算法式敏捷治理：智能监管数字化变革的新思路与新路径

政府监管履职情况直接关系市场主体和人民群众能否安心正常地进行生产生活。世界银行营商环境评估更是把监管框架及各领域监管质量作为评估三大支柱之一。然而，随着平台经济、数字经济为代表的新经济新业态不断涌现和爆发式增长，政府监管面临的要求、任务及挑战与监管方式、资源、技术之间的矛盾日益凸显。政府监管亟需由线下监管、靠人监管向线上线下监管相结合、靠平台算法监管的转型[1]。对此，习近平总书记明确要求“要以数字化改革助力政府职能转变，统筹推进各行业各领域政务应用系统集约建设、互联互通、协同联动，发挥数字化在政府履行经济调节、市场监管、社会管理、公共服务、生态环境保护等方面职能的重要支撑作用。”与此同时，敏捷治理与算法式监管研究的兴起，与习近平总书记的要求不谋而合，为推动传统监管向新型监管转型提供了丰富的理论借鉴。

一、算法式敏捷治理的内涵及驱动智能监管的逻辑

（一）敏捷治理和算法式监管的研究回顾

1.敏捷治理的研究回顾

敏捷方法起源于软件工程领域，2001年发布的《敏捷软件开发宣言》提出12条原则作为轻量级、敏捷软件开发方法的指导方针。在这一领域，敏捷性的核心是指快速灵活地创建和响应业务和技术领域变化的能力。[2]随着世界经济论坛提出敏捷治理的概念———一套具有敏捷性、流动性、灵活性或适应性的行动或方法，敏捷的关注焦点扩展到了更广泛的范围，其旨在改变组织文化和协作方式，以实现更高水平的适应性。在治理领域，敏捷意味着以有效的方式响应不断变化的公共需求，为此需要将一套新的常规和流程嵌入政府组织和结构，助推政府行为迈向实现更高价值结果。[3]在这一理念的引领下，加拿大、英国、丹麦、意大利、日本、新加坡、阿联酋等国于2020年签署了《敏捷国家宪章》。该宪章基于敏捷治理理念，将政府监管面对第四次工业革命所需的“新的常规和流程”具体化为九条做法，包括及时预测和识别创新及其带来的机遇和风险；以赢得信任的方式，广泛和公开地与利益相关者就如何管理创新带来的机会和风险进行接触；考虑管理机会和风险的各种方法，在进行监管时以相称的方式进行；确保监管是技术中立的，优先实现结果，而不是过程；考虑监管指导、行业标准或数字架构等方法在哪些方面能够以更快速、更安全的方式引入和扩展创新；以一种能有效利用数字技术和其他技术潜力的方式实施规则，以最大限度减少合规负担；使企业能够以合适的且支持公平公开竞争的方式试点和测试创新（例如通过监管沙盒），并从这些测试中收集监管规则需要如何调适的经验教训；监测监管规则的影响，并采取及时、有针对性和基于风险的行动；通过“整体政府”的路径以释放超越制度界限的创新机会并解决风险。[4]与此同时，敏捷治理作为一种有用且适应性强的监管工具，在国内学术界对新经济新业态的监管研究中得到了高度重视。在共享经济监管方面，快速回应基础上新旧业态“同步调整”和“同等规制”的敏捷管理方式在实践中相比传统管理方式具有明显优势，这种敏捷治理的实现有赖于自上而下的既有收益的政策性破除，以及分散试验基础上自上而下的政策动态监控和调适。[5]在新兴产业监管方面，敏捷治理的框架包括抽象的法律指导、互动的监管关系、手段与使用策略轻缓，特别是监管者要基于引导而不是惩罚的政策逻辑采取“下手快、力度轻”的治理措施，并根据结果及时调整监管策略。[6]在网络交易监管方面，敏捷治理的要义是通过强大技术能力与紧密的组织协调相结合的精巧监管，从而将监管与服务结合，实现政府低干预下的高回应性监管。[7]

由上可见，监管研究与实践中敏捷治理的精髓要义在于：在治理原则和标准方面，政府要灵活和快速适应不断变化的监管情况及监管需求，对一时看不准的新业态新模式不急于定性，设置具有一定弹性的监管标准，让政府和企业在共同探索“未知”和解决问题的过程中加深对新业态新模式的认识理解，并在这一过程中动态调试监管标准，找到监管秩序与实现创新发展的最佳平衡点；在运行机制方面，敏捷治理强调政府要主动感知监管环境的变化和监管对象的需求，为此要通过物联网建设、大数据采集等方式打造泛在高效的感知网络，同时政府要以平等的姿态倾听监管对象诉求、共商监管措施与力度，进而基于数据分析和对监管对象动机地准确把握形成循数治理、彼此协同的监管模式；在执行与效果方面，敏捷治理突出基于引导逻辑而不是“以罚代管，一罚了之”，强调采取“下手快、力度轻”的治理措施，并根据结果反馈进一步靶向施策，持续进行监管措施迭代改进，从而有效回应匹配快速变化的公共需求。

2.算法式监管的研究回顾

2013年，Web 2. 0概念的提出者蒂姆·奥莱利在其著作中大声疾呼，“现在是政府进入大数据时代的时候了。算法式监管（algorithmic regulation）的时代已经到来。”[8]这一概念应运而生后逐渐成为国际监管研究的前沿议题。

英国伯明翰大学法学院和计算机学院的跨学科教授凯伦·杨于2016年较早提出了算法式监管的工作定义，即一个系统通过从受监管环境内和与之相关的动态组成部分收集的数据中持续的计算生成知识来调节某一领域的活动，以便识别并在必要时自动执行对系统操作的改进，从而达到预设的目标。[9]在随后发表的论文中，凯伦·杨通过将监管理解为基于控制论的决策系统，进一步明晰了算法式监管的内涵。她指出算法式监管是在实时、连续、系统收集直接来自有关被监管环境各组成部分的数据的基础上，通过持续的知识计算生成来管理风险或改变行为的决策系统，以便识别并在必要时自动改进（或提示改进）系统的操作，从而达到预设的目标。[10]简言之，算法式监管便是指利用算法决策的监管治理体系。这种通过计算算法进行监管的本质，正是利用算法对未来事件进行预测。由此，过去难以想象的云监管已经可以对未来事件进行模拟，并对当下策略进行调整，从而对“未来监管”赋智、赋能。[11]

在实践中，算法式监管已广泛运用于金融监管、公共服务质量监管、国土安全管理、生态环境监管等领域。对英国央行和金融行为监管局算法式监管项目的研究表明，使用机器学习软件作为风险管理工具自动监管报告要求能为监管机构提供更准确和实时的信息，监管机构可以监督所有提供细粒度数据的受监管实体，并在风险出现时第一时间识别风险，实现更加精确地靶向监管。[12]在公共服务质量监管领域，英国地方政府在儿童社会关怀服务中，利用算法决策支持技术为筛查病例的社会工作者提供决策辅助，以确定是否需要采取进一步行动，从而使社会工作者能将精力集中于高风险病例上，同时使低风险家庭免受筛查的干扰。[13]在国土安全管理领域，美国边境管理部门运用算法分析管理入境人员，相关算法系统最终为边境管理部门提供安全决策建议与操作方案，如通过恐怖主义融资追踪计划“标记”潜在可疑的个人旅行者，先发制人做出阻止、威慑、冻结或拘留的决定。[14]在生态环境监管领域，美国联邦环境保护署通过开发应用机器学习算法，预测哪些设施最可能不符合水污染法规的规定，进而基于算法分析结果重新分配检查人员通过检查发现的违规行为数量相比随机分配增加了七倍。[15]相比国外，国内对运用、依靠算法进行监管的研究十分缺乏，更鲜有对算法式监管应用具体实践的深度研究，仅有的少量研究也是聚焦于规范算法嵌入监管的方式，[16]或是应对算法式监管可能的风险。[17]

综上所述，算法式监管是以算法技术对复杂多变的监管环境和对象进行数字化的技术转译，并基于再造的数字主体进行行为预测、调整、治理，是相对于人类主导的另一种监管秩序形式。具体而言，这种监管秩序“以数据为基础、以算法为主导、以算力为支撑”；在监管标准设置上，可人为设置固定标准，或通过计算算法设定行为标准；在运行机制上，通过物联网传感器和信息系统采集信息，进而基于大数据的知识计算生成认知监管对象，开展智能决策；在执行方式上，偏好系统自动执行，或是人类依据系统“推荐”开展执行，从而以先发制人“治未病”的方式达成政策目标。

（二）算法式敏捷治理的核心内涵及驱动智能监管的逻辑

1.算法式敏捷治理的核心内涵

敏捷治理和算法式监管研究分别侧重从监管理念和方法、监管技术的角度阐述了数智时代政府监管的转型路径，但仍有进一步深化的空间。一方面，敏捷治理的研究“重建构轻解释”，致力于提出一套针对新经济新业态的理想监管模式和方法，但并未深入分析揭示敏捷治理推动实现监管转型的内在机制和逻辑。另一方面，算法式监管研究“重技术轻治理”，认为算法技术在推动监管变革过程中充当了触发器的角色，是实现监管科学化与治理精细化的主导力量，然而却忽视组织结构调适和多元主体协同的作用，造成“技术”与“治理”相当程度的撕裂。上述理论缺口恰恰呼唤二者的相互融合、比照镜鉴。顺应这一理论发展空间，并针对国内算法式监管研究滞后于实践探索的不足，本文尝试性地将敏捷治理与算法式监管交互整合，提出算法式敏捷治理的概念，以期为数智时代地方政府监管数字化改革研究提供更为立体的分析视角。

基于敏捷治理和算法式监管的精髓要义，结合地方政府监管数字化改革的主要特点，算法式敏捷治理的核心内涵为：在监管标准设置方面，监管部门依据新业态新模式发展状况因势而谋，确定监管政策取向和总体目标，在此基础上，算法式监管平台根据总体政策目标自适应地进行监管标准设置与动态调整，从而实现总体目标和具体标准的弹性与适应；在运行机制方面，通过物联网传感器和算法式监管平台自动监测，并结合人工巡查等方式，实现对政府监管各领域问题与风险的跨域融合感知与洞察，进行人机协同智慧研判与智能决策，同时以一网集成的算法式监管平台为载体促进各部门、各层级、各地区以及政企和政社的联通联动、多跨协同；在执行与效果方面，一方面基于算法式监管技术优势，实时开展对问题行为智能拦截、智能处理，另一方面以敏捷治理方法为指引，充分发挥监管部门市场引导者和助推者角色，激发行业各相关方协作共治，实现多方共赢。简言之，算法式敏捷治理就是在敏捷治理理念与方法指引下，融入算法式监管技术优势的新型监管模式（见图1）。

2.算法式敏捷治理驱动智能监管的逻辑

在运行中，算法式敏捷治理通过监管标准智能设置、监管过程智能监控、监管决策智能形成、监管措施智能执行、全社会整体智治推动政府监管向智能监管转型（见图2）。

在监管运行过程方面，首先，算法式敏捷治理首先通过监管理念的更新和算法式监管平台的建立，推动监管政策目标和具体标准的双重弹性与灵活调适，实现监管标准智能设置。其次，通过物联网传感器广泛部署和算法式监管平台自动监测进行大范围监管环境的实时动态感知，并结合人工检查的实地精细踏勘与“查漏补缺”，实现监管全程智能监控。在此基础上，结合机器智能基于对海量数据挖掘分析、知识计算生成所形成的决策建议，以及监管人员的专业知识和经验，促成对监管问题与风险的人机协同智能决策，实现“消未起之患、治未病之疾”。进而，算法式监管平台依据决策结果及预设的智能处置方案进行监管措施自动执行，或由监管部门根据对监管对象动机、问题情况的把握待时而动、顺势而为，实现监管措施智能执行。最后，根据监管措施执行情况的反馈，持续迭代和优化监管措施，并靶向调整监管标准。在监管组织体系方面，算法式敏捷治理秉承敏捷治理思路，强调监管者与被监管者在更加平等的关系下共同学习、边学边干、共同探讨新业态新模式带来的风险及合适的监管举措。同时，充分调动消费者、行业协会、社会组织等力量参与监管的积极性，构建多元主体协作配合、整体智治的监管组织体系。综上所述，算法式敏捷治理通过监管运行过程和监管组织体系的系统重塑以实现对智能监管的双轮驱动。

二、算法式敏捷治理驱动智能监管的创新实践———以“浙江公平在线”“浙江外卖在线”为例

（一）案例概述与资料来源

本文采用个案研究法，个案研究适合回答为什么等机制性问题，能从复杂世界中抽丝剥茧、提炼概念，从而解析其中的互动机理。浙江是平台经济大省，电商平台网络交易额多年保持全国首位，平台经济的发展也推动了网络餐饮的兴起，全省外卖消费人群超过3000万人。然而，平台经济野蛮生长带来了“二选一”“大数据杀熟”、外卖质量良莠不齐、外卖骑手被算法压榨等问题。为此，浙江于2021年开发上线“浙江公平在线”“浙江外卖在线”，通过以算法对算法进行全过程智控，构建全链条智慧协同监管体系。“浙江公平在线”“浙江外卖在线”推动了平台经济治理体系和治理能力系统重塑，相关工作获得党和国家领导人肯定性批示，并获浙江省改革突破奖金奖。由于其创新性做法和突破性成效，为观察算法式敏捷治理驱动智能监管提供了典型样本，因此本文将其作为研究对象。

（二）“浙江公平在线”“浙江外卖在线”驱动智能监管的实践创新

1.监管流程：系统再造与全链优化

“浙江公平在线”“浙江外卖在线”运用大数据、云计算、人工智能等数字技术创新监管手段，从根本上改变和重构了传统的线下人工监管模式和监管流程，形成从实时监测到风险识别再到风险处置的平台经济全链条监管流程再造。以“浙江公平在线”为例，“全网监测”场景构建覆盖主要电商平台的实时监测系统，全方位感知网络交易风险信息，对450家电商平台、1824万家经营者、7. 5亿件商品实施在线实时监测，形成精准的靶向监测和较强的问题发现能力；“数据画像”场景运用大数据算力，综合分析研判电商平台合规情况及治理风险，形成多维度画像，并为平台做动态健康体检；“风险识别”场景运用算法对平台企业的算法开展监管，构建“二选一”等限定交易行为、“大数据杀熟”行为、低于成本价销售行为、纵向垄断协议行为、违法实施经营者集中行为、行政垄断行为、主体违规行为、知识产权侵权行为、网络传销行为、价格违法行为、虚假宣传行为、销售禁限售商品行为等12类违法行为风险识别的数据算法模型，开发15类专项监测应用场景，智能识别网络交易违法风险；“在线固证”场景全面运用区块链技术在线实时存证固证，生成具有法律效力的证据信息，支撑监管部门全程在线办案；“闭环处置”场景分级分类开展风险排除，形成监管部门执法查处和电商平台合规整改双向落实的风险处置机制，靶向消除平台经济风险隐患。由此，形成“实时监测—数据画像—风险识别—在线固证—风险处置”五大环节无缝链接和闭环组合，实现对政府监管流程的系统再造与全链优化。“原先网上违法线索很难发现，也很难执法。现在违法线索智能监测发现，用区块链确保不可更改，哪怕零口供也能定案，同时实现网络违法线索识别、违法行为协查和案件执法全程电子化，还可以当场生成执法文书，非常便捷。原来可能要1～2个月的案子，现在1～2天就能办结，这就是智能对我们的变化。”（省市场监管局网监分局负责人的访谈记录，20220727）