计量反腐学及其构建

　　现阶段，反腐正逐渐由事后惩戒转变为事中防治，进而向事前免疫发展。随着科学技术的进步，反腐措施与反腐手段呈现出由定性分析向定量解析的过渡。基于腐败与反腐领域数据与模型的积累，计量方法与模型逐渐被反腐研究与实务领域所吸收。计量模型与方法、数理模型与方法、大数据模型与方法的发展与丰富逐渐勾画出了一幅计量反腐学的图景。

　　什么是计量反腐学

　　计量反腐学是在从严治党和廉政建设理论指导下，在党纪国法框架内，综合运用概率统计等数量化方法、现代数理模型、大数据技术等计量理论与技术对腐败与反腐败变量之间的相关或因果关系进行定量分析，寻找腐败发展趋势与活动规律，从而提出对策的一门学科。这门学科与计量经济学、社会物理学、数学政治学、社会统计学等有重叠交集部分。计量反腐、腐败免疫、数据铁笼则是该学科的理论创新。

　　笔者认为，计量反腐学应包括以下方面：用计量方法分析腐败产生的原因——腐败的成本收益；腐败行为发生、发展、暴露规律的数理分析；腐败行为特征提取与腐败行为辨识、腐败严重程度分类；腐败防治机制创新；决策、权力运行体系建设；权力关进制度的“数据铁笼”；腐败免疫机制设计；腐败计量模型分析；大数据系统反腐；等等。

　　腐败数据是支撑计量反腐学学科的基础。按性质区分，腐败数据大致可分为3种类型：横截面数据，即多个腐败或反腐败个体变量在同一时点上的取值；时间序列数据，即某个腐败或反腐败个体变量在不同时点上的取值；面板数据，即多个腐败或反腐败个体变量在不同时点上的取值。

　　研究者在进行计量反腐学的学科建设时应遵循一般学科建设的学术原则，例如，参考原则、科学性原则、客观性原则、理论性原则、制度性原则、方法性原则等。

　　计量反腐学的学术原理与方法创新

　　计量反腐学可通过七大学术原理展开研究。相关性原理，即任何腐败都有内外关联性，可以用时间序列和大数据分析。传导性原理，即腐败具有传染性，可以扩散。隐蔽性原理，即腐败具有极强隐蔽性，不能见光。可量化原理，即腐败程度和速度可以用数据表征。自组织原理，即腐败在利益驱动下自发形成，到了临界值就崩溃，如区域性、塌方式腐败。树干性原理，即腐败有主干、分支、树叶，大中小层次，具有类似榕树“一木成林”的特点，如窝案、串案等。大数据透视镜原理，即类似于显微镜对细胞学、望远镜对天文学的推动一样，大数据具有透视功能，对于反腐工作具有极大的推动作用。