中国上市公司会计舞弊识别与治理研究

中国上市公司会计舞弊识别与治理研究

研究背景：（1）会计舞弊历史事件的影响（2）我国经济改革进入转型期，企业为达

目标进而有粉饰财务报表动机（3）注册制改革的进程使得上市公司财务信息披露的监督成为重点

研究进程：（1）从理论分析和问卷调研到以单个舞弊识别因子为对象的考察，再到多维度综合性研究（2）研究内容从研究会计舞弊概念、起因及手段到研究舞弊识别和预警信号、识别模型和影响因素和经济后果（3）研究方法从演绎推理、问卷调查、深度访谈和实证检验到统计调查、经验研究、案例研究及事件研究法

研究意义：（1）理论意义：为舞弊识别和治理研究提供理论基础；拓展了统计方法在舞弊识别研究中的应用、拓展了人工智能方法在舞弊识别研究中的应用；会计舞弊风

险指数的构建弥补了前人研究中无法识别潜在舞弊行为和进行舞弊风险预警的缺陷（2）现实意义：监管者一个新的监管视角；降低会计舞弊对利益相关者的影响；为反舞弊

工作提供相关建议

研究方法：文献研究法、规范分析法、实证研究法

已有关于舞弊识别研究的局限性具体表现在:（1）高维舞弊识别变量的多重共线性问

题（2）舞弊行为的非线性拟合问题（3）非舞弊公司的不确定性问题

本文的研究思路：以舞弊菱形理论为指导，从压力、机会、合理化和能力四方面选取

和构建了会计舞弊识别的指标体系，分别基于统计和人工智能的Logistic回归和案例

推理方法构建了会计舞弊识别模型。再者，基于对非舞弊公司不确定性和传统舞弊识

别模型构建前提假设及适用局限性的讨论，提出并构建综合性会计舞弊风险指数。最后，考察了会计舞弊风险指数的统计特征，从上市板块、所属行业和行政区域等角度

对高舞弊风险公司进行了预警，并利用会计舞弊风险指数，结合会计舞弊治理相关文

献和我国资本市场特殊制度背景，选取了包括公司特征、股权特征、高层梯队特征、

治理结构特征、高管激励情况和外部审计特征等方面的舞弊治理变量，检验了各变量

与舞弊风险指数的相关性和不同舞弊风险水平下各变量均值差异显著性，并据此提出

舞弊治理对策。

文献回顾：（1）界定了舞弊、公司舞弊和会计舞弊等概念的内涵：舞弊是相关主体故意和违法违规的行为，而公司舞弊是以公司为主体开展的舞弊研究、会计舞弊是管理

者通过误导性的财务报告实施的舞弊行为

（2）辨析了盈余管理、会计稳健性、会计差错及会计信息失真等概念与会计舞弊的区别与联系：；会计舞弊和盈余管理：盈余管理是在法律法规和准则允许的范围内对会

计数字和交易的调节，舞弊则是违法违规行为；会计舞弊和会计差错：会计差错是财

务报告中无意的错报，会计舞弊是有意的错报；会计舞弊与会计信息失真：会计信息

失真包括规则性失真、违规性失真和行为性失真三种，其外延大于会计舞弊

（3）国内外有关会计舞弊识别的文献按研究模型的不同，大体上可以划分为统计模型和人工智能模型，应用较为普遍的统计方法包括判别分析、Logistic回归、Probit回归等，人工智能方法包括人工神经网络、支持向量机、遗传算法等

（4）已有会计舞弊治理的文献按变量理论维度的不同，考察了包括公司特征、股权特征、公司治理、内部控制和外部审计等方面的变量，此外结合我国资本市场特殊制度

背景，国内学者还考察了上市公司出于配股、避免被ST或退市而舞弊的情形。

创新点：（1）会计舞弊识别模型的构建。传统是线性的logistic回归模型，本文通过

主成分分析消除了变量间多重共线性的非线性一主成分Logistic回归；构建了基于案

例推理方法构建会计舞弊识别的人工智能模型；会计舞弊风险指数的构建，以往的研

究只是基于舞弊与否，本文将舞弊程度的大小作为风险指数的大小（2）结论创新。基于不同板块、地区、高层梯队理论、治理结构得出结论。研究发现，创业板上市公司

会计舞弊风险显著高于其他板块，海南省、内蒙古自治区和宁夏回族自治区等区域内

上市公司会计舞弊风险水平高于其他区域，西部地区和东北地区上市公司舞弊风险水

平高于中、东部地区，高舞弊风险公司的高层团队成员中男性比例更低，而实施权益

性激励尤其是限制性股票对抑制会计舞弊风险具有显著作用。

会计舞弊识别模型相关文献

2.2.1国外相关研究

按照研究所使用识别模型的不同，国外关于会计舞弊识别的研究可以划分为探索性研

究（早期的会计舞弊识别研究聚焦于对舞弊“红旗”和征兆的探索性调查和统计分析)、基于统计模型的研究（判别分析、Logistic回归、Probit回归等进行舞弊识别研究的模型构建）和基于人工智能模型的研究等。

2.2.2国内相关研究

（1）探索性研究。初期的研究大多基于问卷调查、案例分析或以描述性统计分析考察会计舞弊的行业、地区分布特征、手法与动机等

（2）统计模型。统计方法如单因素方差分析、聚类分析、判别分析、线性概率模型、

Logistic回归、Probit回归等用于识别会计舞弊是在对会计舞弊识别问题具备一定程度的深入探索之后展开的，许多学者基于前人对舞弊识别的研究积累，通过指标选取、

样本筛选及模型设计与训练，构建了会计舞弊识别的统计模型。

（3）人工智能模型。国内学者利用人工智能方法构建会计舞弊识别模型的研究近年来

也逐渐增多，许多人工智能方法在会计研究领域也已不再陌生，如决策树、人工神经网络、支持向量机、粗糙集、遗传算法、基于案例推理等。

2.3会计舞弊治理相关文献

相关治理变量大致可以划分为公司特征、股权特征、公司治理、内部控制和外部审计等方面，所提出的舞弊治理政策建议也大抵从上述几个方面加以探讨。

国外研究：

（1）公司特征：公司规模（舞弊主要在资产规模较小的行业或公司）、行业（科技、金融等）、舞弊手段（科技公司倾向于虚构收入，金融服务业资产舞弊和滥用）

（2）股权特征：股权集中度（大股东减少了舞弊可能性）、股权制衡（引进机构投资者制衡股东）

（3）公司治理：外部治理（声誉机制和相关法律法规和行业公约抑制了舞弊）、内部治理（董事会治理：舞弊公司独立董事比例低、舞弊公司董事会容易被内部人控制、舞弊公司董事会独立性差、董事在外兼职越多、审计费用越低的公司，舞弊可能性越大；审计委员会治理：审计委员会中有财务专家的公司舞弊的可能性较小，舞弊公司审计委员会开会次数较少且委员会中财务专家较少；高管特征和激励制度：管理者自负的公司更可能实施会计舞弊，工作经验较少或缺乏商科背景的、持有更多股票期权的CEO往往更倾向于会计舞弊）

（4）内部控制：存在舞弊动机更倾向于降低企业内部控制水平

（5）外部审计：审计师的强制轮换不利于审计质量的提高；舞弊公司较少由“四大”事务所审计；发现舞弊和事务所规模和审计人员能力有关；审计师行业专长的提高有助于发现和抑制会计舞弊，而客户公司的资产规模对其具有负向调节作用。

国内研究：

公司特征：公司规模和会计舞弊负相关；舞弊表现出行业集中特点；东北三省和南部沿海均是舞弊高发地区

股权特征：从国家股、法人股（法人持股有助于抑制会计舞弊）、机构股和个人股四方面探讨；股权集中度、股权制衡、股权流通性（流通股比例越高，会计舞弊可能性越小）