□文/徐雪琦 閔雨晴 吳月凡 潘 婭 程 榮 王海俠

（徐州工程學(xué)院 江蘇·徐州）

［提要］ 終極控制權(quán)對(duì)提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量、穩(wěn)定資本市場(chǎng)有重要意義。本文以江蘇省A股上市公司數(shù)據(jù)為樣本，對(duì)二者的相關(guān)性進(jìn)行研究。通過(guò)模型計(jì)算非操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)作為衡量會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的因變量，將終極控制權(quán)比例、現(xiàn)金流權(quán)比例等作為自變量，對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，建立多元線性回歸模型研究變量之間的關(guān)系。結(jié)果表明：會(huì)計(jì)信息質(zhì)量受資產(chǎn)負(fù)債率、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流等因素影響，并與終極控制權(quán)成反比。終極控制權(quán)需限制在合理范圍內(nèi)，同時(shí)利益相關(guān)者需注重對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的管理。

一、引言

會(huì)計(jì)信息是資本市場(chǎng)聯(lián)系的紐帶，能夠幫助市場(chǎng)主體合理規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化資源配置。然而，隨著我國(guó)資本市場(chǎng)的不斷發(fā)展，部分上市公司“一股獨(dú)大”及其產(chǎn)生的問(wèn)題越來(lái)越引起人們重視。本文圍繞終極控制權(quán)與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量問(wèn)題進(jìn)行研究。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)回顧。國(guó)外學(xué)者認(rèn)為，提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部管理結(jié)構(gòu)、外部運(yùn)營(yíng)環(huán)境密切相關(guān)。La Porta從終極股東控制權(quán)的角度，對(duì)不同富裕程度經(jīng)濟(jì)體的企業(yè)控制權(quán)問(wèn)題進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)多數(shù)國(guó)家都存在終極股東結(jié)構(gòu)，而只有少數(shù)重視投資者利益的國(guó)家，才存在分散性的所有權(quán)結(jié)構(gòu)。Lee提出終極股東在追求利益的動(dòng)機(jī)下，會(huì)降低會(huì)計(jì)信息的透明度，影響會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。國(guó)內(nèi)學(xué)者馬忠、吳翔宇通過(guò)實(shí)證研究，提出上市公司終極股東控制權(quán)與現(xiàn)金流權(quán)的分離程度越高，其信息披露的自愿性程度越低。王化成、佟巖采用盈余反映系數(shù)、股權(quán)變量進(jìn)行實(shí)證分析，得到股東持股比例越多那么會(huì)計(jì)信息質(zhì)量就越低。王正軍選取深圳上市公司為樣本，對(duì)終極股東超額控制、現(xiàn)金流權(quán)影響會(huì)計(jì)信息質(zhì)量進(jìn)行分析，旨在找出信息披露透明度的捷徑，以改善證券市場(chǎng)信息披露環(huán)境。在Basu模型框架下，林愛(ài)海和吳永斌發(fā)現(xiàn)隨著股權(quán)集中程度的提高，會(huì)計(jì)信息的穩(wěn)健性不斷降低。

綜上，在分析國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探討終極控制權(quán)與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的關(guān)系。結(jié)合我國(guó)資本市場(chǎng)體制機(jī)制不足的實(shí)際，以江蘇省A股上市公司為例，研究終極控制權(quán)與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的關(guān)系問(wèn)題。

（二）研究假設(shè)。終極股東會(huì)采用金字塔式控股結(jié)構(gòu)、交叉持股、影響管理層等方式，在獲取共享收益之余滿足私利的獲取。金字塔股權(quán)結(jié)構(gòu)下，終極股東以小份額的現(xiàn)金流權(quán)掌握著大比例的控制權(quán)，這種非均衡會(huì)在企業(yè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中引起兩權(quán)分離的現(xiàn)象，較高的控制權(quán)會(huì)使終極股東具備較強(qiáng)的利益侵占能力，也會(huì)使之付出較少的代價(jià)。Johnson et al.的“利益侵占效應(yīng)”提出越高的終極股東的控制權(quán)比例，越會(huì)出現(xiàn)中小股東的利益被侵占的問(wèn)題。Harris&Raviv的“廉價(jià)投票權(quán)”認(rèn)為終極股東的投票權(quán)旨在牟取私利，而非企業(yè)利益最大化。壕溝效應(yīng)假說(shuō)提出，持股比例小于某一水平時(shí)，權(quán)利增加會(huì)強(qiáng)化“隧道挖掘”的動(dòng)機(jī)，即控制權(quán)比例提高，攫取企業(yè)收益的機(jī)會(huì)上升，通過(guò)操縱會(huì)計(jì)信息掩飾獲取私利的可能性會(huì)隨之增加。

假設(shè)1：上市公司終極控股股東的控制權(quán)比例與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量呈負(fù)相關(guān)

圖1 終極股東股權(quán)特征示意圖

現(xiàn)金流權(quán)是股東按照持股比例而擁有的收益權(quán)利，終極股東利用現(xiàn)金流權(quán)從上市公司獲取收益，二者的利益保持一致，現(xiàn)金流權(quán)越大獲取的收益越多。根據(jù)代理理論，股東作為委托人會(huì)積極地對(duì)管理層的代理人進(jìn)行監(jiān)督，而中小投資者因股份少、決策影響弱、監(jiān)督成本高而沒(méi)有監(jiān)督管理層的積極性，通常以非契約的形式將監(jiān)督權(quán)交給控股股東?！袄鎱f(xié)同效應(yīng)”使得控股股東為獲取更多的監(jiān)督能力，自覺(jué)樹(shù)立正面的形象，爭(zhēng)取得到中小投資者、債權(quán)人等利益相關(guān)者的認(rèn)同。朱雅琴認(rèn)為現(xiàn)金流權(quán)與會(huì)計(jì)透明度顯著正相關(guān)，終極股東持股比例的提高，利于會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的改善。

假設(shè)2：上市公司的現(xiàn)金流權(quán)與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量呈正相關(guān)

三、變量選取與研究設(shè)計(jì)

（一）因變量的選取。衡量會(huì)計(jì)信息質(zhì)量通常采用的是應(yīng)計(jì)質(zhì)量或者盈余持續(xù)性，以此反映盈余管理的程度，文章將采用應(yīng)計(jì)質(zhì)量作為衡量標(biāo)準(zhǔn)。應(yīng)計(jì)質(zhì)量結(jié)果通常借助Jones模型計(jì)算非正常應(yīng)計(jì)利潤(rùn)來(lái)實(shí)現(xiàn)，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量用非正常應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的絕對(duì)值來(lái)衡量。非正常應(yīng)計(jì)利潤(rùn)越低，則會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越高。

1、應(yīng)計(jì)利潤(rùn)總額的計(jì)算

式（1）中，Tii，t為 i公司第 t年的應(yīng)計(jì)利潤(rùn)總額，Ici，t為 i公司第t年的凈利潤(rùn)，Cfoi，t為i公司第t年的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流，Api，t為i公司第t年上年度的總資產(chǎn)。

2、相關(guān)系數(shù)的估計(jì)。將式（1）計(jì)算出的應(yīng)計(jì)利潤(rùn)總額以及各相關(guān)變量進(jìn)行回歸分析，運(yùn)用SPSS對(duì)未知量進(jìn)行估計(jì)：

式（2）中，△Mbii，t為本期營(yíng)業(yè)收入減上期營(yíng)業(yè)收入，Ari，t為本期應(yīng)收賬款減上期應(yīng)收賬款，Nfai，t為固定資產(chǎn)凈值。

因?yàn)榭刹倏v性利潤(rùn)是未知的，進(jìn)而通過(guò)應(yīng)計(jì)利潤(rùn)總額模型中相關(guān)系數(shù)近似計(jì)算可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)，使得：

3、可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的計(jì)算。將式（3）中得到的估計(jì)值，代入公式可以計(jì)算可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)：

式（4）中，Aii，t為 i公司第 t年的可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)。

4、非操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的計(jì)算

式（5）中，Nii，t為 i公司第 t年的非操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)。

進(jìn)而根據(jù)非操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)絕對(duì)值的大小來(lái)計(jì)算會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的高低：

（二）自變量的選取。通過(guò)查閱相關(guān)資料，將在直接控制權(quán)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究終極控制權(quán)與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的關(guān)系。根據(jù)江蘇省上市公司實(shí)際披露的數(shù)據(jù)，并結(jié)合終極控制權(quán)性質(zhì)的特點(diǎn)，最終選取的解釋變量為終極控股股東控制權(quán)比例、終極控股股東現(xiàn)金流權(quán)。（圖1）

根據(jù)終極股東股權(quán)特征示意圖所示，終極股東A通過(guò)B公司、C公司、D公司三條控制鏈對(duì)F上市公司施加控制。與傳統(tǒng)的直接控制相比，終極控制間接作用的控制層數(shù)、涉及的利益主體更多，控制權(quán)結(jié)構(gòu)則相應(yīng)地更復(fù)雜。

1、終極控股股東控制權(quán)比例。選取各條控制鏈上的最小控制權(quán)后求和，以此作為終極控股股東控制權(quán)比例：

式（7）中，Ciq為q上市公司第i條控制鏈，n為控制鏈條數(shù)總和。

2、終極控股股東現(xiàn)金流權(quán)比例。將各控制鏈上控制權(quán)分別相乘之后再求和，得到終極控股股東現(xiàn)金流權(quán)比例：

式（8）中，Cij為第i條控制鏈上的第j層控制權(quán)，p為某控制鏈上控制層數(shù)之和。

（三）調(diào)節(jié)變量的選取

1、企業(yè)規(guī)模。一般定義為期末總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)?；赪atts&Zimmerman的政治成本假設(shè)，企業(yè)的規(guī)模越大，日常運(yùn)作更為規(guī)范，更易受到政府和民眾的關(guān)注。因此，信息不對(duì)稱性更小，終極控股股東的利益侵占性更小，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量較高：

2、成長(zhǎng)性。主要依據(jù)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入實(shí)際的增長(zhǎng)率來(lái)衡量：

3、資產(chǎn)負(fù)債率。資產(chǎn)負(fù)債率等于總負(fù)債比總資產(chǎn)，該指標(biāo)是反映企業(yè)償債能力的重要指標(biāo)，關(guān)乎債權(quán)人自身利益。

4、總資產(chǎn)凈利率。總資產(chǎn)凈利率代表企業(yè)凈利潤(rùn)與平均資產(chǎn)總額的比率，衡量企業(yè)用全部資產(chǎn)獲取利潤(rùn)的水平，是特定控制體系下不同利益相關(guān)者判斷會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的重要指標(biāo)。

表1 樣本公司行業(yè)分布情況一覽表

5、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流。關(guān)注企業(yè)現(xiàn)金流能夠評(píng)估企業(yè)日常經(jīng)營(yíng)的狀況，在一定程度上能夠衡量企業(yè)會(huì)計(jì)信息的質(zhì)量。

6、行業(yè)控制變量。Meek et al.提出，企業(yè)所處行業(yè)不同，那么會(huì)計(jì)信息關(guān)注點(diǎn)也會(huì)不同，由此將會(huì)引發(fā)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的差異。中國(guó)證監(jiān)會(huì)對(duì)上市公司行業(yè)類型進(jìn)行了明確劃分，剔除投機(jī)性較強(qiáng)的金融保險(xiǎn)業(yè)后，得到江蘇省A股上市公司中各行業(yè)比例，見(jiàn)表1。（表1）

從表1的樣本分布情況來(lái)看，基本涵蓋了除金融保險(xiǎn)外的主要行業(yè)；從樣本占比來(lái)看，制造業(yè)比重為61.54%占比最大，其次為交通運(yùn)輸業(yè)等。樣本選取結(jié)果與實(shí)際相符，因此樣本具有代表性，可用于實(shí)際研究。

（四）模型的構(gòu)建。本文主要研究終極控制權(quán)與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的關(guān)系，而終極控制權(quán)又通過(guò)多變量對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量產(chǎn)生影響，因此將建立多元線性回歸模型。結(jié)合江蘇省上市公司實(shí)際，最終從終極控制權(quán)的控制權(quán)比例與現(xiàn)金流權(quán)兩方面對(duì)上市公司進(jìn)行分析。在探究影響因素的基礎(chǔ)上結(jié)合問(wèn)題實(shí)際，選取的主要變量如表2所示。（表2）

由于終極控制權(quán)比例與現(xiàn)金流權(quán)反映終極控制權(quán)的不同方面，且二者之間相關(guān)性較強(qiáng)，因此分別置于兩個(gè)模型中考慮。

1、模型一的構(gòu)建。為研究會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與終極控制權(quán)比例的關(guān)系，依據(jù)上述變量建立多元線性回歸模型：

2、模型二的構(gòu)建。為研究會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與終極控制權(quán)現(xiàn)金流權(quán)的關(guān)系，依據(jù)變量建立多元線性回歸模型：

四、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本選取。文章選取2011～2018年江蘇省412家滬深A(yù)股上市公司作為研究樣本，相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)主要通過(guò)國(guó)泰安財(cái)經(jīng)研究數(shù)據(jù)庫(kù)整理得到，部分終極控制權(quán)信息來(lái)自巨潮資訊網(wǎng)、RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)。為保證樣本數(shù)據(jù)具備合理性，需要對(duì)觀測(cè)值進(jìn)行篩選與填補(bǔ)方面的預(yù)處理：（1）剔除ST、*ST類4家企業(yè)數(shù)據(jù)以及投機(jī)性較強(qiáng)的14家金融保險(xiǎn)類企業(yè)；（2）剔除終極控制權(quán)比例低于10%的9家上市公司以保證控制權(quán)有效性；（3）剔除負(fù)債率大于1的上市公司以及缺失值對(duì)結(jié)果影響較大13家的企業(yè)。此外，需要消除異常值的影響，因此對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行1%和99%水平下的Winsorization處理。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步利用SPSS對(duì)部分缺失值進(jìn)行合理填補(bǔ)。通過(guò)以上處理，最終得到364家上市公司的觀測(cè)值。

（二）變量描述與分析

圖2 終極控股股東控制權(quán)與現(xiàn)金流權(quán)比例占比圖

表2 變量定義及說(shuō)明一覽表

表3 自變量相關(guān)性分析一覽表

1、描述性統(tǒng)計(jì)。為評(píng)估對(duì)樣本企業(yè)兩權(quán)分離度，文章計(jì)算終極控制權(quán)比例與現(xiàn)金流權(quán)比例的數(shù)量分布情況，并將最終計(jì)算得出的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如圖2所示。（圖2）

由圖2可知，終極控股股東控制權(quán)與現(xiàn)金流權(quán)在不同比例內(nèi)占比變動(dòng)趨勢(shì)大致相同。0%～20%比例范圍內(nèi)企業(yè)數(shù)目相對(duì)較少，20%～40%比例范圍內(nèi)企業(yè)數(shù)目最多，但還有少數(shù)上市公司的控制權(quán)和現(xiàn)金流權(quán)比例大于80%。由此可以推斷出，江蘇省A股上市企業(yè)存在顯著的兩權(quán)分離現(xiàn)象，需采取有效措施。

2、相關(guān)性分析。通過(guò)多元線性回歸研究會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與終極控制權(quán)多種影響因素的關(guān)系。對(duì)自變量進(jìn)行相關(guān)性分析，消除多重共線性對(duì)回歸結(jié)果造成的影響。

如表3所示，終極控股股東現(xiàn)金流權(quán)比例與終極控股股東控制權(quán)比例的相關(guān)性最大，相關(guān)系數(shù)為0.809。從理論層面分析，二者均為反映終極控制權(quán)的變量，因此相關(guān)性分析符合實(shí)際。同時(shí)，將二者置于不同回歸模型中進(jìn)行研究，降低多重共線性對(duì)結(jié)果的影響。其余變量之間的相關(guān)系數(shù)在0.3左右波動(dòng)，因此樣本數(shù)據(jù)適合做線性回歸。（表3）

（三）回歸結(jié)果分析。將上文符合條件的2011～2018年江蘇省部分上市公司數(shù)據(jù)代入上述模型，總體回歸結(jié)果如下所示：

1、模型一的求解。終極控制權(quán)比例的回歸系數(shù)為負(fù)，并通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)（顯著性水平為3%），假設(shè)一成立；經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流的回歸系數(shù)為負(fù)并通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)（顯著性水平為1%），隨著經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)水平提升，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量將會(huì)被逐漸忽視；企業(yè)規(guī)模與成長(zhǎng)性系數(shù)為正但并未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，究其原因是在企業(yè)持續(xù)發(fā)展過(guò)程中，容易忽視對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的管理；同時(shí)，資產(chǎn)負(fù)債率和總資產(chǎn)凈利率系數(shù)為正，二者均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，在企業(yè)負(fù)債率增大時(shí)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)增加，債權(quán)人更加注重會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。（表4）

表4 模型一回歸結(jié)果及檢驗(yàn)一覽表

表5 模型二回歸結(jié)果及檢驗(yàn)一覽表

回歸方程的F值為30.806，在1%的水平上高度顯著，因此模型中多數(shù)變量對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量有很好的解釋力；模型的R方為0.341，調(diào)整后的R方為0.330，通過(guò)查閱相關(guān)研究成果可知大多數(shù)調(diào)整后的R方集中在0.1～0.25之間，因此擬合優(yōu)度相對(duì)較好；變量的VIF＜5，嚴(yán)格意義上不存在多重共線性問(wèn)題。

2、模型二的求解。終極控制權(quán)現(xiàn)金流權(quán)的系數(shù)為負(fù)，并通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)（顯著性水平為3%），假設(shè)二成立，證實(shí)契約理論對(duì)利益主體的約束有一定的范圍限制。其余變量與模型一結(jié)果相近因此不再贅述。回歸方程的F值為30.613，在1%的水平上高度顯著，因此模型中多數(shù)變量同樣對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量有很好的解釋力；模型的R方為0.340，調(diào)整后的R方為0.329，整體擬合優(yōu)度相對(duì)較好。（表5）

五、結(jié)論

本文對(duì)2011～2018年江蘇省412家滬深A(yù)股上市公司進(jìn)行研究，結(jié)果表明上市公司存在一股獨(dú)大、兩權(quán)分離的現(xiàn)象，同時(shí)得出以下結(jié)論：（一）從終極控制權(quán)比例與現(xiàn)金流權(quán)等多角度論證了終極控制權(quán)與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量之間呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系。即隨著控股股東控制權(quán)比例增加，其私人利益侵占動(dòng)機(jī)變強(qiáng)，對(duì)會(huì)計(jì)信息的操縱性越強(qiáng)。（二）當(dāng)現(xiàn)金流權(quán)超過(guò)一定比例時(shí)，對(duì)利益主體的限制能力下降，由此將會(huì)帶來(lái)信息失真問(wèn)題。（三）在兩權(quán)分離背景下，當(dāng)企業(yè)負(fù)債率增加時(shí)會(huì)更加注重會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，當(dāng)企業(yè)發(fā)展擴(kuò)張時(shí)容易忽視會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的管理。

基于以上分析可以看出，提高會(huì)計(jì)信息的價(jià)值對(duì)資本市場(chǎng)的健康發(fā)展意義深刻，文章結(jié)合上市公司實(shí)際提出以下建議：第一，從終極控制權(quán)本身來(lái)講，通過(guò)頒布相關(guān)法規(guī)如限制控制鏈條數(shù)、控制層級(jí)、增加中小股東話語(yǔ)權(quán)等措施以降低終極控制權(quán)的負(fù)面影響；第二，在兩權(quán)分離的外部環(huán)境中，需要企業(yè)利益相關(guān)人在發(fā)展全過(guò)程注重對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的管理，以此不斷提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，從而持續(xù)促進(jìn)資本市場(chǎng)的良性發(fā)展。