论大数据视阈下公职人员腐败治理

中共十八大以来全面从严治党取得新的重大成果，巩固发展了反腐败斗争压倒性胜利。新形势下腐败形式更加隐蔽和复杂，对腐败治理方式提出了更高要求。公职人员腐败既与其不易被发现的侥幸心理和随波逐流的从众心理形成的内动力有关，又与个别地区和部门监督失灵产生的外部条件有关。需要利用大数据技术，通过海量数据消除公职人员的侥幸心理，使用云计算破解他们的从众心理，通过数据结构的多样性分析解决外部监督不力的问题。构建完善的数据采集机制、规范的数据处理机制、合理的数据使用机制、有效的数据监管机制是实现腐败问题数据治理的有效路径。

中共十八大以来，反腐败斗争已经成为常态。通过“打虎、拍蝇、猎狐”等多项高压措施，我国反腐败斗争取得了压倒性的胜利。此外，党中央基于我国近年来反腐败斗争的成功经验和当前反腐败工作的实际，对反腐败的相关法律法规文件进行了更为细化、规范、严格的修订和修改，为新时代我国反腐败工作更加深入、精确开展提供了明确的方向，对新时代“干部清正、政府清廉、政治清明”提出了具体的要求。

习近平在十九届中央纪委三次全会上发表重要讲话强调，我国要“取得全面从严治党更大战略性成果，巩固发展反腐败斗争压倒性胜利”。如何坚持靶向治疗、精确惩治，巩固发展反腐败斗争压倒性胜利，不仅对纪检监察人员提出了时代性需求，也是廉政研究人员探索的新命题。大数据时代，信息化的科技手段和便捷的服务给人们的生产、生活、工作和学习方式带来了翻天覆地的变化。一些腐败分子利用网络和高科技手段行贿和受贿，导致腐败的手段更加隐秘，腐败的方式更加复杂多样，这对新时代的腐败治理工作提出了更高的要求。笔者基于当前的腐败治理实践，深入剖析腐败产生的内因与外因，认为在当前反腐败工作取得压倒性态势的基础上，需要更加深入、精准防治，需要将腐败治理与现代高科技手段相结合，通过“制度+科技”，巩固发展反腐败斗争压倒性胜利，让我国反腐败工作的绩效实现“稳”与“进”的有效发展。

一、腐败的表现形式

当前，学术界对腐败的定义不一，主要概括为以下三类：第一类是以经济利益为中心的定义。透明国际（Trans Parency International)把腐败定义为政府、企业和个人滥用权力，行贿受贿以及秘密交易以获取私利的行为。这是腐败的狭义定义，当前多数学者采用这一定义。第二类是以公共行为为中心的定义。王沪宁认为，“腐败是公共权力的非公共运用”［1］（(P51）。《中华人民共和国刑法》和《中华人民共和国监察法》也采用这一定义，认为腐败是公职人员的“贪污、贿赂、渎职、失职”等行为。这是腐败的广义定义。此外，还有学者认为，腐败不仅包括以权谋私，还包括公职人员为了自身的政绩需要，以公务之名，损害公共资源，致使个人和集体受益的“因公”腐败现象［2］（P46）。本文中的腐败指的是第一类腐败和第二类腐败现象。现阶段，我国腐败形式复杂多样，难以被发现和查处，主要体现在几个方面。

一是少数公职人员具有渎职、失职行为。《中华人民共和国刑法》对渎职罪做出了明确的规定，指出，渎职罪包括“徇私舞弊”“滥用职权”“玩忽职守”等行为，致使“国家和人民利益受到严重损失”；并进一步指出，渎职行为多出于“主观故意”而为之。当前，我国取得全面从严治党新的重大成果，公职人员的贪腐行为，特别是经济腐败犯罪行为得到有效遏制。然而，仍然有少数公职人员政治素养不高，规则意识缺失，因现在他们难以通过不当手段获得额外的经济利益，往往会通过其他的方式弥补失衡的心理。如“你不让我贪腐，那我就少作为、慢作为、不作为、假作为”。容易出现“喊口号”“装样子”“应景造势”“敷衍塞责”“出工不出力”等现象。具有这种心理的公职人员，产生的渎职、失职行为难以被量化。更有甚者，当纪检监察部门展开巡视监察时，这些公职人员进入工作常态，造成积极努力的假象，一旦巡视监察人员离开，他们又处于工作的“游离”状态。这些渎职、失职行为是腐败现象中的顽疾，给腐败问题的治理工作增加了复杂性，提高了难度。对于这种腐败问题的治理，我们应找准“靶心”，靶向治疗，精确惩治。

二是部分腐败问题集中发生在人民群众身边。公职人员的权力来源于广大人民群众，理应用之于广大人民群众。但是，当前少数公职人员思想政治觉悟不高，党性修养不强，他们在工作中往往表现出两面性，对上级领导交代的事情立刻办、马上办，表现出高效的工作作风和雷厉风行的办事风格。对人民群众切身利益相关的事情，则能拖就拖、一再敷衍。这些公职人员的腐败形式多变和复杂，提高了腐败发现和查处的难度。特别是这些公职人员给上级领导和同事留下了“办事效率高”“工作能力强”的好印象。如果没有深入一线调查，我们很难了解实情，很难发现他们的另一面。对于这些腐败行为的治理，我们应做好更深层次、更精细化的预防预案和惩治措施。中央纪委十九届三次全会指出，在反腐败过程中，要“聚焦群众的痛点难点焦点”，要让“人民群众有更多更直接更实在的获得感、幸福感、安全感”。［3］

三是某些重点领域和关键岗位仍然存在着经济腐败问题。著名学者亨廷顿（Huntington）认为腐败是现代化的产物。人们价值观的转变、新财富带来的物资剩余、现代化进程中的经济干预是滋生腐败的主要原因。［4］（P54-57）当前，我国的金融行业，以及某些重点领域关键岗位的领导干部，工作中往往面临着巨大的经济利益和诱惑，时刻经受着被腐蚀的考验和风险。这些重点领域和关键岗位的领导干部常常被利益集团紧盯，形成“攻”与“守”的对立关系。一旦这些领域和岗位的领导干部或其身边人稍有疏忽，这些人很容易被利益集团拉拢和“围猎”，陷入被腐蚀的深渊。这些领域和岗位的领导干部，既是某些利益集团重点拉拢和“围猎”的目标，也是纪检监察部门重点防控和精确惩治的对象。对于这些重点领域和关键岗位的领导干部及公职人员的腐败治理，要做到聚焦行业和岗位，摸清规律，把握行业和岗位的特殊性，实施精准防控和精确惩治。

二、腐败的形成机理

腐败是世界性难题，是人类社会的毒瘤。腐败会破坏社会的公平［5］（P117），阻碍经济的发展［6］（P66），威胁政党的稳定［7］（P7）。为有效治理腐败，学者们从不同的视角进行了研究，认为官员腐败的产生与社会文化［8］（P133-135）有关，与政府规模［9］（P63）有关，与经济制度［10］（P57-59）有关，与他们的心理［11］（P537）有关。具体而言，对公职人员腐败成因的分析可以从诱发腐败的内因和影响腐败的外因两方面寻找根源。经济制度转型期，政府官员面临着巨大的外部诱惑，在他们为人民服务的公仆意识缺失和外部监督失灵的情况下，很容易失去抵挡“围猎”的诱惑或者甘愿“被围猎”。

首先，个别公职人员的侥幸心理促使腐败的产生。侥幸心理认为行为人为了达到个人目的，满足不正当的需求而产生的不负责任的、投机的心理。行为人之所以具有侥幸心理，其主要原因与他们理想信念不坚定以及对国家法律法规的漠视有关。个别具有侥幸心理的公职人员，其突出表现为当个人政治素养和理论水平不高时，为追求一己私利而本能地认为监察部门没有能力掌握他们的腐败证据，认为自身所表现出的不恰当行为如少作为、慢作为、不作为、假作为属于小概率事件，被发现和查处的可能性不大。特别是在公职人员数量众多，产生的信息和数据非常大的情况下，他们认为仅靠国家当前的反腐败方式难以发现和惩治他们的腐败行为。这类公职人员为满足个人不合理的欲望，采用非正常的手段获取不正当利益，并把希望寄托于“不被发现”或“不易被查处”的小概率事件，通过投机取巧的方式非理性看待问题，主观上纵容自己不正当的行为，从而促使了腐败的形成。

其次，个别公职人员的从众心理增加了腐败的存量。从众心理认为个体行为人往往会不知不觉地受到群体的压力和影响，从而在知觉、判断、信仰以及行为上，表现出与群体中大多数人一致的行为倾向。［12］(P251)从众心理产生的原因与少数服从多数的思想有关，与非正式组织（小群体）的影响有关。根据该理论，公职人员腐败的从众心理突出表现为当他们身边发生了腐败事件时，为了弥补内心产生的不公平，他们本能地随波逐流、盲目跟从，与大多数人一道发生贪腐行为。一方面，在处理与广大人民群众切身利益相关的问题时，部分公职人员因公务繁忙，对发生在人民群众身边的一些事情无法及时有效地回应，而个别政治素养不高、服务意识不强的公职人员对这种现象产生了错误的理解和不当的分析，并将个人的错误判断给予实施，照猫画虎，对人民群众切身利益相关的事情，则能拖就拖、一再敷衍。另一方面，某些利益集团和腐败分子会有意无意地对这些公职人员施加心理压力，为了不被排斥，得到“圈内人”的认可、接受甚至提拔，个别公职人员随波逐流甘愿“被围猎”。

再次，少数重点领域和关键岗位监督失灵是产生腐败的另一因素。学者罗伯特·克里特加尔德（Robert Klitgaard）提出了一个世界著名的反腐败公式，他认为：腐败=垄断+自由裁量权+不负责任。［13］(P106)该公式表明只要限制政府官员的权力，减少他们的自由裁量权，提高问责力度，就能有效预防和减少腐败。限制官员的权力需要加以有效监督。其一，从监督主体来看，来自纪检监察部门和巡视部门等党内监督对腐败问题的治理发挥了积极作用。但是来自其他监督主体（如舆论监督和社会监督）的监督对腐败治理的有效性仍有待进一步提高。其二，从监督过程来看，可以分为事前监督、事中监督和事后监督。中共十八大以来，我国纪检监察部门查处的大量“老虎”和“苍蝇”，查获了很多狡猾的“狐狸”,有效减少了腐败的存量。而对于腐败的增量，要通过事前、事中监督的方式给予有效遏制，巩固发展反腐败斗争的压倒性胜利，必须把反腐败的重心由惩治向防控转移。其三，从监督方式看，应根据不同的监督客体，结合不同的监督对象和监督事件，采用有针对性的监督方式，提高监督的有效性。尤其是重点领域和关键岗位的公职人员，他们既是国家公务的主体，同时又是国家监督的主体，掌控着一定的公共权力和社会资源，某些自控力不强者有可能与利益集团的关系“亲而不清”，陷入被腐蚀的困境，因而，对他们应该重点监督和精准防控。

三、大数据治理腐败的内在逻辑

新时代要巩固发展反腐败斗争压倒性胜利，需要借助信息化网络平台，依靠技术手段，创新治理方式，使腐败问题的现代化治理成为可能。大数据时代的到来给腐败问题的治理提供了新视角。大数据指的是数据的容量超过了以往数据处理软件所能挖掘、存储、管理和分析的能力①。大数据是一种处理信息的技术，是一种能力。基于大数据的核心概念，学者们普遍认为大数据具有3V②的特征，即：海量性（Volume），指所能处理的数据集是海量的；快速性（Velocity），指处理信息和数据的速度非常快；广泛性（Variety），指信息和数据的类型和来源非常广泛。［14］(P97)2015年8月，我国颁布并实施了《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，把大数据作为提升政府治理能力现代化的新途径。目前，我国各级政府已经把大数据应用于政务治理并取得了积极效果。北京市东城区运用数据挖掘技术和数据分析技术促进公共卫生服务能力的现代化和社会管理服务能力的现代化的有效提升。［15］(P39)大数据技术能够治理腐败。大数据技术在治理腐败问题上，能够从惩治腐败、预防腐败和腐败免疫三个维度束缚公职人员的权力，实现资源、权力、腐败的大数据治理。［16］(P35)那么，大数据技术是如何实现腐败治理的呢?

一是大数据之海量数据对腐败侥幸心理的治理。大数据的大容量指的是通过现代化的科技手段所收集和存储的海量数据。大数据之“大”是相对于小数据而言的，小数据即传统的通过问卷调查等方式而获取的数据。与小数据相比较，大数据的海量数据是一台普通电脑无法实时记录和储存的。通过大数据技术，我们能够对海量数据进行实时记录、储存和分析。现阶段腐败形式多样化、复杂化，加剧了腐败的隐蔽性，延长了腐败的潜伏期，造成了通过传统方式对腐败数据不易收集的客观事实。具有侥幸心理的公职人员认为个人腐败数据在众多数据中不易被发现和查处。特别是他们的“喊口号”“装样子”“应景造势”“敷衍塞责”“出工不出力”等行为，通过传统的方式很难被发现，很难使其受到惩治。随着科学技术的迅猛发展，腐败分子的行为会留下数据痕迹。通过大数据技术，能够把公职人员“喊口号”“装样子”“应景造势”之前的数据与之后的数据进行匹配和对比，通过对海量数据的匹配分析，我们能够清晰地识别公职人员的“敷衍塞责”和“出工不出力”等行为，有效破除公职人员的少作为、慢作为、不作为、假作为，彻底消除他们因侥幸心理而产生的腐败。

二是云计算之快速性对公职人员腐败从众心理的治理。大数据分析速度的快速性是指对数据的收集和处理的速度非常快。到目前为止，云计算能够在每小时计算约2.5PB③的数据。［17］(P1233)公职人员的从众心理源于破窗理论。［18］(P57)该理论认为如果公职人员的小贪小腐行为没有得到及时查处和惩治，会引发大量的公职人员贪腐行为，也会引起个别公职人员的大贪巨腐行为。根据该理论，我们应在第一时间对公职人员的违法违纪等腐败行为进行查处和惩治，及时缩短腐败的潜伏期，有效遏制腐败带来的不良影响。大数据技术能够实时跟踪、记录、储存公职人员的信息和数据，云计算技术能够对庞大的信息和数据进行分析和计算，有效的技术支持能够在第一时间发现公职人员身后的异常数据及其腐败现象，及时有效地发现、查处和惩治他们的小贪小腐行为，并对其他公职人员产生示范效应和震慑效应，消除破窗效应带来的腐败从众心理。

三是大数据结构之多样性对少数腐败监督失灵的治理。大数据的多样性是指数据结构的多样性，大数据的类型是各种各样细微数据（granular data)的结合体，现代化的各类应用如物联网（Internet of Things)、自我跟踪设备（self-quantified)、多媒体（multimedia)和社交媒体（social media)是产生海量数据的主要来源。［17］(P1234)现实中我国对公职人员的监督主要来自上级部门的监督，我们应进一步拓宽监督的主体和监督的范围，进一步加强对公职人员权力的监督，提高监督的力度和监督的有效性。其一，利用现代化的各类应用如多媒体、自媒体等社交媒体能够提高媒体监督和社会舆论对公职人员的监督。其二，利用现代化的大数据监督手段能够实时、有效地对公职人员监督，能够把事前监督、事中监督和事后监督进行有效衔接。其三，大数据等现代化监督方式能够有效克服传统监督方式的不足。其四，大数据能够把领导干部出席各类会议和各种讲话的视频数据、音频数据、文本数据和图片数据进行数据化处理和数据关联，提高数据分析的有效性。通过大数据技术的分析和使用，把结构化数据和非结构化数据结合起来，打通传统模式中的数据壁垒，改善以前的数据格式不兼容，数据结构异化和数据语义不一致等问题，实现多样化的数据结构形式。通过新科技对公职人员所产生的各类数据进行分析，创新监督手段，扩大监督范围，实现对公职人员的有效监管，从而压缩腐败的空间，破解对部分公职人员权力监督失灵的问题。

四、大数据治理腐败的有效路径

对少数公职人员腐败的防控与惩治，需要建立有效、科学的治理机制。在大数据治理腐败的进程中，涉及大数据技术的硬件和软件问题，以及技术人员的管理和培训问题。但是大数据治理腐败最核心的问题还是对公职人员腐败数据和信息的处理问题。因此，在采用大数据治理腐败的过程中，公职人员的数据采集是前提，数据处理是关键，数据使用是核心，数据监管是保障。我们应将公职人员可能产生腐败的行为置于科学的治理模式下，充分发挥大数据的优势和作用，实现靶向治疗、精确惩治。

首先，要完善公职人员的信息采集机制，确保对公职人员数据采集的完整性。一般而言，除涉及公职人员个人隐私的数据外，其他数据都应该被采集。公职人员数据采集的真实性直接影响到腐败治理的成效。要通过建立健全相应的法律法规把相关数据进行数据共享和整合，采取有效的激励机制消除公职人员对数据采集的主观抵制，要做好涉及公职人员“家事、家产”等相关数据采集工作，确保数据采集的真实有效性。对公职人员的数据采集主要涉及数据的采集对象、数据的采集流程和数据的采集部门。理论而言，公职人员的数据采集对象包括全体公职人员；数据的采集流程可以采取“从下到上”的“个人申报—领导审查—组织审核”的纵向流程，也可以采取个人申报和部门上报等“齐头并进”的横向流程；数据的采集部门可以依托现有的纪检监察机构，也可以建立专门的数据采集部门。通过数据采集建立统一的数据库，把公职人员的全部数据进行整合并与其个人唯一识别码进行匹配，确保数据的完整性和真实性，为公职人员的数据分析处理奠定基础。

其次，要规范公职人员的数据处理工作。数据处理主要指对公职人员的结构化数据和非结构化数据进行处理，主要包括数据的挖掘、数据的格式转换、语义的挖掘和数据的清洗工作。目前，在数据的处理过程中所面临的主要问题是数据标准不统一。数据开放平台缺乏统一的标准和数据储存规范标准，数据整合非常困难。［19］要做好数据处理的标准化工作，要确保数据处理过程中数据内容的充分性(Contextual Adequacy)、操作的正确性(OPerational Adequacy)以及临时数据的准确性(TemPoral Adequacy)。［20］(P125-127)利用大数据技术对公职人员的半结构化和非结构化数据进行处理，最大限度地减少数据处理过程中的数据丢失现象，确保数据处理的有效性，为公职人员数据的使用和腐败问题的分析保驾护航。

再次，要对公职人员的数据构建合理的使用机制。目前，我国各级纪委对现任领导干部和拟任领导干部建立了相对完善的数据库。这些数据库在提拔选用领导干部时被使用、被公开，发挥了重要作用，确保了新提拔领导干部作风的清正廉洁。但是现存的腐败多发生在领导干部被提拔之后，多发生在现任领导干部身上，导致“35岁现象”和“59岁现象”异常突出。因此，有必要对现任领导干部的数据库构建合理的数据使用机制，减少现任领导干部的腐败。可以通过对某类人员研发数据异常自动警报系统作为试点。如对关键领域和重要岗位的公职人员建立数据自动警报系统，在充分调研的基础上形成该类人员的基础数据并输入系统，然后把该类人员上报的数据输入系统并进行数据比对。我们可以把系统设置为：当个人上报的系统在合理范围之内时，系统亮绿灯；当个人上报的数据稍有异常时亮黄灯；当个人数据严重异常时亮红灯。通过公职人员数据警报系统的研发和设置充分发挥数据对公职人员腐败的警示作用，确保公职人员数据的使用成效。

最后，要对公职人员数据建立有效的监管机制。数据的使用和共享与数据的隐私保护是矛盾的统一体。一般而言，处理好数据使用共享问题的同时也要处理好数据的保密和隐私保护问题。现阶段，对领导干部数据具有使用权的只有数据的管理员、部门主要领导以及通过合法程序获得数据使用权的核查人员和办案人员。对这部分数据使用人员的监管，除了保密制度外，更多的是依靠个人的政治素养和职业道德修养，没有形成系统有效的数据监管机制。国家信息中心原副主任胡小明指出，“除了需要建立健全相关的制度外，政府机关应采取隐私脱敏手段，包括为调查对象保密、与使用数据的单位签署保密协议，不使用大数据手段挖掘当事人的隐私等。”［21］通过建立有效的数据监管机制，在确保公职人员个人隐私得到充分保护的前提下，可以最大限度地使用数据，确保数据使用的充分性。因此，我们应建立健全公职人员的数据监管机制，做好对公职人员数据使用的监管工作。通过对公职人员数据的全面采集、科学处理、有效分析和恰当监管，形成公职人员腐败问题数据治理的有效路径，从源头上杜绝腐败行为的发生，使我国公职人员更加清正、各级政府更加清廉、政治生态更加清明。

注释：

①详见James Manyika,et.al.Big data:The next frontier for innovation,competition,and productivity ［EB/OL］.网址：http://www.mckinsey.com/business-functions/business-technology/our-insights/bigdata-the-next-frontier-for-innovation.2011-05.

②此外，还有的学者认为大数据具有准确性（Veracity）和价值（Value）等特征。

③1PB=1,125,899,906,842,624(2的50次方)字节。