专家齐聚，共话信用数字经济——企业信用评价理论与实务

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近日，由北京信用学会、厦门国信信用大数据创新研究院联合主办的信用数字经济论坛顺利召开。

论坛以“企业信用评价理论与实务”为主题，邀请来自国家公共信用信息中心、江苏省发展改革委、厦门市信用办等政府部门，北京大学、首都师范大学、大连理工大学、厦门大学、西南财经大学、广东金融学院、厦门工学院等高校院所，新华社中国经济信息社、中诚信、厦门金融咨询评信等企业的13位信用评价领域专家学者，围绕企业信用评价的法律问题、评价方法、评价技术、评价实践案例等议题进行专题发言、交流研讨和观点碰撞。论坛采用线上线下相结合的方式举办，共吸引200余人参加。

一、专题发言

北京信用学会会长、首都师范大学信用立法与信用评估研究中心主任石新中作《企业信用评价的法律问题》专题发言。石新中老师从法学的视角介绍并分析了中国现有法律、行政法规以及《社会信用体系建设法（向社会公开征求意见稿）》）中与企业信用评价有关的规范。

他指出，《民法典》第1029条对信用评价作了专门规定，但该项规定其文字表述不当，需要更加专业的信用领域学者进行解释说明。他认为从发达国家征信历史的发展来看，我们应该鼓励企业征信机构、个人征信机构等各类信用服务机构的创新积极性，并在市场准入制度的安排方面予以体现。不同性质、不同规模的企业，其信用评价的要素和各项要素所占的权重不同，因此应鼓励信用评价机构开发设计出针对不同企业的信用评价模型。

关于企业信用评价的数据问题，他认为，企业的财务数据是企业信用评价的核心数据，因此，我们应进一步研究是否要求国有企业、以及规模较大、涉及社会公共利益的企业强制披露其相关财务信息。此外，石新中老师还就公共信用信息的概念提出了自己的思考。他认为不能从信息采集的主体视角来判断信用信息是公共的还是非公共的，而应把信息本身是否具有公共利益的属性作为区分公共信用信息和非公共信用信息的标准。

北京大学法学院副教授戴昕作《信用评价权力与市场主体选择》专题发言。戴昕教授以“精英法学院退出《美国新闻及世界报道》美国法学院排名”案例为切入点，探讨了在法律宏观层面上企业信用评价市场的价值、意义以及可能产生的问题和矛盾，深入剖析了评价使用者侧、被评价主体侧、评价机构三方主体涉及到的法律问题，指出企业信用评价权力内生的不稳定性和结构性矛盾的原因和后果。最后，戴昕教授分享了在法律结构上如何理解与企业信用评价相关的法律规则，分析了企业信用评价权力的三阶控制（一阶控制即评价使用侧市场选择，二阶控制即评价主体侧市场选择，三阶控制即法律控制）的关系，他认为企业信用评价权力的三阶控制各有局限，必须将这三者结合起来，才能营造稳定的企业信用评价市场。

大连理工大学经济管理学院教授迟国泰作《小企业违约风险预警:指标数值变换的深度学习》主题发言。迟国泰教授围绕小企业违约判别研究背景意义及创新、研究现状、违约判别模型构建、实证分析、研究结论五个方面系统地介绍了小企业违约风险预警研究成果。迟国泰教授提出，基于最近20年来源于中国某区域商业银行总行的包含天津、上海、重庆等28个城市小企业信贷数据库的数据，以小企业违约风险为研究对象，以指标数值变换的深度学习、最优指标组合遴选为两种方式，通过构建违约判别模型及对比分析，验证了指标数值变换方法的风险预警效果优于最优指标组合遴选方法的风险预警效果。同时，基于指标组合遴选研究，得出了研究结论：小企业违约判别的非财务指标的重要性高于财务指标，由于小企业的财务信息相对更加不完善，非财务指标更能反映小企业的违约倾向。

西南财经大学教授、信用管理系主任李志勇作《非上市公司ESG评级》主题发言。李志勇教授首先对信用与环境的政策背景、ESG的定义等进行介绍，认为ESG实践是社会责任投资的基础，是绿色金融体系的重要组成部分。结合中证ESG评价体系、华证ESG评级体系两个实际案例，李志勇教授介绍了企业ESG评级的方法论，指出信用评级与信用评分的区别，而ESG评级在方法论上更像信用评分，在应用场景上更像信用评级。李志勇教授表示，目前ESG评级主要应用在大企业上，为更好服务于双碳目标，未来中小微企业也需要ESG评级，且更多的金融科技可以应用在中小微企业ESG评级上。同时，绿色数字化转型和绿色金融科技创新应该成为商业银行未来的数字化转型方向。

中诚信北京分公司总经理邱琼梅作《企业信用评级实践》主题发言。邱琼梅总经理从实操的角度介绍了信用评级的原则、流程及框架，表示信用评级是一门技术也是一门艺术。邱琼梅总经理认为企业内部信用风险考察是企业信用评价最核心、最根本的风险因素。此外，企业财务制度是否健全及其信息披露的时效性、完整性和真实性是影响企业信用评价结果的重要因素。

厦门金融咨询评信有限公司副总经理张伟峰作《基于“数据信用”的供应链信用评价》主题发言。张伟峰副总经理强调，金融的数字化可以更精准为实体经济服务，而实体的核心在于场景。以网络货运供应链“数据信用”的应用模式为例，该模式以国家信用大数据创新中心作为强有力的数据支撑，打通交通大数据、信用大数据、订单（交易）数据三个数据层，通过构建行业专属模型实现企业信用评价，并充分运用评价结果，推动信用赋能企业融资贷款。张伟峰副总经理表示，供应链信用评价能够确保交易背景的真实性，确保风险把控有抓手，确保金融创新活动不会失控。

二、交流研讨

交流研讨环节，专家学者们围绕“公共信用评价、行业信用评价、地方信用评价、市场信用评价之间的关系”“境外企业信用评价的经验与借鉴”“企业信用评价维度、指标设计方法”“企业信用评价的数据来源、获取机制，缺失数据补充方法”“企业信用评分技术、评级技术”“企业信用评价结果应用”等议题，结合具体实践发表诸多精彩观点。

结合研讨议题，国家公共信用信息中心王银旭博士围绕各类信用评价的特点、信用评价的必要性、境外信用评价与监管的实践情况进行分享。她提到，信用评价的方法有很多种，包括专家评分、统计模型和机器学习等，各类评价的应用场景不同、目标不同、发挥的作用不同，在方法和指标选择上各有侧重，信用评价服务于信用监管，是资源配置的参考。

江苏省发展改革委信用建设处处长程友华围绕论坛议题，提出三个观点。一是信用评价是信用体系发展成熟的标志，只有通过信用评价，才能够直观、客观地反映各类市场主体的信用状况。二是企业信用评价分为公共信用评价、行业信用评价、市场信用评价，信用评价工作要把握“以市场为导向，以应用为牵引、以法规为基础、以数据为支撑”这四个原则。三是公共信用评价是企业信用评价中非常重要的内容，具有中国特色，建议从国家层面尽快统一企业公共信用评价的标准和相关的机制制定。

曾任全国政协委员、民盟中央常委、秘书长，现任厦门工学院教授的高拴平博士就企业信用评价建设和完善提出三条建议：一是企业信用评价模式及其体系建设要适应中国国情；二是企业信用评价体系建设要提高规范化和标准化程度和水平；三是要加强企业征信文化问题的研究和探索。

广东金融学院信用管理学院唐明琴教授认为，信用评价取决于对两个要素认知：一是信用概念；二是信用评价的性质。对信用内涵和外延的认知不同，信用评价的维度、指标体系就不同；信用评价的性质不一样，决定了对信用评价的方式、方法、要求不一样。从我国社会信用体系建设的实践和未来发展趋势来看，我们应该把信用定义为是信任的资本，这种资本实质是信用主体自身拥有、社会或他人赋予的虚拟资本。这种信用是信用主体私有的，但信用的评价是由社会进行的，这种社会信用的评价是多元的。（所谓多元化的社会信用资本评价是指评价的主体是多元化的，评级目的是多元化的、评价结果应用是多元化的）。信用评价目的、影响、应用领域不一样，决定了信用评价的性质不一样，对信用评价的要求也不一样。

信用评价从性质上分主要有三类：公共性、非公共性与准公共性。公共性信用评价的目的主要是为了社会治理需要（公共性产品），评价结果主要应用于社会监督、分类监管（如政府各部门开展的信用监管评价等），评价结果对社会产生直接影响，因此这里信用评价要求指标体系、评价数据来源、评价方式、评级方法、评价过程等都必须是公开透明的，便于社会监督；而非公共信用评价的目的主要是信用主体自身风险管理的需要（自用的商业性产品），如企银行授信管理中对客户的信用评价，企业信用销售中对客户的信用评价，担保公司、保理机构、信用保险机构等，在提供担保、保理、信用保险时对客户的信用评价等，应用结果只对自身产生影响，不会对社会产生直接的影响，所以指标体系、评级方法、评价过程、数据来源、评价结果等都没有必要公开，也不应该要求去公开。基于公共信用评价和非公共信用评价之间还有一个准公共性的信用评价，它具有一定社会的影响力，但不为社会公共监督和自身风险控制，如信用中介机构的信用评价活动，只为特定客户提供信用评价服务，因此只对客户或在特定领域里面公开就可以，不必向全社会公开。最后提出要构建适合我们国家社会信用体系建设需要的、多层次、多元化的信用评价体系。

厦门市信息中心副主任连益进分享了厦门市公共信用评价、行业信用评价的做法：一是健机制，起草《厦门市社会信用评价管理办法（试行）》，明确信用评价规范。二是搭平台，聚融公共信用信息，开发评价支持系统。三是建模型，建设“通用型”公共信用综合评价，推动开展行业信用评价。四是强监管，突出靶向执法检查，构建主管部门监督、行业协会引导、企业自律三方协同监管新模式。五是推应用，在港航、建设等多个领域应用信用评价结果，以信用赋能企业生产经营。

厦门大学经济学院统计学和数据科学系方匡南教授表示，大数据时代的企业信用评分，技术上应重点研究的内容包括三方面：一是在企业信用评分中如何科学地筛选有效变量，可以借鉴生物学基因筛选方法，改进后应用到信用评分中；二是在多源异构数据的融合和应用中，如何保护数源公司的商业机密，保障数据安全和数据隐私，可采用隐私计算的方式，解决对原始数据保密的问题；三是针对企业信用评价过程中遇到的公平性问题，除了法律法规以外，还应从公平性的算法本身来解决，企业在信用评价过程中考虑社会责任和社会公平性问题。

新华社中国经济信息社信用领域首席分析师胡俊超围绕研讨议题，提出四个观点。一是为保证评价结果的客观公正，企业信用评价必须具备规范的评价标准和严格的评价程序。二是企业信用评价的指标设计方法应该和评价用途结合起来，不同用途的企业信用评价指标选择方法应该是不尽相同的。三是公共信用评价是基础性评价，评价结果与行业信用评价和市场信用评价结合后，综合作为对市场主体开展分级分类监管的依据；而市场信用评价主要用于金融信贷、招标投标、商务合作等一些市场活动。四是对于企业信用评价的维度，建议从履约能力和履约意愿两个维度进行研究和设计。