企業內部控制信息披露影響因素研究

韓 玲

0 引言

中國的市場經濟雖然發展速度很快，但是由于起步晚，在市場經濟和管理方面的理論實踐的探索還遠遠落后于發達國家；關于公司內部控制的建立健全以及內部控制信息披露的理論和實踐還并沒有深入，內部控制規范和制度的建設也處于借鑒和摸索階段，而且隨著一些財務舞弊事件的揭示以及公眾對內部控制的逐步認識，投資者對公司內部控制及其信息披露的要求日趨增強，這就迫使立法者和監管者必須要在探索中去滿足投資者的需求。各上市公司內部控制信息披露差異的存在，可能導致投資者所獲取的信息不具有可比性，從而增加了投資者投資決策的難度，而某些公司內部控制信息披露缺乏充分性和客觀性，還可能導致投資者決策被誤導；此外披露的信息內容及詳細程度不同可能會引起投資者不同的市場反應，這對公司自身的利益和發展也會產生一定影響。通過研究差異存在的原因和可能影響公司內部控制信息披露的要素，對完善內部控制規范、建立具體內部控制信息披露指引從而改進內部控制信息披露、解決市場信息不對稱問題以及提高市場運作效率有著一定的啟示作用，也對公司管理的改進和長遠的發展有一定的借鑒意義。

1 研究設計

1.1 假設前提

本文假設提出的前提條件是公司在內部控制信息披露上存在以下五種情況：內部控制存在缺陷，公司不披露內部控制報告和缺陷內部控制存在缺陷，公司選擇披露內部控制報告但不披露缺陷內部控制存在缺陷，公司選擇披露內部控制報告同時也披露缺陷公司內部控制不存在缺陷，公司披露內部控制報告內部控制不存在缺陷，公司不披露內部控制報告。（見表1，其中Y代表披露，N代表未披露）

表1 內部控制信息披露情況假定

在研究內部控制報告披露時，公司所涉及的情況包括以上五種情況，而研究內部控制缺陷披露時，公司涉及的情況為前三種情況，即假定內部控制缺陷一定存在。

1.2 被解釋變量和被解釋變量

解釋變量和被解釋變量表2所示。

1.3 模型建立

1.3.1 以內部控制自評報告披露為被解釋變量的回歸模型

文章首先以內外部因素作為解釋變量，報告的披露為被解釋變量建立回歸模型，基本模型為Y=α0+αiXi+ε，將各變量代入有以下模型：

模型按照假設對解釋變量有所區分，其中αi表示內部因素的系數，βi表示外部因素的系數，α0為常數項，ε為隨機誤差項。

1.3.2 以內部控制缺陷披露為被解釋變量的回歸模型

然后以影響內部控制缺陷披露的兩步驟因素作為解釋變量，以內部控制缺陷的披露作為被解釋變量建立以下模型：

表2 變量解釋

其中αi表示影響內部控制缺陷存在的因素的系數，βi表示影響內部控制缺陷發現的因素的系數，α0為常數項，ε為隨機誤差項。

2 實證分析

2.1 樣本和描述性統計

2.1.1 數據收集和樣本資料

研究數據來源為巨潮證券網、萬德咨詢以及國泰安研究中心數據庫，本文收集了2010年和2011年在深圳證券交易所1164家上市公司的年度報告及相關信息（不包括在2010-2011年間退市的公司），數據范圍覆蓋了所有行業并包括了S、ST、*ST、SST和S*ST公司。需要說明，部分研究變量2010年和2011年的數據相同，首先，公司成立時間、上市時間和地區是由公司歷史決定的，無變動性，因而數據相同；其次，涉外貿易、B/H股發行、控股股東類型、上市板塊和行業的數據在短期內具有很強穩定性，基本不會有變動，因此兩年數據相同；最后，子公司數量每年會有一定變化，但是大多數公司變動不會太大，所以數據收集時2010年和2011年的子公司數量采用了相同的數據。

數據的初始樣本為深市全樣本，在深圳證券交易所的上市公司總共為1411家，剔除了2011年后上市的無年報信息的公司，在余下的1169家公司中，有5家公司的年報信息無法獲取，變量數據收集不全，所以將這5家公司予以剔除，最終的實證研究樣本公司由1164家深市上市公司組成，其中包括482家主板公司和202家中小企業板塊公司，樣本數據為這1164家公司兩年的數據。

2.1.2 描述性統計

在內部控制缺陷和問題披露方面，2010年披露內部控制缺陷和問題的公司有301家，而未披露內部控制缺陷的公司有863家；2011年披露內部控制缺陷的公司有所上升，達到304家，未披露內部控制缺陷的公司下降到860家，相對而言，內部控制缺陷披露情況的變化并不大。（見表3）。

表3 2010～2011年深市上市公司內部控制信息披露情況

另外，按照年份對數據進行描述性統計，可以得到內部控制信息披露的相關資料。（見表4）。

表4 描述性統計（1）

上表顯示了樣本數據在2010年和2011年的對比，在此表中，主要關注ICRD和ICWD的比例變化，由平均值可知，在2010年，1164家公司中83%披露自評報告，26%披露了內部控制缺陷；2011年99%的樣本公司披露了自評報告，而披露缺陷的公司比例也上升到了30%。盡管比例都有所上升，但披露內部控制缺陷的公司仍占少數。

2.2 Logistic回歸分析

當各解釋變量之間具有高度相關性時，回歸方程中的解釋變量就會互相削弱各自對被解釋變量的邊際影響，從而使得回歸出現方程顯著但各解釋變量都不顯著的現象，這便是多重共線性。若各解釋變量存在多重共線性問題，則回歸的效果會大大受到影響，因而本文在進行回歸之前對各解釋變量分別按照模型（1）和模型（2）進行多重共線性診斷，結果如表5所示。

容忍度是指以每個自變量xi作為因變量對其他自變量進行回歸時得到的余差比例，容忍度越小，說明xi與其他變量的信息的重復性越大，其對y的邊際解釋能力越小；相反，容忍度越大時，說明變量所包含的獨立信息越多，對被解釋變量的解釋作用就越大。容忍度的容許界限一般常規為0.1，當容忍度小于0.1時，則說明變量與其他變量具有較強的多重共線性。

表5 模型（1）、，模型（2）多重共線性診斷

而方差膨脹因子表示所對應的偏回歸系數的方差由于多重共線性而擴大的倍數，其是容忍度的倒數，所以當方差膨脹因子大于10時，通常認為多重共線性程度較強。

由表5可以看出，所有解釋變量的容忍度都大于0.1，同時方差膨脹因子都小于10，可以認為此回歸不存在嚴重的共線性問題；同樣，表5亦反映出模型（2）的回歸也不存在嚴重的共線性問題。所以，各解釋變量均可以被納入模型中進行回歸分析。

2.3 二元Logistic回歸分析

根據變量設置和建立模型，本文擬使用多元回歸來對數據進行處理，但因為被解釋變量是0-1二分變量，所以本文最終選擇用二元Logistic回歸來進行實證分析，回歸采用解釋變量強制進入的方法。

2.3.1 關于內部控制自評報告披露的回歸結果

根據模型（1）進行二元Logistic回歸，結果顯示模型判斷的靈敏度非常高，盡管特異度不大，但總體正確預測率還是很高的，說明模型能夠在很大程度上反映和解釋問題。

表6中模型（1）回歸結果，其展示了模型中各變量的回歸系數B、標準誤S.E、Wald檢驗值、自由度df、顯著性sig和冪值Exp（B），其中回歸系數、Wald值和顯著性為研究主要關注的對象。回歸系數的大小和正負表明了解釋變量影響的程度和方向；Wald值是用來檢驗回歸系數的顯著程度的，檢驗解釋變量對于模型的統計意義，Wald值越大表明變量越有統計意義；顯著性表示的是估計總體參數落在某一區間內，可能犯錯誤的概率，顯著性值越小表明解釋變量對因變量的解釋作用越強。

從Wald值可以發現公司規模、異地上市、第一大股東比例、審計委員會開會次數、凈資產收益率和規范健全程度的值較大（大于2.5），而其中審計委員會開會次數和規范健全程度在1%的置信水平上顯著，異地上市在5%的置信水平上顯著，公司規模和凈資產收益率在10%的置信水平上顯著，第一大股東持股也具有一定的統計意義，置信水平接近10%。此外其他的因素都不具有統計顯著性。具體而言，公司規模、異地上市、審計委員會開會次數、凈資產收益率和規范健全程度與報告披露顯著正相關，異地上市和規范健全程度的回歸系數較大因而對報告披露的影響較大，第一大股東比例與報告披露成負相關關系。

2.3.2 關于內部控制缺陷披露的回歸結果

實證結果得出模型二判斷的特異度較好，而靈敏度稍差，但總體正確預測率還是相對較好的，表明模型（2）在一定程度上能解釋問題。

表6 模型（1）、模型（2）回歸結果

表6顯示的模型（2）的回歸結果，同樣給出了各變量的回歸系數、Wald值和顯著性等信息。研究選取Wald值大于2.5的變量，認定為較具統計意義的變量，包括資產、上市年限、第一大股東持股、資產負債率，審計意見和上市板塊。其中審計意見和上市板塊在1%置信水平上顯著，公司規模在5%的置信水平上顯著，第一大股東持股在10%的置信水平上顯著，而上市年限和資產負債率的顯著性接近10%，有著一定的統計意義，故也納入顯著變量中。與模型（1）的結果相比，模型（2）得到的具有顯著性的變量較少，顯著效果也較差，回歸系數也無特別大的值，原因可能在于模型（2）本身的擬合度較低，對研究的解釋能力稍差。

2.4 實證分析結論

2.4.1 關于內部控制自評報告披露的分析

通過將實證結果與原假設對比，包括描述性統計結果、相關性檢驗結果和二元Logistic回歸結果得出如下結論。

公司規模與內部控制報告披露顯著正相關（P值=0.089），與原假設相符，即規模越大的公司內部控制建立健全的情況越好，同時在內部控制披露方面也越規范，規模大的公司更易披露其自評報告，公司也會有足夠的動力披露自評報告；

異地上市與內部控制報告披露顯著正相關（P值=0.045），與原假設相符，說明發行B股和H股的公司有更強的吸收資本的要求或會受到更嚴格的規范限制，因而有更強烈的動機披露內部控制報告。

第一大股東持股比例與內部控制報告披露顯著負相關（P值=0.104），與原假設相符，即第一大股東持股比例越高，股權越集中，第一大股東按照自己意志操縱內部控制信息披露的可能性就越高，而報告披露的可能性就會有所降低。

凈資產收益率與內部控制報告披露呈顯著正相關關系（P值=0.091），這與假設相一致，說明凈資產收益率較高的公司有更強的意愿向市場傳達利好的信號，從而獲得市場的積極反應，因而內部控制自評報告披露的積極性和充分性便得到了保證；

規范健全程度與內部控制報告披露顯著正相關（P值=0.000），充分說明了《企業內部控制基本規范》出臺對內部控制自評報告的出具、對內部控制信息披露機制的改善有著較強的影響；規范健全程度的強顯著性和較高的影響程度，體現了制度環境才是內部控制信息披露改善的關鍵，只有不斷健全內部控制及其披露的制度規范才能最為有效地改變上市公司內部控制報告披露的情況。

2.4.2 關于內部控制缺陷披露的分析

內部控制缺陷披露的實證結果與假設預測的對比，仍然以二元Logistic回歸結果為基準。三種方法共同驗證的具有顯著性的變量為上市年限與上市板塊，其中上市年限的判斷方向與原假設相一致，而上市板塊的判斷方向與原假設相悖；另外，審計意見和資產負債率的顯著性得到了包含回歸的兩種方法的驗證，且方向都與假設相符；二元Logistic回歸還得到了兩個具有顯著性且方向與假設一致的變量：公司規模和第一大股東持股。描述性統計和相關性檢驗都說明成立年限、機構投資者持股、股權制衡度和公司財務狀況對缺陷披露也具有顯著影響，但是因為與二元Logistic回歸結果不一致或回歸結果不顯著，所以不將其納入顯著變量中。以下按照“存在”“發現”因素對各顯著變量進行具體闡述。

3 總結

通過實證分析可得，資產規模較小、上市時間較早、股權較集中、審計意見較差的公司更可能披露內部控制缺陷，這源于公司內部控制缺陷的存在，這些公司會由于內部控制缺陷較多而被迫選擇充分披露，以避免在未來遭到證監會的調查處罰導致公眾信心和預期的下滑從而付出更加沉重的代價；資產負債率較高、處于深市主板的公司更可能披露內部控制缺陷，這源于公司面對外界壓力而產生的披露意愿和動機，意味著債務投資者所施加的約束力強度、資本市場中公眾和投資者的關注度能作用于公司內部動機來影響內部控制缺陷的披露。

不過，因為缺陷披露的公司主要與缺陷存在較多有關，所以似乎產生了內部控制越不健全，披露越有效的誤解，這當然不是本文所追求的結論。本文討論的是內部控制信息披露的充分性和客觀性，披露的有效性在于公眾是否能獲取更多更客觀的信息，而內部控制的健全情況只是披露的誘因之一，畢竟仍可能存在很多存在缺陷但隱匿缺陷的公司，從而無效的披露仍然會產生；所以我們應該更為關注在整體范圍內缺陷披露的情況，即在不論公司內部控制問題多寡的情況下公司披露缺陷的情況，因為內部控制系統的建立健全不是一蹴而就的，隨著時間推移、環境變化，內部控制都會呈現出與公司經營管理不相適應的情況，公司所進行的內部控制信息披露就應該合理地包含這些情況，不管問題大小，都應該呈現給投資者和公眾。而現時的市場披露情況表明，較多的公司更趨向于含糊其辭，以頗具形式化的方式披露“問題”。所以關注的重心應該放到能夠鞭策和促進公司產生動機自愿披露的因素上，只有充分發揮債務投資者的潛在約束和監督作用，強化資本市場的競爭機制和公眾對信息的要求，不斷地健全完善內部控制規范、建立內部控制及其披露的規范體系，才能促使所有上市公司更好地、更充分客觀地向公眾和投資者傳遞更有價值的內部控制信息。

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