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黑名单九问:尽述你关心的黑名单那些事

量子数聚 源点credit 2019-04-18


源点注:本文转自量子数聚公众号,可点击底部的链接阅读原文。


黑名单无疑是目前社会信用体系建设中最为重要的应用之一,可以说深入人心,令不讲信用的人和企业处处受阻,寸步难行。目前,各级、各地针对黑名单的应用也是百花齐放。作为一名一线的信用体系建设的工作者,一方面为黑名单的成功应用感到欣喜,另外一方面也看到了一些问题,本着希望它更好的心态,本文试着提出了几个问题。

 

这里面有容易混淆的概念,希望借此有所厘清。也有一些需要梳理的资料,借助问答简单整理了。还有一些可能是行政主管部门没有注意到的细节问题,希望能够促进黑名单及其应用更加完善。

 

1问

 黑名单的由来及发布是怎样的


目前,关于黑名单的制度依据,主要是1798号文及其相关文件。依照该文件,黑名单的产生分为标准制定和名单认定两个方面。

 

标准制定由部级联席会议以备忘录的形式主导,各省级主管部门可制定本省标准进行补充。名单认定由县级以上主管部门按照统一标准进行认定,逐级上报,并共享至全国信用信息共享平台。

 

 

不过,现实并不是完全依照顶层规定的节奏进行。事实上,不具备标准制定的层级近年来在出台黑名单制度政策方面,可谓是创新动作不断。比如,多地基层政府出台了针对信访户的联合惩戒和黑名单制度,对上访户的信用惩戒也做得像模像样。

 

所以,对于这个基本问题,我们认为需要强调,标准制定和名单认定是有层级限定的,否则创新“把经念歪”就不可避免。

 

附录:部际联席会议成员单位名单(排名不分先后)


 

1798号文件指出,红黑名单信息的发布,应按照依法公开、从严把关、保护权益原则,由认定部门(单位)通过其门户网站、地方政府信用网站、“信用中国”网站向社会公共发布红黑名单。涉及企业、社会组织、政府部门的名单信息,应按照有关规定在国家企业信用信息公示系统、中国社会组织网、中国机构编制网等渠道发布。

 

文件还指出,鼓励行业协会商会、信用服务机构收集各有关部门(单位)认定的红黑名单,经核实后与本单位履职和服务过程中形成的有关名单进行整合并向社会发布。

 

可以看出,由于信息发布渠道多而广,且没有完整、统一的名单汇集发布出口,黑名单信息较为割裂,为公众简单、全面的信息查询带来了不便。

 

2问

 红黑名单和联合奖惩备忘录严格对应么


我们都知道,联合奖惩备忘录会产生红黑名单,那么联合奖惩备忘录和黑名单是一一对应的么?本文试着整理了目前已经发布的备忘录名单。通过总结,我们发现,两个问题:

 

第一:按照1798号文的标准,原则上联合奖惩备忘录产生标准后,认定部门会进行红黑名单的认定。但实际情况中不是所有的备忘录都有认定部门发布了红黑名单。

 

在发改委今年下发的关于做好《关于加强和规范守信联合激励和失信联合惩戒对象名单管理工作的指导意见》贯彻落实工作的通知中,已经对备忘录配套名单管理制度明确了相关要求。

 

地方各级发展改革(社会信用体系建设牵头)部门要依托信用信息共享平台,加强信用联合奖惩子系统建设,及时记录和统计联合奖惩效果并共享至全国信用信息共享平台。共享到全国信用信息共享平台的联合奖惩案例数量应不低于国家层面认定红黑名单数量的10%,并将典型案例在地方信用门户网站有序公示。每年通过省级媒体平台宣传报道的联合奖惩案例数量应不少于30个,并及时对本辖区内城市信用建设的优秀经验进行总结和推广。

 

以下我们对已发布的红黑名单进行了表格汇总,可以看见的是,并不是所有的备忘录都有对应的红黑名单发布。

 



 

第二:当前存在已发布黑名单标准,但没有对应发布联合奖惩备忘录的情况。

 

在年初下发的关于做好《关于加强和规范守信联合激励和失信联合惩戒对象名单管理工作的指导意见》贯彻落实工作的通知中,对备忘录配套名单管理制度明确了相关要求。其中提及,抓紧制定红黑名单认定与监管实施意见,要求社会信用体系建设部际联席会议成员单位结合已签署和拟签署的信用联合奖惩备忘录,研究制定相应的红黑名单认定与监管实施意见,明确本部门主管(监管)领域统一的红黑名单认定标准。

 

但是通过数据统计,我们发现,有部分已经发布黑名单管理制度,但无对应联合奖惩备忘录发布的情况,具体如下:

 

 

3问

 黑名单的主体有哪些


这个问题比较简单,黑名单主体包括自然人,法人和其他组织。

 

今年1月,民政部公布《社会组织信用信息管理办法》,其中明确了应列入严重违法失信名单的7种情形,这样黑名单主体实现了大部分的覆盖。

 


4问

 有哪些容易与黑名单混淆的名单


通常,我们很容易对黑名单产生混淆,比较常见的是将重点关注名单和黑名单混淆,我们来看1798号文件对这两类名单的定义:


 

我们将目前已发布并可被公开收集到的两类名单汇总成表格,见下表:

 

 

这其中有两个典型问题我们举例说明一下。

 

1.概念性认知混淆。即将不属于黑名单范畴的,误认为是黑名单。例如经营异常名录,它属于重点关注名单,但是经常被误认为黑名单。

 

案例

集贤县丰德粮食经销有限公司,因被列入异常经营名录而进入重点关注名单,但并不属于黑名单范畴。在信用中国上有明确展示,以下我们截图做了展示。


▲信用中国网站截图展示 


2. 执行中出现的误差。通常来讲,经营异常名录属于重点关注名单,但是由于企业因列入经营异常名录届满3年仍未履行相关义务,将被定义为严重违法失信,而进入到黑名单。由此,会出现由经营异常名录问题,导致的重点关注名单和黑名单的执行误差。

 

案例

苏州市丽贝嘉环保涂料有限公司,在2018年被苏州工业园区市场监督管理局(工商行政管理局、食品药品监管管理局)发布公告,因列入经营异常名录届满3年仍未履行相关义务的,被作出吊销营业执照的行政处罚,即严重违法失信,而进入到黑名单。同时,我们也在国家企业信用信息公示系统也找到了证实。但是在信用中国上,该企业显示状态依旧为重点关注企业。


▲苏州工业园区管委会截图展示

 

▲国家企业信用信息公示系统截图展示

 

▲信用中国截图展示


在这个问题中我们不难看出,当前黑名单统计标准仍不统一,且容易产生混淆,不利于权威性的形成,和统一性的管理。

 

5问

 失信黑名单企业有何分布特点


黑名单的主体数会涉及到信用修复的工作量,地区信用整体水平的测评等等,所以这是一个很重要的指标,但是由于公开统计的数据有失完整性,使得该项指标的实用性有所降低。

 

根据第四问中整理的黑名单列表,量子数聚做了一个数据的梳理、融合,初步估算涉及到的企业主体大约在70万家左右,即全国存续企业3600万多家左右,黑名单比例大约在1.9%左右。以下分别从不同的应用角度,对黑名单企业进行了统计:

 

 

通过对在营企业各行业黑名单比例分布统计,可以得知,当前采矿业黑名单比例最高,制造业和房地产业也处于相对较高的位置。



通过对在营企业各省份黑名单比例分布统计,可以得知,当前河北省黑名单比例最高,其次依次为江苏省和宁夏回族自治区。

 


通过对在营企业各年龄行业黑名单比例分布统计,我们发现,企业年龄和黑名单比例几乎成正相关关系,即企业年龄越大,黑名单的比例也往往越高,如10年以上企业黑名单比例最高,其他依次为5-10年企业、3-5年企业。

 


通过对在营失信企业次数的分布统计,我们发现,大部分失信企业出现1次或2次的失信的比例较高,而多次失信的情况则占比较少。

  

6问

 已退出黑名单主体还可以查询么


根据国家有关文件的规定,相关主体退出黑名单后,是会在一定期限内继续保留其失信记录的。这说明即使主体退出了黑名单,但仍要在一定时期内对其进行观察。相关名单信息应在全国信用信息共享平台后台继续保存,信用服务机构可按照有关法律法规在一定期限内继续保留其失信记录。

 

 

但比较遗憾的是,当前并没有有效的黑名单历史查询途径可供公众使用,这会对公众将黑名单建设成果,及在生产、生活中的应用产生不便。

 

案例

宁阳飞旋工贸有限公司曾被列为黑名单企业,虽然退出了黑名单,但仍在重点关注期,所以应能继续被查询到才对。我们可以在量子数聚的监控中,查到该企业的过往黑名单历史,这是对目前黑名单历史查询现状的一个有益补充。


▲在量子数聚的监控中可查询到黑名单历史记录

 

黑名单历史记录其实是一个信用记录的问题,对黑名单主体的历史溯源是有现实意义的,这也是信用体系建设中很有必要的审慎原则。

 

7问

 黑名单历史怎样才能被有效记录

 

这个问题也许可以从技术上寻找答案,黑名单历史要满足开放、全面、保留记录等要素。这些特质与区块链技术却是很契合,征信的本质是信息共享,解决信息不对称问题,设想一下,在网络上有若干个节点,每一个黑名单主体的进入、退出,都会在所有节点上留下痕迹,再把这些节点的数据整理、分析开放给有需要的大众,这是一个完整的链条,是我们可以努力的方向。

 

但是,我们同时也清醒地看到基于区块链的特性,在目前监管框架中存在一些不足,如无法篡改的特性与监管规定冲突,公有区块链系统与安全等级保护规定冲突等问题。


 

不过我们相信,随着时间的推移,区块链技术有望改变原有征信监管模式,实现法律与征信融为一体。届时,区块链征信技术标准,将推动征信市场发展。

 

8问

 红黑名单如何协同更新


对于红黑名单的协同更新1798号文件上有相关的规定:

 

 

从1798号文件规定可以得出,对于红黑名单的交叉可能,从制度上是设计了防错机制的,这个机制的基础是全国信用信息共享平台,责任主体是各红黑名单认定部门。但从实际执行看,目前还有同一企业红黑名单共存的情况发生,以下我们举了个例子,作为说明。

 

案例

邯郸市金宇建安劳务有限公司在全国公共资源交易平台上被列入黑名单,在同一存续期内,该公司因属于A级纳税人而被列入守信红名单。这种情况明显与1798号文件有关规定不符,体现出目前红黑名单发布体系背后缺乏有效的完善更新汇总机制。



  

对于目前存在的红黑名单交叉情况,我们做了相关统计,情况列举如下:

 


9问

 黑名单服务如何延伸发展


这是个开放性的问题,其实是想探讨黑名单的应用场景和服务模式。目前的黑名单的应用场景主要是联合惩戒,做好联合惩戒,前提是黑名单的认定机制、发布机制以及相配套的修复机制和退出机制等。

 

能够将黑名单全面、及时方便的服务对接到各个应用场景里面去,这些其实都已经做了很多了。但是这些都是基于一个基本逻辑,就是基于历史事件的惩戒,是对过去的一种惩戒和制裁。

 

但是还有一些业务场景其实是需要基于对未来风险的评判来进行决策的,例如扶持资金的发放,是需要判断扶持对象未来的风险的,所以需要评测企业未来成为黑名单(高风险)的可能性。这就需要黑名单的预警监控服务

 

案例

例如一家企业不是黑名单,但关联的企业有好多是黑名单,那么,通常来说,这家企业未来进入黑名单的可能性就会更高。


 

由此,我们引申出黑名单的预警服务,这也是我们该去努力完善的一个重要黑名单应用。

 

黑名单九问是一个开始,信用体系建设是利国利民的大计。作为一线信用体系工作者,既为信用体系的快速发展欣喜,也为其中的不完善忧心。希望通过九问能提供一种思路,汇聚一方智慧,贡献一份力量。

 

总之,黑名单九问不是质问,而是希望它能够更加完善。另外黑名单九问也会继续问下去,希望在信用体系建设过程中起到一点点作用。



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