建立政府质量监管体系的思考（二）

文/刘 刚

（作者：上海市质量技术监督局质量管理处处长）

政府质量监管起码可追溯至秦始皇统一度量衡，实现了计量单位的统一和量值的准确可靠。比秦始皇更早的春秋战国时期的政治家、思想家把度量衡看作权力和社会公正的象征。《礼记·明堂位》记：“周公制礼作乐，颁度量，而天下大服。”《管子·七法》：“尺寸也，绳墨也，规矩也，衡石也，斗斛也，谓之法。”把颁行度量衡制度作为治国的方略。

到了现代，在经济高速发展的同时，产品也呈几何增长，科技含量越来越高，一般消费者已经很难完全了解产品的特性和生产过程。随着消费者对自身权益的保护意识越来越强，政府质量监管正变得越来越重要。

大数据质量监管

质量是“管”出来的，关键在于怎样管。在当前大数据背景下，建立中国特色社会主义市场经济，政府质量监管如何“管”值得认真反思。总结过去的成功经验和反思存在的问题及不足，对我们探索和完善大数据时代市场经济条件下的质量监管理论和方法是十分必要的。

首先，我们认为现有的质量监管理论基本上是建立在产品质量检验理论基础上的，需要进一步完善。

产品质量检验就是通过观察和判断，适当时结合测量、试验所进行的符合性评价。一般认为，产品质量检验具有鉴别、把关、预防、报告功能，在实物检验的基础上，还可以增加查验原始质量凭证、票据和派员进厂（驻厂） 验收等其他形式。

其次，政府质量监管的实践或者说目前的基本形式也是产品质量检验（监督抽查）。《产品质量法》第15条明确规定：国家对产品质量实行以抽查为主要方式的监督检查制度，对可能危及人体健康和人身、财产安全的产品，影响国计民生的重要工业产品以及消费者、有关组织反映有质量问题的产品进行抽查。

但是，从目前的情况看，尤其是大数据时代的来临和经济呈现的高速发展态势，这项制度已经很难适应市场经济发展的需求。从生产层面讲，技术进步十分迅速，产品日新月异，涉及产品质量的数据不计其数；从消费层面讲，随着生活的极大丰富，消费者的要求越来越高，满足消费者需求不再是一句空话，而是实实在在的消费者权益保护，消费者对产品质量申投诉的数据也是海量的；从政府质量监管层面来讲，监管的数据也是如此。各地反映这方面存在问题时用得比较多的一个词是所谓“人机不匹配”，另一个词是“监管全覆盖”。

所谓“人机不匹配”是说监管人员和被监管对象（设备）不匹配，被监管对象增量远远大于监管人员的增量。我们监管人员的编制可能还是10年、20年以前确定的，而这10年、20年中被监管对象已经发生了巨大的变化，造成所谓“人机不匹配”。比如，上海的电梯数量目前已经达到16万台，号称全球城市最大饱和量，但是监管人员（含检定人员） 还是15年前确定的那些编制，按人工定额计算，远远不能满足需要。这也从另一个角度提醒我们进行反思，从另一个侧面要求我们转变监管思路。

“监管全覆盖”是说把被监管对象全部纳入监管范围，实现全部监管，即所谓全覆盖，一个不漏。愿望是好的，但要实现全数检验是不可能的，也是没有必要的。上海食品企业大约生产50000种产品，要实现全覆盖就是定期对这50000种产品进行全数检验。有必要吗？即使是实现了全覆盖抽查，也不能保证产品100%合格。

美国的调查也发现，实施强制性定期检验的州的汽车安全性并不比没有实施强制性检验的州高，这些州的车辆事故率也没有降低。实际上，美国高速公路事故中只有2%～6%的原因是机械故障引起的。

政府应该管什么？

我们目前的监管制度难以持续的原因首先是产品种类的极大丰富，国家难以投入巨大经费以达到抽样样本的要求，更不要谈全覆盖抽查检验；其次是有限的政府公共财政也没有必要投入这么大的经费进行检验，这里有一个监管效果投入产出比的问题，如果投入巨大而效果微乎其微，那就必须反思和改变了。更为重要的是产品质量检验即符合标准是否真是政府要管的问题？这里还有一个必须弄清楚的问题，就是如何区别政府管理什么、市场管理什么的问题。

系统性地涉及安全、民生、健康、环境等是政府要管理的问题。个别问题是民事范畴的问题，应通过民事关系解决，应在政府确定好规则（制定完善的法律法规体系）的基础上，由市场自己来解决。

系统性问题和个别问题，两者发现的方式方法，以及解决问题的措施都不一样。发现系统性问题的方式方法是建立在大数据基础上的数据收集、整理、分析、报告和共享，解决系统性问题的措施则包括风险管理、信用管理和缺陷产品召回管理等。发现个别问题的方式方法是产品质量检验，解决方式包括质量争议处理、消费者权益保护等。

此外，还要考虑符合性和合法性的问题。符合标准规范，但不一定合法。最典型的案例是三鹿奶粉事件，检验都是合格的（其中还有一个免检制度），但在奶粉中掺假（三聚氰胺）则是违法的，是犯罪行为。

这里就有一个政府该做什么的问题。

我们认为，政府要做的主要是发现和解决系统性问题，尤其是涉及安全、健康、环境、民生等方面的系统性问题，对是不是合法即合法性加以认定，不合法的予以纠正，进行处罚。这也是为什么大多数国家采取技术法规而非标准（强制性标准）的原因所在。因为技术法规是法的范畴，是法律的问题，其制定的程序都遵循法律的程序；而强制性标准是标准的范畴，是技术性问题，其制定的程序都遵循技术的程序。

政府四维监管体系

大数据时代对政府质量监管带来挑战，同样也带来机遇。如何构建大数据时代背景下的政府质量监管新体系，是需要广泛讨论、充分思考、反复论证的，我们只是提出一个思路，期待能达到破题的目的，更希望得到大家的支持和帮助，以及真诚的批评。

大数据时代的政府质量监管体系至少应由4个子系统构成，包括法律体系、信息体系、工作体系和评价体系。

首先是法律体系，现有的产品质量法律体系需要进一步完善。《产品质量法》涉及行政监管、产品责任、消费者保护和质量促进等多个方面事项，调整多个方面的法律关系，很难把各个方面的关系完全调整到位。比如，产品责任如何落实，如何实现严格责任原则和惩罚性赔偿，如何让法律之剑高悬在从业者的头顶上，产生法律应有的威慑力，让人们尊重法律、敬畏法律。因此有必要构建起大数据时代背景下的质量监管法律体系。

其次是信息体系，大数据就是一个信息体系，质量数据也是海量的，建立起质量数据收集、整理、分析、处理和共享的系统是大数据质量的基础，是大数据监管体系的关键。

质量数据包括数字、信息、音频视频和其他资料，可以通过以下四个方面着手，收集、整理、分析质量数据，进而构建质量大数据系统：

一是数据输入，包括伤害监测信息、产品监督抽查数据、质量投诉信息、质量信用信息、质量调查信息等。伤害监测既包括医疗伤害监测系统信息也包括社区伤害监测信息。

二是数据输出，包括质量分析报告、预警报告、质量信用报告、产品缺陷报告以及其他数据产品。形成的数据产品是基于各类质量评价体系模型建立的基础上的。

三是质量数据的输入是基于组织机构代码和商品条形码。

四是政府监管的方式方法应转移到系统问题的发现上来，通过质量大数据信息系统来发现产品质量系统性问题；通过信用管理、风险管理和缺陷产品管理等手段（当然也包括行政处罚和刑事责任）来纠正系统差错，防止系统性问题的出现。目前汽车产品的监管非常具有代表性，也是运用大数据监管的成功案例。

此外，大数据质量工作体系和质量评价体系的建立也同样重要。深圳早在几年前就探索大质量监管工作体系，成立了市场监管局。2014年1月1日上海市浦东新区市场监管局成立。在机构整合的探索中，如何建立更加有效的政府质量监管，还要在理论上突破、在实践中探索，从其他国家做法中吸取经验。同样，如何评价宏观质量水平，尤其是服务质量水平评价体系如何建立，也是评价政府质量监管效果、绩效必须要解决的问题。 （未完待续）