大数据在移动执法中的应用

曹立平（环境保护部环境监察局，北京 100035）

大数据在移动执法中的应用

曹立平
（环境保护部环境监察局，北京 100035）

移动执法系统是近年来部分地区用于现场执法的信息化系统。它在为现场执法提供便利的同时，亦收集了大量的一线原始数据。利用大数据，对移动执法系统积累的数据进行汇总、分析和加工，有利于提高环境监管执法的精准度。本文简要介绍了全国环境监察移动执法系统建设现状，提出了目前利用大数据在移动执法中的典型应用，并展望了未来的发展方向。

环境监管；移动执法；大数据

引言

信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，海量数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动，以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响［1］。

新时期下，党中央、国务院高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》中，将大数据明确为“发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态”［2］。全面推进大数据发展和应用，加快建设数据强国，已经成为我国的国家战略。陈吉宁部长在2016年全国环境保护工作会议上提出，“十三五”期间要提高环境管理系统化、科学化、法治化、精细化和信息化水平，加快推进大数据建设和应用，建立统一的环境监测、污染源监控、环境执法、环评管理、信息公开等平台。2016年3月，环境保护部审议通过《生态环境大数据建设总体方案》，进一步明确了生态环境大数据建设的指导思想和目标［3］。环境监察移动执法系统在数据的采集、分析和应用上具有得天独厚的优势，并有望成为大数据技术在环境监察执法领域上应用的重要载体。

1　环境监察移动执法现状

2011年，环境保护部决定在湖南、吉林、河南和安徽等4省的16个环境监察机构开展移动执法试点工作。在总结2011年试点经验的基础上，2012年环境保护部将移动执法系统建设范围扩大到北京等24个省（区、市）的143个环境监察机构。为规范移动执法的建设与使用，环境保护部先后印发了《环境监察移动执法系统建设指南》和《环境监察移动执法系统管理规定（试行）》。2014年11月，国务院办公厅印发《关于加强环境监管执法的通知》，明确提出“到2017年底前，80%以上的环境监察机构要配备使用便携式手持移动执法终端，规范执法行为”。截至目前，全国已有30个省（区、市）开展了移动执法系统建设，其中部分地区经过近几年的运行和使用，积累了大量重点污染源监管数据和执法业务数据，为大数据的应用奠定了相对较好的基础，并为污染源的精细化监管提供了重要依据。

2　移动执法系统中大数据的典型应用

2.1队伍管理

传统的队伍管理，主要依赖报表统计和主观感受，既费时费力又缺乏准确性。运用大数据技术，可从宏观和微观两个层面提高队伍管理的效率。

2.1.1宏观层面分析

通过一般的报表分析，我们可以得到全国环境执法队伍人均面对154平方公里执法区域和25个工业污染源；通过移动执法系统的数据统计，我们可以进一步分析得出执法人员的现场检查次数、笔录制作份数等具体工作量，这也是我们一般的分析方式。

但通过大数据分析一些通常情况下易被忽视的数据，可以勾勒出更为丰满的形象。如北京、天津、辽宁环境监察机构人员中本科学历人员占比达到80%，男性占比达到72%。一般来说，男性占比的高低与该行业的艰苦程度和劳动强度呈正相关，且与该行业学历水平呈现负相关，如采掘行业、物流行业等。部分行业（如IT行业）虽然呈现男性比例高、学历水平高，但其收入也处于较高水平。环境执法行业这种“两高一低”（即高艰苦程度、高学历、低收入）的现象，在各行业中还是较为少见的，也在一定程度上体现了环境执法工作所面临的困境。

“白加黑、五加二”经常被用来形容工作量大。通过大数据分析，可以精确地得到“白”和“黑”，“五”和“二”所占的比例。从移动执法系统的大数据分析中，可以发现杭州市及其下辖的富阳区移动执法系统中的笔录，分别有20%和16%是在八小时之外生成的；而长沙市及其下辖的望城区移动执法系统中的笔录，分别有29%和20%是在非工作日生成的。

2.1.2微观层面分析

传统意义上，环境监察机构领导对每位执法人员的工作能力、特长和当前工作量有一主观评价，但这一评价并未得到量化数据支撑，且带有一定的主观色彩。通过使用移动执法，可以为每位执法人员进行“画像”，在量化评估执法人员工作量的同时，充分体现其工作特点。

某市在使用移动执法系统后，按照季度或年度对部分执法人员的使用情况进行了汇总分析评估。评估对每项工作所有执法人员的工作状况进行平均，对表现优于平均水平和低于平均水平设置不同的分数，并进行加权计算后得到最终综合评价结果。其结果如表1所示。

一般来说，执法人员倾向于从事自己擅长的工作。通过移动执法系统的大数据分析，可以直观地体现每个执法人员擅长的工作和工作能力。经过印证，评估结果与执法人员的日常主观感受基本相符。

表1　执法人员工作绩效分析

但必须指出的是，以上评估也受到部分外部因素的干扰。如部分人员因工作需要，现场执法工作比例较低导致评估结果较为靠后。但这一评估提供了快速发现和遴选一线优秀执法人才的可能。未来，在上级部门需要进行专项工作或指派人员进行异地执法时，移动执法系统可根据需要快速推荐合适人选。

2.2行业环境管理

我国地域辽阔，经济发展不均衡，全国各地重点发展的行业类型具有较大不同，对水、气、土壤等环境质量的影响也存在较大差异，这些情况与当地的环境监管执法的重点方向息息相关。通过移动执法系统积累的海量数据，可针对全国各区域重点监管行业有效分析高发违法类型。

某地运用积累的移动执法数据，对2015年上半年违法频次高的行业分布、处罚条款依据分布进行大数据分析，得到结果如表2、表3所示。

表2　违法处罚行业分布统计

表3　违法条款分布统计

通过以上大数据统计分析结果，可为当地环保部门有针对性地加强重点行业环境管理提供数据支撑。

2.3污染源违法预测

某地在长期使用移动执法系统后，运用积累的数据，对污染源进行综合分析，从而预测环境违法的高发企业。在对污染源的各项历史表现和当前环境管理水平及污染物排放情况进行量化评估并加权平均，并结合相关数学模型，预测出有58家高危企业。在第二年的实际执法活动中，发现58家高危企业中有25家发生了环境违法行为，预测率达到43%。

通过历史表现预测未来的违法行为并未完全体现出大数据的威力。目前，已有国外环保部门正在尝试获取在金融方面的违法企业名单并作为重点筛查环境违法行为。这一做法的理论基础在于，如果一个企业试图通过金融违法降低成本，获取利润，它同样有动机实施环境违法。

3　移动执法系统大数据应用存在的问题

我国移动执法建设虽然取得了一定的成绩，但从整体来看距离大数据时代的要求仍然存在一定差距，主要表现在以下几方面：

3.1执法人员“全覆盖”难以实现

数据是移动执法数据平台建设的灵魂，是系统运行的基础支撑。但部分地区移动执法系统建成后，执法人员的使用率不高，活跃用户人数占执法人员的比例较低。据了解，一方面是部分执法人员年龄较大，对新生事物接受程度有限；另一方面是部分地区在编人员和在岗人员错配，对实现执法人员“全覆盖”形成了障碍。

3.2执法任务“全覆盖”尚未完成

环境监察的工作任务除现场检查以外，还包括了信访查处、排污申报及收费、稽查管理及环境应急等，每个任务之间均有互相交叉和关联。现有移动执法系统虽然解决了现场执法的工作，但受限于行政管理体系，仍未完成对监察执法任务的全覆盖。大量的现场执法数据以孤立形式存在，未能形成完整的闭环和相应的数据体系，严重制约了大数据在移动执法上的发展。

3.3移动执法“全联网”推进困难

按照环境保护部的要求，各地的移动执法系统应该以省为单位联网。但从目前情况来看，部分地区的移动执法系统运行良好，但在联网上却困难重重。一是因为现阶段移动建设依靠的环境信息标准规范、运行维护管理体系，安全管理体系不健全，数据共享没有统一的接口规范；二是部分地区的移动执法系统由不同公司承建，造成数据互通困难。移动执法系统数据“信息孤岛化”使大数据的分析只能局限于一个“岛”，无法放大到一个省或全国［4，5］；三是部分基层环保部门对移动执法存在顾虑。他们担心现场执法的原始数据上传后，会给执法工作带来更大的外部压力和更严厉精准的问责。

4　大数据在移动执法中的应用展望

按照陈吉宁部长“利用互联网+的思维和方法，建立一个环境监管执法信息平台，强化对全国环境执法情况的调度和管理”的要求，未来将以各地环境监察移动执法系统为依托，逐步建立全国环境监管执法信息平台，统一数据格式和传输方式，为更加广泛地应用大数据奠定坚实基础。

4.1强化对环境执法绩效的管理

针对执法数据和情况进行智能分析，有利于加强对环境执法人员的绩效管理：

一是可全面掌握全国执法队伍情况。运用大数据可对执法队伍从区域、年龄段、学历、执法数量等多个维度进行深入分析，为垂直管理下合理调配人员提供数据参考；

二是可对执法人员历史绩效进行评估总结，在未来分派执法任务时予以综合考虑，提高整体绩效水平；

三是帮助执法人员横向查缺补漏。通过比较不同执法人员在完成相似任务时的绩效表现，可以协助执法人员改进自身执法行为；

四是发现执法人才。通过大数据分析，查找现场执法能手，为执法工作储备后备人才，并为培训工作提供可靠的师资。

4.2提高精确打击环境违法行为的能力

随着经济的迅猛发展，污染源数量呈现快速增长态势。与此同时，执法人员数量受编制限制，增长极为有限。如何提高执法的针对性和精准度，将有限的执法资源集中到最需要的领域，将是未来重要的研究方向。具体内容可包括以下若干方面：

一是通过对长期某一行业或某类企业环境行为的分析，查找行业性环境违法行为的线索。

二是通过共享典型企业环境违法案例，协助其他地区在监管类似企业时有的放矢；

三是通过共享工商税务、金融银行、国民经济等其它关联行业数据，并对企业信用数据进行深层挖掘，结合双随机调整不同信用等级企业的监管频次，提高违法行为发现几率；

四是借助于河流流域或区域大气环境质量的状况和情况，以结果导向开展相应的执法专项行动，并从环境质量的结果上判别污染来源和类型，为执法起到精准打击的作用。

4.3提高参与宏观决策的能力

未来，大数据有望作为支撑环境管理科学决策的重要手段，实现“用数据决策”。逐步接入所有已完成移动执法系统建设省份的环境监测、环境监察，环境质量、环境应急等环保系统全业务数据，启动遥感、无人机等数据的接入建设，构建监察大数据平台，与卫星遥感、重污染天气、应急等数据形成联动，形成天地空一体化环境移动执法大数据平台。利用大数据支撑环境形势综合研判、环境政策措施制定、环境风险预测预警、重点工作会商评估，提高生态环境综合治理科学化水平，提升环境保护参与经济发展与宏观调控的能力。

［1］ 魏斌. 大数据与环境“智”理［J］. 中国环境管理， 2015，7（6）: 1-1.

［2］ 国务院. 促进大数据发展行动纲要［EB/OL］. （2015-09-05）［2016-04-22］. http://www.gov.cn/zhengce/ content/2015-09/05/content_10137.htm.

［3］ 环境保护部办公厅. 生态环境大数据建设总体方案［EB/OL］. ［2016-03-08］. http://www.zhb.gov.cn/gkml/hbb/ bgt/201603/t20160311_332712.htm

［4］ 赵恒心， 任长顺， 黄彦玲. 环境监察信息化建设的新探索——辽宁省环境监察移动执法系统［J］. 环境保护， 2015，43（6）: 70-72.

［5］ 程春明， 李蔚， 宋旭. 生态环境大数据建设的思考［J］. 中国环境管理， 2015， 7（6）: 9-13.

Big Data Application of the Environmental Mobile Law Enforcement in China

CAO Liping
（ Bureau of Environmental Supervision and Inspection， the Ministry of Environmental Protection， Beijing 100035 ）

The mobile law enforcement system is an information system using for on-the-spot environmental supervision and inspection on law enforcement in some areas recently. It is not only convenient but also helps to collect extremely large amounts of raw data. The accumulated data in the system will be congregated， analyzed and processed by using big data，which might increase the accuracy of environmental supervision on law enforcement. The construction status of mobile law enforcement system for national environmental supervision and inspection is introduced briefly in this paper， current typical applications of big data in this field are proposed， and then the development tendency is forwarded.

environmental supervision； mobile law enforcement； big data

D922.68；TP315

1674-6252（2016）04-0033-04

A

10.16868/j.cnki.1674-6252.2016.04.033

曹立平（1962—），男，环境保护部环境监察局副局长，从事环境执法监管工作二十年，E-mail：cao.liping@ mep.gov.cn。