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秋葵app会上，有记者提问：近期，媒体报道了最高检办理的一起涉及“小过重罚”的案件，引发社会广泛关注，请问检察机关在解决此类问题、助推行政机关完善相关制度中发挥怎样的作用？

三是深化“小过重罚”系统治理。在去年开展的行政检察护航法治化营商环境“小专项”活动中，浙江、江西等地检察机关开展“涉企行政处罚首违不罚、轻微不罚行政检察监督”“餐饮类企业行政处罚监督”等专项活动，取得了积极成效。今年，最高检党组在“检察护企”专项行动中突出整治趋利性执法司法难题。

张雪樵介绍，检察机关在办案中也发现一些涉企“小过重罚”“同案不同罚”等“过罚不当”案件。检察机关针对此类问题，一是加强涉市场主体行政诉讼监督，推动行政处罚符合比例原则。比如刚才提到的曾某一案，销售1瓶价值78元的过期红酒被罚款5万元，罚款数额虽符合《中华人民共和国食品安全法》法定最低处罚标准，但明显与违法情形不成比例。检察机关通过抗诉、公开听证等方式，督促行政机关撤销了不合理的行政处罚，依法准确合理适用裁量权，确保“过罚相当”。

张雪樵表示，根据《中华人民共和国行政处罚法》规定，行政处罚应当遵循“过罚相当”原则，行政处罚所适用的处罚种类和处罚幅度要与违法行为的性质、情节以及社会危害程度相适应。在行政执法中既要严格执法，更应认真贯彻落实《中华人民共和国行政处罚法》相关规定，既要避免“小过重罚”也要避免“重过轻罚”，应正确行使自由裁量权，确保“过罚相当”。

二是大数据赋能检察监督，提升监督质效。比如，浙江省温州市检察机关针对“处罚不当”“罚而未执”“罚执错误”等问题，构建行政罚款类案监督数据模型。现实中发现有些当事人虽然被处理不当、但未必像曾某一样，敢于拿起诉讼的武器来维护自己的权益。通过大数据监督模型发现这些案件线索，如果在检察机关的监督职能范围内，发现存在“小过重罚”、处罚不当的情形，我们可以进行监督，及时纠正错误的行政处罚，避免对当事人产生不必要的影响。目前已运用该模型发现不当监督线索1028条，开展类案监督78件。今年，我们还推广了浙江省象山县检察院督促执法机关纠正“小过重罚”大数据模型、江西省赣州市检察院餐饮类行政处罚大数据监督模型等一批较成熟的模型，指导各地结合实际深度运用法律监督模型，推进“小过重罚”溯源治理，推动行政检察提质增效。