借鑒國際經(jīng)驗完善政府采購信用體系建設的幾點思考

【聚焦信用體系建設】

借鑒國際經(jīng)驗完善政府采購信用體系建設的幾點思考

■ 葉馨藍

今年全國兩會期間，社會信用體系建設頻繁出現(xiàn)在政府工作報告、代表委員的提案中，受到社會各界的廣泛重視。同樣，政府采購領域信用體系建設也在持續(xù)得到社會關注。財政部等29個部門曾聯(lián)合印發(fā)了《關于對政府采購領域嚴重違法失信主體開展聯(lián)合懲戒的合作備忘錄》，隨后不少地方政府印發(fā)了專門的政府采購信用體系建設制度或辦法。政府采購信用體系建設在不斷地探索和完善，不僅提升了供應商的守信意識，引導供應商持續(xù)改善服務質量，促進政府采購市場的健康發(fā)展，而且還規(guī)范了政府行為，防止腐敗問題，降低采購成本，提高采購效率。筆者認為，總結國外典型國家近年來的改革趨勢，梳理典型國家政府采購信用體系建設的共性經(jīng)驗，對進一步完善政府采購信用體系建設具有一定的啟示。

——進一步推進政府采購領域信用電子化建設。

各國政府通過不斷加強信息化建設，建立集中、統(tǒng)一的采購信息平臺，實現(xiàn)政府采購全流程的信息公開，極大地減少了供應商和代理機構信息搜尋的成本，降低了信息不對稱的風險。通過電子招標、投標，實現(xiàn)采購過程的電子化管理，提高采購透明度。

例如，美國獎勵管理系統(tǒng)（System for Award Management，以下簡稱SAM）就是政府采購領域信用體系建設的佳例，實現(xiàn)了政府采購信息的集成、共享和透明化，對于提高政府采購的效率、公正性和透明度有著重要作用。該系統(tǒng)由9個聯(lián)邦采購系統(tǒng)和1個聯(lián)邦國內(nèi)援助目錄共同組成，具體包括聯(lián)邦供應商注冊系統(tǒng)（CCR）、在線資格認證系統(tǒng)（ORCA）、排除方名錄（EPLS）、聯(lián)邦商業(yè)機會（FBO）、聯(lián)邦采購數(shù)據(jù)系統(tǒng)（FPDS）、績效和信息檢索系統(tǒng)（PPIRS）、聯(lián)邦資金問責和透明度法案（FFATA）等，其本質是各種信用信息和背景調(diào)查的數(shù)據(jù)庫。通過信用電子化建設，減少信息不對稱，政府采購活動的參與主體可以更加容易地辨別合作方的信用等級，增加彼此互信程度。同時，在信用電子化條件下，信息共享，透明公開，讓參與主體意識到只有更好的信用等級和績效水平，才會成為炙手可熱的合作方，帶來長遠利益。

中國政府采購網(wǎng)是中國政府采購領域的重要平臺，該網(wǎng)站已經(jīng)成為采購人和供應商之間高效溝通的有力渠道。在信用建設領域，該平臺主要集中于公布供應商的違法失信行為和代理機構的不良記錄，上線了政府采購信用評價系統(tǒng)，為政府采購提供借鑒。筆者認為，還要進一步完善信用體系建設，逐步建設一個為政府采購服務的完整的信用評價數(shù)據(jù)庫，包含從資質到過往績效等一系列有關信用評價的信息。

——落實信用獎懲機制，強化監(jiān)管和追責機制。

各國常見的信用激勵措施是采用信用記錄、公示誠信榜單、加快支付等方式，激勵供應商優(yōu)化服務質量和提高信用評級，從而獲得更多的采購機會和優(yōu)惠待遇。在懲罰機制層面，信用評價主體采取降低信用評級、限制參與采購、暫停或取消合同、追究法律責任等措施，對于違反采購規(guī)定、提供虛假信息、履行合同不到位等不良行為，依法進行嚴厲懲罰。

具體來看，美國和新加坡傾向于績效基礎，即設定詳細的績效標準，并為供應商提供一些激勵措施。例如，供應商在合同期內(nèi)績效表現(xiàn)優(yōu)異，可以獲得額外的獎金和稅率優(yōu)惠，或者給予其更多的商業(yè)機會等。歐盟和英國通過頒發(fā)年度獎項，如歐洲創(chuàng)新采購獎（EUIPA）等，旨在宣傳企業(yè)的社會責任形象，樹立良好的信譽和企業(yè)品牌形象。澳大利亞則建立了問責制與透明度機制，即在采購過程中的所有主體均需為采購結果負責。

目前，我國存在信用“紅榜”激勵作用有限、信用“黑榜”懲戒力度不大的現(xiàn)象，獎懲機制的設計仍需進一步細化和落實。例如，2022年爆出多起核酸檢測機構漏檢、不檢來降低成本或者以此承接超額業(yè)務的事件。當違法失信帶來的巨額利益超過失信成本時，總會有少數(shù)供應商知法犯法。

筆者認為，應進一步完善獎懲機制，強化監(jiān)管和追責機制。在監(jiān)管層面，可以暢通公眾舉報投訴通道，例如，“政采云”平臺設有咨詢建言舉報或投訴的渠道，其中近55%的建議已被有關部門采納，有利于激發(fā)社會各主體的公民責任意識。在追責層面，對違規(guī)行為的責任人進行追責，大幅提高相關當事人的違信成本。

——利用數(shù)字技術、借助人工智能構建信用評價體系。

在數(shù)字化時代，數(shù)字技術和人工智能正逐漸深入各個領域，也成為政府采購領域的一項前沿技術，多用來輔助建立信用評價體系。利用機器學習和大數(shù)據(jù)分析技術來預測政府采購環(huán)節(jié)中的風險，可以提高采購的可靠性和安全性。

例如，美國總務管理局（General Services Administration，GSA）推出了綜合評價系統(tǒng)，旨在為政府采購過程中的采購決策提供更全面、準確和可靠的供應商信息。該系統(tǒng)采用自動化的系統(tǒng)來收集、整理和分析供應商資質和過往績效，為政府采購決策者提供不具有法律效益的綜合評價報告，幫助他們做出有效決策。同時，該系統(tǒng)還可以提供實時的供應商評價和監(jiān)控信息，幫助政府采購人員跟蹤供應商的表現(xiàn)，并及時采取必要的措施。

公平客觀的信用評價體系是政府采購信用體系建設中不可或缺的組成部分，我國也在積極推進關于信用評價及結果應用試點工作。如，江蘇、遼寧、浙江等地按照信用等級劃分或計分評價，來表示采購各方的信用情況。但由于信息龐雜、標準不一等問題，導致評審難度大、成本高，信用評價體系的推進面臨著不小的挑戰(zhàn)。

隨著數(shù)字技術的發(fā)展，筆者認為，結合人工智能、大數(shù)據(jù)等技術，建立自動化的信用評價體系將成為未來發(fā)展方向。例如，通過特定的計算模型，對政府采購中各方的資質、過往履約能力、履約績效、合作方評價和公司財務經(jīng)營狀況（針對供應商），進行定量定性分析，得出其信用評分，并進行實時更新，實時風險提示。

（作者單位：中央財經(jīng)大學財政稅務學院）

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