盈余管理計量模型新角度

孔玉生　仲姝敏

摘 要：隨著資本證券市場的發展，企業謀求上市的愿望迫切，過度的盈余管理愈發對企業財務報告中立性產生威脅，也愈發引起中外學者的關注。而盈余管理實證研究最重要的環節是計量盈余管理程度。瓊斯模型作為現有的在研究中使用最為廣泛的計量模型，對時間跨度的苛刻要求，使研究結果常常缺乏準確性。本文結合中外已有研究，探討模糊線性規劃對瓊斯模型的優化作用。

關鍵詞：盈余管理；瓊斯模型；模糊線性規劃；精確度

一、上市公司盈余管理動機及影響

伴隨著國內市場經濟的健全與完善，證券業的蓬勃發展，國內企業對上市趨之若鶩，盈余管理在上市公司IPO前后愈發成為一種十分常見的現象。盈余管理的動機一般可以分為管理層激勵動因（如報酬契約、代理人競爭、債務契約）、政治成本動因（如院外游說、政府管制和勞資談判）、資本市場動因（如上市動機、配股動機和避免退市動機等）和避稅動因等。業內普遍認為，管理當局在為了謀求利益最大化的前提下，利用委托――代理關系中存在的信息不對稱，在遵循會計準則的基礎上，通過調整應計項目，如變更會計方法（存貨計價、收入確認）、費用支出計量的變更（提前或延遲確認）或者通過對非常項目損益譬如資產處置、債務重組、費用攤銷等來調整營業利潤或非營業利潤，以此達到操縱會計盈余的目的。所以即使廣義角度上盈余管理是一個中性詞，但其與財務報告的中立性原則是相違背的，而且過度盈余管理勢必會帶來不利影響。因為這種對外信息的調整不能增加企業本身的價值，僅是短期的修飾，無益于企業長久經營和長遠發展。對于信息的使用者來說，處于信息地位劣勢的使用者，輕信了過度盈余管理后的會計信息，很可能對投資者造成誤導，并帶來經濟利益損失，影響企業的長遠發展和內部穩定，乃至資本市場的穩定。

因此，正確的認識和計量盈余管理，不管是對于企業管理者還是潛在投資者來說都顯得至關重要。

二、盈余管理實證研究的常用計量方法

綜合已有的國內外盈余管理實證研究，研究者發現可操縱應計項目是衡量盈余管理程度的一個普遍代替量。首先，應計項目一般分為可操縱性應計項目和不可操縱性應計項目。不可操縱應計項目在宏觀經濟環境和公司信用政策無重大變化時，總體保持穩定，所以盈余管理是通過對可操縱應計項目的操縱。近年來，國內學者在實證研究的過程中通常使用瓊斯模型。由于國內關于瓊斯模型計量盈余管理的研究相當完備，研究在此不再贅述該模型的具體操作方式。首先值得肯定的是，瓊斯創新性地拋棄將非操縱性應計利潤都設為每期不變的量，放棄以往使用總應計利潤來估計非操縱性應計利潤的方法。事實也正是如此，非操縱性應計利潤在每一期都存在著變動性。在此基礎上，瓊斯提出時間序列模型，將銷售與折舊性資產的變動總額對非操縱應計利潤的影響列入考量。

但是，瓊斯模型的一個相當大的問題是需要長期有效的財務報表數據。當企業無法提供連續且較長時間段的財務報表時，該模型的準確度就值得重新考量。然而，中國資本證券市場的新興以及監管制度的健全時間都相對較短，很多企業或是無法提供較早年份的財務報告，或是早年的財報準確性難以判斷。于是，如何在較短的有效數據期限內找到一種更有效地研究盈余管理的方法就顯得十分重要了。

三、模糊線性規劃在修正的瓊斯模型中的運用

普通線性規劃其約束條件及目標函數都是確定的，但在一些實際問題中，約束條件有可能帶有彈性，目標函數可能不是單一的，這時可以借助模糊集的方法來處理。模糊線性規劃是將約束條件及目標函數模糊化，引入隸屬函數，從而導出一個新的線性回歸問題，它的最優解成為原問題的模糊最優解?？偠灾?，模糊線性規劃是經典線性規劃的一種推廣，它是將線性約束的邊界模糊化，從而使研究者能在較寬松的條件下求得優化的條件與優化的極值。模糊線性規劃主要優點之一是其處理小數據集的能力。

模糊線性回歸（Fuzzy Linear Regression）預測簡稱FLR預測的一般步驟包括：①對預測對象的特征及相關因素進行評估，研究因變量及自變量之間的關系。②建立FLR模型。③分析、評估FLR模型的可靠性和準確度。④針對樣本大小確定參數。在FLR分析中，一般使用下列線性回歸模型：

其中為自變量，為模糊截距系數，為模糊斜率系數，使用線性規劃進行估計，是模糊輸出。模糊系數一般表示為對稱三角模糊數，用 代表的中心值，用代表其圍。此外，在估計FRL系數之前，首先需要定義目標可信度h，h在0到1的范圍內。隨著h值得增加，模糊線性模型的模糊性隨之增加，但不影響模糊系數的中心值。目標函數的目的是使得FRL模型的模糊性最小化，目標方程如下：

模糊線性規劃問題包含兩組約束：首先模糊系數的范圍必須是0或是為正數。其次，所有觀察值必須落在信用度為h的模糊輸出中。是觀測到的模糊值的中心數，是其范圍。如果觀測值是清晰的則設為0。

≥0 j=0，1…m

總的來說，FLR線性規劃問題的約束數量等于回歸系數的數量加上觀測數量的兩倍。例如，一個具有三個回歸系數的FLR模型和一個具有十組觀測值的數據集構成了23個約束條件。值得注意的是，這是一個FLR模型的缺陷，因為線性規劃問題的復雜性隨著估計數據集中觀測數量的增加而增加。也就是說，每增加一次觀測，約束的數量就會增加兩個，這限制了FLR模型在應用于較大數據集時的可操作性。

回顧已有文獻，國內還沒有將模糊線性規劃用于盈余管理計量模型的研究。國外學者的研究表明，當研究年份在五六年時，基于模糊線性規劃的瓊斯模型有明顯的精確度優勢，且該優勢隨著研究年限的遞增而邊際遞減。正是這個關于研究時限的優勢，恰恰使該模型適用于國內生存期較短企業的盈余管理方面的研究，并為該領域的研究提供了新的視角。

參考文獻

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（責任編輯：劉海琳）