制造业上市公司财务报告舞弊实证研究

淄博职业学院 崔玉娟

制造业上市公司财务报告舞弊实证研究

淄博职业学院 崔玉娟

财务报告舞弊是指管理层违背会计准则及相关法规，采用欺骗性手段故意编制和披露虚假财务报告或有意忽略有关财务信息，以欺骗财务报告使用者的违法行为。具有以下特点：故意性，即舞弊行为是管理层有计划、有目的地蓄意为之，以获取不正当利益为目的，致使财务报告不真实；违法性，即违反会计准则、会计制度等相关法律法规，属于不法行为；危害性，即其后果造成一定危害，会对相关使用者造成危害。在具体应用时，将财务报告舞弊界定为上市公司因披露虚假财务报告而被证监会处罚的情形。

一、研究设计

（一）研究对象 截止到2006年12月31日，因提供虚假财务报告而被中国证监会处罚的制造业上市公司共计32家。本文以这32家公司作为研究对象，以每个年度的年报作为一个样本，总共60个样本，对应的控制样本也为32家（60个样本）。

对以上120个配对样本随机分为两组，一组财务报告舞弊和非财务报告舞弊各50个样本（共100个样本）作为识别样本，另一组财务报告舞弊和非财务报告舞弊各10个样本（共20个样本）作为预测样本进行检验。

（二）假设提出与变量选取 本文提出以下假设。

假设1：资产质量较差的公司更可能存在财务报告舞弊现象

选取存货占总资产的比、应收账款占总资产的比、其他应收款占总资产的比等3个研究变量。

假设2：偿债能力不佳的上市公司容易发生财务报告舞弊现象

选取资产负债率、流动比率、速动比率等3个研究变量。

假设3：盈利能力差的上市公司容易发生财务报告舞弊现象

选取毛利率、净利率、净资产收益率等3个研究变量。

假设4：现金流量状况差的公司容易发生舞弊

选取经营活动现金净流量/负债总额、经营活动现金净流量/流动负债总额、经营活动现金净流量/净利润等3个研究变量。

假设5：税率异常的公司有可能存在舞弊的现象

选取主营业务税金及附加/主营业务收入、所得税/利润总额等2个研究变量。

假设6：营运能力差的公司发生舞弊的可能性较高

选取应收账款周转率、存货周转率等2个研究变量。

（三）指标筛选 通过非参数检验，确定研究指标X1（其他应收款/总资产）、X2（应收账款周转率）、X3（经营活动现金净流量/流动负债）。3个指标之间的相关系数都小于0.5，不具有显著的相关性。

二、模型构建及检验

（一）模型建立 现把经检验显著的3个指标全部作为建模的变量建立模型。本文研究的财务报告舞弊问题，因变量的取值只有两类情况，即“是”和“否”，将其定义为1和0。如果因分量是二项分类变量，显然不满足正态分布的条件，这时就可用logistic回归，。本文以0.5作为Logistic回归模型的分割点，如果计算出来的概率P值大于0.5，那么该公司则被判定为舞弊公司；如果P值小于0.5，则为非舞弊公司。在本文中，假定Y（P）表示上市公司舞弊与否的状况，舞弊Y值取1，非舞弊Y值取0，自变量为X1、X2、X3等。

（二）模型检验 将上述指标代入模型进行回代判别，可以看到结果，在50份舞弊的财务报告中，可以识别出45份，识别率为90%，在50份正常的财务报告中，可以识别出41份，正确率82%。5.4结果及解释

以上实证分析结果表明，采用Logistic回归建立制造业财务报告舞弊上市公司的识别模型具有一定的效果，识别制造业上市公司舞弊财务报告的比率为90%，识别效果要高于对没有划分行业时，利用Logistic回归方法建立的财务报告舞弊识别模型。如方军雄针对全行业舞弊公司建立的Logistic模型，回判识别率为70.97%，张长海、陈险峰的针对全行业建立的Logistic模型，回判识别率为79.31%。

X1（其他应收款/总资产）与制造业上市公司发生财务报告舞弊的可能性呈显著正相关，这意味着财务报告舞弊上市公司从事非正常经营活动的行为非常普遍，其他应收款可能成为账龄较长、金额较大的应收账款的转移对象，另外，在我国，大股东及关联方占用上市公司资金现象比较严重，也可能引起其他应收款的增加，这与前述假设相符。

X2（应收账款周转率）指标与制造业上市公司发生舞弊的可能性成反比，反映了舞弊公司的营运能力较差，应收账款所占比重较高。公司舞弊一般是虚增利润，虚增的利润不可能收到现金，只能以应收账款的形式反映，导致应收款项大幅增加，应计利润率上升，导致应收账款周转率下降，与前述假设相符。

尽管上市公司通过虚构收入进行了舞弊，但虚增的收入并不能带来真实的现金流，经营活动现金净流量并不能同幅度增加，因此，经营活动现金净流量对流动负债的比例也会比正常的公司要低。指标X3（经营活动现金净流量/流动负债）与上市公司发生财务报告舞弊的可能性成反比。

再对模型进行预测样本检测。在10份舞弊的财务报告中，可以识别出8份，识别率80%，低于回代判别率；10份非舞弊公司识别出7份，识别率70%。通过建立的识别模型对预测的样本分析，可以识别出80%的舞弊财务报告，识别率较高。继续运用该模型对最新被证监会或财政部处罚的上市公司进行案例分析，可以看出，在三家舞弊的上市公司8个舞弊的财务报告样本中，通过模型可以识别出7个，识别率为87.5%，总体的识别效果较好。但模型不是万能的，不可能百分之百的鉴别出有舞弊问题的财务报告，因此，对以上识别模型的应用，应持谨慎的态度。

三、结论及建议

（一）研究结论 综述上述分析，得出以下结论：

第一，上市公司，尤其是制造业上市公司舞弊的时间越来越长，往往长达2至3年，最长的可能长达6年，给投资者带来了极大的损失，扰乱了证券市场秩序。

第二，适用于某一行业的识别模型并不一定适用于所有的行业，本文针对制造业公司建立的Logistic回归模型对制造业上市公司来说，具有较好地识别效果。因此，要针对不同的行业建立不同的模型，以便更好地进行识别舞弊现象。

第三，上市公司舞弊的主要动机是为了配股融资的需要、避免被ST、退市。在我国股权融资成本低于债务融资成本的情况下，获得了上市的资格，就相当于获得了这种低成本的融资方式，因此，不具有上市资格的公司为了获得这项壳资源进行舞弊，以获得上市资格；已经上市的公司，为了充分利用这种优势进行融资而舞弊；经营业绩不佳的公司为了避免被ST、退市也进行舞弊。

第四，本文建立的logistic回归模型中，显示出舞弊的制造业上市公司显著于非舞弊制造业上市公司的3个指标。其中，其他应收款占总资产的比例明显的高于非舞弊公司，这意味着财务报告舞弊上市公司从事非正常经营活动的行为非常普遍，其他应收款可能成为应收账款的转移对象，也可能是大量关联交易产生的结果。而应收账款周转率、经营活动现金流量净额对流动负债的比率明显低于非舞弊公司，说明舞弊公司的资产质量较差，营运能力较低，用来偿还债务的经营现金流显著地低于非舞弊公司。

（二）政策建议由于我国最初的证券市场功能定位失当，政府重视筹资而轻视治理，造成了有中国特色的股权结构以及市场监管行为的扭曲，因此，对上市公司的财务报告舞弊行为应标本兼治，建立系统的、全方位的防范体系，完善我国证券市场。

第一，完善有关法规制度，消除财务报告舞弊的动机或压力，应该对业绩的评价进行改进，对上市公司经营各方面的情况进行全面的评价。

第二，密切关注上市公司的非正常经营活动，特别是关注关联方交易的合理性，加强信息披露制度，建议上市公司在将来进行披露关联方交易时，应该披露该交易公允性的说明。

第三，对财务报告舞弊行为给予严惩，加大对财务报告舞弊上市公司的惩罚力度及对相关负责人的惩罚力度，强化法律责任，可以提高对上市公司的最高赔额，通过建立巨额赔偿制度对舞弊的上市公司造成威慑力。

［1］娄权：《我国上市公司财务报告舞弊行为之经验研究》，《证券市场导报》2003年第10期。

［2］薛跃、韩之俊，《应用数据挖掘技术提高虚假财务报告识别效率》，《现代管理科学》2004第8期。

［3］郭克莎：《中国制造业发展与世界制造业中心问题研究》，《开放导报》2006年第2期。

（编辑 刘 姗）