公共信用信息數據分類“三維坐標法”探究

徐朗

摘要：公共信用信息的使用是我國治理體系和治理能力現代化建設的重要組成部分，也是構建國家新型監管模式的重要核心。本文從社會信用體系建設工作實際經驗出發，提出了“三維坐標法”的信用數據新的分類方式，以期在信用模型構建、政府機構行業信用監管等方面提供有效的數據分類參考。

關鍵詞：公共信用信息;三維坐標法;強相關性;數據分類

一、我國公共信用信息發展概況

公共信用信息的采集（采信）、評價（評信）、使用（用信）是我國社會信用體系建設的基礎性工程。2017年出臺的《上海市社會信用條例》對信用信息做出了定義，是指可用以識別、分析、判斷信息主體守法、履約狀況的客觀數據和資料。2018年出臺的《北京市公共信用信息管理辦法》對公共信用信息做出了具化說明，公共信用信息是指行政機關以及法律、法規授權的具有管理公共事務職能的組織，在依法履行職責過程中形成或者掌握的，能夠反映法人和非法人組織以及18周歲以上的自然人信用狀況的數據和資料，包括基本信息、良好信息和不良信息。由此，可以看出公共信用信息的核心是具有公共屬性，強調信息正面和負面、違約和履約。

近年來，公共信用信息使用過程中面臨諸多問題：第一，公共信用信息數據字段界定不清楚，造成數據采集過程中“泥沙俱下”，加大了評信、用信環節數據清洗、處理工作量。第二，信用模型制定時追求“大而全”，但評信時發現數據缺失嚴重，從而造成評信環節無法落地，信用模型最終被“束之高閣”。第三，信用評分方式不一，對關鍵數據字段認識不足，從而造成批量評估出現分值較大區間差異或較小區間差異的特殊現象，造成用信環節人員“千頭萬緒”。第四，公共信用信息提供單位對信用數據理解不一，對數據共享使用造成數據質量不高、數據處理程度較低、共享實施困難等。綜上，公共信用信息使用的核心是進一步推動信用信息數據的標準化建設。

二、信用信息標準化建設概況

信用信息標準化建設即探索符合數據應用和現代化治理的新方式，也應當清楚認識到在大數據技術的推動下公共信用信息將重構企業信用評價體系。【1】我國在信用信息數據標準化建設方面取得了一定進展，2017年制定發布的《全國信用信息共享平臺工程標準-公共信用信息分類與編碼規范》中對數據字段采取編碼制，從信息主體、性質、類型、地域、行業、時效、形態等做出了說明，其中信息性質上僅區分了正面、中性、負面三類。2020年上海市出臺了《公共數據“三清單”管理規范》地方標準，該標準僅對政府機構數據清單做出了相關說明，數據規范化仍停留在采集端。相關標準的出臺有利于實現公共信用信息的共享，推動公共信用信息的應用，但從具體數據共享后的使用、信用專業人員的培養、信用模型的搭建思路等方面仍存在較大的探索空間。

三、數據分類“三維坐標法”概念解析

（一）三維坐標法制定原則

三維坐標法是通過標簽的方式綜合公共信用信息數據信用相關性、數據獲得性、充分必要性的分類方式，著重解決信用模型、信用評估、信用應用三方面建設、實踐的實際問題。三維坐標法核心目的是解決當前信用理論研究與實踐操作不適應、信用模型建設與信用數據采集不匹配、不同行業評信方向與信用數據繁雜不平衡的問題。

三維坐標法制定的原則是注重理論與實踐相結合，但更強調公共信用信息的實踐性，重在提高信用數據的使用效率，提高使用人員對信用數據的簡易認知和理解。注重將企業作為有機整體進行剖析，力求在信用評價過程中完整性與開放性、易讀性與合理性、普適性與科學性相協調，能夠在有限條件下全面、有效開展企業信用評價工作。著力解決公共信用信息線下評分中主觀判斷向線上評分中客觀判斷平滑轉變，以期能夠加快線上信用評分模型的開發和落地，提高行業信用監管的智能化效率。

（二）三維坐標法指標定義與案例

信息分類是根據信息內容的屬性或特征，將信息按一定的原則和方法進行區分和歸類，這并建立起一定的分類體系和排列順序。【2】三維坐標法是依據數據屬性對公共信用信息進行標識和歸類。

信用相關性是某一數據字段與信用核心的邊際程度。通常標識為A+（具有較強相關性）、A（具有相關性）、A-（具有較弱相關性）。信用相關性是公共信用信息數據使用的核心，決定了評信過程中模型制定的方向和模型中不同模塊的權重比例分配。

數據獲得性是某一數據字段在采集過程中的數據完整程度。通常標識為A+（具有較強獲得性）、A（具有獲得性）、A-（具有較弱獲得性）。數據獲得性是公共信用信息數據使用的基礎，數據的完整程度決定了信用評價、評估模型是否具有可實踐性、合理性。

條件必要性是某一數據字段在評信環節必不可少，甚至起到決定性作用。通常標識為A+（具有較強必要性）、A（具有必要性）、A-（具有較弱必要性）。充分必要性是評信環節的重要考量因素，考慮信用相關性、數據獲得性嚴重缺失時工作繼續與否，也充分體現被評價對象信用情況的真實績效。

通過三維坐標法對公共信用信息數據進行標識種類有27種排列組合，按照信用相關性、數據獲得性、充分必要性順序形成“XXX”的標識架構。在信用模型設計實踐中充分考慮到“A+A+A+”的強關聯比例，以保證信用模型的科學合理和落地使用的有效性。具體編類結構圖如下：

以企業法人注冊登記信息部分數據字段為例，對其數據屬性進行分類：

由上表可以看出，企業登記狀態、營業期限、經營地址等具有強關聯效應，綜合分析三項指標皆關系到企業是否合法合規經營。而針對注冊資本、實繳資本、注冊地址等指標，它們雖然與企業經營有一定關系，但在注冊改革“認繳制”和“集中登記”制下其與企業誠信經營存在一定脫鉤，因此在屬性分類時進行了弱化。因此，僅針對企業注冊信息進行評價時，可以適度向強相關指標傾斜，提高其權重、分值等。

綜合分析當前政府機構在行業管理中信用評價方式方法，其評價體系也體現了三維坐標法的相關原則和思路。以《上海市在滬建筑企業信用評價標準（2020版）》為例，建筑企業信用評分總分100分，基礎分為65分，加分項為35分。其中基礎分多為不良信用信息扣分項，并明確了“扣完為止”工作原則，扣分項包括拖欠農民工工資或者工程款、項目負責人不到崗履責等。實際上，失信信息在整體評分中占據較大的權重比例，也凸顯了違法違規數據的信用較強相關性。

在《上海市環境監測社會化服務機構信用評價指標體系（2020年版）》中，明確了基本情況、人員能力、備案信息管理等普適性評價條款，即充分考慮到不同規模機構間差異化，通過數據獲得性調控評價模型可實踐，以保證不同發展規模、不同發展階段企業間都具有評價意義。在“誠信記錄”評分模塊中，針對不良記錄累計扣分不設上限直至總分歸零。

四、總結

本文提出的公共信用信息“三維坐標法”是相較以往“線”“面”數據分類的一種創新的混合分類方式，本質上以應用為導向，旨在加快對數據的結構分析、確保信用模型搭建過程中的實踐性。尤其是在當前大數據技術條件下，為構建快速響應、可落地實踐的行業信用監管模式提供了切實可行的思路和參考。

參考文獻：

[1]樓裕勝. 公共信用信息環境下的企業信用評價研究[J]. 統計與信息論壇，2021，36（2）：110-118. DOI：10.3969/j.issn.1007-3116.2021.02.011.

[2]李向華，江洲，周莉. 公共信用信息分類方法研究[J]. 標準科學，2018（12）：113-116. DOI：10.3969/j.issn.1674-5698.2018.12.022.