利用大数据治理欠薪问题

每年年底工资拖欠的事件就会重演，哪里哪里又有欠薪不发了，这类事件屡见不鲜，为防止这里事件再次发生。日前，国务院办公厅印发了《关于全面治理拖欠农民工工资问题的意见》。按照《意见》的要求，全面实行农民工实名制管理制度，严厉查处拖欠工资行为，努力实现到2020年基本无拖欠的目标。

凡到年关，“治理拖欠农民工工资问题”总会迎来从上到下的红头文件潮，有的是“全面治理”，有的是“专项治理”，还有的是“突击治理”。这一方面说明，政府部门对此问题确实高度重视；另一方面也说明，拖欠农民工工资问题至今没有得到很好解决，必须依靠一年一度的“运动式执法”来兜底。

拖欠农民工工资问题为何如此难以治理？过去人们普遍认为是缺少狠招，于是《刑法修正案（八）》增设了“拒不支付劳动报酬罪”。如今看来，“恶意欠薪入刑”的效果似乎并不那么理想——是啊，如果所有棘手问题只靠严刑峻法就能解决，那它也就不成其为难题了。相比之下，从这次的《意见》中，我们能看到很多技术层面的改进，比如实行农民工实名制管理，比如推行银行代发工资制度。

虽然这些技术改进看起来有点“小儿科”，但有效的监管本来就是一个技术活，一点点的技术改进就是一种完善。比如美国劳工部为了治理欠薪，几年前就推出了一个叫做“劳工部考勤表”的智能手机程序。通过这个免费程序，雇员可以记录个人或多人的正常工时、休息时间和加班费，自己创建一份工资记录表。如果发生劳资纠纷，政府介入调查，而雇主又声称没有保留精确的考勤记录，这项程序所记录的信息就能派上大用场。

当然，所有微小的技术改进要想形成合力，还得基于一个共生的土壤，那就是大数据。马云一直将阿里定义为一家数据公司，他有一句名言：“未来制造业要的不是石油，最大的能源是数据。”大数据的商业价值让人憧憬，大数据的政务价值同样巨大。数据不是矿藏，而是土壤，基于大数据的监管，会变得更加透明和有的放矢。就像《促进大数据发展行动纲要》中强调的，要建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制。

以上海市为例，目前上海已建立起所有入沪建筑企业面面俱到的大数据库，全市建筑工程不分大小，农民工工资必须每月按规定期限在线支付。哪个建筑工地出现欠薪，劳动监察部门不光在线实时监察，还自动将其纳入监控“黑名单”库，到年底，一系列综合惩罚手段还要对失信企业再算一回总账。如此一来，企业欠薪的成本很高，比“恶意欠薪入刑”更有威慑力。

拖欠农民工工资问题之所以成为一大顽疾，原因之一正是缺少基于大数据的常态监管。“数据收集和数据分析必须成为基层部门的一种文化，一种管理哲学。”涂子沛在《大数据》中的呼吁，值得有关部门重视。