大数据助力财政监管的可行性研究与建议
内容摘要：在大数据、云计算、区块链技术不断完善的背景下，数据要素已成为当今经济发展的新引擎。随着中央政策扶持力度的不断加大，各地政府都在加快5G、物联网、数据中心等新型基础设施建设的步伐。在此背景下，文章梳理总结了当前各地财政部门将信息化技术运用到财政监管领域时存在的不足，并从理论和实践上对大数据助力财政监管高效实施的可行性进行了分析，最后提出相关政策建议。
一、引言
人类每一次工业革命的崛起总是伴随着生产要素的更新迭代。从第一次工业革命资本取代传统的土地和劳动力生产要素；到第二次工业革命时，管理作为一种新的生产要素参与到生产经营中来；再到第三次工业革命中新产生的技术生产要素。如今，在物联网、云计算、大数据等新兴技术快速发展的驱动下，数据就是此次工业革命中的新兴生产要素，成为劳动、土地、资本之后的第四维。当前世界各国都在加紧大数据平台布局以便在新一轮革命中占据主动权。国际上，美国政府在2012年发布《大数据研究与发展计划》，成为较早将大数据上升为国家战略的国家之一，澳大利亚、德国、法国、日本等也相继颁布相关条例（见表1)。
从国内来看，2015年11月，国务院发布《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》中提出，推进数据资源开放共享，实施国家大数据战略，超前布局下一代互联网。这也是我国首次正式提出推行国家大数据战略。在四年后的十九届四中全会上通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》中，首次将“数据”从“技术”中分离出来，并作为一种独立的生产要素，与劳动、资本、土地、知识、技术、管理等生产要素共同实行由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。这一将数据纳入参与分配的生产要素中来的理论创新充分体现出我国政府对大数据在国民经济领域发展及应用的重视程度。
今年是《“十三五”国家信息化规划》的目标实现年，在过去四年里，全国30多个省市区积极贯彻落实这一政策，在大数据平台构建方面取得有效进展，各地政府将大数据应用于财政监管作用显著。从数据利用程度来看，有关学者将数据的利用主要分为三个步骤，分别为数据资源化、数据资产化和数据资本化。整体来看，我国大部分地区在财政数据领域仍处于数据资源化的初级阶段，利用大数据实施财政监管依然存在一些问题亟待解决。
二、当前大数据背景下财政监管存在的若干不足
(一）数据共享存在局限性
自推进数据化建设以来，全国各地数据中心数量总体呈现增长趋势。但数据中心数量不足、大型及超大型规模数据中心较为缺乏、各地区数据资源分布不均、各部门、各层级、省内外数据共享有限，以及硬件设备相比软件更新存在严重的滞后性等问题导致全国各地区财政数据监管能力出现明显失衡。
1. 数据中心数量及规模不足。根据赛迪顾问的数据统计，自2016年以来我国数据中心机架数量递增趋势明显（见图1)，但其中将近一半分布在中小型数据中心（标准机架数小于3000)，超大型数据中心（标准机架数大于10000)累计机架数仅占全国的1/6。从成本上来看，我国建成和规划在建的数据中心的平均电能使用效率（PUE)仍显著高于美国，数据中心运营的能源成本就占了总成本的一半。在绿色发展政策的推动下，北京、上海、深圳等一线城市开始提高数据中心的建设门槛，国内数据中心数量在2018年达到峰值后开始有所回落，但我国数据中心总体数量，特别是超大型数据中心数量依然远低于美国。数据中心数量及规模的限制导致数据要素呈现稀缺和分散的特点，也使得整体财政数据获取和监管能力受限。
2. 数据中心地域分布不均。基于能耗、网络、人力和客户分布等因素，数据中心的设立往往集中在一线城市，然后向东部沿海和中西部城市逐级推进，这就造成了一线城市数据相对饱和、中西部地区数据资源贫乏的境况；再加上各省的数据信息多在省内共享，无疑使得中西部地区在数据获取上雪上加霜。信息化技术的匮乏加上数据共享的局限性使得中西部地区，特别是市县乡级的财政难以实现数据化监管；反过来，传统财政监管存在的信息不对称、流程不透明等弊端又会使该地区营商环境更加劣势，在信息化建设方面难以吸引优质企业和技术人才。
3. 数据中心软硬件匹配度较低。作为一个重资产场所，数据中心的建设不仅包括软件系统，相应的还有硬件设施的配备，软硬件相辅相成，整个系统才能高效运转。据《2019中国地方政府数据开放报告》显示，截至2019年上半年，我国共有82个省级、副省级和地级政府上线了数据开放平台，其中，推出数据开放平台的副省级城市在全国所有同级城市占比超过了一半，地级城市数量在同级中占比将近1/5。由此可见，数据中心布局正在全国各层级逐渐铺展开来。但从各地运行情况来看，很大部分平台都未能做到及时回应用户提出的意见建议、数据申请和纠错反馈，也未能定期审核和上传用户开发的利用成果，其中的原因一方面来自于各地软件系统自身建设的不完善，如一些地区只注重硬件设备的采购，缺乏软件系统的配备与更新，传统的数据库系统无法对海量的财政内生数据和外部数据进行存储和深入分析，最终形成“僵尸系统”；另一方面是硬件设施滞后所致。像广东、浙江等省份大数据平台建设较早，软件系统发展也更加成熟，但由于电子设备更新速度快，省级以下地区机房硬件老化严重，在将本地数据信息汇聚及传输至全省共连系统中存在一定的滞后性。软硬件匹配程度不一导致整体数据的收集和可利用效率难以达到平台建设的预期，进而出现同省的不同地区，即使在相同平台系统运行下，数据利用程度依然不同的现象，各地财政数据监管能力差异表现明显。
(二）财政数据监管机制不完善
除技术因素导致数据获取受限之外，其他非技术因素如财政数据监管机制的不完善，导致信息化技术与财政整体融合度不高，具体表现在如下三点：
1. 政企数据分配不均。根据中国互联网数据中心(IDC)数据显示，自2014年以来，我国IDC业务市场规模呈现持续扩张的态势（见图2)，因此可以预测，随着5G时代的到来，大数据业务规模仍将进一步增长，无论政府还是企业在该领域的投资份额只会有增无减。而从中国数据中心产业发展联盟的数据来看，IDC托管服务存量需求端方面，云计算厂商(如阿里、腾讯）占比近四成，随后是互联网企业、政府机关和金融机构，其中，政府占比不及两成（见图3)。这也说明了在规模扩张如此迅速的大数据领域，政府所拥有的数据资源还是相对有限的，整个信息市场呈现出数据分配不均的现象；而且出于安全性考虑，政府往往采用私有云的方式，运营费用和维护成本相比公有云更加昂贵。因此，如果政府将该平台作为一种公共服务无偿提供给社会，一方面会加重政府财政支出，另一方面也会产生负面的外部性，使—些企业采取“搭便车”的行为给IDC产业链上游和中游供应商带来市场份额的损失。此外，站在数据共享双方的角度，企业在已占据市场大部分数据要素的前提下，还能够获取到政府的公开数据，而政府却无法获取企业相关数据，这种信息天平的失衡无疑会加大政府的财政监管难度。因此，片面强调政府信息公开显然是不利于财政监管的，海量数据这块大蛋糕该怎么切，政企之间如何合作与分配是当前信息化速度不断加快背景下政府亟须解决的问题。
2. 全方位监管机制不成熟。传统的财政监管只注重事后监管，对事前审核、事中监督两个过程几乎省略。在大数据背景下，政府可通过对各部门基础数据汇集分析，还可借助历史数据比对等方式对财政项目进行精准预测，实时监控项目进程，及时发现资金及运营漏洞。虽然有关财政全方位监管机制的政策早已出台，但如何将这一政策与大数据平台对接起来，并没有一个统一的实施标准，继而无法引起地方财政的重视。如近日媒体报道的年财政收入不足10亿的贵州省黔南州独山县地方债务竟高达400亿—事，仅在2017年，该县就成立了36家融资平台公司，并用高息吸引大批投资者入驻。作为全国首个大数据综合试验区，贵州省数字经济增速连续4年位居全国第一。据贵州省社科院发布的大数据战略发展报告，贵州已成为全国大型数据中心集聚最多的地方之一，可谓是国家大数据战略布局下的领头羊。在全省财政系统数据化的背景下，独山县财政巨额亏损在事后才被曝出，不得不使人对该省数字经济产生质疑。从政府层面来看，当地财政在事前、事中的监管确实存在巨大漏洞，以及省级、市级财政通过已有平台系统对下级财政实施监管的机制不够完善；另一方面从债权人角度，在投资前是否借助大数据平台对项目进行预估，以及在该平台上获取的数据是否真实准确虽然有待考核，但对财政数据加强全方位监管刻不容缓。
3. 财政监管的法律体系不健全。针对财政数据监管存在的现有不足，可以发现该领域的相关法规条例仍存在缺失性，导致政府和企业无法形成统一标准。
(1)数据共享边界不明。从国外文献来看，数据开放程度是近年来内部审计等公共部门进行数据分析时面临的主要压力。对于政府来说，借助大数据分析有助于政策的有效制定。而对于企业来说，数据共连会使部分在大数据建设较为完善的企业相比之下承担更多信息公开的责任，有些甚至会暴露出税收欺诈等灰色行为，从而导致企业在共享方面表现较为“忸怩”。因此，针对上文提到的政企数据分配不均问题，政府数据共享的边界是多少才能在既维护好数据隐私和安全的情况下实现效益的最大化？根据《2019中国地方政府数据开放报告》显示，截至2019年5月底，全国仅有广东和山东两省制定了专门针对数据开放的地方标准。大部分地区对数据开放程度没有明确的衡量指标，也没有针对企业“搭便车”行为和负外部性带来的损失出台相应的处罚和补偿条例。
(2)信息平台日常运行监管存在漏洞。传统的财政监管以抽查和集中式大检查为主，在现有大数据系统的辅助下，全方位财政监管可行性有了很大程度的提高。但从现状来看，全国各地数据中心建设浪潮一直在高涨，但建设后的常态化运营机制存在缺陷，海量数据堆积在库中却没有进行深入挖掘和分析，现有法规也没有列出如何将大数据应用于财政监管的具体措施，监管人员对事前审核和事中监测的数据上报重视程度不够。这一现象也是国外在早期发展大数据建设时存在的通病。
(3)全国层面的财政数据监管标准缺失。从有关统计来看，以浙江省为代表的东部沿海地区的政府数据开放水平普遍较高，西部地区的贵州省和东北地区的哈尔滨市表现也较为出色，地区之间数据利用程度呈现出明显的差异化分布，而且在数据监管方面主要是按照省级标准，更多的是各市级单位按照自行制定的标准来实施，省间数据联动效率远低于省内，整体财政数据监管标准缺少国家层面的统一指导。
三、大数据助力财政监管高效实施的可行性研究
(一）理论依据
1. 减少双方博弈过程中的信息不对称。财政监管双方涉及上下级财政部门之间、财政部门与会计部门、税务部门、审计部门等其他政府机关，以及与采购代理方、供应商、银行等其他金融机构。传统方式的财政监督信息多是在博弈各方内部掌握，处于信息优势的一方更倾向于借助信息不对称，在博弈过程中采取使自己利益最大化的行为，由此导致下级财政虚报数据、采购代理方增报费用等寻租现象频发。特别是在全国扶贫工作和普惠金融政策不断放开的背景下，政府采购和信用担保更需要实时数据为依托。而大数据平台的构建，将博弈双方的详细信息公开、透明且及时地呈现给对方，一方面有效降低了信息不对称给双方带来的风险，另一方面，数据的公开也能使公众起到监督作用，符合人民当家作主的社会主义民主政治的本质，进一步打造廉洁公正的政府形象。
2. 使全方位财政监管机制成为现实。早在2003年，财政部在促进财政管理和深化财政改革中就已提出要着力构建全方位财政监督长效机制。在2007年，事前审核、事中监控与事后检查的全方位机制初见雏形，但在当时互联网技术并不发达的年代，实时数据跟踪尤为艰难。如今信息化技术已相对成熟，大数据、云计算和区块链等可将部门与部门之间、部门与企业之间的数据信息快速调动，并汇集串联，通过大数据平台从税务部门获取供应商缴税情况、从银行调取预算单位账户信息，从而对每一项财政资金去处做好预测和追踪，实现内外监督并举。由此来看，大数据平台对全方位财政监管机制来说，可谓如虎添翼。
在疫情爆发，全国封锁的情况下，可以看到整个财政监管工作并没有出现明显中断，特别是对中小企业实施专项拨款，以及借助政府担保为中小企业增信融资方面，无论中央还是地方财政部门都通过大数据系统对当地企业复工复产、资金缺口、信誉情况进行实时监控，继而实施精准扶持政策。从事前资金发放数额预测到事中资金流向监控，再到事后资金使用成效分析。可以说，在大数据的助力下，全方位财政监管得以真正高效实现。
(二）当前大数据背景下财政监管进程推进情况
由于政府等公共部门获取的信息主要是数字形式的，因此，借助大数据等信息化技术可以显著提高传统的工作效率。国际上，一些发达地区早已将大数据广泛应用于公共部门工作中来，如欧盟早期在推进大数据的进程中，主要的障碍在于数据生态系统的碎片化以及立法更新过于缓慢。在近几年里，欧盟一方面不断完善机器算法以解决税收等领域透明度不高和问责不到位的问题，另一方面接连出台各种大数据监管条例(如GDPR)以加强数据的安全保护和公平使用。美国在公共部门大数据项目部署数量上，无论是数据收集、整合还是进行可预测分析方面都处于领先地位。从国外经验来看，对不同数据源进行整合、提升分析能力、最终建立一个以数据作为决策基础的环境是各国公共部门进行大数据监管的发展趋势，我国也正是在这一进程中不断摸索前进。
自2015年我国正式提出推行国家大数据战略以来，全国各省市财政部门也都积极响应，各地“试水”成效参差不齐。目前我国大数据在财政部门的应用主要体现为预算审核、收入监管、支出监管和地方政府债务监管。本文选取了《2019中国地方政府数据开放报告》中各项排名均靠前的两个省份，一是政策颁布较早且发展较为成熟的浙江省，二是近来在财政数据监管领域步伐迅速，且实现全省覆盖的“后起之秀”山东省。接下来介绍其在利用大数据推进财政监管方面的相关举措，以及在疫情防控期间，两省依托大数据平台在财政政策落实工作上表现出的快速性和高效性。
1. 浙江省——政采云助力政府采购流程透明化。作为中国互联网三大巨头之一的阿里巴巴总部所在地，浙江省在将信息化技术应用于财政领域方面也一直走在全国前列。早在2016年，该省政府就已与阿里巴巴集团在云计算、大数据领域开展战略合作，其中就包括构建政府采购云计算服务平台（见图4)，该平台通过公开政府所有采购活动过程和结果，并对出现的异常采购行为确保事前预警、事中监督和事后可溯，极大提高了政府采购效率和财政监管力度。截止至2019年6月底，该平台已在全国395个市县区推广使用，并成为全国首个通过中央网信办网络安全审查的云服务平台。该平台的建设是政府采购模式在大数据背景下的创新举措，同时也对其他地区在政府采购领域的供给侧改革提供了借鉴。
在税收领域，早在2019年年初，浙江省就已利用税收大数据平台落实国家税务总局发布的《关于实施小微企业普惠性税收减免政策的通知》相关政策，借助平台对小微企业进行精准筛选，使符合条件的纳税人直接享受政策红利，同时简化了申报流程。在此次疫情防控时期，借助早已构建相对成熟的数据平台，浙江省针对中小企业资金成本高、复产复工受阻和贷款延期等问题也作出了更加快速的反应。
2. 山东省——大数据中心实现全省数据共连。2017年2月，山东省专门成立了财政大数据建设应用领导小组以推进财政大数据建设和应用的工作，并在同年10月份，山东省大数据中心正式成立。截至目前，该中心已开放52个部门，共计38662个数据目录、9.88亿条数据、7.76万条数据接口和22个创新应用，全省财政在数据采集、系统共建、数据共享、功能共用方面取得显著成效。财政数据共享不仅涵盖工商部门市场主体信息，同时与人行、税务、人社、教育、公安等130多项信息进行融合，数据获取及时且全面。另外，该省已推行“一级建设、多级应用”的模式，由省级数据中心定时整合市县财政内生业务数据，包括对各级财政收入、财政支出、资产管理和债务管理等方面，并可在省市县三级财政部门之间实现共享，省内数据融合共享生态圈建设已基本达成。在疫情防控期间，这一财政大数据系统同样发挥了重要作用。财政部门借助省内数据链，通过与工信、卫生、交通、税务等部门的数据共享，及时跟进企业运营情况和信用评级变动，以便实行减税降税等精准扶持政策。从山东省大数据局官网的数据使用情况来看，该中心的网站访问量和资源下载量在今年2月急速上升，并在3月份达到峰值（见图5)，这期间刚好是我国国内疫情防控最严重的时期，这一数据也有力地证明了山东省大数据平台建设功能日趋完善并得到广泛认可。
四、相关政策建议
(一）实行扶持互助机制，推进数据要素的全国布局
我国关于“新型基础设施建设”的提出源于2018年12月举行的中央经济工作会议，具体包括5G、人工智能、工业互联网和物联网。今年3月份举行的中共中央政治局常务委员会议上，数据中心建设正式被纳入新型基础设施建设中来，今年的政府工作报告中也进行了相关明确。从政策颁布来看，未来信息网络构建将是我国基础设施建设的重点领域。然而在全球背景下，我国在数据中心建设方面的速度并非处于领先地位，数据中心无论是数量还是规模上都与美国等发达国家存在明显差距。因此在中央政府的大力扶持下，各级财政单位的首要任务是尽快完成本地财政数据的汇集工作。
考虑到各地区地理条件和经济实力的差异，很多地方短期内甚至是长期内也无法实现数据平台的搭建和运营。那么条件有限的政府可以采取灵活措施，不要单一局限于数据平台的建设，而要将工作重心聚焦于完成数据要素汇总的终极目标。对于省内市县乡各级财政部门，可以依托省级数据系统，做好数据准确、及时上传，首要实现全省数据共连体系；从省间来看，各省可利用自身优势（如成本、资金、技术和人才优势）共同搭建数据平台，如东部沿海地区可将能耗成本较高的超大型数据中心设立在西部能源充足的省份，从而实现多省数据互连及共享。另外，也可以实行一省对一省的帮扶政策，数据系统建设成熟的省份可以将其系统以租赁或出售的方式共享给建设困难的省份，也可以提供资金、技术和经验等支持；各省之间也要建立起数据交流机制，减少不同系统中同一财政指标的录入差异，最终点连成线，线连成面，完成全国数据要素的聚集网络。
(二）加快“大数据+财政”复合型人才供给
随着信息化技术与财政监管的融合度逐渐提高，传统财政专业人员已难以满足现有岗位要求。一方面，地市级财政部门人员在工作上多为财政与技术分离，在职财政人员普遍不具有年龄优势，且对计算机等硬件设施的操作能力相对落后。在系统软件使用上，传统财政人员难以从海量数据中搜取有效信息进行建模、计量和估值，数据整体可利用度不高；另一方面，引入专门掌握技术的人员，同时会产生额外的财政成本支出，两者之间的专业沟通障碍也会降低监管效率。
为了解决这一困境，从相关地区经验来看，加快“大数据+财政”的复合型人才供给是首要方案。人才供给可以从两方面落实：一是在高校建设上，近几年中国人民大学、清华大学等都新增了与大数据相关的交叉学科专业。但目前来看，该类复合型专业并没有在全国各大高校进行大规模普及，整体人才市场依然是供不应求的状态。因此，未来各高校应逐步加快开设并细化“大数据+”在经济、金融和财政专业的步伐。
二是在部门培训上，浙江省通过与阿里集团实施战略合作，由阿里对财政人员进行相关软件的定期培训，类似的还有贵州、深圳等地区。该种做法可弥补短期内复合型人才的缺口，对于在人才引进上处于劣势的地级市也适合采用。同时，政府在进行这一培训时要意识到，平台搭建并不是一次性的，后期维护和常态化运营是关键。由于现在正处于大数据平台建设的初级阶段，系统更新速度非常快，因此应适当增加培训的频数，保持人员学习进度始终与数据更新一致，不浪费现有数据资源，提高数据可利用效率。
(三）明确数据共享边界，完善数据标准和法律体系
全国各地区财政数据监管能力和数据可利用程度出现明显差异，除了技术因素外，还包括整体标准的缺失。在我国，数据作为独立的生产要素这一新兴理论刚刚起步，在毫无实践经验的前提下中央很难制定出一个详细的数据共享标准，只能从各省市的数据建设经验中摸索和总结。而各省市及新区试点的数据数量相比全国来说范围较小，数据收集也更加方便，因此该地的财政部门可以作为先驱者，探索出当地政企数据共享的边界，层层递进，最终形成涟骑效应，实现全国标准统一的最终目标。
针对财政数据系统维护、后期数据修订工作不到位等情况，以及在数据共享过程中产生的寻租行为，相关部门应尽快制定处罚条例，将财政数据监管纳入人员绩效考核中，将每人每天负责已有数据板块的范围、更新频率、潜在数据入驻者的数量进行明确分工，同时对访问者数据获取程度进行记录，获取程度较低的板块负责人将受到相应处罚。另外，对于故意虚报、漏报数据信息的企业，要出台专门的处罚条例，保障数据要素的准确性。
文章来源： 班若琳，代志新。大数据助力财政监管的可行性研究与建议。《财政监督》2020年第16期。
