我国上市公司财务舞弊识别模型初探

我国上市公司财务舞弊识别模型初探-会计

我国上市公司财务舞弊识别模型初探

刘李

摘要：我国资本市场尚处于初步发展阶段，但近年来发生的财务舞弊案件不仅对资本市场的可信度产生了严重影响，还打击了利益相关者的投资信心，不利于资本市场的可持续发展，因而受到了社会各界的高度关注。本文从财务舞弊公司舞弊年度财务报告中的相关信息入手，建立Logistic识别模型。研究发现，现金流量比率、股权集中度、资本积累率、营业收入增长率这四个指标对财务舞弊产生重要影响。

关键词：会计信息；财务舞弊；假设条件；识别模型

一、问题提出

会计信息是企业各利益相关者在组织经营管理和进行投资决策时的重要依据。然而，随着上市公司在融资需求、股权激励、股价期望、职务考核等方面对公司优良业绩的要求，各国企业财务舞弊现象层出不穷，严重影响了会计信息的可靠性，阻碍了资本市场甚至经济环境的正常发展。我国资本市场虽然起步较晚，但由于市场监管不力以及相关制度的不完善，上市公司财务舞弊事件时有发生。近年来，银广夏、蓝田股份、万福生科等一系列财务舞弊事件造成了巨大的经济损失，同时也引发了社会公众对于资本市场和财务体系的信任危机。正常经营的公司，其相关财务指标之间往往存在着某种程度的动态均衡。当某些财务指标在正常范围之外波动时，这种动态均衡就会被打破，在这种情况下，公司发生财务舞弊的风险就会增大。本文试图沿着这一思路，借助部分财务指标构建财务舞弊识别模型，为有效鉴别我国上市公司的财务舞弊行为提供新的途径，提高资

本市场的信息质量。

二、文献综述

以美国为代表的西方发达国家关于财务舞弊的研究主要集中于财务舞弊的成因、识别、防范与治理等方面。Willingham（1989）从财务舞弊发生的条件、管理层的舞弊动机以及管理层的道德价值三个层面为基础，建立了识别指标体系，并提出利用L/W 模型判别公司发生舞弊的特征。Bell 和Carcello（2000）以财务舞弊发生率较高的三个行业即科技、卫生保健、金融服务为研究对象，运用Logistic回归分析，结果表明：脆弱的内部控制、公司增长过快、低下的盈利水平、过度操纵盈利、管理层不真实的表述或者消极对待审计师等因素是比较显著的舞弊风险信号。Kirko（2007）比较研究了决策树、神经网络和贝叶斯网络等数据挖掘分类技术并肯定了贝叶斯方法的识别率最高。

国内研究中，娄权（2003）通过两总体均值异方差假设T检验和Logistic 回归模型以探究财务报告舞弊公司的财务特征。陈关亭（2005）选取配对样本建立多元Logistic 回归模型后以判别上市公司发生财务舞弊的征兆。余玉苗、吕凡（2010）对财务舞弊公司舞弊当年和前一年年报中的相关指标做出动态增量分析，并建立Logistic模型，最终得出了五个可以识别公司舞弊的指标，即固定资产增长率、经营现金流量对流动负债比率、每股投资活动现金净流量、每股收益和股权集中度。宋光亚等（2011）运用量子粒子群算法改进的BP神经网络建立了识别公司财务舞弊的模型，显著提高了准确度。

三、研究设计

（一）研究假设

在国内外学者研究的基础上，为更全面的考查财务舞弊的影响因素，我们

选取了上市公司偿债能力、现金能力、公司治理等五个方面的部分指标进行研究，并提出以下假设：

1.偿债能力

短期偿债能力反映了公司对短期债务的支付能力。长期偿债能力反映了公司对长期债务的保障程度。公司偿债能力的逐渐减弱预示着公司短期支付能力的逐步恶化，财务状况不佳，公司出现财务舞弊行为可能性增大。所以，我们提出：假设1：偿债能力指标与财务舞弊可能性负相关。

2.现金能力

现金能力可以衡量企业当前的支付能力和偿债能力，还可以预测公司未来的财务状况，获取现金能力弱的公司可能陷入财务困境甚至导致公司无法正常运转。公司获取现金能力逐渐减弱预示着公司支付能力和短期偿债能力逐步恶化，发生财务舞弊的可能性增大。所以，我们提出：

假设2：现金能力指标与财务舞弊可能性负相关。

3.风险水平

公司的风险水平可以用经营杠杆系数、财务杠杆系数以及总杠杆系数来衡量。经营杠杆系数反映公司的经营风险，而财务杠杆系数反映公司的财务风险。公司总杠杆系数、经营杠杆系数和财务杠杆系数的增加预示着风险的增加，公司发生财务舞弊的可能性增大。所以，我们提出：

假设3：风险水平指标与财务舞弊可能性正相关。

4.公司治理水平

良好的公司治理、完善的董事会制度有利于遏制财务舞弊。总体而言，利益相关者在公司治理中对权力的分享和制衡趋向不合理时，财务舞弊的可能性增

大。所以，我们提出：

假设4：公司治理水平指标与财务舞弊可能性负相关。

5.发展能力

发展能力是指公司通过自身的生产经营活动或接受外部投资，使得规模不断扩大而形成的发展潜能。当公司的扩张速度回落时，表明公司发展可能陷入瓶颈阶段，发生财务舞弊的可能性增大。所以，我们提出：

假设5：发展能力指标与财务舞弊可能性负相关。

（二）样本选取、数据收集和建模工具的选择

1998-2014 年A 股上市公司财务报告中因财务舞弊而被证券监督委员会公开处罚的有约190 多份舞弊年度的年度报告，本次研究从中随机抽取了34 份舞弊样本；另在舞弊企业的同行业企业中挑选一家与之资产规模大致相同的非舞弊企业，并选取其在该舞弊年度的年度报告为控制样本与之配对，即总计34 对训练样本。另取20对同类样本作为检验样本。

在模型的构建过程中，我们可以将样本舞弊与否设置为虚拟变量，并将舞弊样本的因变量赋值为1，非舞弊样本赋值为0。因此，本次研究在SPSS19.0 的软件环境下利用二元Logistic 回归分析构建财务舞弊识别模型。所用数据来源于中国证券监督委员会公告（行政处罚决定类）及国泰安Csmar数据库。

（三）指标体系设计

本次研究基于可操作性的原则，在原有研究成果和前述假设的基础上，主要从财务状况和公司治理等方面入手，从五个不同的角度选取了22 个财务指标，构建了如表1所示的财务舞弊识别模型指标体系：