Page 87 - 《党政研究》2025年第6期

晰、准确地把握公共数据资源开发的过程信息，符合本研究的目标。
同时，本文为了克服案例研究的小样本局限，从更多来源收集资料，并进行内容上的
互相验证。案例资料收集来自以下几个方面。第一，实地调研和观察，笔者多次参与 “互
联网 ＋监管”工作组协调会、汇报会，并实地参与考察了基层执法人员使用监管模型进行
执法的情况；第二，二手资料，Ｂ 市 “互联网 ＋监管”牵头单位向笔者提供了大量汇报材
料、案例资料，共计十余万字；第三，公开资料，如新闻报道、公开的政策文件等。
典型的案例并不意味着其在资源禀赋上的特殊性难以为类似问题提供借鉴，更不代表
无法从特殊推广到一般 。在 Ｂ 市四个案例中，公共数据价值的生成并没有依赖国家试点
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的特殊政策，也并未给予额外的基础设施投入，而是充分遵循了公共数据价值取决于公共
棘手问题需要的规律，依托 Ｂ 市市域范围内的行政资源开展生态性供给和后期保障，调动
多源数据进行充分碰撞，将群众 “急难愁盼”的公共需求与公共数据进行了恰当的匹配。
譬如，危险化学物品 （以下简称 “危化品”）运输和冷链食品追溯关乎百姓生命健康安
全，而农民工欠薪、网络购物遇假则是百姓身边常见的权益受损现象。在牵涉面广、影响
甚大的公共需求牵引下，公共数据转化出的价值才更具普遍意义，案例的普适性逻辑亦源
于此。
（ 二）案例呈现
１． 危化品运输综合监管
危化品是指具有易燃、易爆、强毒性、强腐蚀性、强放射性等特性的物品。２０２１ 年，
Ｂ 市交通运输委连同应急管理局、公安局等部门，共同开发和建设了 “危化品风险预警模
型”，以应对较为棘手的危化品在公路运输、装卸和存储中存在的监管难题。由于生产和
使用危化品的企业越来越多，运输过程中引发燃烧、爆炸、中毒等风险逐渐累加，一旦发
生事故会引发严重的社会危害。目前，危化品运输车辆监管存在 “效率低、发现难、追踪
难、抓捕难”等痛点问题。危化品运输车辆数量庞大，监管人力有限，仅靠设卡、蹲点等
方式效率和准确率较为低下。危化品运输车辆跨越不同行政区域较多，据统计，途经 Ｂ 市
的危化品车辆 ７０％为外省市车牌，此类车辆由于监管权限和信息不共享而难以监管。危
化品运输车辆行驶轨迹难以获取，尤其是停靠的异常点位信息获取困难，增加了执法人员
监管的难度。Ｂ 市相关主管部门希望借助大数据、算法等技术手段提高动态监管能力，尤
其是在全时段掌握危化品车辆的全轨迹，并且能够事前提示风险，可以进一步优化监管资
源配置。
该模型的建立是基层执法部门需求牵引下的跨区域、跨部门数据融合的结果。Ｂ 市作
为重要的港口城市，日常货物吞吐量较大，其中，包括危化品在内的大部分货物都要运往
内陆省份。面对众多监管对象，依靠人工经验设卡排查的方式效率过低，基层执法部门需
要提高监管的预判能力和识别风险能力。Ｂ 市由网信办和交通运输委牵头，联合交通运输
部、国务院办公厅电子政务办公室的有关部门，以及 Ｂ 市公安局科信总队、交警支队和应
急管理局等部门，组建了工作小组。首先，小组针对业务场景中实际需求进行了多轮次调
研，为建设模型提供了四个需求，即准确识别非法营运危化品车辆的能力，捕获车辆轨迹
信息的能力，分析车辆惯常行进路线的能力，掌握运输车辆驻停行为的能力。然后，汇聚
各部门数据，进行数据联通，统一数据格式，清洗数据 。该模型数据来源多，包括 Ｂ 市
①
交通运输委已审批的危化品车辆基本信息数据和 ＧＰＳ 轨迹数据、交通运输部掌握的外省
市车辆运政数据 （包括运输证号、行业类别、车辆类别等）、公安局掌握的电子警察摄录
影像和进入交通卡口通关数据以及司机个人信息、应急管理局提供的重点危化品生产企业
信息。
模型不断训练算法的准确性，拟合交通运输监管执法实践。其运行逻辑是，第一步，

① 清洗数据，指通过技术手段对公共数据存在的错误、不完整、不一致的信息，或违反隐私保护原则的个人信息
进行识别、修正和删除的过程。

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