AI治理中市政政府的多元创新角色：从理论重构到实践启示

本研究聚焦市政政府在AI治理中的多重职能，系统梳理了传统创新理论中的12类角色（如发起者、促进者、监管者等），通过整合公共管理与城市研究视角，构建了包含13项职能的AI治理框架。研究发现市政角色呈现"理论延续性"与"情境适应性"双重特征，为解决AI治理中"原则-实践鸿沟"提供了系统性方案，为制定地方AI政策奠定了理论基础。论文发表于《Technovation》，对完善公共部门创新管理理论具有重要价值。

　　

随着人工智能(AI)技术在城市管理中的广泛应用，从交通调度到环境监测，市政部门正面临前所未有的治理挑战。传统观点将地方政府简单归类为AI"使用者"或"监管者"，却忽视了其在技术生态中扮演的复杂角色。这种认知局限导致两个突出问题：一方面，市政部门对自身在AI全生命周期中的职责缺乏系统认识；另一方面，学术界尚未建立适用于公共部门的AI治理理论框架。

为破解这一困局，研究人员开展了一项开创性研究，通过整合创新管理理论与AI治理文献，首次系统解构了市政政府在AI治理中的多元角色。研究发现，传统创新理论中的12类角色在AI治理语境下展现出独特的适应性演变。例如，"发起者"角色进化为"AI机会架构师"，不仅识别技术应用场景，更需构建跨部门协作网络；"监管者"转型为"敏捷治理推动者"，通过沙盒机制平衡创新与风险管控。研究最终构建包含13项职能的治理框架，相关成果发表在创新管理领域顶级期刊《Technovation》上。

研究方法上，团队采用文献计量与概念分析相结合的策略：首先系统检索Web of Science和Scopus数据库中2000-2024年间创新管理与AI治理文献；其次运用内容分析法对筛选出的180篇核心文献进行编码；最后通过跨理论映射，建立传统角色与AI治理职能的对应关系。

研究结果揭示出四大关键发现：

1. 角色重构的二元特征
   通过对比分析发现，市政角色呈现"理论延续性"与"情境适应性"双重特征。如"知识提供者"角色从单纯输出技术知识，转变为需解释数据背景的"情境洞察贡献者"，体现了公共部门对数据伦理的特殊要求。

2. 治理职能的扩展谱系
   研究识别出13项新型职能构成连续谱系，包括机会识别（如通过挑战赛发掘AI应用场景）、生态系统培育（如建立城市创新实验室）、伦理标准倡导（如制定算法透明度准则）等，远超传统认知的监管-使用二元划分。

3. 动态平衡机制
   在"监管者"角色维度，研究提出"适应性监管"框架，建议采用阶段性授权机制：实验阶段放宽限制，规模化阶段加强规范。蒙特利尔市的AI伦理委员会案例显示，这种弹性机制使试点项目通过率提升40%。

4. 能力建设路径
   针对市政部门普遍存在的技术能力短板，研究提出"三螺旋"培养模式：通过政-产-学合作开展数字领导力培训，结合"数字孪生"技术进行模拟决策训练，该模式在赫尔辛基试点中使官员AI素养评分提高2.3倍。

讨论部分着重强调了三方面理论贡献：首先，研究填补了创新管理理论在公共部门AI治理中的应用空白，提出的"情境适应性"概念为后续研究提供新视角；其次，构建的职能框架帮助市政部门准确定位在技术生态中的坐标，如哥本哈根据此调整了AI办公室的组织架构；最后，研究揭示的"原则-实践鸿沟"破解路径，为其他数字技术治理提供了参照模板。

实践意义同样显著：框架已应用于欧盟"FinEst Twins"智慧城市项目，指导制定包含11个维度的AI治理评估工具；提出的"敏捷采购"方案在巴塞罗那试点中使AI解决方案部署周期缩短60%。这些实证效果验证了理论模型的实用价值，为全球城市AI治理提供了可复制的范式。

研究也指出未来方向：需深入探讨不同城市规模对角色配置的影响，以及如何将框架适配于全球南部城市语境。这些延伸问题为后续研究划定了富有潜力的探索疆域。