2017年
财会月刊(14期)
案例分析
基于Benford定律的会计信息质量与企业绩效的相关性检验

作  者
朱秀梅

作者单位
潍坊科技学院经济管理学院,山东寿光262700

摘  要
    【摘要】伴随着市场经济及资本市场的发展,企业内部管理者和外部利益相关者对会计信息质量的关注越来越密切。因此,如何提升会计信息质量成为理论界和实务界的重要研究点。选取中国电信股份有限公司广东分公司实际经营管理中的财务数据,在Benford定律下,用因子分析模糊综合评价法对两者之间的关系进行验证,并对应用场景进行实例分析,可以帮助企业在提高会计信息质量的同时,客观公正地对自身绩效进行评价分析,从而提升自身运营和管理效率。
【关键词】Benford定律;会计信息质量;企业绩效;因子分析
【中图分类号】F272.5      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994(2017)14-0067-7

一、引言
当下,资本市场蓬勃发展,企业会计信息起到的作用逐渐显现,真实、公允的会计信息作为市场资源合理配置的重要保障,是政府宏观调控高效化的重要基础。然而,会计信息管理仍然存在着一些问题,其中最突出的表现就是“会计信息失真”。企业背负的业绩压力,是导致会计信息失真产生的主要原因之一。进一步探究发现,存在会计信息质量问题的企业大部分处于亏损状态或存在亏损趋势。相当一部分会计信息质量管理较好的企业也存在会计信息失真的问题,各项特征表现欠佳,究其原因在于财务管理、会计核算、财税政策执行和内部控制等方面存在薄弱环节。
一方面,企业内部控制制度的合理性和有效性仍然存在不足,会计核算不实、随意调节利润、违规发放补贴和发票伪造等问题时有发生,更有企业存在滞税漏税和编制虚假财务报告等问题;另一方面,企业的财务管理理念不合理,对财务管理重结果轻过程,导致会计基础工作薄弱,出现会计账簿流程不规范、企业财务报表合并范围不完善、会计人员不具备执业资格、资产管理不明确等问题。
本文从企业内部经营管理对会计信息的作用机制出发,研究企业的会计信息质量与企业绩效之间的相关性,以期为企业的会计信息管理提供新的思路。通过研究企业会计信息质量与企业绩效之间的相关关系,得出会计信息质量与企业绩效的内在联系,帮助企业管理者认识到企业会计信息质量管理的重要性,提升会计信息管理工作的效率。
二、会计信息质量与企业绩效评价方法
(一)会计信息质量的理论基础
1. 会计信息的含义。会计信息指企业通过财务报表、财务报告或附注等形式向投资者、债权人或其他信息使用者揭示企业财务状况和经营成果的信息。会计信息包括财务会计信息和管理会计信息,财务会计信息是企业日常经营管理中更为基础的会计信息。对企业内部管理者而言,会计信息具有反映过往的经营管理问题和对未来发展进行预测的双重意义,因此会计信息对完善内部管理和助力未来发展具有重要的意义。
2. 会计信息质量的评价方法。国内外学者一般把会计信息质量评价方法分为两种类型:会计信息质量特征衡量方法和会计信息质量评价指标体系。会计信息质量特征衡量方法侧重于从会计信息质量的总体特征或某个质量特征入手,而会计信息质量全面评价指标体系引入不同维度不同层次的评价指标,构建全面指标体系以对会计信息质量做出综合性评价。
(1)会计信息总体质量衡量方法。将盈余质量作为会计信息总体质量的代表来进行研究,盈余质量的评价方法可概括为两大类:一类是构建盈余质量障性指标、成长性指标和收益安全性指标;另一类是基于盈余质量影响因素的质量评定模型。损失确认及时性问题是企业盈余质量的重要影响因素。
(2)会计信息质量特征衡量方法。目前,可靠性和相关性的衡量方法是会计信息质量最常用的评价方法。会计信息的可靠性指会计信息与被反映经济事实的吻合程度,是国际财务质量层次结构中如实反映的表述;会计信息的相关性指会计信息应为会计信息使用者所做出的决策服务,发挥其证实和预测的价值。
3. 本文采用的会计信息质量评价方法。从国内外会计信息监管机构对会计信息质量特征的要求和会计信息质量评价方法的研究来看,会计信息使用者最看重的是企业会计信息质量的相关性和可靠性。从会计信息自身的数据规律出发,提出基于Benford定律的会计信息质量评价方法,以企业的会计信息数据作为研究对象,依据会计信息数据首位数字分布与Benford定律的理论分布吻合程度对会计信息质量做出评价。从本质上来说,本文提出的评价方法是为了检验会计信息数据的可靠性,证实会计信息使用者对可靠性的重视程度。
以往的会计信息评价方法涉及各类指标,而指标的量化程度和数据的获取方法并不明确,导致这些方法的可操作性不强,难以应用到会计信息质量管理中,不能起到实质性的作用。本文提出的评价方法很好地解决了上述问题,具有较强的可操作性。
(二)企业绩效评价的理论基础
1. 企业绩效的含义。一般而言,企业绩效是指一定经营期间内企业经营效益和经营者业绩。
2. 企业绩效的评价方法。企业绩效的评价问题比较复杂,如何准确客观地评价企业绩效,学术界的观点也尚未统一。总体来讲,绩效评价可以归为基于成本、财务、价值和战略四类。
(1)基于成本的绩效评价方法。最低级的以盈利为目的的成本会计是早期的成本思想和简单的成本计算方式,绩效评价的目标是降低企业生产成本。随着成本会计第一次革命,提高生产效率,获得更高利润成为绩效评价的新目标。而成本会计第二次革命又引发了新的评价方法,此阶段标准成本的执行情况与预期情况的差异分析成为企业绩效的主要内容。
(2)基于财务的绩效评价方法。随着资本市场的平稳发展,企业的绩效评价方法受到企业内外环境的影响,逐渐从基于成本的经营业绩评价为主向以财务业绩评价为主转变。如表1所示,以财务指标为基础的企业绩效评价指标体系被广泛应用于企业的实际生产运营中,是企业管理的有力工具。

 

 

 

 

 

 

 

 

 


(3)基于价值的绩效评价方法。经济增加值与传统会计利润相比,体现的是经济利润的概念。它是从管理者的视角来评价企业绩效的标准,不仅能衡量管理者的经营业绩,同时也能衡量企业给股东带来的利润,所以评价结果更为准确,可以使股东财富与企业绩效实现真正的统一。因此,这种评价方法的应用范围越来越广泛。
(4)基于战略的绩效评价方法。由学者创建的“未来组织绩效衡量方法”——平衡计分卡绩效评价体系,从四个视角设计绩效衡量指标:业务流程、财务、顾客及创新与学习。此评价方法更全面、具体,使得绩效管理从策略管理转变为行动管理,绩效评价的标准也因此得到平衡和完善,在绩效评价方法方面是一个很大的进步。
3. 本文采用的企业绩效评价方法。本文采用因子分析模糊综合评价法,主要是考虑到以下两个方面的因素:
(1)企业的绩效评价需保证所收集资料的全面、完整和可信,以此来得出准确合理的评价结果。然而,数据之间的相关性和重叠性对评价结果有影响。实际运营管理中采取的指标赋权重的方法主观因素影响太大,缺乏客观性和准确性。为弥补上述缺点,利用因子分析法计算企业的绩效得分,提取的公共因子之间不具有相关性,用观测变量解释力度的方差贡献率来决定各因子的权重,减少了主观性并提升了评价结果的可信度。同时,此绩效评价方法具有较强的可操作性,具体操作人员可以借助计算机等工具计算绩效得分结果。
(2)因子分析方法简化了评价过程。实际操作中用于评价企业绩效的指标涉及方方面面,纷繁复杂,需通过深层次的分析才能把握绩效评价的本质和核心。而且,企业发展重点随着企业发展阶段的变化而变化。利用因子分析方法抓住众多评价指标的本质和核心,简化了纷繁复杂的绩效评价问题,对绩效进行更深层次的挖掘和分析。
三、案例分析
(一)背景介绍
中国电信股份有限公司广东分公司(以下简称“广东公司”)是目前中国电信最大的省级分公司,分为省、市、县三级,其服务网点铺设至广东各个乡镇。近几年来,电信运营企业逐步放缓收入增速。广东公司作为最早发展起来的企业之一,面临着巨大的挑战。收入增幅减缓、现金流减少、成本开支增加的现象接连出现,公司的绩效压力也持续加大。因此,寻求提升绩效管理能力的新方法成为广东公司的当务之急,以更好地实现省公司对地市公司的管理和监督,从而也使得市公司能够提高自身的绩效管理水平,提升绩效实现能力。
(二)会计信息质量评价
本文选择广东公司21个地市2011 ~ 2015年五年的损益表、现金流量表和资产负债表月度数据为研究对象,对三大财务报表中的财务数据进行首位数字1 ~ 9数值频数分布分析,综合利用Excel和SPSS对数据进行处理并输出数据分析结果。
1. Benford 定律的适用性分析。
(1)三大财务报表对Benford定律的适用性分析。资产负债表中仅保留流动资产和流动负债的相关财务数据,将不满足要求的非流动资产、非流动负债和股东权益等财务数据剔除,以确保数据结果的可信度和可靠性,同时纳入会计信息质量评价的数据集来进行数据分析检验。以C地市为例,从表2可以看出,会计信息评价样本数据集的平均值大于中位数和偏度,由此可以得出,经过处理后的会计信息质量评价样本数据集满足Benford定律的要求,研究结果是可信的。(2)首位数字有效数据统计分析。数据样本量的大小影响数据分析结果的可靠性。经验表明,数据量在10000以上时,真实数据的首位数字分布与Benford定律的吻合程度最佳,分析结果可靠性最强;数据量在1000 ~ 10000之间时,真实数据首位数字分布与Benford定律的吻合程度较好,分析结果可靠性较强;数据量在200 ~ 1000之间时,真实数据首位数字分布与Benford定律的吻合程度一般,分析结果具有一定的参考价值;而样本量处于200以下的,则不适合进行数据的首位数字分布与Benford 定律吻合程度的检验。
2. 会计信息质量评价。
(1)各年财务数据Benford定律卡方检验分析。将21地市公司2011 ~ 2015年三大财务报表数据形成的会计信息质量数据集与Benford定律做卡方检验,结果如表3所示。从表3中可以发现21个地市各年度财务数据首位数字分布与Benford定律分布的卡方检验值均在100之内,说明财务数据与Benford 定律的吻合程度较好。将各地市财务数据的卡方检验值进行横向和年度纵向比较,可发现各年各地市财务数据与Benford定律的卡方检验值存在一定差异,这种差异的存在为会计信息质量与企业绩效的相关分析提供了可靠依据。
(2)会计信息质量评价。根据三大财务报表数据的会计信息质量评价财务数据集首位数字分布与Benford 定律理论分布吻合程度的卡方检验结果可得出,卡方检验统计值越小,说明财务数据首位数字分布与Benford定律理论分布的吻合程度越好,进而说明该地市公司的会计信息质量越好,会计信息质量的真实性和可靠性越高。从表3中可以看出,2014年E地市和U地市的卡方检验值分别为6.02和4.85,说明这两个地市该年的会计信息质量较好。反之,卡方检验统计值越大,说明财务数据数字分布与Benford定律理论分布的偏离程度越大,进而说明该地市公司该年的会计信息质量越差。从表3中可以看出,2015年J地市、S地市和T地市的卡方检验值(2)首位数字有效数据统计分析。数据样本量的大小影响数据分析结果的可靠性。经验表明,数据量在10000以上时,真实数据的首位数字分布与Benford定律的吻合程度最佳,分析结果可靠性最强;数据量在1000 ~ 10000之间时,真实数据首位数字分布与Benford定律的吻合程度较好,分析结果可靠性较强;数据量在200 ~ 1000之间时,真实数据首位数字分布与Benford定律的吻合程度一般,分析结果具有一定的参考价值;而样本量处于200以下的,则不适合进行数据的首位数字分布与Benford 定律吻合程度的检验。
2. 会计信息质量评价。
(1)各年财务数据Benford定律卡方检验分析。将21地市公司2011 ~ 2015年三大财务报表数据形成的会计信息质量数据集与Benford定律做卡方检验,结果如表3所示。从表3中可以发现21个地市各年度财务数据首位数字分布与Benford定律分布的卡方检验值均在100之内,说明财务数据与Benford 定律的吻合程度较好。将各地市财务数据的卡方检验值进行横向和年度纵向比较,可发现各年各地市财务数据与Benford定律的卡方检验值存在一定差异,这种差异的存在为会计信息质量与企业绩效的相关分析提供了可靠依据。
(2)会计信息质量评价。根据三大财务报表数据的会计信息质量评价财务数据集首位数字分布与Benford 定律理论分布吻合程度的卡方检验结果可得出,卡方检验统计值越小,说明财务数据首位数字分布与Benford定律理论分布的吻合程度越好,进而说明该地市公司的会计信息质量越好,会计信息质量的真实性和可靠性越高。从表3中可以看出,2014年E地市和U地市的卡方检验值分别为6.02和4.85,说明这两个地市该年的会计信息质量较好。反之,卡方检验统计值越大,说明财务数据数字分布与Benford定律理论分布的偏离程度越大,进而说明该地市公司该年的会计信息质量越差。从表3中可以看出,2015年J地市、S地市和T地市的卡方检验值别为56.27、60.92和54.88,卡方检验值相对较大,说明该年这三个地市公司的会计信息质量相对较差。依据实际会计信息数据与Benford定律的卡方检验结果,能够对会计信息质量进行初步评价。
(三)绩效评价
本文选用因子分析方法对广东21个地市2011 ~ 2015年的经营绩效进行评价。经营绩效评价包含四部分内容:评价指标的选择、评价指标数据的处理、评价指标因子分析、绩效评价结果分析。
1. 评价指标的选择。根据广东公司实际运营中制定的经营业绩考核办法,选取经营业绩考核中最重要的并且是基于财务数据计算得出的效益价值类指标作为研究的绩效考核指标,具体考察广东公司下属各地市公司各年的净利润、运营收入、经济增加值和百元固定资产收入,如表4所示。
2. 评价指标数据的处理。为了消除样本观测值量纲和数量级差异对指标分析结果的影响,将观测的样本绩效评价指标数据进行标准化处理。本文对净利润、运营收入、经济增加值和百元固定资产收入四项绩效评价指标数据进行无量纲标准化处理,对各指标在同一个数量级别下进行绩效评价分析。
3. 评价指标因子分析。绩效评价指标因子分析包括以下三个步骤:①检验评价指标体系的因子分析适合度,确定待分析的效益价值类若干评价指标是否适合做因子分析;②构造公共因子变量,计算特征值、特征贡献率和累计贡献率;③计算因子得分和绩效综合得分。
(1)效益价值类绩效评价指标体系因子分析适合度检验。因子分析的目的是从众多可观测的变量中筛选出少数几个潜在的公共因子,并使这些因子能最大限度地概括和解释原有观测变量的信息,从而解释事物的本质。因此,判定可观测变量之间是否存在相关关系是进行因子分析的前提。
本文利用SPSS 20.0软件的KMO检验和巴特利特球形统计来判断企业绩效效益价值类的评价指标体系是否适合进行因子分析。KMO的统计量取值在0和1之间,依据以往研究经验,Kasier给出了常用的判断变量是否适合做因子分析的KMO度量标准:当KMO>0.9时,非常适合;当0.9>KMO>0.8时,很适合;当0.8>KMO>0.7时,适合;当0.7>KMO>0.6时,一般;当 KMO<0.5,不适合。巴特利特球形检验以原有变量的相关矩阵为出发点,检验实际相关矩阵与假设单位阵之间的差异性。若差异性显著,则拒绝单位阵假设,认为原变量间的相关性显著,适合做因子分析。计算效益价值类指标的相关系数矩阵时,将各指标的数值输入SPSS 20.0,进行KMO检验和巴特利特球形检验,结果如表5所示:

 

 


从表5中可以看出,KMO的检验值为0.749,处于0.7 ~ 0.8之间,依据KMO度量标准,属于适合做因子分析的范围;巴特利特球形检验Sig.值为0.000,小于0.05,达到极其显著水平,说明原变量之间有明显的结构性和相关性,适合进行因子分析。上述两大检验的结果说明适合对企业绩效评价指标进行因子分析。
(2)构造公共因子变量,计算公共因子在旋转前后的特征值、特征值贡献率和累计贡献率,如表6所示:

 

 

 

 

 


在进行因子分析的过程中,本研究利用最大似然法作为因子提取方法,设定选取2 ~ 3个因子。从上述分析结果可以看出,经过因子旋转后公共因子1的特征值为2.154,方差贡献率为54.043%,公共因子2的特征值为1.585,方差贡献率为39.855%,前两个公共因子解释了所有变量的93.898%,且特征值均大于1,所以在效益价值类指标分析中提取这两个公共因子即可。
4. 计算绩效综合得分。得到因子特征值、特征矩阵之后,依据因子载荷矩阵计算出每个因子的得分。通过公共因子Fi及其贡献率的大小,计算效益价值类绩效综合得分:
F=a1F1+a2F2
依据公共因子1和公共因子2的方差贡献率,得到绩效综合得分公式如下:
F=0.54043F1+0.39855F2
计算各地市各年的绩效得分如表7所示。
(四)会计信息质量与企业绩效的关系
本文采用SPSS相关分析对会计信息质量与企业绩效的相关性进行研究。相关分析是描述相关关系的方法,用来检测两个或多个变量间的关系并检验和度量变量关系的密切程度。本文结合相关分析探析企业的会计信息质量与企业绩效之间的相关关系。以21个地市2011 ~ 2015年共105个会计信息和企业绩效评价结果数据为基础进行分析。
1. 相关分析。研究数据分析时最常用的相关分析方法为Pearson积差相关分析法、Kendall的tau-b等级相关分析法和Spearman等级相关分析法。样本数据量大小、变量分布形态和数据连续性等条件限制Pearson积差相关分析的结果;Spearman相关分析适用条件相较于Pearson而言较为宽松,相应地其准确性不高。
通过对各地市会计信息质量和绩效得分进行Pearson积差相关分析,列出了Pearson积差相关系数、双侧检验显著性概率和样本容量(见表8)。表8中数据“0.633”表示会计信息质量和企业绩效得分相关系数为0.633,其上方的“∗∗”表示两者在5%的水平上显著相关。双侧检验的显著性概率(Sig.)为0.000,小于0.05,同样说明会计信息质量和企业绩效不相关的概率小于0.05。同时,对会计信息质量和绩效得分进行Kendall的tau-b等级相关和Spearman等级相关分析。表8中“0.594”是两者的Kendall的tau-b等级相关系数,其上方的“∗∗”表示两者在0.05的水平上显著相关。表中“0.775”是两者的Spearman等级相关系数,在5%的显著性水平上具有高度相关从图2可以看出,M、N地市的会计信息质量与绩效变化呈现相反趋势,不符合理论假设。因此,该地市的会计信息可能存在故意失真,广东公司需要进一步对其绩效的真实性进行评定。至于F、J和S地市,会计信息质量与绩效变化年度变化趋势趋同,两者出现双低的原因可能是:
首先,会计信息管理人员素质偏低,在日常运营之中存在“无意失真”行为,导致会计信息质量低下,影响地市公司管理者制定决策的有效性,进而影响地市绩效的实现。
其次,地市本身的特性,如地市的用户规模、发展程度等其他绩效影响因素不如其他城市,所以在采用相同绩效评定规则的情况下,该类地市的绩效表现不佳。
不管绩效低下的原因是什么,“瘦狗型”地市会计信息质量不佳是不争的事实。针对这类型的地市,上级管理部门需对存在“故意失真”行为的地市加以严厉的监管,敦促其改善会计信息质量。至于存在“无意失真”或者其他方面劣势的地市,上级管理部门要提供更多的帮助,帮助其改善内部管理,进而实现企业绩效的提升。
四、结论
市场经济的发展导致的信息不对称问题呈现出日益严重的趋势,因此,企业的管理层对会计信息质量越来越重视。在会计信息质量评价研究的基础之上,进一步开展对会计信息质量影响因素的研究,研究成果有助于加深企业对会计信息质量重要性的认识,强化会计信息质量管理,为信息使用者提供高质量的会计信息。本文通过对会计信息质量与绩效评价结果的相关性分析,验证了两者之间的相关关系,对提高企业会计信息质量诊断结果的准确性有一定的帮助,增强了管理建议的科学合理性。

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