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　　刘树成(2009)对新中国成立60年的经济增长率波动曲线的分析发现，建国后我国经济从1953年开始，共经历了10个完整的经济周期。其中，1991年到1999年为第9个周期;2000年到2009年为第10个周期。

　　其中，第10轮周期为“8+2=10”，即上升期从2000年至2007年共8年，经济增长率连续处于8%至14%的上升通道内，2008年至2009年为回落期。刘树成(2011)认为，2010、2011年为新一轮周期的开始。江龙、刘笑松(2011)把2000、2001、2002、2008、2009列为较差的宏观经济环境组;较好组为2006和2007年数据，其余年份数据划归到一般组。比较上述文献，对2006—2009年的判断一致，均认为2006、2007年为经济上升期或宏观经济环境较好，2008、2009年为经济回落期或宏观环境较差，但对2000-2005年间经济情况的判断则不一致。

　　石晓军等(2010)把1998—2006年划分为三个阶段:1997—2001年为经济紧缩期，2002年为过渡期，2003—2006年为扩张期。董进(2006)认为2002年以后属于扩张期。结合江龙，刘笑松(2011)、石晓军等(2010)，2000、2001年为收缩期，2003—2005年为扩张期。对于2002年，考虑到江龙，刘笑松(2011)，以及董进(2006)，可以判断为收缩期。

　　综合上述分析，本文对经济周期不同阶段的划分为，2000—2002年、2008—2009年为收缩期，2003—2007年、2010—2011年为扩张期。

　　2.行业景气度的确定

　　本文采用薛爽(2008)的方法确定行业景气度的高低。在确定行业景气度的高低时，首先要确定行业分类。与薛爽(2008)相同，本文按照证监会行业分类，制造业采用两位编码，其他行业采用一位数编码。确定行业景气度高低的过程如下:

　　第一步，计算每年每个行业内样本公司总资产利润率(ROA)的中值MROA。

　　第二步，计算从2000—2011年各行业ROA中值MROA的中值MMROA。

　　第三步，将2000—2011年间各行业中值MROA与该期间对应行业MMROA比较，得到各行业景气指数Prosperity。如果t年的MROA大于MMROA，则当年该行业的景气指数Prosperity为1，否则为0。

　　3.盈余管理的度量

　　本文采用可操控性应计利润来度量盈余管理，采用修正后的琼斯模型，利用截面数据来估计可操控性应计利润。

　　对每一个样本，选定同行业、同一年度的公司按照如下基本琼斯模型回归:TAit/Ait－1=a(1/Ait－1)+b1(ΔREVit/Ait－1)+b2(PPEit/Ait－1)+eit(公式1)得到回归系数后代入如下修正后的琼斯模型，计算正常应计利润、可操控性应计利润。修正后的琼斯模型如下:TAit/Ait－1=a(1/Ait)+b1(ΔREVit/Ait－1)－ΔRECit/Ait－1)+b2(PPEit/Ait－1)+eit(公式2)其中:TAit:代表i公司t年的应计利润总额。考虑到2000—2006年执行旧会计准则，而2007年开始执行新会计准则，因此，计算公式为:2007—2011年:应计利润=营业利润+财务费用-投资收益-公允价值变动净损益-经营活动现金净流量2000—2006年:应计利润=营业利润+财务费用-经营活动现金净流量Ait－1:代表i公司对照样本组合第t-1年的总资产值;ΔREVit:代表t年i公司对照样本组合的主营业务收入变动值;ΔRECit:代表t年i公司对照样本组合的应收账款变动值;PPEit:代表t年i公司对照样本组合的固定资产原值。eit:回归的残差项。

　　用公式1的回归系数代入公式2，得到可操控性应计利润为DACit=TAit/Ait－1－a(1/Ait－1)－b1(ΔREVit/Ait－1)－ΔRECit/Ait－1)－b2(PPEit/Ait－1)(公式3)其中，DACit为公司i在t年的可操控性应计利润。

　　(二)变量定义

　　控制变量参考了白云霞、吴联生(2008)等文献。按照中国证监会行业分类，样本中共有21个行业，共设20个哑变量。当上市公司属于某行业时为1，否则为0。

　　(三)模型设计

　　为了检验假设1，建立如下模型:|DACit|=β0+β1Contraction+β2StateCtrlit++β3CtrlPctit+β4Sizei，t－1+β5LEVi，t－1+β6ROAi，t－1+β7Growthit+β8Trasactionit+β9Incentiveit+β10Pre_ROi，t+β11ROi，t+β12Pre_SOi，t+β13SOit+Σ201industry(模型1)，模型1中，哑变量Contraction为检验变量，其他变量为控制变量。如果Contraction的回归系数显著为正，则说明企业盈余管理程度在宏观经济收缩期大于扩张期，反之亦反。基于假设(1)，我们预测Contraction的回归系数大于0。

　　为了检验假设2，建立如下模型:|DACit|=β0+β1Prosperity+β2StateCtrlit++β3CtrlPctit+β4Sizei，t－1+β5LEVi，t－1+β6ROAi，t－1+β7Growthit+β8Trasactionit+β9Incentiveit+β10Pre_ROi，t+β11ROi，t+β12Pre_SOi，t+β13SOit+Σ201industryit(模型2)，模型2中，Prosperity为检验变量，用来检验行业景气度高与低时盈余管理程度的差异，若其系数显著大于0，则说明盈余管理在行业景气度高时大于行业景气度低时;反之亦反。其他变量与模型1相同，为控制变量。基于假设2，我们预测Prosperity的系数显著大于0。

　　为了检验假设3a和假设3b，我们在模型1、2的基础上增加了哑变量Prosperity与哑变量Contraction的交乘项。如下所示:|DACit|=β0+β1Contraction+β2Prosperity+β3Contraction*Prosperity+β4StateCtrlit+β5CtrlPctit+β6Sizeit－1+β7LEVi，t－1+β8ROAi，t－1+β9Growthit+β10Trasactionit+β11Incentiveit+β12Pre_ROi，t+β13ROi，t+β14Pre_SOi，t+β15SOit+Σ201industry(模型3)。

　　四、数据来源及样本选择

　　本文研究对象为2000—2011年A股上市公司，数据来自CSMAR数据库。研究中剔除了当年新上市的公司，以消除由于上市融资、公司规模和股本结构发生较大变化而对财务指标产生的影响;剔除了金融、保险行业公司，以及数据缺失的公司。行业分类依据为证监会2001年发布的《上市公司行业分类指引》。考虑到回归可操控性应计利润对样本量的要求，除制造业以行业次类(前两位代码)为准以外，其余以行业大类(第一位代码)为准。为了避免极端值的影响，在估计可操控性应计利润，以及在对模型进行回归时，对连续变量按年度进行了Winsorize处理，将小于1%和大于99%的数据用1%和99%分位数代替。在利用修正琼斯模型分年度、分行业回归可操控性应计利润时，剔除了显著性水平大于10%，以及调整后R2小于0的行业对应的回归方程，相应地也就删除了该行业所有样本。最后得到的样本为9667个。

　　五、描述性统计及检验结果

　　(一)描述性统计

　　可以看到，就利润指标而言，无论在扩张期还是收缩期，行业景气度高时和行业景气度低时的指标中值都在1%水平上存在显著差异，且所有三个利润指标都是行业景气度高时显著大于行业景气度低时。同为景气度高，经济扩张期的利润总额/总资产在5%显著性水平大于收缩期，而其他利润指标的差异不显著;同为景气度低，经济扩张期的营业利润/总资产在1%显著性水平大于收缩期，而其他利润指标的差异不显著。这表明，虽然宏观经济进入扩张期或者收缩期对上市公司利润指标有影响，但行业景气度对上市公司利润指标影响更大。

　　就盈余管理指标而言，无论在扩张期还是收缩期，行业景气度高时的可操控性应计利润及其绝对值大于行业景气度低时，且除收缩期可操控性应计利润外的指标差异均在1%水平上显著，与本文的假设一致。同为景气度高，可操控性应计利润在收缩期显著小于扩张期，与假设不一致，这可能主要是因为一些样本的可操控性应计利润大于0，而另一些样本的可操控性应计利润小于0;可操控性应计利润绝对值在收缩期大于扩张期，与假设一致，但在统计上不显著。同为景气度低，可操控性应计利润及其绝对值在收缩期显著大于扩张期，与假设一致。

　　(二)模型检验结果

　　模型(1)的回归结果中，Contraction的回归系数在1%水平上显著大于0，表明2000—2011年间，上市公司盈余管理程度在经济收缩期大于扩张期。这为假设1提供了支持证据。

　　模型(2)中，Prosperity的回归系数在1%水平上显著大于0，表明2000—2011年间，盈余管理程度在行业景气度高时大于行业景气度低时。这为假设2提供了支持证据。