第二节 概念阐释：人工智能与国家治理

概念清晰是推进学术研究的基础，由于人文与社会科学研究中的特定概念往往存在多元化理解，因此对于许多人文与社会科学研究者来说，能否选择合适的概念界定以及能否在研究过程中一以贯之地准确使用概念成为影响研究质量高低乃至决定研究成败的关键因素。在围绕人工智能如何影响国家治理这一核心问题进行思考时，如何理解人工智能、国家治理这两个基础性概念是研究展开面临的首要问题。清楚界定人工智能有助于明确对国家治理产生影响的技术类型是人工智能而不是什么其他的技术，同样，清楚界定国家治理有助于明确人工智能影响的对象是国家治理而不是其他。

一 人工智能：一种技术形态

众多国家发布专项人工智能战略、社会媒体的密切关注与热捧、技术产品的推陈出新以及技术应用场景的不断丰富，使得“人工智能无处不在”[22]，甚至可以说一时风头无两，然而关于到底什么是人工智能，人们又总是感觉无法讲清楚。何为人工智能，这是“人工智能领域内最基本的概念性问题，也是有代表性的哲学问题”[23]，这一问题之所以难以回答，关键原因就是人们对于“什么是智能”没有达成共识，因为对于人工智能之“人工”的含义，基本上不存在认知的分歧，而“对‘智能’的理解仁者见仁，智者见智，至今没有形成关于‘智能’的统一标准，这就更加深了对于‘人工智能’一词的争议性”[24]。确实，“因为智能的定义尚不明确，所以对人工智能也无法明确定义”[25]，要给出一个一劳永逸的、为一切时代所接受的关于智能的定义是不可能的，“从语言的发展来看，‘智能’的概念仍在不断的丰富和发展中，在实践中，‘智能’以及与此相关的概念正在不断丰富自己的语义所指。很显然，这是一个不断融合与分化的变化过程。所以，如果非要给‘智能’、‘人工智能’一个明确的定义，我们给出的只能是现阶段的历史性认知”[26]。总体上看，在众多关于智能的“现阶段的历史性认知”中，能够提炼出两点算得上共识的内容。其一，智能是人类所特有的区别于一般生物的主要特征之一，智能的内核是能力，或者是“一个个体在一系列广泛环境中实现目标的整体能力”[27]，或者是“在给定任务或目的下，能根据环境条件制定正确的策略和决策，并且有效地实现其目的的过程或能力”[28]，或者是对信息进行抽象的能力[29]，或者是获取知识并运用知识求解问题的能力，还或者是个体对客观事物进行合理分析、判断及有目的地行动和有效地处理周围环境事宜的综合能力；其二，智能具备丰富的表现形式，比如美国心理学家霍华德·加德纳就认为智能不是一维的，而是结构丰富以及层次分明的，可以划分为九个范畴：语言、数理逻辑、音乐、空间、身体、人际、内省、存在、自然探索。[30]也有人认为智能由语言理解、用词流畅、数、空间、联系性记忆、感知速度和一般思维等七种因子组成。[31]尽管智能存在多种表现形式，然而最后兜兜转转还是绕不开与能力的关联，因为“一种人类的智能，必定伴随着一组解决问题的技巧，使人能够解决自己所遇到的实际问题或困难”[32]。不过即使如此，好像依然没有解决何为人工智能的问题。

既然通过“人工”与“智能”的词义复合来界定人工智能遭遇了不少困难，那么或许可以转换思路尝试从人工智能的起源中去寻求对其的理解，恰如德国哲学家杜勒鲁奇所言，“从起源中理解事物，就是从本质上理解事物”[33]。基本上不存在争议的是，有关人工智能的奠基性思考最早可以追溯到英国科学家艾伦·图灵1950年在《计算机器与智能》一文中提出“机器能够思考吗”这一问题并指出测试机器是否拥有智能的方法（即著名的图灵测试）。[34]艾伦·图灵的奠基性思考影响了许多研究者对人工智能的认知，他们认为人工智能就是由人制造出来的机器或设计出来的软件所展现出来的智能，也可以称为机器智能。[35]这种定义将人工智能视为特定的智能类型，不过依然没有回答作为一种特定智能类型的机器智能到底表现为什么或者说有何核心特征。而人工智能作为一个明确的概念，是在1956年达特茅斯学院（Dartmouth）召开的一次学术研讨会上由约翰·麦肯锡（John M.Carthy）、马文·明斯基（Marvin Minsky）、纳撒尼尔·罗切斯特（Nathaniel Rochester）、克劳德·香农（Claude Shannon）等人首次提出，约翰·麦肯锡当时指出，人工智能就是要让机器的行为看起来就像人所表现出的智能行为一样。作为首次明确提出人工智能概念的代表性人物，约翰·麦肯锡关于人工智能的定义产生了广泛的影响力，此后许多研究者都对人工智能作出了类似的定义，比如美国麻省理工学院的人工智能与计算机科学教授帕特里克·温斯顿（Patrick Henry Winston）就认为，“人工智能的主要目标是使机器变得更加聪明，次要目标是理解什么是智能以及让机器更实用。界定智能通常是一个长期挣扎的过程，而且即使到最后我们也不能确定是否得到了一个牢靠的定义。但是从操作层面来讲，我们研究人工智能是想让机器变得聪明”[36]。英国认知科学以及人工智能领域的顶尖专家玛格丽特·博登（Margaret Boden）也指出，“人工智能就是让计算机完成人类心智（mind）能做的各种事情”[37]。在中国工程院院士以及中国新一代人工智能战略咨询委员会组长潘云鹤看来，人工智能就是让机器能够像人一样思考、学习和认知的技术。[38]这些定义或者将人工智能视为某种技术，或者将其视为某种科学，实际上定义的是“人工智能技术”或“人工智能学”。而不管是作为一种技术形态的人工智能还是作为一种学科类型的人工智能，其根本目标都是促使计算机或机器“像人一样思考和行动”。

相较于将人工智能视为一种智能类型的定义，从技术形态和学科类型角度对人工智能作出的定义显得更为精细，如果说前者的不足主要在于没有阐明作为特定智能类型的机器智能到底表现为什么或者说有何核心特征，那么后者的进步就主要在于将机器智能的集中表现或核心特征总结为“像人一样思考和行动”。不过正如杰瑞·卡普兰（Jerry Kaplan）指出的，这种描述人工智能的方法看似合理，实际上却隐藏着深层的缺陷，一方面，虽然有一些测量人类智能的指标被人们广为接受，但是把同样的标准运用在机器身上则不一定合理，比如在计算这个任务上，售价1美元的计算器就能轻而易举地打败所有人类，根本不费吹灰之力，然而并不能由此判断这台售价1美元的计算器拥有卓越的智能；另一方面，将人类的能力作为评判人工智能的标尺还存在一个问题，即机器可以完成很多人类无法完成的任务，而其中许多似乎都能体现出智能，比如一个安全程序可以在短短500毫秒内从一段不寻常的数据存储请求模式中嗅出网络攻击的味道，一个药物开发程序可以在成功的治癌化合物之中寻找过去从未被人类注意到的分子组合，从而提出一种新的混合药物。[39]即是说，让计算机或机器“像人一样思考和行动”也并不能准确定义人工智能，因为有些计算机或机器已经不仅仅停留在“像人”的阶段，而是有了“（超）过人的一面”，所以“人工智能的目标并不是模拟出和人脑毫无二致的计算机——那还要人脑做什么呢？更重要的恐怕还是实现互补的功能”[40]。事实上，人工智能与人脑或人类智能的确存在巨大的互补空间，恰如美国顶尖计算机科学家高德纳（Donald Ervin Knuth）所言：“人工智能已经几乎在所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其他动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”[41]中国电子学会编写的《新一代人工智能发展白皮书（2017年）》则更为具体地呈现了人工智能与人脑或人类智能的“互补空间”，认为与机器智能相比，人类智能在感知、推理、归纳和学习等方面占据着巨大优势，而机器智能则在搜索、计算、存储、优化等方面拥有人类智能所无法比拟的优势。[42]

意识到让计算机或机器“像人一样思考和行动”并不能准确定义人工智能，一些研究者开始跳出“模拟人”的窠臼重新定义人工智能，比如中国电子技术标准化研究院给出的定义是：“人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。”[43]中国著名法学家吴汉东也指出，人工智能是“研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学”[44]。综合来看，目前已有研究或者从智能类型（机器智能）的角度，或者从技术形态（人工智能技术）的角度，或者从学科类别（人工智能学）的角度定义人工智能，都在不同程度上触及了人工智能的内核。实际上，三种定义角度之间特别是技术形态角度和学科类别角度之间可以相互借鉴乃至转换，比如如果从技术形态角度将人工智能定义为模拟、延伸和扩展人的智能的技术，那么转换为人工智能学的表达就是，人工智能是研究模拟、延伸和扩展人的智能的科学。虽然存在定义人工智能的多种角度，但是总体上看，人们还是倾向于将人工智能视为一种技术，比如习近平总书记2018年10月31日在主持中共中央政治局第九次集体学习时就强调，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术[45]；中国发布的《新一代人工智能发展规划》也指出，人工智能是引领未来的战略性技术，是影响面广的颠覆性技术；百度董事长李彦宏2019年7月22日在人民日报上发表的《推动新一代人工智能健康发展》一文也认为，“人工智能是社会发展和技术创新的产物，是促进人类进步的重要技术形态”[46]；另外，微软首席执行官萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）也说过，“人工智能是终极的突破性技术”[47]。这都表明，从技术形态的角度定义人工智能或许更合适。

从技术形态的角度界定人工智能，人工智能主要指的是利用计算机或者计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能的技术。由于智能以能力为内核而且人的能力具有多元的外显形式，因此也可以认为人工智能主要指的是利用计算机或者计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的多种能力的技术。虽然从技术形态角度将人工智能定义为利用计算机或者计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的多种能力的技术，算是摆脱了“定义的混战”，不过要达至对人工智能概念更为充分的理解，还有许多方面需要注意。

其一，人工智能利用机器模拟、延伸和扩展人的多种能力主要包括感知能力、理解能力、行动能力、学习能力。正如埃森哲发布的研究报告《人工智能应用之道》所指出的，人工智能并不特指某项技术，而是一套能力框架，旨在通过一系列不同技术的有效组合使机器能够以类似人类的智能水平展开行动，比如感知，即通过获取并处理图像、声音、语言、文字和其他数据，察觉周围的世界；理解，即通过识别模式来理解所收集到的信息，这类似于人类的信息诠释过程；行动，即基于上述理解，在实体或数字世界中采取行动；学习，即从成功或失败的行动中汲取经验教训，不断优化自身性能。[48]

其二，人工智能的实现方式是多元的，或者说利用计算机或者计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能的方法是多元的。关于如何利用计算机或者计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，主流的看法认为已经形成了三种流派（见表1-1）。一是符号主义流派，也可以称为逻辑主义流派、心理学派或计算机学派，其哲学基础是理性主义和还原主义，在观念上倾向于将计算机视为一种物理符号系统，偏重知识推理和利用数学逻辑把世界形式化是其核心方法特征，认为智能的工作范式主要体现为求解问题；二是联结主义流派，也可以称为仿生学派或生理学派，其哲学基础是整体论，在观念上倾向于将计算机视为类人脑，偏重技能建模和利用统计学模拟神经网络及其联结机制是其核心方法特征，认为智能的工作范式主要体现为学习；三是行为主义流派，也可以称为进化论派或控制论派，其哲学基础是经验主义，在观念上倾向于将计算机视为一种自主执行任务的物理系统，偏重感知行动和利用仿生学制造有行动能力的智能能动体是其核心方法特征，认为智能的工作范式主要体现为执行能力，即机器人不是处理抽象的形式化描述，而是直接对世界作出反映，认为智能不是来自计算，而是从感应器的信息转换以及能动体与世界的互动中涌现出来的。[49]当然，不管是符号主义流派还是联结主义流派抑或行为主义流派，都存在特定的优势与局限，没有哪一个流派的理论可以统领整个人工智能领域的研究，也没有哪一个流派的理论被完全抛弃或被证明已经完全过时，时至今日，三大流派依然活跃在人工智能研究的舞台上，在不断争论中各自寻求完善，并且相互借鉴与相互融合。

其三，数据（算料）、算法、算力是人工智能的三大核心要素或者说是拉动人工智能发展的“三驾马车”。数据是人工智能的基础，没有数据支撑的人工智能如无源之水、无本之木。算法指的是“一种有限、确定、有效的并适合用计算机程序来实现的解决问题的方法”[50]，具体一点，“算法是为实现某个任务而构造的简单指令集。在日常用语中，算法有时称为过程或处方”[51]，算法控制着数据的流动并实现所谓的智能[52]，是人工智能的“灵魂”[53]。算力指的是计算机的运算能力，是人工智能的重要保障。作为一项利用计算机或者计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能的技术，人工智能的发展与升级脱离不了数据的不断积累、算法的不断优化以及算力的不断提升。实际上，人工智能发展历史中每一次寒冬或低谷的出现都多多少少与数据量不足、算法模型难以取得突破、计算机的存储空间与计算速度不足有关，而“正在爆发的这场人工智能热潮，得益于大数据驱动、计算能力的提升、深度学习算法等带来的数据智能和感知智能上的突破”[54]。中国电子学会编写的《新一代人工智能发展白皮书（2017年）》提出了类似的观点，认为以大数据、云计算、物联网、移动互联网等为代表的新一代信息技术的出现重构了人工智能发展所处的信息环境及其数据基础，数据量的增长、计算能力的提升、算法模型的升级、应用场景的丰富化合力促使了新一代人工智能的发展。[55]

其四，人工智能的发展存在阶段性。由于存在约束性条件，人工智能的发展会存在阶段性。有研究者将之划分为机器学习阶段、机器智能阶段、机器意识阶段[56]；也有研究者将之划分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段[57]；更为流行的做法是将之划分为弱人工智能、强人工智能、超人工智能三个阶段，中国信息通信研究院安全研究所发布的《人工智能安全白皮书（2018年）》就指出，从整体发展阶段看，人工智能可划分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能三个阶段，弱人工智能擅长于在特定领域、有限规则内模拟和延伸人的智能；强人工智能具有意识、自我和创新思维，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等人类级别智能的工作；超人工智能是在所有领域都大幅超越人类智能的机器智能。[58]总体来看，“现阶段，新一代人工智能技术尚未达到强人工智能水平，例如借助智能终端的人脸识别技术在绝大多数情况下比人眼识别的效果要好，但是在需要知识、想象力的特殊情况下，与人脑还是存在较大差距。目前以深度学习为代表的新一代人工智能技术并不善于解决通用性问题，要实现应用场景落地并形成商业价值，需要清晰其所能解决的特定领域问题，并明确应用场景边界，将新一代人工智能的功能需求限定在有限的特定问题边界之内，这样得出的解决方案才能相对可行可靠，如借助视听传感器能够自主规划扫地方案的服务机器人等”[59]。的确，当前的人工智能尚处于弱人工智能阶段，主要是面向特定领域的专用智能，至于是否能够达到以及何时能达到强人工智能或超人工智能，社会各界尚未形成共识。

其五，人工智能是一种集成式技术形态。人工智能的发展离不开数据（算料）、算法、算力的支撑，这也决定了人工智能是与互联网技术、物联网技术、大数据技术、云计算技术等密切相关的技术，因为互联网技术、物联网技术、大数据技术、云计算技术的发展为人工智能的发展奠定了坚实的技术基础，使得人工智能算法模型的训练有了充足的“数据养料”以及算力支撑。虽然人工智能概念出现的时间比互联网、物联网、大数据、云计算等都早，但是在一定程度上可以说，恰恰是互联网技术、物联网技术、大数据技术、云计算技术的进步为人工智能的发展奠定了基础，互联网技术、物联网技术、大数据技术、云计算技术等成为人工智能的“技术底座”（见图1-1），在某种意义上也可以认为人工智能是一种集成式的技术形态。由于物联网技术是在互联网技术基础上延伸和扩展出来的技术，因此实际上也可以将之视为是一种新型互联网技术。尽管相对于跟云计算技术的关系而言，人工智能技术与互联网技术、物联网技术、大数据技术的关系更为紧密，然而它们之间还是存在区别的（见表1-2）。总体上看，将人工智能技术与互联网技术进行区分较为容易，而将人工智能技术与大数据技术进行区分存在一定的难度，因为大数据技术与人工智能技术之间存在交叉重叠之处，甚至特定阶段的人工智能就是数据智能，比如清华大学人工智能研究院院长张钹就认为，第二代人工智能就是数据驱动的人工智能。[60]的确，大数据技术也致力于数据挖掘与分析或者说数据计算，而人工智能最核心的技术特征就是运用算法对数据进行计算，即是说，在数据计算环节，大数据技术身上显现出了一点人工智能技术的影子或者说人工智能技术身上显现出了一点大数据技术的影子。不过从技术的核心特质方面来看，大数据技术更侧重于数据的收集与存储，更侧重于将以前不能变成数据的内容变为数据，即将一切数据化，人工智能技术更侧重于数据分析以及基于数据分析的判断、决策与行动，人工智能技术的目标链条比大数据技术的目标链条更长而且更为复杂。

二 国家治理：“老概念”与“新概念”

国家是人类生活的基础场景，作为国家最典型以及最普遍的行为类型的国家治理几乎时时显现而且到处弥漫在人们身边，谈及国家治理，似乎人们都不觉得陌生，然而如若要求提供对国家治理的较为全面和准确理解，人们又可能顿时觉得对它不够熟悉。确实，国家是人类社会在发展过程中所形成的最为正式而且功能最为齐全的组织，国家治理是人类有史以来最为复杂的社会活动，几乎覆盖了国家范围内所有的社会行为，正因如此，基于不同的层面和视角，可以形成不同的国家治理观。[61]总体来看，关于国家治理的理解主要存在两种不同的风格，一种认为国家治理是一个“老概念”，另一种认为国家治理是一个“新概念”。

（一）作为一个“老概念”的国家治理

作为一个“老概念”的国家治理，其实质内容与国家统治、国家管理等无异，都指向的是“一个国家在应对其疆域内民众间或不同领域中各种事务、挑战和危机时稳定重复的举措和过程”[62]，实际上就是统治者的治国理政，甚至可以说，国家治理不过就是国家统治、国家管理等概念的另一种表达形式。持这种观点的人大多指出，国家治理自古以来就有，更确切地说，自国家产生以来，就存在国家治理，国家治理与国家相伴而生，比如《孟子》《荀子·君道》《韩非子》《汉书·赵广汉传》《后汉书·邓寇列传》《三国志》《孔子家语·贤君》《后汉纪·献帝纪三》《清史稿》等众多中国古代典籍里很早就出现了有关治理和治国理政的内容。[63]另外，还有许多人探讨了传统中国的国家治理[64]、帝制或王朝时代的中国国家治理[65]，这也间接表明，国家治理并不是近现代乃至当代才存在的现象，国家治理在中国疆土上延续了数千年。[66]

然而认为国家治理与国家统治、国家管理无异的观点却存在明显的局限性，即难以回答如下问题：既然国家治理与国家统治、国家管理无异，那么在国家统治、国家管理等概念已经存在的情况下，为何还会出现国家治理的概念？正如何增科所指出的，“人们说国家治理的概念就是治国理政，统治加管理，国家治理就是这么多内容。如果是这样的话我们也有国家统治的概念，有国家管理的概念，为什么现在还要提出国家治理？如果一个概念对理论体系没有增加新的内容，这个概念只会昙花一现”[67]。的确，概念不是文字的简单组合，也不是纯粹的文字游戏，任何新概念的出场都有其独特的现实依据或理论关怀，或是源于解释现实世界新事物新现象新趋势的需要，或是源于现实世界的变化导致既有概念的解释力不足从而需要寻求对既有概念的修缮、改造与升级。

关于国家治理、国家统治与国家管理，本书的立场还是倾向于认为国家治理是不同于国家统治和国家管理的概念，即是说，本书更倾向于从另一种风格来理解国家治理，将国家治理视为一个“新概念”。

（二）作为一个“新概念”的国家治理

要理解作为一个“新概念”的国家治理，理解20世纪90年代在西方国家兴起的“治理浪潮”是关键。基本上不存在争议的是，英语中的“治理”（governance）一词源于拉丁文的gouvernail，原意是掌舵、控制、引导和操纵，其主要应用场景是与国家公共事务相关的管理活动和政治活动，并且长期与统治（government）一词交叉使用。自世界银行1989年在其发表的《撒哈拉以南的非洲：从危机到可持续增长》研究报告中首次使用“治理危机”（crisis in governance）一词来分析非洲发展问题的反复出现以及经济合作与发展组织、联合国开发署、联合国教科文组织等相继使用“治理”来描述后殖民地和发展中国家的政治状况后，治理成为一个“明星概念”，开始在广阔的范围内被使用，几乎任何领域或事务都可以戴上“治理的帽子”，以致有人曾经非常生动地指出，“治理，到处是治理”[68]。时至今日，人们耳熟能详的就存在全球治理、国家治理、区域治理、社会治理、政府治理、政党治理、社区治理、基层治理、地方治理、经济治理、市场治理、公司治理、文化治理、生态治理、环境治理和多中心治理、网络治理、电子治理、数字治理、整体性治理、协同治理、源头治理、综合治理、参与式治理以及良好的治理、有效的治理、负责任的治理等等众多“治理话语”，诚如曾经担任联合国发展研究所副主任的辛西娅·休伊特·德·阿尔坎塔拉所言：“今天的国际多边、双边机构和学术团体以及民间志愿组织关于发展问题的出版物很难有不以它（治理）为常用词汇的。”[69]治理在广泛的领域与范围内被使用，一方面增加了治理的“知名度”，另一方面也使得治理逐渐被赋予远远超出其初始含义的内涵。作为治理研究领域代表性人物之一的格里·斯托克（Gerry Stoker）在对各种治理概念进行梳理后总结出了关于治理的五种主要观点：（1）治理意味着一系列来自政府但又不限于政府的社会公共机构和行为者；（2）治理意味着在为社会和经济问题寻求解决方案的过程中存在着界限和责任方面的模糊性；（3）治理明确肯定了在涉及集体行为的各个社会公共机构之间存在着权力依赖；（4）治理意味着参与者最终将形成一个自主的网络；（5）治理意味着办好事情的能力并不仅限于政府的权力，不限于政府的发号施令或运用权威。[70]治理研究领域的另一位权威罗伯特·罗茨（R.Rhodes）也曾列举了有关治理的六种不同理解：（1）作为最小国家的管理活动的治理；（2）作为公司管理的治理；（3）作为新公共管理的治理；（4）作为善治的治理；（5）作为社会—控制体系的治理；（6）作为自组织网络的治理。[71]实际上，上述两位治理研究权威所呈现出来的治理定义甚至都只能算是庞大的治理定义集合中的“冰山一角”，这也充分表明，要达至对治理概念的精准理解是一件极具难度的事情。尽管不同的研究者对治理有着差异化的界定或者说目前关于治理的内涵到底是什么以及应该是什么还难以达成共识，不过可以肯定的是，相比于之前人们长期将治理与统治交叉使用，在“治理浪潮”之后，人们已经意识到“治理从头起便须区别于传统的政府统治概念”[72]。

虽然“治理浪潮”之后人们可以明确地知道治理不是什么（统治），但是依然难以清楚地说出治理到底是什么。造成这种现象的一个重要原因是，“‘治理’一词——像目前关于发展问题的辩论中的其他许多概念一样——被许多大不相同的意识形态群体用于各种不同的、常常是互相冲突的目的”[73],“对于那些政治右派来说，治理一直意味着为繁荣自由市场经济而建立有序、法治以及有制度的环境。对于那些政治左派来说，治理融合了平等和公平、为穷人和少数人提供保障、为妇女提供权益以及确保政府的积极正面作用。似乎治理作为一个概念能够迎合所有人，变成无所不包的‘保护伞’”[74]。正因如此，鲍勃·杰索普（Bob Jessop）甚至以略带焦虑和愤懑的口吻指出，“它（指的是治理）在许多语境中大行其道，以至成为一个可以指涉任何事物或毫无意义的‘时髦词语’”[75]。正是因为治理成为任人打扮的小姑娘，导致出现这样一种奇怪的现象，即虽然越来越多的人加入治理的讨论中，但是治理到底是什么反而越来越不清楚，治理在概念旅行过程中出现了“概念拉伸”[76]。这不管是对于治理理论研究的推进还是对于治理实践的探索来说，都不是好消息。不过遵循“从起源中理解事物，就是从本质上理解事物”的理念，本书还是认为可以从治理的兴起叙事中去追踪治理的本源性含义或者说最核心的内涵。

关于治理的兴起，俞可平认为，以政治学家和管理学家为代表的西方学者之所以提出治理的概念或者说之所以主张用治理替代统治，最直接的原因就是他们看到了双重失效，即市场在社会资源配置中的失效和政府在社会资源配置中的失效。[77]长期以来，西方国家大多奉行一种管得最少的政府是最好的政府的自由主义经济与政治理论，倾向于将政府限定为“守夜人”角色，相信市场这只“看不见的手”可以实现社会资源的最佳配置。直至20世纪20—30年代世界性经济危机爆发，市场失灵现象出现，昭示自由放任式的自由主义经济与政治理论暂时破产并顺带消解了政府“守夜人”角色的理论基础，市场的失灵为政府出场承担更多的经济与社会公共事务管理职能创设了巨大空间。虽然政府出场后在一定时段内与程度上解决了市场失灵的问题，但是政府并没有如预期的那样始终有效，政府职能的扩张和干预的增强也引发了一系列问题，比如“从摇篮到坟墓”的全民福利政策带来了沉重的国家财政压力，官僚习气在行政人员群体中的蔓延与社会民众所期待的政府及时回应格格不入，竞争性压力的缺乏使得政府机构效率低下并且导致了严重的资源浪费，企业由于政府管制过度而丧失了经营活力和国际竞争力，这些问题的存在有力地表明政府也并非万能，将所有管理职责和希望压负在政府身上并不合适。鉴于市场与政府都存在失灵的可能性，亟须召唤一种新的行动方式出场，于是“愈来愈多的人热衷于以治理机制对付市场和（或）国家协调的失败”[78]，在此背景下，治理的思想、理论以及实践应运而生。由于当时在许多西方国家，第三部门、志愿组织等早就已经扮演起了公益事业兴办者和社会利益冲突协调者的角色，开始承担一些社会职能，它们数量众多、结构灵活且享有充分的独立性，也赢得了社会公众的广泛信任，在解决某些政府无力解决或尽管可以解决但效率过低且成本过大的问题上具有特殊的优势[79]，因此所谓的“新的行动方式”或者说“治理”实际上主要指的是多元主体加入社会公共事务的处理过程，这意味着政府不再是唯一的可以处理社会公共事务的主体或者说权威，而且因为有新的主体加入社会公共事务的处理过程，或者说处理社会公共事务的主体多元化，政府原先处理社会公共事务的相关规则、方式乃至价值取向等也会发生相应的改变，而这些改变最终都演化为治理与统治之间的重要区别。虽然许多人都对治理与统治的区别作出了介绍[80]，但是总的来说，社会公共事务处理主体多元化在某种意义上是治理最核心的特征，是理解治理的起点，任何关于治理的思考都强调主体层面的多元化。联合国全球治理委员会就曾这样定义治理：“治理是各种公共的或私人的个人和机构管理其共同事务的诸多方式的总和。”[81]这一界定也被视为是具有很大代表性和权威性的界定，换言之，以主体多元化作为理解治理的起点被广为接受。

值得注意的是，由于人类社会经过了漫长的国家（政府）统治阶段，国家（政府）一直以来都是处理社会公共事务的唯一主体或者说绝对的权威和中心，国家（政府）在处理社会公共事务的过程中向来追求的是“令行禁止”，强制性手段比较多，整体风格比较“硬气”，而治理的要义却是多元主体参与社会公共事务的处理，这也就意味着有其他主体可以分享国家（政府）处理公共事务的机会与权力，社会公共事务的处理不再是国家（政府）“说一不二”的过程，其他主体的意见与选择同样值得重视，因此在许多人看来，治理实际上隐隐约约带有某种去国家（政府）化、去权威化、去中心化的色彩，意味着“国家的回退”[82]。也正是由于国家（政府）一直以来都是处理社会公共事务的唯一主体或者说绝对的权威和中心，而治理带有某种去国家（政府）化、去权威化、去中心化的色彩，因此从统治走向治理并没有那么容易，即是说实现社会公共事务处理主体由一元化向多元化的转换并没有那么容易。一方面，国家（政府）愿不愿意“放权让权”是一个问题；另一方面，即使国家（政府）愿意“放权让权”，新的主体加入社会公共事务的处理过程后，国家（政府）还存在一个适应的过程，同样，被准入参与社会公共事务处理的其他社会主体也存在一个适应的过程。不过总体上看，国家（政府）层面的意愿是影响社会公共事务处理主体由一元化走向多元化的主要因素。在这种情况下，就要通过一种“呼吁机制”增强国家（政府）“放权让权”的意愿，主要的做法就是“伸张治理的意义”，由此也就不难理解为什么在治理的兴起初期有那么多人成为治理的忠实拥护者。不过这也造成了一个问题，即各种各样的人出于各种各样的目的提出了各种各样的“治理的意义”，有人将之视为解释制度何以失败和经济增长何以受限的工具，有人将之视为促进变革的有力武器，这使得治理从一个描述多元主体处理社会公共事务的“事实型概念”变成了一个满载意义的“价值型概念”，这在很大程度上也成为治理概念模糊和令人迷惑的根源。正如臧雷振指出的，治理的盛名已经远远超过了其概念所能表达的能力范围，当促进经济增长、促进社区发展、促进公共参与、解决贫困问题、提高政府回应性等各种期待都被塞进治理的目标或功能时，治理概念的内核就变得异常臃肿，此时人们如何合理地理解“治理能带来什么，不能带来什么”就变得至关重要。[83]如果说在治理出场的初期，由于治理还没有成为基本事实或者说普遍的实践，通过丰富的意义赋予或者说价值包装策略以助力社会公共事务处理主体由一元化向多元化转换还无可厚非，那么当前在治理已经成为基本事实或者说普遍实践的情况下，就要洗却铅华，褪去治理的众多光环与外包装，还原治理的本真面貌。而治理最本真的面貌，其实就是多元主体共同处理社会公共事务。

还需要指出的是，由于国家（政府）一直以来都是处理社会公共事务的唯一主体或者说绝对的权威和中心，处理社会公共事务的权力长期集中于国家（政府），久而久之也就产生了一系列问题，于是许多人自然而然地就想到通过分散处理社会公共事务的权力来解决问题，即是说，治理从一开始就是作为一种解决社会公共事务处理主体单一化造成的一系列问题的方式而出场的，具有“解决问题”的工具属性。而在随后的密集化意义赋予和价值包装过程中，治理被加载了越来越多的功能期待，治理被应用到的领域越来越广泛，治理所涉及的事务也越来越多样，似乎什么领域都存在问题，从而需要治理的出场，似乎什么问题都可以通过治理来解决，治理被“捧上了神坛”，成为解决问题的“万能药方”。即是说，治理不再仅仅意味着以主体多元化为核心特征解决由社会公共事务处理主体单一化造成的一系列问题，而是演变为某种解决问题的通用方式，甚至可以认为“治理就是解决问题”，不管问题本身是不是由于“主体单一化”引发的，不管问题领域是不是属于“社会公共事务”。确实，纵观治理概念的发展史，其已经从一个有领域限定和以主体多元化为核心特征的“专用型概念”变成一个几乎无领域限定以及核心特征模糊的“通用型概念”，形象地说，“哪里有问题，哪里就有治理”,“寻求对问题的解决”成了治理的代名词，治理的过程就是解决问题的过程。不过也可能出现这样的情况，即治理成为一种“口号”，成为一种表态，表示意识到了问题的存在并且会努力去解决，然而是否有“行动上的事实”则不得而知，有人甚至毫不客气地指出，这种情况下的治理实际上成为问题的“遮羞布”[84]，而换种思路也可以说，此时各种对治理的呼吁实际上意味着“哪里需要治理，哪里就有问题”，治理成为问题的探测仪。

清楚地理解概念对于社会科学研究议题的推进至关重要，但是许多概念从诞生开始就在不断演变，飘忽不定的内涵致使要对它们进行理解极具难度。在某种意义上，治理也可以算是一个内涵飘忽不定的概念，有人甚至指出，治理的概念从诞生伊始就始终存在迷惑。[85]总体而言，通过兴起叙事以及对最新使用趋势的把握，可以确立理解治理概念的两个要点：其一，社会公共事务处理主体多元化是治理的核心特征；其二，治理的根本指向是解决问题，治理的过程就是解决问题的过程。高奇琦也曾指出，“目前关于治理概念内涵的讨论，主要集中在两层含义：第一，治理有强烈的非中心和社会导向的内涵；第二，治理就是问题的有效解决”[86]。实际上，他这里所说的“治理有强烈的非中心和社会导向”指的就是主体多元化，而“治理就是问题的有效解决”也同样表明治理的根本指向是解决问题。不过应该明确的是，虽然治理追求的是问题的有效解决，但是治理并不意味着问题一定能够得到有效解决，因此还是应该将治理视为解决问题的客观过程，至于问题解决得怎么样或者说问题是不是得以有效解决，则是另外的问题。联合国全球治理委员会在描述治理的特征时也曾指出，治理是一个过程，是持续的互动[87]，而不是某种结果状态。另外，需要注意的是，如果没有主体多元化的限定，治理纯粹地指向解决问题，那么治理似乎又回到了统治的概念，因为统治的过程与目的在某种意义上也是解决问题的过程，也是为了解决问题。再者，即使加入多元主体要素，将治理概念修缮为多元主体共同解决问题，治理的概念依然不够清晰，还需要对问题的性质、类型与来源有所限定，不是任何性质、类型与来源的问题的解决过程都可以称为治理，准确地说，多元主体解决社会公共问题的过程才是治理。有人就指出，治理意味着国家、社会、市场以新方式互动，以应付日益增长的社会及其政策议题或应付问题的复杂性、多样性和动态性。[88]由于解决社会公共问题与处理社会公共事务基本同义，因此如果非得给出一个治理的界定，本书倾向于认为：治理就是多元主体解决社会公共问题（处理社会公共事务）的活动。

国家治理，从字面上来看，就是“国家”与“治理”的组合，不过“这种组合并没有标识清楚‘国家’与‘治理’之间的关系”[89]，至少存在两种理解。

其一，国家治理指的是“治理国家”或者说“对国家的治理”，这里的“国家”又有两种指代，一是作为疆域范围限定意义上的“国家”，具体如中国、美国、英国、法国、俄罗斯等，此时的国家治理实际上指的就是“中国治理”“美国治理”“英国治理”等或者说“治理中国”“治理美国”“治理英国”等，“从这个意义上来看，我们可以把‘国家治理’作为一个层级嵌在‘乡村治理’、‘城市治理’、‘地区治理（超国家）’和‘全球治理’的序列治理结构之中”[90]；二是作为公权力掌握者、代表者与行使者意义上或者说“行使公权力的机器/工具”意义上的国家[91]，具体包括各种国家机构和部门，“这层含义强调国家的利维坦性质，并认为如果不对国家形成有效的制约与限制，那么国家将会对个人的生活和社会的活力形成压迫性的影响”[92]，此时的国家治理主要涉及的是“限制国家权力、重塑国家能力”[93]，实际上指的就是规约各种国家机构和部门的权力运用。

其二，国家治理指的是“由国家去治理”,“这层含义强调国家作为主动性的角色去干预和调控经济与社会生活的方方面面”[94]，由于主体多元化是治理的标志性特征，这层含义实际上表明的是，国家是治理的核心主体或者说在多元主体中处于主导位置。强调国家的核心性或主导性，与长期以来治理带有的去除国家（政府）化、去权威化、去中心化倾向有关。如果说治理长期以来要求“国家的回退”，在治理前面加一个主语“国家”则意味着“向国家的回退”[95]。而之所以“向国家回退”，还是由于治理长期以来强调国家之外的其他社会主体在解决社会公共问题（处理社会公共事务）中应该担当更多的责任，而国家之外的其他社会主体在解决社会公共问题（处理社会公共事务）中逐渐显现出一些“疲态”或者说出现“力所不及”的情况，过于强调“国家的回退”可能造成“治理失灵”，因此需要“重新重视国家”。

总的来说，在“治理”前面加上“国家”，一方面限定了治理所涉及的地理范围，即一国范围内的治理，既明确欲解决的公共问题或者说欲处理的公共事务源出于国内社会而不是国际社会，也明确欲解决的公共问题或者说欲处理的公共事务不是简单的乡村、城市或地方等层面的问题与事务，在区域治理（超国家）、全球治理概念兴起的背景下，生产了一个比区域治理（超国家）和全球治理“更小”的概念，与此同时，也生产了一个比乡村治理、城市治理或地方治理等“更大”的概念；另一方面又强调了国家在解决社会公共问题（处理社会公共事务）中的责任，鼓励的是国家作为而不是国家不作为。由此可以对国家治理作出如下界定：国家治理指的是以国家为核心主体或者说由国家主导解决其疆域范围内社会公共问题（处理其疆域范围内社会公共事务）的活动。

需要说明的是，虽然有人认为“自从人类形成社会以来，治理成为人类自身处置集体事务的一种有组织、合目的的活动，就与人类社会始终相伴；只要人类社会存在，就需要进行治理。在漫长的人类社会发展史上，治理经历不同的时期和阶段”[96]，但是不可否认的是，当前所流行的“治理”概念产出于西方国家。正因如此，当时治理概念被引入中国时，一度引发了激烈的“适用性争论”[97]，然而不管怎样，经过多年的理论铺垫与实践探索，治理在中国已经生根发芽，而“国家治理”作为一个不折不扣的中国本土产出的概念，其是否适用于西方国家呢？或者说西方国家是否存在国家治理呢？在何增科看来，“无论哪种类型的国家政权都需要进行国家治理。在不考虑政体类型或政体变动的情况之下，所有的政体都存在着国家治理的问题。各种类型的国家政权都同样存在约束公共权力、管理服务社会的规则和行为”[98]。就是说，虽然西方国家并不流行使用“国家治理”的概念，但是存在国家治理的事实。确实，从以国家为核心主体或者说由国家主导解决其疆域范围内社会公共问题（处理其疆域范围内社会公共事务）的层面理解国家治理，则国家治理是广泛存在的事实，不同的是各个国家面临的治理问题类型不同、所采用的治理方式集合不同以及最后的治理质量和治理效果不同。正是因为不同国家的国家治理各自有各自的难题，各自有各自的方式，各自有各自的特色，世界范围内的国家治理才会呈现出丰富的理论与实践景象。