政治学关心城市治理中公权力的作用方式、制度建设和组织间关系的协调。在城市治理的研究过程中，经历了从过去强调政府的角色，譬如政府配置资源、政府公共责任、政府资源投入等，转向现在强调政府、社会和市场在城市治理中的合作关系。大数据和智能化技术可以提升社会治理的能力，其服务的不止是社区和城市层面，甚至可服务于跨城市区域，甚至国家层面。

社会治理的

转型影响与演进模式

改革开放以来，中国进入快速社会转型期，取得了举世瞩目的成就，也引发了许多不协调因素。其一是市场化改革造成中国社会的社会分化和利益多元化。不同社会群体对政府角色、公共服务产生不同理解，甚至出现阶层之间、群体之间、代际之间的价值冲突。大量研究发现，一个国家经济越发达，其公民对政府越具有更高水平、更个性化的公共品要求，也更具能力评价政府绩效。我国正在经历这一进程，因而，要理性看待互联网上公众对政府的诉求和建议。

其二是城镇化带来现代生活的同时，又产生诸多社会问题，如环境压力、能源压力、城市服务、贫富差距等。我国强调城市发展的相对均衡性，而城市治理中涉及的户籍问题、社保体系等均有差异。城市居民要求有公民身份即享受相同福祉，为保证这一价值追求，如何落实值得探索。

其三是正在经历的大规模网络化，对整个国家影响巨大。截至2018年6月，中国网民已达8.02亿。网民不仅上网，且对公共问题很关心，弥补了线下空间所缺乏的表达途径。虚拟空间的匿名性、低门槛、开放性、“围观效应”等促使网民积极表达个人或群体诉求，给政府带来一定压力。

基于上述分析，社会治理应在三个维度加以区分考虑：一是快速转型期可能产生高发、频发、骤发的不可预测性社会风险；二是现阶段充分释放的社会诉求表现活跃且多元，可以被吸纳到决策过程；三是集体行动性公众诉求会带来“围观效应”或自下而上的压力。在此情况下，社会治理的理念、模式，以及政府和社会沟通的方式均发生变化。此外，社会治理演进过程也发生了两个重要转变。第一，政府—社会关系发生变化。社会管理时期，政府是自上而下、单向度管理；社会治理时期，由政府主导、吸纳社会组织和公民多治理主体有序有效参与。第二，建设理想社会的目标发生重要变革。“智慧社会”在数字化空间反映为社会各个主体之间的互动关系，是网络化、普遍化、智能化的，智能由此成为与土地、劳动、资本同等重要的新型生产要素。

随着大数据和智能化应用的推广，包括众包数据、搜索数据在内的数据是所有人可共享的，对这些数据的分析可用来增加预测的精准度，所使用的算法也越来越成熟。一改过去政府有很多预测需求，但技术落地较为困难的局面。譬如利用搜索数据做流感预测，这在社会风险应对方面是前所未有的。

目前，世界各国均在探索如何将大数据、机器学习方法运用到治理过程中。制度变革的根本动力之一即科技革新，将“技术嵌入制度”提供了另一种解决方案。譬如将大数据和人工智能嵌入制度过程促使制度运行起来，让社会参与治理。世界主要国家均发现了大数据、人工智能等技术革新赋予政府能力提升的时代机遇，并将其上升到国家战略层面予以高度重视。我国亦不例外。

在我国，大数据在推动国家治理现代化方面已有诸多进展。2015年，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，明确提出大数据是政府提升治理能力的新途径，且在诸多细分的政府治理领域提出具体建议。2016年，“十三五”规划提出实施国家大数据战略，将大数据视为政府解决公共治理问题、克服社会问题的有力措施。此后，“网络强国”“智慧社会”等一系列概念在中共十九大报告中出现，尤为重要的是在2017年12月8日中共中央政治局第二次集体学习时，习近平总书记指出，要以推行电子政务、建设智慧城市等为抓手，充分利用大数据平台，加强政企合作、多方参与，形成社会治理强大合力。

基于此，未来构建城市治理新模式可能有四个发展取向。第一，开放性政府。大数据促进政府开放其资讯和信息，使政务过程变得更透明。如“最多跑一次”改革，政府的开放性给社会治理带来益处。第二，智慧式政府。政府做决策可依托智慧化工具和个性、精准化的服务递送机制，如机器辅助管理人员实施精细化管理，可大大提高服务效率。第三，回应性政府。大数据时代，政府回应能力空前提升，大量资讯助力政府了解社会诉求，回应体现精准化。同时，大数据辅助政府做预测预警，提升政府的危机响应能力。第四，濡化政府。互联网推动群体智慧和社会共识的形成，政府和公民的沟通可运用互联网进行价值观引导。

城市治理创新：

体系结构与实现机制

构建智能化社会治理应用体系，需要具备以下五个机制。一是数据，通过整合网络数据资源构建数据文化；二是信息，通过对整合的数据进行分析，打破信息碎片化和信息不对称困境；三是协作，通过数据和信息流动实现业务整合，破解传统需部门整合、机构改革才可实现的机构协作；四是参与，通过大数据平台鼓励公众参与，促进协商民主落实；五是安全，这是整个智能化社会治理体系的底线保障，包括数据安全、信息安全并在此基础上形成社会安全预警体系。

构建智能化社会治理理论和应用体系的目标是推动社会治理决策科学化、风险防范机制前瞻化，提升政府或社会主体基于大数据更好地感知城市中社会风险的能力，辅助决策部门找到应对社会风险的方案，以达成政府的决策回应精准化、社会治理科学化、社会治理协同化。应用大数据可监测社会偏好、评估社会风险，目前已有的颗粒度很好的数据，可以动态跟踪社会偏好即民情民意的变化。另外，可通过大数据评估社会风险，如疫情、火灾、冲突性事件等。同时，建立一个众智解决方案的治理体系互动平台，基于此平台，建立社会治理知识库，辅助社会治理主体找到政策或方法等解决方案。

而决策辅助的智能化工具实现有三个步骤。第一步是建立社会治理知识库，包括社会治理的案例库，在全国甚至全球，收集各地政府应对不同社会风险、社会问题的典型实践；同时建立社会治理政策库，即地方政府在民生政策、风险预防政策领域的解决方案知识库。通过积累各地既有经验，形成知识以供其他地区未来学习。第二步是城市精准匹配。在政策扩散、政策学习中自动匹配具有可比性的城市。第三步是做精准化的决策辅助。可运用知识图谱对社会风险和解决方案做关联分析，并自动推送解决方案供决策参考。

综上，通过将海量的数据资源和高效的数据挖掘技术有效应用，最终可建立智能化的城市社会治理体系。其目标在于激活和吸纳：激活包括政府、市场和各个社会主体的治理资源，使得政府扎根于城市和社区“自下而上”吸纳来自社会需求，体现我国“以人民为中心”的政治理念。在此过程中，要注意社会治理在治理体制、机制和技术上的匹配作用。在体制方面，要强调政府开放数据和公权力的边界，应明确公权力使用大数据的边界，公私合作，社会参与以达成共识。在机制方面，要政、企、社合作，通过众智贡献提升大数据智能化决策水平。在环境方面，要注意克服数字鸿沟和数据利维坦问题。我国政府在落后地区建立“廉价化”互联网基础设施，是非常好的克服数字鸿沟的举措。破解这些问题需要政府、社会和企业多维度协作，通过大数据等技术融入治理过程，更好地塑造合作格局并促使治理制度运行起来。

工作单位：清华大学政治学系

课题：国家社科基金重大项目“基于大数据的智能化社会治理监测、评估与应对策略研究”（18ZDA110）阶段性成果