周鲁耀

（浙江大学 城市学院，浙江 杭州 310015）

政务大数据在腐败评估预警中的应用

周鲁耀

（浙江大学 城市学院，浙江 杭州 310015）

对政府权力运行过程中所产生的各类信息的观测是判断腐败发生风险及其严重程度的重要方式。传统权力运行制度下，隐秘性信息不对称与敏感性信息不对称构成了腐败评估与风险预防的严重障碍。现代信息技术发展尤其是政务大数据的挖掘应用，给腐败行为的全过程控制与预防提供了信息保障和技术支持。腐败评估预警能够通过运用计算机处理手段和信息集成系统，对行政权力运行中产生的各项指标和数据进行综合处理与分析。腐败评估预警指标体系可以根据“主观-客观”和“过程-结果”两个纬度分成四个象限，具体包括自我测评类指标、腐败感知类指标、业务开展类指标、案件查处类指标。

政务大数据；腐败评估预警；指标体系

一、问题的提出

反腐败工作缺少针对性、反腐重点领域选择具有随意性、业务流程规范设置缺少科学性、反腐信息处理依赖经验判断，是当前业务部门、职能部门在开展腐败预防工作时面临的普遍困境。腐败惩防职能部门对当前本部门腐败预防工作重点一般都是凭借经验判断或上级部门指示，难以通过科学的手段对腐败发生领域、发生规律进行预测，对腐败的查处工作缺少针对性，工作重点的确定缺少数据支持。而一般业务部门对相关业务领域腐败行为的发生程度和发生规律多是一种经验判断，传统的一些直观数据往往不能全面、客观地反映腐败的真实形态，对腐败的发生规律难以进行深入的分析，从而导致腐败预防措施的效果大打折扣。

腐败的评估和预防一直以来受到世界各国及国际社会的普遍重视，但由于腐败行为发生机理的复杂性、腐败行为表现方式的多元性、腐败行为发生的隐蔽性以及不同制度和文化背景下腐败发生规律所具有的差异性等，通过对政府行为的外部性观测来揭示腐败的程度和发生规律仍然是一个世界性的难题。在对客观性腐败指标数据的获取中，研究者经常会面临隐秘性信息不对称及敏感性信息不对称的情形：隐秘性信息不对称指的是腐败实际发生情况和被揭露出来的情况之间的信息不对称；敏感性信息不对称指的是被发现的信息和能够被用于研究的信息之间的不对称，[1]这两种信息不对称情形的存在造成了对腐败形势判断、腐败规律认知、腐败认定等各项工作方面的困境。目前已有的对腐败进行评估的指标多数是采用主观评价的方式，通过调查特定群体对腐败现象的主观感知程度，作为判断某区域、行业腐败严重程度的依据①例如透明国际的清廉指数、世界银行腐败控制指数、韩国首尔市政府的反腐败指数等。。过于依赖主观感知指标的测量在具体实施过程中也会面临一系列问题与困难，包括难以揭示腐败的具体发生类型、范围以及严重程度，以及腐败感知与腐败黑数之间的对应关系难以测度等[2]。

腐败行为的隐秘性使传统反腐败体制的作用受到限制，这也使得腐败在世界范围内通常被作为“不能用统计学术语进行分析”的典型例子[3]。但在信息时代，随着移动互联网、物联网的发展，官员处置财产的任何行为都要成为司法、税务、金融、公安、房产、国土等部门的数据，利用大数据挖掘技术可以分析出某一个或某一系统、某一部门官员财产的来源、去向、构成或变化[4]。这为大数据在腐败评估预警工作中的应用提供了基础。

大数据是指超级巨大规模、并且是高速、实时的数据流，目前得到普遍认可的大数据概念是麦肯锡全球研究所给出的，即“无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行采集、存储、管理和分析的数据集合”[5]。大数据技术被视为一种认识世界的新方法，它将世界的本质看成是数据的集合，通过发掘混杂数据间的关系来认识世界，并在此基础上为用户提供挖掘需求、精准营销、个性化服务以及高效的决策支持[6]。政务大数据是由公共机构为履行其法定职能而产生或委托的任何数据与信息，是各个行业和各个政府部门数据的集合，具有整体性、综合性、开放性以及合法性的特征[7]。大数据尤其政务大数据同样也是推动腐败预防制度和措施创新的重要力量。近年来随着我国政府的信息化建设工作的高速发展，权力运行的信息化监测已经成为控制和监督权力运行、预防腐败行为发生的重要机制。纪委、检察、审计、公安等具有腐败预防相关业务的部门，纷纷建成了相应的业务信息系统。尤其在《信息公开条例》公布和实施之后，各地政府的“权力阳光”、“数字监察”系统相继建成，在这些信息系统中储存了大量与权力运行相关的信息数据。党的十八届四中全会《决定》要求的“加快推进反腐败国家立法，完善惩治和预防腐败体系，形成不敢腐、不能腐、不想腐的有效机制，坚决遏制和预防腐败现象”，如何充分利用已有的腐败监察数据信息，建立腐败预防指标、构建标准化数学模型，对腐败发生的风险进行预警，促使相关部门采取适当行动或施加必要压力抑制腐败行为发生的可能性，减少腐败行为可能造成的危害，是反腐败领域亟待解决的命题之一。

二、应用政务大数据开展腐败评估及预警的可行性分析

大数据的应用已经成为信息化时代全面实现治理能力现代化的新型治理思维和治理手段，代表着政府在公共服务、公共安全、应急管理中实现跨部门协同、数据共享、科学决策、趋势研判、战略分析等领域治理模式的提升[8]。腐败评估预警信息系统是通过运用计算机处理手段和信息集成系统，对行政权力运行中各项指标和数据进行综合处理与分析，从而对腐败行为发生领域、严重程度、发生规律、发展趋势做出准确的判断，为相关职能部门准确判断腐败行为发生情势、预测腐败发生规律、出台腐败惩防措施、评估腐败预防绩效等各项工作提供数据分析工具。其建成和有效运行必须基于两方面的前提：首先，腐败现象必须是具有可监测性和可预测性；其次，必须已经建成了基础性的数据采集和处理平台。

（一）腐败行为具有可监测性与可预测性

通过信息技术的应用评估和预测腐败的发生情况，其前提正是基于对腐败行为可观察性、可预测性、可测度性以及可控制性的判断：

其一，腐败行为发生具有可观察性。腐败行为是对正常法律法规及行政工作流程的违反，其出现必然呈现出一定的外部表征波动。腐败预警系统通过观测行政工作流程及结果中的反常现象，统计对国家相关法律法规及业务规章违反的情形与种类，进行合理的运算和分析，可以推断出一定时间段内该领域发生腐败行为的可能性大小。

其二，腐败行为发生具有可预测性。腐败行为在一定时间段内具有连续性，其发展和消亡都是一个连续的过程。尤其是在腐败现象的存在与特定工作的开展之间具有稳定的发生关系。反腐预警系统可以通过观测特定领域腐败现象发生的规律，寻找特定政府工作业务量与腐败行为之间的稳定联系，从而对当前及未来一定时间段内腐败风险程度的高低进行判断。

其三，腐败行为的危害程度具有可测度性。腐败行为被查处具有一个相对确定概率，一定时间段内查处的腐败行为可以反映出当前腐败的严重程度。而通过对一定时期腐败案件的立案数量、发生领域、涉案金额、腐败人员级别等各方面情况进行综合分析，并综合纪检、检察、司法、人大、审计等具有腐败预防权限职能部门的具体判断，对当前及一定时期内腐败行为发生的风险级别予以认定。

其四，腐败行为的发生具有可控性。腐败现象能够通过一系列反腐措施的开展而得到遏制，因而对于腐败预防措施的实施情况可以一定程度上作为对未来该领域腐败行为发生概率的预测。这些措施主要指各部门、区县包括落实党风廉政建设责任考核制的具体情况以及廉政评估指标体系中具体指标的实现情况等。反腐预警系统可以通过对各部门、区县开展腐败预防措施的考核结果，作为判断未来一段时间内腐败风险发生的重要辅助性指标。

（二）腐败评估预警信息大数据的开发条件

大数据在腐败评估预警工作中的应用有别于一般性的业务处理信息平台，是一个以腐败预防指标体系和数据为依托的综合分析平台，其顺利运转和功能实现必须以成熟的外部信息系统建设为保证。包括成熟的业务信息系统、较完备的腐败预警信息库、制度化的信息监察与收集机制以及跨部门和跨领域的信息共享平台建设等。腐败评估预警信息系统不可能孤立地发挥作用，其运行机制依赖于通过其他业务信息平台提供客观、准确的腐败评估预警信息，同时能够通过有效的信息流转机制将数据处理和分析结果应用到业务部门和职能部门的具体工作中去。建成腐败评估预警信息系统应当具备以下基本条件：

首先，依托较为完善的业务信息系统。经过多年的信息化建设工作，我国很多地区政府业务部门已经建立了比较完备的信息化操作平台，实现了主要权力事项全流程网上处理，为实现权力运行的全过程监察与腐败评估预警信息收集提供了有利的外部条件。近年来，各地纪检监察系统已经建成了多个业务信息平台，案管、信访业务处理信息系统已经得到普遍应用。审计、检察、公安等腐败惩防职能部门也都建设有多个业务信息平台，实现了业务数据的信息化转换，为腐败评估预警信息系统的数据采集、功能扩展、信息流转等都提供了良好的系统环境。

其次，构建跨部门、流程的腐败评估预警信息库。腐败评估预警信息库是腐败评估预警信息系统得以正常运转和发挥功能的基础与前提，只有在客观、准确、翔实的数据基础上，腐败评估预警信息系统才能够通过对数据的加工处理对腐败发生规律和发生形式做出判断。近年来，通过“金纪工程”的建设，中央和地方各级纪委及相关业务部门已经初步建成了较为完备的腐败评估预警信息库。纪委案管室案件综合信息库也已经在多个城市试点并逐步推广，该系统能够实现公安、审计、房产、工程交易的数据库的全部导入。审计、检察、公安等职能部门在预防和侦监等领域都建设有自己的信息系统，并在准备逐步实现案件信息的常态化报送机制。这些腐败信息数据库的建设为腐败评估预警信息系统的数据采集提供了有力支持。

第三，相对成熟的腐败评估预警信息收集体系。腐败评估预警信息可以分为主观信息和客观信息，从收集方式上看主要包括政府专门收集、人工整理报送、系统自动抓取等方式。主观信息主要涉及到社会各个阶层对腐败程度的认知、对反腐成效的认可程度等，往往需要通过专门收集的方式获取。近年来，很多地区也出台了一系列考评办法，人大、市民中心、审计局、纠风办等部门每年都就社会各个阶层对政府工作的评价进行收集、分类、统计，同时很多地方纪委已经建成了舆情监测信息系统，这些信息平台的建设为主观性指标的收集提供了数据化基础。在客观信息方面，传统上往往需要通过人工整理报送的方式，把各个部门的相关数据信息定期整理、汇总，耗时耗力且标准不统一。随着权力阳光系统、政务监察系统的建成并运转良好，对行政权力运行中出现的违规、异常现象能够进行及时的反馈，纪委各个处室以及审计、检察、法院等职能部门对于查办案件的具体情况都已经借助信息化手段开展了一系列的分析和处理工作，有利于实现系统的主动抓取。这些构成了腐败评估预警信息系统的大数据平台基础。

三、腐败评估预警指标体系设计

在社会科学研究涉及研究对象的测量时，通过设置指标并对指标进行赋值，进而形成评价结果是一个基本的通行方法。目前国际上各类腐败测量指数大多采用通过问卷调查将被调查者对腐败的主观感受予以量化的方法[9]。清廉感知、反腐败满意度、腐败容忍度、参与反腐败意愿度以及被调查者的经历也成为主观调查的重要内容[10]。

表1 腐败评估预警指标类型设计

如表1所示，我们通过“主观性-客观性”、“过程性-结果性”两个维度，对腐败评估预警指标体系作了四个象限的划分。其中主观指标分为部门测评指标与腐败感知指标，部门测评指标主要是各个业务部门业务考评得分，为各个单位内部腐败预防工作开展的自评得分、纪检监察部门等对各个业务部门的打分；腐败感知指标则是社会各界群众对政府各个部门工作的打分，主要为群众对各个业务部门工作满意度的打分，以及不同社会群体对当前腐败形式、腐败高发领域的主观认识和经验判断。客观性指标分为业务性指标与结果性指标，其中业务性指标包括各业务部门业务量的大小、权力事项的规模与增减，以及在业务运行中查处的违规操作情况等；而结果性指标则是纪委各处室、检察院、法院、审计等职能部门查处的涉腐案件数量、层级、金额等数据。

部门测评类指标、腐败感知类指标、业务性指标与结果性指标是构建腐败评估预警信息系统的四类基础性指标，也是进行多维度指标分类的基础。四类指标的数据机制是系统各项功能得以顺利实现的前置环节。

（一）部门测评类指标

部门测评类指标主要是各个业务部门业务考评得分，为各个单位内部腐败预防工作开展的自评得分、纪检监察部门等对各个业务部门的打分。主要分为以下几个部分：业务部门职能落实情况得分、重大事项办理情况得分、领导考核得分情况、开展党风廉政建设评价得分情况、防腐败工作开展自我评价得分等。相关数据可以从政府效能建设办公室等部门获取。

部门测评类指标能够比较真实客观反映出各业务部门采取的腐败预防措施，以及腐败行为可能对业务工作的影响与冲击，是判断特定领域腐败危害情况的重要依据。但是由于大多数指标来源于业务部门内部或上级主管部门，是一种自我评价，其客观和公正性会受到一定程度影响，一般不能单独应用，在整个指标体系中所占权重较低。

（二）腐败感知类指标

腐败感知类指标主要包括公众满意度得分情况以及社会各群体对腐败情况的主观评价，其主要来源有三：其一是社会各阶层对政府部门的工作满意度情况；其二是社会各阶层对政府腐败发生情况的主观判断；其三则是针对各个部门违纪、腐败行为的信访、投诉、申报、检举数量。腐败发生的严重程度会直接影响到人民群众对政府工作的满意程度；而从调研的情况来看，特定领域信访件、投诉数量与腐败发生之间往往具有正相关性；而社会各阶层，尤其是接触到腐败行为的人群对该地域、领域的腐败发生情况的主观判断，同样也是判断腐败程度的重要依据。各级政府已经开展了多种类型的公众满意度评估，公众对政府工作的满意度有较为规范、成熟的获取渠道；而信访、投诉、申报、检举件数可以向纪委信访、纠风等部门获取。当前我国信访渠道主要有两条，一是纪委信访，二是政府信访，因为纪委信访主要是针对政府部门的违纪、违法、贪污等行为，更具有针对性和代表性，且纪委信访室已经开展了大量的数据分析与整理工作，条件比较成熟，因而信访数量指标建议以纪委信访室受理的案件数量为准。社会各阶层对政府腐败发生情况的主观判断的调查工作目前还没有得到很好的开展，但多地纪检监察系统都在开展纠风信息平台建设，完成之后可以利用该平台采集相关数据。

实施主观与客观指标相结合、尤其重视服务对象的满意度和主观感知情况是当前国际上腐败程度评价体系的发展趋势，在腐败评估预警信息系统指标体系建设中应予以充分的重视。但由于社会各阶层对政府腐败发生情况的主观判断数据条件尚不成熟，该部分数据的有效性也容易受到一定影响，在指标数据收集中尤其需要重视题目设计、对象选取以及分析方法的科学性。

（三）业务开展类指标

业务开展类指标主要由三部分组成：其一是各业务部门业务量的大小、权力事项的数量、涉及金额的规模以及变动情况等；其二则是政府权力运行的规范性情况，以及在业务开展中出现的违规操作数量；其三则是行政业务办理中的信息公开情况。业务性指标数据具有客观、准确、真实性，是对腐败风险予以判断的重要部分。业务部门的权力事项的多寡、业务量的大小与腐败发生之间具有密切关系。我们在调研中，纪委、审计、检察、人大、法院等部门的同志也多次反应，一个部门所拥有的行政权力大小往往是导致腐败行为发生的最重要因素。业务部门的业务量与权力事项数量可以作为对该领域腐败风险判断的系数，在进行总量计算时予加权，行政权力事项多、业务量大的部门发生腐败风险的可能性与危害性更高，在计算分值时则乘以更高的系数。此部分数据可以直接从相关业务部门的权力清单中获取。

权力运行必须处以监督之下，违法性与违规性操作往往是判断腐败行为发生的外在表征。全国大部分地区目前已经建立了政务实时监察系统，对政府部门各项权力行使的全过程予以监控，其中对业务部门权力行使过程中出现的异常现象的数量可以作为判断该领域腐败行为发生风险的重要依据。公开是最好的权力预防措施，让权力在阳光下运行是杜绝权力腐化最重要、最有效的措施。行政业务办理中是否做到了在事前、事中、事后各个环节将有关信息向相关当事人以适当的方式公开，是判断此项行政业务中是否存在腐败风险的重要标准。此项数据可以从各部门政府信息公开的考评情况中获取。

（四）案件查处类指标

案件查处类指标属于结果性指标，是纪委各处室、检察院、法院、审计等职能部门查处的涉腐案件数量、层级、金额等数据，传统上腐败监察部门以及社会公众心理上习惯于将此类数据作为评价腐败程度和趋势的最重要的依据。但结果性指标数据具有双重性，即可以作为腐败惩处工作力度的判断标准，也可以作为腐败严重程度的判断标准，其对腐败发生真实情况的解释力受到普遍怀疑。同时由于腐败行为发生具有隐蔽性、长期性、关联性、延续性等特征，使腐败行为的查处数量与腐败行为真实发生数量之间的关系往往确定，腐败行为的查处受到政策、技术、人力、制度等各种影响因素的干扰，腐败查处案件数量与当期腐败严重程度之间的关联性较弱。这些因素的存在使得近年来结果性指标在国内外各类廉政与腐败风险评价指标体系中所占的分值比例日益减少。

但腐败查处类指标作为腐败预防工作对腐败查处工作成果的直接体现，对预测特定领域、时期内腐败发生情况及趋势仍具有不可替代的作用。对查处的各类腐败案件情况，应当根据涉案金额、人员数量、人员层级、案发领域等各类不同因素进行细致分析。

（五）指标体系构成

我们按照“主观-客观”、“过程-结果”把腐败评估预警指标体系分成了4大类52个二级指标，并与纪检部门一起对每项指标可以获取的实际部门进行了确认，从而保证了每项指标的实际可获得性。

表2 腐败评估预警指标体系

续表2 腐败评估预警指标体系

四、腐败评估预警信息系统的功能与应用

当前阶段腐败行为的风险程度、未来腐败行为高发的概率、不同领域间腐败行为发生的关联性等都不可能通过单一的指标进行测度，需要构建一个完善的腐败评估预警系统，通过综合腐败预警事前、事中、事后的全面把握以及对腐败发生结果性、程序性和概然性指标的综合考量才能够得出相对准确、科学的预测结果。腐败评估预警系统可以在传统经验判断的基础上充分采用数据手段和技术，从而真正对腐败预防和惩治工作的具体开展提供指导和依据。

（一）腐败评估预警信息系统的功能定位

腐败评估预警信息系统是利用政务大数据资源强化反腐败体制机制创新，用新的理念、新的系统、新的技术、新的手段来惩治、防治腐败乃至实现腐败免疫的重要途径[11]。据此，可以将预防腐败预警系统所要达到的主要目标概括为以下四个方面：

可以通过对各项监测数据的比较分析，对腐败的发生程度、集中领域、高发环节、发展趋势进行分析和拟合，为职能部门和业务部门确定防腐重点工作和应对措施提供有力支持：

第一，科学预测全领域腐败发生、变化趋势，并以丰富、直观形式展示腐败发生形势。腐败评估预警信息系统要通过直观的、具有创新性的显现方式，直观展现出腐败演变趋势、生发规律。在对数据资料和案例资料综合分析的基础上，进一步总结腐败发生的诱因，探索腐败发生规律。

第二，对腐败行为发生征兆进行排查预防，对反腐工作开展部署提供针对性支持。腐败评估预警信息系统既要实现对已有政策的评价，还应当能够为即将出台的政策、决策和工作部署进行评估评测。将腐败发生风险消灭在萌芽状态，提高腐败治理的效率、改进腐败治理的思路。

第三，为反腐决策提供准确、直观、全面依据。通过系统运算分析腐败现象发生的诱发与控制因素，科学选择最有效的反腐措施和反腐重点。从权力的决策到权力的执行、从权力的监督到权力的终结，都涉及到权力与人、权力与资金、权力与项目、权力与资源等方方面面的行为，这些行为的发生都会留下完整的数据信息[12]，进而通过对相关数据的比较、分类、判别、验证，总结出腐败发生的规律性数据，并为工作报告、总结提供直接数据支持。

第四，打造开放式信息资源共享平台。腐败评估预警信息系统不仅要为纪检监察系统自身腐败预防工作提供支持，更要推动各职能部门的腐败评估预警平台建设，实现腐败惩防职能部门间的信息共享与工作联动，提升各部门已有信息系统和数据的利用效率，为评价惩治和预防腐败工作提供客观标准。通过综合分析惩治和预防腐败工作的实际效果及其影响机制，更好地总结有关经验，改进工作机制和做法。

（二）腐败评估预警信息系统的应用领域

通过构建相应的分析模块，系统可以实现对指标数据的充分利用。分析模块通过对指标纬度数据分析和处理来实现其功能，主要的分析方式包括相关性分析、主因素分析、显著性判断、发展趋势拟合等。通过对系统功能分析模块的运用，系统提供了包括腐败程度评估、腐败趋势预测等各类设计功能的实现方案；同时在系统运行中也可以随时修改、删减、增加、替换相应的模块，实现系统功能的不断优化和及时更新。腐败现象的不断发展变化可能会导致原有的指标体系或者运算模型、权重分配变得不合理。

1.腐败程度评估。腐败程度的测量与评估是腐败评估预警信息系统的基本功能。系统可以选取整体腐败评估相关指标纬度，按相应指标权重和计算方式进行分值运算，作为对腐败程度的判断；通过对相关分析模块的选定，系统还能够对腐败的发生特征进行判断。

2.防腐政策效果评价。系统可以整合与政策效果评价相关的指标和纬度，并对特定腐败预防工作开展时间节点前后整体及个别领域腐败程度进行对比，作为对反腐工作效果的判断依据；同时可以通过具体不同功能模块分析结果的差异，总结该项工作对腐败发生情况的具体作用机制。

3.腐败发展趋势预测。在评估和评价的基础上，系统可以通过对一定时间段内的腐败总体发生情况或单项指标的数据变化进行综合分析和系统运算，对其发展趋势进行拟合优度判别，从而预测未来一定时间内腐败发生情况。

4.腐败发生规律探索。除了固化的功能模块外，系统具备开放式的指标纬度设定与功能模块调适功能，操作人员可以对按照特定的特征对指标进行分组归类，构建新的指标纬度；并利用已有或新设的指标纬度开展数据运算和分析，用以验证理论假设或者发现具体问题，对腐败发生规律、反腐败措施的作用机制、特定指标与腐败真实发生情况之相关性、腐败查处的影响因素以及对各项工作的实际影响等问题开展广泛而深入的研究。

5.提供决策参考。腐败评估预警信息系统更强调运算结果对决策的支持，通过系统自动运行可以生成有关腐败程度评估、防腐政策评价以及腐败趋势预测相关的数据分析表，其中应包含系统生成的各类直观的图表，以及通过运算得出的各项数值。工作人员可以在系统中手动选择需要的图表及数据，并对自动生成的图表和数据进行深度加工，作为决策之参考。

6.系统分析结果的处理机制。预防腐败制度从功能角度可以分为约束性预防制度、激励性预防制度、直接减少腐败机会的预防制度以及间接减少腐败机会的预防制度，当系统分析结果显示腐败发生风险增加时，系统设置的处理方案包括规则制定、酌情公开、预警建议函等。其中，规则制定预警方案主要通过生成预警报告，对公共资源交易领域相涉的法律、法规、规章、规定及相关规则有无、效果如何、有何漏洞、如何弥补等提供对应分析意见，并在预警决策主体可控可影响的范围内改善规则环境。酌情公开处置方案指决策者可依据法律、纪律和形势，根据预警系统的运行状况，决定对存在较高腐败风险的事项、单位和个人作在特定范围内将相关信息予以公开的决定。预警建议函是针对腐败预警系统相对具体的处置方案，现今的腐败有群体性、综合性、复杂性等特点，预警的分析决策需要有一个全局和整体观，并可根据分析决策以预警建议函的形式向各个相涉部门提供防腐建议。

[1]过勇.中国转轨期腐败特点和变化趋势的实证研究[J].公共管理评论，2008（1）：63-77.

[2]江卓，季程远.怎样测量腐败：国内外腐败测量方法述评[J].新视野，2016（3）：122-128.

[3]Mattei Dogan，Ali Kazancigil.Comparing Nations：Concepts，Strategies，Substance[M].Oxford：Blackwell，1994.

[4]刘筱勤.大数据与廉政制度创新[J].中国行政管理，2015（12）：113-117.

[5]王芳，陈锋.国家治理进程中的政府大数据开放利用研究[J].中国行政管理，2015（11）：6-12.

[6]维克托·迈尔·舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].杭州：浙江人民出版社，2013.

[7]翁列恩，李幼芸.政务大数据的开放与共享：条件、障碍与基本准则研究[J].经济社会体制比较，2016（2）：113-122.

[8]陶希东.大数据时代中国社会治理创新的路径与战略选择[J].南京社会科学，2016（6）：85-90.

[9]过勇，宋伟.腐败测量：基于腐败、反腐败与风险的视角[J].公共行政评论，2016（3）：73-88.

[10]倪星，孙宗锋.政府反腐败力度与公众清廉感知：差异与解释[J].政治学研究，2015（1）：71-85.

[11]李后强，李贤彬.大数据时代腐败防治机制创新研究[J].社会科学研究，2015（1）：9-36.

[12]熊尉宏，廖晓明.区域廉政风险评价指标体系构建研究[J].江西师范大学学报：哲学社会科学版，2016（3）：36-41.

责任编校 王学青

Application of Governmental Big Data in Assessment of Corruption and Early Warnings

ZHOU Luyao
(City College,Zhejiang University,Hangzhou 310015,Zhejiang,China)

Various information generated in the process of government power is the main way to evaluate the risk and severity of corruption.Under the traditional system of power operation,the asymmetry of concealed information and of sensitive information constitute a serious obstacle to corruption evaluation and risk prevention.The development of modern information technology,especially the application of large-data mining,provides both information security and technical support for the whole process of corruption control and prevention.The early warning system of corruption information is a comprehensive processing and analysis of all kinds of indexes and data in the operation of administrative power by means of computer processing and information integration.A coordinated system with four quadrants can be constructed with the two dimensions of“subjective-objective”and“process-result”,with such indexes as self-evaluation,corruption sensitiveness,business-conducts,and case-investigation and settlement included.

governmental big data;corruption assessment and early warning;index system

D630.9

A

1674-9170（2017）01-0042-09

2016-12-15

周鲁耀（1983-），男，山东曹县人，浙江大学城市学院城市治理与立法研究中心副主任，副教授。

浙江省社科基金项目（17NDJC205YB）；中共高校基本科研业务费专项资金资助项目：浙江大学“大数据+政府治理研究”