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    織密數據網絡 凈化營商環境

    本報記者 張 文

    某公司在歷次招投標中,不僅“百戰百勝”,而且中標項目都屬于同一甲方;某公司參加A市的招標從未有敗績,但到B市參加同類招標卻次次敗北;某公司成立不到一年,職工只有兩名、納稅幾乎為零,卻在數百萬元的招標項目中屢屢中標……

    這些招投標領域常見的“怪象”,由于具有隱蔽性、涉及周期長,往往不容易被有關部門發現。為對這一腐敗易發、高發領域加強監管,目前,寧夏收集了工商、稅務、住建等相關部門近年的業務數據,建立起大數據分析模型,讓長期隱藏在招投標領域中的大量違法、違規行為紛紛露出原形。


    (資料圖)

    建立數據模型54個,為招投標“暗箱操作”精準畫像

    巨大的顯示屏占據幾乎整面墻壁,工作人員輕點鼠標,屏上數據庫的內容便來回切換。這里是寧夏回族自治區審計廳計算機服務中心,匯集有工商、稅務、住建等20多個部門的業務大數據,中心的多名分析師正利用數據模型,從海量的大數據中挖出招投標違法違規行為的蛛絲馬跡。

    “2021年初,寧夏回族自治區紀委監委針對招投標領域的突出問題展開整治,協調各相關部門將近年業務數據報送到審計廳。”自治區審計廳總審計師莫德敏介紹,截至目前,該廳已收到各部門報送的從2017年到2021年這5年的全部業務數據,其中與招投標相關的數據量接近200萬行,涉及4.5萬個工程標段。

    浩瀚的數據顯然無法靠人工逐行分析,智能數據模型的建立成為關鍵。“數據模型涉及的計算機技術并不復雜,但需要有精密合理的建模思路。”自治區審計廳投資處副處長趙靚告訴記者,該廳在收集數據的同時,建立了由12位在企業審計方面有豐富經驗的分析師組成的大數據分析團隊,該團隊很快開發出54個招投標數據分析模型,基本涵蓋各類招投標“暗箱操作”行為。

    打開電腦上的數據庫,趙靚調出一個名為“蘿卜招標”的數據模型。“如果招標單位為特定企業‘量身定制’,那么該企業就能‘百投百中’。所以我們為該模型設定了兩個數據條件:企業只投某一家單位的標,而且投標全中。”說話間,她將模型導入數據庫,確認后,屏幕上立即出現一長串企業名單:“比如這家寧夏悅水物業公司,4年總共投標6次,不但全部中標,而且這些項目全部屬于銀川市水務局。”

    趙靚又打開“空殼企業中標模型”——招標單位將項目內定給特定關系人,特定關系人專門成立新公司承接項目,即為空殼企業中標。模型先比對企業中標時間和工商數據中的企業成立時間,找到剛成立不足1年就中標的企業。接著比對民政數據,發現前述企業中,多家企業的社保繳納人數小于2人。最后通過稅務數據找出這些企業中納稅額為零的。“企業成立時間短,基本沒員工,沒納稅記錄,竟能中標,難免有空殼企業嫌疑。”趙靚說。

    鎖定問題線索超3000條,“一案三查”杜絕漏網之魚

    數據模型精準鎖定線索,破解了招投標傳統監管效率低的局限。“完成4.5萬個標段的數據分析,我們只用了不到兩個月。”趙靚告訴記者,僅用一個數據模型,往往就能篩查出數千家符合問題描述的企業。“一家企業如果僅在1個模型下‘中招’,尚有巧合的可能,但若能在3個甚至以上的模型分析中同時‘中招’,便很難再用巧合解釋。”趙靚說。

    經分析,4.5萬個標段所涉企業,能同時符合3個數據模型問題描述的多達近400家,涉及問題線索超過3000條,其中絕大部分屬于具有串通招投標和抱團圍標的嫌疑。目前,自治區審計廳已向自治區紀委監委移交了這批問題線索。

    由此,寧夏招投標領域的問題正被逐一揭開。而對于問題線索,寧夏實施“一案三查”,杜絕漏網之魚。據自治區紀委監委工作人員梁尹聰介紹,對同一案件,將由公安部門查違法犯罪、紀委監委查違紀情況、行政監督部門查行政違法情況。“比如對某一涉嫌圍標的線索,公安部門會查證是否有串通招投標犯罪,紀檢部門會調查涉及的黨員干部違紀情況,發改委和財政局等行政部門會查驗相關企業是否符合投標資格、是否被行業禁入等。”梁尹聰說。

    石嘴山市目前立案調查22人,涉及工程建設資金近10億元;在吳忠市同心縣,僅僅一起串標案件便已查處8人……在各部門通力配合下,一條條問題線索正被查實、移交。“既處理違紀違法的黨員干部,也要對失職失責的行政監督部門精準問責,對涉案招投標機構該取締資質的也要堅決取締,涉嫌犯罪的堅決移送公安部門。”自治區紀委監委相關負責人表示,大數據構建的“天羅地網”,讓招投標違規違法問題藏不住、逃不掉,有力震懾了市場亂象,凈化了營商環境。

    推廣大數據監管應用領域,更好地為“經濟體檢”服務

    數目龐大的醫療采購、程序繁雜的土地交易……近年來,寧夏多個經濟領域愈發呈現同招投標領域相似的特征:業務量急速上升,相關數據呈爆炸式增長,監管難度極大。“大數據分析的技術,同樣能應用到這些領域。”莫德敏表示,數據模型將繁雜的大數據用問題邏輯串聯起來,可在上述領域實現監管效果。

    2022年初,寧夏將大數據監管模式拓展至國有產權交易、土地和礦業權交易、醫藥耗材采購這3個領域。“我們不但增加了分析師,還聘請了兩家軟件公司的工程師幫忙。”自治區審計廳計算機服務中心副科長邱正陽介紹,通過多次對接各領域主管部門,反復分析交易流程,最終明確了這3個新領域的大數據分析思路,在這些領域新建37個數據模型。

    某國企將連續虧損的子公司股權出售,交易前,子公司連續3年賬面平均虧損30萬元,不得不低價賣出股權。而交易后,當年便扭虧為盈,賬面利潤達3000多萬元——在國有產權交易領域,此類涉嫌賤賣國有資產的問題線索被數據模型大量挖出。

    “數據模型會將市場監管和稅務部門的財務數據,以及股權交易數據進行比對,從而發現交易前后企業利潤大幅變化的異常情況。”邱正陽介紹,這類情況的原因,很可能是在股權交易評估前,人為粉飾企業財務數據,影響評估價格,從而讓國企在股權交易中低價賤賣或者高價接盤。

    僅僅在國有產權交易領域,自治區審計廳通過分析該領域2018年至2021年的7.66萬條數據,便已移交問題線索780條。自治區紀委監委工作人員李琴寶表示,“國有產權交易領域專業性強,違法行為隱蔽性高,將大數據‘融會貫通’后,監管效率大大提高。”

    目前,寧夏已建立數據定期報送機制,出臺了深化應用大數據的意見,計劃在每年都發布新的電子數據報送目錄,規定各部門必須按目錄指定的內容、方式和標準,每年在指定時間向審計廳報送業務大數據。“數據收集將更加規范、全面,大數據將能更好地為‘經濟體檢’服務。”莫德敏說。

    責任編輯:Rex_29

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