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公司治理结构对企业的影响会计信息透明度

——基于制造业上市公司的经验证据

刘一娟

南京理工大学经济管理学院，南京工业大学管理学院会计，中国 南京210044

张丽媛

南京理工大学经济管理学院，南京工业大学管理学院会计，中国 南京 210044

摘要：完善的公司治理结构对会计信息披露具有积极作用，会计信息披露有助于提高公司治理水平和运作管理的透明度。 通过深圳制造业对2005 - 2014年样本企业Logistic回归分析，结果表明，第一大股东，股份和公司规模的比例与会计信息透明度正相关; 监事会规模与会计信息透明度无明显相关性。

关键词：制造业，公司治理结构，会计信息透明度

一、导言

会计信息透明度是企业透明度的重要组成部分，高透明度的会计信息可以提高投资者对公司信息的信任，有利于而不是作为一个独立的文件。请不要修改任何当前的名称。证券市场长期稳定发展。

完善公司治理结构，有利于加强公司内部控制，保证信息披露质量。信息披露透明度高，可以促进公司治理结构的不断优化。在此基础上，本文以深圳市193家A股制造业上市公司为研究对象，从2005年至2014年，共选取1930个样本，对我国上市公司不同内部治理结构下会计信息透明度的影响进行了调查。研究发现，在我国不同的上市公司治理结构下。进一步研究表明，股权集中度、流通股比例、公司会计信息透明度与公司规模呈正相关。

二、文献综述与研究假设

公司治理结构是股东对经理层的监督与制衡，是由股东大会、董事会、监事会和经理层对公司内部治理实施的制度安排，具体包括股权结构、董事会、监事会治理问题等。

（一）所有权结构对会计信息透明度的影响

股权结构决定了公司所有权的分配效率，直接影响了公司的激励约束机制，从而影响了公司管理层的信息披露行为，从而影响了会计信息的透明度。股权结构一般包括股权集中和股权两个方面，因此文献综述和假设也集中在这两个方面。

Claessens（2000）的研究表明，曾经处于绝对控股地位的大股东，可以通过其他方式获得内部私利，或者通过合理利用会计准则缺陷，开发中小股东的财富。杜兴强和温日光（2007）的研究表明，中国上市公司的股权不是集中的，会计信息质量越高越好。因此，提出假设1：股权集中度与会计信息透明度呈正相关。

金毅（2003）以韩国外国投资者为研究对象，发现外国投资者的资本投资和会计信息透明度的程度，在一定程度上相互促进。刘立国、杜英（2003）认为，与金融欺诈的比例没有明显的正相关。而梁杰等（2004）发现，随着诈骗率的上升，诈骗频率明显上升。因此给信息透明度带来负面影响。因此，提出假设2：国有股比例与会计信息透明度呈负相关关系。

据梁谎等（2004），随着比例的上升，可能会减少金融诈骗的发生。 根据曲学刚等（2004），随着比例的上升，欺诈发生的可能性更高。 因此，提出假设3：浮动与会计信息透明度正相关。

（二）监事会和董事会对会计信息透明度的影响

张根能、徐瑞平（2001）认为，中国公司董事的角色模糊，使得董事会很难代表股东的利益对管理者进行有效的监督和激励，因此单独设立董建华，扩大董事会规模是非常必要的；陈成等（2007）福恩D认为董事会成员的透明度较低。目前“内部人控制”问题在我国较为普遍，并对实际情况进行了分析，董事会规模过大，无法满足披露的高透明度要求。因此，提出假设4：董事会规模与会计信息透明度呈负相关关系。

独立董事具有控制和监督职能，防止因利益或利益冲突而发生不道德行为，有助于完善公司治理。Ray Donnelly，Mark Mulcahy（2008）通过实证分析认为：如果公司董事长中有一名非执行董事，公司自愿披露的信息将优于其他公司。中国的董事会、执行董事的增加，以及自愿披露信息的数量的增加，都将有利于公司的发展。曹元庆、韩照（2011）根据实证研究得出结论，独立董事比例越高，会计信息质量越好。因此，提出假设5：与会计信息透明度董事会独立性没有显著相关性。

在我国，是专门为监事会和经理监督部门设立的，通过检查公司的财务权力，如代表股东大会行使监督权等。李玉平，马石（2009）：扩大监管部门的规模，可以使监事会的作用，对提高信息质量有积极的作用。因此，提出假设6：监事会规模与会计信息透明度呈正相关。

c.会计透明度的激励机制

杜兴强，周泽江（2007）研究结果表明，与会计信息质量相关的管理权益没有关系。中国学者李长庆、梁烈（2009）提出，高管持股比例与盈余管理行为呈负相关；谭林松（2009）研究了深圳市2001-2008年上市公司数据，发现管理层为了提升公司价值，将自愿披露会计信息告知积极实现投资者对公司价值评估的目标。因此。提出假设7：管理层持股与会计信息透明度正相关。

三、实证设计

（一）样本选择和数据来源

所有数据来自CSMAR数据库，本文首先选取2005年至2014年深圳A股制造上市公司为研究对象，选取10年制造业样本的数据作为信用档案，以扩大深圳证券交易所对结果的审核和评估样本量；第二，考虑到金融上市公司（不包括金融公司）的特殊性，故将其剔除；第三，剔除ST和*ST公司；第四，在数据收集和整理过程中，剔除数据不全的样本。筛选最终样本总共1930个、2005年至2014年每年193个样本公司。

（二）设置模型和变量

在本文中，主要变量的定义见表1：

表1 变量定义与计算方法

（三）模型设计

由于解释变量TRAN是二项式分类变量（0，I），而多变量线性回归模型解释变量具有正态分布的连续随机变量，因此本文采用Logistic回归模型来分析数据的概率（P） ）Logistic回归模型logit转换得到以下等式：

在（I）中：

—模型方程中的常数项

—第n个解释变量/控制变量回归系数

—随机干扰

四、实证结果分析

（一）描述性统计

研究样本包括193家公司，共有1930个观察结果。样本统计评价结果的信息披露

从表二，“TRAN = I”的比例接近78.20％，证明了中国大多数上市公司的会计信息透明度较高。 随着信息披露法律法规的逐步推进，监管的完善，信息披露质量的提高越来越受到上市公司的关注，逐步比较和评价结果随着优良或良好的增长率逐年上升。 但是，“TRAN = 0”的比例仍然不低，表明我国上市公司在披露时仍有部分会计信息不足。

表2 会计信息信息披露评估结果百分比

表3 描述性统计