大数据思维下的官员财产申报制度研究综述

邱安民+胡杨成

[摘 要]官员财产申报与公示是当前社会的一个热点问题，众多的专家学者都致力于运用大数据思维对官员财产申报制度领域进行探索。本文对大数据思维和技术以及国内外专家学者运用大数据分析官员财产申报的状况进行了研究和综述，得出结论：大数据思维和技术将为官员财产申报制度研究开辟全新的路径。

[关键词]大数据；官员；财产申报；研究；综述

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.02.003

[中图分类号]D630.9 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2017）02-000-02

官员财产申报制度是预防腐败的一项重要制度，是实现党的十八大以来全面治党反腐倡廉“不敢腐、不想腐、不能腐”目标的关键一环。近年来，财产申报制度正逐步确立并取得了一定的成绩，但官员申报意愿低、核查难度大、预警效果差一直困扰其发展。官员财产申报，关键是“财产”，管住了财产的流向与路径，降低其来路与去向的隐秘性，财产申报制度才能真正有效果。大数据时代，人人都会留下自己的“数据足迹”，以官员“财产”异动为切入点，引入大数据思维，利用云计算等新技术、新方法，就能从无数的“数据足迹”中了解申报者的状况，从而起到全面核查、自动预警的效果。当前的官员财产申报，不仅需要理论突破，更需要技术创新，基于大数据思维技术将为官员财产申报制度创新开辟一条全新的路径。

1 国外研究综述

“大数据”（Big data）是指“无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理，并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。”这个概念由Nature杂志于2008年最早提出，随后Science杂志于2011年阐述了大数据在科学研究领域的重要性，同年6月，麦肯锡全球研究所首次论述了“大数据时代”，并将大数据方法引入社会问题领域。维克托·迈尔-舍恩伯格教授与肯尼思·库克耶是大数据社会问题研究领域的杰出代表，2012年他们合著的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》通过对比大数据思维与传统小数据思维的异同，阐述了“大数据时代”对人们的生活、工作带来革命性的影响。

现在，大数据广泛应用于社会各领域。在商业领域，沃尔玛利用大数据，可以清晰掌握全球27个国家11 457家门店近700万种商品任一时段的销售数据和销售细节，并据此预测顾客需求。在公共行政领域，美国是首个将“大数据”全面引入行政领域的国家。2009年，奥巴马政府发布《开放政府指令》，建设Data.gov公共数据开放网站；2012年3月，美国政府启动了“大数据发展计划”，同年5月，联邦政府发布《数字政府战略》。大数据战略有利于公众更好地获取并利用政府大数据，同时也极大提升了政府效能。

美国是官员财产申报制度最为完善的国家，而大数据在此功不可没。依托大数据，整合了税务、金融、国土及司法等部门信息，以国家征信系统为载体，核查部门可以轻松监控政府公职人员财产的异动，快速发现问题并作出回应。

国外在大数据运用有许多地方值得我国学习和借鉴，新的思维方式与新的技术革新将带来社会生产方式的巨大变革。顺应潮流发展，引入大数据思维，将是对官员财产申报制度创新的重要尝试。我国大数据还刚刚起步，数据碎片化、信息孤岛、部门条块分割、公民信息意识较为淡薄及国家整体信息安全威胁等都影响着大数据的发展。因此，借鉴必须结合国情，才能闯出一条新路。

2 国内研究综述

国内关于官员财产申报的研究非常多，但重点主要围绕以下几个方面展开。一是域外财产申报制度介绍及比较研究。郇天莹、荣俊 等重点介绍并对比了美国、韩国、新加坡等国家财产申报制度的异同及对我国的启示。二是我国官员财产申报制度存在的困境与影响因素研究。主要从官员抵触心理、隐私保护冲突、配套设施不完善等三个方面进行影响分析。王高贺、郭文亮认为存在藏富、保护隐私、担心收入减少、害怕腐败行为暴露心理、推行时机不成熟等心理。屠振宇提出了申报人隐私权保护问题。韩珍珍则认为当前官员认同度不高、缺乏法律制度的支撑以及配套制度不健全等是财产申报的困境。三是实现官员财产申报制度的方法与路径研究。梁平支持“自上而下”的路径。廖晓明则支持“自下而上”路径。从实际情况来看，“自下而上”是当前探索主要模式，但从国外实施的成功经验来看，只有“自上而下”才有可能真正全面实现财产申报。

近两年来，将大数据思维、技术运用于腐败预防和惩治成为研究的热点。徐浩程提出利用大數据寻找腐败；张硕、高九江探讨了大数据技术在腐败防治机制中的应用；刘筱勤则强调应用大数据对当前的廉政制度进行创新；廖晓明、魏永平、罗文剑基于大数据技术阐述了预防腐败的方法、框架以及面临的挑战。在实践领域，江苏昆山、北京市检察院、广东肇庆、上海奉贤区纪委探索了“大数据反腐”新模式，在利用大数据科技反腐方面取得了较好的成效。

综上所述，随着“大数据时代”到来，基于大数据思维的反腐败研究成为热点，为反腐败开辟了新的研究思路，值得肯定与借鉴。当然，这些研究更多针对腐败这一宏观领域展开，在大数据技术具体运用过程中因为缺少具体载体而无法聚焦。再加上廉政数据收集难、数据挖掘分析专业人员严重不足等因素，其真正运用还有很长的一段路要走。

3 大数据思维下的官员财产申报模式探索

运用大数据思维，从技术方法层面对官员财产申报制度进行创新研究，能给官员财产申报制度研究以一个全新的视域，从而开辟出一条新路径规避或突破当前的层层阻碍。从应用价值来看，基于大数据思维的新方法与新技术，通过构建三位一体的“数据收集—挖掘分析—数据运用”新机制，能有效解决虚假申报、抽查比例低、核查难度大及公众参与难等问题，有利于现有条件下快速提升官员财产申报制度的绩效。大数据财产申报模式，如图1所示。

大数据的基石是数据源，通过对官员财产申报信息的梳理，可以把大数据信息源的类型分为三类：结构型数据、半结构型数据、非结构性数据。其中结构性数据主要是通过组织部门提供信息，主要涉及与官员财产相关的银行、税务、公安、房产、金融与国土，这类信息的结构相对稳定，格式相对清晰。而半结构型数据与非结构性数据主要是指由公民个人在社交过程中留下的“数据足迹”和公众参与而来的“数据反馈”，它们一般是通过微博、微信、QQ、论坛与贴吧等社交网络信息出现。之所以将其划归为半结构或非结构数据，主要是由于这类信息并不是传统意义上的可格式化信息，它们没有固定的结构，可能是一张图片、一段语音视频等信息。

在数据收集阶段，对应的是财产申报制度的申报与公示环节。主要是对数据源产生的数据进行整合与采集。其中申报阶段重在申报数据与组织部门数据的整合比对，而公示阶段则更多的是侧重于公众参与之后产生的数据信息采集。对于结构型数据主要进行数据的整合，由于不同部门间的数据存储格式不一，所以在具体的数据收集过程中需要进行有效的整合。而对于半结构与非结构数据，则主要是数据采集。对于整合后的数据源与采集到的数据源，两者之间需要进行相关性关联，例如：最常见的关联可以以个人身份证号为索引进行关联，对于关联后的数据进行数据存储处理。

数据分析处理阶段主要通过内部程序完成。对于已经完成关联性的存储数据，依托传统的数据分析技术（如数据挖掘、数理统计、智能算法）和云计算技术，可以快速分析出申报主体的申报信息是否真实，对于虚假申报情况进行有效预警，同时依据海量大数据还可以对整个申报区域内有关信息进行预测，进而为下一步的财产申报制度改进提供决策支撑。

数据运用主要涉及财产申报制度的核查与惩处环节。在核查环节，大数据改变了传统的以人工为主的核查方式，改由系统自动核查，这样不仅提高了核查的效率，扩大了核查的覆盖面，还节约了行政成本。原来的抽查将变成全方位的普查。同时，通过大数据分析也可以发现一些申报群体的共性以及部分申报主体的个性偏好，便于整个申报制度的及时改进。此外，大数据信息预警给惩处环节也提供数据支撑，使惩处环节更加科学高效。

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