数字技术驱动社区治理的转型研究

赵 欣

(上海理工大学 管理学院,上海200093;复旦大学 社会发展与公共政策学院,上海200433)

一、问题的提出

近年来，随着物联网、云计算、大数据等数字技术的迭代更新与应用普及，社会正在加速进入数字时代，我国政治生态、经济业态、社会环境正在发生翻天覆地的变化。数字技术的引入在带来大量新风险和新挑战的同时，也为社会治理效能提升和流程优化提供了新的可能性。习近平在党的十九大报告中强调提高社会治理智能化水平。2022年4月，在中央全面深化改革委员会第二十五次会议上，习近平强调：“要全面贯彻网络强国战略，把数字技术广泛应用于政府管理服务，推动政府数字化、智能化运行，为推进国家治理体系和治理能力现代化提供有力支撑。”社区是国家治理和社会治理的基本单元，随着数字技术越来越多地应用于社区治理，技术正在深刻改变治理结构、过程及结果，那么，数字技术如何驱动社区治理转型？即数字技术的应用目标如何与社区治理难题结合，通过何种机制、路径与社区治理过程互动，是本文研究的核心问题。

“技术—治理”关系是经典学术问题，既有研究主要从五种分析框架展开：不确定性与信息技术认知、权力—利益与行动者策略以及信息技术应用类型框架［1］、技术—结构时间序列互动分析模型［2］、执行技术的分析框架［3］80-89、技术组织化结构［4］、技术结构化模型［5］，提供了很多富有启发性的深刻洞见。因为数字技术具有海量数据效应、去中心化颠覆、高度共时性、数字身体在场以及空间折叠等与以往技术完全不同的鲜明特点，对“技术—治理”领域的已有理论形成了一定挑战。“数据”是“数字技术”的核心要素，本文以相关研究为基础，将数据和治理的耦合关系作为分析重点，通过深度案例剖析，对数字技术驱动社区治理转型的机制路径进行探索，以期深化数字时代背景下的“技术—治理”研究。

二、文献综述

国外对数据如何驱动治理的研究主要见诸智慧治理、智能化治理、数字治理等相关主题研究中，总体围绕驱动目标、驱动要素和驱动机制三个方面展开［6］。驱动目标方面，研究主要关注数字技术的使用是否给人们带来了高质量和高效能的社会生活［7］20、产出了公共价值［8］、解决了城市发展的实际问题［9］。驱动要素方面，尼克斯·可姆尼诺斯（N.Komninos）提出社区和城市中广泛应用数字技术、利用数字技术改造生活与工作、城市治理和社区治理中嵌入技术、促进数字技术与人类生活基于空间的紧密结合和增强以数字技术赋能问题解决的能力［10］1-15五种系统要素，同时，强调要进行内置式知识创造和建立技术治理的数字基础设施［11］13-20。休瑞特（A.Siuryte）等主张智能基础设施、信息通信技术所促成的市民、企业和政府的互动是持久驱动要素［12］。其他学者的研究基本集中于主体要素、基础设施要素和创新要素等几个方面，探索考察了智慧政府［13-16］、多元参与主体和政府—公民沟通［17-18］、知识经济、创新产业［19-20］、人力资源质量［21］；城市的智能监控和感知设备实时产生的数据流［22］、不同的利益相关者参与政策制定和公共服务［23］是数字技术驱动治理的要素。驱动机制方面，数字技术驱动治理的路径一般包括信息共享［24］、多元主体互动和参与治理的科技环境［25］、充分表达社会需求的网络沟通平台［26］。

国内相关研究起步稍晚于国外，受国外研究传统和国内政策文件的影响，既有研究散见于智慧治理、智能化治理、精细化治理、网络化治理和数字政府等领域，大体也围绕驱动目标、驱动要素和驱动机制展开。一是在驱动目标方面，李一男提出基于城市大数据筛选、管理和分析挖掘对社区进行精准式改革、对社区愿景进行保护并提高居民动员效果和自组织能力，强调技术应服务于社区治理、政策设计和居民日常生活［27］。二是在驱动要素方面，锁利铭等分析了驱动源、驱动强度和驱动阈值［28］。唐有财等认为精准掌握信息、把握社区民意的特点、演变规律和让信息价值化、促成治理资源的激活是社会治理智能化的关键［29］。兰旭凌认为社区智慧治理需要集中统一领导、多元网络协同、满足差异诉求、互联共享资源、建立可控关联实现智慧系统的整体理性五种要素［30］。三是在驱动机制方面，孟天广等提出在数据、信息、平台、协作、安全五种要素联合驱动下，将社会运行体系映射到数据体系内，持续累积社会运行数据，建设包含社会治理民生、民情、风险评估、政府回应及其效果的社会治理智能化体系［31］。吴湛微等提出大数据加工为精炼数据后所具备的事件关联性和预测性，可用于辅助决策、收集社会数据引导舆情、发动群众参与大数据建设弥补政府不足，构成了数据赋能社会治理的三种路径［32］。

国内外既有研究以宏观取向为主，注重对整个社会治理层面的分析，基本形成了如下共识：数字技术应服务于治理目标和治理决策；数字技术驱动治理需要多种要素协同发挥作用，这是一个高度复杂的系统性工程。既有研究侧重于理论研究、体系设计和应然研究，但对于数字技术如何与治理目标相结合、多种要素如何糅合协同，以及在社区这一中观层面的机制探索、从实然经验层面的案例研究并从案例研究进一步链接到理论层面的研究比较有限。

三、数字技术驱动社区治理转型的“目标—机制”分析框架

实践层面社区治理中数字技术的引入、运用与更新需要围绕治理目标及治理运行过程展开，目标和运行机制既是社区决策者主动和主观的政策选择，体现出鲜明的能动性；同时又受到治理结构和情境因素的客观影响，体现出明确的制约性。可以说，目标和机制体现了结构、技术与行动互动的结果，是观察现实社区“技术—治理”关系和剖析数字技术驱动社区治理何以可能这一问题的关键。本文尝试基于既有研究成果，构建“目标—机制”分析框架，对数字技术驱动社区治理转型的作用机理展开研究。

数据和社区治理在治理目标和治理机制方面能够建立互动耦合（1）关系。数字技术的使用、数据的流转和分析需要与社区治理的核心问题和核心需求，即核心目标相耦合。目标耦合需要借助数字技术达成协同治理，促成社区管理、社区服务和社区安全克服跨部门合作难题以及条块合作难题，即借助数字技术达成克服协同惰性（2）这一目标。具体来说，包含三个方面的运行机制：以数据关联分析辅助管理决策方案的制定；基于数据标签对服务对象进行细致分类，进而提供个性化、精准化服务；通过综合分析设备运行数据、感知数据、舆情数据等，监测预警社区安全情况，构建韧性安全社区。以数据的收集、分析、研判优化原有的社区治理体系，进而达成数字技术和社区治理的“目标耦合”，催化社区归属感、认同感和秩序的生成。

数据的流转过程和数字技术的应用过程需要与社区治理体系达成“机制耦合”，确保数字技术驱动下社区治理可持续、有秩序、规范化开展。数据来源汇集社区基层走访数据、传感器收集到的感知数据以及条线职能部门共享的部门数据。经过数据清洗，形成可以分析、处理和计算的精炼化大数据流，进入数据湖，根据人、房、部件、事件等进行标签化。通过算法模型，对数据湖的数据进行更加精确地计算分析，获得社区运行情况、居民偏好规律、居民需求情况以及政府不同回应效果的差异结果。数据计算体系衍生形成居民画像、家庭画像和社区画像、可视化的社区运行整体状况动态图、清洗后的数据集成情况，共同送达数据中台显示。可视化的治理数据可以赋能社区公共管理、社区公共安全和社区公共服务，为政府有关业务部门应用社区智能大脑平台、民情数据日报、社区治理数据库作出决策提供数据辅助，形成社区治理数据驾驶舱；也可以为基层社区工作者进行业务赋能和提供全岗通辅助服务，并为企业创造新的产品、应用和服务提供可靠的数据基础。

数据驱动社区治理的成效最终需要在整体性、协同性、颗粒度、科学性和预测性上进行衡量，即体现出从碎片化分割到整体治理、从粗放管理到精细治理、从经验管理到科学治理的转型趋势。过程涵盖了为打破条线信息共享壁垒的数据平台构建、自动化的数据处理体系、精细化和科学化的治理决策系统、政府有效治理、社区有效组织以及企业有效创新的数据支撑与技术保障的全套流程再造。数据和治理达成系统耦合，推动社区治理效能提升，数字技术驱动并赋能社区治理成为可能。

四、数字技术与社区治理的目标耦合与机制耦合

数字技术驱动社区治理有别于以往的信息化改革和电子政务改革。首先，源于数字技术的特殊属性。物联网技术突破数据采集瓶颈，宽带泛在突破数据传输与交换瓶颈，云计算突破数据存储与大规模运算瓶颈，多来源、不同结构化程度的数据爆炸式增长［33］，这些带来数字技术风险性和赋能性的同时高企。其次，需要考虑社会技术容量（3）的影响。对于社区治理而言，数字技术的风险性和赋能性哪一种会占据上风，很大程度取决于社区治理体系对技术的吸纳能力和吸纳限度。数字技术的驱动通过目标耦合和机制耦合使得治理结构对技术实现了更高程度的吸纳，共同达到较高程度的耦合质量以及促进耦合后的制度创新能力提升，进而提升赋能性并降低风险性。

（一）数字技术与社区治理的目标耦合，维持生产社区秩序

有学者从制度理性和技术理性两个层面对社区治理困境进行了剖析：从制度层面来看，社区治理的改革导向并未改变基层社会受国家主导与控制的运作逻辑［34］，社区不是可以促进市民社会发育的地域社会生活共同体［35］，社会力量和社会机制的主体性效应难以成型［36］；从技术层面来看，条块分割和部门利益很容易造成信息孤岛现象［37］，缺乏全套化问题解决的技术方案、治理成本不断增加［38］，跨部门政府信息资源共享存在驱动障碍问题［39］，很多结构制度性问题以及执行者等方面的问题难以解决，且容易模糊社区治理问题的责任主体［40］。因此，数字技术驱动社区治理的过程既需要应对社区治理的传统问题，又需要回应技术治理的独特难题，即数字技术的目标和社区治理的目标达成充分耦合，建立多层次的目标协同，克服惰性的协同目标耦合、达成精细化人性化的服务目标耦合、实现数据辅助决策的管理目标耦合和强化韧性社区建设的安全目标耦合。这四种耦合方式实现了数字技术应用目标和社区治理目标的耦合协同。

1.克服多组织协同惰性的目标耦合

当一个目标单凭一个组织难以达到，但通过组织间的协同行为便可以实现时，就体现出协同优势。当协同行为并未取得比较显著效果，或者参与协同的组织为成功付出的成本过大，进而降低各组织参与的积极性，就会呈现出协同惰性［41］。街道集成了网格中心、综治中心、物管中心、应急中心、民生保障中心的数据、居委走访居民的数据并且争取到了职能部门的业务数据所形成的数据湖；运用物联网技术、云计算和大数据分析形成社区智能大脑平台、民情数据日报、数据驾驶舱等社区治理智能化平台，同时依托数据流转过程进行业务流程再造。这样，降低了街道向区职能部门获取数据、辅助治理决策以及联勤联动的时间成本和沟通成本，有助于以共同目标克服协同惰性。

2.精细化服务和人性化服务相结合的目标耦合

数据分析产生的社区治理动态图以及不断精进迭代的居民画像、家庭画像和社区画像，为政府设计实事项目、购买社会组织服务、整合企业服务资源提供了决策依据。借此一定程度上改变了“人找政策”的传统服务供给模式，主动为特殊群体、困难群体、弱势群体提供服务；“政策找人”成为可能，从整体上提升了社区公共服务的精细化和人性化水平，达成服务目标耦合。

3.数据辅助决策的管理目标耦合与强化韧性社区建设的安全目标耦合

在日常状态下和突发事件应对中，均达成数字技术应用与社区管理、社区安全目标的耦合。将复杂的社会运行体系和社区基础设施映射到多维、多样态的动态数据体系中，实现对社区重要部位和一般部件的实时感知，对社区运行规律、居民需求偏好和诉求变化趋势、政府回应方式、解决方案及其效果做到全域、全局、全时把握。在此过程中不断积累社区运行数据，为基层政府和社区事务决策提供数据辅助，如帮助居委会应对社区突发事件与做好电梯维护、消防安全、重点区域烟感等社区日常管理和日常安全工作；也为街道内跨部门协同合作、综合执法，以及街道和居委会之间日常管理业务、研判解决社区公共问题等工作提供了实时数据基础，达成了基层政府跨部门、社区内部、街居之间管理目标和安全目标的耦合。

（二）数字技术与社区治理的机制耦合，重塑管理、安全及服务过程

社区治理体系主要包含社区管理、社区安全和社区服务三个面向。在数字技术驱动下，社区管理、安全及服务机制在多源数据整合—数据平台—数据中台—数据赋能辅助的动态流转过程中得以重塑，形成了社区协同管理、风险预测预警和精准服务等社区治理数字化转型的标志性成果。

1.从多源数据整合到数据赋能社区管理与安全事务处置机制

社区公共管理和公共安全方面需要实现源头治理和系统治理，以降低治理成本。数字技术与社区管理、社区安全进行了三个方面的机制耦合，共同构建出了突破时空限制的预判预警机制、大范围协同机制和跨边界就近调配机制，克服了原有治理体系事后反应、协同惰性及属地界限的瓶颈，提升了社区协同管理、风险预测预警的数字化、智慧化水平。

第一，突破了时空界限的预判预警机制。数字技术的引入在时间维度上，使风险防范从工作人员的上班时间延伸至全天候，从事后解决调整为事前预警；在空间维度上，通过技术触角实现全域覆盖，只要物联感知设备足够密集，理论上就可以实现无缝隙无死角管理。

第二，大范围协同机制。数字技术通过两种路径驱动基层政府内部协同的加强。一方面，实体层面促成人员合署办公，将公安、房屋管理办公室、城市管理、绿化市容等下沉的执法力量、街道各办公室和各职能条线部门抽调的工作人员整合到数据中台的联合指挥中心集中办公；另一方面，基于大数据对社区事务进行分析研判，平台层面汇总了五个中心、街道各办、各条线、下沉力量和物联网感知部件的数据，形成数据湖。这样，围绕着数据使用，在一定程度上缓解了“条块矛盾”和打破了“条条壁垒”，推进了社区公共问题的合力解决。

第三，跨边界就近调配机制。数据中台的数据分析研判系统推动了社区治理体系内部街道干部队伍调度方式的变革，在一定程度上突破了传统的属地权限带来的限制。公安、城管、绿化市容等负责执法和管理的职能部门、物业公司等负责社区服务的市场力量成为物联感知设备的节点。街道数据中台通过工作人员随身佩戴的蓝牙管理手环，对人员进行实时定位，并记录其行动轨迹；遇到需要立即处置的管理问题，联合指挥中心就可以根据行动轨迹路线图实时定位人员位置，调配最近的执法、管理和服务力量前往现场解决问题，大幅度提高了事件处置的效率，使原有治理流程更加灵活，且不再受困于属地管理限制。

2.多源数据汇集与研判辅助社区服务供给和递送机制

数字技术驱动的社区服务更准确地锚定服务对象，根据不同的服务对象优化服务递送方式和递送内容，精准服务于数据赋能下成为可能。在数字技术引入并迭代升级后，数据汇集平台在社区治理结构内不断立体延伸，在多源数据整合—数据平台—数据中台—数据赋能辅助整个流程里，再造社区服务机制。这种服务机制的再造首先建立在更为广阔的多源数据汇集平台基础上，继而通过服务对象锚定、服务时空折叠、服务精准滴灌、数据辅助服务决策等四种社区服务数字化机制，助力社区实现精准服务。

多源数据汇集平台成为数字技术驱动社区治理的底座。街道层面形成了涵盖民生数据、民情信息和为民服务信息的大数据集成系统，横向各个职能部门和纵向居民信息数据及区级传送数据都在集成系统中汇集，为街道、居委会及时发现问题、研判问题和处置问题提供了数据支撑。

第一，服务对象锚定机制。利用大数据对来自网格中心、物联网、感知网、日常走访等多渠道的民生、民情和为民服务数据进行采集、维护、管理和使用后，建立描绘用户情况的标签，标签汇总形成社区居民画像、社区家庭画像以及整个街道的民生画像。首先，所有数据经过清洗整理后，汇总进入大数据湖，即数据平台或数据库，街道可以根据公共服务供给、人群特质和服务需求分析研判形成特色民情标签并对数据进行标注，建立身份标签、管理标签和服务标签索引。清洗整理后的数据可以加注标签、检索并分析，成为全街道层面民生服务数据湖和链接区政府“一网统管”平台的“数字底座”。其次，数据流转到中台，通过服务需求设计的算法模型分析后为服务决策提供数据辅助。在这个过程中可以追溯数据流转痕迹，直接识别和呈现风险警示，主动提醒相关业务部门，使社区服务的主动性和前瞻性具备数据基础。

第二，服务时空折叠机制。数字技术硬件和软件的配合使用使得实体空间和数字服务空间叠加，解决了传统的社区服务时间、空间受制于工作人员上班时间、地点的难题，提高了服务获得速度，缩短了空间距离，时空折叠成为可能。工作人员可以通过检索大数据平台的分类标签自动发现和匹配待救助人群，大幅度缩短传统服务方式中搜索服务匹配对象的时间。不同群体和家庭需要的服务，会由数据中台主动提醒工作人员，数据中台也会在居民遇到困难时对工作人员进行预警。另外，就近放置在居民区公共空间的AI自助问诊机、一网通办自助机、水电天然气缴费自助区及共享打印机等设备24小时不间断服务，能够在最小、最近空间提供最多元和最快捷的数字服务，居民获得服务的等待时间和空间距离被压缩。

第三，服务精准滴灌机制。在数据赋能下，身份标签和服务标签可以精确到人和户，相应服务可以在数据中台进行叠加整合，由碎片化帮扶向整合、精准、按需帮扶方向发展。街道通过对服务标签的归类、统计和分析，可以精确获知每位帮扶对象或者帮扶家庭所获现金补助、实物补助和服务等的累积量。服务数据的整合可以较为有效地避免以往单个部门独自帮扶所产生的过度帮扶和重复帮扶、帮扶内容和帮扶需求不匹配等问题，也可以在一定程度上避免传统人工处理流程的疏忽错漏，适时精准递送适量服务，社区服务数字化转型使理想中的“政策找人”式精准主动服务模式有了现实可能性。

第四，数据辅助服务决策机制。数据系统既打通了为民服务方面的条块数据孤岛，实现了政策资源、服务资源和数据资源的共享，还通过民情信息海量数据分析，对居民画像不断深描，为街道公共资源配置、公共服务设施选址、公共空间布局提供更加科学的数据支撑和决策依据。

总体而言，深度的、高质量的耦合需要实现目标耦合与机制耦合，才能够让社区管理、安全和服务所涉及到的多部门、多层级、多领域达成目标协同；在广泛收集和大规模计算的基础上，通过数字映射多元利益群体、多阶层群体在复杂政策环境下的行为反应，通过数据汇集、流转，经由数据平台的清洗处理、数据中台的分析研判继而辅助社区管理、安全和服务的决策优化。数字技术驱动使全面扩大数据汇集范围、提升社区管理和安全事务的时空响应能级、提升社区公共服务精准度、提高社区公共服务递送效率成为可能。

（三）数字技术驱动社区治理系统转型的内在逻辑

数字技术驱动的社区治理呈现从碎片化分割到整体治理、从粗放管理到精细治理、从经验管理走向科学治理、从事后应急走向风险防范的转型趋势。过程涵盖了为打破条线信息共享壁垒的数据平台构建、自动化的数据处理体系、精细化和科学化的治理决策系统、政府有效治理、社区有效组织以及企业有效创新构建出的数据支撑与技术保障下的流程再造，实现了从传统治理到数字社会整体治理、精细治理和科学治理的数字化转型，较为有效地破解了社区治理难题，实现了社区治理效能提升。

1.从碎片化向整体治理转变

碎片化是我国城市社区治理存在的主要问题之一，体现为相关职能部门资源分割、数据割据以及信息孤岛、信息烟囱、职能重叠的同时存在，具有明显的协同惰性。而数字技术驱动社区治理，通过数据的汇总集成、统一的数据分析、数据治理催生的跨部门合署办公，在一定程度上瓦解了信息垄断、信息不对称造成的壁垒，客观上形成了部门数据共享的数据平台、治理决策的统一数据保障、协同治理的可靠支撑以及职责明确的主体责任，构建起有效的沟通与协调机制。多数街道的数字化平台是以社区问题为导向，按照街道主导、条线融合的方式，以优化综治中心和网格化管理中心的协同机制破题，以物联网—神经元的系统建设为抓手，有助于协调和支撑各个街道和区政府下沉力量的事务处置工作、执法过程，同时也优化了条块关系。

2.从粗放型向精细治理转变

传统社区治理主体无法有效区分不同居民群体的个性化需求。互联网、物联网、大数据、人工智能等数字技术使得全时、全境、全域的数据搜集成为可能，也使得对居民群体需求的细致分析成为可能。由此带来社区治理三个方面的转型：一是政府可以有效发现居民群体需求，借助数字技术的赋能，社区公共服务不再成为一种结果，而是有希望成为与服务对象互动的、不断完善的“戴明环”（4）；二是可以通过对数据的海量收集、精细分析、比对研判和机器学习，对居民群体进行分类和细化，实现从“大众”到“分众”的细腻转换和服务定向化；三是有潜力实现服务定制化，居民可以通过数据平台表达对社区公共服务内容的需求意愿，倒逼公共服务内容和方式的转型升级。

3.从经验型向科学治理转变

随着信息化潮流的发展，数据的分析和应用成为城市治理的基本要素，传统社会治理主要依赖治理主体的经验进行决策和治理，尽管有一定的数据支撑，但往往来源于对有限样本的推断和预判，是基于有限个案的治理经验提出整个区域的治理策略。样本和经验的局限性影响治理决策的科学性。数字技术和智能化平台可以借助智能视频、大数据、云计算技术所具有的长时跟踪、实时计算、可视化呈现等技术优势，通过广覆盖的数据采集、分析和应用，对社区民情进行分类甄别和科学量化，为社区治理提供更全面和更形象的数据报告，推动社区治理决策从以有限个案为基础向用海量数据说话、数据驱动治理转变，提升社区治理的科学性。

4.从事后响应向事前预防转变

传统条件下由于数据采集技术的局限，社区治理具有明显的滞后性，只有等到隐性的风险因素发展为显性危机时，决策者才会采取各种临时性、策略性的补救策略来化解。伴随着人、财、物大流动而来的社会风险性的提高，缺乏前瞻性和及时性的事后响应型治理模式弊端日益显著。在社区治理领域，数字技术的应用以其容量无限性、操作便捷化可以为治理主体快速收集、筛选、分析、研判所需要的信息，建立社区日常管理最薄弱环节与重点领域的发现机制、监测机制和预警机制，科学预测社区公共事务的发展趋势，提升社区风险预警能力提供技术支持，推动社区治理从被动的事后响应转化为主动预测防范，使社区敏捷治理成为可能。

五、结论与讨论

数字技术具有与以往技术不同的鲜明特点，原有“技术—治理”领域的经典研究伴随数字技术迅猛发展和快速迭代受到了一定程度的挑战。已有的五种理论解释框架和近年来的经验研究，对“技术工具—组织结构”以及“技术工具—行动者”进行了研究，但仍然无法有效解释数字技术驱动社区治理的机理和路径。数字技术难以单向服务于治理和决策，而是需要和社区治理之间建立起目标耦合与机制耦合关系，达成目标一致并生产出社区数字化转型的新秩序，共同完成“克服协同惰性、预判预警防范风险和优化服务递送等”传统社区治理原本难以实现的目标，使得数据汇集的触角不断延伸至社区治理整体结构，促成数字技术和治理过程的相互塑造和治理新机制的共同生产，使数字技术驱动社区治理成为可能。

数字技术的应用是在一定的组织结构内发生，同时受到执行者行动的塑造，并且技术也在影响组织结构和行动者，伴随数据流转“目标—机制”逐渐整合，构建出一种双向互动、交互影响的关系，促成了数字技术和社区治理的耦合过程，社区数字化转型在这一过程中初步实现。这一基本结论，一方面，将治理“结构”和社区决策者的“行动”引入分析场域；另一方面，将数据流转的时间维度和空间维度带入了分析场域，增强了分析框架的整合性，对“技术—治理”理论的解释力有所拓展，同时突出了技术的数字属性并将理论的解释范围延伸至中观社区治理层面，在一定程度上拓展了技术治理研究的边界。

本文由于受限于研究方法，一些问题仍有待进一步研究阐释。一是如果放在更长时间维度里，需要深入探索当前数字技术驱动社区治理目标和机制的持续性问题；数据收集的成本和数字技术迭代升级及后续维护成本高昂，技术硬件和软件投入的经济成本同治理产出的盈亏平衡点在什么位置，这些都有待进一步研究。二是本文在中观社区治理层面探索了数字技术驱动的机理，但是当从中观社区治理扩展到宏观社会治理场域，可能不具有较强的解释力，如治理层级的下改上不改会产生何种影响，或者上下改革目标、速度和进度的一致程度，都会对社区治理数字化转型的波及范围带来影响。三是既有研究虽然均强调数字驱动模式下公众参与的重要性，但对于如何进行制度设计及执行效率方面的研究仍需要深化。针对上述问题，如果可以进一步展开多案例比较研究、长时期的过程—事件研究和多层政府治理研究，相信可以得出更具科学性的研究结论。

注释：

（1）耦合一词来源于通信工程、软件工程、机械工程等领域。耦合的本源含义是指两个或两个以上的电路元件或电路网络的输入与输出之间存在紧密配合与相互影响，并通过相互作用从一侧向另一侧传输能量的现象。

（2）协同惰性（Collective inertia），指协同行为并未取得任何比较显著的效果，或为成功付出的成本过大，从而降低了主体参与的热情与积极性。参见：赵欣.目标、权力与领导力：社区建设协同机制的三维向度［J］.天津社会科学，2016（6）：81-86.

（3）社会技术容量概念用于衡量一个社会利用、接受和容纳技术的能力和限度。参见：司汉武.社会技术容量和技术创新能力——两个技术社会学的分析工具［J］.社会科学家，2010（6）：117-120.

（4）PDCA循环是美国质量管理专家沃特·阿曼德·休哈特（Walter A.Shewhart）首先提出的，由戴明采纳、宣传并获得普及，所以又称“戴明环”。全面质量管理的思想基础和方法依据就是PDCA循环。PDCA循环的含义是将质量管理分为四个阶段：Plan（计划）、Do（执行）、Check（检查）和Act（处理）。在质量管理活动中，要求把各项工作按照作出计划、计划实施、检查实施效果的流程来实施，然后将成功的纳入标准，不成功的留待下一循环去解决。