穿透式監管：以非現場監管為分析視角

申來津 譚雅仁

摘 ? ? ?要：穿透式監管具備理念、空間這兩重內涵，前者代表“實質重于形式”的理念，后者是穿透物理上空間的非現場監管，非現場監管幾乎等同于自動化行政。非現場監管具備推動數字政府建設、推動放管服改革的價值內涵，但是在應用中可能存在技術、權力、責任這三重風險。相應地，可通過以下三點實現對非現場監管風險的控制：一是技術風險的控制，即細化保護個人信息的行政法規范、落實監管數據弄虛作假的法律責任、發布算法解釋報告與構建算法倫理評估制度;二是進行成本收益分析與程序控制，即分析非現場監管的成本收益、完善非現場監管具體程序規則;三是對非現場監管進行分類歸責，即參考自動化行政的研究采取分類歸責思路。

關 ?鍵 ?詞：穿透式監管;非現場監管;自動化行政

中圖分類號：D922.17 ? ? 文獻標識碼：A ? ? ?文章編號：1007-8207（2024）06-0001-14

實施非現場監管是近年來黨中央、國務院為深化“放管服”改革、優化營商環境作出的重要部署。中共中央、國務院發布的《法治政府建設實施綱要（2021—2025年）》要求“探索推行以遠程監管、移動監管、預警防控為特征的非現場監管，解決人少事多的難題”。國務院辦公廳發布的《國務院辦公廳關于深入推進跨部門綜合監管的指導意見》（國辦發〔2023〕1號）也強調“加快大數據、人工智能、物聯感知、區塊鏈等技術應用，積極開展以部門協同遠程監管、移動監管、預警防控等為特征的非現場監管”。政府監管部門運用視頻監控、衛星遙感、無人機、走航車等設備進行穿透時間、空間的非現場監管，實現了對守法對象的無事不擾，對違法對象的利劍高懸。

目前學界僅將穿透式監管界定為理念層面上的“穿透”，基于“實質重于形式”理念的監管方式，要求監管主體看破形式事實，以法律實質作為根據做出或褒或貶的監管決策，尚未對空間層面的穿透式監管進行探究。筆者擬探討空間層面上的穿透式監管，以穿透空間監管市場主體的非現場監管方式為視角，揭示非現場監管的價值意涵，討論非現場監管可能面臨的質疑，并嘗試提出相應的解決方案。

一、何為穿透式監管

（一）穿透式監管是兼顧理念與空間層面的雙重監管

穿透式監管包含理念與空間兩個層面，前者是指“實質重于形式”的監管理念，后者是指對相對人支配的物理空間的侵入式監管、深度監管。“穿透”（Look through）的說法來自域外，也譯為“看穿”，其應用起源于稅法中的“透視原則”，最早是透過形式納稅主體、數額，防止非法避稅的一種方式，如合伙企業納稅主體需穿透到每一個合伙人。[1]此外，“穿透”方法的應用包括管理學中的穿透分析法以及會計學中的“實質大于形式”[2]原則、公司法中的“刺破法人面紗”理論等。上述對“穿透”方法的適用都是將“穿透”理解為“穿透形式看破實質”的理念，即“一種發現事物本質的技術手段”[3]。

理念層面的穿透式監管被我國金融監管部門引入后，作為一個政策概念，開始正式與政府的金融監管活動掛鉤，隨后從金融領域擴展到其他領域，成為政府監管的新工具。在金融監管領域，穿透式監管也被描述為“看穿式監管”“穿透識別”“穿透核查”，強調基于“實質重于形式”的原則，穿透識別金融產品的業務實質，目的是為了統一同類金融業務的監管規則，避免同案不同罰。理念穿透式監管的應用還主要體現在醫藥監管、平臺監管領域中。醫藥行業所實施的穿透式監管，是出于抑制虛高藥價的目的，對醫藥企業的銷售費用、成本、收入的真實性進行核查，以解析藥價的形成機制。平臺穿透式監管最直接的原因是平臺利用自身掌握數據要素與信息技術等資源的優勢進行無序地擴張，除去通過信息技術提高自身的生產力外，平臺對生產要素的組織方式與傳統企業相差無幾，卻享受了與傳統企業迥異的放松監管優惠。[4]在此背景下，監管部門判定對平臺的外部監管邏輯應當由包容審慎監管轉變為嚴格的穿透式監管。

在空間層面上，穿透式監管意味著穿透物理上的時間與空間，以自動化設備作為載體，收集、固定并處理監管對象違法的事實與證據，據此采取相應監管措施的監管方式，在這個意義上，空間穿透式監管可以理解為非現場監管。參考《中華人民共和國銀行業監督管理法》第二十三條規定可知，發端于銀行業的非現場監管是指通過收集并分析金融機構個體或行業整體關于經營情況與風險狀況的報表數據與內外部資料，對其做出評價并采取相應措施的監管方式。數字政府背景下的非現場監管被賦予了新的內涵，2019年至2023年間，黨中央、國務院發布了一系列政策法規，以《優化營商環境條例》《法治政府建設實施綱要（2021—2025年）》《國務院辦公廳關于深入推進跨部門綜合監管的指導意見》等文件為代表，提出了“互聯網+”視角下的一系列新型監管工具，非現場監管就是其中的典型代表。通過對遙感、無人機巡查、在線監控、視頻監控、大數據分析等現代信息技術的應用，非現場監管突破時間和空間的限制，實現了對監管對象的部門協同遠程監管、移動監管與預警防控。

對非現場監管的探討涉及到近年來備受關注的自動化行政理論，兩者均討論的是行政領域人工智能化、大數據化的話題，需要明確兩者涉及的范圍具體有何區別。目前對自動化行政的探討多數是將其定義為基于人工智能與大數據等技術展開的“行政活動”，如馬顏昕指出：“自動化行政，就是人工智能在行政領域中的具體運用，是指行政程序中特定環節或所有環節由人工智能代為處理，而無需人工的個別介入，從而實現部分或全部無人化的行政活動。”[5]所謂的“行政活動”，在傳統行政法學體系中可指代“行政行為”一詞，行政活動法是傳統行政法學三大板塊之一。[6]使用“行政活動”一詞，意味著自動化行政的涉略范圍僅排除行政組織法與行政救濟法領域。以智能程度為標準對自動化行政進行分類研究是多見且較合理的方法。相對地，目前對非現場監管（也稱“非現場執法”）的學術探討較少，且學者們并未揭示非現場監管與自動化行政的具體關系，也僅有個別學者考量了非現場監管的法律屬性，將其定性為行政檢查。[7]非現場監管是否僅僅代表行政檢查行為，還是如同自動化行政一般，可以將其放大至“非現場行政活動”，非現場監管作為政府監管的一種“新型”工具，要想探究其含義，應當先明確政府監管的含義。我國學者習慣將“監管”等同于國外的“規制”（英文為“regulation”），國外所實施的“regulation”指代的是獨立規制機構所實施的規制行為，此種獨立規制機構因為同時行使立法、司法、行政三權，而被稱之為“第四種權力”[8]。但實際上，我國各類監管機構所實施的“監管”多數為行政強制、行政處罰等行政行為，基于此，我國的政府監管可以基本排除行政立法與行政司法行為。同時，在“政府監管”的語境下，應當排除非國家公共組織的監管活動。進一步，基于我國于近年間實施的行政審批制度改革、強化事中事后監管的相關文件，如《國務院關于加強和規范事中事后監管的指導意見》，可將政府監管分為事前、事中、事后三個階段，事前監管典型手段包括行政審批與行政許可，事中事后監管典型手段有行政檢查、行政處罰、行政強制等行政行為。因此，非現場監管不僅僅指行政檢查行為，而是可以囊括前述的事前事中事后監管階段的各類具體行政行為。從實踐層面來看，審批、監督檢查與執法辦案、實施處罰等環節都能使用大數據、人工智能等技術，不存在將其中任何一個環節剔除出非現場監管范圍的合理性。非現場監管幾乎可以等同于自動化行政，自動化行政的分類分級研究方法，也可以運用于非現場監管的研究過程，二者最大的區別或許僅在于前者是規制理論譜系下的用語，后者是以行政行為為中心的教義行政法學理論體系下的用語。

（二）空間層面穿透式監管的價值闡釋

理念層面的穿透式監管已經具備大量研究成果，學界主要結合金融監管實踐進行理念穿透的相關研究。目前對空間層面穿透式監管的研究還比較匱乏，多數學者僅對銀行業非現場監管進行研究，并未探討其他領域的非現場監管，為了填補此項空白，筆者于下文中對非現場監管的價值、風險與控制方案進行論述。非現場監管具備兩重價值，包括推動數字政府建設，實現數字治理格局;推動“放管服”改革，優化營商環境。

非現場監管深度結合大數據、人工智能等現代信息技術，與數字政府建設的理念相契合，是實現數字治理格局的新監管工具。在黨的十九屆四中全會報告中提到要“推進數字政府建設，加強數據有序共享，依法保護個人信息”[9]。可見數字政府已經是數字中國戰略部署的重要部分，推動非現場監管的實施，則是推進數字政府建設的重要環節。數字治理格局的實現需要通過數字賦能國家治理體系與治理能力，運用數字技術助推國家各個治理領域的現代化。非現場監管通過數字技術創新了政府治理的理念，再造了行政流程，是從政府監管領域塑造數字治理格局的關鍵手段。

非現場監管回應了“放管服”改革，加強事中事后監管、優化營商環境的改革取向。我國“放管服”改革已經進入深水區，不僅要關注行政審批事項的清理、下放，還需要注意“放管結合”是否實施到位。目前有些地方政府對“放管服”改革的具體要求仍把握不到位，“有的部門‘重事前審批，輕事中事后監管，將審批作為職權行使的關鍵，缺乏全程監管和風險控制意識，導致不規范的市場行為屢屢發生”[10]。非現場監管可以通過新型傳感技術、衛星遙感監測、無人機、大數據等信息技術，自動推送違法線索，幫助執法人員識別違法行為，做出監管決策，后續銜接的現場檢查能夠進一步固定證據，在有效緩解基層政府事多人少難題的同時，實現了對違法企業的精準打擊，加強了事中事后監管的力度。同時，非現場監管還助力于優化營商環境。習近平總書記在中央全面依法治國委員會第二次會議的發言中強調“法治是最好的營商環境”“要把平等貫徹到執法環節”，又在黨的二十大報告中提出“營造市場化、法治化、國際化一流營商環境”[11]。要營造法治化營商環境，對政府監管方式的優化是必不可少的，通過更新政府監管的工具箱，一方面高效打擊各類市場違法行為，為各類市場主體經營活動提供可靠的法治保障;另一方面也避免了監管冗余對市場主體經營活動的干擾。非現場監管正是新型的監管工具，它與信用監管、“雙隨機、一公開”監管等方式進行結合，實現了對風險高、信用差的企業的嚴格監管，對風險低、守法意識強、信用良好企業的無事不擾。

二、空間穿透式監管之反思：技術、權力、責任的三重風險

空間穿透式非現場監管本身作為新型的監管工具，存在被濫用的風險。比起理念層面的穿透，空間穿透意味著物理層面的侵入式監管，相對人直面監管自動化設備，容易產生更大的心理壓力。“工具理性強調技術的‘真，試圖通過一切可獲得的手段和方式，實現技術客體功效的最大化”[12]，在數據主義者的眼中，非現場監管對大數據的運用容易被視作價值的本身，其結果就是落入工具崇拜。但片面強調工具理性，只會導致非現場監管被使用者當成萬能的工具，對其進行無限制地擴張。“人的實踐活動是有目的的，沒有一定的目的性，不會引發人們在實踐中對相應工具的需求。片面強調與追求工具理性，只能在特定的社會環境中導致人格畸變，或整個社會的病態發展”[13]，因此適用非現場監管可能存在一定的風險，具體可從技術、權力、責任三個方面展開。

（一）技術迷思：對新興技術的懷疑

非現場監管信息的獲取強調對互聯網、云計算、大數據、人工智能等技術的應用，然而新興技術本身就內含技術風險，需要保持對其的適度懷疑。

其一，大數據存在隱私保護、數據欺騙[14]的問題。數據是智能時代重要的生產要素，為了實現網絡強國戰略，近年來我國頒布了大量維護數據安全、支撐數據經濟建設的專門性法律，如《中華人民共和國個人信息保護法》《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國網絡安全法》等。但在實踐中，人們仍然面臨數據泄露帶來的隱私暴露的危險，即使對數據進行匿名化處理，也無法完全達到保護隱私的目的。這警示非現場監管的使用者，要對收集的數據采取相應的保護措施，在采集、分析、傳輸等過程中都需要警惕系統失誤、黑客入侵等情形，并不能僅作單純的匿名化處理，謹防非現場監管導致的相對人隱私泄露問題。再者，由于大數據具有大規模、多樣化的特點，人們很難對虛假數據進行辨別，容易出現人被數據欺騙的狀況，也就是會出現“數據欺騙”。以環境非現場監管為例，2023年9月12日遂寧市生態環境局在一次非現場監管活動中，通過對當地某工業廢水處理公司外排廢水自動監測數據和在線監控視頻的分析研判，發現該公司涉嫌對“ZSC智能水樣采樣器”自動采集的水樣進行稀釋，將稀釋過的水樣供給在線監測設備進行分析，偽造自動監測數據，這就是經典的數據欺騙現象。[15]類似的案例不勝枚舉，生態環境部于2022年6月9日發布了第四批生態環境執法典型案例，針對排污單位與第三方檢測機構的數據造假進行了行政處罰，未來數據造假將會是非現場監管中需要密切關注的一環。

其二，非現場監管實踐中涉及對人工智能技術的應用，通過機器學習對傳感設備進行數據校準就是其示例。人工智能的運作受多重因素影響，核心因素包括算法、數據與算力，但算法技術存在“算法黑箱”“算法歧視”[16]等風險。算法技術的發展意味著人們選擇用數學模型代替人做決策，這就使得算法風險可能通過各項決策在社會各領域間傳導，非現場監管的應用也需要對其進行防范。尤其是“算法黑箱”與“算法歧視”，可能形成對“平等”與“正義”的法理價值的侵蝕。“黑箱”一般指代的是內部構造難以觀測的系統，“算法黑箱”意味著算法的運作過程難以解釋。“算法的運作過程通常包括構建一個基于歷史數據的模式;編碼的形成;搜集并提供算法輸入的相關數據;適用既定的算法程序;基于數據分析鏈條預測結果及建議，基于這些步驟，代碼、程序等過程都會形成一個‘黑箱”[17]，面對復雜的算法建構與學習過程，多數監管人員與公眾是難以理解其形成機理的，這就導致使用算法技術獲取信息的過程是封閉的，這顯然是對程序正義的違反。當代政府監管的活動依賴于實施一系列的行政行為實現，而各項行政行為的實施過程受到行政程序的規范，其中“告知與說明理由”是保障相對人權利的一項必經程序。算法的黑箱性質使得監管者難以對其獲取監管信息的過程進行解釋，難以履行“告知與說明理由”這一步驟，這無疑是對程序正當原則的違背，且這種程序違反的法律風險會通過信息共享機制在政府機關之間傳播。“算法歧視”是指“那些可以造成不公平、不合理結果的系統性可重復出現的錯誤，其最常見的是對不同人有不同的結果，或者是給兩個相同或相似條件的人不同結果”[18]，這種偏見可能根源于用于算法訓練的數據本身，也可能產生于算法的特征選擇與后天自我學習的過程中，當算法所使用的數據存在不全面、不準確、質量低的問題時，算法導出的結果很可能存在歧視問題。非現場監管的運用必然具備限度，在使用的過程中就面臨該如何確定監管廣度與強度的問題，在非現場監管中嵌入算法技術，在提高監管效率的同時，也會導致算法偏見接入監管過程，形成“監管偏見”，這無疑是對平等價值的違背，也可能導致監管抵觸現象。

（二）權力擴張：對公權力的防范

非現場監管的適用過程往往伴隨私主體信息的收集與披露，如市場監督管理局對餐飲服務單位采用的“互聯網+明廚亮灶”監管模式，需要通過安裝在企業內部的設備實現對后廚環境、服務人員的衛生健康狀況等的非現場監管。這種侵入性的監管富有“命令-控制”型規制模式的色彩，因而適用非現場監管可能引起對公權力的防范。

其一，非現場監管對私主體的經營空間的介入會給企業帶來心理壓力。盡管非現場監管的本意是通過“不見面監管”的方式，實現對企業的少打擾、不打擾，以實現“放管服”改革、優化營商環境的目的，但其對空間的侵入性仍然會給企業造成無形中的心理壓力，上文中提到的數據造假案例就是基于這種心理壓力所激發出的監管抵觸行為。同時，非現場監管目前的宣傳力度仍然不夠，且只有部分城市正式出臺了相應的非現場監管政策法規，私主體未必能夠體會到此種“不見面監管”給自身帶來的便利，甚至非現場監管設備全天候的運轉會給監管對象帶來一種比傳統監管模式更加嚴格的感覺。

其二，非現場監管中存在部分行政程序被縮減與調整的難題，還可能出現監管密度過高的情形。2021年新修訂的《中華人民共和國行政處罰法》第四十一條規定了行政機關利用電子技術監控進行非現場監管的具體要求，包括對電子技術監控設備進行法制與技術審核、公布設備設置地點、人工審核被記錄內容是否符合證據特性（認定證據）、及時告知相對人并保證其陳述與申辯權利等規則。其中法制與技術審核可以對標重大執法決定法制審核制度，公布設備設置地點與及時告知相對人屬于告知規則，人工審核被記錄內容屬于證據認定規則，再加上陳述與申辯規則，初步構成了非現場監管的簡要程序規則。這套規則雖然形式上符合程序正當性要求，但部分規則在實踐中存在可行性難題，以及基于逐利執法等原因被監管部門忽視的可能性。如前文已經論述“告知與說明理由規則”會受到算法黑箱的影響，這就導致此規則的適用存在障礙。相對人的陳述、申辯權利也很可能被壓縮，典型例子是“行人闖紅燈抓拍”裝置將其抓拍結果在路口LED顯示屏上同步曝光。[19]此種情形實際上已經構成對相對人的“聲譽罰”，但完全剝奪了相對人陳述與申辯的權利。發生于2021年的廣東佛山“天量罰單”事件①更是激發了人們對“電子警察”設置不合理、設置地點未明確公布、法制與技術審核不到位等情況的質疑情緒，以及對監管部門是否存在逐利執法情形的詰問。并且，非現場監管中部分行政程序的實施與傳統行政程序存在差異，如《道路交通安全違法行為處理程序規定》第十六條、第十七條中對固定式交通技術監控設備的設置與公布設定了特殊的規則，要求通過公布設置地點、一同設置測速警告標志等方式一次性事先完成對相對人的“告知”環節，這與傳統行政處罰中“一案一告知”的模式存在差異，這難免會引發是否告知到位的質疑。實際上，非現場監管的確客觀上提高了監管的效率，并且減少了監管的人力成本，但同時也提高了監管的密度，在非現場監管收集監管信息與實施行政決策相分離的前提下，相對人有可能還未來得及被告知上一次的違法事實，就再度實施違法行為，導致反復受罰。所以，非現場監管會導致在部分領域的過度監管與處罰，尤其是在輕微違法的領域（如在“電子警察”的監控下違法），高密度監管容易引發行政權謙抑性的擔憂。行政權的謙抑性內含包容性特征，意味著“對輕微或偶然出現的違法或無秩序現象不必大驚小怪，不要把行政相對人預設為潛在違法者，動輒施加處罰”[20]，非現場監管的出現可能違背了包容性的要求，甚至營造出人人自危的社會氛圍。

（三）責任界定：對行政問責的困惑

責任問題是現代行政法中無法回避的重點，然而非現場監管的適用會帶來行政問責上的難題，就如同人們困惑人工智能創作的作品著作權如何歸屬一般，人們同樣對人工智能介入行政后產生的行政責任歸屬具有疑問。行政責任指的是行政主體及其工作人員因違法作為、不作為等行為而產生的法律責任。非現場監管情境下的行政責任歸屬存在多主體間責任難以界定的難題，其發生機制有二：一是非現場監管利用的大數據、人工智能等技術的復雜性滋生的監管部門責任逃逸問題;二是不同監管部門間基于體制改革產生的責任混同問題。

其一，鑒于非現場監管所利用技術的復雜性，實踐中非現場監管的算法開發、平臺建構、設備生產等前期準備與后期運營維護工作主要依靠政府購買服務實現。政府購買公共服務存在委托代理風險，即“公共服務的買賣雙方由于信息不對稱導致了合同簽訂之前的逆向選擇和合同簽訂之后的道德風險”[21]，這一方面意味著政府難以完全信任服務生產者，另一方面則暗含了政府以服務生產者的過錯為借口實現責任逃逸的可能。更何況，算法技術本身的復雜性使得人們根本無法分辨侵權的根源到底是政府的決策失誤，是算法承包商的設計責任，還是算法自身在進化后產生的算法歧視問題，當多重主體出現共同責任的時候，對其進行責任判定更是一件極其困難的事情。最極端的情況下，監管部門甚至有可能將責任推卸給算法系統本身，“公共部門在宣傳時往往聲稱一些諸如Excel表格等簡單的統計型算法是復雜算法，夸大算法在該領域中的作用，弱化人在決策中扮演的關鍵角色，從而最大限度減輕人的責任”[22]。

其二，近年來推行的綜合行政執法體制改革一方面破除了條塊組織對監管效能的制約，另一方面則是產生了不同監管部門間的責任混同問題。綜合行政執法在具體行政權力上，或者說具體行政行為的視角上，劃轉的是行政處罰權，以及與之相關的行政檢查權與行政強制權。[23]而行政審批、日常監管等權力仍然留存在行業主管部門手中，在此基礎上，為了避免罰管分離導致的監管真空，需要建立綜合行政執法機構行業主管部門之間的協調工作機制。當前實踐中兩者間缺乏有效的協調工作機制。行業主管部門與綜合行政執法機構溝通協調不暢會導致案件辦理遲延、危害后果放大，也可能因為信息失衡產生不合法、不合理的監管措施。出于部門利益與個人晉升壓力的考量，很難相信監管部門會主動承擔責任。在非現場監管的背景下，大數據、算法技術本身難以解釋的特性更是成為了監管部門間推卸責任的擋箭牌，而站在相對人的視角，將無法分辨侵權結果的責任歸屬問題，在后端的司法判定過程中，前述算法的黑箱性質又將會增加對行政責任區分的技術難題。

三、空間穿透式監管風險的控制

（一）數據規制與算法評估：對非現場監管的技術治理

保護個人信息的行政法規范存在兩個層面的內容，一方面行政主體針對其他法律主體侵犯個人信息的行為予以監督、處罰的規范，另一方面防止行政主體及其工作人員泄露或不當使用個人信息的規范。前者不涉及本文討論的主題，暫且按下不表，后者在當前呈現零散化、原則化的特征，且幾乎不存在結合非現場監管、自動化行政情境的個人信息保護規范，這可能導致行政主體在利用算法技術侵犯個人信息后實現責任逃逸。2021年8月20日通過的《中華人民共和國個人信息保護法》（以下簡稱《個人信息保護法》）設立專節對國家機關處理個人信息作出了特別規定，從行政主體的角度來看，寥寥數條規定明確了行政主體在處理個人信息時需要遵循行政合法性原則、比例原則、行政效能原則，且需要經過告知程序，向境外提供個人信息的情況下需實施安全評估程序。這些規定一定程度上彌補了前述非現場監管、自動化行政情境下個人信息保護的規范空白，但仍然存在原則化的問題，需要進行進一步細化，具體細化思路是進一步放大比例原則與行政效能原則的指導作用。“行政手段效益最大化有時會同比例原則的最小侵害要求和均衡要求是一致的”[24]，兩者均存在禁止“殺雞用牛刀”的行為，也就是在行政目標端的收益確定的情況下，不允許在眾多方案中選擇對行政相對人權益侵害更大的方案。基于這個要求，在動用自動化設備處理相對人的個人信息的整個流程中，需要衡量行政帶來的收益與處理個人信息面臨的風險孰高孰低。

非現場監管背景下的數據造假以生態環境領域為典型，近年來，多省發布了生態環境監測數據弄虛作假行為判定和處理的規范性文件。以《上海市生態環境監測弄虛作假行為調查處理辦法》（以下簡稱《辦法》）為例，該《辦法》對生態環境監測機構與排污單位的弄虛作假行為方式進行了詳細的列舉，同時對查處弄虛作假行為的責任機構、調查處理程序、通報移送違法犯罪線索、向社會公開違法信息、社會監督等內容進行了較為詳細的規定。參考多省制定的與《辦法》類似的規范性文件，可以將對數據造假的市場主體進行規制的手段總結為行政處罰、失信聯合懲戒與通報移送等措施。行政處罰是落實數據造假法律責任的第一環節，將依法查處的違法對象的信用信息錄入信用中國、企業信用信息公示系統是實施聯合懲戒的前提，涉嫌犯罪情形的通報移送則關涉行刑銜接的問題，通過三種規制措施的有機聯動，能夠充分落實監管數據弄虛作假的法律責任。具體而言，其一，需要將非現場監管與現場檢查結合起來。監管部門要開展常態化的網絡核查，精準發現違法犯罪線索并落地核查，通過銜接現場檢查的方式及時固定證據，以便于后續實施行政處罰。其二，要及時通報、公開市場主體數據造假行為，推進聯合懲戒，實現一處違法、處處受限。其三，要加強行政主體與司法部門的行刑銜接，及時將涉嫌犯罪的案件移交給公安部門進行進一步查處。

算法具備黑箱與歧視（偏見）的問題，在前文已有論述，要解決黑箱與歧視問題，一個理所當然的思路是增加算法的透明度、對算法進行倫理審查。一是增加算法的透明度存在可行性的問題。算法本身具備高度的技術性與專業性，除了算法研發人員以外，哪怕監管部門也無法明白算法的設計理念與運作過程，這意味著就算向公眾公開算法的形成機理，也難以確保實現公眾的知情權。基于前述原因，要保障非現場監管場景下的算法具備透明度，或可考慮由監管部門代替公眾完成對算法可解釋性的建構與審查。具體而言，監管部門可以效仿企業的做法，發布人工智能可解釋性報告，在不具備專業性的前提下，監管部門可以要求算法服務供應商提供可解釋性報告，由監管部門組織專家對該報告進行評估、歸納要點，向公眾公開簡化、可視化的解釋報告。騰訊公司于2022年發布的《可解釋AI發展報告2022——打開算法黑箱的理念與實踐》就是企業提升人工智能透明度的嘗試，監管部門可以從中汲取人工智能可解釋性制度的構建要點，以提高自身的監管效能。二是對算法的倫理審查與評估需要植入算法開發、運行的全過程中。有學者提出一個以改良后的反分類歧視理論、反從屬歧視理論作為實質判斷標準，以全流程動態評估作為審查機制，以第三方機構、專家、公眾參與作為審查主體的審查模型，具體劃分為三個制度，包括在算法模型的訓練與設計前清洗用于訓練的數據、在投入使用前實施算法歧視影響評估、在運行過程中進行算法歧視動態審查。[25]在此基礎上，應當結合算法可解釋性的要求，在發布的簡化版解釋報告中強調倫理審查的部分，并加強對可能受算法決策影響的相對人公開、宣傳的力度。

（二）成本收益分析與程序控制：對非現場監管的權力規制

一如前述，非現場監管具備全天候、不接觸、遠程監管的特性，在銜接現場檢查的流程前，容易給相對人造成一定的心理壓力。與監管部門“無事不擾”的美好愿景相矛盾的是當事人面對24小時監控、監測的抵觸心理，數據造假就是抵觸心理的體現。為了適度消解當事人的抵觸情緒，一個可行性方案是針對非現場監管與現場檢查進行成本收益分析，并向社會公布分析結果，以說明實施非現場監管的制度效益。以成本收益分析方法分析政府決策是行政公開原則的要求，通過公開成本收益分析結果，實現陽光政府、透明政府，才是消解相對人監管抵觸心理的最佳方案。以環境領域非現場監管為例，生態環境部于2021年發布的《關于優化生態環境保護執法方式提高執法效能的指導意見》提出建立常態化監督執法正面清單管理制度，對清單內的企業原則上只開展非現場監管，在一定時期內免除現場檢查。在這種情況下，監管部門應當對實施非現場監管與實施現場檢查的成本收益進行分析，向相對人說明開展非現場監管對企業正常生產的打擾更少，效益更高。此外，解決相對人監管抵觸的方案還包括完善非現場監管的法定程序，避免監管部門不當削減自身程序性義務，進而由于程序缺陷進一步放大相對人的抵觸心理，對這個問題的探究詳見下文。

非現場監管場景下程序的縮減是緣于立法的空白，此處的“立法”不僅指狹義上的法律，也指地方立法中的空白，相應的解決思路是完善法律層面、地方立法層面的非現場監管程序規則。2021年新修改的《行政處罰法》僅在第四十一條簡要規定了電子證據的取證與認定規則，并未對非現場監管與現場檢查的銜接流程作出規定，也并未明確不同領域非現場監管的差異性規則，以及當非現場監管與現場檢查證據不一致時的取舍問題，需要在下一次修訂時進一步細化。在2021年新修訂《行政處罰法》后，地方立法中也缺少對非現場監管的細化規范。筆者以“非現場”“非現場監管”“非現場執法”等作為關鍵詞，在“北大法寶”“法信”“威科先行”等平臺經法律檢索后發現，地方立法中甚少有專門對非現場監管作出程序性規定的情況。具體而言，僅上海市在地方性法規層面作出規定，出臺了《上海市浦東新區城市管理領域非現場執法規定》，在地方政府規章層面僅邯鄲市、南京市出臺了專門的辦法，其他省市僅針對非現場監管發布了規范性法律文件，且這些文件僅針對個別執法領域，不具備通用性。如海南省生態環境廳、海南省公安廳于2023年發布的《關于做好黑煙車電子抓拍非現場執法工作的通知》，具體規定了非現場監管的執法依據、執法方式、取證要求、執法流程、投訴處理等規則，已經初具非現場監管完整流程的雛形，但礙于立法層級太低，且限定了特定的執法對象，導致無法規制其他領域的非現場監管。為了貫徹新《行政處罰法》的立法精神，對其第四十一條規定進行細化，需要在地方立法中提高非現場監管程序規則的立法層級、擴寬其適用領域。

對非現場監管中行政程序調整、執法密度升高的質疑都源自于對行政權擴張的防御心理，也主要出現在行政處罰、行政強制等負擔行政領域，為了緩解相對人的這種恐慌心態，需要從適度收縮行政權的角度探尋解決方案。有學者提出“建立處罰標準動態調整機制……即法律法規在設定行政處罰額度時，不必再局限于條件、行為、情節、結果等固定指標，還應該加入處罰概率、經濟發展情況等可變指標……必要時可以通過裁量基準來對可變指標進行確定，然后定期對裁量基準進行更新”[26]。從限權的角度來說，這種方案存在正當性，因為采取賦予裁量基準的方式來控制監管部門對處罰概率、經濟指標的認定，一定程度上可以收縮監管部門的權力空間，預防監管部門的任性執法的問題，但這種方案存在操作上的困難。從行政處罰案件數量的增加可以直觀地得出處罰概率升高的結論，但難以認定是否應將處罰概率的升高全歸咎于非現場監管技術的運用，就算排除其他干擾因素，也很難根據升高的處罰概率與降低的處罰力度建立一個合適的模型。立法機關不可能簡單地得出處罰概率升高15%，處罰力度就降低15%的結論。筆者認為，執法密度升高的質疑主要出現在輕微違法領域，因為嚴重違法的情形下，監管部門不會輕率地認定違法，反而會通過人工審核的方式謹慎決策。因此，在輕微違法領域的非現場監管中可以加大對輕微違法不予處罰、首違不罰制度的運用，由中央層面出臺專門的規范性法律文件強調輕微違法不予處罰、首違不罰制度在非現場監管中的應用，此種方案具備法律規范基礎，且更具備實操性。

（三）分類歸責與責任厘定：對非現場監管的責任確定

前文已經論述過，非現場監管可以理解為政府監管領域的自動化行政，目前的自動化行政通過對智能化程度的分類分級來進行研究，相應地，非現場監管也應當采取分類分級的研究思路。依據是否有人的因素介入，可以將非現場監管區分為半自動化與全自動化非現場監管，前者需要依靠執法人員去分析、應用監管信息，后者則依靠人工智能完成事前事中事后監管。

半自動化非現場監管不存在責任歸屬的難題，在這種情形下非現場監管僅提供部分監管信息。前述《行政處罰法》第四十一條中的電子證據固定規則即屬于半自動化非現場監管，在這種情況下，不僅此部分監管信息是否能作為證據使用都具有爭議，需要經過人工審核，且“孤證無法定案”也是執法領域的通識，如生態環境部在《關于自動在線監控數據應用于環境行政執法有關問題的復函》中規定“污染源自動在線監控數據與其他有關證據共同構成證據鏈，可以應用于環境行政執法”，由此可見非現場監管所得的信息是孤證無法定案的。因此，半自動化非現場監管本質上只是對證據收集環節的自動化，認定證據以及真正做出行政決策的仍然是執法人員自身，將其結果的行政歸責與特定的執法人員掛鉤是無可厚非的，此種情況下不涉及對算法供應商責任的考量。在不同監管部門之間責任混同的情形下，如果難以區分具體的過錯方，基于保護相對人利益的考量，應當采取《中華人民共和國國家賠償法》第七條第二款的觀點，認定共同行使職權的監管部門為共同賠償義務機關。

全自動化非現場監管過程中不涉及人的因素，根據是否涉及行政裁量權的運用，可以區分為羈束型全自動化非現場監管（下文簡稱羈束型）、裁量型全自動化非現場監管（下文簡稱裁量型）。裁量型在實踐中還未存在先例，也不具備技術可行性，有學者結合推動行政處罰結果公開的時間節點與浙江省實際公開行政處罰結果的數量與質量推測行政機關建設處罰數據庫的情形不容樂觀。[27]大數據是人工智能運算的基礎，數據庫質量低意味著全自動化人工智能技術還不存在技術可行性，因此本文中暫不考慮裁量型的歸責問題。羈束型在實踐中已經存在先例，深圳推行的“秒批”程序即是羈束型，“秒批”在實際應用中排除了不確定性法律概念。[28]也就是說，“秒批”實際上不涉及行政裁量權的應用。羈束型的存在意味著算法系統自身存在獨立決策的可能，而全自動化非現場監管與傳統人工監管中的個案決策不同，其一以貫之的算法邏輯一旦內含了侵害相對人權益的架構，就會引發集體性的、普遍性的問題，在此種情形下，無論是政府一方還是算法承包商一方的任意脫責，都會引發更大范圍的不滿與質疑。對羈束型的責任厘定原則上應當運用行政與民事責任區分原則。

在羈束型場景下，監管部門的脫責方式包括將責任歸咎于算法本身、歸咎于算法供應商、歸咎于執法協作的其他監管部門。歸咎于算法的思路并不是意圖將責任徹底消解，目前的通說仍然是算法本身不能獨立承擔法律責任，“公共部門將錯誤歸咎于算法，背后隱藏的邏輯是將錯誤歸咎于開發和維護算法系統的科技公司和技術人員”[29]。

辨明羈束型具體責任主體的過程，原則上是為歸責于監管部門而證成，無論監管部門如何論證政府購買公共服務中的委托代理風險，都難以改變行政法律關系的本質，申言之，一般而言，能對相對人承擔法律責任的只能是監管部門。針對實踐中監管部門將非現場監管決策失誤卸責于算法、算法供應商的行為，有學者提出“在決策閉環過程中加大人為干預的因素”[30]。這種思路相當于借鑒了《行政處罰法》第四十一條的規則，強調在羈束型的決策結果自動導出后，再增添一道人工審核的程序，實際上就是通過增加人為介入因素的方式來避免監管部門卸責。如果以傳統行政法律關系的理論作為前提，也就是堅持“民與官”的法律關系架構，那么這種解決方式就是排他的。通常的理解方式是對監管部門進行行政問責，再由監管部門追究算法供應商的民事責任。不過還有學者認為，“行政法上的連帶責任還應當包括行政主體在行使職權過程中與行政相對人共同侵權而應當承擔的行政民事連帶責任”[31]。也就是說，可以試著建構行政主體之行政責任與行政相對人之民事責任的連帶關系，其規范基礎是《最高人民法院關于審理行政許可案件若干問題的規定》第十三條的規定。雖然依據這種思路可以實現對監管部門與算法供應商一同追責，更具實用主義色彩，但這種觀點缺乏正式的法律依據，且形成了對傳統行政法律關系理論的巨大挑戰，因此還具有商榷的空間。

目前，多個監管部門通過協調共同做出羈束型決策的實踐先例僅存在于行政審批領域。以深圳的“人才引進秒批”實踐為例，所謂的“秒批”，即“對人才引進需審核的學歷學位信息、犯罪記錄信息、技術職業資格信息、社保信息、體檢信息等，全部由系統自動調取相關政府部門和機構數據庫的數據自動比對，即報即批、即批即得”[32]。在這個例子中，“秒批”決策的做出以算法系統對多重數據的對比為前提，如果相關部門提供的數據有誤，就會導致最終的算法決策出現錯誤，極端情況下可能出現多部門提供錯誤數據的責任競合情形。在這種情況下，應當采取與前述半自動化非現場監管中多部門責任混同相同的歸責方式，即認定提供錯誤數據的部門為共同賠償義務機關。

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Look-through Supervision：

Analyzing Off-site Supervision as A Perspective

Shen Laijin， Tan Yaren

Abstract： Look-through supervision has two connotations， namely， the concept of “substance over form” and the non-physical space supervision. Off-site supervision is almost equivalent to automated administration. Off-site supervision has the value implications of promoting the construction of digital government and promoting the reform of administrative services. However， there may be three risks in its application， namely， technological risk， power risk， and responsibility risk. Correspondingly， the following three points can be used to control the risk of off-site supervision： first， controlling technological risk by refining the administrative law regulations for the protection of personal information， implementing the legal responsibility for supervision data fabrication， and issuing algorithm explanation reports and building algorithm ethical evaluation system; second， conducting cost-benefit analysis and procedure control by analyzing the cost and benefit of off-site supervision and improving the specific procedural rules of off-site supervision; and third， classifying and allocating responsibilities for off-site supervision by referring to the research on automated administration.

Key words： look-through supervision; off-site supervision; automated administration

（責任編輯：王正橋）