政府调控对中国房地产企业盈余管理的影响

龙源期刊网政府调控对中国房地产企业盈余管理的影响作者：邱月来源：《时代金融》2014年第15期【摘要】房地产行业是一个关系到国计民生的基础性行业，房地产行业的健康发展对我国经济的健康发展和人民的幸福生活至关重要。近年来，我国政府为帮助房地产行业健康、平稳、持续发展，出台了诸多调控政策。本研究采用事件研究法对我国政府的调控政策对房地产企业盈余管理活动的影响进行实证分析，从会计学盈余管理的角度探讨2003～2012年间我国政府出台的与房地产行业相关的宏观调控政策对我国房地产企业的影响。【关键词】政府调控房地产企业盈余管理一、绪论近年来，我国房地产行业蓬勃发展，渐渐成为人们关注的焦点。房地产行业是一个资金密集型的基础性建设行业，主要进行房产和地产的开发、经营和销售活动，具有投资规模大、资产风险高、产品开发周期长、资金周转缓慢、受国民经济发展周期性的影响等等特征。房地产行业的发展拉动了建筑材料（水泥、钢铁等）、建筑工程、室内装修、家具、家用电器和玻璃行业等等六十多个相关行业的发展，渐渐成为中国经济发展的基石。同时，房地产作为一种生活必需品和一种投资品，与广大人民群众的生活具有十分密切的联系，而近年来，快速攀升的房价更是牵动着每一个普通老百姓的日常生活和幸福感。由于房地产行业对我国经济发展以及人民的幸福生活的重要性，近年来，我国政府积极出台了诸多房地产行业调控政策，旨在帮助房地产行业健康、平稳地发展。由于房地产企业在整个房地产产业链中发挥着非常重要的作用，因而笔者认为从会计学的角度更深入地理解房地产企业是非常重要且有意义的。本研究对2003～2012年十年期间我国政策出台的与房地产行业相关的宏观调控政策进行梳理和分类，并且结合应计盈余管理和真实盈余管理两个角度对于我国房地产上市公司的盈余管理活动的探讨，旨在帮助政策制定者更好地理解房地产企业对不同类型的调控政策做出的不同反应，进而政策制定者将来可以制定出更有效的调控政策，同时，也为有关部门识别房地产上市公司的盈余管理活动、监管房地产企业提供参考。另外，本研究根据我国房地产企业的预售制度以及收入确认的特殊性，对传统的应计盈余管理模型进行了改进，使之更能反映房地产企业的真实经营和盈余管理情况。本研究选用的公司样本是2003～2012年在中国上海证券交易所、深圳证券交易所上市交易的所有房地产行业上市公司，剔除2003年以后IPO的公司和信息不全的公司后，共计126家。龙源期刊网本研究中房地产调控政策信息来源于我国政府各部门网站，宏观控制变量数据来源于国家统计局网站，会计信息来自于国泰安数据库。二、2003～2012年中国房地产调控政策汇总本研究对政府调控政策的分类主要有两个标准：第一个标准是根据政策调控的方向分为紧缩政策与非紧缩政策；第二个标准是按照制定政策的相关部门及政策内容分为三类：国务院直接出台的综合性房地产产业调控政策，例如“国五条”“国十条”等；中国人民银行出台的货币政策，例如中国人民银行出台的上调存款类金融机构存款准备金率、存贷款基准利率等；以及其他政府部门出台的其他政策，例如，国家税务总局出台的与房地产交易相关的税收政策、国土资源部出台的与房地产开发用地审批有关的政策等。我国政府各年份出台的房地产调控政策详见下表：表12003～2012年中国政府房地产调控政策汇总政府调控政策代理变量设置如下：一是将表1中紧缩政策、综合性政策、货币政策和其他政策数除以各年份出台的政策总数；二是设置紧缩政策、综合性政策、货币政策和其他政策四个变量虚拟变量，赋值规则如下：1.若某一年份紧缩政策数比例值大于50%则将该年“紧缩政策”赋值为1，否则为0；2.若某一年份综合性政策数比例值大于0则将该年“综合性政策”赋值为1，否则为0；3.若某一年份货币政策数比例大于或等于其他政策数比例，则将该年“货币政策”赋值为1，否则为0。三、盈余管理活动代理变量本研究中盈余管理活动的代理变量分为应计盈余管理活动代理变量和真实盈余管理活动代理变量两类。（一）应计盈余管理活动代理变量一是根据琼斯模型（Jones，1991）计算的操纵性应计利润，用DA表示；二是根据修正的琼斯模型（Dechow，Sloan&Sweeney，1995）计算的操纵性应计利润，用DA01表示；龙源期刊网三是根据房地产行业特征调整的琼斯模型计算的操纵性应计利润，该模型即将修正的琼斯模型中营业收入的变化量减去应收账款的变化量改为用营业收入的变化量减去应收账款的变化量再加上预收账款变化量，由该模型得到的操纵性应计利润用DA02表示。三个应计盈余管理模型得到的操纵性应计利润均经过年初总资产调整。（二）真实盈余管理代理变量本研究参考现有文献Roychowdhury（2006），Cohenetal（2008），Cohenetal（2010），Gunny（2010）和Zang（2012）对真实盈余管理活动的研究，选用四个真实盈余管理的代理变量：一是异常经营活动现金流净额，用Abnormal_cfo表示；二是异常生产成本，用Abnormal_Prod表示；三是异常期间费用，用Abnormal_SGA表示；四是真实盈余管理活动汇总额，用REM表示，由于异常经营活动现金流、异常生产成本和异常期间费用可以同时存在于同一年份同一公司，所以真实盈余管理活动汇总额（REM）代理变量是异常经营活动现金流、异常生产成本和异常期间费用三项的加总，以衡量企业真实盈余管理的总体情况。根据本文第三部分对盈余管理理论及实证研究模型的介绍可知，四个真实盈余管理代理变量均经过年初总资产调整。四、控制变量（一）宏观控制变量由于房地产行业是一个关系到国计民生的行业，且受经济周期、国家政策等影响大，本研究将国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、人口（Population）、城镇居民家庭人均可支配收入（Income）四个变量作为宏观控制变量。（二）微观控制变量本研究参照现有文献设置以下八个公司层面的控制变量：一是总资产收益率（ROA），控制不同公司盈利能力的差异。二是市值（MarketValue），控制不同公司规模的差异。三是市值账面比（MtoB），控制不同公司成长性的差异。四是“是否雇佣中国十大会计师事务所担任审计师”（BigAuditor）和（5）“是否被审计师出具非标准审计意见”（AuditType），控制严厉的审计师对公司盈余管理的影响。五是“微利公司（suspect01）”的筛选标准是ROE在[0，1%]，为控制一个为了避免亏损而有强烈的动机进行盈余管理的群体对本研究的影响。龙源期刊网六是净利润（NetIncome），控制房地产企业因净利润数额不同而需要进行不同方向的盈余管理的影响。七是总资产负债率（leverage），控制不同资本结构带来的影响。五、回归模型及回归结果（一）回归模型EM_Proxy=a1*Tighten+a2*Comprehensive+a3*DFI+a4*GDP+a5*Income+a6*CPI+a7*Population+a8*ROA+a9*Market_value+a10*MtoB+a11*Audit_type+a12*Big_auditor+a13*Suspect01+a14*Net_income+a15*Leverage+ε其中，EM_Proxy指盈余管理活动代理变量，其他变量的含义如前文所述。（二）回归结果分析本研究回归分析结果见表2，根据表2可以总结出以下结论：一是不同的政策有不同的影响。紧缩的调控政策对房地产上市公司的应计盈余管理活动有显著的影响，而对其真实盈余管理活动没有显著的影响；综合性房地产产业调控政策对房地产上市公司的真实盈余管理活动有显著性的影响，而对其应计盈余管理活动没有显著的影响；货币政策对于房地产上市公司的真实盈余管理活动和应计盈余管理活动均有显著的影响。二是“审计意见”和“是否雇用中国十大会计师事务所担任审计师”对于房地产公司的真实盈余管理活动和应计盈余管理互动有不同的影响，审计意见对应计盈余管理活动影响更大，而“是否雇用中国十大会计师事务所担任审计师”对真实盈余管理活动的影响更大。三是市值、ROA、总资产负债率仅对应计盈余管理活动和异常期间费用有显著性影响，对异常经营活动现金流、异常生产成本以及整体真实盈余管理活动没有显著性影响。四是宏观控制变量的影响很小，仅有“年末人口数”对琼斯模型操纵性应计利润和修正的琼斯模型操纵性应计利润有显著的影响，其他宏观控制变量对房地产上市公司的盈余管理活动均没有显著的影响。参考文献[1]Jones，JenniferJ.，Earningsmanagementduringimportreliefinvestigations[J].JournalofAccountingResearch，1991，Vol.29，No.2：193-228.[2]Dechow，PatriciaM.，Sloan，RichardG.andSweeney，AmyP.，DetectingEarningsManagement[J].AccountingReview，1995，Vol.70（No.2）：193-225龙源期刊网[3]Cohen，D.，A.Dey，andT.Lys.，Realandaccrual-basedearningsmanagementinthepre-andpost-Sarbanes-Oxleyperiod.TheAccountingReview，2008，83（3）：757-787.[4]Roychowdhury，S.，Earningsmanagementthroughrealactivitiesmanipulation.JournalofAccountingandEconomics，2006，42（3）：335–370.[5]Cohen，D.，andP.Zarowin.，Accrual-basedandrealearningsmanagementactivitiesaroundseasonedequityofferings，JournalofAccountingandEconomics，2010，50（1）：2-19.[6]Gunny，K.A.，Therelationbetweenearningsmanagementusingrealactivitiesmanipulationandfutureperformance：Evidencefrommeetingearningsbenchmarks.ContemporaryAccountingResearch，2010，27（3）：855-888.[7]Zang，AmyY.，EvidenceontheTrade-OffbetweenRealActivitiesManipulationandAccrual-BasedEarningsManagement.TheAccountingReview，2012，Vol.87，No.2，pp.675-703.作者简介：邱月（1991-），女，汉族，云南人，上海交通大学硕士研究生，研究方向：会计学。