大数据治理改革的制度逻辑：基于“项目—技术”互动的视角＊

张 翔

（福建师范大学1.公共管理学院2.政治发展与地方治理研究中心，福州350007）

一、问题的提出

自人类进入大数据时代以来，大数据技术的应用不只意味着一次重大的产业技术革命，还内涵着政府治理的巨大变革。在中国，大数据技术的应用在一开始就烙下了“提高政府治理水平”的目标导向。2014年的《政府工作报告》中首先提出了“运用大数据技术提高地方政府治理水平”的要求。2015年9月，国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》更为明确地“将大数据作为提升政府治理能力的重要手段”。由此，将大数据技术嵌入政府治理形态的方式正在建构一种全新的治理形态——“大数据治理”。从概念上看，“大数据治理”不是一个简单的技术应用过程，而是以技术应用为基础的治理形态。

中央层面的高度重视，使“大数据治理”逐渐由幕后走向了前台。在现有的理论研究格局中，“大数据治理”是扫除传统政府治理弊端的一次关键机遇。“在国家治理领域，阳光政府、责任政府、智慧政府建设，大数据为解决以往的‘顽疾’和‘痛点’提供了强大支撑”。［1］理论界之所以能够如此乐观地赋予大数据治理改革深刻的意义，其关键原因是大数据技术内涵着一个“去中心化”的改革意图。大数据技术是推动公民参与决策与强化决策透明度的重要推动力，并能够为强化政府责任提供新的方式。［2］在这种理解框架中，一个在“大数据治理”中重构“政府—社会”关系的时代图景被建构起来。一方面，“大数据治理”将造就一个开放民主的政府。“大数据治理”改变了传统政府一家独大的信息优势地位。［3］这不仅使“原来存在于政府和公众之间的信息差、文化差、知识差、能力差正在逐步消除”［4］，还将“推动政府从‘权威治理’向‘科学治理’转变，由政府单一治理向社会多元共治转型”［5］；另一方面，“大数据治理”将构成一个科学决策的政府。“大数据治理”将克服“小数据时代决策的片面性以及对经验决策的依赖性”［6］，从而使政府能够以“用户的实时数据为基础，分析民众的需求和情绪变动，能够准确分析出个人、组织与社群之间的相关性，以此为依据制定出‘量身定制’的政策”［7］，并能有助于精确判断公共服务购买项目的民众诉求，［8］进而有效地提升公共服务的精准性。可以说，“基于大数据的智慧公共服务使得公共服务决策更科学、公共服务供给更精细、公共服务体系更科学、公共服务监管更有效”［9］。这些研究都指向了一个共同的改革方向，即“去中心化”的技术取向将引导“政府—社会”关系从“政府中心主义”转向“双向互动”，最终实现“提高政府治理水平”的目标。这个改革方向也隐喻着大数据治理改革将是一个由技术创新自然地拉动治理改革的理想范式。在这种范式中，行政体制在大数据技术的冲击面前，似乎只能被动地适应与转型，最终成为大数据治理改革的工具与注脚。

但是，大数据技术虽然带动了行政领域的大数据治理改革，但这种改革并非简单地适应于“去中心化”的技术取向。从现有的改革成效来看，从“政府中心主义”转向“双向互动”显然不是一个自然而然的线性逻辑，简单地将现有的政府治理体系理解为一种“双向互动”也是不合时宜的。理论界对技术的局限性也有了一定的认识。有学者就指出了技术的“双刃剑”效应，大数据技术除了带来制度的改革外，也使现有的权力体系得以巩固，［10-11］从而阻碍制度改革的深化。由此可见，在大数据技术面前，行政体制不是一个被动的适应者，而且会主动对大数据技术构成影响。事实上，在中国这样的超大国家中，经济社会的稳定发展依赖一个“中心化”的行政体制。而改革开放以来，这个“中心化”的行政体制一直是经济社会改革的核心力量，从而逐渐形成了很强的制度韧性。因此，行政体制在适应技术创新的同时，也具有独立的行政属性。从这个角度上看，在大数据治理改革的过程中，中国的行政体制在受到技术属性影响的同时，也会对技术属性产生内生的组织抵制与制度约束。但是，理论界对于这种具有抵制特征的制度约束显然还缺乏深入的理解与认识。那么，中国的行政体制是通过什么样的方式约束大数据技术，从而保障行政体制在改革进程中的稳定性？换言之，由大数据技术拉动的治理改革究竟遵循什么样的制度变迁逻辑？

二、“项目—技术”互动机制：一个新的分析框架

（一）理论基础：关于“技术—组织”关系的经典讨论

上述研究问题的关键是大数据技术在制度变迁当中所发挥的功能与作用。因此，西方理论界关于“技术—组织”关系的经典讨论对回答本文的问题是具有启示意义的。与国内学界的技术乐观主义存在反差，在西方理论界，早在20世纪六七十代，纯粹意义的“技术决定论”已经退出历史舞台。［12］虽然在信息技术大发展的背景下，“技术决定论”出现了短暂的复兴。［13-14］但随着研究的深入，“越来越多的学者发现，早先的憧憬——信息技术带来现代组织结构的根本性重构——似乎是一个值得深入推敲的问题”［15］。因此，技术对于组织的重要性更多是以“技术紧要性”（technological imperative）［16］的形式表现技术对于组织的重要性。由此，技术与组织之间关系的辩论主要围绕着“本体论”“建构论”“互构论”三个维度依次展开。

“技术本体论”的维度以巴雷（Barley）的经典研究为代表，认为技术具有外在于组织的独立特征与存在意义，从而将技术理解为刺激组织适应与变化的“触发器”（Trigger of Structural Change）［17］。“本体论”解释了技术对组织变化的作用，但是，“组织如何变化”却成为一个具有随机性特征的趋势。这个问题将辩论推向了“建构论”。“建构论”以奥利科沃斯基（Orlikowski）的系列研究为代表。奥利科沃斯基从吉登斯的“结构二重性”中发展出“技术二重性”概念，［18］将技术理解为“既可赋能，也能制约”（enabling and constraining）使用的结构。以此为基础，奥利科沃斯基将行动者与技术之间的关系理解为“日常生活中的一种构成性纠缠”［19］。不同于“本体论”，通过模糊行动者与结构的边界，组织变化的随机性确实得到了较好的解释，但奥利科沃斯基的观点也不可避免走向“建构论”。具体而言，由于行动者的能动性没有结构边界的约束，突生性结构的相对性和不稳定性自然被夸大到极致。［20］显然，将行动者与技术“熔为一体”的“建构论”难以有效地定位技术在组织中的作用。

由此可见，“本体论”与“建构论”虽然深入地讨论技术与组织之间的互动关系，但是对这种互动关系背后的机制逻辑却难以提出有效的解释。基于此，“互构论”［21］以传统制造业企业的信息技术运用为案例，力图以技术实践性为核心概念，解释技术与组织之间的互动机制这一新的问题。首先，“互构论”认为技术与组织存在明确的边界，各自具有结构刚性。其次，“互构论”同时认为这种相互之间的结构刚性并不是一个绝对值，是可以通过技术提供方和技术使用方在实践过程中的相互建构实现联结。由此可见，“互构论”不仅以实践为基础破解了“本体论”的随机性难题，同时也避免“建构论”所引起的边界模糊问题。

上述经典讨论为本文的问题提供了宝贵的理论背景，但是，在分析本文问题时，上述讨论依然遗留一些问题值得深入研究。第一，上述讨论多数是以企业组织为研究案例，这与本文所关注行政组织存在差异。企业组织为了市场利润存在运用新技术的天然动力，但是，行政组织的取向更倾向于“稳定”，尤其是中国的市场与社会等外在约束条件尚不充分的情况下，中国各级政府运用大数据技术实现自我革命的动力就需要进一步解释。第二，当前的中国各级地方政府还没有形成严格意义的服务外包机制，技术的使用者与供应者之间的互动还缺乏有效的平台与保障。从“互构论”的论证逻辑来看，这种现象将使技术与组织之间的结构刚性缺乏联结的基础。那么，在中国，各级政府的大数据治理改革是以何种方式联结行政组织与大数据技术，就需要深入地研究。

（二）“项目—技术”的互动机制：一个尝试性的理论回答

基于上述问题，本文尝试性地提出一个“项目—技术”互动的分析框架，力图在弥补现有理论不足的基础上为分析本文的研究问题提供理论支撑。

项目制一直是国家治理与行政体制运转的一种重要制度形态。改革开放以来，中国行政体制改革以项目制为基础，通过项目与技术互动的机制作用，兼顾了技术属性与行政属性。这一解释也为中国行政体制改革在技术运用中的制度变迁逻辑提供一个新的解释。以下将从两个方面对“项目—技术”互动机制进行理论分析。

一方面，项目制通过理性化的命令导向克服地方政府的组织惰性。面对新兴的技术运用，地方政府在本能上是存在组织惰性的。这种组织惰性既来自于主观上对未知风险的回避，也来自于客观上技术改造的能力局限。在这种背景下，当中央意识到新兴技术的运用具有发展的必然性时，会通过设立特定项目的形式克服组织惰性，推动技术在各级政府的整体性运用。这也是项目制的题中之义。相较于传统意义上的行政命令，项目制在行政体系理性化趋势［23］的影响下，通过任务设定与组织重构使命令具有显著的理性化特点，从而进一步保障了地方政府对中央命令的执行。项目制将技术属性转化为专项目标，并配备相应的治理资源，自上而下地推进治理任务。［23］而相较于科层制注重于“程序主义”“按步就班”而言，项目制具有更加灵活的权威运作方式，能够通过“动员”重组科层结构，［24］并能打通中央与地方的“条线关系”［25］，使技术应用的决策能够更加快速、有效地执行。［26］

另一方面，项目制通过制度化的组织吸纳约束新兴技术的结构刚性。项目制将技术属性转化为专项目标的过程，实质上也是对技术进行政治化改造的过程。通过制度化改造，项目制为技术运用设定了符合行政体制的规范与方式，从而使技术运用能够适应于政治结构与行政组织的需要，这实际上是反向地将行政属性嵌入技术结构。在这个过程中，技术的结构刚性由于受到了政治化改造的约束而能够被行政组织所吸纳。这既可以使行政体制在技术运用中保持组织稳定性，也缓解了行政组织对技术运用的抵制，从而也加速了技术属性嵌入行政组织的过程。

根据上述分析，项目制在克服组织惰性，推动技术运用的过程中，也在约束技术的结构刚性，使之适应于行政组织。“项目—技术”互动的机制，同时约束了技术与组织的结构刚性，为两者之间的联结提供了现有研究中未发现的新条件。

三、以项目制为中心：大数据治理改革的制度逻辑

在中国这样一个超大国家中推动大数据治理改革是一个浩大的制度变迁工程，而理解这个浩大工程背后的逻辑，就需要厘清行政组织与技术运用之间的结构刚性是如何调控在一个有利于改革的范围之中的。以“项目—技术”互动机制为分析框架对中国大数据治理改革实践进行研究，可以发现，通过项目制，大数据治理改革使技术创新与行政组织的制度化轨道相适应，从而为大数据治理改革拉开了可能性空间。自从2015年国务院发布《促进大数据发展行动纲要》以来，大数据技术的运用就开始成为一项重要的国家战略。在这个背景下，国务院及各部委形成了一系列与大数据治理相关的国家级项目支撑国家战略的实现。由此，大数据技术的运用由一种发展战略转化为行政体制的改革项目。在这个过程中，大数据治理改革既完成了行政组织的改造，也突破了技术属性的约束。

（一）大数据治理改革中的行政组织改造

为了克服行政组织在大数据技术运用的固有惰性，在大数据治理改革中，项目制的运转通过两种组织形态来满足改革的需要。

一是以动员整合为导向的领导小组。领导小组是项目制运转最为常见的组织形态。为了应对一系列社会发展与政治发展中的重大问题，在设立项目的基础上，各级党政序列将设立一系列“领导小组”，动员多个政府部门的资源，以组织跨部门、跨层次的重大改革。这些“领导小组”在政治规格上较高，“是中国党政关系最核心的联结点之一”［27］，从而“总揽全局，协调各方”地动员科层组织内部的资源，完成各种具体的政治任务。而在地方，“地方领导小组成为众多地方政府推动地方事务有效运转、进行地方治理不可或缺的手段”［28］。

为了适应作为国家重点项目的大数据治理改革，各级党政系统也开始建立各种形式的领导小组。在全国层面，中央就设立了全国科技领导小组、全国公安大数据工作领导小组等。在地方层次上，多数地方都成立了大数据工作领导小组、大数据产业领导小组等多元的小组形态。这些领导小组的成立，突破了常规式科层组织的职责分工体系，成为项目动员整合行政资源，推动大数据治理改革的重要组织基础。

二是以职责转变为导向的新政府机构。领导小组是一种外在于现有行政科层组织的组织形态，仅依赖这种外在的组织介入是不足以克服科层惰性的。因此，为了大数据治理项目的运转，在科层组织内部，也出现了以职责转变为导向的机构改革，以配合领导小组的工作。从中国长期改革的经验来看，以政府机构改革拉动行政体制改革一直是相对稳妥与有效的改革举措。相较于领导小组而言，成立新的政府机构并不旨在通过突破科层组织对资源进行动员与整合，而是在不影响常规性科层组织运转的前提下，能够减少科层组织内部的摩擦对项目运转的影响。在大数据治理改革中，各级政府也成立适应大数据治理改革的新机构。机构改革的主要工作是各地方政府积极地成立了以管理大数据资源为职责的大数据治理机构。截止目前，已有16个省（市、自治区）成立了大数据管理机构。［29］这些大数据治理机构虽然要求各部门实现“数据共享”，但与领导小组的运作有着实质区别。它们在整体上不影响各部门的职责分工体系，而是以现有科层组织为依托而进行的政府职责转变。

各类领导小组与地方数据管理机构的陆续成立同时意味着，项目制通过对行政组织的改造，使大数据技术运用的任务目标能够更加顺利地嵌入行政组织内部，从而实现克服组织惰性的目的。

（二）大数据治理改革中的技术属性约束

在大数据治理改革的过程中，项目制在改造行政组织的同时，也在约束“去中心化”的技术属性。在这个过程中，项目制对于大数据技术的运用产生了一种内在的制度约束，把握这种制度约束有助于丰富项目制的意义维度。

一方面，项目制化约了大数据治理改革的目标维度。国家层面的大数据项目实质上是在回答大数据治理改革的两个关键性问题，即“技术如何运用”与“改革如何发展”。通过对这两个问题的回答，政府能够从技术运用与改革发展两个维度规制大数据治理改革的目标，从而以项目制为中轴将大数据治理改革由一个技术性问题转变为行政性的项目规制问题。在这一背景下，地方各级政府也必须在这些项目规制的指引下推动大数据治理改革。可以说，项目规制为地方各级政府推进大数据治理改革划定了目标边界。由此可见，行政体制通过项目制对大数据技术的目标进行化约，从而使大数据治理的技术性目标服从于“中国行政体制保障稳定”的政治需要。

另一方面，项目制明确了大数据治理改革的政绩边界。现有的理论研究普遍认为，“政绩”是激励地方政府按中央要求行动的重要因素。［30］在压力型体制［31］、行政发包制［32］、控制权理论［23］等理论发现中，政绩都是中央调控地方政府行为的重要政策工具。这种政绩驱动的观点在“政治锦标赛”理论［23］中得到最为充分的归纳。其核心内涵是上级政府控制着下级政府的晋升与评比等行政资源，通过“向下级施加更大压力，迫使下级官员采取措施以确保完成上级交代的任务”。［23］对于地方政府而言，推动大数据治理改革无疑是一次政绩生产的重要机会。国家级项目在回答技术运用与改革发展两个关键性问题的同时，也在事实上明确了地方政府在推动大数据治理改革中的政绩边界。这意味着，地方政府只有在符合项目规制的范围内运用大数据技术，推动大数据治理改革才能实现政绩生产。这实际上也间接地划定了地方政府在大数据治理改革中的职责范围。

由上述分析可见，项目制构成中国大数据治理改革的基本制度结构。它不仅强化了中央与地方之间在改革上的“步调一致”，而且型塑了地方政府在大数据治理改革上的制度变迁路径。由此，作为一次由技术引发的制度变迁，大数据治理改革不是一个各级政府对大数据技术进行运用的过程，而是大数据技术政治化的过程。这也是中国与西方典型国家在大数据技术运用的战略实现方式上的重大差异。

四、大数据治理改革对“非预期结果”的机制调适

通过项目制及其组织形态，行政体制在宏观基本面上型塑与控制了大数据治理改革的路径与节奏。但是，大数据治理改革要从项目规划转变为改革实践并非自然发生的。大数据技术毕竟是第四工业革命的核心技术环节，其影响甚至超过了以往任何一次技术革新。因此，大数据治理改革还是在项目制的制度逻辑外产生了一定的非预期结果（Unintended Consequence）。有效地约束这种非预期结果，是大数据治理改革由项目转变为实践的关键环节。

项目制有效运转的一个重要前提是，中央的项目设计与地方的现实能力之间能够维持适度平衡。一方面，中央能够根据项目需要制订明确的目标责任状，作为中央的考核标准与地方政府的行为准则。另一方面，地方政府的现实能力能够与目标责任状的具体要求基本适应，否则项目制的运转结果将陷入“中央制图，地方造假”的恶性循环。而大数据治理改革正在挑战这一重要前提，从而在推动大数据治理项目时出现了“非预期结果”。中央虽然能从宏观面上对大数据治理改革进行规范，但是，却很难预判地方政府在第四次工业革命面前的现实能力。地方政府在大数据技术面前，也确实表现出能力不足的特征。这种项目目标与地方能力之间的矛盾使大数据治理改革的国家项目面临着陷入恶性循环的风险。因此，项目制的有效运转也需要行政体制在“驯化”的过程中通过积极的机制调适回应这些非预期结果。事实上，项目制在运转过程中也形成了三种机制，约束上述“非预期结果”，以保障大数据治理改革项目的有效推进。这种机制调适实质上是“项目—技术”互动机制的衍生机制。

（一）激励机制：使“政绩”生效

在中央的项目规制下，地方政府实际上成为推动大数据治理改革项目落地的具体实践方。但是，作为具体的实践方，地方政府对大数据治理改革这一历史性的技术变革并不具备天然的适应动力，而是在特定的组织激励中得以推动的。根据组织学的假设，激励的设计旨在诱发和制约相应的组织行为。在传统意义上，项目制的激励依赖于地方政府的牟利积极。［33］因此，随着1994年的分税制改革与“财税激励”［34］的退场，“政绩”开始成为地方政府推进项目落地的关键性激励机制。但是，在大数据治理改革中，地方政府的政绩生产机会并不能自然地转化为地方政府的现实政绩，因此，以“政绩”为中心的激励机制正在面临挑战。

自从2012年“八项规定”出台以来，中央对于干部的行为约束不断强化，地方政府的政绩生产模式也逐渐由“粗放”向“精细”转变。这意味着，地方政府可资利用的政绩生产工具日益减少，政绩生产空间也逐渐萎缩，地方官员的行为取向也出现了由“邀功”到“避责”的转变。［35］在这种背景下，对于地方政府而言，中央大数据治理项目的“双刃剑”特征日益凸显。在大数据治理改革中，相当数量的地方政府事实上并不具备适应于大数据治理改革的数据管理能力。［36］对于大数据技术这样一个对人类历史构成重大影响的技术变革，地方政府尚未做好充分的准备。换言之，对于地方政府而言，在数据管理能力不足的情况下推动大数据治理改革是一次具有跨越性特征的改革任务。因此，对地方政府而言，中央的大数据治理项目与其说是一次政绩生产的机遇，不如说是一次政绩风险。从这个角度上看，在大数据治理改革中，地方政府的激励机制不能只从有利于行动者政绩生产的角度上考量，而需要进一步讨论使政绩在行动者中生效的内在机制。那么，如何调控激励机制，使其与大数据治理改革相适应成为项目制机制调适的首要问题。

从现有的动态经验出发，这种激励机制的调适是通过“发包”关系向“协作”关系的转变得以实现的。在一般意义中，项目制的基本形式是中央向地方进行任务发包，即中央指定项目要求，并通过目标责任制的方式向地方政府下达行政指令。在这种背景下，一系列监督、检查等过程的监管措施由此生成。而在大数据治理项目中，中央各部委并没有简单地以目标责任制为政策工具向地方政府“发包”项目，而是在明确项目的总体指标体系的前提下，将项目目标的具体拟订交给地方政府。例如，在智慧城市项目建设中，住房和城乡建设部在发布《关于开展国家智慧城市试点工作的通知》的同时，也印发了《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）》，但是，却并未对指标体系进行权重配比；地方政府根据指标体系的方向与自身能力的评估进行权重配比，并上报中央；中央再负责对地方政府上报的权重配比进行核准。除此之外，住房和城乡建设部还允许地方政府根据自身的实际情况自设在地化的发展项目与指标体系。这意味着，大数据治理的项目目标开始由中央单方面控制转向“中央—地方”协作拟订。这种协作关系事实上扩大了地方政府在项目制中的自主权，从而在中央的项目图景中能够呈现地方政府的意志与能力。地方政府也依赖这种协作关系将中央项目转化为地方政府的创新实践，从而将政绩风险转化为政绩生产的现实机遇，拓宽地方政府在大数据治理项目中的政绩生产空间。

综上所述，在大数据治理改革的制度变迁过程中，随着“发包”关系向“协作”关系的转变，中央虽然通过项目规制的方式型塑改革路径，但却为地方政府的主体性与“因地制宜”预留了空间，从而使地方政府在推动大数据治理项目的过程中具有显而易见的政绩生产空间，完成了使政绩生效的机制调适。

（二）容错机制：“软化问责”的尝试

虽然，通过激励机制的调适，地方政府的政绩生产空间明显拓宽，但对于地方政府而言，大数据治理改革的“风险”依然客观存在。具体而言，虽然地方政府参与项目的目标设定，但由于地方政府在数据管理能力不足的条件下推进大数据治理，因此，难以达成项目目标依然是可能存在的结果。一般而言，项目制通过目标管理责任制保障项目执行结果，即将上级党政组织所确立的行政总目标逐次进行分解和细化，形成一套目标和指标体系，“以此作为各级组织进行‘管理’（如考评、奖惩等）的依据，并以书面形式的‘责任状／书’在上下级党政部门之间进行层层签订”［37］，反而使激励机制调适中形成的政绩生产空间又一次面临萎缩，影响了地方政府的改革积极性。因此，在上下级政府的互动过程中，一种以“软化问责”为尝试的容错机制开始逐渐成型。

一方面，下级政府对非预期结果的“政绩定位”。对于相当数量的地方政府而言，全面实现大数据治理改革的目标存在现实难度，但是局部实现却是完全可能的。对于未能达成项目规划目标的非预期结果，地方政府并非消极地接受目标责任制的问责，而是会积极地对已经取得的局部成果在大数据治理改革的项目规划目标中予以“政绩定位”。“政绩定位”主要包括两种具体的方式。一是阶段定位，即将现有改革成果明确为项目规划目标的阶段性成果。二是宣传定位，即通过扩大现有改革成果的宣传，包括媒体宣传、承办会议、接待视察等多种具体手段，来争取各方面对于改革成果的认可。

另一方面，上级政府对下级定位的“容纳”。对于中国行政体制改革的大局而言，大数据治理改革无疑是一个长期性的工程，因此，对于下级对局部成果的“政绩定位”，上级在一般情况下不会否决，而是采取“局部认可”的方式容纳下级的“政绩定位”。通过这种“容纳”，既能够保持下级政府推动大数据治理改革的积极性，避免改革倦怠，又能够避免下级的非预期结果影响到自身的“政绩定位”。

在下级“定位”与上级“容纳”的互动中形成的容错机制，通过“软化问责”的方式保障了地方政府推动大数据治理项目落地的改革积极性，从而通过“局部减速”的方式维系换取行政体制的整体平衡与稳定。在这种背景下，前文提及的容错机制正是对当前目标责任制的一种调整。问责的“软化”事实上缓解了地方政府在大数据治理改革中的责任压力，从而为大数据治理改革自上而下的平衡推动预留了空间。

（三）试点机制：作为政绩生产工具的政策试验

通过激励机制与容错机制，地方政府在大数据治理改革中获取政绩具有了合法性意义。

于是，在中央项目的目标前提下，许多地方政府在政务大数据技术上进行了试点性的改革，并取得了一系列改革的突破。对于宏观改革逻辑而言，这种试点性的突破不像政府流程再造与政府机构改革那样涉及宏观基本面，而是根据局部特色而进行的点状式的创新与尝试，具有明显的地域特征与领域特征。但是，勿庸质疑的是，这种试点突破也是大数据治理改革的重要组成部分，在一定程度上符合“中央选择性”政策试验［38］的特征。它有助于通过渐近式的试点改革［39］，分散改革风险，减少“盲目”执行，从而保证改革的稳步推进。［40］这种试点多数是地方政府在宏观改革逻辑的基本框架下，尝试性地运用政务大数据的结果。例如，在浙江经验基础上形成的“最多跑一次”改革，北京西城区为商圈管理需要而建立大数据平台，河北廊坊利用大数据进行监控，福建在环保领域推动的“生态云平台建设”等等。这些试点都以大数据技术为基本工具有效地提升了具体公共服务产品供给的“精准性”。

通过大数据治理改革的试点，大数据技术成为地方政府有效治理的重要政策工具。长期以来，公共服务的精确性是服务型政府建设的症结之一。正如泽国镇原党委书记蒋招华通过民主恳谈会指出，“没想到决策层对民意的估计和真实的民意之间会有那么大的偏差”。这种“偏离”现象造成了当前的政府决策模式的一个尴尬，即“由于衡量标准非常不精确，政策制定者就很难确定问题的重要程度，也不知采取何种措施比较有效”［41］100。大数据技术则为“精确服务”提供了有效的技术支持。可以说，大数据治理改革的试点实质上是大数据技术与服务型政府改革的一次合流。

从大数据治理项目运作的角度看，试点机制的运用意味着，各级政府是根据自身改革的需要来判断大数据技术的运用范围的。由此，大数据治理改革背后的技术属性被约束在行政体制的制度理性范畴内。

根据上述分析，在激励机制、容错机制、试点机制的“三重调适”之下，大数据治理改革由项目规划转化为改革实践。在这个过程中，大数据治理改革为政府职责转变与服务型政府建设提供了新的历史契机，使中国的政府在有效治理的意义上能够实现跨越式发展。但是，从机制调适与大数据技术的互动来看，大数据治理改革不是一个单纯的技术问题，而是一个现有行政体制通过机制调适约束技术属性的过程。这个过程既使大数据治理技术得到有效的运用，也保障了行政体制对大数据技术的“驯化”。由此可见，通过机制调适，大数据治理改革纳入行政体制改革的有序轨道，从而使大数据技术从挑战行政体制的外在压力转化为巩固行政体制的内在资源。

因此，简单地从“技术革命—治理改革”的线性逻缉理解政府的大数据治理改革显然是不充分的。大数据治理改革是一个在通过“驯化”将技术革命转化为内在资源的基础上，运用技术革命成果巩固行政体制的过程。当然，在这个过程中，大数据治理改革也推动了中国的政府发展与治理水平的提升。

五、结论与讨论

根据上述分析，大数据治理改革的制度变迁过程并非遵循“技术革命拉动治理改革”的线性逻辑，也就自然不是行政体制对技术革命的应激反应，而是一个复杂的技术政治化过程，并呈现出深刻的政治逻辑。本文旨在对这种“线性逻辑”观进行理论反思，并得出一个基本结论：作为一次制度变迁，大数据治理改革包涵两个过程的内容，一方面，大数据治理改革是以项目制为基础将大数据技术由外部压力转化为内部资源后而形成的制度变迁过程；另一方面，大数据治理改革是行政体制对大数据技术产生机制调适的过程。从这个角度看，大数据技术中的“去中心化”意图实质上并不是大数据治理的自然属性，而是学者将自身对政府改革的期待建构性地投射于大数据技术的结果。在这一结论的基础上，可以延伸性地讨论以下两个重要问题。

第一，中国的行政体制具有较强的制度再生产能力。自改革开放以来，“改革”已经成为中国行政体制的一种常态。这对理论界与实务界产生了一个重要的影响，即实务界强调“体制改革”，理论界关注“制度变迁”。而对行政体制改革的理论叙事也没有跳出经典制度主义理论的分析范式，因而被简化为制度的“均衡状态”与外在压力的“否决点”之间的互动。“（制度）变迁的动力来自外部，如果组织不能适应环境的变化，它也会像生物机体一样死去。”［42］118但事实上，中国的行政体制正在不断地通过制度再生产积极地对技术创新进行约束。项目制就是这种制度再生产的一种重要形态，而大数据治理改革正是在项目制的基础上实现对大数据技术的约束，从而为推进改革奠定基础。由此可见，分析中国的行政体制改革不应将制度理解为一种“消极系统”，而应建构一种“积极”的制度分析视角。

第二，中国改革进程中的“稳定之谜”。改革开放以来，中国持续四十年的经济增长造就了困扰西方理论界的“中国经济增长之谜”（China"s Puzzle）。［43］这种持续地经济增长背后还包含着另一个西方理论难以解释的困惑，即中国的政府治理体系如何为中国的经济增长供给一个稳定的政治社会环境。本文的结论在一定程度上可以为解释“稳定之谜”提供一定的理论支持。大数据技术是现代社会以来最大的技术创新，是被喻为“第四次工业革命”的人工智能的技术基础。中国行政体制在这样一个重大历史科技发展节点上所作出的反应，无论是以项目制为特征的制度再生产，还是对“非预期结果”的机制调适，都是通过自我调整对大数据治理改革的节奏与过程进行调控，使之能够与稳定的行政体制相适应，从而确保改革进程中政治社会环境的整体稳定。因此，不能像西方理论界那样，片面地将中国的行政体制对于技术创新的约束理解为一种对新技术的“内卷”作用，相反，在这种制度约束中蕴含着巨大的改革动力与潜能。