专业研究∣城市数字政府建设研究报告——以“九跨”融合深化政府数字化转型

摘要：

本文立足城市治理现代化需求，聚焦政府数字化转型核心任务，以“九跨”（跨层级、跨部门、跨区域、跨行业、跨领域、跨业务、跨系统、跨主体、跨场景）创新融合为突破路径，重点分析数据要素赋能与人工智能技术应用的实践逻辑，探索适配城市发展的数字政府建设模式，为破解城市治理协同难题、提升政务服务效能、推动治理体系升级提供实践参考。

当前，数字化转型已成为城市提升治理能力、优化公共服务、培育发展动能的核心抓手，政府数字化转型作为城市数字化建设的关键枢纽，正从“技术应用”向“范式重构”深度演进。相较于传统政府治理模式，数字化转型背景下的城市治理更强调协同化、精准化、智能化，而“条块分割”导致的协同不足、数据壁垒造成的资源闲置、技术应用不深引发的效能瓶颈，成为制约城市数字政府建设提质增效的关键问题。

立足城市发展实际，推动“九跨”创新融合，深度激活数据要素核心价值，强化人工智能技术场景化应用，既是深化政府数字化转型的必然要求，也是破解城市治理痛点、构建现代化治理体系的现实路径。本报告围绕上述核心，结合城市数字政府建设实践，梳理关键推进路径、完善保障体系，为城市层面有序推进政府数字化转型提供系统性思路。

政府数字化转型是指城市政府依托新一代数字技术，对治理流程、服务模式、组织架构进行系统性重构，推动治理理念从“经验驱动”向“数据驱动”转变，治理模式从“分散治理”向“协同共治”转变，服务模式从“被动响应”向“主动精准”转变的过程，核心是实现治理效能、服务质量与运行效率的全方位提升。

“九跨”融合是城市层面推进政府数字化转型的核心方法论，特指打破行政层级、部门边界、系统壁垒、行业隔阂，实现治理资源、数据资源、服务资源在跨层级、跨部门、跨区域等九个维度的全域整合、高效流转与协同赋能，为数字化转型提供架构支撑。

数据要素是政府数字化转型的核心生产要素，涵盖城市政务数据、社会数据、行业数据，通过规范化采集、标准化治理、场景化应用，实现从“静态资源”向“动态资产”的转化，为协同治理与智能决策提供核心支撑。人工智能作为核心赋能技术，通过算法建模、智能分析、精准调度，推动数据价值深度释放，提升政府治理与公共服务的智能化水平。

三者形成“技术赋能—要素驱动—架构支撑”的闭环关联：一是“九跨”融合为数据要素与人工智能应用搭建载体，唯有打破多维度边界，才能实现数据全域流转与技术跨场景落地，破解数字化转型中的协同难题；二是数据要素为政府数字化转型与“九跨”融合提供核心动能，数据的标准化治理与高效复用，是推动治理流程优化、服务模式创新的基础；三是人工智能为数据要素价值释放与“九跨”融合提质增效提供技术支撑，通过智能分析、精准预警、协同调度，推动数字化转型从“自动化”向“智能化”跃升，强化政府治理的精准性与高效性。

当前，多数城市已启动数字政府建设，初步搭建政务服务平台与数据管理体系，在“一网通办”“一网统管”等领域取得阶段性成效，部分城市已初步探索跨部门数据共享与简单协同应用，数字化技术逐步渗透到政务服务、城市管理等核心场景。同时，人工智能技术开始在交通管控、应急处置等领域试点应用，数据要素的价值释放初见成效，政府数字化转型的基础逐步夯实。

1.协同治理水平不足，“九跨”融合推进滞后：受行政层级与部门壁垒制约，跨层级、跨部门、跨场景的协同机制不健全，数据共享不充分、业务协同不顺畅，“信息孤岛”“数据烟囱”问题尚未根本破解，难以形成全域协同的治理格局。

2.数据要素赋能不足，治理体系不完善：数据采集不规范、标准不统一，数据质量参差不齐，缺乏健全的数据治理与安全管控机制；数据开放共享层级较低，公共数据与社会数据融合不足，数据要素的场景化应用不够深入，价值释放不充分。

3.人工智能应用不深，技术赋能效能有限：人工智能技术应用多集中在基础场景，缺乏与治理业务、服务需求的深度融合；算法建模、数据训练的支撑能力不足，智能分析、精准决策的应用场景较为单一，未能充分发挥技术对数字化转型的赋能作用。

4.数字化转型不均衡，保障体系不完善：部分领域数字化建设存在“重技术、轻应用”“重建设、轻运营”的问题，转型成果与群众、企业需求贴合度不高；制度体系、人才队伍、安全保障与数字化转型需求不相适配，制约转型工作走深走实。

数据要素的规范化治理与全域流转，是推进“九跨”融合与政府数字化转型的基础，需聚焦“采、管、用、安”全流程，构建闭环管理体系。

一是规范数据采集与标准化建设，依托城市大数据管理平台，明确各部门数据采集责任，统一数据格式、编码标准，实现政务数据“应采尽采、一数一源”；同步推进公共数据与社会数据、行业数据的规范化对接，拓宽数据采集范围，丰富数据资源储备。

二是强化数据治理能力建设，建立健全数据质量核查、清洗、更新机制，常态化开展数据质量评估，确保数据真实、准确、可用；完善数据分类分级管理体系，明确数据共享、开放、应用的权限边界，推动政务数据“应通尽通、应享尽享”。

三是深化数据场景化应用，聚焦政务服务、城市治理、民生保障等核心领域，挖掘数据应用价值，推动数据在跨部门、跨场景中高效复用，实现“数据多跑路、群众少跑腿”；探索公共数据授权运营新模式，推动数据要素与实体经济深度融合，助力产业数字化升级，同步反哺政府数字化转型。

四是筑牢数据安全防线，构建全方位、多层次、立体化的数据安全防护体系，完善数据安全管理制度与应急处置机制，强化隐私保护，防范数据泄露、网络攻击等风险，保障数据要素安全有序流转。

以人工智能技术为核心，推动数字技术与政府治理、公共服务深度融合，提升数字化转型的智能化水平。

一是搭建城市级人工智能赋能平台，整合算法资源、算力资源、数据资源，开发标准化算法接口，为跨部门、跨场景的智能应用提供技术支撑；重点培育智能分析、精准预警、协同调度等核心算法能力，适配城市治理多元化需求。

二是推进人工智能场景化落地，聚焦高频场景优化升级：在政务服务领域，推行智能咨询、智能审批，简化办事流程、提升审批效率；在城市治理领域，构建智能管控体系，实现交通拥堵、环境污染、城市内涝等问题的精准预判、快速处置；在应急处置领域，依托智能监测设备与算法模型，实现风险隐患的提前排查、应急资源的精准调度，提升应急处置能力。

三是规范人工智能应用管理，建立算法备案、算法评估机制，加强对算法公平性、安全性的监管，防范算法偏见与技术风险，确保人工智能技术合规、有序应用，助力政府治理精准化、高效化。

以“九跨”融合破解协同难题，推动政府治理模式从“分散治理”向“协同共治”转型，为数字化转型筑牢架构支撑。

一是推进跨层级协同，打通市级、区级、街道（乡镇）、社区（村）四级治理链路，建立上下联动的协同机制，推动治理资源、服务资源向基层下沉，实现政务服务、城市治理的上下贯通、高效联动。

二是强化跨部门协同，打破部门行政边界，建立跨部门协同专班，统筹推进重点领域协同治理；梳理跨部门协同事项清单，明确各部门职责分工，推动业务流程重构优化，实现跨部门业务协同办理、数据高效共享，破解“九龙治水”难题。

三是推进跨区域、跨行业、跨领域、跨主体协同，立足区域协同发展需求，推动与周边城市的数据互联互通、政务服务互认互通，服务区域一体化发展；打破行业隔阂，推动政府、企业、社会组织、公众多方参与，构建多元协同的数字化转型格局；推动数字技术跨行业渗透，实现政务数据与行业数据深度融合，赋能行业高质量发展。

四是深化跨业务、跨系统、跨场景协同，打破各类政务系统、业务平台的技术壁垒，推动系统集成、功能融合，构建“一次采集、多方复用”的场景化应用体系；聚焦民生服务、公共安全、产业赋能等核心场景，开发一体化应用平台，实现数据在不同场景、不同系统间的高效流转、智能应用，提升协同治理效能。

以数字化转型为契机，聚焦群众与企业需求，优化治理流程、创新服务模式，让数字化转型成果惠及更多主体。

一是推进政务服务数字化升级，构建全时在线、渠道多元、全域通办的一体化政务服务体系，推动电脑端、大厅端、移动端、自助端“四端”联动，实现政务服务“就近办、网上办、掌上办”；整合跨部门、跨行业服务事项，推行“一件事一次办”，大幅压缩办理时间、精简办理材料，提升群众与企业办事体验。

二是推动治理流程数字化重构，依托数据要素与人工智能技术，简化审批流程、优化监管模式，实现“减环节、减材料、减时限、减跑动”；建立数字化决策体系，依托数据分析与智能研判，为城市发展规划、重大政策制定提供科学支撑，推动政府决策从“经验驱动”向“数据驱动”转变。

三是聚焦特殊群体需求，优化数字化服务适配性，推行适老化改造、无障碍服务，避免数字化鸿沟，让老年人、残疾人等特殊群体共享数字化转型成果，提升公共服务的包容性。

建立健全与政府数字化转型、“九跨”融合相适配的制度体系，完善数据共享、数据治理、人工智能应用、隐私保护等相关规章制度，明确各部门、各主体的职责分工，规范数据流转、技术应用全流程。建立高层统筹机制，统筹推进数字化转型各项工作，协调解决跨部门、跨领域的重点难点问题；完善考核评价机制，将数字化转型成效、数据要素应用成效、“九跨”融合推进情况纳入相关部门考核，倒逼工作落实。

加大数字技术研发与应用投入，重点支撑大数据、人工智能、物联网等新一代数字技术的场景化应用；搭建城市级政务云平台，整合异构系统与算力资源，实现资源集约化利用，为数据流转、智能应用提供技术支撑。推动技术标准体系建设，统一数据接口、系统对接、算法应用等标准，确保跨部门、跨系统、跨场景的技术协同与互联互通；加强技术创新合作，联动高校、科研机构、企业，聚焦城市治理痛点，开展核心技术攻关，提升自主创新能力。

构建“复合型”数字人才队伍，适配政府数字化转型需求：一是加强现有公职人员培训，重点提升数字化素养、数据应用能力、人工智能应用能力，推动公职人员适应数字化治理新模式；二是精准引进大数据、人工智能、数字治理等领域的专业人才，补齐人才短板，重点培育兼具数字技术与政务治理能力的复合型人才；三是建立政府、企业、高校协同育人机制，开展定制化人才培养，为数字化转型提供持续的人才支撑。

坚持政府主导、企业参与、公众监督的建设模式，充分发挥政府统筹协调作用，明确数字化转型的总体方向与重点任务；鼓励企业参与数字政府建设、数据资源开发利用与人工智能技术场景化落地，发挥企业在技术研发、场景应用中的优势；畅通公众参与渠道，广泛听取公众意见建议，推动数字化转型更贴合群众与企业需求，凝聚政府、企业、社会组织、公众的强大合力，推动政府数字化转型走深走实。

深化城市政府数字化转型，核心是依托“九跨”融合打破协同壁垒，关键是激活数据要素核心价值，支撑是强化人工智能技术赋能。立足城市发展实际，通过构建一体化数据治理体系、推动人工智能场景化应用、深化“九跨”协同治理、完善全方位保障体系，能够有效破解城市数字政府建设中的协同不足、数据闲置、技术赋能不够等痛点，推动政府治理模式重构、服务质量提升、治理效能跃升，为城市治理现代化提供有力支撑。

随着数字技术的持续迭代与数据要素市场化配置的不断推进，城市政府数字化转型将进入更高质量发展阶段。未来，需持续深化“九跨”融合，推动数据要素与人工智能技术深度融合，拓展智能应用场景，提升治理智能化水平；同时，持续完善制度体系、人才体系、安全体系，破解转型过程中的各类难题，推动政府数字化转型与城市高质量发展深度融合，构建更加高效、便捷、智能、包容的现代化城市治理体系，助力城市治理能力现代化水平持续提升。