一、統(tǒng)計檢驗(yàn)與實(shí)證之關(guān)系

有比較才能有鑒別。為認(rèn)清實(shí)證會計研究方法的特點(diǎn)，我們不妨先把它和傳統(tǒng)的規(guī)范會計作一考察對比。

規(guī)范會計學(xué)是一套關(guān)于“應(yīng)該是什么”的系統(tǒng)知識體系，它以若干會計假定為起點(diǎn)（根據(jù)我國《會計準(zhǔn)則》，會計假定包括會計主體假定、持續(xù)經(jīng)營假定、會計分期假定以及貨幣計量假定），通過提出一系列基本的會計原則、會計準(zhǔn)則的規(guī)范要求，從邏輯高度上概括或指明最優(yōu)化的會計實(shí)務(wù)是什么，進(jìn)而指導(dǎo)實(shí)務(wù)，規(guī)范實(shí)務(wù)。實(shí)證會計是一套關(guān)于會計“是什么”的系統(tǒng)知識體系，目的在于揭示會計現(xiàn)象的內(nèi)在性，從而為解釋現(xiàn)行會計實(shí)務(wù)和預(yù)測未來會計實(shí)務(wù)提供理論依據(jù)。

規(guī)范會計研究的這種作法自有其道理。因?yàn)閷ΜF(xiàn)實(shí)進(jìn)行抽象是一切研究的起點(diǎn)。具體的會計實(shí)務(wù)成千上萬，它們雖能幫助我們增加對會計的親切感，但如果不作抽象，系統(tǒng)的會計知識就不可能形成。概念的抽象能夠彌補(bǔ)行知的不足。這可以視為一個普遍的規(guī)律。

實(shí)證會計研究的核心是：根據(jù)學(xué)等有關(guān)理論，設(shè)立各種有關(guān)會計事務(wù)因素的假設(shè)，然后采用一定的科學(xué)方法，進(jìn)行實(shí)際的調(diào)查研究，以證明這些假設(shè)的現(xiàn)實(shí)性。

由此可見，實(shí)證會計研究中所說的假設(shè)（Hypothesis）與規(guī)范會計研究中所說的假定（Assumption）是完全不同的概念。規(guī)范研究中所說的假定，是對所研究設(shè)定的基礎(chǔ)條件，亦即研究之前根據(jù)人們的某種共識或前人的權(quán)威論斷，研究者對問題存在的主客觀環(huán)境作出一些限制性約定，如經(jīng)濟(jì)行為遵循的規(guī)則、價值判斷的依據(jù)、特定的、經(jīng)濟(jì)、文化環(huán)境以及行為主體的基本特質(zhì)等等。作出這些約定，是為了使規(guī)范研究的問題環(huán)境得以簡化，邏輯推理有公認(rèn)的起點(diǎn)與規(guī)則。因此規(guī)范研究中所說的假定在該研究過程中是不可能改變的。不同的規(guī)范研究者對同一個問題可以建立不同的假定，這樣就可以導(dǎo)致不同的結(jié)論。規(guī)范研究的理論通常是通過對以前研究的前提假定作出修改或擴(kuò)展而實(shí)現(xiàn)的。

而實(shí)證研究中所說的假設(shè)，是對所研究問題的結(jié)果或狀態(tài)的一種預(yù)期，需要通過假設(shè)檢驗(yàn)，用證據(jù)判斷其真?zhèn)巍Ｒ簿褪钦f，經(jīng)過實(shí)證研究，開始時提出的假設(shè)，最終可能因得到實(shí)際資料的支持而被認(rèn)可，也可能，由于實(shí)際資料不支持而被拒絕。若一個假設(shè)可以用統(tǒng)計方法加以檢驗(yàn)的話，則這種假設(shè)就可視為能夠檢驗(yàn)的，也就是“可證偽的”，當(dāng)然，并非它一定會被證偽。

建立可證偽的假設(shè)就是建立可檢驗(yàn)的假設(shè)。之所以稱之為“可證偽的”假設(shè)，是因?yàn)榧僭O(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計方法的基本思路是利用樣本所提供的信息去論證是否可以據(jù)此推翻原假設(shè)。實(shí)證會計研究方法盡管有多種多樣，既有傳統(tǒng)的統(tǒng)計描述、回歸相關(guān)，也有比較高級的統(tǒng)計分析方法如方差分析、聚類分析、判別分析、因子分析、多元統(tǒng)計分析、條件概率、貝葉斯方法、定性資料的統(tǒng)計分析方法，等等，但使用這些方法的目的只有一個，那就是利用數(shù)據(jù)檢驗(yàn)假設(shè)，解釋結(jié)果并得出結(jié)論。因此，統(tǒng)計檢驗(yàn)是實(shí)證會計研究方法的核心。

二、統(tǒng)計檢驗(yàn)在實(shí)證會計一般實(shí)證過程中的體現(xiàn)

如上所述，抓住假設(shè)檢驗(yàn)在實(shí)證會計中的，就意味著抓住了實(shí)證會計方法的關(guān)鍵。統(tǒng)計檢驗(yàn)在實(shí)證會計的一般實(shí)證過程中的核心作用可通過以下四個步驟來體現(xiàn)。

第一步：提出原假設(shè)和備擇假設(shè)

這是對研究人員處理問題能力的一種鍛煉，關(guān)鍵在于要把握住具體問題的會計學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)涵義。正確區(qū)分原假設(shè)和備擇假設(shè)是實(shí)證會計研究取得成功的前提。原假設(shè)通常用H[，0]表示，而備擇假設(shè)用H[，1]，或H[，a]表示。H[，0]指觀察到的差異只反映機(jī)會變異，而H[，1]或H[，a]指觀察到的差異是真實(shí)的。

第二步：選取作假設(shè)檢驗(yàn)用的統(tǒng)計量

這也是一種能力鍛煉，它注重的是研究人員運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計工具的能力。這一步和下一步，從統(tǒng)計學(xué)上看難度較大。好在當(dāng)我們利用常用的統(tǒng)計量作推斷時均有數(shù)表可查。

為使統(tǒng)計量T發(fā)揮作用，它必須具備下列兩個重要性質(zhì)：一是當(dāng)H[，1]成立時，T（X[，1]，X[，2]……，X[，n]）的表現(xiàn)應(yīng)與當(dāng)H[，0]成立時的表現(xiàn)有所不同，因?yàn)門（X[，1]，X[，2]，……，X[，n]）是用來表明推翻H[，0]的證據(jù)之強(qiáng)弱的，并且一般地，實(shí)際情況和H[，0]的假定差別越大，T（X[，1]，X[，2]，……，X[，n]）的表現(xiàn)也就該越不相同；二是在假定H[，0]成立的條件下，T（X[，1]，X[，2]，……，X[，n]）的概率分布必須能夠出來（至少能近似地算出）。這個概率分布稱為零分布，它提供了一個基準(zhǔn)，據(jù)此判斷在假設(shè)H[，0]下，我們所觀察到的樣本數(shù)據(jù)相對于H[，0]而言合理或不合理的程度，可用以評價所得到的推翻H[，0]的證據(jù)的顯著（強(qiáng)弱）程度。

第三步：臨界區(qū)域的構(gòu)造及其利用

統(tǒng)計量T（X[，1]，X[，2]，……，X[，n]）選定之后，可以設(shè)問：“統(tǒng)計量的什么樣的樣本觀察值能夠表明我們得到了推翻H[，0]的證據(jù)？那種能表明H[，0]不成立的統(tǒng)計量觀察值的全體，就被稱為臨界區(qū)域。因此，若發(fā)現(xiàn)由數(shù)據(jù)算出的T（X[，1]，X[，2]，……，X[，n]）值位于臨界區(qū)域內(nèi)，我們就拒絕H[，0]而支持H[，1].此事一經(jīng)發(fā)生，就可以說得到了足以拒絕H[，0]的顯著證據(jù)，或者說，T（X[，1]，X[，2]，……，X[，n]）的值是顯著的；但若T（X[，1]，X[，2]，……，X[，n]）不在臨界區(qū)域內(nèi)，就表示沒有足夠的證據(jù)拒絕H[，0]而支持H[，1]，這時就可以說T（X[，1]，X[，2]，……，X[，n]）值是不顯著的。

第四步：顯著性水平的確定及臨界值的決定

如果確認(rèn)T≥c為臨界區(qū)域合適的模型（可以討論T＞c、T≤c及T＜c的情形），c值該如何選？遺憾的是，無論在現(xiàn)實(shí)中怎樣確定拒絕或不拒絕H[，0]的標(biāo)準(zhǔn)，總有可能作出錯誤的結(jié)論。

例如，若臨界區(qū)域相對說來很大，則H[，0]有可能遭拒絕而事實(shí)上不該拒絕。另一方面，若把臨界區(qū)域做得很小，則在應(yīng)該拒絕H[，0]時反而沒有拒絕它。在實(shí)踐中，H[，0]的拒絕與否取決于檢驗(yàn)的顯著性水平。所謂顯著性水平，即當(dāng)客觀上H[，0]成立而被判不成立時，我們所需承擔(dān)的風(fēng)險（此即“第1類錯誤”，通常用α表示）。可見顯著性水平就是當(dāng)H[，0]成立時獲得有顯著意義的拒絕H[，0]的T（X[，1]，X[，2]，……，X[，n]）值的概率。顯著性水平越高，臨界區(qū)域就越大；顯著性水平越低，臨界區(qū)域就越小。

在實(shí)證會計研究中，經(jīng)常采用的顯著性水平為1%，5%，10%（注：在實(shí)踐中，實(shí)證會計研究人員常使用P[-]值（即觀察到的顯著性水平）。使用P[-]值的好處是，一般地說，在單側(cè)檢驗(yàn)時，不明確的先驗(yàn)信息所導(dǎo)出后驗(yàn)概率與P[-]值近似，而經(jīng)典的犯第Ⅰ類錯誤及第Ⅱ類錯誤的概率通常都不與相應(yīng)的后驗(yàn)概率近似。）。

完成上述四個步驟之后，我們就可以作出關(guān)于H[，0]的結(jié)論了。首先，現(xiàn)實(shí)顯著性與統(tǒng)計顯著性是有差別的：現(xiàn)實(shí)顯著性著重在所觀察到的差異有無實(shí)際上的重要性，而統(tǒng)計顯著性則著重所觀察到的差異可否僅用隨即性去解釋；其次，統(tǒng)計上的顯著性不必有現(xiàn)實(shí)意義，但是，若現(xiàn)實(shí)的顯著性達(dá)不到統(tǒng)計顯著性，則不能充分使人信服，因其不能排除偶然因素的作用；最后，在實(shí)證會計研究中，這種對統(tǒng)計問題的解釋是需要謹(jǐn)慎對待的。

三、使用簡單假設(shè)檢驗(yàn)應(yīng)注意的

筆者認(rèn)為，使用簡單原假設(shè)檢驗(yàn)應(yīng)注意以下幾個問題。

首先，在概率論中，兩個隨機(jī)變量X，Y之間的相關(guān)程度常用相關(guān)系數(shù)ρ表示，它實(shí)際是線性相關(guān)性，且須假定X，Y均來自正態(tài)總體。因而，H[，0]：ρ=0，H[，1]：ρ≠0這種形式的檢驗(yàn)就很常見。（無論是原假設(shè)還是備擇假設(shè)，若原假設(shè)假定我們所關(guān)心的參數(shù)取單一數(shù)值，則稱為簡單原假設(shè)，否則就稱為復(fù)合原假設(shè)）若H[，0]成立，則X，Y之間不存在相關(guān)關(guān)系，一般說來，我們也就不必關(guān)心它們了。

其次，對容易量化與不容易量化者要有所選擇。在實(shí)證中，這種形式的簡單原假設(shè)檢驗(yàn)也很普遍，但形式上有變化。人們更常用回歸方程能否通過統(tǒng)計檢驗(yàn)的方式，來考慮兩個隨機(jī)變量是否有相關(guān)關(guān)系（甚至是因果關(guān)系）。

比起直接考察H[，0]：ρ=0，H[，1]：ρ≠0，用回歸方程兩變量之間的關(guān)系，雖然上復(fù)雜一些，但問題的性質(zhì)并無改變：都是利用統(tǒng)計檢驗(yàn)對簡單假設(shè)作出取舍決定。當(dāng)然，使用回歸方程的形式自有其原因。

這種用回歸方程考察兩個隨機(jī)變量是否相關(guān)的簡單原假設(shè)檢驗(yàn)，應(yīng)引起我們的重視，因?yàn)椋@涉及與經(jīng)典答案完全不同的貝葉斯解釋（可惜許多實(shí)證會計文獻(xiàn)對此關(guān)注不夠）。

筆者發(fā)現(xiàn)，實(shí)證會計問題所涉及的隨機(jī)變量，往往是一個容易量化而另一個則不容易量化，須經(jīng)人為地“變量分解”才行。比如，美國學(xué)者M(jìn)ark H.Lang & Russell J.Lundholm在其“公司信息披露政策與財務(wù)師行為”一文中（注：Corporate Disclosure Policy and Analyst Behavior，by Mark H.Lang & Russell J.Lundholm， Accounting Review，Vol.71.No.4，Oct1996.），就試圖考察“財務(wù)分析師人數(shù)”與“對某公司信息披露政策有了解”這兩個隨機(jī)變量之間是否存在關(guān)系。如果這兩個隨機(jī)變量都容易量化，則取一樣本（Xi，Yi），i=1，2……n，計算簡單相關(guān)系數(shù)r并對其作相應(yīng)的t[-]檢驗(yàn)或F[-]檢驗(yàn)，即可作出判斷。

在這個問題中，不好量化的顯然是“對某公司信息披露政策有了解”。Mark H.Lang & Russell J.Lundholm的做法是，設(shè)計7個可計量的（解釋）變量來近似表示“對某公司信息披露政策有了解”，從而建立“財務(wù)分析師人數(shù)”關(guān)于這7個解釋變量的回歸方程（注：Number of Anakysts=α+β[，1] Annual Report+β[，2] Other Publications+β[，3] Investor Relations+β[，4] Total Score+β[，5] Market Value+β[，6] Standard Deviation of ROE+β[，7] Return-Earnings Correlation+ε。），經(jīng)過抽取樣本，對數(shù)據(jù)作分析，兩位作者得出“財務(wù)分析師人數(shù)”與“對某公司信息披露政策有了解”兩變量之間有密切關(guān)系的結(jié)論。

兩個隨機(jī)變量，一個容易量化，一個不容易量化，選擇若干容易計量的變量代替不容易量化的變量，建立回歸方程，以研究所關(guān)心的兩個隨機(jī)現(xiàn)象之間的相關(guān)關(guān)系，這種例子俯拾皆是。這既是當(dāng)代統(tǒng)計學(xué)的趨勢，也是實(shí)證會計研究的特點(diǎn)所在，可以認(rèn)為是一個。我們認(rèn)為研究水平的高低往往取決于回歸自變量的選擇是否適當(dāng)。

H[，0]的后驗(yàn)概率

z(P[-]值)n

1510 20 50 1001000

1.645(0.1)0.420.44 0.49 0.56 0.65 0.72 0.89

1.960(0.05) 0.350.33 0.37 0.42 0.52 0.60 0.80

2.576(0.01) 0.210.13 0.14 0.16 0.22 0.27 0.53

3.291(0.001) 0.0860.0260.0240.0260.0340.0450.124

（本表錄自“統(tǒng)計決策論及貝葉斯分析”，第166頁，［美］James O.Berger著，賈乃光譯，吳喜之校譯，統(tǒng)計出版社1998）

第三，進(jìn)一步思考貝葉斯推斷的特點(diǎn)。進(jìn)行形如H[，0]：ρ=0，H[，1]：ρ≠0的原假設(shè)為簡單假設(shè)的檢驗(yàn)，通常是不適當(dāng)?shù)摹Ｊ聦?shí)上，完全接受絲毫不差的ρ=0的可能性不存在。更合理的原假設(shè)應(yīng)該是ρ∈Θ0=（0-b，0+b），其中b＞0為某一常數(shù)，選擇b使ρ∈Θ0與ρ=0“難以區(qū)別”。

當(dāng)確知應(yīng)做檢驗(yàn)H[，0]：ρ∈Θ0=（0-b，0+b）時，需要知道何時以H[，0]：ρ=0作為近似是適宜的。按貝葉斯的觀點(diǎn)，此問題唯一明智的答案是，若這兩個檢驗(yàn)的H[，0]的后驗(yàn)概率近似相等，則這種近似就告成立，而出現(xiàn)這種情況的一個很強(qiáng)的條件是，觀測值的似然函數(shù)在（0-b，0+b）近似為常數(shù)。（注：對貝葉斯分析而言，直接處理區(qū)間的假設(shè)比審查用簡單假設(shè)做近似是否合適來得容易。但為了和經(jīng)典作對比，也可以進(jìn)行簡單原假設(shè)的貝葉斯檢驗(yàn)。）

就關(guān)于正態(tài)總體均值的簡單假設(shè)檢驗(yàn)而言（設(shè)方差已知），眾所周知，所用的檢驗(yàn)統(tǒng)計量是z.假如先驗(yàn)的具體值為μ=θ0，π0=1/2（π0為使原假設(shè)成立的參數(shù)集合之先驗(yàn)概率），σ=τ，則對各種z（選擇它使之相應(yīng)于經(jīng)典的雙側(cè)P[，-]值，或假設(shè)為簡單假設(shè)的檢驗(yàn)顯著性水平α）及n的后驗(yàn)概率由上表來給以列出。

此表的數(shù)值令人驚訝。因?yàn)槿粲捎^測值得到z=1.96，經(jīng)典拒絕H[，0]的顯著性水平σ為0.05.給人的印象是，這個值越小H[，0]越可能不成立。但H[，0]的后驗(yàn)卻很大，從n較小時的約1/3，到n較大時的接近于1.而當(dāng)z=1.96時，（對此具體先驗(yàn)而言）事實(shí)上幾乎不提供拒絕H[，0]的證據(jù)。貝葉斯推斷與經(jīng)典推斷的結(jié)論恰好相反（這矛盾被稱作Jeffreys悖論或Lindley悖論，人們發(fā)現(xiàn)它已近半個世紀(jì)了）。

這里有一個問題需要說明，即如何解釋經(jīng)由概率抽樣且樣本容量適中，在顯著性水平α為0.05水平上卻作出了關(guān)于正態(tài)總體（方差已知）均值的簡單假設(shè)檢驗(yàn)？

筆者認(rèn)為，這一悖論能促使我們進(jìn)一步思考貝葉斯推斷的特點(diǎn)，深化我們關(guān)于從樣本推斷總體的認(rèn)識。不言而喻，貝葉斯認(rèn)為樣本的作用是使對θ的認(rèn)識深化，由先驗(yàn)分布轉(zhuǎn)化為后驗(yàn)分布。后驗(yàn)分布包含了θ的先驗(yàn)信息與樣本觀測值提供的信息（先驗(yàn)密度因此不再包含任何信息），從而形成貝葉斯推斷的基礎(chǔ)。問題在于，“先驗(yàn)分布轉(zhuǎn)化為后驗(yàn)分布”是否具有完全性。特別是在經(jīng)典推斷與貝葉斯推斷所得結(jié)論不相協(xié)調(diào)時，更應(yīng)謹(jǐn)慎從事，例如可結(jié)合數(shù)據(jù)并注意到先驗(yàn)密度來對模型的適用性展開研究。這時，相關(guān)的會計專業(yè)知識及會計實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)就能發(fā)揮作用。

「文獻(xiàn)」

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