地方政府管理论文

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　　地方政府管理论文篇一

　　地方政府债务管理探究

　　[提要] 本文在分析比较网络征信和传统征信的优劣之后，认为网络征信系统将是今后发展的趋势;进而在分析“平台征信”和“央行征信”模式优劣的基础上，指出央行征信模式是目前快速建立互联网金融征信体系的有效途径。提出要在完善互联网金融征信法律法规体系、明确互联网金融征信行业标准的前提下，推动互联网金融信用信息纳入央行征信系统，建立互联网金融征信体系的思路。

　　关键词：网络征信;征信体系;央行征信;平台征信

　　中图分类号：F83 文献标识码：A

　　收录日期：2016年3月11日

　　一、研究背景和意义

　　征信，就是指对信用主体(市场参与者)的信用或资信状况进行调查报告的中介服务活动，主要作用是消除或降低信用交易双方的信息不对称。征信体系建设是我国社会与经济发展的必然要求，是我国市场经济的最新组成部分，是我国创新社会管理的重要内容之一。

　　作为一种新的金融模式，互联网金融发展迅猛，以互联网为独立载体的第三方支付、P2P网络信贷平台、众筹、电商大数据金融、互联网金融门户等服务类型，虽然运营形态各异，却无不深刻改变着金融版图。近两年，我国P2P网贷平台数量不断增加，然而在急剧扩张的背后频现的网络信贷公司“倒闭潮”也暴露了互联网金融信用体系建设滞后和监管缺失的问题。

　　社会信用体系建设越来越受企业、个人重视，社会信用体系在建设过程中引进互联网金融征信系统更是迎合了互联网金融发展的需要，但是如何构建适合我国国情的互联网金融征信体系，它的模式和架构如何建设，并没有一套系统的构建实施方法，互联网金融征信体系的构建也是一个较新颖的课题。目前对我国征信体系的认识与理解还存在很大差异，现在很多人把征信建设归结为建设一个数据库、一个信息平台，或者是归集一个黑名单。这种理解是有一定局限性的，我们应该认识到征信体系建设是我国深化市场经济建设过程中完善社会管理制度的一个重要工作，是在构建一种新型的社会运行规则。

　　二、网络征信与传统征信比较

　　从天猫、蚂蚁、芝麻等，我们可以看到网络商务、互联网金融、网络征信体系之间的内在链接，可以说网络征信产业服务链已初步成型。网络征信正在从网络经营活动中逐渐分离，作为独立的业态初露端倪。网络征信服务正在成为网络经济与社会发展的重要支撑。

　　(一)传统征信：现实财务的小数据。传统征信是由专业机构通过固定的模型定向采集财务和金融交易信息并对信息进行加工、处理、报告的专业化信用管理服务。传统征信以美国为代表，以1841年美国邓白氏公司的成立为兴起标志，是目前全世界范围内普遍存在的征信业态。在我国，传统征信以人民银行的征信系统为代表，受《征信业管理条例》约束，机构的设立和业务的开展需要申请相应的牌照，传统征信的特点有：

　　由征信机构进行专业化、牌照式经营;是“小数据”，以金融交易为核心，集中分析财务数据，一般只有几十个数据项，主要涉及收入、资产及抵押状态、担保情况等，表现的主要是债务状况;用途主要是预测信用交易风险和偿还能力;数据获取渠道比较狭窄和固定。

　　传统征信依靠几个专业机构各自建立物理数据库，定向搜索一些“小数据”，然后建立固定的模型，之后在数据库里系统自动地用这些模型对数据进行计算。由于数据项的更新和拓展很慢，所以数据使用者拿到的征信报告与结果是固定格式的、相对静态的。

　　传统征信服务依赖于数据库的覆盖程度。传统征信虽然已经发展了比较长的时间，但也不能达到完全覆盖。美国的征信体系是全世界最发达的，但目前一些公开资料显示，美国征信系统的覆盖率只有85%。

　　(二)网络征信：网络行为的大数据。网络征信是指网络交易平台、电商等网络机构开展的全网海量数据采集处理并直接应用的信用管理服务。网络征信是通过网上非定向地全面抓取各种数据，获取海量网络信息，从而实现对网络主体的信用轨迹和信用行为进行综合描述。网络征信的主要特点有：

　　“大数据”，数据来源广泛，信息全面，不拘泥于财务，也包括非财务类的，例如社交行为、文字言论、谈话语音、图片等各种信息，具有非常强的社会性。网络征信在网络平台上可以把参与网络活动的人群都覆盖到，不用建立专门的机构和数据库，不需要大量的资金成本和人力、物力进行数据库传输，即不用为了采集数据而采集数据，一切数据与信息都随着网络活动自然生成，只要在网上通过平台或者直接使用大数据搜索与抓取就可以，成本低、门槛低，这也是网络征信快速发展、必然成为未来主流的原因。

　　三、平台征信与央行征信优缺点比较

　　建立互联网金融征信体系是防范互联网金融风险，促进互联网金融进一步健康发展的重要手段。目前，互联网金融征信体系有两种模式可供选择：一是依托于互联网金融服务平台建立的“平台征信”模式;二是将互联网金融信用纳入央行金融信用信息基础数据库(简称“央行征信系统”)的“央行征信”模式。

　　(一)信息来源。平台征信信息来源渠道单一、持续性无保障;央行征信信息种类丰富，信息来源稳定，平台征信信息主要来源于在业务开展过程中客户的行为数据，一定程度上反映客户的社会关系和经济行为特征。以阿里为例，电商平台是阿里征信信息的唯一来源，阿里征信数据库只收集其客户的网络交易信息及其相关信息，信息的指向性很强。

　　央行征信信息涵盖各行各业，能够反映信息主体信用状况的信息，信息类别较多。《征信业管理条例》明确了央行征信系统的法律地位，对从事信贷业务的机构向央行征信系统报送数据进行了强制性的规定。因此，具有稳定的数据来源。

　　(二)信息质量。平台征信信息时效性强，但存在“信息噪音”;央行征信信息时效性弱，但不存在“信息噪音”。在电商平台交易过程中，交易一旦产生，交易信息会即时被征集录入，因此平台征信的数据具有较强的时效性;但同时也会产生大量“信息噪音”，而互联网信息技术并不能从海量的信息中辨别、遴选出有用、真实的信息，因此难以全面、准确地反映信息主体信用状况。 　　央行征信只有经信息主体同意才能征集相关信息，包括信贷信息、公用事业信用信息、政府部门相关信息等，且一般由相关信息源单位录入，从信息产生到进入征信数据库存在一定的时间差，因此信息的时效性相对较弱;但央行征信在信息征集前会与信息源单位就信息的类别等进行协商，要求信息源单位按照既定模式报送数据，且信息源单位会对信息进行简单加工处理，并对信息的真实性负责，因此不存在“信息噪音”问题。

　　(三)信息采集成本。平台征信信息采集成本低，央行征信信息采集成本较高。电子商务平台具有环境透明、信息共享的特点，所获信息由交易网络直接产生、传播，信息征集收录均通过电子商务数据库自动完成，几乎零成本地获取客户信息。央行征信则需要建立专门的信息管理系统，由专业信息管理技术人员对信息进行征集、管理，并且要与信息源单位协商，经同意后才能获取信息，信息征集、管理需要大量的人力和物力，成本较高。

　　(四)信息处理能力。平台征信具有强大的信息处理能力。电商平台具有较强的信息组织、检索和排序功能，可对海量信息进行标准化排序，能够有针对性地满足不同信息使用者的需求。此外，电商平台借助大数据挖掘和强大的信息流优势，将大量碎片式、难以量化和传播的“软信息”转变为可量化、可传播的“硬信息”。央行征信在信息处理方面远不如平台征信强大，如央行征信系统提供的征信产品和服务较为有限，但随着其模式的日渐成熟，信息处理能力将逐步强大，功能将逐步完善。

　　(五)信用信息共享。对互联网金融而言，由于各平台均是根据自身业务需求建立的征信模式，缺乏统一的行业征信标准，因此平台信息难以有效共享，制约了失信惩戒机制在互联网金融领域作用的发挥。而央行征信经过近十几年的发展，目前已经初步实现了在现实金融中各商业银行之间信用信息共享，并为其提供查询服务，有效防范了金融体系信用风险。

　　四、我国互联网金融征信体系建设路径

　　(一)完善法律法规体系，为互联网金融征信体系建设提供法制保障。《征信业管理条例》及其配套制度初步构建了我国征信法律框架，但许多实施细则仍未出台，尤其对互联网金融领域的征信活动缺乏有效规范。构建互联网金融征信体系法律框架，首先应加快互联网金融相关的基础性立法，明确诸如互联网金融企业、P2P融资平台等互联网金融的性质和法律地位，使其成为征信系统合法的信息提供者，为接入征信系统奠定法律基础;其次=应在《征信业管理条例》框架下，结合互联网金融的基本特征，将互联网金融征信行为纳入统一监管范畴;再次应根据互联网金融背景下征信市场的发展和变化，适时修订和完善现有征信法规，对新型征信业务模式比如基于互联网服务平台的征信活动进行规范管理。

　　(二)建立互联网金融行业征信系统，明确征信标准。统一的征信标准是实现信息互联互通的前提，我国征信标准化建设相对滞后，互联网金融征信更是如此。目前，我国普遍用于支撑信用体系的技术平台，其各数据库的结构和标准，包括信用数据格式、内容、指标和标识以及技术支持软件等差别很大，给网络信用信息的整合与共享、数据库之间的信息交换与接口连接留下严重的隐患，也对信用信息数据的进一步加工、整理和综合应用带来了障碍。建议成立全国性互联网金融行业协会，由协会负责研究建立全国性互联网金融行业征信系统，制定行业征信标准，统一数据采集、信用报告格式规范、征信服务等关键标准的内容，并通过互联网金融行业发展实践修订完善标准体系，实现互联网金融全行业征信信息共享。

　　(三)推动互联网金融全面接入央行征信系统，实现信用信息共享和互补。央行征信系统在实现金融贷前贷后风险预警等业务中发挥着非常重要的作用，几乎所有的商业银行都把查询征信系统作为审查贷款的必经环节。互联网金融信用信息纳入央行征信系统是实现快速建立互联网信用信息统一平台、构建网络信用体系的有效路径。在互联网金融行业征信系统和征信标准化建设逐步建立和完善的情况下，应积极推动互联网金融全面接入央行征信平台，建立金融机构、互联网企业、第三方支付机构等对接机制和信用信息交换机制，形成央行征信系统和互联网金融征信系统的相互促进、互为补充。

　　(四)发挥征信机制作用，净化互联网金融环境。征信机制的基本功能体现为激励守信、惩戒失信，在互联网金融信用信息全面纳入央行征信系统后，通过与央行征信系统信息共享互补，进一步发挥征信机制的作用。一是建立互联网金融“黑名单”制度和市场退出机制，加大对失信行为的处罚力度，形成对失信者的有效震慑;二是完善信息记录和披露制度，形成“一处失信，处处受制”的良好环境，增加失信者市场交易成本，形成市场性惩罚机制;三是建立健全社会性信用奖惩机制。利用社会媒体和网络资源，加强对失信行为的披露和曝光，形成全社会的道德谴责舆论环境;四是建立健全司法性信用惩罚机制，依法追究严重失信者的民事或刑事责任，建立与失信惩戒要求相适应的司法配套体系。

　　主要参考文献：

　　[1]2013年网贷行业年度特刊.

　　[2]吴晶妹.2011～2012年中国征信业回顾与展望[J].征信，2011.6.

　　[3]吴晶妹.未来中国征信：三大数据体系[J].征信，2013.1.

　　[4]杜迎伟.大数据时代征信业发展探析[N].金融时报，2014.9.29.

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