数智治理新范式的要义与挑战：学术报告

作者及发表信息
本文由清华大学数字政府与治理研究院的杜玉春和张小劲合作撰写，发表于《学术前沿》2025年第17期（总第106-111页）。文章标题为《数智治理新范式的要义与挑战》（The Essentials and Challenges of the New Paradigm of Intelligence Governance），旨在探讨数字智能技术（Digital-Intelligent Technologies）与公共治理现代化深度融合背景下，治理范式的转型路径及其面临的系统性挑战。

学术背景与研究目标

科学领域与问题缘起
本文属于公共管理与数字治理交叉领域的研究。作者指出，传统公共治理范式（如韦伯式科层治理、数字治理）在应对“乌卡时代”（VUCA Era，即易变、不确定、复杂、模糊的环境）时显现出局限性：
1. 数字治理的不足：虽能打破“数据孤岛”，但依赖静态经验决策，难以实现动态适应性与多元价值整合；
2. 技术应用的失衡：区域间数字化能力差异导致治理效能非均衡性。

在此背景下，数智治理（Intelligence Governance）作为数字治理向更高阶智能治理过渡的新范式应运而生。其核心目标是通过技术融合（如大数据、人工智能、区块链）与系统性创新，解决既有范式的困境，推动治理向“智能生成”方向演进。

核心观点与论据

1. 数智治理的四大核心要义

作者提出数智治理的四大支柱，构成“智能—智治—智效”的良性循环：
- 决策驱动（Data-Driven Decision-Making）：
通过“数据—信息—知识—智慧”的转化路径，利用机器学习等技术实现从经验驱动到预测生成的决策模式变革。例如，基于历史数据的风险预判可提升资源配置精准性。
*支持证据*：引用郭华等（2016）的数据转化模型，以及张小劲（2022）对政务热线数据赋能的研究。

• 人机互融（Human-Machine Integration）：
  强调技术系统与人类认知的协同进化。技术通过持续学习优化算法，人类则主导价值判断与伦理监督。
  *支持理论*：齐延平（2022）提出的“数智化社会法律调控”框架，以及张建锋（2022）对敏捷组织的论述。

• 协同路径（Multi-Actor Collaboration）：
  需打破组织壁垒，构建跨部门、跨平台的技术生态（如“大智移云物区链”技术栈）与治理网络。
  *案例*：政务区块链和智能合约可优化跨域数据共享（蓝蔚青，2024）。

• 赋能依归（Empowerment-Oriented Value）：
  以提升“数字智商”（Digital Intelligence Quotient, DQ）为基础，推动个体能力与社会效能的跃迁。
  *国际参考*：DQ Institute（2017）提出的数字素养评估框架。

2. 数智治理面临的挑战

作者系统分析了范式落地的四类结构性难题：
- 决策科学化困境：数据孤岛、算法黑箱（Algorithmic Black Box）及生成式AI的“幻觉”（Hallucination）风险可能误导政策制定（Binns, 2018）。
- 人机协同失衡：技术迭代速度远超人力适配能力，导致“机进人滞”（谢小云，2021）。
- 协同耦合壁垒：组织本位主义与安全信任缺失阻碍跨域数据流动（李猛，2023）。
- 公平普惠难题：数字鸿沟（Digital Divide）在多维度深化，算法偏见（Algorithmic Bias）加剧社会不公（刘友华，2019）。

3. 中国场景下的突破路径

结合中国实践，作者提出三方面建议：
1. 技术基座建设：通过“东数西算”战略降低算力门槛，攻关隐私计算等核心技术；
2. 制度型技术应用：利用政务区块链构建可信共享机制；
3. 分域分层推广：东部试点“全域数智治理”，中西部优先布局高效益场景（如灾害预警）。

学术价值与实践意义

1. 理论贡献：首次系统整合数智治理的“四维要义”，提出从数字治理到智慧治理的“四阶共生”演进模型（基础—过渡—执行—目标）。
   
2. 政策参考：为中国治理现代化提供技术适配与制度设计的具体路径，呼应国务院《“人工智能+”行动的意见》的部署。
   
3. 跨学科启示：融合公共管理、计算机科学、法学等多领域视角，推动形成数智治理的学术共同体。
   

研究亮点

• 范式创新性：将数智治理明确定位为数字治理与智能治理间的“关键过渡”，弥补现有研究对技术融合逻辑的忽视。
  
• 问题系统性：不仅分析技术瓶颈，更揭示组织惰性、价值冲突等深层次矛盾。
  
• 本土化策略：基于中国“新型举国体制”优势，提出差异化推广方案。
  

本文为公共治理领域的研究者与实践者提供了兼具理论深度与操作性的框架，对全球数智治理的发展具有重要参考价值。