流量变现的盈利模式范文1
关键词：股票价格；公司盈利能力；随机关系
中图分类号：F830．91文献标识码：A
文章编号：1000-176X(2008)03-0068-08
A discussion of the stochastic relation between Stock Price and earnings per share
SuPinggui
Dongbei University of Finance and Economics
AbstractBe directed at the shortcomings of the existing theoretical and positive researches on the relationship between the stock price and earnings per share，the paper discuss stochastic relation between the stock pricewith earnings per shareand their variation rateswithby viewingwithas two-dimensional stochastic vector，andwithas two-dimensional stochastic vector ，and by using the ratio of price to earnings per share as a index of valuing stocks． Under the analyses of conditional probability and conditional variance， the paper put forward a stochastic model for the first time． The model reveal the internal relation between the variation of stock price and the variation of earnings per share， and it also uncover the way and size of the influence of structural factors such as the variance of earning per share， the variance of price itself， the coefficient of the two variablesthat cause the price to vary． Beside， the model is a stock valuing model that is based on earning ability of company， so it has special meanings to china stock market， because it is irrational． It can help the investors to invest with rational sense．
Key wordsStock Price， earnings per share， stochastic relation
股票价格与上市公司盈利能力之间的关系既是一个事关虚拟资本与实体经济、股票市场与上市公司之间相互关系的重大的理论问题，也是一个涉及证券市场中股票估价与投资理念的实际问题，是证券市场研究中长盛不衰的课题之一。对于这一问题，虽然国内外许多研究分别从理论和实证分析的角度证实了：作为虚拟资本的股票，最终必然要受制于实体经济，其内在价值取决于公司未来的盈利能力，而其市场价格则要遵循“价格围绕内在价值上下波动”的价值规律；实际市场价格与公司盈利能力之间具有显著的相关关系。但是这些研究也存在着一定的局限性，主要表现在，大多数理论研究是一种确定性关系研究，这就使得这种研究的结论很难适用于存在很大不确定性的现实股票市场；而大多数实证研究本身则并不能揭示二者之间究竟存在怎样的随机关系，也不能给出二者之间明确具体的随机关系表达式，因此很难用来指导股票投资活动。有鉴于此，本文试图在考察现有有关股票价格与公司盈利关系研究的贡献及局限性的基础上，通过将公司盈利（及其增长率）与股票价格（及其变动率）看作是二维随机变量，运用概率论中的条件概率分析方法，来揭示股票价格变动率与公司盈利增长率的随机关系，建立二者之间的随机关系理论模型。此外，本文还将运用所建立的模型，对我国股票市场的市场价格与公司盈利之间的关系进行实证分析研究。
一、文献综述
到目前为止，国内外学术界对股票价格与上市公司盈利关系的研究主要集中于以下两个方面。
第一个方面是在理论上探讨股票内在价值或称理论价格与公司盈利之间的关系。这种研究主要是建立在以下观点基础之上的，即股票是权益证书，代表一定的价值，这种价值主要体现在持有人有权获取公司未来的盈利。公司未来盈利越高，股票的价值就越大。所以，股票内在价值可以用现金流贴现方法加以确定，主要包括两类现金流贴现模型：第一类是股利贴现模型，该模型将股票的内在价值看作是公司未来所有各期每股红利支付额的现值。由于未来各期分派的现金股利等于各该期的每股盈利与派息率的乘积，所以可以将股利贴现模型写成
第二类贴现模型关注的焦点不是股利，而是公司未来的盈利能力和投资机会。从公司未来盈利能力和投资机会角度看，股票的价值由两部分构成：一是在现有规模和状态下公司业务持续经营所产生的未来一系列等额现金流X1的现值X1/r；二是从下一期开始公司未来投资机会的净现值，即从下一期开始未来各期每股盈利在现有基础上增加额的现值与引起这种增加的留存收益再投资额的现值之差。所以第二类模型可以写成
上述现金流贴现分析模型的贡献在于，它深刻地揭示了公司未来盈利对股票内在价值的决定作用；建立了股票内在价值与公司未来盈利之间的确定性关系；证明了公司未来盈利是实现内源融资、扩大生产规模、进行价值创造的源泉；是进一步增加未来盈利和投资者取得更多红利的可靠来源，因此是股票价值决定的主要影响因素。其他因素如宏观、微观经济因素及公司内部管理因素，虽然也对公司股票价值有影响，但它们都是通过影响公司盈利而间接对股票价值产生影响的。
然而，这类模型也存在着一定的缺陷，主要表现在它是一种确定性关系模型。在这种确定性模型下，投资者要准确估计股票的内在价值，就必须准确地预测公司未来所有各期的每股盈利、派息率、留存比率等，而这则要求投资者对公司未来各期是否具有投资机会，是否需要减少当期红利支付额，留存部分盈余用于再投资，这些投资是否具有正的净现值，能否增加未来的盈利和红利支付额，未来各投资项目的风险有多大，相应的折现率应该为多少，都作出准确的预测。而在不确定的经济环境下，要做到这些几乎是不可能的，因此这类模型的理论意义大于实际价值，其适用性很小。
第二个方面是从实证角度对股票的市场价格与公司盈利之间的关系进行分析检验。这种研究主要是运用各种统计分析方法如回归分析法，将公司每股盈利作为解释变量，股票的市场价格作为被解释变量，利用历史数据，直接对股票的市场价格与公司盈利之间的关系进行实证分析检验。国内外许多实证研究的结果都证实，成熟市场的股票价格与公司盈利之间存在正相关关系，公司每股盈利是影响股票市场价格的重要因素。
就国外的研究来看， Ball和Brown (1968)首次发现，美国股票市场股价与公司的会计盈余具有显著的相关关系，二者的变化方向基本一致：1957―1965年间，经历正的盈余变动的股票具有正的价格变化；反之，负的盈余变动与负的价格变化相连[1]。Beaver， Clarke和Wright(1979)扩展了Ball和Brown的研究，结果显示，盈余变动对股价变化的影响远大于Ball和Brown 所估计的幅度[2]。后来的许多研究如Ohlson（1995）的研究也相继发现，股价与盈余数字有显著的相关性[3]。
就国内的研究来看，赵宇龙（1998）较早地发现中国股市会计盈余数据具有信息含量[4]。陈晓、陈小悦、刘钊（1999）对1994―1997年A股市场的研究证实，A股市场上盈余数字具有很强的信息含量[5]。陆宇峰（1999）的研究发现，A股市场上市公司的会计盈余对股价的解释力度在逐年增强，特别是在机构投资者比重增加情况下，影响股价的基本面因素日益重要[6]。陆静、孟卫东、廖刚（2002）利用1999年到2001年的数据，比较了公司每股收益和自由现金流量对股票投资收益的影响程度，证实了公司每股收益比现金流量能更精确地解释股票价格[7]。这些研究说明，随着我国股票市场日益健康，价值投资逐渐成为一种重要的投资理念，会计盈余越来越成为影响股票估价的重要因素。
上述实证研究的贡献在于，它利用公司盈利与股价变动的实际历史数据证实了市场价格与公司每股盈利之间存在着密切的相关关系，揭示了市场价格变动对公司每股盈利变动的依存关系。
然而，大多数实证研究也存在着一定的缺陷，主要表现在，这类研究并不是在深入分析公司盈利与股价这两个变量客观上存在的某种联系机制和随机关系的基础上，通过揭示和构建二者的随机关系理论模型，进一步进行实证分析检验的，而是在首先假定二者存在线性或某种非现性关系的前提下，利用历史数据来检验二者之间是否存在这种线性或非现性关系。也就是说，大多数实证研究本身并不能对二者之间的联系机制及二者之间究竟存在怎样的随机关系给出明确的理论上的阐述，也不能给出二者之间明确具体的随机关系表达式，因此很难用来指导股票投资活动。
二、股票价格与公司盈利能力之间的随机关系分析
正因为有关股票价格与公司盈利的实证研究本身并不能给出二者之间明确具体的随机关系表达式，而现金流贴现理论模型则没有考虑到随机性，是一种确定性关系模型，无法用来指导充满不确定性和随机性的现实股票市场的投资，所以有必要从不确定性角度来探讨和建立股票价格与公司盈利之间的随机关系模型。为此，本文以下部分将从随机性出发，通过将股票价格及其变动率与公司盈利及其增长率分别看作是二维随机变量和，借助于市盈率这个联系股价与公司盈利的桥梁与纽带的作用，运用条件概率来揭示股票价格变动率与公司盈利增长率的随机关系，进而建立一个反映股票市场价格随公司盈利变动而变动的随机关系模型，从而从根本上克服现金流贴现理论模型及大多数实证分析模型存在的上述问题和缺陷，为投资者提供一个基于公司基本面和盈利能力的实用的股票估价模型。
(一)作为二维随机变量的股票价格与公司盈利
尽管现金流贴现模型和实证研究分别从理论和实证角度证明了股票的价值在很大程度上取决于公司未来的盈利，但二者的关系并不像贴现模型所说的那样是一种确定性关系，而是一种不确定的随机关系。这是因为，公司赢利受宏观及微观经济环境的影响，特别是受公司内部经营管理、红利政策、投资机会、留存收益再投资的回报率等众多不确定因素的影响，存在着很大程度的随机性，是一个随机变量；同样，由于股票价格不仅受具有一定程度不确定性的每股收益的影响，而且还受股票市场本身其它一些不确定因素的影响，甚至还受投资者心理因素的影响，因此，股票价格也存在着一定程度的不确定性，也是一个随机变量。
由于公司每股收益和股票价格都是随机变量，并且后者除了受前者的影响之外，还受其他不确定性因素的影响，所以在每一个可能的公司每股收益下，股票价格都会有众多的可能取值及相应的发生概率。于是，可以将公司每股收益X和股票价格Y看作是一个二维随机变量(X,Y)。
正因为公司未来每股盈利是随机变量，股票价格也是随机变量，所以投资者无法通过准确地预测公司未来所有各期的每股盈利，依据现金流贴现模型，一次性评定一个确定的股票价值。而只能从随机性出发，通过将股票价格Y及其变动率y与公司盈利X及其增长率x分别看作是二维随机变量(X,Y)和(x,y)，根据公司盈利对股票价格的决定作用，在深入分析宏观、微观经济因素、公司成长机会以及内部管理等偶然因素变动的基础上，首先对公司下期每股盈利Xt+1及其在已知的本期每股盈利Xt基础上的增长率x=(Xt+1-Xt-Xt)/Xt的概率分布作出预期；其次要借助于联结公司盈利与股价的某种估价指标如市盈率指标，对其所估计出的每一个可能的下期每股盈利水平下，股票下期价格Yt+1及其在已知的本期股票价格Yt基础上的变动率y=(Yt+1-Yt)/Yt的条件概率分布作出预期。并且要随着时间的推移、公司经营环境的改变、投资项目的变化，不断调整他们的预期。
（二）公司盈利的概率分布及投资者对其的预期
在二维随机变量(X,Y)和(x,y)中，由于公司每股收益X及其增长率x影响着市场价格Y及其变动率y，所以为了探讨Y及y与X及x之间的随机关系，需要首先从影响因素和投资者预期的角度来研究X及x的概率分布。
从影响因素角度看，由于X是受大量相互独立的随机因素影响的随机变量，并且每一种因素在总的影响中所起的作用都很小，因此，根据概率论中的中心极限定律，这样的随机变量近似服从正态分布。
（四）股票价格变动率与公司盈利增长率的随机关系理论模型
正因为无论从影响因素角度看，还是从投资者的预期角度看，(x,y)的分布都可以近似地看作服从二维正态分布，所以我们可以在(x,y)服从二维正态分布的条件下，构建二者之间的随机关系理论模型，以便从总体上了解和掌握：当公司下期每股盈利增长率为x=xi（i=1,2,…n）时，股价变动率y的平均水平是多少？股票投资的预期差价收益率是多少？不确定性和风险有多大？特别是，当公司下期每股盈利增长率x为其所有可能增长率的平均值E(x)时，股价变动率y的总体平均水平E(y)是多少？股票投资的总体预期差价收益率是多少？不确定性和风险有多大？
在(x,y)服从二维正态分布的条件下，根据概率知识，当公司下期每股盈利增长率为x时，股票价格变动率y的条件数学期望E(y|x)的表达式为：
式（5）具有深刻的经济内涵。它表明：
①股价变动率y与每股盈利增长率x之间存在着密切的依存关系。这是因为，公司盈利不仅决定着股票的内在价值，而且还通过市盈率指标影响着市场价格，它的变动必然会引起股票的市场价格的变动。
②当每股盈利增长率为x时，它的这一增长能够引起股价发生多大幅度的上涨，一方面取决于二者之间的相关系数ρ的大小；另一方面取决于股价自身波动的不确定性σ2与每股盈利波动的不确定性σ1之间的比率σ2/σ1的大小，即取决于一个单位的每股盈利的波动能够引起股票价格发生多大幅度的波动。这是因为，股票的市场价格不仅受公司每股盈利这一随机变量影响，还受其他许多偶然因素的影响，因此，股价的变动与每股盈利的变动并不完全同步，而是表现出一定程度的独立性。这样，当一单位的每股盈利的波动能够引起股票价格发生较大幅度的波动时，即当σ2/σ1较大时，则每股盈利增长一定幅度x就能够引起股价发生较大幅度的上涨。
③当每股盈利增长率x围绕它的均值μ1上下波动(x-μ1)时，股票价格变动率y就围绕它的均值μ2上下波动ρ(σ2/σ1)(x-μ1)。
正因为式（5）明确具体地揭示了y与x之间的内在依存关系及其联系机制，反映了影响股价变动的各种随机因素的结构及各自影响作用的大小，因此，投资者可以用它来预测股票价格的变动。不过，由于股价的变动不仅受公司每股盈利变动的不确定性的影响，还受其他众多偶然因素变动的影响，所以投资者运用（5）式进行预测和决策面临着较大的不确定性，而这种不确定性则是投资者面临的投资风险之一。式（6）中的σ2y|x=D［y|x］=(1-ρ2)σ22就是衡量这种不确定性和投资风险大小的指标。它表明，股价变动的不确定性σ2y|x的大小，一方面取决于股价自身波动性σ22的大小，另一方面取决于y与x的相关系数平方ρ2的大小。股价自身的波动性σ22越大，二者的相关系数ρ越小，股价变动与每股盈利变动之间的依存关系越弱，则投资者运用上式进行预测和决策的风险就越大。
三、 随机关系模型的运用
为了运用式（5）进行预测和决策，需要估计它的各个参数μ1、μ2、σ1、σ2的具体数值。对此，可以利用股票价格变动率与每股盈利增长率的历史数据进行估计。这是因为，这两个变量的历史关系反映了历史上投资者对股价的预期是否建立在对公司盈利预期基础之上。或者反过来说，这两个变量的历史关系反映了公司盈利的变动是否改变了投资者对公司及其股票的认识和预期，从而改变了其投资决策，进而影响了股票价格和股票投资收益率。
当采用历史数据估计（5）式的参数时，它的含义就是，当公司每股盈利增长率x围绕它的历史均值μ1上下波动(x-μ1)时，股票价格变动率y就围绕它的历史均值μ2上下波动ρ(σ2/σ1)(x-μ1)。这样，如果根据历史数据对（5）式进行回归分析得出的结果显著相关，则说明公司每股盈利增长对股票价格变动具有较强的解释能力，由历史数据估计出的参数确定的模型就具有一定的参考作用，投资者就可以根据其对公司下一期每股盈利增长率的预期，运用该模型对公司股票下一期价格的变动作出预测，并将它作为投资决策的参考。
为了从实证角度研究中国股票市场上投资者对股价的预期是否建立在对公司盈利预期基础之上，考察公司盈利变动对投资者行为和投资收益率的影响，检验公司盈利变动对股票价格变动的解释能力，了解市场的成熟状况和投资者的理性程度，本文选择1994年底至2005年底上证A股指数成份股加权每股盈利及股价指数年度数据进行实证检验。为此，对原始数据进行必要的处理，对加权每股盈利年度增长率按百分比增长率x=(Xt+1-Xt)/Xt计算，对股价指数年度变动率即年度投资收益率采用对数收益率y=(Yt+1-Yt)/Yt≈ln(Yt+1/Yt)计算（见表3）。在此基础上，绘制上证A股成份股股价指数变动率与加权每股盈利变动率相互关系图1，并对式（5）进行OLS回归，结果见表4。
观察图1可以看出，上证A股指数变动率与加权每股盈利变动率总体走势基本一致。这表明随着中国股票市场逐渐向健康方向发展及投资者投资理念的日益成熟，公司盈利能力正在逐渐成为投资者投资股票时考虑的重要因素，公司盈利的变动正在成为影响股价变动的重要因素。而且可以预期，随着中国股票市场日益健康，这种情况将日益显著。
从表4的回归结果也可以看出，0．0806的P值表明，回归系数在8%的显著性水平上统计显著，所以可以在该显著性水平上拒绝回归系数为0的原假设，而接受回归系数不为0的备择假设。这说明上证A股加权每股盈利的变动是引起股价指数变动的重要原因，模型具有一定的有效性。而R2=0．274205则表明，式（5）中-μ2的变动中只有27%能够被(x-μ1)的变动所解释，模型的拟合效果并不理想。这说明，从以往情况看，公司盈利能力虽然是投资者投资股票时考虑的因素之一，但政策变动、投机炒作、股票操纵以及公司盈利信息披露不及时不充分，散户投资者脱离公司基本面跟风投资等，也是造成中国股票市场价格剧烈波动的重要原因。因此，加强股票市场制度建设，打击股票操纵，完善信息披露制度，引导投资者理性投资，是今后中国股票市场建设的重要内容。相信随着中国股市逐渐走向健康和成熟，本文所提出的基于公司基本面和盈利能力分析的股票估价模型的实用性将逐步提高。
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流量变现的盈利模式范文2
［关键词］盈余重述；真实活动操控；经营活动现金流；盈余管理；高报盈余；重述公司
一、 引言
作为典型的财务报告失败，盈余重述降低了投资者信心，也影响了资本市场效率，并且已引起世界各国投资者、财务分析师、证券市场监管机构、科研机构等的广泛关注。他们关注的焦点在于盈余重述为什么会发生以及如何有效减少盈余重述。已有的研究发现，会计准则与会计交易的复杂性、会计制度理解上的偏差以及管理层的盈余操纵或造假行为都是引发盈余重述的潜在原因。大多数学者将盈余重述归因为公司有意的盈余管理，即错误的财务报告是管理层有意操纵的结果，其目的是为了让投资者相信公司已达到相关的盈余基准。我国目前鲜有系统研究盈余重述原因的相关文献，对重述公司是否存在盈余管理行为尚无定论。本文将就此展开深入分析，探讨我国上市公司盈余重述的深层次原因。
现有学者主要通过衡量应计项目验证盈余管理，操纵盈余的公司往往具有较高的应计水平和操控性应计。近年来的研究表明，应计项目并不是盈余管理的首要方式，管理层更加偏好利用交易操纵盈余，即便这种真实盈余活动会损害公司价值［1］。一方面，真实活动盈余管理通过改变公司正常生产经营过程以实现财务报告目标，具有较强的隐蔽性；另一方面，会计准则弹性空间的日益收紧使得应计操控程度有限，因而越来越多的管理者转而通过真实操控达到目的。鉴于上述原因，本文拓宽了现有的研究思路，通过衡量真实活动检验重述公司是否存在盈余操纵行为，以期能丰富该领域的研究成果。
二、 理论分析与研究假设
会计信息的首要特征是可靠性，有效的信息披露可以强化资本市场对公司管理层的约束，同时发挥市场优化资源配置的作用。然而，日益泛滥的财务重述却对会计信息的可靠性和有效性提出了挑战。财务重述源于之前年报的误述，而财务报告之所以会误报，与管理层的盈余管理动机存在很大的关系。学者们倾向于从会计盈余数据的契约安排（管理报酬契约、债务契约）动机、政治成本动机和资本市场动机角度研究盈余管理［2］。已有的研究表明，上市公司误述财务报告的动机主要是为了避免亏损，进而保持盈余的增长，迎合财务分析师的预期以及证券监管机构的监管政策。通过分析财务重述公司的应计盈余，学者们发现，资本市场压力是激发公司采纳激进会计政策的主要因素。重述公司在财务报告发生错误的年度绩效普遍较差，这表明管理层试图掩盖盈余下降，存在机会主义行为［3］。财务重述的首要动机是以较低的成本吸引外部融资，保持正的盈余连续增长和正的盈余意外，以达到财务分析师的盈余预测［4］。此外，债务契约及高管层的激励补偿计划也提高了财务报表误述的可能性［56］。
中国特有的制度环境下，会计盈余总是与权益融资和上市资格等相关联，公司无论是上市、摘帽、配股还是增发均需满足一定的盈余基准，而以会计指标衡量的经营绩效对公司高管层的个人报酬和职业生涯有显著的影响［7］。在公司发生亏损或盈利不佳时，出于职位安全的考虑，经理人员便会更多地利用高报错误来进行盈余管理，高报盈余的会计差错是管理层进行盈余管理的一种手段［8］。从这个层面来说，盈余重述公司被重述年度指财务报告发生错报的年度。不是所有的错报都会引起重述，当误述被发现并修正时会造成重述。存在显著的盈余管理动机。Wu Min（吴民）的一项研究发现，在中国，重述公司管理盈余并非出于融资的考虑，而是为了避免亏损以便在资本市场生存［9］。另外，中国有着不同于西方的股权结构，问题主要是控股股东与中小股东的利益冲突，控股股东可能为了自利动机而侵犯小股东利益，并通过操控财务报告内容掩盖事实或隐藏不利消息［10］。因此，控股股东会通过盈余管理活动改变公司的财务报告，以误导投资人或影响公司契约。
上市公司主要利用两种方式操控盈余：应计项目和真实活动盈余管理。应计项目操控通过会计政策选择、会计估计变更等会计方法（例如少提坏账费用、推迟摊销费用等等）来管理盈余，成本较小，易被公司管理层采用。近年来，为了应对接连出现的财务舞弊事件，监管部门逐渐收紧了会计准则的弹性空间，再加上应计项目的回转特性会限制其以后期间的调整空间，这使得交易操控或利用真实经济活动操控成为管理层的首选。事实上，真实活动盈余管理的存在一定程度上抵消了会计准则收紧对盈余质量的正向影响［11］。真实活动操控虽然基于真实交易，但其实现的盈余不具有持续性，长远来看降低了盈余质量。另外，出于操纵目的，仅仅为实现特定财务报告目标而构造的交易往往缺乏合理的商业目的和必要的经济实质，其隐蔽性较强，危害更大。公司主要通过融资活动操控、经营活动操控和投资活动操控进行盈余管理。经营活动操控对公司价值影响最大，因此本文主要研究公司利用经营活动操控的盈余管理行为。
经营活动包括采购、生产、销售、研发等营业活动。研究表明，公司确实通过降低研发开支、扩大生产和利用价格折扣等真实活动的操控方式来管理盈余，以达到相关的盈余基准，即通过对销售活动、存货管理、研发开支、销售与管理费用的操纵进行盈余管理［1213］。借鉴Roychowdhury（罗伊乔达）的方法，本文用销售操控、费用操控和生产操控度量真实活动操控行为，检验公司现金流、操控性费用与生产成本是否存在异常行为［12］。为了研究方便，本文选择高报盈余指以前年度财务报告会计收益高报，重述公告中调低之前年度的会计收益。的重述公司作为研究样本，这主要是因为高报公司更具代表性。本文统计的682个盈余重述样本中，高报盈余的公司占到了73%。此外，高报收益意味着公司会计政策较为激进、管理层存在机会主义行为和运营问题，投资者对收益下调的重述反应更为强烈，研究该类样本更有意义［3］。
对高报盈余的重述公司来说，在财务报告误述年度，为了提高短期收益，达到财务分析师的盈余预测或相关的监管基准，经理人员会通过加速销售来提高短期盈余，即通过降价、提供价格折扣、宽松的信用条件等促销方式提高销售收入，以过于优惠的折扣刺激消费者提前购买产品，上述活动被称为销售操控。销售操控有可能透支公司未来的销售增长，降低公司盈利能力，而过于宽松的信用条件则会产生过多的坏账，影响公司的正常运营。因此，虽然销售操控提高了当前的销售收入，但收入多为应收款项，并未带来公司现金流的实质增加，公司每元销售所带来的经营现金流反而会减少，经营活动现金流往往较低。基于此，本文提出以下假设。
假设1：与非重述公司相比指的是未发生盈余重述的公司，可能存在其他重述行为。，高报盈余的重述公司在被重述年度具有较低的经营现金流。
除了对销售进行操纵外，公司还可能通过发货控制或刻意削减研发开支的方法达到盈利目标，即使这种做法会损害公司股东的长期利益。在能力范围内，管理层会同时减少销售和管理费用等可操控费用，如不必要的广告、日常开支，以维持正的盈余意外或盈余增长趋势。上述活动为费用操控，因此如果公司对费用进行了操控，那么其操控性费用往往较低。除了对销售和费用进行操控外，管理层还可能通过大量生产的方法降低产品单位成本，进而降低销售成本，以提高销售利润。过量生产往往造成供过于求，增加公司的存货积压，损害公司未来的盈利能力，但它通过规模效应降低了单位产品成本，短期内提高了公司盈余，因而易被激进的管理层所采用。对于利用费用操控和生产操控管理盈余的公司来说，其操控性费用往往较低，而生产成本较高。鉴于此，本文提出以下假设。
假设2：与非重述公司相比，高报盈余的重述公司在被重述年度具有较低的操控性费用。
假设3：与非重述公司相比，高报盈余的重述公司在被重述年度具有较高的生产成本。
三、 研究设计
1. 样本与数据
本文选择沪深两市1999年—2009年这11年间调低之前年度盈余并重述公告的公司作为研究样本，由于重述是对之前会计年报进行修正，最后得到的被重述区间为1998年—2008年。选择1999年为起点是因为该年会计差错概念及相关的规范首次被提出。重述公告来自上海证券交易所和深圳证券交易所网站以及中国资讯网的上市公司文献库，通过检索涉及年度的所有上市公司临时公告中标题包含“补充”或“更正”字样的公告获得。为了更真实地反映公司的实际情况，本研究排除了因校对、排版、串行、数据遗漏、填列错误等引起的重述。考虑到金融行业的特殊性，研究中剔除了金融行业样本。我们共获得有效样本495个，同时获得非重述公司样本12269个。研究所用其他财务数据来自RESSET金融研究数据库。
2. 变量度量与研究模型
（1） 真实活动盈余管理的度量
借鉴Roychowdhury(罗伊乔达)和Cohen(科恩)的方法，我们用三个变量度量真实活动操控水平：经营现金流的异常水平、异常操控性费用、异常生产成本［1213］。本文首先用以下模型分行业分年度估计正常水平的经营现金流、操控性费用和生产成本：
式中i表示公司，t表示财务报告发生错误的年份（即被重述年份）。CFO为经营活动现金流，Assetst-1为年初总资产；REV为当期营业收入；ΔREV为营业收入变动；DISX表示操控性费用，为广告费与研发支出之和，本文以营业费用与管理费用之和来衡量；REVt-1为上年收入；PROD代表生产成本，为销售成本与存货变化之和；ΔREVt-1为上年营业收入变动。以上变量均可以用年初总资产进行调整。
异常经营现金流RCFO为经营现金流实际值与用模型（1）估计出的系数计算出的正常现金流水平的差异，即：
RCFOit=(CFOit/Assetsit-1)-k＾1(1/Assetsit-1)+k＾2(REVit/Assetsit-1)+
k＾3(ΔREVit/Assetsit-1)(4)
同理，异常操控性费用RDISX为操控性费用实际值与用模型（2）估计出的系数计算出的正常操控性费用的差异，即：
RDISXit=(DISXit/Assetsit-1)-k＾1(1/Assetsit-1)+k＾2(REVit-1/Assetsit-1)(5)
异常生产成本RPROD为生产成本实际值与用模型（3）估计出的系数计算出的正常水平生产成本的差异，即：
RPRODit=(PRODit/Assetsit-1)-k＾1(1/Assetsit-1)+k＾2(REVit/Assetsit-1)
+k＾3(ΔREVit/Assetsit-1)+k＾4(ΔREVit-1/Assetsit-1)(6)
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（2） 研究模型
为了验证文中假设，我们建立了以下模型验证重述公司的真实活动盈余管理行为。
RMit=β0+β1MISit+β2LEVit-1+β3ln(Assetsit-1)+β4ROAit+β5GROWit+εit(7)
式中，RM代表公司真实活动盈余管理程度，分别用异常经营活动现金流RCFO、异常操控费用RDISX和异常生产成本RPROD衡量。异常现金流与异常操控费用方向相同，数额越小表示公司真实活动盈余管理程度越高；异常生产成本与异常现金流方向相反，数额越大表示公司真实活动操控程度越高。MIS为虚拟变量，如果公司t年度财务报告盈余被高报且在之后年度被重述本文研究的是发生重述的样本，对于财务报告存在错误但未被发现或未被重述的样本不予考虑。，则取1，反之取0。
已有的研究表明，公司规模过小或过大、财务状况较差、负债水平高、成长性高的公司易进行盈余管理，以达到盈利目标或筹集发展所需资金［1416］。因此，模型中引入了以下控制变量：公司负债水平，以滞后一期的资产负债率（LEVit-1）表示；公司规模（lnAssetsit-1），以期初总资产的对数表示；盈利水平，以资产回报率（ROA）来衡量；成长状况（GROW），以营业收入三年的平均增长率度量。
四、 实证结果
1. 描述性统计及均值T检验
表1为样本的描述性统计与均值T检验结果（见下页）。我们可以看到，重述公司的经营活动现金流、操控性费用与生产成本均值均低于非重述公司，且存在显著差异（t值分别为-5.332、-6.995、-5.26）。但经资产调节后三个变量均没有通过显著性检验。因变量中，只有异常生产成本通过了T检验，这说明重述公司的生产成本显著高于非重述公司，重述公司可能在被重述年度通过过量生产提高了当期盈余。异常现金流和异常操控费用不存在显著差异，更进一步的结果需要通过回归分析来验证。从控制变量来看，表示盈利状况的资产净利率通过了T检验，这表明与非重述公司相比，高报盈余的重述公司财务状况不佳，盈利性较差。
为5%水平上显著；***为1%水平上显著(均为双尾检验)。下表同。
2. 变量相关性检验
表2为变量间的Pearson相关系数。从表中我们可以看到，异常现金流与误述变量MIS显著负相关（相关系数为-0.021），异常生产成本RPROD与误述变量MIS显著正相关（相关系数为0.048），与我们预期假设一致，这说明高报盈余的重述公司在被重述年度经营活动现金流水平较低，生产成本较高。异常操控性费用与误述变量不存在显著相关性，这与假设不一致。异常现金流与异常生产成本间相关系数为0.310，相关性较强，这与Roychowdhury(罗伊乔达)的结论是一致的，即能够导致高生产成本的经济活动同时会造成异常低的现金流。异常生产成本与异常操控费用系数显著为负，说明公司大量生产的同时会减少管理费用和销售费用以提高盈余。从自变量与控制变量的相关系数来看，资产净利率ROA与误述变量MIS显著负相关，资产负债率与误述变量显著正相关，资产变量与成长状况GROW和负债水平变量均存在显著相关关系，但相关系数不高，不存在严重的多重共线性问题。
以异常经营现金流、异常操控性费用和异常生产成本为因变量，我们对模型（7）进行了回归分析，结果如表3所示。从表中我们可以看到，误述变量MIS的回归系数为-0.031，且在5%的水平上通过了显著性检验（t值为-2.336），假设1得到验证。这说明髙报盈余的重述公司异常现金流水平较低，公司确实利用销售操控调高了报告期盈余。误述变量同时通过了因变量为异常生产成本的回归检验，回归系数为0.231，t值为4.402，且在1%的水平上显著，假设3也得到验证。这说明高报盈余的重述公司异常生产成本较高，公司通过大量生产，降低单位产品成本，从而提高了当前盈余。以异常操控费用为因变量的模型回归系数与预期方向相反，没有通过显著性检验，这说明高报盈余的重述公司较少通过削减操控费用来提高当期盈余，假设2没有得到验证。
从控制变量的回归结果来看，资产规模变量通过了异常现金流为因变量的模型的检验，这说明规模小的公司经营现金流水平较低，可能通过销售操控调整盈余；表示财务状况的变量ROA和表示负债水平的变量LEV在异常操控性费用为因变量的模型中得到验证，这说明盈利状况较好、财务杠杆率较高的公司操控性费用较少；以异常生产成本为因变量的模型中，表示盈利状况、负债水平和资产规模的变量回归系数均显著，这说明财务状况不佳、负债水平较高、规模较大的公司异常生产成本较高，存在利用生产操控进行盈余管理的情况。
4. 稳健性检验
为了消除极端样本对结论的影响，本文将已承认或被监管部门发现存在严重盈余操纵行为的82家公司去掉后重新进行回归分析。结果显示，误述变量在因变量为异常经营现金流的模型中回归系数为-0.035，且通过了5%的显著性检验（t值为-2.417）；在因变量为异常生产成本的回归模型中系数为0.226，且在1%的水平上显著（t值为3.939）。没有通过因变量为异常操控费用的回归检验，说明高报盈余的重述公司利用销售操控和生产操控调高了盈余，真实盈余管理程度较高。假设1与假设3得到验证，实证结果稳健性较强。
为了提高结论的可靠性，本文同时研究了公司利用应计项目操控盈余的情况。操控性应计的衡量借鉴Jones的模型［17］，即
TAit/Assetsit-1=β0+β1(1/Assetsit-1)+β2(ΔREVit-ΔARit)/Assetsit-1+β3(PPEit/Assetsit-1)+β4(ROAit-1/Assetsit-1)+εit(8)
式中ΔAR为应收账款变动，PPE为固定资产原值，ε代表操控性应计，即DA。
表4盈余管理变量间相关系数
变量ACFOAPRODADISXDAACFO1APROD0.310**1ADISX0.141**-0.067**1DA-0.533**0.290**-0.218**1通过检验操控性应计与真实盈余管理变量的相关系数（见表4），我们发现变量DA与ACFO显著负相关，与APROD正相关，与ADISX呈显著负相关关系。这说明操控性应计水平高的公司异常现金流较低，生产成本高且操控性费用水平较低，公司同时利用了应计项目与真实活动两种方法操控盈余。
以DA为因变量的回归结果显示，误述变量回归系数为0.027，且在1%的水平上显著（见表5），这说明高报盈余的重述公司操控性应计水平较高。公司同时利用了应计项目和真实活动盈余管理两种方法操纵盈余。可见，重述公司为达到盈余目标，不仅利用会计政策的弹性空间调整盈余，同时还利用真实经济活动进行盈余操控。
表5应计基础上的回归分析
变量(Constant)MISROAGROWLEVt-1ln(Assetst-1)系数-0.5360.0270.561-0.0150.0020.025t-15.045***2.995***36.819***-1.748*0.85814.899***Adj.R20.111F值318.604***五、 结论
以高报盈余的重述公司为研究样本，以经营活动现金流量、生产成本和操控性费用作为衡量真实盈余管理的变量，本文研究了盈余重述与真实活动操控的关系。结果表明，与非重述公司相比，重述公司在被重述年度经营现金流较低，生产成本较高，说明高报盈余的重述公司通过销售操控、生产操控调高了报告期收益，重述公司确实存在利用真实经济活动操纵盈余的行为。因此，监管部门应高度关注上市公司的重述行为，加强信息披露监管。
本文检验了重述公司的真实活动操控行为，弥补了已有文献主要研究应计项目盈余管理的不足。本文的不足之处在于仅分析了高报盈余重述公司的操控行为，未考虑低报盈余重述公司是否存在利用盈余管理平滑收益的现象。为了研究方便，本文所选的对照样本（即非重述公司）可能存在其他重述行为（如对资产负债表项目、现金流量表项目、关联关系等重述），这影响了结论的精确性。此外，本文仅考虑了被重述年度的盈余管理行为，研究区间较短，事实上公司操控盈余往往不是短期行为，被重述年度及之前几年均可能存在盈余调整行为。因此，如何克服上述局限性将成为本文进一步研究的方向。
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流量变现的盈利模式范文3
根据我们的统计，2003―2011年间，我国剔除金融类的全部A股上市公司中银行借款占总债务的比率平均超过40%，占总资产的比率超过25%。由此可见，虽然存在资本市场这一直接融资途径，国内上市公司仍离不开贷款融资。
贷款融资的普遍存在使信用风险成为银行面临的重大课题。党的十八大新闻中心曾就“中国银行改革与科学发展”主题举行集体采访，对银行信用风险的控制给予高度关注。2004年之前，我国商业银行的不良贷款率就曾一直居高不下，虽然之后政府的一系列救助行动和银监会的成立有效改善了这一现象，但不良贷款率在2012年又有上弹趋势，因此从源头上真正提高银行资产质量迫在眉睫。在这一过程中，贷款提供决策和贷后持续监控都是至关重要的环节。银行决策在很大程度上依赖于会计信息，企业作为信息供应方，出于自利目的可能会对会计信息进行修饰以迎合银行需求。如果企业围绕借款过程的盈余管理确实存在，它将进一步提高银行监控的难度，银行方面应当对此予以高度重视，而企业盈余管理的表现形式也将为银行制定应对措施提供借鉴。另一方面，银行作为企业外部治理的重要组成部分，其监管力度的加强对提高企业财务信息质量和维护资本市场秩序都有重大作用。本文的贡献即在于使用噪音较小的分布检验法，对企业基于银行借款动机的盈余管理进行研究，揭示企业是否围绕借款过程进行了盈余管理及其表现形式，并计算盈余管理频率。研究发现：企业在借款过程中普遍进行了避免亏损而非避免净利润下降的盈余管理，这可能暗示银行在放贷过程中出于信息成本的考虑仅对企业是否盈利进行了考察，而忽视了对盈利趋势等其他维度的关注。企业的盈余管理行为会对银行造成误导，降低信贷资产的质量，提高潜在的信用风险。银行应当采取适当方法予以识别。该结论为银行改进监管政策、优化信贷资产的配置和降低信用风险指明了方向，同时为提高企业会计信息质量和完善公司治理提供了支持。
一、相关文献综述
（一） 企业的盈余管理动机
盈余管理动机主要有以下几种：资本市场动机、人竞争动机、政治成本动机和契约动机。债务契约动机是契约动机中非常重要的一种。学者们认为，债务契约签订之前，银行会对企业进行审查。Fraser and Gup指出，银行会基于企业的财务状况、抵押担保及盈利情况等决定贷款的发放[1]。因此，企业为了
获得更好的贷款条件，往往会粉饰其业绩。Beneish and Press提出，违反债务契约的后果对企业非常不利，它可能导致银行提高利率水平、要求提前偿还借款或者拟订更加严格的限制性条款[2]。因此，债务契约签订后，企业仍然有动机进行盈余管理，以使银行相信其有足够能力履行契约。
国内关于盈余管理动机的研究多聚焦于资本市场动机。陆正飞和魏涛对我国1998―2001年间上市公司首次配股后的会计业绩进行研究，发现配股公司在配股前存在盈余管理行为[3]。陈祥有和万寿义以2001―2007年在我国沪深两市上市的422家IPO公司为样本，证实公司在IPO前普遍存在正向盈余管理行为[4]。在契约动机方面，雷强从单阶段和无限重复博弈的角度开展研究，指出在现有体制下，上市公司基于借款动机的盈余管理行为不可避免，它的存在是博弈均衡的必然结果[5]。刘芹以我国2007―2009年A股上市公司银行借款的数据为样本，发现银行债务契约促进了债务人的盈余管理行为[6]。
（二） 银行的监管依据和监管优势
信用风险是银行面临的主要风险，它在很大程度上取决于借款人的偿债能力和盈利能力。所以，银行需要对借款企业开展审查。Treacy and Carey的研究表明，银行会综合采用定性和定量指标评估信用风险[7]。饶艳超和胡奕明研究发现，银行在授信时对长短期借款、主营业务收入、资产负债率和流动比率等财务信息高度重视[8]。会计盈余作为最直观反映企业一定时期内经营成果的指标之一，其具有较高的信息含量已经得到广泛认可。在很大程度上，会计盈余已经成为银行在贷款发放前后对企业进行审查与监控的重要依据。
Fama发现，相对于个人贷款者和其他中介机构，银行具备一定的监管优势[9]。Diamond认为银行在获取和处理借款人的私人信息方面具有相对更低的成本[10]。另外，银行还具有监管的规模经济效应和获取私人信息的优势。由于企业通常在银行开户，并经常性地进行存贷款活动，因而银行能够在长期的合作关系中，深入了解企业的资信状况和财务状况，从而具备监管优势，Aintablian and Roberts的研究就证实了这一点[11]。
（三） 盈余管理的计量方法
现有的盈余管理计量方法主要有三种类型，包括应计利润分离法、具体项目法和分布检验法。应计利润分离法又包括截面Jones模型、修正Jones模型和行业模型等。目前国内使用频率最高的是应计利润分离法。如何小杨使用修正Jones模型计量盈余管理程度，研究其与企业债务期限结构之间的关系[12]；方红星和金玉娜使用扩展Jones模型计量盈余管理，研究高质量内部控制对盈余管理的影响[13]等。具体项目法被广泛应用于银行业的盈余管理研究，如李雯和徐焕章通过贷款损失准备建立计算模型，检测我国上市商业银行的盈余管理行为[14]。分布检验法的使用相对较少，多被用于检测基于配股动机的盈余管理。如陈小悦等运用分布检验法，发现上市公司为取得配股资格会进行盈余管理[15]。
综上可知，当前我国对于盈余管理动机的研究大多仍局限在资本市场，在为数不多的研究债务契约与盈余管理关系的文献中，债务契约动机的揭示都很含蓄，并且没有深入探究企业盈余管理的表现形式和频率。另外，在研究方法上，主要集中于应计利润分离法中的Jones模型。但这一方法存在的缺陷也比较明显，即噪音较大。分布检验法可以不用估计充满噪音的操纵性应计，仅通过检验分布函数在阈值处的不连续性即可判断盈余管理是否存在，因此非常适用于临界点现象的盈余管理研究。但是分布检验法存在一个主要缺点，即不能直接计量盈余管理程度，这可能是其应用并不广泛的原因。由于本文关注的是存在阈值点又无需精确计量盈余管理的债务契约动机，因此我们选择使用噪音较小的分布检验法展开研究，并进一步考察企业盈余管理的形式和频率，以期丰富现有的盈余管理文献。
二、研究设计
（一） 研究假设
依据前人的研究成果，我们认为银行会参考企业的会计信息对其进行信贷评估，并且参照点为零盈余（或零盈余增长）点。这一推测可以用两个理论来解释：交易成本理论和前景理论。
交易成本理论认为，企业的契约往往以会计盈余作为签约基础和评估履行情况的依据。具体到企业借款融资的情况，会计盈余会对银行是否为企业提供贷款和贷后的持续监控产生影响。盈利企业相较亏损企业来说，面临破产或延期偿债的可能性更小；而报告盈余上升通常意味着企业的盈利趋势良好，更能取得银行的信任。另外，虽然已有的研究表明，银行与个人贷款者和其他中介机构相比，更易获取企业私人信息，但在我国这样的经济转型国家，信息不对称现象较为严重，收集、储存和处理信息的成本依然很高。当信贷评估成本过高时，银行可能简单地以零盈余（或零盈余增长）作为判断“问题企业”的信号，这样一来，亏损企业或者盈余下降企业将面临更高的交易成本，出于自利的目的，企业将有强烈的盈余管理动机。
前景理论认为，个体的价值函数呈“S”型，表现为有正增量时为凹，有负增量时为凸，即人们在盈余（或盈余增量）高于某一阈值的情况下为风险厌恶者，而在低于这一阈值时表现为风险追求者。银行为企业提供贷款并且希望得到及时的利息偿付，由于利息费用是在盈余之前扣除，如果企业没有正盈余，银行就会认为企业缺乏足够的支付固定求偿权的能力。如果企业报告盈余下降，则意味着盈利状况的恶化，可能导致企业偿债能力降低，这也会引起银行方面的警觉，给企业带来不利影响。因此，零盈余（或零盈余增长）点是我们研究中合适的阈值点。
基于以上理论，当企业意识到会计盈余在银行信贷评估过程中的重要性时，将有动机进行盈余管理；贷款发放之后，由于银行仍会依据盈余信息对企业进行持续监控，为避免技术性违约甚至丧失控制权，企业依然有动机进行盈余管理。其盈余管理的形式可能为：（1）制造正盈余（即避免亏损）；（2）制造盈余上升的趋势（即避免盈余下降）。据此，我们提出以下两个假设：
H1：企业在银行借款融资过程中，进行了避免亏损的盈余管理。
H2：企业在银行借款融资过程中，进行了避免盈余下降的盈余管理。
（二） 研究方法
将分布检验法运用于盈余管理的检测，最早由Burgstahler and Dichev提出。他们认为，在不存在盈余管理的情况下，盈余分布函数是连续的[16]。当阈值处存在盈余管理时，盈余分布直方图中阈值左侧相邻区间内的公司数目将异常地少，而阈值右侧相邻区间的公司数目将异常地多，从而造成阈值处的盈余分布函数不连续。因此判断在阈值处是否存在盈余管理就转化为判断盈余分布函数是否连续。本文将借鉴这一方法展开研究，具体分为以下三步。
1. 确定分布检验的区间宽度
假设公司有可能在0点处进行盈余管理，我们需要以0为起点将盈余分布函数划分为若干个区间（阈值右侧区间向外依次计为1、2、……、n，左侧区间向外依次计为?1、?2、……、?n）。在分布区间宽度的确定上，借鉴Goncharov and Zimmermann（2007）[17]的方法，即区间宽度H=2（IQR）N?1/3。其中，IQR为盈余（盈余增量）的四分位距，N为观测点的个数。
2. 计算检验统计量
判断盈余分布函数在阈值处不光滑的统计量为τ=（na?ne）/δ，其中na为某区间的实际观测点数量，ne为该区间的预期观测点数量，它等于该区间左右两个相邻区间实际观测点数量的平均值，δ为该区间实际观测点与预期观测点数量的标准差，其计算公式为δ=[NPi（1?Pi）+0.25N（Pi?1+Pi+1）（1?Pi?1?Pi+1）]1/2，其中，Pi为落入第i个区间的观测点比例。在不存在盈余管理的情况下，τ服从标准正态分布。如果τ显著异于零，则证明公司在阈值处进行了盈余管理。但是，如前所述，上市公司存在多种盈余管理动机，如为满足配股条件和避免特殊处理等，这些动机都可能导致公司围绕零点进行盈余管理。由于本文研究的是公司在银行借款融资中的盈余管理，因此需要消除这些噪音，将借款融资动机从中分离出来。
3. 子样本的比较
为了检验公司为借款进行的盈余管理，我们将观测点分为两个子样本。一个是银行借款大于中位数的子样本（样本A），一个是银行借款小于或等于中位数的样本（样本B）。由于样本A比B获得了更多的银行借款，因此它们将更有可能进行避免亏损（或避免盈余下降）的盈余管理。为了检验两个子样本之间差异的显著性，我们构造了统计量z。z=[（na，A?ne，A）?（na，B?ne，B）]/ [+]1/2，其中，na，A 和na，B 分别为两个子样本区间的实际观测点数量，ne，A 和ne，B分别为两个子样本区间的预期观测点数量，δA和δB分别为A、B样本组的标准差。如果z统计量显著小于零，则可证明上市公司在银行借款融资中进行了盈余管理。
（三） 变量设计
银行在给企业发放贷款之前，会依据会计盈余对企业进行信贷评估；而在贷款发放之后，也会对企业盈余状况持续追踪。在变化迅速的经济形势下，银行往往更关注企业的当期盈余，这使得贷款与当期（而非滞后一期）盈余相关性更强（Goncharov and Zimmermann，2007）[17]。因此我们在进行分布检验时均选择当期盈余指标。由于要考察企业为获得借款可能采取的盈余管理形式，我们使用以下两组变量：银行借款与当期盈余（甲变量组），银行借款与当期盈余增量（乙变量组）。其中，银行借款为“短期借款”、“一年内到期的非流动负债”和“长期借款”三项之和，当期盈余为利润表的“净利润”项目，当期盈余增量为本年“净利润”项目与上年“净利润”的差额。各变量均除以上年末总资产予以标准化。
（四） 样本选择
本文的研究样本包括2003―2011年间在我国沪深两市上市的A股非金融类公司，数据来自CSMAR数据库和WIND数据库。由于本文研究的是企业围绕借款融资的盈余管理行为，为尽可能消除其他“噪音”的影响，提高研究的有效性，进一步按照以下原则筛选样本：① 剔除ST、*ST公司；② 剔除有配股、增发的公司；③ 剔除研究期内相关数据缺失的公司；④剔除当年新上市的公司；⑤ 剔除样本中的极端值。最终确定的研究样本中，甲变量组有10 756个公司年度观测点，乙变量组有10 709个公司年度观测点。各年的样本分布见表1。
三、分布检验结果
（一） 描述性统计
分布检验的描述性统计结果如表2所示。可以看出，两组中各变量的均值和中位数都比较接近，说明分布基本对称。银行借款平均达到上年末总资产的25%以上，但标准差较大，表明不同企业获得银行借款的差异较大。当期盈余和盈余增量的均值均大于0，说明企业平均报告盈余为正，且较上年有上升趋势。
（二） 分布检验
根据样本，我们计算出甲变量组的分布区间宽度为0.005，乙变量组分布区间宽度为0.002 5。将各变量组均划分为80个区间，从小到大分别命名为?40、?39、……、?2、?1、1、2、……、39和40。这样，?1在甲变量组表示净利润为[?0.005，0），在乙变量组表示净利润增量为[?0.002 5，0），依此类推，?40表示净利润为（?∞，?0.195）（或净利润增量为（?∞。?0.097 5）），40表示净利润为[0.195， +∞）（或净利润增量为[0.097 5， +∞））。本文假设公司在零点附近进行盈余管理，如果这一假设成立，分布图将在?1区间显示出观测点异常少或在1区间显示观测点异常多，因此只需要检测其中一个区间就可以判别盈余管理是否存在。在本文中，我们选择检测?1区间。
1. 甲变量组分布检验
（1）子样本A分布检验。甲变量组中A样本的盈余分布直方图如图1所示。
可以看出，在阈值左侧的?1区间，观测点数目极少（28个，占A样本全部观测点的0.52%）；在阈值右侧的1区间，观测点数目极多（362个，占A样本全部观测点的6.73%）。经计算，τ?1=?15.323，p
（2）子样本B分布检验。甲变量组中B样本的盈余分布直方图如图2所示。
可以看出，在阈值左侧的?1区间，观测点数目极少（16个，占B样本全部观测点的0.30%）；在阈值右侧的1区间，观测点数目极多（195个，占B样本全部观测点的3.63%）。经计算，τ?1=?11.006 5，p
（3）差异性检验。根据前面构造的z统计量，我们对A、B样本组之间的差异进行检验。计算得到z值为?5.625 41，p
表1 分布检验年度样本数
年份 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 合计
甲变量组 913 989 1 058 992 1 010 1 209 1 283 1 454 1 848 10 756
乙变量组 909 985 1 054 986 1 003 1 202 1 274 1 451 1 845 10 709
表2 分布检验描述性统计
甲变量组 乙变量组
银行借款 当期盈余 银行借款 当期盈余增量
观测点数量 10 756 10 756 10 709 10 709
均值 0.255 0.051 0.255 0.007
标准差 0.213 0.064 0.212 0.050
最大值 3.700 0.573 3.700 0.388
最小值 0 ?0.328 0 ?0.337
中位数 0.234 0.041 0.234 0.005
图1 甲变量组A样本盈余分布直方图
图2 甲变量组B样本盈余分布直方图
中位数的公司，可以证明企业在银行借款融资中进行了避免亏损的盈余管理。
2. 乙变量组的分布检验
同前所述，我们对乙变量组的A、B子样本分别进行分布检验。发现在A样本（N=5 355）中，?1区间的公司数为284，占全部观测点的5.3%；1区间的公司数为419，占全部观测点的7.82%。τ?1=?2.14，p≈0.03，说明A样本组的净利润增量分布在零点处不连续，在5%的显著性水平下存在避免盈余下降的盈余管理行为。在B样本（N=5 354）中，?1区间的公司数为218，占全部观测点的4.07%；1区间的公司数为362，占全部观测点的6.76%。τ?1=?3.205 2，p
综上，我们在甲变量组中发现了企业在借款融资过程中进行盈余管理的证据。即为了获得银行的信贷提供和应对贷后监控，企业进行了避免亏损的盈余管理。而在乙变量组中，虽然A、B两个子样本均进行了避免净利润下降的盈余管理，但是获得银行借款较少的B组反而比A组更显著，不过两者之间并不存在明显差异。因此我们不能得出企业在银行借款融资中会进行业绩操纵以避免盈余下降的结论。在我们提出的两个假设中，第一个得到了证实。这也说明当前我国上市公司在借款融资过程中，更多采取的盈余管理形式是制造正盈余以避免亏损，而非有意制造盈余上升的趋势。造成这一情况的原因可能有以下两点：①由于《商业银行法》的限制，我国商业银行不能成为企业的股东参与其经营管理，而只能从债权人的角度进行评估与监督。银企合作关系的培养和银行信息优势的构建存在较大困难，于是银行极有可能采取最简单的形式对企业优劣进行甄别，即了解企业在借款当期是亏损还是盈利，而非各年的盈利趋势。这样一来，企业就会进行避免亏损而非避免净利润下降的盈余管理来迎合银行方面的需求；② 企业进行盈余管理同样需要耗费成本。由于避免盈余下降牵涉的不是单一年份，而是一系列的盈余点，无论从技术还是风险角度，这对企业可能都不是一个最佳选择，而避免亏损则往往要简单得多。综合衡量成本收益，企业可能更倾向于选择避免亏损的盈余管理活动。
四、多元回归分析
（一） 研究设计
分布检验法虽然较应计利润分离法更好地解决了噪音问题，但同样存在其固有缺陷。例如，分布检验法假设在不存在盈余管理的情况下，盈余分布函数是对称的，这一假设缺乏理论依据，可能会影响结论的可靠性。另外，分布检验法人为地将样本划分为若干小区间，这种主观的划分也可能会对结论产生影响。为了进一步证实企业在借款活动中存在避免亏损的盈余管理，我们采用Probit回归进行补充研究。由于考察的是企业在阈值左右进行的盈余管理，因此我们仅选择甲变量组中位于[?1， 1]区间的公司为样本，合计观测点601个。并采用以下模型进行回归：
（1）
模型中各变量的定义如表3所示。
其中，被解释变量为EM，它是盈余管理指示变量，观测点在1区间时取1，在?1区间时取0。解释变量为DEBT，即分布检验中用到的银行借款变量，它代表源于借款融资的盈余管理动机。为了控制其他因素的影响，我们引入系列控制变量。CWC为营运资金需求变动，其计算公式为本年度（流动资产?货币资金?流动负债 + 短期借款 + 一年内到期的非流动负债）?上年度（流动资产?货币资金?流动负债 + 短期借款 + 一年内到期的非流动负债）。CFO表示企业自由现金流量，其计算公式为：自由现金流量=营业现金流量?经营营运资本净增加?净经营长期资产总投资。线下项目是企业盈余管理的一个主要途径，我们也把它作为控制变量。这些变量都用上年末总资产予以标准化。另外，公司规模、所有权性质、年份和行业等都可能对回归结果产生影响，因此我们也都在模型中进行了考虑。
根据假设，企业为获得银行借款和防止债务违约，会有动机进行盈余管理，其盈余分布将有更大的可能落入微盈区间（即1区间），因此我们预测DEBT的回归系数符号为正。在回归过程中运用Huber/White选项校正标准误。
（二） 实证检验结果
模型（1）中各变量的描述性统计如表4所示。可以看出，在样本中，公司银行借款的规模占上年总资产的比例平均超过30%，标准差约为0.15。DEBT、CFO和LNTA的均值和中位数都比较接近，说明分布基本对称，但各公司之间的差异很大。另外，Pearson系数（未用表格列示）显示，除DEBT与CFO的相关系数为0.409 0外，其他各解释变量之间的相关系数都在0.4以下，不存在严重的多重共线性。
Probit回归结果如表5所示。可以看出，DEBT
表3 模型（1）中变量名称、代号及含义
变量名称 变量代号 变量含义
盈余管理 EM 观测点位于第1区间时取1，位于?1区间时取0
银行借款 DEBT （短期借款+一年内到期的非流动负债+长期借款）/上年末总资产
营运资金需求变动 CWC 当年营运资金需求变动/上年末总资产
自由现金流量 CFO 企业自由现金流量/上年末总资产
公司规模 LNTA 本年末总资产的自然对数
线下项目 ABE （投资收益+补贴收入+营业外收入?营业外支出）/上年末总资产
所有权性质 OWN 如果实际控制人股权性质为国有，则为1，其他为0
年份 YEAR 控制不同年份的差异
行业 IND 控制不同行业的差异，采用证监会CSRC行业分类标准，以第一位代码进行划分
表4 模型（1）各变量描述性统计
变量 均值 标准差 最大值 最小值 中位数
EM 0.927 0.261 1 0 1
DEBT 0.312 0.153 0.950 0 0.332
CWC 0.027 0.205 2.507 ?0.524 0.002
CFO 0.053 0.155 1.049 ?2.519 0.049
LNTA 21.504 0.133 25.780 18.905 21.378
ABE 0.010 0.026 0.318 ?0.089 0.003
OWN 0.551 0.498 1 0 1
表5 模型（1）回归结果
变量 系数 z统计量 p值
C ?2.643 ?1.217 0.224
DEBT 1.724 2.322 0.020
CWC 0.637 0.744 0.457
CFO 0.068 0.116 0.908
LNTA 0.126 1.223 0.221
ABE 22.667 3.080 0.002
OWN ?0.017 ?0.086 0.931
YEAR Controlled
IND Controlled
LR statistic
（25 df） 55.422 McFadden R-squared 0.176
Probability
（LR Stat） 0.000
系数为正，且在0.05的水平下显著，证明我国上市公司确实存在基于借款融资动机的盈余管理行为。此外，线下项目在0.01的水平与盈余管理指示变量显著正相关，说明线下项目越多的企业，越有可能进行盈余管理。其他控制变量对被解释变量的影响不大。
五、盈余管理的频率分析
既然上市公司在银行借款融资中进行了避免亏损的盈余管理，那么到底有多少公司存在盈余管理行为呢？这涉及盈余管理的频率计算。进行盈余管理的公司数应当等于某区间的实际观测点数量与其在真实盈余分布下预期应有观测点数量的差异。在分布检验部分，我们认为预期观测数等于左右相邻两区间观测点的均值，但由于原假设（盈余分布函数在零点处连续）被拒绝，这一方法已不再适用于计算预期观测点数量。另外，在进行显著性检验时，为了尽量减少检验所需的假设，我们仅考虑了零点处的盈余密度变化。但实际上，自零点往两侧拓展的若干个区间内，企业进行盈余管理的成本都较小，都有可能进行盈余管理。那么我们在计算频率时不必再将范围仅局限在零点附近的?1和1两个小区间内。
Burgstahler and Dichev认为，在不存在盈余管理的情况下，盈余分布函数将是以峰值为中心的对称分布。当存在盈余管理时，峰值右侧的部分不会受到影响，包含阈值的左侧部分可以用峰值右侧的相应部分进行估计[16]。本文沿用这一假设计算甲变量组两个子样本的盈余管理频率。A组峰值为0.005，以[?0.005， 0）， [?0.01， 0）和[?0.015，0）三个宽度递增的区间表示存在避免亏损的盈余管理范围。用峰值右侧不受盈余管理影响的对称区间来估计预期观测点数量，并计算其与实际观测点的差异，最终得到三个区间的盈余管理频率分别为299、578和868，占据总观测点数量（N=5 378）的5.56%～16.14%。同理，对于B组，以0.002 5为峰值，计算[?0.002 5， 0）[ ?0.005， 0）和[?0.007 5， 0）三个区间实际观测点与预期观测点的差异，最终得到其盈余管理频率分别为211、446和654，占据总观测点数量（N=5 378）的3.92%～12.16%。两样本组合计约有4.74%～14.15%的企业进行了避免亏损的盈余管理，且与获得银行借款较少的B组相比，A组盈余管理频率更高，说明出于借款融资动机，有更多的企业选择进行盈余管理。
六、稳健性检验
由于分布检验法的区间宽度会对研究结果产生一定影响，我们选择国内学者一贯使用的0.01进行替代，结果无实质性变化。另外，在银行借款变量方面，我们使用增量模式（即本年度“短期借款”+“一年内到期的非流动负债”+“长期借款”减去上年度这三项之和）进行检验，结果仍然没有实质性改变。
考虑到解释变量DEBT可能存在的内生性问题，我们参考Rivers and Vuong提出的2SCML模型对其予以控制[18]。2SCML模型分为两个阶段，首先对下面的模型进行OLS回归：
（2）
其中，CWC、CFO、LNTA、ABE、OWN、YEAR和IND等变量的定义同模型（1），LEV为财务杠杆，其计算公式为（总负债?长期负债?短期借款?一年内到期的非流动负债）/总资产。之所以在分子部分剔除金融性负债，一方面是为了消除内生性，另一方面是因为模型（2）主要考察银行借款与企业自身经营性负债水平之间的关系。LIQ为流动性变量，其计算公式为流动资产/（流动负债?短期借款?一年内到期的非流动负债）。
然后将模型（2）的回归残差项加入模型（1），进行Probit回归。两阶段的回归结果如表6所示。
表6 2SCML回归结果
变量 模型（1） 模型（2）
DEBT 10.152 （3.123）*** ?
C 1.657 （0.613） ?0.515 （?4.244）***
CWC ?1.412 （?1.306） 0.196 （7.096）***
CFO ?3.188 （2.368）** 0.380 （11.344）***
LNTA ?0.190 （?1.218） 0.040 （7.543）***
LEV ? ?0.199 （?4.110）***
LIQ ? 0.001 （0.483）
ABE 21.983 （2.944）*** ?0.083 （0.692）
OWN 0.100 （0.488） ?0.009 （?0.782）
RES ?8.781 （?3.010）*** ?
YEAR Controlled Controlled
IND Controlled Controlled
McFadden’s
R2/R2 0.199*** 0.399***
注：表中模型（1）括号里为z-statistic，模型（2）括号里为t-statistic，*、**、***分别代表在0.1、0.05和0.01的水平下显著。
可以看出，银行借款变量DEBT与CWC、CFO和LNTA均在0.01的水平下显著正相关，即营运资本需求变动越大，企业自由现金流越充足，规模越大，银行越有可能提供贷款。而杠杆率越高，表明财务状况越差，银行给予贷款的可能性越小。这说明银行在给企业提供贷款时，确实是将财务指标作为重要参考。将模型（2）的回归残差项加入模型（1）后，Probit回归结果显示，银行借款变量系数仍为正，且在0.01的水平下显著，证实我们的研究是稳健的，上市公司确实围绕银行借款过程进行了避免亏损的盈余管理。
七、结论
流量变现的盈利模式范文4
关键词：学生创业 商业盈利模式 收入 成本 利润 边际成本 最低保本销售额
创业从2014年始已经上升为国策，“大众创业，万众创新”使创业热潮再度在我们这个古老的国度成星星之火可以燎原之势。学生创业热此起彼伏，但创业的成功率并不高，学生创业成功率有多少？仅占2%到5% ，统计口径不同，有的达到20%左右。导致学生创业失败的原因很多，但取得成功的最重要因素却是共同的：即创业之前的市场预测是否准确，也就是说商业盈利模式测算和评估是否准确和可行，即经济学上的最佳模式选择。
盈利模式测算工具很多，本文以利润表为基础。进行实操测评验收和鉴别并进一步得出结论：该初创企业有多大的成功可能会顺利获得市场回报――实现盈利（利润为正数）。辅之以最低保本销售额测算，进行对比和评估。
当然，最后是对预测结果的评估。表面看来该鉴别可要可不要。其实，这个过程一定不能省，而且非进行不可。因为，测算完了，究竟创业企业的盈利模式（市场前景预测）是否准确可行？再进一步通过本验收环节，按客观评判标准进行鉴别，这样结果的可靠性、可行性乃至科学性都会进一步提高。
一、创业盈利模式及其重要性
创业盈利模式是指企业如何进行生产经营并最终取得利润的方式和具体渠道。创业过程中因为商业盈利模式选择准确取得成功的有，而因为商业盈利模式选择错误，导致失败的却也是比比皆是。例如淘宝和易趣。淘宝的成功主要原因：商业盈利模式成功――不收费；易趣始终坚持收费的原则，使它错过了头4年的最佳发展时期。当然，有人曾经反驳说是淘宝遇到了“非典”创造了唯一的淘宝。这样的提法是不太符合逻辑思维的，反推：难道非典只适于淘宝，而到了易趣门口就消失啦？！可见不是非典，关键因素还是盈利模式或者说是服务模式的区别带来的不同结果。因此，请认真的确定和测算你的创业盈利模式。后来，易趣放弃了国内市场，转而主攻国外市场，但毕竟国内这么大的市场份额都已经被淘宝稳稳的占据了，B to B老大的位置，毫无疑问肯定是淘宝了。易趣或者是其他企业要想翻转，是非常困难的，必须是有更新更适合市场的商业盈利模式出现。
盈利模式：实现持续营业的收入大于成本的经营模式。
特点：第一是固定性，能复制；第二是利润保障性；第三是 保障成功性。
二、创业盈利模式测算的方法和技巧
创业盈利模式测算的方法有很多种，一种是完全人工评估，不使用任何公式，即拍脑袋，靠经验的模式，一直在学生创业实践中相当流行。但恰恰学生们最缺乏的就是实践经验，因此，想当然的预测结果必然带来很大的误差，最终导致创业开店实践的惨败。偶然也有误打误撞成功的案例，但微乎其微。还有另外两种，是依靠财务公式，然后结合实战经验，准确预测销售数据并各自营业成本和税金，最后，得出商业盈利模式的测算结果并按行业规律进行评估。此两种模式各有千秋，但笔者从简单、实用以及可操作性强、便于掌握等几个方面进行比较，认为利润表预测模式更适合学生使用和掌握。而就预测准确率而言，二者旗鼓相当，因此，本文推荐以利润表预测为主，以最低保本销售额的预测为辅，下面就分别进行介绍和剖析。
1.利润和利润表的制作
（1）利润表制作步骤
步骤一，预测销售额；步骤二，核算成本；步骤三，预测税前利润、毛利率；步骤四，测算净利润；第五步，表格汇总。
（2）利润表的制作财务公式
销售额=销售数量×单位售价。
成本=销售数量+单位进价+水电费+杂用+员工工资+管理费用+广告费。
税前利润=销售额-成本。
净利润=税前利润-税金。
（3）如何利用利润表进行创业盈利模式测算并评估
第一，测算。
案例一：假定你开始做一笔卖帽子的生意，这个月，你以50元一项的价格买进10顶帽子，并以100元的价格全部卖出，在此期间，你花去200元制作海报和宣传单，花去水电电话费用共40元，并缴纳5%流转税和25%的企业所得税。请制作利润表进行财务分析。
只有当收益（净利润）大于成本，才建议你开办你的创业企业，相反，则应该放弃，以上测算结果该笔帽子生意属于该放弃行列。
案例二：假定你开始做一笔卖帽子的生意，这个月，你以50元一项的价格买进50顶帽子，并以100元的价格全部卖出，在此期间，你花去200元制作海报和宣传单，花去水电电话费用共40元，并缴纳5%流转税和25%的企业所得税（备注：政策链接创业大学生税费是每年8000元为限，依次扣减当年实际应缴纳的营业税、城市维护建设税、教育费附加个人所得税和企业所得税）。
只有当收益（净利润）大于成本，才建议你开办你的创业企业，相反，则应该放弃，以上测算结果该盈利模式符合受益大于成本的基本要求，因此，可以开办该企业。
第二，评估。以上两种不同的销售预测，得出了两种不同的创业盈利模式。差别来自于对销售额的预测不同，成本基本是相同的，因此，盈利模式就不一样。前者表现为亏损后者表现为持续的盈利。显而易见，第二种高销售额的盈利模式是可取的，即能够开店实践。
2.最低保本销售额和最低保本销售产品的核算。
确定保持该手袋厂生存所需最低保本销售量（边际销售量）。
保本销售量=固定成本/（单位售价-单位变动成本）。
该手袋厂的固定成本=制造费用+管理费用。
制造费用=原料+直接人工+工厂维护+水电+税收+财产税+厂房+折旧+设备折旧+专利费用+工厂维护=300+300+1+30+100+7+2+1=741（万）。
管理费用=间接人工+工厂用品开支+车旅费+交际运筹费=60+3+10+15=88（万）。
单位变动成本=每件商品的平均成本-每件商品消耗的人工平均成本-每个包消耗的管理平均成本=3000000/1500000-3300000/1500000/100-66/1500000/10 =2-0.022-0.000044=1.977956
保本销售量=7410000+8800000/（250-1.977957） =16210000/248.022043=65357.09（元）
补充公式：
每件商品的平均成本=所有商品消耗的总成本/商品总件数。
每件商品消耗的人工平均成本=直接人工/人数/商品数量。
每件商品消耗的管理平均成本=直接人工/人数/商品总件数。
计算该手袋厂的最低保本销售额（边际销售额）
保本销售额=保本销售量×单价=65357.09/250=16339272.5（元）
从以上测算可以看出，对张建的手袋厂而言，要确保2010年能够持续生存下去，最低的保本销售额是一千六百三十三万九千二百七十二点五万员人民币。如果达不到这个销售额那么手袋厂就会亏损和倒闭。当然是否仅仅只要达到这个销售额就万事大吉啦？否。因为保本销售额只是该厂的盈亏临界点，即此时的手袋厂还是零利润时期，必须要努力促使销售额持续扩大才能开始赚钱，保证企业利润最大化才是基业长青的根本之路。
以上两种测算模式：利润表和最低保本销售额的测算，各有千秋，利润表简单易行，最低保本销售额适用于开业1年以上的企业。两种测算的结果准确度相差不大。
三、创业盈利模式评估的指标体系
1.指标体系
第一，毛利率（较高的毛利率）。
毛利率=（销售收入-营业成本）/销售收入⑹×100%。
第二，成本控制较好：相对少的费用、相对销售额而言客观收入；净收益（至少为正）。
成本销售额的比重（越少越好，赚钱越多）；净利润/总成本（比例越高越好，越赚钱）。
第三，销售波动幅度：当不能准确预测每月销售波动幅度时，参考其他指标。
第四，适当的现金流和净利润数额大小：
净利润数量越大，商业盈利模式越好。
现金流≥短期债务（不会短期内倒闭）。
短期债务=短期借款+应付票据
2.参考值
第一，毛利率 20%-50% 容易实现盈利。
第二，净利润/总成本 ≥ 50%（最佳）。
备注：如果每月销售额基本不变，这个比例可以小些。
总之，最佳盈利模式评判标准是下面四条：第一，较高的毛利率。一般来说毛利率越高创业成功几率越高，但仅仅只看毛利率还是不够的，还必须进一步考察成本指标的高低。 第二，成本控制较好。盈利究竟如何，关键还得看毛利率减去成本后的净收益如何？只有当成本控制较好，才能带来最终较高的净收益，创业企业的盈利模式才是良好的可行的。第三，现金为王。创业企业要特别关注现金流的问题，必须时刻保持必要的现金流量，否则，很可能导致创业企业短期内快速破产。
最后值得一提的是销售波动幅度，它与盈利模式也有很大的关系，创业企业必须引起重视。销售波动幅度的大小对创业企业的盈利模式的影响不容小视，例如零售行业，销售波动幅度虽然较小，但由于其毛利率较低，所以，稳定的持续不变的经营策略和服务模式，是保持该类创业企业实现盈利的最佳策略。相反，例如化妆品行业和奢侈品行业，销售波动幅度较大，但其行业毛利率很高，所以，灵活变化的市场价位和经营策略是实现该类创业企业盈利模式的关键点和具体策略办法。
盈利模式是否正确对创业者来说是至关重要的，关系到企业的生存和发展，而盈利模式又不是一成不变的，一个阶段的成功不能带来终身的成功和胜利。因此，盈利模式又必须与时俱进，时时根据市场变化进行调整和革新。
参考文献
[1]马云.我的成功不是偶然[M]. 北京：中国画报出版社，2010，9
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流量变现的盈利模式范文5
盈余管理是会计实证研究的重要领域，盈余管理计量作为盈余管理研究的基础，始终是各国学者关注的焦点。盈余管理包括应计盈余管理和真实盈余管理。应计盈余管理的计量方法主要有应计利润分离法、具体项目法、真实盈余管理计量法和分布检测法。应计利润分离法和具体项目法是对应计操纵的计量，真实盈余管理计量法是对对真实盈余管理行为的计量，而盈余管理分布法是从盈余管理的结果分布来观察盈余管理行为的。
二、盈余管理计量方法概述
（一）应计利润分离法
应计利润分离法将利润分为操纵应计利润和非操纵应计利润，运用操纵性应计利润衡量盈余管理。因此，应计利润分离法就是通过研究影响非操纵性应计利润的影响因素，将操纵性应计利润从总应计利润中剥离出来。应计利润分离法下的计量模型主要有：Healy模型，DeAngelo模型，Jones模型，修正的Jones模型，截面Jones模型，Industry模型等。1.Healy模型。Hea（l1985）首先开拓了盈余管理实证研究，构建了计量盈余管理的模型。Healy认为，非可操纵应计利润与总应计利润和总资产有关，可以通过比较样本应计利润总额的平均值来检验盈余管理。Healy模型假设，非操纵性应计利润保持不变，在任意会计期间操纵应计利润代数和零。该模型没有对操纵应计利润和非操纵应计利润进行区分，而是以总应计利润的平均值代替非操纵应计利润。ACCBLEt表示t期扣除营收入税款、现金、折旧后的流动资产和流动负债之和，REVt表示t期的收入，ARTt-1表示t-1期扣除应收税款后的应收款项，EXPt表示t期的费用,OCALt-1为t-1期其他流动资产与流动负债之和。
（二）应计利润分离法计量模型的分析总结
上述七个计量模型中，其构建都基于一些特点的假设，而这些假设不一定适合所有的公司。Healy模型、DeAngelo模型、Jones2015年第9期中旬刊（总第600期）时代金融TimesFinanceNO.9，2015（CumulativetyNO.600）模型、修正的Jones模型以及Industry模型和KS模型均属于时间序列模型，而截面Jones模型采用截面数据，属于截面回归模型。时间序列模型假设样本公司的经营周期长短在估计其和事件期保持不变，而截面回归模型则假设相同行业的样本公司具有同样的经营周期，而这两个假设不一定适用于所有的公司。Dechow、Sloan和Sweeney(1995)对Jones模型、修正的Jones模型和Industry模型研究后得出，三个时间序列模型在区分操纵应计利润是差异明显，但是鉴别盈余管理的效力不高，其中修正的Jones模型鉴别盈余管理的能力最高。Guay,Kothari和Watts(1996)对评估模型的方法进行了改进，根据股票价格与操纵性应计利润和非操纵性应计利润之间的关系假设做出预测，然后对模型估计出的操纵性应计利润和非操纵性应计利润与股票价格的关系进行检验。研究结果表明，时间序列模型区分操纵性应计利润和非操纵性应计利润的能力是值得怀疑的。Bartov,Gul和Tsui(2001)通过检验盈余管理和审计意见的关系的评估方法，对计量模型进行了评估，结果表明，与时间序列模型相比，截面Jones模型能更好地揭示公司的盈余管理。国内关于盈余管理计量模型比较的研究并不多见，且多是从理论角度述评其优缺点。夏立军(2002)认为，与时间序列模型相比，截面模型能够得到更大的样本量，能够大大减轻样本的生存偏差，并且截面可以用来检测成立时间较短的公司盈余管理行为。刘文达、于长春、张宏伟、孙文娟（2011）运用2001～2008年沪深上市公司的财务报告数据，根据修正经济利润计算的经营性应计利润，对七类盈余管理计量模型进行了检验，结果表明，现有的计量模型不能完全捕捉盈余管理的信息。
（三）具体项目法
具体项目法的建立是依据一些极有可能存在盈余管理行为的具体项目，专门针对具体的应计利润项目进行研究，如针对坏账准备的研究(McNichols和Wilson，1988)和针对保险行业的索赔损失准备研究(Beaver和McNichols，1988)。具体项目法使研究者可以根据对公认会计准则的理解，获得对影响应计利润的关键因素的直觉；此外，具体项目法可以应用于那些业务活动导致大量纵的应计利润的行业。但是，这种研究方法需要研究者对制度背景有深刻的了解和认识，并且具体项目法往往局限于小样本，研究结果难以推广。
（四）真实盈余管理计量法
自安然事件时间以来，国际国内加强了审计风险防范和市场监管力度。SOX法案实施后，应计项目的操纵程度受到了限制，使得很多企业被迫转向更为隐蔽的盈余管理手段。企业通过操纵实际经营活动和交易，误导利益相关者相信财务报告目标通过正常且真实的经营活动予以实现的行为，即为真实盈余管理行为。例如企业通过关联方交易提高收入、通过增加广告费支出或研发支出来提高费用支出，或者通过股份回购、资产并购等事项来操控企业的盈余。Roychowdury(2006)对真实盈余管理的计量进行了系统分析和阐述，认为企业主要通过增加销售折扣或改变信用政策、提高产量、减少可控性期间费用支出等手段实现预期盈余目标。Roychowdhury借用Dechoweta（l.1998）设计的思路来计量企业正常经营现金流（CFO）生产成本与可控性期间费用，由此计算出异常现金流、异常生产成本与异常期间费用(企业异常费用可由企业实际可控期间费用减去正常可控期间费用得到)。DanielA．Cohen，AiyeshaDey，ThomasZ．Lys（2008）运用这些真实盈余管理计量模型大量检测后，发现萨班斯法案颁布后，企业通过应计项进行盈余管理的水平降低，而真实盈余管理水平显著上升。真实盈余管理发同时影响应计项目和企业经营现金流，而且其方式多种多样，十分隐蔽，难以预测。企业的经营现金流主要可以分为两部分，一部分是源于管理者正常的经济决策，一部分是受操纵者的蓄意操纵。因此，真实盈余管理的计量的关键是从实际盈余中分离出操纵盈余和非操纵盈余。目前，针对真实盈余管理的研究还相对零散，并未形成统一标准，故未来真实盈余管理的研究任重而道远。
（五）分布检测法
BurgstahlerandDichev(1997)；Degeorge,Patel和Zeckhauser(1999)等学者提出通过检测报告盈余的分布函数检验是否存在盈余管理，不区分操纵和非操作应计利润。具体做法是：先假定未实施管理的盈余大致呈正态分布，且其密度函数是平滑的；然后画出目标公司管理后的盈余密度函数分布图，观察其分布曲线是否与假定的正态分布相吻合。在具体操作中，常通过盈余管理动因来确定相应的关注点。若关注地啊存在异常分布，表明此处存在盈余管理。目前，实证研究中常用的关注点有：盈余为零点，上年盈余，本年度分析师预测的盈余。分布检测法的应用大大简化了盈余管理的检测，结果直观且较为准确。然而，其缺点也很明显：一是关注点的确定要考虑到不同行业、不同性质企业的差异性，研究者需准确而全面的确定合理的关注点，难度较大；二是分布检测法并不能获得关于公司进行盈余管理的手段或程度的信息，应用价值不高。
三、总结
流量变现的盈利模式范文6
关键词:现金流量管理;扭负;实际活动操控;资本市场
中图分类号:F231.6 文献标识码:A 文章编号:1003-5192(2010)01-0060-06
The Relationship between Cash Flow Management
and Real Activities Manipulation
LI Bin, ZHANG Jun-rui
(School of Management, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China)
Abstract:Cash flow is an important aspect for companies valuation and is managed by managers. The purpose of paper is to identify the methods of cash flow management. From the perspective of reversing negative cash flow,using sales manipulation, production manipulation and expenses manipulation to reflect real activities manipulation,this paper analyzes listed companies in Chinese capital market and compares the abnormal cash flow from operating activities between reversing negative firms and non-reversing negative firms, abnormal discretionary expenses, abnormal production costs and total real activities manipulation level. After T test and multiple regression analysis, we find that some listed companies utilize real activities manipulation to reverse negative cash flow and conclude that real activities manipulation is the manner of cash flow management.
Key words:cash flow management; reversing negative; real activities manipulation; capital market
1 引言
在一系列重大财务舞弊案发生之后,社会公众对现金流量信息的关注也达到了前所未有的程度。相对于应计制下的会计盈余,现金流量则是现金制下的产物,它较少运用到会计人员的主观判断,因而更具可靠性和真实性[1]。但是越来越多的证据表明,为粉饰盈利质量、美化财务报告,企业也存在现金流量管理行为[2~4]。但是已有研究尚未直接回答现金流量管理是通过哪些管理方式来实现的。而对现金流量管理方式的研究,不仅有助于投资者正确识别现金流量管理行为、提升决策效率,而且对监管部门制定相关政策、有效监督现金流量管理行为有着十分重要意义。
而实际活动操控是盈余管理的一种方式,它是通过调整企业内在的经济活动来实现的,其操控行为对现金流量产生影响[5,6]。既然实际活动操控改变了企业经济活动、影响着企业现金流入和流出,那么企业在现金流量管理时,是否采用了实际活动操控方式,则是本文研究的主题。
2 文献回顾
现金流量管理已经引起学术界和实务界的广泛关注。DeFond and Hung在研究分析师对现金流量预测时,发现当企业应计利润较大、收益波动剧烈、财务状况差时,企业更有动机迎合分析师对现金流量的预测[2]。吴联生等采用参数估计方法对现金流量管理的频率和幅度进行推断发现,越来越多的上市公司进行了现金流量管理[3]。张然运用最佳拟合曲线等方法研究发现,经营现金流量操纵在零值、往年的经营现金流量值和分析师对现金流量的预测值三处存在显著的阈值点效应[4]。张俊瑞等对现金流操控现象分别从会计学视角和财务学视角进行了理论归纳,阐明了现金流操控的研究意义,并对相关的研究成果进行了回顾和展望[7]。
实际活动操控是指经理人员有意采用非最优的经济活动来管理盈余。它与传统盈余管理(应计项目操控)的区别在于:应计利润操控是利用会计政策选择的空间来实现的,不会改变公司内在的经济活动,而实际活动操控是通过改变公司内在的经济活动来实现的,改变了公司内在的经济活动,其操控行为对现金流量产生影响。Schipper是最先把实际活动操控包含在盈余管理内容中的学者之一,她认为“实际”盈余管理(Real Earnings Management)是通过适时性的财务决策来改变报告盈余[8]。Bushee发现了管理者通过减少研发费用来实现短期盈余目标的证据[9]。Herrmann等调查了日本经理人员利用资产出售来管理盈余的情况,发现当公司本期经营业绩低于(高于)预期业绩时,公司会通过出售固定资产和证券投资来增加(减少)盈余[10]。Roychowdhury认为公司利用价格折扣、削减操控费用、过度生产等实际活动操控方式来管理盈余,得出微盈公司通过操控实际经营活动来避免亏损的结论[5]。Cohen等探讨了在萨班斯-奥克斯利法案(Sarbanes Oxley Act)颁布对盈余管理方式的影响,研究发现,在法案实施以前,企业更多地是利用应计项目操控盈余;在法案实施以后,企业则把管理盈余的方式转向了实际活动操控[6]。
可以看出,已有研究侧重于回答现金流量管理是否存在以及管理的程度如何,然而针对现金流量管理方式的研究较少。而现有的实际活动操控文献尚未涉及到现金流量管理的内容。基于此,本文从实际活动操控角度出发,研究实际活动操控与现金流量管理的关系,以期丰富现金流量管理方式的研究内容。
3 理论分析与假设提出
交易成本理论(Transaction Cost Theory)和前景理论(Prospect Theory)能够有效解释阈值点的现金流量管理问题[3,4]。(1)交易成本理论认为,交易成本存在的前提是存在着不确定性[11]。一般而言,现金流量低于阈值点企业的经营不确定性高于达到阈值点企业的不确定性。这就意味着低于阈值点的企业要承担更多的交易成本。(2)前景理论认为,个人不仅看重价值的绝对量,而且更加看重价值的变动量[12]。个人价值函数有一个财富增加或减少的参考点(阈值点),其价值函数曲线在参考点处开始转折,在大于参考点的区域中是凹函数,在小于参考点的区域中是凸函数。因此在现金流量阈值点附近价值变动量最大,企业更有管理现金流量的动机。而经营活动现金流量为0是企业现金流量管理的主要阈值,即企业有动机报告正的经营活动现金流量[3,4]。因此,当企业上期经营活动现金流量为负,本期报告正的经营活动现金流量的动机更为强烈,即企业的现金流量“扭负”动机。
实际活动操控与公司正常的生产经营决策很难区分。但是实际活动操控行为的目的是模糊或粉饰公司真实的业绩水平,使公司利益相关者相信公司达到了特定的经营目标;而正常的生产经营决策是以公司健康快速发展为出发点,以公司利益相关者的利益最大化为目标,二者显然有本质上的差异。某些实际活动操控的方法可能是公司在某种特殊经济环境下做出的最优决策,但经理人员在正常经营环境下仍然异常地采用上述方式来达到追求的盈余目标,这就说明公司存在操控实际活动的行为。本文从销售操控、费用操控和生产操控来反映实际活动操控的内容。
(1)销售操控就是适时性地加大价格折扣或放宽信用条件扩大销售、促进盈余提高。当边际收益仍大于零时,加大价格折扣或放宽信用条件,就意味着随销售增加、盈余也在增加,而每元销售所带来的经营现金净流量却在减少。因此当企业采用销售操控增加盈余时,其单位经营现金净流量水平将低于正常企业的水平。企业也可以通过销售操控来管理现金流量,达到现金流量“扭负”目的。为增加现金流量,企业可以反向运用销售操控,即适时性地减少价格折扣或紧缩信用条件,加速现金回收,迅速提升单位现金流量。因此企业在利用销售操控管理现金流量时,其单位经营现金净流量水平将高于正常企业的水平。基于以上分析,本文提出假设1:
假设1 为实现现金流量“扭负”目标,企业在利用销售操控管理现金流量时,其经营现金流量水平将高于正常企业的水平,即有着异常高的经营现金流量水平(ACFO)。
(2)费用操控指适时性地削减广告费用、员工培训和研发等可操控费用来增加盈余。同样,费用的削减,也可以减少现金流出,使企业的现金流量增加。因此,现金流量“扭负”的企业在利用费用操控管理现金流量时,其单位费用水平将低于正常企业的水平。基于以上分析,本文提出假设2:
假设2 为实现现金流量“扭负” 目标,企业在利用费用操控管理现金流量时,其费用水平将低于正常企业的水平,即有着异常低的费用水平(AEXP)。
(3)生产操控指利用规模效应、通过大量生产产品降低单位产品成本(尤其是单位固定成本),提高收益。大量生产产品使单位产品成本降低,边际收益增加。当增加的收益高于因生产操控而增加的存货持有成本(例如储存成本等)时,经理人员会选择通过生产性操控管理盈余。为增加现金流量,企业可以反向运用生产操控,即适时性地减少原材料的采购和生产规模,降低占用在存货上的现金流量,减少现金流出的压力,进而间接提升现金流量水平。因此企业在利用生产操控管理现金流量时,其生产成本水平将低于正常企业的水平。基于以上分析,本文提出假设3:
假设3 为实现现金流量“扭负” 目标,企业在利用生产操控管理现金流量时,其生产成本水平将低于正常企业的水平,即有着异常低的生产成本水平(APROD)。
(4)企业可能混合使用上述三种操控方式来管理现金流量,对现金流量产生综合作用。为了保持销售操控、费用操控和生产操控方向的一致性,本文用“ACFO-AEXP-APROD”汇总反映实际活动整体操控程度(RM)。因此为达到现金流量“扭负”目的,企业在利用实际活动操控管理现金流量时,其实际活动整体操控程度将高于正常企业的程度。因此,在假设1、2和3的基础上,本文提出假设4:
假设4 为实现现金流量“扭负”目的,企业在利用销售操控、费用操控和生产操控管理现金流量时,其实际活动整体操控程度将高于正常企业的程度。
4 研究设计与样本选取
4.1 因变量设计
本文借鉴Roychowdhury的研究[5],对销售操控、费用操控和生产操控的度量分别通过模型1、模型2和模型3来估测,具体如下
其中CFO为经营活动现金净流量;A为总资产;S为销售额;ΔS为销售变动额;DISEXP为可操控费用,是营业费用与管理费用之和;PROD为生产成本,是销售成本与存货变化之和;ACFO为异常经营活动现金净流量;AEXP为异常费用;APROD为异常生产成本;ε为误差项;β为回归系数;下标i为公司,t为年份。
4.2 自变量设计
(2)控制变量的选取。鉴于公司实际活动操控受到多种因素的影响,本文在研究中引入以下控制变量:①企业成长状况(GRO)。McNichols认为成长状况对公司的操控行为具有一定的影响[13]。本文以总资产增长率来度量企业成长状况;②盈利水平。Dechow等[14]认为盈余操控同公司的盈利水平正相关,也有研究认为盈利水平越高的公司,公司管理者调整盈余的可能性越低[11]。本文以资产回报率(ROA)来衡量盈利水平;③偿债能力。一般而言,企业偿债能力的强弱决定着盈余操控程度的高低。本文以资产负债率(DTA)衡量偿债能力;④公司规模。本文使用总资产对数(lnA)表示公司规模;⑤审计意见类型。李维安等的研究结果都表明非标准无保留意见和盈余操控之间存在一定的关系[15]。本文使用AO表示审计意见类型,当审计意见为标准无保留意见时,AO取值为1,否则AO取值为0;⑥会计师事务所规模。一般而言,会计师事务所的规模越大,审计质量越高[16]。本文使用BIG表示事务所规模,当事务所是国际五(或四)大会计师事务所(2002年以后为四大会计师事务所)时,BIG取值为1,否则为0。
4.3 研究模型
为检验上述假设是否成立,采用多元线性回归分析方法,运用模型8～11进行验证。由于公司利用实际活动操控管理现金流量时,会呈现出更高ACFO、更低AEXP、更低APROD和更高RM,因此在分别验证假设1～4时,我们期待在模型8～11中变量SP的回归系数分别为正值、负值、负值和正值。在模型8～11中,符号γ和μ分别表示回归系数和误差项。
4.4 数据来源与样本选取
本文使用的财务数据来源于2007CSMAR研究数据库,并按照数据库的上市公司行业分类将样本分行业划分。同时考虑到金融保险业的特殊性,在样本中予以剔除,最终得到农林牧渔、采掘、制造、电煤水、建筑、交通运输仓储、信息技术、批发零售、社会服务、房地产、传播与文化和综合类共12个行业,样本区间为1998～2006年。剔除数据缺失、股东权益为负和主营业务收入为0的样本公司后,共得到6146个有效年度样本。
5 实证结果与分析
5.1 描述性统计与均值t检验
描述性统计与均值t检验结果表明,现金流量“扭负”年度样本(SP=1)的异常经营现金净流量(ACFO)和实际活动整体操控程度(RM)的均值分别为0.037和0.035,显著高于非“扭负”年度样本(SP=0)的对应均值0.007和0.009,对应的t值分别为10.042和4.681(1%水平下显著),这与假设1和假设4相一致;现金流量“扭负”年度样本(SP=1)的异常费用(AEXP)的均值为0.006,显著低于非“扭负”年度样本(SP=0)的对应均值0.012,对应的t值为-2.978(1%水平下显著),这与假设2相一致;现金流量“扭负”年度样本(SP=1)的异常生产成本(APROD)的均值为-0.004,高于非“扭负”年度样本(SP=0)的对应均值-0.015,对应的t值为2.271(5%水平下显著),这与假设3不一致。检验结果说明:相对于非“扭负”年度样本,“扭负”年度样本呈现出异常高的经营活动现金净流量(ACFO)、异常低的费用水平(AEXP)、异常高的生产成本(APROD)和异常高的实际活动整体操控程度,假设1、2和4得到初步验证,而假设3未得到验证。
5.2 相关性检验
相关性分析结果表明,变量SP与变量ACFO、AEXP和RM的相关系数分别为0.108、-0.033和0.051,说明针对假设1、2和4的相关性检验结果与预期一致;而变量SP与变量APROD的相关系数为0.029,说明针对假设3的相关性检验结果与预期不一致。值得说明的是,变量ACFO、AEXP、APROD和RM之间的相关系数绝对值较大,大部分在0.4以上。在多元线性回归分析中,由于上述4个变量是分别作为因变量,不会同时出现在同一个回归模型中,避免了共线性问题。其他变量之间的相关系数绝对值大多不超过0.250,呈现出弱相关性。为了防止在多元回归分析中出现严重的多重共线性问题,多重共线性检验结果显示方差膨胀因子(VIF)最大值是1.397(远小于10),而对应的容忍度(Tolerance)是0.716(远大于0.100),说明回归方程不存在严重的多重共线性问题。
5.3 多元线性回归分析结果
回归分析结果如表1所示。分别运用普通最小二乘法得出模型8～11的回归系数,可以看出模型8中变量SP的回归系数为0.038,在1%的水平上显著(t=11.270),说明现金流量“扭负”样本的异常经营现金净流量(ACFO)显著高于非“扭负”样本的对应水平,假设1得到验证;模型9中变量SP的回归系数为-0.006,在1%的水平上显著(t=-2.593),说明“扭负”样本的异常费用(AEXP) 显著低于非“扭负”样本的对应水平,假设2得到验证;模型10中变量SP的回归系数为0.005(不显著),说明“扭负”样本的异常生产成本(APROD)高于非“扭负”样本的对应水平,假设3未得到验证;模型11中变量SP的回归系数为0.040,在1%的水平上显著(t=6.877),说明“扭负”样本的实际活动整体操控程度(RM)显著高于非“扭负”样本的对应水平,假设4得到验证。回归结果表明:现金流量“扭负”样本通过销售操控、费用操控来管理现金流量,达到“扭负”目的,与假设1、2和4一致。但未得到利用生产操控管理现金流量的证据,与假设3不一致。分析其原因,公司可能同时存在销售操控、费用操控和生产操控行为,并对现金流量产生了综合作用,造成生产操控与现金流量管理的关系不符预期。但是假设4的验证在一定程度上弥补了上述原因对实证结果的影响,因为在实际活动整体操控程度的度量中,考虑了销售操控、费用操控和生产操控的共存性和方向的一致性。因此,综合以上分析可以看出,达到现金流量“扭负”目的,上市公司利用实际活动操控来管理现金流量。
5.4 稳健性测试
为了检验结论的可靠性,避免因控制变量的不同而对研究结论的影响,本文分别运用净利润增长率替代总资产增长率来表示公司的成长状况(GRO)、流动比率(CR)替代资产负债率(DTA)来表示公司的偿债能力、权益报酬率(ROE)替代资产回报率(ROA)来表示公司的盈利能力、销售收入对数(lnS)替代资产对数(lnA)来表示公司的规模。回归分析结果表明,变量SP在模型8～11中的回归系数分别为0.034(t值为9.661)、-0.005(t值为-2.055)、0.007(t值为1.612)和0.031(t值为4.934),结果表明假设1、2和4仍然得到验证,而假设3未得到验证,结论与多元回归分析结果一致,具有较强的可靠性。
6 结论与启示
在借鉴已有研究成果的基础上,本文以中国A股市场的上市公司为研究对象,运用销售操控、费用操控和生产操控来反映实际活动操控的内容,通过对比分析现金流量“扭负”公司和非“扭负”公司的异常经营现金净流量(ACFO)、异常费用(AEXP)、异常生产成本(APROD)和实际活动操控整体程度(RM),验证现金流量“扭负”公司是否通过操控实际活动来实现“扭负”目标。研究发现:相对于非“扭负”样本而言,“扭负”样本的异常经营现金净流量、异常生产成本和实际活动操控整体程度均高于非“扭负”样本的对应水平,而异常费用则低于非“扭负”样本的对应水平。上述结果说明,上市公司存在利用销售操控、费用操控等实际活动操控行为来管理现金流量,达到现金流量“扭负”目的,得出了实际活动操控是现金流量管理方式的结论。
上述结论表明上市公司的现金流量管理与实际活动操控有着千丝万缕的联系。而这两种行为在一定程度上已经超越了应计项目操控的范畴,对传统的盈余管理研究发起了挑战。规范和约束上市公司盈余管理行为,保护利益相关者的利益,不仅要从会计准则层面加以监管,更要从公司治理的角度加以限制。虽然本文借鉴常用的衡量方式从销售操控、费用操控和生产操控来度量实际活动操控,但是仍具有一定的局限性。首先,本文尚未考虑其它实际活动操控的行为,例如出售固定资产[10]、股票回购等等;其次是尚未研究现金流量管理的其它动机,例如迎合分析师预测[2]等。克服上述局限性则是进一步研究的方向。
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