白轲:测度、评估和奖励:中国和西方建立社会信用体系的挑战?

选择字号:   本文共阅读 94 次 更新时间:2018-08-30 15:19:04

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白轲  

  

   译者:戴苗强[2]

  

   I:导论

  

   多年以前,当那些有影响力的思想家在关注时事风云之时,我注意到西方自由民主世界对治理的模式及目标有了新的解读和发展。

  

   “如今监视的性质已经发生改变,即监视已经从治理的一部分转变为了治理的基础。监视既是政府的制度同时也是“治理术”(一种自我定义的概念,即囚徒成为自己的看守者)。由此,监视成为了一种新的管理机制,而法律则为其服务。国家,作为传统意义上的最高政治秩序或国际体系下各种权力的集合,如今开始充当(不是成为)各种技术监管力量的交汇点,服务于全新治理机制的发展。因此,我们认为传统意义上的国家正在消亡,而新的跨国政治秩序正在崛起。换言之,也就是公与私的界限正在消亡,或者说非政府领域的自我治理体系正在形成。”[3]

  

   我认为这些新的发展将使得国家和法律的关系,以及法在国家治理中的特征和角色发生重大的变化。此外,这些发展似乎也预示着一个新的未曾检验过的领域,即治理结构将以一种全新的方式融合公共权威机关和私有机构。有一种观点认为政府以及私人机构已经开始越发关注管理者利用大数据和计算机算法来开发精密奖惩系统以引导恰当的社会行为的能力。这一建立在大数据-算法-结论模式之上的治理体系将进一步发展新的法律和相应的公共政策。不过越发清楚的是法治正向以大数据为基础的体系发展,这一体系的执行依靠于个人和企业合规实践的发展,而整个体系的监管者则根据公共利益行使有限的决策权。

  

   最初人们把这一新趋势视为和生产力发展法则不相关的产物。可是这一趋势不是自然发展的结果,而是自70年代西方政治哲学精英努力的目标。表面上看这些努力的价值不过在于体现时代的独特性而非学术圈关注于某一学术思潮运动中特定的具体价值观。不过这一切都突然发生了变化。变化由中国的变革而触发,并由于《国务院关于印发社会信用体系建设规划纲要(2014—2020年)》的发布而跃升到国际政治理论和实践的高度。社会信用体系建设规划整合了传统国家司法行政制度下的监督机制,透明化机制以及合规制度,这似乎体现了近十年来最新颖的举措。

  

   社会信用可以按照两个层次来理解。第一,社会信用是指中国政府建立一套全面的法律规章制度,名为社会信用。第二,社会信用一般指代新型的治理模式,即融合法律和政府,公权力和私权利以形成新举措改变传统的法律、政府、社会治理结构。在两种层次下的社会信用制度的结构是相似的。两个层次都要求通过相应的数据反馈来评估和丈量监管客体。新的举措则利用了算法来产生评估等级以评价监管客体的行为,并依据评估等级输出奖惩结论。

  

   治理术(公权力和私权利的管理权),群众(管理的对象和基础)以及大数据(定义群众的范围以管理群众)三者之间的关系是21世纪的透明化制度的核心问题。社会信用制度体现了法学发展的新领域以及对法律在社会经济结构中地位的否定。一方面,人们也许会期待社会信用制度将替代法律,而法律则将自我消融。法律的组成机体将在法律组织消融后显现。即法的原则被数据替代,法的规则被统计替代。未来,法将终结,律师将失去存在意义,因为新的治理制度下技术人员掌握了一切。另一方面,社会信用的成功需要在大数据和信息时代下开展法律的创新。即社会将更加需要具体社会和政治情景下的行为规范。不过这些规范需要建立在重新发展的原则,习惯以及治理方式之上。为了理解社会信用,人们必须理解人与人之间的法律政治关系处于不断的发展,人与社会与国家的关系也会不断发展。

  

   本文的写作主要出于两个目的。首先是审视社会信用制度,评级以及标准制度实施中面临的挑战。为此,本文第二部分首先思考区分社会信用制度作为一种技术手段和作为一种新的意识理论。在这一部分中,社会信用被看做大数据管理的一部分并具有深远的社会规范效用。从在此部分,本文将讨论这些问题:第一   ,社会信用是信息学理论的一部分;第二,社会信用是一种控制和管理系统;第三社会信用是一种治理机制。如今,法(包括软法)的创新与发展都离不开社会信用。政府结构及其社会及政治领导力将对社会产生深远的影响。本文第三部分将讨论西方社会发展社会信用面临的挑战。这部分首先探讨了西方社会信用体系所处的大环境和实践中的操作。其所处的大环境主要是在私有领域,而实践操作则主要通过行为管理的市场机制来实现。在这之后,这部分还讨论了社会信用在西方如何被用作一种治理的技术和如何将国际标准应用到国内行为之上。在结论中,本文指出社会信用代表了一种新形式的治理,而这种治理只能通过大数据管理的正确应用才能实现。中国政府利用大数据管理的意愿将在地方、省市、国家等层面全面地塑造社会信用以什么形式、在什么范围和朝什么方向应用到治理中去。

  

   II:社会信用体系建设中的现实性挑战:由大数据管理来指导社会信用

  

   中国的社会信用建设起步于本世纪初。其进程在初期进展缓慢但近年来突飞猛进。中国已经更公开地寻求新的方法用以管理生产力的全面发展,这不仅包括经济层面,也包括社会、文化和政治等层面。社会信用体系的机制设计是以评级为中心的。也就是说,作为法律规章控制(基于这样一种中心思想:国家的目标是明确什么是应该做的,什么是不能做的)的替代,社会信用这一概念将围绕合规进行构建。一个人如何遵纪守法将变得和遵纪守法本身一样重要。也正是这样,社会信用才可能通过其评级和奖励机制进一步发展法律本身的巨大潜力。

  

   社会信用概念是中共中央全面深化改革领导小组协调顶层设计的成果。其主要目标是建立一个全国范围的个人声誉系统,通过对有关国民的数据进行量化评估,以此给每个国民设定一个相应的社会信用指数。社会信用主要关注四个领域:政务诚信,商务诚信,社会诚信和司法公信。社会信用这个词汇实际上掩盖了社会信用体系的总体特征。在这个意义上来说,真实也就意味着完整和值得信赖。社会信用体系围绕合规进行构建的主要目标,也就是人们遵守法律和社会义务的方式会和人们遵守上述二者这一事实同样重要。这是从古老的法律法规形式基础上向前迈出的影响深远的一步。在传统的法律法规形式下,对规定最低限度的遵守就足以应付法律的规制,但社会信用体系却是基于其在义务或者责任精神假设下的影响来判断合规与否的。

  

   不过社会信用也面临着挑战,这不是仅对中国而言,而是作为一个一般命题内生于这种治理模式之中的。这些挑战在建设以评级和奖励为特征的社会信用体系过程中是无法避免的。机构通过采集目标数据生成评级,然后应用到专有算法,最后与激励和惩罚形式的结果相协调对应这一进程的机制化来实现评级和奖励的功能。这些挑战有着实用的特征并且能够分为以下几类。第一类是系统构建中的挑战,包括系统建设中的诚信问题和数据鉴别、采集中的诚信问题。第二类跟管理有关,包括跨越广阔政府领域的一致性问题,与私有社会信用分支的整合问题,以及系统运行中的行政滥权问题。第三类是政治问题。这些问题需要我们把注意力放在合理的政治领导,对党的基本方针的拥护,和与同样影响中国企业海外经营的海外政治和体系标准的融合之上。第四类是一些技术性问题,其中最重要的就是数据收集,数据保存和数据完整。最后一类是理解上的挑战,包括评级算法构建和应用中的诚信问题,如何从数据本身构建意义,以及在社会信用体系之中保证诚信的终极难题。

  

   这个部分从以下形式考察了这些问题:首先是社会信用作为规范和技术系统所面临的挑战,第二是社会信用作为信息学议题所面临的现实性挑战,第三是控制上的挑战,第四是社会信用作为治理系统的挑战。

  

   A.作为规范和技术的社会信用

  

   所有的社会信用体系,不管是在中国还是像西方那样的评级系统,都有着一系列规范性的要素。也就是说,尽管评级系统是用来估量来自其他地方的规范和价值,但它们自己也都构建规范和价值。从更普遍的意义上来讲,作为社会信用或评级系统核心的合规功能既是一种监视的功能,也是一种知道自己被监视的功能。这可以从两个完全不同的视角来理解。

  

   首先是实质性的视角。(信用评级系统中的)测量值是我们所度量的对象,也是价值观的体现。此外,尽管与基本的规范性假设一致,以监视和评估为基础的系统运作也会在应用规范的同时发展这些规范。第二个是内生于执行过程中的规范性要素。这可能对传统意义上只是作为服务于政治或者价值观目标工具的执行过程没有太大帮助。相反,精密的社会信用或者评级系统不再假定监视是对坏行为的被动回应而转为采用一种主动原则。监视(即为以数据为基础的行为评估)是任何规范性系统的基本构成要素,其规范性特征假定法律并不是自我实施的(Self-enforcing)。

  

   “受制于法律的任何客体都被要求遵守法律。除非有与此相反的证据,否则他们不再被假定应该这样做。这种强迫不来自于被人端着枪指着或者是国家合法权威。相反,这种强迫来自于监视,也就是持续进行监视的系统和被监视者意识到自己正时时刻刻被监视着,这二者共同促成一种与监视的规则紧密对应的特定行为模式。”[4]

  

   评级或社会信用体系的实施从本质上改变了国家和其用于保障社会和谐,促进公共福利进步的体制之间的关系。监视与个人之间从控制到服从的关系性质变化也将个人与国家之间的关系的性质从被动转变为主动。要更好地理解上述观点,我们需要引入如下语境:社会的“忠诚责任” (为了组织而不是为了个人利益而行事)崛起于各个层面上的社会秩序以及随之而来的对腐败的关注。因此,社会信用和评级体系使社会的基本组织产生了强烈的规范性变化,这样的变化需要(社会的)积极参与,而非被动地服从书面法律规章。

  

   B.信息学理论框架下的社会信用

  

   社会信用或评级系统是建立在数据上的。没有数据,就不可能有用以解释人或组织行为的算法,也不可能用算法来判断数据或开发有效的基于评级估算值的结果分析系统。但是数据本身也是非常有问题的--它也具有很强的政治性。有关数据的挑战可以分为几个部分。

  

   首先是基本问题,数据识别。什么是原始信息?什么是判断或结论?这个问题的一个简单的例子是“种族”:这是原始数据还是一个判断?这些问题不仅仅是技术性的,它们需要应用核心的文化、政治和规范性假设来区分原始事实(数据)和数据推论。例如,如果根据其中的开花植物的数量对花园进行评估,我们可能需要区分园艺花和杂草。数据和数据推论之间的区分不是事实上的(两种植物花)的区分,而是在文化层面的决策中以它们可能随着时间推移而改变的方式来进行区分。

  

第二是数据选择的问题。人们可以收集一切信息,但并不是所有信息都对评估和评级有用。对于相关和不相关数据的区分已经成为了一个涉及社会,(点击此处阅读下一页)

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本文责编:川先生
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