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Data mining techniques was used to analyze the impact of internal control quality on the disclosure of risk warning information and the mediating role of ownership concentration was explored. Based on data from A-share listed companies in China from 2018 to 2022, it is found that improving internal control quality can reduce the disclosure of risk warning information and validate the mediating effect of ownership concentration. Additionally, internal control quality positively influences the quality of risk warning information disclosure. Enterprises are more sensitive to operational, financial, political and legal risks, but less sensitive to strategic risks. Therefore, companies should strengthen internal control management and adjust ownership concentration appropriately to reduce the disclosure of risk warning information.

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利用数据挖掘技术分析内部控制质量对风险提示信息的影响,并探讨股权集中度的中介作用。基于2018—2022年A股上市公司数据发现,提升内部控制质量可减少风险提示信息披露,并验证股权集中度的中介效应。此外,企业对运营、财务、政治与法律等多维风险较为敏感,但对战略风险敏感度较低。因此,企业应加强内部控制管理,关注多维风险对财报的影响,并合理调整股权集中度,以减少风险提示信息披露。

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杨景伟(2001—),男,湖南邵阳人,硕士研究生,研究方向为风险提示信息披露和内部控制;

杨洪涛(1966—),男,云南昆明人,博士,教授,硕士研究生导师,研究方向为公司治理与内部控制。

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杨洪涛(1966—),男,云南昆明人,博士,教授,硕士研究生导师,研究方向为公司治理与内部控制。

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Reference(id=1197612780535722097, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146123222451335185, articleId=1153420088448377301, doi=null, pmid=null, pmcid=null, year=2022, volume=null, issue=10, pageStart=73, pageEnd=81, url=null, language=null, rfNumber=[11], rfOrder=10, authorNames=白俊, 董颖颖, 罗玮婷, journalName=金融发展研究, refType=null, unstructuredReference=白俊, 董颖颖, 罗玮婷. 连锁股东能否提高企业信息披露质量?[J]. 金融发展研究, 2022(10): 73-81., articleTitle=连锁股东能否提高企业信息披露质量?, refAbstract=null), Reference(id=1197612780657356916, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146123222451335185, articleId=1153420088448377301, doi=null, pmid=null, pmcid=null, year=2012, volume=11, issue=3, pageStart=12, pageEnd=13, url=null, language=null, rfNumber=[12], rfOrder=11, authorNames=卢秋欣, journalName=产业与科技论坛, refType=null, unstructuredReference=卢秋欣. 论上市公司披露“管理层讨论与分析”的动因与阻力[J]. 产业与科技论坛, 2012, 11(3): 12-13., articleTitle=论上市公司披露“管理层讨论与分析”的动因与阻力, refAbstract=null), Reference(id=1197612780774797430, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146123222451335185, articleId=1153420088448377301, doi=null, pmid=null, pmcid=null, year=2006, volume=null, issue=6, pageStart=42, pageEnd=49, url=null, language=null, rfNumber=[13], rfOrder=12, authorNames=王雄元, 管考磊, journalName=审计研究, refType=null, unstructuredReference=王雄元, 管考磊. 关于审计委员会特征与信息披露质量的实证研究[J]. 审计研究, 2006(6): 42-49., articleTitle=关于审计委员会特征与信息披露质量的实证研究, refAbstract=null), Reference(id=1197612780850294905, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146123222451335185, articleId=1153420088448377301, doi=null, pmid=null, pmcid=null, year=2021, volume=null, issue=null, pageStart=null, pageEnd=null, url=null, language=null, rfNumber=[14], rfOrder=13, authorNames=赵孝颖, journalName=风险提示信息、产品市场竞争与会计稳健性, refType=null, unstructuredReference=赵孝颖. 风险提示信息、产品市场竞争与会计稳健性[D]. 合肥: 安徽工业大学, 2021., articleTitle=null, refAbstract=null), Reference(id=1197612780963541114, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146123222451335185, articleId=1153420088448377301, doi=null, pmid=null, pmcid=null, year=2022, volume=null, issue=8, pageStart=119, pageEnd=130, url=null, language=null, rfNumber=[15], rfOrder=14, authorNames=简建辉, 胡丹, 陈恩泽, journalName=中国软科学, refType=null, unstructuredReference=简建辉, 胡丹, 陈恩泽, 等. 企业战略定位与信息自愿披露差异化[J]. 中国软科学, 2022(8): 119-130., articleTitle=企业战略定位与信息自愿披露差异化, refAbstract=null)], funds=null, companyList=[AuthorCompany(id=1197612775351562249, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146123222451335185, articleId=1153420088448377301, xref=null, ext=[AuthorCompanyExt(id=1197612775355756554, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146123222451335185, articleId=1153420088448377301, companyId=1197612775351562249, language=EN, country=null, province=null, city=null, postcode=null, companyName=null, departmentName=null, remark=School of Economics and Management, Southwest Forestry University, Kunming 650224, China), AuthorCompanyExt(id=1197612775376728075, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146123222451335185, articleId=1153420088448377301, companyId=1197612775351562249, language=CN, country=null, province=null, city=null, postcode=null, companyName=null, departmentName=null, remark=西南林业大学经济管理学院, 昆明 650224)])], figs=[ArticleFig(id=1197612778077859895, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146123222451335185, articleId=1153420088448377301, language=EN, label=null, caption=null, figureFileSmall=null, figureFileBig=null, tableContent=
变量类型 变量名称 变量符号 变量定义
被解释变量 风险提示信息 Risk (年报中披露的与风险有关的信息词频数汇总*字节数)/董事会报告章节字节数数×100 %
解释变量 内部控制质量 IC 迪博内部控制指数/100
中介变量 股权集中度 First 第一大股东所持有的股数占所有股数的比
控制变量 托宾Q Tobin Q 所有者权益和负债市场价值总额/企业总资产
总资产增长率 GROW (期末资产-期初资产)/期初资产
资产负债率 LEV 期末负债总额/资产总额
代理成本 AC (销售+管理费用)/营业收入
总资产周转率 ATR 营业收入/资产总额
企业性质 Soe 若企业为国企,则设定为1,否则为0
盈余管理 DA 借鉴修正的Jones模型计算可操控性应计利润×100
股权激励 GV 管理层持股比例
董事会规模 DSIZE 董事会董事数量
), ArticleFig(id=1197612778170134588, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146123222451335185, articleId=1153420088448377301, language=CN, label=表1, caption=

变量定义

, figureFileSmall=null, figureFileBig=null, tableContent=
变量类型 变量名称 变量符号 变量定义
被解释变量 风险提示信息 Risk (年报中披露的与风险有关的信息词频数汇总*字节数)/董事会报告章节字节数数×100 %
解释变量 内部控制质量 IC 迪博内部控制指数/100
中介变量 股权集中度 First 第一大股东所持有的股数占所有股数的比
控制变量 托宾Q Tobin Q 所有者权益和负债市场价值总额/企业总资产
总资产增长率 GROW (期末资产-期初资产)/期初资产
资产负债率 LEV 期末负债总额/资产总额
代理成本 AC (销售+管理费用)/营业收入
总资产周转率 ATR 营业收入/资产总额
企业性质 Soe 若企业为国企,则设定为1,否则为0
盈余管理 DA 借鉴修正的Jones模型计算可操控性应计利润×100
股权激励 GV 管理层持股比例
董事会规模 DSIZE 董事会董事数量
), ArticleFig(id=1197612778249826365, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146123222451335185, articleId=1153420088448377301, language=EN, label=null, caption=null, figureFileSmall=null, figureFileBig=null, tableContent=
变量 观测值 平均值 标准差 最小值 最大值
Risk 15 619 0.674 0.363 0.122 2.003
IC 15 619 6.293 1.295 0.000 8.038
First 15 619 33.38 14.42 9.030 73.560
AC 15 619 0.146 0.124 0.011 0.642
DA 15 619 0.059 7.229 -24.950 21.360
Tobin Q 15 619 1.563 0.825 0.806 3.990
GROW 15 619 0.106 0.195 -0.318 0.930
GV 15 619 14.22 19.23 0.000 67.500
DSIZE 15 619 8.595 1.680 5.000 15.000
Soe 15 619 0.322 0.467 0.000 1.000
ATR 15 619 0.611 0.400 0.079 2.516
LEV 15 619 0.423 0.193 0.069 0.881
), ArticleFig(id=1197612778325323839, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146123222451335185, articleId=1153420088448377301, language=CN, label=表2, caption=

描述性统计分析结果

, figureFileSmall=null, figureFileBig=null, tableContent=
变量 观测值 平均值 标准差 最小值 最大值
Risk 15 619 0.674 0.363 0.122 2.003
IC 15 619 6.293 1.295 0.000 8.038
First 15 619 33.38 14.42 9.030 73.560
AC 15 619 0.146 0.124 0.011 0.642
DA 15 619 0.059 7.229 -24.950 21.360
Tobin Q 15 619 1.563 0.825 0.806 3.990
GROW 15 619 0.106 0.195 -0.318 0.930
GV 15 619 14.22 19.23 0.000 67.500
DSIZE 15 619 8.595 1.680 5.000 15.000
Soe 15 619 0.322 0.467 0.000 1.000
ATR 15 619 0.611 0.400 0.079 2.516
LEV 15 619 0.423 0.193 0.069 0.881
), ArticleFig(id=1197612778463735872, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146123222451335185, articleId=1153420088448377301, language=EN, label=null, caption=null, figureFileSmall=null, figureFileBig=null, tableContent=
变量 (1) (2) (3)
Risk First Risk
IC -0.011*** 0.116*** -0.011***
(-4.17) (3.35) (-4.03)
AC -0.164*** 0.559 -0.162***
(-2.64) (0.68) (-2.61)
DA -0.001** 0.017*** -0.001**
(-2.12) (3.08) (-1.99)
Tobin Q -0.066*** -0.244*** -0.067***
(-13.11) (-3.66) (-13.27)
GROW 0.077*** -0.374* 0.076***
(4.79) (-1.75) (4.72)
GV -0.005*** 0.169*** -0.004***
(-9.65) (26.74) (-8.27)
DSIZE -0.008*** 0.185*** -0.008***
(-4.87) (8.33) (-4.50)
Soe 0.050** -2.348*** 0.042*
(2.31) (-8.18) (1.95)
ATR 0.058*** 0.016 0.058***
(3.04) (0.06) (3.05)
LEV 0.121*** -0.373 0.120***
(3.35) (-0.78) (3.32)
First -0.003***
(-4.64)
常数项 0.894*** 29.891*** 0.991***
(24.58) (61.91) (23.68)
year YES YES YES
观测值 15 619 15 619 15 619
R2 -0.283 -0.196 -0.281
), ArticleFig(id=1197612778572787778, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146123222451335185, articleId=1153420088448377301, language=CN, label=表3, caption=

基准回归及中介效应模型

, figureFileSmall=null, figureFileBig=null, tableContent=
变量 (1) (2) (3)
Risk First Risk
IC -0.011*** 0.116*** -0.011***
(-4.17) (3.35) (-4.03)
AC -0.164*** 0.559 -0.162***
(-2.64) (0.68) (-2.61)
DA -0.001** 0.017*** -0.001**
(-2.12) (3.08) (-1.99)
Tobin Q -0.066*** -0.244*** -0.067***
(-13.11) (-3.66) (-13.27)
GROW 0.077*** -0.374* 0.076***
(4.79) (-1.75) (4.72)
GV -0.005*** 0.169*** -0.004***
(-9.65) (26.74) (-8.27)
DSIZE -0.008*** 0.185*** -0.008***
(-4.87) (8.33) (-4.50)
Soe 0.050** -2.348*** 0.042*
(2.31) (-8.18) (1.95)
ATR 0.058*** 0.016 0.058***
(3.04) (0.06) (3.05)
LEV 0.121*** -0.373 0.120***
(3.35) (-0.78) (3.32)
First -0.003***
(-4.64)
常数项 0.894*** 29.891*** 0.991***
(24.58) (61.91) (23.68)
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观测值 15 619 15 619 15 619
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变量 (1) (2)
Score Risk
IC 0.068***
(17.68)
L.IC -0.009***
(-2.64)
First 0.002** -0.004***
(2.32) (-3.89)
Controls YES YES
常数项 3.146*** 1.056***
(55.05) (18.77)
year YES YES
观测值 15 619 11 557
R2 -0.294 -0.310
), ArticleFig(id=1197612778887360584, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146123222451335185, articleId=1153420088448377301, language=CN, label=表4, caption=

滞后一期检验结果

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变量 (1) (2)
Score Risk
IC 0.068***
(17.68)
L.IC -0.009***
(-2.64)
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(2.32) (-3.89)
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常数项 3.146*** 1.056***
(55.05) (18.77)
year YES YES
观测值 15 619 11 557
R2 -0.294 -0.310
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变量 第一阶段 第二阶段
IC Risk
ACID 0.003 0***
(3.10)
IC 0.490 3**
(2.21)
常数项 6.101 6*** -2.817 7**
(51.35) (-2.00)
Controls YES YES
year YES YES
观测值 10 827 10 827
), ArticleFig(id=1197612779101270093, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146123222451335185, articleId=1153420088448377301, language=CN, label=表5, caption=

最小二乘回归结果

, figureFileSmall=null, figureFileBig=null, tableContent=
变量 第一阶段 第二阶段
IC Risk
ACID 0.003 0***
(3.10)
IC 0.490 3**
(2.21)
常数项 6.101 6*** -2.817 7**
(51.35) (-2.00)
Controls YES YES
year YES YES
观测值 10 827 10 827
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变量 (1) (2) (3) (4) (5)
Risk Risk Risk Risk Risk
ZL -0.001 95
(-1.33)
YY -0.010 1***
(-3.72)
CW -0.004 81***
(-3.00)
ZF -0.007 75***
(-5.79)
JS -0.021 2***
(-7.99)
Controls YES YES YES YES YES
常数项 0.817*** 0.849*** 0.851*** 0.878*** 0.911***
(33.34) (32.57) (30.80) (33.08) (33.88)
year YES YES YES YES YES
观测值 15 619 15 619 15 619 15 619 15 619
), ArticleFig(id=1197612779298402384, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146123222451335185, articleId=1153420088448377301, language=CN, label=表6, caption=

分组检验回归结果

, figureFileSmall=null, figureFileBig=null, tableContent=
变量 (1) (2) (3) (4) (5)
Risk Risk Risk Risk Risk
ZL -0.001 95
(-1.33)
YY -0.010 1***
(-3.72)
CW -0.004 81***
(-3.00)
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(33.34) (32.57) (30.80) (33.08) (33.88)
year YES YES YES YES YES
观测值 15 619 15 619 15 619 15 619 15 619
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内部控制质量对于风险提示信息影响的实证研究——基于股权集中度中介效应的检验
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杨景伟 , 杨洪涛
科技和产业 | 治理绩效 2025,25(8): 301-306
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内部控制质量对于风险提示信息影响的实证研究——基于股权集中度中介效应的检验
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杨景伟, 杨洪涛
作者信息
  • 西南林业大学经济管理学院, 昆明 650224

    • 杨景伟(2001—),男,湖南邵阳人,硕士研究生,研究方向为风险提示信息披露和内部控制;

    杨洪涛(1966—),男,云南昆明人,博士,教授,硕士研究生导师,研究方向为公司治理与内部控制。

Empirical Research on the Impact of Internal Control Quality on Risk Warning Information-examination of the Mediating Effect of Ownership Concentration
Jingwei YANG, Hongtao YANG
Affiliations
  • School of Economics and Management, Southwest Forestry University, Kunming 650224, China
出版时间: 2025-04-25
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摘要
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利用数据挖掘技术分析内部控制质量对风险提示信息的影响,并探讨股权集中度的中介作用。基于2018—2022年A股上市公司数据发现,提升内部控制质量可减少风险提示信息披露,并验证股权集中度的中介效应。此外,企业对运营、财务、政治与法律等多维风险较为敏感,但对战略风险敏感度较低。因此,企业应加强内部控制管理,关注多维风险对财报的影响,并合理调整股权集中度,以减少风险提示信息披露。

内部控制质量  /  风险提示信息  /  股权集中度  /  中介效应

Data mining techniques was used to analyze the impact of internal control quality on the disclosure of risk warning information and the mediating role of ownership concentration was explored. Based on data from A-share listed companies in China from 2018 to 2022, it is found that improving internal control quality can reduce the disclosure of risk warning information and validate the mediating effect of ownership concentration. Additionally, internal control quality positively influences the quality of risk warning information disclosure. Enterprises are more sensitive to operational, financial, political and legal risks, but less sensitive to strategic risks. Therefore, companies should strengthen internal control management and adjust ownership concentration appropriately to reduce the disclosure of risk warning information.

internal control quality  /  risk warning information  /  ownership concentration  /  mediating effect
杨景伟, 杨洪涛. 内部控制质量对于风险提示信息影响的实证研究——基于股权集中度中介效应的检验. 科技和产业, 2025 , 25 (8) : 301 -306 .
Jingwei YANG, Hongtao YANG. Empirical Research on the Impact of Internal Control Quality on Risk Warning Information-examination of the Mediating Effect of Ownership Concentration[J]. Science Technology and Industry, 2025 , 25 (8) : 301 -306 .
正文
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在当今的经济环境下,企业内部控制的质量越来越重要,直接关系到企业的财务健康、经营合规和效率,影响财务报表的准确性。近年来,财务造假和披露质量问题屡见不鲜,利用虚假财务报表误导投资者,掩盖公司的真实情况,导致投资者做出错误决策,引发广泛的信任危机。内部控制的质量不足是造成这些问题的主要原因之一,内部控制制度贯穿于企业的所有经营环节。因此,加强内部控制,提高风险信息披露质量已成为企业长期可持续发展的当务之急。
自2021年中国证券监督管理委员会实施《上市公司信息披露管理办法》以来,尽管对上市公司信息披露有强制性要求,但实际信息披露质量仍然不平衡。一些公司隐藏了不利的风险信息,而对公司未来发展有利的信息在财务报表中描述得过于详细,信息披露不准确、片面。当前对于风险信息的披露研究甚少,大部分是单一视角,鲜有与内部控制质量、股权集中度的多重视角的研究。
公司治理是企业内部质量控制的基础。在大多数两权分离的公司治理结构中,股东可能无法充分监督管理层,导致股权集中度低,从而导致管理层和股东之间的利益分歧。这种分歧可能使管理层追求短期利益,甚至通过虚假的财务报告来实现这些目标,从而影响公司的战略一致性。另外,当一股独大时,虽然大股东可能对公司有很强的控制力,但也可能导致公司治理结构的失衡。大股东可能会忽视其他投资者的利益,这可能会导致内部控制有效性的下降。因此,股权集中度会对企业内部控制质量产生影响。 良好的内部控制质量可以促进股东结构的合理调整,使管理层和公司治理处于平衡状态,从而减少风险事件的发生。这种平衡可以提高公司的透明度和稳定性,使公司能够更好地应对外部风险。
1 文献综述与研究假设
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1.1 内部控制质量与风险提示信息
风险提示信息作为一种非财务信息,在提高公司透明度、减少信息不对称方面发挥着重要作用,但由于其可验证性差、审计难度大,往往备受争议。因此,为了保证财务报告中风险提示信息的真实性,必须依靠高质量的内部控制系统来提供合理的保障[1]。目前很多信息披露只是满足了准则的要求,却忽略了信息的重要性和相关性,导致风险信息披露不充分甚至完全遗漏。企业往往选择不披露对财务报表有重大负面影响的信息,或者使用模糊的措辞披露很少[2],导致报告使用者难以获得所需要的信息,造成信息不对称。内部控制作为规范企业行为的制度体系,在这个过程中起到了减少这种行为的作用。研究表明,内部控制的缺陷会降低企业信息披露的质量,而完善的内部控制可以提高风险信息披露的质量和相关性[3]。内部控制通过其五大核心要素,全面覆盖企业的投资、筹资和经营活动,其效果体现在财务报告中。完善的内部控制制度可以有效规范管理层的决策和行为,从而提高会计信息的可靠性和真实性[4]。这种改进不仅有助于减少企业面临的风险事件,也意味着财务报表中的风险信息将相应减少,增强了财务报告的全面性和透明度。基于此,提出以下假设。
H1:在其他条件不变的情况下,企业内部控制质量越高,年报中披露的风险提示信息越少
1.2 股权集中度的中介作用
股票集中度对企业风险披露有重大影响。当股票分散时,中小股东往往不愿意积极参与,因为监管成本高,导致信息不对称加剧[5]。这种信息不对称加剧了股东之间的利益冲突,使公司面临更多的问题和风险。为了应对这些潜在问题,公司经常在年度报告中披露更多风险警告,以提高透明度,并告知投资者风险的真实情况,从而弥补股东之间的监管缺陷。
在股权较为集中的情况下,大股东倾向于更加积极地加强对公司的监督,以减少与代理人的冲突,从而有助于完善企业的内部控制制度。一个有效的内部控制系统提供了更准确和可靠的财务报告,并提高了风险管理能力[6]。因此,财务报表将提供相对较少的风险信息,并更详细地描述公司的未来前景,实施有效的内部控制可以限制内部人员故意错报利润的能力和动机,减少报告中的意外和无意的疏忽和程序错误,降低企业活动的内部风险及其对企业报告选择和财务报表透明度的影响[7]。
股权的集中也有助于避免信息扭曲的风险,从而保持投资者的信心,并避免因过度夸大经营业绩而偏离企业的实际战略目标,对公司战略具有显著的正向促进作用,股东出于自身利益最大化最大限度促进公司发展[8]。有效的内部控制环境不仅增强了投资者和大股东对公司的信心,而且吸引了更多的长期投资者。这是因为这些投资者倾向于持有更大份额的股票,以获得更多的控制权和参与决策的机会。因此,股票集中度进一步增加,因为长期投资者更愿意参与公司的管理和战略方向,拥有更多的股票,这有助于股东结构的进一步集中。当股权分散时,与代理人的冲突和控制权的分散可能会导致公司发现更多潜在问题。在这种情况下,公司的财务报表往往反映更多的风险信息,因为缺乏监督和管理使问题更容易发生,财务报表更充分地披露风险。综上所述,股权集中度在内部控制质量和风险提示信息之间发挥着中介作用。基于此,提出以下假设。
H2:股权集中度具有中介效应,股权集中度的提高强化了内部控制对风险提示信息的影响。
2 研究设计
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2.1 样本选择与数据来源
研究对象为2018—2022年的中国非ST股样本及非金融行业的A股上市公司,剔除了缺失和异常样本。为减少极端值对结果的影响,对所有连续变量进行了上下1%分位数的截尾处理。筛选后,共得到15 619个观测值。大部分数据来源于国泰安数据库,风险提示信息来源于手动整理的上市公司年报数据,内部控制指数则来自迪博数据库。数据处理和分析使用了Excel和Stata16软件。
2.2 模型构建和变量定义
为了验证H1,构建模型(1);为了验证H2,借鉴温忠麟和叶宝娟[9]的方法,建立一个三步法模型来进行验证:通过模型(2)检验IC对Risk的总效应(系数a1);模型(3)检验IC对中介变量First的影响(系数b1);模型(4)在控制First后,检验IC对Risk的直接效应(系数c1)。若a1显著且c1显著性降低或消失,同时c2显著,则表明First在IC与Risk间存在中介作用。
Riskit=a0+a1ICit+aicontrols +Yearit+Industryit+δit
Riskit=a0+a1 ICit+aicontrolsit+year+Industryit+εit
Firstit=b0+b1 ICit+bicontrols+yearit+Industryit+εit
Riskit=c0+c1 ICit+c2FFit+cicontrols+yearit+Industryit+εit
式中:a0、b0、c0为截距项;controls为一系列控制变量;year、Industry分别为时间和行业固定效应;ε为随机扰动项。
(1)被解释变量(Risk)。表示风险提示信息的强度,并借鉴罗彪等[10]的做法,采用内容分析法量化年报信息中的风险信息。在董事会报告中筛选出与“风险”相关的关键词语。
(2)解释变量(IC)。采用迪博数据库,根据主客相结合的方式确认权重进行加权的指数,内部控制指数/100来进行衡量。
(3)股权集中度(First)。采用第一大股东所持有的股数占所有股数的比来衡量。
(4)控制变量。通过梳理有关文献、已有文献,将以下控制变量加入模型中托宾Q、总资产增长率、资产负债率、代理成本、总资产周转率、企业性质、股权激励、董事会规模、盈余管理,同时将行业和时间作为控制变量。具体如表1所示。
3 回归结果及其实证分析
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3.1 描述性统计分析
表2显示,风险提示信息(Risk)的均值为0.674,董事会讨论分析报告中与风险相关的字频占比0.675%,占有相当一部分比例,同时区间在0.122~2.003说明上市公司风险提示信息披露含量不一致,差异明显。内部控制质量(IC)的均值是6.293,中位数为6.565,两者相差不大,表明上市公司的内部控制质量整体较高;但其最小值为0,最大值为8.038,这显示出不同公司之间的内部控制质量差异显著,部分公司甚至低于平均水平。股权集中度(First)最小值9.030,最大值73.56,表明上市公司股权集中和分散方面差异比较大。
3.2 回归结果分析
3.2.1 内部控制质量对于风险提示信息的影响
如表3列(1)的多元回归结果显示内部控制质量与风险提示信息强度在1%的水平上显著,呈现负相关关系。内部控制质量越高,年度报告中披露的风险警告信息越少,检验结果支持H1。高质量的内部控制和完善的监督识别系统可以准确识别,评估和预测各种风险,从而减少公司活动中的重大风险,这些风险可以反映在公司活动的独立报告中,并减少风险的不确定性和过度披露;当企业内部控制体系健全,管理缺陷得以有效预防和纠正时,年度报告应披露相对较少的风险信息。完善的内部控制制度可以有效规范管理层的决策和行为,从而提高会计信息的可靠性和真实性,有助于会计信息使用者对公司持有更积极的态度。
3.2.2 股权集中度对内部控制质量与风险提示信息的中介作用
如表3列(3)所示,当控制变量、内部控制质量与股权集中度同时对风险提示信息回归时,内部控制质量仍然对风险提示信息具有显著的负向影响,同时进一步验证H1。为进一步判断股权集中度是否具有中介效应,根据温忠麟和叶宝娟[9]的检验方法流程,分析如下。
(1)内部控制质量对风险提示信息的系数为负且显著,标记为c,这支持了中介效应的假设。
(2)内部控制质量对股权集中度的系数为正且显著,标记为a。当内部控制质量和内部控制质量同时对风险提示信息进行回归时,内部控制质量与风险提示信息的系数为负且显著,标记为b。如果a和b都显著,则间接效应也显著。
(3)当内部控制质量和股权集中度同时对风险提示信息回归时,内部控制质量与风险提示信息的系数为负且显著,标记为c',这表明直接效应显著。
(4)当分析结果显示,a为正,b为负,c'为负,且ab与c'同号,则表明存在部分中介效应。
如表3所示,a=0.116,为正且在1%的水平上地,b=-0.011为负且在1%的水平上显著,c'=-0.003,为负且在1%的水平上显著,ab与c'同号且在1%的水平上显著,说明股权集中度在其中起到了部分中介的作用,满足部分中介的验证条件。当股权集中度提高时,大股东对于公司的风险管理和经营成果有着直接的利害关系,激励大股东投入更多资源和精力来推动公司内部控制制度的建设,进而加强了对管理层行为的监督,较少信息不对称。此时,公司内部控制的严格性得到提升,从而更有效地识别和应对潜在风险。公司在披露风险信息时可以更精确、有效,减少了不必要的风险信息披露。股权集中度的提高通过强化内部控制,帮助公司更好地管控风险并降低风险信息的披露需求。验证了H2。
3.3 稳健性检验
为确保回归结果的稳健性,使用三种不同的方法进行验证。
(1) 替换被解释变量进行回归。对信息披露的强度有影响,那么对于信息披露有关的质量是否具有同样的效果呢,所以将信息披露质量代理信息披露的程度,从量到质上的分析研究。衡量风险提示信息质量时依据白俊等[11]的衡量方法,根据深交所信息披露质量考评结果,对于不及格、及格、良好和优秀,依次赋值为 1、2、3、4。如表4列(1)实证结果表明,内部控制质量与风险提示信息在1%的水平上正相关,即提升内部控制质量能够增强风险信息披露的准确性和全面性,改善日常的信息披露监管,从而降低潜在风险信息的出现频率,进而减少了风险提示信息的披露。因为当风险提示信息披露质量存缺陷时,投资者就会对上市公司的信息披露质量不满意,证券市场面临普遍的诚信危机,优秀的公司有强烈的动机通过信息披露来突出其竞争优势, 它们会加强内部控制体系,调整相关结构,对于风险信息迅速做出反应[12],提升企业对风险的识别和管理能力,从而减少不确定性,以向投资者传递良好信息。进一步验证了H1。
(2)内部控制质量往往具有时间上的滞后效应,为保证主回归结果的稳健性,同时检验模型结果在不同设定下的一致性,通过引入内部控制一阶滞后项,可以更好地捕捉到这种动态关系。通过加入内部控制质量的一阶滞后项进行回归。如表4列(2)所示。滞后一期的内部控制仍然在1%的水平上显著减少风险信息的披露,结果稳健。
(3)为了减轻反向因果关系对本文结论的影响,采用工具变量法进行缓解,通常而言,审计委员会负责独立性是确保公司内部公正执行职责的关键,虽然内部控制会影响委员会的工作效率,但不会直接影响到审计委员会独立性本身。因此借鉴王雄元和管考磊[13]的做法,采用以审计委员会中独立董事的比例来衡量审计委员会的独立性(审计委员会中独立董事人数/审计委员会总人数)×100%作为外生工具变量进行二阶段最小二乘法进行回归如表5所示。工具变量(ACID)的回归系数为 0.03,在1%的水平上显著;这一结果进一步证明了研究结论的稳健性。
4 进一步分析
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前文已证明内部控制质量影响企业风险提示信息程度和质量,然而在企业实际运营生产过程中外部环境的变化、技术工艺的更新、市场需求的变动、经营战略的适应性、运营能力的不足以及财务数据的风险都会影响内部控制的质量,因此,为了更好地理解内部控制对风险提示信息披露的影响及其对不同类型风险词汇的敏感度,参考赵孝颖[14]的做法,将内部控制质量细分为以下6个方面,并进行分组检验。列(1)~列(5)分别表示在战略风险(ZL)、运营风险(YY)、财务风险(CW)、政治与法律风险(ZF)、技术风险(JS)中对于风险提示信息的影响,如图表6所示。
表6的回归结果表明,企业对于风险信息的披露在运营风险、财务风险、政治与法律风险、技术风险的内部控制环境中的要素较为敏感,而在战略风险要素中则较为薄弱,因为战略风险往往与长期趋势和广泛的不确定性有关。而披露更多地关注具体的短期财务数据和已知风险。战略风险通常难以量化,变化缓慢,不会像短期风险那样对公司的财务状况产生直接影响,因此可能无法在风险提示信息中详细披露[15]。
5 结论和启示
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本文以2018—2022年的A股上市非金融企业为数据样本,在研究内部控制质量对于风险提示信息下影响时加入股权集中度作为中介变量,研究发现内部控制质量的越高披露的风险提示信息越少;股权集中度在内部控制质量与风险提示信息之间发挥中介效应的作用且能强化之间的关系。后又用解释变量滞后一期、替换被解释变量检验结果稳健性和用审计委员会独立性作为工具变量进行二阶段回归,结果仍然显著。进一步分析中,探索在不同的内部控制影响环境下对于风险提示信息的影响,探究不同类型风险词汇的敏感度,结果只有战略风险对于风险提示信息没有影响。
基于此,得出以下研究启示:内部控制质量高,需披露的风险提示信息少,企业应加强内部控制,符合法规要求,降低经营风险,从而展现更稳健的财务业绩;企业应维持适度的股权集中度,减少信息不对称和个人利益过度维护,优化股权结构,确保信息披露的合理性和公正性;关注多维风险对财报的影响,综合风险管理提升财务报告透明度和可靠性,增强投资者信心。
文献
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2025年第25卷第8期
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  • 接收时间：2024-11-05
  • 首发时间：2025-07-19
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  • 收稿日期：2024-11-05
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    西南林业大学经济管理学院, 昆明 650224
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species		 占总种数比例
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total species (%)		 属
Genus		 种数
Number of
species		 占总种数比例
Percentage of total
species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae 2 11 5.26 鹅膏菌属 Amanita 10 4.78
小菇科 Mycenaceae 2 12 5.74 丝盖伞属 Inocybe 5 2.39
多孔菌科 Polyporaceae 8 14 6.70 蜡蘑属 Laccaria 5 2.39
红菇科 Russulaceae 3 23 11.00 小皮伞属 Marasmius 6 2.87
小菇属 Mycena 11 5.26
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红菇属 Russula 17 8.13
栓菌属 Trametes 5 2.39
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