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user: 5. 研究结果讨论与分析 5.1. 描述性统计 5.1.1. 全样本的描述性统计 本文统计了305个样本的行业分布，如表4所示。发生财务报告舞弊的样本制造业的最多，占总样本的72.46%。信息技术业、房地产业、批发和零售业也占一定比例占比分别为：7.21%；6.56%；6.23%。这与蔡志岳和吴世农(2007)对于2001至2005年发生财务报告舞弊进行的行业统计结果十分相似。由此可见，特定行业的财务报告舞弊具有高发性。 按照前述控制权模式的划分标准，本文将305个财务报告舞弊样本划分为五个子样本。子样本一至四分别对应着四种控制权配置模式：股东控制型；股东控制董事会监督型；经理层控制型；经理层控制董事会监督型。子样本五没有明显的控制权配置特征，无法划分入前四种控制权配置模式。五个子样本中子样本一数量最多为153个。其中，股东绝对控股(50% < Sn < 100%)和相对控股(30% < Sn ≤ 50%)样本占比分别为30%和36%。股东弱式控股(0 < Sn ≤ 30%)但通过控制董事会、经理层取得弱式控股控制权的样本占比34%，即有相当一部分股东是通过唐建新(2013)研究中的社会资本链控制公司进而实施财务报告舞弊(表5)。 本文分别对305个财务报告舞弊样本及其配对样本的财务困境、企业规模和市场环境的平均值、中位数进行了显著性检验。检验结果表明：在0.05的显著性水平上，财务困境、企业规模和市场环境均未通过均值的独立样本T检验。这三个方面财务报告舞弊样本与控制样本之间没有显著差异。这里财务困境的判别阈值为Altman [ 50 ] 确定的1.23。 由于财务困境判别阈值可能受时间和国情等因素的影响。Altman [ 50 ] 在2013年的文章中将1.21到2.90作为Z score model的灰色判定区域。在灰色区域内利用1.23作为判别阈值存在较大的不确定性。故 Table 3 Variable definitio 类型 名称 符号 定义 因变量 财务报告舞弊 Fraud 哑变量：在2011至2015年期间，是否因信息披露违规被公开谴责、公开批评或公开处罚，是为1，否为0 解释变量 财务困境 DIS 哑变量： Z’ = 0.717 X1 + 0.847 X2 + 3.107 X3 + 0.420 X4 + 0.998 X5 X1 = 营运资本/总资产；X2 = 留存收益/总资产；X3 = 息税前利润/总资产；X4 = 净资产账面价值/总资产；X5 = 营业收入/资产总额 Z’ < 1.23判定企业面临面临财务困境的风险，赋值1；Z’ ≥ 1.23判定企业不太可能面临面临财务困境的风险，赋值0 控制变量 企业规模 Ln_size 总资产的自然对数 市场环境 Market 三费比例 = (销售费用 + 管理费用 + 财务费用)/营业收入 表3. 变量定义 资料来源：本文整理。 Table 4 Financial reporting fraud sample industry distributio 行业类别 公司数目 占样本比例 A.农、林、牧、渔业 2 0.66% B.采矿业 2 0.66% C.制造业 C26.化学原料和化学制品制造业 25 72.46% C27.医药制造业 29 C30.非金属矿物制品业 15 C34.通用设备制造业 14 C35.专用设备制造业 21 C38.电气机械和器械制造业 30 C39.计算机、通信和其他电子设备制造业 31 其他制造业 56 D.电力、热力、燃气和水生产和供应业 6 1.97% E.建筑业 6 1.97% F.批发和零售业 19 6.23% G.交通运输、仓储和邮政业 5 1.64% I.信息传输、软件和信息技术服务业 22 7.21% K.房地产业 20 6.56% S.综合 2 0.66% 合计 305 100.00% 表4. 财务报告舞弊样本行业分布 资料来源：本文整理。 Table 5 Sample of financial report fraud distributio 样本分层 控制权配置模式类型 控制权配置类型 样本数量 子样本一 股东控制型 SaAMs 13 153 SbAMs 22 ScAMs 15 SaCsMs 32 SbCsMs 32 ScCsMs 36 SaAMm 1 SbAMm 1 ScAMm 1 子样本二 股东控制董事会监督型 SaCmMm 4 20 SbCmMm 16 子样本三 经理层控制型 ScCmMm 35 子样本四 经理层控制董事会监督型 ScCsMm 22 子样本五 - - 75 合计 305 表5. 财务报告舞弊样本层次分布 资料来源：本文整理。 本文除了选取Altman [ 50 ] 的1.23作为财务困境判定阈值，还将2.25；2.3125；2.375；2.5；3这五个值作为判别财务困境备选阈值。备选阈值的选取原则为取中法，即选取区间内的中点。本文将2.25；2.3125；2.375；2.5；3；3.5这五个备选阈值上的财务困境变量显著性检验结果列示在表6中。当Z’ score model的判别阈值为2.25、2.3125和2.375时，在0.01的显著性水平下，财务困境变量通过了均值的独立样本T检验；在0.05的显著性水平下通过了Mann-Whitney U检验。即在这三个阈值下财务报告舞弊样本与控制样本之间财务困境变量值具有显著差异。由于样本是固定的，样本企业在财务困境这一变量上的值呈间断状态，所以才会出现三个相临的有效判别阈值。 5.1.2. 股东控制型样本的描述性统计 本文对305个样本按照前述控制权配置模式的划分为五个子样本。本文将对样本数量最大的子样本一即股东控制型样本单独进行讨论并与全样本的研究结果进行对比，分析控制权配置模式对财务报告舞弊的影响。 股东控制型单变量显著性检验结果与全样本的结果相似。在0.05的水平下，财务困境变量没有通过独立样本T检验和Mann-Whitney U检验，这里用于判别财务困境的判断阈值为1.23。也就是对于股东控制型样本，财务困境与财务报告舞弊之间没有显著关系。与此同时，企业规模和市场环境与财务报告舞弊之间也没有显著关系。在对判别财务困境的多个备选阈值进行检验时，当将Z score model的判别阈值为2.25；2.3125；2.375时，财务困境变量的均值和中位数均通过了显著性检验。具体显著性检验结果如表7。 Table 6 Significance test of financial distress under different thresholds of all sample 变量 阈值 独立样本t T检验结果sig Mann-Whitney U值 财务困境 2.25 8.238 0.000 ** 0.000 * 2.3125 8.238 0.000 ** 0.000 * 2.375 8.238 0.000 ** 0.000 * 2.5 0.890 0.374 0.373 3 0.660 0.509 0.509 表6. 全样本不同阈值下财务困境的显著性检验 注：*表示在5%的水平显著；**表示在1%的水平显著。资料来源：本文整理。 Table 7 Significance test of financial distress under different thresholds of shareholder control sample 变量 阈值 独立样本t T检验结果sig Mann-Whitney U值 财务困境 2.25 14.736 0.000 ** 0.000 * 2．3125 14.736 0.000 ** 0.000 * 2.375 14.736 0.000 ** 0.000 * 2.5 1.257 0.210 0.209 3 1.051 0.294 0.293 表7. 股东控制型样本不同阈值下财务困境的显著性检验 注：*表示在5%的水平显著；**表示在1%的水平显著。资料来源：本文整理。 5.2. Logistic回归分析 5.2.1. 全样本的Logistic回归 本文利用SPSS 20.0进行了二分类Logistic回归分析，采用Enter方法将全部的变量进入模型。在0.05的显著性水平上，财务困境、企业规模与市场环境均不显著，这里财务困境的Z’ score model判别阈值为1.23。因此，企业是否面临财务困境、企业的规模和市场环境与财务报告舞弊的发生没有显著的关系。该模型对于发生财务报告舞弊的样本的判别成功率为37.0%；没有发生财务报告舞弊的样本成功判别率为64.9%；总体判别成功率为51.0%。预测效果较为失败。 同样为了排除阈值选定对于研究结果的影响，本文将2.25；2.3125；2.375；2.5；3；3.5五个备选阈值分别带入Logistic回归模型当中。当财务困境的Z’ score model判别阈值为2.25；2.3125；2.375时，财务困境变量在0.05的水平下显著。由于在这三个判别阈值下Logistic回归模型结果十分相似，本文只列示判别阈值为2.25时的情况，如表8所示。当财务困境判别阈值为2.25时，财务困境变量在Logistic模型中的系数为1.60。面临财务困境的样本更容易发生财务报告舞弊，由此，验证了假设1：面临财务困境的公司发生财务报告舞弊的可能性更大。控制变量企业规模在0.05水平下也是显著的，在模型当中的系数为−0.30，即企业规模越大发生财务报告舞弊的可能性越小。与此同时，市场环境对于财务报告舞弊发生可能性的影响不显著，表明企业发生财务报告舞弊与市场环境的竞争是否激烈没有必然联系。 当财务困境的判别阈值为2.25时，Logistic回归模型的预测准确性也有所提高。对于发生财务报告舞弊的样本的判别成功率为71.5%；没有发生财务报告舞弊的样本成功判别率为60.0%；总体判别成功率为65.7%。该模型对于发生财务报告舞弊样本的预测较为成功。 Table 8 Logistic regression result of all sample 变量 B S.E Wals df Sig Exp(B) 财务困境 1.60 0.20 65.49 1.00 0.00 * 4.97 企业规模 −0.30 0.09 10.66 1.00 0.00 * 0.74 市场环境 −0.22 0.29 0.58 1.00 0.45 0.80 常数项 5.51 1.93 8.15 1.00 0.00 * 246.45 表8. 全样本Logistic回归结果 注：*表示在5%的水平显著。该表中Z’ score model判别财务困境的阈值为2.25。资料来源：本文整理。 5.2.2. 股东控制型样本的Logistic回归 与全样本的Logistic回归类似，本文同样采用Enter方法对股东控制型样本进行Logistic回归分析。财务困境、企业规模和市场环境这三个变量在模型中均不显著，模型总体的预测准确度只有49%。具体结果这里不加展示。与之前的研究思路相似，本文同样分别对2.25；2.3125；2.375；2.5和3这五个财务困境的备选阈值进行了Logistic回归。在这五个备选阈值下财务困境变量在0.05的水平下均不显著，与全样本的回归结果极为不同。在全样本的Logistic回归中财务困境变量与财务报告舞弊有显著的正相关关系，这一结论在股东控制型样本中并没有得到验证。在股东控制型公司中，财务报告舞弊与财务困境没有必然联系。控制权配置特征对财务报告舞弊的影响超过了公司财务特征，股东控制型的控制权配置模式放纵了财务报告舞弊。在股东控制型样本中企业规模与财务报告舞弊仍然保持显著的负相关关系，模型系数为−0.65，即企业规模越大财务报告舞弊发生的可能性越小(表9)。 财务困境判别阈值为2.25时，股东控制型样本的Logistic回归模型对于发生财务报告舞弊的样本的判别成功率为91.5%；没有发生财务报告舞弊的样本成功判别率为68.6%；总体判别成功率为80.1%。该模型十分成功。 5.3. 稳健性检验 本文对财务困境、企业规模和市场环境变量进行了多重共线性检验。在Spearman检验中，无论是全样本还是股东控制型样本财务困境与企业规模都是线性相关的且二者之间呈正相关关系，即企业规模越大企业面临财务困境的可能性越大反之亦然，但是不是强相关。财务困境变量与市场环境在全样本中成较弱的负相关关系，而在股东控制型样本中无关。 为了保证研究结果的稳健性，本文重新对全样本和股东控制型样本进行了Logistics回归分析，逐步剔除了企业规模和市场环境控制变量，具体步骤不详细列明。得到的实验结果与之前相同，即在全样本中财务困境与财务报告舞弊有显著的正相关关系，而在股东控制型样本中财务困境与财务报告舞弊没有显著的关系。