扣非净利润是反映企业盈余质量的重要指标,能够帮助投资者正确评估公司价值与可持续发展能力。上市公司出于改善盈余质量的目的,往往会通过操控经常性损益和非经常性损益等多种路径调节盈余结构。所以当企业不再满足于一味关注净利润指标的唯数量操控,而在进行盈余管理时兼具对盈余结构的操控,突出核心经营盈余的主体性以向市场传递积极信号时,净利润与非经常性损益都可能在管理者当局操控下丧失其原有真实信息含量。因此,准确识别和度量上市公司操控扣非净利润的行为路径及规律,对于投资者正确评价公司价值、政府部门有效监管具有重要意义。梳理传统的盈余管理模型后发现,前人关于盈余管理的研究已取得丰硕成果,所构建的Jones模型、修正Jones模型、陆建桥模型等依然是识别公司净利润操控行为的有效手段,但缺少聚焦于扣非净利润的系统性盈余管理研究成果,已有的模型仍存在计算口径不一、指标含义模糊、嫌疑样本识别方法有效性不足等问题。有鉴于此,本文聚焦于扣非净利润指标,从影响扣非净利润的应计、真实和分类转移盈余管理的多视角出发,采用文献研究、统计分析和实证研究等方法,构建了扣非净利润操控度量模型,提出了科学有效的嫌疑样本识别方法。本文选取2017年至2021年中国A股上市公司样本数据作为研究样本,以模型拟合值与实际值之差作为操控性利润,估计并度量出企业操控扣非净利润总程度。在进行标准化处理消除规模效应影响、灰关联处理消除行业效应影响之后,采用四分位法识别出嫌疑样本及盈余管理路径。之后随机选取三个行业进一步进行案例延伸分析,把构建模型所得操控的扣非净利润与财务数据分析结果对比,以阐述本文的财务分析逻辑,验证构建度量模型对不同操控识别的有效性。研究结果表明,本文构建的扣非净利润模型可有效识别企业扣非净利润操控行为,并能够较为准确地度量出其操控程度。扣非净利润操控度量模型的建立,能有效识别扣非净利润操控行为,有助于更好地理解和使用财务信息。通过应计、真实和分类转移的综合视角探究盈余管理相关行为,可望为企业管理者受自利驱动的盈余调节行为,保护广大投资者利益提供新的线索。