關(guān)于上市公司財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別的文獻(xiàn)綜述

董程程 隋永帥 趙園

【摘要】在當(dāng)今的資本市場(chǎng)中，財(cái)務(wù)舞弊狀況愈演愈烈，如何更好的識(shí)別上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊成為各國(guó)監(jiān)管部門(mén)最為關(guān)心的問(wèn)題。本文首先分析了上市公司財(cái)務(wù)舞弊的現(xiàn)狀，繼而介紹了國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)以及所采用的主要研究方法，并對(duì)上市公司財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了簡(jiǎn)單的評(píng)述。

【關(guān)鍵詞】上市公司；舞弊識(shí)別；文獻(xiàn)綜述

一、上市公司財(cái)務(wù)舞弊現(xiàn)狀分析

（一）財(cái)務(wù)舞弊基本概念

關(guān)于財(cái)務(wù)舞弊的概念，注冊(cè)舞弊審核師協(xié)會(huì)將其定義為：有意地、故意地錯(cuò)報(bào)或漏報(bào)重要事實(shí)，或者誤導(dǎo)性會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)，以及在與其他所有可獲得的信息一起考慮時(shí)，可能導(dǎo)致閱讀者改變和調(diào)整他的判斷和決定的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)。美國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)（AICPA）在2002年發(fā)布第99號(hào)審計(jì)準(zhǔn)則（SAS No.99）指出財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊主要包括三種形式：①蓄意偽造或篡改編制財(cái)務(wù)報(bào)告所依據(jù)的會(huì)計(jì)記錄和憑證文件；②虛假披露或蓄意遺漏與財(cái)務(wù)報(bào)表相關(guān)的事項(xiàng)、交易或其他重要信息；③濫用會(huì)計(jì)政策以影響金額、分類”。

（二）國(guó)內(nèi)外上市公司財(cái)務(wù)舞弊現(xiàn)狀

財(cái)務(wù)舞弊案件最早可追溯至1720年英國(guó)的“南海公司事件”，其利用虛假會(huì)計(jì)信息提高股票價(jià)格，擾亂股票市場(chǎng)正常秩序。進(jìn)入20世紀(jì)70年代，美國(guó)也相繼發(fā)生了巨人零售、廢品管理公司、南方保健等財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊案件。2011年享有“最富創(chuàng)新能力”美譽(yù)的美國(guó)能源巨頭企業(yè)——安然公司因財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊丑聞轟動(dòng)世界。其后又發(fā)生了如施樂(lè)、世界通信公司、甲骨文、萊得義德和美國(guó)在線時(shí)代華納、戴爾公司等財(cái)務(wù)舞弊案件。

關(guān)于國(guó)內(nèi)情況，雖然我國(guó)的資本市場(chǎng)起步比較晚，但是發(fā)生的財(cái)務(wù)舞弊案件卻比比皆是。由最初的深圳原野、長(zhǎng)城機(jī)電、海南新華這“三大財(cái)務(wù)舞弊案”到隨后的瓊民源、紅光實(shí)業(yè)、達(dá)爾曼、銀廣夏案件，我國(guó)上市公司的財(cái)務(wù)舞彈現(xiàn)象在證券市場(chǎng)上就一直存在著。這些舞弊案件的發(fā)生，使投資者對(duì)資本市場(chǎng)上的上市公司越來(lái)越失去了信心。

二、關(guān)于財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別特征的研究

（一）國(guó)外研究綜述

針對(duì)財(cái)務(wù)舞弊問(wèn)題，西方學(xué)者們最初側(cè)重于舞弊征兆的研究，稱之為“紅旗”標(biāo)志。Abrecht和Romney（1986年）利用問(wèn)卷調(diào)查的方式證實(shí)了“紅旗”可以作為舞弊征兆等。Cobb和Gordon（1993）考察了會(huì)計(jì)舞弊與審計(jì)委員會(huì)的關(guān)系，隨著企業(yè)審計(jì)委員會(huì)中獨(dú)立董事數(shù)量的增加以及任期的增長(zhǎng)，發(fā)生財(cái)務(wù)舞弊的風(fēng)險(xiǎn)變小。Persons（1995）發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)舞弊與行業(yè)因素有關(guān)。Abrecht、Wernz和Williams（1995）指出舞弊的征兆包括經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的異常、組織結(jié)構(gòu)不合理、管理層的特征等。Beasley（1996）對(duì)董事會(huì)特征與會(huì)計(jì)舞弊的關(guān)系進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)隨著外部董事任期的時(shí)間、外部董事比例及持股比例與舞弊成負(fù)相關(guān)，董事會(huì)規(guī)模與舞弊顯著負(fù)相關(guān)。Lee、Ingram and Howard（1999）指出，盈余大于經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量是舞贊的征兆，另外與非舞彈公司相比，舞彈公司往往自由現(xiàn)金流量較低、財(cái)務(wù)杜桿高、應(yīng)收賬款數(shù)額巨大、銷(xiāo)售增長(zhǎng)率較高。Abbott Parker and Peters（2002）通過(guò)分析舞贊公司審計(jì)委員會(huì)的特征指出提高審計(jì)委員會(huì)獨(dú)立性的必要性，另外成員須有財(cái)務(wù)專家，才能保證審計(jì)委員會(huì)的專業(yè)性。

（二）國(guó)內(nèi)研究綜述

鄭朝輝（2001）通過(guò)分析10家影響重大的管理舞弊案，總結(jié)出審計(jì)人員應(yīng)對(duì)以下舞弊征兆提高警覺(jué)：資本運(yùn)作頻繁和關(guān)聯(lián)交易數(shù)額巨大、經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)異常波動(dòng)、IPO（首次發(fā)行股票）以及全行業(yè)虧損的上市公司。劉立國(guó)、杜璧（2003）分別對(duì)股權(quán)特征、董事會(huì)特征與財(cái)務(wù)舞弊的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)舞彈公司的法人股比例、流通股比例、內(nèi)部董事的比例等與監(jiān)事會(huì)規(guī)模正相關(guān)。宋傳聯(lián)（2005）揭示了上市公司財(cái)務(wù)舞弊常用方法，并從注冊(cè)會(huì)計(jì)師的角度出發(fā)提出了審計(jì)識(shí)別對(duì)策。陳國(guó)欣、呂占甲（2007）通過(guò)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，資產(chǎn)負(fù)債率、管理層持股比例、國(guó)有股比例、獨(dú)立董事比例低、被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)等對(duì)上市公司會(huì)計(jì)舞弊有顯著的解釋力。楊清香、俞麟、陳娜（2009）重點(diǎn)考察了董事會(huì)特征與會(huì)計(jì)舞弊之間的關(guān)系。

三、關(guān)于財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別模型的研究

（一）國(guó)外舞弊識(shí)別模型研究

縱觀國(guó)外的研究文獻(xiàn)，其研究模型主要有邏輯回歸模型，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，probit模型和其他技術(shù)手段。

Person（1995）通過(guò)構(gòu)建stepwise-logistic模型的方法進(jìn)行研究，得出行業(yè)在影響財(cái)務(wù)舞弊方面起著重要作用。Bell and Carcello（2000）運(yùn)用來(lái)自KPMG會(huì)計(jì)師事務(wù)所的數(shù)據(jù)，構(gòu)造了一個(gè)Logistic回歸模型，結(jié)果表明模型判正率較高。Calderon and Green（1994）通過(guò)建立單一變動(dòng)期望模型證實(shí)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在會(huì)計(jì)舞弊識(shí)別中的使用性。Fanning and Cogger（1998）通過(guò)八個(gè)識(shí)別率較高的變量，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建了識(shí)別管理者舞弊的模型。Lin，Hwang and Becker（2003）通過(guò)融合模糊回歸（Fuzzy logic）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Networks）及其它的方法構(gòu)建了模糊祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）模型，通過(guò)模擬人腦的思維方式以減少審計(jì)師的操作性失誤和不足。Hansenetal.（1996）通過(guò)建立probit和logit等擴(kuò)展的定性響應(yīng)模型以預(yù)測(cè)管理者舞弊，結(jié)果表明模型預(yù)測(cè)效果良好。美國(guó)印第安納大學(xué)Beneish（1997）提出概率分析法（Probit Analysis）以識(shí)別財(cái)務(wù)舞弊，發(fā)現(xiàn)該模型具有實(shí)施代價(jià)小和判別率較高的特點(diǎn)；此后，Beneish（1999）以Probit技術(shù)為手段，利用1987年至1993年受美國(guó)證監(jiān)會(huì)處罰的74家舞弊及相應(yīng)的配對(duì)公司為樣本建立模型，結(jié)果證實(shí)該技術(shù)在識(shí)別財(cái)務(wù)舞彈問(wèn)題上的優(yōu)良性。

（二）國(guó)內(nèi)舞弊識(shí)別模型研究

國(guó)內(nèi)學(xué)者在舞弊識(shí)別方面也采用多種技術(shù)方法進(jìn)行了研究，如Logistic回歸、多元判別分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

吳世農(nóng)、盧賢義（2001）建立Fisher線性差別分析、多元線性回歸和Logistic回歸模型，研究發(fā)現(xiàn)Logistic回歸模型的誤判率最低。方軍雄（2003）建立了LMP模型和Logistic模型，研究表明：Logistic模型鑒別效果優(yōu)于LMP模型。劉立國(guó)、朱敏（2005）運(yùn)用1994年一2005年被證監(jiān)會(huì)處罰的上市公司為樣本，分別以單因素方差分析、多元判別分析、線性概率和logistic回歸分析為技術(shù)手段，對(duì)比后得出logistic回歸模型的識(shí)別率為72.6%，在該問(wèn)題上具有優(yōu)勢(shì)。陳國(guó)欣、呂占甲、何峰（2007）選取29個(gè)指標(biāo)建立Logistic模型，得出的模型判別率為95.1%，同時(shí)得出了財(cái)務(wù)舞贊公司區(qū)別于非舞弊公司的財(cái)務(wù)及股權(quán)結(jié)構(gòu)特征。劉明輝、韓小芳（2011）通過(guò)對(duì)基于面板數(shù)據(jù)的Logit模型進(jìn)行分析，探討了財(cái)務(wù)舞弊公司中董事會(huì)變更對(duì)審計(jì)師變更的影響。蔡志岳、吳世農(nóng)（2006）建立了上市公司信息披露舞弊預(yù)警的Logistic回歸模型和混合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，研究表明，混合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。顧寧生、馮勤超（2009）利用主成分分析法得到9個(gè)識(shí)別財(cái)務(wù)舞弊的指標(biāo)，再運(yùn)用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建識(shí)別模型，預(yù)測(cè)率的準(zhǔn)確率為90.9%。

四、研究現(xiàn)狀評(píng)述

通過(guò)以上對(duì)國(guó)內(nèi)外財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別文獻(xiàn)的整理，不難發(fā)現(xiàn)，國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)財(cái)務(wù)舞弊研究高度重視，憑借其先進(jìn)充實(shí)的理論基礎(chǔ)和研究技術(shù)能力，在財(cái)務(wù)舞弊的發(fā)現(xiàn)、識(shí)別和監(jiān)管方面積累了豐富的研究經(jīng)驗(yàn)和成果。雖然我國(guó)近幾年就財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別模型的研究取得了初步成效，但仍存在一下問(wèn)題：首先是財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別技術(shù)單一。目前為止，國(guó)外發(fā)展起來(lái)的財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別模型多達(dá)十幾種，除了以傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析為基礎(chǔ)構(gòu)建模型外，還包括發(fā)展迅速的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為手段建立的模型。相比之下，我國(guó)普遍采用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)技術(shù)作為建模手段，對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用有限，因此在識(shí)別技術(shù)上，我國(guó)還需進(jìn)一步創(chuàng)新和深入研究。其次是研究樣本數(shù)量較小。這主要是因?yàn)槲覈?guó)資本市場(chǎng)建立時(shí)間不久，樣本數(shù)量較少，直接影響模型的預(yù)測(cè)精度。最后是模型識(shí)別精度不高。分析目前已有文獻(xiàn)，大多數(shù)學(xué)者建立的模型精度維持在75%左右的水平，就識(shí)別財(cái)務(wù)舞弊而言，有待進(jìn)一步提升。

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