城市治理智慧化发展路径探析

杨 莉

北京大学国际关系学院 北京 100091

党的二十大报告指出，坚持人民城市人民建、人民城市为人民，提高城市规划、建设、治理水平，加快转变超大特大城市发展方式，实施城市更新行动，加强城市基础设施建设，打造宜居、韧性、智慧城市。新时代新阶段，城市治理面临新形势、新挑战、新要求，以城市治理智慧化建设提升城市治理现代化水平已成为必由之路和战略抉择。

人口的快速增长和城市规划不足导致了城市资源分配不均和基础设施不足等问题。交通拥堵成为了城市生活中的一大难题，智慧交通系统的建设和优化亟待解决。环境污染和可持续发展也成为了城市治理现代化的重要议题。如何通过智慧化建设提升城市的核心竞争力和可持续发展能力，是摆在我们面前的紧迫问题。城市治理智慧化的主要内容涉及到数字技术的广泛应用，通过引入智能化技术和数据驱动决策，城市管理者可以更高效、精确地进行资源配置、决策制定和问题解决。数字化治理方式为城市管理带来了巨大的机遇，包括智能交通系统、智慧环保、智慧能源等方面的创新。公众参与和社区治理的智慧化也是城市治理现代化的重要内容之一，通过利用社交媒体和数字平台，可以更好地与居民沟通和互动，提升治理效能，增强市民参与意识。为了实现城市治理智慧化建设，需要制定符合本地实际情况的路径和策略，特别是数据治理路径。汪玉凯等学者提出了具体的策略[1]。数据治理是现代城市治理智慧化的关键一环，它涉及数据的收集、整合、分析、共享和隐私保护等方面。只有建立起科学合理的数据治理机制，才能更好地支持城市治理智慧化。

1 城市治理智慧化及其特征

城市治理智慧化是指利用先进的信息技术和数据分析方法，将城市各项管理和服务功能与科技手段相结合，实现城市治理的精细化、高效化和智能化。它是以城市治理现代化为目标，以数据为基础，以信息技术为支撑，通过系统集成、智能应用和数据治理等手段，提升城市治理的水平和质量。

1.1 城市治理智慧化注重信息化基础设施建设

智慧化必然要建设和完善城市的信息化基础设施，如物联网传感器网络、高速宽带网络、云计算平台等。这些设施的建设为城市数据的获取、传输和存储提供了基础，为后续数据治理的决策和资源优化提供支持[2]。智慧化必然要注重数据的采集、整合和分析。通过各类传感器、监测设备和合作平台，城市能够获取海量数据，涵盖了城市能源、交通、环境、人口统计等诸多方面。这些数据被的整合和分析，可以从大数据层面揭示城市的运行状况、问题和潜在机遇，为决策制定提供科学依据[3]。

1.2 城市治理智慧化强调智能化的决策和公共服务

城市治理智慧化必然依托数据化的决策。基于对数据的分析和挖掘，城市管理者能够更准确地了解城市的问题和需求，制定相应的措施和政策。比如在交通管理方面，借助实时的交通数据和模型，城市可以进行交通拥堵预测和路线优化，提升交通运行效率。在环境管理方面，数据治理的决策能够帮助城市实时监测和改善空气质量、水资源利用和垃圾处理等问题。城市治理智慧化着重于提供智能化的公共服务。通过引入人工智能、大数据分析和云计算等技术，城市能够实现公共服务的个性化、智能化和高效化。比如智慧交通系统可以提供实时的交通信息和导航服务，帮助市民选择最佳交通方式和路线。智慧医疗系统可以实现在线预约挂号、健康咨询和远程诊疗，为民众提供更便捷的医疗服务。

1.3 城市治理智慧化着重关注市民的民主化参与

随着信息时代的来临，将现代高新技术应用于城市治理，在公共信息开放共享的环境中，市民和其他社会组织通过与政府互动、积极参与城市治理的公共政策制定、执行和社区事务管理，是智慧治理的关键。通过建设智慧城市平台，提供市民参与决策的渠道和机制，以及实时通信工具和社交媒体，城市可以更好地与市民互动和沟通。市民可以通过手机应用程序报告问题、提出建议，促进城市管理和市民之间的密切合作。

2 城市治理智慧化面临的问题与挑战

城市治理智慧化是面向未来的城市发展方向，旨在提高城市的效率、可持续性和生活质量。但这一进程也伴随着一系列复杂的问题和挑战，需要克服和解决。城市治理智慧化过程中数据治理虽然具有巨大潜力，但也伴随着诸多挑战。要实现智慧治理的愿景，城市需要克服数据整合中的安全与隐私、技术标准与互操作性、基础设施投资、治理机制以及数字鸿沟等问题。只有通过跨学科的合作、合理的规划和创新的解决方案，城市才能迈向更加智能、可持续和包容的未来。

2.1 城市治理智慧化必须解决数据整合与共享的问题

现代城市运转涉及众多部门和机构，在治理运行中每个部门都产生大量数据，包括市政、交通、环保、公共安全等领域。这些数据通常分散在不同的系统和部门中，且格式不统一、权限不一致。要实现智慧治理，必须将这些数据整合到一个综合性平台上，以便全面了解城市运行状况、制定决策和提供公共服务。然而数据整合过程复杂且困难，需要制定统一的数据标准、建立跨部门的数据共享机制，并解决数据安全和隐私问题，以确保敏感信息不被滥用或泄露。数据治理过程中必须解决数据安全与隐私问题。为了实现城市的智能化，需要大规模数据采集和传输，包括个人和机构的敏感信息。这增加了潜在的数据安全风险，如数据泄露、网络攻击和恶意软件感染。同时个人隐私保护也是关键问题，因城市的数据收集涉及到居民的个人信息。因此如何在数据共享和创新的同时保护数据安全和隐私成为一项重要任务。城市需要制定严格的数据安全政策和法规，并采用安全的数据存储和传输技术，以降低潜在风险。

2.2 城市治理智慧化必须解决技术标准与互操作性问题

智慧城市依赖于多种技术，如物联网、云计算、人工智能等。然而，不同技术领域的标准通常不一致，这导致了系统之间的互操作性问题。城市中的各个系统需要能够互相通信和协同合作，以实现最佳效果。解决这一问题需要国际、国内和行业标准的制定和推广，以确保各种技术能够无缝集成。解决技术标准和互操作必然需要加强基础设施建设，基础建设的投资成为关键挑战。智慧城市需要大量的基础设施投资，包括物联网传感器、数据中心、智能交通系统等。这些投资需要大量资金，对于一些财政状况不良的城市来说，资金短缺可能限制了智慧城市建设的速度和规模。因此城市需要制定长期可持续的投资计划，吸引相关领域的投资，探索创新融资模式，以满足基础设施建设的需求。

2.3 城市治理社会化必须解决治理机制和数字鸿沟问题

智慧城市需要政府、企业、社区和居民之间的协作和合作。如果缺乏有效的治理机制和参与机制，可能导致利益冲突、信息不对称和决策困难。城市需要建立透明、负责任的治理结构，鼓励各方参与城市规划和决策过程[4]。这包括建立城市数据治理委员会、举办公众参与活动和倡导透明的政府决策。城市治理智慧化建设可能会加剧数字鸿沟，即信息和通信技术的使用不平衡和不公平。一些社区和居民可能无法充分享受到智慧城市技术带来的好处，因为他们缺乏访问和使用数字技术的能力。城市需要采取措施来减小数字鸿沟，如提供数字培训、推广数字包容性政策、降低数字服务的门槛等。

3 城市治理智慧化发展的实践路径

在城市治理智慧化过程中，数据治理的能力是智慧化建设的核心。数据治理是一种组织范围内关于数据的管理和控制的综合性框架。它涵盖了数据的整个生命周期，包括数据的收集、存储、处理、传输和使用。数据治理旨在确保数据的质量、可靠性、安全性，同时确保数据的合规性和一致性。对于传统的城市而言，决策通常基于有限且滞后的数据，这使得决策制定过程缺乏准确性和实时性。然而，随着传感器、物联网和其他技术的发展，城市能够收集到丰富的数据，包括交通流量、环境指标、社会经济数据等。这些数据可以帮助城市管理者更好地了解城市的运行情况、识别问题和制定解决方案。

3.1 以数据治理支持城市智慧化治理决策

数据治理确保决策制定者能够获取准确、及时的数据，为他们决策支持。在智慧城市中，大量数据被收集和生成，包括来自传感器、设备、应用程序和市民参与的数据。通过进行有效的数据治理，可以确保数据的质量、完整性和一致性，从而使决策者在制定政策和方案时有依据。比如基于可靠数据，城市规划部门可以更好地预测交通需求，优化交通系统，从而减少拥堵和减少碳排放。数据治理还可以帮助城市管理者追踪和监测社会福利项目的执行效果，及时调整政策，以满足市民的需求。

基于数据治理的优化决策可以带来城市治理的诸多效益。通过优化资源配置，城市可以降低成本、提高效率，促进经济发展。例如，在交通运输领域，通过实时数据分析和智能交通管理系统，城市可以减少交通事故、提高运输效率，降低资源浪费和交通成本，对经济的发展具有积极的促进作用。具体而言有以下几个方面的作用同时数据治理同样在资源优化方面是有着重要的影响，城市资源有限，包括能源、水源、土地等，如何高效地利用这些资源是城市发展的关键问题。通过数据驱动的资源优化，城市可以更好地配置和管理资源，以实现资源的最佳利用效果，通过一定的数据分析能力可以帮助城市更加精确地预测和规划资源需求[5]。比如在能源管理方面，通过实时监测和分析能源使用数据，城市可以调整能源供应、提高能源利用效率，减少浪费。在土地利用方面，数据分析能够指导城市规划和土地分配，合理安排不同功能区的布局，提升土地利用效率和城市空间的优化。

3.2 以统一的技术标准解决城市智慧化治理中数据交互和安全问题

治理是一项至关重要的任务，能够确保组织有效地管理、保护和利用数据资源，从而推动创新、提高决策质量、确保合规性，并增强竞争力。为了实现智慧化治理，必须确保数据的质量、可用性、安全性和合规。一是需要制定明确的数据治理政策并执行，开发和发布明确的数据治理政策，以确保组织内的一致性和标准化。这些政策应明确规定数据的所有权、访问权限、数据质量标准以及合规性要求；仅仅制定政策是不够的，必须确保组织内的员工了解这些政策并严格遵守。为此，需要提供培训和教育，同时建立监督机制来检查政策执行情况。

二是建立统一的数据平台。为促进不同系统之间的数据整合和共享，组织需要建立统一的数据平台或数据湖。这个平台应该支持多样的数据类型和数据来源，并提供工具和技术来进行数据清洗、转换和集成。要制定和推广技术标准，确保不同系统之间的数据能够互操作。这有助于减少数据集成的复杂性和成本。

三是设计数据架构，强化数据安全措施。数据平台应该有清晰的数据架构，确保数据按照一致的结构和格式进行存储。这有助于提高数据的可用性和可维护性。数据安全也是不可或缺的一部分；数据安全是数据治理的基础。加强数据加密、身份验证和访问控制，以应对潜在的安全威胁[6]。建立紧急应对计划，以便在数据泄露或安全事件发生时迅速采取行动。

在智慧城市中，数据治理对于城市的网络和信息安全至关重要。通过对数据的管理和安全策略的实施，数据治理能够预测和预防网络攻击，保护市民的隐私和财产安全。智慧城市依赖于大量的传感器和网络连接设备，这为潜在的网络入侵和数据泄露带来风险。数据治理可以确保合适的数据访问权限、数据加密和防火墙等安全措施的实施，从而保障城市系统的安全性和市民的信任。

3.3 以数字协同促进治理机制完善和数字鸿沟缩短

要通过完善治理机制提高市民治理参与度。为了建立有效的参与和治理机制，避免利益冲突、信息不对称和决策困难等问题，智慧城市建设应该积极寻求政府、企业和居民等多方的参与和协同合作。数据治理可以支持市民参与城市治理。通过公开的数据和可视化工具，数据治理可以使市民更容易了解城市的问题和挑战。公开数据可促进透明度，让市民对城市的运行情况有更清晰的认识。此外数据可视化工具可以将数据以直观的形式呈现，使市民能够更好地理解数据的含义和影响。市民基于此可以更主动地参与城市治理，提出建议，参与社区规划，并监督政府行动。数据治理为市民与政府之间的互动创造了更强的基础，推动城市的民主参与和自治发展。同时城市治理现代化智慧化建设可能加剧数字鸿沟问题，即信息和通信技术的使用不平衡和不公平。对于一些社区和居民来说，他们可能无法充分享受到智慧城市技术带来的好处，因为政府需要加强他们访问和使用数字技术的能力和政策机会。

城市治理智慧化是一个复杂且快速发展的领域，其中数据治理更是需要综合考虑政策、技术、社会和经济等多方因素。数据治理不仅能够提高决策的科学性和精准性，还能够增强公共服务的便捷性和高效性，进一步推动城市的可持续发展。在实践中，政策建议和实施路径的成功离不开政府、企业、社会组织和公民的三方合作[7]。只有通过共同努力，才能有效推动城市治理智慧化的实现，创造更加智能、高效和可持续的未来。通过城市治理智慧化不断优化政策环境、提升技术水平、加强社会参与和推动经济发展，实现更加智能、可持续和有益于社会的政策发展目标，这既是城市治理智慧化的核心要求，也是数字时代赋予城市领导者的历史使命。