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統(tǒng)計檢驗：實證會計研究方法的核心
一、統(tǒng)計檢驗與實證之關系有比較才能有鑒別。為認清實證會計研究方法的特點，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)范會計學是一套關于“應該是什么”的系統(tǒng)知識體系，它以若干會計假定為起點（根據(jù)我國《會計準則》，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)化的會計實務是什么，進而指導實務，規(guī)范實務。實證會計是一套關于會計“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)行會計實務和預測未來會計實務提供理論依據(jù)。
規(guī)范會計研究的這種作法自有其道理。因為對現(xiàn)實進行抽象是一切研究的起點。具體的會計實務成千上萬，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行知的不足。這可以視為一個普遍的規(guī)律。
實證會計研究的核心是：根據(jù)學等有關理論，設立各種有關會計事務因素的假設，然后采用一定的科學方法，進行實際的調(diào)查研究，以證明這些假設的現(xiàn)實性。
由此可見，實證會計研究中所說的假設（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，是對所研究設定的基礎條件，亦即研究之前根據(jù)人們的某種共識或前人的權威論斷，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)濟行為遵循的規(guī)則、價值判斷的依據(jù)、特定的、經(jīng)濟、文化環(huán)境以及行為主體的基本特質等等。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，邏輯推理有公認的起點與規(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，這樣就可以導致不同的結論。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展而實現(xiàn)的。
而實證研究中所說的假設，是對所研究問題的結果或狀態(tài)的一種預期，需要通過假設檢驗，用證據(jù)判斷其真?zhèn)�。也就是說，經(jīng)過實證研究，開始時提出的假設，最終可能因得到實際資料的支持而被認可，也可能，由于實際資料不支持而被拒絕。若一個假設可以用統(tǒng)計方法加以檢驗的話，則這種假設就可視為能夠檢驗的，也就是“可證偽的”，當然，并非它一定會被證偽。
建立可證偽的假設就是建立可檢驗的假設。之所以稱之為“可證偽的”假設，是因為假設檢驗統(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。實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，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)檢驗假設，解釋結果并得出結論。因此，統(tǒng)計檢驗是實證會計研究方法的核心。
二、統(tǒng)計檢驗在實證會計一般實證過程中的體現(xiàn)
如上所述，抓住假設檢驗在實證會計中的，就意味著抓住了實證會計方法的關鍵。統(tǒng)計檢驗在實證會計的一般實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：提出原假設和備擇假設
這是對研究人員處理問題能力的一種鍛煉，關鍵在于要把握住具體問題的會計學與經(jīng)濟學涵義。正確區(qū)分原假設和備擇假設是實證會計研究取得成功的前提。原假設通常用H[，0]表示，而備擇假設用H[，1]，或H[，a]表示。H[，0]指觀察到的差異只反映機會變異，而H[，1]或H[，a]指觀察到的差異是真實的。
第二步：選取作假設檢驗用的統(tǒng)計量
這也是一種能力鍛煉，它注重的是研究人員運用數(shù)理統(tǒng)計工具的能力。這一步和下一步，從統(tǒng)計學上看難度較大。好在當我們利用常用的統(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：一是當H[，1]成立時，T（X[，1]，X[，2]……，X[，n]）的表現(xiàn)應與當H[，0]成立時的表現(xiàn)有所不同，因為T（X[，1]，X[，2]，……，X[，n]）是用來表明推翻H[，0]的證據(jù)之強弱的，并且一般地，實際情況和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，據(jù)此判斷在假設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（強弱）程度。
第三步：臨界區(qū)域的構造及其利用
統(tǒng)計量T（X[，1]，X[，2]，……，X[，n]）選定之后，可以設問：“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)實中怎樣確定拒絕或不拒絕H[，0]的標準，總有可能作出錯誤的結論。
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上不該拒絕。另一方面，若把臨界區(qū)域做得很小，則在應該拒絕H[，0]時反而沒有拒絕它。在實踐中，H[，0]的拒絕與否取決于檢驗的顯著性水平。所謂顯著性水平，即當客觀上H[，0]成立而被判不成立時，我們所需承擔的風險（此即“第1類錯誤”，通常用α表示）�？梢婏@著性水平就是當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。
在實證會計研究中，經(jīng)常采用的顯著性水平為1%，5%，10%（注：在實踐中，實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，在單側檢驗時，不明確的先驗信息所導出后驗概率與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的后驗概率近似。）。
完成上述四個步驟之后，我們就可以作出關于H[，0]的結論了。首先，現(xiàn)實顯著性與統(tǒng)計顯著性是有差別的：現(xiàn)實顯著性著重在所觀察到的差異有無實際上的重要性，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)實意義，但是，若現(xiàn)實的顯著性達不到統(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，在實證會計研究中，這種對統(tǒng)計問題的解釋是需要謹慎對待的。
三、使用簡單假設檢驗應注意的
筆者認為，使用簡單原假設檢驗應注意以下幾個問題。
首先，在概率論中，兩個隨機變量X，Y之間的相關程度常用相關系數(shù)ρ表示，它實際是線性相關性，且須假定X，Y均來自正態(tài)總體。因而，H[，0]：ρ=0，H[，1]：ρ≠0這種形式的檢驗就很常見。（無論是原假設還是備擇假設，若原假設假定我們所關心的參數(shù)取單一數(shù)值，則稱為簡單原假設，否則就稱為復合原假設）若H[，0]成立，則X，Y之間不存在相關關系，一般說來，我們也就不必關心它們了。
其次，對容易量化與不容易量化者要有所選擇。在實證中，這種形式的簡單原假設檢驗也很普遍，但形式上有變化。人們更常用回歸方程能否通過統(tǒng)計檢驗的方式，來考慮兩個隨機變量是否有相關關系（甚至是因果關系）。
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系，雖然上復雜一些，但問題的性質并無改變：都是利用統(tǒng)計檢驗對簡單假設作出取舍決定。當然，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變量是否相關的簡單原假設檢驗，應引起我們的重視，因為，這涉及與經(jīng)典答案完全不同的貝葉斯解釋（可惜許多實證會計文獻對此關注不夠）。
筆者發(fā)現(xiàn)，實證會計問題所涉及的隨機變量，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，美國學者Mark
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