公司治理结构对会计信息披露质量的影响研究

公司治理结构对会计信息披露质量的影响研究摘要：随着时代的变迁和社会的飞速发展，中国现代企业管理制度的建设也在不断扩大和完善，公司治理结构越来越受到学术界和实务界的重视。同时，由于近几年会计舞弊案件的高频率出现，会计信息披露质量的重要性日益凸显，引起了广泛关注。会计信息失真不仅对投资者的利益造成了直接的损害，使投资者的投资信心受到了严重地影响，而且对资本市场的秩序和社会资源的配置造成了破坏。那么公司治理结构是从哪些方面对会计信息披露质量产生影响的呢？影响的效果是怎样的呢？为此，本文选择深圳证券交易所A股上市公司的数据作为研究的样本，运用实证研究的方法探讨公司治理结构对会计信息质量的影响，并提出相应的改进建议。本文首先对公司治理结构和会计信息披露质量的相关理论进行阐述，对相关国内外研究进行述评，其次，在理论上探究公司治理结构与会计信息披露质量两者的关系，提出相关的假设。再次，实证研究公司治理结构与会计信息披露质量的关系，对两者进行描述性统计、相关性分析、回归分析及稳健性检验，得到了以下结论：第一大股东持股比例、董事会规模和董事前三名薪酬会对企业会计信息披露质量产生促进的作用；相反，董事会会议次数会对企业会计信息披露质量产生负面的作用。而独立董事比例、两职合一、审计委员会设立情况以及监事会规模则对企业会计信息披露质量没有显著关系。并且提出了企业要优化股权模式、完善董事会结构的建议。关键词：公司治理结构；会计信息披露质量；实证分析公司治理结构对会计信息披露质量的影响研究一、序言目前，中国证券市场和会计制度正在不断发展和完善，随之而来的会计信息披露质量问题成为了当下我国会计领域研究的热点之一。公司管理部门的会计行为可以通过完善的公司治理来进行有效地限制，以此在一定程度上减少虚假或不当的披露。由于混乱的公司治理和失效的内部控制，相当多的上市公司已经因此导致财务状况恶化，进而影响到会计信息披露的质量。从琼民源、ST红光、银广夏、蓝田股份到獐子岛，每一次虚假财务报告的曝光都给投资者的信心带来沉重的打击。本文站在上市公司内部治理的角度，来分析影响会计信息披露质量的各种因素，并且为优化内部治理机制，提高会计信息质量提供一些参考建议。二、公司治理结构与会计信息披露质量的相关理论（一）公司治理结构1、内涵目前，公司治理结构的定义并没有一个统一的标准，但大概还是可以分成两种表示形式，一种是狭义的，一种是广义的。狭义的公司治理结构是指一种制度安排，在所有权和管理权分离的前提下，通过合理的方式分配所有者和管理者的权利和义务，以起到相互制衡和协调的作用。广义的公司治理结构是指通过一套完整的政策和制度体系将公司相关利益相关者的利益保护起来，从而有效保证公司决策的客观和实用性。2、内容公司治理结构主要可以分为外部和内部治理结构，其中内部治理结构是一个三级制约结构，由股东大会、董事会和监事会组成。接下来，本文会对他们进行具体的介绍：（1）股东大会，是由全体股东组成的一个机构。它作为公司的最高权力机构，主要负责对公司的重大事项进行决定。一般可采用第一大股东持股比例、国有股比例、流通股比例等指标来衡量；（2）董事会，由股东大会选举的董事组成的一个机构。它作为公司的经营决策机构，主要负责对公司内部事务进行处理并开展外部业务活动。常用董事会规模、独立董事比例、董事会会议次数、高管激励、董事会领导结构及审计委员会等指标来衡量；（3）监事会，由股东大会以及公司职工民主选举的监事组成的一个机构。它作为公司的监督机构，主要负责对公司的经营活动以及会计的相关事务等进行有效地监督。可采用监事会规模这个指标来衡量。而外部治理结构通过公司外部的市场机制来发挥作用，主要包括产品、资本、经理、兼并市场等。由于公司管理制度的核心是内部治理结构，并考虑到外部治理一般具有不可控性并且指标难以用变量来反映，因此本文从内部治理的角度来研究其与会计信息披露质量的关系。3、作用公司治理结构的作用是多方面的：（1）处理集权与分权。公司治理的核心职能就是能将所有者和经营者之间权利义务之间的关系进行合理地划分，最终使公司各方面的利益得以维护；（2）平衡利润与风险。企业在发展中总是会遇到各类风险，在保障公司安全的前提下尽可能降低代理成本，使公司经营管理者心中明确公司的总体目标是所有者权益最大化，并积极承担起这一份责任；（3）实施监督与控制。公司同时进行内部制约和外部监督的工作，使其形成不同的力量支持与控制。（二）会计信息披露质量1、内涵会计信息披露，指公司向证券监管机构依法报告自身的财务状况，并向社会公开披露财务信息的行为，为了让投资者的利益得到有效维护，资本市场的秩序得到有效运行。2、形式及作用公司向外部投资者和社会公众公开披露公司的相关信息的形式有很多种，其中比较主要的有招股、募集说明书以及临时、定期报告等。减少公司与投资者之间的信息不对称现象是会计信息披露的主要作用。公众及投资者通过阅览报纸、登录网页和客户端的方式来获取上市公司的信息，并研究他们的年报、季报等定期分析报告和临时公告，这也能大大缩小信息不对称的现象，使得他们能够进行更加合理而准确的预测和决策。3、衡量目前，学者们在进行这方面的学术问题研究过程时，主要采取以下四种方法来衡量会计信息披露质量：（1）使用盈余管理来衡量会计信息披露的质量。盈余管理是公司在规定的范围内，在公司财务账面现有盈余的基础上，对其进行适当的调整，以实现衡量会计信息披露质量的目的。Jones（2000）、Beekes等（2004）、张秀梅（2004）、蓝文永，韦明升（2009）等都使用这种方法来探索会计信息披露的质量。（2）通过分析和研究财务报告中的舞弊行为来研究会计信息披露的质量。国内外学者在研究公司财务报告舞弊或财务违规行为中，分析众多因素对这些行为是否会产生限制和积极披露会计信息披露质量的作用。蔡宁，梁丽珍（2003）、Beasley（2005）、刘立国，杜莹（2003）等都使用这种方法来探索会计信息披露的质量。（3）创建各自评估会计信息披露质量的标准。如王咏梅（2003）、彭启发，李彬（2010）、刘爱，东万芳（2016）等在研究中都提出了自己的评价体系。本文认为，由于这一类评价标准为研究者们自创，其研究过程和结果的权威性和客观性都可能被质疑。另外，这种研究方法在原始数据的收集阶段，会有一个较大的工作量，而且收集到全部的数据的可能性非常小，所以，是没有办法保证样本数据的完整性和代表性的。（4）权威机构提出的会计信息披露质量评价指标。和上面三种方法进行对比后可以发现，权威机构提出的会计信息披露指标更具有权威性和客观性，权威机构比研究者更了解样本，也能获得更全面、更客观的信息，因此，也更容易被投资者所接受。从2001年往后的每一年度，深圳证券交易所在符合相关规定的前提下，都会对在该所上市的公司进行信息披露质量的考评，然后对外公布考评等级的结果。可见，这一评价体系更具系统性和综合性，研究结果更趋向于真实情况，我国许多学者都采用这一评价体系对会计信息披露质量进行研究。如黄丽，张朋（2012）、官保纲（2013）、田巧娣、解恒慧（2013）、许甜、徐佳铭（2016）、肖鹏文（2016）、张子文、李竹梅（2017）等都采用了这一评价体系的考评结果来衡量会计信息披露质量，本文对会计信息披露质量的衡量方式就是使用了深圳证券交易所的评级结果。三、公司治理结构与会计信息披露质量的国内外研究述评不同的学者对于公司治理与会计信息披露质量关系的研究，采用的研究方法和得出的结论都不会完全一样甚至可能恰恰相反，但是大多数的学者还是将研究的重点放在了股权结构、董事会结构、监事会结构这三个角度。1、股权结构公司治理的基础是股权结构，它的功能是决定公司控制权的分布。根据现在已经存在的文献我们可以发现，通常学者构建股权结构的变量有第一大股东持股比例、国有股比例、流通股比例等。蔡宁、梁丽珍（2003）将90家上市公司的数据进行对比分析，其中45家存在舞弊行为，另外45家不存在舞弊行为。是站在董事会构成和股权集中度两个角度来对公司治理和财务舞弊之间的可能关系进行研究。其中，上市公司的股权结构是通过第一大股东的持股比例来衡量的，得出的结论是，第一大股东持股比例与财务舞弊呈显著正相关。田巧娣、解恒慧（2013）选择2010年沪市制造业360家上市公司作为其研究的样本，分析了影响会计信息披露质量的因素。通过三个指标来衡量上市公司的股权结构：第一大股东持股的比例，国有股的比例和流通股的比例。结果表明，国有股和流通股比例的增加对企业管理会计信息披露水平具有显著的积极影响，而第一大股东持股则没有表现出明显的影响。但是他们研究的公司数据的时间跨度很小，只研究了一年的数据，因此没有办法准确判断出各种因素对会计信息披露质量是否存在影响。Alvino，Pisano，Lepore，Celentano和Staiano（2019）对2014-2016年235家意大利上市公司关键财务绩效指标的自愿披露水平进行研究。这篇文献的作者衡量股权结构的指标是所有权集中度。结果表明，所有权集中度与自愿披露水平之间存在负相关关系。但其仅研究关键财务绩效指标的自愿披露水平，没有考虑其他指标与自愿披露水平的关系，可能对结论的全面性产生影响。2、董事会结构公司治理的核心是董事会，它的功能是执行日常的决策。根据现在已经存在的文献我们可以发现，通常学者构建董事会的变量有董事会规模、独立董事比例、董事会会议次数、薪酬激励、两职合一、审计委员会等。唐文丽（2013）将2010、2011年这两年在深圳证券交易所上市的341家公司作为研究的对象，从董事会特征和独立董事个人特征这两个方面来对会计信息披露质量的影响进行分析。其中，作者通过董事会会议次数和董事长与总经理是否两职合一这两个指标来作为衡量董事会结构的指标，研究结果显示，这两个因素都是会对会计信息披露质量产生积极的影响。但文章也有其局限之处，第一，样本覆盖面不广。只选取深圳证券交易所上市的公司数据，并没有选取深圳证券交易所和上海证券交易所这两个证券交易所上市的全部公司。没有考虑到他们两个交易所的上市公司存在许多差异，比如地域、板块以及公司治理等等方面的差异，这些都有可能会影响到结论的严谨性。第二，只是单方面研究了董事会基本特征及独立董事个人特征对会计信息披露质量的影响，并没有考虑到公司的整体治理对会计信息披露质量的影响。王立平（2013）衡量董事会结构的指标有董事会规模、独立董事比例、董事长和总经理两职合一、审计委员会的设立，对2006-2008年这三年间在深圳证券交易所上市的30家公司的相关数据进行统计分析后得到以下结论，董事会规模，独立董事比例，审计委员会的设立与会计信息披露的质量呈正相关，而董事长兼总经理与会计信息的质量呈负相关。但是，它的研究有一定的局限性。由于文章篇幅和数据的限制，只研究了董事会特征对会计信息质量的影响，并没有从公司治理体系的整体结构的整体出发来把握他们的关系，结果可能会有着一定的偏差。肖鹏文（2016）选取深交所2009-2014年A股上市企业为研究样本，分析了公司治理结构、法律环境与会计信息披露质量的相关性。其中，董事会规模、独立董事比例、董事长与总经理的整合被用作衡量董事会结构的指标，分析结果表明：董事会规模、董事长与总经理两个职务的整合和企业的会计信息披露质量表现出明显的负向相关性，而独立董事比重和企业的会计信息披露质量表现出明显的正向相关性。Mishari，Alfraih，Abdullah和Almutawa（2017）对2014-2016年科威特证券交易所上市的52家公司的年度报告中自愿披露做法的水平进行评估和多元回归分析，并对公司治理机制与自愿披露做法之间的关联进行进一步的探讨。其中以交叉董事、董事会规模和角色双重性衡量董事会，结果表明，交叉董事、董事会规模和角色双重性与自愿披露呈负相关关系，而政府所有权与自愿披露呈正相关关系。但其研究存在一些不足之处：第一，主观性较强。由于自愿披露水平指标是研究者进行自我评估而得出的，客观性较弱；第二，存在地域差异。科威特与其他国家的政治、文化和企业指标可能存在一定程度的差异，实证研究结果不具有代表性；第三，准确性不足。研究样本量较小，这可能会使得结论有所偏差。3、监事会结构监事会是一个专职的监督机构，它的功能是进行监督。根据现在已经存在的文献我们可以发现，通常学者构建监事会的变量有监事会规模、监事会会议次数等。蓝文永、韦明升（2009）选择2006年和2007年这两年上市的626家公司作为研究的样本公司，从中国上市公司的董事会结构，股权特征，监事会特征这三个角度进行探究，并且分析它们和会计信息质量的关系。其中，监事会规模作为衡量监事会结构的指标。通过对它的研究发现，监事会总人数与会计信息质量正相关。说明董事会对会计信息披露质量的控制和监督方面，发挥出了其应有的作用。但是其作者把公司的盈余管理程度来当作替代会计信息质量的指标，这并不是很全面。刘爱东、万芳（2016）选取2009-2014年360家沪市A股制造业上市公司作为研究样本，从四个层面揭示了公司治理对管理会计信息披露质量的影响，即股权结构、董事会、监事会及管理层治理。其中，选择监事会的规模和监事会的会议次数作为衡量监事会结构的指标。结论是，两者对提高公司管理会计信息披露水平都有着显著积极的作用。但现在监事会会议次数这个指标的数据缺失严重，故在2018年以后的文献中主要以监事会规模作为监事会结构的衡量指标，因此其实证研究结论可能有所偏差。从以上文献回顾来看，国内外学者选择的样本，时间，地区还有变量都存在着差异，这些可能是导致结论不一致的原因。但是也有存在一致的内容，那就是国内外学者基本上都认为，公司内部治理与会计信息披露质量有着必然的联系。研究两者之间的关系对于改善公司治理和会计信息披露的质量是非常有必要的。在此基础上，本文从公司内部治理的各个方面对会计信息披露质量的影响进行了实证研究，并提出了相应的建议。四、研究设计影响会计信息披露质量的因素有很多，本文总结了以往专家学者对公司治理和会计信息披露质量的研究成果和相关理论知识后，主要从公司内部治理的三级制约结构来分析其与上市公司会计信息披露质量的关系，为优化内部治理机制以提高会计信息披露质量提供一个基本思路。（一）理论分析与研究假设1、股权集中度与会计信息披露质量股权集中度是指单个股东权益占公司总权益的比例。通常，衡量股权集中度的主要指标是第一大股东持股比例。目前，上市公司的股权集中度普遍高度密集，这是由于公司的大股东在控制权具有绝对的优势，他们可以通过资金占用、提供担保、关联交易和股利分配等各种手段，在谋取自身的利益的同时也损害了中小股东的利益。一般而言，在股权集中度高的公司，大股东对公司财务信息公开的程度具有很大的决定权，这也制约了会计信息披露质量的提升。基于此，故提出假设：假设1：第一大股东持股比例与会计信息披露质量负相关2、董事会特征与会计信息质量董事会是公司的经营决策机构，负责公司日常事务的处理和业务活动的开展。其特征表现为董事会规模、独立董事比例、董事会会议次数、高管激励、董事会领导结构及审计委员会等方面：（1）董事会规模对会计信息披露质量的影响现在大多数的研究都认为，较大规模的董事会对于会计信息披露质量的提升具有重要的作用。首先，在人力资源方面具有更大的优势，拥有不同领域的专业人才，对提升董事会整体的管理水平存在有利影响，同时也可以有效避免管理层对董事会决策的制约作用。其次，规模越大，利益相关者越多，董事会在决策时也可以考虑更多利益相关者，可以有效避免大股东控制董事会的情况，从而使得上市公司的会计信息披露质量不断地提高。基于此，故提出假设：假设2-1：董事会规模与会计信息披露质量正相关（2）独立董事比例对会计信息披露质量的影响美国是建立独立董事制度最早的国家。经过数十年的发展，它已成为公司治理的关键要素之一。将独立董事制度引入中国的初衷是改善公司内部治理结构，将董事会的运作维持起来，以此形成良性循环的有效机制。由于独立董事的地位具有独立性，可以从更客观的角度对管理层进行有效地监督，从而避免控股股东、高层管理人员对中小股东利益的侵害。一般而言，独立董事可以制定决策并从客观的角度监督上市公司。此外，国内外许多实证研究表明，独立董事比例较高可以反映上市公司存在较为良好的治理，从而提高会计信息披露的质量。基于此，故提出假设：假设2-2：独立董事比例与会计信息披露质量正相关（3）董事会会议次数对会计信息披露质量的影响一般来说，董事会会议的频率越高，董事之间的意见交流越好，他们的责任感也越强。因此，较高的董事会活动频率对监控上市公司的财务报告起了积极作用。但随着国内外学者的研究发现，当公司业绩出现下滑后，董事会通常会增加会议次数，这成为解决公司问题的“灭火器”，而不是用于预先改善公司治理的措施。基于此，故提出假设：假设2-3：董事会会议次数会计信息披露质量负相关（4）董事前三名薪酬对会计信息披露质量的影响董事会成员及高管人员在获得高报酬时，往往安于现状，不注重公司绩效的提升。但是，国内外许多研究人员站在公司治理激励角度进行研究后发现，适当的高管薪酬有利于增强会计信息的质量。当董事会成员和高级管理人员的持股比例较高时，他们会从自己的角度考虑，为了保护自己的利益，他们会尽力经营管理公司。基于此，故提出假设：假设2-4：董事前三名薪酬与会计信息披露质量正相关（5）两职合一对会计信息披露质量的影响董事长与总经理处于监督与被监督的关系，但是，在两个职位整合的情况下，两个职位的职能经常发生冲突，总经理的权力会过度扩张，而董事会的监督效率会下降，这样就难以做到保护股东及其相关主体的利益。通常两职合一的公司会将不利的信息隐藏起来，从而使公司财务透明度下降。国内外很多研究者也都认为，两职合一会对企业会计信息质量的提升起到阻碍作用，将导致一把手权力过大，从而减少对经理层的监督力度，这会影响了公司的内部治理体系，使得会计信息披露的质量下降。基于此，故提出假设：假设2-5：两职合一与企业的会计信息披露质量负相关（6）审计委员会设立情况对会计信息披露质量的影响建立审计委员会制度是为了保持审计的独立性，提高财务信息的质量，这已经成为一个相对直接的影响因素。审计委员会是一个由董事会负责管理的专门委员会，其中独立董事要占到大多数。审计委员会主要负责内部和外部审计的沟通，并对审计资源进行整合，然后对公司内部控制和财务报告的审计进行公平、有效地评估，并且直接向董事会和股东大会报告。它和公司的其他职能组织应该都是相互分离的，具有一定的独立性和权威性。因此，建立审计委员会有利于形成上市公司高质量的信息披露。基于此，故提出假设：假设2-6：审计委员会设立情况与会计信息披露质量正相关3、监事会规模与会计信息披露质量我国《公司法》规定：监事会由股东代表和公司员工代表按适当比例组成，在人数上的标准就是至少有3名成员才可以。监事会对公司的财务有检查的权力，但是没有罢免董事的权力。在中国的上市公司中，监事会在总经理的领导下，破坏了其应有的独立性，因此，监事会的监督权通常只是一个形式而已。但是，随着中国上市公司监事会规模的扩大，监事成员的意识得到了加强，使其在会计信息质量的监督中起到了一定作用。基于此，故提出假设：假设3：监事会规模与会计信息披露质量正相关（二）样本选取与数据来源1、样本选取本文选取了2014-2018年在深圳证券交易所上市的A股公司作为研究样本，为了避免某些因素影响整体研究，对样本数据进行了以下处理：（1）去除这一阶段受到惩处或退市的上市企业；（2）去除金融保险领域的上市企业；（3）去除ST、PT公司；（5）去除数据信息不完整的上市企业。剔除以上性质的企业数据，共得到2010个企业数据，8797个观测数值。2、数据来源本文中的数据来自国泰安数据库，而有关会计信息披露质量的数据取自深圳证券交易所“诚信档案”中的“信息考评等级”。本文使用STATA14.0软件对中国公司治理与会计信息披露质量之间的关系进行了实证研究。变量选取1、因变量：会计信息披露质量。本文使用深圳证券交易所公布的上市公司信息披露的考评结果来表达会计信息披露质量，信息披露的考评结果分为“优秀（A）”、“良好（B）”、“合格（C）”和“不合格（D）”四个等级，当考评结果的等级在“良好”及以上时，那么本文就认为公司的信息披露质量较高，赋值为1，反之则赋值为0。2、自变量：（1）股权集中度：本文用第一大股东持股比例（X1）来衡量。（2）董事会特征：本文用董事会规模（X2）、独立董事比例（X3）、董事会会议次数（X4）、董事前三名薪酬（X5）、两职合一（X6）、审计委员会设立情况（X7）这六个指标来衡量。（3）监事会特征：本文用监事会规模（X8）来衡量。3、控制变量：为了避免其他一些相关变量影响因变量与上述自变量之间的关系，本文将控制变量添加到回归模型中，以提高模型设置的准确性。控制变量说明如下:（1）公司规模（SIZE）：本文使用公司总资产的自然对数作为公司规模的替代变量。如果公司规模越大，所涉及到的投资者也就越多，相应的关注度也就越高，这样对会计信息披露的质量要求也就越高。大量实证研究也表明了公司规模对公司信息披露水平会产生正向的影响，所以本文认为，上市公司的规模越大，会计信息披露的质量越高。（2）财务杠杆（LEV）：本文使用资产负债率来代表企业的财务杠杆，这个比率就是指负债总额占资产总额的比例。如果资产负债的比率越高，那么企业面临的破产风险也就越大，对债权人资金安全的威胁也就越大，因此，企业财务造假的可能性就越大。所以本文认为，负债水平越高，会计信息披露质量也就越低。（3）公司盈利能力（ROE）：本文使用权益净利率来代表企业的盈利能力，这个比率就是指上市公司年度净利润与公司所有者权益的比值。盈利能力好的公司更愿意向社会公众披露真实的信息，相对的，盈利能力较差的公司会利用造假等方式披露不实的会计信息，掩盖公司不良的经营业绩。所以本文认为，盈利能力越好的公司，其会计信息披露质量也就越高。（4）公司成长性（GROWTH）：本文使用主营业务收入增长率来代表公司的成长性，其增长率就是当期主营业务收入与上期主营业务收入的差额占上期主营业务收入的百分比。一般来说，如果该比率高于10％，就表明该公司正处于成长阶段。介于5％和10％之间，就表明该公司已进入稳定阶段。低于5％，就表明该公司已进入衰退阶段。所以本文认为，公司主营业务收入增长率在5％以上，说明增长的趋势较好，其会计信息披露质量也就较高。（5）实际控制人（STATE）：本文对实际控制人进行赋值，当实际控制人是国有控股的时候取“1”，否则是“0”。在实际情况中，实际控制人为其他性质公司的会计信息披露质量明显低于实际控制人为国有单位公司。所以本文认为，当公司的控制人为国有控股公司时，其会计信息披露质量较好。具体变量的定义如表4-1所示。表4-1变量设置一览表模型构建本文中的解释变量是会计信息披露质量，它是一个二分变量（0/1），因此本文借鉴田巧娣、解恒慧（2013）的Logistic回归模型对公司治理和会计信息披露质量进行实证研究。其表达式为：其中，变量下标i和t分别表示第i个个体第t年的数据，选择的变量是影响会计信息披露质量的主要原因，代表公司治理的变量，controlvariables代表控制变量，是待估的截距项，是边际值，是待估的解释变量对应的系数，为随机误差项。五、公司治理结构与会计信息披露质量关系的实证检验描述性统计描述性统计是通过对数据的观测值个数，均值，标准差，最小值，最大值进行研究，可以对数据进行一个基本的了解。均值可以分析数据的基本的一个情况，标准差可以了解数据的一个波动幅度，最小值和最大值可以了解数据是否存在异常以及过大或者过小的数值，从而可以提前对数据进行一个处理。得到的结果如表5-1所示：表5-1描述性统计VariableObsMeanStd.Dev.MinMax会计信息披露质量87970.87020.33610.00001.0000第一大股东持股比例87970.32250.13780.03000.8999董事会规模87978.30571.58864.000018.0000独立董事比例87970.37790.05650.14290.7500董事会会议次数879710.28404.25662.000046.0000董事前三名薪酬879714.14021.43100.000017.6019两职合一87970.32950.47010.00001.0000审计委员会设立情况87970.89630.30490.00001.0000监事会规模87973.33580.83751.00009.0000公司规模879721.91481.145114.941628.0554财务杠杆87970.38420.19670.00910.9886公司盈利能力87970.06820.1659-3.32854.7847公司成长性87971.6745156.8906-2352.749013983.5300实际控制人87970.24280.42880.00001.0000如果标准差越高，那么数据的离散程度也就越高；否则，则数据的离散程度就越低。从上面的表格5-1我们可以看出有五项变量的标准差相对较高，分别是董事会规模、董事会会议次数、董事前三名薪酬、公司规模和公司成长性，而其他变量的标准差相对较小。而且这五个变量指标中存在最大值和最小值相差较大的情况，可能会存在异常值对模型结果产生不好的影响，导致数据的结果结论不普遍。由于本文的研究数据较少，为了防止信息失真和数值过小或者过大对模型结果产生的影响，就选择对数据进行上下1%缩尾处理，并且对处理后的数据进行描述性统计，其数据处理结果如表5-2所示：表5-2缩尾处理后的描述性统计VariableObsMeanStd.Dev.MinMax会计信息披露质量87970.87020.33610.00001.0000第一大股东持股比例87970.32200.13560.08800.6916董事会规模87978.29181.53005.000013.0000独立董事比例87970.37790.05450.33330.5714董事会会议次数879710.24544.04704.000025.0000董事前三名薪酬879714.22620.744711.332616.1602两职合一87970.32950.47010.00001.0000审计委员会设立情况87970.89630.30490.00001.0000监事会规模87973.33430.82442.00007.0000公司规模879721.91481.111919.860225.3879财务杠杆87970.38380.19510.05230.8510公司盈利能力87970.07090.1156-0.54180.3627公司成长性87970.11483.2862-18.112814.7384实际控制人87970.24280.42880.00001.0000从上面的表格5-2我们可以看出，被解释变量和每个解释变量的描述性统计分析结果。当我们将视角放在均值上，可以看到会计信息披露质量（P）的均值为0.8702，离1比较近，这表明样本公司的整体会计信息披露质量相对较好；第一大股东持股比例（X1）的均值为0.3220，实际控制人为国有控股的均值为0.2428，即在8797个观测值中有2136个观测值是国有控股。这说明在上市公司中，目前国有股占主导地位的问题得到了一定的缓解，有向好的趋势；上市公司独立董事比例（X3）的均值为37.79%，这很符合《公司法》中的规定：上市公司的董事会中至少应该有三分之一的是独立董事。也说明现在独立董事的设立情况和以前的相比已经有所改善了。接着我们换个视角，放在标准差上，我们可以看到董事会规模（X2）、董事会会议次数（X4）、董事前三名薪酬（X5）、监事会规模（X8）、公司成长性（GROWTH）和公司规模（SIZE）的差异显著，而其他指标之间的差异并不明显。由上面的表格5-2中对各变量的统计结果可知：企业五年的信息披露均值为0.8702，表明上市企业整体的概况比较好，企业的披露质量水准还有待提升；董事会人数为4～18人，样本均值为8.2918。根据《公司法》，企业的董事会人数为4至20人。因此，此样本中包含的公司均符合我们公司法的相关规定；从整体上看，独立董事比例平均值是37.79%。而在美国等发达国家，企业独立董事比例一般为90%，说明我国企业的这一指标和西方发达国家存有巨大差距；两职合一（X6）的均值是0.3295，表明我国大部分上市企业这两个职务都是相离的，但也有部分存在明显的“两职合一”问题；就现阶段而言，我国上市企业股权集中度上限值是69.16%，下限值是8.80%，差异极其严重。就整体形势而言，我国最大持股比重为32.20%，表明在我国上市企业中，最大持股比重仍处于比较高的水准；上市企业设立审计委员会的比重（X7）为89.63%，表明我国上市企业还是比较重视这一方面的。（二）相关性分析在进行描述性统计之后，就是对数据进行相关性分析，如果被解释与解释变量之间的相关性很显著，那么这个模型就有研究的意义性。当然，并不是说他们之间的相关性低就没有意义，只要存在一定的相关性，就可以为后续回归分析奠定基础。如果解释变量之间的相关性太高，则变量之间可能存在严重的多重共线性，这将影响模型结果。为了研究两个变量之间的相关性，对它们进行了相关性分析，并检验了相关性的显著性。接下来对数据进行相关性分析，得到表5-3所示结果：表5-3相关性分析会计信息披露质量第一大股东持股比例董事会规模独立董事比例董事会会议次数董事前三名薪酬两职合一是否设立审计委员会监事会规模公司规模财务杠杆公司盈利能力公司成长性实际控制人会计信息披露质量1.0000第一大股东持股比例0.08191.00000.0000董事会规模0.0699-0.02771.00000.00000.0093独立董事比例-0.04730.0418-0.59751.00000.00000.00010.0000董事会会议次数-0.1012-0.0721-0.02760.03621.00000.00000.00000.00960.0007董事前三名薪酬0.1068-0.07280.1658-0.09820.12961.00000.00000.00000.00000.00000.0000两职合一-0.00910.0082-0.17100.12680.0016-0.00891.00000.39290.44370.00000.00000.88190.4063审计委员会设立情况-0.0803-0.06050.0697-0.01930.1155-0.0076-0.12651.00000.00000.00000.00000.07050.00000.47550.0000监事会规模0.03360.04800.2321-0.1065-0.0459-0.0282-0.14530.07601.00000.00160.00000.00000.00000.00000.00820.00000.0000公司规模0.04700.09330.2372-0.04010.30600.3442-0.14720.26060.22801.00000.00000.00000.00000.00020.00000.00000.00000.00000.0000财务杠杆-0.12260.04360.1361-0.02740.28280.0826-0.09090.14120.17290.52801.00000.00000.00000.00000.01010.00000.00000.00000.00000.00000.0000公司盈利能力0.29730.13000.0455-0.0391-0.02890.18600.0447-0.1473-0.00400.0785-0.15001.00000.00000.00000.00000.00020.00670.00000.00000.00000.70710.00000.0000公司成长性0.13870.01510.0250-0.03010.03220.04950.0088-0.00160.00950.0499-0.06410.45291.00000.00000.15620.01910.00470.00250.00000.40750.87750.37450.00000.00000.0000实际控制人0.06020.13300.2380-0.0749-0.0208-0.0609-0.26110.12130.38620.30440.2357-0.0402-0.01171.00000.00000.00000.00000.00000.05050.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00020.2723注：0.3-0.5为弱相关，0.5-0.8为中相关，0.8以上为强相关。***，**，*分别表示在0.01，0.05，0.1的显著性水平下显著，第一行为相关系数，第二行为会计信息披露质量值。由表5-3可知，在1%的水准上，会计信息披露质量和第一大股东持股比例表现出明显正向相关性，与本文假设1不一致；在1%的水准上，和董事会规模表现出明显正向相关性，与本文假设2一致；在1%的水准上，和独立董事比例表现出明显负向相关性，与本文假设3不一致；在1%的水准上，和董事会会议次数表现出明显负向相关性，与本文假设4一致；在1%的水准上，和董事前三名薪酬表现出明显正向相关性，与本文假设5一致；和两职合一不存在显著相关性，与假设6不一致；在1%的水准上，和设立审计委员会表现出明显负向相关性，与假设7不一致；在1%的水准上，和监事会规模表现出明显正向相关性，与假设8一致。由此可知，相关性研究的大部分结果都与理论预期值是一致的。综合以上所论述的，除去两职合一以外，其他的解释变量与被解释变量的关系是显著的，解释变量之间的相关系数都是小于0.8的，因此，它们之间不存在高度的多重共线性。为了进一步验证变量的共线性，使用方差膨胀因子即VIF检验来验证模型，如果VIF值比10大，则表明变量之间的共线性很严重，如果是这样的话就需要剔除相关的变量。如果VIF值比10小，那么模型的共线性就不严重，自然可以进一步的分析和检验。接下来对数据进行模型VIF检验，检验分析的结果如表5-4所示：表5-4模型VIF检验VariableVIF1/VIF公司规模2.01000.4983董事会规模1.78000.5617独立董事比例1.60000.6266财务杠杆1.52000.6558公司盈利能力1.42000.7021实际控制人1.39000.7209公司成长性1.27000.7850董事前三名薪酬1.27000.7878监事会规模1.23000.8099董事会会议次数1.19000.8430审计委员会设立情况1.14000.8799两职合一1.11000.9038第一大股东持股比例1.08000.9275MeanVIF1.3800从表5-4我们可以看出，所有变量的VIF值都是小于10，因此模型的多重共线性较低，不会对模型结果产生太大的影响。而且为了有效控制其他变量，还需要借助多元回归性开展更稳健的研究。（三）回归分析为了研究解释变量对被解释变量的影响程度和方向，需要通过回归分析进行验证，前面已经对数据的异常值和共线性进行了处理，以防止共线性和异常值对模型的不利影响，因此，回归结果是比较可信的，接下来对数据进行logistic回归分析，分析结果如表5-5所示。表5-5logistic模型回归结果会计信息披露质量Coef.Std.Err.zP>z第一大股东持股比例1.0304***0.27483.75000.0000董事会规模0.0601**0.03041.98000.0480独立董事比例-0.25520.7824-0.33000.7440董事会会议次数-0.0642***0.0087-7.41000.0000董事前三名薪酬0.3165***0.05136.17000.0000两职合一-0.02440.0747-0.33000.7440审计委员会设立情况-0.8408***0.1631-5.15000.0000监事会规模0.04750.04970.96000.3390公司规模0.2338***0.04425.29000.0000财务杠杆-1.8473***0.2124-8.70000.0000公司盈利能力4.9409***0.333814.80000.0000公司成长性-0.00520.0100-0.52000.6000实际控制人0.5493***0.10115.43000.0000_cons-6.6801***1.0277-6.50000.0000会计信息披露质量seudoR20.1371LRchi2(13)931.1500会计信息披露质量rob>chi20.0000注：***，**，*分别表示在0.01，0.05，0.1的显著性水平显著。由表5-5可见：模型的R方为0.1371，解释变量对被解释变量的解释程度达到13.71%，卡方值为931.15，伴随概率即对应的会计信息披露质量值为0.0000，小于0.01，在0.01的显著性水平下拒绝整个模型的线性关系不显著的原假设，整个模型是显著的。由分析可知：第一大股东持股比例在1%的显著性水平下存在显著的正向影响，这可能与当前在中国上市公司中普遍存在的“一股独大”现象有关。这与提出的假设相冲突，因此假设1检验未通过；董事会规模在1%的显著性水平下存在显著的正向影响，也就是说，董事会规模的扩大能有效增强企业的会计信息披露质量，验证了提出的假设2；独立董事比例不存在显著的影响，这可能与当前不完善的中国独立董事制度有关，因此假设3检验未通过；董事会会议次数在1%的显著性水平下存在显著的负向影响，也就是说，董事会会议的频率越高，公司的绩效越低，披露的质量就越差，验证了提出的假设4；董事前三名薪酬在1%的显著性水平下存在显著的正向影响，即适当的激励措施能促进企业会计信息披露质量的提升，验证了提出的假设5；两职合一不存在显著的影响，假设6检验未通过；审计委员会设立情况在1%的显著性水平下存在显著的负向影响。从接连发生的会计丑闻可以看出，一方面，独立审计准则和职业规范的作用是有限的，无法保证外部审计员会忠诚的履行其鉴证角色。另一方面，公司管理层普遍地认为内部审计就是他们下属的一个分支机构，不存在权威性和独立性，这样审计委员会就很难对公司管理层进行必要的监督。这与提出的假设相冲突，假设7检验未通过。监事会规模不存在显著的影响，这可能与我国监事会制度还不健全有关，因此假设8检验未通过。在控制变量中，企业的规模、盈利能力、财务杠杆以及实际控制人都满足检验标准，和本文预期结果一致。且公司规模、公司盈利能力、实际控制人均存在有显著的正向影响，财务杠杆存在显著的负向影响。（四）稳健性检验为了研究模型结果是否稳健，将A、B、C、D四个等级的公司信息披露质量分别赋值为4、3、2、1，然后进行回归分析，查看回归分析结果是否仍然是比较一致的，如果它们比较一致，那么就说明本文的结果是比较稳健的。接下来对数据进行稳健性检验，检验的结果如表5-6所示：表5-6稳健性检验回归结果会计信息披露质量Coef.Std.Err.t会计信息披露质量>t第一大股东持股比例0.3202***0.04547.05000.0000董事会规模0.0133***0.00522.57000.0100独立董事比例0.09000.13770.6500