一、问题的提出

健全和完善社会信用体系是构建高水平社会主义市场经济体制和推进中国式现代化的重要支撑和必然要求。习近平总书记指出：“社会主义市场经济是信用经济、法治经济。”《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》提出要推进社会信用制度等适应全国统一大市场要求的制度建设。然而，目前除《征信业管理条例》《企业信息公示暂行条例》两部行政法规外，其他涉及社会信用的相关条文分散规定于不同的法律法规中，缺乏统一的体系化衔接。2022年，国家发展和改革委员会牵头起草并发布了《中华人民共和国社会信用体系建设法（向社会公开征求意见稿）》（以下简称“社会信用法征求意见稿”）；次年，“社会信用建设法”被列入十四届全国人大常委会立法规划。“社会信用法征求意见稿”涵盖政务诚信、商务诚信、社会诚信、司法公信与征信建设五个方面。其中，征信建设由征信机构、信用评级机构等第三方机构（以下简称“征信类机构”）依法开展，属于私法维度的市场信用评价，主要服务于商业往来、融资授信等市场活动，具体包括信用报告、信用评分、信用评级、信用调查和信用咨询等；其他四项则由政府部门依法组织，主要服务于政府管理职能，属于公法维度的公共信用评价。我国社会信用体系建设跨越公私法领域，旨在向社会传递公私一体的诚信价值观，进而重构社会信任机制。

我国大力推行的社会信用体系建设与数字时代技术和权力的变迁有着密切关联。近年来，为因应数字技术带来的深刻社会变革，国内外法理学领域兴起“数字/数据权力”的概念，用以描述数字/数据所具有的普遍控制力与强大聚合力。我国学者认为，数字权力是在现有权力形态基础上，超越传统权力运行基本逻辑而形成的一种新型权力，系通过数字化设计、计算和应用对组织系统中各成员或单位形成具有约束力的单向强制性权力。数字权力不必然指向国家公权力，亦可指称源于市场或技术的经济性权力，即私权力。在社会信用体系建设过程中，征信类机构与信用监管机构依托数字技术大规模地记录、归集、整理、利用和共享市场信用信息与公共信用信息，构建起了社会主体的数字信用及其运行机制，这在本质上是数字技术的权力化及其运用的过程。

我国社会信用立法体系庞大、内容错综复杂，涉及民商法、行政法、经济法乃至宪法等多个领域，需从基础设施、私法维度与公法维度三个方面协力推进社会信用体系建设。征信类机构与信用监管机构通过对信用信息进行记录、归集、评价等，使社会信用制度成为资源配置与预防风险最具效能的法治方案之一。数字权力并非新增的权力种类，而只是传统权力的组织结构和运行方式发生改变后形成的权力形态。但是，数字权力的生成改变了既有权利的边界，导致权力与权利之间出现结构性失衡。而社会信用体系的快速发展以及权力的集中化更是打破了私权利与公权力的原有均衡状态，产生了诸如网络平台权力滥用、政府信用监管强度和范围任意扩张等乱象，导致权力边界模糊、算法黑箱、失信惩戒过度以及个人信息与隐私保护不力等问题。社会信用立法不仅遭受“道德规则过度法律化”的诘问，而且面临与依法治国原则相悖的质疑。

为构建预防型法治“权力—权利”之间新的平衡，亟需加固私权利保护的制度堤坝并强化私权利对公权力的制约监督。有鉴于此，本文拟在社会信用体系的数字建设中引入源自法理学的“数字权力”术语，提出“数字信用权力”的概念，以“权力—权利”配置和结构均衡为理论框架，阐释数字信用的塑造及其权利保护、数字信用权力的类型，并在此基础上探索数字信用权利与数字信用权力之间的平衡机制，为我国正在大力推进的社会信用体系法治化建设提供规范方案。

二、数字信用的塑造及其权利保护

（一）数字信用及其塑造方式

传统社会的信用建立在乡村邻里之间日常发生的各类礼俗行为之上。19世纪以来，为适应大规模、高频次交易的商业社会，以组织化和可计量为特性的征信制度逐渐在西欧国家的金融系统中形成，具有普遍性而非基于特殊关系的信任随之成为现代经济社会的基本纽带。征信类机构作为连接市场信用主体与信用服务者的桥梁，对银行等提供的信贷档案进行收集、整理与评估，凭借相对客观的因果联系和概率模型预测，展现市场主体的偿付能力和偿付意愿。与西方信用制度聚焦于私法上的市场信用不同，我国社会信用立法以公共信用为主要调整对象，由政府机构以信用监管为目的收集和利用个人、企业的信用信息并生成公共信用评价。

在数字时代，征信类机构与信用监管机构基于大数据、人工智能和算法等新兴技术生成信用评价，这既是社会信用的数字化过程，也是信用主体数字信用的塑造过程。受物理世界固有的时空限制，传统社会中个人或企业的名誉依赖于现实世界中特定地域、特定群体内的人际互动，属于哈耶克所说的“自生自发秩序”的内容。而数字信用作为数字空间的基础性要素，具有公共属性，其评价具有法律强制性和实时动态性，属于经由人的理性设计并由数字权力主体塑造的“组织秩序”的一部分。自生自发秩序与组织秩序的关键差异在于在形成机制上是否系权力主导或强化所致。相比于信用主体，征信类机构与信用监管机构在算法技术和信息获取等方面具有巨大优势，这导致其在数字信用的塑造上处于主导地位，而信用主体在相当程度上只是被动甚至无意识地参与其数字信用的建构。

征信类机构或信用监管机构对数字信用的塑造，本质上是根据一定的评估标准和程序对归集的信用信息进行评价处理的过程。信用评价主要包括单一型评价与量化型评价两类。其中，单一型评价是征信类机构或信用监管机构对信用主体单个重大违法失信行为或严重不履行某项法律义务的行为进行评价，指向个人、企业的特定行为信息。如公共信用平台在算法和人工智能的辅助下，适时收集行政相对人履行法定义务、约定义务甚至道德义务的信息，依照轻重程度的量化基准进行识别和分类，据此将行政相对人归入“轻微失信”“一般失信”“严重失信”等不同程度或等级的失信行为清单之中，在此基础上依法采取相应的失信惩戒措施。在性质上，单一型评价是信用监管机构对行政相对人的相关法律事实进行审核后的确认行为，其与信息公开相结合形成一种声誉减损机制。尽管信用信息本身是客观中立的，但是社会信用体系建设涉及的平台和算法模型却并非中立，信用信息的记录、选取和归类必然包含价值判断。在算法驱动的信用评价机制下，个人或企业必须持续审视并规范自身行为，以避免负面信用信息进入信用评价体系，进而导致信用评价降低，这在客观上增强了公权力运行的广度、深度和效率，由此导致数字社会治理的范式转化。