【正文】 擇張玲的研究成果，主要是注意到她的研究成果在國內(nèi)的引用比較多。3．樣本選擇與資料來源（1）樣本選擇程序①查閱了1999年至2002年11月30日中國證券監(jiān)督管理委員會網(wǎng)站公布的處罰（或譴責(zé)）公告（包括由證券交易委員會、上海證券交易所、深圳證券交易所頒布），共113份，根據(jù)對處罰公告的閱讀查找了由舞弊引起年度或中期財務(wù)報告虛假共29份，由于不影響利潤和資産類型的舞弊性財務(wù)報告通常不會在財務(wù)上顯露出財務(wù)舞弊徵兆 不影響利潤和資産類型的財務(wù)報告主要指存在“虛假披露募集資金用途、隱瞞重大事項”等的財務(wù)報告。②配對樣本的選擇：根據(jù)舞弊公司的行業(yè)和資産總額爲(wèi)標(biāo)準(zhǔn)來尋找配對的非舞弊公司的年度報告共29份。表3 平均數(shù)的描述性統(tǒng)計指 標(biāo)舞弊公司非舞弊公司t檢驗值總資産1,073,511,1,177,595,總負(fù)債594,597,382,851,主營業(yè)務(wù)收入823,800,407,649,現(xiàn)金及其登記物淨(jìng)增加額30,059,28,206,主營業(yè)務(wù)稅金及附加3,399,6,148,淨(jìng)利潤29,113,51,285,2．相關(guān)指標(biāo)的檢驗根據(jù)前文的研究設(shè)計，我們首先對舞弊公司和非舞弊公司指標(biāo)之間的顯著性進行t檢驗和wilcoxon配對非參數(shù)檢驗。由上表可以看出，舞弊公司和非舞弊公司在負(fù)債權(quán)益比、資産負(fù)債率、銷售毛利率、總資産毛利率、應(yīng)收賬款對銷售比、存貨對總資産比、其他應(yīng)收款對總資産比、總資産非常損益率、財務(wù)困境等九個財務(wù)指標(biāo)存在顯著差異，其中資産負(fù)債率、應(yīng)收賬款對銷售比、存貨對總資産比、總資産非常損益率四個指標(biāo)的均值檢驗和中位數(shù)檢驗都較顯著或者極顯著。通常認(rèn)爲(wèi)的需要銀行配合而顯得難以操縱的現(xiàn)金流量有關(guān)指標(biāo)，本研究中沒有發(fā)現(xiàn)舞弊公司和非舞弊公司之間存在重大差異；這與理論分析是不一致的。同時我們發(fā)現(xiàn)負(fù)債權(quán)益比中的舞弊公司和非舞弊公司的均值檢驗中存在較大的差異，而中位數(shù)檢驗中不存在特別大的差異，所以我們懷疑在負(fù)債權(quán)益比中存在異常值的問題。同時發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)該種情況的4個案例都出現(xiàn)巨額虧損情況，由此筆者認(rèn)爲(wèi)該異常值是公司舞弊的某種因素的極端表現(xiàn)而不是操作錯誤或數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確導(dǎo)致，所以沒有剔除上述的四個案例。爲(wèi)此，我們根據(jù)前面建立的logistic回歸模型進行回歸。爲(wèi)此，在回歸過程中，我們采用逐步回歸進行。表5 Logistic逐步回歸結(jié)果自變量非標(biāo)準(zhǔn)化係數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差pDTOTAGPTOSWCTOTACONSTANTX2NR258注：TDTOTA表示資産負(fù)債率；GPTOSAL表示銷售毛利率；WCTOTA表示營運資金對總資産比。根據(jù)上述的logistic回歸結(jié)果，我們只有三個帶有重要係數(shù)的變量進入了模型。資産負(fù)債率（TDTOTA）指標(biāo)會增加劃分虛假財務(wù)報告公司的概率（b=，p），從而這個比率有正面的影響。GPTOSAL（銷售毛利率）指標(biāo)會增加劃分虛假財務(wù)報告公司的概率（b=，p），這個指標(biāo)同樣具有正面的影響。WCTOTA（營運資金對總資産比）具有同樣的重要影響（b=，p）。對于上述結(jié)論中資産負(fù)債率（TDTOTA）指標(biāo)對舞弊性財務(wù)報告的影響和以前的研究是一致的（Persons，1995等），但是對于一般GPTOSAL（銷售毛利率）和WCTOTA（營運資金對總資産比）與以前的研究不一致 對于銷售毛利率前期的研究不完全一致，一般實證類的研究認(rèn)爲(wèi)毛利率越高則舞弊的可能性則越低，即有負(fù)影響（如Charalambos T. Spathis，2002）；但從舞弊技術(shù)手段分析，一般認(rèn)爲(wèi)虛增利潤是舞弊的重要手段，而這樣會虛增毛利，從而認(rèn)爲(wèi)毛利率越高出正常公司則舞弊的可能性越高（方軍雄，2002）。對此可能的解釋是公司舞弊主要采取虛增收入或者對銷售成本結(jié)轉(zhuǎn)的減少，從而導(dǎo)致銷售毛利率較高的公司反而更可能是發(fā)生舞弊性財務(wù)報告的公司；由于我國的流動資産中的應(yīng)收賬款和存貨可能未正確反映其價值，出現(xiàn)虛增流動資産而導(dǎo)致出現(xiàn)營運資金對總資産比較高的公司更可能出現(xiàn)虛假財務(wù)報告。但是在logistic回歸中，這兩項因素均未出現(xiàn)，所以我們懷疑這兩個指標(biāo)的影響已經(jīng)綜合反映在營運資金對總資産比的指標(biāo)因素中了。爲(wèi)了達到這個目的，我們以虛假財務(wù)報告公司和非虛假財務(wù)報告公司爲(wèi)樣本，采用了諸如單變量和多變量統(tǒng)計技術(shù)來建立模型以確認(rèn)與虛假財務(wù)報告相關(guān)的因素。這些變量在前期的研究中證明是重要的幷且是可以利用公開財務(wù)報告能夠獲得的。檢驗表明模型識別的準(zhǔn)確性在75%以上。隨著統(tǒng)計技術(shù)的提高和增加更多的變量，建立一個更有力的分析性程序來揭露虛假財務(wù)報告是可能的。但是，由于在各個方面的限制使得本研究具有一定的局限性。，正如文章中指出的那樣：可能有很多舞弊公司尚未得到暴露。相對來說，采用同一公司前後各期的縱向比較就可以考慮更多的公司自身的影響因素，可能預(yù)測效果會更高；（3）本文僅僅考慮注冊會計師可以獲得數(shù)據(jù)的一個方面——公開的財務(wù)數(shù)據(jù)，實際上注冊會計師在審計過程可以獲得更多的相關(guān)數(shù)據(jù)包括管理人員的薪酬結(jié)構(gòu)、公司的治理結(jié)構(gòu)、股權(quán)結(jié)構(gòu)等等多個方面的資料以及公司所在行業(yè)的相關(guān)資料。如果能夠加入這些變量可能建立更有效地識別舞弊性財務(wù)報告的模型。3．後續(xù)研究的建議（1）正如上面的研究局限性所說的那樣，公司治理結(jié)構(gòu)也是影響公司舞弊的一個重要因素，因此在現(xiàn)有模型的基礎(chǔ)上加入有關(guān)公司治理結(jié)構(gòu)方面的因素是理所當(dāng)然的了。這裏有幾個公開可以取得的變量爲(wèi)以後的研究作準(zhǔn)備，諸如董事會成員的數(shù)量、財務(wù)經(jīng)理的更換頻率、審計人員的類型和審計人員更換的頻率、審計人員的意見、公司的規(guī)模、公司分支的情況、存貨估價方法、折舊方法；（2）根據(jù)已有的研究，財務(wù)困境是導(dǎo)致公司進行舞弊的一個重要因素，儘管本模型中考慮了計量財務(wù)困境的z值，但是由于目前在我國尚沒有一個得到大家公認(rèn)的財務(wù)困境的衡量指標(biāo)，在本研究我們采用了引用較多的z計分公式，但是這種計分方法是否能夠衡量我國上市公司的財務(wù)困境狀況則需要進一步的研究來驗證。以後可以考慮利用網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)來進行舞弊性財務(wù)報告的識別；（4）如上所述，可能采用公司自身數(shù)據(jù)的縱向?qū)Ρ妊芯繒哂懈玫念A(yù)測效果，因此，可以考慮采用縱向?qū)Ρ戎笜?biāo)的預(yù)測研究。s Experience with Material Irregularities: Frequency, Nature, and Detectability, Auditing: A Journal of Practice and Theory, 1989(9): 12820．Hamer M.. Failure Prediction: Sensitivity of Classification Accuracy to Alternative Statistical Methods and Variable Sets, Journal of Accounting and Public Policy, 1983, 2(4): 28930721．Bell T., Szykowny S., Willingham J.. Assessing the Likelihood of Fraudulent Financial Reporting: A Cascaded Logic Approach, Working Paper, Montvale, .: KPMG Peat Marwick, 199322．Worthy F. S.. Manipulating Profits: How It