吳晶妹+++邵俊睿

摘要：眾籌業(yè)整體規(guī)模呈猛增之勢，股權(quán)眾籌更是成為融資方和投資者偏好的投融資方式，然而股權(quán)眾籌融資企業(yè)往往為初創(chuàng)型企業(yè)，企業(yè)規(guī)模小，成立時(shí)間短，同時(shí)現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)模型較少涉及此類企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)分析，因此股權(quán)眾籌融資企業(yè)存在逆向選擇的可能性。文章運(yùn)用Z評分模型分析了新三板和股權(quán)眾籌平臺餐飲行業(yè)、酒店行業(yè)、教育行業(yè)和零售行業(yè)的整體風(fēng)險(xiǎn)情況，并利用卡方檢驗(yàn)分析兩個(gè)平臺上述行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)是否存在較大偏差，最后對投資者在股權(quán)眾籌平臺的投資以及股權(quán)眾籌平臺對融資項(xiàng)目信用風(fēng)險(xiǎn)管理提出了相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：股權(quán)型眾籌；眾籌監(jiān)管；信用風(fēng)險(xiǎn)管理

投資者在決定投資前應(yīng)對行業(yè)及融資企業(yè)進(jìn)行全面的風(fēng)險(xiǎn)分析。目前，國內(nèi)外學(xué)者對于企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)度量的研究對象主要集中于上市企業(yè)，對中小型非上市企業(yè)的研究較少，股權(quán)型眾籌融資企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量也尚未有較多研究涉及。對于上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型主要有兩大類，第一類基于大量歷史數(shù)據(jù)，主要包括Altman（1986）的Z評分模型和Ohlson（1980）的剩余收益估價(jià)模型（Residual Income Valuation Model）。第二類基于Merton（1973）的Black-Scholes期權(quán)定價(jià)模型，主要包括Longstaff和Schwartz（1995）的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型和Jarrow和Turnbull（1995）的信用風(fēng)險(xiǎn)模型。盡管各家眾籌平臺公司對于融資企業(yè)的信息公開都有一定的要求，然而我國股權(quán)眾籌相關(guān)法律和監(jiān)管措施較少，國內(nèi)各平臺對融資企業(yè)的信息披露要求也無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)作為初創(chuàng)型企業(yè)，規(guī)范的財(cái)務(wù)審計(jì)報(bào)告帶來的財(cái)務(wù)成本較高，企業(yè)財(cái)務(wù)信息往往規(guī)范程度較低，信息不對稱程度較高，因此投資者無法根據(jù)其公開的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)運(yùn)用第一類上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型對股權(quán)型眾籌融資企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)量化分析。同時(shí)基于Black-Scholes期權(quán)定價(jià)模型的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型往往需要對企業(yè)權(quán)益價(jià)值及其波動進(jìn)行估計(jì)，對于股權(quán)型眾籌企業(yè)也無法估計(jì)上述參數(shù)，因此投資者無法運(yùn)用第二類上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型對股權(quán)型眾籌融資企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)量化分析。

本文將研究初創(chuàng)型企業(yè)是否會利用投資者缺乏信用風(fēng)險(xiǎn)分析工具及信息不對稱的情況，采取逆向選擇的方式，利用股權(quán)眾籌平臺進(jìn)行融資。本文主要以全國中小企業(yè)股份轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)（下稱新三板）上市企業(yè)為理論組，運(yùn)用Z評分模型對新三板2015年餐飲、酒店、教育和零售四大行業(yè)情況進(jìn)行分析預(yù)測，同時(shí)以人人投平臺作為股權(quán)眾籌平臺代表，將其2015年上述四個(gè)行業(yè)融資項(xiàng)目作為實(shí)驗(yàn)組，分析相關(guān)融資企業(yè)目前經(jīng)營分紅情況。最后運(yùn)用卡方檢驗(yàn)分析人人投平臺融資企業(yè)與新三板上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)情況是否存在偏差，是否存在人人投平臺融資企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)更高的情況，同時(shí)分析新三板上市公司的行業(yè)研究是否對股權(quán)眾籌平臺融資企業(yè)行業(yè)情況有預(yù)測作用。

一、 Z評分模型對新三板企業(yè)的分析

1. Z評分模型概述。早在20世紀(jì)30年代，研究人員就開始了對企業(yè)破產(chǎn)預(yù)測的信用評級模型或是危機(jī)預(yù)測研究。R. F. Smith和A. H. Winakor（1935）提出“破產(chǎn)公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)比率顯著的與其他持續(xù)經(jīng)營的公司不同”，W. B. Hickman（1958）開始研究遭遇償債困難的大公司相關(guān)財(cái)務(wù)比率。Beaver（1966）提出了“現(xiàn)金流量/負(fù)債總額作為單一財(cái)務(wù)變量進(jìn)行違約預(yù)測”。1968年，美國紐約大學(xué)教授Edward I.Altman提出了Z評分模型，將現(xiàn)行判別分析方法運(yùn)用于財(cái)務(wù)分析和信用風(fēng)險(xiǎn)評估，并在1977年對該模型進(jìn)行了修正與擴(kuò)展。Z評分模型成為了西方國家信用風(fēng)險(xiǎn)度量的主流模型之一。

Z評分模型主要用來預(yù)測一家公司在未來2年內(nèi)破產(chǎn)的可能性。該模型為線性組合，利用了預(yù)測標(biāo)的公司的五個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)為基礎(chǔ)，加權(quán)后獲得Z評分，模型的系數(shù)通過以已宣布破產(chǎn)的相似規(guī)模公司為樣本獲得的。在最初的測試中，Z評分模型對兩年內(nèi)公司破產(chǎn)的預(yù)測準(zhǔn)確率為72%。經(jīng)過后續(xù)一系列調(diào)整和測試，預(yù)測能力提高為80%～90%。

Z評分模型原始公式為Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5，X1為營運(yùn)資本/總資產(chǎn)，X2為留存收益/總資產(chǎn)，X3為息稅前收益/總資產(chǎn)，X4為權(quán)益市價(jià)/賬面負(fù)債，X5為銷售收入/總資產(chǎn)。在Z評分模型中，Z值越小表示企業(yè)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)越高，同時(shí)奧爾特曼還提出了判斷企業(yè)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間：若Z值大于2.99則公司處于安全區(qū)域，若Z值在1.81到2.99之間則公司處于關(guān)注區(qū)域，若Z值在1.81以下，則公司處于危險(xiǎn)區(qū)域。

2. Z評分模型對新三板企業(yè)的分析預(yù)測。

（1）數(shù)據(jù)選擇。本文從新三板選取上市公司進(jìn)行Z評分分析，新三板是經(jīng)國務(wù)院批準(zhǔn)設(shè)立的全國性證券交易場所，掛牌企業(yè)主要為創(chuàng)新型、創(chuàng)業(yè)型、成長型中小微企業(yè)。新三板掛牌上市標(biāo)準(zhǔn)較低，主要掛牌條件為：①依法設(shè)立且存續(xù)滿兩年；②業(yè)務(wù)明確，具有持續(xù)經(jīng)營能力；③公司治理機(jī)制健全，合法規(guī)范經(jīng)營；④股權(quán)明晰，股票發(fā)行和轉(zhuǎn)讓行為合法合規(guī)；⑤主辦券商推薦并持續(xù)督導(dǎo)。相比于國內(nèi)上海證券交易所及深圳證券交易所上市的公司，新三板掛牌條件并未對企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模、盈利指標(biāo)、股本和現(xiàn)金流情況做出要求。可以認(rèn)為新三板掛牌企業(yè)在一定程度上與股權(quán)型眾籌融資企業(yè)類型相似。同時(shí)新三板掛牌企業(yè)屬于成長期企業(yè)，股權(quán)眾籌企業(yè)屬于種子期企業(yè)，前者為后者發(fā)展的下一階段。因此本文從新三板掛牌上市的股票中選擇了238支股票進(jìn)行分析，所選擇上市企業(yè)涉及了酒店行業(yè)、餐飲業(yè)、教育服務(wù)業(yè)和零售業(yè)四個(gè)行業(yè)，其中酒店行業(yè)有84家公司，餐飲業(yè)有20家公司，教育業(yè)有93家公司，零售業(yè)有41家公司。

根據(jù)2015年末238家企業(yè)的審計(jì)報(bào)告，可以獲得上述企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，計(jì)算得到營運(yùn)資本/總資產(chǎn)、留存收益/總資產(chǎn)、息稅前收益/總資產(chǎn)和銷售收入/總資產(chǎn)這四個(gè)比率?？紤]到：①新三板股票交易包括做市轉(zhuǎn)讓和協(xié)議轉(zhuǎn)讓，協(xié)議轉(zhuǎn)讓股票交易活躍度較差同時(shí)轉(zhuǎn)讓價(jià)格會出現(xiàn)非公允價(jià)格；②部分股票在2015年后上市，在2015年末無股票交易價(jià)格，無法獲得股票市值。本文將對權(quán)益市價(jià)/賬面負(fù)債比例進(jìn)行處理。若該企業(yè)2015年每股凈收益為正，則以新三板股票平均市盈率、該企業(yè)2015年每股凈收益和該企業(yè)總股本的乘積作為權(quán)益市價(jià)的替代值，若該企業(yè)2015年每股凈收益為負(fù)，則以該企業(yè)所有者權(quán)益作為權(quán)益市價(jià)的替代值。根據(jù)上述方法，可以得到所有企業(yè)的權(quán)益市價(jià)/賬面負(fù)債。利用Z模型的原始模型，可以獲得238家企業(yè)2015年末的Z值。在238家企業(yè)中，本文將企業(yè)所有者權(quán)益為負(fù)值、總市值超過100億元以及協(xié)議轉(zhuǎn)讓價(jià)格超過100億元的企業(yè)假設(shè)為異常值，予以剔除。經(jīng)過調(diào)整后，酒店行業(yè)被剔除4家企業(yè)，共80家企業(yè)納入理論組；餐飲行業(yè)被剔除1家企業(yè)，共19家企業(yè)納入理論組；教育行業(yè)被剔除7家企業(yè)，共86家企業(yè)納入理論組；零售行業(yè)無調(diào)整，仍為41家企業(yè)納入理論組。endprint

（2）各行業(yè)Z評分情況。在酒店行業(yè)，平均Z值為22.52，其中Z評分超過2.99的有56家企業(yè)，占比70%，Z評分低于或等于2.99的有24家企業(yè)，占比30%。在餐飲行業(yè)，平均Z值為11.29，其中Z評分超過2.99的有17家企業(yè)，占比89.47%， Z評分低于或等于2.99的有2家企業(yè)，占比10.53%。在教育行業(yè)，平均Z值為60.02，其中Z評分超過2.99的有70家企業(yè)，占比81.4%，Z評分低于或等于2.99的有16家企業(yè)，占比18.6%。在零售行業(yè)，平均Z值為23.41，其中Z評分超過2.99的有31家企業(yè)，占比75.61%，Z評分低于或等于2.99的有10家企業(yè)，占比24.39%。

根據(jù)這4個(gè)行業(yè)Z值的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，餐飲業(yè)平均Z值最低，為11.29，行業(yè)整體風(fēng)險(xiǎn)最大，但是Z值低于（或等于）2.99的企業(yè)占比最低，說明餐飲行業(yè)企業(yè)間經(jīng)營情況差距不大。教育行業(yè)平均Z值最高，為60.02，教育行業(yè)整體經(jīng)營情況較好，利潤較高。

二、 新三板與股權(quán)眾籌平臺行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)對比分析檢驗(yàn)

1. 檢驗(yàn)假設(shè)。

（1）新三板上市公司與股權(quán)眾籌平臺融資企業(yè)發(fā)展階段、企業(yè)性質(zhì)等類似，具有可比性。根據(jù)2015年末數(shù)據(jù)，新三板上市公司約95%為中小微企業(yè)，69%為小微企業(yè)。股權(quán)眾籌融資企業(yè)基本為初創(chuàng)型企業(yè)，企業(yè)規(guī)模相對較小。整體看，新三板上市公司屬于股權(quán)眾籌平臺融資企業(yè)發(fā)展的下一階段，同時(shí)股權(quán)眾籌融資企業(yè)為了從公開渠道獲得融資，其財(cái)務(wù)報(bào)表和經(jīng)營情況也會對外公開，與新三板上市公司一樣具有信息公開的特點(diǎn)。因此本文以新三板上市公司作為理論組，與股權(quán)眾籌平臺融資企業(yè)進(jìn)行對比分析。

（2）Z評分模型主要預(yù)測企業(yè)在未來2年破產(chǎn)的可能性。本文選擇2015年在人人投平臺上成功融資的企業(yè)，企業(yè)在融資時(shí)都會承諾一定的分紅比例，同時(shí)初創(chuàng)型企業(yè)對公開市場的信用也較為看重，因此若在2017年6月末前，該企業(yè)未履行承諾進(jìn)行分紅，則可被定義為企業(yè)經(jīng)營失敗，即若股權(quán)眾籌平臺融資企業(yè)未履行分紅承諾的風(fēng)險(xiǎn)與融資企業(yè)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)一致。

2. 研究方法。本文使用了卡方檢驗(yàn)對新三板和股權(quán)眾籌平臺行業(yè)分析進(jìn)行對比分析檢驗(yàn)，卡方檢驗(yàn)適用于比較兩個(gè)及以上樣本率以及兩個(gè)分類變量關(guān)聯(lián)性分析，本質(zhì)是比較理論頻數(shù)和實(shí)際頻數(shù)的擬合優(yōu)度問題。根據(jù)企業(yè)類型可比性及風(fēng)險(xiǎn)一致性假設(shè)，通過Z評分模型預(yù)測理論組企業(yè)餐飲、酒店、零售及教育四個(gè)行業(yè)兩年后的風(fēng)險(xiǎn)情況，得到不同行業(yè)中存在破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)的相關(guān)頻數(shù)。同時(shí)通過股權(quán)眾籌融資平臺2015年獲得融資企業(yè)在2017年6月末前是否分紅的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，可得到餐飲、酒店、零售及教育四個(gè)行業(yè)企業(yè)融資后分紅的相關(guān)頻數(shù)。為了對股權(quán)眾籌平臺融資企業(yè)是否存在逆向選擇及道德風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，本文選取了卡方檢驗(yàn)作為研究方法，對上述兩類企業(yè)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性進(jìn)行擬合。

3. 數(shù)據(jù)選擇與行業(yè)指標(biāo)分析。本文以人人投平臺股權(quán)眾籌融資企業(yè)為研究對象，人人投平臺為國內(nèi)主要股權(quán)眾籌平臺之一，成立于2014年，投資標(biāo)的均為有實(shí)體店的股權(quán)眾籌融資企業(yè)。自成立之日起，共有353個(gè)項(xiàng)目在人人投平臺上成功獲得融資。由于人人投平臺主要融資企業(yè)均在酒店、餐飲、教育和零售四大行業(yè)，同時(shí)融資方式均為股權(quán)眾籌融資，因此本文選擇人人投平臺股權(quán)眾籌融資企業(yè)作為研究對象。

根據(jù)人人投平臺公開數(shù)據(jù)，2015年酒店、餐飲、教育和零售四大行業(yè)中總共有204家企業(yè)在人人投平臺上完成股權(quán)眾籌融資，平均融資金額248萬，平均年分紅收益率為13.54%，截至2017年末，共有148個(gè)項(xiàng)目向投資者發(fā)放分紅，占比72.55%，其中酒店行業(yè)股權(quán)眾籌項(xiàng)目24個(gè)，平均年分紅收益率17.18%，已發(fā)放分紅項(xiàng)目18個(gè)，占比75%；餐飲行業(yè)股權(quán)眾籌項(xiàng)目139個(gè)，平均年分紅收益率13.02%，已發(fā)放分紅項(xiàng)目93個(gè)，占比67%；教育行業(yè)股權(quán)眾籌項(xiàng)目19個(gè)，平均年分紅收益率14.57%，已發(fā)放分紅項(xiàng)目18個(gè)，占比95%；零售行業(yè)股權(quán)眾籌項(xiàng)目22個(gè)，平均年分紅收益率11.96%，已發(fā)放分紅項(xiàng)目19個(gè)，占比86%。餐飲行業(yè)分紅企業(yè)占比和平均年分紅收益率為四個(gè)行業(yè)最低，與新三板行業(yè)Z評分模型分析中餐飲行業(yè)分析結(jié)果一致，餐飲行業(yè)整體風(fēng)險(xiǎn)最高。教育行業(yè)分紅企業(yè)占比為四個(gè)行業(yè)最高，與新三板行業(yè)Z評分模型分析中教育行業(yè)分析結(jié)果一致，教育行業(yè)整體經(jīng)營較好。

4. 卡方檢驗(yàn)。酒店行業(yè)中，存在破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的新三板企業(yè)和股權(quán)眾籌融資企業(yè)分別為24家和6家，不存在破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的新三板企業(yè)和股權(quán)眾籌融資企業(yè)分別為56家和18家。對酒店行業(yè)進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，可以得到P值為0.63，人人投股權(quán)眾籌平臺與新三板酒店行業(yè)整體風(fēng)險(xiǎn)對比尚無法認(rèn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

餐飲行業(yè)中，存在破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的新三板企業(yè)和股權(quán)眾籌融資企業(yè)分別為2家和46家，不存在破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的新三板企業(yè)和股權(quán)眾籌融資企業(yè)分別為17家和93家。對餐飲行業(yè)進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，可以得到P值為0.04，人人投股權(quán)眾籌平臺中有破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)占比49%，顯著大于新三板餐飲行業(yè)的12%，整體看股權(quán)眾籌平臺餐飲行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)更大。

教育行業(yè)中，存在破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的新三板企業(yè)和股權(quán)眾籌融資企業(yè)分別為16家和1家，不存在破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的新三板企業(yè)和股權(quán)眾籌融資企業(yè)分別為70家和18家。對教育行業(yè)進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，可以得到P值為0.15，人人投股權(quán)眾籌平臺與新三板教育行業(yè)整體風(fēng)險(xiǎn)對比尚無法認(rèn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

零售行業(yè)中，存在破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的新三板企業(yè)和股權(quán)眾籌融資企業(yè)分別為10家和3家，不存在破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的新三板企業(yè)和股權(quán)眾籌融資企業(yè)分別為31家和19家。對零售行業(yè)進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，可以得到P值為0.31，人人投股權(quán)眾籌平臺與新三板零售行業(yè)整體風(fēng)險(xiǎn)對比尚無法認(rèn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

5. 實(shí)證結(jié)果。根據(jù)股權(quán)眾籌平臺與新三板在酒店行業(yè)、餐飲行業(yè)、教育行業(yè)與零售行業(yè)的卡方檢驗(yàn)，可以得到僅有在股權(quán)眾籌融資平臺上融資的餐飲業(yè)公司整體風(fēng)險(xiǎn)顯著大于新三板上市企業(yè)，這是因?yàn)椴惋嫎I(yè)公司整體門檻較低，資金投入量較低，市場淘汰率高，營運(yùn)期限短，一般的餐飲公司往往無法達(dá)到新三板上市的基本要求。存在一定的逆向選擇。endprint

三、 結(jié)論與建議

通過卡方檢驗(yàn)分析人人投平臺融資企業(yè)與新三板上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)對比情況，股權(quán)眾籌平臺餐飲行業(yè)融資企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)更高，同時(shí)新三板酒店行業(yè)、教育行業(yè)及零售行業(yè)的行業(yè)研究對股權(quán)眾籌平臺融資企業(yè)行業(yè)情況有預(yù)測作用。

為了控制投資風(fēng)險(xiǎn)，對于投資者來說，本文有以下幾條建議：

1. 在股權(quán)眾籌平臺的餐飲行業(yè)融資企業(yè)最多，然而風(fēng)險(xiǎn)最高，主要由于相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)管理和分析手段的缺失同時(shí)餐飲企業(yè)本身交易量大，現(xiàn)金交易占比較高，經(jīng)營者構(gòu)造虛假經(jīng)營情況成本與門檻較低，信息不對稱情況較為普遍，導(dǎo)致初創(chuàng)型餐飲企業(yè)有強(qiáng)烈的動機(jī)選擇在股權(quán)眾籌平臺進(jìn)行融資，存在一定的逆向選擇情況。

2. 若投資者選擇在股權(quán)眾籌平臺進(jìn)行服務(wù)行業(yè)的股權(quán)投資，應(yīng)選擇酒店行業(yè)、教育行業(yè)及零售行業(yè)項(xiàng)目，上述行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)小于餐飲行業(yè)，餐飲行業(yè)的投資分紅的可能性相對較低，若投資者希望投資餐飲行業(yè)中小企業(yè)獲得超額利潤，可以選擇新三板餐飲企業(yè)進(jìn)行投資。

3. 由于部分股權(quán)眾籌平臺信息公開要求相對較低，對于酒店行業(yè)、教育行業(yè)及零售行業(yè)，投資者可以通過分析新三板相關(guān)行業(yè)情況，進(jìn)而評估股權(quán)眾籌平臺上述行業(yè)的整體風(fēng)險(xiǎn)情況。

為了控制平臺運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)，對于股權(quán)眾籌平臺來說，本文有以下幾條建議：

1. 股權(quán)眾籌平臺在項(xiàng)目審核時(shí)應(yīng)該著重關(guān)注餐飲業(yè)，對融資人加大信息披露要求，對項(xiàng)目自有資金出資較低的企業(yè)應(yīng)該著重審查，防止信用風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生。

2. 增加融資者路演的次數(shù)，加大投資者與融資人的接觸，由于餐飲企業(yè)投資金額較小，若增加融資雙方的互動，在一定程度上增加融資方欺詐的成本，提高投資者判斷的準(zhǔn)確性。

3. 對餐飲融資企業(yè)的現(xiàn)金流，交易情況及運(yùn)營情況進(jìn)行定期跟蹤及監(jiān)督，同時(shí)強(qiáng)化企業(yè)在獲得投資后的信息披露，防止企業(yè)進(jìn)行損益調(diào)整，減少分紅額度。

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重點(diǎn)項(xiàng)目：2017年國家電網(wǎng)公司委托項(xiàng)目“信用評價(jià)方法及信用指標(biāo)評價(jià)體系研究”。

作者簡介：吳晶妹（1964-），女，漢族，黑龍江省黑河市人，中國人民大學(xué)財(cái)政金融學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)樾庞霉芾砝碚撆c實(shí)務(wù)；邵俊睿（1987-），男，漢族，江蘇省宿遷市人，中國人民大學(xué)財(cái)政金融學(xué)院博士生，研究方向?yàn)榻鹑趯W(xué)信用管理。

收稿日期：2017-09-12。endprint