盈余管理的研究框架与计量模型

6．3　盈余管理的研究框架与计量模型

6．3．1　盈余管理计量模型的选择和调整

已有的研究已经发展出非常多的盈余管理的计量模型，比较常见的有：①DeAngelo（1986）模型；②Healy（1985）模型；③Jones（1991）模型；④修正的Jones模型（Dechow 、 Sloan和Sweeney，1995） ；⑤行业模型（Dechow 、Sloan和Sweeney，1995） ；⑥截面Jones模型（DeFond和Jiambalvo，1994） ；⑦截面修正的Jones模型（DeFond和Jiambalvo，1994） ；⑧KS模型（Kang和Sivara‐makrishnan，1995） ；⑨Beneish模型（Beneish，1997）。另外还有一些上述模型的变体和其他模型。

在这些盈余管理计量模型中，有些属于时间序列模型，有些属于截面模型。时间序列模型往往根据每个公司估计期间时间序列上的数据，给每个公司估计出一个总应计利润和主导变量之间的回归系数。因此，使用时间序列模型需要样本公司具有较长时间序列的数据，同时要求样本公司在估计期没有系统性的盈余管理。截面模型往往根据时间期（假设的盈余管理发生期）每个行业的公司数据，给每个行业估计出一个总应计利润和主导变量间的回归系数。因此，截面模型不要求样本公司具有较长时间序列的数据，但是截面模型内在地假设样本公司在同行业中没有显著的差异。无论是时间序列模型还是截面模型，都依赖于一些特定的假设，而这些假设难以对所有样本公司都成立。

对于中国股票市场的盈余管理研究来说，目前使用时间序列模型的可能性很小。原因主要有以下几点：①我国股票市场发展时间还很短暂，大部分上市公司上市时间短，不满足使用时间序列模型的条件；②时间序列模型内在地假设样本公司在估计期没有系统性的盈余管理，而根据国内已有的实证研究文献，中国股票市场上上市公司存在着普遍性的盈余管理（陈小悦、肖星和过晓艳，2000） ；③如前文所述，中国股票市场上市公司的会计核算制度处于一个不断变更和完善地过程中，而会计核算制度的变更会给使用时间序列模型计量盈余管理造成混乱。因此，我们认为，在目前情况下不宜使用时间序列模型。

针对美国市场的实证研究结果表明，截面Jones模型以及截面修正的Jones模型比其时间序列模型更能有效地揭示出公司的盈余管理程度（Subra‐ manyam，1996 ； Bartov 、 Gul和Tsui，2001）。夏立军（2003）针对中国股票市场和各种盈余管理计量模型进行了研究，选取了截至2000年12月31日的沪、深两市的样本公司1066家，根据盈余管理计量模型计算出的非正常性应计利润与公司是否具有边际ROE正相关关系的办法来衡量各个模型是否能够准确地揭示出盈余管理，以截面Jones模型和KS模型为基础发展出不同的调整方法，通过检验各模型估计出的非正常性应计利润和因公司配股动机引起的盈余管理之间的关系初步对各个模型进行了评估。最终得出结论，建议针对中国股票市场的盈余管理研究，在使用盈余管理计量模型时，优先考虑基本Jones模型或调整KS模型，并且分行业估计行业特征参数，同时使用线下项目前总应计利润作为因变量估计特征参数，然后将包含线下项目的总应计利润与估计出正常性应计利润之间的差额作为非正常性应计利润。而且从其过程中的各种分析中可以看出，调整的KS模型在计量盈余管理程度方面有着明显的优势。

6．3．2　模型假说

融资理论告诉我们，企业融资来源大致分为内源融资和外源融资，内源融资主要是通过内部留存收益的积累来实现，而外源融资主要分为股权融资和债券融资。融资行为的差异会从不同角度影响企业的资本结构。 “啄食”理论认为公司的融资偏好依次为内源融资、债券融资、股权融资，而这样的融资偏好顺序从根本上说是由于信息不对称和代理问题的存在所引起的，而这些问题又会通过盈余管理这一窗口反映出来，因此本书所设定的用来描述企业融资行为的变量包括四个方面，即内源融资、股权融资、债务融资和资本结构变动。

第一，由于我国股票市场监管漏洞较多，使得我国股票融资方式的成本较低，但股票市场上的IPO和增发配股等融资模式的审核程序较为繁琐，各种要求比较严格，因此预测我国上市公司为了获得股权融资会进行较多的盈余管理。由此，本书作出以下假说：

假说一：中国上市公司的股权融资量与盈余管理程度成显著的正相关关系。

第二，由于中国的银行贷款额度受到宏观调控的程度较大，而企业为了抓住良好的贷款时机通常会对自己的财务报表进行及时的粉饰，从而达到商业银行对于所贷款企业的业绩和风险等方面的要求。从另一个角度来讲，不同的银行贷款需求也会有不同的业绩和风险方面的需求。例如，短期贷款需要企业的流动资金较为充足，经营连续性较好，财务状况较为稳定，而长期贷款则对企业未来的盈利能力有较强的关注度。因此，企业可能会根据各种要求不断地调整自己的盈余报告。由此，本书作出以下假说：

假说二：中国上市公司的债权融资量与盈余管理程度成显著的正相关关系。

第三，根据优序理论，企业融资的选择首先是内源融资，如果内部的留存收益足够的话，企业就不会再进行其他的融资，盈余管理的前提是信息不对称，对于内部融资意义不大。由此，本书作出以下假说：

假说三：中国上市公司的内源融资量与盈余管理程度成负相关关系。

由上面的分析可知，盈余管理对融资行为的影响必然导致资本结构的变动与盈余管理的关系，但同时我们也考虑到为了追求恰当的资本结构，从而做出的调整融资策略的影响。因此，以调整资本结构为目标的盈余管理行为也是很有可能的，但具体是正相关还是负相关关系不能确定。由此，本书作出以下假说：

假说四：中国上市公司资本结构与盈余管理程度相关。

6．3．3　变量选择

1 ．盈余管理程度变量

根据上述的分析以及夏立军（2003）对各种模型的检验的结果，又因为大多数研究者运用的都是Jones模型得出了相关的结论，本书决定采用调整的KS模型进行对盈余管理程度的计量，Kang和Sivaramakrishnan（1995）在对各应计利润项目与主营业务收入、成本费用以及固定资产的关系进行分析的基础上，发展出了KS模型。此模型先计算正常性应计利润的余额，模型如下：

式中： b_2，i＝AR_i，t－1／REV_i，t－1； b_3，i＝（INV_i，t－1＋OCA_i，t－1－CL_i，t－1）／EXP_i，t－1；b_4，i＝DEP_i，t－1／PPE_i，t－1； AB_i，_t为第t期公司i的应计利润余额； AR_i，t－1为第t－1期公司i的扣除税收返还后的应收款项； REV_i，t－1为第t－1期公司i的净销售收入； INV_i，t－1为第t－1期公司i的存货； OCA_i，t－1为第t－1期公司i的现金、应收款型和存货以外的其他流动资产； CL_i，t－1为第t－1期公司i的流动负债扣除应交税金和一年内到期的长期借款后的余额； EXP_i，t－1为第t－1期公司i的经营费用（包括销售、扣除折旧后的销售费用和管理费用） ； DEP_i，t－1为第t－1期公司i的折旧和摊销； PPE_i，t－1第t－1期公司i的财产、厂房和设备； α₁，α₂，α₃，α₄的估计值使用同样的模型在估计期回归取得。

公司事件期实际的应计利润余额和估计出的正常性应计利润余额之间的差额即为非正常性应计利润。 KS模型看似复杂，其实思想非常简单。该模型的内在假设相当于：对每个公司来说，在当期和上一期间，其销售收入与应收款项之间，成本费用与存货及应付款项之间，折旧摊销与财产、厂房和设备之间的比率保持稳定。这样，公司的应计利润余额就主要由销售收入、成本费用和固定资产来决定。

由于时间序列模型在中国股票市场还不适用，我们根据KS模型的建模思想，对KS模型进行调整，将其改为截面模型，并将其内在假设改变为：在同一行业内，不同公司具有类似的应收账款周转率、存货和应付账款周转率以及固定资产折旧率。这样，我们可以使用截面数据对公司的正常性应计利润进行估计，模型如下：

式中：NAD_i为经过上期期末总资产调整后的公司i的正常性应计利润； REV_i为公司i当期主营业务收入； COST_i为公司i当期主营业务成本； PPE_i为公司i当期期末固定资产价值； A_i为公司i上期期末总资产； α₁，α₂，α₃，α₄为行业特征参数。

这些行业特征参数的估计值根据以下模型，并运用经过不同行业分组的数据进行回归取得：

式中：a₁，a₂，a₃，a₄为α₁，α₂，α₃，α₄的OLS估计值； ETA_i为公司i的总应计利润； ε_i为剩余项，代表各公司总应计利润中的非正常性应计利润部分；其他变量含义与式（6．2）相同。

非正常性应计利润即为

ETA_i－NDA_i＝DA_i

2 ．公司融资行为变量选择

净股权融资量、净债务融资量和净内源融资量分别用公司财政年度权益净发行率ΔE／A 、债务净变动率ΔD／A和留存收益净变动率ΔER／A来表示，其中，A为期末资产总额。净资本结构变动量使用上市公司的杠杆率（资产负债率的变动量）来表示，即

在资产负债表项目下，当期权益变化ΔE等于普通股权益和优先股权益的变化之和，当期负债变化ΔD等于短期负债变化、应付票据变化、长期借款变化、应付债券变化和可转化债券之和。

3 ．控制变量选择

考虑到其他可能对企业融资变化和融资倾向造成影响的因素，应当引入相应的因素作为控制变量。主要的因素包括：

（1）公司规模。本书采用lnSize，即公司当年期末资产总额的自然对数。

（2）净资产收益率。在我国，由于特殊的监管政策，净资产收益率成为了很多上市公司盈余管理的目标，因此本书还选择了净资产收益率作为又一控制变量。

（3）公司的投资机会。本书用市净率代表投资机会。市净率，即公司的市值与其账面价值之比。实际上有人用托宾Q来代表公司的投资机会，托宾Q值的含义是公司的市值与其公司重置成本之比，由于公司的重置成本不容易计量，涉及各种资产评估，因此该值的使用通常就用公司的市值与账面价值之比，即Q＝M／B来代替。其中，M为上市公司的市值，B为公司的账面价值，通常使用当期的期末资产额代替。在市净率的选择上，本书借鉴国外对该问题研究的通行处理办法，采用平均Q值代替边际Q值来控制公司的投资机会。

（4）公司治理结构变量。由于在中国，国有企业和民营企业的融资渠道会有很大的差别：民营企业的实际控制人对公司业绩的关注度会更加高，由于我国股票市场监管制度不严谨，可以钻的空子更多，融资行为可能会更加偏好于股权融资；而对于国有企业来说，银行贷款的渠道可能更加方便，因此债务融资渠道更加畅通。因此，本书决定加入虚拟变量对这一状况进行区分。如果是国有企业则设为1，民营企业则设为0 。

上述相关变量的名称及其含义列于表6.1 。

表6．1　所有变量名称及其含义

续表

4 ．模型设定

为了分析公司盈余管理与融资行为的关系，本书设计如下基本模型。其中，由于从理论上讲，企业如果决定在下一年进行融资活动，会在上一年的会计报表中进行盈余管理的行为，所以应该采用滞后一期的盈余管理程度变量进行回归。

说明：为了保持一致性，四个模型基本的控制变量设置暂时相同，之后根据具体数据回归结果进行添加或删减控制变量以确保结论的有效性。

5 ．样本选择

由于本书采用截面数据，如果选取A股市场全部股票的话，每一年的数据量大概有1000～1500，因此本书拟选择2006—2008年我国沪、深两市上市公司的A股非金融类上市公司财务数据为样本数据。故剔除PT或者ST类上市公司，这些公司的财务状况不正常，故剔除在研究范围之外；剔除财务数据不全的上市公司，以免出现估计偏差；剔除账面杠杆率大于1或者小于0的公司，从账面价值来看，一般不会出现此种现象，若属于异常数据，予以剔除。用以上原则选择的上市公司的公开财务报表中的数据进行一系列的处理，最后进入描述性统计分析和回归分析。

经过对样本数据的处理得出数据量和类型如表6．2所示。

表6．2　数据量