数据驱动治理：中国政法系统智能化评价指标体系的构建与验证

针对中国政法系统智能化建设中存在的区域差异大、技术标准不统一、评估体系缺失等问题，Ran Feng等研究者创新性构建了包含社会治理效能、智能平台建设、数据资源利用和公众响应四维度的评价框架(SGP-LS)，采用AHP-熵值组合赋权法，填补了技术性能与治理效果协同评估的方法空白，为政法系统数字化转型提供科学决策工具。

　　

随着中国推进治理现代化，数字技术深度融入行政核心功能。自中共十八大以来，国家通过建立大数据中心、数字公共服务系统和智能决策平台等举措推动数据驱动治理。然而作为国家治理基础领域的政法系统，长期在模拟制度框架下运行，面临行政碎片化等挑战。尤其在城市这一数字化实验最佳场域，先进技术基础设施和高人口密度既催生又支撑着人工智能应用需求，但现有研究揭示出三大关键问题：显著的区域发展差异、技术标准化不足以及综合评价框架缺失。

《Sustainable Futures》刊发的这项研究创新性地提出"政法系统智能治理"(Smart Governance in Political-Legal Systems, SGP-LS)概念，区别于一般电子政务改革，其核心是将人工智能、预测分析和决策自动化等技术整合到司法裁决、公共安全管理和检察工作流等特定领域功能中。研究团队通过系统文献综述和概念分析，识别出社会治效、智能系统构建、数据资源利用和公众情绪响应四个核心评价维度，构建了包含33项具体指标的多层次评估体系。

研究方法上，团队采用混合方法设计：通过政策文献分析和专家咨询确定理论框架；运用层次分析法(AHP)与熵权法组合赋权；整合政府统计数据、行政记录和公众调查等多源数据。特别开发了三级指标标准化公式和分层聚合算法，如正向指标采用(X_ij-X_ij^min)/(X_ij^max-X_ij^min)归一化处理，通过∑W_l⁽¹⁾×S_il⁽²⁾实现四级指标加权聚合。

研究结果呈现为四大维度：

社会治效维度
量化了AI辅助办案率等关键指标，如公安机关智能办案率=AI处理案件数/案件总数，揭示出省际差异最高达47%。通过满意度调查发现技术应用与公众体验存在"最后一公里"断层。

智能平台维度
平台整合度指标显示，跨部门数据兼容性平均不足30%，但长三角地区通过"一网通办"框架实现75%设备接入率，证实区域试点成效。

数据资源维度
构建信息质量三级指标，包括公开信息及时性、准确性和完整性。发现数据标准化使跨部门应用率提升2.3倍，但安全审查机制覆盖率仅61%。

公众互动维度
数字服务可及性指标按年龄、收入、地域细分，显示农村老年群体访问率不足35%，推动适老化改造政策出台。

讨论部分指出，该框架突破技术决定论局限，将SGP-LS视为社会技术系统。相比OECD政府分析框架，更契合中国层级整合的政法协调机制。实证发现智能设备覆盖率与治理效果呈非线性关系，证实基础设施投资需配套制度改革。

该研究创新性地将制度理论与治理现代化理论融合，提出"技术-治理共生"模型。实践层面，框架已被试点省份用于识别绩效瓶颈，如某省通过指标诊断发现跨系统数据流动性不足导致40%的AI预测模型失效。未来需扩展对非国家行为体的评估，并建立动态更新机制以适应快速演进的AI治理环境。

研究最终形成政法系统智能化的"四维雷达图"诊断工具，既支持横向比较又实现纵向追踪。其理论价值在于揭示技术效能与制度合法性间的动态平衡规律，实践意义则体现在为《法治中国建设规划》提供可量化的实施路径，助力实现"共建共治共享"的社会治理新格局。