張紅春，楊濤

(貴州大學，貴州 貴陽 550025)

一、問題提出

20世紀90年代英國醫(yī)學領域循證醫(yī)學逐漸興起并向其他科學領域擴散，這使得社會科學中“遵循證據(jù)”的思想日漸興起。如有學者所言，循證醫(yī)學“遵循證據(jù)進行實踐”的理念，像在平靜的水面上投下一顆巨石，迅速在醫(yī)學與鄰近的社會科學領域中傳播開來[1](p.268)。公共決策領域較早受到循證思想影響，循證決策逐漸萌芽并成為公共政策研究與實踐的一個創(chuàng)新議題。作為政府治理社會的核心工具，決策質量高低直接關系國家治理的前途命運?，F(xiàn)代決策科學在其誕生之初就把決策科學化作為矢志不渝的旨趣，以科學可靠證據(jù)取代主觀經(jīng)驗判斷成為促進決策科學化轉型的路徑選擇。由此，遵循證據(jù)是政府決策系統(tǒng)的主要構件和立足生長的基礎，證據(jù)的完備性、多元性和契合性是塑造政府決策應有的科學性、理性和正義等屬性的關鍵[2]。究其本質，所謂的證據(jù)即是知識，由組織化、體系化的高質量信息抽象構成[3]，能夠為決策提供決策因果規(guī)律的知識支撐。

從知識發(fā)現(xiàn)的路徑來看，一直以來，人們都是沿著從感知事實到發(fā)現(xiàn)本質規(guī)律的知識增長路徑來提高認知對象的清晰度，而技術則正是解構和發(fā)現(xiàn)這條因果認知邏輯鏈的一把關鍵鑰匙。羅素·艾可夫的知識金字塔模型揭示人類認知規(guī)律遵循“數(shù)據(jù)→信息→知識”的基本路徑[4]。同理，決策證據(jù)的基本材料應當是決策相關原始事實的記錄與數(shù)據(jù)，其注入價值判斷后生成決策信息，經(jīng)過決策實踐驗證的、反映決策前因后果的因果規(guī)律便是決策知識。受人類自身認知條件與能力的限制，技術尤其是信息技術是驅動原始數(shù)據(jù)到因果知識本質嬗變的“引擎”。人類社會的演化與進步，都離不開技術的革命與發(fā)展。本質上，技術是對現(xiàn)象有目的的編程[5](pp.47-71)，或者說是一種把信息從數(shù)據(jù)中提取出來的工具和知識系統(tǒng)[6]。人類生產(chǎn)知識的要素和過程都依賴特定技術程序裝置對其的捕捉、轉譯和理解。20世紀下半葉以來，信息技術在催生社會變遷中展現(xiàn)巨大威力，日益成為國家控制社會、驅動社會發(fā)展的底層力量。渠敬東等指出，中國三十年改革經(jīng)驗呈現(xiàn)從總體支配到技術治理的趨勢[7]；呂德文以“技術裝置”隱喻技術化社會的國家治理，技術治理的“反向適配”成為普遍治理現(xiàn)象[8]。隨著技術在國家、社會、政府中的嵌入越來越深，作為形成治理知識和證據(jù)的第一生產(chǎn)力，技術的勃興為政府治理現(xiàn)代化開辟了一條坦途，也為公共決策實現(xiàn)科學化的使命插上了科學的翅膀。

然而，雖然技術已深嵌政府治理的細微之處，但公共決策與循證決策領域對前沿技術關照與嵌入機理似乎還有待深入探索。不可否認，目前學界圍繞公共決策科學化議題作了許多有益探討，但在技術層面，技術的嵌入與決策力量的形成還是稍顯捉襟見肘，技術賦能公共決策議題方才興起[9][10]。聚焦技術之于循證決策的研究更是寥寥無幾，只有少許研究回應了技術革新與賦能循證的耦合關系[11][12]。鮮有從技術本質視角對循證決策進行系統(tǒng)性理論整合的探討，更多研究停滯于對二者耦合機制淺嘗輒止的“初探”，因而依舊難以解脫技術與決策能力異步的困厄。大多循證決策研究都不乏對推動公共政策科學化、精準化和實踐化的認識，但其中對技術元素的學術敏感性還有待提升?？傮w而言，既有循證決策研究與前沿科技生產(chǎn)力之間還存在一定的滯后與隔閡。一方面，其囿于技術自身的復雜性。技術復雜性高筑知識、技術的門檻和壁壘，形成常人難以窺視的技術黑箱。另一方面，受制于科層組織內生守舊的傳統(tǒng)決策慣性。傳統(tǒng)決策體制、結構甚至文化不利于知識驅動和技術驅動的決策變革，導致決策過程證據(jù)失準、失真和失衡。隨著工業(yè)化、信息化、數(shù)字化轉型，社會問題日益紛繁復雜，政府治理面臨的傳統(tǒng)風險與新的風險疊加交織，政府既面臨決策數(shù)據(jù)信息急速膨脹的決策證據(jù)增長機遇，又面臨取證、用證難度陡增帶來可用證據(jù)荒、高質量證據(jù)缺失危機等挑戰(zhàn)。所以，在傳統(tǒng)技術失效、新技術發(fā)展非連續(xù)轉型時期，有必要重新審視以技術增進政府決策理性化與科學化的可能性。為了在復雜性和不確定性激增的社會環(huán)境下化解決策技術化與決策社會化的內在張力，我們應當以先進的科學技術手段統(tǒng)攝科學循證決策過程涉及的多元知識，繼而有效制定決策。

隨著信息技術革命的行將深入，人類日益邁入智能化時代，人工智能(Artificial Intelligence)領銜新一輪技術革命漸次展開，正在鋪就出一條機遇和挑戰(zhàn)并行的技術賦能政府決策現(xiàn)代化之路。人工智能的本質是將人類的經(jīng)驗、知識通過另一種方式進行固化和應用，即機器可以自動獲取、表達和運用人類知識、經(jīng)驗乃至思維方式，在自主學習過程中形成理解、思考、推理和演繹[13](pp.27-30)。作為一種挖掘和生產(chǎn)人類知識的工具，人工智能技術可為政府治理注入強大的知識生產(chǎn)力，賦能政府挖掘、運用證據(jù)的能力，進而使得政府決策系統(tǒng)漂浮于豐富多元證據(jù)的“原湯”之中。遺憾的是，緊跟最前沿人工智能技術的政府循證決策研究還是空缺的議題。有鑒于此，研究以“技術—循證”為主線，旨在回答技術如何機理性嵌入政府循證決策機制，并嘗試將人工智能技術作為循證決策科學化的驅動力量及明晰其內在機理。

二、主觀經(jīng)驗邏輯的式微：政府循證決策的緣起與研究進展

循證醫(yī)學的問世推動循證科學成為一門顯學，其“基于證據(jù)”的思維和方法迅速掀起了社會科學的第三次“科學化”浪潮。作為循證科學領域中的一個應用領域，政府循證決策何以產(chǎn)生？其發(fā)展脈絡、研究進展和不足有哪些？下面通過理論與文獻的探源來回答上述基礎性問題。

(一)循證醫(yī)學的垂范：循證淵源及決策遷移

在長期實踐探索中，醫(yī)學領域已經(jīng)形成尊崇科學證據(jù)的傳統(tǒng)。尋求不同醫(yī)學病癥和與對之應的治療藥物、治療方案、治療效果之間清晰的因果關聯(lián)，可以說是醫(yī)學之道。這種“對癥下藥”、注重依靠證據(jù)進行醫(yī)學決策的優(yōu)良傳統(tǒng)實則解釋了為何循證決策這一概念率先發(fā)跡于醫(yī)學領域，并且隨著技術變革愈發(fā)成為醫(yī)學研究與實踐主流范式。

據(jù)考釋，循證理念可以追溯到20世紀90年代現(xiàn)代醫(yī)學所提出的循證醫(yī)學( Evidence—Based Medicine，EBM)概念。1992年戈登·蓋亞特等在JAMA上發(fā)表第一篇循證醫(yī)學文章, 標志著循證醫(yī)學的正式誕生[14]。從概念來看，循證醫(yī)學是基于證據(jù)的醫(yī)學決策，其決策證據(jù)是關于疾病病因、診斷、治療和轉歸等一般規(guī)律的科學發(fā)現(xiàn)[15]。作為一門新興的交叉性前沿學科，循證醫(yī)學具有獨特的科學特征，并深刻地影響后繼循證學科的范式選擇。一是循證醫(yī)學以人文關懷和以人為本的價值觀為學術使命。它強調對患者需求和生命的關照理解，與過分強調“目的—手段”的工具理性主義不同，其將人的價值和目的作為一種有意義的決策證據(jù)。二是以高質量證據(jù)為基本規(guī)則遵循。為了實現(xiàn)醫(yī)學決策的價值性，循征醫(yī)學主張遵循“干預措施”與“有效結果”的因果規(guī)律證據(jù)來決策，以提高醫(yī)學決策的審慎性和責任性。三是以技術工具賦能證據(jù)獲取和應用。循證醫(yī)學主張通過應用基線調查、群體回歸、同質可比等基于統(tǒng)計學原理的工具和臨床隨機對照實驗方式獲取客觀證據(jù)，同時也通過運用觀察性研究、人類學研究、個案研究等質性工具獲取生動的價值證據(jù)，并開發(fā)獨具循證醫(yī)學特色的薈萃分析(Meta Analysis)和系統(tǒng)評價(Systematic Review)、人機交互等方式來獲取高質量證據(jù)。

以類比機制觀之，政府決策過程和旨趣可以被看作一種“社會性疾病治愈”。正如唐代醫(yī)學家孫思邈所謂：上醫(yī)治國，中醫(yī)治人，下醫(yī)治病。治國理政中政府的責任要義在于通過政策制定、執(zhí)行來解決社會問題。政府以決策治療國家和社會難癥，其過程與醫(yī)學診斷如出一轍。由于政府決策對象是重大的、復雜的社會問題，涉及普羅大眾錯綜復雜的利益關系，稍有不慎就有可能給決策對象和國家人民帶來不可挽回的公共損失，因而政府決策同循證醫(yī)學決策一樣，都對高質量的決策證據(jù)有著非常強烈的需求。由此觀之，循證思想向政府治理領域的遷移具有必然性和適恰性，它促進了政府決策范式的更替，也是推動政府治理朝著良善治理變遷的一個縮影和基本路徑。

(二)公共治理的回響：政府循證決策研究興起與發(fā)展

循證理念自問世以來就在社會科學和相近領域快速激起了一次追求證據(jù)及其有效性的思潮，并成為學術界一個經(jīng)久不衰的議題。循證醫(yī)學的理念和方法等逐漸延伸到情報學、教育學、經(jīng)濟學、法學、心理學和公共管理等非醫(yī)學學科領域。尤其是在公共政策領域，參照循證醫(yī)學理論和方法技術的循證決策范式迅速風靡英國、美國、澳大利亞等國家。

我們通過系統(tǒng)檢閱知網(wǎng)、Web of Science等國內外文獻庫發(fā)現(xiàn)，自1999年以后，有關循證決策的研究文獻在學術界大量出現(xiàn)。雖然學界對循證決策的探討還遠不及循證醫(yī)學那般成果豐碩，但既有研究在闡釋循證決策的概念特征、演化脈絡和治理應用等方面做出了重要貢獻[16][17]。其中不乏有循證式管理[18]、循證治理[19]、循證政策[20]、政策評估[21]等循證決策研究熱點涌現(xiàn)，孕育和明晰了科學循證的公共治理之道。而早期研究圍繞遵循何種證據(jù)形成流派紛爭。一類研究強調循證的器物屬性，可被視為對邏輯實證主義或工具理性的擁躉。此類觀點從證據(jù)的“造”與“用”視角出發(fā)，其論證的重心在于從真實的政策效果中找到支持性依據(jù)。他們重視知識、證據(jù)和政策評估，認為將翔實的證據(jù)納入政策過程是減少政策制定者的隨意性和主觀性、提高決策成功可能性的主要途徑[22][23]。另一類是將價值要素引入循證決策的價值理性學派。其批駁非人格化的理性決策原則，指出政府決策受到廣泛受眾和復雜環(huán)境的影響，決策的循證并非按嚴格的理性邏輯展開，而是遵循公共價值與公共利益的最大化原則。循證決策除了關注循證的有效性還要關注循證背后的“價值取向”，決策是否合理很大程度上取決于尋求政府決策權力控制與權力價值之間的有效交互[24][25]。但隨著循證決策日益包容性的發(fā)展，兩種研究流派的狹隘對立正在減弱，統(tǒng)籌工具理性與人文價值更符合公共政策的實踐要求與發(fā)展邏輯。為此，許多新近研究開始追求超越工具理性和價值理性之爭，依據(jù)不同情境進行循證決策框架整合與綜合應用[26][27]。因此，政府循證決策的前沿更多以公共價值為目標導向與內生動力，依托有效的技術工具、科學的方法和規(guī)范的組織制度生產(chǎn)和利用高質量證據(jù)，超越理性本身的爭辯轉而投入到獨特情境中，具有價值導向、重證重實和崇尚技治等意涵。近年來，技術革命加劇原有公共決策失敗或失靈風險，循證決策機制成為政府應對時代變革、化解決策風險的有效制度選擇，技術變革背景下政府循證決策新樣態(tài)開始萌發(fā)。

(三)既有理論文獻的簡要評述

揆度既有文獻，研究共識和不足之處非常明顯。在研究共識方面，普遍的觀點都將循證醫(yī)學作為循證決策的正式理論基礎，循征醫(yī)學注重科學證據(jù)和價值訴求辯證統(tǒng)一的方法和思想為政府循證決策提供了可行經(jīng)驗啟示。但政府治理并非完全照搬循征醫(yī)學，更不可能完全沿襲其醫(yī)學路徑或簡單收拾便拿來為解決公共情境下的問題所用。畢竟公共治理決策的場景、使命、知識與醫(yī)學決策存在天壤之別，更何況起源于西方的循證醫(yī)學或循證決策的理論實踐都難以和我國本土行政情景相匹配。已有文獻很好地揭示了循證決策在政府治理的應用價值、應用思路和未來發(fā)展前景等，但相關研究也存在明顯的瑕疵。一是既有研究多側重于宏觀角度的探討，研究重點主要集中在循證理論的介紹、重要性論述及實踐指南上，特別是集中在如何進行循證決策議題上，一般為點到為止的描述和勾勒，鮮有進行深入機理研究。學術界對于循證決策究竟該遵循何種證據(jù)、如何循證等問題仍然語焉不詳。二是關于循證決策的理論，多為其他領域循證思想的引介，缺乏立足公共決策主體的整體性、系統(tǒng)性和創(chuàng)新性的理論框架構建，這使得循證決策研究與實踐直接面臨理論準備不足的羈絆。三是當前一些學者雖然已經(jīng)注意到從技術視角去考慮證據(jù)的生產(chǎn)，但更多只是將技術視為循證決策活動的背景而非驅動要素，缺乏對技術驅動的決策證據(jù)生產(chǎn)、收集、利用等理論的探究，對人工智能等前沿技術的循證引入探索更是戛然而止。這些潛在的研究盲點，都使得我們有必要建構包含價值、證據(jù)、技術等關鍵要素的循證決策整體性框架，并思考新技術革命對政府循證決策模式的變革路徑。

三、“價值—證據(jù)—技術”：政府循證決策生成的三維分析框架

一般意義上的決策，本質上是融合應用多元知識的理性選擇過程。對于政府決策而言，其實質也是基于不同知識進行社會化、制度化的理性決策建構活動，現(xiàn)代公共政策中的循證運動也正是旨在通過尋求“有用”的和相關的知識尤其是強調因果聯(lián)系的知識，來幫助決策者處理和解決問題[28]。公共決策需要什么樣的理性知識，這些理性知識在決策中的作用如何，理性的決策知識又如何生成，這是政府循證決策理論建構的重大命題。理性為現(xiàn)代社會和現(xiàn)代科學大廈建構的基石，遵從理性成為人們認識、解決社會問題必須循證的準則，增強和拓展理性成為人們面臨的共同認知與行動挑戰(zhàn)。在跨學科的論爭中理論標準日益從早期的單一的工具理性走向了工具理性和價值理性的平衡。正如有研究指出，一個社會的健全必須建立在工具理性與價值理性的統(tǒng)一之上，或者說，工具理性應當從屬于價值理性[29]。既有研究對價值理性與工具理性關系的廓清，為我們全面地看待循證決策中的理性標尺提供了有益啟示。也就是說，循證決策不僅要以證據(jù)的有效性為決策標尺，還要考慮到?jīng)Q策在價值尺度上的正確性、合法性標準。由此，決策價值和決策證據(jù)型構了循證決策理性的二維坐標。其中價值維度主要賦予循證決策意義和方向，引導循證決策的目標走向；證據(jù)維度是將決策事實轉化為清晰化、可視化和規(guī)律性的知識生產(chǎn)過程，引導循證決策的經(jīng)驗走向。

而隨著技術的變革，社會在快速演進中愈發(fā)充斥混沌性、復雜性與異質性，以往決策者憑借自身零散、碎片化、經(jīng)驗化的知識就能輕松決策并完成對治理秩序維護的方式正在被顛覆。單一的決策知識體系，無論是曾被奉為圭臬的理性知識抑或來自實踐的經(jīng)驗知識顯然都難以應對如此社會轉型產(chǎn)生的巨變[30]。技術一方面加劇決策技術化與社會化對峙，進而凸顯兩種決策知識存在的難以自適的內在張力，另一方面又提供了一個技術統(tǒng)治與專家政治之外的中性解釋[31]?？梢哉f，決策技術試圖彌合決策事實與決策價值之間的張力，決策引入技術可以使決策的證據(jù)和價值具備從二元對立走向應然與實然統(tǒng)一的可能性。

在確立價值、證據(jù)、技術三個關鍵理論變量在循證決策中的宏觀定位之后，本文將進一步具化建構“價值—證據(jù)—技術”的政府循證決策分析框架，試圖將原本斷裂或紊亂、松散糅合的關鍵循證決策要素與解釋變量有機凝聚在一起，實現(xiàn)循證決策價值性、有效性和效能性的整合。

(一)“價值—證據(jù)”：政府循證決策的運行雙軌

如前所述，證據(jù)和價值的二維決策要素形塑了循證決策的運行軌道。決策價值規(guī)定了循證決策之“意”，即政府決策應以追求公共利益為組織使命，以充分明晰、履行自身職能定位和回應服務對象為本質，以解讀、創(chuàng)造和釋放公共價值為決策引導動力和核心目標[32]；決策證據(jù)如同決策“磚石”，它奠定、堆砌循證的基礎和路徑，賦予循證之“形”，即以證據(jù)賦予政府決策以科學性、合理性，體現(xiàn)循證決策的現(xiàn)實層面和規(guī)律屬性。決策價值錨定目標和行動方向，為決策系統(tǒng)提供理想、信念和社會情感等實踐性的、政治性的價值性知識，為認知決策事實提供判斷標準和內生動力，形成循證決策的牽引力；決策證據(jù)則是決策價值載體，為決策系統(tǒng)供給數(shù)據(jù)、過程和客觀規(guī)律等認知性、標準性和結構性的決策知識，形成循證決策的約束力，為價值的實現(xiàn)和檢驗提供現(xiàn)實標準和基礎來源。價值與證據(jù)的固有結構性張力使得決策者更加留意價值與證據(jù)之間的平衡和互嵌，脫離現(xiàn)實證據(jù)映像的價值判斷會淪為懸空的臆想，而價值無涉的事實遵循則會成為脫離決策使命的游魂，二者合則提升循證決策的清晰度與合法性。

價值在循證決策中的主要功能是提供政府循證決策的牽引力。 公共價值是政府履職時不容置喙的本質性規(guī)定和善治精神的回歸，它要求政府的核心宗旨在于以公民為中心進行內容生產(chǎn)和提供服務，決策既要遵循證據(jù)也要秉承人民至上的首要原則。如有學者提出“證據(jù)的善治”“經(jīng)由證據(jù)的善治”，從證據(jù)之善到循證之善，都是將價值融入循證決策過程[33][34]。相反，忽視價值的決策即便以循證粉飾也有倫理失范的危險，有學者就已論證了政策失靈的失敗根源就在于價值失衡引致公共性不彰[24][35]。畢竟政府治理以人為中心而非價值中立，其公共性表現(xiàn)為決策價值的創(chuàng)造和釋放，反過來又為決策提供了最終歸宿和檢驗標準。為此，政府決策要善于吸納公眾需求、滿意度、獲得感等社會性偏好，并借助價值聚合機制來明晰社會共識，將其作為循證決策的價值標尺。簡言之，決策價值賦予政府決策現(xiàn)實意義和理想意義，價值賦意構成政府循證決策的內在動能與目標靶向。

證據(jù)在循證決策中的主要功能是提供政府循證決策的約束力。證據(jù)是循證決策的核心，體現(xiàn)循證的事實尺度，回答了依據(jù)什么決策的問題。決策所需要的各類證據(jù)實質上就是來自方方面面的知識，而任何知識都源自人們對事實的捕捉和利用，其微觀感知顆粒是記錄事實的數(shù)據(jù)，通過對社會事實的感知來生產(chǎn)決策所需規(guī)律性知識。其中，大部分知識是以技術性、認知性、標準化、程序化形式生產(chǎn)用以刻畫社會和反映客觀規(guī)律的認知性證據(jù)，如研究成果、定量的調查統(tǒng)計數(shù)據(jù)及分析結論、統(tǒng)計模型和現(xiàn)存數(shù)據(jù)等[26]。除此之外，還有部分知識是人基于知識實踐而產(chǎn)生的實踐性知識，與人的價值發(fā)生關聯(lián)、嵌入事物關聯(lián)信息而成為具有能動性、實踐性的經(jīng)驗證據(jù)[30]。不論何種知識，其本身都內含循證決策所需的信息、知識、規(guī)律等多重邏輯組構的因果聯(lián)系，為基于證據(jù)由因推果或由果溯因的證據(jù)溯源機制提供了解釋基礎，能為決策系統(tǒng)提供記錄事實和反映本質因果的證據(jù)支撐。證據(jù)的意義在于提供循證決策的基礎材料和情境背景，同時劃定循證的理性邊界，形成有理有據(jù)的科學合規(guī)路徑，以客觀標準取代決策者的憑空捏造與主觀臆測?？梢姡瑳Q策證據(jù)為循證決策創(chuàng)設理性邊界。

作為循證決策的二維標尺，價值和證據(jù)互相融嵌和規(guī)約。價值塑造政府循證決策的目標取向，但價值的確立、生成和演化的過程并非是野蠻生長的過程，也不是如海市蜃樓一般的現(xiàn)象，決策價值的演化軌跡必須在特定的決策秩序與事實空間才有現(xiàn)實生命力，價值衡量必須參考證據(jù)。而政府自身特定政治立場標注了決策證據(jù)的探尋、生成和利用有必要以價值理性為首要標尺，并用價值為科學理性主義和實驗主義特征的循證決策賦意，時刻提醒政府決策的公共特質和政治使命。借鑒赫伯特·西蒙的決策程序集定義，循證決策可被視為一個證據(jù)收集、方案規(guī)劃、方案實施過程，此中任何環(huán)節(jié)都離不開證據(jù)的使用，其實質就是一個從證據(jù)生產(chǎn)到證據(jù)加工、證據(jù)運用的過程。為此，政府循證決策理應通過決策系統(tǒng)的科學性和嚴密性的設計，使得決策程序運行在決策價值和決策證據(jù)的雙軌約束之中而不是偏廢其中任何一極，駕馭并平衡價值理性和事實理性之間的張力。

(二)技術賦能：政府循證決策的助推邏輯

技術之于政府治理并非新鮮事物?；仡櫲祟惣夹g史，從印刷術到電報、電話、計算機、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)再到今日的人工智能技術，科技的更迭促進了人類文明的進步，同時也深刻地賦能政府治理。公共治理語義體系下的決策技術可泛指使決策目標實現(xiàn)的途徑和手段，如布萊恩·阿瑟所描述的技術內在景象——技術的集成或組合是為了滿足它們的目的[5]。又如顏昌武將技術視為一種理性的“系統(tǒng)性知識”或實現(xiàn)人類之目的的理性的“方法的總和”[36]。技術作為人們認知與實踐的有效工具，可以使決策者駕馭復雜性，使其統(tǒng)籌、協(xié)同科學知識和經(jīng)驗知識以實現(xiàn)對證據(jù)和價值的雙向賦能，增強決策的確定性與可控性。因此，決策事實感知、信息提取、決策知識和證據(jù)的獲取以及決策價值的提煉都離不開各類技術，缺乏技術主導的決策將淪陷于事實與價值的迷霧。

從技術的本質來看，技術之于循證決策是內在自洽的。技術作為實現(xiàn)既定目標的工具，其賦予工具使用主體以特定的能力或能量，激發(fā)主體的自革與創(chuàng)新動能，進而更好地實現(xiàn)主體目標[37]。決策價值和決策證據(jù)二維尺度搭建了政府循證決策的公共能量場和秩序空間，但二者顯然不是簡單羅列或堆砌就能塑造循證決策形態(tài)，正是基于技術的引擎使二者有機嚙合、聯(lián)結和相向而行。具體來說，技術對決策價值與證據(jù)的賦能機制體現(xiàn)為以下兩個維度。

從決策價值維度來看，技術為政府循證決策的價值認知和生產(chǎn)提供支持力。政府決策要實現(xiàn)何種目標、何種價值，是一個價值認知的問題，本質是對普羅大眾利益與需求的感知、洞察與理解過程。作為一種實踐工具，技術天然地具有幫助工具使用者認知主客觀世界的功能，它能給決策提供價值感知工具。雖然政府決策價值表現(xiàn)為抽象的理念和原則，但在現(xiàn)實層面它必然表現(xiàn)為公眾實實在在的需求、物品和問題。而利用技術工具對這些形而下的價值表現(xiàn)數(shù)據(jù)進行收集、分析和提煉，能夠幫助決策者克服主觀化、經(jīng)驗化的價值感知，采用基于證據(jù)的“善的價值觀”。在決策價值的引導之下，技術資源要素不斷創(chuàng)造公共價值，精細化技術不斷進行社會價值的感知、計算、整合以及促進價值與循證的融合。

從決策證據(jù)維度來看，技術為政府循證決策的證據(jù)生成提供支持力。循證決策追求決策過程的可檢驗性、可重復性，其之所以能有如此高的理性抱負，在于其始終基于客觀事實的決策依據(jù)。決策事實、數(shù)據(jù)、信息和知識等證據(jù)要素作為循證決策建構基石并非信手拈來，其生產(chǎn)和應用以及決策過程自身的優(yōu)化都離不開技術手段賦予挖掘、處理和適應的能力。技術為決策主體提供了尋找、發(fā)現(xiàn)、檢驗各類證據(jù)的新方法或路徑，借助技術才能將決策證據(jù)變?yōu)閷崿F(xiàn)決策目標和服務決策的有用知識?？梢哉f，決策技術與決策證據(jù)之間存在著某種彼此形塑的邏輯關系，即決策技術是生產(chǎn)、使用決策證據(jù)的手段和途徑，決策證據(jù)是決策技術彰顯勢能的場域和作用客體。隨著信息技術革命躍進式演化加快，數(shù)據(jù)、信息和知識的迭代和增長加速，證據(jù)處理越來越依賴技術手段，現(xiàn)實政府決策證據(jù)生產(chǎn)和應用更不可能脫離技術支持。

由此可見，技術為政府循證決策賦能并不是單向度的，而是為其提供了決策價值與證據(jù)并行、融通的能力。各類技術處理海量數(shù)據(jù)，對證據(jù)加以組織分類、比較和篩選，將數(shù)據(jù)轉化為反映決策事實和蘊含決策價值的決策信息，可以不斷提升決策證據(jù)的質量和價值合法性。決策價值、證據(jù)和技術統(tǒng)一于完整的循證決策過程，技術通過價值管理和證據(jù)管理融入從議程設置到?jīng)Q策方案規(guī)劃、執(zhí)行的全環(huán)節(jié)，從而實現(xiàn)系統(tǒng)性、連貫性的價值和證據(jù)生成與應用。

至此，由決策價值、證據(jù)、技術型構的政府循證決策之路已然清晰，政府循證決策的新范式是一條以決策價值和決策證據(jù)為基本要素和運行軌跡，以技術賦能為實現(xiàn)機制和支持力的決策科學化、合法化轉型之路。價值機制與證據(jù)機制彼此形塑，共同締造循證決策形態(tài)和程序(參見圖1)。創(chuàng)造公共價值是政府決策的核心目標與內生動力，決策價值是引導政府取證、用證的向導與動力；決策證據(jù)是政府循證決策的基礎，規(guī)范取證、用證決策的過程是科學循證的關鍵；決策技術則是統(tǒng)籌和賦能兩者的關鍵手段，如何有效利用技術力量撬動循證決策是范式轉型的關鍵。

圖1 政府循證決策的三維生成框架

四、人工智能賦能政府循證決策:機制與進路

信息技術革命的深入行進將人類社會帶入了一個泛在鏈接、全面感知、實時傳輸?shù)臄?shù)據(jù)信息空前爆炸時代，建立在互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算等信息基礎設施之上并以海量數(shù)據(jù)信息處理挖掘應用為目的的人工智能技術應運而生。人工智能技術以各種數(shù)字設施提供海量數(shù)據(jù)為基礎，以大數(shù)據(jù)、云計算和高速CPU為神經(jīng)網(wǎng)絡主導的深度學習提供挖掘計算和智識提取基礎。人工智能以機器模擬和延伸人類智能為使命，形成數(shù)據(jù)、算力、算法三駕齊驅、“萬物互聯(lián)、萬物智能”的智能復合體。高性能運算架構和海量數(shù)據(jù)催生出具備特征判別和邏輯推測的深度學習算法模型，并進化形成類人腦的自我學習、自我推理以及自我適應的智能范式[38]。可以說，人工智能技術突破了人類在數(shù)據(jù)藍海面前的知識發(fā)現(xiàn)瓶頸，在數(shù)據(jù)密集型社會空間內遍地生根和應用，智能技術與人類社會發(fā)生前所未有的高度耦合，逐漸成為智能社會背景下主導社會形態(tài)嬗變的關鍵驅動力量。

在這場正在行進的智能化革命中，政府治理也概莫能外地深處變革之中。事實上，人工智能思維、資源稟賦和技術手段正革命性嵌入政府治理領域，成為提高政府治理效能的最新“工具箱”和“催化劑”，并且在數(shù)據(jù)開放[39]、危機管理[40]、城市治理[41]、輿論治理[42]等方面已取得顯著成效。人工智能思維和設備正在變革由人工主導的政務數(shù)據(jù)挖掘、政府信息與知識創(chuàng)造、政府決策制定、政府執(zhí)行監(jiān)管等領域，深刻地重塑政府治理的價值觀、資源觀和方法論，驅動政府管理決策從認識論、方法論上發(fā)生向度轉變。

對于循證決策而言，無論是人工智能技術自身的革命進步，還是政府治理場域對人工智能技術的深度引入，都意味著一次巨大的決策范式變革機遇。人工智能變革背后是一場深層次的認知革命，這歸因于人工智能具備的強大數(shù)據(jù)挖掘分析、自主推斷和學習能力，它創(chuàng)造性地改變了知識創(chuàng)造環(huán)境與路徑，打破了人類對知識創(chuàng)造的絕對壟斷地位，也消除了人腦面對數(shù)據(jù)海洋與復雜知識管理時的無力感。作為一種知識生產(chǎn)和應用的新工具，人工智能技術被引入循證決策的價值和證據(jù)運行雙軌，有望形成一種開放參與、多維證據(jù)處理、智能模擬預測、敏捷遞歸自我迭代的智能循證決策形態(tài)，進而能夠有效地推動政府循證決策的范式轉型。

(一) 價值重整：走向循證“善策”

追求善的價值是政府治理的使命，也是政府循證決策的終極目的。人工智能及其支撐技術嵌入政府治理場景，為政府決策開辟了一個超越物理時空限制的公共能量置換場域，決策權力逐漸蔓延和擴展至普羅大眾。在技術不斷擴大與社會的接觸面過程中，可以發(fā)揮智能技術開放性、包容性和融合性特質的優(yōu)勢，及時識別社會需求并融合成為高質量決策價值證據(jù)，使得公共治理場域多元主體的價值觀有效地嵌入循證決策過程。概言之，人工智能可以賦能決策價值的感知、融合和生產(chǎn)，驅動循證決策邁向更具多元性和兼容性的協(xié)同價值創(chuàng)造。

第一，人工智能賦能循證決策智能化價值感知。決策價值集中呈現(xiàn)循證之證據(jù)和過程對公眾訴求、利益偏好的表征，價值感知成為決策公共性建構和釋放技術善意的前提與基礎。由于傳統(tǒng)技術在感知和記錄公眾話語、價值偏好、行為態(tài)度和能力方面有限，且受制于數(shù)據(jù)樣本、傳輸時間、分析效力等因素，公共價值細節(jié)和信號容易被遺漏和誤判。決策者往往更多使用標準化、概念化的價值知識和證據(jù)，缺乏具體時空、情境下的個體化、地方化和差異性的經(jīng)驗性價值依據(jù)，決策價值生產(chǎn)面臨不精準、不全面的掣肘。而智能化技術革命深刻嵌入社會大眾的各個角落，正在催生新的價值感知生態(tài)和價值協(xié)同創(chuàng)造的開放治理框架。數(shù)字技術和算法日益緊密網(wǎng)羅公眾生活的方方面面，在人機交互營造的高度網(wǎng)絡化、結構化和公開透明的開源政治生態(tài)中，民意收集與公眾需求調查更加容易，社會輿論更加活躍和可聚合、可計算[43]。人工智能技術可以取代人工進行智能化價值數(shù)據(jù)采集、過濾篩選、清洗和分析等工作，大幅度提升價值感知效率，實現(xiàn)自動化、高效的和實時的決策價值知識、證據(jù)收集處理。例如，機器學習結合傳感器強化決策感知觸角的神經(jīng)末梢，隨時將線下監(jiān)測記錄和各類網(wǎng)絡論壇和平臺中散布著的大量細微的、緘默的公眾需求行為轉化為可解讀的價值數(shù)據(jù)，更清晰可塑地描繪公眾需求與利益畫像。

第二，人工智能賦能循證決策智能化價值運算。政府治理的對象范疇極為寬泛，多元化、多層次主體編織的利益網(wǎng)絡中充斥著不同環(huán)境和主體的價值觀和利益取向。尤其是在工業(yè)和后工業(yè)化社會當中，社會分工和碎片化日益嚴重，不同階層、主體之間存在著較為嚴重的利益對立、沖突和碎片化，決策者的價值運籌和整合愈加必要。而有限的決策資源使得政策議程設置必須考慮優(yōu)先級和響應級別，以及決策規(guī)劃、執(zhí)行中有限的注意力與治理資源的分配，這都必然涉及將不同主體的價值需求進行計量、分析、聚類和排序，以為決策者提供組織化、體系化的價值度量或價值信號提示。人工智能提供了價值數(shù)據(jù)計算利器，通過機器學習算法可對文本、音頻等非結構化價值數(shù)據(jù)進行情感傾向性分析并了解社會形態(tài)與輿論變化，可利用機器學習技術進行不同價值觀數(shù)據(jù)的計算、分類、排序、匯總、篩選、優(yōu)化和整合。此外，還可利用虛擬現(xiàn)實和可視化技術繪制價值圖譜，將原本復雜、沖突、模糊的價值變?yōu)榻Y構化、清晰化的價值知識，并發(fā)現(xiàn)價值之間的關聯(lián)和共識，進而統(tǒng)籌、整合與形成實現(xiàn)整體性治理的集體價值觀。由此，公眾“喜怒哀樂”的價值偏好可被運算，成為決策者可參考的價值參數(shù)，價值信號有跡可循。

第三，人工智能賦能循證決策的價值管理。從過程視角來看，循證決策是正確價值與理性證據(jù)的適配過程，即政府吸納“善的證據(jù)”、踐行“基于證據(jù)的善策”的價值管理活動。而所謂的價值管理便是將公共價值嵌入決策，引導決策議程設置、方案規(guī)劃和監(jiān)督反饋等環(huán)節(jié)并最終實現(xiàn)價值的過程。在決策價值與決策證據(jù)融入決策的過程中，技術可以引導和端正循證之證據(jù)生產(chǎn)和應用，而價值管理將使決策避免滑向“唯數(shù)論”“唯技術論”等極端。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術深度嵌入政府治理過程和決策過程，循證決策全過程價值精細化管控變成可能。在人機交互營造的開源政治生態(tài)中，人工智能平臺加持賦權縮小了精英同草根的價值距離與價值偏離，公眾在決策中的話語和政策議程的優(yōu)先級與主動權得到保障。由此，摒棄傳統(tǒng)“一言堂”決策模式，證據(jù)鏈中的多元主體共同協(xié)同塑造、實現(xiàn)決策價值[44]。人工智能及其算法廣泛捕捉、吸納決策實施過程中的價值演變數(shù)據(jù)、信息和證據(jù)，并自動、智能地分析決策事實過程中的價值增減變化情況，為決策者和社會大眾提供了價值檢驗、價值優(yōu)化、價值調整等價值管理的依據(jù)。

(二)證據(jù)重塑：走向循證“智策”

在循證決策當中，證據(jù)的生命過程表現(xiàn)為從事實記錄到數(shù)據(jù)、信息、知識的生產(chǎn)及其利用過程。人工智能作為一種智能化和智慧化的數(shù)據(jù)、信息與知識提取與利用技術，能夠賦能智能化循證決策形態(tài)的生成。其賦能的整體方向在于，人工智能技術大大克服了傳統(tǒng)決策證據(jù)生產(chǎn)與應用的時空限制和能力限制，增強了決策證據(jù)要素的可獲得性、可計算性、可檢驗性和可預測性，驅動決策證據(jù)質量和應用模式的全面升級，提升了循證決策的可塑性和科學性。在人工智能構建的萬物互聯(lián)智能空間內，知識生產(chǎn)和由外而內的跨層次、跨領域知識轉移和證據(jù)轉化加速，將人們帶入一個證據(jù)密集、智力解放的智能循證時代[45]。智能化循證決策的生成機制體現(xiàn)為以下幾個方面。

第一，人工智能賦能決策事實與數(shù)據(jù)的智能化感知采集。對決策環(huán)境、主體、對象、行為等方方面面事實的掌握是保證決策客觀性、經(jīng)驗性的前提。人工智能及其支撐性的大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、移動物聯(lián)網(wǎng)、智能芯片等高性能傳感設備的社會普及，使得人機混合、物機交互的程度逐漸提高，其帶來的必然結果就是前所未有地提高了信息技術對人類生存的環(huán)境、事物、事務的數(shù)字化感知程度。公共領域的數(shù)字化、智能化轉型也是不可避免的趨勢，這就使得人工智能傳感技術能夠幫助機器自動進行決策數(shù)據(jù)的記錄、抓取和傳輸，多渠道、多維度、高頻率的公共事實記錄和行為觀測數(shù)據(jù)為人們認知決策問題提供數(shù)據(jù)基礎，為公共決策制定者供給系統(tǒng)的證據(jù)素材?；跀?shù)字和智能技術自動獲取的近乎“全樣本”數(shù)據(jù)，循“數(shù)”成為循證的潛在邏輯，賦能政府精準采集數(shù)據(jù)、全景式刻畫公眾畫像。人工智能技術不僅可以提高決策事實感知的全面性，而且可以提高決策數(shù)據(jù)采集的精準性。應用人工智能算法技術，通過對采集數(shù)據(jù)的特征抽取和建模，可以智能地進行決策數(shù)據(jù)采集質量的誘導和自我迭代優(yōu)化。通過尋找新的數(shù)據(jù)來源、設計更好的人機交互方式、設計實驗等方式更加主動地搜集數(shù)據(jù)，將記錄客觀事實的原始數(shù)據(jù)轉換成多層復雜的網(wǎng)絡決策證據(jù)，臨摹關于公共問題的精確畫像，從而不斷接近問題的本原、精準的證據(jù)素材[46]?？梢?，人工智能提供的數(shù)據(jù)資源優(yōu)于調查問卷、專家咨詢、走訪調研、定量統(tǒng)計等傳統(tǒng)方式采集的決策事實和數(shù)據(jù)，補充了大量圖像、音頻、文字、算法等靜態(tài)和動態(tài)的多源、異構、多屬性的證據(jù)素材，有助于提升決策證據(jù)的深度和質量。

第二，人工智能賦能決策信息與知識的智能化生產(chǎn)。根據(jù)認知金字塔理論的啟示，人類認知始于數(shù)據(jù)，然后漸進向信息、知識和智慧的認知迭代升級。決策數(shù)據(jù)雖然提供了原始憑證，但還須通過深入挖掘才能轉化為有決策價值的信息和知識證據(jù)。在由各種數(shù)字技術所生成的數(shù)字藍海時代，每天數(shù)據(jù)增量超過2.5兆字節(jié)，人腦對此只能“望數(shù)興嘆”。政府決策亦是如此，數(shù)字技術嵌入政府治理內部場域，積累了海量的歷史決策過程與結果數(shù)據(jù)，有限的人力根本無法從中逐層抽剝或建構有用的決策信息、知識和證據(jù)。此時，基于算法技術和知識挖掘的人工智能就成為決策者處理分析海量決策數(shù)據(jù)并提取有價值信息和知識的有力助手。算法是人工智能技術擁有智能的根本途徑，而算法的生成又依賴機器學習，即算法是計算機對人類數(shù)據(jù)及其背后規(guī)律的學習與模擬。當下，面向多源、異構、高頻、實時、動態(tài)復雜大數(shù)據(jù)的深度學習算法不斷形成，機器學習日益從有監(jiān)督學習向半監(jiān)督學習甚至無監(jiān)督學習轉變，數(shù)據(jù)處理和計算性能、信息和知識提取的精準性顯著升級[47]。理論上講，在算法、算力、算料的共同加持下，信息與知識證據(jù)生成的效率和質量可以得到無限提升，進而不斷降低政府循證決策偏差。因此，將人工智能技術嵌入決策數(shù)據(jù)挖掘當中能夠從海量決策現(xiàn)實數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)中挖掘出更有效的決策模式和因果規(guī)律，能夠生成更加精準的決策判斷、預測以支持決策者的決策與行動。

第三，人工智能技術賦能循證決策流程的智能化再造。從決策流程來看，基于人工智能技術賦能價值和證據(jù)全過程的嵌入決策過程，可以對決策者的大腦予以有益補充和增強，從而提高決策全過程的科學性與智能性。首先，人工智能技術賦能公共問題智能感知。決策者借助人工智能技術可將海量全樣本、多變量和非結構化的高保真數(shù)據(jù)轉譯，及時充分地獲取決策問題的數(shù)據(jù)、信息和知識，破解信息不對稱、信息碎片、信息壁壘、信息失真等決策問題感知困境，形成對決策場域及其問題的整體性認知。其次，人工智能賦能決策方案智能設計。人工智能技術能夠智能、自主地進行決策邏輯推導和公式計算，使決策方案的設計、模擬、評估和公開更科學高效?；谌斯ぶ悄芗夹g的決策仿真模擬系統(tǒng)，構建政策干預與政策結果產(chǎn)出的復雜變量模型，利用隨機實驗和準實驗等方式模擬、推斷復雜政策場景，模擬和解析不同政策方案、工具與政策結果之間的因果關聯(lián)，為決策者提供具有前瞻性的證據(jù)支持和細膩知識，從而提高決策方案的科學合理性和可行性。最后，人工智能技術賦能決策敏捷迭代優(yōu)化。某種意義上講，決策方案采納與實施的“后決策環(huán)節(jié)”是依據(jù)證據(jù)不斷“回應—優(yōu)化”的過程。智能技術加持下形成即時發(fā)現(xiàn)、反饋、靈活應變、漸進迭代的敏捷循證范式，即在實踐中對決策方案持續(xù)性反饋、解讀反饋信息或績效證據(jù)，依據(jù)因果邏輯繼續(xù)對方案加以比較、執(zhí)行、修繕和迭代。近年來，隨著數(shù)字空間和虛擬鏡像等技術興起，隨機性、調適性的政策實驗、政策實踐成為過程性知識和證據(jù)生產(chǎn)的有效方法，人工智能的自我學習與調試能力增強了決策適應性和靈敏性，為政策學習、政策變遷或終結提供了可靠證據(jù)。各類智能感知和監(jiān)督技術助力及時全面的數(shù)據(jù)感知和采集，自動化同步采集、分析、總結、反饋決策實施過程中的實時因果關系，減少政策反饋與調試的信息阻滯或偏差，實現(xiàn)決策敏捷回應、修正和迭代優(yōu)化。

五、結語：“技術”——理解政府循證決策的新視野

究其實質而言，政府治理現(xiàn)代化是政府行為與結果理性化的過程，而基于證據(jù)的決策是政府決策現(xiàn)代化的必然路徑。肇始于醫(yī)學領域的循證思想方法為政府治理提供了嶄新的決策范式，為政府在決策中平衡價值理性與工具理性提供了可能。當下，信息技術日益成為推動人類文明前進的前沿動力，也是革新政府治理與政府決策的有力杠桿。在大數(shù)據(jù)和人工智能時代，政府治理的內部和外部場景高度數(shù)字化，海量數(shù)據(jù)資源和人工智能技術嵌入決策場景為政府決策的數(shù)字化和智能化轉型提供了技術支撐。

在技術驅動的政府治理和決策轉型敘事下，循證醫(yī)學注重價值、證據(jù)和技術能力有效結合的方法論被遷移到政府治理領域中，構建了技術驅動的政府循證決策生成框架。研究發(fā)現(xiàn)，政府循證決策以決策價值和決策證據(jù)二維機制的張力與合力塑造決策基本軌跡，以技術賦能作為支撐二者的橋接機制、實現(xiàn)手段以及支持力量。繼而，以最新且具代表性的人工智能為技術引擎并引入政府決策系統(tǒng)后，揭示了人工智能對循證決策價值、證據(jù)生產(chǎn)和應用的重構機理。本研究無意將技術神化，只是理論上揭示了人工智能技術驅動的政府循證決策變革可能性，況且，人工智能嵌入政府循證決策首先應當受到?jīng)Q策價值的規(guī)約和引導。

誠然，我們應當如實看到，人工智能也存在“技術倫理失范”“技術鴻溝”“技術霸權”等缺陷，依賴技術而缺乏價值引領與價值反思的決策者也終難以實現(xiàn)決策的科學性與合法性。為此，未來研究有必要關注決策者的人工智能倫理、價值觀和大數(shù)據(jù)素養(yǎng)議題[48]，以牢牢地約束并應用好人工智能這匹“良駒”。