《會(huì)計(jì)獨(dú)董影響企業(yè)信披質(zhì)量的實(shí)證研究》13000字

引論針對(duì)會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事這一特別群體所產(chǎn)生的影響，很多學(xué)者給予了關(guān)注。PunitAr0ra(2016)通過使用工具變量回歸方法對(duì)307家美國破產(chǎn)公司進(jìn)行了抽樣調(diào)查，結(jié)果表明會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事的努力可以增加獲得財(cái)務(wù)資源的機(jī)會(huì)，從而增加了公司從破產(chǎn)中重生的可能。何任等(2019)研究了我國2010-2013年A股發(fā)生過并購行為的上市公司數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)獨(dú)董對(duì)企業(yè)并購績效有顯著的積極影響，且會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事的年齡和學(xué)術(shù)背景可以加強(qiáng)這種績效的改善。會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事在很多個(gè)方面都對(duì)企業(yè)有著重要的作用和意義，但是由于其專業(yè)背景和企業(yè)的財(cái)務(wù)披露息息相關(guān)，所以其對(duì)會(huì)計(jì)穩(wěn)健性、盈余管理以及信息披露的影響相對(duì)更加引起學(xué)者的關(guān)注。Abb0tt等(2010)認(rèn)為，公司審計(jì)委員會(huì)中包含具有會(huì)計(jì)專業(yè)背景或擅長財(cái)務(wù)專業(yè)的獨(dú)立董事，有利于減少公司財(cái)務(wù)報(bào)告差錯(cuò)，體現(xiàn)出了獨(dú)立董事的監(jiān)督職能。向銳(2014)研究了我國A股上市公司2004-2006年的數(shù)據(jù)，認(rèn)為財(cái)務(wù)獨(dú)立董事的年齡、性別、職稱水平、多重董事身份以及會(huì)計(jì)事務(wù)所型、學(xué)術(shù)型、政府型財(cái)務(wù)獨(dú)立董事會(huì)對(duì)企業(yè)的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性產(chǎn)生顯著的影響。李明娟、孫琦(2017)以盈余管理程度、盈余激進(jìn)程度、信息披露考評(píng)等級(jí)作為會(huì)計(jì)信息質(zhì)量真實(shí)性、可靠性和透明性的衡量，實(shí)證分析認(rèn)為會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事的比例、薪酬均對(duì)會(huì)計(jì)信息的真實(shí)性、透明性、可靠性有正向影響，而其兼職數(shù)目則相反。獨(dú)立董事作為企業(yè)中具有專業(yè)性、獨(dú)立性的存在，其產(chǎn)生的影響受到了許多學(xué)者的關(guān)注，以往已經(jīng)有較為豐富的研究成果，其中既包括企業(yè)價(jià)值、股價(jià)、績效等方面，也包括信息披露質(zhì)量方面。而針對(duì)會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事這一特別的群體，目前的研究則格外關(guān)注其對(duì)信息披露質(zhì)量的影響，對(duì)于這一問題的研究也十分具有意義。然而當(dāng)前的研究成果中，都未關(guān)注到會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事特征細(xì)分類別的影響。另外，在模型的選擇上，以往的學(xué)者多使用了多元回歸模型或者一般Logistic模型。綜合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，本文運(yùn)用有序Logistic模型并對(duì)解釋變量細(xì)分類別進(jìn)行的研究具有一定的創(chuàng)新性和研究價(jià)值。

一、會(huì)計(jì)獨(dú)董影響企業(yè)信披質(zhì)量的理論研究（一）委托代理理論委托代理理論一開始是由米恩斯、伯利所共同提出的，主要的研究對(duì)象是現(xiàn)代企業(yè)中普遍存在的委托代理關(guān)系。理論認(rèn)為，隨著社會(huì)生產(chǎn)力的發(fā)展以及工業(yè)革命對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)，社會(huì)生產(chǎn)分工更加明確，而社會(huì)的分工明確會(huì)產(chǎn)生兩種不同的結(jié)果。從企業(yè)管理者角度分析，企業(yè)逐漸壯大，企業(yè)的所有者并不一定有專業(yè)的能力、精力和知識(shí)對(duì)企業(yè)進(jìn)行有效專業(yè)化的管理。從被雇傭人角度分析，專業(yè)化的分工，會(huì)使被雇傭人對(duì)所從事工作具備更加專業(yè)的經(jīng)營和管理能力。想要實(shí)現(xiàn)整個(gè)社會(huì)的經(jīng)濟(jì)利益最大化的目標(biāo)，將這兩種資源進(jìn)行整合優(yōu)化，兩權(quán)分化應(yīng)需而生，即企業(yè)的所有權(quán)與管理權(quán)分離，企業(yè)的所有者具有所有權(quán)，而經(jīng)營權(quán)則轉(zhuǎn)移到專業(yè)化人士手中。在委托代理關(guān)系之中，首先資產(chǎn)的所有者(委托人)同被授權(quán)者(代理人)簽署協(xié)議，被授權(quán)者(代理人)代替資產(chǎn)所有者(委托人)管理資產(chǎn)。委托代理可以實(shí)現(xiàn)資源整合，但也帶來了一系列問題。由于理性經(jīng)濟(jì)人假設(shè)的設(shè)定，委托人和代理人雙方都想要去追求個(gè)人自身利益最大化，委托人以企業(yè)效益最大化為目標(biāo)，追求財(cái)富更多，代理人追求個(gè)人利益最大化，以工資收入和閑暇時(shí)間作為目標(biāo)動(dòng)力。委托人和代理人具有的效用函數(shù)之間的不同，必然導(dǎo)致某一方的相關(guān)行為會(huì)與雙方協(xié)議相矛盾，引發(fā)一系列問題。委托代理關(guān)系中產(chǎn)權(quán)、債權(quán)主體的缺位，剩余索取權(quán)與控制權(quán)的低匹配度還會(huì)導(dǎo)致內(nèi)部人控制問題的出現(xiàn)。在現(xiàn)代企業(yè)的管理中，由于主體缺失、股權(quán)分散，雖然股東和債權(quán)人擁有剩余索取權(quán)并承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，但容易主動(dòng)或被動(dòng)放棄自己所具有的控制權(quán)和知情權(quán)。相反，作為委托人，當(dāng)其內(nèi)部只需要承擔(dān)較小的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)外部監(jiān)管力度不足時(shí)，便容易出現(xiàn)內(nèi)部人控制問題。代理人將會(huì)進(jìn)行過度的高風(fēng)險(xiǎn)投資、無節(jié)制的在職消費(fèi)等短期行為，損害股東和委托人的利益，增加代理成本、提高代理風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)企業(yè)造成經(jīng)濟(jì)損失并影響其社會(huì)形象。隨著委托人權(quán)利的“收縮”，代理人權(quán)利的“膨脹”，內(nèi)部人控制問題則愈演愈烈。除了會(huì)導(dǎo)致內(nèi)部人控制問題外，委托代理關(guān)系還會(huì)滋生出大股東吞噬小股東權(quán)利和利益的現(xiàn)象。當(dāng)經(jīng)營權(quán)從委托人轉(zhuǎn)移到代理人后，企業(yè)權(quán)利更加分散。同時(shí)由于小股東投資資本少、成本低，所以其本身承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)要低于大股東，進(jìn)而小股東更偏向于機(jī)會(huì)主義者，享受搭便車的好處，會(huì)逐漸放棄或被動(dòng)放棄自己在企業(yè)中的權(quán)利，使大股東可以追求比小股東更大的利益和更小的風(fēng)險(xiǎn)。其次，公司監(jiān)管力度的不足也會(huì)加劇大股東對(duì)小股東權(quán)利的侵噬。大股東的權(quán)利會(huì)逐漸具有壟斷性，從而實(shí)現(xiàn)利益轉(zhuǎn)移、分紅掠奪、利益操縱和欺騙、不公平關(guān)聯(lián)交易等一系列行為，對(duì)小股東的知情權(quán)、收益權(quán)進(jìn)行損害。獨(dú)立董事制度的形成會(huì)對(duì)委托代理關(guān)系中出現(xiàn)的問題起到一定的監(jiān)督作用。獨(dú)立董事獨(dú)立于代理關(guān)系的雙方，獨(dú)立于公司利益和被監(jiān)督者之外，可以獨(dú)立客觀地判斷企業(yè)決策等事務(wù)。而會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事由于具有較強(qiáng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)專業(yè)能力，可以更好的對(duì)會(huì)計(jì)信息準(zhǔn)確度、企業(yè)運(yùn)營進(jìn)行監(jiān)督，解決或改善委托代理過程中出現(xiàn)的各種問題。（二）委托代理理論在最理想的情況下，契約雙方掌握與彼此相同的信息量，不存在一方對(duì)于另一方掌握更多信息的情況，但企業(yè)的現(xiàn)實(shí)經(jīng)營中并非如此，信息不對(duì)稱是委托代理關(guān)系中普遍存在的問題。1970年美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家約瑟夫·斯蒂格利茨、喬治·阿克爾洛夫與邁克爾·斯彭斯提出了信息不對(duì)稱性，在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)信息流通情況下，進(jìn)行交易的雙方不可能對(duì)交易的對(duì)手方的全部信息有著充分的了解，進(jìn)而由于信息的不同，會(huì)出現(xiàn)擁有信息較充分的一方給另外一方的權(quán)益帶去損害的現(xiàn)象。委托人和代理人存在利益矛盾沖突的問題，代理人很有可能會(huì)為追求自身的利益，利用自己所擁有的信息資源優(yōu)勢(shì)，做出一些只對(duì)自己有利卻對(duì)委托人有害的行為。道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇是信息不對(duì)稱的兩個(gè)主要表現(xiàn)，逆向選擇的出現(xiàn)來自于事前的信息不對(duì)稱，而道德風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)主要來自于事后的信息不對(duì)稱。1970年美國的經(jīng)濟(jì)學(xué)家喬治·阿克洛夫提出了逆向選擇模型。在公司大股東和小股東之間，存在逆向選擇。在進(jìn)行公司相關(guān)的管理經(jīng)營過程中，大股東比小股東擁有更多的信息量，可能會(huì)倚仗個(gè)人所擁有的信息資源的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)大股東對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的承受能力要高于小股東的風(fēng)險(xiǎn)承受能力，所以大股東則傾向于做出更有利于自己的選擇，致使小股東處于不利地位。道德風(fēng)險(xiǎn)的概念由美國數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)家阿羅在1963年引入到經(jīng)濟(jì)學(xué)中，隨后受到了廣泛關(guān)注和研究。道德風(fēng)險(xiǎn)具有內(nèi)生性、損人利己性和牽引性的特點(diǎn)。至于在委托代理關(guān)系中，道德風(fēng)險(xiǎn)則可以解釋成由于委托人相比于代理人而言，信息獲得能力較差，代理人會(huì)采取隱藏的行動(dòng)而委托人又無法對(duì)這類行為進(jìn)行及時(shí)有效的觀測(cè)，使得委托人的應(yīng)有利益受損，代理人作為矛盾的另一方，獲得利益。獨(dú)立董事的獨(dú)立性和公平性使得獨(dú)立董事不受內(nèi)部人大股東的制約，可以行使對(duì)代理人的監(jiān)督權(quán)利。而對(duì)于會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事來說，還具有極強(qiáng)的專業(yè)性，因?yàn)樗麄兇蠖鄶?shù)都具有會(huì)計(jì)事務(wù)所工作經(jīng)驗(yàn)或者具有會(huì)計(jì)專業(yè)職稱，或從事會(huì)計(jì)財(cái)務(wù)相關(guān)教職工作。相對(duì)于其他外部人來說，有更專業(yè)的知識(shí)水平和能力給公司的經(jīng)營發(fā)展提出有建設(shè)性的意見以及可行的監(jiān)督管理辦法，從而增加會(huì)計(jì)信息準(zhǔn)確性，使信息披露的質(zhì)量更高，達(dá)到促進(jìn)公司信息制度更加完善的作用。使得在非對(duì)稱信息條件下，中小股東和投資者的權(quán)利不受大股東的權(quán)利所左右，減少逆向選擇的發(fā)生。獨(dú)立董事制度尤其是會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事的存在，在理論上有利于處理信息不對(duì)稱問題。（三）會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事影響企業(yè)信披質(zhì)量的機(jī)制1.通過參與決策影響企業(yè)信披質(zhì)量在公司治理中，公司的重大事項(xiàng)需要經(jīng)過獨(dú)立董事的同意方能進(jìn)行。根據(jù)委托代理理論和信息不對(duì)稱理論，獨(dú)立董事的獨(dú)立性和公平性可以使其不受內(nèi)部人大股東的制約，行使對(duì)代理人的監(jiān)督權(quán)利。因此在企業(yè)董事會(huì)進(jìn)行重大決策時(shí)，會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事可以獨(dú)立的提出意見，對(duì)企業(yè)的重大決策進(jìn)行監(jiān)督，有效避免大股東做出損害小股東及其他投資者利益的事情，使企業(yè)實(shí)現(xiàn)信息披露的真實(shí)、準(zhǔn)確和完整，有效提高信息披露的質(zhì)量。2.通過發(fā)揮專業(yè)素質(zhì)影響企業(yè)信披質(zhì)量會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事是指會(huì)計(jì)相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者、經(jīng)驗(yàn)豐富的會(huì)計(jì)從業(yè)者等專業(yè)人士擔(dān)任的獨(dú)立董事，他們依靠自身的會(huì)計(jì)專業(yè)知識(shí)和實(shí)務(wù)能力，可以對(duì)企業(yè)中出現(xiàn)的會(huì)計(jì)問題加以監(jiān)督。財(cái)務(wù)狀況是投資者等企業(yè)的利益相關(guān)者最為關(guān)心的問題，因此在企業(yè)的信息披露中，會(huì)計(jì)相關(guān)信息的真實(shí)準(zhǔn)確是其信披質(zhì)量的重要保證。所以說，會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事不僅可以起到一般董事發(fā)揮出的作用，還能依靠自身的會(huì)計(jì)專業(yè)性關(guān)注到更多信息披露較深層面的問題，從而對(duì)企業(yè)信披質(zhì)量產(chǎn)生影響。3.通過反饋?zhàn)饔糜绊懫髽I(yè)信披質(zhì)量會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事對(duì)企業(yè)信披質(zhì)量的作用是為資本市場(chǎng)所公認(rèn)的，所以如果企業(yè)的信息披露質(zhì)量較低，甚至出現(xiàn)違規(guī)情況被監(jiān)管機(jī)構(gòu)通報(bào)批評(píng)或者做出相關(guān)處罰，會(huì)計(jì)獨(dú)董將難辭其咎，其自身的聲譽(yù)、社會(huì)地位等也會(huì)不可避免的受到一定影響。所以企業(yè)信披質(zhì)量也會(huì)對(duì)會(huì)計(jì)獨(dú)董產(chǎn)生作用，這種作用促進(jìn)了其對(duì)企業(yè)信息披露加強(qiáng)監(jiān)督，從而形成了良性循環(huán)的反饋?zhàn)饔?。（四）研究假設(shè)1.會(huì)計(jì)獨(dú)董的個(gè)人特征與企業(yè)信披質(zhì)量受教育程度是個(gè)人專業(yè)水平和學(xué)習(xí)能力的衡量指標(biāo)之一。學(xué)歷可以在一定程度上反映會(huì)計(jì)獨(dú)董對(duì)會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)管理、公司治理等相關(guān)專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)的掌握程度。當(dāng)前，碩士學(xué)歷逐漸普遍，且碩士及以上學(xué)位的獲得都需要通過學(xué)術(shù)研究方面的考核，相比本科及以下學(xué)歷的會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事，高學(xué)歷帶來的扎實(shí)的專業(yè)知識(shí)儲(chǔ)備和敏銳的專業(yè)敏感度，可能會(huì)使會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事可以更加全面、透徹地分析問題，并做出有利于企業(yè)提高信息質(zhì)量的獨(dú)立判斷與決策，為企業(yè)提供專業(yè)問題的咨詢。同時(shí)，對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較高的決策或企業(yè)在信息披露過程中出現(xiàn)的錯(cuò)誤行為及時(shí)提供更加專業(yè)的指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)管理層的監(jiān)督。所以，本文提出假設(shè)H3:假設(shè)H2:會(huì)計(jì)獨(dú)董擁有碩士及以上學(xué)歷，更有利于促進(jìn)企業(yè)信披質(zhì)量的提高。2.會(huì)計(jì)獨(dú)董的專業(yè)特征與企業(yè)信披質(zhì)量（1）教授型會(huì)計(jì)獨(dú)董與企業(yè)信披質(zhì)量本文中的教授型會(huì)計(jì)獨(dú)董指的是，在我國高等院校具有教授、副教授職稱的會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事。在高校中獲得教授、副教授的職稱，需要數(shù)年的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和已經(jīng)發(fā)表的高質(zhì)量學(xué)術(shù)研究論文。因此，教授型會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事掌握了更加深厚的財(cái)會(huì)知識(shí),具有更強(qiáng)的研究能力,具備為企業(yè)信披質(zhì)量把關(guān)的能力。另外，與西方發(fā)達(dá)國家相比,我國企業(yè)聘任的獨(dú)立董事中大學(xué)教授的比例很高，一個(gè)重要的原因是，中國的傳統(tǒng)文化使得大學(xué)教授在中國社會(huì)中享有較高的社會(huì)地位。同時(shí)也是由于這種較高的社會(huì)地位，教授可能會(huì)更加在乎負(fù)面消息對(duì)自身地位和聲譽(yù)的影響，從而讓道德約束成為會(huì)計(jì)獨(dú)董更加盡職對(duì)企業(yè)信披進(jìn)行監(jiān)督的非常重要的動(dòng)力。所以，本文提出假設(shè)H4:假設(shè)H4:教授型會(huì)計(jì)獨(dú)董有助于企業(yè)信披質(zhì)量的提高。（2）專業(yè)職稱型會(huì)計(jì)獨(dú)董與企業(yè)信披質(zhì)量本文中的專業(yè)職稱型會(huì)計(jì)獨(dú)董是指具有高級(jí)會(huì)計(jì)師或注冊(cè)會(huì)計(jì)師職稱的會(huì)計(jì)獨(dú)董。高級(jí)會(huì)計(jì)師是會(huì)計(jì)行業(yè)從業(yè)者的高級(jí)專業(yè)技術(shù)職稱,其報(bào)名門檻很高，需要符合工作經(jīng)驗(yàn)、資歷履歷等一系列條件。因此，具有高級(jí)會(huì)計(jì)師職稱的人士不僅具備扎實(shí)的會(huì)計(jì)專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)，也具有較為豐富的會(huì)計(jì)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)。注冊(cè)會(huì)計(jì)師是公認(rèn)的當(dāng)前我國最具權(quán)威性的會(huì)計(jì)執(zhí)業(yè)資格認(rèn)證，其考試的難度眾所周知，所以具有注冊(cè)會(huì)計(jì)師職稱的人士所具備的會(huì)計(jì)專業(yè)能力也是毋庸置疑的。因此，從理論上來講，擁有高級(jí)會(huì)計(jì)師或者注冊(cè)會(huì)計(jì)師職稱的會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事可能具備更強(qiáng)的專業(yè)水平，本文據(jù)此提出假設(shè)H5:假設(shè)H4:專業(yè)職稱型會(huì)計(jì)獨(dú)董有助于企業(yè)信披質(zhì)量的提高。（3）事務(wù)所型會(huì)計(jì)獨(dú)董與企業(yè)信披質(zhì)量本文中所研究的事務(wù)所型會(huì)計(jì)獨(dú)董指的是在會(huì)計(jì)師事務(wù)所從業(yè)的會(huì)計(jì)獨(dú)董。會(huì)計(jì)師事務(wù)所是為很多企業(yè)提供會(huì)計(jì)相關(guān)服務(wù)的機(jī)構(gòu)，在事務(wù)所從業(yè)的會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事具有豐富的實(shí)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)于企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況可能有更加深刻的把握。因此，本文提出假設(shè)H6:假設(shè)H5:事務(wù)所型會(huì)計(jì)獨(dú)董有助于企業(yè)信披質(zhì)量的提高。

二、研究假設(shè)與模型構(gòu)建（一）模型設(shè)計(jì)深交所將企業(yè)信披質(zhì)量的考評(píng)結(jié)果分成了A、B、C、D四個(gè)等級(jí)。在以往學(xué)者的研究中，大多使用Logistic模型，將考評(píng)結(jié)果為A、B的樣本被解釋變量定義為1，結(jié)果為C、D的樣本被解釋變量定義為0。這樣的建模方式存在的一個(gè)問題就是，把A和B以及C和D同等看待，原本分為四個(gè)等級(jí)的考評(píng)結(jié)果變成了兩個(gè)等級(jí)，這樣就喪失了許多重要信息，削弱了研究結(jié)果的可靠性，所以本文選擇了有序Logistic模型。在有序Logistic模型中，需要為被解釋變量賦值，且較大數(shù)值要代表較高的類別，因此信息披露考評(píng)結(jié)果越好，為其賦值越高，即A為4，B為3，C為2，D為1。本文設(shè)計(jì)的有序Logistic模型如下:????????????=??+??????????????+????????+????????+????????+????????+??????????????1234567+??????????+????????+??????????+????????+∑????????????????+??78910??????（式1）其中，????????????????代表控制變量。本文研究了會(huì)計(jì)獨(dú)董對(duì)企業(yè)信披質(zhì)量的影響并進(jìn)行實(shí)證分析。理論研究部分整理綜述了委托代理理論和信息不對(duì)稱理論，分析出獨(dú)立董事制度以及會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事對(duì)解決現(xiàn)代企業(yè)中由于委托代理關(guān)系而產(chǎn)生的一系列問題的積極作用，對(duì)提高企業(yè)信披質(zhì)量的重要影響，并且分析研究了會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事影響企業(yè)信披質(zhì)量的機(jī)制。實(shí)證部分以深交所主板上市公司2017-2020年的數(shù)據(jù)為樣本，先提出了研究假設(shè)，接著對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)性分析和多重共線性檢驗(yàn)的基礎(chǔ)準(zhǔn)備工作，然后對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行有序Logistic回歸分析?；貧w分析后，通過進(jìn)一步的研究，重新分類整理了解釋變量數(shù)據(jù)，進(jìn)行解釋變量分類對(duì)照回歸，得出解釋變量細(xì)分類別產(chǎn)生的影響，并通過穩(wěn)健性檢驗(yàn)證實(shí)了結(jié)論的穩(wěn)健性。本文研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要表現(xiàn)在:將研究對(duì)象確定為會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事這一特別的群體，并且在研究解釋變量產(chǎn)生影響的基礎(chǔ)上，將其進(jìn)行細(xì)分，研究了細(xì)分類別的影響，得出了新的結(jié)論;另外，相比于以往研究使用的Logistic模型，本文使用了有序Logistic模型，更符合被解釋變量四個(gè)有序考評(píng)等級(jí)的情況，避免了Logistic模型將被解釋變量劃分為二分變量造成的信息損失問題。

三、基于有序Logistic模型的實(shí)證分析（一）樣本選取和數(shù)據(jù)來源關(guān)于樣本的選擇，本文選取的是深圳證券交易所主板A股上市公司2017—2020年的數(shù)據(jù)作為研究的樣本。由于本文選擇的是深交所的信披考評(píng)結(jié)果作為被解釋變量的衡量指標(biāo)，所以本文的樣本只能來源于深交所上市公司。而相比起中小企業(yè)板和創(chuàng)業(yè)板的公司來說，主板公司具有更加嚴(yán)格的上市條件，具備更加成熟的公司治理方案，研究主板公司會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事的特征與信息披露質(zhì)量的關(guān)系更具現(xiàn)實(shí)意義。所以，本文最終選擇的樣本來源為深交所主板A股公司。本文研究中所用到的數(shù)據(jù)，來自于深圳證券交易所官方網(wǎng)站、CSMAR數(shù)據(jù)庫和各上市公司的年度報(bào)告。企業(yè)信息披露質(zhì)量均來自于深交所官網(wǎng)公布的信息披露考評(píng)結(jié)果，會(huì)計(jì)獨(dú)董各方面特征的相關(guān)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，并結(jié)合了上市公司年度報(bào)告的披露信息，通過手工整理得到，數(shù)據(jù)處理運(yùn)用的軟件為Excel和Stata16.0。同時(shí)，為了滿足研究的需要，防止缺失、異常和特殊數(shù)據(jù)影響研究結(jié)果，對(duì)樣本數(shù)據(jù)按照以下原則進(jìn)行了篩選和剔除:首先，剔除ST和*ST公司樣本，因?yàn)檫@些公司已經(jīng)被特別處理，財(cái)務(wù)狀況表現(xiàn)出現(xiàn)了異常，其作為樣本可能使結(jié)果出現(xiàn)誤差，不能提高研究結(jié)論的說服力，對(duì)這些樣本的研究也不具有現(xiàn)實(shí)意義;其次，剔除金融行業(yè)的公司樣本，金融行業(yè)上市公司有其特別適用的會(huì)計(jì)科目和會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，與其他行業(yè)相比財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)也有不同特征，其作為樣本不具有代表性，可能會(huì)對(duì)研究結(jié)果產(chǎn)生干擾，所以剔除金融行業(yè)公司;然后，由于信息披露考評(píng)結(jié)果以年度為單位，所以應(yīng)該考慮會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事對(duì)整個(gè)年度進(jìn)行了完整監(jiān)督的公司樣本，因此剔除了年度內(nèi)發(fā)生了獨(dú)立董事?lián)Q屆的公司;最后，為了方便度量會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事的各方面特征，剔除了雇傭兩名及以上會(huì)計(jì)獨(dú)董的公司，選取只有一名會(huì)計(jì)獨(dú)董的公司作為樣本。經(jīng)過整理和篩選,最終獲得公司-年度樣本數(shù)據(jù)696個(gè),其中2017年有149個(gè)，2018年有168個(gè)，2017年有171個(gè)，2020年有208個(gè)。（二）描述性統(tǒng)計(jì)在進(jìn)行實(shí)證分析之前，要先對(duì)被解釋變量和各個(gè)解釋變量、控制變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，從而初步掌握變量的分布、集中程度和離散程度。表1為被解釋變量分組統(tǒng)計(jì)的結(jié)果，表2為各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果?？梢钥闯?，在本文的696個(gè)樣本中，信披質(zhì)量的考評(píng)結(jié)果為A、B、C、D的樣本分別有114、480、87、15個(gè)，絕大部分樣本都獲得了B及以上的考評(píng)結(jié)果，但質(zhì)量可達(dá)等級(jí)A的樣本仍然較少。描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果同時(shí)還顯示，被解釋變量企業(yè)信披質(zhì)量的均值約為3，表明樣本整體考評(píng)結(jié)果大約處于B的水平，整體質(zhì)量良好，但距離最高標(biāo)準(zhǔn)仍有一定差距。表1被解釋變量分組統(tǒng)計(jì)結(jié)果被解釋變量頻數(shù)頻率累計(jì)頻率1152.162.1628712.5014.66348068.9783.62411416.38100.00合計(jì)696100.00數(shù)據(jù)來源:國泰安數(shù)據(jù)庫、公司年報(bào)手工整理，Stata處理。表2變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果變量樣本量均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值Y6963.000.6114GENDER6960.250.4301AGE69652.487.183174EDU6960.740.4401UNI6960.510.5001CER6960.560.5001FIRM6960.380.4901PART6961.251.5005SAL6968.344.05030ANTI6960.010.1101PLA6960.420.4901SIZE6969.900.607.6611.92C0NCEN6960.340.160.070.90DTA6960.490.210.030.99R0E6960.050.20-1.871.21B0SIZE6968.581.71515PID6960.380.060.250.67STATE6960.640.4801數(shù)據(jù)來源:國泰安數(shù)據(jù)庫、公司年報(bào)手工整理，Stata處理。根據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，對(duì)于會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事的個(gè)人特征，虛擬變量性別的均值為0.25，表明在樣本中，會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事為男性的比例更大。年齡的最小值為31，最大值為74，標(biāo)準(zhǔn)差為7.18，表明各樣本會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事年齡跨度較大,但是均值約為52,表明大多數(shù)樣本的年齡較高。學(xué)歷的均值約為0.74，表明樣本的會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事碩士以上學(xué)歷的比例較高，大部分擁有較高的學(xué)歷。對(duì)于會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事的專業(yè)特征，虛擬變量教授型的均值約為0.51，表明樣本中約有一半的會(huì)計(jì)背景獨(dú)董擁有教授或副教授職稱，該比例并無明顯特征。虛擬變量專業(yè)職稱型的均值約為0.56，表明超過一半的會(huì)計(jì)獨(dú)董有高級(jí)會(huì)計(jì)師或注冊(cè)會(huì)計(jì)師職稱，專業(yè)職稱在樣本中的覆蓋率較高。虛擬變量事務(wù)所型的均值約為0.38，表明來自事務(wù)所的會(huì)計(jì)獨(dú)董并不算普遍。對(duì)于會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事的履職特征，兼職數(shù)目的最小值為0，最大值為5，均值為1.25，表明有的會(huì)計(jì)獨(dú)董并未在其他上市公司兼任董事，而兼職最多的公司數(shù)目達(dá)5家，總體來說會(huì)計(jì)獨(dú)董兼職數(shù)目并不多。薪酬的最小值為0，最大值為30，均值約為8.34，可以看出，有的會(huì)計(jì)獨(dú)董并不領(lǐng)取薪酬，但有的薪酬高達(dá)每年30萬元，遠(yuǎn)高于平均水平，同時(shí)樣本標(biāo)準(zhǔn)差為4.05，也證明了薪酬方面差異性很大。虛擬變量發(fā)表非同意意見的均值僅為0.01，表明會(huì)計(jì)獨(dú)董在企業(yè)的事項(xiàng)中發(fā)表的絕大多數(shù)都是同意意見，非同意意見的樣本很少。虛擬變量非異地的均值約為0.42，表明一半以上的樣本中會(huì)計(jì)獨(dú)董工作地與企業(yè)所在地都不相同。（三）相關(guān)性分析在將樣本數(shù)據(jù)代入模型進(jìn)行回歸之前，需要先分析一下各個(gè)變量之間的線性相關(guān)關(guān)系。各個(gè)變量之間的線性相關(guān)關(guān)系可以用相關(guān)系數(shù)r來表示，r的取值范圍是[-1,1]。當(dāng)r值處于[-1,0)時(shí)，說明兩變量之間存在負(fù)向的線性相關(guān)關(guān)系，當(dāng)r值處于(0,1]時(shí)，表明兩變量之間存在正向的線性相關(guān)關(guān)系。通過相關(guān)性分析，可以確定控制變量和解釋變量是否對(duì)被解釋變量具有顯著影響，以及初步判斷各變量之間是否存在多重共線性。相關(guān)性分析結(jié)果如表3。表3相關(guān)性分析結(jié)果YSIZEC0NCENDTAR0EB0SIZEY1.0000SIZE0.2913***1.0000C0NCEN0.1194***0.2482***1.0000DTA-0.04520.4427***0.1546***1.0000R0E0.2343***0.1804***0.0467-0.1835***1.0000B0SIZE0.1108***0.2295***-0.02120.0844***0.03551.0000PID-0.01300.0588-0.0331-0.0073-0.0131-0.4890STATE0.3069***0.1407***0.1420***0.00990.03260.1292***GENDER0.03120.1259***0.01650.1028***-0.00910.0320AGE0.02560.1366***0.06060.0834**0.02550.0016EDU0.1240***0.0354-0.0306-0.1345***0.0680**0.0066UNI0.1011***0.0844**-0.0533-0.02670.0142-0.0128CER-0.0535-0.0762**0.0605-0.04570.0487-0.0726*FIRM-0.0912**-0.00780.0650*0.0259-0.01680.0184PART0.02150.0549-0.0685*0.04950.0175-0.0130SAL0.1266***0.4449***-0.04230.1210***0.1166***0.1386***ANTI0.02160.0794**0.1014***0.1003***-0.02330.0427PLA-0.0035-0.0774**-0.02340.0135-0.0381-0.0128表3相關(guān)性分析結(jié)果（續(xù)1)PIDSTATEGENDERAGEEDUUNIPID1.0000STATE-0.03041.0000GENDER0.06020.0867**1.0000AGE0.01420.0483-0.05201.0000EDU0.02010.0873**-0.0078-0.1659***1.0000UNI0.1044***0.1257***0.04840.03110.3848***1.0000CER0.0481-0.1200***-0.01930.0168-0.2208***-0.3698***FIRM-0.0304-0.1110***-0.0703*-0.1074***-0.2895***-0.5903***PART-0.0181-0.0201-0.01720.00060.05060.0799**SAL-0.0299-0.1045***-0.00190.1059***0.0226-0.0113ANTI0.01890.06010.02290.0295-0.0187-0.0150PLA0.01700.0679*0.1085***0.1311***-0.0718*0.0787**表3相關(guān)性分析結(jié)果（續(xù)2)CERFIRMPARTSALANTIPLACER1.0000FIRM0.2971***1.0000PART0.0415-0.0662*1.0000SAL0.00940.02260.0944***1.0000ANTI-0.00040.0154-0.0020-0.01591.0000PLA0.0149-0.0533-0.0606-0.0691*-0.04671.0000數(shù)據(jù)來源:國泰安數(shù)據(jù)庫、公司年報(bào)信息手工整理，Stata處理。注:***表示在1%水平上顯著，*表示在5%水平上顯著﹐*表示在.10%水平上顯著。根據(jù)表3中對(duì)相關(guān)性分析的結(jié)果，對(duì)于本文所使用樣本來說，資產(chǎn)負(fù)債率和獨(dú)立董事獨(dú)立性這兩個(gè)控制變量與被解釋變量企業(yè)信披質(zhì)量之間并無顯著的相關(guān)關(guān)系，因此在后文的研究中將剔除這兩個(gè)控制變量。并且，根據(jù)結(jié)果顯示，各變量之間的相關(guān)系數(shù)都較小，初步判斷模型的各變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。（四）有序Logistic回歸及實(shí)證結(jié)果分析1.有序Logistic模型及實(shí)證結(jié)果分析通過前文的分析和檢驗(yàn)后，本文建立了如下的有序Logistic回歸模型：（式2）其中,Y為被解釋變量，GENDER、AGE、EDU、UNI、CER、FIRM、PART、SAL、ANTI、PLA為解釋變量，control為經(jīng)過相關(guān)性分析剔除后剩余的五個(gè)控制變量?；貧w分析前，需要先對(duì)變量進(jìn)行平行性檢驗(yàn)，即檢驗(yàn)自變量的各個(gè)取值水平對(duì)被解釋變量產(chǎn)生的影響在各個(gè)回歸方程中是否是相同的，平行性是有序Logistic回歸的前提條件。平行性檢驗(yàn)的原假設(shè)為模型滿足平行性，因而如果P值大于0.05則說明模型接受原假設(shè),即符合平行性檢驗(yàn).反之如果P值小于0.05則說明模型拒絕原假設(shè)，模型不滿足平行性檢驗(yàn)。經(jīng)檢驗(yàn)，本文平行性檢驗(yàn)的x2為28.743，P值為0.531，滿足有序Logistic回歸平行性假設(shè)條件。將樣本數(shù)據(jù)代入模型進(jìn)行回歸分析，模型擬合信息如表5，回歸結(jié)果如表6:表5模型擬合信息指標(biāo)數(shù)值卡方（x2)170.93P值0.0000偽決定系數(shù)0.1372數(shù)據(jù)來源:國泰安數(shù)據(jù)庫、公司年報(bào)手工整理，Stata處理。表6有序Logistic模型回歸結(jié)果系數(shù)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤Z值P值0R值GENDER-0.16190.2049-0.790.4290.8505AGE-0.00170.0126-0.130.8940.9983EDU0.41570.21861.900.0571.5154UNI0.01040.23150.040.9641.0104CER0.09790.18870.520.6041.1029FIRM-0.25220.2255-1.120.2630.7771PART0.03100.05870.530.5981.0314SAL0.03520.02471.430.1541.0358ANTI-0.12110.7385-0.160.8700.8859PLA0.06910.18110.380.7031.0715SIZE0.79670.18654.270.0002.2183C0NCEN0.46380.59640.780.4371.0046R0E1.80790.44484.060.0001.0182B0SIZE0.02990.05290.570.5721.0304STATE1.39120.20896.660.0004.0197數(shù)據(jù)來源:國泰安數(shù)據(jù)庫、公司年報(bào)手工整理，Stata處理。不同于一般多元回歸的決定系數(shù),有序Logistic回歸產(chǎn)生的是偽決定系數(shù)，偽決定系數(shù)不能充分表明模型整體的擬合優(yōu)度，而對(duì)于本模型卡方檢驗(yàn)的P值為0.0000，表明模型的擬合情況較好。由表6可知，解釋變量中，只有會(huì)計(jì)獨(dú)董的學(xué)歷(EDU)在10%的顯著性水平下對(duì)企業(yè)信披質(zhì)量有顯著為正的影響。根據(jù)有序Logistic模型中系數(shù)的含義，自變量每改變一個(gè)單位，被解釋變量提高一個(gè)及一個(gè)以上等級(jí)之優(yōu)勢(shì)比的對(duì)數(shù)值，系數(shù)0.4157對(duì)應(yīng)的優(yōu)勢(shì)比0R為1.5154，代表相比本科及以下學(xué)歷的會(huì)計(jì)獨(dú)董，碩士及以上學(xué)歷的會(huì)計(jì)獨(dú)董可以使企業(yè)信息披露質(zhì)量考評(píng)結(jié)果依次從D、C、B至A提升一個(gè)等級(jí)的可能性提高0.5154倍。因此，本文提出的假設(shè)H3得到驗(yàn)證，即會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事?lián)碛写T士及以上學(xué)歷，更有利于企業(yè)信披質(zhì)量的提高。學(xué)歷是個(gè)人能力的重要體現(xiàn)，更高的學(xué)歷代表了扎實(shí)的專業(yè)理論知識(shí)儲(chǔ)備，也代表了較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，因此更高學(xué)歷的會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事確實(shí)能給企業(yè)信息披露質(zhì)量的提升帶來正向的作用。其余假設(shè)均未得到驗(yàn)證?？刂谱兞恐校疽?guī)模(SIZE)、凈資產(chǎn)收益率(R0E)和股權(quán)性質(zhì)(STATE)均在1%的顯著性水平下對(duì)企業(yè)信披質(zhì)量有顯著為正的影響。2.解釋變量細(xì)分類別的研究分析在上一節(jié)的回歸分析中，考慮了各個(gè)解釋變量對(duì)于被解釋變量的影響。但是，和以往的研究一樣，本文為了使模型可靠，除數(shù)值變量外，其他解釋變量均設(shè)置為虛擬變量，對(duì)樣本進(jìn)行了二分類的劃分。這種劃分方式?jīng)]能對(duì)解釋變量更加細(xì)分類的情況進(jìn)行研究，所以考慮為解釋變量年齡、教授型、專業(yè)職稱型、事務(wù)所型、兼職數(shù)目、薪酬采用更加細(xì)化的分類方式，再通過對(duì)自變量分類回歸，并將某一類別作為對(duì)照組，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的回歸分析。首先對(duì)樣本數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的處理，具體為:對(duì)于變量年齡，將會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事的年齡分為30-45歲、45-60歲、60歲以上三類;對(duì)于變量教授型，將樣本進(jìn)一步細(xì)分為具有教授職稱、具有副教授職稱、無教授或副教授職稱;對(duì)于變量專業(yè)職稱型，由于相比于注冊(cè)會(huì)計(jì)師職稱，高級(jí)會(huì)計(jì)師除了需要通過考試，還要求具備一定的實(shí)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，因此將二者進(jìn)行分類，將樣本細(xì)分為有高級(jí)會(huì)計(jì)師職稱、無高級(jí)會(huì)計(jì)師職稱但有注冊(cè)會(huì)計(jì)師職稱、無高級(jí)會(huì)計(jì)師或注冊(cè)會(huì)計(jì)師職稱;對(duì)于變量事務(wù)所型，國際四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所安永、畢馬威、普華永道和德勤，以及我國本土八大會(huì)計(jì)師事務(wù)所瑞華、立信、天健、信永中和、大華、大信、致同、天職國際，具有更高的聲譽(yù)和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，從業(yè)者經(jīng)驗(yàn)更豐富，因此將變量事務(wù)所型細(xì)分為在四大或八大會(huì)計(jì)師事務(wù)所從業(yè)、在其他非四大八大事務(wù)所從業(yè)、非會(huì)計(jì)師事務(wù)所從業(yè);對(duì)于變量兼職數(shù)目，80%以上的樣本都只在3家及以下的公司兼任董事,因此將樣本重新分類為兼職公司3家以上、1-3家、無兼職;對(duì)于變量薪酬，將其分為0薪酬、0-5萬元、5-10萬元、10-15萬元、15-20萬元、20萬元以上六類。變量細(xì)分情況如表7。表7變量細(xì)分類別變量符號(hào)細(xì)分類別是否對(duì)照組年齡AGE30-45歲√AGE145-60歲AGE260歲以上教授型UNI無教授或副教授職稱√UNIl具有副教授職稱UNI2具有教授職稱專業(yè)職稱型CER無高級(jí)會(huì)計(jì)師或注冊(cè)會(huì)計(jì)師職稱√CER1無高級(jí)會(huì)計(jì)師職稱但有注冊(cè)會(huì)計(jì)師職稱CER2有高級(jí)會(huì)計(jì)師職稱事務(wù)所型FIRM非會(huì)計(jì)師事務(wù)所從業(yè)√FIRMl在其他非四大八大事務(wù)所從業(yè)FIRM2在四大或八大會(huì)計(jì)師事務(wù)所從業(yè)兼職數(shù)目PART無兼職√PART11-3家PART23家以上薪酬SAL0薪酬√SAL10-5萬元SAL25-10萬元SAL310-15萬元SAL415-20萬元SAL520萬元以上數(shù)據(jù)來源:國泰安數(shù)據(jù)庫、公司年報(bào)手工整理，Stata處理。按照樣本數(shù)據(jù)新的處理結(jié)果,對(duì)自變量分類對(duì)照回歸,分別將年齡30-45歲、無教授或副教授職稱、無高級(jí)會(huì)計(jì)師或注冊(cè)會(huì)計(jì)師職稱、非會(huì)計(jì)師事務(wù)所從業(yè)、無兼職、0薪酬作為回歸的對(duì)照組，回歸結(jié)果如表8:表8自變量分類對(duì)照回歸結(jié)果系數(shù)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤Z值P值0R值GENDER-0.17360.2070-0.840.4020.8406AGE1-0.12680.2454-0.520.6050.8809AGE20.08940.32450.280.7831.0935EDU0.44770.22212.020.0441.5648UNI1-0.00840.6181-0.010.9890.9916UNI20.05370.23540.230.8191.0552CERl0.61410.40171.530.1261.8480CER20.02800.20270.140.8901.0284FIRM1-0.07740.2584-0.300.7640.9255FIRM2-0.21280.2833-0.750.4530.8083PART1-0.11250.1901-0.590.5540.8936PART20.51710.27961.850.0641.6772SAL1-0.49390.6651-0.740.4580.6103SAL2-0.47820.6373-0.750.4530.6199SAL3-0.06310.6576-0.100.9240.9388SAL4-0.18500.8025-0.230.8180.8311SAL50.02451.04310.020.9811.0248ANTI-0.09460.7352-0.130.8980.9097PLA0.11780.18320.640.5201.1250SIZE0.81980.19064.300.0002.2700C0NCEN0.47830.60510.790.4291.0048R0E1.85730.44404.180.0001.0187B0SIZE0.02950.05340.550.5811.0299STATE1.38270.21016.580.0003.9858數(shù)據(jù)來源:國泰安數(shù)據(jù)庫、公司年報(bào)手工整理，Stata處理。由表8可知，對(duì)于變量兼職數(shù)目來說，相比于對(duì)照組未在其他上市公司兼任董事，兼職數(shù)量為1-3家的樣本未能對(duì)被解釋變量產(chǎn)生顯著影響，但兼職數(shù)量為3家以上的樣本在10%的顯著性水平下對(duì)被解釋變量產(chǎn)生了顯著正向的影響。所以得出初步結(jié)論:會(huì)計(jì)獨(dú)董兼職并不一定會(huì)影響企業(yè)信息披露質(zhì)量，但會(huì)計(jì)獨(dú)董兼任董事的上市公司數(shù)目為3家以上時(shí)，會(huì)有利于企業(yè)信披質(zhì)量的提高。對(duì)于變量年齡、教授型、專業(yè)職稱型、事務(wù)所型和薪酬，采用新的回歸方式仍未能得到顯著的結(jié)果。上一節(jié)中，通過對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行新的處理，并對(duì)自變量分類對(duì)照回歸的進(jìn)一步分析研究，得到新的初步結(jié)論。為了對(duì)初步結(jié)論進(jìn)行驗(yàn)證，按照新的標(biāo)準(zhǔn)將解釋變量重新定義為二分變量，進(jìn)行一般有序Logistic回歸。具體定義標(biāo)準(zhǔn)為:兼職數(shù)目(PART)3家以上為1，否則為0?；貧w之前，先對(duì)虛擬變量學(xué)歷和兼職數(shù)目的樣本分布進(jìn)行研究，以確定研究結(jié)論是否會(huì)受到因樣本有偏而造成的影響。兩個(gè)變量的樣本構(gòu)成統(tǒng)計(jì)分析如表9、10所示:表9變量學(xué)歷樣本構(gòu)成分析學(xué)歷頻數(shù)頻率累計(jì)頻率018226.1526.15151473.85100.00合計(jì)696100.00數(shù)據(jù)來源:國泰安數(shù)據(jù)庫、公司年報(bào)手工整理，Stata處理。表10變量兼職數(shù)目樣本構(gòu)成分析兼職數(shù)目頻數(shù)頻率累計(jì)頻率061087.6487.6418612.36100.00Total696100.00數(shù)據(jù)來源:國泰安數(shù)據(jù)庫、公司年報(bào)手工整理，Stata處理。一般來說，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，在使用虛擬變量時(shí)，需要至少有約30個(gè)0(或1)的樣本，即大約三年的月度數(shù)據(jù)樣本量。從樣本構(gòu)成統(tǒng)計(jì)分析可以看出，解釋變量學(xué)歷和兼職數(shù)目的樣本數(shù)均符合要求，因此可以排除由于樣本構(gòu)成有偏給結(jié)論造成的影響，為研究的可靠性奠定基礎(chǔ)?；貧w結(jié)果如表11所示:表1l最終回歸模型結(jié)果系數(shù)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤Z值P值0R值GENDER-0.15480.2053-0.750.4510.8566AGE-0.00030.0126-0.030.9790.9997EDU0.41870.21901.910.0561.5199UNI0.00640.23120.030.9781.0064CER0.10860.18860.580.5651.1148FIRM-0.25760.2257-1.140.2540.7729PART0.56940.26282.170.0301.7671SAL0.03270.02481.320.1871.0332ANTI-0.11540.7379-0.160.8760.8910PLA0.08380.18130.460.6441.0875SIZE0.82910.18734.430.0002.2912C0NCEN0.44490.59690.750.4561.0045R0E1.81550.44184.110.0001.0183B0SIZE0.02980.05270.570.5721.0303STATE1.38370.20916.620.0003.9895數(shù)據(jù)來源:國泰安數(shù)據(jù)庫、公司年報(bào)手工整理，Stata處理。從表11可以看到，在最終的回歸模型中，解釋變量會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事的學(xué)歷、兼職數(shù)目均會(huì)對(duì)被解釋變量造成顯著影響，而年齡、性別、教授型、專業(yè)職稱型、事務(wù)所型、薪酬、發(fā)表非同意意見、非異地均沒有顯著影響?？刂谱兞恐校疽?guī)模、凈資產(chǎn)收益率、股權(quán)性質(zhì)均對(duì)企業(yè)信披質(zhì)量有顯著影響，而股權(quán)集中度、董事會(huì)規(guī)模的影響則不顯著。具體說來，在10%的顯著性水平下，會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事?lián)碛写T士及以上學(xué)歷會(huì)有利于企業(yè)信息披露質(zhì)量的提升;回歸系數(shù)0.4187對(duì)應(yīng)的優(yōu)勢(shì)比0R為1.5199，表明相比本科及以下學(xué)歷的會(huì)計(jì)背景獨(dú)立董事，碩士及以上的會(huì)計(jì)獨(dú)董可以使企業(yè)信息披露質(zhì)量考評(píng)結(jié)果提升一個(gè)等級(jí)的可能性提高0.5199倍。可見，學(xué)歷的提升可以促進(jìn)企業(yè)信披質(zhì)量的提高，該結(jié)論驗(yàn)證了最初的假設(shè)H3。在5%的顯著性水平下，兼任董事的上市公司數(shù)為3家及以上的會(huì)計(jì)獨(dú)董會(huì)增加企業(yè)信息披露質(zhì)量提升的可能性;回歸系數(shù)0.5694對(duì)應(yīng)的優(yōu)勢(shì)比0R為1.7671，表明相比兼職數(shù)為3家以下的會(huì)計(jì)獨(dú)董，兼職數(shù)3家及以上的會(huì)計(jì)獨(dú)董會(huì)使企業(yè)信息披露質(zhì)量考評(píng)結(jié)果提升一個(gè)等級(jí)的可能性增加0.7671倍。與最初的研究假設(shè)不同，會(huì)計(jì)獨(dú)董的兼職給企業(yè)信披質(zhì)量帶來的影響并非隨兼職數(shù)目越多而改變，實(shí)際上影響主要來自是否兼職3家以上企業(yè)。主要原因則與假設(shè)的分析相同，兼職3家以上的會(huì)計(jì)獨(dú)董需要維持更高的社會(huì)地位和聲譽(yù)，犯錯(cuò)的成本也更高，給其對(duì)企業(yè)的監(jiān)督帶來了更強(qiáng)的推動(dòng)力。解釋變量性別并未產(chǎn)生顯著影響，可能因?yàn)樯鲜泄舅赣玫臅?huì)計(jì)背景獨(dú)立董事都具有足夠高的專業(yè)性，所以性別帶來的性格差異給專業(yè)行為造成的影響顯得微乎其微。變量年齡未產(chǎn)生顯著影響，可能因?yàn)槟挲g給被解釋變量帶來的正負(fù)向影響較為復(fù)雜，不同獨(dú)董的影響在樣本內(nèi)未能產(chǎn)生規(guī)律。變量教授型的影響也并不顯著，可能因?yàn)榻淌诟啻碇叱膶W(xué)術(shù)能力，而對(duì)于上市公司信息披露的監(jiān)督屬于實(shí)務(wù)范疇，教授職稱并不一定可以顯著影響信披質(zhì)量。變量專業(yè)職稱型未產(chǎn)生顯著影響，可能因?yàn)閷I(yè)職稱代表了一個(gè)人的專業(yè)知識(shí)水平過硬，但并不能保證其對(duì)企業(yè)信息披露的監(jiān)督意愿和監(jiān)督能力足夠高。變量事務(wù)所型也未能產(chǎn)生顯著影響，可能由于對(duì)于事務(wù)所從業(yè)的會(huì)計(jì)獨(dú)董來說，經(jīng)