在数字经济蓬勃发展的背景下，社会信用体系与数字技术深度融合，逐步形成新型的数字信用体系。今年3月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于健全社会信用体系的意见》，明确提出“构建覆盖各类主体、制度规则统一、共建共享共用的社会信用体系”，进一步夯实社会信用体系建设的发展根基。数字信用体系是利用物联网、人工智能、区块链等数字技术，对行为主体的经济、社会活动等多维度数据进行采集、储存、分析、标准化管理的信用基础设施。不同于传统信用体系主要依赖于外部机构的评估与背书，数字信用体系可将行为主体的碎片化数据整合为关键的数据要素，对主体信用状况进行实时评估和动态更新。数字信用体系对经济活动产生了深刻的变革作用，是实现经济高质量发展的价值基石。
赋能经济高质量发展的路径
数字信用体系作为制度性、经济性、社会性的信用基础设施，通过以下四种途径赋能经济高质量发展。
第一，优化与激活市场需求。一方面，数字信用体系深度融入公共服务领域，重塑消费体验。从“先乘后付”的智慧公交出行到“先诊疗后付费”的便捷医疗服务，再到“先办后补”的高效政务服务，数字信用有效解决公共服务中排队多、流程烦琐的痛点，显著提升消费者的体验与服务效率。另一方面，数字信用体系通过“先买后付”等创新支付方式，激发了巨大市场潜能。数据显示，预计2025年中国移动支付市场的渗透率达85%。这些信用消费模式呈现“小额高频”的特点，激发了消费者的购买意愿，为扩大内需与消费升级提供了有力支撑。
第二，升级与重构供给体系。数字信用体系有效改善传统市场中的要素和产品供给，推动了供给侧结构性改革。在要素供给端，数字信用评估彻底颠覆了传统融资模式中对实物资产抵押的依赖。如今，工业互联网渗透到各行各业，企业在日常经营中产生的数据成为极具价值的软资产。这些生产数据通过大模型挖掘与分析，最终积累成企业的信用评分，为企业开辟了新的融资渠道。这一转变使得资本更精准地流向经营状况良好、具有创新能力和发展潜力的企业，显著改变了资本的供给结构，提升了资本配置效率。此外，个人信用数据在劳动力市场中发挥着类似的作用。企业可以根据劳动者的工作技能、经历和评价信息形成个人信用档案，以便为人才招聘提供参考依据，有效降低企业用工风险。数字信用体系为企业和劳动者搭建起信任的桥梁，有效缓解雇佣矛盾。在产品供给端，平台对市场主体的信用评级进行记录与公开，从而影响消费者的购买决策。这种机制也激励商家不断提升产品质量和服务水平，以维护企业品牌和声誉，最终推动整个市场产品供给质量的提升，实现供需双方协同发展。
第三，校准和畅通供需匹配。在流通环节，数字信用体系是生产与消费协同的润滑剂，促进供需高效匹配。平台收集分析用户信用和消费行为，及时反映市场需求，帮助企业合理调整产品结构、优化物流仓储，提高商品从生产端到消费端的流转效率。近年来，平台的“信用+预售”模式在服装、农产品、手机、新能源汽车等领域广泛应用。这种销售模式表现为消费者先付定金，平台信用保障交付。因此，企业能精准把握市场需求、减少库存压力，而消费者也能提前锁定偏好产品。譬如，京东、顺丰推出“免押配送”的信用服务，提升了供应链物流效率，促进了商品流通。
第四，强化与协调多元共治。随着数字信用体系不断完善，传统的“政府主导”模式正向“政府引导、市场与社会协同参与”的多元共治模式转变。政府通过顶层设计，调动社会组织、企业和公众参与信用体系建设，共同完善信用标准制定、评价和监督。这种治理机制提高了数字信用体系的公信力和透明度，政府公共信用平台在信息共享中发挥着关键作用。各地积极探索实践：例如，陕西省通过“双随机、一公开”监管工作平台，对不同信用风险等级的企业采取差异化监管；广东税务部门与多家银行推出“银税互动”服务，有效缓解诚信纳税经营者的融资压力。这种共治模式为经济社会高质量发展提供坚实保障。
建设数字信用体系的关键
第一，厘清数据共享与隐私保护的边界。在数字信用体系建设过程中，虽然海量数据的整合分析能提高信用评估的准确性与公平性，但也使得个人隐私和企业商业机密面临泄露风险。IBM数据显示，全球数据泄露平均治理成本已升至488万美元，与上一年相比增加了10%，并可能持续攀升。政府与市场主体要根据“数据二十条”（《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》）等政策法规，结合数据可复制、可共享、易变性的特点，突破传统所有权观念，将重心放在数据处理权和使用权的合规上，建立差异化的数据分类分级体系。因为，一旦缺乏明确的法律规定，信用体系将面临数据过度公开或信息孤岛遍布的困境。为此，亟须完善数据分级管理制度，针对敏感数据严格落实权限控制、加密保护和脱敏处理；对非敏感数据合理设置访问限制，并允许对部分数据公开共享。只有将法律制度、技术手段和治理模式有效结合，科学界定数据共享和隐私保护的边界，才能确保数字信用体系有序运转，为经济高质量发展提供良好的生态环境。
第二，构建一个“发现—惩罚—修复”的完整闭环。如果信用评估体系出现“跛脚”，即过分强调利用大数据和算法来发现和惩罚失信行为，那么就会忽略至关重要的信用修复环节。当算法出现偏差、信息被错误录入，或是个人出现一些情有可原的特殊情况时，几乎没有获得纠正和弥补的机会。究其根源，在于商业世界对信息不对称的天然风险规避。手握大数据和算法的公司、银行和网络平台，更关注如何利用这些工具来快速识别风险以保障自身利润，这种逐利动机易导致信用机制的扭曲。
一方面，各大公司以信用评分算法作为核心资产，这是不对外公开的“黑箱”，使得公众对自身的信用评估逻辑丧失知情权，从而产生“算法焦虑”。另一方面，该机制容易忽视低收入或曾有失信记录群体的合法权益及其对社会的潜在贡献。如果信用修复职能长期缺位，那就会形成一种效率与公平的结构性失衡。失信主体陷入“一旦失信，长期受限”的困境，不仅有失公平，也会影响社会的经济活力。要打破这种困局，有必要建立健全信用修复机制，为市场主体提供“重塑信用”的机会。事实上，一些地方已经开始进行有益的探索，取得了良好效果。例如，苏州市相城区通过快速信用修复，让企业重获招投标资格；张家港保税区推行“不见面”修复，助力企业顺利完成关键的股权转让。这些案例表明，一个良好的信用体系必须完成从发现、惩罚到修复的完整循环，才能在维护社会公平与激发经济活力之间找到最佳平衡。然而，目前很多地方的信用修复机制建设依旧滞后，出现了流程烦琐、标准不一、部门间协调不畅等问题，个人和企业的信用修复之路尚待疏通。因此，各地亟须加快完善信用修复制度，打通数据壁垒，简化修复流程，并确保修复结果能在全国范围内得到统一认可。
（作者黄浩 陈茜怡分别系中国社会科学院财经战略研究院研究员、中国社会科学院大学应用经济学院博士研究生）
