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1、中國人民大學中國智慧治理指數中國智慧治理指數20252025（發布版發布版）中國人民大學課題組中國人民大學課題組2025 年年 3 月月課課題題組組成員成員宋宋鷺鷺中國人民大學智慧治理學院副院長、國家發展與戰略研究院研究員唐唐杰杰中國人民大學蘇州校區黨委書記、公共管理學院教授許許偉偉中國人民大學智慧治理學院副院長、信息學院教授陳強遠陳強遠中國人民大學國家發展與戰略研究院副教授魏欽恭魏欽恭中國人民大學國家發展與戰略研究院副教授仲浩天仲浩天中國人民大學公共管理學院副教授于秀賓于秀賓中國人民大學蘇州人工智能學院高級工程師李藝琳李藝琳中國人民大學智慧治理學院講師魏培曄魏培曄中國人民大學智慧治理學院講師

2、岳?，B岳?，B中國人民大學商學院博士研究生殷殷賞賞中國人民大學應用經濟學院博士研究生周芷璐周芷璐中國人民大學智慧治理學院碩士研究生姜琳琳姜琳琳中國人民大學智慧治理學院碩士研究生竇立印竇立印中國人民大學智慧治理學院碩士研究生目目 錄錄一、引言一、引言.1 1二、智慧治理指數編制二、智慧治理指數編制.2 2（一）智慧治理的內涵界定.2（二）智慧治理評價指標體系的構建理念.3（三）智慧治理評價指標體系的構成維度.4（四）評價方法.5（五）測算城市選擇與分類.7三、中國智慧治理指數測算結果三、中國智慧治理指數測算結果.7 7（一）智慧治理指數構成維度分析.7（二）中國智慧治理區域概況分析.8四、智慧治理

3、指數分維度測算結果四、智慧治理指數分維度測算結果.1212（一）價值目標層.12（二）系統應用層.16（三）制度-技術支撐層.19五、未來展望五、未來展望.23231中國智慧治理指數研究報告中國智慧治理指數研究報告一一、引言引言智慧治理作為推動智慧社會、智慧城市發展的主要實現路徑，是全球治理理念在實踐領域的深化革新，是現代信息技術賦能高質量國家治理的現實呈現。黨的十九大報告首次提出“智慧社會”概念，強調要提高社會治理的智能化水平，健全自治、法治、德治相結合的鄉村治理體系。2020 年 3 月，習近平總書記在浙江考察時指出：“運用大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等前沿技術推動城市管理手段、管理模

4、式、管理理念創新，從數字化到智能化再到智慧化，讓城市更聰明一些、更智慧一些，是推動城市治理體系和治理能力現代化的必由之路，前景廣闊”。黨的二十大報告進一步強調要“完善網格化管理、精細化服務、信息化支撐的基層治理平臺，健全城鄉社區治理體系”。長期以來，黨和國家對城市智慧治理持續聚焦、深入關切，從全局和戰略高度為推進國家治理體系和治理能力現代化建設提供了根本遵循和行動指南。智慧治理是一種綜合性的治理理念，既注重通過智能技術創新提升治理效能，又強調以良善治理為最終目標的價值導向，是一種集技術應用與人文關懷、治理工具與價值追求為一體的社會治理范式。作為傳統治理手段的顛覆性變革，智慧治理不是無差異的“空

5、盒子”，而是結構完整、功能強大、機制健全的生態系統，但當前對其全景式刻畫仍然停留在質性分析層面，尚未形成科學系統的評價體系；各個城市亦不是均質化的“微粒子”，受經濟發展、歷史文化、政治體制、社會結構等因素影響，中國城市層面的智慧治理不平衡不充分矛盾仍然突出。因此，在黨和國家著力推進國家治理體系和治理能力現代化的背景下，構建一套根植于中國特色話語體系的智慧治理評價指標體系既相對迫切，又意義重大。鑒于此，本報告致力于研究智慧治理的內涵維度、界定標準與量化方法，試圖構建一個具有中國特色且能廣泛比較的評價指標體系，并對中國 296 個地級及以上城市的智慧治理效能進行評估，旨在全景式地揭示中國智慧治理的

6、發展現狀、演進規律和空間格局等典型事實，有助于為總結智慧治理發展過程中的實踐經驗、前進方向與政策路徑提供參考依據，對于重塑城市競爭優勢、提高國家治理效能、實現可持續發展的全球目標具有重要意義。2二二、智慧治理指數編制智慧治理指數編制（一一）智慧治理的內涵界定智慧治理的內涵界定智慧治理是內嵌于國家治理體系和治理能力現代化總體框架下的一個重要概念，其豐富內涵既強調良善治理的價值導向，又涵蓋貫徹國家價值理念的實踐要求（圖2-1）。智慧治理旨在實現治理能力的現代化和治理效能的提升，其核心目標是通過數據資源的整合與利用，推動政府決策的科學化、服務的智能化以及社會治理的精細化，從而滿足人民群眾對美好生活的

7、向往，促進經濟社會的可持續發展。首先，智慧治理是智能技術與治理實踐深度融合的產物，它不僅強調技術的應用，更注重技術與治理體系的深度融合，旨在通過數據驅動、智能化決策和多方協作，提升公共事務的管理效率和公共服務質量，通過技術創新與制度創新的雙輪驅動，推動治理模式的優化與升級。其次，智慧治理的內在邏輯在于，通過數字化、智能化的手段，實現從傳統治理向現代治理的轉型，這一轉型不僅體現在技術層面，更體現在治理理念、組織機制和流程的全面革新。通過數據的匯聚、共享與開放，推動政府與社會各界的協同互動，形成高效、智能、協同的現代化多元共治格局。最后，智慧治理是國家治理體系和治理能力現代化范疇下的從屬概念，需要

8、將智慧治理范式內嵌于當代中國政治語境下，彰顯中國實踐的話語指向，進而實現“立足中國實踐、回答中國問題、講好中國治理故事”。圖 2-1 智慧治理的內涵3（二二）智慧治理評價指標體系的構建理念智慧治理評價指標體系的構建理念智慧治理是蘊含著善智和善治的綜合性治理理念，既強調將智能技術嵌入社會治理結構的治理效能，又強調以人為本、以可持續發展為目標的價值取向，是集技術革命與人文理念、工具理性與價值理性于一體的社會治理范式，由此本研究構建了“PSSS”智慧治理效能評估模型（圖 2-2）。其中，以人為本理念（People-oriented）是智慧治理在實踐中的價值體現，智慧治理堅持將“人”置于核心地位，將發

9、揮人民群眾主觀能動性、滿足人的自由全面發展、讓人民共享發展成果貫穿治理體系和治理能力建設全過程?？沙掷m發展（Sustainable）是“社會生產力發展和科技進步的必然產物”，也是科學精神與人文精神相融匯的產物，推動人類社會可持續發展是現代國家治理的應有之義。隨著智慧治理實踐場景日漸豐富多元，智能技術逐漸嵌入到智慧政務、智慧產業、智慧環境等復雜系統（System）中，實現治理過程的精細化、決策制定的科學性和經濟社會發展的智能化。制度-技術雙重支撐（Support）突破了社會治理在“時間-資源-權力”的三重界限，加速了社會活動中信息流、物質流、資金流以及治理主體互動。智慧治理的核心技術支持主要包括

10、互聯網、云計算、大數據、人工智能、物聯網等，智能技術的應用凸顯了治理過程的智慧性?，F代國家治理體制為智慧治理提供制度框架，而智慧治理通過技術嵌入與模式創新反哺治理效能提升，共同彰顯中國特色社會主義制度的優越性。圖 2-2“PSSS”智慧治理效能評估模型4（三三）智慧治理評價指標體系的構成維度智慧治理評價指標體系的構成維度中國智慧治理評價指標體系基于“PSSS”智慧治理效能評估模型構建而成，按照邏輯性原則、代表性原則、可比性原則和導向性原則，結合城市智慧治理實際情況形成具體指標。中國智慧治理指數指標體系由 3 個層次指標構建而成，以綜合反映中國城市之間的智慧治理效能差異。其中，一級指標共 3 個

11、，包括價值目標層、系統應用層、制度-技術支撐層；二級指標共 8個，包括社會參與、成果共享、可持續發展、經濟系統、社會系統、生態系統、制度支撐、技術支撐；三級指標共 26個，四級指標 46 個（表 2-1）。一級指標二級指標三級指標四級指標智慧治理價值目標層社會參與媒體報道百度新聞“智慧治理”相關報道詞頻公眾關注每萬人在領導留言板上發帖數量“智慧治理”相關關鍵詞百度搜索指數企業創新企業研發深度上市公司軟著登記數量創新企業數量人工智能企業存量成果共享社會文明科學教育支出占財政支出比重生活質量AQI優良天數比例民生基礎移動互聯網普及率經濟質量收入分配差異系數可持續發展經濟可持續發展夜間燈光數據產業結

12、構高級化指數社會可持續發展財政透明度法治環境生態可持續發展政府工作報告中“環?！毕嚓P詞匯詞頻建成區綠化覆蓋率智慧治理系統應用層經濟系統智能制造國家制造業單項冠軍示范企業數量新型工業產業化示范基地數量電子商務電子商務交易額對數5一級指標二級指標三級指標四級指標數實融合數字普惠金融使用深度智慧農業重點區縣企業專利申請數量農業產業化國家重點龍頭企業數量國家現代農業示范項目所有行政村中淘寶村占比社會系統智慧城市城市數字化發展指數智慧社保數字普惠金融保險指數公共資源智能化智慧景區占A級以上景區比重生態系統智慧能源電力傳輸效率智慧環?？諝赓|量監測站數量國家級生態鄉鎮數量環保處罰案件數生活垃圾無害化處理率智

13、慧治理制度-技術支撐層制度支撐政策引導政府工作報告中“新型基礎設施”詞頻智慧治理地方規范性文件數量政務公開政府公共數據開放平臺綜合指數智慧政務政務網站服務能力指數政府電子服務能力“新媒體”指數科學履職地方行政官員學歷層次分布政府服務指數技術支撐信息基礎設施每萬人寬帶蜂窩網絡技術標準為2G-5G的基站數量長途光纜密度創新基礎設施創新發展指數人才支撐人才引進強度人才聚集程度普通高等學校本?？圃谛W生數/城市人口表 2-1 中國智慧治理指數指標體系6（四四）評價方法評價方法本報告采用功效系數法對四級指標的原始數據進行標準化處理，旨在消除指標在方向屬性、量綱和數量級上的差異，解決不同性質指標的可綜合問

14、題。在不改變原始數據相對位置和分布特征的前提下，通過對指標實際值與標準閾值進行比較，將四級指標的數值映射到一個統一的區間范圍0,1，得到該指標在設定標準下的發展程度指數，從而實現不同數據在同一尺度下有效可比，消除原始數據間方向和量級的差異，保證中國智慧治理的量化結果能夠橫向和縱向對比。中國智慧治理建設是一個動態實現過程，其相對性主要體現在兩個方面：一是縱向變化，即追蹤歷史演進規律或預測長期發展趨勢，縱向比較城市智慧治理在不同時期呈現出的階段性特征；二是橫向差異，即從不同區域或不同維度展開對比分析，橫向比較不同區域存在的共性和差異，以及同一地區在不同維度上的特定優勢和薄弱環節。這種相對性通常要求

15、一致的比較基準，選擇適當的閾值顯得尤為重要。關于標準化函數公式中閾值的確定，應遵循客觀性和可量化性的原則，選取可計量的標準范圍作為指標體系的閾值基準。為了便于對智慧治理建設同時進行時間層面的縱向比較和地區層面的橫向比較，本報告采用全樣本的最大值和最小值作為閾值，并對正向指標和負向指標分別進行標準化處理，具體公式如式（2-1）和式（2-2）所示。正向指標：min6040maxminijjijjjXXXX（2-1）負向指標：max6040maxminjijijjjXXXX（2-2）式中，ij 表示經過標準化處理后的指標值，Xij 表示 i 省份第 j 項評價指標的原始數值，max(Xj)和 min

16、(Xj)分別表示所有省份中第 j 項評價指標的最大值和最小值。課題組通過組織智慧治理領域的權威專家，對指標體系的各屬性權重進行合理地打分評價。中國智慧治理指數評價體系的權重分布如下：一級指標權重總值為100%，其中價值目標層為 30%，系統應用層為 35%，制度-技術支撐層為 35%。價值目標層中社會參與、成果共享、可持續發展權重分別為 40%、30%、30%，系統應用層中經濟系統、社會系統、生態系統權重分別為 35%、35%、30%，制度-技術支撐層中制度支撐、技術支撐權重分別為 50%、50%。最終，使用線性加權法計算7綜合評分，并逐級合成中國智慧治理指數指標體系的綜合指數。（五五）測算城

17、市選擇與分類測算城市選擇與分類中國智慧治理評估樣本的廣泛性和典型性將直接影響評價結果的準確性和應用價值。本報告基于城市統計數據的可得性、準確性和標準性，并參考智慧治理相關領域資深專家的意見，在中國大陸選取 296個地級及以上城市進行量化研究。其中，87 個城市位于東部地區、80 個城市位于中部地區、95 個城市位于西部地區，34 個城市位于東北地區；從行政等級看，包括 36個副省級以上城市和 260個地級市。這些城市覆蓋了中國不同區域、不同行政等級和不同經濟發展水平的城市情況，具有較強的代表性。三三、中國智慧治理指數測算結果中國智慧治理指數測算結果本節利用上述中國智慧治理指標體系和相應的城市層

18、面的具體數據，計算了2017-2023 年中國地級及以上城市層面的智慧治理指數。（一一）智慧治理指數構成維度分析智慧治理指數構成維度分析智慧治理系統應用層發展程度相對較高，價值目標層、制度-技術支撐層次之。在本報告中，智慧治理價值目標層、系統應用層、制度-技術支撐層在總指標中的權重分別為 30.53%、35.33%和 34.13%。從圖 3-1 可以看出，在這三個一級指標中，價值目標層均值為 22.66，得分率為 75.52%，其二級指標社會參與、成果共享、可持續發展的貢獻度分別為 12%、9%、9%。系統應用層均值為 26.22，得分率為74.91%，其二級指標經濟系統、社會系統、生態系統的

19、貢獻度分別為 12.25%、12.25%、10.5%。制度-技術應用層均值為 25.33，得分率為 72.37%，其二級指標技術支撐、制度支撐的貢獻度分別為 17.5%和 17.5%。具體來看，價值目標層在三個一級指標中得分率最高，這表明我國各地方政府持續把智慧治理成果轉化為高質量的民生服務，并始終以滿足人民日益增長的美好生活需要為出發點和落腳點，切實實現好、維護好、發展好最廣大人民的根本利益。此外，系統應用層與制度-技術應用層的良好發展，體現出地方政府在智慧制造、智慧城市、智慧生態等領域的體系建設不斷深化，同時通過網格化管理、精細化服務、信息化支撐，完善智慧治理平8臺建設，進一步鞏固和發展群

20、眾安居樂業、社會安定有序的良好局面。（a）一級指標貢獻度一級指標貢獻度（b）一級指標得分情況一級指標得分情況圖 3-1 中國智慧治理指數構成維度分析（二二）中國智慧治理區域概況分析中國智慧治理區域概況分析我國目前共有 34 個省級行政區、220 多個地級市行政區域、近 3000 個縣級行政區域。不同區域差異顯著，且整體呈現百舸爭流態勢。智慧治理優勢城市主要集中在東部地區，空間分布呈現出“胡煥庸線”特點。圖 3-2 可視化展示了 2023 年中國智慧治理指數的空間分布情況，顏色越深代表綜合指數分值越高?？梢钥闯?，中國智慧治理建設呈現出明顯的東部沿海向內陸的階梯性分布，智慧治理指數分值較高的城市主

21、要集中于胡煥庸線以東，其中，北京綜合得分位居全國第一，持續為全國智慧治理建設貢獻具有引領借鑒價值的“北京經驗”，上海、深圳、廣州、杭州、蘇州等城市緊隨其后、競相發展，這些城市在推動智慧治理方面發揮著重要的示范作用。位于中部地區的部分城市表現出跨越“胡煥庸線”的發展趨勢，如武漢、鄭州、合肥等，中部崛起戰略的實施為這些地區帶來了政策支持、資金投入和基礎設施智慧化改造，使其在智慧治理建設中展現出巨大的發展潛力，不斷探索以人為本、高效協同、可持續發展的治理模式，完成向更9高等級的跨越式躍遷?！昂鸁ㄓ咕€”以西的部分城市智慧治理建設整體較為滯后，這些城市的智慧治理在向縱深拓展上仍有較大空間，經濟發展水平較

22、低、科技資源和人才儲備不足、新型基礎設施建設滯后是制約城市智慧治理能力提升的重要因素。圖 3-2 中國智慧治理指數空間分布情況注：該圖基于自然資源部地圖技術審查中心標準地圖（審圖號為 GS(2016)2921號）繪制，底圖邊界無修改。就指數的不同維度來看，智慧治理價值目標層的地區差異最小，制度-技術支撐層次之，系統應用層差異最大。圖 3-3 將所有城市分為東部、中部、西部、東北四個區域進行展現，進而對價值目標層、系統應用層、制度-技術支撐層 3項一級指標的均值進行比較分析。分維度來看，價值目標層、系統應用層、制度-技術支撐層指數最高與最低的地區之比分別為 1.05、1.07 和 1.06，這表

23、明系統應用層的區域間非均衡性是導致智慧治理指數地區差異的主要因素，落后地區與發達地區在智慧應用方面仍存在一定差距。從區域分布來看，東部地區表現出較為明顯的發展優勢，3項一級指標均值顯著高于其他地區，與其他地區形成一定的發展差異，中部地區次之，略高于西部地區，最后為東北地區，各區域得分均值由高到低依次為 76.57、74.23、72.78、72.08。綜上所述，不同地區智慧治理建設水平呈現出不均衡性特征，“東強西弱、南強北弱”的現象依然存在，這也對應了中國區域經濟發展不均衡的現實。10圖 3-3 四大地區智慧治理一級指標均值比較基于區域布局來看，京津冀、長三角、海峽西岸、珠三角、成渝城市群成為智

24、慧治理指數分值較高的地區，平均得分分別為 75.26、78.01、75.96、78.83、74.37，各城市群發揮比較優勢，結合自身實際情況和戰略規劃，探索出一條具有中國特色的智慧城市群發展新路徑。圖 3-4 展示了 2023 年五大城市群排名前 10 的城市及其得分情況。具體來看，在京津冀城市群中，北京綜合排名第一，根據北京市“十四五”時期智慧城市發展行動綱要，到 2025 年北京將建成全球新型智慧城市的標桿?；诖?，北京市充分發揮智慧治理對民生服務、科技創新的帶動潛能，統籌推進“民、企、政”融合協調發展的智慧城市 2.0 建設。天津緊隨其后，天津以建設高水平“數字天津”為目標，致力于打造全

25、國智慧低碳的新型智慧城市標桿。然而，城市群內其他城市的得分逐漸降低，顯示出區域內發展的不平衡性，這種不平衡主要源于經濟發展水平差異、資源分配不均以及對新技術接受度的不同。在長江三角洲城市群中，上海、杭州、蘇州、合肥、南京等城市依托經濟活力和技術創新優勢，更好發揮在智能識別、技術創新和智慧治理等領域的作用，并結合居民需求和人文要素，持續推動長三角一體化發展。各地方政府對于智慧治理建設給予高度重視，積極推動大數據、云計算等技術應用，促進了區域內各城市之間相對均衡的發展態勢，城市間的緊密合作和聯動效應顯著，形成了資源共享、信息互通的良好局面，為智慧治理水平的提升奠定了堅實的基礎。海峽西岸經濟區是“數

26、字中國”的萌發地和孕育地，廈門和福州等是全國首批市域社會治理現代化試點城市。廈門市的“一網統管”項目按照“1+2+N”總體架11構大力推進治理理念和手段創新，探索利用數字技術賦能城市治理的新模式新路徑。福州市構建“鼓樓智腦”智慧體系，將基層網絡、公共服務平臺、行政服務中心等有效整合，以“統一指揮、上下聯動”扁平化管理模式優化、再造公共服務流程，提高群眾滿意率至 85%，推動了社會治理模式的深刻變革。珠江三角洲城市群是中國改革開放的前沿陣地，在深圳、廣州、佛山、東莞等城市的帶動引領下，成為中國經濟活力最強、智慧程度最高的城市群之一。珠三角城市群在新型基礎設施建設、新模式新業態創新發展和數據資源跨

27、境應用等方面取得顯著成就，并開創了區域協同和國際合作新格局等舉措，如粵港澳大灣區大數據中心建設、深圳-新加坡智慧城市合作等，為提高城市群治理體系和治理能力現代化賦能，成為打造世界級智慧城市群的標桿和樣本。成渝城市群則展現出雙核驅動模式，成都和重慶排名位居全國前列，在中西部地區發揮智慧治理示范引領、輻射帶動作用。重慶市大力推進“大綜合一體化”城市綜合治理體制機制，以數字化智能化重塑基層治理體系，推動城市功能迭代升級。成都市發布成都市智慧城市建設行動方案（2020-2022），明確到 2022 年進入全國智慧城市第一方陣，形成“城市大腦”、數據資源中心、智能基礎設施、五大智能化應用體系和三個支撐體

28、系。在重慶和成都的協同推進下，成渝地區雙城經濟圈實現了高速發展，成為西部地區智慧治理建設的活躍增長極。圖 3-4 五大城市群智慧治理指數對比（前 10位）a.京津冀城市群b.長江三角洲城市群c.海峽西岸經濟區d.珠江三角洲城市群e.城渝城市群12四四、智慧治理指數分維度測算結果智慧治理指數分維度測算結果（一一）價值目標層價值目標層1.發展趨勢分析圖 4-1 展示了 2017-2023 年全國層面的智慧治理價值目標層指數變化趨勢。2017 年至 2023 年，價值目標層指數呈波動上升態勢，從 22.47 上升至 22.66，累計增長 0.83%，年均增長率為 0.14%。從三個二級指標看，社會參

29、與、成果共享和可持續發展變化趨勢呈現出不同的變化趨勢。社會參與和成果共享指標雖有一定波動，但整體保持持續增長態勢，年均增長率分別為 0.37%和 0.34%。這一持續增長趨勢表明，智慧治理在促進社會參與、優化資源配置和推動社會公平方面取得了一定成效，這可能得益于互聯網+、云計算等智能技術的普及應用，使社會參與治理渠道更加便捷和多樣化，確保智慧治理成果能夠廣泛惠及社會群體。而可持續發展指標呈現出先升后降的趨勢，年均增長率為-0.37%，這意味著城市在發展過程中需重視長期規劃和戰略部署，避免因追求短期目標而損害長期利益，以實現真正的可持續發展。圖4-1智慧治理價值目標層指數發展趨勢2.構成維度13

30、圖 4-2 展示了智慧治理指數價值目標層二級指數的相關性?；谙嚓P性熱圖的結果，可以發現三個二級指標之間的相關性存在顯著差異。首先，可持續發展與社會參與之間的相關性最高，反映了在智慧治理過程中，社會力量廣泛參與政策制定和執行對城市包容、韌性、可持續發展具有顯著推動作用。社會參與使智慧治理更加貼近實際、反映群眾真實需求，從而推動社會公平、長期穩定與可持續發展。其次，可持續發展與成果共享也具有較高的相關性，表明成果的廣泛共享對推動可持續發展起到一定作用，但這種作用可能受到資源分配不均或治理機制效率的限制，例如教育與科技資源的集中分布可能影響長期的經濟增長與社會公平。最后，社會參與與成果共享的相關性

31、較低，這可能表明盡管社會參與是實現智慧治理的基礎，但僅依靠社會參與并不足以直接帶動社會成果的公平共享，二者之間可能存在其他中介因素（如政策執行力或社會保障體系）起到更重要的作用。綜合來看，智慧治理需加強社會參與與成果共享之間的協同機制，同時以可持續發展為核心優化治理框架，推動智慧治理的全面提升。圖 4-2 智慧治理價值目標層二級指數相關性143.指數結構比較從空間分布來看，價值目標層指數呈現出空間非均衡性特征，東部地區城市得分較高，中部地區緊隨其后，西部和東北地區的部分省份則表現相對較弱，形成“東高西低”的空間梯次分布格局。在 296 個樣本城市中，最高分為 25.42，最低分為 20.64，

32、平均分為 22.66，共有 130 地級及以上行政區超過全國平均水平，占比達 43.92%。從圖 4-3 可以看出，處于高值水平的城市集中在東部地區，尤其是南京、合肥、蘇州、廈門、濟南、成都等一線及新一線城市，在踐行“以人為本”及“可持續發展”價值目標方面處于全國領先水平。這些城市得益于高效治理手段賦能和社會力量廣泛參與，為扁平化、精細化、個性化的社會治理服務提供可能，并在社會治理智慧化轉型過程中帶來的普惠效應，進而促進了社會公平與可持續發展。與此同時，中部地區在智慧治理指數上表現中等，多數城市得分位于 21-24 分區間，表明其在價值目標層面取得了一定進展，但相較第一梯隊城市仍存在提升空間，

33、盡管有如合肥、武漢、長沙、太原、鄭州、南昌等中心城市的溢出效應和區域帶動作用，但區域整體發展尚未達到全國領先水平。中部地區城市規模巨大、要素龐雜，面對復雜性、脆弱性和不確定性因素，這些中心城市成為推動區域治理轉型升級的重要陣地。相較之下，西部地區部分城市處于低值水平，智慧治理能力明顯不足，這與其經濟發展水平較低、技術資源匱乏以及社會參與度較低密切相關。此外，東北地區部分城市受制于經濟結構調整和人口流失，智慧治理發展亦面臨一定壓力。圖 4-3 智慧治理價值目標層指數空間分布15注：該圖基于自然資源部地圖技術審查中心標準地圖（審圖號為 GS(2016)2921號）繪制，底圖邊界無修改。從區域概況看

34、，東部地區城市在社會參與、成果共享、可持續發展方面的得分高于其他地區，中部地區次之，略高于西部地區，東北地區發展程度最低。如圖 4-4 所示，不同地區的樣本城市在三項二級指標上的表現存在明顯差異，四大區域在社會參與方面得分均最高，成果共享與可持續發展得分則依次降低。具體而言，社會參與、成果共享、可持續發展指數最高的地區與最低的地區之比分別為 1.03、1.06 和 1.05，這表明成果共享程度的區域間非均衡是驅動價值目標層地區差距的主要因素，落后地區與發達地區在城市韌性方面仍存在一定差距。東部地區在三個細分指標上的表現均位居首位，得分率均在 71%以上，彰顯了東部地區城市在資源調配和政策執行上

35、的卓越實力，能夠有效引導社會力量以多樣化、多渠道、多層次的方式參與到社會治理，顯著增強群眾參與感，精準把握群眾真實需求，從而打通城市治理的“最后一公里”。然而，西部和東北地區在成果共享和可持續發展尚未達到全國平均水平，顯示出該地區在擴展社會參與治理的廣度和深度、提升城市韌性等方面存在短板，可能與治理模式亟待創新和數據資源分布不均有關，需要更多政策支持及參與渠道來提升其綜合治理能力。整體而言，四大地區在智慧治理價值目標層的表現與其經濟發展水平和區域特性密切相關。東部地區憑借其經濟實力和資源稟賦領跑全國，中部和西部地區在某些領域展現出潛力，而東北地區則需要通過治理模式創新進一步縮小與其他地區的差距

36、。這種區域差異反映了價值目標層發展的不平衡性，也為各地區未來的發展方向提供了參考依據。圖 4-4 四大地區智慧治理價值目標層二級指標均值比較16（二二）系統應用層系統應用層1.發展趨勢分析圖 4-5 展示了 2017-2023 年全國層面的智慧治理系統應用層指數的變化趨勢?？傮w來看，系統應用層指數呈現波動上升態勢，累計增長 0.47%，年均增長率為0.08%。具體來看，社會系統指數相對較高，呈現出先下降后又回升的變化趨勢，樣本期間累計增長了 0.79%，這表明智能技術在社會治理中的應用逐步深入，智慧化轉型與社會治理深度融合，顯示出在資源調配、社會公平、民生福祉等方面的巨大潛力。經濟系統指數緊隨

37、其后，近年來各地方政府出臺相應政策促進智慧治理與優勢產業結合，形成了各具特色的智慧經濟發展體系。相比之下，生態系統指數較低，且在 2020 年后出現減弱趨勢，這意味著在智慧治理帶動產業變革與社會革新的同時，也需深化人工智能等數字技術對生態治理的賦能與應用，為生態環境規劃保護、環境風險監測預警、區域聯防聯治等提供技術支撐，構建智慧高效的生態環境治理體系，進而推動經濟社會綠色低碳轉型發展。圖 4-5 智慧治理系統應用層指數發展趨勢2.構成維度分析在智慧治理系統層面上，經濟系統層、社會系統層和生態系統層之間存在明顯的相關性關系。這表明，盡管各系統有其獨立的功能和目標，但它們之間存在著不可忽視的相互影

38、響和協同發展。具體來看，智慧治理在經濟系統層中的應用推動了生產力的提升，優化了資源配置，提升居民生活治理與公共服務水平，進而提高社17會福利水平。反之，良好的社會環境有助于吸引人才，激發創新活力，進一步推動智能制造、電子商務等方面的發展?？沙掷m的經濟發展模式注重環境保護和資源的有效利用，這不僅減輕了對自然環境的壓力，還促進了綠色產業的發展。同時，智慧環保技術的應用有助于實現環境監測、污染控制和資源的可持續管理，促進綠色低碳發展，為經濟社會發展提供良好的生態支持。綜合來看，這三大系統中的智慧應用形成了密切的相互關系，不僅提升了經濟效益，同時也推動智慧社區和智慧環保的發展，三者相互促進，共同推動社

39、會的可持續發展。為了實現長期穩定的智慧治理，必須加強在這三大系統智慧應用的協同作用，通過政策引導和技術創新，優化它們之間的互聯互通，推動更加智能、綠色和宜居的社會發展。圖 4-6 系統應用層二級指數相關性3.指數結構比較不同城市在經濟發展水平、技術基礎以及社會文化上存在差異，智慧治理的應用和發展因此面臨顯著的不平衡性，這在系統應用層指數的空間分布上表現得尤為明顯。從空間分布來看，智慧治理系統應用層呈現出明顯的地域差異性：東部、中部地區部分城市得分較高，而西部地區城市得分相對較低，同樣形成“東高西低”的空間梯次分布現象。在 296 個樣本城市中最高分為 30.25，最低分為 23.54，平均分為

40、 26.22，共有 148 地級及以上行政區超過全國平均水平，占比達到 50%。從圖4-7 可以看出，處于高值水平的城市集中在東部地區，如杭州、深圳、蘇州、廣州等，這些城市對公共服務和社會管理提出了更高要求，同時也為智慧治理提供了豐18富的應用場景和數據支持，有力推動了相關技術和管理模式的創新與發展。相比之下，部分西部和東北地區城市得分低于 25 分，雖然這些城市在數字生態文明建設方面有所側重，但整體智慧應用水平較低，普及程度有限，這可能與管理理念、技術人才儲備不足等因素有關，從而影響了智慧治理的實際應用效果。圖 4-7 智慧治理指數系統應用層空間分布注：該圖基于自然資源部地圖技術審查中心標準

41、地圖（審圖號為 GS(2016)2921號）繪制，底圖邊界無修改。從區域概況看，如圖 4-8 所示，東部和中部地區的系統應用層指數高于全國平均水平，處于相對領先地位；西部和東北地區系統應用層指數則相對薄弱，仍有較大提升空間。分指數來看，經濟系統、社會系統、生態系統應用指數最高與最低的地區之比分別為 1.07、1.13、1.01，這表明社會系統智慧應用的空間差異是導致系統應用層指數地區差距的主要因素，落后地區與發達地區在社會智慧化方面存在一定差距。分地區來看，東部地區在三個細分指標上的表現均位居首位，“經濟-社會-生態”系統應用得分率分別為 69%、83%和 81%，這主要得益于東部地區經濟發展

42、較快且技術接受度較高，為智能技術和智慧治理理念在多個系統中的廣泛應用奠定了堅實基礎。此外，中部地區正處在高質量發展的更高起點上，智慧治理的重組效應和整合效應逐漸顯現，該地區借助智慧治理重塑經濟發展模式，推動生產方式19變革，提升各類經濟要素的配置效率，并持續綠色低碳發展；但同時中部地區制造業中傳統制造業占比偏高，推進智慧應用仍面臨諸多挑戰，如數字鴻溝、智能技術對外依存度高、數字經濟滲透率存在差異等。西部和東北地區智慧應用水平整體較低，表現為產業數字化轉型遲緩、智能技術應用滯后，這些地區需要突破地理空間、體制機制、技術手段的束縛，促進資源共享和技術轉移，統籌多方資源以賦能社會智慧化轉型。圖 4-

43、8 四大地區智慧治理系統應用層二級指標均值比較（三三）制度制度-技術支撐層技術支撐層1.發展趨勢分析圖 4-9 展示了 2017-2023 年全國層面的智慧治理制度-技術支撐層指數的變化趨勢。樣本考察期內，制度-技術支撐層指數呈現出穩中有升的發展態勢，從 2017 年的 25.31 上升至 2023 年的 25.33，年均增長率為 0.07%。從二級指標來看，制度支撐指數呈現出階梯式上升的發展態勢，年均增長率為 0.62%，這一增長趨勢表明各級政府在政府責任、網絡安全、制度保障等方面的能力持續提升，政策有效性及體制機制完善程度不斷增進。技術支撐層指數表現為總體平穩但略有波動，短期內的波動可能與

44、智能技術更迭換代、普及程度等因素密切相關，表明城市治理的智慧化轉型絕非簡單的技術堆砌，而是生產關系的系統性重構，需要合理的技術資源配置20制度，以確保技術創新與權益保障形成良性互動，進而系統搭建上下貫通、制度與技術深度融合的全面長效機制。圖 4-9 智慧治理指數制度-技術支撐層發展趨勢2.構成維度分析圖 4-10 展示了智慧治理指數制度-技術支撐層二級指數的相關性。根據相關性熱力圖，制度支撐層指標和技術支撐層指標的相關性程度較高，說明智慧治理制度的完善和智慧治理技術的創新往往相輔相成。一方面，制度創新能夠破除制約科技創新的體制機制障礙，最大程度地調動創新主體的積極性，釋放創新活力。另一方面，科

45、技創新實踐也推動了制度的不斷完善，科技創新活動是涉及多個環節的復雜系統，需要制度上的保障來確保其順利進行。兩者相互依存、相互促進，共同推動社會經濟的進步和智慧治理水平提升。從各地智慧城市建設的生動實踐來看，北京、上海、深圳、杭州、廣州、蘇州等國內創新型城市有著更為完善的制度治理和技術創新水平，為其他城市的制度及科技創新發展提供了積極示范。21圖 4-10 制度-技術支撐層二級指數相關性3.指數結構比較從空間分布來看，制度-技術支撐層指數和智慧治理總指數的分布類似，總體上呈現出“東高西低”的階梯狀發展態勢。在 296 個樣本城市中，最高分為 31.27，最低分為 21.02，平均分為 25.33

46、，共有 107 個地級及以上行政區得分超過全國平均水平，占比達到 36.15%。最高分與最低分差距達到 10.25 分，表現為制度支持或新型基礎設施建設的空間差異。由圖 4-11 可以看出，東部和中部地區部分城市的制度-技術層面指數分值較高，經濟發展較快的地區通常擁有更多資源用于智慧治理的基礎設施和技術的投資，以及相關制度的完善。東北地區的沈陽、大連、長春、哈爾濱等城市表現也相對較好，主要得益于國家對老工業基地的政策支持、雄厚的產業基礎和豐富的科教資源，以及不斷優化的創新生態和人才環境。而西藏、青海、云南等省份的制度、技術智慧治理水平仍有待提升，主要受限于經濟發展、創新意識不足和體制機制滯后及

47、人才吸引力不足等因素。未來，西部地區通過優化政策環境、加大財政投入、完善創新生態和推動產學研融合，仍有很大的提升空間。圖 4-11 智慧治理指數制度-技術支撐空間分布22注：該圖基于自然資源部地圖技術審查中心標準地圖（審圖號為 GS(2016)2921號）繪制，底圖邊界無修改。從區域概況看，東部地區制度-技術支撐層指數綜合得分最高，中部和東北地區次之，西部地區則相對滯后。根據圖 4-12 所示，制度支撐與技術支撐指數的區域差異基本呈現“東部中部西部東北”的差異格局，制度基礎設施建設評分由高到低依次為東部（14.39）、中部（13.91）、西部（13.69）、東北（13.51），技術支撐指數由高

48、到低依次為東部（11.78）、中部（11.39）、西部（11.15）、東北（11.09），由此也反映出了在制度-技術支撐層方面存在區域發展不平衡的問題。概括起來，這反映出不同區域資金支持力度和新技術基礎設施建設力度不同，網絡通信基站建設、長途光纜建設和新型工業產業化示范基地建設均需大量財政資金投入，支持力度的差異直接影響了智慧治理的技術創新效果。與此同時，西部地區內部的區域協同能力較弱，發達地區對欠發達地區的輻射帶動作用有限，直接影響治理水平。因此，未來需要通過加強區域協同、優化資源配置、提升法治政府建設水平等措施，逐步縮小區域間的制度及技術治理水平差異，推動區域協調發展。圖 4-12 四大地

49、區智慧治理制度-技術支撐層二級指標均值比較23五五、未來展望未來展望智慧治理不僅是現代治理理論的核心命題，更是推進國家治理體系與治理能力現代化的關鍵實踐路徑。當前中國智慧治理已形成豐富的實踐經驗，但關于其發展的空間分布特征與時間演進規律，學術界尚未形成系統性認知。這一研究空白的核心癥結在于缺乏科學嚴謹的評估智慧治理效能的指標體系：在數據層面，治理實踐的碎片化與基礎數據的缺失，導致無法及時回應和總結豐富的智慧治理實踐，動態追蹤治理效能演變軌跡；在方法論層面，評估工具的缺失使得研究成果難以與全球智慧治理改革實踐形成有價值的對話和交流。如何才能深刻把握智慧治理的理論內涵、如何科學解讀智慧治理建設進程

50、、實現程度及潛在不足，還有很多現實問題亟待深入系統地探討。本報告通過構建“PSSS”智慧治理效能評估模型和中國智慧治理指數指標體系，初步搭建了兼具理論解釋力與實踐指導性的分析框架。具體而言，該體系從價值目標層、系統應用層、制度-技術支撐層三個維度切入，結合動態數據監測與量化模型分析，揭示了我國智慧治理水平的“東高西低”空間格局與“技術先行、制度滯后”的演進特征，為平衡區域智慧治理效能差異提供了新的解釋視角。但需指出的是，本報告對智慧治理效能的統計解讀仍處于探索性研究階段，所構建的指標體系仍存在局限性：其一，指標維度選取需結合治理場景動態調適；其二，量化方法的信效度需通過方法論的持續創新加以驗證；其三，指數解釋框架亟待構建更科學的理論支撐。未來研究將在持續優化評價指標體系的基礎上，緊緊圍繞人的全面發展與社會的整體進步這一價值取向，持續開展富有建設性的工作，這將有助于提煉具有中國特色的智慧治理的改革理論與實踐經驗，為全球智慧治理提供新的知識增量。