高管背景与企业盈余管理关系研究

杨芳 罗珊珊 任伟（正高级会计师）

（1，2云南大学商旅学院 3云南大学财务处 云南昆明 650091）

一、引言

盈余管理一直是财务研究的热点问题，同时也是实务中需要重点关注的对象。不少上市公司通过粉饰财务报表等方式进行盈余管理，从而实施盈余操纵甚至是财务欺诈。2017年6月商务部研究院发布的《中国非金融类上市公司财务安全评估报告（2017年春季）》（以下简称《评估报告》）指出，2 629 家非金融上市公司中可能涉及报表数据粉饰的企业有1 139家，占比高达43.32%。同时，随着经济的发展，环境污染问题越来越受到关注，为实现汽车行业的顺利转型，我国对汽车行业新能源项目给予了高额补助，因此，汽车行业之间的竞争也愈来愈激烈，进行盈余管理的动机也日渐显现。《评估报告》中相应数据显示，如果从行业存在粉饰报表企业占比来看，汽车行业以25.22%居全行业第25名。韩荣凤（2019）研究发现，我国汽车行业普遍存在盈余管理行为，且多为利用非营业利润、期间费用、资产减值损失项目来实现盈余管理。因此，本文将汽车行业选为具体研究对象。

公司高级管理层作为公司经营管理的决策者，是进行盈余管理的主体。根据Hambrick和Mason（1984）提出的高层梯队理论，不同的管理者由于年龄、性别、学历水平、专业背景、任职时间等背景特征的差异，在价值观和认知方面存在不同，从而导致其在风险偏好方面存在差异，进而会导致企业不同的战略决策结果。

为此，本文将以沪深A股汽车行业上市公司作为研究对象，分析高管部分背景特征与企业盈余管理的关系。由于不同文献对公司高管的界定有所不同，考虑到各个管理层职位对企业盈余管理的影响程度，本文所指“高管”包括上市公司的董事长、董事、监事、独立董事、总经理、财务总监和董事会秘书。

二、文献回顾

目前国内外对于高管背景特征对企业盈余管理的影响研究主要集中在高管性别、年龄、学历水平和任职时间，且对于某些背景特征的研究一直以来并没有得到一致的意见。

（一）高管性别对企业盈余管理的影响

从已有研究结果来看，普遍认为高管性别对企业盈余管理具有显著影响。Krishnan 等（2008）研究发现，女性高管比例与企业盈余质量呈显著正相关关系。卢碧（2013）通过对我国A股上市公司2006—2010年数据的实证分析，发现在非国有上市公司中，男性高管比例与盈余操纵行为呈显著正相关。张兆国等（2011）基于高层梯队理论，在对2007—2009年我国沪深两市A股上市公司数据进行研究分析后发现，高管团队男性比例与正向盈余管理呈显著负相关关系。但也有学者持有不同意见。张会丽等（2010）研究发现，我国上市公司高管女性比例的高低对盈余质量无显著影响。

（二）高管年龄、任职时间对企业盈余管理的影响

对于高管年龄、任职时间对企业盈余管理的影响，Margarethe 等（1992）认为，平均年龄较小的高管更可能采取冒险的战略决策。王超（2013）研究发现，高管年龄与上市公司盈余管理水平负相关，即高管年龄越大则公司盈余管理水平越低。Eisenhardt 等（1990）认为，高管任职时间越长，团队成员之间的协作力越强，从而显著提高公司业绩，进而可以抑制企业盈余管理行为。陈德球等（2013）认为，CEO的权力随着其任职时间的增长而增强，为了维护声誉，CEO进行盈余管理的动机会减弱。但也有学者提出了相反的研究结论，王福胜（2014）等通过对CFO背景特征对会计政策影响的研究，发现CFO年龄、任职时间与计提资产减值准备比例呈负相关。张兆国等（2011）研究得出高管年龄、任职时间与盈余管理呈显著正相关关系，即高管年龄越大、任职时间越长，盈余管理动机越强。

（三）高管学历水平对企业盈余管理的影响

从学历水平层面来看，国内外的相关研究结论较为一致。Hambrick（1996）、Wiersema 等（1992）研究认为，高管学历水平越高，越理性，认知能力越强，越不可能进行盈余管理。万宇洵等（2012）研究发现，高学历高管更关注企业长期发展，而不是短期利益，因此能识别盈余管理对企业带来的危害。李晓玲等（2015）的研究表明，CFO的学历与真实盈余管理行为呈显著负相关关系，也就是说，CFO学历越高，发生的真实盈余管理行为越少。刘睿智（2017）研究得出高管学历能对正向盈余管理行为起到显著抑制作用。

三、理论分析与研究假设

（一）高管年龄与盈余管理

不同年龄的管理者，由于其经历、经验的不同，往往在价值取向、行为方式等方面存在差异。对于年轻高管来说，为了早期声誉及良好评价的积累，通常倾向于稳扎稳打，选择比较稳妥、谨慎的经营管理决策。而随着年纪的增大，由于晋升空间的缩小，高管为了晋升或保住现有职位，获得更好的经营业绩和更高的薪酬，很可能会利用已获得的社会地位和声誉进行盈余管理。基于以上分析，本文提出如下假设：

假设1：汽车行业上市公司高管年龄与盈余管理正相关。

（二）高管学历水平与盈余管理

在一定程度上，学历水平代表了一个人的知识涵养以及技能基础，且学历水平在一定程度上可以作为个人价值观、认知偏好等的指标。企业高管的学历水平越高，其能力相对越高，社会资源越丰富，能帮助企业在经营管理和战略规划方面进行有效的指导，企业的业绩也会越好。当企业高管有足够的能力帮助企业获得良好的业绩时，就不会过多地考虑对企业进行盈余管理。另外，学历较高的高管通常更看重公司的长期发展，而不是短期的经营业绩，因此，盈余管理行为的动机较小。基于此，本文提出如下假设：

假设2：汽车行业上市公司高管学历水平与盈余管理负相关。

（三）高管任职时间与盈余管理

上市公司的管理往往是由一个高管团队进行管理，通常情况下，高管的任免、晋升与任期内公司的业绩息息相关，高管任职时间越长，对于上市公司的了解会越深，对团队人员及公司员工会更加熟悉，在公司内部的人脉资源会越丰富，从而为盈余管理创造了条件。另外，高管任职时间越长，对公司形成的控制程度越强，话语权越大，受到董事会监管约束的力度就会越弱，高管会更倾向于满足个人私利，进行盈余管理。基于以上分析，本文提出如下假设：

假设3：汽车行业上市公司高管任职时间与盈余管理正相关。

四、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文选取2013—2018年沪深A股汽车行业上市公司的数据作为研究样本。根据研究需要，样本按以下原则进行筛选：（1）剔除ST和*ST的上市公司；（2）剔除高管团队背景特征数据或财务数据缺失的样本；（3）剔除无法计算盈余管理数据的上市公司；（4）剔除存在明显异常的数据。为了避免可能出现的极端值的影响，本文对所有连续型变量分年度在上下1%的位置进行缩尾处理。经过上述筛选后，最终得到257个观测值。本文的数据处理和分析软件为Excel和Eviews 7.0。相关数据主要来自国泰安数据库和上市公司的年度财务报告。

（二）变量定义

1.被解释变量。根据当前研究经验及实际情况，本文选择修正的琼斯模型计算得出的可操纵性应计利润总额作为被解释变量盈余管理（EM）的取值。具体计算公式为：

其中：TAt表示第t年度的总应计利润，即净利润减去经营现金净流量的值；At-1表示第t-1年总资产；ΔREVt为第t年主营业务收入变动额；NDAt为第t年的不可操纵性应计利润;ΔRECt为第t年应收账款变动额；PPEt表示第t年固定资产净值；ε表示误差项。

2.解释变量。本文的解释变量为高管年龄、高管学历水平和高管任职时间。（1）高管年龄（Age）。一般情况下，高管年龄越大，其工作经验越丰富，越容易对公司管理造成影响，因此本文将该变量作为解释变量，以考察高管年龄对企业盈余管理的影响程度。（2）高管学历水平（Deg）。一般说来，不同学历水平的高管在思维方式、知识储备方面存在差异，因而会对企业盈余管理产生直接或间接的影响，所以本文将其作为解释变量。（3）高管任职时间（Ten）。通常情况下，高管任职时间越长，其对公司及公司人员的了解程度越深，越容易对公司造成影响，因此在研究高管背景特征对企业盈余管理的影响时也需考虑该变量。需要说明的是，在影响企业盈余管理的高管背景特征中还有高管性别这一常见因素，但由于在本样本中，各公司高管性别并不存在明显差异，故未纳入解释变量中。

3.控制变量。在运用多元回归模型检验解释变量对被解释变量的解释程度时，为了保证回归结果的有效性，需要对盈余管理的其他影响因素进行控制。通过对前人研究成果的分析，并结合汽车行业的实际情况及本文研究目的，本文选取了现金流量（CFO）、营业收入增长率（GROWTH）、总资产净利润率（ROA）、第一大股东持股比例（STOC）、行业分类（IND）以及年度虚拟变量（Year）作为实证研究的控制变量。（1）现金流量（CFO）用公司本期经营活动现金净流量与资产总额的比值来表示。一般来说，在净利润或营业利润相差不大的情况下，公司通过经营活动所创造的现金净流量越小，其总应计利润就越大，从而进行盈余管理的可能性就越大。（2）营业收入增长率（GROWTH）能够反映公司的成长能力，成长能力是评价公司经营状况的重要指标之一。良好的成长能力通常意味着该公司具有较大的投资价值，因此公司高管也可能为了吸引投资者而进行盈余管理。（3）总资产净利润率（ROA）代表公司的盈利能力。良好的盈利能力可以向外界传递利好的消息，进而有利于公司形象及股价的提升，也是公司高管进行盈余管理的动机。（4）第一大股东持股比例（STOC）能够反映一家公司的股权集中程度，股权集中程度的不同会对盈余管理产生影响。如果上市公司的股权集中程度较高，话语权往往掌握在大股东手中，往往更容易进行盈余管理；而如果公司股权比较分散，公司高管就能拥有更多的决策空间。（5）行业分类（IND）不同，其资金利用率、盈利能力、风险等都会存在差异，从而会影响企业管理模式，进而影响盈余管理。汽车行业中还可细分为汽车制造业、汽车服务业等，由于汽车制造业占大多数，为了排除细分行业对回归结果的影响，本文将行业分类分为汽车制造业和除汽车制造业外的汽车行业，分别赋值为1和0。此外，盈余管理相关研究中还有企业规模（Size）、资产负债率（Lev）、每股收益（EPS）、净资产收益率（ROE）等其他常见控制变量，由于上述变量在本文选取的研究样本回归结果显著性检验中显著性较差，因而最终没有列入控制变量中。

全部变量定义及赋值说明见表1。

表1 变量定义及赋值说明

（三）模型设计

基于前文对相关变量的选择，本文对汽车行业高管背景特征对企业盈余管理影响的多元线性回归模型设计如下：

五、实证检验与结果分析

（一）描述性分析

从表2相关变量的描述性统计结果可以看出，汽车行业上市公司盈余管理的平均值为0.0069，说明汽车行业上市公司更容易进行正向盈余管理；中位数为0.0060，表明汽车行业上市公司存在一定程度的盈余管理行为；最大值、最小值分别为0.2484和-0.2696，标准差为0.0781，说明汽车行业各个公司之间盈余管理存在较大差异。

表2 变量的描述性统计

高管年龄均值为50.2176，说明汽车行业上市公司高管整体年纪偏大，最小值为41.1429、最大值为60.0625，标准差为3.6939，说明公司高管年龄存在显著差别。学历水平的最小值为2，最大值为5，标准差为0.5058，说明各个公司之间高管学历水平差距较大；平均学历为3.3302，处在本科生和研究生之间，说明高管成员整体上学历较高。从高管任职时间来看，平均值为4.4729，中位数是4.2803，可见从汽车行业整体来看，高管平均任职时间大概在4.5年左右；最大值为10.5298，最小值为1.2448，标准差为1.5132，说明汽车行业各上市公司之间高管平均任职时间差异较大。

现金流量的最大值为0.2895，最小值为-0.2604，标准差为0.0579，说明汽车行业上市公司之间的现金流量差别较大；现金流量的平均值为0.0611，中位数为0.0582，表明大多数公司都能实现现金流入。营业收入增长率平均值为0.1543，中位数为0.1199，说明汽车行业上市公司营业收入普遍呈上升趋势；最大值为1.9792，最小值为-0.3468，标准差为0.2706，说明汽车行业上市公司之间营业收入增长率差异明显。总资产净利润率的最大值为0.2363，最小值为0.0009，标准差为0.0372，可见各公司之间总资产净利润率存在明显的差异性；平均数为0.0582，中位数为0.0532，说明汽车行业多半公司都能实现盈利。第一大股东持股比例的最大值、最小值分别为0.7430和0.0527，标准差为0.1564，说明汽车行业上市公司股权集中程度存在显著差异；平均值为0.3564，中位数为0.3575，说明普遍股权较为分散。

通过以上分析可以看出，各变量之间存在较大的差异性，四个控制变量之间的差异性也很明显，因此有必要对其进行控制，来消除对回归结果的影响。

（二）相关性检验

从表3可以看出，高管年龄与盈余管理正相关，即高管年龄越大，实施盈余管理行为的动机越强，初步验证了假设1。高管学历水平与盈余管理负相关，说明高管高学历水平能抑制盈余管理行为，初步验证了假设2。高管任职时间与盈余管理呈负相关关系，表明高管任职时间越长，其进行盈余管理的可能性越小，假设3未得到支持。考虑到表3仅为单变量的相关性分析结果，可能存在测量误差，下文的回归检验结果将给出更深入和严谨的结论。同时可以看出，所有变量之间的相关系数都不大，表明变量之间不存在显著的多重共线性，所以可以将它们作为独立变量，进行回归分析。

表3 变量相关系数表

（三）回归结果分析

表4为多元线性回归结果。调整后的判定系数R2可以用来衡量多元线性回归模型的拟合优度，R2越大，说明模型对数据的拟合程度越好，解释变量对被解释变量的解释能力越强。从多元线性回归模型的整体拟合程度来看，模型调整后的判定系数R2为0.6426，说明模型对数据的拟合程度较好。另外，模型的F值可以说明全部解释变量对被解释变量的共同影响的显著程度。从回归结果可以看出，F值为58.5323，P值为0，说明回归模型总体是显著的。各解释变量的相关系数的显著性检验结果如下：

表4 多元回归结果

1.高管年龄与盈余管理呈正相关关系。高管年龄的t值为1.7151，在10%的水平上显著，这与本文提出的假设1一致，也就是说，汽车行业上市公司高管年龄越大，越容易采取盈余管理行为。

2.高管学历水平与盈余管理呈负相关关系。高管学历水平的t值为-3.5813，在1%的水平上显著。这一结果与大部分研究文献的结果相同，与本文提出的假设2一致。由此可见，高管团队的平均学历水平越高，企业越不容易进行盈余管理。

3.高管任职时间与盈余管理呈正相关关系。高管任职时间的t值为2.0858，在5%的水平上显著，与本文提出的假设3一致。这说明，高管团队的平均任职时间越长，其进行盈余管理的动机越强。

此外，从回归结果可以看出，控制变量与盈余管理普遍存在显著的相关关系。控制变量中，现金流量（CFO）、营业收入增长率（GROWTH）和第一大股东持股比例（STOC）与盈余管理存在显著的负相关关系；而总资产净利润率（ROA）与盈余管理存在显著的正相关关系。上述4个控制变量显著地控制了多元线性回归模型的解释变量和被解释变量以外的其他因素，增强了回归模型的严谨性。

（四）稳健性检验

为了验证结论的稳健性，本文改变了高管年龄（Age）、学历水平（Deg）的计量方式：（1）将高管年龄（Age1）定义改变为根据高管平均年龄所属年龄层分别赋值：若高管平均年龄介于40岁至50岁（含）之间，则取1；若高管平均年龄介于50岁至60岁（含）之间，则取2；若高管平均年龄大于 60 岁，则取 3。（2）将高管学历水平（Deg1）定义改变为根据高管平均学历情况赋值：以本科学历为界，将学历分成两个部分：本科及本科以上，本科以下。当高管平均学历为本科或本科以上时，Deg1取1，否则取0。从表5的结果可以看出，按照上述替换方法对本文选取的部分解释变量进行替换后，解释变量回归结果的显著性基本没有发生变化，说明本文的实证研究结果是稳健的，在变量的选取和设计上也是合理的，即本文的研究结论通过了稳健性检验。

表5 稳健性检验结果

六、研究结论与建议

（一）研究结论

本文以沪深A股汽车行业上市公司为研究对象，实证研究了2013—2018年间汽车行业上市公司高管背景特征与企业盈余管理的关系，主要得出以下三个结论：（1）汽车行业上市公司高管的年龄与盈余管理呈显著正相关。（2）汽车行业上市公司高管的学历水平与盈余管理呈显著负相关。（3）汽车行业上市公司高管的任职时间与盈余管理呈显著正相关。总体来说，由于高管是企业生产经营的管理者和政策制定者，其行为受年龄、学历水平、任职时间等因素的影响，会对企业盈余管理有显著影响。

（二）建议

1.建立健全相关法律法规，完善公司治理结构，加强对公司经营管理层的监督和制衡。目前，我国上市公司信息披露制度尚不完善，上市公司高管仍有很大的盈余管理空间。为防止公司高管出于短视或自身利益操纵企业盈余，应建立健全信息披露制度和相应的惩罚措施，以此约束高管行为，使其更注重公司的长远发展。对于盈余管理程度较高的公司和相关高管人员，应充分发挥注册会计师作为第三方的监督职能，加强对公司的外部监督。同时，上市公司应定期对高管进行培训，提升其法律意识及风险意识，帮助高管正确认识盈余管理行为。

2.优化高管年龄构成。公司高管的年龄对盈余管理具有负向影响，为此，公司在进行职位任命时，不可忽略高管年龄这一重要因素，在选聘一些经验丰富的管理者的同时，也要为企业注入年轻血液，在高管团队中引进具有高学历和灵活思维能力的年轻高管，优化高管的年龄结构，降低高管团队的平均年龄，从而有效防范盈余管理行为。

3.提高高管的学历水平和综合素质。较高的学历水平可以在一定程度上提高人们的认知能力和学习能力，同时，学历水平越高的人往往拥有更好的综合素质，这有利于公司治理和防范处于灰色地带的盈余管理行为。目前我国仍有许多高管学历较低，凭借经验来管理公司，从长远看来，这不利于公司的发展。为此，公司应组织系统的学习和培训，将理论与实践相结合，提高高级管理人员的整体素质，选拔具有较高学术背景的人员担任高管或鼓励高管进修学习，从而更好地防范盈余管理，提高经营业绩。

4.适当降低高管任期，关注任期较长的高管。随着高管任职时间的增加，很可能导致团队内部小团体的形成，从而降低合作效率，长期任期的经历也会给高管团队成员进行盈余管理提供条件。此外，随着任职时间的延长，高管的知识结构不断固化乃至僵化，对组织的心理依赖程度不断增加，预期工作转换成本也将不断增大，进行管理防御的动机则会不断增强，盈余管理的可能性会提高。因此，可以通过轮岗制度，适当降低高管任期，以避免高管在同一职位任职时间过长。同时，可以在公司内部设置某一数值为任期关注值（如行业平均任期4.5年），对于任职时间超过任期关注值的高管人员，公司应给予充分关注，从而降低高管人员进行盈余管理的可能性。