大数据时代社会信用立法的宏观思考

发布时间:2021-03-03|来源: 人民论坛 |浏览次数:25|专栏: 信用知识 分享到:

关键词:诚信宣传

   社会信用不仅是一项道德要求,同时也可以上升为法律规则。在大数据时代,社会信用立法在内容上主要围绕自然人、法人和非法人组织社会信用信息的大规模采集、归集、共享和使用等关键环节展开。2014年6月,国务院发布《社会信用体系建设规划纲要(2014—2020年)》,提出到2020年要基本建立社会信用的基础性法律法规和标准体系。但时至今日,社会信用立法仍然主要停留在地方层面,国家层面的信用立法仅有《征信业管理条例》《企业信息公示暂行条例》等少数行政法规,由全国人大及其常委会制定的信用方面的法律仍未出台,加快社会信用立法已迫在眉睫。

  大数据时代加快社会信用立法的必要性和紧迫性 

  首先,加快社会信用立法是社会主义核心价值观融入法治建设的内在要求。2016年12月,中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于进一步把社会主义核心价值观融入法治建设的指导意见》,提出要深入分析社会主义核心价值观建设的立法需求,把法律的规范性和引领性结合起来,更好地体现国家的价值目标和社会的价值取向。具体到诚信领域,社会信用体系建设既要靠道德教化,也要靠法治保障。通过社会信用立法,把诚信的内在要求全面渗透到法治建设之中,是新时代社会主义核心价值观融入法治建设的必然趋向。2018年5月,中共中央印发《社会主义核心价值观融入法治建设立法修法规划》,进一步提出要加强道德领域突出问题专项立法,“探索完善社会信用体系相关法律制度,研究制定信用方面的法律,健全守法诚信褒奖机制和违法失信行为联合惩戒机制”。其次,加快社会信用立法是大数据时代推进社会治理现代化的重要举措。中国传统社会是一个熟人社会,社会治理主要依靠熟人社群的非正式规范。进入现代社会以后,由于整个社会的陌生化,建立在熟人社会重复博弈基础上的信用机制不再有效,社会交往中的机会主义行为迅速增加。在这样一个陌生化、碎片化的社会环境中,如何低成本地采集到与社会主体信用状态相关的信息,成为制约机会主义行为、重塑声誉机制的关键,而大数据技术使得数据可比对、过程可追溯、问题可监测,为这种社会需求提供了最佳实现手段。习近平总书记指出,“信息化为中华民族带来了千载难逢的机遇”。2018年12月,中央经济工作会议提出,要加强新型基础设施建设。数据中心、计算中心等新基建项目的实施,可以在数字化、网络化、智能化的基础上实现社会治理创新,而加快社会信用立法,就是以法律的形式确保大数据技术与社会信用体系建设的有机融合,实现技术支撑和法治保障紧密结合,推动国家治理体系与治理能力现代化。最后,加快社会信用立法是社会信用体系建设有效平衡公权和私益的迫切需要。社会信用体系建设涉及公域和私域的交叉,因此社会信用立法既涉及对公权力的规范,也涉及对私权利的保障。当前,许多地方推进社会信用体系建设时,政府除了采集、汇集、公布信用信息外,还会进一步对信息主体进行信用画像,并对信息主体施以各种信用奖惩。在信用监管的名义下,行政机关的权力迅速扩张,对私权利主体的行动空间带来了很大的限制。比如,如果对无心之失也课以重罚,就不能有效地把“权力关进制度的笼子里”,形成人人自危的局面。面对这种情形,有效平衡公权与私益的关系迫切要求立法先行,在国家层面开展社会信用立法,划定各方的行为边界。

  大数据时代社会信用立法的基本内容 

  市场经济是信用经济,同时也是法治经济。随着市场经济体制改革的进一步深化,诚信原则已经全面渗透到法治建设之中。在大数据时代,社会主体的信用状况不仅取决于法律对个体行为的规范,同时也取决于社会整体层面数字治理的成效。具体而言,就是借助大数据技术,大规模采集、归集社会主体的信用信息,使第三方可以通过这些信息对社会主体的信用状况作出更加准确的判断,并通过守信联合激励和失信联合惩戒等特别措施强化社会主体的信用约束。由于规制对象的差异,整体层面的数字治理只能通过专门的社会信用立法来实现。目前,虽然国家层面社会信用方面的法律尚未出台,但从2017年开始,湖北、上海、河北、浙江等地已经先行开始了地方立法的探索,为制定社会信用方面的法律提供了重要参考。纵观这些地方性信用法规,虽然在具体制度设计上存在差异,但其核心内容却是一致的,都是要解决大数据时代信用信息的法律规制问题。第一,明确社会信用信息的范围是社会信用立法的前提。理论上,一切可以用于识别、分析和判断信息主体信用状态的数据或者资料都可以纳入社会信用信息的范围,但这样一种常识意义上的理解所涵盖的信息范围过于宽泛。要在此基础上进一步确定社会信用立法的具体边界,首先必须明确社会信用信息的判断标准。从语义上看,信用本身既是一个道德概念,也是一个法律概念,因此对社会信用的范围,既可以从道德的角度进行判定,也可以从法律的角度进行判定。虽然在一些地方的立法探索中,出现过将违背社会道德的情况纳入社会信用的做法,但对此应当予以批判的审视。原因在于,如果按照道德标准判断社会信用状况,进而将不符合道德的情况如随地吐痰等违背社会公德的行为,都纳入社会信用信息的范畴,社会信用信息将变成一个“道德档案”,进而变相地把本应通过谴责等道德手段解决的问题上升到法律层面,造成制度功能上的错位。因此,对于“通过社会信用立法赋予特定法律效果”这一目的而言,社会信用信息的范围不能简单根据道德标准来判定,而应当直接通过社会信用立法来规定。此外,社会信用立法的首要任务就是明确社会信用信息的概念和判断标准。一方面,守法/违法标准和履约/违约标准之间并非必然冲突,比如,行为人不履行合同约定的行为一般要首先经由生效法律文书的确认才会成为可采的社会信用信息。同时,在现行的地方立法实践中,也不是所有的违法行为都会纳入信息服务平台。但另一方面,在守法/违法这一标准之下所包容的许多义务并不是对信息主体自身承诺的践行,比如,行为人受到行政处罚的许多情形,并不涉及债务的履行。因此,在制定信用方面的法律时,对于将与承诺的履行无关的违法事项纳入社会信用信息范畴的做法,应当慎之又慎,最好由立法机关采取列举式的方式逐一授权。第二,规范社会信用信息的归集是社会信用立法的重点。大数据时代的社会信用机制,实质上就是通过信用信息的采集和归集,在信息对称的基础上,建立有效的声誉约束机制。在法治社会,原则上只有通过立法的授权或者信用主体的同意,这些反映社会主体信用状况的数据和资料才能被采集,因此,就信用信息的归集授予行政机关广泛的自由裁量权是不适当的。但这只是一个形式标准,实质问题即立法者究竟应当依据何种标准来确定某类信用信息可以被采集?这仍然需要通过立法予以明确。在地方的立法探索中,一种做法是区分由公共部门在履行职责、提供服务过程中产生或者获取的公共信用信息,和非公共部门在生产经营活动中产生、采集或者获取的市场信用信息。对公共信用信息,实行“目录管理”,建立特别的把关程序来具体决定哪些信息事项应当纳入目录,进而向信息服务平台归集;对市场信用信息,则遵守自愿原则,原则上只有经过信息主体本人的同意,相关的数据和资料才能被采集。这一分类主要根据信息产生、获取的渠道来划分,但从信息归集的角度看,如果未列入目录,即使是公共信用信息也不得向信息服务平台归集;而在法律特别授权比如列入目录的情况下,即使是市场信用信息也应当向信息服务平台提供。在此意义上,真正重要的并不是信息产生、获取的渠道,而是立法对信息归集的特别授权,其形式可以是法律的特别规定,也可以是依法建立的信用信息目录。不管是公共信用信息,还是市场信用信息,只有将其归集建立在有效的法律授权之上,才能避免权力的滥用。第三,强化社会信用信息的应用是社会信用立法的关键。社会信用信息的核心价值还在于应用,只有通过立法建立跨部门、跨领域、跨地区的信用联合激励和惩戒机制,尤其是建立有效的约束措施,形成“一处失信、处处受限”的信用惩戒大格局,社会信用体系建设才能真正见效,但强有力的信用惩戒也可能对信息主体的权益造成过重的负担,须谨慎为之。首先,要妥当设置信用激励和惩戒的具体种类。根据奖惩的强度,信用激励和约束机制大体上可以分为三类:一是信用信息的公开。公开可能产生声誉上的提升或者不利,因此公开本身就是一种激励约束机制。二是在信用信息公开的基础上,对信用信息进行分析,确定信息主体的分值和等级。这种分析本身并不直接赋予某种特定的法律后果,只是作为第三方在经济社会活动中决策的一种参考,因此本质上仍然是一种市场化的激励约束机制。当然,对个人而言,如果分析的结果指向声誉上的不利,可能会涉及人格权的保护问题。三是划定“红名单”和“黑名单”,在此基础上引入特别的激励和惩戒措施。一般说来,针对严重失信行为确定的“黑名单”应当同时伴随着某种资格上的剥夺,比如相关市场、行业或者业务准入的限制以及相关任职资格的限制等。在市场交易中,如果政府部门将特定的分值和等级作为市场、行业或者业务准入的条件等,也属此类。但是,作为一种社会信用机制,不能因此限制行为人的人身自由,也不得波及信息主体之外的他人,如不得因此限制信息主体的子女入学等。其次,要妥当设置不同激励和惩戒的触发条件,特别是必须遵守比例原则的限制,使提升社会信用或者创新社会治理的政策目标和信息主体因其信用信息反映的信用状态而获得的激励或者遭受的惩戒之间始终保持适当的比例关系。比如,随地吐痰如果导致长期的餐饮业禁入,就可能超出比例原则所应允许的范围。由于在地方的立法探索中,往往将违法事项纳入社会信用信息的范围,进而把社会信用作为保障法律实施的一种手段,此时行为人本身已经因为违法遭受惩戒,如果再次叠加信用惩戒,可能就会导致总体的惩戒强度超出比例原则所应允许的范围。因此,立法者在设定某一具体的激励或者惩戒举措时,应当就具体的情形仔细审视信用奖惩与信息主体信用状态的性质、情节等是否相适应,在此基础上对其是否满足比例原则的要求进行个别确定。第四,维护信息主体的信用权益是社会信用立法的根本。信用信息的归集、共享、公开和使用,无论是依靠人工操作,还是依靠人工智能操作,在执行中总有可能发生偏离规范的情形。在这种情况下,如何为信息主体提供有效的救济,以切实保障信息主体的信用权益,直接体现了社会信用立法的价值和导向。从地方的立法探索看,在信息主体的权益保护上,知情权、异议权、纠错权、复议或者诉讼权都是信息主体信用权益保护的基础性制度安排。首先,应当赋予信息主体知情权。对于自身的信用状况和信用记录,信息主体有权查询。其次,应当赋予信息主体异议权。当信息主体知情后发现信用信息存在错误、遗漏等情形或者存在其他侵犯其合法权益的情形,有权向信用服务平台提出异议,信息服务平台应当予以标注并启动相应的处理程序。再次,应当赋予信息主体纠错权。经过异议处理程序,发现信用信息确有错误或者存在其他予以修改、删除的情形,比如不良信息已逾信息保存期限等,信息主体有权要求信用服务平台予以改正或者删除。对于非严重的失信行为,即使信用记录本身并无错误,如果信息主体能够通过主动履行义务等方式改过自新,为引导信息主体积极向善,也可以赋予信息主体对失信记录的修复权。最后,应当赋予信息主体通过复议或者诉讼寻求救济的权利。信用监管是一项全新的治理实践,为避免公权力机关非法侵害私权利主体的信息空间,当信用主体的知情权、异议权和纠错权受到侵害时,有权向行政机关提起行政复议、向人民法院提起行政诉讼,通过复议和诉讼维护自己的信用权益。

  提升大数据时代社会信用立法质量的战略思考良法是善治的前提。要发挥立法的引领和推动作用,提高立法质量是关键。从宏观上看,在制定信用方面的法律时,要正确处理好以下几对关系:首先,处理好统一立法和分散立法的关系。形式上,社会信用立法并不一定就是单独制定一部囊括所有社会信用事项的《社会信用法》,也可以在其他法律中写入信用信息的归集、共享、公开和使用等事项。但是,在内容上,无论是将社会信用立法单列还是将其分散到其他立法中,都会涉及社会信用体系的整合问题。也就是说,是建立一个统一的、覆盖社会信用各个领域的社会信用系统,还是根据社会信用的领域划分,建立若干个相对分散的社会信用系统,比如,司法领域失信被执行人的信用惩戒由司法机关主导,商业领域的企业信用信息公示系统由市场监管部门主导,金融领域的征信系统由中国人民银行主导,而其他领域的社会信用信息系统则归口到发展改革部门。从目前地方的立法探索看,由于立法权限的限制,地方立法很难对司法公信、金融征信等事项作过多的规范,因此,这些地方立法并没有采用体系型立法模式,而是将内容聚焦在商务诚信、社会诚信等特定信用领域。在制定信用方面的法律时,应当着眼于各个信用信息系统的整合,逐步建立互联互通、全国统一的单一信用平台。其次,处理好数据利用和数据保护的关系。没有信用信息的挖掘和利用,社会信用机制就无法有效发挥作用;但如果缺乏必要的保护机制,则会侵害信息主体的数据权益。在数据采集环节,过去的立法探索更加强调信用信息的归集、共享和使用,对于多大范围内的信息采集才具有正当性,尤其是个人的数据权益和隐私权为这种数据采集设定了怎样的边界关注较少。在数据传播环节,无论是数据的存储、传输还是反馈,都有可能被泄露,从而给组织和个人的数据权益带来重大风险。因此,在制定信用方面的法律时,必须从合理性的角度,遵照比例原则在大数据的开发利用和信息权益的保护之间找到一个平衡点。既不能无限制地采集组织和个人的数据,但也不能追求绝对的数据保护,否则社会信用体系建设也就失去了基础。同时,要尽快建立系统的数据安全架构,对数据挖掘、存储、传输和使用各个环节进行贯通式调整,明确相关人员的数据安全责任,保障数据全流程的安全可靠。最后,处理好政府作用和市场作用的关系。在西方国家,社会信用主要依靠市场化的信用服务业来实现。比如,在美国,由于宪法对隐私权的保护限制了政府介入的空间,社会信用体系的运行就具有非常强烈的市场化特征。当然,这并不代表政府在信用体系建设上就没有发挥作用,只不过这种作用主要体现在对信用服务业的监管上。在我国,政府不仅要对信用服务业进行监管,而且直接介入社会信用信息系统的组建。由于我国的社会信用信息系统主要由政府部门组建并由政府下设的机构运行维护,有些地方立法中甚至不包括促进信用服务业发展的相关内容。党的十八届三中全会提出,要使市场在资源配置中起决定性作用,同时更好发挥政府作用,这是对社会主义市场经济规律认识的新突破,对于当前我国的社会信用体系建设也具有重要的指导意义。在制定信用方面的法律时,不仅要更好发挥政府作用,也要强化市场机制,要通过立法促进信用服务业发展,支持第三方信用服务机构利用大数据等技术开发多层次的信用产品,满足社会多层次的应用需求。(作者:张洪松,为四川大学马克思主义学院教授,四川省中国特色社会主义理论体系研究中心特约研究员)



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