公司扭亏与盈余管理论文

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一、引言

盈余管理是会计理论界研究的重要课题之一，它自20世纪80年代起成为实证会计研究的重要组成部分，其中的盈余管理动机是该研究领域重要的话题之一。已有研究发现，为了避免亏损、达到一定的盈利目标、避免业绩下滑，公司会对盈余进行调节（BurgstahlerandDichew，1997；Degeorgeetal.，1999；BurgstahlerandEames，2006等）[1-3]。由于我国资本市场存在政府管制，上市公司也存在较强的避亏、扭亏和保牌动机（陆建桥，1999；蒋义宏和王丽琨，2003；魏涛等，2007；孟焰和王伟，2010等）[4-7]，特别是亏损公司在扭亏当年往往会通过调增利润实现扭亏。以往的盈余管理动机研究，重点关注的是基于公司层面的诱因。然而，从长期动态的角度来看，微观企业一直处于宏观经济环境之中，企业行为和企业产出会受到宏观经济运行的影响（姜国华和饶品贵，2011）[8]，特别是与上市公司息息相关的资本市场运行态势很可能会影响微观企业的行为，如盈余管理。近年来，有学者发现资本市场的周期变动态势会影响公司的盈余管理行为。Cohen和Zarowin（2011）发现，当市场处于繁荣态势，盈余达到或超过分析师预测的公司较多时，公司会出现调增利润的行为[9]。Chen等（2011）、陈冬华和齐祥芹（2013）从市场择时理论出发，研究了市场态势对盈余管理的影响，发现企业盈余管理行为在不同的市场态势下呈现出动态差异，牛市态势下会择时释放更多的利润，存在基于市场态势的盈余择时动机[10，11]。如果企业是根据市场态势动态安排盈余，那么对于扭亏公司而言，有的公司扭亏时处于牛市态势，有的公司扭亏时则处于熊市态势，其盈余管理行为很可能受盈余择时动机的影响。因此，有必要将市场态势引入扭亏公司盈余管理行为研究，进一步观测扭亏公司的盈余管理活动。我国的资本市场已经有了20多年的发展历程，经过了牛市与熊市的周期交替，这也为本文的研究提供了实验场景。本文首次检验了不同市场态势下扭亏公司的盈余管理行为，发现公司在扭亏当年的盈余管理水平显著高于其他控制样本，这与以往的研究结论一致。在主体检验部分，我们观测了不同市场态势下扭亏公司的盈余管理行为，发现当扭亏年度恰逢牛市时，公司向上调增利润的动机更强，释放的利润也更多。进一步检验发现，亏损年限不同对盈余管理水平也有一定的影响，连续亏损两年及以上的公司在牛市态势下调增的动机较强。监管风险检验显示，扭亏公司在牛市态势下利用操控性应计调节利润被查处的概率较低，而通过线下项目调节利润的风险较高。本文的贡献在于，从长期动态的角度，分析了扭亏公司的盈余管理行为，探究了宏观市场态势对扭亏公司盈余管理行为的影响，这有助于我们更深入和全面地了解资本市场繁荣与萧条态势下扭亏公司盈余管理行为的概貌，为政策制定提供实证借鉴。同时，本文的研究证明了盈余择时行为的存在（Chenetal.，2011；陈冬华和齐祥芹，2013），这为盈余择时动机影响扭亏动机提供了初步的证据。此外，本文的研究在一定程度上丰富了宏观经济政策与微观企业行为的互动研究（姜国华和饶品贵，2011）。本文的主要内容安排如下：第二部分是在制度背景与理论分析的基础上提出研究假设，第三部分是样本选取、变量定义和描述性统计，第四部分是不同市场态势下扭亏公司盈余管理行为的具体检验，第五部分是稳健性测试，第六部分是研究结论与局限。

二、理论分析、制度背景与研究假设

（一）公司扭亏与盈余管理

公司是否盈利是投资者判断公司价值的信息基础之一。在资本市场中，上市公司出现亏损很可能会导致股价下跌，这会影响公司利益相关者一系列契约的执行。因此，上市公司为避免亏损，往往会采取一系列的盈余管理行为。当然，除盈利以外，公司是否达到盈利预期（上一期利润或者分析师预测）、是否出现业绩下滑也是投资者决策的重要基础，在避免亏损、实现盈利的基础上，以上因素会进一步影响企业的盈余管理行为。Graham等（2005）针对400家美国企业高管的调查表明，为了避免亏损、达到一定的盈利目标、避免业绩下滑，公司会对盈余进行控制和调节[12]。以往的实证检验证据也表明，亏损公司存在盈余管理动机，如Burgstahler和Dichew（1997）、Degeorge等（1999）提供了企业通过调节盈余避免亏损、避免业绩下滑的经验证据：刚好实现盈利的企业数量较多，而略微亏损的企业较少；刚好实现利润增长的公司数量较多，而业绩略微下滑的公司较少。为了达到盈利目标（如分析师预测），企业盈余一般正好等于或略高于分析师的预测，说明公司很有可能为了迎合分析师预测而进行盈余管理（Degeorgeetal.，1999；BurgstahlerandEames，2006）。此外，Degeorge等（1999）还发现，避免亏损是公司考虑的首要因素，其他两个盈余目标依次为避免业绩下滑、避免达不到分析师预测。

（二）我国制度背景下扭亏公司的盈余管理行为

相比于西方成熟市场经济体内的公司为了达到一定的盈余目标（盈利、业绩增长或分析师预测）而进行盈余管理活动，我国资本市场中的上市公司避亏、扭亏和保牌的动机更为强烈，这其中的差异源于我国资本市场特殊的管制背景。我国对亏损公司的管制有：特别处理、暂停上市和退市。1993年实施的《公司法》规定，上市公司如果“最近三年连续亏损”，国务院证券管理部门将暂停其股票上市；上市公司最近三年若连续亏损，而且“在限期内未能消除，不具备上市条件的，由国务院证券管理部门决定终止其股票上市”。1998年证监会对财务异常和其他异常的上市公司实施ST，即特别处理制度，其中，主要的财务异常是连续两年亏损，若连续两年亏损则会被处以ST警示。1999年，沪深交易所对暂停上市的股票实施“特别转让服务”（PT制度）。2001年证监会正式取消了“PT”制度，对连续经营亏损三年的公司处以*ST（退市风险）警示。在以上的制度背景下，亏损对于我国的上市公司而言，不仅会带来市场的惩罚，更重要的是会招致监管部门的关注，存在退市风险，在上市资源稀缺的现状下，这无疑会增强上市公司避亏、扭亏和保牌的盈余管理动机。国内的研究也提供了大量的经验证据支持。陆建桥（1999）分析并检验了1993~1997年22家亏损企业的盈余管理行为，发现亏损公司在首亏当年往往采取调减利润的盈余调节行为，在首亏前一年采取向上调节利润的盈余管理行为；为了实现扭亏，公司在扭亏当年会采取调增收益的盈余管理行为。从盈余管理的手段来看，亏损公司主要的扭亏项目是非经常性损益。蒋义宏和王丽琨（2003）以1999~2001年的上市公司为研究对象，研究发现基于扭亏、保牌动机的亏损公司会利用非经常性损益管理企业利润，公司首次亏损当年存在大量的非经常性损失，实现对业绩的“大洗澡”，而扭亏当年则存在较多的非经常性收益。魏涛等（2007）也发现我国上市公司利用非经常性损益进行盈余管理的经验证据，即亏损上市公司会利用非经常损益调节企业盈余，以实现扭亏。孟焰和王伟（2010）分别从公司、监管者、投资者、分析师、审计机构等多个角度，对某案例公司使用非经常性损益实现扭亏进行了分析，发现案例公司是利用非经常性损益进行盈余管理来实现扭亏。

（三）不同市场态势下扭亏公司盈余管理行为的分析

以往的亏损公司盈余管理研究，重点关注扭亏动机是否存在以及扭亏的具体方式。近年来，有学者关注制度变迁对亏损公司盈余管理行为的影响。蒋大富和熊剑（2012）发现，2007年新会计准则的实施对亏损公司的盈余管理行为影响显著，会计准则变更之际ST公司的盈余管理动机显著增强[13]。这表明，随着制度的变迁，亏损公司的盈余管理行为也发生了相应的改变。那么，对于身处资本市场的亏损公司而言，其盈余管理行为是否也会随市场态势的变化择机而动呢？已有研究表明（Chenetal.，2011；CohenandZarowin，2011；陈冬华和齐祥芹，2013），在不同的市场态势下，企业盈余管理行为存在动态差异。市场态势的周期变化反映了市场对未来经济发展前景的预期（Fama，1981）[14]，以及各方对市场基础价值共同认知的变化（BarskyandDeLong，1990）[15]。在不同的市场态势下，市场在信息不对称程度、盈余反应系数及政府监管等方面均呈现出不同的特征。这些差异使得牛市态势下企业释放单位利润的市场收益高于熊市态势，且面临的监管风险相对较低。因此，理性的经理人很有可能在牛市态势下择时释放更多的利润。对于扭亏公司而言，有的公司扭亏时处于牛市态势，有的公司扭亏时则处于熊市态势，那么，当扭亏年度恰逢牛市态势时，扭亏公司的盈余管理行为与熊市态势下的行为会不会有所不同呢？本文认为，当扭亏处于牛市态势时，公司调增利润释放盈余的动机更强。首先，公司要修复受损股价，高管要维护职位安全。亏损对于上市公司而言，显然是一个“坏消息”，相比于利润下滑或者未能达到分析师预测，投资者对亏损公司的惩罚可能更大。这意味着公司一旦亏损，其股价很可能会出现大幅下滑，特别是连续亏损的公司，其股价受到的市场惩罚可能更大。随之而来的可能是股东财富的下降，以及公司高管显性薪酬（与业绩相关的货币薪酬）和隐性薪酬（在职消费、晋升机会等）（陈冬华等，2005；Chenetal.，2010；Luoetal.，2011；Chenetal.，2011）[16，17]的降低。因此，对于亏损公司而言，实现扭亏是其首要动机，而提升股价、提高公司的市场价值也是需要考量的重要因素。当扭亏恰逢牛市态势时，由于市场的信息不对称程度较低，市场对盈余的反应系数较高，扭亏公司通常会释放利润，这不仅有助于实现扭亏，而且有利于股价提升，尽快修复受损的股价。此外，由于牛市态势下的公司估值普遍较高，对于亏损公司尤其是连续亏损被ST或*ST的公司而言，在其他公司估值普遍较高的情况下如果自身股价过低，其被并购重组的风险就很大，这直接威胁到公司高管的职位安全。因此，基于释放利润的收益与潜在风险的考量，牛市态势下扭亏公司调增盈余释放利润的动机会更强。其次，公司要降低监管风险。亏损公司尤其是连续亏损的公司由于存在异常的财务状况而成为证监会重点监管的对象，因此，亏损公司调节盈余的行为可能面临很大的被查处风险。但在不同的市场态势下，这种被处罚的风险可能存在一定的差异，因为基于成本与收益的权衡，证监会的管制也存在选择性执行的情况（Chenetal.，2011；陈冬华等，2012）。Chen等（2011）在研究中国管制的选择性执行问题时发现，牛市态势下违规公司受到处罚的可能性较小。因此，基于监管风险的考虑，扭亏公司可能会将未来期间有限的利润安排在牛市态势下释放。②基于以上制度背景与分析，本文提出如下研究假设：控制其他条件，若扭亏当年恰逢牛市态势，公司的盈余管理水平更高，释放的利润更多。

三、样本选取、变量定义与描述性统计

（一）样本选取

本文以1995③~2011年为研究样本区间，选取1995~2010年A股主板发生亏损且在次年（1995~2011年）扭亏的公司作为初选样本，共获得1301个公司-年度样本观测。在剔除了8个金融类上市公司观测、178个净资产为负或资产负债率大于1的观测、57个其他数据缺失的观测后，本文最终获得1058个公司-年度观测，见表1。由于需要估计扭亏公司的盈余管理水平———操控性应计利润，本文选取了1995~2011年的14672个公司-年度观测作为控制样本，以计算扭亏公司的操控性应计利润。上市公司的财务数据来源于CSMAR数据库，应收账款数据来源于CCER数据库，固定资产原值数据来源于WIND数据库。从表2的结果来看，1996年的扭亏观测有6个，说明有6家公司在1995年亏损，并于次年（1996年）实现扭亏。从样本分布来看，2006、2009、2010年实现扭亏的公司比例较高，扭亏公司数分别为132、141、124个，占比均在10%以上。

（二）变量定义

1.盈余管理的度量。对于盈余管理（EM）的度量，本文采用了四项指标，分别为操控性应计利润（DA）、控制了稳健性的操控性应计利润（DAball）、④线下项目（BL）和非经常性损益（EI）。鉴于我国上市公司实现扭亏的重要途径之一是非经常性损益（蒋义宏和王丽琨，2003；陈晓和戴翠玉，2004；魏涛等，2007），本文将进一步考察扭亏公司线下项目（BL）与非经常性损益（EI）在不同市场态势下的差异。线下项目（BL）为利润总额与营业利润的差额并经上一期总资产调整，非经常性损益（EI）为经上一期总资产调整的非经常损益额。操控性应计利润（DA）根据修正的Jones模型和夏立军（2003）的方法计算，操控性应计利润（Daball）参考Ball和Shivakumar（2006）的方法计算。Ball和Shivakumar（2006）指出，以往的操控性应计利润估计模型缺乏对会计稳健性的考虑，会计稳健性所带来的收益与损失确认的非对称性，很可能会被错误地估计为公司盈余的调节行为。为了减少稳健性因素的潜在影响，本文控制了稳健性因素的操控性应计利润（Daball）。首先，我们根据模型（1）分行业估计行业特征参数α1~α6。TAt/At-1=a1（1/At-1）+a2（REVt/At-1）+a3（PPEt/At-1）+a4（CFOt/At-1）+a5（D）+a6（D*CFOt/At-1）+εt（1）其中，TAt为公司i第t期总应计利润（等于净利润减经营活动现金流量），REVt为公司i第t期主营业务收入与t-1期主营业务收入的差额，PPEt为公司i第t期期末固定资产原值，At-1为公司i第t-1期的总资产，CFOt为公司i第t期经营活动现金流量，D为虚拟变量（若公司i第t期的经营活动现金流量为负即为1，否则为0）。将式（1）估计出的行业特征参数α1~α6代入模型（2），就可以计算出考虑稳健性因素的非操控性应计利润（NDAballt/At-1）。NDAballt/At-1=α1（1/At-1）+α2[（REVt-RECt）/At-1]+α3（PPEt/At-1）+α4（CFOt/At-1）+α5（D）+α6（D*CFOt/At-1）（2）其中，NDAballt为公司i第t期考虑稳健性因素的非操控性应计利润，RECt为公司i第t期应收账款净值与t-1期应收账款净值的差额。其他变量的定义同模型（1）。用总应计利润（TAt/At-1）减去式（2）计算出的非操控性应计利润（NDAballt/At-1），即可得到控制稳健性因素的操控性应计利润（DAballt）。DAballt=TAt/At-1-NDAballt/At-12.市场态势的度量。对于市场牛熊市周期的判断，本文参考了Pagan和Sossounov（2003）、何兴强和周开国（2006）的方法，并进行了一定的调整，⑤通过寻找股价的波峰与波谷判定牛熊市周期。本文的样本区间为1995~2011年，即主要观察1995年1月至2011年12月的市场态势，并采用市场的月度价格水平Pt进行计算。我们按照式（4）、（5），确定波峰和波谷。若Pt是宽度为5个月的价格窗口中的最大值，则时刻t为波峰：Pt-5，∧，Pt-1<Pt>Pt+1，∧，Pt+5（4）若Pt是宽度为5个月的价格窗口中的最小值，则时刻t为波谷：Pt-5，∧，Pt-1>Pt<Pt+1，∧，Pt+5（5）进一步的判定如下：（1）消除连续波峰中的较低者、连续波谷中的较高者，波峰、波谷交替出现；（2）若波峰-波谷或者波谷-波峰的单程时长不超过6个月，则价格逆转前后的升跌幅需大于20%；（3）剔除距离价格序列端点不足6个月的波峰波谷；（4）剔除价格序列端点附近股价水平低于端点处的波峰和股价水平高于端点的波谷；（5）剔除全长小于10个月的牛熊市周期。表3为市场态势的判断结果，可以看出，上证综指在1995年1月至2011年12月间经历了7次波峰、6次波谷，共6个牛熊市周期，这与何兴强和周开国（2006）的判定结果基本一致。对于1995~2011年各年度市场态势的判断，本文参考了Chen等（2011）的定义方法。如果波峰在上半年结束，则当年的市场态势为下半年所处的市场态势（熊市）；如果波峰在下半年结束，则当年的市场态势为上半年所处的市场态势（牛市）。反之，如果波谷在上半年结束，则当年的市场态势为下半年所处的市场态势（牛市）；如果波谷在下半年结束，则当年的市场态势为上半年所处的市场态势（熊市）。根据表3的市场态势评判，若观测样本扭亏当年所处的市场态势为牛市态势，则市场态势（Market）定义为1，否则为0。3.其他控制变量。对于影响盈余管理水平的其他控制变量，本文定义了公司规模Size、公司性质State、盈利能力CROA、资产负债率Lev、特别处理ST。同时，本文进一步控制了盈余管理的其他动机：SEO为再融资，若观测样本扭亏后一年配股或增发则为1，否则为0；CEO为高管变更，若样本公司发生高管变更则为1，否则0。为了降低极端值的影响，本文对所有连续变量进行了上下1%的winsorize处理。

（三）描述性统计

从表5的描述性统计结果来看，操控性应计利润（DA）的均值（中位数）为-0.0292（-0.0215），未显示样本公司在扭亏当年有调增应计利润的迹象；控制了稳健性因素的操控性应计利润（DAball）均值（中位数）为0.0026（0.0017），说明在控制了稳健性的非对称影响后，样本公司在扭亏当年的盈余调节为向上调增利润；样本公司扭亏当年的线下项目（BL）为总资产的3.09%，非经常性损益（EI）为总资产的2.95%。平均来看，扭亏样本的总资产负债率达到55%左右；核心资产收益率较低，仅为-0.32%；有近28%的公司扭亏当年处于特殊处理状态，扭亏当年有47%的公司发生了高管变更。表6为不同市场态势下扭亏公司盈余管理水平的单变量检验结果。操控性应计利润（DA）在不同的市场态势下无显著差异，但在控制了会计稳健性之后，操控性应计利润（DAball）在熊市态势下的均值（中位数）为-0.0020（-0.0004），而在牛市态势下的均值为0.0080（0.0052），说明扭亏公司在牛市态势下的盈余管理水平显著高于熊市态势，且均值检验和中位数检验均在1%的水平下显著。从线下项目（BL）和非经常性损益（EI）来看，牛市态势下线下项目（BL）的均值（中位数）为总资产的3.62%（2.25%），而熊市态势下BL仅为总资产的2.64%（1.40%），且两组均值检验和中位数检验均在1%的水平下显著。扭亏公司在牛市态势下的非经常性损益（EI）均值（中位数）为总资产的3.37%（1.89%），而熊市态势下EI为总资产的2.6%（1.27%），两组差异的均值检验通过了1%的显著性水平测试，中位数检验通过了10%的显著性水平测试。单变量检验为扭亏公司在牛市态势下择时释放更多的利润提供了初步的证据。表7为主要变量间的相关性分析。结果显示，市场态势（Market）与操控性应计利润（DA）之间存在负相关关系，但不显著；市场态势（Market）与操控性应计利润（DAball）为正相关关系，与线下项目（BL）和非经常性损益（EI）也均为正相关关系。这一结果与表6的单变量检验结果一致。

四、实证结果

（一）初步检验：公司扭亏当年是否调增盈余

在检验本文的假设之前，我们首先对扭亏公司的盈余管理行为进行初步检验，即扭亏公司相比于其他控制样本是否存在显著的盈余管理行为。参考已有文献，我们建立了模型1，按行业进行Clus－ter回归。EM=β0+β1NK+β2State+β3Lev+β4Size+β5CROA+β6ST+β7SEO+β8CEO+ε（模型1）其中，EM为盈余管理水平，分别用DA、DAball、BL、EI进行衡量；NK为虚拟变量，若亏损公司在本期实现扭亏则定义为1，否则为0。为了比较扭亏样本与其他控制样本盈余管理水平的差异，我们在初步检验中采用1995~2011年所有15730个公司-年度观测进行回归分析，并预期NK的系数为正。公司扭亏（NK）的系数为-0.0111，这与以往的研究结论相反。在以控制了稳健性的操控性应计利润（DAball）为被解释变量的回归中，公司扭亏（NK）的系数为正，且在1%的水平下显著，这与以往的研究结论一致。本文推测，以DA为被解释变量的回归结果很可能受到了稳健性的影响。李远鹏等（2005）发现，没有控制亏损公司时样本显示出稳健性特征，但控制了亏损公司后会计盈余并没有表现出稳健性，而亏损公司却显示出稳健性特征。在线下项目（BL）和非经常性损益（EI）的检验中，表中列（3）的公司扭亏（NK）系数为0.0147，且在1%的水平下显著，而列（4）的公司扭亏（NK）系数为0.0155，通过了1%的显著性水平测试，说明扭亏公司的线下项目和非经常性损益显著高于其他控制样本，公司存在调增利润的盈余管理行为。表8的检验结果与陆建桥（1999）的结论基本一致，即公司在扭亏当年会显著向上调节盈余。进一步地，本文结合市场态势将扭亏样本分为两组（G1和G2），以比较牛市态势下扭亏样本盈余管理水平与其他控制样本的差异，以及熊市态势下扭亏样本盈余管理程度与其他控制样本的差异。G1为虚拟变量，若公司扭亏当年处于牛市态势则取1，否则取0。G2为虚拟变量，若公司扭亏当年处于熊市态势则取1，否则取0。我们采用模型1进行回归，其中的NK由G1和G2代替。表9为扭亏样本进一步的分组检验结果。在列（2）至列（4）分别以控制了稳健性的操控性应计利润（DAball）、线下项目（BL）和非经常性损益（EI）为被解释变量的回归中，牛市扭亏组（G1）的系数均显著为正，即牛市态势下实现扭亏公司的盈余管理水平显著高于其他控制样本。熊市扭亏组（G2）的系数也均为正，且在1%的水平下显著，说明熊市态势下扭亏公司的盈余管理水平也显著高于其他控制样本。⑦从G1和G2系数的趋势来看，牛市态势下扭亏组的系数略高于熊市态势下扭亏组的系数。

（二）主体检验：不同市场态势下扭亏公司的盈余管理行为

管理水平与其他控制样本的差异，以及熊市态势下扭亏样本盈余管理程度与其他控制样本的差异。G1为虚拟变量，若公司扭亏当年处于牛市态势则取1，否则取0。G2为虚拟变量，若公司扭亏当年处于熊市态势则取1，否则取0。我们采用模型1进行回归，其中的NK由G1和G2代替。表9为扭亏样本进一步的分组检验结果。在列（2）至列（4）分别以控制了稳健性的操控性应计利润（DAball）、线下项目（BL）和非经常性损益（EI）为被解释变量的回归中，牛市扭亏组（G1）的系数均显著为正，即牛市态势下实现扭亏公司的盈余管理水平显著高于其他控制样本。熊市扭亏组（G2）的系数也均为正，且在1%的水平下显著，说明熊市态势下扭亏公司的盈余管理水平也显著高于其他控制样本。⑦从G1和G2系数的趋势来看，牛市态势下扭亏组的系数略高于熊市态势下扭亏组的系数。（二）主体检验：不同市场态势下扭亏公司的盈余管理行为在初步检验中，本文发现亏损公司在扭亏当年显著调增利润，不管在何种市场态势下，其盈余管理水平均高于其他控制样本。本文将进一步比较不同市场态势下扭亏公司盈余管理行为的差异，以检验本文的研究假设———牛市态势下扭亏公司的盈余管理水平更高。我们建立了模型2，采用1058个扭亏样本观测按行业进行Cluster回归。EM=β0+β1Market+β2State+β3Lev+β4Size+β5CROA+β6ST+β7SEO+β8CEO+ε（模型2）表10为模型2的检验结果，其中，PanelA为以操控性应计利润（DA）和控制了稳健性的操控性应计利润（DAball）为被解释变量的回归结果，PanelB为以线下项目（BL）和非经常性损益（EI）为被解释变量的回归结果。在PanelA列（1）至列（3）以操控性应计利润（DA）为被解释变量的回归中，单变量回归的市场态势（Market）系数为负，但不显著。列（2）加入公司特征因素（公司性质State、规模Size、财务杠杆Lev、盈利能力CROA）后，市场态势（Market）的系数仍然为负，但不显著。列（3）加入其他盈余管理动机后，Market的系数为负，但不显著。在以操控性应计利润（DA）为被解释变量的检验中，未发现不同市场态势下扭亏公司盈余管理水平的显著差异。在列（4）至列（6）以操控性应计利润（DAball）为被解释变量的回归中，单变量检验的市场态势（Market）系数为0.00994，且在1%的水平下显著。列（5）加入公司特征因素后，市场态势（Market）的系数仍为正，且在1%的水平下显著。加入高管变更动机及增发动机后，列（6）市场态势（Market）的系数为0.00968，且通过了1%的显著性水平测试。这一结果表明，当公司扭亏恰逢牛市态势时，其盈余管理水平显著高于熊市态势下的盈余管理水平。在PanelB列（1）至列（3）以线下项目（BL）为被解释变量的回归中，单变量回归中的市场态势（Market）系数为0.00973，且在1%的水平下显著。列（2）加入公司特征因素后，市场态势（Market）的系数为0.0072，且在1%的水平下显著。列（3）加入高管变更动机和增发动机后，市场态势（Market）的系数仍然为正，且在1%的水平下显著。在列（4）至列（5）以非经常性损益（EI）为被解释变量的回归中，市场态势（Market）的系数均为正，且通过了1%的显著性水平测试。这一结果表明，牛市态势下实现扭亏公司的线下项目和非经常性损益更多，利润释放程度也更高。综合表10的检验结果可知，对于亏损公司而言，实现扭亏是其首要目标，但当扭亏年度恰逢牛市态势时，由于此时释放利润的收益较高，公司高管出于修复受损股价、维持职位安全等目的，其相比熊市态势下调增利润的动机会更强。

（三）基于亏损年限的进一步检验

在所有实现扭亏的样本中，有65%的公司是亏损一年后实现扭亏，有35%的公司是亏损两年或以上后实现扭亏。为了进一步检验亏损一年组和连续亏损两年以上组在不同市场态势下盈余管理水平的差异，本文将样本分为两组，Loss=0组为扭亏前仅亏损一年的公司，Loss=1组为扭亏前连续亏损两年及以上的公司。我们采用模型2，按行业进行Cluster回归。结合考虑稳健性及上一部分的检验结果，我们选取DAball、BL、EI作为盈余管理的度量指标。表11为基于亏损年限的进一步检验结果。在列（1）和列（2）以操控性应计利润（DAball）为被解释变量的回归中，亏损一年组（Loss=0）的市场态势（Mar－ket）系数为0.00934，且在1%的水平下显著，而连续亏损两年及以上组（Loss=1）的市场态势（Market）系数为0.0108，且在5%的水平下显著，这与表10的结果一致。但从市场态势（Market）的系数来看，连续亏损两年及以上组的系数略高于亏损一年组。在列（3）和列（4）以线下项目（BL）为被解释变量的回归中，亏损一年组（Loss=0）的市场态势（Market）系数为0.00623，且在1%的水平下显著，而连续亏损两年及以上组（Loss=1）的市场态势（Market）系数为0.00933，且在5%的水平下显著，后者的Market系数高于前者。在列（5）和列（6）以EI为被解释变量的回归中，结果也呈现出相同的趋势。总体来看，表11的检验结果进一步验证了表10的发现，即牛市态势下实现扭亏公司的盈余管理水平更高，连续亏损组的盈余管理动机更强。

（四）扭亏公司择时释放利润是否会受到监管查处

为了进一步检验样本公司牛市态势下较高的盈余管理水平是否会受到更多的监管查处，我们建立了Logistic回归模型3，并按行业Cluster方法进行回归。Punish=β0+β1Market+β2Market*EM+β3EM+β4St-ate+β5Lev+β6Size+β7CROA+ε（模型3）其中，Punish为虚拟变量，若样本公司受到违规查处则为1，否则为0，数据来源于CSMAR的“中国上市公司违规处理研究数据库”；Market为市场态势，处于牛市态势为1，否则为0；EM为扭亏公司的盈余管理水平，分别用操控性应计利润（DA、DA－ball）、线下项目（BL）和非经常性损益（EI）度量。此外，本文还控制了公司性质（State）、资产负债率（Lev）、公司规模（Size）和财务状况（CROA）。在牛市态势下实现扭亏的483个样本公司中，有84个公司受到查处（约占17.39%）；在熊市态势下实现扭亏的575个样本公司中，有145个公司受到查处（约占25.22%）。可见，熊市态势下公司受到查处的可能性更高。表12的结果显示，牛市态势下扭亏公司违规被查处的概率显著低于熊市态势，市场态势（Market）的系数在列（1）至列（4）均显著为负。牛市态势下公司较高的操控性应计利润相比于熊市态势下被查处的概率更低，列（1）中交乘项（Market*DA）与Punish显著负相关，列（2）中交乘项（Market*DAball）的系数也为负，但不显著。列（3）中牛市态势下公司利用线下项目向上调节盈余被监管部门查处的概率较高，交乘项（Market*BL）的系数显著为正。其可能的原因是，基于强烈的扭亏、保牌动机，我国的亏损公司会通过关联交易、重组（陈晓和戴翠玉，2004）及政府补贴等（朱松和陈运森，2009）实现扭亏。因此，线下项目往往较多，此时公司主营业务盈利能力的恢复有限，若公司仍利用线下项目在牛市态势下向上调节盈余（改变实际盈利），其面临的监管风险可能会提高；若通过应计项目调整盈余将未来利润调至当期牛市态势下释放（只改变盈利的时间分布，不改变实际盈利），公司面临的监管风险则相对降低，如列（1）、列（2）交乘项的检验结果所示。总体来看，对于扭亏公司而言，其在牛市态势下通过操控性应计择时调节盈余受到处罚的概率较低，而通过线下项目管理盈余面临的风险可能会上升。

五、稳健性测试

对于本文的主体检验，我们进行了如下稳健性测试：在以操控性应计利润（DA、DAball）为被解释变量的回归中，进一步控制了上一期总应计利润（LagTA），对线下项目（BL）和非经常性损益（EI）进行行业中位数调整，得到经行业中位数调整的线下项目（BLadj）和经行业中位数调整的非经常性损益（EIadj），并采用模型2重新进行检验。表13稳健性测试与表10的结论一致，即在以操控性应计利润（DA）为被解释变量的回归中，市场态势（Market）系数为负，但不显著；在以操控性应计利润（DAball）、线下项目（BL）和非经常性损益（EI）为被解释变量的回归中，市场态势（Market）的系数均为正，与预期一致，且在1%的水平下显著。可见，稳健性测试结果支持了本文的假设。

六、研究结论与局限

从动态的角度来看，上市公司的发展是处在不断变化的宏观经济运行中，宏观经济政策可能会从以下三个方面影响企业行为（姜国华和饶品贵，2011）：一是通过改变宏观经济前景预期、行业前景预期影响企业行为；二是通过改变企业的资本成本影响企业行为；三是通过改变企业经营的信息环境影响企业行为。资本市场的运行经历着繁荣与萧条的周期变动，在市场繁荣期，作为微观参与主体，企业的行为可能呈现出与市场萧条期不同的特征，并体现在盈余管理方面。本文以扭亏事件公司作为研究对象，以期为不同市场态势下扭亏公司的盈余管理行为研究提供了经验证据。本文研究发现，公司在扭亏当年存在显著向上的盈余管理。引入市场态势后，当扭亏年度恰逢牛市态势时，公司向上调增利润的动机更强，释放的利润也更多。进一步检验发现，连续亏损两年及以上的公司在牛市态势下有较强的向上调节利润动机。本文还发现，扭亏公司在牛市态势下通过操控性应计调节盈余被查处的风险较低，而通过线下项目调节盈余的风险则较高。需要指出的是，企业除了可以利用操控性应计项目进行盈余管理外，还可以通过构造真实交易活动进行盈余管理（Roychowdhury，2006）。部分真实活动盈余管理方式（如出售固定资产）虽然会在线下项目和非经常性损益中得以反映，但就本文所采用的衡量指标来看，其还无法全面刻画企业在不同市场态势下的真实活动盈余管理情况，这也是我们未来研究的方向。注释：①一直以来，理论界和实务界对盈余管理有着不同的理解。实务界和准则制定者往往把盈余管理视为负面的、有问题的且需要遏制的；理论界对盈余管理则持相对平和的观点，认为禁止盈余管理不是最优决策，应计制会计需要管理者的判断，禁止会计弹性会降低会计盈余信息的决策有用性，盈余管理的存在并不必然影响投资者决策（DechowandSkinner，2000）。Bushman和Smith（2001）指出，若我们观察到的世界反映了最优经济行为，那么，盈余管理就是内生于契约均衡之中，契约的设计者已经理性预期到发生盈余管理的可能性，并在契约设计中反映了它们。陈冬华（2009）以罗尔斯的正义观为基础，从个人理性的假定出发，以契约为切入点，认为盈余管理实证研究应去道德化。

综合以上分析，本文对盈余管理持中性的观点，认为盈余管理是管理当局基于一定动机在符合契约的范围内对企业盈余进行管理和调节的行为。②长期动态地来看，基于操控性应计的盈余调节行为不影响企业的实际盈利，但会影响企业实际盈利在各期的分布。线下项目的盈余管理可能不具有明显的类似于应计项的反转特性，但在不同的市场态势下也可能呈现出周期性。也就是说，什么时点进行关联交易或什么时点处置资产以增加收益，多取决于公司对时机的选择。③样本期间之所以从1995年开始，是因为本文在计算操控性应计利润时需要用到上一期的数据，同时，估算1998年以前的经营活动现金流量（陆建桥，1999）需要用到上两期的数据。由于证监会从1992年开始才正式统一管理证券市场，故本文选择以1995年为研究起点。④鉴于亏损公司的稳健性可能异于一般公司（李远鹏等，2005），本文在估计操控性应计利润时要控制稳健性因素的影响，计算控制了稳健性的操控性应计利润（Daball）。⑤何兴强和周开国（2006）在判断市场周期时，为了避免遗漏短期的牛市、熊市，采用了3个月的窗口。本文在确定了牛熊市之后需要判断某个具体年份所处的市场态势，为了便于判断，我们采用了商业周期诊断（BryandBoschan，1971）中5个月的窗口。本文也根据3个月的窗口进行了判断，其基本周期与5个月的窗口一致，但能更有效地确定短期的牛熊市。⑥表中除再融资指标外，其余指标均为扭亏当年的相关值。⑦对于亏损公司而言，实现扭亏是第一目标，否则其将面临ST或退市风险。因此，不论市场态势如何，亏损公司都要调增利润以实现扭亏这一首要目标。

作者:齐祥芹 单位:南京大学商学院