从浅层结合走向深度融合：数字政府的场景化应用的优化路径
朱婷婷 贠杰
内容摘要：场景化应用的深度和质量是影响数字政府建设的关键因素。经过多年发展，我国已初步形成较为丰富的数字政府场景化应用体系，政府行政效率和服务效能明显提升，但同企业组织特别是大型科技公司相比，我国数字政府的场景应用价值还没有得到充分体现，仍处于数字技术与科层管理的浅层结合阶段，面临着场景功能挖掘不足、集成应用程度不高以及智能化应用水平较低等问题，亟须向深度融合转型。结合“思维-需求-制度-技术”分析框架，对数字政府浅层场景化应用的深层原因进行剖析，明确提出实现场景功能丰富化、分散功能集成化以及解决方案智能化的数字政府场景化应用深度融合转型路径。
关键词：数字政府;场景化应用;数字化转型;数字治理;
一、研究背景与问题提出
随着大数据、云计算、区块链、人工智能等新兴技术的不断涌现，数字化已经成为各领域各行业发展的重要动力，甚至产生了能改变传统价值主张的颠覆性创新。数字技术的大规模应用首先起源于企业领域。企业组织尤其是大型科技公司，凭借其敏锐的市场洞察力和技术创新能力，率先投身于数字化转型的浪潮之中，积极布局各类场景化应用，主动推动数字技术与企业发展的深度融合，并取得了良好的效果。事实上，在起始阶段，各类企业的数字化应用功能都相对单一和粗浅，更多是通过将线下业务流程转移到线上，实现业务流程的便捷化。数字化转型不只是简单地改变业务流程形态，而是以组织模式创新为切入点，通过与技术创新相结合，推动企业创造新价值。在经历了最初的OA、ERP信息化阶段后，企业组织特别是 大型科技公司不再满足于技术工具的简单应用，它们在内部发展需求和外部竞争压力的驱动下，开始探索推进数字技术与企业管理深度融合。该阶段数字化转型的核心在于 “转模式”，包括运营模式的智能化转型，比如借助智能技术使企业内控管理深度融入业务流程，直接监控市场战略与业务操作细节，解决了内控体系与业务体系脱节问题，有效识别运营风险；生产模式的智能化升级，如借助大数据技术预测市场需求波动，构建柔性供应链；决策模式的智能化转型，如借助AI智能决策系统对市场和经营数据进行推演预测，以提供前瞻性的决策依据。通过数字技术与企业发展的深度融合，以场景化牵引的企业流程、结构、角色和互动方式都发生了显著变化，从而实现了从内部管理到外部服务的创新变革，有效地增强了企业的市场竞争力。这个过程也是企业数字化转型从浅层结合走向深度融合的过程。
数字化转型的浪潮并未止步于企业界，正在以不可阻挡之势向更广阔的国家治理领域蔓延。在数字政府建设的探索实践中，场景化应用的重要性越来越突出，既是数字政府功能实现的重要载体，也是数字政府发展的关键突破口。2022年6月，国务院发布《关于加强数字政府建设的指导意见》，其中明确提出“准确把握行业和企业发展需求，打造主动式、多层次创新服务场景”和“构建协同高效的政府数字化履职能力体系”，为数字政府应用场景建设提供了根本遵循。
经过多年发展，中国数字政府建设在政府管理和服务领域形成一大批场景化应用，在提升政府行政效率和政务服务效能方面发挥重要作用。截至2023年5月，中国数字政府应用场景建设项目累计已经超过4.5万个，其中2020 - 2022年建设项目分别达到6400个、9860个与10800个。但随着数字政府场景建设工作的推进，一些问题也逐渐显现出来。现阶段的场景化应用，总体发展还很不平衡，多数只是实现了行政审批和公共服务线下流程的线上化，应用软件数量众多但缺乏整合，分散化倾向较为明显，功能覆盖也存在局限。虽然这个阶段的数字化转型也具有明显的效率性和便利性特征，但是数量众多的应用软件也对政府人员工作量的增加和财政成本形成较大的挑战，同时对公众的应用场景选择造成一定的困扰。场景化应用在功能挖掘和集成化程度上的不足，在很大程度上制约了数字政府向智能化转型的步伐，难以满足中国数字政府纵深发展的需要，亟须向以管理和服务需求驱动为核心的深度融合方向转型。所谓深度融合，就是通过新型数字技术与传统科层体制的适配分析，深度挖掘场景化应用的功能领域，以需求为导向推进数字政府应用的丰富化、集成化、智能化，超越管理服务功能线下流程线上化的浅层结合，这是数字政府优化提升和创新发展的关键所在。换言之，相较于现阶段大型科技公司在数字化转型中以市场为导向的深度场景化应用实践，当前数字政府的应用价值还没有得到充分体现。
然而，如此重要的一个问题，学术界给予的学术关注还不够。既有研究大多囿于单一应用场景视角，导致现有理论探讨被分散的实践场域分割，陷入局部的场景化应用分析，研究呈现出零散化和碎片化特征。而且这些研究常常止步于实践表征的外部描述，多是进行琐碎细节的技术分析，缺失更为深层的学理阐释。研究层面的不足也导致数字政府场景化应用实践可以依据的理论资源有限，很多实际问题得不到理论的有效指导，不利于从“整体智治” 层面寻找场景化应用促进数字政府向纵深发展的新出路。
在实践发展受限与理论研究尚有不足的双重背景下，加强对数字政府场景化应用这一问题的研究，推进数字政府场景化应用从浅层结合向深度融合转变，是一个迫切而有意义的研究议题。本研究的核心问题是：当前数字政府场景化应用面临哪些问题？出现这些问题的深层原因是什么？如何推动数字政府场景化应用从浅层结合向深度融合转型？对这些问题的回答，不仅在一定程度上弥补了数字政府场景化应用研究不足的理论缺陷，还为推进数字政府深层次发展提供了新思路或新视角。
二、理论基础与分析框架
在对场景化应用的基本意涵和重要性进行分析的基础上，围绕影响数字政府场景化应用效能的关键要素，构建出一个系统的分析框架，以实现对数字政府场景化应用问题的系统性分析。
(一）理论基础：场景化应用的基本意涵及其重要性
1.场景化应用的基本意涵
“场景”（scenes）这一概念原先主要存在于戏剧、影视等艺术领域，指的是通过人物行动来表现剧情内容的一个特定过程。随着媒介技术和学科领域的融合发展，“场景”一词被不同学科领域的学者所引用，他们基于各自的研究视角丰富着“场景”的内涵与外延。20世纪50年代，美国社会学家尔文 · 戈夫曼（Erving Goffman）将场景的概念引入社会学研究。戈夫曼对“场景”的理解是从时空维度来考量的，认为“场景”是根据所处的环境、特定角色、特定的行为等因素构成的生活场面，比如公园、咖啡馆等社会生活单位。20世纪80年代，随着电视媒介的蓬勃兴起，美国传播学者约书亚 · 梅罗维茨（Joshua Meyrowitz）突破了原有场景理论主要以地理空间概念阐释场景的思维定式，赋予其“作为信息系统的场景”内涵。这是一种由信息获取方式所营造的行为与心理上的场景，可将其概括为“情境”（situation）。它更多是一 种感觉区域，而非纯粹的空间性指向，更加突出了人及人的感受和需求在场景中的地位。斯考伯（Robert Scoble）和伊斯雷尔（Shel Israel）把场景（context）定位为空间环境、行为情境和心理氛围的综合，并指出场景传播依赖于移动设备、社交媒体、大数据、传感器和定位系统五大技术力量的支撑。
近些年，“场景”一词在数字治理实践中频繁使用。《杭州城市大脑赋能城市治理促进条例》将“应用场景” 定义为“依托中枢，通过线上业务连接和数据协同计算，实现流程简化优化的综合系统”。浙江省市场监管局发布的《数字化改革术语定义》对“应用场景”做出的定义是：“以数字技术的深度运用呈现一项或多项业务对象、功能、流程等要素特性的数字化环境。”与此同时，公共行政领域的研究者也试图将“场景”带入公共行政学的理论视野。有研究认为，带有治理意涵的场景本质上是将数字技术与治理问题、线上资源整合和线下问题处置转化融合，以塑造城市治理的新场域。方洁认为，场景是指特定时空观下的具体城市事务的处理过程，它是回应具体的便民惠企、基层治理等方面问题诉求，借助数智平台、城市大脑等基础设施的支撑，完成以最小量资源投入、最大成效治理并满足目标诉求的数字化治理基本单元。其往往以“一件事”形态出现，涉及多维关系交织，形成一种范围结构。付建军指出，城市治理数字化转型背景下的应用场景是指，物质空间与信息空间通过数字技术进行相互连接、切换与融合，进而构造人、机、物在城市治理中互动交流的场域。
虽然学界对治理中“场景”“应用场景”的概念和理论源流进行了一定的梳理和阐释，但“场景化应用”作为一个实践语汇在公共行政领域尚未实现理论化。基于不同学科对“场景”概念的理解，并结合中国数字政府建设实践，可将数字政府的场景化应用定义为：以问题和需求为导向，针对政府内部管理运行与对外管理服务领域的特定场景所设计的应用软件和解决方案，包括各种政务服务平台、政务业务系统、政务App以及政务小程序等数字化工具。不过，场景化应用不只是技术层面的数字化系统，它 还承载了治理理念，是通过数字化系统为主的技术架构来 达成治理目标或实现治理需求的一个治理结构。
2. 场景化应用在数字政府中的重要性
场景化应用是数字政府建设的一个核心环节，它既是数字政府功能实现和外在表现的重要载体，也是数字政府纵深发展的关键突破口。
一方面，场景化应用是数字政府功能实现和外在表现的重要载体。数字政府建设要以人为本，以人为本需要具象化，而不只是停留在一个概念上。在数字政府建设中，数字技术对科层组织的赋能并不是抽象和空洞的过程，而是通过看得见、摸得着、可感知的场景化应用来实现与多元治理需求的适配。场景化应用为特定技术与具象化需求的融合提供了载体，有助于实现技术优势向治理优势的转化。场景化应用是数字政府从概念到实效的重要环节，通过把广大人民群众的问题点和需求点转化为具体的应用场景，使得数字政府建设可落地、可聚焦、可体验。人们在日常生活中接触到的一个个场景化应用，就是他们对数字政府最直观的认知。
另一方面，场景化应用是数字政府发展的关键突破口。理想的数字政府必然要走向智能化阶段，尤其是随着大数据、云计算、区块链、人工智能等技术的深入发展和日益成熟，数据和智能技术将全方位加码政府的决策、服务和治理模式，以智能化为特征的数字政府将成为响应社会发展需求的政府新形态。然而，实现这一转型并非一蹴而就，需要经历由点到面、由浅入深的过程。数字政府要实现智能化，必然要先实现集成化。这里的集成化，既包括前端各种场景化应用的集成，也包括应用背后的流程、系统以及数据的集成。可见，场景化是集成化的前提。进而言之，理想的数字政府应实现场景化、集成化和智能化应用的有机统一，其中场景化应用是重要基础。若没有场景化应用，就没有问题解决渠道，自然也就没有集成化和智能化应用问题。基于场景化应用的重要地位，可将其视为数字政府发展的关键突破口。场景化应用能够以治理需求为导向，对职能部门的权责关系和资源分配进行重新组合，以实现对复杂治理场景的协同性回应。基于场景的治理不再是单一职能行为下的“分而治之”，追求组织整体效能的目标更加突出。
（二）基于互构论的拓展性分析框架：思维-需 求-制度-技术
数字政府场景化应用的效果在很大程度上取决于数字技术与科层管理互嵌适配的程度。因此，对数字政府场景化应用问题的研究，绕不开技术与组织的关系这一议题。基于不同的研究视角，学术界围绕技术与组织的关系形成不同的理论观点。“技术决定论”强调技术对组织的建构，认为新技术的引入会不可避免地触发组织结构变迁；“组织决定论”则强调组织对技术的建构，认为组织的既有结构会影响技术的创新与应用。然而，随着研究的深入，学界开始认识到，技术与组织之间的关系远比单纯的“决定”关系更为复杂，过往研究忽视了技术的实践性特质。2004年，邱泽奇基于对传统制造企业引进信息技术的实践考察，提出技术与组织的互构理论，认为技术与组织的互构机制从根本上是技术携带的两个结构（即技术自身的逻辑结构与使用技术的组织结构）与组织结构在设计与使用中相互建构的过程，此观点试图超越技术决定论和组织决定论各自的极化认知。该理论认为，技术的结构刚性与弹性是技术实践性特质的重要组成部分。技术刚性体现在技术对于组织目标实现的重要程度上，技术的重要性越强，其刚性越强，越要求组织在结构上做出相应调整以适应技术的需求；而技术弹性则体现在技术是来源于组织内部还是组织外部，组织对于内源性技术具有更强的结构调整能力，也即技术的结构弹性较强。相应地，组织也具有刚性和弹性特征。技术与组织的刚性 和弹性使双方互构关系成为可能。
技术与组织互构论为研究数字政府场景化应用问题提供了一个逻辑分析视角。按照“互构论”的观点，数字政府的场景化应用既不是单纯的政府组织在技术逻辑支配下的系统性变革，也不是数字技术对组织逻辑的单向适应，而是一个技术嵌入组织并与组织要素彼此适配和互构的过程。一方面，数字技术作为组织变化的赋能者，能够驱动组织业务流程优化和结构重塑。数字技术具有集成、协同、联结的功能，被引入科层组织后，与组织需求紧密结合，形成各种数字化应用场景。这些应用不仅重新设定并优化了工作任务、业务流程与组织角色，还重塑了组织内既有的关系网络，构建新的组织结构。当然，技术嵌入并非随意而为，各类场景化应用需要在组织结构刚性限定的边界中发挥作用。另一方面，为充分利用数字技术的潜力，政府组织需要对传统政府结构的制度和组织资 产进行深刻的重新思考。为确保技术顺利嵌入组织业务场景并有效发挥作用，政府需进行体制机制的适应性变革，以具备与场景化应用相适配的制度规范、权力结构。可见，数字政府的场景化应用是技术要素与组织要素不断互嵌适配的过程。其中，“组织”实际上是一个涵盖组织架构、制度、需求等在内的广义概念，基于研究需要，可将其进一步分解为“制度”与“需求”两个要素，这也进一步突显了在场景建设中需求导向的重要性。
基于上述思考，从“互构论”的视角出发，针对数字政府场景化应用的实际研究情境，构建了“思维革新-需求牵引-制度供给-技术支撑”的分析框架（参见图1）。
图1 数字政府场景化应用问题的分析框架
具体而言：一是思维革新。思维理念是主导、引导人们从事实践活动的抽象精神原则，深度转变行动主体的思维方式与治理理念是首要前提。数字政府建设看似是一场技术攻坚战，实则是对人们思维方式和治理理念的重要挑战。数字政府场景化应用的模式、发展方向等容易受到行动主体的观念、意识形态等方面的影响，场景建设需要新的与之适配的思维理念，以指导政府有效推进政府履职的数字化转型。二是需求牵引。场景化应用的内在逻辑高度强调“需求牵引”，需求代表着数字政府场景化应用的发展方向。只有准确辨识场景需求，才能正确推动场景建设。文中所强调的“需求牵引”指的是科层组织管理的“内生需求”，以区别于当前场景建设中较为常见的外源性需求。后者更多是由外部环境倒逼而成，或是仅仅着眼于满足部门级业务的具体需求。而内生需求则源于传统科层组织管理存在的弊病，这是决定数字政府场景化应用能否具有持久生命力的关键所在。三是制度供给。数字技术只有在与之相适应的制度环境和组织结构中，才有可能发挥其全部潜能和变革性影响。为了适应技术变革给政府管理带来的新变化，地方政府领导需要具备以制度逻辑、公共管理逻辑科学化掌控技术逻辑挑战性的数字智慧，适时进行与技术应用相匹配的结构性调整和管理制度变革。“规范”和“组织”是制度因素中最重要的两个子要素，其中规范是指从政策标准、整体规划、法律法规等方面建立相应的制度规则体系，组织则是强调理顺体制机制，以此为场景化应用营造有力的环境条件，推进政府部门规范、有序、有效运用新技术手段赋能管理服务。四是技术支撑。斯格特认为“组织的技术通常部分地植根于机器和设备，同时又包含参与者的知识和技能”。在数字政府场景化应用中，技术支撑主要体现在硬科技与软实力两方面。“硬科技”主要是指影响各类数字化平台或系统开发的信息技术资源，场景化应用水平与大数据、人工智能等技术的发展息息相关，并以后者为物质基础和驱动要素；而“软实力”主要是指承接技术创新和开发场景应用的数字人才，技术的物质构件代表的仅是一个潜在的能力，只有当智力结构开始使用它的时候，技术才会对组织和个人产生实际的作用。综上，数字政府的场景化应用在一定意义上是“思维、需求、制度、技术”几种要素有机结合的非线性过程，几者的互动关系决定了场景化应用的深度和效能。
三、当前数字政府场景化应用面临的主要问题
为深入了解我国数字政府建设及场景化应用的相关情况，课题研究团队于2023年至2024年期间先后调研了广西、北京、湖南、河南等地，深度访谈对象包括但不限于省行政审批政务信息管理局、市委网信办、绩效办、城市运营中心等政务部门主要负责人，以及一些社会组织和技术公司主要负责人。基于对调研数据、政策文件以及相关学术文献的分析可见，经过多年发展，我国数字政府建设已经取得明显成效，在政府管理和服务领域形成一大批场景化应用，虽然主要体现为线下流程的线上化，但也有效提升了政府管理服务的效率和质量。与此同时，各种场景化应用仍面临着场景功能挖掘不足、集成应用程度不高以及智能化应用水平较低等问题。
（一）场景功能挖掘不足：功能设计未能有效实现需求侧的提质增效
在数字政府场景建设中，限于对需求本身的认识程度和对政府治理领域的技术想象力，政府运行与数字化的联系还没有人们想象的那么强，部分领域渗透率不高、覆盖程度不均等问题依然存在，政府管理和服务领域还有很大的创新空间。
一方面，政府系统内部的场景应用开发不足。在政府系统内部，领导层定战略、做决策；职能层承上启下，管组织、做激励；执行层则是具体干事。理想的数字政府应将领导层、职能层、执行层等利益相关方的应用需求有效结合，最大程度地实现政府工作人员的功能需求。然而，当前数字政府场景建设在这一方面还存在不足。从领导层看，他们对决策辅助类场景化应用的需求很大，虽然很多地方已经建设了各种领导者驾驶舱，但总体而言，既有的这些决策支持系统更多是停留在数据看板阶段，只是实现数据可视化，让领导了解状况，尚未形成有效的决策支持体系，其决策辅助功能有限。从职能层看，绩效考评是组织管理的重要战略工具，深刻影响着行政体系中不同层级、部门、岗位的职责运行及行政主体的行为选择。在传统绩效评估模式下，我国政府绩效考评面临着评估指标体系科学性和有效性不足、管理运行模式效率低、日常跟踪监管缺位等问题。有些问题仅靠简单优化传统模式并不能解决，亟需寻求数字化转型的支撑。目前，很多政府部门也建设了绩效考评系统，但大多只是实现了线下流程线上化，很难与业务系统打通，功能有限。某绩效办负责人指出：“在当前的数字绩效中，数据烟囱依然明显，数据赋能、协同治理的力度仍有待强化，存在同类系统多次建设、同类任务多头盯办、同样问题多渠道反馈等问题。”（访谈资料：20240131ZHX）另外，从执行层看，广大基层公务人员常常困于办文办会办事等繁重工作，对包括文本自动生成系统等在内的场景应用有很大的需求，但目前这一方面的实践应用尚显不足。
另一方面，对外管理服务领域也面临场景功能“悬浮”的问题。随着数字政府建设的不断推进，各地在政务服务、公共服务、营商环境、社会治理等多个关乎民生福祉的领域已经推出大批场景化应用并发挥了积极作用。但有些地方存在“重系统建设、轻应用体验”的倾向，难以满足公众和企业的实际需求，甚至部分弱势群体可能因“数字鸿沟”而沦为“数字难民”。在调研中，某省政务服务处处长提到：“现在群众网上办事，很多时候想要申请成功比较难。一方面，设计的这些流程，群众有时候理解不了。再加上办事指南都是一些很规范的专业用语，你理解是这样，群众理解是那样，正好理解反了。另一方面，在网上申请，可能一个字符跟标准规范不一样就申请不了，特别是申请有期限的业务，快到截止日期还是申请不成功，群众就会很焦急。线上辅导、咨询电话有时候跟不上。前两年老是说老年人会遇到数字鸿沟，其实这种数字鸿沟不仅是老年人遇到，其他人也会遇到。”（访谈资料：20240426LQW）除此之外，政务服务领域还面临着线上线下融合不足的问题，主要表现在两方面：一是线上办事与线下办事的服务标准、业务流程、办事规则等并不完全统一；二是政务服务实现线上化后，群众线下办理业务的渠道被关闭。调研发现，“很多政府部门会觉得我有网上系统了，你（群众）以后就不要来找我了，办事通通从线上走，这就导致群众线下当面沟通交流、申请办事的渠道被关闭。现在很多部门的业务，群众只能到网上办事，到线下是没有人接待的，这就造成群众在办事过程中非常不便。”(访谈资料：20240426LQW)
（二）集成应用程度不高：场景化应用的分散化重复化问题严重
“碎片化分散化”已成为当前数字政府场景建设要着力解决的结构性问题。尽管场景化应用的丰富性和多样性已经得到很大进步，但各类平台、系统和应用程序的集约性、融合性建设水平仍然有待提升。如何科学进行应用集成，成为亟待解答的现实问题。
一方面，前端应用缺乏整合，各类用户面对的仍是分散化的应用系统。对于政府工作人员而言，他们在日常办公中面对的更多还是一个个分散的应用系统。这些系统很多都是互不联通，并且没有被有效整合在统一的平台上。这就使得工作人员在办公时不得不在各种应用之间来回切换跳转，过程耗时费力，难以实现政府内部的高效运行。对于社会公众而言，其所面对的也是一个个分散化的应用系统。为实现对外管理和服务，政府以业务分工为前提面向社会公众开发了一大批场景应用，但这些应用很多都是分散化存在的，导致公众在办事时从“找部门”变成“找应用”。甚至同一地区会建设多个功能相似的政务服务平台，比如，省级与地市级公安交管部门均基于自身需求开发对外服务的功能软件，这就造成场景应用分散且功能重复。当前，迫切需要在国家层面提供一个集成平台，为公民和企业提供统一和集成的政务服务。虽然很多地方已经提出通过集成方式打造综合性的大平台，但它们只是简单地把原有的系统和平台“拼接”在一起，在上面加了一个整合页面，用户点击页面上的链接使用的还是原来的系统和平台，这没有真正实现集约建设。
另一方面，后端系统未贯通，尚未形成互联互通的一体化数字底座。数字政府场景建设既涉及前端的应用界面，也包括界面背后的信息系统与业务流程。如果只是把各类场景应用的功能入口集中在一个平台界面上，这只是形式上的物理聚合过程，各类场景应用的后端系统和数据库可能仍然是属于各个部门，信息资源无法共享开放，业务流程无法有效协同。光形式上的集成还解决不了实际问题，需要通盘考虑打通后端的流程、系统、数据，以实现横向和纵向的一体化。目前，数字政府建设的后端系统尚未贯通，数据融合度、业务协同度等底层逻辑和支撑程度不足，各类场景应用缺乏一体化数字底座。某省数字政府规划建设处负责人表示：“数据共享难、系统联通难、业务协同难是数字政府建设中的老三难。我们也去了外省调研，像甘肃、山东、安徽、江苏也没有完全打通。”（访谈资料：20240426XDQ）具体而言，横向上，同一层级不同部门的后端系统集成不足。在数字政府建设的早期阶段，科层部门往往局限于基于自身职责目标、专业属性及相应的制度规范而部署建设相对独立的业务系统。各部门为了开发自己的应用系统，都要架设一套独立的服务器，购置数据库，部署自己的网络设备和安全设备，使用的语言、程序模式、技术标准等都不尽相同，基础网络设施重复建设的问题普遍存在。不同部门政务数据的格式、标准不同，且仅存储在本部门系统的服务器上，信息孤岛严重，难以实现有效的沟通和协作。纵向上，不同层级的后端系统集成不足。中国是一个有五级政府的超大规模国家，每一级都在建设数字政府。由于前期缺乏完善的场景建设的一体化规划，在属地管理原则与分级财政制度下，很多市县（区）均自建政务服务网、政务云、数据中心，呈现出区域分割、各自为政、重复分散建设的局面。不同层级政府的网络、系统、平台之间存在不兼容的问题。
（三）智能化应用水平低：仅在某些领域实现初步的智能化应用
智能化是场景化应用的高级阶段，政府需要借助人工智能技术整合高质量数据资源，提升政府“整体智治”水平。随着信息技术从计算机向互联网、大数据、人工智能的不断跃迁升级，政府向智能化转型的需求应运而生。2022年6月，国务院发布《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》，提出“构建数字化、智能化的政府运行新形态”；2023年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，提出“到2025年，政务数字化智能化水平明显提升”。在国家相关战略部署与政策引导下，许多地方政府都强调要以“智能化”为导向，加速数字政府应用场景的建设和迭代进程。人工智能技术在政府治理与服务中的应用，使得数字政府场景建设有了更多可能，也在一定程度上提升了政务服务能力与服务质量。部分事项通过集中攻坚让办事人获得了智能体验，达到了零星事项“智慧化”的体感目标。
整体来看，数字政府在智能化应用方面还处于初步阶段。很多领域的场景化应用仍停留在“业务数据化”的阶段，业务处理模式大多只是传统人工处理方式在网络上的延伸，或者说是机械地将线下业务进行线上转化，仍属于在既定的组织业务流程下探索技术应用可能性和效用的工具性改革，缺少流程再造、智能重塑等实质性改革内容，在解决传统科层管理诸多问题上的作用有限。现阶段实现的智能化应用，主要是对简单行政工作的功能性演绎，包括身份认证、智能客服、智能搜索、智能机器人等，而基于大数据和深度学习算法的辅助决策功能应用还比较少。各地建设的“政府大脑”实现了数据上屏，但距离智能决策还相差甚远，很难提供智能化程度较高的政务解决方案。尽管近年来智能问答、智能搜索、智能审批等在政务服务中的应用得到快速发展，但在实践中仍面临很多问题。“现在搞的很多智能服务，根本不智能。人工智能现在的学习能力还是不够。有些很简单的事项，当面5分钟就能办完，线上办理光是填表就要20分钟。”(访谈资料：20231018LFL)
另外，当前的智能化应用探索主要集中在部分经济发达省份及大城市，其应用范围还十分有限。除了技术、资金以及人才因素的制约外，数据也是一个重要因素。人工智能应用非常依赖地域数据池的质量，就当前发展阶段而言，除一线城市的核心政府部门有可能获得训练人工智能所需的足量数据和资源以外，其他地方大多都存在独立开发困境。
四、数字政府浅层场景化应用的原因分析
当前，数字政府场景化应用面临的问题，很大程度是因为片面地将数字政府建设理解为平台搭建或技术应用，割裂了技术应用与思维理念、内在需求、制度供给等要素的融合与协同，导致数字技术与科层组织难以有效适配。
（一）思维模式固化：数字政府场景建设思路存在路径依赖
思维模式固化在很大程度上影响了数字政府场景化应用的发展方向。当前，政府形态变革正处于工业化时代和数字化时代的两种思想体系的冲突、转变与过渡时期，对数字形态政府的认同和理解程度上的差异，会导致实践上的混乱。在传统政府信息化建设模式下，各部门往往各自为政，信息孤岛现象严重。场景设计更多是从自上而下的管理视角出发，往往侧重于技术实现和系统建设，缺乏对公众需求的准确理解与体系化把握。这就导致设计出来的场景化应用容易以实现传统业务流程为目标，许多政府服务系统虽然技术先进，但用户体验不佳。依据路径依赖理论，人类社会中的技术演进和制度变迁一旦进入某种特定路径，往往就容易对这种路径产生依赖。当今时代，虽然数字政府发展已进入以云计算、大数据、人工智能等数字技术为特征的发展阶段，但是初始成本、学习效应、适应性预期以及既得利益约束等因素的存在，会不同程度地导致数字政府场景建设沿着过去积累的技术、制度等形成的既定方向不断地自我强化。过往政府信息化建设的经验和模式为政府行动主体提供了形势认知的模板，行动者会按照前序制度发展作出现阶段的行动选择，从而使得数字政府的场景化应用呈现出电子化、网络化阶段的场景发展特征。很多部门对数字政府场景建设缺乏深入理解，简单认为把本领域工作从线下搬到线上就是场景化应用，场景谋划不深，聚焦小切口不专，对大场景小切口没有系统研究，特别是对怎么结合实际找准小切口来谋划具有区域特点、部门特点的大场景的研究还不够深、不够透。总之，如果数字政府场景建设不能及时纠正这种思维理念上的偏差，就难免会出现“穿新鞋走老路”的现象。
（二）内生需求不足：场景设计与政府管理实际需求脱嵌
需求是数字政府建设的基础，引领着场景化应用的方向。虽然当下数字政府发展得很火热，但社会各界对于如何建设数字政府缺乏充分的认识和准备。理想的数字政府到底应该具备什么功能、需要解决什么问题，至今未能形成广泛共识。在核心需求不明晰的情况下，各层级各部门在场景建设时，要么只是着眼于眼前部门级的碎片化需求，采取“头痛医头，脚痛医脚”的方式，想到一个场景建设一个，加剧碎片化分散化现象；要么就是容易受到数字化转型的大环境影响，看到其他地区开发什么数字化应用场景和功能模块，自己也盲目开发和部署，忽视了自身实际情况与差异化需求。尤其是在压力型体制和晋升锦标赛体制下，有些地方政府为了寻求更好的政绩而忽视现实需求，视数字化手段为目标，产生“为数字化而数字化”的扭曲现象。有些部门甚至将一些不适宜线上处理的事务也盲目搬到网上，造成资源浪费。H省政务服务处的一位负责人提到：“那么多政务服务事项，真正常年有业务的不会超过30%，其他70%事项常年办件量是0。把这些事项搬上网，是行政资源的极大浪费。”（访谈资料：20240426LQW）其实，出现上述问题的根源就在于场景建设中缺乏有效的需求导向。数字政府是在新技术的发展中孕育成长，也是在克服官僚制政府弊端的期待中出场。传统科层管理长期面临且迫切需要解决的难题是数字政府场景化应用的最核心需求，这些问题在现有管理体制下很难解决，但通过数字政府建设可以在很大程度上得以解决或缓和。然而，人们对此重视不够，导致数字政府建设中很多场景化应用与政府管理实际需求脱嵌，难以维持持久生命力。
（三）制度供给迟滞：缺乏顶层统筹和前瞻部署导致各自为政
从促进技术创新应用、规制技术风险的角度看，数字政府场景化应用的制度建设是局部的、零散的，缺乏有效的整体规划和前瞻部署。
第一，场景化应用受传统科层管理体制掣肘。数字政府场景化应用的建设与发展是一项系统性工程，需要政府不同层级和不同部门充分整合自身的治理功能和治理资源，协同推进，尤其是要推进数据开放共享。然而，传统科层管理体制的权力规制和属地管理惯性，成为阻碍纵向层级协同及横向部门协同的壁垒。在缺乏整体规划和前瞻部署的情况下，部门间缺少协同动力，往往局限于自身的责任边界开发场景应用，而且采用的技术架构、数据标准等各不相同。有些部门基于自身效用最大化的考量，不愿将自身所属资源与其他部门共享，数据资源部门化、部门资源利益化的现象普遍存在。层级之间、部门之间、地区之间政策衔接不畅，网络、平台、数据等资源管理缺乏有效配合，导致很多场景应用难以实现有效的互联互通。
第二，体系化制度设计与政策配套不完善。当前，专门针对数字政府场景化应用的政策法规、保障制度、发展机制以及建设标准等较少，相关规定散见于数字政府建设的顶层设计和战略规划中，缺乏系统性，颗粒度较大，指导价值有限。制度建设滞后不仅会导致既定制度框架限制了数字政府场景化运作逻辑和效能，还可能导致有些场景应用遭遇合法合规性瓶颈。“有些地方为了数字好看，把原本不需要的事项整合到‘一件事’中，从放管服、依法行政的角度来看，这并不合理。高效办成一件事要有个界限，并不是‘一件事’纳入的事项越多越好，跨的层级和部门越多越好。放在‘一件事’的所有事项都应该有合法依据，但现在联办的很多事项是没有依据的。而且很多内部审核环节被作为一个外部事项来对待，让群众提供证明，无形中把事情做复杂了。在这个方面要强调合法性和规范性。”（访谈资料：20240426LQW）另外，场景建设中也面临部门协同、项目管理以及资金管理等方面的机制不足问题。以项目管理为例：“在一网协同方面，2020年初省里领导就说要上线全省统一的移动办公应用，但由于其中涉及项目报批、评审等一系列流程，导致项目进展非常慢。2020年报送的项目到现在还没有验收完。信息化项目跟工程类项目不太一样，它更新迭代很快。今天再去看那个设计方案，有些东西已经过时了，但项目还没建完，现在改起来也比较复杂。因此，现在项目建设的机制还是存在一定问题的。”（访谈资料：20240426ZK）
（四）技术保障不力：受制于硬科技与软实力双重短板
在硬科技方面，技术成熟度和技术规范性尚有不足。场景化应用是技术执行的高度复杂过程，以一定的技术作为不可或缺的先决条件。若技术落后，场景化应用尤其是智能化应用就很难实现。尽管大模型等智能技术展现出了强大的智能处理能力，但其在实际应用中仍面临算法准确率、模型稳定性和可解释性等方面的挑战，并且突破性、创新性的技术升级还不够。由于部分技术发展尚不成熟，技术应用过程潜藏很多治理风险，这也在很大程度上导致政府部门在应用技术时比较保守，存在“不想用”“不敢用”问题，进而影响了场景化应用效能。另外，技术应用的一些关键环节和重要领域存在标准缺失的情况，致使不同区域、不同领域、不同部门的很多系统、平台之间的基础代码、技术架构、端口大小不统一，难以进行整合和对接，严重影响了信息共享和部门联动，导致数字政府建设难以走向集中和智慧，同时也增加了建设和维护成本。
在软实力方面，人才供给乏力导致技术壁垒。搭建各类政务信息系统和平台是一个专业性非常强的工作，由于在算法、系统等专业技能上的缺乏，政府需要吸纳市场力量，寻求与技术公司的合作来实现数字化转型。然而，政府部门并不清楚理想的数字政府究竟应该是什么样子，它们在进行项目委托时，对于这个系统应该具备哪些功能、最终要达到怎样的效果并不明确，只能向合作方提供比较模糊的方向。政府寄希望于技术公司，期望对方能提供一套理想的建设方案。可是，数字政府场景建设所涉及的组织政治性问题，其复杂性并非仅凭技术逻辑就能简单破解，重构内部系统不仅需要遵循政府规章制度、实际操作流程等硬性规范，还需要考量部门政治文化等软性因素。然而，企业技术人员并不熟悉政府业务内容，缺乏对政府职能安排、决策程式以及运行流程等的深刻理解。技术公司在业务调研阶段，大多都是跟着政府“要求”走，而非政府“需求”。尽管政企双方也会进行多轮沟通协商，但受限于专业知识障碍，技术公司所掌握的话语体系常常无法有效衔接委托方使用的政治与行政话语体系，彼此之间容易出现场景转换矛盾，导致场景设计走样。这在很大程度上是因为缺乏既懂数字技术又懂政府业务的复合型人才。
五、数字政府深层次场景化应用的优化路径
所谓深层次场景化应用，就是推进数字技术与科层管理的深度融合，即通过思维、需求、制度以及技术等要素有机结合，实现场景功能丰富化、分散功能集成化以及解决方案智能化，最终实现对传统科层组织管理固有局限的克服乃至超越。以此为遵循，要进一步加强场景化应用的横向拓展和纵向深化，推动场景化应用从数量走向质量，从规模走向可持续。
（一）丰富场景应用功能：打造实用性强且覆盖面广的场景应用体系
数字政府建设要聚焦两大核心基础能力的优化：一是政府与社会公众交流互动的能力，二是政府自身的决策和管理能力。在推进场景应用时，既要让群众和企业有获得感，也要让领导干部和公务员的工作更加高效便捷。根据管理和服务需求，持续开拓创新，构建丰富实用的场景化应用体系。
1. 革新思维理念：突破传统治理思维对场景开发的束缚
思想是行动的指南，数字政府场景建设亟须在思维场域更新观念。一是坚持以人为本。要注重人本需求和应用实效，从广大人民群众（政府、公众、企业）的角度出发，思考他们想要什么样的技术创新、需要什么样的公共服务，基于此开发设计相应的数字政府场景化应用。明确数字化引入的目标和价值在于提高政府履职能力，始终将提高人民群众的获得感作为数字政府场景建设的出发点和落脚点，利用数字技术整合管理和服务资源，使人民群众的服务需求得到更加及时、有效和科学的回应。只有立足社会全体人民的需求，正确认识技术角色，重塑思维理念，才能在智能公共行政的变革浪潮中维持公共性。二是突出创新思维。场景化应用的创新并非只在新技术、新设备、新系统上做文章，更重要的是要用新思维、新思路、新措施去解决新问题、突破旧顽疾。治理主体要拥有适应需求的自主性，坚持创新思维，加强对政府管理和服务领域的技术想象力，探索更多“人无我有”“人有我优”的应用场景。三是强化数字思维。在传统科层理念影响下，部分政府人员对技术应用形成某种程度的天然抵触。即使有些地方数字政府的基建和场域技术支持、组织框架已搭建完毕，但由于大数据思维尚未建立，很多政府工作人员依旧依赖传统的工作模式。为此，应通过观念宣导，让长期处于科层逻辑中的行政干部能够适应以数字技术为基础的新的工作逻辑。当各条线部门和块块单位逐步尝到数字政府场景化应用的“甜头”，他们对数字化转型的认识就会进一步加深，进而由原来的消极抵触转变为积极融入和主动衔接，成为新的场景建设的参与者、推动者。
2. 强化需求牵引：以需求为导向推动场景应用的横向拓展
数字政府场景建设要立足于破解传统科层管理弊病。数字政府场景化应用不能赶时髦，更不能内卷，一定要从实际出发。数字政府建设和发展要想保持持久生命力，那么各类场景化应用就要能够解决复杂的真问题，而不是人为简化的假问题或浮于表面的浅问题。这个“真问题”就是传统官僚科层制政府所面临的难题，比如条块分割管理体制下的权责匹配问题、严控编制下的人少事多矛盾、透明政府下的数据障碍与信息壁垒、政府管理服务的效能低下问题，等等。努力克服乃至超越传统科层管理的局限，是各类场景化应用功能开发的核心需求，这直接关系着数字政府是否具有持久的生命力。在此之下，需求又可进一步细分为政府管理需求和社会民众需求。
一方面，聚焦政府系统内部不同角色需求开发场景应用。理想的数字政府应尽可能满足政府内部不同角色的功能需求，形成从各级政府领导到相关职能部门再到具体执行者的应用需求的闭环。如果在这一过程中，整合并实现了各类丰富的场景化功能，那么前文所述的诸如人少事多、信息散、效率低等问题都能得到很好解决。比如，从领导层看，要加强各级政府领导的决策、协调和指挥的场景化应用，尤其要重视决策辅助系统的建设。传统决策常常依赖领导者的日常管理经验，虽遵循一定的决策流程，但受信息不对称、“信息茧房”的影响，仍无法避免主观性和片面性问题。决策辅助系统使基于大数据的政府智能决策成为可能，通过将决策辅助系统与业务系统整合联通，便可汇聚整合大量多源数据。领导在系统中输入决策的预期目标和限定关键词，就能获得多种可供参考的政策方案。长期使用所积累的解决方案库和知识库有助于进一步提升系统的智能化水平。从职能层看，考虑到现实履职需要，应加强绩效评估系统建设。将绩效评估系统与各职能领域的业务系统打通，通过算法自动甚至实时地采集、分析和利用数据，有助于避免人工操作带来的各种问题。同时，通过构建全流程的考评指标，实现对政府人员工作绩效的精准量化。在此基础上，可打通绩效评估系统与干部管理系统。先通过绩效评估系统筛选出一批绩优员工，这些人的能力是过关的，而道德、政治素质等方面则进一步结合干部管理系统进行考察。绩效评估系统与干部管理系统的有效衔接，有助于解决干部如何制度化地进入选拔视野的问题，从而实现干部管理的制度化。从执行层看，可考虑加强文本自动生成系统、智能审批系统等应用的建设。人工智能凭借其强大的自动化处理能力和持续学习能力，能代替工作人员完成部分任务，可在一定程度上缓解人少事多的问题。例如，以ChatGPT为代表的生成式人工智能具有强大的信息搜索和加工重组能力，该系统在经过高质量语料库训练后，能按照指定要求、指定模板输出文本信息，从而为政府部门的文书工作提供强力支持，将工作人员从繁重的文稿工作中解放出来。
另一方面，以实用多元的场景应用惠及更多企业和民众。要通过数字资源一本账管理，做好现有应用场景覆盖面、受众面数据分析研判，及时查缺补漏，强化应用短板。充分学习借鉴移动电子商务类平台开发运行的成功经验，做深做实一批典型应用场景，实现从“能用”向“好用”“爱用”转变。在涉企服务方面，围绕企业全生命周期，优化相关部门业务流程、应用系统，为企业提供一站式、精准化的服务，不断优化营商环境。在民生服务方面，聚焦人民群众生活中最关心的难点、痛点、堵点问题，强化教育、医疗、就业、社会保障、民政、文化旅游等民生领域信息化建设，并不断向农村地区延伸，推进民生服务均等化、普惠化、便捷化。另外，在加强各种数字化应用场景建设的同时，也要重视线下公共服务渠道的保留和建设，做好线上线下服务的有效融合，帮助人们逐步过渡到完全线上的数字政府。
（二）推进场景集约建设：构建场景化应用集约协同的一体化生态
在推进数字技术在经济运行、市场监管、社会管理、公共服务、生态环保、政府运行等单项业务领域应用的同时，还要以全局、整体的思维整合资源，系统梳理并汇总政府已有的业务系统和数据资源，加强关键业务系统集成、资源优化和一体化管理，融旧创新，以减少重复建设并提升政府整体智治水平。
1. 多元主体协同：联合多元主体形成融通合作的场景建设协同体系
数字政府场景化应用对组织体系协同性的要求不断提升。要想在复杂且条块分割的政府体系中实现数字政府场景建设的有效整合和协同，亟需国家级主管部门加强场景化应用的战略部署和统筹规划，以此明确场景建设的总体方向以及各职能领域场景应用的重点方向，从而形成协调一致、各有侧重的整体布局。
在顶层战略规划的指导下，要进一步完善协同共治机制，这既涉及政府内部围绕特定治理场景实现横纵向的联动与衔接，也需要政府内外部之间协同共治。可由数字政府建设主管部门主导，整合场景应用的需求提出部门、关联场景的配合部门、场景建设服务提供商、场景最终用户，联合组建场景建设协同工作小组。同时，以明确的责任边界来划分各治理主体的结构性位置，形成场景建设全过程的规范性协作方式。其一，数字政府建设主管部门行使场景建设项目审批、验收等工作“一票否决权”，并指导各部门定期梳理和申报业务场景需求，在科学融合各方诉求的基础上编制场景建设计划书，以实现集约化高效化建设，增强工作的系统性和协同性。其二，各部门作为参建单位，应从融合视角提出业务场景应用需求，从以部门需求为主的信息系统建设转变为重点聚焦跨层级跨部门应用平台与一体化政务服务体系建设。其三，各配合部门需紧密协作，主动融入跨部门协同机制，积极提供资源支持，确保跨部门信息畅通与业务协同。这一环节要想落实到位，需要健全激励与责任机制。其四，通过进一步健全揭榜挂帅、联合设计等方式，吸引有创新实力的企业参与到创新场景的谋划和建设中。其五，构建有效的公民意见反馈体系。政务系统的成功在很大程度上取决于公民如何感知其价值，公民的感受度是衡量数字政府场景应用成效的重要标准。应搭建需求反馈平台，实现供给和需求的高度契合，使场景建设真正应民之所需。总之，在数字政府场景建设中，既要充分发挥政府的主导作用，也要激发市场活力，同时也要提高公众的参与度。通过强化多元主体的密切配合与相互支持，来提升数字政府场景建设能力和应用效能。
2. 后端资源整合：集约搭建场景开发的基础软硬件底座
从场景建设的精简节约和互联互通互操作性来看，需推动更多平台、数据、算法和算力的共享，让数字底座从分散建设走向统筹协调，减少分散建设、重复建设带来的资金浪费，同时促进数据汇聚共享、业务整体协同、系统互联互通。
第一，统筹建设云网设施资源，为场景化应用提供统一的物理支撑环境。基础设施包括各种功能应用运行所需的网络、服务器、存储设备、基础软件等，为系统运行提供最底层的物理支撑能力。在数字政府建设中，有些地方的政务云网资源能力过剩，也有些地方没有空间资源存储数据。鉴于此，应按照“集约建设、共建共享”的原则，建设横向到边、纵向到底的各层级各部门集中共享的政务云、政务网等数字政府基础设施体系，既解决基础设施重复投资、分散建设以及资源利用不充分的问题，也为实现数据共享、互联互通奠定基础。
第二，构建一体化智能化政务大数据平台，实现数据的集成共享。数据集成就是要打破不同部门、不同层级之间的信息壁垒，改变部门自建数据系统、自设标准、自我运行的信息孤岛现象，统一技术标准、统一数据归集，建立用户需求驱动的数据协同与共享体系。在国家级平台的基础上，各级政府搭建本级场景应用开发的数据底座，促进跨地区、跨层级、跨部门数据贯通共享，为各类场景化应用提供全面的数据支撑。政务大数据平台上存储的数据资源体量庞大，需要对数据资源进行分层管理与分级应用。在进行数据共享时，层级越往上享有的数据信息量就越大。同一个数据库，不同的人看到的范围是不一样的。数据的所有权归属不变，数据使用方仅限于对数据进行临时性的运算处理，以获取所需的分析结果。
第三，加强业务中台建设，为各类场景应用开发提供通用“工具箱”。中台是对软件“复用”思想的创新，主要是为了解决系统开发与运行中的效率问题。作为一种新的架构方式，中台的基本思路在于用一套体系化方法，将已建系统中相对独立且具有共性的重要功能模块沉淀下来，封装成开放、标准的“能力”资源，比如身份认证、电子证照、电子印章、电子票据、数字档案、地理信息、数据分析等各类系统普遍使用的标准化通用组件。通过业务中台可以快速搭建面向终端用户的前台应用。
3. 应用功能集成：以一体化平台整合分散化的场景应用
以实际需求为出发点，按照集约建设的原则，面向政府工作人员和社会公众两类用户，分别打造集多重功能于一体的治理平台和服务平台。
一方面，面向政府工作人员构建一体化的“数字政府综合治理平台”。通过跨层级、跨部门综合创新的集成应用架构，为各层级各部门提供通用、统一、可扩展的业务协同平台。该平台具有丰富的搭载和集成功能，既集成了政府系统内部各种通用型办公应用系统，还接入了各职能部门的内部业务系统，形成标准统一、互联互通、数据共享、业务协同的办公体系。这是面向政府内部工作人员的
一体化多层次的统一工作平台，不同组织主体被整合在这个大的平台上，政府运用这个平台协调关系、共享信息、交换资源、服务公民和解决问题，突破了纵向各层级和横向各职能部门在传统科层规范下的部门界限。同时，该平台实现政府侧一个系统办公，为政府人员提供集成化的工作界面，方便其快速访问业务应用。
另一方面，面向社会公众构建一体化的“数字政府综合服务平台”。平台采用数据对接方式将已建成的各种面向民众、企业的分散化服务软件集成在统一的政务服务平台，为社会公众提供便捷的服务入口。服务集成是影响数字政府实施效果的关键问题之一，通过“一站式门户”向公民、企业提供综合服务，被认为是政府提高服务效率和有效性的大好机会。人们无需再与多个职能部门逐一沟通，也无需面对众多令人眼花缭乱的服务软件。对于新增加的服务应用，直接依托该平台开发建设。须强调，这里的场景集成是一种“化合”，而不是简单的汇合和集合。要以业务集成和权责梳理形成“一件事”集成服务事项，将原本跨领域、跨系统的业务流程进行整合优化，构成集成化的线上服务流程，实现业务流程边界的重塑和整合，从而实现最优、最便捷的办事过程。
（三）场景应用智能升级：纵深推进场景化应用有“智”更有“质”
智能化是数字政府把握新一轮科技革命机遇的必然要求，也是现代化治理能力提升的必然要求。在数据集成的基础上，通过引入大数据、人工智能等数字技术，积极推动数字政府场景化应用向智能阶段跃升。与此同时，需要加强各种智能应用的规范化制度化建设，坚守人工智能服务于人民的宗旨。
1. 智能技术赋能：促进智能技术与政府治理场景深度融合
智能化应用的目标不仅仅是简单地提供便利的数字化工具，而是将智能技术深度融入政府治理和服务领域，实现系统性智能重塑。
一方面，打造适配智能化应用的数字技术体系。不同技术所适用的具体场景以及所能解决的核心问题各不相同，应综合考虑政府内部运行与对外管理服务领域的技
术需求，打造功能丰富且安全可控的数字技术体系。互联网技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术、人工智能技术等，是数字政府场景建设中涉及较多的几类典型技术。鉴于部分技术发展尚不成熟、潜藏治理风险的问题，比如人工智能还处于起步阶段，面临算法歧视、行政伦理等问题；大数据技术引致数据安全、隐私泄漏等问题，亟须进一步迭代优化，修补技术漏洞。与此同时，要重点发展和攻关智能化前沿数字技术，以高水平科技自立自强筑牢场景化应用的基础。瞄准以半导体、人工智能、量子技术等为代表的“卡脖子”技术及前沿性颠覆性技术，做好长期攻坚规划及超前战略布局。
另一方面，加强政府管理和服务领域的智能化建设。通过统筹技术、平台以及数据等资源，将大数据、人工智能等技术更加深入地嵌入政府管理和服务的核心领域。比如，在政府管理领域，通过开发智能化的业务系统、治理平台等技术工具，将政府各层级各部门联结在以数据为联系纽带的一体化协同生态网络中，实现部门资源优化整合，促进组织能力迭代升级，从而有效应对碎片化部门和多层级政府所导致的集体行动困境。借助智能化手段可以从海量数据中挖掘社会治理的真正问题，从而突破传统治理因问题的偶发性、模糊性和不规则性而导致问题发现不及时、治理周期过长、治理效率低下的局限，减少治理空转现象。通过物联网无处不在的智能传感器和民众随身携带的智能设备，人工智能可以实时汇聚并分析规模庞大的民情民意数据，实现对社会风险的精准感知。政府依托社会感知系统和决策辅助系统，综合运用数据挖掘、政策模拟以及决策推演技术，有效提升决策的科学化和智能化水平。在政务服务领域，应加快建设智能化的公共服务体系。传统政务服务通常是标准化、无差异化的，政务流程的设置往往是以管理者为中心，服务的精准性不够。人工智能技术的应用可以提升政府部门公共服务精准投放的能力，通过对过往用户数据进行深度关联挖掘，可以为各类用户的政务需求提供精准画像，从而打造“ 千面”的定制化和个性化服务。同时，还能主动研判潜在的政务需求，让广大人民群众可以更好地享受高效便捷的政务服务。
2. 以善治促善智：为智能化的场景应用提供“制度围栏”
要通过制度建设巩固技术红利，实现技术向善。“善智”是伴随人工智能发展和应用而诞生的新词汇，意指人工智能开发和应用的理想状态。“善治”则是公共利益最大化的治理过程。数字技术的工具属性使其不能决定自身的发展路径，也不能保证完全被理性使用。尤其是当知识边界被突破后，智能应用可能会对治理规则和治理逻辑形成重大的挑战。因此，需加强相关制度建设，将人工智能技术的发展和应用方向限定在善治框架下。
第一，增强法律法规体系的适配性。在数字政府建设中，各种“高效办成一件事”场景实际上涉及多重法律关系的权利义务配置的协调，部分场景应用可能会因此遭遇合法合规性挑战。另外，现行有些制度规则无法合理划分人工智能在政府治理和服务中的责任边界，人工智能应用所涉及的诸如机器人的权利义务等问题在现有法律框架下也难以得到有效解释。鉴于此，亟需跳出传统政府治理场域，去思考现有法律法规的匹配性，及时修订和清理现行政策文件中与场景应用不相适应或不匹配的条款，以回应现实需求。
第二，进一步健全数据安全和隐私保护方面的制度规范。各类智能化数字应用承载着大量涉及国家、社会和个人安全或隐私的重要数据，随着越来越多的场景化应用从原先的单一部门向跨部门联动的融合应用转变，原先分散的数据风险集中化，加剧了数据安全和隐私保护问题的复杂性，亟需加强相关方面的制度规范建设。
第三，健全监管与责任机制。为应对数字政府场景应用中可能存在的算法透明性、智能判断的公正性等问题，需要健全风险评估和监测机制。比如，可设立独立的审查和监督机制，由专业的第三方机构负责对各类智能化应用进行评估。对于民生服务领域的智能化应用，应强化社会参与，通过深入调研、广纳民意、接受监督等方式，确保算法逻辑以人为本，更好地服务社会。秉承“负责任创新”的理念，针对智能应用的研发者、提供者与使用者等主体，围绕责任界定、侵权处理、违规惩治以及争议解决等内容，构建一套清晰可行的责任共担机制。此外，政府部门还应积极与人工智能企业和科研机构合作，共同制定技术研发、应用和监管的标准，确保人工智能技术的可持续发展和安全可控。
六、结论与讨论
场景化应用是数字政府功能实现和外在表现的重要载体，也是推进数字政府建设和发展的关键突破口。近年来，各级地方政府如火如荼地开展数字政府建设，投入了大量的资金和资源用于各类系统、平台和相关软件应用的建设。然而，发展数字政府并不是建成的系统软件越多就越好，数字政府建设应该把关注点放在实际应用效能上，要重视如何将技术精准有效地转化为能够满足政府、企业和公众实际需求的业务能力，这才是最重要的。因此，在肯定当前数字政府场景化应用已经取得的成效的同时，进一步分析当下仍存在的问题及其原因，在此基础上提出优化路径，对推进数字政府建设和发展具有实践价值。另外，在数字政府建设中，“场景化应用”这一重要概念主要是作为一个实践语汇，尚未很系统地在公共行政领域实现理论化。对于如何推进数字政府场景化应用从浅层到深层这一问题的探究，或许能够为数字政府场景化应用领域的理论增进做出些许贡献。
当然，该研究还存在一定不足。我国数字政府建设存在空间发展不平衡的特点，场景化应用也面临领域不均衡的问题，在推进数字政府场景化应用从浅层结合向深度融合的过程中，仍需进一步针对区域和领域进行细化探究，以提高研究结论的针对性，这一点可以在后续研究中进一步深化。另外，想强调的是，将当前数字政府场景化应用的发展阶段定位在“浅层结合”，并不是对当下数字政府发展成效的否定。毕竟从中国数字政府的“发展历程”看，这些年来取得的进展还是很大的。然而，本研究的关注点并不在于数字政府的过程和产出，而是聚焦于“问题解决”视角，意在说明数字政府场景化应用在问题导向和需求驱动上还有提升和深化的空间。
为方便编辑，文中参考文献及注释省略。
文献来源：《电子政务》杂志 2024-09-27 录用定稿
