价值共创视域下的大数据反腐
蒋鸽
（厦门大学公共事务学院，福建厦门361005）
摘要：价值共创关注治理主体的多元性以及治理结果的公民导向，强调通过政府､市场和公民等治理主体间的互动和资源交换，来提升治理结果的人民满意度。大数据反腐离不开多元主体参与，而增进反腐合力与结果的合意性则以价值共创为基本前提，需要在“以人民为中心”和“开放的反腐系统”的价值共识导向下，通过推动组织内部耦合､创新反腐手段､促进公民共同生产和构建信任关系开展价值共创实践，最终实现人民满意的价值目标，提升公共精神。从价值共创的内在动因来看，公私价值平衡是大数据反腐价值共识凝聚的前提，治理网络构建是大数据反腐价值网络形成的核心，公民共同参与和信任关系构建是大数据反腐价值共生实践的关键和保障。
关键词：价值共创；大数据反腐；腐败治理；共同生产
一､问题提出和文献回顾
党的二十大报告提出“坚持不敢腐､不能腐､不想腐一体推进”[1]，为新时代腐败治理提供了基本方向。在反腐工作中，大数据已经成为一种重要的技术手段和工具，其作用方式是运用大数据技术将碎片化的治理资源链接起来，构建网络化的治理模式，共同服务于腐败治理目标。在我国的反腐实践中，大数据技术的引入已经催生了大量成功案例，显著提升了反腐斗争的成效。这些成功案例的背后，涉及到多个具有异质性偏好的行动主体，那么这些行动主体是怎样形成合力提升反腐效能的?对于这一问题的回答，不仅涉及工具理性层面，即如何运用大数据技术有效整合各方资源､优化治理流程，更涉及价值理性，即如何回应公众反腐诉求，增进公共利益。但目前大数据反腐中有关这方面的研究较少。
当前，学界对大数据反腐的研究主要集中在以下几个方面。第一，大数据在腐败治理中的作用研究。大数据能实现全过程监督，助推廉政监督工作更加全面､全方位､强时效，[2]使得各种数据信息互相关联和印证，为查证腐败行为提供精准服务；大数据还能通过对全时域､全维度的反腐倡廉教育对象的数据的挖掘，实现反腐倡廉教育的精准化[3]。大数据技术作为理性工具，在保障政治生态环境过程中实现公共诉求，并通过权力数据化有效实现制度修复。[4]大数据还能通过为群众“直接监督”赋权和为政府“透明行政”赋能倒逼信息公开､直通权力末梢，解决信息不对称引发的监管风险､基层权力末端监管的乏力和乡村“熟人社会”的干扰困境。[5]第二，大数据如何赋能腐败治理。邬彬和肖汉宇通过个案研究发现，大数据应用主要通过公开透明以及规则建设两个机制影响腐败治理。[6]董石桃等从技术与组织互构的视角出发，认为大数据技术通过执行组织整合和结构整合提高腐败治理效能。[7][8]周亚越和洪舒迪通过对村务清廉研究，发现数字技术通过重构基层监督生态､协调基层监督力量､优化基层监督标准赋能基层监督的运作。[9]第三，大数据反腐的风险研究。大数据反腐运用广泛，但仍存在数据使用的保障制度不健全､技术伦理风险等问题。例如，缺乏对滥用新技术行为的责任追究制度､不同数据库缺乏直接的数据交换导致数据造假､缺乏明确的技术评估标准增加了公共采购的腐败风险等。[10]受智能算法运行逻辑和算法规则的影响，智能算法在腐败治理中的应用也带来了诸如技术权力的专制化､运行规则的功利化､责任界定的模糊化以及个体隐私的透明化等价值隐忧。[11]在利用大数据画像进行海外追逃追赃时，还应警惕存在或潜在的数据隐私安全､文化语言障碍和监督权的边界与控制等问题。[12]为此，学术界提出构建完善的数据采集､处理､使用､监管机制，[13]加强大数据反腐人才引育与多元参与､推进大数据反腐与先进技术深度融合､建立融通共享的廉政大数据平台，[14]提高反腐机构的感知能力､数据把控能力以及柔性度[15]等方式来提高大数据反腐的治理效能。
上述研究从多方面分析了大数据在腐败治理中的效能､作用方式与限度，为研究大数据反腐奠定了较好的基础，但大部分研究还停留在技术本身和组织内部变革等要素上，对组织外部利益相关者的关注较少，也未能回答如何克服集体行动困境问题，特别是多元主体价值共识如何凝聚与达成问题。那么，如何将价值带回到技术治理，解决多元主体的价值分歧，提升大数据反腐的回应性?价值共创理论为此提供了有益视角。该理论以实现公众需求为目标，关注多元主体的互动与资源整合，强调公众在价值创造中的作用。从价值共创理论出发，大数据反腐是国家和社会共同作用的结果，政府､市场､公民等主体共同投入知识､技能等资源，其价值是一种社会建构，基于人民群众的社会体验与评价产生。价值共创理论契合“中国廉政治理的出发点和归宿是以人民为中心､凸显人民的主体地位”[16]的实际，也有利于避免依靠大数据反腐陷入技术理性的泥沼。因此，本文基于价值共创理论探讨大数据反腐，旨在回答大数据技术如何驱动腐败治理中多元主体协同的价值创造，并对大数据反腐中的价值共创逻辑进行分析。
二､价值共创视域下的大数据反腐:一个理论分析框架
“价值共创”概念最早来源于经济学，始于对顾客体验的关注，[17]认为商品和服务的价值是在生产者和消费者的互动过程中建构出来的，其价值由顾客定义。随后，Vargo和Lusch提出服务主导逻辑，[18]将服务概念化为动态过程，在这一过程中，知识和技能成为企业竞争优势的根本来源。价值不再定义为交换价值，而是服务过程中的使用价值，价值由顾客和生产者共同创造。
奥斯本将价值共创引入公共服务领域，并基于使用价值基础，提出公共服务逻辑。他认为公共服务供给过程日益系统化，不能仅关注组织内部的供给效率，还应该探讨组织间､组织与外部主体之间的互动与合作。另外，公共服务组织只能提供公共服务，并不为公民创造价值，价值由用户结合其自身的经验和知识创造，公共服务组织扮演价值促进者的角色。由此，公共服务的目标从追求经济､效率､效益等客观绩效转向公共价值。从公共服务领域审视价值共创，已有研究观点主要分为结果的公共价值和过程的公共价值，[19]结果的公共价值起源于穆尔的战略三角模型，将公共价值视为公民偏好的集合，强调公共治理效能要以社会公共价值为导向，关注如何实现公共服务供给与需求的动态平衡；过程的公共价值关注价值创造过程的主体互动，多元主体形成平等和信任关系意味着价值共创过程中的公共价值被创造。[20]实际上，结果的公共价值和过程的公共价值同样重要，公共部门不仅需要满足公众需要，提高公众满意度，更要在多元主体间建立平等和信任关系，构建社会治理共同体，增强治理合力。
2015年，奥斯本等人整合了结果的公共价值和过程的公共价值，提出SERVICE框架模型，[21]旨在实现公共服务的可持续供给。SERVICE代表七个要素，分别是系统､可持续性､关系､公共价值､创新､共同生产和知识。系统代表治理主体的多样性，将政府､市场､社会都视为系统中的一部分；可持续性是指组织必须关注自身的可持续发展，单独的组织很难实现该目标，因此需要组织之间的资源整合或嵌入；关系指组织之间应建立以信任为核心的关系；公共价值是组织的价值导向，组织不仅要关注内部效率，更应该关注外部需求与认可，关注民主治理；创新则是作为实现效率和效益的手段；共同生产强调的是公民参与；知识的含义是指公共组织需要挖掘各种知识资源，并将其转化为治理效能。SERVICE框架模型超越了组织内部视角，以价值为基础，关注公共服务供给中相关主体的动态交互与资源整合，为实现公共服务价值共创提供了理论指导。
本文将SERVICE框架模型引入大数据反腐具有适用性。第一，从广义的定义出发，可以把廉政治理视为一项公共服务，因为廉政是由政府主导､以公共利益为宗旨､面向社会所提供的服务。[22]大数据反腐旨在利用大数据技术实现腐败治理目标，与SERVICE框架模型的适用对象相符合。第二，从大数据反腐过程看，当下中国“参与反腐的治理主体是多元的，官方角色主要包括法院､检察院､纪检监察机关､审计部门､人大等，非官方角色主要有网民､企业经营者､社会组织､社团等”[23]，超越了国家中心主义和社会中心主义视角，而大数据技术的运用为构建平等关系､促进相关主体对话､实现跨部门分工协作等提供了支持，更进一步推进了腐败治理主体的多样性与合作，与该模型中强调的建立合作和信任关系具有一致性。第三，从大数据反腐结果看，大数据反腐应具有公共价值导向。大数据技术作为一种治理工具，在推进腐败治理主体整合上发挥着重要作用，但大数据的实质是技术理性，[24]强调科学性和标准化，追求技术进步和科技创新，容易忽略民主､参与､人本的价值，[25]这导致大数据反腐中出现技术理性凌驾于价值理性之上的情况。因此，我们需要在推进大数据反腐的同时，注重价值理性的引导和约束，确保反腐工作始终符合人民的根本利益和民主参与等要求。
但SERVICE框架模型没有明确其中要素的相关关系，为此，结合周文辉等人在分析企业价值共创时提出的“观念共识—价值共生—价值共赢”三阶段过程模型，[26]将这七个要素进行阶段划分。其中，系统､公共价值可看作理念前提，属于观念共识范畴；可持续性､创新､共同生产､关系和知识要素是价值创造的手段，属于价值共生范畴；公共价值既是目标也是结果，还属于价值共赢范畴。在SERVICE框架下，大数据反腐就是大数据技术不断促使多元主体达成反腐共识，助力腐败治理中多元主体不断互动合作，将反腐共识落到实处，最终实现价值共赢的过程。基于以上分析，价值共创视域下的大数据反腐包括以下内容。第一，大数据反腐可分为三个阶段:一是在反腐败观念共识形成上，大数据反腐是在以人民为中心､开放的反腐系统的共识下进行的；二是在反腐败的价值共生实践上，大数据在强化反腐败公共组织内部耦合､创新反腐手段､推进公民共同生产､构建信任关系上发挥着重要作用（由于挖掘其他主体的知识和技能也是吸纳多元主体参与的方式之一，故不再单列）；三是在反腐败的价值共赢结果上，大数据反腐的最终目标不仅要满足公众需要，反腐结果得到公众认可，还需培育公共精神，实现大数据反腐的协同共治，大数据技术通过挖掘公众反腐诉求和促进信息共享等方式实现上述目标。第二，大数据反腐的最终目标是实现技术理性和价值理性的统一。大数据反腐的技术理性是用大数据整合组织内外部力量，实现公民共同参与､建立起多元主体间的信任关系､形成反腐败网络治理结构以增强多元主体合力；大数据反腐价值理性则是大数据反腐的价值依归，大数据反腐以人民满意为根本导向，更要实现多元主体的公私价值平衡。具体分析框架见图1。
（一）凝聚观念共识
作为理性存在物，我们做任何事一定要找一个正当性的理由，这一正当性理由是由理念提供的。[27]也就是说，人的一切行为都是理念的产物，大数据反腐要达到既定目标，激发多元主体参与活力，克服集体行动中的搭便车和不信任等问题，反腐主体首先要达成观念共识。大数据反腐的观念共识包括以人民为中心和开放的腐败治理系统两方面内容。第一，坚持“以人民为中心”的价值导向。价值共创理论认为，绩效衡量不应仅关注组织内部的效率与协作，更应了解公民的需求和期望，以实现公民满意为标准。腐败治理只有以满足公民需要为核心，聚焦人民群众“急难愁盼”，不断提高人民的获得感､幸福感､安全感才能获得源源不断的动力。大数据反腐的初衷亦是如此，将大数据作为一种治理手段运用到腐败治理中，拓宽公众的参与渠道，监测公众的反腐需求，将公权力置于监控之下，其最终目标是提高人民群众的满意度，实现公共价值。第二，树立“开放的腐败治理系统”思维。乌卡时代的到来使腐败现象涉及的范围越来越广，腐败案件越来越复杂，仅靠专业的反腐机构进行腐败治理难以达到理想的效果，社会主体在腐败治理中的作用越来越重要，因此，应充分吸纳社会主体，促进腐败治理系统的开放性。大数据技术为多元主体协同共治提供了平台和手段，为了更好地发挥大数据反腐的作用，需要树立起“一盘棋､一张网”的系统观念，为大数据反腐提供系统思维的指导。
（二）实践价值共生
怎样将多元主体的观念落到实处，是大数据反腐价值创造的重要环节，这一阶段的主要目的是将腐败治理工作拓展到整个社会系统中去，让社会系统在互动中实现资源整合，形成可持续的价值共同体。具体方式包括强化公共组织内部耦合､实现反腐手段创新､促进公民共同生产和构建组织内外部信任关系。
一是强化组织内部耦合。组织内部耦合是指在腐败治理中，公共组织内部实现纵向和横向的合作。纵向合作指各级纪检监察机关之间的层级合作，横向合作指纪检监察机关将反腐任务嵌入到其他公共组织中，与其他行政组织合作提高腐败治理效能。大数据在加强公共组织内部耦合方面起到了至关重要的作用。一方面，大数据技术可以协调监督力量，将分散化的监督向协同化监督转变。[9]各级人大､行政机关､司法机关等国家机关承担相应的反腐监察职能，但监督力量都较为分散，[28]通过建立一体化的数据平台，打通各部门实时数据，使数据在平台内部充分流动，进而实现监督力量的统筹与整合。另一方面，大数据技术的发展倒逼公共组织结构和制度变革，这种变革助推组织内部合作。信息在各部门间共享，使得横向分工与纵向命令控制的生硬模式被打破，[29]组织中部门与层级间的联系增强，金字塔式的科层制结构向扁平化的组织结构转变，组织内部的合作增加。此外，大数据技术作为一种治理工具，需要上层建筑的规制与引导，大数据反腐亦如此，制度是大数据反腐取得良好成效的根本保障，而统一的制度安排反过来又能推进组织内部的力量整合。
二是实现反腐手段创新。手段创新是指利用大数据技术创新反腐手段，推进公共组织内部耦合､政府与社会信任关系建立等，进而促进反腐活动中的价值共创。大数据反腐中所运用的技术手段包括将信息数据化､建设反腐系统内部网状结构､扩大社会参与渠道等。如现阶段各地区推行的“互联网+监督”模式，将纪检监督､社会监督､网络监督､群众监督等方式深度融合，将互联网作为反腐阵地，让腐败行为无所遁形；具体到地区中，如贵阳市的“数据铁笼”计划几乎覆盖贵阳市所有的政府部门，依托大数据技术将整个政府机构行为数据化，使权力运行过程置于透明系统中。苏州市相城区以“三资”监管为切口，将区块链作为推进现代治理的监督手段。各地区大数据反腐手段的创新使得权力监督更加客观､及时､有效，进一步提高了政府的治理效能。
三是促进公民共同生产。共同生产是价值共创的内容之一，其主要表现方式是公众参与，而大数据能拓宽公众的参与渠道，增强政府回应性，进而强化公众的参与意愿。一方面，大数据技术的使用使得数据的开发和利用变得更加高效和便捷，这反过来推动了信息渠道的建设，因为大数据技术依赖于海量的数据基础，拓宽公民的意见表达渠道不仅不会增加公共组织的工作量，反而能提高公共部门对公民意见的掌握，因此，公共部门更加重视意见渠道的开发。另一方面，公共组织能够凭借大数据支撑搜集公众的互动信息，在公众海量意见分析和数据萃取基础上预测､发现可能存在的腐败行为，提前采取措施进行预防和控制，使得政府腐败治理更具精准性和回应性，进而提高腐败治理成效和公众满意度，提升公众的参与积极性。
四是构建组织内外部信任关系。价值共创理论认为，在公共服务供给或其他治理任务中，利益相关者之间建立以信任为核心的长期关系，而不是寻求短期的交易价值，因为治理主体间存在资源依赖关系，任何治理目标的实现都依赖于特定的合作网络，以牺牲主体间互信为代价或许能快速实现目标，但却抬高了后续合作的行动门槛。良性的治理模式应该是目标达成与信任网络互促的过程。在腐败治理中，公共组织内部的信任关系构建是形成反腐合力的关键，而社会对政府的信任是政府行为获得合法性的来源。一方面，大数据让组织间的联系更加密切，数据的交流与共享可以让部门间更好地了解腐败治理中的瓶颈和挑战，增强组织间的信任和合作意愿。另一方面，大数据反腐提高了公众和企业的政治信任。大数据反腐的基础是海量的数据，实施大数据反腐首先需要数据上网，当所有的数据都被记录在案并在平台上流转，可以使违规违纪违法行为无所遁形，更多的信息公开也使政府的透明程度更高，有利于增强政府信任。另外，大数据反腐需要更多的技术支持，增加了政府与企业的合作机会，而“合作行为可以增加责任感和创造信任的氛围，必然推进信任的建设”[30]，因此，大数据反腐对政企信任关系的建设也具有积极作用。
（三）实现价值共赢
价值共创理论认为，公民是真正的价值创造者，公民参与是公共治理的内在属性和固有过程，是不可分割的一部分，而非“附属品”，公共产品和服务质量评价应该以满足公众需要为核心。价值共创过程主要不是解决个人问题或经济需求，更重要的是产生诸如满意度､幸福感､信任度之类的更广泛的精神收益，它们是参与共同生产而获得的公共价值。[31]因此，从价值共创的视角出发，大数据反腐应关注以下两个层面的获得。第一，大数据反腐最主要的目标在于实现人民满意。“党的根本政治立场是人民立场，这就决定了廉政工作必须坚持以人民为中心，也决定了党中央推行廉政旨在以服务人民､凝聚民心作为基本方向，把满足人民对美好生活的期待和需要作为奋斗目标。”[32]大数据的发展让每一个公民都成为数据的生产者，在腐败治理中，可以通过大数据对公众的反腐需求进行识别和深度分析，促使腐败治理能更加聚焦人民群众关注的领域，真正做到供需匹配，不仅能提高腐败治理的效率，更能提高公众满意度。第二，大数据反腐有助于培育公共精神。一方面，大数据隐含着一种开放系统思维，因为只有通过开放共享，才能汇聚更多的数据和信息。大数据在识别社会民众偏好的基础上通过信息推送打破个体的“信息茧房”，唤醒社会各界对公共事件､价值的关注，增强价值观念的融通和共享，有利于增强多元主体的反腐意识，提升公共精神。另一方面，大数据让公共组织能更加及时回应公众的反腐诉求，有利于提高政府信任，增强公众的反腐参与热情和行动力。
三､价值共创视域下大数据反腐的运行机制:
基于D市大数据医疗反腐的案例
考察为更好地理解大数据反腐中的价值共创逻辑，本文以A省D市的大数据医疗反腐为例，对大数据如何在腐败治理中凝聚观念共识，实践价值共生，最终实现价值共赢的实践过程进行分析。A省的“智慧监督”工程始于2019年10月，是中央纪委省级平台示范工程，2020年8月正式提出在D市开展医保领域欺诈骗保“智慧监督”试点工作，探索以大数据手段进行医保监督。D市开展医保领域“智慧监督”具有较大优势。在基础设施上，2019年9月，国家医疗保障信息平台在该市上线，全面覆盖该市联网结算的3000余家定点医药机构，2020年D市开始全面推进数字政府建设，2021年6月，D市成为第一批省级新型智慧城市试点市，始终将推进政务数据共享，实现数据跨层级､跨部门流通作为工作重点，为大数据监督提供了信息和技术基础。另外，D市的医保基金监管实行综合监督制度，卫生健康委､医保局､公安局等行政部门联合开展打击欺诈骗保活动，并采取政府主导､社会共治的方式，通过聘用社会监督员､信息媒体曝光典型案例､第三方专项检查､企业合作､全民廉洁教育､奖励举报等方式吸纳社会力量参与医保基金监管。经过短短几年的发展，D市在医保基金监管工作中取得了良好成效，2021年追回医保基金4797.98万元，2022年拒付违规费用2604.3万元，2023年追回医保基金3240万元，并查处了一大批违规违纪人员，其监管成效连续两年走在全省前列。D市医保基金监管取得的良好成效得益于大数据在反腐领域的有效运用，也是多元主体共同参与腐败治理的结果。因此，本文以D市为例，并对案例进行了匿名处理，研究资料主要来源于当地数字报刊､官方微信公众号､官方视频号､各政府网站､公开访谈资料以及内部资料。
（一）大数据反腐观念共识凝聚
观念是行动的先导，公共组织要吸纳多元主体共同参与大数据反腐，首先需要在全社会建立起系统反腐观念，而要实现大数据结果的人民满意，则需要参与主体共同树立起“以人民为中心”的反腐理念。这两种观念引导在D市开展大数据反腐实践时有所体现。
第一，树立系统思维，推进大数据反腐体系建设。医保基金监管涉及医生､参保人员､医疗机构､监管人员等多元主体，医保基金欺诈骗保不仅有医保系统内部的渎职腐败､以权谋私，更有医疗机构内外勾结､医患合谋等方式，而大数据反腐数据是基础，要确保大数据反腐的有效性，不仅需要多元主体积极配合对公共组织成员进行监督，如参与相关话题讨论､提供腐败线索､参与民意调查等活动，更需要社会主体对自身行为进行约束。因为从行为方式看，腐败可分为职务侵占型自体腐败和社会交换型腐败，社会交换型腐败如行贿和受贿，[33]社会主体行贿是造成腐败的原因之一。因此，医保基金监管不仅是政府部门的工作，更是社会主体的责任和义务，应将反腐败嵌入到整个社会系统中考虑。为形成零容忍的反腐氛围，调动多元主体参与，D市在医疗大数据反腐中始终坚持系统思维，树立“医疗大数据反腐不仅是某一个公共组织的责任，更需多元主体相互配合”的理念，规定在推进医保基金监管制度体系改革时需要明确管党治党､政府监督和行业管理责任，发挥党委全面领导､政府主导､行业自律作用，提出到2025年“形成大数据监管为支撑，党委领导､政府监管､社会监督､行业自律和个人守信相结合的监管格局”。为此，D市出台了清廉责任清单，细化100项重要任务，积极推进清廉机关､清廉企业､清廉医院､清廉村居､清廉家庭五大清廉工程建设；建立由居民代表组成的社区议事“廉盟”，通过大党建､五社联动等形式吸纳社会力量参与监督和廉政建设；对欺诈骗保情节严重的机构和个人纳入失信名单，形成信用信息档案，与市信用信息平台共享；设置监督曝光平台，将欺诈骗保案例进行统一曝光，借助官方微信公众号､抖音账号､新闻媒体等传播渠道进行宣传，对潜在的腐败分子进行震慑，为关注医疗腐败的人员提供信息支持和议程设置等。根据公开资料统计，D市医疗保障局从2021年开始曝光定点医疗机构违约违规行为，2021年曝光20家，2022年曝光13家，2023年曝光24家，在医疗保障局曝光相关信息后，各大媒体相继转发，仅一社区卫生服务站被通报骗取医保基金的视频新闻就有三千多人参与评论和点赞，基本形成了国家与社会协同共治腐败的治理格局。
第二，坚持以人民为中心的反腐理念，强化大数据反腐的价值基础。在价值共创范式下，公共价值呈现出结果导向和过程导向二重性。结果导向的公共价值要求满足公民诉求和偏好，在中国语境下表现为是否能实现和维护好最广大人民群众的切身利益；过程导向的公共价值要求治理过程中的共同参与，我国治理情境中表现为保障人民的主体地位，强调人民群众在治理中主动性和创造性的发挥。不论是结果导向还是过程导向，都需坚持“以人民为中心”的理念引导，技术作为一种治理工具，是实现人民满意的手段，大数据反腐实质是依托大数据促进腐败治理中的人民全过程参与，以及实现腐败治理的人民满意目标。2020年8月，《A省省纪委监委“智慧监督”工程建设方案》获批，方案中首次提出“D市纪委监委着力对群众反映强烈的医保骗保问题，分析相关案件，进行大数据挖掘，重塑再造监督流程，探索智慧监督”。D市纪委监委认真贯彻省纪委监委的任务部署，以该方案为准绳，以大数据技术为支撑，围绕人民群众最关心的医疗腐败问题开展了一系列医疗领域的智慧监督工作。在这一过程中，D市将公民举报作为大数据反腐的信息来源之一，结合大数据筛查，发现某些卫生院有通过大量开具慢性病患者用药套取医保基金的嫌疑､部分医院医保费用与医疗废弃物产生量不成正比､部分医院月均病床使用率异常等问题。D市纪委监委“智慧监督”工程试点领导小组对这些存在骗保嫌疑的医院开展内部核查和群众走访，对违规违法行为进行了查处。D市的大数据反腐成效与过程都显示出人民性，为多元主体参与大数据反腐提供了价值基础。
（二）大数据驱动反腐价值共生
腐败治理是多元共治的过程，大数据通过驱动组织内部耦合､反腐手段创新､公民共同生产､信任关系构建增强多元主体合力，加强腐败治理的系统性。
1.大数据驱动组织内部耦合
大数据技术对组织结构和办事流程的优化与再造具有促进作用，但大数据技术作为一种治理工具，需要顶层设计的制约与支撑。大数据技术的使用不仅促进了治理手段的变革，更进一步推动了组织内部的权力和行动结构的改变。在D市的大数据反腐实践中，主要通过制度安排､组建领导小组和数据整合三种方式实现公共组织部门和层级间的整合。
首先，建立制度体系。为更好地利用大数据技术，D市形成了一系列制度安排以推进政府部门内部的组织整合。在2020年省纪委通过“智慧监督”工程建设方案后，D市相继出台了《“智慧监督”工程试点工作实施方案》《D市推进医疗保障基金监管制度体系改革实施方案》《关于推进医疗保障基金监管制度体系改革的实施细则》等文件，明确以国务院和省委､省政府决策部署为指导，在省纪委监委的方向指引下，市纪委监委具体落实各项工作，形成省市联动､上下一盘棋的治理格局。在部门间的分工与整合上，明确“市､县（区）医疗保障部门要牵头实施联合执法，推进信息共享，推行联合惩戒”，建立医疗保障部门､卫生健康部门､市场监管部门､审计机关､公安部门等多部门综合监管制度，明确各部门分工，促进各部门间的联动合作。其次，成立领导小组。领导小组基于其特定组织结构和运作机制，将政治权威嵌入常规科层组织，打通横向部门沟通壁垒，加快纵向层级间的政治动员速度，[34]领导小组的这种特征能将技术更好地嵌入科层组织。为此，D市成立了以市纪委监委主任为组长，相关部门负责人为成员的“智慧监督”试点工作领导小组，借助联席会议制度等方式，各成员单位定期会商，实现欺诈骗保重大案件的联合查办。再次，进行数据整合。数据整合是大数据技术使用的基础，D市不断完善数据链条，通过“智慧监督”工程试点工作数据采集组，对市医疗保障局､市场监管局､市卫生健康委､市民政局､市扶贫办等单位的数据信息进行整合，实现组织内部信息共享，有利于打破组织内部隔阂，加强部门间的沟通与协作。
2.大数据驱动反腐手段创新大数据驱动反腐手段创新是利用大数据技术在腐败治理中实现技术创新或者活动方式创新等，最终目标都是为了更好地抓住腐败线索，打击腐败行为。D市的创新手段具体体现在减少数据壁垒和建设数据模型上。
首先，打通数据壁垒，完善数据链条。D市不断探索大数据医疗与智能监管等体系建设深度融合，通过构建一体化大数据医疗系统，将监管平台接入互联网医院，实现医疗数据全程留痕，为智慧监管奠定坚实基础。一是深入推进医保编码标准化应用。2019年，国家医疗保障局发布了15项医疗保障信息业务编码标准，D市积极推进此项工作任务，成立医疗保障贯标工作专班，解决医疗保障信息标准推进中出现的问题，并将医保编码标准化工作纳入年底考评，为医保系统数据互通与统一监管提供支撑；二是推进医保移动支付与电子凭证全流程应用。2021年9月，D市正式上线全国统一的医保信息平台，D市医疗保障局选择三家医院开展医保移动支付与电子凭证全流程应用试点工作，坚持试点先行，全面推广原则，截至2023年5月，D市全市三级医疗机构全部实现医保移动支付门诊结算功能，全流程应用中90%的定点医院已完成结算和挂号对接，医保信息化工作的全面展开不仅为群众提供了一个高效､便捷的诊疗环境，也为“智慧监管”提供了数据基础。
其次，建立数据模型，识别腐败疑点。D市建立了大数据模型进行反腐领域重点对象识别，将医疗机构运营数据转变为量化指标，并建立起病床周转率､人均住院医保支付金额､诊疗检测用药比率等十多项数据指标体系，利用指标体系对辖区内医院进行数据模拟分析，对重点领域､疑似涉腐医疗机构开展深入调查。在累积腐败经验､总结腐败规律的基础上，建立“改头换面骗保”“重点药品骗保”“张冠李戴骗保”“名不副实骗保”等欺诈骗保问题发现模型，同时，将线上监督和线下检查相结合，对大数据筛查提示可能存在重大安全风险的启动飞行检查､定点医疗机构专项治理“回头看”等程序。
3.大数据驱动公民共同生产
共同生产是公民参与的一种形式，大数据的发展为政府部门吸纳更多的公众参与提供了渠道。同时，大数据的运用提高了腐败治理成效，使医疗反腐获得了更多的信任与认可，提高了公众参与腐败治理的积极性。大数据在公民参与腐败治理中发挥作用的方式有两种:第一种是公民举报，再通过大数据分析进行证据收集；第二种是大数据模型筛查可疑线索，再由监管部门走访调查，公民配合找出相关线索。为充分发挥公民在大数据反腐中的作用，D市政府作了如下努力。
一是拓宽公民参与渠道。D市充分贯彻十九届中央纪委三次全会指出的“认真做好来信来访来电网络举报受理，搭建互联网､大数据监督平台，积极畅通渠道，拓宽线索来源”会议精神，构建信､访､电､网四位一体的群众监督体系，将信访纳入法治化轨道，设置专门信访协调处理机制，依法对群众信访诉求进行分类处理。建立“12345”热线快处机制，将人工智能技术嵌入热线全流程，结合覆盖市､县､乡､村的“四级联动”体系，提高诉求解决率。同时，D市积极拓展网络参与渠道，截至2023年10月1日，D市的政务新媒体数量共计82个，D市政府办公室､人民政府信息化中心､卫生健康委､医疗保障局､信访局､公安局等部门都开通了微信等新媒体参与渠道，并接入互联网+监督､12345热线､政府网留言等模块，公众可随时随地进行参与。
二是将数据监管与群众走访工作相结合。提供数据基础是公众参与的一种形式，公众的意见和反馈是政府大数据反腐模型运行的信息基础，在医疗反腐中，公众的医疗电子数据也构成大数据反腐模型的信息来源之一。D市还充分利用公众提供的数据信息开展反腐工作，在全市推广医保信息化和标准化，最大程度让公众的医疗信息上网并实现数据整合。同时，D市还在大数据分析的基础上进行群众走访，用“线上+线下”的方式充分发挥公众在大数据反腐中的信息供给作用。如在D市“智慧监督”工作开展之初，通过大数据模型构建对辖区范围内87家医院进行了数据模拟分析，发现问题医院43家，重点涉嫌欺诈骗保医院14家，在此基础上，通过多方走访和深入调查对问题线索进行比对，查处了一批违规违纪的公职人员。
三是重视公众举报线索。D市医保局出台的《关于推进医疗保障基金监管制度体系改革的实施细则》中明确规定:“针对举报反映强烈､违规情节严重､一定范围内普遍存在的典型问题开展专项整治，第一时间进行大数据筛查，集中力量纠治各类典型违法违规行为。”如在2021年，D市医疗保障局收到举报，反映某大药房涉嫌违规使用医保基金，市医疗保障局立即开展核查工作，最终对该药房处以五倍违约金罚款，并追回三百多万医保基金。大数据监管在群众举报的基础上展开，大数据技术与群众举报的配合增强了公民参与腐败治理的信心，也提高了群众举报的效率。
4.大数据驱动信任关系构建
多元主体间的信任关系是有效合作的关键，公共组织作为大数据反腐的价值主张提出者，应采取一定的手段建设主体间的信任关系，为大数据反腐中的价值共创提供情感基础。主体间信任关系包括公共组织间的信任关系､公共组织与社会主体间的信任关系。
科层制组织内部按照专业分工，这种专业性在提高效率的同时也使部门中存在信任的排他性和专业偏执，[35]政府部门的数据呈现碎片化特征，部门间数据汇聚常受到反对和抵制，如只共享那些“可有可无”的数据，或者共享后缺乏对数据资源的更新､维护等问题。[36]D市依据整合共建原则对基础信息进行统筹管理，依托全国统一的医保信息平台和市数据共享交换平台实现部门间的数据整合，并建立市数字政府服务中心作为数据共享的管理单位，对数据开展标准化治理和检查评估，规定可提供给其他部门使用的政务数据必须无条件共享，数据提供部门应确保数据质量并及时维护，对不符合规定的行为依法追究相关部门和直接责任人的责任。D市大数据技术的运用为医疗保障局､公安局､纪委监委等部门间构建起信息共享平台，使部门内部的信息和资源等被重新分配和组合，打破了部门的信息垄断与权力壁垒，而数据共享规则又为数据质量提供了保障，为加强组织间的交流，提高组织间的信任度提供了基础。
在与公共组织外的社会主体建立信任关系方面，为充分发挥社会监督作用，D市以政府购买的形式聘请医学､大数据､财务､审计等专业人员，对医保智能审核､智能监控信息系统筛查出的可疑线索，进行大数据分析､现场核查､病历审查和财务审计等，通过引入第三方的方式保障医疗监管的客观性。D市还明确建立信息披露制度，对医保监管中的工作成果，典型案例和违规信息等定期向社会公布。截至2022年12月31日，D市医疗保障局在D市人民政府门户网站信息公开平台主动公开信息数65条，其中，规章文件类24条，部门动态类41条。2021年，市医疗保障局微信公众号发布信息175条，关注人数26849人。2022年市政府门户网站全年主动公开信息37337条，用户总访问量25625965次，审核网站发布信息37337条，回应公众关注热点117次，留言办理102146条。市政府门户网站公开发布市政府和市政府办公室文件62件，政策解读65件，政府常务会议15次。政务数据的披露为公民提供了更多的知情权和监督权，不仅有利于激发公众的反腐热情，更有利于增强公民对政府的信任。另外，D市积极寻求技术支持，与华为等高新技术企业合作，通过强化信息基础设施建设，全面推进全市各类数据资源和云服务资源的整合与共享，为大数据反腐提供数据基础，也进一步加强了政企沟通，增进了政府与企业之间的信任关系。
（三）大数据驱动反腐价值共赢
大数据反腐价值共赢的理想状态是实现人民满意和培育公共精神，其实现手段是通过大数据技术发现公众需求和促进协同共治。
第一，大数据在识别公民需求，提高公共服务的回应性和准确性上发挥着重要作用。传统的政府治理受限于信息收集和信息处理能力，议程设置很大程度上依赖于“采样”所得的部分信息和结论，这种方式存在较大的局限性，难以反映社会的多元化需求。[37]大数据技术可以实现对海量数据的收集和处理，帮助政府摆脱传统小样本调研的限制，通过实时收集和分析政府网站留言､线上社交讨论信息､民意调查结果等多种数据，更准确地把握公众的真实需求和意愿，促使政府治理和议程设置更加贴合公众期望，从而提高人民满意度。
D市开展医保基金智慧监管是民心所向。从2002年开始，人民网连续22年在两会前开展“全国两会调查”，参与人数从2002年的上 上升到2023年的581万人，该调查结果越来越能体现出公众意志，也成为公众表达诉求的重要通道。22年来，“反腐倡廉”有17年排在公众关注的前三位，2017到2020年连续四年排在首位。“社会保障”也是公众关注的热点，从2011年起，几乎每年都位列十大热词的前三，其中，“加大对涉医保基金违法行为处罚力度”是社会保障话题的重要内容。人民网的两会调查建立在大数据基础之上，在一定程度上反映出人民群众对反腐倡廉和社会保障话题的关切与期待。而在D市的政民互动高频问题统计中，劳动和社会保障问题亦长期居于榜首。D市纪委监委多次强调“有什么问题就解决什么问题，什么问题突出就集中整治什么问题”，深入推进“智慧监督”工程，聚焦医疗医保领域，对人民群众在医保基金监管领域的反腐诉求进行回应，并取得了较大的反腐成效。2020年，市纪委监委督促市医疗保障局共处理违规医疗机构207家，通报12人典型案例。2022年，聚焦医疗医保领域，深入开展医疗机构内外勾结欺诈骗保专项整治，全市共检查定点医疗机构1970家，处理违规医疗机构1885家，处理违规零售药店1272家，共拒付违规费用2604.3万元，立案审查调查医疗医保领域87人，处理处分149人，其中包括市医疗保障局办公室主任､定点医疗机构管理科负责人等“关键少数”。D市充分以群众需求为导向，解决群众急难愁盼的问题，提高了群众的满意度，据中国纪检监察报报道，D市纪委监委在2022年下半年的被查处医院的回访中，医护人员和就医群众的测评满意率达95%以上。
第二，大数据反腐有利于培育公共精神。“公共精神是一种关心公共事务，并愿意致力于公共生活的改善和公共秩序的建设，以营造适宜于人生存和发展条件的政治理念､伦理追求和政治哲学。”[38]公共精神不仅表现为对公共利益的关注，更表现为对公共事务的参与意愿。大数据反腐建立在数据聚集基础之上，需要建立起多元主体的系统连接，实现国家与社会的信息整合，这种信息整合冲破了国家与社会间的信息壁垒和政府对腐败治理的权力垄断壁垒，使公众了解腐败治理的相关信息更加便捷，也使得权力回归社会，政府､社会､企业､公众等多元主体都成为腐败治理的参与者和监督者。大数据反腐不仅是治理手段的突破，更是一种治理理念的转变，对构建平等的主体关系，激发社会和公众的反腐参与活力具有重要意义。D市推动纪委监委､公安､法院､医疗保障局等多部门的资源整合，打造智慧监督平台，并接入医院､患者､药企等社会主体数据，通过信息共享机制深挖问题线索并倒逼整改，在这一过程中，不仅能发现并处理具体的贪腐问题，更能补齐治理短板，凝聚监督合力，提高多元主体的反腐意识和责任感。另外，D市将智慧监督与法治建设相结合，多部门联合出台“主动从宽､被查从严”的政策意见，对主动退还骗保资金行为争取宽大处理，促使越来越多的定点医院主动自查自纠，并深挖智慧监督中的问题线索查找欺诈骗保典型案例，按照“立案查处一批､媒体曝光一批､警示教育一批､向司法部门移交一批”的要求，对案例进行处理，将医疗系统､公共部门､社会媒体､公民都纳入到腐败治理中来，在全市形成了良好的反腐氛围。
四､价值共创视域下大数据反腐的内在逻辑分析
（一）公私价值平衡是大数据反腐价值共识凝聚的前提
先赋性社会角色使不同主体有不同的价值取向，公共组织肩负着管理社会公共事务､供给公共服务和维护公共利益的责任，[39]但若不对其进行监管，也有可能会产生寻租､腐败等行为；企业作为市场主体，其主要目的在于获取经济利益，但作为社会系统中的一部分，也需要承担相应的社会责任；社会组织作为非营利性主体，主要为了维护公共利益而存在，但组成社会组织的个体，其参与动机却可能包含习惯､情感､价值理性和工具理性[40]等；公众既是公共服务的需求者也是供给者，其参与动机与社会组织的个体动机类似。价值共创要求多元主体共同创造价值，那么，具有异质性价值偏好的多元主体是如何达成观念共识成为行为共同体的?大数据反腐中的多元主体主动参与腐败治理，其原因在于在腐败治理中实现了公共价值与私人价值的平衡，公共价值和私人价值的共同获取是多元主体参与的动力。
一方面，价值共创理论认为，公民应作为价值共创主体而非治理对象，公共事务治理的出发点和落脚点都在“人民满意”。反腐败作为一项重要的公共产品和服务，应以满足人民群众的利益诉求为目标，运用大数据技术等手段挖掘公众私人价值，并在此基础上汇聚成公共价值。这是凝聚反腐败观念共识，形成反腐合力的最紧迫的工作，即大数据反腐应聚焦于民生领域，着重解决人民群众集中反应的､最现实､最关心和最直接的利益问题，让人民群众在身边的一件一件具体的事件中，看到反腐败给他们带来的实惠，是大数据反腐工作取得支持和合法性的重要来源。D市在医保基金监管工作中能获得公众的支持，并取得连续两年位列全省第一方阵的成效，离不开对公众意见的重视。D市的大数据反腐始终建立在公众意见收集的基础之上，强调针对人民群众举报反映强烈的､普遍存在的典型问题开展专项治理，运用大数据技术对该类行为进行重点筛查､惩处，并充分开发和利用各类政府官方网站､微信公众号､APP等参与渠道，通过对公众诉求的统计与监督，有针对性地开展专项整治。
另一方面，价值共创是多元主体合作生产的过程，为了使合作生产可持续，从公共价值和私人价值的关系看，主要是要在公共价值和私人价值间实现有效平衡，[41]即多元主体在实现公共价值的同时能满足自身的私人价值。大数据反腐中，多元主体参与腐败治理的动机在于其从参与中获得的与他们期望得到的相一致。在本案例中，D市智慧监督工作取得一定成效是D市政府“人民至上”理念的体现，也是科层制下权力赋能和规制的结果，更源于同级政府间的排名压力和政绩考核；华为等高新技术企业参与到医保基金监管工作中来，是D市优化营商环境､采取政府购买形式为企业提供资金支持的结果，华为等企业参与医保基金监管工作不仅能树立起履行社会责任的形象，更能获得技术和资金等回报；新闻媒体曝光腐败案例是为了履行社会责任，也是为了获取点击率和公众支持；对于社会组织和公众，D市通过大党建将其纳入到清廉工程建设中来，为其提供参与渠道，以表彰､物质奖励等方式提高其参与积极性。由此可见，多元主体能在大数据反腐工作上达成一致，不仅是为了实现公共价值，更是因为在实现公共价值的同时实现了私人价值。
（二）治理网络构建是大数据反腐价值网络形成的核心
公共事物治理和服务供给不只是某一个公共组织的工作，为实现治理效能的持续提升，公共组织应将自身嵌入到其他组织中，形成相互依赖､相互促进的公共事物治理体系，关注公共物品和服务供给中的合作､民主治理以及价值创造。由于腐败行为具有隐匿性和复杂性，更需要多元主体协同共治，构建腐败治理网络成为大数据反腐实现价值共创的核心。D市进行了一系列的顶层设计和统筹规划，在相关制度出台后，市纪委监委坚决贯彻上级决策部署，成立了由多方负责人组成的试点工作领导小组，形成医保骗保专项整治的联动工作机制，并加强医疗信息平台建设和数据标准化建设，通过不同部门之间的信息开放共享和数据之间的关联性分析，查找可疑数据，挖掘出医保领域内的欺诈骗保问题并进行公示曝光。由D市的经验可知，腐败治理的核心在于形成治理网络，而形成治理网络需要实现部门联动，形成上下一盘棋的治理格局。鉴于D市的经验，可以从制度设计､治理手段创新和公共精神培育三方面着手建立大数据反腐的价值共创网络。
第一，构建与技术发展相匹配的制度。当技术发展超越规则形成时，在规则约束不到的部分，容易造成技术失范。[42]现阶段，平台算法､人工智能､城市大脑等技术迭代的速度不断加快，为“技术作恶”提供了滋生土壤，而事实上，为了保证技术系统的有效运行，制度建设往往落后于技术发展，更进一步导致了技术失灵。应进一步完善大数据反腐在技术规范､数据安全､责任追究等方面的制度建设，用制度规范技术，并在技术的创新与发展中改进和完善制度，推进制度与技术的有效结合。第二，制度建设应具有系统性。多样化和碎片化的制度不利于多元主体协作，要加强党中央对大数据反腐工作的集中统一领导，增强制度的统一性和衔接性。换句话说，制度建设要实现“分治”和“共治”的有机统一:“分治”意味着制度能明确各主体责任，使之各司其职，避免廉政治理中出现推诿扯皮现象；“共治”则强调制度是多元主体合力形成的保障。第三，创新治理手段，打通组织部门和层级间的壁垒。中国情境中“人情关系”的公私转换特性，为“公权私用”的公私转换提供了中介，更便于形成腐败的微观社会秩序。[43]这种微观社会秩序具有隐秘性和封闭性，加上部门间信息的互通不足容易导致监督失灵或者监督失职。因而，保持大数据技术上的统一性，建立统一的数据存储标准，打通各部门的平台边界，实现数据的横向和纵向整合，用大数据进行全链条式和全方位的监管是接下来要努力的方向。第四，培育公共精神。大数据与公共精神相互促进､相互影响，大数据技术的运用有助于提高公共精神，而公共精神对推进多元主体运用大数据技术参与腐败治理具有重要作用。可以通过聚焦群众身边的腐败问题､曝光典型腐败案例等方式培育公共精神，提高多元主体的参与积极性，实现腐败治理的多元共治。
（三）信任关系构建是大数据反腐价值共生实践的保障
信任与合作同构，信任关系的强弱决定着合作的状况，弱信任关系支持弱合作，强信任关系造就强合作。[44]腐败治理主体间的信任关系直接影响腐败治理中的价值共创。因为信任关系强的主体之间更愿意进行信息共享和资源整合，能更好实现腐败治理主体的优势互补，而且信任关系强的主体能更容易形成共同的价值观念和目标，从而通过合作实现价值的最大化。大数据技术作为反腐败治理的工具，其作用大小与主体间的信任关系强弱息息相关。腐败治理主体的信任关系包括公共组织内部的信任关系构建和组织与社会公众间的信任关系构建，D市在大数据反腐实践中通过组织间活动开展､吸纳社会力量参与反腐､反腐信息公开等方式来提高腐败治理主体间的信任感。但在现阶段，公共组织与社会公众间的信任关系还有待进一步加强。
第一，公众不信任反腐机构的公平性。D市在查处一批贪腐问题后，有不少公众拍掌叫好，但也有部分公众发出“都是一些小喽喽”“一个人咋骗的?”“就这么一家?”等质疑评论，究其根源在于公众认为反腐机构不能对所有贪腐对象一视同仁，认为被查处的对象只是“替罪羊”。第二，公众不信任反腐机构的回应性。如D市在征集举报线索时，有不少网友表示“只是形式”“还有人相信这个”“啥也不是”，这与反腐机构以往在应对举报案件时的反应有关，如果不及时处置好公众举报事项，势必会丧失政治信任。公婷在香港廉洁建设的案例分析中，将公众对政府的信任归结为廉政绩效､是否以人民利益为中心､政府自身的廉洁与诚信三个要素，[45]为大数据反腐中政府与社会信任关系的构建提供了思路。基于此，结合D市实践，腐败治理组织可以从进一步加大反腐力度､回应群众需求解决群众身边的贪腐问题､加强自身廉洁建设､坚持法治反腐等方面入手解决信任问题。
（四）公民共同参与是大数据反腐价值共生实践的关键
价值共创的核心观点在于公民参与，强调公民的供给者角色，具体到腐败治理中，腐败治理的路径之一在于用权利制约权力，将公民看作一种平衡和制约国家权力的社会力量。大数据技术的运用为公民共同参与腐败治理发挥了重要作用。传统社会中信息基本掌握在少部分权力者手中，信息的流向和交互基本为“链式”，即以“一对一”“一对多”或者“多对一”的方式流动。大数据的发展削弱了现实世界中信息掌控者的权力，信息不再由少数人掌握，信息传播实现了跨层级､跨部门，超越了时间和空间的限制。人人都有麦克风，人人都有话语权，网络赋予了公众平等的表达权力，公众不再是被动的信息接受者，可以基于一定的目标和期待主动地获取信息，并能通过及时地互动和反馈来生产与传递信息，参与到社会网络的构建中去。因此，大数据技术的运用减弱了信息不对称，有利于增加公众的话语权。但在现阶段我国的大数据反腐中，公民参与还较少，而且在参与过程中运用的更多的是举报这一手段，如何创新公民参与模式，推进政府与公民合作是需要进一步思考的问题。
第一，树立以人民为中心的价值共识。习近平总书记强调，必须始终把人民利益摆在至高无上的地位。[46]在反腐活动中应该注重公众的普遍需求，重视特殊群体的需要，更应该关注公众的评价与反馈，做到反腐为了人民､反腐依靠人民､反腐效果由人民评价。第二，采取多种方式吸纳公民参与。腐败治理具有特殊性，针对身边的小微贪腐和干部的消极作为，人民群众最有发言权，反腐目标的实现和成效提升，离不开人民群众的参与。因此，政府应该优化反腐治理的主体结构，创新参与方式，拓展参与渠道，强化公众反腐参与动机，提升反腐合力和质量；第三，需解决数据安全问题。大数据保留了个人的所有活动痕迹，虽然对反腐活动带来了便利，但现阶段数据安全还存在很大问题，不少公众存在参与反腐会被打击报复的担忧。因此，应继续发展隐私保护技术，将数据安全管理贯穿于数据存储､数据传输和数据使用等过程。如对数据进行隐私等级划分，按照涉密等级设置只读､修改等权限，对涉及国家安全和个人隐私的数据进行专门化管理，并进一步提高数据加密技术，强化入侵检测和防御系统，保障数据传输和存储安全性。此外，应继续推进技术创新，如区块链技术的建设，防治数据泄漏或篡改。
五､总结和讨论
从价值共创的视角看，大数据在腐败治理中的作用主要在于推动多元主体协作治理，增强腐败治理的系统性，更重要的是利用大数据将公众置于腐败治理的核心，最终实现腐败治理的人民满意目标。大数据反腐实质是凝聚价值共识､实践价值共生､实现价值共赢的过程。大数据作为一种治理手段，始终在公共价值理性的约束下，通过驱动公共组织部门之间､层级之间､公共组织与社会之间的互动和资源整合，形成反腐合力并提高反腐效能。
本文在奥斯本SERVICE服务框架模型的基础上构建了大数据反腐的分析框架，以腐败治理作为分析领域，拓展了奥斯本服务框架的运用范围，同时，借鉴国内学者从本土案例中抽象出来的价值共创过程模型，对奥斯本服务框架模型中的要素进行了分类和阶段划分。本文尝试对SERVICE服务框架模型要素进一步拓展和中国化，从价值共创视角分析大数据反腐为腐败治理提供了一些启示:大数据反腐首先应考虑的是人民满意性，大数据反腐不只是某个专门机构的责任，更应广泛吸纳多元主体参与，公共组织可以通过促进组织耦合､创新反腐手段､推进共同生产和构建信任关系等方式构建大数据反腐系统。本文也存在一定局限性:第一，文章聚焦于公共组织的大数据反腐，文中凝聚观念共识和实践价值共生的实施主体都为公共组织，社会主体仍处于被动地位，缺少对社会主体参与动机的分析；第二，本文为单案例分析，文中所提的要素在其他地区是否适用还有待进一步验证。因此，在未来的研究中，可以考虑不同地区不同情境下，多元主体是如何在大数据反腐中进行价值创造的，并将社会主体的参与动机作为前置变量考虑进去；另外，多元主体参与大数据反腐不仅可能实现价值共创，还有可能导致价值共毁，对价值共创和价值共毁两种不同的案例进行比较分析，或许能更准确地把握大数据反腐价值共创的逻辑。
为方便编辑，文中参考文献及注释省略。
来源：蒋鸽.价值共创视域下的大数据反腐[J].广州大学学报(社会科学版),2024,23(04):83-98.
