浙江省是全国社区矫正工作首批试点省份，社区矫正工作的形式与内容、路径与方式、管理与考核等诸多关系问题的研究、思考与探索，一直伴随着社区矫正工作的起步、发展和创新。2022年12月，省司法厅启动“信用矫正”建设工作，并在杭州等地试点推进，这一创新之举不仅是深入实施《社区矫正法》的有益探索，也是完善“信用浙江”建设的重要一环，更是践行法治理念、推进共同富裕、全面提升营商环境的具体实践。

一、建设需求

（一）贯彻落实“八八战略”的应有之义。为忠实践行“八八战略”，深入推进信用建设，浙江创新谋划“信用+矫正”的改革思路，探索将社区矫正融入“信用浙江”整体框架，这既是对“信用浙江”在社区矫正层面的理论思考和实践探索，也是对提升非监禁刑的刑事执行质量，促进社区矫正对象守法守信、主动受矫，具有十分重要的理论和现实意义。

（二）推进“示范区”建设的有力举措。通过统筹多个“信用+”应用场景建设，以数字化、信用化管理，谋划就业、教育等帮扶新切口，力争“共富路上一个都不能少”。同时，“信用矫正”又是实现社区矫正工作从“被动监督管理”向“主动自我约束”理念转变的重要途径，体现了国家治理体系和治理能力现代化的价值追求，是贯彻“宽严相济”刑事政策的基础性工程，是在“法治中国示范区”建设框架下对社区矫正制度的深度思考。

（三）创新社区矫正工作模式的重要抓手。对社区矫正管理工作而言：现有制度设计缺乏正面引导和评价体系，存在刚性监管较多、柔性监管相对较少等问题，如何实现从“管得牢”向“管得好”转变是当前社区矫正改革重点思考的方向；同时，大量信用矫正数据未归集或是少量已归集的数据未发挥作用，亟需一套完整的涉及信用信息化系统赋能开展信用矫正业务。对社区矫正对象而言：矫正过程中存在反向约束多，正向激励少。目前全省在册社区矫正对象约有4万多名，由于特殊身份原因，个人信用普遍较低，存在“被区别对待、就业受限、社交障碍”等现象。同时，目前社区矫正对象还缺乏公共信用评价提升渠道。

二、创新突破

（一）打造“信用+矫正”创新模式。“信用矫正”是以信用为基础的新型社区矫正监管机制。坚持正向激励和负向约束相结合原则，打造“信用”+“社矫”融合模式，对社区矫正对象赋予“信用积分制”管理。通过建设信用矫正体系，能够帮助社区矫正对象实现社会信用修复，助力顺利融入社会；帮助社区矫正工作管理部门实现工作理念、管理方式的转变和机制的创新。

（二）谋划“信用矫正”总体架构。根据《浙江省“信用矫正”体系建设三年规划（2022-2024年）》，打造了“123N”信用矫正体系架构，即1大体系：即构建信用评价体系，开发“信用矫正”应用模块；2类群体：个人和社会组织；3项机制：信用承诺机制、信用奖惩机制、信用提升机制；N类应用：信用+画像、信用+档案、信用+教育、信用+监管、信用+公益、信用+就业帮扶、信用+网格等场景。

（三）梳理“信用矫正”评价体系。创新提出“信用矫正分”概念，用于综合评价社区矫正对象矫正期间信用状况。“信用矫正分”由两部分构成：一是省公共基础分：从省公共信用信息平台已有的公共信用评价结果中按照40%折算，总分400分。二是矫正管理分：构建“风险评估、就业就学、日常行为、矫正管理、公益活动、修心教育”等六大维度，设置总分600分。社区矫正对象解矫后，其“信用矫正分”将会流转至省公共信用信息平台，以及各地市当地的社会信用体系中（如杭州市的“钱江分”平台，温州市“瓯江分”平台、湖州市“诚信码”平台、金华市“信义金”平台等），帮助社区矫正对象实现公共信用评价的提升。

（四）实现跨部门、跨层级业务协同。按照“应聚尽聚”原则，横向通过IRS对接获取省民政厅、省卫生健康委等13个部门的相关数据；纵向通过数据接口，获取11个地市自建系统上报的“矫正管理、风险评估”等6大维度相关数据。截至目前，已实现了全省11.6万条信用矫正数据的统一归集。在横向纵向归集的矫正数据的基础上，通过“信用矫正管理平台”实现全省社区矫正工作的综合管理。

（五）出台配套保障机制。制定了一系列配套法规法条，已出台《浙江省“信用矫正”体系建设三年规划（2022-2024年）》《关于社区矫正对象赴外地从事生产经营活动管理的若干意见（试行）》等文件，着手出台《浙江省社区矫正对象信用评价管理办法（试行）》等，争取提供可量化可复制可操作的保障机制。

三、建设成效

（一）总体建设成效

一是政府侧监管更有温度。通过信用矫正建设，实现社区矫正日常工作从“被动监督管理”向“主动自我约束”转变；实现社区矫正管理方式从“刚性”监管到“柔性”服务转变。二是矫正对象对帮扶更有感知。破解社区矫正对象回归社会时“信用修复难”“社会接纳难”的困境，推动社区矫正对象在日常正常生活中更有获得感。三是推动基层治理更有效。通过“信用+”模式，助力基层治理5个零发生（社区矫正对象脱管“零发生”、暴恐案事件“零发生”、严重再犯罪案件“零发生”、重大群体性事件“零发生”、重大负面舆情“零发生”）。

（二）结果应用

一是信用矫正结果对内应用：精准分析、分级管理。通过信用矫正体系综合评估，将社区矫正对象的信用等级分为五类（信用优秀：800-1000分；信用良好：750-799分；信用一般：700-749分；信用较差：650-699分；失信严重：＜650分），分别赋绿、蓝、黄、橙、红码，实现精准分析，分级管理。对于“失信严重”的社区矫正对象，重点关注，加强个人教育，严格管理。而对于“信用优秀”的社区矫正对象，则可以享受“请假绿色通道”“柔性监管”“贷款修复”等。

二是信用矫正结果对外应用：融合换算，信用提升。落实“信用矫正分”与省公共信用评价，以及11个设区市城市信用分之间的互认事宜，拓展信用体系场景应用，丰富信用体系建设内涵。以杭州市“钱江分”提升为例：结合不同社区矫正对象的信用等级情况，支持按照一定规则提升其“钱江分”体系中的“遵纪守法”分值（最高总分为60分）。其中绿码按照80%进行折算，蓝码按照50%进行折算，黄码按照30%折算，而考虑到橙码、红码人员的矫正信用分较差，故不予提升社会信用分值。

（三）助力营商环境典型案例

案例一：“信用+外出审批”场景

针对涉企社区矫正对象外出营商活动，开设外出审批“绿色通道”，简化外出审批流程，适当放宽外出审批申请次数，延长请假时长等。如我们出台了杭州市《关于社区矫正对象赴外地从事生产经营活动管理的若干意见（试行）》，结合“信用+外出审批”场景建设，破解涉企社区矫正对象经营外出审批难题。目前，仅杭州市共审批外出生产经营活动400余人次，未发生一起违规事件，营造了合法有序的营商环境。

案例二：“信用+贷款”场景

针对社区矫正对象申请贷款时，普遍遇到的“无法贷款、贷款额度降低、放款时间延长、还款时间缩短”等常见难题，我们规划了“信用+贷款”场景。针对红、橙码的社区矫正对象，考虑到其信用矫正等级较低，不予修复其信用贷款渠道；对于蓝、黄、绿码人员，其信用矫正等级较高，可提供“贷款修复”渠道。目前已帮助多名社区矫正对象消除信用贷款不良影响。

案例三：“就业+帮扶”场景

通过IRS数据共享平台归集就业帮扶等多维度数据，利用“信用多跨机制”，为社区矫正对象提供较为丰富的就业培训资源，鼓励他们积极就业。大力推进与企业主体合作机制，提供更多就业岗位，帮助矫正对象就业。通过“就业+帮扶”场景建设，成立“信用帮扶联盟”，组织企业、第三方机构、志愿者等社会组织和个人，对社区矫正对象开展一系列帮扶措施，并对参与帮扶的社会组织进行“信用奖励”。目前“信用帮扶联盟”已提供了包括“面包糕点师培训、初级电工培训、缝纫机培训、厨师培训”等7000余个培训资源，拓宽了社区矫正对象就业渠道。

案例四：城市信用共享

通过提升信用分，社区矫正对象不仅能够享受到户籍地的市民福利，还可以享受到互认城市的福利。以杭州为例，符合条件的社区矫正对象可以享受到杭州“钱江分”中提供的福利，如：信用出游、舒心就医、信用租房、信用借阅、信用乡村等多方面。同时，由于杭州是全国信用城市分互认试点城市，通过信用互认平台，已完成与34个城市签约互认机制。因此，符合条件的社区矫正对象还可以享受到宁波、衢州、湖州、绍兴、厦门、郑州、海南、黄石等全国34个与杭州互认城市对应的“吃穿住行游娱贷”等福利。

（四）信用矫正数据应用成效。在数据协同方面：已实现全省社区矫正对象信用数据100%归集。已实现省司法厅、省民政厅等11个部门，6大维度11.6万条数据的统一归集;在应用覆盖方面：信用矫正应用已在全省11个地市、90个区县实现全覆盖;在应用使用成效方面：已实现了全省43275名社区矫正对象的信用矫正管理，已完成400余人次的外出生产经营活动审批。针对信用等级高的社区矫正对象，可无障碍享受信用贷款、信用出行、信用租房等10余项权益。

四、“信用矫正”示范推广

（一）已完成省级统筹，全省推广。按照“全省一盘棋、市级抓落实、区县做应用”的思路，有序开展全省信用矫正体系建设。其中省级：负责统筹资源，落实政策，出台配套机制。实现了一地建设，全省推广；市级：杭州市级承建信用矫正省级平台，同时整合区县力量，落实区县试点应用；区级：打造特色应用，充分发挥场景价值。如滨江区“信用画像”场景、拱墅区“信用教育”场景，以及龙港市“信用网格”场景等。

（二）已完成示范标准推广，属于全国首家。在“机制保障”层面：今年初，“信用矫正”建设已纳入“法治浙江”考核。考核中明确指出：2023年12月底，要求全省覆盖率达到80%及以上。8月底，结合亚运安保，将在全省推广“信用矫正”工作；在“规范统一”层面：社区矫正工作是在《中华人民共和国社区矫正法》以及《中华人民共和国社区矫正实施办法》框架下实施的一项严肃的执法工作，具有规范性和统一性。省“信用矫正”按照“系统化、标准化和模块化”的建设要求，具有很强通用性和可复制性。