大数据赋能政府购买公共服务监管的路径研究

[摘  要]大数据作为技术治理工具，可以增强政府购买公共服务监管的效能，驱动监管方式由传统的人工、静态、碎片化监管转向智能、动态、整体性监管。然而，大数据有效赋能政府购买公共服务监管还存在法律法规、技术支撑、人才培育、协同机制等多维困境，应建立健全政府购买公共服务监管的法律法规，加快一体化的政府购买公共服务大数据监管平台建设，强化政府购买服务领域大数据人才的培育，构建多主体协同共享的大数据监管机制，为全面提升大数据监管效能，化解政府购买公共服务风险提供强有力的支撑。

[关键词]大数据;政府购买;公共服务;监管

[中图分类号]D630.1  [文献标识码]A  [文章编号]1672-2426（2022）04-0069-06

一、问题的提出

随着推进国家治理体系与治理能力现代化的提出，政府购买服务已日益成为满足公共服务多样化需求，深化公共服务供给侧改革，推进社会治理创新的重要工具。然而，伴随政府购买公共服务实践向纵深推进，购买失灵、供给方垄断、逆向回购、公众满意度不高、财政资源浪费等一系列购买公共服务风险不断凸显，为有效规避风险，提升购买服务质量，必须要强化监管。菲利普·库珀认为“购买服务的质量取决于合同监管的质量”[1]48。中华人民共和国财政部2020年施行的《政府购买服务管理办法》强调应尽快建立健全政府购买公共服务监督管理机制。[2]大数据具有数据海量化、数据多元化、数据精准化、数据智能化的显著优势，可以凭借大数据的有效嵌入，全面提升政府购买公共服务全流程的监管能力和监管水平，对于有效克服政府、社会组织及服务对象间信息不对称的困局，有力化解和防范购买公共服务风险具有重要的意义。

学者们已针对政府购买公共服务监管的内涵、必要性与监管方式的变革提出了一系列观点。有学者认为，公共服务的合同监管是在订立服务合同后，确保与服务合同内容保持一致的管理行为。政府购买公共服务的监管是有效防止服务承接者和政府购买主体违约的重要手段，是确保公共服务购买质量和效果必不可少的环节。[3]政府购买公共服务制度实施后，并没有削弱政府的监管职责，反而是对政府监管职责提出了更高的要求。[4]当前政府购买公共服务监管方式较为传统，依赖现场监管、人工监管，效率低下。[5]因此应该在政府购买服务合同履行的监管方式上，逐步建立起以信息技术、感应技术、检测技术为主导的现代化查验手段。[6]云监督是“互联网+监督”的一种新形态，是互联网、物联网、云计算与大数据叠加融合的一种监管技术，开辟了全新的监管模式与路径。[7]大数据本身所具有的特点和优势及其可应用性，正吻合了强化监管在信息方面的需求，故而有必要推动大数据在政府预算监管中的发展和应用，努力打造精准监管、多方协作的政府监管新模式。[8]上述一系列观点阐明了强化政府提高公共服务监管能力的必要性，并分析了大数据、云计算、区块链等技术治理工具对政府监管方式变革的驱动作用，但尚缺乏将大数据嵌入政府购买公共服务监管的深入性研究。

二、大数据赋能政府购买公共服务监管的逻辑理路

（一）由固化静态监管转向实时动态监管

传统的政府购买公共服务监管主要是来源于公共服务承接者的自评、汇报材料、政府抽查、公众满意度测评和社会监督这几种方式，监管内容统一，监管项目较为固定，监管形式刻板化与程式化、灵活性不足[9]，公共服务实际供给水平、供给状况难以在第一时间反馈给監管主体，监管信息缺乏时效性，会导致政府购买公共服务监管失灵。由于政府购买公共服务包含了购买前、购买中、购买后多个连续的动态环节，除了预算信息较为固定外，无论是服务承接商的身份信息、购买服务项目的运作信息，还是服务供给的过程信息都会随环境变化、供给主体能力、服务对象需求等进行动态调整，因此传统的监管难以做到全天候实时监管。而大数据技术的嵌入，强化了监管信息传输的及时性，可以实现对购买服务项目全过程实时数据进行整合、汇总与清洗、挖掘，并对不同环节的多类型信息进行比对、加入动态的外部条件因素进行智能识别与计算，精准掌握购买服务项目的动态变化情况，及时发现承接主体随意调整相关服务内容与服务标准的问题，对任何反常的交易与运行状态进行跟踪与记录，实现对公共服务承接主体的撇脂行为和机会主义行为进行动态监控与及时预警，从而降低政府购买公共服务的风险。

（二）由单一环节监管转向全流程监管

政府购买公共服务发轫初期，其监管方式主要是事后监管，即在购买服务完成后，对公共服务的供给数量、质量进行考评式监管，以结果为导向对公共服务购买的承接主体进行绩效问责。随着政府购买公共服务的全面展开，监管关口不断前移，一些地方政府更加突出了事中监管与考核，在政府购买公共服务完成的中期阶段对项目运行、合同履行、资金使用、服务供给质量等指标进行考核，依据考核结果决定是否兑付余下的购买服务资金。然而，对政府购买公共服务的监管应贯穿于购买公共服务全流程，包括购买前的服务需求识别、制订项目计划、公开招投标、签订合同、项目实施、监督管理、评估服务、后续完善等。传统监管方式下各环节难以形成有效的衔接，购买服务过程性监管不足，相互脱节，呈现出被动式监管的特征。而以大数据为驱动力的监管方式，则可实现对政府购买公共服务各个环节监管的无缝对接，对购买前财政预算、购买服务规划、购买服务需求识别、承接方资格审查，购买服务过程中的合同履行状况、服务供给数量与质量，购买后的绩效评估等环节进行全流程闭环监管，有效打通各环节的信息孤岛，获取多主体在服务生产与供给过程中的多源结构化与非结构化数据，实现全流程的动态监测与预警。例如，浙江省上线的“政采云”大数据监管平台，利用事前提醒、事中预警、事后分析全流程和远程视频监控技术手段，将各承接主体行为的全过程留痕、留声，财政、纪检监察、审计等监管部门能够实时监控或事后查阅、管理辖区内全部政府购买服务活动，实现政府购买公共服务监管全流程的精准化。

（三）由传统人工监管转向智能化监管

政府购买公共服务监管一方面是监察、审计部门对购买主体的购买预算、购买程序、购买效果等情况的监督;另一方面是购买部门对承接主体项目整体运行、服务供给情况的日常监管与不定期抽查。无论是职能部门监管还是多部门联合监管，其监管仍最大程度上依靠人工操作，通过调阅台账，查看会计目录、查阅档案文件资料等进行相应的监管与评估，虽然这种方式直观效果强，但是监管成本高，监管效率低，监管信息传递具有迟滞性。[10]区别于传统的人工监管方式，大数据嵌入下的政府购买公共服务监管实现了“循数”基础上监管的智能化，即“以数据管数据”[11]。借助于大数据技术，政府购买公共服务监管摒弃了监管中仅凭直觉与经验的直观性判断，将贯穿购买服务全流程的多元异构数据进行统一化整合、清洗、交互验证，发现其中的风险与疑点，实现监管关口前移，增强购买服务风险的感知与预警能力，从而极大程度上提升监管的时效性，减少信息传递的失真度。同时，购买服务多环节痕迹数据的交互验证与支撑，可以降低购买公共服务过程中出现道德风险与寻租的概率。

（四）由碎片化监管转向整体性监管

中国现有的监管模式下，能够对政府购买公共服务实施监管的主体繁多，有人大、财政、审计、纪检监察、供应商、代理机构、新闻媒体、社会公众等，但各个监管主体的责任不明确，监管资源、监管渠道、监管方式呈现分散碎片化状态，部门之间的数据交换共享更是少之又少，监管数据处于孤立封闭状态。[12]监管主体间信息共享不充分，一方面容易导致监管真空，另一方面容易造成重复监管，难以形成监管合力与协同效应。大数据作为一种技术治理工具之所以能在政府治理现代化进程中发挥有效作用，关键在于大数据能够通过各主体、各环节的数据汇集、数据联通、数据协同进行“整体性建构”[13]。大数据技术的嵌入可以将不同的监管主体汇聚在一个系统化的数据共享联动平台上，充分地进行所有购买公共服务环节信息的共享，包括购买资质信息、购买预算信息、项目进展信息、监管检查信息、违规处罚信息等，有利于多元监管主体及时掌握全面动态的信息。此外，统一公开的大数据平台意味着公共服务数据透明度的增强，能进一步激发新闻媒体、社会公众的参与式监督的热情，更有利于社会化监管力量发挥有效作用。基于大数据的政府购买公共服务系统化监管平台的运行，可以从根本上解决“数据孤岛”问题，增强监管的协同效应，如福建省统一建设了基于大数据的政府采购公开信息系统，一年内采集了1.5万条预警信息，并通过全程电子化协同监管进一步优化了营商环境。

三、大数据赋能政府购买公共服务监管的多维困境

（一）大数据嵌入政府购买公共服务监管法律的缺失

既有的法律法规指出了强化政府购买公共服务监管的重要性与必要性，如《政府购买服务管理办法》规定，需建立健全政府购买服务监督管理机制，购买主体和承接主体应当自觉接受监督。[2]作为政府购买服务承接主体的社会组织，其本身在登记设立、运营环节也需遵守《社会团体登记管理条例》《民办非企业单位登记管理暂行条例》《行业协会商会综合监管办法（试行）》中相应的法律约束。现有的《中华人民共和国政府采购法》规定了监督管理部门应当对集中采购机构的采购价格、节约资金效果、服务质量、信誉状况、有无违法行为等事项进行考核，并定期如实公布考核结果。但既有的法律法规对政府购买公共服务监管的规定仍然较为笼统，不能适应新技术环境发展的需要，对大数据、区块链、人工智能、云计算等新技术手段在政府购买公共服务监管中如何运用，技术治理工具如何嵌入政府购买公共服务监管的流程中，从哪些层面提升监管的效能，缺乏规范化、具体化、清晰化的描述，对提升大数据监管能力、强化共享信息平台查询功能、追踪承接与服务主体一系列的信用信息和信用报告缺少详细的规定。以大数据、区块链、人工智能为标志的新技术治理工具在国家与社会治理实践中发挥着重要作用，同时面临着数据滥用、数据伦理、数据安全与保护等一系列的风险与挑战。

（二）政府购买公共服务大数据监管平台建设不足

政府购买公共服务监管一方面是社会公众、第三方评估主体对政府在招投标、财政资金的配置、使用效率、预算执行等方面进行监督，另一方面是政府、社会公众、第三方评估主体对社会组织在公共服务生产过程中是否严格按照购买合同的要求履行了相应的职责，是否存在违规使用购买资金、偏离和替换服务供给内容、服务质量下降等问题进行监督。这是一种多元主体互动下针对不同对象的协同监管模式，基于大数据、区块链、云计算的一体化智能监管平台的构建是实现政府购买公共服务全流程精准监管、有效监管、协同监管、智慧监管的重要载体。当前，中国已在市场化监管领域建立了“双随机、一公开”监管信息平台、企业信用信息公示系统、全国信用信息共享平台[14]，各级各部门电子政务网站与智能终端APP建设也初具规模，然而，基于大数据的政府购买公共服务监管平台建设仍然滞后，缺乏联通多部门数据信息的一体化政府购买公共服务监管平台，涉及不同部门间的数字证书（CA）难以互认。

（三）政府购买公共服务领域的大数据人才匮乏

充足的高质量的人才是政府购买公共服务大数据监管机制良性运行的关键支撑与核心要素，从需求数据的识别、汇总，到招投标信息的发布与整合，再到服务过程中数据的动态监测与评价，整个政府购买公共服务全流程中数据的汇集、加工、分析、验证等都难以离开人才作用的发挥。据《全球大数据发展分析报告（2020）》指出，中国在针对“互联网+”和“大数据+”的融合创新方面，积累了丰富的数据资源，相关人才占据全球半数之多，从世界范围来看，中国大数据领域相关人才数量虽领先于各国，但仍存在较大人才缺口。[15]当前，政府购买公共服务领域的大数据、人工智能、云计算等领域的高端创新人才供给相对匮乏，不论是作为监管主体的各级政府部门，还是作为承接主体的社会组织，大数据人才数量都严重不足，导致数据的汇集、处理、加工、验证等环节的运行缺乏保障，来自不同主体的数据难以形成有效的对接。互联网企业对大数据人才的吸引力度要超过公共部门，各部门在開展基于大数据的购买服务监管过程中，数据汇集、数据挖掘、数据分析等应用型人才严重不足，有时不得不依赖服务外包等渠道，影响了监管的客观性、公正性以及相关数据的保密性。要实现基于大数据的政府购买公共服务精准智能监管，必然需要既精通大数据技术应用操作，又精通政府购买公共服务合同管理的复合型人才。

（四）政府购买公共服务大数据监管的协同机制失灵

基于大数据的政府购买公共服务监管要想发挥相应的作用，对各类违法违规的政府购买公共服务行为与过程进行实时、有效、精准的监督，必然要突破既有多主体间协同机制的障碍。当前，一方面，政府购买公共服务各类主体间数据仍处于割裂状态，购买主体、承接主体、服务主体、需求主体间的数据类型、数据标准、数据格式、数据端口不尽相同。以政府购买居家养老服务为例，在需求终端采集的老人的物联感知数据、供给端的社工服务人员的服务供给数据、购买端的多部门数据应实现融通、交互分析，从而保证动态智慧监管的实现，而主体间的数据共享壁垒较高，缺乏不同维度、类型数据间的交叉、匹配、验证与整合，这必然会导致监管流于形式化与真空化。另一方面，从数据的归属看，由于政府购买公共服务涉及财政、民政、政法、金融、税务、社保、教育、卫生等众多部门，不同部门间的数据仍然处于分散碎片化的状态，没有进行无缝对接与共享共联，进一步掣肘了大数据监管的能力提升。

四、大数据赋能政府购买公共服务监管的发展路径

（一）健全政府购买公共服务监管的法律法规

基于大数据的政府购买公共服务监管离不开法律法规的保障，需要按照全面依法治国的要求，从多个层面协同推进。一是确立大数据监管的法律地位，提升立法层次，构建多部门、跨行业的一体化监管机制。在《政府购买服务管理办法》的基础上，进一步细化大数据嵌入政府购买公共服务监管的条件、边界、过程，明确政府购买公共服务监管主体运用大数据的范围、程度与限度。在《中华人民共和国政府采购法》的基础上，不断完善大数据监管的标准与规范，厘清基础数据标准、网络基础设施标准、数据交换标准等。对大数据智慧监管的内涵、特点进行详细界定与细化，明确各级主体在大数据智能监管中的权利与义务，合理地将购买公共服务全过程的关键数据在公开平台上发布，提升相关数据的完整性、及时性、可及性。二是强化涉及政府购买公共服务全流程数据的安全与保护方面的立法，具体而言，对作为公共服务供给对象的个人及群体的身份数据、隐私数据、需求数据等进行相应的保护，并对滥用数据的行为制定相关惩戒规定。法律法规是社会主体利用数据的行为准则与边界规定，是保障社会公众和社会公共利益的依据。[16]三是通过相关法规与制度设计加大监管过程中发现的违规购买、预算执行不到位、寻租、公共服务质量低下、绩效不达标等问题的问责力度，特别是要建立针对购买公共服务过程中数据造假、数据缺失、数据滥用等问题的惩罚机制。

（二）加快构建一体化的政府购买公共服务大数据监管平台

各级政府部门要以数据利用与整合为基础，按照“统一支撑、分层监管、透明公开”的原则，构建基于大数据、云计算等技术的覆盖事前、事中、事后的全流程政府购买公共服务监管平台。将政府购买公共服务全链条中的所有监管对象统一纳入该平台，形成包含购买部门、第三方评估主体、社会公众、新闻媒体等多主体、全方位、立体化、互动式的监管格局，并达到购买服务数据统一归集、统一监测预警、统一响应处置、统一公开的“四统一”，通过一体化的监管平台构建，打通各部门、各环节的系统数据资源，逐步强化部门间、购买服务主客体间的监管数据共享、信用数据衔接、监管行为联动、监管执法协同。当前不少地方从省级层面构建了统一的政府采购网站，并将政府购买公共服务作为一项内容纳入其中。但是，政府购买公共服务并非等同于政府采购，政府采购更侧重于相应市场化的商品与货物，监管更多依据财务法则，评价其是否采购了“物有所值”的商品，而政府购买公共服务不但需要监督购买主体是否成为一个“精明”的购买者，同时要对最终公共服务供给的过程性要素和结果性要素进行评价与监督，因此，需不断深化大数据技术的开发与应用，构建适合多元利益相关者进行实时动态监管的一体化平台，强化需求与服务终端APP平台的集成与开发。一是对政府购买前置过程中的招投标、审标、评标环节实施全程电子监管。二是在合同履行管理过程中，强化平台对公共服务供给过程中多源数据的抓取、跟踪、挖掘与公开，并对相关违法违规行为进行实时预警，同时将监督及处罚结果的数据进行记录、公布，并与相关数据系统进行关联验证。三是强化平台中服务需求主体对政府购买公共服务质量与效果的监督。

（三）强化政府购买公共服务监管大数据人才的培育

加强大数据技术的持续开发与应用，是推动政府购买公共服务监管能力与水平提升的重要保障，而技术应用的关键在人，所以，在政府购买公共服务监管领域，打造一支既熟谙大数据技术，又理解公共服务治理的专业化人才队伍至关重要。因此，一是要强化监管主体中既有工作人员的大数据技术培训，加强其数据思维与数据素养，通过数据收集、数据挖掘、数据整合、数据可视化等方面的技术实训，整体提升其熟练运用大数据进行政府购买服务事前、事中、事后监管的能力。二是要强化大数据监管人才的吸引力度，各地政府及相关监管主体，应积极出台相应的人才政策，鼓励具有相关大数据技术经验的人才到政府部门和社会组织就职。三是要构建一体化、多类型的大数据监管人才培养体系，对接高等院校、科研院所、高科技企业，从中选拔一批具有丰富数据研究、分析、管理经验的人才，激励相关高校积极开设大数据、区块链、人工智能相关的系列课程，不断优化人才培养体系，通过提供就业实践、实习的相应机会，促进相关政府部门与人才培养单位的横向交流，积极营造大数据监管人才培育的客观环境。[17]四是社会组织作为服务性企业的监管主体、公共服务的承接方，也是被监管的对象，在整个政府购买公共服务监管链条中，起到承上启下的作用，既要承担公共服务“生产”过程中的数据监控职能，又要将相关静态数据和动態过程数据进行汇集并上传至监管平台，因此，对社会组织工作人员进行相关大数据技能培训，强化其相关大数据的操作应用能力同样至关重要。

（四）构建多元主体协同共享的大数据监管机制

政府购买公共服务监管是一个系统化“程序性链条”，包含了事前、事中、事后监管的全流程要素，要本着“协同共享、公开透明、安全高效”的原则，从纵向、横向两个维度构建基于大数据的政府购买公共服务监管机制。从横向维度看，不仅要打通财政、民政、政法、金融、税务、社保、教育、卫生等多部门主体间数据的共享渠道，打破购买服务数据信息在不同部门间的壁垒，为政府购买公共服务监管提供数据联通与对接验证的基础，而且要确保相关政府购买服务数据在财政、审计、监察、人大、纪检、第三方督查小组、大众传媒等多元监管主体间的公开与共享。不同部门间监管数据的流通与联动，将能够有效促进监管流程再造，重塑监管链条，提升监管能力。[18]从纵向维度看，要强化监管主体、购买主体、承接主体、第三方机构、服务对象之间数据信息的精准协同与互通，在确保数据真实有效的基础上，形成监管需要的重要数据链条，零散的、彼此相对独立的数据信息很难产生监管的价值，但是将同一本体的不同属性数据关联后，便可以用于分析、监测与预警。要挖掘、整合、共享政府购买服务过程中的各种数据资源，按要求“一级建库、一次录入、高度共享”，最终构建立体化、全流程的政府购买公共服务监管协同共享及交换机制，从而形成整合化的多部门监管合力，避免监管“真空化”，为政府购买服务监管效能提供强大的数据支撑。

参考文献：

[1]菲利普·库珀.合同制治理——公共管理者面临的挑战与机遇[M].竺乾威，卢毅，陈卓霞，译.上海：复旦大学出版社，2007.

[2]政府购买服务管理办法[EB/OL].http：//www.ccgp.gov.cn/gpsr/zcfg/202002/t20200203_13842681.htm.

[3]王丛虎，门钰璐.“互联网+监管”在政府采购中的应用[J].财政监督，2019（15）：5-9.

[4]张文礼，王达梅.政府购买社会组织服务监管机制创新研究[J].甘肃行政学院学报，2017（3）：45-50+126.

[5]傅金鹏.社会组织提供公共服务的问责工具分析──以地方公益创投为例[J].中国行政管理，2013（10）：36-41.

[6]孙连福，王丛虎，曾利.政府购买公共服务合同履行的监管[J].中国政府采购，2014（9）：72-74.

[7]徐彬，陈洁琼.云监督：智能革命时代权力监督的一种新路径[J].福建师范大学学报（哲学社会科学版），2020（4）：56-64.

[8]王银梅，曲丰逸.运用大数据强化政府预算监管[J].宏观经济研究，2016（5）：36-41+60.

[9]刘建义.大数据驱动政府监管方式创新的向度[J].行政论坛，2019，26（5）：102-108.

[10]项显生.我国政府购买公共服务监督机制研究[J].福建论坛（人文社会科学版），2014（1）：167-175.

[11]黄家良，谷斌.基于大数据的电子商务行业监管体系[J].中国科技论坛，2016（5）：46-51.

[12]方俊.商事制度改革背景下的政府监管——以广州市P区为例[J].理论探索，2018（1）：69-74.

[13]吉鹏，许开轶.大数据驱动下政府购买公共服务精准化：运行机理、现实困境与实现路径[J].当代世界与社会主义，2020（3）：183-190.

[14]张毅，王宇华，王启飞.“互联网+”环境下的智慧监管模式[J].上海行政学院学报，2020，21（2）：18-27.

[15]庄国波，時新.大数据时代政府绩效评估的新领域与新方法[J].理论探讨，2019（3）：166-171.

[16]王山.大数据时代中国政府治理能力建设与公共治理创新[J].求实，2017（1）：51-57.

[17]王宇航，王西.论大数据在政府监管应用中的法律障碍与完善[J].河南社会科学，2020，28（5）：25-31.

[18]徐晓林，明承瀚，陈涛.数字政府环境下政务服务数据共享研究[J].行政论坛，2018，25（1）：50-59.

责任编辑  王  雨