企业内部控制与财务重述的关系研究

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1、企业内部控制与财务重述的关系研究    【摘要】近年来财务重述及内部控制越来越受到企业和社会的关注,本文分析了两者的关系,并进行更深层次的研究,希望在此基础上能够提出对未来研究的启示。下载论文网  【关键词】内部控制财务重述  一、引言  上市公司的财务报告作为会计信息的重要载体,也是对外信息披露的主要形式,综合地反映上市公司财务状况及经营成果,是投资者和管理者制定决策的重要依据。  本文从财务重述及内部控制的相关文献进行介绍,分析了内部控制质量与财务重述的关系,并在此基础上比较分析内部控制质量对不同类型的财务重述

2、的影响,为以后的研究提供借鉴和启示。  二、背景介绍  近几年财务重述越来越受到广大学者的关注,Scholz(2008)发现,1997~2006年间,美国发生财务重述的上市公司家数增加了18倍,从1997年的90家上升到2006年的1577家,陆腾飞(2015)发现自2008年至2013年我国有1151个上市公司发生财务重述。如何降低财务报告重述的发生概率?除了加强外部监管之外,还有一个可行的方法是加强企业的内部控制建设,提高财务报告的可靠性,尤其美国在法律层面通过《SOX法案》对内部控制进行进一步规范后。  我国

3、从2006年以来逐步建立了内部控制规范体系,内部控制的主要目标之一是提高财务报告信息质量,有效的内部控制会使企业内部各个职能部门之间的协调密切,相互监督,管理者操纵财务报告的机会减少,企业财务重述的可能性就会降低。  三、实证研究  (一)样本的选择  本文以我国2010~2015年沪深两市A股上市公司重述样本数据进行实证分析。通过wind数据库搜索上市公司公告和年报的关键字获得重述样本,按财务重述发生原因将其分为差错类和非差错类财务重述。剔除2010~2015年期间已退市、金融类、ST类上市公司,同时选取配对样本

4、进行对比分析。  (二)研究假设与模型  本文将财务重述指标分为不同层次:层次一为是否发生财务重述,是为1,否为0;层次二为对财务重述的分类,会计差错类财务重述为1和非会计差错类财务重述为0。根据重述样本分类提出两个假设。  H1:其他条件下,内部控制质量越好,企业发生财务重述的概率越小  H2:其他条件下,内部控制质量越好,企业发生会计差错类财务重述的概率越小  根据假设建立Logistic回归模型,运用SPSS进行样本数据回归检验,分析企业内部控制质量与财务重述的关系。  (三)变量的界定  自变量:内部控制指

5、数(Incontrol)采用迪博内部控制指数取自然对数  因变量:财务重述Res1上市公司发生财务重述为1,否则为0;Res2会计差错类财务重述为1,非差错类为0  控制变量:净资产报酬率(Roe)报告期税后净利润/平均股东权益;资产负债率(Lev)公司年末债务账面总价值/资产账面总价值;股权集中度(Top1)报告期公司第一大股东持股比例;公司规模(Size)总资产自然对数;高管人数(Mcount)公司中高管数量。  (四)实证分析  本文运用SPSS等工具对数据进行处理,得到沪深两市A股中2010~2015年间发

6、生财务重述的328个研究样本,其中差错类财务重述202个,非差错类财务重述126个。  1.描述性统计。全样本的内控指数均值为,整体上居于中上水平。根据表4-1可知,重述样本内控指数均值为略小于非重述样本,说明非重述样本企业内部控制质量较好,验证了假设H1:企业内部控制质量越好,发生财务重述的可能性越小。  2.相关性分析。表4-2报告了全样本变量的相关性分析。财务重述与内控指数具有显著的负相关关系-,说明较好的内部控制质量可以有效降低企业财务重述发生的概率,有利于提高会计信息的质量,支持假设H1。  表4-3报告

7、了重述样本的相关性分析。在重述样本中,内部控制指数与是否为差错类财务重述的相关系数-,表现为较弱的负相关关系,未能很好的验证假设H2,还需经过进一步的回归分析验证。  3.回归分析。为进一步研究企业内控制质量与财务重述的关系,本文进行了Logistic回归分析。  表4-4报告了假设H1和H2的回归结果,结果显示,内部控制指数与财务重述呈现显著的负相关关系,与假设H1相一致,即企业的内部控制质量越好,上市公司发生财务重述的概率越低。因此,在控制了其他因素之后,如果一个企业发生了财务重述行为,则很可能?f明其内部控制

8、存在一定的缺陷,无法实现企业内部控制的一个核心目标―财务报告可靠性。一个企业如果具有完善的内部控制体系,可以更好地约束企业的权责利益关系,从而保障公司财务信息质量,公司发生财务重述行为的概率更低。假设H2回归结果显示,内部控制质量与是否为差错类财务重述呈现显著的负相关关系。这与本文提出的假设H2相一致,即公司的内部控制质量越好,发生差错类财务重述的可能性就越

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