高层团队三维综合特征视角下的财务违规倾向度量：基于知识图谱的新指标

来源：管理科学学报杂志2026年第2期北京时间：

作者：方立兵，张科，李心丹，李文中

单位：方立兵,南京大学工程管理学院/江苏省数字金融重点实验室,张科,南京大学数字经济与管理学院,李心丹,南京大学工程管理学院/江苏省数字金融重点实验室,李文中,南京大学计算机科学与技术学院,

摘要：董事、监事和高级管理人员(DSE)构成的高层管理团队是公司财务违规的主要责任群体.将“知识图谱嵌入”技术应用于DSE履历，综合“(个人)基本特征-治理结构-交叉关联”三维特征，从“整体观”视角构建新的违规倾向指标(PIFT).基于Logit或二元Probit模型进行系列实证检验发现：PIFT越高，公司违规概率越大；与若干基于DSE履历少数特定维度的其他指标相比，PIFT具有最高的重要性.进一步检验表明：非独立董事群体对PIFT有效性起主导作用；同行业违规公司比例越高，PIFT的影响越大，但非独立董事的PIFT不受影响；公司总部所在地法治水平越高，随着PIFT增加，违规(被揭露)的可能性越大，但是否国有股权对PIFT的作用没有显著影响.希望这项工作可以为遵循标准金融实证研究范式，将知识图谱嵌入技术应用于公司金融领域建立一个新的研究起点.

关键词：财务违规; 公司治理; 知识图谱; 机器学习