微利上市公司盈余管理實證研究

［摘 要］ 本文選取2002-2005年我國制造行業微利上市公司作為研究對象，分析每股收益分布密度函數，選取每股收益為0附近的10組對應的分布點，計算分析每組點的斜率之和是否顯著不等于0，對其盈余管理存在性進行實證分析。研究結果表明，微利上市公司存在著明顯的盈余管理現象。

［關鍵詞］ 微利上市公司；每股收益；盈余管理；實證研究

［中圖分類號］F275［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194（2008）19-0037-03

由于我國ST制度以及退市制度的存在，上市公司往往會通過盈余管理避免其被ST的厄運。因為每股收益大于0或小于0，對于上市公司來說意味著是否會被戴上ST或*ST的帽子，所以上市公司從客觀上會有一種通過盈余管理使得每股收益大于0的動機。這樣，就會出現大量的“微利”上市公司。所以，研究微利上市公司的盈余管理，對于判斷微利上市公司的盈利水平的真實性有重要意義。

一、微利上市公司盈余管理理論分析

目前，對于何種盈利水平是微利公司尚無統一的認識。一般認為，微利上市公司就是每股收益較低甚至接近0的上市公司。由于微利上市公司具有更強烈的盈余管理動機，如果不存在超常的盈余管理，一些公司可能會出現虧損。

判斷上市公司是否存在盈余管理行為可以借助多種指標，比如凈資產收益率（ROE）、每股收益（EPS）等等。但是凈資產收益率主要用于判斷上市公司在配股動機下盈余管理的存在性，每股收益反映上市公司盈利能力。根據《虧損上市公司暫停上市和終止上市實施辦法》的規定，每股收益指標是決定公司是否具有上市資格的最主要指標，也是決定上市公司是否被ST，是否被暫停上市的主要指標。所以本文把每股收益作為考察微利上市公司是否存在盈余管理的研究指標。

在選取每股收益指標時，存在攤薄利潤總額后的每股收益以及攤薄凈利潤后的每股收益之分。而后者代表了上市公司實際可支配的現金流，更具實際價值，所以本文選取攤薄凈利潤后的每股收益（下文簡稱每股收益）來研究制造行業上市公司盈余管理的存在性。

從理論上講，在樣本足夠大的情況下，如果不存在盈余管理，那些微利上市公司的每股收益分布密度函數應是一個期望值為0的標準正態分布函數。但事實上，由于許多上市公司為了避免被ST，運用各種手段進行了強烈的盈余管理，使原本每股收益小于0的真實盈余變成了每股收益大于0的“微利”公司。所以分析這些“微利”上市公司的每股收益分布密度函數，就可以發現這些上市公司盈余管理的存在性。

由于每股收益大于0還是小于0會決定一個上市公司的性質，虧損上市公司會把每股收益大于0作為“奮斗”的目標，所以本文將每股收益等于0的點稱之為閾值點。

二、微利上市公司盈余管理實證研究

（一）研究方法

在我國，制造行業上市公司無論從數量還是市值比重上，都占重要地位，并具有代表性，所以本文把制造行業上市公司作為研究樣本。由于2001年證監會頒布了《虧損上市公司暫停上市和終止上市實施辦法》，并自2002年1月1日起實施，所以從2002年開始選取數據有可能反映其盈余管理的存在性。

在這一前提下，假設不存在盈余管理，制造行業上市公司每股收益分布密度在0點附近，應該近似服從正態分布。如果實際虧損的上市公司進行盈余管理，它們就會產生“跳躍”行為，一舉“扭虧為盈”，在分布密度圖形上就會表現為分布在閾值點的右側，可能成為微利上市公司，從而，實際測得的每股收益分布密度指標就不服從正態分布。

（二）研究假設

要判斷我國制造行業微利上市公司是否存在盈余管理，實際上只要分析這些公司每股收益在閾值點附近是否服從正態分布即可。如果不存在盈余管理，對于閾值點兩側的對應分布的點（假設每股收益分布密度函數連續），每組點導數的代數和應該都是0；若存在盈余管理，這些點的導數的代數和就會顯著不等于0。

假設一次函數S（x）＝d（x）＋d（x*），其中，x和x*是在閾值點兩側到其距離相等的兩個點，d（x）為x點的導數，d（x*）為x*點的導數。上市公司若不存在盈余管理，S（x）應該在閾值點附近處處等于0；若存在盈余管理，S（x）在閾值點附近存在若干值顯著不等于0。

本文假設，在大樣本情況下，微利上市公司存在大量的盈余管理行為，一次函數S（x）＝d（x）＋d（x*）在閾值點附近顯著不等于0。

（三）數據篩選

1． 選取2002-2005年我國制造行業A股上市公司每股收益（攤薄凈利潤后）。

2． 既上市A股又上市B股的公司，由于其向A股股東披露的財務報表是按照我國會計準則編制，所以將其保留在研究樣本之內。

3． 剔除2002-2005年每股收益大于0.6元以及每股收益小于-0.6元的異常點（本文認為這些上市公司盈余管理動機較小）。

4． 排除審計報告被出具拒絕表示意見的我國制造行業上市公司（本文認為這些上市公司非法的利潤操縱可能性遠遠大于盈余管理可能性）。

三、研究結果分析

（一）每股收益分布密度函數分析

根據2002-2005年我國制造行業上市公司每股收益（攤薄凈利潤）的數據，繪制分布密度函數圖形（每條線柱代表每股收益的間隔是0.02元，向右每移一條線柱每股收益增加0.02元）。

這些圖形表明，在每股收益等于0的點附近有明顯的斷層，與標準正態分布不符。實證研究的結果表明，閾值點右側附近收益分布密度圖像異常集中，閾值點左側附近分布異常稀少。閾值點右側附近上市公司分布密度遠遠大于左側。這些說明，在閾值點附近存在明顯的盈余管理行為。

（二）統計分析

由于每股收益分布密度函數是間斷的，所以需要將橫軸（每股收益數值）平均劃分為一些區間，設點x0，x1，x2，…，xn－1，xn，xn＋1，etc，把每股收益劃分為［x0，x1），［x1，x2），…，［xn－1，xn），etc，這些區間的長度都相等，設分布在這些區間的上市公司數量分別為q（x1），q（x2），…，q（xn），etc，Δq（xn）＝q（xn＋1）－q（xn），Δxn＝xn＋1－xn，在xn點的導數d（xn）可以用Δq（xn）／Δxn表示。由于這些區間長度應該都是相等的，所以Δxn＝xn＋1－xn都相等。

以閾值點（x＝0）為起點，按照相等間隔分別在閾值點兩側將x軸（每股收益數值）劃分為等間隔的區間，我們選擇步長為0．02元（Δxn＝xn＋1－xn＝0．02）；確定樣本每股收益數值的中位數位置（假設每股收益分布密度函數服從正態分布，每股收益的中位數應與閾值點相等，如果實證研究結果得出結論，在中位數處不服從正態分布，這樣每股收益閾值點處也不服從正態分布），以該數值所在的間隔區間作為每股收益分布的中心區間；將中心區間兩側的點一一對應，分別計算d（xn），d（xn*）和S（xn），S（xn）＝d（xn）＋d（xn*），xn*是在中心區間的另一側與xn點相對應的點。在中心區間兩側，我們各取10個點，其中包括閾值點，構造一統計量t0。

從而，每股收益的分布密度函數在閾值點附近不服從正態分布，一些屬于閾值點左側附近的點（實際虧損公司）由于存在盈余管理“躋身”于閾值點右側附近（微利上市公司）。每股收益分布密度函數在閾值點附近不服從正態分布，即實際均值不等于中位數。

計算結果如下：

t0統計量的自由度是4。查t分布表可得，在顯著性水平a=0.10下，自由度為4的t分布單側分位數t0.10/4=

1.533 2；如果顯著性水平a=0.01，自由度為4的t分布單側分位數t0.01/4=3.746 9。可見，在10%顯著性水平下，2003-2005年度t檢驗都顯著，假設成立；在1%顯著性水平下，4個年度都不顯著。綜上，我國制造行業虧損上市公司2003-2005年的確存在盈余管理行為。

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