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方軍雄復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院會計系

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方軍雄(復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院會計系)

    隨著監(jiān)管力度的加強(qiáng),上市公司財務(wù)欺詐事件不斷相繼曝光,不僅直接損害了投資者的經(jīng)濟(jì)利益,而且可能導(dǎo)致社會公眾對上市公司、中介機(jī)構(gòu),甚至整個資本市場信心的削弱、喪失。如何透過紛繁復(fù)雜的會計信息,避開財務(wù)報告中的陷阱,成為實(shí)務(wù)界和理論界關(guān)注的課題。
    2002年7月31日,中國注冊會計師協(xié)會專門制定了《審計技術(shù)提示第1號——財務(wù)欺詐風(fēng)險》詳細(xì)列示了各種可能導(dǎo)致公司進(jìn)行財務(wù)欺詐的因素,以及表明公司存在財務(wù)欺詐風(fēng)險的“紅旗”,以提醒注冊會計師在執(zhí)行會計報表審計時對此予以充分關(guān)注,保持應(yīng)有的職業(yè)謹(jǐn)慎。遺憾的是,應(yīng)當(dāng)選取哪些財務(wù)指標(biāo)、該財務(wù)指標(biāo)達(dá)到何種臨界值時財務(wù)欺詐可能性最大,對于這些具體操作性問題,《審計技術(shù)提示》并沒有提供直接的指導(dǎo)。因此,本文循著中注協(xié)的思路,以我國歷年來被查處的財務(wù)欺詐公司作為樣本,研究哪些財務(wù)指標(biāo)能夠有效顯示財務(wù)欺詐的存在,并選取其中最為有效的財務(wù)指標(biāo)建立財務(wù)欺詐鑒別模型。
  文獻(xiàn)回顧及標(biāo)示財務(wù)欺詐的財務(wù)變量的選擇
    根據(jù)現(xiàn)有的文獻(xiàn)(Fridson,1995;Joseph T. Wells,2001;杜濱,2001;閻達(dá)五、王建英,2001),以及對歷年來被證監(jiān)會查處的財務(wù)欺詐公司的分析,上市公司財務(wù)欺詐的手段不外乎以下幾種:
    1、采用虛假銷售、提前確認(rèn)銷售收入或者放松信用政策有意擴(kuò)大賒銷份額的手段調(diào)節(jié)主營業(yè)務(wù)利潤。此種財務(wù)欺詐如果做得不是非常徹底,通常會引起相關(guān)指標(biāo)出現(xiàn)異常,例如,相比同行銷售收入的現(xiàn)金流量比率、應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)率過低,主營業(yè)務(wù)稅金及附加的比重顯得不成比例。
    2、采用漏計費(fèi)用,或者費(fèi)用掛帳方法提高營業(yè)利潤。此時,公司管理費(fèi)用與銷售費(fèi)用占銷售收入比重可能出現(xiàn)異常。如果公司采用費(fèi)用資本化政策,非經(jīng)營性資產(chǎn)(待攤費(fèi)用、遞延資產(chǎn)、無形產(chǎn)、其他資產(chǎn)等)的比重可能顯得離奇的高。
    3、采用“線下項(xiàng)目”(即諸如投資收益、營業(yè)外收支等營業(yè)利潤以下的項(xiàng)目)操縱利潤。如果公司主要通過操縱線下項(xiàng)目來調(diào)節(jié)利潤,反映在財務(wù)指標(biāo)上就是這些公司的主營業(yè)務(wù)利潤占利潤總額的比重較同業(yè)公司會低。
    對財務(wù)欺詐頗有經(jīng)驗(yàn)的美國Coopers & Lybrand會計師事務(wù)所,總結(jié)出29面紅旗,當(dāng)出現(xiàn)這些紅旗時,就需要格外關(guān)注管理當(dāng)局是否存在財務(wù)欺詐的可能,其中涉及財務(wù)指標(biāo)的有:
    1. 現(xiàn)金短缺、負(fù)的現(xiàn)金流量、營運(yùn)資金及/或信用短缺,影響營運(yùn)周轉(zhuǎn)。
    2.融資能力(包括借款及增資)減低,營業(yè)擴(kuò)充的資金來源只能依賴盈余。
    3.成本增長超過收入或遭受低價進(jìn)口品的競爭。
    4.現(xiàn)有借款合約對流動比率、額外借款及償還時間的規(guī)定缺乏彈性。
    5.存貨大量增加超過銷售所需,尤其是高科技產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品過時的嚴(yán)重風(fēng)險。
    6.盈余品質(zhì)逐漸惡化,例如折舊由年數(shù)總和法改為直線法而缺乏正當(dāng)理由。
    為了幫助審計師更好地識別上市公司是否存在財務(wù)欺詐,Beneish教授(1999)對進(jìn)行財務(wù)欺詐的上市公司和“清白”公司進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)兩者財務(wù)指標(biāo)存在顯著差異,如果出現(xiàn)下面的任何一個或幾個現(xiàn)象,財務(wù)欺詐的可能性上升:應(yīng)收款項(xiàng)大幅增加;產(chǎn)品毛利率異常變動;資產(chǎn)質(zhì)量下降(固定資產(chǎn)凈額之外的其他長期資產(chǎn)/資產(chǎn)總額);銷售收入異常增加;應(yīng)計利潤率上升。
    Wells(2001)提出注冊會計師在分析企業(yè)財務(wù)報告時,應(yīng)當(dāng)關(guān)注以下趨勢:存貨上升幅度超過銷售收入;存貨周轉(zhuǎn)率下降;運(yùn)輸費(fèi)用(銷售費(fèi)用)/存貨比率下降;主營業(yè)務(wù)毛利率上升,這些都可能預(yù)示企業(yè)管理當(dāng)局虛增利潤。SAS第82號——“Consideration of fraud in a financial statement audit”也列舉了檢查企業(yè)利用存貨操縱利潤的分析性方法:存貨占資產(chǎn)總額比例上升、主營業(yè)務(wù)成本占主營業(yè)務(wù)收入比率下降、存貨周轉(zhuǎn)率下降等。
    Lee,Ingram和Howard對盈余與經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量之間的關(guān)系進(jìn)行研究,結(jié)果發(fā)現(xiàn),在公司財務(wù)欺詐戳穿以前公司盈余要比戳穿之后的盈余高得多,但是經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量則相反,也就是說,在財務(wù)欺詐發(fā)現(xiàn)前盈余減去經(jīng)營活動現(xiàn)金流量的值為正。因此,他們認(rèn)為,盈余—現(xiàn)金流量關(guān)系的審核是診斷是否存在財務(wù)欺詐的優(yōu)良工具。
    同屬一個相同的行業(yè),各個公司的財務(wù)指標(biāo)之間一般不會出現(xiàn)非常大的差異,如果異常差異存在,則預(yù)示著公司存在財務(wù)欺詐的可能。Persons研究發(fā)現(xiàn),財務(wù)欺詐公司比非財務(wù)欺詐公司具有更高的財務(wù)杠桿、更低的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、其流動資產(chǎn)的比例更高,其中絕大部分是存貨和應(yīng)收賬款,公司規(guī)模通常較小。Haw  et al(1998)對我國上市公司盈余管理行為的研究發(fā)現(xiàn),中國上市公司對帳面利潤的操縱,很大部分集中于“線下部分",即諸如投資收益、營業(yè)外收支等“非經(jīng)常性盈余”部分,如果上市公司的主營業(yè)務(wù)利潤率持續(xù)降低,或者遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于同行業(yè)水平,說明該公司存在財務(wù)欺詐的可能。
    以上文獻(xiàn)中發(fā)現(xiàn)的表征公司財務(wù)欺詐征兆的財務(wù)指標(biāo)構(gòu)成了我們研究的變量,同時針對我國上市公司財務(wù)欺詐的深入分析,我們增加了以下指標(biāo):
    產(chǎn)品銷售稅金及附加占銷售收入的比重。企業(yè)產(chǎn)品銷售稅金及附加占銷售收入的比重通常是比較穩(wěn)定的,而且同行業(yè)之間不會存在太大的差異。如果企業(yè)銷售稅金及附加占銷售收入的比重突然下降,或者顯著低于同行業(yè)水平,就可能意味著財務(wù)欺詐的存在。例如,黎明股份1999年實(shí)現(xiàn)主營業(yè)務(wù)收入40942.56萬元,而主營業(yè)務(wù)稅金及附加僅為82.43萬元,比例只有千分之二,同期,同行業(yè)凱諾科技為0.728%,華茂股份為0.745%。
    所得稅占利潤總額的比例。在應(yīng)付稅款法下,企業(yè)所得稅費(fèi)用是根據(jù)稅法計算而得,由于稅法與企業(yè)會計制度在收入與成本的計算口徑和確認(rèn)時間上存在差異,根據(jù)利潤表中的“利潤總額”與“所得稅”計算的帳面稅率通常不等于法定稅率,如果帳面稅率顯著小于

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法定稅率,則說明企業(yè)的會計利潤質(zhì)量可能存在問題。例如,銀廣夏1999年利潤總額1.76億元,所得稅僅508萬元,帳面稅率為4%;2000年實(shí)現(xiàn)利潤4.23億元,所得稅719萬元,帳面稅率不到1.7%;以公司交納的所得稅為基數(shù),即使按照15%優(yōu)惠稅率,推算出銀廣夏1999年應(yīng)稅利潤3387萬元、2000年應(yīng)稅利潤4793萬元,應(yīng)稅利潤與帳面利潤兩年累計相差51720萬元。
  樣本選擇和研究方法
  (一)樣本選擇
    財務(wù)欺詐公司主要來源于證監(jiān)會網(wǎng)站和三大證券報紙的報道,截至2002年3月1日共有36家上市公司因?yàn)椤疤摷儇攧?wù)報告”被證監(jiān)會公開查處(見附錄)。財務(wù)欺詐涉及的年份包括1989-2000年,按照財務(wù)欺詐性質(zhì),這些公司所有年度的財務(wù)欺詐可以分為三類:影響利潤、僅影響資產(chǎn)、不影響利潤和資產(chǎn)。由于“不影響利潤和資產(chǎn)”類型主要指“虛假披露募集資金用途、隱瞞重大事項(xiàng)”等事項(xiàng),通常不會在財務(wù)上顯露出財務(wù)欺詐征兆,故予以剔除。中期報告中披露的財務(wù)數(shù)據(jù)有限,所以中報財務(wù)欺詐的樣本也予以剔除。除此之外,有些財務(wù)欺詐公司的年報數(shù)據(jù)無法獲得,最后我們?nèi)〉昧?8個財務(wù)欺詐的數(shù)據(jù),這構(gòu)成了我們的研究樣本。有關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)詳見表2。
    同時,我們根據(jù)被查處的上市公司發(fā)生財務(wù)欺詐的年份,選取正常的上市公司作為控制樣本(每個測試樣本選取兩個控制樣本,由于數(shù)據(jù)限制,其中幾個財務(wù)欺詐公司只能取到一個配對樣本),控制樣本選擇標(biāo)準(zhǔn):所屬行業(yè)、資產(chǎn)規(guī)模、上市地點(diǎn)、上市時間。據(jù)此,我們?nèi)〉?2個控制樣本。
 。ǘ┭芯吭O(shè)計
    (1) 對測試組和控制組的財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行配對檢驗(yàn),首先采用t檢驗(yàn)和非參數(shù)方法進(jìn)行分組配對統(tǒng)計檢驗(yàn),檢測對照樣本之間是否存在顯著差異。第一層次是混合樣本,即包括所有年度和所有財務(wù)欺詐類型的樣本;第二層次為分年度檢驗(yàn),考慮到1993-1995年和2000年樣本較少,以及1998年開始上市公司必須編報現(xiàn)金流量表,分年度檢驗(yàn)只針對1996-1999年影響利潤類型,并且將1996-1997、1998-1999年合并。
    (2) 以影響利潤的財務(wù)欺詐類型為研究樣本,篩選出與財務(wù)欺詐相關(guān)性最為顯著的6個財務(wù)指標(biāo)為鑒別模型的判定指標(biāo),分別采用線性概率模型(LPM)和Logistic模型,建立和估計財務(wù)欺詐鑒別模型,并比較這兩種模型的鑒別效果。
 。ㄈ┵Y料來源與統(tǒng)計工具
    本研究樣本數(shù)據(jù)來源于證監(jiān)會網(wǎng)站和三大證券報,各個上市公司的年報資料來自香港理工大學(xué)中國會計與金融研究中心和深圳市國泰安信息技術(shù)有限公司聯(lián)合開發(fā)的《中國股票市場研究(CSMAR)數(shù)據(jù)庫》,該數(shù)據(jù)庫具有數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、可靠、規(guī)范和原始的優(yōu)點(diǎn)。使用的統(tǒng)計軟件為SPSS統(tǒng)計軟件包。
  實(shí)證結(jié)果與分析
 。ㄒ唬┴攧(wù)欺詐公司與非財務(wù)欺詐公司的描述性統(tǒng)計和配對檢驗(yàn)
    綜合分析表3和表4,除AQUALITY 、MARGIN與EXPENSE預(yù)期符號不符以外,其它變量基本上與預(yù)期相符。非財務(wù)欺詐公司的毛利率(MARGIN)高于財務(wù)欺詐公司,而兩項(xiàng)費(fèi)用率(EXPENSE)卻顯著低于財務(wù)欺詐公司(0.10水平),可能的原因是選取的配對公司的盈利能力高于財務(wù)欺詐公司。同時,我們發(fā)現(xiàn)財務(wù)欺詐公司具有高資產(chǎn)負(fù)債率、低速動比率,以及高應(yīng)收款項(xiàng)比率和低應(yīng)收款項(xiàng)周轉(zhuǎn)率的特點(diǎn)(分別在0.10、0.05水平上顯著)。也就是說,高資產(chǎn)負(fù)債率、低速動比率,以及高應(yīng)收款項(xiàng)比率和低應(yīng)收款項(xiàng)周轉(zhuǎn)率的公司屬于財務(wù)欺詐的高危群體。
 。ǘ┒嘣性鑒別模型的建立和評價
    評價模型優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)大體有三:簡易性(simplicity)、準(zhǔn)確性(accuracy)和通用性(generality),變量過多、過于復(fù)雜的模型,不僅違背成本效益原則,而且過多的變量可能損害模型的預(yù)測價值。我們首先運(yùn)用線性概率模型,以各年影響利潤的樣本數(shù)據(jù)按照stepwise方式進(jìn)行逐步回歸,從13個財務(wù)指標(biāo)當(dāng)中選取若干變量。選擇標(biāo)準(zhǔn)為:F值概率值小于0.35時進(jìn)入,大于0.40時剔除。跑完逐步回歸以后,依次得到RRATE、EXPENSE 、AQUALITY、OTAX、 QUICK等5個變量。另外,從表4看,財務(wù)欺詐公司與非財務(wù)欺詐公司的RECTURN、LEV存在顯著差異,但是,RECTURN與RRATE顯著負(fù)相關(guān)(0.0001水平);雖然EQUALITY通常較能反映公司的盈利質(zhì)量,但是由于該指標(biāo)1998年以后才開始提供,數(shù)據(jù)過少,所以我們予以舍棄。最后,我們選取了RRATE、EXPENSE 、AQUALITY、OTAX、 QUICK、LEV等6個指標(biāo)作為建立多元鑒別模型的變量。由表5看,方差膨脹因子VIF都小于10,可以認(rèn)為6個變量之間不存在顯著的多重共線性。
  建立和估計財務(wù)欺詐模型時,我們以1996-1998年的數(shù)據(jù)作為樣本,1999年的公司作為評價模型準(zhǔn)確性的數(shù)據(jù)。
    1、線性概率模型(LMP)
  根據(jù)上述6個財務(wù)指標(biāo)以及1996-1998年財務(wù)欺詐公司和配對公司的數(shù)據(jù),我們進(jìn)行線性概率模型回歸,回歸結(jié)果列于表6。從中我們得到財務(wù)欺詐公司鑒別模型:
    上述模型是以31家財務(wù)欺詐公司和60家非財務(wù)欺詐公司的數(shù)據(jù)作為因變量,其中財務(wù)欺詐公司取值為1,非財務(wù)欺詐公司取值為0。因此,從模型構(gòu)建看,0.34是最佳的財務(wù)欺詐判定點(diǎn),即某公司的數(shù)據(jù)代入模型得到的數(shù)值大于0.34時,判定為財務(wù)欺詐;否則,為非財務(wù)欺詐。模型判定結(jié)果見表7:
    2、Logistic模型
    我們?nèi)耘f以上述7個財務(wù)指標(biāo)以及1996-1998年財務(wù)欺詐公司和配對公司的數(shù)據(jù)為研究樣本,進(jìn)行二元(binary)Logistic模型回歸,得到的回歸結(jié)果見表8。財務(wù)欺詐公司鑒別模型表示如下:
  即根據(jù)回歸得到的財務(wù)欺詐鑒別方程,以0.34為最佳判定點(diǎn),模型判定結(jié)果見表9。
    從表10可知,兩種鑒別模型各有優(yōu)劣勢。從回判效果看,LMP模型略優(yōu)于Logistic模型;但是,從預(yù)測結(jié)果看,無論是二類錯誤率和整體誤判率(一類錯誤率相同),Logistic模型都顯著比LMP模型好。同時,對于投資者來說,一類錯誤所可能產(chǎn)生的損失遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于二類錯誤的風(fēng)險,因?yàn)橛捎谝活愬e誤而進(jìn)行的投資決策可能導(dǎo)致實(shí)實(shí)在在的投資損失,二類錯誤至多只是喪失一個可能的獲利機(jī)會。所以,以一類錯誤率為標(biāo)準(zhǔn),Logistic模型對于鑒別財務(wù)欺詐公司比LMP模型好。
  結(jié)

論與建議
    通過對我國歷年來被證監(jiān)會查處的財務(wù)欺詐公司的實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)財務(wù)欺詐行為的確會使得 “企業(yè)的財務(wù)結(jié)構(gòu)出現(xiàn)異常的狀態(tài)”(Joseph T. Wells,2001),表現(xiàn)在財務(wù)指標(biāo)上,就是某些財務(wù)指標(biāo)顯著的異于同類公司。這些能夠顯著顯示財務(wù)欺詐征兆的財務(wù)指標(biāo)包括:應(yīng)收款項(xiàng)比率、應(yīng)收款項(xiàng)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、速動比率、主營業(yè)務(wù)稅金及附加比率、資產(chǎn)質(zhì)量、管理費(fèi)用和銷售費(fèi)用率。
    我們以上述其中6個指標(biāo)作為變量,分別應(yīng)用LPM模型和Logistic模型構(gòu)建了財務(wù)欺詐鑒別模型,兩者的誤判率都小于36%。從一類錯誤看,Logistic模型鑒別效果優(yōu)于LPM模型。值得指出的是,我們在根據(jù)估計出的模型鑒別上市公司是否存在財務(wù)欺詐時,簡單地選取0.34作為欺詐臨界點(diǎn),現(xiàn)實(shí)中財務(wù)欺詐公司分布概率遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是那么簡單,雖然經(jīng)驗(yàn)研究表明(陳小悅、肖星、過曉艷,2000;吳東輝,2001;杜濱,2001;章永奎、劉峰,2002)我國上市盈余管理現(xiàn)象比較嚴(yán)重,但是足以招致證監(jiān)會公開查處的公司比較有限,所以財務(wù)欺詐公司概率可能小于0.34,這是后續(xù)研究應(yīng)當(dāng)予以關(guān)注的。
    財務(wù)欺詐公司與非財務(wù)欺詐公司在財務(wù)指標(biāo)上的確存在較大差異,但是我們不能僅僅根據(jù)某些財務(wù)指標(biāo)存在差異,就簡單斷定該公司存在財務(wù)欺詐,因?yàn)樨攧?wù)指標(biāo)的異常只是預(yù)示該公司可能存在財務(wù)欺詐,充其量只是一個警示信號,它旨在提醒使用者根據(jù)財務(wù)指標(biāo)異常提供的信息,進(jìn)一步收集其他信息來予以證實(shí),例如會計師事務(wù)所是否更換,更換的理由是否正常?管理層是否出現(xiàn)非正常的變更?這一點(diǎn),中注協(xié)頒布的《審計技術(shù)提示第1號——財務(wù)欺詐風(fēng)險》為我們提供了指南。
  文/方軍雄(復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院會計系)

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