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摘要：傳統公共管理的理論與實踐，因受到技術發展限制，無法進行預測性管理。以大數據、算法、人工智能等為特征的智能化時代，為預測性公共管理提供了強大的技術支持。但智能化并不能自動衍生出預測性管理，政府必須主動作為，在數據擴展、算法更新、規范制約等方面做出努力，確保預測性管理的正確價值取向。

關鍵詞：智能化；預測性管理；實現條件

長期以來，“試錯式（摸著石頭過河）”“結果導向型”“問題導向型”公共管理模式不僅成為中國公共管理實踐的共識路徑，也被很多學者從理論上進行了權威性背書。預測型公共管理被視為一種缺乏可行性的理想化模式。這些結論似乎也得到了心理學關于人的認知局限性和管理學中漸進式決策模式的有力支持。但以大數據、人工智能為核心的智能化時代的到來，將改變這一觀點，并為預測型公共管理帶來了新的技術支持。

一、傳統公共管理的預測困境

公共管理不僅要善于管理當下，更要善于管理未來。在實踐中，我們常常遇到管理尷尬：這些問題如果不發生該有多好？這些矛盾如果能提前預知并加以防范該有多好？但無論是制度主義的還是管理主義的公共管理似乎都無法回答這些拷問。經驗主義的管理理論認為，政策分析和政策分析人員需要掌握多種經驗方法和技能，社會進步可能起源于經驗的決策方法。①并提出了成本效益分析、最佳水平分析、最佳組合分析、時間最優化模式等經驗分析方法。但經驗主義管理所依據的是過去的或少量現有信息，無法對未來做出預測性管理。西蒙基于對客觀理性——“經濟人”假設和有限理性——“行政人”假設的認識和分析，提出了應該用“令人滿意的”準則取代“最優化”準則。所謂“令人滿意的”決策就是指，在決策時決定一套標準，用來說明什么是令人滿意的最低限度的備選方案，如果擬采用的備選方案滿足了或者過了所有這些標準，那么這個方案就是令人滿意的。②西蒙的有限理性和決策準則理論，在20世紀中葉無疑具有劃時代的意義，也符合那個時代人的認知能力水平和科技發展水平。令人驚嘆的是，西蒙還致力于運籌學以及計算機科學等決策技術的研究，他認為，計算機可以和人一樣做到閱讀、思維、學習以至創造工作，它將對人類組織、社會、經濟產生重大影響。但受限于歷史條件和科技發展水平，西蒙也沒能對預測性管理提出自己的思考。林德布魯姆在批判傳統決策模式的基礎上，提出了“漸進決策理論”。所謂漸進決策，就是指決策者在決策時在既有的合法政策基礎上，采取漸進方式對現行政策加以修改，通過一連串小小的改變，在社會穩定的前提下，逐步實現決策目標。①他強調決策的穩中求變、積小變為大變的原則，因為決策者所面臨的問題是不確定的，不同的人有不同的看法。而且決策分析不是萬能的，決策要受到時間的限制。換言之，決策者獲得的信息是有限的，未來具有不確定性。在當時的歷史條件下，林德布魯姆的理論是務實的，是可行的。人們無法預測未來也是客觀的。新中國成立后，特別是改革開放40年來，我國的公共管理實踐，無論是“摸著石頭過河”還是“漸進式改革”、無論是“問題導向”還是“結果導向”等，要么是國情下的自我探索，要么是對西方理論的借鑒和應用。這些管理或決策模式，取得了很大成就，但同時，我們的管理模式也被頻繁地打上了“被動的”“滯后的”“運動式的”“頭痛醫頭腳痛醫腳”等標簽。那么，主動式的、預見性的公共管理能實現嗎？

二、智能化時代為預測性公共管理帶來可能性

秦麟征認為，預測是人們利用已經掌握的知識和手段，預先推知和判斷事物未來或未知狀況的結果。即是說，預測概念由五個要素組成：人(預測者）、知識(預測依據）、手段（預測方法）、事物未來或未知狀況（預測對象）、預先推知和判斷（預測結果）。②在諸要素中，人們用來進行預測的手段和方法是影響預測質量的重要因素，手段和方式是否先進恰當，是決定一個預測是否科學的關鍵。③傳統的預測方法如趨勢外推預測技術、回歸預測技術、時間序列預測技術、灰色預測技術、專家及經驗預測模型等，在工業管理等領域應用較為廣泛，但在公共管理領域，主要應用于公共危機管理。由于受到手段和方法的局限，在公共政策、公共決策、政策執行、偏差糾正等方面，預測性管理并未有效使用。預測性公共管理不僅是要對公共事務的未知狀況做出推知和判斷，而且是要做出應對，要在一定程度上解決問題。預測性公共管理作為一種善治理想，一直是理論家和實踐者的夢想和追求，以大數據、算法、人工智能等為核心技術的智能化時代到來，為這種理想提供了實現的基礎和可能性。它以大數據和算法為基礎，對公共管理的環境進行動態分析，對可能產生的各種結果（好的和不好的）進行分析預測，最大限度地提高公共政策的科學性、執行中的精準性和有效性，把公共管理的負面效應降到最小。大數據分析的一個重要應用是對未來變化趨勢做出預測，通過挖掘和分析相關數據的變化趨勢，人們可以洞見事物產生發展的路線圖。所有信息都具備預測能力，只是等待何時被解鎖。④西方學者和一些研究機構依靠技術優勢率先起步，現已在大數據預測的實踐運用方面取得了令人矚目的成就，其著重體現出大數據預測運用的兩個途徑，一是探尋社會活動規律的大數據預測，二是面向危機預警的大數據預測。無論是西方的公共管理理論還是中國的實踐探索，之所以無法實現預測性超越，關鍵是信息獲取的有限性和信息分析處理的復雜性、靜態性。信息獲取的有限性是指途徑、方法、量和時間的有限。傳統的信息獲取途徑和方法主要是文獻分析、抽樣調查、個案研究等，這些途徑與方法在信息爆炸時代顯然是十分有限的，同時，獲取信息的量也是冰山一角，而且耗時巨大。即便是大普查獲得的數據，也因為其數據的滯后和靜態性，而不能對未來情勢做出準確和動態的判斷。基于少量信息和延時性的決策判斷，必定是滯后的甚至是有誤的，對問題的應對處理也必定是被動的。信息時代海量的信息帶來了分析處理的復雜性，依靠傳統的人的認知根本無法應對，即使依靠計算機進行處理，也只是提高了運算速度，其人的認知判斷的機器延伸本質并沒有改變。大數據在傳統的量數基礎上引入了據數概念，①使得數據量成幾何級數增長，互聯網技術的日益成熟使得大數據的收集變得十分便捷。任何人類行為的演變以及自然現象的發生，都不是無中生有的，都會有其因果關系。有了大數據，就可以對這種因果關系進行分析和判斷，預測性管理就有了可能。正如涂子沛所說：官方天網、民間天網，再加上車載移動天網，構成了中國天網的“三體”，把這“三體”所有的攝像頭數量加起來，中國天網的攝像頭總數至少有三億。我認為，應該積極創造條件、推動民間天網相連，它們一旦相連，將會釋放出更為驚人的力量。②近幾年來分布式數據處理技術突飛猛進的發展，極大地提高了運算能力，大數據的分析處理變得更加容易。人工智能的發展不僅僅解決了人類生產生活的高效與便捷問題，其深度學習能力及決策水平也超出了我們的想象。泰格馬克指出：一個人腦大小的人工智能的意識主體每秒擁有的體驗可能比我們人類多幾百萬倍，因為電磁信號以光速傳播，比神經元信號快數百萬倍。③歐米茄團隊以及AlphaGoZero的傳奇故事給我們帶來的震撼是巨大的，同時也告訴我們，人工智能的預測性判斷能力和多情景決策水平，能為人類的預測性管理提供極大的輔助。隨著人工神經網絡研究的進一步深入，超級人工智能就能對海量的數據進行高速處理，并對數種可能性進行智能化模擬，以發展出各種情形下的決策模型和處置方案，并能預測不同決策模型和處理方案的不同實踐結果，并進行動態調整。如果有大數據、人工智能的有效參與，很多社會矛盾及由此產生的分級式的各種推進路徑，以及政府公共政策的調整、危機的預防和處理等，都是可以通過預測型管理來前置判斷、分析和路演的，其負面影響力也是可以消除或消減的。正如陳振明教授所言，網絡化、數據化與智能化及量子化大大增強了人類行為的可預測性，有助于揭示人類管理及決策行為的規律性，改變了我們發現、分析和解決問題以及將政策方案付諸執行的方式，推動決策的民主化和科學化。④

三、智能化時代預測性公共管理實現的條件

大數據和人工智能為預測型公共管理的實現提供了技術基礎，但預測性公共管理的實現還需要一些條件做保障。一是政府必須擁有足夠大和涵蓋廣的數據。目前，商業領域和社會領域的數據來源廣、數據量大，但政府由于其性質的特殊性，加之受科層制影響，一方面數據量有限，而且分散在各個信息孤島上，利用率低；另一方面，政府數據和商業數據、社會數據的相互融合少，數據共享困難。政府預測性管理必須要有大量數據做支撐，一是要豐富政府的數據，分級分類地完善數據庫；二是要整合政府內部的數據資源，建設國家、省、市的數據中心，并互聯互通；三是要在確保數據安全的前提下，打通政府、社會、市場三者之間的數據壁壘，做到融合共享。二是必須有一套區分于商業模式、社會模式的新算法。商業領域的算法以營利為目的，社會領域的算法以交往為目的，公共管理的算法要以公正為目的，帶有明顯的公共價值特征。這是個極大的挑戰。數據壟斷、數據侵犯、數據災難、數據造成新的社會不公等問題已經不是一個可能性問題，而是已經成為了事實。隨著通用人工智能、超級智能一步步變為現實，人工智能的意識問題、價值判斷問題會逐步凸顯。公共管理智能化的算法必須研究這些問題，并加以有效控制，才能確保預測性公共管理的價值目標。正如克勞斯•施瓦布和尼古拉斯•戴維斯所說，我們要為技術賦予價值觀。①三是必須變革組織體系和管理方式，以應對智能化時代的開放性和不確實性。現有的公共管理體系是傳統社會的產物，能應對傳統型管理的需要，以穩定為前提，也以穩定為目標。但智能化時代的開放性和不確定性特征，要求政府的組織體系和管理方式發生革命性變革。傳統的縱向分級、橫向分工的科層制將無法適應新要求，平面化的、網狀式的、點對點的組織體系才有可能更具靈活性和高效性。涂子沛在展望城市治理未來時提出：智慧城市的建設將迎來這樣一個時代，在這個新時代，城市的治理結構將由“分層”轉向“結網”，個人的作用和主體價值將被前所未有地放大，大眾將和政府一起治理城市，這個時代可以稱為“共治時代”。這個新的共治時代，西方也有學者將其稱為參與式民主時代，即這個時代，人人都可以參與社會治理。②傳統的實物式載體管理方式、面對面的管理方法等，也將無法適應大數據、人工智能發展的步伐，智能化的管理手段，無感、非接觸、零距離、非人工等的管理與服務方式將成為時尚。有了新的組織體系和管理方式，預測性管理才有實現的體制保障。四是要有一套全新的智能化時代的規制，以規范和約束智能化的各個進程，同時規范和約束政府、公民及市場的行為。人類文明發展的實踐證明，科技永遠是把雙刃劍，有利還是有害，不完全取決于技術自身，而是取決于人類的積極作為。關于大數據、算法、人工智能的爭議越多、越尖銳，越有利于我們把握技術發展的價值方向。人類在克隆技術、基因技術方面積極干預，就是很好的證明。智能化時代的規制應該由外部控制和內部控制構成。內部控制是指技術的倫理規范，是行業性質的，是自我約束和監督。外部控制，按照羅森布魯姆的理論，應該通過政治的、法律的和管理的途徑來實現。政治的途徑以保證預測性管理符合人類基本的價值方向，保證民主與公平。法律的途徑要求先立法再辦事，以保證預測性管理不逾矩，盡可能消減技術發展帶來的傷害。管理的途徑要求政府加強控制，嚴格執行政治規范和法律規范。

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作者:胡冰 單位:中共深圳市委黨校公共管理學教研部