农业上市公司关联方交易对盈余管理的影响

范定祥，余远明

(湖南工业大学 经济与贸易学院，湖南 株洲 412007)

近年来，在我国经济迅猛发展的同时，会计制度与政策的更新和实践却相对滞后，不少企业为追求利益最大化而在经营中出现了投机行为。其中，这类行为在农业企业中尤为盛行，一方面是因为自然风险的影响，农业主要分布于农、林、牧、渔及服务业，其生物资产的生产及收益存在许多自然限制(气候、土壤、地域、土壤、自然灾害等)；另一方面是市场风险的影响，由于农业的生物特征具有多样性、自然增值性和周期性等，使得农业企业难以维持稳定的业绩增长。当前农业企业的这种投机行为还集中表现在我国农业上市公司的一系列财务舞弊事件，如“银广厦”“丰乐种业”“草原兴发”“绿大地”“獐子岛”事件，等等。这些事件的发生从侧面说明了在市场竞争加剧的情况下，许多农业上市公司都倾向于采取一定手段来保持企业的良好财务状况，其中，采用较为隐蔽的且成本较低的关联交易来进行盈余管理就成为了多数农业企业的首选策略。

事实上，大量研究表明，关联方交易已经成为企业盈余管理的主要操作手段。这类关联方交易主要包括企业间购销商品、转移资产或股权、担保和质押、提供资金及租赁等，其中企业间购销商品已成为我国上市公司操纵应计盈余管理的首选方法，该法通过对企业日常购销商品及提供接受劳务业务在企业各会计期间的账面调整，从而实现企业盈余目标[1]。此外，关联交易对经营业绩的影响还会使盈余水平产生向上或是向下的管理活动，关联交易程度越高其企业业绩往往越低，进而对企业真实盈余浮动也产生影响[2]。而对于企业利用关联交易进行财务舞弊的具体方式和后果，已有研究显示，由于关联交易内部的错综复杂，在国内企业中主要产生了两种财务舞弊的方式，一是隐瞒关联方关系或关联方交易，二是有意错报披露的关联方交易[3]，上述方式的出现不仅会诱发大股东侵占小股东权益进而操纵企业盈余管理[4]，还会产生由于企业间非公允关联方交易的交易动机所导致的审计失败[5],以及关联交易中经营性关联方和非经营性关联方造成的资金占用等问题[6]。

鉴于大多数农业企业存在着生物资产的确认与分类模糊、计量成本高、信息披露不保真等问题，特别是关联交易的生物产品的确认在会计准则中难以全面涵盖，这为农业企业的盈余管理留下了巨大的空间[7]。遗憾的是，尽管学术界对企业盈余管理的影响因素已有较多研究，却鲜有对农业企业中关联交易与盈余管理关系的探讨。为此，本文拟以2015～2019年的我国农业上市公司为样本来详细分析关联方交易对企业盈余管理影响的途径及作用机制。本文的边际贡献在于：(1)将两种盈余管理模式(真实盈余管理和应计盈余管理)分别结合两种更加严谨且适用的模型(修正后Jones模型和Roychowhury模型)进行研究，得出了在盈余管理研究方面更加全面细致的实证分析结论。(2)厘清了我国农业上市公司关联方交易与盈余管理之间的关系，并通过实证阐释了盈余管理的影响途径。

一、理论分析及研究假设

(一)关联交易程度与盈余管理

农业企业关联交易业务对盈余管理可产生诸多影响。关联交易中抵押担保类的增加通常会引发企业向上的真实盈余管理行为[8]，也即企业通过关联交易将资产或是合同资产与关联方进行利润的输送，以达到正向的真实盈余管理，这类现象大多出现在母子公司以及子子公司之间。此外，具有丰富内涵的关联方交易也是农业上市公司经营活动中的一把“双刃剑”，它既可以实现企业管理层的年度利润目标，也可在节约大量的时间和费用的同时提升业务的效率；但另一方面，也极易隐瞒企业的不良盈余质量信息以及私下达成的往来协议[9]。可见，利用关联交易手段不仅可以让企业实现长期经营目标，也有可能使企业出现不可控的外部监察风险。

对于农业上市公司而言，它往往更加倾向于利用生产性资产交易活动中关联交易业务产生的收益来调节盈余管理，此举尤其对真实盈余管理有显著作用[10]。而且除了生产性资产交易活动，上市公司所处的外部环境也对关联交易的成本和收益有影响，且关联交易程度的变化也会使盈余管理产生向上或是向下的变动，从而外部环境不确定性越高的农业企业，其盈余管理程度也越会高[11]。基于此，本文提出以下假设：

H1：农业上市公司的关联交易程度与应计盈余管理成正相关。

H2：农业上市公司的关联交易程度与真实盈余管理成正相关。

(二)关联方购销程度与盈余管理

本节进一步分析关联方交易中的关联购销业务与盈余管理的关系。对于农业来说，由于农业产品对自然环境和后期的市场条件都较为敏感，同时农业企业日常经营关联购销业务中的产品大多是生物资产，这两者使得农业企业收益低并且收益期长。另外，其关联交易中生物资产计量和财务报表披露的方式与其他行业有较多不同，这使得其关联购销业务具有更大的微观会计政策选择空间。

研究发现，许多上市公司为了降低风险提高收益，均倾向于将不同类的业务进行多元化处理，期间普遍使用关联购销业务来调控企业应计盈余管理[12]。另外，由于关联交易本身的特殊性，所以企业管理者们能通过较少的成本获取较大的利润进而促成交易[13]。这种交易的实质是通过关联购销将企业低于或高于市场价格的资产或存货转移至关联方，从而粉饰报表调控应计盈余管理，使企业进行向下或是向上的真实盈余管理。一般而言，上市公司关联交易越密集时，其经营业绩越低[14]。

随着社会经济发展愈发快速，各种通过关联购销业务进行财务舞弊的手段已越发难以让人察觉。部分管理者们为了自身利益，会利用会计政策和会计估计来增加关联购销程度，进而粉饰财务报表，这使得对企业应计盈余管理的程度影响更强。由于在进行粉饰报表的同时，虚增或虚减的关联购销程度会使部分真实盈余转向应计盈余，这使得关联购销业务对企业真实盈余管理产生了抑制作用。正因如此，本文认为，深入研讨关联购销程度对于我国农业上市公司盈余管理的影响至关重要。由此本文提出以下假设：

H3：在其他条件相同的情况下，农业上市公司关联方购销程度与应计盈余管理成正相关。

H4：在其他条件相同的情况下，农业上市公司关联方购销程度与真实盈余管理成负相关。

二、研究设计

(一)研究样本及数据来源

本文中的“农业上市公司”是指根据我国证监会《上市公司行业分类指引》所界定的农、林、牧、渔上市企业，考虑到2015～2019年我国会计制度并未有较大的变更，本文采用这一期间的相关数据来研究农业上市公司中关联交易对盈余管理水平的影响。在具体进行农业上市公司的样本选择时，笔者做了如下筛选：(1)剔除ST和*ST的上市公司样本；(2)剔除B股和相关指标严重缺失的样本公司，最终得到34家样本企业。本文大部分数据来源于CSMAR数据库，其中缺失的部分企业的个别变量数据是通过巨潮资讯网、新浪财经网及网易财经提供的个股年报获得，样本数据均运用Stata13处理。

(二)主要变量及模型

1.被解释变量—应计盈余。本文采用研究应计盈余管理方面的经典模型——修正后的Jones模型[15]，对农业上市公司进行回归分析，得到的残差值(εit)取绝对值后作为衡量企业应计盈余的指标，即：

TAiT/Ait-1=a1(1/Ait-1)+a2(DREVit-DRECit)/Ait-1+a3(PPEit/AIT-1)+εit

(1)

NDAit=a(1/Ait-1)+a2[(DREVit-DRECit)/Ait-1]+a3(PPEit/Ait-1)

(2)

DAit=TAit/Ait-1-NDAit

(3)

式中，TAit为企业i在t年的总应计利润，它反映企业在t年的净利润与经营现金净流量的差额；Ait-1为企业滞后一期的资产总额，DREVit-DRECit是企业i在t年的主营业收入变化量与应收账款变化量的差，PPEit是企业i在t年年末固定资产总值，DAit是企业i在t年年末的可操作性应计利润，NDAit是企业i在t年年末的非操作性应计利润。显然，我们通过模型(1)可以得出系数a1、a2、a3以及残差εit；然后，将其代入模型(2)中可得到NDAit(即非操作性应计利润)；最后，通过模型(3)可得出DAit(即可操作性应计利润)，也就是模型(1)中的残差(εit)

2.被解释变量—真实盈余。本文选择Roychowdhury所提出的模型[17]来对农业企业的真实盈余管理进行研究，该模型如下：

CFOit/Ait-1=b1(1/Ait-1)+b2(Salesit/Ait-1)+b3(△Salesit/Ait-1)+εit

(4)

Prodit/Ait-1c1(1/Ait-1)+c2(Salesit/Ait-1)+c3(△Salesit/Ait-1)+c4(△Salesit-1/Ait-1)+εiT

(5)

Expit/Ait-1=d1(1/Ait-1)+d(Salesit/Ait-1)+εit

(6)

式中，CFOit为企业i在t年的经营现金净流量，Prodit为企业i在t年的生产成本(等于企业年度销售成本和存货增加量之和)，Expit为企业i在t年的期间费用(等于企业广告费用、研发费用和销售费用、管理费用总和)。Ait-1为企业i在t-1年末的资产总和，Salesit为企业i在t年的销售收入，△Salesit是企业i在t年的销售收入变化量，△Salesit-1为企业i在t-1年的销售收入变化量，εit为残差。下文将首先通过模型(4)(5)(6)分行业分年度计算出正常的经营现金净流量、生产成本、期间费用，然后分别用总经营现金净流量、总生产成本以及总期间费用减去三类正常值后，则可得到三类异常值，即：异常经营现金净流量(A-CFOit)、异常生产成本(A-Prodit)以及异常期间费用(A-Expit)，这三个异常值也就是模型(4)(5)(6)中的残差(εit)值。

企业在实际生产经营活动中还往往会出现变更销售规模、扩大产量、减少期间费用等情况。其中，改变销售规模会使得企业产生异常经营现金流量，过度生产会使得企业产生异常生产成本，而对于期间费用的调控会使得企业产生异常酌量性费用。故此，本文构建真实盈余管理水平(RPit)指标来反映企业真实盈余管理的变化，若值为正，则表明企业进行了向上的真实盈余管理，反之，则进行了向下的真实盈余管理[17]。

RPit=A-CFOit+(-1)A-Prodit+(-1)A-Expit

(7)

3.解释变量。本文将解释变量设定为以下两种：(1)将农业上市公司当年关联交易购销业务的总金额与当年的主营业务收入总额的比值作为解释变量—关联购销程度(GXT)。(2)为了从整体上分析关联交易与盈余管理水平的关系，还将企业年度当期关联交易的总额与当期总资产的比值作为解释变量—关联交易程度(GJC)[18][19]。

4.控制变量。本文选取以下控制变量：企业规模(SIZE)、资产负债率(DR)、销售收入增长率(RG)、企业前三高管薪酬比重(QGB)、前五大股东持股比例(FSR)、资产收益率(ROA)、每股收益(EPS)、董事会规模(DN)、监事会规模(SN)、流动比率(CR)、速动比率(QR)等为控制变量[20]。各类变量的详细定义及说明如表1所示。

表1 变量定义

(三)关联交易影响盈余管理的模型构建

为测度关联方购销程度(GXT)和关联交易程度(GJC)分别对应计盈余管理水平(DAit)和真实盈余管理水平(RPit)的影响，本文重新构建了如下实证模型：

TYit=a0+a1GXTit+a2GJCit+a3CONit+εit

(8)

式中，被解释变量TYit，分别体现为应计盈余管理水平(DAit)和真实盈余管理水平(RPit)，CONit为除行业虚拟和年度虚拟以外的11个控制变量总代称。

三、模型估计结果

(一)数据统计特征

表2为各变量的描述性统计，通过所列示主要变量的描述性统计结果可知：DAit的最大值和最小值分别为0.314和-0.585，标准差为0.095；RPit的最大值与最小值分别为0.634和-0.634，标准差为0.198，两大指标分别反映了应计盈余管理和真实盈余管理的变化。统计图表中两个指标在样本公司中的差别较大，这表明相应企业存在相对明显的盈余管理现象。此外，GXTit和GJCit的均值分别为1.09和0.326，其中，GXTit最大值为10.105，最小值为0.051；GJCit的最大值与最小值分别为1.575和0.001，这说明在样本公司日常交易业务中关联方购销在总的关联交易中占很大比重，而且关联方购销程度与关联交易程度在样本公司中也存在明显的不同。控制变量DNit和SNit的均值分别为9.706和4.082，说明样本企业的监管存在不足，这也为企业操纵盈余管理留下了空间。ROAit的最大值与最小值差距过大，说明样本公司在投资回报中净收入的差距较大。

表2 变量描述性统计

(二)相关性检验

本节通过相关性分析来初步验证主要研究变量之间的关系即前文所提假设。由表3可知，应计盈余管理水平(DAit)和真实盈余管理水平(RPit)与控制变量之间大部分显著正相关，而且真实盈余(RPit)与关联方购销程度(GXTit)在1%的水平下显著负相关，这在一定程度上支持了H2假设。此外，应计盈余(DAit)与关联方购销程度(GXTit)在1%的水平下显著正相关，这也说明，回归结果初步支持了H1假设。

关联交易程度(GJCit)与应计盈余管理水平(DAit)及真实盈余管理水平(RPit)之间在1%的水平下均呈显著正相关，这一结果一定程度上证实了H3和H4假设的合理性。最后，为防止多变量之间存在多重共线性，本文进一步对各变量的VIF值(方差膨胀因子)进行计量，结果显示VIF值均在5以内，表明各变量之间不存在多重共线性。

表3 相关性分析结果

(三)多元回归分析

表4是农业企业关联交易与盈余管理关系的回归分析结果，我们将真实盈余管理和应计盈余管理进行分组回归后得到两组统计结果分别如表4中的列(1)和列(2)所示：

表4 关联交易与盈余管理水平的多元回归系数统计

从表4可以看出，所有模型的调整后的R^2均在0.266～0.335之间，而且R-squared在(1)和(2)回归结果中的显示值分别为0.842和0.734，说明模型拟合度很好，并且模型通过了F检验，表明本文所选取的变量对于应计盈余管理和真实盈余管理在整体水平上是显著的。具体说来，根据列(1)和列(2)的回归结果可知，关联方购销程度对于真实盈余管理水平和应计盈余管理水平这两个被解释变量的系数分别为-0.007和0.01，均在1%水平上显著，说明关联购销程度与真实盈余管理显著负相关，这也反映了农业上市公司在生产性生物资产的购销业务中利用其进行真实盈余操纵的程度较低，这验证了假设H2的合理性；而关联购销程度与应计盈余管理显著正相关，进一步证实了H2假设的正确性，表明频繁的关联购销业务给予了企业管理者操纵真实盈余的机会及空间。此外，关联交易程度对于真实盈余管理水平和应计盈余管理水平这两个被解释变量的系数分别为0.059和0.002，且在1%水平上显著，说明关联交易程度与应计盈余管理和真实盈余管理显著正相关，说明这些公司在关联交易业务中的应收账款往来调控越多则操纵盈余程度越大。这也验证了假设H3和假设H4的可信性。

若单从回归结果中的解释变量“关联购销程度”看，还可发现农业上市公司整体上普遍存在着较大程度的盈余管理。表4中的t值显示，其对于两种盈余管理水平有着向上和向下的分布影响，这也说明我国农业上市公司由于其弱质性，对于自然条件和市场环境的较大依赖，使得许多企业的经营业绩较差，并且行业的不稳定性也导致外部融资变得愈发困难，由此更易引发部分管理者利用关联购销来进行应计或是真实盈余管理，以达到粉饰报表和虚构利润的财务目标。

此外，表4中RPit对于控制变量SNit和DNit的系数分别为0.026和-0.016，且分别在5%水平上呈显著正相关以及在1%水平上呈显著负相关。DAit对于SNit和DNit的系数分别为-0.001和0.006，且分别为不显著和在1%水平上显著正相关，这一结果说明董事会规模越大，管理层粉饰财务报告的可能性越大，监事会规模越大企，业对现金流的调控越大。因为如果董事会规模过大，那么董事会成员之间就会存在严重的沟通问题，不利于公司管理。而独立董事独立于公司股东和管理者，不受公司股东及其管理层的约束，是独立的外部监督者，能过做出独立的判断，所以，董事会独立性越强越有利于抑制公司的盈余管理行为。

四、结语

本文选取研究我国农业上市公司近五年的数据，将研究盈余管理与关联方交易的关系作为主轴，通过理论分析和对收集相关数据的分析提出研究假设结合修正后的Jones模型和Roychowhury模型，在调整个别变量后重新构建了实证分析模型，研究了关联交易(包括关联购销程度和关联交易程度)对农业上市公司盈余管理水平(包括应计盈余管理和真实盈余管理)的影响。实证分析结果表明：(1)应计盈余管理水平会随关联交易购销业务和关联交易业务的增多产生向上的盈余操纵，而对于真实盈余管理水平的影响好坏参半。同时，在加入董事会规模和监事会规模之后，对盈余管理的影响也有好有坏，一方面反映了内部的监管制度会抑制真实盈余管理，另一方面也说明了外部的监管制度会对真实盈余管理有着促进作用，但其对应计盈余管理的影响则相反。(2)在加入控制变量“每股收益”及“前五大股东持股比例”之后，回归结果显示真实盈余管理水平会因其增加而减少，整体上呈反比例线性变化，这也说明其中可能存在部分大股东通过操纵真实盈余窃取利益的现象。(3)样本企业关联交易对盈余管理的整体影响在关联购销业务增多时将显著增强，这更加说明在农业上市公司中通过关联方购销业务操纵盈余管理的程度是较大的。

上述研究结论的实践意义在于：其一，管理者可能通过适度的关联方购销业务进行盈余管理以提升农业上市公司的经营业绩及外部形象，此举也将降低农业企业获取政府专项补贴的难度。其二，证券部门应加强对农业企业财务报表披露的监管，同时企业所在地也应及时放宽针对农业资产的税收政策，以便企业能通过良性的关联交易业务调控真实盈余，更大程度地保障农业上市公司的的可持续发展。