人工智能对内部控制的影响研究

罗斌元 郭小雨

[摘要]人工智能正在以前所未有的速度发展，内部控制作为保障经营管理活动进行的有效抓手，其与人工智能的关系成为人们关注的焦点。本文通过对人工智能四个技术特征的分析，研究了人工智能对内部控制的目标、假设及各要素的影响。研究发现：第一，人工智能不断拓展控制目标维度，使之与企业智能化的运营管理更加匹配；第二，人工智能使原有的控制实体假设和复杂人性假设不再适用；第三，在人工智能模式下内部控制五要素呈现出新的特点。本文旨在为企业智能化变革后内部控制体系的重新构建提供方向。

[关键词]人工智能   内部控制   智能经济

本文系河南理工大学人文社会科学研究基金项目“河南省科技金融模式创新研究”（SKND2021-01）

一、引言

人工智能是引领新一轮科技革命和產业变革的核心力量，新一代人工智能的蓬勃兴起，正在为彻底颠覆人类的生产和生活方式积聚力量。人工智能在企业中的广泛应用，给企业管理提供便利的同时，也对传统的内部控制监督体系提出挑战。而内部控制的有效运行是企业战略落地的重要保障，重构内部控制体系，进一步重塑与智能化管理模式相匹配的具体控制流程已经刻不容缓。究其根本，传统的内部控制体系是以社会人的行为作为控制对象，而人工智能的出现，很大程度上弱化了社会人在企业中的职能，由此对原本的内部控制框架造成了较大影响。那人工智能究竟是如何影响内部控制，又是通过什么途径影响的呢？只有理清人工智能影响内部控制的内在机理，才能对症下药，从而明确重构体系的方向。基于此，本文从内部控制目标、假设和控制五要素的角度深入探析人工智能对内部控制的影响，以期为企业在智能化背景下及时进行内部控制体系调整、保障内部控制的高质量转型提供理论依据。

二、文献综述

关于人工智能对企业内外部监督主体的影响，主要从内部审计、外部审计、风险评估等角度展开。

一部分学者从内部审计的角度出发，研究数据时代内部审计的现状以及存在的问题，以辨析数据审计和智能审计为基础，论述未来审计智能化的发展方向。此外，学者初步构建了新型的智能化审计流程，并设计了智能化内部审计的系统框架（张庆龙等，2021；刑春玉等，2021）。学者武晓芬等（2019）、吴勇等（2021）认为，目前人工智能对内部审计影响的相关研究仍比较分散，缺乏技术和实践经验的支撑。

另一部分学者从外部审计的角度出发，介绍和初步探讨人工智能对企业外部审计质量的提升作用。杨扬（2020）基于会计师事务所的视角，探讨人工智能对企业外部审计各要素的影响，并通过对A股上市公司进行取样，以样本的财报数据及审计意见为基础进行实证分析，研究发现人工智能技术对提升事务所审计质量有促进作用。郑石桥（2021）则选取外部审计过程中的一个重要环节——审计取证，分析不同情形下人工智能对审计取证的影响。

还有一部分学者从风险评估的角度出发，研究人工智能对于风险评估的积极与消极作用。唐新华（2018）基于当前处于弱人工智能阶段的认识，对利用人工智能识别风险的流程和辅助决策管理的流程进行建模，提出应用于国际风险评估和决策管理中的人工智能理论框架。孙红梅等（2019）认为人工智能有助于进行风险评估，但其本身也会带来隐藏的技术风险，在深入应用之前需要探索有效的风险规避方法。

从学者们对新型信息技术的研究来看，不乏探讨人工智能对企业内外部监督主体影响的学术观点，研究成果对人工智能时代内外部监督体系的重新构建有较大的指导作用。但是，人工智能对内部控制的影响研究仍处于初步探索阶段，研究不够深入，特别是缺乏机理和机制方面的研究。可以预见，人工智能将在不久的将来重塑企业的商业模式，而高质量的内部控制是企业有效运行的前提条件，基于此，本文在梳理人工智能特征的基础上，深入剖析人工智能对内部控制的影响，以便拓展人工智能与内部控制关系的研究思路。

三、人工智能的特征

美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”虽然人工智能技术需要其他信息技术的共同支撑，但作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，把握其本身具备的核心特征尤为关键。

一是渗透性。人工智能可以凭借其基础性、通用性和使能性，渗透至各行各业的所有经营环节，这种适用于社会各领域的特征被定义为人工智能的渗透性。人工智能在发展初期，不具备人脑意识和自主判断能力，多应用于一些简单场景。但随着技术的不断进步，更快的计算速度和更高质量算法的出现，助力人工智能应用于更加多元化的复杂场景。人工智能的渗透性特征使其具备对企业高质量发展产生全局性、广泛性影响的潜能。由此可以预见，人工智能将与企业经营活动更加全面地相互融合。

二是协同性。在生产方面，运用人工智能可以提高技术、劳动、资本等生产要素之间的匹配程度，加强前期技术研发、中期生产应用、后期结果反馈等生产全链条各环节之间的协同，进而提升运行效率；在消费方面，人工智能以大数据为基础，可以自动完成对客户消费需求、消费习惯的精准画像，实现针对个性化需求智能匹配专业的差异化服务，进一步挖掘消费潜力。总之，人工智能的协同性特征可以较大程度提高企业的运营效率。

三是替代性。人工智能可以实现对劳动要素的直接替代，是其对生产生活产生颠覆性影响的最直接体现。人工智能在不同发展阶段，对简单任务和复杂工作发挥着持续的替代效应。在本身作为独立要素持续累积的同时，在一定程度上替代了其他资本、劳动等要素，不断为企业发展提供强有力的支撑。

四是创新性。初级的自动化技术可以将人们从一些繁琐重复的工作中解放出来，而人工智能将会拥有与人类同级甚至超越人类的脑力，人类原本的创造性脑力劳动也面临被替代的威胁。人工智能所拥有的超出人类智慧的创新性，是人类历史上从未出现过的。人工智能的创新性可以拓宽人类的知识边界，扩大人类整体智慧总量，进而助力技术进步、创造新的价值。

四、人工智能对内部控制的多维度影响

探究人工智能对内部控制的影响，只有深入理解基本理论，才能重新搭建出与智能化匹配程度更高的内部控制体系。内部控制目标是决定内部控制运行方式和方向的关键，也是认识内部控制基本理论的出发点；内部控制假设是控制运行有效的前提；内部控制五要素是内部控制基本理论的主要内容。故本文从这三个方面深入探究人工智能对内部控制的影响。

（一）人工智能对内部控制目标的影响

COSO委员会（全美反虚假财务报告委员会的发起人委员会）在其1992年发布的《内部控制——整合框架》提出了内部控制的三项目标：取得经营的效率和有效性、确保财务报告的可靠性、遵循适用的法律法规。COSO提出的内部控制目标较为宽泛，我国在此基础上根据本土企业的运营特点，发布《企业内部控制基本规范》，为内部控制设定了五个目标：合理保证企业經营管理合法合规、资产安全、财务报告及相关信息真实完整，提高经营效率和效果，促进企业实现发展战略。

虽然传统理论对于内部控制目标的界定几乎涵盖了内部控制的所有动机，但随着人工智能技术的出现与运用，企业面临的外部环境瞬息万变，相应地，对组织管理水平的要求也愈发精益求精。目前理论层面对内部控制目标的认识存在时代局限性，不能匹配人工智能时代企业的经营发展模式。人工智能对内部控制目标的影响主要表现在：

1. 人工智能赋予资产安全新内涵和新要求。

传统意义上保障资产安全是防止资产流失，且在不发生价值减损的情况下正常周转流通。伴随着人工智能的应用，AI系统和设备成为企业的新型资产。而安全的新内涵不仅是保护AI资产不发生损失，也包含防止AI本身数据源或模型被污染。对于大多数组织来说人工智能是个“黑匣子”，只有数据科学家知道人工智能的内在逻辑。AI模型常用大量的敏感数据来训练，一旦数据源或模型被污染，关键信息可能被泄漏、恶意使用，导致企业做出错误的决策，承受毁灭性的业务结果。另外，人工智能技术提高了智能化窃取的水平。攻击者可能利用人工智能技术集成勒索软件，劫持企业无形资产、工业设备等核心数据，令受害企业被迫支付赎金。人工智能在企业的不断应用，对资产安全提出新的要求。企业需要打破固有的安全思维，构建网络安全体系，以应对人工智能对资产带来的威胁。

2. 人工智能丰富内部控制目标中的信息类别。

传统理论中，财务信息是内部控制信息系统的核心。然而，在智能化的市场环境下，业务信息也将成为内部控制目标的主要信息类别。原因是财务信息已经无法满足企业利益相关者对企业信息的掌控需求，其希望同时获取财务信息背后的业务数据。为满足利益相关者的需求并且提高内部管理效率，企业需要依靠人工智能强大的数据收集处理能力，进一步深化业财融合。在新的管理模式下，业务信息与财务信息并重，因此，以财务为核心的内部控制目标将不再适用。

3.人工智能重新界定内部控制目标的保证程度。

由于受到评价人员的职业判断、成本效益原则等因素的影响，内部控制目标实现的可能性受到其故有局限性的影响。人工智能将打破这一局面，为内部控制目标的实现提供更高程度的保证。在实现此目标的过程中，人工智能通过机器学习生成强大的数据库和风险临界值，实时与内部控制运行过程中产生的数据进行比对分析，改善传统内部控制信息来源单一、滞后和主观判断等存在局限性的弊端。与此同时，人工智能利用其技术优势，更加精准、高效地识别、评价、应对内部控制风险。此外，凭借内部存储的大量企业及行业信息，人工智能将更加精细化地服务内部控制体系的建设。

4.人工智能使内部控制目标多元化。

传统的内部控制目标多局限于企业内部管理视角，强调有效阻止和防范企业内部的不必要行为。人工智能环境下的内部控制将覆盖企业内外环境、内外控制活动、内外信息等所有的关键风险点，包含内生型、外部输入型等风险。这将避免企业在应对外部输入型风险时陷入被动滞后的境地，能具有更加有效的应对流程和措施。因此，内部控制目标也需要在传统“防内”为主的基础上延展到人工智能时代的“内外兼顾”。

上述这些人工智能对内部控制目标影响，是导致内部控制与企业智能化发展不匹配的关键因素。因此，进一步挖掘内部控制的潜在功能，重新界定内部控制目标显得尤为重要。

（二）人工智能对内部控制假设的影响

内部控制是建立在一定假设基础之上的，离开这些假设，内部控制就不能存在。潘琰等在《论内部控制理论之构建：关于内部控制基本假设的探讨》一文中提出内部控制的四个假设：控制实体假设、复杂人性假设、可控性假设、不串通假设。其中可控性假设和不串通假设是控制有效执行的前提，嵌入人工智能后两者仍不可缺少。控制实体假设界定了内部控制的空间范围，复杂人性假设解释了内部控制客体本质特性。人工智能将打破内部控制传统意义上的空间范围，并且控制客体也不再只是人的相关行为。故本文仅探讨人工智能对控制实体和复杂人性假设的影响。

1.对控制实体假设的影响。

控制实体假设限定了内部控制活动所应用的空间范围，包括物理空间范围和虚拟空间范围。传统意义上，企业往往仅界定物理空间范围，将内部控制局限在组织内部，其原因为内部控制是伴随着组织内部矛盾的出现而产生的，是在组织追求目标的过程中被催生的。内部控制的出现源于组织的内在驱动，而不是外在推动。

人工智能模式下，在打破原本物理空间范围的同时，很大程度上也扩展了内部控制活动的虚拟空间范围。首先，企业可以利用人工智能技术，实现与供应商、合作伙伴、客户之间的实时互通，大量的信息资源从采集、筛选、交互到存储的整个过程都将以“云”+“端”的形式运行。传统层面的安全域、网络边界的划分及防护等内部控制机制很难再满足人工智能模式下的安全需求，需要将内部控制活动的应用范围延展至虚拟的云端；其次，由于人工智能所依赖的算法具有虚拟化、分布式计算的特性，内部控制可以实时共享企业的云端数据信息，为内部控制由组织内部延伸至企业云端提供技术支持。另外，针对数据存储、共享的无边界性，当由“外部云”服务商为企业提供安全这种特殊的服务时，传统的内部控制活动将难以对此提供全面和有效的防护。为保障内部控制运行的有效性，企业控制实体的物理空间范围也将随之扩大至虚拟空间范围。

2.对复杂人性假设的影响。

复杂人性假设的核心是人具有经济与道德两重人格。经济人格致使其具有最大化自身利益的倾向，道德人格致使其具有克制私欲、纠正偏差行为的倾向。前者诠释了内部控制存在的必要性，后者诠释了内部控制的作用机理。传统的内部控制客体就是人，人的行为归根结底取决于其本质属性，所以对人做出是否符合事理、逻辑的判断是研究内部控制理论、实施内部控制活动的必要前提。

人工智能与人的本质属性并不相同。在接收指令后，人工智能会尝试一切可能的途径得出最准确的结果，但无法判断指令是否符合伦理道德。即人工智能拥有人的经济人格，缺乏道德人格。通俗地说，就是只能对任务指令做出“能不能做”的判断，而无法进行“应不应该做”的判断。在弱人工智能和强人工智能时期，虽然人被逐步代替，但人工智能系统的运行仍是由社会人进行算法设计和系统构建，也就是内部控制的复杂人性假设仍然适用。然而，在进入超人工智能阶段后，人工智能将全面的超越人类，实现社会的完全智能化。依据《2022中国AI技术应用场景市场研究及选型评估报告》，超人工智能阶段最大的特点是人工智能将超越人类的认知边界，使人类从物质生产中完全脱离，即使是高级的智力活动如顶端科学的研究也不需要人的参与。在这个时期，人工智能会成为社会的躯干和头脑，无需人类的参与。鉴于此，在未来以人工智能为主导的时代，传统内部控制以人为中心的复杂人性假设需要进行重新定义。

（三）人工智能对内部控制五要素的影响

《企业内部控制基本规范》提出内部控制包含内部环境、风险评估、控制活动、信息与沟通、内部监督五个要素。内部控制五要素贯穿于企业日常经营管理的整个流程，企业智能化程度的不断加深，在改变各个经营环节的同时也在影响着内部控制五要素的内容。

1.对内部环境的影响。

内部环境是内部控制的基础，其会影响员工对内部控制的意识和态度，决定了企业内部控制的基调，提供了内部控制的基本规则和构架。控制环境要素包括组织架构、职权与责任的分配、管理层的理念等。

一是人工智能将会颠覆企业的组织架构。传统金字塔式的组织架构导致内部控制无法完成过长的控制半径，过多的层级划分易导致官僚作风及低效管控。而人工智能会颠覆企业的组织架构，使职能部门形成中台效应，人事、行政、财务将形成高度自动化操作，岗位层级弱化，扩大控制半径、幅度和深度；使企业的管理结构趋于最大扁平化，组织进一步轻量化、敏捷化。

二是人工智能重新分配职权与责任。由于企业在设置各部门岗位时多是遵循因人原则或因事原则，所以往往导致权责分配不清晰，最终发生做事推脱、效率低下的现象。人工智能可以重新分配职权与责任，构建更加科学的职责分工模式。在设计岗位权责时，可以事先将企业工作的运行流程以算法的形式输入智能化系统，系统会根据接收到的预设岗位及其权责模拟运营效果，提示风险点，进而有效避免由于管理职能交叉、权责分配不清晰导致遇到问题时出现互相推诿扯皮、推卸责任的情况。

三是人工智能更新以人为中心的管理理念。针对普通员工，管理者遵循的管理理念是针对员工心理活动的研究去判斷其行为规律，由此构建能够激发员工创造最大价值的高效率管理机制。这种传统的管理理念更加强调人的心理和精神需求，与人的本质属性比较契合。但是，人工智能的出现将转变管理者的管理理念，以标准化、科学化、自动化的方法管理智能员工并协调与普通员工的关系。智能化为企业提供大量的虚拟劳动力，它们具有高度自动化特征，可以依据最初的算法设定自动执行工作任务，甚至在数据和算法的精度达到一定程度后，实现无人工控制。针对智能员工，以企业价值观对员工进行软约束的价值将会降低，强调心理和精神需求的传统管理理念将不再适用。

2.对风险评估的影响。

风险评估是分析确定风险的过程，并在风险事件的发生之前或之后，量化评估其可能带来的影响和损失。其主要目标是识别评估对象可能面临的各种风险、评估风险发生的概率和可能带来的后果、确定风险消减和控制的先后顺序等。

人工智能改变了风险评估的模式。传统的风险评估主要是基于大量数据通过模型计算的模式。在此模式下，数据的收集、模型参数的选择和评估结果的判断都需要专业员工在某一细分领域的理论基础和实务经验积累。然而，智能化风险评估模式是以数据为导向的监控模式。传统评估模式常因个体知识和经验的有限而受到制约，且评估的动态性效果不强。另外，系统性、非线性是风险演变的典型特征，单一领域的经验很难适用在整体维度的观察、关联风险的识别及潜在风险的预判。人工智能模式下通过实时提取数据中的信息对业务风险进行分析，自动触发风险等级评估，跟踪风险点，形成系统自动预警的机制。同时，引入人工智能的学习机制，利用大量且准确的数据构建指标和风险因子之间的关联，自动将各项指标历史信息中的异常数据与风险进行匹配，形成风险评估知识库，实现模型对风险智能化的感知和识别。相比以专业员工为主的经验模式，人工智能的风险识别将更为全面、高效、便捷。其原因是主观识别的风险具有局限性和较大的不确定性，而通过大数据可以快捷地反映出更为全面的业务状态。

然而，人工智能也加大了风险评估的难度。人工智能基本逻辑是先构建一个合适的机器学习模型，然后用大量的数据去训练模型，最后用训练好的模型来预测新的数据。运行逻辑每一步之间的关联性极强且勾稽复杂。企业各组成部分的不断智能化，庞大的数据源和复杂的算法使风险评估的建模过程也十分繁琐。

3.对控制活动的影响。

控制活动是为确保管理层的指令得以实现而制定的一系列策略及程序，是为保证控制目标实现的一种机制。控制活动存在于企业的各层组织架构和各个职能之间。

首先，人工智能改进了控制策略的制定方法。控制策略是设计控制活动的广义指南，其以往的设计方法是由专业人员依靠个人经验和格式化的内部控制规范来制定。基于此种方法生成的控制策略可复制性较强，但不能完全适用于不同行业、不同规模的企业。智能化技术将改进传统制定控制策略的方式方法，通过业务和财务数据自动描绘出企业专属的风险画像，由此为企业量身定做适配性较高的控制策略。新的方法有助于控制策略的落地，避免了直接照搬内控政策，无法有效识别企业非系统风险的情况。

其次，人工智能优化了控制程序。第一，智能化技术将逐渐代替员工执行繁杂重复的控制程序，如经营分析控制。传统模式下需要财务人员定期向业务人员搜集数据。同时寻找同类型公司的同时期数据进行对比分析。这种分析主要依赖于财务和业务人员的经验和主观判断，难免存在业务人员瞒报、虚假陈述的情况。人工智能拥有海量的行业和市场数据、严密的计算方式，可以代替分析人员为决策者提供更有价值的经营分析，并及时发现问题，为企业降低分析和试错成本、改善经营管理提供帮助。第二，人工智能模式下，控制程序将由传统的静态控制升级为动态控制；由针对局部控制扩大到对信息全生命周期的控制；由原来仅将财务活动作为控制重心，升级到对企业整个资源和价值链的控制；从控制单一的活动要素转变为对活动、内外部环境、数据、风险、系统等要素的全维度控制；从对结果的控制到对全过程的控制；从事后的定期监督转变为实时控制与反馈，提高内部控制的敏捷度。

4.对信息与沟通的影响。

信息与沟通是及时、完整、准确地收集各种与企业经营密切相关的信息，并以适当的形式在企业内外部之间进行传递的过程，贯穿于风险管理的整个过程，是内部控制的纽带。

第一，人工智能拓展了信息收集渠道。传统的收集信息方法有观察法、深度访谈法、资料收集法等，这些方法收集到的数据范围较窄、不够全面。人工智能在大数据的基础上，通过网络爬虫或网站公开API等方式，将结构化和非结构化数据从网页中抽取出来，并建立合适的数据模型，从结构化和非结构化的数据中进行信息挖掘。通过挖掘收集内外部信息，企业可以预测行业导向和公司风险，进行智能化分析，从而采取更加有效的内部控制措施。

第二，人工智能强化了信息提取能力。由于企业的信息来源于不同的渠道，具有零散的、非系统的特点。仅利用人工处理数据信息不仅无法挖掘最大的价值，还有可能因为使用错误的信息而影响最优决策。人工智能的主要优势之一就是它具有从大量数据中提取关键信息的能力。利用人工智能强大的收集和分析能力，对信息进行智能化、系统化的筛选、整合和加工，自动甄别和挑选对决策更有用的信息数据，提高了信息的决策价值。

第三，人工智能改变了内部信息的传递方式。传统的内部信息传递由于其时间、空间及技术限制，传递信息的完整性、及时性和精准性无法得到保障。人工智能系统的基础是大数据技术，通过大数据技术建立企业信息中台，将信息自動、完整、及时、精准地推送到各部门，增加信息透明度，避免出现“信息孤岛”的情况，同时也缩短了各部门之间的沟通时间和成本。

5.对内部监督的影响。

内部监督是对内部控制运行情况实施的必要监督检查，发现其不足、问题甚至于缺陷之处，从而逐步完善内控，提高内部控制的有效性。因此，内部监督是内部控制有效运行及持续完善的重要保障。

首先，人工智能精简了内部监督的基础工作流程。在传统的内部监督工作流程中，涉及到大量重复性的审阅、检查、核对等基础工作，如审核业务涉及的各类资料、票据等原始凭证。人工智能技术可以针对流程标准、判断规则明确的重复性基础工作设置审核模板，使绝大多数的业务处理可以实现无纸化、移动化，在很大程度上简化内部监督的基础工作流程。此外，人工智能技术不仅可以缩短内部监督流程中实时数据采集、外部数据挖掘、数据整合比对以及工作底稿编写等基础性工作的时间，还可以通过可视化的手段呈现出更加直观的结果，精简工作流程的同时又能提高工作效率。

其次，人工智能实现了内部智能监督。随着智能化化技术的发展，内部监督的重心由传统的评价过去向管理未来进行转变。这依托于人工智能技术所形成的智能化产品，如机器学习、知识库和专家系统。机器学习主要通过计算手段，结合系统逻辑的不断优化改善整个监督流程与方法的性能，通过学习模型，建立大量数据之间的关联性分析，实现内部智能监督，对未来风险进行把控。知识库在结合监督体系、专业知识、方案和实践的同时记录并规范智能应用中的数据来源、算法、运算逻辑等，有效提高内部智能监督的准确性和时效性。专家系统内置大量行业专家高水准的知识与经验，运用智能知识推理技术，使原本由专家才能解决的疑难复杂问题通过智能监督也可以实现。综上，人工智能对内部监督的影响是通过设置审核模板以及各种智能化产品，精简了内部监督的基础工作流程，实现内部智能监督。

五、结论

人工智能作为企业高质量发展的必然趋势，受到了广泛的关注。本文从内部控制目标、假设和控制五要素视角出发，深入探讨了人工职能对内部控制的影响，得出了以下结论。

第一，人工智能拓展控制目标的维度。智能化企业的运营管理强调业务信息与财务信息并重，数据资产成为保证资产安全的重要组成部分。人工智能利用其本身的技术优势，突破传统仅限于内部管理视角的控制局限性，促进内部控制目标的多元化，为实现内部控制目标提供更高的保证程度。

第二，人工智能使原有的控制实体假设和复杂人性假设不再适用。由于人工智能对普通员工的颠覆性替代，传统内部控制以人为中心的复杂人性假设需要进行重新定义。同时，人工智能将在打破原本物理空间范围的同时，很大程度上扩展内部控制活动的虚拟空间范围。假设是控制活动设计与开展的前提，研究人工智能对内部控制假设的影响，对新的背景下内部控制理论及实践都具有重要的指导意义。

第三，人工智能模式下内部控制五要素呈现出新的特点。针对控制环境，人工智能改变了内部控制的理念，促进企业组织结构扁平化变革；针对风险评估，人工智能最大程度规避传统识别风险的弊端，提高风险评估的精度和深度；针对控制活动，人工智能创新了控制活动的方式方法，降低了控制成本；针对信息与沟通，人工智能改变了传统单一滞后的沟通机制；针对内部监督，利用人工智能不仅能精简基础工作流程又能实现内部智能监督。

综上，人工智能将重新定义内部控制的目标、假设和五要素。企业应突破传统内部控制的界限，重新搭建智能化内部控制体系，扩展内部监督的职能。

（作者单位：河南理工大学财经学院，邮政编码：454000，电子邮箱：luoby3721@sina.com）

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