盈余管理计量模型新角度

孔玉生　仲姝敏

摘 要：随着资本证券市场的发展，企业谋求上市的愿望迫切，过度的盈余管理愈发对企业财务报告中立性产生威胁，也愈发引起中外学者的关注。而盈余管理实证研究最重要的环节是计量盈余管理程度。琼斯模型作为现有的在研究中使用最为广泛的计量模型，对时间跨度的苛刻要求，使研究结果常常缺乏准确性。本文结合中外已有研究，探讨模糊线性规划对琼斯模型的优化作用。

关键词：盈余管理；琼斯模型；模糊线性规划；精确度

一、上市公司盈余管理动机及影响

伴随着国内市场经济的健全与完善，证券业的蓬勃发展，国内企业对上市趋之若鹜，盈余管理在上市公司IPO前后愈发成为一种十分常见的现象。盈余管理的动机一般可以分为管理层激励动因（如报酬契约、代理人竞争、债务契约）、政治成本动因（如院外游说、政府管制和劳资谈判）、资本市场动因（如上市动机、配股动机和避免退市动机等）和避税动因等。业内普遍认为，管理当局在为了谋求利益最大化的前提下，利用委托――代理关系中存在的信息不对称，在遵循会计准则的基础上，通过调整应计项目，如变更会计方法（存货计价、收入确认）、费用支出计量的变更（提前或延迟确认）或者通过对非常项目损益譬如资产处置、债务重组、费用摊销等来调整营业利润或非营业利润，以此达到操纵会计盈余的目的。所以即使广义角度上盈余管理是一个中性词，但其与财务报告的中立性原则是相违背的，而且过度盈余管理势必会带来不利影响。因为这种对外信息的调整不能增加企业本身的价值，仅是短期的修饰，无益于企业长久经营和长远发展。对于信息的使用者来说，处于信息地位劣势的使用者，轻信了过度盈余管理后的会计信息，很可能对投资者造成误导，并带来经济利益损失，影响企业的长远发展和内部稳定，乃至资本市场的稳定。

因此，正确的认识和计量盈余管理，不管是对于企业管理者还是潜在投资者来说都显得至关重要。

二、盈余管理实证研究的常用计量方法

综合已有的国内外盈余管理实证研究，研究者发现可操纵应计项目是衡量盈余管理程度的一个普遍代替量。首先，应计项目一般分为可操纵性应计项目和不可操纵性应计项目。不可操纵应计项目在宏观经济环境和公司信用政策无重大变化时，总体保持稳定，所以盈余管理是通过对可操纵应计项目的操纵。近年来，国内学者在实证研究的过程中通常使用琼斯模型。由于国内关于琼斯模型计量盈余管理的研究相当完备，研究在此不再赘述该模型的具体操作方式。首先值得肯定的是，琼斯创新性地抛弃将非操纵性应计利润都设为每期不变的量，放弃以往使用总应计利润来估计非操纵性应计利润的方法。事实也正是如此，非操纵性应计利润在每一期都存在着变动性。在此基础上，琼斯提出时间序列模型，将销售与折旧性资产的变动总额对非操纵应计利润的影响列入考量。

但是，琼斯模型的一个相当大的问题是需要长期有效的财务报表数据。当企业无法提供连续且较长时间段的财务报表时，该模型的准确度就值得重新考量。然而，中国资本证券市场的新兴以及监管制度的健全时间都相对较短，很多企业或是无法提供较早年份的财务报告，或是早年的财报准确性难以判断。于是，如何在较短的有效数据期限内找到一种更有效地研究盈余管理的方法就显得十分重要了。

三、模糊线性规划在修正的琼斯模型中的运用

普通线性规划其约束条件及目标函数都是确定的，但在一些实际问题中，约束条件有可能带有弹性，目标函数可能不是单一的，这时可以借助模糊集的方法来处理。模糊线性规划是将约束条件及目标函数模糊化，引入隶属函数，从而导出一个新的线性回归问题，它的最优解成为原问题的模糊最优解。总而言之，模糊线性规划是经典线性规划的一种推广，它是将线性约束的边界模糊化，从而使研究者能在较宽松的条件下求得优化的条件与优化的极值。模糊线性规划主要优点之一是其处理小数据集的能力。

模糊线性回归（Fuzzy Linear Regression）预测简称FLR预测的一般步骤包括：①对预测对象的特征及相关因素进行评估，研究因变量及自变量之间的关系。②建立FLR模型。③分析、評估FLR模型的可靠性和准确度。④针对样本大小确定参数。在FLR分析中，一般使用下列线性回归模型：

其中为自变量，为模糊截距系数，为模糊斜率系数，使用线性规划进行估计，是模糊输出。模糊系数一般表示为对称三角模糊数，用 代表的中心值，用代表其围。此外，在估计FRL系数之前，首先需要定义目标可信度h，h在0到1的范围内。随着h值得增加，模糊线性模型的模糊性随之增加，但不影响模糊系数的中心值。目标函数的目的是使得FRL模型的模糊性最小化，目标方程如下：

模糊线性规划问题包含两组约束：首先模糊系数的范围必须是0或是为正数。其次，所有观察值必须落在信用度为h的模糊输出中。是观测到的模糊值的中心数，是其范围。如果观测值是清晰的则设为0。

≥0 j=0，1…m

总的来说，FLR线性规划问题的约束数量等于回归系数的数量加上观测数量的两倍。例如，一个具有三个回归系数的FLR模型和一个具有十组观测值的数据集构成了23个约束条件。值得注意的是，这是一个FLR模型的缺陷，因为线性规划问题的复杂性随着估计数据集中观测数量的增加而增加。也就是说，每增加一次观测，约束的数量就会增加两个，这限制了FLR模型在应用于较大数据集时的可操作性。

回顾已有文献，国内还没有将模糊线性规划用于盈余管理计量模型的研究。国外学者的研究表明，当研究年份在五六年时，基于模糊线性规划的琼斯模型有明显的精确度优势，且该优势随着研究年限的递增而边际递减。正是这个关于研究时限的优势，恰恰使该模型适用于国内生存期较短企业的盈余管理方面的研究，并为该领域的研究提供了新的视角。

参考文献

1.李晓梅.盈余管理问题初探.中央财经大学学报，2005（6）.

2.李龙星.上市公司盈余管理动因及常用方法研究.商业时代，2009（34）.

3.周龙甫，师奕兵，唐静远等.基于模糊线性规划的模拟电路软故障诊断.仪器仪表学报，2009，30（5）.

（责任编辑：刘海琳）