所有权性质、盈余管理与企业财务困境_吴芃著_9787564174491

本书将持续经营审计意见引入到财务困境研究中，把财务困境划分为四个层次，同时考虑了代表转型经济时期中国市场经济特征的两大因素：所有权性质和制度环境，并将盈余管理引入其中，深入分析了转型经济条件下盈余管理和财务困境的关系以及所有权性质和制度环境对他们关系的影响机制，在此基础上，建立了多阶段动态预警模型。

　　《所有权性质、盈余管理与企业财务困境/东南学术文库》：

　　一类错误的公司（即预测为存活，而后却遭遇失败的公司）。作者预期对于第一组公司，当存活的状态逐渐明朗时，市场应出现正的反应；对于第二组公司，当即将失败的信息引起了市场对公司前景的重新评价时，这些公司的股票价格应出现大幅的下降。但实际结果与期望相反，说明了市场使用了比破产预测模型更多、更准确的信息集。因此，这些模型的预测能力有待于提高，财务报表数据并不能完全反映公司经营状况，基于公司财务报表数据得到的预警模型难以预测表外事项对企业财务状况的影响。

　　2.上市公司财务报表必须要经过注册会计师审计，因此财务报表的公布通常在下一年年中，因此以财务变量所建立的危机预警模型容易失去时效性。

　　3.财务报表公布的财务数据很可能是管理层操纵的结果，这些被操纵的财务指标会掩盖企业真实的财务状况和经营成果（吴芃等，2009）。

　　为了解决财务指标的第一类缺陷，学者们纷纷在预测模型中引入了各种非财务指标并结合常规的财务指标作为预测变量建立模型。这些非财务指标主要包括：公司治理变量、资本结构变量、股票市场变量、宏观经济变量、公司多角化程度、管理者受教育程度等。这些非财务指标的引入可以更全面考察企业的情况，并加强财务预警模型的时效性，而且非财务指标更能从本质上反映陷入困境的公司的特征，并可以在一定程度上解释财务困境发生的原因。

　　国内财务预警研究大部分都是基于财务比率指标，少数研究考察了非财务因素对企业陷入财务困境的影响，其中对公司治理变量的运用比较多见，但是这些研究大多选用了西方学者研究中较常见的公司治理指标进行研究，很少有学者就有中国转型经济特色的所有权结构及其与财务危机关系进行探讨；尽管有少量文献研究了宏观经济因素对企业失败的影响，但是对我国转型时期企业面临的特殊制度环境对企业财务危机的影响研究几乎没有。

　　对于由于盈余管理导致财务指标包含的财务信息失真的问题，已经有部分学者对此进行了研究（宋力和李晶，2004；蒲春燕，2005）。他们基本上都是通过对盈余管理的动机和手段进行分析，从而确定哪些财务指标可能受到操纵，进而对这些被操纵的财务指标进行调整，以调整后的财务指标来建立财务预警模型。但是采用的均值±标准差等指标调整的方法往往过于笼统，不具有足够的说服力，并不足以说明上市公司盈余管理的程度。吕峻（2006）通过对净利润的调整，在净利润项目中扣除存在盈余管理高风险的项目，但是这种方法也有一定的缺陷，因为仅靠减去部分项目并不能保证完全控制了所有盈余管理手段的影响（吴芃，2010）。

　　总之，目前还没有学者把制度因素、所有权结构与盈余管理相结合，建立财务预警模型。现有的财务预警模型，无论是使用财务指标还是非财务指标来建立预警指标体系，他们在预测指标上主要问题是只关注如何找到那些能预示有可能有的财务危机的预警信息来预测财务危机，而不是找出财务危机的根本原因或者发生前的征兆，也就是只考虑了财务危机的直接影响因素来建立预警指标体系，而忽视影响这些因素的潜在因素。在当今时代，世界经济政治格局在不断变化中，导致经济制度也在不断的变化调整中，市场自由和政府干预之间正在寻求新的平衡点，因此存在两类问题有待解决：一是在使用财务指标时没有考虑盈余管理对财务指标真实性的潜在影响；二是在使用公司治理等非财务指标时忽视了会对公司治理产生重要影响的制度环境和所有权结构对财务危机的潜在影响。在转型经济时期，一方面政府和市场之间正在寻求新的平衡点，在我国具体体现为制度环境的变化和上市公司所有权性质的变化，另一方面企业盈余管理行为比较普遍，导致财务数据普遍失真，现有的财务危机预警模型所采用的预警指标体系仍然忽略了很多重要的信息，影响了预警模型预测能力。因此有必要在考虑我国企业所有权结构和面临的制度环境特殊性的前提下，加入盈余管理影响程度指标来选择预测变量建立财务预警模型。

　　1.2.2.3对预测方法运用的评价

　　定性方法虽然简单、易懂、容易实施，但是定性分析法往往要受评价者个人主观因素的影响，而且对于企业财务状况究竟如何，这种财务状况的发生究竟会对企业造成何种影响缺乏一个量化的解释。因此，大部分研究都采用了定量分析的方法。

　　在定量预警方面，学者们主要采用了效果较好的传统的统计方法，同时也尝试在各种模型中综合运用包括统计学、人工智能，甚至是热力学方法等多种类别、多种学科的方法。应该说预警领域研究方法是非常丰富的，但是，用这些方法所建立模型的缺陷也是显而易见的。

　　相对于传统的统计学的方法，人工智能等新方法侧重于就现有统计模型的评价效果进行检验的研究，即借鉴人工智能等其他学科的方法，在原统计模型的基础上进行调整或改进，其模型的变量选择仍然局限于大部分统计模型所常用的未经任何调整的财务指标，对非财务指标和盈余管理对财务指标真实性的影响几乎没有考虑，因此用这些新方法所建立模型的预测效果是令人怀疑的。

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