宁夏运用大数据监管招投标等市场行为
织密数据网络 净化营商环境
某公司在历次招投标中,不仅“百战百胜”,而且中标项目都属于同一甲方;某公司参加A市的招标从未有败绩,但到B市参加同类招标却次次败北;某公司成立不到一年,职工只有两名、纳税几乎为零,却在数百万元的招标项目中屡屡中标……
(资料图片仅供参考)
这些招投标领域常见的“怪象”,由于具有隐蔽性、涉及周期长,往往不容易被有关部门发现。为对这一腐败易发、高发领域加强监管,目前,宁夏收集了工商、税务、住建等相关部门近年的业务数据,建立起大数据分析模型,让长期隐藏在招投标领域中的大量违法、违规行为纷纷露出原形。
建立数据模型54个,为招投标“暗箱操作”精准画像
巨大的显示屏占据几乎整面墙壁,工作人员轻点鼠标,屏上数据库的内容便来回切换。这里是宁夏回族自治区审计厅计算机服务中心,汇集有工商、税务、住建等20多个部门的业务大数据,中心的多名分析师正利用数据模型,从海量的大数据中挖出招投标违法违规行为的蛛丝马迹。
“2021年初,宁夏回族自治区纪委监委针对招投标领域的突出问题展开整治,协调各相关部门将近年业务数据报送到审计厅。”自治区审计厅总审计师莫德敏介绍,截至目前,该厅已收到各部门报送的从2017年到2021年这5年的全部业务数据,其中与招投标相关的数据量接近200万行,涉及4.5万个工程标段。
浩瀚的数据显然无法靠人工逐行分析,智能数据模型的建立成为关键。“数据模型涉及的计算机技术并不复杂,但需要有精密合理的建模思路。”自治区审计厅投资处副处长赵靓告诉记者,该厅在收集数据的同时,建立了由12位在企业审计方面有丰富经验的分析师组成的大数据分析团队,该团队很快开发出54个招投标数据分析模型,基本涵盖各类招投标“暗箱操作”行为。
打开电脑上的数据库,赵靓调出一个名为“萝卜招标”的数据模型。“如果招标单位为特定企业‘量身定制’,那么该企业就能‘百投百中’。所以我们为该模型设定了两个数据条件:企业只投某一家单位的标,而且投标全中。”说话间,她将模型导入数据库,确认后,屏幕上立即出现一长串企业名单:“比如这家宁夏悦水物业公司,4年总共投标6次,不但全部中标,而且这些项目全部属于银川市水务局。”
赵靓又打开“空壳企业中标模型”——招标单位将项目内定给特定关系人,特定关系人专门成立新公司承接项目,即为空壳企业中标。模型先比对企业中标时间和工商数据中的企业成立时间,找到刚成立不足1年就中标的企业。接着比对民政数据,发现前述企业中,多家企业的社保缴纳人数小于2人。最后通过税务数据找出这些企业中纳税额为零的。“企业成立时间短,基本没员工,没纳税记录,竟能中标,难免有空壳企业嫌疑。”赵靓说。
锁定问题线索超3000条,“一案三查”杜绝漏网之鱼
数据模型精准锁定线索,破解了招投标传统监管效率低的局限。“完成4.5万个标段的数据分析,我们只用了不到两个月。”赵靓告诉记者,仅用一个数据模型,往往就能筛查出数千家符合问题描述的企业。“一家企业如果仅在1个模型下‘中招’,尚有巧合的可能,但若能在3个甚至以上的模型分析中同时‘中招’,便很难再用巧合解释。”赵靓说。
经分析,4.5万个标段所涉企业,能同时符合3个数据模型问题描述的多达近400家,涉及问题线索超过3000条,其中绝大部分属于具有串通招投标和抱团围标的嫌疑。目前,自治区审计厅已向自治区纪委监委移交了这批问题线索。
由此,宁夏招投标领域的问题正被逐一揭开。而对于问题线索,宁夏实施“一案三查”,杜绝漏网之鱼。据自治区纪委监委工作人员梁尹聪介绍,对同一案件,将由公安部门查违法犯罪、纪委监委查违纪情况、行政监督部门查行政违法情况。“比如对某一涉嫌围标的线索,公安部门会查证是否有串通招投标犯罪,纪检部门会调查涉及的党员干部违纪情况,发改委和财政局等行政部门会查验相关企业是否符合投标资格、是否被行业禁入等。”梁尹聪说。
石嘴山市目前立案调查22人,涉及工程建设资金近10亿元;在吴忠市同心县,仅仅一起串标案件便已查处8人……在各部门通力配合下,一条条问题线索正被查实、移交。“既处理违纪违法的党员干部,也要对失职失责的行政监督部门精准问责,对涉案招投标机构该取缔资质的也要坚决取缔,涉嫌犯罪的坚决移送公安部门。”自治区纪委监委相关负责人表示,大数据构建的“天罗地网”,让招投标违规违法问题藏不住、逃不掉,有力震慑了市场乱象,净化了营商环境。
推广大数据监管应用领域,更好地为“经济体检”服务
数目庞大的医疗采购、程序繁杂的土地交易……近年来,宁夏多个经济领域愈发呈现同招投标领域相似的特征:业务量急速上升,相关数据呈爆炸式增长,监管难度极大。“大数据分析的技术,同样能应用到这些领域。”莫德敏表示,数据模型将繁杂的大数据用问题逻辑串联起来,可在上述领域实现监管效果。
2022年初,宁夏将大数据监管模式拓展至国有产权交易、土地和矿业权交易、医药耗材采购这3个领域。“我们不但增加了分析师,还聘请了两家软件公司的工程师帮忙。”自治区审计厅计算机服务中心副科长邱正阳介绍,通过多次对接各领域主管部门,反复分析交易流程,最终明确了这3个新领域的大数据分析思路,在这些领域新建37个数据模型。
某国企将连续亏损的子公司股权出售,交易前,子公司连续3年账面平均亏损30万元,不得不低价卖出股权。而交易后,当年便扭亏为盈,账面利润达3000多万元——在国有产权交易领域,此类涉嫌贱卖国有资产的问题线索被数据模型大量挖出。
“数据模型会将市场监管和税务部门的财务数据,以及股权交易数据进行比对,从而发现交易前后企业利润大幅变化的异常情况。”邱正阳介绍,这类情况的原因,很可能是在股权交易评估前,人为粉饰企业财务数据,影响评估价格,从而让国企在股权交易中低价贱卖或者高价接盘。
仅仅在国有产权交易领域,自治区审计厅通过分析该领域2018年至2021年的7.66万条数据,便已移交问题线索780条。自治区纪委监委工作人员李琴宝表示,“国有产权交易领域专业性强,违法行为隐蔽性高,将大数据‘融会贯通’后,监管效率大大提高。”
目前,宁夏已建立数据定期报送机制,出台了深化应用大数据的意见,计划在每年都发布新的电子数据报送目录,规定各部门必须按目录指定的内容、方式和标准,每年在指定时间向审计厅报送业务大数据。“数据收集将更加规范、全面,大数据将能更好地为‘经济体检’服务。”莫德敏说。
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