关键词：商业银行；信用风险模型；贷款风险度；改进路径
中图分类号：N830，33文献标识码：A文章编号：1002-2848-2007(03)-0065-06
一、问题的提出
现代商业银行信用风险管理已由传统的信用风险识别和违约评估发展到现代信用风险模型化阶段，由国际活跃的银行和金融机构创建和广泛应用并被巴赛尔银行业监管委员会(下称委员会)建议使用的现代信用风险模型主要有JP.Morgan(1997)的CreditMetrics、KMV(1993)的EDF(creditmoni-tor)、CSFP(1997)的CreditRisk、Mckinsey(1998)的CreditPortfolioView等模型。2004年6月公布的巴塞尔新资本协议(下称新协议)所推出的信用风险内部评级法(IRB)也是基于上述模型的适用性考虑后的折中产物。
国外对现代信用风险模型的有效性验证研究结果显示，上述模型均是有效的信用风险量化技术，并且在对不同的信用资产风险度量中具有自己独特的优势。委员会于2004年6月推出新协议提倡使用IRB管理信用风险，并推荐使用上述模型进行内部评级，可见现代信用风险模型已经在国外得到了广泛的认可和使用。
目前，我国商业银行信用风险管理水平离新协议的要求还有相当大的差距，仍停留在传统的贷款风险度衡量阶段，但银监会表示，我国商业银行应积极过渡到以IRB为代表的现代信用风险模型管理阶段。国内理论界和银行业已对IRB和现代信用风险模型进行了理论研究，并探讨了在我国的适用性和模型选择，但存在的主要缺陷是没能遵循“路径依赖”的原则，忽视了在我国商业银行现有信用风险管理模型的基础上的改进路径选择，从而提高了改进成本。本文将弥补既有研究的这一缺陷，在细致考察我国商业银行现有的信用风险管理模型的贷款风险度方法存在的不足和缺陷的基础上，将其与现代信用风险管理模型进行比较分析，从而寻找改进和构建我国商业银行信用风险管理模型的路径选择。
二、我国商业银行信用
风险管理模型：贷款风险度方法
多年来，我国商业银行的信用风险管理方法主要以定性分析与经验分析为主，定量分析和各种财务工具的运用处于次要位置。目前这种局面己经有了改进，我国商业银行初步建立起由客户信用评级法和贷款风险分类法所构成的两维评级体系为基础的贷款风险度方法。
(一)贷款风险度方法框架
目前，我国商业银行的信用风险评估管理主要采用贷款风险度方法。所谓贷款风险是指发生贷款本息损失的不确定性，其主要影响因素有：贷款对象、贷款方式、贷款期限和贷款形态。在实践中，即将交易对手企业客户划分为不同的信用等级，确定相应的风险权数，即企业客户信用等级风险系数T；再给出贷款方式的风险权数，得到贷款方式风险系数S。于是，单笔贷款风险度X可表示为：
贷款风险度X＝T×S
由上式，贷款风险度的本质是取值在0-1之间用概率表示的贷款风险程度。上式表明，X是贷款风险的量化指标，X越大，表明此项贷款面临的风险越大。实际工作中往往通过统计结果来确定贷款最佳风险度X(一般为0.4)和临界风险度X(一般为0.6)。X以下的贷款质量处于良好状态，超过X就视为高风险区。
贷款发放后就参与了企业生产资金的周转过程，也就具备了增值或亏损的可能性。人民银行的《贷款通则》规定：银行已发放的贷款资产可划分为：正常、关注、次级、可疑和损失五类，据此可确定不同贷款形态的风险系数P；再考虑不同期限贷款面临不同的风险损失，可确定贷款期限风险转换系数p，于是，在最终贷款审查和评估时，有：
贷款资产风险度L＝单笔贷款风险度×贷款形态风险系数×贷款期限风险转换系数
＝X×P×Q＝T×S×P×Q
单项贷款风险权重资产=单项贷款金额×该笔贷款资产风险度，即：
RWA＝A×L＝A×T×S×P×Q
全部贷款资产风险度＝∑贷款风险权重资产/∑贷款余额，即：
(二)我国银行业贷款风险度方法的总体判断分析
通过与国际银行业采用的现代信用风险管理模型和新协议的1RB法比较，可得出以下判断：
1、贷款风险度方法实际上低估了信用风险
贷款风险度的计算公式是根据概率论中全概率法则建立的，该法则的假设前提是各因素都应是独立无关的；然而，贷款风险度L的影响因素T,S、P均是与企业相关的内部因素，三者的含义和评估标准有重复的地方。所以贷款风险度方法并不符合严格的条件概率定义，在实际应用中低估了信用风险。因此，可以将S和P纳入，评价中去，将信用等级风险系数定义成严格意义下的条件违约概率。
2、评估方法简单化，主观性较强
贷款风险度方法以信用评级为基础。目前，我国商业银行的内部信用评级普遍采用“打分法”，这种方法的最大弊端是评级的基础是过去的财务数据，与风险预测的关联度不大。客户信用等级风险系数和贷款方式风险系数指标和权重的确定缺乏客观依据，难以反映评级对象未来的真实偿债能力。因此贷款风险度方法实际上是建立在主观因素过强的信用评级基础上的经验公式，无严格的理论基础和证明，很难有说服力。
3、无严格的理论基础，其科学性和准确性没有很强的说服力
可见，贷款风险度方法只是一个近似的加权平均，并不严格符合概率论的意义，从而，贷款风险度的计算公式所依据原理的科学性值得怀疑，其评估的准确性不能高。而国际高级信用风险模型则大都使用了联合概率分布和概率母函数的办法解决单个债务人的违约与银行整体客户违约的概率关系问题，以严格的理论为基础，其准确程度明显高于贷款风险度方法，并且可以推导包括多项贷款或其他银行业务的资产组合联合违约概率分布及损失分布，便于商业银行进行组合多样化管理。因而，我国在信用风险的评估方法中应引入严格的理论推导，以严格的理论为指导才能够保证信用风险度量及管理的准确性和有效性。
4、缺乏贷款组合风险管理功能
贷款风险度方法中仅考虑单项贷款的风险，没有考虑贷款组合和贷款集中度，缺乏贷款组合风险
管理功能。事实上，集中于某一行业的贷款违约很有可能造成银行破产，贷款组合可以降低单项贷款带来的风险；好的风险评估模型应该关注银行现有客户的分布和组合贷款风险，便于商业银行进行组合多样化管理；并且由于贷款风险度方法不能推导出PD以及LGD分布，缺乏进行组合风险VaR分析的基础，从而无法进行VaR分析。
5、评估结果不全面，且呈现静态性和波动性
贷款风险度方法仅给出贷款风险的PD测量，而没有给出LGD估计值。而在实际工作中需要对LGD进行估计。因此使得贷款风险度评估结果不全面。而且由于贷款风险度方法中所使用的指标考察期均较长，评估结果时效性差，难于应对瞬间变化的金融市场。
贷款风险度作为信用风险的评估标准本身具有波动性，即贷款风险度对信用风险的反应不固定而时大时小，具体表现为：贷款风险度对信用得分差距原本较大的贷款企业，其评估结果却一视同仁；而有时信用得分差距微小的贷款企业，其评估结果却差异很大。贷款风险度指标对信用风险的度量只是一种粗略的度量，对于相差很大的贷款企业可能做出正确判断，而对相差不大的方案，该指标很有可能会掩盖企业间的风险差异，使银行做出错误的决策。形成波动性的根源在于贷款风险度自身的“离散性”与风险的不确定性和随机性之间的矛盾(于立勇，2002)。
三、现代信用风险内部模型的分类
银行内部信用风险计量是通过对客户和债项类型风险特征的评估确定银行可能遭受的损失，进而估计经济资本(EC)。IRB法需要估计和确定的主要变量有违约概率(PD)、违约损失率(LGD)、风险暴露(EAD)、期限(M)、预期损失(EL)、意外损失(UL)和风险价值(VaR)。其中，PD、LGD、EAD、M是IRB的主要输入数据，而EL、UL和VaR是主要输出结果。新协议对信用风险资本金的确定借鉴了市场风险中计算资本金的VaR方法，而且定义VaR就是EL与UL之和。用VaR方法计算资本金时需要确定信贷资产未来价值或损失的概率密度函数(PDF)，从不同的角度考察信用风险度量模型和用不同的方法计算相关参数，就会对模型产生不同的分类，通常有如下分类方式：
1、依据模型的演绎或归纳方法
演绎模型(Top―downModels)用单个统计数据对信用风险进行分组，也就是说将许多不同来源的风险视做同质风险加总到组合的整体风险中，不考虑个别交易特征。这种方法对于所含信用笔数很多的零售信用组合比较合适，但对于公司贷款或国家贷款组合而言，就不太合适了。即使零售资产组合，演绎模型也可能隐藏着来自行业的或地理位置的特别风险。
归纳模型(Bottom-upModels)解释了每一种资产/贷款的特征。此种方法非常类似于对具有市场VaR系统特征的头寸进行结构分解。它适用于公司信用资产组合和资本市场组合。归纳模型对于采取纠正措施也是最有用的，因为可以按照其风险结构进行反向操作来修正风险曲线。
当今的信用风险模型中归纳方法占主导地位。只有CSFP的CreditRisk是对假设为同质的资产在整个等级的层次进行分析，可以被认为是top―down方法。
2、依据建模原理与分析方法
对于PD、等级转移矩阵和信用质量相关性的计算，主要有三种方法。
其一是经济计量模型方法，该方法对PD计算的根据是，PD与当前的宏观经济状况、行业和公司所处的地理位置等有关，环境的差异或宏观经济因素的变化影响了公司的资产价值，因而影响了公司的信用质量，进而使公司之间的信用质量表现出相关性。经济计量方法适用于简化式模型；其二是基于精算的方法，其基本方法是只考虑KMV的预期违约概率(EDF)有关计算，假定违约遵从随机泊松过程，应用客户的历史违约率数据预测具有类似特征的客户的EDF，在此基础上再估计相关参数，比如等级转移矩阵和相关系数。基于精算方法的参数估计具有“后顾性”(backward―looking)；其三是基于Merton期权模型的方法，把公司违约或信用质量的变化与公司资产的价值、股权、债务联系起来进行考虑。该方法利用可获得的关于公司的债务、权益的历史价值和当前市场价值以及权益价值的历史波动性估计公司资产价值的大小、变化率和波动性。进而通过期权模型确定公司的EDF和违约相关性。基于权益的方法具有“前瞻性”(forward-looking)。
CreditMetrics依据评级的历史数据统计和股权分析；KMV依据期权定价原理；CPV依据宏观经济因素调整的模拟分析；CreditRisk则依据保险精算的寿险和财险思想。
3、依据模型对风险的定义方式分类
违约模式(Default―modeModels，DM)与盯市模式(Market-to―MarketModels，MM)是银行业内普遍使用的两大类信用风险模型，其分类原则是基于对资产价值和信用损失估计方式的不同考虑。所谓信用损失是指信贷资产组合当前价值与某给定时期末的未来价值的差，当前价值往往是已知的，而未来价值是不确定的但是有一概率分布。DM模型只考虑违约与不违约两种信用状态，即只把完全的违约视为信用事件。因此，资产组合的市场价值的任何变化或信用评级的任何变动都是无关的；而MM考虑资产组合市场价值的变化和包括违约在内的信用等级的变化，公平市场价值为模型提供了对风险更好的估计。在此意义下，MM模型是DM模型的一种推广。
CreditMetrics属于MM模型；CreditRisk和KMV本质上属于DM模型，但KMV公司目前正准备提供MM版本；CPV既可被当作MM使用，也可被用做DM。
4、依据违约事件的条件概率分类
条件概率模型(ConditionalModels)中包含了宏观经济因素变动对PD的影响。即此类模型考虑了经济衰退期PD会上升。
无条件概率模型(UnconditionalModels)具有固定的PD，并且因此往往关注的是贷款者或特定因素信息。但某些环境因素的改变也允许用改变模型参数的方法来实现。
CreditMetrics是基于违约历史资料统计的结果，没有反映宏观经济因素，因此属于无条件测度；CPV、KMV以及CreditRisk分别融入了宏观经济因素以及市场价格等信息，因此属于条件测度。
5、依据违约事件的结构化和简化设定分类
这种划分的根据主要是出于对违约相关或信用等级转移相关性确定方法的考虑。在同一行业和地区的客户之间，由于信用事件(违约、信用等级转移、违约时的损失率、信用价差、风险暴露等)的变化是非独立的，即存在着相关性，在估计信用损失确定资本金时应考虑相关性。但是，实际应用中由于
数据及模拟技术的限制，通常只考虑不同客户之间违约或等级转移的相关性，而其它信用事件之间的相关性不予考虑。对相关性的估计，委员会选择了两类模型，即结构化模型(structuralmodel)与简化式模型(reduced-formmodd)。结构模型试图通过假定金融产品或经济单位的微观经济特征来解释单个客户的违约或信用质量的变化，比如资产价值和负债之间的比例关系可能决定了客户的信用质量。那些用于决定客户风险等级变化(包含违约)的随机变量称为等级转移风险因素(Migrationriskfac-tor)，在结构模型中，就是要估计或确定客户问等级转移风险因素的相关性。而简化模型则不同，它不是试图解释违约或信用等级的转移，而是选择一种统计方法并建立适当的因素模型来刻画违约或信用等级的转移现象。在简化模型中，特别假定了客户的EDF或转移矩阵与可以观察到的宏观经济活动指标或不可以观察到的随机风险因素之间存在一种函数关系，简化模型认为正是单个客户的财务状况对公共因素或相关背景因素的依赖才引起了客户之间违约率的相关性和信用等级转移之间的相关性。
CreditMetrics、KMV属于结构模型；CreditRisk与CPV属于简化模型。
6、依据违约的驱动因素分类
CreditMetrics和KMV的违约驱动因素为企业资产价值及波动性；CPV的驱动因素为宏观经济因素；CreditRisk的违约驱动因素则为违约风险平均水平及其波动性。
7、依据违约概率测度的离散性与连续性
由于金融产品的价值要受到其信用质量的影响，而对信用质量的描述变量有连续与离散之分，因此依据对金融工具信用质量变化方式的不同刻画，对金融工具在给定期限末的价值或损失的估计就有了两种可以选择的方法：一是，信用质量按离散的信用等级变化(信用评级)进行刻画，基于此的估值模型称为离散估值模型；二是，信用质量通过违约概率或违约概率密度函数按连续的方式进行刻画，基于此的估值模型称为连续型估值模型。
在以上几种模型中，CreditMetrics、CPV属于离散测度，而KMV、CreditRisk则属于连续变量测度。
四、贷款风险度方法与
现代信用风险模型的比较
从提高我国银行业信用风险管理的前瞻性角度思考问题，可行的方法是以现代信用风险管理模型为参考，改进我国现行的贷款风险度方法。将其方法与CreditMetrics、KMV、CPV、CreditRisk进行比较分析，主要特征比较如表1所示。
从比较中可以发现，与我国贷款奉献度方法在诸多特征最为接近的是CreditMetrics模型，因此，我国银行业在对此深入研究的基础上对我国现行信用风险管理模型做一改进，使其逐步向现代信用风险管理模型靠近，并满足IRB要求。
五、我国银行业现代信用风险
管理模型的改进方向及其选择
现代信用风险管理模型均具有不同的比较优势，从而也各具有不同的适用性，即：CreditMetrics和KMV适用于对公司和大的私人客户的信用风险度量；CreditRisk适用于对零售客户的信用风险度量，CPV适用于对宏观经济因素变化敏感的投资级债务人或债项如房地产贷款的信用风险度量。而我国银行业具有不同的类型和业务范围，可以选择较为适合的模型来改进自身的信用风险管理。
KMV主要用于分析发债公司的信用状况和资本市场的信用风险，其中一个基本条件是需要大量的股票市场的有效数据，适用范围受到了限制，特别适用于上市公司的信用风险评估，对非上市公司的EDF进行计算时，需要借助很多会计资料，同时还要通过对比分析手段最终得出企业的EDF，因而，计算过程复杂且结果未必准确。但由于我国股票市场历史较短，上市公司信息质量不高，股权分割等因素导致上市公司的股票价格时常背离公司的实际，进而影响对上市公司价值的准确估计，即使通过上市公司股票价格来估价公司价值，其差异也非常大：模型假定借款企业资产价值呈正态分布是不合乎实际的；模型不能够对长期债务的不同类型进行分辨。但随着我国资本市场的不断完善，资本市场作为重要的资源配置场所作用的日益增大，KMV在我国的应用条件会逐渐具备，而且随着上市公司数量的不断增加，其应用范围也会逐渐增加，并在未来的信用风险管理中发挥重要作用。
CPV和CreditRisk都涉及到宏观和行业因素。CPV是从宏观经济的角度来分析借款人的信用等级的迁移，而信用登记迁移概率在不同时期受到GDP增长率、经济周期、失业率、汇率、产业等多因素的影响。该模型的应用是以上述数据均正确为前提。由于此类数据的完整获取和精确计量在我国尚有一定的难度，再加上从方法论上看，从宏观因素的个数及其经济含意与信用等级迁移的具体函数关系尚缺乏稳定性和风险性，我国的信用风险量化处于起步阶段，还没有建立完善的数据库，因此在使用上述模型时缺乏基础条件，但随着我国宏观经济数据的不断完善，可以成为我国银行业信用风险管理的重要参考模型。
CreditMetrics适合于对各类贷款资产信用风险的分析和预测，其适用的基本条件是金融机构的内部评级体系或外部评级机构的评级结果。但由于我国信用评级制度不健全，银行内部评级制度尚处于发展阶段，外部评级机构的信用评级也是刚开始，还没有形成长期的企业评级数据库，在此情况下，该模型的应用空间受到很大限制。但我国的信用体系建设已经得到政府的高度重视，企业信用信息征集、评价机制正在不断完善，银行内部评级和外部评级机构也在不断发展，随着各项条件的具备，该模型在我国的应用前景广阔，可以作为一种基础性的信用风险管理模型。
相比之下，CreditMetrics具有两个优点：一是所计算出的Vail可以较为准确地反映不同信用等级和不同时期的贷款在未来可能发生的价值损失；二是以VaR来确定最低的风险资本量可以有效地保证银行在遭受信用风险损失的情况下能够继续生存下来。因此，CreditMetrics可较好地用于我国商业银行对信用风险进行量化和管理。
关键词:供应链运作风险;企业竞争能力;结构方程模型
中图分类号:F069・9;F019・3文献标识码:A文章编号:1006-4311(2009)12-0054-03
0引言
供应链是由原材料获取、加工成半成品直至产品,并将产品送到顾客手中的一些企业或部门组成的网络。对供应链构成、运作、协调等方面的研究和实践形成了供应链管理这一新的经营与运作模式[1-2]。随着供应链管理不断深入和发展,许多新问题呈现在学者和企业管理者面前,其中一个重要问题就是供应链风险问题。Christopher等认为,在过去数十年来,许多发展的倾向使得供应链这个链条更容易受到打击[3];Paulsson则指出供应链风险管理(supplychainmanagement,SCRM)已成为供应链管理中一个重要的研究方向[4]。供应链风险及其管理受到了高度关注。
已有的文献对有关供应链风险实证研究还较少。本文在回顾国内外相关研究发展脉络与主要观点的基础上,通过实证方法来研究供应链运作风险作用于企业竞争能力的关系,以期为企业降低供应链运作风险,提升竞争力提供理论借鉴。
1文献综述与研究假设
1.1供应链运作风险
Simons首先对运作风险及其构成进行了阐述,他认为运作风险就是致使企业中断生产或降低过程能力的不确定性因素[5]。Meulbrook认为运作风险就是影响企业制造及提品或服务能力的不确定性因素[6]。Simons和Meulbrook的研究对运作风险进行了详细的阐述,也给出了相应的解决措施,但他们都是从企业的范畴来定义运作风险的,未考虑从供应链角度来说明运作风险。Paullson首先提出了供应链运作风险的概念,他认为供应链运作风险就是供应风险和需求风险,并且他指出运作风险主要是由供应链中的不确定性因素引起的,与自然灾害和恐怖袭击等重大风险有着很大的不同。Tang则指出研究供应链风险首先应该区分供应链风险,他将供应链风险分成了运作风险和中断风险两个维度,并指出供应链运作风险维度的风险主要是指供应风险、需求风险、信息风险等,而它们主要是由相应的不确定性因素的造成的[7]。我国的朱怀意在系统梳理已有供应链风险及分类的基础上,提出了一个供应链风险的分类框架,将供应链风险分为供应链伙伴风险、供应链信息风险、供应链信用风险和供应链外部风险四类,并且他指出供应链风险是由供应不确定性、需求不确定和制造不确定性造成的[8]。
我们认同以上学者的观点,认为供应链运作风险主要是由供应风险、需求风险、制造风险和信息风险四类风险组成;并参考从概率可能角度定义风险的方法,定义四类供应链运作风险。供应风险,是由供应的不确定性导致供应链偏离预期目标的可能;需求风险,是由需求的不确定性导致供应链偏离预期目标的可能;制造风险,是制造的不确定性导致供应链偏离预期目标的可能;信息风险,是供应链上信息的不确定性导致供应链偏离预期目标的可能。
1.2企业竞争能力
关于企业竞争能力的概念,学术界尚没有形成统一的认识。Roth认为企业竞争能力就是企业在市场中表现出的实际的竞争强度,也就是企业通过提供一种具有竞争优势的产品,而从竞争对手中赢回订单的能力。他认为,企业竞争能力主要表现在价格、产品质量、配送、柔性和顾客服务五个方面。许多学者在后续研究中均采纳了这一观点,如Flynn[9],Rosenzweig[10],Ketokivi[11],等等。
相关实证研究大部分均是在研究企业范畴内的因素对企业竞争能力的影响,关于供应链上的因素对企业竞争能力的影响研究还很少,而国内外对于供应链风险与企业竞争能力关系的研究就更少。本文认为,企业竞争能力主要表现在价格、产品质量、产品创新、柔性、顾客服务质量等五个方面,以此进一步探析供应链运作风险作用于企业竞争能力的关系。
1.3研究假设
本文在已有文献研究的提出上,提出如下研究假设来研究供应链运作风险对企业竞争能力的影响。
H1供应链运作风险中的供应风险对企业竞争能力有显著的负向影响;
H2供应链运作风险中的需求风险对企业竞争能力有显著的负向影响;
H3供应链运作风险中的制造风险对企业竞争能力有显著的负向影响;
H4供应链运作风险中的信息风险对企业竞争能力有显著的负向影响;
H5a供应链运作风险中的供应风险与需求风险有显著的相关关系;
H5b供应链运作风险中的供应风险与制造风险有显著的相关关系;
H5c供应链运作风险中的供应风险与信息风险有显著的相关关系;
H5d供应链运作风险中的需求风险与制造风险有显著的相关关系;
H5e供应链运作风险中的需求风险与信息风险有显著的相关关系;
H5f供应链运作风险中的制造风险与信息风险有显著的相关关系。
2研究设计
2.1研究模型
整合上述假设,提出供应链运作风险作用于企业竞争能力关系的理论模型,如图1所示。该模型揭示了四种供应链运作风险与企业竞争能力之间可能存在的影响途径和相互关系。该模型将在本文后续研究中进行结构方程模型(structuralequationmldel)分析与检验。
2.2变量测量
①供应风险。选择从供应网络、供应商道德、供应伙伴关系、供应商产能、供应商交货、供应商技术等6个维度来测评供应风险。
②需求风险。选择从市场需求波动和顾客流失等2个维度来测评需求风险。
③制造风险。选择从产品设计、工艺设计、流程设计、设备管理、质量控制和库存控制等6个维度来测评制造风险。
④信息风险。选择从信息传递和信息共享等2个维度来测评信息风险。
⑤企业竞争能力。选择从价格、产品质量、产品创新、柔性、顾客服务等5个维度来测评制造风险。
3研究结果
本文从供应链运作风险、企业竞争能力两个构面出发,设计调查问卷,对我国制造业发放调查问卷,收集截面(cross-sectional)信息与数据。
3.1问卷设计与样本描述
针对供应链运作风险和企业竞争能力的概念分析和模型假设,在参考已有研究文献的基础上,经过与咨询业业内学者、资深工业工程专家一起讨论,设计了调查问卷。问卷共包括三部分内容:第一部分是受访者基本信息;第二部分是供应链运作风险因素量表;第三部分是企业竞争能力量表。问卷除第一部分受访者基本信息外,全部采用李克特5级量表进行量度。供应链运作风险的题项,问卷提供从“完全不同意”到“完全同意”5个不同级别的答案;企业竞争能力的量表提供从“很低”到“很高”5个不同级别的答案。
样本的选择是根据《中国企业目录统计版》(2004版)的企业名录随机抽样的。正式发放问卷是2007年10月开始的,问卷部分采用电子邮件形式发放,共发放问卷600份。经过6个月的收集与整理,共回收问卷191份,剔除不完整的问卷32份,回收有效问卷159份,有效问卷回收率为26.50%。
从问卷回收的情况来看,调研主要涉及到机械、电子、化工、医药、汽车等行业的制造企业,问卷填写人绝大部分是企业的CEO或其他高管人员,如副总经理、部门经理、总经理助理等,在企业的平均工作年限为7.3年,其中本科及以上被访问者占样本的76.9%,表明大部分被访者受过高等教育,具备一定的经济管理理论基础,能够正确理解问卷中的问题。
3.2信度和效度检验
信度检验是在SPSS15.0平台上通过计算内部一致性系数(Cronbach值)完成的。经检验,各个计量尺度内部一致性系数在0.754~0.906之间,表明信度满足要求。效度检验运用LISREL8.70软件对模型的五个概念进行验证性因子分析(CFA)分析。结果表明,供应风险中2个观测指标、制造风险中3个观测指标、信息风险中的2个观测指标的因子载荷略小于0.5,剔除这7个观测指标,其它所有指标在各自计量的概念上的因子负荷高度均高于0.5且较为显著(值在7.19~11.25之间,值都小于0.05),表明数据具有较好的会聚效度;各个因素的平均萃取方差AVE的平方根大于各因素结构间的相关系数,表明数据具有较高的判别效度。因此,效度检验的结果满足要求。
3.3模型拟合检验
满足测量要求之后,我们利用LISREL8.70结构方程模型软件对图1所示模型进行统计检验。结果表明,用该模型进行数据分析的结果是可以接受的。
3.4假设验证结果
利用LISREL模型检验结果表明,本文提出的10项研究假设中有7项获得了统计支持,如表1所列。
4结论与启示
由上可知:供应链运作风险中的制造风险与信息风险对企业竞争能力有显著的直接影响;而供应风险与需求风险则通过与制造风险、信息风险相关关系间接影响企业竞争能力。上述结论对我国制造业企业供应链风险管理实践和提升企业竞争能力具有重要意义。
首先,供应链运作风险中的制造风险和信息风险对企业竞争能力有消极的直接影响。这一结论验证了多位学者观点,他们认为由制造过程不确定性和供应链信息不确定性引起制造风险和信息风险是供应链主要风险因素,影响企业及供应链运作。本研究说明,制造风险和信息风险直接作用于企业竞争能力,呈现显著的负向影响,这意味着企业可以通过降低制造风险和信息风险提升竞争能力。这一结论提供了企业降低供应链运作风险、增强企业竞争能力的直接路径。
其次,供应链运作风险中的供应风险和需求风险并不直接影响企业竞争能力,但它们通过与制造风险和信息风险强相关关系间接影响企业竞争能力。这一结论验证并拓展了Zsidisin(2003)、Paullson(2004)、Tang(2006)等学者的观点,他们在研究文献中均指出供应风险和需求风险对企业及供应链的影响,但大都停留于观点层面,没有进行实证检验。本研究说明,供应风险和需求风险通过与制造风险和信息风险的相关关系。间接影响企业的竞争能力,这意味着企业可以通过降低供应风险和需求风险,降低制造风险和信息风险,间接提升竞争能力。这一结论提供了企业降低供应链运作风险、增强企业竞争力的间接路径。
参考文献:
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关键词信度估计；等相关；正交投影；平衡损失函数
中图分类号F840.69；O211.5文献标识码A
1引言
在非寿险中，主要用信度理论给保费定价，这一方法得到了广泛的应用.信度理论的主要思想是利用先验信息与索赔经历对风险保费进行估计，将未来保费制定为样本信息和先验信息的加权和.信度理论起源于1918年，经典的无分布的信度理论则始于Bühlmann[1]，该模型在20世纪70年代得到了大大的推广，之后在1970年，Bühlmann和Straub[2]从实际出发，引进保单索赔的自然权重，得到了BühlmannStraub模型.在相当长的一段时间内，广大学者都是在风险间相互独立以及在给定风险参数时，历史索赔是条件独立同分布这一假设下展开的.然而，由于现实生活的复杂性，这些独立性的假设有时候是不成立的.保险合同间具有较强的相依性，关于风险间相依模型的研究在20世纪90年后期逐步被重视，在风险间存在共同效应的信度理论研究主要是用一个随机变量来刻画风险间的共同效应，具体见文献[3].Wen[4]在风险分布无要求的前提下，得到了更一般的具有共同效应的信度估计.温利民[5]建立了风险相依情况下的Bühlmann信度模型，并得到了相应的非齐次与齐次信度估计.之后，有学者研究了风险间存在等相关性的信度模型，并得到保费的非齐次和齐次信度估计，具体见Wen[6].Zhang[7]研究了具有通胀因子的风险相依结构的信度模型.
另一方面，保险公司在制定未来保费时，往往希望与某个目标相差较小，例如与上一年的保费.在经典的信度模型中，采用平方损失函数来估计通常是达不到要求的，因此，近年来统计学家提出利用平衡损失函数来对保费估计，而且，当权重为0时，包含了平方损失函数，所以它得到了广泛的应用.对该损失函数下的信度理论可以参考GómezDéniz[8]得到的未来保费的贝叶斯估计.温利民[9]给出了BühlmannStraub信度估计.张强[10]在平衡损失函数下讨论了指数形式的信度估计.最近，张强[11]在平衡损失函数下，考虑风险之间存在等相关结构，得到了风险等相关的Bühlmann信度估计.结合已有的研究成果，本文在平衡损失函数下研究了具有风险等相关的BühlmannStraub信度模型，得到了多合同保单的齐次和非齐次信度估计，推广了文献[6，11]的结果.
4结论
本文在平衡损失函数下，采用转换概率分布，研究了风险间具有等相关性的多个合同保单的BühlmannStraub信度估计，得到了μ（i）的非齐次与齐次信度估计.一方面满足了保险公司在制定未来保费时希望的目标保费，另一方面可以克服单一的平方损失函数带来的误差过高或过低的不足.推广了经典的信度模型及文献[6，11]的结果，给非寿险保险公司制定下期保费提供了理论依据.
参考文献
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【关键词】管理者过度自信；审计费用；财务报表风险；审计风险
一、引言
审计服务价格（即审计费用）作为会计师事务所为公司提供专业服务所收取的报酬，在一定程度上体现了审计服务的供求均衡关系。而审计费用的确定取决于审计师对审计风险的衡量，在审计风险中，企业管理风险、审计竞争市场以及审计师与管理者之间的博弈都是影响审计费用的重要因素。因此，我们通过管理层这个客户群来检验过度自信的管理者特质与审计费用的关系。
从以往研究表明，过度自信的管理者投资对现金流敏感度更高，具有更强的投资冲动：且过度投资的管理者往往会高估投资项目的盈利能力，低谷投资项目的风险，从而认为企业陷入财务危机的可能性要比实际低一些。过度自信的管理者往往会使用较为保守的会计行为、虚报乐观的盈利、财务表报重述、进行盈余管理操纵等。早前许多学者研究表明，管理者过度自信会增加企业财务错报风险。
一方面，尽管财务错报风险与管理者自信存在正相关关系，但是审计人员能否辨识管理者过度自信及其带来的审计风险是我们值得关注的一个问题。如果审计人员能够辨识出管理者过度自信的特|。那么审计人员会改变审计计划和审计费用来降低相应的审计风险，我们认为这会受到管理者过度自信引起的财务报告风险的影响。
另一方面，如果过度自信的管理者并不重视审计服务所带来的好处，在公司财务报告过程中，他们就会极大程度的降低审计费用。审计费用的减少将会降低审计服务范围和质量，这会降低公司财务报告真实性和准确性，同时也会使管理者进行更多的盈余管理操纵。如果财务报告错报风险影响更大，那么管理者过度自信与审计费用就是正相关关系：如果管理者过度自信效应影响更大，那么管理者过度自信与审计费用就是负相关关系。
从管理者特质这一角度去研究其与审计费用的关系，增加了我们对审计费用的管理态度的理解和补充了审计费用的研究。本文有利于研究管理者过度自信的审计服务选择与审计态度的研究，以及审计人员发现管理者特质以及风险评估的选择。
二、管理者过度自信
管理者过度自信是可以从信息、能力以及风险等多个角度给出不同表述，但是管理者过度自信总是会表现出高估自身决策和信息准确性的情况，从而高估公司未来业绩，忽视潜在风险。
根据理论，管理者追求私人利益的动机会影响到他们对公司决策的选择，管理者在决策中可能采取“磨洋工”行为，也可能利用企业的资源去实现私人利益。为了抑制管理者的这些机会主义行为，股东必须设计相应的激励机制来调动管理者的工作积极性，降低管理者决策中的保守程度，此时，管理者的过度自信有助于提高其工作努力水平，在一定程度上有效缓解问题。因此，过度自信的管理者是忠于股东的，其决策是由于自信而不是纯粹的出于自身利益考虑。具体而言，管理者过度自信表现为管理者自以为己经采取了有利于公司价值最大化的行为，但是实际上这种“理”已经偏离了公司价值最大化的目标。
根据资本结构理论，管理者过度自信不仅带来许多投资问题，还会引起很多管理者、股东与债权人之间的冲突和问题，过度自信的管理者的选择有时也会影响公司价值。在审计费用方面，也会有一定的约束作用，减少不必要费用的支出，同时有利于公司市值管理工作的展开。企业管理者普遍存在过度自信的现象，过度自信使得管理者易于高估自己的能力和判断的准确性，低估自身面临的风险，夸大自己对事件的控制能力和驾驭风险的水平，造成决策偏差，决策偏差也包括财务报表的呈报偏差和审计服务选择偏差。
三、审计费用
随着经济的发展和研究的深入，审计收费也受到越来越多的因素影响，如客户的经营风险、舞弊风险、诉讼风险等。美国学者构建了审计收费定价模型，对审计收费的影响因素进行研究，确定了审计风险、审计竞争市场、客户的谈判等审计收费的影响因素。研究表明，审计风险越大，审计费用就会越高。
从财务报表的角度来看，与财务报表有直接关联的审计风险是审计费用最主要的影响因素，其中重大错报风险是风险识别的关键点，从现代风险导向型审计来看，确定正确的风险识别为前提，识别风险会增加事务所的审计成本，从而提升了审计收费。盈余管理水平与审计风险相关，盈余管理水平既影响审计成本，也影响审计风险溢价。盈余管理水平越高，审计所需投入的资源越多，审计成本也就越高；另外，盈余管理水平越高，诉讼风险越大，也会通过风险溢价影响审计费用。总之，可以看出审计定价是会受到财务报告风险的影响，其中盈余管理风险是很多学者研究的一个方面。
关键词：电子政务信息系统审计审计风险风险管理
一、电子政务信息系统审计风险研究的意义、方法
电子政务是国家信息化建设的重点工作，其成功与否直接影响着我国政府改革的进程，然而信息化建设往往伴随着巨大的风险，所以必须对电子政务信息系统的建设实施科学全面的审计。在信息系统审计的过程中，审计人员通过收集证据来判断系统本身是否达到保护资源安全，数据完整，系统稳定、有效和高效等目标，但有时会出现审计人员发现不了系统内部存在的缺陷或错误的情况，这说明对信息系统的审计可能出现判断出错的可能性，这种可能性就是信息系统审计风险。而电子政务信息系统审计由于电子政务的特殊性而存在着更为复杂的审计风险。
在这样的环境下，研究电子政务信息系统的审计风险具有非常重要的意义。国内外对传统审计领域中的审计风险研究已经相当成熟，而对电子政务环境下审计风险的研究数量相对较少且处于初步探索阶段。国内的朱萍等以审计风险模型为基础，认为应通过合理评估固有风险和控制风险的水平来确定检查风险，达到降低审计风险的目的，并重点阐述了控制风险的评估[1]。孙纲以审计理论和评价理论为基础，构建了审计风险评价方法体系，最后通过比较期望审计风险与实际审计风险作为审计终止标准的方法来降低总体审计风险[2]。还有一些学者针对电子商务环境下的审计风险做了研究：王乐声从传统审计风险模型的固有风险、控制风险、检查风险三个要素着手提出了降低电子商务审计风险的对策[3]。刘知强通过文献分析法及专家咨询法两种方式设计了电子商务环境下审计风险量表，对电子商务环境下的审计风险进行了识别分析，并在量表的基础上建立了适应电子商务环境下的审计风险模型[4]。
本文对电子政务信息系统审计风险的研究将借鉴COSO（CommitteeofSponsoringOrganization，内部控制委员会）在2004年的《企业风险管理――整体框架》[5]。该框架是在1992年的《内部控制――整体架构》的基础上提出的，重点阐述了八要素风险管理理论；与原来的五要素内部控制框架不同，它更侧重于风险管理，强调内部控制是风险管理必不可少的一部分。该框架对于企业风险管理的定义具有广泛的适用性，适用于各种类型的组织、行业和部门，也成为了衡量企业风险管理是否有效的一个标准，对于我们开展电子政务信息系统审计风险研究具有很好的借鉴作用[6]。
对电子政务信息系统审计的风险研究首先应以传统审计风险理论为前提，传统审计风险包括固有风险、控制风险和检查风险三个组成要素，它们之间的相互关系可以从定量和定性两个方面加以考察。
从定量的角度看，审计风险及组成要素的相互关系可用以下公式表示：
审计风险=固有风险×控制风险×检查风险
这个公式也被称作传统审计风险模型。
从定性的角度看，检查风险与固有风险和控制风险的综合水平之间存在着反比关系，固有风险和控制风险的综合水平越高，审计人员可接受的检查风险水平越低；反之亦然。对于固有风险和控制风险，它在审计人员审计过程中已成为既定的事实，审计人员无法改变它，但可通过对被审计单位的了解和测试来合理评估固有风险和控制风险，评估的目的是为了确定检查风险水平，并据此来开展实质性测试以降低检查风险，从而最终将审计风险控制于可接受的水平。
二、电子政务信息系统审计风险研究框架
基于传统的审计风险模型和审计风险各要素的定性关系，并借鉴COSO风险管理理论，本文提出了电子政务信息系统的审计风险研究框架（见图1）。
图1电子政务信息系统的审计风险研究框架
下文将分别对电子政务信息系统固有风险的识别、固有风险的评价以及控制风险的评价和检查风险的评价等几方面进行讨论。
⒈固有风险识别
所谓固有风险识别，是指电子政务信息系统审计人员对电子政务信息系统固有风险的发生领域进行识别和分析，以确定风险的来源，描述风险特征。从电子政务建设的整个生命周期来看，其固有风险贯穿于电子政务信息系统建设项目的始终，所以应将电子政务看作一个大系统并从系统工程和项目管理的角度来对电子政务信息系统的固有风险进行全面识别，无论风险性质和风险大小，都应尽可能全面地找出其存在的固有风险[7]。
根据系统分析法，电子政务信息系统的固有风险可划分为系统风险和非系统风险。系统风险是电子政务信息系统的特别风险，是由其本身的开发、建设、管理等活动带来的；非系统风险是指电子政务建设之外的某种因素引起的可能对所有电子政务建设都带来损失的不确定性风险。
电子政务信息系统的固有风险按照风险的不同来源可以进一步进行分类和细化（如图2所示）。需要指出的是，各种电子政务信息系统固有风险领域之间并不是独立的，而是存在各种联系的，分析时应对此做综合考虑。
图2电子政务信息系统固有风险分类图
⒉固有风险评价
对固有风险的评价可采取多种方法，由于电子政务信息系统的固有风险是由诸多相互关联又相互制约的因素构成，既复杂又缺少足量数据，所以采用单纯的定性和定量分析的方法往往缺乏可操作性。因此，本文决定同时采用特尔斐法和AHP法作定性和定量分析，最后对用这两种方法得出的结果进行比较，以实现分析结果的科学性和加强评价的实际可操作性。
特尔斐法由美国著名的兰德公司提出并使用，是能够对大量非技术性的无法定量分析的因素进行概率估算的方法，它是一种客观的综合多数专家经验与主观判断的技巧，也可称为专家打分法，它是系统工程中一种很重要的测定方法。
AHP（analytichierarchyprocess，层次分析法）是美国运筹学家T.L.Salty在20世纪70年代提出的一种定性与定量结合的决策分析方法。它把需要研究的复杂问题分解为不同的组成元素，并针对总目标按相互关系影响划分为有序递阶层次结构图，通过各元素的两两比较，确定层次中诸因素相对于上一层次某因素的相对重要性，然后综合人的判断以决定各因素相对重要性的总顺序[8]。
采用AHP法和特尔斐法进行电子政务信息系统固有风险评价的过程如图3所示。
图3电子政务信息系统固有风险评价流程图
⒊控制风险评价
前文介绍了电子政务信息系统建设项目存在的各种风险，根据COSO企业风险管理整体框架的要求，对于这些风险被审计单位通常会采取必要的管理措施。良好的风险管理能够降低电子政务信息系统存在的风险，但是无论被审计单位风险管理的设计和运行多么完善,仍无法消除其固有的缺陷和局限性，所以审计人员在进行审计的过程中必须了解电子政务信息系统的风险管理情况，并对存在的控制风险做出科学客观的评价，为即将进行的实质性测试提供依据。控制风险的合理评估对于审计人员做出正确的审计报告具有关键的作用，应充分重视这一环节。控制风险的具体评价过程如下（参见图4）：
图4控制风险的评价过程
⑴首先审计人员应了解电子政务信息系统的风险管理状况，分别从控制环境、目标确定、事件识别、风险评价、风险反应、控制活动、信息沟通和监控方面来考察。这里审计人员可通过多种可行的办法来了解其实际状况，如可通过查阅有关规章制度及方针政策等文件，与负责人座谈、询问有关人员、实地观察、发放调查表、查阅前期审计报告、与程序设计人员直接对话等手段来实现，由此可以对被审计单位电子政务信息系统内部的风险管理设计的合理性、健全性做出初步评价，并可通过书面说明法、调查表法和流程图法做出描述。这一步是对控制风险的初评，对控制风险的初评宁可高估不宜低估，以降低审计风险。
⑵符合性测试是指对内部控制的完整性、有效性和实施情况进行测试。本文的符合性测试是以COSO企业风险管理框架为基准，是对电子政务信息系统的风险管理的完整性、有效性及合理性进行测试。这一部分可作为下一步风险管理现状和得分的重要依据。
⑶通过比较法评估风险管理情况，同时进行控制风险的二评。比较法就是通过对实际系统风险管理现状的调查取证和描述，然后与现有的评价标准（本文以COSO企业风险管理整体框架为评价标准）进行比较，以此得出被审计单位风险管理符合性的总体评价，最后用百分制打分的方式显示评价结果[9]。因为此方法在使用时以国际现行风险管理整体框架为评价标准并紧密结合目标系统的实际，所以其评价指标的设定更具科学性和可操作性；同时此方法通过实际与标准的比较得出结论，使评价更具可靠性。
比较法中涉及几方面的要素，分别是评价标准、评价指标、评价指标权重、评价方法、评价程序及评分表，其中风险管理评分表是整个评估成果的综合体现。
评分表的表头栏目如表1所示，评分表的“得分”栏是根据风险管理指标现状与标准的符合性程度而得出的，采用的是百分制的方式。
表1电子政务信息系统风险管理情况评分表
风险管理的总得分=∑COSO八要素权重*各项具体指标权重*各项具体指标得分。
⑷控制风险终评。这一步发生在实质性测试之后。根据实质性测试的结果和其他审计的证据，对控制风险进行最终评估，主要是看其是否与控制风险的计划评估结论相一致。如果控制风险水平高于计划评估水平，则说明审计程序不充分，审计人员应考虑是否追加相应的审计程序；如果低于计划评估水平，则说明按计划评估控制风险水平制定的审计程序执行已经比较充分，无须考虑追加审计程序[1]。
⒋检查风险评价
一般来讲，检查风险是指信息系统中的某些电子数据存在重大错报或漏报，而未能被实质性测试发现的可能性。检查风险是必然存在的风险，它与被审计单位无关，与审计程序的有效性有关。比如审计人员在进行实质性测试的时候，由于采取抽样技术而出现的抽样风险；另外，除了抽样风险之外也有非抽样风险。在电子政务信息系统审计中，因为信息系统中电子数据的形式多样性，增加了提取审计证据的困难；由于内部控制主要依赖于软件本身，增加了难以全面检查测试的可能性。如此种种情况而使风险评估变得更为复杂，检查风险大大增加。对检查风险的评价直接影响着审计人员对审计风险的综合评价，所以应充分重视检查风险的评价。审计人员可先找出检查风险的影响因素，并建立检查风险的评价指标集，利用风险因素分析法、模糊综合评价法等方法来进行检查风险的评估。
三、结束语
随着的信息化程度越来越高，电子政务信息系统审计也越来越得到人们的重视，对电子政务信息系统实施科学的审计能够最大限度地降低电子政务建设项目的风险。而审计本身也是存在审计风险的，审计人员如何开展电子政务审计工作，如何将审计风险降低至可接受的水平，需要全面认识和正确评价电子政务信息系统存在的各种风险，帮助和监督被审计单位建立、健全电子政务信息系统风险管理制度，并提高风险管理水平。电子政务信息系统的审计风险涉及诸多主客观因素：不仅包括信息化的风险，也包括许多人的因素，其复杂程度极高。本文建议从系统工程和风险管理的角度来对电子政务信息系统的审计风险进行分析，以理论为指导并在实践中不断摸索改进电子政务信息系统的风险管理方法，使其更具可操作性和适用性。
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作者简介：
关键词技术风险;技术风险传播;社会放大
中图分类号G2文献标识码A文章编号1674-6708（2014）125-0090-03
技术风险的评估是技术灾害管理的重要环节，它一般展示的是事件或人类活动在直接伤害方面的影响，包括死亡、伤害、疾病和环境损害。长期以来，用损害的可能性和严重性来描述技术风险特征的实践做法遭到了攻击，因为这样忽略了与时间、空间或社会团体有关的公平问题。越来越多的证据显示，技术风险事件的后果远远不止其造成的直接伤害，还包括一些严重的间接影响（如责任、保险花费、对机构信心的丧失、对社区事务的排斥）。所以，当技术风险分析面对决策和技术风险管理过程的时候，情况将变得更为复杂。间接影响往往对技术风险事件的直接后果（如死亡或伤害）依附性较弱，更多地依赖于对控制或管理技术风险制度过程中所感受到的公正。由于传统的成本效益和技术风险分析忽略了这些高层次影响，这样就极大地低估了随特定技术风险事件而来的多种负面作用，从而低估了整个事件带来的总体技术风险。在这种意义上，社会放大提供了一个纠正的机制，通过它，社会将技术风险的技术评估更加贴近对技术风险的完整测定。另一方面，公众对记载翔实且举足轻重的危险，如室内氡、吸烟、不系安全带驾驶或花生酱中含有高致癌的黄曲霉素等却没什么兴趣，这些都可以视为技术风险的社会弱化。尽管技术风险弱化是不可缺少的，它促使个体得以处理日常生活中遇到的大量技术风险和技术风险事件，但它也可能因低估技术风险和对技术风险反应不足而导致潜在的严重不利后果。这样，由于专家和公众技术风险评估的严重分歧，以及不同公众对技术风险评估做出的不同反应，技术风险的社会强化和弱化都使得传统的技术风险分析变得困惑。为此，本文将对技术风险的社会放大结构、放大的过程以及技术风险信息在传递过程中的运行机制和社会反应进行探讨。有关技术风险的信号被个体和社会如何放大，被放大了的技术风险如何导致公众行为上的反应，这种反应又如何反过来导致次级社会效应，也是本文分析的主要内容。
1现代社会的技术风险与公众认知
现代科学技术对工业社会产生巨大财富的同时，也由于人们在应用科学技术中出现的不当行为和管理失误所引发的技术性灾害（TechnologicalDisaster），同样造成了巨大的人员伤亡和经济损失。据国际劳工组织统计，全球每年发生的各类伤亡事故约为2.5亿起，这意味着每天发生68.5万起。全球每年约有320万人死于技术失控或失策导致的灾难，占各类死亡人数的5.2%。我国的技术灾害状况同样十分严重，据国家安全生产监督管理局提供的资料，目前我国由于技术原因引发的灾害（即人们通常所说的“技术事故”），每年都要夺走十多万人的生命，造成了巨大的经济损失，仅2011年一年，在各类技术灾害中，共死亡75572人（2011，国家统计局）。根据国际劳工组织（ILO）提出的最
新测算方法，我国技术灾害造成的损失占国民生产总值的4%左右，远远超过了各类自然灾害的损失。据此推算，中国目前每年各类技术灾害的经济损失至少应在6000亿元以上。现代科学技术的这种“双刃剑作用”，使技术灾害的管理和防治问题成为亟待人们研究解决的重大课题。
过去，对于技术风险的研究有所涉及，主要体现在“科技异化”、“科技负效应”等研究中，技术风险研究并未引起学者的太多关注。风险社会理论诞生以后，特别是风险社会理论将风险的根源归之于技术发展的独特见解，引起了社会学者的关注。从技术风险的主观建构层面来理解当代技术风险，可以克服传统的技术学、经济学的视角，侧重于分析风险客观层面的局限性，完整、准确地理解现代技术风险的内涵、特点与本质。技术风险己成为当今风险社会的重要特征和主要成因，对现代技术风险的准确把握有助于我们理解当今风险社会的时代特征。并且，对现代技术风险进行跨学科研究，可以整合社会学、制度学、文化学、心理学以及认知科学等学科的力量，有利于学科融合。因此，本课题研究的目的和意义主要表现在两个方面：一方面，进行技术风险研究，了解现代技术风险的形成机理，并在此基础上探索技术风险的规避机制，可以提前采取措施，防范技术风险演变为技术负效应和技术灾难，减少技术发展可能造成的直接经济损失，降低公众的技术忧患与技术恐惧意识，提升公众发展技术的信心。另一方面，当前，我国科学技术的发展还远不充分，但科学技术发展暴露的问题却越来越严重，生态危机、核安全、食品安全、转基因技术风险以及化学技术风险等已引起公众的高度重视。因此，研究、探讨一条“自主创新与生态文明并举”的技术风险规避道路，对于以较低的技术风险代价来换取经济社会的又好又快发展，确保全面建设小康社会目标的实现，有一定的现实意义。
然而，人们对技术风险的认知，既是一项科学行为，又是一个文化表达的过程。虽然，人们在保证健康、安全和长寿上投入了巨资并取得了稳步的进展，但人们在技术灾害面前却变得更加脆弱。特别令人费解的是，甚至连只有很小物理后果的技术风险事件都往往引发强烈的公众关注，并造成巨大的社会影响，这在传统技术风险分析层面是不曾料到的。公众认知是直观的偏见和经济利益的产物，更普遍地反应了文化价值。因此，社会最大的困境在于，一方面需要用技术风险的分析来设计公共政策，另一方面，目前的技术风险概念不足以预测和解释公众对技术风险的反应类型。西方国家的学者在对公众技术风险体验进行了长达10年的研究之后（罗杰.E.卡斯帕尔，1988），仍没有一个综合的理论来解释为什么被技术专家评估为很微小的技术风险或技术风险事件有时会造成巨大的公众反应，并会伴随以重大的社会和经济影响，有时甚至会出现后继的物理技术风险。解释这种现象并使得技术风险分析的实践对其更加敏感，是技术风险社会管理面临的最具挑战性的任务
之一。
现存的解释，虽然提供了一些重要的理论观点，但仍不完整。时常还会有些矛盾之处。事实上，我们应该认识到，这些冲突的观点照亮了公众技术风险体验的不同方面。需要一个能够整合技术风险的技术、文化和社会分析以及塑造公众技术风险体验的个体反应结构的综合理论。这种综合理论能够解释技术风险事件与心理、社会及文化进程相互作用，可以增强或削弱公众技术风险认知和技术风险相关行为。反过来，行为模式会产生次级社会或经济效应，也可能会增加或减少自身的实体技术风险。技术风险体验的社会结构和过程、对个体和团体理念产生的影响、还有社会、社区和经济对其作出的回应一起构成了技术风险传播社会放大的整体现象。
2技术风险传播中的信号放大机制
在传播理论中，信号放大指的是在由信息源向传输者传播，并最终到达接受者的阶段中，信号加强或减弱的过程。这些信号被传输者或接收者解码，使得信息被理解。每一个传输者都有可能改变原来的信息，通过加强或者减弱，添加或者删减所收到信号的方式，向下一个传输者或信息接收者发送一簇新的信号，然后这些信号再被解码。实际上，传播的过程要比以上的单纯信号传输过程更为复杂。只有在一定社会文化的背景之下，信息才会对接收者有意义。信息源和信号并不是独立的实体，而是被接收者视为一个整体，正是接收者将信号与信息源或传输者相连，并推断出了这两者之间的关系。尽管信息源―接收者的模式也存在一些问题，但这个模式仍然足以作为分析沟通过程的启发式框架。
在技术风险传播中，每条信息都可能包含事实的、推断的、价值相关的、象征性的意义。事实信息指信息的内容（如空气污染物排放量是X毫克/天）和信息的来源，如环境保护部门组织的检测。推断性信息指可以从已经陈述的证据中得出的结论，如排放对健康构成了严重威胁。然后这些结论可能要被分成不同的类别经受评估，如排放超过了允许的水平。除此之外，还可能附加带有强烈价值指向的文化象征来唤起对特定形象的记忆，如“大企业”“国防工业”“高科技”等。
对技术风险传播的研究证据表明，技术风险信息中附带的象征是引起潜在接收者注意和塑造接收者解码过程的关键因素。例如，如果传播源被描述成一个独立的科学家、或是科学院的专家组织成的团队，技术风险信息的内容就会很容易引起公众的注意，来自这样的技术风险信息源的风险信息会被视为可信的，并能成功地通过传输者或接受者的筛选。相反地，由核工业的新闻公告会被视为不太具有可信度，除非技术风险信息的其他方面可以抵消公众对技术风险信息来源公平的
质疑。
技术风险信号传输者会测定每个技术风险信息成分的放大情况。如果一个事实陈述被重复多次，尤其是被不同的技术风险信息源重复，则会引发对该技术风险信息准确度的较大信任。对推断过程的详尽描述，可以转移潜在猜测准确性的注意力。如果一项技术风险信息，具有高度认可的社会价值，也可能会增加接收者对技术风险信息证据不充分的容忍度。当然，一个权威性的传播源可以（至少在短期内）补偿无价值的事实技术风险信息。但公众和媒体的添加或删减应该是强化或弱化原有技术风险信息最有效的单一途径。因此，在技术风险传播和接收两个过程中都会发生信号的放大。技术风险传输者对送往接收者的技术风险信息进行系统安排，反过来，技术风险接收者又对技术风险信息进行解读、消化和评估，技术风险传播就是这样一个周而复始的过程。但应该指出的是，一个技术风险的传输者也应是一个新的技术风险信息源。这个新的技术风险信息源根据对制度规则、角色要求和预期接收者利益的考虑，对原技术风险信息进行描述后使其成为新技术风险信息，并将它传送给接收者。因此，通过传输者，在接受技术风险信息和技术风险信息重新编码时，技术风险信息源信号可能被放大了两次。从而，传播中的信号放大在技术风险的社会放大整体结构中占据了一个有利的地位。
3技术风险传播中的社会结构放大机制
技术风险的社会放大指的是技术风险信息过程、制度结构、社会团体行为和个体反应共同塑造技术风险的社会体验，从未促进技术风险结果的现象。正如在这个框架中的应用，技术风险事件和社会进程之间的互动使得这一点变得明晰――技术风险只有在处理人们如何看待这个世界以及人与世界之间关系的范围才有意义。这样，并不存在所谓的“真实”（绝对）和“失真”（由社会决定）的技术风险。在一定程度上，构成技术风险社会放大的信息系统和公众反应的特性是决定技术风险性质和重要程度的必要因素。我们从信息系统入手，信息系统就像是一个立体收音机，它会以两种方式来放大技术风险事件：一是强化或弱化个体和社会团体接收到的关于技术风险信号中一部分;二是根据技术风险的属性和它们的重要程度，过滤大量的信号。
通过直接的个人技术风险体验或有关技术风险信息的接收都可以产生信号。这些信号被社会及个体的“放大站”进行处理，所谓的“放大站”包括以下情况：1）执行和传播技术风险技术评估的科学家;2）技术风险管理机构;3）新闻媒体;4）政治或社会组织;5）社会团体中的意见领袖;6）同辈及相关群体的个人关系网;7）公共机构。
在社会放大站中，通过传播渠道（媒体、书信、电话、直接对话）产生并传输信息。此外，每一个接收者都参与了信息强化（或弱化）的过程，因此，他们也不同程度地充当了技术风险信息放大的角色。这些放大的关键步骤包括以下内容：1）信号的筛选（只有全部信息的很小一部分被进行了处理）;2）对信号进行解码;3）对技术风险信息进行处理（如在推断性信息中使用认知启发式）;4）给信息附加社会价值，以便于管理和政策借鉴;5）与所属文化及相关团体进行互动，以解读和确认信号;6）构想忍受技术风险或采取行动反抗技术风险及其管理者的行为意图;7）采取个体行为或加入团体行为来接受、忽略、忍受或改变技术风险。
一个成熟的技术风险社会放大理论应该是最终解释为什么特定的技术风险和技术风险事件要经历较多或较少的强化或弱化。这一理论是否足够强大到可以预测公众反应的特定形式以及新技术风险带来的社会冲突的详细结构，就必须有待时间的检验。它还应该可以对能够强化或弱化公众对技术风险反应的技术风险源属性和社会领域属性进行识别和分类。技术风险社会放大将大量产生行为反应，反过来，行为反应会产生次级效应。因此，技术风险的社会放大包含两个阶段：技术风险信息或技术风险事件的传者放大及其受众的响应放大。
4技术风险传播中的媒介放大机制
社会放大的根源在于技术风险的社会体验，不管是直接的个人体验还是通过技术风险信息、技术风险事件和管理系统获得的间接、次级体验。对于技术风险活动或事件的直接体验可以使令人愉悦的（如驾驶机动车），也可以是令人惊慌的（汽车相撞）。总体上来说，对于巨大事故或技术风险事件的体验增加了危险的记忆和可意象性，强化了技术风险认知。但直接的体验也可以对技术风险的性质、范围和可操控性有一个回馈，并提供了一个更好的观察角度，增强了人们避免技术风险的能力。这样，鉴于直接的个人体验可以作为一个技术风险放大器，它理所当然也可以发挥弱化技术风险的作用。但是，很多技术风险并不是人们直接经历的。当直接个人体验缺失或不足的时候，个体们会从其他人和媒体那里获得有关技术风险的情况。信息流成为了公众反映的一个关键因素，并充当了技术风险放大主要原动力的角色，有可能影响社会放大的信息属性。
抛开信息的准确性和特定内容不谈，大批量的信息也可以充当技术风险放大器。在2008年中国毒奶粉事件中，大规模的媒体覆盖不仅报道了事故，还界定并塑造了事件本身。该事件的报道不仅重创了中国制造的商品信誉，而且在三年后，仍有7成中国民众不敢买国产奶。当然，连篇的报道将公众的注意力从其他竞争信息源上挪开，转向特定技术风险问题。此外，新闻媒体也逐渐变成各种当事者为利益争锋相对的战场。无论怎么平衡各种报道，都没有足够把握使得政府令人安心的声明能够有效抵制引起恐慌的信息。使公众免受惊吓要比吓到他们难得多。大量的信息也会调动对特定技术风险的潜在恐惧，并强化对过往事故、管理失误的记忆，扩大对特定失误、事件或结果程度的想象。这样一来，提供信息的技术或活动就可能被视为是相当危险的活动。
信息的第二个属性是专家之间的争辩容易提高公众对真相的不确定感，增加技术风险是否真的被认知的疑虑，并能降低官方发言人的可信度。如果公众已经开始对技术风险产生恐惧，那么他们很有可能对专家间的分歧更加关注。
毫无疑问，信息的第三个属性――戏剧化程度是技术风险放大的有利源。2003年中国“非典”的媒体报道中宣称，“非典”的死亡率极高，几乎无药可医，在报纸版面中，耸人听闻的大标题“上千人死亡！”强化了人们对事件灾难性潜在死亡感知的记忆。如果在没有矫正方法的情况下，错误信息源就已经进入了大众传媒，那么甚至一个微小事件，都完全都可能引起巨大的社会波澜。
信息渠道也十分重要。技术风险和技术风险事件的信息通过两个主要的传播网络流通――新闻媒体和非正式的人际网络。作为技术风险“放大器”的新闻媒体也因它们在公众舆论和社区进程设置方面至关重要的作用，而受到学者的关注。由于媒体对罕见或重大技术风险或技术风险事件进行的报道比例失调，人们根据受到的媒体报道篇幅来对死亡主要原因进行猜测也就不足为怪了。非正式的人际传播网络在一般意义上包括朋友、邻居、同事之间和社团内的联系。虽然我们对这样的网络了解较少，但毫无疑问，人们不会撇开其他社会事件或同辈们的观点去孤立地考虑问题。虽然个人的朋友或同事提供了用以证实技术风险认知的基准点，但他们很大程度上会持有一种普遍的文化观或偏好，所以，强化技术风险或弱化技术风险的两种可能性都存在。如果人们惧怕技术风险，谣言就会成为影响公众认知和态度形成的关键因素。在社会团体互动范围内，对技术风险的解读一般会融入更大的价值和分析框架中，来对抗与原有理念相冲突的新信息。因此，可以预想，人际传播网络中，公众会导致技术风险认知、管理偏好和关注度的分歧，专家也会在他们的理论、方法和数据的选取中表现出文化偏好。最终，技术风险信息中使用的特定术语或概念，可能会对不同的社会和文化团体有着截然不同的意义。这些用语也可能会引发它们本意完全不相干的联想。
5结论
综上所述，除了以上四种机制之外，社会进程还会导致发生对技术风险本身的积极反馈。如果有害物质运输事故发生在接近废料处理厂的地方，那么可能导致对运输线路的反对和阻挠。这样的行为自身就可能引起事端，于是增加了未来事故的可能性，并扩大了事故的后果。或者，也可能引发反对者的蓄意破坏，对在处理废料过程中发生的事故进行复制。尤其是对一项技术或设备存在强烈的公众关注时，基于各种机制，有关健康和安全的技术风险可能会在社会进程中被放大。因此，以上分析，只存在一部分范例来描述我们称之技术风险社会放大的现象。但是，了解这种现象是对其潜在影响，包括设计和技术、技术风险管理中的重要性排序以及设置健康和环境标准等，都是进行技术风险评估的必要前提。我们提出这个概念框架，其目的就是为了着手构建一个可以解释如下问题的综合理论：为什么看起来微小的技术风险和技术风险事件往往会引起强烈的公众关注和重大的社会经济影响，这种影响甚至以涟漪状扩散，波及不同的时间、空间和社会制度。因此，技术风险传播这一概念化的过程，需要精心设计，参考不同意见。在这种情况下，经验主义研究也许会为下一阶段的理论构建提供更为重要的实验和理论范式。
参考文献
[1]珍妮・X・卡斯帕森，等.风险的社会视野上：公众、风险沟通及风险的社会放大[M].童蕴芝，译.北京：中国劳动社会保障出版社，2010.
[2]珍妮・X・卡斯帕森，等.风险的社会视野下：风险分析、合作以及风险全球化[M].李楠，等，译.北京：中国劳动社会保障出版社，2010.