許存興

基于財務(wù)報表項目的現(xiàn)金流量信息挖掘分析

許存興*

渭南師范學(xué)院經(jīng)濟與管理學(xué)院,陜西渭南714000

針對現(xiàn)有企業(yè)現(xiàn)金流量信息分析的局限，擬從報表項目中挖掘現(xiàn)金流量信息。通過選取2010年1593家公司作為研究樣本，利用資產(chǎn)負債表、利潤表和現(xiàn)金流量表財務(wù)數(shù)據(jù)，構(gòu)建現(xiàn)金流凈額與資產(chǎn)負債報表和利潤報表各項目之間的多元回歸模型，并通過模型的擬合優(yōu)度檢驗、模型的顯著性檢驗和回歸系數(shù)的顯著性檢驗，得出貨幣資金等15個項目影響現(xiàn)金流凈額的結(jié)論。

現(xiàn)金流量;財務(wù)報表項目;信息挖掘;多元回歸

自20世紀70年代以來，現(xiàn)金流量信息開始受到人們的關(guān)注，國內(nèi)外學(xué)者從不同角度對現(xiàn)金流量也展開了相關(guān)研究。國外學(xué)者Dechow[1]和Dechow及Kothari和Watts[2]發(fā)現(xiàn)權(quán)責(zé)發(fā)生制下的盈余比現(xiàn)金流更好地計量了企業(yè)業(yè)績。財務(wù)分析家通過收益指標表達對公司未來發(fā)展的預(yù)測，資本市場通過收益指標調(diào)節(jié)社會資源，管理層以增加收益實現(xiàn)決策目標，達到其理想的報酬。由于報表收益數(shù)字是基于權(quán)責(zé)發(fā)生制基礎(chǔ)計算得出，其可靠度受“誠信”市場的制約，公眾也對收益指標的可靠性提出質(zhì)疑。在一系列重大財務(wù)舞弊案發(fā)生后，公眾對現(xiàn)金流量的關(guān)注達到前所未有的程度，現(xiàn)金為王也成為財務(wù)經(jīng)理的金科玉律。Sloan[3]研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)現(xiàn)金盈余的持續(xù)性強于應(yīng)計盈余，但是市場沒有能夠有效識別兩者持續(xù)性的差異，高估了應(yīng)計盈余的價值。Ball和Shivakumar[4]研究了應(yīng)計項與現(xiàn)金流的關(guān)系，得出應(yīng)計項與同期現(xiàn)金流之間的非對稱相關(guān)關(guān)系，并提出應(yīng)計項與現(xiàn)金流回歸計量模型。Burgstahler[5]等認為當(dāng)期現(xiàn)金流量比盈余總額的預(yù)測效果更好。國內(nèi)學(xué)者張俊瑞、董南雁和郭慧婷[6]從會計學(xué)和財務(wù)學(xué)角度對現(xiàn)金流操控行為提出相應(yīng)治理意見。張俊瑞[7]認為應(yīng)融合應(yīng)計制和現(xiàn)金制會計基礎(chǔ),構(gòu)建全新的企業(yè)財務(wù)評價體系。張傳明,陳俊[8]探討了報表收益和現(xiàn)金流量的決策有用性問題，結(jié)果表明應(yīng)計制報表收益的信息含量呈逐漸降低的趨勢。夏冬林和朱松[9]對應(yīng)計項與現(xiàn)金流關(guān)系研究發(fā)現(xiàn)對于經(jīng)營現(xiàn)金流為負的公司，總應(yīng)計項與經(jīng)營活動現(xiàn)金流之間的負相關(guān)關(guān)系更加明顯。韓曉明[10]研究發(fā)現(xiàn)應(yīng)計項目和現(xiàn)金流量都具有增量價值相關(guān)性，現(xiàn)金流量的價值相關(guān)性和持續(xù)性均大于應(yīng)計項目。趙春光[11]認為我國的現(xiàn)金流量具有價值相關(guān)性，并且低于會計盈余的價值相關(guān)性。張國清、夏立軍和方軼強[12]發(fā)現(xiàn)經(jīng)營活動現(xiàn)金流量與凈利潤之間具有增量的價值相關(guān)性，且具有經(jīng)營活動現(xiàn)金流量之外的增量信息。總之，實證研究結(jié)果表明會計盈利本身的信息含量呈遞減趨勢。

綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于現(xiàn)金流量的研究主要應(yīng)計項與現(xiàn)金流量關(guān)系、現(xiàn)金流量操縱、應(yīng)計制與現(xiàn)金制和現(xiàn)金流量信息含量等角度開展，并取得了相應(yīng)的成果。但現(xiàn)有研究中缺乏現(xiàn)金流量與報表項目的相關(guān)研究，現(xiàn)金流量具體從何而來?與具體企業(yè)業(yè)務(wù)有何關(guān)系等問題均未研究。本文擬研究現(xiàn)金流量與報表項目的關(guān)系，從報表項目中挖掘現(xiàn)金流量信息。

1 研究方法

因本文研究的是現(xiàn)金流量與報表項目的關(guān)系，現(xiàn)金流量作為因變量，報表項目作為自變量，然而報表項目由多個項目組成，因此，該問題是兩個或兩個以上自變量對一個因變量的數(shù)量變化關(guān)系，稱為多元線性回歸分析，表現(xiàn)這一數(shù)量關(guān)系的數(shù)學(xué)公式稱為多元線性回歸模型。

設(shè)隨機變量y與一般變量x1,x2…xk的線形回歸模型為：

其中，β0,β1,…,βk是k+1個未知參數(shù)，β0稱為回歸常數(shù)，β1,…,βk稱為回歸系數(shù)，ε是隨機誤差，y稱為被解釋變量（因變量），x1,x2…xk是k個一般變量，稱為解釋變量（自變量）。對這一模型細加觀察后就會發(fā)現(xiàn)y是x1,x2…xk的線性函數(shù)（β0+β1x1+β2x2+…+βkxk）加上誤差項ε。誤差項說明了包含在y里面但不能被k個自變量的線性關(guān)系解釋的變異性。假定ε的平均值或期望值是零，y的平均值或期望值E(y)等于β0+β1x1+β2x2+…+βkxk。描述y的平均值如何依賴于x1,x2…xk的回歸方程為：

其中，β1,…,βk為回歸系數(shù)，對每一個回歸系數(shù)可以解釋為當(dāng)所有其他自變量都保持不變時，對應(yīng)于自變量ix改變一個單位，iβ是因變量y改變數(shù)量的一個估計值。

對多元線性回歸，利用判定系數(shù)r2=SSR/SST 度量估計回歸方程的擬合度，利用F檢驗來確定在因變量和所有自變量之間是否存在一個顯著性的關(guān)系，利用T檢驗來確定每一個單個的自變量是否顯著。

2 研究樣本和變量

2.1研究樣本及數(shù)據(jù)來源

結(jié)合我國的實際情況，本文將我國滬深兩市A股2010年財務(wù)數(shù)據(jù)比較完整1593家公司作為研究樣本。同時，樣本公司應(yīng)排除金融類上市公司、排除創(chuàng)業(yè)板上市公司、上市日期在2009年12月31日前。本文所使用的數(shù)據(jù)信息主要來自于銳思數(shù)據(jù)(http://www.resset.cn/cn)中未調(diào)整的現(xiàn)金流量表、資產(chǎn)負債表和利潤表數(shù)據(jù)。根據(jù)會計報表滿足會計等式資產(chǎn)等于負債加所有者權(quán)益要求，因此對于存在部分變量數(shù)據(jù)缺失現(xiàn)象采用0進行替代。因此，最終得出31個行業(yè)1593家上市公司作為樣本。

2.2研究變量

2.2.1 被解釋變量被解釋變量是現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物凈增加額，其由經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額、投資活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額、籌資活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額、匯率變動對現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物的影響和影響現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物的其它科目等現(xiàn)金流量報表項目組成。

2.2.2 解釋變量解釋變量主要從資產(chǎn)負債表和利潤表報表項目中選取，為防止信息丟失，將資產(chǎn)負債表和現(xiàn)金流量表項目不進行任何刪除，從資產(chǎn)負債表和利潤表報表項目中分別選75個變量和31個變量進行分析。同時，由于被解釋變量是時期數(shù)據(jù)，而解釋變量資產(chǎn)負債表報表項目是時點數(shù)據(jù)，因此采用資產(chǎn)負債表報表各項目年未數(shù)據(jù)減去年初數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成時期數(shù)據(jù)。

3 實證研究與分析

3.1多重共線性分析

因資產(chǎn)負債表和利潤表中自變量之間存在某種程度上的相關(guān)性，即多重共線性。對于含有兩個及以上自變量的多元回歸模型，如果它們的樣本自變量是高度相關(guān)時，就不可能確定任一特定的自變量對因變量的單獨影響。對單個參數(shù)t檢驗的結(jié)果做出解釋時就可能出現(xiàn)困難，嚴重的多重共線性可能導(dǎo)致最小二乘估計出現(xiàn)錯誤的符號。因此，本文依照經(jīng)驗的檢驗方法對各變量之間的相關(guān)系數(shù)的絕對值大于0.7的自變量進行刪減，以便消除多重共線性問題。

3.2相關(guān)分析

為探尋因變量現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物凈增加額與自變量資產(chǎn)負債報表各項目和利潤報表各項目之間線性相關(guān)程度的強弱并用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計指標表示出來，這個過程就是相關(guān)分析。相關(guān)系數(shù)值r若在0＜r≤1，表明標志值與變量之間存在正相關(guān)關(guān)系；若在-1≤r＜0，表明標志值與變量之間存在負相關(guān)關(guān)系。當(dāng)≥0.8時，視為高度相關(guān)；當(dāng)0.5≤≤0.8時，視為中度相關(guān)；當(dāng)0.3≤≤0.5時，視為低度相關(guān)；當(dāng)≤0.3時，視為相關(guān)度極弱。經(jīng)過相關(guān)分析并整理統(tǒng)計，結(jié)果見表1。

表1 相關(guān)分析統(tǒng)計表Table 1 Correlation analysis tables

從相關(guān)分析統(tǒng)計表1可以看出，因變量現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物凈增加額分別與自變量資產(chǎn)負債報表47項和利潤報表11項進行了相關(guān)分析，中度負相關(guān)1項，低度負相關(guān)2項，極弱負相關(guān)21項，極弱正相關(guān)30項，低度正相關(guān)2項，中度正相關(guān)1項和高度正相關(guān)1項。其中相關(guān)系數(shù)在≤0.3共 51項，相關(guān)程度極弱，可視為不相關(guān)的，約占88%；相關(guān)系數(shù)在0.3≤≤0.5共4項，相關(guān)程度為低度相關(guān)，約占7%；相關(guān)系數(shù)在0.5≤≤0.8共2項，相關(guān)程度為中度相關(guān)，約占3%；相關(guān)系數(shù)在≥0.8共1項，相關(guān)程度為高度相關(guān)，約占2%。因存在部分變量相關(guān)系數(shù)極弱，可以視為不相關(guān)，因此將相關(guān)系數(shù)≤0.1共25項變量進行刪除，剩余33個變量作為研究對象。

3.3模型構(gòu)建

因本文研究的是因變量現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物凈增加額與自變量資產(chǎn)負債報表各項目和利潤報表各項目之間的關(guān)系，因此，利用逐步回歸法建立多元回歸模型。在逐步回歸過程中，每一步能增加或者刪除一個變量，當(dāng)增加或者刪除一個變量而回歸模型得不到明顯的改善時，逐步回歸過程將被停止。經(jīng)過15次回歸，最終回歸結(jié)果見表2。

表2 回歸系數(shù)表Table 2 Regression coefficient table

將回歸系數(shù)代入回歸方程（1）得出回歸模型

回歸模型（2）中x1、x3、x6、x8、x9、x11、x12、x13、x14、x15、x19、x23、x25、x26和x33分別代表貨幣資金、應(yīng)收票據(jù)、應(yīng)收股利、其它流動資產(chǎn)、在建工程、其它非流動資產(chǎn)、短期借款、交易性金融負債、應(yīng)付票據(jù)、預(yù)收款項、一年內(nèi)到期的非流動負債、非流動負債合計、資本公積、外幣報表折算差額、基本每股收益。

3.4模型檢驗

3.4.1 模型擬合優(yōu)度檢驗多元線性回歸方程的擬合程度可以通過多元判定系數(shù)進行檢驗。其定義為：

表3 模型擬合優(yōu)度檢驗Table 3 Model Goodness of Fit Test

其中SSR為回歸平方和，SSE為殘差平方和，SST為總離差平方和。2R的取值范圍為0≤R2≤1，R2越接近1，回歸平面擬合程度越高，反之，R2越接近0，擬合程度越低。表3為模型擬合優(yōu)度檢驗，從表3中可看出，相關(guān)系數(shù)R=0.954，判定系數(shù)R2=0.910，調(diào)整的判定系數(shù)=0.910,說明樣本回歸方程擬合度較優(yōu)。

3.4.2 模型的顯著性檢驗（F檢驗）F檢驗是被用來確定因變量和所有自變量之間是否存在一個顯著性的關(guān)系。其定義為：

其中，SSR為回歸平方和，SSE為殘差平方和，n為樣本數(shù)，k為自變量個數(shù)。從定義可以看出，如果F值較大，則說明自變量造成的因變量的變動遠遠大于隨機因素對因變量造成的影響。表4為模型顯著性檢驗表，從表4中可看出，統(tǒng)計量F=1068.077，相伴概率值=0.000,小于顯著性水平，說明多個自變量與因變量y之間存在線性回歸關(guān)系。

表4 模型顯著性檢驗表Table 4 The model significantly examination table

3.4.3 回歸系數(shù)的顯著性檢驗（t檢驗）若F檢驗已經(jīng)表明了模型總體的顯著性，那么t檢驗被用來確定各自變量x1,x2,…,xk對因變量y的影響是否顯著，從而找出哪些自變量對y的影響是重要的，哪些是不重要的。要檢驗解釋變量xi對因變量y的線性作用是否顯著，要使用t檢驗。

式中n為樣本大小，n-k-1為自由度，Sβi為回歸系數(shù)βi的標準誤差。因此，若某個自變量的ix的回歸系數(shù)iβ的標準誤差較大，必然得到一個相對較小的t值，表明該自變量ix的解釋說明因變量變化的能力較差。從表2回歸系數(shù)T統(tǒng)計量得知，貨幣資金、短期借款、外幣報表折算差額、其它流動資產(chǎn)、其它非流動資產(chǎn)、在建工程、資本公積、應(yīng)收股利、應(yīng)收票據(jù)、預(yù)收款項、非流動負債合計、一年內(nèi)到期的非流動負債等12個自變量對y的影響是重要的，交易性金融負債、基本每股收益、應(yīng)付票據(jù)等3個自變量對y的影響相對較弱。同時，各變量的相伴概率值均小于顯著性水平a（a=0.05），說明各自變量與因變量之間存在顯著的線性關(guān)系。

4 結(jié)論

從回歸系數(shù)表可知，在33個變量中有15個變量進入回歸方程，其中10個自變量對因變量產(chǎn)生正影響，5個自變量對因變量產(chǎn)生負影響。正影響變量包括貨幣資金、應(yīng)收股利、應(yīng)收票據(jù)、其它流動資產(chǎn)、在建工程、其它非流動資產(chǎn)、預(yù)收款項、一年內(nèi)到期的非流動負債、資本公積、基本每股收益與現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物凈增加額；負影響變量包括應(yīng)付票據(jù)、交易性金融負債、短期借款、非流動負債合計、外幣報表折算差額與現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物凈增加額。企業(yè)為增加企業(yè)現(xiàn)金凈流量，一方面需增加正影響關(guān)系的項目，另一方面需減少負影響關(guān)系項目。

為增加正影響關(guān)系的項目，可以從以下幾方面考慮。（1）加強貨款回收工作，增加預(yù)收款項收入、現(xiàn)款收入及票據(jù)收入，減少賒銷收入，給予客戶方一定的優(yōu)惠條件，鼓勵客戶積極還債，盡可能降低債務(wù)產(chǎn)生的壞賬；（2）加強存貨管理工作，積極處理長期積壓商品，變非流動資產(chǎn)為流動資產(chǎn)；（3）如實反映企業(yè)經(jīng)營成果和盈利能利，減少虛減利潤，提高信用等級，積極爭取信貸支持，獲取更多貨幣資金；（4）充分使用非流動資產(chǎn)作為抵押物，減少超值抵押，騰出多押資產(chǎn)，釋放抵押能量，進行更多的抵押貸款；（5）工程項目申請專項貸款，封閉運行，提高融資效率；（6）積極吸收社會法人投資，有效運營投資項目，提高社會法人股東收益；（7）審慎對外投資，加強投資監(jiān)管，積極收取投資收益；（8）積極爭取技術(shù)改造、技術(shù)研究等撥款項目，吸收捐贈收入，擴充資本公積。

為減少負影響關(guān)系的項目，可以從以下幾方面考慮:（1）對于超過訴訟時效的債務(wù)或名為債務(wù)但實際不用支付的債務(wù)及時予以清理，降低非流動負債和資產(chǎn)負債率；（2）搞好與供應(yīng)商關(guān)系，對材料采購采用賒購方式，延期向供應(yīng)商支付，緩解現(xiàn)金支付壓力；（3）通過債務(wù)重組、以資抵債方式緩解企業(yè)債務(wù)負擔(dān)，提高償債能力；（4）改變投資方式，增加實物投資、土地投資、知識產(chǎn)權(quán)投資，減少現(xiàn)金投資。

[1]Dechow P M.Accounting Earnings and Cash Flows as Measures of Firm Performance:the Role of Accounting Accruals[J].Journal ofAccounting and Economics,1994(18):3-42

[2]Dechow,Kothari,Watts J A E.The Relation Between Earnings and Cash Flows[J].Journal of Accounting and Economics,1998,25(5):133-168

[3]Sloan R G.Do Stock Fully Reflect Information in Accruals and Cash Flows about Future Earnings?[J].The Accounting Review,1996,71(7):289-316

[4]Ball R,Shivakumar L.Earnings Quality in U.K.Private Firms:Comparative Loss Recognition Timeliness[J].Journal ofAccounting&Economics,2005,39:83-128

[5]Burgstahler D,Diehev I.Earnings Management to Avoid Earnings Decreases and Losses[J].Journal of Accounting and Economies,1997,24(12):99-27

[6]張俊瑞,董南雁,郭慧婷.應(yīng)計制與現(xiàn)金制融合背景下的現(xiàn)金流操控-從盈余管理到現(xiàn)金流操控[J].山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報,2007,29(11):114-118

[7]張俊瑞.融合應(yīng)計制與現(xiàn)金制會計基礎(chǔ)構(gòu)建企業(yè)財務(wù)評價體系的一個理論架構(gòu)[J].會計之友,2004(7):4-6

[8]張傳明,陳俊.報表收益與現(xiàn)金流量的決策有用性研究[J].經(jīng)濟問題探索,2009(7):186-190

[9]夏冬林,朱松.基于應(yīng)計項與現(xiàn)金流關(guān)系的會計穩(wěn)健性研究[J].當(dāng)代財經(jīng),2009,294(5):98-102

[10]韓曉明.應(yīng)計項目、現(xiàn)金流量與會計盈余質(zhì)量[J].財政研究,2011(9):77-81

[11]趙春光.現(xiàn)金流量價值相關(guān)性的實證研究-兼評現(xiàn)金流量表準則的實施效果[J].會計研究,2004(2):29-35

[12]張國清,夏立軍,方軼強.會計盈余及其組成部分的價值相關(guān)性-來自滬、深股市的經(jīng)驗證據(jù)[J].中國會計與財務(wù)研究,2006(3):74-96

Cash Flow Information MiningAnalysis Based on the Items of the Financial Statements

XU Cun-xing1*
School of Economics and Management,Weinan Normal University,Weinan714000,China

The cash flow information is excavated from the report Items because of the limitations of existing business cash flow analysis.1593 Companies are selected as the study sample.Multiple regression models are built between the net cash flow and Items of statements of assets and liabilities and profit report through the financial data of balance sheet,income statement and cash flow.The model is tested by the model goodness of fit and significance and significance of the regression coefficient.It is conclusion that the net cash flow is affected by monetary funds and so on.

Cash flow;financial statement items;information mining;multiple regression

F275文獻標示碼:A

1000-2324(2014)04-0626-06

2012-10-19

2012-12-17

陜西省教育廳科學(xué)研究項目(12JK0061);陜西省哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃辦(11H008)

許存興(1976-),男,陜西西安人,副教授,管理學(xué)碩士,主要從事公司治理研究.

*通訊作者:Author for correspondence.E-mail:xucunxing@qq.com