高管背景與企業盈余管理關系研究

楊芳 羅珊珊 任偉（正高級會計師）

（1，2云南大學商旅學院 3云南大學財務處 云南昆明 650091）

一、引言

盈余管理一直是財務研究的熱點問題，同時也是實務中需要重點關注的對象。不少上市公司通過粉飾財務報表等方式進行盈余管理，從而實施盈余操縱甚至是財務欺詐。2017年6月商務部研究院發布的《中國非金融類上市公司財務安全評估報告（2017年春季）》（以下簡稱《評估報告》）指出，2 629 家非金融上市公司中可能涉及報表數據粉飾的企業有1 139家，占比高達43.32%。同時，隨著經濟的發展，環境污染問題越來越受到關注，為實現汽車行業的順利轉型，我國對汽車行業新能源項目給予了高額補助，因此，汽車行業之間的競爭也愈來愈激烈，進行盈余管理的動機也日漸顯現。《評估報告》中相應數據顯示，如果從行業存在粉飾報表企業占比來看，汽車行業以25.22%居全行業第25名。韓榮鳳（2019）研究發現，我國汽車行業普遍存在盈余管理行為，且多為利用非營業利潤、期間費用、資產減值損失項目來實現盈余管理。因此，本文將汽車行業選為具體研究對象。

公司高級管理層作為公司經營管理的決策者，是進行盈余管理的主體。根據Hambrick和Mason（1984）提出的高層梯隊理論，不同的管理者由于年齡、性別、學歷水平、專業背景、任職時間等背景特征的差異，在價值觀和認知方面存在不同，從而導致其在風險偏好方面存在差異，進而會導致企業不同的戰略決策結果。

為此，本文將以滬深A股汽車行業上市公司作為研究對象，分析高管部分背景特征與企業盈余管理的關系。由于不同文獻對公司高管的界定有所不同，考慮到各個管理層職位對企業盈余管理的影響程度，本文所指“高管”包括上市公司的董事長、董事、監事、獨立董事、總經理、財務總監和董事會秘書。

二、文獻回顧

目前國內外對于高管背景特征對企業盈余管理的影響研究主要集中在高管性別、年齡、學歷水平和任職時間，且對于某些背景特征的研究一直以來并沒有得到一致的意見。

（一）高管性別對企業盈余管理的影響

從已有研究結果來看，普遍認為高管性別對企業盈余管理具有顯著影響。Krishnan 等（2008）研究發現，女性高管比例與企業盈余質量呈顯著正相關關系。盧碧（2013）通過對我國A股上市公司2006—2010年數據的實證分析，發現在非國有上市公司中，男性高管比例與盈余操縱行為呈顯著正相關。張兆國等（2011）基于高層梯隊理論，在對2007—2009年我國滬深兩市A股上市公司數據進行研究分析后發現，高管團隊男性比例與正向盈余管理呈顯著負相關關系。但也有學者持有不同意見。張會麗等（2010）研究發現，我國上市公司高管女性比例的高低對盈余質量無顯著影響。

（二）高管年齡、任職時間對企業盈余管理的影響

對于高管年齡、任職時間對企業盈余管理的影響，Margarethe 等（1992）認為，平均年齡較小的高管更可能采取冒險的戰略決策。王超（2013）研究發現，高管年齡與上市公司盈余管理水平負相關，即高管年齡越大則公司盈余管理水平越低。Eisenhardt 等（1990）認為，高管任職時間越長，團隊成員之間的協作力越強，從而顯著提高公司業績，進而可以抑制企業盈余管理行為。陳德球等（2013）認為，CEO的權力隨著其任職時間的增長而增強，為了維護聲譽，CEO進行盈余管理的動機會減弱。但也有學者提出了相反的研究結論，王福勝（2014）等通過對CFO背景特征對會計政策影響的研究，發現CFO年齡、任職時間與計提資產減值準備比例呈負相關。張兆國等（2011）研究得出高管年齡、任職時間與盈余管理呈顯著正相關關系，即高管年齡越大、任職時間越長，盈余管理動機越強。

（三）高管學歷水平對企業盈余管理的影響

從學歷水平層面來看，國內外的相關研究結論較為一致。Hambrick（1996）、Wiersema 等（1992）研究認為，高管學歷水平越高，越理性，認知能力越強，越不可能進行盈余管理。萬宇洵等（2012）研究發現，高學歷高管更關注企業長期發展，而不是短期利益，因此能識別盈余管理對企業帶來的危害。李曉玲等（2015）的研究表明，CFO的學歷與真實盈余管理行為呈顯著負相關關系，也就是說，CFO學歷越高，發生的真實盈余管理行為越少。劉睿智（2017）研究得出高管學歷能對正向盈余管理行為起到顯著抑制作用。

三、理論分析與研究假設

（一）高管年齡與盈余管理

不同年齡的管理者，由于其經歷、經驗的不同，往往在價值取向、行為方式等方面存在差異。對于年輕高管來說，為了早期聲譽及良好評價的積累，通常傾向于穩扎穩打，選擇比較穩妥、謹慎的經營管理決策。而隨著年紀的增大，由于晉升空間的縮小，高管為了晉升或保住現有職位，獲得更好的經營業績和更高的薪酬，很可能會利用已獲得的社會地位和聲譽進行盈余管理。基于以上分析，本文提出如下假設：

假設1：汽車行業上市公司高管年齡與盈余管理正相關。

（二）高管學歷水平與盈余管理

在一定程度上，學歷水平代表了一個人的知識涵養以及技能基礎，且學歷水平在一定程度上可以作為個人價值觀、認知偏好等的指標。企業高管的學歷水平越高，其能力相對越高，社會資源越豐富，能幫助企業在經營管理和戰略規劃方面進行有效的指導，企業的業績也會越好。當企業高管有足夠的能力幫助企業獲得良好的業績時，就不會過多地考慮對企業進行盈余管理。另外，學歷較高的高管通常更看重公司的長期發展，而不是短期的經營業績，因此，盈余管理行為的動機較小。基于此，本文提出如下假設：

假設2：汽車行業上市公司高管學歷水平與盈余管理負相關。

（三）高管任職時間與盈余管理

上市公司的管理往往是由一個高管團隊進行管理，通常情況下，高管的任免、晉升與任期內公司的業績息息相關，高管任職時間越長，對于上市公司的了解會越深，對團隊人員及公司員工會更加熟悉，在公司內部的人脈資源會越豐富，從而為盈余管理創造了條件。另外，高管任職時間越長，對公司形成的控制程度越強，話語權越大，受到董事會監管約束的力度就會越弱，高管會更傾向于滿足個人私利，進行盈余管理。基于以上分析，本文提出如下假設：

假設3：汽車行業上市公司高管任職時間與盈余管理正相關。

四、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文選取2013—2018年滬深A股汽車行業上市公司的數據作為研究樣本。根據研究需要，樣本按以下原則進行篩選：（1）剔除ST和*ST的上市公司；（2）剔除高管團隊背景特征數據或財務數據缺失的樣本；（3）剔除無法計算盈余管理數據的上市公司；（4）剔除存在明顯異常的數據。為了避免可能出現的極端值的影響，本文對所有連續型變量分年度在上下1%的位置進行縮尾處理。經過上述篩選后，最終得到257個觀測值。本文的數據處理和分析軟件為Excel和Eviews 7.0。相關數據主要來自國泰安數據庫和上市公司的年度財務報告。

（二）變量定義

1.被解釋變量。根據當前研究經驗及實際情況，本文選擇修正的瓊斯模型計算得出的可操縱性應計利潤總額作為被解釋變量盈余管理（EM）的取值。具體計算公式為：

其中：TAt表示第t年度的總應計利潤，即凈利潤減去經營現金凈流量的值；At-1表示第t-1年總資產；ΔREVt為第t年主營業務收入變動額；NDAt為第t年的不可操縱性應計利潤;ΔRECt為第t年應收賬款變動額；PPEt表示第t年固定資產凈值；ε表示誤差項。

2.解釋變量。本文的解釋變量為高管年齡、高管學歷水平和高管任職時間。（1）高管年齡（Age）。一般情況下，高管年齡越大，其工作經驗越豐富，越容易對公司管理造成影響，因此本文將該變量作為解釋變量，以考察高管年齡對企業盈余管理的影響程度。（2）高管學歷水平（Deg）。一般說來，不同學歷水平的高管在思維方式、知識儲備方面存在差異，因而會對企業盈余管理產生直接或間接的影響，所以本文將其作為解釋變量。（3）高管任職時間（Ten）。通常情況下，高管任職時間越長，其對公司及公司人員的了解程度越深，越容易對公司造成影響，因此在研究高管背景特征對企業盈余管理的影響時也需考慮該變量。需要說明的是，在影響企業盈余管理的高管背景特征中還有高管性別這一常見因素，但由于在本樣本中，各公司高管性別并不存在明顯差異，故未納入解釋變量中。

3.控制變量。在運用多元回歸模型檢驗解釋變量對被解釋變量的解釋程度時，為了保證回歸結果的有效性，需要對盈余管理的其他影響因素進行控制。通過對前人研究成果的分析，并結合汽車行業的實際情況及本文研究目的，本文選取了現金流量（CFO）、營業收入增長率（GROWTH）、總資產凈利潤率（ROA）、第一大股東持股比例（STOC）、行業分類（IND）以及年度虛擬變量（Year）作為實證研究的控制變量。（1）現金流量（CFO）用公司本期經營活動現金凈流量與資產總額的比值來表示。一般來說，在凈利潤或營業利潤相差不大的情況下，公司通過經營活動所創造的現金凈流量越小，其總應計利潤就越大，從而進行盈余管理的可能性就越大。（2）營業收入增長率（GROWTH）能夠反映公司的成長能力，成長能力是評價公司經營狀況的重要指標之一。良好的成長能力通常意味著該公司具有較大的投資價值，因此公司高管也可能為了吸引投資者而進行盈余管理。（3）總資產凈利潤率（ROA）代表公司的盈利能力。良好的盈利能力可以向外界傳遞利好的消息，進而有利于公司形象及股價的提升，也是公司高管進行盈余管理的動機。（4）第一大股東持股比例（STOC）能夠反映一家公司的股權集中程度，股權集中程度的不同會對盈余管理產生影響。如果上市公司的股權集中程度較高，話語權往往掌握在大股東手中，往往更容易進行盈余管理；而如果公司股權比較分散，公司高管就能擁有更多的決策空間。（5）行業分類（IND）不同，其資金利用率、盈利能力、風險等都會存在差異，從而會影響企業管理模式，進而影響盈余管理。汽車行業中還可細分為汽車制造業、汽車服務業等，由于汽車制造業占大多數，為了排除細分行業對回歸結果的影響，本文將行業分類分為汽車制造業和除汽車制造業外的汽車行業，分別賦值為1和0。此外，盈余管理相關研究中還有企業規模（Size）、資產負債率（Lev）、每股收益（EPS）、凈資產收益率（ROE）等其他常見控制變量，由于上述變量在本文選取的研究樣本回歸結果顯著性檢驗中顯著性較差，因而最終沒有列入控制變量中。

全部變量定義及賦值說明見表1。

表1 變量定義及賦值說明

（三）模型設計

基于前文對相關變量的選擇，本文對汽車行業高管背景特征對企業盈余管理影響的多元線性回歸模型設計如下：

五、實證檢驗與結果分析

（一）描述性分析

從表2相關變量的描述性統計結果可以看出，汽車行業上市公司盈余管理的平均值為0.0069，說明汽車行業上市公司更容易進行正向盈余管理；中位數為0.0060，表明汽車行業上市公司存在一定程度的盈余管理行為；最大值、最小值分別為0.2484和-0.2696，標準差為0.0781，說明汽車行業各個公司之間盈余管理存在較大差異。

表2 變量的描述性統計

高管年齡均值為50.2176，說明汽車行業上市公司高管整體年紀偏大，最小值為41.1429、最大值為60.0625，標準差為3.6939，說明公司高管年齡存在顯著差別。學歷水平的最小值為2，最大值為5，標準差為0.5058，說明各個公司之間高管學歷水平差距較大；平均學歷為3.3302，處在本科生和研究生之間，說明高管成員整體上學歷較高。從高管任職時間來看，平均值為4.4729，中位數是4.2803，可見從汽車行業整體來看，高管平均任職時間大概在4.5年左右；最大值為10.5298，最小值為1.2448，標準差為1.5132，說明汽車行業各上市公司之間高管平均任職時間差異較大。

現金流量的最大值為0.2895，最小值為-0.2604，標準差為0.0579，說明汽車行業上市公司之間的現金流量差別較大；現金流量的平均值為0.0611，中位數為0.0582，表明大多數公司都能實現現金流入。營業收入增長率平均值為0.1543，中位數為0.1199，說明汽車行業上市公司營業收入普遍呈上升趨勢；最大值為1.9792，最小值為-0.3468，標準差為0.2706，說明汽車行業上市公司之間營業收入增長率差異明顯。總資產凈利潤率的最大值為0.2363，最小值為0.0009，標準差為0.0372，可見各公司之間總資產凈利潤率存在明顯的差異性；平均數為0.0582，中位數為0.0532，說明汽車行業多半公司都能實現盈利。第一大股東持股比例的最大值、最小值分別為0.7430和0.0527，標準差為0.1564，說明汽車行業上市公司股權集中程度存在顯著差異；平均值為0.3564，中位數為0.3575，說明普遍股權較為分散。

通過以上分析可以看出，各變量之間存在較大的差異性，四個控制變量之間的差異性也很明顯，因此有必要對其進行控制，來消除對回歸結果的影響。

（二）相關性檢驗

從表3可以看出，高管年齡與盈余管理正相關，即高管年齡越大，實施盈余管理行為的動機越強，初步驗證了假設1。高管學歷水平與盈余管理負相關，說明高管高學歷水平能抑制盈余管理行為，初步驗證了假設2。高管任職時間與盈余管理呈負相關關系，表明高管任職時間越長，其進行盈余管理的可能性越小，假設3未得到支持。考慮到表3僅為單變量的相關性分析結果，可能存在測量誤差，下文的回歸檢驗結果將給出更深入和嚴謹的結論。同時可以看出，所有變量之間的相關系數都不大，表明變量之間不存在顯著的多重共線性，所以可以將它們作為獨立變量，進行回歸分析。

表3 變量相關系數表

（三）回歸結果分析

表4為多元線性回歸結果。調整后的判定系數R2可以用來衡量多元線性回歸模型的擬合優度，R2越大，說明模型對數據的擬合程度越好，解釋變量對被解釋變量的解釋能力越強。從多元線性回歸模型的整體擬合程度來看，模型調整后的判定系數R2為0.6426，說明模型對數據的擬合程度較好。另外，模型的F值可以說明全部解釋變量對被解釋變量的共同影響的顯著程度。從回歸結果可以看出，F值為58.5323，P值為0，說明回歸模型總體是顯著的。各解釋變量的相關系數的顯著性檢驗結果如下：

表4 多元回歸結果

1.高管年齡與盈余管理呈正相關關系。高管年齡的t值為1.7151，在10%的水平上顯著，這與本文提出的假設1一致，也就是說，汽車行業上市公司高管年齡越大，越容易采取盈余管理行為。

2.高管學歷水平與盈余管理呈負相關關系。高管學歷水平的t值為-3.5813，在1%的水平上顯著。這一結果與大部分研究文獻的結果相同，與本文提出的假設2一致。由此可見，高管團隊的平均學歷水平越高，企業越不容易進行盈余管理。

3.高管任職時間與盈余管理呈正相關關系。高管任職時間的t值為2.0858，在5%的水平上顯著，與本文提出的假設3一致。這說明，高管團隊的平均任職時間越長，其進行盈余管理的動機越強。

此外，從回歸結果可以看出，控制變量與盈余管理普遍存在顯著的相關關系。控制變量中，現金流量（CFO）、營業收入增長率（GROWTH）和第一大股東持股比例（STOC）與盈余管理存在顯著的負相關關系；而總資產凈利潤率（ROA）與盈余管理存在顯著的正相關關系。上述4個控制變量顯著地控制了多元線性回歸模型的解釋變量和被解釋變量以外的其他因素，增強了回歸模型的嚴謹性。

（四）穩健性檢驗

為了驗證結論的穩健性，本文改變了高管年齡（Age）、學歷水平（Deg）的計量方式：（1）將高管年齡（Age1）定義改變為根據高管平均年齡所屬年齡層分別賦值：若高管平均年齡介于40歲至50歲（含）之間，則取1；若高管平均年齡介于50歲至60歲（含）之間，則取2；若高管平均年齡大于 60 歲，則取 3。（2）將高管學歷水平（Deg1）定義改變為根據高管平均學歷情況賦值：以本科學歷為界，將學歷分成兩個部分：本科及本科以上，本科以下。當高管平均學歷為本科或本科以上時，Deg1取1，否則取0。從表5的結果可以看出，按照上述替換方法對本文選取的部分解釋變量進行替換后，解釋變量回歸結果的顯著性基本沒有發生變化，說明本文的實證研究結果是穩健的，在變量的選取和設計上也是合理的，即本文的研究結論通過了穩健性檢驗。

表5 穩健性檢驗結果

六、研究結論與建議

（一）研究結論

本文以滬深A股汽車行業上市公司為研究對象，實證研究了2013—2018年間汽車行業上市公司高管背景特征與企業盈余管理的關系，主要得出以下三個結論：（1）汽車行業上市公司高管的年齡與盈余管理呈顯著正相關。（2）汽車行業上市公司高管的學歷水平與盈余管理呈顯著負相關。（3）汽車行業上市公司高管的任職時間與盈余管理呈顯著正相關。總體來說，由于高管是企業生產經營的管理者和政策制定者，其行為受年齡、學歷水平、任職時間等因素的影響，會對企業盈余管理有顯著影響。

（二）建議

1.建立健全相關法律法規，完善公司治理結構，加強對公司經營管理層的監督和制衡。目前，我國上市公司信息披露制度尚不完善，上市公司高管仍有很大的盈余管理空間。為防止公司高管出于短視或自身利益操縱企業盈余，應建立健全信息披露制度和相應的懲罰措施，以此約束高管行為，使其更注重公司的長遠發展。對于盈余管理程度較高的公司和相關高管人員，應充分發揮注冊會計師作為第三方的監督職能，加強對公司的外部監督。同時，上市公司應定期對高管進行培訓，提升其法律意識及風險意識，幫助高管正確認識盈余管理行為。

2.優化高管年齡構成。公司高管的年齡對盈余管理具有負向影響，為此，公司在進行職位任命時，不可忽略高管年齡這一重要因素，在選聘一些經驗豐富的管理者的同時，也要為企業注入年輕血液，在高管團隊中引進具有高學歷和靈活思維能力的年輕高管，優化高管的年齡結構，降低高管團隊的平均年齡，從而有效防范盈余管理行為。

3.提高高管的學歷水平和綜合素質。較高的學歷水平可以在一定程度上提高人們的認知能力和學習能力，同時，學歷水平越高的人往往擁有更好的綜合素質，這有利于公司治理和防范處于灰色地帶的盈余管理行為。目前我國仍有許多高管學歷較低，憑借經驗來管理公司，從長遠看來，這不利于公司的發展。為此，公司應組織系統的學習和培訓，將理論與實踐相結合，提高高級管理人員的整體素質，選拔具有較高學術背景的人員擔任高管或鼓勵高管進修學習，從而更好地防范盈余管理，提高經營業績。

4.適當降低高管任期，關注任期較長的高管。隨著高管任職時間的增加，很可能導致團隊內部小團體的形成，從而降低合作效率，長期任期的經歷也會給高管團隊成員進行盈余管理提供條件。此外，隨著任職時間的延長，高管的知識結構不斷固化乃至僵化，對組織的心理依賴程度不斷增加，預期工作轉換成本也將不斷增大，進行管理防御的動機則會不斷增強，盈余管理的可能性會提高。因此，可以通過輪崗制度，適當降低高管任期，以避免高管在同一職位任職時間過長。同時，可以在公司內部設置某一數值為任期關注值（如行業平均任期4.5年），對于任職時間超過任期關注值的高管人員，公司應給予充分關注，從而降低高管人員進行盈余管理的可能性。