张楠：数字政府建设亮点层出 还需加快技术创新场景优化

　　（张楠 清华大学公共管理学院教授、计算社会科学与国家治理实验室副主任、人工智能国际治理研究院专家）

　　“从惠企政策的“有感申报”到“无感智享”，从城市安全风险的“被动处理”到“主动发现”，政策审批由“人工审批”向“智能快审”转变，惠民扶持由“人找政策”向“政策找人”转变……近年来，我国数字政府建设全面提速，数字技术不断升级，数字应用场景加速扩展。

　　数字政府建设进入全面加速期

　　创新应用亮点涌现

　　数字政府作为数字中国体系的重要组成部分，是推动数字经济转型的重要保障，是加快数字化发展的重要任务，也是有效推动我国经济社会生态等方面高质量发展的重要抓手。

　　今年以来，与数字政府相关的政策文件先后出台，《数字中国建设整体布局规划》提出，发展高效协同的数字政务，加快制度规则创新，完善与数字政务建设相适应的规章制度。强化数字化能力建设，促进信息系统网络互联互通、数据按需共享、业务高效协同。

　　与此同时，各地方政府纷纷出台数字政府建设发展规划和实施方案，全面推进数字政府建设。数据显示，截至2023年5月底，全国已有21个省份公开发布27项数字政府专项政策文件。

　　我国政府数字化改革已进入全面加速期。日前，由中国信息通信研究院发布的《数字政府蓝皮报告》指出，当前，我国数字政府建设的重点正逐步从“建系统”转向“谋场景”，从“技术驱动”转向“场景牵引”，从“重视建设规模”转向“注重场景效果”。从需求侧看，截至2023年5月，我国数字政府应用场景建设项目累计超过4.5万个，“十四五”时期建设项目达2.8万个，且数量逐年上升，数字政府应用场景需求巨大。从供给侧看，当前我国涉及数字政府建设的企业超过24万家，聚焦数字政府细分场景，其中超过15个细分场景聚集企业超过5000家，特别是在智慧社区、智慧挂号、智慧教学等场景竞争最为激烈。

　　一些数字政府典型应用也先后涌现。福建厦门集美区打造的“数字经济大脑”实现政策红利“无感智享”，招商引资“精准有序”，产业空间“一图掌握”，智能走访“靶向助企”；四川省德阳市通过构建五级网格联动体系，推动社会治理决策方式由经验评估变为数据预测，社会治理模式由分散指挥变为系统联动，社会治理方式由粗放变为精细；广东深圳市光明区以数字化标识体系赋能城市运行管理，打造智慧工信、智慧城管、智慧水务、智慧消防等业务场景，关联人、房、法人等基础数据，大大减少主管部门政务服务的工作量；江苏苏州市打造数字赋能的“无废城市”，针对废物精准治理的薄弱环节和问题堵点，以信息数据共享汇聚，推动建立多部门管理联动机制，建设省市县三级“无废城市”整体智治数字化平台。

　　加快数字政府建设

　　促进政府服务向主动精准智能转变

　　尽管我国数字政府场景建设亮点层出不穷，但还存在“建得多、用得少”“硬件多、软件少”“数据多、价值少”等现象，部分地区基础信息化建设水平仍较低、数字政府制度体系建设进展缓慢、政府回应市民诉求的质量欠佳、政务数据汇聚共享水平不足，实际场景体验与公众期待仍有一定差距。

　　“数字化在促进政府自身变革方面还有明显的差距。譬如政府结构不尽合理，不管是部门横向设置还是纵向行政层级，都有很大的数字化优化空间没有完全利用。”中央党校（国家行政学院）教授汪玉凯在日前召开的2023中国互联网大会数字政府论坛上表示，政府在数字资源开发利用共享方面的问题仍然比较大，政府的数字资源还没有完全开放。

　　技术创新是数字政府建设的重要基础。随着大数据、人工智能等技术的发展升级，其在拓展数字政府应用，提升政务服务智能化、精准化水平方面的作用不断凸显。如政务大模型可以赋能政务服务决策，通过数据了解当下百姓关注的热点话题，辅助政策制定、政务咨询办事和政务热线问答等。“将人工智能的相关技术更好地嵌入整个政策的流程中，能使政策制定有更大的积极性，有更好的推演和前瞻性分析。”清华大学公共管理学院教授张楠在论坛上表示。

　　政务数据是构建数字政府业务场景的基础，要进一步破解数据价值释放难题，以数据充分赋能业务场景，突破数据治理共享瓶颈。要结合技术演进与业务需求构建各类数据应用，实现数据体系持续优化升级。“消除部门壁垒，改变数据部门所有，这是最关键的问题。”汪玉凯表示，只有把数据资源开发好，让它流动起来，通过市场进行交易，数据才能真正搞活。

　　“促进服务方式向主动、精准、智能化转变。”工业和信息化部办公厅副主任任利华在论坛上表示，面向企业、群众急难愁盼问题和营商环境需求，聚焦政策服务、智能咨询、办事查询等服务场景、落地场景，推动政务服务与数字技术、数字要素深度融合，不断创新政策找企、免申即享、接诉即办、免证办等服务新模式。

　　数字政府建设是一个集生态整合、场景打造、应用落地和技术创新于一体的系统工程。场景的落地是数字政府能否满足公众期待的关键。因此，场景建设需要充分考虑所需数据和业务类型，将相同数据或业务属性的场景相互关联，推进聚类建设，实现资源共享，达到“1+1＞2”的效果，可以面向同类用户群体，深挖场景共性特征，丰富服务资源供给，打造更多的“套餐式服务新品”。

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