引言：智能化时代的治理范式革命

当生成式人工智能渗透到日常生活的每一个毛细血管，当智能体开始承担社会生产的主要环节，人类文明正站在从工业时代向数智时代跃迁的历史分水岭上。2026年《政府工作报告》首次明确提出“打造智能经济新形态”，标志着人工智能的影响已从技术应用层面，跃升至驱动“技术-经济范式”发生革命性变化的高度。这场变革的本质，是生产要素、生产模式、产业组织乃至社会制度的全方位系统性重塑。

作为政策改进的研究者与实践者，我们必须清醒地认识到：智能化时代的人们生活必须智能化，政治经济劳动生产必须智能化。这不仅是技术进步的必然结果，更是国家治理现代化的内在要求。传统科层制政府建立在工业时代的专业化分工逻辑之上，以部门化为基本组织形态，以纸质文件和层层审批为运行特征。然而，当社会运行的速度从“月度、季度”的慢周期提升为“实时、在线”的快周期，当经济活动从相对稳定、可预测的机械式系统演变为高速演化、充满不确定性的复杂自适应巨系统，传统的“分而治之、条块分割”治理方式必然遭遇严峻挑战。

本文提出的《未来国策》构想，核心在于两大支柱：一是“去部门化”的组织变革，即以事务为中心重构政府运行机制，打破科层制的碎片化困局；二是“智能化制度信任”的重塑，即在人机协同的新型治理结构中，构建公众对算法行政的理性信任。这两者相辅相成：去部门化为智能化治理扫清组织障碍，智能化制度信任则为技术赋能提供合法性基础。

一、去部门化：从科层规训到模块化治理

（一）部门化的困境与“以事改科”的逻辑转向

传统乡镇政府普遍采取部门化运作模式，将政府机构划分为多个职能独立、相互分离的专业部门。这种模式在工业时代曾发挥过积极作用，但随着社会复杂性的指数级增长，其弊端日益凸显：部门事务重叠导致权责界限模糊，农技站、畜牧站和农经站均负责农业技术推广，造成资源分散；垂直管理部门与乡镇政府之间面临“两头难”困境；专业化分工与整体性治理的结构性张力始终无法消解，导致“多头管理”或“无人管理”并存。

数智时代的到来为破解这一困局提供了全新可能。乡镇政府“去部门化”改革的实质，是以事件为线索改变静态科层组织结构，变“以职分事”为“以事统职”，构建以事为中心的政府运作机制。这一改革在C市W区“141”基层智治体系的创新实践中得到了生动体现：通过一体化智治平台实现技术和制度的双向赋能，乡镇政府依据“以事为中心”的行动逻辑，实施组织模块化治理，展现出事务模块化、副职专区化、部门岗位化、人员精准化的组织特征。

“以事改科”的本质，是将政府建在事件之上，推动政府由“部门定责”转向“以事件定责”。当群众的诉求通过12345热线、网格员上报或智能感知设备进入治理系统时，系统不再按照部门分工层层转办，而是根据事件属性自动拆解为事务模块，直接派发给具体岗位的责任人。这意味着，传统的部门围墙被推倒，取而代之的是一个跨越部门界限、人员跨部门协作、具体责任到人的高效协同治理架构。

（二）模块化治理的技术支撑与运行机制

去部门化改革得以实现，关键在于数字技术对组织要素的深度重构。在技术要素层面，依托一体化智治平台，乡镇政府实现了“线下办线上走”的双向任务执行路线。无锡市的实践提供了一个典型案例：该市城运中心整合公安、消防、城管等18个部门的525架无人机和72座5G网联超视距远程操控方舱，构建“低空一张网”统一调度体系。以往巡查一条主干道，城管查违章、市监查广告、市政查设施，需要飞行3次；现在一次飞行加载多类算法，可同步生成3份报告。

这种“平台+模块”的运行机制，彻底改变了传统的信息传递模式。在部门化结构中，信息沿着科层阶梯逐级传递，不可避免地遭遇“失真”和“耗散”困境；而在模块化治理中，算力规模的扩大使得数据与信息能够在组织内部无障碍流动。算力驱动下的“算法治理”具有中立性、高效性、精准性和可预测性的天然优势，能够基于对已知数据的深度学习来预测、防范治理风险的发生，以精准识别实现精准施策。

更重要的是，模块化治理重构了行政责任分配的逻辑框架。在“事务发起—事务分发—事务执行—事务终结—事务验收”的运行闭环中，乡镇政府形成新的管理理念与运行程序：将“事务划分进部门”的思路转变为“部门跟着事务走”的行动策略。通过变部门为具体岗位实现办事流程优化，直接将事务对接岗位，并通过减少层级精简事务审批流程。这种“事务具体到模块、职能具体到岗位、工作具体到个人”的改革路径，确保了基层政府的精准治理能力。

（三）从“行政末梢”到“治理中枢”的角色跃迁

去部门化改革推动乡镇政府完成了从行政末梢到治理中枢的角色转变。传统乡镇政府是国家行政体系的终端节点，主要承担上级指令的执行功能；而在模块化治理架构下，乡镇政府成为区域治理的信息汇聚点和资源调度中心。一体化智治平台整合了过去条块分离的多层级部门，使得组织更具整体性、有机性和智能性。

这种角色跃迁还体现在权力结构的重组上。在科层制政府中，各部门的权力地位深受部门资源分配能力的影响，掌握更多资源的部门成为强势部门。但在数字政府建设背景下，与数字技术相关的部门或职位的权力得以调整，由此推动政府内部权力的整合重构。算力作为一种基础设施性的数字技术，重塑了政治权力的生成方式、运行方式和存在方式，引发了政治权力结构的整体性重构。随着算力规模的扩大，政治权力结构正从结构一元化走向结构多元化，从结构等级化走向结构扁平化，从结构模糊化走向结构清晰化。

二、智能政府：算力驱动下的政治权力重塑

（一）算力作为政治权力的新基础

理解智能时代的政治体制变革，需要引入“算力”这一核心概念。算力是基于计算技术、存储技术和网络传输技术的综合能力，经由生成式人工智能的爆发式发展，逐渐从“熟悉性的迷雾”中凸显出来，成为影响乃至塑造政治的主导性力量。

算力重塑了政治权力的生成方式。在技术欠缺的前信息时代，权力的争夺聚焦于土地、劳动力等基本生产要素；随着数字智能时代的到来，数据因其非竞争、非排他、传输快、可无限供给等特点，逐渐成为最具基础性和战略性的生产要素。但与传统的生产要素不同，数据必须进行处理和分析后才能投入社会生产过程，而算力则是撬动这一过程的“第一杠杆”。算力使得海量数据的有序结构和规律性自然涌现，在物理空间之外形塑出新的“数字空间”，传统权力被赋予数字属性，数据得以产生权力效应。

算力也重塑了政治权力的运行方式。在算力充足的情况下，对海量政务数据进行处理和分析后以可视化的方式呈现给公众，可以识别并即时曝光潜在的腐败因素并提前采取预防措施，将权力运行限制在“数据铁笼”之中，让公权力腐败行为在信息对称化条件下无处藏匿。同时，算力的提升可以实现公众一般性需求与政府基本公共服务之间的即时对称，并可以实时收集分析自然灾害、公共卫生等紧急事件信息，快速制定并执行应急方案。

（二）平台政府：数字时代的组织形态

如果说去部门化是组织变革的方向，那么平台政府则是这一变革的结果形态。平台政府是数字时代的政府组织形态，如果政府想跟上互联网时代的步伐，其组织结构就需要向互联网企业学习以实现转变。

平台政府的核心特征在于：以数据作为新的信息传递载体，依靠高效的数据采集和传输系统、发达的算力以及功能强大的数据处理算法，跨越地域、文化集成社会生产、分配、交换与消费活动。技术在治理中不断投入带来的信息传递模式的变革，使得组织结构模式走向“扁平化”并具备实际操作性。技术密集程度不断提高，越来越排斥低效劳动，被技术排斥的还有弥补信息传递衰减的中间层，这些变化客观上引导组织结构向扁平化趋势发展。

从组织理论的角度审视，智能政府呈现三大特征：一是组织形态智能化，“物理空间+数字空间”二元融合的模式改变了多层级组织存在的形态；二是组织结构扁平化，算力规模扩大实现上下层级之间信息高速、准确运转，原来起到“上情下达”作用的中间层级便显得多余；三是组织运行并联化，随着算力嵌入政府，决策从经验依赖转向数据驱动，各级部门可以根据对信息的充分掌握做出及时性、最优化决策。

（三）技术嵌入与权力中心的多元化

算力渗透进政府治理过程，使得政府在规模控制、决策助力、效率提升以及监管加强等方面都具备了更加强大的效能和优势。然而，这也带来了权力结构的深刻变化。尽管原来“一家独大”的政权组织在政治系统中仍然扮演着主导型角色，但大型科技公司作为主要的数字智能技术开发者和应用者，依靠算力支撑、数据控制、算法优化和信息垄断等方式有力地影响公众舆论乃至政策制定，进而从权力边缘走向权力中心，成长为新的权力主体。

这种权力多元化的趋势，对传统政治理论提出了挑战。在数字智能时代，政治系统面临着由算力规模扩大所引致的传统政治权力及其结构的解构。数字空间多节点、无中心的空间架构设计弱化了传统意义上“中心—边缘”式的政治系统结构，使得政治系统呈现出多元和分化的特征，形塑出一个新的“处处是中心，无处是边缘”的政治系统。新的权力中心凭借算力优势得以更加高效地参与公共事务，甚至在某些领域超越了传统政治权力中心。

面对这一变革，政府必须在技术滞后于大型科技公司的既定事实下，发挥集中优势抢占算力新赛道，打造全国一体化算力调度平台，实现对大型科技公司以及社会层面其他算力中心的“弯道超车”和有效监管。这正是智能政府建设的重要任务。

三、数据要素市场化：智能经济的制度基础

（一）数据从资源到要素的制度跃迁

智能经济的运行建立在数据高效流通的基础之上。数据是智能经济发展的基础资源和关键要素，只有流动才能创造价值，只有合规才能确保安全。然而，现实中平台政府的推广却受制于数据供给不足。在政府层面，各部门出于对自身数据垄断利益或者对潜在风险的考量，往往不愿将数据共享给其他部门，致使高质量公共数据供给不足；在市场层面，企业基于自身利益的考虑，不愿意将自己收集的数据进行开放共享，反而试图对数据进行垄断。

破题数据要素市场化，需要法律与技术的深度耦合。2020年出台的《数据安全法》以专章形式对政务数据安全与开放进行了规定，明确“国家建立健全数据交易管理制度，规范数据交易行为，培育数据交易市场”。这为数据要素的市场化配置提供了法律依据。但仅有法律还不够，数据的交易成本高与产权模糊是数据要素市场化进展缓慢的根源。数据的可复制性使得数据的排他性依赖于加密等技术手段来保障，这一特点造成数据的流转往往带来相应信息的泄露。只有对权利归属进行明确，才能够建立起明确的权责体系。

（二）区块链与“共票”机制：数据流通的信任基础

区块链技术为数据要素市场化提供了关键的技术支撑。区块链被誉为数字时代改变信任的“工具”，具有分布式、时序数据、集体维护、可编程和安全可信等特点。通过一套基于共识的数据算法，在各节点之间建立起“信任”，节点之间进行数据交换，同步记录数据，而且该记录无法篡改。这就可以超越传统科层制束缚的上下信息交汇路径，改变传统的中介化信用模式，从根本上保证数据质量。

在推动实现数据资源流动方面，“共票”机制的提出具有重要意义。“共票”是以区块链为基础的机制创新，核心在于构建内生激励机制以促进数据要素市场的良性运转。一方面，可以“共票”衡量相关机构所提供数据的质量并作为其业务的考核凭据之一；另一方面，“共票”作为一种权益凭证可以在一定范围内自由流通，兑换一定的实物或公共服务。通过“共票”可以激发政府机关的数据共享热情，进而产生数据共享的内生动力。

数据共享不充分的最根本原因并非技术受限，而是激励不足。与资本、知识、技术、管理等要素一样，数据要素需要建立有效的激励机制。当前数据要素市场亟须构建一套具有拓展性的制度，以破解中心化和分布式的数据库建设都面临激励不足的困境。“共票”制度的价值正在于此——它构建了一种增长红利分享、流通消费、权益证明的功能复合体，使得数据提供者能够从数据流通中获益，从而形成正向循环。

（三）合成数据与数据基础设施的未来

随着智能经济的发展，数据需求的质和量都在发生深刻变化。2026年《政府工作报告》明确提出“促进合成数据产业健康发展”，这标志着对数据要素的认识正在深化。合成数据是通过模型生成的、具有原始数据统计特征的人工数据，可以在保护隐私的前提下扩大数据供给，是解决数据供给不足的重要路径。

构建全国一体化数据基础设施同样至关重要。要加快构建全国一体化数据要素市场，完善合规高效的市场运行规则，推动公共数据依法开放与授权运营。建立健全数据流通安全治理标准，建设互联互通的国家数据基础设施，培育多元市场生态。这套基础设施不仅包括硬件的算力中心和网络设施，更包括数据交易规则、数据质量标准、数据安全规范等制度安排。只有当数据能够像工业时代的石油一样顺畅流动，智能经济才能真正释放其潜能。

四、智能化制度信任：算法行政的合法性重构

（一）算法焦虑与信任赤字

算法行政在提升行政效率和决策质量的同时，也带来了正当程序虚化、公民权利减损和问责机制模糊化的风险，进而引发了广泛的社会焦虑和不信任。这种“算法恐慌”有着深刻的根源。

首先是权利减损的担忧。算法自动化决策可能带来误判或歧视，其公平性和准确度存在缺陷，但算法运作的代码控制、瞬时完成等技术特性导致公民在个案中难以通过传统的陈述、申辩等程序机制进行防御与制衡，最终将减损公民的实体性权益。在美国，多个州的福利管理系统发布了错误的自动化决定，其中许多错误可归因于程序员将规则转译成计算机代码的过程中出现的误差，无端剥夺了公民的合法财产权益。

其次是问责机制的模糊。算法行政活动的权责链条非常复杂，冲击了原有的问责机制。算法系统的使用包括多个复杂的步骤：分析问题、设计算法、编写程序、数据收集与调试运行、检测结果与模型再训练、嵌入软件、模型部署等。基于数据分析和算法计算而做出的自动化决策，尽管本质上仍然是行政主体行使权力的行为，但由于技术鸿沟和算法黑箱的存在，很难处理责任成立与分配问题。并且，政府借助算法系统开展行政活动时，多数情况下系统是由私营部门开发或与私营部门合作开发的，这意味着公权力行使过程中出现了私人力量，进一步加剧了责任追究的难度。

（二）从强风险预防到可容忍风险：信任构建的理念转变

面对算法行政的风险，传统法律控制技术采取的是“禁止性预防标准”。这一路径过于严格地设定了算法行政的法律保留范围和实体控制边界，试图通过全面禁止潜在风险来保护公众利益。然而，这种思路在评估方式的科学性与适用范围的场景化两个方面存在缺陷。完全禁止算法技术运用的做法忽视了算法的赋能效应与在特定场景中的功能合理性，属于因噎废食。

对此，应转向“可容忍风险”的理念，通过理性化的风险沟通与处置机制来动态回应公众预期，避免公众对算法产生不合理的恐慌或盲信。信任一般是指相信或者预计对方会按照自己的期望行事的心态。面对各种新兴技术所带来的不确定性，信任的构建可以被理解为一种复杂性化约的方法，是在相信有很大机会获得积极结果的同时，承担有意义的风险。

信任可以从主观或者客观角度来理解。主观信任主要对应公众的感知风险，当公众感知到的风险减弱时，主观信任度便会提升。客观信任主要对应的是技术稳定性、公平性以及制度的可靠性。算法信任的构建应当以可信度和技术系统的实际风险为中心，同时兼顾对公众过高或过低担忧的回应与调适。经“可信度”校准的信任方能为“有正当理由的信任”——信任超过可信度会导致技术的滥用或错用，信任低于可信度则会导致技术的废弃。

（三）人机互信的制度框架

构建智能化制度信任，需要从整体的数字行政生态出发，建立系统性的信任机制。这涉及技术、制度、社会三个层面的协同建构。

在技术层面，需要建立可信任、可匿名、可监管的算法系统。可信任是指区块链的“数字验证机制”，可匿名是指在保障数据隐私的同时实现数据共享，可监管是指借助技术来对各类数据应用行业进行穿透式监管。零知识证明技术可以在保障数据隐私的同时实现数据共享，证明者能够在不向验证者提供任何有用信息的情况下使验证者相信某个论断是正确的，进而实现技术上个人信息、数据安全的保护。

在制度层面，需要建立涵盖技术伦理与算法正义的共生性规则体系。数智文明时代的制度革新，本质上是规则体系从人类单极规范向人机多元调适的结构性转型。这要求制度规则进行三重适配创新：重构主体适用范围，将算法系统作为有限权利主体纳入制度框架，确立其作为“电子人格”的权利义务边界；重塑规则解释机制，借助形式化验证技术确保法律条款的机器可读性；增强制度弹性设计，使法律体系能够响应技术系统的自组织演进。

在责任层面，需要构建人类主体与技术主体互为条件、相互塑造的共生性规制体系。在人类维度，应发展出基于算法透明性要求的解释责任，借助可解释人工智能技术建立决策追溯机制，使治理主体不再以“技术黑箱”为借口逃避治理责任。在技术维度，需要依托制度性制衡体系对数智技术形成反向规制，加强开源社区的分布式监督，强化学习模型的价值对齐机制，将人类宪法原则转化为算法设计的硬约束。

（四）以链治链：穿透式监管的实现路径

在监管层面，“以链治链”的理念具有重要意义。也就是借助区块链技术来对区块链所在的数据应用行业进行穿透式监管，建立起“法链”，进而降低监管成本。“法链”旨在实现物理层面的法律监管体系形式化、代码化，研究适配各监管部门需求的监管模式，建立一套兼具操作性与扩展性的监管权限架构，改变传统监管的条块分割等问题。

穿透式监管的实现，有赖于技术信任机制与制度信任体系的耦合增强。智能合约通过“代码即法律”机制建立程序性信任，同态加密算法保障数据流动中的权利边界。技术信任机制与制度信任体系形成耦合增强效应，共同构筑起信任增强回路，使得治理系统的刚性规则具备弹性适配能力。这种“双重信任架构”，正是智能化时代制度信任的核心支撑。

五、新型生产关系：人机协同的经济体制重构

（一）从“机器换人”到“人机共生”

智能经济对生产方式的重塑，远超以往的历次技术革命。当人工智能从辅助工具演变为协作伙伴，传统的生产方式与组织形式必须因时而变。这种变革体现在两个层面：

在替代效应层面，人工智能将工业化经验编码为软件，由智能设备执行程序化任务，引发“机器换人”的替代效应。但更深层的变革在于创造效应：它催生了机器学习工程师、AI训练师等新岗位，并与高技能劳动者形成优势互补，共同从事复杂创新工作。在生物医药领域，AI辅助药物设计平台与药物化学家深度协同，可以显著缩短新药研发周期。据不完全统计，目前全球已有超过200个AI驱动的药物研发管线进入临床试验阶段。

人机协同的本质，是建立人类智能与机器认知的互补性知识生产网络。在战略决策层，人类治理者的历史意识提供长周期价值锚点，防范算法优化导致的短期主义陷阱；在战术执行层，数智系统的实时响应能力能够化解突发事件的连锁反应。经验知识与算法洞察的相互校验形成决策可靠性屏障，直觉判断与概率推论的辩证互动提升政策创新速率，价值理性与工具理性的交织共振优化治理效能。

（二）共创分享与价值分配

智能经济的价值由多方主体共同创造，其成果应惠及广大参与者。这要求建立与共创模式相匹配的价值分配体系，明确算法模型、核心数据、行业知识等新型要素在价值创造中的贡献度。

从政治经济学的视角审视，智能经济正在催生新型的生产关系。数据成为生产资料，智能新形体成为劳动者，元宇宙等虚实交互空间构筑了劳动新场域。这种变革呼唤新的分配逻辑——基于算法共享、数据提供与行业知识沉淀的成果共享机制。劳动者和资本、技术、管理、数据等要素提供者和拥有者在整个新价值创造的过程中都需要参与分配。

与此同时，必须同步构建适应人工智能时代的人才培养和就业保障体系。确保劳动者在智能经济变革中拥有平等参与、公平受益的权利，让技术进步真正惠及全社会。这不仅是社会公正的要求，更是智能经济可持续发展的社会基础。

（三）跨界融合与产业生态重构

智能经济的生命力在于解构传统壁垒、重构产业生态。要推动工业经济体系向智能经济体系全面转型，加快建立以跨界融合为特征的现代化产业体系。

这种跨界融合体现在多个维度。在生产方式维度，智能经济推动生产从线性模式（采-造-用-弃）向循环模式转变，从大规模标准化向个性化定制转变，从垂直链条向平台生态转变。工业互联网平台实现人、机、物、产业链的全面互联，优化全球资源配置。在产业体系维度，智能经济要求数字产业化与产业数字化深度融合，一方面改造提升传统产业，另一方面培育壮大新兴产业，超前布局未来产业。

从更宏观的视角审视，智能经济是一种以“数据-算力-算法”为新质生产力核心要素，以“人机协同、跨界融合”为新生产方式，并与新型社会制度匹配的独立而高级的经济形态。它代表了新质生产力的先进质态，是创新起主导作用、摆脱传统增长路径的先进生产力。

六、结论：迈向人机共治的文明新形态

数智文明时代的到来，标志着人类文明从工业文明向新型文明的跃迁。判断文明是否发生转型的依据体现在三个维度：生产力和生产关系是否发生飞跃；人类社会生活模式是否出现跃迁；国家治理模式是否发生质变。在这三个维度上，数智技术均产生了具有质变意义的推进功效。

在经济领域，新质生产力已经在实践中形成，人机协同生产催生了新型的生产关系；在社会层面，社会结构呈现虚实结合的二元特征；在政治维度，国家治理模式由工业文明时代的科层制逐渐向新型治理模式演进。此种经济、社会和国家治理发展由量的积累向质的飞跃，预示着人类社会工业文明的渐趋没落和数智新型文明的诞生。

《未来国策》的核心构想——去部门化与智能化制度信任——正是顺应这一文明跃迁的制度设计。去部门化打破了工业时代遗留的组织壁垒，以事务为中心重构政府运行机制，使治理体系能够以“实时、在线”的节奏响应社会需求；智能化制度信任则在技术深度嵌入治理的背景下，通过风险沟通、责任配置与制度重构，为算法行政奠定合法性基础。

面向未来，我们必须坚持系统观念，统筹技术赋能与制度创新。一方面，充分发挥算力对政治权力的重塑功能，推动政府形态的智能化转型；另一方面，坚守人民至上的价值取向，确保技术发展服务于人的全面发展。当权力不再是政治统治和规训约束的工具，而是一种自由而平等的实践，当卡尔·马克思提出的“自由王国”在数字时代获得新的实现路径，我们才能真正迎来人机共治、共生共荣的文明新形态。