国家治理现代化中的技术理性与制度理性

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  01、当下“技术迷信”导致社会治理出现失衡现象
  1、追捧投资热点，忽视投资泡沫和金融风险
  新技术革命时代的投资泡沫问题，是世界性的问题。中国是后来者，投资泡沫也来得更加凶猛。在2019中国财富管理50人论坛上，财政部原部长楼继伟指出，虽然我国资本市场取得了长足的发展与明显的进步，但也较大程度存在一级市场“庞氏”化、二级市场散户化、银行存款风险显现以及会计估值操纵化等问题。
  2、欢呼新经济，忽视市场监管，引发恶性竞争和市场垄断问题
近年来，在“互联网+”的口号下，“共享经济”被热捧，但这一新经济领域的各种大战无不以惨烈收场。这已经不是正常投资，而是野蛮拼杀。不但造成了资源大量浪费，还带来了市场垄断，并且对金融不良资产的增加起到了推波助澜的作用。商家对消费者的短暂补贴结束后，出现的是市场垄断的格局，产品和服务的质量随之下降——“买方市场”结束，“卖方市场”出现，消费者的利益受损。
  3、过度渲染智能制造和销售，忽视社会就业问题
  在人口老龄化严重的邻国日本，以软银集团孙正义为代表的企业家们旗帜鲜明地提出了他们的解决方案：“机器人工业愿景”。在中国，马云等企业家也在不断强调互联网无处不在、无所不能的魔力，比如“互联网制造”（Made in Internet）。然而，中国和日本不同。日本处于人口绝对老龄化阶段，人工智能有可能补缺；在中国，我们依旧存在大量的剩余劳动力，保障就业是比运用人工智能更为重要的政策课题。用机器替代人工，体现的是企业家的“经济人理性”，但未必是社会理性。换句话说，企业家可以着眼自己的企业，着眼于“个体、局部的最优”，而政府作为社会治理的首要责任者，必须考虑“社会整体的最优”。当下，中美贸易摩擦、高杠杆率、经济下行压力等因素叠加在一起，中国的就业形势比往年更加复杂严峻。
  4、进行大数据采集和应用，忽视个人信息保护
如今，因为对受众的消费习惯尽在掌握，电子商务平台对注册用户的“大数据推送”驾轻就熟。为民众生活带来方便的同时，我们的个人信息被各类企业、政府机构、事业单位大量采集。其中，层出不穷的各种APP以及其他应用软件对用户的信息采集，具有很大的不规范性。中国社会的个人信息泄露问题相当严重，骚扰电话、精准诈骗就是其恶果。社会的智能化治理需要采集个人信息，但是必须遏制“过度收集个人信息”“擅自披露和提供个人信息”，以及“非法买卖个人信息”等违法行为，扎牢制度的篱笆。
  02、技术的本质：赋能还是耗散？
  美国著名经济学家布莱恩·阿瑟（W. Brain Authur）指出，技术是万事万物深层秩序的一个重要组成部分。但是，我们的潜意识对奴役我们天性的技术与解放我们天性的技术作出了区分。我们或许不接受抑制我们天性的技术。我们是人类，并且我们不只是需要经济舒适感。我们需要挑战，我们需要意义，我们需要目的，我们需要与天性同在。技术在哪里将我们与上述需求分离，它就会在哪里走向终结；反之，技术在哪里增强上述需求，它就会在哪里不断成长，并体现我们的天性。
  意大利创新经济学家乔凡尼·多西（Giovanni Dosi）认为，作为信息、知识、程序、人工制品和中间产品投入的组合，技术具有四个方面的重要特性。一是技术在使用过程中是非竞争性的，一个经济行为者使用某种技术并不能降低其他行为者使用同种技术的能力。二是技术应用与信息应用一样具有内在的不可分割性。三是当特定技术发挥作用时，该技术实际上已经得到社会化利用，其所耗费的高昂前置投入成本已经被后期重复利用该技术的低成本所淹没。四是技术的使用受制于收益非递减规律，有时候遵从收益递增规律。也就是说，信息和知识不会因技术进步而蒙受无形损耗。在多西看来，技术进步是在企业发展、产业变革和经济增长方式演化的框架下进行的，针对新技术治理的衡量标准取决于其是否有利于企业创新和解决问题的能力，是否有利于产业发展和转型，是否有利于改变市场交易方式、市场容量以及增强竞争力，以及是否有利于建立技术和制度变革驱动的宏观经济发展进程。
  技术悲观主义者罗伯特·戈登（Robert Gordon）认为，数字技术并没有像想象中那样带来劳动生产率的提高，“枝头低垂的果实已经摘尽”。
  诺贝尔经济学奖获得者迈克尔·斯宾塞（Michael Spence）认为，数字技术正在深刻地变革着经济和社会，在健康、教育、协作方式等领域所产生的影响极为深远，这种影响多维且复杂，应该衡量和区分其积极和消极的影响，以便为公共政策制定提供指南。
  麻省理工斯隆管理学院教授埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）认为，以人工智能等为代表的新一代通用目的技术带来整个社会互补性投资的增加，但这些投资通常是无形的，在这些新技术导入的初期，其生产率增长会被低估，当这些无形投资伴随着人们适应能力的增长产生收益时，生产率增长会显现出来且容易被高估。他认为前沿数字技术所带来的生产率增长是一条J型曲线。
  诺贝尔经济学奖获得者威廉·诺德豪斯（William D. Nordhaus）认为，人们乐观地以为计算技术、人工智能等数字技术的快速变化将会跨越某些边界或“奇点”，进而全面加速经济增长。但是，虽然计算技术、人工智能可以完成许多常规工作，非常规工作却不那么容易被编程且它们会随着时间的推移和经济环境的变化而演化。“如果我们将这个具有潜在超级智能的世界看作是人类和机器之间的竞争，那么我们肯定需要一个人类团队来考虑如何保护人类免受机器的伤害。”技术与人之间的可替代性程度就将决定“奇点”的到来。
  03、走向制度理性，实现技术与制度两者统一
  1、实现个体理性和整体理性的有机统一
  在强大的“个体理性”的推动下，企业、政府部门等纷纷扩张自己的权益；与此同时，法律法规缺失，如制度供应不足，或者监管失灵，导致“合成的谬误”出现，即：每个个体都是理性的，但他们的行为加在一起，社会整体却呈现出了不理性的后果，表现为社会各领域的治理失衡。
  对此，需要构建优质的制度，也就是说，我们需要制度理性的引导。为了实现善治，“帕累托最优”的理念和“集成的智慧”（制度构建能力），缺一不可。
  2、实现政府和市场的有机统一
  政府和市场作为资源配置的两种手段，容易出现“两张皮”的问题，即两种逻辑，各自运转，缺乏内生性的相互支持，从而引发治理失衡。
  在市场经济背景下，政府发挥资源配置作用，主要体现在三大宏观经济政策的运用：财政政策、货币政策和产业政策。在后发国家，前两者往往融入在产业政策中，因为发展中国家的最大使命是赶超，产业发展是引擎。
  赶超型国家的政府应该是市场的培育者。政府既不能无所作为，也不能越俎代庖。“优质的市场”背后，是“优质的政府和官僚”。日本的产业政策被认为相当成功，原因在于官僚系统的理性化水平。他们在扶持新的支柱产业、培育新的市场的过程中，政策目标是“竞争适度”。为此，既要防止恶性竞争，也要杜绝市场垄断者的出现。
  在产业政策的推行过程中，官僚作为政策制定者握有很大的权力，但他们并不试图用政府这只“看得见的手”来替代市场这只“看不见的手”。因为市场配置资源的效能是有目共睹的，产业政策的目标是培育竞争性的企业和市场。而政府存在的价值，是“让市场更加成功”，为此，必须制定合理的游戏规则，并严格监管。
  正常情况下，政府应该让市场的“自发性秩序”发挥作用；但在发生经济危机以及突发重大公共卫生事件时，政府需要积极有为，通过“凯恩斯主义”式的诱导政策和托底政策，帮助市场和企业走出困境。
  3、实现工具理性和价值理性的有机统一
  新技术代表了工具理性，以法律为内核的制度建设代表了价值理性。市场经济的深化，不只是引进更多资金、技术，而是基于高度的发展理念，积极引入成熟的市场规则，并保证监管的有效性。
  社会治理的目标，简单讲，是“效率和公平”“便捷和安全”的共存。在这里，“效率”和“便捷”代表工具理性，而“公平”和“安全”代表价值理性。
  新技术革命给社会治理带来了机遇，也存在危险的陷阱。在智能化时代，技术不断智能化，这就需要人类理性水平同步提升，否则，人类有可能成为技术的奴隶，失去人的主体性。如果机器成为人类生活的决策者，一定程度上意味着它成为了人类的决策者和统治者，这是对号称“万物之灵”的人类的莫大讽刺，也是悲剧的开始。
  04、校准前沿数字技术赋能国家治理的“仪表盘”
  1、建立跨政府部门的数字技术治理联动机制
  技术赋能不应该固化政府部门的法定权责边界，而应该从标准兼容、数据共享、测试仿真、创新适应、协作联动、安全可信的角度建立数字技术治理规则。高度重视互联网社会化普及后，根据政府部门与商业主体在数据搜集、处理、存储和利用等环节的能力差异，特别是数据占有量方面已经出现的“反向剪刀差”，建立商业部门向公共部门提供规范化数据接口的规定，从而保证公共政策的制定能够满足社会预期。政府部门应定期发布数字技术应用指引，保证数字技术的创新和应用赋能国家治理，实现公共价值。
  2、完善数字技术赋能国家治理的法治体系
  加快修订数字技术赋能国家治理的法律法规，扩大现行法律法规的适用范围，完善相关的司法解释，特别是加快制定《数据安全法》《个人信息保护法》《跨境数据流动监管法》《人工智能伦理准则》等法律法规。严格执行《国家安全法》《网络安全法》和《民法典》，保障行政执法程序的规范和公开透明，加强部门执法合作和数据共享，形成执法合力。
  3、深化数字技术赋能国家治理的试点示范
  新冠肺炎疫情全球大流行加速了数字技术赋能国家治理的创新应用。在此背景下，应及时总结数字技术在公共卫生、应急管理、民生服务等领域所取得的治理经验和教训，激浊扬清，整合和构建国家大数据融合治理平台，建立包含数据采集聚合、数据流动交易、数据开放运行、数据安全治理等环节的全流程标准规范体系，将数字技术赋能国家治理的领域逐步向自然资源监测、生物多样性以及环境保护、养老救助、社区治理等领域延伸。
  4、开展人工智能社会治理试验
  面向第三代人工智能——知识、数据、算法和算力的集成，特别是深度机器学习、推理、建模和辅助决策能力，针对目前互联网超级平台存在的滥用市场垄断地位、不正当竞争、过度索权、侵害消费者权益等行为，建立国家算法监管平台，防止互联网超级平台之间的“算法串谋”以及利用算法“套牢”消费者。
  5、促进各类政策间的协调配合
  重点推进技术研发创新政策、产业政策、知识产权、标准和专利政策以及消费者权益保护政策之间的协调配合。建立国家技术研发创新政策的多目标评价体系；技术迭代与产业转型的匹配适应必须有利于促进经济增长和全要素劳动生产率的提高；知识产权保护、标准和专利政策要与消费者权益最大化相适宜；积极实施标准化战略，以标准助力创新发展、协调发展、绿色发展、开放发展、共享发展。
  6、完善面向数字技术赋能国家治理的国民教育体系
  加快调整和改革现行高等教育和职业教育的课程体系、教学模式，依托互联网平台，设置面向大数据、人工智能、区块链等前沿数字技术的开放教育课程。强化科研机构、高等院校和职业高等学校与知名互联网企业、独角兽企业间的合作，增加大众参与数字技术的现场模拟，倡导沉浸式体验，提高公众数字化生存技能。加强各级领导干部和公务员的数字素养培训，强化数字思维、底线思维和风险思维，提高对数字技术的领悟能力和驾驭能力。
  7、加强数字治理的国际交流和合作
  面向国内国际两个大局、网上网下两个场域，逐步形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，加强数据治理和数据监管政策立法的国际交流和合作，分享成功经验，促进国际数据治理规则的开放、包容和趋同。特别是将“防止前沿数字技术应用造成以邻为壑的单极化”提上优先议事日程。