数字技术赋能公共服务：内在机制与主要途径

作者简介：谭海波，湖南大学公共管理学院教授，博士生导师；叶玮，湖南大学公共管理学院博士研究生。

摘要：公共服务是指公共资源被加工生产成服务产品并向目标群体供给的过程，在本质上是政府、市场和社会多元主体围绕公共产品而形成的互动合作。目前，我国公共服务在需求端、政策端和供给端等方面仍存在诸多困境。以大数据、云计算、人工智能、物联网、区块链等为代表的数字技术正在成为公共服务优化升级的赋能力量。数字技术能够通过高效整合数据、精准识别需求赋能公共服务需求管理，能够从多元参与、开放透明、灵活高效和权责对等等方面整体优化公共服务政策系统，能够以聚合供给主体、强化供给手段和优化供给制度等方式引导公共服务供给结构的全面革新。促进数字时代公共服务高质量发展，需要不断完善数字技术应用的“硬件”与“软件”、建立数字驱动内核和加强数字时代制度体系建设，最终将数字技术的潜力转化为公共服务高质量发展的持久动力。

关键词：数字技术；公共服务；数字治理；数字政府建设

一、引言

党的二十大报告强调：“采取更多惠民生、暖民心举措，着力解决好人民群众急难愁盼问题，健全基本公共服务体系，提高公共服务水平，增强均衡性和可及性，扎实推进共同富裕。”公共服务是保障全体人民共享发展成果的重要环节，是促进社会和谐发展的重要举措。当前，我国覆盖城乡的基本公共服务体系已初步建立，主要服务项目的覆盖率、重要服务资源的人均拥有量等指标不断提高，但随着社会主要矛盾的变化，我国公共服务供需衔接不精准、基本公共服务均等化程度不够、区域发展不平衡、资源配置效率低等问题逐步凸显，难以满足人民群众对医疗、教育、社会保障、就业等民生领域高质量公共服务的需要。

公共服务是指公共资源被加工生产成服务产品并向目标群体供给的过程，在本质上是政府、市场和社会多元主体围绕公共产品而形成的互动合作。随着大数据、云计算、人工智能、物联网、区块链等数字技术的广泛应用，数字技术在全面赋能传统经济的同时，也为公共服务高质量发展提供了新的机遇和动能。2021 年，国家发展改革委等部门联合印发的《“十四五”公共服务规划》提出，要“充分运用大数据、云计算、人工智能、物联网、区块链等新技术手段，鼓励支持新技术赋能，为人民群众提供更加智能、更加便捷、更加优质的公共服务”。数字技术具有数字化、迭代快和创新叠加等特点，能够通过技术效应提升公共服务供给效率，可以在加快信息流动和共享的基础上推动公共部门的流程再造，使公共服务朝着主体多元协同、方式集成便捷、内容精准个性和效果标准可视的方向转变，有利于公共服务的普惠化、高效化和优质化。

现有研究大多聚焦公共服务供给、公共服务需求识别等公共服务中的某个单一环节，而以公共服务全流程的整体视角为研究着眼点的文献较少。本文从公共服务全景视角出发，从需求端、政策端和供给端等三个维度分析目前我国公共服务存在的主要困境，结合数字技术的特征和优势，分析数字技术赋能公共服务的内在机制与主要途径，以期为推动我国公共服务高质量发展提供有益的政策启示。

二、我国公共服务发展的现实困境

（一）公共服务需求端的困境

（1）需求调查失真

公共服务需求调查是指通过多种路径和方式收集公共服务的需求信息。我国公共服务需求调查主要有宏观数据分析、召开座谈会、公开征集意见、委托第三方专业机构调查等自上而下的路径和市长信箱、市民热线、信访等自下而上的路径，但这两种路径都可能存在调查失真的情况。首先，特殊的国情加大了调查任务的艰巨性。由于我国国土面积广、人口数量多以及各地区发展水平差异大等，导致我国公共服务需求复杂多元。其次，调查者主观意愿因素的干扰影响了调查的真实性。例如，在召开座谈会和领导调研走访时有意识地选择调查对象，导致信息收集产生选择性偏差。最后，公众的参与不足以及信息的碎片化影响着调查的有效性。例如，在上海市，市民年人均使用 12345 市民服务热线约 0.17 次，“热线不热”问题比较突出，且各地区和各部门不同热线的归并和整合存在困难，致使需求信息过于分散，难以有效汇集。

（2）需求整合失能

公共服务需求整合是指对公共服务需求信息进行甄别、汇总、整理和再生产，主要包括需求识别和需求聚类分析两个关键环节，然而，当前我国公共服务需求整合在这两个环节仍存在短板。首先，需求识别的能力有限、资源不足，不能为需求的有效整合奠定良好的基础。一方面，政府因其有限的注意力和压力型体制的影响，往往更重视少部分积极行动者的公共服务需求，这就间接导致部分公共服务需求只能“大闹大解决、小闹小解决、不闹不解决”；另一方面，识别公共服务的需求对象需要大量的资源投入，难以常态化，以我国贫困户脱贫情况核定工作为例，政府委托第三方调查机构逐一深入贫困户家中，大规模实地核算贫困户家庭各类收入情况，但是财政的压力使该项工作呈现运动式的特征。其次，需求聚类分析的信息整合不足。数字时代各种软件、网页和数字平台对公众的衣食住行都有所记录，由此产生了海量的数据资源。这种情况下，只有对个体、群体乃至社会层面的公共服务需求进行汇总分析，才能依据紧迫程度和重要程度等特定原则对公共服务需求进行分析、定序。但是，由于政府内部“条块分割”的问题，致使地方政府和职能部门间以及不同职能部门间的合作难以有效开展，公共服务数据协同无法深入，直接影响了需求聚类分析的信息整合。

（二）公共服务政策端的困境

（1）信息输入损耗

公共服务信息输入是指经过整合后的公共服务需求信息传递至政府的决策核心，为决策提供依据，然而，需求信息在传递过程中容易出现大量的损耗。首先，我国常规的公共服务信息输入主要依靠政府组织体系逐级传递。由于各层级和各部门管理者的认知能力、服务态度存在差异，使得信息经过逐级解读和加工后容易产生扭曲或失真。其次，我国还存在越级上访、媒体爆料等带有“闹大”性质的非常规信息输入方式，该方式试图绕开正式组织制度，直接进入决策议程。当事人通常会以夸张的表演、吸引眼球的标语等形式博取社会和政府的关注，由此可能会导致真正紧迫、重要的公共服务需求被忽视，而扰乱了合理的公共服务决策议程。最后，互联网、自媒体和移动智能通信设备等的普及，创造了网络化的公共服务信息输入方式，网络发言和地区热点话题等数据都在直接或间接地向公共服务决策核心传递信息，但这种方式要求处于每一节点上的政府部门都具备开放的视野和较强的信息萃取能力，而传统科层组织中的部门难以适应这种要求。

（2）政策制定“暗箱”

在数字时代，公共服务政策制定更加要求政府决策系统能够有效地提取信息、凝聚共识并最终形成规范性的政策文本。但是，在实践中政绩的压力、决策者的水平以及政策评估的效果等因素均会影响政策制定的实效。首先，从决策环境来看，公共服务决策系统深受政绩压力的影响，具有明显的路径依赖特征。例如，晋升的压力和任期的限制导致每任政府决策者的注意力主要集中在与经济指标直接相关的领域，相对忽略科技、教育、医疗卫生等公共服务领域。其次，决策者的个人特质在公共服务政策制定中发挥着重要作用。在民主集中制下地方党委常委会的规模通常在 10 人左右，这塑造了规模较小的决策核心系统。在这种情况下，决策者的主观价值偏好以及自由裁量权的行使会产生较为显著的影响，从而引发公共服务政策制定的质量参差不一、政策变动频繁、政策不成体系等问题。最后，由于政策评估的方法、手段、程序等相关制度体系尚未完善，缺少第三方独立、专业的评估，容易出现政策评估缺位和失准等情况，加之政策制定者难以及时调整不合理的政策，导致政策脱离实际。

（三）公共服务供给端的困境

（1）主体职能转变不足

政府在提供更好的公共服务中发挥着主导作用，我国服务型政府建设的最终目标是在为人民服务的过程中赢得民心，但财政体制和府际关系等因素使得我国政府还存在服务职能转变不足的问题。首先，从体制的角度来看，我国公共服务资金主要依靠政府财政兜底，在财政分权和“行政发包”的情况下，地方政府在决定公共服务供给手段、数量和内容等方面拥有很大的自主权，由此造成了中央与地方之间、地方不同层级之间的信息不对称及其导致的一些问题。按照经济学的观点，在现实中由于缺乏激励相容的制度设计，地方政府在履行服务职能时容易偏离中央的预期，无法满足公众的现实需要。随着财政分权程度的提高，地方公共服务的供给不足甚至进一步地加剧。其次，从主体能力的角度来看，过大的财政压力和有限的供给能力往往导致地方公共服务质量急剧下降，财政压力较大的地区更加难以兼顾教育资源、社会福利、医疗卫生等民生领域的建设工作，从而加剧了公共服务发展不充分和供给不均衡的情况。

（2）客体满意度提升困难

公众是公共服务供给的客体，公共服务的公众满意度提升在现阶段仍然存在瓶颈。首先，公共服务均等化尚存短板。随着我国社会矛盾的转变，民生改善逐渐成为提升公众幸福感更直接的途径。相关研究表明，公共服务财政支出的增加会显著提高公众的满意度，然而，在我国地区发展不均衡的情况下，财政压力较大的地区在科、教、文、卫等领域的投入严重不足，公众满意度提升缓慢。其次，公共服务供给的便捷程度亟待提升。当前，我国公共服务设施布局还不尽合理，医院、学校、公园、图书馆等公共服务设施的布局没有充分考虑空间可达性和公众的实际需求，连接政府供给与公众获取公共服务的“最后一公里”难以打通。最后，公共服务的民主参与欠缺。已有研究表明，民主参与能够正向影响公众的公共服务绩效感知，在中高收入群体中，公共服务供给的信息公开、过程参与和政府回应等环节对公共服务满意度影响尤为显著，但是在现实中相对封闭和垄断的公共服务供给模式导致公众参与不足，公共服务供给与社会现实需求脱节，公众满意度普遍不高。

三、数字技术赋能公共服务的内在机制

（一）数字技术双向赋能公共服务需求管理

（1）高效整合

数字技术能够在提升数据质量、提高数据处理效率、强化数据整合能力等方面为公共服务需求管理赋能。首先，数字技术的应用能提供更高质量的公共服务需求数据。大数据技术能实时采集公众网上搜索、线上购物、线上打车、社交媒体发言等数据。物联网技术能广泛聚合分散在不同场景下的数据集，如生活场景中个体的血压、心率、体温等健康数据，生活用水、用电、用气数据，交通出行数据等。其次，数字技术的应用能提高数据处理效率。例如，各地的政务服务热线在接听公众的诉求时，形成了大量格式不一、形态各异的语言表述，这些表述暗含公众对公共服务内容和获取方式的期望，但这些数据的价值密度较低，需进一步分析和处理。大数据技术的应用可以程序化、不间断、高效率地对类似的非结构化数据进行编码和处理，提炼出真实、有效的公共服务需求信息。最后，数字技术的应用能强化数据整合能力，实现不同层次公共服务需求的精准画像、排序和预测。例如，物联网技术的应用能准确记录某一区域在某一时段用电、用水的变化，以此为依据可以对微观层面的公共服务需求进行精准画像，还能结合长时段动态数据对公共服务需求的波峰和低谷进行实时监测和预测。

（2）精准识别

数字技术通过推动需求涌现、关注特殊群体公共服务诉求，从而为公共服务需求的精准识别赋能。首先，在推动公共服务需求涌现方面。数字技术的核心生产要素是数据，数据不同于传统生产要素，其边际成本并不会随着使用而大量增加；相反，数据的集聚会不断产生规模效应。因此，运用数字技术识别公共服务需求降低了公众表达诉求的门槛，提高了公众参与的热情。例如，杭州市在 2021 年推出的“城市大脑”项目在短时间内就覆盖了 300 多万用户，为公共服务需求识别提供了海量数据。其次，在关注特殊群体公共服务诉求方面。数字技术的应用可以通过搜集“沉默信息”，提高社会对特殊人群如老年人、长期慢性病患者、经济欠发达地区居民以及受灾群体的关切。例如，智能手环等穿戴式智能设备的应用，能实现对独居老人和长期慢性病患者的血压、心率、体温等健康情况的监测。再如，美国联邦紧急事务管理局（FEMA）开发的 Disaster Reporter 应用程序，运用社交媒体、GIS、传感器、大数据、生物数据和环境数据等数字工具感知灾害，允许受灾者上传照片并发送有关灾区的短视频。通过该程序，FEMA 官员能够深入了解受灾地区的情况，并根据这些信息，就所需资源以及采取的紧急物资输送、人员撤离路线等作出决定。

（二）数字技术整体优化公共服务政策系统

（1）多元参与

数字技术能推动公共服务政策系统由政府单核主导转向政府、社会、技术等多元主体的协同合作。首先，数字技术的应用为技术主体的身份实现赋权。以数字技术为依托的决策支持系统在分析处理海量数据方面具有压倒性优势，这种信息优势赋予科技公司、平台企业、信息主管部门等在公共服务决策系统中更重要的角色定位。例如，杭州市“城市大脑”成为城市治理数据共享和交换的中枢核心，由此，负责该项目建设的杭州市数据资源管理局、云栖城市大脑科技有限公司等主体在数据采集、处理等方面拥有较大的优先权。其次，数字技术的应用构建了更为开放的公共服务决策体系，为社会主体参与公共决策减少了阻碍。例如，国家政务服务平台作为全国政务服务的总枢纽，成为政府和公众实时交流的便捷渠道，缩短了公共服务信息传递的链条，使公众更加便捷地参与到公共服务决策的议程设置、政策制定等环节中。

（2）开放透明

数字技术能推动公共服务决策的过程由封闭转向开放和透明。首先，数字技术的应用打开了决策信息输入端的“暗箱”。以大数据和人工智能技术为核心的决策支持系统能够主动提取、整合、分析公共服务需求信息，通过趋势预测提前评估未来的公共服务需求并以可视化的结果呈现。例如，美国的公共教育机构就利用大数据技术来进行数据的可视化，预测个别学生的学习轨迹，为教育政策制定提供依据。其次，数字技术的应用有利于提高公共服务数据的开放程度。例如，区块链让个人、企业和政府部门可以通过个人电子印戳、工作证明等完成节点数据的同步。系统可以基于决策需求查询数据，确定拥有数据的部门范围并直接提出数据共享请求。除此以外，区块链技术的应用还能规范数据的基本格式，优化数据存储和调用方式，减少数据架构的混乱，进一步降低决策者使用共享数据的门槛。

（3）灵活高效

数字技术能推动公共服务政策系统由迟滞转向灵活和高效。首先，利用大数据技术搜集动态信息的能力、云计算和人工智能技术分析海量数据的能力以及区块链技术快捷调取信息的能力，使公共服务政策系统能够迅速对环境变化作出反应。例如，以数字技术为支撑的学习分析（LA）和教育数据挖掘（EDM）能够进行长时间的细粒度分析，并分析学习环境对学生的影响，方便政府决策者及时调整教育的政策工具。其次，大数据与人工智能技术可以基于语义关联分析、神经网络算法、无监督学习等方法对公共服务数据开展进一步的挖掘分析，从而对特定情境下公共服务问题进行提前预警。例如，利用公开的 Google 搜索数据和美国疾病控制与预防中心（CDC）的相关报告进行大数据分析，能够准确预测某地流感爆发的时间，为公共卫生决策的快速制定提供了有力支持。

（4）权责对等

数字技术能推动公共服务政策系统由权责不清转向权责对等。首先，数字技术的应用有利于约束决策者过度的自由裁量权。基于大数据政务服务平台开展公共服务决策分析，使公共服务议程的设置、公共服务决策的依据和公共服务方案对比的结果皆有迹可循，使决策的效果更加清晰直观，从而为政府上下级之间、不同部门之间相互监督以及社会监督打开了机会之窗。其次，数字技术的应用能够合理划分政策制定者和执行者的权责。例如，区块链和人工智能技术依托海量数据资源和不断优化的算法，能够全天候、全场景记录不同决策主体的决策依据和决策行为，及时检测政策执行主体的目标完成情况，跟踪分析决策应用的效果并实时反馈，形成政策制定、执行、评估的监督闭环，从而打开政策系统的“暗箱”，形成职能明确、权责一致的工作格局。

（三）数字技术全面革新公共服务供给结构

（1）聚合供给主体

数字技术能聚合政府、市场、社会等公共服务供给主体，实现公共服务供给由“九龙治水”到“系统发力”的转变。首先，数字技术改变了政府、市场和社会等供给主体的角色定位，打破了政府“单打独斗”的窘境。例如，数字平台企业凭借其数据优势、技术优势和算法优势在公共服务供给中扮演越来越重要的角色，包括：字节跳动与政府合作帮助农户实现脱贫、阿里巴巴和公安部合作推出“团圆”系统帮助寻找失踪儿童等。其次，数字技术能够整合碎片化的政府部门，打破不同主体间的组织壁垒。数字技术的应用强调统一的数据接入与信息流转，这不仅需要政府各层级之间、各部门之间加强深度合作，更要求市场、社会等主体共同参与数据生产和交换。在此过程中，各责任主体之间逐步形成稳定互信的协作网络，为公共服务供给的“系统发力”提供基础。

（2）强化供给手段

数字技术能提供更加平台化和智能化的供给手段，有效破解公共服务满意度提升困难问题。首先，平台化供给手段提高了公共服务的供需匹配效率，缓解了公共服务空间分配不均衡的问题。通过数字孪生将物理空间中的服务项目进行集中化和平台化呈现，能够减少空间可达性对公共服务供给的约束。例如，长三角智慧互联网医院通过搭建互联网医院、远程医疗协同和数据互联互通平台，让安徽省普通县城的居民也能远程享受上海市医疗机构的线上特需诊疗服务。其次，智能化供给手段在减少人力资源投入的同时，能够发展出更有针对性、个性化的公共服务，减少服务的错配、多配和漏配。例如，迪拜电力和水务局（DEWA）与微软开展合作，利用生成式人工智能 ChatGPT 技术服务公民和内部员工，极大地提高了内外部沟通效率。上海市周家渡街道借助数字技术建立加装电梯信息化平台，了解居民加装电梯意愿，观测每一楼栋加装电梯进展，以有针对性地推进辖区老旧小区改造进程。

（3）优化供给制度

数字技术能提高公共服务供给过程中政府内部监督与外部监督的能力，加快服务型政府转型进程。首先，数字技术能够加强上级政府对下级政府的管理，提高政府内部监督的有效性。大数据和人工智能等技术的应用使政府能够实时汇聚不同层级、区域的财政信息变动情况和当地公共服务需求信息，掌握下级政府的财政压力情况和公共服务供给能力的匹配情况，为政府内部的事权和责任的划分提供可靠依据，并在数据分析的基础上对不同政府机构的公共服务供给绩效进行评分，增强公共服务绩效评估的客观性和科学性。其次，数字技术的应用能使公共服务供给过程向数字化和可视化转变，有利于加强社会等外部监督的问责力度。以广东省“数字政府”、杭州市“城市大脑”为例，该类项目整合了不同层级、不同部门政府机构的公共服务事项，将事务从受理、处理、办结到公众反馈的情况都予以在线公示，降低了公众参与监督的门槛，倒逼公共服务供给的制度改革。

综上所述，可以厘清数字技术赋能公共服务的内在机制，如图 1 所示。

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四、数字技术赋能公共服务的主要路径

（一）完善数字技术应用的“硬件”和“软件”，推动需求管理协同化与精准化

（1）完善数字技术应用“硬件”，积极推动数据资源整合共享

首先，重视公共服务数字基础设施建设，在城乡医疗、教育和养老等领域建设纵向到底、横向到边、即时反应、高效连接的数字基础设施，建立全方位、全时段、多维度的公共服务需求识别网络。

其次，形成点对点和沟通顺畅的政务信息协同工作机制，解决因政府“条块分割”造成的“数据烟囱”问题。一要合理划分政府、企业和社会的数据责任和数据收益权属，打破数据开放壁垒，加快数据协同进程。二要积极运用开放标准和通用模块搭建数据平台，在政府、市场和社会等不同主体间实现公共服务数据的统一接入和快速流转，形成不同主体数据库的有效链接，为不同主体间的数据共享和业务协同扫清障碍。

（2）配齐数字技术应用的“软件”，提高公共服务需求识别精准度

首先，在教育、医疗卫生、养老、环境保护等重点领域开发应用软件，构建数字技术标准体系，编制公共服务数字化标准工作指南，不断推动人工智能、云计算、虚拟现实等技术在公共服务领域中的普遍应用。

其次，重视大数据应用软件的迭代与升级。针对“12345”城市服务热线等关系社情民意的大数据库开展高精度的实时分析，通过深度挖掘和聚类分析刻画群体需求内部的异质性，有效识别不同区域、不同时段、不同事件类别的公众需求信息，据此建立起相关的行为特征模型，对社会需求进行总体性描述和精准“画像”，从而推动基础公共服务资源与区域发展需要相互匹配。

（二）建立数字驱动内核，提高决策科学性与回应性

（1）在组织层面建立适应数字时代的公共服务决策体系

首先，提升政府决策核心的数字素养。各级政府管理者要加强理论和技术学习，不断深化对数字技术的认识和理解，转变经验决策的理念，在政府中形成“循数认知、循数决策、循数施策”的组织文化氛围。

其次，构建多元主体协同参与的公共决策网络。应吸纳相关技术人员和数字企业负责人员进入决策网络，在完善公共服务政策制定系统中数字技术赋能的组织基础的同时，明确政策系统各主体的权责划分，形成适应数字时代的公共服务决策体系。

（2）在技术层面防止算法异化，将公共价值嵌入技术运行的全过程

首先，不断完善公共服务算法系统。应定期对算法运行日志进行总结和公开，通过算法优化不断提高决策质量。

其次，加强对公共服务算法的伦理规范和技术审查。要建立技术应用的公共伦理规范，对决策核心人员及相关技术人员定期开展思想政治教育，不断强化公共利益和公共价值导向。在此基础上，实行特别审核工作制，严格审查大数据、区块链、人工智能等技术在公共服务领域中的应用过程，在涉及重大战略或高度模糊的治理难题时，加强对人机协同决策的监管，确保新兴技术的应用符合公共价值的要求。

（三）加强数字时代制度体系建设，保障供给长效性与均衡性

（1）加强制度供给，实现数字技术持续深入赋能

首先，制定清晰的公共服务数字化升级总体规划，明确数字技术与公共服务融合的阶段计划与战略重点。以总体规划增进利益相关方对公共服务数字化升级的理解，鼓励地方政府、企业、社区等不同主体共同参与，逐步完善公共服务供给流程。

其次，加强对反垄断、信息安全、数字金融等问题的关注，以立法、政府文件等形式加强制度建设，防范数字技术带来的垄断风险、安全风险以及金融风险。完善前端数字平台与后端服务提供机构的对接机制以及服务对象的回访机制，加大对公共服务供给主体的监督力度。

（2）关注弱势群体，建立救济体系弥合“数字鸿沟”

首先，将欠发达地区的数字基础设施建设和提升弱势群体的数字素养列入公共服务数字化升级的总体规划。加大对经济欠发达地区数字基础设施建设的投入，开展针对弱势群体的数字技能培训，提升老年人、残障人士等弱势群体的数字素养。

其次，建立带有救济性质的特殊公共服务供给设施，具体包括建立公共服务互助保障平台、公共服务绿色人工通道、数字公共服务平台电话呼入接口等，建立集养老、托育、医疗等功能于一体的社区公共服务矩阵，加强对老年人、残疾人、未成年人的社区关怀，保障公共服务的均衡供给，特别是确保弱势群体的知情权、参与权、表达权等诸多公民权利的实现途径不被数字技术的运用所阻滞。