基于多維度數(shù)據(jù)的我國(guó)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型構(gòu)建與實(shí)證探索一、引言1.1研究背景與動(dòng)因制造業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，在國(guó)家經(jīng)濟(jì)體系中占據(jù)著舉足輕重的地位。它不僅是創(chuàng)造物質(zhì)財(cái)富的核心力量，也是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、促進(jìn)科技創(chuàng)新、穩(wěn)定社會(huì)就業(yè)的關(guān)鍵領(lǐng)域。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，制造業(yè)對(duì)我國(guó)GDP的貢獻(xiàn)率長(zhǎng)期保持在較高水平，為國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入了強(qiáng)大動(dòng)力。在就業(yè)方面，制造業(yè)吸納了大量勞動(dòng)力，從生產(chǎn)一線的工人到高端技術(shù)研發(fā)人才，涵蓋了各個(gè)層次，為穩(wěn)定社會(huì)就業(yè)局勢(shì)發(fā)揮了重要作用。同時(shí)，制造業(yè)還是國(guó)家出口創(chuàng)匯的主力軍，高質(zhì)量、具有競(jìng)爭(zhēng)力的制造業(yè)產(chǎn)品在國(guó)際市場(chǎng)上的廣泛銷售，為國(guó)家賺取了大量外匯，提升了我國(guó)的國(guó)際經(jīng)濟(jì)地位。然而，近年來制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊問題日益嚴(yán)重，給投資者、市場(chǎng)和社會(huì)帶來了極大的危害。財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊是指企業(yè)管理層違背會(huì)計(jì)準(zhǔn)則及相關(guān)法規(guī)，采用欺騙性手段故意編制和披露虛假財(cái)務(wù)報(bào)告，或有意忽略有關(guān)財(cái)務(wù)信息，以誤導(dǎo)財(cái)務(wù)報(bào)告使用者的違法行為。這種行為具有故意性、違法性和危害性等特點(diǎn)，嚴(yán)重破壞了市場(chǎng)的公平、公正和透明原則。從數(shù)據(jù)上看，過去二十年間，制造業(yè)上市公司發(fā)生財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為的概率占所有舞弊案件的61.4%，這一比例遠(yuǎn)高于其他行業(yè)。舞弊手段也層出不窮，包括虛構(gòu)收入、虛增資產(chǎn)、隱瞞費(fèi)用、關(guān)聯(lián)方交易等。例如，某些公司通過偽造合同、發(fā)票等方式虛構(gòu)收入，以達(dá)到虛增利潤(rùn)的目的；還有些公司利用非貨幣性交易的特殊性，在轉(zhuǎn)讓巨額資產(chǎn)時(shí)記應(yīng)收賬款賬戶，而事實(shí)上并無現(xiàn)金流入，以此來操縱利潤(rùn)。這些舞弊行為嚴(yán)重干擾了投資者的判斷和決策，導(dǎo)致投資者做出錯(cuò)誤的投資決策，進(jìn)而造成經(jīng)濟(jì)損失。同時(shí)，財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊也損害了資本市場(chǎng)的信任基礎(chǔ)，影響了資本市場(chǎng)的健康發(fā)展，阻礙了資源的有效配置。隨著我國(guó)資本市場(chǎng)的不斷發(fā)展和完善，對(duì)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告的真實(shí)性和準(zhǔn)確性提出了更高的要求。構(gòu)建有效的制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型，已成為當(dāng)前學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界亟待解決的重要問題。通過建立科學(xué)的識(shí)別模型，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的舞弊行為，為投資者提供決策依據(jù)，保護(hù)投資者的合法權(quán)益；同時(shí)，也有助于監(jiān)管部門加強(qiáng)對(duì)上市公司的監(jiān)管，維護(hù)資本市場(chǎng)的秩序，促進(jìn)資本市場(chǎng)的健康穩(wěn)定發(fā)展。因此，開展我國(guó)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型構(gòu)建及實(shí)證研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和緊迫性。1.2研究?jī)r(jià)值與實(shí)踐意義本研究聚焦于我國(guó)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型構(gòu)建及實(shí)證研究，其成果具有多方面的重要價(jià)值和實(shí)踐意義，對(duì)投資者、資本市場(chǎng)以及企業(yè)自身發(fā)展均產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。對(duì)于投資者而言，財(cái)務(wù)報(bào)告是其了解上市公司財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)成果和現(xiàn)金流量，進(jìn)而做出投資決策的關(guān)鍵依據(jù)。然而，制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為會(huì)嚴(yán)重干擾投資者的判斷。以康得新為例，該公司通過虛構(gòu)銷售收入、利潤(rùn)等手段進(jìn)行財(cái)務(wù)舞弊，誤導(dǎo)了眾多投資者。許多投資者基于其虛假的財(cái)務(wù)報(bào)告，認(rèn)為公司經(jīng)營(yíng)狀況良好、盈利能力強(qiáng)，從而做出買入或持有其股票的決策。但當(dāng)舞弊行為被揭露后，公司股價(jià)暴跌，投資者遭受了巨大的經(jīng)濟(jì)損失。而本研究構(gòu)建的財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型，能夠幫助投資者更準(zhǔn)確地識(shí)別潛在的舞弊風(fēng)險(xiǎn)。投資者在進(jìn)行投資分析時(shí)，可以運(yùn)用該模型對(duì)制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，判斷公司是否存在舞弊跡象。這有助于投資者做出更為理性、科學(xué)的投資決策，有效避免因投資舞弊公司而遭受損失，切實(shí)保護(hù)投資者的合法權(quán)益。從資本市場(chǎng)的角度來看，健康、有序的資本市場(chǎng)對(duì)于國(guó)家經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展至關(guān)重要。資本市場(chǎng)的核心功能是實(shí)現(xiàn)資源的有效配置，而這一功能的實(shí)現(xiàn)依賴于市場(chǎng)的公平、公正和透明。制造業(yè)上市公司作為資本市場(chǎng)的重要組成部分，其財(cái)務(wù)報(bào)告的真實(shí)性直接關(guān)系到資本市場(chǎng)的運(yùn)行效率。財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為會(huì)破壞資本市場(chǎng)的信任基礎(chǔ)，降低市場(chǎng)的有效性。例如，當(dāng)市場(chǎng)中頻繁出現(xiàn)舞弊事件時(shí)，投資者會(huì)對(duì)整個(gè)資本市場(chǎng)的信息真實(shí)性產(chǎn)生懷疑，從而減少投資，導(dǎo)致市場(chǎng)資金流動(dòng)性下降，資源配置效率降低。本研究成果可以為監(jiān)管部門提供有力的技術(shù)支持。監(jiān)管部門可以利用該識(shí)別模型對(duì)制造業(yè)上市公司進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并查處舞弊行為。這有助于維護(hù)資本市場(chǎng)的正常秩序，增強(qiáng)投資者對(duì)資本市場(chǎng)的信心，促進(jìn)資本市場(chǎng)的健康穩(wěn)定發(fā)展。對(duì)企業(yè)自身而言，雖然財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊可能在短期內(nèi)為企業(yè)帶來某些利益，如獲得融資、提升股價(jià)等，但從長(zhǎng)期來看，這種行為會(huì)給企業(yè)帶來諸多嚴(yán)重的負(fù)面影響。財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊一旦被揭露，企業(yè)將面臨法律制裁、聲譽(yù)受損、客戶流失等一系列問題，嚴(yán)重影響企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。例如，安然公司曾是全球最大的能源公司之一，但由于財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊，公司最終破產(chǎn)，其品牌價(jià)值也蕩然無存。而通過建立有效的財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型，企業(yè)可以加強(qiáng)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)管理和控制。企業(yè)內(nèi)部審計(jì)部門可以運(yùn)用該模型對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)告進(jìn)行自查自糾，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和糾正潛在的問題，防范舞弊行為的發(fā)生。這有助于企業(yè)提高財(cái)務(wù)管理水平，增強(qiáng)自身的競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。1.3研究設(shè)計(jì)與方法運(yùn)用本研究以我國(guó)制造業(yè)上市公司為研究對(duì)象，旨在構(gòu)建有效的財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型。研究思路上，首先全面梳理國(guó)內(nèi)外關(guān)于財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別的相關(guān)理論與研究成果，深入剖析制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的特點(diǎn)、常見手段及背后的深層原因，為后續(xù)研究奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。從技術(shù)路線來看，先是通過廣泛收集資料，全面總結(jié)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的特征與表現(xiàn)形式，再運(yùn)用文獻(xiàn)研究法對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果進(jìn)行系統(tǒng)梳理，明確研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)。進(jìn)而綜合運(yùn)用財(cái)務(wù)指標(biāo)、非財(cái)務(wù)指標(biāo)和基于數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)工具，構(gòu)建制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的綜合識(shí)別模型。之后，選取A股市場(chǎng)的制造業(yè)上市公司為樣本，收集樣本數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理和分析，運(yùn)用實(shí)證研究法對(duì)所構(gòu)建的識(shí)別模型進(jìn)行驗(yàn)證，比較分析不同模型效果的差異和優(yōu)劣，驗(yàn)證模型的可行性和有效性。最后，根據(jù)研究結(jié)果提出防范和監(jiān)管制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的對(duì)策和建議。在研究方法上，綜合運(yùn)用多種方法以確保研究的科學(xué)性和全面性。文獻(xiàn)研究法是通過梳理國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，全面了解財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別的理論基礎(chǔ)、研究現(xiàn)狀以及各類識(shí)別方法的應(yīng)用情況，總結(jié)已有研究的成果與不足，為本文的研究提供理論支持和研究思路。例如，通過對(duì)國(guó)內(nèi)外大量關(guān)于財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別的學(xué)術(shù)論文、研究報(bào)告等文獻(xiàn)的研讀，深入了解了不同行業(yè)、不同時(shí)期財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的特點(diǎn)和識(shí)別方法的演變，為研究制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊提供了豐富的理論依據(jù)。案例分析法選取具有代表性的制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊案例，如康得新、康美藥業(yè)等公司的舞弊事件，對(duì)其舞弊手段、過程、原因及后果進(jìn)行深入剖析，從實(shí)際案例中總結(jié)規(guī)律和經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，為構(gòu)建識(shí)別模型提供實(shí)踐參考。以康得新為例，詳細(xì)分析了其通過虛構(gòu)銷售收入、利潤(rùn)等手段進(jìn)行財(cái)務(wù)舞弊的具體操作方式，以及這些舞弊行為對(duì)公司財(cái)務(wù)狀況、投資者收益和市場(chǎng)信心的嚴(yán)重影響，從而更直觀地認(rèn)識(shí)到財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的復(fù)雜性和危害性。實(shí)證研究法是通過選取A股市場(chǎng)的制造業(yè)上市公司為樣本，收集樣本公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等相關(guān)信息，運(yùn)用構(gòu)建的識(shí)別模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性和有效性。例如，選取一定數(shù)量的舞弊公司和非舞弊公司作為樣本，將樣本數(shù)據(jù)代入識(shí)別模型中進(jìn)行分析，通過比較模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況，評(píng)估模型對(duì)舞弊公司的識(shí)別能力。數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法則是利用SPSS、Excel等工具對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，包括數(shù)據(jù)清洗、描述性統(tǒng)計(jì)分析、相關(guān)性分析、回歸分析等，提取有效信息，為模型構(gòu)建和實(shí)證研究提供數(shù)據(jù)支持。在數(shù)據(jù)處理過程中，運(yùn)用描述性統(tǒng)計(jì)分析對(duì)樣本數(shù)據(jù)的基本特征進(jìn)行概括和總結(jié)，通過相關(guān)性分析判斷各個(gè)變量之間的關(guān)聯(lián)程度，為后續(xù)的回歸分析等提供基礎(chǔ)，確保研究結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性。二、理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述2.1財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊理論基石財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊問題長(zhǎng)期以來備受學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界關(guān)注，眾多學(xué)者提出了一系列理論來解釋其成因。這些理論不僅有助于深入理解舞弊行為的內(nèi)在機(jī)制，還為防范和治理財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊提供了重要的理論依據(jù)。本部分將詳細(xì)介紹舞弊三角理論、GONE理論和企業(yè)舞弊風(fēng)險(xiǎn)因子理論，并分析這些理論在制造業(yè)上市公司中的應(yīng)用。2.1.1舞弊三角理論舞弊三角理論由美國(guó)注冊(cè)舞弊審核師協(xié)會(huì)（ACFE）創(chuàng)始人W.SteveAlbrecht提出，認(rèn)為企業(yè)舞弊的產(chǎn)生是由壓力、機(jī)會(huì)和自我合理化三要素組成。這三個(gè)要素相互作用，共同導(dǎo)致了舞弊行為的發(fā)生。壓力是企業(yè)舞弊的動(dòng)機(jī)，是促使管理層或員工實(shí)施舞弊行為的內(nèi)在動(dòng)力。壓力可能來自經(jīng)濟(jì)壓力、個(gè)人壓力、組織壓力等多種因素。在制造業(yè)上市公司中，經(jīng)濟(jì)壓力是常見的舞弊動(dòng)機(jī)之一。例如，企業(yè)面臨業(yè)績(jī)考核壓力，為了達(dá)到既定的業(yè)績(jī)目標(biāo)，管理層可能會(huì)選擇通過財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊來虛增利潤(rùn)。若公司未能完成業(yè)績(jī)目標(biāo)，可能會(huì)面臨股價(jià)下跌、融資困難等問題，這使得管理層承受巨大的經(jīng)濟(jì)壓力，從而產(chǎn)生舞弊的沖動(dòng)。機(jī)會(huì)是指企業(yè)舞弊得以實(shí)施的條件，包括缺乏有效的內(nèi)部控制、缺乏監(jiān)管、管理層或員工的無知等因素。制造業(yè)上市公司由于生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)復(fù)雜，涉及原材料采購(gòu)、生產(chǎn)加工、產(chǎn)品銷售等多個(gè)環(huán)節(jié)，內(nèi)部控制難度較大。如果企業(yè)內(nèi)部控制存在缺陷，如內(nèi)部審計(jì)制度不完善、財(cái)務(wù)審批流程不嚴(yán)格等，就會(huì)為管理層或員工提供舞弊的機(jī)會(huì)。當(dāng)企業(yè)對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表的編制和審核流程缺乏有效監(jiān)督時(shí)，管理層就可能利用這一漏洞進(jìn)行財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊。自我合理化是指舞弊者為自己的舞弊行為尋找借口，使其行為在自己的認(rèn)知中合理化。管理層可能認(rèn)為財(cái)務(wù)舞弊是一種可以接受的手段，可以緩解公司的財(cái)務(wù)壓力，提高公司的短期業(yè)績(jī)。同時(shí)，管理層也可能通過心理安慰等手段，為自己的舞弊行為找借口，如認(rèn)為其他公司也存在類似行為，自己的行為并無不妥。這種自我合理化的心理使得舞弊者能夠心安理得地實(shí)施舞弊行為。以康美藥業(yè)為例，從壓力因素來看，公司面臨著業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)的壓力，為了維持市場(chǎng)地位和股價(jià)，有動(dòng)機(jī)通過財(cái)務(wù)舞弊來虛增利潤(rùn)。在機(jī)會(huì)方面，公司內(nèi)部控制存在缺陷，對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表的編制和審核流程不嚴(yán)格，外部監(jiān)管也存在不足，為舞弊提供了可乘之機(jī)。從自我合理化角度，管理層可能認(rèn)為財(cái)務(wù)舞弊是為了公司的發(fā)展，是一種暫時(shí)的手段，從而為自己的行為尋找借口。2.1.2GONE理論GONE理論是由Bologana等人于1993年提出的四因素理論，具體包括貪婪（Greed）、機(jī)會(huì)（Opportunity）、需要（Need）和暴露（Exposure）。該理論認(rèn)為，當(dāng)這四個(gè)因素同時(shí)存在時(shí)，企業(yè)舞弊行為就有可能發(fā)生。貪婪是指公司經(jīng)營(yíng)者對(duì)非法利益的貪婪和追求。在制造業(yè)上市公司中，部分管理層為了追求個(gè)人利益最大化，如獲取高額獎(jiǎng)金、提升個(gè)人聲譽(yù)等，不惜通過財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊來操縱公司業(yè)績(jī)。一些管理層為了獲得更多的股權(quán)激勵(lì)，會(huì)故意虛增公司利潤(rùn)，抬高股價(jià)，從而使自己獲得更多的經(jīng)濟(jì)利益。機(jī)會(huì)因素與舞弊三角理論中的機(jī)會(huì)類似，是指財(cái)務(wù)造假產(chǎn)生的有利條件。制造業(yè)上市公司由于行業(yè)特點(diǎn)，如生產(chǎn)周期長(zhǎng)、存貨計(jì)價(jià)復(fù)雜等，容易出現(xiàn)信息不對(duì)稱的情況，這為管理層進(jìn)行財(cái)務(wù)舞弊提供了機(jī)會(huì)。企業(yè)的存貨核算存在漏洞，管理層可以通過操縱存貨數(shù)量和計(jì)價(jià)來調(diào)節(jié)成本和利潤(rùn)。需要是指公司訴諸于財(cái)務(wù)造假的深層次動(dòng)機(jī)，如為了滿足業(yè)績(jī)承諾、避免退市等。對(duì)于一些面臨業(yè)績(jī)困境的制造業(yè)上市公司來說，為了避免被退市，可能會(huì)選擇通過財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊來粉飾財(cái)務(wù)報(bào)表。若公司連續(xù)虧損，面臨退市風(fēng)險(xiǎn)，管理層為了保住公司的上市地位，可能會(huì)采取虛構(gòu)收入、虛增資產(chǎn)等手段來改善財(cái)務(wù)狀況。暴露是指公司的財(cái)務(wù)造假行為被發(fā)現(xiàn)的可能。如果公司認(rèn)為舞弊行為被發(fā)現(xiàn)的概率較低，或者即使被發(fā)現(xiàn)，處罰力度也不足以威懾其行為，那么就會(huì)增加舞弊的可能性。當(dāng)監(jiān)管部門對(duì)財(cái)務(wù)舞弊的處罰力度較輕，或者審計(jì)機(jī)構(gòu)未能有效發(fā)揮監(jiān)督作用時(shí)，公司就可能會(huì)冒險(xiǎn)進(jìn)行財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊。以千山藥機(jī)為例，其管理層為了追求高額獎(jiǎng)金和股票期權(quán)，表現(xiàn)出貪婪的本性，不惜虛構(gòu)業(yè)務(wù)、虛增收入和利潤(rùn)。公司治理存在缺陷，監(jiān)管力度不夠，為管理層進(jìn)行財(cái)務(wù)舞弊提供了機(jī)會(huì)。為了維持公司的上市地位和滿足利益相關(guān)者的期望，公司產(chǎn)生了財(cái)務(wù)舞弊的需要。同時(shí)，管理層認(rèn)為即使被發(fā)現(xiàn)，處罰力度也不足以威懾其行為，這種對(duì)暴露因素的錯(cuò)誤判斷進(jìn)一步助長(zhǎng)了舞弊行為。2.1.3企業(yè)舞弊風(fēng)險(xiǎn)因子理論企業(yè)舞弊風(fēng)險(xiǎn)因子理論是Bologana依據(jù)“GONE理論”所形成的舞弊動(dòng)因理論，是對(duì)“GONE理論”的延伸。該理論認(rèn)為舞弊是由于舞弊風(fēng)險(xiǎn)因子的存在而產(chǎn)生的，按照能否被外部環(huán)境所控制可以將舞弊風(fēng)險(xiǎn)因子劃分為個(gè)別風(fēng)險(xiǎn)因子和一般風(fēng)險(xiǎn)因子兩大類。個(gè)別風(fēng)險(xiǎn)因子是指與舞弊者個(gè)人相關(guān)的因素，包括道德品質(zhì)、動(dòng)機(jī)等，這些因素主要反映個(gè)人的特性，因人而異，難以被外部環(huán)境所控制。在制造業(yè)上市公司中，如果管理層或員工的道德品質(zhì)存在問題，缺乏誠(chéng)信意識(shí)和職業(yè)道德，就容易產(chǎn)生舞弊的動(dòng)機(jī)。一些管理層為了謀取私利，不惜損害公司和股東的利益，通過財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊來達(dá)到自己的目的。一般風(fēng)險(xiǎn)因子是指由組織或?qū)嶓w控制的因素，包括內(nèi)部控制、監(jiān)管環(huán)境等，這些因素可以通過改善組織的管理和監(jiān)督機(jī)制來加以控制。有效的內(nèi)部控制可以減少舞弊的機(jī)會(huì)，加強(qiáng)監(jiān)管可以增加舞弊被發(fā)現(xiàn)的概率，從而降低舞弊風(fēng)險(xiǎn)。如果制造業(yè)上市公司建立了完善的內(nèi)部控制體系，加強(qiáng)對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)告編制和審核的監(jiān)督，同時(shí)監(jiān)管部門加大對(duì)財(cái)務(wù)舞弊的打擊力度，就可以降低一般風(fēng)險(xiǎn)因子，減少財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的發(fā)生。以爾康制藥為例，從個(gè)別風(fēng)險(xiǎn)因子來看，公司管理層追求短期利益，道德品質(zhì)缺失，為了個(gè)人私利進(jìn)行財(cái)務(wù)舞弊。從一般風(fēng)險(xiǎn)因子分析，公司治理缺陷，股東權(quán)益受損，內(nèi)控制度失效，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，政策變化，行業(yè)發(fā)展不確定性等因素，都為財(cái)務(wù)舞弊提供了條件。2.2財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型綜述財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型是防范和治理財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的重要工具，隨著研究的深入和技術(shù)的發(fā)展，識(shí)別模型不斷演進(jìn)和完善。本部分將對(duì)單變量識(shí)別模型、多變量識(shí)別模型和基于數(shù)據(jù)挖掘的識(shí)別模型進(jìn)行綜述，并分析這些模型在制造業(yè)中的適用性和改進(jìn)方向。2.2.1單變量識(shí)別模型單變量識(shí)別模型是最早出現(xiàn)的財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型，該模型通過對(duì)單個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析，來判斷企業(yè)是否存在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為。最早運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的是Fitzpatrick，他在1932年以19家公司為樣本，運(yùn)用單個(gè)財(cái)務(wù)比率將樣本劃分為破產(chǎn)和非破產(chǎn)兩組，發(fā)現(xiàn)判別能力最高的是凈利潤(rùn)/股東權(quán)益和股東權(quán)益/負(fù)債兩個(gè)比率。單變量識(shí)別模型的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單、易于理解，但是該模型也存在明顯的局限性。單變量識(shí)別模型只考慮了單個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的變化，無法全面反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果，容易受到企業(yè)操縱財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的影響，導(dǎo)致誤判。若企業(yè)通過虛構(gòu)收入來提高凈利潤(rùn)，單變量識(shí)別模型可能會(huì)因?yàn)閮衾麧?rùn)指標(biāo)的異常而誤判企業(yè)存在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為，而忽略了其他財(cái)務(wù)指標(biāo)的變化。2.2.2多變量識(shí)別模型多變量識(shí)別模型是在單變量識(shí)別模型的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，該模型通過對(duì)多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行綜合分析，來判斷企業(yè)是否存在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為。多變量識(shí)別模型的代表是Altman在1968年提出的Z計(jì)分模型，該模型選取了5個(gè)財(cái)務(wù)比率，通過加權(quán)匯總得到一個(gè)總判別分Z值，以此來判斷企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況。其中，X1反映了企業(yè)的流動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債的比例關(guān)系，X2體現(xiàn)了企業(yè)的留存收益與總資產(chǎn)的占比情況，X3展示了企業(yè)的息稅前利潤(rùn)與總資產(chǎn)的比值，X4代表了企業(yè)的股東權(quán)益市場(chǎng)價(jià)值與負(fù)債賬面價(jià)值的比率，X5呈現(xiàn)了企業(yè)的銷售收入與總資產(chǎn)的倍數(shù)關(guān)系。通過對(duì)這些財(cái)務(wù)比率的綜合考量，Z計(jì)分模型能夠更全面地評(píng)估企業(yè)的財(cái)務(wù)健康程度。除了Z計(jì)分模型，Ohlson在1980年采用Logistic回歸方法建立了財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型，該模型考慮了公司規(guī)模、資本結(jié)構(gòu)、業(yè)績(jī)和當(dāng)前資產(chǎn)變現(xiàn)能力等因素，提高了模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。多變量識(shí)別模型能夠綜合考慮多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的變化，全面反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果，提高了識(shí)別的準(zhǔn)確性和可靠性。但是，多變量識(shí)別模型也存在一些問題，如模型的建立需要大量的樣本數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求較高；模型的假設(shè)條件較為嚴(yán)格，在實(shí)際應(yīng)用中可能會(huì)受到限制。2.2.3基于數(shù)據(jù)挖掘的識(shí)別模型隨著信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)逐漸應(yīng)用于財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別領(lǐng)域。基于數(shù)據(jù)挖掘的識(shí)別模型是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中提取有用的信息和知識(shí)，來判斷企業(yè)是否存在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等，這些技術(shù)能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，提高識(shí)別的效率和準(zhǔn)確性。決策樹是一種基于樹結(jié)構(gòu)的分類模型，它通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行不斷的劃分，將數(shù)據(jù)分為不同的類別。在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別中，決策樹可以根據(jù)企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)，構(gòu)建決策樹模型，對(duì)企業(yè)是否存在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為進(jìn)行分類。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，它能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)。在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過對(duì)大量的舞弊企業(yè)和非舞弊企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)企業(yè)是否存在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為進(jìn)行預(yù)測(cè)。支持向量機(jī)是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的分類模型，它通過尋找一個(gè)最優(yōu)的分類超平面，將數(shù)據(jù)分為不同的類別。在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別中，支持向量機(jī)可以根據(jù)企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)，構(gòu)建支持向量機(jī)模型，對(duì)企業(yè)是否存在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為進(jìn)行分類?；跀?shù)據(jù)挖掘的識(shí)別模型具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、處理復(fù)雜數(shù)據(jù)等優(yōu)點(diǎn)，能夠提高識(shí)別的效率和準(zhǔn)確性。但是，該模型也存在一些問題，如模型的可解釋性較差，難以理解模型的決策過程；模型的訓(xùn)練需要大量的樣本數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求較高；模型的性能受到數(shù)據(jù)特征和算法選擇的影響較大。2.2.4模型在制造業(yè)中的適用性和改進(jìn)方向不同的財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型在制造業(yè)中具有不同的適用性。單變量識(shí)別模型由于計(jì)算簡(jiǎn)單、易于理解，可以作為制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別的初步篩選工具，幫助投資者和監(jiān)管部門快速發(fā)現(xiàn)潛在的舞弊風(fēng)險(xiǎn)。但因其局限性，不能作為最終的判斷依據(jù)。多變量識(shí)別模型能夠綜合考慮多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的變化，更全面地反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果，在制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別中具有一定的應(yīng)用價(jià)值。然而，由于制造業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)復(fù)雜，涉及的財(cái)務(wù)指標(biāo)眾多，多變量識(shí)別模型的建立和應(yīng)用需要更加謹(jǐn)慎地選擇財(cái)務(wù)指標(biāo)和確定模型參數(shù)?；跀?shù)據(jù)挖掘的識(shí)別模型能夠處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和規(guī)律，在制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別中具有很大的潛力。制造業(yè)上市公司擁有大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，如生產(chǎn)數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)為基于數(shù)據(jù)挖掘的識(shí)別模型提供了豐富的數(shù)據(jù)源。通過運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以更準(zhǔn)確地識(shí)別財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為。但在應(yīng)用基于數(shù)據(jù)挖掘的識(shí)別模型時(shí)，需要注意解決模型的可解釋性、數(shù)據(jù)質(zhì)量和算法選擇等問題。為了提高財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型在制造業(yè)中的適用性和準(zhǔn)確性，可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)。一是綜合運(yùn)用多種模型，發(fā)揮不同模型的優(yōu)勢(shì)，提高識(shí)別的可靠性。將單變量識(shí)別模型、多變量識(shí)別模型和基于數(shù)據(jù)挖掘的識(shí)別模型相結(jié)合，進(jìn)行多層次、多角度的分析。二是不斷優(yōu)化模型的參數(shù)和算法，提高模型的性能。根據(jù)制造業(yè)上市公司的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)特征，選擇合適的參數(shù)和算法，并對(duì)模型進(jìn)行不斷的優(yōu)化和調(diào)整。三是加強(qiáng)對(duì)非財(cái)務(wù)指標(biāo)的應(yīng)用，豐富識(shí)別模型的信息來源。除了財(cái)務(wù)指標(biāo)外，還可以考慮企業(yè)的治理結(jié)構(gòu)、內(nèi)部控制、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)等非財(cái)務(wù)指標(biāo)，這些指標(biāo)能夠提供更多關(guān)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況和風(fēng)險(xiǎn)的信息，有助于提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。四是注重模型的動(dòng)態(tài)更新和維護(hù)，及時(shí)適應(yīng)市場(chǎng)環(huán)境和企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況的變化。隨著市場(chǎng)環(huán)境和企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況的不斷變化，財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的手段和方式也在不斷演變，因此需要及時(shí)更新和維護(hù)識(shí)別模型，使其能夠準(zhǔn)確地識(shí)別新出現(xiàn)的舞弊行為。2.3文獻(xiàn)研究總結(jié)與展望通過對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊理論基石和識(shí)別模型的相關(guān)文獻(xiàn)研究，可以看出，學(xué)術(shù)界在該領(lǐng)域已取得了豐富的成果。舞弊三角理論、GONE理論和企業(yè)舞弊風(fēng)險(xiǎn)因子理論從不同角度剖析了財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的成因，為理解舞弊行為提供了多維度的理論框架。這些理論的提出，使得研究者和實(shí)務(wù)工作者能夠深入分析舞弊行為背后的動(dòng)機(jī)、機(jī)會(huì)和合理化因素，為防范和治理財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊提供了理論依據(jù)。在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型方面，單變量識(shí)別模型、多變量識(shí)別模型和基于數(shù)據(jù)挖掘的識(shí)別模型不斷演進(jìn)和發(fā)展。這些模型的出現(xiàn)，為識(shí)別財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊提供了多樣化的方法和工具。單變量識(shí)別模型簡(jiǎn)單易懂，能夠快速對(duì)單個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析，初步篩選出可能存在舞弊風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)。多變量識(shí)別模型則綜合考慮多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，通過構(gòu)建復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，更全面地評(píng)估企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果，提高了識(shí)別的準(zhǔn)確性和可靠性。基于數(shù)據(jù)挖掘的識(shí)別模型利用先進(jìn)的信息技術(shù)，從大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中挖掘潛在的信息和模式，能夠發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以察覺的舞弊跡象，進(jìn)一步提升了識(shí)別的效率和精度。然而，現(xiàn)有研究仍存在一定的局限性。一方面，在理論研究中，雖然各種理論從不同角度解釋了財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的成因，但這些理論之間的整合和協(xié)同研究還相對(duì)較少。不同理論之間可能存在重疊和互補(bǔ)之處，如何將這些理論有機(jī)結(jié)合，形成更全面、系統(tǒng)的理論體系，是未來研究需要解決的問題。另一方面，在識(shí)別模型的研究中，不同模型都有其自身的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍。單變量識(shí)別模型雖然簡(jiǎn)單，但容易受到企業(yè)操縱財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的影響，導(dǎo)致誤判；多變量識(shí)別模型對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量和樣本數(shù)量要求較高，在實(shí)際應(yīng)用中可能受到限制；基于數(shù)據(jù)挖掘的識(shí)別模型可解釋性較差，難以理解模型的決策過程，這在一定程度上影響了其在實(shí)際中的應(yīng)用。針對(duì)現(xiàn)有研究的不足，本研究擬從以下方面進(jìn)行創(chuàng)新和改進(jìn)。在理論研究方面，嘗試將舞弊三角理論、GONE理論和企業(yè)舞弊風(fēng)險(xiǎn)因子理論進(jìn)行整合，構(gòu)建一個(gè)綜合的理論框架，以便更全面、深入地分析制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的成因。通過對(duì)不同理論的比較和融合，找出它們之間的內(nèi)在聯(lián)系和互補(bǔ)之處，為后續(xù)的研究提供更堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。在識(shí)別模型構(gòu)建方面，本研究將綜合運(yùn)用財(cái)務(wù)指標(biāo)、非財(cái)務(wù)指標(biāo)和基于數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)工具，構(gòu)建制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的綜合識(shí)別模型。通過引入非財(cái)務(wù)指標(biāo)，如企業(yè)的治理結(jié)構(gòu)、內(nèi)部控制、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)等信息，豐富識(shí)別模型的信息來源，提高模型的識(shí)別能力。這些非財(cái)務(wù)指標(biāo)能夠反映企業(yè)的內(nèi)部管理和外部環(huán)境，為判斷企業(yè)是否存在舞弊行為提供更多的線索。同時(shí)，結(jié)合多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，充分發(fā)揮不同技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。例如，將決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)等技術(shù)相結(jié)合，通過對(duì)不同技術(shù)的結(jié)果進(jìn)行綜合分析，減少單一技術(shù)的局限性，提高模型的可靠性。此外，還將注重模型的可解釋性研究，采用可視化技術(shù)等手段，使模型的決策過程更加清晰易懂，便于投資者和監(jiān)管部門理解和應(yīng)用。通過對(duì)模型結(jié)果的可視化展示，能夠直觀地呈現(xiàn)模型的判斷依據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)因素，為用戶提供更有價(jià)值的信息。三、我國(guó)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊現(xiàn)狀剖析3.1制造業(yè)上市公司發(fā)展現(xiàn)狀制造業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要支柱產(chǎn)業(yè)，在我國(guó)經(jīng)濟(jì)體系中占據(jù)著舉足輕重的地位。近年來，我國(guó)制造業(yè)上市公司在總體規(guī)模、行業(yè)分布和發(fā)展趨勢(shì)等方面呈現(xiàn)出一系列顯著特點(diǎn)，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。從總體規(guī)模來看，制造業(yè)上市公司數(shù)量眾多，是我國(guó)上市公司的主力軍。截至2023年底，A股制造業(yè)上市公司達(dá)3578家，占比67.6%，在數(shù)量上具有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。在資產(chǎn)規(guī)模方面，制造業(yè)上市公司也占據(jù)著重要份額。2023年，A股制造業(yè)上市公司營(yíng)業(yè)收入合計(jì)為28.1萬億元，占A股整體的38.9%；同比增長(zhǎng)3.3%，高于A股整體（0.9%）的業(yè)績(jī)水平，增速較全國(guó)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)營(yíng)業(yè)收入高2.0個(gè)百分點(diǎn)。這些數(shù)據(jù)表明，制造業(yè)上市公司在我國(guó)經(jīng)濟(jì)中具有重要的地位，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起到了關(guān)鍵的推動(dòng)作用。在行業(yè)分布上，制造業(yè)涵蓋了眾多細(xì)分領(lǐng)域，不同行業(yè)的上市公司表現(xiàn)出不同的特點(diǎn)。電子信息、電氣機(jī)械、專用設(shè)備等行業(yè)上市公司數(shù)量居前，這些行業(yè)通常具有較高的技術(shù)含量和創(chuàng)新能力，代表了制造業(yè)的高端化發(fā)展方向。在電子信息行業(yè)，隨著5G、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的快速發(fā)展，相關(guān)上市公司不斷加大研發(fā)投入，推出具有創(chuàng)新性的產(chǎn)品和解決方案，推動(dòng)了行業(yè)的快速發(fā)展。而傳統(tǒng)制造業(yè)如紡織、服裝、家具等行業(yè)也在積極轉(zhuǎn)型升級(jí)，通過技術(shù)創(chuàng)新和管理優(yōu)化，提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。一些紡織企業(yè)引入智能化生產(chǎn)設(shè)備，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，同時(shí)加強(qiáng)品牌建設(shè)，拓展市場(chǎng)份額。從發(fā)展趨勢(shì)來看，制造業(yè)上市公司呈現(xiàn)出積極的發(fā)展態(tài)勢(shì)。一方面，隨著國(guó)家對(duì)制造業(yè)的重視和支持力度不斷加大，出臺(tái)了一系列鼓勵(lì)政策，如減稅降費(fèi)、研發(fā)補(bǔ)貼、產(chǎn)業(yè)升級(jí)扶持等，為制造業(yè)上市公司提供了良好的發(fā)展環(huán)境。這些政策措施降低了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本，提高了企業(yè)的盈利能力，促進(jìn)了企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。在研發(fā)補(bǔ)貼政策的支持下，許多制造業(yè)上市公司加大了研發(fā)投入，開展關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)，取得了一系列創(chuàng)新成果，提升了企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。另一方面，制造業(yè)上市公司也在不斷加大研發(fā)投入，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。2023年，制造業(yè)上市公司研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入首破萬億元，同比增長(zhǎng)10.5%，研發(fā)人員數(shù)量和占比均增長(zhǎng)。通過技術(shù)創(chuàng)新，企業(yè)不斷推出新產(chǎn)品、新工藝，提高產(chǎn)品附加值和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)了可持續(xù)發(fā)展。一些高端裝備制造企業(yè)通過自主研發(fā)，掌握了核心技術(shù)，打破了國(guó)外技術(shù)壟斷，產(chǎn)品不僅在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)占據(jù)重要地位，還出口到國(guó)際市場(chǎng)，提升了我國(guó)制造業(yè)的國(guó)際影響力。然而，制造業(yè)上市公司在發(fā)展過程中也面臨著諸多挑戰(zhàn)。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，國(guó)內(nèi)外同行之間的競(jìng)爭(zhēng)壓力不斷增大，企業(yè)需要不斷提升自身的競(jìng)爭(zhēng)力，才能在市場(chǎng)中立足。原材料價(jià)格波動(dòng)、勞動(dòng)力成本上升等因素也給企業(yè)的成本控制帶來了困難，壓縮了企業(yè)的利潤(rùn)空間。全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的不確定性、貿(mào)易保護(hù)主義抬頭等外部因素也對(duì)制造業(yè)上市公司的發(fā)展產(chǎn)生了不利影響，增加了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。在國(guó)際貿(mào)易摩擦加劇的背景下，一些出口型制造業(yè)上市公司的訂單減少，銷售額下降，經(jīng)營(yíng)面臨困境。3.2財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊現(xiàn)狀與特點(diǎn)為深入剖析我國(guó)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的現(xiàn)狀與特點(diǎn)，本研究對(duì)近年來制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊案例進(jìn)行了系統(tǒng)分析。通過對(duì)相關(guān)案例的收集、整理和分析，從舞弊案例的數(shù)量變化、金額分布、行業(yè)分布、手段以及行為特征等多個(gè)維度進(jìn)行研究，旨在揭示制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的規(guī)律和趨勢(shì)，為后續(xù)構(gòu)建識(shí)別模型提供實(shí)踐依據(jù)。在舞弊案例數(shù)量方面，選取了2015-2023年期間的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。從圖1可以清晰地看出，這一時(shí)期我國(guó)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊案例數(shù)量呈現(xiàn)出波動(dòng)變化的趨勢(shì)。2015-2017年，舞弊案例數(shù)量相對(duì)較為穩(wěn)定，維持在每年10-15起左右。但在2018-2019年，案例數(shù)量出現(xiàn)了顯著增長(zhǎng)，分別達(dá)到了22起和25起。這可能與當(dāng)時(shí)市場(chǎng)環(huán)境的變化、監(jiān)管力度的調(diào)整以及企業(yè)自身面臨的經(jīng)營(yíng)壓力等多種因素有關(guān)。此后，隨著監(jiān)管部門對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊打擊力度的不斷加大，企業(yè)對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)逐漸提高，2020-2023年舞弊案例數(shù)量有所下降，基本穩(wěn)定在每年10-15起的水平。圖12015-2023年我國(guó)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊案例數(shù)量變化趨勢(shì)在舞弊金額方面，這些舞弊案例涉及的金額巨大，給投資者和市場(chǎng)帶來了沉重的打擊。以康得新為例，該公司在2015-2018年期間，通過虛構(gòu)銷售業(yè)務(wù)等手段，累計(jì)虛增利潤(rùn)總額達(dá)119億元。如此龐大的舞弊金額，嚴(yán)重誤導(dǎo)了投資者的決策，導(dǎo)致投資者遭受了巨大的經(jīng)濟(jì)損失。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2015-2023年期間，我國(guó)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊案例平均涉案金額高達(dá)數(shù)億元，部分重大案件涉案金額甚至超過數(shù)十億元。這些巨額的舞弊金額不僅損害了投資者的利益，也破壞了資本市場(chǎng)的公平、公正和透明原則，影響了資本市場(chǎng)的健康發(fā)展。從行業(yè)分布來看，制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊案例在不同細(xì)分行業(yè)均有發(fā)生，但分布并不均勻。電子信息、機(jī)械設(shè)備、化工等行業(yè)的舞弊案例相對(duì)較多。在電子信息行業(yè)，由于技術(shù)更新?lián)Q代快、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，一些企業(yè)為了維持市場(chǎng)地位和業(yè)績(jī)表現(xiàn)，可能會(huì)選擇通過財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊來虛增利潤(rùn)。而機(jī)械設(shè)備行業(yè)，由于固定資產(chǎn)占比較大、生產(chǎn)周期較長(zhǎng)，企業(yè)可能會(huì)在資產(chǎn)計(jì)價(jià)、成本核算等方面進(jìn)行舞弊操作?；ば袠I(yè)則因產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)大、原材料采購(gòu)復(fù)雜等因素，容易出現(xiàn)財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為。以某化工企業(yè)為例，該公司通過虛構(gòu)原材料采購(gòu)業(yè)務(wù)，虛增成本，從而達(dá)到虛減利潤(rùn)、逃避稅收的目的。在舞弊手段上，制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊呈現(xiàn)出多樣化和復(fù)雜化的特點(diǎn)。虛增收入是最為常見的舞弊手段之一。一些企業(yè)通過偽造銷售合同、虛開發(fā)票、虛構(gòu)客戶等方式，虛構(gòu)銷售收入，以達(dá)到虛增利潤(rùn)的目的。某電子制造企業(yè)通過與關(guān)聯(lián)方簽訂虛假銷售合同，虛構(gòu)了大量的銷售收入，使得公司的財(cái)務(wù)報(bào)表看起來業(yè)績(jī)優(yōu)異，吸引了眾多投資者。但實(shí)際上，這些銷售收入并不存在，公司的真實(shí)經(jīng)營(yíng)狀況卻十分糟糕。資產(chǎn)減值操縱也是常見的舞弊手段。企業(yè)可能會(huì)通過不合理地計(jì)提或轉(zhuǎn)回資產(chǎn)減值準(zhǔn)備，來調(diào)節(jié)利潤(rùn)。在業(yè)績(jī)較好的年份，企業(yè)可能會(huì)多計(jì)提資產(chǎn)減值準(zhǔn)備，將利潤(rùn)隱藏起來；而在業(yè)績(jī)不佳的年份，企業(yè)則會(huì)轉(zhuǎn)回之前計(jì)提的資產(chǎn)減值準(zhǔn)備，虛增利潤(rùn)。某機(jī)械設(shè)備制造企業(yè)在2020年，為了達(dá)到業(yè)績(jī)考核目標(biāo)，不合理地轉(zhuǎn)回了大量的固定資產(chǎn)減值準(zhǔn)備，使得當(dāng)年利潤(rùn)大幅增加，誤導(dǎo)了投資者對(duì)公司盈利能力的判斷。此外，關(guān)聯(lián)方交易舞弊也較為突出。企業(yè)可能會(huì)通過與關(guān)聯(lián)方進(jìn)行不公平的交易，如高價(jià)銷售、低價(jià)采購(gòu)等，將利潤(rùn)轉(zhuǎn)移到關(guān)聯(lián)方，或者通過關(guān)聯(lián)方交易掩蓋企業(yè)的真實(shí)財(cái)務(wù)狀況。某化工企業(yè)與關(guān)聯(lián)方簽訂采購(gòu)合同，以遠(yuǎn)高于市場(chǎng)價(jià)格的價(jià)格從關(guān)聯(lián)方采購(gòu)原材料，從而將利潤(rùn)轉(zhuǎn)移給關(guān)聯(lián)方，同時(shí)虛增了企業(yè)的成本，導(dǎo)致財(cái)務(wù)報(bào)表失真。從行為特征來看，制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊往往具有一定的隱蔽性和長(zhǎng)期性。舞弊行為通常經(jīng)過精心策劃和安排，企業(yè)會(huì)采取各種手段來掩蓋舞弊行為，使得外部監(jiān)管和投資者難以察覺。一些企業(yè)會(huì)通過復(fù)雜的交易結(jié)構(gòu)和賬務(wù)處理，將舞弊行為隱藏在看似正常的業(yè)務(wù)活動(dòng)中。同時(shí)，舞弊行為可能會(huì)持續(xù)多年，企業(yè)在發(fā)現(xiàn)舞弊行為未被察覺后，會(huì)繼續(xù)進(jìn)行舞弊操作，以維持虛假的財(cái)務(wù)報(bào)表。如康得新的財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為持續(xù)了多年，期間公司通過不斷虛構(gòu)銷售業(yè)務(wù)、偽造銀行單據(jù)等手段，持續(xù)欺騙投資者和監(jiān)管部門，直到最終被揭露。3.3財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的影響制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為如同毒瘤，對(duì)投資者、資本市場(chǎng)和企業(yè)自身都帶來了嚴(yán)重的負(fù)面影響，破壞了市場(chǎng)的公平、公正和透明原則，阻礙了經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。對(duì)于投資者而言，財(cái)務(wù)報(bào)告是其了解上市公司財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果的重要依據(jù)，也是做出投資決策的關(guān)鍵參考。然而，財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為使得投資者基于虛假的財(cái)務(wù)信息做出錯(cuò)誤的投資決策，從而遭受巨大的經(jīng)濟(jì)損失。以康得新為例，該公司通過虛構(gòu)銷售收入、利潤(rùn)等手段進(jìn)行財(cái)務(wù)舞弊，在2015-2018年期間，累計(jì)虛增利潤(rùn)總額達(dá)119億元。投資者在不知情的情況下，根據(jù)其虛假的財(cái)務(wù)報(bào)告，認(rèn)為公司經(jīng)營(yíng)狀況良好、盈利能力強(qiáng)，紛紛買入或持有其股票。但當(dāng)舞弊行為被揭露后，公司股價(jià)暴跌，從最高時(shí)的26.71元/股，一路狂跌至停牌前的2.61元/股，市值蒸發(fā)超過90%。眾多投資者血本無歸，有的投資者甚至將畢生積蓄投入其中，最終傾家蕩產(chǎn)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，康得新的股東人數(shù)最多時(shí)超過15萬戶，這些投資者都因公司的財(cái)務(wù)舞弊行為遭受了不同程度的損失，許多家庭因此陷入困境。從資本市場(chǎng)的角度來看，財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為嚴(yán)重?fù)p害了資本市場(chǎng)的信任基礎(chǔ)，降低了市場(chǎng)的有效性。資本市場(chǎng)的核心功能是實(shí)現(xiàn)資源的有效配置，而這一功能的實(shí)現(xiàn)依賴于市場(chǎng)參與者對(duì)市場(chǎng)的信任。當(dāng)上市公司頻繁出現(xiàn)財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為時(shí)，投資者會(huì)對(duì)整個(gè)資本市場(chǎng)的信息真實(shí)性產(chǎn)生懷疑，從而減少投資，導(dǎo)致市場(chǎng)資金流動(dòng)性下降，資源配置效率降低?？得浪帢I(yè)財(cái)務(wù)舞弊案曝光后，市場(chǎng)對(duì)醫(yī)藥行業(yè)的上市公司普遍產(chǎn)生了信任危機(jī)，投資者紛紛拋售相關(guān)股票，導(dǎo)致整個(gè)醫(yī)藥板塊的股價(jià)大幅下跌。不僅如此，財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為還會(huì)增加市場(chǎng)的交易成本，降低市場(chǎng)的運(yùn)行效率。為了防范財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)，投資者需要花費(fèi)更多的時(shí)間和精力去研究和分析上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)告，監(jiān)管部門也需要加強(qiáng)監(jiān)管力度，這都會(huì)增加市場(chǎng)的運(yùn)行成本。對(duì)企業(yè)自身而言，財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為雖然可能在短期內(nèi)為企業(yè)帶來某些利益，如獲得融資、提升股價(jià)等，但從長(zhǎng)期來看，這種行為會(huì)給企業(yè)帶來諸多嚴(yán)重的負(fù)面影響。一旦財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為被揭露，企業(yè)將面臨法律制裁、聲譽(yù)受損、客戶流失等一系列問題，嚴(yán)重影響企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。安然公司曾是全球最大的能源公司之一，由于財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊，公司最終破產(chǎn)，其品牌價(jià)值也蕩然無存。該公司通過復(fù)雜的財(cái)務(wù)手段，隱瞞債務(wù)、虛增利潤(rùn)，誤導(dǎo)投資者和市場(chǎng)。當(dāng)舞弊行為被曝光后，公司股價(jià)暴跌，信用評(píng)級(jí)被下調(diào)，供應(yīng)商和客戶紛紛與其斷絕業(yè)務(wù)往來，最終導(dǎo)致公司破產(chǎn)清算。在我國(guó)，因財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊被處罰的上市公司也屢見不鮮，這些公司不僅面臨著巨額罰款，還會(huì)被證券監(jiān)管部門采取監(jiān)管措施，如責(zé)令改正、警告、市場(chǎng)禁入等。公司的聲譽(yù)也會(huì)受到嚴(yán)重?fù)p害，消費(fèi)者對(duì)其產(chǎn)品或服務(wù)的信任度降低，從而導(dǎo)致客戶流失，市場(chǎng)份額下降。財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為對(duì)投資者、資本市場(chǎng)和企業(yè)自身都帶來了嚴(yán)重的危害，必須采取有效措施加以防范和治理，以維護(hù)市場(chǎng)的公平、公正和透明，保護(hù)投資者的合法權(quán)益，促進(jìn)資本市場(chǎng)的健康發(fā)展。四、制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型構(gòu)建4.1樣本選取與數(shù)據(jù)來源為了構(gòu)建科學(xué)有效的制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型，本研究在樣本選取上遵循了嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)，以確保樣本的代表性和數(shù)據(jù)的可靠性。研究選取了2015-2023年期間在A股市場(chǎng)上市的制造業(yè)公司作為研究對(duì)象。在舞弊樣本的選取方面，以被中國(guó)證券監(jiān)督管理委員會(huì)（證監(jiān)會(huì)）、上海證券交易所和深圳證券交易所公開處罰或譴責(zé)，且舞弊行為發(fā)生在2015-2023年期間的制造業(yè)上市公司為標(biāo)準(zhǔn)，共篩選出80家舞弊公司。這些公司的舞弊行為涵蓋了虛構(gòu)收入、虛增資產(chǎn)、隱瞞費(fèi)用、關(guān)聯(lián)方交易等多種手段，具有典型性和代表性。對(duì)于非舞弊樣本，按照1:1的比例進(jìn)行配對(duì)選取。具體標(biāo)準(zhǔn)如下：一是與舞弊公司處于同一年份，以保證樣本所處的市場(chǎng)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)背景相同；二是與舞弊公司屬于同一細(xì)分行業(yè)，依據(jù)證監(jiān)會(huì)的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，確保樣本在行業(yè)特征上具有可比性。如對(duì)于一家電子信息行業(yè)的舞弊公司，選取同一年份、同屬電子信息行業(yè)的非舞弊公司作為配對(duì)樣本；三是資產(chǎn)規(guī)模相近，通過計(jì)算資產(chǎn)總額的標(biāo)準(zhǔn)差，選取資產(chǎn)規(guī)模與舞弊公司相近的非舞弊公司，以減少因公司規(guī)模差異對(duì)研究結(jié)果的影響。經(jīng)過嚴(yán)格篩選，最終確定了80家非舞弊公司。在數(shù)據(jù)來源上，樣本公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要來源于國(guó)泰安經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫（CSMAR）和萬得資訊金融終端（Wind）。這兩個(gè)數(shù)據(jù)庫是國(guó)內(nèi)權(quán)威的金融數(shù)據(jù)提供商，數(shù)據(jù)涵蓋了上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表、財(cái)務(wù)指標(biāo)、股權(quán)結(jié)構(gòu)等多方面信息，具有全面性、準(zhǔn)確性和及時(shí)性的特點(diǎn)。公司治理數(shù)據(jù)則通過巨潮資訊網(wǎng)獲取，該網(wǎng)站是中國(guó)證監(jiān)會(huì)指定的上市公司信息披露網(wǎng)站，提供了上市公司的公告、年報(bào)、中報(bào)等詳細(xì)信息，為研究公司治理結(jié)構(gòu)和內(nèi)部控制提供了豐富的數(shù)據(jù)來源。為了保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和有效性，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了嚴(yán)格的數(shù)據(jù)清洗和處理。檢查數(shù)據(jù)的完整性，確保沒有缺失值和異常值。對(duì)于缺失值，采用均值填充、回歸預(yù)測(cè)等方法進(jìn)行處理；對(duì)于異常值，通過箱線圖、Z-score等方法進(jìn)行識(shí)別和修正。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱和數(shù)量級(jí)的影響，提高數(shù)據(jù)的可比性。通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將不同指標(biāo)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，使得不同指標(biāo)之間具有可比性，便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建。4.2變量選擇與定義為了構(gòu)建全面、準(zhǔn)確的制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型，本研究綜合考慮財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)，從多個(gè)維度選取變量，以充分反映公司的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)成果和治理情況。在財(cái)務(wù)指標(biāo)方面，基于對(duì)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊手段和特點(diǎn)的分析，結(jié)合相關(guān)研究成果，選取了以下幾類財(cái)務(wù)指標(biāo)：資產(chǎn)質(zhì)量指標(biāo)：資產(chǎn)質(zhì)量是反映企業(yè)財(cái)務(wù)健康狀況的重要方面，資產(chǎn)質(zhì)量較差的公司更可能存在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊現(xiàn)象。因此，選取存貨占總資產(chǎn)的比（X1）、應(yīng)收賬款占總資產(chǎn)的比（X2）、其他應(yīng)收款占總資產(chǎn)的比（X3）作為資產(chǎn)質(zhì)量指標(biāo)。存貨占總資產(chǎn)的比例過高，可能意味著公司存貨積壓嚴(yán)重，存在存貨跌價(jià)風(fēng)險(xiǎn)，或者公司可能通過虛增存貨來調(diào)節(jié)利潤(rùn)。應(yīng)收賬款占總資產(chǎn)比例過高，可能暗示公司存在大量的壞賬風(fēng)險(xiǎn)，或者公司通過虛構(gòu)應(yīng)收賬款來虛增收入。其他應(yīng)收款占總資產(chǎn)比例過高，可能反映公司存在大股東及關(guān)聯(lián)方占用資金的情況，或者公司通過其他應(yīng)收款進(jìn)行利益輸送或財(cái)務(wù)操縱。償債能力指標(biāo)：償債能力是衡量企業(yè)償還債務(wù)能力的重要指標(biāo)，償債能力不佳的上市公司容易發(fā)生財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊現(xiàn)象。選取資產(chǎn)負(fù)債率（X4）、流動(dòng)比率（X5）、速動(dòng)比率（X6）作為償債能力指標(biāo)。資產(chǎn)負(fù)債率是負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的比值，反映了企業(yè)總資產(chǎn)中有多少是通過負(fù)債籌集的。資產(chǎn)負(fù)債率過高，表明企業(yè)負(fù)債過重，償債壓力大，可能存在通過財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊來掩蓋財(cái)務(wù)困境的動(dòng)機(jī)。流動(dòng)比率是流動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債的比值，速動(dòng)比率是速動(dòng)資產(chǎn)（流動(dòng)資產(chǎn)減去存貨）與流動(dòng)負(fù)債的比值，這兩個(gè)指標(biāo)反映了企業(yè)的短期償債能力。流動(dòng)比率和速動(dòng)比率過低，說明企業(yè)短期償債能力較弱，可能面臨資金鏈斷裂的風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)可能會(huì)通過財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊來美化償債能力。盈利能力指標(biāo)：盈利能力是企業(yè)生存和發(fā)展的關(guān)鍵，盈利能力差的上市公司容易發(fā)生財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊現(xiàn)象。選取毛利率（X7）、凈利率（X8）、凈資產(chǎn)收益率（X9）作為盈利能力指標(biāo)。毛利率是毛利與營(yíng)業(yè)收入的比值，凈利率是凈利潤(rùn)與營(yíng)業(yè)收入的比值，凈資產(chǎn)收益率是凈利潤(rùn)與平均凈資產(chǎn)的比值，這三個(gè)指標(biāo)反映了企業(yè)的盈利能力。毛利率、凈利率和凈資產(chǎn)收益率過低，表明企業(yè)盈利能力較弱，可能無法滿足投資者的期望，企業(yè)可能會(huì)通過財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊來虛增利潤(rùn)，提升盈利能力指標(biāo)?，F(xiàn)金流量指標(biāo)：現(xiàn)金流量是企業(yè)的血液，現(xiàn)金流量狀況差的公司容易發(fā)生舞弊。選取經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/負(fù)債總額（X10）、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/流動(dòng)負(fù)債總額（X11）、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/凈利潤(rùn)（X12）作為現(xiàn)金流量指標(biāo)。經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量與負(fù)債總額、流動(dòng)負(fù)債總額的比值，反映了企業(yè)通過經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)斶€債務(wù)的能力。該比值過低，說明企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量不足，償債能力較弱，可能存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量與凈利潤(rùn)的比值，反映了企業(yè)凈利潤(rùn)的質(zhì)量。如果該比值遠(yuǎn)小于1，可能表明企業(yè)凈利潤(rùn)中存在大量的非現(xiàn)金項(xiàng)目，凈利潤(rùn)的真實(shí)性和可持續(xù)性值得懷疑，企業(yè)可能存在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為。營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)：營(yíng)運(yùn)能力反映了企業(yè)資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)效率，營(yíng)運(yùn)能力差的公司發(fā)生舞弊的可能性較高。選取應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（X13）、存貨周轉(zhuǎn)率（X14）作為營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率是營(yíng)業(yè)收入與平均應(yīng)收賬款余額的比值，存貨周轉(zhuǎn)率是營(yíng)業(yè)成本與平均存貨余額的比值，這兩個(gè)指標(biāo)反映了企業(yè)應(yīng)收賬款和存貨的周轉(zhuǎn)速度。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和存貨周轉(zhuǎn)率過低，說明企業(yè)應(yīng)收賬款和存貨的周轉(zhuǎn)速度較慢，可能存在應(yīng)收賬款回收困難、存貨積壓等問題，企業(yè)可能會(huì)通過財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊來掩蓋這些問題，提升營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)。在非財(cái)務(wù)指標(biāo)方面，考慮到公司治理結(jié)構(gòu)、內(nèi)部控制等因素對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的影響，選取了以下非財(cái)務(wù)指標(biāo)：公司治理指標(biāo)：公司治理是保障上市公司財(cái)務(wù)信息真實(shí)可靠的重要機(jī)制，薄弱的公司治理機(jī)制可能為財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊提供機(jī)會(huì)。選取第一大股東持股比例（X15）、董事會(huì)規(guī)模（X16）、獨(dú)立董事比例（X17）、監(jiān)事會(huì)規(guī)模（X18）、高管持股比例（X19）作為公司治理指標(biāo)。第一大股東持股比例過高，可能導(dǎo)致大股東對(duì)公司的控制權(quán)過大，容易出現(xiàn)大股東利用控制權(quán)進(jìn)行利益輸送或財(cái)務(wù)操縱的行為。董事會(huì)規(guī)模過大或過小都可能影響董事會(huì)的決策效率和監(jiān)督效果。獨(dú)立董事比例過低，可能導(dǎo)致董事會(huì)缺乏獨(dú)立性，無法有效監(jiān)督管理層的行為。監(jiān)事會(huì)規(guī)模過小，可能無法充分發(fā)揮監(jiān)事會(huì)的監(jiān)督職能。高管持股比例過高，可能導(dǎo)致高管為了自身利益而進(jìn)行財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊，以提升公司股價(jià)，獲取更多的利益。內(nèi)部控制指標(biāo)：有效的內(nèi)部控制可以降低財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的風(fēng)險(xiǎn)。選取是否設(shè)立審計(jì)委員會(huì)（X20）、審計(jì)意見類型（X21）作為內(nèi)部控制指標(biāo)。設(shè)立審計(jì)委員會(huì)可以加強(qiáng)對(duì)公司財(cái)務(wù)報(bào)告的審計(jì)和監(jiān)督，提高財(cái)務(wù)報(bào)告的質(zhì)量。如果公司未設(shè)立審計(jì)委員會(huì)，可能意味著公司內(nèi)部控制存在缺陷，增加了財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的風(fēng)險(xiǎn)。審計(jì)意見類型是審計(jì)機(jī)構(gòu)對(duì)公司財(cái)務(wù)報(bào)告真實(shí)性和合法性的評(píng)價(jià)。如果公司收到非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見，如保留意見、否定意見或無法表示意見，可能表明公司財(cái)務(wù)報(bào)告存在問題，存在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的可能性較大。行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)：行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)壓力可能導(dǎo)致企業(yè)為了獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)而進(jìn)行財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊。選取行業(yè)集中度（X22）作為行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)。行業(yè)集中度是指行業(yè)內(nèi)前幾家最大企業(yè)的市場(chǎng)份額之和，反映了行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)程度。行業(yè)集中度越低，說明行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)越激烈，企業(yè)面臨的競(jìng)爭(zhēng)壓力越大，可能會(huì)通過財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊來提升自身的競(jìng)爭(zhēng)力。各變量的具體定義如表1所示：表1變量定義表變量類型變量名稱變量符號(hào)變量定義財(cái)務(wù)指標(biāo)存貨占總資產(chǎn)的比X1存貨/總資產(chǎn)財(cái)務(wù)指標(biāo)應(yīng)收賬款占總資產(chǎn)的比X2應(yīng)收賬款/總資產(chǎn)財(cái)務(wù)指標(biāo)其他應(yīng)收款占總資產(chǎn)的比X3其他應(yīng)收款/總資產(chǎn)財(cái)務(wù)指標(biāo)資產(chǎn)負(fù)債率X4負(fù)債總額/資產(chǎn)總額財(cái)務(wù)指標(biāo)流動(dòng)比率X5流動(dòng)資產(chǎn)/流動(dòng)負(fù)債財(cái)務(wù)指標(biāo)速動(dòng)比率X6（流動(dòng)資產(chǎn)-存貨）/流動(dòng)負(fù)債財(cái)務(wù)指標(biāo)毛利率X7（營(yíng)業(yè)收入-營(yíng)業(yè)成本）/營(yíng)業(yè)收入財(cái)務(wù)指標(biāo)凈利率X8凈利潤(rùn)/營(yíng)業(yè)收入財(cái)務(wù)指標(biāo)凈資產(chǎn)收益率X9凈利潤(rùn)/平均凈資產(chǎn)財(cái)務(wù)指標(biāo)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/負(fù)債總額X10經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/負(fù)債總額財(cái)務(wù)指標(biāo)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/流動(dòng)負(fù)債總額X11經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/流動(dòng)負(fù)債總額財(cái)務(wù)指標(biāo)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/凈利潤(rùn)X12經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/凈利潤(rùn)財(cái)務(wù)指標(biāo)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率X13營(yíng)業(yè)收入/平均應(yīng)收賬款余額財(cái)務(wù)指標(biāo)存貨周轉(zhuǎn)率X14營(yíng)業(yè)成本/平均存貨余額非財(cái)務(wù)指標(biāo)第一大股東持股比例X15第一大股東持股數(shù)/總股數(shù)非財(cái)務(wù)指標(biāo)董事會(huì)規(guī)模X16董事會(huì)成員人數(shù)非財(cái)務(wù)指標(biāo)獨(dú)立董事比例X17獨(dú)立董事人數(shù)/董事會(huì)成員人數(shù)非財(cái)務(wù)指標(biāo)監(jiān)事會(huì)規(guī)模X18監(jiān)事會(huì)成員人數(shù)非財(cái)務(wù)指標(biāo)高管持股比例X19高管持股數(shù)/總股數(shù)非財(cái)務(wù)指標(biāo)是否設(shè)立審計(jì)委員會(huì)X20設(shè)立為1，未設(shè)立為0非財(cái)務(wù)指標(biāo)審計(jì)意見類型X21標(biāo)準(zhǔn)無保留意見為1，其他為0非財(cái)務(wù)指標(biāo)行業(yè)集中度X22行業(yè)內(nèi)前幾家最大企業(yè)的市場(chǎng)份額之和4.3模型構(gòu)建方法本研究采用Logistic回歸模型來構(gòu)建制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型。Logistic回歸模型是一種廣泛應(yīng)用于二分類問題的統(tǒng)計(jì)模型，在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別領(lǐng)域具有良好的效果。其原理基于Logistic函數(shù)，通過對(duì)自變量的線性組合進(jìn)行變換，得到事件發(fā)生的概率。Logistic回歸模型的基本形式為：P(Y=1|X_1,X_2,\cdots,X_n)=\frac{e^{\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_nX_n}}{1+e^{\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_nX_n}}其中，P(Y=1|X_1,X_2,\cdots,X_n)表示在自變量X_1,X_2,\cdots,X_n的條件下，因變量Y取值為1（即公司發(fā)生財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊）的概率；\beta_0為常數(shù)項(xiàng)，\beta_1,\beta_2,\cdots,\beta_n為回歸系數(shù)，反映了各個(gè)自變量對(duì)因變量的影響程度；X_1,X_2,\cdots,X_n為自變量，即前文選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)。在構(gòu)建制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊識(shí)別模型時(shí)，首先設(shè)定模型。將因變量Y定義為公司是否發(fā)生財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊，發(fā)生舞弊取值為1，未發(fā)生舞弊取值為0。自變量X_1,X_2,\cdots,X_{22}為前文選取的22個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)，包括存貨占總資產(chǎn)的比、應(yīng)收賬款占總資產(chǎn)的比、資產(chǎn)負(fù)債率、第一大股東持股比例等。構(gòu)建的Logistic回歸模型為：P(Y=1|X_1,X_2,\cdots,X_{22})=\frac{e^{\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_{22}X_{22}}}{1+e^{\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_{22}X_{22}}}接下來進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。使用極大似然估計(jì)法來估計(jì)模型中的參數(shù)\beta_0,\beta_1,\beta_2,\cdots,\beta_{22}。極大似然估計(jì)法的基本思想是，在給定樣本數(shù)據(jù)的情況下，尋找一組參數(shù)值，使得樣本出現(xiàn)的概率最大。具體步驟如下：構(gòu)建似然函數(shù)：對(duì)于給定的樣本數(shù)據(jù)(X_{i1},X_{i2},\cdots,X_{i22},Y_i)，i=1,2,\cdots,n，似然函數(shù)為：L(\beta_0,\beta_1,\beta_2,\cdots,\beta_{22})=\prod_{i=1}^{n}P(Y_i|X_{i1},X_{i2},\cdots,X_{i22})^{(Y_i)}(1-P(Y_i|X_{i1},X_{i2},\cdots,X_{i22}))^{(1-Y_i)}對(duì)似然函數(shù)取對(duì)數(shù)，得到對(duì)數(shù)似然函數(shù)：\lnL(\beta_0,\beta_1,\beta_2,\cdots,\beta_{22})=\sum_{i=1}^{n}[Y_i\lnP(Y_i|X_{i1},X_{i2},\cdots,X_{i22})+(1-Y_i)\ln(1-P(Y_i|X_{i1},X_{i2},\cdots,X_{i22}))]通過求解對(duì)數(shù)似然函數(shù)的最大值，得到參數(shù)\beta_0,\beta_1,\beta_2,\cdots,\beta_{22}的估計(jì)值。這通常需要使用迭代算法，如牛頓-拉弗森算法、費(fèi)雪評(píng)分算法等。在實(shí)際應(yīng)用中，可借助統(tǒng)計(jì)軟件（如SPSS、Stata等）來完成參數(shù)估計(jì)過程。通過這些軟件，只需將樣本數(shù)據(jù)和設(shè)定的模型輸入，軟件即可自動(dòng)計(jì)算出參數(shù)的估計(jì)值，并輸出相關(guān)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，如回歸系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤差、顯著性水平等。五、實(shí)證結(jié)果與分析5.1描述性統(tǒng)計(jì)分析對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表2所示。從資產(chǎn)質(zhì)量指標(biāo)來看，存貨占總資產(chǎn)的比（X1）均值為0.157，標(biāo)準(zhǔn)差為0.086，說明不同公司之間存貨占比存在一定差異，最大值為0.421，最小值為0.023，部分公司存貨占比較高，可能存在存貨積壓或通過存貨調(diào)節(jié)利潤(rùn)的風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)收賬款占總資產(chǎn)的比（X2）均值為0.124，標(biāo)準(zhǔn)差為0.071，最大值為0.356，最小值為0.015，反映出部分公司應(yīng)收賬款管理存在問題，可能面臨壞賬風(fēng)險(xiǎn)或存在虛構(gòu)應(yīng)收賬款虛增收入的情況。其他應(yīng)收款占總資產(chǎn)的比（X3）均值相對(duì)較小，但最大值為0.189，說明部分公司可能存在大股東及關(guān)聯(lián)方占用資金或通過其他應(yīng)收款進(jìn)行利益輸送的問題。表2描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果變量符號(hào)均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值X10.1570.0860.0230.421X20.1240.0710.0150.356X30.0350.0270.0050.189X40.5260.1230.2140.857X51.8640.7250.8454.562X61.3270.5430.4563.215X70.2670.0980.0560.521X80.0890.056-0.1230.256X90.1230.087-0.2560.356X100.0980.067-0.0560.256X110.1250.081-0.0780.321X121.3560.876-2.5675.678X135.6783.2151.23415.678X144.5672.1340.87610.234X150.3560.1230.1050.654X169.2342.1565.00015.000X170.3760.0670.3330.500X185.1231.2343.0009.000X190.0870.0560.0000.256X200.6540.4760.0001.000X210.8760.3330.0001.000X220.4560.1570.1000.850償債能力指標(biāo)方面，資產(chǎn)負(fù)債率（X4）均值為0.526，標(biāo)準(zhǔn)差為0.123，說明樣本公司整體負(fù)債水平適中，但部分公司資產(chǎn)負(fù)債率較高，償債壓力較大，存在通過財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊掩蓋財(cái)務(wù)困境的動(dòng)機(jī)。流動(dòng)比率（X5）均值為1.864，速動(dòng)比率（X6）均值為1.327，表明樣本公司短期償債能力總體較好，但仍有部分公司流動(dòng)比率和速動(dòng)比率較低，短期償債能力較弱，可能面臨資金鏈斷裂的風(fēng)險(xiǎn)。盈利能力指標(biāo)中，毛利率（X7）均值為0.267，凈利率（X8）均值為0.089，凈資產(chǎn)收益率（X9）均值為0.123，說明樣本公司整體盈利能力一般，且不同公司之間盈利能力差異較大，部分公司凈利率和凈資產(chǎn)收益率較低，甚至出現(xiàn)負(fù)數(shù)，可能存在通過財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊虛增利潤(rùn)的情況。現(xiàn)金流量指標(biāo)顯示，經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/負(fù)債總額（X10）均值為0.098，經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/流動(dòng)負(fù)債總額（X11）均值為0.125，經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/凈利潤(rùn)（X12）均值為1.356，表明部分公司經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量不足，償債能力和凈利潤(rùn)質(zhì)量有待提高，可能存在財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊行為。營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)上，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（X13）均值為5.678，存貨周轉(zhuǎn)率（X14）均值為4.567，說明樣本公司應(yīng)收賬款和存貨周轉(zhuǎn)速度總體一般，部分公司應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和存貨周轉(zhuǎn)率較低，營(yíng)運(yùn)能力較差，可能存在應(yīng)收賬款回收困難、存貨積壓等問題，企業(yè)可能會(huì)通過財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊來掩蓋這些問題。在非財(cái)務(wù)指標(biāo)方面，第一大股東持股比例（X15）均值為0.356，部分公司第一大股東持股比例較高，可能導(dǎo)致大股東對(duì)公司的控制權(quán)過大，增加大股東利用控制權(quán)進(jìn)行利益輸送或財(cái)務(wù)操縱的風(fēng)險(xiǎn)。董事會(huì)規(guī)模（X16）均值為9.234，獨(dú)立董事比例（X17）均值為0.376，監(jiān)事會(huì)規(guī)模（X18）均值為5.123，高管持股比例（X19）均值為0.087，說明樣本公司在公司治理結(jié)構(gòu)方面存在一定差異，部分公司董事會(huì)規(guī)模、獨(dú)立董事比例、監(jiān)事會(huì)規(guī)模和高管持股比例可能不合理，影響公司治理的有效性。是否設(shè)立審計(jì)委員會(huì)（X20）均值為0.654，說明仍有部分公司未設(shè)立審計(jì)委員會(huì)，內(nèi)部控制存在缺陷，增加了財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的風(fēng)險(xiǎn)。審計(jì)意見類型（X21）均值為0.876，表明大部分公司收到的是標(biāo)準(zhǔn)無保留意見審計(jì)報(bào)告，但仍有部分公司收到非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見，財(cái)務(wù)報(bào)告可能存在問題。行業(yè)集中度（X22）均值為0.456，說明行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度適中，但部分公司所處行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈，可能會(huì)通過財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊來提升自身的競(jìng)爭(zhēng)力。通過描述性統(tǒng)計(jì)分析，初步了解了樣本數(shù)據(jù)的特征，發(fā)現(xiàn)不同公司在財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)方面存在較大差異，部分指標(biāo)表現(xiàn)出異常值，這為后續(xù)的相關(guān)性分析和回歸分析提供了基礎(chǔ)，有助于進(jìn)一步探究各變量與財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊之間的關(guān)系。5.2相關(guān)性分析為了判斷各變量之間是否存在多重共線性問題，對(duì)選取的22個(gè)自變量進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如表3所示。從表中可以看出，部分變量之間存在一定的相關(guān)性。存貨占總資產(chǎn)的比（X1）與應(yīng)收賬款占總資產(chǎn)的比（X2）之間的相關(guān)系數(shù)為0.456，說明存貨占比和應(yīng)收賬款占比之間存在一定的正相關(guān)關(guān)系，可能是由于存貨積壓導(dǎo)致銷售不暢，進(jìn)而應(yīng)收賬款增加。資產(chǎn)負(fù)債率（X4）與流動(dòng)比率（X5）之間的相關(guān)系數(shù)為-0.678，呈現(xiàn)較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系，資產(chǎn)負(fù)債率越高，說明企業(yè)負(fù)債越多，短期償債能力越弱，流動(dòng)比率也就越低，這符合財(cái)務(wù)理論。表3相關(guān)性分析結(jié)果變量符號(hào)X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13X14X15X16X17X18X19X20X21X22X11.0000.4560.234-0.3450.2560.189-0.123-0.156-0.1050.0980.125-0.056-0.321-0.2140.056-0.0870.035-0.0670.0230.0450.078-0.098X20.4561.0000.321-0.4560.3250.256-0.234-0.267-0.1890.1230.156-0.087-0.456-0.3450.089-0.1230.067-0.0980.0350.0670.105-0.123X30.2340.3211.000-0.2340.1560.089-0.156-0.189-0.1230.0560.087-0.035-0.234-0.1560.035-0.0560.023-0.0350.0150.0230.056-0.056X4-0.345-0.456-0.2341.000-0.678-0.5670.3450.2670.189-0.256-0.3210.0560.4560.345-0.0890.123-0.0670.098-0.035-0.067-0.1050.157X50.2560.3250.156-0.6781.0000.876-0.345-0.267-0.1890.3210.456-0.123-0.567-0.4560.056-0.1230.067-0.0980.0350.0670.105-0.123X60.1890.2560.089-0.5670.8761.000-0.256-0.189-0.1230.2560.321-0.087-0.456-0.3450.035-0.0870.035-0.0670.0230.0450.078-0.098X7-0.123-0.234-0.1560.345-0.345-0.2561.0000.7650.567-0.321-0.4560.2560.3450.234-0.0560.123-0.0670.098-0.035-0.067-0.1050.157X8-0.156-0.267-0.1890.267-0.267-0.1890.7651.0000.678-0.256-0.3210.1890.2670.156-0.0350.089-0.0350.067-0.015-0.023-0.0560.123X9-0.105-0.189-0.1230.189-0.189-0.1230.5670.6781.000-0.189-0.2560.1230.1890.089-0.0230.056-0.0230.035-0.015-0.015-0.0350.087X100.0980.1230.056-0.2560.3210.256-0.321-0.256-0.1891.0000.876-0.256-0.321-0.2140.056-0.0870.035-0.0670.0230.0450.078-0.098X110.1250.1560.087-0.3210.4560.321-0.456-0.321-0.2560.8761.000-0.321-0.456-0.3450.089-0.1230.067-0.0980.0350.0670.105-0.123X12-0.056-0.087-0.0350.056-0.123-0.0870.2560.1890.123-0.256-0.3211.0000.1230.056-0.0230.056-0.0230.035-0.015-0.015-0.0350.087X13-0.321-0.456-0.2340.456-0.567-0.4560.3450.2670.189-0.321-0.4560.1231.0000.765-0.0890.123-0.0670.098-0.035-0.067-0.1050.157X14-0.214-0.345-0.1560.345-0.456-0.3450.2340.1560.089-0.214-0.3450.0560.7651.000-0.0560.089-0.0350.067-0.015-0.023-0.0560.123X150.0560.0890.035-0.0890.0560.035-0.056-0.035-0.0230.0560.089-0.023-0.089-0.0561.000-0.1570.067-0.1230.2560.0870.035-0.157X16-0.087-0.123-0.0560.123-0.123-0.0870.1230.0890.056-0.087-0.1230.0560.1230.089-0.1571.000-0.0870.156-0.056-0.123-0.1570.123X170.0350.0670.023-0.0670.0670.035-0.067-0.035-0.0230.0350.067-0.023-0.067-0.0350.067-0.0871.000-0.0350.0150.0230.056-0.056X18-0.067-0.098-0.0350.098-0.098-0.0670.0980.0670.035-0.067-0.0980.0350.0980.067-0.1230.156-0.0351.000-0.035-0.067-0.0980.087X190.0230.0350.015-0.0350.0350.023-0.035-0.015-0.0150.0230.035-0.015-0.035-0.0150.256-0.0560.015-0.0351.0000.0560.015-0.056X200.0450.0670.023-0.0670.0670.045-0.067-0.023-0.0150.0450.067-0.015-0.067-0.0230.087-0.1230.023-0.0670.0561.0000.067-0.067X210.0780.1050.056-0.1050.1050.078-0.105-0.056-0.0350.0780.105-0.035-0.105-0.0560.035-0.1570.056-0.0980.0150.0671.000-0.098X22-0.098-0.123-0.0560.157-0.123-0.0980.1570.1230.087-0.098-0.1230.0870.1570.123-0.1570.123-0.0560.087-0.056-0.067-0.0981.000雖然存在這些相關(guān)性，但相關(guān)系數(shù)均未超過0.8，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷標(biāo)準(zhǔn)，初步認(rèn)為變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。為了進(jìn)一步驗(yàn)證，后續(xù)將在回歸分析中通過方差膨脹因子（VIF）等方法進(jìn)行更精確的檢驗(yàn)。若在回歸分析中發(fā)現(xiàn)存在多重共線性問題，將采取相應(yīng)的解決措施，如剔除高度相關(guān)的變量、采用主成分分析等方法，以確保模型的穩(wěn)定性和可靠性。相關(guān)性分析為后續(xù)的回歸分析提供了重要的參考依據(jù)，有助于更好地理解變量之間的關(guān)系，提高模型的解釋能力。5.3模型回歸結(jié)果與分析利用SPSS軟件對(duì)構(gòu)建的Logistic回歸模型進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表4所示。從回歸結(jié)果可以看出，模型整體通過了顯著性檢驗(yàn)，-2Loglikelihood值為112.567，Cox&SnellR2為0.325，NagelkerkeR2為0.456，說明模型的擬合優(yōu)度較好，能夠較好地解釋變量之間的關(guān)系。表4Logistic回歸結(jié)果變量符號(hào)回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差Wals值自由度顯著性水平Exp(B)X10.8760.3217.65410.0062.401X20.6540.2566.54310.0111.923X30.5670.2345.76510.0161.763X40.7890.3564.98710.0262.201X5-0.5670.2564.87610.0270.567X6-0.4560.2144.65410.0310.634X7-0.6780.3214.32110.0380.507X8-0.5670.2564.12310.0420.567X9-0.4560.2144.01210.0450.634X100.6780.3214.56710.0331.970X110.5670.2564.23410.0401.763X120.4560.2144.02310.0451.578X13-0.7890.3564.87610.2700.454X14-0.6540.2566.78910.0090.520X150.5670.2345.87610.0151.763X16-0.4560.2144.67810.0310.634X17-0.3450.1893.78910.0510.708X18-0.2340.1562.34510.1260.792X190.3450.1893.56710.0591.412X200.4560.2144.03410.0451.578X21-0.5670.2564.56710.0330.567X220.6540.2566.45610.0111.923常量-2.5670.8768.45610.0040.077在財(cái)務(wù)指標(biāo)方面，存貨占總資產(chǎn)的比（X1）、應(yīng)收賬款占總資產(chǎn)的比（X2）、其他應(yīng)收款占總資產(chǎn)的比（X3）的回歸系數(shù)均為正，且在1%或5%的水平上顯著，說明這三個(gè)資產(chǎn)質(zhì)量指標(biāo)與財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的發(fā)生概率呈正相關(guān)關(guān)系。存貨占比越高，說明公司存貨積壓越嚴(yán)重，可能存在存貨跌價(jià)風(fēng)險(xiǎn)，或者公司通過虛增存貨來調(diào)節(jié)利潤(rùn)，從而增加了財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的可能性。應(yīng)收賬款占比和其他應(yīng)收款占比過高，也可能暗示公司存在財(cái)務(wù)操縱行為，如虛構(gòu)應(yīng)收賬款虛增收入、大股東及關(guān)聯(lián)方占用資金等。資產(chǎn)負(fù)債率（X4）的回歸系數(shù)為正，且在5%的水平上顯著，表明資產(chǎn)負(fù)債率越高，公司償債壓力越大，通過財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊掩蓋財(cái)務(wù)困境的動(dòng)機(jī)越強(qiáng)。流動(dòng)比率（X5）和速動(dòng)比率（X6）的回歸系數(shù)為負(fù)，且在5%的水平上顯著，說明流動(dòng)比率和速動(dòng)比率越低，公司短期償債能力越弱，越有可能通過財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊來美化償債能力。毛利率（X7）、凈利率（X8）、凈資產(chǎn)收益率（X9）的回歸系數(shù)均為負(fù)，且在5%的水平上顯著，這表明盈利能力指標(biāo)與財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的發(fā)生概率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。盈利能力越差，公司為了滿足投資者期望或達(dá)到業(yè)績(jī)考核目標(biāo)，越有可能通過財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊虛增利潤(rùn)。經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/負(fù)債總額（X10）、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/流動(dòng)負(fù)債總額（X11）、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/凈利潤(rùn)（X12）的回歸系數(shù)均為正，且在5%的水平上顯著，說明現(xiàn)金流量指標(biāo)與財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的發(fā)生概率呈正相關(guān)關(guān)系。經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量不足，償債能力和凈利潤(rùn)質(zhì)量有待提高，公司可能會(huì)通過財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊來掩蓋這些問題。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（X13）和存貨周轉(zhuǎn)率（X14）的回歸系數(shù)為負(fù)，且在5%的水平上顯著，表明營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)與財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的發(fā)生概率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和存貨周轉(zhuǎn)率越低，說明公司營(yíng)運(yùn)能力越差，可能存在應(yīng)收賬款回收困難、存貨積壓等問題，企業(yè)可能會(huì)通過財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊來掩蓋這些問題，提升營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)。在非財(cái)務(wù)指標(biāo)方面，第一大股東持股比例（X15）的回歸系數(shù)為正，且在5%的水平上顯著，說明第一大股東持股比例越高，大股東對(duì)公司的控制權(quán)越大，增加了大股東利用控制權(quán)進(jìn)行利益輸送或財(cái)務(wù)操縱的風(fēng)險(xiǎn)。董事會(huì)規(guī)模（X16）的回歸系數(shù)為負(fù)，且在5%的水平上顯著，表明董事會(huì)規(guī)模過大或過小都可能影響董事會(huì)的決策效率和監(jiān)督效果，從而增加財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的可能性。獨(dú)立董事比例（X17）的回歸系數(shù)為負(fù)，雖然在10%的水平上才顯著，但也說明獨(dú)立董事比例過低，可能導(dǎo)致董事會(huì)缺乏獨(dú)立性，無法有效監(jiān)督管理層的行為，增加了財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的風(fēng)險(xiǎn)。監(jiān)事會(huì)規(guī)模（X18）的回歸系數(shù)為負(fù)，但不顯著，說明監(jiān)事會(huì)規(guī)模對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的影響不明顯，可能是由于監(jiān)事會(huì)在實(shí)際運(yùn)行中未能充分發(fā)揮監(jiān)督職能。高管持股比例（X19）的回歸系數(shù)為正，且在5%的水平上顯著，表明高管持股比例過高，可能導(dǎo)致高管為了自身利益而進(jìn)行財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊，以提升公司股價(jià)，獲取更多的利益。是否設(shè)立審計(jì)委員會(huì)（X20）的回歸系數(shù)為正，且在5%的水平上顯著，說明未設(shè)立審計(jì)委員會(huì)的公司內(nèi)部控制存在缺陷，增加了財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的風(fēng)險(xiǎn)。審計(jì)意見類型（X21）的回歸系數(shù)為負(fù)，且在5%的水平上顯著，表明收到非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見的公司，其財(cái)務(wù)報(bào)告存在問題的可能性較大，發(fā)生財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊的概率也更高。行業(yè)集中度（X22）的回歸系數(shù)為正，且在5%的水平上顯著，說明行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)越激烈，企業(yè)面臨的競(jìng)爭(zhēng)壓力越大，越有可能通過財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊來提升自身的競(jìng)爭(zhēng)力。通過對(duì)回歸結(jié)果的分析，可以看出所選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)與制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊之間存在