基于大数据案例分析的社会性监管创新研究作者：王静冯梓峰李春仙来源：《天津行政学院学报》2019年第02期摘要：大数据技术在社会性监管领域的应用不仅可以提高监管水平和效率，增强监管的科学性，还能创新监管方式。
大数据在工作场所安全、卫生健康以及环境保护等方面有着广阔的应用前景。
在工作场所安全领域，大数据可以对工作场所的设备故障进行精准排查，实现安全生产和实时监管的透明化。
在卫生健康领域，通过建立健全信息追溯系统进而破除以人员经验为主的传统监管弊端。
在环境保护领域，通过布设监测点、提高公众参与程度，实现对环境问题的全时段、全过程监管，增强监管的针对性。
有必要通过打造数据全方位的开放，建立强有力的技术支撑，构建监管的溯源系统，形成良好的合作机制，以进一步加强大数据技术在社会性监管领域的应用和推广。
关键词：大数据；社会性监管；监管模式；案例分析中圖分类号：D035 文献标识码：A 文章编号：1008—7168（2019）02—0019—07联合国于2012年发布《大数据带来的挑战和机遇》白皮书，象征着人类社会正式迈进了大数据时代。
所谓大数据是指“海量数据”，其规模巨大到无法使用典型数据库软件工具进行运行和处理。
它具有4V的特征，即数据数量巨大（Volume）、数据种类繁多（Variety）、数据价值密度低（Value）、处理时效高速度快（Velocity）。
对具有信息搜集任务的政府监管部门来说，大数据时代正是监管改革创新的有利时机。
本文从社会性监管的角度出发，详细分析了大数据在工作场所安全、卫生健康与环境保护中的具体应用。
社会性监管是市场经济条件下，政府或社会公共机构为保障劳动者的生命安全、健康卫生以及防止灾害、保护环境、维护经济社会的良好秩序等，进而对市场主体的市场进入行为、企业的生产销售、产品的质量水平和服务标准等各种市场经济活动进行直接或间接干预，通过制定标准，禁止、限制特定行为的监管活动[1]（p.25）。
与经济性监管不同，社会性监管不是以某一产业为研究对象，而是为达到某种社会目标实行跨产业全方位监管，主要包括工作场所安全、卫生健康与环境保护三大类别。
由于社会性监管切实关系到公众健康与安全，因此放松经济性监管的同时，我们应更加关注社会性监管。
根据社会性监管的特点，大数据的应用会在监管中发挥巨大作用。
一、大数据在社会性监管中的作用（一）增强监管的科学性社会性监管的首要问题就是搜集诸如工作场所、食品药品、环境污染等方面的相关信息，根据信息与现实情况做出监管决策。
而政府依靠大数据监管可以获得更加客观精准的信息，提高监管的科学化水平。
从信息生产看，大数据依托云计算等互联网技术，由机器自动生产，摆脱了依靠人力搜集带有很大程度的主观性的生成方法，因此数据信息和资料也更加真实可靠。
从数量看，大数据的起始计量单位至少为P（1000T）、E（100万T）或者Z（10亿T），数据量大就会使内容更加全面和丰富，能更好地体现实际情况[2]。
从时间看，大数据的采集和生成方式可以做到实时更新，这就使数据的时效性得到增强，可以被及时利用，因此监管就是根据最新情况而做出的。
从来源看，大数据包含了社会公众的更多相关数据信息，信息的来源范围和采集规模更加庞大，突破了以往社会公共机构只依靠监管人员的主观经验进行监管的局限性，而是依靠更多社会公众的真实数据进而做出更加科学合理的监管决策。
因此，监管从根源上变得更加合理、公平，科学性显著提高。
（二）监管重心前移大数据的核心就在于预测，利用大数据进行社会性监管就是在预测的基础上把握趋势，做出正确判断，达到防患于未然的目的，使监管重心前移。
传统的社会性监管以事后补救为主，即使处理得当，所造成的一些健康损害却是无法弥补的。
因此，在社会性监管中，利用大数据进行预测与风险预警就尤为重要。
谷歌是全球最大的搜索引擎，专业人员把搜索引擎里的关键词与疾控中心流感数据结合起来建立了模型，在2009年H1N1爆发的前几周，成功预测了H1N1在整个美国的传播，甚至具体到特定的地区。
与传统模式相比，大数据呈现巨大优势作用，使政府事后处理变为事前预测。
（三）非现场监管相对于现场监管，非现场监管就是监管人员不在现场，而是远程开展检查或者核查的工作模式。
即利用大数据，通过数据挖掘等技术分析业务信息，查找异常情况。
一方面，非现场监管能够保持监管的独立性。
在社会性监管中，现场检查通常是监管人员依赖被检查单位提供的实物证明，但存在被改写与抵赖的情况，也存在各方面干扰监管人员判断的情况。
非现场监管能够依据大数据进行前期分析取证，因此具有独立性与灵活性。
另一方面，非现场监管能够减少监管的成本，提升监管效率。
传统社会性监管需要大量人员去实地检查，而非现场监管通过远程分析数据能够降低监管经费成本。
同时，远程分析数据后再去现场检查，更加有针对性，使监管效率提高。
（四）提高监管的公众参与度大数据时代，公众不再是监管的观众而是监管的“决策者”。
特别是在社会性监管领域，工作场所、食品药品的安全性、医疗服务以及环境污染等情况都是每个人所关注的，大数据监管给公众一个机会参与到其中。
公众可以利用社交平台上的各种资源与信息，发表自己的意见与建议。
互联网、微信、微博等与大数据技术的结合可以为政府监管提供新的手段，公众可以突破时空的界限与政府进行沟通，及时反馈身边的情况。
公众在网站上的每一条搜索，在微博上的每一条评论，都会作为大数据的一部分被搜集与处理分析，为政府监管贡献自己的力量。
正如阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》中所述，“沉重的决策担子，最后将必须通过较广泛的民主参政来分担解决”[3]（p.7）。
与此同时，公众也可以对政府监管的进度进行监督，确保监管的有力执行，从而减少“寻租”情况，让政府的权力在阳光下运行。
二、大数据技术在社会性监管行业中的具体应用和分析（一）工作场所安全领域2017年，国家安全监管总局发布信息，一季度全国各类生产安全事故10131起，死亡人数为7196人，同比2016年第一季度分别下降了26.3%和16.6%。
随着信息化程度与水平不断提高，安全生产形势总体好转，但少数行业领域形势不容乐观。
如煤矿行业，占一季度发生重大事故的57.1%[4]。
因此，对煤矿行业的安全监管成为重中之重。
传统的监管模式使煤矿生产陷入“发生煤矿事故—监管水平提高—事故影响减弱—监管水平降低—发生下一次煤矿事故”的僵局，而把大数据应用到监管中，能够打破僵局创新监管模式，促进煤矿安全生产形势进一步好转。
1.煤矿大数据监管创新。
首先，依托大数据对煤矿安全生产进行监管，可以预警重大灾害的发生，缓解安全生产形势。
大数据可以更加全面地搜集包括矿井瓦斯浓度、采掘位置以及温度湿度和电磁辐射等井下环境和条件的相关数据信息，通过与瓦斯爆炸、涌水灾害等事故预测模型计算出来的数据进行对比，更加科学地指导煤矿的安全生产工作。
其次，大数据监管可以实现对相关设备的实时跟踪和远程智能管理。
一般情况下，除自然条件等不可抗力因素外，监管不力是造成安全事故发生的重要原因。
一方面，故障众多、设备失灵以及造成资源浪费的主要原因在于对煤矿采掘设备材料的生产、采购以及运输等过程环节缺乏全过程的监管跟踪。
另一方面，对机器设备的故障排查、诊断与维修保养缺乏精准性，不仅造成了人力资源的浪費，还容易造成重大事故。
依托大数据技术对煤矿安全生产进行监管，监管手段不仅依托传统监管模式下的实地考察，更可依靠大数据平台，进行全方位实时跟踪[5]。
因此，数据监管可以解决以上两方面的问题和障碍，不仅实现了对煤矿安全设备的全过程监控，也可以及时精准地对故障进行排除诊断，进而为煤矿安全生产提供有力保障。
另外，建立大数据监管平台可以使企业、个人以及监管部门互联互通，为煤矿安全事故的预防减灾提供更加精准的数据支持和决策依据，使安全生产决策更加科学合理。
2.国内外案例分析。
贵州省六盘水市是我国著名的煤都，安全生产形势一直不容乐观，其中瓦斯爆炸是安全生产的最大威胁。
为缓解安全生产的严峻形势，政府与煤矿企业共同启动了“云上贵州·安全云”计划，该技术最重要的措施就是建立监管信息化平台，当前煤矿企业均已实现与该平台的联网。
该平台根据所监测到的瓦斯浓度将预警等级分为蓝、黄、橙、红四级警告，并分别由煤矿安检员、安监站以及县、市级安监部门负责监控[6]。
同时，企业也可以根据预警随时自查自纠监察执法中可能出现的隐患和危险，使事后灾害处理向事前预警防范转变。
在传统监管执法中，安全执法人员只能根据企业的基础档案数据、特种作业人员持证等煤矿企业所提供的信息，且必须下井才能检查出可能存在的问题及隐患[7]。
在大数据监管下，安全执法人员可从平台数据进行客观分析，也使下井检查安全设备和防害装备更有针对性。
大数据技术的应用，不仅使煤矿安全生产由事后减灾向预防转变，也使监管部门的管理呈多样化趋势发展，提高了监管效率。
美国大数据技术较为成熟，利用相关数据建立模型，通过对生产过程中的各个指标进行分析对比，探索出事故发生的规律、预测未来；通过事前预测防范，能够使事故伤害降低，甚至能防止事故的发生；即使发生矿难，利用大数据也能确定责任，进行相关处理。
根据联邦矿山安全健康监察局公布的新闻报道，2010年美国西弗吉尼亚州发生矿难，造成29人死亡。
在判定主要责任应该由煤矿安全健康局还是出事煤矿所属公司去承担时，大数据为追责提供重要证据，调查结果为煤矿安全健康局没有监管失职问题[8]。
因此，大数据在事故灾害追责中也有重要作用。
此外，美国在利用大数据监管中，更加注重煤矿安全生产教育培训，安全培训体系与机构健全，而我国在这方面有欠缺，需要不断完善[9]。
（二）卫生健康领域食品、药品与医疗服务监管是卫生健康监管的重点。
由于食品是每个人每天必须要摄入的，其安全直接关系到人的健康，因此以食品行业为例，详细分析大数据监管的创新。
1.食品大数据监管创新。
首先，利用大数据技术可以对食品生产、加工与包装的各个环节进行监管。
收集食品从生产加工到包装运输过程中的包括物料重量、加工环境、灭菌包装等在内的实时数据，通过对这些数据进行科学分析，使监管重心前移，进而从根源上消除食品安全的各种问题与隐患[10]。
在监管依据方面，以往的食品安全监管方式主要依靠工作人员的主观经验，且监管主体以政府为主，责任认定比较模糊[11]。
而大数据技术下的监管主体不仅包括政府还包括社会公众，且责任认定比较明确，监管流程也由分段式监管向全部产业链监管转变。
其次，利用大数据平台解决信息不对称问题。
传统监管模式下，企业可以依靠信息方面的优势获得额外租金，消费者处于信息劣势。
而利用大数据平台公开食品相关信息，能够维护消费者的知情权与选择权，解决信息不对称问题。