在降低信息成本和增强激励机制两方面发生了重要的变化——数字时代政府市场边界划分及多方治理合作

长期以来，政府、市场和社会边界的划分，在公共治理、在经济学上都是一个大问题。我们为什么需要市场？经济学认为政府配置资源存在“缺乏信息和激励”这两个方面，所以政府配置资源和提供服务的成本很高。每一个市场主体、每一笔交易都有独特、具体的信息，政府不可能完全掌握，所以由政府来配置资源肯定存在信息扭曲导致的低效率。另一方面，激励机制也不够，市场主体自己赚的钱是自己的，政府是在替“全体公民”做事，激励机制不够也导致低效率。因此，经济学长期讲政府只针对市场失灵的问题进行干预。

从公共管理的角度看，无论哪个时期哪个学派，处理平衡好效率与公平的问题都是核心问题。中国的公共服务理念比较有特点，“既要又要还要”的理念强大，实践中需要平衡的方面很多，处理政府和市场关系也是重点难点。

数字时代发生了什么？在降低信息成本和增强激励机制两方面发生了重要的变化。技术赋能政府更多更精准调控经济的能力和提供多元化公共服务。因此，国内公共管理学界有一种共识度较高的倾向，赞同和主张政府提供更多公共服务。政府在AI（人工智能）相关领域配置资源的能力增强，经济学者认为政府要用更多投入支持AI产业发展的倾向也在加强。那么，对此应当怎么看？我想和读者交流探讨三个方面的内容。

数智技术赋能使政府公共服务和调控经济能力显著提升

去年，我到北京市12345“接诉即办”中心调研，从电子大屏上看到，当日市民需要解决的问题大概有8万件，类型复杂，比如市场管理，最主要的就是电商纠纷。排在前八的问题还有妇女权益、换届选举等。面对这些海量的服务需求，我们的政府部门可以做到99%的回复、96%的解决、97%的满意度。

首先是智能接诉和派单能力。这背后是数字能力和AI赋能。工作现场每位工作人员面前有两个屏，语音实时就转成文字，需要填的服务诉求同步就填完了。在撰写和提取核心词的同时，系统还对市民的诉求进行语义分析，自动归类至2000多个标准化的问题目录中，并结合诉求内容、地理位置、历史数据等，智能匹配对应的承办单位。例如，涉及“电动自行车充电设施”的诉求，会被精准识别并派发至城管或街道部门。

其次是知识库和智能辅助决策。比如养老保险的问题，办事指南知识库为接线员实时显示出来关于养老保险问题的政策点提供参考。人工智能在这方面的应用从整体上极大地降低了政府处理这些信息的成本。

再次是激励机制。打到12345的诉求电话相当复杂，许多问题需要线下处理，政府系统要怎么去及时回应呢？怎么日复一日保持热情和耐心、件件认真办理呢？要有一个很好的回馈系统提供激励机制。比如，在现在的网络投诉过程中，有一个“好/差评”系统。网络上投诉的公民，最后点一个“好/差评”，这个对政府监督的作用很突出。对于日常非常细碎的问题，过去投诉、信访、到城管去告状等方式成本太高，现在“好/差评”的激励机制很有效。线上的处理系统和线下的办事系统形成了一个闭环，可以说政府办事的信息问题和激励问题，在数字化时代有很大改善。

政府调节经济以前都是依靠汇总来的数据，没有细节，现在细节直接到点位，颗粒度很细。比如“投资恢复”，以往靠下边往上报，有信息传递中的失真问题。现在直接用很多数据来验证，比如有一个“挖掘机指数”，平台把85%的在用挖掘机线上显示，每一台机器是不是开工，都能够知道。掌握这些数据，政府原先不知道市场具体信息的情况就会有很大改变。