河南省为深化智慧城市发展，提升城市基层高效能治理，提出了构建共性城市智能中枢、打造统一时空数据基底以及完善基层数字治理体系的任务目标。然而，在基层治理实践中，数实融合困境仍然存在，特别是数字技术难以与治理工作、治理主体、群众诉求以及治理过程相契合，这不可避免地引致技术功能悬浮、应用场景悬浮、治理数据悬浮以及平台使用悬浮等挑战。为此，本文基于场景治理理论，尝试提出河南省城市基层数字化治理的场景牵引机制，以期跳出单纯的技术堆叠与平台建设思维，探寻破解基层数字化治理中供需失配悖论的新视角。详言之，基层数字化治理的场景牵引机制是以真实治理需求和实际治理问题为牵引，将具体治理场景作为连接技术供给与社会需求的中介枢纽型治理工具，通过“需求识别-共识达成-资源配置-事项落地”的作用路径，推动数字技术深度嵌入既有治理结构、行政流程与制度框架，实现技术应用与治理实务的精准适配。

一、基层数字化治理的需求识别场景牵引机制

需求识别场景是基层数字化治理场景牵引体系的基础场景，是指基层公共部门通过主动收集或被动收集等方式，感知、捕捉、甄别各类群众诉求、治理问题和社会风险具体时空环境与互动场域。需求识别场景旨在运用需求收集与挖掘机制、需求场景还原机制、需求分类与研判机制将模糊分散的基层治理问题与服务诉求，转化为具体可落地的治理任务。

一是需求收集与挖掘机制。需求收集除了传统的调研、走访、市民热线、信访、意见箱等方式外，还可以充分利用“互联网+”、移动政务和物联网技术，在提供服务过程中获取更全面的需求数据和信息。例如通过“一网通办”“全程网办”政务服务系统、“城市大脑”“社区大脑”综合性城市管理中枢、物联网传感器等自动收集多维、精准、及时的社会需求信息。需求挖掘是基于现有的、正在收集的海量数据，运用文本数据挖掘技术、用户群体画像挖掘技术、空间与时序数据挖掘技术等进行深度数据分析，描绘公共服务需求的内容、类型、特征以及空间分布，并可进一步深挖居民潜在的需求。

二是需求场景还原机制。需求场景还原机制是指在需求识别过程中，利用数字技术将分散的信息、任务、流程聚合，前端还原群众办事场景，后端还原部门业务场景，形成一体化治理场景，将零散、抽象的群众诉求与治理问题，还原为包含主体、环境、流程、痛点的真实应用场景。具体步骤包括：拆解治理主体与参与方，明确该治理事项涉及哪些多元主体;还原完整业务流程与环节，复现治理事项全流程;还原真实的治理环境与约束条件，结合实际条件谈需求;捕捉用户行为与治理痛点，还原问题发生的具体场景，把抽象的需求转化为可感知的问题场景。

三是需求分类与研判机制。需求分类可以采用Kano模型对收集的需求进行筛选和归类，按服务供给程度与群众满意程度，将群众诉求分类为基本型需求、期望型需求、魅力型需求、无差异需求以及反向型需求。需求研判是辨别需求信息的真伪、需求满足的可行性与优先级，一般采用多源交叉验证的方法对数据进行“清洗”与“过滤”，保留真实可信的需求信息，同时可按高频事项、重点领域、紧急程度、治理类型划分，形成标准化需求事项排序清单。

二、基层数字化治理的共识达成场景牵引机制

共识达成场景是基层数字化治理场景牵引体系的桥梁场景，是多元主体围绕基层治理特定议题，通过规则、程序与互动，在信息充分交换与利益充分博弈后形成共识性意见与行动方案的具体情景与互动过程。共识达成场景主要通过区块链分布式共识机制、中继链跨链异步共识机制与智能合约辅助共识机制搭建供需沟通载体、形成供需双方认可的治理共识以及校准后续资源配置方向。

一是分布共识机制。该机制可采用区块链技术，将基层治理中公共部门、社会组织、群众等多元主体作为区块链网络中的分布式节点。基层治理事项不再由单一的中心组织进行控制，而是由区块链网络中的所有节点主体进行共同协商、表达意见、检验数据，直至多元主体间达成共识。同时，该类共识结果会被区块链网络永久记录并不能篡改，保障了共识的协同可信性。

二是跨链异步共识机制。该机制可采用中继链技术，可实现不同网络节点的数据可信互通。同时，异步共识机制还能打破时间限制，允许多元主体不同时在线，根据自己的工作节奏异步参与协商。基层治理事项的多元参与主体分属不同的数字化网络，通过中继链跨链异步共识机制可破除跨域协同难题，各部门可异步反馈政策要求与资源支持，群众可随时表达诉求与建议，无需全员实时凑齐即可推进共识。

三是辅助共识机制。该机制可采用智能合约技术，在共识达成后，智能合约满足预设条件可自动触发执行，系统会向各参与主体发送职责要求、执行时限和操作标准等提醒，并实时记录治理事项的进度，同步向群众反馈执行进度。

三、基层数字化治理的资源配置场景牵引机制

资源配置场景是基层数字化治理场景牵引体系的核心运行环节，核心是精准匹配资源，确保各类资源供给与治理需求精准契合，破解资源供给错位、执行低效、标准不统一的痛点。资源配置场景主要通过事岗匹配机制、任务拆解与流转机制、任务执行指引机制，实现“人力适配-任务拆解-规范执行”的全流程闭环，打破传统资源配置的框架局限，提升治理资源的精准适配。

一是事岗匹配机制。该机制采用大数据分析技术、机器学习算法、数据库技术等，梳理需求事项与岗位权责的清单，通过事岗语义特征的融合解码，将工作事件与岗位智能匹配，动态形成工作群组的事岗智能匹配。事岗匹配机制可实现单一岗位承接单一事项、单一岗位承接多项事项或多岗位协同承接单一事项的匹配模式，解决传统管理体制下适配错位问题。这种通过以事定责、按事配岗的模式，实现了需求事项与岗位职责的精准适配。

二是任务拆解与流转机制。该机制可采用工作流引擎、大数据分析技术以及数据可视化技术。首先将需求拆解与转化为可量化、可执行的具体任务。然后根据任务类型设计标准化任务流程，在任务的发起、分配、执行、反馈各环节精准配给资源，并明确各环节的时间节点，实现任务流程顺畅与高校调度。

三是任务执行指引机制。该机制可采用文档标准化技术、智能推送技术、信息反馈收集技术等，实现工作指引的标准化编制、智能化推送与动态优化。任务执行指引机制旨在破解基层治理中执行不规范、标准不统一、资源浪费等问题，通过将各类事项的执行流程、操作标准、资源使用规范转化为可直接参考的工作指引，为治理主体提供明确工作依据。

四、基层数字化治理的事项落地场景牵引机制

事项落地场景是基层数字化治理场景牵引体系的核心执行场景，是在资源配置完成之后，围绕基层治理具体事项，推动任务部署要求转化为实际行动与治理实效的全流程任务执行场景。事项落地场景主要通过动态协同调度机制、全流程运行适配机制、治理生态培育机制，实现任务落地、过程管控、结果反馈的执行流程闭环，最终实现治理任务从“安排部署”到“落地见效”的完整转化。

一是动态协同调度机制。该机制可采用协同交互与流程引擎技术，打破固定的任务分工限制，结合治理过程的动态变化，灵活调整治理主体的任务分工与要求。尤其是应对突发事件时，无需重复走资源配置流程，可通过即时沟通调度，快速调整任务分配，体现了灵活适配、快速响应的特性。

二是全流程运行适配机制。该机制可采用流程监控与分析技术、动态流程编排技术等，实时检测治理主体的任务执行情况、执行流程的衔接效果，如遇流程卡顿、执行偏差等情况，可以在再不推翻原有技术、流程与规则架构的前提下，经由局部调整执行流程、执行标准、协作方式，确保治理任务顺利完成。

三是治理生态培育机制。该机制是完善共治体系、打破治理主体壁垒、激活各治理主体参与积极性的核心支撑与重要保障。具体包括引导居民、社会组织等积极主动参与基层治理，培育全民共建共治共享的社会治理意识;搭建治理反馈渠道，及时从各治理主体和群众的反馈意见中了解共治的难点与堵点，让基层数字化治理更贴近实际；持续实现治理的迭代优化，不断更新基层治理的标准与执行规范，推动多元共治体系实现长期良性地运转。

【基金项目：河南省政府决策研究招标课题“河南省城市基层治理数字化平台的效能评估及提升路径研究”(2025JC075)；郑州大学教育教学改革研究与实践项目(2025ZZUJGXM131)。】

【作者单位：魏婷婷，河南农业大学文法学院；赵秀赞，郑州大学政治与公共管理学院。】