我國創業板市場研究：CFO變更與內部控制質量關系實證研究

(北京大學經濟學院 北京 100871)

一、引言與研究假設

近幾年來，我國上市公司高管變更的流動性越來越高。國內學者陶國飛(2006)認為財務總監在企業內部控制中缺乏獨立性的表現，包括高管對于制度建設的不重視、財務總監決策權及話語權削弱、人事權缺乏等[1]。Wang Ya-Fang、Huang Yu-Ting(2013)在美國上市公司2004年11月至2005年12月年度數據基礎上，對CFO變更和內部控制缺陷之間的關聯性進行實證研究，認為CFO更換是一個缺乏內部控制重要的信號。

在本文研究中，CFO變更作為一個向外傳遞信息的信號，有可能是企業存在負面信息的一個信號。綜合以上綜述與理論，本文認為，CFO變更是企業內部控制質量存在缺陷的一個重要信號，我們提出本文的核心假設：

H1：內部控制質量與CFO變更之間存在負相關關系。

二、研究設計

(一)模型設定與變量設計

1.內部控制質量模型及其變量設計

本文借鑒中國上市公司內部控制指數研究課題組(2011)及方紅星等(2013)建立中國上市公司內部控制指數體系，以內部控制五個子目標(戰略目標、經營目標、資產安全目標、合規目標、報告目標)為基礎，構架一個能夠反映上市公司內部控制質量(ICSCORE)的指標體系(見表1)。

表1 內部控制指標體系

本文在對負向指標進行正向化的基礎上，利用SPSS軟件對調整后指標體系數據進行主成分分析，其中KOM值大于0.6，說明該指標體系數據適合做主成分分析。根據主成分方差分析的結果，我們最后選擇8個有代表作用的公因子計量內部控制質量綜合得分，8個公因子累計方差貢獻率達到86.298%，大于85%，說明公因子能夠很好度量內部控制質量。根據主成分分析結果，內部控制質量計算表達式如下：

ICSCORE=27.159%*F1+14.071%*F2+10.432%*F3+8.067%*F4+7.861%*F5+7.317%*F6+6.290%*F7+5.102%*F8

根據上述表達式，ICSCORE值越大，則內部控制質量越高。

2.假設檢驗模型設定及其變量設計

本文借鑒Wang Ya-Fang、Huang Yu-Ting(2013)所構建的財務總監變更與內部控制質量關系模型，構建了以下Logistic回歸研究模型，以檢驗研究對象CFO變更是否與內部控制缺陷相關。研究模型如下：

TURN=α0+α1ICW+α2ROA+α3CEOTURN+α4SIZE+α5BIGN+α6BOARD+α7IBOARD+εi，t

有關研究變量的具體說明見表2。

表2 研究變量說明

注：十大會計事務所名單根據中國注冊會計師協會2017年發布的《2016年會計師事務所綜合評價前百家信息》

三、實證結果與分析

(一)影響性因素描述性統計

從表3可以看出創業板個別上市公司業績差別懸殊，業績最差的ROA為-1.31%，而業績最好的ROA為77.41%。從規模上看，SIZE平均值為20.70，標準差為0.534，可以看出，創業板上市公司規模相對比較集中于均值之間，原因是創業板上市的企業主要是新興中小企業，規模上相對都較小，規模上并不存在較大的差異。CEO變更方面，CEOTURN均值為0.03，我們將CEOTUEN進行獨立樣本T檢驗，檢驗其與0之間的差異，發現其均值與0沒有顯著差異(Sig.值為0.001)，可以看出創業板上市公司CEO任職相對比較穩定。證監會2001年在獨立董事占比上做了硬性規定，規定上市公司獨立董事至少占董事會成員的三分之一，IBOARD均值為37.36%，我們將IBOARD進行獨立樣本T檢驗，檢驗其與三分之一之間的差異，獨立董事的占比并沒有明顯高于33.3%(Sig.值為0.000)，這也可能是企業與政策博弈的結果。

表3 全樣本特征描述性統計

表4對變更樣本以及控制樣本在解釋變量和控制變量方面的差異，從T檢驗的角度反映各變量之間均值是否存在顯著的差異。從表中，我們可以看出CFO發生變更的公司與CFO未發生變更的公司在ICW、ROA方面存在顯著的差異。控制樣本的ICW在5%水平上顯著低于變更樣本，也就意味著發生CFO變更的企業，內部控制存在缺陷的可能性越大，這支持本文核心假設H1。控制樣本的ROA在5%水平上顯著高于變更樣本，可以看出，上一年公司業績會對企業CFO變更造成影響，表現為前期業績越差的企業，發生CFO變更的可能性越高。從表中我們也可以看出兩類公司在CEOTURN、IBOARD方面并沒有太大的差異，均值T檢驗的P值均在0.7以上，遠大于0.05，兩類公司在CEO變更以及獨立董事占比方面都非常接近。

表4 變更樣本與控制樣本特征比較

注：**表示在5%水平上的顯著性

(二)相關性分析

表5 相關性矩陣

注：1.對角線左下方為Pearson相關系數，對角線右上方為Spearman非參數相關系數；2.*表示在注：*表示5%水平上顯著相關，**表示在1%水平上顯著(雙尾檢驗)

從表5相關系數結果表明，TURN與ICW在5%水平上呈顯著正相關(0.117)，這意味著內部控制質量越高的企業，發生CFO變更概率越低，反之則反，支持本文核心假設H1。從表中，我們也可以看出，TURN與ROA在5%水平上呈顯著負相關(-0.114)，表明上一年公司業績差的企業，發生CFO變更的概率越高。從表5我們也可以看出，大多數變量之間彼此不顯著相關。

表6 多重共線性檢驗

注：Dependent Variable:TURN

我們通過多重共線性檢驗，估計所有解析變量以及控制變量的方差膨脹因素(VIF)，來檢驗可能存在的多重共線性。從表6可以看出，所有方差膨脹因素沒有一個大于1.5，平均方差膨脹因素(VIF)等于1.218，表明在我們的研究中變量之間不存在多重共線性。

表7 內部控制質量和CFO變更的明細數據表

表7呈現內部控制質量情況和CFO變更的明細數據，我們對內部控制質量情況與CFO變更關系進行進一步的分析。從表中可以看出，CFO發生變更樣本中，CFO變更比例最高的存在于內部控制存在缺陷子樣本中，占樣本總數的72.2%，與內部控制不存在缺陷子樣本(27.8%)相差比較懸殊，再對比控制樣本，我們可以看出內部控制存在缺陷的公司CFO變更的概率較高，進一步說明CFO變更與內部控制質量成反比。

(三)Logistic回歸分析結果

在變更樣本與控制樣本特征比較以及相關性檢驗分析中，我們發現CEOTURN和IBOARD對于CFO變更的影響并不大，所以我們不把CEOTURN以及IBOARD作為控制變量納入假設檢驗模型中，調整我們在研究設計中初步建立的Logistic回歸模型為：

TURN=α0+α1ICW+α2ROA+α3SIZE+α5BIGN+α6BOARD+εi，t

表8 回歸模型Hosmer-Lemeshow檢驗

Logistic回歸分析過程中，我們利用Hosmer-Lemeshow檢驗判別模型擬合程度，取顯著性水平為0.05，如表3-6結果顯示，模型的卡方值Chi-square為4.138，自由度數目df為8，Sig.值為0.844。通過計算我們得出卡方的臨界值為15.507，由于Hosmer-Lemeshow檢驗的卡方值4.138<15.507且Sig.值0.844>0.05，所以Hosmer-Lemeshow檢驗通過，說明模型的擬合優度較高。

表9 內部控制質量與CFO變更Logistic回歸結果

從表9可以看出，主要測試變量內部控制質量(ICW)的系數為-0.283，Sig.值即P值等于0.047，小于0.05，這也證明了公司內部控制質量越高，CFO發生變更的可能性越小，而且，這種相關性具有統計的顯著性，支持本文核心假設H1。在控制變量中，上一年度公司業績(ROA)與CFO變更在1%的水平上呈現顯著的負相關的關系，與已有的研究結論一致，也就是上一年度公司業績差的企業，發生CFO變更的可能性越大。會計師事務所規模與CFO變更在20%的水平上呈現正相關關系，也即會計師事務所規模越小，CFO變更的可能性越大，當然這兩者之間的關系并沒有那么強。

四、結論與不足

本文的研究目的在于探討創業板上市公司內部控制質量與CFO變更之間的關系，通過研究對比2017年創業板CFO發生變更以及CFO未發生變更的上市公司的不同特征，以及對應的變更樣本與控制樣本的內部控制質量如何，為這兩者之間的關系提供實證證據，從而也說明CFO在于企業內部控制之過程中的重要作用。經過研究，得出結論如下：

1.創業板上市公司內部控制質量與CFO變更之間存在顯著的負相關關系，同樣也可以得出，CFO變更是企業內部控制存在缺陷的一個重要信號。

2.CFO穩定性為企業內部控制的有效性的重要內容。

本文研究的主要不足：1.內部控制和CFO變更的數據只在創業板上市公司中進行采樣，可能存在樣本量不足的問題；2.本文并未將CFO變更為正常變更及非正常變更兩種情況進行分析，可能是研究結論存在偏差。