大数据环境下反腐机构的动态能力：框架、阻碍与对策

齐敏 任建明 牛朝辉

摘要：动态能力理论为大数据环境下反腐机构的能力研究提供了一个新视角。以数据和数据处理技术为核心的大数据环境的动态性客观上要求反腐机构需要根据外部技术环境的变化来调适自身能力，以提高反腐机构应对外部不确定性的能力，这对提升腐败治理效能具有重要作用。然而，数据质量、数据碎片化以及有限柔性等问题，很大程度上影响了大数据环境下反腐机构动态能力的建设成效。为此，有必要建立数据质量管理机制，提高反腐机构的感知能力；促进数据共享，提高反腐机构的数据把控能力；提高反腐机构柔性度，优化其变革重构能力。

关键词：数据；大数据环境；动态能力；反腐机构

中图分类号：D9    文献标识码：A    文章编号：1004-3160（2023）03-0055-13

党的二十大报告指出，经过十八大以来全面从严治党，我们解决了党内许多突出问题，但党面临的能力不足危险、消极腐败危险将长期存在，[1]尤其是伴随着现代信息技术的发展，以数据和数据处理技术为核心的大数据环境进一步加剧了外部治理环境的动态性和复杂性，这对党的治理能力提出了更高要求。腐败治理能力是党的治理能力的重要体现，2022年6月，习近平总书记在中共中央政治局第四十次集体学习时强调，要提高一体推进不敢腐、不能腐、不想腐能力和水平，[2]进一步强调了能力建设在腐败治理中的重要性。但当前，反腐机构的数据分析能力还有较大的上升空间，[3]影响了腐败治理效能的提升。因此，反腐机构在面对动态的大数据环境时，应如何调适自身能力来提升治理效能，成为当前必须要面对的一个现实问题。动态能力理论是以组织复杂动态的外部环境为基础，来研究如何提高组织能力的重要理论。常规能力一般是指组织在短期内能够生存的能力，而动态能力则是扩大、更改或构建常规能力的能力，其通过关注变化而与常规能力形成对比。[4]因此，面对大数据环境的动态性和复杂性，应以动态能力理论为视角来探究反腐机构如何调适自身能力，以期为提高大数据环境下反腐机构的治理能力提供一定的理论指导。

一、文献综述

（一）大数据环境下的腐败治理研究

当前，关于大数据环境下的腐败治理研究，主要是围绕以下几个方面进行探讨。首先，在赋能模式上，郭哲从国际视野提出了“数据+法治”的治理新模式，实现打击腐败犯罪与国际反腐机制的接轨；[5]吴金群等人将信息技术与纪检监察业务深度融合，构建了系统集成的智慧纪检监察模式。[6]其次，在研究大数据如何赋能反腐机构方面，邬彬等人提出大数据技术通过公开透明和规则建设两个机制来影响腐败治理；[7]董石桃提出通过组织整合，推动大数据技术的执行。[8]第三，在探究大数据技术赋能反腐机构的优势方面，蒋红军等人提出大数据平台有助于解决信息不对称问题。[9]此外，陈湘波提出大数据技术有助于提高反腐的精准性。[10]第四，在治理風险方面，主要围绕数据治理风险产生的原因、类型等方面展开；[11]此外，也有学者提出大数据侵犯个人隐私所带来的数据伦理问题等，[12]这些风险的存在影响了大数据在反腐领域的深入应用。

总的来说，当前关于大数据反腐的研究较为丰富，学者们从大数据赋能模式、优势、如何赋能以及存在的问题等方面进行了探讨，为接下来的大数据反腐研究奠定了理论基础。但当前研究仍存在一些不足：首先，关于大数据反腐的研究没有一个完整的理论引领。虽然研究者指明了反腐机构需要调整内部结构、规则来实现大数据的深入赋能，但理论依据是什么？除此之外，当前研究多侧重于从某一阶段的大数据与反腐败相结合的静态分析，并未从动态的角度将数字技术发展的迭代性以及由此引发的腐败行为的变化所带来的外部治理环境的不确定性考虑进去。

（二）动态能力理论

20世纪80年代初期，Teece等人提出一种探索企业组织对瞬息万变的环境的应对能力，即动态能力的概念，[13]并将其划分为机会和威胁感知能力、机会把控能力、资源管理和重新配置能力三个能力维度。在此基础上，焦豪等人基于大数据环境，也对动态能力的维度进行了划分，包括机会感知能力、机会把控能力、变革重构能力。[14]从定义和维度中可以看出，动态能力理论主要将企业外部环境的变化性作为影响企业持续发展的重要因素，其逻辑思维是：企业首先对外部环境的变化进行充分感知，并从中抓取新的发展机遇，据此调整组织内部和外部资源来应对这一外部环境变化，从而实现发展的可持续性。该理论大体讨论了两个方面：一是外部环境的动态性。外部环境分析是组织建设动态能力的一个基本前提，该理论认为外部环境始终处于一个动态变化的状态。二是组织对外部环境变化的响应。组织根据外部环境的变化对组织内部资源和结构进行优化配置和调整，从而保持竞争优势的可持续性。

随着动态能力理论应用范围的不断扩大，公共管理者也对其展开了研究。有学者提出公共组织动态能力构建与组织数字化转型存在很大的契合性，例如公共部门创新、公共服务提供等动态组织能力被认为是数字政府实现公共价值创造的关键。[15]也有学者对政府数字化转型动态能力的内涵、内在意蕴等方面进行了研究，进而为推进政府数字化转型提供理论指导。[16]可见，动态能力理论同样适用于公共管理领域，这是因为不论是企业还是政府，其发展都不可避免受到外部环境变化的影响，因此塑造应对外部环境变化的能力是每一个组织发展的需要。但两者在目的上存在一定的差异性，企业组织通过对外部环境识别并调适自身能力是为了持续获取竞争优势，以保证组织发展的可持续性，而政府组织则是为了提高国家治理效能，以更加灵活、科学的手段解决新问题或新困境。

反腐败亦是如此，一个有效的反腐行为必然要与外部环境进行充分的交流与互动。从整个发展阶段来看，外部环境始终处在一个演化的状态中，不论是革命时期、建设时期、改革开放还是党的十八大以来，腐败都印记了不同时期的环境特征，不同时期的反腐机构也根据外部环境的变化对反腐策略与措施进行动态调适，这是反腐机构动态能力的重要体现。党的十八大以来，技术环境打破了原有的由政治、经济、社会和文化环境所构成的腐败环境生态系统，其对腐败与反腐败的功能性影响不断增强，尤其是以数据和数据处理技术为核心的大数据环境增加了腐败的智能性和隐秘性，给反腐机构治理腐败带来了巨大挑战。因此，基于动态能力理论来探讨反腐机构如何在复杂的大数据环境中塑造自身的动态能力以提升腐败治理能力成为当下重要的研究课题。

二、大数据环境下反腐机构动态能力建设的分析框架

党的十八大以来，反腐败的一个工作亮点就是充分发挥大数据技术的功能性作用。[17]因此，以数据和数据技术为核心的大数据环境对腐败和反腐败的影响不断增强。但相对于政治环境、经济环境、文化环境，技术环境作为一种新要素，需要与传统由科层官僚制构成的组织结构不断的试错与调适，[16]直到传统组织结构和新的技术要素相互融合，并各自发挥最大优势。因此，在大数据环境下，反腐机构动态能力的塑造与调适，需要对其建构逻辑和影响机制进行准确把握，这对反腐机构治理能力的提升尤为重要。

（一）反腐机构动态能力的概念界定与建构逻辑

在大数据环境下，反腐机构的动态能力界定为反腐机构应对和适应外部技术环境的能力。具体来说，反腐机构通过对外部大数据环境感知与识别的基础上，吸收由技术环境释放的新要素，然后据此整合、重组内外部资源以优化反腐机构的战略思维、组织结构和业务流程，进而提高反腐机构对外部大数据环境的动态变化的应对能力。这一过程包含了反腐机构对外部环境的感知、对环境释放要素的把控以及为适应外部环境变化而作出的内部变革三个部分，分别对应了“环境感知、数据把控、变革重构”三个维度（参见表1）。在三者关系中，环境感知是基础，数据把控是关键，变革重构是目的，三者构成一个完整的能力升级链条，最终实现反腐能力的提升。但需要注意的是，反腐机构的变革重构在一定程度上也重塑了政治生态环境，这一环境反过来又会对技术环境产生影响。

反腐机构动态能力建设是大数据环境下推动反腐机构进行数字化改革以提高腐败治理能力的重要引擎，其强调在复杂多变的技术环境下，反腐机构治理能力由静向动地升级，从而以快速、灵活的方式应对技术环境的不确定性。具体表现为：1.反腐机构动态能力的终极目的是使反腐机构能在动态复杂的大数据环境中，以更加科学的手段治理腐败，最终实现腐败治理能力的提高；2.反腐机构动态能力的塑造与调适源于反腐机构的主要领导者；3.动态能力的塑造始于大数据环境的动态变化。反腐机构为了抓住这一变化带来的新契机，通过大数据技术实现对反腐机构的赋能，进而对反腐机构的内部和外部资源进行更新或重组以实现对反腐机构治理能力的调适，这一过程涉及到反腐机构现有的反腐模式和组织架构的变革性转换。

图1展示了反腐机构动态能力的建构过程。大数据环境下，数据处理技术和数据始终处于一个动态变化的过程。首先大数据技术的迭代升级，既对数据价值的开发与挖掘提供了便利，也使得由技术引发的腐败行为发生了变化；其次反腐相关数据随着时间的推移也需要不断更新和完善。而基于这一变化，反腐机构就需要构建自身的动态能力来予以应对，包括对这一变化的感知能力、对以数据为核心形成的腐败证據链的把控能力以及反腐机构内部变革重构的能力，而这一过程也正是反腐机构内部资源调整的过程。首先反腐机构对内外部获取的数据资源进行融合，从中激发数据的潜在价值，实现数据价值创造。反腐机构在对数据价值充分吸收的情况下，调整机构内部反腐模式，包括监督模式、组织结构、业务流程以及决策模式等方面，实现反腐机构的数字化变革，进而提高反腐机构应对外部技术环境复杂性的能力，最终实现治理能力提高。

（二）反腐机构动态能力的影响机制

大数据环境下，人的行为活动往往被转化为数据，因此大数据环境下的动态能力影响机制往往是以数据为主线，贯穿着数据获取、加工、赋能三个环节，分别与动态能力的三个维度相对应。其中，数据获取是环境感知的基础，数据加工是数据把控的手段，技术赋能是变革重构的目的。

1.数据获取：反腐机构感知能力塑造的基础

大数据环境下，技术环境形成的政治生态往往呈现出数据特征。因此，对技术环境下的政治生态的感知和判断，首先是获取这一环境释放的数据，并根据数据来识别环境中存在的能够诱发腐败的不合理因素。可见，数据获取影响着组织对外部环境的感知。[18]为此，反腐机构积极调整了原有的反腐数据获取途径，以提高反腐人员识别环境中潜在不合理因素的准确度。

（1）获取外部数据，实现对外部腐败数据的感知

外部数据获取包括官方渠道和非官方渠道两个途径。官方渠道是指反腐机构向社会公布的举报腐败的途径，包括举报电话、网站等。反腐机构通过这些途径及时收集和获取外部腐败数据。此外，社会自媒体也成为底层群众曝光腐败的非官方渠道，例如抖音、微博等。该种途径通过非官方渠道将腐败曝光引起舆论效应，从而引起反腐机构的关注。可见，大数据环境下，反腐机构的数据获取途径不断扩大，除了依靠自上而下的官方渠道之外，自下而上的非官方渠道所曝光的腐败数据也成为反腐数据的重要来源。

（2）获取内部数据，实现对行权数据的感知

内部数据包括非工作数据和工作数据，对于这类数据的获取主要通过两个途径：一是行权数据开放共享。行权数据除了包括公职人员在行使公权力过程中所形成的业务数据之外，还包括与工作相关的银行转账数据、利用公车外出数据以及消费数据等。此类数据需要各部门协同配合来完成数据的获取，但由于所涉及的部门往往是同级部门，所以此类数据需要反腐机构从职能部门官网中获取，对于一些涉密的数据，则由高层领导牵头，协调各部门来提供相关数据。二是个人报告。根据2017年制定《领导干部报告个人有关事项规定》显示，非工作数据主要包括公职人员的婚姻和配偶、子女移居国（境）外及其从业事项、投资、房产以及收入等内容。这类数据主要以个人报告的形式进行数据收集，成为反腐数据的重要组成部分。

可以看出，大数据环境下反腐机构扩大了外部数据获取途径，将网络渠道纳入进来，例如举报网站、手机客户端等。同时，随着信息技术的不断发展，社会自媒体平台也成为腐败曝光的重要渠道，越来越多的底层群众通过该途径进行实名举报。此外，数字化办公也使得各部门的行权数据以电子形式记录下来，便于内部数据获取。反腐机构以这些数据为基础构建反腐数据库，并对这些不断更新的数据进行及时感知，从中识别出隐藏的不合理因素，并对这些因素诱发腐败的可能性作出判断，进而实现对外部环境的有效感知。

2.数据加工：数据把控能力塑造的手段

大数据环境下，数据把控能力体现为反腐机构对数据资源的分析、利用、加工和处理能力。[19]通过多样的数据获取途径，反腐机构掌握了与反腐相关的海量数据，但这些数据属于“沉睡”状态，需要进一步通过数据加工来激活这些数据的潜在价值。首先，通过数据整合打破各部门数据壁垒，汇集不同职能部门的行权数据；其次，通过数据建模对数据进行比对分析和关联分析，实现数据价值再造。通过数据加工这一过程，反腐机构从杂乱无序的数据库中厘清数据间的内在关系，利用数据之间的相关性发现腐败线索，将数据价值最大化，这是反腐机构对数据把控能力的重要体现。

一是数据整合。数据治理的关键是将同一个人或项目涉及的所有数据全部汇集，利用数据互斥规则实现数据监督。因此，数据加工首先要整合数据。反腐领域的数据整合是将公权力行使部门的数据根据同一规则传递到反腐数据系统中，便于反腐机构对数据进行处理和分析。大数据环境下反腐数据整合根源于腐败的复杂性，腐败数据往往需要多个部门配合提供。但部门的多元化导致数据的分散性，数据的分散性使得数据价值无法集成，影响了反腐机构对这些数据的把控。因此，反腐机构就需要对不同部门的数据进行整合，促进数据之间的流通与共享，以实现对这些数据的精准把控。

二是数据分析。数据分析是数据加工的关键环节，它通过数据建模对数据进行分析，从而获取有价值的信息。[20]其分析过程既是数据价值显现的过程，也是腐败问题发现的过程。具体来说，反腐机构运用数据处理技术对不同数据库的数据进行比对分析和关联分析，完成对已获取数据的把控，并从中发现各类廉洁风险点。

3.技术赋能：变革和重构能力塑造的目的

反腐机构根据外部技术环境进行变革重构的目的是实现技术的深入赋能。因此，变革重构能力的本质是以数据赋能撬动体制机制改革，将技术和政策体系、治理体制相结合，促进技术与组织工作程序、组织方式结合起来，[21]系统性重构反腐机构的业务体系、技术体系。具体来说，反腐机构通过对内部监督模式、组织结构、业务流程和决策模式的变革与重构，来搭建内部数据网络以适应不断变化的外部技术环境，这是反腐机构动态能力的重要体现。但反腐机构的变革重构能力并不是要求彻底摒弃传统官僚体制的运作模式，而是通过技术赋能，实现传统科层体制的系统性重塑，从而提升应对外部技术环境变化能力。

（1）转变监督模式。首先，海量数据处理技术为全覆盖监督提供了技术支持。全覆盖监督要求将所有行使公权力的人员囊括到监督范围内，这将会产生海量数据，而数据处理技术的高速性使得反腐机构能够快速、精准发现相关目标的特征和活动轨迹，有效弥补了传统监督中人力、物力和计算能力的不足。其次，监督主体多元化。传统监督主体主要是纪检监察等部门，公众较少参与。而大数据环境下，公众日益成为发现腐败和举报腐败的主体，成为反腐的重要参与者。最后，在监督途径上，大数据环境下权力监督途径不断扩大，微博、短视频等社会自媒体成为社会公众对权力运行监督的重要方式。可见，技术赋能改变了原有的监督模式，将大数据环境下产生的新兴监督方式与传统监督方式相互融合，为反腐机构塑造了一个适应数字化时代的监督模式。

（2）调整组织结构和固化业务流程。首先，在组织结构调整方面。反腐机构为了更好的利用数据和大数据技术，成立了专门的技术研究中心或技术保障部门，并配备专业的技能人才，这为反腐机构的数字化建设提供了保障。此外，反腐机构还通过与外部专业技术组织合作，来弥补自身在技术方面的不足。其次，在业务流程方面。反腐机构借助技术刚性实现对权力运行的规范化，通过计算机程序设定指令固化业务流程来限制工作人员的自由裁量权，进一步增加权力运行流程的刚性以摆脱人的意向性因素对权力运行过程的影响。

（3）重塑决策方式。大数据环境下，数据化决策成为反腐决策模式的典型的特征。反腐人员依托大数据技术对海量反腐相关数据进行分析，深入挖掘决策对象的内在特点和行为规律，辅助进行交叉验证，提高决策的准确度，这在一定程度上能够弥补决策实践中存在的漏洞，[22]推动决策模式由经验性决策向数据化决策转变。此外，数据化决策侧重于通过大数据分析找到解决问题的最优策略，并对政策实施效果进行不断地反馈与监测，[23]为后续反腐策略的动态调整也提供了依据。

三、大数据环境下建设反腐机构动态能力的三重阻碍

纵观不同时期的腐败治理，反腐机构都能及时根据外部环境变化对自身反腐手段与策略进行构建与调适，并形成了动态有效的腐败治理体系，这是反腐机构动态能力的重要体现。但这些构建与调适还不成熟、不完善，[24]尤其是在大数据环境下，反腐机构虽积极调适自身能力来应对这一新的环境因素的影响，但仍存在不足，导致反腐机构动态能力的塑造受到诸多阻碍。

（一）数据质量：反腐机构感知能力的阻碍

反腐机构不是公共服务的直接提供者，其如果要想了解公职人员在提供服务過程中是否合理行使了公权力，则需要各职能部门提供相关业务数据。在这种情况下，反腐机构对外部环境的感知情况则取决于其他部门所提供的业务数据的质量。数据质量涉及到多个方面，本部分从数据是否能及时更新以及数据虚假两个方面来进行考量。

首先，各职能部门行权数据更新问题。不同政府部门的行权数据是反腐败的数据基础，反腐机构通过汇集各部门数据以对由数据及其数据间关系形成的技术环境进行感知。但外部环境的动态性导致数据要素呈现一个不断变化的状态，因此，各职能部门能否对相关动态数据进行及时更新影响着反腐机构对外部技术环境感知的准确度。但根据《中国地方政府数据开放报告》（2022上半年、2020年下半年、2019上半年）数据显示，当前部分地方平台均存在数据更新频率低或不及时问题。2020年下半年只有不到25%的地方平台能在上线后的每个季度都持续新增数据集，2019年1-3月约有46%的地方平台没有在该时间段内进行数据更新。可见，当前部分地方部门的行权数据并没有及时更新，那么反腐机构就很难准确、及时地获取其行权数据，这在一定程度上降低了反腐机构对数据中潜在腐败问题的感知。

其次，数据虚假问题。一是数据残缺。根据《中国地方政府数据开放报告》（2020年下半年）显示，部分地方的可下载数据集仍存在高缺失问题，影响了感知的可靠性。二是虚假数据。虚假数据可分为主观型和客观型，主观型则来源于网民主体的复杂性和不理性，使得所提供的数据可能存在捏造或诬陷的情况；客观型主要是由于民众在社会监督中的角色定位所致，普通民众没有调查取证的权力，他们在社会监督中的责任往往是提供线索，至于线索的可靠程度多是由民众在举报事件中的角色来决定。

（二）数据碎片：反腐机构数据把控能力的阻碍

由于反腐数据来源于多个职能部门，因此需要反腐机构对数据进行整合来实现对权力运行过程的全面掌握和把控。但当前，由于各部门的数据共享意愿不足，以及数据端口的不统一等因素的影响，各部门数据难以整合，根据2018年《中国地方政府数据开放报告》显示，碎片化数据现象普遍存在，大部分的地方开放数据平台均存在碎片化数据，降低了反腐机构对数据的把控能力。

首先，各职能部门数据共享是反腐机构了解和把控各职能部门行权是否规范的基本前提。但当前，各职能部门进行数据共享的主观意愿不高。莫祖英等人通过深度访谈得出政府数据开放过程中重要问题体现在各部门数据开放动力不足，[25]其原因在于数据资源是一种“权力”的象征，而数据整合则是一种部门权力的流失和削弱，这种错误认识必然导致某些部门在推进数据整合时主观意愿不足。[26]

其次，各部门业务平台端口参差不齐。为了体现改革特色和满足部门业务需求，各部门开发和建设数据平台往往是依据自身的业务职能，而不是立足于行业整体，这就导致部门之间的数据端口和功能难以兼容。[22]而这种系统各异、口径不匹配、程序不一致、信息不同步问题，[27]使得跨部门、跨系统间的业务数据难以整合，影响了反腐机构对数据的把控。

（三）有限柔性：反腐机构变革重构能力遇到的阻碍

大数据环境下的组织的柔性化过程反映了动态环境下，人事管理、组织惯例与外部技术环境在演化间所具有的高度时空契合性。从当前大数据环境下我国腐败治理实践来看，我国尚处于有限柔性阶段，这在一定程度上阻碍了反腐机构变革重构能力的提升。

首先，与外部单位的合作风险。面对复杂的技术环境，反腐机构虽然设置了专门的技术岗位，但其配备的技术专业人员数量还十分有限，影响了数据技术对反腐机构的深入赋能。对此，反腐机构为了调适自己的能力，往往通过与外部第三方专业技术机构合作，来弥补人员不足和技能有限问题。这在很大程度上提高了反腐机构的数字技术的专业程度，但这种动态调整在外部因素的影响下，容易出现数字治理权责难定、数据权属划归不清等问题。同时，在大数据开发和使用过程中，一些合作机构在没有经过政府同意的情形下，二次开发和利用数据资源，增加了信息安全的风险性。[28]尤其是面对反腐这种政治敏感性较强的领域，其存在的风险阻碍了数据技术的深入应用，影响了反腐机构变革重构能力的塑造。

其次，组织惯例的稳定性阻碍了反腐机构的变革重构。技术环境作为一种影响腐败的新要素，对反腐机构原有的组织惯例产生了新刺激。对此，反腐机构积极作出了相应调适来予以回应，例如将网络作为举报腐败的重要途径。但这一调适并不彻底，大数据环境下外部数据输入途径发生了显著变化，非官方渠道成为底层群众曝光腐败行为的重要途径。但从反腐机构的工作程序来看，反腐机构并未将社会自媒体的腐败曝光作为数据获取的渠道。此外，随着大数据技术应用的不断深入，主动监督成案率不断增加，且随着国家反腐总体战略的要求，未来主动监督将会越来越普遍，但当前关于主动监督并没有一个通用的程序。因此，从这一角度来看，反腐机构的工作程序虽然根据技术环境的发展进行了调整，但这种调整并不彻底。

四、大数据环境下提升反腐机构动态能力的对策

（一）建立数据质量管理机制，提高反腐机构的感知能力

各职能部门的行权数据、公职人员的基本信息数据以及自下而上的举报数据构成了海量的反腐数据，这些数据是大数据环境中腐败治理的核心，其质量对反腐机构能否准确感知外部环境产生重要影响。因此，反腐机构在获取外部数据时，应对其质量严格把关。

1.建立数据更新机制，强化数据质量意识

外部环境的动态变化对数据更新速度提出了更高的要求，在各职能部门行权数据的动态变化以及数据处理技术的迭代升级的背景下，停滞的数据使得反腐机构很难精准、及时地对各职能部门的行权情况进行监督，不利于反腐机构根据外部技术环境的变化对反腐策略与措施进行及时和准确调整。因此，各级党委作为党风廉政建设的主体，应从战略高度要求各职能部门建立数据更新机制，对数据更新规则、频度与时间等方面作出明确规定，并落实到相关责任人员，以保证各职能部门数据的及时更新，使得反腐机构能够及时、准确地获取数据，为反腐机构对大数据环境带来的腐败行为变化的准确感知奠定基础。

2.提高对数据的識别和判断能力

大数据环境下，数据采集者已有的知识和技术对采集的数据质量产生影响。一般来讲，数据采集者已有的知识和技术与外部环境所需的技术越一致，那么数据采集者对数据的质量把控就会越高，相反，就会越低。这是因为在数据采集过程中，采集人员需要对不同类型的数据进行识别和获取，而一般的反腐人员可能不了解此类操作，那么就会导致其在数据采集和识别过程中产生采集误差，降低了获取的数据质量。因此，大数据环境下，反腐机构应加大人力资本投入，对数据采集者进行专业技术培训，提升数据采集者的技术与能力，使其对采集的数据质量有初步的识别和判断。

（二）促进数据共享，提高反腐机构的数据把控能力

数据整合影响着反腐机构对数据的把控，而数据共享又是实现跨部门数据整合的基本前提。从主观层面，针对一些政府部门数据共享意愿不足问题，反腐机构可通过建立动态联盟机制，既激励了区域部门的数据共享，也提高了反腐机构与其他各部门之间的协同性；从客观层面，由于端口不一致而带来的数据共享问题，国家应从战略高度制定数据收集规则，避免由于专业化分工所带来的数据分散问题。

1.建立动态联盟机制，激发相关部门的数据共享

反腐领域的动态联盟是指两个或两个以上的公共组织机构为构建廉洁政治生态环境这一共同目的，以契约的方式结合起来共同提高公共组织廉洁效能的一种开放式组织形式。传统的组织“结构缝隙”在数据治理过程中转变为“平台缝隙”，导致数据整合存在困难，影响了反腐机构对数据的把控能力。但需要认识到，虽然部门各自为政，但都无一例外地存在着腐败风险，因此廉政建设既是每一个公共组织机构的任务和使命，也是众多公共组织的一致目标。且公共组织之间不是竞争关系，不存在优胜劣汰。因此相互合作，建立沟通机制，保证数据流通和共享，共同预防和抵制腐败行为，维护良好的政治生态环境才是它们的最终目标。大数据环境下，为了激活数据要素，提高反腐效能，就要在新时代推进腐败治理实践中，积极探索新的路径，实现多部门合作反腐，共同维护廉洁的政治生态环境。最为可取的就是以高起点战略发展的眼光，以区域为基准构建部门之间的动态联盟，促進各联盟部门的数据共享和流通，从而实现区域性数据整合，提高反腐机构的数据把控能力，这是以共同目的为核心在动态化的技术环境下的一种选择。

2.数据收集规则规范化，实现各部门数据的统一访问

传统政府运行模式伴随的条块分割、各自为政造成数据分散的困境，很难适应动态多变的技术环境。然而，这一问题是否能够有效解决取决于反腐领导者是否能够进行相应的规则设计与调整，这是反腐机构动态能力的重要体现。因此，面对多样化的数据系统，反腐领导者应基于廉政建设的整体性目标，制定统一的外部数据收集规则，对相关部门提供的行权数据和公职人员的基本信息数据的格式作出统一要求，便于反腐机构将收集的数据能快速传入反腐数据系统，实现数据整合。此外，反腐机构在对各相关部门数据系统充分考量的前提下，可开发具有兼容性的大数据系统，以实现对相关部门数据系统的统一访问，进而提高反腐机构对行权数据的把控能力。

（三）提高反腐机构柔性度，优化其变革重构能力

柔性化是大数据环境下反腐机构应对技术环境不确定性的重要“武器”。鉴于反腐机构有限柔性的背景，且伴随着动态性和复杂性不断增强的技术环境，反腐机构有必要加大其自身的柔性度，进一步提高反腐机构变革重构能力。

1.组建专业化技术团队，提高技能柔性度

大数据环境下，数字化技术人才将成为反腐机构的核心人员，而核心人员作为组织的战略性资源，掌握着组织的专属技能，应将其内置化以保证组织技能柔性的可持续，[29]而不能单纯地依靠第三方组织为其提供技术支撑。未来反腐机构将会面对更加复杂多变的技术环境，既包括数据技术自身的时代更迭，也包括依托数据技术而变得愈加隐秘的腐败技术，这在客观上要求反腐机构应适时培育和引进专业的数据技术人才，依靠内部人员搭建数据平台并根据外部技术环境变化进行实时调整和更新，最终提高反腐机构在腐败治理方面的灵活性。

2.树立柔性化的战略思维

大数据环境的动态性客观上要求反腐策略的灵活性，既能够对内部行权数据和个人基本信息的更新及时感知，也能对外部自媒体平台的举报数据快速作出反应。因此，反腐人员应根据技术发展的成熟度采用灵活的战略思维，根据技术发展的不同阶段采用不同的反腐策略。在技术探索阶段，反腐领导者应鼓励地方积极开展大数据反腐实践，积累大数据反腐经验；但随着技术发展的不断成熟，以及现实中反腐进入攻坚克难的时期，且伴随着新型腐败的不断出现，这在客观上要求反腐机构应深化工作程序和组织结构的调整度，充分依托技术环境释放的数据红利来提高反腐机构的治理能力。

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责任编辑：周育平