【摘要】科创板、北交所的设立为众多高科技公司通过资本市场筹措发展资金创造了良好的融资环境，但遗憾的是这两个板块也发生了不少财务舞弊事件。本文所研究的广道数字属于软件和信息技术服务业公司，具有轻实物资产、高现金流量、高研发投入及高毛利率等特征。对于这类与传统行业上市公司财务和经营特征差异较大的高新技术公司，如何事前识别财务舞弊将是一个新的挑战。本文通过收入和资产类科目联动异常、供应商特征异常、毛利率与研发投入呈现“一高一低”特征、公司税负行业特征、人均产值与人均薪酬相背离等角度的多维分析，探讨如何借助数智化技术对软件和信息技术服务业上市公司的财务舞弊进行更加有效的识别和核查，期望能够帮助监管机构与注册会计师提高识别财务舞弊的能力，助力资本市场高质量发展。

【关键词】财务舞弊识别；软件和信息技术服务业；交易核查；研发投入；公司税负

【基金项目】国家自然科学基金项目“基于利益相关者视角的财务舞弊识别及应用”(项目编号：72172135)；国家自然科学基金项目“制度变迁：审计团队流动的经济后果：基于执业风险变化视角”(项目编号：72102204)  

2025年6月，第一批在北交所上市的广道数字(839680.BJ)被中国证监会处罚，极有可能成为北交所第一家退市公司。本文拟分析广道数字的财务舞弊案例，以揭示软件和信息技术服务业上市公司有别于传统企业的舞弊手法及舞弊识别特征，助力注册会计师和监管部门提高发现该行业上市公司财务舞弊的能力。

一、系统性财务造假程度之“最”

2021年11月，广道数字成为第一批在北交所上市的公司之一。然而，2024年12月广道数字便因涉嫌信息披露违法违规被中国证监会立案调查；2025年5月实际控制人金文明也被立案调查；2025年6月中国证监会发出《行政处罚事先告知书》，对广道数字处以1000万元罚款，对金文明等一系列高管、独立董事处以60万元至1500万元不等的罚款。至此，广道数字可能因重大违法行为，成为北交所第一家被实施强制退市的上市公司。

《行政处罚事先告知书》显示，广道数字的财务舞弊具有高度组织化、系统性及隐蔽性特征。其于2018 年至 2024 年半年报期间，通过制作虚假购销合同、发票、银行回单、发货通知单及入库单等方式虚构销售和采购业务，利用关联公司配合资金流转，且存在借用外部资金使银行存款期末余额账实相符、拦截询证函等应对审计的行为。通过上述手法，广道数字2018 ~ 2023年虚增营业收入占各期报告记载金额的85.87%至99.39%不等，虚增成本占各期报告记载金额的83.30%至99.13%不等。通过对比广道数字各期主营业务情况、2025年对2023年年报的差错更正、2024年年报，可以发现其整个业务可能都是人为编造的，堪称资本市场系统性造假程度之“最”。

2018 ~ 2023年，广道数字的核心业务主要是为城市公共安全管理、大数据分析提供解决方案，表1为本文根据其描述整理的收入占比较大的三大类业务及毛利率情况^①。第一大类业务是数据采集类产品，即部署在监管部门需要重点监控和管理的区域，采集涉及城市公共安全的特征信息。第二大类业务是数据智能化应用类产品，即部署在监管部门的数据中心进行大数据分析。第三大类业务是公共信息安全产品及解决方案，相当于收取服务费。此外，广道数字的上游为硬件供应商，其将自研的嵌入式软件安装在硬件载体中形成软硬一体化产品后，销售给下游的项目集成商或电信运营商，并由其交付给政府及企事业单位等最终用户。

表1显示，广道数字在2018 ~ 2023年各项业务收入基本稳步上升且毛利率都比较高。但令人诧异的是，与差错更正前相比，广道数字2023年差错更正后的报表项目金额突然大幅减少，其中：总收入减少了98.14%、净利润减少了175.61%；总资产减少了64.72%，主要是应收账款、存货、固定资产、无形资产分别减少了66.96%到99.71%不等；未分配利润减少了184.04%。2024年年报中，公司第一大主业(收入占比为93.24%的业务)变更为工业企业数字化产品及服务，即通过子公司广道诺金兼并德国西门子代理团队，开展工业软硬件产品的销售、维修维护、定制化实施和技术服务，主要客户为汽车以及智能制造行业公司。这相当于原有业务几乎都消失了，在业务介绍中也不再提及。

此外，广道数字在业务几乎全盘造假的同时，还进行了一些或许旨在显示“经营正常”的操作：2022 年回购了占总股本约2.24%的股份，似乎表明了对公司发展的信心；2020年对前期报表进行了差错更正，主要涉及费用科目、奖金事项跨期调整等问题，然而其更正后报表实际上仍然是假的。

二、财务舞弊识别之“异”

从财务舞弊手法的角度出发，广道数字采用的是相对常见的交易造假型收入舞弊手法，并利用一系列资产类科目隐藏舞弊金额。但是特殊之处在于，广道数字是软件和信息技术服务业的上市公司：一方面，这个行业是2020年以来新出现的舞弊高发行业(叶钦华等，2022a)，且广道数字的业绩造假程度几乎高达100%；另一方面，这类公司具有产品形态特殊且技术更新快等特点，其财报往往呈现轻实物资产、高现金流量、高研发投入及高毛利率等“一低三高”行业特征。从财务舞弊识别的角度出发，这些行业特征是否会加大舞弊识别难度？是否会导致舞弊识别特征异于其他行业，特别是与一般制造业是否显著不同？本文将基于五维度财务舞弊识别框架(叶钦华等，2022b)，尝试分析广道数字财务舞弊的事前识别问题，并进一步拓展讨论软件和信息技术服务业差异化的舞弊识别特征。本文中上市公司数据来自招股说明书、年报和同花顺数据库，行业分类和交易对手穿透核查数据来自天健财判数据库和天健财判财务智能预警系统(统称为“天健财判”)。

1. 财务税务维度：收入、毛利率与资产类科目的联动异常。表2列示了广道数字2018 ~ 2023年报表重述前的盈利情况及行业同比情况^②，可见广道数字各年度的营业收入增长率和毛利率基本上远高于行业均值。由此产生的疑问是： 这一超常盈利究竟是源自广道数字的技术创新能力、细分产品领域潜力还是源自操纵？

在财务税务维度，将收入、毛利率与资产负债表项目结合起来构建联动指标进行分析是解决这一疑问的重要分析方式。表3列示了广道数字资产项目中占总资产比例较大的一些项目的情况，以下将逐项展开讨论。

首先，广道数字的广义应收款项^③(主要为应收账款)在2018 ~ 2023年快速增长、金额极大，占营业收入的比例远高于行业均值。其次，其存货和固定资产也有较大的增长，但是年报中并没有详细说明存货和固定资产增加的具体内容及原因。最后，其信用和资产减值损失极低。此时，收入、毛利率与应收款项、存货、固定资产的联动异常，引发了对盈利是否具有商业合理性的关注。根据会计复式簿记原理，利润表项目造假往往会在资产负债表项目留下潜亏。过往研究表明，利用应收账款虚增收入、利用存货或固定资产掩盖异常或转移资金都是常见的舞弊手段，会引起企业利润表和资产负债表的联动异常。广道数字在2023年年报的差错更正中将应收款项、存货、固定资产之和直接调减了90.96%，这印证了其资产类科目存在大幅虚增的情况。

进一步分析发现，在收入与毛利率保持异常增长的同时，广道数字2018 ~ 2023年的营运周期^④(325 ~ 629天)远高于行业均值(123 ~ 178天)。收入增长联动营运周期持续拉长，这与过往研究提及的“无资金流配合的交易造假型收入舞弊”(叶钦华和黄世忠，2023)的异常特征相吻合，值得重点关注。

此外，广道数字的净利润与经营性现金流相背离。其2018 ~ 2023年的累计净利润达2.90亿元，但累计自由现金流量仅为-0.95亿元。其中，经营和投资活动现金流量净额在大多数年度均为净流出(2018 ~ 2023年的累计净流出为1.15亿元)，依靠多次股权筹资维持资金周转，属于典型的“纸面富贵”。

综上，由于软件和信息技术服务业企业具有轻资产、高研发及高成长性的特征，如果其出现收入增长与营运周期持续拉长、净利润与经营性现金流相背离的联动指标异常，则可能存在无资金流配合的交易造假型收入舞弊。此时，注册会计师应重点结合资产质量、现金流质量联动分析舞弊所虚构利润在资产端科目(特别是广义应收款项和存货)中的表现，核实资产潜亏去向，以识别舞弊。

2. 内部控制维度：供应商特征异常。有研究表明，拓展数据分析的深度与广度、延伸核查重要交易对手等非常规核查程序，往往是快速判断交易的商业实质、识别第三方配合造假的有效程序(叶钦华和黄世忠，2024)。需要说明的是，《行政处罚事先告知书》中并没有明确说明广道数字虚假购销合同的配合造假方信息，本文主要依据其公告信息及交易对手核查工具进行分析。

首先，广道数字前五大供应商变动频繁。在广道数字披露了主要供应商信息的年度中，仅有深圳市迈拓诚悦科技有限公司相对稳定地出现在前五大供应商中，其他前五大供应商在不同年度频繁变动，往往只出现一年或两年。其次，广道数字前五大供应商规模特征异常，即供应商经营规模与交易金额不匹配且存在突击设立之嫌。比如，北京小海智讯科技有限公司、深圳市华红邦电子有限公司的注册资本仅为100万元，但是广道数字对其的采购金额为1000余万元，且前者在2018年10月才成立，2019年便成为前五大供应商。最后，广道数字前五大供应商参保人数异常。上述提及的三家公司以及广东雄安信息技术有限公司、深圳市必联电子有限公司等多家供应商和其他往来单位，参保人数均在10人以下，甚至有多家为0人，而其采购金额却大多超过千万元。

综上，利用工商大数据及交易对手核查工具可以发现，广道数字前五大供应商存在变动频繁、规模特征异常、参保人数异常等迹象，这些迹象预示着其采购交易存在极大的舞弊风险。基于该异常风险信号，监管层及注册会计师应重点穿透核查其供应商的经营范围、经营实力、资金流向以及是否存在隐性关联关系，并进一步判断其采购交易的商业实质，以识别是否存在第三方配合造假的系统性舞弊链条。

3. 行业业务维度：毛利率与研发投入呈现“一高一低”的异常特征。研发是软件和信息技术服务业企业的重要经营活动，也是其保持高成长性及高毛利率的重要支撑。鉴于此，将收入、毛利率与研发投入进行联动分析也是分析其财报是否异常的一个特别切入点。如表4所示，广道数字2018 ~ 2023年的研发投入率有所下滑，从16.75%下降到10.16%，而研发投入率行业均值则呈微升趋势，特别是在2021 ~ 2023年高于广道数字约3%。由此可见，2018 ~ 2023年广道数字后三年的研发投入率不及行业平均水平，但是其毛利率一直远超行业平均水平(见表2)，“一高一低”的异常特征让人对其业绩的高成长产生怀疑。

4. 行业业务维度：公司税负不符合行业惯例。如果企业通过财务舞弊虚增了利润，却又想规避纳税以降低舞弊成本，则会形成异常的会税差异，且其税负会与行业平均水平差异较大(叶钦华等，2022b)。此时，利用现金流量表数据构建指标分析公司税负是一种有效的方式(刘骏和刘峰，2014)。表5使用现金流量表中支付的各项税费和收到的税收返还数据，计算了每元净利润税负指标，其中广道数字的税负远低于同行业平均水平，特别是2018 ~ 2021年连续四年的偏离度高达50%以上。可见，广道数字在实施财务舞弊虚增收入的同时，可能也通过虚构采购交易获取增值税进项发票、享受企业所得税税收优惠等方式规避了税收成本，以降低实施舞弊的资金成本，从而导致公司税负远低于行业平均水平。

5. 行业业务维度：人均产值与人均薪酬呈“一高一低”的异常特征。表6列示了广道数字的人均产值(营业收入/员工总数)和人均薪酬(工资总额/员工总数)情况。可以发现，广道数字2018 ~ 2023年的人均产值基本上呈现上升趋势且远高于行业平均水平，而人均薪酬则呈下降趋势、从高于行业平均水平到低于行业平均水平。在正常情况下，该行业的人均产值和人均薪酬应呈正相关关系，但是广道数字两者则是反向关系。这引发的疑问是，广道数字在总业绩、人均业绩都提升后，为什么人均薪酬却下降了？这明显与正常的经营逻辑相悖。可见，人均产值与人均薪酬呈“一高一低”的异常特征预示着营业收入存在人为虚增的可能。

三、广道数字造假案例的启示意义

本文分析显示，软件和信息技术服务业的“一低三高”行业特征，影响了广道数字舞弊手法的路径安排(如难以通过存货等实物资产转移来提前确认收入、难以通过存货或在建工程等实物资产来消化虚增毛利所带来的潜亏)，最终不得不诉诸差异化的舞弊手法(如操纵应收款项、利用第三方协助资金流转、拦截审计询证函等)来隐藏财务舞弊行为，而这给舞弊识别亦带来了新的挑战与难度。本文结合广道数字案例，延伸分析有效识别软件和信息技术服务业上市公司财务舞弊的七项举措。

1. 借助数字技术，通过穿透排查交易对手判断商业实质。广道数字通过签订虚假合同、编造虚假业务实施财务舞弊，并利用第三方协助资金流转形成闭环，其手法属于典型的交易造假型收入舞弊。这种舞弊方式涉及精心策划和蓄意隐瞒，注册会计师采用常规函证、凭证测试等程序往往难以发现舞弊迹象。实务中，注册会计师并不具备外调权，甚至在获取公司相关资料时亦可能阻力重重。此时，通过执行符合性测试或实质性测试等审计程序难以发现与财务舞弊相关的异常迹象，容易造成审计失败。

已有研究表明，就财务论财务是发现不了财务舞弊的(黄世忠，2024)。利用数字技术赋能执行重要客户供应商的智能穿透核查工作，可多维度串并分析识别舞弊的先兆(叶钦华和黄世忠，2024)。2025年1月，中国注册会计师协会制定了《中国注册会计师审计准则问题解答第18号——识别和应对第三方配合实施财务舞弊》《中国注册会计师审计准则问题解答第19号——运用信息技术识别与应对舞弊风险》两项审计准则问题解答，其中明确指出，注册会计师可以运用信息技术开展识别潜在的关联方关系、识别配合造假第三方特征等非常规程序，以降低审计失败风险。鉴于此，注册会计师一旦在风险评估阶段识别出收入、毛利率或资产端科目存在异常特征，就应当针对重要交易对手执行非常规审计程序，借助交易对手排查工具开展重要交易对手智能穿透核查工作，识别出难以支持商业实质的空壳公司特征或更为隐蔽的隐性关联关系、曾为配合造假第三方的“惯犯身份”等，以提高发现第三方配合造假行为的能力。

2. 重视研发数据，关注研发投入是否匹配其行业地位。软件和信息技术服务业的核心特征是技术先进性，技术创新和发展是行业发展的动力。为了维持产品和服务的技术领先度，企业往往需要投入大量资金进行研发。一般而言，高研发投入是支撑高毛利率、高收入增长的保障。2022年12月，深交所出台的《创业板企业发行上市申报及推荐暂行规定(2022年修订)》亦采用研发投入复合增长率、研发投入金额、收入增长率等指标定义和评价“成长型创新创业企业”，2024年深交所对此规则再次进行修订时进一步强调了企业需通过创新促进新质生产力发展。研发投入与毛利率、收入增长率存在投入产出的勾稽逻辑。从财务舞弊识别的视角来看，注册会计师审计软件和信息技术服务业企业时，需重视研发投入数据，并与毛利率、收入增长率等指标开展多年度联动分析，如果发现“低研发投入、高毛利率、高收入增长率”的联动特征，则表明企业可能存在财务舞弊行为。此外，注册会计师也必须警惕这个行业的企业利用研发费用进行财务造假的手法，如夸大研发人员范围、把非研发人员薪酬计入研发费用，或者利用估计和判断将不符合规定的开发支出资本化。

3. 重视税收数据，关注公司税负是否符合行业惯例。过往研究表明，财务舞弊发生概率与行业特性息息相关(黄世忠等，2020)。对于享受税收减免的行业(如农林牧渔业、软件和信息技术服务业等)，虚增业绩所需承担的纳税成本相对较低，这给财务舞弊提供了便利条件。此外，因税收返还或产业政策扶持而搬迁至异地，导致注册地址与办公地址相隔甚远的企业，亦应引起注册会计师的充分关注，在泽达易盛、康得新等案例中也都有类似安排。因此，针对软件和信息技术服务业企业，注册会计师应加强对年报信息中税收数据的挖掘及利用，从公司税负分行业对比、税收优惠合理性等角度判断企业税负异常背后是否潜藏着财务舞弊行为。

4. 重视金融资产，关注应收款项及资金流水核查。软件和信息技术服务业企业的轻资产特征决定了其财务舞弊手法的特殊性。这类企业隐藏财务舞弊可选的会计科目不多。轻资产意味着企业如果将虚增利润所形成的不实资产记入存货、固定资产等科目，容易引起怀疑而使造假败露，如广道数字在存货、固定资产上实施了舞弊，虽然绝对额不大，但会导致相对额变化异常。鉴于此，货币资金类项目(含理财产品及资管计划等)和应收账款往往成为该行业隐藏虚增利润所形成的不实资产的常见会计科目。如果没有足够的资源实施货币资金舞弊，企业就会采用类似广道数字的造假手法，将虚增收入和利润所形成的不实资产藏匿于应收账款中；如果企业有大额资金用于体外循环，就可能采用泽达易盛的财务舞弊手法，把虚增收入和利润所形成的不实资产藏匿于理财产品及资管计划等金融资产中。

5. 重视人力资本，关注人均产值与人均薪酬的匹配性。人力资本是软件和信息技术服务业企业最重要的投入要素，虽然人力资本并不以资产形式体现在报表中，但其与企业商业模式及价值创造息息相关。因此，针对该行业的审计，注册会计师应深度挖掘以下两类联动指标，以验证其商业合理性和业绩可信性：一是人均产值与人均薪酬的匹配性，通过分析人力资本的投入和产出，判断企业是否存在不符合行业惯例的异常财务特征。二是依据研发人员的变动及学历构成，判断企业的研发投入和技术含量是否足以支撑其高增长的收入和高企的毛利率，即研发团队、研发投入和形成的技术专利与经营业绩的变动是否匹配。如果收入和毛利率均大幅提升，但研发团队素质、研发投入力度、技术专利水平没有相应增长，就需要特别警惕。

6. 重视AI赋能，关注收入确认与招投标信息的背离。软件和信息技术服务业的收入造假识别存在独特挑战，因该行业软件产品及技术服务大多通过数字渠道交付、缺乏实物追溯凭证而使得传统审计方法的效果受限，AI文本分析技术可为此提供创新的解决方案。注册会计师可利用AI等数智化技术，构建全天候监测体系，采集三类数据：(1)爬取招投标信息，将中标数据库与企业披露合同进行交叉验证；(2)实时分析企业官网、新闻稿等宣传文本，提取中标信息，核实收入增长是否有相应的中标信息支撑；(3)收集第三方平台中标项目反馈，作为收入佐证。如前所述，广道数字最大的一项业务是与监管部门合作的数据采集类产品。监管部门采购这类产品，按规定通常需要招标。如果注册会计师在审计广道数字时更多地利用AI等数智化技术挖掘招投标信息，并且将这些信息与营业收入信息密切关联及进行交叉验证，就有可能发现广道数字的收入造假。

7. 改变取证方式，利用数智化技术降低函证风险。针对广道数字高管及财务人员通过提供虚假银行对账单、函证虚假联系人信息、开发软件伪造发票与银行回单、拦截询证函等手段实施财务造假并导致审计失败的问题，注册会计师可借助人工智能等数智化技术与银行存款电子函证构建防范体系。一方面，利用AI图像识别与数据比对技术，将企业提供的银行对账单与银行系统直连获取的原始流水逐笔校验，自动识别字体不一致、金额涂改等篡改痕迹，同时通过算法分析交易频率、金额分布特征，排查“突击存款”“大额异常转账”等造假迹象，替代传统低效的人工核对；还可引入AI发票验真系统，对接税务总局发票数据库与银行电子回单系统，实时核验企业提供的发票、回单，校验发票代码的有效性及回单交易流水号与银行实际记录的匹配度，精准标记软件伪造的虚假凭证。另一方面，摒弃易被企业拦截、篡改的传统纸质函证，注册会计师应尽可能利用财政部和金融监管部门主导的银行电子函证平台，实现函证请求与回函全程数字化传输，杜绝纸质函证被拦截、篡改的风险，并即时验证账户信息，让虚假银行对账单无所遁形。同时可结合AI技术对电子函证回复实时校验，比对函证余额与银行流水汇总金额的一致性，分析异常交易备注信息，进一步提升函证结果的准确性，有效规避审计失败风险。

注释

主要参考文献

作者单位

原文链接：叶钦华, 叶凡, 黄世忠║系统性财务造假的极端案例：基于广道数字的剖析与启示