法務會計工具在財務造假識別中的應用

摘要：近年來，我國上市公司財務造假事件頻發，因此對上市公司財務舞弊風險識別尤為重要。財務造假不僅僅損害投資者利益，更是擾亂市場秩序，破壞市場公信力。混亂的市場秩序、接連不斷的造假事件會使得海內外投資者畏于向我國的各大上市公司投資，這對處于經濟轉型的中國來說是一種無法估計的損失。本文以康得新集團為例，驗證Beneish模型、Altman Z-Score模型和本福特定律三種西方常用的財務舞造假別模型對我國上市公司的適用情況。

關鍵詞：財務造假;Beneish模型;Altman Z-Score模型;本福特定律

1 引言

財務造假是指對財務報表項目不按照會計準則進行如實填列，進行人為主觀的修改來欺詐報表使用者。目前我國財務造假的手段主要包括利用關聯方交易、虛構業務等來虛構收入，或者隨意計提存貨跌價準備、虛增在建工程費用、隨意計提應收賬款壞賬準備來虛構資產以及虛構利潤等。雖說財務造假不是一個新現象。但是近年來我國財務造假案件層出不窮席卷各個行業，先有樂視網財務造假十余年，后有萬福生科、康美藥業巨額造假事件。財務造假不僅僅損害投資者利益，更是擾亂市場秩序，破壞市場公信力。混亂的市場秩序、接連不斷的造假事件對我國經濟發展是巨大的阻礙。工欲善其事必先利其器，目前國外已有多種舞弊識別模型，但其對我國上市公司的適用性還有待探究。本文以康得新集團為例，來驗證M-Score、Z-Score、本福特定律三種西方財務舞弊識別模型對我國上市公司的適用情況。

2 康得新簡介

康得新全名為康得新復合材料集團股份有限公司，成立于2001年，主要從事高分子復合材料、光學膜等的研發、生產和銷售。目前，擁有四大生產基地，下轄30余家子公司，分支機構遍布8個國家、產品出口全球80多個國家和地區的國際化產業集團，既是全球預涂膜的領導企業，也是世界光學膜的領軍企業（康得新2018年年度報告）

巔峰時期康得新曾打破了日、韓等國對中國大陸光學膜市場的壟斷，被譽為中國材料界的華為。但就是這樣一個看似前途似錦的新興企業在2019年，手握150多億元的賬面資金，卻無力償還15億元的債券，引起了證監會的關注，隨后康得新被監管部門立案偵查。根據證監會認定，2015年1月至2018年12月，康得新通過虛構銷售業務、虛構采購、生產、 研發、產品運輸費用等方式，虛增營業收入、營業成本、研發費用和銷售費用。2021年5月31日康得新正式摘牌，其創始人鐘玉也因涉嫌挪用資金被依法刑拘。

3 文獻回顧與研究假設

文章涉及三種模型在西方實務界得到廣泛使用，但是在學術界，各大學者對其適用性意見不一致。Beneish 模型是由Messod Daniel Benish教授（1999）[1]提出來的，模型通過公司的部分財務比率進行分析，為公司打分，又稱之為M-score模型。其包括五變量和八變量兩種計算方式。此模型被廣泛用于歐美金融市場。Beneish模型是渾水公司和GMT公司財務識別的重要工具之一，它因成功預判了安然公司的造假，打響了其在國際市場的知名度。后來渾水公司關于“瑞幸咖啡”的財務舞弊做空報告公布后，M-score模型被更多國人所知。然而也有研究表明M-Score模型不適用于我國A股市場。[2]Z-score模型是一種多變量預測財務風險的模型，由Edward Altman教授在1968年提出，此模型選擇了5種基本的財務比率，并根據按序排列的判別函數，為每一種比率確定了對企業破產的影響程度。[3]M-Score模型和Z-Score模型都是借用相應的財務比率來進行計算得到的值。M-score側重于評估財務操縱的程度，Z-Score側重于檢驗企業有沒有破產的可能性。本福特定律，揭示的是統計學規律，后來被國外學者引入審計領域。國內學者也認為會計數據在一定情況下、一定程度上符合本福特定律。[4]據此提出以下假設：

假設1：Beneish模型不能有效檢測康得新財務報表舞弊行為。

假設2：Altman Z-score 模型不能有效檢驗康得新財務報表舞弊行為。

假設3：Benford’s law模型不能有效檢驗康得新財務報表舞弊行為。

4 研究設計與樣本選擇

本文所引用的數據來源于康得新（002045）2014年～2018年年報，以及CSMA數據庫公司研究板塊，得到康得新2014年至2018年四年造假期間每年年報中的財務報表以及公司市值等數據[5]

4.1 Beneish M-Score模型

其包括五因子和八因子兩種模型：

M-Score（1）=-4.84+0.92*DSRI+0.528*GMI+0.404*AQI+0.892*SGI+0.115*DEPI–0.172 *SGAI–0.327*LVGI+4.679*TATA

M-Score（2）=–6.065+0.823*DSRI+0.906*GMI+0.593*AQI+0.717*SGI+0.107*DEPI

根據Beneish（1999），若M-Score大于-2.22表示公司有財務造假嫌疑。

4.2 Altman Z-score 模型

Z-Score = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4 + 1.0X5

當Z≥3.0時，說明企業的財務狀況良好;當2.7≤Z<2.99時，企業要特別謹慎，以免發生危機;當1.8≤Z<2.7，企業如果不依據財務數據改善公司經營和財務狀況，兩年內破產的概率很大;當Z<1.8，說明企業很可能破產。

4.3 本福特定律

本福特定律揭示的是統計學規律。在自然的，真實的一組數據中，當其首位數1至9出現的頻率并不是相等的，其出現的概率隨著首位數數值的增加而下降。我們可以更具這個方法去驗證企業財報數據是否符合這一個定律，來驗證企業是否有造假的行為。

P（n）=log10（n+1/n）

相似性判斷方法：

（1）Z檢驗：Nigrini M.（1996）提供了z檢驗來檢驗各頻數是否服從本福特分布

Z=（|p0-pe|-1）/2n

在95%的置信區間的情況下，如果z<1.96，那么首位數為i（1-9）的這個頻率是可信的，那么Z檢驗就會寫上TRUE，反之不可信為FALSE

（2）余弦相似性：大于90分為符合，小于90分為不符合

5 結果分析

5.1 Beneish M-Score模型

在2015年、2016年以及2018年DSRI均在1.1以上，說明這三年應收賬款與營業收入的比率有所上升。2017年屬于一個低谷時期為0.72小于2016年說明之前的虛增收入在本年度有所減少。2015年、2016年以及2018年毛利率指數大致相同。2017年毛利率值較小為0.61。說明2017年公司毛利率相比2016年有一個明顯下降的趨勢。根據公式定義可知若AQI的值小于1.0則表示資產質量下降。康得新這四年的AQI除了第一年小于1.0外，其余三年全部大于1.0而且在2017年數值達到2.5的峰值。在2008年、2009年、2012年和2013年超過1.0標準，表明營業收入和銷售費用、管理費用增加，所以我們有必要懷疑康得新的行政效率。2018年SGAI下降至0.78。LVGI變量以長期負債和短期負債與總資產的關系來表示外部負債之間的關系。杠桿指數的上升清楚地表明該公司有操縱收益的傾向。康得新公司在2017年突破1.0，達到1.16。在所有其他年份，這個變量數值都是穩定的。TATA表示應計收益總額與總資產之比用于計算持續經營的收入和經營活動的現金流，在2015-2018四年，這個變量的值都是負值，表明該公司沒有從其他任何來源獲得利潤。

從分析結果中我們可以看到，2015-2018年之間，康得新的M-score八因子模型在這四年間均小于-2.22，五因子模型在2016年為-2.19738接近-2.22。這表明，總體上康得新在這四年沒有財務造假。通過Beneish M-Score模型，我們并不能合理判斷康得新在2015-2018年操縱收益，進行財務造假。

5.2 Altman Z-score 模型

在2015-2018年X1的值整體較低，在2017和2018年為負數。這表明康得新資產流動性差。四年X2全為負數表明康得新在這四年間沒有利潤的積累和未分配利潤，會計期間可能處于虧損狀態，而且X2越低表明公司的盈利能力越差，作為一家高科技成長型企業通常來說盈利能力應該高于業內一般公司，康得新的反常狀態值得引起注意。X3反映企業的盈利能力和經營效率，2015-2018的值分別為全為負數，這再次表明康得新的盈利能力和財務杠桿水平低。X4四年間比率越來越小表明公司的價值不斷變小，遭受破產的風險不斷變大。X5這四年總體來說比較穩定無較大幅度的波動。

2017年，2018年Z-Score.均小于1.8，表明公司有可能將在未來兩年內破產。雖然在2015年、2016年Z-Score屬于一個正常范圍，但在這四年中Z-Score呈現一個斷崖式跌落。所以通過Z-score模型，我們可以預測康得新存在破產風險，與實際相符。

5.3 本福特定律模型

由表5可知，數字2、5、6、7符合Z檢驗，1、3、4、8、9不符合Z檢驗。KS判定結果為不符合。相似程度分值<90分，所以可得樣本數據不符合本福特定律。通過圖1折線圖也可以看出樣本分布，與正常的本福特分布存在一定的的出入，所以康得新可能存在造假行為。

6 結論與建議

本文的研究目的是利用康得新集團在2015-2018年的數據來檢驗Beneish M-Score、Z-Score和本福特定律對舞弊識別的有效性。通過上述分析可知，Beneish M-Score模型不能檢驗出康得新的舞弊行為，但其個別指標可以看出康得新集團的經營狀況、Z-Score和本福特定律能夠有效的預測康得新的舞弊行為。即Beneish模型的H0假設不能被拒絕，Z-Score模型和本福特定律的H0假設被拒絕。即Z-Score模型和本福特定律在舞弊識別方面的有效性大于M-score。但是這三種模型也都存在一定的局限性。本福特定律只能通過大量樣本識別所有數字，不能明確指出舞弊的具體位置。M-Score模型是一個概率模型，不能100%準確檢驗舞弊行為。所以相比較而言Z-score模型適用性更強。

參考文獻

[1] Beneish， Messod（1999）. A Note on Wiedman’s （1999）. Instructional Case： Detecting Earnings Manipulation. Indiana University issues in Accounting Education Vol. 14， No.

[2] 蓋天翼. 財務舞弊識別M-Score模型優化研究[D].山東財經大學，2021.

[3] Altman，E.（1968）.Financial ratios. Discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance 23（23）：589-609.

[4] 羅玉波.本福特定律在財務審計中的應用研究[J].會計之友（中旬刊），2010，（09）：76-78.

[5] 黃世忠，葉欽華，徐珊，葉凡.2010～2019年中國上市公司財務舞弊分析[J].財會月刊，2020（14）：153-160.

作者簡介：劉宇靖，（1999.7-），女，湖南邵陽人，漢族，在讀研究生，主要研究方向會計學。