DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 改革开放后，我国的电力体制改革经历了集资办电、政企分开等发展阶段，现已进入电力体制改革的新时代，新一轮电力体制改革以放开售电市场为核心，引发了一系列新变化，形成了新的运行体系。本文基于对我国电力体制改革历程的梳理，从市场主体、定价机制、市场交易、电力监管等方面对新一轮电力体制改革前后进行对比分析，发现了其中的新变化，基于PDCA构建了电力市场运行的新体系。最后，针对新体系运行提出了政策建议。 关键词 :新一轮电力体制改革，电力市场，电力监管 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 2015年3月15日，中共中央、国务院发布《关于进一步深化电力体制改革的若干指导意见》(中发[ 2015 ] 9号)，拉开了新一轮电力体制改革的序幕。中国电力体制改革在经历过集资办电、政企分开、早期电力市场化后，开启了以新一轮电改为代表的中国电力体制改革的新时代。
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user: 2. 中国电力体制改革迈入新时代 1949年10月，我国成立中央人民政府燃料工业部 1 ，归中央人民政府政务院 2 管理，下设电业管理总局，电业管理总局下设东北、华北、华东、中南、西南和西北6个大区电业管理局。这一时期，我国实行政企合一的电力管理体制，各大区电业管理局在中央的统一领导下分区域管理电力的生产运营。20世纪80年代，随着改革开放的不断深入，电力基础设施出现短缺，社会发电量无法满足经济发展的需要。为了解决电力短缺问题，我国开始进行电力体制改革探索 [ 1 ] ，经历了集资办电、政企分开、早期电力市场化三个阶段后，迈入电力体制改革新时代。 2.1. 集资办电(1978~1987) 1982年12月，国务院下发《关于征集国家能源交通重点建设基金的通知》(中发[ 1982 ] 49号文)，从各地区、各单位征集能源交通重点建设基金，用于能源与交通基本项目的建设。在政策与资金的支持下，华能汕头燃机电厂、华能大连电厂、华能福州电厂等众多独立电厂纷纷建成。1985年5月，《关于鼓励集资办电和实行多种电价的暂行规定》(国发[ 1985 ] 72号文)，提出集资办电可采用两种方式：一是集资扩建或新建电厂；二是集资单位向各电网买用电权，把这部分资金转为电力建设资金。同年8月，华东地区首先试行“二分钱办电政策”，即每度电征收二分钱电力建设基金用于办电，极大地缓解了华东地区电力短缺的问题。1987年12月，国务院批准了《关于征收电力建设资金暂行规定的通知》(国发[ 1987 ] 111号)，确定在全国范围内开始征收电力建设资金并以地方政府名义投入到电力建设项目中，推动了我国电力工程建设的步伐 [ 2 ] 。总体来看，“集资办电”政策使我国电力投资主体开始多元化，独立电厂纷纷建成，缓解了当时全国电力短缺的问题，但在政企合一的电力管理体制下，中央垄断问题依然存在，地方独立电厂并未受到完全意义上的公平对待。 2.2. 政企分开(1988~2001) 1988年7月，华东地区开始进行电力体制改革试点，成立华东电力联合公司和上海、江苏、浙江、安徽电力公司。同年12月，各大区联合电力公司成立，由能源部 3 直接管理，各省电力公司成立，由能源部和省人民政府管理。1991年12月，各大区联合电力公司分别改组为华北、东北、华东、华中、西北五大电力集团，负责各区电力的生产、建设与经营 [ 3 ] 。1993年3月，国务院撤消了能源部，重组电力工业部主管全国电力工业建设工作。1997年1月，国家电力公司成立，与电力工业部双轨制运行，电力工业从形式上实现了政企分开。1998年3月，电力工业部被撤销，国家电力公司承接了电力工业部下属的全部资产，作为国务院出资的企业独立运营，电力工业正式从中央层面实现了政企分开。1998年11月，国务院下发了《关于深化电力工业体制改革有关问题的意见》(国发[ 1998 ] 146号文)，正式开启了各省电力工业政企分开改革试点工作。截至2001年，全国大部分省份完成了电力工业的政企分开，但国家电力公司依然集发电资产、电网资产于一身，在电力行业中处于垄断地位。 2.3. 早期电力市场化改革(2002~2013) 2002年2月10日，国务院下发《国务院关于印发电力体制改革方案的通知》(国发[ 2002 ] 5号文)，确定“厂网分开、主辅分离、输配分开、竞价上网”的改革任务，通过资产重组实现国家电力公司的资产分为发电类和电网类。电网资产被重组为国家电网与南方电网；发电资产被重组为中国华能集团、中国大唐集团、中国华电集团、中国国电集团、中国电力投资集团，至此，厂网彻底分开，发电侧初步形成五大集团竞争局面。国务院将原国家电力公司直属的四个规划设计与水电施工类单位直接改组为中国水电工程顾问集团公司、中国电力工程顾问集团公司、中国水利水电建设集团公司和中国葛洲坝水利水电建设集团公司，电力工业实现了一定程度上的主辅分离。2011年9月，经国务院批准，中国电力建设集团有限公司和中国能源建设集团有限公司成立，标志着电力工业彻底实现主辅分离。总体来看，电力体制改革实现了电力工业的“厂网分开、主辅分离”，同时在发电侧引入了竞争机制，提高了发电市场运行效率，但输、配、售环节依然由电网企业垄断。 2.4. 新一轮电力体制改革开启(2014~) 2014年11月，国家发改委下发《关于深圳市开展输配电价改革试点的通知》(发改价格[ 2014 ] 2379号文)，率先在深圳市开启了新一轮电力体制改革。2015年3月15日，国务院下发《关于进一步深化电力体制改革的若干指导意见》(中发[ 2015 ] 9号文)，确立了“管住中间、放开两头”的体制架构。本次电力体制改革旨在打破垄断，改变电网企业统购统销电力的现状，推动市场主体直接交易，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用 [ 4 ] 。同年11月，电力体制改革六大核心配套文件出台，分别从输配电价改革、电力市场建设、电力交易机构组建、发用电计划放开、售电侧改革推进、燃煤自备电厂监督方面，明确了新一轮电力体制改革的要求及实施路径，至此，改革工作全面铺开。总体来看，售电侧的放开是本次电力体制改革的亮点，未来售电公司将包括电网企业的售电公司、拥有配电网运营权的售电公司、独立售电公司三大类，电力用户将享受到更实惠的电力价格与更优质的电力服务。
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user: 3. 中国电力体制改革的新变化 新一轮电力体制改革开启了我国电力市场化的新时代，带来了一系列的变化，归纳起来主要体现在四个方面。 3.1. 市场主体方面 新一轮电力体制改革前后，发电市场主体与输电市场主体并没有发生变化，配电市场主体与售电市场主体发生了较大变化。配电市场主体在原有的国家电网、南方电网以及部分地方电网公司之外，又向社会资本开放，可投资运营增量配电网，增加了取得配电网运营权的电厂、高新产业园区、经济技术开发区及其他社会资本投资的企业。售电市场主体针对不同客户实行了差异化。对于普通居民、农业、公用事业、公益性服务行业用户，售电主体依然是国家电网、南方电网和地方电力集团。对于电压等级110 kV (66 kV)及以上、部分35 kV电压等级的大工商业用户，售电主体依然是发电企业。对于其他进入电力市场交易的用户，售电主体主要有六类，分别是电网企业的售电公司、高新产业园区或经济开发区组建的售电公司、社会资本投资成立的售电公司、拥有分布式电源的用户或微网系统、公共服务行业和节能服务公司、发电企业投资和组建的售电公司。 3.2. 定价机制方面 新一轮电力体制改革前后，电价类别没有发生变化，依然分为上网电价、输配电价、销售电价、直接交易的大用户购电价格四类，但部分定价机制发生了变化。 上网电价依据是否参与市场竞争以及市场主体的不同分为三类，如图1所示：一是参与电力市场竞争的发电企业上网电价。此类电价主要实行两部制，即容量电价与电量电价，容量电价由国务院价格主管部门制定，电量电价由市场竞争形成；二是不参与电力市场竞争的发电企业上网电价，此类电价由相关价格主管部门根据发电项目经济寿命周期，按照合理补偿成本、合理确定收益和依法计税的原则核定；三是电厂与大用户直接交易的上网电价。此类电价由双方自愿协商确定。 从输配电价看，新一轮电力体制改革前后的电价类别没有变化，但定价机制发生了改变，如图2所示。新一轮电力体制改革后，共用网络输配电服务价格根据电网各电压等级的资产、费用、电量、线损率等情况，确定电网企业输配电业务准许收入，并按照“准许成本+合理收益”的原则进行核定。专项服务价格沿用改革前的定价机制。辅助服务价格方面，按照“谁受益、谁承担”的原则，建立辅助服务分 图1. 新一轮电力体制改革后上网电价的定价机制 担共享机制，主要通过用户与发电企业或电网企业签订合同来约定各自的辅助服务权利与义务。 从销售电价看，新一轮电力体制改革前后，销售电价的构成和定价机制均发生了明显变化，如图3所示。新一轮电力体制改革前，销售电价由购电成本、输配电损耗、输配电价、政府性基金构成。新一轮电力体制改革后，销售电价按照用户是否进入电力市场交易分为了两类：一是进入市场交易的用户销售电价。此类价格由市场交易价格、输配电价、政府性基金组成。其中，市场交易价格由市场竞争形成；输配电价根据电网各电压等级的资产、费用、电量、线损率等情况，由政府相关部门并按照“准许成本+合理收益”的原则进行核定；政府性基金及附加按照行政法规规定收取。二是不进入市场交易的用户销售电价。此类价格执行改革前的定价原则。 从直接交易的大用户购电价格看，新一轮电力体制改革前后，允许直接交易的大用户范围有所扩大，直接交易的大用户购电价格的组成和定价机制并没有实质性的改变，如图4所示。电压等级110 kV (66 kV)及以上并符合相关政策的大工商业用户的购电价格，由直接交易价格、电网输配电价、政府性基金及附加组成。其中，直接交易价格由大用户与发电企业自主协商确定；电网输配电价由电网企业向用户或发 图2. 新一轮电力体制改革后输配电价的定价机制 图3. 新一轮电力体制改革后销售电价的定价机制 图4. 新一轮电力体制改革后直接交易用户购电价格定价机制 电企业收取，具体分摊比例由用户与发电企业协商确定；政府性基金及附加按照国家标准，由电网企业代国家向用户收取。新一轮电力体制改革后，除了电压等级110 kV (66 kV)及以上的大工商业用户，部分35 kV的工商业用户也可与发电厂直接交易，定价机制继续按改革前的规定执行。 3.3. 市场交易方面 新一轮电力体制改革前，电力市场交易形式主要有两种：一是大用户直购电，即电压等级110 kV (66 kV)及以上的大工商业用户与发电企业直接交易。二是公共电网售电，即发电企业将电力销售给电网企业，电网企业再将电力卖给用户。新一轮电力体制改革后，增加了一种电力市场交易形式——竞价交易，即发电企业、售电公司、电力用户通过自主协商或集中竞价的方式在电力交易机构进行交易。电力交易机构负责提供结算依据，电网企业负责收费、结算，并对其供电营业区承担保底供电服务。 3.4. 电力监管方面 新一轮电力体制改革前后，由于市场主体与交易机制的变化，监管主体与监管对象也发生了变化。改革前，我国电力市场主要由国家能源局负责制定电力政策、监管电力市场运行、监督检查有关电价、监督电力安全生产。改革后，国家与各省级电力交易机构相继建立，国家能源局除依法履行改革前的监管职责外，还需会同地方政府对区域电力市场及国家级电力交易机构实施监管。国家能源局的派出机构除依法履行改革前的监管职责外，还需会同地方政府电力市场管理部门，负责监督省(市、区)电力市场主体操纵力、公平竞争、电网公平开放、交易行为，并对省级电力交易机构实施监管。此外，国家级电力交易机构方面，由当地电网企业、发电企业、售电企业、电力用户选派代表组成电力交易中心市场管理委员会，负责研究电力交易机构章程、交易运营规则、提出交易机构高级管理人员建议、协调电力市场相关事项。各省级电力交易机构方面，由当地电网企业、发电企业、售电企业、电力用户选派代表组成各省级电力交易中心市场管理委员会，负责提出各省电力市场建设建议，讨论交易和运营规则及细则、听取市场主体诉求、协调矛盾、监督电力市场运营和交易规则执行等，国家能源局及其派出机构可以派出人员参与相关会议。
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user: 4. 中国电力市场改革后的运行新体系 新一轮电力市场改革按照安全稳定、统筹兼顾、公平开发、节能减排等原则有序开展，形成了运行的新体系，包括三个部分，如图5所示：一是市场规则设定；二是运行效果评价；三是问题分析。这三个部分按照PDCA循环的方式构成了一个动态、闭环、持续改进的运行体系。 P (计划)环节进行市场规则设定。其中，市场准入要求通过改变准入单机容量、电力用户电压等级、售电企业注册资质等条件影响市场主体的数量，继而影响市场竞争是否充分；交易品种设定要按照交易范围(省内、省外)、交易期限(年、月)、交易组织方式(双边协商交易、集中交易)、交易标的(电能、合同转让)进行重新设定，满足市场发展和交易主体要求；发用电计划放开方式包含确定放开电量比例、省内发电计划和市场电量衔接方式、跨区跨省送电与省电力市场衔接方式、偏差电量处理方式。输配电价按照允许合理收益方式核定输配电价水平，并以此为基础核定分电压等级、分用户类别的输配电价；售电侧放开方式主要是明确售电市场主体要求、业务范围、市场化交易方式、信用体系建设和风险防范要求，培育多元售电主体，形成“多买——多卖”格局。 D (执行)环节即试点运行并进行效果评价。新一轮电力市场改革激发了市场活力，能够释放出电力市场的改革红利，但是同时也会引发市场风险。市场红利可以从提高用户服务水平、促进地方经济发展、促进节能减排和清洁能源发展、促进电力行业效率提升、完善市场交易要素几方面进行分析；可能带来 图5. 电力市场改革后的运行新体系 的风险包括市场垄断、安全稳定两方面。 C (检查)环节在综合考虑电改初期配套政策、监管机制尚未完善的条件下，进行潜在问题的检查和分析，提出改进措施。未来新一轮电改容易发生的问题包括防范市场力、解决输电阻塞、统筹协调计划市场电量等。 A (反馈)环节将试运行中发现的问题及时反馈，并从P (计划)源头上找原因，通过调整市场规则改善新体系的运行效果。
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user: 5. 中国电力体制改革新体系运行的政策建议 5.1. 电力市场监管机构应实现政监分离 2013年，国务院将原能源局与电监会的职责整合，重组国家能源局，仍由国家发改委管理。国家能源局作为我国电力市场的监管机构，采用内设机构与外派机构相结合的方式，负责电力发展规划、政策的制定；承担电力体制改革有关工作；监管电力市场运行的相关业务和电力安全生产管理。这种“政监合一”的监管模式使得政策制定部门和监管执行部门之间产生职责交错，影响监管效果。事实上，世界先进国家在电力市场监管方面多采用政监分离模式。以澳大利亚为例，澳大利亚电力市场监管机构从上至下依次为澳大利亚能源委员会、澳大利亚能源市场委员会、澳大利亚能源监管局。其中，澳大利亚能源委员会负责制定宏观政策；澳大利亚能源市场委员会负责制定国家电力市场监管规则、实施细则；澳大利亚能源监管局负责监管国家电力市场运行与国家电力法、条例、规则的执行情况 [ 5 ] 。澳大利亚的政策制定机构能源市场委员会与监管执行机构能源监管局相分离，有利于彼此分权、互相监督，更有效的发挥其专业性。随着电力市场化改革的推进，未来我国也可借鉴澳大利亚的监管模式，将政策制定部门与监管执行部门独立，由国家能源局负责监管电力市场运行与电力安全生产，由国家发改委负责制定电力相关政策与发展规划。 5.2. 发电侧上网电价逐步实现全量竞价 新一轮电力体制改革后，我国采用了增量电量市场化原则，即计划内的电量执行国家制定的上网电价，计划之外的电量上网电价实行两部制。这是由于我国各地经济发展水平、电力供求现状存在较大差异，电力需求增长率和系统平均供电成本长期波动，导致上网电价的改革必须分阶段实施，以保证电价水平相对稳定，确保社会正常生产生活。但从国际经验来看，当电力市场化改革进入成熟期，发电端的竞争会逐渐加剧，计划电量的比重会由大到小，增量电量的比重会由小到大，最终实现全量竞价，即所有的上网电量都将由市场定价。全量竞价上网，有利于促使发电企业挖潜降耗，降低生产成本，提高企业效益；有利于在发电端形成科学合理、相对稳定的上网电价，降低用户成本；有利于真实反映燃料价格变动情况、电力市场供需情况。随着电力市场化逐渐成熟，我国发电侧上网电价也应逐步实行全量竞价，使资源通过电价机制得到最优配置。 5.3. 电力交易机构逐步向电力交易所转型 现阶段，为了改变传统计划体制下电网企业统购统销的经营模式，政府组建了电力交易机构。依据《关于电力交易机构组建和规范运行的实施意见》(发改经体[ 2015 ] 2752号文)，交易机构不以营利为目的，在政府监管下为市场主体提供规范透明的电力交易服务。交易机构具体职能：一是负责市场交易平台的建设、运营、管理；二是负责市场交易的组织，提供结算依据和相关服务，汇总电力用户与发电企业自主签订的双边合同；三是负责市场主体注册和管理，披露和发布市场信息。然而，这种定位与职能仅仅符合我国当前电力市场发展阶段。从世界各国电力体制改革的经验来看，当日前市场、实时平衡市场、辅助服务市场、中长期合约市场建成后，容量市场与金融市场必将会产生，电力体制改革会逐步与金融体制改革相结合，最终形成电力交易所。电力交易所通过开发不同品种的电力交易产品，通过金融性电力远期合约、电力期货合约、电力期权合约、电力差价合约、金融输电权合约等，进行电力现货、远期现货、期货交易，为发电企业、售电公司、用户等市场主体提供远期价格基准与风险管理手段。 5.4. 独立售电公司探索多元化业务开展 新一轮电力体制改革后，售电市场会出现大量独立售电公司，独立售电公司最基础的盈利模式就是买卖电力获取差价。随着更多的社会资本进入售电市场，市场竞争会进一步加大，独立售电公司想要在售电市场继续生存，必须拓展业务领域，开展多元化业务。具体包括：一是利用掌握的用户用电数据，帮助用户分析用电情况，为用户制定分时、分季等个性化、多样化的电价套餐；二是为用户提供电、气、热、冷等多种能源供应，并对各种能源使用情况分类列示，让用户对自己的用能信息了如指掌 [ 6 ] ；三是为用户提供家庭能耗数据与邻里能耗信息，为用户设计个性化节能方案；四是利用智能用电系统分析用户用电情况与习惯，制定多样化的需求侧管理方案，例如根据用电高峰与低谷情况，制定分时电价、季节电价等各种组合策略，鼓励、引导用户错峰用电；五是在有稳定的现货市场基础上，拓展电力金融衍生品业务，利用电力金融衍生品套期保值，在满足客户金融服务需求的同时，对冲电力价格的市场波动风险；六是在技术成熟时，进行能源托管服务，对企业用能设备的利用效率、用能方式进行承包管理，通过降低用能企业的成本收取一定比例的费用。
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user: 致 谢 感谢国家社会科学基金及国网陕西电力公司对本研究所给予的支持。同时，向本文参考文献的学者及刊物致以诚挚的谢意。最后，感谢周围同事及朋友对我们的帮助！
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user: 摘 要 学术界对在职消费与企业业绩的敏感性一直存有争议，代理观和效率观各执一词。本文从制度创新视角，选用中国石化行业上市公司2013~2015年数据对在职消费与企业业绩的敏感性进行了研究，研究发现：在石化企业中，在职消费与业绩负相关关系不显著，企业规模对在职消费与企业业绩的敏感性会产生影响。企业规模较大时，在职消费对企业业绩的正向敏感性较高。本文的研究结果支持了效率观，并为完善公司内部激励制度，增进企业价值提供了经验证据。 关键词 :在职消费，企业业绩，敏感性 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 学术界对在职消费与企业业绩的敏感性关系一直存有争议，一些学者认为在职消费作为代理成本的一部分会对企业业绩产生消极影响，另一些学者却认为在职消费可以作为有效激励经理人的方式从而提升企业业绩。两种相悖的观点并存，无法有效地指导企业实践。课题组在企业实地调研和访谈的基础上发现：脱离制度创新环境难以验证代理观和效率观的正确性。本文从制度创新视角，力图探究如何通过内部激励制度的创新，来抑制在职消费，从而达到提升企业价值的目的。 本文选取中国石化上市公司2013~2015年数据来检验在职消费是否影响企业业绩，若存在影响，影响为正面还是负面；其次，研究在职消费与企业业绩的敏感性，旨在为完善企业内部激励制度提供依据。
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user: 2. 文献回顾 根据委托—代理理论模型，假设委托人和代理人都是经济人，追求自身利益最大化，委托人希望实现公司价值最大化，而代理人追求个人利益最大化，两者由于信息不对称而发生利益冲突，代理人可能会牺牲委托人的利益追求个人利益，产生“委托代理问题”。在职消费是“委托代理问题”的核心问题之一，主要原因是在职消费作为一种隐性支出，并不直接在财务报表中披露，经营者有时也会将会计科目进行转换，更大程度地隐藏在职消费，方便了其利用在职消费实现个人利益最大化。因此，制定有效的企业内部激励制度，有助于减少代理成本和在职消费行为，能够有效地缓解所有者和经营者之间的利益冲突。 国内外学者对在职消费持两种观点：代理观和效率观。彭慧(2011)认为适当的在职消费作为激励契约的一部分同样能够发挥正向激励作用，但过度在职消费导致的激励成本增加会对公司绩效产生不利影响 [ 1 ] 。 “代理观”认为在职消费与企业业绩呈负相关关系，在职消费行为的存在会对企业业绩产生负面的影响。陈冬华等(2005)认为国有企业的职业经理人更加喜欢通过在职消费的方式对自己进行激励，对企业业绩产生负面影响 [ 2 ] 。赵羽(2013)认为在职消费会形成企业的代理成本，对企业的生产、经营状况产生负面的影响，会降低企业价值，间接导致股东利益受损 [ 3 ] 。徐光伟(2012)证明高管薪酬管制的结果导致隐形收益的增加，同时也降低了公司的价值 [ 4 ] 。Jensen等(1976)认为，在经营权和管理权分离的社会背景下，要对代理者进行有效的激励才能实现委托者的收益最大化，在职消费作为对职业经理人的一种奖励方式，会导致企业业绩下滑 [ 5 ] 。Hart (2001)指出在职消费作为高管的额外收益产生的成本要大于其带来的收益 [ 6 ] 。Fama (1980)认为，当薪酬不足以满足高管的需要时，在职消费作为额外奖励形成代理成本 [ 7 ] 。Berle等(1935)提出，当股东持股比较分散时，公司高管可能做出满足自己利益需要的经营决策，在职消费作为其中的一种方式会使企业业绩下滑 [ 8 ] 。 “效率观”认为在职消费作为一种对高管激励手段能够在一定程度上提高企业的经营业绩。郝斌斌等(2013)根据对创业板市场的研究表明，在职消费对企业业绩的正向影响是存在的 [ 9 ] 。Rajan等(2006)认为，在职消费是由于工作需要而产生的，所以在职消费可以更好地提高工作效率，对企业业绩产生正面影响 [ 10 ] 。Hughes (1978)指出，在职消费会以职位晋升的方式得到体现，会提高高管的职位，并不会对企业业绩产生负面影响 [ 11 ] 。孙世敏等(2016)的研究结果也支持了在职消费的“效率观” [ 12 ] 。 罗宏等(2008)、王明晓(2015)、Firth等(2006)、陈其安等(2013)、王爱国等(2015)、张铁铸等(2014)通过不同的样本检验了在职消费对企业业绩的正向及负向影响，多视角地探索了在职消费的影响因素，这些因素主要有高管薪酬、企业规模、财务杠杆、管理层权力、地区发展程度等 [ 13 ] - [ 18 ] 。但由于两种观点存有分歧，无法有效地指导企业实践，本文在检验在职消费对企业业绩影响的基础上，将从制度创新的视角，完善内部激励制度，为提升企业价值提供经验证据。
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user: 3. 研究设计 在职消费具有双重性质：第一种是基于经理人的个人行为而产生的在职消费，由于货币薪酬契约下规定的薪酬不能够满足经理人，而产生的经理人对自己的额外奖励。这种性质的在职消费通常会增加企业的运营成本，影响企业的运营效率，主要的表现形式是公款私用。第二种是基于高管工作需要而产生的在职消费，如报销差旅费、为高管提供配置齐全的办公室、提供专车等行为，如在高管工作时提供较好的就餐环境，出差时提供较方便快捷的交通方式节约了高管在途时间，将时间运用到更加重要的活动中去，有助于提高其工作效率。很多企业将这种在职消费作为激励高管积极工作的一种方式，相对于货币薪酬来讲，在职消费这种激励方式更加灵活可以随时调整。基于在职消费的双重性质，本文将探讨在职消费是否会对企业业绩产生正面或负面的影响及其主要影响因素。 3.1. 样本选取与数据来源 本文选取2013~2015年沪深两市石化行业137家企业为初选样本，并对以下两类企业进行了剔除：1) ST和*ST企业，这类企业业绩差，波动性大；2) 剔除各变量数据严重缺失的企业。数据均来源于国泰安数据库。数据处理主要运用SPSS.20进行统计分析。 3.2. 变量定义 3.2.1. 被解释变量 企业业绩(ROA)：目前学术界主要采用会计指标和市场指标两种方法来衡量企业业绩，国内主要选取会计指标来进行研究，其中净资产收益率和总资产收益两种指标被广泛应用，本文选用总资产收益率来计量企业业绩，用净资产收益率进行稳健性检验。 3.2.2. 解释变量 在职消费(NPC)：在职消费是指高管获得除货币薪酬以外的收益。本文不区分因个人机会主义行为产生的在职消费或是因工作需要而产生的在职消费。目前在职消费的计量方式有以下两种：1) 查阅公司年报附注中的“支付的其他与经营活动有关的现金流量”项目，搜集8项明显属于在职消费的项目，主要有：通讯费、办公费、业务招待费、差旅费、出国培训费、小车费、董事会费和会议费。高管从这8项中报销自己的支出容易获取额外的收益，将这8项数据加总得出在职消费的总额。2) 由于我国的财务报表不单独披露在职消费的金额，在职消费普遍计入管理费用中，因此可以查阅各公司财务报表中的管理费用，从中减去明显不属于在职消费的内容，如存货跌价准备、高管薪酬、无形资产摊销、资产减值准备。 由于第一种方法缺失的数据较多，计算上存在较大误差，所以本文选用第二种方式计量在职消费。在2007年，我国的会计准则发生变化，资产减值准备和存货跌价准备不计入管理费用中，本文选取的样本为会计准则发生变化后，故用以下公式来对在职消费进行计量： 在职消费 = 管理费用 − 董事、监事及高管薪酬 − 无形资产摊销 3.2.3. 控制变量 1) 企业规模(SIZE)：本文用总资产的自然对数来衡量企业规模。公司规模越大，管理者就会越有动力进行公司治理从而对企业业绩产生影响，公司规模越大就会越引起外界的关注，会受到外界更加严格的监督，所以会更加谨慎地进行企业活动的决策。郑攀攀(2012)的研究表明，企业规模与企业业绩存在正向相关性，随着企业规模的变大，企业业绩也会随之提高 [ 19 ] 。 2) 财务杠杆(LEVER)：用资产负债率来表示。相对于向银行贷款融资，利用债务融资可以减少监管，方式也相对灵活，随着财务杠杆的提高，企业可使用的资金规模增大，经理人可控制的资金数量增加，这可能会加大在职消费的程度。 3) 管理层持股(STOCK)。管理层的股权激励是企业内部激励制度中的一种主要方式，将企业的经济效益与高管的个人利益挂钩，可以有效地缓解由于个人机会主义行为而产生的在职消费，从而降低企业的代理成本，由于企业经营状况的好坏直接和职业经理人的收益相联系，所以经理人会更加谨慎地做出有助企业发展的决定。 4) 高管薪酬(PAY)：用披露的“董事、监事及高管年薪总额”来计量。在职消费可能是货币薪酬激励不足的另外一种选择，所以高管薪酬的多少会影响在职消费，从而影响企业业绩。 5) 两职兼任(DUAL)：指董事长和总经理是否由一个人担任。如果董事长和总经理是同一人，那么这个人对公司的经营决策具有绝对的话语权，对这个人的监督和管理具有很大的局限性，可能利用权力做一些对自己有利的决策，所以如果一家企业发生两职兼任的情况，对企业业绩会有很大影响。 本文所涉及的变量的类型和定义如表1所示。 3.2.4. 模型设计 本文要研究的主要问题是在职消费与企业业绩的敏感性，故构建以下多元线性回归模型，如模型(1)所示： ROA = α 0 + α 1 N P C + α 2 S I Z E + α 3 L E V E R + α 4 S T O C K + α 5 P A Y + α 6 D U A L + ε 模型(1)中符号的含义见表1， α 0 代表常数项， α 1 − 6 代表相关变量的系数， 代表残差项，即其他因素对企业业绩的影响。通过计算相关变量的系数来衡量企业业绩与其他变量之间相关性。
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user: 5. 结论与讨论 本文对中国石化行业上市公司在职消费与企业业绩敏感性进行了研究，得出了如下结论： Table 8 Regressive analysis (all variables 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. 共线性统计量 B 标准误差 试用版 容差 VIF 1 (常量) 2.094E−16 0.047 0.000 1.000 PAY 0.303 0.047 0.303 6.443 0.000 1.000 1.000 2 (常量) 2.211E−16 0.045 0.000 1.000 PAY 0.315 0.045 0.315 6.961 0.000 0.998 1.002 STOCK 0.268 0.045 0.268 5.929 0.000 0.998 1.002 3 (常量) −2.959E−15 0.045 0.000 1.000 PAY 0.368 0.050 0.368 7.309 0.000 0.795 1.258 STOCK 0.233 0.047 0.233 4.930 0.000 0.901 1.110 SIZE −0.124 0.053 −0.124 −2.356 0.019 0.725 1.379 表8. 回归性分析(全部变量) Table 9 Regressive analysis (gradually excludes company size and senior management shareholding variables 模型 Beta In t Sig. 偏相关 共线性统计量 容差 VIF 最小容差 1 NPC −0.047a −0.963 0.336 −0.048 0.934 1.071 0.934 SIZE −0.205a −3.987 0.000 −0.193 0.803 1.245 0.803 LEVER 0.021a 0.450 0.653 0.022 1.000 1.000 1.000 STOCK 0.268a 5.929 0.000 0.281 0.998 1.002 0.998 DUAL 0.032a 0.686 0.493 0.034 0.997 1.003 0.997 2 NPC −0.027b −0.571 0.568 −0.028 0.929 1.076 0.929 SIZE −0.124b −2.356 0.019 −0.116 0.725 1.379 0.725 LEVER 0.020b 0.437 0.663 0.022 1.000 1.000 0.998 DUAL −0.017b −0.360 0.719 −0.018 0.965 1.037 0.965 3 NPC 0.068c 1.137 0.256 0.056 0.570 1.755 0.445 LEVER 0.017c 0.383 0.702 0.019 0.999 1.001 0.725 DUAL −0.025c −0.536 0.592 −0.027 0.959 1.042 0.721 表9. 回归性分析(逐步排除企业规模和高管持股变量) 1) 从全部样本来看，在职消费与企业业绩之间存在的负相关关系不显著。说明在职消费的存在会形成企业的代理成本，从而导致企业业绩下滑。由于受到薪酬激励制度等因素的影响，使得在职消费与企业业绩之间的负相关关系并不显著。 2) 企业的规模对在职消费与业绩的敏感性会产生影响，不同的企业规模对敏感性的调节效应不同。企业规模越大，在职消费对企业业绩的正向敏感性越高，所以各个公司在制定有关在职消费的内部激励制度时，需要将企业规模这一重要因素考虑在内。 本文间接支持了在职消费的效率观，当企业规模足够大时，在职消费对企业业绩产生正向影响。同时，在这些规模足够大的企业，公司实施了限制性股票、股票期权、管理层持股等内部激励制度，产生了很好的激励效果，在职消费不仅不会降低企业绩效，反而会提高高管工作积极性和工作效率，增进了企业价值。
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user: 摘 要 运用文献计量学方法从学科分布、论文年代分布、基金资助机构分布、论文作者分析、热点关键词分析等方面，对《海洋预报》近10年的载文进行分析，梳理出我国海洋预报技术的发展前沿热点，并对未来发展趋势做出大胆预测，以期对未来的海洋预报研究提供参考和借鉴。 关键词 :《海洋预报》，海洋预报技术，文献计量，热点分析 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 建设海洋强国是中国进入21世纪后提出的重要战略目标，亚丁湾护航、“21世纪海上丝绸之路”倡议等一系列重大活动是中国建设“海洋强国”的重要举措。然而，频频发生的海洋灾害大大增加了人类开发利用海洋的难度。掌握海洋环境特征，提供先进的海洋预报技术是安全进行海洋建设的重要基础。笔者通过前期同类别期刊的对比分析，选取《海洋预报》对我国近十年来海洋预报技术的发展进行分析。《海洋预报》于1984年创刊，由国家海洋局主管、国家海洋环境预报中心主办，是全国中文核心期刊、中国科技核心期刊、海洋学类核心期刊，主要刊登海洋预报、海洋气象预报和海洋防灾减灾的前沿发展相关论文和研究成果，它最能反映出我国海洋预报技术的发展水平和光辉历程。因此，笔者选取近10年的载文，运用文献计量方法对文献的一系列指标进行定量和定性分析，梳理出我国海洋预报技术的发展前沿热点，并对它未来发展趋势做出大胆预测，以期对未来的海洋环境预报研究提供参考和借鉴。
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user: 2. 数据、方法介绍 2.1. 方法介绍 本研究主要运用文献计量学，结合可视化软件，对收集到的文献进行不同层面的统计分析和基于核心作者、高产机构、热点关键词进行可视化研究 [ 1 ] 。文献计量分析工具采用CNKI自带的分析工具、微软公司的Excel软件以及CiteSpace5.0软件，首先定量分析年发文数量、学科分布、基金资助的分布，并对研究热点关键词、核心作者、高产机构进行科学知识图谱分析。 2.2. 数据简介 本文数据来源于中国知网(CNKI)中国学术期刊网络出版库，利用数据库高级检索工具栏，在文献来源中输入“海洋预报”并精确匹配，时间设定为2007.01.01~2016.12.31，导出全部文献数据，剔除掉其中征稿、目录、会议、讲话及其他不相关条目，最终获得有效论文735篇(检索时间是2017年11月)。
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user: 3. 结果分析 3.1. 学科分布 收集到的735篇研究论文通过CNKI自带的分析工具、微软公司的Excel软件，绘制出一系列简单明了的表格与时空分布图。首先从学科分布来看(如表1) [ 2 ] ，已收集到735篇论文中，海洋学科的论文占全部文献的54%，处于重心地位；气象学科的论文占全部文献的36%，其余专业方面的论文占到了10%，例如环境科学、水利电工程、船舶工业、新能源等专业，说明海洋预报技术在未来的发展中，可能会广泛的应用于其他的相关领域，有很好的发展前景；随着海洋预报技术也需要更多新型元素的加入。例如，随着军地海洋建设的快速发展，无人机、直升机等飞行器在海上搜救、防灾减灾中应用愈发广泛，常要求超低空飞行。然而，飞行过低则容易撞击海面。因此，海洋预报还需要提供击水概率(撞击海面的概率)的预报 [ 3 ] 。此外，随着资源危机、环境危机愈发严峻，海洋资源开发是人类实现可持续发展的保障。在资源开发中，为了提高采集效率，有必要提供海洋资源的短期预报 [ 4 ] 。但目前为止，关于击水概率、海洋新能源预报的研究极为稀少，需求迫切，未来需要加强这方面的研究。 3.2. 论文年代分布 通过图1可以看出论文年代分布情况，《海洋预报》的年发文量没有明显的差异，有些年度因为期刊的专栏设置调整、专家约稿等客观原因，造成了个别年度的发文量略微增多或者减少。将收集的数据绘制成曲线表，更加清晰直观的看到发表论文数量的年度变化情况，《海洋预报》近10年的总体发文趋势比较稳定，能够客观地反映出我国海洋预报技术近10年的发展水平以及相关领域的专家、 学者研究热点。 3.3. 基金资助机构分布 本文还统计分析了论文的项目资助情况，见图2。不难看出，近2/3的论文都有相应的基金支持，资助主要来源于中国国家自然科学基金、国家重点基础研究发展计划基金、国家科技支撑计划、国家高技术研究发展计划与省、市局以及海洋专业研究机构、高校基金项目的广泛支持；也从侧面反映了国家对海洋预报技术的高度重视，随着资助力度的加强，相关的研究成果也大量产出。 图1. 2007-2016年10年间发文总体趋势图 Table 1 Distribution of papers by discipline and percentage during 2007-201 学科 海洋学 气象学 环境科学与 资源利用 水利水电 工程 船舶工业 新能源 航空航天 科学与工程 资源科学 地球物理学 论文数量(篇) 403 271 61 所占比(%) 54 36 10 表1. 2007~2016 的论文学科分布及所占百分比 图2. 基金资助机构分布图 3.4. 论文作者分析 3.4.1 核心作者分析 普莱斯(Price)是著名的科学家与科学史学家，他通过大量的实验研究发现了科学家人数和论文数量之间的关联，即“在同一主题中，半数的论文是一群高生产力作者所写，这一作者集合约等于全部作者总数的平方根”，他随后在其代表名著《小科学，大科学》一书中，提出了普赖斯定律，根据定律 “高生产力作者”一定程度上也可以理解为“核心作者”，他们对推动学科发展、拓展研究领域都起着至关重要的影响。一般来说，期刊的核心作者所撰写的论文代表了该学科的研究前沿和未来的发展方向，因此进一步对核心作者进行统计和分析是有必要的 [ 5 ] 。 普赖斯定律用公式也可以表示为 ，其中n max 为最高产核心作者发表论文数，m即为核心作者的最低发文量。统计结果表明，2007~2016年间《海洋预报》作者总数为266人，人均发文量为2.8篇，期间发文量最多的作者共发表26篇论文，即n max = 26，通过计算可知m = 3.8，因此对于《海洋预报》来说，近10年核心作者的最低发文量为4篇，也就是说可以把近十年内发表论文数量在4篇以上(包含4篇)的作者可以视为本刊的核心作者。通过统计得知核心作者共有47位，占全部作者的17.6%，其发表的文献累计为312篇，占全部文献的42%。核心作者人均发文篇数6.6篇，相较于全体论文作者人均发文2.8篇，可见核心作者已成为《海洋预报》的绝对力量，且这些作者绝大多数为我国海洋预报专业领域的专家学者、科研人员及业务骨干；这也从侧面反映出《海洋预报》作为海洋预报技术领域内的重要期刊，能广泛吸引固定的作者群体，重视依靠高水平的作者群体提高刊物质量，并有一些专家学者作为特别专栏的约稿人，定期推出该学科前沿动态的论文，这对于海洋预报技术学科的发展也起到了重要的推动作用 [ 6 ] 。 3.4.2. 合作作者分析 为进一步对作者合作情况进行分析，我们选用可视化软件CiteSpace制作科学知识图谱，更直观的了解作者之间的合作情况。CiteSpace是一款基于文献计量的可视化软件，由美国德雷塞尔大学陈美超教授支持开发，CiteSpace软件通过节点的选择来绘制不同的分析图谱 [ 7 ] [ 8 ] 。首先将前期收集到的CNKI的文献数据转换成软件可读取的格式，第二步对软件的相关参数进行设置，把节点类型(Node Type)选择为作者(Auther)，时间范围(Time Slicing)设置为“2007~2016”，时间分区(per Slice)为“1”，是1年一个分区，阈值(Top N)设置为47，即发文量最多的47位核心作者，即可绘制出相关的可视化图谱。根据软件分析出的图谱进行细微的调整得到图3，图中的每一个点代表着一位核心作者，点越大，说明该 图3. 作者共现图谱 作者的发文量越多；作者之间的连线代表合作关系，连线粗细代表合作密度，合作越多，线越粗; 连线的颜色代表合作的时间，可以看出一些核心作者之间存在着长期合作关系。最后进一步进行聚类分析得到图4，从图中可以清晰地看到大部分的点与点之间不是孤立的，成片区分布的，其中，以任湘湘、夏冬冬和于福江为中心的三个作者合作群为主形成片区，片区内的连线越多表示相互交叉合作关系更为密切，这说明核心作者之间相互合作很多，也体现出了核心作者对该学科的发展起到了很好的带动作用，这也是促进学科专业发展的良好模式。 3.5. 高产机构分布分析 在此统计了发表论文高产单位的前10位(图5)，依次是国家海洋局东海海洋环境局、解放军理工大学、中国海洋大学、解放军海军海洋水文中心、中国卫星海上测控部、解放军61741部队、河海大学等，共发表论文493篇，占论文总数的67%，可见在我国海洋预报技术领域，军内外很多高校、科研机构、业务单位是主要研究主体，这些论文里不光包含了高校、科研院所科研人员的理论研究成果，也包含了海洋预报一线业务工作者的宝贵经验。将前期的统计数据导入CiteSpace软件进一步进行可视化分析，绘制出图6，在图中点代表着作者机构，点越大，说明该机构发表的论文越多；颜色代表着该机构发表论文持续的时间，颜色越多，说明时间越久；连线表示每个机构之间的合作关系，线越粗则合作越是紧密。 我们可以看出，高产单位之间有着紧密的联系，合作也很多，有许多大型的科研课题是共同完成的，各个单位之间相互借鉴、取长补短、亲密合作是海洋预报技术蓬勃发展的重要保障。
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user: 3.6. 热点关键词分析 3.6.1. 热点关键词共现 某学科领域的研究热点通常通过对一定时期内同类期刊的论文中出现频率较高的关键词来确定的研究热点，通过Citespace软件来进行词频统计，进一步来确定《海洋预报》近十年来的研究热点。我们利用citespace5.0软件，把节点类型(Node Type)选择为关键词(Keyword)，Thresholds阈值(C， CC， CCV)设定为(2， 2， 20)，表示图3中的关键词满足出现次数大于2次，共现次数大于2次，关键词间相似系数大于0.2这三个条件。软件运行结果共获得106个热点关键词及521条关键词间的连线，由此构成如图7所示的热点关键词图谱，图中点的大小表示该关键词出现频次的高低，点越大说明出现频次越高；节点之间 图4. 作者聚类图谱 图5. 高产机构分布图 图6. 高产机构科学知识图谱 Table 2 Hotspot keyword statistic 关键词 频次 关键词 频次 风暴潮 52 台风浪 7 热带气旋 41 EFO分析/经验正交函数分析 6 数值模拟 28 西北太平洋 6 海洋预报 25 中国海 5 Noaa 17 海面风场 5 数值预报 15 非结构网络 5 副热带高压 10 台风风暴潮 5 冷空气 9 ENSO/南方涛动 5 有效波高 9 业务化 5 SST/海表温度 9 ECMWF/欧洲中期天气预报中心 5 气候特征 8 温带气旋 5 SWAN模式 8 风暴增水 5 表2. 热点关键词统计 的连线表示关键词之间共现的强弱，连线越粗，共现的强度越大。后对一些有缩写或中英文表述相同的关键词进行合并统计，取频次大于5的关键词列于表2中。 从图7可以看出，出现频率比较高的关键词有风暴潮(52)、热带气旋(41)、数值模拟(28)、海洋预报(25)、NOAA (17)、数值预报(15)、副热带高压(10)、冷空气(9)、有效波高(9)、SST/海表温度(9)等，这些关键词代表了近10年我国海洋预报领域的主要内容。 3.6.2. 热点关键词聚类 通过获得106个热点关键词及521条关键词间的连线，还是无法确定研究的领域与方向，还要对这些热点关键词进行聚类分析，得到了11个聚类，但有些聚类只有1~2个成员，这些聚类不能代表主要研究内容和方向，删除这些无效聚类后，保留其中5个聚类，根据每个聚类所包含的关键词总结出该聚类的名称，5个聚类就是海洋预报领域的主要研究内容的总结和概括，见表3。 “海洋防灾减灾”、“海洋预报”、“海洋气候”是2007~2016年海洋预报领域比较热点的主体内容和研究方向，这也是与我国国情相适应的，我国海域面积辽阔、海岸线漫长，海洋灾害频发给国民经济造成了损失巨大，也吸引了越来越多的学者专家关注，这部分文献主要是针对一些比较成熟的海洋预报技术应用与推广，借鉴了一些国外科研机构如NOAA (美国大气海洋局)、ECMWF(欧洲中期天气预报中心)先进经验和技术，同时也加入了EFO分析、数值模拟、人工神经网络等新型技术要素。 “海洋能源资源与开发”、“海洋调查与观测”是这期间海洋预报领域新出现的研究热点，这也是受国家政策的正面激励与影响，十八大报告中提出“提高海洋资源开发能力，坚决维护国家海洋权益，建设海洋强国”，对海洋能源资源的开发与保护、对海洋多样性的调查与观测也是急国家之所需，在今后也将是海洋预报技术的主要发展趋势 [ 9 ] [ 10 ] 。值得注意的是，随着“21世纪海上丝绸之路”建设的深入展开，未来研究区域将由中国近海转移至北印度洋，尤其是关于该区域的海洋自然环境(风、浪、流、海温、风暴潮、热带气旋等)、海洋新能源(波浪能、风能、潮汐能等资源)，上述要素的时空分布特征、短期预报尤为重要，以保障“21世纪海上丝绸之路”建设中的远洋航线规划、海洋资源开发、防灾减灾、海上搜救等。 图7. 热点关键词共现图谱 Table 3 Cluster names and main content 聚类编号 聚类名称 聚类内容(首次出现时间) 0 海洋防灾减灾 风暴潮(2007)、风暴增水(2007)、热带气旋(2007)、台风风暴潮(2007) 1 海洋气象预报 数值预报(2007)、EFO分析/经验正交函数分析风暴增水(2008)、Noaa(2009)、ECMWF/欧洲中期天气预报中心风暴增水(2007)、人工神经网络(2010)、风暴增水(2007) 2 海洋气候 气候特征(2009)、ENSO(2007)、气候变化(2009)、副热带高压(2009)、季节预报(2011) 3 海洋能源资源与开发 有效波高(2010)、海面风场(2010)、SWAN模式(2007)、动力高度(2010) 4 海洋调查与观测 北极海冰(2011)、业务化(2012)、海岸带(2009)、特征分析(2011) 表3. 聚类名称与主要内容
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user: 4. 结语 本文采用微软公司的Excel软件、CiteSpace5.0软件，采用数量统计、共现分析、聚类分析等方式对CNKI数据库2007~2016年《海洋预报》中的752篇文献进行统计分析，我们发现了近10年来我国海洋预报技术领域的研究现状很稳定，也开始与其他学科相交叉，这些交叉学科主要涉及到海洋资源、环境科学、海洋工程、管理科学等，也延伸出了许多新的研究热点如海洋新能源评估、气候变化与国家安全、生态保护、科学考察与海洋环境监测等，这也是今后我国海洋预报技术领域的发展热点。
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user: 摘 要 个人信贷是商业银行最重要的业务之一，而该业务存在着信息不对称，处于信息劣势方的银行面临着巨大的信用风险。“知识就是一种对对象进行分类的能力”，依据这一观点本文提出“个人信用评估就是一种对借款人信用的分类方法”。SMOTE改善了德国信用数据集类别不平衡的情况，布尔逻辑离散化技术客观地对一些连续的指标离散化，克服了人工离散化的主观性。基于粗糙集遗传属性约简算法对德国信用数据集的评估指标约简效果显著，指标由20个约简为10个，约简率高达50%，实现了在分类器性能近似不变的前提下，提高分类器的可解释性、缓解了过拟合、增强了分类器的泛化能力，并且大大缩短了训练分类器的耗时。经过属性约简，C4.5决策树的性能有所提高。对于经过属性约简的德国信用数据集，Logistic回归是最优的模型。 关键词 :个人信用评估，数据挖掘，粗糙集，属性约简 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 研究背景 个人信贷是商业银行最重要的业务之一，而该业务存在着信息不对称，处于信息劣势方的银行面临着巨大的信用风险。关于什么是“信用风险”，巴塞尔委员会认为信用风险是债务人未能履约，从而对经济主体未来活动产生负面影响的风险。对于商业银行而言，信用风险是债务人未能履约，使得商业银行遭受损失的可能性。 产生个人信用风险的主要原因是借款人与贷款人(商业银行)之间的信息不对称。在资金的用途、还款能力等方面，借款人有着绝对的信息优势，贷款人若想了解与监督借款人的全部信息需要付出极大的成本，这甚至是不可能的。显然，商业银行对借款人的信息的掌握是有限的，如果商业银行能够根据有限的信息，通过某种方法预测每一位借款人的信用，为商业银行的授信决策提供相对准确的、客观的依据，那么将大大地提升商业银行的竞争力。人工智能领域普遍认为“知识就是一种对对象进行分类的能力”，依据这一观点本文提出“个人信用评估就是一种对借款人信用的分类方法”。数据挖掘领域有许多分类模型，其可以根据借款人的信息数据集通过训练得到个人信用分类器，以区分某客户的信用是“好的”(即能够履行协议)或“坏的”(即违约)。如今大数据与人工智能时代的来临为商业银行对个人信用的评估开启了新思路。商业银行可以利用自身巨大体量的数据和先进的数据挖掘技术有效地降低在个人信贷领域因信息不对称带来的风险、提升自身盈利能力。 数据挖掘领域的“分类模型”是一种能够找出区分数据类别的模型，人们能够基于分类模型将类别未知的对象划分到已知类别的集合中，从而确认该对象的类别 [ 1 ] 。分类模型使得构建一套高效的、准确的、稳定的与客观的个人信用评估器成为可能。上世纪八九十年代，波兰科学家Z. Pawlak发明了粗糙集理论。利用粗糙集属性约简算法对数据集中的个人信用评估指标进行处理，可以使得个人信用分类器在分类预测能力近似不变的前提下，减少数据集中不必要的评估指标，这能够提高分类器的可解释性、泛化能力，并且大大缩短分类器的训练时间。 Brenda Mak和Toshinori Munakata (2002)利用神经网络和决策树结合粗糙集对信用进行了建模与分析 [ 2 ] 。J. Chen等(2007)指出对个人信用影响最大的评估指标为收入，其次为受教育水平和年龄，而国籍、居住地区和婚姻情况的影响非常小 [ 3 ] 。Yao Ping和Lu Yongheng (2011)先利用粗糙集将属性约简，然后利用支持向量机进行建模并与线性判别分析、Logistic回归和神经网络等模型进行比较，得出粗糙集与支持向量机结合的混合分类器拥有最好的信用评估能力 [ 4 ] 。杜婷(2012)首先对评估指标进行了约简，然后利用支持向量机将个人信用分类，大大地缩短了分类器的训练耗时，且平均分类正确率在选取合适的约简率时会有明显的提升 [ 5 ] 。胡来丰(2015)针对多种粗糙集属性约简算法进行了详细的介绍并提出改进。经过评估指标约简的BP神经网络的分类正确率相对于约简之前略有下降，但评估指标由20个约简为8个，使得神经网络训练耗时显著缩短 [ 6 ] 。杨蕴涵(2015)运用Logistic回归、C5.0决策树和随机森林模型，对UCI数据库中“德国信用数据”进行了学习、预测，通过对比得出“三种模型中没有任何一种模型具有绝对优势” [ 7 ] 。陈慧(2016)利用C4.5决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和BP神经网络对多个个人信用数据集进行了评估，其结果显示，对于单一分类模型，非统计模型的分类精度优于统计模型，但统计模型的稳定性与可解释性均更优秀；对于集成分类模型，其性能优于以上任一单一模型 [ 8 ] 。 本文首先采用合成少数类过采样技术与布尔逻辑离散化技术对德国信用数据集进行类别平衡与离散化处理，其次利用遗传属性约简算法对德国信用数据集中的评估指标进行约简，然后基于Logistic回归、C4.5决策树、BP神经网络和支持向量机模型训练个人信用分类器，最后对各种分类器的性能进行比较、评价与分析。本文的创新点是通过将粗糙集属性约简与数据挖掘分类模型相结合，使得在分类器的性能近似不变的前提下，减少数据集中不必要的评估指标，旨在提供一种个人信用评估的新思路。
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user: 2. 信用风险评估方法 2.1. Logistic回归 形如： f ( x ) = ω T ∗ x + b ，其中 ω = ( ω 1 ， ω 2 ， ⋯ ， ω m ) T ， x = ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x m ) T 称为线性回归模型。该模型可以依据每个样本中的评估指标的线性组合，将该样本的信用情况映射为一个实数，然而信用情况的取值在实数范围，这并没有为信用的好或坏提供一个明确的“界线”。因此需要对线性回归模型因变量的值域进行“压缩”，即再映射到区间[1，2]，本文中采用的德国信用数据集将信用好定义为1，信用坏定义为2。因此，当某个样本的因变量的取值小于1.5时，该样本的信用情况为好，反之为坏。形如： f ( x ) = g ( ω T ∗ x + b ) ，其中 g ( ⋅ ) 称作联系函数称为广义线性回归模型。Logistic回归模型是广义线性回归 模型的一个特化，常用Sigmoid函数 f ( x ) = 1 1 + e − ( ω T ∗ x + b ) 作为联系函数 [ 9 ] 。 2.2. C4.5决策树 “树”是一种抽象的数学概念，通过递归可以构建一棵树，树的每个结点都可以存储数据。对于德国信用数据集，最初将数据集存储在根节点上，若通过某种“分裂准则”指定某个评估指标为“分裂特征”，使得基于这个特征分裂构建出的子树结点所存储的数据子集更加的“纯”，这样递归地生成的叶子结点就代表了信用类别。对于新样本，可以从根节点起沿着各个分支结点所代表的评估指标找到一个叶子结点，这样就实现了对新样本信用的分类。建立决策树的关键是如何确立分裂准则和分裂程度。C4.5分裂准则采用了一种启发式算法来选择候选分裂特征中信息增益高于平均信息增益的特征中拥有最大信息增益率的评估指标作为分裂特征 [ 1 ] 。 2.3. BP神经网络 人工神经网络是一种仿照生物神经网络构造的具有并行性和适应性的网络，它由众多人工神经元互连组成。在M-P神经元模型中，评估指标信息是通过带权重的连接进行传递的，某个神经元接收来自其他神经元传递过来的带权重的评估指标信息作为输入，该神经元将输入信息进行某种处理，然后将结果与阈值进行比较，最后通过激活函数的处理以产生某种评估指标信息输出。对于人工神经网络，隐层是输入层与输出层之间层级的统称，输入层神经元没有激活函数，而隐层神经元与输出层神经元均具有激活函数。多层前馈神经网络(Multilayer Feedforward Neural Network)每层的各个神经元与其下一层的各个神经元互连，同层神经元之间的连接和跨层连接是不被允许的。如果每个隐层和输出层神经元代表一个评估指标，那么对个人信用评估BP神经网络的训练就是根据训练集数据和某种准则不断地调整神经元之间的权值以及阈值的过程 [ 9 ] 。 2.4. 支持向量机 对于德国信用数据集中的任一样本，其几何本质为m维空间中的一点。支持向量机试图寻找一个超平面 w T x + b = 0 ， w = ( w 1 ， w 2 ， ⋯ ， w m ) T ，其能够将m维空间划分成两部分，使得信用好的样本和信用坏的样本按类别分散在超平面的两侧。优良的超平面指的是既能够将m维空间中的样本信用情况尽可能正确地划分，又使得各个样本点到超平面的距离尽可能的远 [ 9 ] 。