增信制度是指以担保、保险、信用衍生工具、结构化金融产品或法律、法规、政策以及行业自律规范文件明确的其他有效形式，为提升融资主体债务信用等级、增强债务履约保障水平、提高融资可得性、降低融资成本，以及帮助债权人分散、转移信用风险的一种专业性金融服务安排。在全球经济数字化转型的背景下，中国特色增信制度的传统功能已难以满足复杂的经济需求，亟须从生态构建的维度进行系统性重塑。

　　增信制度的生态构建要求从传统功能的局限性出发，重新审视其制度形态与功能定位。传统增信制度以信用评级和信用担保为核心，通过降低交易成本和风险为企业提供信用支持。然而，这一模式过度依赖于单一机构的评级与担保功能，导致效率低下、覆盖面不足和公平性缺失等问题。例如，信用评级机构的评估机制缺乏动态性，难以适应市场主体信用状况的快速变化；担保机构则在政策性目标与市场化运行之间存在结构性失衡，难以满足多样化的市场需求。在中国特色增信制度框架下，增信措施已呈现主体多元化与工具多样化的特征，包括担保公司、政府信用支持、银行信用证、信用保险、资产抵押、第三方信用评级及证券化等。尽管这些措施在缓解企业融资难、分散市场风险方面发挥了积极作用，但其局限性依然突出。例如，担保公司受资本金规模限制，难以扩大担保覆盖面；信用保险则因保费成本较高，限制了小微企业的适用性。因此，新时代的增信制度需在生态构建中突破传统功能的局限，推动制度形态和功能的全面转型。

　　数字化技术的深度嵌入是中国特色增信制度生态构建的核心驱动力。人工智能、大数据和区块链等技术的应用，不仅提升了信用评估的精准性与动态性，还为多主体协同机制的构建提供了技术支撑。基于机器学习的动态信用风险评估模型，可通过实时分析企业的多维度数据，动态调整信用评级结果，从而更精准地反映市场主体的信用状况。此外，大数据技术的整合能力能够为小微企业和特殊行业设计更具针对性的信用支持产品。政府、企业和技术平台之间的协同机制尤为重要。政府需通过政策引导和法律规范，为数字化技术的应用提供制度保障，同时防范技术滥用带来的潜在风险；企业则需在监管框架下积极提升自主信用能力；技术平台应承担技术研发与信用服务体系搭建的任务，推动信用数据的共享与透明化。通过多主体的协同合作，增信制度的生态构建将实现从“单一功能”向“系统性赋能”的转型。

　　中国特色增信制度的生态构建不仅是静态的制度设计，更是一个动态演进的过程。其核心在于构建分层目标明确、功能灵活高效的动态生态体系。短期内，应优先建立覆盖面广、反应迅速的增信服务网络，特别是针对中小企业和薄弱领域，提供更加精准的信用支持；中长期则需通过制度创新和技术进步，逐步完善具有前瞻性、韧性的信用体系。从分层目标来看，增信生态体系需在市场效率与社会公平之间实现平衡。在高信用市场主体中，通过拓展正向激励机制，引导资源高效流动；而在低信用或信息不对称的市场区域，通过政策支持与数字化工具嵌入，动态补齐信用能力的“短板”。生态体系的长期可持续性需要关注动态政策设计与风险控制能力的平衡，这要求在理论与实践中不断优化增信制度的适应性。

　　数字技术的深度应用为信用信息的采集、评估及风险管理提供了工具和方法的创新，通过技术手段系统优化了传统增信机制的精准性与科学性。利用物联网、大数据和人工智能技术，传统增信模式中的“信息孤岛”问题得以有效解决。基于多维数据采集平台，可实时提取企业经营状况、交易记录和财务指数等多维指标，并通过机器学习算法挖掘信用风险特征。以金融行业为例，大数据风控模型能够动态评估信用额度，将风险预警与授信管理相结合，从而显著降低坏账率。传统风险管理依赖经验决策，数字技术的引入提供了全新的数据驱动模式。通过区块链技术确保数据的完整性与透明性，同时融合场景模拟与复杂环境计算，大数据驱动的风控模型进一步提升了风险管控效率与信用评估精度。例如，针对复杂的企业信用评估，智能模型可结合行业背景与历史数据，实现针对性更强的决策优化。

　　在构建信用生态体系的过程中，数据透明化和信息协同机制至关重要。数字技术通过统一的数据标准化与开放共享平台，为跨部门合作与信息协同性的增强提供了实践路径。一是跨领域数据标准化与高效整合。在传统模式下，信用数据分散于不同部门与行业间，信息共享困难重重。依托数字技术建立数据标准化机制，可突破信息孤立瓶颈。在中国特色增信制度下，构建由政府牵头的国家级信用数据库，并结合分布式存储与统一接口协议，可有效保障数据交互的安全性与高效性，提升信用评估与政策制定的科学基础。二是借助信息公开平台提升信用互信水平。借助数字技术开发的信用查询与展示平台，大大促进了信用信息的可视化与透明化。例如，通过公开展示企业税收数据，有助于企业强化合规性，同时为金融机构在贷款授信环节提供更可靠的依据。这不仅推动了信用主体的主动合规，也增强了市场各方的信用互信。

　　（本文系国家社科基金一般项目“数字普惠金融促进乡村产业振兴的模式创新与政策研究”（20BJY114）阶段性成果）

　　（作者系上海大学经济学院副教授；上海大学上海科技金融研究所（上海市软科学研究基地）高级研究员）