某公司在曆次招投標中，不僅(jin) “百戰百勝”，而且中標項目都屬於(yu) 同一甲方；某公司參加A市的招標從(cong) 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，職工隻有兩(liang) 名、納稅幾乎為(wei) 零，卻在數百萬(wan) 元的招標項目中屢屢中標……

　　這些招投標領域常見的“怪象”，由於(yu) 具有隱蔽性、涉及周期長，往往不容易被有關(guan) 部門發現。為(wei) 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(guan) 部門近年的業(ye) 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(wei) 紛紛露出原形。

　　建立數據模型54個(ge) ，為(wei) 招投標“暗箱操作”精準畫像

　　巨大的顯示屏占據幾乎整麵牆壁，工作人員輕點鼠標，屏上數據庫的內(nei) 容便來回切換。這裏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(ge) 部門的業(ye) 務大數據，中心的多名分析師正利用數據模型，從(cong) 海量的大數據中挖出招投標違法違規行為(wei) 的蛛絲(si) 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(guan) 部門將近年業(ye) 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(cong) 2017年到2021年這5年的全部業(ye) 務數據，其中與(yu) 招投標相關(guan) 的數據量接近200萬(wan) 行，涉及4.5萬(wan) 個(ge) 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(wei) 關(guan) 鍵。“數據模型涉及的計算機技術並不複雜，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(ye) 審計方麵有豐(feng) 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(ge) 招投標數據分析模型，基本涵蓋各類招投標“暗箱操作”行為(wei) 。

　　打開電腦上的數據庫，趙靚調出一個(ge) 名為(wei) “蘿卜招標”的數據模型。“如果招標單位為(wei) 特定企業(ye) ‘量身定製’，那麽(me) 該企業(ye) 就能‘百投百中’。所以我們(men) 為(wei) 該模型設定了兩(liang) 個(ge) 數據條件：企業(ye) 隻投某一家單位的標，而且投標全中。”說話間，她將模型導入數據庫，確認後，屏幕上立即出現一長串企業(ye) 名單：“比如這家寧夏悅水物業(ye) 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於(yu) 銀川市水務局。”

　　趙靚又打開“空殼企業(ye) 中標模型”——招標單位將項目內(nei) 定給特定關(guan) 係人，特定關(guan) 係人專(zhuan) 門成立新公司承接項目，即為(wei) 空殼企業(ye) 中標。模型先比對企業(ye) 中標時間和工商數據中的企業(ye) 成立時間，找到剛成立不足1年就中標的企業(ye) 。接著比對民政數據，發現前述企業(ye) 中，多家企業(ye) 的社保繳納人數小於(yu) 2人。最後通過稅務數據找出這些企業(ye) 中納稅額為(wei) 零的。“企業(ye) 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(ye) 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(chuan) 統監管效率低的局限。“完成4.5萬(wan) 個(ge) 標段的數據分析，我們(men) 隻用了不到兩(liang) 個(ge) 月。”趙靚告訴記者，僅(jin) 用一個(ge) 數據模型，往往就能篩查出數千家符合問題描述的企業(ye) 。“一家企業(ye) 如果僅(jin) 在1個(ge) 模型下‘中招’，尚有巧合的可能，但若能在3個(ge) 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(wan) 個(ge) 標段所涉企業(ye) ，能同時符合3個(ge) 數據模型問題描述的多達近400家，涉及問題線索超過3000條，其中絕大部分屬於(yu) 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。而對於(yu) 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(hui) 查證是否有串通招投標犯罪，紀檢部門會(hui) 調查涉及的黨(dang) 員幹部違紀情況，發改委和財政局等行政部門會(hui) 查驗相關(guan) 企業(ye) 是否符合投標資格、是否被行業(ye) 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(yi) 元；在吳忠市同心縣，僅(jin) 僅(jin) 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(dang) 員幹部，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(jue) 取締，涉嫌犯罪的堅決(jue) 移送公安部門。”自治區紀委監委相關(guan) 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(luan) 象，淨化了營商環境。

　　推廣大數據監管應用領域，更好地為(wei) “經濟體(ti) 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(ge) 經濟領域愈發呈現同招投標領域相似的特征：業(ye) 務量急速上升，相關(guan) 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(chan) 權交易、土地和礦業(ye) 權交易、醫藥耗材采購這3個(ge) 領域。“我們(men) 不但增加了分析師，還聘請了兩(liang) 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，反複分析交易流程，最終明確了這3個(ge) 新領域的大數據分析思路，在這些領域新建37個(ge) 數據模型。

　　某國企將連續虧(kui) 損的子公司股權出售，交易前，子公司連續3年賬麵平均虧(kui) 損30萬(wan) 元，不得不低價(jia) 賣出股權。而交易後，當年便扭虧(kui) 為(wei) 盈，賬麵利潤達3000多萬(wan) 元——在國有產(chan) 權交易領域，此類涉嫌賤賣國有資產(chan) 的問題線索被數據模型大量挖出。

　　“數據模型會(hui) 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(cong) 而發現交易前後企業(ye) 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(wei) 粉飾企業(ye) 財務數據，影響評估價(jia) 格，從(cong) 而讓國企在股權交易中低價(jia) 賤賣或者高價(jia) 接盤。

　　僅(jin) 僅(jin) 在國有產(chan) 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(wan) 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(chan) 權交易領域專(zhuan) 業(ye) 性強，違法行為(wei) 隱蔽性高，將大數據‘融會(hui) 貫通’後，監管效率大大提高。”

　　目前，寧夏已建立數據定期報送機製，出台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(nei) 容、方式和標準，每年在指定時間向審計廳報送業(ye) 務大數據。“數據收集將更加規範、全麵，大數據將能更好地為(wei) ‘經濟體(ti) 檢’服務。”莫德敏說。