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人工智能如何驱动政府循证决策创新？*

———一个从知识视角出发的探讨

史方晨刘伦**

摘要循证决策是政府提高公共决策质量、应对时代变革的重要途径。

本文从循证决策的底层逻辑知识视角出发，梳理并探讨了循证决策由传统

上基于经验知识进行决策到人工智能驱动下的决策知识生成特点以及循证决策

创新机制。研究发现：循证决策的核心基础是各方行动者所拥有的知识，主要

包括基于逻辑分析的“理性知识”和基于经验的“直觉知识”，同时科学研究

知识亦作为循证决策的重要参考。人工智能驱动下的循证决策体现出人机不断

“迭代”互动的协同决策特征，这一过程的机制创新主要体现在政府决策理念

的回应性与前瞻性提升、决策权力的标准化与规范化运行、决策范式的实时性

与灵活性改善以及决策过程的民主性与公共价值性彰显。同时，应注重循证决

策中人工智能应用存在的诸多制约因素，如技术的成熟度与可靠性、决策者的

认知与接受程度、政府组织的制度与政策环境、数据的隐私安全与利用的责任

问题等。

关键词循证决策;知识视角;人工智能（AI）;人机协同

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*资助项目：国家自然科学基金面上项目“城市社区低碳治理策略‘效益成本居民意愿’

系统评估与智能优化”（项目编号：72474014）；北京市社会科学基金重点项目“疫情防控

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常态化下的超大城市治理政策成本效益系统化评估”（项目编号：20GLA003）；东湖高新

区国家智能社会治理实验综合基地项目。

**史方晨，北京大学政府管理学院博士研究生，研究方向为数字治理、人工智能辅助决策、

城市治理；刘伦（通讯作者），北京大学政府管理学院助理教授、博士生导师，北京大学

公共治理研究所研究员，研究方向为城市与区域治理、数据科学与城市治理、城市模拟与

政策评估。

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一引言

循证决策（evidence-basedpolicymaking，EBP）于20世纪90年代开始

在医学领域兴起，随后扩展至社会政策、心理学、教育、司法等诸多社会

科学领域，并一直受到学术界和实践界的广泛关注（张正严、李侠，2013；

Head，2016）。循证决策旨在为政策制定者在制定政策和改进政策计划时提

供有用的信息参考。最早基于“循证决策”的政策可以追溯到1999年英国

政府发布的《政府现代化》白皮书，其中明确指出“基于证据的政策”要

作为政府制定政策的基本理念之一，要更好地利用证据和研究的方法来制

定政策（Solesbury，2001）。随后，其他西方国家也都开始倡导这种基于证

据的政策制定方法，以推动政策决策的科学化与合理化。例如，美国长期

以来一直处于循证决策分析和评估的领先地位（Head，2010）。

历经三十多年的发展，循证决策已从传统上注重基于经验知识的决策

发展到当下大数据时代人工智能赋予其“增强的知识证据”进行决策，但

现有研究对循证决策这一发展脉络的梳理依然有限，尤其是从知识视角出

发对循证决策开展系统性梳理的研究更少。然而，值得注意的是，决策本

质上是融合应用多元知识的认知活动与理性选择