石笑川

（南京審計大學，江蘇 南京211815）

近年來，我國非法集資涉案的數(shù)量與金額逐年有所擴大。 據(jù)公安部統(tǒng)計顯示，2015 年全國涉案6077 起，金額2500 億元，開始出現(xiàn)多起跨省案件，涉案人數(shù)高達幾十萬人。 在經(jīng)過2016 年與2017 年的平穩(wěn)后，2018 年全國總共立案數(shù)量超過一萬起，涉案金額超過3000 億元，同比增加了一倍；2019 年上半年非法集資立案2978 起， 涉案額超2200 億元。 這些數(shù)據(jù)體現(xiàn)了我國打擊非法集資的形勢仍然嚴峻，特別是犯罪分子利用互聯(lián)網(wǎng)金融的外衣進行非法集資， 使網(wǎng)絡(luò)金融成為非法集資高發(fā)區(qū)域，非法集資的治理刻不容緩。 本文主要基于公開信息來構(gòu)建企業(yè)涉嫌非法集資特征指標體系，并提出協(xié)同治理的思路。

一、文獻綜述

在非法集資的界定上，趙秉志（2011）認為，非法集資是一種向社會不特定對象募集資金的犯罪行為，單位或個人在違反相應法規(guī)的情況下，占有他人資金并牟取暴利①。 李華（2014）認為，非法集資是相關(guān)主體在缺少政府監(jiān)管和不健全的市場體系下，通過宣傳高回報的方式， 對不特定人群吸收資金的非法行為②。在非法集資的防范上，李有星（2014）認為，要通過開展主題教育等不同渠道來曝光非法集資的典型案例，告知民眾看到這種信息即有風險，并展示非法集資常見的作案手法和常見的類型， 以此警示廣大民眾，將非法集資遏制在源頭③。 曹源芳（2019）提出，政府要做好宣傳引導工作，向民眾揭示非法集資的手段，不讓違法分子有機可乘④。 徐昕煒（2012）從行政方面分析，建議要建立以黨委和政府為主體，各部門合作的長效機制， 共同防范非法集資案件的發(fā)生⑤。從金融體系建設(shè)上，彭少輝（2011）提出，探索集資合法化途徑， 并且大力發(fā)展和創(chuàng)新中小金融機構(gòu)來滿足融資需求⑥。 周德文（2014）認為，需要深化金融體系改革，解決投融資渠道問題，方能防止因為資本逐利性而被欺騙的單位及個人⑦。在非法集資預警指標體系構(gòu)建上，趙瑞鵬（2017）認為，指標選取原則除了非法集資四大特征外還應包括其典型性、連續(xù)性⑧。 嚴武（2019）則預測了風險因素考量，結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性，將所有指標分為多個一、二級指標，構(gòu)建了一個動態(tài)預警的風險預警體系指標⑨。

二、企業(yè)涉嫌非法集資監(jiān)測指標的選取與設(shè)計

基于公開信息的非法集資風險監(jiān)測指標體系主要是指對網(wǎng)絡(luò)公開信息（如工商信息、公共媒體信息、訴訟信息等能夠反映企業(yè)經(jīng)營狀況、經(jīng)營人行為和企業(yè)輿論的信息）進行搜集，通過整理與分析，從而建立起的非法集資相關(guān)風險監(jiān)測指標。 選取指標時，首先根據(jù)指標的不同先將其分為不同的類別，并將每一個指標賦予一個會隨指標變化而改變的加權(quán)數(shù)值。 然后，將本不可表達的非法集資風險通過分數(shù)量化出來。 最后監(jiān)測其量化分數(shù)的變化，當其超過風險預警線時說明該企業(yè)有非法集資的可能，從而形成非法集資的預警監(jiān)督系統(tǒng)。

（一）基礎(chǔ)信息指標的選取與設(shè)計

1.企業(yè)類別指標。 具備投融資服務(wù)特征的企業(yè)存在利用正常經(jīng)營業(yè)務(wù)作為非法集資合法外衣的先天優(yōu)勢， 同時其正常經(jīng)營業(yè)務(wù)也具有較大風險，一旦投融資失敗， 很可能會需要大量資金進行填補。 因此，對于企業(yè)名稱中含有“投資管理”“資產(chǎn)管理”等關(guān)鍵詞，或者有其他證據(jù)表明該企業(yè)經(jīng)營范圍可能涉及投融資理財服務(wù)的企業(yè)，應當引起相關(guān)部門的重視。

2.注冊地址集中度。 因為非法集資犯罪者會成立多家公司，達到互相轉(zhuǎn)移資金以及運作業(yè)務(wù)的目的，他們會在同一地區(qū)設(shè)立多家公司，所以注冊地址集中度成為一項指標，用該地址注冊的公司數(shù)量來表示，警戒值設(shè)置在3 家及以上。

3.法人集中度。同注冊地址集中度一樣，設(shè)立的多家公司，其法人極有可能為同一人。 一個人代理幾家公司的非法集資活動，所以法人集中度也是指標體系中的一個重要因素，警戒值仍為3 家。

4.重大事項信息指標。 企業(yè)近期重大事項發(fā)展改革及變更，反映出企業(yè)內(nèi)部的穩(wěn)定程度，間接反映出企業(yè)經(jīng)營情況的惡化度， 所以需要不斷調(diào)整內(nèi)部結(jié)構(gòu)。 資金鏈緊張甚至斷裂為非法集資犯罪提供動機，內(nèi)部管理的不穩(wěn)定為非法集資犯罪提供了土壤。

5.審計報告特征指標。 財務(wù)數(shù)據(jù)是最直觀反映企業(yè)經(jīng)營業(yè)務(wù)活動的指標。 由于監(jiān)管部門難以直接獲得企業(yè)的內(nèi)部財務(wù)信息數(shù)據(jù)，現(xiàn)階段最直觀以及最可靠的就是參考企業(yè)公開的審計報告意見，對于被出具非無保留意見的企業(yè)，要予以特別關(guān)注。

（二）敏感信息指標的選取與設(shè)計

1.外部輿情特征指標。主要指論壇、微信、微博、百度、貼吧等可以自由發(fā)表評論的自媒體，媒體中關(guān)于企業(yè)的信息，既包括正向積極信息也包括負向消極信息。 投資者往往時時刻刻關(guān)注著自己資金的流向，一旦資金無法回收會在論壇、貼吧等平臺進行分享及投訴，由此建立輿情的監(jiān)測系統(tǒng)能更好地進行預警。 除了網(wǎng)絡(luò)輿情外，傳統(tǒng)媒體與人際交流也是重要的輿情信息。 因此對于存在與非法集資明顯相關(guān)的消極輿論，有關(guān)部門要特別予以關(guān)注。

2.招聘信息特征指標。 招聘信息是職業(yè)化趨勢的體現(xiàn)，涉嫌非法集資的公司需要招聘與金融職業(yè)相關(guān)的人員進行業(yè)務(wù)操作，因此，對于存在招聘投資分析師、理財師等與金融業(yè)務(wù)有關(guān)的招聘信息或招聘頻率過高、 招聘專業(yè)限制與金融財務(wù)相關(guān)，特別是企業(yè)名稱不是金融類企業(yè)，但卻頻繁招聘理財類等相關(guān)金融專業(yè)人員的，應特別予以關(guān)注。

3.信用數(shù)據(jù)特征指標。企業(yè)的涉訴、涉案信息往往反映出經(jīng)營狀況以及正在暴露的風險。 由于非法集資的社會性特征， 即吸收資金的對象不是特定的，因此在評定這個指標時，要特別警惕企業(yè)與自然人發(fā)生的資金糾紛案件。 由于非法集資的利誘性特征，還要關(guān)注訴訟審判的具體內(nèi)容，如原告要求被告歸還本金及利息的，特別是利息利率超過了基準利率50%的或者是向投資者承諾通過其他方式歸還利息和本金的內(nèi)容。

4.股權(quán)關(guān)系指標。 企業(yè)若涉及明顯的財富管理公司股權(quán)關(guān)系，對于與其他財富管理公司存在股權(quán)投資關(guān)系的企業(yè)，會利用財富管理公司合法化其非法集資行為，對于這種可能性，要給予特別關(guān)注。

5.關(guān)聯(lián)圖譜指標。若企業(yè)進行非法集資，很有可能其重要人員，如法人、監(jiān)事、投資人、執(zhí)行董事等，存在明顯的財富管理公司任職關(guān)系或者同時掌控多家企業(yè)的情況，因此要警惕企業(yè)重要人員作為關(guān)聯(lián)紐帶聯(lián)合財富管理公司進行非法集資活動的可能性。

（三）經(jīng)營信息指標的選取與設(shè)計

工商局每年會判定一個企業(yè)的經(jīng)營情況，一般包括無異常、非正常戶、經(jīng)營異常、嚴重違法四種。經(jīng)營異常往往是因為其經(jīng)營地址與注冊地址不一、聯(lián)系方式不正確或未依照規(guī)定公示年度報告。 非法集資企業(yè)極易失聯(lián)跑路。 因此，對于通過登記的住所或者經(jīng)營場所無法聯(lián)系的經(jīng)營異常企業(yè)，相關(guān)部門要及時進行核查，摸清其失聯(lián)原因究竟是因為處于停業(yè)狀態(tài)還是出于躲避監(jiān)管，及時排除風險。

三、企業(yè)涉嫌非法集資風險監(jiān)測指標體系構(gòu)建

國內(nèi)外對金融風險的預警指標體系基本已經(jīng)初具規(guī)模，但對于歷史數(shù)據(jù)難收集以及無法直觀量化的非法集資風險而言，并沒有很好的理論體系來進行測量。 但是專家評級系統(tǒng)法可以大體上克服直觀指標難找，頻率和風險難測量的問題，因此本次模型將使用AHP 方法來對各項指標賦予權(quán)值。

（一）AHP 方法簡介

AHP 即Analytic Hierachy process，中文稱為層次分析法，也被稱作多目標決策方法。 它是由美國運籌學家Saaty 提出來解決多準則決策問題的，它的優(yōu)勢就是能夠?qū)⒛：摹?難以直觀反應的問題，通過將不同專家工作經(jīng)驗和想法進行整合以此形成一種合適的方法來加以解決。

用層次分析法建模，大體分為四個步驟：一是要建立模型，模型由各層級的內(nèi)容做出；二是要構(gòu)建一個判斷矩陣讓專家進行打分；三是要進行層次排序并且進行一致性檢驗；四是要對總體的層次進行第三步操作，以此計算組合權(quán)向量。 假定：上層A有m 個元素，A1，A2……，Am， 且其層次總排序權(quán)向量為a1，a2……，Am，下層B 有n 個元素B1，B2，……，Bm， 則Bj對Ai個元素的單排序權(quán)向量的列向量為bij（見表1）。

表1 組合權(quán)向量計算

（二）特征指標體系權(quán)值計算

非法集資的定性不能僅僅由單一指標來決定，而是將各個行為指標賦予的非法集資風險分數(shù)經(jīng)過整合量化， 并根據(jù)指數(shù)值的大小進行提前預警、行為判斷和針對性監(jiān)管。 通過得到相應的風險指數(shù)，進而達到“風險預警”的目的。 根據(jù)筆者參與的某地區(qū)非法集資金融風險研究，在專家集中探討并結(jié)合自身工作積累和經(jīng)驗的情況下，再結(jié)合本地區(qū)的情況，對本模型指標體系提出修改意見。 課題組邀請專家根據(jù)上文AHP 方法對指標體系中的各項指標分別進行打分， 經(jīng)計算最終得到各權(quán)值結(jié)果（見表2）。

表2 非法集資風險監(jiān)測指標體系指標權(quán)值

從表中可看出敏感信息指標在三大指標中最為重要，其中外部輿情指標占比最大。若企業(yè)輿情中出現(xiàn)自殺、集體上訪等信息，將被直接列為重點關(guān)注，具有高度非法集資嫌疑的企業(yè)， 相關(guān)部門應當直接采取相應措施，開展調(diào)查、處罰甚至司法干預。

（三）企業(yè)涉嫌非法集資風險監(jiān)測指標體系

根據(jù)以上的分析思路，我們基于公開信息的企業(yè)涉嫌非法集資風險監(jiān)測指標體系分析兩級指標，一級指標分為基礎(chǔ)信息指標、敏感信息指標和經(jīng)營信息指標。 在一級指標下又分別設(shè)定相關(guān)的二級指標，并賦予權(quán)重以及警戒特征，以便較全面地利用公開信息來發(fā)現(xiàn)企業(yè)涉嫌非法集資的可能。 具體在選取、設(shè)計指標并計算出各指標權(quán)值后，構(gòu)建基于公開信息的非法集資風險監(jiān)測指標體系（表3）。

（四）非法集資指標風險測度與預警區(qū)間

本文主要研究非法集資的犯罪預警，通過對非法集資四個主要特征（非法性、公開性、利誘性、社會性）進行計量模型計算，用一個綜合數(shù)值反映非法集資風險。 再通過請教風險預警專家，設(shè)置如下非法集資風險等級表，根據(jù)指標評價結(jié)果（用X 表示）， 將風險區(qū)域劃分為包括無明顯異常、 可以關(guān)注、關(guān)注、重點關(guān)注四個等級，其綜合評價取值范圍和相應說明如表4 所示。

各風險區(qū)間解釋如下：無明顯異常表示該企業(yè)在現(xiàn)階段經(jīng)營正常；可以關(guān)注，表示該企業(yè)總體正?；蛘咂髽I(yè)本身屬于非法集資敏感地帶，應密切關(guān)注相關(guān)指標的變化；關(guān)注，表示根據(jù)公開信息企業(yè)經(jīng)營出現(xiàn)異常，涉及財富管理業(yè)務(wù)，但尚未發(fā)生刑事風險，需要監(jiān)管部門調(diào)取研判信息，進一步確認企業(yè)存在違規(guī)情況，排查非法集資風險；重點關(guān)注，表示根據(jù)企業(yè)各方面公開信息顯示， 企業(yè)經(jīng)營異常，較多涉及財富管理類業(yè)務(wù)，如非法集資行為已經(jīng)發(fā)生，需要公安經(jīng)偵部門及時介入進行審查。

四、基于企業(yè)涉嫌非法集資的協(xié)同治理思路

（一）構(gòu)建以“冒煙指數(shù)”為核心的非法集資監(jiān)測預警系統(tǒng)

“冒煙指數(shù)” 是現(xiàn)階段非法集資風險量化指標中運用最廣泛的一種。 由森林著火前會冒煙得到啟發(fā)，將監(jiān)測的信息集合比作煙，將非法集資事件的爆發(fā)比作火，通過火與煙的聯(lián)系，生動形象地反映企業(yè)涉嫌非法集資的程度。 冒煙指數(shù)在監(jiān)測過程中運用了許多大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過機器學習，人工智能配合知識圖譜， 自然語言等技術(shù)建立數(shù)學模型，通過計算的算法來監(jiān)測金融風險，并做到識別、量化和把控。 可以在以上指標體系的基礎(chǔ)上，進一步豐富其他維度指標與數(shù)據(jù)，形成豐富的冒煙指數(shù)指標體系。

表3 企業(yè)涉嫌非法集資風險監(jiān)測指標體系

表4 某地區(qū)公開信息非法集資風險監(jiān)測指標體系風險區(qū)間

冒煙指數(shù)通過穿透式監(jiān)管對非法集資預警提供了巨大的幫助，相對于其他監(jiān)測體系，它的優(yōu)點在于：首先，能夠使被動監(jiān)管轉(zhuǎn)化為主動監(jiān)管，具體表現(xiàn)為減少現(xiàn)場檢查的依賴程度，轉(zhuǎn)而更依靠長期連續(xù)不斷的監(jiān)測數(shù)據(jù)，有效地解決了地方監(jiān)管與開放主體的矛盾。 其次，能夠?qū)㈩A警監(jiān)測前移，通過冒煙指數(shù)的嚴重程度來采取不同的監(jiān)管措施，做到提前感知。

（二）建立綜合監(jiān)管體制，加強監(jiān)管協(xié)調(diào)，堵塞監(jiān)管漏洞

針對我國目前處置非法集資活動的行政監(jiān)管缺乏的現(xiàn)狀，還需要與各機構(gòu)如公安、銀行、工商等進行合作，調(diào)度各方面的監(jiān)管職能，構(gòu)建一個資源共享的監(jiān)管體制。 基層派出所在日常出勤時應多加注意人群聚集以及向老人發(fā)放免費東西的情況，犯罪團伙往往會瞄準老年人活動的區(qū)域進行宣傳。 所以這些地方， 公安部門應當發(fā)揮自身優(yōu)勢進行監(jiān)管。 其次，隨著我國民間互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的不斷發(fā)展，公眾部門已經(jīng)掌握了許多民眾的個人信息，若能夠利用這些資源將大大提高對非法集資活動監(jiān)管的效率，也降低了成本。 同樣，相關(guān)金融協(xié)會也要對企業(yè)的發(fā)展起到引導、保護的作用，不僅能使整個大環(huán)境科學健康發(fā)展，也保護了投資者的權(quán)益。

（三）充分發(fā)動社會力量，大力打擊非法集資

非法集資活動往往隱秘在人群之中，若一味通過政府人員的力量，不僅人力具有局限性，線索的查找和挖掘也很難成功。 若要全面、及時地消滅違法活動，除了依靠政府部門的監(jiān)察，更要調(diào)動人民群眾來參與。 通過建立民間非法集資行為舉報機制，加強社會對其的監(jiān)督力度來更加有效地解決當前政府人員緊缺的問題， 對非法集資起到預警作用。 各地政府設(shè)立專項資金以調(diào)動民眾的積極性。在建立完善的非法集資案件舉報制度的方面，有諸多步驟，如受理、核查、協(xié)調(diào)、處理、移送、統(tǒng)計、報告等，鼓勵當?shù)厝罕姲凑詹襟E將非法集資線索提交有關(guān)部門，并根據(jù)人員的逐案記錄，將非法集資線索移交給公安部門和屬地審理。

（四）持續(xù)推進宣傳教育，提高風險防范意識

有關(guān)部門要根據(jù)地區(qū)實際情況，在非法集資高發(fā)區(qū)域設(shè)置定向咨詢點，定期發(fā)放宣傳資料，組織義務(wù)講座活動等，積極引導廣大社會群眾和基層人民了解非法集資方面的法律法規(guī)和公共政策，進一步提升其對非法集資行為的辨別能力。 同時，借助各購物商城、銀行、證券機構(gòu)的LED 屏幕滾動播放非法集資警示標語，通過微博、知乎、廣播、電視、手機短信、網(wǎng)站首頁等公眾媒體的公益廣告，多角度、全方位地警示人們非法集資的危害性，從生活的方方面面滲透對非法集資的教育宣傳。

總之，由于非法集資的復雜性與隱蔽性要進行全面多維度的治理。 不僅要著手處理已經(jīng)暴露的問題，解決在審的非法集資案件，更要采取防范措施，繼續(xù)加強風險排查和形勢判斷，發(fā)揮相關(guān)監(jiān)察部門的主觀能動性。 不僅要密切關(guān)注投融資理財公司、P2P 網(wǎng)絡(luò)平臺等非法集資高發(fā)領(lǐng)域， 更要對小額貸款、養(yǎng)老機構(gòu)、旅游公司等存在潛在風險的領(lǐng)域持續(xù)監(jiān)測，進行預警，在搖籃里扼殺非法集資的行為，最大限度地保護人民的財產(chǎn)安全， 維護社會穩(wěn)定。同時，要疏堵結(jié)合，標本兼治。 在做好對民眾的預防引導工作的同時， 規(guī)范金融在民間社區(qū)的發(fā)展，不斷深化金融改革，發(fā)展惠普金融，以減少非法集資。

注釋：

①趙秉志.金融詐騙罪新論[M].北京:人民法院出版社，2011.

②李華.非法集資刑事案件罪與非罪的認定[J].理論界,2014,(01):96-98.

③李有星,陳飛,金幼芳.互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管的探析[J].浙江大學學報(人文社會科學版),2014,44(04):87-97.

④曹源芳,蔣志芬.非法集資風險的防范化解[J].中國金融,2019,(04):85-86.

⑤徐昕煒.當前非法集資犯罪新動向與防范對策[J].企業(yè)經(jīng)濟,2012,31(10):187-189.

⑥彭少輝.非法集資的刑法規(guī)制與金融對策[J].中國刑事法雜志,2011,(02):47-53.

⑦周德文.非法集資金融詐騙新花樣[J].中國金融,2014,(20):94.

⑧趙瑞鵬.P2P 網(wǎng)貸平臺犯罪預警系統(tǒng)在偵查中的應用研究[D].中國人民公安大學,2017.

⑨嚴武,馮凌秉,蔣志慧,孔雯.基于機器學習模型的P2P 網(wǎng)貸平臺風險預警研究[J].金融與經(jīng)濟,2019,(09):18-25.