財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別：反思與重構(gòu)

【摘要】當(dāng)前的財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別， 實(shí)際上是先用顯著指標(biāo)對(duì)舞弊公司樣本“畫(huà)像”， 再依據(jù)畫(huà)像結(jié)果尋找與舞弊樣本相似的有舞弊嫌疑的公司。這種通過(guò)舞弊樣本“畫(huà)像”識(shí)別財(cái)務(wù)舞弊的做法， 存在著刻舟求劍、 按圖索驥、 盲人摸象、 準(zhǔn)確率幻覺(jué)等問(wèn)題。造成這些問(wèn)題的根本原因在于， 當(dāng)前的財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別忽視了財(cái)務(wù)舞弊“人的行動(dòng)”本質(zhì)。因此， 有必要回到財(cái)務(wù)舞弊“人的行動(dòng)”本質(zhì)， 重構(gòu)財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別模式。重構(gòu)財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別， 應(yīng)以演繹推理的方式獲得真實(shí)舞弊行動(dòng)的知識(shí)， 并以真實(shí)舞弊行動(dòng)作為識(shí)別重點(diǎn)。具體的思路是： 首先通過(guò)假構(gòu)法領(lǐng)悟真實(shí)的財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)， 再以指標(biāo)組合的形式刻畫(huà)財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)， 最后參照金稅系統(tǒng)篩選出存在舞弊行動(dòng)的公司。

【關(guān)鍵詞】財(cái)務(wù)舞弊；大數(shù)據(jù)識(shí)別；準(zhǔn)確率；人的行動(dòng)

【中圖分類號(hào)】 F275" " "【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A" " " 【文章編號(hào)】1004-0994（2024）10-0026-6

上市公司財(cái)務(wù)舞弊是資本市場(chǎng)的“毒瘤”， 有效識(shí)別財(cái)務(wù)舞弊是資本市場(chǎng)健康發(fā)展的重要保障。與傳統(tǒng)的依賴會(huì)計(jì)邏輯識(shí)別財(cái)務(wù)舞弊相比， 利用大數(shù)據(jù)識(shí)別財(cái)務(wù)舞弊無(wú)疑具有更高的效率。自Loebbecke和Willingham（1988）基于美國(guó)證監(jiān)會(huì)（SEC）會(huì)計(jì)和審計(jì)強(qiáng)制公告數(shù)據(jù)構(gòu)建財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型（L/W模型）以來(lái)， 財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別日漸成為財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別的主流方式。但任何事物均有兩面性， 財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別也是如此。因此， 本文擬在回顧國(guó)內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上， 總結(jié)當(dāng)前財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別的基本做法和發(fā)展趨勢(shì)， 剖析財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別存在的問(wèn)題及其成因， 并對(duì)財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別提出改進(jìn)設(shè)想。

一、 財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別的基本做法與發(fā)展趨勢(shì)

1. 基本做法。從國(guó)內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)的研究?jī)?nèi)容看， 當(dāng)前財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別主要分為四個(gè)步驟： 第一， 選取以往的舞弊公司和非舞弊公司作為對(duì)照樣本。比如： 張新民和吳革（2008）選取滬深兩市上市公司1998 ～ 2006年40家財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊公司和40家正常公司為樣本； 劉樹(shù)磊和李強(qiáng)（2011）選取17家制造業(yè)舞弊公司和17家制造業(yè)非舞弊公司作為對(duì)照樣本。第二， 遴選與財(cái)務(wù)舞弊可能有關(guān)的指標(biāo)。比如： 洪文洲等（2014）遴選出可能對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊敏感的27個(gè)指標(biāo)； 王威（2020）綜合財(cái)務(wù)及非財(cái)務(wù)指標(biāo)， 從盈利能力、 營(yíng)運(yùn)能力、 償債能力、 治理結(jié)構(gòu)等方面設(shè)計(jì)了15組29個(gè)解釋變量。第三， 篩選出與財(cái)務(wù)舞弊顯著相關(guān)的指標(biāo)。比如： 皇甫冬雪（2011）通過(guò)方差檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)， 在遴選的28個(gè)解釋變量中有13個(gè)指標(biāo)在舞弊樣本和非舞弊樣本間存在顯著差異； 洪文洲等（2014）通過(guò)對(duì)舞弊公司和非舞弊公司進(jìn)行雙樣本t檢驗(yàn)， 發(fā)現(xiàn)在其遴選的27個(gè)指標(biāo)中， 折舊率變動(dòng)指數(shù)等11個(gè)指標(biāo)的系數(shù)在5%的水平上顯著； 韓麗榮等（2015）通過(guò)Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)， 篩選出應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)變動(dòng)指數(shù)等11個(gè)指標(biāo)用以判別財(cái)務(wù)舞弊。第四， 構(gòu)建識(shí)別模型擬合指標(biāo)與財(cái)務(wù)舞弊之間的相關(guān)關(guān)系， 并以此作為預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)舞弊的依據(jù)。比如， 熊方軍和張龍平（2016）通過(guò)構(gòu)建邏輯（Logistic）財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別模型分析發(fā)現(xiàn)， 強(qiáng)制回歸的ESTAT CLASS正確率達(dá)到78.57% ， 混合逐步回歸的ESTAT CLASS正確率達(dá)到71.43%。

2. 發(fā)展趨勢(shì)。從國(guó)內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)的時(shí)間脈絡(luò)看， 財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別呈現(xiàn)出兩個(gè)明顯的發(fā)展趨勢(shì)。

（1） 數(shù)據(jù)類型逐漸多樣化。早期財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別主要利用的是上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。比如， 余玉苗和呂凡（2010）從財(cái)務(wù)指標(biāo)的動(dòng)態(tài)增量信息入手， 發(fā)現(xiàn)“固定資產(chǎn)增長(zhǎng)率、 經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量對(duì)流動(dòng)負(fù)債比率、 每股投資活動(dòng)現(xiàn)金凈流量、 每股收益、 股權(quán)集中度五個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的變動(dòng)對(duì)財(cái)務(wù)舞弊產(chǎn)生重要影響”。由于僅利用財(cái)務(wù)指標(biāo)識(shí)別財(cái)務(wù)舞弊存在局限性， 學(xué)者們開(kāi)始在財(cái)務(wù)指標(biāo)之外引入非財(cái)務(wù)指標(biāo)以識(shí)別財(cái)務(wù)舞弊。比如： 張新民和吳革（2008）引入公司內(nèi)部治理機(jī)制方面的非財(cái)務(wù)指標(biāo)識(shí)別財(cái)務(wù)舞弊； 李建標(biāo)和任雪（2012）檢驗(yàn)了會(huì)計(jì)師事務(wù)所特征和上市公司治理狀況對(duì)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的影響， 發(fā)現(xiàn)“國(guó)有控股性質(zhì)、 兩職合一分別與審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)恰當(dāng)識(shí)別負(fù)相關(guān)和正相關(guān)”； 孫麗亞（2010）、 王敏和李瑕（2011）從舞弊三角理論出發(fā)， 利用誘因、 機(jī)會(huì)和手段等非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)舞弊進(jìn)行識(shí)別； 洪葒等（2012）按照GONE理論選取了代表貪婪、 機(jī)會(huì)、 需要（壓力）和暴露的四類變量， 發(fā)現(xiàn)公司股權(quán)性質(zhì)和國(guó)有持股比例有利于上市公司財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別； 管揚(yáng)威和朱衛(wèi)東（2014）基于CRIME五因素論， 從造假者、 秘訣、 激勵(lì)、 監(jiān)管機(jī)制、 最終結(jié)果五個(gè)方面構(gòu)建了指標(biāo)與模型識(shí)別ST公司的財(cái)務(wù)舞弊； 葉康濤和劉金洋（2021）借助我國(guó)上市公司強(qiáng)制披露的銷售量、 生產(chǎn)量、 庫(kù)存量等非財(cái)務(wù)信息， 考察非財(cái)務(wù)信息是否有助于識(shí)別企業(yè)的財(cái)務(wù)舞弊行為。隨著財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別研究的深入， 近年來(lái)越來(lái)越多的非財(cái)務(wù)指標(biāo)被引入財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別。比如： 趙納暉和張?zhí)煅螅?022）將上市公司定期報(bào)告中的管理層討論與分析文本引入財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別； 曹策等（2023）通過(guò)提取股評(píng)文本的情感特征， 將情感特征引入財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別。

（2） 識(shí)別模型日漸豐富。長(zhǎng)期以來(lái)， 財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別主要是通過(guò)構(gòu)建Logistic回歸模型實(shí)現(xiàn)的。Logistic回歸的做法是： 通過(guò)將舞弊公司與非舞弊公司分別賦值為1和0， 測(cè)度各識(shí)別指標(biāo)與舞弊行為之間的相關(guān)系數(shù)。比如： 洪文洲等（2014）選取了2004 ～ 2013年因財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊被中國(guó)證監(jiān)會(huì)公開(kāi)行政處罰的44家上市公司和44家財(cái)務(wù)報(bào)表正常的公司為對(duì)照樣本， 建立向后逐步法的邏輯回歸模型作為財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型； 張?jiān)徍透哐牛?017）選取2005 ～ 2013年中國(guó)證監(jiān)會(huì)公布的61家財(cái)務(wù)舞弊上市公司及61家對(duì)比公司， 利用應(yīng)收賬款指數(shù)、 資產(chǎn)收益率、 現(xiàn)金流量利息保障倍數(shù)、 自愿性信息披露質(zhì)量等識(shí)別指標(biāo)， 通過(guò)Logistic回歸構(gòu)建財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別模型。近些年來(lái)， 隨著大數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展， 越來(lái)越多的機(jī)器學(xué)習(xí)方法被引入財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別。比如： 陳慶杰（2012）利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別， 發(fā)現(xiàn)“RBF能將模式識(shí)別問(wèn)題用非線性向高維投射， 從而進(jìn)行更有效的數(shù)據(jù)分類”； 金花妍和劉永澤（2014）將支持向量機(jī)方法引入舞弊識(shí)別， 通過(guò)支持向量機(jī)與Logistic回歸的耦合構(gòu)建識(shí)別模型， 發(fā)現(xiàn)“支持向量機(jī)算法下的總體識(shí)別率比Logistic回歸模型高， 表現(xiàn)出分類器的良好性能”； 曹策等（2023）使用RCC 并行網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別， 發(fā)現(xiàn)“該方法在識(shí)別上市公司財(cái)務(wù)舞弊的任務(wù)上較其他模型取得了更好的效果”。

二、 財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別的主要問(wèn)題

從實(shí)質(zhì)看， 當(dāng)前財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別是先對(duì)舞弊樣本“畫(huà)像”， 再參照畫(huà)像結(jié)果尋找有舞弊嫌疑的公司。通俗地說(shuō)， 財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別是以在舞弊公司與非舞弊公司之間顯著不同的指標(biāo)為舞弊公司的“體征”， 用統(tǒng)計(jì)或機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)這些體征“上色”或“細(xì)描”， 最后得出一幅“指標(biāo)與舞弊相關(guān)性”的畫(huà)像。毋庸置疑， 統(tǒng)計(jì)或機(jī)器學(xué)習(xí)的方法越精細(xì)， 畫(huà)像結(jié)果在區(qū)分樣本中的舞弊公司和非舞弊公司時(shí)效果越好。但如果跳出所選樣本， 用樣本上的“畫(huà)像”去識(shí)別樣本之外的公司是否存在財(cái)務(wù)舞弊， 準(zhǔn)確率很可能不容樂(lè)觀。

1. 刻舟求劍。上市公司財(cái)務(wù)舞弊具有動(dòng)態(tài)異質(zhì)性， 世界上沒(méi)有一成不變的財(cái)務(wù)舞弊。黃世忠等（2020）在分析2010 ～ 2019年我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)舞弊時(shí)發(fā)現(xiàn)， 這段時(shí)間“財(cái)務(wù)舞弊主要集中在對(duì)利潤(rùn)表的粉飾和操縱上， 收入舞弊成為財(cái)務(wù)舞弊的重災(zāi)區(qū)， 占比高達(dá)68.14%， 費(fèi)用和成本舞弊成為財(cái)務(wù)舞弊的第二和第四大類型， 占比分別為22.12%和15.04%”； 而在分析2020 ～ 2021年低財(cái)報(bào)可信度上市公司時(shí)， 四位學(xué)者發(fā)現(xiàn)， “財(cái)務(wù)稅務(wù)維度所觸發(fā)異常特征占比為37%左右， 其他四個(gè)維度所觸發(fā)異常特征占比高達(dá)70%以上”， “非財(cái)務(wù)信息對(duì)財(cái)務(wù)舞弊模型預(yù)警準(zhǔn)確性影響重大”（葉欽華等，2022a）。

財(cái)務(wù)舞弊的動(dòng)態(tài)異質(zhì)性說(shuō)明， 不能對(duì)基于往年樣本得到的經(jīng)驗(yàn)（模型結(jié)果）抱有過(guò)高期望。從已有研究看， 財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別均是從“往年”案例中選擇舞弊公司和非舞弊公司作為對(duì)照樣本并展開(kāi)研究的。這種基于“往年”樣本得到的模型結(jié)果， 很可能會(huì)隨著財(cái)務(wù)舞弊的動(dòng)態(tài)變化而逐漸變得不可靠。比如： 洪文洲等（2014）選取2004 ～ 2013年的公司樣本， 利用財(cái)務(wù)指標(biāo)與向后逐步法的Logistic回歸模型， 能夠達(dá)到87.9%的識(shí)別準(zhǔn)確率； 而熊方軍（2015）選取2013 ～ 2014年的公司樣本， 利用財(cái)務(wù)指標(biāo)與向后逐步法的Logistic回歸模型， 只能在舞弊樣本上達(dá)到79.55%以及非舞弊樣本上達(dá)到62.66%的識(shí)別準(zhǔn)確率。因此， 利用往年樣本得到的模型結(jié)果來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的上市公司， 很可能是刻舟求劍。

2. 按圖索驥。上市公司財(cái)務(wù)舞弊具有行業(yè)異質(zhì)性。不同行業(yè)上市公司實(shí)施財(cái)務(wù)舞弊， 都會(huì)結(jié)合本行業(yè)的特點(diǎn)選擇最隱蔽、 最不容易被發(fā)現(xiàn)的財(cái)務(wù)舞弊手段； 行業(yè)不同， 財(cái)務(wù)舞弊手段也不同。對(duì)有形資產(chǎn)較易查實(shí)的公司而言， 交易造假無(wú)疑是更合乎理性的舞弊選項(xiàng)。以保千里為例， 其主要從事以視像技術(shù)為基礎(chǔ)的功能硬件、 智能硬件的研發(fā)、 設(shè)計(jì)、 生產(chǎn)與銷售， 功能硬件和智能硬件造假容易被發(fā)現(xiàn)， 所以其選擇通過(guò)對(duì)外投資和應(yīng)計(jì)項(xiàng)目將資金轉(zhuǎn)出體外以配合、 實(shí)施和掩蓋舞弊。而對(duì)有形資產(chǎn)不易查實(shí)的公司， 存貨等資產(chǎn)造假可能是更理性的選擇。以康美藥業(yè)為例， 作為一家中藥公司， 其原材料和商品的價(jià)小量大特點(diǎn)無(wú)疑會(huì)讓其傾向于選擇存貨造假。葉凡等（2021）發(fā)現(xiàn)， 康美藥業(yè)2016年和2017年存貨增長(zhǎng)率、 庫(kù)存商品增長(zhǎng)率高于應(yīng)付款項(xiàng)增長(zhǎng)率， 作為中藥龍頭企業(yè)， 一般對(duì)上游供應(yīng)商應(yīng)具備談判優(yōu)勢(shì)， 卻大量使用現(xiàn)金采購(gòu)原材料， 該行為不符合商業(yè)邏輯， 十分費(fèi)解。

財(cái)務(wù)舞弊的行業(yè)異質(zhì)性說(shuō)明， 世界上不存在完全相同的事物， 必須具體問(wèn)題具體分析， 不能對(duì)基于所有行業(yè)樣本得到的一般經(jīng)驗(yàn)（模型結(jié)果）抱有過(guò)高期望。從所有行業(yè)中選擇樣本公司， 必然會(huì)出現(xiàn)“樣本公司選擇得越多， 被剔除的指標(biāo)越多”的情況。不難理解， 樣本數(shù)量越多， 特定行業(yè)上市公司的特殊舞弊手段和舞弊特征越容易在大樣本中變得不顯著而被剔除。比如： 張新民和吳革（2008）基于以往文獻(xiàn)遴選出13個(gè)指標(biāo)并選擇40家財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊公司和40家正常公司為樣本進(jìn)行研究時(shí)， 最后留下8個(gè)主要指標(biāo)作為解釋變量建立財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型； 余玉苗和呂凡（2010）基于以往文獻(xiàn)初步選取38個(gè)指標(biāo)并選擇248個(gè)樣本作為訓(xùn)練集進(jìn)行研究時(shí)， 最后只留下4個(gè)顯著性指標(biāo)作為解釋變量建立舞弊識(shí)別模型。因此， 利用基于所有行業(yè)樣本得到的模型結(jié)果來(lái)預(yù)測(cè)特定行業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)舞弊， 很可能是按圖索驥。

3. 盲人摸象。當(dāng)前識(shí)別財(cái)務(wù)舞弊的指標(biāo)主要是借鑒以往文獻(xiàn)的研究成果獲得的， 比如： 陳慶杰（2012）進(jìn)行財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別時(shí)， 選取的31個(gè)變量中除經(jīng)理人特征外， 其他全部來(lái)自現(xiàn)有關(guān)于財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊因素研究成果的總結(jié)； 曾小青和唐湘勇（2021）借鑒Persons、 Ravisankar、 熊方軍、 Rezaee、 錢(qián)蘋(píng)等學(xué)者的研究遴選財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)。以這種方式得到的指標(biāo)， 其實(shí)是以往文獻(xiàn)對(duì)以往文獻(xiàn)觀察到的樣本或數(shù)據(jù)進(jìn)行研究后， 發(fā)現(xiàn)的與當(dāng)時(shí)財(cái)務(wù)舞弊相關(guān)的指標(biāo)。比如： 曾小青和唐湘勇（2021）在其研究中遴選出財(cái)務(wù)杠桿率、 流動(dòng)資產(chǎn)比率、 資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、 公司規(guī)模四個(gè)與財(cái)務(wù)舞弊相關(guān)的指標(biāo)， 是因?yàn)镻ersons發(fā)現(xiàn)“財(cái)務(wù)舞弊公司通常具有較高的財(cái)務(wù)杠桿率和流動(dòng)資產(chǎn)比率、 較低的資本周轉(zhuǎn)率和較小的公司規(guī)模”， 而Persons的結(jié)論是Persons對(duì)自己所處年代的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行研究后的結(jié)果。近些年雖然有不少文獻(xiàn)開(kāi)始從相關(guān)理論入手遴選財(cái)務(wù)指標(biāo)， 但這只是在以往相關(guān)指標(biāo)的基礎(chǔ)上作“增量”工作。比如， 李清和任朝陽(yáng)（2015）將“舞弊鉆石”理論引入財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別， 仍是依據(jù)“舞弊鉆石”理論和現(xiàn)有文獻(xiàn)提取舞弊識(shí)別指標(biāo)。

借鑒以往文獻(xiàn)遴選指標(biāo)， 實(shí)則是用以前觀察到的相關(guān)指標(biāo)“盲人摸象”。某些對(duì)財(cái)務(wù)舞弊確有影響的未知變量， 可能自始就沒(méi)有被納入研究范圍內(nèi)。因此， 對(duì)財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別而言， 構(gòu)建一個(gè)完整的財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別理論指導(dǎo)指標(biāo)遴選， 遠(yuǎn)比擴(kuò)大數(shù)據(jù)類型和改進(jìn)大數(shù)據(jù)識(shí)別模型重要。令人欣喜的是， 有學(xué)者已經(jīng)認(rèn)識(shí)到這一問(wèn)題并開(kāi)始構(gòu)建財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別的理論。比如， 葉欽華等（2022b）提出， 應(yīng)從財(cái)務(wù)稅務(wù)、 行業(yè)業(yè)務(wù)、 公司治理、 內(nèi)部控制、 數(shù)字特征五個(gè)維度， 構(gòu)建財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別框架。

4. 準(zhǔn)確率幻覺(jué)。在樣本選擇和指標(biāo)遴選的基礎(chǔ)上， 當(dāng)前財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別會(huì)采取特定模型擬合舞弊樣本與指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系， 并通過(guò)擬合的相關(guān)關(guān)系識(shí)別舞弊公司。由于前文所論述的三個(gè)問(wèn)題， 這類大數(shù)據(jù)識(shí)別的有效性必然是有限的， 或者是在所選樣本上準(zhǔn)確率很高而在樣本之外準(zhǔn)確率很低。張熠等（2022）指出， “各類經(jīng)營(yíng)活動(dòng)與經(jīng)營(yíng)狀態(tài)預(yù)示企業(yè)是否開(kāi)展財(cái)務(wù)舞弊操作的概率是不同的， 且這種概率高低在業(yè)務(wù)層面并不存在顯性的判斷邏輯， 也不能依據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行量化區(qū)分”。但是， 已有文獻(xiàn)總能通過(guò)多種手段不斷提高所謂的識(shí)別準(zhǔn)確率， 進(jìn)而形成準(zhǔn)確率幻覺(jué)。這些手段包括：

（1）控制樣本選擇。關(guān)于控制樣本選擇， 有控制舞弊公司樣本選擇以及控制非舞弊公司樣本選擇兩種方式。比如， 孫麗亞（2021）最初選擇的是55家舞弊樣本、 55家控制樣本， 考慮到“舞弊樣本中有1家舞弊特征識(shí)別率為21.43%， 低于25%”， 最后只選擇了53家舞弊樣本和53家控制樣本。換言之， 為了保證所選指標(biāo)的相關(guān)性， 對(duì)明明是舞弊但不完全滿足識(shí)別指標(biāo)的舞弊公司， 其采取將該公司樣本剔除的做法。在這種控制樣本選擇的做法下， 所謂的準(zhǔn)確率在多大程度上是可靠的， 令人懷疑。

（2）采用更精細(xì)的擬合模型。以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為例， 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型借助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)不斷地重復(fù)尋找權(quán)重的過(guò)程， “反復(fù)迭代直到最終預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果一致或者在一定的誤差范圍內(nèi)”， 從而精確衡量指標(biāo)權(quán)重（指標(biāo)與舞弊之間的相關(guān)程度）以區(qū)分舞弊樣本與非舞弊樣本。這樣一種更精細(xì)的可以將誤差控制在一定范圍內(nèi)的擬合模型， 自然會(huì)比相對(duì)粗糙的Logistic回歸有著更高的識(shí)別準(zhǔn)確率。比如， 曾小青和唐湘勇（2021）發(fā)現(xiàn)， 在同樣樣本和指標(biāo)的基礎(chǔ)上， “基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建的財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別模型有更好的識(shí)別效果”。這種在樣本身上改進(jìn)識(shí)別模型帶來(lái)的高識(shí)別準(zhǔn)確率， 僅是改進(jìn)模型的自然結(jié)果， 不代表大數(shù)據(jù)識(shí)別有著根本性進(jìn)步。

（3）僅披露樣本上的識(shí)別準(zhǔn)確率。按正常邏輯， 模型結(jié)果只有放在舞弊情況不明的公司身上檢驗(yàn)， 才能得到真正的識(shí)別準(zhǔn)確率， 但現(xiàn)有研究文獻(xiàn)多是披露在舞弊樣本上的識(shí)別準(zhǔn)確率。比如， 管揚(yáng)威和朱衛(wèi)東（2022）在構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別財(cái)務(wù)舞弊時(shí)提出， “精確率表示模型預(yù)測(cè)出的舞弊類樣本中被正確預(yù)測(cè)的比例， 召回率則表示所有的舞弊類樣本中被正確預(yù)測(cè)的比例”。這種將既定樣本身上得到的擬合結(jié)果用來(lái)檢驗(yàn)既定樣本的做法， 準(zhǔn)確率不高恐怕才是咄咄怪事。

三、 財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別的理論反思

為什么財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別會(huì)出現(xiàn)這樣或那樣的問(wèn)題？其根本原因在于， 當(dāng)前財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別忽視了財(cái)務(wù)舞弊本質(zhì)。財(cái)務(wù)舞弊本質(zhì)上是人的行動(dòng)， 是舞弊者為實(shí)現(xiàn)自身目的所實(shí)施的具體行為。忽視財(cái)務(wù)舞弊“人的行動(dòng)”本質(zhì)， 很可能使財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別從一開(kāi)始就存在著嚴(yán)重的邏輯缺陷。

1. 過(guò)度依賴舞弊樣本。經(jīng)濟(jì)學(xué)上對(duì)人的行動(dòng)作出系統(tǒng)性說(shuō)明的是奧派經(jīng)濟(jì)學(xué)家米塞斯。米塞斯在其《人的行動(dòng)》（1949）一書(shū)中提出了人的行動(dòng)理論， 并據(jù)此構(gòu)建了奧派經(jīng)濟(jì)學(xué)特有的方法論基礎(chǔ)。米塞斯指出， “人的行動(dòng)是有目的的行為”， “是自我對(duì)外部刺激和環(huán)境條件所作的有意義的反應(yīng)， 是一個(gè)人面對(duì)決定其生活的宇宙所作的有意識(shí)的調(diào)整”（路德維?！ゑT·米塞斯，2013）。換言之， 人的行動(dòng)取決于自身的“目的”， 同時(shí)又受制于自身所面臨的“外部刺激和環(huán)境條件”。因此， 人的行動(dòng)的一個(gè)基本特征是： 外部刺激和環(huán)境條件相同而目的不同， 人的行動(dòng)必然不同； 目的相同但外部刺激和環(huán)境條件不同， 人的行動(dòng)也有所不同。在財(cái)務(wù)舞弊上， 這個(gè)基本特征表現(xiàn)為財(cái)務(wù)舞弊天然具有動(dòng)態(tài)異質(zhì)性和行業(yè)異質(zhì)性。在不同時(shí)期， 財(cái)務(wù)舞弊總會(huì)基于當(dāng)時(shí)的“外部刺激和環(huán)境條件”選擇（對(duì)當(dāng)時(shí)而言）最優(yōu)的舞弊行動(dòng)； 在不同行業(yè)， 財(cái)務(wù)舞弊總會(huì)基于本行業(yè)的“外部刺激和環(huán)境條件”選擇（對(duì)本行業(yè)而言）最優(yōu)的舞弊行動(dòng)。

正因?yàn)檫@個(gè)基本特征， 米塞斯認(rèn)為“人的行動(dòng)科學(xué)所必須面對(duì)的經(jīng)驗(yàn)， 是一些復(fù)雜現(xiàn)象的經(jīng)驗(yàn)。沒(méi)有任何實(shí)驗(yàn)室適合做有關(guān)人的行動(dòng)的試驗(yàn)。我們永遠(yuǎn)不可能只觀察到一種變化因素， 而視某事物之所有其他條件為不變因素”， “歷史經(jīng)驗(yàn)傳導(dǎo)的信息， 不能成為一種建筑材料， 用以搭砌理論， 也不能據(jù)以預(yù)測(cè)未來(lái)的事物”。米塞斯的這一觀點(diǎn)， 在財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別上同樣是成立的。過(guò)去的舞弊公司樣本只能反映過(guò)去的舞弊行動(dòng)， 過(guò)去舞弊樣本的畫(huà)像結(jié)果不能用于預(yù)測(cè)未來(lái)的舞弊行動(dòng)； 同樣地， 所有行業(yè)的舞弊樣本只能反映當(dāng)前所有行業(yè)共同的舞弊行動(dòng)特征， 所有行業(yè)舞弊樣本的畫(huà)像結(jié)果不能提供關(guān)于特定行業(yè)的更多舞弊信息?？梢哉f(shuō)， 正因?yàn)楹鲆暳素?cái)務(wù)舞弊“人的行動(dòng)”本質(zhì)， 當(dāng)前的財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別才過(guò)度依賴于舞弊樣本， 總以為通過(guò)方法的創(chuàng)新（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、 支持向量機(jī)等）就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)財(cái)務(wù)舞弊的有效識(shí)別。

2. 未認(rèn)清財(cái)務(wù)舞弊的識(shí)別重點(diǎn)。對(duì)于人的行動(dòng)， 米塞斯認(rèn)為其包括目的、 物件、 因果關(guān)系認(rèn)知、 經(jīng)濟(jì)權(quán)衡、 手段五個(gè)基本要件。其中： 目的是行動(dòng)的誘因， “一個(gè)完全滿足其生存狀況的人， 不會(huì)有改變事物的動(dòng)機(jī)”， 自然不可能行動(dòng)； 物件是行動(dòng)的基礎(chǔ)， 沒(méi)有物件可用就無(wú)法行動(dòng)； 因果關(guān)系是物件和目的之間的聯(lián)系（物件能夠通過(guò)某種方式達(dá)成目的）， 人在行動(dòng)之前必然有因果關(guān)系認(rèn)知， 知道怎樣利用物件能夠達(dá)成目的； 經(jīng)濟(jì)權(quán)衡是人對(duì)多種物件應(yīng)用方案的經(jīng)濟(jì)考量， 人總是選擇能夠?qū)崿F(xiàn)目的且成本最小的方案； 手段是最終的現(xiàn)實(shí)行為， 是對(duì)物件的實(shí)際運(yùn)用， “某一物件只有當(dāng)人們確實(shí)使用它時(shí)， 才稱其為手段”。根據(jù)五個(gè)要件， 人的行動(dòng)可以表述為： 因特定目的， 人有了行動(dòng)的欲望； 在行動(dòng)之初， 人會(huì)審視一下現(xiàn)有可用物件可以怎樣利用以達(dá)到目的； 因果關(guān)系認(rèn)知越多， 從物件到目的的可選方案就越多； 在具體選擇哪種行動(dòng)方案時(shí)， 人會(huì)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)權(quán)衡， 選擇成本最小且能實(shí)現(xiàn)目的的方案； 最后， 按照選定方案， 人發(fā)生了真實(shí)的行動(dòng)， 即物件利用。

米塞斯界定人的行動(dòng)范疇， 其用意除了借此指出人的行動(dòng)不適宜用類似物理的實(shí)證方法研究之外， 更意在強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的是人的真實(shí)行動(dòng)。雖然所有的“人的行動(dòng)”都包含目的、 物件、 因果關(guān)系認(rèn)知、 經(jīng)濟(jì)權(quán)衡、 手段五個(gè)要件， 但目的、 因果關(guān)系認(rèn)知、 經(jīng)濟(jì)權(quán)衡“是純粹主觀的， 因人而異， 因人在其生命的不同時(shí)期而異的”， 既難以觀察亦難以測(cè)量。所以， “對(duì)于奢侈和節(jié)儉孰優(yōu)孰劣之類的問(wèn)題， 它們（指經(jīng)濟(jì)學(xué)）不發(fā)表任何意見(jiàn)”， “人的行動(dòng)學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的是行動(dòng)個(gè)體所選擇、 用以實(shí)現(xiàn)目的的手段”， 即真實(shí)行動(dòng)。這一觀點(diǎn)， 對(duì)財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別而言同樣是適用的。作為人的行動(dòng)， 財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別自然也應(yīng)當(dāng)研究真實(shí)發(fā)生的財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)， 而不是舞弊行為真實(shí)發(fā)生以前的目的或舞弊行為發(fā)生以后的結(jié)果。但從當(dāng)前的財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別看， 現(xiàn)有研究似乎并沒(méi)有清楚認(rèn)識(shí)到真實(shí)的舞弊行動(dòng)這一識(shí)別重點(diǎn)。早期以財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為識(shí)別指標(biāo)的做法， 事實(shí)上是以舞弊行動(dòng)之后的結(jié)果作為識(shí)別重點(diǎn)， 這種做法在某種程度上可以說(shuō)是舍本逐末。近些年來(lái)引入非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為識(shí)別指標(biāo)的做法， 又顯然是將目的、 因果關(guān)系認(rèn)知、 經(jīng)濟(jì)權(quán)衡等作為識(shí)別重點(diǎn)［如洪葒等（2012）按照GONE理論選取了代表貪婪、 機(jī)會(huì)、 需要和暴露的四類變量］， 這種做法在某種程度上可以說(shuō)是混淆了財(cái)務(wù)舞弊可能與真實(shí)財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)之間的區(qū)別。

四、 重構(gòu)財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別： 以人的行動(dòng)為基礎(chǔ)

鑒于當(dāng)前財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別的邏輯缺陷， 本文認(rèn)為應(yīng)當(dāng)回歸財(cái)務(wù)舞弊“人的行動(dòng)”本質(zhì)， 重構(gòu)財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別模式。正如米塞斯所言， 要獲得可靠的經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)， 只能從“人的行動(dòng)是有目的的行為”這一先驗(yàn)認(rèn)識(shí)出發(fā)， 通過(guò)演繹推理的方式獲得。財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別也應(yīng)當(dāng)拋卻當(dāng)前財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別對(duì)舞弊樣本的過(guò)度依賴， 以演繹推理的方式獲得對(duì)財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)的認(rèn)識(shí)， 進(jìn)而借助真實(shí)的舞弊行動(dòng)這個(gè)重點(diǎn)識(shí)別哪些公司有財(cái)務(wù)舞弊的嫌疑。具體的重構(gòu)思路如下：

1. 通過(guò)假構(gòu)法領(lǐng)悟真實(shí)的財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)。假構(gòu)法是奧派經(jīng)濟(jì)學(xué)在人的行動(dòng)范疇基礎(chǔ)上， 以演繹方式獲得可靠經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)的最主要方法。所謂假構(gòu)法， 是一種構(gòu)建假想模型， 通過(guò)對(duì)照假想模型領(lǐng)悟現(xiàn)實(shí)中人的行動(dòng)的方法。比如， 為了說(shuō)明市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)下人的行動(dòng)， 奧派經(jīng)濟(jì)學(xué)構(gòu)建了孤立經(jīng)濟(jì)（魯濱遜式）模型。在孤立經(jīng)濟(jì)下， 人的行動(dòng)方式是“自產(chǎn)自用”， 沒(méi)有任何人與人之間的交換； 孤立經(jīng)濟(jì)下的人， 只需要考慮如何利用手頭的資源（包括時(shí)間）最大程度地滿足自己的需求。與孤立經(jīng)濟(jì)模型下人的行動(dòng)相比， 市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)下人的行動(dòng)有著明顯的不同。在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)下， 人的行動(dòng)是以最大程度滿足“消費(fèi)者需求”為直接目的， 以間接滿足自身需求為最終目的的； 市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)下的人只有讓自己處于“為他人提供最好服務(wù)的航道”， 才能獲得最大的收入， 繼而最大程度滿足自身的需求。正是通過(guò)與孤立經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行對(duì)比， 奧派經(jīng)濟(jì)學(xué)獲得了一系列堪稱定理的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)結(jié)論， 如價(jià)格是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)下消費(fèi)者態(tài)度的體現(xiàn)， 也是“決定持續(xù)變動(dòng)著市場(chǎng)狀況的力量”（無(wú)形之手）。同樣， 為了說(shuō)明政府干預(yù)下人的行動(dòng)以及經(jīng)濟(jì)波動(dòng)下人的行動(dòng)， 奧派經(jīng)濟(jì)學(xué)還構(gòu)建了純粹市場(chǎng)模型、 靜止?fàn)顟B(tài)模型以及穩(wěn)態(tài)循環(huán)模型。

對(duì)于真實(shí)的財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)， 假構(gòu)法提供了一種很好的思路： 先構(gòu)想正常的財(cái)務(wù)行動(dòng)， 再領(lǐng)悟財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)。如何構(gòu)想正常的財(cái)務(wù)行動(dòng)？傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理理論已經(jīng)為此提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。財(cái)務(wù)管理理論看似講的是在不同事項(xiàng)上公司應(yīng)當(dāng)怎樣決策， 實(shí)際上也描述了在不同事項(xiàng)上正常公司會(huì)怎么做。例如： 籌資理論告訴我們， 正常公司在不需要籌資時(shí)不會(huì)大幅增加籌資規(guī)模； 在舉債和股權(quán)融資兩種方式間， 正常公司會(huì)選擇籌資成本較低、 對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響較小的籌資方式。再如： 存貨理論告訴我們， 在上年存貨周轉(zhuǎn)率下降、 存貨跌價(jià)準(zhǔn)備增加的情況下， 正常公司在本年不會(huì)大幅增加存貨持有量； 在上年儲(chǔ)存邊際成本大于采購(gòu)邊際成本時(shí)， 正常公司不會(huì)大幅度增加存貨持有量。由于財(cái)務(wù)管理理論覆蓋了籌資、 投資、 運(yùn)營(yíng)、 分配等環(huán)節(jié)， 只要用心揣摩， 自然可以構(gòu)想出在所有環(huán)節(jié)正常的、 理性的公司行動(dòng)。

在描述出正常公司全部行動(dòng)表現(xiàn)的基礎(chǔ)上， 自然就可以領(lǐng)悟到財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)是什么樣子， 或有財(cái)務(wù)舞弊嫌疑的公司是什么樣子。例如， 籌資理論告訴我們， 正常公司在不需要籌資時(shí)不會(huì)大幅增加籌資規(guī)模， 所以在不需要籌資時(shí)大幅增加籌資規(guī)模的行為， 自然就是不正常的、 有財(cái)務(wù)舞弊嫌疑的（俗稱“存貸雙高”）。同樣地， 存貨理論告訴我們， 在上年存貨周轉(zhuǎn)率下降、 存貨跌價(jià)準(zhǔn)備增加的情況下， 正常公司在本年不會(huì)大幅增加存貨持有量， 所以在上年存貨周轉(zhuǎn)率下降、 存貨跌價(jià)準(zhǔn)備增加的情況下， 大幅增加存貨持有量的行為， 也是非理性的、 不正常的、 有財(cái)務(wù)舞弊嫌疑的。依此方式， 在描述出正常公司全部行動(dòng)表現(xiàn)后， 即可領(lǐng)悟到全部的財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)。

2. 以指標(biāo)組合的形式刻畫(huà)真實(shí)的舞弊行動(dòng)。在領(lǐng)悟到真實(shí)的財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)后， 如何刻畫(huà)真實(shí)的舞弊行動(dòng)是識(shí)別有舞弊嫌疑公司的關(guān)鍵。從人的行動(dòng)范疇看， 剔除掉目的、 因果關(guān)系認(rèn)知和經(jīng)濟(jì)權(quán)衡等主觀要件后， 人的行動(dòng)范疇就只剩下物件和手段（物件的使用）。如果將物件稱為條件、 將手段稱為行為， 真實(shí)行動(dòng)即可表述為“在一定條件下利用物件的某種行為”。也就是說(shuō)， 真實(shí)行動(dòng)實(shí)際上有“一定條件”和“利用物件的行為”兩個(gè)基本要件， 所有的真實(shí)行動(dòng)均可以通過(guò)“一定條件”和“利用物件的行為”的組合形式表達(dá)出來(lái)。

對(duì)財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)來(lái)說(shuō)， 也是如此。所有的財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)均可以表達(dá)為“一定條件”和“利用物件的行為”的組合形式。以存貸雙高的舞弊行動(dòng)為例， 該行動(dòng)表現(xiàn)為在不需要籌資的時(shí)候公司進(jìn)行了大規(guī)模的籌資。如果用“一定條件”和“利用物件的行為”的組合形式表達(dá)， 該財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)就可以表述為“籌資需求偏低and籌資規(guī)模偏大”。當(dāng)然， 這樣的組合還只是一個(gè)粗略刻畫(huà)真實(shí)舞弊行動(dòng)的框架， 對(duì)于何為“籌資需求”、 何為“籌資規(guī)模”還需進(jìn)一步細(xì)化。應(yīng)當(dāng)指出， 在將所有的財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)轉(zhuǎn)化為指標(biāo)組合后， 就會(huì)得到一個(gè)涵蓋籌資、 投資、 運(yùn)營(yíng)、 分配等所有環(huán)節(jié)財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)的指標(biāo)組合體系。這個(gè)體系包括識(shí)別籌資階段財(cái)務(wù)舞弊的指標(biāo)組合， 也包括識(shí)別投資、 運(yùn)營(yíng)等階段財(cái)務(wù)舞弊的指標(biāo)組合。

3. 仿照金稅系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)。怎樣判斷財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)指標(biāo)組合中的偏高值或偏低值？本文認(rèn)為， 可以參考金稅系統(tǒng)的做法， 選擇同行業(yè)上市公司同一指標(biāo)值的某一分位數(shù)設(shè)定預(yù)警值。高于或低于相應(yīng)預(yù)警值的， 即判定為偏高或偏低。這樣， 就可以利用大數(shù)據(jù)篩選出存在真實(shí)舞弊行動(dòng)的公司或有舞弊嫌疑的公司。

舉例來(lái)說(shuō)， 2020年中國(guó)證監(jiān)會(huì)在處罰決定書(shū)中認(rèn)定康美藥業(yè)2016 ～ 2018年存在通過(guò)“偽造、 變?cè)齑箢~定期存單等方式虛增貨幣資金”的財(cái)務(wù)造假行為（存貸雙高）。前文提到， 存貸雙高可表述為“籌資需求偏低and籌資規(guī)模偏大”。如果用“上年末貨幣資金總量/本年度投資活動(dòng)現(xiàn)金流出量”衡量籌資需求， 用“本年度籌資活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/本年度投資活動(dòng)現(xiàn)金流出量”衡量本年籌資規(guī)模， 那么存貸雙高的財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)就可以表達(dá)為： “上年末貨幣資金總量/本年度投資活動(dòng)現(xiàn)金流出量”偏高， 且“本年度籌資活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/本年度投資活動(dòng)現(xiàn)金流出量”偏高。這里可以選擇同年度中醫(yī)藥行業(yè)上市公司以上兩個(gè)指標(biāo)的75%分位數(shù)為上限、 25%為上限， 作為判斷指標(biāo)值偏高或偏低的標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)“上年末貨幣資金總量/本年度投資活動(dòng)現(xiàn)金流出量”大于行業(yè)指標(biāo)值75%分?jǐn)?shù)時(shí)， 就可認(rèn)定本年度初貨幣資金總量對(duì)本年度投資活動(dòng)現(xiàn)金流出量的覆蓋程度較高， 公司的籌資需求偏低； 當(dāng)“本年度籌資活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/本年度投資活動(dòng)現(xiàn)金流出量”大于行業(yè)指標(biāo)值75%分位數(shù)時(shí)， 就可認(rèn)定公司籌措了遠(yuǎn)超投資需求的資金， 公司的籌資規(guī)模偏大。經(jīng)計(jì)算發(fā)現(xiàn)， 2016年67家中醫(yī)藥上市公司“上年末貨幣資金總量/本年度投資活動(dòng)現(xiàn)金流出量”75%分位數(shù)是2.5685， “本年度籌資活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/本年度投資活動(dòng)現(xiàn)金流出量”75%分位數(shù)為0.4114。以此為標(biāo)準(zhǔn)篩選出中醫(yī)藥行業(yè)中兩個(gè)指標(biāo)值均超過(guò)75%分位數(shù)的公司， 會(huì)發(fā)現(xiàn)康美藥業(yè)赫然在列。同樣經(jīng)計(jì)算發(fā)現(xiàn)， 2017年和2018年康美藥業(yè)的這兩個(gè)指標(biāo)仍然超過(guò)了行業(yè)75%分位數(shù)?？梢哉f(shuō)， 只要領(lǐng)悟了存貸雙高這樣一種舞弊行動(dòng)， 早在2017年能夠獲得2016年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)， 就可以發(fā)現(xiàn)康美藥業(yè)存在舞弊嫌疑。

五、 結(jié)語(yǔ)

本文在梳理國(guó)內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上， 總結(jié)了財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別的基本做法與發(fā)展趨勢(shì)， 并指出當(dāng)前財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別存在刻舟求劍、 按圖索驥、 盲人摸象以及準(zhǔn)確率幻覺(jué)等問(wèn)題。之所以會(huì)有這樣或那樣的問(wèn)題， 根本原因在于當(dāng)前財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別忽視了財(cái)務(wù)舞弊本質(zhì)， 即“人的行動(dòng)”。正因?yàn)楹鲆暳素?cái)務(wù)舞弊“人的行動(dòng)”本質(zhì)， 當(dāng)前財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別總是對(duì)舞弊樣本（或歷史經(jīng)驗(yàn)）抱有過(guò)高期待， 總以為通過(guò)方法創(chuàng)新（從相關(guān)性分析到機(jī)器學(xué)習(xí)）就能有效識(shí)別財(cái)務(wù)舞弊。因此， 本文提出應(yīng)當(dāng)從財(cái)務(wù)舞弊“人的行動(dòng)”本質(zhì)出發(fā)， 重構(gòu)財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別模式。在新的模式下， 財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別不再是對(duì)舞弊樣本數(shù)據(jù)的盲目利用。具體來(lái)說(shuō)： 財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別先從人的行動(dòng)出發(fā)， 通過(guò)假構(gòu)法演繹推理出真實(shí)的財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)； 再以指標(biāo)組合的形式刻畫(huà)真實(shí)的財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)； 最后仿照金稅系統(tǒng)的做法篩選出符合指標(biāo)組合特征的、 有舞弊嫌疑的公司。與當(dāng)前財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別不同的是， 新的模式下舞弊樣本的主要作用在于檢驗(yàn)新模式的可行性和有效性。

應(yīng)當(dāng)坦承的是， 本文重構(gòu)的識(shí)別模式可能存在如下難點(diǎn)：

第一， 領(lǐng)悟財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)。當(dāng)前財(cái)務(wù)舞弊大數(shù)據(jù)識(shí)別是基于中國(guó)證監(jiān)會(huì)的資料對(duì)舞弊公司畫(huà)像進(jìn)而尋找哪些公司像舞弊公司， 本文所提的新模式實(shí)則是基于正常公司行動(dòng)領(lǐng)悟財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)， 進(jìn)而尋找有財(cái)務(wù)舞弊嫌疑的公司。因此， 如何領(lǐng)悟財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)至關(guān)重要。文中所提的存貸雙高財(cái)務(wù)舞弊， 在特征及邏輯上都不難理解。但若因此就認(rèn)為領(lǐng)悟財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)毫無(wú)難度， 則可能過(guò)于輕視了領(lǐng)悟難度。以虛增存貨的財(cái)務(wù)舞弊為例， 根據(jù)最優(yōu)存貨持有量模型的啟示， 正常公司的存貨行動(dòng)可以表述為： “在采購(gòu)成本大于儲(chǔ)存成本的條件下， 企業(yè)增加存貨； 在采購(gòu)成本小于儲(chǔ)存成本的條件下， 企業(yè)減少存貨”； 存貨舞弊行動(dòng)似乎就可表達(dá)為： “在采購(gòu)成本大于儲(chǔ)存成本的條件下， 企業(yè)減少存貨； 在采購(gòu)成本小于儲(chǔ)存成本的條件下， 企業(yè)增加存貨”。這樣的領(lǐng)悟在理論上或許沒(méi)有問(wèn)題， 但在將條件和行動(dòng)轉(zhuǎn)化為指標(biāo)時(shí)， 就會(huì)發(fā)現(xiàn)采購(gòu)成本和儲(chǔ)存成本很難測(cè)量（這兩個(gè)成本散布在存貨成本、管理費(fèi)用等項(xiàng)目中）。所以， 領(lǐng)悟財(cái)務(wù)舞弊行動(dòng)， 不僅要在理論和邏輯上講得通，還要在測(cè)量上具備可行性。

第二 ，構(gòu)建舞弊行動(dòng)的指標(biāo)組合。在構(gòu)建條件和行為的指標(biāo)時(shí)， 分子和分母皆有多種選擇。究竟選擇哪一種指標(biāo)， 既需要在理論上講得通， 還需要在舞弊樣本上能夠檢驗(yàn)通過(guò)。例如， 本文以“上年末貨幣資金總量/本年度投資活動(dòng)現(xiàn)金流出量”衡量一家公司的籌資需求， 但分子并不是僅可選擇“上年末貨幣資金總量”， 分母也不是僅可選擇“本年度投資活動(dòng)現(xiàn)金流出量”。究竟以何作為指標(biāo)的分子和分母， 必須要經(jīng)過(guò)舞弊樣本的反復(fù)檢驗(yàn)才能最終確定。

第三， 評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)的選定。出于說(shuō)明新財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別模式的考慮， 本文在判斷籌資需求和籌資規(guī)模時(shí)， 將評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)選定為同行業(yè)所有公司指標(biāo)值的75% 分位數(shù)和25%分位數(shù)。應(yīng)當(dāng)說(shuō)， 這種標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)定過(guò)于主觀。如何讓評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)更客觀， 還需要進(jìn)一步探索。一條可行的思路是， 擴(kuò)大樣本公司的數(shù)量（不僅包括同行業(yè)上市公司， 也包括同行業(yè)非上市公司， 甚至包括上下游公司）， 按大數(shù)定理的原理確定評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。

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