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user: 4. 研究设计 4.1. 研究假设 4.1.1. 财务困境与财务报告舞弊 在现有研究中，我国学者已从盈利能力；偿债能力；发展能力；营运能力等角度考察我国上市公司财务状况与财务报告舞弊关系。但乏有研究从财务困境角度切入，研究财务困境与财务报告舞弊的关系。现有的国外研究表明财务困境这一公司特征容易引发财务报告舞弊。Macey [ 37 ] 等学者研究发现具有舞弊性质的财务报告通常与处于财务困境中的公司相联系。众多机构研究报告(包括Treadway委员会1987年的报告；美国注册公共会计师协会1997年的研究报告；COSO在1999年的报告)也发现财务困难是公司实施舞弊的主要动机。此外，Rosner [ 38 ] 等学者研究发现糟糕的财务状况会促使道德上有缺陷的内部人采取行动来粉饰公司财务状况。财务困境的定义来看，国内外学者的界定不尽相同。包括Altman [ 39 ] 在内的众多学者将企业依据破产法提起破产申请作为财务困境的标志。张鸣 [ 40 ] 和吴世农等 [ 41 ] 根据我国国情将财务困境界定为财务状况出现异常而被证券交易所“特别处理”，即上市公司在股票市场上出现“ST”的情况。无论以哪种方式进行界定，面临财务困境的公司在我国资本市场上都不少见，财务困境与财务报告舞弊的关系值得探讨。因此，本文提出如下假设： H1：面临财务困境的公司更容易发生财务报告舞弊。 4.1.2. 控制权配置模式与财务报告舞弊 大量学者的研究表明财务报告舞弊大多是公司治理失效造成的。La Porta等 [ 20 ] 发现了上市公司的终极股东控制问题。Francis等 [ 42 ] 研究表明控制权和现金流权的分离使得上市公司会计盈余的信息含量降低。然而，Fan & Wong [ 43 ] 通过对东亚国家上市公司的研究表明：股权集中度与信息披露质量存在着负相关关系，而且在股东具有相当的控制能力时，公司最终控制权和现金流权的分离度越大，越不利于公司信息披露质量。赖建清和吴世农 [ 44 ] 研究发现终极所有权结构在我国上市公司当中普遍存在；其中自然人往往采用金字塔持股结构实现终极控股，在金字塔结构中控制权与现金流权的分离程度最大。王雄元和沈维成 [ 45 ] 发现终极股东控制层次与信息披露质量呈负相关关系。王俊秋 [ 46 ] 研究表明：控制权和现金流权的分离增加了终极股东攫取控制权私人收益的动机和能力，从而会影响上市公司信息披露透明度。 学者们已从股权结构、董事会特征等方面展开了诸多财务报告舞弊相关的研究。但是，在终极控制权结构存在的情况下，控制权配置更能深刻地反映公司治理情况。与单独研究股东、董事会和管理层不同，控制权配置更侧重于三者之间的利益分配关系。鲜有学者从控制权配置的角度研究财务报告舞弊。之前也有学者研究过控制权配置与公司治理效率、治理机制的关系，例如，徐细雄 [ 47 ] ；刘红娟等 [ 28 ] ；王季 [ 30 ] 等。这些研究都为本文研究控制权配置对财务报告舞弊的影响作了重要铺垫。唐跃军 [ 48 ] 在研究终极控制权与信息披露质量的关系时发现：控股股东控制权比例越高的上市公司，信息披露越是可靠、及时；控股股东现金流权比例越高越有可能进行信息操纵。唐建新 [ 49 ] 发现大股东会通过获取公司控制权的方式对公司进行掏空。由此可见，股东掌握控制权很可能对信息披露质量不利，会放大财务困境对财务报告舞弊的诱发作用。COSO和赵德武等 [ 16 ] 都认同管理层舞弊发生的普遍性。与股东掌握控制权的情况相似，当经理层取得控制权即发生“内部人”控制时，控制权难以在公司面临财务困境时约束财务报告舞弊的发生。刘红娟等 [ 28 ] 在研究公司内部控制权配置与寻租主体时认为：制衡或独立的董事会可以限制股东或在经理层进行权力寻租的空间。即当公司面临财务困境时董事会的监督作用很可能会抑制财务报告舞弊的发生。因此，本文提出如下假设： H2：股东控制型的控制权配置模式会放纵财务报告舞弊。 4.2. 样本与数据来源 本文认为样本时间阶段的选取应该考虑信息披露法律制度的阶段性。2005年的股权分置改革是资本市场的重大事件。2011年之后证券市场政策法制环境相对稳定，故本文的研究期间为2011至2015年。本文选取了因发生虚构利润、虚列资产、虚假记载(误导性陈述)、推迟披露和重大遗漏这五项信息披露违规行为而被中国证监会及其地方监管部门、沪深交易所和财政部公开谴责、公开批评或公开处罚的1370上市公司。在此期间多次实施财务报告舞弊的公司以第一次发生财务报告舞弊为准，对连续多年实施财务报告舞弊的公司以第一年发生财务报告舞弊为准进行数据处理得到了480上市公司。然后按1:1的比例根据行业、规模、年度、交易所、声誉五个因素为财务报告舞弊的上市公司进行配对，最终为305家财务报告舞弊公司找到了配对公司以此作为总样本。 本文所使用的数据包括上市公司违规信息、企业规模、公司资产负债表、利润表的部分数据、实际控制人持股比例、董事和(总)经理的背景。以上所有源数据均来自国泰安CSMAR数据库中的违规信息数据库、财务报表数据库和公司治理数据库。董事和(总)经理的背景是根据高管数据库和实际控制人数据库进行人工比对得到的。 4.3. 变量的设计和模型设定 本文以财务报告舞弊作为被解释变量，财务困境作为解释变量，企业规模和市场环境为控制变量，财务困境变量的赋值是根据财务困境预测模型得到的。财务困境预测模型可根据选取变量的不同分为现金流量指标、财务比率指标和市场收益率指标模型。目前研究中受到最广泛认可的财务困境预测模型为Altman [ 39 ] 用五个代表性财务指标构建的Z score model，具体模型公式如下： Z = 1 . 2X1 + 1 . 4X2 + 3 . 3X3 + 0. 6X4 + 1 .0 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 = 股票总市值/总负债，其中股票总市值包含了优先股和普通股的市值；X5 = 营业收入/资产总额。2.675是Altman [ 39 ] 最初测试时采用的判别阈值，Altman在2013年指出应将1.81作为临界值，将低于该阈值的企业判定为面临财务困境，反之则不太可能面临财务困境。Altman [ 50 ] 对Z score model进行了修正，将原X4变量(股票总市值/总负债)替换为净资产账面价值/总资产，其他变量保持不变只修改了权重，修正后的模型如下： Z ′ = 0. 717X1 + 0. 847X2 + 3 . 1 0 7X3 + 0. 42 0 X4 + 0. 998X5 修正后的Z’score model的判别阈值由原来的1.81变为1.23。Altman [ 50 ] 在实证研究中发现：在Z’ < 1.21的区域可以将该类企业准确地判别为面临财务困境的类别；在Z’ > 2.90的区域可以将该类企业准确地判别为未来不会面临财务困境的类别；而Z’得分介于1.21和2.90之间的企业可能面临财务困境也可能保持财务稳健，Altman [ 50 ] 将该区域界定为灰色区域。具体变量的描述见表3。 借鉴蔡志岳和吴世农 [ 8 ] ；吴革 [ 51 ] ；余玉苗 [ 52 ] 等学者对财务报告舞弊的研究，本文选用Logistic回归模型进行分析。应用统计软件Statistics SPSS 20.0，对财务报告舞弊的代理变量Fraud(0，1)进行了Logistic回归，回归模型如下： Logit ( p ) = ln ( p / ( 1 − p ) ) = α + β 1DIS + β 2Ln _ size + β 3Market