财务舞弊一直是学术界和实务界关注的焦点问题，随着全球经济环境的复杂化和企业治理结构的演变，财务舞弊的手段和形式也在不断更新，近年来，国内外学者围绕财务舞弊的动因、识别、防范及治理等方面展开了深入研究，涌现出大量具有理论价值和实践指导意义的参考文献，本文将梳理2025年以来的最新研究成果，从财务舞弊的动因理论、识别模型、治理机制及新兴技术应用等维度进行综述，并辅以表格形式呈现核心文献的关键信息,最后通过FAQs解答实务中的常见疑问。
财务舞弊的最新研究进展
（一）动因理论：从经典模型到行为金融视角
传统的财务舞弊动因理论以“舞弊三角理论”（压力、机会、借口）和“舞弊菱形理论”（增加贪婪因素）为基础，而最新研究更注重结合行为金融和组织心理学视角，Zhang et al.（2025）在《Journal of Accounting Research》中指出，高管的过度自信心理会显著增加财务舞弊概率，尤其是当企业面临业绩下滑压力时，过度自信的管理层更倾向于通过舞弊维持股价，国内学者李维安等（2025）则基于中国上市公司数据发现，股权集中度较高的企业中，大股东“隧道挖掘”行为与高管财务舞弊存在显著正相关，这一研究拓展了舞弊动因中的“机会”维度,揭示了股权结构对舞弊行为的影响机制。
（二）识别模型：机器学习与大数据技术的融合
随着大数据和人工智能技术的发展，财务舞弊识别模型从传统的Logit、Probit回归向机器学习算法演进，Chen & Zhang（2025）在《Management Science》中构建了基于深度学习的财务舞弊识别模型，通过整合文本信息（如年报附注、管理层讨论）和结构化财务数据，模型识别准确率较传统方法提升了18%，国内研究中，王化成等（2025）利用2010-2025年A股上市公司数据，对比了支持向量机（SVM）、随机森林及神经网络在舞弊识别中的效果，发现随机森林模型在处理高维数据时更具优势，尤其能捕捉到关联方交易、异常审计意见等非财务指标与舞弊的隐含关系，部分学者开始关注ESG（环境、社会、治理）信息在舞弊识别中的作用，如Li et al.（2025）发现，ESG评级较低的企业财务舞弊风险显著高于高评级企业,为舞弊识别提供了新的非财务维度。
（三）治理机制：内外部监督的协同作用
在治理机制方面，最新研究强调内部审计、外部审计与监管机构的协同效应，Cohen et al.（2025）通过对美国上市公司的研究发现，设立首席审计委员会（CAC）的企业，财务舞弊发生概率降低30%，且舞弊被发现的时间缩短40%，证明了内部审计独立性的重要性，国内研究方面，谢德仁等（2025）指出，审计委员会的财务专家比例与舞弊风险呈显著负相关，但当专家成员同时兼任过多企业职务时，监督效果会削弱，在外部监督层面，张继勋等（2025）发现，监管机构的“问询函”机制能有效遏制财务舞弊，尤其是针对关联交易异常、现金流与利润背离等问题，监管问询后企业的舞弊修正率达65%以上。
（四）新兴领域：数字化转型与舞弊新形态
数字化转型背景下，财务舞弊呈现出“技术化”“隐蔽化”特征，区块链技术的应用虽然提高了交易透明度，但也催生了“智能合约舞弊”“虚拟资产伪造”等新型舞弊手段（Wang et al., 2025），国内学者刘勤等（2025）研究了企业财务共享中心建设对舞弊的影响，发现共享中心通过流程标准化降低了传统舞弊风险，但集中化数据处理也增加了系统漏洞被利用的可能性,建议加强数据访问权限的动态监控。
核心参考文献概览（2025-2025年）
以下表格梳理了近年来财务舞弊研究领域的重要文献，涵盖研究主题、方法及主要结论：
| 作者（年份） | 期刊/来源 | 研究主题 | 研究方法 | 主要结论 |
|---|---|---|---|---|
| Zhang et al. (2025) | Journal of Accounting Research | 高管过度自信与财务舞弊 | 理论分析与实证检验 | 过度自信心理在业绩压力下会显著增加舞弊概率 |
| 李维安等 (2025) | 《管理世界》 | 股权集中度与大股东隧道挖掘 | 案例研究与回归分析 | 股权集中度越高，大股东通过关联交易实施舞弊的可能性越大 |
| Chen & Zhang (2025) | Management Science | 深度学习在舞弊识别中的应用 | 深度学习模型构建 | 整合文本与财务数据的深度学习模型识别准确率提升18% |
| 王化成等 (2025) | 《会计研究》 | 机器学习算法在舞弊识别中的比较 | SVM、随机森林、神经网络对比 | 随机森林模型在高维数据处理中表现最优，能有效捕捉非财务指标与舞弊的关系 |
| Li et al. (2025) | Journal of Business Ethics | ESG信息与财务舞弊风险 | 实证检验 | ESG评级低的企业舞弊风险显著高于高评级企业，ESG可作为舞弊预警指标 |
| Cohen et al. (2025) | The Accounting Review | 首席审计委员会与舞弊风险 | 案例研究 | 设立CAC的企业舞弊概率降低30%，且舞弊被发现时间缩短 |
| 谢德仁等 (2025) | 《金融研究》 | 审计委员会财务专家的监督效果 | 回归分析 | 财务专家比例越高舞弊风险越低，但过度兼职会削弱监督效果 |
| 张继勋等 (2025) | 《审计研究》 | 监管问询函的舞弊遏制作用 | 双重差分模型（DID） | 监管问询后企业舞弊修正率达65%，对异常交易问题效果显著 |
| Wang et al. (2025) | Journal of Information Systems | 区块链技术下的新型舞弊手段 | 案例分析 | 智能合约漏洞和虚拟资产伪造成为数字化转型中舞弊的新形态 |
| 刘勤等 (2025) | 《会计与经济研究》 | 财务共享中心建设与舞弊风险 | 问卷调查与实证分析 | 共享中心降低传统舞弊风险，但集中化数据处理增加系统漏洞风险 |
相关问答FAQs
问题1：数字化转型背景下，企业应如何防范新型财务舞弊？
解答：数字化转型下，企业需从技术、制度、人员三方面构建防范体系，技术上，应采用区块链、大数据分析等工具对交易数据进行实时监控，建立异常交易预警模型，例如对智能合约的代码进行安全审计，定期检测虚拟资产的真实性；制度上，需完善数据访问权限管理，实施“双人复核”机制，避免数据权限过度集中；人员方面，应加强对财务和IT人员的跨领域培训，提升其对新型舞弊手段的识别能力，同时建立舞弊举报的匿名通道,鼓励内部监督。
问题2：如何利用ESG信息评估企业的财务舞弊风险？
解答：ESG信息可作为评估财务舞弊风险的辅助指标，具体可从三方面分析：环境（E）维度，关注企业环保数据真实性，若环保投入与实际污染排放数据矛盾，可能存在利润粉饰；社会（S）维度，考察员工权益保护、供应链管理等社会责任履行情况，频繁出现劳资纠纷或供应链负面新闻的企业，舞弊风险较高；治理（G）维度，重点分析董事会独立性、高管薪酬结构等，例如股权激励比例过高且业绩目标不合理时，可能诱发舞弊行为，可参考第三方ESG评级机构的数据,评级较低或短期内大幅波动的企业需重点关注。
