中国上市公司会计舞弊的识别与治理研究

  1.1   研究背景与研究意义

  会计舞弊由来已久，在会计研究领域算是个“老大难”。从 18 世纪初的英国南海公司舞弊到 21 世纪初的美国安然、世界通讯、南方保健等一系列舞弊丑闻，会计舞弊如雾霾般盘桓在资本市场上空，每一次的舞弊案件都沉重地打击着投资者信心，侵蚀着市场信用基础。自上世纪 90 年代初我国资本市场建立以来，会计舞弊案件同样层出不穷。主板市场上，深圳原野、琼民源、银广夏、蓝田股份等公司“前仆后继”；中小板上，绿大地 2010 年爆出虚假陈述丑闻，打破了中小板上市公司没有舞弊的历史记录；创业板上，万福生科 2013 年受到舞弊调查，成为创业板上市公司舞弊的始作俑者。会计舞弊为何如此猖獗？原因众说纷纭，莫衷一是。 放眼当下，我国经济转型转轨的改革已进入深水区，经济增长方式正在由粗放型到集约型转变，亟需淘汰落后产能，培育新生增长力量，实现产业结构的转型升级。然而，激烈的优胜劣汰竞争给企业带来了强大的生存压力，一些企业为了达到力所不能及的增长目标，不惜铤而走险，粉饰报表披露虚假会计数字。尚不够健全的监管制度和公司治理机制等制度缺陷则为管理者进行会计舞弊提供了空间和机会，使其产生会计舞弊“利大于弊”的侥幸心理，不断实施弄虚作假的短视行为。 近几年来，为改善资本市场投融资环境，建立更加有序合理的资本市场秩序，上市公司首次公开发行股票（IPO）注册制改革被提上资本市场改革的议事日程。考察国外注册制实施方案，对比我国现行的股票发行核准制，可以预见的是，实行注册制改革将弱化在上市审核过程中发审委对被审公司的实质性审核，强化对上市公司信息披露的后续持续监督管理，将发现上市公司投资价值的功能交还给市场。这意味着上市公司审核阶段将更加透明，责任分工更加合理，也体现了政府进行市场化改革的决心，同时也意味着监管层将不再为上市公司后续持续经营能力背书，因而，上市公司信息披露将越来越重要，投资者需要直面可能出现的会计舞弊等虚假信息披露带来的投资风险。另一方面，资本市场改革的新政还加大了对会计舞弊等重大违法违规行为的处罚力度，旨在推动和维护市场化、法制化、常态化的信息披露制度。随着上市公司退市机制的不断完善，上市公司会计舞弊面临的行政处罚也更加严厉。2014 年 10 月 16日，中国证监会正式发布了《关于改革完善并严格实施上市公司退市制度的若干意见》（以下简称《退市意见》）。《退市意见》对上市公司退市做出了五点制度安排，其中第二条明确提出“实施重大违法公司强制退市制度”。针对欺诈发行、重大信息披露违法等市场反映强烈的两类违法行为，落实《证券法》关于重大违法暂停上市和终止上市的规定，明确规定上市公司存在上述两类违法行为，被证监会依法作出行政处罚决定，或者因涉嫌犯罪被证监会依法移送公安机关的，证券交易所应当暂停其股票上市交易。总而言之，随着资本市场准入门槛的降低和退市制度的完善，监管重心势必向常态化的持续监督转移，会计舞弊等重大信息披露违法违规行为将受到更多关注。通过识别和预警会计舞弊从而警示投资风险变得更加重要，对上市公司股票市场价值乃至是否具备上市资格的影响作用更加显著。 

  1.2   研究目标与研究方法

  本文的研究目标是以全面梳理会计舞弊识别和治理相关文献为基础，明晰研究发展的脉络，明确研究发展的方向和本文关注的焦点。借鉴新制度经济学、行为经济学相关理论及国外有关会计舞弊动因的冰山理论、三角形理论、四因素理论、舞弊风险因子论和舞弊菱形理论等，多角度探讨会计舞弊发生的原因，为舞弊识别和治理提供理论指导和依据。以舞弊菱形理论为指导选取和构建舞弊识别指标体系，分别使用 Logistic 回归和案例推理方法构建了会计舞弊识别模型，旨在探索舞弊识别模型的最优设计方案，为利益相关者提供更好的舞弊风险识别工具。基于对非舞弊公司不确定性和舞弊识别模型构建前提假设和适用局限性的讨论，提出并构建综合量化的会计舞弊风险指数，旨在更加细致地描述全部上市公司会计舞弊风险，提高舞弊预警的及时性。通过科学选取舞弊治理变量，实证检验了各变量的会计舞弊治理效果，提出富有针对性的舞弊治理对策。具体目标阐述如下： （1）全面梳理会计舞弊识别和治理相关文献，旨在明晰研究发展的脉络，明确研究发展的方向和本文关注的焦点。在对国内外会计舞弊识别和治理相关文献进行全面梳理的基础上，分别按研究方法和治理变量理论维度的不同，区分国内外学者对已有文献进行了回顾。总结发现，会计舞弊识别相关研究所使用的方法大体上可以划分为统计方法和人工智能方法，研究经历了从舞弊识别因子的问卷调查和探索，到对单个舞弊识别指标的实证检验，进而构建多维指标的舞弊识别模型的发展阶段。随着研究的积累，亦有学者开始尝试构建综合量化的舞弊识别指数，如 F-Score（Dechow et al, 2011），为本文的研究思路提供了参考。已有会计舞弊治理文献关注的舞弊治理变量主要包括股权结构、公司特征、公司治理、内部控制和外部审计等方面，国内学者还结合我国资本市场特殊制度背景，考察了上市公司出于配股、避免被 ST 或退市而舞弊的情形，为本文选取舞弊治理变量提供了指导。（2）借鉴新制度经济学、行为经济学相关理论及国外有关会计舞弊动因的冰山理论、三角形理论、四因素理论、舞弊风险因子论和舞弊菱形理论等，多角度探讨会计舞弊发生的原因，为舞弊识别和治理提供理论指导和依据。首先，基于新制度经济学的制度分析框架，从正式制度、非正式制度和制度的实施机制三维划分角度对我国会计制度体系的现状及存在的问题进行了剖析，然后借鉴委托代理理论、不完全契约理论和产权理论的分析框架，从委托代理冲突、契约的不完备性和产权结构合理性的角度分析了会计舞弊产生的原因；其次，基于会计舞弊的经济行为本质，借鉴行为经济学的累积前景理论对企业不同盈利或亏损概率下的舞弊风险态度及其心理决策路径进行了剖析。最后，介绍并应用会计舞弊的冰山理论、三角形理论、四因素理论、舞弊风险因子论和舞弊菱形理论，对会计舞弊发生的构成要件及各理论间的发展演变关系进行了分析和阐述。认识会计舞弊发生原因是识别和治理会计舞弊的前提条件，通过对会计舞弊发生原因的多角度分析，为会计舞弊风险识别指标的选取和实证研究的开展奠定了理论基础。 

  2.1   相关概念界定与辨析

  关于舞弊的定义，许多词典均有收录，这里讨论舞弊定义的目的在于总结和发现舞弊定义的共同特点，为研究对象匡定范围，并非要做一百科全书式的介绍，因此仅以部分经典词典为例举例说明。经查阅，朗文词典对舞弊的解释是“为了获得一些东西如金钱、货物等而欺骗他人的违法行为”。牛津词典的定义是“为了财务或个人利益的非法或犯罪性欺骗”。剑桥词典的定义是“通过欺诈他人而得到金钱的犯罪行为”。柯林斯词典的定义是“为了获得某种优势，蓄意欺骗、欺诈或作弊”。现代汉语词典的定义是“用欺骗的方式做违法乱纪的事”（中国社会科学院语言研究所词典编辑室, 2003）。由上可见，诸多定义均强调了舞弊的两个本质特点，即舞弊实施者的主观故意性和行为本身的违法违规性。公司舞弊公司舞弊是舞弊研究范畴中最受关注的领域之一。顾名思义，公司舞弊是以公司为研究视域展开的舞弊研究。奥加拉认为公司舞弊包含一系列违规和违法行为，这些行为的最明显特征是行为者的故意欺骗（奥加拉，龚卫雄  等译, 2009）。从行为动机看，包括为了组织利益和损害组织利益的舞弊。从行为者身份看，舞弊者不仅包含组织内部成员（可以进一步划分为管理者和员工），也包括组织外部成员（非员工）。基于这两个维度的考虑，公司舞弊划分为“内部人-损害组织利益”的舞弊（如侵占资产和贪污舞弊）、“内部人-为了组织利益”的舞弊（如财务报告舞弊）、“内部人-其它为了组织利益”的舞弊（如各种形式的贿赂、洗钱等）和“外部人-损害组织利益”的舞弊（如信用卡舞弊）。此外，美国注册舞弊审核师协会（ACFE）1996 年发布的《职务舞弊和职权滥用国家报告》将侵占资产和贪污、贿赂及财务报告舞弊三种舞弊形式统称为职务舞弊。结合奥加拉对公司舞弊类型的划分可以认为，职务舞弊是组织内部人实施的公司舞弊，而财务报告舞弊是职务舞弊的形式之一。 Eliott 和 Willingham（1980）认为会计舞弊是指管理者通过重大误导性财务报告实施的有损股东和债权人等相关者利益的蓄意欺诈行为。这一定义明确了会计舞弊的实施者是公司管理者而非普通员工，实施载体是公司财务报告，经济后果是损害了股东和债权人等利益相关者的利益，其性质是实施者主观上的蓄意欺诈而非无意识的疏漏。 美国反舞弊财务报告委员会（简称 Treadway  委员会）在其 1987 年发布的报告中将财务报告舞弊定义为：公司在对外财务报告中，由于故意或轻率的行为，导致出具虚假或重大遗漏的误导性财务报告，对投资者决策产生实质性影响的行为（NCFFR,  1987）。这一定义强调了会计舞弊对投资者决策的误导性后果，而不是会计舞弊的主观故意性，将公司在对外财务报告过程中由于轻率操作导致的会计差错一并纳入会计舞弊的范畴，扩大了会计舞弊的定义。相比来讲，美国注册舞弊审核师协会（ACFE）的定义则强调了会计舞弊者的主观故意性，其认为会计舞弊是有意或故意地错报或漏报重要事实，或者提供误导性或与其它信息一并考虑时将导致阅读者改变或调整其既有判断或决策的会计信息的行为。然而，这一定义与 Treadway  委员会 1987 年定义的共同缺陷在于未能明确指出会计舞弊的违法本质。COSO委员会 1999 年报告中有关财务报告舞弊的论述则合并考虑了舞弊的两个本质特点，认为财务报告舞弊是在财务报表或财务披露中存在的蓄意错报，或从事对财务报表或财务披露有重大直接影响的非法行为。与 COSO 委员会一致，美国注册会计师协会（AICPA）在其 2002年发布的第 99 号《审计准则公告》SAS No. 99）对会计舞弊的定义同样关注了舞弊的主观故意性和违法违规性，其认为会计舞弊是为了欺骗财务报表使用者而对财务报告列示的数字或披露进行有意识地错报或漏报，这些有意识的错报或漏报导致财务报表在所有重大方面未能与公认会计原则（GAAP）保持一致。本文采纳这一定义。在实际研究中，会计舞弊、财务舞弊、财务报告舞弊、财务报表舞弊和管理舞弊几个概念常被混同使用。然而需要说明的是，其间仍然存在一定区别：会计舞弊和财务舞弊虽主要以财务报告为载体，但亦可体现于非财务报告（如重大事项说明的临时公告）中。财务报告包含公司基本情况描述、管理层讨论与分析、财务报表及其附注、内部控制报告等多个部分。从而，财务报告舞弊的外延大于财务报表舞弊，只是绝大多数财务报告舞弊行为集中反映在财务报表及其附注中。再者，管理舞弊包括会计舞弊和贿赂贪污与资产侵占两类舞弊，也即管理舞弊概念的外延大于会计舞弊。由于本文收集的样本数据来源于上市公司年度财务报告，故而对会计舞弊、财务舞弊、财务报告舞弊和财务报表舞弊未加以区分。而对于管理舞弊，只是在对已有文献回顾时，对相关文献中实指会计舞弊的部分论述加以借鉴和引用。 

    2.2   会计舞弊识别模型相关文献

  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、基于统计模型的研究和基于人工智能模型的研究等。 （1）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。Loebbecke 和 Willingham（1988）对美国证券交易委员会（简称 SEC）持续发布的会计与审计处罚公告（简称 AAER）进行了详细考察，研究发现 46 项舞弊风险因素可以用于识别会计舞弊。为了检验这些风险因素的实际识别效果，Loebbecke et al（1989）选取 77 家会计舞弊公司作为样本，统计分析了各项风险因素在舞弊样本中出现的频率。这些开创性的研究启发了后来者（Bell et al, 1991; Bell 和 Carcello, 2000）进一步利用 L/W 模型识别会计舞弊的研究。早期的另一些研究专注于对某一单个指标的舞弊识别效果进行考察，比较有代表性的有 Lee et al（1999）针对盈余与经营现金流量异常差异水平的考察。该研究以 1978-1991 年间 56 个舞弊公司为样本，考察了盈余与经营现金流的差异对会计舞弊的指示作用。研究发现，盈余与现金流量差异在舞弊前的 1-3 年达到了相当高的水平，在舞弊被披露后呈现下降趋势。进一步地，基于同行业、同年度的配对样本，构建了会计舞弊识别的 Logistic 逐步回归模型。对比逐步回归模型的识别正确率发现，盈余现金流量差对会计舞弊识别具有显著的指示作用，舞弊公司舞弊前一年的盈余现金流量差显著高于非舞弊公司。 （2）统计模型。基于前期对会计舞弊识别因素的研究积累，一些学者开始使用统计模型如判别分析、Logistic 回归、Probit 回归等进行舞弊识别研究的模型构建，专注于训练并提高会计舞弊识别模型的识别正确率。Persons（1995）基于美国证券交易委员会（SEC）1974-1981 年间发布的会计系列公告（ASR）和 1982-1991 年间发布的会计与审计处罚公告（AAER）中的非金融企业会计舞弊样本及其同行业、同年度配对样本，借鉴以前研究中普遍使用的衡量公司财务状况的 10 个指标构建了 Logistic 逐步回归模型。研究发现，财务杠杆、资产周转率、资产结构和公司规模等与会计舞弊显著相关。舞弊公司具有较高的负债水平，较低的资产周转率，不合理的资产结构（流动资产中存货和应收账款占比过高），较小的资产规模。使用“留一法”对不同阈值和不同误判成本假设下的模型识别效果进行了考察。结果表明，从误判成本角度看，各模型识别效果不同程度地优于将全部样本直接认定为非舞弊公司的简单策略。Beneish（1999b）使用 1982-1992 年间 74 家被美国证券交易委员会（SEC）处罚或被媒体公开披露的盈余操纵公司及其同行业、同年度 2332 家上市公司作为控制组样本，构建了 Probit 回归模型用于识别会计舞弊。回归结果表明，舞弊公司应收账款周转指数、毛利率指数、资产质量指数、销售增长指数、应计占资产比显著高于非舞弊公司，意味着舞弊公司往往具有这样的特征：应收账款增长异常、毛利水平恶化、资产质量下降、收入增长放缓、应计水平上升。将模型用于识别样本公司会计舞弊，结果发现，随着两类公司误判成本相对倍数和阈值分割点的变化，训练集（测试集）舞弊公司识别正确率在 58%-76%（37.5%-56.1%）区间，相应地，训练集（测试集）非舞弊公司的误判率从 7.6%-17.5%（3.5%-9.1%）变动。从误判成本的角度评价，与将样本公司全部视为非舞弊公司的简单策略相比，该模型更为有效。Bell 和 Carcello（2000）使用 77 个舞弊公司样本和 305 个非舞弊样本构建了会计舞弊识别的 Logistic 回归模型。研究发现，舞弊公司内部控制环境相对薄弱、增长速度较快、盈利能力较差、管理层有对审计人员撒谎或闪烁其词、过于看重盈余是否达到预期、倾向于采用激进会计政策。与审计人员的舞弊识别结果对比发现，模型对舞弊公司的识别能力高于审计师，而对非舞弊公司的识别能力不存在显著差异。Spathis（2002）以希腊 38 家舞弊公司及 38 家配对公司为样本，使用 10 个财务指标构建了会计舞弊识别的Logistic 回归模型，模型对样本公司的会计舞弊识别正确率超过 84%。Spathis et al（2002）同样基于希腊 38 家舞弊公司及 38 家配对样本，探索构建了基于多标准决策技术（MCDA）和效用递增判别法（UTADIS）的会计舞弊识别模型。研究发现资产负债率、存货比率、销售净利率、收入总资产比等财务比率有助于识别舞弊风险。舞弊公司拥有较高的资产负债率、存货比率和较低的销售净利率及收入总资产比。使用“留一法”对模型判别效果与传统舞弊识别模型进行对比发现，模型优于传统的判别分析模型和 Logit 回归模型。Durtschi  et  al（2004）借鉴 Benford 定律的思想，对舞弊和非舞弊财务报告中数字 0-9 出现的频率分析发现，对数字的分布特征的分析可以有效辅助审计师识别会计舞弊。Kaminski et al（2004）则着重探讨了审计师常用的分析性程序（如财务比率分析）的会计舞弊识别能力。研究以1982-1999 年美国证券交易委员会披露的会计与审计处罚公告涉及的 79 家公司为舞弊样本，并以相似公司规模、同行业、同年度为标准筛选的 79 家非舞弊公司为控制样本，考察了 21个财务指标对两类公司的识别能力。将样本期划分为舞弊前、舞弊当期和舞弊后三个时间区间，研究发现，仅有 3 个指标在三个区间均具有显著差异。仅对舞弊前区间考察发现，也仅有 5 个指标具有显著差异。

  3.1   会计舞弊产生原因的新制度经济学分析

  3.2   会计舞弊产生原因的行为经济学分析

  3.3   会计舞弊产生原因的冰山理论以及三角形等理论分析 

  3.4   本章小结 

  4.1   变量选取与构建

  4.2   识别模型及其适用条件 

  4.3   模型构建 

  4.4   样本选择与描述

  4.5   本章小结

  5.1   会计舞弊识别模型的适用前提

  第 6 章   会计舞弊风险指数构建

 第 7 章   会计舞弊风险指数实证分析及治理对策