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摘要:本文探索实施企业信用风险分类管理,科学设置指标体系和自动化分类模块,将企业信用风险分类结果与监管措施有机结合,推进以信息归集共享为基础、信息公开为手段、差异化监管为核心的新型市场监管机制,实现市场监管规范化、精准化、智能化。
关键词:信用风险;分类管理;差异化监管
企业信用风险分类管理是指市场监管机关在依法归集企业信用信息的基础上,按照分类标准,探索利用互联网、大数据、机器学习等现代技术手段,自动对企业信用状况进行分类,并根据信用分类结果实施差异化监管。实施企业信用风险监测预警和分类管理,能够有效解决企业风险高低不分、双随机监管针对性不强等问题,更好地服务于“双随机、一公开”监管,提高监管的及时性、精准性、有效性,降低社会治理的制度性成本。
一、以信息归集共享为基础,建立合理的指标体系
(一)加强涉企信息归集企业信用风险分类使用的数据主要为国家企业信用信息公示系统、政务信息资源共享交换平台和“互联网+监管”系统归集的各类涉企信息,包括企业登记注册信息、行政许可信息、生产经营信息、监管行为信息、抽查检查结果信息、投诉举报信息、经营异常名录和“黑名单”信息、第三方平台信息等。涉企信息归集应当遵循合法、准确、及时、全面的原则,健全长效机制,明确归集部门范围、内容及标准,做到应归尽归,确保真正实现市场监管部门产生的所有涉企信息记于企业名下。要强化协调联系,畅通归集渠道,对接银行、行业协会、商会等,加强对社会舆情、关联关系、经营状况、异常变动等信用信息的归集利用,加大数据整合归集共享力度。企业涉互联网信息主要通过网络技术从互联网上依法获取,可采取实时抓取、定期推送、部门提供、人工录入等方式,通过甄别、筛选、核实后归集到数据库。
(二)构建科学指标体系指标体系由指标和指标依据构成。指标应大致包括本源指标、行为指标、检测性指标、公众反应性指标、奖励类指标、惩戒类指标等。指标依据大致有登记注册类、许可审批类、公示信息类、抽查结果类、投诉举报类、履行法定义务类、奖励荣誉类、违诺情形类、行政处罚类、异常名录、黑名单、第三方信息类等。对指标和指标依据进行科学分类,从企业属性、登记许可、年报公示、合规信息、舆情关系、关联企业、经营能力等维度,细化指标项,按照其性质设定分值,建立指标体系和评价体系,植入技术平台,由系统自动学习、识别、评定,达到零人工介入。根据数据归集、行业分布、监管重点等实际情况,发现带有普遍性、规律性的风险行为,构建符合实际的企业信用风险分类指标体系,并持续优化完善,使之与监管实际相适应。
二、以完善监管机制为目标,构建专业的预警模型
(一)合理设置风险类别企业信用风险分类应突出监控风险控制这一关键,通过加强对市场主体行为模型和运行规律的分析,收集、确认其潜在和显现的信用风险隐患和缺陷,设置科学的、可供智能识别的评价规则,实施差异化精准识别和分级分类。根据智能数据分析结果,将企业信用分为A、B、C、D、E五种类型。“A”类型可理解为信用风险等级零,企业信用表现良好,可不予关注;“B”类型可理解为信用风险等级低,企业信用表现尚可,可做一般关注;“C”类型可理解为信用风险等级中,企业信用表现一般,应予以适当关注;“D”类型可理解为信用风险等级较高,企业信用表现较差,应予以重点关注;“E”类型可理解为信用风险等级高,企业信用表现差,应予以特别关注。在分数映射分类基础上,再与定性分类判定规则相结合,确定企业信用风险类别。
(二)细化信用风险级别基于智能识别和评定考虑,信用风险分类细则应客观、直接、简单、便于计算。信用风险级别评定由系统采取赋分制量化评价,将指标分为正面、中性、负面三类评价。正面指标,如守合同重信用企业、质量管理奖称号、政府表彰奖励等,予以“+”分,以次数计分。负面指标,如行政处罚、列入经营异常名录或严重违法企业名单、股权冻结、违反承诺制、其他行政司法部门惩戒名单等,予以“-”分,以次数计分。中性指标,如企业类型、性质、成立时间、行业性质、用水用电用气等,固定计分。对食品、药品、医疗器械、特种设备等高风险行业和高风险行为,应设置专门的动态监测指标,并确定相关指标对企业风险的影响程度。依托数字监管平台,实现对企业信用风险状况自动分类,对企业主要风险点精准识别、及时预警。
三、以信息联动应用为拓展,探索差异化监管模式
市场监管部门对不同信用风险等级的企业,按照激励守信、惩治失信的原则,充分运用市场监管职能和手段,结合基层的人员素质、监管执法能力、力量资源配置等因素,进行科学匹配,实施差异化监管。将“双随机、一公开”监管与企业信用分类结果有机结合,合理采取相应的检查事项、检查方式、检查频次和监管措施,加强市场监管风险评估、预警和处置,努力做到监管效能最大化、监管成本最优化、对市场主体干扰最小化。
(一)对“A”类企业监管措施以企业全面自治为主,不主动实施行政检查,做到无事不扰。大幅降低“双随机、一公开”抽查比例和频次,被随机抽中的,尽量采取书面检查、网络监测等非现场检查措施。实施包容审慎监管,对在监管中发现未造成社会危害的轻微违法行为,加强行政指导,督促改正,实行首次不罚。
(二)对“B”类企业监管措施实行适度宽松的监管,简化监管方式和程序,适当降低监管频率,不定期通过大数据监测实施监管。按照最低比例实施“双随机、一公开”抽查,被随机抽中的,可实行书面检查。开展专项整治时一般不列为检查对象,在监管中发现未造成社会危害的轻微违法行为,依法予以警告,督促企业改正。
(三)对“C”类企业监管措施实行常规监管,保持正常监管频次,定期开展大数据监测。在“双随机、一公开”监管中按正常比例抽取,被随机抽中的,实行实地检查。开展专项整治时列为一般检查对象,在监管中发现未造成社会危害的轻微违法行为,依法予以警告,督促企业整改,责令作出信用承诺。在办理登记注册、行政许可、知识产权等工作中实施常规审查。
(四)对“D”类企业监管措施实行重点监管,提高监管频率,列为重点监测对象,定期不定期开展大数据监测。提高“双随机、一公开”抽查比例和频次,被随机抽中的,严格实行实地检查。开展专项整治时列为重点关注对象,对监管中发现存在的违法违规行为,依法从重处罚。在办理登记注册、行政许可、知识产权等工作中从严审查。
(五)对“E”类企业监管措施列为重点监测对象,大幅提高监管频率,定期不定期开展大数据监测,增加监测次数。大幅提高“双随机、一公开”抽查比例和频次,被随机抽中的,严格实行现场检查等全方位检查。开展专项整治时列为重点整治对象,对监管中发现存在违法违规行为的,依法从严从重处罚。在办理登记注册、行政许可、知识产权等工作时依法予以限制或禁入。
参考文献:
[1]黄惠火福,洪树益.如何更好地以信用风险分类管理理念开展双随机监管[J].市场监督管理,2020(5).
[2]蔡晓波,浦小敏.建设风险分类监管平台,关键是什么?[J].市场监督管理,2020(5).
[3]北京市市场监管局实施企业信用风险分类监管的实践与思考[N].中国市场监管报,2020-01-07.
作者:刘鹏 单位:山东省烟台市市场监督管理局开发区分局