基于风险分析预警模型的政府治理应用

尹家明 费清

（1.贵州师范大学瑞士研究中心 贵州省贵阳市 550001 2.贵州慧铸大数据有限公司 贵州省贵阳市 550001）

当前，我国正处在经济社会建设发展的快车道阶段，各种各样的建设工程项目如雨笋般拔地而起，而项目从“启动、规划、执行、监控、收尾”的全生命周期质量、安全及验收工作面临新的挑战[1]。其中，按照国家有关法律法规，要求行业监管部门对各参建市场主体的质量和安全履职行为进行监督，这使得在建设过程中的全过程行业监管督导任务更加艰巨。作为地方经济贡献度高、劳动密集就业度高、产业链相关度高、技术复杂多变性高、民生关注影响度高的“五高”特征行业。督导行为可谓牵一发而动全身，稍有督导不到位，未能及时有效跟踪和督导参建五方责任主体的履职行为，就有可能给项目建设埋下风险漏洞而引发事故。另外，由于监督尺度掌握和监督权力的赋予，现场监督人员开出一张小小的整改停工令都可能会对项目建设造成很大的影响和经济损失，一举一动都可能会触动受督导市场主体及社会的强烈反应，因此地方政府和行业监管部门高度关注和重视。存在“自由裁量权”和“寻租空间”风险。虽运用一些技术手段，但缺少平台间数据互通、融合分析、综合研判、风险预警等数据应用。如何有效的、及时的收集相关信息，进行综合分析研判，形成风险预警，实现从“不敢腐到不能腐”的防漏机制。对此，本文以2016-2018年主持实施的住建“数据铁笼”行动计划中执法行为分析监管平台项目为案例基础，构建基于风险分析预警模型提出一种有效风险分析预警方法，对去自由裁量权和利益寻租的行为进行跟踪预警，帮助行业主管部门提升管理效能具有很好的实用效果。

本文第二部分是问题的提出，第三部分是模型的构建，第四部分是实证的分析，第五部分结论与对策建议。

1 问题的提出

风险是社会经济发展过程中不可避免且相互伴随依存的。所以我们重点关注和研究的是如何通过工具和手段来降低风险，化解风险和预警风险，并形成协同工作的有效风险管控常效机制。住房和城乡建设（以下简称“住建”）领域作为国家最大经济体量行业之一，其建设工程项目的各种风险常有发生，其中，在建设工程项目实施质量和安全责任方面，虽国家制定了多项以“五方参建市场主体履职责任”的相关法律法规予以约束和明确，但也因其长期存在的利益相关者冲突与产业关联性大等问题形成了一些“旧俗默规”，带来了行业监管人员的监督弹性趋势和自由裁量权寻租的可能性。如何能防范于未然，做到早期风险分析、预警监测并防漏补缺，成为研究的重点。本文通过文献查阅、交流沟通和实场调查等方法，梳理发现在现场监督过程中，“监督任务超期率风险、监督队员亲密度风险和监督队员偏离度风险”等三个主要维度组成了项目监督行为过程中的重点风险，同时，通过执法记录仪采集音视频数据进行溯源验证，利用搭建的执法行为分析监管平台信息作为数据基础，基于数据关联性设计风险分析预警模型，对风险进行识别和分类后综合研判，形成风险预警指标推送处置。本文将重点进行这方面的研究论证。

2 模型的构建

本文模型构建是现实IS（Information System）平台中的简化，是系统中抓住主要方面，而忽略次要方面的一种抽象。因此，模型既反映现实IS平台，又不等同于该现实IS平台。模型是识别、清洗、分析、开发或改造现实IS平台的一种常用手段。为了建立具有模型分析的系统，开发团队须首先抽象出系统的不同视图，并用精确的表示法来建立分析模型,最后在模型转换为实现结果的过程中逐渐添加相关细节。用数学来解决非数学的问题，把解决的实际问题与数学联系起来，这就建立了数学模型；根据建立起来的数学模型，利用数学和计算机得出的结论来解释、判断、预测实际问题。通过对实际问题的抽象、简化并识别，确定变量与参数，并应用“特征规律”建立分析参数、变量之间的确定的数学分析问题，求解该问题，实证分析所得到的解，从而验证是否能用于解决现实问题的深化过程。如图1所示，本文将从以下方法步骤建立分析模型：

图1：风险分析预警模型构建方法步骤

首先，模型准备主要是为在收集必要的关键信息基础上，识别问题和明确建模目标，弄清分析对象的特征。其次，模型假设主要是尽量对需要求解问题进行必要和合理的简化，运用精确的计算语言作出模型假设，这是分析建模关键一步。同时考虑现实性与洞察判断力的结合，识别主次和求解方法的简单，尽量使问题可视化。而模型构成主要是对模型假设分析对象的因果关系，内在规律等选取适当的数学工具，构造量间的等式关系或数学结构。目的是为了让更多的人明了并加以应用，因此模型工具越简单越具有实用性和价值性。再次，模型求解可以帮我们对构成模型进行解方程、绘人物画像、证明定理、逻辑运算等。实现实际问题的解决的计算机模拟，因此模型编程和验证能力便举足轻重。最后，模型分析是对分析模型进行误差分析和数据稳定性分析。确保求解问题综合研判能力是具有现实性和洞察预判力的。

3 实证分析

本文通过模型构建的方法和步骤，采集“监督任务超期率风险、监督队员亲密度风险和监督队员偏离度风险”等三个核心维度数据，进行实证分析如下（图2）。

图2：风险分析预警模型验证图

（1）对研判行业监督内外业人员超期率风险值进行分析：建立执法超期率风险值数学模型，对执法执行情况进行监督，对超期率取值为：

实际完成时间：Real time缩写：RT

计划完成时间：Planned completion time缩写：PCT

计划结束时间：Planned end time缩写：PET

计划开始时间：Plan start time缩写：PST

超期率：Overtime rate 缩写：OTR

超期率=(实际完成时间-计划完成时间)/(计划结束时间-计划开始时间)*100%；

因此执法超期率风险值数学模型为：

（2）对研判行业监督内外业人员亲密度风险值进行分析：建立执法亲密度风险值数学模型，固化执法流程，对巡查次数进行取值，通过超过检查次数或少于检查次数了解执行工作情况；对超期率取值为：

亲密度：Intimate rate 缩写：IR

计划巡查次数：Planned inspection times 缩写：PIT

实际巡查次数：Actual inspection times 缩写：AIT

项目违规次数：Illegal item of times 缩写：IOT

亲密度 = (计划巡查次数-(实际巡查次数-项目违规次数))/计划巡查次*100

因此执法亲密度风险值数学模型为：

（3）对研判行业监督内外业人员偏离度风险值进行分析：建立执法偏离度风险值数学模型，通过GPS定位签到、签退进行取值，通过偏离度调取人员执行工作情况，对偏离度取值为：

签到偏离度：Sign deviation 缩写：SD

签退偏离度：Return deviation 缩写：RD

项目定点位置距签到位置：LPS

项目定点位置距签退位置：LPR

签到偏离度 = 项目定点位置距签到位置/0.1公里*100%

法国社会学家布迪厄认为社会资本就是社会成员的朋友圈、交往圈，是社会成员或社会群体借助社会关系组成的可持续社会网络而收获的社会资源。[6]这种社交红利可能体现在线上，也可能转移到线下；可能体现为线上的关注度，也可能体现在线下的物质收益。近期处于风口浪尖上的拼多多，带着“拉人砍价”的社交属性，以备受争议的姿态闯入了越来越多人的视野当中。

签退偏离度 = 项目定点位置距签退位置/0.1公里*100%

偏离度风险分值=(签到偏离度*0.8)+(签退偏离度*0.2)

因此执法亲密度风险值数学模型为：

（4）为综合研判行业监督内外业人员综合风险值，设定执法人员超期率风险指数、亲密度风险指数、偏离度风险指数各占综合风险值得30%、20%、50%，因此得出综合风险分析数据模型：

（其中：n为计划完成时间，

如图3所示，整个信息采集过程是在日常行业监督工作中，从接受任务、派单、现场签到、现场督导、检查报告等产生的监督结构化和非结构化数据结果，通过执法行为分析监督系统进行全程记录，并上传至云平台永久保存。所反应出各参建企业对施工现场的管理水平和能力，以及监督人员的行为进行数据融合，综合研判其行为可能存在的风险，将动态的、实时的在执法行为监督系统平台中体现处理，直接影响其本人的履职考核指标和结果，呈现“用今天的现场督导行为，换取明天的绩效考核”自律行为方式。后期将逐步对房地产、征收、物业服务、燃气、装饰装修等行业监管的督导从业人员的全面考核，为政府构建自身信用评价服务机制提供廉政、勤政的数据支持。

图3：综合研判风险分析预警模型可视化图

4 结论与对策建议

本文通过案例导入和实证分析，研究表明其采用风险分析预警模型,融合执法记录仪数据及工作量数据形成综合研判风险分析预警模型，采集行业管理多个IS平台数据，进行行业监督内外业人员行为预警分析，可以有效实现动态监测，数据做到了可记录、可追溯、可分析、可预警。构建了“廉政分析+勤政分析+社会监督”的“数据监督”体系；可实现“风险评估+联动防控+市场反馈”的“数据治理”目标。达到利用大数据模型分析工具建立监督管理从业人员全过程行为风险预警分析，综合研判后动态展示平台风险预警，及时推送上级部门进行约谈纠错的内控监督模式。针对研究结论提出应对政策的建议：

4.1 建立IS平台数据的互联共享

通过梳理行业自身内外部平台数据资源，建立标准规范的“数据仓库”，统一数据字典；统一调用权限；统一应用规范等。实现跨平台的数据融合汇聚，使行业监督人员的绩效考核、规范标准掌握程度、素质品德、任务执行情况、现场监督表现等各方面信息数据实现共享互通，为数据分析的综合研判提供支持工具和模型方法，是实现整个地方政府提升治理能力的重要支撑。

4.2 建立行业监管监督人员异动预警机制

依托建立规范统一的“数据仓库"，把数据“采集、汇聚、融合、清洗、分析、预警”和“协同联动、责位考核、约谈惩戒、社会监督”等综合研判固化于线上线下工作机制中，使行业监管内外业人员风险预警的成效得到提升，为"阳光透明政务、高效服务企业”的良好营商环境提供保障。

4.3 完善行业监管监督人员基础信息采集机制

将行业监管监督人员信息采集与执法记录仪音视频数据，现场监督行为工作高度融合，按照“数据汇聚一体、仓库共享互通”的思路，把人员相关的“人、事、行”和受监督项目信息融合，动态采集数据仓库中，进一步提高数据的精准度和质量。避免冤假错案和降低风险发生的机率。

创造内控与社会监督协作市场监管良好生态机制。住建部门作为首批试点，行业监管督导内外业人员一举一动都关联政府治理能力指标的优差和营商环境的改善，也关系到政府服务效能的提升。重点关注和研究出现类似情况的预警模式，做到用数据说话和决策，营造“清者自清、浊者自离”的良性循环机制，真正实现从“不敢腐到不能腐，再到不想腐的”生态环境。是利用大数据模型分析等工具建立监督管理从业人员全过程行为风险预警分析所要达到目的。也是创造内控与社会监督协作市场监管良好生态机制的创新管理方向。达到自由裁量权，让权力不再任性，进一步提升地方政府治理能力的具有重要意义。