秦光远等：社会信用体系数字化转型文献评述

社会信用体系数字化转型：一个文献评述

秦光远 张嘉一 刘伊霖

作者简介：秦光远，北京林业大学经济管理学院副教授；张嘉一，北京林业大学经济管理学院；刘伊霖（通讯作者），北京林业大学经济管理学院硕士研究生。

引用格式：秦光远，张嘉一，刘伊霖. 社会信用体系数字化转型：一个文献评述[J]．农村金融研究，2022（12）：71-80．

「摘要」数字技术的深入发展为社会信用体系建设带来新的机遇和挑战。近年来，社会信用体系数字化转型研究领域得到了广泛关注。论文系统梳理了社会信用体系数字化转型的研究进展，包括社会信用体系数字化转型的概念与必要性、社会信用体系治理格局的演变、信用评估体系的升级、信用治理效能的提升，以及社会信用体系数字化转型面临的数据孤岛、隐私权侵犯和数字治理的公平隐患等挑战。论文的梳理有助于深化对社会信用体系数字化转型的理解，同时为推动社会信用体系数字化转型提供了重要的参考和启示。

「关键词」社会信用体系；数字经济；数字治理；数字化转型

一、引言

近年来，以数据和信息技术为核心要素的数字经济蓬勃发展，成为推动经济增长和社会发展的重要力量。数字技术创新日新月异，2021年8月24日，Gartner公司最新发布了“2021年新兴技术成熟度曲线”，其中，建立信任，加速增长以及塑造变革将是三大主要趋势（Panetta，2021），以人工智能、区块链、大数据等作为单独的概念早在多年前就消失在这张图上，取而代之的是一个个更加细分、更加新颖的技术概念。实践上，数字技术的加速迭代创新，助推经济发展与社会治理进入数字时代。数字技术成为新的基础设施，数据成为新的生产要素，传统生产关系发生重大变革（司晓等，2017；康伟、姜宝，2018；易宪容等，2019；魏江等，2021），催生新的技术—经济范式（Perez，2010；王姝楠、陈江生，2019）。随着数字技术在交易支付、商业模式创新等领域的应用不断拓展和深化，其在信用数据管理、信用评估、信用产品服务等领域的应用前景引发了广泛关注和深入讨论。

当前，学界对数字时代社会信用体系建设的研究刚起步。现有研究多聚焦互联网技术对征信的影响，不仅对新兴数字技术（如大数据、区块链、机器学习、人工智能等）研究亟待加强，也存在着对传统征信体系的过度依赖。国内学者对数字技术在社会信用体系建设中发挥的作用总体持乐观、积极的态度，主要关注如何实现社会信用体系的数字化变革，推动社会信用体系建设。相比之下，国外学者对于社会信用体系中数字技术日益发挥更大效力更多持一种担忧的态度，提出了数字时代下信用治理涉及的法律道德、公民隐私、以及信息安全等问题。也有学者尝试将新兴数字技术纳入社会信用体系建设的研究视角，探索将数字技术与社会信用体系建设相结合以加快社会治理数字化的路径和方法，但总体看，既有研究未能理清在数字时代推进社会信用体系建设转型的深层逻辑，也未能充分探讨数字技术推动社会信用体系建设转型的机理和路径。

二、社会信用体系数字化转型的概念与必要性

（一）社会信用体系数字化的概念内涵及发展脉络

一般认为，社会信用体系建设的范畴超越了经济信用或征信的基本内涵。有学者从社会治理工具的角度理解社会信用体系（孙金阳、龚维斌，2018），也有学者提出将社会信用体系视为国家认证制度的组成部分（李林芳、徐亚文，2019）。随着实践发展，信用概念不断向更加广义、一般的方向延伸。在数字技术创新、数字经济发展大背景下，广义信用机制的作用得以显现（章政、张丽丽，2019）。大数据、数据分析、互联网驱动下的商业模式创新催生“信誉经济”，而信誉本身就是一种资产（Fertik & Thompson，2015）。而我国当前的社会信用体系建设，本质上是在几乎任何人、任何事上使用声誉机制（ReputationMechanism）的工程。社会信用的概念并非英文语境中的“credit”，也超越了征信中的信用本义（沈岿，2019）。

经济社会发展与信用密不可分。随着社会发展和时代变迁，从农业经济社会以声誉为基石的“熟人”信用，到工业经济社会以制度为基石的契约信用，再到数字经济社会以技术为基石的系统信用，信用的内涵不断发展演化（韩家平，2018；易宪容等，2019；章政、张丽丽，2019）。我国传统的社会信用是建立在“熟人社会”基础上的以道德伦理为本位的社会信用，这种社会信用模式随着时代发展尤其是市场化的冲击逐渐暴露出一些弊端，难以适应经济社会发展的需要。但由于近代中国尚不具备相应的现实条件，我国真正意义上的现代社会信用体系建设发端于改革开放以后（熊治东，2020）。

社会信用体系是一项巨型的社会系统工程，失信惩戒机制、征信系统分别是该系统工程的“核心制度”和“核心工程”（林钧跃，2012）。客观上，传统信用体系已不能满足数字时代经济社会发展的需要，而数字技术的创新也为新型社会信用体系的诞生创造了条件（张毅，2020）。信用关系技术化是数字信用体系的关键特征（易宪容等，2019；陈凡、蔡振东，2020），大数据、数据分析、人工智能和机器学习等数字技术的深度应用构成了社会信用体系发展的新动态和新趋势（虞青松，2020）。基于此，本文将社会信用体系建设数字化界定为：将数字技术创新成果应用到信用社会的建设和治理中，推动信用格局演变，促进信用评估技术升级与信用治理效能提升，建设与数字时代经济发展、社会治理相适应的新型社会信用体系。

（二）社会信用体系数字化转型的必要性

一般认为，社会信用体系数字化转型的必要性分析沿循数字经济与数字治理两条线索。

1.社会信用体系建设数字化的必要性：数字经济视角

在数字时代，人成为一切数据足迹的总和，人们的一切行为都以数据的形式被记录、被储存和被处理（徐继华等，2014）。数字经济是人类历史上三大经济形态之一，以数据为关键生产要素，以数字技术为基础，通过数字化和智能化的方式实现用户对新价值的永恒追求（易宪容等，2019）。在数字经济中，人、机器、数据通过互联网连接在一起，逐步形成万物互联。人工智能促使传统产业向自动化、智能化转变，生产效率大大提升，生产格局完全改变（康伟、姜宝，2018）。

数字经济发展催生社会信用体系的数字化演变。在信息生产力水平不断提升的当下，以资本为核心建立的传统信任制度已远不能满足信息生产力发展带来的巨大市场要求。新型生产关系需要新型的社会信用制度作为支撑，因而，社会信用体系的数字化变革实质上是建设与信息生产力发展相适应的新型制度的核心（章政、张丽丽，2019）。依托现代数字技术有利于形成新的信任机制，显著区别于以往制度约束下的契约信用，这种信任机制具有去中介化、去中心化、不可篡改、匿名性等特性，可以让虚拟身份的匿名陌生人进行信用交易，有利于扩大市场范围、降低交易成本（魏江等，2021）。此外，社会信用是数字经济不可或缺的重要支柱和基础制度规则，数字经济的持续发展离不开社会信用的保障，数字经济的发展呈现出高度的信用化趋势。（王伟，2020；韩家平，2020）。

2.社会信用体系建设数字化的必要性：数字治理视角

数字技术创新与社会治理结合日益紧密，不断重塑着公共管理系统（Margetts & Dunleavy，2013）。数字治理理论诞生于信息化、全球化高度发展的大背景下，因其精准性、透明性等特点，能够适应经济社会的快速发展。数字治理强调用重新整合、以需求为基础的整体主义和数字化变革指导公共部门改革，为公民提供更好的服务（韩兆柱、马文娟，2016）。数字治理不仅仅是信息通讯技术在公共事务领域的简单应用，而是一种社会组织、政治组织及其活动的形式，它包括对经济和社会资源的综合治理（Backus，2001）。数字治理的战略目标是为所有治理主体（包括政府、市民和企业）提供技术支持、简化治理过程、提高民主化程度（徐晓林、周立新，2004）。

社会治理的数字化为新型社会信用体系建设提供基础。随着社会生活逐步“数字化”，政府治理模式迫切需要从传统的“粗放式”治理向基于数据融通、开放的点对点治理转变，治理方式也需要更加精准化和智能化（戴长征、鲍静，2017）。数字技术快速发展促使政府对数据的利用程度明显提高，治理效能不断提升。通过向公众和市场公开公共数据，可以降低信息不对称性，更好地传达政策意愿，提高各部门之间的协同工作能力，促使治理方式从封闭式向开放式转变，治理结构从层级式向扁平化转变，逐步形成数据驱动的现代化治理体系（司晓等，2017）。随着数字技术对社会治理不同层级的渗透，社会系统也更加倾向于利用科学技术手段解决自身问题，社会信用体系也是如此（陈凡、蔡振东，2020）。

三、社会信用体系数字化转型的机理分析

数字技术发展推动了社会信用体系建设转型。社会信用体系数字化转型的内在机理包括信用治理格局的演变、信用评估体系的升级以及信用治理效能的提升等三个方面。

（一）数字技术推动信用治理格局演变

1.信用治理主体的迁移

数字化背景下，政府、市民与企业之间的互动增强，非中介化代表了政府与企业、公众之间交流的新趋势（韩兆柱、马文娟，2016；黄建伟、陈玲玲，2019）。政府在社会治理中的位置正在发生变化，更加强调服务者的角色（司晓等，2017；戴长征、鲍静，2017）。权力正从政府向下转移，随着数字技术的发展，社会互动正取代等级结构成为主导社会运行的组织形式（Castells，2011）。数字治理旨在通过广泛的应用信息技术，创建政府、企业与公民新的联系与沟通方式，实现政府治理权力的下放，进而还权于民（韩兆柱、马文娟，2016）。

以区块链为代表的数字技术促使信用治理的主体发生迁移。在区块链中，分散的节点之间事先并不存在信任条件，但在共识机制和重复博弈下，让交易的达成不再需要第三方中介的信用背书，减少了信用交易、信用管理的成本。区块链促成了个体合作秩序由中心化到去中心化的转变（Davidson et al.，2016）。随着社会数字化程度的提高，这种“去中心化”结构逐渐取代传统上以第三方信用机构为征信主体的模式，催生一个分布式存储、数据可追溯、不可篡改和公开透明的新型征信体系（张毅，2020）。

2.信用治理模式的转变

信任是社会信用的基石。在数字经济社会中，制度信任、熟人信任的有效性范围逐渐缩减，而区块链驱动的去中心化机制的技术模式，其技术理性更能满足当前社会信任关系的可信性与效率性需求（陈凡、蔡振东，2020）。基于区块链建立的系统信用，同传统契约信用一样，具有产生信任的三种机制：一是区块链集成P2P传输、分布式账本、共识机制、加密算法等多种技术，构建可信的数字化交易环境；二是区块链通过时间戳、Merkle树以及分布式校验等保障交易信息全程可追溯、不可篡改；三是区块链集成了智能合约技术，数字化的智能合约以电子数据的方式记录了双方的权利和义务、以及相关承诺，在满足触发条件时会自动执行，无须人工干预，也免去了法律仲裁的程序（张毅、朱艺，2019）。因而，区块链看似解决了技术问题，实际是解决了信任问题（郝国强，2020）。

系统信用推动信用治理模式的转变。结合区块链分类，以公有链为基础链，配合私有链的信息链以及侧链的通讯链，能够建立有效的社会信用链系统，并借此搭建起统一的信用信息服务平台，提供标准化、可定制的社会信用产品，让区块链技术在社会信用体系建设中发挥重要的作用（刘财林，2017）。此外，信用数据的大规模自动采集和实时评估，信用机制与各种应用场景紧密结合，使得征信、评信、用信逐步融为一体，传统社会信用模式进一步受到冲击（张毅，2020）。

（二）数字技术推动信用评估体系升级

1.信用数据来源的扩大

数字化的信用数据有助于建立新型社会信用体系。大数据、机器学习等数字技术，可以将原本难以利用的非结构化、非量化数据纳入信用评价系统，让所有数据成为信用数据（韩家平，2018）。在小额信贷情境下，贷款人往往缺少或不具备传统的结构化金融数据，这时，社交网络数据可以作为一种有价值的信息输入评估模型，并且能够显著提升传统模型的预测能力（Tan & Phan，2018）。而即便是十分简单且容易获取的简单用户信息，也能够发掘出价值。例如，拥有一台iOS设备是预测该用户处于收入分布的前四分之一的最佳指标之一（Bertrand & Kamenica，2018）。同样的，可以将该类信息用于信用评估。研究表明，在评估模型中引入用户简单的“数据足迹”（设备类型、跳转网站的链接来源、邮箱中是否带有名字、购买行为发生的时间等等），就足以大幅改善传统征信机构的违约预测（Berg et al.，2020）。

大数据与数据分析技术让传统信用评估机构重新审视信用数据的来源。西方传统的信用评估服务（如FICO评估）的指标单一、门槛严苛，对中低信用人群的覆盖能力较弱，且时间上反应迟滞，对于信用风险的预测能力不足。为此，国外三大评估机构以及FICO自身，近年来都在开展大数据信用评估的研究（刘新海、丁伟，2014）。早在2015年，一家新加坡借贷公司Lenddo就将借款人的社交网络数据纳入评估系统，尝试凭借该策略向缺乏信贷历史的人群提供借贷服务（Groenfeldt，2015）。新兴的信用评估企业Zest Finance以大数据技术为基础多源头采集数据，将许多非结构化、非传统数据（如互联网行为、用户个人提交的数据等）纳入评估系统，借以在低信用人群中挖掘出信用（刘新海、丁伟，2014）。在国内，Wecash通过多源整合用户信息，为用户提供信用资料（Weinland & Robertson，2014）。芝麻信用利用广泛的互联网数据来分析个人信用，不仅有阿里巴巴集团金融体系下的个人行为数据，也有用户提供的信用数据和社交数据，有其自身的征信评估特色（王韦雯，2017）。

2.信用评估技术的革新

数字技术让信用评估的技术模型更新换代。信用信息类型众多、数据量巨大，传统信用评估方法局限性日趋明显，众多学者利用人工智能和机器学习的方法对信用风险评估展开研究，其中，使用较多的模型有人工神经网络（ANN）与支持向量机模型（SVN），新型信用评估模型与传统模型的组合应用以及多种机器学习模型的结合使用已经成为研究个人信用风险评估的重点领域（Yu et al.，2015）。进化计算能够用于变量选择以及参数优化，因而可以作为先导步骤与人工神经网络、支持向量机技术结合使用，提高信用评分质量（Marques et al.，2013）。

信用评估技术的革新带来信用评估质量的提升。通过对海量信用数据的分类处理，结合大数据与云计算技术，能够对信用主体信用特征进行高度精炼，描绘出信用主体更加完备的信用形象（卢芮欣，2015）。美国Equifax公司的信用评分系统运用神经网络技术，可以做出算法的完全解释，任何一次输入都能映射到隐藏层，新的神经网络模型能够带来15%的预测能力提升（丁玲等，2021）。Zest Finance公司在信用评估中，采用了机器学习的预测模型和集成学习的策略，可以获得更加精确的信用评估结果（刘新海、丁伟，2014）。

（三）数字技术推动信用治理效能提升

1.信用渗透范围的扩大

数字技术让信用机制应用到更多的社会场景中。基于数字技术的信用服务，能显著降低管理成本，提高管理效率，给市场主体带来良好体验（丁玲等，2021）。未来，信用制度将会逐步发展成为社会活动主要的制度规则，成为构建信息社会信任机制的基本制度安排，在促进数字化社会发展中发挥愈来愈重要的作用。

基于公共信用信息形成的“信用画像”，一方面，可以形成基于数字信用身份的惠民服务模式，还可以将区块链社会成员数字信用身份与“信易贷”“信易租”“信易行”“信易游”“信易医”等“信易+”守信激励产品挂钩，为社会成员提供更多的社会化、市场化正向激励。另一方面，还可以针对企业组织形成基于数字信用身份的便企服务模式，以区块链数字信用身份简化行政审批、企业贷款等复杂材料证明流程，构建“零知识证明”的电子证照颁发、税费减免、融资贷款等便企服务模式（张毅，2020）。

2.信用产品赋能的提升

数字技术让新的信用产品形式不断涌现。例如，通过广泛收集数据写入分布式账本、引入智能合约、建立以“币天销毁”技术为基础的信用评价体系，可以实现共享住宿行业的根本改观（戴明锋、韩家平，2021）。再如，利用区块链技术，有望建立起一个全球统一的、去中心化的学分及成绩认证平台，消除学生信息在全球传输以及认证上存在的语言不同、行政不通等障碍，从而为学生、高等院校、公司企业以及其他利益相关者提供标准化的、可信的依据（Turkanovi et al.，2018）。

信用产品创新赋能多领域发展。在金融领域，基于数字经济提供的技术和数据支撑，中国供应链金融（商业保理）行业涌现出很多创新模式，其中最有代表性的新模式是依托供应链核心企业的商业信用进行电子化流转，实现对多级供应商的穿透，从而降低整个供应链的资金占用，降低中小企业的融资成本（韩家平，2020）。在共享经济领域，以声誉机制为基础的信用管理系统也能够为共享经济中违约风险、安全隐患等问题的解决提供方案（Belk，2014）。综合运用信用大数据，以共享经济用户信用评价、“信用画像”刻画结果等为基础，制定面向不同信用等级用户的差异化信用免押金租赁方案，能够推动共享经济信用租赁场景的创业创新（张毅，2020）。在服务交换领域，时间银行（Time Banking）作为一种非盈利性质的服务交换工具，让用户可以使用时间货币在平台上提供或获取服务（Seyfang & Smith，2002）。而区块链技术所提供的信任机制可以让时间银行的概念得以在实践中进一步发展，并可以由此建立起更加安全可信的社会信用体系（Xu et al.，2018）。

四、社会信用体系数字化转型的挑战

（一）数据孤岛与数字产权界定

数据孤岛问题阻碍社会信用体系建设的数字化转型。数据孤岛起源于“信息孤岛”理论，是指数据被分割、储存在不同的主体或部门手中，成为一个个单独的数据集，无法实现互联互通和整合利用（叶明、王岩，2019）。我国社会信用资源（包括自然人和法人数据）长期“碎片化”地分散于各部门，“数据孤岛”效应使社会信用资源难以发挥整体性优势（赵金旭、孟天广，2019）。在市场的数据生态系统中，大量的用户数据存储在各大运营商孤立的数据服务器中，由于其封闭性和中心化的特点，数据实际上被冻结起来形成数据割据（周茂君、潘宁，2018）。而由于历史遗留、技术现状、部门差异、商业化与公共性冲突等现实原因（周雅颂，2019），以及条块部门间因利益、权力、标准等不统一，重复性业务难以精简等诸多问题，数据孤岛同样阻碍着我国政务数据的广泛高效融通。

数字产权成为解决数据孤岛问题的关键因素。一方面，数字时代产权的表现形式及运行方式出现巨大的变化与创新（易宪容等，2019），信息（或数据）的可无限复制属性使其变成无竞争性、无排他性的公共产品，产权问题成为“数据孤岛”的根源（赵金旭、孟天广，2019）。另一方面，数据生产者、数据使用者以及数据垄断者根据自身的利益出发点参与多方博弈，因生产结构不合理，各方都缺乏分享数据的动因，最终形成“数据孤岛”的零和博弈结果（周茂君、潘宁，2018）。而在这种情况下，基于大数据和算法产生的“算法合谋”、市场边界模糊及滥用市场支配地位等极易导致生产关系发生垄断（魏江等，2021）。

区块链技术提供了破解数据孤岛困境的新思路，以分布式记账技术为基础，可以借助用户赋权和共识机制构建一个数据生产者、数据垄断者和数据使用者三方共治的区块链“数据账本”，重构数据市场多方的主体关系，实现共赢（周茂君、潘宁，2018）。但非法制规制方面有其固有的局限性，以技术手段为例，其实质是在“数据孤岛”之间架起桥梁，可以解决客观原因导致的数据独立存储、独立维护现象。但对数据主体不愿参与共享的主观原因作用很小。法律规制手段在协调各种相互冲突的利益时具有天然优势，其稳定性、长效性和强制性更能为数据孤岛的治理提供长久保障（叶明、王岩，2019）。

（二）隐私担忧与公民权利保护

隐私安全问题是数字时代最突出的难题之一。首先在中国，隐私问题在媒体报道中通常不被重视，而依赖媒体获取大部分信息的公众不太可能充分认识到大数据信息收集对其隐私权利以及个人生活的影响（Shahin & Zheng，2020）。而即便部分用户想要保护个人隐私，也实在难有作为。因为互联网的匿名原则（或单纯隐藏）在大数据面前几乎是失效的，即使是关键个人信息经过精心匿名化后的碎片化互联网数据，用户也完全可能在数据挖掘中被有意无意地“人肉”出来（卢芮欣，2015）。一方面，相比于有着明确目的和目标的传统监控活动，大数据监测在其使用目的确定之前就积累了大量个人数据（Van，2014）。另一方面，传统的数据收集技术是明确且可见的，也就是说即便不同意收集，个人也是知道在被收集。然而，现代数字技术让数据收集变得不再明显，也就在某种程度上加剧了政府与个人的权利分化（Tufekci，2014）。而多层级、跨部门的数据传输，会让数据主体在政府及其合作机构前变得完全透明（Van，2014 ；Ding & Zhong，2021）。在技术与知识的非对称下，很可能滋生肆意采集和泄露信息、监守自盗信息等侵犯信息主体权益的风险，“芝麻信用”就是一个缩影（黎四奇，2021）。

隐私问题解决同样面临许多困难。即使是公共领域与私人领域的信息分割，也并不足以解决隐私问题，“情境诚信”理念认为与其禁止流通，更应关注如何合理流通（Barth et al.，2006）。例如，一个人的医疗信息与医生共享是合理的，但与企业雇主共享时便是不可接受的。这也给社会信用体系建设如何在加强信用治理与保护公民隐私之间取得平衡，提供了新的思路。而认为公众会理性衡量隐私损害与使用数字科技以及分享信用信息带来的收益，并将隐私责任推脱给个人的想法是有失公允的。这种观点的前提假设是群众完全了解他们选择的收益和损失，也就间接假设了“数据中介”会将他们的收益和损失完全呈现给数据主体。媒体作为最重要的数据中介之一，应该认识到自己的责任，教育公众对隐私的理解以及数据收集可能对他们造成的损害，唤起公共意识，这样公众才可能在这种情形下做出有意义的选择（Shahin &Zheng，2020）。

此外，中国缺乏完善的法制体系来保护个人数据。近年来，虽有网络安全法、电子商务法、个人信息保护法、数据安全法等法律法规相继出台，但是涵盖面还不够广泛。如何把握创新与安全的平衡点，在利用数据的同时兼顾到对国家安全和个人隐私的保护，成为当前亟待解决的一个难题（Ding & Zhong，2021；尹振涛、徐秀军，2021）。

（三）算法公平与信用治理边界确定

要明确的是，数字治理本身并不意味一个更加公平的社会，大数据、数据分类以及算法预测等数字技术对中国社会信用体系建设的影响并不是中性的，而是加剧了社会不公平问题的隐患（Curran &Smart，2021）。算法决策中的不透明性以及责任主体的缺失是最基本的问题之一（O’Neil，2016）。而自动执行让人类的审慎不再参与算法决策，这让本就劣势的群体有雪上加霜的风险（Eubanks，2017）。一方面，数字时代的信用挖掘，同更加传统的信用评估一样，相比因果性更加强调相关性，也就决定了其可能带来违背初衷的信用歧视（Lohr，2015）。另一方面，数字技术可能让社会信用体系变得过于无情，缺少声誉损害的救济机制，可能会给主体带来权益损害以及不可弥补的声誉损害（Ding &Zhong，2021）。联合惩戒机制带来的雪球效应可能会加剧这个问题，例如负债会降低一个人的信用评分，从而限制其资源与信息的获取，进一步影响其偿还负债的能力。这样的雪球效应不仅会损害失信主体当前的声誉，也给其未来修复信用的能力带来负面影响（Solove，2008）。另外，因为数字技术让信息以极快的速度传播，想要挽救不实信用信息的传递十分困难，而因种种原因造成的错误信息也就可能造成无法挽回的后果（Wang，2017）。

数字治理带来不公平隐患的加剧，此时明确社会信用治理的边界就更为重要。数字技术让拥有数据的主体可以有选择地对个人进行监控并提供个性化的数据画像，即使是在个人没有违法犯罪行为发生的情形下（Tufekci，2014）。而大数据监控下的政府有可能针对个人的预测行为做出实质性惩罚。另外，数字技术也让信用治理方式的合理性面临新的挑战。社会信用体系超越了法律规制的边界，一般情况下违法行为会被判定为失信行为，失信行为却并不一定是违法行为。当违法行为被加上失信标签后，除了法律处置，社会信用体系还会对失信主体实施额外的惩罚措施（例如在不同生活场景中限制主体的行为）（Chen etal.，2018）。

现有信用立法与信用管理仍不完善。随着数字技术不断扩散，信用数据不断集聚，产生人格在信用系统下的数字化“镜像”，传统法律对这种“数字人格”逐渐失去作用力（虞青松，2020）。例如，在深圳，具有人脸识别功能的摄像头能够捕捉乱穿马路行人的面部特征，并将识别结果，连同部分个人信息投射在大屏幕上，作为信用惩罚措施（吕绍刚，2018），这无疑会引发公众的焦虑。这也反映了目前我国信用体系建设缺乏基本的制度和行为规范，没有划清公共信息与企业、个人的信用信息界限，以及公共信用信息与个人隐私、商业秘密和国家信息安全之间的边界。《征信业管理条例》《征信机构管理办法》等“碎片”式的规范文件虽然起到了一定的应急效果，但其急功近利与短视也使得我国在征信法律治理的建构上与法律应有的体系性渐行渐远（黎四奇，2021）。而建设法治化的社会信用体系，需要统一的信用立法，划定社会信用制度的规则界限（李林芳、徐亚文，2019）。

五、结论与启示

数字技术快速进步有力地推动了社会信用体系的数字化转型。由于数字经济、数字治理理论的发展，信用治理与数字技术的联系日趋紧密，让社会信用体系这样一个具有中国特色的概念在实践中深入发展。随着数字技术的渗透，一方面，数字技术让信用治理发生质的变化，信用治理格局、信用评估体系以及信用治理效能不断演变，让社会信用体系作为一种治理工具的存在感越来越弱，而更加有可能有成为新的治理模式。也就意味着，法制、道德、社会治理的概念以及政府、市场、个人的关系都将因此重塑。另一方面，数字技术为我们带来解答的同时，也带来了更多的问题。信用数据如何融通？数字产权如何界定？数据的大规模采集和分析对公民隐私权利造成新的挑战，而数字技术本身也并不意味着更加公平，甚至更有可能恰恰相反。当数字治理让信用治理的效能无限扩大时，如何确定社会信用的边界也是亟待解决的问题之一。

辩证来看，要认识到社会信用体系数字化有其内在原因、有其优势，但也有其担忧。在社会信用体系数字化转型的过程中，既要加快步伐，也须放慢步调。与此同时，相关的研究也需同步进行和深化：1.研究数字时代产权治理的新格局。讨论如何重整产权界定，从而充分发挥数据作为一种生产要素的价值潜能。2.研究社会信用体系数字化转型过程中的公民隐私权利问题。讨论如何更为理性、公正地协调技术发展同个人权利之间的冲突。3.研究算法的公平性问题。在数字技术的能量无限放大的形势下，找到保障社会公平性的方法。4.研究社会信用体系建设中的立法问题。从某种程度来讲，法律规制的更新换代必定落后于技术进步，虽然存在许多困难，但一些基础性、指导性的法律文件也必须尽快落实。5.研究新形势下，政府、市场、乃至个人在社会治理中的角色转变。社会信用体系数字化转型中不同主体之间的利益协调、角色演变同样值得深入探讨。6.数字经济、数字治理理论在社会信用体系数字化转型的过程中会遭遇新的实践问题、收获新的现实经验，如何协同现实变化发展理论，也是数字时代为研究者们提出的新课题。

中国特色的信用治理实践，既有崇尚“德治”的历史渊源，也有国内数字经济蓬勃发展的现实基础。如何把握机遇，在数字浪潮中稳住船帆，既要“思进”，也要“思退”，既要放手去干，也须谨慎规范，要重视国内外的舆情分析，从矛盾的观点中寻求客观从而推进社会信用体系数字化转型创新探索，也要重视顶层设计，推动社会信用体系数字化转型稳步前行。某种意义上，中国的社会信用体系建设及其数字化转型并不仅仅是国内迈出的一步，而将可能成为世界范围内新的社会信用治理范式，成为中国式现代化的重要标志和重要组成部分。

原文载于《农村金融研究》2022年第12期

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