財(cái)務(wù)背景獨(dú)立董事對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的實(shí)證分析,文獻(xiàn)檢索論文

財(cái)務(wù)背景獨(dú)立董事對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的實(shí)證分析,文獻(xiàn)檢索論文本篇論文目錄導(dǎo)航：【題目】【第一章】【第二章】【第三章】財(cái)務(wù)背景獨(dú)立董事對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的實(shí)證分析【第四章】【結(jié)論/以下為參考文獻(xiàn)】3財(cái)務(wù)背景獨(dú)立董事對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的實(shí)證分析3.1假設(shè)的提出。在我們國(guó)家上市公司治理構(gòu)造中，董事會(huì)是公司治理層的主要機(jī)構(gòu)，但是權(quán)利制衡機(jī)制并不健全。為了完善公司的治理層構(gòu)造，彌補(bǔ)監(jiān)事會(huì)的權(quán)利缺乏，獨(dú)立董事制度被引入。如前所述獨(dú)立董事是對(duì)董事會(huì)制度的制衡措施。但是獨(dú)立董事只是作為外部的一個(gè)獨(dú)立人士，它們并不是公司的利益相關(guān)者，獨(dú)立董事起到的只是監(jiān)督作用，并不會(huì)起到?jīng)Q定作用。況且會(huì)計(jì)作為一種信息傳遞的媒介，它所反映的信息只是局部的財(cái)務(wù)問題，而該類問題的根本源頭并不在于企業(yè)的會(huì)計(jì)人員。所以，單憑財(cái)務(wù)背景獨(dú)立董事來一勞永逸地解決企業(yè)的問題，是不可能也不現(xiàn)實(shí)的。不過，從另一方面來看，財(cái)務(wù)背景獨(dú)立董事的存在對(duì)于會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的監(jiān)督和公司的治理確實(shí)起到了一定積極作用。會(huì)計(jì)信息是對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效果和效率以及遵守法規(guī)情況的反映，會(huì)計(jì)信息的質(zhì)量高低很大程度上影響了投資者的決策。由于企業(yè)與諸多投資者之間存在的信息不對(duì)稱，需要一種途徑來解決由于信息不對(duì)稱而引起的委托代理問題，會(huì)計(jì)信息披露便由此而生。但是作為一種披露手段，會(huì)計(jì)信息卻是由企業(yè)內(nèi)部的會(huì)計(jì)人員提供，這難免會(huì)產(chǎn)生信息的失真，為了減少信息的失真，一些制度和政策也相應(yīng)而出。獨(dú)立董事制度作為一種監(jiān)督機(jī)制應(yīng)運(yùn)而生，但是有數(shù)據(jù)表示清楚，我們國(guó)家的獨(dú)立董事來自于多個(gè)行業(yè)擁有不中的職業(yè)背景，包括經(jīng)濟(jì)、法律、會(huì)計(jì)以及各種技術(shù)行業(yè)。(指導(dǎo)意見〕規(guī)定，上市公司的獨(dú)立董事中至少要有一名會(huì)計(jì)專業(yè)人士來擔(dān)任，究其原因，能夠以為對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量監(jiān)督的經(jīng)過中，擁有財(cái)務(wù)背景的獨(dú)立董事能夠利用自個(gè)的財(cái)務(wù)背景對(duì)企業(yè)操縱會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)，濫用會(huì)計(jì)政策以及不合理的會(huì)計(jì)估計(jì)起到遏制作用。當(dāng)前，獨(dú)立董事獨(dú)立性衡量的標(biāo)準(zhǔn)主要為獨(dú)立董事在董事會(huì)中所占的比例，并且Deon〔1996〕研究表示清楚，獨(dú)立董事比例越高越有利于擺脫董事會(huì)的控制。龔光明〔2020〕以為，從會(huì)計(jì)信息披露質(zhì)量的角度來觀察獨(dú)立性，財(cái)務(wù)獨(dú)立董事在董事會(huì)中所占的比重越大，則獨(dú)立性越高。據(jù)此，本文提出假設(shè)1:1H:財(cái)務(wù)背景獨(dú)立董事占獨(dú)立董事的比例越大，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越高。3.2樣本選取與數(shù)據(jù)來源。本文以我們國(guó)家深市A股上市公司為研究對(duì)象。數(shù)據(jù)取自深市的原因在于：會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的高低需要有一個(gè)客觀公正的評(píng)價(jià)，而現(xiàn)有的上市公司數(shù)據(jù)中很少能有代表會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的，但是深交所卻有一套完好的信息評(píng)價(jià)機(jī)制，對(duì)各家上市公司的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)并分為A、B、C、D四個(gè)等級(jí)。因而本文的樣本選自深市234家公司2018-2020年的數(shù)據(jù)。除此之外，樣本選取的條件還包括：第一，ST和*ST公司為不穩(wěn)定的極端數(shù)據(jù)，因而將其剔除。第二，對(duì)獨(dú)立董事任職變動(dòng)情況進(jìn)行考慮，剔除2018-2020年有過主要變動(dòng)的公司。第三，由于金融保險(xiǎn)行業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)具有特殊性，為了避免對(duì)研究結(jié)果的影響而將其剔除。第四，剔除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)有缺失的公司。經(jīng)過挑選最終確定的樣本規(guī)模數(shù)為602個(gè)，本文所用到的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量來源于深交所信息披露考核，獨(dú)立董事的背景數(shù)據(jù)為手工整理上市公司年報(bào)，其他信息來源于新浪財(cái)經(jīng)、巨潮等財(cái)經(jīng)網(wǎng)站。分析數(shù)據(jù)采用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件。3.3變量與模型。3.3.1被解釋變量。如第二章所述，本文采用深交所對(duì)上市公司的考評(píng)等級(jí)作為衡量會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)。詳細(xì)在模型中，將其定義為二分變量，即假如考評(píng)等級(jí)為優(yōu)秀或者良好則QY=1,否則QY=0.之所以選擇虛擬變量是由于，二分虛擬變量代表了一件事情的兩種結(jié)論，各變量之間的相關(guān)性愈加充分。通過閱讀相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，不少學(xué)者均采用了此種二分變量法，如李志軍、王善平〔2018〕在(貨幣政策、信息披露質(zhì)量與公司債務(wù)融資〕一文中，將信息披露質(zhì)量劃分為二分變量；權(quán)小鋒、吳世農(nóng)〔2018〕同樣將信息披露質(zhì)量劃分為二分變量。類似的還有薛祖云、黃彤〔2004〕，他們?cè)诙x審計(jì)報(bào)告類型時(shí)也是以標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)報(bào)告和非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)報(bào)告為二分變量，而不是將非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)報(bào)告再細(xì)分為四分變量。詳細(xì)規(guī)定：3.3.2解釋變量。一般以為，擁有財(cái)務(wù)背景的獨(dú)立董事能夠監(jiān)督公司的控股股東并且保衛(wèi)利益相關(guān)者的權(quán)益不受損害，能夠提高公司財(cái)務(wù)報(bào)表的可靠性。為了避免多重共線性問題，本文以前文理論分析和假設(shè)為基礎(chǔ)選擇了財(cái)務(wù)背景獨(dú)立董事比例〔IN〕為解釋變量，其計(jì)算公式為：財(cái)務(wù)背景獨(dú)立董事比例〔IN〕=財(cái)務(wù)背景獨(dú)立董事人數(shù)/獨(dú)立董事人數(shù)3.3.3控制變量。除了上述因素影響外，其他一些財(cái)務(wù)指標(biāo)也對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量起到了一定的作用。已有文獻(xiàn)表示清楚，資產(chǎn)負(fù)債率、第一大股東持股比例、總資產(chǎn)凈利率、企業(yè)規(guī)模和董事會(huì)規(guī)模等因素與之相關(guān)。據(jù)此，本文將資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)凈利率、股權(quán)集中度、公司規(guī)模、董事會(huì)規(guī)模幾個(gè)變量定義為控制變量，來提高模型的擬合優(yōu)度。資產(chǎn)負(fù)債率〔DBET〕：資產(chǎn)負(fù)債率反映了一個(gè)企業(yè)的資本構(gòu)造，資產(chǎn)負(fù)債率的高低對(duì)企業(yè)各方面影響都很大，尤其是對(duì)于企業(yè)的融資方面。當(dāng)一個(gè)企業(yè)的負(fù)債率很高時(shí)，假如想要得到更多資金，企業(yè)必需要反映出一個(gè)良好的經(jīng)營(yíng)效果。此時(shí)企業(yè)可能會(huì)由于融資方面的壓力而進(jìn)行會(huì)計(jì)信息操控?？傎Y產(chǎn)凈利率〔ROA〕：該指標(biāo)代表著企業(yè)的盈利能力，一般以為，ROA越高企業(yè)的盈利水平越好，進(jìn)而沒有必要進(jìn)行會(huì)計(jì)信息造假，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越高。股權(quán)集中度〔SHARE〕：股本構(gòu)造的構(gòu)成直接決定了公司的治理層和管理層。當(dāng)權(quán)利不受制約股權(quán)過度集中的時(shí)候，企業(yè)可能會(huì)產(chǎn)生一股獨(dú)大、內(nèi)部人控制等問題，進(jìn)而影響會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。公司規(guī)?！睸IZE〕：假如一個(gè)企業(yè)的規(guī)模越大，那么它的利益相關(guān)者也會(huì)越多，人們對(duì)它的關(guān)注也會(huì)越多，這無形中構(gòu)成了一種監(jiān)督機(jī)制。在這種環(huán)境中，企業(yè)不管本身的內(nèi)部控制制度，還是外部監(jiān)管機(jī)構(gòu)的監(jiān)管都比擬健全，所以會(huì)計(jì)信息質(zhì)量相對(duì)來講較高。董事會(huì)規(guī)?！睟OARD〕：董事的人數(shù)越多，公司的治理層也就越大，這對(duì)公司做出重大的集體決策可能起到積極作用，也對(duì)內(nèi)部人控制起到一定的抑制作用，因而會(huì)計(jì)信息質(zhì)量相對(duì)較高。上述各控制變量定義如上表3.1.3.3.4模型設(shè)計(jì)。為了研究上市公司財(cái)務(wù)背景獨(dú)立董事對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量影響，本文建立多元回歸模型.3.4實(shí)證分析結(jié)果。3.4.1描繪敘述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。各個(gè)變量的描繪敘述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，該表反映了財(cái)務(wù)背景獨(dú)立董事和會(huì)計(jì)信息披露質(zhì)量的分布和離散度。會(huì)計(jì)信息披露質(zhì)量〔QY〕均值為0.6545,標(biāo)準(zhǔn)差為0.4763,可見各個(gè)公司的平均會(huì)計(jì)信息披露質(zhì)量到達(dá)了0.65.由之前的定義能夠看出，當(dāng)會(huì)計(jì)信息披露質(zhì)量為優(yōu)秀或者良好時(shí)候賦值1為合格或者不合格時(shí)賦值為0,均值為0.65講明研究的樣本平均會(huì)計(jì)信息披露質(zhì)量超過了合格水平，高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息占到了大多數(shù)。財(cái)務(wù)背景獨(dú)立董事所占獨(dú)立董事的比例〔IN〕最大值為1,最小值為0,均值為0.3731,由最大值和最小值可見，比例為1的公司講明了獨(dú)立董事全部為有財(cái)務(wù)背景的獨(dú)立董事，而最小比例為0.1667即所有樣本公司均有財(cái)務(wù)獨(dú)立董事，符合指標(biāo)選取規(guī)則。從均值來看，有財(cái)務(wù)背景的獨(dú)立董事大概占到了獨(dú)立董事的1/3之上，這表示清楚大部分的上市公司還是遵循了證監(jiān)會(huì)的規(guī)定。在控制變量中，資產(chǎn)負(fù)債率〔DBET〕的最小值為0.0749,最大值為1.5559,標(biāo)準(zhǔn)差為0.2343.可見各家公司的資產(chǎn)負(fù)債率變動(dòng)較大，講明各家公司的資本構(gòu)造存在較大的差異。而均值為0.5430,表示清楚我們國(guó)家上市公司的平均負(fù)債水平較高，超過了所擁有的凈資產(chǎn)。固然較高的負(fù)債對(duì)公司利用財(cái)務(wù)杠桿經(jīng)營(yíng)有較好的效果，但必須注意財(cái)務(wù)杠桿是一把雙刃劍?？傎Y產(chǎn)收益率〔ROA〕的最小值為-0.2617,最大值為0.37,表示清楚樣本上市公司的利潤(rùn)差異不同較大。股權(quán)集中度〔SHARE〕的均值為15.85%,可見第一大股東持股比例平均已經(jīng)能夠到達(dá)15.85%,這對(duì)于規(guī)模較大的上市公司來講幾乎能夠到達(dá)控制的水平，這種情況下有可能構(gòu)成內(nèi)部人控制。董事會(huì)規(guī)?！睟OARD〕的最小值為5,最大值為18,均值為9,講明上市公司董事會(huì)規(guī)模因公司不同而不同，并且平均董事會(huì)有9名成員。公司規(guī)?！睸IZE〕的標(biāo)準(zhǔn)差為1.5081,表示清楚各家公司的資產(chǎn)規(guī)模變動(dòng)并不是很大，數(shù)據(jù)的可比性較高。3.4.2相關(guān)性分析。變量間相關(guān)性分析結(jié)果。由表3.3可知，財(cái)務(wù)背景獨(dú)立董事人數(shù)所占的比例〔IN〕、資產(chǎn)負(fù)債率〔DBET〕、董事會(huì)規(guī)?！睟OARD〕和公司規(guī)模〔SIZE〕的P值均小于0.005,講明上述指標(biāo)與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量在1%的水平上存在著顯著的相關(guān)關(guān)系。董事會(huì)規(guī)模和公司規(guī)模的相關(guān)系數(shù)較大，表示清楚在控制變量中，這兩個(gè)指標(biāo)對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的影響程度較高。財(cái)務(wù)背景獨(dú)立董事所占比的系數(shù)為正，這表示清楚該指標(biāo)與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量存在正相關(guān)關(guān)系?？傎Y產(chǎn)凈利率〔ROA〕和第一大股東持股比例〔SHARE〕與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的顯著性水平較低，但是這種總體上的不顯著可能是由于各個(gè)變量之間相互作用的效果，詳細(xì)能否相關(guān)要根據(jù)回歸結(jié)果斷定。另外，各變量之間的相關(guān)系數(shù)都比擬小，講明變量之間不存在著較嚴(yán)重的多重共線性問題。通過相關(guān)性系數(shù)的檢驗(yàn)可知，以資產(chǎn)負(fù)債率、董事會(huì)規(guī)模、資產(chǎn)規(guī)模為控制變量，以財(cái)務(wù)背景獨(dú)立董事人數(shù)所占比例為自變量，對(duì)被解釋變量會(huì)計(jì)信息質(zhì)量進(jìn)行回歸分析是合理的。3.4.3回歸分析結(jié)果。采用前文建立的多元線性回歸模型，以會(huì)計(jì)信息質(zhì)量為被解釋變量，財(cái)務(wù)背景獨(dú)立董事所占獨(dú)立董事的比例為解釋變量，資產(chǎn)負(fù)債率、股權(quán)集中度、總資產(chǎn)收益率、公司規(guī)模以及董事會(huì)規(guī)模為控制變量進(jìn)行多元回歸分析。由分析結(jié)果可得，回歸方程的P檢驗(yàn)值為0.000,F統(tǒng)計(jì)量為16.134,表示清楚該方程中的自變量與因變量之間有較強(qiáng)的線性相關(guān)關(guān)系?；貧w方程的R2為0.140調(diào)整后的R2為0.131.縱觀國(guó)內(nèi)外有關(guān)的研究發(fā)現(xiàn)，有關(guān)信息披露的模型中調(diào)整的R2并不是很高，程新生等〔2008〕指出一般調(diào)整的R2在0.1-0.25左右。王懷明、張慧〔2008〕的研究中做出的R2為0.1135,同樣陳國(guó)輝、韓海文〔2018〕的研究數(shù)據(jù)結(jié)果中調(diào)整的R2為0.1340.但是回歸結(jié)果卻顯示模型高度相關(guān)，這講明在選擇的變量中存在著一部分變量對(duì)模型有著較強(qiáng)的解釋能力。下面為對(duì)各個(gè)變量的詳細(xì)分析：財(cái)務(wù)背景獨(dú)立董事所占獨(dú)立董事的比例〔IN〕P值為0.000,IN在100%的水平上顯著，表示清楚該變量與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量存在著顯著的相關(guān)關(guān)系，假設(shè)1得到了驗(yàn)證。同時(shí)能夠發(fā)現(xiàn)自變量與因變量的相關(guān)系數(shù)為0.392與預(yù)期符號(hào)一樣，表示清楚財(cái)務(wù)背景獨(dú)立董事對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的提高有很大的幫助。這點(diǎn)也證明了證監(jiān)會(huì)當(dāng)初引入會(huì)計(jì)獨(dú)立董事的規(guī)定是一個(gè)正確的選擇，財(cái)務(wù)背景獨(dú)立董事的存在確實(shí)對(duì)企業(yè)監(jiān)督以及企業(yè)出具真實(shí)的會(huì)計(jì)信息起到了積極的作用，對(duì)保衛(wèi)投資者的利益至關(guān)重要。在控制變量中，資產(chǎn)負(fù)債率〔DBET〕的系數(shù)為-0.290,與預(yù)期的符號(hào)一樣，P值為0.001,表示清楚企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率與會(huì)計(jì)信息顯著相關(guān)，并在很大程度上對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量起到了反作用。資產(chǎn)負(fù)債率很高的企業(yè)會(huì)想方設(shè)法的改善自個(gè)的會(huì)計(jì)報(bào)表，以向外界傳遞出這樣一個(gè)信息：固然我的負(fù)債率很高，但是我的業(yè)績(jī)卻很好。只要這樣，高負(fù)債的企業(yè)才能獲得更多的融資避免資金鏈的斷裂，保證企業(yè)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。所以負(fù)債率高的企業(yè)可能會(huì)違背會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，出具虛假的財(cái)務(wù)報(bào)告?？傎Y產(chǎn)收益率〔ROA〕的系數(shù)0.461,表示清楚資產(chǎn)收益率影響企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，這一點(diǎn)也證實(shí)了之前的預(yù)期。但是顯著性檢驗(yàn)P值為0.135,表示清楚總資產(chǎn)收益率對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量影響相關(guān)程度較低，只在10%的水平上弱相關(guān)。盡管如此，還是能夠以為當(dāng)企業(yè)的盈利水平越高時(shí)，公司面臨的壓力會(huì)隨之降低，企業(yè)更愿意主動(dòng)披露自個(gè)的會(huì)計(jì)信息來向投資者傳遞企業(yè)良好的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，避免出現(xiàn)劣幣驅(qū)逐良幣的現(xiàn)象。股權(quán)集中度〔SHARE〕的系數(shù)為0.033,與預(yù)期符號(hào)相反，P值為0.782,表示清楚與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量之間不相關(guān)。但系數(shù)為正講明還存在著一定的積極作用，上文分析指出，假如股權(quán)過度集中或許會(huì)產(chǎn)生內(nèi)部人控制的問題，但是卻忽略了股權(quán)集中度高的正面效應(yīng)：股權(quán)集中度