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加強中小企業信用體系建設之我見

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發布時間:2019-08-06 09:23 來源:
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  相對大企業而言,中小企業是指在中華人民共和國境内依法設立的有利于滿足社會需要、增加就業,符合國家産業政策,從業人員數量、資産規模及生産經營規模都比較小的經濟單位。新形勢下,進一步加大改革力度,以打造高效便捷的營商環境和構建科學健全的信用體系為抓手,從便利準入、公平競争、優化服務等方面出實招,增強中小企業等微觀主體的活力和創造力,是推動中小企業健康發展的必由之路。

中小企業信用體系建設意義及現狀
  有效的企業信用管理體系,有利于維護良性運轉的市場經濟秩序。完善的企業信用體系能有效降低經濟活動的信用風險和成本,提高社會的全要素生産率,有利于推進區域經濟由傳統模式向現代信用經濟模式轉型。對于監管部門和企業來說,構建完善的信用體系,既是要求也是剛需。不同于多數大型企業建立了完備的信用管理和信息公開機制,中小企業由于管理經驗、經營實力不足,其信用信息具有碎片化、分散化特征,使得建立完善中小企業信用體系更具挑戰性。
  伴随着大數據技術的飛速發展以及在各領域的深度滲透,應用大數據的提高監管服務效能,逐漸成為市場監管部門的共識。近年來,“放管服”改革不斷推進,各地大力建設信用信息應用系統,省級平台實現全覆蓋,數據共享、信息公示等工作取得長足發展,但覆蓋全社會的中小企業信用體系尚不完備。
  具體而言:一是“聚”而不“細”。某些有條件的地區自建了地方信息共享平台,沒有自建共享平台的地方也能依托全國信用信息網做到一定的信息共享,但總體來說,信用信息管理仍比較粗放,大多隻是做到簡單的彙集,而在标準化、規範化方面還未形成體系,重“量”而輕“質”,從而影響了後續的深度挖掘。二是“通”而不“寬”。不同部門的業務系統尚未完全打通,信息孤島仍然存在,涉企信用信息歸集、共享的範圍比較狹窄,部門之間信息共享的模式還比較傳統,未做到信息充分對稱。三是“用”而不“專”。目前信用信息應用場景主要為信息公示,在企業信用評價、風險防控方面還有較大拓展空間。同時,銀行與監管部門信用風險評估機制尚不健全,一方面可能導緻政府信用監管缺位,另一方面銀行為了降低不良貸款率,會傾向選擇“一刀切”的策略,緻使貸款門檻高,中小企業融資難、融資貴問題仍然突出。

加強中小企業信用體系建設的幾點建議
  構建良好的社會誠信體系是一項系統工程,市場監管部門應通過數字化驅動“放管服”改革深入推進,完善事前便捷準入、事中有效控制、事後聯合治理的全流程監管體系,形成政府、銀行、企業之間的良性互動,助力經濟社會高質量發展,這對于鼓勵“雙創”、刺激消費、改善民生都具有積極意義。
  建立完善中小企業數據庫,優化營商環境。面對不斷迸發的創新創業活力和數量龐大的中小企業,建立完善中小企業數據庫是實施有效監管服務之基。這項工作必須同當前深化“放管服”改革、登記注冊全程電子化、“證照分離”、簡化退出機制等相輔相成、相互促進。市場監管部門可牽頭多部門聯合研究統一管理标準,搭建服務中小企業的登記注冊專項模塊,讓新設企業從成立開始,即在全國範圍内公開、公正、公平地享受所有便利政策。同時,建立信用承諾和信用審查制度,并将該平台與企業信用信息公示平台實時對接。一方面,對于守信者實行容缺受理,簡化需要提交的行政審批申請材料,即時辦理、提高效率;另一方面,對信用等級較低或信用風險較高的主體實行從嚴審查,強化源頭治理。同時,通過公示系統将企業承諾向社會公開,發揮社會監督作用,增強企業誠信意識。
  實現信用數據歸集共享,加強标準制定工作。構建縣級信息共享平台,加強信用信息歸集、共享。區縣級部門直接面對監管對象,是産生數據和使用數據的重要一環,縣級數據共享機制具有目标清晰、範圍明确、調度順暢等優勢。筆者建議,在縣域層面建立條塊結合的信息共享平台,将銀行主導的征信系統、市場監管部門主導的企業信用信息平台對接、融合,集成為多元化的信用數據庫。各地政府應牽頭編制信用信息資源目錄,規範數據歸集管理标準和流程,明确信息的開放程度、使用邊界、有效期限等參數,加強數據标準化建設。除涉及行政許可、行政處罰、“黑名單”等法律法規明确可依法公開的信息外,對于納稅、社保、物流、水電煤等公開屬性尚未作出明确規定的信息,應進一步明确可共享範圍,消除各部門提供數據的疑慮。通過完善信息共享機制,加強部門間聯動,真正将信用數據用活用好。
  大數據技術助力,精準描繪企業信用畫像。在依托共享平台充分融合各部門信用信息的基礎上,要善于運用大數據技術将其廣泛納入互聯網數據,加以深度挖掘,輸出信用評價結果,助力精準監管。對于企業征信而言,淺層次挖掘是指圍繞企業相關數據進行整合并彙總分類,以信息報告、圖片等方式簡單羅列呈現;而深層次挖掘是将收集到的數據與專業監管知識相結合,構建風險識别與量化、企業關聯圖譜、數據可視化産品。大數據的核心在于整合不同來源、不同結構的數據,并從海量的數據中發現和歸納潛在的關聯性,包括将企業與其法定代表人信用狀況進行關聯、将企業納稅、社保、安全生産等情況與企業風險狀況進行關聯等。由此,把看似分散的信用信息和關聯信息進行整合并交叉分析,運用機器學習、雲計算等大數據分析技術,根據企業行業特點、運營能力、關聯企業、網絡輿情等不同維度的算法,設計準确的風險模型,基于企業行為模式提前預警,提高識别市場主體信用風險的洞察力和決策力,用大數據技術為監管賦能。
  同時,充分發揮互聯網感知能力,實時掌握企業經營狀況,包括實際經營業務範圍、運行情況等,助力監管人員摸清底數。為确保“大數據+市場監管”取得實效,在對政府和社會信用信息進行有效整合的基礎上,進一步深入加強政企合作,培養監管業務與大數據知識兼備的人才,将業務技能與機器語言轉化為監管決策力。
  創新信用應用服務,降低融資成本。數據共享和信用評價的落腳點終究是應用,要不斷豐富應用場景,提供有針對性的信用産品。從企業信用信息服務角度說,應将評價結果與金融決策相融合,打通政府與銀行數據對接渠道,充分共享企業信用風險情況,中小企業貸款提供數據支持,緩解銀企之間信息不對稱問題,大大提升信用信息的動态性和可獲得性。由此,企業信用記錄轉化為信用資産,收獲信用紅利,守信經營的内生動力大大增加。
  加強跨部門“雙随機、一公開”監管,營造公平競争的市場環境。基于信用風險分類,開展跨部門聯合“雙随機、一公開”監管。堅持問題導向,既要保證“沒有免檢企業”,又要滿足“違法嚴懲、守法不擾”的要求,必須實施信用風險分類監管,提高監管精準性,提升行政資源配置效率。一是夯實工作基礎,依托統一的市場監管聯動平台,完善區域内多部門“兩庫一清單”,各部門執法人員庫應按照崗位特點制定分類标準,尤其是在機構改革初期,必須保證抽出來的執法人員能夠勝任專業化的檢查事項,以保證抽查的實際效能。二是基于企業信用風險狀況,制定個性化抽查方案,增加對風險主體的抽查比率,提升執法靶向性。同時,加強各部門對風險預警結果的互認,從而有針對性地開展跨部門聯合雙随機抽查。三是做好與信息公示系統的對接,将抽查結果通過各種渠道及時公開。對于在抽查中發現的違法行為嚴查嚴辦,并及時将處罰結果公示。行政處罰結果和檢查中發現的風險問題也應及時記于主體名下,完善信用數據閉環。
  加強失信聯合懲戒,讓失信者處處受限。完善頂層設計,從法規層面盡快完善各領域嚴重失信違法名單認定标準,并根據情節嚴重程度劃分等級,實施“黑名單”分級分類管理。同時,對應各個等級細化相應的聯合懲戒措施,從市場準入、行政許可、明确懲戒工作流程,讓聯合失信懲戒的實施有法可依。制度标準是行動遵循,技術支撐是保障工作行之有效的重要環節。建設統一的聯合懲戒平台,整合各部門失信企業名單并實現有效共享。依托平台加強各部門的有效聯動,并将聯合懲戒對象信息和懲戒措施嵌入各行政部門的業務系統,用技術手段打通聯合懲戒壁壘,使聯合懲戒更具實操性。通過平台實現聯合懲戒的發起、實施、修複、反饋的全流程管理,形成聯合懲戒閉環。通過有效的聯合懲戒,實現“一處失信、處處受限”,倒逼企業增強信用意識,建立企業不敢失信、不能失信、不想失信的長效機制。

□北京市西城區市場監管局 石 林 劉金星

(責任編輯:)

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