盈余管理與資產減值準備的相關性研究
——來自我國交通運輸、倉儲業A股上市公司的經驗數據

●武漢理工大學 龔 章

盈余管理與資產減值準備的相關性研究
——來自我國交通運輸、倉儲業A股上市公司的經驗數據

●武漢理工大學 龔 章

本文以中國A股上市的交通運輸、倉儲業公司為研究對象，分析了在2006年新會計準則發布后交通運輸業上市公司的資產減值準備計提行為是否存在有盈余管理的行為及動機。實證檢驗結果表明：A股上市的交通運輸倉儲業公司普遍存在有盈余管理行為；A股上市的交通運輸倉儲業上市公司對于資產減值準備的計提存在有盈余管理的動機。

交通運輸倉儲業 資產減值準備 盈余管理

一、引言

盈余管理是企業出于自利心理，在管理企業的過程中有目的地選擇對自己有利的會計政策、交易安排以及會計處理方式等，以此改變財務報表、來達到一定的經濟或者政策目的。盈余管理是與企業會計信息質量、會計準則制定和企業管理密切相關的重要問題，并日益成為會計、經濟等領域的重大議題。

由于不同行業有不同的特點，其會計政策選擇以及會計處理有不同的偏好，因此分行業對盈余管理進行研究更加具有針對性。2012年，證監會依據不同行業的性質和特點，將全國90類小行業劃分為13類大行業，本文研究的對象則是這13類大行業中的第7類：交通運輸、倉儲業。

交通運輸、倉儲業是我國第七大行業，包括有交通運輸業和倉儲業兩個細分行業。交通運輸、倉儲業是國民經濟的基礎產業和先導產業，運輸已經滲透到人類社會生活的各個方面，成為最受關注的社會經濟活動，而倉儲則為運輸提供輔支持。從會計角度來看，交通運輸、倉儲業和其他行業有著很大的不同：運輸和倉儲活動本身是一種服務，并不產生新的實物形態的產品，其提供運輸服務的過程即為其生產過程，同時也是其消費過程，因此一般不存在存貨計提減值等問題，因此流動資產的減值計提一般較??；另外，交通運輸、倉儲業的資本有機構成有其特殊性。其資本有機構成比一般的產業要高，其非流動資本所占的比重巨大，資本的周轉速度相對較慢，而投資后的資本回收期較長，因此對于這些非流動資產的減值計提數額一般較大。

2006年財政部新發布的《會計準則第8號——資產減值》對企業資產減值準備的計提時間和內容等進行了進一步的規定，但仍給了企業一定的自我決定的空間。因此，從企業自利的角度出發，不同企業會根據其戰略規劃、營運目的、政策監管等原因對資產減值準備計提采取不同標準，即：企業對于資產減值準備計提存在有盈余管理的動機。

出于對此的思考，本文以中國A股上市的交通運輸、倉儲業公司為研究對象，首先對1995—2013年交通運輸業上市公司進行研究，發現交通運輸、倉儲業上市公司存在盈余管理行為。然后從盈余管理動機出發，以2007—2013年中國A股交通運輸業上市公司為研究樣本，分析了盈余管理動機因素對交通運輸業公司資產減值準備計提的影響，科學地說明了盈余管理對公司資產減值準備計提比例的作用。

二、文獻回顧

國內外學者對于盈余管理與資產減值準備計提比例的相關性研究比較多。他們研究結果表明資產減值準備計提與經濟因素和盈余管理相關。其中，經濟因素是指行業和公司自身經營環境的不利變化導致公司資產價值損毀，可以通過行業總資產收益率，股票回報率等指標表示；盈余管理動機因素主要是包括扭虧動機、大清洗動機以及利潤平滑動機等。

國外學者Francis、Hanna和Vincent以674家美國公司為樣本,對經濟因素和盈余管理因素進行了考察。其研究結果表明,經濟因素變量對公司計提減值的比例具有顯著影響,但利潤平滑和大清洗動機對減值準備提取比例的影響并不顯著。Riedl對SFAS121發布前后資產減值報告動機和經濟因素之間的關系進行了比較。SFAS121對長期資產減值的確認標準和計量標準作出了詳盡的規定，Riedl發現，與準則發布之前相比，準則發布之后資產減值與經濟因素的關聯度更低，而與大清洗行為的關聯度更高。

國內學者李楊和田益祥（2008）的研究發現微利公司存在少計提總資產減值準備比例以避免虧損的盈余管理的證據。羅進輝、萬迪昉、李超（2010）通過對2004—2008年制造業上市公司為樣本研究發現，會計準則（2006）發布后，新的資產減值準備計提的規定對企業盈余管理有一定的抑制作用，同時，長期資產和流動資產減值準備行為中都存在有盈余管理的動機，另外，公司治理結構對于減值沒有明顯的影響。

從國內外學者的研究結果來看，影響上市公司資產減值準備計提主要有經濟因素和盈余管理因素，而這兩者里盈余管理的影響更大。但是，大多數研究結果都是針對所有的非金融企業而言的，并沒有去除行業因素的影響。因此，本文立足于交通運輸、倉儲業這一行業，力圖說明在交通運輸、倉儲業中是否存在有盈余管理的動機和行為。

三、研究假設

從國內外研究結果來看，對交通運輸、倉儲業盈余管理行為和資產減值準備計提的研究很少。但參考國內外學者對所有非金融企業上市公司的研究結果，我們提出以下假設：

假設1：我國A股上市的交通運輸、倉儲業公司存在有盈余管理行為。

由于上市公司是否存在有盈余管理行為不能夠在企業行為中直接觀測到，現階段也沒有能夠直接反映的會計指標。因此，本文參照國內外研究學者的成果，將權益凈利率（ROE：凈利潤/平均所有者權益）作為研究指標，使用“頻率分步法①”對盈余管理進行研究。并提出假設：

假設2：中國A股上市的交通運輸倉儲業公司ROE的分布頻數中，處于闕值（ROE=0）和微利的企業異常多，而微虧企業異常少。

假設3：在存在有盈余管理行為的情況下，盈余管理的動機影響了資產減值準備的計提比率。

四、描述性統計分析

本文首先對我國A股交通運輸、倉儲業上市公司是否存在有盈余管理行為進行描述性統計分析，在此分析結果之上再進一步研究：若存在有盈余管理，盈余管理對公司資產減值準備計提的影響。

對交通運輸、倉儲業上市公司是否存在盈余管理行為的描述性統計分析中：

(一)樣本選擇、數據來源和研究方法。本文以1995—2013年間我國A股上市的交通運輸、倉儲業上市公司為樣本進行數據分析，所有的樣本數據均出自國泰安數據庫（CSMAR數據庫）。本文使用統計分析軟件SPSS19.0進行相關的計量分析。

本文主要使用“頻率分布法”對企業是否存在有盈余管理行為進行研究。

(二)描述性統計結果及分析。1995—2013年間我國A股交通運輸業上市公司一共有85家。為了盡可能完整地保存數據，得到更廣泛的、反映整個行業的結論，本文僅剔除掉ST及PT的公司樣本。最終得到的觀察樣本一共有79家，共880個數據。ROE的描述性統計結果見表1，ROE分組結果見下表2。

表1 ROE描述性統計數據

表2 ROE分組結果

從表2我們發現在880個ROE數據中，處于[-8.6533,-0.3)和 (0.3,3.7470]區間的數據非常少僅為32個，占比為3.6%，而處于[-0.3,0.3]數據很多，占總樣本數據的96.4%。因此我們在采用“頻率分布法”進行實證分析時，剔除掉兩端低頻值，僅考慮ROE處于[-0.3,0.3]的主體樣本數據觀測值。

首先我們將[-0.3,0.3]區間等分成100個小區間，每個區間跨度為0.006，這些ROE區間是連續無間斷的。運用SPSS進行分析得出100等份頻率直方圖（圖1）。

圖1 100等份頻率直方圖

從圖1可以看出，在ROE＜0的區間內，頻數很少，在ROE=0處頻數異常高，并在0.660處頻數達到最高。整體看來:我國A股上市的交通運輸、倉儲業公司ROE頻數分布曲線邊緣并不光滑，不符合正態分布的曲線。根據“頻率分布法”的原理，我們可以確定樣本公司存在有盈余管理的行為。圖1證明了假設1的成立。

為了進行更加精細地分析，我們將ROE處在[-0.3,0.3]之間的樣本進一步劃分為600等份，每個區間跨度為0.001，用SPSS描繪出在區間[-0.3—0.3]之間ROE的分布直方圖2：

圖2 600等份頻率直方圖

圖2更加突出地反映出一個問題：ROE=0的位置異常地變得很高，超過其他區間范圍內的樣本頻數，另外，ROE在[-0.3,0]區間的樣本異常地小，而處在區間(0,0.3]的樣本分布也是極不平穩和光滑。即微虧企業（ROE處在[-0.3,0)的企業）異常少，而不盈不虧和盈利的企業（ROE處在[0,0.3]的企業）異常地多。圖2證明了假設2的成立。

圖2的結果讓我們有理由懷疑，這些微虧的企業采取了一些盈余管理行為來達到扭虧的目的，使微虧企業“轉變”為不虧或者微利企業。

五、回歸分析

前文證明了我國A股交通運輸、倉儲業上市公司存在有盈余管理的動機和行為，那么盈余管理動機的存在會否影響非流動資產減值準備計提比例，或者說企業資產減值準備計提比例確定是否有盈余管理的動機？針對此問題本文設計回歸模型進行分析：

(一)樣本選擇、數據來源與研究方法。由于2006年新會計準則發布對企業資產減值準備的計提進行了進一步的規范，因此本文選取分析的樣本為2007—2013年中國交通運輸業上市公司，一共有73個。同時對以下數據樣本進行篩選并剔除：1）ST和PT的公司共6個；2）資產減值準備數據缺失的樣本一共4個。最終得到的觀察樣本63個，共424個樣本數據。樣本的選取情況如表3。

表3 2007—2013年我國A股交通運輸、倉儲業上市公司

本文研究中所使用的樣本數據均來自于國泰安數據庫（CSMAR數據庫）。本文使用統計分析軟件SPSS19.0進行相關的計量分析。

(二)模型設計。根據本文的研究需要，同時也借鑒前學者對于盈余管理和資產減值準備計提的研究，主要設計以下回歸模型進行相關的統計分析:

所有變量的具體定義如表4。

表4 變量定義

模型解釋：

參考國內外學者的研究，本文主要從“市場—公司”因素和盈余管理因素對我國A股上市交通運輸、倉儲業資產減值準備回歸模型進行設計。

1.“市場—公司”因素。市場—公司因素指標包括公司股票回報率（RETURN）指標，反映股市對公司傳達的利好或者不利的信息；公司經營盈利能力(INCOME和PROFITE)指標,反映公司的經營和盈利的能力；公司規模（SIZE）指標，反映公司本身資本規模和實力；公司資本結構（DEBT）指標，反映公司的資本結構以及財務風險。

2.盈余管理因素。本文考察的盈余管理動機主要三個動機：扭虧，大清洗，平滑利潤。

若上市公司以前年度虧損，由于面對著PT、ST壓力，這些虧損公司存在有通過盈余管理來達到扭虧的動機。這個動機顯示在財務報表上便是以前年度產生虧損，而今年則扭轉為盈利。扭虧動機的存在，會使公司在以后年度少計提資產減值準備，因此我們預測NK系數的符號為負。

若公司在以前年度虧損嚴重，那么這些公司很可能通過大額計提減值準備，來為以后年度的反轉創造機會，因此我么預測存在有大清洗動機的公司，LOSS系數為正。

若公司以前經營良好，公司也可能會提高減值準備的比例，以利于未來業績差年度的調節或保持業績增長的態勢。尤其對于以前年度盈余很多的公司,更有動機將盈余隱藏起來。因此我們預計GOOD系數為正。

(三)數據統計分析。本次研究所選取的樣本為：2007—2013年A股交通運輸、倉儲業上市公司共有73個,剔除6家PT和ST公司以及4家資產減值數據缺失的樣本后,最終樣本為63個，共424個樣本數據。表5給出了有應變量NAA在2007—2013年間的統計結果。

表5 NAA描述統計量

從表中我們可以看到：2007年資產減值計提占期初總資產的比例平均為0.00524，且樣本間相差較大,標準差為19.09%,最大值為0.12156,最小值為-0.0073。對比2007—2013年數據,資產減值計提比例起伏變化不定。

(四)回歸分析結果及分析。根據前文設計的模型，運用多元線性回歸分析方法進行分析，結果見表6。

表6 回歸結果

從表6中可以看出回歸方程R為0.522，F值為45.143，回歸結果顯著有效，回歸方程能夠解釋因變量NAA。

同時我們也可以看到：反映“市場—公司”因素指標中：反映已計提的總資產減值準備的比率（ALWO）都在1%的統計水平下顯著為負，表明在期初已計提的資產減值準備比例越高，當期進行計提資產減值準備就越小。而公司規模(SIZE)、公司經營水平(INCOME)不是影響資產減值準備計提的重要因素。特別地，本次實證研究與其他學者以全體非金融企業上市公司為研究對象的結果有兩點不同：其一，從實證結果來看，交通運輸、倉儲業上市公司其股票回報率（RETURN）對其資產減值準備計提比率影響很小，基本可以忽略。而其在其他學者研究的結果中，股票回報率（RETURN）因素是影響資產減值準備計提的重要因素。其二，公司負債水平（DEBT）在1%的統計水平上顯著為正，而在其他學者的研究中DEBT影響并不確定。我們認為兩者產生差異的原因主要是行業差異的影響。

另外，從盈余管理角度我們看到：NK的系數顯著為負，與我們之前預期的相符，表明，存在有扭虧動機的公司，通過減少資產減值準備計提比率來“修飾”財務報表；GOOD指標的系數為正，與我們預期相符，表明，存在利潤平滑動機的公司，會多計提減值準備比例，以預防以后年度的虧損；WL指標系數為負，表明企業會減少資產減值準備計提比例讓財務報表看起來盈利更好。LOSS指標的系數為負，這與我們的預期不符，表明當以前年度盈利極差的情況下，企業還是會通過減少資產減值準備計提比例來適當緩解當前盈利糟糕的狀況，且LOSS系數最大，表明扭虧動機是最強的，但是結果并不顯著。

在盈余管理動機中,NK的系數為負,且在1%統計水平下顯著，說明扭虧公司將減少計提減值，來改善公司盈余的賬面情況，這與前文圖2直方圖的結果相符。而其他三種盈余管理對資產減值準備計提比例的影響也存在，但是結果并不足夠顯著。

六、結論

本文首先通過描述性統計直方圖證明我國A股上市的交通運輸、倉儲業公司普遍存在有盈余管理行為，然后在此基礎上再分析存在盈余管理的動機對產減值準備計提比例的影響，最后得出結論：我國A股交通運輸、倉儲業上市公司存在有明顯的扭虧盈余管理動機。

相較于其他學者的研究，本文提供了針對特定行業——交通運輸、倉儲業的實證研究數據，并且將研究結果與其他學者進行了一定的對比，同時也為研究其他行業的學者提供對比數據。

因交通運輸、倉儲業行業特點，其資產中非流動資產占很大比例，流動資產占比很小，所以本文并沒有區分流動資產和非流動資產來進行分析。但是我國交通運輸、倉儲業的流動資產和非流動資產減值準備計提是否都存在有盈余管理動機，以及它們的盈余管理動機是否相同等問題都需要進一步的研究。

注釋：

①頻率分步法，最早是由Burgstalller和niehev(1997)提出并予以運用的，它通過檢驗盈余分布函數在臨界處（闕值）的不連續性來判斷是否存在盈余管理。頻率分布法的前提假設是，在不存在盈余管理的情況下，盈余分布函數在統計意義上是光滑的，大致服從正態分布曲線。在此假設之下，如果臨界點(閡值)處存在盈余管理，則臨界點處的盈余分布函數在統計意義上不光滑，也稱臨界點處概率密度函數不連續。

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