数据生产、主体分离与城市权利的流失——基于数字依赖的视角

姚尚建（华东政法大学政治学与公共管理学院，上海 201620）

一、研究缘起：资源依赖、数据生产与城市治理的张力

在城市化快速推进的背景下，城市日益成为重要的治理单元，随着科技革命的积极推进，大数据、人工智能、区块链等方法被逐步运用到城市治理中，这些新兴方法的使用，为打击城市犯罪、维护城市安全、促进城市发展提供了重要的技术支持。在数字驱动的公共治理转型中，一种新的社会形态日益浮现，有学者把这种基于数字的社会关系、以流量获得与转化为表征的资源分配和以竞争为目标的社会形态，称之为“流量社会”，即“从社会的结构形态来看，流量社会是数字化技术通过快速、大规模的信息数据流动去整合社会”［1］。与网络社会、信息社会不同，流量社会把权力结构指向了“数据”这一持续性流动的资源。

社会的组织化进程日益把社会关系塑造为一种组织关系。1958 年，詹姆斯·汤普森和威廉·麦克埃文确立了组织之间合作关系的三种类型，即联盟、商议和共同抉择；1967 年，汤普森提出一个综合性的组织的权力——依赖模式［2］。1978 年，《组织的外部控制——对组织资源依赖的分析》一书出版，标志着资源依赖理论正式形成［3］。资源依赖理论把组织放入一个相互关联的视角，出于生存的需要，组织通过必要的交互作用实现与环境的联系。W.理查德·斯格特从生态层次的角度，将组织环境分为四个层次，即组织丛、组织种群、组织间群落和组织领域［4］。

资源依赖理论把组织间生存之道清晰地表述出来，也为城市治理的数字化转型提供了持续性的分析视角。为了生存，组织必须在寻找资源和摆脱依赖之间进行选择。在城市治理中，资源依赖既表现为城市组织在资源供给上的相互支持，也体现为城市主体获取资源的能力差异。在全球经济社会数字化转型过程中，数据得到了极大的增长。研究表明，2018年全球数据量为33ZB（泽字节），预计2025 年将达到175ZB；2018 年我国数据量达7.6ZB，预计2025年增长到48.6ZB，在全球数据量中的占比将从23.4%增长到27.8%，成为第一数据大国［5］3。2019 年10月，党的十九届四中全会首次将数据纳入生产要素，并与劳动、资本、土地、知识、技术、管理等生产要素并列。因此，正如农业社会对于土地的依赖、工业社会对于技术的依赖一样，数字社会形成了对于数据的依赖。

城市社会的数字依赖重塑了组织形态。在劳动、资本、知识、管理等方面占据优势的城市，其治理体系更容易直面数字化转型的挑战。数据构成了城市治理的基础性资源，同时，这些资源又是不同城市治理主体共同生产的结果。城市政府、市场组织基于个性化服务的目标，搜集了大量的个体数据，由于这些服务的便利性往往建立在私密性的基础之上，因此个体选择便利性的结果，往往是私密性及私人数据流失的开始。更为重要的是，随着数据挖掘的先占优势的扩大，最先掌握数据的政府与市场组织更可以把握流量社会的数据流向。

有研究者对相关概念分析之后，认为现代数字社会中的“数字”不过是一种联结机制，它将各种劳动实践、形式与关系联结在一起［6］。同样基于文献的整理，亚历桑德罗·甘迪尼认为，“数字劳动”已经成为一种空洞的能指，它无法用于明确、可辨的批判，也无法达到学术分析的目的，“数字劳动仅仅表明，某种数字技术在一定的情况下会对个人的劳动活动产生影响，而这并不能自动将其与无偿劳动和剥削联系在一起”［7］。针锋相对的学术讨论深化了既有研究，从数字劳动的角度审视，甘迪尼的贡献在于摆脱了抽象的概念沼泽，重新把数字劳动的研究拉回了数据的分析、拉回了平台的反思；进言之，这一拉回也使人们更加清醒地看待城市治理的数字化迷思，并从公共治理的基础理论来反思城市发展的基本逻辑。

中世纪以来，城市发展的历史就是一部权利史，正是市场经济、市民社会在城市中的持续发育支持了城市权利的平等，数字社会同样需要遵循这一权利逻辑。流量社会的数据流向标志着权利的走向，如果说中世纪以来的城市权利是建立在商业社会的等价交换之上，并逐步转化为政治平等的权利，那么数字社会的城市权利同样需要建立在数据的平等之上。在流量社会中，这样的平等实现更加困难，众多城市数字化转型的经验表明，虽然大量的城市居民生产了数据，但始终无法掌握数据，政府与市场组织在城市治理数字化过程中脱颖而出，并通过数据控制着城市。因此，作为技术的“数字”与作为联结机制的“数字”并没有把城市治理与个体劳动联系在一起；相反，数字更偏好把资本与权力联结起来，这种联结将最终导致城市公民数字权利的减损。

二、资源获取、数字依赖与城市治理的平台化转向

在城市数字化转型中，由于城市化进程与数字化进程彼此交织，城市数字治理内在包含城市治理与数字治理两个层面的内容。越来越多的城市数据被生产出来，各种相互联系的数据日益构成数字社会的基础和技术“底座”，城市治理越来越需要建立在完整清晰的数据之上。

（一）城市治理的资源获取及区域扩散

从公共治理的发展脉络看，追求公共利益是公共治理的基本取向。为了达成这一目标，公共治理需要借助土地、技术、人口等特定的资源，换言之，依托资源依赖理论的贡献，资源的可控性意味着治理目标的可达性。在城市中，治理主体可分为政府与政府之外的社会性、市场性力量，获取资源因此成为不同城市治理主体的重要任务。理想的多元治理结构是政府、市场与社会组织的相互支持；但另外一种极端的可能是：一旦三者之间出现资源获取的能力差异，就会影响公共治理中不同组织的作用发挥。

众所周知，与西方国家城市有所差异的是：中国的城市长期以来主要是作为区域政治中心而存在的。20 世纪中叶以后，中国实施城乡分离的政治制度，到了20 世纪80 年代，国家推行地市合并与市领导县制度，城市治理需要同时兼顾辖区内农村地区的发展。同时，中国的城市化进程又催生了大大小小的城镇，他们在区域治理和基层治理中日益扮演重要角色。城市治理的区域性特征，既意味着城市政府可以在更大区域获取治理资源的能力，也意味着城市政府需要尽力在城市辖区，通过技术推进与城市一级政府资源协调能力的提升，实现城市治理向区域治理的扩散［8］。

因此，中国的城市治理事实上是多目标的治理融合，即城市治理需要兼顾城市发展与乡村振兴。多任务的融合需要多组织的参与，城市治理的成效因此体现为多元主体获取资源及其互动性结果。在城市治理中，由于政府主导型的治理特征，城市政府持有治理资源；同时，从市级政府到区、街（镇），不同等级的城市政府获取资源的能力也有差异，众多研究表明，从中心城区到远郊区，由于治理资源的获取性差异，公共服务的质量总体上是逐渐下降的。

（二）城市治理的数字依赖

二战以后，集成电路、计算机的发明以及数字通信等技术的发展，既改变了人类利用信息的手段，也催生了公共治理的不确定性。作为信息技术革命的成果，大数据随之出现。以20 世纪80 年代以来的个人计算机、互联网的普及为基础，人类社会进入以数据的深度挖掘和融合应用为主要特征的智能化阶段，随着“人机物”的三元融合，以“万物均需互联、一切皆可编程”为目标，数字化、网络化和智能化呈现融合发展的新态势［5］4。相关研究表明，数据的第一个作用是揭示出个体信息无法体现的整体规律，第二个作用是匹配供需和提高既有市场交易效率，第三个作用是基于用户的个体信息提供“个性化服务”［9］。也就是说，如果要试图揭示整体规律、提高供需匹配度、满足个性化需求，就必须掌握必要的数据；换言之，数据是实现上述三个方面作用的前提条件。

资源依赖理论为研究组织如何应对不确定性环境及资源约束提供了科学指导［10］。与农业社会、工业社会不同，信息社会公共治理的资源分配日益依赖数据的获得及其计算。由于城市是交通、人流、资金、技术等多要素的空间化、系统化集合，城市数据的确定性对于城市发展与治理尤其重要。同时，城市的复杂化日益建立在个体需求的差异化基础之上，因此对每一个城市个体进行精准“画像”，既是城市政府期待的目标，也是市场组织、社会组织的共同追求。例如，2020 年年底，上海市委、市政府印发的《关于全面推进上海城市数字化转型的意见》（以下简称《意见》），提出用数据要素配置链接全球资源、大力激发社会创造力和市场潜力，全面提升城市治理能力和治理水平现代化，创造人民城市数字化美好生活体验［11］。《意见》既明确表明数据在上海城市发展中的基础性作用，也表明城市治理的能力在很大程度上是数据配置的能力。

当然，信息革命的到来对于城市治理的推进有一个缓慢的过程，在互联网进入人类生活之后，人们对于信息社会的理解大多是类似这样的疑虑，即我们应该在多大程度上忍受互联网的不可预测性，如果我们有能力调控网络生活，我们想要更多的编目、较少无拘无束的链接吗［12］。不难看出，这一疑虑表面上是对于海量数据的担心，但其根源来自人们对于算法的深深隐忧。随着数字化的推进，城市治理日益成为弥散治理的数据集合与处置的过程。从市场组织的角度，企业汇聚的顾客、商品等数据湖、数据仓库构成了城市数据的一部分，“数据不能相互共享推送，形成一个个‘信息孤岛’”［13］。为了摆脱“信息孤岛”的效应，企业同样需要在城市运行中实现数据交换；与政府组织、市场组织相似，不同的社会组织也各自拥有自身的数据。

（三）城市治理的平台化转向

城市运行产生的海量数据，同步形成了城市治理的基础。城市运行在很大程度上是数据的运行，城市治理的整体性需要尽量大规模地整合、分析数据，并在已有的数据基础上预测城市运行的基本规律。在市场竞争的条件下，追求“个性化服务”的市场组织率先营建企业平台，这些企业平台通过精细的算法推荐，为顾客提供了越来越多“无法拒绝”的商品。市场组织的技术成果同样启发了城市政府，为不同的城市个体提供便捷的、个性化、高质量的公共服务成为城市政府改革的新目标。为了实现这一目标，由城市政府建立一个强大的数据处理系统，并以一个平台统管城市事务日益紧迫。

“从无用的数据到有用的信息之间，需要经过数据的收集、处理、存储、分析过程，这是一个不折不扣的生产过程。数据生产有三个特性：一是数据量越大，平均成本越低；二是数据种类越多，平均成本越低；三是采用的数据种类越多，收益越大”［9］。作为国内的经济中心，上海市在《意见》中明确提出以数据要素为核心，形成新治理力和生产力。以城市治理与民生服务为导向，全闭环、系统性优化数据采集、协同、共享、应用等各流程环节，推动公共数据和社会数据更大范围、更深层次开放共享，逐步建立完善城市数据资源体系，实现政府决策科学化、公共服务高效化、社会治理精准化［11］。可以看出，数据生产与治理已经成为城市治理的重要任务。城市数据采集、协同、共享、应用的体系化过程，既是公共数据生产的过程，也是城市治理的过程。

城市数字治理是指数字化技术通过快速、大规模的信息数据流动去整合城市的过程，这一过程既体现为算力与存储能力的集合过程，也体现为城市治理中的数据互联和技术协同过程。从城市数据的处理看，城市数字治理事实上把城市数据指向统一的政府业务流转中心——政务中台，从而实现受理、分拨、监督和反馈的统一［14］。在数字依赖的大背景下，城市治理的技术化趋势日益明显，越来越多的数据接入城市治理业务流程，城市治理因此又成为数据的流程治理，任何组织要想参与城市治理，就必须在城市数据的处理中占有一席之地。需要强调的是，在城市治理平台化转向中，数据生产构成数据处理的前提，而数据处理又产生了新的数据。正是数据的生产及其再生产，构成了城市数字化运行的持续动力。

三、不平等的数据生产及城市治理的主体分离

一系列城市治理经验表明，以空间人口集聚为标识的城市化正逐步让位于数据要素集聚的城市化。城市治理过程日益表现为海量的数据通过治理平台的运行过程，表现为复杂数据清晰化的过程。而城市治理的数字依赖及平台化转变，必然把数据生产视为城市治理的核心内容。在这一转变中，政府、市场组织和社会组织都必须依托数据才能生存下来，这一生存包括两个方面的内容：一是组织对于自身数据生产的依赖，二是组织对于其他组织数据的依赖。同时一个潜在的逻辑则是：一旦特定治理主体可以形成独立的数据体系，其他治理组织就会极易失去城市治理的主体地位。

（一）基于利润的商业数据生产及“共享”的边界

20 世纪后期，计算机和互联网开始进入中国城市生活，由于数字设施的落后及上网工具的制约，网上生活的虚拟性、匿名性是早期网络生活的初始特征。互联网同样给日常生活以延伸的可能，随着互联网的技术推进和数据挖掘能力的提升，越来越多的商业机会被发掘出来，从而摧毁了特大企业垄断商业的可能性。值得注意的是，这种商业机会的发掘往往是以利益“共享”的名义实现的。“共享经济”就是较为常见的一种。

从逻辑上看，商品的所有权与使用权是紧密联系的，但是“当我们把一个商品的所有权和使用权分开来，同时转让使用权的时候就产生了共享经济理念。利用移动互联网技术及思维以较低的成本满足他人的需求，服务的提供者得到了一部分收入，同时也大大提高了整个社会的福利待遇和生活质量”［15］6。在当下共享经济概念的争论中，已有研究主要从内涵、外延和动因来分析共享经济。内涵要素涉及参与者、闲置资源、使用权交易、网络平台、经济收益等；外延要素涉及规模收益、社会交往价值等方面；从动因上看，经济性、技术性、环保性、社会性因素是共享经济的主要动因［16］。

共享经济概念的争论揭示了数字时代新经济模式的基本特征，即数据生产可以把闲置资源与资源需求者联系起来。以全球共享民宿、度假公寓预定平台“爱彼迎”（Airbnb）为例，它平均每晚的客流达到425，000 人，比希尔顿在全球的交易高出22%；截至2015 年2 月底，全球实时叫车平台“优步”（Uber）公司估值超过400 亿美元，远超美国航空、达美航空等传统航空公司［15］9。因此，共享经济及其背后是数据生产及其再生产，市场组织通过汇聚大量信息，实现商品供给端与用户需求端的互联；当然一个显而易见的现实是用户在生产数据的同时也成为数据的一部分。

因此，与通常的生产要素不同，在数字时代，市场组织的生产要素就是数据本身。更多的数据意味着更多的市场控制，一些市场组织甚至走向垄断。“垄断（monopoly）在数据产业中则直接表现为数据垄断，具体表现为：锁定或操纵价格、划分市场、价格歧视、独家经营、联手抵制、非法兼并和投标操纵等”［17］。有学者进而解释道，“数据垄断”在大多数情况下指的是“基于数据的垄断”，而不是对数据本身的垄断［9］。一旦企业借助于数据实现市场垄断，“共享经济”的环保性、社会性因素就会逐渐丧失。已有的经验说明，一旦数据垄断达成，资本平台便可以利用信息不对称和顾客对于市场的依附性来获取更多的利润。如此，市场组织就可以在政府、社会组织等不同组织间的博弈中占据优势。

（二）基于义务的政务数据生产及其国家强制

与私人部门不同，公共治理既是公共数据的集成过程，也是公共数据的处理过程。作为国家的代表，政府在公共治理中需要持续、主动地进行数据采集，这一采集过程同时需要城市居民的密切配合，因此公共数据往往是基于居民义务而产生的，例如，国家统计机关定期进行的人口普查与经济普查就是众多生产公共数据方式的一种。或基于安全的考虑，或出于发展的需要，工信、公安、民政、社保及医疗、教育等公共服务部门都无时不在生产和储存大量的数据。以公安机关的公共安全视频监控系统为例，这一系统以空间地理信息系统数据为主，以公安关注度、区域活跃度等指标为辅对视频监控系统的前端、网络、存储、平台等进行分布［18］。这一系统结合空间信息、注意力和算力配置等，实现城市的可视化、数据化。此外，日常城市生活还产生了诸如交通、电力、医疗、教育等复杂数据，同样构成城市政府的数据仓。

依托国家强制力，城市政府建成了自身的政务数据仓库。城市的整体性运行需要完整而共享的公共数据，但由于不同的统计口径、不同的计算机算法以及数据处理中的函数依赖，一些诸如流动人口数量等核心数据，在不同政府部门那里往往并不一致，在传统行政管理中的“信息不对称”因此演化为“数据不对称”。为了克服“数据不对称”的问题，有权部门往往通过一次次的数据采集完善自身数据仓。从政府间关系的角度看，“数据不对称”主要体现在两个方面：从横向关系上看，“数据不对称”是指不同的行政机关产生的数据量各有差异；从纵向层级看，根据权限的不同，不同层级的行政管理者分别调阅不同数量的数据。因此，传统层级制中的政府间关系，在数据生产与调用中仍然有所体现。不同的是，在权力分置的情况下，作为城市治理主体的居民却一次次成为数据的供体。

（三）政务、商业数据的双重挤压与权利共同体的瓦解

以“共享经济”或国家义务的名义，大量的商业数据和政务数据被生产出来。所谓的商业数据和政务数据，大多是由普通居民生产出来的。从法律层面看，这些信息或数据大多是隐秘的、私人的，是受到法律保护的，“私人信息保密不受他人非法搜集、刺探和公开。隐私包括私生活安宁和私生活秘密两个方面。个人信息是指与一个身份已经被识别或者身份可以被识别的自然人相关的任何信息，包括个人姓名、住址、出生日期、身份证号码、医疗记录、人事记录、照片等单独或与其他信息对照可以识别的特定的个人的信息”［19］。从信息的性质出发，信息可以分为自然信息和社会信息［20］，人同时拥有自然信息和社会信息。在城市社会活动中，众多的个体信息构成了信息社会的基础，基于特定软件对于个体信息的访问要求，越来越多的个体信息被发掘出来，对于普通居民来说，个体性的数据生产往往是被动的。因此，从个人住址到社会交往，大量的个体隐私沦为“数据”，而“个人数据所体现的人身权益作为人格权的一种，是为宪法所保护的利益之一”［21］，但在这一数据生产的过程中，市场、政府、个体的地位并不平等，在法律缺位的前提下，个体对于维护自身数据安全无计可施。

人类史是共同生活的历史，社会史是共同体形成的历史。“‘共同体’到底是哪种社会关系呢？它到底是建立在什么物质基盘上呢？”［22］大久雄认为，共同体必然存在物质基础。如果说土地成为农业共同体的基础，那么数据则是信息社会共同体的基础。同样的逻辑，私有制既瓦解了土地共有，也瓦解了农业的共同体，一旦数据无法平等生产，这种新兴的共同体势必受到挑战。更进一步讲，由于平台商业与平台政务的先行，在政府、市场和社会个体的数据生产中，个体居于最为不利的地位。更为重要的是，数据重构了社会结构，在安东尼·吉登斯看来，在社会转型中，“社会关系从彼此互动的地域性关联中，从通过对不确定的时间的无限穿越而被重构的关联中‘脱离出来’”［23］。这种社会系统的变化就是“脱域”（disembeding）。借用吉登斯的逻辑，这种被数据穿越的、无限重构的共同体，势必形成社会关系的再次“脱域”。

城市是权利的共同体，数字权利是权利的一部分，因此数字城市的治理同样是追求数字权利平等的过程。有研究者指出，“脱域”建立在特定的技术条件之上，当代人类依托移动互联网，在信号可达的任何时空实现相互交往、处理信息和各类事务，并享受相关服务的技术装备和活动方式，这种使人类诸多行为摆脱了狭隘时空的束缚的技术就是“泛在”技术［24］，但研究者没有解释的是“泛在”技术重构了社会关系，加快了数字社会的流量化，更为重要的是，这一技术加速了城市个体的原子化过程，进而也瓦解了我们熟知的、成长中的社会网络。由于失去了组织化的集体行动，在城市运行中个体日益失去其主体性地位，被迫依附于资本平台与政务平台，并逐步沦为流量社会的一分子。数据生产的不平等最终摧毁了城市的主体——人，并在此基础上瓦解了城市权利共同体。

四、数据的组织间吸纳与城市权利的持续流失

人是社会的基本单位，“是一切社会关系的总和”［25］。“泛在”技术加快了社会关系的脱域，使人从复杂的社会关系中抽离出来，这一抽离既瓦解了组织化的社会力量，也遏制了社会力量集体化的数据生产。数字时代强大的资本逻辑与政府行动意味着，在传统的政府、市场和社会组织关系中，如果组织化的社会数据生产难以实现，那么数字社会中一定会失去制衡政府与市场的第三方力量，在市场与政府的双重挤压下，碎片化的社会性数据将持续析出，进而造成城市居民数字权利的流失。

（一）基于资本数字平台的权利剥夺

现有研究解释了“泛在”技术对于企业运作的深刻影响，在这一技术支持下，企业从三个方面完成了转换：一是企业的生产已不再是原来的地理资源导向，而全面转变为市场导向；二是生产活动“无限域”与生产力布局“无边界”；三是生产活动借助现代信息技术解构了以往作业的时空模式，由先前历时性的线性顺序推进，变为今天共时态的网络运作［24］。“泛在”技术支持了资本的无边界运行，在这一技术的助推下，大量的资本数字平台建立起来，并以让利的行为吸纳更多的顾客，吸纳更多的信息。“顾客”必须让渡部分私权，才能使用这些平台，“泛在”技术帮助平台更进一步阅读、记录顾客私人信息与活动，以便进行有针对性的算法改进和具象化的偏好推送。

因此，在国内共享经济模式兴起之初，就有学者冷静地指出，网络平台公司是共享经济的核心，一方面通过网络技术使闲置资源在供方与需方之间得到精准配置，实现“物尽其用”和“按需分配”的价值目标；另一方面，资本的逐利性可能会异化共享经济理念，冲撞现行体制和秩序［26］。今天看来，这些对于共享经济的担心已经成为现实。从表面上看，共享经济的平台运行不同于传统的商业形式，但从资本的逻辑看，数字化劳动的本质仍然是劳动，资本运行的目标依然是利润。平台一定会建立在丰厚的利润之上，由于“泛在”技术的支持，资本数字平台进行更加严密的计算与精准的商品推送，日益挤压市场中小企业多样化生产的空间，挤压顾客选择的空间。因此，这些资本数字平台吸纳数据行为本身不仅仅是为了利润的扩张，其核心则是剥夺了“顾客”在市场中多样化选择的权利。

（二）基于政府数字流程的权利流失

如果说资本数字平台追逐巨额利润，那么政府数字化转型是为了提供更好的公共服务。在这一服务中，同样需要搜集大量的公众信息，基于不同的城市治理目标，越来越多的电子设备被广泛应用。例如，出于社会治安的考虑，“雪亮”工程应运而生，大量的高清摄像头形成对公众公共生活的监控，社会面上的恶性案件大幅降低。出于社区安全的优先考虑，伴随“泛在”技术的突进，越来越多的单位、社区引入“人脸识别”等系统，对居民的面部特征以及其他生物信息进行采集。

人脸识别属于典型的模式识别，主要由在线匹配和离线学习两个过程组成［27］。在这一过程中，人的社会属性被忽视了，更重要的是，由于相关法律的缺位，这些数据集合难以确定权属，个人一旦数据被泄露，很难获得救济路径。《第49 次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2021 年12 月，62.0%的网民表示过去半年在上网过程中未遭遇过网络安全问题，与此同时，遭遇个人信息泄露的网民比例达到22.1%［28］。

从城市治理的角度，政府对于居民数据的搜集必须用于公共用途。由于公共用途及其数字边界的模糊性，政府偏好更多的数据搜集。作为国内首个省级政府的数据公开门户——上海公共数据开放平台就向社会开放了超过5，000 多个公共数据集、近10亿条数据［29］，而无法开放的数据更是难以估量。与此同时，新的大规模数据采集仍然在继续，近年来，作为一种集成多物理、多尺度、多学科属性，具有实时同步、忠实映射、高保真度特性，能够实现物理世界与信息世界交互与融合的技术手段［30］——数字孪生城市（digital twin cities）正在走向一些城市的政策前台。这一技术把巨量人口的城市活动清晰化、数据化，并通过复杂的数据处理为城市运行的可预测性、可控制性提供了可能。在这一背景下，如果缺少必要的法律规制，任何人的城市生存都可能被迫透明。

（三）基于政商算法互通的权利吸纳

政府、市场组织以及社会组织的分离，在很长时间里成为公共治理运动的“不二法则”，政策的多样性安排、搭便车的纠正成为公共治理的基本取向。随着城市化进程的加快，中国的城市日益成为公共治理的主要场域，基于资源的吸纳与配置差异、基于治理主体的角色差异，城市治理因此沿着政府、市场与社会力量等三条路径协同推进。从一般的逻辑看，政府、市场与社会力量是城市治理的共同主体，市场力量与社会力量都是弥补政府治理能力的重要力量。这一判断同样适用于数字社会的城市治理，但在城市治理的数字化转型中，由于资源和技术差距，很多城市治理的平台是由市场组织研发的，甚至一些公共服务本身就建立在一些数字资本平台之上。平台企业一旦掌握了公共服务的算法，就会使城市政府形成更大规模的行为依赖，从而降低城市政府的数字治理能力。

更为重要的是，城市治理始终是保障城市权利的过程，以权利为核心是技术手段进入城市场域的主要理由。在现代信息技术之下，几乎所有的个人行为都会留有信息痕迹；现代信息技术甚至可以实现对个人碎片化信息的整合，使碎片化的个人信息逐渐形成个人的“人格剖面图”［19］。无论从个体私权、政府与市场关系、城市治理数字流程中的任一角度来看，数据共享都应该有必要的规范，政府算法与市场算法应该隔离；反之，政府、市场的算法一旦形成互通，正在发育中的社会力量就必然受到双重挤压，而那些“失组织”的城市个体也必然独自面对数字政府与数字市场组织的双重压力，并造成持续性的数字权利的流失。

五、结论

在城市场域中，通过计算的数字化治理是在讨论一种重塑中心的技术路线，这一近乎程序性的讨论冲击着威尔逊以来，尤其是多元中心主义以降的公共治理的价值路线。数字化既解构了工业革命以来的权力关系，也重塑了新的权力结构。在城市治理的数字化转型中，数据的生产不但成为公共治理的基础，而且还意味着对城市权利的支配。在城市政府、市场组织与社会组织的三重关系中，由于资本的敏感性与市场的先占优势、由于政府的天然垄断性，城市居民在很多应用场景中成为被动的数据供体。由于数据权属关系的缺位，城市居民无法有效支配其生产的数据，从而扩大了基于数据的权利不平等；进一步讲，城市数据权利的贫困源自数据的生产乏力、数据的被动整合与数据的沟通匮乏。

资源依赖理论揭示了组织共存的基本原则，即组织的共生必须建立在获取资源与摆脱依赖之间。从国家社会二分法的角度，国家对于社会的单一吸纳将毁灭社会这一国家的基础；从多元治理的角度，政府的单边治理模式的高成本和政企联盟的显失公平，已经在城市数字治理中有所体现。城市居民不是顾客，不是用户，而是城市治理的主体与目的。城市治理的数字化转型并不存在特殊的价值，无论是网络化治理还是数字孪生技术的应用，数字本身仅仅且只能是一种技术的扩张。共同治理的城市归根结底是城市权利实现的家园，数字化转型不能牺牲这一核心命题。事实上，近年来从数据公开到算法公开的一系列法律规范已经表明：无论城市治理的界面与场景如何改变，城市治理始终是多元主体协作的过程，始终是城市权利提升的过程。