4.3、研究设计
4.3.1、检验方法
本章的研究目的是检验加入企业生命周期的代理变量是否改进了应计模型，采用如下的方法和步骤进行实证检验：
将表征生命周期的虚拟变量代入应计模型，如果这些应计模型完全反映了不同生命周期应计的变化规律，那么加入表示生命周期的虚拟变量不会增加应计模型的解释力。Ball and Shivakumar（2006）运用类似的方法验证了将条件会计稳健性引入应计模型对于应计模型的改进效果。
Kothari，Leone and Wasley（2005）采用业绩配比的方法改进了应计模型的设定，那么在应计模型中反映企业生命周期的影响后，与采用业绩配比的方法效果相似还是具有增量的解释贡献，即在应计模型中加入ROA后，再加入企业生命周期的因素，观察模型是否具有显着的增量解释能力。
如果应计模型是设定很好的，其估计的残差的均值和中位数应接近于零，同时在极端情况下，设定很好的模型，其估计的残差的均值和中位数也应接近于零。
为进一步检验加入企业生命周期是否改进了应计模型的设定和估计效力，参照Kothari，Leone and Wasley（2005）采用的模拟方法，每次在总体样本中随机抽取100家公司计算其异常应计的均值，共进行250次模拟。评模型的设定（Specification），即出现第一类错误的概率（弃真的错误），以及效力（Power），即出现第二类错误的概率（存伪的错误）。对于进行的250次模拟，应用t检验判定其异常应计均值的显着性。
对于出现第一类错误的概率，采用二项检验（Binominal Test）来判断拒绝频率是否与预先设定的显着性水平存在显着差异。
模拟的方法在实证检验模型的设定和效力方面泛采用，女口Dechow，Sloan and Sweeney（1995）；Peasnell，Pope and Young（2000），在国内的相关研究中，也采用大致相同的方法，如陈信元，江峰（2005）；周铁，罗燕雯，荆娴（2006）。
4.3.2、企业生命周期的代理变量
企业生命周期的代理变量的选择、度量和在中国的适用性和合理性见第2章，运用现金流量的组合信息构建企业生命周期的代理变量也克服了单一指标的弊端。将整个生命周期的现金流信息。
4.3.3、应计的计算
在应计研究中，Richardson et al.（2005）将应计定义为非现金资产的变化减去负债的变化（The change in all non -cashassets less the change in all liabilities），从现金流量表的角度，相当于总应计=净利润一（营业现金流+投资现金流+融资现金流）+（普通股和优先股的销售一购买普通股和优先股一现金股利）。Dechow and Ge（2006）采用总应计=净利润一（营业现金流+投资现金流），本章也采用这定义。这定义与Rich-ardson et a1.（2005）的定义接近。
4.3.4、应计模型的选择
Jones模型在应计模型中是应用最为泛的模型（Ball and Shivakumar，2006）。
McNichols（2002）认为Dechow and Dichev（2002）模型和Jones模型可以结合应用，以提高模型的估计效果，得到两者的综合模型，（Larcker and Richardson，2004）运用了相同的模型。
Subramanyam（1996）比较了时间序列和横截面估计模型的优劣，他发现横截面估计系数的标差较小，估计参数正的符号较时间序列的模型多，因此，他认为横截面模型优于时间序列模型的设定，同时采用截面回归克服了时间序列估计要求有足够长的时间序列的问题。本章采用这方法。
4.4、样本及数来源
中国的上市公司从1998年开始公布现金流量表，由于中国的会计制度在1993年和1998年进行了重大改革。因此，本章选取1998-2005年的上市公司的数，由于金融类上市公司与一般上市公司的财务特征和会计制度存在差异，所以剔除了金融行业上市公司、PT公司和数不全的公司，为了扩大样本量，在计算销售收入的变化等指标时运用了1997年的相关数，在计算平均总资产时，如果本期期初或本期期末值不能获得，用本期期末或本期期初值代替，共得到8177个样本值。在进行分层样本的比较中，剔除数不全的公司，得到7981个样本值。
数取自CSMAR数库。
4.5、实证结果
在实证检验的第1部分，测试企业生命周期的代理变量是否对于应计模型具有增量解释能力，采用模型（4-2），并加入控制产业和年度的虚拟变量，产业分按照中国证监会2005年发布的《上市公司分类与代码》，其中制造业按照次类代码分类，其余按照大类代码分类，制造业中次类的木材、家具业由于公司数较少，并入其他制造业中，本章产业分均采用这方式。
在引入期和增长期的系数均为正，且在1%的水平下显着，淘汰期和衰退期的系数为负数，加入了表征企业生命周期的变量，应计模型的解释能力显着提高，模型的调整R2从14.2%到30.9%，与未考虑生命周期变量的应计模型相比，应计模型中会计变量系数的方向和显着水平均无改变，结果表明在常用的应计模型中存在重要的遗漏变量——企业生命周期的因素。
在实证检验的第2部分，测试在应计模型中反映企业生命周期的影响后，与采用业绩配比的方法效果相似还是具有增量的解释贡献。由于企业生命周期采用的是虚拟变量，为便于对照，将ROA也采用虚拟变量的形式，将ROA根其年度数量的大小进行排序，由高到低等分为5组，加入应计模型，本部分的应计模型采用模型。在应计模型中加入ROA后，再加入企业生命周期的因素，模型具有显着的增量解释能力，调整R2增加了约11%。因此，加入企业生命周期的因素，在业绩配比的基础上，仍显着提高了应计模型的解释力。
在实证检验的第3部分，测试在各估计方法下，应计模型估计异常应计的变化情况，由于采用总体样本，隐含假设为不存在盈余管理，理论上异常应计的均值应为零。如果其异常应计的均值越接近于零，表示模型的估计效力相对更好，异常应计为应计模型的残差，模型采用分产业一年或分生命周期一年的截面回归估计。为与Kothari，Leone and Wasley（2005）的结果进行对比，Jones模型的结果，其他模型的结果在敏感性分析中说明。考虑了生命周期的因素后，在panel A中，采用企业生命周期控制变量的Jones模型估计结果，均值和中位数分别为0，25%分位和75%分位的值分别为-0.057，0.060，最接近于零值。在应用业绩配比的方法中，加入ROA并采用生命周期的控制变量的Jones模型的所有的异常应计估计值最接近于零，分别为0.000，一0.049，-0.003，0.042。在panel B中的分层样本中，尽管不是在所有的情况下，采用企业生命周期的控制变量的模型的表现都是最好的，但是相对其他方法而言，表现是最好的。
生命周期的控制变量为上述模型巾加入表征生命周期的虚拟交量，其rf1成熟期省略。
残筹估计采用分产业一年度的截_向_回vf，采用生命周期代替产业分类表示采用分生命刷期一年度的截面㈨归。估计方程的冈变埘ACC为总应计，等于净利润一营业现在实证检验的第4部分，采用模拟的方法，测试加入企业生命周期是否改进了应计模型的设定和估计效力，具体结果。
在5%的显着水平下进行250次模拟结果，异常应计的均值拒绝无异常应计的零假设的频率，拒绝率意味着发生第1类错误的比率，二项检验用于测试是否实证出的拒绝率显着异于设定的水平5%。在5%水平下显着异于设定的5%水平的比率，低的拒绝率表明较少拒绝无异常应计（盈余管理）的零假设。
与Kothari，Leone and Wasley（2005）的结果相似，列示的结果表明在某些情况下各方法均会出现一定程度的错误设定。但是，加入ROA或采用业绩配比以及采用企业生命周期的控制变量的方法在多数情况下降低了模型出现第1类错误的比率，特别是在出现极端的情况下，如在营业现金流特别低的情况下，出现正的异常应计时，采用企业生命周期的控制变量的模型较Jones模型的拒绝率，从53.3%下降到23.0%，在大多数情况下，采用生命周期的控制变量的模型，都相对减轻了过度拒绝的问题。因此，模拟结果表明，加入企业生命周期的代理变量不会导致错误的设定，了对于每一公司估计的异常应计均增加或减少1%，2%，4%的经平均总资产调整后的应计的情况下，在5%的显着水平下进行250次模拟的结果，异常应计的均值拒绝无异常应计的零假设的频率，检测第Ⅱ类错误出现的比率，高的拒绝率，表明模型更可能识别人工加入的异常应计。在各情况下，采用加入企业生命周期的控制变量的模型或采用生命周期代替产业分类的方法相对于其他方法大都提高了拒绝率，表明这方法比采用业绩配比的Jones模型和Jones模型本身具有更好的效力。因此，模拟结果表明，加入企业生命周期的代理变量，没有牺牲模型的估计效力。
由于企业生命周期同时控制了业绩、公司的经营效率以及与企业经营有关的多因素，因此比仅仅控制企业的业绩的应计模型估计效果更好。企业生命周期是经营战略和经营决策的结果，综合反映了企业的内在因素，将企业生命周期与应计模型关联起来，能够改进应计模型。
4.6、敏感性测试
在实证检验的第1部分、第2部分，采用模型的结果相似。
在实证检验的第3部分，采用模型（以及调整的Jones模型所得的结果。
在实证检验的第4部分，采用模型以及调整的Jones模型所得的结果，结果相似，将该部分的测试显着性水平设为1%，也不改变本章的结果。
将前述总应计的计算变更为总应计=营业利润一（营业现金流+投资现金流），并不改变本章的结果。
上述敏感性分析的结果表明，本章的结果对于应计模型的选择、测试的显着性水平设定和应计的计算是不敏感的。
4.7、小结
会计研究最终必须回答的基本问题之一就是会计选择是在什么条件下，如何进行的，这个问题的难度在于环境的复杂性和会计选择动机的不可观测性，应计模型正是对此做出的努力。
本书的结果表明，企业的应计特征远比现有模型反映的富、复杂，加入生命周期的影响因素，显着提高了应计模型的估计效力。本章的结果表明对于应计变化的来源，在以前的应计实证研究中没有被充分认识，企业生命周期的因素在目前常用的应计模型中是一重要的遗漏变量。在运用应计模型进行的相关研究中，应重视企业生命周期因素对于应计模型的影响，从而更地设定和分企业的正常应计和异常应计，相应地提高异常应计、盈余管理和盈余质量等实证代理变量的性，增强相关研究的可信度。
