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郭文波：谈公共信用信息的增值与赋能
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源点注：本文作者郭文波，感谢授权！
一、学界已经在探索将非财务指标纳入企业信用评价体系
大多数企业信用评价指标项都以财务指标为基础。
Altman和Beaver用一系列财务比率建立的信用指数预测模型，这些财务比率包括：净流动资金/总资产、债务/总资产、总资产周转率、净营业收益率、税后收益/总资产、普通股市场价值/总债务账面价值、现金流/总债务等。
Edmister则分析了19个财务比率，用多元判别分析的方法来评估企业信用。Altman 和Sabato分析了大量可能与企业信用相关的指标，包括员工数量、主营业务开展区域、行业类型等。但在实际中，企业财务透明度低，财务系统不健全，数据信息不对称和伪造等问题使这种做法受到质疑，致使一些无法得到财务数据的企业被排除在信用指标体系之外。
这也是造成中小企业融资难融资贵的主要原因之一。显然，非上市企业的市场数据很难获得，且很多非上市企业不受严格披露财务数据的限制，这意味着现有的依靠财务数据的信用指标体系构建对企业来说是不具有普适性的。
Behr P, Kisgen D J, Taillard J P 指出尽管现有的评级机构能够提供公司的信用评分，但是信用评分的质量却饱受争议。因为信用评级机构可以搜集大部分的公司违约信息或者投资人的信息，却没有包含所评价公司的违约事件，如著名的美国能源公司安然Enron的破产案。
Hilscher J, Wilson M I 指出现有的信用评分不是评判公司违约的最优方式，因为现有的信用评分模型大多基于公开的财会和市场数据的单一预测模型，不能解释公司所处行业的整体违约概率。
Cheng M, Neamtiu M 指出了由于评级机构评级结果遭受的业界批评带来的信用属性的变化，强调信用评级机构评价信用的及时性，同时还要增加其准确性，同时降低信用评价的不稳定性。
Teng L, Zhang W, Tang F, Teng S, Fu X 指出要进行多维度多层次（Multi-dimensional multi-layer）的信用评分。由外部主体来判断信用注意掌握信息是否完全，会产生误差，或者评价者自身的价值观或偏好以及主体的自适应会带来信用评价的误差。
与此同时，学界很早就开始探讨如何将非财务指标纳入信用指标体系构建中。
Lehmann运用德国一家商业银行2万家企业数据，证明了非财务信息（包括对经营状况的主观评价等）进入企业信用指标体系的重要性。
Grunert 等也指出了企业存在年限、业务类型、行业类型等数据与财务数据结合的重要性。
Peel以及Peel 等人用英国样本数据证明了财务报告的及时性是企业信用状况的潜在指标。
Keasey和Watson认为不能仅凭财务信息对企业信用水平进行度量，同时提出了如企业存在年限、管理者人数、非董事股东数等18个非财务指标，并将这些指标应用于企业信用指标体系的构建中。
在非财务数据中，企业的“事件”数据(event data)和法律法规遵从性(regulatory compliance)数据可能是很重要的信用指标影响因素。
其中，“事件”数据包括企业在信用合同、贸易合同中违约和其他导致信用降低的事件；法律法规遵从性包括企业是否按时制定其财务报表等。
Altman等将上述这两种非财务数据作为传统财务比率数据的补充，用来评估中小企业的信用水平，发现非财务数据对企业信用水平有显著的预测效果。
此外，一些企业在经营活动中的欺诈行为、抽逃资金、拖欠账款、逃废银行债务、恶意偷税漏税、产品质量低劣等道德问题，已在一定程度上制约了地区经济发展和市场交易，影响了国民经济的健康发展。
从实现条件来看，一方面，以往的研究并没有使用融合和分析海量多源异构数据的方法和技术，另一方面也缺少政府公共数据的统一平台，所以在一定程度上限制了这部分研究。
二、公共信用信息的内涵与分类
初步地，公共信用信息被认为是指行政机关、具有社会公共管理职能的事业单位、社会团体在履行职责过程中产生的能够反映市场主体(主要包括企业和个人)信用状况或信用等级的资格、资质、经营、履约、守法或违法以及社会公共活动情况等的记录、信息,是专业信用信息服务中介机构制作信用产品的原材料, 是开展增值信用信息服务的物质基础。
公共信用信息的内涵界定是公共信用立法时不可回避的问题。目社会信用体系建设上位法缺失，公共信用内涵尚未明确，多是以直接列举加概括的形式规定公共信用信息的范围。而具体的列举分类方式则是对“公共信用信息”进行拆分，分别为：基于“信息”种类进行分类列举；基于“信用”种类进行分类列举；基于“公共”部门种类进行分类列举。
基于“信息”种类进行分类列举。
综合各地立法，以往关于公共信用信息的分类主要包括基本信息、不良信息与良好信息。如下：
(1)基本信息：姓名、身份证号、就业状况、教育情况、婚姻状况、资格、资质、备案等信息。
(2)不良信息：刑事处罚；行政处罚；行政强制执行；行业禁入；欠缴依法应当缴纳的税款、社会保险费、行政事业性收费、政府性基金；提供虚假材料、隐瞒真实情况的；侵害社会管理 秩序和社会公共利益的; 法院和仲裁机构生效的民商事判决、不执行生效法律文书；考试作弊；逃票；骗取社会保险待遇；无正当理由滞留医疗机构；拖欠水电燃气公用事业费等信息；
(3)良好信息：表彰、奖励、志愿服务、慈善捐赠等信息。
基于“信用”种类进行分类列举。
此外，也有学者认为公共信用的实质内涵应取决于 “信用”一词的涵义，并以诚信“概念”为基础将公共信用信息类型划分为：
(1)基本信息，即自然人的姓名、身份证号与法人或其他组织的名称与统一社会信用代码。
(2)获得与守信有关的表彰或奖励，如被授予诚实守信道德模范称号。
(3)与失信有关的违法犯罪信息，如诈骗、作伪证、偷税漏税、制作销售假冒伪劣产品、虚假广告。
(4) 违约信息。
(5)未达到违法程度的失信信息，如在申请行政许可、行政给付、行政奖励或政府采购中提供虚假材料。
(6)其他与信用有关的信息。
基于“公共”部门种类进行分类列举。
最新的研究指出，根据国务院办公厅发布的《关于社会信用体系建设的若干意见》的要求，市场主体在生产经营活动中产生或获取的个人、企业信用信息，不具有公共性，从而不属于公共信用信息的范畴。
因此，公共信用信息的来源应仅限于国家机关、法律法规授权的具有管理公共事务职能的组织等单位所提供的信息。据此，公共信用信息的范围按照公共部门种类主要分为：
（1）由行政机关和授权具有管理职能的组织在履行职责过程中产生的反映主体信用状况的信息；
（2）由教育、医疗卫生、计划生育、供水、供电、供气、供热、 环保、公共交通、物业等公共企事业单位在提供社会公共服务 过程中产生的反映主体信用状况的信息。
（3）由法院机关判决或裁定的主体应当履行义务以及强制 执行的信息、检察机关有罪不诉的信息。
（4）主体基本信息。
三、公共信用信息的增值与赋能
信息增值是信息资源管理理论体系的重要内容，但现有研究对信息增值并未达成共识，总体来看有三个方面的信息增值观点：
1）基于波特价值链的信息增值；
2）信息经济学中的信息增值以及；
3）数据信息知识增值链。
首先，基于波特价值链这一视角中，信息增值指的是信息作为生产要素，提升企业价值（利润）的过程。不少学者在探讨信息增值模型时均借助波特价值链模型 ，将信息作为企业生产力要素，融入传统的信息加工过程。
其次，信息经济学中的信息增值是指信息通过减少不确定性，满足决策需求来实现增值不确定性场景是信息价值存在的基础，信息在流动过程中形成数量质量和价值的递增在信息经济学中，对信息增值的研究侧重在信息价值的衡量与测量，着重点在信息商品和服务的定价问题。
第三，数据-信息-知识增值链是指在传统情报学中，把信息的价值看成对知识形成和改善的促进作用。竞争情报学更是进一步指出了数据-信息-知识-情报的单向进化链条。
深化信息增值的研究思路，学者开始进一步探讨信息如何对商业组织，特别是商业平台进行赋能，也开展了一系列研究。
综上可见，公共信用信息作为社会公共管理职能的事业单位、社会团体在履行职责过程中产生的能够反映市场主体客观情况的数据和资料，现阶段具有丰富的属性内涵有待挖掘，包括其信息资源增值属性，可用于信用评估的非财务属性及其基于制度产生的政府公信力属性等。
总的来说，公共信用信息的核心价值是消除不确定性，在社会经济活动中发挥其相应的价值。
在市场信息不对称及可评估信息缺失的的客观情境下，公共信用信息完全可以尝试作为一种非财务指标衡量企业的信用系数或风险系数。
也就是说，公共信用信息的上述特有属性使其能为企业融资提供评估依据，这在学理上不无研究基础和逻辑合理性，笔者认为可以作为信用建设未来工作的方向之一。