计量反腐学，拓展反腐新路径

    在中国，我们希望构建“不敢腐、不能腐、不想腐”的体制机制。“不敢”是外压问题，“不能”是制度问题，“不想”是道德问题，三者层次不同，采用的方法也不同，但共同点都是抑制腐败发生，关键是引入高科技手段，剖析腐败发生的根源及其扩散规律。数学与物理学已经为此做好了思想和工具的准备。比如，传统数学中的非线性扩散方程、统计分析、动力系统等可以用于研究腐败发生的趋势和规律。为什么腐败分子都是“两面人”？可以用数学的“莫比乌斯环”或“克莱因瓶”来描述。窝案、串案如何形成？可以用数学物理中的DLA（扩散限制凝聚）模型来描述，从而找到形成过程。腐败的蔓延可以用扩散方程或传染方程来描述。从小腐败到大腐败直至“出事”的临界点和分叉点，可以用“中心流形定理”来描述。腐败从有序到无序的发生过程，可以用动力系统的KAM定理来判断。大数据主要用于研究数据现象之间的相关性，具有很强的预判功能，对于构建“不敢腐、不能腐、不想腐”的体制机制具有特别重要的意义，可以解决传统方法不能解决的难题。
    四个例子，惊叹“超级特工”突破天际的侦查能力
    例一，比如调查大学生谈恋爱，只要分析食堂饭卡相关性就清楚了。在一段时间内，如果两张饭卡总是一前一后同时出现在同一食堂，并且持卡人性别是一男一女，那么基本可以肯定二者已经建立恋爱关系，事实证明的确如此。专家只要分析大学生的“一卡通”数据，就能知道学生的日常行为和社会关系。
    例二，比如预判干部生活作风，只要分析餐馆、酒楼、宾馆、商场、电影院、交通工具等储存的公开数据，就可以知道某干部经常出入的场所，与哪些人关系密切，再跟踪分析这些人的职业和品行，由此能判断他（她）会发生哪些问题，如权钱交易或权色交易，从而提前打招呼和提醒，或按照中央纪委的“四种形态”进行处理。
    例三，比如调查现金行贿问题，过去这是一个难点，只要双方不认账就很难认定，现在通过大数据就很容易掌控。因为每一张纸币都有一个编号，就像身份证号码或汽车牌照号一样是唯一的，没有重复号码，没有两张纸币的编号是相同的。对于人民币而言，就是“人民币冠字号”。每一张人民币编号都不一样，2005年版的人民币英文字母加数字共10个字，在银行大数据库中都有记录。某公司、某单位、某人掌握的现金纸币编号都在银行储存着，一旦出现在另外的公司、单位或个人手中，只要超过一定数量，并且当事人不是亲人、家人关系，装有特殊脸谱识别或指纹识别功能的验钞机器就可以报警，有关机关就有理由要求当事人说明原因。这样，现金行贿就很难了，因为受贿的现金无法使用。
    例四，比如对于“一把手”的监督，这是预防腐败的最大难题，但可以用大数据来解决。权力过度集中、监督主体缺失、监督制度不完善等是造成对“一把手”监督难的主要原因。随着传统计量方法、数理模型方法的发展特别是大数据技术在反腐败领域的运用，只要把“一把手”的权力清单量化，把权力边界划定清楚，把他（她）每天除开私人空间外的行为数据都记录下来，然后进行相关性分析，并把结果报告纪律管理部门，就可以知道他（她）行为正确与否，上级领导可以及时提醒，抓早抓小，防止小错演变为大错。这种监督是把监督权力交给机器，交给数据，交给社会，因此科学性、操作性较强。用这种方法也可以防止“权权交易”。

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