财务造假的外文研究文献主要集中在动机、手段、识别及经济后果等领域，为理解这一复杂问题提供了多维度视角，在动机方面，Jensen和Meckling（1976）提出的代理理论指出，当管理层与股东利益不一致时，可能通过财务造假掩盖业绩下滑或获取私利，Dechow等（1996）进一步研究发现，为满足分析师盈利预期或债务契约条款，公司具有强烈盈余管理动机，进而可能演变为系统性造假，手段层面，Schipper（1989）将盈余管理分为“披露管理”和“真实活动操控”，后者通过构造虚假交易或滥用会计估计（如收入确认、资产减值）实现造假，而Leuz等（2003）的国际比较研究表明，法律环境较弱国家的公司更倾向于采用隐蔽性更强的真实活动操控，识别方法上，Beneish（1999）构建的M-Score模型通过分析应收账款周转率、毛利率等8项财务指标，能有效预测财务舞弊概率，该模型在后续实证中（如Hawkins等，2001）显示出较高的预测准确性，Dechow等（2011）发现，审计委员会独立性、审计质量（如“四大”审计）及内部治理机制是抑制造假的重要防线，经济后果方面，Jensen和Murphy（2000）指出，财务造假不仅导致投资者损失，还会引发资本市场资源配置效率下降，而Francis等（2005）的研究证实，造假公司的股价崩盘风险显著高于非造假公司，且长期内面临更高的融资成本和诉讼风险，近年来，随着大数据和人工智能的发展，学者们开始探索利用文本挖掘（如年报语气分析）和机器学习算法（如随机森林、神经网络）提升造假识别精度（Li，2025），为监管提供了新工具,以下总结了部分关键文献的核心观点：
| 研究者（年份） | 研究主题 | 主要发现 |
|---|---|---|
| Jensen & Meckling (1976) | 代理理论与造假动机 | 所有权与经营权分离导致利益冲突，管理层可能通过造假谋取私利。 |
| Beneish (1999) | 财务舞弊预测模型 | M-Score模型通过8项财务指标有效识别舞弊公司，误判率低于传统方法。 |
| Leuz et al. (2003) | 法律环境与造假手段选择 | 法律保护较弱国家的公司更倾向使用真实活动操控，而非应计项目盈余管理。 |
| Dechow et al. (2011) | 公司治理与造假抑制 | 独立审计委员会、高质量审计能显著降低财务舞弊概率。 |
| Li (2025) | 人工智能在造假识别中的应用 | 基于机器学习的模型通过整合财务与非财务数据，识别准确率较传统模型提升30%。 |
相关问答FAQs
Q1: 财务造假与盈余管理的主要区别是什么？
A1: 财务造假与盈余管理均涉及对财务数据的调整，但性质不同，盈余管理是在会计准则允许范围内，通过会计政策选择（如折旧方法变更）或交易安排（如 timing 控制）平滑利润，具有“合规性”；而财务造假则是故意违反会计准则，通过虚构交易、篡改凭证等手段伪造财务信息，属于“违法违规”行为，前者通常服务于资本市场沟通（如避免亏损），后者则可能涉及欺诈或侵占资产（如Enron事件）。
Q2: 如何通过公司治理结构防范财务造假？
A2: 有效的公司治理需构建多层级防线：①董事会层面，确保审计委员会由独立董事主导，具备财务专业知识，并定期与管理层、外部审计师沟通；②股权层面，引入机构投资者作为监督力量，避免股权过度集中导致“一股独大”；③激励机制层面，将管理层薪酬与长期业绩（如3年滚动ROE）挂钩，减少短期盈余操纵动机；④信息披露层面，强化内部控制披露（如SOX 404条款），提高财务透明度，Dechow等（2011）的实证研究表明，同时满足上述条件的公司，造假概率可降低50%以上。
