公益诉讼线索发现与调查中的 大数据应用问题及对策

徐金海

摘 要：近年来，大数据应用成为检察机关挖掘公益诉讼案件线索、提高调查核实工作效率的重要工具，但实践中也因不同的应用模式，在线索发现、调查核实、判定行政机关履职情况等方面产生争议问题。对此，检察机关应在充分把握公益诉讼案件办理规律的基础上，通过正确处理大数据应用与公益诉讼工作的关系，推动大数据应用的规范化、科学化等方式，助推公益诉讼检察工作高质量发展。

关键词：大数据 法律监督 公益诉讼 线索发现

一、公益诉讼中大数据应用相关问题的提出

［案例一］2019年，A市检察院收到一条群众举报线索，称“有地下流动加油车和黑加油点”。经过调查和抽检发现，涉案油品的含硫量超过了国家标准限值的184倍。同年12月，A市检察院抓住企业需将用油成本入账抵税的实际需求，以增值税发票为突破口，利用税务、交通运输等大数据，构建法律监督模型，最终通过制发诉前检察建议，督促相关部门履职，促使涉案企业补缴税费1千余万元。2021年8月，该院对模型进行了迭代升级，在省级检察机关的推动下，通过开展覆盖全省的专项监督活动，助力省域成品油市场“全链条”数字化闭环管理，追缴税款2亿余元。

［案例二］2022年，B市参照A市成品油涉税大数据法律监督模型，开发了本地成品油涉税大数据法律监督模型，以具体油站为靶向，设定综合油量测算规则，依托危化品运输车辆的时空轨迹、油品电子运单、税务数据、卫星遥感等多个关联数据的碰撞，推导出相关可疑偷逃税数据，并将其作为线索下发辖区部分基层检察院进行试点，开展案件办理工作，一部分试点院以联合税务部门进行约谈的方式督促企业自查补缴，一部分试点院单独进行调查核实，督促企业补缴，还有一部分试点院采用联合税务部门进行约谈与调查核实的模式开展工作。从试点情况看，自查补缴较为普遍，虽补缴数额与大数据模型数据存在差距，但大数据模型预测的监督方向较为精准。

上述公益诉讼案件办理中的大数据应用，反映了实践中存在案例一“案件-模型-案件”与案例二“模型-案件”两种不同的大数据应用思路。从结果上看，两种应用思路都能体现数据赋能对挖掘监督线索、开展调查核实的重要作用和积极成效，但从过程看，两种思路也反映其在案件线索来源合法性、调查核实精准性、案件办理标准等方面的不同，并且存在一定争议：

一是在无相关线索情况下，案例二“模型-案件”是否具有履职依据。一种观点认为具有履职依据，并且是检察机关对监督模式再造的体现。［1］另一种观点认为不完全具备履职依据，因为该模式无法保证模型推送的线索符合公益诉讼线索来源要求。［2］

二是大数据运用能否替代传统调查核实工作。一种观点认为，大数据的建构和运用过程就是调查核实的过程，通过大数据能发现公益损害问题，就不再需要传统的调查核实。［3］另一种观点认为，大数据运用可以作为一种调查核实方式，但其追求相关性而非精准性的特点，并不能满足事实清楚，证据确实、充分的办案要求，需要借助传统的调查核实方式予以补强。［4］

三是大數据应用情况是否属于判断行政机关依法履职的标准。一种观点认为属于，检察机关能够运用大数据，行政机关也应当主动运用。［5］另一种观点认为不属于，因为大数据应用虽然能够提高工作质效，但公益诉讼应主要考虑行政机关是否对公益损害问题存在未依法履职情况，对具体问题的处理应尊重行政权运行规律。［6］

二、公益诉讼线索发现与调查中的大数据应用问题评析

上述争议问题，笔者均同意第二种观点。理由如下：

（一）检察公益诉讼案件应有法定线索来源

线索发现是检察机关办理公益诉讼案件起点。根据行政诉讼法、民事诉讼法规定，公益诉讼案件线索应来自“在履行职责中发现”。对于具体的线索来源形式，《人民检察院公益诉讼办案规则》（以下简称《办案规则》）第24条规定，除在办案中自行发现外，案件线索来源还包括自然人、法人和非法人组织控告、举报；行政执法信息共享平台；国家机关、社会团体和人大代表、政协委员等转交；新闻媒体、社会舆论反映以及其他在履行职责中发现等多种方式。由此可见，对于案件线索来源，当前采用的是“列举+兜底”的模式，但“其他在履行职责中发现的”的兜底并不是没有限制。根据《中华人民共和国人民检察院组织法》第20条规定，人民检察院可行使刑事案件侦查、审查、批准或者决定是否逮捕，是否提起公诉；对诉讼活动、判决、裁定等生效法律文书的执行及监狱、看守所的执法活动实行法律监督；依法律规定提起公益诉讼等法律规定的其他职权。由此可见，检察机关开展公益诉讼工作时，“其他在履行职责中发现的”线索来源也应符合法律规定的基本要求。基于权力的谦抑性和检察机关法律监督机关的性质认定和功能定位，检察机关的履职，应做到“法律监督权不可干涉其他权力和公民权利的行使”［7］。具体到法律监督权与行政权，检察机关开展行政公益诉讼工作也应恪守法律监督者和公益诉讼起诉人的角色，保持谦抑，审慎用权，没有法律规定，不得随意扩大“兜底性”线索来源。

在上述案例中，体现出不同的履职方式，A市办理案件到开发大数据模型是基于群众举报线索，符合法定线索来源，而B市的线索来源则是检察机关完全基于大数据模型预测和监督的积极意愿，虽然在模型建构过程中，获得了相关行政机关的数据，并且也取得了较好的监督效果，但这种“模型-案件”的大数据应用应当有一个前提，即模型建构前期所获取的基础数据已经能够证实公共利益受侵害的基本事实，符合案件办理的条件。相反，如果既没有举报线索或自身办理的“四大检察”相关案件支撑，也没有获得能够证明公共利益受侵害与否的数据，仅根据可能性的逻辑推断设计监督模型并应用于办案，客观上有将法律监督混同于行政监管之嫌，与检察监督的谦抑性不符。

（二）调查核实应能够证明公共利益损害的事实

根据《办案规则》，公益诉讼案件立案须存在国家利益与社会公共利益受到侵害的客观事实，并且检察机关应围绕是否存在相关事实及证据开展调查核实工作。以案例一为例，案件办理中的调查核实应达到证明案涉加油站确实存在偷逃税款的行为，且相关监督管理部门未依法履职的目的。实践中，检察机关不具备相关检查权，不能掌握加油站实际运营及税收情况，应用大数据分析进行情况摸排不失为破解线索发现难题的一种有效方式，但也应当充分认识到大数据应用的核心是预测，它主要基于相关性分析预测某种结果或趋势，不再以精准预测作为唯一目的。案例二中成品油涉税大数据法律监督模型以具体油站为靶向，设定综合油量测算规则，依托危化品运输车辆的时空轨迹、油品电子运单、税务报税数据等多个关联数据的碰撞，推导出相关可疑偷逃税数据。从运行逻辑上看，所设计的规则虽具有一定科学性，但实践中却存在两方面的问题：一方面是证据能力问题，比如，在未出现法定的案件线索来源的情形下，检察机关仅将大数据分析得出的结论作为事实认定的证据，因其不符合线索发现及调查核实的办案程序，故而其合法性不能保证；另一方面是证据证明力问题，因相关大数据要素及大数据分析结论仅具有预测性特征，所以不能完全真实客观地反映事实，以加油站真实的进油数据为例，虽然依靠危化品车辆轨迹与配送方运单数据可以初步认定油品配送的事实，但运单上的油量数据仅为配送方自己填写，实际的油量应以油品销售、油品配送、油品购买三方共同持有的数据为准，需要办案人员深入细致地调查取证。因此，仅依靠大数据作为调查核实的方式无法充分证明公共利益损害的事实，仍然需要通过其他方式进行调查核实和取证。

（三）履职标准的判断应尊重行政机关履职特征

行政公益诉讼办案实践中，行政机关的履职情形主要有三种，第一种是行政机关应当履职而未履职，造成公益受损；第二种是行政机关虽有履职行为但未穷尽履职手段，造成公益受损；第三种是行政机关已穷尽履职手段，但公益依然处于受侵害状态。总体而言，三种履职情形在划分过程中重点关注行政机关履职的内容和程度，其中，第一种和第二种情形，由于履职内容和程度的缺失或不足，能够认定行政机关存在怠于履职情形，而第三种情形则不宜认定，因为行政不同于以个别性、具体性为特征的司法，“它是整体上统一地实施公共政策的作用，为了实现这一目的，行政便被委任给了作为一体性、阶层性组织体的行政部门，并且始终一贯地具有连续性，整体上保持统一性”［8］。要达到行政的目的，不仅仅涉及到不同的行政主体，还涉及实现目的所必需的时间、技术、工作机制等要素，因此在认定过程中也应对以上要素给予充分考量。比如，案例二中涉成品油税收中的大数据技术应用，虽然其有助于税收监管，但是应当尊重行政机关履职计划性、整体性、连续性的规律，尊重技术应用从建构到产出的规律。

根据《中华人民共和国税收征收管理法》第6条第1款规定，“国家有计划地用现代信息技术装备各级税务机关，加强税收征收管理信息系统的现代化建设，建立、健全税务机关与政府其他管理机关的信息共享制度” 。可见现代信息技术应用也是行政履职手段的一部分，但该条内容也特别强调了“计划”，体现了计划性与连续性，而并非“一步到位”的强制性标准。同时，2021年3月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于进一步深化税收征管改革的意见》中指出，“着力建设……以税收大数据为驱动力的具有高集成功能、高安全性能、高应用效能的智慧税务”“2023年基本实现税务机关信息‘一局式、税务人员信息‘一员式智能归集”“2025年实现税务执法、服务、监管与大数据智能化应用深度融合、高效联动、全面升级”。由此可见，当前阶段，税收征管中的大数据技术运用仍处于进行中，不宜简单地以技术应用与否来认定是否充分履职。

三、公益诉讼线索发现与调查中的大数据应用进路

（一）正确处理数据赋能与公益诉讼工作的关系

随着数字时代的到来，数据成为新型资源，广泛影响着各行各业。对此，检察机关在充分认识数据赋能对检察履职重要意义的同时应结合检察履职规律，正确处理数据赋能与公益诉讼工作的关系。一是要充分认识数据赋能的意义。“四大检察”中的公益诉讼检察起步最晚，相关配套制度机制和人员配备也相对薄弱，随着案件范围的不断拓展，案件线索发现难、调查取证难与公益保护需求持续上升的矛盾愈发突出，需要发挥科技对公益诉讼办案工作的辅助作用。二是数据赋能要符合公益诉讼办案规律。大数据应用应从查明公共利益受到侵害事实及获取行政机关未充分履行职责或违法履行职责相关证据上进行輔助，尊重科技发展及应用规律，不能单纯地以是否有大数据应用及应用程度为标准对行政机关进行履职判断。

（二）增强大数据应用的规范化水平

规范化是保障案件质量的基石，大数据应用于公益诉讼办案过程，也应符合案件办理的规范性要求。一是要符合程序性规范。在线索发现阶段，应严格遵循民事诉讼法、行政诉讼法和相关法规关于“在履行职责中发现”的要求，自行发现应主要基于对已经办理的刑事诉讼、民事诉讼法律监督、行政诉讼法律监督案件或新闻、网络信息进行深度挖掘，对于从行政执法共享平台信息中发现的线索，应当注重平台信息获取的合法性；对于既无案件依托，也无外部举报，又无共享信息，为监督而监督的模式，应当予以避免。二是要符合实体性的规范。公益诉讼案件办理是围绕相关事实及证据展开的，获取证据应当依照法定程序，通过合法方式取得才能具备相应证据能力和证明力。具体而言，建构大数据监督模型，除公开渠道获取数据信息外，均应当通过调取证据的规范方式获取，以保证证据能力。同时，对于大数据分析结论，也应以调查核实所获取的相关证据作为支撑，比如，案例二中，在不开展实际调查核实，仅依托模型推算的数据认定购油量时，会因模型基础数据的不全面或不客观，影响推算数据的证据能力和证明力，需要在分析轨迹数据、运单数据的基础上，通过调取油站自己留存的油品配送单、询问油站的管理人员和具体操作装卸油的工作人员予以证实。

（三）提高大数据应用的科学化水平

公益诉讼案件办理从线索发现到案件终结要经历多个阶段，不同阶段对于案件事实及证据的要求也不尽相同，因此大数据应用也应结合各个阶段的实际需求展开，更好地辅助案件办理。具体而言，在线索发现阶段，最重要的是做好数据收集，此为运用大数据的前提。大数据的预测性而非精准性特征，决定了案件办理所能掌握的数据应是“全体的数据、混杂的数据，而不是部分的数据、精确的数据，数据的内容要求尽可能地具有多样性、全面性”［9］。欲达此目的，一方面应突破检察机关因业务范围局限性和专业性导致的自身数据资源体系不健全，数据信息分散化、碎片化情况，以公益诉讼案件线索发现与调查需求为导向，建立由“四大检察”全部个案信息组成的全面、整体的数据库。另一方面应重视开源，最重要的就是要破除数据壁垒，依托“检察长＋林长”“检察长＋田长”“检察长＋河长”等公益诉讼领域检政协作机制，强化专门领域的数据互通，充分利用政府信息公开平台和新媒体平台，及时获取政务数据、社会数据信息，为大数据应用的精准性、有效性奠定基础。案件办理阶段，大数据法律监督模型研发及应用过程应强化数据模型建构的科学性，以案件办理需求为导向，通过对目标对象的特征、关联点进行深入分析论证，准确确定筛选规则，并能够根据实际办案情况及时调整大数据应用模型的适用规则，结合其他调查核实手段，让大数据真正能够辅助办案，而不是机械地应用大数据分析作为唯一案件结论及依据，制约案件办理效果。

*北京市大兴区人民检察院第六检察部副主任、四级高级检察官，中国人民公安大学宪法学与行政法学博士研究生［100026］

［1］ 参见桑涛、屠亦真：《检察大数据思维下涉水领域公益诉讼案件办理》，《中国检察官》2022年第23期。

［2］ 参见何莹、莫斯敏、冯吟蕾：《公益诉讼大数据运用路径探析》，《中国检察官》2020年第3期。

［3］ 参见董海军：《大兴调查研究之风要纠正三种错误认识》，《人民论坛》2023年第11期。

［4］ 同前注［2］。

［5］ 参见蒋震：《税收大数据在税收治理中的应用》，《中国税务》2022年第8期。

［6］ 参见靖传忠、杨青：《行政公益诉讼诉讼请求的实证分析》，《中国检察官》2019年第22期。

［7］ 孙谦：《中国的检察改革》，《法学研究》2003年第6期。

［8］ ［日］南博方：《行政法》，杨建顺译，商务印书馆2020年版，第9页。

［9］ 姜昕、冯小光、王毓莹、王昱、崔议文：《大数据赋能虚假诉讼检察监督的基础、应用与拓展》，《人民检察》2022年第19期。