摘要
当前，数字化转型正深刻重塑政府治理体系，推动制度创新与工作机制变革。本文基于“数据-流程-权力”三角互构框架，探讨中国政府在数字化浪潮中的范式演进。
并通过广州、上海、浙江三个前沿省市的案例，揭示数字化如何重构政府的数据应用、业务流程和权力结构。研究发现，数据要素化驱动了行政要素的再结构化，算法嵌入改变了决策的触发逻辑，场景化治理则重构了权力的集散路径。因此提出“算法程序黑箱-行政价值迁移-管理能力滞后”三重风险，并给出“场景宪法”与“算法审计”两项制度创新建议，从长远看，未来数字政府的发展将趋向智能协同、数据要素化和治理范式变革，最终构建起动态、开放、协同的现代化治理体系。
关键词：数字化转型；治理范式；制度创新；算法治理；场景宪法
研究背景
过去十年，政府数字化经历了“上网-上云-上数”的演进，数字化技术通过辅助自动化决策、预测调配资源的方式逐步嵌入政府公共治理领域的不同场景，然而，技术的迭代尚未带来治理范式的升级。展望当下，数据成为生产要素、算法成为治理中介，传统科层制面临“数据穿透层级、算法替代经验、场景重组边界”的挑战。2025年，Deepseek引爆了新一轮人工智能热潮，数字政府需求也被再次激发，多个省市的政府部门开始主动将人工智能模型接入本地政务系统或进行本地化部署。政府数字治理能力的边界也迎来新突破，本文尝试探讨未来数字化转型如何作用于政府治理的整体逻辑？其制度创新与工作机制如何演进？是否能够构建新的管理范式？
1、数字政府的建设回溯
传统电子政务研究以“技术-组织-环境”框架为主，强调技术的外生冲击。然而，该框架难以解释以下现象：第一，数据要素化后，行政权力不再完全掌握在上级指令，而是部分让渡给数据中枢；第二，算法模型的嵌入改变了决策触发点，行政人员的裁量空间被重新界定；第三，以场景为单元的跨部门协作，构建了无固定边界的“液态化”组织。因此，亟需一个能够整合“要素-结构-机制”的新框架。
2、地方政府创新实践：三省市的前沿探索
在政府数字化治理的浪潮中，多个省市开展了创新实践，其中广州、上海和浙江的表现尤为突出，各具特色。这些实践生动体现了”数据-流程-权力”三角互构如何重塑政府治理模式。
2.1 广州市：数据要素化与系统重构
广州作为国家数据基础设施试点城市，在数据要素化与系统重构方面取得了显著成就。广州市的创新实践主要体现在以下几个方面：
- 公共数据授权运营：广州率先探索公共数据授权运营，出台全国首份城市级运营服务收费标准，平衡数据的”公益属性”与”市场活力”。这种制度创新解决了长期困扰政府的”数据沉睡”难题，使数据真正成为可供社会使用的生产要素。截至2025年9月，广州已推动38个登记主体登记超260项公共数据资源，完成超50个公共数据产品和服务的开发利用”快申速审”。
- 可信数据空间建设：广州构建了”数聚中枢”模式的可信数据空间，建成12大产业专区、37个高价值场景，覆盖医疗健康、智慧交通等重点领域。这些数据空间不仅促进了政府数据开放，还吸引了数据要素企业和交易所共建”政府-企业-科研机构”协同生态，使数据成为串联湾区产业的”黄金纽带”。
- GI系统应用：广州打造了超大城市级数字政府运行智能分析系统（GI系统），并入选2025数博会全国数字政府创新成果与实践案例。该系统构建了”17351″架构，即1条“PDCA”政府指挥调度主线、7大领域数字化转型、3标5国指标体系、1个GI总平台。该系统通过”指标亮灯”、”数据穿透”等功能，实现政府履职全流程线上留痕与刚性运转，完成从“松散粗放管理”向“PDCA精细管理”转变，治理效能显著提升。
2.2 上海市：流程再造与精细化治理
上海市的数字化治理特色体现在流程再造与精细化治理方面，通过技术手段优化政府工作流程，实现了从被动响应到主动服务、从粗放管理到精细治理的转变，提升了城市治理的精度和效能。上海的创新实践主要包括：
- “码上办”平台：上海市静安区曹家渡街道推出了”码上办”数字化治理系统，实现了”码上监管”、”码上服务”、”码上监督”三位一体的治理新模式。该系统通过一个小小的二维码，打造服务民生的数据大平台，让街区治理既有”智慧大脑”又有”民生温度”。居民扫描二维码可以登录公众端、商户端和管理端三个场景端口，实现投诉响应”码上到”、开店办事”码上办”、电子台账件件留痕。
- “新版社区云”平台：上海市推出了”新版社区云”平台，为基层工作人员卸下重担，为居民群众提供精准服务。曹杨新村街道作为试点街道，部分居民已经享受到了”小事快办”的效率，只需手机端简单表达诉求，社区工作者立刻精准对接。这种”群众点单、云端接单、部门办单”的新模式，让数据成为穿梭在楼组间的”勤务兵”，实现了”数据多跑路、群众零跑腿”，打通了社区服务的”最后一公里”。
- 三色脸谱动态评级系统：基于巡查结果、商户自检及公众反馈等各类数据维度，智能生成”三色脸谱”动态评级：绿色笑脸（常态良好）、黄色平脸（常态一般）、红色哭脸（常态不佳）。这种评级系统实现了精准化、差异化监管，有效减少执法部门对商户的过度干扰，同时通过公开评价，激发商户履行门责自律的主动性和自觉性。
上海的实践表明，数字化治理不仅是技术革新，更是工作流程和服务模式的深刻变革。通过流程再造，上海市实现了从被动响应到主动服务、从粗放管理到精细治理的转变，提升了城市治理的精度和效能。
2.3 浙江省：权力重构与整体智治
浙江省的数字化治理以权力重构与整体智治为特征，通过数字化手段重新配置政府权力，实现整体智能治理。浙江省的创新实践主要包括：
- “综合查一次”改革：浙江省推出了”综合查一次”改革，通过跨部门、跨领域的联合执法，实现”进一次门、查多项事”。这种改革显著提升了监管效率，减轻了企业负担，解决了长期以来存在的重复执法和执法扰民问题，真正做到了“无事不打扰、监管更精准”。截至2025年，浙江省已开展多次跨区域、跨部门、跨领域的联合行动，形成了监管合力。
- 基层治理数字化平台：浙江省搭建了基层治理数字化平台，实现”群众点单、云端接单、部门办单”的新模式。这种模式让数据成为穿梭在楼组间的”勤务兵”，居民只需安坐家中，就能享受”服务找上门”的便利，真正实现了”数据多跑路、群众零跑腿”，打通了社区服务的”最后一公里”。
- 数字化驱动政府履职：浙江省通过数字化驱动政府履职，构建了”PDCA”循环治理理念，加快推进政府履职和政务运行数字化转型。这种理念实现政府履职全流程线上留痕与刚性运转，推动”AI+GI”的智能化升级，为数字化转型提供了可复制的”治理范式”。
- 数字政府治理体系的逻辑变革
数字化转型正在推动政府治理体系发生深刻的理论创新，这种创新主要体现在数据、流程和权力三个维度的互构关系上。
3.1 数据维度：从技术要素到治理资源
在传统治理模式下，数据主要被视为技术操作的副产品，但在数字化治理框架下，数据已经转变为重要的治理资源和生产要素。这种转变主要体现在以下三个方面：
- 数据资源化：政府数据不再仅仅是记录行政过程的痕迹，而是成为了可以驱动决策、优化服务的关键资源。
- 数据基础设施化：数据不再仅仅是应用层面的内容，而是成为了支撑政府运作的基础设施。
- 数据要素化：数据在要素市场中的流通和配置，推动了要素市场化配置改革。
数据的这种转变，不仅影响了政府的技术应用，更深刻地改变了政府的治理逻辑和价值创造方式。政府通过数据资源的开发和应用，能够更加精准地识别社会需求，更加高效地配置公共资源，更加科学地评估政策效果。
3.2 流程维度：从碎片化到整体性治理
数字化转型正在推动政府流程从碎片化向整体性治理转变，这一转变主要体现在以下三个方面：
- 业务流程重构：通过数字化手段，政府打破了部门壁垒，实现了业务流程的跨部门重构。例如，淄博市推出车辆检验”一件事”，”一机登录、一次采集、分类使用”，使群众车检等待时间直接减少30分钟以上。这种重构不仅提高了效率，也改善了民众的办事体验。
- 协同机制创新：数字化治理建立了跨部门、跨层级的协同机制。例如2025年3月，北京经开区与天津经开区签署《京津冀国家级经开区综合执法协作意向》。未来京津冀14个国家级经开区将陆续推进跨区域执法协作，通过常态化联络、联席会议等机制，在执法信息互通、监管互动、过程互助、结果互认、经验互鉴等方面强化合作。这种创新显著提升监管效率，优化跨区域营商环境。
- 闭环管理实现：数字化治理实现了从问题发现到解决的全流程闭环管理。广州GI系统通过”立靶子、爬梯子、量尺子、开方子”技术方法论，实现政府履职全流程线上留痕与刚性运转。这种闭环管理确保了治理过程的完整性和有效性。
流程维度创新升级，不仅提高了政府效率，也重塑了政府的组织架构和运行机制，使政府能够更加协调、高效地回应社会需求。
3.3 权力维度：从单中心到多中心治理
数字化转型正在推动政府把治理权利和公共服务的义务做了很好的融合，权力从单中心向多中心治理转变，该转变主要体现在以下三个方面：
- 权力众包化：数字化治理通过技术手段，使政府权力更加分散和共享。例如前面提到，上海曹家渡街道不断优化”码上办”平台功能，以”多格合一”机制充分地将市民动员起来，共同参与街区治理，做到共建、共治、共享。这种权力分散化不仅提高了治理的包容性，也增强了社会的参与感。
- 权力透明化：数字化治理通过公共数据开放和信息公开，使政府权力更加透明和可监督。也提高了社会的监督能力。
- 权力聚合化：数字化治理通过多元主体的协同，以”数据互通”破解”区域壁垒”，使政府权力更加协同和高效。不仅提高了治理的整体效能，也增强了跨区域的凝聚力。
权力维度的变化，有效的改变了政府的权力结构，且重塑了政府与市场、政府与社会的关系，构建了一种更加开放、包容、协同的治理生态。
4、治理范式变革下的风险
治理范式变革也面临着制度惯性和利益阻力的挑战。如何打破传统的部门壁垒和利益格局，如何建立适应数字化治理的新制度和新机制，如何培养政府官员的数字化思维和能力，都是未来需要解决的重要问题。
4.1算法行政的程序法治危机
随着算法大规模的公共性应用，算法黑箱、算法偏见以及算法权力导致知情权受限、平等权受损以及权力合谋等法治风险。这是因为，算法程序是机器的过程而非人类的过程，使得运行中不存在行政主体与相对人互动的可能。算法对信息公开、陈述意见、说明理由等程序形成挑战，削弱行政程序权力控制和权利保障的作用发挥，程序规制由此陷入失语境地。
4.2社会环境价值判断争议
新兴数字技术难以依据具体情况作出符合社会公众期待的价值判断。社会问题具有复杂性，数字技术或许能够依靠强大的数据收集与分析能力得出最具理性和客观的行政决策，但可能无法妥善处理存在争议性的社会事件。政府的价值判断往往依赖于以往的经验和对特定社会情境的分析。然而，由于社会环境无法完全数字化，且决策经验具有隐性特征，孤立于社会环境的无实体算法往往无法理解和掌握如地域差异中的人文背景、纠纷背后的利益冲突以及解决社会问题的技巧等，这些经验性知识需要治理主体通过亲身经历、感悟和总结来熟练掌握并有效应用。依赖数字技术化解具有争议的社会问题，则容易导致价值理性的缺失，激化社会矛盾。
4.3人员数字管理能力滞后
大多政府管理人员尚未具备成熟的数字化管理能力和管理思维，导致在借助数字化进行决策分析、在线审核等重复性工作时，难以识别数据的质量、安全性以及数字异化问题。例如政府在应用新兴数字技术进行数据收集、处理和使用过程中存在的虚假数据、数据失控、缺乏透明度等威胁治理安全的异化现象，无法实现以人为主体，利用数字化技术高效、精准、合理辅助决策的理想化愿景。
5、治理路径的创新思考：场景宪法与算法审计
5.1 场景宪法：以场景为单元的治理规则
场景宪法的核心是把“场景”而非“部门”作为治理单元，制定跨部门授权、数据归属、预算分配、绩效评价的统一规则。例如，由省大数据局牵头，联合各部出台《场景宪章》，明确数据提供方、算法维护方、业务执行方的权利义务，实现“一事一宪章”，避免“一事一议”的制度碎片化。
5.2 算法审计：技术、法律、社会三重审查
（1）技术审计：由省级大数据中心联合高校成立算法审计实验室，每季度抽检模型公平性、可解释性；
（2）法律审计：由省司法厅对算法规则进行合法性背书，确保符合《行政处罚法》《个人信息保护法》等上位法；
（3）社会审计：引入第三方机构与公众代表参与算法评估，结果向社会公开。
6、结论与展望
数字化治理已经从技术工具层面深化至制度创新层面，实现了从单向管理向多元协同、从碎片化向整体性、从经验决策向数据驱动的转变。广州、上海、浙江等地的实践表明，数字化治理不仅提高了政府效率，也改善了公共服务，增强了社会参与。
当前，数字化治理仍面临着技术伦理、数据安全、产权界定、价值评估、制度惯性和利益阻力等多重挑战。这些挑战需要政府、市场和社会共同应对，通过制度创新、技术创新和理念创新，构建更加适应数字化时代的治理体系。
未来，数字化治理将趋向智能协同、数据要素化和治理范式变革。政府需要进一步深化数字化转型，推动数据开放和共享，优化业务流程和权力结构，加强与社会和市场的协同，构建更加开放、包容、协同的现代化治理体系。
数字化治理是一场深刻的革命，它不仅改变了政府的技术手段，更重塑了政府的治理理念、制度和模式。面对未来的挑战和机遇，政府需要勇于创新，敢于变革，推动数字化治理向更高水平发展，为实现治理体系和治理能力现代化提供坚实支撑。
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