如何看一个部门信用监管工作的成效?

   信用监管的核心是监管，而不是信用，也有观点说，监管是信用的一个场景，所以叫“信用+监管”。但无论如何，信用监管的成效不是看信用应用的多与少，深与浅，而是看究竟对监管本身发挥了什么作用，实现了什么价值。目前一些地方已经提出了一些指标，比如问题发现率多少、执法次数减少多少、执法综合成本降低多少。先不管实际到底如何，能够围绕监管本身就说明把握了信用监管的实质，但是很遗憾，能够这样量化信用监管成效的地方和部门不多，大多还在在说“提升监管效能”、“实现精准监管”“营造了良好营商环境”等等。

   信用监管是在实践中不断摸索形成和完善的，看信用监管做得怎么样？简单梳理了一下，大体上可以从九个方面来看：

一是信用监管的“信息”问题。

信用监管的基础是信息，但是不是都是公共信用信息？如果不全部是，那么其他信息是啥性质？是否还是信用信息？不是信用信息的评价，还算不算信用评价？信用监管肯定不限于公共信用信息。

二是信用监管的“评价”问题。

信用监管的核心是评价，但评价信用还是信用风险？信用风险代表可能性，而不是定性判断，但是还是有很多地方和部门还是评信用，基于定性判断去奖惩，这个到底算不算信用监管。

三是信用监管的“指标”问题。

信用监管的风险不用于金融领域信用风险，这里涉及指标的设计，我们说的信用风险是指违法失信可能性，叫诚信合规，所有指标要围绕这个靶来设计。

四是信用监管的“作用”问题。

信用对监管的作用是什么？信用监管的价值是啥？如果“双随机一公开”着重解决的是监管的公平性，那么信用监管就是要解决有效性，就是投入监管资源确实发现了问题，发挥作用。

五是信用监管的“价值”问题。

信用对监管有作用是基础，价值才是关键。如果有作用，就是发现了问题，但是传统的方式、互联网+监管等等都可能解决，为啥是信用监管呢？比如更加准确，资源投放更加有效，这需要实证，不光靠说。

六是信用监管的“误判”问题。

根据信用等级判断可能性低的，未必真不会发生问题，那么对这种情况如何处理。银行根据规则拒绝用户，也会误判。信用监管也是需要建立“捞回”机制的，这体现信用监管科学性强不强。

七是信用监管的“预测”问题。

信用监管更多是面向未来，要有预测性，预测性怎么来，得结合对象，比如企业是运行过程中的，违法失信问题更多是结果，原因在哪？往往与信用无关，且不是孤立的，因此要增强预测性，就必须解决好关联性，这决定了信用监管的水平了。

八是信用监管的“资源”问题。

资源是基础，信用监管是基于监管资源开展的，如果先天性监管资源缺陷，信用监管水平再高也是无用的，比如执法人员稀少或者超多，都没啥好配置的，信用监管的作用就难以发挥。

九是信用监管的“交叉”问题。

信用监管是一个体系，不只是一个系统评分，是一个人机互动的体系，有人的参与，自然也有人的操作风险，因此除了监管对象，监管主体人的操作风险也是信用监管设计需要解决的问题。