为什么第一项列示数据源，而不是大家熟悉的主表明细表，是因为好的数据源可以从多维度提供底稿编制、分析及执行程序的数据，如果数据源东拼西凑、各自为政，举个简单的例子，比如一张表是按客户名称列示的收入明细、一张表是按项目名称列示的收入明细，那如果要出一个按客户列示项目，或者按项目收入列示主要客户的明细，就在大多数情况下要重头搞起...

  从经验上看，招股书申报稿一般会按括业务模式（如涉及）、产品大类、销量、地区等维度分别列示报告期内的收入问题，所以建议在整理收入数据时应至少包含上述字段，同时考虑到季节性、同期对比的需求，还应包含收入确认的期间，and...是三年一期的...

  如果以为像年审一样，拉个主表明细表、查看主要合同及收入确认依据再抽抽凭、做做截止就能搞定IPO申报的话，那后面哭的日子还多着那...

  比较忌讳的就是数据源字段的缺失，还有就是数据源的口径不统一，比如一个ABC股份有限公司，统计的时候一会儿ABC、一会儿ABC公司，一会儿ABC股份公司，这样的列示方式会给后续的数据汇总带来极大的不便，所以就需要被审计单位在包括合同管理、项目管理及客户关系管理上提前准备好，如果进场以后倒推三年的明细，那光数据清理就大概率要上天...

  那么没有数据源是不是就没法审计那？个人理解并不是的，因为整合数据和现场审计是可以同步进行，但要首先明确一下情况：

  1. 报告期：报告期直接影响数据源整理的起点及重点，对于有上市意向但没明确上市申报计划的客户，并非一定需要客户去补充历史年度的收入数据源；

  2. 报告期内的财务规范性：对于有明确上市计划且报告期涉及历史期间的客户，应评估历史期间是不是能够取得充分必要的审计证据，如果确实没办法取得，则在大多数情况下要调整报告期；

  在上述问题落实清楚后，建议将收入数据源的整理工作同步进行，特别是申报基准日距离进场日间隔较长的时候，务必将最近一段时间利用好。有一点请务必明确：反馈问询是全口径业务收入，而不是风向导向审计下主体业务的问询，在按照不同维度列示时，是按照全部收入构成列示的，且记。

  这个猛一听感觉好难啊，业务模式、盈收规模、资产规模等都可能会有很大差别，怎么找可丁可卯的标的公司啊？首先，对比只是用来做风险识别，并不是要用来定性风险，所以即便是体量上存在一定的差异，也可优先考虑通过调整选取指标来量化对比结果，比如用毛利率代替毛利，用收入增长率代替收入净增长，并还有一些如应收账款周转率等参数也能用来初步判断收入是否有几率存在重大风险的。比如经典的万福生科案中，其异于同行业的业绩表现就引起了监督管理的机构的关注。当然，还是那句话，不是所有的异常一定是风险，但风险事项往往会伴随着一些异常的情况出现，所以还是要谨慎考虑。

  ① 宏观层面：增长率这个指标在某些特定的程度上受企业的生命周期（其实我贼讨厌这个词...）影响，就比如成长期的企业是有可能实现收入迅速增加的，典型案例就是报会阶段的宁德时代，那个业绩跟做了火箭一样...但是如果是一个经营数十年的公司那？特别是报告期内收入呈稳步增长，经济大好涨5%，疫情停工也涨5%...这样的数据是违背经营常识的，典型案例可以看下山东胜通（非上市发债项目被立案）。所以，请珍惜好你身边每一个财务段子...没准那一天就能用上...

  ② 行业对比：特定行业的收入趋势其实也未见的完全相同，但是也不用发愁，上市公司或IPO申报企业一般会在年度报告中披露业绩波动的原因，只要对比的样本足够多，是基本能得到一个行业近年来潮涨潮汐的大致原因，一旦被审计单位的经营业绩和同行业反着跑，特别是先涨后跌还频繁更换审计机构的时候就一定要注意了...要是没大雷，同行业不至于纷纷跑路对吧...

  这里要先说一句，行业分析并不是流于形式的走过场，粘几个数、算几个比例，得到“与同行业变动趋势基本吻合”就可以打完收工了，如果真的想把一个IPO项目的收入做明白，对行业情况的了解是不可或缺的，就像前面提到的，脱离了业务的审计就是纸上谈兵。之前看到过一些文章说药品销售企业都是“黑心企业”，动辄80%甚至90%的毛利，我只能说...写文章的大佬可能真没有太下功夫看这些公司的财报...唐突一点的说可能也不太了解这个行业...

  有条件的话，最好是用分产品或者分业务类型的收入进行毛利分析，但感觉可能有点奢侈...先用报告期内的整体毛利也是可以的...

  在进行同行业毛利对比的时候，如果出现毛利率差异很大的情况不要慌，打开word，输入“辞职申请”...

  搞错了，重来。首先，如果与同行业毛利率差异很大，首先应考虑对比公司与被审计单位的业务模式构成是否有显著差异，比如同样是食品销售，经销的毛利率与直营的毛利可能会有一定的差异，如果被审计单位以经销为主，建议在选取对比数据的时候，可以从对标公司年报中选择相同或相似的业务模式毛利率进行对比，而不是全口径毛利率对比。其次，如果口径一致的情况仍然存在较大差异，就需要考虑在生产经营模式上是否存在差异，比如生产加工以自产为主还是采用的OEM模式，不同的加工模式下毛利的差异同样也会比较大。

  重要提示！大写加粗的一点！5%以上的毛利率变动是非常吓人的！10%以上的毛利率变动基本堪比恐怖故事！20%以上的毛利率变动基本就可以跑路了...当然数字是相对的，对比的方式发生变化得到的结果可能会大相径庭，就比如10%的毛利率水平上涨5%，和50%的毛利率水平上涨5%还是有差别的...具体是因为啥，后面会有详细说明...（“报告期内的毛利率水平”）

  当然，还是那句话，即使和同行业对比有显著差异，也不要慌，可以进一步了解可能的业务原因：① 原材料供应：比如纺织行业的棉花供应，被审计单位离棉花供应商的距离越近，其所需承担的运输成本就越低。② 人工成本：由比如在北上广深设立的软件开发企业，其人工成本可能会高于其他地区；③ 费用构成：需考虑可比公司与被审计单位的资产结构是否趋同，假设一方采用的是OEM或轻资产的模式，成本中制造费用的差异同样会影响毛利率。

  这个其实似乎挺容易被忽视掉的一个指标，但在一定程度上会反应各个公司的市场地位、客户的质量，较高的周转率可能意味着交货周期短、高比例的现销模式、相对严格的信用管理或是财务状况良好的客户及市场环境，较低的周转率可能意味着交货周期长、更为苛刻的收入确认条件、境况不佳的客户及市场环境等。

  ① 高于同行业周转率：往往意味着更快的交货时间，换言之就是收入确认的时点有可能提前，比如到货验收（可比公司）vs发货（被审计单位，后同）；到岸vs形式报关单；终验法vs完工百分比；这里可能还需要结合一下产销率等指标去综合考评一下， 不过这个工作计划阶段或执行阶段初期不要过度投入，容易走火入魔...

  总而言之，高周转率可能伴随着“冒进”的收入确认原则，而低周转率可能面临更高的信用损失风险，毕竟现在预期信用损失模型下，周转率低的公司还是挺难抗的...当然除了信用损失，也不排除之前收入确认不谨慎，如未验收提前确认导致的回款滞后。

  其实前述的三种分析依然是适用的，只不过下手的角度可以落实到公司财务报表层面

  收入的增长往往伴生着项目数量的增加、销量的增加、售价的增加及客户数量的增加，所以在执行分析的过程中可以有意识的去识别收入增长的核心动因，分析是何种原因导致的收入的增长，在计划阶段或是进入项目初期更建议有针对性的设计拟执行的审计程序，在未深入了解公司及业务的情况下，分析也大多会流于形式，但分析对风险的提示及执行程序后能否论证相关的变动具有合理性，个人认为更值得关注。举例来说

  c.经营规模是否与自被审计单位采购商品匹配（如做服装贸易的采购了大量的蓝牙耳机）;

  a.取得相关业务合同，关注业务合同签署日期与收入确认时间是否与公司的加工及交货能力匹配，如通常需三个月加工或研发的项目自合同签署后1个月内便确认了收入，也可以关注下存货的周转率，通常收入增加周转率会提高，但周转次数的提高就意味着相对更短的生产周期或施工周期，特别是在20年及21年疫情反复的情况下，周期的缩短是否具有合理性；

  b.新增业务规模与公司报告期内产能、能耗及人员规模是否呈相同或近似趋势变动，就比如一个事物所收入翻倍增长，但审计员人数完全没变动（有可能是大力出奇迹...）;

  c. 新增业务是否与原有业务模式存在重大差异，如原模式采用验收结算，而新业务按照发货进行结算；原模式采用现销或买断式，而新业务采用赊销或非买断式结算方式；

  d. 关注新增业务收入的期间是否新增重大金额预付、在建工程、票据背书发生额，考虑是否可能存在利用体外循环虚增业务规模等舞弊情况，特别是在执行前述“（二）风险识别 1.同行业对比”分析过程中已识别到公司收入增长明显异于行业整体趋势的情况下。

  为什么这里要特意标识毛利率，是因为第一次接手收入的同事以前在做费用或者往来的时候，看惯了几十个点甚至上百个点的波动，觉得区区几个点不值一提...但是咱们换个角度想，毛利率反应的是收入和成本的配比结果，在产品结构稳定、市场稳定的情况下毛利率应该是相对稳定，一旦出现如5%以上的毛利率变动，就意味着产品价格的整体增长、新增了盈利能力更好的产品、突然来了一个人傻钱多的客户或成本端的人工、材料大幅减少，这一系列的假设都可能会伴生出财务风险...

  以30%的毛利水平为例，就意味着100的收入和70的成本，那么如果毛利率上涨5%是什么概念那？就意味着：

  ①成本下降至65，对比70的原成本下降了约7%，但是成本中是分料工费的，假设是4:3:3的关系，即原成本下分别是28:21:21，如果成本减少的5（70-65）单放在任何一个明细上，都是15%以上的变动，就算是均化地减少7%，相信一下一个公司的人工成本下降7%是什么概念，要不人少了7%要不降薪7%，人员不稳定的情况下毛利率上涨的合理性？

  ② 收入上升至107.7，对比100的元收入上升了7.7%，但是收入同样涉及客户、产品，而且相对成本的料工费，收入的构成更加分散，通过单一或少数产品在原有毛利的基础上再拉高是很困难的；那么是不是价格原因那？以传统制造业为例，一般产品随着加工工艺的成熟，往往买方会逐年压价，所以客观的讲销售价格的普遍上涨是违反业务规律，除非卖的是茅台...

  综上，即便仅仅是5%的波动，也是非常吓人的，而且上面举例还是以毛利上升为例，如果是毛利下降那？可能还会伴生着存货减值的问题....风险事项可能会更多...所以千万不要多哪怕是1%的毛利变动疏忽大意，特别是这个1%还仅仅是整体层面的毛利变动，如果打开业务构成，毛利率可能会是另外一番景象...

  所以，有条件的话还是建议在设置底稿架构前与券商团队提前沟通拟披露的业务类型或产品类型，在执行过程中有针对性地识别毛利异常的业务、产品或项目，提前做好变动的合理性分析。比如同样是经销模式，客户A和客户B的毛利相差悬殊，是否存在经销产品结构的差异（A卖矿泉水，B卖茅台）；同样是系统集成，商品占比的高低是否会导致项目间毛利率存在显著差异。这里不一一列举了，分析性程序的大前提应至少具备对业务的基本了解，在有效识别风险的同时为后续的实质性程序做好铺垫、选好方向。

  相比于同行业之间对比分析周转率，个别报表上分析周转率识别风险的效率可能会更高。因为在个别报表中客户的余额及明细是易于取得的，在编制应收账款明细表的同时可以同步处理明细客户的周转率。当然在执行阶段初期可能无法准确地按照客户还原不含税收入金额，可以暂时使用应收账款的借方发生额代替，旨在快速识别可能存在异常的客户。当然在分析的时候，还是要保持口径尽量可比，比如服务业务的客户和产品销售业务的客户尽量按属性进行区分，否则可能分析的越多头秃的越快...因为差异可能多到怀疑人生...

  ① 对于高周转率的客户建议关注收入的发生认定及相关回款的真实性检查，检查相关收入确认依据是否充分，相对应的业务单据是否齐备，回款是否存在第三方代付、与其他往来科目对冲等特殊情况等；

  ② 对于低周转率的客户，同样可以追溯检查原收入确认是否存在提前的情况，亦可查询相关客户的公开信息，检查是否存在资产冻结、质押等回款风险事项，备不住查着查着还能碰到个别已注销的公司...

  那么0余额的应收那？0余额的客户很容易在审计过程中被忽视掉，甚至发函的时候会遗漏掉一些交易金额重大的结余金额很小的客户，这里还是做一下提示，IPO项目往往是需要函证交易金额的，所以在选择函证样本的时候应收的结余及发生额均应作为函证总体样本，切勿机械性的按照余额进行函证，导致重大交易金额的样本遗漏。

  个别报表中的周转率其实是一个综合性非常强的指标，其不仅反应了交易金额、往来余额，同样也受现金回款的影响，相当于是把一项业务的三大报表项目全部涉及了，用好了对识别风险的帮助还是很大的。当然了，不单单是识别风险，对后续的抽凭、合同检查、收入确认检查都有很好的提示作用，有个目标总比盲人摸象来的要好。

  其实很多非收入科目的审计程序也会对风险有提示性作用，比如发函控制中对收件地址与公司经营住所明显不符的，特别是收件人是某某小区某某酒店的，即便是收入审计程序执行过程中未发现明显异常，但外部确认的联系人出现异常的时候，应考虑之前执行的审计程序是否充分、恰当，是否有程序执行不到位的情况，如对回函差异未保持职业怀疑。其实没有特定的程序或方法一定可以做到100%的识别风险，但对比全面检查，有针对性地去识别风险，在予以应对可能效果会更好一点，至少能少抽点凭证...

  简而言之就只有一句话...就是需要对公司的行业、业务和账务处理有一定的了解...经验主义很容易变成“空想”审计...所以在开设底稿前执行风险识别是非常必要的，在执行风险识别前提前了解一些基本信息也是非常必要的，只有搞清楚“正经”的样本应该是个什么样的，才有可能识别那些“不正经”的操作...

  对于收入来说，销售模式、结算时点、付款时点、收入确认时点、供货周期、回款周期等都是经常被问询的点，对于金额重大且明显存在异常的交易或客户，一定应保持警惕...另外，多嘴说一句，有时候了解异常原因的时候会涉及对被审计单位人员的访谈，但访谈记录不是直接的审计证据，如回函的差异可能说是付款未达，那应该需要补充检查货币资金的未达账项，是否存在该笔款项，并关注期后是否以真实付出，不能用单纯的访谈去替代检查程序。

  数据透视表的使用详见视频演示，下面仅对主要功能进行归纳，知乎和B站有很多关于透视表的帖子和视频，如果想加深学习成果，非常建议花点时间学习一下，保证不亏（特别是以后炫技的时候...）

  数据透视表的一个基本功能就是汇总数据，按照相同的字段或标准对数据进行汇总，当然汇总的方式其实是多种多样的，但实际使用的时候线%都不到...特别是在相同数据源按照不同形式展示的时候，只需要简单调整行列标签就可以快速进行填列，避免复杂的数据交互过程。

  但是数据透视表包括其他数据处理工具都具备一个基本的大前提，就是数据源的规范性。在使用数据处理工具前一定要尽量保证数据源的规范性，像之前提到的abc、ABC公司、Abc股份有限公司，这样的字段就不是一个标准字段，在使用数据透视表前一定要做好数据清理工作。

  其实除了常规的加和模式，在值汇总及值显示选项卡中，透视表还有很多“隐藏”功能，在编制底稿、出具附注，包括后续反馈回复中可以很大程度上提高工作的效率...只是这些基本功能在实务中略显“冷门”...举例来说，透视表是可以实现如下效果的（图例1）：

  所以，相对于简单汇总后再分别计算各明细项目比例来说，一次性的编制列示格式后，即使后续数据进行更新也能很快地得到正确的计算结果，减少了因重复计算而损耗的时间，并且正确率也会明显高于手动计算的结果。

  隐藏功能2.0：计算字段...数据透视表选项卡中是有计算字段选项的...

  那这个功能具体有什么用那？顾名思义...计算字段...那这个功能到底要怎么用那？数据源很多时候不能直接提供汇总数据的结果，如平均单价，所以需要根据汇总结果去计算所需的指标，如果将汇总结果以数值化形式复制再手动计算就会存在数据频繁更新、手动更新数据不完整等情况，使用数据透视表去计算字段，在将数据源替换为最新值后，只需要刷新数据透视表既能够获得更新后的指标。同时，还有很香的一点是...添加字段计算的时候是可以套用如iferror、round等函数的。

  当然，除了简单的添加round外，像招股书一般以万元或是万件为列示单位，那么如果想得到字段“数量（万件）”时，只需要在公式(M)的位置输入“=销售数量/10000”即可，至于是否套用round，看个人的使用习惯，这样的好处就在于保证汇总结果与最终的披露数据口径一致，减少了额外的数据处理过程。

  如图所示，其实通过EXCEL的公式能轻松实现和图例2一样的效果，那么区别在什么地方那？

  EXCEL公式汇总的优点：首先，在数据透视表的字段计算具有一定的限制条件，在一些特殊场景下没办法使用计算字段功能得到想要的数据结果，这样一个时间段就只可以通过EXCEL的数据处理功能进行二次加工；其次，用EXCEL公式计算不会破坏原有表格的格式，比如将披露格式设定好通过公式计算得出想要的结果后，原格式不会受一定的影响；最后，其实有点个人的虚荣心作祟...看着一大串的公式瞬间就感觉自己变身office大咖...

  EXCEL公式汇总的缺点：首先，大写加粗的卡！特别是vlookup，在汇总计算的时候更新任何，对是任何一行数据的时候，不管是sumifs还是vlookup都会重新计算一遍...如果你汇总的是几十万的数据，这样一个时间段就可以带薪摸鱼了...；其次，公式计算需要做数据汇总校对，像上面提到的，假设更新后由ABC三种产品变成了ABCD四种产品，公式是不会帮着自动添加类别的！所以就可能会产生数据更新后，汇总结果加和与明细金额不一致的情况，这点是非常坑的...所以不管是做收入明细表、单价分析、前X大客户交易金额统计，最好是能做一下二次校对，避免公式编辑错误给自己挖坑....；最后，使用公式汇总相对较为繁琐，特别是在非标准格式下，要考虑下拉公式是否可行，如上图，因每个区域有单独的汇总行，所以用sumifs计算完明细产品后，还需要用sum公式计算字段合计，在计算占比的时候还需要用绝对引用或是一个个的勾...时间损耗是很严重的...

  综上，这几年在能使用数据透视表搞定的情况下，是基本不使用公式进行汇总的，特别是IPO项目，数据绝大多数都是只有最新版，没有最终版...这里没有要黑公式的意思，但是透视表用好，真的能节约大量的时间。

  来源：田川不是四川，审计之家编辑整理。版权属于原本的作者所有（如有转载，请注明以上信息）。

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