存货_应收账款与审计舞弊风险相关性的检验__省略_国上市公司的全样本和舞弊公司配

审计

2008年8月第30卷第8期

　　　　　　　　　　　山/西/财/经/大/学/学/报　　　　　　　　　　　　　

Aug.,2008

Vol.30No.8

财务与会计

存货、应收账款与审计舞弊风险相关性的检验

———基于我国上市公司的全样本和舞弊公司配对样本的检验

路云峰,刘国常

(暨南大学管理学院,广东广州510632)

[摘　要]选取了2001年到2005,行处理,一种是采用全样本剔除极端值得到样本后进行检验,。对相关公司违规处理数据的检验表明,上市公司应收账款越多,;,只是在部分行业呈现出显著的正相关关系。

[关键词];;　违规

[[]A　　　　　　[文章编号]1007-9556(2008)08-0115-10

TheRelationshipTestbetweenFraudRiskandtheRatioofInventoryandAuditingCheating

———BasedontheWholeSampleandtheMatchedSamplefromChineseListedCompanies

LUYun-feng,LIUGuo-Chang

(SchoolofManagement,JinanUniversity,Guangzhou510632,China)

Abstract:Thispaperexaminestherelationbetweenthefraudriskandtheratioofinventoryandauditingcheating.Throughthedataof

thecorporationlistedinShanghaiandShenzhenstockexchangemarketfrom2001to2005,thispaperfindssomeresultsauditingcheatinghasposi2tiverelationshipwithfraud;butinventoryhasnoexplicitrelationshipwithfraudexceptsomeindustry’data.

KeyWords:corporatecharacter;fraudrisk;auditingrisk;violation

一、文献回顾与问题的提出

有关公司会计信息舞弊相关性的问题,国外较早就有了一些实证研究。近年来,随着我国证券市场的发展和上市公司数据库的建立,国内学者也有了不少研究成果。

JaneHam、DonnaLosell和WallySmieliauskas(1985)对20家公司5年的审计数据进行实证检验后发现,审计出的应收账款和销售的错误金额倾向于夸大,而应付和购买倾向于被低估,存货则是介于夸大与低估之间,由于错误之间的相互抵消较少,平均应收的错误比其他账户类型的错误要大,错误金额变动较大,并且不呈正态分布;对于存货、应收、应付来说,截止性错误代表了较大的错误类型,且这几类账户的分布各不相同,应收账款的错误较之其他账户类型要大,存货则最小;公司规模并不影响错误类型,但对于存货来说是一个例外,存货账户的错误比率随着公司规模的增大而减小。

JamiePratt和JamesD.Stice(1994)对美国4个大会计公司的合伙人或管理人员进行问卷调查后认为,会计师在评价审计师法律风险时更重视对客户财务状况的评估,使用被其他审计师审计过的财务报表中的信息,并将较差的财务状况与较高的法律风险相联系。这项研究认为,审计师在评价法律风险时考虑了潜在客户的资产结构,但只有一部分审计师考虑了客户的销售增长与权益的市场价值。在数据检验中,他们发现,较高水平的应收和存货、权益市场价值、销售增长等与较高水平的法律风险相关。

[收稿日期]2008-06-22

[作者简介]路云峰(1969-),男,河南镇平人,暨南大学管理学院博士研究生,研究方向是审计理论;刘国常(1963-),男,

河南禹州人,暨南大学管理学院会计系教授,博士生导师,研究方向是审计学理论。

115

审计

JamesD.Stice(1991)对美国1960～1985年审计

师涉及诉讼的样本数据进行检验后发现,在控制了行业影响之后,应收账款、存货分别与总资产的比率、客户的非正常收益、财务状况、市场价值与对审计师的诉讼存在着显著的相关性,其中,应收账款比率、存货比率在不同配对样本中的回归结果有所不同。在相同时期的样本中,存货比率和应收账款比率与舞弊的相关性并不显著,但在相同时期和相同行业的配对样本组中,两个比率都呈现出显著的正相关性。

CharalambosT.Spathis(2002)对希腊制造业38家有财务报表错误的公司和38的配对样本公司进行了研究,,logit回归却发现,在着显著的正相关关系。

刘立国、杜莹(2003)选取的研究样本是25家1994年至2002年6月因财务报告舞弊而被证监会

公司舞弊的可能性更大。该文选取的舞弊公司样本

分为7种类型:(l)虚构利润;(2)虚列资产;(3)虚假陈述;(4)大股东占用上市公司资金;(5)重大遗漏;(6)操纵股价;(7)其他。

陈关亭(2007)选择1999～2004年被罚款处罚的55家公司为样本,考察了影响财务报告舞弊的压力

和机会因素,发现避免被T处理、退市是公司的主要压力,股权集中度较高、独立董事比例较低、董事会会议次数较少、、董事长兼任总经理、、(2001～2004年违规披露350,从财务状况、公司治理结构、环境与制度等方面,系统地分析了影响上市公司违规信息披露的主要因素,发现财务状况和控制人动机是影响我国上市公司违规信息披露的主要原因。

国外的文献运用调查问卷以及从数据库中选取数据的方法进行研究,总体上认为应收账款和存货与舞弊存在正的相关性。但是,就存货的平均金额而言,舞弊公司不一定大于没有舞弊的公司,而存货比率(包括存货与销售收入以及存货与总资产的比率)

则呈现出显著的正相关性。

国内的文献大多采用配对样本进行检验,认为公司财务状况和公司治理状况与舞弊之间存在着明显的相关性。有的文章样本量比较小,有的在舞弊公司以及配对公司的样本选择上主观性较强,从而影响了结论的稳定性。本文将对舞弊样本进行明确的界定,选取与会计信息舞弊有直接关系的舞弊样本。由于舞弊样本配对标准各异,会影响研究的一致性,为了克服这种主观性,本文采用两种方法选取样本,即用全样本和配对样本进行检验,让两种检验结果相互印证,使结论更有说服力。

在存货和应收账款的风险含义方面,国外已经形成了比较一致的看法,即在研究审计费用决定时,一般都将两者作为风险因素加以考虑。Simunic(1980)采用的反映审计损失(LossExposure)风险的变量有:被审计单位规模、被审计单位业务复杂程度、应收账款和存货、被审计人所在的主要行业、被审计人的盈利水平和亏损。国内对存货与应收账款是否存在风险因素影响审计收费有不同的看法。韩厚军等(2003)研究发现,审计费用与公司总资产、子公司个数、资产负债率、审计意见类型显著相关,而

处罚的上市公司,其选取标准为:上市公司在上市申

报材料、招股说明书或上市公告书的财务报告以及上市后披露的年报、中报中存在着严重的虚增(虚减)资产或利润行为。研究结果表明,法人股比例、执行董事比例、内部人控制度、监事会的规模与财务舞弊的可能性正相关,流通股比例则与之负相关。此外,如果公司的第一大股东为国资局,公司更有可能发生财务舞弊。

梁杰、王漩和李进中(2004)以我国证券交易所成立至2003年12月31日期间被证监会公开查处的35家财务报告舞弊上市公司为样本,选取公司治理结构中董事会特征、监事会特征、经理层特征、股权结构等14个指标,对公司治理结构与会计舞弊之间的关系进行了实证研究。研究发现,内部人控制度、国家股比例、股权制衡度与财务报告舞弊显著正相关,法人股比例、股权集中度、高级管理层持股比例与财务报告舞弊显著负相关。

陈国欣、吕占甲、何峰(2007)从沪深两市上市公司中选取1994～2005年间126家财务报告舞弊公司和126家正常公司作为样本,并选取29个指标作为解释变量,建立了财务舞弊定量识别模型进行研究。回归结果表明,盈利能力弱、管理层持股比例高、独立董事人数少以及没有出具标准无保留意见的上市 116

审计

与衡量审计风险的净资产收益率、存货和应收账款合计数占总资产的比例不存在显著关系。刘斌等(2003)利用2001年报披露的审计费用数据,研究了影响我国上市公司审计收费的因素,发现上市公司的规模、经济业务的复杂程度以及上市公司所在地是影响我国上市公司审计收费的主要因素,而存货与资产总额之比、长期负债与资产总额之比、盈亏情况、审计任期和事务所规模等对审计收费并不具有重要影响。

从上述国内的文献中可以得出结论,审计师并没有将存货和应收账款比率作为审计收费的决定因素予以考虑。这就提出了一个问题:是存货和应收账款不具有风险含量,风险含义呢?,。

二、(一)实验变量的设置及假设存货和应收账款两类账户都需要审计师更多的主观判断,而且两者在公司总资产中占有较大比重。在本文的样本中,两类账户平均数合计占到总资产的30%以上(全样本为30%,配对样本为33%)。这样,存货和应收账款的审计重要性从数量和性质上来看,都与财务报表的重大错报存在重要的关联性,两类账户的舞弊所带来的错报有着较大的法律风险,因此,两类账户的舞弊风险对于审计师有着重要的意义。

对存货、应收账款的审计需要审计师较多的主观判断,而且存货、应收账款占净资产的比重较大,被审计单位也相应具有较大的盈余操纵空间,这两类账户的数量占比越大,舞弊的可能性就越大。由此,我们提出两个假设。

H1:上市公司会计信息舞弊与存货比率正相关。

H2:上市公司会计信息舞弊与应收账款比率正相关。

(二)控制变量设置

1.公司治理控制变量设置。现代公司制企业的

得到司法体系的界定和保护,股权的集中是一种较为有利的制度安排(ShleiferandVishny,1997)。经验证据也证明,在弱的法律环境保护下,上市公司的股权集中度较高(LaPorta,Lopez-de-SilanesandShleifer,1999)。

从上述两方面看来,股权集中度对于公司治理具有正负两方面的作用,它既是一种对弱法律环境的制度替代,又会产生严重的代理问题。在我国当前的市场环境下,,但上,如造假,新公司在上,这样,地,从而。所以说,上市公司一定的股权集中度有利于提高上市公司的会计信息质量,降低重大错报的风险。由此,本文将第一大股东的股权集中度作为控制变量。

董事长和总经理两职合一时,董事会的监督职能就会被大大弱化,因为如果两职合一,董事会成员大多都是企业经理人员,在董事会的结构中内部董事会占据优势,在具体的运营及管理决策、聘任与解聘公司的CEO、利润分配、制定公司基本的规章制度方面拥有独断权,容易形成内部控制,导致利用非正

常手段进行盈余管理,公司对外提供的会计信息就不能真实地反映公司的财务状况,从而损害公司利益相关者的利益。因此,我们把董事长和总经理两职合一作为控制变量。

在董事会中,外部董事与管理层串谋的可能性较小,独立性较强,有助于对管理层进行更好的监督。Beasley(1996)研究发现,未发生财务报告舞弊的公司比发生舞弊的公司有更大比例的外部董事。国内也有学者对该问题进行了研究,但研究样本较小,如刘立国、杜莹(2003)选取了26家公司作为样本公司进行研究。本文拟采用更大的样本进行检验,并把董事会中的独立董事比例作为控制变量。

在公司治理中,内部审计有助于对公司各项业务进行监督,但是内部审计的独立性较差,往往不能有效地发挥作用。审计委员会的设立,有助于提高内部审计的独立性,加强与上市公司内外部审计的协调,以便对上市公司的管理层进行有效的制约。关于审计委员会对上市公司会计报表错报的影响,Beasley(1996)从审计委员会作为缓解代理问题的一个重要机制、可以提升董事会财务报告监督整体能力的角度

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一个典型特点是股份制,掌握控制权的大股东为了

谋取自身的利益、转移企业资源而牺牲中小股东的

(白重恩,2005)。也有研利益,即所谓的“隧道效应”

究认为,股权集中是新兴市场经济国家企业的一个特征。在市场经济不太成熟的国家,企业产权没有

审计

出发,提出了舞弊公司比非舞弊公司设置审计委员会的概率更低的假设,但并未得到相关证据的支持。王跃堂、涂建明(2006)基于2002～2004年的有关数据进行检验后认为,设立审计委员会的公司更不易被出具非标准审计意见。这一结果证实,审计委员会有效地履行了财务信息质量控制和沟通协调的职能,并从审计质量的层面反映了监管层推进上市公司治理制度改革的政策效应。本文将是否设立审计委员会这一虚拟变量作为控制变量。

国外有研究表明,企业的价值与债券和股票比率正相关(Ross,1977)。对债券持有人来说,用契约中的不同条款去限制经理造成债券价值减少的行为是可能的,,监督经理行为,的成本,权人———,,监控应以成本最低的方进行(Jensen,MandW.Meckling,1976)。财务报表在监督经理人方面发挥着重要作用,财务报表质量高低直接影响着公司的债务融资成本,决定着债务的价格。按照Jensen和Meckling的说法,既然这些成本要由经理人承担,有着较多负债的公司更有动机提高会计信息的质量,这就可能降低重大错报的风险,而且企业的资产负债比率越高,重大错报的风险越小。

A股上市公司如果发行了其他类型的股票,就会面临不同市场的监管。例如,发行B股的公司需要按照国际会计准则编制公司财务报告,并要聘请国外会计事务所进行审计;发行H股、N股的公司要分别接受香港、美国对上市公司的要求,而香港和美国的证券交易所有着比A股市场更为严格的监管,对上市公司信息披露违规的惩处更为严厉。有研究(余宇莹、刘启亮,2007)认为,A股上市公司如果同时发行H股股票,则对于上市公司的正向盈余操纵有着明显的负相关性,应把是否同时发行B股、H股或N股的A股上市公司作为控制变量。近期的研究表明,第一大股东的股权性质与舞弊有一定的相关性。因此,本文对控股股东股权性质采用两种分类方法检验,即分为国有和民营以及分为国家股、国有法人股、外资法人股、自然人持有等,经过模型检验后,确定将国有与民营作为模型的分类方法,将民营作为虚拟变量放进模型中进行检验。

2.财务指标控制变量。上市公司的业绩好坏直接影响到上市公司的融资及股价表现,影响着管理 118

层的盈余操纵动机。对于上市公司的业绩指标,我们采用四个控制变量。(1)每股盈余。为了掩盖营业利润的低下,有的公司会通过证券市场上的短期证券炒作获利,或者通过其他的非持续性经营获得短期利益,经过调整的每股盈利能更有效地反映公司的真实业绩,调整后每股盈利太差会影响到管理层的舞弊动机。所以,本文将每股调整后盈利作为控制变量。(2)绩劣股变量。有不少研究认为,上市ROE、姚正春、朴军(),ROE,风险因素也ROE是否属于绩差区间小于4%)作为虚拟变量。(3)当年是否亏损。(4)前两个年度是否出现亏损。

3.其他控制变量。我国各地上市公司面临的监

管环境没有太大的差异,都会受到证监会、财政部等部门的监管。但是,由于各地的经济发展水平、市场化水平不同,地方政府部门的市场化管理水平也有所不同,这样,不同的地方经济发展环境就会对上市公司的会计信息舞弊产生一定的影响。本文将各地的人均国民生产排序作为经济发展环境的衡量指标,最高者为1,最低者为31。

根据相关的研究结果,本文还增加上市地点(上海或深圳)、行业变量、年度变量等作为控制变量。

三、

研究设计

(一)数据选取

本文采用两种方法选取样本:(1)从国泰安数据库中收集到2001～2005年5个年度共6250个观测值,在剔除金融类上市公司数据,去掉缺失数据,去掉连续变量1%的最大、最小值后,共得到4906个观测值;(2)从国泰安数据库中收集2001～2005年会计信息披露违规的公司,选取其中明显与会计信息舞弊相关的样本,根据相似资产规模和违规公司违规同一年度的数据,按照相同行业三项原则进行配对,配对数据在剔除受监管部门不同程度违规处理的公司样本及缺失数据后,共得到违规样本308个、配对样本308个。

(二)变量设置

1.因变量。会计信息的作假动机及其后果,与

审计师所要评估的重大错报风险有着直接的联系,本文用上市公司是否是违规受到处理的公司

(FRAUD)作为重大错报风险的衡量指标,若公司违

审计

规且受到处理,则FRAUD=1,否则FRAUD=0。

在公司违规数据中,违规的类型如下:违规购买股票、虚构利润、虚列资产、擅自改变资金用途、延迟披露、虚假陈述、出资违规、重大遗漏、大股东占用上市公司资产、操纵股价、欺诈上市、违规担保、违规炒作及其他。其中,违规占比最多的为:延迟披露(35%)、重大遗漏(15%)、虚假陈述(12%)、虚构利润(8%),这四项占到总数的70%。因此,本文选取违规中与会计信息舞弊直接相关的延迟披露、重大遗漏、虚假陈述、虚构利润这四项违规样本。

2.自变量。试验变量有2个,即上市公司期末存货占期末总资产的比例(INV)和上市公司期末应收账款占期末总资产的比例(AR)。

()下变量:V))、董事长与总经理是否为同一人()、是否设立审计委员会(AUD2COM)、H股或N股是否在发行A股同时发行B股、

(CROSS)。上述变量中的后四个变量为虚拟变量,

法人股(CSE)、是否为境外法人股(FOREIGNCOR)、

是否为自然人(CPE)。按照最终控制人性质分为民营企业(PRIVATE)和非民营企业,如果是民营企业,则PRIVATE取值为1,否则取0。(2)财务指标方面包括:资产规模,即用上市公司资产的对数表示

(LOGASSET),用以控制资产规模的影响,不同的资

产规模对公司治理的要求有所不同,舞弊风险也会有所不同;ROE,即将ROE是否属于绩差区间(ROE小于4%)作为虚拟变量,ROE4%,ROEL取值为1,否则取0;(ROA)为控制变量;调整,;(PE)、前两个会计年度(LOSS)、当年是否亏损(ROAFU)、资产负债比率(DEBTASSET)和上市所在地的经济发展程度(LOCATE)。

另外,选用审计意见(OPINION)作为控制变量,若当年审计师出具了标准无保留审计意见,则

OPINION取值为1,否则取值为0。

若为是则取值为1,否则取0值。上市公司控股股东股权性质分为:是否为国家股(CBG)、是否为国有

3.变量特征。变量的主要特征描述见表1。

表1　主要变量的描述性统计

全样本

最小值最大值

AR　　0　　0.86OPINION01PRIVATE01ASSET1.64E+082.01E+10AUDCOM　　0　　1CROSS01ERANB-6.945.42INDDIRR00.67

INV00.88FRAUD01ROE-26.0515.6ROEL01V..SAME01ROAFU01LOSS01DEBTASS0.056.08

ValidN(listwise)

平均值标准差最小值

0.15　　0.12　　0

0.890.3100.340.4702.21E+092.41E+091.72E+08　　0.42　　0.49　　0

0.040.1900.090.4-3.620.270.1300.150.1300.060.240-0.020.9-21.240.40.490...0.890.3200.860.3400.160.3700.520.260.074884

配对样本最大值平均值标准差　　0.8　　0

.2　　0.14

10.750.4310.370.481.91E+101.84E+091.89E+09　　1　　0.39　　0.49

10.040.211.49-0.070.510.60.250.140.80.130.1110.500.504.22-0.141.2610.520.5...10.890.3210.290.4510.230.424.280.570.3

586

119

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四、实证检验结果与分析

(一)单变量检验

营企业,是民营企业则取值为1,否则为0;ROEL为

净资产收益率是否低于4%,是则取值为1,否则为0;V为第一大股东持股比例。

表3　模型logit回归检验结果

变量

0.000.000.000.00

Lwald

我们首先对模型1中的主要变量,按照是否违规进行平均秩检验,表2是检验的结果。

表2　实验变量Mann-Whitney非参数检验

配对样本全样本

INVARINVAR

相关系数标准差

0.490统计量

.显著性

0.01机会比率变化倍数

1.64264.78351.272015.423418.49

323.01234.132471.542376.12

-4.16-8.37-5.52-12.62

从表2中可以看出,不论是配对样本还是全样本,违规组的存货平均秩都显著低于未违规的公司。这样,,假设不一致。另外,,说,,这与假设2一致。

(二)多变量回归检验

1.对全样本组采用混合年度数据进行logit回归检验。对前面所述变量,我们建立logistic回归模型,采用逐步进入法(forward)进行筛选,从而得到模型保留的变量,建立如下基本模型:

FRAUD=b0+b1OPINION+b2AR+b3

ERANB+b4INDCDF+b5INV+b6LOCATE+b7PRIVATE+b8ROEL+b9V+e

变量含义:OPINION为审计师是否出具标准无保留审计意见,是则取值为1,否则为0;AR为应收账款占当年年末总资产的比例;ERANB为调整后的每股盈余;INDCDF为证监会颁布的行业分类标准中的交通运输、仓储业;INV为存货占当年年末总资产的比例;LOCATE为上市公司的经济发展程度变量;PRIVATE为按照实际控制人划分的民营或非民

表4　模型效果指标

-2Log

Cox&SnellR

NagelkerkeR总体正确预测率

93.80%

987.950.080.21

从上述指标可以看出,模型的拟合优度还是很

好的,总体预测正确率为93.8%。特别地,该模型显示,AR对于舞弊风险来说有着不同寻常的意义,应收账款每变化1个百分比,舞弊的可能性增加13.18%,位列主变量之首,且大大高于民营和绩劣股对于舞弊相关性的作用。另外,存货的相关性虽然显著,但其每变化1个百分点,只引起舞弊风险0.03个百分点的变化,而且变化方向与预期不符。

2.全样本分年度检验。在分年度检验中,迭代

次数均不超过7次,模型收敛较好;VIF膨胀因子均不超过2,说明模型的共线性不严重;各模型LR统计量均在1%的水平上显著,说明各年度模型整体上对因变量的影响是显著的。

表5　全样本分年度logit回归主要检验结果

2001

VariableOPINIONARERANBINVLOCATEPRIVATEROELV

2002200320042005

相关系数

-0.8791.252-0.423-0.169-0.0070.089.-0.022显著性0.0250.2960.3420.8950.6690.775.0.020相关系数-0.6963.356-0.507-3.799-0.0360.599.-0.037显著性0.1020.0040.3050.0540.0410.078.0.002相关系数-0.9291.454-1.014-5.794-0.0120.676.-0.014显著性0.0370.2030.0080.0090.5260.060.0.214相关系数-1.1302.581-1.007-2.205-0.0300.740.-0.008显著性0.0070.0240.0110.2030.1070.048.0.515相关系数-1.5452.543-0.375-2.623-0.0170.238.-0.015显著性0.0010.0480.1880.1830.4200.580.0.284

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CProbability(LRstat)

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Vol.30No.8

0.002

-1.8590.2020.00074030770

0.045

-1.2330.1350.098

-0.5600.1660.00073647783

0.498-1.3030.1720.00075644800

0.119-2.8060.3040.00076447811

McFaddenR-squared

0.00065255707

ObswithDep=0ObswithDep=1

Totalobs

从检验结果中可以看出,各年度应收账款与舞弊之间为正的相关关系,与预期一致;2002年在1%的水平上显著,2004、2005年在5%的水平上显著,支持了混合年度全样本的检验结果;2002年应收账款变化1%引起的舞弊风险增加28.67%,显著,2004、2005年也分别达到.、12%,表现也非常明显。

但是,,,2002、20031%,这就带来了新的问题:为什么存货会与舞弊风险负相关,存货越多的企业为何反而舞弊风险较小?对于这个问题,我们以存货作为因变量,并筛选一些自变量进行回归,结果显示,存货较多的企业与企业主营业务增长率显著正相关。这样,问题就可以理解为,因为这些企业有着较快的销售增长,所以进行了较多的存货储备。正因为这些企业销售形势很好,存货与净资产收益率之间表现为显著的正相关关系。也就是说,存货较多的企业具有较好的经营业绩,这样的企业不需要舞弊,企业有更多的动机提供高质量的会

计信息,从而提高自己的市场形象,提升企业的价值。如果真是这样,,存货的舞,我们,存货与舞弊风险具有显著:一个是电力煤气及水的生产和供应业(INDCDD),其在1%的水平上显著;另一个是电子行业(INDCDC5),其在10%的水平上显著。与舞弊风险显著负相关的行业有:信息技术业(INDCDG)、批发和零售贸易(INDCDH)、石油化学塑胶塑料(INDCDC4)、医药生物制品(INDCDC8)、其他制造业(INDCDC9),前三个行业都在1%的水平上显著,最后一个行业在5%的水平上显著。由此可见,存货与舞弊风险的相关性因行业的不同而有很大的不同,因此,对于存货的审计风险含义不能一概而论,需要根据其所处的行业区别对待。

按照同样的思路,我们对应收账款全样本混合年度数据进行了分行业检验。

表6　不同行业存货风险水平检验结果

因变量

实验变量INDCDA3INVINDCDB3INVINDCDCINVINDCDC13INVINDCDC23INVINDCDC33INVINDCDC4INVINDCDC53INVINDCDC63INVINDCDC73INVINDCDC8INV

FRAUD

相关系数显著性　2.298　0.425-30.0980.441..-4.4730.27815.7380.327-2.4880.754-10.2230.0125.7650.086-1.4950.586-2.6510.168-39.0280.000

LRstatistic(df).McFaddenR-squared0.206

实验变量相关系数显著性

INDCDC93INV-29.842　0.035INDCDD3INV9.5550.010INDCDEINV..INDCDF3INV-8.7010.615INDCDG3INV-7.1910.012INDCDH3INV-7.7510.013INDCDJINV-0.5450.833INDCDK3INV-3.4610.403INDCDL3INV1.6440.843INDCDM3INV-4.2660.155

ObswithDepObswithDep=1

控制变量

OPINIONARERANBROELPRIVATEVINDUSTRYLOCATE

C相关系数显著性

　-

1.289　0.000

2.2890.000..0.4710.0011.1540.001-0.0170.000

　省略

-2.0860.015

307

Probability(LRstat)

Totalobs

4789

注:本文的样本剔除了金融业上市公司,所以本表的回归中没有包含金融业行业变量INDCDI,下表同。

121

审计

表7　

行业与代码对照及本文样本所属行业与舞弊风险检验结果

表8　全样本混合年度应收账款分行业检验

因变量

实验变量INDCDA3ARINDCDB3ARINDCDC03ARINDCDC13ARINDCDC23ARINDCDC33ARINDCDC43ARINDCDC53ARINDCDCARINDCDC73ARINDCDC83AR

FRAUD

相关系数显著性　4.040　0.144-2.4040.8511.6980.4065.2630.02214.3050.1410.3670.8482.5840.101-3.5730.346..1.4100.256　3.254　0.113

McFaddenR-squared　0.184实验变量相关系数显著性

INDCDC93AR　7.408　

0.044INDCDD3AR2.4640.641INDCDE3AR0.5800.852INDCDF3AR4.0300.193INDCDG3AR2.1510.107INDCDH3AR3.1230.042INDCDJ3AR0.0460.986INDCDK3AR6.1850.011INDCDLAR..INDCDM3AR1.5270.289

ObswithDep=04481ObswithDep=1307

控制变量

OPINIONINVERANBROELPRIVATEVINDUSTRYLOCATE

C相关系数显著性

　-1.265　0.000-3.4430.000-0.4990.0010.4570.0011.2180.000-0.0140.001

　省略　省略

..0.0004788

Probability(LRstat)Totalobs

从表8中可以看出,分行业应收账款与舞弊风险的相关性也有所不同。不过,表现为显著相关的均为显著正相关,这一点与存货是不同的。也就是说,应收账款的行业风险大体上是一致的,都是正相关。表现比较显著的行业是:纺织服装皮毛(IND2

CDC1)、其他制造业(INDCDC9)、批发和零售贸易(INDCDH)、社会服务业(INDCDK),这几个行业都在

5%的水平上与舞弊风险显著正相关。

由表8得到的一个重要结论是,增加了行业变量与应收账款的交乘项之后,存货整体上与舞弊表现出显著的负相关关系。

3.配对样本混合年度检验。根据表6的模型,

我们对配对样本进行了混合年度的检验。配对时,我们考虑了相似的总资产规模,对相同的行业进行

122

审计

配对,配对后各行业的样本数见表9。

表9　配对样本各行业样本数

INDCDAINDCDBINDCDC0INDCDC1INDCDC2INDCDC3INDCDC4INDCDC5

们参考混合样本的模型检验结果,结合配对样本数

量特点,设计了模型进行回归,进入模型的变量及结

7412

1470

305444

21060

3632

INDCDJ

201414

4146

16630

INDCDC6INDCDC7INDCDC8INDCDC9INDCDDINDCDEINDCDFINDCDGINDCDHINDCDI

INDCDKINDCDLINDCDM

18

果如表10所示。从前面的混合样本检验中可以看出,应收账款对于总体或者分行业的回归,结论比较一致,对行业的差别不是很大。该回归对应收账款没有设置行业变量交乘项,对存货则参照前面的做法设置了行业变量交乘项进行回归。

在上述样本中,个别行业的样本较少,因此,我

表10　配对样本检验结果

因变量

实验变量相关系数显著性INDCDA3INV　-0.586　0.817INDCDC03INV2.855.INDCDC13.INDCDC214..726INDCDC31.3480.769INDCDC43INV0.7020.675INDCDC53INV20.8720.070INDCDCINV..INDCDC73INV-2.8970.146INDCDC83INV-5.4080.195

LRstatistic(51df)　181.71McFaddenR-squared0.213

实验变量

93INVINDCDF3INVINDCDG3INVINDCDH3INVINDCDJ3INVINDCDKINVINDCDL3INVINDCDM3INV

.0.949-1.2340.8243.9630.397-2.2090.4280.1940.945-9.3980.102..10.4050.34814.7850.060

ObswithDep=0308ObswithDep=1308

OPINIONARERANBROELPRIVATEVINDUSTRYLOCATE

C相关系数显著性

　-1.695　0.000

2.8660.002-1.1030.0010.4710.0010.7740.2260.0060.342

　省略0.8440.285

0616

Probability(LRstat)

Totalobs

从表10中可以看出,应收账款回归结果与全

样本混合年度的结果相似,均在1%的水平上显著正相关,这支持了假设2。应收账款变化引起舞弊风险变化比率的倍数比全样本混合年度回归中的13.18更大一些,达到17.58倍。

考虑到配对样本每个行业的样本数目较少,我们没有区分C类行业中的子类进行回归,但对于整个C类行业来说,存货与舞弊负相关且不显著。我们区分了C类行业中的子类进行回归,得到了表7的结果。结果显示,各行业的存货对于舞弊风险相关性具有统计意义显著性的有:电子(INDCDC5)、综合类(INDCDM)分别在10%的水平上显著正相关。这样看来,进行行业控制后,对于配对样本来说,除了不显著的行业外,存货与舞弊风险在一些行业呈现正相关关系。这个结论与国外的结论一致,假设1在一定程度上得到了配对样本的支持。

为了反映存货整体与舞弊的相关性,我们对存货不设置行业交乘项进行回归,回归结果见表11。

表11　配对样本Logit回归结果(不设置交乘项)

变量

INVOPINIONARERANBROELPRIVATEVClocateindustryLRstatisticObswithDep=0ObswithDep=1

相关系数标准差

　-0.185　0.698

-1.6392.662-1.0300.4100.5280.0060.269

0.2880.8830.3060.1900.6150.0060.605

显著性

　-0.265　0.791

-5.6963.016-3.3652.1600.8580.9010.445

0.0000.0030.0010.0310.3910.3670.656

Z统计量

　省略

157.782308308

2

0.185616

Probability(LRstat)0

Totalobs

从不设置交乘项的回归结果来看,应收账款没

有太大的变化,与前面的结果基本一致。存货与舞弊则呈负相关关系,但并不显著。

从配对样本的总体来看,应收账款与舞弊呈现出稳定的正相关关系,但存货与舞弊在部分行业呈现正相关关系,在其他行业则不显著。可见,只有较

123

审计

弱的证据证明存货与舞弊呈正相关关系。

从两个样本组来看,全样本中的存货与舞弊呈现显著的负相关关系,但在配对样本中没有得到相应的证据。同时,在配对样本中,存货比率没有显著的相关性。全样本和配对样本组均得到电子行业存货与舞弊具有显著的正相关关系,综合类的两个样本组都呈现出正的相关性,而且配对样本组在10%的水平上显著。

(三)稳健性检验

加了年度变量,但检验结果不影响主要结论。

五、结论通过均值检验、混合年度样本数据检验以及分年度样本数据检验,本文得出两个主要结论。

其一,上市公司应收账款与舞弊风险之间存在着正的相关性,上市公司应收账款越多,舞弊风险就越大。尤其是在纺织服装业、其他制造业、批发和零售贸易、社会服务业等行业,这种情况更为显著。其二,性。,,电子、综我们增加了第一大股东其他股权性质变量(国家股、国有法人股等)、其他公司治理控制变量(是否设立审计委员会、董事会中独立董事比例、是否发行H、B和N股、,[

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[责任编辑:高　巍]

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