经营活动现金流量操控的经济后果研究

池兆念

（四川大学商学院，成都610064）

0 引言

1998年我国颁布现金流量表准则以后，无论是政策制定者还是会计信息的使用人都越来越关注现金流量表，作为会计报告的编制人——管理层，开始出于各种动机对经营活动现金流量进行操控。同时，学者们对我国资本市场总体的经营活动现金流量操控现状进行研究，也发现了经营活动现金流量操控普遍存在的证据。如果资本市场确实存在经营活动现金流量操控现象，这种操控会不会产生经济后果呢？

通过文献梳理我们不难发现，国内外直接研究经营活动现金流量操控的经济后果的文献目前还极少，大部分都是从盈余管理的角度。在研究盈余管理的经济后果时，学者们对真实活动盈余管理的经济后果研究的比较多，我们知道，真是活动操控的盈余管理主要有销售操控、费用操控和生产操控，这些操控在改变企业的会计盈余的同时，也在影响企业的经营活动现金流量。那么，真实活动盈余管理会产生经济后果，而这个经济后果有没有可能是经营活动现金流量操控导致的呢？这是我们比较关注的问题。

1 分析假设

经营活动现金流量操控的手段主要是：（1）通过债权债务关系的管理来操控经营活动现金流量；（2）通过真实活动操控来操控经营活动现金流量；（3）通过直接造假的方式来调控经营活动现金流量。将“投资活动产生的现金流量”和“筹资活动产生的现金流量”计入“其他收到的与经营活动有关的现金”项目。

本文提出假设：

“经营活动现金流量操控公司”在操控之后的随后三年里，其经营业绩和投资效率都会显著低于“非嫌疑样本”的对应水平。

2 研究设计

2.1 投资效率的度量

本文采用非效率投资支出（用AINV表示）来对投资效率进行度量，其具体的计算过程如下：

首先，采用Richardson(2006)的投资期望模型[1]，来度量公司的新增投资支出，但在采用这个模型时，考虑到我国上市公司Tobin’s Q值计算的不精确性，我以“销售收入增长率”作为描述成长性的替代指标。具体模型如下：

式中，Invi,t表示公司i第t年的新增投资支出；GROi,t-1表示公司i第t-1年销售收入增长率；Levi,t-1为公司i第t-1年年末的财务杠杆，以负债除以总资产来表示；Cashi,t-1为公司i第t-1年年末的货币资金持有量，以货币资金除以总资产来表示；Agei,t-1表示公司i从IPO当年到第t-1年年末的年数；Sizei,t-1表示公司i第t-1年年末的公司规模，以总资产的自然对数来表示；Retsi,t-1表示公司i第t-1年的股票收益率。Year和Industry分别表示年份和行业的虚拟变量。

其次，分行业、分年度对公式（1）进行OLS回归，得出每个行业、每个年度的回归系数β值，然后，将β系数和各公司、各年度的实际财务数据回带入公式（1），计算出各年度公司样本的回归值，然后以其各年度的实际值减去对应的回归值，就可以得出非效率投资支出AINV，即：

AINV为正表示投资过度，AINV为负表示投资不足，AINV为的绝对值越大，表明公司的投资效率就越低。

2.2 经营业绩的度量

本文选取“总资产经营活动收益率”(OPA)来衡量公司业绩变化。

总资产经营活动收益率（OPA）=（主营业务收入－折扣与折让－主营业务成本－销售费用－管理费用＋折旧与摊销）/总资产

2.3 经营活动现金流量操控程度度量

本文采用的经营活动现金流量预测模型来预测公司正常经营活动现金流量，模型如下：

其中，CFOt是i公司第t年的经营活动现金净流量；St是i公司第t年的营业收入，△St是i公司第t年营业收入相对于上年营业收入的变动额，At-1是i公司第t-1年的资产总额，εt是误差项，βi（i＝1，2，3，4，5，6）为OLS回归系数。

分行业、分年度对公式（3）进行OLS回归分析，得出每个行业、每个年度的β回归系数，然后，将β系数和各行业、各年度的实际财务数据回带入公式（3），计算出各年度公司样本的回归值，并以各年度的实际值减去对应的回归值，就可以计算出异常经营活动现金流量，用ACFO表示，以此度量经营活动现金流量操控的程度，其绝对值越大，表明操控的程度越大，计算如下式：

其中，ACFOit是第i个公司第t年的CFO操控程度；CFOit是第i个公司第t年的实际经营活动现金净流量；Sit是第i个公司第t年的营业收入，△Sit是第i个公司第t年营业收入相对于上年营业收入的变动额，△Sit-1是第i个公司第t-1年营业收入相对于上年营业收入的变动额，OCit是第i个公司第t年的其他与经营活动有关的现金，Ait-1是第i个公司第t-1年的资产总额，αi（i＝0，1，2，3，4）为按公式（3）根据分行业、分年度数据计算的各行业、各年度的OLS回归系数。

2.4 数据来源与样本的选取

（1）数据来源。本文所使用的财务数据源于2012CSMAR中上市公司财务数据库，并按照数据库中的上市公司的行业分类对样本进行划分，考虑到金融、保险行业的特殊性，本文予以剔除；由于本文在进行OLS回归分析时，是分行业、分年度进行的，所以，每个行业每个年度的样本必须保持一定的规模；由于农林牧渔业、建筑业、采掘业和传播与文化产业业大多数年份样本数未超过30个，所以本文将这四个行业也予以剔除，最终保留了制造、电煤水、交通运输和仓储、信息技术、批发零售、房地产、社会服务、综合类8个行业。数据年度为2002～2011。数据处理软件为Excel 2003，SPSS17.0。

（2）研究样本的选取。在对公司的投资效率、经营业绩及经营活动现金流量操控程度进行度量后，即可建立“投资效率与经营活动现金流量操控”以及“经营业绩与经营活动现金流量操控”之间的线性模型，然后，通过多元回归的方法对它们之间的关系进行研究。

“经营活动现金流量操控嫌疑样本”及“非嫌疑样本”的界定步骤如下：①采用模型（4）计算出异常经营活动现金流量（ACFO）；②对ACFO取绝对值，得到|ACFO|；③运用十分位法划分|ACFO|值，选取处于第8分位至第10分位的样本作为经营活动现金流量操控嫌疑样本。选取处于第1分位至第3分位的样本作为非嫌疑样本[3]。

2.5 研究模型的设定

（1）因变量。本文分别选用非效率投资支出（用AINVt+n表示）和总资产经营活动收益率（用OPAt+n表示）作为因变量，其中，n取1、2、3，表示经营活动现金流量操控行为发生之后的第1、2、3年的非效率投资支出和总资产经营活动收益率。

（2）自变量。变量CK用于区分“经营活动现金流量操控嫌疑样本”和“非嫌疑样本”的类别。当CK取值为1，表示该样本是“经营活动现金流量操控嫌疑样本”，CK取值为0，表示该样本是“非嫌疑样本”。

（3）控制变量。鉴于公司的经营业绩及投资效率影响因素众多，所以，本文决定选取如下变量作为控制变量：CAt表示第t期经营活动现金流量资产比，我们推测，经营活动现金流量资产比越大，公司的自由现金流量就越多，其公司的经营业绩以及投资效率就会越低；DTAt表示第t期资产负债率，毫无疑问，公司偿债能力会对公司今后的经营业绩及投资效率产生影响；GROAt表示示第t期资产增长率，代表公司成长情况；LnAt表示总资产对数，代表第t期公司规模，很显然，公司规模不同，其经营业绩及投资效率自然会有差异；△GDPt表示第t期国民经济增长情况，控制宏观经济因素对股东获利能力和投资水平的影响。

（4）检验模型。在对因变量、自变量及控制变量进行界定的基础上，本文构建模型5与模型6来对假设进行检验，其中α为回归系数，ε为残差项，n分别取1、2、3。

3 实证结果分析

3.1 描述性统计与均值T检验

“经营活动现金流量操控嫌疑样本”和“非嫌疑样本”在操控发生年度之后的第1、2、3年的总资产经营活动收益率（OPAt+1、OPAt+2、OPAt+3）和非效率投资支出（AINVt+1、AINVt+2、AINVt+3）的描述性统计和均值T检验结果如表1所示。

“非嫌疑样本”配的总资产经营活动收益率（OPAt+1、OPAt+2、OPAt+3）的均值分别为0.475、0.473 和0.495，而“经营活动现金流量操控嫌疑样本”对应均值分别为0.263、0.238 和0.237，均值差分别为0.212、0.235和0.258，且均值T检验的结果显示差异在99%的显著性水平上显著。

“非嫌疑样本”配的非效率投资支出（AINVt+1、AINVt+2、AINVt+3）的均值分别为0.004、0.004 和0.006，而“经营活动现金流量操控嫌疑样本”对应均值分别为-0.009、-0.010和-0.009，全部为负（表示投资不足），且均值差分别为0.013、0.014和0.015，且均值T检验的结果显示差异分别在90%、90%和95%的显著性水平上显著。

上述结果表明，经营活动现金流量操控行为将导致公司未来的经营业绩显著下降，且其投资水平也会显著下滑，由此初步证明了假设，即，“经营活动现金流量操控公司”在操控之后的随后三年里，其经营业绩和投资效率都会显著低于“非嫌疑样本”公司的对应水平。

表1 描述性统计和均值差异检验

3.2 相关系数

将因变量（OPAt+1、OPAt+2、OPAt+3、AINVt+1、AINVt+2、AINVt+3）与自变量（CK）及控制变量分别进行Spearman相关分析，我们发现，变量之间相关系数的绝对值最大的是CA与DTA，达到0.385，其他变量之间的相关系数的绝对值都没有超过0.3；自变量CK 与因变量OPAt+1、OPAt+2、OPAt+3、AINVt+1、AINVt+2和AINVt+3之间的相关系数为负，显示它们之间呈负相关关系，相关系数表略。

3.3 多元线性回归结果与分析

对模型（5）和模型（6）进行多元线性回归分析，回归分析结果如表2所示。由表可知，当因变量为OPAt+1、OPAt+2和OPAt+3时，自变量CK对应的回归系数分别为-0.144，-0.2 36，-0.221，结果在分别在95%、99%和99%的显著性水平上显著，由此说明，当控制了其他对经营业绩影响的微观和宏观因素的条件下，“经营活动现金流量操控公司”在操控之后的随后三年里，其经营业绩会显著低于“非嫌疑样本”公司的对应水平。当因变量为AINVt+1、AINVt+2和AINVt+3时，变量CK对应的回归系数分别为-0.017、-0.014和-0.044，符号均为负，说明经营活动现金流量操控对投资效率会产生负面影响，其中，因变量为AINVt+3时，回归结果在99%的显著性水平上显著，其他的两个结果不显著。

根据以上实证结果，我们可以得出如下结论：“经营活动现金流量操控公司”在操控之后的随后三年里，其经营业绩和投资效率都会显著低于“非嫌疑样本”公司的对应水平，从而假设得到了验证。

表2 多元回归分析

4 结论

本文采取“经营活动现金流量操控嫌疑样本”与“非嫌疑样本”进行比较的方法来研究经营活动现金流量操控的经济后果，经济后果的描述主要是两个方面：“总资产经营活动收益率”和“投资效率”。

研究发现：“经营活动现金流量操控嫌疑样本”公司在操控经营活动现金流量后，其随后三期的“总资产经营活动收益率”和“投资效率”都低于“非嫌疑样本”公司的对应水平。上述结果说明，经营活动现金流量操控与盈余管理一样，都会对公司当前及未来的经营活动造成极大的干扰和破坏，具有严重的经济后果，由此，对经营活动现金流量操控进行治理将显得十分的迫切和必要。

[1]Richardson S.Over-Investment of Free Cash Flow[J].Review of Accounting Studies,2006,(11).

[2]McLaughin,R.,A.Safieddine,G.K.Vasudevan.The Operating Performance of Seasoned Equity Issuers：Free Cash Flow and Post-issue Performance[J].Financial Management,1996,25(4).

[3]李彬,张俊瑞.实际活动盈余管理的经济后果研究――来自销售操控的证据[J].管理评论,2010，(9).