数据邻避：超大城市智慧建设的困局及应对

李南枢，宋宗宇

(1.重庆邮电大学，重庆 400065； 2.重庆大学，重庆 400044)

“十四五”规划明确要求“推进新型智慧城市建设”①。根据国家发改委等八部委印发的《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》，智慧城市是指运用大数据、物联网、云计算等新一代数字技术赋能城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念与新模式。简言之，智慧城市是数字技术与城市治理的结合。近年，北京、上海、重庆等超大城市②亦在各自“十四五”规划中提出智慧城市建设目标③。事实上，作为城区常住人口数量超过1000万的超大城市，其生产生活资料高度集中，这显然有利于实现数字技术人才的数量集中、技术要素的空间集聚与技术应用的丰富场景，因此，超大城市本身是数字技术的诞生地与实践场，具有智慧城市建设优势。然而，超大城市智慧建设面临“数据邻避”问题，即城市居民存在既希望获取数字技术带来的便利又担忧数据安全的矛盾心理，从而导致公众与智慧城市建设间存在“便捷—安全”的紧张关系。应当明确，在未来智慧城市建设中，城市运行必须依托数据驱动，当利用公民数据优化城市治理秩序和服务效能时，数据的采集、存放、分析与应用等一系列规则如何保障公民数据权利不受侵害，成为智慧城市建设的“元问题”。特别是超大城市城区庞大且人口众多，经济社会发展与个体特征多样，这使得公共服务需求愈发精细化，智慧城市建设可能使得原子化的公众被可以度量的二进制代码所替代，进而导致简单化治理，加剧公众担忧。因此，本文希望通过对数据邻避现象的考察为我国超大城市智慧建设提供有益思考。

一、超大城市智慧建设的现状与困局

智慧城市建设是一个不断深化的动态过程，其概念在全球范围至少经历过三次迭代。20世纪80年代，域外兴起新公共管理运动，鼓励运用互联网促进政府职能转变，如纽约、东京等超大城市通过光纤、微波等信息基础设施构建了初步的城市信息框架，信息城市初现端倪[1]。20世纪末，GPS、GIS等数字地球战略有效提升城市数据处理能力，数字城市逐渐引发关注。2007年，欧盟委员会在《欧盟智慧城市报告》中首次从经济、流动、环境、人权、居住、管理六大维度对智慧城市概念进行界定[2]。直到2009年，IBM公司将大数据、物联网、云计算等数字技术应用确定为未来城市建设的基础性内容，并将其融入民生、服务、创新等理念，为智慧城市赋予了新内涵并获得各国的积极响应[3]。

(一)超大城市智慧建设的现状

新中国成立后较长一段时间内，因计划经济的实施，我国城市治理呈现出以单位制为主体、街居制为辅助的特征[4]。改革开放后，随着单位制的解体，社区制逐渐成为城市基层治理的主要形式。同时，随着社会主义市场经济的发展，大量人口涌入超大城市，居民需求日益多样，原有社区治理模式逐渐难以适应复杂情况，因而借助互联网等数字平台提高城市治理效能逐渐引发关注。早在2000年，时任福建省省长的习近平便提出“数字福建”战略构想并率先在全国推动该构想落地，“数字福建”战略因此也成为我国智慧城市建设的样板工程[5]。2002年，中共中央办公厅转发《国家信息化领导小组关于我国电子政务建设指导意见》，提出建立统一的电子政务网络，促进城市治理的业务协同与资源整合，初步形成了我国智慧城市建设的顶层构想。2012年住建部颁行了《国家智慧城市试点暂行管理办法》，选取北京、上海、重庆等城市的部分区域作为首批试点城区。2014年国家发改委等八部委印发《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》，为智慧城市建设提供了系统指导。2018年，《新型智慧城市评价指标(2018)》经多轮修改后向社会发布，2021年“十四五”规划再次将智慧城市纳入国家战略。

在国家的积极推动下，我国超大城市智慧建设步入快车道。如2015年重庆市颁行《重庆市深入推进智慧城市建设总体方案(2015—2020年)》，天津市发布《天津市推进智慧城市建设行动计划(2015—2017年)》，为超大城市智慧建设提供指引。此后，深圳市印发《深圳市人民政府关于加快智慧城市和数字政府建设的若干意见》(深府〔2020〕89号)，该意见明确“十四五”时期深圳智慧城市建设以5G网络、大数据中心等新型基础设施为基础，以深化公共服务、强化城市治理、筑牢网络安全、培育数字经济四大板块为支撑，并成立深圳智慧城市建设领导小组以全面统筹相关工作。北京、上海、成都等超大城市亦颁布各自智慧城市建设规划与方案。尽管建设方向因城市特性而有所区别，但总体上国内超大城市均认为智慧城市是通过技术实现信息、数据与物理设施、组织人员的连接，并将有效推动社会共治格局的实现，从而打破传统城市治理中的分离与割裂，提升城市治理效率[6]。

(二)超大城市智慧建设的困局

随着超大城市智慧建设的持续推进，其在缓解“大城市病”、优化营商环境、改善政府服务效率等诸多领域发挥重要作用，如在新冠疫情中，防疫健康码有效提升了超大城市疫情应对能力。然而，超大城市智慧建设亦面临不容忽视的“数据邻避”困局。

传统意义上“邻避”一词表示社会公众对某些整体意义上具有社会正效益但却在一定范围存在负效益的市政基础设施或公共服务设施存在抵触情绪，其多被用于环境问题中[7]。邻避现象看似与智慧城市建设无关，但事实上，它是社会公众因担心相关设施的负外部性剥夺自己的空间权益而发起的空间保护行为[8]。智慧城市之所以智慧，主要来源于其对城市居民数据的收集、分析与运用。传统观点认为，遍布城市每个角落的数据传感器能够对城市的天气、环境、交通等各项数据进行实时监测分析并适时做出响应[9]，企业、政府亦能借助先进的数字技术从海量数据中充分挖掘有效信息，提升公共决策效率[10]，这将极大提升城市居民的生活质量，让城市居民过上更为便捷、安全的生活。但事实上，隐私与便捷是智慧城市建设中的一组难以避免的矛盾。在实践中，智慧城市中的个体不再是自主的，而是城市治理中的一套“生化算法”，遍布城市的数据传感器在给人们带来便捷的同时亦存在隐私风险等多种问题，这些问题极易引发公众对智慧城市建设的担忧。

2017年，谷歌与步道实验室在加拿大多伦多开展智慧城市项目实验，期望通过在城市设计中广泛融入数字基础设施，改善城市治理现状，提升城市居民生活质量。2019年6月，谷歌与步道实验室正式发布名为《多伦多的明天：实现包容性增长的新途径》(Toronto Tomorrow: A New Approach for Inclusive Growth)的智慧城市规划草案[11]。但面对遍布城市的数据传感器，如何处理好数据收集使用与隐私安全间的平衡，成为居民担忧智慧城市建设的起点。尽管在规划中，为保障数据隐私与安全，步道实验室提议将智慧城市中收集的数据交由信托基金保管。信托基金起初被寄予厚望，在数据隐私与安全保护上被视为公共利益的代表者，它通过建立负责任的数据信托标准履行城市数据管理者的职责[12]。然而，在项目建设中，英国剑桥分析公司出现了8700万名Facebook用户数据被不当使用的隐私泄露案[13]，作为平台企业的谷歌公司也因通过收集用户数据以获取利润而引发多伦多居民对智慧城市项目的警觉。2019年，大量多伦多居民主动发起了“抵制步道实验室”(Block Sidewalk)的抗议行动，甚至建立了反对项目进行的专门网站(https://www.blocksidewalk.ca/)以吸引其他居民提出反对意见。2020年5月，项目首席执行官丹尼尔·多克托洛夫(Daniel L.Doctoroff)宣布项目终止。尽管多克托洛夫宣称项目失败是因疫情与经济原因，但学界普遍认为项目失败的深层次原因是步道实验室对智慧城市中居民数据隐私保护不力并诱发大规模抵制与抗议[14]。

多伦多居民的抵制运动本质即是一场因对数据收集使用问题存在不同理解而引发的“数据邻避”冲突，这在世界智慧城市建设历史上尚属首次。应当明确，在智慧城市建设的浪潮中，数字技术与居民日常生活的深度交融已成为难以逆转的趋势。但数字技术使用中存在的诸多风险将引发社会公众担忧，若数据收集使用的规制框架难以建立，技术赋权可能演变为技术缚权，阻碍超大城市智慧建设。

二、超大城市数据邻避困局的缘由探析

表面上看，数据邻避困局是因隐私问题而产生。但邻避现象背后是新技术对社会关系的重塑与空间权利关系的再分配。换言之，邻避现象的产生实质是因相关设施在空间生产中未能有效平衡和兼顾各方主体需求从而造成了空间利益分配失衡。传统空间观将城市空间理解为被长宽高所具体化的物理客体，而数字技术作为智慧城市建设的重要依托，使得虚拟空间正加速与传统城市空间叠加融合，必然引发全方位的城市治理变革[15]。因此，超大城市智慧建设同样伴随空间权利的再分配，当社会主体的期待利益与智慧城市实践存在冲突时，数据邻避现象的发生便成为必然。应当明确，智慧城市建设的预期是通过数据的收集和共享为城市居民带来便捷、安全的生活，但实践中存在的诸多风险与预期存在明显冲突。

(一)智慧城市的安全性冲突：数据侵权

智慧城市建设中，数字技术通过完善城市应急指挥中心、城市监控报警网络系统、城市监控追溯系统等方式对城市安全管理进行技术革新，为城市公共安全问题提供科学的解决路径，以增强城市生活的安全保障。但实践中，数据是智慧城市建设的生产要素，数据处理的高度集中化及其可复制性与跨界流动性，已经引发了新的数据安全风险，成为悬在城市上空的“达摩克利斯之剑”[16]。如2021年7月16日，国家网信办等七部门进驻滴滴出行科技有限公司进行网络安全审查④。滴滴是掌握用户出行轨迹、城市道路信息等敏感数据的企业，其数据安全风险的发生不仅涉及财产问题，更关系个人与国家安全。特别是在人工智能技术助推下，刷脸支付、指纹支付等服务致使个人生理特征、社交网络等敏感信息不断被企业或机构收集，这一过程存在被不可靠数据收集者泄露、恶意攻击者推导等潜在风险。

一方面，超大城市智慧建设中数据侵权的成本大为降低。例如，智慧城市的数据中枢掌握大量全面而有效的数据，在为城市治理带来便利的同时亦降低数据侵权难度。在传统城市中，各类数据通常是处于非电子化的离散储存样态，数据侵权成本较高且批量执行的操作性不强。而在智慧城市中，恶意侵权人一旦利用黑客技术侵入现有数据中枢，便能低成本、系统化地窃取海量数据。特别是超大城市本身人口众多，其所收集的数据样本更为庞大，损失扩大化风险因而也更大。

另一方面，超大城市智慧建设中数据侵权人拥有更为强大的隐蔽优势。例如，过去的数据侵权需窃取固定储存数据的物理载体，但在智慧城市建设中，物理与虚拟空间契合度不断加深，侵权人仅需通过智慧城市中某个数据接入口便可利用数据中枢获得特定信息。因操作区域与数据失窃区域的远距离和计算机IP的随机性、流动性与可修改性，侵权人的侵权痕迹难以被轻易发现，这在客观上增加了数据维权的难度。此外，当前超大城市智慧建设相关设施多依赖产品供应方提供技术服务，这进一步增加了数据安全风险。

(二)智慧城市的共享性冲突：数据孤岛

“人工智能”本质上是一种计算统计技术，其核心功能是从海量数据中寻求隐藏的规律与模式。由此，智慧城市建设不同于过往统计学中的有限样本，而是通过对生产生活中的“全样本”统计分析实现万物互联的理想状态，这也将为城市居民带来广泛的福祉增益。

然而，在数据高价值与数据安全风险的叠加作用下，各数据主体因维护自身利益的需要，往往不愿轻易共享数据，数据的互联互通与整合利用难以实现，数据被隔绝成诸多孤单的岛屿，此即“数据孤岛”现象[17]。例如，超大城市智慧建设需要平台经济提供数据支撑，但平台经济本身是一个生态系统，内部竞争加剧了生态系统的“优胜劣汰”趋势并进一步导致行业垄断与恶意竞争，而数据共享会降低以互联网头部企业为代表的数据垄断者对数据的控制力，其为实现自身利益最大化更愿搭建数据壁垒。甚至政府部门也因部门利益或特殊需求而不愿分享部分专有数据，结果导致政府部门间、政府部门与社会间亦存在数据孤岛。数据孤岛的现实将使得超大城市智慧建设效益大打折扣，付出数据的社会主体并未获取智慧城市万物互联的理想收益，而是成为不同企业与政府数据库中的“客体”。付出与收益的巨大落差使得社会主体对智慧城市建设信心不足，这会进一步加剧各主体间的不信任，固化数据孤岛现象，从而阻碍超大城市智慧建设效益发挥，间接推动数据邻避困局的产生。

同时，除主观层面不愿分享导致的数据孤岛外，客观上城市数字基础设施的普及程度不同，亦催生数据共享的物理阻碍，加剧数据孤岛现象的形成。例如，随着数字监控、数字安防等治理技术的普及与运用，社区门禁、全封闭管理空间日益增多，城市披上“数字皮肤”。但超大城市存在空间区域发展的不平衡，部分社区数字基础设施建设水平与数字技术获取途径与先发社区存在差距，这使部分居民可能无法使用或无法充分使用数字技术，成为数据共享中的“真空地带”。特别是囿于超大城市空间资源的稀缺性，数字技术往往须依托现有城市空间结构布局，技术土壤在便利生活的同时，亦加剧了城市空间分化与空间区隔。此外，受数字技术使用壁垒、居民受教育程度不同、数字资源获取与创造能力不同等多种原因影响，在超大城市智慧建设中，不同人群对数字技术的使用广度与深度亦存在巨大差异。如超大城市中的大量外来人群、低收入人群在智慧城市建设中因知识水平的不足，在数据共享中遭受多重限制，成为数据共享上的弱势主体。

(三)智慧城市的便捷性冲突：算法统治

超大城市智慧建设中，部分学者认为智慧城市意味着算法至上，数据主义应贯穿智慧城市运行的全过程，政府应通过机器学习、人工智能等数字技术促使算法不断改进，以最大限度揭示社会公众行为的规律性，促进科学决策与精准治理[6]。

然而，当前大数据的主要掌控者是互联网平台企业，追逐商业利润是其首要追求。过去学者认为数字技术是没有价值偏好性的工具，但现实是数字技术的精确计算催生出“数字利维坦”，形成算法统治与技术权威，对人的主体性价值构成了严重威胁。事实上，智慧城市的便捷性并未带来社会主体真正意义上的便捷。相反，当我们在享受数字技术提供的服务时，我们不是用户，而是产品，我们所产生的各种数据正是企业所需要的生产要素，我们越是在智慧城市中获取便捷，越会生产更多的数据。并且，企业会通过“人工智能”对社会主体进行行为预测与行为诱导，改变主体的预期和行为[18]。最终，大量社会主体成为智慧城市建设中的新型劳动者。而正如马克思对工人命运的反思一样，“工人生产的财富越多，他的生产的影响和规模越大，他就越贫困”[19](p.47)。是故，智慧城市建设并未带来真正意义上的便捷，而是在算法统治下对主体行为加以操纵，形成“算法枷锁”。

同时，纷繁复杂的现实世界是否真能被二进制代码所替代？事实上，算法并不能完全应对现实中城市治理的复杂性，诸多事务并非简单的单一管理主体与客体的关系，而是多元利益群体的交融互动，单纯的算法治理可能将复杂问题简单化，进而使城市治理效果与城市居民的预期产生差距，影响智慧城市实践效果。此外，算法在数据样本的选择上亦存在局限性，因数据孤岛等风险的存在，多数情况下，仅有具备一定文化水平与数字设施设备操作知识的群体方能享受服务，而部分群体的样本难以真实反映整体情况，真正需要公共产品服务的对象在算法中可能出现缺位，这也会进一步导致政府决策与政策制定出现严重偏差[20]。例如，洛杉矶在智慧城市建设中开发了预测性警务软件，该软件通过算法推演出将来可能出现犯罪的地点与时间，从而在时空双重维度有针对性地部署警力，但其忽略小概率事件中的资源分配，“差异化”执法招致质疑[21]。

可见，智慧城市实践与社会主体的原有预期存在冲突，且当前超大城市智慧建设并未有效平衡和兼顾各方主体利益，其负外部性不断引发社会公众担忧，这些成为数据邻避困局产生的关键缘由。

三、应对超大城市数据邻避的理论进路

面对超大城市智慧建设中的数据邻避困局，学界在理论层面提出了如下解决方案。

(一)应对数据邻避的理论探讨

自邻避问题引发关注以来，学者对邻避现象的认知逐渐从“自利情节”向更深层次的社会根源探讨[22]。最初部分学者认为数字技术能轻松窥见事物间的普遍联系，其产生的困局会在技术发展中逐渐被破解，这是技术主义的理论进路[23]。技术主义研究者提出数据匿名、区块链、主动防御等诸多解决路径，但匿名数据亦可通过交叉检验等方式得到精确还原，区块链技术能增强隐私保护但其自身吞吐量有限且可扩展性较差，而主动防御技术则因高成本与高要求难以支撑大规模应用[24]。完美无瑕的技术在未来也许可能会实现，但目前并不具有现实可行性。学界逐渐认识到，智慧城市建设不能脱离人的主体性价值，世界上没有绝对客观的城市空间，空间须透过社会实践而迸发活力，以人为本才是超大城市智慧建设的根本原则[25]。

在以人为本理念的指导下，学界逐渐从客观的技术层面向主体因素考量。数据邻避困局正是因期待利益与建设实践存在冲突而产生。超大城市智慧建设中存在不同利益相关者，其立场会决定他们采取何种互动模式，若主体对智慧城市建设内涵出现认知偏差，则会导致数据邻避困局[26]。且社会公众如果对政府、企业等主体产生不信任感，则会增强智慧城市建设中的风险感知。决策心理学研究显示，在一个积极决策框架(收益)下，主体通常选择规避风险，但在一个消极决策框架(损失)下，追求风险的行为倾向增加[27]。申言之，若社会公众认为超大城市智慧建设带来的负效应大于其获得的收益，采取邻避行为的可能将会极大增加。在超大城市智慧建设实践中，部分地方政府存在权力本位的认知偏差，它们以公共利益代表自居，且想当然地认为为了大多数公众利益可以牺牲少数群体利益，未真正认识到自身权力来自人民，在智慧城市建设中不作为、慢作为、乱作为，这势必会加剧邻避困局。而部分数字企业亦存在“过度自利”的认知偏差，智慧城市建设基于商业利益决策而非衡量社会需要，且企业掌握数字技术更利于操作城市空间的生产与消费，导致空间利益的不合理分配[28]。

可见，超大城市智慧建设中数据邻避产生的关键是社会公众感受到自身的空间权利被剥夺。智慧城市是物理与虚拟空间的结合体，政府的权力本位剥夺了公众参与虚拟空间建设的权利，而数字风险又加深了公众担忧，公众因此而产生巨大心理落差，虚拟空间的权利分配失衡亦会反映在物理空间中的主体行为上，即产生数据邻避。因此，有学者强调实现空间正义是超大城市智慧建设的关键[29]。空间正义思想本身是西方社会空间批评学用以分析资本主义城市发展的一个核心概念，其批评城市建设中空间资源呈现占有与分配的非正义性[30](p.206)。简言之，空间正义是社会正义的空间表达形式，空间正义不是部分人的正义，而是面向普通个体、倾向弱势群体的人民正义观，其从空间维度对社会关系与社会结构问题予以评价，强调空间生产与资源配置应保障空间中不同主体的机会均等及全面发展。

(二)应对数据邻避的理论路径

空间正义的实现路径就是超大城市智慧建设中数据邻避困局的解决路径。面对超大城市智慧建设中的各种风险，贝克早在《风险社会：面向新的现代性》中便强调，科学技术发展带来的风险是有组织不负责任的后果，即社会风险源于制度与现实，技术本身不会造成风险，而是使用技术的主体的主观态度催生风险社会[31]。因此，完善的制度是管控风险的关键。在智慧城市建设中，制度无疑是其中至为重要的推动力量，其通过社会关系的构建来规范社会活动。同样，法国社会学家涂尔干认为，不同于过去集体成员的同质性特质，随着社会分工的出现与发展，个体异质性不断扩大，社会集体意识不断削弱，个人的认同往往局限在诸如职业群体等有限群体而非整个社会，个人主义已成为现实[32]。在超大城市智慧建设中，不同利益主体基于自身立场考量进行实践活动，缺乏互信。个体利益分化是当前超大城市数据邻避困局的主要成因，个体利益分化加剧空间利益分化，更要求发挥制度功能以实现利益统合。特别是在传统的道德、宗教信仰早已瓦解的当下，制度已然成为维系社会公共利益的重要力量。完善的制度规则可以维持或保护社会中专门化的个人利益，从而形成社会群体相互依赖的制度模式。

概言之，制度是实现空间正义的保障。一方面，完善的制度将保障公众权利的合理配置。在一定意义上，超大城市智慧建设产生正效益的关键即正确处理公共利益和个人利益的关系。过于强调公共利益而忽视个人利益将导致公民权利遭受侵害，最终亦必然损害公共利益，智能化的便捷不能以牺牲公民个人利益为代价。制度通过对智慧城市空间中的强势主体侵权行为的纠偏，将空间中弱势主体的正当利益转化为制度中的权利，并对符合公共利益的主体需求予以倾斜性权利配置，这将保障社会主体平等分享智慧城市建设成果。另一方面，完善的制度会实现公共资源的合理配置。新制度经济学认为，当市场力量无法满足社会公共需要时，应加强政府对公共资源的再分配，从而实现社会层面的实质公平和结果正义。将该理论置于空间正义框架之下，就是要求政府根据超大城市智慧建设中的特殊情形，差异化供给公共资源，以改变空间内外部的不平衡状态，实现整体意义上的共同繁荣。在这一过程中，制度将为政府构建更具“秩序”内涵的再分配运行系统做出贡献。事实上，制度通过对超大城市智慧建设中的空间生产主体、内容、方式、分配等基础性问题予以回应，将为社会与市场带来可持续的正效影响。

四、超大城市数据邻避应对的域外实践

早在20世纪80年代，新加坡便针对数字技术在政务服务中的作用提出“国家电脑计划”，旨在将新加坡打造为以信息驱动的智能化国度[33]。美国亦早在1997年便颁行《全球电子商务政策框架》，为企业收集个人数据定下制度框架。域外在应对超大城市智慧建设的数据邻避问题上积累了丰富的实践经验。

(一)构建超大城市智慧建设的顶层规划

顶层规划理论最初由Niklaus Wirth在20世纪70年代提出，它是一种自上而下逐步细化并分而治之的软件工程设计方法，后来逐步被应用至系统科学领域，用以设计复杂系统[34]。顶层规划注重复杂工程的整体性，强调规划设计与现实需求相结合，站在全局视角统筹兼顾系统中的各层次、各要素，以在整体框架下实现系统目标。目前国内各超大城市亦提出不同智慧城市建设规划，但这些规划多为单一视角的框架设计，而非系统的顶层规划，且多处于探索阶段，如《北京新型智慧城市感知体系建设指导意见》(京大数据办发〔2021〕1号)。域外超大城市在智慧城市建设顶层规划上能给我们一些借鉴。

纽约智慧城市建设较为领先，2011年纽约便提出“数字城市路线图”[35]规划，强调政府须加强与市民的联系，通过扩大新技术应用进一步增强城市治理的信息透明度与效率。该规划涉及网络接入、教育、政务公开、产业发展、社会参与五个层面。在规划指导下，纽约成为美国首个拥有自己顶级域名的城市。在加强城市治理信息主动开放基础上，纽约推出了创新想法大会(NYC Next Idea)和纽约杰出创业者计划(NYC Venture Fellows)等项目以吸引更多人才共同建设智慧城市。欧盟在超大城市智慧建设方面亦具有领先地位，其顶层设计强调在欧盟整体框架与跨区域合作战略推动下，各成员国结合自身城市的特征对其加以调整。欧盟先后提出欧洲智慧城市计划、智慧城市和社区计划、智慧城市和社区的欧洲创新伙伴关系等循序渐进的整体建设方针，致力完善欧洲超大城市的通信技术、物联网等数字基础设施。同时，欧盟内部各超大城市亦结合自身特征提出不同规划，如伦敦致力于发展智慧社区、柏林强调数字资源管理、阿姆斯特丹聚焦可持续发展、巴萨罗那则注重营造数字节能城市[36]。日本东京亦在2000年提出“东京信息化计划”，要求构建经济、生活、行政、教育、医疗多方面一体的智慧化城市，此后又发布“IT国家基本战略”“IT新改革战略”“东京愿景2020”等多份政策文件，并在“第五期科学技术基本计划”中提出“超智能社会”概念，鼓励运用ICT促进日本城市社会变革，通过建立在大数据基础上的个性化智能服务社会，回应数字技术对现代城市治理的挑战[37]。

总体而言， 域外超大城市智慧建设均强调构建系统的顶层规划，且根据实践需要不断对规划进行完善，亦强调结合城市发展实际做到因地制宜，以最大程度发挥智慧城市建设效能。

(二)完善超大城市智慧建设的权利保障

面对超大城市智慧建设中的数据邻避困局，智慧城市建设除须加强顶层规划外，亦须注重对城市中居民个人权利的保护。

一方面，域外通过完善制度保障数据安全。美国在1997年《全球电子商务政策框架》中规定，企业收集个人数据时应当遵循两大原则：一是数据收集者应当履行告知原则，在收集个人数据时告知其数据收集目的以安抚个体的焦虑情绪；二是数据收集者应当遵循选择权原则，即个体对自身数据是否能被收集享有完全的自主决定权并能向非法收集数据者主张侵权赔偿[38]。2017年，美国国会提出《2017年智慧城市与社区法》的立法建议，该建议对智慧城市建设中数据利用的可信赖性提出要求，强调数据收集应当用于改善居民生活质量与促进城市经济增长。2020年，针对智慧城市建设中新兴技术的具体应用，美国国会进一步出台《2020年人工智能未来法》与《21世纪智能汽车法案》等规范性文件，规定了数字技术融入智慧城市建设的具体标准。欧洲针对智慧城市建设中的数据安全问题设置了更为严格的制度要求，如欧盟1995年颁行的《关于设计个人数据处理的个人保护以及此类数据自由流动的指令》赋予个人在告知与选择基础上的拒绝权与救济权，2013 年的《欧盟数据保护基本条例》又规定了数据删除权[39]。2018年英国颁行《数字宪章》，强调公民线下与线上应受到同等保护，对数据安全形成周密制度保障。

另一方面，域外强调超大城市智慧建设的公众参与。鼓励公众参与超大城市智慧建设是应对数据邻避困局的重要举措，能进一步发现建设中的问题与不足，亦能明确公众需求，使得智慧城市更好服务社会。纽约致力于实现数字透明政府，通过建立开放的数据资源平台、制定信息公开立法并开发公众查询的数百个实时数据库创新政务服务。同时，为让城市居民更便捷地沟通与查询信息，减少数据共享的主客观阻碍，纽约市政府建立了200多个社会化媒体渠道，每月服务人数超400万[40]。在此基础上，美国政府建立了专门的社区工作组，并发布《联邦智慧城市和社区战略计划：共同探索与创新》，推动政府部门与学术界、工业界及社会团体开展针对性合作，引导和鼓励城市居民参与到智慧城市建设的思考与决策中，推进各地各类社区智慧化发展[41]。欧盟亦充分肯定公众在超大城市智慧建设中的重要作用，其致力于构建以市民为中心的智慧城市服务。公众是智慧城市建设的合作生产者，驱动数字技术推广与应用，欧盟希望借此改进智慧城市建设效率与效力，创造更为积极的社会环境[36]。

(三)明确超大城市智慧建设的政府功能

在域外超大城市智慧建设中，政府支持是必不可少的环节。

一是完善数字基础设施。完善的数字基础设施是超大城市智慧建设的基础。例如，纽约在城市覆盖了高速网络并创建更多热点，为城市居民提供更多供应商选择[40]。同时，美国商务部通过政府投资、资源释放、标准制定等一系列措施，构建了可信、高效、系统的奖惩激励机制，促进更多社区采用数字技术和系统，鼓励智慧城市更为全面地融入不同群体生活[39]。欧盟注重最新通信技术与网络普及，在超大城市社区中实现高速互联网连接并搭建智慧平台，从硬件层面构建社会公众参与智慧城市建设的桥梁[36]。

二是明确政府组织架构。组织框架设置能保障超大城市智慧建设的统一部署，促进政府各部门协调与合作。在美国，联邦政府中的国家科学和技术委员会负责监督智慧城市建设并制定具体发展战略，科学和技术政策办公室主要向决策者提供经济、工程、技术等方面的建议，网络与数字技术研发小组则负责满足超大城市网络和数字技术的前沿需求。同时，为更好协调超大城市智慧建设，美国成立了联邦智能电网特别工作组、智慧城市国际技术工作组、智慧城市和社区工作组等跨区域与机构的协调组织，为城市提供可操作性与可扩展的解决方案[41]。

三是提升居民数字素养。提升居民数字素养已被域外超大城市纳入智慧建设的重要议程中。纽约通过对科学、技术等领域的教育投资使公众对智慧城市的技术生态系统有所了解，此外，纽约还针对不同弱势群体采取政策扶持、财政倾斜等方式，增强数据共享的现实基础[40]。新加坡国家研究基金会在2017年推出“国家人工智能核心”计划，旨在凝聚政企学民多方力量以加强智慧城市技术研发与人才培养[42]。

四是制定智慧城市标准。域外强调超大城市智慧建设中技术与数据使用的标准化，如欧洲电信标准协会致力于物联网标准化工作，德国发布电子政务应用系统的标准架构，英国通过电子政务交互框架标准规范政府数据资源获取行为[36]。美国国家标准与技术研究院亦积极参与标准制定，为超大城市智慧建设中数据存储、传输与处理等设计了基础架构与衡量指标。此外，美国亦鼓励企业、社会组织、商会等私营部门独立制定标准以适应智慧城市建设的实践需要[41]。

五、超大城市数据邻避困局的应对路径

总体而言，构建超大城市智慧建设系统的顶层规划并完善相应的制度供给，是重塑虚拟空间中主体间权责关系以实现空间正义的关键。但相对于丰富的超大城市智慧建设实践，我国目前相应的制度建设仍较为滞后。尽管各超大城市设置了不同的公共安全预案，但诸多预案位阶较低，其他智慧城市建设相关制度亦仅散见于《突发事件应对法》《安全生产法》《个人信息保护法》等规范中，对智慧城市建设的系统性规定较为缺乏。从空间正义视角并结合域外经验看，未来的制度构建应以建设高效便捷的智慧城市为基础，同时，立足民众诉求，保障空间秩序，从数据使用的全生命周期提供公共产品供给，整合社会资源以形成全产业全链条式的制度措施，从而应对数据邻避困局。

(一)明确事前权利保障

数据安全并不意味着禁止数据收集，超大城市智慧建设的关键即通过对技术的合理运用创造更美好的城市生活与治理环境。并且，《民法典》第1035条规定，处理个人信息应当遵循合法、正当与必要原则，这实际上是认可了法律框架内的数据收集行为。因此，基于公共利益需要授权相应机构与企业收集数据尤为必要。当然，在明确政府与企业的数据收集权的同时，亦应给予城市居民充分的权利保障。

其一，明确收集前提。《个人信息保护法》明确规定，收集个人数据必须在“告知—同意”基础上遵循合法、正当、必要和诚信原则，同时该法还对数据收集的目的做出了明确限定。一是数据收集应符合法律框架，禁止服务于非法目的， 数据在使用完毕后应及时删除[43]。二是收集应遵循比例原则，即最小化数据治理，以保护在技术面前处于弱势地位的个体，防止技术异化风险。如在城市工程项目中仅采集工程建设所需的数据，不采集位置、指纹等非必要信息。三是增强数据保护义务。数据安全要求将数据保护义务融入超大城市智慧建设的全过程，数据参与者要严格遵守法律规范与行业标准，数据控制者要遵守诚信义务，数据平台要遵守协调义务，数据分析者要遵守保密义务。

其二，完善使用标准。“十四五”规划要求完善适用于大数据环境下的数据分类分级保护制度。2020年我国发布了《信息安全技术 个人信息安全规范》，同时2021年通过的《个人信息保护法》亦将个人数据分为普通和敏感两类，对数据使用标准做了初步规定，但这些制度仍有进一步完善空间。一是对于敏感数据亦应进一步划分。如数据是否具有可识别性，若不具有应允许市场主体的合理使用，以保障数据要素流动，引导数字经济健康发展。二是针对不同行业制定有针对性的内容标准。智慧城市中不同行业对数据有不同要求，如医疗、电商、金融、电信等行业在技术参数、技术手段与技术标准方面均存在区别，需要制定专门标准。三是在中央标准基础上鼓励地方政府、行业组织与企业等积极制定地方标准、行业标准与企业标准，从而构建多层次与全方面的智慧城市数据使用标准体系。

其三，扩大普及程度。面对超大城市智慧建设中数据共享的主客观阻碍，我们应重点在如下三个方面予以应对。一是升级硬件设施。政府与市场通过财政补贴、税收优惠、信用贷款等多种经济激励手段鼓励数字技术创新，提高网络接入质量和传输能力；针对贫困群体提供定向优惠套餐；同时有序开放电信市场，以市场竞争倒逼电信企业降低服务资费以降低使用成本。二是增强软件服务。培育专业化数字人才队伍，将数字人才作为数字技术传播的桥梁与纽带，通过不同城市、不同地区、不同国家间的交流合作，吸收先进经验以不断提升后发地区的数字技术应用能力。三是培育数字素养。应鼓励基层政府、街道、居委、社会组织等主体开展智慧城市公益宣传、教育培训等，形成集数字资源收集与鉴别能力、数字知识交流与利用能力、数字成果创造与输出能力、数字安全保障与维护能力于一体的多元培育体系，从而筑牢超大城市智慧建设的社会基础。

(二)健全事中监管机制

数据安全若仅以事后救济为主，那么，侵权损失将因数据的快速传播与可复制等特征而难以弥补，因此，强化数据使用中的监管、实现定期检查对防止数据侵权行为发生尤为必要。但智慧城市与传统城市治理不同，智慧城市中的各环节几乎均依赖数据处理。因此，健全数据监管机制需要在不挫伤智慧城市建设积极性和不损害公共安全利益的前提下进行。

一方面，健全政府监管。目前超大城市智慧建设中的政府监督部门并不明确，《个人信息保护法》规定国家网信部门负责统筹协调个人信息保护工作和相关监督管理工作。香港《个人资料(私隐)条例》提出成立专门负责监察的个人资料私隐专员公署，以确保政府监管中各机构上下联动、信息共享。超大城市可借鉴相关规定，在网信部门内部成立智慧城市专门监督机构，明确监管职责与方式，如现场检查、设备检查、查封扣押、约谈等，并推动工商、金融、税务等多部门统筹协调，兼顾智慧城市中不同行业与领域的数据安全，打破数据孤岛。同时，政府亦须建立数据全生命周期监管机制，对数据的创建、收集、分析、处理、传播、使用、存储、销毁等实施全过程监管，逐步完善数据市场反垄断规则及实施细则，构建多层次、全方位的数据监管体系。此外，为保障数据安全，政府在数字基础设施建设中须强化设施风险评估与技术监督，弱化公众的风险感知与风险体验。

另一方面，健全公众监督。民众是数据的生产主体且政府权力来源于人民，民众参与对智慧城市运行状况的监督是保障个人权利的应有之义。一是政府要牢固树立“以人民为中心”的理念，坚持以民众权利最大化为基本出发点，重视、尊重、信任民意，破除民众对政府以政绩至上的刻板印象，重塑社会信任，避免产生不必要的猜疑。二是坚持数据披露。公众监督的前提是获取真实可靠的信息和权威数据，因此，政府应通过公示、公告、听证会、座谈会等方式实现数据披露，同时借助社交媒体与网络等非正式渠道扩大披露范围。三是建立民意表达平台与民意决策机制。超大城市智慧建设必然指向城市公共资源的空间分配，如建筑中的智能设备安装将涉及业主、租户及周边邻里等利害关系人，建立民意表达平台并及时沟通与决策，是保障智慧城市建设效率的重要内容。此外，超大城市智慧建设中的相关企业亦须在组织内部建立数据安全保护机构，促进政企学民交流合作，防止数据侵权行为的发生。

(三)丰富事后救济措施

《中华人民共和国民法典》第1194条规定：“网络用户、网络服务提供者利用网络侵害他人民事权益的，应当承担侵权责任。”事前的权利保障与事中的监管机制虽对数字风险具有一定程度的预防作用，但实践中侵权行为仍难以完全制止。因此，为保障超大城市智慧建设中的被侵权人利益，应当建立完善的事后救济措施。

首先，落实被侵权人的数据删除权。超大城市智慧建设中的数据收集行为应当受到限制，侵权行为发生后，被侵害人有权要求数据收集机构删除其数据，恶意传播的数据亦应被及时删除。同时，对于未履行告知义务或严重违背收集目的的数据收集行为，相关主体亦有权要求数据收集者及时删除，以消除超大城市智慧建设中持续增长的数据安全焦虑，进一步防止数据邻避现象的发生。

其次，畅通被侵权人的维权途径。超大城市智慧建设中的被侵权人可以通过媒体曝光和保险等私力救济、政府部门的行政救济、司法机关的司法救济等多途径进行维权。当侵权行为发生后，政府鼓励被侵权人收集数据侵权行为的相关证据并及时向有关机关检举或向法院起诉。但目前大部分个人用户并不从事数据业务，对隐私风险举证能力有限，且往往因维权成本过高而放弃。因此，对个体数据安全的保护应实行举证责任倒置，即由企业证明自身已履行数据保护义务。在难以找到侵权者时，被侵权人可向智慧城市监管部门投诉并由其统一受理和调查处理。此外，媒体、司法机关亦须加大对数据侵权的宣传与惩治力度，以回应社会关切。

最后，完善数据侵权的法律责任。一是民事责任。除强调侵权人的侵权责任外，智慧城市中存在的数据中枢机构也负有连带责任。《中华人民共和国民法典》第1197条规定了网络服务提供者的连带责任，即在未完全履行数据保护义务的情形下，政府数据中枢机构亦需要承担侵权损害赔偿的连带责任。二是行政责任。与民事责任相比，行政责任手段较为灵活且更具主动性，智慧城市建设中政府应当发挥自身所具备的管理优势，积极主动维护数据安全，根据侵害程度对侵权人给予警告、没收违法所得、罚款、吊销营业执照等多种行政处罚，对未履行保护职责的国家机关工作人员亦应给予责令改正、处分等处罚。三是刑事责任。对触犯刑法的行为应依法追究刑事责任，目前我国刑法已设置侵犯公民信息罪，后续最高人民法院与最高人民检察院应通过司法解释进一步完善智慧城市建设中刑事责任的适用标准。

六、结语

推进超大城市智慧建设是“十四五”时期经济社会发展的重要方向。但风险与城市具有天然联系，超大城市智慧建设的风险即它会造成数据邻避困局，这也是推动制度完善的重要驱动力。超大城市智慧建设中的数据邻避困局说明，新的社会治理模式有待健全，新的社会契约亟待制定[44]。科技向善并非自动实现，在以人为本观念的指导下，构建系统的顶层规划，明确事前权利保障、健全事中监管机制、丰富事后救济措施，目的均是通过制度规约引导超大城市智慧建设，构建多元利益共同体，尊重城市空间内每一位居民的基本权利，兼顾智慧城市建设的效率与公平，实现智慧建设的整体利益与长远利益最大化。因此，必须通过制度创新保障超大城市智慧建设中的空间正义，维护城市居民合法权利与合理利益，推动良政善治的实现。在此基础上，未来超大城市智慧建设应建立政府、社会、企业多方共同参与机制，不断夯实数字底座，对接居民个性化需求，营造健康可持续的数字环境，切实提升超大城市治理水平。

注释：

①参见《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和二○三五年远景目标纲要》第十六章第二节“建设智慧城市和数字乡村”。

②根据2021年国家统计局发布的《经济社会发展统计图表：第七次全国人口普查超大、特大城市人口基本情况》，目前我国超大城市共有上海、北京、深圳、重庆、广州、成都、天津7个城市。

③参见《北京市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》第三章“建设全球数字经济标杆城市”；《上海市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》第十章“优化功能布局，塑造市域空间新格局”；《重庆市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》第三章第二节“面向未来发展筑城”。

④2021年7月16日，国家网信办会同公安部、国家安全部、自然资源部、交通运输部、税务总局、市场监管总局等部门联合进驻滴滴出行科技有限公司，开展网络安全审查。