From Punishment to Risk Identification: Rethinking the Mechanism for Determining “Serious Breaches of Trust” in China’s Social Credit Governance

在现代世界中，政府和银行依赖信用体系来决定谁足够值得信任，从而可以借贷、经营业务甚至旅行。在许多地方，这种体系建立在关注记录准确性和公平性的市场力量及数据保护法之上。但在中国，做法却不同。国家建立了一个庞大的、统一的系统，被称为“社会信用”系统。其目标是通过追踪行为、在不同政府部门之间共享信息以及对违规者实施后果来管理社会。该系统的核心部分是“严重失信”这一标签。当一个人或公司被贴上这个标签时，他们会面临一系列限制，从被拒绝贷款到被禁止从事某些工作。多年来，法律学者一直在争论这个标签究竟是什么。它仅仅是一个事实陈述，就像医生确认诊断一样？还是说它是一种惩罚，比如针对犯罪行为的罚款或监禁？理解这个标签的真实本质至关重要，因为保护人们的法律规则完全取决于我们如何定义这一行为。如果它是一种惩罚，那么严格的法律将适用以确保公平；如果它仅仅是一个事实，那么这些保护机制可能并不存在。

来自阿拉木图国立大学的研究员罗思张（Sizhang Luo）研究了这场争论，并发现目前的法律定义未能达标。论文认为，“严重失信”的判定既不是简单的对事实的确认，也不是传统的行政处罚。相反，作者提出这是一种被称为“风险识别”的独特行为类型。通俗地说，这意味着该系统并非在回顾过去以惩罚某人昨天所做的事，而是在向前看以预测他们明天可能做什么。这是一种政府将人们分类到不同风险等级的方法，以便在问题发生前进行管理。研究表明，由于目前的系统试图将这种面向未来的新工具塞进为过去设计的旧法律框架中，从而导致了混乱、不一致和不公平。

论文首先展示了目前系统在实践中的混乱状况。目前没有一部单一、明确的国家法律来准确定义什么才算作“严重失로”。相反，规则散落在不同的地区和行业中。在一个城市，未能按时缴纳电费可能会让你被贴上不诚实的标签；而在另一个城市，同样的错误可能会被忽略。在金融领域，一家银行可能会在一个人逾期还款90天后将其判定为高风险违约者，而另一家银行则会等待120天。这种缺乏统一性的现象意味着，两个做出完全相同行为的人，会因为居住地或交易银行的不同而收到截然不同的标签。此外，这些决策的过程通常是在闭门状态下进行的。人们往往是在决策做出之后才被告知自己被贴上了不诚实标签，几乎没有机会查看所使用的数据或为自己辩护。由于规则如此分散且程序如此不透明，该系统缺乏现代法律体系应有的稳定性和公平性。

随后，作者测试了学者们试图理解该标签的两种主要方式。第一种观点是“行政确认”，即政府只是在陈述一个事实，就像确认某人拥有驾驶执照一样。论文认为这是错误的，因为该标签不仅仅关于已经发生的事，它还涉及对未来风险的判断。政府不仅仅是在说“你错过了一次还款”，而是在说“你很可能会再次错过还款”。第二种观点是“行政处罚”，类似于罚款或监禁。论文也拒绝了这一观点。处罚旨在惩罚特定的违法行为，但“严重失信”可以包括一些并非严格违法的行为，例如违反合同甚至道德缺失。此外，如果它是一种惩罚，就会违反“一事不再罚”的原则，因为许多人在获得该标签之前，已经因最初的错误受到了罚款。

在证明了旧定义不适用的基础上，论文引入了新概念：风险识别。这是一种在数字时代使用的前瞻性工具。该系统不再是等待犯罪发生后再进行惩罚，而是通过收集数据来发现暗示问题即将发生的模式。当一个人被贴上“严重失信”标签时，系统本质上是将此人标记为需要额外监控或限制的高风险个体，以防止未来的损害。其目标不是让他们为过去承担痛苦，而是保护市场和社会免受潜在的未来损失。作者建议我们需要将这一新类别加入到对政府行为的理解中，创建一个由三部分组成的体系：确认事实、惩罚过去的犯罪以及识别未来的风险。

为了使这一系统公平运作，论文提出了一个管理这些风险标签的新框架。首先，必须由国家法律制定一套统一的规则，使“严重失信”的定义在各地保持一致。其次，做出这些判断的权力必须经过仔细校准。并非每一个小错误都应触发严重的标签；只有那些对公众构成真实、重大风险的行为才符合资格。第三，过程必须透明。人们应该被告知为何被标记，使用了哪些数据，并且必须有真正的机会在标签生效前纠正错误。最后，系统需要一种修复错误并允许人们重新开始的方式。由于风险会随时间变化，标签不应该是永久性的。如果一个人纠正了行为，或者数据有误，标签应当被移除，信用也应得到恢复。

研究结论指出，中国的社会信用系统正在改变政府运作的方式，从一种惩罚不良行为的模型转向一种管理未来风险的模型。这种转变是由大数据和算法驱动的，行政机关越来越多地依赖这些技术进行持续的数据收集、评估和自动化评分。然而，法律规则尚未跟上这一新现实。通过承认“严重失信”是一种风险识别的形式，论文认为我们可以建立一个既能有效管理风险，又能公平对待受其影响的人们的系统。它指出，数字时代的法律未来将取决于我们能否创造出能够保护人们免受扩张性的预测系统影响的规则，从而确保在追求安全的过程中不会以牺牲公正为代价。