大数据时代下信用监管机制构建研究

( 来源:协会  作者:陈海盛、白小虎、郭文波、吴淑君  发布时间:2019-10-18 )

    (1.浙江省信用中心,浙江 杭州 310006;2.中共浙江省委党校经济学教研部、浙江省科学发展观与浙江发展研究中心,浙江 杭州 311121;3.浙江西安交通大学研究院,浙江 杭州 311215)

 

      摘要:基于数据共享,打造信用产品,运用信用产品,探索业务协同,构成当前和今后一段时期信用工作的基本逻辑和重点。信用数据共享的重点是通过建立长效机制,促进信用数据的动态更新和使用。信用业务协同的核心是信用联合奖惩。根据相关主体行为的诚信度和发起联合奖惩的必要性,依法审慎认定红黑名单,明确相关主体能否修复信用以及信用修复的方式和期限。提出健全一体化信用信息平台,加快信用标准制定,以大数据为支撑研发市场化信用产品、服务,促进信用监管多元共治等建议。

关键词:数据共享;信用监管;业务协同;多元共治


 

       一、研究背景

       互联网兴起之后,各种新业态、新模式、新领域等经济发展形态,模糊了各市场主体的行为边界,给传统行政监管带来挑战,传统意义上的专项巡逻、重点检查等监管方式越来越难以适应实际需要,公共监管方式亟待创新。借鉴大数据技术,结合公共信用监管进行协同推进,是新形势下加强行政监管效率、建设服务型政府的重要尝试,有助于明确政府在公共信用监管中的角色定位、监管程序和措施,以及可突破的方向,对于政府职能的划分和行使可以起到倒逼作用,有助重构政府和市场关系和作用发挥模式,推动社会治理的有效推进和社会信用体系建设的内容深化。尽管公共信用监管部门对于大数据运用的重要性形成了共识,在行政监管方面也在积极开展相关工作,但是由于时间较短,国家层面在推动大数据运用方面并未出台相应的约束措施,导致了公共信用归集、管理、应用等诸多阶段的实施存在不少现实的阻碍,在运用大数据进行公共信用监管的方式以及理念还存在诸多误区,在实践过程中将对新型社会监管模式的重构带来挑战。在现实层面,政府在公共信用管理过程中也亟须加强对大数据的应用来完善社会信用监管体系,提高政府的行政效率和监管精准度。

        二、大数据背景下信用监管机制构建

      (一)大数据背景下信用在治理体系现代化中的定位

       信用在政府治理能力现代化建设中起着基础性、通用性和泛在性作用,是事中事后监管的通用应用,和各部门是交叉、联动的关系。政府治理能力现代化的重点是数据资源系统和业务应用系统建设,分别以基础设施系统和应用支撑系统的建立完善为前提。信用在数据资源系统中承担公共信用库、信用产品库建设职责,在应用支撑系统和业务应用系统中则分别提供信用工具和信用服务。

       利用信息化和大数据手段,信用建设打破了信息孤岛和部门藩篱,整合了政府部门之间、政府与社会之间以及各社会单元之间的信息和资源,提高了政府办事效率。信用体系的持续完善,有助于更好解决老百姓“办事难、办事慢、办事繁”问题,成为国家治理体系建设的新支柱,治理能力现代化提升的新抓手。

      (二)信用监管机制基本构建

       信用监管机制主要依托“信用中国”网站,借助该公共数据管理平台,专业化处理基础库、主题库和部门数据仓中的信用数据;调用“应用支撑系统”中的身份认证、用户授权、地理信息服务、区块链等工具,重点建设覆盖企业、自然人、社会组织、事业单位、政府机构五类主体,覆盖事前、事中、事后全流程,覆盖全国、省、市、县三级的公共信用信息库,开发信用发布、信用查询、信用异议、信用修复等信用工具,研发信用档案、信用评价、红黑名单、信用指数、信用预警、信用关系、行业信用评价、专项信用产品、专项信用数据等信用产品;建成以信用产品应用为基础,守信联合激励、失信联合惩戒为主要特征的信用监管通用应用,为审批服务、执法监管、基层治理、应急管理、预警监测、投诉举报等其他通用应用提供支撑,为政府部门履行经济调节、市场监管、公共服务、社会治理、环境保护等五大职能的业务专项应用系统提供支撑。

       从实施步骤上考虑,一是以数据共享为重点构建体系化、标准化的公共信用信息库,构建以公共信用评价、红黑名单、信用档案、信用关系、信用指数等系列信用产品。二是加快建设全国一体化信用信息平台,开发信用发布、查询、信用修复等工具,为业务应用提供技术支撑;三是以精准业务协同为重点推进信用在行政管理应用,在行政管理各个环节对不同的信用主体采取限制或激励措施,构建全覆盖、无死角的社会信用体系,为信用惠民提供坚实的信用保障。

      (三)数据共享机制构建

       信用数据共享重点是形成闭环,通过长效机制的建立,促进信用数据的动态更新和使用。信用数据闭环构建细分为两个阶段,第一阶段,是依托发改、公安、工商、环保、税务等部门归集的原始数据,经过信用数据标准化处理,区分为主体基础信息、环保领域行政处罚信息、欠缴税信息、未履行生效裁判记录信息等,一方面形成公共信用库、信用工具等数据工具,为信用主体信用信息的发布、查询、异议、修复等提供素材,另一方面,形成信用主体公共信用评价的指标构成内容,并以此为依据开发出信用档案、红黑名单、信用指数、信用预警、信用关系、行业信用评价、专项信用产品、专项信用数据等信用产品。第二阶段,根据各部门原始信用数据进行加工、处理的数据工具以及信用档案、信用评价、红黑名单、信用指数、信用预警等信用产品,回传给发改、公安、工商、民政、环保、税务等信用数据来源单位,并在行政业务中进行参考、运用,采取相应的联合激励和联合惩戒措施。以上两阶段共同构成信用数据共享闭环,为主体信用信息的动态更新和运用创造了可能。

      (四)业务协同机制构建

       基于数据共享,打造信用产品;运用信用产品,探索业务协同,构成当前和今后一段时期我们的基本逻辑和工作重点。信用业务协同的核心就是信用联合奖惩。各部门产生的失信信息、守信信息,信用信息平台提供的信用档案、信用评价等信用产品,通过信用监管应用,一方面,交换到各协同应用部门,各应用部门依法依规实施信用联合奖惩。另一方面,应用部门实施协同措施的结果,记录在信用监管应用之中,同步反馈到各数源部门,最终形成信用联合奖惩的业务协同闭环。“信易+政务”应用就是业务协同应用和监管流程再造的一个典型案例。环保、税务、安监、法院等部门在行政事务中产生的环保行政处罚信息、欠缴税信息、安全生产失信行为、未履行生效判决信息等,形成数据项,根据国家联合奖惩备忘录等规定,每一数据项对应相关的协同措施,如从严审核依法限制、绿色通道积极支持、依法限制参与政府采购活动等,对应具体的项目审批、政府采购、生产许可证发放等监管事项,最后根据监管事项将责任明确为具体的部门。部门的信用监管产生的数据经过标准化处理之后在各部门之间进行共享,为下一步的业务协同提供参考。

       三、信用监管机制中大数据应用的现实障碍及对策

      (一)信用监管机制中大数据应用障碍

       大数据和信息化、海量数据并非同一概念,在实际中更加注重数据的快速归集、共享和处理能力,所以必然需要借助现代化信息技术的应用。在公共信用监管方面,对信用信息的有效管理和高效应用尚有待实现,大数据技术应用不足,在信用信息的产业链各环节跟进滞后于信息本身的产生时间。

        1.信用数据归集缺乏全面性,信息更新缺乏明确规定

       公共数据主要来源于各职能部门行政执行过程中产生的各类信用信息数据,包括行政许可和行政处罚等双公示信息、红黑名单信息以及基本登记信息等。以登记信息为例,在事前承诺制下,一些信息市场主体无需提供,或者在提供数据中存在一定的虚假信息,这就为公共信用监管带来较大难度。公共信用信息平台还存在大量非结构化和半结构化的信息,数据报送标准缺失导致数据失真问题一直存在,对于信用主体的信用评价存在隐患,数据报送的时间周期参差不齐,而且主要以传统的结构化数据为主,对互联网爬虫、视频音频处理等非结构化数据应用不足,对信用档案和评价的动态更新造成影响,阻碍了公共信用信息在各部门之间的业务关联、嵌入,不利于构建全面合理的信用信息档案。

        2.信用数据挖掘程度不高,应用场景不足

       对信用数据进行有效挖掘的前提条件是对信用主体进行客观和全面的评价。以往对主体信用评价只局限在特定行业领域,如税务部门就对纳税主体区分为5A、4A等一系列评价等级,共青团根据青年志愿者参加志愿服务情况也划定相应的等级进行联合激励,但是客观上还存在数据质量不高且不全面、评价方法略简单等问题,只在政府内部进行初步应用,如要拓展到全社会运用,则还需不断进行迭加优化。信用数据的共享以及信用评价的落脚点均是应用,数据应用场景不足制约现阶段信用建设。以黑名单的联合奖惩为例,尽管国家层面已经签订了诸多备忘录,但实际却遇到难以落地窘境,缺乏有效实施的具有措施清单,部门信用数据的共享以传统意义上的发函为主,且没有约束效应。基于大数据分析的应用产品不足,在实际应用中以银行信用贷款、法院对失信人核查监督和工程 领域招标等为主。部门进行红黑名单的共享也大多以手工形式开展,信用信息的动态更新难以把握,直接导致了公共信用数据在社会中的应用场景缺失。

        3.平台数据割裂,数据共享水平有待提高

       数据共享是公共信息归集的目的,也是业务协同的前提性工作。各部门建立的信息平台造成的信用信息割裂现象,造成主体公共信用档案的完整性受到影响,在日常行政监管过程中无法互通有无,难以对重点人群进行有针对性的监管。各设区市建立信用信息平台,根据各自平台数据形成信用档案,同样导致同一主体可能具有不一样的信用档案,在行政事务运用中出现困扰,在运用何种档案尚未规定情况下,容易造成信用监管缺位现象。由于数据共享理念不强,部分重要数据仍然散布在各个部门之中以非结构化、半结构化的文本、音视频等形式存在。公共信用信息报送标准缺失,导致各部门、各地区各类存量数据的处理面临较大压力,如何对存量数据进行清洗、归集、共享和应用,还需引起公共信用监管部门的足够重视,在日常工作机制上进行创新,将缺失或者不规范的历史数据进行标准化,为大数据应用提供现实的素材支撑。

      (二)信用监管机制中加强大数据应用的对策思考

       1.推进信用监管顶层设计,解决信息归集、公示等问题

       完善信用信息归集和共享机制。以公共信用信息目录为基础,各领域监管部门提供本地本部门产生的公共信用信息并进行统一归集,形成公共信用库,为健全完善信用业务应用系统提供数据支撑。加强公共信用监管的国家法律制度建立,将社会信用体系建设纳入规范化和法制化轨道,明确信用主体的权利和义务,厘清部门相应职责和分工,规定信息公开和使用的类别和隐私保护问题,再对公共信用信息在各环节的使用程序进行规范,提高主体权益保护力度。在对信用立法总体把握情况下,还应针对不同环节问题寻求对应的解决方案,在信用信息归集、共享、使用、信用异议处理和修复以及守信联合激励和失信联合惩戒等方面统一标准。

       2.建设一体化信用信息平台,加强信用标准制定

         根据国家信用信息平台网站一体化建设和国家信用考核要求,完善国家和各省统一的公共信用信息平台,编制公共信用信息平台建设方案,形成以公共信用信息数据库为基础,结合业务管理系统和专业应用系统为核心的公共信用信息平台,实施改造提升;加强信用业务统一管理。逐级配置用户权限,确保相关业务内容的发布、变更和管理与业务职能相匹配;加强行政许可、行政处罚等“双公示”信息的集中公示,通过公共信用信息覆盖归集,实现信用信息“一次归集、共同使用”,同时加强信息安全保障机制建设,确保公共信用信息依法披露、使用。为使信用数据共享常态化和科学化,还需建立标准体系、目录体系和责任体系。各部门应制定、修订本行业领域红黑名单认定标准,在此基础上,汇总形成信用监管应用清单和联合奖惩措施清单;制定公共信用档案和公共信用评价标准规范,建立统一的公共信用档案,解决同一主体在国家、省级和市级各有信用档案的问题,实现公共信用信息“一次归集、共同使用”。按照“谁认定、谁负责”原则,各部门审慎出台黑名单认定和惩戒标准,研究信用修复和黑名单退出办法。

      3.挖掘信用数据产品,促进公共信用监管的多元共治

      (1)挖掘信用数据产品

       一方面,形成唯一的公共信用记录档案,建立各个主体的评价体系。规范公共信用档案标准,按照基础信息、守信信息和不良信息的分类,明确每一类别信息包含的信息内容和格式规范。在此基础上,以统一社会信用代码为基础信息,依托公共信用信息数据库,加快完成自然人、社会组织公共信用评价,建立公共信用评价结果应用的正反馈机制,辅以实测结果统计分析、典型案例验证等手段,不断迭代优化评价模型,形成统一、科学权威、覆盖全面的公共信用评价体系。另一方面,规范健全红黑名单,促进联合奖惩落地落实。针对红黑名单主体,明确奖惩发起部门、响应部门和奖惩措施,形成覆盖红黑名单信息推送共享、奖惩措施实施反馈的应用产品,推动行业主管部门结合自身管理需要,形成具有行业针对性的公共信用产品。基于信用风险预警防范的目的,运用微观个体的公共信用信息,构建信用评价模型,探索区域信用评价产品和行业信用评价产品,形成中观评价结果。        

      (2)以大数据为支撑促进公共信用监管的多元共治

       建立以信用为核心的覆盖事前、事中、事后全流程全环节的“多元式”综合监管体系。推动建立“信用查询+信用承诺+容缺受理”管理模式,通过事前查询,允许信用状况良好的主体,在作出信用承诺后容缺受理。探索“依法监管+依约监管+信用分类监管”的综合监管模式,提升行政资源配置效率,形成有关主体达标情况的监管信息。推动各行业主管部门拟定标准,视主体达标情况纳入守信红名单和严重失信名单,作为事后联合激励和联合惩戒的对象。同步将有关主体达标情况的监管信息纳入公共信用库,更新其公共信用档案和公共信用评价结果。加强与市场机构合作,利用信用服务机构和大数据公司技术优势,促进信用大数据开发利用,共同研发信用产品和服务。研究建立分业监管、信息共享、协同治理的综合监管体系。


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