全国学会潜在法律风险诊断与防控建议

高然 李永良 王乙桢 侯米兰

摘要：伴随学会参与各类技术创新、项目投资、商业活动愈发频繁，学会法律风险向深层次的“泛法律风险”演变，对学会法律风险的事后分析已不能满足法律风险防控工作的需要。该文以防控前移为原则，利用自然语言处理和文本挖掘技术，基于全国学会直接业务风险、投资关联风险、合作关联风险等三类潜在风险来源，构建全国学会潜在法律风险诊断模型，通过量化分析将全国学会法律风险防控关口前置，并提出风险管控建议。

关键词：全国学会；法律风险；防控

*基金项目：中国科协学会服务中心2023年度“全国学会重点风险分析研究”项目（编号：2023FLFW06）。

作为国家创新体系的重要组成部分，全国学会一直致力于将人才资源势能转化为助力创新驱动发展动能[1]。特别是“科创中国”行动实施以来，全国学会参与各类技术创新、研发合作、项目投资、成果转让等活动愈发频繁。在此过程中，学会往往同时面临股权投资、公司治理、税法、商业合同、知识产权等多种法律风险，并且这些风险层层交叉、相互影响。伴随学会法律风险向共生性、互化性、关联性等深层次的“泛法律风险”演变[2]，对学会法律风险的事后分析已不能满足法律风险防控工作的需要，而要以防控前移为原则，重点关注风险发生概率大且可能发生严重后果的业务场景、关联的法律主体及其法律风险传导链条，争取将潜在风险事件化解在萌芽阶段。

2022年印发的《中国科协全国学会重点事项监管暂行办法》明确要求，加强对重点事项产生原因、发生类别等研判分析，做好对重点事项的风险排查与防控。为研判全国学会的潜在法律风险，本文通过检索百度信用、百度资讯、搜狐新闻、腾讯新闻、政府采购网等平台信息，利用自然语言处理和文本挖掘技术，识别分析近十年来全国学会参与对外投资、进行产学研活动以及举办行业峰会等各类商业活动信息，结合裁判文书网全国学会涉法涉诉案件信息和全国社会组织信用信息公示平台的全国学会年检（年报）信息、行政处罚信息、失信信息，构建全国学会潜在法律风险诊断模型，从业务层面、关系层面对全国学会面临的潜在法律风险进行量化分析，以期精准筛选法律风险防控的重点对象，为更好实现以监管促规范、以服务促发展提供支撑。

一、全国学会潜在法律风险来源

根据全国学会法律风险的不同来源，可将法律风险分为源于学会内部的直接风险和源于学会外部的关联风险。

（一）直接风险

直接风险是指因全国学会自身设立及开展业务而可能引发的多种法律风险，既包括由于学会内部治理不完善、管理不规范引发的合同纠纷、劳动争议等法律风险，也包括学会在开展具体业务过程中可能产生的风险。例如，在进行股权投资时，可能引发不当得利、关联交易损害等风险；在开展商业合作时，可能引发商标权、著作权等侵权风险；在开展科技成果转化活动时，可能引发专利权确权、授权、转让等法律合规风险、税务合规风险。数据显示，与知识产权法律风险相关的案件数量近年快速增长，目前已成为学会涉法涉诉案件数量最多的法律风险类别，占比34.3%。

（二）关联风险

除因开展业务引发的直接风险之外，全国学会还可能面临来自投资企业或合作机构引发的关联风险。数据显示，在全国学会涉法涉诉案件中，学会投资企业的涉案金额合计超过1500万元，占比高达83.2%，投资关联风险是全国学会最主要的法律风险来源之一。此外，学会往往是从业务合作开始，逐步与合作机构形成紧密业务关系进而发生法律诉讼。因此，学会可能面临来自被投企业或合作机构的一系列经营性风险，包括对外签订合同及提供担保、财务及税务合规、公司人员聘任等。

二、全国学会潜在法律风险诊断模型构建

综合考量学会法律风险的来源，全国学会潜在法律风险诊断模型由直接业务风险、投资关联风险和合作关联风险构成。本模型旨在采用公开、稳定的数据对学会的风险因素进行量化，从而筛选出学会潜在法律风险防控的重点业务场景、重点关联主体及其法律风险传导链条，便于进行长期监测和趋势研判。潜在法律风险绝对值本身并没有实际意义，因此，模型中同一维度、不同细分指标权重的确定采用主观赋权法，由法律专家小组依据自身的经验和知识判断各指标的重要性，对细分指标进行权重分配，其权重系数之和为1；同时模型采用相对值排名算法，用于比较研究。

潜在法律风险=

β1×直接业务风险+β2×投资关联风险+β3×合作关联风险

其中，风险传递系数β主要指风险传递性大小，β1为100%、β2为50%、β3为25%。历史裁判文书显示，学会投资子公司涉案金额占比较大，因此将投资关联风险传递系数设为50%；而学会“朋友圈”一般质量较高，风险传递性较小，因此合作关联风险传递系数设为25%。

其中，学术活动风险系数d。分为1年内、1—3年、3年以上，考虑到开展活动的时间距今越久影响越小，因此不同时间段对应的风险乘数分别设为0.5、0.3、0.2。按照学会参与活动次数，分为6个区间，系数设为0—5。开展活动次数0次，系数设为0；1—10次，系数设为1；10—20次，系数设为2；20—30次，系数设为3；30—50次，系数设为4；超过50次，系数设为5。

市场合作风险系数e分为1年内、1—3年、3年以上，取值规则同学术活动风险系数。考虑到学会参与活动市场化程度越高，产生风险的可能性越大，因此市场合作和学术活动的风险权重系数分别设为0.7和0.3。

学会涉案数m。m1为学会作为被告的案件数，m2为学会作为原告的案件数。由于学会作为被告的案件产生的负面影响更大，因此被告案件数和原告案件数的风险权重系数分别设为0.6和0.4。

年检年份j。年检年份从2013年至2022年，共10年数据。

年检权重q。不同年份年检数据对应权重。由于年检时间距今越久影响越小，因此从2022年至2013年权重依次为1、0.9、0.8、0.7、0.6、0.5、0.4、0.3、0.2、0.1。

年检风险系数s。学会年检结果对应的风险系数（注：无年检信息不包括学会新成立导致无年检的情况）。年检结果基本合格的，风险系数设为0.5；年检结果无信息的，风险系数设为0.75；年检结果不合格的，风险系数设为1。

行政处罚风险系数g1。学会受到行政处罚的，风险系数设为1.5，其余为0。

异常名录风险系数g2。学会被列入异常活动名录的，则风险系数设为2，其余为0。

违法失信风险系数g3。学会被列入严重违法失信名单的，风险系数设为2.5，其余为0。

学会的直接业务风险取决于学会的既往信用情况和开展业务活动情况：学会既往涉法涉诉越多、受到行政处罚越多，学会的风险越高；同时，学会开展的各类业务活动越多，发生风险的可能性越大。因此，本文选取学术活动情况、市场合作情况、学会既往涉案情况和信用信息等指标来反映学会的直接业务风险。

持股比例μ。学会投资的持股比例。

涉案金额a。被投企业/合作机构涉及的被告案件金额（单位：万元）。若涉案金额为0或未公开，则a等于案件数量。

发明专利数b1。被投企业/合作机构拥有的发明专利（发明公开+发明授权）数量，并按一件发明专利获得成本约为0.8万元进行折算。

其他专利数b2。被投企业/合作机构拥有的其他类型专利（外观设计、实用新型）数量，并按一件其他专利获得成本约为0.2万元进行折算。

科技资质数c。被投企业/合作机构所获得国家高新技术企业认定等科技资质的数量，并按一项科技资质价值约为3万元进行折算。

重要资质数c1。包括中国专利奖、国家科学技术进步奖、专精特新“小巨人”等，并按一项重要资质价值约为5万元进行折算。

投资活动风险系数f。投资活动风险系数=持股比例×注册金额对应系数。由于注册金额跨度较大，对注册金额进行范围划分，注册金额0—10万元，系数设为0.5；10万—100万元，系数设为0.6；100万—500万元，系数设为0.7；500万—1000万元，系数设为0.8；1000万—5000万元，系数设为0.9；超过5000万元，系数设为1。

学会对外开展股权投资所引发的法律风险取决于学会的出资入股情况和被投企业的运营情况：学会的持股比例越高、注册金额越大，投资关联风险越高；被投企业的既往涉诉越多，投资关联风险越高；而被投企业的科创属性越强，其风险承担能力越强，投资关联风险越低。因此，本文选取学会的持股比例、注册金额和被投企业的既往涉诉情况、科技资质情况等指标来反映学会的投资关联风险。

（3）合作关联风险=合作系数×合作企业风险系数+招标投标活动风险系数+共同举办会议风险系数+合作研发风险系数=

①共同举办会议。合作次数1—2次，合作系数设为0.1；3—5次，系数设为0.2；6—10次，系数设为0.3；超过10次，系数设为0.4；

②招标投标产生的供求关系。合作次数1次，合作系数设为0.2；2次，系数设为0.3；3次，系数设为0.4；4次及以上，系数设为0.5；

③合作研发。合作次数1—2次，合作系数设为0.3；3—5次，系数设为0.4；6—10次，系数设为0.5；超过10次，系数设为0.6。

招标投标活动风险系数p。招标投标活动风险系数按照项目总金额进行分段取值。由于项目金额大部分低于500万元，因此系数在0—500万元区间跨度较小，在500万元以上区间跨度较大。若未获取到金额，则按照一次90万元（平均值）进行折算。项目金额0—10万元，系数设为0.2；10万—100万元，系数设为0.3；100万—500万元，系数设为0.5；500万—1000万元，系数设为1；1000万—5000万元，系数设为1.5；超过5000万元，系数设为2。

共同举办会议风险系数h。共同举办会议风险系数按照举办次数进行分段取值。举办次数0次，系数设为0；1—5次，系数设为0.2；6—20次，系数设为0.4；21—50次，系数设为0.6；51—100次，系数设为0.8；超过100次，系数设为1。

共同研发风险系数k。共同研发风险系数按照活动次数进行分段取值。开展活动次数0次，k为0；1次，k为0.5；2—5次，k为1；6—10次，k为1.5；11—20次，k为2；超过20次，k为2.5。

学会与企业开展合作主要包括招标投标、合作研发、共同举办会议等形式，合作关联风险取决于学会与企业的合作紧密度和合作企业的运营情况：合作紧密度越高、合作次数越多、合作金额越大，合作关联风险越高；合作企业的既往涉诉越多，合作关联风险越高；而合作企业的科创属性越强，其风险承担能力越强，合作关联风险越低。因此，本文选取合作紧密度系数、招标投标活动风险系数、共同举办会议风险系数、合作研发风险系数和合作企业的既往涉诉情况、科技资质情况等指标反映学会的合作关联风险。

模型中一些涉及活动次数、金额等的指标，由于个体间差异过大，因此采用区间分段评分法对部分指标设立范围系数，消除极值对诊断结果的干扰。分段标准由法律专家小组依据自身的经验和知识，通过主观判断各指标引起风险的可能性以及风险强度进行确定。

三、全国学会潜在法律风险定量分析

（一）潜在法律风险整体情况

结果显示，中国科协所属的217家全国学会的潜在法律风险呈现偏态分布，即大多数学会的风险处于可控水平，但有9家学会的潜在法律风险显著高于平均水平（图1）。这些高风险学会中，有些是由于失信行为受到行政处罚，可能引发公信力降低等较大负面影响，从而增加潜在法律风险；有些是由于对外开展投资以及参与商业活动较多，从而引发较高的潜在关联风险。今后可将这些学会作为风险防范的重点对象，对其进行风险提示及提供法律辅导。

学会的潜在法律风险与其自身业务特性存在较大关联。对学会按学科进行分类的进一步分析结果显示，医科类学会的潜在法律风险最高，同时由开展经营活动引发的直接业务风险和由投资行为引发的关联风险均较高；其次为交叉学科学会，尤其需要关注由自身失信行为引发的直接业务风险；再次为工科类学会，其投资关联风险和合作关联风险均处于较高水平；农科类学会和理科类学会由于市场化运作能力较弱，其潜在法律风险也相对较低（图2）。因此，医科类、交叉学科类和工科类学会是今后开展风险防范工作的重点。

（二）潜在法律风险类别分析

1.直接业务风险

一方面，全国学会开展商业活动的次数越多、规模越大，引发合同风险、知识产权风险、人格法律风险等直接业务风险的可能性越高；另一方面，学会涉法涉诉案件越多、涉案金额越大、失信行为越多，引发公信力降低等负面影响越大，从而进一步增加潜在法律风险。分析结果显示，在直接业务风险较高的前20家学会中，工科类学会有7家；其次为交叉学科学会和医科类学会，分别有6家和5家，相较于理科学会、农科学会等基础研究型学会，这些学会的发展更偏重所属学科对所处行业的应用，因此市场化运作能力更强。需要说明的是，直接业务风险高仅代表学会发生商业行为引起潜在风险的可能性高，仅用于对学会的风险提示，并不表明学会应减少商业活动。

2.投资关联风险

截至2023年底，共有116家全国学会对外投资334家企业。其中，学会持股比例在50%以上的企业占比高达2/3，表明学会对外投资更倾向于在企业日常经营中占据主导地位。整体来看，全国学会所投资的企业科技属性不强，拥有科技资质、专利数量较少，国家高新技术企业仅占1.8%。风险诊断结果显示，在投资风险较高的前10家企业中，有6家为新闻出版企业，这类企业因其业务特殊性，发生著作权、信息网络传播权等权属纠纷较多。因此，在防控投资关联风险方面，学会应加强对下属杂志社和报社的管理。

3.合作关联风险

分析全国学会与各类企业在行业峰会、招标投标、专利申请等不同主题的新闻里出现的频率、位置等指标，共提取、关联、构建了3589条疑似合作关系，涉及189家全国学会和2806家企业。结果显示，学会合作机构的业务方向与学会所属行业高度匹配。同时，相较于学会所投资的企业，学会的合作机构科技属性更强，国家高新技术企业占比高达42%。风险诊断结果显示，合作风险系数较高的企业多分布于电气机械和器材制造业，裁判文书网涉法涉诉案件信息显示，这类企业一般涉案金额较高。因此，在防控合作关联风险方面，相关学会应加强对此类企业既往涉诉情况的掌握，在开展合作前做好法律尽职调查，并加强对合作过程的监督管理。

四、全国学会法律风险防控对策建议

从投入产出角度看，对风险做好事先防控比事后补救更为经济、有效。因此，以防控前移为原则推进学会法治化建设，既有助于通过及时预警避免法律风险不断扩大而造成难以控制的局面，也有利于全国学会的规范发展和治理能力现代化建设。

（一）聚焦法律风险防控要点

法律风险防控是一项长期性、持续性工作，通过大数据分析前置法律风险防控关口，能够有效降低防控成本[3]。建议建立动态优化的全国学会潜在法律风险诊断模型，立足风险防范的角度，识别分析哪些交易容易违约、哪些关联主体更为守信、什么类型的合作风险较高、哪些活动容易引发舆情风险等，进而对防控要点进行等级划分，并据此构建全国学会潜在法律风险防控要点矩阵，将风险防控点状结构变成网状结构，实现从早期、外围研判学会的潜在法律风险，及时对学会可能发生的高频法律风险进行预警。

（二）制定法律风险防范指南

基于对潜在法律风险防控要点的识别与评估，将风险防控融入学会的管理制度及业务流程，制定全国学会法律风险防范指南，为全国学会提供标准化的法律文书模板、过程指导手册，既包括各项预防性措施，也包括针对突发性事件的应急管理预案；既包括具体的风险防范策略，也包括组织职能、资源配置、信息沟通传递机制等相关基础配套设施[4]。同时，还要根据学会在不同时期的发展方向和发展重点，对法律风险防范指南进行动态调整，确保实现对法律风险防控目标的专业化、系统化、持续性支撑。

（三）激发风险防控内生动力

学会自身法律意识淡薄是引发法律风险的主要原因。为充分提升学会法治建设的主动性，建议立足问题导向和方向引领，将法律风险防控纳入学会能力评价指标，把建立和完善内部控制机制与深化治理结构改革紧密结合起来，以评价改革促进学会认识风险防控对学会生存发展的战略性意义，推动学会以制度建设、流程规范为重点，积极围绕自身业务特征构建法律风险防控管理工作机制，形成风险防控与经营管理相互渗透的工作机制[5]，引导学会法律风险防控工作由事务型、被动型、救济型向管理型、主动型、预防型转变[6]。

五、研究展望

依法办会是依法治国系统工程的重要组成部分。伴随人工智能、云计算、大数据等技术快速发展，学会的法治化建设应当充分借鉴信息时代的法治文明经验，推动整个法律风险防控工作的信息化、智能化、系统化。可以充分利用信息化手段加强对学会法律风险的规律性研判，推动法律风险防控对学会各项工作的全覆盖，实现法律风险防控的全过程、在线、动态闭环管理[7]，为依法办会的现代化管理提供更加宽广的思路和更多创新的途径。

参考文献：

[1]申金升，刘晓芳.基于“科创中国”实践对于科技社团推动产学协同组织建设的初步思考[J].今日科苑，2022（1）：1-7.

[2]郭鹏.法律顾问在防范企业法律风险中的基本作用分析[J].法制博览，2023（33）：67-69.

[3]张瀚文，李明，徐少桐，等.高校法律风险防控体系信息化建设与依法治校现代化发展研究[J].法制博览，2023（10）：166-168.

[4]冯聪.论房地产企业法律风险防控体系的建设[D].上海：华东政法大学，2013.

[5]胡琼敏.浅析国有企业法律风险防控体系的构建路径[J].法制与经济，2019（4）：95-97.

[6]谢孟晨.企业集团法律风险防控信息化建设初探[J].现代经济信息，2019（22）：289.

[7]王婧.现代企业法律风险防控体系建设初探[J].现代企业，2020（1）：90-91.