基于大数据技术的交通行政执法数据铁笼的研究与应用

罗万华，刘 权，金 英，白 寒

（1.交通运输部科学研究院，北京 100013；2.湖北省交通运输厅，湖北 武汉 430030）

0 引言

依法治国是党领导人民治理国家的基本方略。党的十九大提出“全面依法治国是中国特色社会主义的本质要求和重要保障”，重要保障的实现是在深入依法治国的实践中。信息化作为现代化法治政府建设的重要标志之一，近年来受到了广泛重视。中共中央、国务院于2015年12月印发了《法治政府建设实施纲要（2015—2020年）》，明确提出要加强行政执法信息化建设和信息共享，完善网上执法办案及信息查询系统，强化科技、装备在行政执法中的应用，加强执法监督，加快建立统一的行政执法监督网络平台等，实现到2020年基本建成职能科学、权责法定、执法严明、公开公正、廉洁高效、守法诚信的法治政府的目标。

随着国家全面推进依法治国的进程，以及社会大众法治意识的增强，人们对交通运输行政执法的要求越来越高[1]，需要从多方面规范执法行为，并对其进行有效的监督与管理。截至目前，尽管已经初步形成了包括内部监督与外部监督的监督体系，但仍存在着监督主体不明确、监督程序不完善等问题，监督机制仍需进一步完善[2]。

随着信息化的推进，大数据相关技术的研究出现了爆发式发展，各行各业都在充分利用大数据技术，为提高行业管理水平、提升服务质量奠定了坚实基础。国家也提出借助信息化手段打造阳光执法，把执法权力关进“数据铁笼”，让失信市场行为无处遁形，权力运行处处留痕，为政府决策提供第一手科学依据，实现“人在干，云在算，天在看”[3]。

由于交通运输行业行政执法相对人的复杂性与流动性，执法环境与违法行为复杂多样，在交通运输行政执法过程中，迫切需要借助大数据等相关技术建立监督预警模型，为实现依法治交、科学治交提供支撑。潘海[4]提出应建立更多的预警分析模型；在应用方面，樊蕊[5]提出应积极探索用数据说话、用数据决策；邱中慧[6]提出“全记录、可追溯、可公开”要以“云平台”为基础；彭歆北等[7]建议行政审批、执法行为、权力运行全程电子化；王成红等[8]结合我国具体情况，提出了与开展大数据技术与应用研究相关的若干政策和措施建议；在模型方面，李金海等[9]基于大数据思想，构建了网络舆情的文本挖掘模块预警模型。基于以上研究成果，本文首次提出基于Hadoop大数据相关技术和贝叶斯算法计算风险事件概率，全方位记录执法信息，形成执法数据铁笼，为权力阳光运行提供支撑。

1 存在的问题

由于交通运输行业具有点多面广、流动分散的特点，受法律法规、体制机制、人员素质、执法手段等多方面因素制约，交通运输行政执法存在着不规范现象。我国目前的行政执法监督工作状况也还不尽如人意[10]，与以人为本、建设服务型政府的要求还有不小差距。

交通运输行政执法存在的突出问题和薄弱环节如下。

（1）执法队伍素质不高、依法行政意识不强，与当前日益繁重的交通运输管理任务和全面推进依法行政的要求还不相适应

个别地区依法行政的意识还不够强，存在着“权大于法”的思想，重部门利益、局部利益而轻大局利益，民主意识、服务意识不强，执法队伍整体素质不高，主要表现在：一是执法队伍素质还不过硬，执法队伍年龄结构、学历结构、专业结构不合理，与当前繁重的交通运输任务还不相适应；二是执法行为还不够规范，执法程序不到位，“重结果、轻程序，重处罚、轻引导”的现象还不同程度地存在，与依法行政的要求存在一定的差距；三是执法体制还不完善，执法机构的性质、执法人员的编制还不明确，执法经费、装备还缺乏保障；四是个别单位和部门还存在着行政随意化、原则性和灵活性把握不到位的问题。

（2）交通行政处罚自由裁量权幅度很大，缺乏有效的监督和预警约束，容易滋生滥用自由裁量权、执法腐败等现象

交通行政处罚的人性化、个别化处理难度较大，自由裁量标准不好把握。对于依法从轻或者减轻行政处罚的情形没有具体条文规定，这就造成执法尺度不一、执法随意性较大，特别是给了素质不高的执法人员讨价还价、权力寻租的空间。

（3）执法监督和规范执法工作手段有限，执法行为监督不到位

执法监督主要是采用被动的人为监督模式，一般都是事后监督，例如只有在接到投诉举报或者行政复议的时候才进行监督，缺乏有效的预防手段，不能对执法行为进行实时监控和对案件办理关键环节进行全过程动态跟踪监督。

2 研究思路

（1）基于交通云平台

依托智能交通云平台基础设施即服务层，分阶段、分类别地将现有执法业务系统迁移至云平台，逐步整合综合交通执法数据资源，开展交通大数据分析应用，建设行业统一的执法数据资源中心。可以依托信息化建设的各项基础设施、应用支撑平台和数据资源等。

依托“交通云”平台的各类资源及其提供的软硬件支撑环境，包括计算资源、存储资源、网络链路资源、操作系统、数据库管理软件、应用中间件、网络安全等资源，部署应用交通执法数据铁笼平台。

（2）基于大数据分析应用

借助执法大数据，为执法决策分析提供支撑。将执法相关数据交换共享给交通云计算服务与大数据应用科技示范工程，利用其大数据分析成果，基于执法相关案件与监督数据，结合公安车辆数据、事故数据、车辆卫星定位数据、视频数据、交通流量数据、气象数据等，分析车辆事故与交通流量的相关性、车辆违章行为特征、车辆违章热点分布、时间分布规律等，为综合执法管理部门合理调配执法人员，加强对易发生违法案件的地点、时间段、车辆的执法力度，减少违法案件的发生提供决策参考。

（3）建设数据铁笼，打造阳光执法

数据铁笼是一项系统工程，是依托大数据加快建设网上政务，实现权力运行全程电子化，对权力行使过程进行全程跟踪记录。在交通运输行政执法的实践方面，“权力铁笼”用于监督、制约交通运输行政执法权力。依托大数据产业优势，通过建设“交通运输行政执法综合管理信息系统”（以下简称“执法系统”），强化对执法权的监督管理，把能够纳入网络的行政权力全部纳入网络运行。

执法系统通过建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，把权力关进制度的笼子里，保证交通运输行政执法过程的透明、高效、廉洁，进一步提高交通运输行政执法效能。

3 总体框架设计

3.1 数据流图

针对执法办案，数据铁笼结构主要应用于协同办案、案件审核、自由裁量权使用及办案系统权限分配。图1所示为数据铁笼在案件审核流程的应用。

图1 数据铁笼在案件审核流程的应用

针对行政执法协同办案环节，数据铁笼结构主要用于约束案件审核与处罚决定严格依照规定流程进行。行政执法协同办案系统进行案件审核与做出处罚决定需要有立案及处罚所依据的法律法规数据，并且依照相关规定提供匹配流程。系统强制办案人员依照办案流程填写案件相关信息，同时数据库中提供了可选法规条款，保证法规对于案件的适用性，限制执法人员对法规的不合理使用，保证涉案人员的权益。

3.2 总体架构

对于交通运输行政执法实践，数据铁笼主要用于监督、制约交通运输行政执法权力，强化对执法权的监督、管理，凡能够纳入网络的行政权力全部线上运行，实现执法全环节、全过程记录。图2所示为数据铁笼的总体架构。

图2 数据铁笼的总体架构图

3.3 总体部署

依托交通云平台的虚拟化环境及其提供的软硬件支撑环境，包括计算资源、存储资源、网络链路资源、操作系统、数据库管理软件、应用中间件、网络安全等资源，部署建设信息化系统，以满足数据铁笼的应用需要。

数据铁笼系统部署在交通云平台中，各个执法业务部门、执法监督管理部门通过网络访问，并依托现有数据交换共享平台实现与已有的运政系统等业务系统的数据交换共享与业务联动，与交通运输部实现执法相关数据的交换共享，与公安部等外部门实现数据的交换共享，满足数据铁笼应用需要。

图3为数据铁笼系统部署图。

图3 数据铁笼系统部署图

3.4 技术框架

利用平台公共组件提供的数据库管理系统构建数据库系统，利用统一架构平台SOA和应用中间件部署应用系统，实现系统间高效的整合和数据交换，利用数据挖掘分析平台BI进行统计数据分析，以执法监督可视化为切入点，构建交通运输综合执法系统框架[11]。

图4所示为交通云PaaS层逻辑架构。

图4 交通云PaaS层逻辑架构

4 模型设计

依据《交通运输行政执法评议考核规定》[12]等对交通执法监督的要求，对执法单位及执法人员的执法资格及执法行为的有效性、合法性实行预警提示，检查执法单位是否在自己的职责和权限范围内执法，执法人员是否按照主体规定的主要法律依据办事，对行政不作为、行政乱作为、不依法行政的现象发出黄牌或红牌警示，通过手机、电子邮件、网络公布等手段，及时通知相关部门及责任人，如图5所示。

图5 执法监督主要内容及流程

梳理出监督预警的主要环节与内容（如表1所示），通过模型进行纠正与自动提醒、预警、报警。

表1 执法监督预报警表

基于这些风险点，引用预测分析与验证的有效模型即贝叶斯模型，公式如下：

式（1）表示在B事件发生的条件下A事件发生的条件概率，等于A事件发生条件下B事件发生的条件概率乘以A事件的概率，再除以B事件发生的概率。P(A)为先验概率，P(A|B)为后验概率[13]。

根据在贵州省、湖北省等地的应用结果，分析得到：在“重大处罚提醒”风险发生的情况下，“案件长期未处理”发生的概率为68%；在“处罚决定书未上报”发生的情况下，“案件流程多次退回报警”发生的概率为53%。说明这些是关键风险，需进行关联预警与防范，这样有利于进一步为优化完善风险清单提供数据支撑。

由于交通行政执法人员数量庞大，每天新增案件成千上万，本系统在执法数据分析方面，充分利用了历史检测大数据，克服了现有检测方法仅用一次检测数据进行质量评估的缺点[14]。利用大数据技术，通过Hadoop的HDFS（文件系统）存储执法案件的各类视频、照片、录音等非结构化文件，利用Mapreduce进行数据的高效处理，有利于对执法非结构化数据的高效存储与检索等。针对交通运输行政执法的不同门类，分别重点编制制约个人执法权力的数据铁笼和制约部门行政权力的数据铁笼。结合执法案件数据、执法监督数据、评议考核数据、行业基础数据等，分别对执法案件数量、罚没款、被处罚人特征等进行日常专题分析，并且对数据做深层挖掘，应用贝叶斯算法得到关联事件的发生概率等，为执法管理部门决策、行业监管提供支撑。

5 应用效果分析

通常，交通运输行政执法主管部门以抽查案件卷宗的方式实现对执法办案过程的日常监督。具体从违法事实是否清楚，主要证据是否确实、充分、齐全，适用的处罚依据是否正确，执法文书是否规范，处罚执行与处罚决定是否一致等方面分别对行政立案、调查取证、案件审核、处罚决定、处罚执行等执法办案环节进行监督，系统监控行政执法单位及执法人员执法资格及执法行为的有效性、合法性，检查执法单位是否在自己的职责和权限范围内执法，执法人员是否按照主体规定的主要法律依据办事，从而及时发现行政不作为、行政乱作为、不依法行政的现象，并及时纠正和查处，以规范执法办案行为。

通过从多方位、多层面编制执法数据铁笼，对交通运输行政执法的全过程进行记录，让权力运行在阳光下：记录执法车辆的定位信息、轨迹信息等，便于对执法车辆的监控与监督；对执法过程录制视频，实现视频监控；详细记录执法办案过程信息（笔录信息、取证信息、审批信息、处罚信息等），实现案件追溯；详细记录执法系统操作日志，记录用户从登录到办理的每一笔执法业务信息；依据自由裁量信息、案件超期信息、预报警信息等，加强对执法的监督。

（1）信息化设备改造

通过信息化手段，坚持由外到内、由上到下对数据进行全范围覆盖和全过程记录。“执法队伍管理”、“执法办案管理”、“执法监督与评议考核”等相关业务全部通过信息化系统流转。加强移动执法终端、智能监控终端、取证采集终端等现代化智能设备的投入，充分利用移动执法系统，实现现场执法的信息化和业务流转全程电子化[15]。

（2）执法过程记录

重新全面梳理交通运输行政执法现有各项业务流程，排查风险点，量化裁量权、权限等权力指标，制定自由裁量权和行为准则，将风险防控措施与业务流转紧密耦合，全面记录业务流转和执法行为，让权力运行处处留痕。

（3）执法过程分析

通过大数据技术，基于交通大数据资源层，汇集融合交通行业数据，实现数据在逻辑上的集中处理与融合分析，通过梳理“执法权利清单”、“执法业务流程”，明确行政执法行为的正向和反向影响因素，发现风险点，制定风险防控措施，并将防控措施固化在业务系统中。

通过建立基于大数据的监督预警模型，将大数据与人工智能结合[16]，自动在关键环节进行提醒、预警与报警，将执法监督大数据应用与数据铁笼思想理念深入渗透至执法应用的每个关键环节，在执法流程、执法人员、执法装备等多个层面，以数据系统提供的数据作为支撑，实现“非法定行为不可为”，约束行政权力，规范执法行为，限制装备的不合理使用，彻底将权力关进数据编制的“数据铁笼”内，有效提高了交通运输行政执法的监管能力与服务水平。

数据铁笼对交通运输行政执法领域数据进行了有效整合，实现了可视化动态预警，改变了传统的监督模式，从而达到了提升行业监管水平的目的。收集交通运输行政执法过程中的各类数据，形成执法监督动态数据轨迹，通过建设数据铁笼系统，更有利于资源的集中管理，更能够满足各级监管部门对信息互联互通和共享交换的需求，有效降低了信息资源共享的技术难度和成本，实现了全方位、全流程、实时化的动态监管，显著提升了行业监管水平。

6 结语

在依法治国与依法治交的背景下，对规范交通运输行政执法提出了明确的要求。交通运输行业的行政执法相对人具有复杂性和流动性，执法环境与违法行为也复杂多样，为满足交通运输行政执法管理部门关于规范化、智能化、信息化的行政执法与监督的需求，本文研究了基于大数据分析的交通运输行政执法监督预警模型及其应用。该模型会随着法律法规、管理制度的调整以及技术的发展变革不断完善与优化，最大程度地提高执法监督的有效性与科学性。

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