ST公司“摘帽”行为中盈余管理的识别

    周莎 章之旺

    

    

    

    【摘 要】 文章选取沪深两市A股和中小板上市公司中的ST公司为样本，基于Benford法则，计算ST公司被特别处理之前三年至“摘帽”年度的资产负债表、利润表和现金流量表的财务报表偏离度，以推断上市公司是否为了“摘帽”进行盈余管理。研究发现基于Benford法则计算FSD值的方法可以识别出ST公司在“摘帽”行为中进行了盈余管理;从利润表和现金流量表看，T+1與T年间偏离和差异显著，可认为是避免连续亏损进行了盈余管理;从整体看，资产负债表和现金流量表中的差异比利润表中的差异更显著，可以认为ST公司主要进行的是真实盈余管理，加大了监管机构发现问题的难度。

    【关键词】 盈余管理; Benford法则; 财务报表偏离度（FSD）; ST公司

    【中图分类号】 F275? 【文献标识码】 A? 【文章编号】 1004-5937（2021）07-0039-10

    一、引言

    高质量的财务报告是维系资本市场资源配置效率，促成市场参与者之间有效订约的关键要素。然而，纵观国内外上市公司出于规避监管或自利的动机，借助各种盈余管理手段粉饰财务报表的现象屡见不鲜。基于此，对上市公司盈余管理的研究一直是公司财务研究的焦点问题，而如何识别盈余管理是盈余管理研究的首要命题。

    特别处理（Special Treatment，简称ST）是我国证券市场特有的对出现财务异常状况上市公司的特别标识。我国证券交易市场规定A股上市公司连续两年净利润亏损将被异常处理，如果连续三年亏损则会被停止交易甚至被退市。ST制度旨在警示上市公司和投资者关注公司的运营和投资风险。ST期间的股票交易须遵循下列规则：（1）股票报价日涨跌幅限制为5%;（2）股票名称改为原股票名前加ST;（3）上市公司的中期报告必须审计。严格的监管和严重的负面影响给ST公司带来了巨大的压力。另外，我国上市公司多数实行的是经营目标责任制或者股权激励制度，公司管理者的报酬与业绩挂钩，退市会直接影响高管所持股份的价值和薪酬水平，高管有强烈的“摘帽”意愿。按照监管机构的预期，ST公司实现“摘帽”的恰当路径应当是通过资产置换、债务重组、管理重组等措施实质性改善经营和财务状况，以达到年报盈利、最近一个会计年度的每股净资产为正值等“摘帽”条件。但这一路径一般很难在短期内奏效，于是ST公司有动机借助各种见效快的盈余管理手段粉饰财务报表，从而达到“摘帽”目的。据WIND数据库统计，我国A股上市公司的退市率从未超过1%。

    本文选取ST公司为样本，基于Benford法则计算资产负债表、利润表和现金流量表三大报表的FSD值（Financial Statement Divergence Score，缩写FSD），对ST公司被特别处理之前三年至“摘帽”前一年（T-3至T+N）的三大报表进行实证分析，以检测上市公司是否为了“摘帽”实施盈余管理。此外，还通过计算盈余管理测度指标——应计质量，并将其结果与FSD值进行比较，以验证Benford法则计算FSD值识别ST公司“摘帽”行为中盈余管理的有效性。

    二、文献综述

    （一）盈余管理的概念

    在盈余管理研究不断探索的过程中，一直没有对盈余管理的概念界定达成一致意见，处于百家争鸣的状态，主要分为广义观点和狭义观点。

    广义观点认为盈余管理就是管理人员为谋取利益而针对财务报表等对外披露信息所实施的一切行为。在契约理论的基础上，Schipper Katherine[ 1 ]认为盈余管理就是企业管理层为获得私人利益而实施的信息控制干预行为。这种观点把盈余管理动机定位于个人利益，现在看来，没有全面表达盈余管理的内涵。Healy等[ 2 ]认为盈余管理是企业管理人员利用自身的职业判断，在对外披露必要信息时操纵披露内容来误导信息使用者和利益相关者的行为。这个定义在广义范围内对实施者的动机做了概括，即产生误导以达到各种可能存在的目的。

    狭义观点以Scott[ 3 ]为代表，他把盈余管理定义为企业管理者为了最大化利益或企业市值，而对会计政策进行最优选择。这种定义对盈余管理行为做了限制，只包括通过选择会计政策来达到目的。

    我国学者在国外研究的基础上提出了自己的观点。魏明海[ 4 ]首次提出从“经济收益观”和“信息观”解释盈余管理，并认为以信息观来看待盈余管理更有意义，故盈余管理是企业管理层为了对外部信息使用者产生误导，旨在影响使用者的判断能力和会计选择。宁亚平[ 5 ]认为盈余管理不同于会计舞弊，是不对公司整体价值总和产生影响的前提下，企业管理层在遵循会计准则和法律的基础上实施的盈余操纵。

    本文将盈余管理理解为，企业管理者为使利益相关者判断产生偏差而利用他们之间的信息不对称变更相关信息的行为。

    （二）盈余管理的手段

    学术界普遍认可将盈余管理划分为应计盈余管理和真实盈余管理两种，二者的区别在于行为是否改变了正常的经营活动。

    谢柳芳等[ 6 ]认为，应计盈余管理是指公司管理层结合自身或者会计专业人员的判断，通过改变会计政策或会计估计、调整某些账户或在准则允许的范围内进行转换，实现盈余变动的过程。王良成[ 7 ]认为，收入可以通过应计盈余管理进行调整，但对现金流量表的影响有限。

    刘建伟和郑开焰[ 8 ]认为，所谓真实盈余管理，是指违反会计准则或虚构交易，通过虚构收入、费用、成本，调整企业的盈利能力的行为。周爱民和遥远[ 9 ]发现股价崩盘风险和真实盈余管理行为正相关，并且真实盈余管理的影响大于应计盈余管理的影响。许文静和王君彩[ 10 ]发现我国退市制度的改革一定程度上抑制了真实盈余管理行为，而应计盈余管理动机不受影响。

    （三）ST公司盈余管理研究综述

    姜国华和王汉生[ 11 ]研究发现，当ST公司面临退市危机时，ST公司高管的目光往往放在保住上市资格上，无暇顾及公司的发展，甚至通过牺牲公司的经营能力等极端盈余管理手段帮助自身“摘帽”。吴世农和章之旺[ 12 ]通过实证研究1998—2002年沪深A股市场上40家ST“摘帽”公司发现，ST公司虽然通过扭亏为盈“摘帽”，但是公司权益市场价值并没有隨着公司的状态恢复正常而提高。蔡春等[ 13 ]研究发现由于我国证券市场上市公司资格的稀缺性，ST公司在面临退市危机时有强烈的盈余管理动机，为了保住上市资格，避免浪费上市公司的壳资源，ST公司通过盈余管理行为改善其业绩状况。赵海云和许可[ 14 ]研究指出，ST制度在我国当前证券市场环境下很难发挥应有的作用，因为ST公司拥有上市公司的资格，很多企业选择通过和ST公司资产重组达到借壳上市的目的，部分投资者对这种ST公司有特别的青睐，ST制度的风险警示作用遭到了大幅削弱。王亚君和王莉华[ 15 ]研究发现，ST公司有强烈的欲望扭亏为盈，但是受自身条件限制很难在短时间内依靠合理手段自行“摘帽”，此时“摘帽”的欲望就转化为实施盈余管理的动机，谋求在短期内快速实现“摘帽”。贾天明和雷良海[ 16 ]认为ST制度仍然发挥着重要的作用，对促进证券市场发展、降低投资风险仍然有可圈可点之处，但是ST制度存在漏洞，给盈余管理创造了条件，需要及时补充和完善。陶启智等[ 17 ]研究发现，当ST制度逐步完善后，ST公司的退市风险增加，ST公司通过盈余管理“摘帽”的动机反而增加了。周晓萍等[ 18 ]认为我国证券退市制度不能发挥作用的主要原因是退市的量化指标易被规避，而非量化指标易被人为操纵，退市程序缺少市场评估。

    ST公司的盈余管理是我国盈余管理研究的重要分支，防止暂停上市、提高职工薪酬、维护企业形象、拓宽融资渠道等动机促使ST公司实施盈余管理。

    三、研究设计

    （一）样本选择与数据来源

    本文选取沪深两市A股和中小板上市公司1998—2018年间的ST公司为研究样本，数据来源于CSMAR数据库，数据处理工具为Excel2016和SPSS22.0。

    在CSMAR数据库的ST公司子库中，关于字段Chgtype（变动类型）的定义为：A代表正常上市，B代表ST，D代表*ST，C代表PT，S代表暂停上市，T代表退市整理期，X代表终止上市。凡是由A转为其他状态再转回A的，记作一个样本，一家公司若N次被ST，则记作N个样本。

    以样本代码000004为例，1999年第一次“戴帽”（T），2001年“摘帽”;2006年第二次“戴帽”（T），2011年“摘帽”，按两个ST样本计算。第一个样本取1996年（T-3）、1997年（T-2）、1998年（T-1）、1999年（T）、2000年（T+1）计算各年FSD值。第二个样本取2003年（T-3）、2004年（T-2）、2005年（T-1）、2006年（T）、2007年（T+1）、2008年（T+2）、2009年（T+3）、2010年（T+4）计算各年FSD值。

    按照以上取样标准，共获得669个ST样本，其中沪市A股318个，深市A股301个，中小板50个。

    （二）研究方法

    1.基于Benford法则计算FSD值

    利用FSD值与Benford法则相结合的方法识别盈余管理，不需要时间序列或横截面数据来估计，不需要前瞻性信息，基本上对每个拥有会计信息的公司都是可用的，且事先与公司的经营业绩和商业模式无关，不需要了解公司内部的隐秘消息，只使用公开的消息就可以操作。

    （1）Benford法则

    1938年，美国物理学家Benford发现了Benford法则[ 19 ]：一组随机发生的数字的首位数（下文统称前导数字，例如1 564.2的前导数字是1）存在一定规律，越小的数字出现的比率越高，前导数字的分布整体呈对数分布。频率计算见式（1）：

    P（n）=log（1+■），n为前导数字，取值范围1～9 （1）

    计算结果显示1出现的频率最大，为30.10%，2出现的频率次之，为17.61%，以此类推，随着数字的变大，出现的频率在逐步减少，9出现的频率仅4.58%（见表1）。

    （2）FSD值的计算

    FSD指标由Amiram[ 20 ]研究提出，基于平均绝对偏差统计量，将公司年度财务报表中数据前导数字的实际分布与Benford法则定义的期望分布进行比较，适用于年度财务报表数据中前导位数的分布。在测量符合Benford法则的情况时，参考借鉴Amiram提出的两个统计量：Kolmogorov-Smirnov（简称KS）统计量和Mean Absolute Deviation（简称MAD）统计量。

    1）KS（Kolmogorov-Smirno）

    KS累积平均绝对偏差统计量是FSD评分下的一个独立统计指标，计算的是报表数据前导数字实际分布与Benford法则期望分布的最大偏差，由数字从1到9的实际分布与期望分布之间的累积差决定。KS计算见式（2）：

    KS=MAXAD1-ED1，（AD1+AD2）-（ED1+ED2），……，（AD1+AD2+…+AD9）-（ED1+ED2+…+ED9）

    （2）

    其中AD是报表数据前导数字的实际分布频率，ED为该数字在Benford法则定义的期望分布概率，下标数字表示前导数字。例AD1表示前导数1的实际分布频率，ED1表示前导数1在Benford法则定义的期望分布概率。以前导数3为例，KS统计值等于前导数1的实际频率-期望频率的绝对差和前导数2的实际频率-期望频率的绝对差以及前导数3的实际频率-期望频率的绝对差三者中的最大值。KS统计量越小越说明KS服从Benford法则的理论分布，反映进行盈余管理的可能性就越低。

    2）MAD（Mean Absolute Deviation）

    MAD平均绝对偏差统计量是FSD评分下的另一个独立统计指标，计算的是每个数字的实际分布频率从1到9与Bentord法则定义的期望分布频率之间的绝对差之和除以所使用的前导位数。以前导数3为例，MAD统计值等于前导数1的实际频率-期望频率的绝对差、前导数2的实际频率-期望频率的绝对差、前导数3的实际频率-期望频率的绝对差三者的算术平均值。

    由于MAD中的分母是前导数字，这个统计量对标度（前导数字1至该前导数字频率的总和）不敏感，随着前导数字的增加，这个统计指标变得更加有用，而KS随着前导数字的增加，统计量变得更加敏感。因此不需要确定的临界值来测试MAD的分布，MAD统计的规模不变性使得在审查大量数字以及在比较各公司各标准年度的财务报表时很有用。MAD的计算见式（3）：

    MAD与KS计算方法不同，但其计算结果整体趋势是一致的，值越小越符合Benfrod法则定义的期望分布，盈余管理的可能性就越低。

    2.盈余管理测度指标应计质量的计算

    为了进一步验证ST公司是否存在盈余管理，选取经典盈余管理测度指标应计质量进行计算，并比较其与FSD分析结果的差异。

    通过反映营运资本与经营活动产生的现金流量净额间的变化，Dechow和Dichev[ 21 ]构建了如下线性回归模型衡量应计质量：

    其中，营运资本变动额（？驻WCt）为应计额，CFO为经营活动产生的现金流量净额，t为标准年度第t年，？着为残差项，b0为截距项，b1为第一个解释变量的系数，b2、b3的含义依次类推。

    回归模型的残差反映的是与现金流量无关的应计额，而残差的标准差即可代表应计质量。标准差越大，则应计质量越低。

    四、实证结果与分析

    （一）资产负债表FSD值及组间差异T检验

    从T+7年度开始往后，样本量降至35以下，不纳入对比分析。后文的利润表、现金流量表分析同此处理。

    结合表2和图1可以看到：从T-3到T+6年度，T-3年度FSD-KS值最小，均值为10.9941，T+6年度最大达到13.9731，各年间整体呈上升趋势，说明资产负债表数据都有偏离，并且从ST前第三年开始，偏离度越来越大。T年之后的均值和标准差明显高于其前三年，说明ST之后的偏离程度明显大于之前，有理由怀疑样本公司临近ST进行了盈余管理，ST之后的盈余管理程度更严重。

    结合表2和图2可以看到：T-3年度FSD-MAD值最小，均值为4.0648，T+6年度最大，为4.7875，除了年度T+4之外，各年FSD-MAD值整体呈上升趋势，说明偏离程度逐步变大。T年之后的均值和标准差的年间差距与T年之前的差距较FSD-KS值更加明显，进一步验证了样本公司“摘帽”中进行了盈余管理。

    基于T检验描述性统计量表的结果分析和假设，每个标准年度的FSD-KS和FSD-MAD平均值均不相等，存在差异，因此设计了ST当年开始的标准年度与标准年度之前的年度进行两两组合，对其平均值之间的差异进行独立样本T检验，以分析其差异是否达到显著性，本文关注的显著性水平分别是1%、5%、10%，见表3。

    从表3可以看出，以T、T+1、T+2、T+3、T+4、T+5、T+6作为标准年度进行对比时，标准年度会计期间与ST及其之前会计期间的差异T检验都表现出显著的差异性，且绝大多数显著性水平较高。

    FSD-KS统计量达显著性水平的共有31组。其中显著性达到***（1%）的有24组，密集分布在T+1、T+2、T+3、T+4、T+5、T+6分别与T-3、T-2、T-1、T组间;显著性达到**（5%）的有两组，分别是T-2、T-1与T;显著性达到*（10%）的有5组，具体是T+1分别与T+2、T+3、T+4、T+5、T+6。而从标准年度T+2开始与后续各年差异不显著。

    FSD-MAD统计量组间差异达显著性水平的有30组，同样集中在标准年度与ST及其之前各年度。其中显著性达到***（1%）的有22组，分别是T+1与T-3、T-2、T-1，T+2与T-3、T-2、T-1、T，T+3与T-3、T-2、T-1、T，T+4与T-3、T-2、T-1，T+5与T-3、T-2、T-1、T，T+5与T-3、T-2、T-1、T;显著性达到**（5%）的有4组，分別是T-3与T，T+2与T+1，T+3与T+1，T+4与T;显著性达到*（10%）的有4组，分别是T-2与T，T与T+1，T+1分别与T+5、T+6。

    结论：ST当年至“摘帽”年度的显著性明显高于ST之前，有理由推断ST公司在“戴帽”后进行了盈余管理。

    （二）利润表FSD值及组间差异T检验

    从表4和图3来看，T+4年度FSD-KS值最小，均值为19.0295，T+6年度最大，为22.4885，FSD-KS值T+1年度与T年度的差距显然变大，有理由怀疑是试图通过盈余管理避免连续亏损。整体无明显趋势，在T+6、T+2和T+3年度相对较大，说明各年间财务数据都有偏离，T+6、T+2和T+3年度偏离更加严重。

    从表4和图4来看，T年度FSD-MAD值最小，均值为6.6841，T+6年度最大，为7.3453，FSD-MAD值T+1年度与T年度的差距显然变大，进一步验证试图通过盈余管理避免连续亏损。整体无明显趋势，在T+6、T+2和T+3年度相对较大，说明各年间财务数据都有偏离，T+6、T+2和T+3年度偏离更加严重。

    由表5可以看出，FSD-KS统计量组间差异达显著性水平的有18组。其中显著性水平达到***（1%）的有8组，分别是年度T-2与T、T+4，T-1与T，T与T+2、T+3、T+6，T+2与T+4，T+4与T+6;显著性水平达到**（5%）的有5组，分别是T-3与T，T-1与T+4，T与T+1，T+1与T+4，T+3与T+4;显著性水平达到*（10%）的有5组，分别是T-3与T+4、T+6，T-1与T+6，T与T+5，T+4与T+5。标准年度T、T+1、T+2、T+3、T+4、T+5、T+6与ST之前年度达到显著性水平的组略多于与ST后。

    FSD-MAD统计量组间差异达到显著性水平的有12组。其中显著性水平达到***（1%）的有6组，分别是年度T-2与T、T+4，T-1与T，T与T+1、T+2、T+3;显著性水平达到**（5%）的有4组，分别是T-3与T+1、T+3、T+6，T与T+6;显著性水平达到*（10%）的有两组，分别是T-1与T+2，T+2与T+4。标准年度T、T+1、T+2、T+3、T+4、T+5、T+6与ST之前年度达到显著性水平的组略多于与ST后。

    T+1与T年度间的FSD-KS统计量组间差异显著性水平达到5%，FSD-MAD统计量组间显著性水平达到了1%，可推断ST公司为避免连续亏损，在T+1年加强了盈余管理。

    （三）现金流量表FSD值及组间差异T检验

    结合表6和图5可以看出：FSD-KS均值最小为15.6838，在T年度，最大为17.8595，在T+5年度;T+2与T+3年差距在各连续两年间差距中最大，为1.0092，T年与T+1年差距在各连续两年间差距中第二，达到0.9595;以标准年度T为分界，FSD-KS值大小有明显差异。T年之后的结果明显高于其之前，从T-3到T+6间，偏离程度呈波动变大的趋势，可以推断为避免连续亏损以及“摘帽”过程中进行了盈余管理。

    结合表6和图6可以看出，FSD-MAD均值最小为5.4311，在T-3年度，最大为6.3886，在T+6年度;T年与T+1年差距在各连续两年间差距中最大，达到0.3722。从T-3到T+6，除了T-1稍有波动外，整体呈整齐的上涨趋势，说明偏离程度逐年变大，进一步验证为避免连续亏损以及在“摘帽”过程中进行了盈余管理。

    从表7可以看出，现金流量表以T+1、T+2、T+3、T+4、T+5、T+6年度作为标准年度进行对比时，标准年度会计期间在与ST前的会计期间的差异T检验基本都表现出显著的差异性，在与ST后的会计期间的差异T检验基本都不存在显著的差异性，该显著性的表现与资产负债表所表现出来的较为相似，这可能是由于资产负债表与现金流量表之间的勾稽关系造成的。

    FSD-KS统计量组间差异达到显著性水平的共有23组。其中显著性水平达到***（1%）的有8组，具体是年度T-3分别与T+3、T+5，T-2与T+3，T-1与T+3、T+5，T分别与T+3、T+4、T+5;显著性水平达到**（5%）的有13组，具体是T-3分别与T+1、T+2、T+4、T+6，T-2分别与T+4、T+5，T分别与T+1、T+2、T+4、T+6，T-1分别与T+1、T+2、T+6;显著性水平达到*（10%）的有两组，具体是年度T-2与T+6，T+1与T+3。

    FSD-MAD统计量组间差异达到显著性水平的共有26组，其中显著性水平达到***（1%）的有24组，具体是年度T-3、T-2、T-1及T分别与T+1、T+2、T+3、T+4、T+5、T+6;显著性水平达到*（10%）的有两组，具体是T+1分别与T+5、T+6。

    结论：ST当年至“摘帽”年度的显著性明显高于ST之前，推断ST公司在“戴帽”后进行了盈余管理。FSD-MAD统计量组间差异达到显著性水平的有26组，其中显著性水平达到***（1%）的就有24组;FSD-KS统计量组间差异达到显著性水平的共有23组，其中显著性水平达到***（1%）的有8组。FSD-MAD统计量优于FSD-KS统计量。

    （四）基于Benford法则计算FSD值实证分析结果

    由上述对三张报表的FSD值分析，可以看出ST前后的FSD-KS统计量和FSD-MAD统计量确实存在显著的差异，造成这种差异的原因就是ST公司通过盈余管理达到“摘帽”的目的。其中，T+1与T年的年间差异在利润表和现金流量表中较其他相邻年间明显，可以认为公司为避免亏损进行了盈余管理。另外，资产负债表和现金流量表ST前后表现出来的差异较为显著，FSD-KS和FSD-MAD统计量组间差异显著性水平达到**（5%）的都超过了20组，而利润表中ST前后表现出来的差异相对不是特别显著，但其各标准年度的FSD值均高于资产负债表和现金流量表。综上所述，可以认为ST公司“摘帽”行为中主要进行了真实盈余管理。

    （五）盈余管理测度指标——应计质量

    根据Dechow和Dichev[ 21 ]构建的线性回归模型衡量应计质量计算的ST公司标准年度T-3至T+6的残差标准误参见表8及图7。发现从T-1年度直至T+3年度，模型的估计标准误呈显著上升趋势，可见ST公司在预计会被ST之前即开始实施盈余管理，该计算结果与FSD值的计算结果基本一致，表明FSD值对ST公司盈余管理的识别是有效的。

    五、结论

    本文基于Benford法则，通过对ST公司资产负债表、利润表和现金流量表的不同标准年度FSD值的计算和观察，并进行统计检验，再结合盈余管理测度指标应计质量的验证，得到以下结论：基于Benford法则计算FSD值的方法可以有效识别出ST公司在“摘帽”行为中进行了盈余管理;ST公司“戴帽”后为避免连续亏损进行了盈余管理;資产负债表和现金流量表的差异显著性高于利润表，ST公司主要进行的是真实盈余管理。研究启示为：第一，盈余管理是否存在必要性？在当前中国证券市场还没有完善的情况下，制度可能存在缺陷，例如上市公司连续三年亏损就面临着退市的风险，这种单一的评判标准可能不适合对企业评判的严谨性。第二，利用FSD值与Benford法则相结合的方法，不仅可以用在识别盈余管理方面，而且可以运用在识别审计、会计造假等方面。

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