当前，以跨区域重大基础设施、航空航天工程及智慧城市建设为代表的重大工程实践正持续向纵深拓展。此类工程已超越传统意义上物理实体或技术系统的单一属性，既重塑了国家发展的空间格局与技术基底，也深刻改变了国家治理的场景形态与运行逻辑，本质上已成为人、技术、制度与生态深度耦合的“社会—技术”系统。这类系统不仅改变了资源配置的时空秩序，重塑了国家与社会的互动机制，更催生了诸多传统经验治理范式难以有效回应的新兴问题。治理对象从离散实体向高度耦合的复杂系统演进，其超大规模、非线性互动与高不确定性，对公共管理学科既有知识体系构成深层挑战。学科发展已无法仅凭对传统行政经验的归纳与提炼来延续其知识生产路径，而需主动跨越既有范式边界，汲取系统工程学科的理论智慧，推动学科知识体系的范式跃迁，从经验总结走向系统工程思维引领下的体系化建构，在回应国家治理重大现实需求中实现公共管理学科的内涵式发展与理论创新。

　　“社会—技术”系统对经验行政的挑战。传统公共管理长期以科层组织为基本载体，其治理对象相对稳定。运行逻辑大体遵循线性因果律：资源投入与产出效果之间具有可计算的对应关系，治理问题能够在既定制度框架内被识别、分解并逐一应对。然而，重大工程的纵深推进正将治理对象推向“社会—技术”系统这一全新形态，使得上述经验逻辑面临结构性挑战。在这样的系统结构中，局部扰动极易触发非线性连锁反应乃至系统性风险。由此，传统经验行政赖以运行的“分解—还原”方法，在应对“社会—技术”系统的高度不确定性与整体性关联时，日益显现出解释力不足与治理效能递减的困境。

　　面对“社会—技术”系统的复杂性特征，经验行政暴露出内在局限。其一，线性因果观的失效。经验行政习惯于将复杂问题分解为若干孤立的子议题。然而，极端气候对城市生命线的连锁冲击、算法偏差对公共信任的弥散性侵蚀均表明重大工程公共治理实践已不再局限于既定边界之内，而是沿着系统耦合路径扩散、叠加、放大。这种网络化、级联式的风险传导，远非分解式治理所能驾驭。其二，事后控制的滞后性。经验行政高度依赖历史经验与政策试错，其决策节奏天然滞后于问题演化。在人工智能、生成式算法等新兴技术领域，技术迭代周期远短于政策响应周期，基于历史数据的经验治理不仅难以前置防范风险，甚至可能因规制滞后而引发治理真空。其三，静态边界的僵化性。科层制以明确的职能分工与行政区划为治理基石，然而“社会—技术”系统的风险生成与功能运行却始终处于流动与重组之中：技术跨越部门，数据贯穿层级，风险溢出辖区。由此形成“有界之治”与“无界之险”之间的结构性错位。经验行政在时间上总是“慢半拍”，在结构上总是“碎片化”，在尺度上总是“错位”，治理失灵由此而生。

　　从经验逻辑向系统逻辑的认知转型。破解上述困局，关键在于将工程学科的系统工程思维引入公共管理学科的知识基座，推动一场从经验逻辑向系统逻辑的认知转型。

　　一是从“碎片化修补”到“全生命周期架构”。传统公共管理受制于部门条块分割的体制惯性，治理行为常呈现局部性、应对式的碎片化特征，缺乏面向系统整体的顶层设计与贯通全周期的战略谋划。系统工程思维中的架构设计理念，强调以系统整体目标为逻辑起点，对构成要素、组织结构与运行流程进行全生命周期的统筹规划，为破解治理碎片化提供方法论支撑。将架构设计思维引入公共管理，本质上是推动治理从部门分工向系统协同转型，在政策制定的源头就完成治理要素的模块化整合与机制化衔接，从而在制度层面提升治理体系的整体性与协同性。

　　二是从“应急响应”到“本质安全”与“系统韧性”。传统公共管理的风险治理与应急管理，侧重于危机爆发后的资源动员与损失处置，本质上是一种被动回应型的治理模式。工程学科中的“本质安全”与“系统韧性”理念则提供了截然不同的逻辑起点。其强调通过冗余设计、失效保护、风险前置等方式，从源头降低系统故障概率，提升系统遭受冲击时的吸收、恢复与自适应能力。将本质安全与系统韧性思维融入公共管理，其深层意义在于推动治理重心从危机应对转向风险前置，从单次冲击的耐受转向长期不确定环境中的持续适应。通过系统层面的结构性韧性构建，从根本上提升公共治理面对不确定性冲击的主动驾驭能力。

　　三是从“定性评估”到“数据闭环与智能计算”。传统公共管理的政策评估与效果研判，长期依赖经验判断、主观感知与滞后的统计数据，治理效果难以精准量化，行政执行过程中的隐性成本更是难以测度。系统工程中的数据闭环与智能计算方法，通过多维数据的实时采集、动态分析与反馈优化，形成“感知—决策—执行—反馈”的治理闭环，为治理效能的精准量化与持续改进提供了可靠的方法论支撑。将数据闭环思维引入公共管理，推动治理评估从定性模糊向定量可溯转型，驱动治理效果可被度量、执行偏差可被识别、优化路径可被验证。

　　工程思维融入公共管理学科的边界与升华。系统工程思维的融入，正在推动公共管理学科在方法论层面的系统扩容与价值坐标的再校准，进而重塑公共管理的学科形态。系统仿真、复杂网络、空间计量与计算科学等工具正逐步成为公共管理研究的重要手段，使学科获得了处理高维复杂性、预测非线性演化、模拟多主体交互等新兴能力。更为根本的是，这一方法论变革推动公共管理的知识生产方式从长期依赖经验归纳与价值思辨的传统路径，走向“经验—数据—模型—算法”多元互构的混合研究范式。这不仅意味着研究工具的更新，更代表着认知逻辑的结构性转型。从发展趋势看，公共管理学科未来的理论竞争力与实践回应能力，将在很大程度上取决于其能否将工程科学中具有可迁移性的方法论内核，有效转化为阐释中国治理实践、破解复杂治理难题的本土化学术能力。

　　然而，工程思维的融入还必须守住边界，防止“技术至上”的异化，守护学科的公共理性。系统工程是公共管理应对复杂系统问题的“工具箱”，却无法替代其安身立命的“价值罗盘”。技术手段能够优化资源配置的效率、模拟政策执行的路径，却回答不了“治理为了谁”“何种结果才公正”“谁的利益应当优先”等根本性价值命题。公共管理的学科品格，正在于其不可剥离的“向善”属性。社会公平、空间正义、对弱势群体的制度性包容，这些难以被算法完全编码、无法被模型充分计量的人文维度，恰是公共管理学科得以存在的根基与底色。因此，将工程思维融入公共管理学科，其要义不是以技术逻辑替代价值逻辑，而是让工程的高效与精确服务于公共的价值与伦理，实现“技术理性”与“价值理性”在治理实践中的辩证统一。

　　（作者系河北工业大学经济管理学院教授）