市场监督管理数据分析及其应用

辛辛苦苦收集的监管数据该怎么用？归档仅仅是数据整理的基础，查询是最基本的应用，如何把这些监管数据利用起来，为企业和公众服务，为政府决策提供参考，指导我们下一步的工作，就要对监管数据进行整理、分析，找出数据之间的内在联系及规律。

一、建立监管数据库

数据分析的基础在于数据库的建立。数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据，建立在存储设备上的数据仓库。上述的存储设备可以理解为电子文件柜，我们所要做的是将数据按照制定的规则放入文件柜。

（一）监管数据的采集

我们平时采集的监管数据主要来自于各类检查表、汇总表以及各个业务平台的数据。对于表格中的数据，应在表格设计阶段就考虑数据应用的针对性。

1.检查表项目应根据法律法规的条款设定，尽量减少技术性或质量性方面的内容。对于市场监督管理部门的主要监管范围来说，应着重于法律层面上的监管，减少技术层面上的监管。例如：食品生产单位制定的企业标准，监管部门在日常检查中只需确认该企业有无企业标准、是否持有备案凭证，而无需对其标准内的详细内容进行评判。

2.客观性项目为主，减少主观性项目。简单来说，就是检查表“傻瓜化”，即使不是很精通业务的人员，只需按照检查表内容也能基本上完成相应的检查。对于项目判定的方式，应尽量使用选择题和判断题等客观题型，尽量减少主观性。

（二）监管数据的录入

采集完成的数据，无论是纸质的还是电子的，都应按照一定的规则，分门别类地录入数据库。录入规则的制定，可依据需求而定，也可全部录入。全部录入，花费的精力较大，但是作为基础工作来说，可以为以后的分析提供全面的支持。

纸质数据，可采用人工录入。但随着办公自动化的普及，应开发适合本部门使用的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）软件，提高录入效率。

电子数据，应做好数据导入接口，设定导入规则，将对应的数字、文本、图片甚至音频视频导入数据库。电子数据相对于纸质数据，最大优点在于即时性，随着原始数据的变化，可以即时反映到数据库中。

数据库最可怕的“敌人”就是数据误差。因此，在数据录入或导入时，就应采取相应措施，减少误差的产生。对于人工录入数据的，应从人员自身素质、优化表格（前述）、设置数据自动过滤校对程序（如身份证号码校对）等方面着手。对于电子数据，应根据需求，设计优化数据导入接口。

（三）开发市场监管数字平台

数据库是一个大型仓库，而监管平台的作用就是使用、维护“数据仓库”的工具。监管平台分为网页端、电脑客户端及手机客户端。在市场监管机构整合之前，工商、质检、食药监所使用的监管系统（软件）均按照各自的监管职能进行开发、应用，拥有各自的数据库。在机构合并完成后，三个部门的监管数据如何进行共享、整合、应用？这就需要开发一套合适的市场监管数字平台。

1.做好基础调查工作。开发者可能对于部门、条线的监管内容不是很熟悉，因此，收集监管人员对于监管系统的意见建议，显得尤为重要，特别是业务条线专家和基层一线监管人员的意见。同时，收集原各监管平台的优缺点、改进意见等，可以少走很多“弯路”。

2.设计整体框架。包括平台的基本结构、数据处理流程、划分功能模块、数据接口设计、数据逻辑联系及数据出错处理系统等。设计是整个监管平台构建的基础，直接影响到平台的应用性及可持续性。

3.整合数据。对于原有的数据，应根据设计目标，进行导出、筛选、整合、导入。在数据整合过程中，会出现重复数據及错误数据，因此，在导出阶段就应进行初步的筛选，剔除不必要的数据。例如：导出餐饮业的许可信息时，就应将《食品卫生许可证》的相关信息予以剔除。对于错误数据，可能无法完全处理，可在以后的实际应用阶段，开放相关权限，予以纠正。

4.易用性。易用性是为了方便监管人员的使用监管平台，提高工作效率的重要保证。监管平台的交互界面是否友好、数据录入是否方便、查询结果是否准确、功能是否完备、数据更新是否及时等方面，是使用者所注重的。因此，从设计阶段到日常使用阶段，都应及时根据需求不断完善。

（四）监管数据库的维护

数据库的建立完成之后，数据维护在平时的使用过程中是最重要的环节。通过日常维护，将数据库中的各类数据保持在一个稳定、一致、最新的状态。数据库维护可分为数据维护、设施维护以及数据库保护三个方面。

1.数据维护涉及有效数据的归类整理、重复数据的剔除、冗余数据的删减、数据准确性的验证、数据的更新周期等方面。

2.设施维护。数据库的物理“仓库”即为硬件设备、设施及存放场所，如机房、存储设备等。根据技术发展，及时淘汰、更新硬件设施，从而利于数据库的稳定。工作人员也应不断学习最新技术，更好地管理和维护数据库。

3.数据库保护。为了使监管数据具有权威性，将“黑客”阻挡在外，那么就要对数据进行保护。可以按照数据的重要性，设置高低不等的访问权限，对数据加密，采用高级别的防御软件等措施。同时，为了预防数据库遭到破坏而产生严重后果，应对进行数据备份，可以定期备份也可以按需备份。

二、监管数据分析方法

监管数据分析，就是按照需求或制定的目标，选取某一时间段内的相关数据运用对应的分析方法进行统计分析，并将得出的结果应用于监管工作之中。分析方法可以分为描述性统计分析、验证性数据分析以及前瞻性数据分析。在日常应用中，可以根据实际情况，选取一种或几种方法同时进行分析。

（一）描述性统计分析

描述性统计分析，是指根据数据的数学分布，不经加工就能获知所需信息，是基本的分析方法。例如：对于某区域内本年度营业执照的发放和注销情况，可以获知区域内经济主体的增减量，从量上直观地反映出各行业的发展状况。

（二）验证性数据分析

验证性数据分析，是指针对某一目的提出一个假设或采取一种干预措施，经过一定时间后对获得的结果数据进行分析。

数据分析的结果用于假设的验证和措施效果的评判。例如：为了解决在日常监管中发现的共性问题，可以在一定范围内采取某一方法或手段进行干预，在经过一段时间后，再对于结果进行评价。若有效，则推广，若无效，需更换方法。当然，也可以同时选择不同方法在不同的范围内进行，最后进行结果评价，选取合适的方法来解决问题。

验证性数据分析也可对事物之间的联系进行相关性统计学验证。例如：在食品生产行业，从业人员的文化水平是否与本单位的食品安全有关联，通过填写调查表的方式进行数据采集，并结合该单位的历次检查数据，进行两者相关性统计学验证，根据结果采取应对措施。

（三）前瞻性数据分析

前瞻性数据分析，也可称为探索性数据分析。前瞻性数据分析是在数据之中发现新的问题或发展趋势。例如：某市场监管局在对辖区内某一行业的专项检查中，发现这些单位都存在类似的问题，上级监管部门就应引起重视，对于别的区域内同一行业采取对应措施。

在确定分析方法和获得数据结果之后，应选取对应的分析工具一数学分析模型，进行数据分析。數学模型可以理解为将数据输入模型，通过计算得出结果，将结果与标准进行比对，最终得出结论。数学分析模型的专业性较强，一般来说，应由熟悉监管工作的专业人员建立。

三、监管数据应用

获得的监管数据经过录入和分析，可将得到的结果或结论应用到监管工作中去。笔者将结合自身的工作实际，初步阐述数据分析的应用。

（一）监管对象分级管理

1.制定评判标准。评判标准制定的基础在于各类监管结果的数据化。可以设计或选取具有代表性的监管表进行量化处理，并根据各项目的严重程度取不同的分值，最后排列分级。根据综合监管的结果，进行分级管理。笔者推荐使用百分比分级法，就是将主体按得分从高到低排列，确定各级别所占的百分比进行分级。该方法的优点在于每个等级的主体数量相对恒定，避免了单纯按得分高低进行分级后，“只上不下”、“上多下少”的问题，而且有利于提升主体间的创优动力。

2.根据等级的不同，适当延长或者减短监管周期及检查内容的适量增减。等级高，可只查看关键项目或者部分重点项目；等级低，则按照要求进行“全身体检”。

3.设立奖惩制度或方式。对于等级高的，进行公开表彰，优先推荐各级各类先进，获得政府的各类经济扶持及优惠。对于等级低的，在适当范围内予以曝光，与企业信用挂钩，并作为各项检查的重点监管对象。

（二）根据数据分析结果指导、制定工作计划

1.职能条线科室可根据上一阶段或上一年度的监管结果，针对某一行业出现的共性问题，制定相应的专项检查计划（如食堂的进货验收台账、索证索票资料的专项检查）。也可对某一行业的产品（如炒货、熟食）等进行抽检。

2.通过数据分析，提高对违法违规行为的预判水平，填补对相关行业的监管漏洞。例如：通过监管发现超过一定比例的企业食堂存在从业人员健康证不全的问题。那么，可以扩大检查区域，或开展专项检查，要求发证环节加强对企业食堂新申请《食品经营许可证》时，严格审查从业人员健康证，做到一人一证，人证对应，从而有效防止企业因该问题受到行政处罚。

（三）根据数据分析结果，减少内部之间评判差异

从整体来说，对于同一类型的企业或者同一检查项目，不同的监管人员得出的结果不同。例如食品生产企业的从业人员的个人卫生问题（工作衣帽有无、是否穿戴规范），进货验收登记资料问题（有无台账资料、是否登记完整）。如果怀疑同一项目，各监管单位之间得出的结果差异较大，那么就应进行差异性统计学验证，根据分析结果，及时调整评判标准，减少主观性误差的产生。

（四）通过数据分析，强化服务意识

数据分析结果可有选择性地对公众公布，同时也可为企业提供行业发展情况、运行趋势等统计信息（注意商业机密）。例如：在监管中发现某行业列异企业数突然增长，就因列异原因，为该行业的其他企业提供参考，同时调整监管项目和内容。

根据分析结果，经研判后发布预警信息或开展有针对性的专题培训。例如：在一个较短时间内，接到群众大量针对于某大型美发机构充值卡问题的投诉，那么就可以向公众发出充值卡相关问题的预警信息；在今年下半年，笔者所在单位就根据监管数据分析结果，针对食品生产企业开展了涉及生产环节关键点、进货验收台账资料、从业人员个人卫生等方面食品安全知识培训。

在大数据时代，市场监督管理部门应不断重视监管数据的分析和应用，适应经济社会的高速发展。这不仅能加快推动数字化办公的进程，更重要的是能为企业和公众服务。企业是一个点，行业是一条线，各行各业汇聚成一个面，而数据分析是从全局出发，从面到线，甚至直接到点。笔者相信，通过不断的学习和摸索，市场监督管理部门的数据分析水平一定会更上一个台阶。

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