上市房地產(chǎn)公司財務(wù)報告舞弊研究*——基于Logistic模型實證分析

艾鴻敏 王貴春 劉 倩 陳 潔

（重慶大學土木工程學院/建設(shè)管理與房地產(chǎn)學院 重慶 400045）

上市房地產(chǎn)公司財務(wù)報告舞弊研究*
——基于Logistic模型實證分析

艾鴻敏 王貴春 劉 倩 陳 潔

（重慶大學土木工程學院/建設(shè)管理與房地產(chǎn)學院 重慶 400045）

本文采用實證研究方法，建立Logistic模型對上市房地產(chǎn)公司財務(wù)報告舞弊現(xiàn)象進行了識別研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：舞弊與非舞弊的上市房地產(chǎn)企業(yè)在“現(xiàn)金與總資產(chǎn)比率”、“資產(chǎn)負債率”和“每股經(jīng)營現(xiàn)金凈流量”指標上存在著顯著差異，并以此構(gòu)建Logistic模型，取得了較高的預(yù)測準確率。說明Logistic模型適合用于房地產(chǎn)企業(yè)進行財務(wù)報告舞弊的識別。

財務(wù)報告舞弊 房地產(chǎn) Logistic回歸模型

我國的房地產(chǎn)業(yè)起步于20世紀80年代中期，是一個成長性很高的行業(yè)。如今，房地產(chǎn)業(yè)在我國經(jīng)濟生活中已有舉足輕重的地位，但由于我國的房地產(chǎn)企業(yè)起步晚、規(guī)模小、基礎(chǔ)差，其企業(yè)缺乏規(guī)范性管理，企業(yè)的財務(wù)狀況也面臨會計核算體系不健全、缺乏有效的內(nèi)部控制制度等問題，這些都使得房地產(chǎn)企業(yè)出現(xiàn)財務(wù)報告舞弊的風險加大。本文結(jié)合房地產(chǎn)企業(yè)的相關(guān)運營特點和財務(wù)特征，在國內(nèi)外財務(wù)報告舞弊現(xiàn)有的研究基礎(chǔ)上建立一套適合我國上市房地產(chǎn)企業(yè)的財務(wù)報告舞弊的識別模型。同時找出識別房地產(chǎn)企業(yè)財務(wù)報告舞弊的關(guān)鍵指標，為各有關(guān)信息使用者的決策提供依據(jù)。

一、文獻綜述

（一）國外文獻 西方國家資本市場產(chǎn)生時間較長，國外學術(shù)界較早地進行了上市公司財務(wù)報告舞弊的研究。Lee，Ingram和Howard用列舉的方式對財務(wù)報告舞弊作了定義。在他們看來，財務(wù)報告舞弊就是系統(tǒng)性的利潤操縱。霍華德.R達維亞（2004）認為財務(wù)報表舞弊指的是在企業(yè)向外界披露財務(wù)報表時有意將財務(wù)報表上的一項或多項余額虛報的一種欺詐。在MichaelR.Young看來，只有違規(guī)的財務(wù)報表被用于決策并造成損失時，這種違規(guī)才是舞弊。Persons，Beasley，Beneish等從行業(yè)、董事會特征、財務(wù)指標等方面對財務(wù)舞弊公司的征兆做了進一步研究。Persons（1995），Belland Carcello（2000）運用財務(wù)指標建立Logistic模型，Beneish（1997）通過建立Probit模型來識別財務(wù)報告舞弊現(xiàn)象。

（二）國內(nèi)文獻 與西方國家相比，我國證券市場建立時間相對較晚，所以我國學者對上市公司財務(wù)報告舞弊現(xiàn)象主要進行規(guī)范研究。阮錦勤（2003）以48家被公開實施舞弊的上市公司為樣本，對財務(wù)報告舞弊的現(xiàn)狀進行了多角度的考察，并通過反映舞弊征兆和舞弊特征的兩類指標建立Logistic回歸模型，結(jié)果表明調(diào)整后每股現(xiàn)金和應(yīng)收賬款與收入比兩個指標可以識別財務(wù)報告舞弊公司。陳忠明（2006）以8個財務(wù)指標為變量進行研究，最終建立了一個由應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、毛利率指數(shù)和資產(chǎn)質(zhì)量指數(shù)為變量的舞弊識別模型。陳國欣、呂占甲、何峰（2007）研究回歸模型表明：實際上只需要盈利能力、管理層持股比例、獨立董事規(guī)模、審計意見四個變量就可以較好地識別預(yù)測上市公司財務(wù)報告舞弊，而且通過Logistic回歸技術(shù)建立的模型整體識別正確率已達95.1%，可以說效果相當顯著。梁杰、任茜（2009）在我國上市公司財務(wù)報告舞弊信號的審計與識別一文中從公司管理層、關(guān)系對象、公司治理結(jié)構(gòu)及內(nèi)部控制制度等方面揭示了財務(wù)舞弊的跡象。

二、研究設(shè)計

（一）研究假設(shè) 本文以我國上市房地產(chǎn)企業(yè)財務(wù)報告為樣本，通過綜合考察上市房地產(chǎn)企業(yè)公開發(fā)布的財務(wù)數(shù)據(jù)，尋求舞弊房地產(chǎn)企業(yè)在財務(wù)指標上共有的，能區(qū)別于未舞弊公司的特征，從而建立一個由多方面指標反映的識別模型。由此，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：：所有可以公開獲得的財務(wù)報表數(shù)據(jù)是真實、公允的

假設(shè)2：被中國證監(jiān)會公開進行行政處罰的上市房地產(chǎn)公司均為有舞弊行為的公司

假設(shè)3：未受行政處罰的房地產(chǎn)公司均為財務(wù)報告正常的公司（即非舞弊公司）

（二）樣本選取 本文選擇房地產(chǎn)上市公司作為樣本。為了研究的方便，筆者把上海和深圳兩地證券市場中被中國證監(jiān)會公開進行行政處罰的上市房地產(chǎn)公司界定為有舞弊行為的公司，而把未受處罰的房地產(chǎn)公司界定為財務(wù)報告正常的公司。通過綜合考察其公開發(fā)布的財務(wù)數(shù)據(jù)，尋求這些舞弊公司在財務(wù)指標上共有的，能區(qū)別于未舞弊公司的特征，從而建立一個由多方面指標反映的模型，以實現(xiàn)識別財務(wù)報告舞弊的房地產(chǎn)公司的目的。（1）舞弊樣本的選擇。由于公司往往在多個連續(xù)的年度內(nèi)進行舞弊，筆者選擇舞弊公司連續(xù)兩年的報表作為樣本。若公開的財務(wù)報告只有一年出現(xiàn)舞弊，則選擇舞弊當年及舞弊前一年的財務(wù)數(shù)據(jù)作為樣本。（2）控制樣本的選擇。本文建立房地產(chǎn)企業(yè)財務(wù)報告舞弊識別模型，控制樣本應(yīng)在房地產(chǎn)行業(yè)中選擇，且盡量保證企業(yè)的業(yè)務(wù)范圍一致，即主營房地產(chǎn)開發(fā)業(yè)務(wù)。在分析舞弊樣本的經(jīng)營范圍、資產(chǎn)規(guī)模和舞弊樣會計年度后，筆者選擇了與舞弊樣本相當?shù)目刂茦颖尽?/p>

表1 相關(guān)性分析結(jié)果

表2 T檢驗結(jié)果

三、實證檢驗

（一）相關(guān)性分析 由于Logistic模型對自變量的多元共線性比較敏感，因此在進行多元Logistic回歸分析之前，本文將經(jīng)過描述性檢驗的14個變量首先進行相關(guān)性檢驗，以消除多元共線性的影響。經(jīng)過SPSS統(tǒng)計分析軟件分析結(jié)果如表（1）相關(guān)系數(shù)矩陣所示。其中若Pearson相關(guān)系數(shù)絕對值越大說明越相關(guān)，同時顯著性（雙側(cè)）的值小于0.05就說明兩者顯著相關(guān)。若Pearson相關(guān)系數(shù)為負號說明兩者負相關(guān)。在篩選過程中Pearson相關(guān)系數(shù)以0.3為標準，顯著性以0.05為基準。在運用spss軟件進行各個財務(wù)指標的相關(guān)性分析后初步選定資產(chǎn)負債率、現(xiàn)金與總資產(chǎn)的比率、每股經(jīng)營凈現(xiàn)金流量作為判斷我國房地產(chǎn)上市公司是否存在財務(wù)報告舞弊的財務(wù)指標。

（二）獨立樣本T檢驗 對以上樣本進行T檢驗，將原始數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)帶入后得檢驗結(jié)果如表（2）所示。在分析以上T檢驗結(jié)果時，首先看“方差方程的Levene檢驗”，若F值的顯著性水平（sig.值）大于0.05，則接受方差相等的假設(shè)，即分析數(shù)據(jù)以“假設(shè)方差相等”一行的數(shù)據(jù)為準；否則以“假設(shè)方差不相等”一行的數(shù)據(jù)為準。然后再看對應(yīng)行的t檢驗的sig.值，若大于0.05則說明兩組在該指標上的數(shù)據(jù)并無顯著差異。以“流動比率”為例，F(xiàn)值的sig.值為0.012小于0.05，故應(yīng)該看“假設(shè)方差不相等”一行的數(shù)據(jù)，該行中t值的sig.值為0.255大于0.05，則說明舞弊組合非舞弊組在流動比率指標上的數(shù)值并無顯著差異。同理可總結(jié)出著兩組樣本在“現(xiàn)金與總資產(chǎn)比率”、“資產(chǎn)負債率”和“每股經(jīng)營現(xiàn)金凈流量”3個指標上存在差異，因此可以用這三個指標來建立回歸方程，進而判別某公司是否舞弊。綜合上述相關(guān)性分析和獨立樣本檢驗分析結(jié)論，本文選擇現(xiàn)金與總資產(chǎn)比率、資產(chǎn)負債率和每股經(jīng)營凈現(xiàn)金流量三個財務(wù)指標進行Logistic模型研究。

表3 Logistic回歸結(jié)果

（三）回歸分析 運用SPSS進行Logistic回歸分析結(jié)果如表（3）所示。表B表示每個自變量因素的系數(shù)值和常數(shù)項值；SE為標準差；Wald為檢驗值，其值越大表明自變量的作用越顯著，就越應(yīng)重視；Df為自由度；Sig為顯著水平。從顯著性水平（Sig.）一欄來看，因為每個指標的Sig均小于0.05，說明每個指標對方程都有顯著影響。于是可得回歸方程為：logitP=-0.152+12.587×X3-2.76×X9+2.336×X13。

（四）模型檢驗 為了檢驗上面建立的Logit模型的有效性，選擇10個舞弊的上市房地產(chǎn)企業(yè)和10個非舞弊的上市房地產(chǎn)企業(yè)的報告作為檢驗樣本，將樣本中的3個指標數(shù)據(jù)帶入，若logit值大于0，則說明被檢驗公司財務(wù)報表舞弊；若Logit值小于0，則說明被檢驗的公司未進行財務(wù)報告舞弊。Logistic回歸后生成的觀測量分類表如表（4）所示。表中列示的是以0.5作為舞弊和非舞弊的分界點得到的觀測值和預(yù)測值的比較表，可以看出，10家非舞弊上市房地產(chǎn)企業(yè)中有2家被誤判為舞弊，10家財務(wù)報告舞弊的上市房地產(chǎn)企業(yè)中有3家被判為非舞弊，模型整體的判別率為75%。這說明模型整體的擬合度較好，能夠較好地通過公開的財務(wù)報表數(shù)據(jù)對房地產(chǎn)公司的實際情況作出準確的判斷。

四、結(jié)論

本文通過相關(guān)性分析和T檢驗，建立Logistic回歸模型對中國上市房地產(chǎn)公司的財務(wù)報告舞弊情況進行了研究，取得了較好的預(yù)測結(jié)果。本文得到如下結(jié)論：理論上看，從指標的篩選到模型的建立，Logistic模型假設(shè)合理，數(shù)據(jù)分析正確。同時通過相關(guān)性檢驗和T檢驗得到舞弊與非舞弊上市房地產(chǎn)公司在“現(xiàn)金與總資產(chǎn)比率”、“資產(chǎn)負債率”和“每股經(jīng)營現(xiàn)金凈流量”3個指標上存在顯著差異。檢驗結(jié)果顯示，該模型的有效判斷率為75%，擬合度較好，說明運用Logistic模型對我國房地產(chǎn)公司財務(wù)報告舞弊的識別具有一定的實用性，可以為財務(wù)報告使用者提供一個財務(wù)報告舞弊識別的參考模型，以提高其識別舞弊的能力。并且Logistic模型可操作性強，只需要把3個財務(wù)指標代入公式，算出正負就能檢測公司是否進行財務(wù)報告舞弊。

表4 C lassfication Table（觀測量分類表）

*本文系中央高校基本科研業(yè)務(wù)費資助項目（項目編號：CDJXS11011101）階段性成果

［1］連竑彬：《中國上市公司財務(wù)報告舞弊現(xiàn)狀分析及甄別模型研究》，《廈門大學博士學位論文》2008年。

［2］張建剛：《我國制造業(yè)上市公司財務(wù)報告舞弊識別模型研究》，《山東大學碩士學位論文》2008年。

［3］孫晶：《財務(wù)報告舞弊識別的實證研究》，《吉林大學碩士學位論文》2009年。

［4］康金華：《我國上市公司財務(wù)報告舞弊分析》，《財會通訊》2009年第7期。

［5］文擁軍、朱文杰：《上市公司財務(wù)報告舞弊識別實證研究》，《財會通訊》2009年第2期。

［6］葉本順：《我國上市公司財務(wù)報告舞弊的判別模型研究》，《金融經(jīng)濟》2009年第2期。

［7］Steven A Harrastand LoriMason-Olsen.Can audit commiteespreventmanagement fraud.The CPA Journal，2007.

［8］Summers.Sand J.Sweeney.Frauddulentlymisstated Financial Statementsand Insider reading.Accounting Review，2008.

艾鴻敏（1987-），男，福建龍巖人，重慶大學土木工程學院碩士研究生

王貴春（1969-），男，四川渠縣人，重慶大學建設(shè)管理與房地產(chǎn)學院講師

劉 倩（1988-），女，重慶市人，重慶大學建設(shè)管理與房地產(chǎn)學院碩士研究生

陳 潔（1987-），女，重慶市人，重慶大學建設(shè)管理與房地產(chǎn)學院碩士研究生

（編輯 虹 云）