机构改革背景下市场监管大数据研究

方贞 中国电信股份有限公司武汉分公司

一、市场监管大数据发展现状

（一）国内外市场监管发展现状

美国现行的监管模式充分实践了“公共治理理论”，政府较少强制干预，各种行业协会行使着行业准入、标准制定、违规惩罚及维护竞争秩序等一般由政府承担的职能，而美国的政府司法部门以及行政执法部门在此过程中起到的作用则相对弱化。其监管模式坚持以市场为主导，以保持市场的生机和活力。

德国的市场经济监管模式则较为中性，体现了“自由＋秩序”的原则，一边提倡公平和谐的市场竞争，一边坚持政府引导市场。德国也是公共治理理论的实践者，在市场监管过程中注重充分发挥行业组织的作用。政府的监管与行业组织的市场监管有机结合、共同作用，实现对行业市场的有序监管。

我国自改革开放以来，党和国家政府对宏观经济及社会运行的规律认识逐步深化，逐渐理清了政府与市场之间的关系，先后对经济运行模式和体制进行了多次改革。从微观分类上看，我国政府市场监管的模式大致分为三种，即分段监管、分事项监管和分品种监管。

（二）国内外市场监管大数据发展现状

我国在市场监管大数据研究建设方面也取得了一系列成果。2013年，国家工商总局联合首都经贸大学数据研究所基于工商全量数据，利用大数据分析，提出企业发展指数，得到国务院主要领导的肯定。从2015年开始，国家工商总局开始运用大数据技术来加强对市场主体的监管，在10个县创建了大数据试点。2016年9月，国家工商总局下发《关于新形势下推进监管方式改革创新的意见》，强调依托大数据支撑监管，在大数据采集、存储、分析方面加强应用。

二、市场监管大数据内涵

由于大数据的诸多特性，运用大数据进行市场监管较传统市场监管模式有诸多优势，一是不同区域、不同层级、不同部门政府之间的边界能够依赖于大数据的包容性理念以及数据获取存储技术得到打破，借助数据共享平台来大幅削减“信息孤岛”现象。二是由于大数据技术的精准性，能够提供某个区域或某类群体的“个性化画像”，政府部门在制定监管政策或采取监管措施时可以因地制宜、分类施策，对社会公共资源进行更加精准地配置，由此产生更多价值。三是基于大数据的开放性，一方面可以对政府部门与人民群众之间的互动起到很好的推动作用，促进政府部门难点问题的解决；另一方面能够改善人民与政府相比信息不对称的局面，促进政府行政透明度的提高，进而提升政府部门公信力。

三、市场监管大数据的关键技术

（一）市场监管大数据的采集

市场监管大数据价值挖掘链中最重要的一环便是数据资源的采集，其后的数据集成、分析、处理均建立在数据资源的采集之上。市场监管大数据的来源有很多，其一：内部系统累计的监管业务信息数据、市场主体信息数据等数据信息；其二：跨部门的相关数据，包括商品信息数据、税务信息数据、审计息数据等；其三：与市场主体活动相关的外部互联网来源数据。

（二）市场监管大数据的集成

上文提到数据信息的来源方式十分广泛，市场监管大数据的数据类型不再是关系型数据库时期的结构化数据，而是转变为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的集合。市场监管大数据的集成要实现市场监管各环节数据的集成，打通现有信息系统的数据连接，包括工商行政管理信息系统、日常办公OA系统、12315消保维权系统、财务管理信息系统、电子营业执照系统、企业信用信息公示系统、移动监管与办公平台、企业注册登记并联审批平台等。

（三）市场监管大数据的分析处理

市场监管大数据的存储和处理涉及许多方面，传统数据管理技术无法胜任如今的大数据分析处理需求。目前，最为流行的大数据处理框架分别为MapReduce、Storm、Spark，其适用于不同的应用场景。

四、面临的挑战及展望

（一）市场监管大数据建设面临的挑战

（1）市场监管部门针对数据资源的开发利用体系尚未构建完善。市场监管数据资源的开发所需要的技术手段复杂、构建难度较大，对数据资源精准性有较高要求。

（2）数据质量治理有待提高。企业报送的部分数据质量不高，真实性存在一定问题，部分数据只能作为一般性分析和采用。

（3）大数据分析欠缺有效手段。如现有系统平台不能通过异常企业经营行为或群体性行为的分析，预测预防潜在的危害行业市场运行的行为。

（二）对策建议

在国家机构改革背景下，针对市场监管大数据发展所面临的系列挑战，我们提出以下建议以促进完善市场监管大数据体系建设完善。

（1）转变传统经验性决策思维，强化数据辅助决策理念。要转变市场监管执法人员的传统思想观念，实现领导管理与决策由经验粗放式向数据精准化转变，使每名市场监管执法人员都能善于利用数据资源进行决策，牢固树立依靠数据精准管理、智能决策意识，养成“用数据说话”、“靠数据决策”的习惯。适应新体制新职能岗位需要，紧前推进市场监管大数据人才培养体系建立。

（2）结合市场监管大数据实际，对大数据人才培育模式进行改革创新。要积极培养熟悉市场监管的实用型综合型大数据专业人才。利用社会资源对市场监管工作人员进行相关培训，开展市场监管大数据的普及和推广。

（3）统一数据标准，提升数据质量。建议从两个方面着手打好“地基”。一是规范标准，强化数据采集一致性。构建统一的数据交换目录、指标内容、数据格式、采集生成流程等，确保市场监管源数据的严谨性和准确性。二是修好内功，提升源数据质量。