施生旭 陈浩:技术治理的反思:内涵、逻辑及困境

选择字号:   本文共阅读 222 次 更新时间:2022-06-14 10:44:09

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施生旭   陈浩  
该路径在治理手段中融入科学技术的要素,是治理能力的拓展。同时,以治理为中心强调治理的过程建构,而将“软”与“硬”两个层面相结合的技术治理过程,则将技术治理看作是治理主体在治理场域中依靠“软”“硬”两个层面的共同作用,最终实现“善治”的过程。

  

   (一)以技术双重内涵为中心的技术治理

  

   “软”技术治理主要指的是国家治理策略的科学化、规范化,表现为体制、机制层面的科学化设计。西方新公共管理运动注重凸显技术理性,强调生产率和效益的最大化,要求将私人部门管理的思维与方法用于公共部门,奉行“新公共管理主义”,强调效率与结果,致力于对政府以及流程进行科学化、规范化的再造,如美国的国家绩效评审报告(NPR)与《政府绩效与结果法令》的颁布等。胡德曾指出新公共管理具有工具理性的特征,很明显地强调效率,以促进效率为核心,旨在实现资源与目标相称的价值,但这可能会牺牲公平公正的交易、偏好的避免与责任追求的价值。例如,项目制是分税制改革后的产物[27],20世纪90年代后成为自上而下配置资金的重要渠道和机制,并溢出财政领域,成为其他许多领域中自上而下推动任务部署的一个重要形式[28]。从政府官员到基层百姓,都相信只要行政机构设计合理、分工明确且守持程序规则,就会提高公共服务的效率,使社会建设走上公平公正的轨道。而项目制恰恰符合这样强调理性化的目标管理和过程控制的观念,只有通过一整套严密设计的技术系统,通过一系列规范的理性程序,项目才能最终生效。项目制依靠上级“发包”下级“抓包”的方式形成具体项目,在实施过程中遵循“一事一议”“专款专项”的事本主义原则,项目的绩效通过数字的形式得到量化管理,这些都体现了治理活动走向科学化、规范化的趋势,带有典型的技术理性色彩[29]。

  

   “硬”技术治理主要指的是治理手段与科学技术要素的融合。托夫勒曾将技术发展分为三次浪潮:第一次浪潮为农业革命,第二次浪潮为工业革命,第三次浪潮为信息革命。技术上的变革将重塑社会生活方式,信息技术延伸出了大数据、互联网、云计算等新兴科技,在很大程度上拓展了人类的四肢、感官、思维,也对治理手段产生了重要的影响,从多个角度提升了人类的基础计算能力以及数据资源收集能力,并逐渐向社会治理领域溢出,信息技术的赋能使治理能够跳出固有思维定式,并突破业务领域的限制。在大数据的支撑下,国家依托信息技术的整合功能,对传统治理手段进行升级,加强条块部门的协作能力,建立一体化平台,如电子政务平台、智慧城市、天网系统等,使治理方式向精细化、智能化的方向发展,精准快捷地解决社会问题。这说明技术作为治理的可选工具,是治理手段与科学技术相融合的体现。

  

   (二)以治理的过程为中心建构的技术治理

  

   以技术内涵为中心的第一条路径趋向于从体制设计的维度来理解技术治理,第二条路径则是从治理手段与方式的维度解读技术治理,而以治理的过程为中心的第三条路径则试图将技术治理看作一个整体性的过程。在治理实践中,治理主体在治理场域中依靠“软”与“硬”两个层面的相互作用,最终实现治理目标。在治理场域中的软维度主要为治理主体提供外部框架性的支持,通过规则设计、体制设计以及制度设计在治理场域中搭建框架外壳,为技术治理提供规范化、科学化的保障。而硬维度主要为治理主体提供工具性以及手段性的支持,通过以云计算、互联网、大数据为主要代表的现代信息技术为治理活动提供技术性的支持,提高技术治理的效率和精准度。

  

   以“治理”为核心的技术治理具有主体多元性特征。国家不断强调社会治理方式的创新,强调协同与合作治理,社会治理模式日益从“国家集权式”的管制型社会治理向“分权参与式”的服务型社会治理转型[30](pp.83-86)。陈潭指出,以大数据为代表的新一代信息技术是实现从“国家本位”的单向度管理转向“多主体”的协同化治理以及从网格化管理转向网络化治理的有效路径[31]。在技术治理的逻辑中,政府、企业、公民等主体分别扮演不同的角色,并发挥着不同的作用。在进行社会治理的过程中,他们之间逐渐形成稳固的三边互动关系。政府充当主导者,也是权力规则的制定者,贯穿整个技术治理的始终,通过规章制度建立治理模式中的规则,确保技术的运用受到制度框架的约束。企业是产品或服务的提供者与服务者,一方面与政府开展合作对话,向政府提供相应的技术支持,另一方面兼顾服务者的角色,向公民提供服务,使公民享受技术革新的红利。而作为参与者的公民不仅负责监督政府与企业,同时还以数据生产者的身份间接参与社会治理,向政府与企业反馈信息数据资源。

  

   以精准扶贫为例,实践中的主体包括了政府、企业以及公民,乡村这一治理场域中不仅有“项目进村”的“软维度”制度安排,为治理手段的科学化、规范化提供制度上的支撑,也有依托信息技术建立的“互联网+政务服务”平台等“硬维度”的工具性支持,为项目制的运转提供动力,促进运行效率。二者共同提升扶贫的绩效,助力政府实现扶贫政策预期目标。因此,技术治理是“软维度”的框架与“硬维度”的工具在治理场域中相互建构、相互作用,并最终实现治理目标的过程。

  

   四、技术治理的困境

  

   技术治理往往带有显著的技术理性色彩,衍生出了诸多的弊端。这些弊端主要表现在如下几个方面:在运作上带有自我强化的逻辑,技术化的改革往往偏向硬维度的工具手段升级,忽视软维度的制度规则设计,导致工具与制度脱钩,产生“内卷化现象”;遵循将复杂事物简单化的化简逻辑,造成了与现实社会的复杂性相冲突的矛盾,引发部分信息失真的缺陷;重“技术管理”而非“技术治理”,过度强调工具理性的效用,不断挤压价值理性,导致价值维度的边缘化;技术赋权不均衡导致主体间出现不平衡,即技术具有的马太效应使技术赋予的權力逐渐向政府与企业两端倾斜,引发集权化的垄断趋势,而公民处于弱势的地位,这导致社会治理结构的“两头大中间小”困境。

  

   (一)技术自我强化逻辑与内卷化现象

  

   技术的自我强化与我国行政体系中长期遵循的事本主义逻辑紧密关联。一方面,从科层制的运行来看,在自上而下的压力型体制下,上级政府以目标管理责任制对下级政府实行目标的强约束,但对实现手段则是弱约束。随着全球化的深化发展,社会各主体间的互动与冲突日益复杂化,自然风险与人为不确定性风险交织,社会呈现出风险增加的趋势,贝克将其称之为“风险社会”。在上级传递的行政压力与社会环境繁杂化的双重因素影响下,规避政治责任与社会风险成为下级政府的理性选择,具体表现为地方政府将治理长期锁定在风险系数较低的技术层次,倾向于以“事本主义”逻辑回避治理结构层次的改革,依靠技术革新回应体制性难题[32]。另一方面,从技术嵌入具体社会问题的治理过程来看,由于技术存在不确定性,社会治理也可能会出现低效化、无效化等问题,政府出于避险避责的逻辑,很容易将其归咎于技术层面上的问题,而回避制度框架、体制层面上的短板。这会造成技术本身的自我强化改革逻辑,即政府强调技术层次上的进步,回避相应配套制度的改革,导致技术革新与制度优化的脱嵌趋势[33]。政府越强调治理效率和技术有效性,就越需要将更多资源分配在技术设计上,同时又越需要更多的辅助技术支撑新技术的有效性,这反而会使改革创新脱离社会实际的需要 ,形成技术自我强化的逻辑闭环,这也是近年来技术治理呈现内卷化现象的主要原因之一。

  

   以信息孤岛问题为例。我国自“三金工程”落地后,便迈上了信息化建设的道路。国家高度重视电子政务的发展,信息技术便进入了政府的视野,电子政务能够有效提高政企、政民互动效率,促进政府信息公开,实现透明化运转,推动服务型与现代化政府发展。但受事本主义的思维限制,政府各职能部门的电子政务发展带有明显的部门本位色彩,仅仅着眼于部门内的技术升级,忽略了同其他部门的协同治理。每个部门建设自己独立的数据库系统,对数据进行分割和垄断[34],部门与部门间形成了一道信息壁垒,数据资源以碎片化的形式分散在各个部门,纵向上难以实现整合,横向上难以实现共享互通,影响部门间的分工协作,降低了治理成效。例如,在河流治理的问题上,我国建立了河长管理信息系统,但各治水部门进行有限的数据共享和业务联动,只实现了任务协同,而非数据协同,对共享数据“有所保留”。信息孤岛很大程度上受权责关系模糊、条块分割等制度性因素的制约,这就决定了仅从技术层面进行升级、回避制度层面短板的现有改革收效甚微,我们只有在制度层面上进行变革创新,为技术治理设计合理的制度框架,才能突破信息孤岛的困局。

  

   (二)化简逻辑下信息失真缺陷

  

   19世纪初,泰勒提出科学管理理论后,极大地促进了西方的技术治理主义发展。斯科特曾指出,技术治理必须以可测量的物理事实为基础,只有建立在精确的社会测量基础之上,技术治理才能保证科学性以及客观性[35]。罗伯也持有相似的观点,他认为在技术治理的社会中,必须对国家物质生产和生活需求进行物理学的精确测量,唯有如此,才能实现物质的公平分配[36]。科学管理与技术治理的相交融合也表明了管理学向社会治理领域的渗透,以科学主导社会运转的思潮逐渐兴起。

  

   随着信息技术的蓬勃发展,社会测量在手段上从手写记录转向依靠大数据计算等现代信息技术,实现了从社会场景向虚拟数字的转化,在测量内容和形式上更加丰富与多样,人们按监控、收集、存储、计算、分析等步骤建立起一整套信息数据系统,试图将社会上各种信息转化为可视化的数字。无论是政府部门的绩效考核,还是对诸如环境治理[37]、疫情防控[38]等具体社会问题的解决,政府部门依靠信息技术的加持,根据各项指标的分析计算结果有效地提升了公共决策的科学性与合理性,同时提高了行政运行的效率,公民也能享受到信息技术发展带来的红利,体验更加精准、高效、便捷的公共服务。社会复杂性的发展,对社会测量提出了更高要求。在复杂性理论下,社会的复杂性具有四种特征[39]。一是非线性。社会环境是一个不断变动的非连续过程,充满各种突变和意外事件,具有一定的不可预测性。二是不确定性。与社会环境的非线性运动特征相联系,人们受认知能力的限制,无法全面认知潜在性、动态性的问题,社会运行具有不确定性的特点。三是自组织性。社会是一个庞大的自组织系统,系统内部各子系统之间不需要外部力量干预,能够自发按照某种规则形成一定的结构和秩序。四是涌现性。社会作为一个复杂系统,具有部分不具有的属性、特征、功能等,当把整体拆分为各个部分时,整体所具有的属性、特征、功能无法得到体现。

  

正是因为社会具有复杂性的特点,通过社会测量的方式将复杂社会化约为数据信息的过程中难免会出现信息失真的缺陷。人们运用信息技术对社会进行测量,从公民个人行为轨迹到政府绩效考核都被化简为一串数据或一系列指标的形式,但社会系统客观上具有复杂性的特点,这不可避免地导致各类信息在转化的过程中被过滤、筛选,甚至无法被表达。一方面,信息技術无法反映线下社会关系的多重属性,往往无法表达非理性的因素,基于感情归属、价值认同的社会关系往往不能被纳入数字网络中[40],(点击此处阅读下一页)

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本文责编:陈冬冬
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文章来源:天津行政学院学报 2022年2期

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