内部控制对公司治理与盈余质量的中介效应分析—来自沪市a股制造业上市公司的数据

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1、内部控制对公司治理与盈余质量的中介效应分析-来自沪市A股制造业上市公司的数据摘要作为衡量公司业绩的综合指标，会计盈余受到利益相关者的广泛关注。现有的研究成果表明：影响盈余质量的关键因素之一是公司的治理水平，较高的治理水平有助于提升盈余质量。此外，为保证财务报告及相关信息真实完整，相关部门要求上市公司建立健全自身的内控系统。我国《企业内部控制基本规范》指出：内部环境是企业实施内部控制的基础性要素，而内部治理结构又是内部环境的重要内容之一。由此可见：公司治理制约着内控系统的有效性，而内控的目标之一就是合理保证财务报告真实完整，即公司

2、治理、内部控制与盈余质量三者之间存在着内在联系。基于此，本文引入中介效应理论，尝试将三者置于一个逻辑框架中，挖掘内部控制在公司治理影响盈余质量过程中所发挥的中介效应，从而有助于上市公司提升治理水平、完善内部控制，并最终提升盈余质量。在委托代理理论、不完全契约理论、信息不对称理论及信号传递理论的指导下，本文首先对现有的研究成果进行了梳理。之后，在规范分析的基础上，我们界定了本文中公司治理及盈余质量的概念，并提出公司治理与盈余质量、内部控制的相关性，同时引入中介效应理论，分析内部控制I在公司治理影响盈余质量过程中所发挥的中介效应。提

3、出相关研究假设后，以我国沪市A股制造业上市公司2012-2014年的数据为研究样本，通过实证分析检验内部控制的中介效应。在替代变量的选取方面：从股权结构、董事会、监事会、经理层特征出发，以控股股东性质、股权集中度、股权制衡度、机构投资者持股比例、董事会规模、董事长与总经理两职分离、独董比例、监事会规模、CEO是否持股等共计9项分指标作为衡量公司治理水平的替代变量；从战略性、经营性、合规性、报告性四目标的实现程度出发，构建出内控指数（ICQ），以内控指数作为衡量内控有效性水平的替代变量；从盈余管理的视角出发，采用分行业、分年度估计

4、的修正的Jones模型，对应计利润进行分离，并以可操纵性应计利润（DA）作为衡量盈余质量的替代变量，同时，以上述替代变量为基础，构建出本文的实证研究模型。在实证研究部分，本文对样本公司的数据进行了描述性统计分析，以了解样本公司在盈余质量、公司治理及内控有效性方面的特征；通过相关性分析初步验证了变量间的相关性；通过OLS多元回归分析，并依据中介效应检验程序，挖掘出内部控制在公司治理影响盈余质量的过程中所发挥的中介效应。本文的实证结果表明：对于我国沪市A股制造业上市公司而言，在控股股东性质、股权集中度、董事会规模、CEO是否持股等4

5、项公司治理分指标影响盈余质量的过程中，内部控制的确发挥着中介效应；进一步分析发现，对于样本公司而言，若股权制衡度、机构投资持股比例、董事会独立性、监事会规模等5项公司治理分指标能够显著影响盈余质量，就可以进一步证实内部控制所发挥的中介效应。这也从另一个侧面说明，II我国沪市A股制造业上市公司需要进一步提升治理水平，从而有助于治理水平充分发挥提升盈余质量的作用。最后，本文对研究结论进行了总结，在此基础上从治理机制及内控中介效应两方面出发，为上市公司提升盈余质量提供参考性建议，同时，指出本文在研究过程中存在的不足，并说明未来可能的研

6、究方向，为后续研究提供参考。关键词：中介效应；公司治理；内部控制；盈余质量；沪市A股制造业上市公司IIIMediatingEffectofInternalControlontheCorporateGovernanceandEarningsQuality-DatafromListedManufactureCompaniesofA-shareinShanghaiStockMarketAbstract：Asacomprehensiveindexofthecorporateperformance,theaccountingearning

7、sarewidelyconcernedbystakeholders.Theexistingresearchresultsshowthat:thecorporategovernanceplaysanimportantroleinimprovingthequalityofearnings,withtheimprovementofcorporategovernance,theearningsqualitywillbeimproved.Besides,listedcompaniesarerequiredtoestablishaninte

8、rnalcontrolsystemwhichcanworkeffectively,forthepurposeofensuringthequalityoffinancialreportsandrelatedinformation.TheBasicNormsofIn