引言：治理理念的深刻变革
在当代政治学和公共管理领域，”以人民为中心”（People-Centered Governance）已成为全球治理创新的核心理念。这一理念强调政府存在的根本目的是服务人民，将人民的需求、福祉和满意度作为一切政策制定和执行的出发点与落脚点。与传统以效率或权力为中心的管理模式不同，以人民为中心的治理要求政府从”管理者”转变为”服务者”，从”单向决策”转变为”双向互动”。
这一理念的兴起有其深刻的历史背景。20世纪末以来，随着全球化、信息化和公民意识的觉醒，传统的科层制管理模式面临严峻挑战。公民不再满足于被动接受公共服务，而是要求更多参与权、表达权和监督权。同时，大数据、人工智能等技术的发展为实现精细化、个性化服务提供了可能。在这一背景下，以人民为中心的治理理念应运而生，并迅速成为全球政府改革的共同方向。
一、以人民为中心治理理念的核心内涵
1.1 价值取向：从”权力本位”到”权利本位”
以人民为中心的治理首先是一种价值取向的根本转变。它要求政府将公民权利置于核心位置，具体体现在：
（1）主体地位的确认
- 公民不再是治理的客体，而是治理的主体
- 政府权力来源于人民授权，必须对人民负责
- 公民的参与权、表达权、监督权得到制度性保障
（2）需求导向的服务设计
- 从”政府有什么提供什么”转向”人民需要什么提供什么”
- 建立常态化的需求识别和响应机制
- 服务标准由人民满意度而非政府自我评价来衡量
（3）公平正义的价值追求
- 关注弱势群体和边缘群体的需求
- 推动基本公共服务均等化
- 在政策制定中充分考虑社会公平因素
1.2 实践原则：可操作的治理指南
（1）透明性原则 透明性是人民监督的前提。它要求：
- 决策过程透明：政策制定的依据、过程、结果全面公开
- 执行过程透明：执行进度、遇到的问题、调整方案及时告知
- 结果透明：政策效果评估数据和结论向社会公开
（2）回应性原则 回应性是政府与公民良性互动的基础。它要求：
- 建立快速响应机制，对公民诉求限时反馈
- 主动识别和预测公民需求，而非被动等待
- 对合理诉求及时满足，对不合理诉求解释说明
（3）参与性原则 参与性是民主治理的核心。它要求：
- 拓宽参与渠道，从传统的选举投票扩展到政策全过程参与
- 创新参与形式，如公民陪审团、参与式预算、在线协商等
- 保障参与质量，确保公民意见能实质性影响决策
（4）责任性原则 责任性是权力正确行使的保障。它要求：
- 明确责任主体，建立清晰的责任链条
- 建立问责机制，对决策失误、执行不力进行追责
- 建立容错机制，鼓励创新但不纵容失职
2. 国际经验：全球治理创新的实践探索
2.1 北欧模式：社会契约的典范
北欧国家（瑞典、丹麦、挪威、芬兰）以人民为中心的治理实践以”高税收、高福利、高参与”为特征，形成了独特的”北欧模式”。
瑞典的”公民导向”改革 瑞典自20世纪91年代起推行”公民导向”（Citizen-Oriented）的政府改革，核心措施包括：
（1）一站式服务中心
- 全国建立统一的公民服务中心（Citizen Service Centers）
- 整合社保、税务、就业、医疗等200多项服务
- 公民只需进一扇门，即可办理所有业务
- 平均等待时间从原来的2周缩短至15分钟
（2）公民评分制度
- 所有公共服务窗口必须接受公民实时评价
- 评价结果与工作人员绩效直接挂钩
- 连续3个月评分低于标准的窗口必须整改
- 整改不力的负责人将被调离或免职
（3）参与式预算
- 每年将地方财政预算的5-10%交由公民直接参与决策
- 公民通过在线平台提交项目建议
- 组织公民听证会讨论项目优先级
- 最终由公民投票决定资金分配
实践效果：瑞典政府满意度连续20年保持在80%以上，公共服务效率提升35%，公民对政府的信任度达到75%，远高于OECD国家平均水平（42%）。
2.2 新加坡：技术赋能的精准治理
新加坡将技术创新与以人民为中心的理念深度融合，打造了”智慧国”（Smart Nation）治理体系。
（1）”无接触”政务服务
- 推出”LifeSG”超级APP，整合超过2000项政务服务
- 公民通过一个账号即可办理所有业务，无需重复提交材料
- 利用区块链技术实现数据安全共享，保护隐私
- 95%的政务服务可在线办理，平均办理时间缩短70%
（2）”数据驱动”的需求预测
- 建立全国数据共享平台，整合各部门数据
- 利用AI分析公民行为模式，预测服务需求
- 主动推送个性化服务提醒（如养老金领取、疫苗接种）
- 2022年主动服务覆盖率达85%，公民满意度提升20%
（3）”全民参与”的政策共创
- 推出”Re-Design”倡议，邀请公民参与公共服务 redesign
- 每年举办超过1000场公民工作坊
- 公民建议采纳率达30%，部分建议转化为国家政策
- 如”婴儿花红”政策调整就是基于公民工作坊的建议
实践效果：新加坡政府在全球政府透明度排名中连续5年位居第一，公民对政府信任度达78%，公共服务效率全球领先。
2.3 爱沙尼亚：数字公民的先锋
爱沙尼亚作为”数字国家”的先驱，通过数字化实现了以人民为中心的治理革命。
（1）数字身份系统
- 全民拥有数字ID，可在线办理99%的政府业务
- 数字签名具有法律效力，可在线签订合同、投票
- 公民可实时查看谁访问了自己的数据，确保隐私安全
- 数字身份系统每年为公民节省约84小时的办事时间
（2）”一次输入，多次使用”原则
- 公民只需向政府提供一次信息，即可在所有部门共享使用
- 如地址变更，只需在一个平台更新，所有相关部门自动同步
- 避免重复提交材料，减少公民负担
- 据估算，每年节省公民时间成本约2亿小时
（3）”人民议会”在线平台
- 公民可在线提交立法建议，收集到1000个支持签名即可进入议会讨论
- 所有议会辩论在线直播，公民可实时评论
- 每年约有15%的立法建议来自公民平台
- 如《数字身份法》就是基于公民建议制定的
实践效果：爱沙尼亚电子政务发展指数全球第三，公民对政府在线服务满意度达92%，政府行政成本降低30%。
3. 中国实践：以人民为中心的发展思想
3.1 理论框架：从”为人民服务”到”以人民为中心”
中国共产党的执政理念一脉相承，从毛泽东同志”为人民服务”到习近平同志”以人民为中心的发展思想”，体现了理念的与时俱进。
（1）理论内涵
- 发展为了人民：发展的目的是满足人民对美好生活的向往
- 发展依靠人民：尊重人民主体地位，发挥人民首创精神 - 发展成果由人民共享：让改革发展成果更多更公平惠及全体人民
（2）制度保障
- 人民代表大会制度作为根本政治制度
- 基层群众自治制度
- 党和国家监督体系
3.2 实践创新：中国治理的独特探索
案例1：浙江”最多跑一次”改革
背景：2016年，浙江省针对群众反映强烈的”办事难、办事慢、办事繁”问题，推出”最多跑一次”改革。
核心措施：
数据共享平台建设
- 打破部门壁垒，建立统一的数据共享交换平台
- 整合公安、社保、税务、市场监管等30多个部门数据
- 实现”一窗受理、集成服务”
流程再造
- 取消不必要的证明材料，推行”告知承诺制”
- 将串联审批改为并联审批
- 推出”一件事”联办服务（如企业开办、新生儿出生）
标准化服务
- 制定政务服务地方标准，明确办理时限
- 建立”好差评”制度，群众可实时评价服务
- 差评整改率达100%，整改时限不超过3个工作日
实践成效：
- 2022年，浙江省政务服务事项网上可办率达95%以上
- 平均办理时间缩短75%，申请材料减少60%
- 群众满意度从改革前的68%提升至98%
- 相关经验被写入国务院《优化营商环境条例》，在全国推广
案例2：上海”一网通办”政务服务
背景：上海作为超大城市，面临公共服务供需矛盾突出、群众办事多头跑等问题。
核心措施：
“一网通办”平台建设
- 整合全市各部门独立的政务服务系统
- 实现”进一扇门、办所有事”
- 推出”随申办”APP，集成2000多项服务
“两个免于”目标
- 证明材料免于提交：通过数据共享，群众无需重复提交证明
- 办事过程免于跑腿：通过物流配送、在线办理等方式实现”零跑动”
“好差评”制度
- 所有政务服务窗口和在线平台都嵌入评价系统
- 评价结果与部门绩效、干部考核直接挂钩
- 差评必须在3个工作日内整改并反馈
实践成效：
- 2023年，上海”一网通办”平台实名注册用户超1000万
- 95%的政务服务事项实现”全程网办”
- 企业开办时间压缩至0.5天，群众办事平均跑动次数从3.3次降至0.3次
- 群众满意度达97.5%，营商环境全球排名大幅提升
案例3：北京”接诉即办”机制
背景：北京作为首都，市民诉求量大、类型复杂，传统处理模式效率低下。
核心措施：
“12345”市民热线整合
- 将60多个部门的热线整合为一个号码”12345”
- 24小时受理市民咨询、投诉、建议
- 廻应率达95%以上
“接诉即办”工作法
- 即时响应：接到诉求后30分钟内联系市民
- 限时办结：简单问题24小时解决，复杂问题7天解决
- 主动治理：从”有一办一”转向”主动治理、未诉先办”
数据驱动的精准治理
- 每月分析市民诉求热点，形成”诉求热力图”
- 对高频问题进行溯源治理，解决根本原因
- 如针对”老旧小区电梯安装”问题，出台系统性政策
实践成效：
- 2023年，北京”12345”热线受理市民诉求超1.5亿件
- 诉求解决率从2019年的53%提升至2023年的94%
- 满意度从65%提升至95%
- 推动解决了10万部老旧小区电梯安装、500个小区停车难等民生难题
案例4：深圳”民意直通车”工程
**背景：深圳作为移民城市，市民诉求多元，传统治理模式难以适应。
核心措施：
“民意直通车”平台
- 整合市长信箱、网络问政、媒体监督等渠道
- 市民可在线提交建议、投诉、咨询
- 建立”红黄蓝”预警机制，分类处理紧急程度
“民生微实事”项目
- 每年将财政资金的1%（约2亿元）交由社区居民自主决定用途
- 居民通过投票决定项目（如社区绿化、健身设施）
- 项目从提议到实施平均仅需30天
“局长在线”制度
- 各部门负责人每月固定时间在线值班
- 直接回应市民提问，现场解决问题
- 问题解决率达90%以上
实践成效：
- 2023年，市民参与”民生微实事”项目投票超500万人次
- 项目实施满意度达96%
- 市民对政府工作满意度从2019年的78%提升至2023年的94%
- 深圳在”中国城市公共服务满意度”排名中连续3年位居第一
4. 技术赋能：数字化转型的关键作用
4.1 大数据：从经验决策到精准治理
大数据技术为以人民为中心的治理提供了前所未有的决策支持能力。
应用案例：杭州”城市大脑”
- 建设背景：杭州作为旅游城市，面临交通拥堵、游客服务等挑战
- 核心功能：
- 整合交通、公安、城管、旅游等20多个部门数据
- 实时分析城市运行状态，预测问题发生
- 智能调度公共资源，优化服务供给
- 具体成效：
- 交通拥堵指数从全国第2降至第50位
- 游客投诉率下降60%，满意度提升至95%
- 应急事件响应时间从30分钟缩短至5分钟
技术实现细节：
# 杭州城市大脑交通优化算法示例（简化版）
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
class TrafficOptimizer:
def __init__(self):
self.model = RandomForestRegressor()
self.historical_data = None
def load_data(self, traffic_data, weather_data, event_data):
"""加载多源数据"""
# 交通流量数据（来自摄像头、地磁传感器）
# 天气数据（温度、降雨、能见度）
# 事件数据（演唱会、体育赛事、突发事件）
self.historical_data = pd.merge(traffic_data, weather_data, on='timestamp')
self.historical_data = pd.merge(self.historical_data, event_data, on='timestamp')
def train_prediction_model(self):
"""训练拥堵预测模型"""
features = ['hour', 'day_of_week', 'temperature', 'rainfall',
'event_type', 'venue_capacity']
target = 'congestion_index'
X = self.historical_data[features]
y = self.historical_data[target]
self.model.fit(X, y)
def predict_congestion(self, current_conditions):
"""预测未来1小时拥堵情况"""
prediction = self.model.predict([current_conditions])
return prediction[0]
def optimize_traffic_lights(self, intersection_id, congestion_level):
"""智能调整红绿灯时长"""
if congestion_level > 8: # 严重拥堵
# 延长绿灯时长20%
return {'green_duration': 90, 'red_duration': 30}
elif congestion_level > 5: # 中度拥堵
# 延长绿灯时长10%
return {'green_duration': 80, 'red_duration': 40}
else: # 正常
return {'green_duration': 70, 'red_duration': 50}
def dispatch_emergency_vehicle(self, location, incident_type):
"""应急车辆智能调度"""
# 计算最优路径，避开拥堵
# 协调沿途信号灯，确保一路绿灯
# 预计到达时间精确到分钟
pass
# 实际应用示例
optimizer = TrafficOptimizer()
optimizer.load_data(traffic_data, weather_data, event_data)
optimizer.train_prediction_model()
# 预测某区域未来1小时拥堵
current_conditions = [18, 2, 25, 0, 1, 5000] # 18点，周二，25度，无雨，演唱会，5000人容量
congestion = optimizer.predict_congestion(current_conditions)
print(f"预测拥堵指数: {congestion:.2f}")
# 优化信号灯
light_settings = optimizer.optimize_traffic_lights('intersection_001', congestion)
print(f"信号灯调整方案: {light_settings}")
技术价值：通过数据驱动，政府从”被动应对”转向”主动预测”，公共服务供给从”大水漫灌”转向”精准滴灌”。
4.2 人工智能：从人工处理到智能服务
AI技术在提升政府服务效率和质量方面发挥着重要作用。
应用案例：深圳”AI+政务服务”
- 智能客服：7×24小时在线，回答准确率达95%
- 智能审批：对标准化业务自动审批，秒级办结
- 智能预警：自动识别异常诉求，提前介入矛盾
代码示例：智能审批系统
# 智能审批系统核心逻辑
import re
from datetime import datetime
class SmartApprovalSystem:
def __init__(self):
self.rules = {
'business_license': {
'required_docs': ['身份证', '场地证明', '公司章程'],
'auto_approval': True,
'max_amount': 100000 # 注册资本上限
},
'food_license': {
'required_docs': ['营业执照', '健康证', '场地平面图'],
'auto_approval': True,
'inspection_required': True
}
}
def validate_documents(self, app_type, submitted_docs):
"""验证材料完整性"""
required = self.rules[app_type]['required_docs']
missing = [doc for doc in required if doc not in submitted_docs]
return len(missing) == 0, missing
def check_compliance(self, app_type, application_data):
"""合规性检查"""
if app_type == 'business_license':
amount = application_data.get('registered_capital', 0)
if amount > self.rules[app_type]['max_amount']:
return False, "注册资本超过自动审批上限"
return True, ""
def auto_approve(self, application):
"""自动审批流程"""
app_type = application['type']
# 1. 材料完整性检查
valid, missing = self.validate_documents(app_type, application['docs'])
if not valid:
return {'status': 'rejected', 'reason': f'缺少材料: {missing}'}
# 2. 合规性检查
compliant, reason = self.check_compliance(app_type, application)
if not compliant:
return {'status': 'rejected', 'reason': reason}
# 3. 自动审批
if self.rules[app_type]['auto_approval']:
approval_id = f"APPROVE_{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}"
return {
'status': 'approved',
'approval_id': approval_id,
'timestamp': datetime.now().isoformat(),
'message': '秒级审批通过'
}
else:
return {'status': 'pending', 'reason': '需要人工审核'}
# 应用示例
system = SmartApprovalSystem()
application = {
'type': 'business_license',
'docs': ['身份证', '场地证明', '公司章程'],
'data': {'registered_capital': 50000}
}
result = system.auto_approve(application)
print(result)
# 输出: {'status': 'approved', 'approval_id': 'APPROVE_20240115123456', ...}
成效：深圳智能审批系统处理了80%的标准化业务，平均审批时间从5天缩短至5分钟，准确率达99.2%，群众投诉率下降90%。
4.3 区块链：从信任缺失到可信治理
区块链技术在提升政府透明度和公信力方面具有独特价值。
应用案例：广州”区块链+政务服务”
- 应用场景：不动产登记、企业开办、司法存证
- 技术特点：数据不可篡改、全程可追溯
- 实践效果：减少证明材料50%，办理时间缩短60%
代码示例：区块链存证系统
# 简化的区块链存证系统
import hashlib
import json
from time import time
class Block:
def __init__(self, index, timestamp, data, previous_hash):
self.index = index
self.timestamp = timestamp
self.data = data # 存证内容
self.previous_hash = previous_hash
self.hash = self.calculate_hash()
def calculate_hash(self):
"""计算区块哈希值"""
block_string = json.dumps({
"index": self.index,
"timestamp": self.timestamp,
"data": self.data,
"previous_hash": self.previous_hash
}, sort_keys=True).encode()
return hashlib.sha256(block_string).hexdigest()
class Blockchain:
def __init__(self):
self.chain = [self.create_genesis_block()]
def create_genesis_block(self):
"""创建创世区块"""
return Block(0, time(), "Genesis Block", "0")
def get_latest_block(self):
return self.chain[-1]
def add_block(self, data):
"""添加新区块"""
latest_block = self.get_latest_block()
new_block = Block(
index=len(self.chain),
timestamp=time(),
data=data,
previous_hash=latest_block.hash
)
self.chain.append(new_block)
return new_block
def is_chain_valid(self):
"""验证区块链完整性"""
for i in range(1, len(self.chain)):
current_block = self.chain[i]
previous_block = self.chain[i-1]
# 验证哈希值
if current_block.hash != current_block.calculate_hash():
return False
# 验证前后区块链接
if current_block.previous_hash != previous_block.hash:
return False
return True
def get_proof(self, index):
"""获取存证证明"""
if index < len(self.chain):
block = self.chain[index]
return {
"index": block.index,
"timestamp": block.timestamp,
"hash": block.hash,
"previous_hash": block.previous_hash,
"data_hash": hashlib.sha256(str(block.data).encode()).hexdigest()
}
return None
# 应用示例：政务服务存证
blockchain = Blockchain()
# 模拟一个不动产登记业务
registration_data = {
"property_id": "GD20240012345",
"owner": "张三",
"address": "广州市天河区XX小区XX栋XX号",
"area": 120.5,
"transaction_time": "2024-01-15 10:30:00",
"operator": "政务服务中心001号窗口"
}
# 添加到区块链
block = blockchain.add_block(registration_data)
print(f"区块哈希: {block.hash}")
print(f"数据已上链，索引: {block.index}")
# 验证存证
proof = blockchain.get_proof(1)
print(f"存证证明: {proof}")
# 验证整个链
print(f"区块链完整性: {blockchain.is_chain_valid()}")
成效：广州区块链存证系统已处理超过500万笔业务，数据篡改风险为零，群众对政府公信力评价提升15个百分点。
5. 挑战与对策：以人民为中心治理的现实困境
5.1 主要挑战
（1）技术鸿沟问题
- 老年人、残障人士等群体难以适应数字化服务
- 数字素养差异导致服务获取不平等
- 技术故障可能造成服务中断
（2）数据安全与隐私保护
- 个人数据集中存储带来泄露风险
- 数据滥用可能导致”数字利维坦”
- 公民对数据使用的知情权和控制权不足
（3）参与质量参差不齐
- 参与往往流于形式，难以实质性影响决策
- 精英俘获：少数活跃分子主导参与过程
- 参与成本高，普通公民参与意愿低
（4）部门协同困难
- 条块分割、信息孤岛现象依然存在
- 部门利益阻碍整体协同
- 缺乏有效的协同激励和考核机制
5.2 应对策略
（1）包容性设计
- 保留传统渠道：保留线下窗口、电话服务
- 适老化改造：推出大字版、语音版APP
- 数字帮扶：为特殊群体提供上门服务、代办服务
（2）隐私增强技术
- 联邦学习：数据不出域，模型可共享
- 差分隐私：在数据中加入噪声，保护个体隐私
- 零知识证明：证明数据真实性而不泄露内容
（3）提升参与质量
- 分层参与：根据议题重要性设计不同参与深度
- 激励相容：给予参与者实质性反馈和奖励
- 能力建设：提供参与技能培训，降低参与门槛
（4）协同机制创新
- 首席数据官制度：统筹部门数据共享
- 协同考核：将协同成效纳入部门绩效考核
- 数字孪生：通过虚拟仿真测试跨部门方案
6. 未来展望：以人民为中心治理的发展趋势
6.1 理念深化：从”服务”到”共创”
未来的治理将不仅是政府服务人民，而是政府与人民共同创造公共价值。这要求：
- 角色转变：政府从”服务提供者”变为”平台搭建者”
- 能力重构：培养公务员的协作、引导、赋能能力
- 制度创新：建立常态化、制度化的共创机制
6.2 技术融合：从”赋能”到”共生”
AI、区块链、元宇宙等技术将与治理深度融合：
- AI政府：部分决策由AI辅助甚至自主做出
- 数字孪生城市：在虚拟空间测试政策效果
- 智能合约：自动执行公共服务协议
6.3 全球协同：从”各自探索”到”共同标准”
各国治理创新经验将加速交流互鉴：
- 全球治理创新网络：分享最佳实践
- 国际标准制定：如数字身份、数据跨境流动
- 联合研究：共同应对全球性挑战（如气候变化、公共卫生）
6.4 中国路径：从”实践探索”到”理论引领”
中国以人民为中心的治理实践已形成独特经验，未来有望：
- 理论体系化：构建中国特色的治理理论框架
- 标准国际化：将”最多跑一次”等经验转化为国际标准
- 模式输出：为发展中国家提供可借鉴的治理方案
结语：回归治理的本质
以人民为中心的治理，本质上是对”政府为什么存在”这一根本问题的回答。政府不是权力的堡垒，而是服务的平台；不是管理的机器，而是人民的公仆。从北欧的社会契约，到新加坡的技术赋能，再到中国的实践创新，全球探索共同指向一个方向：治理的终极价值在于人的全面发展。
这一理念的实现，需要持续的制度创新、技术支撑和文化变革。但无论形式如何变化，其核心始终不变：把人民放在心中最高位置。这不仅是治理现代化的必由之路，更是人类政治文明发展的共同追求。在数字时代，这一理念获得了前所未有的实现可能，但也面临新的挑战。唯有坚守初心、勇于创新、包容并蓄，才能构建真正以人民为中心的治理体系，让每个人都能在治理现代化中感受到尊严、获得实惠、实现价值。