淺談企業會計信息質量對決策進程的影響
——基于US GAAP下的實證研究

（澳門科技大學 中國澳門000853）

一、引言

本文研究旨在探索企業會計信息對決策進程的影響，期望研究發現企業會計信息對決策進程具有重大影響，并提出了以下三個問題：（1）什么特征的會計信息會影響企業決策進程？（2）會計信息通過什么方式來影響管理層決策？（3）企業規模的不同會改變會計信息質量對決策進程的影響嗎？具體通過概念框架、研究方法、數據分析與結果、總結與討論來探討。

二、概念框架

（一）會計信息質量

本文選取了會計信息的可靠性、相關性、及時性與可比性四項主要的質量特征并探索其與決策之間的關系。

可靠性要求企業應當以實際發生的交易或者事項為依據進行確認、計量和報告，如實反映符合確認和計量要求的各項會計要素及其他相關信息，保證會計信息真實可靠、內容完整。

相關性要求企業提供的會計信息應當與投資者等財務報告使用者的經濟決策需求相關，有助于投資者等財務報告使用者對企業過去、現在或者未來的情況做評價或者預測。一項信息是否具有相關性取決于是否具有預測價值和反饋價值。如果一項信息能幫助決策者對事項的可能結果進行預測，則此項信息具有預測價值。一項信息如能有助于決策者驗證或修正過去的決策和實施方案，即具有反饋價值。

及時性要求企業對于已經發生的交易或者事項，應當及時進行確認、計量和報告，不得提前或者延后。

可比性要求企業提供的會計信息應當相互可比，主要包括同一企業不同時期可比以及不同企業相同會計期間可比兩層含義。

（二）決策進程

決策是管理中經常發生的一種活動，該項研究中指的是企業管理層的決策進程，包括決策有效性、可行性以及決策效率。

（三）概念框架

我們假設會計信息的可靠性、相關性、及時性以及可比性可以提高管理決策過程。此外，在一定程度上，這種影響的強弱受到公司規模的影響。一般來說，規模較大的公司，會計信息質量對決策的影響更加明顯。具體不同會計信息質量對決策的不同影響在研究結果中討論。

三、研究方法

（一）數據收集

本文研究數據的收集主要采用問卷調查方法，問卷包括會計信息的可靠性、相關性、及時性、可比性、決策過程以及其他相關信息幾個部分。問卷所有項目都有5個評分等級。表現為1（非常不同意）、2（不同意）、3（中立）、4（同意）、5（非常同意）。受訪者根據自己對問題陳述事實的判斷進行回答，調查問卷是通過E-mail發送給不同公司的管理層，共120個參與者通過E-mail接受遠程訪問調查。完成問卷的收集后，運用SPSS進行數據的分析研究。

（二）變量介紹

研究變量的定義已在上文中列示，這里舉例說明其具體含義，例子均來源于原始問卷，但是問卷項目并不限于下文所列示條目。

1.會計信息可靠性。會計信息可以確認或過去的正確評價；會計信息可以幫助預測可能的結果。

2.會計信息相關性。如果一項行為對你的工作是有利的，那么就可以欺騙客戶或顧客；夸大會計信息的真實性，以保持公司擺脫困境是被允許的。

3.會計信息及時性。會計信息的及時性會影響對企業未來現金流的預測；公司始終能獲得會計信息所需的時間。

4.會計信息可比性。我們在不同的時間提供企業的會計信息，與其他公司在相同會計期間可比。

5.決策進程。由管理層做出決策的質量水平是決策有效性的一項重要指標；如果一項決策獲得了決策實施者的認可，表明這是一項有效的決策。

6.企業規模。我們將企業規模按照員工數量的不同分為5個不同的等級：小于 100人、100—500人、500—1 000人、1 000—10 000人、大于10 000人。

四、數據分析與結果

（一）信度分析

首先，我們選擇了可靠性分析方法來審視數據的可靠性，因為有四個自變量和一個因變量，因此我們分別對不同變量的所有測量項目進行可靠性分析。測試結果表明，自變量Cronbach's Alpha是0.709，所測量的項目的數量是5，所有的120調查問卷的數據都是有效的，其中沒有項目被排除。眾所周知，如果Cronbach's Alpha高于0.7，那么數據的信度較好，數據分析結果顯示可靠性、及時性、可比性Cronbach's Alpha是0.718、0.706、0.737 和 0.794，均大于 0.7。

（二）因子分析

由于這是一項探索性研究，我們采用因子分析來檢驗問卷的答復，測試問卷項目是否歸屬于同一個因子。因子分析結果表明，四個自變量的20個項目被分為5個成分，基于研究樣本量的限制和自變量相互影響的關系，并且在模型中的幾個自變量是基于先前的研究的，所以我們不打算排除某些項目或重新定義自變量。但是，我們認為有必要對每個自變量進行因子分析，以便于測試每個變量的調查項目是否加載到相同的因子。

根據因子分析的結果，KMO都高于0.7，并且每個變量的調查項目均歸屬于相同的因子，各個自變量的累積百分比為46.777%、47.077%、50.268%、48.308%，決策的累積百分比為47.213%。

（三）描述性統計

在描述性統計中，我們用SPSS對變量的最大值、最小值以及均值進行了統計，結果顯示會計信息相關性的最大值為 5，最小為 2.8，均值為4.265；可靠性的最大值為4.8，最小為2.4，均值為3.95；及時性的最大值為4.8,最小為 2，均值為 4.0367；可比性的最大值為5，最小為2，均值為4.265；決策的最大值為 5，最小為 2，均值為4.2383；企業規模的最大值為5，最小為1，均值為3.1417。需要指出的是，此處為了方便數據的處理，我們對每個變量的不同研究項目均采取了平均化處理，下文的相關性和回歸分析同樣采取的是每個變量的不同項目的平均值。

（四）相關性分析

會計信息相關性、可靠性、及時性以及可比性和決策之間的皮爾遜相關系數分別為 0.263、0.251、0.314 和 0.259。 雙尾檢驗的p 值分別為 0.004、0.006、0.000 和0.004。由此可見相關性、可靠性、及時性和可比性和決策之間的相關性是在0.01水平（雙尾），這意味著每個自變量對因變量均存在顯著影響，但自變量之間的相關性也處于較高水平。

（五）回歸分析

1.單因素回歸分析。為了進一步探索不同自變量和因變量之間的關系的差異，我們對每個自變量分別做了單因素回歸分析。相關性、可靠性、及時性和會計信息對管理者的決策分別施加了顯著的影響。調整后的方差分別為 0.269（相關性）、0.463（可靠性）、0.398（及時）和 0.267（可比性），并且F值的調整方差均服從于0.01的顯著性水平，這表明會計信息的相關性、可靠性、及時性和可比性均能促進和優化決策過程。如果我們把四個自變量看作 X1（相關性）、X2（可靠性）、X3（及時性）和 X4（可比性），為Y（決策過程）因變量，線性回歸方程如下：

Y=2.929+0.307X1

Y=3.288+0.241X2

Y=2.948+0.320X3

Y=3.025+0.285X4

2.多元回歸分析。為了研究所有的自變量對因變量的共同影響，我們進行了多元線性回歸分析。方差為0.157和SIG=0.001，這表明會計信息相關性、可靠性、及時性和可比性有對因變量決策具有顯著的共同影響。Cohen（Cohen，1988）定義為 0.02、0.13和0.26方差分別代表小型、中型和大型的影響。所以0.157的多元回歸模型的方差代表為中型至大型規模效應，這表明因變量決策過程的變異的15.7%，可以通過會計信息質量進行解釋。

我們使用四個獨立的變量建立一個多重回歸模型來預測決策過程，該回歸模型是一般顯著。在測量的自變量中，及時性（Standardized Coefficient of Beta=0.227，T（4）=2.195，P ＜0.05）有顯著效應，但是由于相關性（Standardized Coefficient of Beta=0.038，T（4）=0.35，P＞ 0.05）、 可 靠 性（Standardized Coefficient of Beta=0.151，T（4）=1.641，P＞ 0.05）和可比性（Standardized CoefficientofBeta=0.147，T（4）=1.562，P ＞ 0.05）都沒有顯著效應。因此，會計信息的及時性推動和優化決策過程比會計信息相關性、可靠性和可比性更為明顯。

正如前文中提到的線性回歸模型中，如果我們把四個自變量X1（相關性）、X2（可靠性）、X3（及時性）和 X4（可比性）為Y（決策過程）因變量，多元回歸方程是：

Y=1.854+0.045X1+0.144X2+0.232X3+0.161X4

3.調節效應分析。為了測試公司規模的調節效應，我們對數據進行了中心化處理，并對每個自變量設置交互項，然后分別進行回歸分析。

從回歸結果看交互項系數，相關性×規模（sig=0.382＞0.05）和可比性×規模（sig=0.332 ＜0.05）都不顯著，可靠性×規模（sig=0.034 ＜0.05）和及時性×規模（sig=0.036 ＜0.05）顯著。 因此，我們得出結論，公司規模在可靠性和決策、及時性和決策之間具有調節作用，相關性和決策、可比性和決策之間沒有調節作用。

如果我們把可靠性作為X2，公司規模為M，那么回歸方程為Y=（0.160M-0.244）X2-0.578M+2.213。 從方程式可以看出，如果M升高，斜率（0.160M-0.244）變大，所以調節作用是正向的，換言之，如果公司的規模越大，會計信息的可靠性對決策過程的促進影響越大，在規模較大的企業里，會計信息可靠性對決策的優化和促進小規模的公司更強。

如果我們把及時性看作X3，公司規模為M，回歸方程為Y=（0.150M-0.147）X3-0.538M+2.311。同樣，從方程式可以看出，如果M升高，斜率（0.150M-0.147）則變大，所以調節作用也是正向的，換言之，如果公司的規模越大，會計信息的及時性對決策過程的促進影響越大，在規模較大的企業里，會計信息及時性對決策的優化和促進小規模的公司更強。

五、總結與討論

回到我們之前提出的研究問題：什么特征的會計信息會影響企業決策進程？會計信息通過什么方式來影響管理層做出決策？企業規模的不同會改變會計信息質量對決策進程的影響嗎？我們的研究結果發現，會計信息的相關性、可靠性、及時性和可比性均能對企業管理層的決策施加顯著影響，并且多元回歸結果顯示及時性的影響相對更加明顯。此外，企業規模在及時性和可靠性與決策之間具有正向調節作用，企業規模越大，會計信息的及時性和可靠性對企業管理層的決策影響越為顯著，然而對于相關性以及可比性對決策的影響并不具有調節作用。

此處有必要指出該項研究的幾點不足，首先是樣本量略有不足，這對數據分析結果可能會造成一定的不利影響，從而降低了樣本的代表性，其次是概念框架里各個自變量的相關性太強，從而會在一定程度上影響到多元回歸分析的結果。在以后的研究中我們將會進一步擴大樣本量以及考慮企業行業性質分領域進行研究，使得該項研究得到進一步的完善。