本文来源：《中国人民大学学报》2022年第6期。

　　 摘要：新一轮科技革命和数字技术的广泛应用对政府治理产生了全方位影响。数字技术对政府治理具有明显的“数字赋能”效应，但同时也提出了数字行政如何融入行政法治框架的新命题。在数字行政的场景中，大数据与算法相结合而形成的“数字权力”与政府治理的“行政权力”相结合，催生出一种新的治理技术及模式，即“数治”。有别于“数目字化”的治理，数治是行政权力以数字技术为核心驱动，通过大规模、深度化、持续性地收集、挖掘、分析、应用数据以发现、界定和解决社会问题的一种治理技术。数治具有自我指涉及自我强化的特性，其赋能政权力与相对人权利关系结构的失衡。“数治”的广泛应用，对行政法治所遵循的规则之治、理由之治、程序正义、权利救济等价值和机制将带来挑战，相应地，行政法治系统需要进行转型升级。但这种转型升级并不意味着数治对行政法治原则和价值的颠覆，而是行政法治系统的技术调整和工具改进。回应数字政府和法治政府的深度融合、数字行政的法治约束等命题，一方面需要重申和坚持法治的价值系统，另一方面也需要依循协同演化逻辑，从数治的源头控制、过程控制、结果控制、社会控制等维度，改进行政法治控制技术，改善行政法治外部生态。

　　 关键词：数治；法治；数字行政；数字政府；协同演化

　　 一、问题与概念界定

　　 我们身处一个“数字化生存”时代。在我国，源于自下而上的技术驱动和自上而下的国家推动之合力，数字技术在国家和社会治理中得到越来越广泛的应用。与此同时，数字化治理与法治之间的关系如何协同，已成为数字时代国家和社会治理法治化的重大课题。2022年6月，《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》(国发〔2022〕14号文件，以下简称《意见》)提出了数字政府建设的整体框架和路线图，其中就明确提出数字政府与法治政府深度融合的要求。在数字行政的背景下，基于“数字赋能”理念，数据采集、挖掘、计算等技术得到广泛运用，国家治理对各种数据的需求不断增大，大数据与算法技术的结合催生了一种“数字权力”。如果我们将权力理解为一种主导性、控制性力量，那么，数字权力就是基于对数据的占用和应用而获得的一种控制和支配力量。在数字政府建设的背景下，以行政机关为代表的公权力主体利用大数据及相应技术而进行公共管理、风险监控、行政执法、社会服务的实践，已展现了一幅数字行政的宏大愿景。一种数字权力与行政权力相结合的治理技术开始呈现，本文称其为“数治”(governance by data)。“数治”是权力与数据处理及算法应用深度融合的治理技术。从实践看，这种治理技术既可能与资本相结合，如平台通过个人数据画像(profiling)挖掘消费者潜在偏好、个性化定向推送内容信息、商品服务信息等；也可能与国家权力相结合，如行政机关根据公共监控数据预测公共安全、疫情、金融等风险。数治已成为大数据时代国家和社会治理的基本事实。

　　 本文所探讨的数治，限于行政权力与数字权力相结合的行政活动领域。从法治视角看，无论是英美的“法治原则”(rule of law)，还是德国的“法治国”(Rechtsstaat)原则，都强调政府权力必须受法律控制、个人权利受法律保障等基本价值立场。围绕这些基本价值，传统法治发展出相应的法律控制工具和机制，例如规则公开、程序正义、裁量理性、权利救济、司法审查等。但以数据和算法为技术驱动的数字行政，对上述法治控制技术提出了新挑战。本文的基本问题就是:数字技术在行政活动中的广泛应用，将对传统行政法治带来什么样的挑战?数治是否会颠覆行政法治?行政法治系统应如何回应数治的挑战?

　　 对上述问题，既有的政策表述与学理研究已有一定关注。从政策和实践层面看，在“电子化”“自动化”“数字化”等概念，这种变化的背后所体现的其实是行政权运行技术的不断发展。2002年，我国出台首个国家电子政务总体规划，强调政府利用IT技术尤其是互联网改善公众信息服务，塑造电子化、网络化行政活动过程，促进“无需在场”的行政技术转型。随着电子政务与计算机技术的发展，多地提出政务办公自动化的目标，行政行为自动化应用范围不断拓展。不过，从电子化到自动化的行政技术变迁，主要是通过行政程序变革，促进行政行为高效、便捷、透明。这些技术主要是在微观的程序维度进行流程再造，尚未在宏观上改变行政权运行的逻辑及治理模式。而随着新一轮科技革命兴起，特别是大数据和人工智能技术的广泛应用，基于数据累积及算法技术迭代更新，行政的决策方式、治理手段、执法机制等正迎来系统性的变革。通过对个人和组织数据的大规模采集、处理分析及应用，行政机关获得了巨大的数字权力，而这种数字权力与行政权力的结合正是数字行政的特质。

　　 法学界对数字行政的现有研究，主要以行政的“电子化”“自动化”为场景，分析这些场景中行政活动的程序性变化；对于数字行政造成的权力关系结构变化、行政权运行逻辑变迁等宏观的、整体性问题，现有研究还显得薄弱。实际上，数字技术驱动的行政，所带来的不仅是技术权力与行政权力叠加的“量变”效应，而可能导致“质变”甚至“突变”效果。例如数字赋能可能导致行政权——相对方权利关系的进一步失衡，数字行政所遵循的技术逻辑与行政法治逻辑之间存在诸多紧张甚至冲突。从法治逻辑看，由于数字行政本质上仍然是行政权的活动，故理应纳入行政法治框架，受到法律的控制，但问题是：面对高度技术化、迭代更新、依赖代码和算法进行决策的数字行政，行政法治系统当如何有效应对?

　　 二、数字权力与行政权力结合的场景化展开

　　 从行政活动目标对手段的需求看，数治技术与当代公共行政风险管理和控制的目标存在高度耦合。在现代风险社会中，行政的治理目标已从传统的秩序维护和修复，逐步转向风险预防和调控。政府需要针对各种不确定的经济和社会风险进行未雨绸缪式的调控，以高效、精准地维护社会安全与秩序。传统的行政权运行在组织维度上依靠科层制的分工，侧重于在一个个特定的场景中执行法律，对处理整体性、大规模、跨部门的风险防控任务力有不逮。因此，一旦大数据、算法等技术兴起，其实现政府治理目标的潜在效用自然会得到行政的青睐。这就是数字技术对行政权赋能效应的底层逻辑。与此同时，在利害关系愈发复杂、行政资源相应地愈发不足的政府治理领域，行政主体需要高效、精准地对交织的利害关系进行识别和调整，对瞬息万变的复杂事实进行识别和化约。在传统行政技术中，受限于执法者的认知、协调和抽象化能力，政府对于利益分配、利害关系调整的微观处理能力受到多重约束，难以智能、高效地应对社会生活的复杂性。而在数字技术的支持下，大数据、智能算法、自动化决策等要素得到广泛运用。新技术运用的规模效应，可以扩展治理所涵盖的人口与地域范围，化解行政领域的一系列治理难题。

　　 在治理的技术路线上，数字技术驱动的行政依赖对治理领域的人和事进行大规模数据化。人和事被化约为可由机器进行理解、分析、计算的数据集；基于对数据的处理分析，进一步由算法进行辅助性决策。在这一治理的路线图中，数据、技术和权力深度融合，共同服务于政府治理的目标。例如，在风险规制领域，面向市场主体的数字化监管、面向公共安全的监控技术得到广泛应用；在给付行政与福利行政领域，通过数据和算法的数字行政已渐成主流；在传统的秩序行政领域，以数据加算法为核心技术的“预防式执法”模式也已在很多场景中得到应用。下文围绕这些代表性场景，对行政过程中数治的基本运行机理进行分析。

　　 (一)数字化监管

　　 在传统监管观念和治理手段基础上，为回应市场与社会中复杂、多样的风险治理难题，政府将数字技术广泛运用到行政监管领域。从现实背景来看，政府监管和执法的核心在于市场主体相关信息或数据的获取，但由于资源与介入方式的限制，监管主体往往面临信息不足、调控能力有限等困境。而数据采集、分析与算法模型的应用，可缓解数据信息不足、监管能力受限等困境，增强行政监管的效能和效率。正因为如此，政府高度重视数字化监管技术的运用。例如，《意见》提出：“以数字化手段提升监管精准化水平。加强监管事项清单数字化管理，运用多源数据为市场主体精准‘画像’，强化风险研判与预测预警。”在风险规制的现实需求下，以高质量的大数据为基础的数字化监管成为提升监管效能的基石。监管机构通过采集、分析数据，运用算法模式进行决策，从而对监管对象的行为及其趋势进行分析，预测未来风险，并采取风险干预等措施。金融监管、市场风险监管、社会信用监管等，便是数字化监管的典型场景。

　　 例如，在社会信用监管的场景中，监管主体首先通过公民个人身份证号码和组织机构代码建立起统一的社会信用代码，将市场主体的身份数字化，从而打破监管机构之间的数据壁垒，为数字化监管提供数据基础的底层架构。在此基础上，监管主体对监管运行架构加以改造，搭建专门的公共信用信息平台，实现数据高效收集、共享、流动和开放。而后，在数据互联互通的基础上，监管主体可以大规模、持续性地处理汇集的大数据，通过算法对监管对象进行信用评价，这种信用评价，实际上就是对监管对象的数据画像，可触发后续相应的信用奖惩机制。例如，通过信用画像导出的“黑名单”，不仅可以通过声誉机制直接减损市场主体的信誉、商誉，还可以经由公共信用信息平台衔接多元的监管手段，激活失信联合惩戒措施。在此情境下，一旦信用数据出现错误，或者数据处理的算法模型出现偏差，就可能导致个体或者群体被“误伤”并承受后续的不利影响。

　　 进一步，在数字化监管中，基于对行为人过往行为数据的分析，可预测其未来行为模式及风险，这种持续性、累积性数据处理，可提升风险规制的科学性与精准性。例如，在金融审慎监管的场景中，监管者不断将新的数字技术应用到监管过程中，建立涵盖监管机构和被监管对象在内的大数据监管平台以及“监管沙盒”(regulatory sandbox)等机制，以提升风险识别、风险衡量、风险决策的能力。在北京地区对非法集资行为的监管实践中，通过机器学习和计算得出的“冒烟指数”越高，表明监管对象越接近非法集资的特征，监管部门可以及时监测预警，做到“打早打小”。不过，在实际操作中，这类预测式的数字化监管可能大幅压缩监管对象的程序性权利，且可能会因为数据质量问题而导致预测精准性下降，这些都会影响数字化监管的理性、公平和公正，导致治理失灵。

　　 (二)公共监控

　　 在社会治理层面，为应对复杂、多样的公共安全风险，监控技术得到广泛运用。例如，在疫情防控、网络管控、反恐等领域，政府大量运用数字技术，采取视频监控、生物识别、行程轨迹排查等方式，对个人数据进行采集、分析和挖掘，从而防控相关风险。随着监控技术的迭代更新及其大规模应用，“监控型国家”(surveillance state)初露端倪。

监控型国家并非一种国家形态，而是一种国家治理技术。例如，在应对新冠疫情的防控中，疫情防控机构通过与第三方合作，引入区块链、大数据、通信网络、人工智能等监控技术；借助这些技术，以自然人生物信息和物理活动轨迹等数据作为要素，运用算法对数据进行分析、挖掘、评估、决策，从而助力风险防控等治理目标。在上述场景中，健康码、场所码、数字哨兵等“码治理”，实际上就是数治的典型样态。“码治理”是基于数据采集和分析的政府治理。就数据采集看，政府可经由大量渠道采集个人数据———除个人自主申报以外，(点击此处阅读下一页)