由中国人民大学首都发展与战略研究院主办的第六届首都治理论坛在线举行。就如何利用大数据创新数字化城市治理机制这一问题，中国人民大学公共管理学院副院长杨宏山通过介绍大数据时代的政府学习模式、北京市接诉即办的成效与问题以及优化市政服务管理的机制设计这三个方面阐述了个人观点。

杨宏山认为，在基于数字化城市治理的背后机制是十分关键的问题。对此，他提出三点看法。

第一，大数据时代的政府学习模式应值得关注。大数据时代对城市治理而言有很多机遇，同时带来的挑战也是现实的。大数据所提供的情景感知，与公共问题本身的真实场景并不一一匹配，因为数据的背后仅仅是信息的收集逻辑。

第二，数据形成的事实判断，与城市治理的价值诉求之间也存在一定问题。即使保障数据是对情景的真实感知，但在城市的治理方面，除了事实以外还需要价值的诉求。西蒙曾讲过，公共决策既要有事实判断也要有价值判断，所以大数据在事实上保证完全真实准确和客观，是有一定困难的。

第三，大数据形成了一种因果关系，与政府治理本身的多元逻辑之间也存在问题。因为大数据本身反应的是基于数据所形成的一种线性的业务关系，而政府治理是多维度的逻辑，是在一种情景与目标模式的选择，而在这过程中既有理性的分析，也有决策的智慧和价值等考量。

在谈到大数据时代的政府学习模式时，杨宏山表示，政府学习有两种：

一种传统的概念叫单环学习，是一种发现问题、解决问题的导向型学习，根据外部环境的反应和发现已经有行动的错误从而调整行动的策略。

另一种学习是双环学习，在认知的过程中，除了问题导向以外，对机制本身做出一种新的学习就叫机制创新型学习，这种学习不仅是策略性的学习，还包括对政策目标和价值目标的诉求，对目标价值的重新审视，而这种审视之后对机制新的安排，由于不同的认知模式和形成治理逻辑，会带来一种全新的变化。

同时，杨宏山还提出了接诉即办存在的问题：

第一，热线来电量快速增长，应考虑如何提升机制的可持续性。 

第二，仅依赖于一级平台来解决问题，不是长久之计。

第三，热线派单的街道物业问题占比太重，需要机制创新型的组织学习来登记。 

第四，如何让接诉即办面临的基层治理“零距离”。

这个工作的响应力和满意度如何评价？ 对此，杨宏山提出了建议。 

第一，需要一些非紧急救助热线，来解决城市治理的整体性和层级性问题。公共服务提升回应性，越是接近基层、越是有利于提升它的回应性。

第二，公共服务的监督管理。区级服务人口的规模已经接近于美国第三大城市的人口规模，是统一监督还是分级监督需要深思。

第三，公共服务的绩效评价怎么办？实际上可以改变一种机制，不仅要改进热线而且要解决问题，因为不解决问题老百姓就会拨打市级的热线，所以机制设计在大数据面前虽然有很多数据，但数据只能反应直观问题。

杨宏山表示，社区治理的改革至关重要，要提升社区议事和矛盾化解能力，从源头上减少投诉，而不能让投诉在政府内部增长，要在最低层加以解决，这也许是一个很好的机制。