利潤(rùn)健康評(píng)估：理論與實(shí)踐探索【摘要】文章提出了一個(gè)創(chuàng)新的利潤(rùn)健康評(píng)估理論模型，該模型通過(guò)融合信號(hào)傳遞與代理理論，結(jié)合財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)指標(biāo)，從四個(gè)不同維度對(duì)上市公司的盈余質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)估。此模型超越了傳統(tǒng)的盈余管理分析框架，專注于揭示上市公司的整體盈余狀態(tài)，旨在解決信息不對(duì)稱和管理層動(dòng)機(jī)問(wèn)題。選取2018—2022年中小板民營(yíng)企業(yè)作為分析對(duì)象，并基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法驗(yàn)證了模型的有效性。通過(guò)應(yīng)用此模型，識(shí)別出在2018—2023年間被證監(jiān)會(huì)處罰的中小民營(yíng)企業(yè)中，有85.7%的樣本處于利潤(rùn)健康的較低水平，這一發(fā)現(xiàn)進(jìn)一步加深了監(jiān)管機(jī)構(gòu)和投資者對(duì)上市公司盈余健康狀況的理解。利潤(rùn)健康評(píng)估模型不僅豐富了盈余管理的理論基礎(chǔ)，為監(jiān)管者和市場(chǎng)參與者提供了一種全新的評(píng)估工具，也為將來(lái)在不同市場(chǎng)和行業(yè)中應(yīng)用此模型，以及重新審視盈余質(zhì)量評(píng)估方法提供了新思路。【關(guān)鍵詞】利潤(rùn)健康；信號(hào)傳遞理論；代理理論；盈余管理；機(jī)器學(xué)習(xí)【中圖分類號(hào)】F019.3"【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A"【文章編號(hào)】1004-5937（2025）08-0052-11習(xí)近平總書(shū)記2023年9月提出要“加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力”，這為利潤(rùn)健康問(wèn)題的研究指明了方向。這一概念強(qiáng)調(diào)技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新能力在提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力中的重要性，不僅是生產(chǎn)力現(xiàn)代化的體現(xiàn)，同時(shí)也標(biāo)志著傳統(tǒng)生產(chǎn)力結(jié)構(gòu)的根本變革。在此框架下，證監(jiān)會(huì)特別鼓勵(lì)企業(yè)通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新來(lái)驅(qū)動(dòng)個(gè)體的發(fā)展，從而推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)整體的高質(zhì)量成長(zhǎng)。在具體政策層面，證監(jiān)會(huì)2024年4月實(shí)施的“國(guó)九條”新政強(qiáng)調(diào)了上市公司治理結(jié)構(gòu)的強(qiáng)化和透明度的提升，并要求企業(yè)主動(dòng)適應(yīng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的新挑戰(zhàn)。這項(xiàng)政策有利于促進(jìn)資本市場(chǎng)的穩(wěn)定發(fā)展和提高市場(chǎng)信息的透明度，以保護(hù)投資者利益并提高市場(chǎng)效率。在現(xiàn)代企業(yè)治理框架中，市場(chǎng)環(huán)境和監(jiān)管政策的迅速變化使得傳統(tǒng)的利潤(rùn)最大化目標(biāo)已無(wú)法全面滿足企業(yè)的發(fā)展需求，這一轉(zhuǎn)變催生了對(duì)“利潤(rùn)健康”這一概念的探索。本文在盈余管理理論基礎(chǔ)上，結(jié)合代理理論與信號(hào)傳遞理論，提出“利潤(rùn)健康”概念與利潤(rùn)健康（ProfitHealth，PH）評(píng)估理論框架，旨在結(jié)合四對(duì)與利潤(rùn)密切相關(guān)的財(cái)務(wù)指標(biāo)和兩個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)來(lái)精確衡量和預(yù)測(cè)企業(yè)的利潤(rùn)健康狀態(tài)，以填補(bǔ)會(huì)計(jì)基礎(chǔ)理論的空白，并通過(guò)開(kāi)發(fā)一套綜合評(píng)估系統(tǒng)對(duì)該理論框架進(jìn)行驗(yàn)證，賦能上市公司利潤(rùn)健康狀況的評(píng)估。為了驗(yàn)證其適用性和有效性，本文選取了資本市場(chǎng)中具有獨(dú)特地位和代表性，但同時(shí)也面臨較大的市場(chǎng)壓力和財(cái)務(wù)透明度問(wèn)題的中小板民營(yíng)上市公司作為研究對(duì)象，采用梯度提升機(jī)和隨機(jī)森林算法等機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)證分析了其2018—2022年的年報(bào)數(shù)據(jù)，深入了解在經(jīng)濟(jì)快速變化和市場(chǎng)調(diào)整期間上述企業(yè)的盈利狀況并評(píng)估其利潤(rùn)健康水平。本文的貢獻(xiàn)在于以下四點(diǎn)：第一，界定利潤(rùn)健康的概念，開(kāi)辟了審視公司財(cái)務(wù)狀況的新視角，增強(qiáng)了信號(hào)傳遞理論[1]和代理理論[2]在現(xiàn)代企業(yè)治理實(shí)踐中的適用性和實(shí)際效果。第二，通過(guò)融合Beneish[3]和Jansenetal.[4]的計(jì)量模型與代理理論，構(gòu)建利潤(rùn)健康評(píng)估體系，豐富了盈余管理計(jì)量方法的相關(guān)研究。第三，提出了4個(gè)具有解釋能力的檢測(cè)器，能有效地識(shí)別和預(yù)測(cè)上市公司的利潤(rùn)健康問(wèn)題，也為投資者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供了更為強(qiáng)大的監(jiān)控工具。第四，采用了獨(dú)特的處罰樣本檢驗(yàn)，進(jìn)一步驗(yàn)證利潤(rùn)健康評(píng)估框架的有效性和科學(xué)性。二、文獻(xiàn)綜述盈余管理是企業(yè)通過(guò)選擇不同的會(huì)計(jì)政策和估計(jì)來(lái)影響財(cái)務(wù)信息，尤其是短期盈余的一種行為，可以通過(guò)合法的會(huì)計(jì)決策實(shí)現(xiàn)，也可以通過(guò)欺詐性手段進(jìn)行，滿足或超過(guò)資本市場(chǎng)分析師的盈利預(yù)期，改善借貸條件，提高公司股價(jià)，實(shí)現(xiàn)管理層的獎(jiǎng)金目標(biāo)。關(guān)于盈余管理的研究，學(xué)者從其重要因素、識(shí)別模型、關(guān)鍵指標(biāo)和新理論方法應(yīng)用等方面進(jìn)行了不同程度的探索。（一）對(duì)盈余管理重要因素的探索在影響因素方面，企業(yè)操縱盈余可能會(huì)對(duì)投資者、債權(quán)人和貸款條件、市場(chǎng)效率、政府監(jiān)管和契約激勵(lì)等產(chǎn)生影響。企業(yè)通過(guò)盈余管理來(lái)傳遞公司未來(lái)增長(zhǎng)和盈利能力的信號(hào)，影響股價(jià)和公司的市場(chǎng)評(píng)價(jià)。當(dāng)企業(yè)通過(guò)盈余管理手段操縱財(cái)務(wù)報(bào)表時(shí)，投資者可能會(huì)受到誤導(dǎo)，無(wú)法準(zhǔn)確評(píng)估公司的財(cái)務(wù)狀況和未來(lái)表現(xiàn)，影響投資者決策；債權(quán)人也可能難以準(zhǔn)確評(píng)估其信用風(fēng)險(xiǎn)和償債能力，對(duì)公司的信任度降低，從而影響貸款條件，如果這種盈余管理被揭露或者財(cái)務(wù)狀況惡化，投資人和債權(quán)人都可能面臨更高的投資風(fēng)險(xiǎn)和損失。同時(shí)，投資者可能會(huì)誤解公司的真實(shí)財(cái)務(wù)狀況，導(dǎo)致市場(chǎng)價(jià)格偏離公司的真實(shí)價(jià)值，影響市場(chǎng)的有效性，而上市公司在配股過(guò)程中的盈余管理也會(huì)誤導(dǎo)投資者的決策，造成股票價(jià)值的高估和資本配置效率的下降[5]，這些情況都會(huì)對(duì)資本市場(chǎng)的有效運(yùn)轉(zhuǎn)產(chǎn)生不利影響。在某些情況下，上市公司也可能進(jìn)行盈余管理以滿足資本市場(chǎng)監(jiān)管要求，如達(dá)到股份發(fā)行對(duì)獲利能力的要求，保持證券交易所的上市資格或避免違反貸款協(xié)議的財(cái)務(wù)比率要求。盈余管理行為也可能與公司內(nèi)部的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制相關(guān)，如管理層獎(jiǎng)金和激勵(lì)計(jì)劃，這些通常與公司的財(cái)務(wù)表現(xiàn)掛鉤，管理層為了獲得獎(jiǎng)勵(lì)可能存在積極實(shí)施盈余管理的行為[6]。盈余管理可能在短期內(nèi)有助于企業(yè)實(shí)現(xiàn)某些目標(biāo)，但其長(zhǎng)期影響可能是負(fù)面的，尤其是當(dāng)它掩蓋了公司真實(shí)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)績(jī)效時(shí)。因此，理解盈余管理的動(dòng)機(jī)、技術(shù)和影響對(duì)投資者、分析師、監(jiān)管機(jī)構(gòu)和學(xué)者都至關(guān)重要。（二）對(duì)盈余管理識(shí)別模型的探索在模型設(shè)計(jì)方面，受到廣泛應(yīng)用的盈余管理識(shí)別模型主要有BeneishM-score模型和ModifiedJones模型，這些模型基于不同的財(cái)務(wù)指標(biāo)和假設(shè)，為研究者提供了強(qiáng)有力的工具來(lái)檢測(cè)潛在的盈余操縱行為。BeneishM-score模型基于一系列財(cái)務(wù)指標(biāo)通過(guò)加權(quán)匯總計(jì)算M-score，若超過(guò)特定的閾值則暗示可能存在欺詐行為，Hieuetal.[7]基于該模型揭示了影響上市公司盈余管理的相關(guān)因素。ModifiedJones模型由Healy和Wahlen在Jones模型的基礎(chǔ)上引入公司治理變量和其他修正項(xiàng)改進(jìn)形成，解釋力更強(qiáng)并且能夠更好地捕捉公司內(nèi)部控制和監(jiān)管環(huán)境對(duì)盈余管理的影響。喬金杰等[8]應(yīng)用此模型研究了不同場(chǎng)景下的上市公司盈余管理狀況。此外，還有一部分學(xué)者運(yùn)用了其他模型計(jì)量盈余管理，探討上市公司的盈余管理及其影響因素，如Jones模型基于盈余的自由現(xiàn)金流量衡量盈余管理的程度，假設(shè)公司在實(shí)現(xiàn)盈余目標(biāo)時(shí)會(huì)通過(guò)非自由裁量性應(yīng)計(jì)來(lái)操縱財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)而影響盈余水平[9]；Goel[10]探索性地將財(cái)務(wù)領(lǐng)域的DeAngelo模型用于計(jì)算潛在盈余管理的自由裁量應(yīng)計(jì)項(xiàng)目。這些模型在不同研究中被廣泛應(yīng)用，探討了不同場(chǎng)景下上市公司的盈余管理狀況，模型構(gòu)建都基于一定的主觀假設(shè)，然而實(shí)務(wù)的多樣性導(dǎo)致選取合適的盈余管理評(píng)估方法的難度較大，引發(fā)了對(duì)更簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確的盈余管理評(píng)估方法的需求。（三）對(duì)盈余管理關(guān)鍵指標(biāo)選取的探索在指標(biāo)選取方面，眾多學(xué)者進(jìn)行的一系列研究已充分證明了營(yíng)業(yè)收入、應(yīng)收賬款、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈現(xiàn)金流量、凈利潤(rùn)、毛利率等財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)上市公司盈余管理計(jì)量的有效性。此外，Binsaddigetal.[11]認(rèn)為公司應(yīng)更加關(guān)注存貨周轉(zhuǎn)率和應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率，以更有效和高效地優(yōu)化利潤(rùn)和改善財(cái)務(wù)績(jī)效。杜翩翩[12]還研究了某些*ST公司利用非經(jīng)常性收益調(diào)節(jié)利潤(rùn)總額完成摘帽，上述研究探索了財(cái)務(wù)指標(biāo)在檢測(cè)盈余管理方面的作用。此外，一些學(xué)者建議增加定性績(jī)效指標(biāo)，并進(jìn)一步使用數(shù)學(xué)模型來(lái)衡量盈余管理；另一些學(xué)者建議將審計(jì)意見(jiàn)類型作為鑒別盈余管理存在性的證明[13]，因?yàn)楠?dú)立的審計(jì)意見(jiàn)能向外界傳遞企業(yè)會(huì)計(jì)盈余信息質(zhì)量的信號(hào)。這些研究涵蓋了影響盈余管理的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)，為深入理解和應(yīng)對(duì)盈余管理行為提供了重要的參考和啟示。（四）對(duì)應(yīng)用新理論、新方法的探索在探索新理論和新方法方面，盈余管理識(shí)別的研究不僅增強(qiáng)了傳統(tǒng)模型的能力，還引入了機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析等新途徑，能夠處理大量數(shù)據(jù)并從中學(xué)習(xí)識(shí)別潛在盈余管理的復(fù)雜模式。例如，支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法被用于預(yù)測(cè)盈余操縱的可行性。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，文本分析技術(shù)被應(yīng)用于財(cái)務(wù)報(bào)告和公開(kāi)披露的信息，通過(guò)分析管理層討論與分析部分的語(yǔ)言風(fēng)格和情感傾向，來(lái)識(shí)別潛在的盈余管理。有觀點(diǎn)認(rèn)為，管理層在從事盈余管理時(shí)，可能會(huì)使用更積極或模糊的語(yǔ)言來(lái)掩飾或美化財(cái)務(wù)狀況[14]；也有學(xué)者結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和文本分析技術(shù)，通過(guò)分析財(cái)務(wù)報(bào)告和公開(kāi)披露的文本，實(shí)證了數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平、內(nèi)部控制水平等因素與盈余管理的關(guān)系[15]。此外，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析也提供了一種新視角，通過(guò)分析公司與其審計(jì)師、董事會(huì)成員和其他企業(yè)之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，來(lái)識(shí)別盈余管理的可能性。這些新理論和新方法的出現(xiàn)，不僅拓寬了盈余管理研究的視野，也提高了識(shí)別盈余管理的精度和效率，使得監(jiān)管機(jī)構(gòu)、審計(jì)師和投資者能夠更有效地監(jiān)控和評(píng)估公司的財(cái)務(wù)健康狀況。這些成果為研究者理解上市公司盈余管理研究的現(xiàn)有方法提供了寶貴信息，但目前盈余管理的計(jì)量指標(biāo)尚未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，且缺少定性與定量指標(biāo)相結(jié)合的衡量體系。現(xiàn)有模型的適用性依賴于特定的主觀假設(shè)，存在一定的局限性。與此同時(shí)，上市公司采用的利潤(rùn)操縱手段具備多樣化、長(zhǎng)期性和隱蔽性的特點(diǎn)，往往難以識(shí)別，對(duì)于監(jiān)管方和投資者而言，迫切需要一種更為簡(jiǎn)便且易操作的方法來(lái)揭露這些操縱行為。因此，本研究首先深入探索影響利潤(rùn)健康的內(nèi)在邏輯；其次對(duì)影響利潤(rùn)健康的中長(zhǎng)期財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)指標(biāo)變化異常信號(hào)進(jìn)行系統(tǒng)、連續(xù)累加計(jì)分，進(jìn)而提出創(chuàng)新的利潤(rùn)健康評(píng)估模型；最后，基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行可視化實(shí)證分析，驗(yàn)證模型的適用性和有效性。三、理論模型與研究假設(shè)（一）理論模型在探索構(gòu)建企業(yè)利潤(rùn)健康概念評(píng)估理論框架過(guò)程中，本研究深入挖掘利潤(rùn)增長(zhǎng)的合理性和穩(wěn)定性等深層次因素。通常情況下，企業(yè)盈利能力的持續(xù)增強(qiáng)或減弱是由多重因素交織并累積形成的一個(gè)動(dòng)態(tài)進(jìn)程，而非一朝一夕所能達(dá)成的。例如，企業(yè)盈利的持續(xù)增長(zhǎng)可能是管理層經(jīng)過(guò)多年的努力，通過(guò)綜合施策實(shí)現(xiàn)的，這些措施包括但不限于成本控制，如精細(xì)化成本管理、供應(yīng)鏈優(yōu)化、自動(dòng)化與技術(shù)革新；收入增長(zhǎng)，如市場(chǎng)擴(kuò)展、產(chǎn)品與服務(wù)多元化、定價(jià)策略優(yōu)化以及營(yíng)銷策略的創(chuàng)新；稅務(wù)策略，如稅務(wù)規(guī)劃、利用虧損進(jìn)行稅額抵扣、國(guó)際稅務(wù)規(guī)劃，以及財(cái)務(wù)策略，如資產(chǎn)重組、財(cái)務(wù)杠桿的調(diào)整、現(xiàn)金流管理及投資并購(gòu)等。相反，利潤(rùn)的持續(xù)下滑可能是由宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的惡化、經(jīng)營(yíng)管理的不善等多種復(fù)雜因素引起的。對(duì)于上市公司而言，管理層往往不愿意面對(duì)利潤(rùn)大幅下降的現(xiàn)實(shí)，由于擔(dān)憂公司股價(jià)表現(xiàn)、監(jiān)管層的風(fēng)險(xiǎn)警示、融資能力受損以及期權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的實(shí)施等問(wèn)題，可能會(huì)考慮采取一系列“合法”或“看似合理”的措施來(lái)調(diào)整企業(yè)的盈利水平，甚至有些企業(yè)可能會(huì)不顧慮證監(jiān)會(huì)處罰的風(fēng)險(xiǎn)，采取虛假行為來(lái)偽造或篡改利潤(rùn)數(shù)據(jù)。三十多年來(lái)，學(xué)術(shù)界對(duì)盈余操縱行為的研究持續(xù)深化與創(chuàng)新，研究成果主要聚焦于收入虛假確認(rèn)、不當(dāng)?shù)馁M(fèi)用延遲或資本化、惡意的會(huì)計(jì)估計(jì)與判斷、通過(guò)準(zhǔn)備金操縱利潤(rùn)、不真實(shí)的資產(chǎn)與負(fù)債評(píng)估、關(guān)聯(lián)方交易操縱以及其他惡劣手段[16]。通過(guò)對(duì)這些行為背后的動(dòng)機(jī)、實(shí)施手段及其影響的理論分析、案例研究和實(shí)證研究，不僅深化了本研究對(duì)盈余操縱的理解，也為識(shí)別和應(yīng)對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)告中的操縱行為提供了實(shí)務(wù)指導(dǎo)。Jansenetal.[4]提出并論證了通過(guò)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和利潤(rùn)率變化方向進(jìn)行盈余管理的診斷方法，在該方法中，識(shí)別盈余管理依賴于會(huì)計(jì)等式和財(cái)務(wù)報(bào)表之間的勾稽關(guān)系，而非普通模型中常用的相關(guān)關(guān)系。根據(jù)信號(hào)傳遞理論，管理層在操縱利潤(rùn)向信息使用者傳遞信號(hào)的同時(shí)，信息使用者也可以通過(guò)財(cái)務(wù)報(bào)表的指標(biāo)變化方向識(shí)別上市公司的盈余管理行為。并且該方法的優(yōu)點(diǎn)之一計(jì)算量少，為設(shè)計(jì)盈余管理的診斷方法提供了新思路?；趯W(xué)界的研究成果，本研究選取營(yíng)業(yè)收入、應(yīng)收賬款、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈現(xiàn)金流量、凈利潤(rùn)、毛利率、存貨周轉(zhuǎn)率、毛收入和利潤(rùn)總額作為財(cái)務(wù)指標(biāo)。這些財(cái)務(wù)指標(biāo)綜合反映了利潤(rùn)的來(lái)源、運(yùn)營(yíng)管理效率及其變現(xiàn)能力。同時(shí)，本研究引入了會(huì)計(jì)師事務(wù)所變更次數(shù)和審計(jì)意見(jiàn)作為非財(cái)務(wù)指標(biāo)，用于分析企業(yè)管理層與信息使用者之間信息不對(duì)稱的問(wèn)題。信號(hào)傳遞理論指出，審計(jì)意見(jiàn)可以在一定程度上減輕這種不對(duì)稱，并提供企業(yè)財(cái)務(wù)狀況真實(shí)性和合規(guī)性的信號(hào)。頻繁更換會(huì)計(jì)師事務(wù)所可能揭示了管理層試圖規(guī)避審計(jì)意見(jiàn)不佳的行為動(dòng)機(jī)。此外，通過(guò)將七個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)分解為四對(duì)，并根據(jù)每對(duì)指標(biāo)每年的變化方向賦分，可以更細(xì)致地識(shí)別出利潤(rùn)健康的不同程度。根據(jù)利潤(rùn)健康等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合引言部分的論述，本研究從理論上給出利潤(rùn)健康的基本定義：利潤(rùn)健康是指企業(yè)在遵循市場(chǎng)規(guī)律和法律法規(guī)的基礎(chǔ)上，通過(guò)科技創(chuàng)新、優(yōu)化資源配置、提升全要素生產(chǎn)率和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)等方式，實(shí)現(xiàn)的持續(xù)、穩(wěn)定且合理的利潤(rùn)增長(zhǎng)。這種利潤(rùn)增長(zhǎng)應(yīng)當(dāng)反映企業(yè)真實(shí)的經(jīng)營(yíng)成果，支持企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，同時(shí)為股東創(chuàng)造價(jià)值。因?yàn)樾沦|(zhì)生產(chǎn)力強(qiáng)調(diào)的是技術(shù)革命性突破、生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置和產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級(jí)，它以勞動(dòng)者、勞動(dòng)資料、勞動(dòng)對(duì)象及其優(yōu)化組合的質(zhì)變?yōu)榛緝?nèi)涵，以全要素生產(chǎn)率提升為核心標(biāo)志。因此，健康利潤(rùn)應(yīng)是新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的直接結(jié)果，而非短期財(cái)務(wù)操作的產(chǎn)物，第三方審計(jì)意見(jiàn)則為利潤(rùn)的真實(shí)性和合理性提供了進(jìn)一步的保證。基于Jansenetal.的研究成果，并受馬斯洛（1943）需求層次理論和卡普蘭等（1992）平衡計(jì)分卡理論的啟發(fā)，本研究提出一種創(chuàng)新的利潤(rùn)健康評(píng)估理論模型。該模型將利潤(rùn)健康分為四個(gè)等級(jí)，其中4星級(jí)代表利潤(rùn)健康狀況最高等級(jí)，1星級(jí)則表示利潤(rùn)健康狀況最低等級(jí)。模型內(nèi)包含四個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)信號(hào)檢測(cè)器得分和兩個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)得分，通過(guò)對(duì)五年時(shí)間跨度的利潤(rùn)健康分值進(jìn)行求和計(jì)分。構(gòu)建的理論模型如圖1所示。該理論模型采用獨(dú)特的橄欖形結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，象征著利潤(rùn)健康最高的4星級(jí)和最低的1星級(jí)在總體分布中所占比例較小，而中間兩級(jí)則占據(jù)了較大的比重。在圖1中，自上而下、自左向右的四片花瓣為I1至I4四個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)檢測(cè)器，左側(cè)與右側(cè)帶箭頭的矩形框?yàn)榉秦?cái)務(wù)指標(biāo)，分別是變更會(huì)計(jì)師事務(wù)所次數(shù)和審計(jì)意見(jiàn)檢測(cè)器，以實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)利潤(rùn)健康進(jìn)行全面評(píng)估的目標(biāo)。檢測(cè)器I1聚焦?fàn)I業(yè)收入增長(zhǎng)率（revenuegrowth，RGR）與應(yīng)收賬款增長(zhǎng)率（accountsreceivablegrowthrate，ARGR）之間的變化方向是否一致，旨在識(shí)別營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)中的潛在異常。依據(jù)會(huì)計(jì)基本原理，若營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)未伴隨著應(yīng)收賬款的相應(yīng)增長(zhǎng)，則標(biāo)記為異常情況，計(jì)1分；若二者同步增長(zhǎng)，計(jì)0分。檢測(cè)器I2聚焦?fàn)I業(yè)收入增長(zhǎng)率（RGR）與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈現(xiàn)金流量增長(zhǎng)率（netcashflowgrowthrate，NCFGR）之間的變化方向是否一致，用于評(píng)估營(yíng)業(yè)收入的“含金量”。若營(yíng)業(yè)收入的增長(zhǎng)與由經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的凈現(xiàn)金流量增長(zhǎng)不一致，則判定為異常，計(jì)1分；一致則計(jì)0分。檢測(cè)器I3聚焦凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率（netprofitgrowthrate，NPGR）與存貨周轉(zhuǎn)率增長(zhǎng)率（inventoryturnoverrate，ITR）之間的變化方向是否一致，以判斷凈利潤(rùn)增長(zhǎng)的合理性。根據(jù)會(huì)計(jì)理論，存貨周轉(zhuǎn)率的提高應(yīng)促進(jìn)企業(yè)利潤(rùn)的增長(zhǎng)，因此，若存貨周轉(zhuǎn)率與凈利潤(rùn)增長(zhǎng)不一致，則視為異常，計(jì)1分；一致則計(jì)0分。檢測(cè)器I4聚焦利潤(rùn)總額增長(zhǎng)率（grossprofitgrowthrate，GPGR）與毛收入增長(zhǎng)率（grossrevenuegrowthrate，GRGR）之間的變化方向是否一致，旨在探測(cè)利潤(rùn)總額是否有被操縱的跡象。若毛收入增長(zhǎng)而利潤(rùn)總額減少，或利潤(rùn)總額增長(zhǎng)而毛收入減少，均被認(rèn)定為不正?，F(xiàn)象，計(jì)1分；反之則計(jì)0分。這四個(gè)檢測(cè)器雖然在計(jì)分上各自獨(dú)立，但它們之間卻形成了一個(gè)密切相關(guān)的邏輯鏈。在檢測(cè)器I1中，應(yīng)收賬款的增長(zhǎng)直接關(guān)系到營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)的真實(shí)性，此增長(zhǎng)進(jìn)一步影響檢測(cè)器I4中毛收入的提升，從而推動(dòng)利潤(rùn)總額的增加。同時(shí)，利潤(rùn)總額的提升會(huì)影響到檢測(cè)器I3中凈利潤(rùn)的增長(zhǎng)。為了驗(yàn)證凈利潤(rùn)增長(zhǎng)的真實(shí)性，需要檢驗(yàn)凈利潤(rùn)增長(zhǎng)的方向是否與I3中存貨周轉(zhuǎn)率的增長(zhǎng)方向保持一致。而檢測(cè)器I2中經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈現(xiàn)金流量的增長(zhǎng)方向與營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)方向的一致性，則用于評(píng)估營(yíng)業(yè)收入的變現(xiàn)能力。這一系列的檢測(cè)不僅彼此環(huán)環(huán)相扣，而且共同構(gòu)成了對(duì)企業(yè)利潤(rùn)健康狀況深度分析的基礎(chǔ)。此外，從公開(kāi)的年報(bào)中獲取并計(jì)算的財(cái)務(wù)指標(biāo)雖然客觀，但不一定全面。為此，本模型對(duì)第三方會(huì)計(jì)師事務(wù)所近五年每年的審計(jì)意見(jiàn)（AO）計(jì)分（“標(biāo)準(zhǔn)無(wú)保留意見(jiàn)”計(jì)0分、“帶強(qiáng)制事項(xiàng)段的保留意見(jiàn)”計(jì)1分、“保留意見(jiàn)”計(jì)3分和“無(wú)法表示意見(jiàn)”或“否定意見(jiàn)”計(jì)5分）；如果當(dāng)年會(huì)計(jì)師事務(wù)所與上一年不同，則當(dāng)年的變更會(huì)計(jì)師事務(wù)所次數(shù)（NCAF）計(jì)1分，否則計(jì)0分。綜合五年的指標(biāo)數(shù)據(jù)，通過(guò)四個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)檢測(cè)器和兩個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)的得分，計(jì)算出公司的利潤(rùn)健康（PH）得分。由此提出整體假設(shè)0。（二）研究假設(shè)H0：營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、應(yīng)收賬款增長(zhǎng)率、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈現(xiàn)金流量增長(zhǎng)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、存貨周轉(zhuǎn)率增長(zhǎng)率、利潤(rùn)總額增長(zhǎng)率、毛收入增長(zhǎng)率、變更會(huì)計(jì)師事務(wù)所次數(shù)和審計(jì)意見(jiàn)均對(duì)公司的利潤(rùn)健康有影響。為驗(yàn)證和清晰解釋四個(gè)檢測(cè)器對(duì)利潤(rùn)健康狀況影響的可視化演變過(guò)程，本研究提出如下4個(gè)子假設(shè)。第一，營(yíng)業(yè)收入與應(yīng)收賬款顯著相關(guān)[17]。通常營(yíng)業(yè)收入的增加可能會(huì)導(dǎo)致應(yīng)收賬款的增加，營(yíng)業(yè)收入在轉(zhuǎn)化為現(xiàn)金收入前體現(xiàn)在應(yīng)收賬款中，因此營(yíng)業(yè)收入與應(yīng)收賬款的變化方向往往相同，表明公司能有效地將銷售收入轉(zhuǎn)化為應(yīng)收賬款，有助于支持公司的穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)和財(cái)務(wù)狀況。營(yíng)業(yè)收入增加而應(yīng)收賬款減少，一方面可能是現(xiàn)金銷售增加或客戶付款迅速，應(yīng)收賬款管理效率提升；另一方面，也可能是企業(yè)通過(guò)提前收款或減少應(yīng)收賬款計(jì)提使財(cái)務(wù)報(bào)表呈現(xiàn)更好的財(cái)務(wù)狀況，此時(shí)營(yíng)業(yè)收入與應(yīng)收賬款的變化方向不一致，可能反映出公司的應(yīng)收賬款管理存在問(wèn)題，應(yīng)審慎考慮是否存在利潤(rùn)健康風(fēng)險(xiǎn)。由此提出假設(shè)1。H1：營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率與應(yīng)收賬款增長(zhǎng)率方向不同可能是利潤(rùn)不健康的信號(hào)，且變更會(huì)計(jì)師事務(wù)所次數(shù)和審計(jì)意見(jiàn)對(duì)利潤(rùn)健康有影響。第二，營(yíng)業(yè)收入與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈現(xiàn)金流量存在顯著關(guān)系。通常營(yíng)業(yè)收入的增加可能會(huì)帶來(lái)更多的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈現(xiàn)金流量，為公司創(chuàng)造更健康的利潤(rùn)狀況，表現(xiàn)為兩者變化方向一致，而Leeetal.[18]發(fā)現(xiàn)欺詐公司的營(yíng)業(yè)收入與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈現(xiàn)金流量之間的差異較大，營(yíng)業(yè)收入與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈現(xiàn)金流量變化方向不一致時(shí)可能暗示公司采取某些會(huì)計(jì)手段提高報(bào)告的凈利潤(rùn)，將對(duì)利潤(rùn)健康產(chǎn)生負(fù)面影響。由此提出假設(shè)2。H2：營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈現(xiàn)金流量增長(zhǎng)率方向不同可能是利潤(rùn)不健康的信號(hào)，且變更會(huì)計(jì)師事務(wù)所次數(shù)和審計(jì)意見(jiàn)對(duì)利潤(rùn)健康有影響。第三，Windaetal.[19]研究發(fā)現(xiàn)存貨周轉(zhuǎn)率對(duì)凈利潤(rùn)有積極且顯著的影響。公司存貨周轉(zhuǎn)率越高，其從銷售中獲得高額凈利潤(rùn)的可能性就越大，反之則獲利的可能性較小，因此較高的存貨周轉(zhuǎn)率可以增加凈利潤(rùn)；與此同時(shí)，較高的凈利潤(rùn)可能會(huì)促進(jìn)公司增加投資、提高生產(chǎn)能力，從而影響存貨周轉(zhuǎn)率，故存貨周轉(zhuǎn)率與凈利潤(rùn)的變化方向往往一致。存貨周轉(zhuǎn)率增加凈利潤(rùn)減少時(shí)，可能是公司采取延遲確認(rèn)成本或降低存貨價(jià)值的手段進(jìn)行盈余管理，即存貨周轉(zhuǎn)率與凈利潤(rùn)變化方向不一致可能存在盈余管理。由此提出假設(shè)3。H3：凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率與存貨周轉(zhuǎn)率增長(zhǎng)率方向不同可能是利潤(rùn)不健康的信號(hào)，且變更會(huì)計(jì)師事務(wù)所次數(shù)和審計(jì)意見(jiàn)對(duì)利潤(rùn)健康有影響。第四，通常毛收入的變化會(huì)直接影響利潤(rùn)總額，兩者的變化方向一致表明公司在成本或費(fèi)用方面管理得當(dāng)，能夠有效地將收入轉(zhuǎn)化為利潤(rùn)；當(dāng)變化方向不一致時(shí)，可能暗示某些公司采取了操縱利潤(rùn)總額的一系列“千奇百怪”的行為，如費(fèi)用管理、間接成本和稅收管理等，從而對(duì)利潤(rùn)健康產(chǎn)生負(fù)面影響。由此提出假設(shè)4。H4：利潤(rùn)總額增長(zhǎng)率與毛收入增長(zhǎng)率方向不同可能是利潤(rùn)不健康的信號(hào)，且變更會(huì)計(jì)師事務(wù)所次數(shù)和審計(jì)意見(jiàn)對(duì)利潤(rùn)健康有影響。如果這四個(gè)假設(shè)被證明對(duì)PH有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則意味著本研究提出的理論模型對(duì)利潤(rùn)健康的計(jì)量方法可行，而這種計(jì)算方法非常適合計(jì)算機(jī)程序自動(dòng)計(jì)算。為方便計(jì)算機(jī)程序?qū)麧?rùn)健康的自動(dòng)判斷，本研究基于大數(shù)據(jù)確定出利潤(rùn)健康的四個(gè)等級(jí)區(qū)間范圍，以增強(qiáng)會(huì)計(jì)師、審計(jì)師和普通投資者對(duì)財(cái)務(wù)操縱的識(shí)別能力與應(yīng)對(duì)能力。四、研究設(shè)計(jì)（一）數(shù)據(jù)來(lái)源本研究從Wind數(shù)據(jù)庫(kù)中選取至2018年12月31日在A股主板已上市的中小民營(yíng)企業(yè)為研究對(duì)象，并下載了本研究所需的2018—2022年財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)成面板數(shù)據(jù)集。為保證數(shù)據(jù)的可靠性，剔除ST或*ST公司后有580家公司共2900條記錄（5×580），并剔除有明顯異常的24條記錄，最終面板數(shù)據(jù)集包含有效記錄2876條。（二）變量說(shuō)明根據(jù)圖1所示的理論模型和H0—H4，構(gòu)建利潤(rùn)健康4個(gè)檢測(cè)器，以及利潤(rùn)健康綜合指標(biāo)，各檢測(cè)器與變量解釋如表1所示。（三）描述性統(tǒng)計(jì)變量RGR、ITR、GRGR、NCAF和AO的標(biāo)準(zhǔn)差均小于1，表明這4個(gè)變量在2018—2022年間的波動(dòng)性相對(duì)不大；變量ARGR和PH的標(biāo)準(zhǔn)差分別為1.583和1.264相對(duì)也不算大。但NCFGR、NPGR和GPGR在2018年至2022年間的波動(dòng)性卻相當(dāng)大，最小值從-69.43、-100.65和-108.90變化至最大值312.86、96.83和238.88。從會(huì)計(jì)基本理論看，ARGR與RGR、RGR與NCFGR、NPGR與ITR、GRGR與GPGR是密切相關(guān)的，故采用多元線性回歸建模存在嚴(yán)重的共線性，因此本研究考慮采用非線性回歸模型實(shí)證研究假設(shè)。隨機(jī)森林算法是一種將隨機(jī)抽樣與決策樹(shù)相結(jié)合的方法，通過(guò)多輪隨機(jī)抽取樣本量和特征值，構(gòu)建一組決策樹(shù)集合，應(yīng)用少數(shù)服從多數(shù)的原理做出判斷，確保決策誤差有效降低。同時(shí)，隨機(jī)森林算法也是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在現(xiàn)有模型基礎(chǔ)上開(kāi)展迭代計(jì)算，可以進(jìn)一步提升模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性[20]。（四）構(gòu)建模型與穩(wěn)健性檢驗(yàn)1.構(gòu)建整體模型與穩(wěn)健性檢驗(yàn)對(duì)主要參數(shù)進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)，得出主要參數(shù)：n_estimators=300；max_depth=20；min_samples_split=2；min_samples_leaf=1；random_state=42。考慮到模型的穩(wěn)健性，在主要參數(shù)設(shè)置相同的前提下，分別構(gòu)建梯度提升和隨機(jī)森林算法模型，見(jiàn)表2。表2兩個(gè)模型在訓(xùn)練集上的R2均接近1，且均方誤差MSE也都比較小。同時(shí)測(cè)試集的R2均超過(guò)0.9，且MSE均在0.1左右，說(shuō)明兩模型的擬合精度相當(dāng)高，表現(xiàn)了優(yōu)良的泛化能力。梯度提升機(jī)模型和隨機(jī)森林模型的特征值重要性排序雖然不盡相同，但特征值重要性超過(guò)15%且完全相同的，且排序第一的審計(jì)意見(jiàn)（AO）的重要性相差無(wú)幾。經(jīng)兩個(gè)模型的相互印證，整體上隨機(jī)森林模型略優(yōu)于梯度提升機(jī)模型。因此，選用隨機(jī)森林算法建模是可行的且穩(wěn)健性較好。另外，從隨機(jī)森林模型給出的特征值重要性排序結(jié)果看，所有9個(gè)解釋變量對(duì)利潤(rùn)健康PH的影響均大于5%。故H0得證。2.構(gòu)建四個(gè)檢測(cè)器模型與穩(wěn)健性檢驗(yàn)考慮模型的一致性與穩(wěn)健性，構(gòu)建四個(gè)檢測(cè)器的隨機(jī)森林模型的主要參數(shù)保持與整體模型一致，結(jié)果見(jiàn)表3。由表3可知，四個(gè)檢測(cè)器模型在訓(xùn)練集上的R2值均在0.9左右，且MSE不超過(guò)0.2，說(shuō)明四個(gè)模型擬合效果較好。從測(cè)試集的MSE看，雖然檢測(cè)器I1和檢測(cè)器I2的隨機(jī)森林模型存在輕度過(guò)度擬合現(xiàn)象（MSE大于0.9但小于1），但檢測(cè)器I3和檢測(cè)器I4的隨機(jī)森林模型泛化能力還不錯(cuò)，均低于0.72。此外，四個(gè)隨機(jī)森林模型共同特點(diǎn)是審計(jì)意見(jiàn)AO（在25%至26%之間變化）和變更會(huì)計(jì)師事務(wù)所次數(shù)NCAF（在6.61%至6.89%之間）大致相同。另外，四個(gè)檢測(cè)器中每對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)的特征值重要性之和分別為67.20%、67.82%、67.86%和68.00%，即財(cái)務(wù)指標(biāo)的解釋力均在67%以上。為驗(yàn)證隨機(jī)森林算法模型的穩(wěn)健性，仍沿用隨機(jī)森林模型中選定的主要參數(shù)，構(gòu)建四個(gè)檢測(cè)器的梯度提升機(jī)模型，見(jiàn)表4。表4中，四個(gè)梯度提升機(jī)模型在訓(xùn)練集上的R2均接近1且MSE接近0，極為完美。但在測(cè)試集上R2均小于0.4且MSE均大于1，只是在檢測(cè)器I3和檢測(cè)器I4模型上有所改善。因此在主要參數(shù)維持不變的前提下，整體上梯度提升機(jī)模型泛化能力相對(duì)較差。故從穩(wěn)健性角度，本研究選用隨機(jī)森林算法模型為工具?；诒?中四個(gè)檢測(cè)器的隨機(jī)森林模型建模結(jié)果，H1—H4初步得證。五、可視化實(shí)證分析（一）檢測(cè)器I1的可視化實(shí)證分析由圖2（a）和（b），營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（RGR）與應(yīng)收賬款增長(zhǎng)率（ARGR）同為負(fù)值時(shí)PH在相對(duì)高位盤(pán)桓，且這兩個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)從負(fù)值向0值方向不斷靠近時(shí)，PH有所升高，說(shuō)明利潤(rùn)健康風(fēng)險(xiǎn)在不斷聚集。而當(dāng)RGR與ARGR同為正值且持續(xù)增長(zhǎng)時(shí)，RGR的增大使得PH迅速下降，說(shuō)明隨著營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率提高，利潤(rùn)也逐漸變得越來(lái)越健康。但是ARGR的不斷增大卻使PH略有增長(zhǎng)，這暗示公司的應(yīng)收賬款管理效率可能并未跟上銷售業(yè)務(wù)擴(kuò)張的步伐，從而相應(yīng)增加了利潤(rùn)健康的風(fēng)險(xiǎn)。由圖2（c）和（d）可知，隨著變更會(huì)計(jì)師事務(wù)所次數(shù)越多和審計(jì)意見(jiàn)越差，PH也越大，即利潤(rùn)健康越差。因此，當(dāng)RGR與ARGR處于由負(fù)轉(zhuǎn)正的區(qū)間時(shí)，信息使用者應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注公司披露的客戶付款期限、折扣與優(yōu)惠、銷售日期等相關(guān)信息是否與實(shí)際情況存在顯著差異，尤其是AO明顯較大時(shí)，信息使用者應(yīng)當(dāng)對(duì)該公司的投資行為采取謹(jǐn)慎態(tài)度。故H1得證，即RGR和ARGR對(duì)PH的影響存在不一致的情況，可能是利潤(rùn)不健康的信號(hào)，且變更會(huì)計(jì)師事務(wù)所次數(shù)與審計(jì)意見(jiàn)對(duì)利潤(rùn)健康有影響。（二）檢測(cè)器I2的可視化實(shí)證分析由圖3（a）和圖3（b），當(dāng)營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（RGR）和經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈現(xiàn)金流量增長(zhǎng)率（NCFGR）均為負(fù)值時(shí)，利潤(rùn)健康風(fēng)險(xiǎn)在聚集之中。由圖3（a）可知，一旦RGR快速向正值方向增大，利潤(rùn)風(fēng)險(xiǎn)逐步釋放，也同步使得NCFGR增加。由圖3（b）可知，當(dāng)NCFGR在正值方向不斷增大時(shí)，PH在一個(gè)較窄的區(qū)域內(nèi)略有波動(dòng)，可能是受到審計(jì)意見(jiàn)（AO）的變化所致。當(dāng)RGR與NCFGR從負(fù)值趨近于0且AO值較大時(shí)，信息使用者可以從銷售政策變化、應(yīng)收賬款管理效率、資金使用效率等方面對(duì)公司利潤(rùn)健康狀況進(jìn)行評(píng)估。故H2得證，即RGR和NCFGR對(duì)PH的影響存在不一致的情況，可能是利潤(rùn)不健康的信號(hào)，且變更會(huì)計(jì)師事務(wù)所和審計(jì)意見(jiàn)對(duì)利潤(rùn)健康有影響。（三）檢測(cè)器I3的可視化實(shí)證分析由圖4（a），當(dāng)凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率（NPGR）從負(fù)值不斷向正值靠近時(shí)，PH在增長(zhǎng)，即利潤(rùn)健康風(fēng)險(xiǎn)在擴(kuò)大，可能是受到較低的存貨周轉(zhuǎn)率（ITR）的影響；當(dāng)NPGR繼續(xù)往正值方向增長(zhǎng)時(shí)，PH有較大波動(dòng)，其可能的原因是公司管理層對(duì)盈余管理有所動(dòng)作。其次，由圖4（b），當(dāng)ITR在正值方向持續(xù)增大，PH總體下降且在低水平波動(dòng)，說(shuō)明利潤(rùn)比較健康。此外，圖4（c）和（d）中刻畫(huà)的NCAF與AO走勢(shì)分別與圖2（c）和（d）、圖3（c）和（d）相同，表明變更會(huì)計(jì)師事務(wù)所次數(shù)越多或?qū)徲?jì)意見(jiàn)越不利，利潤(rùn)健康風(fēng)險(xiǎn)越高。當(dāng)NPGR和ITR同為負(fù)值，且AO值也明顯較大時(shí)，信息使用者可通過(guò)公司披露的存貨管理、庫(kù)存或銷售效率等相關(guān)信息關(guān)注利潤(rùn)健康風(fēng)險(xiǎn)。故H3得證，即ITR和NPGR對(duì)PH的影響存在不一致的情況，可能是利潤(rùn)不健康的信號(hào)，且變更會(huì)計(jì)師事務(wù)所次數(shù)與審計(jì)意見(jiàn)對(duì)利潤(rùn)健康有影響。（四）檢測(cè)器I4的可視化實(shí)證分析由圖5（a）和（b），毛收入增長(zhǎng)率（GRGR）與利潤(rùn)總額增長(zhǎng)率（GPGR）均在負(fù)值區(qū)間時(shí)，PH在1.5—2.2之間，即利潤(rùn)健康處于相對(duì)較高水平。由圖5（b），一旦GPGR大于0，利潤(rùn)健康風(fēng)險(xiǎn)迅速釋放，這可能得益于毛收入增長(zhǎng)率有重大改觀（在圖5（a）中，GRGR在從負(fù)值向0值變化過(guò)程中PH陡峭式上升）。毛收入超預(yù)期迅速增長(zhǎng)這一現(xiàn)象可能是公司提高銷售價(jià)格的結(jié)果，也可能與公司管理層加強(qiáng)管理，大幅降低營(yíng)業(yè)成本有關(guān)。當(dāng)然，由圖5（a）不難發(fā)現(xiàn)，隨著毛收入增長(zhǎng)率不斷增大，公司利潤(rùn)變得越來(lái)越健康。此外，由圖5（c）和（d）可知，變更會(huì)計(jì)師事務(wù)所次數(shù)或?qū)徲?jì)意見(jiàn)對(duì)利潤(rùn)健康的影響同步上升。因此，GPGR與GRGR為負(fù)值且NCAF或AO值較大時(shí)，信息使用者可重點(diǎn)關(guān)注公司披露的成本控制或銷售額相關(guān)信息，如調(diào)整收入確認(rèn)時(shí)間、成本計(jì)量方法或資產(chǎn)估值等對(duì)公司盈余管理情況進(jìn)行評(píng)估。故H4得證，即GPGR和GRGR對(duì)PH的影響存在不一致的情況，可能是利潤(rùn)不健康的信號(hào)，且變更會(huì)計(jì)師事務(wù)所和審計(jì)意見(jiàn)對(duì)利潤(rùn)健康有影響。六、進(jìn)一步檢驗(yàn)為了進(jìn)一步合并驗(yàn)證四個(gè)子模型的可靠性和實(shí)用性，現(xiàn)將580家樣本公司2018—2022年的面板數(shù)據(jù)按年匯總，分別計(jì)算每家公司5年的PH總分，然后按PH總分進(jìn)行等距分組。第i家公司PH總分（j表示年份，i表示公司）的計(jì)算公式，見(jiàn)式1。PHi=∑■■（RGRijamp;ARGRij+RGRijamp;NCFGRij+NPGRijamp;ITRij+GPGRijamp;GRGRij+NCAFij+AOij）（i=1，2，…，580）（1）根據(jù)計(jì)算結(jié)果，本研究按照PH總分將580家公司分為4組，分別是［0，4］、［5，9］、［10，14］和［15，+∞），這4組則分別對(duì)應(yīng)利潤(rùn)健康的4個(gè)等級(jí)，4星級(jí)為利潤(rùn)健康最高等級(jí)，而1星則為利潤(rùn)健康最低等級(jí)。PH總分分組分布結(jié)果，見(jiàn)圖6。首先，由圖6可知，2018—2022年間，580家中小板民營(yíng)上市公司PH總分整體呈兩頭小、中間大的格局，驗(yàn)證了圖1所示的理論模型。具體而言，3星級(jí)與2星級(jí)合計(jì)占到總數(shù)的86.38%；利潤(rùn)最健康的公司占比9.31%高于利潤(rùn)健康最差的公司占比4.31%。換言之，中小板民營(yíng)上市公司有近10%的公司具有較高投資價(jià)值，有近5%的公司需予以堅(jiān)決回避。其次，由圖6可以直觀看出，隨著利潤(rùn)健康等級(jí)的降低，其中審計(jì)意見(jiàn)（AO）分值也明顯升高，AO總分偏高的比例在4星至1星級(jí)范圍中占比分別為1.9%、1.7%、10.6%和60.0%。這一現(xiàn)象再次驗(yàn)證了H1至H4中所提及的審計(jì)意見(jiàn)越不佳，其利潤(rùn)健康程度越差。·第一組PH總分在0—4之間，4星級(jí)，公司數(shù)量為54家，占比9.31%；·第二組PH總分在5—9之間，3星級(jí)，公司數(shù)量為360家，占比62.07%；·第三組PH總分在10—14之間，2星級(jí)，公司數(shù)量為141家，占比24.31%；·第四組PH總分在15—28之間，1星級(jí)，公司數(shù)量為25家，占比4.31%。此外，為進(jìn)一步驗(yàn)證本研究對(duì)利潤(rùn)健康的洞察性，通過(guò)查詢證監(jiān)會(huì)發(fā)布的2018—2023年間由于違規(guī)信息披露、關(guān)聯(lián)交易、報(bào)告虛假記錄等行為產(chǎn)生的行政處罰記錄，發(fā)現(xiàn)受處罰的屬于中小板的民營(yíng)上市公司合計(jì)20家，其中6家已退市未納入本研究范圍，余下14家，被利潤(rùn)健康評(píng)估模型識(shí)別為較高風(fēng)險(xiǎn)的有12家，占比85.7%，見(jiàn)表5。由表5行政處罰結(jié)果可知，第一，本研究根據(jù)利潤(rùn)健康評(píng)估模型評(píng)估結(jié)果發(fā)現(xiàn)了85.7%的被處罰對(duì)象，鑒于識(shí)別操縱財(cái)務(wù)信息行為的復(fù)雜性和隱蔽性，有力證明了該模型具有較高的評(píng)估效率。第二，利潤(rùn)健康等級(jí)越低，公司存在操縱財(cái)務(wù)信息行為的可能性越大。由表5可知，當(dāng)利潤(rùn)健康從3星級(jí)下降至1星級(jí)，受處罰的公司占所屬組別的比例從0.56%猛增至20%，呈指數(shù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，這進(jìn)一步驗(yàn)證了利潤(rùn)健康評(píng)估模型的實(shí)用性。因此，建議信息使用者密切關(guān)注公司利潤(rùn)健康的評(píng)估等級(jí)，如果發(fā)現(xiàn)利潤(rùn)健康等級(jí)較低或相對(duì)上一期利潤(rùn)健康等級(jí)下降，表明公司存在極高的利潤(rùn)健康風(fēng)險(xiǎn)。本研究圍繞如何科學(xué)準(zhǔn)確度量利潤(rùn)健康的難題設(shè)計(jì)了四個(gè)檢測(cè)器，每個(gè)檢驗(yàn)器包含一對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)和兩個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)。其中每對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)按變化方向的不同計(jì)分，而非財(cái)務(wù)指標(biāo)則根據(jù)變更會(huì)計(jì)師事務(wù)所次數(shù)和審計(jì)意見(jiàn)不同計(jì)分，兩者之和衡量利潤(rùn)健康程度。為驗(yàn)證財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)選取的科學(xué)性，以及檢測(cè)器的可用性，本文選取2018—2022年A股市場(chǎng)中小板580家民營(yíng)上市公司的面板數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建5個(gè)隨機(jī)森林模型證實(shí)了H0—H4，并得出如下結(jié)論。第一，利潤(rùn)健康的評(píng)估模型能有效地計(jì)量上市公司的利潤(rùn)健康情況。營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、應(yīng)收賬款增長(zhǎng)率、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈現(xiàn)金流量增長(zhǎng)率、存貨周轉(zhuǎn)率增長(zhǎng)率、利潤(rùn)總額增長(zhǎng)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率和毛收入增長(zhǎng)率對(duì)利潤(rùn)健康有積極作用；而非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)對(duì)利潤(rùn)健康有負(fù)面影響，這些指標(biāo)共同影響上市公司的利潤(rùn)健康程度，投資者或政府監(jiān)管部門(mén)需重點(diǎn)關(guān)注審計(jì)意見(jiàn)類別。第二，四個(gè)檢測(cè)器中每對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)利潤(rùn)健康均有影響。如果財(cái)務(wù)指標(biāo)為負(fù)值，可能存在較大的利潤(rùn)健康風(fēng)險(xiǎn)，尤其是當(dāng)財(cái)務(wù)指標(biāo)在0附近較小的區(qū)間內(nèi)窄幅波動(dòng)時(shí)，信息使用者需要特別警惕。同時(shí)，每個(gè)檢測(cè)器中一對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)的變化方向若不同，可能暗示存在盈余管理或利潤(rùn)操縱行為。第三，通過(guò)查詢證監(jiān)會(huì)2018—2023年對(duì)上市公司的處罰公告，發(fā)現(xiàn)被處罰的中小板民營(yíng)公司中有85.7%的落在利潤(rùn)健康狀況較低的一星至三星級(jí)空間內(nèi)，這充分說(shuō)明了本研究提出的利潤(rùn)健康評(píng)估方法在實(shí)踐中可以提前預(yù)判某些公司諸如盈余管理的不當(dāng)行為，使投資者規(guī)避不必要的投資損失。本研究提供的利潤(rùn)健康評(píng)估模型數(shù)據(jù)易于獲取，計(jì)算簡(jiǎn)單且易學(xué)易用，豐富了盈余管理的理論研究，也為財(cái)務(wù)信息使用者科學(xué)評(píng)估上市公司的利潤(rùn)健康狀況提供了依據(jù)。具體而言，主要有四點(diǎn)啟示：一是創(chuàng)新了基于異步信號(hào)檢測(cè)企業(yè)利潤(rùn)或財(cái)務(wù)健康研究的新方法；二是有益于推廣到審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和稅務(wù)欺詐檢測(cè)等領(lǐng)域；三是具有跨不同市場(chǎng)板塊和不同文化背景應(yīng)用的潛力；四是易于計(jì)算機(jī)程序的實(shí)現(xiàn)。但本研究尚存在某些不足，未考慮上市公司利潤(rùn)預(yù)告與實(shí)際公告是否一致，以及證券分析師對(duì)上市公司利潤(rùn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性等非財(cái)務(wù)因素指標(biāo)的計(jì)量。對(duì)影響利潤(rùn)健康的很多其他因素，如關(guān)聯(lián)方交易、股權(quán)投資交易和研發(fā)費(fèi)用資本化等并未納入評(píng)估模型中，評(píng)估結(jié)果可能存在一定的局限性。在今后的研究中，可考慮將更多非財(cái)務(wù)指標(biāo)因素納入考量范圍，進(jìn)一步優(yōu)化和豐富企業(yè)利潤(rùn)健康的指標(biāo)體系?！緟⒖嘉墨I(xiàn)】［1］LIY.TheinfluenceoffamilygovernanceonthevalueofChinesefamilybusinesses：signaltransmissioneffectoffinancialperformance［J］.Economies，2022，10（3），63.［2］MCCOLGANP.Agencytheoryandcorporategovernance：areviewoftheliteraturefromaUKperspective［Z］.DepartmentofAccountingamp;Finance，UniversityofStrathclyde，Glasgow，2001.［3］BENEISHMD.Thedetectionofearningsmanipulation［J］.FinancialAnalystsJournal，1999，55（5）：24-36.［4］JANSENIP，etal.Adiagnosticforearningsmanagementusingchangesinassetturnoverandprofitmargin［J］.ContemporaryAccountingResearch，2012，29（1）：221-251.［5］張祥建.股權(quán)再融資、盈余管理與資本配置效率［J］.證券市場(chǎng)導(dǎo)報(bào)，2006（6）：45-52.［6］管建強(qiáng)，王紅領(lǐng).上市公司股權(quán)激勵(lì)與治理結(jié)構(gòu)對(duì)盈余管理行為的影響分析［J］.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2012（1）：68-75.［7］HIEUPD，etal.EarningsmanagementoflistedcompaniesinVietnamstockmarket：anexploratory