吕鹏 周旅军 范晓光:平台治理场域与社会学参与

选择字号:   本文共阅读 2459 次 更新时间:2022-12-18 12:43

进入专题: 平台治理   企业社会创新   企业自主性   数字社会  

吕鹏   周旅军   范晓光  

内容提要:数字平台企业参与治理的正负效应是一个重大时代议题。本文从内部治理、外部治理、共同治理三个亚场域出发,建构了数字平台治理场域的分析框架,用于理解数字平台企业与国家、市场、社会的四角关系。本文主张,从企业自主性出发,辩证看待平台企业参与社会治理带来的效能。促进平台善治,关键还是通过完善国家对平台的治理形成外部结构性压力,促进企业内生治理变革,形成可持续的共同治理模式。社会学家的使命不仅包括预测,更需要带入行动方案。

关 键 词:平台治理  企业社会创新  企业自主性  数字社会



数字平台企业已经在全球范围成为治理中的一个重要主体,有时甚至承担“首位责任”,但其引发的社会后果却日益让人们感到喜忧参半。喜的是,作为重要的“科技支撑”力量,数字平台企业因为快速的反应能力、强大的社群优势、生动的知识输出、丰富的技术应用场景,在众多的公共事务中发挥了重要的作用。在我国,从参与数字政府、智慧城市这样的智能化基础设施,到海量数据的收集分析和场景运用,所谓“智治”在推进国家治理体系架构、实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化上发挥了积极的作用。忧的是,大量的数据、算法和算力掌握在数字平台企业手中,对资本和技术作恶的忧虑,已经成为当今时代最受关注的社会问题。当前,智能社会建设中社会动员不足,老年人、残疾人、“打工人”等弱势群体的权利问题日益突出,算法歧视、大数据杀熟、深度伪造等监管难题层出不穷。以青少年当中“赛博朋克”的兴起为代表,对资本之恶与技术之恶的反思和批判已经突破知识界讨论的范畴,成为大众文化的一个组成部分。我们正处在新一轮的全球范围地对数字技术的批判浪潮之中。


面对这些治理挑战,健全社会领域数字规则日益紧迫,“平台治理”的问题日益突出。我们的问题是:可以用什么样的框架来分析数字平台企业参与治理这一现象?我国的数字平台企业与国家、其他企业、社会之间形成了一个什么样的“治理场域”?数字平台企业在这一“场域”中的策略具有什么样的特征,对场域的格局产生了什么样的影响?面对数字平台企业越来越深入地参与社会治理,以输出“范式”见长的社会学又该采取什么样的立场和策略,发挥自身的专业优势促进社会进步和平台善治?


一、什么是“平台治理场域”?


“平台治理场域”是我们用来分析数字平台企业参与治理的框架性概念。我们熟悉的微软Windows操作系统就是一个平台,是一个能够运行(应用层)软件的(基础层)软件。到经济和社会领域之后,平台的含义有了微妙的差异,“可编程性”(programmability)不再是必须。虽然“平台”在我国是一个正式的法律概念,但包括《消费者权益保护法》《广告法》《慈善法》《电子商务法》在内提及“平台”的众多法律并没有对“平台”做出明确的概念界定(周学锋、李平,2018)。综合众多研究者的界定(Ansell & Gash,2018;Gillespie,2010;Schwarz,2017;王勇、戎珂,2018;孙萍等,2021),平台实际上是一个隐喻,在形式上像是一个集市或竞技场,但实际是一种特定的资源组织和匹配方式:平台上双边和多边利益攸关者通过“平台”这个“中介”(intermediary)连接和匹配,形成网络效应。


数字平台企业就是以企业为注册形式的、基于数字化的平台。①本文只讨论私营部门的数字平台企业,它们中绝大多数是互联网公司,②覆盖了搜索引擎(比如百度)、电商(比如淘宝)、在线旅行(比如携程)、交通出行(比如滴滴)、社交娱乐(比如腾讯)、金融服务(比如支付宝)等领域,成为提供数据驱动产品和服务的枢纽。


平台企业首先是企业,要满足股东的利益。但与一般意义上的企业不同,它们中的大多数——尤其是互联网基础平台企业——具有很强的公共性,有时要充当公共资源的创造者、协调者、管理者、分配者甚至仲裁者的角色。③也就是说,平台企业兼具公共性和私利性的双重属性(张兆曙、段君,2020)。传统的科层制和“以股东利益为核心”的公司治理已经不适应平台经济的需要,平台企业需要更加开放的公司治理机制来处理这些除了股东利益之外的各利益攸关者的关系(Fenwick et al.,2019;汪旭晖、张其林,2015)。


于是,围绕平台企业诞生了一个“场域”(field)。这里之所以没用商界习惯的“生态”,是因为“场域”在分析动态空间上更有优势:它反映了一种动态的、有层次的结构观,认为包括市场在内的社会空间是通过行动者的互动来建构的(Fligstein,2001)。每一个“场域”都受某种一般性逻辑或规则的支配,为个体手段和集体策略所驱动;每一个“场域”又都由若干“亚场域”(sub-filed)构成,不同亚场域之间具有相对独立性,有着自己的次级逻辑。


有学者认为国家(包括跨政府组织)、非政府组织、企业构成了平台治理的“治理三角”(Abbott & Snidal,2009;Gorwa,2019a)。我们认为,平台治理场域(图1)应该更恰当地表述为一个由国家、数字平台企业、其他企业以及社会(包括平台企业的客户、消费者、社会机构等)四角关系共同形塑的空间;数字平台企业既是治理者,又是被治理对象(Gillespie,2017),是“国家—市场—社会”的中介。平台治理存在一个纵向等级的正式规则体系(国际条约—国家立法—行业规范—用户协议/平台公约)(周学锋、李平,2018),但又有着横向的网络特征,各种非正式的治理手段对议程设置、制度扩散、政策执行的影响无处不在。有学者(Gorwa,2019b)将平台治理分为自我治理、外部治理、共同治理三种模式;在我们看来,内部治理和外部治理恰好是两个不同层次的“亚场域”,而共同治理是数字平台治理的“元场域”,这三者是共存和交汇的。



图1 平台治理的“场域”


首先来看内部治理模式。一些管理学文献所说的狭义的“平台治理”仅指平台企业的公司治理(corporate governance),包括技术或产品的变革、建立更加开放透明的公司治理结构、改进算法、制定平台协议等等。但这些公司内部实施的多项变革也会涉及平台企业如何规范它的B端(供应商、广告商等)和C端(用户)生态,也是一种“平台实施的治理”(governance by the platform),事实上与共同治理相交汇。平台完全可以凭借企业规则、数字技术和第三方机构,在企业外部构建一个“跨越企业边界”的科层控制体系(赵磊、韩玥,2021)。


其次是外部治理,简单来说就是国家对平台企业的规制(governance of the platform)。④许多政治学文献的“平台治理”指的就是这个。平台公司越来越多地扮演“治理”的角色,但由于公共丑闻、大规模隐私泄露、平台企业的垄断以及公众对两极分化、错误信息(比如“假新闻”)和算法殖民的日益关注,如何对这些平台企业进行监管,成为许多批判性研究的重点。在西方语境下,避免“平台资本主义”(Srnicek,2017)、“监控资本主义”(Zuboff,2015;陈本皓,2020)和“数据资本主义”(West,2019)、保护“言论自由”和民主治理(Suzor,2019;Vaidhyanathan,2018)、遏制跨国科技公司对全球治理的影响(Gorwa,2019a)是政界和学界热衷的话题。在中国,主要的担忧还包括大型技术公司的一些政策参与会挑战国家权力边界、引发系统性风险和危害政治安全(樊鹏,2019)、削弱地方政府对经济的管控力度(张茂元,2021)。


接下来是共同治理。共同治理回答的是数字平台企业与政府、其他企业、社会的关系。这个场域的支配逻辑是追求治理绩效(合法性)。数字平台企业参与治理有两条路径:(1)参与国家治理架构的一个部分(P2G),比如作为“电子政务”的供应商间接地参与治理。这个时候的平台企业主要提供的是“技术”。(2)真正引发广泛讨论的是数字平台企业直接成为公共治理的一个主体。它们有的通过对“用户”(P2C)的管理参与到社会治理当中;⑤有的通过与“市场”中其他企业的互动(P2B)参与到政商关系、企社关系的形塑当中,甚至对更广泛意义上的社会结构产生持续的影响。有研究者认为大型平台企业在众多事关基本公民权的领域创立规则、进行裁定,实际上成了“私营治理者”(private governor)(Klonick,2017);而各国政府也实际上将平台的内部公司架构当作一种工具,用以实现自己偏好的政策后果,从而形成一种“混合的公—私治理架构”,甚至可以将本国法律轻松地通过平台企业的规则(比如用户服务协议)向全球用户扩散(Bloch-Wehba,2019)。


这种治理模式引发了一系列亟待解决的问题,反过来也引发了加强“外部治理”的呼声。但我们想强调的是,平台企业在共同治理中的相对自主性尤其需要关注,而不应该仅仅被视为国家治理的对象。虽然治理常常被理解为国家能力(Fukuyama,2013),但“治理”不仅关乎国家能力建设,还涉及一个涵盖不同行为体的复杂交互网络的规则制定和实施。正如有学者指出的那样,治理的后果是创造一种秩序和集体行动(Stoker,1998)。现代治理理论早已突破了“国家中心主义”(state centrism)的叙事,强调包括企业、社会组织和其他各方力量参与的协同治理(collaborative governance)。协同治理在本质上与共同治理一致,由埃莉诺·奥斯特罗姆(Elinor Ostrom)的多中心治理理论而来,强调政府、社会和私营部门相互沟通、共同努力,以实现任何单一部门无法独自实现的目标(Ostrom,2005)。协同治理在近些年来受到极大关注,并与公共物品的共同生产(co-production)研究合流,是政策研究和公共管理领域许多新兴学术文献的主题(Brudney,2020;李华芳,2020)。平台治理的研究应更多地关注国家、企业、企业基金会、民间社会组织和公众媒体等多个利益攸关者之间的互动。


总之,如同“什么是治理”(Fukuyama,2016)本身就引发了一系列概念混乱一样,平台治理亦是一个杂乱的概念。⑥在“场域”这个分析性概念的帮助下,外部治理、内部治理、共同治理的层次划分不仅在经验层面较好地帮助我们厘清了数字平台企业、国家、其他企业、社会这几个主要利益攸关方的关系,而且在“概念化”(conceptualization)的层面帮我们将不同的“平台治理”概念纳入一个统一的分析框架中。


这个分析框架也可以在简单改造之后用于分析任何一般意义上的企业参与治理的现象;大型企业在民族国家和全球治理中的角色越来越重要,也不仅仅是数字平台企业所独有的现象。但数字平台企业与房地产、能源、金融等巨头不一样的地方在于,国家无法完全替代科技企业的作用,甚至要依靠它们。尤其是今天的数字技术与算法密不可分。因此,围绕“平台治理”的文献又常常与算法对治理的影响和对算法的治理结合在一起(Doneda & Almeida,2016;Musiani,2013)。正是因为数字平台的治理带有更加明显的技术特征,甚至是一个“黑箱”,因此显得更加不可捉摸,公众的本能恐惧也更深。事实上,在数字治理中,技术本身成了一个独立的变量。技术主义者会认为,充分发挥技术手段的作用,就可以破解很多平台治理中的难题。比如,让车主每次接单前必须进行人脸识别,就可以降低乘客风险。但对于“技术”在“国家—市场—社会”关系中角色的反思,尤其是对“技术作恶”的警惕,一直是“技术/知识社会学”的长期追问(Smith & Marx,1994;福柯,2003;邱泽奇,2017,2018)。社会学在数字平台企业治理的研究上具有独特优势。社会学的文献很少将国家规训或公司的“管理革命”视为解决技术作恶的灵丹妙药;相反,社会学更警惕权力与知识/技术的共谋,强调以各种“非正式”策略的使用来打破各种“技术—权力”治理术的支配(斯科特,2004)。


社会学对平台治理的结构的研究,不仅应寻求理解当今“平台社会”(Van Dijck et al.,2018)中复杂的权力关系和治理结构,从而与社会学中丰厚的关于权力和市场结构的研究传统对话(符平、杨典,2019),而且还应询问这种结构的治理效能和社会后果,追问如何能对大众而不是少数人更有利,从而与社会学对社会不平等(尤其是数字鸿沟)的长期关注结合起来。正如我们在本文第四部分将详细阐述的那样,社会学干预是促进平台善治的重要手段。


布迪厄在阐述“场域”这个概念的时候,一般会同时使用两个比喻:“场域”既是一个“力量场”(the force field),也是一个“争斗场”(the playing field)(Bourdieu & Wacquant,1992)。“力量场”可以立体地反映“场域”内各种社会位置之间的客观关系所构成的结构性格局。“争斗场”则提醒我们注意主观认知和策略性行动在场域运转中所扮演的角色。接下来的问题是,对照这一分析框架,我们可以对中国平台治理场域的格局得出什么样的判断?平台企业在这个场域内的行动策略具有什么样的特征?对平台治理格局产生了什么样的影响?接下来的两节将回答这些问题。


二、平台治理场域的格局与企业策略


中国作为数字技术应用场景大国,形成了一个国家和数字平台企业“共栖”(co-inhabitance)的“平台治理场域”。但这种“共栖”的关系并不是平起平坐的,而是一种“非对称相互依存”(Zhang,2019)。用布迪厄主义的术语来说,国家与平台企业一起支配了平台治理场域,但国家才是这个场域中的支配者,企业是这个支配力量中的相对被支配者。


从外部治理的角度来说,对数字平台企业日益严格的监管已经成为世界主要经济体的一种趋势。中国在价格机制、支付机制、权益保护、合理税收、公平竞争等市场领域颁布了一系列的规章制度。相比欧盟引发广泛争议的严苛治理,中国在过去的一段时间里对数据平台企业在诸如隐私、伦理等公共政策上的包容性要更高一些。虽然有人担忧“利维坦遭遇独角兽”(樊鹏,2018),但也有人认为这是中国市场更具创新力和活力的原因之一。随着技术快速发展迭代和应用边界持续扩张,围绕隐私、公平、责任、安全的争议在我国也日益增多,政府开始更加积极地在风险防范与产业转型之间寻求动态平衡。在2020和2021年,随着防止资本无序扩张和互联网安全审查的一系列法规和政策的出台,以及《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律的生效,我国对平台企业的监管进入了一个新阶段。


国家实施的“外部治理”并不是为了把互联网管死,而是为了更好地规范和发展平台经济。正如《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》(以下简称“十四五规划”)里明确提出的那样,要“坚持放管并重,促进发展与规范管理相统一,构建数字规则体系,营造开放、健康、安全的数字生态”。⑦外部治理的加强应该促进平台企业在内部治理上的进一步完善,从而打造一个更加健康的共同治理新格局。从这一点出发,我们应当认识到,正如国家有其“(相对)自主性”(Evans et al.,1985)一样,企业也有自己的相对自主性。“国家自主性”理论某种程度上是想强调国家不是“(资产)阶级统治的工具”;企业自主性的命题要求我们将企业看作是具有独立行动能力、逻辑和机制的组织实体。企业不仅仅是被国家驯服的对象,也不必然是“数字利维坦”的“帮凶”,或者是所谓“国家资本主义”的工具。“国家中心主义”的治理理论习惯于从国家这个行动者的角度来解释治理格局的形成与扩散,缺乏“市场的视角”,未能充分从企业这个行动者的角度,来看待企业在国家治理当中的内生动力和逻辑(吕鹏、刘学,2021);而只有平台企业真心实意地将国家的监管和社会的期待与企业自身的逻辑相结合,才能真正推动平台善治的可持续运转。


以平台企业为分析中心,我们发现数字平台企业无论是内部治理还是共同治理,都有不少主动作为的举措。首先是内部治理。近些年来,有越来越多的平台企业正在打破传统“公司治理”的藩篱,走向一种更加开放的治理结构。它们设置了诸如研究院(企业智库)、伦理委员会这样的机构,资助设立企业基金会,通过寻找第三方机构、社会组织等合作对象,让公司内部治理的策略更加可信;一些企业创始人亲自参与和设计企业的环境、社会及治理项目,给企业内部带来许多新势能,产生了行业级的影响。在共同治理上,近些年来,数字公益成为数字平台企业参与共同治理的一个抓手,创造性地为很多之前难以通过传统方式解决的治理痛点提供了技术解决方案(比如乡村治理、走失儿童的打拐、问题疫苗的筛查),涌现出一批有影响的旗舰项目,打造了一种高效率、强参与、多协同的治理模式(吕鹏、房莉杰等,2020)。与政府依靠强制力权威动员与管理社会组织不同,平台企业依靠流量的社会性压力将公益项目与活动组织起来,形成了社会组织动员与管理的流量治理模式(刘学,2021)。


那么,平台企业是如何实现与国家的合作,从而形成共同治理格局的呢?为此,我们以疫情早期平台企业的表现为例进行展示和分析。疫情是对平台治理的一次外部冲击,也为各平台企业提供了一次与其他主体进行博弈的机会。我们通过百度搜索、微信搜索、必应搜索搜集了互联网企业“20强”发挥“科技支撑”力量的案例,共汇总162个应用场景,将它们分为10类。“20强”名单来自中国互联网协会和工信部信息中心联合发布的2019年中国互联网企业100强榜单。数据采集周期截止到2020年4月6日。我们将162个场景进一步分为两类。第一类是内部治理,包括平台直接针对用户和商业合作伙伴所采取的举措。第二类是共同治理,协作的对象包括境外政府组织,国内各级政府,含医疗机构、科研机构在内的事业单位和官办慈善组织。


图2显示了平台企业的行动类型随着时间变化的情况。2020年1月20日晚,钟南山院士接受白岩松采访被视为是疫情发展的一个“转折点”,在此之后,疫情才真正成为全国性事件。图2横轴是时间线,纵轴是场景类型;每一个方块或圆圈分别表示发生了对应该场景的一次内部治理或共同治理;图中的实线和虚线均没有实质意义,只是便于读者对应横轴和纵轴上的位置。



图2 企业行动类型的演进分析


以2020年1月20日为起点,早期最为集中的是平台的内部治理;随着时间的推移,与政府、医院、科研机构合作的共同治理行动越来越多。前者主要包括消费者权益保护、内容信息治理、员工保障、平台上的社群动员、平台发起的消费支持等;后者主要包括技术支持、科技开发、与政府合作的金融/流量支持、研究赋能、与政府合作的消费支持等。⑧


早期以平台内部治理为主,主要有两个原因:一方面,新冠病毒是一种全新的病毒,过去平台治理积累的一些绩效并不能直接释放,加上大多数平台在公共卫生领域没有积累,很多工作需要从零开始,不得不花一定的时间匹配新的合作伙伴。比如这次疫情促成了一些平台企业第一次与卫健部门合作,拿到了全国的发热门诊分布信息才能推出全国的发热门诊地图。另一方面,疫情当中平台企业首先推出的产品与服务和平时的积累优势密不可分,有着明显的路径依赖。众多数字平台企业的第一反应是迅速依据自身既有的产品和服务优势,推出带有“应急”性质的措施。


试以内容信息的治理为例来说明。不管是打击谣言,还是宣传预防和治疗新冠肺炎的权威内容与知识,最终拼的都是平台在“知识/内容”治理上的投入。在医疗健康知识方面投资积累“家底”厚、平台治理效果好的企业,就更有可能在疫情期间取得更加抢眼的效能。在这方面,各平台企业的差距十分明显。早在1月21日,“丁香医生”就在微信公众号上线了疫情地图及实时播报,而一些平台要在十天后才能推出自己的产品和服务。丁香医生的很多举动其实不过是整合官方发布的权威信息,但它凭借原创内容积累的庞大用户、过往平台治理中获得的公信力以及更加直观实时的可视化技术,一举超过了诸多官方媒体的报道效果,甚至包括《人民日报》在内的官媒都与其合作。再以打击“口罩涨价”为例。几乎能想到名字的电商平台都宣布了“不涨价”的政策。但究竟是真的没有涨价,还是只是企业的一个善意的姿态?这个时候拼的是企业对供应商的把控能力。有的平台的优势明显,而某些电商虽然有平台的通知,但实际效果并不好,他们也只能对自营渠道的口罩商品进行专项补贴,以保证价格平稳。


平台企业发动社群参与治理也是如此。在疫情面前,线下的社群动员受到各种制约。谁能充分发动网络社群,谁就可以拔得先筹。由于平时在乡村治理数字化方面的积累,腾讯“为村”自1月22日起便开始及时监控村庄防疫舆情,紧急升级了村委向村民发布通知模版的消息条数,通过“今日热点”和公众号等给乡村百姓及时传递权威疫情资讯,并对村庄在防疫期间封路、威吓暴力等“过度”行为进行正向引导。再比如,传化集团在全国范围内开通抗疫物资绿色物流通道,提供免费运力对接、仓储及物资中转等服务,不到3天就能收到近200个驰援武汉的运力需求,并将物资送达湖北。传化能做到这一点,是因为他们深耕了一款叫作“传化安心驿站”的互联网社群App,打造了一个卡车司机互帮互助、共创公益价值的社群。武汉疫情期间,传化安心驿站平台上2.2万站友积极响应,与平时的社群积累、文化建设甚至在线党建是密不可分的。


图2还显示,同一类型的应用场景在同行之间出现了一定的“首创—学习/追赶—扩散—锚定”效应。这在平台企业的捐赠上表现得最为明显,不光在金额上出现了“锚定效应”,而且在捐赠偏好上也是如此(李凌浩等,2020)。再以消费者权利维护为例。携程1月21日第一个宣布:被确诊为新冠肺炎或因疑似新冠肺炎被机场(港口)隔离劝返的用户以及作为密切接触者的同行人可免费取消携程平台预订的全部产品。几乎在携程发表声明的同时,几家主要的在线旅游平台也推出了类似的政策。其他措施也有同样的特征,包括电商平台打击涨价销售、社交媒体平台上线打击谣言的产品、无接触服务,等等。这一方面带来了快速的“制度学习和扩散”效应,另一方面也出现了同质性较高的局面。


随着疫情的发展,共同治理的场景越来越多。很多合作是政府要求的结果(比如发放消费券),也有很多是平台企业主动匹配的结果。例如,2月10日,在国务院应对新型冠状病毒肺炎疫情联防联控机制新闻发布会上,民政部基层政权建设和社区治理司司长陈越良就说道:“技术支持很重要,我在这里也恳请一些大的网络公司,比如腾讯、阿里巴巴,能不能开发一下社区公共软件,提供给社区工作者使用,一个有益的公益软件比捐10个亿还管用”。⑨很快,阿里就推出了免费的智能社区疫情防控小程序。


正是因为平台企业的“抗疫”产品和服务契合了政府治理的诉求,在政府的大力扶持下,我们看到了大规模的技术应用的扩散过程。这个过程的一个显著特点是企业所在地或已有合作关系的地方政府率先支持,接着很快在全国层面推广,比如AI测温、直播助农等等。这种模式在疫情之前即已存在,但疫情加快了这个速度。最典型的例子是健康码的快速全国化。阿里和腾讯率先推出了各自的健康码产品,而率先采用的也分别是企业总部所在地的杭州和深圳。据媒体报道,自从2020年2月9日杭州余杭区率先在支付宝上推出健康码,到杭州全市推广,到浙江全省推广,到四川全省推广,再到2月16日国务院办公厅电子政务办指导支付宝加速研发全国统一的疫情防控健康信息码,只用了7天时间。而且快速扩散的不只是支付宝的产品,还有多个企业开发的类似产品,例如上海的“随申码”、广州的“穗康码”、北京的“健康宝”,等等。与此同时,健康码的基础层扩散到了各种不同场景的应用层,从乘车、复工到餐饮、复学,实际上形成了一个巨大的“码产业”。甚至有人预言健康码可能像诸多疫情中推行的政策一样常态化,成为一种跨场景的实名随身码;而这个常态化的落地,也几乎不会遇到什么大的公共议题(如隐私权)上的争议。


图3显示了随着时间的推移,每天新增的场景受益者覆盖范围的变化趋势。读者能明显地看到一个应用场景的受益者从以区域及全国为主,向以全国为主,再向全球扩散的趋势。图3中纵轴对应的位置与图2一致,空间所限,不再详细展示。这个趋势当然与疫情的变化有关(比如海外疫情暴发刺激了一些平台企业投入全球“抗疫”之中),但也和刚才所说的平台与政府的合作模式有关。越来越多的技术可以找到全国性的合作伙伴,而越来越多的技术成果,通过“政府造市场”的方式迅速在各类应用场景中落地。随着疫情的发展,不仅平台企业参与治理的场景类型更加丰富,而且覆盖面、渗透率都得到了提升,催化出更多的治理绩效。



图3 场景受益对象的空间扩散分析


总之,政商共栖的平台治理格局是国家和企业共同塑造的;国家在这个过程中是主导方和规则制定者,但企业不完全是被动的接受者,而是可以和应该主动追求平台善治。国家与企业在平台治理上不是零和博弈:国家的主要诉求包括合法性与经济发展,平台企业的诉求也同样包括发展(盈利)与合法性。二者本身并无实质矛盾,而是可以共存,这也是为什么相对于社会的诉求,国家和企业在很多治理问题上更具有亲和性的内在逻辑。这其实也是更广泛的政商关系的一个缩影。“数据治理”是由政府、互联网企业、技术社群、民间机构、公民等各个利益相关方共同参与的治理过程,不再是企业价值或政府管理的工具,而是在数据利益攸关者之间铸就相互依赖关系、发掘数据自身价值的基础性架构(许可,2021)。尤其是今天,国家的治理超越了物理空间,延伸到了虚拟空间,大大增加了治理的难度(吕德文,2019),传统政府治理范式与互联网平台经济特征不相匹配,导致政府治理失效时有发生(王俐、周向红,2019),数字技术赋能下的数字政府建设在一定程度上可以应对这种失效。此外,我国在全球数字平台监管体系中的软实力还比较薄弱,随着中国互联网企业“出海”力度加大,卷入全球治理不可避免。在这样的背景下,国家对数字技术企业支撑治理的需求旺盛,数字平台企业也有更多的作为空间。


三、平台企业参与治理的正负效应与可持续善治


数字技术在共同治理格局中扮演日益重要的角色,数字平台企业成为党委领导下的多元协同治理主体中的一员。近两年来多份文件都强调了“科技支撑”社会治理的大方向。例如,2021年3月13日发布的“十四五规划”,在第五篇全面论述了“加快数字化发展建设数字中国”,提出“加快建设数字经济、数字社会、数字政府,以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”,“鼓励社会力量参与‘互联网+公共服务’,创新提供服务模式和产品”;在“加强和创新社会治理”部分明确指出,要“畅通和规范市场主体、新社会阶层、社会工作者和志愿者等参与社会治理的途径”。⑩再比如,2021年7月11日发布的《中共中央国务院关于加强基层治理体系和治理能力现代化建设的意见》对“加强基层智慧治理能力建设”提出了明确要求,实施“互联网+基层治理”行动,提高基层治理数字化智能化水平。(11)在实践层面,有学者以中国某互联网公司推动移动支付在医保支付领域的应用为例,发现当企业战略与公益动机有机结合时,私营公司也可以推动公共部门的政策创新(He & Ma,2020)。事实上,平台企业已经进入许多之前由线下模式主导的领域。比如直播经济在这次疫情期间爆火,更是出现了“县长带货”的热潮。虽然之前偶有自发行为,但如果没有疫情这种外部冲击为政府官员们走进直播间宣传产品提供合法性和紧迫性,这种“现象级”的场景可能很难如此之快就得以实现。


不过,虽然我们看到数字技术的扩张带来了一些积极的治理效能,但无论中外,从长远来看平台外部治理的压力都不会完全消除。事实上,数字技术的扩散也带来了一些负面效应。比如,数据隐私得到空前关注,权利的界定需要补上更多法律与制度短板;资本无序扩张带来市场垄断风险,除了市场规则之外,企业需遵循更多社会规范,承担更多社会责任;数据交易带来的风险激增,国家数据安全监管空前加强,等等。除了这些已经得到较多关注和讨论的现象,从“国家—市场”关系的角度来说,还有一个较少得到关注的现象,那就是选择性治理:在企业和国家特定时段内都高度重视的领域,政企合作就比较通畅,治理效能提升明显;国家和企业都忽视的领域成为治理短板;而只有国家或者企业中一方感兴趣的领域则可能出现非均衡的局面。比如,新冠肺炎疫情发生初期,居民手中的纸质证明和门口新设立的人脸识别门禁形成鲜明对比,不少地方的信息化只不过是多录入一次信息的代名词;各地的“健康码”不通用,甚至出现“码上加码”的情况……这些新技术的尴尬之处在于,在很多“社会”场景上,由于覆盖差、日活低、标准不一,到了疫情这样的“战时”状态,为了完成治理要求(比如“全覆盖”),只能还是采取入户、盯人这样的传统动员方式。这种“先进”的技术设备与“落后”的数据采集手段并存的现实,实际上反映了数据治理长期积累的来源有限、质量堪忧、流通不足、孤岛严重的现实(中国信息通信研究院,2020)。“社会标签”和“社会情境”的缺失也导致这次抗疫的科技产品同质化严重。例如,在工业和信息化部科技司指导与中国人工智能产业发展联盟建设的“人工智能支撑新冠肺炎疫情防控信息平台”上,我们发现尽管有多达500余款抗疫相关的人工智能产品和服务,但品类多集中于智能识别(温测)、智能医疗系统、智能机器人(含无人机)、应急调度和在线办公平台等偏硬件与工具的类别。


这种选择性治理的后果之一就是平台企业在过去一段时间里遭遇到的“喜忧曲线交叉”:2020年上半年,我们见识了科技战疫的不小成就,“兴奋曲线”上扬;下半年,过度搜集数据、深度伪造、人脸识别数据滥用、大数据杀熟等负面问题又加剧了人们对“技术作恶”的忧虑,“焦虑曲线”开始上扬。这种交叉固然反映了人类历史上技术与社会之间持久的张力,但同时也反映了过去平台治理场域的短板:平台企业在有些领域率先行动,并取得了不俗的治理绩效,而在另外一些领域则出现了治理失灵。


要想打破这种平台企业有时是天使有时是魔鬼的局面,促成可持续的平台善治,不仅需要提供更加完善的技术方案、更有效的技术运行规则(梁玉成、政光景,2020),更需要改变技术应用嵌入于其中的制度。对应“平台治理”的三个层次,这种制度也包括三个层面,亦即外部治理的制度、内部治理的制度、共同治理的制度。外部治理和共同治理的制度已经得到政策层面的高度关注,我们在本文中也多次提及。但常常被忽略的一个问题是,这些来自企业外部的监管要求如何才能真正地成为企业的内在价值观和主动行为,从而实现可持续的平台善治?


虽然无论从法律、法规、文件还是从实践角度来看,平台企业已经成为党委领导下的多元协同治理主体中的一员,但更多的人怀疑企业这么做的动机。企业在大多数时候依然被限定在“逐利”角色上。企业在社会治理中没有被视为一种独立的变量而存在,企业的社会影响能力和自主性被已有的理论想象忽视了。然而,按照“企业—社会”关系领域最近十几年来流行的企业公民(corporate citizenship)理论的说法,企业“也是”而不仅仅“像是”公民,可以如公民和自然人一样,出于自身的动力而不是外在的压力来参与社会和治理(Matten & Crane,2005;Moon et al.,2005)。


我们不能将企业主动参与治理的行为仅仅理解为“逐利”。正如文章在一开始指出的那样,平台企业的一个重要特征是它们自带较强的治理属性。在今天,它们面对越来越多的新治理难题,包括数据的合法合规获取、平台上发生的侵权行为的法律责任界定、算法价值观、平台垄断等,“而这些治理难题,与传统的侵权假冒、虚假宣传、不良信息等问题相比,更加牵动社会公众的敏感神经,平台治理的复杂性进一步提升”(中国信息通信研究院,2019)。这些争议直接关系到平台企业核心商业模式的合法性,平台企业稍有不慎,就会遭遇国家的规制和舆情的声讨,产品甚至平台本身都有生存的危险。所以,合法性不仅是作为治理主体的国家需要关心的,作为市场主体和治理主体的企业,同样需要获取。企业必须自己行动起来,而不是等着政府行动。


企业内部治理是获取合法性的一个重要手段。有学者研究美国互联网企业的自我规制时指出,这些企业的很多举措实际上提供了一种“先下手为强”式的解决方案,以此来避免政府干预(Newman & Bach,2004)。中国平台企业也有类似的考虑,甚至有的企业将自己公司层面的规则通过各种游说渠道来尝试影响国家立法、政府决策或公共舆论,最终成为行业准则甚至法律法规(Huang & Chen,2020;Kennedy,2008)。有研究者发现,中国的互联网公司通过一系列的策略,在连接各层次和各部门的政府共同治理上发挥了重要作用(Jing & Li,2018)。即便这些行为的最终后果是促进企业的经济绩效(这里面的因果机制其实并不是那么容易识别),这些行为的首要目的还是为了获取合法性。


企业的社会责任也应该这样看待。从平台企业的角度来看,平台治理的外部“障碍”重重。比如一些地方政府对平台经济引发的社会问题的治理能力欠缺,部分官员的数字素养仍有待提高。例如,对网约车平台的治理一度引发混乱,就充分地体现了这个问题(李敏、符平,2019;王俐、周向红,2019)。此外,还存在B端企业的数字化程度低、C端客户对数字平台的信任程度低、社会的应用场景少、技术应用于某些场景存在文化甚至意识形态阻力,等等。企业的社会责任项目可以通过透明化的举措让政府和公众了解自己的决策过程和治理机制,让更多的社会组织和用户参与到平台治理当中来。


依然会有人质疑,很多以“企业社会责任”为名实施的战略和行动,同时也很大程度上带有“政府公关”的考虑。这些顾虑不无道理,因为企业的公共行为本身就很难区分出政治与社会的动机(Moon & Knudsen,2018);甚至一些企业给弱者赋权赋能,也被认为是出于增加用户信任从而扩大市场的牟利动机(郑丹丹,2019)。但也有研究者通过壳牌社会责任报告指出,壳牌这样的公司对于可持续发展的话语承诺一方面是想建立自己的一套话语霸权,通过将可持续发展的概念整合进自己的商业话语体系,来应对环保主义者的挑战;但另一方面,公司对“可持续发展”倡导的让步和拥抱也改变了壳牌的实践,使壳牌成为环保领域进步的典范。它的可持续发展的新实践在许多方面甚至比其言辞更加激进。它对《京都议定书》的支持打破了能源行业在全球变暖问题上的统一战线,给同行竞争者们施加了压力(Livesey,2002)。也就是说,这些行为的影响也不是完全在企业控制范围内的。企业对“善治”的拥抱会反过来约束企业的行为,甚至可能会像“自我实现预言”(Merton,1948)一样影响外部治理和共同治理的效能。


更重要的是,企业追求合法性的诉求与追求营利性的诉求虽然始终存在张力,但并不是不可调和。近些年来兴起的企业社会创新(corporate social innovation)的理念主张企业应该扬弃过于短期化的传统企业社会责任观,将解决社会问题、提供创新性的产品和服务融入企业活动,作为企业长期成长、发展和繁荣的途径(Dionisio & de Vargas,2020;吕鹏、房莉杰等,2020)。然而,企业作为一种现代科层组织,其决策也存在部门“条块”之间的博弈,其复杂程度丝毫不亚于政府行为。这也是为什么很多企业的行动表现得如此“分裂”的内部治理原因。一项技术即便要想应用在一个组织内部,也需要合法性(任敏,2017)。追求平台善治的力量要想在企业的各项决策和发展战略中占据主导,就更是如此。虽然很多企业社会责任或社会创新项目具有很好的治理绩效,但或是由于财务贡献低,或是由于部门本身在企业架构中处于相对边缘的地位,其在企业中的处境比较尴尬。最近一两年来,面对各类重大突发公共事件时,这些项目有的受到有关部门的点名表扬和推广,有的为企业化解平台治理难题提供了有力武器,增强了自身的合法性,从而得到了公司更多的资源支持。但更重要的推动力量则是整个国际环境、政策环境和社会氛围的变化。追求社会价值、促进公共福祉、压实治理主体责任越来越成为对平台企业的一种常态化要求,而社会学可以为促进平台善治做出贡献。


四、平台治理场域的社会力量与算法治理作为一种社会学干预


平台经济能够突破早年的制度限制,除了技术对经济效率和社会效益的根本性提升,更在于数量庞大的受益群体拓宽了其生存的社会基础,为其带来了合法性(张茂元,2021)。可以说,平台是“舟”,社会是“水”。但经过多年扩展,平台之“舟”日益强势,无序扩张侵蚀社会。社会力量可以通过舆论监督、用户维权、社会众包等方式参与平台治理,一些平台也在前台保持多方互动,构成了约束平台技术作恶的一种重要的社会机制(张樹沁、户雅琦,2021)。但面对平台的优势,社会力量仍是相对弱势的一方。不少研究者展现了互联网平台企业中劳动者的灵活性甚至反抗(梁萌,2019;孙萍,2019),但很多时候劳动者仍然难逃桎梏;也有一些普通人使用各种各样的策略,来规避被机器、平台、算法“喂养”,甚至改变算法的输出结果(Beer,2017)。但这些大体上仍然属于“弱者的武器”,社会参与不足(王俐、周向红,2019)。面对这种喜忧混杂的局面,社会学该为促进社会力量参与平台治理做出什么样的贡献?


本文一直强调,只有正视平台企业的“自主性”,重视平台企业自身的逻辑,打破将平台企业视为被动的“参与者”或“执行者”的国家中心主义观点,才能呈现和理解平台治理的完整图景。同样地,社会学也需要考虑平台企业自身的逻辑,才能摆脱单纯的批判主义立场,以更具建设性的姿态“干预”到平台治理当中。这种社会学干预,既包括作为合作治理中的“社会力量”在“末端”发挥外部作用,也应该进入“前端”,成为平台内部治理的重要手段和关键环节,监测、评估与促进其有意识和能力来执行相应的价值观及举措。“干预”加持下的社会学可以且应该为企业实现可持续发展贡献系统化的“专业”理论、知识和技术,搭建社会平台,最终实现社会价值和经济发展的复合最优。


社会学干预的理念基于“行动社会学”,不是着眼于测量稳定社会的理论模型和技术手段(比如社会预测),而是面对剧烈的社会变动,着力于揭示社会结构中的压迫、支配和不平等,并以反思性的行动参与解放的实践(沈原,2006)。数字平台的大多数应用场景从一开始就渗透于私人领域和公共生活的方方面面,这正是社会学的传统研究范畴。社会学干预在平台治理中可采用算法治理、开源平台赋能、社会价值评估、企业社会工作、平台工作参与、规范制订和观念培训等方式。在此,我们要特别强调算法治理这一干预方式。


我们所说的“算法治理”(algorithm governance)区别于“算法的治理”(algorithmic governance,即government by algorithm)(Musiani,2013)。人工智能算法是今天的数字平台企业能够在线上线下提供精准服务、扩大规模的基础所在,在商业模式和技术路径上,也必然会与诸如隐私、安全、高效这样的诉求存在张力,从而成为各种危机事件的根源。算法审计(algorithm auditing)是最能体现算法治理的部分,它指的是对算法系统中不应有或未预期的后果予以诊断,使之可见化,包括但不限于审计数据操纵、社会偏误、删截数据、社会歧视、侵犯隐私和产权、滥用市场能力和影响认知能力等方面(Kitchin,2017;Mittelstadt,2016;Mittelstadt et al.,2016)。


虽然对程序算法的审计早已有之,但算法治理在人工智能时代具有自身的特点。从技术的角度来看,人工智能借助标注数据和先验知识获得快速发展,突出体现于感知智能和认知智能,分别对应以机器学习尤其是深度学习为代表的联结主义和以知识图谱中逻辑表示与推理为代表的符号主义。在感知智能方面,机器学习和深度学习往往处于“黑箱”状态,加上复杂的人为的参数调整,使得最终训练出的人工智能模型包括数据搜集者、数据标注员和程序员在内的各方参与主体的主观偏见。举一个最简单的例子,同样的算法框架,如果输入的面部数据只来自某一肤色的族群,那么即使算法本身是“明码”,经鉴定并无人为刻意的偏见,但在实际运行中它必然无法对其他肤色的族群正常应用。类似的主观偏见多达四十余种,且不能通过对“明码”进行审计而鉴别。再比如,作为认知智能的基础,知识图谱看似是中立的技术手段,但其中的“知识”或者是通过本体论的方式建设垂直领域知识,或者是通过大规模搜集网络上的语料生成的,都源于人类的主观构建,携带着不同的社会偏见和认知、数据质量等其他风险,需要社会学在人工智能工程的整个闭环中尤其是源头实施干预。而社会学干预的作用正是在算法审计中引导各方将算法的后果理解为“社会后果”——人工智能的算法在构建数字社会的过程中会将社会偏见和歧视通过编码重新建构出来。也就是说,除了计算机科学之外,对人工智能的算法审计需要社会学提供系统的社会反思、专业的理论判断和科学的社会研究方法。算法审计实现的主要途径包括但不限于以下几点。


第一是在源头参与数据的生产和算法的改进。平台企业在人工智能、大数据方面有技术研发和实践经验上的优势,使得它们在对数字的治理(governance of data)和基于数字的治理(governance based on data)上,都能在建构包括国家层面在内的不同层级的数字治理体系中发挥重要作用。然而,这并不意味着技术可以解决一切问题(也即所谓“技术决定论”),更不意味着平台企业像它们喜欢营销的那样是社会—技术进步的主要甚至唯一动力(所谓“企业决定论”)(Natale et al.,2019)。在以往的基于大数据的社会研究中,我们发现,由于严重缺乏社会科学家在数据生产的源头参与,对社会问题的大数据分析虽有“无心插柳柳成荫”之时,但遭遇“无米之炊”的情况更多。也就是说,技术或许能为数据的生产、整理和分析提供工具和便利,但究竟哪些问题要得到关注并因此产生和搜集相应的数据,需要社会学的干预。不难理解,为了研究和解决社会问题,我们需要的数据应该能反映不同群体的生活和社会状况,最终形成统计指标和分析模型,为呈现和研究现实中的不平等提供新的证据。此次疫情防控中暴露出的“数据孤岛”也有这方面的原因,正是过度重视基础设施的IT底层技术而忽略了充分考察社会治理的薄弱点和隐患点所在,导致“大数据”不能解决“小问题”。在算法优化上也是同理。基于机器学习的社会预测在这方面已经做了一些开拓性的尝试(陈云松等,2020)。


第二是在内容治理上引入社会学的视角。比如,性别不平等是现代社会的突出问题。然而,根据我们对国内各类搜索引擎的考察,充斥于网络话语中的性别偏见和女性权利并未受到各主要服务商的充分关注。具体而言,搜索引擎作为人工智能的重要而广泛的应用,普遍存在三方面的问题:一是在搜索框中输入“女”“女人”“女性”等关键词时,查询到的文字和图片多为污名化(比如联想查询词为“神经”“流氓”等)、消费女性的结果(比如暴露身体),体现出显式歧视;二是搜索“医生”“护士”“科学家”等词时,出现的图片结果只是反映了现实中的职业隔离,体现出隐性歧视;三是在查询“家暴”“虐待妇女”等时,未能充分运用技术手段提供必要的帮助和支持资源。如前所述,若人工智能仅仅是重演甚至加深现实社会中的不平等,那么,它就不是为善的技术,有悖“AI伦理”。如果要改变现状,那么第一步就应该是进行人工智能中的性别平等审计,有针对性地开展干预,避免因为技术的误用导致人们在生活、工作各个方面变得越来越不平等。在百度公司主动与我们开展的一项AI社会价值的研究中,我们反映了这一问题,在得到积极回应后与相关部门合作对搜索引擎的算法实施干预,在初步的合作中实现了对搜索结果中体现性别歧视部分的削弱、屏蔽和消除,同时优化和增强为女性维权提供支持的功能渠道(周旅军、吕鹏,2022)。这项干预之所以能够取得积极的效果,一方面是百度在平台治理机制上即已对AI伦理和治理问题高度重视,另一方面则是社会学在性别领域的专业能力助力了这个意愿的实现。


第三是在共同治理环节参与治理生态的建设,赋能社群成为“有用”的行动者。比如,在科技“抗疫”中,多家公司推出口罩检测和戴口罩人脸识别能力助力疫情防控,保障复工复产复学的有序开展,但是,对于人脸识别的伦理问题和使用规范上却缺乏充分认识,对庞大的开发者群体只是提供技术接口和技能培训,忽视了相应的观念培训和规范教育。从企业的角度来说,如果它们不能理解和直观地认识到社会科学的介入到底会带来哪些增益(不管是经济绩效、公共合法性还是技术进步)它们就不会投入。反观国外的进展,社会科学家对数字治理的参与和建设早已不仅限于抽象的理论讨论,而是通过企业研究院/智库、各类数据开放计划、各类自选的实证研究项目,在经验研究、政策研究、行动干预各方面遍地开花。国内这方面在近几年也有较大进展,在一些垂直领域取得了较为突出的成果,但总体来说还处于“追赶”阶段。社会学的干预需要更加扎实的经验研究成果、更接地气的行动方案、更投入式理解的渗透策略,来直观展示“社会科学的增量”确实可以带来真正的贡献,从而让社科研究者成为政府决策者、资本运营者、技术开发者、媒介传播者之外真正的“第五力量”。更重要的是,需要首先培育和壮大有能力进行社会学干预的主体。社会学者一方面自己要提高数字素养与技能,成为“平台治理的科技解”中的架构师、阐释者、研究者,另一方面也要赋能和培养更多不同背景的人成为“社计师”——同时具备社会科学与计算科学家素养的设计人才,促进“平台治理的社会解”。没有社会基础设施的建设,再花哨的技术前端应用都是作用有限且不可持续的。


综上所述,社会科学需要将计算本身的社会建构过程作为研究内容,而不只是将计算作为研究工具;当面对数字社会中技术可能带来和正在产生的社会风险时,社会学不能只有“批判”的立场和态度,还要能够通过“建设”的源头参与来规训和驾驭算法,使其向善,使能为善(周旅军、吕鹏,2022)。在平台治理的各个环节中引入社会学的干预能够更好地调节科技与社会间的相互作用,既为有意于社会创新的平台企业提供认识、理解和解决社会问题的思路与能力,更好地体现出企业的自主性;又通过源头参与、内容审计、赋能社群等途径尽量减少平台企业对社会利益可能产生的损害,使其尽量发挥积极的作用,推动技术的顺利落地。更重要的是,对平台治理的社会学干预应该是“计算社会学”在实践层面不可或缺的应用。计算社会(科)学偏向于强调运用计算方法和复杂统计方法,对多形态数据进行挖掘与整合,实现对复杂社会现象的描述、解释与预测(张小劲、孟天广,2017)。但社会计算不仅是技术手段,也是社会现实的生成过程。正如计算社会学家能在研制与开发新型社会计算工具中发挥重要作用(罗玮、罗教讲,2015)一样,研究计算与社会的关系和有关计算/技术的社会问题同样应该是社会学的重要内容(范晓光、刘金龙,2022;王天夫,2021)。目前虽然社会学具有一定的积淀,但在学术、学科、话语体系上尚未完全具备进行社会学干预的能力和影响力,如何为“数字时代的基本法”做出贡献,应该成为社会学在面对下一次“危机”之前必须未雨绸缪的事情。


*感谢刘学、梁玉成、顾登晨、房莉杰、焦长权、向静林、付伟、刘秀秀、任敏等同仁对初稿反馈的宝贵意见。感谢中国社会科学院大学社会学院刘金龙、肖云峰、李凌浩等在资料和数据搜集上做出的贡献。本文部分内容曾在中国社会学会2021年学术年会上宣读。任何批评与讨论请联系通讯作者范晓光(xgfan@zju.edu.cn)。


注释:


①数字化意味着将文本、图像和交易记录等非传统信息源转换为数字形式,从而为决策者提供更深入、数据驱动的洞察力。当今世界的数字化主要是通过所谓“平台”模式驱动的。


②数字平台本身是一个“混合角色”。一些数字平台由国有或私营公司运营,一些是由国家出资或运营的电子政务机构,还有一些是混合的(例如,通过“公私伙伴关系”建立的平台)。


③也有人认为“平台”这个概念实际上是互联网公司刻意营造的一个隐喻或者话语,提供了一个中立的科技平台不可以做什么的借口,隐藏了它们应当承担的责任,逃避传统的监管;事实上,“平台”并不是一个“平面”,而是由各种异质性的社群组成,负有公共责任(Gillespie,2010,2018)。


④国家对平台企业的外部治理同样也会影响到平台经济网络中的其他商户和用户。


⑤在世界范围内,由于各种原因,各国政府往往很少对平台用户的某些行为采取直接的监管措施,而是把监管的职责交给了平台企业,由它们来承担传统上由执法和司法机构承担的治理职责;而平台通过风控、合规甚至专门的“平台治理”部门来配合国家维护平台秩序与生态,实际上是一种“政府管平台、平台管平台上主体”的监管逻辑。在我国的话语体系中,这叫“以网管网”,即发挥网络第三方平台企业的作用,应用第三方平台在资质审查和信息数据分析等方面的优势工具,提升数字平台经济的监管效能(刘鹏,2021)。近些年来,平台的“主体责任”日益重大,现在则进一步提升到了“首位责任”的高度。


⑥不仅不同学科有着不同侧重点,而且在不同学者那里,“平台治理”也可能有着完全不同的含义:既可以指“对平台的治理”(平台作为宾语,外部治理);也可以指“平台对其他主体(比如平台上的商户)的治理”(平台作为主语,内部治理);还可以指“在平台上进行治理”(平台作为状语,共同治理)。类似的还有“技术治理”。它实际上一是指“治理的技术”,比如项目制、制图术;二是指用互联网、大数据等技术进行治理。尽管两者有相通之处,却并不是一码事,但常因为混用而造成混乱(刘秀秀,2019)。


⑦资料来源:中华人民共和国中央人民政府,2021,《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》(http://www.gov.cn/xinwen/2021-03/13/content_5592681.htm)。


⑧每种场景类型并不只是对应一种治理类型。例如“消费支持”早期主要是平台企业内部治理,但2020年3月之后以发放消费券为代表,越来越多的地方政府与平台企业合作。事实上,大多数的场景类型都是内部治理和共同治理混合的。


⑨国家统计局,2020,《国务院联防联控机制新闻发布会:介绍加强基层社区疫情防控有关情况》(http://www.stats.gov.cn/wzgl/ywsd/202002/t2020 0211_1725781.html)。


⑩中华人民共和国中央人民政府,2021,《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》(http://www.gov.cn/xinwen/2021-03/13/content_5592681.htm)。


(11)中华人民共和国中央人民政府,2021,《中共中央 国务院关于加强基层治理体系和治理能力现代化建设的意见》(http://www.gov.cn/zhengce/2021-07/11/content_5624201.htm)。



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文章来源:本文转自《中国社会科学》2022年5期,转载请注明原始出处,并遵守该处的版权规定。

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