基于創(chuàng)業(yè)板上市公司經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的業(yè)績(jī)預(yù)告偏差、修正與企業(yè)內(nèi)部控制缺陷研究

張玲

摘要：以2016—2017年我國(guó)深市創(chuàng)業(yè)板1 062家上市公司作為研究樣本，構(gòu)建對(duì)數(shù)線性模型和二元Logistic回歸模型，檢驗(yàn)我國(guó)企業(yè)內(nèi)部控制缺陷和業(yè)績(jī)預(yù)告質(zhì)量之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：企業(yè)內(nèi)部控制存在缺陷會(huì)降低業(yè)績(jī)預(yù)告信息的質(zhì)量;在1%的顯著性水平上，企業(yè)內(nèi)部控制缺陷程度對(duì)業(yè)績(jī)預(yù)告偏差存在正向影響，結(jié)果表明內(nèi)部控制缺陷程度每上升1%水平，相對(duì)于實(shí)際業(yè)績(jī)而言，業(yè)績(jī)預(yù)告的偏差會(huì)增加高達(dá)63.3%;在10%的顯著性水平上，企業(yè)內(nèi)部控制缺陷程度與業(yè)績(jī)修正的發(fā)生概率正相關(guān)。

關(guān)鍵詞：業(yè)績(jī)預(yù)告;內(nèi)部控制缺陷; 創(chuàng)業(yè)板

中圖分類號(hào)：F234?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：2095-5383（2020）03-0066-05

Abstract：Choosing 1062 listed companies on my countrys Shenzhen Gem from 2016 to 2017 as a research sample， a logarithmic linear model and a two-element logistic regression model were constructed to test the relationship between internal control defects and performance forecast quality in Chinese enterprises. It is found that the defects of internal control in enterprises will reduce the quality of performance forecast. At significant level of 1%， the degree of internal control defect of the enterprise has a positive effect on the performance forecast deviation. The results show that for every 1% increase in the degree of internal control defects， the deviation of performance forecast will increase by as much as 63.3% relative to the actual performance. At significant level of 10%， the degree of internal control defects of an enterprise is positively correlated with the probability of the occurrence of performance correction.

Keywords：performance forecast; internal control defects; gem listed

伴隨我國(guó)資本市場(chǎng)信息披露制度的不斷完善，為滿足市場(chǎng)參與者對(duì)超前性信息的需求，產(chǎn)生了預(yù)測(cè)信息披露制度。業(yè)績(jī)預(yù)告制度作為其中之一于1998年開(kāi)始實(shí)施?，F(xiàn)有的研究結(jié)論表明業(yè)績(jī)預(yù)告會(huì)對(duì)投資者的投資行為、公司盈余管理以及分析師預(yù)測(cè)行為產(chǎn)生影響，業(yè)績(jī)預(yù)告制度為市場(chǎng)參與者及時(shí)地提供參考信息從而幫助決策。但是由于預(yù)告的主觀性和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的存在，業(yè)績(jī)預(yù)告信息的可信賴度也同時(shí)受到一些質(zhì)疑。高質(zhì)量的業(yè)績(jī)預(yù)告是證券市場(chǎng)參與者所需求的。

內(nèi)部控制制度是企業(yè)為實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)而制定和實(shí)施的一系列政策與程序。已有多數(shù)研究顯示內(nèi)部控制有效性與業(yè)績(jī)預(yù)告質(zhì)量之間存在正相關(guān)，但企業(yè)內(nèi)部控制缺陷會(huì)對(duì)業(yè)績(jī)預(yù)告信息的質(zhì)量產(chǎn)生怎樣影響以及影響程度如何？對(duì)這些問(wèn)題的研究將具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

1?理論分析與假設(shè)提出

業(yè)績(jī)預(yù)告是一種很重要的企業(yè)會(huì)計(jì)信息。關(guān)于內(nèi)部控制缺陷對(duì)會(huì)計(jì)信息的影響，已有的研究結(jié)論并不一致。Doyle 等 [1]、Chan等[2]、Goh等[3]、韓傳模等[4]通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部控制若存在重大缺陷，會(huì)使會(huì)計(jì)信息質(zhì)量變差。廖義剛等[5]將企業(yè)內(nèi)部控制作為檢驗(yàn)變量引入研究審計(jì)收費(fèi)和業(yè)績(jī)預(yù)告偏差度之間的關(guān)系。研究表明高質(zhì)量的內(nèi)部控制對(duì)業(yè)績(jī)預(yù)告

偏差和審計(jì)費(fèi)用間的關(guān)系有緩解作用。但Hogan等[6]、Bedard[7]通過(guò)研究認(rèn)為會(huì)計(jì)信息的質(zhì)量并不受內(nèi)部控制缺陷的影響?？赡苁怯捎谶x取的研究對(duì)象不同而導(dǎo)致研究結(jié)論存在差異。但大多數(shù)研究都認(rèn)為：內(nèi)部控制有效性有助于提高企業(yè)業(yè)績(jī)預(yù)告的質(zhì)量。另外，內(nèi)部控制按照缺陷程度劃分為不存在缺陷、一般缺陷、重大缺陷和重要缺陷4大類，不同程度的內(nèi)部控制缺陷對(duì)業(yè)績(jī)預(yù)告質(zhì)量的影響效果應(yīng)該會(huì)有所不同。基于以上分析，提出研究假設(shè)1如下：

H1：企業(yè)內(nèi)部控制缺陷程度越高，業(yè)績(jī)預(yù)告偏差越高，即兩者間存在正相關(guān)關(guān)系。

近年來(lái)頻頻出現(xiàn)的上市公司業(yè)績(jī)預(yù)告修正報(bào)告，導(dǎo)致了明顯的市場(chǎng)反應(yīng)，也引起了投資者質(zhì)疑和媒體關(guān)注。筆者認(rèn)為業(yè)績(jī)預(yù)告的修正旨在提高業(yè)績(jī)預(yù)告的質(zhì)量，從而保證準(zhǔn)確性。但從信息準(zhǔn)確性角度看，若出現(xiàn)信息的修正意味著前期業(yè)績(jī)預(yù)告的可靠性是存在質(zhì)疑的，如果企業(yè)具有完善有效的內(nèi)部管理制度，出現(xiàn)業(yè)績(jī)預(yù)告修正的可能性會(huì)更低?；谝陨戏治?，提出研究假設(shè)2：

H2：企業(yè)內(nèi)部控制缺陷程度越高，出現(xiàn)業(yè)績(jī)預(yù)告修正的可能性越高，兩者間存在正相關(guān)關(guān)系。

2?樣本選擇、變量定義與模型設(shè)定

2.1?樣本的選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

2008年開(kāi)始實(shí)施的半強(qiáng)制業(yè)績(jī)預(yù)告制度，規(guī)定了上市公司出現(xiàn)扭虧、首虧、續(xù)虧、業(yè)績(jī)變動(dòng)幅度超過(guò) 50%的情況時(shí)必須要進(jìn)行業(yè)績(jī)預(yù)告。這種自愿披露與強(qiáng)制披露相結(jié)合的業(yè)績(jī)預(yù)告模式，可能使管理層出于不同的動(dòng)機(jī)對(duì)業(yè)績(jī)預(yù)告的披露時(shí)間及披露內(nèi)容進(jìn)行利己的選擇，因此為排除主觀性選擇披露的影響，本研究選擇要求強(qiáng)制披露的2016—2017年深市創(chuàng)業(yè)板上市公司作為研究對(duì)象。其中：2016年共獲得研究對(duì)象591家，2017年的研究對(duì)象共計(jì)713家，剔除數(shù)據(jù)資料缺失的2016年100家，2017年142家，最終獲得研究樣本共計(jì)1 062家。參考證監(jiān)會(huì)行業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)，1 062家行業(yè)分布見(jiàn)表1，分析樣本公司行業(yè)信息發(fā)現(xiàn)：樣本公司中制造業(yè)、信息技術(shù)行業(yè)比例較高，分別為64.22%和18.36%，這與創(chuàng)業(yè)板上市公司總體的行業(yè)特征是一致的，說(shuō)明了篩選出的研究樣本具有較好的代表意義。

2016年和2017年相比而言，樣本公司所在行業(yè)分布上呈現(xiàn)出相似的分布情況，這進(jìn)一步保證了研究樣本是具有代表性的，具體情況見(jiàn)圖1。

本文研究所需的業(yè)績(jī)預(yù)告信息來(lái)源于東方財(cái)富官方網(wǎng)站;內(nèi)部控制缺陷信息來(lái)源于DIB內(nèi)部控制與風(fēng)險(xiǎn)管理數(shù)據(jù)庫(kù);上市公司財(cái)務(wù)狀況、股權(quán)信息等數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAK數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.2?變量的定義

2.2.1?被解釋變量——業(yè)績(jī)預(yù)告質(zhì)量

借鑒陳翔宇等[8]、鄧賢琨等[9]的研究本文選用業(yè)績(jī)預(yù)告偏差和業(yè)績(jī)預(yù)告修正發(fā)生可能性來(lái)衡量業(yè)績(jī)預(yù)告質(zhì)量的高低，分別用BIAS和POR表示。其中：BIAS是年度盈余預(yù)測(cè)值相對(duì)于實(shí)際值偏離的絕對(duì)數(shù);發(fā)生業(yè)績(jī)預(yù)告修正POR取值1，反之取0。

2.2.2?解釋變量——內(nèi)部控制缺陷程度

參考方紅星等[10]、李萬(wàn)福等[11]的研究，用虛擬變量表示內(nèi)部控制缺陷程度（DLIC），具體衡量方式為不存在缺陷、一般缺陷、重大缺陷和重要缺陷4類，分別取值為0、1、2、3。

2.2.3?控制變量

Hughes等[12]、Karamanou等[13]、Hribar等[14]的研究表明，企業(yè)的成長(zhǎng)能力、盈利能力和股權(quán)性質(zhì)都將影響管理層業(yè)績(jī)預(yù)告的質(zhì)量，因此本文選取這些變量作為控制變量。其中企業(yè)成長(zhǎng)能力選取營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率作為衡量指標(biāo);從股東利益角度出發(fā)，企業(yè)盈利能力選取凈資產(chǎn)收益率（ROE）和每股收益（EPS）作為衡量指標(biāo)，已有研究顯示業(yè)績(jī)預(yù)告會(huì)對(duì)投資者的投資行為、公司盈余管理及分析師預(yù)測(cè)行為產(chǎn)生影響，所以筆者選擇上市公司第3季度的ROE和EPS衡量企業(yè)盈利能力;結(jié)合我國(guó)企業(yè)的特征，對(duì)于股權(quán)性質(zhì)的衡量，本文考慮是否有國(guó)有持股。研究變量及其定義如表2所示。

2.3?模型的設(shè)定

為檢驗(yàn)假設(shè)1，借鑒李常青等[15]、陳翔宇等[8]的實(shí)證模型，構(gòu)建業(yè)績(jī)預(yù)告偏差與內(nèi)部控制缺陷程度間的對(duì)數(shù)線性模型如下：

另外檢驗(yàn)內(nèi)部控制缺陷對(duì)企業(yè)是否發(fā)生業(yè)績(jī)預(yù)告修正情況的影響，本文選擇構(gòu)建二元Logistic t模型如下：

3?實(shí)證結(jié)果及分析

3.1?變量描述性統(tǒng)計(jì)

各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3。

BIAS均值為16.168，最大值為24.816，最小值為10.649，標(biāo)準(zhǔn)差為1.632，這表明樣本公司之間業(yè)績(jī)預(yù)告偏差存在較大的差異。POR的均值為0.109，最大值為1，最小值為0，均方差為0.312，表明樣本公司之間業(yè)績(jī)預(yù)告修正的發(fā)生也存在較大的差異。DLIC的均值為0.127，最大值為3，最小值為0，均方差為0.388，也表明樣本公司內(nèi)部控制缺陷程度存在較大的差異，DLIC的均值為0.127，中值為0，眾數(shù)為0，說(shuō)明大多數(shù)公司內(nèi)部控制缺陷數(shù)據(jù)的分布符合正偏態(tài)分布。

3.2?企業(yè)內(nèi)部控制缺陷程度對(duì)業(yè)績(jī)預(yù)告偏差的影響

借助SPSS統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析，模型（1）的復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.177，可決系數(shù)R 2為0.031，調(diào)整后的可決系數(shù)R2為0.027;模型的統(tǒng)計(jì)量F值為6.857，顯著性水平P值為0。模型（1）通過(guò)了整體檢驗(yàn)，這說(shuō)明該模型是有意義的。詳細(xì)結(jié)果見(jiàn)表4。

借助多重共線性診斷，VIF值均介于0與10之間，這說(shuō)明模型（1）中各變量間不存在多重共線性問(wèn)題?；貧w系數(shù)結(jié)果見(jiàn)表5，自變量DLIC回歸系數(shù)結(jié)果為0.633，而且在1%的水平上顯著地相關(guān)，這說(shuō)明企業(yè)內(nèi)部控制缺陷程度每上升一個(gè)水平，將會(huì)使企業(yè)的業(yè)績(jī)預(yù)告偏差增加約63.3%。上文提出的假設(shè)1得以驗(yàn)證。

另外，ROE在1%的顯著性水平上與企業(yè)業(yè)績(jī)預(yù)告偏差呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，企業(yè)第3季度ROE越高，年度業(yè)績(jī)預(yù)告偏差就越大。企業(yè)成長(zhǎng)能力（Growth）以及股權(quán)性質(zhì)與業(yè)績(jī)預(yù)告偏差呈現(xiàn)正相關(guān)，說(shuō)明企業(yè)成長(zhǎng)能力越強(qiáng)以及存在國(guó)有持股會(huì)使得業(yè)績(jī)預(yù)告的偏差增加，但顯著性水平不高。第3季度每股收益（EPS）與業(yè)績(jī)預(yù)告偏差呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，同樣也未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

3.3?企業(yè)內(nèi)部控制缺陷程度對(duì)業(yè)績(jī)預(yù)告修正發(fā)生可能性的影響

模型（2）中，被解釋變量業(yè)績(jī)預(yù)告的發(fā)生情況為虛擬變量，因此本文構(gòu)建二元Logistic回歸模型進(jìn)行研究。模型擬合優(yōu)度及Hosmer & Lemeshow檢驗(yàn)結(jié)

果見(jiàn)表6。可以看出：模型預(yù)測(cè)效果尚可并且Hosmer 和 Lemeshow 檢驗(yàn)大于0.05，這說(shuō)明該模型擬合良好。

表6中，通過(guò)Wals統(tǒng)計(jì)值以及P值顯示了解釋變量DLIC與企業(yè)業(yè)績(jī)預(yù)告修正的發(fā)生情況在10%的水平上呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，即企業(yè)內(nèi)部控制缺陷程度越高，越容易出現(xiàn)修正已發(fā)布的業(yè)績(jī)預(yù)告行為。假設(shè)2得以驗(yàn)證。另外，企業(yè)第3季度的盈利水平越高（ROE），后期發(fā)生業(yè)績(jī)預(yù)告修正的可能性越低。此外，企業(yè)的成長(zhǎng)能力、與業(yè)績(jī)預(yù)告的修正存在正相關(guān)，而股權(quán)性質(zhì)與業(yè)績(jī)預(yù)告的修正存在負(fù)相關(guān)，但結(jié)果并不顯著。具體回歸情況見(jiàn)表7。

4?結(jié)論及啟示

4.1?研究結(jié)論

本文采用業(yè)績(jī)預(yù)告偏差和業(yè)績(jī)預(yù)告修正的發(fā)生作為業(yè)績(jī)預(yù)告質(zhì)量的衡量指標(biāo)，以2016—2017年我國(guó)深市創(chuàng)業(yè)板1 062家上市公司作為研究樣本，檢驗(yàn)了企業(yè)內(nèi)部控制缺陷程度和業(yè)績(jī)預(yù)告質(zhì)量之間的關(guān)系，通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)：企業(yè)內(nèi)部控制缺陷會(huì)降低業(yè)績(jī)預(yù)告的質(zhì)量。具體結(jié)論如下：

第一，企業(yè)內(nèi)部控制缺陷程度對(duì)業(yè)績(jī)預(yù)告偏差有顯著的正向影響，企業(yè)內(nèi)部控制缺陷程度每上升一個(gè)水平，將會(huì)使企業(yè)業(yè)績(jī)預(yù)告的偏差增加63.3%。

第二，內(nèi)部控制缺陷程度越高，企業(yè)發(fā)生業(yè)績(jī)預(yù)告修正的可能性也越高。

第三，企業(yè)的盈利能力也會(huì)影響業(yè)績(jī)預(yù)告的質(zhì)量。根據(jù)模型1回歸結(jié)果顯示凈資產(chǎn)收益率（ROE）在1%的顯著性水平上與企業(yè)業(yè)績(jī)預(yù)告偏差呈現(xiàn)顯著正相關(guān);模型2回歸結(jié)果顯示ROE與業(yè)績(jī)預(yù)告修正發(fā)生可能性負(fù)相關(guān)，本文選取企業(yè)第3季度凈資產(chǎn)收益率作為企業(yè)盈利能力的衡量指標(biāo)，由此可得企業(yè)盈利能力越強(qiáng)，發(fā)生業(yè)績(jī)預(yù)告修正的可能性越低，但是業(yè)績(jī)預(yù)告的偏差卻越大，其原因可能是前3季度盈利能力強(qiáng)的企業(yè)對(duì)第4季度經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)產(chǎn)生了過(guò)度自信。

本文的研究結(jié)論不僅豐富了已有的業(yè)績(jī)預(yù)告披露質(zhì)量影響因素的研究，而且通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)了企業(yè)內(nèi)部控制缺陷程度的變化對(duì)業(yè)績(jī)預(yù)告偏差的影響程度。

4.2?研究啟示

首先，由于企業(yè)內(nèi)部控制存在缺陷將會(huì)對(duì)預(yù)測(cè)性信息的質(zhì)量產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響，因此，作為信息供給方的企業(yè)應(yīng)完善內(nèi)部控制制度，保證內(nèi)部控制制度執(zhí)行的有效性，提供更準(zhǔn)確的信息供信息使用者參考決策。其次，作為證券市場(chǎng)制度制定者，預(yù)測(cè)性信息披露制度本身還存在許多的不完善，例如業(yè)績(jī)預(yù)告偏差的控制、修正信息的規(guī)范、修正的次數(shù)限制等。筆者在搜集公司業(yè)績(jī)預(yù)告修正情況的過(guò)程中還發(fā)現(xiàn)了有2次甚至3次進(jìn)行業(yè)績(jī)修正的企業(yè)，這是后續(xù)研究中可深入探索的。最后，對(duì)投資者而言，在利用業(yè)績(jī)預(yù)告公告做出決策的同時(shí)參考企業(yè)的內(nèi)部控制執(zhí)行情況將更有效地判斷預(yù)告信息的可信賴度，從而有助于做出正確的決策。

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