平台视角中的社会信用治理及其法律规制

刘 晗 叶开儒

(清华大学 法学院，北京 100084)

一、问题与方法

在大数据时代，将社会中的人、财、物、行、事等信息进行数字化整合，是现代国家治理能力的基础。尤其是在社会流动性极大的当下，国家必须提升对公民的认证能力，掌握基本的社会知识，才能制定恰当的法律和公共政策，推进国家法治建设。正是在这一背景下，2014年6月，国务院发布了《社会信用体系建设规划纲要(2014—2020年)》(以下简称“《纲要》”)，标志着社会信用体系建设被正式定位为全面提升国家治理能力的重要举措。在我国，社会信用体系建设集中体现为社会信用治理，即国家利用现代数字技术收集社会成员的信用数据，并以评分的方式实现对社会成员的有效约束。其主要目的是通过改善奖惩机制，提高失信成本，弥补社会信用缺失的短板，提高全社会的诚信意识和信用水平，实现保障社会秩序的效果。作为一种新型的治理模式，社会信用治理也引起了学术界的广泛关注。

对于法学界而言，目前关于社会信用治理的研究大多从法律规范的角度出发，围绕公共信用信息的收集和开放使用、(1)参见罗培新：《社会信用法：原理、规则、案例》，北京大学出版社2018年版，第三章；王青斌：《社会诚信危机的治理：行政法视角的分析》，载《中国法学》2012年第5期。对个人信息和隐私的威胁、(2)参见Chen, Yongxi and Cheung, Anne S. Y., “The Transparent Self Under Big Data Profiling: Privacy and Chinese Legislation on the Social Credit System,” 12(2) The Journal of Comparative Law 2017; Martin Chorzempa, Paul Triolo & Samm Sacks, “China’s Social Credit System: A Mark of Progress or a Threat to Privacy?,” Petersen Institute, June 2018, https://www.piie.com/system/files/documents/pb18-14.pdf ;沈毅龙：《公共信用立法的合宪性考察与调整》，载《行政法学研究》2019年第1期。失信联合惩戒的合法性和法律规制(3)参见沈岿：《社会信用体系建设的法治之道》，载《中国法学》2019年5期；王瑞雪：《政府规制中的信用工具研究》，载《中国法学》2017年第4期；罗培新：《遏制公权与保护私益:社会信用立法论略》，载《政法论坛》2018年第6期；王伟：《失信惩戒的类型化规制研究——兼论社会信用法的规则设计》，载《中州学刊》2019年第5期。等命题展开。同时，也有学者从法律社会学的角度揭示了声誉机制作为社会信用治理的关键要素，对于社会主体所产生的约束效应。(4)参见Dai Xin, “Toward a Reputation State: The Social Credit System Project of China”, June 10, 2018, available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3193577；胡凌：《在线声誉系统：演进与问题》，载胡泳、王俊秀主编:《连接之后：公共空间重建与权力再分配》，人民邮电出版社2017年版。更有学者从社会信用立法的角度，为我国未来的立法实践提出了纲要性的建议。(5)参见罗培新：《善治须用良法：社会信用立法论略》，载《法学》2016年第12期。然而，上述研究更多是从外部视角出发，而对社会信用体系内部的基础架构(architecture)缺乏分析，(6)参见Lawrence Lessig, Code: 2.0 Version, Basic Books, 2006, p123.这使得其在讨论法律规制的问题时，无法触及架构背后所隐含的各种支配性权力。尤其是在大数据和人工智能时代，经济生产活动变得愈发自动而隐秘，这让法律规则的制定和执行变得尤为困难，“私权力”正逐渐成为互联网经济的主导性权力。(7)参见周辉：《变革与选择：私权力视角下的网络治理》，北京大学出版社2016年版，第108-128页。在这种情况下，社会信用治理面临的不仅是有法可依、执法必严等法律技术问题，而是更广泛的社会权力关系的重组。

因此，在法律技术分析的思路之上，增加一种实质性的分析进路，即从平台的视角出发，重新审视社会信用治理所蕴含的动力和危机。(8)关于这一分析思路，可参见胡凌：《网络法的政治经济起源》，上海财经大学出版社2016年版。这里所说的平台，不仅包括我们熟悉的商业平台，也包括平台型政府(government as a platform)，(9)参见Tim O’Reilly, “Government as a Platform”, https://www.oreilly.com/library/view/open-government/9781449381936/ch02.html#ftn.id392224，最后访问日期2019年9月15日。二者都是web2.0乃至web3.0的产物。(10)关于web2.0，参见Yochai Benkler, Wealth of Networks: How Social Production Transforms Markets and Freedom, Yale University Press, 2006；关于web3.0，参见张凌寒：《算法规制的迭代与革新》，载《法学论坛》2019年第2期。在平台中，社会信用治理在技术驱动下被嵌入到更广泛的生产活动和公共管理中，并产生了一系列新的权力竞争和价值难题。如何应对这些问题，需要的不仅是法律规范的分析，同时也需要对问题背后隐藏的生产关系和权力博弈进行更深层次的考量。尤其当信用治理不断从商业信用领域转向社会信用领域时，政府作为公权力机关如何让社会信用评价维持公正和透明，这无疑是对国家数据能力的重大考验。

二、互联网平台兴起与治理的变革

(一)互联网平台的兴起

要明晰平台视角中的社会信用治理，首先必须对互联网平台的兴起有所了解。互联网平台肇始于web2.0在中国的兴起。以博客/微博、百度百科/维基百科、社交网站为代表的新型网络服务的出现，彻底地改变了web1.0时代网民被动接受信息的局面，形成了“多对多”的信息发布模式。尤其是随着大数据等信息技术的发展，这种“参与式互联网”也带来了商业模式和政府管理的变革。它不仅体现为以“同侪生产”(peer production)为特点的商业平台，而且还体现为“合作共治”为特点的平台型政府。

1.商业平台。事实上，在互联网出现前，平台经济就已经存在。例如，传统的百货超市是一个商品流通平台；金融市场的证券交易所也是一个交易平台。然而，在传统的平台经济中，中介平台在为买卖双方搭建互动场所的成本相对较高，且往往受制于时空上的限制。其次，中介平台的费用额外地增加了双方的交易成本和壁垒，这使得市场潜力巨大的许多小本生意被拒于平台之外。中介甚至利用自己对信息流、资金流和商品流的垄断压榨客户，谋取不正当利益。另外，中介平台所能够处理的资源较为单一，且无法提供全面的基础服务，这使得商业交易的效率和安全不足。

在互联网时代，商业平台通过信息技术，将传统线下平台的生产和交易环节全部压缩在网络空间上，并通过良好的治理实现信息流、资金流和商品流三者合一。(11)参见王勇、戎珂：《平台治理：在线市场的设计、运营与监管》，中信出版社2018年版，第10页。在这个过程中，商业平台承担了交易担保人的角色，同时保障了买卖双方的利益，减少了交易的机会主义行为，增强了交易的机会和安全。(12)参见Adam Thierer et al, “How the Internet ,the Sharing Economy, and Reputational Feedback Mechanisms Solve the ‘Lemons Problem’,” 70(3) University of Miami Law Review 858-870 (2016).其次，互联网的零边际成本(zero marginal cost)和长尾效用(long tail effect)使得在数字空间搭建平台的成本大为降低，(13)参见王勇、戎珂：《平台治理：在线市场的设计、运营与监管》，中信出版社2018年版，第30页。商业平台由此可以将零散的市场资源尽可能组织起来，纳入到新的生产活动之中，从而扩大了交易的范围和深度。再者，生产和消费环节所产生的大量数据，成为商业平台进一步提升服务的关键。(14)这就是“同侪生产”(peer production)。参见Yochai Benkler, “Coase's Penguin, or, Linux and ‘ The Nature of the Firm’,” 112 Yale Law Journal 369 (2002);商业平台运用算法对数据进行实时动态的分析，极大地提高了交易的匹配程度，实现了需求和供给的长尾覆盖。

2.平台型政府。信息技术发展所带来的“平台革命”，在颠覆了传统的商业模式的同时，也开始改变政府进行公共管理的方式，从而催生了平台型政府的出现。所谓平台型政府，是指政府通过汇集内部的各种政务数据和信息，以统一界面的方式提供一站式服务的管理模式。其运作机制如下：依托于传感器、摄像头、智能终端和强大的信息处理能力，政府可以大量收集公民在公共空间的公共行为数据，并以唯一的数字身份进行认证，最后通过信用评价等柔性方式对公民进行管理和约束，从而将线下的社会治理转化为线上的数据治理。(15)参见胡凌：《论地方立法中公共数据开放的法律性质》，载《地方立法研究》2019年第3期。政府提供的公共服务的质量，取决于其所能收集的公共数据的数量、范围和层次，这也迫使政府改变其自身与公民、社会的关系。

在过去，政府提供公共服务的方式更像是一台“自动售货机”。虽然政府投入了大量的人力、物力和财力，但是公共服务依然没法很好地满足社会公众的需求。但在平台型政府的模式下，政府的主要作用不再是生产服务，而是召集各方在平台上利用开放的数据进行协作生产。政府作为数据的供给方向社会开放数据，数据利用者作为需求方利用政府开放出来的数据开发出新的应用服务提供给社会公众。社会公众则作为用户和合作者获得服务，参与社会协同，并向数据利用者反馈使用体验，引导数据利用者更好地开发数据。(16)参见郑磊：《开放的数林》，上海人民出版社2018年版，第23-24页。由此，政府部门、数据利用者和社会公众之间形成了一种合作众创关系，政府也从“自动售货机”式的生产者转型为一个“购物中心”式的管理者，其主要职责是制定规则、管理秩序和营造环境。(17)参见Tim O’Reilly, “Government as a Platform”, https://www.oreilly.com/library/view/open-government/9781449381936/ch02.html#ftn.id392224，最后访问日期2019年9月15日。

(二)信用治理在商业平台中的功能

在商业平台的生产活动中，资源、数据、算法和基础服务构成了平台经济的核心要素。(18)有学者总结了九种基础服务，分别是技术服务、数据储存/分析、支付/结算、物流、认证、信用评价、金融服务、纠纷解决、行为管理/调控。参见胡凌：《从开放资源到基础服务：平台监管的新视角》，载《学术月刊》2019年第2期。其中，资源和数据是生产资料，算法技术是生产工具，而基础服务则起到了推动创新的底层架构的作用，它支撑着交易服务的进行，是影响着互联网治理规则和监管的基础要素。(19)参见Lizhi Liu and Barry R. Weingast, “Taobao, Federalism, and the Emergence of Law, Chinese Style”, 102(4) Minnesota Law Review 1578-1583 (2018).

正是在平台基础服务的视角下，我们才可以理解社会信用建设的商业功能。在众多基础服务中，信用评价无疑处于关键的位置。信用评价的核心是种声誉机制(reputation)，它通过对行为者的行为信息进行整合和传播，从而预测行为者未来的行为能力或者满足决定者的选择偏好。(20)参见胡凌：《在线声誉系统：演进与问题》，载胡泳、王俊秀主编：《连接之后：公共空间重建与权力再分配》，人民邮电出版社2017年版。以淘宝网为例。淘宝网通过引入相互评分系统，将双方交易活动的情况进行评分和标签化分类，并通过参与交易的元数据不断积累声誉信息。(21)参见Lizhi Liu and Barry R. Weingast, “Taobao, Federalism, and the Emergence of Law, Chinese Style”, 102(4) Minnesota Law Review 1578-1579 (2018).与传统商业平台的评分模式不同，在线平台的声誉系统具有以下特点：第一，它充分利用陌生人社会的市场规模，使尽可能多的人群参与到声誉的生产机制当中，通过积累交易的数据和声誉记录，为未来的潜在交易提供标准化、理性化的信用依据。第二，在大规模声誉数据的基础上，商业平台所附带的第三方支付系统(如支付宝)可以进一步利用信用评分开展新的小额贷款服务，从而形成完整的金融服务产业链。由此，单纯的信用评价逐渐变成了商业平台进行资源管理的手段，为其扩张提供了新的生产资料。第三，这种集中化的管理模式，也改变了声誉仅仅作为道德观念和一般社会规范的功能，声誉成为了一种无形的压制性权力，鼓励用户进行自我披露而不是隐瞒，传统上的隐私信息也在合法的形式下转化为公开的信息，从而改变了隐私的场景。(22)但消费者本身对这种“隐秘生产”并没有感受。Calo, R. and Rosenbla, A., The Taking Economy：Uber, Information, and Power, 117(6) Columbia Law Review 1652 (2017).

信用评价作为一项隐秘的规范，正潜移默化地改变了商业平台的治理秩序。在传统国家的法治实践中，一个重要的难题莫过于法律实施问题。传统法学理论往往将这一问题归咎于立法的粗放、民众法律意识不高以及执法不严等因素。(23)参见徐汉明：《法治的核心是宪法和法律的实施》，载《中国法学》2013年第1期。但事实上，造成这一困难的另一个重要原因是制度运行过程中的信息成本高昂。(24)参见戴昕：《规范如何“落地”——法律实施的未来与互联网平台治理的现实》，载《中国法律评论》2016年第4期。当互联网和大数据技术兴起后，规范制定和执行的信息成本都会大为降低，从而有效改善法律实施的效果。具体到信用评价上，依托于智能终端和强大的数据处理能力，商业平台可以汇集用户在日常社会生活中的行为痕迹，从而使信用信息的收集和传递的成本大为降低。同时，商业平台通过一站式入口的方式，可以全程记录和监控交易的过程，并时刻对交易行为进行追踪和评价，这极大地增强了声誉信息的及时性、层次性和稳定性。在这种情况下，一方面，商业平台权力的行使以一种更为动态和精细化的方式实施；另一方面，它也激发了消费者本身参与规范执行的意愿，(25)理性主体能否自愿发起非正式制裁，往往受制于“行为成本”的因素。参见戴昕：《规范如何“落地”——法律实施的未来与互联网平台治理的现实》，载《中国法律评论》2016年第4期。使得消费者不必受制于行动成本就可以完成对不良商家的制裁。通过降低信用信息的成本，信用评价的威慑力得到了极大的增强，平台治理的效率和效果也大幅度提高，(26)经验研究表明，与线下平台相比，线上平台对包括欺诈在内等违法行为的查处几率更高。参见李琪等：《基于商务链的网上网下交易欺诈比较研究》，电子工业出版社2014年版，第162页。从而在整体上减少相关司法纠纷，减少了国家权力的介入，实现了商业平台的“自治”。

(三)信用治理在政府平台中的功能

在一定意义上，平台型政府实现了一种关于“数据库国家”的想象。(27)参见Simon Garfinkel，Database Nation：The Death of Privacy in the 21st Century, O’Reilly Media, 2001.在未来，政府大多数行为都与数据处理密切相关，而信用治理则成为政府治理的主要方式。通过建立全国统一的信用信息平台，政府可以在全国范围内推行信用评价机制，并通过算法的自动化决策实现对社会成员的管理。具体而言，政府平台下社会信用治理具有以下功能：

其一，减少公权力的行使成本。在法律实施过程中，国家强制力是公权力得以实施的保障，而法律实施的效果往往与其威慑力度有关。(28)参见Gary S. Becker, Crime and Punishment: An Economic Approach, 76 Journal of Political Economy 207-209 (1968).然而，在平台型政府的模式下，以声誉为基础的公共评级系统，取代了直接的法律规制，这使得原本由政府承担的合规成本转由被执行对象承担，由此实现了社会成员自我执法(self-enforcement)。(29)参见[美]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》，载《互联网金融法律评论》2017年第3辑。在这个情况下，公民遵守法律的方式就变得和遵守法律本身一样重要。而政府的主要职能，也从直接的管理者变成服务的提供者，即通过数据开放的方式以支撑声誉机制的运行。

其二，扩大公权力行使的范围。在任何一个社会中，都会存在着法律多元的现象，主要表现为国家的正式规范与社会层面的非正式规范的共存。(30)参见苏力：《法律规避和法律多元》，载《中外法学》1993年第6期。二者既存在竞争关系，也存在互补关系，二者的强弱对比主要与一国的国家能力相关。在传统社会，国家法律所能触及的范围有限，因而大量的区域都是靠非正式规范(如声誉、道德)来发挥作用。但随着国家能力的不断提升，国家的治理权力得以延伸至广大非正式规范的领域，并对后者进行吸纳或排斥。(31)例如，英国普通法的形成背后是国家权力对贵族领地的不断渗透。参见于明：《司法治国：英格兰法庭的政治史(1154-1701)》，法律出版社2015年版。

社会信用体系建设，也可被视为是国家权力进一步向社会渗透和延伸的一种方式。借助信息技术的发展，国家权力可以不断延伸其管控领域，并以一种特殊的方式将多元规范秩序进行改造。由此，一些原本适用于广大基层社会的道德和伦理规范，都以一种可计算的方式转化为国家的法律规范，从而实现对社会更为广泛和强力的管控。

其三，提高公权力的整合度。如前所述，社会信用治理的核心在于数据的获取和挖掘，这就要求政府内部能够建立有效的数据共享机制，打破各部门的数据壁垒，从而最终实现“一处失信、处处受限”的效果。就目前来看，我国政府的数据治理工作还处于起步阶段，政府中广泛存在的条块管理模式，导致信息系统和数据资源都处于条块分割、相互独立的碎片化状态。其次，地区之间的经济和信息化水平的差异，也导致数据联动变得困难。政府数据的开放要求数据必须进行电子化，但一些落后地区并没有条件实现电子化的数据采集和储存。许多部门甚至未进行数据编目和整理数据清单，这无疑加大了数据开放的难度。(32)参见郑磊：《开放的数林》，上海人民出版社2018年版，第180页。

在这一背景下，社会信用治理蕴含着国家建立自主性权威的努力。在具体的实践方式上，这种权力整合的形式主要表现为“红黑名单”和“联合惩戒”：前者要求国家进行公共信用信息平台和数据库建设，进而建立一套全国性数据归集和共享机制；后者则通过将各部门的执法资源进行重新配置，以缓解单个部门监管执法力度不足的难题。

(四)两种平台的互动与整合

随着社会信用体系的不断推进，商业平台和政府平台逐渐打破了相互独立的状态，建立起相互支撑、合作共享的关系。

首先，二者建立了数据共享的机制。一方面，受制于成本和技术手段的限制，大量公共数据的收集和开发，包括智慧城市建设和信息系统整合，都由政府委托给商业平台来完成；(33)参见《贵州省借助阿里云“飞天”建省级政府数据共享平台》，中研网，2015年7月7日，http://www.chinairn.com/news/20150707/102351265.shtml，最后访问日期2019年9月15日。另一方面，商业平台也迫切希望将政府数据纳入到自身的数据池中，从而更大限度地开发数据的商业价值。

其次，在社会信用领域，中央和地方政府都陆续出台各类规范文件，鼓励各类第三方信用服务机构在各领域中建立社会信用信息收集和评价机制，希望通过市场自发的声誉机制来完成对社会主体的规制，从而减少政府的规制成本。由于商业平台日益成为一个完整的服务生态，全面覆盖了现代公民的各方面行为，因而商业平台的私权力一旦获得公权力机关的授权，可以立即转化成有效的执法力量，从而精确、高效地完成对社会主体的规制，甚至取得比公权力机关更好的执法效果。(34)参见《芝麻信用与最高法合作签约：加大信用惩戒力度》，http://tech.ifeng.com/a/20150724/41399593_0.shtml，最后访问日期2019年9月15日。

最后，政府还借助商业信用机构提供的信用产品，作为公共资源配置的决策依据。(35)参见《凭信用居民可以先看病后付费》，载《新民晚报》2018年3月31日；《只要550分芝麻信用分，杭州人就可以免费借书啦》，新蓝网，2017年9月3日，http://n.cztv.com/news/12657609.html，最后访问日期2019年9月15日。公共资源作为政府提供公共服务的重要物质基础，长期以来受到了市场化进程的挑战：随着经济和社会的发展，政府垄断公共产品服务可能难以满足公民个性化、智能化和高质量的公共服务需求。(36)参见胡泳、王俊秀：《后机器时代》，中信出版社2018年版，第241页。通过引入商业评分机制，市场力量通过一种柔性的方式实现对公共资源的配置，一定程度上解决了公共资源的分配正义难题。

三、平台视角下社会信用治理的内在困境

虽然信用治理对于商业平台和政府平台的秩序维持起到了重要作用，但是和其他现代化的治理手段一样，信用治理本身也会失灵。倘若缺乏有效的规制，信用治理甚至会成为对公民权利和自由的新威胁。

(一)信用治理的商业化困境

1.依托基础服务形成垄断地位。作为基础服务的重要组成部分，信用评分机制通过塑造更细致的交易规则，确保了机会行为的透明性和公开化，大大改善了传统交易中的信息不对称的问题，提升了交易的安全水平。然而，在现行法律中，由于基础服务必须经过行政许可才能设立，这就让率先进入基础服务市场的企业获得竞争优势。以信用服务为例，目前已经获得牌照的征信平台只有8家征信公司，能够提供一揽子基础服务的平台更是少之又少，这使得拥有相关牌照的平台企业获得了资源集合的优势，并可以向第三方开发者或中小平台提供自己的基础服务。(37)“百行征信”作为央行批准设立的第一家有牌照的征信机构，其持股的8家公司中有芝麻信用、腾讯征信等互联网平台。参见“首张个人征信牌照正式下发 百行征信获牌”，新华网，2018年2月24日，http://www.xinhuanet.com/money/2018-02/24/c_129815794.htm，最后访问2019年9月15日。关于利用基础服务形成垄断地位，参见胡凌：《开放资源到基础服务：平台监管的新视角》，载《学术月刊》2019年第1期。

此外，现行法律也一定程度上强化了大型平台企业的封闭性。从现行法律上看，基础服务的法律性质较为模糊，而司法上也没有关于基础服务所产生的不正当竞争或垄断的案件。根据《网络安全法》的规定，平台企业可以被认定为信息安全意义上的关键信息基础设施，这就为平台企业建构自身封闭的生态系统提供了合法理由，从而进一步固化了大型平台企业的市场垄断地位。

2.算法黑箱与信用评价的商业化。依托于基础服务所形成的市场垄断地位，商业平台的信用评价机制也走向封闭化和专断化，由此不可避免地引发了人们对于信用评价的公正性的担忧。

首先，信用评价会出现以偏概全的现象。信用评价的前提是对具体场景的行为进行精确识别，并通过算法以类型化和规范化的方式进行归纳和推演，从而得出相应的信用分数。但在实践中，评分事实上很难精确反映人的行为，因为其本身是通过类似场景推演获得的，在特定的场景中往往存在以偏概全的问题。(38)参见胡凌：《在线声誉系统：演进与问题》，载胡泳、王俊秀主编：《连接之后：公共空间重建与权力再分配》，人民邮电出版社2017年版。尤其是涉及到复杂的行为结构时，算法更是无法将其简单地量化为精确的数值。在这种情况下，算法往往会根据过去积累的数据做出默认选择，而选择的标准则受制于平台的规则或架构，从而将其商业意志隐秘地施加在用户之上。

其次，信用评价会导致新的数据鸿沟。技术能力较强的用户如果了解了评价机制的算法，就可以通过隐瞒真实信息、制造虚假信息等方式规避风险。但对于技术能力较弱的用户而言，这无疑极大地增加了他们的认知负担，从而间接地塑造了新的数字鸿沟。为此，这些用户不得不依赖于类似于网络推手的第三方商业服务，从而进一步加深了信用评价机制的混乱。这一机制隐秘的效果在于，通过数据鸿沟将用户进行自动的分类，将数据生产能力强的用户留在商业平台，而排斥数据生产能力弱的用户。毕竟对于商业平台而言，真正能够提升平台价值的是这些理性用户。

最后，信用评价的黑箱属性缺乏有效救济。事实上，在人工智能时代，无论是开发者还是商业平台都不可能完全控制算法。随着机器学习、多层神经网络等技术的发展，算法已经发展出了自动学习和深化的能力，并获得了相当的自主性和自我认知能力，其规则和运作方式甚至开发者也无法全然理解。(39)参见张凌寒：《风险防范下算法的监管路径研究》，载《交大法学》2018年第4期；张凌寒：《算法规制的迭代与革新》，载《法学论坛》2019年第2期。由此，算法逐渐超越了其“工具性”的特质，越来越具备智能性，可以主动对用户进行控制。而用户对算法的内容既无从知晓，对其决策也无法进行质询，更无法在接受决策的不利后果时获得救济，这无疑加剧了算法黑箱的专断性。(40)这就是所谓的“算法暴政”。参见Lepri B, Staiano J, Sangokoya D, “The Tyranny of Data? The Bright and Dark Sides of Data- Driven Decision- Making for Social Good”, in Tania Cerquitelli and Frank Pasquale eds.,Transparent Data Mining for Big and Small Data, Springer International Publishing, 2017, pp.3-24.

(二)信用治理对公权力提出的挑战

当信用治理从商业平台转向政府平台时，也意味着信用评价转向了公共管理的维度，这就要求信用评价应该服务于体现公共利益的社会信用，而非仅仅以提高生产效率为目标的商业信用。但是，要建构统一的政府平台来实现社会信用治理，在现实中面临着多重挑战，包括公私主体对于信用信息系统管理权的争夺、政府内部信用信息的整合以及社会信用治理中的过程性问题。

1.信用信息系统建设中的公私权力博弈。社会信用治理的基础在于统一的信用信息系统的建立，这就要求政府平台和商业平台要进行相当程度的数据共享和整合。但在现实中，二者极有可能围绕信用信息系统主导权进行争夺，最终弱化政府作为公共管理者的角色。

首先，关于信用信息共享机制的建立，政府和商业平台事实上遵循着不同的逻辑。对于政府而言，公共信用信息本身关乎着一国的数据安全和公民权利保护，其必须以合法的方式进行有序开放，避免公共信用信息被误用或滥用。这就要求政府必须掌握信用信息系统的主导权，从目录管理、数据收集、分类、权益保护等方面对信用信息进行有效整合和保护。(41)参见罗培新：《社会信用法：原理、规则、案例》，北京大学出版社2018年版，第三、四章。而商业平台更多是一个技术提供者，其技术优势可被用于信用信息系统的建立和维护中。但在商业平台看来，政府对于公共信用信息的挖掘和利用缺乏效率和深度，无法满足社会治理和商业治理的现实需求，应该由商业平台来主导数据开放和利用的进程。这就要求政府平台尽可能地向其开放公共信用信息，从而建立一个由其主导的信用信息系统。(42)事实上，不仅仅是信用信息，政府所掌握的所有公共信息，都在商业平台试图整合的范围之内。参见胡凌：《论地方立法中公共数据开放的法律性质》，载《地方立法研究》2019年第3期。在此，政府的角色是一个数据资源的提供者，而非管理者，甚至其所提供的公共服务，也可以纳入到商业平台中。

其次，商业平台不仅具有技术优势，而且掌握更多社会主体的信息。一方面，基于公共服务提升的需求，政府往往会将复杂的数据库建设和数字化公共服务交由商业平台完成，而商业平台则可以将其商业逻辑逐步内化到社会治理的实践中；另一方面，随着互联网和大数据技术的发展，商业平台对社会主体的影响和渗透愈发深远，这使得国家的认证能力逐步让位于商业平台的数据能力，因而国家很难通过直接治理的方式对社会主体实现精准的治理，它必须通过与商业平台的合作才能间接地实现对社会主体的控制。

最后，商业平台逐步强化了其数据垄断者的地位。与政府所宣扬的“数据开放”的理念不同，商业平台的最终目的是数据兼并和垄断。首先，商业平台试图在法律上将数据资源理解为一种集合性的“数据池”(data pool)，并具有排他使用和收益的财产权。(43)其理论基础，参见戴昕：《数据隐私问题的维度扩展与议题转换》，载《交大法学》2019年第1期。这一判断的法律基础在于平台的架构，从而在功能上起到了划清数据池权利边界的作用。(44)例如，新浪微博诉脉脉不正当竞争纠纷案，(2016)京73民终588号民事判决书；大众点评诉百度不正当竞争纠纷案，上海知识产权法院民事判决书(2016)沪73民终242号。参见胡凌：《论地方立法中公共数据开放的法律性质》，《地方立法研究》2019年第3期。其次，商业平台往往以保护隐私的理由拒绝向政府披露用户信息，以维护自己的公众形象，(45)但事实上，商业平台却私自滥用用户的个人信息。参见Carole Cadwalladr and Emma Gaham-Harrison, “Revealed: 50 Million Facebook Profiles Harvested for Cambridge Analytica in Major Data Breach”, Guardian, 17 March 2018, https://www.theguardian.com/news/2018/mar/17/cambridgeanalytica-facebook-influence-us-election，最后访问日期2019年9月15日。这导致原本双向的数据共享机制蜕变为一种单向的流动机制。具体到征信领域，这意味着信用信息随着技术的发展反而陷入碎片化和封闭化的困境，不仅政府无法充分利用商业平台的信用信息，商业平台之间也因为数据壁垒而进一步固化了商业巨头的垄断地位。

2.政府内部管理权的问题。除了政府和商业平台间的数据共享存在主导权分歧以外，政府内部在社会信用体系建设中亦存在着管理权不明晰的问题。作为一种新型的治理模式，社会信用治理的力度和成效与其实施部门的权限密切相关。在我国，这一问题首先体现在中央政府和地方政府的权力划分。目前，我国社会信用体系建设遵循的是地方政府和行业协同先行的局面，但就实施情况来看，各地存在着信用信息内涵模糊、格式不一、评价指标不统一、评分计算模型不一致等问题。(46)参见张涛：《个人信用评分的地方实践与法律控制——以福州等7个城市为分析样本》，载《行政法学研究》2020年第1期。虽然这些问题可以归因于各地经济水平、道德风尚和立法技术的差异，但同时，这无疑也塑造了各地信息共享、信息整合的壁垒，使得信用评价互认变得困难，从而加大了将来全国统一的信用信息平台建构的难度。

与此同时，在中央层面，社会信用体系建设依然缺乏顶层设计。目前，《纲要》仅仅描述了“社会信用体系”的宏观构想，但对具体的实施路径并没有细致的规定，这导致各部门、各地方只能在《纲要》的总体精神指导下自主探索合理的实施方案。在这种情况下，无论是地方政府间还是中央各部门间，都会面临着机构间的集体行动困难，(47)参见Richard E. Levy & Robert L. Glicksman, “Agency-Specific Precedents”, 89(3) Texas Law Review, 511-512 (2011)从而导致社会信用体系变成了分立的信用体系的闭环，无法实现共享。有一些地方甚至将公共数据资源比作国有资产进行管理，从而增强了对自身数据的排他属性。(48)参见《福建省政务数据管理办法》第3条规定。http://www.chinalawedu.com/falvfagui/21752/wa1806121261.shtml，最后访问日期2019年9月15日。

3.数据治理的过程性问题。除了管理者和协调者的角色以外，政府本身也是社会信用治理的主要实施者。但就目前的实施情况来看，公权力机关在数据识别、数据收集与选择、数据使用方面都面临着挑战。

(1)数据识别。数据识别并非是一个纯粹的技术性问题，它必须结合具体场景的政治、经济和文化来决定。尤其对于算法而言，原始数据与生成数据之间存在明显的区别，后者是算法基于人类认识的一种判断。因此，如何防止将人类的认识偏见纳入到数据识别的算法设计中，将是政府和技术人员需要合作应对的问题。(49)在美国的个人征信领域，已经出现了基于“种族”的数据识别，使得黑人和其他有色人种在信用贷款中遭受歧视的现象。参见[美]弗兰克·帕斯奎尔：《黑箱社会：控制金钱和信息的数据法则》，赵亚男译，中信出版社2015年版，第34页。

(2)数据收集与选择。数据收集与其所要实现的目标密切相关，对收集数据的选择，从根本上影响生成数据的性质。目前，我国地方实践中已经出现了公共信息目录化管理、信用信息分类管理等制度实践，从而试图将信用信息进行类型化管理。(50)参见罗培新：《社会信用法：原理、规则、案例》，北京大学出版社2018年版，第72-87页。但是，类型化管理势必会提高行为主体的认知负担，在具体场景差异化较大的情况下，类型化管理与行为主体的真实行为可能存在较大偏差，从而加大了算法与行为主体的地位不平等和信息不对称的局面。(51)参见张凌寒：《商业自动化决策算法解释权研究》，载《法律科学》2018年第3期。

(3)数据使用。经过识别、收集和选择所生成的信用信息，往往通过黑名单制度和联合惩戒的机制对失信主体发挥威慑和惩戒作用。但在具体的执行过程中，国家权力对于传统非正式规范实施的领域进行介入，往往难以把握具体的限度。(52)例如，就有地方把有师德问题的教师纳入失信“黑名单”。参见史洪举：《不能滥用黑名单制度》，载《经济参考报》2019年7月24日，http://www.jjckb.cn/2019-07/24/c_138252551.htm，最后访问日期2019年9月15日。尤其对于不同种类的“失德”行为，如何区分惩罚的程度亦是个难题，而这也是法律对于道德行为难以有效干预的重要原因。同时，对于不同部门之间的联合惩戒，如何界定规制的范围和限度，也不是单凭技术就能解决的问题。

四、平台视角下社会信用治理的法律规制

(一)法律规制的基本思路

“平台化”的社会信用治理带来的挑战，要求我们及时调整法律规制的思路，以应对新技术发展所带来的新问题。具体规制的思路包括：第一，突破公私二元界限进行整体制度设计；第二，从外部问责转向市场结构调整；第三，从强化规制走向优化规制。

1.从二元分立到整体制度设计。在人工智能时代，通过算法技术的驱动，公民身份和网民身份逐渐合二为一，数字身份(digital identity)成为公民在对外活动中的主体形象，这为政府平台和商业平台联合进行社会信用治理提供了基础条件。(53)参见A.Michael Froomkin, “From Anonymity to Identification”, 1 Journal of Self-Regulation and Regulation 134-135 (2015).在这种情况下，公共部门和商业机构的权力很难用传统的公私二元来划分，公民个体事实上面临着来自公私两种权力的联合约束：一方面，国家通过赋予公民在赛博空间唯一的身份标识，以实现身份认证(authentication)、追踪、指引或威慑等公共政策目标；另一方面，商业平台则运用算法演算识别(identification)用户在不同服务场景的多元身份，以便进行差异化治理。与此同时，实践中政府大量公共数据的收集和开发都外包给商业机构完成，这也使得公私的界限日益模糊。

因此，必须打破公私二元的思维，从整体制度的角度进行法律规制。第一，应对商业平台的某些行为适用行政法的相关原则和规则，尤其是在数据共享、算法披露、权利救济等方面赋予商业平台更大的义务，以削弱其逐步增强的垄断地位。第二，政府作为公权力机关，应强化其作为公共管理者的角色，有效平衡公共利益、商业利益和公民权益，防止商业逻辑主导社会信用治理的实际运行过程。

2.从外在问责走向市场结构调整。在信用评价的法律规制问题上，传统的法律制度过于偏重从外部视角让商业平台承担侵权责任或行政法责任，但这一思路很容易遭受网络中立或技术中立理由的反驳。(54)参见胡凌：《网络中立在中国》，载《文化纵横》2014年第4期。同时，对于大型平台而言，与其获得的巨大利润相比，承担严格的事前审查义务和事后侵权责任所需的代价只能算是微乎其微，但同样的法定义务对于小型平台而言却可能是高昂的成本，从而不利于平台间的公平竞争。此外，单纯对算法的技术规制，往往会增加用户的认知负担，且不利于企业保护自身的知识产权和商业秘密。(55)参见张凌寒：《算法权力的兴起、异化及法律规制》，载《法商研究》2019年第4期。

平台市场结构的调整可以看作是对外部问责的补充性解决方案。信用评价作为商业平台的基础服务，是其竞争的核心优势。但由于技术成本和市场准入等因素的限制，大型平台往往垄断了信用评价的市场，使得政府平台也不得不依赖于大型平台的技术支撑。因此，不妨提升征信服务的市场效应，给予市场主体更多的活力，并辅以平台间数据资源的开放和自由流动，从而刺激平台围绕征信服务展开竞争。(56)参见胡凌：《从开放资源到基础服务：平台监管的新视角》，载《学术月刊》2019年第1期。而此时，政府可以增强其公共监管者的角色，而不是被动依附于大型平台的技术服务，进而提高政府平台的服务水平。

3.从强化规制到优化规制。随着黑红名单和联合奖惩等措施被广泛运用，社会信用治理对以往非正式领域的伦理和道德行为进行了强化规制，并呈现出“一处失信、处处受限”的局面。然而，姑且说这一做法有可能陷入行政行为的正当性和合法性危机，而且由于其缺乏对具体场景的合理考量，因而往往会出现执法泛滥的局面，从而造成行政资源的浪费。因此，有必要从成本收益优化的角度提高规制效率，以实现对稀缺资源的最佳配置。(57)参见戴昕：《理解社会信用体系的整体视角——法治分数、德治集中与规制强化》，载《中外法学》2019年第6期。

具体来说，首先，应以数据为基础，对不同社会主体的信用状况进行分类优化。目前，在商务信用领域，有关部门已经提出了优化监管资源配置的要求。(58)参见商务部：《关于深入推进商务信用建设的指导意见》，https://www.creditchina.gov.cn/zhengcefagui/zhengcejiedu/zhongyangzhengcefagui/201904/t20190416_152720.html，最后访问日期2019年9月15日。实现优化规制的前提是对市场主体及其行为的信息进行全面掌握，并以此为基础进行分类评价。对于信用状况良好的市场主体，可以在事前和事中简化审批环节，并给予相应的奖励措施；而对严重失信主体则加大监管力度，从严进行资质审核和后续审批。其次，基于大数据、人工智能等信息技术，监管部门应对社会主体进行动态监管和精准监管。尤其是对于潜在的违法失信风险，监管部门应做到提前预警、合理提醒，防止失信风险的扩大化，加大失信主体的失信成本。

(二)法律规制的具体路径

明确了法律规制的基本思路，还需要在规制的具体路径上予以细化。对社会信用治理的具体规制路径既包括对信用评价的合理限制，也包括多元治理模式的引入，还包括国家数据能力的培育。

1.对信用评价进行合理限制。

(1)明确信用评价的适用范围与限制条件。这包括：第一，区分商业信用和社会信用的适用领域。正如前文所述，商业平台的信用评分事实上并非对用户在线活动的真实反映，其更多是以自身秩序和用户的商业价值为判断标准。因此，商业评分从一开始就不是传统社会中自发生成的声誉评价，而是商业平台经由算法精确设计和驱动的结果，往往带有主观性。(59)参见胡凌：《数字社会权力的来源：评分、算法与规范的再生产》，载《交大法学》2019年第1期。在这种情况下，以政府平台所主导的社会信用治理，应该明确商业信用评分的适用范围，如商业征信只能收集特定种类的个人基本信息，并排除如性别、宗教、种族、政治派别等可能引起歧视的信息。同时，对于限制人身自由等法律保留的行政处罚事项，商业信用评价不可作为直接的处罚依据，政府应结合更多非结构化的评价标准作出决定。第二，明确公共信用信息的适用范围。与商业领域的征信信息不同的是，公共信用信息主要用于提高政府公共管理和公共服务的效能，提升社会诚信水平。虽然随着信息技术的推动，国家法律可以前所未有地渗透到道德领域，但如何把握“诚信”在道德和法律之间、此道德与彼道德之间的界限，则远非是技术进步就能解决的问题。由此，信用治理同样依赖于具体规范的制定，社会本身并不提供细致的规范标准。(60)因此，除了依赖于技术进步，社会信用治理更需要福柯意义上的“治理术”。参见[法]米歇尔·福柯：《规训与惩罚》，刘北成、杨远婴译，三联书店2003年版。这不仅需要“不当联结之禁止”、(61)欧爱民、谢雄军：《不当联结之禁止原则及其适用方案》，载《湖南师范大学社会科学报》2008年第5期。比例原则等行政法原则的引入，而且需要立法者对于规制行为的成本收益进行更多的考量。

(2)建立信用评价的正当程序制度。具体包括：第一，对信用评价的算法进行必要的披露。目前，商业领域信用评价的算法决策往往被用户协议的知情同意条款所掩盖，而政府平台的算法决策则隐藏在具体行政行为中，导致社会主体无从知晓。因此，算法披露可以与用户协议设计结合起来，并引入相应的公众参与机制，保障社会主体对自身信用信息、信用评分和信用等级的知情权。(62)参见Edward L. Rubin, “Due Process and the Administrative State”, 72(6) California Law Review, 1044-1179 (1984).第二，完善信用评价的救济制度。首先，应为相对人作好算法解释，让其知悉基于自动化决策的信用评价的理由；其次，倘若发现信用评价或信用惩戒行为有误，相对人可以要求商业平台或政府对错误行为进行变更或撤销；再次，倘若无法获得合理的结果，相对人可获得相应的司法救济；最后，即使承担了不利后果，相对人也应享有信息消除和信用修复的权利。第三，建立相应的问责机制。算法的黑箱属性使得法律归责变得尤为困难，但这并不意味着技术人员、商业组织和行政机构就能免责。在实践中，可以根据信用信息识别、收集、选择和使用等过程依次确定主体责任，并明晰问责的具体标准，防止不公正的评价和惩戒行为的产生。

2.引入多元治理模式。

(1)完善平台的自我规制机制。受制于技术和成本等因素，目前无论是在商业平台还是政府平台，对信用评价的规制更多依赖的是平台自身的努力。因此，首先应加强商业平台和政府平台的责任意识。商业平台应增强自身的社会责任，尤其是在隐私权、平等权、个人尊严等公民权利层面给予更多的保护。经验研究表明，平台企业采取自我规制手段能更好地适应大数据时代的生产和交易，大型平台很可能从增强责任的过程中获益。(63)参见戴昕、申欣旺：《规范如何“落地”：法律实施的未来与互联网平台治理的现实》，载《中国法律评论》2016年第4期。而政府平台则应该增强其规范和监督责任，在提高信用治理效率的同时，兼顾治理措施的公平性，完善治理的实施细则，并积极监督商业平台的信用治理实践。其次，应在平台内部引入中立的裁判机构，基于社会利益而非商业利益对信用治理过程中的争议问题进行裁决。(64)参见张凌寒：《算法权力的兴起、异化及其法律规划》，载《法商研究》2019年第4期。例如，欧盟《一般数据保护条例》(GDPR)已经建立的数据保护官制度，对企业内部的数据处理行为进行监督。而对于政府平台而言，除了原有的异议、申诉和行政复议制度外，也应考虑设立专门的信用治理监管部门。

(2)引入第三方规制力量。目前，对于平台信用治理的规制力量主要集中在公民个体、平台自身、技术人员等利益相关者，但三者更多体现的是一种制衡结构。为此，不妨引入第三方规制力量，建立客观专业的非营利评测监督机构。首先，第三方监督机构可以在市场和政府之外，通过非营利组织的社会力量实现对社会信用治理的有效监督。其次，第三方监督机构可以通过发布评测标准引导政府和商业平台进行信用治理。非营利组织制定的标准不仅可以灵活调整，而且还可以为国家的相关立法、执法和司法活动提供参考。再次，第三方监督机构可以成为技术普及的主体。由于算法本身的复杂性，单纯依靠信息披露依然无法保证一般主体对算法内容的充分理解，而平台和技术人员则可能缺乏技术教育的意愿，因而由第三方监督机构承担技术教育的工作，不仅有利于公民个体进行理性选择，而且也可以提升公民的参与能力，提高公民参与决策机制的有效性。(65)参见周辉：《技术、平台与信息：网络空间中私权力的崛起》，载胡泳、王俊秀主编《连接之后：公共空间重建与权力再分配》，人民邮电出版社2017年版，第32页。最后，第三方监督机构还可以成为信用信息共享的中心机构，负责收集和整合数据，并生成不同层次和类型的信用产品。(66)参见刘新海：《征信与大数据：移动互联网时代如何重塑“信用体系”》，中信出版社2016年版，第309页。当然，这需要加强第三方机构自身的透明性和公众参与度，发挥社会公众的监督作用。

3.国家数据能力建设。迈克尔·曼曾将国家权力区分为基础性权力(infrastructural power)与专断性权力(despotic power)。其中，前者指的是国家渗透和控制社会的能力。(67)参见Michael Mann, The Sources of Social Power, Vol.II: The Rise of Classes and Nation-States, New York: Cambridge University Press, 1993, pp.59-63.在大数据时代，国家的基础性权力尤其体现为国家的数据能力，(68)“数据能力是国家信息基础能力的一部分，包含了国家作为公共管理者搜集、储存与分析数据的能力”。参见胡凌：《论地方立法中公共数据开放的法律性质》，载《地方立法研究》2019年第3期。它决定着国家能否真正推动治理能力的现代化，以及对公民数据权利的实质保护。具体而言，国家数据能力建设包括以下几个方面：

(1)加强顶层设计。社会信用体系建设是一个涉及范围广、牵涉利益多的系统性工程，它不仅包括社会信用法律制度体系的建构，而且也代表着一种融合政府和企业、公权力和私权力的新型治理方式，因而尤其需要依靠顶层设计。此次社会信用体系建设主要由发改委和央行牵头，主要考虑的是发改委有足够的能力协调各级政府部门，而央行的系统则拥有关键的信用数据。但在未来，社会信用体系建设还需要统筹中央与地方、公权与私权的关系，这或许需要一个协调和分配信息生产责任的中央机构。同时，由于社会信用日益影响公民个体的社会经济生活，这也催生了一种新型治权——信用治理权的出现，从而改变了原有的权力结构。(69)参见戴昕：《理解社会信用体系建设的整体视角——法治分散、德治集中与规制强化》，《中外法学》2019年第6期。由此，应将信用治理权与传统行政机关的规制权进行区分和调适，并在中央和地方的维度对该权力进行分配，使信用治理成为推进国家治理体系现代化的突破口。

(2)完善数据开放与共享机制。社会信用体系建设的前提是数据的开放与共享，这不仅包括政府与商业平台的数据共享，也包括政府内部各机构的政务数据系统的打通。一方面，作为公共信息平台的管理者，政府应该增强平台的公共服务能力，对分散的数据和服务进行有机整合；另一方面，作为数据开放的主导者，政府应该防止公共数据仅向少数企业开放，促进征信市场的多元发展。此外，在数据开放过程中，政府还应建立实时动态的信息跟踪机制，以防止政府的公共信息被不当使用。最后，在未来的智慧政府建设中，政府平台还可以让公众实质参与到数据收集和管理过程中，甚至对系统本身开源，以鼓励大众进行创新。在智慧政府模式中，政府是一个协调者和助推者，而不是执行者，从而破除了自由市场和政府干预的二元迷思。(70)参见[美]理查德·塞勒、[美]卡斯·桑斯坦：《助推：如何做出有关健康、财富与幸福的最佳决策》，中信出版社2018年版，第292页。

(3)推进数据权利体系的建构。社会信用体系建设在增强了国家监控能力的同时，也存在禁锢公民社会生活的危险，这不可避免地引起了公众对于数据隐私安全的担忧。然而，在中国的具体实践中，社会信用体系建设恰恰可能成为中国数据权利体系建构的突破口。以《上海市社会信用条例》为代表，目前地方信用立法已经提出了信息主体权益保护的要求。(71)参见《上海市社会信用条例》，第34-38条。http://fgw.sh.gov.cn/xxgk/cxxxgk/27791.htm，最后访问日期2019年9月15日。可以预见的是，在未来全国性的社会信用立法中，数据权利体系的建构也应成为题中之意。

结语

本文从平台的视角出发，意图揭示社会信用治理在商业逻辑和政治逻辑上存在的差异，以及二者可能存在的权力博弈。对于商业平台而言，信用治理是其更加宏大的自动化生产过程的一部分，它往往与主观的商业目标紧密联系在一起。而对于政府平台而言，信用治理则是国家权力整合并向社会领域进一步延伸的重要途径。在中国，两种平台目前处于合作共生的初始阶段，二者共同构成了社会信用治理的主体。值得注意的是，无论是在商业平台还是政府平台，公民个体在面临着公权力或私权力这一“利维坦”时往往陷入无助的境地。大数据和人工智能等信息技术的发展，在逐步瓦解了旧有的权力金字塔的同时，也建立起新的金字塔结构。政治力量和资本力量在新技术的帮助下正迅速而隐秘地扩张，信用治理的负面效应也日益凸显。因此，法律规制除了在技术规范层面予以细化之外，还需要对信用治理内部的结构性问题进行更多考量。尤其对于公权力机关而言，如何在不同的利益和价值之间做出合理的安排，在有效利用现代商务模式和技术创新促进治理能力现代化的同时，防范其潜在的不良影响，将关系到社会信用体系建设的实质成效。