协同由Ansoff最先提出，指相互独立组成部分进行简单汇总而表现出的整体效率，Haken进一步丰富其定义，认为协同效应的发挥不是各要素之间的简单汇总而是序组合。协同具有效应的放大作用，也就是说，各个组织之间的相互作用结果会产生整体效应大于各个组织简单效应之和。协同要发挥协同效应根源在于协同内部的动力机制，熊彼特是第一个研究协同内部原动力的学者，他认为企业内部的技术创新和制度变革是推动经济发展的原动力。Groda等认为协同动力也来自于企业外部，受外部环境的影响。绝大多数学者倾向于内部和外部相互作用力机制，在协同动力驱动过程中，协同创新系统中的各个主体要素的有机融合、协同合作，是协同效应发挥的关键因素，通过相关要素形成相互联系的动力、规则和程序的总和才能实现协同创新的效果。 国家审计与纪检监察是国家监督的重要形式，在反腐倡廉中承担着不同的职能，两种监督职能的优劣互补决定了只有加强协同才能取得反腐监督的叠加效应。但从我国早期推行了经济责任审计联席会议制度，近几年试点的审计与纪检监察合署办公、联动机制等情况来看，尽管建立起了审计与纪检监察初步的协同，但还存在审计唱“独角戏”、组织形式松散、合作“走过场”、衔接不紧密等问题。主要原因在于，制度不完善、评价不科学等；因此，推进协同监督，加强协同战略管理、提供协同技术支持、搭建协同支撑平台等成为学者改进的重点。从以上分析可以看出，尽管目前有众多学者从制度、技术、评价机制等不同角度展开对审计与纪检监察协同的研究，但把大数据理论和方法引入到审计与纪检监察协同分析中，从数据驱动的视角研究协同自组织规律演化的动力机制则不多。 在当前大数据环境下，海量数据的激增和价值网络的迭代给协同监督带来更严峻的挑战。但与此同时，大数据资源调度与资源整合技术，跨部门、跨系统协同效应又为协同监督的跨系统、跨部门合作带来了重大的发展机遇。由此，本文区别于传统协同制度研究的视角，基于大数据技术，结合协同理论从数据融合的角度剖析审计与纪检监察协同服务链上职能互补要素资源，探索数据资源融合凝聚内驱动力驱动协同演进的机理规则，重构大数据环境下驱动审计与纪检监察自协同规律运行的内生动力机制。 二、审计与纪检监察协同驱动动力评价 （一）制度驱动 所谓制度驱动就是通过制度安排、政策保障推动协同合作。经济责任审计联席会议制度和审计与纪检监察合署办公就是典型的制度驱动协同。从组织机构、职能界定、人员配备、协作方式等方面进行制度设计，出台相应的政策、规定、办法和要求，以制度形式定期召开联席会议，或以行政体制改革手段推动审计与纪检监察合署办公，实现审计与纪检监察差异职能互补、要素资源重新配置、人员技术互为支持、项目案件查处互相协调，形成反腐监督工作合力。制度的刚性特征在一定程度上保证了协同的稳定性，但制度是通过行政手段和外部指令来实现，为了符合预先设计的制度安排，往往容易导致重形式、“走过场”而轻实质等现象。制度也总是伴随着经验主义产生的，一旦制度设计不科学，制度建设不完善，或不能跟上时代的步伐，不仅不能驱动协同的发展，反之会制约协同效力的发挥。尹平、刘锡平通过研究认为，对于协同效应发挥不佳因素，基础建设功底不足、缺乏法律依据、制度不完善、评价不科学等成为重要原因。可见，虽然制度推进协同共识已然形成，但制度协同不是万能的，仅依靠外部制度推动而忽略内部价值文化、数据融合等因素会弱化协同的自发性和规律性。 （二）技术驱动 技术是推动协同的外部作用动力。Schamp指出，协同演化是一个双向因果作用下的互惠过程，是一定的制度前提下的技术进步与制度创新。在国外没有纪委部门，审计多与外部部门合作，在合作中重点关注外部学科的技术支持，还参考内部审计工作提供的相关审计证据支持。协同合作是通过各方现有的技术能力，进行重新组合形成新的生产能力，从而实现“1+1>2”的技术效果。技术驱动协同的途径包括：互补技术组合、差别技术支持、新技术思路诱导、技术生产的成果利用等。审计与纪检监察协同的技术驱动主要表现在联动机制的技术支持和线索移交。但技术只是一种手段，它无关思想和战略，协同不仅是技术的支持更重要的是管理上的融合，单纯的技术是无法推动协同演化的，如果过分依赖于技术，当技术创新不足时就会陷入受技术牵制的被动局面。 （三）数据驱动 制度驱动与技术驱动属于外在驱动动力，数据驱动是内在驱动动力，通过内部资源融合凝聚的内生动力。随着大数据技术的产生和发展，大数据在各行各业逐步得到应用并上升为国家战略。大数据的精髓在于不仅能利用自身拥有的数据产生更大的价值，还能吸收外部的数据来解决自身的业务问题，其数据整合能力、数据挖掘能力、数据处理能力、数据共享属性在凝聚核心竞争力，实现新价值方面逐渐受到重视，并逐渐成为协同创新的重要推动力。在大数据环境下，数据驱动协同主要表现为利用大数据技术，依托大数据平台，整合协同各方要素资源进行动态配置与优化组合凝聚内驱动力，驱动协同各方沉浸式交互，促进多主体决策统一，推进协同自组织规律运行。李宇、王俊倩通过实证分析发现，内部创新驱动对协同绩效产生正向影响。可见，这种源于数据推进的内部资源协同创新驱动机制发挥着推进协同演进的重要作用，价值提升的协同行为是由内生因素和外生因素共同驱动的。 三、大数据下数据驱动协同的主体地位奠定 （一）数据驱动协同的理论基础 协同论。主要研究非平衡系统在外部要素作用下自发地产生系统从无序到有序结构的理论。在协同演化中，Haken指出若系统内要素是简单组合而不是有序组合，则协同将无法发挥协同效应而终至瓦解。这说明在内部网络的协同作用过程中，系统内部资源融合对协同起着决定性作用，内部资源不协调，协同效应也就无从谈起。数据作为资源的供给方，是内部资源的主要组成部分，是内部资源进行有序协调发挥协同合力的主要载体，在协同驱动过程中占据主导地位。
