查云飞:大数据检查的行政法构造

选择字号:   本文共阅读 652 次 更新时间:2022-02-03 23:55

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查云飞  

摘要:  大数据检查是行政机关为监督检查行政相对人是否依法从事生产、生活和其他社会活动,对已掌握的海量数据挖掘分析,进行风险评估和预警处置的活动。作为一种新型的行政检查方式,对其的规范必要性既来源于技术层面,也来源于法律价值层面。技术上,“数据原料”的供给是否达标和模型建构的逻辑演绎是否经得起检验都存有疑问。法律价值上,大数据检查大幅压缩了行政相对人的程序权利,其构成的全面监控、深度人格画像、责任承担异化有损人的尊严。数字时代的行政法既要满足形式合法,也要追求实质合法,依法行政对行政检查提出的法律保留、程序规范和实体规范要求对大数据检查同样适用,可在此基础上进行数字化调适构造。

关键词:  大数据 行政检查 依法行政 自动化行政

近年来,数字化转型或数字化改革成为行政领域的主要任务,它不仅涉及行政流程的自动化改造、统一的数据平台建设等基础工作,更重要的是思考如何利用数字技术赋能国家与社会的治理,[1]其中大数据技术的应用尤为引人注目。《数据安全法》第14条规定:“国家实施大数据战略,推进数据基础设施建设,鼓励和支持在各行业、各领域的创新应用。”目前,已有不少研究关注到大数据在犯罪侦查、行政管理、司法裁判等领域的有效赋能,形成了以数据治理为主题的一系列研究成果。[2]


数据治理包括对数据的治理和利用数据治理,前者关注数据的质量和安全,后者是以数据分析的方式为政府的决策和行动提供支撑的一种机制,这样的治理机制在大数据时代越来越普遍。[3]后一种数据治理依赖于大数据挖掘技术,通过收集、分析、挖掘海量的数据得到关联性结论。在行政法领域,行政主体在实行检查时,也可借此预测特定领域的动态发展变化,以此作出研判并采取行动。例如国务院《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》提到,“应充分运用大数据,建立科学合理的仿真模型,对监管对象、市场和社会反应进行预测,并就可能出现的风险提出处置预案”。[4]又如中共中央、国务院《法治政府建设实施纲要(2021—2025年)》要求“深入推进‘互联网+’监管执法……探索推行以远程监管、移动监管、预警防控为特征的非现场监管,解决人少事多的难题”。[5]


不过,行政机关在后台进行的数据挖掘和分析活动,已经引发了公众对秘密监控的担忧,公民、法人和其他组织担心其沦为被大数据分析的客体。刑事法领域已经高度关注了大数据侦查这样的现象,我国行政法领域在这方面的研究较少。[6]“法律必须对重要(社会典型的)生活事件和利益冲突进行调整。”[7]在此背景下,本文将从关联领域的实践样态切入,总结出行政领域大数据检查的特点,对该行为予以学理剖析,阐述其规范的必要性,并尝试提出符合数字时代依法行政要求的规范建议。


一、大数据检查:一种新型的行政检查方式


虽然传统行政也关注数据的收集和分析,但囿于技术,尚不能全时间、全方位、较为精准地预测未来可能发生的事件,往往是对已经出现的嫌疑或危险采取经验性应对。现代行政乃信息行政,行政机关大量收集数据并在内部实现全面共享,原因就在于大数据分析技术的引入。该技术可在嫌疑或危险出现之前进行预警,行政机关借此提炼有用信息,从而能更有效地采取行动。


(一)预测挖掘的兴起


国务院《促进大数据发展行动纲要》中所描述的大数据,是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合。[8]信息社会中,这些数据集合可作为“资源”或者“原材料”被创造性处理,可以决定个人、社会以及国家的未来行为走向。发展至今的信息与通信技术帮助人类从被动适应转向了主动利用,人类已经能初步通过各种手段尽可能地提取海量数据,并且借助高性能的数据集通过复杂算法即时分析这些数据,从而得到预期的、非预期的结果。


在法学领域,有学者根据具体场景将大数据分析的应用分为三类。第一类为针对特定对象搜索其所有记录的适用对象型数据挖掘;第二类为确认是否为已知嫌疑人的驱动型数据挖掘;第三类为用于发现未来可能的事件驱动型挖掘。[9]按数据挖掘的时间指向不同,也可将第一类和第二类合并称为回溯挖掘,第三类则对应地称作预测挖掘。但严格意义上来说,大数据分析主要是指预测挖掘,因为“大数据的核心功能是预测,通过将数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性……系统的数据越多,算法就能更好地改善自己的性能”。[10]观察并总结实践经验,会发现预测挖掘已经广泛运用于我国的社会治安、市场监管、环境保护、出入境边防检查等领域。


1.警察法上的警务预测


我国警务模式经历了从信息主导到情报主导的模式变迁,并逐渐迈入智慧警务阶段。比起信息主导警务只关注数据的采集和维护,情报主导警务更注重数据的收集、评估、整理、分析、共享等全流程作业,其中数据分析占据核心位置。因此情报主导警务与知识管理密切关联,而且借鉴了情报机关的作业模式,效果上使得警务工作从被动转为主动、从应对转为预防。“警察的职能从简单的反应执法变为管理人类安全风险,从被动服务转向以情报指引工作,利用积极的信息收集和风险分析减少犯罪威胁和环境变化带来的影响,从战略层面解决违法行为,这种改革称为情报主导警务。”[11]


2018年起我国公安部开始实施“大数据”战略,标志着情报主导警务模式应用进一步增强,利用大数据分析技术使得警务预测成为警务工作的核心。[12]围绕警务预测,目前我国各地公安主要开展了两方面工作:一方面继续拓深与数据有关的基础设施建设;另一方面不断提升数据分析挖掘的能力。例如,2014年起上海市公安机关就成立了“大数据实战运用平台”,依托数据中心和智慧公安综合平台,构建了以警务数据为核心的社会治安防控网络。大数据技术对数据结构化的要求较低,可以从不同来源的数据中预测出特定的人、组织和群体之间的因果关系,从而形成预测性情报。[13]


高文英教授的相关调研显示,我国公安机关正在四个方面运用大数据:一是对治安事件进行趋势分析;二是通过人流量、车流量等展开分析,确保重大节假日安保和道路通畅;三是指挥中心对基层所队接处警提供支撑;四是通过数据进行涉稳、涉恐分析。[14]由于公安机关承担着行政和刑事方面的双重职能,需根据任务的不同属性将警务预测归置于不同的法律部门予以研判,容易判断的是利用警务预测进行治安和交通状况的分析属于行政法领域。但对于涉稳、涉恐案件,由于我国公安机关在开展警务预测时并未严格区分治安、一般刑事和涉国家安全刑事案件,反而出现了在刑事案件初查阶段遁入行政程序的情况,已经有学者指出,刑事侦查前的初查应当放在行政执法之下讨论。[15]照此逻辑,即便是将来可能服务于刑事侦查的警务预测也应当在行政法的框架下进行研究。


2.市场监管中的非现场检查


在优化营商环境的背景下,我国市场监管领域不断进行着“放管服”改革,一方面放松事前监管,另一方面加强事中、事后监管。事中监管主要依靠市场监管部门对市场主体是否遵守法律的规定进行监督检查,传统上以现场检查为主,现在转向了非现场检查。


现场检查与非现场检查的分类并不新鲜,早在2000年由证监会颁布的《证券公司检查办法》第5条就提到了检查方式分为现场和非现场两种:“现场检查指检查人员亲临检查现场,通过听取汇报、查验有关资料等方式进行实地检查”;而“非现场检查主要是通过手工或计算机系统对公司上报的业务报表、财务报表等有关资料进行定期和不定期的统计分析,通过设置风险预警指标及时发现公司存在的问题。”只不过在大数据时代,非现场检查的技术手段得到了进一步更新。非现场检查在立法中有时也被非现场监管或者非现场执法所涵盖,例如《优化营商环境条例》第56条要求“政府及其有关部门应当充分运用互联网、大数据等技术手段,依托国家统一建立的在线监管系统,加强监管信息归集共享和关联整合,推行以远程监管、移动监管、预警防控为特征的非现场监管,提升监管的精准化、智能化水平”。以此,事中监管与非现场检查的开展包括“双随机、一公开”检查,都与“互联网+监管”平台建设相挂钩,并以大数据预测为主要活动方式。


在此背景下,地方也出台了不少与事中监管和非现场检查相关的规定,2020年《广东省行政检查办法》颁布,作为首部以“行政检查”命名的地方政府规章,直接对非现场检查等予以立法回应。该办法第19条提出行政执法主体可以通过信息共享、“互联网+监管”等方式达到行政检查目的的,原则上不再进行现场检查。为此,政府应当充分运用互联网、大数据等技术手段,依托在线监管系统、行政执法信息平台和行政执法监督网络平台,推动行政检查全过程网上流转。可见,在市场监管领域,以大数据分析为技术核心的非现场检查已经存在实定法依据。


3.我国其他领域的应用实例


除比较引人注目的社会治安和市场监管两个领域外,在环境保护、出入境边防和税务行政等领域,行政机关也已经广泛使用预测挖掘技术。例如在环境保护方面,早在2016年当时的环境保护部就颁发了《生态环境大数据建设总体方案》,力图实现大数据在综合决策、日常监管和公共服务三个方面的有效应用。[16]在出入境边防领域,国家移民管理局通过大数据分析研判出入境人员的风险安全等级,提前筛查有违法犯罪嫌疑的人员,在疫情防控中更是常态化地向各地联防联控机制推送预警高风险入境人员信息。在税收行政方面,国家税务总局曾于2015年发布《“互联网+税务”行动计划》,提出将手工录入等传统渠道采集的数据和通过互联网、物联网等新兴感知技术采集的数据以及第三方共享的信息,有机整合形成税收大数据,以支撑纳税服务、税收征管、政策效应分析、税收经济分析等工作。[17]可见,诸多行政领域已经发展到了全流程数字化的数字政务阶段,并且正朝向与人工智能、大数据结合的智慧政务迈进。


(二)预测挖掘的学理归类


可见,预测挖掘在行政关联领域中已经广泛运用,而且存在一定的法规范基础,但如何从行政法的视角统一地看待这样的新型活动方式呢?行政法是以行为形式论为基点的,需要从纷繁复杂、形形色色的行政活动中抽离出在法律上具有重要性的要素,加以归类、组合并确定其在整个行政行为体系中的地位。[18]所以,在讨论规范必要性之前,得先对该行为进行学理归类。


1.大数据检查的界定


首先,关于行政检查的界定,学界存在着附属说和独立说两种学说。附属说认为,行政检查乃是行政处罚、行政许可、行政强制等决定的阶段性或者辅助性行为。基于此种理解,行政检查并不被重视,受关注的仅是最后作出的决定,行政检查被视为作出决定的过程或者程序行为。独立说则认为,行政检查并不依附于其他行政决定,王名扬先生曾谈到行政检查具备与其他行政行为不一样的作用,“检查是行政机关通过直接观察取得信息的方法,是一种广泛应用的行政技术。检查的作用在于防止和矫正不符合法律规定的情况,查明是否违反法律和法规,以及提供情况作为采取决定的依据。”[19]从作用或者功能上区分行政检查与其他行政行为,以此证立其独立性,成为我国不少学者的思路。[20]由此,行政检查获得了自身的含义,其是指行政机关对行政相对人是否依法从事生产、生活和其他社会活动而进行查看的行政行为。[21]


制定法上也遵从这样的理解。《浙江省行政程序办法》第76条规定:“行政机关应当依照法定职权,对公民、法人和其他组织遵守法律、法规和规章情况实施行政检查。”《广东省行政检查办法》第3条规定:“本办法所称行政检查,是指行政执法主体依照法定职权,对公民、法人和其他组织(以下称检查对象)遵守法律、法规、规章和执行行政命令、行政决定的情况进行了解、调查和监督的行为。”行政检查作为一种独立的行政行为也受到了司法机关的认可,最高人民法院《关于规范行政案件案由的通知》明确将行政检查列为具体行政行为,从而行政检查成为行政诉讼案件的案由。[22]


行政检查需要以具体的行为方式来实施,从已有的立法规定看,至少包括了查阅、记录、核查、检验、检测、询问、巡查、视频监控等。[23]可以看到,对公共场所进行视频监控,其目的在于监督检查行政相对人是否依法从事生产、生活和其他社会活动,所以属于行政检查的方式之一,可称其为感应式检查。基于同样目的,行政机关对已掌握的海量数据进行挖掘分析,进行风险评估和预警,此种预测挖掘方式也理应归类于行政检查,可称之为大数据检查。所以,前文所述情报主导警务理念下的警务预测完全符合行政检查的界定,而市场监管领域将在风险监管的理念下运用大数据分析的监测、预警和处置的方式称为非现场检查,是相当精准的表达。


2.是检查而非调查


行政检查与行政调查不易区分,在我国自动化行政的相关研究中,有学者将电子监控设备抓拍这一类行为归属于行政处罚的调查活动,从而以自动化行政处罚的名义展开讨论。[24]这可能混淆了行政检查与行政调查的区别。


行政调查,是指行政主体在有具体法规范授权时,为了确定是否存在符合该授权依据行使要件的事实,针对特定当事人进行的事实调查或资料收集活动。[25]施瓦茨在《行政法》中谈及,行政检查(investigation)是政府对社会事物主动了解和获取各种“情报”的手段,而这些“情报”是行政机关得以运转的燃料,这些“燃料”对于行政机关工作的正常运转至关重要。[26]由于美国行政法中并不区分检查和调查,这里的“investigation”包含了两者,所以获取“情报”作为“燃料”是行政检查和调查的共同特征。不过,行政检查和行政调查是两种不同的行为,两者的不同之处在于:第一,是否有作成行政决定的目的,行政检查不具有依附性,并不是为了行政机关作出决定而实施的行政行为,而行政调查是行政机关在个案中为作出行政决定而实施的收集证据行为;第二,是否有直接督促行政相对人守法的作用,行政检查在立法中经常体现在“监督检查”一章,其作用在于通过检查监测行政法的实施效果,而行政调查首先为作出个案中的行政决定服务,仅附带性起到督促相对人守法的作用;第三,是否有确定的行政相对人,行政检查实施前并没有指向特定的对象,但行政调查从一开始就存在决定所指向的对象。[27]此外,行政调查的启动以一定的违法线索或者嫌疑为前提,而行政检查并不一定受此限制,可以随机抽查,也可以对有嫌疑的对象进行检查。[28]


已有相关研究都将诸如电子监控这样的摄像、录像等技术直接放在行政处罚之下讨论,即以自动化设备采集、记录的数据为标准完成调查取证,进而对违法行为人作出处罚。诚然,实践中以电子监控为代表的非现场执法与行政处罚紧密相连,所以《行政处罚法》修改后增补了相应的调整规范,但这并不意味着电子监控活动本身从属于行政处罚程序或者其过程行为。[29]电子监控活动本身是一个相对独立的行为,之后经审核,电子监控所采集、记录的数据才可能成为处罚的证据。《非现场查处道路交通安全违法行为操作规程(试行)》第30条第1款规定:“公安机关交通管理部门应当自违法行为信息上传至公安交通集成指挥平台之日起五日内审核。经审核通过的,上传至公安交通管理综合应用平台,作为处罚违法行为的证据。”公安机关交通管理部门审核电子监控抓拍的违法行为,即意味着将检查程序转化为调查,从而进入行政处罚程序。而在此之前的抓拍、自动识别都属于检查行为,其具有独立性,发挥着直接督促行政相对人守法的作用,在抓拍前并没有特定对象,也不以违法线索或者存在嫌疑为前提。同理,采用大数据检查的方式实现风险监测、预警,属于行政检查而非行政调查,这也是实践中各行政领域采用“非现场检查”这一表述的原因。


3.大数据检查的性质


如果遵循附属说的理解,行政检查并不具备独立地位,其和行政调查一样,不过是行政决定的过程或者程序行为,此种理解下,行政检查的性质原则上属于事实行为。例如我国台湾地区通说就认为,行政机关为达成特定行政目的,对于特定行政客体所为之查察、收集资料活动,或行政主体以搜集、查察、验证相关事实与资料为目的,就具体时间,针对特定人民行使公权力之行政检查措施,归属于事实行为。[30]那么,独立说之下的行政检查,性质应当如何界定?在我国早期的文献中,将行政检查作为独立行政行为对待的学者普遍认为其性质也是事实行为,行政检查“基本上不产生法律效果,即大量活动属于行政事实行为”。[31]所以,早期承认行政检查独立地位的学者,多数都不加区分地认为其性质为事实行为,其可能因为法律的规定产生法效果,自身并不直接具有法效力。只有个别学者认为,“行政检查当然会影响相对人的合法权益,产生相应的法律后果。因此,行政检查完全符合行政行为的要件,而不是不产生法律效果的行政事实行为”。[32]在此基础上,有学者对行政检查情形作出了区分,若行政机关基于特定的行政目的为行政相对人设定了必须履行的义务时,行政检查对行政相对人有法效力,是一个独立的行政决定,否则仅构成事实行为不具有法效力,产生的法效果并非检查本身直接产生。[33]该观点是具有说服力的,因为行政检查方式多样,有的并未给行政相对人设定义务,应当作为事实行为对待,但诸如设卡检查车辆的行为必然要求相对人停车接受检查,其行动自由权直接受到检查行为的限制,此时的检查在性质上则为法律行为。[34]


大数据检查从形式上可以理解为一种机器挖掘式查阅。在传统的查阅行为中,行政机关主要通过人工的方式对被检查对象的文件资料、监控录像、录音等查询翻阅,根据办案经验分析、研判有无不符合法律规定之处,行政机关查阅被检查人的资料仅在事实上构成对相对人个人信息权益的干预。大数据检查通过机器对所有电子数据不加区分地进行挖掘分析,虽然也涉及被检查对象的个人信息权益甚至隐私权,但大数据检查本身也没有直接引起行政法律关系的发生、变