全國學(xué)會(huì)潛在法律風(fēng)險(xiǎn)診斷與防控建議

高然 李永良 王乙楨 侯米蘭

摘要：伴隨學(xué)會(huì)參與各類技術(shù)創(chuàng)新、項(xiàng)目投資、商業(yè)活動(dòng)愈發(fā)頻繁，學(xué)會(huì)法律風(fēng)險(xiǎn)向深層次的“泛法律風(fēng)險(xiǎn)”演變，對(duì)學(xué)會(huì)法律風(fēng)險(xiǎn)的事后分析已不能滿足法律風(fēng)險(xiǎn)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(huì)直接業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、投資關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)、合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)等三類潛在風(fēng)險(xiǎn)來源，構(gòu)建全國學(xué)會(huì)潛在法律風(fēng)險(xiǎn)診斷模型，通過量化分析將全國學(xué)會(huì)法律風(fēng)險(xiǎn)防控關(guān)口前置，并提出風(fēng)險(xiǎn)管控建議。

關(guān)鍵詞：全國學(xué)會(huì)；法律風(fēng)險(xiǎn)；防控

*基金項(xiàng)目：中國科協(xié)學(xué)會(huì)服務(wù)中心2023年度“全國學(xué)會(huì)重點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)分析研究”項(xiàng)目（編號(hào)：2023FLFW06）。

作為國家創(chuàng)新體系的重要組成部分，全國學(xué)會(huì)一直致力于將人才資源勢(shì)能轉(zhuǎn)化為助力創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展動(dòng)能[1]。特別是“科創(chuàng)中國”行動(dòng)實(shí)施以來，全國學(xué)會(huì)參與各類技術(shù)創(chuàng)新、研發(fā)合作、項(xiàng)目投資、成果轉(zhuǎn)讓等活動(dòng)愈發(fā)頻繁。在此過程中，學(xué)會(huì)往往同時(shí)面臨股權(quán)投資、公司治理、稅法、商業(yè)合同、知識(shí)產(chǎn)權(quán)等多種法律風(fēng)險(xiǎn)，并且這些風(fēng)險(xiǎn)層層交叉、相互影響。伴隨學(xué)會(huì)法律風(fēng)險(xiǎn)向共生性、互化性、關(guān)聯(lián)性等深層次的“泛法律風(fēng)險(xiǎn)”演變[2]，對(duì)學(xué)會(huì)法律風(fēng)險(xiǎn)的事后分析已不能滿足法律風(fēng)險(xiǎn)防控工作的需要，而要以防控前移為原則，重點(diǎn)關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率大且可能發(fā)生嚴(yán)重后果的業(yè)務(wù)場(chǎng)景、關(guān)聯(lián)的法律主體及其法律風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)鏈條，爭(zhēng)取將潛在風(fēng)險(xiǎn)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(huì)重點(diǎn)事項(xiàng)監(jiān)管暫行辦法》明確要求，加強(qiáng)對(duì)重點(diǎn)事項(xiàng)產(chǎn)生原因、發(fā)生類別等研判分析，做好對(duì)重點(diǎn)事項(xiàng)的風(fēng)險(xiǎn)排查與防控。為研判全國學(xué)會(huì)的潛在法律風(fēng)險(xiǎn)，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(tái)信息，利用自然語言處理和文本挖掘技術(shù)，識(shí)別分析近十年來全國學(xué)會(huì)參與對(duì)外投資、進(jìn)行產(chǎn)學(xué)研活動(dòng)以及舉辦行業(yè)峰會(huì)等各類商業(yè)活動(dòng)信息，結(jié)合裁判文書網(wǎng)全國學(xué)會(huì)涉法涉訴案件信息和全國社會(huì)組織信用信息公示平臺(tái)的全國學(xué)會(huì)年檢（年報(bào)）信息、行政處罰信息、失信信息，構(gòu)建全國學(xué)會(huì)潛在法律風(fēng)險(xiǎn)診斷模型，從業(yè)務(wù)層面、關(guān)系層面對(duì)全國學(xué)會(huì)面臨的潛在法律風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化分析，以期精準(zhǔn)篩選法律風(fēng)險(xiǎn)防控的重點(diǎn)對(duì)象，為更好實(shí)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(huì)潛在法律風(fēng)險(xiǎn)來源

根據(jù)全國學(xué)會(huì)法律風(fēng)險(xiǎn)的不同來源，可將法律風(fēng)險(xiǎn)分為源于學(xué)會(huì)內(nèi)部的直接風(fēng)險(xiǎn)和源于學(xué)會(huì)外部的關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)。

（一）直接風(fēng)險(xiǎn)

直接風(fēng)險(xiǎn)是指因全國學(xué)會(huì)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(xiǎn)，既包括由于學(xué)會(huì)內(nèi)部治理不完善、管理不規(guī)范引發(fā)的合同糾紛、勞動(dòng)爭(zhēng)議等法律風(fēng)險(xiǎn)，也包括學(xué)會(huì)在開展具體業(yè)務(wù)過程中可能產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。例如，在進(jìn)行股權(quán)投資時(shí)，可能引發(fā)不當(dāng)?shù)美㈥P(guān)聯(lián)交易損害等風(fēng)險(xiǎn)；在開展商業(yè)合作時(shí)，可能引發(fā)商標(biāo)權(quán)、著作權(quán)等侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)；在開展科技成果轉(zhuǎn)化活動(dòng)時(shí)，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(xiǎn)、稅務(wù)合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)顯示，與知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的案件數(shù)量近年快速增長，目前已成為學(xué)會(huì)涉法涉訴案件數(shù)量最多的法律風(fēng)險(xiǎn)類別，占比34.3%。

（二）關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)

除因開展業(yè)務(wù)引發(fā)的直接風(fēng)險(xiǎn)之外，全國學(xué)會(huì)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(xiǎn)。數(shù)據(jù)顯示，在全國學(xué)會(huì)涉法涉訴案件中，學(xué)會(huì)投資企業(yè)的涉案金額合計(jì)超過1500萬元，占比高達(dá)83.2%，投資關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)是全國學(xué)會(huì)最主要的法律風(fēng)險(xiǎn)來源之一。此外，學(xué)會(huì)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(huì)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(xiǎn)，包括對(duì)外簽訂合同及提供擔(dān)保、財(cái)務(wù)及稅務(wù)合規(guī)、公司人員聘任等。

二、全國學(xué)會(huì)潛在法律風(fēng)險(xiǎn)診斷模型構(gòu)建

綜合考量學(xué)會(huì)法律風(fēng)險(xiǎn)的來源，全國學(xué)會(huì)潛在法律風(fēng)險(xiǎn)診斷模型由直接業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、投資關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)和合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成。本模型旨在采用公開、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)對(duì)學(xué)會(huì)的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行量化，從而篩選出學(xué)會(huì)潛在法律風(fēng)險(xiǎn)防控的重點(diǎn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景、重點(diǎn)關(guān)聯(lián)主體及其法律風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)鏈條，便于進(jìn)行長期監(jiān)測(cè)和趨勢(shì)研判。潛在法律風(fēng)險(xiǎn)絕對(duì)值本身并沒有實(shí)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(yàn)和知識(shí)判斷各指標(biāo)的重要性，對(duì)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(shí)模型采用相對(duì)值排名算法，用于比較研究。

潛在法律風(fēng)險(xiǎn)=

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

其中，風(fēng)險(xiǎn)傳遞系數(shù)β主要指風(fēng)險(xiǎn)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(huì)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(xiǎn)傳遞系數(shù)設(shè)為50%；而學(xué)會(huì)“朋友圈”一般質(zhì)量較高，風(fēng)險(xiǎn)傳遞性較小，因此合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)傳遞系數(shù)設(shè)為25%。

其中，學(xué)術(shù)活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)d。分為1年內(nèi)、1—3年、3年以上，考慮到開展活動(dòng)的時(shí)間距今越久影響越小，因此不同時(shí)間段對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)乘數(shù)分別設(shè)為0.5、0.3、0.2。按照學(xué)會(huì)參與活動(dòng)次數(shù)，分為6個(gè)區(qū)間，系數(shù)設(shè)為0—5。開展活動(dòng)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(chǎng)合作風(fēng)險(xiǎn)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(dòng)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。考慮到學(xué)會(huì)參與活動(dòng)市場(chǎng)化程度越高，產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)的可能性越大，因此市場(chǎng)合作和學(xué)術(shù)活動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重系數(shù)分別設(shè)為0.7和0.3。

學(xué)會(huì)涉案數(shù)m。m1為學(xué)會(huì)作為被告的案件數(shù)，m2為學(xué)會(huì)作為原告的案件數(shù)。由于學(xué)會(huì)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(xiǎn)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(duì)應(yīng)權(quán)重。由于年檢時(shí)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(xiǎn)系數(shù)s。學(xué)會(huì)年檢結(jié)果對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)（注：無年檢信息不包括學(xué)會(huì)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(xiǎn)系數(shù)設(shè)為0.5；年檢結(jié)果無信息的，風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)設(shè)為0.75；年檢結(jié)果不合格的，風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)設(shè)為1。

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

異常名錄風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)g2。學(xué)會(huì)被列入異常活動(dòng)名錄的，則風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)設(shè)為2，其余為0。

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

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

持股比例μ。學(xué)會(huì)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(jì)、實(shí)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(xiàng)科技資質(zhì)價(jià)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(jiǎng)、國家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)、專精特新“小巨人”等，并按一項(xiàng)重要資質(zhì)價(jià)值約為5萬元進(jìn)行折算。

投資活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)f。投資活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)=持股比例×注冊(cè)金額對(duì)應(yīng)系數(shù)。由于注冊(cè)金額跨度較大，對(duì)注冊(cè)金額進(jìn)行范圍劃分，注冊(cè)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(huì)對(duì)外開展股權(quán)投資所引發(fā)的法律風(fēng)險(xiǎn)取決于學(xué)會(huì)的出資入股情況和被投企業(yè)的運(yùn)營情況：學(xué)會(huì)的持股比例越高、注冊(cè)金額越大，投資關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)越高；被投企業(yè)的既往涉訴越多，投資關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)越高；而被投企業(yè)的科創(chuàng)屬性越強(qiáng)，其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力越強(qiáng)，投資關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)越低。因此，本文選取學(xué)會(huì)的持股比例、注冊(cè)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(huì)的投資關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)。

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

①共同舉辦會(huì)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(dòng)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)p。招標(biāo)投標(biāo)活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)按照項(xiàng)目總金額進(jìn)行分段取值。由于項(xiàng)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(xiàng)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(huì)議風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)h。共同舉辦會(huì)議風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)系數(shù)k。共同研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)按照活動(dòng)次數(shù)進(jìn)行分段取值。開展活動(dòng)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(huì)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(huì)議等形式，合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)取決于學(xué)會(huì)與企業(yè)的合作緊密度和合作企業(yè)的運(yùn)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(xiǎn)越高；合作企業(yè)的既往涉訴越多，合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)越高；而合作企業(yè)的科創(chuàng)屬性越強(qiáng)，其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力越強(qiáng)，合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)越低。因此，本文選取合作緊密度系數(shù)、招標(biāo)投標(biāo)活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)、共同舉辦會(huì)議風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)、合作研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)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(huì)的合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)。

模型中一些涉及活動(dòng)次數(shù)、金額等的指標(biāo)，由于個(gè)體間差異過大，因此采用區(qū)間分段評(píng)分法對(duì)部分指標(biāo)設(shè)立范圍系數(shù)，消除極值對(duì)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(yàn)和知識(shí)，通過主觀判斷各指標(biāo)引起風(fēng)險(xiǎn)的可能性以及風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)度進(jìn)行確定。

三、全國學(xué)會(huì)潛在法律風(fēng)險(xiǎn)定量分析

（一）潛在法律風(fēng)險(xiǎn)整體情況

結(jié)果顯示，中國科協(xié)所屬的217家全國學(xué)會(huì)的潛在法律風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)偏態(tài)分布，即大多數(shù)學(xué)會(huì)的風(fēng)險(xiǎn)處于可控水平，但有9家學(xué)會(huì)的潛在法律風(fēng)險(xiǎn)顯著高于平均水平（圖1）。這些高風(fēng)險(xiǎn)學(xué)會(huì)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(xiǎn)；有些是由于對(duì)外開展投資以及參與商業(yè)活動(dòng)較多，從而引發(fā)較高的潛在關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)。今后可將這些學(xué)會(huì)作為風(fēng)險(xiǎn)防范的重點(diǎn)對(duì)象，對(duì)其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)提示及提供法律輔導(dǎo)。

學(xué)會(huì)的潛在法律風(fēng)險(xiǎn)與其自身業(yè)務(wù)特性存在較大關(guān)聯(lián)。對(duì)學(xué)會(huì)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(huì)的潛在法律風(fēng)險(xiǎn)最高，同時(shí)由開展經(jīng)營活動(dòng)引發(fā)的直接業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和由投資行為引發(fā)的關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)均較高；其次為交叉學(xué)科學(xué)會(huì)，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(xiǎn)；再次為工科類學(xué)會(huì)，其投資關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)和合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)均處于較高水平；農(nóng)科類學(xué)會(huì)和理科類學(xué)會(huì)由于市場(chǎng)化運(yùn)作能力較弱，其潛在法律風(fēng)險(xiǎn)也相對(duì)較低（圖2）。因此，醫(yī)科類、交叉學(xué)科類和工科類學(xué)會(huì)是今后開展風(fēng)險(xiǎn)防范工作的重點(diǎn)。

（二）潛在法律風(fēng)險(xiǎn)類別分析

1.直接業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)

一方面，全國學(xué)會(huì)開展商業(yè)活動(dòng)的次數(shù)越多、規(guī)模越大，引發(fā)合同風(fēng)險(xiǎn)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)、人格法律風(fēng)險(xiǎn)等直接業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的可能性越高；另一方面，學(xué)會(huì)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(xiǎn)。分析結(jié)果顯示，在直接業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較高的前20家學(xué)會(huì)中，工科類學(xué)會(huì)有7家；其次為交叉學(xué)科學(xué)會(huì)和醫(yī)科類學(xué)會(huì)，分別有6家和5家，相較于理科學(xué)會(huì)、農(nóng)科學(xué)會(huì)等基礎(chǔ)研究型學(xué)會(huì)，這些學(xué)會(huì)的發(fā)展更偏重所屬學(xué)科對(duì)所處行業(yè)的應(yīng)用，因此市場(chǎng)化運(yùn)作能力更強(qiáng)。需要說明的是，直接業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高僅代表學(xué)會(huì)發(fā)生商業(yè)行為引起潛在風(fēng)險(xiǎn)的可能性高，僅用于對(duì)學(xué)會(huì)的風(fēng)險(xiǎn)提示，并不表明學(xué)會(huì)應(yīng)減少商業(yè)活動(dòng)。

2.投資關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)

截至2023年底，共有116家全國學(xué)會(huì)對(duì)外投資334家企業(yè)。其中，學(xué)會(huì)持股比例在50%以上的企業(yè)占比高達(dá)2/3，表明學(xué)會(huì)對(duì)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(huì)所投資的企業(yè)科技屬性不強(qiáng)，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(xiǎn)診斷結(jié)果顯示，在投資風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)方面，學(xué)會(huì)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)下屬雜志社和報(bào)社的管理。

3.合作關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)

分析全國學(xué)會(huì)與各類企業(yè)在行業(yè)峰會(huì)、招標(biāo)投標(biāo)、專利申請(qǐng)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(huì)和2806家企業(yè)。結(jié)果顯示，學(xué)會(huì)合作機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)方向與學(xué)會(huì)所屬行業(yè)高度匹配。同時(shí)，相較于學(xué)會(huì)所投資的企業(yè)，學(xué)會(huì)的合作機(jī)構(gòu)科技屬性更強(qiáng)，國家高新技術(shù)企業(yè)占比高達(dá)42%。風(fēng)險(xiǎn)診斷結(jié)果顯示，合作風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)方面，相關(guān)學(xué)會(huì)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)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(qiáng)對(duì)合作過程的監(jiān)督管理。

四、全國學(xué)會(huì)法律風(fēng)險(xiǎn)防控對(duì)策建議

從投入產(chǎn)出角度看，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)做好事先防控比事后補(bǔ)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(huì)法治化建設(shè)，既有助于通過及時(shí)預(yù)警避免法律風(fēng)險(xiǎn)不斷擴(kuò)大而造成難以控制的局面，也有利于全國學(xué)會(huì)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(xiǎn)防控要點(diǎn)

法律風(fēng)險(xiǎn)防控是一項(xiàng)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(xiǎn)防控關(guān)口，能夠有效降低防控成本[3]。建議建立動(dòng)態(tài)優(yōu)化的全國學(xué)會(huì)潛在法律風(fēng)險(xiǎn)診斷模型，立足風(fēng)險(xiǎn)防范的角度，識(shí)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(xiǎn)較高、哪些活動(dòng)容易引發(fā)輿情風(fēng)險(xiǎn)等，進(jìn)而對(duì)防控要點(diǎn)進(jìn)行等級(jí)劃分，并據(jù)此構(gòu)建全國學(xué)會(huì)潛在法律風(fēng)險(xiǎn)防控要點(diǎn)矩陣，將風(fēng)險(xiǎn)防控點(diǎn)狀結(jié)構(gòu)變成網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)從早期、外圍研判學(xué)會(huì)的潛在法律風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)對(duì)學(xué)會(huì)可能發(fā)生的高頻法律風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警。

（二）制定法律風(fēng)險(xiǎn)防范指南

基于對(duì)潛在法律風(fēng)險(xiǎn)防控要點(diǎn)的識(shí)別與評(píng)估，將風(fēng)險(xiǎn)防控融入學(xué)會(huì)的管理制度及業(yè)務(wù)流程，制定全國學(xué)會(huì)法律風(fēng)險(xiǎn)防范指南，為全國學(xué)會(huì)提供標(biāo)準(zhǔn)化的法律文書模板、過程指導(dǎo)手冊(cè)，既包括各項(xiàng)預(yù)防性措施，也包括針對(duì)突發(fā)性事件的應(yīng)急管理預(yù)案；既包括具體的風(fēng)險(xiǎn)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(shí)，還要根據(jù)學(xué)會(huì)在不同時(shí)期的發(fā)展方向和發(fā)展重點(diǎn)，對(duì)法律風(fēng)險(xiǎn)防范指南進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，確保實(shí)現(xiàn)對(duì)法律風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)防控內(nèi)生動(dòng)力

學(xué)會(huì)自身法律意識(shí)淡薄是引發(fā)法律風(fēng)險(xiǎn)的主要原因。為充分提升學(xué)會(huì)法治建設(shè)的主動(dòng)性，建議立足問題導(dǎo)向和方向引領(lǐng)，將法律風(fēng)險(xiǎn)防控納入學(xué)會(huì)能力評(píng)價(jià)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(píng)價(jià)改革促進(jìn)學(xué)會(huì)認(rèn)識(shí)風(fēng)險(xiǎn)防控對(duì)學(xué)會(huì)生存發(fā)展的戰(zhàn)略性意義，推動(dòng)學(xué)會(huì)以制度建設(shè)、流程規(guī)范為重點(diǎn)，積極圍繞自身業(yè)務(wù)特征構(gòu)建法律風(fēng)險(xiǎn)防控管理工作機(jī)制，形成風(fēng)險(xiǎn)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(huì)法律風(fēng)險(xiǎn)防控工作由事務(wù)型、被動(dòng)型、救濟(jì)型向管理型、主動(dòng)型、預(yù)防型轉(zhuǎn)變[6]。

五、研究展望

依法辦會(huì)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(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)快速發(fā)展，學(xué)會(huì)的法治化建設(shè)應(yīng)當(dāng)充分借鑒信息時(shí)代的法治文明經(jīng)驗(yàn)，推動(dòng)整個(gè)法律風(fēng)險(xiǎn)防控工作的信息化、智能化、系統(tǒng)化。可以充分利用信息化手段加強(qiáng)對(duì)學(xué)會(huì)法律風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)律性研判，推動(dòng)法律風(fēng)險(xiǎn)防控對(duì)學(xué)會(huì)各項(xiàng)工作的全覆蓋，實(shí)現(xiàn)法律風(fēng)險(xiǎn)防控的全過程、在線、動(dòng)態(tài)閉環(huán)管理[7]，為依法辦會(huì)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。

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