本部分来自专著《我国上市公司内部控制重大缺陷修正研究》(朱彩婕著,CIP核准号2020066820,经济科学出版社)第7章,《第7章 国有上市公司治理对内部控制缺陷修正的影响研究》
【摘要】本文以2010年暴露了内部控制重大缺陷的国有上市公司为样本,实证检验了缺陷暴露后四年公司治理对内部控制缺陷修复的影响。研究结果显示:内部控制缺陷暴露后,第一大股东持股比例与内部控制缺陷修复正相关,且在10%水平上显著;董事会规模和独董比例与内部控制缺陷修复正相关,但都不显著;独董比例指标不显著原因在于我国国有上市公司独立董事存在独立性悖论以及独立董事由于交叉任职导致治理能力不佳而致。审计委员会独董比例与内部控制缺陷修复在5%水平上显著负相关,但和假设相反;高管薪酬总额与内部控制缺陷修复正相关,且在10%水平上显著。回归结果还显示,是否进行内部控制审计与内部控制缺陷修复显著正相关;财务报表重述与内部控制缺陷修复显著正相关;年媒体报道力度与内部控制缺陷修复显著负相关。
关键词 :国有企业 上市公司治理 内部控制缺陷修正
本部分进一步研究国有上市公司,验证国有企业治理主体的治理行为在内部控制缺陷修复过程中的作用,引导国有上市公司有针对性地采取相关措施对症下药,从而促进国有资产的保值增值,保护投资者利益和国有资产的安全,提高国有企业的竞争力。其次,为促进国有企业改革、优化国有企业公司治理结构提供数据支持和政策参考。
一、 假设提出
企业股权特征作为治理机制的一部分,对于及时修正内部控制缺陷起关键作用(Mitra et al.,2012)。在我国,国资委代表国家对国有企业董事会和高管行使管理监督职责,由于“一股独大”,国有企业发生内部控制缺陷的可能性也就越大。但是依据声誉效应理论, 当出现内部控制缺陷,国有控股的上市公司更有可能也更有能力修复内部控制缺陷。研究表明第一大股东有能力和动机去监督管理层(李育红,2011)。股权制衡模式并不比“一股独大”更有效率(朱红军、汪辉,2004),“一股独大”并非坏事,用股权制衡来替代“一股独大”的思路未必奏效(赵景文、于增彪,2005)。有学者实证检验发现第一大股东是国有股的其持股比例与内部控制质量存在正相关关系(郭俊丽,2011),股权集中程度与内部控制有效性正相关(栾和涛,2014)。适当的提高股权集中度能促使董事会和管理层积极高效的对内部控制缺陷进行修复。据此,提出假设H1:
H1:第一大股东持股比例与内部控制缺陷修复正相关
董事会是公司治理的核心,董事会在维护国有资产安全及规避国有企业风险等方面扮演着重要角色(谢永珍,2008)。不同的上市公司董事会规模会存在一定的差异[1],这对企业管理层决策的数量和质量都会产生一定的影响,也将直接决定内部控制缺陷是否及时修复。较大规模的董事会能够缩小公司绩效的波动程度(牛建波,2009)。董事会规模太小,会导致董事会人力不足,不能广泛吸取多方的资源,影响董事会的治理能力,最终影响董事会对内部控制缺陷修复所起的作用,董事会规模和企业内部控制有效性呈正相关关系(丁沛文,2014),大规模的董事会有利于内部控制缺陷的修复。
董事会的独立性是影响董事会治理效力的关键因素,我国国有企业中,董事会中的独立董事存在“拿薪酬,投赞成票”的现象,大多从属于内部董事的意志。但是依据委托代理理论,独立董事被赋予监督的职责,独立董事的加入有助于降低公司管理层和董事合谋的可能性,降低管理者对公司利益的侵害(Fama,1993)。董事会独立性与重大缺陷修复及时性存在显著正相关关系(Beng Wee Goh,2009),董事会独立性越强,在制定决策、维护股东利益上就越能够保持更加公正客观的立场,越能保持高度的专业能力,越有助于内部控制缺陷的修复。由此推导出,董事会独立性越强,越有利于内部控制缺陷的修复。据此,提出假设H2:
H2:董事会规模、独立性与内部控制缺陷修复正相关
审计委员会是上市公司内部监督机制中最重要的组成部分,一般认为拥有更独立的审计委员会公司更可能监督管理人员进行重大缺陷修复的努力,《萨班斯法案》要求所有审计委员会完全由独立董事组成(Abbott et al.,2004)。国外研究认为,审计委员会独立性与内部控制缺陷负相关,如,克里斯南(Krishnan,2005),布朗森(Bronson,2009)。我国学者研究发现,独立董事的比例越高,审计委员会越能发挥作用,存在内控缺陷的可能性越小(王雄元、管考磊,2006;董舟娜、朱志雄;郑艺麟,2012等),并对内控缺陷的产生具有抑制的作用(林野萌、韩传模,2013),也越有利于内部控制缺陷的修复。在我国,国有企业审计委员会在加强资产管控、完善公司内部管理、推进国有企业改革方面起着重要作用,而国有企业审计委员会中独立董事所占的比例的高低,则决定了内部控制缺陷的修复程度。据此,提出假设H3:
H3:审计委员会独立性与内部控制缺陷修复正相关
目前我国所有企业,包括国有企业,虽然监事会作用没有得到强化(王立彦、刘军霞,2002),但依规章监事会履行监督职责,监事会规模可以在一定程度上反映监事会的监督力度(刘名旭,2007)。有研究表明,监事会规模与内部控制有效性显著正相关(宋宝燕,2013),监事会规模越小,存在内部控制缺陷的可能性越大(李静思,2014),监事会人数越多,监事会的监督力度就越强。另外,我国国有上市公司确实存在部分高管自由裁量权过大的问题以及监事会人数较少的现象,因此,保持较大规模的监事会,增加其监督和控制的力度,则越容易修复内部控制缺陷。据此,提出假设H4:
H4:监事会规模与内部控制缺陷修复正相关
基于委托代理下的最优契约理论认为董事会可以通过制定和实施有效的薪酬契约来激励管理者朝着股东利益最大化的目标努力。企业高管是内部控制的执行人,国有企业高管有着过度的控制权,控制权过大是诱发国企高管腐败、致使内部控制缺陷产生的重要因素(赵璨等,2015)。依照激励理论,若缺乏有效的激励约束机制,高管们很容易出现为了自身利益而将股东与公司利益置于不顾的行为。因此,良好的薪酬激励机制能有效防范高管人员的道德风险。研究发现,CFO的薪酬总额与内部控制缺陷呈显著负相关关系(Hoitash,2012;Hoitash et al,2012),通过给予经理层合理的薪酬机制,提升他们的工作积极性,进而促进内部控制有效性的提高(李育红,2011)。高管薪酬与内部控制质量之间存在显著的正相关关系,在国有企业,这种正相关关系更为显著(池国华、郭菁晶,2015)。所以说,对国企高管实施适度薪酬激励,一方面可以预防高管的腐败行为,防范内部控制缺陷发生。另一方面,能调动国有企业高管工作的动力,充分发挥其高度的自由决策权,对于暴露的内部控制缺陷能及时采取纠正措施进行修复。据此,提出假设H5:
H5:高管薪酬与内部控制缺陷修复正相关
二、 研究设计
(一) 样本选择和数据来源
本书选取2010年主板、中小板、创业板暴露内部控制缺陷的国有上市公司为研究样本[2]。观察窗口为2010-2014年(内部控制缺陷暴露当年及后四年),剔除金融保险类和终止上市或暂停上市的公司后,共选取73家国有上市公司,五年共计365个观测样本,数据来源:巨潮咨询网,上交所、深交所网站以及国泰安CSMAR数据库等,本部分所用软件为SPSS21.0和Stata10. 样本选择及说明同5.1.2 所述,本部分进一步研究国有上市公司。
(二)变量选取
表7-1选取变量及定义
变量类型 | 变量名称 | 变量定义 | 符号 | |
被解释变量 | 内部控制重大缺陷修复 | 按缺陷严重程度的变化,对重大缺陷分类型打分,计算总分,然后用下一年的总分减去前一年的总分的差值,衡量内部控制重大缺陷修复的效果⊿ICMWXF(1i)=ICMW(1i+1)-ICMW(1i),i=0,1,2,3,4 | ⊿ICMWXF | |
解释变量 | 第一大股东持股比例 | 国有股的持股比例 | FChG | |
董事会规模 | 董事会人数 | Dsize | ||
独立董事例比例 | 独立董事人数/董事会人数 | Ddb | ||
审计委员会独立性 | 审计委员会中独董比例 | ABdb | ||
监事会规模 | 监事会人数 | JDsize | ||
高管薪酬 | 高管前三名薪酬总额的自然对数 | LNGSal | ||
控制变量 | 会计师事务所四大 | 公司由“四大”会计师事务所审计时等于1,否则为0 | B1G8 | |
内部控制审计 | 是否进行内部控制审计,是1否0 | ConA | ||
内部控制质量 | 内部控制缺陷值 | ConQ | ||
净利润增长率 | (本年净利润-期初净利润)/期初净利润 | Growth | ||
机构投资者持股比例 | 机构投资者持股数量/总股本 | Jgchigu | ||
财务报表重述 | 企业更正已发布的财务报表[3] | Repeat | ||
媒体披露力度 | 年媒体负面报道条数 | Media | ||
公司规模 | 公司资产的自然对数 | Lnsize | ||
时间变量 | 2011,2012,2013 | Time |
(1)被解释变量
采用内部控制重大缺陷修复作为被解释变量,代表内部控制重大缺陷修复的效果。
(2)解释变量
根据前面文献综述的情况,借鉴前人研究,本书采用第一大股东持股、董事会规模及独立性指标、审计委员会规模及独立性指标、监事会规模、高管薪酬作为解释变量。
(3)控制变量
本书尽可能控制了对内部控制重大缺陷修复可能有影响的各种干扰因素。借鉴以往的研究,将以下指标作为控制变量:
会计师事务所是否四大(De Angelo ,1981);内部控制审计(张龙平等,2010; Shepardson M L,2016);内部控制质量(朱彩婕、韩小伟,2013)机构投资者持股比例(吴益兵等,2009;Nate M. Stephens,2008);财务报表重述(Dyck A et al.,2002);媒体披露力度(吴世农,2012;彭桃英等,2014)。
(三)理论模型构建
根据前述假设与变量,构建多元回归模型如下:
⊿ICMWXF=a+bi
+bd×(Dsize)2 +Ci×
+
其中,a是常量,bi为各解释变量的系数,bd为董事会规模二次项系数,Ci为各控制变量的系数,
为随机误差项。
三、 实证检验及结果分析
(一)描述性统计
1.被解释变量
内部控制重大缺陷修复的效果(⊿ICMWXF),由于其衡量是用下一年的内部控制重大缺陷得分减去前一年的内部控制重大缺陷得分的差值,差值为负,说明缺陷的修复有好的积极的效果;差值为正,则表明缺陷越来越严重,修复措施产生了副作用;差值为0,说明内部控制缺陷的修复无效。
被解释变量描述性统计与方差分析结果(表7-2)显示,除了14年外,内部控制重大缺陷修复效果各年均值为负,表明样本公司重大缺陷的修复具有积极的效果;消除平均数的影响后,各年上市公司重大缺陷修复效果存在较大差异,2011年变异系数绝对值为最大,表明该年各上市公司内部控制重大缺陷修复差异最大;2014年的均值与变异系数显示该年各上市公司的内部控制重大缺陷修复的程度均比较低,表现了较差的修复效果,但并不表明修复没有效果。出现此现象可能的原因是,随着法律法规的健全和外界媒体监督等的推动,披露内部控制重大缺陷的公司逐年增多的结果[4]。极值显示,部分上市公司内部控制重大缺陷的修复效果很显著,但也有部分上市公司修复无效。
表7-2 被解释变量描述性统计与方差分析
被解释变量 | 统计量N | 均值 | 标准差 | 变异系数 | 极小值 | 极大值 | 年度方差分析sig. |
73 | -1.8630 | 3.15927 | -0.58969 | -17 | 6 | 0.000 | |
⊿ICMWXF2012 | 73 | -.05342 | 2.99575 | -0.17832 | -13 | 10 | |
⊿ICMWXF2013 | 73 | -0.1233 | 1.83292 | -0.06727 | -10 | 7 | |
⊿ICMWXF2014 | 73 | 0.1233 | 1.60680 | 0.076736 | -6 | 4 | |
总计 | 292 | -0.60 | 2.598 | -0.23095 | -17 | 10 |
2. 解释变量和控制变量
本书选取存在重大缺陷的非国有企业,作为对照样本,进行了解释变量和控制变量的描述性统计对照分析,如表7-3所示:
从表7-3可以看出,样本公司第一大股东持股比例比较高,其均值为35.24%,非国有企业股权集中程度均值偏低,此指标两组数据差异显著;董事会规模比较小,其平均值为9.25人,大于非国有企业,此指标两组样本差异显著;独立董事平均占比国有非国有企业均值差异不大,此指标两组样本间有显著差异;审计委员会中独董比例无论国有非国有企业此指标总体比较高,但仍有一部分公司审计委员会中不存在独立董事;监事会的规模是指监事会的人数,此指标国有企业大于非国有企业;高管前三名薪酬总额国有企业大于非国有企业,说明国有企业激励力度大。
表7-3 解释变量和控制变量描述性统计
指标 | 控制人 | 均值 | 中位数 | 标准差 | 最小值 | 最大值 | 样本数 |
第一大股东持股比例 | 1 | 35.24 | 32.23 | 13.20 | 13.48 | 84.11 | 292 |
0 | 29.90 | 27.09 | 14.42 | 3.95 | 75.00 | 496 | |
董事人数 | 1 | 9.25 | 9.00 | 2.02 | 5.00 | 15.00 | 292 |
0 | 8.27 | 9.00 | 1.53 | 5.00 | 15.00 | 495 | |
独董比例 | 1 | 0.37 | 0.33 | 0.06 | 0.29 | 0.63 | 292 |
0 | 0.38 | 0.38 | 0.06 | 0.25 | 0.67 | 495 | |
审计委员会中独董比例 | 1 | 0.59 | 0.67 | 0.23 | 0.00 | 2.00 | 292 |
0 | 0.60 | 0.67 | 0.23 | 0.00 | 1.50 | 493 | |
监事会规模 | 1 | 4.10 | 3.00 | 1.49 | 2.00 | 9.00 | 292 |
0 | 3.34 | 3.00 | 0.77 | 2.00 | 6.00 | 495 | |
高管前三名薪酬 | 1 | 1573763 | 1222800 | 1490508 | 162300 | 13941300 | 292 |
0 | 1470902 | 1060650 | 1443788 | 90000 | 12727200 | 496 | |
会计师事务所四大 | 1 | 0.51 | 1.00 | 0.50 | 0.00 | 1.00 | 292 |
0 | 0.39 | 0.00 | 0.49 | 0.00 | 1.00 | 496 | |
内部控制审计 | 1 | 0.73 | 1.00 | 0.44 | 0.00 | 1.00 | 292 |
0 | 0.55 | 1.00 | 0.50 | 0.00 | 1.00 | 496 | |
内部控制质量 | 1 | 0.79 | 0.00 | 1.86 | 0.00 | 15.00 | 292 |
0 | 0.93 | 0.00 | 1.97 | 0.00 | 17.00 | 496 | |
净利润增长率 | 1 | 0.82 | -0.03 | 9.70 | -36.36 | 79.79 | 292 |
0 | -3.03 | -0.15 | 64.91 | -1142.1 | 596.00 | 436 | |
机构投资者持股比例 | 1 | 0.20 | 0.11 | 0.20 | 0.00 | 0.91 | 292 |
0 | 0.18 | 0.13 | 0.17 | 0.00 | 0.82 | 496 | |
财务报表重述 | 1 | 0.09 | 0.00 | 0.42 | 0.00 | 3.00 | 292 |
0 | 0.09 | 0.00 | 0.48 | 0.00 | 6.00 | 496 | |
媒体披露力度 | 1 | 1.81 | 1.00 | 3.80 | 0.00 | 52.00 | 292 |
0 | 1.94 | 0.00 | 4.10 | 0.00 | 38.00 | 496 |
注:1代表国有企业,0代表非国有企业
(二)相关性检验
考虑到解释变量和控制变量中存在0-1变量,并不适用于pearson检验,因此,根据统计学原理,选取了对原始数据不做要求的spearman相关性检验。各解释变量之间的spearman相关性检验系数如表7-4:
表7-4 Spearman相关性检验
系数 | FChG | Dsize | Ddb | ABsize2 | ABdb | JDsiz | Lngsal | B1G8 | ConA | ConQ | Growt | Jgchi | Repea | Medi |
FChG | 1.00 | |||||||||||||
Dsiz | .041 | 1.000 | ||||||||||||
Ddb | .019 | -.250** | 1.000 | |||||||||||
ABdb | .033 | -.106* | .057 | -.428** | 1.000 | |||||||||
Jsiz | -.048 | .479** | -.215** | .029 | -.036 | 1.000 | ||||||||
Lngsal | .059 | .225** | -.128* | -.007 | .008 | .104* | 1.000 | |||||||
B1G8 | .001 | .351** | -.048 | .032 | -.031 | .059 | .257** | 1.000 | ||||||
ConA | -.045 | .121* | -.037 | .027 | .018 | .051 | .186** | .043 | 1.000 | |||||
ConQ | -.089 | -.057 | .041 | .010 | -.040 | .015 | -.151** | -.107* | -.072 | 1.000 | ||||
Growth | -.038 | -.036 | -.085 | .059 | .011 | -.057 | .080 | -.160** | .040 | .014 | 1.000 | |||
Jg | -.032 | .144** | .079 | -.114* | .018 | .052 | .258** | .061 | .174** | -.085 | -.069 | 1.000 | ||
Repeat | -.110* | -.047 | -.125* | .070 | -.059 | -.084 | -.043 | -.039 | .098* | .392** | -.046 | -.053 | 1.000 | |
Media | -.004 | .050 | -.002 | .153** | -.156** | .072 | -.047 | .009 | -.137** | .048 | .003 | -.131* | .008 | 1.0 |
根据上述结果,可以发现,系数最大值出现在董事会规模和监事会规模之间,为0.479。出现这一现象的原因可能是,监事会与董事会是制约的关系,董事会对上市公司的经营活动负责,监事会对上市公司的监督负责,因此,两者的规模上存在一定的关系。但该系数不超过0.5,说明这些变量之间线性相关度较低,相关系数的绝对值最小的几乎为0,说明这些变量之间几乎不存在线性关系。其余解释变量之间也不存在共线性关系。因此,我们的回归方程具有一定的解释力。
(三)多元统计分析
由表7-5可知,可决系数R2=27.2%,修复的可决系数R2=22.7%, F统计值为6.053(Sig=0.000),方差检验通过,模型可以反映解释变量与被解释变量之间的关系,而且可以较好的表达。解释变量和控制变量的容忍度最小为0.509,大于0.1,方差膨胀因子最大值为1.965,远小于10。由此可知,变量之间,不存在严重的多重共线性,模型有效。
表7 -5回归系数估计及显著性检验
被解释变量: 内部控制重大缺陷修复 | 未标准化系数 | t | Sig. | 共线性统计量 | ||
B | Std. Error | Tolerance | VIF | |||
(Constant) 第一大股东持股 董事人数 独董比例 审计委员会中独董比例 监事会规模 高管前三名薪酬 会计师事务所四大 内部控制审计 内部控制质量 净利润增长率 机构投资者持股比例 Zscore(财务报表重述) 媒体披露力度 LN资产总额 2011年 2012年 2013年 | -1.493 | .334 | -4.465 | .000 | ||
.284 | .135 | 2.106 | .036 | .948 | 1.054 | |
.034 | .174 | .199 | .843 | .579 | 1.726 | |
.051 | .163 | .310 | .757 | .839 | 1.191 | |
-.352 | .204 | -1.723 | .086 | .503 | 1.990 | |
.127 | .162 | .785 | .433 | .660 | 1.515 | |
.380 | .157 | 2.426 | .016 | .805 | 1.242 | |
-.280 | .149 | -1.874 | .062 | .840 | 1.191 | |
1.222 | .323 | 3.782 | .000 | .873 | 1.146 | |
.506 | .088 | 5.732 | .000 | .832 | 1.203 | |
.009 | .014 | .613 | .540 | .956 | 1.046 | |
-.033 | .725 | -.046 | .963 | .856 | 1.168 | |
.286 | .148 | 1.927 | .055 | .851 | 1.176 | |
-.165 | .069 | -2.404 | .017 | .906 | 1.103 | |
-.025 | .162 | -.155 | .877 | .490 | 2.040 | |
.139 | .482 | .289 | .773 | .748 | 1.337 | |
.189 | .385 | .490 | .625 | .795 | 1.257 | |
1.151 | .378 | 3.046 | .003 | .816 | 1.226 | |
R 方 | .272 | 调整 R方 | .227 | F=6.053 | Sig.=.000 |
(四)异方差检验及消除
通过绘制残差图(在附件),发现分布似乎有规律,而进一步将残差绝对值和各变量的秩进行spearman相关系数检验,发现检验统计量的P值存在小于Sig.=0.05的指标,如,高管前三名薪酬与残差值的相关系数-0.181,其P值小于0.05,说明存在异方差。
图7-1 残差图
通过在Stata10.0中执行White(1980)的HC SE(Huber-White Robust Standard Errors HC1),结果如表7-6所示,R-squared=0.2719 ;F( 14,227) = 5.8 ;Prob>F=0.000,说明通过了F检验,即第一大股东持股比例在10%水平上显著,审计委员会独董的比例在5%水平上显著、高管前三面薪酬在10%水平上显著;而重点专注指标P值小于0.1,通过了T检验。
表7-6异方差消除后回归结果
ICMWXF | Coef. | Std. Err. | t | P>|t| | [95% Conf. | Interval] |
第一大股东持股 | .2835705 | 0.1450005 | 1.96 | 0.052 | -0.00215 | 0.56929 |
董事人数 | .0343789 | 0.1305845 | 0.26 | 0.793 | -0.22293 | 0.291692 |
独董比例 | .0506423 | 0.146322 | 0.35 | 0.73 | -0.23768 | 0.338965 |
审计委员会中独董比例 | -.3528019 | 0.1693593 | -2.08 | 0.038 | -0.68652 | -0.01908 |
监事会规模 | .1272514 | 0.1515351 | 0.84 | 0.402 | -0.17134 | 0.425847 |
高管前三名薪酬 | .3796577 | 0.2256646 | 1.68 | 0.094 | -0.06501 | 0.824323 |
会计师事务所四大 | -.2796262 | 0.1715079 | -1.63 | 0.104 | -0.61758 | 0.058325 |
内部控制审计 | 1.222522 | 0.3637568 | 3.36 | 0.001 | 0.505751 | 1.939294 |
内部控制质量 | .5064154 | 0.1522395 | 3.33 | 0.001 | 0.206432 | 0.806399 |
净利润增长率 | .0087402 | 0.0121117 | 0.72 | 0.471 | -0.01513 | 0.032606 |
机构投资者持股 | -.0329162 | 0.5601992 | -0.06 | 0.953 | -1.13677 | 1.070939 |
财务报表重述 | .285883 | 0.1209491 | 2.36 | 0.019 | 0.047557 | 0.52421 |
媒体披露力度 | -.1652578 | 0.0660372 | -2.5 | 0.013 | -0.29538 | -0.03513 |
LN资产总额 | 0.1075802 | 0.0601843 | 1.79 | 0.075 | -0.110499 | -0.2262102 |
2011年 | -0.093408 | 0.1487479 | -0.63 | 0.531 | -0.386607 | 0.1997905 |
2012年 | -0.174737 | 0.1469568 | -1.19 | 0.236 | -4644049 | 0.1149315 |
2013年 | 0.0877481 | 0.13189 | 0.67 | 0.507 | -0.1722218 | 0.3477179 |
_cons | -1.492536 | 0.379523 | -3.93 | 0 | -2.24038 | -0.7447 |
Robust | R-squared = 0.2719 | F( 14, 227) = 5.80 | Prob > F = 0.000 |
(五)稳健性检验
把解释变量滞后一年数据和其余变量用于工具变量进行稳健性检验,结果如表7-7显示,第一大股东持股比例在5%水平上显著,高管前三面薪酬在5%水平上显著,除了审计委员会中独董比例指标外,其他重点专注指标P值小于0.1,依然显著。
表7-7 稳健性检验
被解释变量: 内部控制重大缺陷修复 | 未标准化系数 | t | Sig. | 共线性统计量 | |||
B | Std. Error | Tolerance | VIF | ||||
(Constant) 股权集中指标 董事人数 独董比例 审计委员会中独董比例 监事会规模 LN高管前三名薪酬总额 会计师事务所四大 内部控制审计 内部控制质量 净利润增长率 机构投资者持股比例 财务报表重述 年媒体报道力度 LN资产总额 2011年 2012年 2013年 | -2.215 | .471 | -4.704 | .000 | |||
.276 | .134 | 2.060 | .040 | .945 | 1.058 | ||
-.023 | .176 | -.134 | .894 | .593 | 1.687 | ||
.003 | .162 | .020 | .984 | .895 | 1.118 | ||
.138 | .138 | 1.000 | .318 | .867 | 1.154 | ||
.047 | .159 | .295 | .768 | .662 | 1.511 | ||
.401 | .160 | 2.512 | .013 | .718 | 1.393 | ||
-.226 | .144 | -1.563 | .119 | .851 | 1.175 | ||
1.031 | .323 | 3.188 | .002 | .831 | 1.204 | ||
.506 | .087 | 5.849 | .000 | .837 | 1.195 | ||
.010 | .014 | .691 | .491 | .954 | 1.048 | ||
.052 | .693 | .075 | .940 | .862 | 1.160 | ||
.285 | .146 | 1.960 | .051 | .855 | 1.170 | ||
-.175 | .066 | -2.654 | .009 | .944 | 1.059 | ||
.042 | .151 | .278 | .781 | .524 | 1.909 | ||
.121 | .468 | .259 | .796 | .746 | 1.340 | ||
.150 | .375 | .399 | .690 | .809 | 1.235 | ||
1.010 | .368 | 2.744 | .007 | .830 | 1.205 | ||
R2 | 0.282 | 调整 R2 | .238 | F=6.499 | Sig.=.000 |
(六) 结果及讨论
根据表7-6得到如下结论: 7个代表公司治理的变量中,3个变量对内部控制重大缺陷的修复效果具有显著的影响。
第一大股东持股比例与内部控制缺陷修复正相关,且在10%水平上显著,假设H1通过验证。说明在国有企业中国有股或国有法人股的适度集中,能够有效避免决策矛盾,增强国有上市公司的内部控制缺陷治理效率,促使内部控制缺陷修复。
董事会规模和独董比例与内部控制缺陷修复正相关,但都不显著,即假设H2没有通过检验。这说明一味地扩大董事会的规模,并不能对内部控制缺陷的修复有效。且随着董事会的规模增大,其代理成本也随之增加,成员的沟通和协调变得困难,从而降低修复内部控制的能力,合理的董事会规模应在一定的范围之内, 既不能太大, 也不能太小,要能以较低的治理成本获取较多的治理收益, 从而使企业获得更大价值(谢永珍,2006)。
独董比例指标不显著主要是由于我国国有上市公司独立董事存在独立性悖论以及独立董事由于交叉任职导致治理能力不佳而致,独立董事大多从属于内部董事的意志。
审计委员会独董比例与内部控制缺陷修复在5%水平上显著负相关,恰和假设H3相反。这一方面可能是我国国有上市公司审计委员会成员的独立董事比例低,独立性差,并且在专业委员会交叉任职导致的治理能力低所致。这也促使了独立董事独立性制度的进一步完善。另一方面可能意味着独立董事缺乏治理专长,缺陷的修复需要更多具有治理专长的专家。
监事会规模与内部控制缺陷修复正相关,但不显著,假设H4没有通过验证。这说明在我国存在内部控制重大缺陷的国有公司中,监事会不能很好的行使监督权力职能。这也符合我国监事会整体特点,即新《公司法》对监事会的有关规定,不能确保监事会的独立性和有效运行,监事会形同虚设,这也证实了我国监事会存在虚化或无效现象。可喜的是相关部门已意识到此问题,近几年正在努力改进,如各级审计委员会的成立。
高管薪酬总额与内部控制缺陷修复正相关,且在10%水平上显著。说明上市公司通过提高管理层的薪酬,能够达到激励的目的,提高经理层的工作积极性,进而提高了内部控制重大缺陷的修复效果。假设H5通过了验证。
另外, 回归结果显示,是否进行内部控制审计与内部控制缺陷修复显著正相关,说明内部控制审计会降低会计信息的重大错报风险,能提高内控质量;财务报表重述与内部控制缺陷修复显著正相关,说明存在财务报表重述的行为,更能引起董事会的关注,更能提醒董事会及时进行修复或纠正处理;年媒体报道力度与内部控制缺陷修复显著负相关,说明过度报道将增强内部控制重大缺陷修复的难度,媒体曝光应该适度。
四、研究结论与建议
对于国有企业,国有企业治理主体的治理行为在内部控制缺陷修复过程中起重要作用,内部控制缺陷暴露后,第一大股东持股与内部控制缺陷修复显著正相关;审计委员会独董比例与内部控制缺陷修复显著负相关;LN高管薪酬总额与内部控制缺陷修复显著正相关。国有企业需要优化股权结构,使第一大股东持股得到适度提高。优化董事会规模和结构可参考成立独董协会,继续健全完善独董人才库。健全国企内部控制法律法规,根据相关行业制定更适合本行业的内部控制规则。
五、研究不足和展望
由于数据获取所限,治理主体的治理行为没有体现,未来可以综合运用实验和问卷调查等方法获取治理主体行为的数据,作为公司治理对内部控制重大缺陷修正的中介,研究中介效应。再者把调节效应和中介效应放在一起,运用“有调节的中介”等方法来深化研究。
我国上市公司2011年执行企业内控规范体系情况分析报告.会计司,数据来自财政部网站。 ↑
虽然中小板、创业板在上市年限和公司规模上与主板上市公司有所差异,但考虑到中小型企业和新兴企业更有可能存在内部控制重大缺陷,因此也将其收录在样本当中;鉴于金融保险类上市公司与非金融保险类上市公司在监管要求方面有较大的差异,因此本文只选取非金融保险类公司作为样本。 ↑
重大会计差错赋值3分(对多项财务数据产生影响,或单项差错金额占所有者权益超过3%)存在会计差错1%到3%赋值2分,会计差错较小小于1%赋值1分。 ↑
披露内部控制重大缺陷的上市公司占比逐年上升。2012年仅0.16%上市公司披露内部控制重大缺陷,2013年上升至0.36%,2014年上升至1.50%。迪博企业风险管理技术有限公司发布的《中国上市公司2014年内部控制白皮书》。 ↑
作者:朱彩婕(山东财经大学)
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责任编辑:路时川