摘 要：
财务舞弊识别是财会监督和资本市场高质量发展的重要议题，识别技术通常以企业报告的会计数据为基础，但舞弊企业报告的会计数据存在重大错报。尚无文献考察掺杂舞弊后会计数据对财务舞弊识别效果的影响。理论上，财务舞弊识别模型纳入会计变量的逻辑既可能有赖于操纵前的会计数据，也可能有赖于操纵后的会计数据。因此我们预期，基于变量设计逻辑对舞弊后会计数据进行有针对性而非“一刀切”式的还原，能更有效地提升模型识别效力。基于2000—2023年我国资本市场财务舞弊处罚信息，本文考察了虚假会计数据的不同还
原方式对财务舞弊识别模型效力的影响。基于估计样本或预测样本的结果均显示，针对性还原伴随着模型识别效力的明显提升，而“一刀切”式还原未能稳定提升模型识别效力。