5月19日，《財(cái)會(huì)月刊》發(fā)表了廈門國家會(huì)計(jì)學(xué)院院長黃世忠及其研究團(tuán)隊(duì)葉欽華、葉凡、徐珊等撰寫的《嚴(yán)監(jiān)管下的財(cái)務(wù)舞弊分析——基于2020~2021年的舞弊樣本》一文。研究發(fā)現(xiàn)，最近兩年查處的財(cái)務(wù)造假案，在高發(fā)行業(yè)、舞弊手法等方面都呈現(xiàn)出不同以往的新特征。

“財(cái)務(wù)造假在經(jīng)濟(jì)上行周期易于掩蓋，在下行周期掩蓋難度加大，更容易暴露。從2007年到2016年數(shù)據(jù)來看，造假公司數(shù)量是持續(xù)上升的。”廈門國家會(huì)計(jì)學(xué)院中國財(cái)務(wù)舞弊研究中心聯(lián)合主任葉欽華對第一財(cái)經(jīng)表示，由于財(cái)務(wù)造假發(fā)現(xiàn)往往有3~5年的滯后期，盡管近年來監(jiān)管處罰造假公司已大幅增加，但仍不排除2017年之后的財(cái)務(wù)造假案件有持續(xù)增加的可能。

在過往12年（2010~2021年度）查處的舞弊樣本公司達(dá)到10家以上的（子）行業(yè)中，“農(nóng)林牧漁業(yè)”舞弊公司有16家，行業(yè)占比最高（9.58%），“制造業(yè)”二級行業(yè)“醫(yī)藥制造業(yè)”“化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)”的舞弊公司行業(yè)占比較高（分別為4.56%和4.25%），“信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)”的舞弊公司行業(yè)占比緊隨其后（4.05%）。
“經(jīng)濟(jì)下行周期，上市公司業(yè)績下行壓力大，靠粉飾財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來支撐股價(jià)表現(xiàn)的動(dòng)機(jī)會(huì)增強(qiáng)。”葉欽華對記者表示，而另一方面，財(cái)務(wù)造假是需要花費(fèi)成本的，在業(yè)績下行期，要掩蓋財(cái)務(wù)造假，難度也會(huì)加大。
此外，一些上市公司為了轉(zhuǎn)型升級，不惜代價(jià)收購兼并，形成巨額商譽(yù)，加上通過對賭協(xié)議做出業(yè)績承諾，或通過股權(quán)質(zhì)押融資，最終誘發(fā)業(yè)績“爆雷”潮和財(cái)務(wù)造假潮。這些“轉(zhuǎn)型升級”當(dāng)中，有的是真轉(zhuǎn)型，但也有相當(dāng)部分是“忽悠式”并購。

“以往是以利潤表操縱為主，比如增加收入、減少費(fèi)用，相應(yīng)的在資產(chǎn)負(fù)債表增加資產(chǎn)或減少負(fù)債。但是最近兩年揭發(fā)的案例，呈現(xiàn)出向資產(chǎn)負(fù)債表操縱為主的傾向。”葉欽華解釋稱，增加貨幣資金、加大資產(chǎn)減值，成為高發(fā)舞弊手法。

數(shù)據(jù)上看，2010~2021年收入舞弊是最主要類型，占比為64.25%，貨幣資金舞弊是第二大舞弊類型，占比25.70%，資產(chǎn)減值舞弊是第四大舞弊類型，占比16.20%。在2020~2021年查處的財(cái)務(wù)造假案中，收入舞弊占比下降，而貨幣資金舞弊與資產(chǎn)減值舞弊大幅提升，占比分別高達(dá)33.33%和24.24%。

業(yè)績虛增之后，上市公司需要持續(xù)造假來維持“指標(biāo)合理化”，最終進(jìn)行財(cái)務(wù)“大洗澡”來出清造假所帶來的資產(chǎn)端的“潛虧”。一般有三種方式，來消化賬面虛增利潤。

康美藥業(yè)2016年虛增貨幣資金225億元，2017年虛增貨幣資金299億元。而2018年半年報(bào)，虛增貨幣資金高達(dá)362億元，占公司披露凈資產(chǎn)的108.24%。

近兩年發(fā)現(xiàn)的造假案例顯示，交易類造假已經(jīng)成為上市公司財(cái)務(wù)舞弊的重要方式。主要表現(xiàn)為，上市公司管理層通過虛構(gòu)交易來虛增收入，最常見的手法是通過與客戶或者隱性關(guān)聯(lián)方串通合謀虛構(gòu)業(yè)務(wù)和收入。?不過，前述研究發(fā)現(xiàn)，近兩年來查處的造假案例中，交易造假類收入舞弊的實(shí)施手法呈越發(fā)隱蔽的趨勢，協(xié)助實(shí)施財(cái)務(wù)舞弊的“幫兇”從關(guān)聯(lián)方、隱性關(guān)聯(lián)方向真實(shí)客戶、供應(yīng)商轉(zhuǎn)換，即從“無中生有”走向“真真假假”。

與真實(shí)客戶、供應(yīng)商等串通舞弊，借助貨幣資金，來完成業(yè)務(wù)流與資金流的“閉環(huán)”，以降低資產(chǎn)類科目的異常特征，掩蓋財(cái)務(wù)舞弊的真實(shí)面目。

例如，長園集團(tuán)（600525.SH）虛構(gòu)與海外真實(shí)客戶銷售業(yè)務(wù)，并與海外客戶簽訂“陰陽合同”、備忘錄、承諾函或聲明，表示只是協(xié)助免稅清關(guān)，不存在付款義務(wù)等。這種變化一定程度上將大幅加大注冊會(huì)計(jì)師及監(jiān)管部門識(shí)別舞弊的難度。

不過，前述研究發(fā)現(xiàn)，有十大非財(cái)務(wù)異常特征，也可以成為識(shí)別潛在的財(cái)務(wù)舞弊行為的依據(jù)。

“從近年查處的造假案來看，一個(gè)明顯的特征就是舞弊公司的非財(cái)務(wù)異常特征出現(xiàn)次數(shù)（885次）是財(cái)務(wù)異常特征（239次）的3.7倍之多。”前述研究指出，現(xiàn)有企業(yè)財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別模型主要基于企業(yè)披露的財(cái)務(wù)信息，而對非財(cái)務(wù)信息的利用不足，而非財(cái)務(wù)異常特征對識(shí)別財(cái)務(wù)舞弊的作用已大幅超過財(cái)務(wù)異常特征，特別是大股東行為、高管行為、客戶與供應(yīng)商等方面的異常特征。

以客戶規(guī)模特征與交易金額背離為例來看，如果客戶貢獻(xiàn)收入占比很高，而客戶成立時(shí)間短、繳納社保人數(shù)少、公司規(guī)模過小等等，都意味著背后可能存在舞弊行為。

數(shù)據(jù)顯示，2018年之后，監(jiān)管部門的處罰力度呈明顯加大的趨勢，特別是新《證券法》實(shí)施后的2020年度和2021年度，兩年累計(jì)處罰上市公司多達(dá)66家，與2010~2019年度累計(jì)處罰的113家公司相比，處罰力度大幅上升。

同時(shí)，新《證券法》實(shí)施后，3年以內(nèi)被識(shí)別出財(cái)務(wù)舞弊的樣本公司占比從36.31%提高至51.52%，表明對財(cái)務(wù)舞弊的查處變得更加及時(shí)。

不過，前述研究發(fā)現(xiàn)，常規(guī)的外部審計(jì)在發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)舞弊方面雖有進(jìn)步，但總體成效仍然有限，2020~2021年度的樣本公司中尚有77.27%的舞弊公司，在當(dāng)年未能被注冊會(huì)計(jì)師所揭發(fā)。

在實(shí)務(wù)工作中，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)相對容易獲取和處理，如上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表及附注的表格信息，而與大股東行為、高管行為、客戶和供應(yīng)商異常特征相關(guān)的非財(cái)務(wù)信息來源較廣，如行業(yè)研究網(wǎng)站、工商信息網(wǎng)站、裁判文書網(wǎng)站等，且基本為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，要想通過海量的信息，識(shí)別出日趨隱秘的蛛絲馬跡，靠人力是所不能及的。

“智能反舞弊迫在眉睫，可喜的是，業(yè)界已有不少機(jī)構(gòu)先行先試，開發(fā)智能反舞弊工具來協(xié)助實(shí)務(wù)專家智能排雷?！彼硎?，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)及計(jì)算機(jī)技術(shù)的結(jié)合，來實(shí)現(xiàn)對大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和處理，讓模型可以基于多源、多維數(shù)據(jù)進(jìn)行高效分析，進(jìn)行智能反舞弊，應(yīng)該說已經(jīng)到了非常迫切的時(shí)刻。