上重新定义着国家与社会的关系，体现为利用大数据技术推动政府角色由管控者向服务者转变，促进政府与社会之间平等合作关系的建立，加快社会承接政府公共服务的职能等[8（]p88-98）。

总体来讲，大数据与政府治理相关研究一方面呈现出整体性不足，且研究多为泛泛而谈，并没有全面分析大数据在政府治理现代化中的多面角色。另一方面相关研究存在将大数据与政府治理二元割裂的趋向，体现在将大数据的特征、作用与政府治理直接嫁接起来。虽然出现了借助案例分析技术与政府治理动态变化的研究，但是溯源而上，大数据与政府治理的天然结合并非简单地归结为大数据的特征、作用等一般属性，而是要真正追寻技术的本相。大数据作为一种技术，无法逃脱技术的历史概念范畴，大数据与政府治理的研究需要更加全面地去察观两者之间的内在逻辑，包括大数据作为技术的本相轮廓，大数据技术的赋能过程以及存在的问题等，这些内容文本与政府治理现代化高度关联，值得进一步去深入研究。

二、大数据的技术本相与“三化”基因

（一）规范性技术与塑形的服从设计

大数据时代标示着人类已经进入了一个全新的历史阶段，人成了一切数据足迹的总和，且人的一切行为都以数据形式被记录、储存以及处理，大数据已经不仅仅是一种海量的数据状态以及相对应的处理技术，相反逐步演变为一种思维方式、基础设置必备要件以及影响国家与社会运行的基础性社会制度。由此观之，大数据已经不再是一种简化的技术革命，更是一次深刻的社会变革。大数据虽然归类为新信息技术，但是仍然无法跳脱出技术的历史概念规定，技术的本相在大数据中体现得淋漓尽致，而这主要得益于大数据与政府治理之间“亲密”的关系。技术的概念无法一一枚举，不同的机构、学者具有不同的定义，技术的判定应当将技术发展的历史情境与潜在的多方面影响纳入考量，因此可以将技术划分为整体性技术和规范性技术[9](p20)，这一划分彰显了技术的进化过程与社会影响。整体性技术与传统的手工业相关，手工制作强调的是技术从业者从头到尾对于生产过程的整体控制，因此在整体性技术中经验的积累与技术输出产品的独一无二互相映衬。规范性技术则不然，规范性技术的生产过程被分割为诸多的单一部分，其中劳动分工是其最明显的特征。规范性技术兴盛于英国的技术革命，而当下的新信息技术中的大数据也属于规范性技术范畴。目前大数据技术已经形成数据采集、数据存储、数据分析以及数据应用完整的四阶段流程，覆盖了大数据的产业链，即数据源、大数据产品、大数据服务应用三大块，产业链结构的背后是与之相匹配的社会劳动分工。作为规范性技术范畴的大数据提升了我们的生活质量，同时也塑造了服从性的技术文化，服从性的技术文化扩展反过来又加速了大数据技术在行政管理与社会服务等方面的应用，而民众对技术控制的反抗却在不断衰减。在当下时兴的智慧城市建设过程中，大数据作为一种采集、存储与分析海量数据的技术，成为智慧城市建设的基础，从政府的服务和决策到城市的产业规划和布局再到人们基本的衣食住行等都在大数据的分析中不断走向了“智慧化”[10]（p49），大数据技术已经嵌入到我们的生活方式、工作方式、组织方式以及生活形态中，我们既是数据的生产者，同时又是数据的需求者。大数据将每个人都连接到了“数据之网”上，服从性文化也浸淫着每个个体的思想与行为方式，成了巨型的“社会抵押”。我们比以往更习惯于接受技术的“正统”，将大数据构建的真实世界视为正常，公众面临主体性困境，大数据“杀熟”成为流行现象，公众的需求受制于大数据的控制，公众的选择变得单一，并在一定程度上为大数据所计算和替代[11（]p17-23）。

（二）大数据技术的政治化、权力化与社会化

大数据拥有着规范性技术的特征，产业链的背后是深化的社会劳动分工，大数据技术的本相充分体现在“三化”基因上。由于技术的发展本身需要权力、市场等要素的加持，技术潜移默化构筑的服从性文化加速了技术的社会化过程，而技术与政治、权力、资本、市场及社会等要素又密切关联，因此以大数据等为代表的新信息技术携带的“三化”——政治化、权力化与社会化基因更加明显。在大数据“三化”层面，首先其与政治权力迅速“联姻”。推动大数据技术革命以及技术发展的力量永远无法离开政治性的集合（政党、政府、政治性组织等），顺应了政治权力技术的茁壮成长，否则技术的发展将“戛然而止”，因此技术的政治位阶决定着技术的发展命途。大数据已经成为新一轮国际竞争制高点的重要抓手，美国联邦政府及一些州市政府设立了首席数据官制度，我国2014年将大数据首次写入国务院政府工作报告，之后“大数据”连续七年成为国务院工作报告引人关注的关键词。新一轮机构改革之后，目前至少已有上海、贵州、广东、浙江、内蒙古等多地成立了省（市）一级的大数据管理部门，而在地市层面和区县层面也竞相设立各种名称的数据管理机构，如数据资源管理局、数据管理中心等[12]（p236-240）。其次大数据存在的政治语境不同，即民族国家的政治结构不同。比如美国被描绘为高度分割且具有高度渗透性的国家，体现为政党的无纲领以及国家机器外的各种利益集团林立，而中国的政治体制优势则在于中国共产党的领导，坚持人民利益至上，能统一规划、全面协调、有序推进社会发展，集中力量办大事[13]（p23-25）。因此在中国大数据等新信息技术的发展中政治性的顶层设计与推动更加明显，体现在不同层级党政系统颁布的大数据文件、重要领导人关于大数据发展的讲话以及身体力行在场视察大数据企业等。此外，大数据政治化的过程其实也是其权力化的过程，大数据在全球的横向技术迁移中必然会受到国别区域的纵向法律、政策等限制，在顺利落地过程中也会使得纵向的国别区域限制放宽，这一过程也使得部分权力、资源转移并贮存于大数据技术中。而大数据算法本身已经建构了自身的权力，美国学者弗兰克·帕斯奎尔（Frank Pasqual）详细阐述了算法决策的黑箱化，认为网络科技巨头利用神秘的算法来控制社会，而不了解算法代码的社会公众却被排除在数字“黑箱”之外[14（]p82）。大数据技术的社会化体现在大数据已经进入社会生活的多个角落，甚至影响到个人的选择，周围都是恒定不变的丛林，其他的观点和信息被技术遮蔽。对于企业来讲，当下所有的企业特别是未来的2B市场企业都离不开大数据，在线化、数字化企业运营服务有着巨大的需求缺口。此外大数据相关从业人员、研究人员等也会受到世界观、学科取向及专业规范等影响，没有经验不受中介的影响，这是大数据社会化的最好例证。没有技术可以逃避社会化的过程，比如在纽约，有几座桥梁通往琼斯海滩，桥梁的设计者是罗伯特·摩西（Robert Moses），桥梁的高度使得公共汽车不能从下面通过，之后其自传反映了他的种族和阶级偏见，桥梁高度很低的设计目的是只允许白人成功人士驾车可以去对面的海滩进行娱乐消遣，低收入的群体被排斥在外，这一实例佐证了技术的社会化[15（]p21）。

三、大数据技术赋能政府治理过程表征及现实问题丛

（一）技术赋能的厘定与大数据赋能的技术路径

赋能最初源于管理学中的“empower”，与授权相联系，一般指正向的意义与价值，而国内某些研究阉割了赋能的含义，将问题、负向等文本也硬塞进赋能含义之中，或者用“赋权”一词改头换面，造成了研究上语义的混乱。大数据将信息技术的发展推向前所未有的高度，代表着全新的技术、资源和能力[16（]p56-64）。大数据技术赋能本质上探究的是技术赋能的意义，主要是指在技术理性下政府为适应数据供给多源、规模急剧增长以及非结构化数据比重增加等数据特征新变化，以制度体系对技术变革进行吸纳的客观反映[17]（p89-98）。大数据技术赋能与政府治理现代化密切相关，一方面大数据作为技术的本相及“三化”基因本身就与政府相勾连，另一方面政府也需要借助大数据技术提升公共服务质量与社会治理水平，技术赋能可以进一步输出并转化为政治合法性，技术治国不但被认为是世界政治的发展趋势，也被认为是中国现代政治合法性的重要来源[18]（p71-80）。大数据技术的核心赋能应聚焦在丰富的场景应用、政府架构体系的自身优化以及社会治理的转型创新三大领域，进而沟通了应用场景—政府体系—社会治理三元进路，进一步观照了政府治理现代化的新时代特征。

1.大数据技术赋能下丰富的场景应用。大数据技术拥有广泛的应用场景，公共安全管理、公共交通、公共卫生与医疗以及环境保护等领域都显现着大数据的身影。依托以大数据为核心的新一代信息技术建设智慧城市，能够为治理“城市病”带来新的技术路径和有效手段[19]（p88-95）。以公共厕所为例，我国城市公共厕所建设严重滞后于城市化和城市发展水平，如何提高城市公共厕所的现代化服务水平，推动城市公共厕所文明建设进程，进而打造和提升城市品牌与形象，已经成为各级城市政府关注的焦点问题[20]（p97-102）。在大数据时代，政府可以广泛搜集公共厕所相关问题，结合人流量热力图，建立相关数据库，为下一步的公共服务决策提供参考。另外，公共厕所也在逐步变得更加智慧，智能人流量检测、智能警报系统等不断生产着数据，未来单位或者公共场所的空闲厕所可以接入共享的大数据厕所资源库，进一步优化公共厕所服务。比如广州、南昌及宁波等一些城市已经开发了独立的查询公共厕所的App，但是利用率与下载量偏低，主要因为公共厕所的定位与导航服务已经整合进诸如高德、百度等地图软件，但是大数据技术为解决诸如城市公共厕所服务等问题提供了方案。此外，垃圾分类与回收也是城市治理难题，城市生活垃圾的规模与总量逐年攀升，“垃圾围城”现象愈演愈烈。大数据技术使得垃圾分类与回收更加便利化，作为商务部再生资源回收创新案例、发改委“互联网+”资源循环利用优秀典型案例，“虎哥回收”模式利用大数据与信息技术，将每户家庭投放的生活垃圾重量和种类通过二维码扫入系统，从而实现了生活垃圾从产生、清运到处置再利用的全过程数据链，生活垃圾分类信息的统计最终实现了精准到户。在环保领域，通过“蔚蓝地图”App，公众可以随时获取所在城市的天气、空气质量指数、水源质量监控、生活服务指数等关键的环境信息，以及官方发布的污染源排放实时监测数据，轻松识别身边的“排污大户”[21（]p58-65）。

2.大数据技术赋能政府架构的主动优化。大数据时代治理主体的多元化趋势更加明显，打破了传统意义上政府的单极治理主导模式，非政府主体的加入与政府体系的接纳不断进行互动与重构。杰里米·里夫金（Jeremy Rifkin）指出，“因即将到来的互联网技术与可再生能源的结合而释放的合作性权力将从根本上重构人类的关系，这种重构将是全方位的，对未来社会将有着深远的影响”[22]（pXXVII），而其中可再生资源就是时下的大数据。治理主体的多元化使得信息传递的中心化趋势逐渐模糊，这一转变促使不同治理主体的信息权网络化，且互相交织在一起，有利于构建良性的信息、资源互动格局。此外，大数据技术赋能还直接关系到透明政府建设。保罗·德克尔（Paul T.Decker）将大数据视为“颠覆性创新”，认为它带来“数据的民主化”，为研究者提供新的机会，有助于推动更高效、更具创新性和更透明的政府建设[23（]p252-262），其中最重要的举措就是数据开放与数据决策双向并行。可以说即使是完全透明的政府也无法排除政策“黑箱”效应，政策“黑箱”排除了公众的参与，政策的民主化程度受到质疑，然而大数据时代开放数据成为潮流，唤醒沉睡的数据并且让数据流动起来关系着政府在治理实践中“运筹帷幄”的本领。政府越来越倚重数据决策与数据治理思维，而公众的数据意识以及数据驾驭能力也在不断提升，种种趋势共同导引着政府开放更多的数据。麦肯锡研究中心认为，大数据的到来可以帮助公共部门实现管理对象的分类，通过数据决策的自动化，打破部门间条块分割的局面，实现公共产品和公共服务供给的创新，组织结构和组织流程的优化重组，助推政府成为精简、透明、廉洁、高效的政府[24]。

3.大数据技术赋能治理的转型创新。首先，在大数据技术的赋能下社会治理的手段砝码逐渐由经验依赖移向科学推定，决策的科学化趋向越来越明晰。长期以来政府的决策有相当一部分依托于实践经验，实证数据或者来源于地方试验，又或者来源于局部抽样，经验式治理居于主导地位。此种治理方式在社会结构简单，利益与资源流动、组成较为单一的社会中较为有效，但是在风险社会中风险因子的存在与发生具有不确定性，叠加复杂的利益结构与资源的多向流动致使经验式的治理方式很难满足不断变化的社会治理诉求。而大数据技术给予了风险社会中科学推定治理动态变化的可能，借助大数据技术，管理部门能够实现多领域信息的动态收集和快速处理，运用快速高效的分析系统为决策提供实时准确的数据和信息，对于一些可能出现的问题和风险提前预判，同时还可以模拟计算各种不同方案的预后[25]（p156-162）。其次，大数据技术促进了社会治理的精细化。治理的精细化要与社会的需求榫卯般相契合，既体现在质态上，又有量态的要求。精细化治理的质态体现在大数据的处理与分析技术可以提取不同区域、不同群体的治理诉求，并可以动态跟踪需求和变化，达致过程性的时间、地点及群体的持续性与针对性匹配，提升了社会治理的水平。精细化治理的量态变化则主要为大数据技术可以撇去以往对社会治理中细节、精准度的忽略，政府的系列政策与某些群体匹配度不足等缺陷，大数据技术可以给予丰富的数据形态与数据收集方式，因而分散的信息以及各种治理细节可以涓涓不断地映入政府眼帘中，促成了精细化治理中多层级、多属类的量的积累，补缺了社会治理量的单调性。

（二）大数据技术嵌入政府治理现代化的问题丛

恩格斯晚年对科学技术进步的思考认为，必须从物质的各种实在形式和运动形式出发，而并非是过度自信的“独断”[26（]p387）。大数据本质上是一种提倡技术理性的思路，即将一切社会现象简约为一串串的数字，现代化对于技术理性的过度推崇带来了一系列的弊端，大数据技术在嵌入政府治理现代化过程中也产生了诸多的问题，问题与问题之间彼此交错，形成大数据问题丛，主要问题如下：

1.新技术与政府架构体系的适配风险。以大数据、互联网及人工智能为代表的新信息技术之所以在商业领域“攻城拔寨”，本质在于大数据等新信息技术与当下的商业形态匹配度高，商业组织结构的灵活性、快速学习能力及多样态领域有利于技术的广泛铺陈，从而发挥出大数据技术的最大功效。而政府结构是科层制形态，不同的国情下党与政府的结构更加复杂多元，总体上资源、权力在政府的流动体现为“纵向流”牵制引导“横向流”，具体的工作要在横向的协同中开展，纵横向复杂的权力、利益及资源禀赋关系使得政府的应急反应链条时间普遍长于商业组织结构，导致政府架构体系的弹性不足，与大数据等新信息技术适配存在风险。当下完善国家创新体系，建设科技强国已经成为国家战略，不同层级政府关系的协调、政府组织内部结构的优化以及部门间职责的界定等如果不能与大数据等新信息技术发展同步前进，则大数据等新信息技术就会与政府架构体系发生肌体排异效应，从而导致大数据技术与政府架构体系的失配。大数据技术与政府架构体系的失配不仅仅限制了技术的赋能空间，同时技术也极易畸形蜕化，并与政府治理的历史“顽疾”相结合。例如当下大数据技术使得算法得到普遍应用，在算法思维的侵入下管理走向顶格，个别样本成为普遍要求，算法的理想模型忽视了社会的丰富性与个体的差异性。有的部门以个别作为典型样本，布置了多种类型指标，出台的考核办法并非适合基层发展实际，而这些现象也时而出现在乡村扶贫的过度留痕过程中，大数据技术的发展与应用反而助推了新型的形式主义。可以说，“技术形式主义”的根本导因在于新技术与政府架构体系的适配不足，政府的某部分组织结构在新技术中失去了该有的“人文”方位。

2.政府的控制力与公众参与阶段性的博弈偏移。大数据时代由于网络技术的普及，移动终端的大众化以及信息接入点的不断丰富，使得更多的人在更便捷的场景中可以随时随地地接入互联网，公众既可以生成数据同时又可以通过App等方式观察数据、更新数据，不断提升自身的数据处理能力。以往政府是信息的绝对拥有主体，数据与信息代表着政府潜在的强势控制力。如今，虽然我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，但是数据的开放与共享越来越代表着政府的透明度与政府治理社会的效能，大数据时代驱使政府盘活并开放更多的信息数据资源。同时公众的信息检索能力、检索渠道等不断趋于多元化，公众在大数据时代可以更加立体地观察政府的所作所为，大数据时代政府的权威信息主导地位不断式微，信息的绝对领导权发生动摇，政府的控制力也在减弱。大数据时代给予了公众自由便利的诉求表达与参与公共事务的机会，各类平台为了流量也热衷于设置“留言栏”“建议栏”等鼓励公众建言献策，在此条件下公众参与很可能进入无序的状态，过度的参与会导致中心议题失焦，最终并不利于问题的及时处理。此外，可以预见的是，在大数据时代，随着政府架构组织与大数据技术的逐步契合，政府的控制力会随着技术的普及进一步增强，大数据不可避免会蜕化为社会规训机制的构成要素，正如英国哲学家、法学家杰里米·边沁（Jeremy Bentham）“环形监狱”的建立计划一般，米歇尔·福柯（Michel Foucault）根据边沁构建的“环形监狱”，形象提出全景敞视主义理论，他将其理解为一种旨在维护社会正常秩序的规训机制[27（]p230-235）。因此，大数据时代政府的控制力与公众参与对比随着大数据技术的进步程度会发生阶段性的偏移，政府控制力的强弱变化，公众参与的有序与混乱（人性最难预估），强与弱、有序与混乱四者的排列组合无法做到精确预判，但是彼此围绕大数据等新信息技术的博弈将会一直持续，未来要平衡与化解博弈困局，防止博弈进一步损害社会公平和公共利益。

3.数字鸿沟的非正义性与数据精度失真引发的决策风险。新信息技术具有普惠性，大数据红利弥漫在社会中，每一个个体理论上都具有拥抱大数据机会的权利，然而由于地域、收入、教育、知识、技术基础设施等多种现实性原因，部分民众并没有参与到大数据等新信息技术建构的“新世界”中。根据第46次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2020年6月，我国农村网民规模为2.85亿，占网民总数的30.6%，互联网普及率达67.0%，其中农村地区互联网普及率为52.3%，城乡之间的互联网信息化水平差异虽在缩小，但是仍存在一定的差距[28]。城乡融合在技术上并非城乡一致化、同等化，数字鸿沟虽然在缩小，但是难以彻底抹平，因此政府面对实际存在的数字鸿沟，如果一厢情愿地依赖大数据等新信息技术来实现治理目标，则提供的公共服务质量必然会存在参差不齐的现象，进而加剧数字鸿沟引致的隐性不公平，毕竟大数据的“三化”基因决定了无法一劳永逸地解决技术的鸿沟与社会公平问题。此外，大数据时代数据质量的缺陷会直接影响政府的决策水平，甚至导致决策方向整体跑偏，虽然足够的数据可以预测事物的发展趋势，但是政府过分依赖数据决策并非高枕无忧，数据质量如果较差的话，数据指标则无法达到量化的目的，数据分析便存在误导的可能性，信息可视化图表必然也会偏离实际情形。不仅如此，在现实情况中还存在大量的数据造假行为，借助统计工具美化数据进行谋利的现象，正如英国政治家本杰明·迪斯雷利（Benja⁃min Disraeli）所言，有三种谎言：谎言，该死的谎言，还有统计数据。此外，政府在提升公共管理与服务水平的智能化时，除去数据的精准度失真问题，还面临着错误的数据呈现与解读、数据盲点等现实性问题，大数据技术归根到底是人类的设计产出物，因此其并不能完全跳脱曲解、隔阂与成见，也无法永远远离权力、资本及政治社会化过程。

四、大数据时代政府治理现代化的策略回应

（一）调和失配风险，构建混序共长的生态体系

大数据等新信息技术冲击了传统政府的科层组织，政府要适应这一潮流首先要从自身起始，持续优化架构体系，调和自身体系与大数据技术的失配风险。一方面，政府要注重顶层设计及地方较高层次的技术统筹，要让大数据技术等相关部门真正的“动”起来，借此主导大数据等新信息技术发展的整体设计。另一方面，要积极创造条件协同优化横向的部门、层级、辖区等职能与权责体系，使大数据技术在相关部门的效能实践中“活”起来。当然这一过程还涉及政府内部的诸多元素，要逐步调整政府的政策体系和治理结构，从宏观的政策体系更新到政府内部管理人员和工作人员的意识、工作能力和内部文化的营造等方面，为政府数据治理改革提供系统性的支持，从根本上提升政府的精准施政能力，为社会公众提供高水平的公共服务，助力地方经济社会的安全稳定和可持续发展[29（]p72-80）。詹姆斯·C.斯科特（James C.Scott）也警告，“现代国家机器的基本特征就是简单化，国家的简单化就像一张简略的地图。它们并未成功地表达他们所要描述的真实社会活动，它们只是表达了官方观察员所感兴趣的片段”[30（]p3）。政府治理现代化内生相连政治、经济、社会、文化及生态的现代化，不仅仅是政府的“独角戏”，调和大数据与政府架构体系的失配风险还需进一步构建混序共长的生态体系。混序共长的生态体系强调的不仅仅是政府架构体系与大数据技术的适配，还有市场、社会及各类组织与技术属性的良性融入，从而以技术为核心构建起循环的生态体系。混序共长的生态体系的核心在于组织结构与大数据等新信息技术的匹配与联动，其与技术发展及存在的风险互相应和，这一体系下塑形的混合治理形式位于市场治理与政府层级治理之间，兼具两者之属性，更具灵活性与稳定性。因此，在大数据时代，推进构建混序共长的生态体系要在系列正式制度安排与非正式制度安排下，通过技术相关的多项机制（决策机制、约束机制、适应机制、反馈机制及激励机制等）的践行与探索来实现落地，最终解决大数据等新信息技术的适配问题。

（二）以人为本，均衡调整多元主体的跨域博弈

政府治理的现代化内涵包括治理能力的现代化与治理体系的现代化，大数据技术提升了政府的治理能力，大数据等新信息技术“润物细无声”，在不知不觉中已经开始扩散至基层社会，并扎根生长。然而大数据也革新了治理体系，政府的控制力在大数据时代呈现由弱至强的摇摆变化，公众在这一过程中数据素养与数据能力逐步提升，在社会公共议题中彰显身份、阐述立场的诉求越来越高。政治的变幻莫测代表着政府的控制力与公众参与可能出现阶段性的错位，特别是在政府控制力弱而公众参与爆发式增长的现象中，大数据技术对此有着“推波助澜”的作用。大数据的发展促成了政府治理体系现代化中多元主体（政府、市场及社会）的进一步融合，技术市场中包含各类型的企业，社会中又有媒体、社会组织以及公众等主体，同时主体间交错纵横，比如公众既是社会主体，又是市场中技术的消费者与体验者，而政府也是重要的市场技术购买者。大数据时代，从数据的开放到数据的开发、应用，从数据决策治国到规避和应对大数据的挑战与风险都离不开政府、市场、社会等大数据利益相关主体间的合作[31（]p87-96）。合作并非总是一帆风顺，其中必然也内含主体间的博弈，博弈的动机是什么？驱动因素是什么？大数据时代多元主体围绕技术的跨域博弈在资本的催化下更加复杂，中国政治体制显然也一直警惕技术资本对于中国特色社会主义的过度扰动。2020年12月11日召开的中共中央政治局会议首次明确提出要强化反垄断和防止资本无序扩张，回应了社会舆论对于大数据等新信息技术可能形成的“数据霸权”的关注，特别是新技术巨头逐步构筑的“赢家通吃”的垄断优势，其利用资本优势不断对外扩张，掌握着丰富的公共资源与个人信息资源，涉足领域逐步细分化，既妨害社会公平，又给社会发展带来了巨大风险。因此要警惕防范新技术企业如海外的科技巨头一般，在资本的加持下进一步向社会政治领域渗透。大数据等新信息技术的创新发展要均衡调整不同主体的利益，防止因利益的混乱博弈而陷入发展的泥淖，根本原则要以人民为中心，注重人的过程参与及真实的体验感，不能一味地被资本裹挟，狂飙突进，否则只会与人民的利益背道而驰，最终走向技术的“异化”。

（三）共存共享为愿景，沟通技术—治理领域知识

大数据时代对于数字的素养与处理能力决定着不同主体在大数据场景中的延展程度，新技术在逐渐进入寻常百姓家，在政府治理中的作用也在不断凸显，然而大数据技术知识更多地掌握在政府、技术专家以及市场主体手中。在政府治理现代化的背景下，技术专家、技术企业乃至于政府的知识存在片面性，执行、判断以及做出决策时往往容易忽略局部的实际情况，过度信赖大数据技术的赋能效果，以大数据技术刚性铺陈技术工具。然而技术性的规划会进一步损害事物本身的生长模式，以技术入侵生长规律，最终即使完成了治理过程，也会付出“看不见”的巨大的人力、物力、财力及心理建设与复原成本，绷紧了治理的协同纽带，使得政府治理体系失去了该有的自然及人文弹性。此幅景象的导因在于大数据知识与治理领域知识存在脱节现象，在新信息技术革命的浪潮下，治理领域的知识主体处于旁观者的角色，而大数据等新信息技术具有不同的应用场景，一旦超出治理领域知识主体的承载接受范畴则会出现功能异化与泛化的问题。治理领域的知识主体具有领域知识经验，但对新信息技术的原理、可应用场景等缺乏足够的、准确的认识，甚至在有些问题上还存在认知偏差，因此不能敏锐地觉察到哪些技术手段能够有效解决自己工作中的难题，并且可能在某些问题上被商业炒作所误导，出现判断错误，导致其未能在社会治理创新中真正起到主导作用[32（]p38-50）。因此，解决领域知识脱节问题的最有效途径是跨界合作，其中学科的合作与跨界至关重要。2019年教育部、科技部等13个部门联合启动全面推进新工科、新医科、新农科、新文科建设，新文科是以继承与创新、交叉与融合、协同与共享为主要途径，促进多学科交叉与深度融合，推动传统文科的更新升级，从学科导向转向以需求为导向，从专业分割转向交叉融合，从适应服务转向支撑引领[33]，其中如“理+文”的计算法学、金融科技及大数据管理与应用等专业属于沟通技术—治理领域知识的探索。只有通过跨界来整合锻造领域知识，促成技术—治理领域知识之间的有效沟通，才能进一步迈向知识的共存与共享的美好愿景，助力政府治理体系与治理能力现代化的提升。

（四）缩小数字鸿沟，增能赋权另类“贫困”群体

面对大数据技术带来的隐忧，最好的应对方式不是单向度地选择或排斥，相反，以一种开放的、包容的态度去对待和整合各种转型相关的理念与实践才是转型期制度变迁的应有之义[34（]p47-56）。数字鸿沟作为横亘在技术与人本之间的沟壑，如果任由其演变会影响社会的公平，数字鸿沟警醒着我们技术并非独立而存在，而是要与管理相融合。数字的另类“贫困”主要指处于数字鸿沟另一岸的弱势群体（老人、儿童及残障人士），体现为数字技能与知识的匮乏，进而导致此群体在新信息技术时代工作、生活、就业及教育等方面面临着被动的技术空间挤压的困境。如以老人群体为例，根据中央网信办的统计数据，截至2020年3月，我国网民规模超过9亿，然而60岁及以上网民占比仅为6.7%，这表明有相当数量的老年人并没有及时搭上新信息技术时代的高速列车。湖北宜昌老人冒雨用现金交医保被拒，湖北广水94岁老人被抬到银行做人脸识别等新闻频繁见诸报端。因此，要通过增能赋权来填平数字鸿沟，预防另类的数字“贫困”。一方面顶层设计与规划至关重要，2020年11月25日中国政府网公布了《国务院办公厅印发关于切实解决老年人运用智能技术困难实施方案的通知》，要求切实解决老年人在运用智能技术方面遇到的困难[35]。另一方面要让大数据技术主动去适应增能赋权弱势群体，如上海长宁区江苏路街道为辖区内1200余名独居老人安装智能水表、智能门磁、烟感报警器等设备，并接入“一网统管”平台。大数据不应该是冷冰冰的技术工具，效率与公平都要得到尊重与考量，智能化技术在高歌猛进的时候也要等等弱势群体的步伐，科技向善，大数据技术只有做到“童叟无欺”，才可以存有温度，营造技术与人其乐融融的互助美景。

五、结语

数字技术推动了政府治理变革，推进了政府管理与社会治理创新，已经贯穿于治理现代化各个环节之中，大数据的技术本相与政治化、权力化及社会化“三化”基因掩藏于大数据赋能政府治理的过程以及存在的问题丛中。问题丛表现在多个方面，然而未聚焦问题的本因并非忽略这一因素，问题的本因也非旁枝末节，大数据技术引致的系列问题的本因已经呈现在大数据的技术本相以及“三化”基因中。一方面，大数据技术的赋能过程包括政府组织体系的优化以及丰富的应用场景等，与技术的政治化、社会化密切相关；另一方面，大数据技术的问题丛，诸如公共参与的扩张、数字鸿沟及社会不公平等现象又与大数据的权力化基因有关，当然其中也渗透着大数据技术的政治化与社会化，比如技术专家、技术精英的专业知识以及个人基于技术的研判本身就是社会化的过程。因此，大数据技术与政府治理现代化之间的关系研究，包括赋能过程以及存在的问题丛本身其实就是大数据作为一种技术的本相，即规范性技术的定义，同时也镌刻着大数据技术的“三化”基因痕迹。大数据技术对于政府治理现代化的影响是多方面的、立体化的，无论如何着墨包括移动互联网、大数据、人工智能、区块链等技术在内的信息技术的发展对增强国家治理有效性上的作用，都不足以刻画技术赋权对国家治理影响的完整图像[36]（p104-114）。可以预见的是，大数据这一新要素将在与政府治理现代化的耦合中产生更加绚丽的火花，大数据技术也将驱动政府治理迈向新的图景。