来源：《中国社会科学文摘》2023年第4期P98—P99
作者：郁建兴等 单位：浙江工商大学 浙江大学公共管理学院，摘自《管理世界》2023年1期，刘倩摘
从公共行政到公共管理、公共治理的发展历程表明，科技革命不仅是公共管理成为一门学科的重要时代背景，它也通过持续引发治理实践变革和技术能力提升，间接但深刻地影响着公共管理的研究范式变革，形成不同时期公共管理研究的基础假设、核心问题、理论工具和研究方法。
数字技术对公共管理领域的影响
如果说工业革命与既有公共管理研究范式之间呈现出一种互为表征的弱连接，那么数字时代的技术变革正在成为直接驱动公共管理范式变革的重要因素，形成了数字技术与公共管理研究范式之间的强连接。这种强连接来源于以“大智移云”为代表的数字技术，它们推动了物理空间、社会空间和数字空间的融合，形成了一场新的数字革命。同样地，如果说工业时代的技术部分替代了人类体力劳动，那么数字时代的科技进步正在持续增强人类的脑力水平。理解这些技术的性质，辨析新兴数字技术对公共管理实践场域和研究工具的影响，是分析数字时代公共管理研究范式变革的重要基础。
（一） 数字革命的核心特征：数据与数据驱动
数字时代的新兴技术代表是大数据、人工智能、移动通讯和云计算，共同推动了大规模数据的产生、汇聚和应用，使得数据和数据驱动成为数字时代区分于工业时代的关键特征。具体表现为数据规模、汇聚范围和算法算力等三个层面的根本性变革。第一，人类的数据生产能力实现了飞跃式增长。第二，大规模的数据汇聚。第三，以人工智能为代表的高强度数据处理能力。
（二）数据驱动公共管理的实践、治理与分析场域融合
第一，数据驱动催生了经济社会运行的新形态，进而重新定义公共管理所需要应对的实践场域。在经济领域，数字技术的影响及表现为微观层面的企业研发模式转变、产业组织和创新模式转变，也表现为宏观层次的市场运行机制变化。其中，公共管理的核心挑战在于宏观层次。在社会领域，数字技术带来了传播、沟通方式的全面重构，催生了虚拟社区、网络社会、元宇宙等新社会形态。这些变化要求公共管理及时回应甚至引领其中的社会治理规则供给，以避免信息茧房、信息极化等对于共同体有效建构的长期威胁。数据作为一种新型生产要素，也意味着公共管理者需要建立围绕数据供给的新型基础设施，并针对数据的生产、确权、流通、交易、价值创造等提供新的制度规则。
第二，数据作为一种比物品、组织更加具有基础分析单元特性的资源，经由数据和模型驱动拓宽甚至将重构公共管理者的治理逻辑与方式。数据不只是公共管理实践的附属工具，它正在成为公共治理方案的形成机制甚至治理主体。数据驱动的公共管理实践包含数据和算法，两者共同决定公共管理能力。伴随着数据体量的增加和人工智能技术的发展，算法的可解释性开始降低，并出现了算法黑箱，表明公共管理者在数字时代可用治理工具的性质发生了变化。如何实现有效公共治理实践，公共管理关于治理工具选取的知识不再仅仅来自实践人员运用工具的理性选择，而是开始更多运用机器学习自动挖掘形成函数关系后的算法知识。这一变化极大增加了治理工具能够处理的社会复杂性程度。
第三，数据作为一种基础单元贯通了公共管理实践和研究。在数字时代，数据既成为驱动公共管理实践的关键力量，也成为公共管理研究的重要原材料。基于大数据的方法为一种大而全的认知问题方式提供了可能性。
从理论驱动到数据与算法驱动：新范式的知识生产路径
在数字时代公共管理研究范式革命中，数据和算法驱动既是问题的起源，也成为解决问题的途径。这一变化，意味着技术变革与范式革命正在形成强连接，由此构成了数字时代公共管理研究范式变革的最本质特征和最重要飞跃。
（一）数据、本体与公共管理范式革命
首先，数据与算法驱动革新了公共管理对于“本体”的理解。而在数字时代，人工智能可以给我们提供关于“本体”的更加完整图景。公共管理学者面对的“本体”便是一个复杂、动态的多智能体系统，内部存在着一系列数量巨大的客观或主观（价值）变量，这些变量之间存在着紧密或松散的函数关系，而这些函数关系有待新范式去揭示。
其次，将个体视作智能体的思路改变了公共管理研究对象和问题域。新范式可能大大消除主观认知模糊性，通过确定的、精确的、基于数据的方式为社会科学家提供资料，从而帮助社会科学家将精力与智慧留在真正核心的议题中。
（二）数据与算法驱动的公共管理研究工作流
与理论驱动的研究假设先行不同，基于大数据探索和建模的研究工作流可以在不做先验假设的情况下，通过广泛收集关于研究对象属性X和分析目标Y的数据，例如利用最大信息系数等非线性关联测量方法，在广泛的X中寻找与Y最相关的因素。这种工作流减少了对先验知识的依赖，能挖掘出很多原先研究者很难找到的非线性、非因果的潜在因素，可作为公共管理（乃至更大范围的社会科学）新的研究起点。
在数据与算法驱动的研究工作流模式中，研究者可以降低对既有理论的依赖，按照研究需求预设研究需要的数据，并通过产生或收集关于此对象的数据开始感知此对象。换言之，关键环节不再是证明假设，而是建模。这种复杂关系可以表达为具有较强因果解释功能的整体理论模型，也可以表达为复杂模型（比如细粒度模型、多智能体模型），以复杂模型拟合真实业界，实现更好的预测能力。
在数据与算法驱动的公共管理研究范式中，研究工作流模式取代理论基础和研究假设，成为数字时代公共管理研究范式的关键特征，过去的社会科学由于研究方法和观察角度的限制，宏观、中观、微观理论往往处于“理论单兵作战”的分离状态，但计算社会科学带来的数据密集型分析，使得公共管理乃至社会科学有可能创制出同时包含宏观、中观及微观的全景式理论。
数字时代技术与研究范式的强连接，不只是技术对研究的单向作用，公共管理研究的基础假设也会反作用于数据和算法本身。这就要求公共管理研究者更加细致地辨析和发展数字时代公共管理新研究范式的基础假设，并注重将这种基础假设应用到数据治理实践之中。研究者首先需要对照合法性、可行性的要求参与建立数据治理的基本规则。这些规则要求回答如何生产数据、什么样的数据值得和应当被采集，以及怎样使用数据等一系列问题，对应了数据生产规范、数据采集边界和数据应用方式等。数据驱动的合法性、可行性意味着公共管理研究者不能只是实践的观察者，而是要深度参与实践，确立与数据生产、采集、汇聚和使用相关的技术标准。公共管理的新研究范式还需要求解算法治理的合法性问题。如何治理算法，建立政府与不可解释算法之间互动规则的基础规范，就成为确立数据与算法驱动公共管理研究范式的另一个基础假设。
以数据和算法驱动、算法治理为核心的数字时代公共管理研究范式，为科学共同体开展数字时代公共治理形态研究奠定了基础假设，也提供了新的探索路径，并且业已形成关于数字时代新组织形式和治理形态的初步刻画。一是基于数据与算法的新组织形态。目前，数据和模型已经驱动了分权自治组织的产生，催生了去中心化、去结构化、去中介化的网络管理。这些变化都有可能重新定义政府运行的基本规则，在结构、组织及理念层面重塑政府行为方式、政府与社会的互动结构等。这些变化具有进一步推动以网络为基础的多中心和扁平化公共治理趋势，以及建构一种以公民利益和福祉为中心的社会治理等全新组织形态的可能性。二是新的治理形态。一种典型是算法辅助决策。数据驱动通过推动算法模型从公共服务前端向后端转移，推动公共管理决策方式的转变。循证决策就是对真实世界行政数据的一种使用方式。另一种典型则是公共治理形态的多样化。近年来，公共管理学界关于平台型政府、敏捷治理等的讨论，都可以被视作算法和决策基础上的具体理论成果。