反腐数据治理的价值意蕴、问题及策略研究-广州大学廉政研究中心

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反腐数据治理的价值意蕴、问题及策略研究

发布时间：2023-05-01 来源：湖南社会科学作者:齐敏、任建明

反腐数据治理的价值意蕴、问题及策略研究

——基于“监督—执纪—决策”的分析框架

齐敏任建明

摘要

摘要： 数据治理是大数据、云计算等现代信息技术发展背景下腐败治理的一种新模式，在反腐领域引入并重视数据治理对提高反腐败效能具有重要价值。本文在厘清数据治理对一般公共部门赋能的基础上，结合反腐机构的特殊性构建反腐数据治理的分析框架，并运用该框架对当前反腐数据治理的实践现状进行分析，进而揭示出数据治理赋能反腐机构存在的问题，包括大数据应用的支撑条件不足导致数据监督模式不完善、大数据的高速性与人的有限性导致执纪工作不连贯、大数据发展的不充分导致数据决策模式尚未形成。为此，应当进一步健全数据监督的支撑条件，完善数据监督模式；强化技术研发与制度建设，促进执纪工作的连贯性；构建数据技术辅助反腐决策机制，提高数据技术的应用层次。

关键词： 数据；数据治理；反腐机构；正风肃纪；大数据监督平台

正文

一、引言

2020年4月， «中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见»正式提出将数据作为第五生产要素与土地、劳动力、资本、技术并驾齐驱成为社会发展的关键性要素，而对这一要素自身以及外溢出来的权力、结构、运行机制等方面的调整与变化就衍生出“数据治理”这一概念。国际上认为“数据治理”是“数据管理”知识领域的一部分， DAMA 国际认为“数据治理”是数据资产管理过程中形成的一种权力和管控，包括规划、监测和实施。[ 1 ]科尔曼认为数据治理是通过对数据决策责任和权限的构建，以为数据管理活动和职能提供系统的监督和指导。[ 2 ]可以看出，国外数据治理从属于数据管理知识领域，这与国内研究存在一定差异。国内部分学者认为数据管理的概念被数据治理这一新概念替换和超越，[ 3 ]数据治理不仅强调对数据的应用、管理，更是将数据和以数据为核心的治理看作为一种推动社会变革的因素，或者说是社会治理变革的动力，[ 4 ]强调大数据及其意义的社会建构性，推动社会治理的开放与包容。[ 5 ]关于数据治理的概念，张康之提出两个方面:( 1 )依据数据的治理；( 2 )对数据的治理。[ 6 ]单勇提出数据治理是指通过使用科学手段对数据进行收集、清洗、整合、应用，最终以数据作为决策支撑的一种问题分析与解决机制。[ 7 ]腐败作为一个社会问题，大数据技术的应用将引起腐败治理结构和方式的变革。如果说越轨的公权力①是腐败治理的核心对象，那么数据则成为贯穿大数据时代腐败治理的主线，且伴随着大数据技术的快速发展，为海量数据的处理提供了技术支撑。本文的数据治理是依据数据的治理，主要包括治理机构、数据、数据处理技术(大数据等先进技术)三个要素，其中组织机构是治理主体、数据是治理依据，数据处理技术是治理工具。反腐数据治理是指，反腐机构在组织内部职能划分的基础上，以反腐数据为依据，运用大数据技术开展的腐败治理活动。

当前，在国家治理、社会治理领域开展的数据治理研究中，多是从大数据赋能前的保障(政策、法律等)、大数据赋能后的变化(治理主体、治理规则、治理手段、治理结构等)等方面进行研究，这些具有普适性的研究结论对反腐领域的数据治理提供了重要参考与借鉴。也有学者对反腐领域的数据治理进行了研究，主要集中于以下几个方面。首先，围绕智慧纪检监察展开。例如曾智洪等人对智慧纪检监察的概念意涵和基本框架等方面进行了分析， [ 8 ]除此之外，吴金群等人提出构建系统集成的智慧纪检监察模式关键在于治理而不仅仅是技术，强调了智慧纪检监察要平衡好公民权利和技术监督两个方面。 [ 9 ]其次，在研究视角方面，董石桃从两个视角对大数据反腐进行了分析:一是从整体性视角提出大数据反腐是通过组织整合来推动大数据技术执行[ 10 ] ；二是从技术执行视角提出大数据反腐的技术执行要素包括情境、结构和绩效三个方面。 [ 11 ]再次，在应用价值方面，也有学者进行了一定研究，包括净化政治生态环境、[ 12 ]破解廉政监督困境、[ 13 ]规范公权力和拓宽信访举报渠道[ 14 ]等方面。最后，在体制机制创新方面，李后强等人构建了基于国内实际的大数据腐败防治机制创新体系， [ 15 ]刘筱勤也将大数据与廉政制度创新相结合，提出通过大数据技术来推进公职人员财产监控制度的创新。 [ 16 ]可见，学术界对反腐领域的数据治理进行了一定的探索，为反腐领域数据治理的分析奠定了理论基础。但总的来说，在当前的数据治理研究中，根据组织职能来探讨数据治理赋能过程的研究还相对较少。基于此，本研究立足反腐领域研究数据治理，首先对数据治理的赋能价值进行了分析，其次探究了数据治理如何根据反腐机构的职能进行技术赋能，最后分析了赋能过程中存在哪些问题以及如何解决?这对实践中反腐领域数据治理的开展具有一定指导作用。

二、反腐数据治理的价值意蕴

(一)提高腐败治理清晰度

数据的清晰性是保证数据价值实现的基础。不论是数据技术发展带来的“精准性”还是“透明度”都是以数据清晰性为前提，反腐机构只有掌握清晰的反腐数据，才能提高反腐的精准性；只有实现权力运行的清晰化才能保证反腐的透明度。清晰度是国家认识和掌握社会事物及其运转的程度。国家统治者为了更加清晰地掌握社会事物及其运转情况，往往通过创建固定姓氏、建立土地调查和人口登记制度、规范语言和法律条文，城市规划以及运输系统的组织等[ 17 ]方式实现对社会事物的规范和刻画。但这一时期的清晰认知更多的是局限于静态事物，即使有对动态过程的记录，也往往具有一定的滞后性，所以清晰度相对较低。随着大数据等先进技术的快速发展，国家对社会事物的掌握在清晰性方面达到一个前所未有的新高度:一是电子眼、短视频、音频等技术为国家掌握社会事物的运转过程奠定了基础，使国家对静态和动态的社会事物都可清晰掌握。二是社会事物多以数据形式呈现，使国家从原来对“实物”的掌握转化为对“数据”的掌握，通过数据关联分析就可推算出社会事物的运转情况并对社会事物的未来发展实现精准预测。反腐领域数据治理的清晰度是国家对公权力涉及的人、事、物及其权力运行产生的数据的掌握、认知和应用程度。以往腐败的隐蔽性导致腐败治理的模糊性，使得一些腐败不易被发现。但随着数据治理时代的到来，数据技术将权力运转流程和运转结果通过数据进行精准的刻画、记录和测量，用数据之间的相关性来描述腐败的内在规律，可以有效避免定性的语言描述带来的模糊性和不确定性， [ 18 ]推动权力模糊性运行向清晰化运行转变。因此， “清晰度”是解决腐败问题的关键。在数据治理背景下，海量的数据以及较高的数据处理能力大大提高了腐败治理的“清晰度” ，为监督的有效性和反腐过程的可靠性提供了保障。

首先，数据技术提高了公职人员数据的清晰度。在以往的反腐败中，国家对公职人员的权力使用情况、廉洁教育情况以及资产和家庭等相关数据知之甚少，此时的反腐败往往是不全面的、粗略性的。进入数据治理时代，每一位公职人员将成为被监督、被编码的对象，视频、音频、摄像头等都成为人们行为重要的记录工具。公职人员的权力行使情况、资产情况、收入情况以及家庭情况都可以数据的形式被记录下来，人会撒谎，但数据不会，客观的数据将会真实地反映公职人员的相关情况，大大提高了公职人员数据的清晰度，为实现监督有效性提供了数据支撑。

其次，数据技术提高了反腐过程的清晰度。数据技术不仅仅提高了公职人员相关数据的清晰度，数据留痕也使得反腐败过程更加清晰。随着数据技术与反腐组织结构的不断融合，使得数据技术嵌入到腐败治理的全过程，实现了对反腐人员及其监督执纪等权力使用情况的再监督。从腐败监督到腐败问题的揭露、调查、审判再到腐败惩罚等各个环节通过计算机程序予以固化，从而限制反腐过程中的自由裁量权，使监督执纪等权力在阳光下运行。同时，反腐过程中各环节的产出也都以数据形式得以存储，保证每一个环节都具有清晰可识别的数据，使得反腐全过程都有证可查，有据可依，大大提高了反腐过程的清晰度。

(二)促进治理主体注意力的合理分配

“注意力”最早出现在心理学领域，随后从管理学领域进入到政策科学领域。 [ 19 ]西蒙有限理性理论认为，由于人类自身的局限以及外在客观条件的限制，人是有限理性的，这也决定了人的注意力的有限性。而随着全覆盖责任制度和监督制度的建立以及全过程监督等外部环境的变化，客观上要求治理主体合理分配有限的注意力以提高工作效能。而数据技术的快速发展为克服治理主体有限的注意力以及平衡注意力分配带来了新的契机。

首先，数据技术提高了治理主体的工作效率，促进注意力资源自上而下的合理配置。在以往的腐败治理中，治理主体不仅要将注意力投入到推动社会生产力向前发展的事务上(例如:经济建设等) ，同时也要对阻碍社会生产力向前发展的行为(例如:腐败行为)进行治理。但由于发展阶段不同，治理主体往往在前者投入的注意力较多，而后者相对较少，出现“注意力分配”不均的情况。虽然党的十八届中央委员会第三次全体会议提出要一体考虑党风廉政建设和经济社会发展，深化改革的同时也要做好腐败防范工作， [ 20 ]这在一定程度上提高了反腐败的地位，但注意力的有限性是客观存在的事实，在数据技术水平有限的背景下，治理主体很难实现注意力的合理分配。而进入数据治理时代，治理主体依托大数据技术能快速地对海量数据进行处理和分析，极大地提高了事务处理效率，使政府有更多的注意力投入到腐败治理中，在一定程度上促进注意力资源的合理分配。

其次，数据技术更新自下而上捕获政府注意力的途径。以往反腐败中，民众主要通过举报、上访等方式来获取政府对腐败问题的注意力，有的甚至通过发动群体性事件来捕获政府对问题的关注，以争取政府更多的注意力。而进入数据治理时代，数据技术的快速发展为吸引政府更多的注意力提供了新的途径，例如:民众可以通过短视频、音频、图片等方式使腐败事件在网上迅速曝光，从而获得政府更多的注意力。

三、反腐数据治理的分析框架与实践案例

数据治理作为一种现代治理模式，被各大领域广泛引入以提高治理效能。但每一领域具有不同的运行机制和规则，这就要求数据治理在不同领域中对应不同的应用规则，因此，如何将普遍性的数据治理嵌入到特殊性的反腐机构内涵了腐败治理的复杂特性。

(一)分析框架构建

反腐机构作为政府治理的重要组织机构，其在引入数据治理过程中，既要考虑数据治理对一般公共部门的赋能点，也要审视由于其自身职能的特殊性所带来的“新”赋能点。因此，从理论上建构反腐领域数据治理框架首先要厘清技术要素与一般公共部门的赋能点，其次也要充分考虑反腐机构区别于一般公共部门的特殊性所带来的“新”赋能点。

1 .数据治理对一般公共部门的赋能。一方面，在公共服务领域，王世恩提出大数据挖掘技术、人工智能技术能够精准识别读者阅读需求、服务资源定位、服务过程精准控制、精准评价图书馆服务效果以提高图书馆服务的质量和效率。 [ 21 ]在城市管理领域，王忠等人提出大数据技术在城市管理中发挥了重要作用，主要集中于公共设施、交通、治安以及灾害等方面的管理与预警。 [ 22 ]在环境治理方面，郑石明等人提出通过搭建用于治理空气污染的数据平台来整合多样的与空气环境治理相关的数据，从而实现空气治理相关数据的共享以及各业务的协同推进。 [ 23 ]可以看出，数据治理优化了公共部门的业务操作流程或具体服务的提供过程，使得服务质量和工作效率都大大提升。而另一方面，数据技术在公共政策或制度制定与完善方面也发挥了重要作用。首先，大数据驱动公共政策转型，使“经验型”政策议题构建向“智慧型”政策议题构建转变，政策方案设计由“单向”转向“协同”[ 24 ] 。其次，大数据技术促进政策决策机制创新，进一步优化公共决策模式[ 25 ] ，推进传统公共决策模式向智慧公共决策模式转变。总的来说，当前数据治理赋能可以从两方面来理解:一是现代数字技术作为工具性客体，通过电子政务服务平台为政府部门提供政务服务事项提供了便利，优化政府部门的业务操作流程；二是现代数字技术作为自主性的主体，在政府部门决策等领域实现政府数字化建设，提高政府决策的科学性。 [ 26 ]

因此，本研究认为数据治理对一般性公共部门的赋能主要有两个方面:一是公共治理的业务操作或是公共服务的具体提供环节；二是公共政策或制度的制定与完善环节。通过这两个赋能点，数据技术赋能公共组织部门，以提高公共组织部门的治理效能。从管理层次来看，它们分别对应着执行环节和决策环节，如图 1 所示(实线部分) 。

图1 数据治理对政府组织的赋能点

2 .数据治理对反腐机构的赋能。数据治理在不同治理空间的运行既受到相关组织的影响，也会受到以组织为中心所形成的社会网络结构的影响。在多数情况下，某一场域中数据治理的赋能过程是该场域中组织运行过程的直接反映，不同组织会根据自身的业务职能、利益需求、战略定位来选择外部技术的赋能角度和运行逻辑。因此，数据治理在反腐领域的应用遵循了反腐机构特殊性。

腐败治理和一般政府治理都属于政府治理的重要内容，但二者存在一定区别。一般政府治理是对外提供公共服务并对外部公共事务进行管理，虽然有对内进行管理，但更多地集中于内部人员、操作流程方面的管理，其所作用的客体一般是外部的公共服务需求者。公权力腐败属于政府治理失灵，如果将包含反腐机构在内的所有政府机构看成一个整体性组织，那么反腐机构则是治理政府内部不合规行为的重要机构，这些不合规行为阻碍了政府职能发挥，降低对外提供服务效率，损害了国家和人民的利益。因此，腐败治理属于政府自身的内部治理，即对政府治理的治理，其所作用的客体是所有行使公权力的公职人员。虽然腐败治理与一般政府治理同属治理范畴，但由于其作用客体的差异性使得反腐机构有别于一般政府部门，这种差异性主要体现在法律赋予了反腐机构监督的合法性。从当前纪检监察机构的职责设定来看，第 1 — 11 监督检查室的职责是监督，第 12 — 16 审查调查室的职责是执纪审查和依法调查处置，研究室和法规室是负责分析反腐工作情况和法规制度建设等。虽然有些地方纪检监察部门会根据当地实际情况进行调整，但大体都是这些职责。可见，当前的反腐工作主要涉及监督、腐败问题发现、审查调查、处置、政策调整和制定等。其中监督处于基础性、保障性地位， [ 27 ]且伴随着国家对监督全覆盖和常态化的要求，进一步凸显了反腐机构的监督职能。因此，与一般政府机构相比，反腐机构在具备一般政府治理与数据治理融合点的基础上，监督将成为数据治理赋能反腐机构的一个新角度(图 1 虚线部分) 。

3.反腐数据治理的分析框架:监督—执纪—决策。本文综合数据治理对一般政府部门的赋能点以及对反腐机构的特殊赋能点的基础上，构建了数据治理赋能反腐机构的“监督—执纪—决策”分析框架。该框架分为三个部分:一是监督层，治理对象覆盖范围较广，包含所有公职人员；二是执纪层，包括腐败问题发现、审查调查以及根据问题情况进行党纪处分或者移交司法机关等处置，其治理对象主要是针对有腐败问题的人员，覆盖群体范围上缩小。三是决策层，包括反腐政策调整与制定等，该层的治理对象从人或案件转移到案件背后的规则。可见，反腐数据治理的赋能逻辑体现了以反腐机构的组织职能为中心的特性(参见图2)。

图2 反腐数据治理的分析框架

( 1 )监督。监督处于反腐各层面的前端，有效的监督能够及时发现腐败问题。以往腐败监督模式主要是依靠人工进行监督，但受制于人的注意力的有限性，在监督范围、监督意愿等方面存在一定不足。进入大数据时代，先进的数据处理技术改变了传统的腐败监督模式，由原来依靠人的监督向依靠数据监督转变。首先，在监督范围方面，实现监督全覆盖。海量数据的处理技术为监督对象的范围扩大提供技术支持。其次，在监督意愿上，从被动监督向主动监督转变。以往腐败监督主要依靠民众的信访、举报等方式展开，反腐机构在监督方面较为被动，而进入大数据时代，反腐机构依托大数据等先进的数据处理技术主动发现腐败问题，开启主动监督的新章程。最后，在监督主体方面，从单一性向多元性转变。以往腐败的监督主体主要是以政府为主的政治监督，由公众参与的社会性监督相对较少。而大数据时代，各种社会自媒体平台的兴起，为社会群众参与反腐提供了平台支撑，越来越多的公众通过网络平台对腐败行为进行曝光，大大提高了腐败发现率。因此，数据治理时代，腐败治理主体越来越多元化。

( 2 )执纪。这一环节涉及反腐的具体流程，包括问题发现、审核确认、审查调查、审理等环节。目前，这一层面的数据应用主要集中于腐败问题的发现。腐败问题是一个社会问题，反腐数据治理就是将腐败这一社会问题转化为数学模型，按照“建立规则、发现疑似问题、组织核查处置”的思路， [ 28 ]运用数据互斥规则对不同数据库进行比对分析、关联分析以及数据库碰撞来发现腐败问题。问题发现后，反腐工作人员会根据问题线索对相关问题进行审核确认并展开调查，最后根据腐败问题的调查情况选择相应处理方式，包括党纪处分、移交司法机关等。因此，在这一环节，大数据在腐败问题发现方面发挥了重大作用，大大提高了腐败问题发现率。

( 3 )决策。决策是反腐的最高层，统筹反腐各项工作，具有宏观性和全局性。一个腐败案件的结束，并不能随着对腐败分子的惩罚而结束，反腐决策层还需根据腐败案件暴露出来的当前反腐政策或制度存在的问题进行政策调整和优化。小数据时代，单一腐败案件无法直观判断出隐藏在数据背后的规律和趋势。而且，有时候一个地区或一个片段的数据并不具有规律性，并不能说明某些问题。 [ 29 ]而大数据时代，反腐机构通过建立数据决策中心，汇集全国各地同一时期的腐败案件，并从中提取出海量数据，通过对这些海量数据进行关联分析以挖掘同类腐败案件发生的内在逻辑，进而揭示腐败发生的内在规律和可能的演化趋势，从而作为反腐政策调整与优化的依据。除此之外，随着人工智能、大数据技术的深入发展，数据分析、行为实验、模拟仿真、循证检验也成为公共决策的重要环节， [30]这在一定程度上弥补了反腐决策主体的有限理性，帮助反腐机构制定出最优反腐政策或反腐制度。

综上所述，在构建的“监督—执纪—决策”分析框架中，监督、执纪、决策作为反腐机构的主要业务职能，三者环环相扣、循序递进，在流程上体现了其内在的逻辑关系。首先反腐机构依托大数据技术对所有公职人员进行常态化监督，而在这一环节中暴露出来的异常点将成为执纪环节的起点；执纪相关部门会将监督环节中的异常点转化为腐败问题，并对腐败问题进行审核确认，然后交由相关部门进行处理，实现腐败问题向腐败案件的转化，直至腐败案件审结；而执纪过程在对腐败过程的深入剖析的基础上形成的案件数据，为反腐决策提供了数据支撑。

(二)实践案例———“正风肃纪大数据监督平台”

目前，反腐领域中的数据应用已经在一些省市展开，例如贵州省“数据铁笼”、江苏省智慧纪检监察平台体系、内蒙古自治区“智慧反腐”新模式等，都是以数据为核心的腐败治理模式。作为纠治“四风”长效机制的沈阳正风肃纪大数据监督平台，在 2020 年 1 月被写入了中国共产党的十九届中央纪律检查委员会四次全会工作报告。 [ 31 ]可见，沈阳市在反腐领域数据治理方面具有一定的代表性，因此，本部分选取沈阳市“正风肃纪大数据监督平台”作为反腐数据应用的观察对象。

2018 年，沈阳市纪委监委与中国科学院计算机技术研究中心合作开发了“正风肃纪大数据监督平台” 。沈阳市纪委监委为了推进该平台的深入应用做了很多关键性的工作:首先，数据整合，搭建正风肃纪监督大数据库。沈阳市纪委监委将不同部门的数据进行整合，包括 2016 年以后的大数据局等市县两级政府职能部门的业务数据、投资项目数据和基础数据等，为反腐领域数据治理提供数据支撑；其次，系统设置，根据反腐业务流程设置数据系统，主要包括综合分析系统、问题管理系统、数据采集系统； [ 32 ]再次，建立标准，包括公示标准、备案标准、问题标准等八大基础标准，使数据治理过程标准化，为各环节问题处理提供了依据；最后，设置数据治理规则和分析方法，沈阳市纪委监委和计算机技术研究中心研发了支持与运用该平台的 6 大工具、 5 大分析方法、 295 个规则模型、 313 种专利算法， [ 33 ]以保证该数据平台的有效运行，其运行结果主要表现在以下三个方面。

首先，监督层面主要凸显在监督模式的转变，即由原来的“人工监督模式”向“数据监督模式”转变。 ( 1 )在监督对象范围上， “正风肃纪大数据监督平台”通过“大数据库”实现数据采集全覆盖，这为数据监督和数据分析奠定了广泛的信息基础，实现监督对象的全覆盖。 ( 2 )在监督方式上，实现被动监督向主动监督转变。沈阳市纪委监委通过强化数据监督主动发现问题，在 2020 年上半年，主动监督成案率从以往的不足 5 ％上升到 53 ％，有了较大的进步。 [ 34 ]( 3 )在监督主体上，该平台扩大了监督主体的范围。传统监督模式更多的是依赖专门纪检机构进行监督，外部主体参与较少。沈阳市纪委监委利用大数据监督平台扩大了外部参与主体，群众通过手机、电脑等对相关项目、资金信息等进行查询，并支持一键举报， [ 35 ]为权力的外部监督提供了便利。 ( 4 )在监督范围上，实现全过程监督。沈阳市纪委监委将大数据监督理念嵌入到政府职能部门的工作流程中，实现对权力运行的全过程监督。例如沈阳市发改委搭建行权体系管理平台，从项目的申请、审核到项目立项、论证再到项目的审批和验收整个流程都纳入平台管理。 [ 36 ]

其次，执纪层面主要集中于腐败问题的发现。 “正风肃纪大数据监督平台”着眼于有效发现问题，将不同部门的数据集中起来，进行数据比对分析和关联分析，从而发现腐败问题。例如:同一个体对应的数据编码在民生资金数据库存在领用低保的数据，在交警管理数据库中存在拥有车辆的数据，在工商税务数据库存在企业注册登记的数据，在房产管理数据库中存在多处房产的数据，将这些部门的数据统一到大数据库中，通过数据比对就能清楚地发现隐性问题，并将这些问题自动转到问题管理系统，由相关部门进行处理。 [ 37 ]有学者认为大数据分析过程就像“体检”:不同指标与不同的阈值相对应，超出设定范围就会“亮起红灯” 。异常问题出现后，数据平台就会自动发出警报，为纪委追查提供线索， [ 38 ]大大提高了腐败问题的发现率。除此之外，普通公众也成为发现问题的重要力量，他们通过公示系统发布的数据与现实中的落实情况相对比，从而发现腐败问题并进行举报。

最后，决策层面主要集中于对现有反腐机制和政策进行强化或完善。首先，强化一体推进“不敢腐、不能腐和不想腐”体制机制建设。沈阳市依托大数据平台建立监督模型，实现事前、事中、事后全程监督，极大震慑了各种腐败行为，使公职人员“不敢腐” 。根据数据显示，沈阳市近一万四千名党员干部主动向纪检监察机关交代问题，共缴纳违纪罚款近三亿元。同时，职能部门对权力进行分解，构建行权监管平台，在权力运行每一环节都植入大数据监督理念，将分散化的行权行为形成完整的链条，使公职人员“不能腐” 。其次，压实党风廉政建设责任制。沈阳市大数据平台极大地提高了腐败问题发现效率，而问题线索为主责部门完善治理体系提供了镜鉴和强有力的压力传递，助力沈阳市纪委监委一体落实主体责任和监督责任。最后，利用数据技术深化部门改革，促进制度完善，实现监管强化。在重点领域搭建监管系统，弥补制度上的漏洞， [ 39 ]使已有制度不断完善和强化。

综上所述，沈阳市利用“正风肃纪大数据监督平台”赋能反腐监督层、执纪层和决策层，极大地提高了腐败治理效能。

四、反腐数据治理的问题与对策

(一)反腐数据治理存在的问题

数据治理赋能反腐机构的过程贯穿着监督、执纪、决策三个关键职能，不同职能的功能发挥及其运行方式决定了数据治理赋能反腐机构的现实成效。当前，反腐领域中的数据治理还面临着数据监督模式不完善、执纪过程不连贯等现实问题，这就要求人们应遵循“监督—执纪—决策”的分析框架来加以理性地对问题进行分析。

1 .大数据应用的支撑条件不足，导致数据监督模式不完善。数据监督模式的运转需要一定的支撑条件，包括数字基础设施、数据技术应用能力和信息安全保障等方面。而当前，这些问题的存在导致数据监督模式的构建不完善。

( 1 )数字基础设施建设不均衡导致大数据助力全覆盖监督效用较低。数字基础设施建设是开展大数据监督的基础。首先，从当前建设来看，数字基础设施建设不均衡，一些智能化系统建设未完全畅通到基层部门， [ 40 ]使得一些基层数据在获取上存在一定困难。其次，省际数据系统的差异性导致跨区域数据难以流通与共享。反腐数据治理起源于地方实践，是一种自下而上的反腐创新活动，所以地方政府构建反腐数据平台更多的是基于地方实际情况，并没有从国家整体角度进行数据系统的研发与构建，这就容易造成不同省份之间在数据共享与存储等方面存在差异，造成省际数据断裂，出现省际“数据孤岛”现象，尤其是伴随着跨区域腐败的不断发生，这一问题日益凸显。最后，党外人士的数据库建设尚存在不足，包括数据孤岛制约信息互通、数据管理缺乏标准体系等方面的问题， [ 41 ]使得一些党外人士的个人数据和行权数据难以全面获取，进一步影响了全覆盖监督的效能。

( 2 )大数据技术应用能力不足导致反腐人员主动监督有限。与传统监督相比，大数据监督在主动性上有了很大的进步，但这种进步还存在一定不足，即由于大数据监督工具的知识不足而降低了反腐工作人员的监督主动性。监督由人工监督转为数据监督，监督规则发生改变，相应的与监督相关的一系列要素都应进行调整，尤其是原有的监督知识结构。大数据监督要求反腐工作人员在掌握纪检专业知识的基础上，既能对数据结构、数据处理技术等方面的知识有一定了解，也能在监督实践中精准运用。但由于大数据监督是近几年才逐步推广到反腐领域，原有的反腐工作人员很少具备大数据相关知识，导致其对大数据监督工具的应用存在不足，这在一定程度上影响了反腐人员监督的主动性。

( 3 )大数据增加了个人信息泄露的风险，导致公众参与反腐的积极性不高。虽然大数据监督拓宽了公众参与监督的途径，但人民群众参与腐败治理的程度还相对较低。 [ 42 ]大数据时代，公众往往通过各类平台来参与腐败行为的举报，但由于系统平台的可记录性和可追溯性，公众的参与行为都不可避免地被记录在大数据的网络系统中，这进一步放大了参与者的隐私问题，且由于系统平台的商业和公共的双重属性，其逐利性容易导致用户隐私受损。 [ 43 ]因此，伴随着数据信息泄露风险的不断增加，举报者更容易受到腐败分子的威胁和恐吓，其参与腐败治理的积极性大大降低。

2 .大数据的高速性与人的有限性导致执纪工作的不连贯。执纪涉及多个环节，是一项系统性工作。但随着大数据技术的应用，执纪工作的不连贯性日益凸显。首先，大数据技术提高了腐败问题发现率，使得腐败问题发现这一前半段工作效率更高。例如:贵阳市利用“数据铁笼”在扶贫民生领域发现问题数据 27.5 万条[ 44 ] ，沈阳运用“正风肃纪大数据监督平台”在民生领域一天就发现了 81641 笔问题资金，涉及相关人员共计 9608 人[ 45 ] 。其次，疑似腐败问题的审核确认、审查调查等方面工作相对滞后。腐败问题的复杂性和敏感性使得海量的疑似腐败问题需要通过人工进行再次分析和排查，以确定异常情况，然后移交纪检监察室处理[ 46 ] 。如果仅依靠人力对这些海量疑似腐败问题进行逐条核对，这就带来了新的矛盾，即有限的审核人力和海量的疑似腐败问题之间的矛盾。这一矛盾不仅增加了反腐工作人员的工作强度，也有可能使一些疑似腐败问题被搁置，导致后半段工作很难跟上前半段工作的进度。除此之外，审核确认后的腐败问题在反映给相关部门后，后续的处理和整改工作应当如何跟进和反馈?这些问题都影响了腐败治理的整体成效。

3 .大数据发展的不充分导致数据决策模式尚未形成。当前，国家层面的大数据应用在实现更深层的组织目标(例如决策)仍然非常困难， [ 47 ]而腐败治理作为国家治理的重要组成部分，其在引入大数据方面更多地聚焦于监督层和执纪层，虽然在决策层也有涉及，但主要是利用大数据技术完善或强化现有的反腐决策或弥补制度漏洞，而利用数据技术支撑反腐决策制定的应用还较为有限，主要表现在以下三个方面。首先，支撑反腐决策的数据中心的建设相对滞后，尚未形成数据技术支撑反腐决策制定的完整体系。其次，大数据技术本身发展不完善。大数据技术本身存在的风险限制了大数据技术的深入应用，反腐领域的政治敏感性客观上要求大数据技术的“零风险” ，但目前大数据技术发展还处于探索阶段，会有很多不确定性，这在一定程度上影响了大数据技术的深入应用。最后，反腐人员的工作方式尚未实现完全的数据转变。反腐工作人员的数据思维尚未完全树立且由于数据专业技术的限制，使得反腐决策方式更加倾向于传统的决策方式。

(二)深化反腐领域数据治理的建议与对策

在腐败治理领域中，数据治理的运行始终受到反腐机构内部监督、执纪、决策等环节的影响。数据治理赋能反腐机构出现的问题是监督、执纪、决策多种因素耦合的结果。因此，问题的解决也必须基于这些关键性要素来寻求突破的治理路径。

1 .健全数据监督的支撑条件，完善数据监督模式。 ( 1 )首先，加强基层数字基础设施建设。数字基础设施完善是大数据技术在基层应用的重要保障，包括数据采集系统、海量数据的存储中心、分析和处理数据的平台等，通过数字基础设施的完善来提高基层公职人员行权数据的可获得性，从而实现对基层公职人员的有效监督。其次，加强顶层制度设计，对各省反腐数据系统的构建进行标准化。省际数据兼容问题限制数据治理能力的有效发挥。因此，国家应从整体建设出发制定反腐数据系统构建的统一规范或要求，为各省份反腐数据技术平台构建提供方向。同时，建立健全省际数据流通和共享机制，加强共享过程中的数据监管，严格按照数据使用规范和程序进行数据共享，明确规定数据流通和共享的范围、程度、途径和使用目的以及使用者的责任与义务等方面，从而为各省之间的数据共享奠定基础。最后，针对党外公职人员的数据割裂问题，构建党外公职人员的信息共享机制。由统战部牵头，设立党外公职人员监督大数据平台， [ 48 ]将党外公职人员的个人基础信息和行权数据根据要求输入到大数据平台，使得党外公职人员的相关数据具有可获得性，从而实现监督全覆盖。 ( 2 )更新反腐人员的知识结构，提高大数据监督工具的应用能力，激发反腐人员监督的主动性。一是通过大数据专业技术培训和大数据反腐实践等形式训练大数据思维和大数据技术应用能力。二是调整或扩大部门编制，积极引入大数据专业人员，为大数据监督提供专业的人才保障，以克服由于外部监督工具使用能力不足而引发的主动监督有限等问题。 ( 3 )构建数据泄露的风险防范机制，提高公众参与积极性。首先，自媒体组织作为大数据时代的产物，是参与反腐的重要社会组织。因此，应保证自媒体平台发展的独立性，防止腐败分子运用行政权力对其进行违规干预，从而为公众积极参与反腐建立一道保护屏障。其次，增强自媒体平台的社会责任，防止其过度的追求利益而造成数据泄露。最后，增强自媒体平台隐私保护的技术支撑与制度保障，防止反腐参与者的个人信息泄露，为公众参与反腐建立稳定的“防火墙” 。

2. 强化技术和制度支撑，促进执纪工作的连贯性。 ( 1 )检验数据建模规则，提高数据模型的精确度。工作人员通过数据模型对不同数据库中的数据进行比对分析，快速发现海量疑似腐败问题。但这些疑似腐败问题仍需要人工进一步审核确认，这就给工作人员带来了较大的工作压力。因此，面对海量的疑似腐败问题，首先需要对数据模型的准确率进行验证，通过人工核对计算出腐败问题占疑似腐败问题的比例。如果比例较低，说明数据模型的准确度较低，则需要对数据建模规则进行调整或更改；如果比例较高，说明数据模型的准确度较高，则需要针对已经发现的腐败问题进一步进行技术研发，以数据审核代替人工审核，运用数据技术提升审核效率，从而缓解人工审核的压力。 ( 2 )构建覆盖执纪过程的腐败案件管理系统。首先，大数据技术发现的腐败问题将自动转入腐败案件管理系统，通过该管理系统对腐败案件处理进度进行跟踪和反馈。该系统按照既定规则将腐败问题反映给所属的行政机构，后续的腐败案件跟进工作，包括对腐败问题的核实、腐败数据资料提供以及后续的案件反馈等也都将在该系统进行。其次，将大数据技术嵌入到案件处理的每一环节，对于同类腐败案件可以通过系统设置案件处理措施，当系统再次识别到同类案件时，可以自动给出案件处理结果，缓解人力不足问题。最后，对于即将到期而没有解决的腐败案件，通过设定规则系统进行自动识别，并向相关人员进行反馈，防止案件搁置问题出现。 ( 3 )建立腐败问题分级管理制度，进一步提高腐败治理能力。由于人的精力有限性和问题处理能力的差异性，因此在保证所有通过大数据技术发现的腐败问题都能及时处理的前提下，建立腐败问题分级管理制度就显得十分必要。综合考虑腐败问题的严重性和复杂性，将腐败问题进行级别划分，例如由高到低划分为一级、二级、三级。相应的，根据反腐人员应对各级腐败问题的能力对其进行划分，以成立针对某一等级的反腐小组来负责案件的处理。通过建立腐败问题分级管理制度，既可以将大数据发现的海量腐败问题进行层级划分以保证有效处理，也从侧面对反腐人员的业务技能进行细致划分，不同业务技能对应处理不同等级的腐败问题，有利于反腐人员积累同等级的腐败案件的处理经验，进而提高案件处理效率。同时，同等级腐败案件往往具有共性，有利于运用大数据技术探究腐败案件背后发生的内在规律，最终形成有效的预防机制。

3. 构建数据技术辅助反腐决策机制，提高数据技术的应用层次。 “十四五”规划中提出，要加快构建数字技术辅助政府决策机制。因此，反腐相关机构应全面深化反腐各层次的数据应用，推进反腐领域数据治理由监督层向决策层转移，充分运用大数据技术为反腐决策制定提供技术保障。 ( 1 )构建支撑反腐决策的数据中心。支撑反腐决策的数据中心依托大数据进行科学分析，可以帮助反腐机构精准预测和感知腐败发生点，极大地提高了反腐决策的有效性。首先，反腐机构应在国际和国家相关数据决策规则的指导下，制定符合自身决策流程的规范和标准，从而保障我国数据决策中心具有统一的规范和标准。其次，构建数据体系提升数据决策的能力。反腐机构掌握数据的多寡影响反腐决策的有效性，因此应突破数据孤岛，促进数据开放与共享，构建互联共通的数据体系，为数据决策奠定基础。最后，健全反腐决策数据中心的安全保障体系。数据决策中心的安全性是确保决策有效性的前提，因此反腐机构必须保证数据在各个环节的安全性，防止由于数据泄露而引发决策的无效性。 ( 2 )转变反腐人员的工作方式。反腐人员对数据技术的认知和使用能力影响了数据应用深度。首先，在思维方面，树立大数据思维。反腐工作者的思维逻辑和大数据技术的逻辑结构相互融合，反腐组织构建数据治理模式不仅仅要实现技术对组织结构的赋能，同时也要实现与反腐工作者的思维逻辑的相互融合，反腐工作者应积极树立数据思维，转化思维和工作模式，实现对数据的充分应用和挖掘，完成传统决策模式向数据决策模式的过渡，从而推动数据应用从监督层向战略层迈进。其次，在技术使用方面，加强数据技能培训。根据反腐工作人员的岗位职责要求，有针对性地开展数据技术培训工作，提高反腐工作人员的数据技术使用能力，使反腐工作人员具备岗位要求的专业技术，对数据技术应用尽用，进而提高反腐工作效率。

为方便编辑，文中图表、注释与参考文献省略

文献来源：齐敏,任建明.反腐数据治理的价值意蕴、问题及策略研究——基于“监督—执纪—决策”的分析框架[J/OL].湖南社会科学,2023(02):85-95[2023-04-27].http://kns.cnki.net/kcms/detail/43.1161.C.20230414.1454.022.html.