21世紀是科技高速發展的時代,大數據技術的應用領域不斷擴大,在廉政建設與反腐敗斗爭中,從事前、事中和事后三個階段應用大數據技術手段開展工作,可為其提供全新的思路,找到有效的突破口。
事前:預防腐敗
對于健康,常識是“預防重于治療”,對于廉政建設和反腐敗斗爭而言也是這樣。廉政風險預警機制建設是反腐倡廉的一項重要手段,它強調事前評估,通過對可能產生腐敗問題的各個環節進行分析判斷,提出預防對策,以有效控制和化解廉政風險,大大降低反腐敗成本。目前我國的反腐敗工作側重于建立腐敗產生后的懲罰制度,事前先導性預警機制不夠,增加了事后反腐敗的成本。
廉政風險預警主要從兩個方面考慮:“對事”和“對人”。“對事”就是重點關注施政過程中各個環節是否存在產生腐敗的漏洞和可能性、不正之風問題發生的概率等。如出現大額度資金使用、重大人事調整、大宗物資采購等情況時,能夠及時跟蹤教育、提醒防范。“對人”則要考察即將選拔的領導干部和基層公務員是否適合從事政府工作。一是要了解其之前的工作狀態和履職行為軌跡、有無腐敗行為苗頭等情況;二是要了解當事人的各項特質,進行風險等級評估,對風險等級較高的人及時進行進一步的測試、教育警醒或者調整其擬任職務。
大數據之所以備受推崇,就是因為它能夠從經常性發生的事件或行為中總結規律,預測未來發展趨勢。數據時代是預測未來的時代,“整個數據時代最重要的事情,是要做到事前諸葛亮,就是有預防機制”。例如,浙江省紀委監委網站曾報道,在紹興市柯橋區平水鎮某項目實施過程中,存在工程量、工程單價及工程總價均大幅超過預算的問題。當地黨風廉政信息監察中心通過大數據捕捉到了這一情況,約談了相關人員,幫助他們及時踩住剎車,沒有犯下更大的錯誤。這充分體現了大數據在預防腐敗行為方面的作用之大。
事中:廉政監督
權力缺乏監督和制約是權力濫用的根源,而腐敗的實質就是公共權力的濫用。在當今世界上,僅僅依靠單一化制度力量來反腐敗已很難達到預期的效果,讓其他社會主體參與到對公共權力的監督中,是廉政建設的重要保證。多主體監督有賴于政府信息公開,政府信息公開有利于幫助社會各監督主體真正了解政府決策和權力運行的過程,從而有效參與監督。當前,其他社會主體對政府廉政建設的參與度還遠遠不夠,信息公開程度不夠是主要原因之一。
目前從上到下要求建立的政府信息公開系統強調的是政務公開,包括審批流程透明、財務操作陽光、人事選拔公開等一些必須公示的信息。這些信息公開的程度、公開的時間和使用的權限掌握在政府手中,傳播的信息都要經過嚴格的審查和篩選,所公開數據的內容有很大的局限性。如今,信息公開的程度往往取決于技術發展的程度。技術人員完全可以通過大數據“網絡爬蟲”技術,有目的有計劃地從互聯網中自動獲取與公務人員及其公務行為相關的各項信息,包括其網絡言行舉止、財產資金流向和征信情況等。
大數據技術應用于政府廉政建設,將有效地打破政府壟斷信息的現狀。統一的信息公開系統輔之以大數據技術使信息發布和信息傳播的過程變得更加透明,信息獲取變得更加便捷。一方面可以保證社會各類監督主體的知情權,幫助他們不受時間和空間的限制方便地獲取所需要的政府信息,隨時發布自己的觀點,充分調動了他們參與廉政監督的積極性;另一方面,提高了反腐敗工作的警示作用,正是由于政府大數據能夠準確收集到許多人們不常在意的信息,這提醒了各級政府工作人員必須時刻規范自己的言行舉止,與腐敗行為劃清界限,使廉政建設更上一個臺階。
事后:廉政評價
與廉政風險預警相對應的是廉政評價,作為事后評價,廉政評價是對政府已經發生的施政行為及領導干部實際廉政情況進行評價,對錯誤的決策或行為及時調整或改正,對違紀、違法的領導干部依法、依紀予以黨紀、政紀處分或移交司法機關處理,這在廉政建設過程中同樣起著至關重要的作用。對政府及其工作人員特別是各級領導干部的廉政評價方法很多。比如:有研究者認為可以從廉政能力、廉政品德、勤政數量、勤政質量和生活作風五個方面進行廉政評價。其中有的方面可以通過定量指標去評價,有的就必須采用定性指標;有的指標比較好操作,數據獲取較為方便;有的指標則復雜性較高,獲取難度也較大。在這種情況下,引入大數據技術就能解決一些原來難以解決的問題。例如,對生活作風的評價就包括處事公正和廉潔自律等。這些方面常常采用定性數據,能真正用于作比較的定量數據少,評價結果在很大程度取決于考核人員的心理、情感因素和學術觀點,人為因素造成的偏差較大。
恰當地引用大數據ETL技術,即通過數據抽取、轉換、加載,能有效整合廉政評價過程中各種分散、零亂、標準不統一的數據。將廉政評價數據從“定性”變為“定量”,從“定時”變為“實時”,便于分析、處理和運用。此外,還可以在專業大數據技術的支持下,利用動態監測、多因素考核、群體和個體分析、交叉驗證等方法,進行多來源、非結構化數據的定量分析,有效解決評價信息獲取難、定性數據分析難等問題,實現對廉政建設方方面面統籌評價,保證廉政評價工作的準確性和科學性。