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    全國學(xué)會潛在法律風(fēng)險診斷與防控建議

    2024-07-08 03:26:15高然李永良王乙楨侯米蘭
    學(xué)會 2024年4期
    關(guān)鍵詞:法律風(fēng)險防控

    高然 李永良 王乙楨 侯米蘭

    摘要:伴隨學(xué)會參與各類技術(shù)創(chuàng)新、項目投資、商業(yè)活動愈發(fā)頻繁,學(xué)會法律風(fēng)險向深層次的“泛法律風(fēng)險”演變,對學(xué)會法律風(fēng)險的事后分析已不能滿足法律風(fēng)險防控工作的需要。該文以防控前移為原則,利用自然語言處理和文本挖掘技術(shù),基于全國學(xué)會直接業(yè)務(wù)風(fēng)險、投資關(guān)聯(lián)風(fēng)險、合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險等三類潛在風(fēng)險來源,構(gòu)建全國學(xué)會潛在法律風(fēng)險診斷模型,通過量化分析將全國學(xué)會法律風(fēng)險防控關(guān)口前置,并提出風(fēng)險管控建議。

    關(guān)鍵詞:全國學(xué)會;法律風(fēng)險;防控

    *基金項目:中國科協(xié)學(xué)會服務(wù)中心2023年度“全國學(xué)會重點風(fēng)險分析研究”項目(編號:2023FLFW06)。

    作為國家創(chuàng)新體系的重要組成部分,全國學(xué)會一直致力于將人才資源勢能轉(zhuǎn)化為助力創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展動能[1]。特別是“科創(chuàng)中國”行動實施以來,全國學(xué)會參與各類技術(shù)創(chuàng)新、研發(fā)合作、項目投資、成果轉(zhuǎn)讓等活動愈發(fā)頻繁。在此過程中,學(xué)會往往同時面臨股權(quán)投資、公司治理、稅法、商業(yè)合同、知識產(chǎn)權(quán)等多種法律風(fēng)險,并且這些風(fēng)險層層交叉、相互影響。伴隨學(xué)會法律風(fēng)險向共生性、互化性、關(guān)聯(lián)性等深層次的“泛法律風(fēng)險”演變[2],對學(xué)會法律風(fēng)險的事后分析已不能滿足法律風(fēng)險防控工作的需要,而要以防控前移為原則,重點關(guān)注風(fēng)險發(fā)生概率大且可能發(fā)生嚴(yán)重后果的業(yè)務(wù)場景、關(guān)聯(lián)的法律主體及其法律風(fēng)險傳導(dǎo)鏈條,爭取將潛在風(fēng)險事件化解在萌芽階段。

    2022年印發(fā)的《中國科協(xié)全國學(xué)會重點事項監(jiān)管暫行辦法》明確要求,加強對重點事項產(chǎn)生原因、發(fā)生類別等研判分析,做好對重點事項的風(fēng)險排查與防控。為研判全國學(xué)會的潛在法律風(fēng)險,本文通過檢索百度信用、百度資訊、搜狐新聞、騰訊新聞、政府采購網(wǎng)等平臺信息,利用自然語言處理和文本挖掘技術(shù),識別分析近十年來全國學(xué)會參與對外投資、進(jìn)行產(chǎn)學(xué)研活動以及舉辦行業(yè)峰會等各類商業(yè)活動信息,結(jié)合裁判文書網(wǎng)全國學(xué)會涉法涉訴案件信息和全國社會組織信用信息公示平臺的全國學(xué)會年檢(年報)信息、行政處罰信息、失信信息,構(gòu)建全國學(xué)會潛在法律風(fēng)險診斷模型,從業(yè)務(wù)層面、關(guān)系層面對全國學(xué)會面臨的潛在法律風(fēng)險進(jìn)行量化分析,以期精準(zhǔn)篩選法律風(fēng)險防控的重點對象,為更好實現(xiàn)以監(jiān)管促規(guī)范、以服務(wù)促發(fā)展提供支撐。

    一、全國學(xué)會潛在法律風(fēng)險來源

    根據(jù)全國學(xué)會法律風(fēng)險的不同來源,可將法律風(fēng)險分為源于學(xué)會內(nèi)部的直接風(fēng)險和源于學(xué)會外部的關(guān)聯(lián)風(fēng)險。

    (一)直接風(fēng)險

    直接風(fēng)險是指因全國學(xué)會自身設(shè)立及開展業(yè)務(wù)而可能引發(fā)的多種法律風(fēng)險,既包括由于學(xué)會內(nèi)部治理不完善、管理不規(guī)范引發(fā)的合同糾紛、勞動爭議等法律風(fēng)險,也包括學(xué)會在開展具體業(yè)務(wù)過程中可能產(chǎn)生的風(fēng)險。例如,在進(jìn)行股權(quán)投資時,可能引發(fā)不當(dāng)?shù)美㈥P(guān)聯(lián)交易損害等風(fēng)險;在開展商業(yè)合作時,可能引發(fā)商標(biāo)權(quán)、著作權(quán)等侵權(quán)風(fēng)險;在開展科技成果轉(zhuǎn)化活動時,可能引發(fā)專利權(quán)確權(quán)、授權(quán)、轉(zhuǎn)讓等法律合規(guī)風(fēng)險、稅務(wù)合規(guī)風(fēng)險。數(shù)據(jù)顯示,與知識產(chǎn)權(quán)法律風(fēng)險相關(guān)的案件數(shù)量近年快速增長,目前已成為學(xué)會涉法涉訴案件數(shù)量最多的法律風(fēng)險類別,占比34.3%。

    (二)關(guān)聯(lián)風(fēng)險

    除因開展業(yè)務(wù)引發(fā)的直接風(fēng)險之外,全國學(xué)會還可能面臨來自投資企業(yè)或合作機(jī)構(gòu)引發(fā)的關(guān)聯(lián)風(fēng)險。數(shù)據(jù)顯示,在全國學(xué)會涉法涉訴案件中,學(xué)會投資企業(yè)的涉案金額合計超過1500萬元,占比高達(dá)83.2%,投資關(guān)聯(lián)風(fēng)險是全國學(xué)會最主要的法律風(fēng)險來源之一。此外,學(xué)會往往是從業(yè)務(wù)合作開始,逐步與合作機(jī)構(gòu)形成緊密業(yè)務(wù)關(guān)系進(jìn)而發(fā)生法律訴訟。因此,學(xué)會可能面臨來自被投企業(yè)或合作機(jī)構(gòu)的一系列經(jīng)營性風(fēng)險,包括對外簽訂合同及提供擔(dān)保、財務(wù)及稅務(wù)合規(guī)、公司人員聘任等。

    二、全國學(xué)會潛在法律風(fēng)險診斷模型構(gòu)建

    綜合考量學(xué)會法律風(fēng)險的來源,全國學(xué)會潛在法律風(fēng)險診斷模型由直接業(yè)務(wù)風(fēng)險、投資關(guān)聯(lián)風(fēng)險和合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險構(gòu)成。本模型旨在采用公開、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)對學(xué)會的風(fēng)險因素進(jìn)行量化,從而篩選出學(xué)會潛在法律風(fēng)險防控的重點業(yè)務(wù)場景、重點關(guān)聯(lián)主體及其法律風(fēng)險傳導(dǎo)鏈條,便于進(jìn)行長期監(jiān)測和趨勢研判。潛在法律風(fēng)險絕對值本身并沒有實際意義,因此,模型中同一維度、不同細(xì)分指標(biāo)權(quán)重的確定采用主觀賦權(quán)法,由法律專家小組依據(jù)自身的經(jīng)驗和知識判斷各指標(biāo)的重要性,對細(xì)分指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重分配,其權(quán)重系數(shù)之和為1;同時模型采用相對值排名算法,用于比較研究。

    潛在法律風(fēng)險=

    β1×直接業(yè)務(wù)風(fēng)險+β2×投資關(guān)聯(lián)風(fēng)險+β3×合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險

    其中,風(fēng)險傳遞系數(shù)β主要指風(fēng)險傳遞性大小,β1為100%、β2為50%、β3為25%。歷史裁判文書顯示,學(xué)會投資子公司涉案金額占比較大,因此將投資關(guān)聯(lián)風(fēng)險傳遞系數(shù)設(shè)為50%;而學(xué)會“朋友圈”一般質(zhì)量較高,風(fēng)險傳遞性較小,因此合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險傳遞系數(shù)設(shè)為25%。

    其中,學(xué)術(shù)活動風(fēng)險系數(shù)d。分為1年內(nèi)、1—3年、3年以上,考慮到開展活動的時間距今越久影響越小,因此不同時間段對應(yīng)的風(fēng)險乘數(shù)分別設(shè)為0.5、0.3、0.2。按照學(xué)會參與活動次數(shù),分為6個區(qū)間,系數(shù)設(shè)為0—5。開展活動次數(shù)0次,系數(shù)設(shè)為0;1—10次,系數(shù)設(shè)為1;10—20次,系數(shù)設(shè)為2;20—30次,系數(shù)設(shè)為3;30—50次,系數(shù)設(shè)為4;超過50次,系數(shù)設(shè)為5。

    市場合作風(fēng)險系數(shù)e分為1年內(nèi)、1—3年、3年以上,取值規(guī)則同學(xué)術(shù)活動風(fēng)險系數(shù)??紤]到學(xué)會參與活動市場化程度越高,產(chǎn)生風(fēng)險的可能性越大,因此市場合作和學(xué)術(shù)活動的風(fēng)險權(quán)重系數(shù)分別設(shè)為0.7和0.3。

    學(xué)會涉案數(shù)m。m1為學(xué)會作為被告的案件數(shù),m2為學(xué)會作為原告的案件數(shù)。由于學(xué)會作為被告的案件產(chǎn)生的負(fù)面影響更大,因此被告案件數(shù)和原告案件數(shù)的風(fēng)險權(quán)重系數(shù)分別設(shè)為0.6和0.4。

    年檢年份j。年檢年份從2013年至2022年,共10年數(shù)據(jù)。

    年檢權(quán)重q。不同年份年檢數(shù)據(jù)對應(yīng)權(quán)重。由于年檢時間距今越久影響越小,因此從2022年至2013年權(quán)重依次為1、0.9、0.8、0.7、0.6、0.5、0.4、0.3、0.2、0.1。

    年檢風(fēng)險系數(shù)s。學(xué)會年檢結(jié)果對應(yīng)的風(fēng)險系數(shù)(注:無年檢信息不包括學(xué)會新成立導(dǎo)致無年檢的情況)。年檢結(jié)果基本合格的,風(fēng)險系數(shù)設(shè)為0.5;年檢結(jié)果無信息的,風(fēng)險系數(shù)設(shè)為0.75;年檢結(jié)果不合格的,風(fēng)險系數(shù)設(shè)為1。

    行政處罰風(fēng)險系數(shù)g1。學(xué)會受到行政處罰的,風(fēng)險系數(shù)設(shè)為1.5,其余為0。

    異常名錄風(fēng)險系數(shù)g2。學(xué)會被列入異?;顒用浀模瑒t風(fēng)險系數(shù)設(shè)為2,其余為0。

    違法失信風(fēng)險系數(shù)g3。學(xué)會被列入嚴(yán)重違法失信名單的,風(fēng)險系數(shù)設(shè)為2.5,其余為0。

    學(xué)會的直接業(yè)務(wù)風(fēng)險取決于學(xué)會的既往信用情況和開展業(yè)務(wù)活動情況:學(xué)會既往涉法涉訴越多、受到行政處罰越多,學(xué)會的風(fēng)險越高;同時,學(xué)會開展的各類業(yè)務(wù)活動越多,發(fā)生風(fēng)險的可能性越大。因此,本文選取學(xué)術(shù)活動情況、市場合作情況、學(xué)會既往涉案情況和信用信息等指標(biāo)來反映學(xué)會的直接業(yè)務(wù)風(fēng)險。

    持股比例μ。學(xué)會投資的持股比例。

    涉案金額a。被投企業(yè)/合作機(jī)構(gòu)涉及的被告案件金額(單位:萬元)。若涉案金額為0或未公開,則a等于案件數(shù)量。

    發(fā)明專利數(shù)b1。被投企業(yè)/合作機(jī)構(gòu)擁有的發(fā)明專利(發(fā)明公開+發(fā)明授權(quán))數(shù)量,并按一件發(fā)明專利獲得成本約為0.8萬元進(jìn)行折算。

    其他專利數(shù)b2。被投企業(yè)/合作機(jī)構(gòu)擁有的其他類型專利(外觀設(shè)計、實用新型)數(shù)量,并按一件其他專利獲得成本約為0.2萬元進(jìn)行折算。

    科技資質(zhì)數(shù)c。被投企業(yè)/合作機(jī)構(gòu)所獲得國家高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定等科技資質(zhì)的數(shù)量,并按一項科技資質(zhì)價值約為3萬元進(jìn)行折算。

    重要資質(zhì)數(shù)c1。包括中國專利獎、國家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎、專精特新“小巨人”等,并按一項重要資質(zhì)價值約為5萬元進(jìn)行折算。

    投資活動風(fēng)險系數(shù)f。投資活動風(fēng)險系數(shù)=持股比例×注冊金額對應(yīng)系數(shù)。由于注冊金額跨度較大,對注冊金額進(jìn)行范圍劃分,注冊金額0—10萬元,系數(shù)設(shè)為0.5;10萬—100萬元,系數(shù)設(shè)為0.6;100萬—500萬元,系數(shù)設(shè)為0.7;500萬—1000萬元,系數(shù)設(shè)為0.8;1000萬—5000萬元,系數(shù)設(shè)為0.9;超過5000萬元,系數(shù)設(shè)為1。

    學(xué)會對外開展股權(quán)投資所引發(fā)的法律風(fēng)險取決于學(xué)會的出資入股情況和被投企業(yè)的運營情況:學(xué)會的持股比例越高、注冊金額越大,投資關(guān)聯(lián)風(fēng)險越高;被投企業(yè)的既往涉訴越多,投資關(guān)聯(lián)風(fēng)險越高;而被投企業(yè)的科創(chuàng)屬性越強,其風(fēng)險承擔(dān)能力越強,投資關(guān)聯(lián)風(fēng)險越低。因此,本文選取學(xué)會的持股比例、注冊金額和被投企業(yè)的既往涉訴情況、科技資質(zhì)情況等指標(biāo)來反映學(xué)會的投資關(guān)聯(lián)風(fēng)險。

    (3)合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險=合作系數(shù)×合作企業(yè)風(fēng)險系數(shù)+招標(biāo)投標(biāo)活動風(fēng)險系數(shù)+共同舉辦會議風(fēng)險系數(shù)+合作研發(fā)風(fēng)險系數(shù)=

    ①共同舉辦會議。合作次數(shù)1—2次,合作系數(shù)設(shè)為0.1;3—5次,系數(shù)設(shè)為0.2;6—10次,系數(shù)設(shè)為0.3;超過10次,系數(shù)設(shè)為0.4;

    ②招標(biāo)投標(biāo)產(chǎn)生的供求關(guān)系。合作次數(shù)1次,合作系數(shù)設(shè)為0.2;2次,系數(shù)設(shè)為0.3;3次,系數(shù)設(shè)為0.4;4次及以上,系數(shù)設(shè)為0.5;

    ③合作研發(fā)。合作次數(shù)1—2次,合作系數(shù)設(shè)為0.3;3—5次,系數(shù)設(shè)為0.4;6—10次,系數(shù)設(shè)為0.5;超過10次,系數(shù)設(shè)為0.6。

    招標(biāo)投標(biāo)活動風(fēng)險系數(shù)p。招標(biāo)投標(biāo)活動風(fēng)險系數(shù)按照項目總金額進(jìn)行分段取值。由于項目金額大部分低于500萬元,因此系數(shù)在0—500萬元區(qū)間跨度較小,在500萬元以上區(qū)間跨度較大。若未獲取到金額,則按照一次90萬元(平均值)進(jìn)行折算。項目金額0—10萬元,系數(shù)設(shè)為0.2;10萬—100萬元,系數(shù)設(shè)為0.3;100萬—500萬元,系數(shù)設(shè)為0.5;500萬—1000萬元,系數(shù)設(shè)為1;1000萬—5000萬元,系數(shù)設(shè)為1.5;超過5000萬元,系數(shù)設(shè)為2。

    共同舉辦會議風(fēng)險系數(shù)h。共同舉辦會議風(fēng)險系數(shù)按照舉辦次數(shù)進(jìn)行分段取值。舉辦次數(shù)0次,系數(shù)設(shè)為0;1—5次,系數(shù)設(shè)為0.2;6—20次,系數(shù)設(shè)為0.4;21—50次,系數(shù)設(shè)為0.6;51—100次,系數(shù)設(shè)為0.8;超過100次,系數(shù)設(shè)為1。

    共同研發(fā)風(fēng)險系數(shù)k。共同研發(fā)風(fēng)險系數(shù)按照活動次數(shù)進(jìn)行分段取值。開展活動次數(shù)0次,k為0;1次,k為0.5;2—5次,k為1;6—10次,k為1.5;11—20次,k為2;超過20次,k為2.5。

    學(xué)會與企業(yè)開展合作主要包括招標(biāo)投標(biāo)、合作研發(fā)、共同舉辦會議等形式,合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險取決于學(xué)會與企業(yè)的合作緊密度和合作企業(yè)的運營情況:合作緊密度越高、合作次數(shù)越多、合作金額越大,合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險越高;合作企業(yè)的既往涉訴越多,合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險越高;而合作企業(yè)的科創(chuàng)屬性越強,其風(fēng)險承擔(dān)能力越強,合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險越低。因此,本文選取合作緊密度系數(shù)、招標(biāo)投標(biāo)活動風(fēng)險系數(shù)、共同舉辦會議風(fēng)險系數(shù)、合作研發(fā)風(fēng)險系數(shù)和合作企業(yè)的既往涉訴情況、科技資質(zhì)情況等指標(biāo)反映學(xué)會的合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險。

    模型中一些涉及活動次數(shù)、金額等的指標(biāo),由于個體間差異過大,因此采用區(qū)間分段評分法對部分指標(biāo)設(shè)立范圍系數(shù),消除極值對診斷結(jié)果的干擾。分段標(biāo)準(zhǔn)由法律專家小組依據(jù)自身的經(jīng)驗和知識,通過主觀判斷各指標(biāo)引起風(fēng)險的可能性以及風(fēng)險強度進(jìn)行確定。

    三、全國學(xué)會潛在法律風(fēng)險定量分析

    (一)潛在法律風(fēng)險整體情況

    結(jié)果顯示,中國科協(xié)所屬的217家全國學(xué)會的潛在法律風(fēng)險呈現(xiàn)偏態(tài)分布,即大多數(shù)學(xué)會的風(fēng)險處于可控水平,但有9家學(xué)會的潛在法律風(fēng)險顯著高于平均水平(圖1)。這些高風(fēng)險學(xué)會中,有些是由于失信行為受到行政處罰,可能引發(fā)公信力降低等較大負(fù)面影響,從而增加潛在法律風(fēng)險;有些是由于對外開展投資以及參與商業(yè)活動較多,從而引發(fā)較高的潛在關(guān)聯(lián)風(fēng)險。今后可將這些學(xué)會作為風(fēng)險防范的重點對象,對其進(jìn)行風(fēng)險提示及提供法律輔導(dǎo)。

    學(xué)會的潛在法律風(fēng)險與其自身業(yè)務(wù)特性存在較大關(guān)聯(lián)。對學(xué)會按學(xué)科進(jìn)行分類的進(jìn)一步分析結(jié)果顯示,醫(yī)科類學(xué)會的潛在法律風(fēng)險最高,同時由開展經(jīng)營活動引發(fā)的直接業(yè)務(wù)風(fēng)險和由投資行為引發(fā)的關(guān)聯(lián)風(fēng)險均較高;其次為交叉學(xué)科學(xué)會,尤其需要關(guān)注由自身失信行為引發(fā)的直接業(yè)務(wù)風(fēng)險;再次為工科類學(xué)會,其投資關(guān)聯(lián)風(fēng)險和合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險均處于較高水平;農(nóng)科類學(xué)會和理科類學(xué)會由于市場化運作能力較弱,其潛在法律風(fēng)險也相對較低(圖2)。因此,醫(yī)科類、交叉學(xué)科類和工科類學(xué)會是今后開展風(fēng)險防范工作的重點。

    (二)潛在法律風(fēng)險類別分析

    1.直接業(yè)務(wù)風(fēng)險

    一方面,全國學(xué)會開展商業(yè)活動的次數(shù)越多、規(guī)模越大,引發(fā)合同風(fēng)險、知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險、人格法律風(fēng)險等直接業(yè)務(wù)風(fēng)險的可能性越高;另一方面,學(xué)會涉法涉訴案件越多、涉案金額越大、失信行為越多,引發(fā)公信力降低等負(fù)面影響越大,從而進(jìn)一步增加潛在法律風(fēng)險。分析結(jié)果顯示,在直接業(yè)務(wù)風(fēng)險較高的前20家學(xué)會中,工科類學(xué)會有7家;其次為交叉學(xué)科學(xué)會和醫(yī)科類學(xué)會,分別有6家和5家,相較于理科學(xué)會、農(nóng)科學(xué)會等基礎(chǔ)研究型學(xué)會,這些學(xué)會的發(fā)展更偏重所屬學(xué)科對所處行業(yè)的應(yīng)用,因此市場化運作能力更強。需要說明的是,直接業(yè)務(wù)風(fēng)險高僅代表學(xué)會發(fā)生商業(yè)行為引起潛在風(fēng)險的可能性高,僅用于對學(xué)會的風(fēng)險提示,并不表明學(xué)會應(yīng)減少商業(yè)活動。

    2.投資關(guān)聯(lián)風(fēng)險

    截至2023年底,共有116家全國學(xué)會對外投資334家企業(yè)。其中,學(xué)會持股比例在50%以上的企業(yè)占比高達(dá)2/3,表明學(xué)會對外投資更傾向于在企業(yè)日常經(jīng)營中占據(jù)主導(dǎo)地位。整體來看,全國學(xué)會所投資的企業(yè)科技屬性不強,擁有科技資質(zhì)、專利數(shù)量較少,國家高新技術(shù)企業(yè)僅占1.8%。風(fēng)險診斷結(jié)果顯示,在投資風(fēng)險較高的前10家企業(yè)中,有6家為新聞出版企業(yè),這類企業(yè)因其業(yè)務(wù)特殊性,發(fā)生著作權(quán)、信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)等權(quán)屬糾紛較多。因此,在防控投資關(guān)聯(lián)風(fēng)險方面,學(xué)會應(yīng)加強對下屬雜志社和報社的管理。

    3.合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險

    分析全國學(xué)會與各類企業(yè)在行業(yè)峰會、招標(biāo)投標(biāo)、專利申請等不同主題的新聞里出現(xiàn)的頻率、位置等指標(biāo),共提取、關(guān)聯(lián)、構(gòu)建了3589條疑似合作關(guān)系,涉及189家全國學(xué)會和2806家企業(yè)。結(jié)果顯示,學(xué)會合作機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)方向與學(xué)會所屬行業(yè)高度匹配。同時,相較于學(xué)會所投資的企業(yè),學(xué)會的合作機(jī)構(gòu)科技屬性更強,國家高新技術(shù)企業(yè)占比高達(dá)42%。風(fēng)險診斷結(jié)果顯示,合作風(fēng)險系數(shù)較高的企業(yè)多分布于電氣機(jī)械和器材制造業(yè),裁判文書網(wǎng)涉法涉訴案件信息顯示,這類企業(yè)一般涉案金額較高。因此,在防控合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險方面,相關(guān)學(xué)會應(yīng)加強對此類企業(yè)既往涉訴情況的掌握,在開展合作前做好法律盡職調(diào)查,并加強對合作過程的監(jiān)督管理。

    四、全國學(xué)會法律風(fēng)險防控對策建議

    從投入產(chǎn)出角度看,對風(fēng)險做好事先防控比事后補救更為經(jīng)濟(jì)、有效。因此,以防控前移為原則推進(jìn)學(xué)會法治化建設(shè),既有助于通過及時預(yù)警避免法律風(fēng)險不斷擴(kuò)大而造成難以控制的局面,也有利于全國學(xué)會的規(guī)范發(fā)展和治理能力現(xiàn)代化建設(shè)。

    (一)聚焦法律風(fēng)險防控要點

    法律風(fēng)險防控是一項長期性、持續(xù)性工作,通過大數(shù)據(jù)分析前置法律風(fēng)險防控關(guān)口,能夠有效降低防控成本[3]。建議建立動態(tài)優(yōu)化的全國學(xué)會潛在法律風(fēng)險診斷模型,立足風(fēng)險防范的角度,識別分析哪些交易容易違約、哪些關(guān)聯(lián)主體更為守信、什么類型的合作風(fēng)險較高、哪些活動容易引發(fā)輿情風(fēng)險等,進(jìn)而對防控要點進(jìn)行等級劃分,并據(jù)此構(gòu)建全國學(xué)會潛在法律風(fēng)險防控要點矩陣,將風(fēng)險防控點狀結(jié)構(gòu)變成網(wǎng)狀結(jié)構(gòu),實現(xiàn)從早期、外圍研判學(xué)會的潛在法律風(fēng)險,及時對學(xué)會可能發(fā)生的高頻法律風(fēng)險進(jìn)行預(yù)警。

    (二)制定法律風(fēng)險防范指南

    基于對潛在法律風(fēng)險防控要點的識別與評估,將風(fēng)險防控融入學(xué)會的管理制度及業(yè)務(wù)流程,制定全國學(xué)會法律風(fēng)險防范指南,為全國學(xué)會提供標(biāo)準(zhǔn)化的法律文書模板、過程指導(dǎo)手冊,既包括各項預(yù)防性措施,也包括針對突發(fā)性事件的應(yīng)急管理預(yù)案;既包括具體的風(fēng)險防范策略,也包括組織職能、資源配置、信息溝通傳遞機(jī)制等相關(guān)基礎(chǔ)配套設(shè)施[4]。同時,還要根據(jù)學(xué)會在不同時期的發(fā)展方向和發(fā)展重點,對法律風(fēng)險防范指南進(jìn)行動態(tài)調(diào)整,確保實現(xiàn)對法律風(fēng)險防控目標(biāo)的專業(yè)化、系統(tǒng)化、持續(xù)性支撐。

    (三)激發(fā)風(fēng)險防控內(nèi)生動力

    學(xué)會自身法律意識淡薄是引發(fā)法律風(fēng)險的主要原因。為充分提升學(xué)會法治建設(shè)的主動性,建議立足問題導(dǎo)向和方向引領(lǐng),將法律風(fēng)險防控納入學(xué)會能力評價指標(biāo),把建立和完善內(nèi)部控制機(jī)制與深化治理結(jié)構(gòu)改革緊密結(jié)合起來,以評價改革促進(jìn)學(xué)會認(rèn)識風(fēng)險防控對學(xué)會生存發(fā)展的戰(zhàn)略性意義,推動學(xué)會以制度建設(shè)、流程規(guī)范為重點,積極圍繞自身業(yè)務(wù)特征構(gòu)建法律風(fēng)險防控管理工作機(jī)制,形成風(fēng)險防控與經(jīng)營管理相互滲透的工作機(jī)制[5],引導(dǎo)學(xué)會法律風(fēng)險防控工作由事務(wù)型、被動型、救濟(jì)型向管理型、主動型、預(yù)防型轉(zhuǎn)變[6]。

    五、研究展望

    依法辦會是依法治國系統(tǒng)工程的重要組成部分。伴隨人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)快速發(fā)展,學(xué)會的法治化建設(shè)應(yīng)當(dāng)充分借鑒信息時代的法治文明經(jīng)驗,推動整個法律風(fēng)險防控工作的信息化、智能化、系統(tǒng)化??梢猿浞掷眯畔⒒侄渭訌妼W(xué)會法律風(fēng)險的規(guī)律性研判,推動法律風(fēng)險防控對學(xué)會各項工作的全覆蓋,實現(xiàn)法律風(fēng)險防控的全過程、在線、動態(tài)閉環(huán)管理[7],為依法辦會的現(xiàn)代化管理提供更加寬廣的思路和更多創(chuàng)新的途徑。

    參考文獻(xiàn):

    [1]申金升,劉曉芳.基于“科創(chuàng)中國”實踐對于科技社團(tuán)推動產(chǎn)學(xué)協(xié)同組織建設(shè)的初步思考[J].今日科苑,2022(1):1-7.

    [2]郭鵬.法律顧問在防范企業(yè)法律風(fēng)險中的基本作用分析[J].法制博覽,2023(33):67-69.

    [3]張瀚文,李明,徐少桐,等.高校法律風(fēng)險防控體系信息化建設(shè)與依法治校現(xiàn)代化發(fā)展研究[J].法制博覽,2023(10):166-168.

    [4]馮聰.論房地產(chǎn)企業(yè)法律風(fēng)險防控體系的建設(shè)[D].上海:華東政法大學(xué),2013.

    [5]胡瓊敏.淺析國有企業(yè)法律風(fēng)險防控體系的構(gòu)建路徑[J].法制與經(jīng)濟(jì),2019(4):95-97.

    [6]謝孟晨.企業(yè)集團(tuán)法律風(fēng)險防控信息化建設(shè)初探[J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息,2019(22):289.

    [7]王婧.現(xiàn)代企業(yè)法律風(fēng)險防控體系建設(shè)初探[J].現(xiàn)代企業(yè),2020(1):90-91.

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