上市公司內部控制有效性對審計意見的影響研究

【摘要】本文以2009-2011年深市主板A股上市公司為研究對象，探討了上市公司內部控制有效性對審計意見的影響。

【關鍵詞】內部控制 有效性 審計意見

1 內部控制有效性的度量

本文把內部控制有效性分為總體有效性和要素有效性，因此，在對有效性度量時，也主要是從這兩方面入手的。其中內部控制總體有效性用ICI表示、控制環境要素有效性用ICC表示、風險評估要素有效性用RE表示、控制活動要素有效性用ICA表示、信息與溝通要素有效性用IE表示、監督要素有效性用SV表示。

本文對內部控制有效性的度量主要是分三個步驟完成的，第一步明確各要素評價指標及衡量方式；第二步確定指標層次及權重；第三步內部控制有效性的計算。

1.1 明確各要素評價指標及指標的選擇依據

內部控制有效性具體的評價指標及衡量如表1所示。

1.2 確定指標層次及權重

本文指標的層次及權重設定是以林鐘高（2007）對內部控制各層次指標及權重的設置為參考的，將衡量五要素的全部指標分為三個層次，第一層次賦予的權重為5，第二層次指標的權重為3，第三層次的指標權重為2。

第一層次（A）的指標包括：股權性質（A1）、董事長或董事長與經理職責是否分離（A2）、風險是否得到披露（A3）、風險的應對措施是否得到披露（A4）、績效評價和薪酬制度是否得到披露（A5）、外部信息使用者制度是否得到披露（A6）、投資者關系管理制度是否得到披露（A7）、CPA對上市公司內部控制提出的評價意見（A8）。

第二層次（B）的指標包括：獨立董事比例（B1）、第一大股東持股比例（B2）、內部控制的自我評價報告和社會責任報告是否得到披露（B3）、內部控制活動安排是否得到披露（B4）、是否公開信息披露活動（B5）、獨立董事參加會議情況（B6）、公司是否受到證監會或交易所的處罰（B7）。

第三層次（C）的指標包括：第二到第十大股東持股比例之和（C1）、高管人員是否持股（C2）、董事長或副董事長是否在股東單位或關聯單位領薪（C3）、審計委員會是否得到披露（C4）、公司文化是否得到披露（C5）、監事會的獨立意見是否得到披露（C6）。

1.3 內部控制有效性的計算

公式1：ICC要素得分=（A1+A2）*5+（B1+B2）*3+（C1+C2+C3+C4+C5）*2

公式2：RE要素得分=（A3+A4）*5+B3*3

公式3：ICA要素得分=（A5+A6）*5+B4*3

公式4：IE要素得分=A7*5+（B5+B6）*3

公式5：SV要素得分=A8*5+B7*3+C6*2

公式6：ICI得分

=（A1+A2+A3+A4+A5+A6+A7+A8）*5+（B1+B2+B3+B4+B5+B6+B7）*3+（C1+C2+C3+C4+C5+C6）*2

2 研究設計

2.1 研究假設

假設1：內部控制總體有效性與非清潔審計意見負相關

假設2：控制環境要素有效性與非清潔審計意見負相關

假設3：風險評估要素有效性與非清潔審計意見負相關

假設4：控制活動要素有效性與非清潔審計意見負相關

假設5：信息與溝通要素有效性與非清潔審計意見負相關

假設6：監督要素有效性與非清潔審計意見負相關

2.2 樣本選取及數據來源

在進行實證研究時，選取了2009-2011年深市主板A股上市公司為樣本，為了使研究結論更具代表性，本文選取的樣本公司涉及上市公司的各個行業，并剔除了金融保險類公司和無法獲得其內部控制相關信息的公司。經過最終的篩選，本文選取的樣本公司總數為1324家，其中2011年樣本數為462家，2010年樣本數為442家，2009年樣本數為420家，其中1324家樣本公司中收到清潔審計意見的公司共有1192家，收到非清潔審計意見的公司共有132家。

數據主要來源于國泰安數據庫、銳思數據庫、巨潮資訊網、中國注冊會計師協會審計年報快報、深證證券交易所網站。收集的資料主要包括上市公司年度報告和公司治理相關指標。并運用SPSS軟件及EXCEL對所得數據進行統計分析。

2.3 變量選擇及界定

（1）因變量

審計意見（OPINION）。基于研究需要，若上市公司收到了標準無保留意見則視為清潔審計意見，則取OP取0，若收到其它審計意見則視為非清潔審計意見，則OP取1。

（2）自變量

本文將內部控制及其五要素的評價作為自變量。其中內部控制總體有效性用ICI表示、控制環境要素有效性用ICC表示、風險評估要素有效性用RE表示、控制活動要素有效性用ICA表示、信息與溝通要素有效性用IE表示、監督要素有效性用SV表示。

（3）控制變量

上市公司審計意見類型的影響因素有很多，本文將上期審計意見類型（LOP）、公司規模（SIZE）和本年度損益（PROFIT）作為控制變量。

本文所定義的變量如表2所示。

2.4 模型建立

本文研究的是內部控制有效性對審計意見的影響，審計意見的取值只有“0”與“1”兩種情況，基于上述分析及假設，本文采用Logistic回歸模型對假設進行驗證。Logistic回歸函數為：P=

=

也可以變形為Y=ln

其中Y在本文中代表OP。

根據本文前述的分析及假設，內部控制總體有效性ICI是根據各要素有效性綜合計算出來的，為避免出現多重共線性問題，因此本文建立兩個Logistic回歸模型。本文用OP表示審計意見類型。

Model1模型構建為：

OP=ln=+++++

Model2模型構建為：

OP=ln=+++++++++

Model1用來檢驗假設1， Model2用來檢驗假設2、假設3、假設4、假設5和假設6，其中OP表示審計意見類型。

3 實證結果與分析

3.1描述性統計分析

由于目前對內部控制有效性的評價方法還沒有統一的標準，而本文研究的是內部控制有效性對審計意見的影響，因此，為了更直觀的分析被出具不同審計意見類型上市公司內部控制有效性的差別，本文在判斷內部控制總體及各項要素的有效性時，采用各組樣本均值與總樣本均值對比的方法。同時，為了了解上市公司內部控制總體及各項要素的得分狀況，本文也把內部控制總體及各要素得分的均值與其各自對應的總分進行比較，由前面理論部分對內部控制及各要素指標的評價及度量可知，內部控制總體的得分為76、控制環境總分為26、風險評估總分為13、控制活動總分為13、信息與溝通總分為11、監督總分為10。以下將對表3、表4和表5中內部控制及各要素的得分狀況進行對比分析：

同時，從表3、表4和表5可知，清潔審計意見組在自變量指標及控制變量指標得分的均值均大于非清潔審計意見組，而清潔審計意見組自變量指標及控制變量指標的標準差卻小于非清潔審計意見組。這說明收到清潔審計意見的上市公司內部控制有效性要好于收到非清潔審計意見的上市公司。這初步說明了內部控制有效性好的公司，更容易收到清潔審計意見；而內部控制有效差的公司，更容易收到非清潔審計意見，即內部控制的有效性會對審計意見類型產生影響。這也初步證明了本文的假設。

3.2 相關性分析

由于內部控制總體有效性是根據各要素指標綜合計算所得，為避免出現共線性問題，對總體有效性和要素有效性分別進行相關性檢驗。表6和表7列示了各變量之間的Pearson相關系數。

由表6可知，非清潔審計意見與內部控制總體有效性、上期審計意見類型、資產規模和本年度損益的相關系數分別為-0.254、0.743、-0.459、-0.292，并且在0.01的水平上顯著相關。其中內部控制總體有效性、資產規模、本年度損益與非清潔意見負相關，上期審計意見類型與本期審計意見類型正相關，這也與本文的假設相符。

由表7可知，非清潔審計意見與控制環境要素有效性、風險評估要素有效性、控制活動要素有效性、信息與溝通要素有效性、監督要素有效性、上期審計意見類型、資產規模、本年度損益的相關系數分別為-0.013、-0.274、-0.242、-0.106、-0.119、0.743、-0.459、-0.292，除了控制環境要素外，其它要素在0.01的水平上顯著相關。并且，其中控制環境要素、風險評估要素、控制活動要素、信息與溝通要素、監督要素、資產規模、本年度損益與非清潔審計意見負相關，上期審計意見類型與本期審計意見類型正相關，同樣與本文前述的假設相同。但是，控制環境要素與非清潔審計意見不存在顯著相關性，這有待于進一步檢驗。

Logistic回歸分析要求解釋變量之間不存在高度的線性相關性，否則會影響回歸分析結果。從表6和表7可以看出，各個解釋變量之間存在一定的相關性，但相關系數都不是很大，說明它們不存在嚴重的共線性問題。這也為進一步做回歸分析打下了基礎。

3.3回歸分析

本文研究的是內部控制有效性對審計意見的影響，由于審計意見的影響因素有很多，而本文則僅選取了三個因素，因此本文將三個控制變量全部納入模型。并且在回歸分析時，讓全部變量以ENTER的方法全部進入模型。本文分別對模型Model1、Model2進行二元Logistic回歸分析，結果如下所示。

（1）Model1模型的回歸分析

①Model1模型的擬合優度檢驗

擬合優度檢驗是驗證模型是否能很好的對樣本數據進行擬合。表8、表9、表10從不角度說明了模型的擬合優度。

表8是Model1模型系數的綜合檢驗，模型系數的綜合檢驗是將方程中的所有自變量作為一個整體來檢驗他們與因變量之間是否具有顯著性關系，由表8 Model1模型系數的綜合檢驗可知，卡方值為542.302，P值為0.000，均小于0.05，說明所擬合的方程具有統計學意義，但這并不能說明模型擬合的好壞。

Nagelkerke R方是修正的R方，其值越接近1說明模型的擬合度越好，由表9可知，Model1模型中修正的R方值為0.704，說明Model1模型的擬合度較好。

表10是對Model1模型進行的Hosmer和Lemeshow檢驗。Hosmer和Lemeshow檢驗是模型的擬合優度指標，值越小，P值越大表明模型越好。若此檢驗為“顯著”，說明模型擬合度不好；若為“不顯著”則說明模型擬合度較好。由表3-8可知，值為6.723，P=0.567，說明模型擬合度較好。

②Model1模型的錯判矩陣

表11是Model1模型的錯判矩陣。由該表可知，1192家收到清潔審計的公司中，1178家預測正確，14家預測錯誤，正確率為98.8%；而132家收到非清潔審計的公司中，97家預測正確，35家被預測錯誤，正確率為73.5%。總體預測正確率為96.3%，由此可知，模型總體的預測正確率是比較好的。

③Model1模型的多變量分析結果

由表12可知，內部控制總體有效性的系數B為-0.086，sig=0.000<0.05，通過了顯著性檢驗，假設1得到了驗證。說明上市公司內部控制總體有效性越高，被出具非清潔審計意見的可能性越小。

Model1模型中，控制變量LOP的系數B為3.993，sig=0.000<0.05，也通過了顯著性檢驗；控制變量SIZE的系數B為-0.834，sig=0.000<0.05，也通過了顯著性檢驗；控制變量PROFIT的系數B為-1.670，sig=0.000<0.05，也通過了顯著性檢驗。由此可知，本文對控制變量的預測都是正確的。

a. 在步驟 1 中輸入的變量： ICI， LOP， SIZE， PROFIT.

（2）Model2模型的回歸分析

①Model2模型的擬合優度檢驗

表13、表14、表15從不角度說明了Model2模型的擬合優度。

表13 是Model2模型系數的綜合檢驗，由該表可知，卡方值為557.191，P值為0.000，均小于0.05，說明模型的擬合度較好。

由表14可知，Model2模型中修正的 R方的值為0.720，說明Model2模型的擬合度也較好。

表15是對Model2模型進行的Hosmer和Lemeshow檢驗。由該表可知，值為4.045，P=0.853，說明模型擬合度較好。

表16是Model2模型的錯判矩陣。由該表可知，1192家收到清潔審計的公司被模型準確預測的概率為98.9%；而132家收到非清潔審計的公司被模型正確預測的概率為73.5%。模型對全部公司的預測正確率為96.4%，Model2模型總體的預測效果比較好。

③Model2模型的多變量分析結果

由模型1的回歸分析結果可知，內部控制總體有效性與非清潔審計意見顯著負相關，由于內部控制總體有效性是根據各個要素有效性綜合計算所得，接下來通過模型2具體分析內部控制中哪些因素會對審計意見具有顯著影響。

由表17可知，控制環境要素有效性的系數B為0.007， sig=0.867>0.05，與本文假設不符，假設2不成立。可能的原因是控制環境二級指標的量化出現了問題，本文中控制環境有9個細化指標，可能導致了對該要素的量化過細，使得某些對審計意見不顯著的因子被放大而不能得到預期的結果。這也進一步解釋了相關性分析中控制環境要素與非清潔審計意見不具有顯著相關性的結論。

由表17可知，風險評估要素有效性的系數B為-0.146，sig=0.000<0.05，通過了顯著性檢驗，假設3成立。說明上市公司風險評估要素有效有效性越高，被出具非清潔審計意見的可能性越小。

由表17可知，控制活動要素有效性的系數B為-0.146，sig=0.013<0.05，與本文假設相符，假設4成立。說明上市公司控制活動要素有效性越高，被出具非清潔審計意見的可能性越小。

由表17可知，信息與溝通要素有效性的系數B為0.015，sig=0.772>0.05，與原文假設不符，假設5不成立。可能的原因是信息與溝通要素這一指標的量化相對比較抽象，而本文在對這一指標量化時，只選擇了3個兩級指標，指標量化較差，導致不能得到預期的結果。

由表17可知，監督要素有效性的系數B為-0.208，sig=0.060>0.05，未能通過顯著性檢驗，假設6不成立。

Model2模型中，控制變量LOP的系數B為3.950，sig=0.000<0.05，與本文的假設相符；控制變量SIZE的系數B為-0.825，sig=0.000<0.05，也通過了顯著性檢驗；控制變量PROFIT的系數B為-1.686，sig=0.000<0.05，也通過了顯著性檢驗。由此可知，本文對控制變量的預測都是正確的。

4 研究結論

通過理論部分的分析和實證部分的驗證，本文得出以下結論：

上市公司內部控制總體有效性與非清潔審計意見顯著負相關，并且被出具清潔審計意見公司的內部控制總體有效性要明顯好于被出具非清潔審計意見公司；上市公司控制環境、信息與溝通、監督有效性與非清潔審計意見不具有顯著負相關；上市公司風險評估和控制活動有效性與非清潔審計意見顯著負相關。

【參考文獻】

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