我国上市公司主营业务收入与营业外收入会计信息可靠性的比较

张同舟（长春理工大学）

引言

近年来，我国上市公司的财务数据扭曲、情况不准确、财务报表数据欺诈案例层出不穷，2014年财政部通过《会计信息检查公告》公布财务质量检查结果，发现部分上市公司仍然存在收入和成本数据失真、内部控制不到位甚至是缺失的问题。Benford法则能够分析不同公司、不同会计账户的会计信息可靠性，利用该法能够有效识别公司的财务数据造假行为。

一、相关概念

1881年，Simon Newcomb通过对随机数据进行分析发现一种规律：首位数字为1的随机数字出现概率大于首位数字为2的随机数字，同时首位数字为2的随机数字出现概率大于首位数字为3的随机数字，以此类推。

1938年，Frank Benford再次独立地发现了这一规律，并分析和验证了总数为20,229的20组数字，发现整数1-9为首位数字的随机数出现的概率随着第一个非零数字的增加而逐渐减小，第一个数字为9的随机数出现概率为最小值[1]。他将这一规律命名Benford法则。如表1所示。

表1：不同首位数字出现的概率

表2：上市公司2020主营业务收入首位数字概率表

表3：上市公司2020营业外收入首位数字概率表

Benford法则适用于一般的会计、法律、金融制造等多个行业，因此用于检验会计信息可靠性时，若后者信息真实可靠，则根据其数据的信息，检验结果将符合Benford法则的规律，即会计信息的首位数字分布符合Benford法则的分布；若会计信息不真实可靠，则对应的检验结果将不会符合Benford法则的规律[2]。

二、样本选取与假设提出

（一）样本选取

本文选取了A股市场上所有的上市公司作为研究样本，进行了全行业的分析研究。在仔细分析了各个企业的三大报表之后，决定选择其中资产负债表中主营业务收入和营业外收入这两个会计科目作为研究的对象[3]。

选择主营业务收入作为研究对象，因为主营业务收入在生产经营过程中具有非常重要的意义：企业主营业务收入的取得表明商品价值的实现，是企业再生产和经济效益实现的基本保障，与企业的生存和发展息息相关。

而营业外收入与主营业务收入相比，如同一枚硬币的两面，对一个企业必须同时分析其主营业务收入与营业外收入才能综合全面地看待它的生产经营的总体情况：营业外收入可以间接反映企业的主营业务能力。如果企业营业外收入与主营业务收入相比具有一定优势，则说明其主营业务能力较弱；同时从资本角度而言，营业外收入可以从一定程度上反映企业的资本构成。

（二）假设提出

与主营业收入相比，营业外收入的会计核算存在一定的不确定性，其欺诈行为更隐蔽，审计自然难度更大，数据造假现象更难发现[4]。因此，与对主营业务收入较为全面、客观的审计方法相比，营业外收入存在欺诈的可能性更大。已知的主要欺诈行为有：

1.通过债务重组和非货币性交易增加营业性收入，虚假增加当期利润。

在砂土中,甘薯地下部生物量随着生育期的变化趋势与黏土一样,均随着生育期的增加而增加(图1b),而地上部的生物量变化趋势略有不同，从移栽到DAP60,随着生育期的增加而增加,而从DAP60到DAP118,则表现出稳定的趋势.从移栽到DAP30,3个处理间地上部生物量没有显著差异,从DAP60到DAP118,地上部生物量T3处理最高,与T1相比，在P<0.05水平上差异显著;其次为T2，与T1相比，在P<0.05水平上差异显著．地下生物量在生长后期,T2与T1相比,增加了73.7%,在P<0.05水平上差异显著.因此,T2处理的砂土最适宜于甘薯根系生长．

2.虚报公司营业收入，虚报上市公司投资收益，增加公司营业外收入。

3.效益差的企业，为了获得更多利润，只对当年的材料盘盈做转账处理，而对当年的材料盘亏留待至下年度；还有的企业将“营业外收入”或“其他业务收入”作为盘盈材料的记录科目[5]。根据以上信息，本文作出以下假设：

H0：主营业务收入首位数字的分布概率与Benford法则的契合程度要高于营业外收入。

H1：营业外收入首位数字的分布概率与Benford法则的契合程度要高于主营业务收入。

三、Benford法则分析过程

将A股全部上市公司2020年的主营业务收入与营业外收入进行汇总，剔除缺失项，共得到4355个公司样本，4299个主营业务收入样本，和3991个营业外收入样本。

通过对数据的整理，得到以下结果，下面就是中国A股全部上市公司2020年的主营业务收入与营业外收入的首位数字概率分布结构：

可以看到，以上就是我国A股全部上市公司2020年度所筛选出的主营业务收入与营业外收入数据结果，大致可以看出各个年度从1到9数字频率相差不大。在得到数据首位数字的频数之后，通过计算得到主营业务收入总数据的各个首位数字的出现频率并与理论值做比较，能直观地看到除了数字为2和为9的情况外，营业外收入真实值与理论值的差值，整体要大于主营业务收入的差值。其内在含义为营业外收入真实值与理论值之间的偏差，整体要大于主营业务收入。检验结果初步符合原假设。

为使分析过程更加客观可信，本文引入了偏离程度这一概念，进一步解释实际值与理论值之间的偏离程度大小。偏离程度计算方法为实际值与理论值之间差值的绝对值比上实际值的数据频率。可见，除首位数字是2和8的情况外，营业外收入的偏离程度均要大于主营业务收入的偏离程度。可以理解为营业外收入的实际值与理论值之间的偏离程度，整体要高于后者。

综合偏离程度与差值两种度量方式可以看出，营业外收入在以上两种度量过程当中所体现出的实际水平与理论情况的偏差均要大于主营业务收入。因此可以合理地认为营业外收入的会计信息可靠性水平要低于主营业务收入的会计信息可靠性水平，故而接受原假设。

四、原因调查及建议

（一）原因调查

针对本次分析所得验证的假设结果，通过分析可总结出以下两种原因：

1.纯数字相乘所得的结果对Benford定律产生了影响

由于主营业务收入是按单价和销售数量计算的，现在根据两个数据的结果，分析Benford定律统计的第一个数字（假设单价是1-9，销售数量是1-9，销售额度是二者的乘积），所得的结果与自然界纯粹的随机数字相比具有了一定的非随机性。乘积型会计信息数据与非乘积型相比对Benford定律的偏离程度更大。因此，可以解释主营业务收入作为乘积型数据的典型代表在数字2和数字8上的偏差将大于营业外收入[6]。

2.定价方法对主营业务收入的影响

尾数定价法等市场营销方法会导致商品的单价更趋向于8、9、5等特定数字，因此在单价与数量相乘的收入这一会计科目中不可避免地会与以上几种数字产生更大的相关关系，故而在一定程度上会影响Benford法则和真实数值相契合的程度。

3.营业外收入本身性质决定

营业外收入具有主观性强、不确定性强以及审计难度大等特点，因此相较于具有严格客观审计流程和标准的主营业务收入而言，营业外收入人为调控的可能性要更高。因此在首位数字出现的频率上，带有了更高的人为操纵痕迹，即与Benford法则所记载的理论数值偏差程度更高[7]。

（二）对策与建议

1.审计机构应建立健全的电子审计体系

高科技行业应与审计人员合作开发软件，以提高审计效果和财务欺诈行为甄别。通过计算机技术对数据进行分析，可以大大提高人工审计数据的效率，并确保在审计过程中不会遗漏会计信息；同时电子审计系统可以就会计信息所反映的客观问题进行及时上传与信息公开，有效降低舞弊行为出现的概率。

2.企业应建立完善的会计内部控制

企业应对自己的财务报表的准确性负责，完善自己的会计审计体系[8]。公司不仅要培养内部员工的金融专业知识，还要根据实际情况改进财务管理体系，严格审核批准程序，严把会计信息入口关，对不同岗位进行分离和限制，以免给金融欺诈者提供机会。

3.政府将加强对企业的金融监管，增加处罚力度

因为造假成本小、揭发概率低，企业会计信息造假难以得到根本遏制，要想从根源减少会计信息的造假行为必须从政府出发，构建严格全面的监管环境，尤其是加强对公司的金融监管；必须完善现行有关企业金融监管的法律法规，特别是加强对金融监管的处罚力度，增加公司的造假成本。公司也需要树立良好的道德观念，约束自身，杜绝金融欺诈的发生。