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引言
近年來，因受到經濟、政策、科技、文化等諸多因素的影響，部分傳統產業增長面臨停頓，但是以數字內容和技術為主要產出因素的數字企業逆勢上升。數字化轉型正逐漸成為世界科技革命的重要發展方向。
據全球知名調研機構IDC在2023年做的一項調研，在美國超過半數的上市企業都認為數字化轉型是企業不得不接受的趨勢。根據中國信息通信研究院公布的數據，2021年全球數字經濟的平均名義增長率為15.6%，占GDP比重為45.0%。
數字生態下，數據要素已經成為全世界公認的催動經濟發展的新動力。除此之外，不斷迭代升級的數字技術也是推動數字經濟持續發力的主要因素。隨著數字技術在交易支付、商業模式創新等領域的應用不斷拓展和深化，其在信用數據管理、信用評估、信用產品服務等領域的應用也在逐步完善，信用治理逐漸向“數據要素+信用”的雙維治理轉變。
在我國“十四五”規劃中專門提出“健全社會信用體系”的發展目標，在社會信用系統的完善中，也論述了數據在信用治理中的重要意義。
在2022年3月，中共中央辦公廳與國務院辦公廳印發的《關于推進社會信用體系建設高質量發展促進形成新發展格局的意見》中指出，要扎實推進信用理念、信用制度、信用手段與國民經濟體系各方面各環節深度融合，加快健全以信用為基礎的新型監管機制。數字經濟與信用治理的相互嵌入更加成為時代話題。
當前，學界對信用治理的數據化研究剛剛起步?，F有研究大多聚焦于網絡新興產業的交易規制、數據要素市場的信用構建、新興技術應用于信用治理等方向。但是極少有學者從數據流轉的角度探析用戶數據對數字社會信用治理的變革，也未能充分探討數字技術推動社會信用體系建設轉型的機理和路徑。再者，數據要素成為新的生產要素，數字經濟成為社會發展新動力，這需要以數字賦能的新視野重新審視信用治理。既要考慮數據資產、信用數據治理的可能性，也要判斷數據要素要所帶來的法律道德、公民隱私，以及信息安全等問題。
因此，本文首先對我國信用治理的現狀與進展進行回顧，分析數據要素所帶來的沖擊與變革；之后，將新興的數字技術、數據要素治理邏輯引入信用治理的框架中，以數據與信用兩個維度提出數字賦能信用治理的新結構，并重點論述信用數據治理的制度與邏輯，以期為我國政府在數字生態下提高信用治理能力提供路徑。
一、相關研究回顧
1.1歷史梳理：信用治理的內涵與發展
信用治理是在社會層面對失信主體的失信行為進行收集、匯總、處理、評價，依據信用評價指標使公民在社會生活中承擔相應的信用義務，倒逼公民提高守信意識，從而保證良好的社會秩序。隨著社會經濟的發展，信用治理的范疇早已超越了經濟信用或征信的基本內涵。有學者從社會治理工具的角度理解信用治理，也有學者提出將信用治理視為國家認證制度的組成部分。
隨著實踐發展，信用治理的概念不斷向更加廣義的方向延伸。信用治理的實現往往需要一套完善的信用治理體系，早在我國著手建立社會信用體系之前，國外金融領域已建立起數字化的信用評級機。但是相較于國外監控資本主義推動的、局部而分散的小規模信用治理模式，我國社會信用治理則涵蓋政府、市場、社會等多個領域，極具大規模、全局性的特質。
目前，國內外對信用治理的研究都主要指向公司、政府與社會層面。在公司層面，信用治理主要依據公司所有權結構、董事會結構、管理權力、財務信息透明度、經營風險等特征判斷企業信用風險。
在政府層面，信用治理則存在多種表現形式，其主要依附于城市治理能力。在一些西方國家，政府的治理效能與信用治理能力高度相關，具備良好信用治理能力的政府與公務人員更容易得到市民的認可，同時也能對當地企業、公民的信用治理帶來乘數效應。
1.2變革探尋：數據要素與信用治理的淵源
經濟社會的變革與社會信用治理的更迭密不可分。隨著社會發展和時代變遷，信用治理的模式從農業社會中以聲譽名望為根基的“熟人”信用，到工業社會以政策、制度為根基的契約信用，再到數字經濟社會以數字技術為基石的系統信用，社會信用治理的內涵不斷發生演化。數據要素與信用治理的結合最早來自金融領域與政府管理領域。在金融領域，信用治理已經與數據要素緊密關聯，有學者提出數字信用的理念，該理念試圖以大數據、機器學習、區塊鏈等數字技術識別經濟主體的信用。在政府管理領域，數據要素與信用治理的關聯最早在電子政務中有所體現。數字技術的不斷發展使政府利用數字化的技術搜集、處理、分析公民、企業的各種數據，提高政府的信用治理能力，并最終實現數字政府治理的目標。
事實上，無論是金融業或是政府部門，信用治理的變革都是數字生態更迭所帶來的連鎖反應。我國信用治理的模式發端于改革開放以后，在數字技術創新、數字經濟發展的大背景下，我國信用治理的模式已經顯露諸多弊端。
但是，數字技術與數據要素也為我國信用治理的創新提供了契機。一方面，信用治理的本質是信用數據的治理，而數據要素的治理理念能夠為其提供充足的治理經驗；另一方面，信用治理是一項巨型的社會系統工程，失信懲戒機制、征信系統分別是該系統工程的“核心制度”和“核心工程”。無論是失信懲戒機制或是征信系統均需要先進的數字技術予以升級。因此，我國社會信用治理的數字賦能已然成為必經之。
二、我國信用治理數字化的現狀與主要困境
從電子政務到數字政府的提出，我國政府部門不斷引入先進的數字化技術提高數字化治理效能。社會治理的數字化為信用治理的數字化轉型提供了一定基礎，但是隨著經濟社會的數字化程度逐步加深，信用治理的模式迫切需要從傳統的粗粒度數據治理向基于數據融通、開放的點對點治理轉變，治理方式也需要更加精準化和智能化。
目前，我國形成的以中國人民銀行征信中心為主導的信用數據治理體系，已經開始引入區塊鏈等相關技術提高信用治理的效能，但對社會公民信用數據的收集、存儲與管理能力仍然存在較大的提升空間，信用數據的潛力發揮不足，亟須實現數據要素驅動下的治理模式創新。具體而言，在信用數據數字賦能的過程中我國信用治理還存在以下困境。
2.1數字化的政策環境已逐漸充實，但缺乏統一的數字信用治理體系
最近幾年，我國出臺了一系列利用數字化技術與數據要素提高信用治理效能的相關政策與法案，在多條法案中都曾明確提出要加強信用數據的治理，建立信用數據的監管機制，同時要將新興數字技術引入信用數據監管的全過程。2022年，國務院發布的《關于推進社會信用體系建設高質量發展促進形成新發展格局的意見》中，再次表明我國需要提高信用數據的共享水平，在信用監管方面要充分利用現代化數字技術，在全國所有區域構建統一的信用信息網絡，建立標準統一、權威準確的信用數據檔案。
盡管我國政府在近幾年密集出臺信用治理的相關法案，并多次指出信用數據與數字技術的重要性，但從全國范圍來看，我國依然缺乏整體性的信用數據治理體系。
這主要表現在兩個方面：第一個方面是從數據要素的角度出發，數據要素具有隱私性、流動性、時效性的特征，而各級主體、各單位在信用數據的采集過程中難以明確數據的準確性、有效性、時效性，同時也難以兼顧數據所屬者的權益、隱私；第二個方面是從信用治理的主體出發，我國有多個省市嘗試使用大數據、區塊鏈等技術利用市民的信用數據提高社會信用治理水平，如杭州、南京、上海等城市將大數據技術嵌入信用治理的全過程，并取得了一些成效。但是又因為各地經濟、社會、生態等差異過大，不同地區所開發的數字化的信用治理模式還難以統一，離構建全國性信用數據治理體系的目標更是相差甚遠。
2.2工作機制初步形成，但數字技術的運用邏輯還不夠牢固
為了不斷完善我國信用治理的數字化能力，我國政府已經從信用治理數字化的制度、政策、機制等方向開展工作。經過多年實踐，各地嘗試打造了較為成熟的信用數據的數字化治理機制，并嘗試將數字技術引入信用數據的治理周期中，比如結合大數據的市場征信機制、信用修復機制、結合區塊鏈的聯合獎懲機制等。在機制的運行過程中，各地政府也充分考慮了數據要素與信用治理相結合的可能性，比如從信用數據的主體、信用數據的確權、流通等角度，在保障公民信用數據權益的前提下形成信用數據數字化治理的工作機制。
但是，借力數字技術支撐信用數據治理的同時也需要面對數字技術所帶來的威脅。首先，數字技術的迭代周期較短，一項數字技術能否引入信用治理尚且需要討論，甚至其本身的可靠性與穩定性也需要斟酌；
其次，信用數據在搜集、監管、評估的過程中難免存在道德風險、數據真實性、逆向選擇、數據流轉效率等問題，引入數字技術治理的同時也需要對其配套相應的法律、政策，以實現數字技術治理信用數據的合規性；
最后，盡管借助數據要素與大數據分析等手段能夠提高信用治理的效率與效能，但在實際運行過程中發現過度依賴數字技術會出現技術黑洞、部署周期較長等問題，無形中增加了成本。
2.3信用數據的體量逐漸增多，但數據治理方式不夠完善
數據是信息資源管理領域固有的研究對象，信用數據則是由數據本身外延而出的新興概念。信用數據是對信用主體的信用進行數字化表達的符號。除去政府主導的信用體系，在互聯網日益發達的今天，網絡信用數據也逐漸增多。網絡信用數據的生成與數字技術的誕生息息相關。
目前，我國互聯網平臺已經存在多種信用數據的評判標準，如支付寶內嵌的“芝麻信用”、京東內嵌的“小白信用”等，不同類型的信用評判標準也使信用數據的體量日益龐大。對于信用數據的生成、處理、管理、傳遞，不同領域開發了高效的管理信息系統。但是對信用數據這一新穎的數據類型，我國在治理方式上還存在明顯不足。從治理主體角度出發，目前各地區管理部門通常使用大數據、人工智能等數字化技術評價當地信用數據治理的效能，但海量的信用數據不斷膨脹，不同類型、不同來源的信用數據識別困難，統計邏輯也較為煩瑣，可信度低等問題日漸暴露。
除此之外，信用數據以何種形態、何種格式存在等問題也制約了與信用有關的制度及其運行機制的順利構建。從數據要素的角度出發，信用數據越來越集中于數據終端設備、App、網絡平臺中，但目前尚未厘清信用數據主體與信用數據處理環節中的權利界限。再者，數據定價問題也始終伴隨著數據要素的流轉，用戶信用數據同樣具備價值，實踐中以數據特征定價和供需協議定價機制為主，多種數據定價機制并行，不統一的市場使信用數據的價值難以充分釋放。
從治理格式的角度出發，國家與地方、國家與平臺、平臺與平臺之間的信用數據格式、類型存在明顯差異，若要實現多主體在信用數據方面的互聯互通，必須首先實現信用數據的類型、格式統一，交換標準統一，接口類型統一，方可實現信用數據的流轉，繼而提升信用數據的使用效率和信用治理效能。
三、數字賦能信用治理的架構與表征
面對我國信用治理的困境與數字環境下的現實需求，數字賦能信用治理已經成為必由之路。數字賦能是將數字優先的方法應用于企業的運營管理，其核心是采用人工智能、混合云、大數據以及其他數字技術，借助數據要素推動智能化工作流程，使企業能夠更迅速，更智慧地做出決策，實時響應市場顛覆性事件。數字賦能信用治理型同樣是以數字技術與數據要素為核心，其賦能維度主要體現在治理主體、治理客體、治理制度與治理機制四個方面。
在治理主體上，數字賦能將驅使傳統的單一主體的治理結構向多方協同共治的結構演進。
在治理客體上，多源異構的信用數據成為新的治理對象。
在治理制度上，以基礎制度與具體制度為基礎而形成的統一穩定的信用數據治理體系是其主要形式。
在治理機制上，將數字技術與數據要素嵌入信用數據治理的全周期是其具體表現。
總體而言，數字賦能信用治理的框架主要如圖1所示。
3.1信用治理主體的拓展化
信用治理主體的拓展化是指在數字賦能信用治理的過程中，政府、企業與公民改變傳統的單一主體的治理方式，而形成協同共治的新型治理范式。在我國，傳統的信用治理通常需要發揮政府的組織、引導、推動和示范作用，但在數字生態中，政府、企業與市民之間的治理耦合度逐漸緊密，互動大幅增加，非中介化成為三者在信用治理方式上的新趨勢。
信用治理主體的拓展化主要存在兩方面原因。首先，數字技術是促使政府放權于民的主要推力。在區塊鏈、大數據等數字技術的推動下，信用數據大多將以去中介化的形式在共識機制與重復博弈的條件下流轉，這種去中心化結構將逐步替代過去的由第三方信息中介作為征信主體的管理方式。除此之外，該結構還具備分布式存儲、信息可追溯、不容修改、開放透明等特征。在此邏輯下，政府在社會信用治理中的位置便會發生變化，其更加強調服務者的角色，而企業與市民則在信用治理中的地位與作用則更加凸顯。
其次，數據要素的存在使企業參與信用治理成為可能，企業依靠用戶龐大的個人數據，在經過對其數據的搜集、加工、處理后形成用戶獨有的信用數據，并依靠用戶信用數據搭建企業的信用治理系統。在未來，企業與政府在信用治理上會有更多的合作，比如將企業的信用數據與政府信用數據進行格式、標準的統一，在信用數據的流轉過程中達到互利共生。與此同時，市民在數據要素權益的保護與數字技術的支持下也會有更多的話語權，最終實現信用治理主體的拓展。
3.2信用治理客體的數據化
在過去，信用治理是以“治人”的形式存在，治理主體將治理對象放在人或組織上，以信用流轉來構建信用社會。近幾年，數據要素逐漸被國家重視，數據要素也成為推動相關制度、機制轉型的新動力。在信用治理的數字化轉型的框架中，信用治理客體的數據化主要指信用信息轉化為信用數據的整個生命周期。
該過程首先需要注意的是信用數據的通用性與流通性，一方面需要打破不同治理主體的信用數據壁壘，搭建信用數據流轉的橋梁；另一方面需要治理主體協同構建通用的信用數據格式，保證信用數據流轉的通用與高效，減少數據轉化的成本流失。對此，治理主體首先需要存在共識，合作構建信用數據的元數據標準。之后利用大數據、人工智能等技術廣泛采集多渠道、多來源、多格式的關于公民信用的相關數據。最后將所得數據以統一的格式、標準進行數據化處理并納入信用評價系統。值得一提的是，在治理客體數據化轉型的過程中，也需要充分關注社交網絡數據。
全球三大信用評估機構(穆迪投資者服務公司、惠譽國際信用評級公司、標準普爾公司)近幾年一直在開展大數據信用評估的研究，并嘗試利用用戶的社交網絡數據為政府、企業提供信用評級。在我國，目前還未有權威機構或部門將社交網絡數據納入信用治理的范疇之中，除了極個別企業將旗下平臺的購買數據作為信用評估(芝麻信用)，但這種信用治理的數據化還存在明顯的壁壘。
除此之外，在信用治理客體的數字賦能過程中，信用數據的流轉需要嚴格遵守數據要素市場的流轉標準。在信用數據的采集、處理、使用的各個環節，明確公民信用數據的所有權、企業對信用數據的處理權、政府對信用數據的使用權。以不同的信用數據使用權限應用于政府管理、企業商務、公共服務等多個領域。
3.3信用治理制度的統一化
在信用治理的數字賦能過程中，新一代數字技術的加速普及使傳統經濟社會的信用機制、協同機制、社會治理秩序等規則開始重構。為了保障我國信用治理框架的有效運行，我國多個地區已經開始制定信用治理數字化的相關政策，但是在信用治理制度統一化的實踐過程中卻存在一些問題。比如，國家與地方政策條例的多樣化與復雜化使信用治理在重塑中存在滯后問題。
從2014年開始，國務院、國家發展改革委員會等機構每年會發布多條關于信用治理變革的意見、條例。與此同時，各級政府在信用治理數字化轉型的試點過程中也頒布了相關法案。但是信用治理法案的多樣化導致執行者在實踐中出現法案甄別困難、理解困難、行動困難的局面，這也更加延緩了信用治理制度統一化的進程，擴大了不同地區在信用治理制度構建的理解壁壘。盡管不同地區在實踐過程中所產生的法案、條例存在沖突，但也同樣涵蓋了本地區的特點、經驗與非正式的當地社會的公約。
因此，若想構建統一化的信用治理制度，需要在國家層面聯合相關領域的學者、專家共同商討出數字化信用治理的制度目錄作為頂層方針。信用治理的制度目錄，應該包括基本制度、重要制度、具體制度與制度框架4個方面。
其中，基本制度與重要制度是新型信用治理的核心制度，涉及數據要素在信用治理中的權益明確、數字技術在信用治理中的使用方式、各主體在信用治理中的權限等。在制度框架的基礎上，各地區根據本地區信用治理的經驗設立符合地區特色的具體制度。
同時，為了實現各地區在信用治理具體制度確立上的知識流動，加速信用治理制度的統一化進程，政府可以主導構建信用治理知識庫，將不同地區的信用治理模式、經驗、案例以文本形式存入知識庫，同時對比現有的法律法規數據庫(國務院政策庫)、基層案例數據庫(智庫)、相關研究成果數據庫等，以此形成數字賦能信用治理過程中具備國家、地區特色的信用治理知識庫。
3.4信用治理機制的智能化
制度與機制密不可分，但又存在明顯區別。在一般的社會語境下，制度通常指大家共同認可并遵守的規則，而該規則相對穩定。機制則泛指社會或自然現象的內在組織和運行的變化規律。在信用治理中，機制是維持信用治理制度有效性和兼容性的重要因素。目前我國在各地的試點中已經出臺了一些通用的信用治理機制，如信用的聯合激勵與懲戒機制、信用監管機制、信用修復機制等。但是在具體實施過程中，一些機制存在多頭監管、反饋遲緩、數據重復等問題，同時也缺乏主體之間有效的數據共識機制與數據反饋機制。對此，我國亟須推動信用治理機制的智能化、共識化、合約化，以機制運行保障制度維穩。
首先，信用治理治理機制的智能化主要包括信用數據處理機制(信用數據的采集、集成共享、評估分析、應用)、共同監管機制(事前、事中、事后)、獎懲激勵機制、自我約束機制、平等參與機制等。對于信用數據的處理機制，要充分利用云計算、大數據等技術，根據已確立的信用數據標準拓寬信用數據采集渠道，同時建立國家、組織、市場平臺企業、第三方機構等主體的信用數據共享交換機制。
對于信用監管機制，在不同監管階段可以分別采用不同的智能化措施。例如，在監管過程中可以借助區塊鏈技術實現智能合約的確定性行為約束，以此消解違約行為。利用機器語言將信用主體的信用數據形成數字化的智能合約并存入區塊鏈。智能合約通過定期檢查自動機狀態，逐條遍歷每個合約內包含的狀態機、事務以及觸發條。在事后監管則可以根據信用數據處理機制構建用戶的信用畫像，聯合信用修復與獎懲機制完善信用治理機制的一體化。其次，通過不同技術支撐不同信用治理機制，將數據要素與信用治理良好結合，以此催生信用治理的智能化孵化。
四、數字賦能信用治理的運行邏輯
數字賦能信用治理的核心動力在于數據要素與數字技術。利用數據要素與數字技術驅動信用治理重構的邏輯在于將數據要素的生命周期融入信用治理的周期，將數字技術納入信用治理機制與制度，以此實現數字化倒逼信用治理重塑。具體而言，既要考慮信用數據這一新型數據要素在新生態下各主體的所有權、處理權，利用數據要素的相關制度法規制定符合信用數據的信用規約，也要兼顧新一代數字技術在信用治理機制中的全新應用方式。
4.1以信用數據流轉為核心的信用治理機制的運行邏輯
數據要素是指基于特殊產品需要而集聚、組合、管理、加工所產生的計算機數據及其衍生形式，如各類標準的數據集、數據產品、基于數據生產的信息、知識等均可納入數據要素的討論范疇。信用數據要素則是數據要素中關于用戶信用數據的部分。從數據要素的形態與處理周期來看，數據要素主要分為原始數據集、標準化數據集以及數據產品。在信用治理中，信用數據同樣分為三種形態，將信用數據的不同處理階段嵌入信用治理機制，不同機制并非完全以先后順序而構建，而是以交互的形式存在，具體如表1所示。
4.1.1信用數據采集機制信用數據作為數據要素中的特殊類型，在信用數據的流轉、融通、交易的過程中應首先遵循我國關于數據要素市場的相關規定。針對不同主體、平臺、渠道，信用數據采集的權限、范圍應明確規定，在網絡平臺或客戶端中還應保障用戶的知情權。在采集過程中，數據轉為信用數據必然要經歷數據加工處理，在處理過程中也應保障處理過程中用戶的隱私權。除此之外，由于采集主體的多樣化，我國信用治理的采集模式也應由政府主導的信用數據采集方式轉為政府主導多方機構合作的新方式。政府應重視數字生態下新的信用治理形式，諸如網絡信用、平臺信用治理體系。
對此，政府在采集過程中，既要將以往的信用數據以新的標準化方式轉化，也需兼顧其他主體的采集標準，以便未來構建數字環境下統一的信用數據標準。對于信用該數據的采集類型，除了傳統的結構化數據，文檔、圖片、視頻等非結構化數據也將成為所需采集的信用數據。對于信用數據的采集范疇，則主要包括基礎信用數據與歷史信用數據。對于歷史信用數據需要根據新的數據采集標準進行結構化轉型，同時利用新的數字技術對傳統信用數據與歷史信用數據的描述結果進行驗證、修復，構建新的總體信用描述。
4.1.2信用數據登記機制信用數據登記機制是將所采集的信用數據以標準化的形式存入信用治理系統，該機制的關鍵在于統一多渠道、多來源、多格式的信用數據并搭建多主體協同的信用數據流通平臺。信用數據的統一標準需要考慮采集平臺與采集方式，而采集標準也應包括本體框架與兼容標準。
對于不同的采集方式，不同采集主體可以在本體框架的基礎上補充相應的采集需求，既能滿足信用數據采集的標準化又極大提高了信用采集的靈活性。
對于信用數據的流通，需要考慮我國對數據要素市場的相關規定，可以單獨設置信用數據的流通平臺也可以在現有的數據流通或交易分享平臺中設立信用數據板塊，根據數據交易平臺的規則實現信用數據的流通、撮合、交割和清算的機制。之后根據數據要素的流通規則再結合信用數據的特點輔以信用數據治理的行業標準及協議的合法化制度，通過不同領域的治理標準為信用數據的流通提供價值符號與協議支持。
4.1.3信用數據統計機制信用數據統計機制是標準化信用數據進行產品轉化的表現之一。從數據要素的角度看，信用數據的統計是關于已登記的信用數據的加工和分析的相關規約。在可信區塊鏈技術支撐下，信用數據統計機制將綜合運用數理方法與手段對多主體的信用數據進行交叉驗證，修復在不同主體標準下信用數據的評判結果，提供統一的信用公信證明。在信用數據的統計過程中，該機制需要對所登記的信用數據進行權重初始化與指標重新分配，打破信用數據來源處的信用評判指標，形成多樣本信用數據統一的信用畫像，以便為不同領域、部門、機構提供信用服務。
4.1.4信用數據激勵機制信用激勵機制旨在信用治理主體通過內在或外在的措施提高用戶信用水平。目前常見信用激勵的機制大多依靠傳統的信用積分總換公式、道德約束或協議規則。
在數字生態下，信用數據的激勵機制主要包括兩個方面：一方面是依靠信用數據畫像，為高信用人群提供市民生活的綠色通道、信用行為的便捷政策、商務活動的政策傾斜等；另一方面是依靠數字技術，如通過區塊鏈的智能合約實現可持續的信用積分通兌與激勵。治理主體與用戶共同成為鏈上的節點，保證信用數據不可纂改、不易丟失的同時實現信用數據與信用行為相互綁定。同時，信用數據將具備隱性價值，以類似于貨幣形式的信用積分實現存取。
但是，在利用數據要素實現信用數據激勵機制時要考慮到綁定信用數據的信用積分所適用的主體、時間、范圍。既需要相對統一且大眾認可、機構承認的積分制度，也需要考慮積分存儲期限，是否公開等問題。
4.1.5信用數據監管機制信用數據監管機制是對結構化信用數據的具體分析與應用，其核心在于多主體對信用數據的聯動管理與信用數據的全過程監管。從監管主體的角度出發，信用數據監管機制要求不同信用治理主體以信用數據的流轉為核心實現跨系統、跨層級、跨平臺的信用數據監管資源互補和監管行動的協同，鼓勵政、企、行業組織、金融機構間信用數據的交互，完善我國信用市場的治理。
從信用數據監管過程的角度出發，信用數據監管機制需要從事前、事中、事后3個階段展開工作。事前監管包括既包括對信用數據的處理周期的監管，也包括對信用數據的治理制度、機制運行效能的監管。事中監管則主要包括依據信用數據所提供的信用畫像應用、信用風險診斷、預測結果等的監管。事后監管主要指信用數據公開、聯合懲戒、信用申報修復等的監管。通過多主體的協同與信用數據的全周期監管，將有效保障其他機制的有效運行，同時實現國家治理現代化視域下的信用數據監管現代化。
4.2以數字技術為驅動的信用治理制度的運行邏輯
4.2.1以基礎制度為根本，借助數字技術促進信用數據有效流通。2022年12月，《中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》提出構建數據基礎制度體系，促進數據合規且高效地流通，建立保障權益、合規使用的數據產權制度。該意見從頂層設計出發為信用數據的流通治理提供了方針，明確了公共數據確權、企業數據確權、個人數據確權等問題。對于信用數據的治理而言，政企、組織等同樣需要在明確的基本制度下進行信用數據的流通。
對此，我國應充分借鑒數據要素的治理邏輯與經驗，完善信用數據的治理方式，補全其基本治理制度。在基本制度的完善過程中，要考慮信用數據的獨特性，要在法律、信用數據標準、信用數據權益等多個層面達成共識，同時根據不同的治理主體輔以相應的行規，逐步完善信用數據產權界定、信用數據流通、公共信用數據授權使用、信用數據治理等主要領域關鍵環節的政策及標準。在基礎制度的保障下，再引入新一代數字技術促進信用數據的流通，以此提高信用數據的治理效能。
傳統的數據要素流轉方式主要包括數據共享、數據開放與數據交易三種形式，但是針對信用數據，其流轉形式主要分為信用數據的共享與開放。目前，已有諸多學者提出打造全國統一的信用數據流轉系統，在相關研究中，區塊鏈技術成為關鍵。中國信息通信研究院在2021年發布的《可信區塊鏈賦能數字政府應用指南》中指出，新一代區塊鏈與聯盟鏈在打通政務數據孤島、構建全新信用體系、推動政府數據公開，以及政務數據的權責界定、數據監管與開放共享等方面優勢明顯。目前，數據上鏈的形式可以分為區域、行業領域、機構等，以信用治理主體的維度出發，不同治理主體在數據要素基礎制度的保障下，其共同構建的聯盟鏈將以圖2的形式存在。
圖2中，將相同行業領域、相同區域的單一信用數據治理主體組成聯盟鏈，并通過上一級聯盟鏈抽取實現社會信用數據逐級上收管理。根據統一的信用數據流轉系統，應用相應的數字技術，如大數據、機器學習等方法對數據進行描述、統計、預測，繪制用戶畫像，以此提高信用治理的整體效能。在流轉系統中，跨鏈組網技術是構建全國一體的信用數據流轉系統的關鍵技術。利用跨鏈組網技術，一方面能保證多種區塊鏈技術的融合，促進公共信用數據和平臺、機構信用數據的有機融合，提高信用數據流轉系統的可拓展性；另一方面能使信用數據的流轉效果最大化，同時能夠有效保護信用數據主體的隱私。
4.2.2以具體制度為輔，提高對前沿數字技術的包容性與數據合作的普及性基礎制度保障信用數據在流轉過程中的合規性與合法性，而具體制度是為不同部門、機構、平臺、領域所制定的共同認可的規則。相比于基礎制度，具體制度要緊貼領域特點、社會應用需求、技術更迭特點。從制度對技術的包容角度出發，不同的信用治理主體首先需要加強對前沿技術的開發研究與實施路徑研究。由政府科研部門、重點企業、行業協會等機構帶頭組織，相互配合，深入研究我國社會信用數據的治理和應用的痛點，系統厘清理論難點、工作堵點，梳理細化切實可行、可操作的實施路徑。
從具體制度確立與普及的角度出發，可以在部分領域與地區開展試點工作，包括信用治理合作試點、信用數據委托管理試點、信用數據管理運營模式試點。例如，北京市經濟和信息化局授權北京金融大數據有限公司對全市公共數據進行托管運營、使用數據信托管理信用數據，以此為北京市的信用數據協同治理提供經驗。從具體制度的適用主體出發，除了為不同主體確立明確的制度，還應考慮主體協同層面。
目前，政企關于信用數據合作的案例越來越多，例如，美團與各地的監管機構合作，在上海與政府部門共同打造“城市美好數字體征系統”，政府為美團提供交管數據，而美團為政府提供衣食住行方面的數字治理方案，這類合作模式同樣需要在明確的規定下進行。企業間的信用數據合作目前還并不廣泛，大多數同一生態下點對點的協商約定而進行數據流通，整體的信用數據共享方式還處于黑箱狀態，但是對于這種合作形式，在未來也需要具體制度進行約束。關于具體制度的確定，我國還可以借鑒他國關于數據要素治理、信用數據管理、數字技術應用等方面的經驗，再結合本國試點經驗，為治理主體的治理行為與技術實踐提供依據。
五、結束語
“十四五”期間，我國數據要素市場體系將初步建立，數據作為新型生產要素將在商務、科技、生活、生產等多個領域發揮重要價值。信用數據作為數據要素中的特殊類型，其治理邏輯既對我國數據要素市場體系的建立起到關鍵作用，也是完善我國社會信用治理模式，優化信用治理資源配置的基礎。
目前，我國社會信用治理的問題主要表現在信用數據數量急劇上升，同時新興的信用數據管理業態層出不窮，但是以政府為主導的信用數據管理模式無論是在監管技術或是監管資源上都已經遠遠落后于現實需求。與此同時，以互聯網為基礎的各種信用治理平臺加大對信用數據的開發應用，使社會層面上的信用數據類型、信用治理框架、信用治理標準各式各樣，難以實現資源統一，治理高效，以致數字生態下我國信用數據的管理、流通、治理出現紊亂。為提高我國對信用數據的治理效能，本文提出以信用數據為流轉核心的新型信用治理框架，并輔以相關制度、機制、與技術應用層面的探討。目前，我國關于信用數據的研究還不夠深入，需從以下幾個方面進行深入挖掘。
1）在理論探索的層面上。要對信用數據治理的基本問題展開研究。首先，無論是業界還是學術界，關于信用數據的理論研究與基礎研究都還過于匱乏。信用數據內涵邊界、權益界限、價值生成方式都還是黑箱狀態。更重要的是，信用數據的共享機理目前還沒有形成共識，這使我國跨平臺、跨地區、跨部門管理信用數據無形中增加了壁壘。
2）在實踐分析的層面上。要深入分析現存信用數據治理模式的弊端，吸取經驗。我國目前一些地區或個別部門企業已經對數字賦能信用治理展開嘗試，包括深圳市寶安區工信局與深圳市公共信用中心建立了信用與產業相結合的信用治理模式、長三角信用治理一體化等。但是在實際運行中卻出現了一些問題，如信用數據難以跨部門和跨層級共享，信用數據的處理存在多頭管理，企業、平臺、流媒體等替代數據融入度不高等。在未來，如何解決這類問題是構建區域性聯合治理信用數據的關鍵。
3）在數據要素流通的層面上。目前，在上海、天降、北京、深圳等地均已搭建數據要素交易平臺，信用數據作為數據要素的一種特殊形式，其潛在價值如何挖掘，是否能夠交易，是否合法合規均還需要探討。另外，統一的信用數據格式、類型、管理質量等問題也還沒有解決。這也是目前難以激發信用數據價值的重要原因。
4）在治理主體構成的層面上。面對種類日益繁雜的平臺、企業類型的信用數據治理體系，一方面要探討其構建的合理性與風險性；另一方面要尋求平臺與政府、企業共治信用數據的可能性，提高我國信用數據治理的整體效能。
源點注：本文作者李佳軒，儲節旺（安徽大學管理學院）
