“没有想到在拟上市过程中办理手续会这样快，营商环境的效率远超企业预计。”7月24日，位于苏州工业园区的某科技型企业高管李薇薇对记者感叹道。
从以往的经验看，即使满足“有核心技术、市场占有率高、没有历史遗留问题”等前提，一个拟上市企业办理IPO手续中必要的“无违规证明”，也需要跑多达9个部门、提交超过60份材料和近2个月的时间。同时，由于此前的多轮融资，该企业还涉及股改工商资料的变更登记。
不过，李薇薇和她的同事仅是在电脑上提交材料，不到2个星期就全部完成了该手续的办理，极大节约了企业的成本。
对园区另一家芯片设计的高科技企业来说，因国际合作频繁，需要在境外设立子公司，而这一过程仅花了4天就完成了。“我们在苏州以外也有投资，经咨询，这类手续比较复杂、要求也高，其他城市需要1个月以上。”公司人事行政总监周丽告诉记者。
改革至今超过40年，对于经济较为发达的东部地区而言，特别是中国经济总量最大的地级市苏州，由于基础好、走在前，越来越多的企业在资本市场和国际化合作上有所作为，发展中寻求上市和境外投融资的需求越发增多，而这两大领域，涉及的审批材料种类繁杂、审批流程耗时长。
“随着对内改革的深入和对外开放的扩大，营商环境建设中涉及的制度成本、时间成本等往往越容易被忽视。”苏州工业园区行政审批局局长杜丰对记者解释。
但为何上述3个关键性手续在投资所在地的行政审批部门能快速办理？这背后，是苏州工业园区积极推进政务服务效能提升，于全国开发区体系中首创构建“审管执信”的多元联动闭环管理体系。
超越于其他地区的行政审批改革，园区的“审管执信”将“业务办理、信息交互、闭环管理、数据赋能”四大功能融为一体，以“信”作为核心，解决了当前改革过程中的诸多问题和难点，建立了全链条管理机制，达到了“同等条件、服务最优、成本最低、市场机遇最多”的效果。
同时，行政审批部门对“相对集中”的定位进行了探索，通过高科技实现了对信息的统筹、捕捉和分析，建立预警机制，也反过来促进了对政府自身的监管和市场的稳定良性发展。7月中旬，记者受邀对苏州工业园区进行了深度调研。
政府被监督
与全国其他地区类似，苏州工业园区在行政审批领域也进行了改革，但因条件更成熟，所以步伐更大、效率更高、做法更彻底，行政许可与处罚权相对集中更快建立起了“一张网”，初步完成了精简高效的基层政府治理架构建设。
不过，在“一张网”等体系构建后，新问题接踵而至。
实践中发现，审批权和处罚权通过行政审批中心相对集中后，就对审批、监管、执法各环节高效衔接、信息共享提出了新的挑战。同时，加之园区机构与上级条线不完全对应，部分事项存在部门职能边界不清、责任归属不明等明显痛点。
“最典型的是前置审批和后续监管执行容易脱节。”苏州科技大学城市发展智库研究员、长江产业经济研究院苏州研究中心研究员朱天一向记者表示，相对集中许可权和处罚权改革实施后，与创新创业关系最密切的市场准入、投资建设等领域许可事项划转到行政审批部门集中行使，方便了市场，但监管、执行等后续事项则归口到市场监管、综合执法等部门各自运作。
“所以，在提升前道准入效率的同时，也给后续审批、监管、执法等环节高效衔接、信息共享提出了挑战。”苏州工业园区行政审批局政策法规处处长陈菊红对此解释。
经过多方探讨、反复试验，园区建立了中央厨房式政务服务体系，从一个整体政府的角度去观察区域，搭建了企业“点菜”（提交审批）、平台“配菜”（信息办件推送确认）、职能部门“炒菜”（监管和执法运作）的有机衔接，从机制上减少了由于信息不互通、需要多部门核实带来的监管、执法延迟风险。
本次调研中，在有关部门的协助下，记者得以近距离观察和了解到支撑“审管执信”系统运作的后台工作模式。出乎意料的是，尽管这套系统是在园区行政审批局运作，但从操作层面看，纪检监察部门则拥有更大的权限——可以随时跟踪政府职能部门解决问题的流程，保证了政府各部门条线依照法定权限和程序行使职权、履行职责。
比如，城市道路的开挖，必须同时集中起至少14个部门的图章才能施工，办理中极其容易形成“互为前提”。鉴于此，园区将涉及城市基础地理信息等800多个图层（如各类管线分布）进行了叠加，在网上将单个信息的串联升级到并联，有关手续的办理也就从超过2个月缩短到5个工作日。
“各个部门的办理状态如何，谁没依法办、办得不及时等，纪检监察部门可随时查，反向倒逼问责，如此一来，谁也不好推诿。”苏州工业园区行政审批局副局长陆绚宇对记者表示。
这一案例，通过某个具体的审批事项，将分属不同部门、单位行使的审核、监督、监管、执法权力合理分解，形成科学的权力结构和水印追责体系，实现了“让权力在阳光下运行。”
除了对流程进行监督外，纪检监察部门还可抓取平台数据，对处罚畸轻畸重、处罚频次较高等信息进行精准画像，及时向相关部门推送优化作风的工作提示，提醒其核实整改反馈。这对营商环境是极大地提升，让企业运营和居民生活更加安全。因此，这一做法被苏州市纪委列入“权力运行监督信息化试点”项目。
统计数据显示，自2021年1月1日试运行以来，园区行政审批局累计推送办件信息1.4万余条、市场注册主体信息18万余条，全园区签收率、反馈率基本达到双100%。
定义“数字政府”
与其他部门不同的是，对园区行政审批局而言，最大的资源是各类数据。
领先一步的是，园区的政务数据底座已得到了夯实，“审管执信”已汇聚了以监管事项、监管对象、信用评级、12345等数据数千万条和一网通办全量办件数据等共计174类数据资源。
也就是说，改革后的行政审批局已在实践中逐渐积累了庞大的数据信息。这些包含政府、企业、社会组织和个人的海量数据信息，如何发挥出应有的作用，让资源配置更加合理，提升区域治理效能？
举例而言，从近些年来各地爆发的重大安全生产事故调查情况看，审批、监管、执法部门存在的信息沟通不畅问题，对事故风险预防及快速处置带来了不利影响。诸如有地方的安全生产事故经验显示，由于监管信息不全，救援人员不清楚事故现场有哪些有毒有害物质，无法做出有针对性决策，很容易发生二次爆炸造成救援人员重大伤亡。
如何从这些事故中汲取经验？
从实践看，受制于多种因素，部分企业债务风险加速暴露，而防范化解企业风险是保障社会安全稳定的重要基础，也是地方政府的基本职能之一。
“我们选择了金融、制造、教育等三大重点行业作为数据信息风险预警机制的试验对象，最大程度降低风险。”杜丰告诉记者。当前，苏州工业园区市场主体总数近18万家，其中企业超过10万家，占比超过60%。
与百姓生活最为贴近的是教育，更是最容易冲击社会不安的因素之一。这以“双减”政策对教育培训机构影响最为明显。
教育培训机构风险预警模型的数据来源并不复杂，政府“12345”热线是重要渠道之一。如某培训机构在2021年10月倒闭，但在2021年8—9月就出现了大量投诉。
“当时退费投诉信息在短时间内暴增，我们第一时间将此反馈给监督执法部门，他们的及时处理让诸多家庭几乎没有受到损失。”陆绚宇表示。
实践中发现，这类行业如果出现单笔消费金额高、零投诉到大量投诉、经营范围多次变更、法定代表人关联多家注销企业、法人代表变更等明显“风险特征”或多重风险的叠加，监管部门第一时间都会得到反馈。
“对这些政务数据利用的做法，可以理解为对数字政府诠释。”长江产业经济研究院苏州研究中心主任、苏州科技大学教授徐天舒对记者表示，“应当看到，政府产生的数据被有效利用并能促进政府的发展才是数字政府建设的关键。”
稳定实体经济
行政审批局汇聚的政务数据价值如何进一步被用来转化为推动地方经济发展的力量？
在已有的实践中，上述三大行业的风险模型汇聚了近10年10多个领域来源数千万条数据，建构了两级数据标签：工商信息、舆情信息、经营信息等。
紧接着，基于数据标签、业务知识、统计理论和机器学习方法，又进一步探索形成了7大经营风险特征和3大关联风险特征。
其中，7大经营风险特征包括：被投诉线索、被处罚线索、减资线索等；3大关联风险特征包括：法定代表人关联注销企业、企业注册地址被举报或存疑等。
园区目前拥有的各类金融机构以千计。以负责金融风险监管的某基层网格单位为例，5位工作人员要负责90多栋楼宇、上万家市场主体日常金融风险排查工作，难免会出现“看得见、不会管、管不住”的无力感。而实现对金融企业的经营风险进行精准分析与预测，准确地对风险作出提前预警，并迅速决策，提出整改对策，是化解风险、稳定实体经济的最有效途径。
在“审管执信”系统中开发出来的“金融业风险预警模型”采用了金融企业的工商信息、舆情信息、经营信息，获取了金融企业的风险特征，如企业减资行为、企业经营范围变更、公积金缴纳异常、12345金融纠纷投诉等。
关键在于，作为非金融监管部门的行政审批局，怎样察觉金融类企业“风险”？
在与有关职能部门合作后，一些迹象得以明确：以重大减资为例，当企业的减资比例大于50%时，则会发出预警信号；在经营范围变更方面，当在一定时间内发生4次及以上变更，就会触发预警；若企业半年没有缴纳公积金，就会被视为“税费缴纳异常”；当企业消极舆情占比逼近20%时，极有可能出现问题。
据了解，这套预警系统是园区行政审批、金融监管、大数据管理、公安等部门合作建立的，采用逻辑回归分类模型，计算金融企业的风险概率，通过逻辑回归验证，模型的准确性得到了确认。
“我们对园区4686家金融类企业进行预警分析，最终识别出27家高风险金融企业，金融监管部门对这27家企业进行了重点检查，印证了我们的预警基本准确。”杜丰表示。《华夏时报》记者在调研中获悉，某企业被系统预警模型识别为“存在较高风险”，原因是在较短时间内发生了90%重大减资、公积金缴纳异常、法定代表人和经营范围多次变更等风险特征。
制造业是中国经济的压舱石，更是稳定经济社会大局、带动劳动就业的主力军。从金融到制造业，模型也追求精准，有了“自我变化”。
对制造业的预警，除了工商、舆情、经营等信息外，较为侧重“从业人员大幅缩减、大额减资、法定代表人关联注销企业”等更加贴近制造业企业特点的风险信息。
通过多个维度的数据计算分析，模型识别出约250家有经营困难的企业。如，重大减资方面，有44家制造业企业发生了减资变更，其中，26家企业的减资幅度大于等于50%。杜丰告诉记者，这些信息反馈后，园区经济职能部门采取了一定的帮扶措施，这对防范化解经济运行中的风险发挥了重要作用。
反之，有3000家经营状况良好的企业，各项风险特征没有重大变化，被列入“正面清单”。这也缩减了清单内企业现场核验的频次，实现了苏州高层对营商环境提出的“有事必达、无事不扰”的要求。
数据回流难题
并不是所有的政务数据都能通畅并被有效利用。
从记者的实地调研看，园区的“审管执信”系统会向上输送大量数据，但有的数据并不能实现有效回流。徐天舒直接指出，这与真正意义上的数字政府仍有着差距，“只有让数据回流到基层，才更贴近生产生活。”
对基层来说，不缺场景，但缺乏应用。
实践中发现，也有部分功能业务较为碎片化。这是因为国家、省、市等上级建设的和地方本级建设的审批业务系统较多，建设时间不一、能力水平参差不齐，经常出现找不到办事总入口、材料不能复用、账号密码记不住等问题。
上述部分业务的碎片化，也就带来了部分业务数据的碎片化，这给数据汇聚增加了难度，汇聚到的数据质量也有待提高。
杜丰对记者表示，下一步将开展大数据分析和风险场景研究，近期在企业风险预计模型基础上，集成式打造“企业风险计算器”，进一步推动提高监管工作规范化、精准化、智能化水平，为开展重点监管、联合监管、精准监管及辅助地方党政决策层提供支撑。
参与调研的长江产业经济研究院苏州研究中心主任、苏州科技大学教授徐天舒认为，“审管执信”数字化闭环政务系统的运行，基本解决了审批权、监管权与处罚权分离后出现的矛盾，有效实现了由被动事后处罚改为主动事前事中监管，切实提高了政务服务水平，为改善营商环境提供坚实的基础保证，并为进一步深化“放管服”改革、加快数字政府建设、实施“大部制”改革提供了试验样本。
