■ 中国人民大学吴玉章讲席教授 何艳玲
在中国快速城镇化进程中，超大城市作为经济、文化和人口的高度集聚区，扮演着至关重要的角色。然而，伴随城市规模的急剧扩张，超大城市在治理方面遭遇了诸多棘手难题。如何在规模与质量之间寻求平衡，实现治理的现代化转型，成为当下亟待解决的时代命题。基于习近平总书记提出和中央城市工作会议强调的“人民城市”理念，我和团队提出人民算法的基本设想，试图为破解超大城市治理困境提供一种思路与实践路径。
一、超大城市治理现代化的困境：规模与质量之间的张力
（一）资源分配困境：有限与无限的矛盾
超大城市的人口规模庞大，且仍在持续增长。以北京、上海、深圳、广州等城市为例，常住人口均已超过2000万，甚至部分城市实际管理人口远超此数。如此庞大的人口基数，使得对各类公共资源，教育、医疗、住房、交通等的需求呈几何倍数增长。但资源的供给受限于土地、资金、人力等多种因素，具有天然的有限性。例如，在教育资源方面，学位紧张问题在入学季尤为突出，部分热门学校的学位供给远远无法满足周边居民需求，入学竞争异常激烈；医疗资源上，大型三甲医院人满为患，患者挂号难、住院难的现象屡见不鲜，优质医疗资源的分配不均与需求的无限性矛盾尖锐。
（二）体制协同困境：部门分割与协同难题
传统科层制下，超大城市的政府部门间存在明显的职能分割。不同部门在制定政策、执行任务时往往从自身职能出发，缺乏跨部门的协同合作意识。在城市交通治理中，交通部门负责道路规划与交通设施建设，交警部门负责交通秩序维护，而城市规划部门在进行城区规划时，若未充分与交通部门沟通协调，可能导致道路规划不合理，新建区域交通拥堵频发。这种部门间的分割状态，使得在面对综合性、复杂性的城市治理问题时，各部门间相互推诿、扯皮，治理效率低下，难以形成治理合力。
（三）需求响应困境：多元诉求与低回应度
超大城市居民来源广泛，涵盖不同年龄、职业、收入水平、文化背景的群体，这导致居民的需求呈现出高度的多元性与复杂性。年轻群体可能更关注城市的创新创业环境、文化娱乐设施建设；老年群体则对养老服务、社区医疗、休闲活动场所的需求更为迫切；低收入群体侧重于保障性住房、就业帮扶等基本生活保障需求。然而，传统管理模式的决策机制相对单一，多以政府部门自上而下的决策为主，缺乏对居民差异化需求的精准捕捉与有效回应，使得居民诉求难以在政策制定与执行中得到充分体现。
二、人民算法：面向多元诉求的精细化治理逻辑
（一）人民算法的内涵阐释
“人民算法”概念的核心在于将“以人民为中心”从抽象的价值理念转化为具体可操作的治理方法。它要求基于法律、数据和事实，对人民群体及其需求、以及不同群体之间可能产生的冲突进行精准评估、测准和锚定。人民并非一个抽象的整体，而是具有多样性、异质性和复杂性的个体集合。人民算法强调在城市治理中，需充分考量人民群体的分层，包括收入分层、住房分层、认知分层等，并针对不同层次群体的需求，制定差异化、精准化的治理策略。
（二）需求端精细化：全口径倾听与精准识别
需求端精细化要求管理者打破传统信息收集渠道的局限，实现对居民诉求的“全口径”倾听。深圳“民意速办”平台整合了原分散在12345热线、i深圳公众号、各级信访窗口等537个渠道的民意反馈端口，实现“一口受理”，让群众“只说一次”。借助大数据分析、人工智能等技术手段，对收集到的海量诉求进行自动分类、情感识别，精准识别不同群体的核心需求与诉求趋势。例如，通过对平台数据的深度挖掘，能够及时发现某一区域内老年群体对社区养老服务设施不足的集中诉求，以及年轻上班族对周边公共交通便利性的强烈需求等，为后续的治理决策提供精准依据。
（三）冲突端精细化：矛盾协调与平衡机制
在超大城市中，不同群体间的利益冲突时有发生。人民算法在冲突端的精细化，旨在建立科学的矛盾协调与平衡机制。当面对诸如老旧小区加装电梯时低楼层住户与高楼层住户的利益冲突，或是城市更新改造中居民拆迁安置与开发商利益诉求的矛盾时，管理者应依据人民算法，在充分保障多数人利益的前提下，兼顾少数人的合理诉求，将对少数人的伤害降至最低。通过召开民主协商会议、引入第三方专业调解机构等方式，促使各方充分沟通，寻求利益平衡点，达成共识性的解决方案，维护社会的和谐稳定。
（四）决策端精细化：基于数据的科学决策
决策端精细化强调治理决策需基于数据支撑，实现从经验决策向科学决策的转变。利用城市运行过程中产生的海量数据，构建城市治理的“数字孪生”模型，对不同治理方案进行模拟推演，评估其实施效果与潜在影响。在城市交通拥堵治理中，通过分析交通流量大数据，模拟不同交通管制措施、道路优化方案对交通拥堵缓解的成效，从而选择最优方案予以实施。同时，将人民群众的满意度作为决策效果评估的重要指标，依据评估结果及时调整优化决策，确保治理决策切实符合人民利益。
三、民意速办：让民情汇聚成结构化民意的实践样本
（一）平台架构与功能整合
深圳“民意速办”平台构建了一套完善的民生诉求综合服务体系，整合多渠道民意反馈端口只是其基础功能。平台进一步对接公安、卫健、应急、城管等28个部门业务系统，打破“数据烟囱”，构建全市统一的“民生诉求主题库”。这一主题库如同城市治理的“数据大脑”，对收集到的各类民生诉求进行集中存储、分类管理与深度分析，实现数据的互联互通与共享共用，为后续的精准分拨、高效办理提供坚实的数据支撑。
（二）从分散民情到结构化民意的转化过程
在传统管理模式下，民情表达受制于“渠道碎片化—信息非标准化”。居民诉求散落在信访窗口、热线电话、社区意见箱等多元渠道，缺乏统一归集标准。比如，同一“小区停车位不足”的问题可能被不同居民通过热线、社区反馈等多渠道重复提交却难以识别，不同渠道的诉求信息也因表述习惯、记录格式差异形成“数据孤岛”。这种分散状态不仅造成治理资源的低效消耗，更因信息传递中的“过滤效应”（如基层对诉求的选择性筛选上报），使得真实民情难以完整抵达决策层，最终陷入“民意收集了却未被真正解读”的悖论，这本质上是科层制“条块分割”在信息层面的直接映射。
人民算法强调通过“全口径归集—语义标准化—关联挖掘”的三阶转化，实现民情向结构化民意的质的飞跃。第一步是打破渠道壁垒，通过整合政务APP、社群反馈、线下议事会等线上线下端口，构建“诉求统一入口”，从源头消除“声音被淹没”的现象。第二步依托自然语言处理技术进行语义解析，将“晚上小区路灯太暗，老人出门不安全”等口语化表达，精准转化为“公共设施类/照明问题/老龄化社区/高紧急度”的结构化标签，破解诉求表述的歧义性与非标准化难题，这一过程实质是技术对“民情语言”的规范化转译。第三步通过大数据算法开展深度挖掘：聚类分析识别“群租房消防隐患”“社区商超配套不足”等高频议题，时空关联分析发现“学校周边拥堵”与“早7点-8点时段”的强相关性，群体画像分析区分“老年群体对日间照料的需求”与“青年群体对共享办公空间的期待”。这种多维度分析不仅将零散民情凝练为清晰的“问题清单”，更挖掘出诉求背后的隐性逻辑（如某区域投诉集中可能与人口导入速度相关），最终形成兼具精准性与预见性的结构化民意——它不再是孤立的“事件集合”，而是能清晰响应“谁在诉求、诉求什么、为何诉求”的治理坐标系，为后续的精准响应与主动治理奠定数据基础。
（三）结构化民意作为人民算法的基础材料
在一定程度上，这些结构化民意将成为人民算法的基础材料，并提升人民算法在城市治理中的应用效能。结构化民意的深层价值体现在对治理“同质性假设”的突破与动态优化机制的构建。传统管理模式常因缺乏细分数据，以“平均需求”替代“差异需求”，导致政策供给与实际需求错位，例如将“社区设施改善”简单等同于“增设健身器材”，却忽略老年群体对休憩座椅、夜间照明的迫切需求。而结构化民意，则能够支撑算法对需求进行“群体切片”分析：针对某社区“儿童议事厅”反馈的“上下学交通拥堵”问题，可以通过数据关联识别出“学生群体/早晚高峰/特定路段”的需求特征，推动交通部门精准优化信号灯配时，使拥堵时长缩短40%。同时，结构化民意还可以作为算法迭代的“反馈源”。比如，在旧改中后可以将居民满意度、投诉量等指标反向输入系统，自动识别政策偏差，推动算法从“被动响应”进化为“主动学习”。这种“数据-政策-反馈”的动态校准，契合复杂适应系统理论的“适应性循环”逻辑，使超大城市治理的技术理性与人文价值实现深度统一。
四、基于人民算法的超大城市治理优化路径
（一）需求响应优化：构建多元诉求的精准回应机制
针对居民多元诉求与传统回应不足的矛盾，人民算法通过需求分层处理与全周期响应实现治理升级。建立“诉求优先级智能排序”模型，综合诉求群体规模、紧急程度、政策契合度等维度，对老年群体的养老服务诉求、低收入群体的住房保障诉求等进行优先级标定，确保核心诉求优先处置。开发“群体需求画像系统”，基于收入分层、年龄结构、居住特征等数据标签，自动生成不同群体的需求图谱，例如为年轻群体精准推送创新创业政策包，为老年群体定制社区养老服务方案，实现“千人千面”的精准服务供给。
（二）资源精准匹配：破解有限与无限的供需矛盾
针对超大城市资源分配中有限供给与无限需求的核心矛盾，人民算法通过需求分层识别与资源动态调配实现精准匹配。依托全口径民意数据构建民生需求热力图谱，对教育、医疗、住房等核心资源的需求强度进行空间与群体的双重定位。例如，在教育资源配置中，通过分析学龄人口分布数据、家长诉求关键词聚类结果，精准划定学位紧张区域的核心范围，结合城市规划数据测算学校建设的最优区位与规模，避免资源错配。在医疗资源分配上，基于老年人口密度、慢性病发病数据、就医路径轨迹等多维信息，优化社区健康服务中心的布点与专科配置，将三甲医院优质资源通过远程诊疗系统下沉至需求集中的基层站点，实现“需求在哪里，资源就导向哪里”的动态平衡机制。同时建立资源使用效率反馈模型，对公共服务设施的使用率、群众满意度进行实时监测，通过算法迭代持续优化资源配置方案，让有限资源向最需要的群体倾斜。
（三）体制协同联动：打破部门分割的治理壁垒
以人民算法的数据联通性破解科层制的“条块分割”困境，构建跨部门协同治理的闭环体系。建立基于民生诉求主题库的“治理任务智能分拨”机制，当收到“小区停车位不足且周边道路乱停车”的复合型诉求时，算法自动关联城管、交管、住建等多部门职责清单，生成包含责任主体、协同节点、办理时限的任务矩阵，避免部门推诿。借鉴“民意速办”的跨系统对接经验，推动公安、交通、民政等部门数据接口标准化，实现人口数据、空间数据、设施数据的实时共享，为协同决策提供统一数据基底。
总之，超大城市治理现代化是一项系统工程，既需要破解规模压力下的资源分配、体制协同和需求响应等传统困境，也需要探索技术赋能与制度创新的融合路径。未来超大城市需进一步深化理念更新、制度适配、技术支撑和多元参与，推动治理体系从“经验驱动”向“数据驱动”转型，从“被动响应”向“主动服务”跃升。这一过程中，以深圳代表的城市创新经验不仅将为国内城市提供样板，也要为全球超大城市治理贡献中国智慧。