作者：周维栋，中国人民大学纪检监察学院讲师、当代政党研究平台研究员。
来源：《法制与社会发展》2026年第3期（第109-127页）。
摘要：在数字技术驱动行政行为自动化运行的过程中，传统的依法律行政容易异化为依“算法”行政，不仅导致行政权力逸脱法律的控制，还使得公民权益受到技术的过度规训。在技术的裹挟下，自动化行政的法律风险呈现出“技术驱动性、形态隐蔽性、影响广泛性”的鲜明特征。这既源于数据与算法的技术缺陷，也来自行政行为形式创新对行政相对人权益保护的挑战。法律保留作为依法行政原则的核心支柱，通过“事先授权”与“边界划定”的规制逻辑，可以为行政权的技术化行使设定明确的法治底线与“规范密度”。在保留范围上，法律的必要性对于行政的“自动化”与自动化的“行政”显然不同，传统行政行为自动化实施无需适用法律保留，而新型自动化行政行为应仅保留“干预性”行为。在保留强度上，从“立法层级”与“立法内容”两个维度，应通过“法律—法规—规章”三级授权适配不同干预程度，并紧扣技术特性明确自动化系统的技术标准与行政相对人的程序权利，以实现技术风险精准调控与法律介入强度的合理平衡。
关键词：数字政府；自动化行政；技术赋能；法律保留；行政行为
一、问题的提出
随着数字时代的深度演进，数字技术推动政府治理模式发生根本性变革，政府治理行为逐渐转向“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的自动化运行机制。然而，在提升政府治理效能的同时，自动化行政也带来一系列合法性问题。2022年6月，国务院印发《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》（国发〔2022〕14号），其中明确要求“全面推进政府履职和政务运行数字化转型，统筹推进各行业各领域政务应用系统集约建设、互联互通、协同联动，创新行政管理和服务方式，全面提升政府履职效能”。在大数据、人工智能、云计算、区块链等技术的赋能下，“数字技术可以从无缝信息流和数据协作决策的角度转变政府的运作方式，从而改善法治政府的治理绩效和工作流程”。在数字政府建设的诸多实践形态中，以“无人审批”“电子处罚”“智慧推送”“互联网+监管”等为代表的“自动化行政”，凭借数据驱动与算法决策的技术优势，不仅有助于优化政府治理理念、更新行政组织结构和重塑行政权力运行流程，也对传统行政权力运行模式构成系统性挑战。关于自动化行政的核心特征，国内外学界已在以下三个方面初步形成共识：一是决策主体的“人机替代”，即“依托数据和算法的机器决策代替人类决策”；二是技术逻辑的“全流程嵌入”，即“政府职能通过数字系统完成，尤其是那些由机器学习算法驱动的系统”；三是行政行为的“去人工依赖”，即“行政的内容由经适当编程的计算机自动完成”。尽管自动化行政为创新政府治理方式、推进国家治理体系和治理能力现代化提供了重要支撑，但行政决策主体从“人工”转向“机器”、行为依据从“法律规则”转向“算法逻辑”，这种双重变化已引发担忧。行政机关是否会借技术手段规避裁量控制、程序约束等传统权力制约机制，导致行政权力逸脱法律框架，进而侵害公民的合法权益?对此，学界围绕隐私权保护、算法公开、人工说明义务、法律授权等议题展开探索，试图通过法律控制强化对自动化行政的规制。
然而，既有的制度探索主要基于“法律优先”的规制逻辑，即通过设定法律规则来约束自动化行政行为的实施过程。这忽视了依法行政原则的另一重要维度—法律保留。二者虽共同服务于依法行政原则，但适用场景与功能定位截然不同。法律优先侧重“行政不得违反现行法律”的约束逻辑，聚焦事后纠错；而法律保留则坚守“无授权则无行政”的授权逻辑，强调事前授权，核心命题是“在何种范围内，行政机关以自动化方式履行行政职能需事先获得法律规范的明确授权，否则不得实施”。作为依法行政原则的关键组成部分，法律保留不仅是控制行政权滥用的重要工具，更承担着“为行政方式创新预留空间”的制度功能。对此，目前尚未有专门的研究。此外，随着自动化行政实践的深化，学界逐渐意识到，在对其作出规制时，不应仅停留于风险管控层面，还需要通过明确的制度设计来保障创新发展。相较而言，“法律优先”的“事后管控”逻辑易陷入“泛安全化”误区，而法律保留能够为行政机关预留合理的自由空间，避免过度法律化对技术创新的抑制。显然，后者更契合自动化行政“发展与规制并重”的制度需求。
基于此，本文立足于自动化行政的技术特性与治理需求，聚焦在自动化行政领域引入法律保留原则的必要性及该原则的适用逻辑，尝试建立适配实践发展的自动化行政法律保留体系，为自动化行政的合法有效运行提供制度方案。
二、自动化行政的法律风险应对：法律保留原则引入的必要性
数字技术应用驱动政府治理方式向自动化转型，既为法治政府建设注入动能，也使权力运行遵循的“技术逻辑”与行政法设定的“法治逻辑”之间产生了紧张关系。自动化行政以数字技术为支撑，其风险日益突破传统行政的法律规制边界，呈现出“技术驱动性、形态隐蔽性、影响广泛性”的鲜明特征。这种风险既源于数据错误与算法黑箱等技术缺陷，也来自行政行为形式创新对行政相对人权益保护的挑战。从制度运行逻辑看，自动化行政的法律风险可被拆解为数据流动、算法分析与行为创新三个维度的风险，且各种风险的相互叠加加剧了权益侵害的可能性与复杂性。为了应对这些风险，防止技术异化为权力工具，有必要引入法律保留原则，为自动化行政的合法有序运行筑牢制度根基。
（一）数据收集与利用的合法性危机
自动化行政是物理方式与虚拟方式深度融合的政府治理形态。数据是自动化行政的运行基础，但其在汇聚融合、共享开放和开发利用诸环节中均潜藏风险，可能引发合法性危机。这种危机的本质在于“技术对数据的强依赖”与“法律对数据的限制性规定”之间的冲突，具体表现为两个方面：
一方面，数据错误的“放大效应”会引发系统性决策偏差。自动化系统的有效运行依赖于数据的真实性与完整性，而原始数据的微小误差在经过算法模型的“数据简化—结果反馈—模型迭代”逻辑的自我强化后，就会像“病毒”般扩散为系统性偏差。自动化行政通过量化统计工具和算法决策来改变公共治理结构，而自我指涉和自我强化等效应在一定程度上挑战着传统法治系统的工具理性与价值理性。在实践中，自动化行政的数据采集主要通过安装摄像头和车联网设备等方式实现，因此，若原始数据中存在虚假信息、偏见性数据或测量误差，算法就会将错误传导至决策环节，导致行政决策出现错误。对于这类错误，仅靠事后纠错，难以挽回损失，故需通过法律保留事先划定数据采集和数据利用的授权边界，实现风险的源头防控。
另一方面，“数据需求悖论”会导致数据使用突破法律边界。自动化行政的高效运行依赖于跨部门、跨领域的数据整合，但部分法律明确限定了数据的使用范围，禁止相应数据被用于行政决策。例如，《统计法》第28条规定，对于统计调查中获得的“能够识别或推断单个统计调查对象身份的资料”，不得对外提供、泄露或用于统计以外的目的；《全国经济普查条例》第33条与《全国人口普查条例》第33条进一步明确规定，普查数据应被严格限定于特定用途，不得用作法定范围以外的目的。然而在实践中，部分行政机关为追求治理效能，会突破数据的使用边界，将法律限制使用的数据用于自动化行政处罚、风险预测等场景，导致公民隐私权、企业商业秘密受损。
（二）算法异化对法治原则的冲击
自动化行政的核心是“依算法行政”，但算法的黑箱性、自主性与法律的公开性、确定性、公平性之间存在天然张力。算法异化可能导致行政行为脱离法治约束，具体表现为三个方面：
1. 算法黑箱与民主正当性缺失
机器学习算法的决策过程基于海量数据与复杂逻辑，易形成难以解释的“黑箱”。这既削弱行政机关对算法的掌控力，也剥夺公民的程序参与权，导致行政行为丧失民主正当性。在程序上，算法决策存在着逻辑闭环、自我指涉等特性，这限制了行政程序中的参与、辩论、说明理由等机制，甚至会影响司法审查等救济程序的功能。算法越复杂和强大，它可能就越不透明。这与法律所要求的“公开性”“可预测性”等形成根本冲突。行政机关可能无法完全理解且难以掌控被委托行使权力的算法机器，而公民更无法观察、理解、参与或回应经由此类算法机器作出的行政决策，导致行政行为脱离民主意志的约束。
例如，在交通非现场执法中，电子眼的声纹阈值、图像判定逻辑等通常不对外公开，行政相对人仅能知晓处罚结果，但无法质疑算法本身的合理性。这会导致其参与权、抗辩权被架空。面对算法决策系统的“黑箱”问题，相关机构仍在努力探索如何对计算机决策作出有效告知，但至今未能找到向公众说明自动化决策的有效方法。显然，若公共行政过度依赖算法决策，将导致民主合法性的传递链条断裂。算法无法像人类决策者那样对民意机关负责，也无法回应公民的程序参与需求，其最终可能沦为“技术专制”的工具。对此，法律保留可通过事先授权，作出“算法逻辑公开”“人工复核义务”等要求，将算法纳入民主意志约束，避免“技术专制”。
2. 算法任意性与法律的确定性背离
算法决策基于历史数据与预设模型作出。由于其存在双重任意性，故可能导致行政行为背离法律的旨意。其一，数据具有任意性。算法仅能依据前期输入的数据作出决策，无法考虑过程中的潜在相关信息，难以保障个案正义。其二，模型具有任意性。由于同一数据集可以构建多个有效模型，而不同模型可能输出相反结果，且模型选择常受设计者主观偏好的影响，故可能导致行政行为偏离法律的轨道。由于法律规则的语义模糊性，因此，通过代码表达的数字化法律模型常常会出现规则的转化错误与程序扭曲。这种任意性与法律追求的确定性、一致性明显相悖，会破坏法律适用的统一性。
例如，在美国得克萨斯州的“教师绩效评估案”中，政府利用自动化行政系统来评估教师绩效，而教师却无法知悉算法中的评估因素。法院认为，评估教师绩效的算法系统如同“纸牌屋”般脆弱。在该系统中，若对某位教师作出错误评分，就可能改变全区其他教师的成绩。因此，法院判定该算法系统具有随意性和主观性，进而推翻了政府利用自动化行政系统评估教师绩效的做法。这种不确定的算法应用系统，暴露出算法的任意性对行政法治秩序的冲击。法律保留则可通过明确“算法模型参数”“决策边界”，遏制算法应用的任意性，维护自动化行政法律秩序的一致性。
3. 算法偏见与法律的公平性冲突
在自动化行政系统中，算法机制看似客观，实则嵌入了设计者的价值观与利益偏好，易导致“技术中立”外衣下的“算法歧视”。这与法律追求的公平公正价值相冲突。“从本质上看，技术是被捕获并加以利用的现象的集合，或者说，技术是对现象有目的的编程。”算法是人类创造的产物，如同所有人类活动一样，存在着主观价值倾向，所以，技术并非能够保证中立和公平的工具。数字技术在赋能法治建设的过程中可能因为自身不够成熟而招致各种法治争议，尤其是在数据清洗、模型训练、代码编写等环节，执法者的地域偏见、群体偏见、性别偏见等均可能被转化为技术规则，导致自动化行政行为的不公平适用与系统性偏见。
例如，在我国的自动化行政实践中，相关部门常常通过设置交通电子眼来监测道路交通违法行为，进而实现自动化取证或处罚。然而，设置这类技术装置的方式受到多重因素的影响。根据《行政处罚法》第41条的规定，行政机关利用电子技术监控设备收集、固定违法事实的，应经过法制和技术审核，且应当向社会公布电子技术监控设备的设置地点，以确保电子技术监控设备符合标准、设置合理、标志明显。然而，“符合标准”“设置合理”与“标志明显”等要求均涉及裁量性问题，缺乏明确法律规则。这导致行政机关拥有较大的裁量空间。在实践中，电子技术监控设备的设置受地方财政影响，常常出现“有钱多装，无钱少装”的情况。这容易导致选择性执法，违背“法律面前人人平等”原则。又如，美国某州设置了违法风险预测算法系统，但因训练数据包含种族相关的历史数据偏差，故对少数族裔的风险预警频率与量罚建议普遍更为严厉，加剧了社会不公。这种“算法歧视”本质上是行政权力滥用的技术性转化，其隐蔽性更强、影响范围更广。对此，仅靠零散的程序规则或技术标准，无法有效防控。相比之下，法律保留可通过事先授权，明确“算法公平性审查”与“偏见纠正机制”，确保行政行为符合公平原则。
（三）行政行为形式创新引发的权益侵害风险
自动化技术突破了传统行政的能力边界，创造出信用评分、预测性监管等新型自动化行政行为形式。例如，美国开发了机器学习模型，预测城市中啮齿动物防治药剂的最佳投放时间及地点。又如，我国出现了基于AI政策模型与智慧税务平台的精准画像实践。这类做法虽然有助于提升行政效能，但其可能会以更隐蔽的方式侵害公民权益。这与法治国家原则产生张力，亟需法律保留划定授权边界。
1. 权益侵害范围的扩大化
传统行政行为的干预对象多为法定权利（如财产权、人身自由），而新型自动化行政行为形式的侵害对象延伸至“实际利益”，包括行动便利、社会评价、发展机会等非法定权利，造成了“权利—利益”双重侵害局面。例如，企业在实时公开环境监测数据的过程中，可能因数据异常导致其市场认可度下降，间接危害企业经营权。因缺乏明确法律规定，故这类侵害难以通过传统权利救济渠道得到解决。此外，新型自动化行政行为形式的侵害方式不限于传统的“命令式”“直接性”干预类型，行政事实行为间接造成的不利影响也被纳入侵害范畴。例如，通过对交通态势数据的实时感知来调整道路限速要求、红绿灯等待时间的“城市大脑”实践，就可能对公民的路权形成隐性干预。又如，在交通电子眼执法的过程中，个人的自由、隐私、肖像等人格权益会受到不当影响。对此，法律保留可通过事先授权限定“干预性新行为”的范围，仅允许对法定权利或重大利益作出干预，避免权益保护真空。
2. 侵害方式的间接化与持续性
传统的干预行政多呈现出“一次性”与“命令式”等特征，相关侵害行为具有明确的指向性与时效性，而新型自动化行政行为形式通过“全景敞视主义”的监控机制，实现对公民行为的持续性规制。例如，信用规制是行政机关利用层级化评级机制建立的等级监视，其通过持续不断地对监管对象的信用等级进行评估和分类来实现行政目标。这更新了传统的以国家强制力为后盾的法律控制模式。在数字技术面前，公民的兴趣爱好、行踪轨迹等信息被代码和算法控制，数据化的公民沦为被数字权力规训与惩罚的对象。例如，智慧城市中的交通电子眼采用24小时监控机制，可实时采集行人位置、车辆数据，使公民时刻处于“被观察”的状态，形成全方位的“感知控制”。这导致公民的私人空间被压缩，行政权力的“规训效应”被无限放大。有观点指出，自动化行政国家面临着透明度、问责制和正当程序等方面的挑战，受法律保护的价值或权利遭到破坏。在很大程度上，自动化技术压缩了法律保护的个案正义和基本人权，排除了自由裁量、个性化考量和理由说明，导致公民成为被技术操控的木偶。
这种干预无需直接作出行政决定，就能够通过技术手段改变公民的行为预期，其危害更加隐蔽。例如，某城市推行大众信用信息评分系统，将公民日常行为纳入评分。其根据分数将公民信用划为A、B、C、D四个等级。其中D级公民在就业、贷款等方面会处处受限。这种间接限制公民权利的监管方式未经过听证、告知等程序，就对公民基本生活造成实质影响。面对这些技术应用风险，法律保留可通过事先授权，明确“自动化监控的范围、时长”以及“间接干预的限度”，防范行政权力“规训效应”的过度扩张。
3. 风险可预测性的降低
法治的核心要求之一是公民能够预见行政行为的后果，但新型自动化行政行为形式的技术复杂性使公民难以判断自身何时会成为监管对象，权益何时会受到影响。这导致社会行为成本大幅增加。一旦技术的更新迭代与行政权力紧密结合，预测性算法就会变成新的权力工具，导致传统法律行为的连续性原则被打破。信息获取是行政的起点。自动化技术虽然大幅提升了行政机关的信息搜集能力，但可能使自动化行政异化为“感知控制”，成为凌驾在公众头上的智能联动的“权力眼睛”。因此，若不对自动化设备的安装、运行规则作出明确规定，行政相对人就难以预测自身是否正在成为行政监控的对象，以及行政机关是否已对自身启动行政程序，更无法评估自身行为的法律后果，最终陷入“无所适从”的法律困境。例如，在大数据警务模式中，相关部门可通过人工智能技术预测严重的违法犯罪行为。然而，由于预测模型及运行机制未向社会公开，故相关公众无法知晓自身为何被列为重点监控对象，也无法通过合规行为消除风险标签。这不仅可能引发监控泛化与数据滥用风险，而且可能产生歧视性误判与过度干预危险。对此，法律保留可通过事先公开“自动化行为的适用条件、判断标准”，为公民提供明确的行为指引，降低社会行为成本。
综上，自动化行政的法律风险的本质在于技术驱动之下的行政权力滥用风险。行政机关可能会借助技术来规避裁量控制和程序约束，使权力逸脱法律框架。而法律保留则可通过“无授权则无行政”的事先授权逻辑，精准划定行政权力技术化的边界。一方面，法律通过明确“哪些行为需授权以及何种授权”，可构建层级化的法律风险防控框架；另一方面，将技术逻辑纳入民主法治的约束范围，可以保障公民权益的可预测性，为自动化行政行为提供合法性基础。
三、自动化行政中法律保留原则的适用逻辑
自动化行政的法律风险对传统行政法治体系造成冲击与挑战。这些风险的核心症结在于，技术驱动下的行政权运行逻辑发生重构。传统的以“人工决策”为基础的法律控制机制难以适配“机器主导”的行政新形态，亟待构建专门的法律控制机制。从既有研究现状来看，学界对自动化行政法律规制的讨论不足，且相关议题多被裹挟于“自动化行政容许性”的范畴中。虽然“立法容许哪些行政决定由人工智能系统作出”是自动化行政的前置条件，但“容许性”杂糅了法律优先与法律保留。将“法律授权”与“告知—同意”等法律程序要求混为一谈，无法精准回应“自动化行政需何种法律授权”这一核心问题。授权边界不清可能引发行政权的技术化扩张。法律保留作为依法行政原则的支柱，其制度价值在于通过“事先授权”与“边界划定”的规制方式，为行政权的技术化行使设定明确的法治底线。而要实现这一制度功能，就必须从逻辑上厘清“为何保留”（逻辑基础）、“能否保留”（逻辑前提）与“如何保留”（方法逻辑）等核心问题，为后续制度设计提供理论支撑。
（一）在自动化行政中适用法律保留原则的逻辑基础
关于自动化行政中的法律保留，要回答的核心问题是“特定行政行为为何需法律授权”。其中，“法律”在系统中发挥的功能是解决法律保留的“依据”问题，即“特定行政行为为什么需要事先存在法律依据方可实施”。之所以强调特定行政行为要受到“法律”的约束，主要是为了贯彻法治国家原则与人民主权原则，这是在自动化行政中适用法律保留原则的理论基础。
1. 法治国家原则：权利保障与可预测性维护
法治国家原则的核心在于“国家将其与人民之关系以法的方式界定”，即通过明确的法律规定限制国家行为的界限与公民权利的范围。自法治国家概念提出以来，这一要求始终未变，其凸显了个人自由与权利保障的重要性。构成法律的内在道德的那些原则，均要求法律不应当频繁地改动，以维持法律在时间之流中的连续性。法律保留的功能不仅在于单纯地制约行政行为、保障公民权利，而且要使公民能够预见和判断相应的行政行为。尤其是在法治国家，行政相对人对国家服务的依赖程度日益加重，给付行政的不作为与不公正对公民权利的侵害可能更严重。法律保留的适用处于精准预测给付行为的逻辑延长线上。
在自动化行政语境下，这一原则的功能具体表现为两个方面：一是权利保障功能。法治的根本目的是保障公民权利。切实保障公民的合法权利是政府治理现代化的价值根基。自动化行政的技术风险可能放大行政权的侵害能力，而法律保留可以通过“事先授权”为行政机关划定权力边界，防止权力滥用。二是可预测性维护功能。法律规范具有“告知”“指引”“评价”“预测”等功能，法律保留通过明确自动化行政的适用条件、程序与后果，使公民能够预见自身行为的法律意义，减少“技术不确定性”带来的行为成本。例如，欧盟《通用数据保护条例》第22条规定，对于对数据主体具有重大影响的自动化决策，数据主体有权拒绝，且行政机关需公开决策逻辑。这一规定通过法律保留确保公民对自动化行政的“可预测性”与“可对抗性”，能够避免因技术黑箱而丧失对行政行为的控制。
2. 人民主权原则：民主意志传递与主体性维护
人民主权原则是民主政治的核心原则。依据该原则，国家最高权力源于全体人民，政府的权力由人民授予，权力必须按照人民的意志行使，接受人民的监督。其实质在于，保障国家行为的内容可回溯至人民意志，实现行政的民主正当性，避免行政权脱离民意约束。民主正当性传递的有效性取决于两个因素：一是决定内容所呈现的质量水准；二是决定内容的意志可回溯性。国家机关的行为必须能回溯到人民意志，对人民负责。这种“意志可回溯性”在效果上表现为行政相对人的“自我决定”。自我决定的最大化程度决定了民主的质量。在自动化行政语境下，人民主权原则的功能主要体现在两个方面：
一是防止权力的技术性逃逸。自动化行政的决策权若由行政机关自行授予机器，则可能导致行政机关通过算法将本应自行行使的裁量权转移给机器。这可能会规避立法机关的法律控制，使民主监督沦为形式。法律保留要求此类决策需经立法授权。在本质上，这是将自动化行政的“技术逻辑”纳入“民主逻辑”的约束，遵循“技术民主化”原则，以确保行政权始终在民意授权的框架内运行。例如，德国《联邦行政程序法》第35a条规定，全自动化行政行为需“法律允许且无裁量空间”，以防止行政机关通过技术手段架空立法权，维护民主决策的核心地位。
二是维护人的主体性地位。功能主义的技术思维可能将公民视为“治理对象”而非“保护目的”，导致人被技术工具化，存在矮化人的目的主体性地位的法治隐患。为消除这一隐患，必须讨论如何实现个体自主性与正当政治权威之间的协调。人民主权原则通过法律保留确保公民对自动化行政的“自我决定”，可以避免行政相对人沦为技术控制的客体。自启蒙运动以来，“人是目的而非手段”的理念已成为共识。而经由民主立法所确立的法律规范，使公民与国家之间形成关于特定事项的契约，既能实现国家的有效治理，也能维护公民的民主权利。例如，立法机关可通过规定“人工干预权”，使公民不被机器决策完全支配。这正是对“人的主体性”的维护，能够防止技术凌驾于人类尊严。
当然，人民主权原则并非要求所有行政行为均需法律授权，否则将导出“全面保留”的结论，抑制数字时代的行政方式创新。保障相对人的自决性固然是必须完成的民主目标，但并非只能借助立法这一条路径。借助立法完成的正当性传递属于“事物—内容”路径，即通过立法确定普遍规范的内容，再将其适用于具体个案。在此之外，正当性传递的路径还有“功能—制度”以及“组织—人事”。前者是指行政作为一种制度和功能性主体是由宪法所规定的，它从宪法处获得的民主正当性与从立法机关处获得的民主正当性相同；后者则表明，由于行政机关的人员系民意机关选举产生，故其作出的决定之正当性并不弱于立法机关作出的决定之正当性。换言之，即便不借助立法，通过后两种路径也可实现公民自决性的转化。这为自动化行政保留“行政自由空间”提供了理论依据，可以避免法律保留沦为“技术创新的枷锁”。
（二）自动化行政中适用法律保留原则的逻辑前提
讨论自动化行政的法律保留，首先需明确其逻辑前提是不存在全面的自动化行政法律保留，即否定“全面保留”。自动化行政的“全面保留”理论的缺陷在于，只看到了法律授权的优势，而忽视了全面保留给数字政府建设带来的制度障碍。若所有自动化行政均需法律授权，则法律保留制度将沦为“机械法治”的工具，导致法律制度抑制技术赋能政府治理现代化的功能。对此，可从理论与规范两个层面作出证成：
1. 理论层面：法律保留的“必要性”本质
法律保留概念成立的前提在于，行政不止于执行法律，还可以以其自有的力量发生作用，而法律保留的含义是在特定范围内对行政自行作用的排除。在特定范围内，行政行为需事先具备法律依据。对于行政行为是否能够作出以及如何作出，保留给立法权决定。德国学界一度出现过“全面保留”理论，要求行政对立法的全面依赖，非经法律授权的行政活动不得合法进行。我国也有学者认为，法律保留的内容是要求行政行为具有法律授权，法无授权即禁止。然而，这种观点忽视了行政的能动性与社会的复杂性，可能使法律保留矮化为一项形式原则，无法应对具有社会复杂性的权限配置需求。最终，理论界基本形成了“并无全面保留”的通识性观点，即认为法律保留的实质乃是“法律的必要性”问题。也就是说，仅当行政作用可能侵害公民权益或危及民主秩序时，才需立法授权。
目前，在我国，相关观点基本呈现为“除非存在特别法明确授权，否则不得以自动化方式实施行政行为”的全面保留观点。这种说法显然与自动化行政法律保留的逻辑前提存在冲突。若对自动化行政采取“全面保留”，要求所有自动化行为均需法律授权，则将导致行政机关丧失技术创新的空间，同时也背离了人工智能促进性立法的导向。例如，在实践中，行政机关在开发“智能政务咨询系统”时，若需专门立法授权，则将大幅延缓技术应用进程。又如，地方政府在试点“自动化行政指导”时，若需等待国家层面立法，则将错失治理创新的机遇。
2. 规范层面：我国实在法的排除性规定
从规范上看，有观点将《数据安全法》第38条作为依据，主张自动化行政需“全面保留”。实际上，该条的核心是“法律优先”要求，即行政机关的数据分析行为不得违反现有法律规定，而非“无授权则无行政”的法律保留。若按“法律保留”解读，则将导致，不仅自动化行政，还有包括传统行政方式在内的一切活动，甚至信息记录、归档等政府日常工作事务，均需法律授权方可实施。这显然与行政实践脱节，且将极大增加行政成本。因而，《数据安全法》第38条只要求自动化行政等数据使用行为需“依法进行”，属于法律优先而非法律保留。
此外，《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》明确要求，“推动及时修订和清理现行法律法规中与数字政府建设不相适应的条款”，“加快完善与数字政府建设相适应的法律法规框架体系”。这体现出立法对自动化行政的包容审慎态度，而非全面管控。由此，从规范层面也可得出结论，自动化行政法律保留的前提是“非全面保留”。
（三）在自动化行政中适用法律保留原则的方法逻辑
对于如何在自动化行政中适用法律保留原则的问题，需分两个层面展开探讨：一是哪些行为需适用法律保留，这是范围判断问题；二是如何具体适用法律保留，这是密度判断问题。两者共同构成自动化行政中法律保留原则适用的方法逻辑。前者要解决的是“哪些自动化行政行为需法律授权”；后者旨在进一步解决“需何种层级的法律授权”与“法律规范需细化至何种程度”，以确保法律保留的精准性与灵活性。
1. 哪些行为需适用法律保留
法律保留的理论旨趣在于讨论“法律的必要性”，但学界对此并无统一标准。当前主流的“重要性理论”主张，“立法者在基本的规范领域内必须自己作出所有重要的决定”。这一理论至少存在三方面弊端。第一，“重要性”这一表述过于模糊，缺乏清晰性和可预测性。例如，“自动化行政是否属于重要事项”难以得到界定，易陷入“主观判断”误区。第二，由于缺乏清晰含义，因此，所谓“重要性理论”很大程度上只是一种理论上的“重复发明”，未提供实质性判断标准。第三，“重要性理论”存在适用结果过于一致的问题，易得出“自动化行政均属于重要性事项”的结论，继而在实质上回到全面保留的老路上。简言之，应在“重要性理论”之外另寻分析特定自动化行政行为是否适用法律保留的判断标准。
考虑到人工智能适应性立法需求，功能主义可以作为自动化行政法律保留的理论分析工具。功能主义的核心是“对需要的满足”与整体的结构观，其与人工智能适应性立法理念比较契合。“公法中的功能主义认为这套政制机器乃是用来实现一套特定目的的。这些目的就是与能动型国家的目标紧密相关的目的。”在功能主义指导下，判断某一自动化行政行为是否适用法律保留，既要考虑自动化行政的技术特性，也要兼顾行政效能与权益保护的双重需求，避免“一刀切”式的规制误区。例如，若自动化行政仅将传统行政行为转移至线上实施，行政机关因对行为形式享有“形式选择裁量权”而可自行决定实施方式，法律无需过度干预，则无需适用法律保留；若自动化行政创造了传统行政无法实现的新行为形式，突破了传统行政的能力边界，可能创设了新的权利义务关系（如限制公民出行权、企业经营权），则需适用法律保留，通过立法授权明确其合法性，以避免行政权的“技术扩张”。
2. 如何具体适用法律保留
在明确某一自动化行政行为适用法律保留后，需进一步判断“如何具体适用法律保留”。目前，对这一问题的理解多局限于“立法层级”的配置问题，即较为关注“谁有权立法”，却忽视了“立法应规定什么”。实际上，关于法律保留的“调整密度”，应关注两方面问题：一是“立法层级”，即应由哪一级立法主体授权；二是“内容明确性”，即法律规范需细化至何种程度。
因此，在讨论自动化行政法律保留的调整密度问题时，应着重考虑两个问题：第一，应考虑由哪一级立法主体对自动化行政予以授权。鉴于自动化行政的技术特性与实践差异，需要根据行为的影响范围与创新程度灵活确定立法主体，实现统一性与灵活性的平衡。第二，立法者需要考虑自动化行政的规范内容，即考虑设置哪些构成要件与法律效果，以及规范内容在含义上需要达到何种明确程度。对于自动化行政中法律保留的内容，不应仅作原则性规定，而应结合自动化行政的技术特性，明确其相关核心要素，以避免“概括授权”导致法律保留流于形式。
四、自动化行政中法律保留原则的适用范围与强度
为了确立自动化行政中法律保留原则的适用范围与强度，需以功能主义为视角，协调“自动化技术”“行政行为”“法律”三要素之间的关系，通过要素功能的有机整合，实现系统整体功能最大化。要实现功能整合，就必须保证法律控制与不同类型的自动化行政手段之间维持必要的相称性，既要避免阻碍行政机关基于公共服务创新对技术工具的应用，又要防止自动化行政对公民权利的过度干预。这一目标的实现可借助比例原则：一方面，可通过“必要性审查”避免法律保留阻碍行政机关对技术工具的合理应用，另一方面，可通过“均衡性审查”防止自动化行政过度干预公民权利。在此基础上，应确定自动化行政法律保留的范围与强度，平衡行政效能与权益保护的双重需求，避免“过度规制”或“规制不足”。
（一）自动化行政中法律保留原则的适用范围
关于自动化行政中法律保留原则的适用范围，核心命题是“哪些自动化行政行为需法律授权”。要解答这一问题，首先需确立科学的自动化行政行为分类标准。传统的分类标准聚焦于“自动化技术程度”与“是否具有裁量能力”，忽视了自动化行政法律保留系统中的“行政行为”要素，不利于协调“行政行为”与“自动化技术”之间的关系。基于此，为了实现“自动化技术”与“行政行为”的耦合关系，以“自动化技术是否创造新的行政行为形式”为标准，结合“权益影响性质”判断，可以将自动化行政分为“传统行政行为形式自动化实施”与“新型自动化行政行为形式”。这种分类方式既能够避免忽视“行政行为”的本质属性，又无需对行政行为作精细化划分，有助于厘清在自动化行政领域，当论及法律保留时，处理的究竟是“传统行政行为的自动化技术转换”还是“自动化技术创造的新行政行为类型”。而对于行政的“自动化”与自动化的“行政”来说，法律的必要性显然不同。在此基础上，可确立自动化行政中法律保留原则的适用范围。
1. 传统行政行为形式自动化实施：排除法律保留
传统行政行为形式的自动化实施是指将传统线下实施的行政行为转移至线上自动化实施，并未改变行政行为的核心性质与权利义务结构。例如，“秒批”行政许可在本质上仍是行政许可，仅实施主体从人工转为机器。此类行为无需适用法律保留，理由如下：
一是符合必要性原则。若要求传统行政行为形式自动化实施需法律授权，则将构成“过度规制”，因为相应的法律风险可通过法律优先机制得到控制。从技术与行政的关系看，自动化仅改变了行政行为的“实施方式”，未赋予行政机关新的治理权力。在传统行政行为形式自动化实施的过程中，机器仅作为“执行工具”履行行政机关原本的职权，未突破原有权力边界。例如，税务部门的“自动报税审核”仅将人工审核流程数字化，未新增对纳税人的干预权。在这种情况下，对相关自动化行政行为的规制，通过“算法公开”“人工复核”“说明理由”等法律优先措施即可实现，无需专门立法授权。这既是必要性原则的要求，也能避免法律保留的“泛化适用”。
二是契合形式选择裁量理论。行政法的精髓在于行政裁量，行政裁量权广泛存在于行政权的行使过程。行政机关对行政行为的实施形式享有“形式选择裁量权”。选择以传统人工方式还是自动化方式作出行政行为，在本质上属于行政机关自主决定以何种形式完成行政治理任务。只要法律未明确禁止自动化实施，行政机关就可自行选择实施方式，这是行政机关履行职责的应有之义。例如，《行政许可法》第33条仅要求行政机关“推行电子政务”，但未强制规定自动化实施的授权要件。这体现出立法对行政机关形式选择权的尊重，旨在避免法律对行政细节的过度干预。对于德国《联邦行政程序法》第35a条的规定，有学者认为，立法者通过法规明确承认，行政机关以机器全自动作成的决定并非机器自主所为的决定，而是行政机关的意思表示。这一观点印证了传统行政行为形式自动化实施排除法律保留的合理性。
2. 新型自动化行政行为形式：仅保留“干预性”行为
新型自动化行政行为形式是指依托自动化技术创造的、传统行政无法实施的行为（如预测性监管、信用惩戒等）。此类行为赋予行政机关新的治理手段，可能突破传统行政的权益保护边界，故需适用法律保留。然而根据比例原则的“均衡性审查”要求，并非所有的新型自动化行政行为形式均需获得法律授权。一方面，法律对于自动化行政这一人工智能新业态应采取包容审慎态度。另一方面，自动化行政技术对公民权利的过度干预要受到法律控制。因此，新型自动化行政行为形式的法律保留范围应被限定为“干预性”行为。
首先，判断新型自动化行政行为形式是否构成“干预”，需结合“行为目的”与“权益影响”两个标准。传统上，判断行为对基本权利是否构成“干预”，标准在于其是否造成不利影响，如奥托·迈耶所认为的对人民自由、财产权的剥夺以及义务之负担。同理，国内有学者将“干预保留”置换为“侵害保留”。实际上，这种干预的“不利影响说”难以发挥实质功能，因为许多行政行为在效果上属于同时产生有利与不利两种影响的混合性行为。例如，交通电子眼监控执法虽然对公民的隐私与人身自由构成限制，但客观上有利于维护交通安全秩序。“目的是全部法律的创造者。”对新型自动化行政行为目的的识别，构成判断该行为是否构成“干预”的前提。根据行政行为指向的是内在于相对人权益的目的，还是外在于相对人权益的目的，可以判断其是否构成干预。若行为旨在实现“外在于相对人权益的目的”（如公共安全、秩序管理），且对公民权益造成不利影响，则构成干预，需法律授权；若行为旨在实现“内在于相对人权益的目的”（如权利保障、服务优化），那么，即便客观上存在轻微限制，也非干预，无需法律保留。
其次，应在“干预”标准的指导下，区分需法律保留的干预性行为与无需法律保留的非干预性行为。需法律保留的干预性行为包括三种典型情形：一是电子眼监控，即以一般公民为对象的电子眼监控，如道路交通安全监控、公共场所监控。其追求外在于隐私权的公共秩序或安全这一目的，构成对隐私权的干预，需要法律授权。例如，《行政处罚法》第41条要求电子技术监控设备的使用需“法律、行政法规规定”。这是典型的干预保留，能够避免监控权的滥用。二是预测性监管，即预测相对人违法犯罪概率、企业违法风险的自动化行政行为，如税务风险预测、社会安全风险预警。其追求外在于人格权、经营权的市场监管这一目的，构成权利干预，需要法律授权。例如，“企业逃税风险预测系统”的运行需有《地方金融监督管理条例》的授权，以避免因预测错误而损害企业权益。三是信用惩戒，即以信用评分为基础的自动化惩戒行为，如限制高消费、限制贷款、限制市场准入等。其追求外在于信用权的社会治理目的，构成权利干预，需要法律授权。例如，《征信业管理条例》明确了信用信息的使用范围，禁止未经授权的自动化信用惩戒，以确保信用权不被滥用。无需法律保留的非干预性行为包括三种典型情形：一是交通态势管控，即通过对交通态势的实时感知，调整信号灯、道路限速等。例如，“城市大脑”根据车流调整红绿灯时长、道路限速等，旨在保障公民“路权”的内在目的（如通行安全、通行效率）的实现。其虽为交通参与人设置了临时的作为或不作为义务（如降速、等待），但未突破路权的内在边界，无需法律授权。二是企业合规监控，即以环境监控、食品溯源为代表的针对企业的自动化监控。例如，实时监测企业的排污、食品生产流程等行为，虽对企业经营自主权造成一定限制，但“提供符合法律规定、经营特质的商品和服务”本身包含于经营自主权的内在目的，故这类行为不构成权利干预，无需法律授权。三是个性化政务服务，即智能政策推送、自动退税、自动发放社保补贴等授益性自动化行为。例如，税务部门根据企业类型推送税收优惠政策、社保部门通过“刷脸”来“秒批”社保费用减免申请，均旨在帮助公民高效实现“获取政府服务权”这一内在目的，未对公民实质权益造成限制，无需法律授权。
（二）自动化行政中法律保留原则的适用强度
在自动化行政中适用法律保留，需结合技术特性与干预程度，从“立法层级”与“立法内容”两个维度，为不同类型的自动化行政行为设置差异化规则，以确保技术风险得到精准调控，确保法律的介入强度合理。
1. 自动化行政法律保留的立法层级
自动化行政法律保留的立法层级问题，是“由哪一位阶的法律规范对自动化行政实施授权约束”的问题。之所以讨论自动化行政的分级保留问题，原因在于，当前，我们对于各类自动化行政技术的特征、影响尚缺乏较为科学、统一的认识，而且，自动化行政实践呈现出明显的地区差异。现阶段，不宜对自动化行政法律保留的立法层级作出统一规定。相反，需要根据新型自动化行政行为形式的干预程度与影响范围，构建“法律—法规—规章”三级保留体系。这既能够避免高位阶立法抑制技术创新，又可以防止低位阶规范放任权力滥用，实现“技术规制”与“权利保障”的平衡。
其一，法律保留适用于涉及公民基本权利的强干预行为。此类行为的影响范围覆盖全国，权益关联性强，需由最高立法机关制定法律统一授权，防止地方立法“扩权”或“减损权利”，以确保法律适用的一致性。其核心特征是干预公民基本权利（如人身自由、人格尊严、财产权），且在全国范围内普遍适用，技术应用具有不可替代性。典型适用场景包括将人脸识别用于公共安全监控、身份码分级管控、预测性风险行政评估等。例如，德国《联邦数据保护法》第28a条规定，政府使用人脸识别技术进行公共安全监控，需经德国联邦议院立法授权，严格限定技术应用的范围与程序；欧盟《通用数据保护条例》第22条规定，数据主体有权不受单独基于自动化处理作出的决定的约束，除非该决定是由欧盟或其成员国经法律授权作出的，即排除低位阶规范的授权空间。我国《行政处罚法》第41条将设置电子技术监控设备的授权层级限定为“法律、行政法规”，本质上是通过高位阶立法划定监控权的边界，避免地方通过规章随意扩大监控范围。这些做法均体现了高位阶立法对自动化行政的控制作用以及对基本权利的严格保护。
其二，法规保留适用于跨部门、中强度干预行为。此类行为影响的范围限于特定行业或省级行政区域，干预程度低于基本权利侵害的程度，需由行政法规或地方性法规授权。法规是宪法调整民主与法治比重关系的产物，介于法律与部门规章之间，发挥着承上启下、连接贯通的重要功能。根据《立法法》第91条第2款的规定，没有法律或行政法规的授权，部门规章不得减损公民权利或者增加公民义务；《立法法》第92条第6款规定，没有法律、行政法规、地方性法规作为依据，地方政府规章不得设定减损公民、法人和其他组织权利或者增加其义务的规范。这表明，行政法规可以有效引导和控制规章的权力边界，既能为地方或部门细化规则预留制度空间，又能防止其减损公民权利或增设公民义务。其典型适用场景包括行业性风险监控、跨部门数据共享类自动化行政等。例如，《广东省政务服务数字化条例》作为全国首部政务服务数字化省级地方性法规，对政务服务管理数字化、政务服务办理数字化等事项作出了明确规定，为全省以数字化推进政务服务标准化、规范化、便利化提供了法律制度保障。
其三，规章保留适用于地方探索性、行业专门性的弱干预行为。此类行为的影响范围限于一定行政区域或特定行业，权利干预程度轻微，需由部门规章或地方政府规章授权，以适应技术迭代与地方创新需求。与法规相比，规章的制定程序更简便，修订周期更短，既能快速响应技术迭代风险，又可适应基层自动化行政的实践需求。通过地方政府规章明确相应的技术标准与操作流程，可以避免法律、法规修订滞后对技术应用的制约。同时，通过备案审查机制，可防范地方借规章扩权，确保权力不偏离法治轨道。其典型适用场景包括企业信用评分、行业性自动化合规检查、“基层微权力”数字监督、政企合作开发的“秒批”系统（如商事登记自动化审核）等。例如，《企业信息公示暂行条例》作为行政法规，授权工商部门制定关于信用信息公示的具体规则，地方政府可据此通过规章进一步细化自动化信用评分的指标，适配地方的企业监管需求。
值得注意的是，立法层级应根据立法基础的变化进行动态调整。随着自动化行政技术的普及与实践经验的成熟，可逐步提高立法层级，或将地方经验上升为国家立法，实现从“地方试验”到“中央统筹”的规范化发展。例如，在交通电子眼监控执法初期，可由地方先行先试制定各种交通技术监控设备管理规定，以规范设备设置与数据使用。随着实践发展，后期可由公安部制定《道路交通安全违法行为处理程序规定》《交通技术监控设备设置技术条件》与《道路交通技术监控设备运行维护规范》等规章，或由全国人民代表大会修订《行政处罚法》予以统一规定，明确授权层级与技术应用的核心规则。这种动态调整既尊重技术创新的渐进性，又能确保法律保留始终与自动化行政的发展阶段相适配。
2. 自动化行政法律保留的立法内容
在立法内容上，关于自动化行政的法律保留，不应仅作原则性规定，而应紧扣技术驱动的本质特征，将技术应用的核心要求转化为明确的法律构成要件，确保立法授权兼具精准性与可操作性。同时，也要规避“过度规制”的问题，为行政机关预留适配技术迭代与治理需求的能动空间，在法律拘束的刚性与行政裁量的弹性之间实现动态平衡。基于法律明确性原则，自动化行政法律保留的内容需聚焦两大核心维度：一方面，应通过技术控制划定自动化系统的合规底线；另一方面，应依托程序保障筑牢相对人权益防线，以构建“授权有边界、控权有实效”的规范框架，避免立法授权虚化。
一是技术标准控制，即明确自动化系统的合规要件。自动化行政的运行依赖于技术设备与算法模型，故法律需明确技术要件，防止技术缺陷导致权益侵害。在人工智能立法框架下，自动化行政保留立法要突出“技术控制”的特点。应通过适度纳入技术性构成要件，明确实施特定自动化行政行为的技术门槛，以避免技术应用引发侵权风险。
那么，自动化行政保留立法的“技术控制”应细化到何种程度?一般而言，保留立法具有两种模式，即条件式立法与目的式立法。其中，条件式立法按照“当—则”的模式，精细确定行政行为的构成要件与法律效果。然而，技术标准由于往往超出立法与行政机关的专业能力范围，且难以通过不确定法律概念得到简化，因此，最终会导致规范内容过于冗杂。相反，目的式立法则将立法任务委托给下位规范，尤其是交由技术规则来调整，法律自身仅简单确定规制目标与利益衡量原则等概括性内容。但需注意，若过度简化，则会导致法律保留流于形式，削弱法规范的控权力度。例如，《行政处罚法》第41条要求电子技术监控设备“符合标准、设置合理、标志明显”，却未明确“标准”“合理”“明显”的具体内涵。对此，有观点指出，设置电子监控技术设备，应综合考虑交通事故的发生地点、概率、严重情况等因素，以符合比例原则。又如，德国《行政程序法实施条例》规定，全自动化系统需通过“技术合规性认证”，其中，测试指标包括算法误差率和数据加密等级。此外，对于机器学习类自动化行政，有观点认为，法律需明确“数据训练要求”，以确保技术应用的可靠性。总之，应在目的式立法中补充关于技术效果预期、技术应用妥当性评价标准等方面的具体要求，替代概括性术语，增强规范的控制力和可预期性。
二是程序权利保障，即明确相对人对抗自动化行政的程序要件。为了填补“技术黑箱”造成的程序正义缺口，保障公民的程序性权利，法律需构建有针对性的程序规则，为行政相对人提供对抗自动化行政的制度路径。有观点将自动化行政中的人工干预措施归纳为“人在回路”治理模式，要求对机器执法进行有效的人类控制。通过有效的人工参与程序来约束机器执法，可以避免技术主导下的程序失范。基于此，立法需将“自动化技术应用公开”“相对人异议机制”以及“权利救济机制”设定为实施自动化行政行为的必备程序要件，形成“知情权—异议权—救济权”这一完整保障链条，既破解技术带来的程序困境，又夯实相对人的权利防御基础。
第一，应强化知情权保障，破除技术壁垒，实现信息透明。知情权的核心是打破自动化行政的“信息不对称”，通过主动公开关键信息，让相对人清晰知晓技术干预的范围与逻辑，防范“全景敞视主义”管控下的“感知控制”异化。具体而言，行政机关需公开三类核心信息：一是公开算法运行规则，包括预测性监管的模型参数、电子眼的识别标准等，以明确技术决策的判断依据；二是公开自动化设备部署信息，如设备安装地点、运行时段、覆盖范围，以保障相对人的合理规避空间；三是公开数据使用范围，说明数据采集的种类、用途及保存期限，以避免数据滥用。例如，欧盟《通用数据保护条例》第13条明确要求，数据控制者需以清晰易懂的语言，向数据主体说明自动化决策的逻辑，以及该决策对于数据主体的意义和预期后果。这种“穿透式”信息公开，既能够避免技术信息的晦涩化表达，又可以确保相对人能准确认知自动化行政对自身权益的影响，为后续权利行使奠定基础。
第二，应强化异议权保障，化解“机器专断”风险，强化人机制衡。在自动化行政场景中，算法与平台的深度介入可能导致相对人从“权利主体”异化为“数据客体”，成为丧失自主意识与反抗能力的“单向度的人”。而且，由于算法黑箱的存在与软硬件条件的客观限制，行政相对人对自动化行政的过程、结论易产生质疑。此时，必须通过异议权引入人工干预，以个案正义修正技术偏差。实际上，当前的自动化行政整体上还处于弱人工智能阶段，当事人处于特殊情境、算法未考虑到各方面因素等原因常导致机器作出误判，进而作出不公正的结论。因此，法律有必要保留人工干预渠道，赋予行政相对人对自动化决策的异议权利。一方面，应允许行政相对人在对结果存疑时直接提出异议，另一方面，应明确规定，在行政相对人提出异议后，必须启动人工复核程序，由专业人员审查算法决策的合理性。例如，欧盟《通用数据保护条例》第22条明确赋予数据主体“要求人工干预、表达意见及对决策提出异议”的权利。总之，应通过“人机制衡”为行政相对人对抗不当自动化决策提供直接的制度通道。
第三，应强化救济权保障，穿透技术表象，强化权利救济的实效性。救济权是行政相对人对抗自动化行政的“最后防线”，因此，应确保行政相对人在权利受损时能获得实质救济。立法需明确两项核心内容：一是救济路径，即清晰界定相对人针对自动化行政行为的行政复议、行政诉讼渠道，避免其因“技术特殊”而救济无门；二是审查范围，即允许审查机关突破形式审查，对算法的合法性与合理性开展实质审查。我国《行政诉讼法》第53条已赋予法院审查“行政行为所依据的规范性文件”的权力，为质疑算法标准的合法性提供了基础路径。未来可进一步拓展审查范围，将算法模型本身纳入审查范畴。需注意的是，自动化行政中的算法应用在本质上属于行政权的技术化延伸，必须被纳入法治框架的约束范围。只是在对算法技术的审查过程中，司法机关应尊重行政机关的专业判断，以平衡司法监督的实效性与行政自主的专业性。这种“穿透式”审查既能打破算法“技术理性”的表象，又能确保权利救济与技术规制的深度衔接。
五、结语
数字技术驱动的自动化行政，既是政府治理现代化的重要实践，也对传统行政法治体系提出了系统性挑战，尤其揭示出法律控制机制与技术治理新形态之间的适配缺口。法律保留作为依法行政的核心支柱，通过调节技术应用下的裁量行政与制度约束中的拘束行政关系，为破解现实困境提供了制度工具。从“法律的必要性”逻辑出发，法律保留既未要求所有自动化行政均需法律授权，也未对适用法律保留的行为采取“一刀切”式的控制方式。其为自动化行政的差异化规制提供了理论基础。在保留范围上，以“是否创造新型行政行为形式”为标准，传统行政行为的自动化实施因未突破权力边界，故可排除法律保留；而在新型自动化行政行为形式中，仅“干预性”行为需立法授权，这为行政机关探索技术创新预留了合理空间。在保留强度上，既应通过“法律—法规—规章”三级授权体系适配不同干预程度，又需紧扣技术特性，明确自动化系统的技术标准与相对人的程序权利，这可以避免“概括授权”可能导致的法律保留虚化。当前，自动化行政立法仍处起步阶段；未来，需结合实践，持续完善相关制度。一方面，需动态调整立法层级，将地方的成熟经验上升为国家规范，实现从“地方试验”到“全国统筹”的有序衔接；另一方面，需推动算法审查、数据安全等领域的制度化建设，促进法律保留与技术发展同频共振。唯有如此，才能构建能动有序、规范适度的法律框架，既防范技术异化风险，又保障自动化行政在法治轨道上助力数字政府建设，最终实现行政效能提升与公民权益保护的有机统一。
