導(dǎo)語：如何才能寫好一篇收入證明樣本，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

茲有我單位 (同志)(身份證號:_____________________)在___________________部門,從事____________________工作已有___________年,特此證明.

單位名稱:__________________________

日 期:________________________

(加蓋單位公章)

工資收入證明樣本

茲證明___是我單位員工，身份證號碼：_____，在我單位工作___年，崗位為____，年收入__萬元(人民幣)。

工資收入證明樣本

本證明僅限于該職工辦理____信用卡使用，我公司不對該職工使用信用卡可能造成的一切后果承擔(dān)任何責(zé)任。

特此證明

單位名稱(蓋章)：_____

篇2

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)；政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)；農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)；經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)

中圖分類號：F320

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1000—2731（2012）04—0032—05

一、影響政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求的因素

影響政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求的因素是多元和復(fù)雜的，各個(gè)因素的影響方式和影響程度也是有差別的。筆者從以下三個(gè)方面予以概括。

（一）主觀性因素

主觀性因素主要是指投保人（政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求主體）主觀方面的影響因素，包括投保人（主要是經(jīng)營負(fù)責(zé)人或農(nóng)戶戶主）年齡、文化程度、務(wù)農(nóng)年限等。這些因素一方面影響投保人對農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的認(rèn)知程度，另一方面影響投保人的投保決策能力。

王敏俊認(rèn)為，從經(jīng)驗(yàn)認(rèn)識的角度看，年齡在一定程度上影響著被調(diào)查者對農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知水平；受教育水平也在一定程度上影響著被調(diào)查者對風(fēng)險(xiǎn)特征、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的作用和特點(diǎn)的理解水平，一般來說，被調(diào)查者的受教育水平越高，就越能更好地理解和把握保險(xiǎn)的作用和特點(diǎn)。在理論上，農(nóng)戶受教育程度越高，獲得保險(xiǎn)知識的可能性也越大，也越愿意購買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，一些微觀實(shí)證也證實(shí)了這種觀點(diǎn)，如張躍華等對河南農(nóng)村的田野調(diào)查。侯玲玲等在北京市密云縣調(diào)查數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建Logit模型，分析了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的影響因素，從模型估計(jì)結(jié)果得知，農(nóng)戶家庭戶主的文化程度對農(nóng)戶是否購買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)有顯著影響。寧滿秀等以新疆瑪納斯河流域棉花保險(xiǎn)為例，利用多界二分選擇問卷方式的條件評價(jià)法（CVM）獲取農(nóng)戶微觀數(shù)據(jù)，探討農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支付意愿，證明戶主的社會經(jīng)濟(jì)特征例如年齡、文化程度等對農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的支付意愿產(chǎn)生不同程度的作用；同時(shí)證明農(nóng)戶戶主從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的時(shí)間反映了農(nóng)戶從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的技能和經(jīng)驗(yàn)掌握程度，務(wù)農(nóng)時(shí)間越長的農(nóng)戶進(jìn)行田間管理的技能和經(jīng)驗(yàn)越豐富，從而防范自然災(zāi)害及災(zāi)后補(bǔ)救的能力越高，進(jìn)而對農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的支付意愿越小。陳妍等對武漢市的農(nóng)戶調(diào)查和實(shí)證分析指出，受教育和接觸外界知識越多的農(nóng)戶越傾向于購買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)。李祥云等利用山東農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)說明，年齡越小，參加政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的意愿越強(qiáng)，年齡越大，對政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的排斥意愿越強(qiáng)；教育程度雖然與農(nóng)戶參保意愿呈負(fù)相關(guān)，但不顯著。曹承承等對浙江農(nóng)戶的實(shí)證研究結(jié)論是：在其他條件不變的情形下，隨著年齡的增長，農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的需求意愿趨弱。潘勇輝以海南省1167戶蕉農(nóng)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)證明，蕉農(nóng)受教育程度對香蕉保險(xiǎn)的參保意愿具有正向影響。王爾大等以遼寧盤錦水稻保險(xiǎn)為例進(jìn)一步識別了影響我國北方農(nóng)戶加入水稻保險(xiǎn)決策的主要因素，結(jié)果顯示，隨著戶主年齡的增加，支付意愿增加不顯著；受教育程度對農(nóng)戶支付意愿的影響為負(fù)；而務(wù)農(nóng)年限越長，保費(fèi)支付意愿越低，務(wù)農(nóng)年限每增加1年，支付意愿相對減少4.15%。杜鵬以湖北五縣市342戶農(nóng)戶為樣本，對影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求的各種因素進(jìn)行了系統(tǒng)研究，發(fā)現(xiàn)年齡與教育因素對農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求的影響不顯著。陳澤育等以湖北省興山縣煙葉保險(xiǎn)為例的分析指出，農(nóng)戶務(wù)農(nóng)時(shí)間越長，越愿意支付較高的保費(fèi)，但作用不明顯。王阿星等在鄂爾多斯市抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上指出，在實(shí)證分析中年齡因素對農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求影響不顯著。劉冬姣等基于國家開展財(cái)政補(bǔ)貼前后全國19個(gè)省、直轄市、自治區(qū)9個(gè)年度的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)數(shù)據(jù)實(shí)證分析證明，文化變量對農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的需求無統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性。

綜合上述研究，主觀性因素對政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求的影響包括以下幾種情況：

第一，投保人年齡對其投保意愿產(chǎn)生影響；來自不同樣本和方法的實(shí)證分析結(jié)論包括：多數(shù)研究認(rèn)為年齡越大參保意愿越弱、部分研究認(rèn)為年齡對農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求影響不顯著。第二，投保人文化程度對其投保意愿產(chǎn)生影響；來自不同樣本和方法的實(shí)證分析結(jié)論包括：多數(shù)研究認(rèn)為受教育程度對農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求具有正向影響、部分研究認(rèn)為受教育程度對農(nóng)戶支付愿意的影響為負(fù)或影響不顯著。第三，投保人務(wù)農(nóng)年限對其投保意愿產(chǎn)生影響；來自不同樣本和方法的實(shí)證分析結(jié)論包括：多數(shù)研究認(rèn)為務(wù)農(nóng)時(shí)間越長對農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的支付意愿越小、部分研究認(rèn)為務(wù)農(nóng)年限對農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求影響不明顯。

（二）經(jīng)營性因素

篇3

貧困證明格式

________(學(xué)校)：

貴校學(xué)生____________ 其家長屬本地居民，家庭基本情況如下：

一、家庭人口_____ 人，家庭年收入約________ 元;

二、主要收入來源：___________ (填寫)

三、目前家庭主要困難: 收入來源單一 勞動力較少 醫(yī)療支出較大 其它 (填寫) 確屬貧困家庭。特此證明。

村委會(街道居委會) 鄉(xiāng)、鎮(zhèn)(含)或

或家庭聯(lián)系人所在 街道以上民政部門

單位蓋章： 單位蓋章：

篇4

可是，由于商業(yè)利益的存在，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)也會表現(xiàn)出傾向性，或者預(yù)先設(shè)定了傾向性。所以，讓我們感到踏實(shí)的數(shù)字未必反映真實(shí)狀況，我們依賴的“實(shí)證方法”未必就“實(shí)”，其過程可能是把一種傾向研究成“事實(shí)”或證明成“事實(shí)”，與其說是“實(shí)證”，還不如說是“證實(shí)”。

美國著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家達(dá)萊爾•哈夫的名著《統(tǒng)計(jì)數(shù)字會撒謊》或許能讓我們對于統(tǒng)計(jì)中的陷阱有入木三分的認(rèn)識。自1954年出版至今，這本書多次重印，歷久彌新。達(dá)萊爾舉出許多活生生的案例，向我們一一解讀了統(tǒng)計(jì)中的陷阱，讀起來很有味道。

達(dá)萊爾提出，當(dāng)你面對統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)，先要問自己5個(gè)問題：誰說的？他是如何知道的？遺漏了什么？是否有人偷換了概念？這個(gè)資料有意義嗎？

筆者很注意電視、報(bào)紙上賣藥的廣告，“中國有百分之××”的人“缺鈣”、“前列腺”、“性機(jī)能”這個(gè)“百分之××”是多少呢？一般是70%、80%、90%。很奇怪，過去憑票過日子的時(shí)候，中國人啥成分不缺，現(xiàn)在怎么什么都缺？如果把廣告所警告的疾病、營養(yǎng)不良的百分比都攏一下，這個(gè)結(jié)果夠嚇人的。問題的根本在于，這個(gè)危言聳聽的統(tǒng)計(jì)是誰做的？當(dāng)然是廠商做的，那么出現(xiàn)如此荒誕不經(jīng)的統(tǒng)計(jì)也就不足為怪了。

統(tǒng)計(jì)的陷阱在哪里呢？首先是統(tǒng)計(jì)本身的不真實(shí)性，比如統(tǒng)計(jì)樣本的選擇偏差，或是樣本空間過小，導(dǎo)致代表性差。統(tǒng)計(jì)樣本的選擇偏差是比較常見的，由于受調(diào)查者的主觀意向或者客觀失誤的影響，統(tǒng)計(jì)樣本的選擇偏差直接影響到統(tǒng)計(jì)的結(jié)果。

如果抽取開發(fā)商作為樣本調(diào)查房價(jià)是不是高？抽取醫(yī)藥人員作為樣本調(diào)研醫(yī)療費(fèi)高不高？說得再搞笑一些，抽取交通違章者作為樣本去調(diào)查交通警察的形象。那么，看似科學(xué)的統(tǒng)計(jì)會得出相當(dāng)滑稽的結(jié)果。

統(tǒng)計(jì)的另一個(gè)陷阱在于統(tǒng)計(jì)之后的分析過程，在分析中，統(tǒng)計(jì)者是否遺漏了什么？或者忽視了統(tǒng)計(jì)所依賴的條件？哈夫在書中舉了個(gè)例子：“某年公布的數(shù)據(jù)顯示，該年4月的零售額高于去年同期，于是證明經(jīng)濟(jì)開始進(jìn)入復(fù)蘇階段，但遺漏的內(nèi)容是前一年的復(fù)活節(jié)在3月，而該年的復(fù)活節(jié)在4月，所以復(fù)活節(jié)帶來的消費(fèi)高峰在4月?！睍簳r(shí)的消費(fèi)高峰顯然不能代表經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)向。

我們經(jīng)?？吹竭@樣的分析報(bào)告，某產(chǎn)品價(jià)格為1000元，目前消費(fèi)群體是10萬，年收入1億元，如果全國有百分之一的人消費(fèi)該產(chǎn)品，就會有1300萬消費(fèi)群體，年收入將高達(dá)130億元，帶來××億元的稅后利潤。

類似的分析過程我們并不陌生，但統(tǒng)計(jì)者忽略了一個(gè)事實(shí)，那就是從10萬消費(fèi)群體增加到1300萬的前提是價(jià)格的大幅降低，而價(jià)格大幅降低之后，收入就不會那么多了，利潤更會有很大的變化。試想，如果現(xiàn)在的手機(jī)還是當(dāng)年大哥大的價(jià)格，能做到如此普及嗎？

以突發(fā)事件代替常態(tài)，以小樣本推廣到大樣本，如果忽視了一些重要的因素，分析過程就會產(chǎn)生缺陷。即使是正確的統(tǒng)計(jì)數(shù)字也未必能得到正確的結(jié)論。

篇5

根據(jù)我國目前的情況，1996、1997和1998年之間，凈資產(chǎn)收益率在10％區(qū)域集中的上市公司均達(dá)到上市公司總數(shù)的20％，甚至更多。這些上市公司具有相當(dāng)大的操縱凈收益的嫌疑，因此筆者選取這類上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，包括資產(chǎn)負(fù)債表數(shù)據(jù)和利潤表數(shù)據(jù)分別進(jìn)行財(cái)務(wù)指標(biāo)特征的分析。

一、研究的方法和反映操縱手段的財(cái)務(wù)指標(biāo)的選擇

筆者借鑒國外對失敗企業(yè)和收購及被收購企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)特征的研究方法，針對有操縱利潤嫌疑的企業(yè)，設(shè)計(jì)出財(cái)務(wù)指標(biāo)特征分析的步驟如下：第一，根據(jù)理論常識分析凈資產(chǎn)收益率受到人為操縱的企業(yè)其可能的操縱手段，然后選擇與操縱手段相對應(yīng)可能受到影響的財(cái)務(wù)指標(biāo)。第二，按照特定的標(biāo)準(zhǔn)選取作為對比研究所需要的標(biāo)準(zhǔn)企業(yè)。第三，計(jì)算出可能存在利潤操縱的企業(yè)以及作為對比的標(biāo)準(zhǔn)公司各個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的平均值。第四，將兩類企業(yè)同一個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的平均值進(jìn)行對照，觀察是否存在顯著的差異。第五，為了排除因個(gè)別極值無法刪除，或統(tǒng)計(jì)樣本內(nèi)部的數(shù)據(jù)比較分散對統(tǒng)計(jì)結(jié)果的干擾，筆者同時(shí)采用“十分法”對各樣本的全部數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，直接觀察各樣本數(shù)據(jù)在最大值和最小值之間的分布狀況，比較兩組數(shù)據(jù)在分布上的差異?！笆址ā钡脑硎?，將樣本的數(shù)據(jù)按照由小到大的順序進(jìn)行排列，然后找出樣本中每十個(gè)百分點(diǎn)的數(shù)量位置所對應(yīng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)，10％位置的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)值表示有10％的企業(yè)該財(cái)務(wù)指標(biāo)值低于該數(shù)值，而90％的企業(yè)該財(cái)務(wù)指標(biāo)高于該數(shù)值，以此類推。每相鄰的兩個(gè)十分點(diǎn)位置上的財(cái)務(wù)指標(biāo)表示有10％的企業(yè)該財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)值分布在這兩個(gè)數(shù)值之間。最后，對得出的統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行解釋。

根據(jù)近年來一些研究人員的研究發(fā)現(xiàn)和對企業(yè)可能采取的操縱凈收益指標(biāo)的手段的分析，企業(yè)可能采取以下提高凈資產(chǎn)收益率的手段，并且這些手段可能導(dǎo)致相應(yīng)的一些財(cái)務(wù)指標(biāo)出現(xiàn)異常：

1、通過非營業(yè)活動提高凈利潤。包括諸如出售資產(chǎn)、出售投資、改變投資的核算方法等提高營業(yè)外收入或投資收益等活動。為避免所得稅率差異對分析的影響，筆者選用營業(yè)外收入占利潤總額的比重、投資收益占利潤總額的比重和營業(yè)利潤占利潤總額的比重三個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)。營業(yè)利潤占利潤總額的比重越高，說明企業(yè)靠經(jīng)營正常業(yè)務(wù)取得利潤的比例越高，在一定程度上說明企業(yè)的凈收益的質(zhì)量較好；由于投資收益和營業(yè)外收入較易受到人為的操縱，因此這兩部分的比例越大，企業(yè)凈收益指標(biāo)被認(rèn)為操縱的可能性越大。如果上市公司普遍存在利用非正常經(jīng)營業(yè)務(wù)調(diào)整利潤的現(xiàn)象，則從總體上看，這些企業(yè)的營業(yè)外收入或投資收益占利潤總額的比例可能會較一般公司高一些，而營業(yè)利潤占利潤總額的比例相對低一些。

2、通過虛假銷售、提前確認(rèn)銷售或有意擴(kuò)大賒銷范圍調(diào)整利潤總額。這些銷售無法取得現(xiàn)金，因此當(dāng)企業(yè)出現(xiàn)這些現(xiàn)象時(shí)，應(yīng)收賬款的占用就會增加，表現(xiàn)在財(cái)務(wù)指標(biāo)上，一方面體現(xiàn)為應(yīng)收賬款占流動資產(chǎn)的比重增加，另一方面還可能體現(xiàn)為應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率的減小。如果這種方法成為企業(yè)普遍采用的調(diào)整利潤的方法，從總體上看，這類企業(yè)的應(yīng)收賬款占流動資產(chǎn)的比重就會高于一般企業(yè)，而應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率則會低于一般企業(yè)。

3、對已經(jīng)發(fā)生的費(fèi)用或損失推遲確認(rèn)。當(dāng)企業(yè)采用推遲確認(rèn)費(fèi)用或損失時(shí)，企業(yè)掛賬的費(fèi)用就會上升，導(dǎo)致資本化的費(fèi)用比例升高，例如待攤費(fèi)用、遞延資產(chǎn)、無形資產(chǎn)以及類似的其他長期資產(chǎn)。如果人為操縱凈收益的企業(yè)普遍存在利用推遲確認(rèn)費(fèi)用或損失的做法，與這些資本化費(fèi)用有關(guān)的財(cái)務(wù)指標(biāo)就有可能出現(xiàn)異常，如待攤費(fèi)用占流動資產(chǎn)的比重、無形資產(chǎn)及其它資產(chǎn)占流動資產(chǎn)的比重等可能會給我們一些提示。

4、利用關(guān)聯(lián)交易調(diào)整利潤。如果這種現(xiàn)象在操縱凈資產(chǎn)收益率的企業(yè)中比較普遍，就會在這些企業(yè)的關(guān)聯(lián)交易額占銷售收入或銷售成本的比例上體現(xiàn)出差異，并且應(yīng)收賬款中關(guān)聯(lián)方的應(yīng)收賬款比重較大。但是由于上市公司對關(guān)聯(lián)交易披露的不規(guī)范性，投資者較難從財(cái)務(wù)報(bào)表和報(bào)表附注中采集出關(guān)聯(lián)交易的詳細(xì)數(shù)據(jù)，因此筆者根據(jù)為調(diào)整利潤進(jìn)行的關(guān)聯(lián)交易通常不使用現(xiàn)金的特點(diǎn)，選擇分析其他應(yīng)收款指標(biāo)占流動資產(chǎn)比重的指標(biāo)。其他應(yīng)收款體現(xiàn)企業(yè)與正常經(jīng)營業(yè)務(wù)無關(guān)的有關(guān)各方的資金往來，在某種程度上可以反映企業(yè)與關(guān)聯(lián)方的資金關(guān)系，比如出售投資給關(guān)聯(lián)方后應(yīng)收回的款項(xiàng)等。其他應(yīng)收款占流動資產(chǎn)的比例大，說明企業(yè)與關(guān)聯(lián)方可能存在比較密切的聯(lián)系，利用關(guān)聯(lián)方調(diào)整利潤的可能性也較大。

二、研究數(shù)據(jù)的選取

筆者采用中國人民大學(xué)出版社出版的《中國上市公司資料庫》光盤中數(shù)據(jù)作為研究對象，從中篩選出1996、1997和1998年凈資產(chǎn)收益率在10％區(qū)間，即［10％，11％］之間的公司作為樣本（簡稱10％區(qū)域的公司）。同時(shí)，根據(jù)這些公司所處的行業(yè)和規(guī)模，在凈資產(chǎn)收益率相對受到人為干擾小一些的公司中尋找對照研究所需的相同數(shù)量的標(biāo)準(zhǔn)公司樣本，舍去個(gè)別實(shí)在無法找到對照的標(biāo)準(zhǔn)公司，以保持兩個(gè)樣本最大程度的可比性。通過查找和比較，筆者選取的單個(gè)樣本數(shù)量如下表所示：

缺乏數(shù)據(jù)和刪除的公司數(shù)量合計(jì)不到總數(shù)量的15％，并且樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于統(tǒng)計(jì)中要求的大樣本標(biāo)準(zhǔn)（30個(gè)），因此可以認(rèn)為研究的結(jié)果基本代表了所有凈資產(chǎn)收益率在10％區(qū)域的公司狀況。

三、統(tǒng)計(jì)結(jié)果

筆者統(tǒng)計(jì)出的1996、1997和1998年凈資產(chǎn)收益率在10％區(qū)域的公司和用于對比的各標(biāo)準(zhǔn)公司的資產(chǎn)總額以及八個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的調(diào)整平均值、平均值差異的檢驗(yàn)值見下面的表格。比較資產(chǎn)總額的目的在于證實(shí)兩個(gè)樣本是否存在規(guī)模差異。調(diào)整平均值是在刪除了5％的極值之后計(jì)算出的各樣本的資產(chǎn)規(guī)模和財(cái)務(wù)指標(biāo)的平均值。同一年度內(nèi)凈資產(chǎn)收益率在10％區(qū)間的上市公司與標(biāo)準(zhǔn)公司財(cái)務(wù)指標(biāo)平均值差異的檢驗(yàn)值代表了平均值差異的大小，當(dāng)該檢驗(yàn)值超過1.64時(shí)（筆者使用的是單尾檢驗(yàn)），我們就有95％的把握認(rèn)為平均值確實(shí)存在這種差異，因此，認(rèn)為該差異是顯著的。當(dāng)該檢驗(yàn)值低于1.64時(shí)，我們就認(rèn)為在統(tǒng)計(jì)意義上這種差異不明顯，我們不能以95％的把握性確定這種差異是否真的存在。在樣本的方差較大時(shí)，通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)有時(shí)難以確定平均值差異的顯著性，利用十分法在一定程度上可以彌補(bǔ)這種不足。

財(cái)務(wù)指標(biāo)差異及其顯著性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

根據(jù)上表顯示的統(tǒng)計(jì)結(jié)果

以及筆者進(jìn)行的“十分法”排序的結(jié)果，1996年到1998年各年度10％區(qū)域上市公司和一般公司各個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)之間的差異情況見下表：

注：“顯著”指通過平均值差異的檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)存在明顯差異；

“有區(qū)別”指在平均值差異的檢驗(yàn)中不能證明存在明顯差異，但利用“十分法”排序可以看出存在明顯差別；

“無區(qū)別”指不論在平均值差異的檢驗(yàn)還是“十分法”排序中都看不出明顯存在差別。

資產(chǎn)總額的比較結(jié)果證明，有操縱凈資產(chǎn)收益率可能的公司與標(biāo)準(zhǔn)公司之間不存在規(guī)模差異，筆者的研究的確已經(jīng)排除了規(guī)模對其它財(cái)務(wù)指標(biāo)的影響。從上面的統(tǒng)計(jì)結(jié)果看，在選取的八個(gè)可能反映企業(yè)利潤操縱的財(cái)務(wù)指標(biāo)中，只有無形資產(chǎn)占總資產(chǎn)比重以及營業(yè)外收入占利潤總額的比重兩個(gè)指標(biāo)沒有表現(xiàn)出明顯的差異，其他六個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)均在不同程度上體現(xiàn)出10％區(qū)域上市公司與一般公司的差別。

四、研究結(jié)論

1、財(cái)務(wù)指標(biāo)中體現(xiàn)的上市公司利潤操縱手段。

通過對可能存在利潤操縱的上市公司和一般公司財(cái)務(wù)指標(biāo)的比較，我們認(rèn)為以下操縱利潤的手段在上市公司中有普遍性：

（1）通過非營業(yè)活動提高企業(yè)利潤。筆者對凈資產(chǎn)收益率在10％區(qū)域的上市公司樣本中營業(yè)利潤占利潤總額比例最低的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了調(diào)查，結(jié)果令人吃驚。1996年的94家樣本公司中有6家公司該指標(biāo)出現(xiàn)負(fù)數(shù)，1997年166家樣本公司中有3家該指標(biāo)出現(xiàn)負(fù)數(shù)，而1998年160家樣本公司竟然有7家公司該指標(biāo)出現(xiàn)負(fù)數(shù)。這些負(fù)數(shù)意味著這些公司的營業(yè)活動是虧損的，也就是說，他們達(dá)到10％的配股線居然完全依靠營業(yè)外的經(jīng)濟(jì)活動！

（2）通過增加投資收益提高利潤是非常普遍的做法。在1996年和1997年的統(tǒng)計(jì)結(jié)果中，我們發(fā)現(xiàn)10％區(qū)域的上市公司投資收益占利潤總額的比重遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于標(biāo)準(zhǔn)公司，1996年差異達(dá)八個(gè)百分點(diǎn)，1997年差異達(dá)四個(gè)百分點(diǎn)。利用投資收益操縱利潤在個(gè)別公司達(dá)到極其嚴(yán)重的程度，在10％區(qū)域的上市公司樣本中，投資收益占利潤總額100％以上的企業(yè)1996年有6家，1997年有2家，1998年有3家，這意味著這些達(dá)到配股最低標(biāo)準(zhǔn)的上市公司創(chuàng)造10％的凈資產(chǎn)收益率竟然完全依靠投資收益！

（3）采用與關(guān)聯(lián)單位進(jìn)行交易提高利潤。筆者不能直接證明這些關(guān)聯(lián)交易的內(nèi)容，但是其他應(yīng)收款的多少在一定程度上可以反映出上市公司與關(guān)聯(lián)方聯(lián)系的緊密程度，這使我們不能不猜測這些關(guān)聯(lián)方對企業(yè)利潤的影響。1997年和1998年10％區(qū)域的公司其他應(yīng)收款比重的明顯異常說明這些公司從事非正常經(jīng)營活動的行為十分普遍，而且交易經(jīng)常采取非現(xiàn)金形式。筆者統(tǒng)計(jì)了樣本中10％區(qū)域的上市公司其他應(yīng)收款占流動資產(chǎn)比重超過50％的公司數(shù)量，1996年，該數(shù)目為4家，占樣本的4.3％，1997年為11家，占樣本的6％，1998年為9家，占樣本的5.6％。這些公司竟然有一半以上的流動資金占用在非正常經(jīng)營活動之上！

如果筆者對其他應(yīng)收款的多少代表與關(guān)聯(lián)方聯(lián)系的緊密程度猜測沒有錯誤，其他應(yīng)收款多的上市公司很可能在經(jīng)營活動上也存在與關(guān)聯(lián)方的緊密聯(lián)系。雖然筆者沒有考察關(guān)聯(lián)交易引起的上市公司經(jīng)營活動收入和利潤的增加，但1997年和1998年，10％區(qū)域上市公司同時(shí)都出現(xiàn)一定程度的應(yīng)收賬款占流動資產(chǎn)比重比標(biāo)準(zhǔn)公司偏高、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率比標(biāo)準(zhǔn)公司偏低的現(xiàn)象，這與我們看到的其他應(yīng)收款比重的異常在時(shí)間上存在一致性，由此我們有理由懷疑上市公司通過關(guān)聯(lián)交易既操縱非營業(yè)利潤，又操縱營業(yè)利潤。

（4）通過人為擴(kuò)大賒銷范圍或采用提前確認(rèn)銷售、甚至搞虛假銷售增加營業(yè)利潤。在1997年和1998年，10％區(qū)域上市公司的應(yīng)收賬款占流動資產(chǎn)比重比標(biāo)準(zhǔn)公司偏高，以及應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率的偏低，說明比起標(biāo)準(zhǔn)公司，10％區(qū)域的上市公司更多地記錄了非現(xiàn)金形式的銷售業(yè)務(wù)。鑒于筆者統(tǒng)計(jì)時(shí)采取了控制行業(yè)和控制公司規(guī)模的方法，由于行業(yè)和規(guī)模導(dǎo)致的應(yīng)收賬款規(guī)模和回收速度的差異就被排除在外，剩下的原因只能用不正常來說明。這種不正常，一是可以用上面提到的關(guān)聯(lián)交易來解釋，另外就是用擴(kuò)大賒銷范圍、提前確認(rèn)銷售、搞虛假銷售等原因來解釋。

除上述具有普遍性的利潤操縱手段外，還具有兩種不具有普遍性的利潤操縱手段，即通過費(fèi)用資本化影響利潤和通過提高營業(yè)外收入影響利潤。

2、上市公司操縱凈收益手段的改變。

連續(xù)考察1996年到1998年10％區(qū)域的上市公司出現(xiàn)異常的財(cái)務(wù)指標(biāo)，我們發(fā)現(xiàn)各年中這些財(cái)務(wù)指標(biāo)的變動不盡相同。也就是說，在不同年度，由于種種原因，上市公司采用的操縱利潤的手段偏好有所不同。

（1）1996年，平均值差異檢驗(yàn)證明存在明顯差異的財(cái)務(wù)指標(biāo)有投資收益占利潤總額的比重和營業(yè)利潤占利潤總額的比重；考慮十分法排序的結(jié)果，其他應(yīng)收款占流動資產(chǎn)的比重也存在差異。其他指標(biāo)差異則不明顯?？梢?，在這一年中，企業(yè)普遍采用增加投資收益的手段提高利潤，而虛增收入、利用關(guān)聯(lián)交易調(diào)整利潤的做法還不十分普遍和明顯。

（2）1997年，平均值差異檢驗(yàn)證明存在明顯差異的財(cái)務(wù)指標(biāo)有：待攤費(fèi)用占流動資產(chǎn)的比重、其他應(yīng)收款占流動資產(chǎn)的比重、投資收益占利潤總額的比重以及營業(yè)利潤占利潤總額的比重；考慮“十分法”排序的結(jié)果，應(yīng)收賬款占流動資產(chǎn)的比重和應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率也存在一定程度的差異。這一年中，企業(yè)普遍采用多管齊下的方式提高利潤，包括增加投資收益、利用關(guān)聯(lián)交易、虛增銷售等。

（3）1998年，平均值差異檢驗(yàn)證明存在明顯差異的財(cái)務(wù)指標(biāo)只有其他應(yīng)收款占流動資產(chǎn)比重和應(yīng)收賬款占流動資產(chǎn)比重；考慮“十分法”排序的結(jié)果，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率也存在差異。而以前出現(xiàn)過差異的待攤費(fèi)用占流動資產(chǎn)比重、營業(yè)利潤占利潤總額的比重以及投資收益占利潤總額的比重幾個(gè)指標(biāo)差異不明顯?？梢哉J(rèn)為，這一年中企業(yè)普遍采用的調(diào)整利潤的手段集中在虛增銷售或關(guān)聯(lián)交易上，而對利用投資收益增加利潤的做法不再特別感興趣。

五、研究結(jié)果的啟示

雖然筆者的研究對象是凈資產(chǎn)收益率在配股最低限以上臨近區(qū)域的上市公司，但是研究所發(fā)現(xiàn)的財(cái)務(wù)指標(biāo)與利潤操縱手段上存在的聯(lián)系具有普遍性，可以幫助我們在各種情況不辨別利潤操縱。研究證明，盡管我國上市公司人為操縱凈資產(chǎn)收益率的手段各有不同，但他們在操縱利潤的同時(shí)，其他財(cái)務(wù)指標(biāo)卻能夠暴露其操縱手法，因此，只要我們能夠?qū)@些反映利潤操縱的財(cái)務(wù)指標(biāo)給予足夠的關(guān)注，就可以在很大程度上識別上市公司的操縱手段，去偽存真，得到企業(yè)真實(shí)的獲利水平。通過以上的研究，我們得到以下一些啟示：

首先，凈收益或利潤總額有關(guān)的指標(biāo)表現(xiàn)企業(yè)真實(shí)盈利能力存在嚴(yán)重缺陷。這些指標(biāo)中包含了與企業(yè)正常經(jīng)營無關(guān)的、缺乏穩(wěn)定性的一次性收益內(nèi)容，如投資收益和營業(yè)外收入，以及在本文中沒有涉及的財(cái)政補(bǔ)貼等，這些項(xiàng)目隨時(shí)會由于企業(yè)達(dá)到目的而消失。用這些指標(biāo)評價(jià)企業(yè)，將給投資者帶來巨大的

風(fēng)險(xiǎn)。從前面的統(tǒng)計(jì)中我們看到，標(biāo)準(zhǔn)公司營業(yè)利潤占利潤總額的比例明顯高于可能操縱利潤的上市公司，因此相比凈資產(chǎn)利潤率或總資產(chǎn)報(bào)酬率，營業(yè)利潤受到利潤操縱的干擾較小，利用營業(yè)利潤計(jì)算的有關(guān)指標(biāo)相對穩(wěn)定，對表達(dá)企業(yè)的實(shí)際盈利能力會更加有用。

其次，在操縱凈收益的手段中，最直接有效的方法是通過投資收益增加利潤。投資者應(yīng)對利潤表中的投資收益給予非常的重視。對于投資收益占利潤總額比重較大的企業(yè)，應(yīng)該仔細(xì)分析投資收益的來源，辨別這種投資收益的長久性。如果一次性的投資收益，比如出售投資所得的收益數(shù)量較大，這種投資收益的長期性就很難保證。

第三，其他應(yīng)收款是我們應(yīng)該給予足夠重視的資產(chǎn)負(fù)債表項(xiàng)目，一些企業(yè)可能沒有披露關(guān)聯(lián)交易或關(guān)聯(lián)方關(guān)系，但其他應(yīng)收款項(xiàng)目的性質(zhì)實(shí)際上會告訴我們這些企業(yè)與其他企業(yè)或單位之間的非常關(guān)系，所以其他應(yīng)收款的多少可以幫助我們判斷該上市公司受到其他企業(yè)或單位的影響程度，這種影響越大，該上市公司的凈收益指標(biāo)的可靠性越差。

篇6

[關(guān)鍵詞] 盈利公司 收益平滑 長期資產(chǎn)減值準(zhǔn)備轉(zhuǎn)回

一、 引言

盈余管理是指企業(yè)選擇能使其自身效用最大化或企業(yè)價(jià)值最大化的會計(jì)政策，從而在證券市場、銀行信貸、稅務(wù)繳納等方面獲得既定利益的一種行為。威廉?司各特按對損益的影響將盈余管理分為四類：(1)洗個(gè)大澡。當(dāng)虧損不可避免，管理者傾向于清理不良資產(chǎn)、預(yù)計(jì)期后支出、多提壞賬準(zhǔn)備等，以提高未來盈利水平。(2)利潤最小化。管理者在公司盈利水平較高的期間增加費(fèi)用，變更收入確認(rèn)等減少報(bào)告收益。(3)利潤最大化。管理者提前確認(rèn)收入，增加操控性應(yīng)計(jì)項(xiàng)目，延遲費(fèi)用的開支和確認(rèn)，虛增當(dāng)期收益。(4)收益平滑。管理者充分預(yù)測未來盈利水平，以豐補(bǔ)歉，均勻各期會計(jì)報(bào)告收益，從而給利益相關(guān)者造成企業(yè)穩(wěn)定增長的印象，幫助公司取得有利的契約條件。

我國很多學(xué)者證明了虧損公司出于“洗個(gè)大澡”和利潤最大化動機(jī)利用資產(chǎn)減值準(zhǔn)備的計(jì)提和轉(zhuǎn)回操控利潤，而對盈利公司盈余管理研究教缺乏。新準(zhǔn)則為收益平滑研究提供了一個(gè)契機(jī)。盈利公司過去多計(jì)提了長期資產(chǎn)減值準(zhǔn)備，只能在新準(zhǔn)則實(shí)施前轉(zhuǎn)回，否則不能為報(bào)表利潤做出貢獻(xiàn)。基于此制度背景，本文對我國盈利公司的盈余管理行為進(jìn)行研究。

二、研究設(shè)計(jì)

1.樣本的選取和數(shù)據(jù)的來源

本文選擇于2006年轉(zhuǎn)回了長期資產(chǎn)減值準(zhǔn)備，且2004年到2006年連續(xù)盈利的上市公司為收益平滑懷疑樣本，采用2001年到2006的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)其是否存在收益平滑行為。本文數(shù)據(jù)來源于國泰君安CSMAR數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)處理采用SPSS12.0統(tǒng)計(jì)軟件。

2.收益平滑檢驗(yàn)方法

理論界檢驗(yàn)收益平滑的方法主要有兩種：一是結(jié)合具體的平滑變量進(jìn)行驗(yàn)證，計(jì)算時(shí)間序列上的披露收益與正常收益的偏差，看其是否與某些有平滑潛力的變量相關(guān)，如Beidleman的研究；二是系數(shù)檢驗(yàn)法，通過某一期收益變化量系數(shù)與銷售收入變化量系數(shù)的比值來確定公司是否存在收益平滑，如Albrecht和Richardson等。本文采用前者，因它找出了平滑標(biāo)的和平滑變量的相關(guān)性，結(jié)果更可靠。本文沿用Beidleman的觀點(diǎn)，先計(jì)算將平滑標(biāo)的和有平滑潛力的變量去掉時(shí)間趨勢后的殘值，再檢驗(yàn)其相關(guān)性。如果樣本實(shí)施了收益平滑化，那么利潤和費(fèi)用變量正相關(guān)，利潤和收入變量負(fù)相關(guān)。如果情況相反，則說明樣本可能實(shí)施的是利潤最大化盈余管理。

本文選擇凈利潤作為利潤變量，選擇投資收入、營業(yè)外收入、營業(yè)外支出、利潤總額減去營業(yè)利潤、管理費(fèi)用、營業(yè)費(fèi)用作為平滑變量。去除時(shí)間趨勢的方法是對利潤和平滑變量按6年的數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸，得出其每年的殘值：

Eti=aei+beit+ueit i=l，2；

Dti=adi+bdit+uditi=1，2, 3, 4, 5, 6

其中：Eti――第i個(gè)利潤指標(biāo)第t期的值；ueit―第i個(gè)利潤指標(biāo)第t期的殘值：Dti―第i個(gè)平滑變量第t期的值；udit―第i個(gè)平滑變量第t期的殘值。

三、實(shí)證結(jié)果

本文分行業(yè)計(jì)算單個(gè)公司每年利潤指標(biāo)和平滑變量的殘值，再計(jì)算出每對去除趨勢后的利潤指標(biāo)和平滑變量的相關(guān)系數(shù)，回歸結(jié)果見下表：

**表示相關(guān)系數(shù)在0.01的水平下統(tǒng)計(jì)顯著（雙尾檢驗(yàn)）

*表示相關(guān)系數(shù)在0.05 的水平下統(tǒng)計(jì)顯著（雙尾檢驗(yàn)）

由回歸結(jié)果可知，12個(gè)行業(yè)中，7個(gè)行業(yè)的凈利潤與管理費(fèi)用在0.01的水平下顯著正相關(guān)性，這說明盈利樣本公司存在收益平滑行為。但是，除建筑業(yè)以及傳播與文化產(chǎn)業(yè)外，有5個(gè)行業(yè)凈利潤與投資收入變量顯著正相關(guān)，有2個(gè)行業(yè)呈微弱的正相關(guān)關(guān)系，這說明絕大多數(shù)行業(yè)的盈利公司實(shí)施了收益最大化的盈余管理行為。因此，我們可以認(rèn)為，盈利樣本公司存在收益平滑動機(jī)的盈余管理行為，同時(shí)也有收益最大化的盈余管理行為。

四、結(jié)論和啟示

綜上，我們可以得到如下結(jié)論：盈利公司存在收益平滑和利潤最大化的盈余管理表現(xiàn)形式；盈利公司主要通過管理費(fèi)用和營業(yè)外支出變量來實(shí)現(xiàn)收益平滑，通過投資收入和營業(yè)外收入來實(shí)現(xiàn)利潤最大化；我國盈利公司盈余管理的行業(yè)特征不是很明顯，沒有哪一行業(yè)所有變量的變動都是促進(jìn)或阻礙凈利潤的波動的。

新《資產(chǎn)減值》準(zhǔn)則禁止長期資產(chǎn)在處置前將資產(chǎn)減值準(zhǔn)備轉(zhuǎn)回，從而減少了通過管理費(fèi)、投資收入用和營業(yè)外收支進(jìn)行收益平滑和利潤最大化的可能性。然而，新準(zhǔn)則對未對金融資產(chǎn)、存貨、應(yīng)收賬款等做轉(zhuǎn)回的限制性規(guī)定，上市公司仍有可能利用這些減值項(xiàng)目進(jìn)行盈余管理，因此對盈余管理的研究以及資產(chǎn)減值等會計(jì)政策還需進(jìn)一步發(fā)展和完善。

參考文獻(xiàn)：

篇7

茲證明 （姓名）自 年以來一直在 （單位名稱）任 （職務(wù)），主要負(fù)責(zé) 工作。 （姓名）工作兢兢業(yè)業(yè)，其年薪為人民幣 萬元，其中包括基本工資、獎金及年終分紅。

其個(gè)人所得稅由我單位根據(jù)《中華人民共和國個(gè)人所得稅暫行條例》代扣代繳。

（單位名稱）

負(fù)責(zé)人：

電話：

日期：

要求：

1. 用有工作單位名稱抬頭的專用信箋紙打??；

篇8

關(guān)鍵詞：判別分析 Fisher判別分析 Bayes判別分析 人均純收入

中圖分類號：O212.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1004-4914（2013）07-061-03

我國是農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)村人口總量巨大，國民經(jīng)濟(jì)要實(shí)現(xiàn)大的發(fā)展，就必須讓農(nóng)村居民收入有顯著性的增長。就目前情況看，我國地域廣博，但土地資源和人口分布密度各個(gè)區(qū)域并不相同，而且在農(nóng)村不同地域二三產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度不同，共同導(dǎo)致農(nóng)村居民家庭人均純收入的顯著差異性。而農(nóng)村地區(qū)家庭人均純收入作為影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要指標(biāo)，對其進(jìn)行研究，對地區(qū)經(jīng)濟(jì)政策的制定和調(diào)整有重要的指導(dǎo)意義。

一、費(fèi)歇判別法

（一）費(fèi)歇判別法的基本思想

Fisher判別法是利用投影技術(shù)，將各組P維數(shù)據(jù)投影到某個(gè)方向，使得數(shù)據(jù)的投影組與組之間盡可能分開。

（二）費(fèi)歇判別法的基本原理

從兩個(gè)總體中抽取具有P個(gè)指標(biāo)的樣品觀測數(shù)據(jù)，根據(jù)方差分析的思想造一個(gè)判別函數(shù)y=c1x1+c2x2+…+cpxp，其中系數(shù)c1，c2，…，cp確定的原則是使兩組間的區(qū)別最大，而使每個(gè)組內(nèi)部的離差最小。有了判別式后，對于一個(gè)新的樣品，將它的p個(gè)指標(biāo)值代入判別函數(shù)中求y值，然后與判別臨界值（或稱分界點(diǎn)）進(jìn)行比較，就可以判別它應(yīng)屬于哪一個(gè)總體。

假設(shè)有兩個(gè)總體G1、G2，從第一個(gè)總體中抽取n1個(gè)樣品，從第二個(gè)總體中抽取n2個(gè)樣品，假設(shè)新建立的判別函數(shù)為y=c1x1+c2x2+…+cpxp，現(xiàn)將屬于不同總體的樣品觀測值代入判別函數(shù)中，得：yi（1）=c1xi1（1）+c2xi2（1）+…+cpxip（1），i=1，…n1，yi（2）=c1xi1（2）+c2xi2（2）+…+cpxip（2），i=1，…n2。

對上邊兩式分別左右相加，再除以相應(yīng)的樣品個(gè)數(shù)，則有：

二、貝葉斯判別法

（一）貝葉斯判別法的基本思想

假定對研究的對象以有一定的認(rèn)識，常用先驗(yàn)概率分布來描述這種認(rèn)識，然后我們?nèi)〉靡粋€(gè)樣本用樣本來修正已有的認(rèn)識，得到后驗(yàn)概率分布，各種統(tǒng)計(jì)推斷都是通過后驗(yàn)概率分布來進(jìn)行。將Bayes思想運(yùn)用到判別分析中的判別方法就是Bayes判別法。

（二）貝葉斯判別法的基本原理

設(shè)有兩個(gè)總體，它們的先驗(yàn)概率分別為q1、q2，各總體的密度函數(shù)為f1（x）、f2（x），在觀測到一個(gè)樣本x的情況下，可用貝葉斯公式計(jì)算它來自第k個(gè)總體的后驗(yàn)概率為：

三、數(shù)據(jù)選取

（一）數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來自《中國國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站——分地區(qū)農(nóng)村居民家庭基本情況——人均純收入——2011年》。數(shù)據(jù)的含義如下：

x1：工資性收入，x2：家庭經(jīng)營純收入，x3：財(cái)產(chǎn)性收入，x4：轉(zhuǎn)移性收入。數(shù)據(jù)表見下頁。

（二）數(shù)據(jù)分類

對于表中的數(shù)據(jù)，按照家庭人均純收入總額=7000作為劃分標(biāo)準(zhǔn)，把遼寧、天津、北京、山東、上海、浙江、福建、廣東、吉林、黑龍江、河北歸為第一組；把內(nèi)蒙古、山西、河南、湖北、湖南、廣西、重慶、江西、海南、甘肅、寧夏、四川、云南、貴州、青海、新疆、歸為第二組；把江蘇、安徽、陜西歸為待判樣品。

（三）數(shù)據(jù)處理

選擇使用SPSS19.0，該軟件擁有大量成熟的統(tǒng)計(jì)分析方法、完善的數(shù)據(jù)定義操作管理、開放的數(shù)據(jù)接口以及靈活的統(tǒng)計(jì)表格和統(tǒng)計(jì)圖形。

打開SPSS19.0選擇Type in data選項(xiàng)，然后按要求將原始數(shù)據(jù)輸入得到。

現(xiàn)在SPSS軟件中執(zhí)行下列操作：

1.選擇“analyze”“classify”“discriminate”.

2.將左邊“組別”選入“grouping variable”分組變量中，其他的解釋變量“x1”至“x4”放入因變量中。

3.選擇【define range】，范圍為1到2，最小值輸入1，最大值輸入2，然后單擊【continue】返回。

4.選擇【Independents】，單擊【Enter independents together】，然后單擊【continue】返回。

5.單擊【statistics】，選擇“function coefficients”內(nèi)所有選項(xiàng)，然后單擊【continue】返回。

6.單擊【classify…】，選擇“all groups equal”、“casewise results”、“within-group”，單擊【continue】返回。

7.單擊【save…】，選擇項(xiàng)下三欄，單擊【continue】返回，單擊【OK】確定。

（四）結(jié)果分析

總共有31個(gè)樣本，其中有28個(gè)樣本參加判別分析，3個(gè)樣本為待判樣本。

dis1_2是樣本屬于第一組的后驗(yàn)概率，dis2_2是樣本屬于第二組的后驗(yàn)概率。

原始數(shù)據(jù)及處理結(jié)果：

判別分析方法的判別小結(jié)，v1是原分組，dis_1是實(shí)際分組，dis1_1是判別得分，dis1_2是樣本屬于第一組的后驗(yàn)概率，dis2_2是樣本屬于第二組的后驗(yàn)概率。對照v1和dis_1可以看出，誤判的有一個(gè)樣品：第3號（河北），它由第2類誤判為第1類。原分組的正確分組率為96.43%，錯誤率為3.57%，待判組的正確分組率為100%。

（五）結(jié)束語

判別分析是統(tǒng)計(jì)科學(xué)的一個(gè)重要分支，隨著社會的進(jìn)步，判別分析已被廣泛應(yīng)用到社會的各個(gè)領(lǐng)域。本文利用判別分析對影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的農(nóng)村居民家庭基本情況——人均純收入，進(jìn)行了比較透徹的分析。得出了以下觀點(diǎn)：

第一，在有多個(gè)變量影響的分類過程中，簡單的以某個(gè)方法作為分類標(biāo)準(zhǔn)，很可能會出現(xiàn)誤判。而用聯(lián)合方法對該分類問題進(jìn)行判別就能在很大程度上避免誤判。

第二，當(dāng)一個(gè)問題中所要研究的變量太多、太雜，從而使解決問題所需的計(jì)算量極大時(shí)，用多種判別方法對問題進(jìn)行處理會有助于問題的解決。

第三，人均純收入對經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著重要的影響，各地方政府應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況，制定有利于本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的合理政策，使人民收入得到提升。

【基金項(xiàng)目：黑龍江科技大學(xué)教研項(xiàng)目，項(xiàng)目編號：JY13-166】

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篇9

[關(guān)鍵詞]貨幣政策；盈余管理；負(fù)債融資；傳導(dǎo)機(jī)制

[DOI]1013939/jcnkizgsc201720064

會計(jì)信息對債權(quán)人具有重要意義，Leftwich（1983）指出會計(jì)信息影響債權(quán)人的決策和產(chǎn)權(quán)保護(hù)。債務(wù)契約確定了企業(yè)與債權(quán)人之間的債權(quán)債務(wù)關(guān)系，債權(quán)人為了保護(hù)其資金的安全，通常在債務(wù)契約發(fā)生前對企業(yè)的會計(jì)指標(biāo)做出硬性要求，同時(shí)會在契約中記入一些限制性條款，如要求債務(wù)人維持一定標(biāo)準(zhǔn)的利息保障倍數(shù)、負(fù)債資本比率及所有者權(quán)益等。債務(wù)人一旦達(dá)不到報(bào)表要求或違反了限制性條款，債權(quán)人就會依據(jù)債務(wù)契約對其進(jìn)行懲罰。因此，管理層通常會通過各種手段來達(dá)到報(bào)表指標(biāo)同時(shí)避免違反債務(wù)契約，由此產(chǎn)生了盈余管理。Watts和Zimmerman（1986）提出了著名的債務(wù)契約假設(shè)，認(rèn)為如果其他條件不變，企業(yè)偏離債務(wù)條款的程度越大，管理者通過會計(jì)政策的選擇將未來盈余調(diào)節(jié)到當(dāng)期的動機(jī)就越強(qiáng)。已有研究表明企業(yè)會通過盈余管理達(dá)到負(fù)債融資的目的，葉志鋒，胡玉明和納超洪（2008）以1998―2006年中國上市公司為樣本，研究發(fā)現(xiàn)上市公司基于銀行借款融資動機(jī)而進(jìn)行了避免虧損的盈余管理。

這一問題之所以重要，還在于企業(yè)的負(fù)債融資容易受到宏觀經(jīng)濟(jì)政策尤其是貨幣政策的影響（Campelloetal，2011；陸正飛等，2011；饒品貴，2013），“從緊的貨幣政策”會顯著限制企業(yè)的外部融資能力，甚至使企業(yè)陷入流動性困境（祝繼高等，2009）。政府制定貨幣政策的價(jià)值目標(biāo)會隨著實(shí)際經(jīng)濟(jì)情況不斷調(diào)整、有所側(cè)重，導(dǎo)致貨幣政策修改頻繁且存在較大的不確定性（陳棟等，2012）。對于微觀主體而言，貨幣政策的變更是企業(yè)無法改變的外生性事件，研究貨幣政策變更對盈余管理與負(fù)債融資的影響，可能會克服以往研究中的內(nèi)生性問題。另外，由于頻繁的貨幣政策波動使得公司面R著巨大的融資風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，如果公司出現(xiàn)短期的持續(xù)經(jīng)營能力危機(jī)，將會嚴(yán)重影響包括供應(yīng)商、客戶在內(nèi)的利益相關(guān)主體對公司的相關(guān)預(yù)期，進(jìn)而使得公司陷入預(yù)防未來的流動性風(fēng)險(xiǎn)還是繼續(xù)執(zhí)行預(yù)定的投資戰(zhàn)略的兩難困境中。因此，在貨幣政策不斷變更的現(xiàn)實(shí)背景下研究盈余管理與負(fù)債融資的問題無疑具有更加突出的現(xiàn)實(shí)意義。

本文研究銀行借款作為負(fù)債融資的替代，利用修正的瓊斯模型反映企業(yè)應(yīng)計(jì)盈余管理情況，利用Roychowdhury模型反映真實(shí)盈余管理的情況，研究在不同貨幣政策下，企業(yè)的債務(wù)契約動機(jī)與資本市場動機(jī)，以及企業(yè)選擇盈余管理的傾向性。

本文可能貢獻(xiàn)：一是已有研究發(fā)現(xiàn)貨幣政策會影響企業(yè)的負(fù)債融資，但是大多限定企業(yè)僅僅作為政策的被動接受者，忽略了企業(yè)而對外部宏觀經(jīng)濟(jì)形勢變更所能采取的主動行為、途徑及其對貨幣政策微觀傳導(dǎo)效應(yīng)的影響（陳棟等，2012）本文從貨幣政策變更的視角研究盈余管理在企業(yè)負(fù)債融資中的作用，豐富了宏觀經(jīng)濟(jì)政策對微觀企業(yè)行為影響方面的文獻(xiàn)；二是本文試圖解答在不同貨幣政策下，企業(yè)盈余管理方式選擇的傾向性以及貨幣政策對負(fù)債融資影響的傳導(dǎo)機(jī)制。另外，本文的研究結(jié)論，也為實(shí)務(wù)界和監(jiān)管機(jī)構(gòu)制定有關(guān)債務(wù)契約條款和盈余管理方式選擇提供一個(gè)有益的視角。

1文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

11負(fù)債融資與盈余管理

負(fù)債融資對企業(yè)的盈余管理有一定的影響是國內(nèi)外研究普遍認(rèn)可的結(jié)論。目前關(guān)于債務(wù)融資對盈余管理影響的實(shí)證研究，大多是檢驗(yàn)債務(wù)杠桿增加對盈余管理產(chǎn)生的影響，而得到的研究結(jié)論并不一致。一方面研究發(fā)現(xiàn)，債務(wù)融資可以減少盈余管理行為。例如雷強(qiáng)（2010）也在研究銀行對借款人盈余管理的監(jiān)督中發(fā)現(xiàn)，貸款規(guī)模與借款人盈余管理存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即貸款規(guī)模越大，借款人盈余管理的程度就越小。而另一方面，也有研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)企業(yè)為了避免違反債務(wù)契約條款或想提高其在債務(wù)談判中的議價(jià)能力時(shí)，債務(wù)融資與盈余管理存在正相關(guān)的關(guān)系。李增福，曾慶意和魏下海（2011）在考察債務(wù)契約與控制人性質(zhì)對公司盈余管理影響的研究中發(fā)現(xiàn)，公司的債務(wù)水平越高，其盈余管理程度越高。針對研究結(jié)論的不一致，也有學(xué)者考慮了債務(wù)融資與盈余管理的非單調(diào)關(guān)系，Ghosh & Moon（2010）研究了債務(wù)融資和盈余質(zhì)量的關(guān)系。以應(yīng)計(jì)質(zhì)量作為盈余質(zhì)量的變量，在兩者間發(fā)現(xiàn)了非單調(diào)關(guān)系：質(zhì)量隨債務(wù)增加先上升后下降，拐點(diǎn)在41%附近。國內(nèi)學(xué)者萬紅波，阮銘華和王蓓蓓（2010）選擇1998―2008年間中國上市公司為樣本，使用應(yīng)計(jì)質(zhì)量作為盈余質(zhì)量的替代變量，研究負(fù)債融資與盈余信息質(zhì)量之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)二者的關(guān)系是非單調(diào)的。

為了進(jìn)一步研究負(fù)債融資與盈余信息質(zhì)量之間的關(guān)系，有些學(xué)者從盈余動機(jī)方面入手進(jìn)行研究。與債務(wù)融資相關(guān)性較高的盈余管理動機(jī)是資本市場動機(jī)和債務(wù)契約動機(jī)。（李晗，2015）

盈余管理的資本市場動機(jī)是指企業(yè)的盈余管理主要出于借款融資的目的。目前，已經(jīng)有一定數(shù)量的實(shí)證研究表明上市公司存在基于資本市場動機(jī)的盈余管理。Urcan和Kieschnick（2006）發(fā)現(xiàn)在發(fā)行可轉(zhuǎn)換債券前，特別是發(fā)行公開債務(wù)的公司，有增加盈利的操縱性應(yīng)計(jì)項(xiàng)目產(chǎn)生。Roychowdhury（2006）和Mamedova（2008）研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)存在借款動機(jī)的時(shí)候更傾向于進(jìn)行真實(shí)活動的盈余管理。葉志鋒、胡玉明和納超洪（2008）以1998―2006年中國上市公司為樣本，研究發(fā)現(xiàn)上市公司基于銀行借款融資動機(jī)而進(jìn)行了避免虧損的盈余管理。Liu， Ning和Davidson III（2010）以發(fā)行非可轉(zhuǎn)換債券的美國公司為樣本，研究發(fā)現(xiàn)在發(fā)行年度前樣本公司有向上調(diào)整盈利的行為。Sercu， Bauwhede和Willekens（2006）研究發(fā)現(xiàn)管理者利用他們的操縱權(quán)改變盈利來獲得更合適的債務(wù)融資項(xiàng)目。

盈余管理的債務(wù)契約動機(jī)指的是企業(yè)的盈余管理出于避免違反契約條款的目的。研究發(fā)現(xiàn)那些潛在的或者已經(jīng)違反債務(wù)契約的公司會通過調(diào)增報(bào)告盈余來逃避或減輕債務(wù)契約的限制。Dechow， Sloan和 Sweeney（1996）以美國證監(jiān)會披露的92家盈余操縱公司為樣本，研究發(fā)現(xiàn)該類公司存在降低外部融資成本和逃避債務(wù)契約限制的盈余管理動機(jī)。Sweeney C（1994）同樣以出現(xiàn)債務(wù)違約的130家企業(yè)為樣本，討論了債務(wù)違約與盈余管理的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)樣本公司在違約年份會顯著的調(diào)增盈余，同時(shí)會計(jì)變更的頻率明顯高于對照樣本和其他年份。Eldenburg， Gunny 和 Hee 等（2011）發(fā)現(xiàn)為減少債務(wù)資本和減輕債權(quán)人疑慮，非盈利醫(yī)院會適時(shí)地處置資產(chǎn)和調(diào)整費(fèi)用開支。

企業(yè)在實(shí)際的經(jīng)營活動中會面對融資的需求以及避免違反契約的需求，這兩種需求并沒有不可并存的特點(diǎn)。因此，本文提出如下假設(shè)。

H1：上市公司同時(shí)存在基于債務(wù)動機(jī)和資本市場動機(jī)的盈余管理。

各種因素通過影響盈余管理的資本市場動機(jī)以及債務(wù)動機(jī)從而對企業(yè)的盈余管理水平產(chǎn)生影響。因?yàn)殂y行批準(zhǔn)貸款的依據(jù)是企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和抵押資產(chǎn)（Fraser等，2001 ； Mishkin 和 Eakins， 2003），因此企業(yè)的自身負(fù)債水平是否達(dá)到銀行的要求，會在較大程度上影響企業(yè)是否觸發(fā)了本身的資本市場動機(jī)，從而使企業(yè)產(chǎn)生盈余管理行為。Roychowdhury （2006）研究結(jié)果表明與無負(fù)債的企業(yè)相比，在盈余管理方式選擇上，有負(fù)債的企業(yè)更傾向于使用真實(shí)盈余管理。陳駿（2010）研究了銀行債務(wù)契約對盈余管理的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在上期存在正向盈余管理的企業(yè)中，債務(wù)融資規(guī)模越大，企業(yè)向下進(jìn)行盈余管理的概率越大，且盈余管理的程度越低。說明，銀行債務(wù)契約的監(jiān)督作用會抑制企業(yè)盈余管理行為。李增福、曾慶意和魏下海（2011）通過實(shí)證研究，得出公司負(fù)債規(guī)模越大，應(yīng)計(jì)盈余管理和真實(shí)盈余管理程度都會提高的結(jié)論。

當(dāng)企業(yè)處于不同的短期負(fù)債水平與長期負(fù)債水平，會面對不同的實(shí)際問題，通過觸發(fā)資本市場動機(jī)以及債務(wù)動機(jī)，從而使企業(yè)產(chǎn)生盈余管理的行為，并且影響盈余管理行為的程度。因此，筆者提出如下假設(shè)。

H2：盈余管理水平受到企業(yè)自身負(fù)債期限的影響。

12貨幣政策對企業(yè)負(fù)債融資的影響

貨幣政策利用貨幣供應(yīng)量和利率等中介目標(biāo)對微觀主體行為進(jìn)行調(diào)整，最終實(shí)現(xiàn)對國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會民生質(zhì)量的有效調(diào)控。微觀主體在貨幣政策波動下如何調(diào)整戰(zhàn)略決策已成為研究者的熱點(diǎn)議題。相關(guān)研究從企業(yè)投資、融資、現(xiàn)金管理以及勞動力成本等視角展開分析（饒品貴和姜國華，2011；陳棟和陳運(yùn)森，2012；靳慶魯?shù)龋?013）。

信貸渠道是貨幣政策對經(jīng)濟(jì)實(shí)體發(fā)生作用的重要傳導(dǎo)渠道之一。由于資本市場的不完善，實(shí)際經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中普遍存在信息不對稱、合約成本等問題，銀行在減輕信貸市場信息不對稱、分散風(fēng)險(xiǎn)、降低交易成本方面發(fā)揮不可替代的特殊作用，貨幣政策通過影響銀行信貸可得性，進(jìn)而引起信貸市場的系統(tǒng)性變化，從而影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)的投資變動最終影響產(chǎn)出?；谖覈馁Y本市場，饒品貴和姜國華（2013）通過宏觀經(jīng)濟(jì)政策與微觀企業(yè)行為的互動作用研究，證明我國存在貨幣政策信貸傳導(dǎo)機(jī)制。在貨幣政策的信貸傳導(dǎo)機(jī)制下，企業(yè)的負(fù)債在貨幣政策由松轉(zhuǎn)緊的過程中將出現(xiàn)顯著變化。

貨幣政策緊縮會通過信貸傳導(dǎo)機(jī)制，最終影響企業(yè)的融資。與國外的融資環(huán)境不同，我國金融體系不發(fā)達(dá)，企業(yè)融資渠道較少，銀行貸款是企業(yè)外部融資的主要來源（Allen等，2005），這就造成我國企業(yè)在貨幣政策緊縮環(huán)境下的流動性問題尤為突出。緊縮的貨幣政策減少了銀行可供貸款的資金，增加企業(yè)獲得貸款的難度，進(jìn)而影響企業(yè)投資（Kashyap 等，1993；葉康濤等，2009），而且貸款利率上升，提高企業(yè)資本成本（Mojon 等，2002）。這是因?yàn)楫?dāng)貨幣政策趨于緊縮時(shí)，可貸資金減少，銀行會提高債務(wù)契約的標(biāo)準(zhǔn)（祝繼高等，2009）。因此，我們可以預(yù)期，當(dāng)企業(yè)無法達(dá)到銀行的債務(wù)契約標(biāo)準(zhǔn)，企業(yè)就有了進(jìn)行盈余管理的動機(jī)。為了更好地通過銀行在貨幣緊縮時(shí)期更加嚴(yán)苛的債務(wù)契約標(biāo)準(zhǔn)的審計(jì)，企業(yè)會通過提高盈余管理水平來達(dá)到負(fù)債融資的目的，企業(yè)更傾向于真實(shí)盈余管理。反之，在貨幣政策寬松時(shí)期，企業(yè)為了節(jié)約財(cái)務(wù)費(fèi)用，會更加傾向于應(yīng)計(jì)盈余管理。

H3：在貨幣政策緊縮時(shí)期，企業(yè)傾向于真實(shí)盈余管理。

H4：在貨幣政策寬松時(shí)期，企業(yè)傾向于應(yīng)計(jì)盈余管理。

2研究設(shè)計(jì)

21盈余管理的模型選擇

211應(yīng)計(jì)盈余管理的模型――修正的Jones模型

其中：NDAi，t――i公司第t年的不可操縱性應(yīng)計(jì)利潤；Ai，t-1――i公司第t-1年末的總資產(chǎn)；ΔREVi，t――i公司t年的主營業(yè)務(wù)收入與t-1年的主營業(yè)務(wù)的差；ΔRECi，t――i公司t年應(yīng)收賬款與t-1年應(yīng)收賬款的差；PPEi，t――i公司t年的固定資產(chǎn)價(jià)值。

212真實(shí)活動盈余管理模型――Roychowdhury模型

該模型主要通過計(jì)算企業(yè)的異常經(jīng)營現(xiàn)金流量、異常生產(chǎn)成本和異?？刹倏刭M(fèi)用來計(jì)量企業(yè)利用銷售操控、費(fèi)用操控和生產(chǎn)操控等手段操控盈余的水平。具體模型的構(gòu)建過程如下。

首先，假設(shè)預(yù)期的經(jīng)營現(xiàn)金流CFOi，t是N售收入和當(dāng)期銷售收入變動的線性函數(shù)，根據(jù)式（2）對樣本分年度和行業(yè)進(jìn)行截面回歸。

其中，ΔREVi，t=REVi，t-REVi，t-1，即t期與t-1期的銷售收入變動。公司i在t期的異常經(jīng)營現(xiàn)金流R_CFOi，t為實(shí)際經(jīng)營現(xiàn)金流減去預(yù)期經(jīng)營現(xiàn)金流。預(yù)期經(jīng)營現(xiàn)金流為式（2）中行業(yè)年度模型的系數(shù)與自身銷售收入和銷售收入變動估計(jì)而得。

其次，定義公司i在t期的生產(chǎn)成本PRODi，t為銷售產(chǎn)品成本COGSi，t和存貨變動ΔINVi，t之和。其中，假設(shè)銷售產(chǎn)品成本COGSi，t是銷售收入的線性函數(shù)；存貨變動ΔINVi，t是當(dāng)期及上期的銷售收入變動的線性函數(shù)。即：

因此，根據(jù)式（3）和式（4），可以假設(shè)預(yù)期的生產(chǎn)成本就是銷售收入和當(dāng)期及上期的銷售收入變動的線性函數(shù)，根據(jù)式（5）對樣本年度和行I進(jìn)行截面回歸。

公司i在t期的異常生產(chǎn)成本R_PRODi，t為實(shí)際的生產(chǎn)成本與與其生產(chǎn)成本之差。預(yù)期生產(chǎn)成本為式（5）中行業(yè)―年度模型的系數(shù)與自身銷售收入、當(dāng)期和之后的銷售收入變動估計(jì)而得。

最后，假設(shè)預(yù)期的可操控費(fèi)用是上期銷售收入的線性函數(shù)，根據(jù)式（6）對樣本分年度和行業(yè)進(jìn)行截面回歸。

其中DEXPi，t為公司i在t期的可操控費(fèi)用，包括研發(fā)費(fèi)用、廣告費(fèi)用以及銷售與管理費(fèi)用之和。公司i在t期的異?？刹倏刭M(fèi)用R_PRODi，t，為實(shí)際的可操控費(fèi)用與預(yù)期可操控費(fèi)用之差。預(yù)期可操控費(fèi)用為式（6）中行業(yè)―年度模型的系數(shù)與自身銷售收入和滯后的銷售收入變動估計(jì)而得。

因此，Roychowdhury模型最終可以獲得R_CFOi，t、R_PRODi，t和R_DEXPi，t三個(gè)個(gè)體指標(biāo)來衡量真實(shí)盈余管理水平。R_PRODi，t數(shù)值越大代表企業(yè)通過真實(shí)活動向上調(diào)整盈利的可能性越大；數(shù)值越小，則向下調(diào)整盈利的可能性越小。R_CFOi，t和R_DEXPi，t本身的符號和盈余管理的方向恰好相反。

22變量定義與模型設(shè)計(jì)

DA為本文的主要被解釋變量，采用修正的瓊斯模型求出，取應(yīng)計(jì)盈余管理的絕對值。RM為真實(shí)盈余管理，采用Royshowhury（2006）的模型求出，同時(shí)考慮到不同真實(shí)盈余管理活動之間可能存在一定的抵銷（Cohen 等，2008），因此將三種真實(shí)盈余管理手段進(jìn)行合并，以綜合考察真實(shí)盈余管理程度。見表1。

關(guān)于貨幣政策的衡量指標(biāo)。而對于貨幣政策中介目標(biāo)的最優(yōu)度量指標(biāo)，國內(nèi)學(xué)界并沒有達(dá)成一致的看法。史永東（1999）、蔣瑛琨、劉艷武和趙振全（2005）以及耿中元、惠曉峰（2009）等認(rèn)為中國應(yīng)該以M1作為貨幣政策的中介指標(biāo)；而一些其他的學(xué)者卻以M2作為中介目標(biāo)的主要指標(biāo)（董承章，1999；劉明志，2006）。盛松成、吳培新（2008）則認(rèn)為我國存在信貸規(guī)模和M2這兩個(gè)貨幣政策指標(biāo)。近年來，部分學(xué)者也以利率和通貨膨脹率作為研究的中介指標(biāo)?？紤]到從我國當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展情況來看，選擇利率或通貨膨脹目標(biāo)還缺乏可行性，并且隨著我國從計(jì)劃經(jīng)濟(jì)向市場經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌，貨幣政策中介目標(biāo)也從信貸規(guī)模轉(zhuǎn)向貨幣供應(yīng)量。因此，本文借鑒李志軍、王善平（2011）的方法，以名義GDP增長率與M2發(fā)行量增長率之差作為貨幣政策的衡量指標(biāo)。名義GDP增長率在一般意義上衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展所需要的貨幣，M2增長率則反映了貨幣的供應(yīng)水平，如果差額為正，則表明當(dāng)期貨幣政策為缺口，定義為緊縮性貨幣政策，此時(shí)MP=1；如果差值為負(fù)，則說明當(dāng)期貨幣供應(yīng)較為充足，處于寬松性貨幣政策，此時(shí)MP=0。經(jīng)過計(jì)算，本文確定2008年、2011年和2012年為銀根緊縮時(shí)期，其余為銀根寬松或適度時(shí)期。

DEBT為本文企業(yè)負(fù)債融資的衡量指標(biāo)，并將其劃分為長期償債能力和短期償債能力。本文選取公司規(guī)模，資產(chǎn)收益率，成長性、流動性等作為控制變量，同時(shí)對不同年份與行業(yè)進(jìn)行控制。

3樣本、數(shù)據(jù)與實(shí)證結(jié)果

31樣本的選擇及數(shù)據(jù)處理

本文的上市公司數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，樣本篩選采用Visual FoxPro 90進(jìn)行，數(shù)據(jù)的處理采用Excel和Eviews 80軟件。由于盈余管理度量模型需要選用連續(xù)3年的現(xiàn)金流數(shù)據(jù)，所以樣本選取的時(shí)間范圍定為2007―2016年連續(xù)公布年報(bào)的上市公司。依照慣例剔除了金融類公司、數(shù)據(jù)不全和極端值的公司。最后，共得到1578家上市公司連續(xù)10年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，構(gòu)成8年的時(shí)序量，共計(jì)12624個(gè)觀測值。

32描述性統(tǒng)計(jì)

根據(jù)本文對變量的描述進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集，得到樣本公司進(jìn)行實(shí)證研究的具體數(shù)據(jù)，描述性統(tǒng)計(jì)見表2，由于存在數(shù)據(jù)殘缺，整合面板過程中進(jìn)行了數(shù)據(jù)剔除，盈余管理計(jì)量模型描述性統(tǒng)計(jì)見表2，提供了2008―2015年1372家樣本公司共計(jì)10972個(gè)觀察值。上市公司負(fù)債率均值為0203997，極大值為844E+00，極小值為00000，說明負(fù)債融資是中國上市公司的主要融資渠道之一。采用模型得出的應(yīng)計(jì)盈余管理均值為0076115，極大值為1199291，極小值為731E-6；真實(shí)活動盈余管理均值為-000732，極大值為563，極小值為-402，說明公司盈余管理差異很大，這有助于更好地觀測在不同貨幣政策下，不同盈余管理與負(fù)債融資的關(guān)系。其他統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)見表2。

33相關(guān)性檢驗(yàn)

表3是Correlation相關(guān)系數(shù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。從表中可以看出，上述兩個(gè)模型所涉及到的變量之間相關(guān)系數(shù)絕對值最大不超過04。（萬紅波等，2010）因此，上述模型各變量之間呈現(xiàn)一種弱相關(guān)關(guān)系，可以認(rèn)為，上述模型不會產(chǎn)生嚴(yán)重的多重共線性問題，可以放入同一模型進(jìn)行回歸分析。

34固定效應(yīng)多元回歸分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

341盈余管理的債務(wù)契約動機(jī)檢驗(yàn)

模型（7a）的Prob（F-Statistic）為0719595、R-squared為0150756，證明模型整體不是特別顯著，在實(shí)際情況下擬合度較好，且不存在明顯自相關(guān)性。由模型可以看出，在債務(wù)契約動機(jī)下，上一期的償債能力與真實(shí)盈余管理程度之間是負(fù)相關(guān)，具體表現(xiàn)為DEBT（-1）回歸系數(shù)為-0236281，其t-Statistic為-1711253，表現(xiàn)為比較顯著（Prob為01）。說明由于債務(wù)契約動機(jī)的存在，當(dāng)企業(yè)負(fù)債融資水平較低時(shí)，管理層希望通過使用真實(shí)盈余管理的方式以降低融資成本。

模型（7b）的Prob（F-Statistic）為0000000、R-squared為0214624，證明模型整體顯著，在實(shí)際情況下擬合度較好，且不存在明顯自相關(guān)性。由模型可以看出，在債務(wù)契約動機(jī)下，上一期償債能力與應(yīng)計(jì)盈余管理程度之間是負(fù)相關(guān)，具體表現(xiàn)為DEBT（-1）回歸系數(shù)為-0072659，其t-Statistic為-2720471，表現(xiàn)為十分顯著（Prob為00065）。說明由于債務(wù)契約動機(jī)的存在，當(dāng)企業(yè)負(fù)債融資水平較低時(shí)，管理層希望通過使用應(yīng)計(jì)盈余管理的方式以降低融資成本。

由表4可以看出，企業(yè)存在基于債務(wù)契約動機(jī)的應(yīng)計(jì)盈余管理和真實(shí)盈余管理。

342盈余管理的資本市場動機(jī)檢驗(yàn)

模型（8a）的Prob（F-Statistic）為0014071、R-squared為0167481，證明模型整體顯著，在實(shí)際情況下擬合度較好，且不存在明顯自相關(guān)性。由模型可以看出，在資本市場動機(jī)下，下一年度的償債能力與真實(shí)盈余管理程度之間是正相關(guān)，具體表現(xiàn)為DEBT（1）回歸系數(shù)為0185794，其t-Statistic為1312280，表現(xiàn)為比較顯著（Prob為01895）。說明由于資本市場動機(jī)的存在，當(dāng)企業(yè)負(fù)債融資水平較高時(shí)，管理層希望通過使用真實(shí)盈余管理的方式以降低融資成本。

模型（8b）的Prob（F-Statistic）為0000000、R-squared為0214401，證明模型整體顯著，在實(shí)際情況下擬合度較好，且不存在明顯自相關(guān)性。由模型可以看出，在資本市場動機(jī)下，下一年度的償債能力與應(yīng)計(jì)盈余管理程度之間是負(fù)相關(guān)，具體表現(xiàn)為DEBT（1）回歸系數(shù)為-0078517，其t-Statistic-2739551，表現(xiàn)為顯著（Prob為00062）。說明由于資本市場動機(jī)的存在，當(dāng)企業(yè)負(fù)債融資水平較低時(shí)，管理層希望通過使用應(yīng)計(jì)盈余管理的方式以降低融資成本。

根據(jù)對表5數(shù)據(jù)結(jié)果的分析，可以看出實(shí)驗(yàn)面板數(shù)據(jù)可以驗(yàn)證出上市公司存在基于資本市場動機(jī)的應(yīng)計(jì)盈余管理和真實(shí)盈余管理。

343債務(wù)期限對盈余管理的影響

模型（9a）的Prob（F-Statistic）為0712397、R-squared為0150957，證明模型整體不是特別顯著，在實(shí)際情況下擬合度較好，且不存在明顯自相關(guān)性。由模型可以看出，在債務(wù)契約動機(jī)下，長期負(fù)債融資與真實(shí)盈余管理程度之間是負(fù)相關(guān)，具體表現(xiàn)為L_DEBT（-1）回歸系數(shù)為-0040120，其t-Statistic為-0200494，表現(xiàn)為不顯著（Prob為08411）；短期負(fù)債融資與真實(shí)盈余管理程度之間是負(fù)相關(guān)，具體表現(xiàn)為S_DEBT（-1）回歸系數(shù)為-0565838，其t-Statistic為-2082409，在5%的水平下表現(xiàn)為顯著（Prob為00373）。說明企業(yè)為短期債務(wù)融資進(jìn)行真實(shí)盈余管理的債務(wù)契約動機(jī)更顯著。

模型（9b）的Prob（F-Statistic）為0000000、R-squared為0214823，證明模型整體顯著，在實(shí)際情況下擬合度較好，且不存在明顯自相關(guān)性。由模型可以看出，在債務(wù)契約動機(jī)下，長期負(fù)債融資與應(yīng)計(jì)盈余管理程度之間是負(fù)相關(guān)，具體表現(xiàn)為L_DEBT（-1）回歸系數(shù)為-0027540，其t-Statistic為-0677429，表現(xiàn)為不是特別顯著（Prob為04982）；短期負(fù)債融資與應(yīng)計(jì)盈余管理程度之間是負(fù)相關(guān)，具體表現(xiàn)為S_DEBT（-1）回歸系數(shù)為-0117513，其t-Statistic為-2900240，表現(xiàn)為顯著（Prob為00037）。說明由于債務(wù)契約動機(jī)的存在，當(dāng)企業(yè)短期負(fù)債融資水平較低時(shí)，管理層希望通過使用應(yīng)計(jì)盈余管理的方式以降低融資成本。

模型（9c）的Prob（F-Statistic）為0014772、R-squared為0167481，證明模型整體顯著，在實(shí)際情況下擬合度較好，且不存在明顯自相關(guān)性。由模型可以看出，在資本市場動機(jī)下，長期負(fù)債融資與真實(shí)盈余管理程度之間是正相關(guān)，具體表現(xiàn)為L_DEBT（1）回歸系數(shù)為0181891，其t-Statistic為0917757，表現(xiàn)為不是特別顯著（Prob為03588）；短期負(fù)債融資與真實(shí)盈余管理程度之間是正相關(guān)，具體表現(xiàn)為S_DEBT（1）回歸系數(shù)為0191606，其t-Statistic為0765368，表現(xiàn)為不是特別顯著（Prob為04441）。說明企業(yè)為長期債務(wù)融資而進(jìn)行真實(shí)盈余管理活動的資本市場動機(jī)不顯著。

模型（9d）的Prob（F-Statistic）為0000000、R-squared為0216916，證明模型整體顯著，在實(shí)際情況下擬合度較好，且不存在明顯自相關(guān)性。由模型可以看出，在資本市場動機(jī)下，長期負(fù)債融資與應(yīng)計(jì)盈余管理程度之間是正相關(guān)，具體表現(xiàn)為L_DEBT（1）回歸系數(shù)為0072203，其t-Statistic為1780722，表現(xiàn)為不是特別顯著（Prob為00750）；短期負(fù)債融資與應(yīng)計(jì)盈余管理程度之間是負(fù)相關(guān)，具體表現(xiàn)為S_DEBT（1）回歸系數(shù)為-0287990，其t-Statistic為-5862915，表現(xiàn)為顯著（Prob為00000）。說明由于資本市場動機(jī)的存在，當(dāng)企業(yè)短期負(fù)債融資水平較低時(shí)，管理層希望通過使用應(yīng)計(jì)盈余管理的方式以降低融資成本。

綜合對表6數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)短期債務(wù)融資的盈余管理動機(jī)更顯著，企業(yè)為了在資本市場獲得短期債務(wù)融資同時(shí)規(guī)避由于違反短期債務(wù)契約而支付的高額賠償金，企業(yè)更傾向于進(jìn)行盈余管理；相反，長期債務(wù)融資的盈余管理動機(jī)不顯著。原因可能是長期債務(wù)融資的償還更多地取決于公司的經(jīng)營狀況和長期盈利能力而非短期流動性，銀行在對企業(yè)進(jìn)行長期貸款時(shí)，對財(cái)務(wù)指標(biāo)的審查和要求會更加嚴(yán)格，一旦發(fā)現(xiàn)企業(yè)的盈余管理行為，則會從利率等方面對企業(yè)進(jìn)行懲罰，因此上市公司在長期債務(wù)融資方面的盈余管理行為得到抑制；而短期債務(wù)融資往往是由于企業(yè)暫時(shí)資金周轉(zhuǎn)帶來的流動性不足，銀行在對企業(yè)進(jìn)行短期資金融通時(shí)，更傾向于以該企業(yè)以往的信譽(yù)為依據(jù)，對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的審核和要求會相對寬松，同時(shí)由于對資金的需求比較緊急，企業(yè)則往往會采取盈余管理手段來達(dá)到基本的借貸財(cái)務(wù)指標(biāo)，因此，短期債務(wù)融資的盈余管理動機(jī)更顯著。

344貨幣政策對盈余管理的影響

若考慮貨幣政策的影響，將數(shù)據(jù)分為兩組，為了保證面板數(shù)據(jù)時(shí)間上的連續(xù)性，貨幣政策緊縮時(shí)選用2010年和2011年兩年的數(shù)據(jù)組成一個(gè)短面板，貨幣政策寬松時(shí)選用2012-2015四年的數(shù)據(jù)組成的一個(gè)面板，表7和表8是回歸結(jié)果。

當(dāng)考慮貨幣政策時(shí)，在貨幣政策緊縮的條件下，對于資本市場動機(jī)下應(yīng)計(jì)盈余管理與負(fù)債融資和真實(shí)盈余管理與負(fù)債融資兩個(gè)模型進(jìn)行優(yōu)化，通過固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果可以看出，在資本市場動機(jī)下，負(fù)債融資與應(yīng)計(jì)盈余管理程度之間的關(guān)系均不顯著。在債務(wù)契約動機(jī)下，長期負(fù)債融資與應(yīng)計(jì)盈余管理程度之間是負(fù)相關(guān)，具體表現(xiàn)為：L_DEBT（-1）回歸系數(shù)為-0213245，其t-Statistic為-2138275，絕對值大于2，且統(tǒng)計(jì)上顯著（Prob為00002）；短期負(fù)債融資與應(yīng)計(jì)盈余管理程度之間是負(fù)相關(guān)，具體表現(xiàn)為：S_DEBT（-1）回歸系數(shù)為-0054924，其t-Statistic為-1656941，表現(xiàn)為顯著（Prob為00978）。說明在貨幣政策緊縮條件下，由于債務(wù)契約動機(jī)的存在，當(dāng)企業(yè)無論是短期負(fù)債融資水平還是長期負(fù)債融資水平，在其較低時(shí)，管理層希望通過使用應(yīng)計(jì)盈余管理的方式以降低融資成本。

真實(shí)盈余管理程度也會受到貨幣政策的影響，在資本市場動機(jī)下，短期負(fù)債融資與真實(shí)盈余管理程度之間是正相關(guān)，具體表現(xiàn)為：S_DEBT（1）回歸系數(shù)為0792962，其t-Statistic為4141564，表現(xiàn)為非常顯著（Prob為00000）。說明在貨幣政策緊縮條件下，由于資本市場動機(jī)的存在，企業(yè)為了獲得短期債務(wù)融資，會進(jìn)行真實(shí)活動盈余管理。在債務(wù)契約動機(jī)下，統(tǒng)計(jì)上變現(xiàn)為不顯著。詳見表9和表10。

同樣，在貨幣政策寬松的條件下，對于資本市場動機(jī)下應(yīng)計(jì)盈余管理與負(fù)債融資和真實(shí)盈余管理與負(fù)債融資兩個(gè)模型進(jìn)行優(yōu)化，通過固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果可以看出，在資本市場動機(jī)下，長期負(fù)債融資與應(yīng)計(jì)盈余管理程度之間是正相關(guān)，具體表現(xiàn)為：L_DEBT（1）回歸系數(shù)為-0324511，其t-Statistic為-1312593，表現(xiàn)為特別顯著（Prob為00000）；短期負(fù)債融資與應(yīng)計(jì)盈余管理程度之間是正相關(guān)，具體表現(xiàn)為：S_DEBT（1）回歸系數(shù)為0135912，其t-Statistic為2974858，表現(xiàn)為特別顯著（Prob為00030）。說明在貨幣政策寬松條件下，由于資本市場動機(jī)的存在，企業(yè)傾向于進(jìn)行應(yīng)計(jì)盈余管理。在債務(wù)契約動機(jī)下，短期負(fù)債融資與真實(shí)盈余管理程度之間是正相關(guān)，具體表現(xiàn)為：S_DEBT（-1）回歸系數(shù)為-0633462，其t-Statistic為-3731490，表現(xiàn)為特別顯著（Prob為0 0002）。說明在貨幣政策緊縮條件下，由于債務(wù)契約動機(jī)的存在，當(dāng)企業(yè)短期負(fù)債融資水平較低時(shí)，管理層希望通過使用真實(shí)盈余管理的方式以降低融資成本；企業(yè)長期負(fù)債融資水平與真實(shí)盈余管理的相關(guān)性不大。

進(jìn)一步分析，當(dāng)貨幣政策緊縮時(shí)，無論是真實(shí)盈余管理還是應(yīng)計(jì)盈余管理的資本市場動機(jī)都不顯著，債務(wù)契約動機(jī)顯著，同時(shí)通過回歸系數(shù)可以看出，企業(yè)更傾向于真實(shí)盈余管理。當(dāng)貨幣政策寬松時(shí)，真實(shí)盈余管理的資本市場動機(jī)顯著，操縱性應(yīng)計(jì)盈余管理的資本市場動機(jī)和債務(wù)契約動機(jī)均顯著，同時(shí)通過回歸系數(shù)可以看出，當(dāng)貨幣政策寬松時(shí)企業(yè)更傾向于操縱性應(yīng)計(jì)。

綜合表7、表8、表9和表10的數(shù)據(jù)，可以看出來研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)存在基于債務(wù)契約動機(jī)和資本市場動機(jī)的應(yīng)計(jì)盈余管理，真實(shí)盈余管理程度受貨幣政策影響較大。當(dāng)貨幣政策緊縮時(shí)，債務(wù)契約動機(jī)顯著，企業(yè)傾向于真實(shí)盈余管理；當(dāng)貨幣政策寬松時(shí)，由于真實(shí)盈余管理帶給企業(yè)的不良影響較大，對于企業(yè)來講成本過高，所以企業(yè)不傾向于通過真實(shí)盈余管理來達(dá)到避免違反債務(wù)契約和資本市場融資的目的。

結(jié)合上述分析可以得出，當(dāng)貨幣政策緊縮時(shí)，企業(yè)傾向于真實(shí)盈余管理；當(dāng)貨幣政策寬松時(shí)，企業(yè)傾向于應(yīng)計(jì)盈余管理。

345模型穩(wěn)健性分析

為了檢驗(yàn)本研究結(jié)論的可靠性，避免因會計(jì)信息為基礎(chǔ)的債務(wù)契約限制條款的替代變量選取的不同對結(jié)論造成的影響，我們改變了負(fù)債融資的度量方法，以利息保障倍數(shù)作為其替代變量，用多元回歸模型做了進(jìn)一步檢驗(yàn)。回歸結(jié)果表明，不論如何度量企業(yè)負(fù)債融資，本文得出的盈余信息質(zhì)量與負(fù)債融資之間的關(guān)系都保持不變，控制變量的符號和顯著程度也保持不變，表明實(shí)證研究結(jié)果具有較高的穩(wěn)健性。

4研究結(jié)論

本文以2008―2015年的1578家上市公司12624個(gè)觀測值為研究對象，以銀行借款為企業(yè)負(fù)債融資的替代量，通過修正的瓊斯模型和Roychowdhury模型對公司的盈余管理進(jìn)行刻畫，并將企業(yè)微觀的盈余管理決策與宏觀經(jīng)濟(jì)政策相結(jié)合，對上市公司在不同貨幣政策下，盈余管理與負(fù)債融資的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析。研究表明：存在基于負(fù)債契約動機(jī)和資本市場動機(jī)的應(yīng)計(jì)盈余管理。盈余管理的負(fù)債契約動機(jī)和資本市場動機(jī)受到多種因素的影響，其中以債務(wù)期限影響最為顯著。當(dāng)企業(yè)的短期債務(wù)……同時(shí)，上市公司的盈余管理受到貨幣政策較大的影響，當(dāng)貨幣政策緊縮時(shí)，銀行對于企業(yè)的融資約束大，企業(yè)不惜采用成本更高的真實(shí)盈余管理，改變企業(yè)的盈余信息，從而獲得貸款。貨幣政策比較寬松，y行會放松監(jiān)管要求，考慮到成本效益原則企業(yè)更傾向于操控性應(yīng)計(jì)盈余管理。貨幣政策作為政府調(diào)控經(jīng)濟(jì)的手段，影響著企業(yè)負(fù)債融資的難易，當(dāng)貨幣政策寬松時(shí)，銀行有充足的資金用以放貸，對企業(yè)報(bào)表信息的要求相對降低，企業(yè)更容易進(jìn)行負(fù)債融資；相反，當(dāng)貨幣政策緊縮時(shí)，可用資金池緊張，企業(yè)若想達(dá)到負(fù)債融資的目的則需要付出更高的代價(jià)。

但是貨幣政策對負(fù)債融資的影響并非簡單的直接影響，在宏觀經(jīng)濟(jì)政策與微觀的企業(yè)結(jié)果之間還存在著某種傳導(dǎo)機(jī)制，本研究表明貨幣政策與負(fù)債融資之間的傳導(dǎo)機(jī)制之一即為企業(yè)的盈余管理。上一期的負(fù)債比率與本期宏觀的貨幣政策兩者共同影響了企業(yè)的盈余管理動機(jī)與程度，而盈余管理程度體現(xiàn)在報(bào)表數(shù)字上，又直接影響銀行本期對企業(yè)放貸的金額，即影響本期的負(fù)債融資。

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篇10

關(guān)鍵詞：非正規(guī)就業(yè)；收入差距；勞動力市場分割；異質(zhì)性；傾向得分匹配

中圖分類號：F2414文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1000-4149（2017）02-0116-11

DOI：103969/jissn1000-4149201702012

收稿日期：2016-06-16；修訂日期：2016-10-20

基金項(xiàng)目：國家社會科學(xué)基金一般項(xiàng)目“中國經(jīng)濟(jì)劉易斯轉(zhuǎn)折的判斷與農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移問題研究”（16BJL113）；

中國特色社會主義經(jīng)濟(jì)建設(shè)協(xié)同創(chuàng)新中心資助。

作者簡介：王慶芳，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士后；郭金興，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授。

一、引言

20世紀(jì)90年代中后期以來，我國城鎮(zhèn)勞動力市場發(fā)生了巨大變化，其中最顯著的變化是非正規(guī)就業(yè)的快速發(fā)展。按照胡鞍鋼和趙黎的估算，1995―2012年間非正規(guī)就業(yè)占城鎮(zhèn)總就業(yè)的比重從197%上升到60%，占全部城鎮(zhèn)新增就業(yè)崗位的102%（其中2個(gè)百分點(diǎn)是正規(guī)部門摧毀就業(yè)崗位的比率）[1]。非正規(guī)就業(yè)已經(jīng)代替正規(guī)就業(yè)，成為我國城鎮(zhèn)就業(yè)的主要渠道和新增就業(yè)的主要來源。

非正規(guī)就業(yè)作為城鎮(zhèn)勞動力市場的重要組成部分，其生存和生活狀態(tài)的改善一直是各方關(guān)注的焦點(diǎn)。但是由于對非正規(guī)就業(yè)產(chǎn)生原因認(rèn)知上的差異，研究者對非正規(guī)就業(yè)的生存狀態(tài)及政策取向認(rèn)知產(chǎn)生較大的爭論，并由此形成截然相反的理論觀點(diǎn)。一方面，二元主義者認(rèn)為非正規(guī)就業(yè)是勞動者在分割性勞動力市場下為了維持生計(jì)的生存選擇，與正規(guī)就業(yè)相比，存在“無法解釋”的收入差距，且具有勞動時(shí)間長、工作條件和穩(wěn)定性差、缺乏必要的勞工保護(hù)和社會保障等“弱勢”特征，因此政府應(yīng)當(dāng)采取措施減少非正規(guī)就業(yè)[2-3]。另一方面，新自由主義者認(rèn)為非正規(guī)就業(yè)是勞動者在競爭性勞動力市場下的自主選擇，與正規(guī)就業(yè)相比，不存在顯著的收入差距，且更具競爭性、靈活性和自主性，因此政府應(yīng)鼓勵非正規(guī)就業(yè)的發(fā)展 [4-5]。

就業(yè)機(jī)會平等、同工同酬，讓每個(gè)勞動者實(shí)現(xiàn)“體面就業(yè)”，是勞動力市場化改革的基本方向。隨著我國勞動力市場供求關(guān)系發(fā)生轉(zhuǎn)變，勞動力要素回報(bào)開始提升，政府對于勞動者生存狀態(tài)的關(guān)注度也不斷提高。尤其是2008年以來，新《勞動法》等一系列勞動法規(guī)的出臺，以及近年來對于各項(xiàng)勞動者權(quán)益保障政策執(zhí)行力度的加大，似乎都預(yù)示著勞動力市場正向著有利于勞動者的方向發(fā)展。但是這些轉(zhuǎn)變是否使非正規(guī)就業(yè)者的生活境遇或收入水平得到改善，尚未得到實(shí)證上的驗(yàn)證，同時(shí)理論認(rèn)知上的爭論也造成對于正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)境遇關(guān)注界限的模糊。為此，本文將利用1997―2011年CHNS數(shù)據(jù)庫，采用傾向得分匹配（PSM）方法，從正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)收入差距變動的角度，對勞動力市場化改革以來非正規(guī)就業(yè)的境遇狀況變化進(jìn)行研究，并提出政策建議。

二、文獻(xiàn)綜述

從20世紀(jì)70年代開始，國外學(xué)者就圍繞二元主義和新自由主義理論的爭論，對正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)的收入差距進(jìn)行了大量的研究，但并未取得一致的結(jié)論。進(jìn)入21世紀(jì)以后，隨著研究數(shù)據(jù)的豐富和計(jì)量技術(shù)的發(fā)展，國外學(xué)者沿著以下兩條主線，對這一命題進(jìn)行了更為細(xì)致和深入的研究。

第一條主線是從性別、受教育程度、個(gè)體選擇性、企業(yè)規(guī)模、政府稅收等多個(gè)角度，對正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)的收入差距進(jìn)行考察。比如，佩岡（Pagan）通過對墨西哥的研究發(fā)現(xiàn)，男性勞動者的正規(guī)就業(yè)收入溢價(jià)存在，而女性勞動者的正規(guī)就業(yè)收入溢價(jià)不存在 [6]。貢（Gong）和索斯特（Soest）對墨西哥的研究也發(fā)現(xiàn)，正規(guī)就業(yè)收入溢價(jià)隨著受教育程度的提高而提高 [7]。巴爾甘（Bargain）和昆達(dá)（Kwenda）對巴西、南非和墨西哥的研究發(fā)現(xiàn)，工資分布中低端的正規(guī)就業(yè)工資溢價(jià)較高，而工資分布高端的正規(guī)就業(yè)工資溢價(jià)基本消失[8]。此外，還有一些研究發(fā)現(xiàn)，在控制了個(gè)人選擇性偏差、公司規(guī)模效應(yīng)以及稅收因素影響之后，正規(guī)就業(yè)相對于非正規(guī)就業(yè)的工資溢價(jià)消失 [9-11]。

第二條主線是從非正規(guī)就業(yè)異質(zhì)性出發(fā)，對不同類型非正規(guī)就業(yè)與正規(guī)就業(yè)的收入差距進(jìn)行研究。非正規(guī)就業(yè)異質(zhì)性是對非正規(guī)就業(yè)內(nèi)部多樣性的研究，是近十余年來國外非正規(guī)就業(yè)問題研究的主流觀點(diǎn)之一。該觀點(diǎn)認(rèn)為非正規(guī)就業(yè)既不完全是二元主義認(rèn)為的由于勞動力市場分割而被迫進(jìn)入的生存選擇者，也不完全是新自由主義認(rèn)為的具有企業(yè)家精神的自主選擇者，而是具有這兩種特征的勞動者的集合 [12]。這類研究可以分為兩類：第一類是先驗(yàn)的將非正規(guī)就業(yè)分為兩類或兩類以上，分別對其收入特征進(jìn)行考察。例如，在迪莫瓦（Dimova）等人對西非的研究中，將非正規(guī)就業(yè)分為自我雇傭者和受雇者兩類，結(jié)果發(fā)現(xiàn)二者在人力資本回報(bào)率和工資決定等方面都有較大的差異，從而證明了非正規(guī)就業(yè)存在異質(zhì)性[13]。弗洛雷斯（Flórez）對哥倫比亞的研究也發(fā)現(xiàn)，非正規(guī)小企業(yè)雇主、自我雇傭者和非正規(guī)受雇者也表現(xiàn)出不同的收入特征[14]。第二類是從不可觀測的非正規(guī)就業(yè)異質(zhì)性假設(shè)出發(fā)，基于反事實(shí)分析方法，對不同類型非正規(guī)就業(yè)進(jìn)行分解。甘瑟（Günther）和勞諾（Launov）利用該方法對科特迪瓦的研究發(fā)現(xiàn)，448%的非正規(guī)就業(yè)是低收入的生存選擇者，而552%的非正規(guī)就業(yè)是高收入的自主選擇者[15]。拉德琴科（Radchenko）對埃及的研究也發(fā)現(xiàn)，非正規(guī)就業(yè)與正規(guī)就業(yè)在人力資本回報(bào)、收入水平和就業(yè)選擇機(jī)制等方面存在三重異質(zhì)性[16]。

與國外長期以來深入而細(xì)致的研究不同，國內(nèi)對于正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)收入差距的研究起步較晚，且主要集中在基于分割性勞動力市場假設(shè)的“正規(guī)就業(yè)收入溢價(jià)的存在性”的檢驗(yàn)。從研究結(jié)論來看，大多數(shù)研究表明存在“無法解釋的”正規(guī)就業(yè)收入溢價(jià)，但是對勞動力市場分割強(qiáng)度的研究結(jié)果卻存在較大的差異。比如，常進(jìn)雄和楓的研究發(fā)現(xiàn)，正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)的工資差異中8101%是由受教育程度、經(jīng)驗(yàn)等可觀測的人力資本要素導(dǎo)致的，只有1899%是由不可觀測的非市場因素導(dǎo)致的[17]。魏下海和余玲錚的研究則發(fā)現(xiàn)，753%的正就業(yè)者和非正規(guī)就業(yè)者工資差異是由非市場因素導(dǎo)致的[18]。此外，吳要武的研究發(fā)現(xiàn)，非正規(guī)就業(yè)者的人力資本回報(bào)率并不顯著低于正規(guī)就業(yè)者，勞動力市場非正規(guī)化并沒有導(dǎo)致勞動力資源配置上的損失，從而支持了新自由主義的觀點(diǎn)[19]。

現(xiàn)有國內(nèi)研究主要存在以下不足：第一，從研究方法上看，大多數(shù)研究采用赫克曼（Heckman）兩階段模型控制樣本的自選擇性偏差，但是倫諾克斯（Lennox）等人的研究表明該模型存在嚴(yán)重的共線性和對選擇方程模型設(shè)定的敏感問題[20]，這也是目前研究結(jié)論差異較大的原因之一。第二，大多數(shù)文獻(xiàn)將非正規(guī)就業(yè)作為一個(gè)整體與正規(guī)就業(yè)收入進(jìn)行比較，而對非正規(guī)就業(yè)異質(zhì)性關(guān)注相對較少。第三，現(xiàn)有文獻(xiàn)基本上是基于某一年數(shù)據(jù)的研究，沒有考慮勞動力市場改革的動態(tài)變化對二者收入差距的影響。

針對以上研究不足，本文將從以下角度展開研究：第一，采用傾向得分匹配方法（Propensity Score Matching，PSM）控制樣本的自選擇性偏差。較之其他方法，傾向得分匹配法不僅能夠有效控制樣本的自選擇性偏差，并能清晰地刻畫出選擇非正規(guī)就業(yè)對勞動者收入的凈影響。第二，參考弗洛雷斯

的研究[14]，將非正規(guī)就業(yè)劃分為有雇工的非正規(guī)雇傭者、無雇工的非正規(guī)雇傭者和非正規(guī)受雇者三類，從非正規(guī)就業(yè)的異質(zhì)性角度對不同類型非正規(guī)就業(yè)與正規(guī)就業(yè)收入差距進(jìn)行更為細(xì)致的考察。第三，利用1997―2011年CHNS數(shù)據(jù)庫，考察國有企業(yè)改革以來非正規(guī)就業(yè)與正規(guī)就業(yè)收入差距的動態(tài)變化。

三、數(shù)據(jù)、變量與方法

1. 對非正規(guī)就業(yè)的統(tǒng)計(jì)界定

本文使用美國北卡羅萊納大學(xué)和中國疾病控制中心聯(lián)合的CHNS數(shù)據(jù)庫1997―2011年數(shù)據(jù)進(jìn)行研究

CHNS數(shù)據(jù)庫分別于1989、1991、1993、1997、2000、2004、2006、2009和2011年完成了9次調(diào)查，調(diào)查范圍包括遼寧、黑龍江、江蘇、山東、河南、河北、湖南、廣西、貴州9個(gè)省區(qū)，2011年增加了北京、上海、重慶三個(gè)直轄市。。該數(shù)據(jù)庫提供了詳盡的勞動力個(gè)體特征以及就業(yè)和收入信息，是我國目前連續(xù)調(diào)查持續(xù)時(shí)間最長的數(shù)據(jù)庫之一。為了保證足夠的樣本數(shù)量，分別對1997和2000年、2004和2006年、2009和2011年樣本進(jìn)行合并，構(gòu)成T1（1997 & 2000）、T2（2004 & 2006）和T3（2009 & 2011）三個(gè)時(shí)期，從而對國有企業(yè)改革以來城鎮(zhèn)正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)收入差距的動態(tài)變化進(jìn)行研究。研究對象為16―65歲之間的城鎮(zhèn)勞動力。

根據(jù)以往研究經(jīng)驗(yàn)，本文使用CHNS調(diào)查中的“你在此工作中的職位是何種類型？”和“你工作單位是何種類型？”來對正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)進(jìn)行區(qū)分，并與第17屆勞工統(tǒng)計(jì)大會（ICLS）提出的非正規(guī)就業(yè)統(tǒng)計(jì)框架相對應(yīng)。具體方法如下：①刪除無報(bào)酬的家庭幫工以及單位職位類型不確定的樣本；②將CHNS數(shù)據(jù)庫中“無雇工的個(gè)體經(jīng)營者”、“有雇工的個(gè)體經(jīng)營者”、“領(lǐng)取工資的家庭工人”分別對應(yīng)第17次ICLS大會決議框架中的“自負(fù)盈虧的個(gè)體勞動者”、“雇主”、“有貢獻(xiàn)的家庭工人”，劃分為非正規(guī)就業(yè)；③按照第15屆勞工統(tǒng)計(jì)大會（ICLS）的大會決議對非正規(guī)部門企業(yè)的劃分標(biāo)準(zhǔn)，將獨(dú)立的個(gè)體勞動者和規(guī)模在20人以下的私營企業(yè)分別作為個(gè)體經(jīng)營者和小微型企業(yè)，劃分為非正規(guī)部門，將政府機(jī)關(guān)、國有企事業(yè)單位、集體企業(yè)和“三資”企業(yè)劃分為正規(guī)部門；④將在非正規(guī)部門就業(yè)的“為他人或單位工作的長期工、合同工、臨時(shí)工”對應(yīng)第17次ICLS大會決議框架中的“非正規(guī)部門企業(yè)受雇者”，將在正規(guī)部門就業(yè)的臨時(shí)工對應(yīng)第17次ICLS大會決議框架中的“正規(guī)部門企業(yè)非正規(guī)受雇者”，劃分為非正規(guī)就業(yè)。最終得到正規(guī)就業(yè)樣本7781個(gè)，非正規(guī)就業(yè)樣本2258個(gè)。

2. 模型設(shè)定和變量選取

建立明瑟收入方程，對非正規(guī)就業(yè)選擇對勞動者收入的影響進(jìn)行研究：

其中，lnW表示勞動者收入的對數(shù)，IE表示勞動者的就業(yè)決策，Exp和Exp2分別表示工作經(jīng)驗(yàn)及其平方項(xiàng)，X表示其他控制變量。變量具體設(shè)定如下。

（1）被解釋變量（LnW）：CHNS數(shù)據(jù)庫中提供的收入數(shù)據(jù)包括工資、實(shí)物性收入、獎金和補(bǔ)貼等指標(biāo)。考慮到除了工資以外，各類獎金和補(bǔ)貼也是勞動者從事工作的直接收入，且大多是以現(xiàn)金形式發(fā)放的，因而采用包括工資、獎金和各種補(bǔ)貼在內(nèi)的工資性月收入作為收入指標(biāo)，并以2011年為基期進(jìn)行平減。

（2）解釋變量（IE）：以非正規(guī)就業(yè)虛擬變量為解釋變量，IE=1表示非正規(guī)就業(yè)，IE=0表示正規(guī)就業(yè)，并設(shè)置有雇工的非正規(guī)雇傭者、無雇工的非正規(guī)雇傭者和非正規(guī)受雇者三個(gè)虛擬變量，對非正規(guī)就業(yè)的異質(zhì)性進(jìn)行考察。

（3）控制變量（X）：選取年齡（Age）、年齡平方（Age2）分別作為工作經(jīng)驗(yàn)及其平方的變量。其他控制變量包括受教育年限（Edu，按最高教育程度折算，小學(xué)畢業(yè)為6年，初中畢業(yè)為9年，高中畢業(yè)和中等技術(shù)學(xué)校、職業(yè)學(xué)校為12年，大專或大學(xué)畢業(yè)為16年，碩士及以上為19年）、性別（Gender，男性=1）、婚姻狀況（Marital，已婚=1）、戶籍（Hukou，城鎮(zhèn)=1）、單位性質(zhì)（Firm，政府機(jī)關(guān)、國有事業(yè)單位和研究所、國有企業(yè)=1）和單位規(guī)模（Size，職工數(shù)大于100=1），以及職業(yè)（Occu）

按照CHNS調(diào)查中的“你的主要職業(yè)是什么？”設(shè)置12個(gè)虛擬變量。職業(yè)類型設(shè)置為：1高級專業(yè)技術(shù)工作者（醫(yī)生、教授、律師、建筑師、工程師等）；2一般專業(yè)技術(shù)工作者（助產(chǎn)士、護(hù)士、教師、編輯、攝影師等）；3管理者/行政官員/經(jīng)理（廠長、政府官員、處長、司局長、行政干部及村干部等）；4辦公室一般工作人員（秘書、辦事員）；5農(nóng)民、漁民、獵人；6技術(shù)工人或熟練工人（工段長、班組長、工藝工人等）；7非技術(shù)工人或熟練工人（普通工人、伐木工等）；8軍官與警官；9士兵與警察；10司機(jī)；11服務(wù)行業(yè)人員（管家、廚師、服務(wù)員、看門人、理發(fā)員、售貨員、洗衣工、保育員等）；12運(yùn)動員、演員、演奏員；13其他；-9不知道。其中，13和-9為未明確標(biāo)注類型。、地區(qū)（Area）和年份（Year）虛擬變量。

表1給出了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。1997年以來，正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)主要變量特征變化如下：①T1―T3時(shí)期，正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)收入都有所提高，但是正規(guī)就業(yè)收入顯著高于非正規(guī)就業(yè)收入水平；②分時(shí)期看，T1時(shí)期非正規(guī)就業(yè)平均收入高于正規(guī)就業(yè)，但T2時(shí)期以后，正規(guī)就業(yè)的平均收入開始超過非正規(guī)就業(yè)的平均收入；③年齡、性別、婚姻狀況差距及變動都較??；④正規(guī)就業(yè)的平均受教育年限明顯高于非正規(guī)就業(yè)，且二者差距呈擴(kuò)大趨勢；⑤非正規(guī)就業(yè)擁有城鎮(zhèn)戶籍的比例明顯低于正規(guī)就業(yè)，表明從農(nóng)村轉(zhuǎn)移到城市就業(yè)的勞動者主要從事非正規(guī)就業(yè)。

3. 傾向得分匹配方法

勞動者受個(gè)體特征、家庭背景、社會關(guān)系等因素的影響，其選擇正規(guī)就業(yè)或非正規(guī)就業(yè)的概率并不是完全隨機(jī)的，從而使得勞動者收入決定方程中個(gè)體就業(yè)決策變量存在內(nèi)生性。此時(shí)直接的OLS估計(jì)得到的非正規(guī)就業(yè)決策對收入的影響是有偏的。本文采用羅森鮑姆（Rosenbaum）和魯賓（Rubin）提出的傾向得分匹配方法（PSM）來糾正樣本的選擇性偏差[21]。PSM方法是一種基于觀測數(shù)據(jù)分析變量間因果關(guān)系并且能夠有效控制樣本選擇偏差的數(shù)據(jù)處理方法。其核心思想是：通過一定的方法（即傾向得分匹配）找到與每一個(gè)處理組（即非正規(guī)就業(yè)，IE=1）除了就業(yè)決策不同，其他方面特征相同或類似的控制組（即正規(guī)就業(yè)，IE=0）個(gè)體樣本，將其收入作為處理組個(gè)體樣本的“反事實(shí)”收入，從而最大限度地消除樣本的選擇性偏差。具體步驟如下。

首先使用Logistic回歸模型來預(yù)測每個(gè)勞動者選擇非正規(guī)就業(yè)的條件概率，即樣本的傾向得分值，具體公式如下：

其估計(jì)式為：

其中Pi表示第i個(gè)勞動者選擇非正規(guī)就業(yè)的概率，σ為估計(jì)系數(shù)，Zi為影響勞動者非正規(guī)就業(yè)選擇的變量，包括受教育年限、年齡、年齡的平方、性別、婚姻狀況、戶籍、地區(qū)虛擬變量以及年份虛擬變量，μ為誤差項(xiàng)。然后采用一定的匹配方法對傾向得分值進(jìn)行處理，從而得到與處理組相匹配的對照組。本文選擇基于不同匹配原理的半徑匹配和核匹配兩種方法，進(jìn)行對比分析。其中半徑匹配的原理是將對照組中的傾向得分與處理組樣本i的傾向得分差異小于預(yù)定常數(shù)r的樣本選定為匹配對象。核匹配的原理是通過構(gòu)造核函數(shù)對對照組樣本收入進(jìn)行加權(quán)，以對照組所有個(gè)體收入的加權(quán)平均值作為每個(gè)處理組樣本個(gè)體的“反事實(shí)”收入，權(quán)重與對照組個(gè)體和處理組個(gè)體傾向得分差距呈反比，該方法具有不損失樣本信息的優(yōu)點(diǎn)。最后對匹配后的樣本進(jìn)行回歸，由此確定非正規(guī)就業(yè)決策對勞動者收入的凈影響。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

1. 正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)收入差距的實(shí)證結(jié)果

首先對全部非正規(guī)就業(yè)與正規(guī)就業(yè)的收入差距進(jìn)行估計(jì)。在對樣本進(jìn)行傾向得分分析之前，有必要對處理組和對照組可觀測變量的差異進(jìn)行檢驗(yàn)，即樣本平衡性檢驗(yàn)。如果檢驗(yàn)結(jié)果表明存在顯著性差異，則需要對樣本進(jìn)行傾向得分匹配處理，否則，沒有必要進(jìn)行處理。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，匹配前樣本存在顯著的選擇性偏差，匹配后樣本的選擇性偏差不顯著，表明半徑匹配和核匹配方法有效地解決了樣本的選擇性偏差問題限于篇幅，本文沒有給出平衡性檢驗(yàn)的檢驗(yàn)結(jié)果，如有需要，可向作者索要。。為了對傾向得分匹配效果進(jìn)行對比，同時(shí)給出了匹配前和匹配后樣本的回歸結(jié)果（見表2）。由表2前三列可知，T1時(shí)期，匹配前非正規(guī)就業(yè)回歸系數(shù)為負(fù)但不顯著，匹配后非正規(guī)就業(yè)系數(shù)顯著為負(fù)，且分別比匹配前高出64和41個(gè)百分點(diǎn)，表明基于未處理的原始樣本得到的估計(jì)結(jié)果在一定程度上低估了非正規(guī)就業(yè)對勞動者收入的負(fù)向影響。從匹配后的樣本回歸結(jié)果來看，T1―T3時(shí)期，非正規(guī)就業(yè)回歸系數(shù)全部為負(fù)且顯著，表明在控制樣本選擇性偏差和可觀測控制變量影響之后，非正規(guī)就業(yè)收入仍然顯著低于正規(guī)就業(yè)，證明我國城鎮(zhèn)勞動力市場存在“無法解釋的”正規(guī)就業(yè)收入溢價(jià)，從而支持了二元主義的關(guān)于非正規(guī)就業(yè)是“勞動者在分割性勞動力市場下的生存選擇”這一觀點(diǎn)。20世紀(jì)90年代中期以來，隨著城鄉(xiāng)勞動力流動政策的放松，大量農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移到城鎮(zhèn)就業(yè)，一方面，由于正規(guī)部門的發(fā)展壯大需要時(shí)間，創(chuàng)造的就業(yè)崗位相對有限，大部分農(nóng)民工不得不進(jìn)入非正規(guī)部門就業(yè)。同時(shí)地方政府利用艏制度等措施對城市居民的就業(yè)機(jī)會加以保護(hù)，加劇了勞動力市場的分割性。另一方面，國有企業(yè)改革造成的大批下崗職工，不得不以“再就業(yè)”的形式進(jìn)入非正規(guī)部門就業(yè)，也增加了非正規(guī)就業(yè)的貧困就業(yè)特征。

從非正規(guī)就業(yè)回歸系數(shù)的變化趨勢來看，半徑匹配下T2和T3時(shí)期非正規(guī)就業(yè)收入折價(jià)分別比T1時(shí)期高113和141個(gè)百分點(diǎn)，核匹配下T2和T3時(shí)期非正規(guī)就業(yè)收入折價(jià)分別比T1時(shí)期高147和149個(gè)百分點(diǎn)，表明城鎮(zhèn)非正規(guī)就業(yè)與正規(guī)就業(yè)收入差距經(jīng)歷了從大幅拉大到小幅增加的變化過程，城鎮(zhèn)勞動力市場的分割性在加劇，與正規(guī)就業(yè)者相比，非正規(guī)就業(yè)者的生存境遇并未得到改善，甚至有所惡化。1997―2001年間，以國有企業(yè)就業(yè)為主體的正規(guī)就業(yè)正處于深度改革期，國有企業(yè)效率低下和冗員現(xiàn)象嚴(yán)重，導(dǎo)致正規(guī)就業(yè)收入水平較低，而以個(gè)體、私營企業(yè)就業(yè)為主的非正規(guī)就業(yè)剛剛進(jìn)入勞動力市場獲得了較高的收入回報(bào)，因此非正規(guī)就業(yè)和正規(guī)就業(yè)收入差距較小，這與邢春冰、夏慶杰等對國有單位和非國有單位收入分配效應(yīng)研究的結(jié)論相一致 [22-23]。2004年之后，隨著以“減員增效、下崗分流”為主的國有企業(yè)改革階段基本完成，市場機(jī)制對勞動力的基礎(chǔ)性配置作用越來越強(qiáng)，正規(guī)就業(yè)的人力資本回報(bào)率開始上升，但是由于我國處于典型的城鄉(xiāng)二元勞動力市場，以農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動力為主的城鎮(zhèn)非正規(guī)就業(yè)處于“無限供給”階段，非正規(guī)就業(yè)收入增長緩慢，此時(shí)正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)的收入差距開始加大，勞動力市場分割加劇。2009年之后，隨著勞動力市場的擴(kuò)張和人口結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變，人口紅利逐漸消失，勞動力市場“供求關(guān)系”發(fā)生逆轉(zhuǎn)，非正規(guī)就業(yè)收入也開始快速上漲，但是這一時(shí)期正規(guī)就業(yè)收入增長也較快，因此正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)的收入差距非但沒有縮小，反而小幅上升。

從控制變量的回歸結(jié)果中，也可以得到城鎮(zhèn)勞動力市場的一些變化特征。為了便于論述，本文只對核匹配下的控制變量回歸結(jié)果進(jìn)行分析。T1―T3時(shí)期，受教育年限的回歸系數(shù)分別為12%、39%和2%，表明隨著市場配置勞動力資源作用不斷增強(qiáng)，勞動者教育回報(bào)率得到提高

T3時(shí)期受教育年限回歸系數(shù)的降低，并不意味著受教育年限的收入效應(yīng)下降，而可能是因?yàn)槭芙逃晗夼c收入差距的關(guān)系并不是簡單的線性關(guān)系[24]。本文也試圖在回歸中加入受教育年限的平方項(xiàng)，結(jié)果顯示，T3時(shí)期的受教育年限及其平方項(xiàng)都顯著，而在其他時(shí)期不顯著，因此并沒有匯報(bào)這一回歸結(jié)果。。年齡回歸系數(shù)為正，年齡平方回歸系數(shù)為負(fù)，表明年齡對勞動力收入影響呈倒“U”型，且年齡的拐點(diǎn)分別在395、408和35歲，表明2009年之后勞動力市場收入分配機(jī)制變化對年輕人越來越有利。性別回歸系數(shù)顯著為正且T2時(shí)期大幅增加，表明2004年以來勞動力市場的性別歧視加劇。已婚勞動者的收入溢價(jià)經(jīng)歷了由負(fù)到正的變化過程，表明2009年以后勞動力市場狀態(tài)更有利于已婚勞動者。城鎮(zhèn)戶籍收入溢價(jià)也經(jīng)歷了由負(fù)到正的變化過程，表明城鄉(xiāng)戶籍分割效應(yīng)增強(qiáng)

這一結(jié)果與余向華和陳雪娟的研究相一致[25]。這可能是由于勞動力市場化改革初期，農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動力在年齡、性別等人力資本要素上具有優(yōu)勢，獲得較高收入，2009年之后，隨著人口紅利的消失，農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動力的人力資本優(yōu)勢消失，城鄉(xiāng)戶籍分割效應(yīng)開始顯現(xiàn)。。國有單位回歸系數(shù)從T2時(shí)期開始不顯著，表明2004年之后由單位類型導(dǎo)致的收入差異消失。單位規(guī)?；貧w系數(shù)T3時(shí)期顯著為正，表明2009年之后企業(yè)規(guī)模效應(yīng)開始顯現(xiàn)?？傮w來看，1997年以來的勞動力市場化改革，使得受教育年限、年齡等人力資本要素回報(bào)率得到提高，但是與此同時(shí)性別、婚姻狀況、戶籍和企業(yè)規(guī)模等非市場因素的分割性卻不斷增強(qiáng)。

2. 基于非正規(guī)就業(yè)異質(zhì)性的實(shí)證結(jié)果

為了從非正規(guī)就業(yè)的異質(zhì)性角度對不同類型非正規(guī)就業(yè)的生存境遇變化進(jìn)行考察，本文將非正規(guī)就業(yè)分為有雇工的非正規(guī)雇傭者、無雇工的非正規(guī)自雇者和非正規(guī)受雇者三類，分別對應(yīng)小微企業(yè)主、自我雇傭者和非正規(guī)受雇者，與正規(guī)就業(yè)的收入差距進(jìn)行回歸。限于篇幅，只給出了核匹配方法下的回歸結(jié)果（見表3）。從解釋變量的回歸結(jié)果來看，不同類型非正規(guī)就業(yè)與正規(guī)就業(yè)收入差距表現(xiàn)出較大的差異，表明我國城鎮(zhèn)非正規(guī)就業(yè)存在異質(zhì)性。除前兩列以外，模型（3）―（9）中解釋變量的回歸系數(shù)為負(fù)且基本顯著，表明有雇工的非正規(guī)雇傭者、無雇工的非正規(guī)自雇者和非正規(guī)受雇者收入基本都低于正規(guī)就業(yè)收入，表明即使考慮非正規(guī)就業(yè)的異質(zhì)性，我國城鎮(zhèn)勞動力市場依然表現(xiàn)出較強(qiáng)的分割性，非正規(guī)就業(yè)是分割性勞動力市場下的生存選擇。從T3時(shí)期來看，有雇工的非正規(guī)雇傭者、無雇工的非正規(guī)自雇者和非正規(guī)受雇者與正規(guī)就業(yè)者的收入差距依次遞增，表明城鎮(zhèn)勞動者收入由高到低依次為正規(guī)就業(yè)者、有雇工的非正規(guī)雇傭者、無雇工的非正規(guī)自雇者和非正規(guī)受雇者，正規(guī)就業(yè)者和非正規(guī)受雇者的收入差距是城鎮(zhèn)勞動者收入分配差距的主要來源。

從變化趨勢來看，T1和T2時(shí)期，有雇工的非正規(guī)雇傭者的回歸系數(shù)顯著為正，T3時(shí)期，回歸系數(shù)則顯著為負(fù)，表明2006年之前從事小規(guī)模私營或個(gè)體自營活動的非正規(guī)雇主收入高于正規(guī)就業(yè)，但2009年之后，其收入?yún)s開始明顯低于正規(guī)就業(yè)，勞動力市場向著不利于小微企業(yè)經(jīng)營者發(fā)展的方

向轉(zhuǎn)變。這可能是由于2008年我國先后出臺了《勞動合同法》、《勞動爭議仲裁法》和《社會保險(xiǎn)法》，加強(qiáng)對勞動者權(quán)益的保護(hù)，這無疑增加了小微企業(yè)的運(yùn)營成本。與此同時(shí)在國際金融危機(jī)影響

下，進(jìn)出口貿(mào)易受到重創(chuàng)，使得以外包、轉(zhuǎn)包為主的小微企業(yè)的生存環(huán)境越來越惡劣，因此非正規(guī)雇傭者收入水平顯著低于正規(guī)就業(yè)。從無雇工的非正規(guī)自雇者來看，T1時(shí)期回歸系數(shù)為負(fù)但不顯著，T2和T3時(shí)期則顯著為負(fù)，表明自我雇傭者與正規(guī)就業(yè)者的收入差距在拉大；從非正規(guī)受雇者來看，T1―T3時(shí)期，回歸系數(shù)全部顯著為負(fù)，且不斷增加，表明非正規(guī)受雇者與正規(guī)就業(yè)者的收入差距也在拉大。綜合來看，有雇工的非正規(guī)雇傭者、無雇工的非正規(guī)自雇者和非正規(guī)受雇者與正規(guī)就業(yè)者的收入差距都基本呈擴(kuò)大趨勢，表明勞動力市場的分割性在不斷增強(qiáng)，非正規(guī)就業(yè)者的生存境遇不斷惡化。

五、結(jié)論與啟示

本文通過對正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)收入差距的研究，對1997―2011年非正規(guī)就業(yè)者的生存境遇狀況變化進(jìn)行考察。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，雖然隨著勞動力市場供求關(guān)系的轉(zhuǎn)變，以及政府對勞動者保護(hù)政策的強(qiáng)化，勞動力要素回報(bào)得到提升，但是與正規(guī)就業(yè)者相比，非正規(guī)就業(yè)者的生存境遇并未得到明顯改善，甚至處于越來越不利的地位，這一方面是由于非正規(guī)就業(yè)是分割性勞動力市場下，低收入勞動者為了維持生計(jì)的“生存選擇”，具有天然的“弱勢”特征。另一方面則反映了政府在糾正詼力市場扭曲方面的失靈，由性別、婚姻、戶籍等非市場因素導(dǎo)致的勞動力市場分割性的增強(qiáng)，使得非正規(guī)就業(yè)在勞動力市場競爭中處于更加不利的地位。此外，有雇工的非正規(guī)雇傭者、無雇工的非正規(guī)自雇者和非正規(guī)受雇者三種類型非正規(guī)就業(yè)與正規(guī)就業(yè)的收入差距都在拉大，反映出政府在勞動力市場政策導(dǎo)向上，并未充分考慮非正規(guī)就業(yè)的重要作用及發(fā)展空間，比如對小商小販等“未統(tǒng)計(jì)就業(yè)”、個(gè)體就業(yè)的行政管制過度，以及對小微企業(yè)扶持力度不足等，極大地壓縮了非正規(guī)就業(yè)的生存空間。

非正規(guī)就業(yè)作為城鎮(zhèn)勞動力市場的重要組成部分，其境遇狀況和收入水平的改善對于提升城鎮(zhèn)居民生活水平有重要意義。因此政府應(yīng)當(dāng)在促進(jìn)非正規(guī)就業(yè)發(fā)展和改善非正規(guī)就業(yè)者生活境遇方面發(fā)揮積極的作用：首先，應(yīng)當(dāng)承認(rèn)正規(guī)―非正規(guī)勞動力市場的二元分割性，以及非正規(guī)就業(yè)所具有的天然“弱勢”特征，在勞動力市場政策導(dǎo)向上，充分考慮非正規(guī)就業(yè)者的生存環(huán)境，加強(qiáng)對非正規(guī)就業(yè)的扶持力度，保障非正規(guī)就業(yè)的生存空間；其次，深化勞動力市場化改革，比如加快戶籍制度改革、減少勞動力市場性別、婚姻歧視等，減少非市場因素導(dǎo)致的勞動力市場扭曲對非正規(guī)就業(yè)者收入的不利影響；最后，在具體政策實(shí)施上，考慮非正規(guī)就業(yè)的異質(zhì)性，注重非正規(guī)就業(yè)扶持政策的差異性，一方面通過提高“最低工資標(biāo)準(zhǔn)”等政策，提升最具“生存特征”的非正規(guī)受雇者的待遇水平，增加非正規(guī)受雇者接受教育、職業(yè)培訓(xùn)等渠道，提高非正規(guī)受雇者人力資本水平，同時(shí)為其提供必要的權(quán)益保護(hù)和社會保障；另一方面加強(qiáng)對以非正規(guī)自雇者為主體的小微型企業(yè)的扶持力度，比如增加對小微型企業(yè)的金融和財(cái)稅支持等，同時(shí)“簡政放權(quán)”，減少對小微型企業(yè)的行政規(guī)制，為其提供良好的發(fā)展環(huán)境。

某て誒純矗無論二元主義還是新自由主義理論都認(rèn)為，非正規(guī)就業(yè)是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時(shí)，勞動者面對較高“正規(guī)化成本”的階段性選擇。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高和制度環(huán)境的完善，為所有的勞動者提供正規(guī)化的工作環(huán)境和制度保障是勞動力市場發(fā)展的必然選擇。但從我國現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平來看，在今后很長一段時(shí)間內(nèi)，非正規(guī)就業(yè)依然是保障我國城鎮(zhèn)就業(yè)穩(wěn)定和勞動者收入來源的重要渠道。隨著人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，就業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級和勞動力市場正規(guī)化發(fā)展也是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然趨勢。這要求政府在勞動力市場改革進(jìn)程中，既要保障非正規(guī)就業(yè)的生存空間，提高非正規(guī)就業(yè)者的境遇狀況和收入水平，又要著力于促進(jìn)勞動力結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級和非正規(guī)就業(yè)“正規(guī)化”發(fā)展。

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