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王文寅 著

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• 科技金融
• 信用评估
• 大数据风控
• 人工智能风控
• 普惠金融
• 金融科技监管

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030422361

版次：1

商品编码：11583905

包装：平装

丛书名： 中国软科学研究丛书

开本：32开

出版时间：2014-11-01

页数：228

正文语种：中文

内容简介

《科技信用风险管理》主要运用风险管理的理论和方法来研究科技信用。首先阐述了科技信用风险管理的一般理论，包括国内外科技信用管理研究成果；其次介绍了我国科技信用建设状况，并构建了科技信用风险评估体系、科技信用风险度量模型、科技信用风险识别系统和风险预警系统；再次提出科技信用风险的制度安排和管理措施；最后专题论述了研究生的学术诚信。

目录

总序（张来武）
前言
第一章　导论 1
第一节　相关概念解析1
第二节　科技信用管理概述15
第三节　文献综述29
第二章　科技工作者：群体、规范、道德风险 44
第一节　科学共同体44
第二节　科学规范53
第三节　科技工作者的道德责任60
第四节　科技界的道德风险63
第三章　科技信用风险的经济学分析 69
第一节　科技人假设69
第二节　科技信用的政治经济学分析72
第三节　科技信用的新制度经济学分析80
第四节　科技信用的契约经济学分析86
第四章　我国科技信用现状分析 89
第一节　科技信用缺失的表现89
第二节　科技信用缺失的危害94
第三节　科技信用缺失的原因97
第五章　科技信用综合评价体系 103
第一节　体系的构建103
第二节　科研人员信用评价体系107
第三节　评审专家信用评价体系119
第四节　科技管理者信用评价体系122
第六章　科技信用风险识别和评估 127
第一节　科技信用风险识别127
第二节　科技信用风险评估132
第三节　科技信用风险预警141
第七章　科技信用风险的管理与控制 144
第一节　科技信用的全面风险管理144
第二节　科技信用风险的控制148
第三节　科技失信惩戒机制150
第八章　科技信用信息管理 153
第一节　科技信用信息管理的意义153
第二节　科技信用信息管理过程155
第三节　科技信用信息管理机制158
第四节　科技信用信息系统161
第九章　科技信用建设 163
第一节　科技信用的宏观条件建设163
第二节　科技活动的主体信用建设168
第三节　科技打假的理论与实践171
第四节　科技信用建设的对策180
第十章　研究生学术诚信建设 185
第一节　研究生学术诚信存在的问题185
第二节　研究生学术诚信失范的危害188
第三节　研究生学术诚信失范的原因190
第四节　发达国家研究生学术道德培养的经验与启示194
第五节　加强研究生学术诚信建设的对策196
参考文献 203
附录 209

精彩书摘

第1章 导论
导论部分首先对 “科技信用风险管理 ”这一主题进行初步解读，论述相关的基本概念和原理，接着概括论述国内外的科技信用管理的制度和做法，最后针对 “科技信用管理 ”作一个简要的文献综述。
第一节　相关概念解析
所谓 “科技信用风险管理 ”，是以风险管理的理论和方法来研究科技信用，即对科技信用进行风险管理， “科技信用 ”是对象， “风险管理 ”是手段。 “科技信用风险管理 ”包含不少交叉关系，为能全面、清晰地理解这些关系，现把其中涉及的概念编排为矩阵形式，命名为 “概念矩阵 ”，以直观地显现概念之间的关联，见表 1-1。
表1-1　概念矩阵
科技 信用 风险 管理 风险管理
科技 科技 科技信用 科技风险 科技管理 科技风险管理
信用 科技信用 信用 信用风险 信用管理 信用风险管理
风险 科技风险 信用风险 风险 风险管理 —
管理 科技管理 信用管理 风险管理 管理 —
科技信用 — — 科技信用风险 科技信用管理 科技信用风险管理
矩阵里列出了 15个概念，每个概念都具有各自的内涵和外延，基本穷尽了
“科技信用风险管理 ”的内部关系。然而，对于我们的研究而言，过多的概念可能影响主题的集中性和鲜明性。为突出主题，这里推出简化的概念矩阵。简化矩阵的构造以科技信用（又分为科技、信用）为列，以风险管理（又分为风险、管理）为行，见表 1-2。
下面围绕主题词，即科技、信用、风险、管理，分别叙述以下几组概念：①信用、社会信用、科技信用；②风险、科技风险、信用风险、科技信用风险；③信用管理、风险管理、科技信用风险管理；④管理规划。
一、科技信用
（一）信用
汉语 “信用 ”和与之对应的英语词汇 credit都有各种不同的含义。 1989年版《辞海》列出的释义是：一为 “信任使用 ”；二为 “遵守诺言，实践成约，从而取得别人对他的信任 ”；三为 “价值运动的特殊形式 ”。而对于 credit，1987年版《朗文当代英语词典》的定义是 “信仰或相信某事物的正当合理性 ”，“在还债或处理货币事务中受信任的品质 ”，“商品及服务后一段时间内偿付的制度 ”。综合这些不同的内涵规定，信用通常包含伦理的和经济的两重含义，二者有联系也有区别，伦理的信用是经济信用的认知基础，而经济信用是伦理信用的集中和主要的体现（王文寅， 2006a）。伦理信用的表现领域比经济信用宽，但就经济信用而言，伦理信用又只是其中的一个构成因素。伦理信用是对人们在社会交往中的行为的一种规范，即要求当事人自觉遵守承诺、履行义务的道德准则，以及既信任对方，又取得对方信任的关系，是一个人本身所固有的品行。而经济信用是一种经济交往关系：一是指经济交往中的能力，属于一种践约行为与能力，具有普遍意义；二是指以偿还为条件的价值运动的特殊形式，如商业信用、银行信用、消费信用等。伦理的信用和经济信用统称为广义的信用，狭义的信用主要是指经济信用。
一般而言，上述三类信用的集合是广义的信用，广义信用的构成要素之间并不是相互独立而是密切相关的，伦理信用是经济信用和法律信用的认知基础，而经济信用和法律信用是伦理信用集中的、主要的体现。伦理信用的表现领域比经济信用宽，但就经济信用而言，伦理信用又只是其中的一个构成因素。狭义的信用主要是指经济信用，包括商业信用、银行信用、个人信用等，是指不用立即付款就可获取资金、物资、服务的能力。
概括地说，信用的一般含义是指履行诺言的诚信及其换得的信任。信用可以是单方面的诚信或信任，平常所说的 “讲信用 ”即是这个意思。信用也可以是信任对诚信的关系，这是信用的普通含义，即各种信用制度，包括本书所研究的信用，也是这种含义。设一方是诚信的，他方可给予信任，也可能不信任；设一方是不诚信的，他方可能给予信任，也可能不信任。良好的信用，是一方诚信而另一方信任的良好关系。
（二）社会信用
社会信用表现为一个系统或体系，所以又称为社会信用体系。社会信用体系是一种有效的社会机制，它以道德为支撑，以产权为基础，以法律为保障，以现代信息技术为手段，通过对失信行为的记录、揭露、传播、预警等，解决经济和社会生活中信用信息不对称的矛盾，从而惩戒失信行为，褒扬诚实守信主体，维护经济活动和社会生活的正常秩序，促进经济和社会的健康发展。
国外一般没有 “社会信用体系 ”这个概念，而是较多使用 “信用制度 ”，且偏重于经济领域。比较而言，我国的社会信用体系概念涵盖了社会各个领域和各个主体，意义更为广泛，具有中国特色。
作为广义的信用，社会信用的内容可从几个角度来界定：
从信用主体来划分可分为政府信用、企业信用、个人信用等；
从信用领域来划分可分为公共信用、经济信用、伦理信用等；
从组织和管理的角度看可分为宣传教育、规章制度、运行体制等；
从信用运动的环节看可分为信用投放、信用风险管理和控制、信用信息开放和服务、失信行为的惩戒。
建立健全社会信用体系是完善社会主义市场经济体制的重大举措。建立健全社会信用体系是建设现代市场体系的必要条件，是规范市场经济秩序的治本之策，是社会主义市场经济体制建设的重要组成部分。完善社会主义市场经济体制，必须建立健全适应现代市场经济要求的社会信用体系。
（三）科技信用
科学是反映客观事实和规律的知识体系，是探索真理、产生知识的一种社会活动。技术是将科学理论转换成社会生产力的工艺方法或工艺过程，是人类利用自然能力的标志。二者在成果形式、目的和任务、社会功能和价值标准等方面存在差异，但又是在认识和改造世界的共同基础上统一的，互为前提，相互渗透，融为一体。
科技工作者是从事科学与技术事业人员的总称，包括自然科学工作者和社会科学工作者，本书所指的是一般意义上的科技工作者，即自然科学工作者。科学家是科技队伍中的精英，从事创造性的工作，但本书对二者不严加区别，只在名词使用上有所侧重。
科技信用是社会信用的重要组成部分，是社会信用在科学技术领域的体现。科技信用属于广义信用，也具有伦理的、法律的和经济的三个维度。科技信用的伦理含义主要指科技诚信或学术道德，科技信用的法律含义涉及知识产权，而科技诚信的经济含义主要是引入交易概念，因为科技活动本身从某种意义上说也是一种交易活动。
科技信用的主体是个人（科技工作者）和机构（科研机构），其重点是科技诚信，也涉及经济和法律上的信用。科技部在《关于在国家科技计划管理中建立信用管理制度的决定》中指出，科技信用 “是指从事科技活动人员或机构的职业信用，是对个人或机构在从事科技活动时遵守正式承诺、履行约定义务、遵守科技界公认行为准则的能力和表现的一种评价 ”。可见，科技信用有三个特点：主体是从事科技活动人员或机构；实质是履行约定义务、遵守科技界公认行为准则的职业信用；主要形式是一种社会评价。
二、科技信用风险
（一）风险与不确定性
1．风险风险古已有之，风险一词的出现也很早，但从经济学角度来研究风险则是后来的事。 1895年美国学者理查德 .海恩斯（ Richard M. Haynes）出版了《经济中的风险》一书，其中给出了风险的经典性定义：风险是损害或损失发生的可能性。由此可看出风险具有两个明显的特征，一是不确定性（包括可能性），二是损失。风险是由风险因素、风险事故和损失三者构成的统一体，风险因素
引起或增加风险事故，风险事故发生可能造成损失。小阿瑟 .威廉斯（ C.Arthur Williams，Jr）等在《风险管理与保险》中把风险定义为结果中潜在的变化，是人们预期结果和实际结果的差异（小阿瑟 .威廉斯等， 2000）。
2003年，美国的反欺诈财务报告全国委员会后援组织委员会（ Committee of Sponsoring Organizations of the National Commission of Fraudulent Financial Re-porting，COSO）在其修订的《内部控制 ——整合框架》报告中，把风险定义为：风险是一个事项将会发生并给目标实现带来负面影响的可能性。
风险的类别可以从不同角度进行划分。从风险发生的缘由看，历来有客观风险说和主观风险说的争论，而事实上多数风险都是客观风险和主观风险的统一。从外部环境的变化与否看，风险分为动态风险和静态风险。动态风险是指由社会变动（如社会经济、政治及技术、组织机构等的变动）而产生的风险；静态风险是指在社会政治经济环境正常的情况下，自然力的不规则变动和人们的错误判断和错误行为所导致的风险。从损失或收益的结果看，美国学者莫布雷把风险分为纯粹风险和投机风险。纯粹风险是只有损失机会而无任何利益的风险，投机风险则是兼有损失和赢利两种可能性的风险。而从管理的角度看，风险又有可分散风险和不可分散风险之分。
2．不确定性美国经济学家弗兰克 .奈特（ Frank Hyneman Knight）把风险和不确定性做了区分，他在 1921年出版的《风险、不确定性和利润》中，区分了两种不确定性，一种是与概率事件相联系，能用随机变数的方差来表达；另一种则不然，它没有稳定概率，这意味着人们对一组可能的状态的收入分布是无知的。他把前者称为风险，把后者叫做真正的不确定性，并认为风险不可能产生利润，利润的真正来源在于不确定性（奈特， 2006）。凯恩斯接受了奈特的不确定性观点，尽管没有专门的关于不确定性的论著，但事实上正是他第一次确立了不确定性在经济学中的核心地位。凯恩斯反对频率概率的观点，发展了逻辑概率的理论，主张概率应体现不可能性与确定性的逻辑关系。在凯恩斯以后的半个多世纪的时间里，不确定性在经济学研究中的地位越来越重要，研究的广度和深度也在递增，新古典综合派、货币主义、理性预期学派乃至各种非主流学派都从各自的观点和方法出发深入研究了不确定性，从而大大推动了经济学的发展。不确定性没有一个公认的精确的定义，因为不同学科对不确定性的理解和诠释不同。不过这并不影响我们给不确定性下一个 “不确定 ”的一般的定义，
即人们对事件的状态及其后果是无知或半无知的。显然，这是从哲学上的本体论和认识论相统一的意义上给出的不确定性。如果从概率论的角度来说，不确定性可视为随机事件的特征，而随机变数的取值范围可以是有界的（离散的随机变数），也可以是无穷多的（连续的随机变数）。从经济学的角度看，与离散随机变数相联系的不确定性一般可以度量，而与连续随机变数相联系的不确定性一般不可以度量（王文寅， 2003）。
（二）信用风险
信用和信用风险管理的实践和理论肇始于美国，一直主要针对商用信用，且集中于银行和非银行金融领域。科技信用的管理及评价可以说是这种方法在科技领域中的应用。
狭义的信用风险主要是指借贷风险，即受信人不能履行还本付息的责任而使授信人的预期收益与实际收益发生偏离的可能性。广义的信用风险是指对手未能履行约定契约中的义务而给授信人造成损失的风险。那么，对手究竟因何未能履约呢？这里的原因有两类，相应的，信用风险也分为两种：一是道德性风险，即对手有能力但故意不履约；二是经营性风险，即因经营不善而非 “不道德 ”所导致的风险。总的来说，所谓信用风险，就是指由于失信行为而发生损失的可能性。
（三）科技风险与科技信用风险
科技风险是科学技术活动的不确定性给主体带来的损害性。科技活动的本质在于探索和创新，在从基础研究、应用研究到产品开发的这一科技活动链上，每个环节都存在诸多不确定性因素，任何一个环节失败都会造成连锁反应，引发重大的经济社会损失，这就决定了科技活动的不确定性，由此引发科技风险。这些不确定性因素主要有三种：一是主体行为的不确定性，包括科研人员的品质和能力；二是科技活动效果的不确定性，如科学实验成功与失败的概率；三是与科技活动高度相关的环境的不确定性，如经济、政治、科研政策的变化等。
上述不确定性是科技风险的重要来源，其中，科技活动效果的不确定性是不可避免的，是一种技术性非信用风险；主体行为的不确定性会造成科技信用风险，而环境的不确定性将带来管理风险，这一风险也包含一部分信用风险。总之，科技信用风险是由主观的决策和道德因素引起的风险，它同时具有科技风险和信用风险的性质，是指从事科

前言/序言

《资本的暗流：金融机构的信用炼金术》 在瞬息万变的全球经济图景中，金融机构如同一张精密而庞大的网络，连接着资本的供需两端。然而，在这张网络的每一个节点上，都潜藏着难以预料的风险——信用风险。它如同隐藏在平静水面下的暗流，一旦爆发，便可能引发市场的剧烈震荡，甚至吞噬无数财富。《资本的暗流》并非聚焦于抽象的理论模型，而是深入剖析了现实世界中，金融机构如何在这场与信用风险的博弈中，运用智慧与技术，进行一场场惊心动魄的“信用炼金术”。 本书将带您走进商业银行、投资公司、保险机构等各类金融实体的内部，揭示它们在抵御信用风险方面的实践智慧。我们不谈高深的数学公式，而是关注那些实际操作中的关键环节： 资产负债表的“体检”： 每一笔信贷的生成，都源于对借款人偿还能力的审慎评估。本书将详细阐述，信贷审批部门如何从宏观经济指标、行业趋势，到企业财务报表、经营状况，乃至管理层诚信度等多个维度，构建一套严密的“体检”流程。我们会介绍那些被实践证明行之有效的定性与定量分析方法，以及它们在不同业务场景下的应用考量。读者将了解到，为何看似简单的授信额度背后，凝聚着经验丰富的分析师们无数次的推演与判断。 风险的“传感器”： 市场风云变幻，单一的评估指标往往不足以预警潜在的危机。本书将深入探讨，金融机构如何建立一套全方位、多层次的“风险传感器”体系。这包括对宏观经济数据的实时监控，如GDP增长率、通货膨胀、利率波动、汇率变动等，以及对特定行业风险的深入洞察，例如房地产市场的周期性调整、科技行业的颠覆性创新带来的不确定性，或是大宗商品价格的剧烈波动对相关产业的影响。我们还会重点介绍，如何利用大数据和人工智能技术，从海量的公开信息和交易数据中，挖掘出预示风险的早期信号，比如负面新闻的传播速度、客户交易行为的变化、甚至社交媒体上的舆情趋势。 “防火墙”的构建与维护： 当风险信号出现时，金融机构需要迅速筑起坚固的“防火墙”，以隔离和化解潜在损失。本书将详细解析，这些“防火墙”是如何通过多元化的风险管理工具实现的。我们会探讨，资产证券化如何将风险分散到更广阔的市场；衍生品交易（如信用违约互换）如何在特定条件下对冲信用风险；以及审慎的资产配置策略如何在不同资产类别之间平衡风险与收益。此外，我们还将关注压力测试和情景分析的实际应用，了解它们如何帮助机构预演极端情况下的损失，并制定应对预案。 “侦探”的角色： 即使风险管理体系再完善，也难免有“漏网之鱼”。当不良资产出现时，金融机构的“侦探”团队便开始行动。本书将揭示，催收部门和资产管理公司在追回损失、重组不良债权过程中的策略与技巧。我们会介绍，如何通过与债务人的有效沟通、法律途径的运用、以及资产的重新盘活，最大程度地降低损失，甚至将危机转化为新的机遇。 监管的“指挥棒”： 金融机构的风险管理并非孤立运作，而是受到严格的外部监管。本书将审视，巴塞尔协议等国际监管框架，以及各国央行和金融监管机构的政策是如何引导和规范金融机构的风险行为。我们将探讨，资本充足率、流动性覆盖率等关键监管指标背后的逻辑，以及它们如何促使金融机构在追求利润的同时，始终将风险控制放在首位。 《资本的暗流》的目标，是为读者描绘一幅生动而真实的金融风险管理图景。我们希望通过对真实案例的深入剖析，让您理解，在金融世界的宏大叙事之下，那些关于风险的洞察、策略与博弈，是如何塑造着每一次资本的流动，又如何在危机边缘守护着金融体系的稳健运行。这本书，献给所有对金融机构的运作逻辑充满好奇，对资本的风险有着深刻理解，并渴望洞察“信用炼金术”背后秘密的读者。

评分☆☆☆☆☆

读完《科技信用风险管理》这本书，我最大的感受是，科技并非洪水猛兽，而是我们管理风险的强大助手。以往，我们对信用风险的管理，往往依赖于经验、规则和一些固定的模型，这在一定程度上限制了我们的视野和效率。这本书则彻底颠覆了我的认知。它让我们看到，如何通过数据挖掘、人工智能、区块链等前沿技术，构建一个更加智能、动态、精准的风险管理体系。我尤其喜欢书中关于“风控即服务”的理念。作者认为，风险管理不应该仅仅是后置的检查，而应该贯穿于整个业务流程，甚至成为一种赋能业务发展的服务。例如，通过智能推荐系统，可以帮助客户找到最适合他们的金融产品，降低信息不对称带来的风险；通过智能合约，可以自动化执行交易条款，减少人为干预带来的不确定性。而且，书里还强调了风险管理中的“合规与伦理”的重要性，在利用科技手段的同时，也需要时刻关注数据隐私、算法公平等问题。这种审慎的态度，让整本书读起来更加扎实可靠，也让我对科技在金融领域的未来发展充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的逻辑结构和行文风格，可以说是相当令人耳目一新。作者没有采用那种按部就班、流水账式的叙述，而是将抽象的概念与生动的案例巧妙地结合在一起。在探讨风险识别的早期阶段，作者就引入了“数字足迹”的概念，并详细解释了如何从海量的用户行为数据中提取有价值的风险信号。我特别欣赏书中对“负面信息”和“正面信息”的辩证分析。很多时候，我们过于关注客户的负面行为，而忽略了那些能够证明其良好信用的积极信号。这本书则强调了通过技术手段，能够更全面地描绘客户的信用画像，从而做出更公正、更有效的风险判断。例如，书中有专门的章节讨论如何利用用户在开源社区的贡献、在专业领域的学习记录等“另类数据”来评估信用，这确实是传统金融机构难以触及的领域。而且，作者在解释复杂的算法模型时，并没有使用过多的专业术语，而是通过通俗易懂的比喻和图示，让读者能够轻松理解其核心思想。这种“化繁为简”的处理方式，对于非技术背景的读者来说，无疑是一大福音。

评分☆☆☆☆☆

这本《科技信用风险管理》真是让我大开眼界。我原本以为，金融风险管理这东西，无非就是那些陈旧的数学模型和枯燥的条条框框，谁知道，它竟然能跟日新月异的科技扯上边，而且还不是简单地“搭边”，而是深入骨髓地融合。书里对大数据在信用评估中的应用，简直是写到了我心坎里。以前总觉得评分卡什么的，太静态了，跟不上瞬息万变的互联网世界。但这本书详细地剖析了如何利用海量的交易数据、社交行为、甚至是浏览记录（当然，是在合法合规的前提下），去构建更动态、更精准的风险模型。它不只是简单地罗列技术，更重要的是解释了这些技术背后的逻辑，为什么能捕捉到传统模型捕捉不到的风险信号。举个例子，书里提到的“画像”技术，通过分析用户在不同平台的行为模式，就能推断出其信用状况，这比单纯看收入流水要全面得多。而且，作者还强调了人工智能在风险预警中的作用，比如深度学习模型如何识别异常交易、欺诈行为，以及潜在的违约风险。读完之后，我感觉自己对信用风险的理解，一下子提升了好几个维度，不再是停留在过去的认知里，而是真正地拥抱了科技带来的革新。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《科技信用风险管理》这本书的视角非常独特。它没有像大多数同类书籍那样，仅仅聚焦于传统金融机构的风险控制，而是将目光投向了那些快速崛起的科技公司。从P2P网贷到消费金融，再到新兴的数字银行，这些机构在业务模式、客户群体、甚至风险暴露的维度上，都与传统银行有着天壤之别。这本书深入探讨了这些科技公司在信用评估、反欺诈、催收等环节中面临的特有挑战，以及它们如何利用技术手段来应对。我尤其对书里关于“场景金融”的分析印象深刻。科技公司能够深入到生活的方方面面，通过提供消费信贷、经营贷款等服务，与用户建立更紧密的联系。但这种便利性的背后，也隐藏着新的风险点，比如道德风险、数据滥用、平台运营风险等等。作者并没有回避这些问题，而是详细地阐述了如何通过技术手段去识别、度量和控制这些风险，例如通过生物识别技术来防止身份盗用，通过智能合约来规范交易行为，以及通过分布式账本技术来提升交易的透明度和可追溯性。读这本书，就像是在与时俱进地学习，了解那些正在塑造未来金融业态的创新力量。

评分☆☆☆☆☆

《科技信用风险管理》这本书，最大的亮点在于它提供了一套非常实操性的框架。很多金融风险的书籍，往往停留在理论层面，读完之后感觉受益匪浅，但真正到了工作中，却不知道如何落地。这本书则不同，它在介绍完风险管理的基本原则和技术手段后，会立刻引出具体的应用场景和实践方法。我尤其对书中关于“风险管理生命周期”的解读感到赞赏。从贷前审批、贷中监测，到贷后催收，每一个环节都详细阐述了科技如何赋能，以及如何利用数据和算法来提升效率、降低成本、优化体验。比如，在贷前审批环节，书里详细介绍了如何利用机器学习模型来自动化信贷审批流程，以及如何通过反欺诈系统来识别虚假申请。在贷中监测环节，则重点阐述了如何通过实时数据分析来预警潜在的逾期风险，并采取相应的干预措施。而在贷后催收环节，书里也提到了如何利用智能机器人和个性化催收方案，来提高催收效率，同时维护客户关系。这种“从理论到实践”的无缝对接，让这本书充满了实用价值，我感觉完全可以将书中的方法论直接应用到我的工作中。