武婧

【摘要】在“大數(shù)據(jù)+會(huì)計(jì)”背景下，如何將信息技術(shù)與會(huì)計(jì)理論和方法結(jié)合，有效提升會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，化解資本市場(chǎng)的相關(guān)問題逐漸成為近年來的研究熱點(diǎn)。文章以2020年及2021年我國(guó)資本市場(chǎng)全部A股上市公司為研究樣本，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)的決策樹方法，以上市公司營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、會(huì)計(jì)政策變更以及會(huì)計(jì)利潤(rùn)與現(xiàn)金流量盈余逆向判定作為企業(yè)盈余管理行為的識(shí)別特征變量，構(gòu)建了企業(yè)盈余管理與審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的決策樹智能判定模型。根據(jù)該決策樹模型，實(shí)現(xiàn)了上市公司基于盈余管理行為的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)智能判定，最后根據(jù)模型內(nèi)容提出了研究結(jié)論和進(jìn)一步研究設(shè)想。

【關(guān)鍵詞】盈余管理識(shí)別；決策樹模型；審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)

【中圖分類號(hào)】F724.6；F272.92

★ 山西省社科聯(lián)2023—2024年重點(diǎn)項(xiàng)目：山西省地方政府融資平臺(tái)債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)及審計(jì)作用發(fā)揮研究（編號(hào)：SSKLZDKT2023135）。

★ 太原學(xué)院2023年度院級(jí)科研項(xiàng)目：數(shù)智財(cái)務(wù)背景下山西省政府融資平臺(tái)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評(píng)價(jià)研究（編號(hào)：23TYYB10）。

引言

近年來，隨著我國(guó)資本市場(chǎng)的發(fā)展和不斷完善，上市公司數(shù)量日益增多，信息披露數(shù)據(jù)量也越來越大。為更好地保護(hù)投資者利益，維護(hù)資本市場(chǎng)的健康穩(wěn)定發(fā)展，上市公司年報(bào)所披露的財(cái)務(wù)等相關(guān)數(shù)據(jù)重要性就不言而喻。作為所有權(quán)與經(jīng)營(yíng)權(quán)相分離的產(chǎn)物，上市公司年報(bào)審計(jì)業(yè)務(wù)工作量也日益增多。但相應(yīng)地，為應(yīng)對(duì)上市公司迫于業(yè)績(jī)等多方面壓力而產(chǎn)生的盈余管理和財(cái)務(wù)操縱的種種行為，年報(bào)審計(jì)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也在逐年加大。根據(jù)“舞弊三角”理論，一旦企業(yè)具備了盈余管理的行為，意味著其舞弊的壓力和動(dòng)機(jī)較高，則某種程度上，對(duì)審計(jì)人員而言，其將面臨更明確的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。因此，有必要對(duì)企業(yè)盈余管理行為進(jìn)行識(shí)別和科學(xué)地智能判定，這將有助于審計(jì)人員了解上市公司的基本財(cái)務(wù)情況，制定更有針對(duì)性的審計(jì)方案，從而更好地應(yīng)對(duì)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)表恰當(dāng)?shù)膶徲?jì)意見，消解資本市場(chǎng)上因信息不對(duì)稱帶來的后果。

現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)關(guān)于審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的相關(guān)研究成果較多，但對(duì)企業(yè)盈余管理行為的識(shí)別及影響等研究尚不夠深入。一是關(guān)于企業(yè)盈余管理行為的識(shí)別要素和判定標(biāo)準(zhǔn)方面，或研究較為深入復(fù)雜，普遍應(yīng)用不多，或盈余管理的識(shí)別特征不夠明確；二是關(guān)于企業(yè)盈余管理行為影響及對(duì)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的作用研究有限；三是在“大數(shù)據(jù)+”背景下，基于會(huì)計(jì)理論和方法，結(jié)合文本分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)等現(xiàn)代信息技術(shù)手段，進(jìn)行智能化判別模型的相關(guān)研究文獻(xiàn)較少。

一、研究設(shè)計(jì)

本文所述的盈余管理，特指上市公司基于業(yè)績(jī)等方面壓力，對(duì)企業(yè)當(dāng)年會(huì)計(jì)利潤(rùn)進(jìn)行理性規(guī)劃的管理操縱手段之一。盈余管理行為，尤其是負(fù)向盈余管理，一方面加大了該上市公司的審計(jì)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，另一方面，影響了企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，容易加重資本市場(chǎng)因信息不對(duì)稱帶來的一系列相關(guān)后果，對(duì)投資人利益造成不利影響，甚至?xí)绊戀Y本市場(chǎng)的有效性。因此，對(duì)盈余管理行為進(jìn)行科學(xué)識(shí)別和判定，是本文研究的基礎(chǔ)。根據(jù)已有文獻(xiàn)研究結(jié)果及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，本文的盈余管理行為判定，主要基于其盈余管理動(dòng)機(jī)及會(huì)計(jì)操縱手段進(jìn)行分析。

（一）數(shù)據(jù)來源及分析

作者運(yùn)用國(guó)泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫提供的我國(guó)2020年3000余家上市公司年報(bào)數(shù)據(jù)（剔除了停牌等非正常經(jīng)營(yíng)企業(yè)數(shù)據(jù)），采集了其會(huì)計(jì)報(bào)告中的凈利潤(rùn)、營(yíng)業(yè)收入、現(xiàn)金流量、會(huì)計(jì)差錯(cuò)更正、年報(bào)審計(jì)意見等信息，構(gòu)建財(cái)務(wù)指標(biāo)作為識(shí)別特征，具體如表1所示。

企業(yè)的盈利情況中包含了企業(yè)當(dāng)年?duì)I業(yè)收入及凈利潤(rùn)情況，此特征能夠用來判定企業(yè)當(dāng)年的經(jīng)營(yíng)成果，是否可能因利潤(rùn)不足而產(chǎn)生盈余管理動(dòng)機(jī)；企業(yè)的現(xiàn)金流量情況是其當(dāng)年經(jīng)營(yíng)的現(xiàn)金流成果，經(jīng)過注冊(cè)會(huì)計(jì)師采用函證、盤點(diǎn)等審計(jì)方法鑒證，受會(huì)計(jì)操縱影響較小，本模型研究采用該企業(yè)當(dāng)年財(cái)報(bào)中的“現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物的凈增加額”數(shù)據(jù)，主要用于判定企業(yè)的會(huì)計(jì)利潤(rùn)盈余情況是否與現(xiàn)金凈流量增減結(jié)果一致，從而判定企業(yè)是否存在現(xiàn)金流不足卻采用了會(huì)計(jì)盈余管理的行為。第三個(gè)特征類別為會(huì)計(jì)記錄變更的情況，主要用于識(shí)別企業(yè)是否存在通過會(huì)計(jì)差錯(cuò)變更、會(huì)計(jì)政策變更的情況而進(jìn)行盈余管理的行為。最后，基于上述三個(gè)特征內(nèi)容，以年報(bào)審計(jì)意見作為本研究問題的特征內(nèi)容。一般來說，企業(yè)的年報(bào)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，即發(fā)表不恰當(dāng)?shù)膶徲?jì)意見，其風(fēng)險(xiǎn)主要源于重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)和檢查風(fēng)險(xiǎn)，而在默認(rèn)注冊(cè)會(huì)計(jì)師勤勉盡職的情況下，企業(yè)的審計(jì)報(bào)告中所披露強(qiáng)調(diào)的關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)、發(fā)表非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見的理由等總體上可代表該企業(yè)此次年報(bào)審計(jì)業(yè)務(wù)中的重要風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)所在。

（二）盈余管理識(shí)別模型構(gòu)建

本盈余管理識(shí)別模型，主要通過運(yùn)用2020年A股上市公司公開披露的年報(bào)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，構(gòu)建相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)和模型的識(shí)別特征，并以其模型特征變量為基礎(chǔ)，測(cè)試2021年A股全部上市公司的相關(guān)年報(bào)數(shù)據(jù)，將預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)審計(jì)意見相對(duì)照，驗(yàn)證模型的有效性，以實(shí)現(xiàn)該上市公司基于其盈余管理行為的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)智能化判別。具體指標(biāo)如表2所示。

二、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與模型預(yù)測(cè)效果分析

（一）實(shí)驗(yàn)結(jié)果

基于以上特征變量，運(yùn)用收集到的我國(guó)3840家（剔除缺失值及異常數(shù)據(jù)）上市公司2020、2021年年報(bào)數(shù)據(jù)，劃分訓(xùn)練集（2020年報(bào)數(shù)據(jù)）和測(cè)試集（2021年報(bào)數(shù)據(jù)），構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)的決策樹模型。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，構(gòu)建的決策樹模型在整個(gè)測(cè)試集上的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度為0.9004434589800443，即在3840個(gè)測(cè)試集數(shù)據(jù)中，有3456條記錄的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果相符。

（二）實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ皖A(yù)測(cè)效果評(píng)估

1.實(shí)驗(yàn)效果評(píng)價(jià)

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果看，上述預(yù)測(cè)模型準(zhǔn)確度較為理想。另一方面，該模型的命中率和假警報(bào)率（見表3）及基于兩者繪制的ROC曲線結(jié)果如圖1所示。

AUC（ROC曲線下方的面積）值的結(jié)果為0.7661619156214368，結(jié)果可以接受。

2.特征重要性評(píng)估

分析模型中作為變量的各識(shí)別特征的重要性，結(jié)果如表4所示。

可見，影響審計(jì)意見的最主要因素還是企業(yè)當(dāng)年?duì)I業(yè)利潤(rùn)率的高低，其次為利潤(rùn)現(xiàn)金流量逆向判別的識(shí)別特征，該企業(yè)當(dāng)年是否發(fā)生會(huì)計(jì)政策變更及差錯(cuò)更正對(duì)審計(jì)意見的識(shí)別重要性最小。

本模型節(jié)點(diǎn)劃分與其依據(jù)如圖2所示。

如圖2顯示，本決策樹模型的最大深度為3，最上級(jí)、第二級(jí)葉子節(jié)點(diǎn)均是基于營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率（x1）這一特征進(jìn)行判定，根節(jié)點(diǎn)以營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率為-4%這一標(biāo)準(zhǔn)分裂，分裂完后產(chǎn)生2個(gè)子節(jié)點(diǎn)，左邊子節(jié)點(diǎn)中又繼續(xù)以營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率為-20%這一標(biāo)準(zhǔn)分裂，此葉子節(jié)點(diǎn)基尼系數(shù)（gini=0.23）純度較高，大部分為標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見（共2122條），另有324條非標(biāo)審計(jì)意見；第三級(jí)左邊葉子節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)基于是否存在會(huì)計(jì)差錯(cuò)更正（x0）的特征判定，其中大部分為標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見（1791條數(shù)據(jù)），且最終基尼系數(shù)達(dá)0.094；而右邊左節(jié)點(diǎn)中，基于營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率小于6%這一特征判定后，最終得到最純基尼系數(shù)為0的結(jié)果，右邊右節(jié)點(diǎn)中，基于利潤(rùn)現(xiàn)金流量（x2）的特征進(jìn)行判定，得到基尼系數(shù)為0.298的結(jié)果（其中1568條標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見，350條非標(biāo)審計(jì)意見），均較為理想。

三、結(jié)論與建議

本文以我國(guó)2020—2021年的上市公司為研究對(duì)象，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)中的決策樹方法，構(gòu)建智能判定模型，研究企業(yè)盈余管理，尤其是負(fù)向盈余管理的識(shí)別與其對(duì)上市公司年報(bào)審計(jì)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響，發(fā)現(xiàn)：（1）企業(yè)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率對(duì)審計(jì)意見有重要的影響，可以作為企業(yè)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)判定的重要識(shí)別特征；（2）企業(yè)當(dāng)年會(huì)計(jì)差錯(cuò)更正情況、會(huì)計(jì)利潤(rùn)及現(xiàn)金流量盈虧不一致的情況，對(duì)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)判定有一定的影響和幫助；（3）營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率這一特征點(diǎn)在其值小于-20%時(shí)，對(duì)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別有著較好效果的判定效果。

從本文的實(shí)證研究結(jié)論來看，企業(yè)會(huì)計(jì)信息中有較多可作為上市公司審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)判定的識(shí)別特征要素。首當(dāng)其沖的便是企業(yè)的盈利能力情況，在未來的審計(jì)業(yè)務(wù)中，注冊(cè)會(huì)計(jì)師要嚴(yán)格關(guān)注企業(yè)的業(yè)績(jī)壓力與當(dāng)年經(jīng)營(yíng)結(jié)果，盈利情況與審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)較強(qiáng)的相關(guān)性。其次，會(huì)計(jì)利潤(rùn)與現(xiàn)金流量的逆向盈虧情況，作為企業(yè)可能進(jìn)行盈余管理操縱的一種手段，一定程度上有助于識(shí)別和判定審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，可在未來的審計(jì)實(shí)踐中進(jìn)行應(yīng)用。最后，會(huì)計(jì)政策變更、會(huì)計(jì)差錯(cuò)更正，作為較老的會(huì)計(jì)利潤(rùn)操縱和財(cái)務(wù)舞弊手段，在現(xiàn)準(zhǔn)則及披露政策下，已較少使用，對(duì)識(shí)別審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)僅有部分作用，影響作用微弱。

本文的后續(xù)研究設(shè)想有兩個(gè)方面：第一，由于本次研究中使用的盈利能力識(shí)別特征僅運(yùn)用了營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率這一指標(biāo)，主營(yíng)業(yè)務(wù)收入與凈利率之間的逆向差異、業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)速度等盈利能力指標(biāo)尚未能納入，進(jìn)一步研究將基于盈利能力這一重要特征，繼續(xù)補(bǔ)充完善相關(guān)指標(biāo)；第二，本次研究主要基于上市公司年報(bào)中財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)展開，未能將年報(bào)中的文字披露信息加以運(yùn)用，未來將考慮結(jié)合文本分析等現(xiàn)代信息技術(shù)手段，拓展研究方法，完善本審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型。

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責(zé)編：險(xiǎn)峰