经济犯罪数据学：一门正在形成中的新学科

刘 权

（河南警察学院 侦查系，河南 郑州 450046）

任何一个学科或研究领域的形成都不是偶然的，都有其客观性和内在的必然性。经济犯罪数据学的产生也不例外，它的出现脱离不了当前特定的历史背景和技术条件。

一、经济犯罪数据学产生的时代背景

（一）经济犯罪形势

经济犯罪与经济发展、经济活动及经济政策相伴而行，“是市场经济负面效应的具体表现之一”[1]，市场经济越深入，经济犯罪形势就越复杂严峻。当前，我国刑事犯罪的类型、结构已经悄然发生了变化，总体表现为严重暴力犯罪数量持续下降，通过互联网实施的远程非接触性侵财犯罪逐年增加，经济领域犯罪已逐步成为社会的主流犯罪。经济犯罪的形势具体呈现出以下几个显著特征。

1.经济犯罪已经成为社会主流犯罪

经济犯罪与经济发展水平呈正相关关系。经济发展速度越快、经营方式越丰富、发展水平越高，经济犯罪的发案总量往往就会越突出、越多样。2010 年起，经济犯罪成为主流犯罪的趋势特征就已经初步显现。近几年统计数据显示，每年的经济犯罪涉案总价值已突破万亿元，造成直接经济损失近1500 亿元，经济犯罪对社会经济的破坏性可见一斑。经济犯罪素有“隐形犯罪”之称，缺乏直观性，许多犯罪隐藏在经济活动背后，人们不能直接感知，致使存在为数不少的隐案或者叫“犯罪黑数”。上述数据尚不包括未能发现、立案的隐性犯罪，如果加上这一部分数字将会更加惊人。经济犯罪已经从次要的犯罪类型演变成为当今社会的主流犯罪。

2.互联网成为新型经济犯罪“天堂”

互联网信息技术革命的发展在推动人类社会进步的同时，也助推了经济犯罪阵地的转移，改变着犯罪行为发生的模式和类型。套用英国作家狄更斯的话来说：“这是最好的时代，但也是最坏的时代；这是智慧的时代，也是愚蠢的时代。”互联网已经成为经济犯罪新的“天堂”，涉及互联网的犯罪主要体现在以下三个方面：一是共同犯罪以网络空间或以网络为媒介进行沟通联络；二是原本线下实施的传统违法犯罪向线上转移；三是由互联网自身特点而衍生出的全新的经济犯罪。尤其是传统线下实施的制假售假、非法集资、非法传销、金融诈骗、洗钱等传统犯罪形式披上互联网的外衣，贴上远程、涉众的标签，且常常与互联网金融创新相混淆，为准确认定犯罪增添了许多障碍。

3.经济犯罪产业生态苗头显现

产业链原本是经济学中的一个概念，是对各产业部门之间基于技术、经济关联而表现出来的环环相扣的链条式关系的形象描述。产业链中存在着上下游关系和相互利益价值交换，各部门之间分工协作、互补互动、协调运转，共同形成一种良性的产业生态系统[2]。

与经济运行相伴相生的经济犯罪也呈现出这种产业化的趋势。犯罪过程被细化分解为若干碎片，像生产企业的各个流程一样，相互之间分工精细，职业化经营，形成像产业链一样的上下游关系。非法集资犯罪、制假售假类犯罪、银行卡伪卡侧录犯罪、假币类犯罪、涉税类犯罪产业化特征更为明显。由于经济犯罪作案手段日趋复杂，技术要求越来越高，犯罪形式日趋职业化、智能化。许多犯罪分子以此为谋生手段，以地缘、血缘关系为纽带形成职业团伙。这种类型以制假类犯罪为突出，制、售、运、销一条龙，上、中、下游产业共同成为利益群体。

4.涉众、风险型犯罪存在引发经济风险可能

经济犯罪可能引发经济风险，危及经济安全。尤其是在一些重点领域，涉众型、风险型经济犯罪极易存在向金融及其他经济、社会领域传导的风险，如果应对不当，区域性、局部性的小风险就可能酿成系统性的大风险，进而危及国家经济安全和社会稳定。在世界经济进入弱周期，世界经济复苏乏力的大背景下，我国经济发展面临着巨大的经济下行压力，产能过剩、通货膨胀、地方债务、“影子银行”等问题突出。经济下行压力导致一些企业生产经营困难，资产负债率高，一些传统行业、实体店铺受到互联网的强大冲击，聚客能力明显下降。随着利益格局的调整和社会转型的加快，各方面风险不断积累甚至集中显露，也是造成传统经济犯罪向其他领域传导的重要原因。

（二）大数据技术发展

经济犯罪形势日趋严峻的当下，网络化、产业化的趋势及涉众型、风险型的特征使得传统侦查防范的方法已经无法适应，急需一种新的技术为其注入新的动力，计算机通信、大数据技术的应用发展提供了一个难得的机遇。

近年来，大数据吸引了越来越多的关注。从各种各样的数据（包括结构化、半结构化和非结构化数据）中快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。关于大数据的特点，百度百科给出的大数据的特点是 4 个“V”，分别代表：数量巨大（Volume），类型繁多（Variety），价值高（Value），处理速度快（Velocity）[3]。传统数据分析技术着重于用预先设定的适当统计方法对数据进行分析，以求发现数据的功能和价值；与传统数据分析相比，大数据技术的其中一个核心目标就是要从体量巨大、结构繁多的数据中挖掘出隐藏在背后的规律，从而使数据发挥最大化的价值[4]。

实践证明，大数据是应对网络型、智能型、风险型经济犯罪绝佳的手段。以数据信息资源为核心的大数据技术，让之前无法在一定时间范围内进行的数据信息采集、管理和处理成为了可能，为经侦实践创新、理论研究注入了新的动力能源。大数据让潜在的数据价值得以无限地挖掘，其注重相关关系的特质也为思维创新提供了新的视阈。

万物皆数据，侦查皆算法。数据和侦查取证，数据和预警防范在这里交汇，进而完美地结合在一起。

二、经济犯罪数据学研究的对象

任何学科都是一门关于问题的学问，大学科研究大问题，小学科研究小问题。经济犯罪数据学作为一门新兴的社会学科，首先要有自己区别于其他已有学科的研究范围，进而在这一范围领域揭示特有的社会现象、本质及规律。

经济犯罪的研究始于20 世纪80 年代，主要是从经济刑法层面展开。经济犯罪侦查的研究开始于20 世纪90 年代，重点是从刑事侦查角度展开，都没有形成一门独立的学科。

在社会经济和互联网快速发展的今天，社会领域经济犯罪和专业领域经济犯罪相互叠加，传统经济犯罪与网络经济犯罪交织共生，各类经济犯罪案件数量、手段特征、时空分布时刻不停地在发生变化，容易向社会传导风险的属性也让其成为全社会关注、研究的热点问题。经济犯罪风险预警感知、非法经济业态宏观战略研判已经成为了当今时代的新命题，迫切要求我们不断去探索、建立一门新的经济犯罪学科。

经济犯罪数据学正是在这种背景下应运而生，成为把经济犯罪侦查和数据技术融合起来的一门新的学科。经济犯罪侦查最早脱胎于刑事侦查学，但在发展过程中逐步走上了一条与传统刑事侦查学不同的轨道。刑事侦查学的研究对象主要是人的行为，经济犯罪侦查学在研究人的行为的基础上，增加了数据的元素，行为与数据成为自己独特的研究对象。

现代经济犯罪中资金数额庞大、账户众多、链条复杂，资金在账户之间的流动、交易、驻停，必然会留下相应的痕迹，形成资金交易数据，资金数据印记不仅为经济犯罪案件线索扩展、证据固定、嫌疑人锁定等提供帮助，同时具有犯罪发现、预警防范等重要功能[5]。经济犯罪行为必然伴随产生相关的人员轨迹数据、通信数据、物流数据，从而形成以资金交易数据为中心的数据洪流，为多维数据聚合、分析提供了依据。基于此，一个崭新的学科—经济犯罪数据学正在逐步孕育生成。

经济犯罪数据学的名称从最初的资金查控数据分析到经济犯罪侦查数据学，再到经济犯罪数据学，经历了从微观的技术手段、中观的战术方法到宏观的战略研判这一发展过程，是经济犯罪侦查实践催生出的一门应用学科。正是在经济犯罪侦查实践这片沃土上，经济犯罪数据学一步一步生根发芽、开花结果。

在打击、防范、控制经济犯罪的实践场景中，公安部经侦局通过“论剑、论道”活动的强力推进，使得许多用于指导学科研究的基础理论得以逐步升华提炼，反过来用于指导实践工作。从资金印记规律、资金流向规律到后来以多维数据聚合分析为基础的资金穿透、股权穿透、类罪模型、经济行为画像、市场主体基因测序等等一批相关理论、技术的出现，宣告了一个新学科已经呼之欲出。

经济犯罪数据学的产生和发展，既是学科之间渗透融合的结果，也是经济社会发展与国家治理的必然趋势。经济犯罪、经济犯罪侦查与数据科学产生的时间都不长，但两者的渗透融合却焕发出一种强大的生命力，足以引起理论学界的思考。只要保持永不停步的实践探索，秉持一如既往的创新精神和永不停歇的理论关注，必定能建成一门独立的经济犯罪数据学。

三、经济犯罪数据学学科体系构想

经济犯罪侦查学是侦查学的一个分支学科，虽然有自己特有元素，但与传统侦查学在技术手段、措施策略等方面并没有质的差别。之前提出的经济犯罪侦查数据学，仍然是从侦查这个角度加入数据学的内容，并未跳出侦查学的研究范畴。经济犯罪数据学这一概念的提出，则突破了以往犯罪侦查的束缚，极大扩充了原有经济犯罪侦查学的内涵和外延，完全进入了一个全新的研究领域，其学科体系也应当在原有基础上加以重新建构。

笔者认为，经济犯罪数据学应当是与经济犯罪侦查学并行的一个概念，吸收了许多传统经济犯罪侦查学的理论元素。经济犯罪侦查学侧重于经济犯罪侦查的程序规范、侦查措施、证据体系、犯罪认定等相关内容，而经济犯罪数据学更侧重的是技术性、宏观性的知识理论体系。

（一）基本原理规律

1.资金数据印记律

资金、账户是现代经济行为的基石。经济违法犯罪行为与合法经济行为一样依附网络环境和交易流程、支付工具，资金无论是通过银行柜台、网上银行还是第三方转移支付、结算，都必然留下一定的资金数据痕迹。正如普通刑事犯罪中遗留在现场的指纹、DNA 一样，违法犯罪经济行为也必然会在违法犯罪过程中留下一定的印记，而且这种印记更不容易被清除，为还原回溯经济犯罪提供了证据。

2.违法资金流向律

经济犯罪牟利性的目的致使资金的流动最终总是指向违法犯罪人员的实控账户。结合资金印记规律，顺着违法犯罪资金流向循线追踪，有助于发现犯罪嫌疑人行踪，查清违法犯罪组成人员，收集调取相关犯罪证据，挽回经济损失。

3.“四流”信息统一律

商业经营过程通常包括四个环节，即采购、运输、储存和销售。商品采购和商品销售属于商流运动，商品运输和商品储存属于物流运动范畴。商流、物流运动过程中必然伴随着资金流、信息流的运动。其中，商流就是一个交易的过程，是动机和目的，资金流是条件，信息流是手段，物流是终结和归宿。

违法经济犯罪的寄生规律，决定了经济犯罪行为发生与正常经济活动具有相同的生存环境。经济违法犯罪行为也同样存在着资金流、信息流、物流，因为是一种出轨的经济行为，所以它不存在商流，而多了一个人员流，也即是人的运行轨迹。

4.数据相关关系理论

大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。大数据应用中一项重要的理论协议是相关关系理论。相关性是大数据的灵魂，相关关系取代了因果关系，重点关注“是什么”，而不再过多纠结于“为什么”。大数据侦查思维更多地是借助于相关关系的思维方式。

在经济犯罪侦查活动中，面对着一堆资料或信息，如何重构犯罪嫌疑人的违法犯罪行为，需要运用相关关系来重塑这些数据元素，刻画其经济违法犯罪行为。通过相关关系，还可以感知、预测其他经济违法行为发生的可能性。

5.经济犯罪寄生规律

经济犯罪本质上是行为人为了牟取非法利益，滥用经济自由而实施的一种变异或出轨的经济行为[6]。经济犯罪寄生规律是指经济犯罪滋生、存在、附着于一个国家或地区的经济活动及其特定发展阶段经济政策的规律，是经济犯罪的基本规律。经济犯罪寄生规律的表现主要体现在五个方面：生存环境与正常经济活动具有同一性，产生原因与经济发展规律具有同源性，变化趋向与经济政策调整具有同步性，总量波动与经济周期具有同频性，地域转移与区域经济具有同轨性。

经济犯罪寄生规律揭示了经济犯罪的可预测、可控制性。许多经济犯罪是可以提前预警感知的，这为经济犯罪治理、经济违法犯罪宏观战略研判提供了可行性依据。

（二）基本技术理论

1.资金穿透技术

违法犯罪资金在进入犯罪嫌疑人口袋里之前，往往会经过层层的伪装，多次拆解转移。资金在不同的账户之间流动，而这些账户分属于不同的单位或个人，从外部观察如雾里看花。资金穿透的目的正是要撩开层层面纱，剥去“皇帝的新装”，让违法犯罪资金无处遁形。资金的目的、去向、通道、经手人员纷纷露出“庐山真面目”，还原事实真相。

资金穿透通常是以最初接收资金的账户为付款方，查收款方也即是交易对手，然后再以交易对手为付款方，再查其收款方。如果遇有阻断，则想办法将断点连接起来，直至确定资金最终的位置。

2.股权穿透技术

经济犯罪常常涉及公司企业，如何准确发现公司企业之间隐性股权控制关系，再现股权控制架构是经济犯罪侦查中的一道难题。许多经济违法犯罪分子往往故意将涉案公司之间的股权关系设计得错综复杂、扑朔迷离，一些神秘的控制人、影子股东在登记资料中若有若无、若隐若现，相互交叉代持、隐性持股。股权穿透技术就是要解决人为设置的迷雾，再现股权控制架构，进而准确揭露、认定经济犯罪。

3.远程取证技术

经济犯罪中许多案件线索资料甚至相关证据存储在远端计算机服务器中，需要运用镜像技术远程获取。不少网络犯罪中，犯罪嫌疑人喜欢将涉案网站搭建在云服务器上，实践中通过搭建仿真网站、镜像文件还原等技术方法获取犯罪证据资料。网络远程取证技术在互联网已经成为经济犯罪新天堂的今天，必将越来越发挥出强大的威力。

4.数据可视化技术

数据可视化不是简单地把数据变成图表，而是以数据为视角，运用数据视觉描述数据之间真实的相互关系。数据可视化将各种枯燥的金融数据转换为资金交易流程图，将复杂的账户号码、交易金额、交易日期等字段信息转换成人性化的直观图形和图表，通过树形结构或时间轴的样式展现出来。通过数据可视化技术，可以将犯罪嫌疑人的社会关系、资金流向、犯罪特征转化为直观的图形展示，一目了然地描述违法犯罪事实。数据可视化技术作为辅助证据，在刑事诉讼中易于使人直观理解，起到说理、说服的作用。

5.多维数据分析技术

单个维度的数据可能说明不了什么问题，数据每多一个维度，产生的威力就会成倍上升。资金流、人员流、通信流、物流数据是经济犯罪案件侦办中需要运用的数据信息，用数据分析的技术将这些数据理清，进行多个维度的数据关联分析。当多种数据同时指向某一要素时，研判人员即可以作为深入分析的依据，进一步开展工作。多维度数据分析的地位在经济犯罪数据学科居于基础性的地位。

6.经济行为画像技术

用户画像这个理念是交互设计之父阿兰·库珀提出的，他认为用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。电子商务时代的用户画像就是把用户的基本属性（年龄、性别、地域）、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征和社交网络等大致地标签化，根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户形象。经济行为可以分成合法经济行为和非法经济行为两个维度，经济行为画像也可以从正反两方面去进行解读。经济行为中的一些异常特征，为非法经济行为的画像提供了基础依据。

7.市场主体基因测序技术

市场主体是指在市场经济中从事经济活动，享有权利和承担义务的组织和个人，其中起主导作用的是公司企业。基因测序是一种新型基因检测技术，通过测定基因全序列，预测诊断患病的可能性，基因测序技术能锁定个人病变基因，提前预防和治疗。市场经济主体尤其是公司企业同样会出现有缺陷易患病主体，通过获取相关数据，构建标签体系测定公司企业是不是具有经济违法犯罪风险，从而达到提前感知、预警防范的功效。

四、经济犯罪数据学引领下的全新警种建设

（一）全新经侦实务与新经侦队伍

经侦本身就是一个新警种，从1998 年正式成立到现在跨过了20 多个年头，而经济犯罪手段与形式日新月异，暴力犯罪经济化、经济犯罪产业化的趋势使得打击和预防经济犯罪原有队伍和手段存在诸多的不适应。为适应新形势、新变化，原有的经侦警种需要有新跨越、新提升，需要打造一支全新的经侦队伍，锻造一个全新的警种。

1.职能定位新

打击、服务、参谋是公安机关经侦部门原有的三大职能，在新的历史条件下需要进一步提高政治站位，扩充原有的职能定位。在“互联网+大数据”时代，公安机关经济犯罪侦查部门更多的职能应当担负起防范金融经济风险发生的新任务，在强化打击经济犯罪的同时，要通过多维经济数据的集成、分析，对非法经济形态进行宏观战略研判，立足全局，放眼全球。

2.治理模式新

经侦部门面对的是不断变化的新型犯罪，适时变换犯罪打击模式是经侦工作的常态。经侦警种成立早期主要是通过专项行动打击经济犯罪，后来发展为集群战役，通过发起区域性的集群战役，对整个犯罪相关产业链打深打透。当前经侦部门打击犯罪模式主要是云端主战模式，通过云端统一指挥调度，实现经济犯罪全领域、全链条打击，全国打，打全国。目前公安部经侦局也正在探索集中宏观战略研判延伸打击新模式，从原来的由下至上转变为由上至下，突出部、省两级在宏观战略研判中的作用和地位。

3.战术战法新

传统经济犯罪侦查手段单一、被动粗放，办案效率低、周期长，已经跟不上“互联网、大数据、云计算”时代变化节奏。情报导侦、数据导侦是新时代、新形势下对经侦部门的新要求，向数据要效率、要战斗力是经侦工作发展的必然路径。侦查模式从以往的由案到人，由人到案，逐步转向由数据到人，由数据到案。通过多维数据综合分析，对经济犯罪进行全要素切片，理清经济犯罪全要素、全链条、全环节，实现对经济犯罪全领域、全方位打击。

4.工作机制新

经侦工作的发展历程已经走过了三个阶段：第一阶段传统的经侦工作用一句话来概括就是“线索靠等，证据靠手，调查靠走，审讯靠吼”；第二阶段经侦工作通过资金查控平台实现资金在线查控完成了一次飞跃；第三阶段通过经侦应用云建设实现了数据化报案，数据化查控，数据化取证，精准打击、循环打击，工作机制的创新全面提升了经侦核心战斗力。

（二）全新经侦理论与全新经侦专业

一个新学科从诞生到成熟需要经历一定的过程。经济犯罪数据学命名是从资金查控数据分析、经济犯罪侦查数据学到经济犯罪数据学一路演进而来，本身也意味着处于不断发展变化之中。经济犯罪数据学作为一个新学科，本身就是一个不断总结、不断积累、不断发展的过程，发展之路任重而道远。

1.理论研究创新

任何一门学科要想发展进步，必须要有一支稳定的理论研究队伍，有宣传研究成果的公开发行学术刊物，出现一批有代表性的理论研究成果。公安部经济犯罪侦查局2017 年起每年通过举办“经侦论剑”实战比武为理论研究提供了鲜活的素材，通过连续举办“经侦论道”—经济犯罪数据学研讨会推动理论研究向前发展，积累了一部分理论研究成果。2019 年9 月初，中国刑警学院邀请全国十几家公安院校经侦教学、理论研究人员，召开了“经济犯罪数据学”学科体系建设研讨会，专门就经济犯罪数据学的研究对象范围、学科体系建构进行研讨。当然，经济犯罪数据学的理论研究才刚刚起步，距离成熟还有很长的路程要走，但如果我们足够专心专注，就能够持续推动经济犯罪数据学理论研究不断向前发展。

2.专业教育创新

专业以学科为依托，学科是专业建设的基础，是一定领域知识理论体系的集合和系统化。大学承担着保存、传播、应用和创新知识的责任，通过加强学科建设促进专业建设水平的提高，是一条行之有效的途径。全国目前有13 个公安政法本科院校开设有经济犯罪侦查专业，这些专业是培养经侦专门人才的主要力量。之前经侦专业的人才培养方案专业核心课程体系都是按刑法分则中类罪名进行设置，开设金融、涉税、商贸、公司、知识产权等课程，相互之间内容交叉重复，缺少特色。在涉众型、风险型经济犯罪不断增长，可能引发经济风险，危及经济安全的新时期，经侦专业人才培养方案修订应着眼于经济风险防控这个大局，围绕经济犯罪数据学构建新的课程体系，开设“经济犯罪数据学”“金融风险与应对”“经济犯罪案件办理实务”等核心课程，改变以往程式化的课程体系结构，构建一个适应时代发展要求的全新经侦专业。

3.教学内容创新

教学改革，改到深处是课程，改到深处是教材。“经济犯罪数据学”虽然尚不成熟，但一些新的理论知识已浮出水面。资金数据印记律、违法资金流向律、“四流”信息统一律、数据相关关系律、经济犯罪寄生规律，资金穿透、股权穿透、远程取证、数据可视化、多维数据分析、经济行为画像、主体基因测序等技术已经在实践中广泛运用，应及早引入课程教学内容中去。同时应统一组织公安院校、实战部门、数据科技企业人员，加紧课程教材建设，以课程教材建设推动整个专业学科建设发展。

4.教学模式创新

“培养什么人，怎样培养人，为谁培养人”是新时期高等教育的重大命题。怎样培养出符合公安实战要求的建设者、接班人和捍卫者，是公安院校经侦专业教学应当思考的课题。目前此类人才培训主要靠社会上的数据科技公司企业来完成，这与公安院校作为经侦人才培养主阵地的定位是极不适应的。经侦专业教学一定要坚守教学培训主阵地，掌握理论知识话语权。“仗要怎么打，兵就怎么练”，经济犯罪数据学是一门应用性很强的学科，前沿不在学院理论，而在实战，因此，教学模式应当改变固有的课堂教学模式。可以采取集中培训、跟班作业等形式，让课堂学习走到实践中去，让专业学生参与案件侦办部分工作，从侦查实践中巩固所学知识内容。

五、结 语

经济犯罪数据学理论从公安实践中来，也不断地在公安实践中得到检验、论证。作为经侦教学、理论工作者，我们应当如何走进大数据时代，我们能从数据中获得什么，经济犯罪数据学将对我们以后的经侦实务工作、教学工作、理论研究带来什么样的变化，都是我们应当认真思考的问题。从现在看，这一新学科还很不成熟，但从长远看，经济犯罪数据学通过不断补充完善，再经过不断的努力，必将成为推动打击防范经济犯罪、抵御经济风险的强有力的理论武器。