上市公司内部控制缺陷定量判定研究

郭文卿

摘 要：我国在2008年和2010年分别颁布了《规范》和《指引》。这标志着在接下来的一段时间里，内部控制的诸多问题将得到业界的广泛关注，内部控制制度也将不断完善。

关键词：上市公司；内部控制缺陷；缺陷认定；影响因素

文献简述

Doyle等（2005）研究发现上市公司披露的重大内控缺陷与公司规模、盈利能力的关系不大，与公司经营的复杂性关系较大。

Ashbaugh-Skaife（2009）研究了存在内控缺陷的公司特征，企业经营的复杂性、管理层参与度影响缺陷发生概率。

一：理论分析及研究假设

《规范》定义内控缺陷指“内控制度在制定之初存有不足，难以防止舞弊的发生；或企业在实施内控细则过程中，出现违规和不当，对舞弊出现的应急反应机制较弱”。

对内控缺陷设定了三种分类标准：

1.按监管层的认定和识别出发点分类，分为原则式认定与规则式认定。

2.按发生源头或原因分类，分为财务报告基础内控缺陷和公司运营基础内控缺陷。

3.按发生造成结果的严重性分类，分为一般、重要、重大缺陷。

对会计层面和公司层面内控缺陷二级分类：会计层面进一步划分为会计处理类、账户核准类、原始凭证类、审计报告类；公司层面进一步划分为控制环境类、风险评估类、控制活动类

依据研究基础和理论分析进而提出以下假设：

H1：上市公司对外业务经营水平与本研究被解释变量（即内部控制缺陷的严重程度）正相关；

H2：子公司数量与本研究被解释变量正相关；

H3：上市公司存货比率与本研究本研究被变量正相关；

H4：上市公司销售增长率与本研究被解释变量正相关；

H5：公司市值与本研究被解释变量负相关；

H6：上市年数与本研究被解释变量负相关；

二：研究设计和样本选择

（一）变量构建及模型设计

1.被解释变量：现有的资料文献对于内部控制缺陷的研究基本以内部控制自我评价报告中披露实质性缺陷（ICD-DISCLOUSRE）作为研究指标。当上市公司对内部控制进行披露时，记ICD为1；否则为0。

2.解释变量：如下定义了影响内部控制缺陷披露的因素。

FTRAN表示经营复杂性的代理变量，表示公司是否有对外贸易，有为1，否则为0；

SEGS表示经营复杂性的代理变量，表示拥有的子公司数目；

SIZE表示2012年公司市值，以亿为单位；

FAGE表示截止到2012年，股票上市的年数；

INV以2012年各上市公司的存货与总资产的数额比得出，通过2012年存货与总资产的比值；GRTH作为会计风险的代理变量表示2012年平均销售增长率

3.控制变量：本文以2012年披露企业自我评价报告的705家沪市上市企业为研究对象。数据来源于国泰安CSMAR数据库。

4.研究模型：

ICD_DISCLOSURE=β0+β1SEGS+β2FTRAN+β3SIZE+β4FAGE+β5INV+β6GRTH+ζ在此模型中β1-6为回归方程的常数项系数，β0为截距，ζ为残差项即随即误差。变量的具体含义与详细描述请参照上表。

（二）样本选取

本研究以2012年在上海交易所上市的944家上市公司作为调查样本，调查表明有705家发布了内部控制自我评价报告，占总上市公司数目的74.68%。

最终，本研究在所有944家沪市上市企业中，剔除了没有披露相关内控缺陷信息的企业、B股上市公司和同时在港交所上市的企业，最终仅剩下705家，将其作为研究样本。非财务数据，通过笔者手工整理，最终利用SPSS16.0软件计算对数据进行处理。

三：实证检验及结果

1.描述性统计

具体的分析结果如下表1所示：

通过观察均值可以看出，内部控制缺陷组具有市值更小、上市时间更短、以及较高的存货比率和销售增长率。所有变量的方向都与预测一致。除了GRTH和INV外，其他各个被研究量的均值的t检验在0.1及以上的统计水平上呈现显著。上述数据可见以对外业务为主和子公司数量多的企业，其内控存在缺陷的可能性越大，如发生缺陷，严重程度也较其他类型的公司造成损失大；企业规模和上市年限标志着内控制度的成熟度越高、存在缺陷的可能性越小；销售增速和存货比率越高，内控缺陷存在的可能性也越大。

2.相关性分析

表2列示了变量间的相关系数。研究相关系数，本研究分别使用了Pearson和Spearman相关系数这两组数据。表格中上半部分的数据和下半部分的数据大小基本相似。各相关系数基本集中在-0.2～0.2，各相关关系在0.1的统计水平上显著。根据统计学者的研究，相关系数若小于0.5，表示变量间不存在共线性的问题。这说明本文所建立研究模型中选取的变量抓住了公司内部控制缺陷和影响因素的不同特征。

3.回归分析

表3列示了Logistic回归分析的结果。其中FTRAN、SEGDS、SIZE和FAGE四个变量的显著性水平都是0.1或者更高。其中表示，对外业务的变量和代表子公司数目的SEGDS显著性水平都在0.05以上，证明了公司经营状况越复杂，其出现内部控制缺陷的可能性越大；SIZE和FAGE这两个变量在0.1或者更高的水平显著，这一数据表明了固定成本投入加大、制度建设时间越长对于减小缺陷的发生和影响有明显效用，证明了H5和H6预测的正确性。通过研究数据的结果发现likelihood ratio的数据为243.65，显著性是0.01。

根据回归分析结果得出了结论，经营的复杂程度、与会计风险的大小与严重程度均成正相关关系，公司对外贸易业务的繁多、子公司数目的众多均对内控缺陷有正向的推动作用。

四：结论与建议

外部监管层面：进一步明确相关制度要求。监管部门应该明确企业披露信息的规范，对于企业信息披露加强监管。从最基本的披露报告的格式入手，对每种类型的缺陷加以规范并一一列示，为企业自我评价提供依据。同时，对于存在漏报等现象的企业进行追责处罚，营造良好的市场环境，保护投资者切身利益。

内部治理层面：企业要不断完善公司治理机制。企业应从自身入手，完善公司治理机制，建立健全内部控制制度，是实现企业经营目标的关键。（作者单位：南京农业大学）

参考文献：

[1] 田勇.我国上市公司内部控制缺陷的影响因素研究[J].金融市场.2011，（2）：59-63

[2] 祝捷，田晓雪.上市公司内部控制缺陷影响因素的实证研究[J].中国证券期货.2012，（2）：17-19