辛亞鵬

[摘 要]國外相關(guān)文獻(xiàn)偏重于研究公司內(nèi)部控制信息披露中的“重大缺陷”部分。而國內(nèi)相關(guān)研究多是簡單地描述上市公司內(nèi)部控制的信息披露情況。作為公司非財務(wù)信息的內(nèi)部控制有效性對公司股權(quán)融資成本會產(chǎn)生何種影響這一課題就值得我們?nèi)ド钊胙芯俊?/p>

[關(guān)鍵詞]上市公司；內(nèi)部控制；股權(quán)；融資

10 13939/j cnki zgsc 2015 51 223

1 研究思路

本文利用“內(nèi)部控制缺陷及認(rèn)定情況”及“內(nèi)部控制鑒證保證關(guān)于有效性的結(jié)論”兩大指標(biāo)來評價內(nèi)部控制有效性；在內(nèi)部控制信息披露的經(jīng)濟(jì)后果方面，試圖通過對公司的內(nèi)部控制信息有效性進(jìn)行評估，并討論評估結(jié)果對股權(quán)融資成本的作用機(jī)理和經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

在本文中，我們采取通過分析“內(nèi)部控制缺陷及認(rèn)定情況”和“內(nèi)部控制鑒證保證關(guān)于有效性的結(jié)論”兩大指標(biāo)來評價內(nèi)部控制有效性保證關(guān)于有效性的結(jié)論，通過運(yùn)用GLS模型來分析企業(yè)的股權(quán)融資成本，并通過定性分析來探究二者之間的關(guān)系。

2 上市公司股權(quán)融資成本的測定

2 1 本文擬采用股權(quán)融資成本的測度方法

根據(jù)上文描述，本文采用Gebhardt Lee和Swaminathan（2001）基于非正常盈余折現(xiàn)模型，提出了利潤回歸模型（GLS模型）：

Pi，t=Bi，t+11taei，t+r（1+ri，t）γ+aei，t+12ri，t（1+ri，t）11

ROEi，t+2+k=（1-k10ROEi，t+2+k10IROE

GLS模型的理論依據(jù)與CT模型相同，都以非正常盈余折現(xiàn)模型為基礎(chǔ)，認(rèn)為股價等于每股賬面凈值加逾期非正常盈余折現(xiàn)。不同的是，GLS模型認(rèn)為公司非正常盈余長期增長率不是恒定不變的，但會從第3年起逐年向其所在的行業(yè)平均值趨同。在上式中Pi，t，Bi，t，aei，t+r，ri，t，ROEi，t均與CT模型相同，IROE表示行業(yè)平均的凈資產(chǎn)收益率。

2 2 股權(quán)融資成本的測度結(jié)果

預(yù)測數(shù)據(jù)包括t年度預(yù)測t+1年和t+2年每股收益和凈資產(chǎn)收益率均來自于RESSET數(shù)據(jù)庫的預(yù)測師數(shù)據(jù)庫。由于不同的分析師對同一樣本公司相同年份的預(yù)測值不同，因此同一家樣本公司的預(yù)測值我們用所有預(yù)測值的平均值表示。本文對數(shù)據(jù)的計算以及分析也采用EXCEL。

雖然本文采用的是分析師預(yù)測的每股收益作為估計樣本，但之前國內(nèi)的學(xué)者都是用真實(shí)的每股收益而非分析師預(yù)測的數(shù)據(jù)進(jìn)行計算。我們知道用真實(shí)值代替預(yù)測值背離了非正常盈余折現(xiàn)模型設(shè)計的意義，無法達(dá)到預(yù)期的目的。而本文對權(quán)益資本成本的估計正是為了避免這一問題，讓估計值是對未來的預(yù)期，不是對歷史的驗(yàn)證。

3 上市公司內(nèi)部控制有效性的測度

選擇“內(nèi)部控制缺陷及認(rèn)定情況”及“是否具有內(nèi)部控制鑒證報告”兩大指標(biāo)來評價內(nèi)部控制有效性?！皟?nèi)部控制缺陷及認(rèn)定情況”直接反映了公司現(xiàn)有內(nèi)部控制體系存在的問題，是為0，否為1；“是否具有內(nèi)部控制鑒證報告”是投資者對內(nèi)部控制最為簡單又較為可靠的評價方法，有為1，否為0。

根據(jù)上述方法，我們通過滬市和深市的官網(wǎng)提供的10年上市公司公共報告中，下載內(nèi)部控制自我評價報告、內(nèi)部控制自我評價報告的審計鑒證報告。我們查詢了1227家上市公司的數(shù)據(jù)，其中進(jìn)行了內(nèi)部控制缺陷披露的公司有284家，有鑒證報告的公司有75家。

4 內(nèi)控信息有效性對股權(quán)融資成本影響的實(shí)證檢驗(yàn)

4 1 研究假設(shè)

前文從理論上討論了內(nèi)控信息有效性對股權(quán)融資成本的影響機(jī)理。因此，提出假設(shè)。

假設(shè)1：披露了內(nèi)控信息缺陷的公司股權(quán)融資成本低；

假設(shè)2：未披露內(nèi)控信息缺陷的公司股權(quán)融資成本高；

假設(shè)3：公布了內(nèi)控自我評價鑒證報告的公司股權(quán)融資成本低；

假設(shè)4：未公布內(nèi)控自我評價鑒證報告的公司股權(quán)融資成本高。

4 2 控制變量的說明

綜合前人研究的成果，本模型中提出三個控制變量，公司規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、凈資產(chǎn)收益率。公司規(guī)模越大，可見公司未來發(fā)展越穩(wěn)定，危機(jī)應(yīng)變能力強(qiáng)，抵擋金融沖擊的能力就更強(qiáng)，股權(quán)融資成本相應(yīng)也就較低；資產(chǎn)負(fù)債率越高，企業(yè)的經(jīng)營強(qiáng)狂相對較穩(wěn)定，股權(quán)融資成本較低；凈資產(chǎn)收益率體現(xiàn)了企業(yè)的盈利能力，盈利能力越強(qiáng)，股權(quán)融資成本相應(yīng)也較低。

4 3 相關(guān)性分析

本次檢驗(yàn)的相關(guān)性分析均采用SPSS軟件進(jìn)行分析。

4 3 1 雙變量分析

從表1中可以看出，股權(quán)融資成本與是否披露內(nèi)部控制缺陷正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0 015，為弱相關(guān)關(guān)系；與是否有鑒證報告呈負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0 047，也是弱相關(guān)關(guān)系。此外，股權(quán)融資成本與公司規(guī)模在0 01水平上顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0 458，同時與資產(chǎn)負(fù)債率也在0 01水平上顯著正相關(guān)。另外，股權(quán)融資成本與凈資產(chǎn)收益率在0 05水平上呈顯著正相關(guān)關(guān)系。因此，本模型不適合采用多遠(yuǎn)回歸分析。

4 3 2 偏相關(guān)分析

我們將公司規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、凈資產(chǎn)收益率作為控制變量，對假設(shè)內(nèi)容作偏相關(guān)分析。試圖通過控制其他因素，來探究假設(shè)是否成立。提出不可用的數(shù)據(jù)，最終參加分析的公司樣本有257家。

數(shù) 據(jù)

通過表2可以看出，股權(quán)融資成本的預(yù)測值與是否披露了內(nèi)部控制的缺陷、不足等表述呈現(xiàn)正相關(guān)（0 030），但顯著性不高；與是否有內(nèi)控控制自我評價報告的審計鑒證報告也呈負(fù)相關(guān)關(guān)系（-0 017），但顯著性仍不高。

5 總 結(jié)

5 1 研究結(jié)論

本文最終的研究結(jié)果與最初提出的假設(shè)并不完全相符。我們能夠得出假設(shè)的條件在一些情況下是成立的，即內(nèi)控有效性對股權(quán)融資成本的影響是負(fù)相關(guān)的，也就是說是呈反作用的。公司的內(nèi)控有效性程度越高，公司的股權(quán)融資成本就越低。但是不論是通過雙變量分析還是偏相關(guān)分析，我們擬合出的顯著性都很低，基本都呈現(xiàn)弱相關(guān)。

5 2 原因分析

本次實(shí)證檢驗(yàn)的結(jié)果并不符合假設(shè)的提出，即變量之間的相關(guān)度并不高，我們認(rèn)為是由以下幾個原因?qū)е隆Ｒ皇俏覈膬?nèi)部控制制度的建立起步較晚，很多制度還不完善，并不能完全起到約束企業(yè)內(nèi)控有效性的作用；二是我國上市公司的報告制度發(fā)展得也不夠完善，報告中提供的數(shù)據(jù)的真實(shí)性究竟幾何不能完全確定；三是目前股權(quán)融資成本計算的幾個主流模型都未有人進(jìn)行過完整的驗(yàn)證證明其可行性，而此次選擇的模型中采用的每股收益，均來自RESSET數(shù)據(jù)庫的與預(yù)測師數(shù)據(jù)庫，可能會和實(shí)際的股權(quán)融資成本有較大差異，從而影響檢驗(yàn)結(jié)果。

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