國常會通過《行政執法監督條例（草案）》，人工智能、大數據或將推動執法監督更加精準化

據新華社報道，12月5日召開國務院常務會議。會議聽取規范涉企行政執法專項行動情況匯報并審議通過《行政執法監督條例（草案）》。 會議指出，涉企行政執法關系營商環境的優化、市場預期的穩定。今年以來，各地區各部門認真開展規范涉企行政執法專項行動，取得積極成效。要聚焦重點難點、長效系統施治，推動由個案糾偏向類案規范、由問題整治向機制完善深化拓展，不斷提升行政執法規范化水平。要通過制定實施《行政執法監督條例》，強化全方位、全流程監督，進一步厘清執法權責邊界，壓實規范執法責任，對濫用職權、任性執法等行為嚴肅追責問責，使行政權力始終在法治軌道上運行。

▲創意配圖 圖據圖蟲創意

解決行政執法監督機制不暢

多個省份已制定地方性法規

紅星新聞注意到，《行政執法監督條例（草案征求意見稿）》及起草說明于2024年12月公布并公開征求意見，對監督機構和職責劃分、監督的措施和形式、激勵保障及法律責任等內容作出了規定。

其實，近年來，我國多地已經制定了行政執法監督地方性條例。今年1月8日湖南通過《湖南省行政執法監督條例》。此外，陜西、新疆、浙江、安徽、寧夏、西藏、四川、江西、吉林、內蒙古、河北、廣東、山東、黑龍江、重慶、甘肅、云南等都有其行政執法監督條例。山西、遼寧、福建、河南、湖北等也在其行政執法條例中用專章規定了“行政執法監督”。

今年以來，司法部發布了多批行政執法監督典型案例。為規范行政執法人員權力邊界和行為邊界，近期司法部還發布了《行政執法人員行為準則》。

北京林業大學人文社會科學學院副院長、教授、博士生導師李媛輝曾撰文表示，制定《行政執法監督條例》意義重大，影響深遠。其一，這是將黨的十八大以來黨中央、國務院關于行政執法監督工作的決策部署和實踐中的有效做法轉化為法律制度的重要舉措。其二，這是將地方和部門在行政執法監督方面形成的經驗總結提升，以國家立法的形式確定下來的有益探索。其三，這是解決行政執法監督機制不暢、職責分散、措施不硬、方式單一和責任弱化等突出問題的必然要求。抓緊推進制度完善的行政執法監督規范體系建設，確保行政執法監督工作始終在法治軌道上行穩致遠。

加強行政執法監督

能讓企業敢投、愿投、能投

知名經濟學家、國研新經濟研究院創始院長朱克力表示，行政執法監督是優化營商環境的“穩定器”，更是激活經濟活力的“催化劑”。當前企業面臨的行政執法問題，集中在“多頭執法”“重復檢查”“自由裁量權過大”等環節。這些問題增加企業合規成本，還可能因執法尺度不一導致市場信號扭曲。

朱克力指出，以低空經濟領域為例，無人機企業運營涉及空域管理、適航認證、數據安全等多部門監管。若各地執法標準不統一，企業可能因同一行為在不同地區受不同處罰，甚至因合規風險放棄創新業務。加強行政執法監督，規范執法流程、統一裁量基準，能為企業提供穩定預期，降低制度性交易成本，讓企業敢投、愿投、能投。

從激活經濟活力看，行政執法監督能破除“隱性壁壘”。例如，首發經濟領域，新產品、新服務上市常面臨“準入難”“審批慢”問題。生物醫藥企業研發的創新藥，若因執法部門對臨床試驗數據要求理解不一致，可能導致審批周期延長，錯過市場窗口期。強化監督推動執法部門統一標準、優化流程，能加速創新成果轉化，讓更多“首發”產品快速進入市場，形成“創新—落地—再創新”的良性循環。

大數據和人工智能將推動

執法監督從“經驗驅動”轉向“數據驅動”

記者梳理發現，多地行政執法監督地方性條例著重提到了大數據、人工智能技術應用。陜西2023年11月通過的《陜西省行政執法監督條例》就提到，建設行政執法監督平臺，運用大數據、人工智能、云計算等數字化技術，推進行政執法信息與行政執法監督信息互聯互通、數據共享。

以浙江省修訂后的《浙江省縣級以上人民政府行政執法監督條例》為例，就提到“縣級以上人民政府應當依托全省統一的數字化行政執法平臺，建立健全智能行政執法監督機制，開展行政執法行為在線動態監測、督辦評查、效能評價、問題處理等工作”。

《湖南省行政執法監督條例》也提到，建設全省行政執法和行政執法監督一體化信息平臺，組織推動全省行政執法數據歸集共享和有效利用，提高行政執法和行政執法監督工作的數字化、專業化、規范化、智能化水平，并推進與全國行政執法監督信息系統互聯互通。

2024年12月公布的《行政執法監督條例（草案征求意見稿）》也提到，“國務院行政執法監督機構負責建設一體化全國行政執法監督信息系統，研究制定全國行政執法監督相關數據標準，全面、統一、及時歸集行政執法數據。有關部門應當積極協同，打通平臺壁壘，運用人工智能、大數據進行快速預警，實現對行政執法工作的精準、高效、實時監督。”

那么，人工智能、大數據的應用會對行政執法監督起到哪些作用？

朱克力表示，人工智能與大數據是行政執法監督的“智慧大腦”，能破解傳統監督“人力不足”“反應滯后”等難題。例如，低空經濟監管中，無人機飛行數據、空域使用記錄等海量信息，靠人工分析效率低且難以發現潛在風險。通過大數據技術，可實時歸集飛行軌跡、氣象條件、設備狀態等數據，構建風險預警模型。當區域無人機密度超過閾值，或飛行高度接近禁飛區時，系統自動觸發預警，提醒執法部門提前介入，避免安全事故。人工智能則通過自然語言處理、圖像識別等技術，自動分析執法文書、現場照片等非結構化數據，發現執法程序瑕疵或證據不足問題。創新藥審批中，若處罰決定書存在法律依據引用錯誤，人工智能可快速識別并提示修正，提升執法規范性。

朱克力提到，全面、統一、及時歸集行政執法數據，打通平臺壁壘，是構建“智慧監督”體系的基礎。當前行政執法數據分散在各部門、各地區系統中，格式不統一、更新不及時，導致監督部門難以獲取完整信息，出現“數據孤島”。例如，環保處罰信息未及時共享至市場監管部門，被處罰企業仍能參與政府采購，損害市場公平。統一數據標準、全面歸集數據，能確保監督部門掌握“全量信息”，避免監督盲區。打通平臺壁壘實現跨部門、跨地區數據互通。創新藥企業審批數據實時共享至藥監、醫保、稅務等部門，不僅能加速產品上市，還能確保后續監管無縫銜接，防止“重審批輕監管”問題。

這其中數據歸集與平臺打通是一項重要工作。朱克力提到，這能推動執法監督從“經驗驅動”轉向“數據驅動”。通過分析歷史執法數據，可識別高頻違法領域、執法薄弱環節，為優化執法資源分配提供依據。如在低空經濟中，若數據分析顯示某類無人機違規飛行集中于特定區域，執法部門可針對性加強巡查。這種“精準監督”能提升執法效能，減少對企業正常經營的干擾。同時，數據共享還能促進執法透明度，通過公開執法數據，接受社會監督，增強公眾對執法公正性的信任，為營商環境優化提供支撐。

紅星新聞首席記者吳陽

編輯 鄧旆光

審核 任志江