我国制造业上市公司会计舞弊识别的初步设想

我国制造业上市公司会计舞弊识别的初步设想

[摘 要] 本文以制造业上市公司为研究对象,建立会计舞弊识别模型并进行初步识别、深入识别和案例分析,运用与行业指标均值比较进行深入识别的舞弊识别方法,弥补了以前只对舞弊结果进行判断而不能判断在哪个指标存在舞弊的缺陷。

[关键词] 制造业;会计舞弊;识别

上市公司舞弊导致整个证券市场的会计信息失真,影响了广大投资者的积极性,也严重影响了整个市场经济的健康发展。如果上市公司舞弊能够尽早被识别,就可以大大减少会计信息使用者以及其他利益相关者的损失,使我国的证券市场早日走上持续、健康发展的道路。国内外学者对上市公司舞弊识别已进行了大量的研究,但是研究多以全部上市公司为主,而分行业的研究则相对较少,并且研究多以判断出该公司是否舞弊为主,而对于在哪个环节、哪个指标舞弊则研究相对较少。因此本文以制造业为例就此问题进行相关探讨。

一、国内外文献回顾及评述

1.国外文献

当前的会计舞弊识别研究,主要分为关于舞弊识别技术的研究、舞弊指标的研究、舞弊识别模型的研究等。如Lin, Hwang and Becker,根据收益指标和收益趋势构建了基于模糊神经网络的会计舞弊判定模型,实证结果表明它可以有效地减少审计师的偏见或弥补审计师的不足。Albrecht和Romney(1986)以问卷调查方式证实了“红旗”可作为公司会计舞弊的征兆。他们研究发现,许多良好的预警指标都与管理人员的个人素质有密切关系,例如关键执行人员独断专行等;但是,经营业绩显著恶化等公司指标却并不显著也不可测。Beneish(1997,1999)对舞弊公司和非舞弊公司进行比较研究发现,以下特征可作为初步判定会计舞弊的风险因素:①公司历史;②财务杠杆程度;③增长速度;④股价的表现。Lee,Ingram (1999)对应计部分(盈余减去经营活动现金流量之差)在揭示会计舞弊中的作用进行分析和论证后发现,会计舞弊与高水平的应计部分相联系,盈余减去现金流量的值为正是一个潜在的舞弊信号,如果结合存货、应收账款等项目的分析,会产生更好的效果。而且,舞弊公司的自由现金流也低得多,与非舞弊公司比较,舞弊公司通常发行更多的权益类证券,有更高的财务杠杆,有更多的应收账款余额和更高的销售增长率,有相对其资产更高的市场回报和市场价值,但其资产和销售绝对额通常较小。对财务报告舞弊颇有研究的美国 Coopers & Lybrand(2000)会计师事务所,总结出29

面“红旗”,当出现这些“红旗”的时候,就需要格外关注管理当局是否有舞弊的可能。这些红旗标志主要是:①负的现金流量;②融资能力降低;③成本增长超过收入增长;④夕阳工业或濒临倒闭的产业;⑤现有借款合约对流动比率、额外借款及偿还时间的规定缺乏弹性;⑥迫切需要维持有利的盈余记录以维持股价;⑦主管有不法前科记录;⑧盈余品质逐渐恶化等。

2.国内文献

田金玉(2008)在收集、分析大量会计舞弊资料的基础上,采用BP神经网络方法建立了舞弊识别的指标体系;并在相关理论的基础上,使用主成分分析法进行数据约简,利用BP神经网络的强大功能,构建了更为有效的会计舞弊识别模型。曾月明(2008)采用基于智能方法的分类模型对财务报表舞弊样本进行了相关分析,发现财务报表舞弊可能性公司比非财务报表舞弊可能性公司有更高的负债水平、更差的偿债能力、更小的资产规模、更低的业务增长率,在资产总额中有更低比例的现金持有量、更低的资产管理水平和盈利能力。阎达五、王建英(2001)认为利润操纵手段能在财务指标上反映出来。他们考察了1996、1997和1998年净资产收益率在10%区间的上市公司,对它们进行了财务指标特征分析,研究结果表明无形资产/总资产、应收账款/流动资产,在不同程度上体现出10%区间上市公司和一般公司的区别。耿建新 等(2002)通过个案分析证明公司净利润与现金流量之间差异具有预警作用,通过对36家盈余操纵公司进行T检验,得到研究结果:资产盈利率、净利润现金差异率在违规前后存在显著差异;违规公司的净利润现金差异率显著低于未违规公司。该研究采取的研究方法主要是通过财务指标的纵向和横向分析来发现规律和征兆。但缺陷在于该研究是个案分析,因此对于其他类型违规公司缺乏一定的可靠性。黄世忠(2004)在《收入操纵的九大陷阱及其防范对策》中指出,存在以下预警信号时,表明上市公司有舞弊的可能:应收账款的增幅高于销售收入的增幅;计提巨额的坏账准备;收购日前后毛利率发生大额波动;销售收入与生产能力比例失调;与客户发生套换交易;收入主要来自关联交易;销售收入与经营性现金流相背离。文拥军、朱文杰(2009)通过回归研究,发现上市公司中财务指标中的应收款项占流动资产比例、经营活动现金净流量与资产总额之比,公司治理中的流通股占总股本的比例和审计报告意见类型这4个变量,有显著的警示财务报告舞弊与否的能力。叶本顺(2009)在总结舞弊公司舞弊的动机、手段等的基础上, 结合企业财务报表分析的指标体系, 初步选出反映企业偿债能力、营运管理能力、盈利能力、成长能力的指标,再经过Wilcoxon (威尔科森) 符号秩检验, 筛选出舞弊公司和非舞弊公司有显著差别的指标, 进入判别模型做进一步的筛选和剔除, 最后建立Logistic 回归模型, 并检验判别结果的准确性。

3.国内外研究现状的评述

从以上的文献中可以看出,舞弊识别多是以被发现舞弊的上市公司为样本,并没有划分行业,而众多的研究表明,行业的经济特征决定同一行业内公司的基本业绩表现,各个公司的财务指标之间一般不会出现较大的差异,否则预示着公司存在舞弊的可能。因此本文采用制造业为例进行舞弊识别的相关研究。

二、会计舞弊识别模型的建立及初步识别

本文选取了沪深两市1998-2008年因财务报告舞弊而被公开处罚的120家制造业上市公司的年报作为研究样本,并选取当年与样本公司资产总额最为接近的120家上市公司年报作为控制样本,同时将其中160家(舞弊和不舞弊的各80家)上市公司年报作为构造样本,其余的80家(舞弊和不舞弊的各40家)上市公司的年报作为检验样本进行检验。变量指标以现有研究成果为基础,尽可能地全面考虑影响财务舞弊的因素,通过显著性检验最终选取了每股收益、每股净资产、销售毛利率、销售净利率、应收账款周转率、存货周转率、流动比率、速动比率、产权比率9个财务指标作为变量,并以SPSS l6.0统计软件作为分析工具,对所采集的样本公司的数据进行逻辑回归分析,同时采取建立识别模型的方式来进行上市公司舞弊的初步识别。从表1显著性水平(Sig.)一栏来看,X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9这9个变量和常数项检验的显著性水平都远小于0.05,所以这9个变量和常数项都是非常显著的。因此,可以得到上市公司财务报告舞弊识别模型为:

各项目流程解释如下:

(1)财务指标值:是指根据当期的会计报表所计算出来的具体值。

(2)行业均值:采用与该公司同行业、同规模的上市公司,经过与股本的加权计算得出。

(3)确定增减幅度:增减幅度 = (具体值-行业平均值)/行业平均值。

(4)排序:根据增减幅度的绝对值由高到低排序。

(5)确定异常指标:排序第一的是最异常的也是最可能舞弊的地方,依此类推。

四、案例分析

A公司是国内一家上市公司,在某年该公司财务指标值和行业均值见表4:将各个指标的具体值代入模型中,通过计算可以得到P=0.78,由于P>0.5,我们可以初步得出该公司具有舞弊的可能性。而深入识别则通过与行业均值比较的方式来进行。

通过表4可以看出,该公司每股收益、销售净利率、产权比率、存货周转率、

销售毛利率、应收账款周转率这6个指标和行业均值差距较大都达到了60%以上,这就说明这些指标存在异常,尤其是每股收益、产权比率、存货周转率这3个指标,差距都达到了110%以上,存在异常的可能性更大;而且该公司销售毛利率为21.62%,销售净利率为-0.81%,同时存货周转率为2.2次,在存货周转率如此低的情况下,销售毛利率却比行业均值高了61.84%,显然这两个指标是存在矛盾的,因此我们可以得出结论:该公司在表4中的6个指标可能存在异常,如果有该公司更详细的资料,我们可以以这6个指标为基础进行详细的调查,进而确定该公司是否存在舞弊。而公布的处罚报告显示:该公司采取虚构销售收入、少提坏账准备、少计诉讼赔偿金等手段,虚增利润1.49亿元,这也就解释了为什么存货周转率低而销售毛利率高的原因。

五、结论与局限性

本文在前人研究的基础上,提出首先通过建立舞弊识别模型对制造业上市公司进行舞弊的初步识别,然后通过与行业指标均值比较进行深入识别的舞弊识别方法。以A公司为例,判断出A公司存在舞弊,并且指出其在哪个方面可能存在舞弊,弥补了以前只对舞弊结果进行判断而不能判断在哪个指标存在舞弊的缺陷。本文在模型检验效果和行业均值的计算上由于数据量等原因还需要进一步研究和完善。

主要参考文献

[1]阎达五,王建英.上市公司利润操纵行为的财务指标特征[J].财务与会计,2001(10):21-25.

[2]黄世忠.收入操纵的九大陷阱及其防范对策[J].中国注册会计师,2004(12):32-35.

[3]曾月明.财务报表舞弊可能性的职能识别方法[J].统计与决策,2008(2):115-117.

[4]叶本顺.我国上市公司财务报告舞弊的判别模型研究[J].金融经济,2009(4):114-115.