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……
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。
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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。
