上市公司盈余管理风险

1、上市公司盈余管理风险一、文献回顾（一）应计项目盈余管理的经济后果研究公司控制权与所有权的分离，导致了管理者的机会主义行为和自利行为。管理者能够通过盈余管理谋取私利，侵占其他相关者的利益。所以，投资者、债权人及其他报表使用者对公司盈余信息的要求越来越高，以期解决信息不对称问题。盈余管理是公司粉饰真实经济业绩的行为，可能会影响市场对盈余信息的反应，误导投资者对公司的估价。一方面，市场能够对盈余管理做出一定水准的反应。Subramanyam（1996）指出，操控性应计利润能够被股票市场定价。 Sloan （ 1996）发现，具有较高（或低）应计利润的公司，其未来异常股票回报为负（或正）。Ran ga

2、n（1998）、Teoh等（ 1998）发现，在IPO或SEO前，公司管理者会选择正向操控性应计利润，以提升报告盈余，并且市场对这些操控性应计利润估价过高 5， 11， 12。 Defond 和 Park （2001）的研究也表明，市场仅能在一个有限的水准上预测到操控性应计利润的反转效应，市场参与者会对盈余管理做出调整，这与 Xie （2001）的研究结论一致。Xie（ 2001）认为，市场因为高估了异常应计利润的持续性而对异常应计利润实行了错误定价。由此可见，市场虽然能够对盈余管理做出一定水准的反应，但股票市场并不能完全吸收公开披露的会计信息，因为投资者低估了操控性应计利润未来的反转效应。另

3、一方面，投资者不会一直受盈余管理的影响。对于实施应计项目盈余管理的公司，投资者因非理性或者水平不足等，不能充分理解盈余管理代表的是盈余短暂上升还是下降，导致高估或低估公司价值。但是，盈余管理具有反转效应，当盈余信息被媒体、分析师以及财务报表充分揭露时，投资者就会意识到之前的报告盈余不能持续，从而将公司价值重新评判至基本面水平。所以，投资者不会一直受到盈余管理行为的影响。对于这种观点，Rangan （1998）、Teoh等（ 1998）实行了检验，发现操控 性应计利润的披露导致公司IPO或SEO后一段时期内盈余业绩的下降, 所以，从操控性应计利润中能够预见到公司发行股票后回报的低迷。Balsam

4、（ 2002）的研究也表明，股票价格能够迅速反映操控性应计利润，越是老练的投资者越能以最快的速度对操控性应计利润做出反应，其也越能在权益定价中发挥重要作用。盈余管理水准的高低是否会导致投资者索取不同的资本成本，是盈余管理经济后果的主要研究内容之一。Dechow （ 1996）对盈余操纵的后果实行了研究，发现被夸大的公司盈余被揭露之后，公司将出现显著的资本成本上升。 Francis（ 2005）也发现，低质量的应计利润会对应较高的资本成本以及较高的权益 beta 系数。我国学者也得出类似的结论，即盈余管理水准与资本成本正相关，其原因在于，盈余管理行为被揭露之后，投资者会对公司价值实行向下调整，同

5、时会对公司财务报告系统的可信性和管理者声誉做出负面调整（曾颖、陆正飞，2006；王亮亮，2013）。（二）系统风险决定因素研究系统风险（ Beta ）研究一直是会计研究尤其是资本市场研究的焦点问题，其涉及的领域也比较广泛，涵盖系统风险的度量、有效性、稳定性、可预测性以及决定因素等，我们仅对系统风险的决定因素及度量方式的相关文献实行回顾。国外的早期文献是从理论和经验研究两个方面对系统风险的决定因素及度量方式实行系统研究。在理论研究方面，Hamada（1972）指出，普通股股票的系统风险与企业的杠杆比率正相关，即当企业杠杆比率升高时，系统风险将提升。Bowma（n 1979）发现，企业的系统风险与

6、其财务杠杆和会计 beta 之间存有理论上的关联性。 Hill 和 Stone （ 1980）认为，财务结构和系统营业风险的变化是市场风险变动的重要决定因素。上述理论研究表明，企业财务杠杆、营业杠杆、财务结构及会计 beta 等财务会计指标与系统风险之间存有理论上的关联性。在经验研究方面，Beave（ 1970）、 Rosenberg（ 1973）、 Beave（ r1975 ）、 Hill 和Stone （ 1980）研究发现，财务会计变量是系统风险的重要决定因素，与系统风险紧密相关，财务会计变量能够作为工具变量对系统风险做出预测，这与前述的理论分析是一致的。即使相关系统风险的经验研究文献比

7、较丰富，但其因缺少理论分析框架而饱受诟病。Hong和Sarka （ r2007 ）从企业特征、增长机会和宏观因素三个方面构建了一个系统的理论分析模型，认为系统风险或Beta 是企业特征（包括盈余水平、盈余增长率、盈余波动率、杠杆比率、所得税及与市场的关联度）、增长机会和宏观经济因素（包括无风险利率和风险市场价格）的函数。同时，Hong和Sarka （r2007）使用经验研究方法对模型实行了检验，结果与模型预期一致。吴武清等（2012）从会计的视角对系统风险的决定因素实行了理论分析，提出了用于研究财务风险、经营风险和系统风险动态关联的理论模型，认为财务杠杆、经营杠杆放大了企业系统风险，同时证实了

8、系统风险来源于净利润 -流通市值比率、销售增长率和平均价格增长率的变动。汤光华等（2006）对系统风险与会计风险指标实行了经验验证，发现会计风险指标与系统风险之间存有可信的对应关系。综上所述，即使相关应计项目盈余管理经济后果的研究已有很多，但对盈余管理是否会影响公司系统风险的问题鲜有涉及。系统风险估算是证券估价的重要一环，但常被研究者所忽略。本文将对盈余管理是否影响公司系统风险实行实证分析，以期丰富和拓展盈余管理研究。二、理论分析与假设的提出依据投资理论，在风险水平确定的情况下，理性投资者会选择收益最大的证券实行投资，而在证券收益确定的情况下，理性投资者的最佳选择是风险最小的证券。所以，证券风

9、险与期望收益的权衡是投资决策的关键，证券风险估算便是其中重要的一环。投资者对证券风险的估算依赖于公司的信息披露水平以及信息的可靠性和相关性，会计信息尤其是盈余信息是投资者实行决策的重要信息来源。即使公司披露盈余信息需要经过外部审计师的审计，但应计制会计制度允许公司管理者在确认收入和费用的时间及科目时拥有一定的自主选择权，这使得投资者在判断会计数字的适当性上变得十分困难，也给公司管理者创造了操纵盈余、谋取私利的机会。经过粉饰的盈余信息会对投资者的风险判断带来负面影响，导致其投资决策出现偏误，进而损害公司与投资者之间的合作，带来系统风险（Leuz和Verrecchia , 2004）。 能否识别盈

10、余管理进而实行准确的风险判断和投资决策，对投资者来讲意义非凡。 Foste （r1979 ）、 Dechow（ 1996）、Beneish （ 1997）、Palmrose 等（2004）发现，市场对错误信息披露的反应是显著为负的，说明投资者不能完全识别盈余管理行为，但其对盈余管理行为发生的数量是有理性预期的。短期来看，投资者可能会受到盈余信息的误导，但当投资者对盈余的错误预期随时间推移而得到纠正时，其就会对报告盈余产生失望情绪，进而识别出公司的盈余管理行为。 Defond（2001）、Balsam 等（2002）、Baber 等（2006）的研究也表明，投资者能够察觉出公司的盈余管理行为，对

11、达到或超过目标的报告盈余不会给予完全的信任，而是打了一定的折扣。所以，理性投资者能够对公司的盈余管理水准做出预期，不会被盈余管理所误导，即能够根据公司盈余信息的操控水准对公司系统风险估算做出调整。证券分析师在识别盈余管理上也能为投资者提供协助。证券分析师作为资本市场的信息中介，既是会计信息的需求者，又是会计信息的供给者，在资本市场上发挥着重要作用。他们利用优于普通投资者的信息搜集、加工和专业分析水平，向市场提供能合理反映证券内在价值的信息，通过在上市公司与投资者之间架起信息沟通的桥梁，减少了市场的价格偏离，促动了资源的有效配置（原红旗等，2007）。具体来讲，证券分析师一般都接受过财务、会计、

12、金融及相关行业背景的专业培训，有水平全面分析单调乏味的财务报表以及复杂的附注。分析师所具有的这些优势，能够使其在识别公司的不当行为甚至欺诈行为时发挥积极的作用。 Healey 和 Palepu （ 2001）认为，证券分析师和证券评级机构等信息中介是从事信息生产加工的，其能够检测出管理者的不当行为（ misbehavior ）。 Yu（ 2008）也认为，能够对公司欺诈行为实行有效识别的外部人是证券分析师，分析师的参与有助于发现公司的欺诈行为。所以，证券分析师独有的特征能够协助投资者识别出公司的盈余管理行为，在发现公司的盈余管理或欺诈中发挥积极作用，有利于投资者对公司的系统风险做出准确的估计。

13、高质量的报告盈余信息能够揭示公司真实的经营状态和经济业绩，从而缓解公司与外部投资者之间因为信息不对称而产生的代理冲突，降低投资者的信息风险，更好地协助投资者评估公司价值。所以，高质量的报告盈余信息是公司与投资者合作的基础（ Defond 等， 2007）。但是，因为盈余管理是管理者对真实经济业绩的虚假陈述或粉饰（ McVay， 2006），是会计信息的一种负向替代，因而盈余管理会损害与投资者合作的基础，对投资者决策的影响巨大，能够导致公司股价的强烈反应，进而增大系统风险。 Easley （2004）、Lambert 等（ 2007）的理论分析表明，信息质量或信息噪音水准会影响系统风险的大小。F

14、ranci （s2005）的经验研究也表明，低质量的应计利润会对应较高的资本成本及较大的系统风险。综上所述，投资者能够识别出公司的盈余管理行为，不会受到扭曲的报告盈余信息的误导，能够对公司系统风险做出准确的估计。公司的盈余管理水准越高，报告盈余信息的噪音水准就越高，也越会偏离真实的经济业绩，公司的系统风险将会越大。由此，我们提出如下假设：H1:在其他条件不变的情况下，应计项目盈余管理水准越高，公司的系统风险就越大。三、研究设计（一）样本与数据本文选择 20092012年沪深两市主板A股上市公司作为研究样本，并对样本实行了如下筛选：（ 1）剔除金融、保险业公司，因为这类公司的财务数据具有特殊的行

15、业特征；（2）剔除ST 和*ST类公司，因为这类公司的财务状况不稳定；（3）剔除样本公司数太少（少于10 家）及数据不全或缺失严重的行业。最后，我们得到2501 个公司 /年度样本数据，其中， 2009年有 684个， 2010年有 687个， 2011 年有 705 个， 2012年有 425个。本文的数据来自于锐思数据库，缺失数据用CSMARH WIN睢行补充。为了避免离群值的影响，本文对所有变量在1%的水平上实行了winsorize 处理。本文的数据处理、描述性统计及回归检验均使用了STATA11.0。（二）变量设置1. 公司系统风险的度量。本文采用了学术界和实务界使用最为普遍的单因素模

16、型，具体模型如下：Rit= % i+ （3 iRmt+ & it（1）根据式（1）,我们采用最小二乘法估计时间跨度为5年的（3系数及残差。具体的估算程序如下：对于样本中的每个上市公司或每个股票，将过去5 年至少 36 个月的个股月回报按月对市场回报实行时间序列回归，得出风险的beta值。这里，Rit和Rmt分别是指第i个股 票的月市场收益率和市场综合收益率， Rmt在具体检验时分别选择持有期流通市值加权市场月收益率和总市值加权市场月收益率，数据来源于锐思数据库。系统风险用 Rmt的系数实行度量，系统风险（3值分为流通市值和总市值加权两类。 2. 盈余管理的度量。本文用可操控性应计利润DA的绝对

17、值来衡量盈余管理，操控性应计利润是用琼斯模型实行分年度、分行业回归得到的残差再取绝对值计算得到。琼斯模型经过持续的扩充和发展，当前可用的主要有基本琼斯模型、修正琼斯模型、业绩匹配琼斯模型、加成长性的琼斯模型和 Louis 修正琼斯模型。为了提升研究的稳健性，本文采用这五种模型估计DA （1） DA2根据截面 Jones（ 1991）模型，我们采用同行业、同年度所有上市公司的数据，对公司 i 第 t 年度的总应计利润（ TotalAccruals ， TAi ， t ）实 行以下回归分析：（三）模型设定本文借鉴Ashbaugh-Skaife 等（ 2009）的研究成果，选择营业现金流、公司规模、

18、净资产收益率、资产负债率、公司上市年限和账市比作为系统风险的控制变量，以控制其他因素对风险的影响。本文的变量说明详见表1。根据假设1，我们建立了如下模型：Beta= B 0+ B 1DA+P 2CFO节 3SIZE+B 4ROE+ 5LEV+B 6AGE+ 7BM BXIND+E B XYEAR + （7）四、实证结果与分析（一）描述性分析从表2 主要变量的样本描述性统计来看，基于流通市值加权和总市值加权两种算法的系统风险 Beta1 和 Beta2 的均值分别为 1.009 和 0.996 ，中位数分别为 1.019 和 1.005 ，均极为接近于 1， 说明当样本数量越多时，无论是系统风险

19、均值还是中位数都能够近似为整个市场的系统风险，这与理论是一致的。另外，五种度量方法下的操控性应计利润因为采取了绝对值的方式，其最小值均为 0，没有出现负值。为了检验投资者估算出的系统风险大小是否与盈余管理水准的高低相对应，我们将小于 50 分位数的操控性应计利润归类为低盈余管理，将大于 50 分位数的操控性应计利润归类为高盈余管理，见表3。从操控性应计利润DA1来看，DA1较低组Betal和Beta2的均值分别为1.001和0.987,小于DA1较高组的Betal和Beta2均值（1.018和1.005） ; DA1较低组Betal和Beta2的中位数分别为 1.015和0.994, 亦小于D

20、A1较高组Betal和Beta2的中位数（ 1.025和1.010）。从 DA2 DA3 DA4 DA5来看，较低组Beta1和Beta2的均值和中位数均 小于较高组Beta1 和 Beta2 的均值和中位数。以上情况表明，应计项目盈余管理水准越高，投资者估算的系统风险即 Beta 的系数就越大，二者表现正相关关系。总的来看，描述性统计分析与假设1 一致。表 3分组描述性统计（二）相关系数分析表4 给出了因变量系统风险Beta1 和 Beta2 与解释变量操控性应计利润 DA （包括DAI DA2 DA3 DA4 DA以及主要控制变量之间的相关关系。能够看出，系统风险Beta1 和 Beta2

21、 与DAI DA2 DA3 DA4 DA5显著正相关，说明管理层实行盈余管理的水 准越高，市场能够识别出进而估算的系统风险就越大，这支持了假设1。Beta1和Beta2会受到营业现金流 CFO公司规模SIZE、资产负债率 LEM账市比BM净资产收益率RO序口公司上市年限AGE勺显著影响。Beta1和Beta2均与营业现金流 CFO净资产收益率 ROE著负相关， 说明样本公司的营业现金流水平越高、净资产收益率越高，投资者估算的系统风险就越小。Beta1和Beta2与公司规模SIZE、资产负债率 LEM公司上市年限AG序口公司成长性BM匀表现出正相关关系，但系 统风险与公司规模和上市年限正相关与本

22、文的预期不一致。为了检验解释变量、控制变量之间是否存有严重的多重共线性问题，我们采用STATA11.0中的collin命令实行了方差膨胀因子分析和容忍度分析。分析结果显示，各变量的方差膨胀因子（VIF）介于1和2.1之间，远远小于10，容忍度（Tolerance ）介于 0.48 和 1 之间，远远大于 0.1 。所以，模型中的解释变量、控制变量之间不存有严重的多重共线性问题。（三）回归结果分析在控制了影响系统风险其他因素的情况下，我们使用OLS回归检验盈余管理水准低的公司相对于盈余管理水准高的公司是否会出现更大的系统风险。根据前述的理论分析，投资者不会受到公司盈余操纵的误导，并能识别出公司盈

23、余管理水准的高低，进而对公司系统风险实行准确估算。所以，我们预测操控性应计利润DA的系数为正。营业现金流 CF酬来反映公司的经营业绩，我们预期较低的经营业绩会带来较大的系统风险，这样，CFO勺系数预计为负。SIZE表示公司规模，一般来讲，公司的规模越大，其风险越小，所以，我们预计SIZE与Beta负相关。资产负债率LEV与公司系统风险正相 关。对于账市比BMffi净资产收益率ROEW系统风险的关系，我们无法 做出准确的估计，因为BM既能够表明公司处于财务困境中，从而与风 险正相关，也能够反映公司的增长机会，从而与风险负相关。同样，我们对净资产收益率ROEW风险之间的关系也难以做到明确判断。上市

24、年限AGE1长，说明企业越稳定、成熟，我们预计AGEW系统风险之间为负相关关系。我们将样本数据带入模型（7）中实行回归，结果如表 5 所示。在以流通市值加权度量的系统风险Beta1 对操控性应计利润DA实行的回归中，DA1和DA2的系数分别为0.211和0.203 , t值 分别为2.80和2.69,均在5%勺水平上显著，而 DA3 DA4 DA5的系 数分别为 0.273 、 0.286 、 0.282 ， t 值分别为 3.30 、 3.43 、 3.71 ，均在1%的水平上显著，这与我们的预期一致，支持了假设1，即公司的盈余管理水准越高，投资者估算的系统风险就越大，二者表现出显著的正相关

25、关系。除了个别变量（公司规模SIZE）未显著支持预期外，营业现金流量CFO净资产收益率 ROE资产负债率LEV和账市比BM均与 我们的预期一致。公司上市年限 AGE勺结果为显著正相关，这与我们 的预期相反。另外，以总市值加权度量的系统风险 Beta2 对操控性应计利润DA实行回归的结果与表5的结果一致，受篇幅所限，这里不再列出。总来说之，回归结果表明，在控制了影响系统风险的一些因素后，盈余管理水准的高低显著影响投资者对系统风险的估算。（四）内生性问题前述分析是假定应计盈余管理为外生。因为我们采用了操控性应计利润度量应计项目盈余管理，而决定操控性应计利润质量的企业特征也可能会影响操控性应计利润的

26、经济后果，如现金流波动性会影响应计利润质量和公司系统风险，所以，在缺少合理控制的情况下，采用最小二乘法回归可能会产生估计偏误。对此，我们采用两阶段工具变量（ IV ）法来纠正应计项目盈余管理与系统风险之间的内生性问题。在第一阶段，我们借鉴Cohen（ 2008）的方法，构建了操控性应计利润的企业决定因素模型：DA=B 0+ B 1Owner+B 2Capital+ B 3Growth+ B 5LIT+ B 6Margin+ B 7OC+B 8Size+B 9Age+B 10LEV+B 11A_HHI+e （8）其中，Owner为公司股东 数量的自然对数与十分位数下公司规模平均股东数量自然对数之

27、差，Capital 为固定资产净额除以总资产， Growth 为年销售增长率， LIT 为 哑变量（公司若处于高诉讼风险行业为1,其他为0）,Margin为销售毛利率，OS营业周期，A_HHI为公司所在行业的赫芬达尔指数， Size为公司规模，Age为公司上市年限，LEV为资产负债率。在第二阶 段，我们用公司系统风险对第一阶段回归得到的操控性应计利润估计值（DA_IV）和其他系统风险控制变量实行回归。DA_IV作为操控性应计利润的工具变量，与影响系统风险的公司特征不相关。表6 给出了第二阶段分析的回归系数。在第二列至第六列报告的参数中，DA1_IV、DA2_IM DA3_IM DA4_IM D

28、A5_IV的系数估计值均为正，而且高度显著。同时，对于操控性应计利润与系统风险（ Beta2 ）的内生性问题， 我们使用同样的方法实行了检验，结果亦然，受篇幅所限，这里未列 出结果。总来说之，在控制了内生性问题之后，应计项目盈余管理与系统风险之间仍然存有显著的正向关系，这与表5 的结果一致。（五）稳健性检验1. 系统风险的其他度量方式。对于系统风险的度量，去杠杆贝塔模型是理论界最常采用的一种度量方式。去杠杆贝塔模型如下式所示：其中，（3u为无杠杆系统风险值，Bl为有杠杆系统风险值， E 为公司权益市场价值， D 为公司负债市场价值。我们利用式（ 9） 对前文中的 Beta1 和 Beta2 实行去杠杆化，得到 Beta3 和 Beta4 。针对 假设1，我们用Beta3 和 Beta4 分别对五种基于应计利润的盈余管理重新实行回归（见表7），回归结果与前文一致。受篇幅所限，这里只列示了以 Beta3 作