大數據賦能隱性腐敗治理的機理與路徑

杜治洲　趙雅星

摘? ?要：隱性腐敗具有偽善性、間接性、復雜性和多源性等特點，較之普通腐敗更具欺騙性和隱蔽性，治理難度更大。通過大數據的精準預測、腐敗指數測量、全面比對和深度分析功能，能夠在預防、發現、調查和懲處環節改善信息不對稱現象以賦能隱性腐敗治理。在運用大數據治理隱性腐敗的同時，要警惕其運行過程中存在的問題和風險，處理好大數據的真實足量與必要收集、共享交換與安全防范，有效利用與依賴限制之間的關系。應從“硬制度+大數據”雙輪驅動、完善反腐大數據收集處理機制、有序推進數據開放、加強大數據反腐的頂層設計等方面采取有效舉措，實現大數據對隱性腐敗的有效治理，助力國家治理體系和治理能力的現代化。

關鍵詞：大數據；隱性腐敗；腐敗治理；信息不對稱

中圖分類號：D630.9? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-9170（2023）04-0016-07

任何形式的腐敗都具有隱蔽的特點，但隱性腐敗的隱蔽性更為突出。當前我國反腐敗斗爭已取得壓倒性勝利并全面鞏固，然而反腐敗斗爭形勢依然嚴峻復雜，特別是腐敗行為人為躲避懲罰，在實施腐敗行為的過程中更加謹慎，腐敗手法更加“婉轉”，腐敗介質更為智能。此類隱性腐敗不僅調查取證難，還易污染政治環境、腐化社會風氣，治理隱性腐敗迫在眉睫。為此，黨的二十大報告明確提出堅決“懲治新型腐敗和隱性腐敗”。針對隱性腐敗難定性和難取證的特點，反腐敗機構可以利用大數據的高速處理分析能力以及留痕功能賦能隱性腐敗的預防、發現、調查和懲處。

一、隱性腐敗的主要特征

隱性腐敗的實施者手法多變、渠道各異，且善于對法律條文“見縫插針”，查處難度大。隱性腐敗主要包括期權腐敗、信息腐敗、干股分紅、高利轉貸、情感腐敗等情形，行賄人不是打著禮尚往來的幌子，就是包裹著人情的外衣對受賄人以“合法”的名義進行物質、金錢或情感賄賂。有學者從腐敗過程的視角提出：“隱性腐敗是腐敗的一種形式，是黨政機關工作人員和相關組織工作人員借助公共權力和職務、利用隱蔽的非法方式獲取各種物質利益和非物質利益的犯罪行為。”[1]還有學者從監督和查處的視角認為：因違法性質模糊，法律監督往往缺位，隱案規模或曰官方統計“黑數”巨大，故稱其為“隱性貪腐”[2]。其實，隱性腐敗可能是犯罪行為，也可能是沒有觸犯刑法的普通腐敗行為。筆者認為，隱性腐敗就是指通過輾轉迂回或高智能化的手段，以情理法作偽裝的極其隱蔽的方式，濫用委托權力或對委托權力施加影響以謀取私利的行為。與其他腐敗行為一樣，隱性腐敗的主體也包括兩大類：濫用委托權力者和對委托權力施加影響者。其中，濫用權力者通常是官員或其他權力行使者，而對委托權力施加影響者則有可能是包括官員和普通公眾在內的任何人。

（一）以情理法做偽裝

隱性腐敗極具欺騙性和隱蔽性，是在“合情”“合理”“合法”的偽裝下進行的。例如，以“情”“理”做偽裝的隱性腐敗通常從微腐敗開始。中國自古以來都講究人情往來，微腐敗就是有求于人者與委托權力行使者之間以禮尚往來為借口實施的權力與利益的交換。傳統節日、子女升學、看望病人等都有可能成為看似合情合理的利益輸送機會。這也是為什么紀檢監察機關“每逢佳節倍思官”的重要原因。此外，還有看似合法的“公平交易”式的隱性腐敗。例如，腐敗分子通過專業操作將貸款、融資、投資行為等披上合規合法的“外衣”，借其親屬名義代持，開設數量龐大的隱匿資金賬戶，借助影子公司、政商旋轉門等形式實施利益交換，偽裝性極強。

（二）本質是濫用委托權力

腐敗，就是濫用委托權力或對委托權力施加影響以謀取私利的行為。權力行使者收受好處后濫用委托權力從而為利益輸送者謀取私利。有求于人者向權力行使者輸送利益，進而對委托權力施加影響以謀取私利。隱性腐敗雖然手段、介質及渠道等極其隱蔽，但其本質和結果都是對委托權力的濫用。例如：金融機構管理者利用職權和職務上的影響為親屬、特定關系人謀取利益，通過金融產品投資和其他交易形式收受巨額財物；還有證券公司領導借親友之手以“影子股東”身份從事虛假投資，通過自身委托權力為風險公司“鋪路”。這些花樣百出的“合法交易”掩蓋不了腐敗的本質。無論是什么形式的隱性腐敗，其本質都是濫用委托權力或通過不正當利益作為交換使官員或其他委托人濫用委托權力。

（三）治理難度遠高于普通腐敗

較之于普通腐敗，隱性腐敗更難發現，更難調查，司法監察機關對其追查、懲處需要花費更多的時間、人力和物力。具體來看，可分別從腐敗介質、腐敗時空跨度以及法律規范三個方面進行比較分析。第一，隱性腐敗介質變化升級快。普通腐敗介質通常有形且易被發現，例如巨額現金、汽車、房產和土地等。然而，隱性腐敗的介質則不斷更新升級，呈現信息化且難追蹤的特點，例如干股、微信紅包、虛擬貨幣等。第二，隱性腐敗時空跨度大。在普通腐敗中，受賄者在較短的時間內便能夠得到相應的“回報”，利益交換因時間短而容易被追查。而隱性腐敗的腐敗過程較之于普通腐敗則呈現出時空跨度大的特點，權力行使者將行賄人看作“存折”，在職期間濫用權力為行賄人辦事，在離退休后才獲取回報。這樣一來，監察機關不僅很難發現其在職期間的腐敗行為，并且對其離退休后的腐敗資金難以追查和立證。第三，隱性腐敗定罪難。普通腐敗行為根據現行法律易被定罪，而隱性腐敗分子通常鉆制度和法律縫隙，逃避法律制裁。有學者將此現象稱為由違法利益向“合法利益”的嬗變，這里的合法利益“是由于反腐敗的立法滯后于腐敗變異而導致實然法層面不構成違法犯罪的利益”[3]。可見，司法實踐中很難對隱性腐敗的犯罪行為進行定性，也就無法順利將其入罪。

二、大數據賦能隱性腐敗治理的內在機理

從以上分析可見，隱性腐敗具有偽善性、間接性、復雜性和多源性等特點，依靠普通手段很難發現和查處，其根本原因在于嚴重的信息不對稱。信息不對稱引發信息資源稀缺，腐敗主體通過信息尋租和壟斷換取不當利益，在政治市場中，信息不對稱亦容易催生機會主義行為：“代理人在政治合同中具有得天獨厚的信息優勢，促使其選擇實現自利最大化的經營決策，實施背離委托人利益的機會主義行為。”[4]而大數據具有對抗信息不對稱的功能，可用以精準留痕和關聯分析，在治理隱性腐敗方面發揮重要作用。大數據賦能隱性腐敗治理的內在機理如圖1所示。

（一）以精準預測賦能隱性腐敗預防

隱性腐敗具有偽善性，這就導致其難以識別和預防。行賄人與受賄人披著“禮尚往來”的外衣進行利益交換，使腐敗行為“合理化”。然而，大數據技術可以打破隱性腐敗難以預防的藩籬。大數據最重要的功能在于預測，即大數據技術能夠通過數據碰撞分析對腐敗行為和腐敗活動做出預判，自動發現異常信息，從而發出預警。具體來看，可以利用大數據技術從三個方面預防隱性腐敗的發生：第一，建立廉政數據庫，對異常數據作出預警。廉政數據庫通常包含政府機關工作人員的各項信息，例如個人基本信息、人際關系以及各項收入等，利用大數據分析可以綜合各項信息并找出其中是否存在異常人際交往和可疑資金流入等數據，從而做出預警。第二，構建智慧紀檢監察系統，強化權力監督效能。智慧紀檢監察系統能夠促使國家機關工作人員規范行使權力，通過權力運行透明化預防腐敗發生。不僅如此，智慧紀檢監察系統還可以方便群眾舉報腐敗，增強監督效能。第三，利用大數據技術可以發現隱性腐敗的規律，收集、匯總廉政風險信息，對腐敗案件發生單位提出具有針對性的監察建議，從而健全預防隱性腐敗的制度體系。

（二）以腐敗指數賦能隱性腐敗發現

隱性腐敗迂回、間接的特點使其很難被發現，從而逃脫紀檢監察機關的監督。但是，信息時代的腐敗通常會產生數據痕跡，無論是異常資金往來還是異常的日常信息變動都會留下“足跡”。因此，可以從大數據中挖掘政府權力運行數據和公職人員日常信息之間的聯系，由此構建隱性腐敗指數，通過數字建模對各政府機關、人員和地方進行“數字體檢”，通過匯總數據產生政治生態畫像，對政治生態進行分析，及時準確地發現腐敗行為。例如，大數據可以在適時監測中發現腐敗行為：“GPS定位系統和圍欄技術能夠對特定行為人經常出入的場所進行定位分析，再疊加多次數據流以后，就會得出其在這個時間段內的行動軌跡曲線結果，繼而適時識別其行動偏差并做出監測意見。”[5]這樣，就可以大大提升隱性腐敗被發現的幾率。

（三）以信息比對賦能隱性腐敗調查

隱性腐敗的高度復雜性，難以定性和取證，給調查帶來了很大的難度。而大數據可以通過數據整合、數據查詢及信息比對等方式篩選出隱性腐敗的有效證據，賦能腐敗調查工作。對此，已有個別地方利用大數據信息比對功能，建立了比對模型，以此推動基層民生監督。例如，C市Q區建立了民生監察平臺，其中信息比對是其平臺實施監督功能的主要工具，平臺經特定算法過濾原始數據再由后臺進行處理，將已存案例轉為數據與實然法規進行對比，發現其中不合理信息并對其進行調查。[6]歸納起來，大數據信息比對可以通過以下步驟提升隱性腐敗調查的效率。第一，從各個領域搜集的相關海量數據經整合后，可形成特定案件的調查數據庫。第二，從海量數據中提取出有效信息，形成和梳理出較為清晰的相關信息鏈。第三，找出信息鏈中隱蔽的關聯節點，通過特定算法篩選出潛在證據。第四，通過大數據將新的潛在證據和以往腐敗案件細節進行數據比對，從而挖掘出腐敗線索，服務于隱性腐敗行為的認定。

（四）以深度分析賦能隱性腐敗懲處

隱性腐敗主體的行為和心理特征往往比較復雜，是多方面因素交織作用的結果。根據過往的隱性腐敗大數據，分析隱性腐敗主體的行為和心理特征等信息，建立隱性腐敗主體的大數據畫像，實施具有針對性、有效性的懲罰。有學者從犯罪主體的特征（基礎指標，如性別、年齡、教育和職級等）、犯罪時間特征和犯罪空間特征三個方面構建了我國高級領導干部腐敗犯罪的“大數據畫像”，以此推出腐敗成因及廉政治理對策。[7]隱性腐敗產生的原因較一般腐敗行為更加復雜，與高壓反腐下腐敗分子逃避懲罰的僥幸心理以及信息技術提供的便利等因素密切相關。紀檢監察機關可以通過大數據畫像分析隱性腐敗主體的行為和心理特征，從而提出針對性的懲處措施：一方面，在對隱性腐敗案例進行大數據分析的基礎上，修改完善相關法律法規，提升懲治制度的科學性。另一方面，從隱性腐敗大數據中分析腐敗參與者的行為和心理特征，有針對性地適用法律法規，提高法律法規適用的針對性和科學性。

三、運用大數據治理隱性腐敗必須處理好的幾對關系

大數據分析是治理隱性腐敗的一種有效方式，但必須處理好以下幾對關系。

（一）大數據的真實足量與必要收集之間的關系

大數據賦能治理隱性腐敗的前提條件是紀檢監察機關擁有質量高且充分的數據儲備，同時，還需要維護個人隱私安全。從數據的質量和數量看，隱性腐敗的相關大數據必須是真實的、充分的。如果數據不真實或不完整，就無法有效利用。以建立廉政數據庫為例，如果其中存有虛假數據或信息殘缺，那么大數據基于此得出的政治生態指數將出現偏差。目前，許多政府部門在利用大數據收集處理各項信息時，并未配備統一完善的大數據規范制度，各級政府部門和地方存在收集信息種類不一、要求各異的情況。“不同部門數據庫之間關于同一事項的數據信息可能還會存在不一致的情況，甚至還可能存在數據篡改行為。”[8]

從個人隱私安全看，大數據收集還要遵循必要性原則，必須以不侵犯公職人員及其親屬、利益相關者、普通公眾的個人隱私為限度。例如身份證件號碼、家庭住址、家庭成員關系和工作單位等個人隱私一旦泄露，就會威脅到相關人員的人身安全、財產安全以及隱私安全等，有些信息還可能被不法分子濫用，引發公共安全危機。因此，大數據收集不能超越必要的限度，必須完善個人信息安全立法，將大數據收集行為限定在合理、必要的范圍內。

（二）大數據的共享交換與安全防范之間的關系

運用大數據治理隱性腐敗，既要做到信息共享又要保證信息安全，尤其是國家安全。一方面，要實現必要的數據共享，不共享就無法分析和利用。如果黨的組織部門、紀檢監察機關、司法機關等承擔監督職責的機構之間的數據無法互通互聯，存在“數據壁壘”和“信息孤島”，就不可能做到監督合理，節省監督成本，提高監督效能。此外，建立在孤立數據基礎上的分析結果必定是片面的，不能作為反腐敗決策依據。另一方面，數據共享的同時也要保障國家安全。反腐敗的相關信息通常具有很強的敏感性，如果只強調共享不加強管理，數據就很可能被泄露進而威脅國家安全。例如，廉政數據庫的建立“意味著一些政府部門的政府工作、計劃規劃、行政信息、政策情況可以被查詢，一些官員的任職情況、政績情況、差旅情況、消費信息會被大數據收集”[9]。因此，必須加強對廉政數據庫的規范管理，防止國家秘密或工作秘密被泄露。

（三）大數據的有效利用與依賴限制之間的關系

大數據的利用、人工智能的出現引發了學界對如何平衡工具理性和價值理性的探討。20世紀初，馬克思·韋伯提出了工具理性與價值理性的概念。工具理性主導的行為是由目的、結果及可計算后果等因素所支配，趨于理性化；而價值理性主導的行為是由個人主觀價值信念支配的，趨于感性化。當前，從科技反腐視角對工具理性和價值理性展開的討論，關注的是過度依賴信息化手段處理信息數據與人性和人文價值選擇之間產生的矛盾。有學者認為人工智能技術作為腐敗監督過程中的主導可能導致諸多問題：一是對技術的過度依賴會導致數字背后的理性權威被過度強調，人性和人類經驗被壓制；二是對技術的過度使用容易導致人機責任邊界不清的結果，責任歸屬問題難以解決。[10]因此，在運用大數據治理隱性腐敗的過程中，必須處理好大數據的有效利用與依賴限制之間的關系。反腐敗機構在高效利用大數據的同時，還需要合理限制對人工智能的使用，避免對人工智能的過度依賴。為此要做到兩個方面：第一，要防止反腐敗主體的自主性喪失。當今，人工智能技術人才缺失，相關工作人員還存在政治敏感度低、數據安全法律意識薄弱以及責任意識不強等現象。這就要求反腐敗機構組建專業團隊，培養同時具備熟練掌握人工智能技術、政治敏感度高、政治判斷力強和了解數據安全相關立法的專業人才。同時，反腐敗主體應提高數據安全法律意識，加強責任意識以及能夠做出正確決策的能力，避免技術成為枷鎖。第二，明確決策權的劃分。導致人機責任邊界不清的主要原因是決策權沒有被明確劃分，人工智能可以找到人類社會的一般規律，根據以往事件對新事物做出相似決策，但缺乏對人文價值的理解和人類社會的經驗歷程，難以對更深層次、更復雜的數據或事件做出準確決策，即絕對的數據理性可能導致人性化的缺失。對此，應建立抉擇權歸類數據模型，較為基礎、常規的數據抉擇權由人工智能技術執行，對與人文價值和人類社會經驗產生矛盾的特殊數據的決策權應交給專業人員執行。第三，應防止過度重視科技而忽視反腐敗制度建設。隱性腐敗產生的根本原因還是反腐敗制度漏洞導致了腐敗機會，因此治理隱性腐敗，必須抓住制度建設這個要害，在不斷健全反腐敗制度的同時充分發揮信息技術的增效功能。

四、大數據賦能隱性腐敗治理的實現路徑

在處理好以上幾對關系的前提下，我們可以從以下路徑推動隱性腐敗的大數據治理。

（一）實施“硬制度+大數據”雙輪驅動

反腐鐵三角理論認為，治理腐敗主要依靠廉政領導力、制度和科技三大要素，隱性腐敗的治理也不例外。應當采用“硬制度+大數據”的方式治理隱性腐敗，以廉政領導力推動制度執行，再以科技強化其執行效力：“廉政領導力高的領導者，不但具有高水準的道德修養和人格魅力，更懂得如何發揮制度的規范作用，更懂得通過建立科學有效廉政制度規范公職人員公正、透明、公開地行使公共權力。”[11]嚴密科學的廉政“硬制度”將大大增加隱性腐敗的成本，從而最大限度地防范隱性腐敗的發生。嚴密科學的廉政“硬制度”是控制隱性腐敗的治本之策。而“大數據”在限制自由裁量權、預測腐敗行為、固定腐敗證據等方面發揮著重要作用，是廉政制度執行力的“放大器”。可以說，“硬制度”與“大數據”的雙輪驅動，是信息時代治理隱性腐敗的必然選擇。

（二）完善反腐大數據收集處理機制

建立統一的大數據收集處理機制，保障數據收集的規范性和完整性，打破信息孤島，形成信息共享。第一，完善數據采集機制。確定大數據收集人員的范圍，將不同職級公職人員數據信息進行分類管理，新增的公職人員數據信息應第一時間錄入數據庫；確定數據收集對象的各項指標范圍，包括個人基本信息、家庭成員關系、社會關系和基礎資金信息等，使數據庫更加完整。第二，完善安全管理機制。增設瀏覽、查詢和使用權限，對瀏覽數據人員進行人臉識別、權限密鑰等身份驗證，進行留痕處理。數據權限管理，不僅能夠防止有訪問權限的隱性腐敗主體濫用重要信息，還能防止不法分子窺探和竊取數據，從而做到既充分發揮大數據的功能又維護個人隱私安全和國家安全。第三，完善數據維護機制。定期對數據查漏補缺，防止數據丟失，及時更新數據內容，保障數據庫的正常運行。總之，要通過全過程管理形成反腐大數據收集處理的完整閉環。

（三）有序推進數據開放

推進政務公開、數據開放可以有效激發民眾的反腐熱情，增強對公職人員的社會監督。有學者對丹麥政府反腐成功案例展開研究后得出結論：政府數據公開程度和公民的政治信任緊密相關，政府數據公開程度越高，公民參與的積極性也就越高。[12]因此，有步驟地推進數據開放，將增強民眾對權力運行的監督熱情，從而對潛在的腐敗分子形成巨大的震懾，削減隱性腐敗存量、控制隱性腐敗增量。

特別值得一提的是，應重點推進腐敗相關數據的開放。比如建立“行賄受賄黑名單”信息平臺，提高隱性腐敗成本。現有行賄人“黑名單”制度具備查詢行賄人信息的作用，被錄入“黑名單”的主體的信用、生活、工作甚至親屬都會受到一定的影響。然而，作為腐敗行為主體的受賄人并沒有相應的匯總名單，使相關人員因“微腐敗”行為受到的“小通報”“批評”被忽略，導致對其腐敗行為的懲罰不深刻，在選人用人時也很少受到影響。因此，應將行賄人與受賄人信息整合起來，建立“行賄受賄黑名單”信息平臺，方便查找和管理隱性腐敗的信息。

（四）加強大數據反腐的頂層設計

要充分發揮大數據在治理隱性腐敗中的作用，還必須重視大數據的協同效應，通過標準化的數據收集和管理讓大數據釋放增效功能。為此，應加強大數據反腐的頂層設計，制定統一的大數據反腐標準和規范。例如，建立省級大數據局是新一輪機構改革中許多省份的“自選動作”，對完善地方政府數據治理體系、推進數據管理規范化具有重要作用。建議推行省級大數據局全覆蓋，全國所有省區市實行統一規范的數據管理，發揮大數據治理隱性腐敗的協同效應。同時，省級大數據局的普及能夠帶動市縣級分局的規劃和建立，為下一層級的大數據反腐提供指導，以此實現大數據反腐的全覆蓋。

提升大數據反腐能力，實現廉政治理現代化，是我國國家治理體系和治理能力現代化的重要內容和基本保障。盡管大數據在治理隱性腐敗中具有十分重要的作用，但仍存在一些必須重點關注的問題。例如，在運用大數據治理隱性腐敗的過程中公職人員必須讓渡部分個人權利，包括個人信息權，這是公職人員的特殊身份所決定的，但必須限定在合理的范圍內。因此，通過立法明確公職人員個人權利讓渡的界限，就顯得尤為重要和緊迫。此外，隱性腐敗的表面特征是“隱蔽性”，但其本質特征還是“腐敗性”，是源于權力制約與監督制度的不健全，源于人情文化的負面影響，乃至經濟發展水平等諸多因素。因此，要從根本上消除隱性腐敗，不能僅僅依靠大數據技術，還要從制度、文化、經濟等視角系統防范腐敗，從而一體推進不敢腐、不能腐、不想腐。

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責任編校? ?王學青

Mechanism and Path of Combating Hidden Corruption

with Big Data

DU Zhizhou， ZHAO Yaxing（School of Public Administration， Yanshan University， Qinhuangdao 066004， Hebei， China）

Abstract： Hidden corruption， characterized by hypocrisy， indirectness， complexity， and multi-source， is more deceptive and covert than ordinary corruption， which makes it quite difficult to combat. Big data can correct the disadvantage of information asymmetry in corruption prevention， detection， investigation， and punishment through precise prediction， corruption index， comprehensive comparison， and profound analysis to empower hidden corruption control. While highlighting the hidden corruption prevention function of big data governance， we should also be alert to the problems and risks of hidden corruption in big data governance， and carefully handle the relationship between data volume and collection necessity， exchange and security， effective use and application restriction. We should fight against hidden corruption by applying “rigid institution plus big data” model， improving big data collection and processing system， gradually promoting data sharing， enhancing top-level construction in this area so that we can realize effective treatment of hidden corruption to help improve the modernization in state governance.

Key words： big data; hidden corruption; corruption control; information asymmetry