龔家鳳 沈烈

【摘要】研發(fā)投入資本化的制度安排， 除了能夠激發(fā)企業(yè)研發(fā)活力、提升創(chuàng)新能力， 還給盈余管理提供了空間， 因而成為各利益相關(guān)者關(guān)注的重點。 選擇“人工智能第一股”KXF公司作為研究對象， 對其管理層借助研發(fā)資本化進(jìn)行盈余管理的動機、手段和影響研究， 結(jié)果表明： 研發(fā)投入資本化與凈利潤的變動存在反向關(guān)系， 說明可能存在盈余管理行為; 管理層為掩蓋收入后續(xù)增長疲乏、避免利潤下降進(jìn)行盈余管理， 而業(yè)績壓力強化了該動機; 盈余管理能夠粉飾業(yè)績， 達(dá)到使業(yè)績平穩(wěn)增長的目的， 但盈余管理行為會給未來業(yè)績增長帶來較大的“副作用”。

【關(guān)鍵詞】研發(fā)投入;資本化;盈余管理;人工智能

【中圖分類號】 F276.6? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2021）23-0041-9

一、引言

“推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合”， 在黨的“十九大”已經(jīng)上升為國家戰(zhàn)略[1] 。 2021年， 作為“十四五”規(guī)劃的開局之年， 人工智能已經(jīng)成為推動國家發(fā)展的中堅力量， 涉及安防、政務(wù)、交通、教育、醫(yī)療等在內(nèi)的多個領(lǐng)域， 具體應(yīng)用包括智慧政法、智能互聯(lián)網(wǎng)汽車、智能服務(wù)機器人、智能語音交互系統(tǒng)、視頻圖像身份識別、智慧醫(yī)療等。 在當(dāng)前保持高質(zhì)量經(jīng)濟發(fā)展的背景下， 人工智能企業(yè)面臨著激烈的競爭， 要想在市場競爭中占有一席之位， 創(chuàng)新策源能力是關(guān)鍵[2] ， 無形資產(chǎn)具有一定的獨特性和難以模仿性， 其正是人工智能企業(yè)核心競爭力的異質(zhì)性資源[3] 。 這些企業(yè)在語音識別、視覺識別、自動化技術(shù)等的研發(fā)及與實體經(jīng)濟的融合上迎來了巨大發(fā)展機遇， 同時也面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

根據(jù)我國現(xiàn)行會計準(zhǔn)則的規(guī)定， 無形資產(chǎn)是企業(yè)擁有或控制的沒有實物形態(tài)的可辨認(rèn)非貨幣性資產(chǎn)， 包括土地使用權(quán)、專利權(quán)、著作權(quán)、商標(biāo)權(quán)、非專利技術(shù)和特許權(quán)。 我國《企業(yè)會計準(zhǔn)則第6號——無形資產(chǎn)》規(guī)定， 無形資產(chǎn)的內(nèi)部研發(fā)活動分為研究階段和開發(fā)階段， 由于研究階段具有較大的不確定性， 將無形資產(chǎn)的研發(fā)投入全部作為費用化處理， 計入當(dāng)期損益， 抵減了企業(yè)當(dāng)期利潤; 開發(fā)階段具備形成新產(chǎn)品的基本條件， 其研發(fā)投入符合資本化條件的可資本化處理， 在達(dá)到預(yù)定用途后滿足無形資產(chǎn)確認(rèn)條件時， 可確認(rèn)為無形資產(chǎn)， 后續(xù)在一定年限內(nèi)進(jìn)行攤銷， 因此對當(dāng)期利潤沒有直接影響， 內(nèi)部開發(fā)無形資產(chǎn)資本化的處理能夠滿足企業(yè)短期提高凈利潤的需求。 雖然開發(fā)階段研發(fā)投入資本化需要滿足五個條件①， 但由于資本化條件是原則性而非操作性的， 因此實踐中對于符合資本化條件的判斷較為模糊， 會計準(zhǔn)則的自由裁量權(quán)為企業(yè)盈余管理提供了一件“合法外衣”。 同時， 人工智能行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新難度大， 未來不確定性強， 企業(yè)為獲取技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢以保持核心競爭力， 通常會加大研發(fā)投入金額， 而研發(fā)投入的資本化處理也為其盈余管理提供了空間。 因此， 對人工智能行業(yè)研發(fā)投入資本化與盈余管理的關(guān)系進(jìn)行研究具有重要意義。

基于以上背景， 本文選擇“人工智能第一股”KXF股份有限公司（簡稱KXF）作為研究對象， 分析其利用研發(fā)投入資本化對利潤進(jìn)行調(diào)節(jié)的動機、手段及其影響， 重點關(guān)注這家營業(yè)收入達(dá)百億的企業(yè)進(jìn)行盈余管理的動機， 揭示盈余管理給企業(yè)未來業(yè)績和研發(fā)能力培養(yǎng)帶來的潛在風(fēng)險， 最后為企業(yè)實現(xiàn)持續(xù)、健康的發(fā)展提出建議。

二、理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述

（一）理論基礎(chǔ)

現(xiàn)代企業(yè)所有權(quán)與經(jīng)營權(quán)分離， 由此產(chǎn)生委托代理關(guān)系。 委托人與代理人通過簽訂管理契約和報告規(guī)則實現(xiàn)風(fēng)險分擔(dān)。 但委托人與代理人之間存在契約摩擦， 即管理契約和報告規(guī)則與企業(yè)實際情況存在不一致的情形， 同時由于存在信息不對稱， 委托人與代理人之間不完全透明的信息交流與溝通導(dǎo)致摩擦， 盈余管理由此產(chǎn)生。 在完善的資本市場中， 財務(wù)報告具有重要的信息含量， 根據(jù)信號傳遞理論， 利益相關(guān)者依據(jù)接收到的信號做出相應(yīng)的反應(yīng)， 企業(yè)管理者為了獲得預(yù)期的市場反應(yīng)， 滿足管理契約和報告規(guī)則的要求， 可能會利用其擁有的信息優(yōu)勢進(jìn)行盈余管理。 人工智能企業(yè)會進(jìn)行大量的研發(fā)活動， 研發(fā)投入金額也較高， 其會計處理為管理者提供了進(jìn)行盈余管理的機會。 對研發(fā)投入采用資本化處理， 能夠避免當(dāng)期業(yè)績出現(xiàn)大幅下滑， 除了能夠粉飾經(jīng)營業(yè)績， 還能向市場傳遞企業(yè)研發(fā)能力較強的信號， 維護企業(yè)良好的發(fā)展形象， 以增加投資者對公司未來發(fā)展的預(yù)期。

（二）文獻(xiàn)綜述

盈余管理是指企業(yè)管理層在遵循會計準(zhǔn)則原則的前提下， 通過選擇不同的會計政策或借助非會計手段， 誤導(dǎo)其他的信息使用者對企業(yè)經(jīng)營業(yè)績的理解或影響基于會計數(shù)據(jù)形成的契約結(jié)果， 以實現(xiàn)管理層效用最大化或企業(yè)市場價值最大化的目的。 目前主要包括兩類盈余管理方式： 真實盈余管理通過安排真實交易， 對企業(yè)現(xiàn)金流、未來經(jīng)營成果以及長期價值產(chǎn)生影響; 應(yīng)計盈余管理通過會計政策的選擇與運用， 改變實際盈余在不同會計期間的反映。 我國對盈余管理的研究目前已有豐富的成果， 具體可分為影響因素、經(jīng)濟后果以及手段等方面。

1. 影響因素。 盈余管理的影響因素具體可細(xì)分為企業(yè)外部因素和內(nèi)部因素。 外部環(huán)境和外部利益相關(guān)者均可能對企業(yè)行為產(chǎn)生影響， 因此企業(yè)外部因素對盈余管理的影響包括外部環(huán)境和外部利益相關(guān)者兩個方面。 外部環(huán)境因素包括宏觀經(jīng)濟、環(huán)境不確定性和行業(yè)景氣程度等。 寧博等[4] 發(fā)現(xiàn)， 市場出現(xiàn)信用違約后， 由于信用風(fēng)險傳染對非違約企業(yè)產(chǎn)生影響， 其中償債能力弱或融資需求高的非違約企業(yè)具有更強的盈余管理動機。 外部利益相關(guān)者因素包括監(jiān)管機構(gòu)、審計師以及投資者等[5-9] 。

公司管理層限于管理契約和報告規(guī)則的要求， 需要按照既定的時間和方式對外報送財務(wù)報告， 因此公司內(nèi)部因素對盈余管理的研究具體包括高管因素和企業(yè)特征兩個方面。 高管因素包括： CEO聲譽與盈余管理之間呈倒U型關(guān)系[10] ; 高管的學(xué)術(shù)經(jīng)歷和董秘的審計背景能夠抑制公司的盈余管理行為， 提高盈余質(zhì)量[11，12] ; 董事會性別斷裂帶、CEO權(quán)力與企業(yè)的盈余管理程度呈正相關(guān)關(guān)系[13，14] ， 并且管理層集權(quán)程度越高， 其盈余管理程度越高[15] 。 企業(yè)特征包括： 基于互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)模式為上市公司盈余管理提供了更多的空間， 顯著降低了盈余管理質(zhì)量[16] ; 企業(yè)經(jīng)營期望落差、金融化程度與融資約束均會導(dǎo)致管理層更強的盈余管理動機[17-19] ; 公司內(nèi)部控制存在缺陷時， 也會導(dǎo)致更高程度的盈余管理[20] 。

2. 經(jīng)濟后果。 現(xiàn)有研究認(rèn)為， 盈余管理降低了會計信息質(zhì)量， 影響信息使用者對公司收益的客觀判斷， 因此對盈余管理經(jīng)濟后果的研究基本集中在負(fù)面影響， 如黃亮華和湯曉燕[21] 研究發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)存在向上的真實盈余管理行為， 關(guān)鍵審計事項的披露更加具有差異性， 尤其是體現(xiàn)在審計應(yīng)對部分， 導(dǎo)致關(guān)鍵審計事項的披露數(shù)量多、篇幅長[22] ; 盈余管理行為還會導(dǎo)致審計投入增加、抑制企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出等[23，24] ， 對公司未來業(yè)績也會產(chǎn)生不利影響[25] 。 但也有研究表明， 盈余管理能夠促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新、獲取更多政府補助、顯著降低債務(wù)融資成本[26-28] 。 汪煒和袁東任[29] 研究發(fā)現(xiàn)， 盈余質(zhì)量對自愿性信息披露有契約作用和鑒證作用， 能夠顯著降低代理成本， 提高公司價值與自愿性披露水平的相關(guān)性。

3. 手段。 目前， 盈余管理的手段主要是利用較靈活的項目或具有控制權(quán)的交易實現(xiàn)盈余管理目標(biāo)， 如母子公司交易、資產(chǎn)處置和公允價值計量等[30-33] ， 也有研究發(fā)現(xiàn)公司利用供應(yīng)鏈關(guān)系資源進(jìn)行盈余管理[34] 。 研發(fā)投入資本化也成為盈余管理的重要手段， 但利益相關(guān)者能夠識別公司的盈余管理行為， 并采取應(yīng)對措施， 如降低信用評級、出具非標(biāo)審計意見等。

研發(fā)投入資本化處理能夠激發(fā)企業(yè)研發(fā)活動的積極性， 提升企業(yè)核心競爭力， 產(chǎn)生價值效應(yīng)， 但研發(fā)投入會計政策的選擇， 除了受到企業(yè)內(nèi)部開發(fā)活動的項目進(jìn)展影響， 還可能受到管理層機會主義的干預(yù)， 體現(xiàn)在企業(yè)為了平滑收益、避免被ST、扭虧為贏或再融資的需要而選擇對研發(fā)投入進(jìn)行資本化處理。 會計準(zhǔn)則為研發(fā)投入的會計處理提供了較大的靈活性， 同時管理層有能力對研發(fā)投入的會計處理進(jìn)行操縱， 因此為其盈余管理提供了空間。 管理層在業(yè)績壓力較大的情況下， 可能選擇研發(fā)投入資本化處理來避免營業(yè)利潤下降， 因此只有在企業(yè)盈余管理動機較弱的情況下， 研發(fā)投入資本化才具有較高的價值相關(guān)性， 從而發(fā)揮其信號傳遞的作用。 李昊洋和韓琳[35] 從企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險視角， 認(rèn)為違約風(fēng)險會產(chǎn)生市場的負(fù)面反應(yīng)， 因此管理層為避免利益相關(guān)者遭受損失， 會利用資本化研發(fā)投入進(jìn)行盈余管理。 王燕妮等[36] 研究發(fā)現(xiàn)， 公司收益較高時， 傾向于將研發(fā)投入費用化進(jìn)行盈余管理; 公司具有扭虧壓力時， 則傾向于利用研發(fā)投入資本化進(jìn)行盈余管理， 以避免企業(yè)處于虧損狀態(tài)。 現(xiàn)有研究大多認(rèn)為業(yè)績壓力是管理層進(jìn)行盈余管理的主要動機， 研發(fā)投入資本化作為真實的盈余管理活動， 具有較強的隱蔽性和較大的靈活性， 很難通過常規(guī)的真實盈余管理模型進(jìn)行識別。

上述對盈余管理的影響因素和經(jīng)濟后果進(jìn)行分析的文獻(xiàn)較多， 對盈余管理具體手段研究的則較少， 也缺乏對研發(fā)投入資本化與盈余管理之間路徑的深入剖析， 但已經(jīng)將盈余管理、研發(fā)投入資本化與業(yè)績壓力等聯(lián)系起來， 為本文提供了框架性借鑒。 研發(fā)投入資本化作為盈余管理的重要手段之一， 其相關(guān)研究以實證研究為主， 缺乏對單個案例的深入探討， 未能提供研發(fā)投入資本化與企業(yè)盈余管理之間因果關(guān)系的證據(jù)， 也未能解釋外部環(huán)境影響管理層盈余管理行為的路徑， 因此也難以直觀地感受到人工智能企業(yè)進(jìn)行盈余管理的內(nèi)外部環(huán)境、影響程度和操縱后果。

三、研究設(shè)計

本文采用案例研究方法， 在理論分析與文獻(xiàn)梳理之后， 選取KXF作為案例分析對象， 結(jié)合KXF2008 ～ 2020年的財務(wù)報表、審計報告、年度報告以及關(guān)于該案例的媒體報道等相關(guān)資料， 分析KXF利用研發(fā)投入資本化方式進(jìn)行盈余管理的手段、動機及其經(jīng)濟影響。

（一）研究對象

本文選擇KXF作為案例分析對象， 主要是考慮到： 首先， 大樣本對研發(fā)投入和其資本化進(jìn)行研究， 通常關(guān)注的是影響因素和經(jīng)濟后果， 案例研究則能夠更細(xì)致地分析研發(fā)投入資本化對企業(yè)業(yè)績影響的具體方式和路徑， 便于進(jìn)行深入研究。 其次， 人工智能近幾年發(fā)展如火如荼， 而KXF被稱為“人工智能第一股”， 其核心技術(shù)全部來自自主研發(fā)②， 研發(fā)投入金額巨大， 2020年其研發(fā)投入高達(dá)24.16億元， 對其進(jìn)行案例分析有助于研究人工智能行業(yè)的研發(fā)投入資本化問題。 最后， 通過對2019年人工智能概念股信息技術(shù)和軟件服務(wù)業(yè)的公司進(jìn)行統(tǒng)計， 發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入資本化比例平均為21%， 而KXF研發(fā)投入資本化的比例長期維持在50%左右， 遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于可比行業(yè)資本化的比例， 因此選擇KXF作為案例研究對象， 分析其高比例研發(fā)投入資本化的動機、手段和影響， 具有一定的現(xiàn)實意義。

（二）研究思路

首先， 本文從KXF自上市以來的研發(fā)投入資本化比例居高不下作為證據(jù)對其進(jìn)行推斷， 并進(jìn)行橫向和縱向分析， 初步推測其可能存在盈余管理行為。 其次， 通過縱向分析研發(fā)投入資本化與凈利潤的變動關(guān)系， 推斷其進(jìn)行盈余管理的動機; 進(jìn)一步結(jié)合市場情況對營業(yè)收入和應(yīng)收賬款進(jìn)行分析， 推斷目前企業(yè)的市場壓力較大， 能夠為盈余管理動機提供支撐; 同時結(jié)合報表信息， 對盈余管理的“副作用”進(jìn)行分析， 說明盈余管理對業(yè)績的改善只是暫時的， 反而給企業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展帶來了較大的潛在風(fēng)險。 最后， 結(jié)合理論分析， 對管理層盈余管理行為和動機進(jìn)行推測， 建議企業(yè)在進(jìn)行研發(fā)投入資本化時綜合考慮對技術(shù)能力、可持續(xù)性發(fā)展的影響。

四、基于研發(fā)投入資本化比例較高的盈余管理證據(jù)推斷

KXF成立于1999年， 2008年在深交所掛牌上市， 主營業(yè)務(wù)是語音及語言、自然語言理解、機器學(xué)習(xí)推理及自主學(xué)習(xí)等， 所涉及的應(yīng)用領(lǐng)域包括教育、醫(yī)療健康、廣告營銷、交通出行、智能家居等。 KXF與同行業(yè)其他公司相比， 研發(fā)投入資本化比例居高不下， 基于此， 本文從研發(fā)投入整體情況、橫向、縱向以及研發(fā)項目四個方面進(jìn)行具體分析。

（一）整體情況

KXF2008 ～ 2020年的研發(fā)投入相關(guān)數(shù)據(jù)如圖1所示。 上市以來， 一方面， KXF研發(fā)投入金額逐年上升， 與營業(yè)收入的增長趨勢基本一致， 說明KXF作為一家通過研發(fā)打造核心競爭力的公司非常重視研發(fā)活動， 這一點從研發(fā)人員的變化中（2014年的1658人增加到2020年的6461人）也得以證實③， 研發(fā)人員比例維持在60%左右。

另一方面， 研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例存在一個轉(zhuǎn)折點， 具體表現(xiàn)為： 2014年之前， 研發(fā)收入占營業(yè)收入的比例逐年上升， 且研發(fā)投入的增長比例高于營業(yè)收入的增長比例（如圖2所示）， 而從2014年開始， 研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例呈下降趨勢， 且研發(fā)投入的增長比例總體低于營業(yè)收入的增長比例。 這可能是由于2014年以后市場競爭較激烈， 而KXF的營業(yè)收入雖然逐年增長， 但增速放緩， 且利潤質(zhì)量不高， 導(dǎo)致2014年以后除了2018年， 其他年份研發(fā)投入的增長比例低于營業(yè)收入的增長比例， 研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例也呈現(xiàn)下降趨勢④。 特別是2020年， 在營業(yè)收入保持29.23%增速的情況下， 研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例首次下降到20%以下， 這與人工智能產(chǎn)業(yè)激烈競爭的情況并不相符。

（二）縱向分析

上市以來⑤， KXF平均研發(fā)投入資本化比例為46%， 研發(fā)投入及資本化比例常年維持在較高的水平， 但不同年份之間相差較大， 而人工智能概念股同行業(yè)公司的平均研發(fā)投入資本化比例為23%， 遠(yuǎn)高于可比公司平均水平。

（三）橫向分析

人工智能技術(shù)涉及多個傳統(tǒng)行業(yè)， 而KXF屬于軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)， 其運營模式可能與其他行業(yè)存在區(qū)別， 因此本文選擇了人工智能概念板塊下的162家公司， 剔除2020年上市的16家公司以及不屬于軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的83家公司， 共得到包括KXF在內(nèi)的63家公司進(jìn)行同行業(yè)對比。 運用PSM方法進(jìn)行1∶3匹配， 共匹配得到對照組31個公司—年度值， 匹配所選擇的協(xié)變量包括公司規(guī)模、研發(fā)投入與研發(fā)產(chǎn)出， 其中： 公司規(guī)模用期末總資產(chǎn)的自然對數(shù)進(jìn)行衡量; 研發(fā)投入用研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例進(jìn)行衡量; 研發(fā)產(chǎn)出用集團公司當(dāng)年獨立獲得授權(quán)的專利數(shù)量進(jìn)行衡量， 包括發(fā)明專利、實用新型和外觀設(shè)計專利。 東華軟件（002065）、四維圖新（002405）、神州泰岳（300002）、恒生電子（600570）和東軟集團（600718）公司的多個年度值匹配成功， 因此本文選擇這五家公司作為KXF的可比公司對研發(fā)投入資本化進(jìn)行橫向分析。

通過分析KXF與可比公司的研發(fā)投入及資本化情況（限于篇幅， 具體情況未予列示）可知， 四維圖新和恒生電子每年研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例基本保持在40%左右， 高于KXF的研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例， 但這兩家公司的研發(fā)投入資本化比例均較低， 尤其是恒生電子， 2009年以來研發(fā)投入資本化金額均為0， 而四維圖新研發(fā)投入資本化比例在20%左右。 東華軟件和東軟集團研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例相對于KXF偏低一些， 它們的研發(fā)投入資本化比例也遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于KXF， 基本在10%以下。 神州泰岳上市以來， 其研發(fā)投入資本化平均比例為31.98%， 同樣低于KXF的45.97%。 根據(jù)年報披露的信息， 東軟集團2015年以來研發(fā)人員的占比達(dá)75%以上， 遠(yuǎn)高于KXF的60%， 且其研發(fā)活動產(chǎn)出效率較高， 但研發(fā)投入資本化比例平均不到10%。 因此， 從橫向分析來看， 即便在重視研發(fā)活動且研發(fā)效率較高的公司， 其研發(fā)投入資本化比例也比KXF低很多， 從而推斷KXF存在利用研發(fā)投入資本化進(jìn)行盈余管理的可能。 另外， 由于研發(fā)投入資本化處理具有的靈活性使同行業(yè)可比公司的會計信息失去可比性， 降低了會計信息質(zhì)量， “人為”地為利益相關(guān)者做出經(jīng)濟決策增加了難度。

（四）研發(fā)項目具體分析

根據(jù)2018年發(fā)布的《深圳證券交易所行業(yè)信息披露指引第12號——上市公司從事軟件與信息技術(shù)服務(wù)業(yè)務(wù)》（深證上[2018]203號）第八條第二點的規(guī)定： 上市公司存在研發(fā)投入資本化情形的， 應(yīng)披露研發(fā)投入資本化金額、相關(guān)項目的基本情況、實施進(jìn)度; 研發(fā)投入資本化的依據(jù)及相關(guān)內(nèi)部控制制度的內(nèi)容和執(zhí)行情況。 因此， KXF于2018年起在年報中對研發(fā)投入資本化的項目進(jìn)行了詳細(xì)披露（限于篇幅， 具體情況不再列示）。

首先， 已披露的項目研發(fā)周期較長， 至少在兩年以上， 而人工智能市場瞬息萬變， 進(jìn)展緩慢的研發(fā)項目不利于在未來快速占領(lǐng)市場， 也可能會使利益相關(guān)者對其研發(fā)能力產(chǎn)生懷疑。 其次， 研發(fā)項目金額過高， 研發(fā)投入資本化金額巨大， 如基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)教學(xué)與智能學(xué)習(xí)平臺項目當(dāng)前的研發(fā)投入資本化金額已達(dá)到2.53億元， 智能語音交互能力平臺目前研發(fā)投入資本化金額共2.32億元， KXF人工智能開放平臺及商業(yè)變現(xiàn)體系研發(fā)當(dāng)前的研發(fā)投入資本化金額共1.94億元， 并且仍處于開發(fā)階段。 再次， 研發(fā)項目后續(xù)情況不明， 如2019年仍處于研發(fā)階段的項目在2020年年報中并未進(jìn)行持續(xù)披露， 特別是基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)教學(xué)與智能學(xué)習(xí)平臺項目、智能語音交互能力平臺和KXF人工智能開放平臺及商業(yè)變現(xiàn)體系研發(fā)， 這三個項目資本化金額均在2億元左右， 無法了解其后續(xù)是否完成開發(fā)， 確認(rèn)為無形資產(chǎn)抑或是研發(fā)中止應(yīng)轉(zhuǎn)為當(dāng)期損益， 不利于利益相關(guān)者了解其研發(fā)產(chǎn)出及判斷未來收益。 最后， 公司對于研究階段資本化條件的說明比較模糊， 在公司年度報告和審計報告中， 均是按照準(zhǔn)則的相關(guān)規(guī)定進(jìn)行模板化披露， 沒有結(jié)合公司產(chǎn)品研發(fā)的特點進(jìn)行具體可操作的表述， 如可比公司東華軟件在年報中說明“對于滿足基本條件并符合開發(fā)支出資本化的項目， 公司會及時提交總經(jīng)理辦公會討論， 審批通過后， 項目正式立項進(jìn)入資本化開發(fā)階段”， 而KXF針對公司的研發(fā)投入資本化條件沒有做進(jìn)一步說明。

綜上所述， KXF對于開發(fā)階段研發(fā)投入資本化的條件劃分比較粗糙， 缺乏可操作性， 且研發(fā)項目研發(fā)周期長、投入金額過高和后續(xù)情況不明， 可能使利益相關(guān)者對其研發(fā)能力、研發(fā)投入資本化的合理性以及未來形成無形資產(chǎn)的經(jīng)濟效益產(chǎn)生懷疑。

五、KXF盈余管理手段、動機及“副作用”推斷

（一）手段： 研發(fā)投入資本化金額與利潤指標(biāo)變動趨勢相反

KXF在中文語音合成市場處于領(lǐng)先地位， 享受著高額的政府補助， 市場對其預(yù)期較高， 因此企業(yè)業(yè)績壓力較大。 尤其是在2014年百度陸續(xù)發(fā)布了一系列具備創(chuàng)造性的Deep Speech深度語音識別系統(tǒng)等， 且該軟件是完全免費的， 對KXF原有的市場造成了巨大的沖擊， 這可能是KXF營業(yè)收入增速下降的主要原因。

KXF的營業(yè)利潤、凈利潤與研發(fā)投入資本化情況如圖3所示， 若按照研發(fā)投入全部費用化對營業(yè)利潤和凈利潤進(jìn)行調(diào)整， 可以發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入資本化金額與調(diào)整后的營業(yè)利潤呈相反的趨勢， 即當(dāng)年調(diào)整后營業(yè)利潤較高時， 研發(fā)投入資本化金額較低， 而當(dāng)年調(diào)整后營業(yè)利潤較低時， 研發(fā)投入資本化金額較高， 通過對研發(fā)投入資本化金額的調(diào)整， 實現(xiàn)營業(yè)利潤的穩(wěn)定增長， 推測KXF可能存在利用研發(fā)投入資本化進(jìn)行盈余管理的可能。 對研發(fā)投入資本化與凈利潤的關(guān)系進(jìn)行分析， 發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入資本化金額與調(diào)整后凈利潤也呈現(xiàn)相反的趨勢， 這一趨勢在2015 ～ 2020年表現(xiàn)得更為明顯， 凈利潤實現(xiàn)了更為穩(wěn)定的增長， 進(jìn)一步推斷KXF可能存在利用研發(fā)投入資本化進(jìn)行盈余管理的情況。 尤其是2015 ～ 2019年KXF的營業(yè)收入保持高速增長（如圖4所示）， 平均增長率達(dá)40%， 但凈利潤卻表現(xiàn)為微增或微減， 這與企業(yè)實際運行規(guī)律不一致， 從另一個角度也反映了KXF的盈利能力堪憂， 可能存在通過研發(fā)投入資本化進(jìn)行盈余管理的動機， 以實現(xiàn)“包裝”業(yè)績的目的。

（二）動機

1. 維持利潤指標(biāo)平穩(wěn)增長。 KXF利用研發(fā)投入資本化對利潤進(jìn)行盈余管理， 可以使?fàn)I業(yè)利潤和凈利潤均維持在比較平穩(wěn)的增長趨勢， 向市場傳遞公司發(fā)展良好的信號。 若研發(fā)投入全部費用化， 對KXF的營業(yè)利潤進(jìn)行調(diào)整， 得到調(diào)整前后對比如圖5所示。

2014 ～ 2018年調(diào)整后的營業(yè)利潤持續(xù)下降， 尤其是2017 ～ 2019年連續(xù)三年調(diào)整后的營業(yè)利潤均為負(fù)， 說明營業(yè)利潤質(zhì)量較低， 且調(diào)整后營業(yè)利潤增長率波動幅度更加明顯， 由此推斷KXF可能存在利用研發(fā)投入資本化進(jìn)行盈余管理的情況， 以實現(xiàn)營業(yè)利潤指標(biāo)的平穩(wěn)增長。 結(jié)合圖3， 調(diào)整后的凈利潤增長亦波動較大， 2014 ～ 2018年調(diào)整后凈利潤增長趨勢持續(xù)下降， 2019年調(diào)整后凈利潤增長率雖為正， 但調(diào)整后凈利潤仍為負(fù)。 這說明在業(yè)績不好時， 企業(yè)可能會提高研發(fā)投入資本化比例， 以減小當(dāng)期的利潤壓力。 通過這樣的方式， KXF在市場壓力較大的情況下， 其凈利潤基本保持著較為平穩(wěn)的增長， 可見KXF對研發(fā)投入資本化調(diào)整利潤指標(biāo)依賴性較大。

2. 緩解業(yè)績壓力。 2010年人工智能語音識別領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展， KXF作為較早一批進(jìn)入人工智能行業(yè)的企業(yè)， 憑借其“先發(fā)”優(yōu)勢， 迎來了初期的快速增長， KXF在2010 ～ 2013年營業(yè)收入平均增長率達(dá)到42.6%。 2014年以后人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)積累成熟， 雖然整個人工智能產(chǎn)業(yè)仍保持增長， 但是增速放緩， 而且增長的行業(yè)大多表現(xiàn)在無人駕駛、機器人和大數(shù)據(jù)等， 同時2014年在智能語音識別市場出現(xiàn)了一些強有力的競爭對手， 如亞馬遜、百度、阿里和小米等巨頭公司， 并且這些巨頭公司以免費或較低價格提供服務(wù)， 對于KXF的主營業(yè)務(wù)沖擊較大， 雖然人工智能市場擴大， 但KXF在2014年左右其營業(yè)收入增長率出現(xiàn)了較為明顯的下降。 除此之外， 寒武紀(jì)、騰訊云、曠視、云從科技等后起之秀也在躍躍欲試， KXF遭受到“前有強敵后有追兵”的雙面夾擊， 面臨資本市場和生存空間的雙重壓力。 如圖6所示， KXF在2013 ～ 2020年除了2017年和2018年， 營業(yè)收入增長率逐年下降， KXF市場表現(xiàn)“疲乏”。 分析還發(fā)現(xiàn)， 營業(yè)利潤增長率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于營業(yè)收入增長率， 存在“增收不增利”的現(xiàn)象， 強化了KXF通過研發(fā)投入資本化進(jìn)行盈余管理的動機。

KXF在2008 ～ 2020年的應(yīng)收賬款相關(guān)數(shù)據(jù)如圖7所示。 由圖可知， 應(yīng)收賬款增長率持續(xù)為正， 一方面是與營業(yè)收入規(guī)模有關(guān)， 另一方面是公司采用應(yīng)收款形式銷售較多。 結(jié)合應(yīng)收賬款占營業(yè)收入比例進(jìn)行分析， 發(fā)現(xiàn)該比例持續(xù)較高， 2014年該比例達(dá)到57.16%， 最低比例是2008年的38.73%， 較高的應(yīng)收賬款會使企業(yè)可供使用的貨幣資金減少， 影響企業(yè)現(xiàn)金流， 另外采用應(yīng)收款銷售也是市場“話語權(quán)”下降的表現(xiàn)。

對圖8 KFX的壞賬率進(jìn)行分析， 其壞賬率從2008年的1.39%增長到2020年的4.43%， 較高的壞賬率通常意味著客戶質(zhì)量不高， 或者應(yīng)收款形成的營業(yè)收入不真實， 最終通過資產(chǎn)減值損失予以沖銷， 如2020年KXF的壞賬損失達(dá)到2.77億元， 計提的壞賬準(zhǔn)備高達(dá)7.91億元， 2019年KXF的壞賬損失達(dá)到2.21億元， 計提的壞賬準(zhǔn)備為5.72億元。 這也從側(cè)面反映出在人工智能市場上， KXF的客戶質(zhì)量不高， 且市場話語權(quán)在下降， 其業(yè)績壓力不斷加大， 盈余管理動機增強。

綜上所述， KXF營業(yè)收入增速放緩、應(yīng)收賬款比例較高， 在人工智能行業(yè)快速發(fā)展的情況下， 其近年來的業(yè)績情況不太理想， 市場話語權(quán)下降， 呈現(xiàn)后續(xù)增長乏力之“疲態(tài)”， 且營業(yè)利潤質(zhì)量較低。 根據(jù)信號傳遞理論， 對于科技創(chuàng)新型企業(yè)， 采用提高研發(fā)投入資本化比例的方式進(jìn)行盈余管理， 能夠提高企業(yè)業(yè)績的同時， 還能夠向市場傳遞其創(chuàng)新能力較強的信息。 根據(jù)信息不對稱理論， 管理者的信息優(yōu)勢為其進(jìn)行盈余管理提供了機會， 而外部利益相關(guān)者由于處于信息劣勢， 可能無法識別管理者利用研發(fā)投入資本化進(jìn)行盈余管理的行為。 由此可以看出， KXF通過研發(fā)投入資本化維持利潤指標(biāo)平穩(wěn)增長， 是管理層利用研發(fā)投入資本化進(jìn)行盈余管理的主要動機， 而業(yè)績壓力增強了這一動機。

（三）高比例研發(fā)投入資本化的“副作用”

KXF在長期高比例研發(fā)投入資本化的會計處理之下， 其總資產(chǎn)和無形資產(chǎn)均得到了增長， 具體如圖9所示。

2020年公司的無形資產(chǎn)相對于2008年上市之初增長了81倍， 而總資產(chǎn)也增長了41.62倍， 無形資產(chǎn)凈額占總資產(chǎn)的比重從2008年的4%左右增長到2020年的7.68%。 但無形資產(chǎn)未來通過攤銷進(jìn)入管理費用或產(chǎn)品成本， 最終對利潤產(chǎn)生影響。 根據(jù)KXF的會計政策， 內(nèi)部自行研發(fā)的無形資產(chǎn)， 在2 ～ 5年內(nèi)進(jìn)行攤銷， 并且由于較高的研發(fā)投入資本化比例， 形成的無形資產(chǎn)金額較高， 未來攤銷壓力巨大⑥， 2008 ～ 2020年無形資產(chǎn)攤銷情況具體如圖10所示。

由圖10可知， 2008 ～ 2020年公司當(dāng)年無形資產(chǎn)攤銷金額逐年上升， 平均增長率高達(dá)67%， 而快速增長的無形資產(chǎn)攤銷金額與每年新增內(nèi)部開發(fā)的無形資產(chǎn)密不可分⑦， 內(nèi)部開發(fā)形成的無形資產(chǎn)占無形資產(chǎn)余額比例的均值為59.64%， 如2019年新增內(nèi)部開發(fā)無形資產(chǎn)金額為9.26億元， 由此產(chǎn)生的無形資產(chǎn)攤銷每年新增至少為1.85億元， 占當(dāng)年凈利潤的比例接近20%。 公司在2015 ～ 2017年凈利潤增長率下降， 可能也是受到無形資產(chǎn)攤銷壓力的影響， 在市場壓力和內(nèi)部無形資產(chǎn)攤銷的雙重壓力之下， KXF可能不得不繼續(xù)維持其較高的研發(fā)投入資本化比例， 以緩解利潤指標(biāo)所面臨的巨大壓力。 因此， 在選擇對研發(fā)投入進(jìn)行資本化處理時， 還需要考慮未來存在“反噬”的風(fēng)險， 避免影響其未來的可持續(xù)發(fā)展。

六、結(jié)論

本文采用案例分析方法， 分別從證據(jù)推斷、手段推斷、動機推斷三個方面分析KXF利用研發(fā)投入資本化進(jìn)行盈余管理的行為及其可能存在的“副作用”。 研究結(jié)果表明： KXF研發(fā)投入資本化與凈利潤長期呈現(xiàn)反向變動關(guān)系， 由此推斷其可能存在盈余管理行為。 公司采用研發(fā)投入資本化會計處理， 掩蓋公司營業(yè)利潤質(zhì)量較低、凈利潤下降、市場增長疲乏的現(xiàn)象， 以達(dá)到使企業(yè)利潤指標(biāo)平穩(wěn)增長、粉飾財務(wù)報表的目的。 維持利潤指標(biāo)平穩(wěn)增長， 是公司進(jìn)行盈余管理的主要動機， 而市場壓力強化了這一動機， 尤其是2014年之后在智能語音識別市場上出現(xiàn)了很多強有力的競爭對手， 對公司的沖擊較大， 同時受到前期研發(fā)投入資本化形成無形資產(chǎn)進(jìn)行攤銷的侵蝕， 使得公司業(yè)績壓力增大， 公司不得不選擇持續(xù)高比例研發(fā)投入資本化， 對業(yè)績進(jìn)行盈余管理， 在報表中勉強維持持續(xù)增長的凈利潤。

對外部投資者來說， 盈余管理行為可能會誤導(dǎo)其對企業(yè)真實經(jīng)營情況和研發(fā)能力的判斷， 尤其是KXF采用研發(fā)投入資本化的會計處理， 增加營業(yè)利潤， 可能使外部投資者錯誤地認(rèn)為其持續(xù)盈利能力較強， 同時研發(fā)投入資本化形成無形資產(chǎn)， 使投資者對其研發(fā)能力產(chǎn)生過于樂觀的估計， 從而對公司業(yè)績形成不合理的預(yù)期， 最終可能會導(dǎo)致投資失敗。 對內(nèi)部管理者來說， 對企業(yè)進(jìn)行盈余管理， 可能導(dǎo)致內(nèi)部決策的不合理， 公司面對市場新寵百度、騰訊、阿里等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)⑧， 特別是面對百度Speech語音識別系統(tǒng)、阿里天貓精靈等市場反響較好的語音識別相關(guān)智能硬件產(chǎn)品時， 沒有能夠很好地推出“拳頭產(chǎn)品”予以應(yīng)對， 這些市場曾經(jīng)都是KXF的主戰(zhàn)場。 此時， KXF對市場變化感到恐慌， 直接或間接導(dǎo)致KXF在2019年裁減研發(fā)人員將近500人⑨， 不僅降低了公司研發(fā)能力， 也對公司未來可持續(xù)發(fā)展造成了不良影響。 綜上， 為降低外部投資者與內(nèi)部管理者之間的信息不對稱， 增強會計信息的可比性， 本文建議企業(yè)在披露研發(fā)投入資本化情況時， 能夠結(jié)合公司產(chǎn)品特點， 設(shè)定研究階段和開發(fā)階段的關(guān)鍵節(jié)點， 以實現(xiàn)兩個階段的清晰劃分， 并對開發(fā)階段資本化條件做可操作性的表述， 增強相關(guān)財務(wù)信息的可理解性。

人工智能行業(yè)自2019年進(jìn)入發(fā)展戰(zhàn)略2.0時期， 作為我國掌握自主產(chǎn)權(quán)并處于國際領(lǐng)先水平的行業(yè)， 應(yīng)用前景廣闊， 國家出臺了很多政策支持人工智能行業(yè)的發(fā)展。 2020年新冠疫情非但沒有影響人工智能行業(yè)的發(fā)展， 反而加速了其成長， 疫情期間人工智能發(fā)揮了非常重要的作用， 使政務(wù)、醫(yī)療保健和線上教育等多個行業(yè)受益。 本文基于KXF的案例研究認(rèn)為： 盈余管理行為對企業(yè)利潤指標(biāo)的改善是暫時的， 不具有可持續(xù)性， 從長遠(yuǎn)來看可能給未來帶來研發(fā)能力下降、利潤質(zhì)量不高、未來業(yè)績壓力大等較為突出的潛在風(fēng)險， 公司想要真正地提高業(yè)績水平， 還是要基于市場， 擁有自主創(chuàng)新能力， 才能在競爭激烈的市場競爭中擁有自己的一席之地。 人工智能崛起為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)提供了長期向好的基本面， 到2025年中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過4000億元， 未來人工智能賦能實體經(jīng)濟市場規(guī)模將呈指數(shù)型增長。 通過提高研發(fā)投入資本化比例， 對外能夠傳遞研發(fā)能力較強的信號， 短期內(nèi)提高了企業(yè)的業(yè)績， 但將成為長期發(fā)展的負(fù)累， 受到資本化研發(fā)投入未來攤銷的“反噬”， “走捷徑”無法幫助企業(yè)在市場中占據(jù)長期發(fā)展優(yōu)勢， 只有依靠關(guān)鍵技術(shù)引領(lǐng)核心競爭力， 以技術(shù)創(chuàng)新作為發(fā)展的最主要手段， 持續(xù)推進(jìn)公司穩(wěn)健經(jīng)營， 借助科技創(chuàng)新帶來高質(zhì)量增長， 為我國經(jīng)濟提供不竭動力。

【 注 釋 】

① 這五個條件是：完成該無形資產(chǎn)以使其能夠使用或出售在技術(shù)上具有可行性;具有完成該無形資產(chǎn)并使用或出售的意圖;無形資產(chǎn)產(chǎn)生經(jīng)濟利益的方式，包括能夠證明運用該無形資產(chǎn)生產(chǎn)的產(chǎn)品存在市場或無形資產(chǎn)自身存在市場，無形資產(chǎn)將在內(nèi)部使用的，能夠證明其有用性;有足夠的技術(shù)、財務(wù)資源和其他資源支持，以完成該無形資產(chǎn)的開發(fā)，并有能力使用或出售該無形資產(chǎn);歸屬于該無形資產(chǎn)開發(fā)階段的支出能夠可靠地計量。

② 根據(jù)KXF2019年年度報告。

③ 由于KXF在2008 ～ 2014年的年度報告中并未披露研發(fā)人員的數(shù)量，因此只能收集到2014 ～ 2020年度的數(shù)據(jù)，其中2014年的相關(guān)數(shù)據(jù)來自2015年的年度報告。

④ KXF在2009年年報和審計報告中披露的研發(fā)投入金額均為54843064.76元，但是在2010年年報和審計報告中披露的研發(fā)投入可比期間數(shù)據(jù)2009年的金額是62657125.94元，年報和審計報告均未作解釋，本文分析使用的研發(fā)投入數(shù)據(jù)來自2009年審計報告，下同。

⑤ 由于數(shù)據(jù)庫中無法獲取上市以前的研發(fā)投入信息，因此無法進(jìn)行上市前后的比較分析。

⑥ 2016 ～ 2020年無形資產(chǎn)攤銷金額分別為2.06億元、2.48億元、3.68億元、6.15億元、9.09億元。

⑦ KXF2014年以后的年報中沒有單獨披露內(nèi)部開發(fā)形成的無形資產(chǎn)攤銷金額，但2008 ～ 2013年內(nèi)部開發(fā)形成的無形資產(chǎn)攤銷金額平均占當(dāng)年無形資產(chǎn)攤銷金額的比例為85%。

⑧ 百度、騰訊、阿里等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)軍智能語音識別市場，雖然該業(yè)務(wù)只占這些企業(yè)主營業(yè)務(wù)很小的比例，但其是KXF的主營業(yè)務(wù)之一，因此對KXF沖擊較大。

⑨ 數(shù)據(jù)來自2019年年度報告，研發(fā)人員數(shù)量由2018年的6902人減少到2019年的6404人，離職員工中包括公司限制性股票激勵計劃的激勵對象。

【 主 要 參 考 文 獻(xiàn) 】

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