第十章 管理舞弊

第十章 管理舞弊

管理舞弊就是管理层以组织名义所进行的舞弊行为,又称为公司舞弊。从会计视角的内部控制来说,主要是审计人员对会计报表舞弊风险的评估的预测,从经济学的视角来说,管理舞弊就是内部控制机制失灵。本章对管理舞弊的相关研究做一简要概述,包括以下内容:

★管理舞弊的原因及后果;

★财务报告舞弊专项研究报告;

★财务报告舞弊评估和预测;

★财务报告舞弊的分布及其他问题。

 

第一节 管理舞弊的原因及后果

 

一、管理舞弊的原因

管理舞弊是有原因的,StawSzwajkowski1975)研究公司环境的稀缺~慷慨(scarcity-munificence)程度对管理舞弊的影响。他们的预期是,公司在稀缺的环境中,舞弊的可能性大,而在慷慨的环境中舞弊的可能性小。他们用财务业绩表示稀缺~慷慨程度,财务业绩越好,环境越是慷慨,财务业绩越差,环境越是稀缺。他们以美国《Trade Cases19681972年期间披露的《Fortune500企业舞弊案例共105家企业为样本,计算舞弊前五年的财务业绩(股权报酬率和销售报酬率),并以同期间全部《Fortune500财务业绩为控制变量,他们进行统计分析的结果是,稀缺~慷慨程度与管理舞弊的发生率相关,业绩越差,舞弊发生率越高。

Kesner,VicotrLamint1986)研究董事会构成与公司非法行为之间的关系。在文献综述的基础上,他们提出如下假设:假设1:公司董事会中外部董事比例与企业非法行为件数负相关。假设2:与那些董事会中内部董事占多数的企业相比,董事会中外部董事占多数的企业将较少从事非法行为。假设3:企业越是以前从事过非法行为,越是有可能增加外部董事的比例(注:过去的非法行为被发现后,董事会被迫改组)。假设4:与CEO与董事长分设的企业相比,CEO与董事长兼任的企业从事非法行为的可能性要大。为了检验上述假设,他们以1980年至1984Fortune 500 的所有企业为样本,由于这期间有企业并购行为,所以,全部样本是384个企业。根据这384个企业的董事会数据及公开披露的非法行为件数,他们进行统计分析的结果是,除了假设4外,其他在个假设都没有得到支持。

AlbrechtRomney1986)研究管理舞弊的危险信号(red flags),他们列出了个87个项目的清单,根据这个清单对会计公司的合伙人进行问卷调查,结果显示,其中的31个项目较为重要,其中合伙人认为最重要的5个危险信号是:too much trust in key executives (overlooking controls), key executives living beyond their means, domination of the company by one or two individuals, inadequate internal control system or failure to enforce controls, and significant related-party transactions

Dalton Kesner (1988)研究公司规模与公司非法行为及累犯(recidivism)之间的关系,也就是说,公司规模是否影响公司非法活动的发生,公司规模与公司非法活动的累犯是否相关。他们以1980 to 1984期间《Fortune500连续提名的384个企业为研究对象,以销售收入表示企业规模。根据这个样本进行统计分析的结果是,大企业和小企业之间,非法活动的发生率及累犯率有显著差别,公司规模越大,这两个比例越高。

董事会的首要职责是保护股东利益,如果董事会失职,则股东可以向法院起诉董事会。Kesner.Johnson1990)研究董事会构成与股东起诉之间的关系。在文献综述的基础上,他们提出如下假设:假设1:与没有被起诉的董事会相比,被起诉没有履行股东信托职责的董事会中外部董事比例较低。假设2:当董事会被起诉没有履行股东信托职责时,那些获得较好结果的董事会外部董事比例高于那些获得较差结果的董事会。为了检验上述,假设,他们选择美国特拉华州19751986年期间的56个股东起诉董事会的案例,并为每个案例配对一个控制企业,配对企业的选择标准是行业和规模,行业要求按标准行业分类的前两位相同,规模按营业收入确定。根据上述数据进行统计分析的结果是,假设1得到支持,假设没有得到支持。

BaucusNear1991)研究公司非法行为的引致因素或原因,也就是说明,公司进行非法活动原因有哪些。他们提出的研究架构如图10-1所示。

 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

这个架构列出了引致公司非法行为的可能因素。这些因素与公司非法行为可能是什么关系呢?BaucusNear在文献综述的基础上,提出如下假设:1:与环境慷慨的企业相比,在资源稀缺环境中经营的企业从事非法活动的可能性大。假设2:与环境稳定的企业相比,在动态环境中经营的企业从事非法活动的可能性大。假设3:与同质环境中的企业相比,在异质环境中经营的企业,从事非法活动的可能性大。假设4:与企业较好的企业相比,业绩较差的企业从事非法活动的可能性大。假设5:与小企业相比,大企业从事非法活动的可能性大。假设6:与资源松驰程度较高的企业相比,资源松驰程度较低的企业从事非法活动的可能性大。假设7:与没有违规的企业相比,有违规有历史的企业从事非法活动的可能性大。由于行业与非法行为之间的关系不同类型的违规行为与公司非法行为之间的关系尚不清楚,所以,BaucusNear没有提出相应的假设。

BaucusNear的变量设计如下:(1)依赖变量(公司非法活动):BaucusNear将非法活动分为四类,一是歧视行为,二是垄断行为,三是产品责任,四是其他。1964年至1981年期间,样本企业的上述四类非法活动件数共计135件,其中产品责任16件,垄断行为27件,歧视行为66件,其他26件。根据上述界定,非法活动按哑变量处理,发生了取值为1,没有发生取值为0。(2)解释变量:一是资源稀缺,用行业增长率表示,资源越是稀缺,增长率越低;二是动态性用行业年度销售收入变化率表示;三是环境异质性用企业涉及的行业数量表示;四是财务业绩,用资产报酬率表示;五是组织规模,用员工人数表示;六是组织松驰程度,用速动比率表示。

根据上述设计,BaucusNear用《Fortune500企业19641981年已经公开的非法活动数据进行统计分析的结果是,除了假设1和假设2得到部分支持外,其他假设都没有得到支持。

Hill等(1992)研究公司违规违法(wrongdoing)的原因。在文献综述的基础上,他们提出的理论架构如图10-2所示。

 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Hill等的具体假设如下:假设1:财务困境与公司违规违法行为的发生正相关。假设2:企业规模与单位规模内的违规违法行为的发生正相关。假设3:多元化与企业违规违法行为的发生正相关。假设4:分权元化与企业违规违法行为的发生正相关。假设5:高层领导评价内部单位业绩时对投资报酬标准的重视程度与企业违规违法行为的发生正相关。假设6:内部单位领导的报酬与该单位业绩的相关程度与企业违规违法行为的发生正相关。

Hill等的变量设计如下:企业规模用销售收入表示;多元化用熵指数表示(Palepu, 1985);财务困境用Z-score表示(Altman, 1968);激励制度区分为两种情况,一是内部单位领导报酬完全以内部单位的业绩指标为基础,二是其他类型,按哑变量处理;分权化和管理方式根据一些具体项目,采用多项目7级量度方法确定。

根据上述设计,Hill等根据174个《Fortune1000企业的数据(这174个企业都发生过违规违法行为)进行统计分析的结果是只有假设5得到支持,其他假设均没有得到支持。

 

二、管理舞弊的后果

Davidson IIIWorrell1988)研究管理舞弊公告对股票报酬的影响。在96个《Fortune800企业的舞弊公告及相应的股票数据,采用标准事件分析法,结果显示,管理舞弊公告对股票报酬有显著负责影响。

有些研究(Strachan, Smith, Beedles, 1983; Jarrel,Peltzman, 1985)发现,当公司问题行为(dubious corporate behavior)被披露之后,公司的投票价格非正常下降(abnormal reductions in stock prices)。所以,有人认为,股票市场对公司问题行为的反应已经形成对管理舞弊的威慑作用,无须再增加其他的调节措施。BromileyMarcus1989)以汽车案例问题招回(safety recall)的数据为基础,检验股票市场对这种问题行为的反应及管理层行为,他们的结论是,投票市场威慑作用的有效性值得怀疑。

KarpoffLott1993)认为,舞弊对公司的损失远不只是司法费用的和罚款,而主要来自于市场对公司的惩罚。他们以Wall Street Journal Index披露的1978-1987间的管理舞弊案例分析证券市场对管理舞弊的反应。他们将管理舞弊分为四类,一是针对相关利益者的舞弊(Frauds of stakeholders),指公司对顾客、员工、供应商及授予特许者的欺诈行为;二是针对政府的舞弊(Frauds of government),指公司在政府采购和政府工程中的舞弊行为;三是财务报表舞弊(Financial reporting frauds),指公司提供虚假的财务报表;四是违犯法规(Regulatory violations),指公司违犯州或联邦法规,但是又不属于上述三种情况的行为。根据上述分类,作为研究样本的舞弊案例如表10-1所示。根据这些案例,他们进行统计分析的结果是,司法费用的和罚款只相当于企业股票减值的6.5%。所以,他们认为,加大对舞弊公司的处罚已经没有必要了,市场已经对舞弊公司进行了足够的惩罚。

10-1 管理舞弊样本分布

项目

管理舞弊类型

针对相关利益者的舞弊

针对政府的舞弊

财务报表

舞弊

违犯法规

合计

案例数量

57

40

11

24

132

涉及的公司

32

27

10

19

71

★由于一个公司可能有多项舞弊行为,所以,公司数量少于案例数量

 

Agrawa; JaffeKarpoff1999)研究管理舞弊披露之后对高管层及董事更换的影响。根据1981年至1992年期间Wall Street Journal Index披露的103件管理舞弊案例,并为为此企业配对103个没有舞弊的控制对比企业,形成一个206个企业的样本。根据这些研究样本,他们进行统计分析的结论是,未发现舞弊企业与对比企业在高管层及董事更换方面的显著性差异,这表明管理舞弊披露对对高管层及董事更换无显著影响。

证券市场对公司非法活动披露的反映已经得到较多的研究,结论基本上是一致的,公司非法活动披露对公司股票价格产生显著负面影响,这种披露产生的股东价值损失要大于对非法活动的罚款及处罚。CloningerWaller (2000)要研究的问题是,公司非法活动披露对系统风险betas)影响。他们使用129件公司非法活动披露案例,采用事件法进行统计分析的结果是,42个公司系统风险显著增加,22个公司系统风险没有显著变化,65个公司系统风险显著减少。进一步的分析发现,披露前系统风险规模、非正常报酬量、股东权益市值及企业类型都影响系统风险是否因为非法活动的披露而发生变化。系统风险增加的公司,市值较小,披露前的系统风险较低,大多数是金融企业;系统风险降低的公司,市值较大,披露前的系统风险较高,大多数是非金融企业。

Gagne, GavinTully2005提出一个企业道德行为的成本的概念架构。将道德成本分为四类,一是防止成本(Prevention Costs),指预防员工非道德行为的成本,例如,聘用道德员工,提供道德培训,提供道德程序和手册等发生的成本都是预防成本。二是评估成本(Appraisal Costs),指进行一些特定活动以发现非道德行为所发生的成本,例如,设立道德管理部门,实行道德行为审计等活动。三是内部失败成本(Internal Failure Costs),指由于非道德行为发生后在内部造成的损失,这种非道德行为并不为外部所知道。例如,员工偷懒行为。四是外部失败成本(External Failure Costs),指由于非道德行为发生后在外部造成的损失,这种非道德行为已经为外部所知道。例如,企业名誉的损失等。

这些成本与企业员工行为道德程度之间的关系如图10-3所示。从图10-3可以看出,各种成本之间的关系有负相关,也有正相关,所以,要选择一个最优或较优的道德努力程度并不容易。

 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

第二节 财务报告舞弊专项研究报告

National Commission on Fraudulent Financial Reporting1987)提出其关于财务报告舞弊的专项研究报告。这个报告的背景是,由于舞弊财务报告盛行,National Commission on Fraudulent Financial Reporting组织力量于1985年至1987年对美国公众公司舞弊财务报告进行系统的研究,这个研究除了直接对公众公司的财务报告舞弊案例进行研究外,还开展了大量的相关学术性研究活动,这些研究包括公司行为规范、公司压力、突然writeoff,内部控制,内部审计,SEC的作用,注册会计师的诉讼,注册会计师的独立性,计算机舞弊,会计教育等,这些学术研究项目一部分由外部专家完成,20个项目由委员会的人员完成。在此基础上,形成《Report of the National Commission on Fraudulent Financial Reporting及相应的学术研究成果。报告中吸收了学术研究的结论,并且将学术研究结论作为附录。

报告的主要内容包括:Chapter One: Overview of the Financial Reporting System and Fraudulent Financial Reporting; Chapter Two: Recommendations for the Public Company; Chapter Three: Recommendations for the Independent Public Accountant; Chapter Four: Recommendations for the SEC and Others to Improve the Regulatory and Legal Environment; Chapter Five: Recommendations for Education.

报告第一章(Overview of the Financial Reporting System and Fraudulent Financial Reporting)中将财务报告舞弊的原因分为舞弊的激励因素和机会因素。舞弊的激励因素包括以下几个方面:a经常的激励因素是改善公司财务形象以得到一个满足投资者预期的较高的股票价格或融资。推迟财务困境的发生也是一种重要的激励。有些时候,个人报酬或避免业绩不好带来的惩罚也是舞弊的原因。B公司或个人的情境压力是财务报告舞弊的重要情境因素,例如:营业收入或市场份额的突然下降;不现实的预算压力;短期业绩为基础的报酬计划压力。(2)公司财务报告舞弊的机会因素包括:董事会或审计委员会不能有效地监视财务报告过程;内部会计控制较弱或不存在;特殊或复杂交易的发生;需要较大主观判断的会计估计;内部审计效果较差。

针对这些问题,报告在第二章(Recommendations for the Public Company)就如何预防和发现财务报告推荐从两个层面来应对,第一个层面是确定恰当的公司基调,为财务报告的生产提供一个恰当的控制环境;第二个层面是强化公司内部与财务报告真实性密切相关的各项功能,包括会计功能、内部审计功能和审计委员会。

COSO1999)组织力量对1987-199711年期间美国上市公司财务报告舞弊进行了研究。研究人员对SEC19871997AAERaccounting and auditing enforcement releases)进行分析,发现300个公司发生了财务报告舞弊,研究人员从中随机选择了200个公司作为研究样本。根据这个样本,形成了一些研究结论。

1.舞弊公司的情况

★在公众公司中,舞弊公司相对规模较少。一般来说,总资产低于1亿美元,并且没有在纽约或美国证券交易所上市,而是在其他小的证券交易所上市。

★不少舞弊公司正经历亏损或接近盈亏平衡点。

2.控制环境的性质(高管层和董事会)

★高管层涉嫌舞弊程度较高。72%的舞弊案例中有CEO参与,43%的舞弊案例中有CFO参与,如果将CEOCFO合并起来考虑,则83%的舞弊案例中有他们的参与。

★大多数审计委员会每年仅会面一次,或者干脆没有审计委员会。65%的审计委员会成员不具有会计相关知识。

★董事会是以内部董事或灰色董事为主,60%的董事都是内部或灰色董事。董事和高管层占公司全部股份的1/3

★董事会和高管层中家族关系较为显著,40%的公司的董事会和高管层中具有一定程度的家族关系。

3.舞弊的性质

★相对于企业规模来说,舞弊金额相对较大。平均舞弊金额是2500万美元。

★大多数舞弊涉及多个会计期间,只有14%的舞弊只涉及12个月以内。

★典型的舞弊手段是高估收入和资产。

4.外部审计机构情况

★所有规模的会计公都与舞弊公司有关。56%的舞弊公司是由大型国际会计公司审计,44%的舞弊公司是由其他类型会计公司审计。

★舞弊期间,各种审计意见都发表过。55%的审计意见是无保留审计意见。45%是其他审计意见。

25%的舞弊公司在舞弊期间更换会计公司。

5.舞弊给公司和个人带来的后果

★舞弊发现之后,给公司带来严重后果,包括破产、改组和终止上市。

★大多数涉嫌舞弊人员都离开原来的岗位,并蒙受处罚和诉讼。

Briloff (2001)COSO提供的《Fraudulent Financial Reporting: 1987-1997》进行了批评。这个报告收集了1987-1998年期间,CEC针对上市公司发布的880会计和审计强制公告,这是这期间的全部财务报告舞弊案例。然后,从其中选择99个企业作为样本进行研究,并以此为基础提出研究报告。他认为,选择的99个企业组成的样本不具有代表性,不能代表财务报告舞弊企业。由于样本不具有代表性,所以,结论也不正确。他将这个报告称为“Garbage in/Garbage out”。

 

第三节 财务报告舞弊评估和预测

一、财务报告舞弊风险评估

根据危险信号指标来评估会计报表舞弊风险是一种舞弊风险评估方法,Pincus1989研究这种方法的有效性,具体来说,就是研究危险信号调查表(red flags questionnaire)是否以提高舞弊风险评估效果。在文献综述的基础上,Pincus提出如下假设:假设1:当案例中存在舞弊时,与没有使用危险信号调查表的审计人员相比,使用危险信号调查表的审计人员将考虑更多的潜在舞弊指标。假设2:当案例中没有重要性舞弊时,与没有使用危险信号调查表的审计人员相比,使用危险信号调查表的审计人员将考虑更多的潜在舞弊指标。假设3:当案例中存在舞弊时,与使用危险信号调查表的审计人员相比,没有使用危险信号调查表的审计人员将考虑更多的舞弊负面指标(negative indicators of fraud)。假设4:当案例中没有重要性舞弊时,与使用危险信号调查表的审计人员相比,没有使用危险信号调查表的审计人员将考虑更多的舞弊负面指标。假设5:当案例中存在舞弊时,使用危险信号调查表的审计人员评估的舞弊可能性与没有使用危险信号调查表的审计人员对舞弊可能性的评估有显著差异(因为舞弊确实存在,如果危险信号调查表能发挥作用,则使用这种方法的审计人员对舞弊可能性的评估要显著高于不使用这种方法的审计人员,如果这种方法不能发挥作用,则使用与否不会影响对舞弊可能性的评估,二者的评估无显著差异)。假设6:当案例中不存在舞弊时,使用危险信号调查表的审计人员评估的舞弊可能性与没有使用危险信号调查表的审计人员对舞弊可能性的评估有显著差异(因为舞弊不存在,如果危险信号调查表能发挥作用,则使用这种方法的审计人员对舞弊可能性的评估要显著低于不使用这种方法的审计人员,如果这种方法不能发挥作用,则使用与否不会影响对舞弊可能性的评估,二者的评估无显著差异)。

Pincus采用实验方法检验上述假设。实验任务是评估一个审计客户的财务报表舞弊风险。舞弊风险控制成两类,一是有舞弊,二是没有舞弊,这是一个实际性过的舞弊公司的未调整会计报表和调整后会计报表,前者存在舞弊,后者不存在舞弊。舞弊风险评估方法分成二种,一是使用危险信号评估表,二是不使用危险信号评估表。审计人员要做的工作是,使用评估表的审计人员按7级量度确定评估表中每个项目所表示的舞弊可能性,4表示中性,数值越小,风险越少;不使用评估表的审计人员,要求列出其发现的可能舞弊迹像,并按7级量度确定这些事实表明舞弊的可能性,4表示中性,数值越小,风险越少;最后,两组人员均要求按0-100的程度确定该会计报表存在舞弊的可能性。实验参与人员是一个大型会计公司的137位审计人员,这些人员在不同案例中的分布是随机确定的,分布情况如表10-2所示。根据这个实验收集的数据,Pincus进行统计分析的结果是,假设5和假设6没有得到支持,其他假设均得到支持,并且,假设5的结果与预期正好相反。

 

10-2 实验人员在不同案例中的分布

项目

评估方法

使用调查表

不使用调查表

合计

舞弊

存在

33

35

68

不存在

36

33

69

合计

69

68

137

 

在审计人员在审计计划及审计过程中,可能获得各种信息,有的是与舞弊相关的信息(relevant information),有的是与舞弊无关的误导信息(irrelevant information),这些误导信息可能会使审计人员对舞弊放松警惕,这个作用称为过滤作用(dilution effect)。HoffmanPatton1997)研究两个问题,一是审计人员如果要向上司解释其舞弊风险评估,误导信息的过滤作用是否会更大;二是审计人员如果要向上司解释其舞弊风险评估,审计人员对舞弊风险的评估是否会更保守(对舞弊风险评级越高)。HoffmanPatton在文献综述的基础上,提出的具体假设如下:假设1:当审计人员需要向上司解释其对舞弊风险的评估时,误导信息的过滤作用交替将会强化。假设2:当审计人员需要向上司解释其对舞弊风险的评估时,对对舞弊风险的评估是会更保守。

HoffmanPatton采用实验方法检验上述假设。实验人员是Big Six54个审计人员,平均工作经验3.2年,这些人员正在参加一个培训班。实验材料是六个案例,都是中型制造企业,上市公司,六个案例中舞弊信息有相关信息,也有误导信息。为了检验误导信息的过滤作用程度,误导信息的强度控制成不同等级。为了检验审计人员需要向上司解释其对舞弊风险的评估,对审计人员风险评估的影响,实验人员分成两组,一组要求将其评估结果向培训班的老师解释,说明其这样评估的原因,另外一组不要求说明原因,只要做出评估即可。两个组的人员都是根据提供的材料对六个案例分别按11级量度评估该公司的舞弊风险程度。

根据这种方法取得的数据,HoffmanPatton进行统计分析的结果是,误导信息的过滤作用较显著,但是,两组之间的差异并没有显著性,假设1没有得到支持;需要向老师解释其舞弊风险评估结果的组,对舞弊风险的评估显著高于对比组,假设1得到支持。

会计报表舞弊风险评估有两种方式,一是整体风险评估(holistic risk assessment),即从总体上对会计报表舞弊风险进行评估;二是分解风险评估(decomposed risk assessment),根据一些危险信号指标(red flags),分析每个指标,然后再评估会计报表舞弊风险。SAS No. 82 要求采用分解风险评估,评估每个信号指标,并确定相应的审计对策,同时记录这种评估的对策。Zimbeman1997)研究SAS No. 82的要求对审计人员评估舞弊风险时的工作效率及随后的审计计划的影响。

在文献综述的基础上,Zimbeman提出如下假设(预期):假设1:与采用整体风险评估方法的审计人员相比,采用分解风险评估方法的审计人员将花费更多的时间阅读危险信号线索(Red-flag Cues)。假设2:当舞弊风险增加(降低)时,与采用整体风险评估方法的审计人员相比,采用分解风险评估方法的审计人员将更可能增加(减少)计划的审计时间。假设3:当舞弊风险增加(降低)时,与采用整体风险评估方法的审计人员相比,采用分解风险评估方法的审计人员将更可能在审计计划中确定在发现舞弊方面效果更强(更弱)的审计测试程序。

Zimbeman采用实验方法检验上述假设。Zimbeman的实验设计如下:实验任务是对一个制造业公司的会计报表进行舞弊风险评估,并以舞弊评估为基础,为应收账款选择相应的审计程序。从舞弊风险来说,控制成两类,一是高风险,二是低风险;从风险评估方法来说,也控制成两组,一是要求用分解风险评估方法,二要求用整体风险评估方法。同时,为了排除阅读速度不同对假设1的影响,事先测试实验人员的阅读速度,并记录下来。要求实验人员做三项工作,一是阅读危险信号线索材料,并记录所花费的时间;二是选择应收账款审计程序(在列出的10种审计程序中选择),三是确定所选择的每种审计程序的时间。实验对象是来自两个大型国际会计公司的审计人员,发出381份实验案例材料,收回有效答案108份,这些有效答案的分布如表10-3所示。根据这些问卷提供的数据,Zimbeman进行统计分析的结果是,假设1和假设2得到支持,假设3没有得到支持。

 

10-3 实验答案分布

项目

评估方法

分解

整体

合计

舞弊风险

低风险

24

31

55

高风险

26

27

53

合计

50

58

108

 

SummersSweeney1998)研究公司内部人士的证券交易行为在审计人员评估公司财务报告舞弊风险中的应用。SummersSweeney认为,如果公司的财务报告有舞弊行为,则内部知情人士的证券交易行为可能会有些变化。在文献综述的基础上,SummersSweeney提出如下假设:假设1审计人员在评估财务报告舞弊风险时,如果将内部控制人士交易活动包括在评估模型中,则会有助于风险评估。具体来说,特别体现在以下两个方面:假设1a:如果的舞弊,则内部人士的售出活动较多;假设1b:如果有舞弊,则内部人士的购入活动较少。

SummersSweeney使用层叠逻辑分析(Cascaded logit analysis)来检验上述假设。将财务报告舞弊风险分为二个层级,第一层级分为二个方面,一是财务报表变量舞弊风险,指由财务指标分析所显示的舞弊风险,二是内部人士交易舞弊风险,指由内部人士交易指标的显示的舞弊风险。第二层级是将第一层级的两种风险作为解释变量,再分析财务报告的整体舞弊风险。各个层级的分析模型及变量设计如下:

1)财务报表变量舞弊风险分析模型及变量设计。首先,根据Altman (1968, 1983)的方法计算Z-score,用这个指标表示企业的综合财务状况,计算公式如公式(1)所示。

  在此基础上,将Z-score与其他财务指标相结合,估计财务报告变量舞弊风险,估计模型如公式(2)所示。

 

 

公式(2)中各变量的含义及设计如下:ROA是资产报酬率,表示企业财务业绩;GROWTHCLASSG表示企业增长情况,SummersSweeney将增长分为两类,一是快速增长,二是持续增长,这两种增长对舞弊风险的含义是不同的,持续增长并不一定意味着风险,而快速增长则可能意味着舞弊风险,GROWTH表示持续增长,按过去三年平均增长率表示,CLASSG表示是否是快速增长(增长速度在同行业中位于前25%),按哑变量处理;RECEIVINVENT表示经营风险,RECEIV是应收账款与销售收入之比,INVENT是存货与销售收入之比;CHANGE表示这个客户是否是该会计公司的新客户。

2)内部人士请证券交易指标舞弊风险分析模型及变量设计。分析模型如公式(3)所示,公式中的P表示购入,S表示售出,下标中的money表示交易金额,shares表示股数,trans表示交易笔数。

 

 

3)财务报表整体舞弊风险分析模型及变量设计。根据上述两个模型估计的舞弊风险,将它们结合起来,估计整体舞弊风险,模型如公式(4)所示,公式中Fscore表示财务报表指标舞弊风险估计值,Tscore表示内部人士证券交易指标舞弊风险估计值,FRAUD表示是否有舞弊,按哑变量处理。

  根据上述模型和变量设计,SummersSweeney收集Wall Street Journal Index19801987年期间的公司非法活动报道,获得51个财务报告舞弊样本企业。同时,根据行业和规模为每个舞弊公司确定一个配对公司,配对公司与舞弊公司行业相同,规模相当,但是没有舞弊。整个样本共102个企业。根据这个样本的数据,他们进行统计分析的结果是,假设1的假设1a得到支持,假设1b没有得到支持。

分析性程序是会计报表舞弊风险判断的一个重要程序。KnappKnapp (2001)研究影响这个程序有效性的因素,具体来说,他们研究两个因素对这个程序在会计报表舞弊风险分析中的有效性,一是审计人员经验,二是明确的舞弊风险评估指南。KnappKnapp采用的方法是实验法,实验人员是六个国际会计公司的119位审计人员,其中57个审计管理者,62个高级审计人员(实验人员选择体现了不同的经验,审计管理者的经验比高级审计人员丰富)。根据实验人员的选择,在文献综述的基础上,KnappKnapp提出如下假设:假设1:与高级审计人员相比,审计管理者使用分析性程序评估会计报表舞弊风险将更有效(当舞弊存在时,评估的舞弊风险较高,当舞弊不存在时,评估的风险较低)。假设2:在使用分析性程序评估会计报表舞弊风险时,明确的舞弊风险评估指南将改善审计人员的评估效果(当舞弊存在时,评估的舞弊风险较高,当舞弊不存在时,评估的风险较低)。

KnappKnapp的实验设计如下:实验任务是用分析性程序来评估一个公司的会计报表舞弊风险,这个公司实际上已经发生过会计报表舞弊,并且由SEC处罚之后对会计报表进行了调整。提供给实验人员的会计报表有两种,一是调整前的舞弊会计报表,二是调整后的无舞弊报表,实验人员本身不知道这两种控制,通过这个方法将实验案例控制成了两种类型。另外,舞弊风险评估指南也分为两种情况,一是提供指南,另一种情况是不提供指南。同时,实验人员是由经验不同的两种审计人员组成。三个因素组合起来,实验案例共有六种情况,由于实验人员是119人,各种案例下都有多人参与,每个人参与什么样的案例是随机确定的。六种案例及参与人数如表10-4所示。实验人员要做的工作是,用分析性程序评估会计报表舞弊风险,列出非正常项目并说明理由,同时,对会计报表舞弊风险按11级量度予以评估,0表示最不可能有舞弊,10表示最有可能有舞弊。

根据上述实验方法收集的数据,KnappKnapp进行统计分析的结果是两个假设均得到支持。

 

10-4 实验案例及参与人数

项目

审计管理者

高级审计人员

有舞弊

无舞弊

有舞弊

无舞弊

无指南

14

15

15

15

有指南

14

14

18

14

 

CullinanSutton (2002)指出,过去几年来,大多数的国际会计公司都进行了流程再造,以提高审计工作的成本效益性,高强增值服务。这种流程再造,一般都是集中在客户的经营过程中及客户的信息系统中。从本质上来说,再造后的流程都强调分析性程序,降低交易和账户余额测试程度。但是,另一方面,职业界又强调注册会计师在舞弊觉察方面的责任。他们认为,会计公司的流程再造及对内部控制审计的重视是与舞弊觉察矛盾的,分析性程序不测试交易和余额,而内部控制对防止管理层舞弊是作用不大的。所以,他们的结论是,注册会计师对舞弊觉察的责任是嘴上功夫(lip service),并没有实际行动。

GrahamBedard (2003)研究审计人员对评估舞弊时考虑的风险因素及其对审计程序的影响。GrahamBedard选择属于Big Five的两个会计公司所实际完成的23个审计项目,每个项目请两位参与审计的合伙人、管理者或高级审计人员根据审计当时的实际情况,确定对该项目审计时,在评估舞弊风险时,考虑了哪些风险因素,46位审计人员共提出了85个因素,由于每个项目都有两位回答者,剔除重复因素,共有80个风险因素(只有5个重复因素,可见,不同的审计人员对舞弊风险因素的考虑是不同的)。GrahamBedard将这80个舞弊风险因素分为五类,基本情况如表10-5所示。从表中可以看出,除了业绩压力外,其他各类风险因素的数量并无显著性差异。在此基础上,GrahamBedard要求审计人员确定每个风险因素的重要性程度,并对整个审计会计报表的舞弊风险进行评估(都是六级量度),希望通过对舞弊风险评估及舞弊风险因素重要性评估的结果发现风险不同的风险因素在舞弊风险评估中的作用,统计分析的结果是没有发现风险因素重要性与风险评级之间的系统关系,这说明不同审计人员对不同风险因素的重要性认为差异较大。最后,GrahamBedard将审计程序分为分析/询问程序、控制测试程序和实质性测试程序三类,要求审计人员确定针对不同舞弊风险因素所采用的审计程序(7级量度),结果显示,没有发现不同审计程序与不同风险因素之间的系统关系。此外,GrahamBedard还分析了审计人员经验是否会影响上述问题的回答,结果是不显著。

10-5 舞弊风险因素

舞弊风险因素类别

数量(个数)

比例

行业和竞争

17

21.25

管理层诚实性

19

23.75

控制质量

17

21.25

财务状况

16

20.00

业绩压力

11

13.75

合计

80

100%

 

1997年,美国Statement on Auditing Standards (SAS) No. 82要求审计人员评估客户舞弊风险并记录其确认的舞弊风险因素及相应的审计对策。MockTurner (2005)采用档案研究法(archival study)研究国际会计公司是如何实施这个准则的要求的。MockTurner选择的审计对象是Big Three,根据这些会计公司的审计档案资料(工作底稿)来研究三个问题,一是针对每个客户确定的舞弊风险因素有多少个,二是针对确认的舞弊风险因素,在审计程序方面在什么变化,三是舞弊因素对审计程序的变化究竟有多大影响。

MockTurner对审计客户的选择方法如下:他们r的对象主要是舞弊风险较大的客户,但是,由于会计公司一般不会将客户按舞弊风险分类,而将按审计风险的高低进行分类(审计风险中含有舞弊风险,但是,还有其他因素),分为低风险客户(low risk client)和非低风险客户(other-than-low client)。所以,MockTurner采用会计公司的分类方法,选择了一些非低风险客户,同时为每个客户配对一个客户,配对的标准是同一行业,并且由同一企合伙人负责的项目。结果是共202个客户确定为研究样本,每个客户都取两年的数据,共404个研究案例,其中属于低风险的案例为241个,非低风险的案例为163个。从MockTurner的意图来说,应该是低风险与非低风险一一对应,由于非低风险的客户不多,所以,无法达到,同时,配对企业也较难完全按要求确定,所以,出现了241163的情况。但是,MockTurner认为,这个样本并影响研究结论。

根据上述样本,MockTurner的研究结果如下:(1)舞弊风险因素的数量。MockTurner根据SAS No. 82 将舞弊风险分为二类,一是会计报表舞弊(fraudulent financial reporting),二是财产非法占有(misappropriation of asset)。相应地将舞弊风险因素分为四类,一是管理层特点,二是行业状况,三是经营特点和财务状况,四是其他因素。MockTurner没有讨论种类型下的具体项目。根据404个案例的统计,对于低风险客户来说,平均是2个因素,对于非低风险客户来说,平均是4个因素。(2)审计程序的变化。MockTurner将审计程序变化区分为8种情况,并区分两个年度的不同情况,根据这种方法,低风险客户和非低风险客户各年度的审程序变化情况如表10-6所示,从表中可能看出,无论是年度1还是年度2,非低风险客户的审计程序调整比例者高于低风险客户。(3)舞弊风险对审计程序调整的影响究竟有多大?表10-6中显示不同的风险下,审计程序的调整程度不同,那么,这个影响究竟有多大?MockTurner用回归分析的方法来分析这个问题。MockTurner提出的回归分析模型如公式(1)所示,公式中各变量的含义及设计如下:Dependent Variable表示审计程序的变化程度,包括四个方面,一是审计程序强度变化,如增加样本或扩大范围,二是人员变化,如增加有经验的审计人员或将更经验较少的审计人员更换为经验更丰富的审计人员,三是增加某些审计程序,四是删除某些审计程序,上述四个方面都按哑变量处理,没有变化取值为0,发生变化取值为1Client-risk表示对客户的风险评价,区分为低风险和非低风险,按哑变量处理;LnTA表示总资产的自然对数;PubPrivate表示产权性质,按哑变量处理,上市公司取值为1,其他取值为0ExpTot表示该项目的审计合伙人和管理者的审计经验之和;RiskMgt表示确认的属于管理层特点的舞弊风险因素数量;RiskIndustry表示确认的属于行业特点的舞弊风险因素数量;RiskOperations表示确认的属于经营特点的舞弊风险因素数量;RiskOther表示确认的属于其他的舞弊风险因素数量。

 

 

  根据上述模型及变量设计,MockTurner404个案例数据进行统计分析的结果是,审计人员确定的舞弊风险因素数量多少与审计程序变化显著相关。

 

10-6 审计程序变化情况

审计程序变化类型

第一年

第二年

客户审计风险评估

客户审计风险评估

低(120个客户)

非低(82个客户)

低(120个客户)

非低(82个客户)

数量

比例

数量

比例

数量

比例

数量

比例

程序性质调整

3

3%

9

11%

7

6%

14

17%

增加程序

7

6%

12

15%

13

11%

19

23%

删除程序

1

0%

0

0%

4

3%

2

2%

扩展程序强度

5

4%

9

11%

11

9%

15

19%

调整实施时间

3

2%%

2

2%

5

4%

8

10%

增加有经验的人员

0

0%

8

10%

4

3%

13

16%

变化合计

19

 

40

 

44

 

71

 

无变化

105

88%

56

68%

94

78%

46

57%

★由于根据舞弊风险评估的结果可能对多少审计程序进行调查,所以,比例之和大于100%

 

二、财务报告舞弊预测

Loebbecke,EiningWillingham1989)根据77个管理舞弊案例总结出管理舞弊的危险信号(red flag)指标,他们将这些指标分为两类,一是基本因素,二是第二类因素,第一类指标有管理舞弊中更常见,两类指标都分为条件、动机和态度三个方面。根据这些对已经发生的管理舞弊的判断准确率为88%

Hansen等(1996)根据这些指标和这77个案例的资料,建立一个质量反映模型,预测管理舞弊,这个模型对已经发生的管理舞弊的判断正确率为89.3%。同时,通过这个模型还提炼出重要的判断指标及其相对权重。

Spathis2002研究舞弊财务报表的预测问题。在文献综述的基础上,Spathis提出了二个逻辑预测模型( logistic regression analysis),分另如公式(1)和公式(2)所示,两个模型的区别是,模型(2)比模型(1)增加了Z-score,这个指标是用来预测企业财务困境的,根据(Altman, 1968,1983)的方法计算。两个模型中各个变量都是财务指标,它们各自的含义如下:FFS表示是否有财务报告舞弊,按哑变量处理,1表示有财务报告舞弊,0表示没有,DEBT/EQ表示负债与股权之比,TD/TA表示全部负债与全部资产之比,REC/SAL表示应收账款与销售收入之比,INV/SAL表示存货与销售收入之比,GP/TA表示毛利与全部资产之比,SAL/TA表示销售收入与全部资产之比,NP/SAL净利润与销售收入之比,NP/TA表示净利润与销售收入之比,WC/TA表示营运资本与全部资产之比。

 

  根据上述模型,Spathis以希腊38个财务报表舞弊公司并为每个公司配对一个具有可比性但是没有发现财务报表舞弊的公司(Spathis没有介绍配对的标准)共76个公司组成的样本来检验这两个模型。根据这76个公司的数据,计算两个模型中各个解释变量显示,舞弊公司和没有舞弊公司的财务指标具有显著差异,这似乎表明这些指标有预测能力。在此基础上,Spathis将这些数据运用于模型(1)和模型(2)以检验这两个模型的预测能力。检验结果如下:模型(1)预测的正确性为82.89%,模型表明,只有解释变量与依存变量显著相关,这三个变量是

INV/SAL, NP/TA, WC/TA, 其中,INV/SAL与依存变量显著正相关,NP/TAWC/TA与依存变量显著负相关。模型(2)预测的正确性为84.21%,模型表明,只有解释变量与依存变量显著相关,这三个变量是IINV/SAL, TD/TA, Z-score, 其中,INV/SALTD/TA与依存变量显著正相关,Z-score与依存变量显著负相关。

 

  第四节 财务报告舞弊的分布及其他问题

一、财务报告舞弊的分布

发现财务报告中重大错弊是审计人员的重要责任。那么,财务报告中的错弊分布是否有规律?审计人员发现这些错弊的方法是否有规律呢?HylasAshton1982)对这一问题进行了调查。他们以Big Eight200个审计项目为调整对象,调查这些审计项目中发现什么样的财务报告错弊、分布在什么交易循环(账户)、是什么原因引致这些错弊及审计人员在什么样的审计程序中发现了这些错弊。200个审计项目中,HylasAshton获得152个项目的有效数据,这152个审计项目中,有281项目调整事项(会计错弊)。HylasAshton对这些数据进行如下分析:(1)错弊分布。首先是按交易循环分布如表10-7所示。从表中可以看出,不同的交易循环,发生会计错弊的可能性不同,收入循环和应收账款、购买循环和应付账款、存货和生产成本及固定资产这四个循环是高发领域。同时,对于不同行业来说,各交易循环的错弊分布呈现出不同的特点,上述四个循环中,各循环的错弊发生可能性在不同行业中有显著区别。其次是按企业规模分布如表10-8所示。从表中可以看出,不同规模的企业,错弊发生的可能性也不同,企业规模越大,可能性越大。最后是按错弊的性质分布如表10-9所示。从表中可以看出,高估收益是最多的,其次是低估收益。(2)错弊原因。财务报告错弊发生的原因是什么呢?HylasAshton将这些原因分为七个方面,具体情况如表10-10所示。从表中可以看出,截止或应计错误及人员问题(包括人员流动,员工没有经验,工作不认真,时间压力等)是主要原因,故意原因也占相当比例(19.2)。(3)审计程序。审计人员是如何发现这些错弊的呢?HylasAshton将最初引致错弊性的事件称为初始事件(initial event),具体情况如表10-11所示。从表中可以看出,分析性复核和详细审核是主要手段。

 

10-7 财务报告错弊分布(按交易循环及行业)

交易循环或账户

错弊占本企业发现全部错弊的比例

全部

工业

商业

金融

服务业

1.现金

2.1

1.6

-

4.7

2.3

2.有价证券和其他投资

3.2

-

2.6

4.7

2.3

3.收入循环和应收账款

15.7

11.1

18.4

5.9

38.6

4. 应收票据

5.7

1.6

2.6

16.4

-

5.存货和生产成本

11.8

31.7

7.9

4.7

4.5

6.摊提费用及其他资产

7.5

4.8

5.3

7.1

6.8

7.固定资产

10.0

3.2

15.8

8.2

18.2

8.无形资产

-

-

-

-

-

9.应付票据

3.9

1.6

2.6

5.9

4.5

10.购买循环和应付账款

11.0

15.8

26.3

5.9

4.5

11.所得税

4.2

4.8

5.3

4.7

-

12.其他负债或递延项目

7.8

1.6

2.6

18.7

2.3

13.股东权益

2.5

6.3

-

1.2

2.3

14.或有负债

3.9

7.9

-

1.2

6.8

15.工资和福利

5.0

4.8

5.3

7.1

2.3

16.其他收入和费用项目

3.6

3.2

5.3

2.4

2.3

17.其他

2.1

-

-

1.2

2.3

错弊件数

281

63

38

85

44

 

10-8 财务报告错弊分布(按企业规模)

 

错弊占总

资产的比例

总资产规模及

全部企业

大于5000万美元

1000万美元与5000万美元之间

小于1000万美元

1.29%

0.15%

1.18%

1.99%

 

10-9 财务报告错弊分布(按性质)

错弊性质

错弊件数

占全部错弊件数比例

高估收益

144

51.2%

低估收益

102

36.3%

对收益无影响

35

12.5%

合计

281

100%

 

10-10 财务报告错弊的原因

错弊原因

比例

1.人员问题

26.3

2.没有足够的会计知识

15.0

3.判断错误

15.3

4.截止或应计错误

38.1

5.计算错误

12.5

6.不恰当的控制或复核程序

9.3

7.故意

19.2

合计

100%

*人员问题包括:人员流动,员工没有经验,工作不认真,时间压力等。

 

10-11 发现错弊的审计程序

审计程序

比例

根据以前时期的经验

10.3

与客户交谈

8.2

分析性复核

27.1

一般审计程序

2.1

详细测试:分析和复核

17.4

详细测试:获得证据

26.7

详细测试:浏览

3.2

价值估

5.0

合计

100%

 

Ham,DonnaSmieliauskas1985)以Price Waterhouse会计公司对20个公司的审计资料为对象,研究会计错弊分布特点及相关问题。这20个公司中,11个是制造业公司,4个是服务业公司,5个是商业企业。为了显示会计错弊的分布情况,他们将企业业务循环分为五类,一是存货(inventory);二是应收账款(accounts receivable);三是应付账款(accounts payable);四是采购(purchase);五是销售(sales)。根据这20个公司的审计资料,分析结果如下:

1)错弊方向(direction of errors)。错弊方向指是高估不是低估,或是分类错误(将应该属于一个账户的交易记录在另外一个账户中)。结果显示,资产和收入是高估的情况较多,而负债和费用是低估的情况较多。

2)各交易循环错弊程度(error magnitude)。按错弊的金额为标准,每个公司对五类交易循环按错弊大小排成五个等级,然后计算每个循环排名为各个等级的比例,结果显示,应收账款排名第一的比例最高,接下来是应付账款,再次是存货。

3)错弊变异性(error variability)。指每个交易循环中,错弊金额的变化情况,就就是说,是否有时金额很大,而另外一些情况下则金额又很少。错弊变异性用每个交易循环中错弊的标准差表示,然后在每个企业中,按每类错弊的标准差对错弊变异性进行排序,结果显示,各个循环的错弊变异性之间没有显著区别。

4)错弊金额分布形态(shapes of error amount distributions)。统计检验的结果符合天正态分布。

5)错弊类型(types of errors)。错弊类型指错弊的产生原因,如截止错误,计价错误,计算错误等。对于审计人员来说,不同的错误类型的意义显然是不同的。他们分别按错弊数量和错弊金额各类错弊在各个循环中的分布,结果显示,对于应收账款和应付账款来说,截止是最常见的错弊,对于存货来说,计价是最常见的错弊。

6)影响错弊的环境因素(environmental factors affecting errors)。他们检验了交易循环类型(即这五个交易循环)、企业规模和行业是否对错弊的上述特点有影响,结果显示,种类交易循环之间的错弊特点有显著差异,企业规模对错弊特点无显著影响,行业对错弊特点有显著影响。

 

二、内部控制与财务报告舞弊

许多职业规范及法案都将内部审计和外部审计作为预防和发现公司舞弊行为的措施。Uecher, Brief.Kinney1981)研究这两种控制机制的感受强度对会计报表舞弊的威慑作用(deterrent),也就是说,是否感觉到的力量超强,对会计报表舞弊的威慑作用就越大。在文献综述的基础上,Uecher, Brief.Kinney提出如下假设:假设1:感受的内部审计进攻性(aggressiveness)增加会降低公司舞弊的发生。假设2::感受的外部审计在客户中的进攻性(aggressiveness)增加会降低公司(客户)舞弊的发生。上述两个假设中的进攻性的含义如下:感受的内部审计的进攻性主要由两个方面决定,一是内部审计报告层级,报告层级超高,进攻性越强;二是审计人员的个人特点,分为强和主动与弱与被动两种情况,当审计人员的性格特点越是强和主动,内部审计的进攻性越强。对于外部审计来说,进攻性体一是体现与CEO是否直接沟通,二是体现在是否提醒CEO对会计报表的责任及提醒的措辞。

Uecher, Brief.Kinney用实验的方法检验上述两个假设。实验参与人员是管理人员培训班学员。实验任务由实验人员作为某公司CEO决定坏账损失的计提,CEO的报酬与税前利润相联系,如果按实际需要计提金额计提了坏账损失,则利润目标就完不成。对于内部审计和外部审计的进攻性强度,通过对各个进攻性维度的控制,设计了四种组合如表10-12所示。发出实验材料143份,收回104份,其中有效答案86份。根据这86份答案的数据进行统计分析的结果是两个假设均没有得到支持。

10-12 实验案例组合

项目

内部审计进攻性

外部审计

进攻性

★表示有这种组合

 

Beasley1996)研究董事会特点与财务报表舞弊的关系。Beasley界定的董事会特点包括三个方面,一是外部董事比例,二是独立董事比例,三是董事会是否设立审计委员会。关于上述三个方面与报表舞弊的关系,Beasley在文献综述的基础上,提出如下假设:假设1:与没有舞弊的公司相比,舞弊公司的董事会中外部董事的比例较低。假设2:与没有舞弊的公司相比,舞弊公司的董事会中独立董事的比例较低。假设3:与没有舞弊的公司相比,舞弊公司董事会设立审计委员会的可能性较低。

为了检验上述假设,Beasley选择19801991年期间,美国证券市场公开报道和处理的75个财务报表舞弊公司,并为每个公司配对一个具有可比性,但是没有财务报表舞弊的公司,配对的标准如下:一是证券交易(stock exchange),必须与舞弊公司在同一个证券交易所;二是企业规模(firm size),股东权益的市值相关不超过30%;三是行业(industry),根据标准行业分类体系,至少有两位数相同;四是数据的时间(time period),配对公司的数据与舞弊公司的数据要求是同一个会计期间。

Beasley的检验模型及变量设计如下:假设1的检验模型如公式(1)所示:

公式中各变量的含义及设计如下:下标符号i表示公司编号,从1150FRAUD表示公司是否有财务报表舞弊,按哑变量处理,1表示舞弊,0表示没有舞弊;%OUTSIDE表示董事会成员中不是本公司员工的人数所占的比例;GROWTH表示成长性,用前二年平均资产增长率表示;TROUBLE表示公司是否有财务困境,按哑变量处理,如果前六年中至少有三年是亏损,则取值为1,其他情况取值为0AGEPUB表示公司股票上市年数;MGTOWNBD表示管理层全部成员持股比例合计;CEOTENURE表示CEO担任董事的年数;BOSS表示CEO与董事长是否兼任,按哑变量处理,1表示兼任,0表示不兼任;BLOCKHLD表示集团投票比例。其中,GROWTHTROUBLEAGEPUBMGTOWNBDCEOTENUREBOSBLOCKHLD都是控制变量。假设2的检验模型是将公式(1)中的外部董事比例改成独立董事比例,同时增加一个控制变量,灰色董事比例。假设3的检验模型是增加是否有审计委员会这个变量,按哑变量处理,如果设立了审计委员会,则取值为,否则取值为0;同时,将外部董事比例与审计委员会的相互作用也作为一个解释变量,也就是说,将二者之乘积作为一个解释变量。

根据上述模型和设计,Beasley150个样本企业的数据进行逻辑回归分析(logit regression analysis)的结果是,假设1和假设2得到支持,假设3没有得到支持。

 

Abbott, ParkParker2000)研究审计委员会的独立性及活动情况对财务报告舞弊的影响。在文献综述的基础上,他们提出的检验模型如下:

模型中各变量的含义及设计如下:SANCTION表示公司是否因为财务报告舞弊遭受处罚,按哑变量处理,处罚的取值为1,未处罚的取值为0ACENOEMPACENOAFF表示审计委员会的独立性,前者表示审计委员会中是否有内部成员,按哑变量处理,后者表示审计委员会中是否有成员与高管层关系密切,按哑变量处理;公式中的其他变量都控制变量,%OUTSIDE表示董事中外部董事的比例,AGEPUB表示公司上市年数,BLOCK表示集团持股(5%以上)的比例合计,CEOTENURE表示CEO的董事会中的任职年数,CHAIR表示CEO与董事长是否兼任,按哑变量处理,GROETH表示舞弊前两年的资产增长速度,

MGTOWN表示董事会中的管理层成员持股比例,TROUBLE表示企业过去六年中是否经历三年以上的亏损,按哑变量处理。Abbott, ParkParker在模型中没有包括审计委员会的活动情况,在分析中将这个变量包括进去了。

他们的样本来自于1980年至1996年期间SECAAERAccounting and Auditing Enforcement Releases),共发现78个财务报告舞弊企业,按规模、行业、证券上市机构及上市时间具有可比性为标准,这每个企业配对一个控制企业,所以,样本共为156个企业,其中78个有财务报告舞弊,另外78个没有财务报告舞弊。根据样本数据,采用上述模型进行统计分析的结果是,由独立董事组成的审计委员会并且每年会议至少两次以上的,遭受舞弊财务报告的可能性少。

 

三、财务报告舞弊与审计诉讼

Stice1991)研究审计诉讼的客户因素及事务所因素。在文献综述的基础上,Stice提出如下假设:假设1:与没有针对审计诉讼的客户相比,发生审计诉讼的客户的应收账款与总资产的比率较高。假设2:与没有针对审计诉讼的客户相比,发生审计诉讼的客户的存货与总资产的比率较高。假设3:与没有针对审计诉讼的客户相比,发生审计诉讼的客户的销售变动比率较高。假设4:与没有针对审计诉讼的客户相比,发生审计诉讼的客户的财务状况较差。假设5:与没有针对审计诉讼的客户相比,发生审计诉讼的客户的资源可得性较差。假设6:与没有针对审计诉讼的客户相比,发生审计诉讼的客户的审计合约期较短。假设7:与没有审计诉讼的审计业务相比,发生审计诉讼的审计业务的审计独立性较低。假设8:与没有性审计诉讼的客户相比,发生审计诉讼的客户的非正常报酬率变动性较大。假设9:与没有发生审计诉讼的客户相比,发生审计诉讼的客户的市值较大。

Stice的检验模型如公式(1)所示,公式中各变量的含义及设计如下:SUIT表示是否有审计诉讼,按哑变量处理;A/R表示应收账款与总资产比率;INV表示存货与总资产比率;GROWTH表示销售变化比率;FC表示财务状况,按Z-score计算;NAME表示事务所类型,是否是Big Eight,按哑变量处理;TENURE表示事务所已经为客户服务年限;INDEPNT表示事务所的收入不是来自该客户的比例;MV客户的市值;VAR客户非正常报酬变动性。

 

根据上述设计,SticeWall Street Journal Index披露的19601985年期间49个公司诉审计事务所的案例为样本,并为每个公司配对两个控制对比公司,一是按上市时间配对,二是按上市时间和行业(行业分类标准前三位相同)配对,根据这些企业组成的样本,Stice进行统计分析的结果是,假设1、假设2、假设4、假设8、假设9得到支持。此外,Stice还检验了这个分析模型的预测能力。

财务报告发生了舞弊并不一定是审计人员的责任,Bonner, PalmorseYoung1998)研究财务报告舞弊类型与审计人员被起诉之间的关系。他们认为,如果财务报告中的舞弊是常见的类型或者是由虚构交易(fictitious transaction)造成的财务报告舞弊,则审计人员被起诉的可能性就大。在文献综述的基础上,Bonner, PalmorseYoung提出如下假设:假设1:与不常见的舞弊相比,如果舞弊是经常发生的类型,则审计人员被起诉的可能性大。假设2:与没有虚构交易的舞弊相比,如果舞弊中包括有虚构交易,则审计人员被起诉的可能性大。

为了确定什么样的舞弊是常见的舞弊,Bonner, PalmorseYoung在文献综述的基础上提出一个财务报告舞弊的分类体系(taxonomy),将财务报告舞弊分为12种类型,它们是:虚构收入(fictitious revenues),收入提前确认(premature revenue recognition),分类错误(misclassification),虚构资产或低估费用/负债(fictitious assets and or reductions of expenses/ liabilities),高估资产或低估费用/负债(overvalued assets and undervalued expenses/liabilities),不计或低估负债(omitted or undervalued liability),不披露或不正确披露(omitted or improper disclosure),权益舞弊(equity frauds),关联交易(related party transactions),低估收益或资产(frauds going the wrong way, i.e., those understating income and /or assets),非法活动(illegal acts),

其他(miscellaneous)。在此基础上,Bonner, PalmorseYoungSECAAERaccounting and auditing enforcement releases)进行分析,确定每个案件中的种类舞弊数量,全部案例中各类舞弊数量的多少表示其常见情况。

  Bonner, PalmorseYoung提出的检验模型如下:

  

 

模型中的变量设计如下:(1)依存变量:审计诉讼,根据是否发生审计诉讼,按哑变量处理。(2)解释变量:包括常见的舞弊数量及虚构交易两个变量,常见的舞弊数量根据对SECAAER分析,确定虚构收入、提前确认收入和高估资产/低估费用/负债为发生数量最多的舞弊,所以,这三类舞弊为常见舞弊,它们的各自的数量为解释变量;虚构交易包括虚构收入、虚构资产或低估费用/负债及虚构关联交易三种情况,按它们的合计数量计算。(3)控制变量:包括客户相关控制变量、会计公司相关控制变量和案例本身控制变量,客户特点相关控制变量:客户规模,用资产总额表示;是否是公众公司,按哑变量处理;客户是否破产,按哑变量处理;客户行业,计算机行业和金融行业最容易起诉,客户是否是这两个行业,按哑变量处理;是否是IPO,按哑变量处理。会计公司相关控制变量:是否是Big Six,按哑变量处理。案例本身的控制变量:财务报告舞弊年数;SECAAER对案例定性的严重程度,按4级量度确定。

根据上述设计,Bonner, PalmorseYoung19851992年期间SECAAER为财务报告舞弊确认材料,共发现261个公司的舞弊案例。根据这些数据进行统计分析的结果是两个假设均得到支持。

 

四、财务报告舞弊的激励因素

Beneish1999研究两个问题,一是企业进行盈利高估的激励因素,二是盈利高估被发现之后,管理层的可能处罚。Beneish1987-1993年期间SECAAERaccounting and auditing enforcement releases)中找到64个违犯GAAP进行盈余高估的企业,同时,以行业、规模及企业年龄为标准为每个企业选择一个配对企业,共128个企业组样本。

1)关于企业进行盈利高估的激励因素。Beneish在文献综述的基础上提出企业进行盈利高估的四类因素,分别是内部交易(insider trading)、报酬合约(compensation agreements)、外部融资需求(the demand for external financing)和债务合约(debt contracts),这些因素都可能激励管理层进行盈余高估。他的变量设计如下:内部交易:一是交易金额指标(INTRADE),用(NVP-NVS)/(NVP+NVS)表示,NVP表示舞弊期间购入的股票金额, NVS表示舞弊期间售出的股票金额;二是ISSUE%BYINSIDERS表示内部人士售出的股票发行比例。报酬合约:一是BONUS,表示舞弊期间是否奖励计划存在,按哑变量处理;二是SAR,表示管理层在舞弊期间是否行使购股权,按哑变量处理。外部融资:一是EXFIN表示外部筹资的需求,等于(经营活动现金流量-资本支出)/流动资产,将这个比率区分为大于-0.5与小于-0.5,按哑变量处理;二是ISSUE,表示舞弊期间是否发行过债券,按哑变量处理。债务合约:一是LEV,全部负债与总资产之比;二是TECHDEF表示舞弊期间是否有技术性失败(technical default),按哑变量处理。控制变量:一是INSIDE%表示内部人士持股占全部股份的比例;二是VPRET舞弊期间持股收益率;三是TIMEL表示上市年数;四是DA表示任意应计(discretionary accruals)程度。

2)管理层的处罚。Beneish将管理层的处罚确定为二种,一是岗位的丢失(employment losses),二是SEC直接对管理人员的处罚(penalty on manager)。

根据上述变量设计,用样本企业数据进行统计分析的结果是,第一,有舞弊发现前,管理层倾向于售出其持有的股份并且将股票形式的报酬兑现;第二,未来发现激励合约、债务合约及外部融资与盈利高估的关系;第三,盈余高估企业与配对企业之间的管理层岗位丢失没有显著差异;第四,SEC一般不直接处罚盈余高估企业的管理层。

 

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