AI驱动下的中国治理转型：动力、机制、制度与情境

AI-Driven Governance Transformation in China: Dynamics, Mechanisms, Institutions, and Contexts

Government Information Quarterly《政府信息季刊》近日以“AI驱动下的中国治理转型：动力、机制、制度与情境”为主题组织专刊，并向全球学者征稿。GIQ是目前国际数字政府学界影响力最大的期刊（SSCI 1区，五年影响因子10.0）。

本次专刊客座主编为复旦大学国际关系与公共事务学院教授郑磊、清华大学公共管理学院教授张楠和中山大学政治与公共事务管理学院副教授郑跃平，专刊编辑协调员为复旦大学国际关系与公共事务学院博士研究生张宏。

近年来，人工智能越来越深地嵌入公共管理与政府运行，成为数字政府和公共部门转型的重要推动力量。在中国，这一趋势尤为突出：从超大城市治理中的“城市大脑”，到政务服务中的自动审批、智能问答和主动服务，人工智能正在进入越来越多的治理场景。中国由此成为观察智能政务的重要场域。许多数字政府学者共同关注的问题，在中国的制度环境、治理规模和应用场景中可能表现得更早或更为显著，也更容易被观察到和进行比较。

然而，大规模技术部署本身并不能直接解释治理转型的内在逻辑。既有研究更多呈现了中国智能政府“做了什么”，包括技术应用、基础设施建设和政策推动等方面；但从治理视角看，仍有必要进一步追问这些变化“如何发生”以及“为什么发生”。

本特刊希望打开中国人工智能驱动治理的“暗盒”，围绕其背后的动力、机制、制度与情境展开讨论。人工智能在中国治理中的形态并非由技术单独决定，而是由特定的公共价值、制度安排、组织过程和治理场景在复杂互动中被塑造出来。本特刊旨在推动关于数字与智能时代国家治理系统性重构的理论对话，考察以上因素如何进入具体情境，并通过特定治理机制被转化为制度实践。为超越对技术成就和应用案例的简单描述，本特刊重点关注以下三个相互关联的研究维度。

一、AI驱动治理转型的过程与逻辑

人工智能正在重塑政府运行的“前台”与“后台”。在公共服务供给中，政务服务正在从被动响应、窗口受理，转向由数据和算法触发的主动服务。这一变化可能降低行政负担，也可能带来新的数字距离、算法偏差或公平性问题。更深层次地看，人工智能也在改变政策制定和行政决策的过程。中国的改革进程，正在与数据驱动决策、算法理性和平台化治理工具相互叠加，形成新的治理动态，算法理性如何与经验型领导、科层组织和既有行政体系进行交互，成为理解治理转型的重要问题。

二、治理目标与技术系统的融合

人工智能驱动的治理转型并不是抽象发生的，而是通过一系列具体路径把治理目标、公共价值和技术系统连接融合起来。发展效率、社会稳定、以人民为中心的服务导向、绩效合法性等治理目标，如何被协商、编码并嵌入算法流程和行政规则，值得进行深入探究。治理与技术从来都不是价值中立的，理解公共价值与技术设计之间的关系，成为解释智能治理实践的关键。同时，中国主动作为的制度环境与治理传统，也可能构成促进人工智能被公共部门采纳、并得到扩散与规模化应用的重要背景。

三、差异化的治理情境

理解AI驱动下中国公共治理转型，还需要充分考虑中国内部的差异性。中国并不是一个单一、均质的治理场域，不同层级、部门和地区的治理情境都会对人工智能的设计、应用和效果产生影响。中央部门可能更强调体系化和标准化，地方政府则可能更多将人工智能作为服务创新、资源获取和绩效提升的重要工具。不同部门之间也存在明显差异：公共安全可能遵循控制与执法逻辑，民生服务则更强调服务优化和体验改善。区域差异同样重要，沿海城市形成的智能治理方案未必能够直接适用于资源有限的内陆地区。地方条件和具体环境如何塑造技术设计与治理结果，是本特刊特别关注的问题。

推荐选题

 本特刊欢迎理论研究、实证研究以及批判性研究论文投稿。实证研究可采用定量、定性或混合方法。推荐选题包括但不限于以下方面：

主题一：治理演进的动力机制

· 政民交互界面的重构：主动服务模式如何改变政民互动，以及这些变化对社会契约、数字距离和行政负担的影响。

· 决策范式的转变：在复杂政策环境中，数据驱动理性如何与经验型领导和既有行政体系交互。

· 科层角色的转型：智能化环境下，行政裁量、基层公务人员专业身份和工作边界的变化。

主题二：治理与实施路径

· 价值整合的逻辑：公共价值如何在技术系统和行政规则中被协商、转译和进行操作化。

· 创新扩散与规模化：既有的制度路径如何推动人工智能在公共部门中得到快速扩展。

· 问责与合法性框架：如何管理算法风险、确定责任归属，并在智能化治理中维持公共信任。

· 开发与运行的政治：政府人工智能系统采购、开发和运行背后的行政因素与政治经济因素。

主题三：环境与结构图景

· 制度协调：中央战略部署与地方创新实践如何在“条/块”关系中相互作用。

· 部门差异：不同政策领域中的治理逻辑如何分化，包括管理导向的控制与服务导向的优化。

· 区域不平衡：地方资源禀赋和地理条件如何影响智能治理的发展路径与实际效果。

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来源丨https://mp.weixin.qq.com/s/L3AO1P58yyfzYmLPTh-zmQ