本站小编为你精心准备了创业板上市公司会计信息披露分析参考范文,愿这些范文能点燃您思维的火花,激发您的写作灵感。欢迎深入阅读并收藏。
对于信息使用者而言,上市公司会计信息披露质量的高低将直接或间接地影响其决策的正确性。近年来,由于上市公司会计信息披露违规事件时有发生,这在一定程度上影响了股票市场的价格信号传递,也损害了广大股民的利益。
近年来,会计信息披露质量问题引起了国人的高度关注。在普华永道会计师事务所的关于全球35个国家会计信息“不透明度”指数的调查报告中(指数高则透明度低),中国和俄国的指数较高,其分值分别为87和84,会计信息的透明度情况不容乐观;而新加坡和美国等国家的透明度相对较高,其指数分别是29和36。从该调查报告可知,当前在中国存在着较为突出的会计信息失真问题[1]。为提升上市公司会计信息披露的质量,从而加强对其监管的力度,我国深圳证券交易所设立了关于会计信息披露的考评制度。表1为2011年在深交所上市的三类不同类型板块公司会计信息披露的考评结果(按板块类型分类)。从表1对三种不同类型上市公司会计信息披露考评结果整体情况的比较可知,与主板和中小板上市公司相比,创业板公司的信息披露质量处于中上水平,其中不合格率仅为0.36%,在三类板块中最低;而其信息披露的“优良”率则达到了89.32%,高于三大板块平均86.32%的“优良”率3个百分点。但如果从考评结果的“优秀”率来看,创业板公司的优秀率虽比主板类公司高,但比中小板公司低,也比总体考评情况略低,这说明其还有较大的提升空间。表1说明,在深圳证券交易所上市的各类公司中,其中按照板块分类的信息考评情况相对比较接近,没有根本性的差别。表2则为创业板上市公司内部按照中国证券监督管理委员会行业分类的信息考评结果统计。按照规定,行业考评记录≤5的不进行深交所上市公司行业之间的信息披露考评结果对比。根据该规定,同时结合数据整理的结果可知,到2011年末,在创业板上市公司中没有关于供应业、金融保险业、房地产及电力、煤气等类型的上市公司。从表2可知,制造业在创业板上市公司中占主导地位,其所占的比重高达69.39%。另从考评结果来看,传播与文化产业类公司被评为优秀的比例最高,达到了22.22%;其次为制造业,其占比达18.46%。从考评结果达到“良好”的比例来看,14家社会服务业公司100%全部达到了“良好”的标准;其次为农林牧渔业,其比例也高达100%;制造业、信息技术业、传播与文化产业的“良好”比例都在70%左右。从各产业的“优秀”和“良好”比率来看,创业板上市公司内部各行业的信息披露质量大都处于良好以上,考评结果为合格的平均仅为10%左右,不合格的公司就更少,其中农林牧渔业和社会服务业两个行业均不存在合格与不合格考评结果的公司。在列入统计的281家创业板上市公司之中,有1家制造业的上市公司被评为不合格,这说明创业板制造业上市公司的总体信息披露质量虽然不低,但其个别公司的情况不容乐观,有较大的提升空间。
2创业板上市公司信息披露质量影响因素的研究设计
2.1研究假设基于前人的研究成果,本文主要从上市公司财务特征和公司治理两个角度分析其与信息披露质量的关系,并提出以下基本假设:
2.1.1财务特征与信息披露质量第一,信息披露质量与创业板上市公司的资产负债率呈负相关。即公司的资产负债率越低,则其内部控制状况就越好,因而其产生高估利润的错误也就会相应地减少。对于相对较为年轻的创业板公司而言,虚假的信息不会带给它们额外的好处[2]。第二,信息披露质量与创业板上市公司的盈利能力呈正相关。通常情况下,规模大且盈利能力强的公司往往会选择如实地披露自身的相关信息,以获得投资者、债权人等相关信息需求者的好评,从而不仅可以减少融资成本,而且有助于获得更多的投资机会和避免股票价值被低估。因为如果公司的业绩优秀,则其无须对信息进行虚假的处理就能够在资本市场上获得更大的收益。第三,信息披露质量与创业板上市公司总资产对数呈正相关。一般而言,规模较大的公司往往需涉及更多的项目,这就使得公司对会计信息的收集和处理变得相对更复杂,从而影响信息披露的质量。
2.1.2公司治理机制与信息披露质量第一,信息披露质量与创业板上市公司的董事会人数呈正相关。因为大规模的上市公司往往拥有人数较多的董事会,而这样的董事会通常有助于促进董事个体及其专业知识的多样化,且来自不同专业领域的董事们往往经验更丰富,从而有利于公司的正确决策,并最终有助于提高信息披露的质量[3]。第二,信息披露质量与创业板上市公司的独立董事比例呈正相关。理论研究和相关行业的实践经验均表明,上市公司的董事会特征是最重要的内部治理特征。而在董事会的成员构成之中,代表广大中小股东利益的独立董事,其对于信息披露质量的提升有正面影响。第三,信息披露质量与创业板上市公司的流通股比例呈负相关。一般来说,流通股规模越大的公司会计事项处理越复杂,会影响会计信息披露的质量。第四,信息披露质量与创业板上市公司的股权集中度呈负相关。其中股权集中度拟通过选取公司的第一大股东持股比例进行实证分析。第五,当创业板上市公司的董事长与总经理由同一个人兼任时,则其信息披露质量较低,反之则质量较高。第六,会计信息披露质量与创业板上市公司的高管持股比例呈正相关。通常情况下,如果公司能够持续地正常经营,那么高管的持股比例往往就会相应地越高,从而就会有效地促使公司信息披露质量的提升,以达到公司整体和高管个人利益实现同向增长的目的。第七,信息披露质量与创业板上市公司的高管薪酬之间呈正相关关系。公司高级管理人员的规模,一定程度上可以由高管的薪酬来加以体现。通常情况下,公司高级管理人员的规模越大,则其高管的薪酬也越高,这说明公司的治理结构较为合理、治理能力也就相应地越强,因而其会计信息披露的质量也就会越高[3]。
2.2研究变量的选择
2.2.1自变量的选择根据本文所做的假设,选择了10个变量作为自变量,分别是资产负债率、净资产收益率、总资产对数、董事会人数、独立董事比例、流通股比例、第一大股东持股比例、董事长与总经理是否二职合一、高管持股比例、高管薪酬。
2.2.2因变量(会计信息披露质量)的选择本文以深圳证券交易所对创业板上市公司的会计信息披露的评价结果作为衡量标准,采纳四种考评结果,即优秀、良好、合格、不合格。在研究过程中,当会计信息披露考评结果为“优秀”或“良好”时,令y=1,表示上市公司的信息披露质量较高;而当会计信息披露考评结果为“合格”或“不合格”时,则令y=0,表示上市公司的会计信息披露质量相对较低。
2.3样本选择及数据来源本文的分析数据来源于国泰安数据库,主要通过选取2011年末281家创业板上市公司的10个财务指标作为研究样本,运用logistic回归的实证方法,来分析影响上市公司信息披露质量的因素。关于会计信息质量的数据,主要来源于深圳证券交易所网站所公布的“诚信档案”中关于“信息披露考评”栏的数据整理而得,在准确核对之后对考评结果进行赋值,然后采用SPSS21软件进行统计分析。
2.4模型构建根据以上分析,运用Logistic回归分析模型分析如下。在表3中,因无法获得有关具体的评分规则和评分具体的数据,所以在替代变量选取上采取了逻辑变量定义的形式。董事长与总经理兼任情况以及审计意见的情况均采用赋值形式,相关说明见表3。
3创业板上市公司信息披露质量影响因素的实证过程与结果
3.1关于自变量的描述性统计通过对自变量的描述性统计结果可知,分析模型中各有关变量的分布较为合理。具体情况如表4所示。从表4可以看出:①创业板上市公司中资产负债率(X1)的极小值和极大值分别为0.020和0.747,这说明不同公司的资产负债率差异较大,同时由于其均值为0.169,说明创业板上市公司的资产负债率总体上偏低,财务杠杆作用不够明显;②通常情况下,净资产收益率(X2)的指标值一般不应低于同期限的银行存款利率,而表4显示,该年度创业板上市公司的净资产收益率平均值为0.101,这说明该类公司的总体收益情况较好;③创业板上市公司当年的董事会人数(X4)最多的高达13人,但也有公司的董事为0的情况,平均每家公司的董事会人数约为8人,且其标准差不大,即该数据的分布较为集中,总体差异不大;④创业板上市公司第一大股东持股比例(X7)的极大值与极小值之间相差较大,这说明该数据的离散程度较大,偏差也较大,而这一特点从第一大股东持股比例的标准差及方差均较大的现实中也可以得到同样的体现;⑤在创业板上市公司中,董事长与总经理兼任(X8)指标的均值为1.509,且其标准差和方差分别为0.501和0.251,这说明数据较为集中,即该类公司董事长与总经理兼任的情况较为普遍;⑥此外,从该类公司的高管持股数(X9)和高管薪酬(X10)这两项数据的极大和极小值分布情况来看,二者极值的相差均较大,最低的均为0,但极大值分别达到了337300000和6586800,同时两项指标的标准差和方差均很大,这表明这两项数据的分布都比较分散,各个公司的高管持股数和高管薪酬差异比较大。
3.2实证检验:Logistic回归结果与分析在剔除年度影响因素的前提下,以2011年度为样本组,通过构建Logistic回归模型并据以分析影响创业板上市公司信息披露质量的主要因素。通常情况下,我们需要观察值和期望值接近。从表5可知,相对于“考评结果Y=0”,其对应的期望值由8.704逐步地下降至0.326,符合与观测值趋于接近的要求;同时,相对于“考评结果Y=1”,其相应的期望值由19.296逐渐增加到27.674时,期望值与观测值之间也趋于接近,即Hosmer-Lemeshow检验的列联表所展示的结果较为合理。另一方面,在0.05的显著水平下,Sig.=0.289,大于0.05,由此可以认为Hosmer-Lemeshow的检验通过。表6是最终的预测分类结果,经过运算处理之后,该模型的参数将收敛到稳定值,从而得到最终有效的模型参数。同时,由表6可知,观测值为0的有29个(即考评结果=0),相应的预测值中,有1个考评结果为0,另外28个的考评结果为1,预测正确率为3.4%;而观测值为1的有250个(即考评结果=1),相应的预测值也有250个,预测全部正确。由此可知,在全部的279个样品中,有251个预测正确,另有28个预测失败,总的预测正确率为(1+250)/(1+28+0+250)=90%,即模型的整体效果良好。根据Logistic回归结果(见表7),可得出如下结论:当年所选取的10个自变量在置信度=95%的情况下,只能验证信息披露质量与净资产收益率(X2)在Sig=0.05上呈显著正相关,且净资产收益率的Exp(B)值较大,说明净资产收益率比较敏感,即假设2得到验证。在置信度=85%的情况下,资产负债率(X1)的Sig=0.141<0.15,可以验证信息披露质量与资产负债率呈显著正相关,即假设1未能得到验证。多数学者认为,信息披露质量与资产负债率之间呈负相关关系,但本文却得出相反的结论。这可能是由于创业板上市公司还相对比较年轻,绝大多数公司均处于盈利状态,公司的股东普遍偏向于举债经营。而在既举债经营又盈利的情况下,公司管理层希望能披露这一信息来增强股民对管理层的信任,所以才会出现资产负债率越高而信息披露质量越好的现象。在置信度=80%的情况下,第一大股东持股比例(X7)Sig=0.173<0.2,可以验证信息披露质量与第一大股东持股比例呈显著负相关,即假设7得到验证。而总资产对数、董事会人数、独立董事比例、流通股比例、股权集中度、董事长与总经理兼任情况、高管持股数和高管薪酬的Sig值均大于0.2,因此这7个自变量对因变量不具有显著的影响。表8为自变量之间相关矩阵的分析结果,从表中可知,各变量在0.01和0.05的水平上均不存在显著的相关性,所以该模型不存在自变量之间的多重线性问题,即以上数据是可以进行正常分析的。
4研究结论与政策建议
4.1主要研究结论第一,在假设的10个自变量之中,其中资产负债率、净资产收益率、第一大股东持股比例三个变量通过了显著性检验,即它们对创业板上市公司会计信息披露质量具有显著的影响且稳定性较好。其中创业板上市公司的信息披露质量与其资产负债率、净资产收益率之间呈正相关关系,而与其第一大股东的持股比例之间呈负相关关系。第二,除前述3个自变量之外,其余包括总资产对数、董事会人数、独立董事比例、流通股比例、董事长与总经理兼任情况、高管持股比例和高管薪酬等7个解释变量在内,它们在统计上均不显著,即这些变量与创业板上市公司的信息披露质量之间没有明显的相关性。也就是说,资产规模大的创业板上市公司的信息披露质量不一定就越高;而创业板上市公司的董事会人数对其信息披露质量不一定有直接的影响;独立董事比例与公司的信息披露质量之间不一定有关系。其他指标亦是如此。
4.2政策建议第一,要致力于提高创业板上市公司资本的盈利能力。由于信息披露质量与创业板上市公司的盈利能力之间呈正相关关系。盈利能力强的公司往往更趋向于如实地披露其公司的信息,以力争获得股民的青睐和市场上的好评,从而减少融资成本以获得更多的投资机会或者避免股票价值被低估。第二,在合理的范围之内,可以适当地提高创业板上市公司的资产负债率,如可以通过适度举债来提高公司的资产负债率,并通过公司有效地运营,使公司的负债资金得到充分的利用以获取比债务利息更高的资金报酬率;同时,在公司利用财务杠杠并采取负债经营策略的过程中,要特别注意全面地评估负债经营的收益与风险,并据以做出正确的决策。第三,由于创业板上市公司的信息披露质量与其第一大股东的持股比例之间呈负相关关系,即第一大股东的持股比例越高,越不利于信息披露质量的提升。基于此,就要求政府主管部门和证券监管机构应该采取各种切实可行的措施,促使创业板上市公司稀释股权,要特别注意降低第一大股东的持股比例,避免一股独大的问题出现,从而为公司信息披露质量的提升创造条件。第四,要逐步建立建全符合市场发展要求的创业板上市公司会计信息披露的体制和机制。如果创业板上市公司的外部经营环境较为规范,即会计信息披露的体制和机制较为完善,则公司往往会倾向于选择如实地披露相关信息,从而会计信息失真的概率就相对较低。而对于财务报告中的数据和指标,如果公司能够如实地加以披露,则有利于投资者更好地判断上市公司的经营情况,从而作出合理的决策。当然,健全的信息披露体制和机制,往往需要国家、证券市场以及上市公司三方的共同努力才有可能实现。第五,提高创业板上市公司会计人员的综合素质。即通过加强对上市公司会计人员职业道德教育和业务培训双管齐下的方法,以切实地提高从业人员的综合素质,培养高素质的会计人员,从而为公司高质量信息的提供奠定必要的人力资源基础。
作者:邓梦秋 魏远竹 谢帮生 霞 单位:福建农林大学 管理学院 宁德师范学院