張同舟(長春理工大學)
近年來,我國上市公司的財務數據扭曲、情況不準確、財務報表數據欺詐案例層出不窮,2014年財政部通過《會計信息檢查公告》公布財務質量檢查結果,發現部分上市公司仍然存在收入和成本數據失真、內部控制不到位甚至是缺失的問題。Benford法則能夠分析不同公司、不同會計賬戶的會計信息可靠性,利用該法能夠有效識別公司的財務數據造假行為。
1881年,Simon Newcomb通過對隨機數據進行分析發現一種規律:首位數字為1的隨機數字出現概率大于首位數字為2的隨機數字,同時首位數字為2的隨機數字出現概率大于首位數字為3的隨機數字,以此類推。
1938年,Frank Benford再次獨立地發現了這一規律,并分析和驗證了總數為20,229的20組數字,發現整數1-9為首位數字的隨機數出現的概率隨著第一個非零數字的增加而逐漸減小,第一個數字為9的隨機數出現概率為最小值[1]。他將這一規律命名Benford法則。如表1所示。

表1:不同首位數字出現的概率

表2:上市公司2020主營業務收入首位數字概率表

表3:上市公司2020營業外收入首位數字概率表
Benford法則適用于一般的會計、法律、金融制造等多個行業,因此用于檢驗會計信息可靠性時,若后者信息真實可靠,則根據其數據的信息,檢驗結果將符合Benford法則的規律,即會計信息的首位數字分布符合Benford法則的分布;若會計信息不真實可靠,則對應的檢驗結果將不會符合Benford法則的規律[2]。
本文選取了A股市場上所有的上市公司作為研究樣本,進行了全行業的分析研究。在仔細分析了各個企業的三大報表之后,決定選擇其中資產負債表中主營業務收入和營業外收入這兩個會計科目作為研究的對象[3]。
選擇主營業務收入作為研究對象,因為主營業務收入在生產經營過程中具有非常重要的意義:企業主營業務收入的取得表明商品價值的實現,是企業再生產和經濟效益實現的基本保障,與企業的生存和發展息息相關。
而營業外收入與主營業務收入相比,如同一枚硬幣的兩面,對一個企業必須同時分析其主營業務收入與營業外收入才能綜合全面地看待它的生產經營的總體情況:營業外收入可以間接反映企業的主營業務能力。如果企業營業外收入與主營業務收入相比具有一定優勢,則說明其主營業務能力較弱;同時從資本角度而言,營業外收入可以從一定程度上反映企業的資本構成。
與主營業收入相比,營業外收入的會計核算存在一定的不確定性,其欺詐行為更隱蔽,審計自然難度更大,數據造假現象更難發現[4]。因此,與對主營業務收入較為全面、客觀的審計方法相比,營業外收入存在欺詐的可能性更大。已知的主要欺詐行為有:
1.通過債務重組和非貨幣性交易增加營業性收入,虛假增加當期利潤。
在砂土中,甘薯地下部生物量隨著生育期的變化趨勢與黏土一樣,均隨著生育期的增加而增加(圖1b),而地上部的生物量變化趨勢略有不同,從移栽到DAP60,隨著生育期的增加而增加,而從DAP60到DAP118,則表現出穩定的趨勢.從移栽到DAP30,3個處理間地上部生物量沒有顯著差異,從DAP60到DAP118,地上部生物量T3處理最高,與T1相比,在P<0.05水平上差異顯著;其次為T2,與T1相比,在P<0.05水平上差異顯著.地下生物量在生長后期,T2與T1相比,增加了73.7%,在P<0.05水平上差異顯著.因此,T2處理的砂土最適宜于甘薯根系生長.
2.虛報公司營業收入,虛報上市公司投資收益,增加公司營業外收入。
3.效益差的企業,為了獲得更多利潤,只對當年的材料盤盈做轉賬處理,而對當年的材料盤虧留待至下年度;還有的企業將“營業外收入”或“其他業務收入”作為盤盈材料的記錄科目[5]。根據以上信息,本文作出以下假設:
H0:主營業務收入首位數字的分布概率與Benford法則的契合程度要高于營業外收入。
H1:營業外收入首位數字的分布概率與Benford法則的契合程度要高于主營業務收入。
將A股全部上市公司2020年的主營業務收入與營業外收入進行匯總,剔除缺失項,共得到4355個公司樣本,4299個主營業務收入樣本,和3991個營業外收入樣本。
通過對數據的整理,得到以下結果,下面就是中國A股全部上市公司2020年的主營業務收入與營業外收入的首位數字概率分布結構:
可以看到,以上就是我國A股全部上市公司2020年度所篩選出的主營業務收入與營業外收入數據結果,大致可以看出各個年度從1到9數字頻率相差不大。在得到數據首位數字的頻數之后,通過計算得到主營業務收入總數據的各個首位數字的出現頻率并與理論值做比較,能直觀地看到除了數字為2和為9的情況外,營業外收入真實值與理論值的差值,整體要大于主營業務收入的差值。其內在含義為營業外收入真實值與理論值之間的偏差,整體要大于主營業務收入。檢驗結果初步符合原假設。
為使分析過程更加客觀可信,本文引入了偏離程度這一概念,進一步解釋實際值與理論值之間的偏離程度大小。偏離程度計算方法為實際值與理論值之間差值的絕對值比上實際值的數據頻率??梢?,除首位數字是2和8的情況外,營業外收入的偏離程度均要大于主營業務收入的偏離程度??梢岳斫鉃闋I業外收入的實際值與理論值之間的偏離程度,整體要高于后者。
綜合偏離程度與差值兩種度量方式可以看出,營業外收入在以上兩種度量過程當中所體現出的實際水平與理論情況的偏差均要大于主營業務收入。因此可以合理地認為營業外收入的會計信息可靠性水平要低于主營業務收入的會計信息可靠性水平,故而接受原假設。
針對本次分析所得驗證的假設結果,通過分析可總結出以下兩種原因:
1.純數字相乘所得的結果對Benford定律產生了影響
由于主營業務收入是按單價和銷售數量計算的,現在根據兩個數據的結果,分析Benford定律統計的第一個數字(假設單價是1-9,銷售數量是1-9,銷售額度是二者的乘積),所得的結果與自然界純粹的隨機數字相比具有了一定的非隨機性。乘積型會計信息數據與非乘積型相比對Benford定律的偏離程度更大。因此,可以解釋主營業務收入作為乘積型數據的典型代表在數字2和數字8上的偏差將大于營業外收入[6]。
2.定價方法對主營業務收入的影響
尾數定價法等市場營銷方法會導致商品的單價更趨向于8、9、5等特定數字,因此在單價與數量相乘的收入這一會計科目中不可避免地會與以上幾種數字產生更大的相關關系,故而在一定程度上會影響Benford法則和真實數值相契合的程度。
3.營業外收入本身性質決定
營業外收入具有主觀性強、不確定性強以及審計難度大等特點,因此相較于具有嚴格客觀審計流程和標準的主營業務收入而言,營業外收入人為調控的可能性要更高。因此在首位數字出現的頻率上,帶有了更高的人為操縱痕跡,即與Benford法則所記載的理論數值偏差程度更高[7]。
1.審計機構應建立健全的電子審計體系
高科技行業應與審計人員合作開發軟件,以提高審計效果和財務欺詐行為甄別。通過計算機技術對數據進行分析,可以大大提高人工審計數據的效率,并確保在審計過程中不會遺漏會計信息;同時電子審計系統可以就會計信息所反映的客觀問題進行及時上傳與信息公開,有效降低舞弊行為出現的概率。
2.企業應建立完善的會計內部控制
企業應對自己的財務報表的準確性負責,完善自己的會計審計體系[8]。公司不僅要培養內部員工的金融專業知識,還要根據實際情況改進財務管理體系,嚴格審核批準程序,嚴把會計信息入口關,對不同崗位進行分離和限制,以免給金融欺詐者提供機會。
3.政府將加強對企業的金融監管,增加處罰力度
因為造假成本小、揭發概率低,企業會計信息造假難以得到根本遏制,要想從根源減少會計信息的造假行為必須從政府出發,構建嚴格全面的監管環境,尤其是加強對公司的金融監管;必須完善現行有關企業金融監管的法律法規,特別是加強對金融監管的處罰力度,增加公司的造假成本。公司也需要樹立良好的道德觀念,約束自身,杜絕金融欺詐的發生。