馮垚 方楚嘉

（北京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，北京 100124）

一、財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊定義

財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊是指公司或企業(yè)，不遵循財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)報(bào)告準(zhǔn)則，有意識(shí)地利用各種手段，歪曲反映企業(yè)某一特定日期財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)成果和現(xiàn)金流量，對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)情況做出不實(shí)陳述的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)報(bào)告，從而誤導(dǎo)信息使用者的決策。

二、指標(biāo)選取

AICPA于2002年頒布了第99號(hào)審計(jì)準(zhǔn)則（SAS99），要求注冊(cè)會(huì)計(jì)師以更積極主動(dòng)的方式、近乎懷疑一切的職業(yè)審慎，在財(cái)務(wù)報(bào)表審計(jì)中盡可能發(fā)現(xiàn)和揭露舞弊行為。SAS99從動(dòng)機(jī)/壓力、機(jī)會(huì)、合理化借口三個(gè)角度，提出了識(shí)別財(cái)務(wù)報(bào)表舞弊的42個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素（也稱預(yù)警信號(hào)），其中能夠在財(cái)務(wù)報(bào)表中有所反映的共11個(gè)，而動(dòng)機(jī)風(fēng)險(xiǎn)因素與財(cái)務(wù)報(bào)表舞弊風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性最高，包括與同行業(yè)相比，企業(yè)增長(zhǎng)快速或盈利能力異常高；經(jīng)常發(fā)生入不敷出的經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流量或在報(bào)告盈利和盈利增長(zhǎng)的同時(shí)未能創(chuàng)造足夠的現(xiàn)金流量；投資分析師、機(jī)構(gòu)投資者、重要債權(quán)人或者其他外部主體因?yàn)楣芾韺釉谛侣劰婊蚰甓葓?bào)告過(guò)于樂(lè)觀而形成不切實(shí)際的盈利或增長(zhǎng)預(yù)期；競(jìng)爭(zhēng)激烈、市場(chǎng)飽和，毛利率不斷下降；企業(yè)沒(méi)有能力符合交易所的上市要求而沒(méi)有能力償還負(fù)債等。

考慮到上述風(fēng)險(xiǎn)因素，本次研究選取共23個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)（表1）。

表1 本次研究選取的23個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)

應(yīng)收賬款增長(zhǎng)率X12增長(zhǎng)能力指存貨增長(zhǎng)率X13標(biāo)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率X14應(yīng)付賬款增長(zhǎng)率X15資產(chǎn)總額對(duì)數(shù)值X16存貨/資產(chǎn)總額（存貨資產(chǎn)比X17）規(guī)結(jié)模構(gòu)、指資標(biāo)產(chǎn)固定資產(chǎn)/資產(chǎn)總額（固定資產(chǎn)比例X18）營(yíng)運(yùn)資本/資產(chǎn)總額（營(yíng)運(yùn)資本比X19）現(xiàn)金/資產(chǎn)總額（現(xiàn)金資產(chǎn)比X20）主營(yíng)業(yè)務(wù)成本/存貨（成本存貨比X21）其他指標(biāo)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入/應(yīng)收賬款（收入應(yīng)收賬款比X22）主營(yíng)業(yè)務(wù)成本對(duì)數(shù)值X23

三、樣本處理

本文采用A股市場(chǎng)全部上市公司2018年年報(bào)數(shù)據(jù)計(jì)算上述23個(gè)指標(biāo)，共計(jì)3633個(gè)觀測(cè)。由于該數(shù)據(jù)集樣本量較大，因此刪除存在缺失值及ST股的觀測(cè)，最終保留3176個(gè)樣本，其中舞弊樣本66個(gè)。

四、模型建立

（一）獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)

將舞弊樣本與非舞弊樣本的各指標(biāo)分別進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn)，基于其結(jié)果進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)，初步了解兩組樣本間具有顯著性差異的指標(biāo)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示資產(chǎn)凈利潤(rùn)率、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入凈利潤(rùn)率、收入資產(chǎn)比、毛利資產(chǎn)比、應(yīng)收賬款增長(zhǎng)率、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、應(yīng)收賬款增長(zhǎng)率、存貨資產(chǎn)比、營(yíng)運(yùn)資本比、現(xiàn)金資產(chǎn)比、收入應(yīng)收賬款比和主營(yíng)業(yè)務(wù)成本對(duì)數(shù)值共計(jì)12個(gè)指標(biāo)的舞弊樣本與非舞弊樣本之間具有顯著性差異。

（二） Logistic回歸模型

1、模型介紹

對(duì)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊進(jìn)行分析時(shí)，因變量為二分類變量，其取值只有兩種，即舞弊（取值1）和非舞弊（取值0）。同時(shí)，Logistic模型不需要嚴(yán)格的前提假設(shè)，具有較高的實(shí)用性。因此本次研究采用Logistic回歸模型進(jìn)行建模分析。最終p值越接近1，說(shuō)明該上市公司存在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為的概率越大。同時(shí)為了降低各指標(biāo)間存在的多重共線性，利用逐步回歸的思想，分別采用向前選擇和向后剔除法建立回歸模型。

2、使用向前選擇法建立的模型

使用向前選擇法將自變量由少到多逐個(gè)引入回歸方程。最終通過(guò)顯著性檢驗(yàn)并引入回歸方程的變量為資產(chǎn)凈利潤(rùn)率、毛利資產(chǎn)比和存貨資產(chǎn)比，其參數(shù)估計(jì)系數(shù)取值均為負(fù)值，說(shuō)明各指標(biāo)與因變量之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

Logistic模型表達(dá)式為：

3、使用向后剔除法建立的模型

使用向后剔除法時(shí)，開(kāi)始變量都在方程中，之后按自變量對(duì)因變量的貢獻(xiàn)由小到大依次剔除不顯著的變量，最終通過(guò)顯著性檢驗(yàn)并最終引入回歸方程的變量為毛利資產(chǎn)比、資產(chǎn)總額對(duì)數(shù)值、存貨資產(chǎn)比和營(yíng)運(yùn)資本比，其參數(shù)估計(jì)的系數(shù)取值均為負(fù)值，說(shuō)明各指標(biāo)與因變量存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

Logistic模型表達(dá)式為：

（三）模型有效性檢驗(yàn)

根據(jù)模型擬合統(tǒng)計(jì)量，向后剔除法的Logistic回歸模型的各個(gè)信息準(zhǔn)則的取值更小，說(shuō)明該模型比向后剔除法擬合得更加充分。向后剔除法的模型一致部分的百分比為68.9%，不一致百分比為27.7%，發(fā)生比率C=0.706，表明事件發(fā)生的概率比事件不發(fā)生的概率大的可能性有0.706，證明模型的有效。使用向后剔除法的模型的一致部分百分比和C值略小于向前選擇法的模型，說(shuō)明向前選擇法的模型預(yù)測(cè)能力更好，但兩個(gè)模型的預(yù)測(cè)能力相差不大。因此，本次研究選取擬合更為充分且預(yù)測(cè)能力較好的向后剔除法logistic回歸模型。

最后，通過(guò)模型得出的存在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為概率選取概率最大的十家上市公司，其中僅三家上市公司與實(shí)際披露的情況相同，說(shuō)明模型結(jié)果與實(shí)際結(jié)果存在一定偏差。

五、局限性

首先，本文僅考慮了在2018年被披露的存在財(cái)務(wù)舞弊行為的上市公司，因而實(shí)際存在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為但未經(jīng)披露的上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)誤差。再者，識(shí)別上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊不能僅從財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，還要考慮到上市公司管理制度等不能反映在財(cái)務(wù)報(bào)告中的因素及其對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的影響。最后，本次研究?jī)H使用年報(bào)中的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，因此模型僅適用于短期財(cái)務(wù)舞弊行為識(shí)別，不具備長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的能力。同時(shí)，舞弊行為的披露具有不定時(shí)性，因而對(duì)于市場(chǎng)產(chǎn)生負(fù)面影響的時(shí)點(diǎn)難以通過(guò)擬合模型予以把控。

六、結(jié)語(yǔ)

舞弊與非舞弊上市公司的多個(gè)盈利能力指標(biāo)和增長(zhǎng)能力指標(biāo)具有顯著差異，可以幫助初步識(shí)別財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊。最終結(jié)果表明考慮毛利資產(chǎn)比、資產(chǎn)總額對(duì)數(shù)值、存貨資產(chǎn)比和營(yíng)運(yùn)資本比的Logistic模型可以幫助篩選舞弊行為概率較高的上市公司，模型有效性檢驗(yàn)結(jié)果較好，但與實(shí)際披露的舞弊企業(yè)對(duì)比發(fā)現(xiàn)實(shí)際結(jié)果仍存在一定偏差。