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user: 4. 实证检验及结果分析 4.1. 描述性统计 由于不同年份之间存在着国家相关政策的变化和宏观经济情况的波动，因此本文分年度对因变量进行了描述性统计分析，并做出折线图直观地反应它们的变化趋势。 由表2、图1可以看出，深交所评级的均值呈现逐年上升趋势，并且与其他年份相比，均值在2009年出现了最大增幅，说明会计透明度逐年增强，并且在2009年出现了一个最大幅度的增强。2007年至2009年盈余激进度和盈余平滑度的均值都是逐年下降的，并且盈余平滑度在2008年出现了一个较大幅度的下降，说明样本公司的盈余质量在2008年有了显著提高。这和全球金融危机爆发的经济情况是吻合的，在外界经济环境动荡加剧并且宏观经济整体不景气的情况下，公司会更倾向选择稳健的会计政策以应对经济风险。而到了2010年和2011年，全球经济情况逐渐好转，激进度和平滑度的均值也出现了小幅度的上升，到了2012年盈余平滑度基本持平，激进度有了一个明显的下降，说明2012年上市公司的盈余稳健性提高了。 4.2. 相关性分析 本文计算了被解释变量和解释变量以及控制变量之间的相关系数，结果如表3所示。 深交所评级和解释变量的相关系数是0.164和0.138，并且这两个相关系数都在0.01的水平上显著。说明深交所评级和强制披露XBRL、实施通用分类标准正相关，XBRL可以显著提高会计信息的综合质量。 盈余激进度和解释变量的相关系数是−0.074和−0.013，盈余平滑度和解释变量的相关系数是−0.007 Table 2 Descriptive statistics of dependent variable for each yea 变量 年份 均值 中位数 标准差 最大值 最小值 SZS 2007 2.614 3 0.715 4 1 2008 2.697 3 0.686 4 1 2009 2.855 3 0.627 4 1 2010 2.889 3 0.617 4 1 2011 2.88 3 0.623 4 1 2012 2.908 3 0.594 4 1 EA 2007 0.198 0.078 1.026 20.446 0.00005 2008 0.170 0.086 0.599 10.332 0.00054 2009 0.147 0.068 0.412 7.185 0.00012 2010 0.162 0.087 0.311 4.14 0.00029 2011 0.302 0.146 0.850 14.721 0.0002 2012 0.096 0.055 0.180 1.921 0.0002 ES 2007 3.969 1.689 7.693 73.098 0.00023 2008 3.414 1.518 8.196 121.349 0.0024 2009 3.252 1.753 4.706 34.489 0.005 2010 3.282 1.743 4.631 37.704 0.0054 2011 3.910 1.981 5.895 47.972 0.0011 2012 3.924 1.961 6.587 66.293 0.0022 表2. 历年因变量的描述性统计 图1. 历年因变量均值变化趋势 Table 3 The correlation coefficient between the variables of regression mode SZS EA ES XBRL1 XBRL2 SIZE SOE FIR ROE LEV SZS 1 0.164** 0.138** 0.382** 0.083** 0.187** −0.023 −0.057** EA 1 −0.074** −0.013 −0.177** −0.055** −0.034 0.436** 0.123** ES 1 −0.007 −0.005 0.091** −0.02 0.029 −0.01 −0.034 XBRL1 1 0.141** −0.313** 0.01 0.014 −0.043* XBRL2 1 0.197** −0.085** 0.034 0.042* −0.017 SIZE 1 0.119** 0.243** −0.046* −0.249** SOE 1 0.192** −0.015 −0.027 FIR 1 −0.015 −0.006 ROE 1 −0.0046 LEV 1 表3. 回归模型各变量间相关系数 注：*表示相关性在0.05水平上显著，**表示相关性在0.01水平上显著。 和−0.005，只有激进度和强制披露的相关性在0.01水平上显著。说明在会计信息的生成质量方面，强制披露XBRL可以显著改善盈余的稳健性，但是和盈余平滑程度的关系并不显著，实施财政部通用分类标准虽然和盈余管理是负相关的，但是关系也不显著。由于XBRL是一种企业财务数据管理方式以及财务报表编制格式，而且大多数上市公司并没有采用XBRL系统进行内部财务管理，因此它对上市公司内部的盈余管理政策影响并不直接，因此和会计信息的生成质量的关系不显著。 4.3. 回归结果和分析 因变量分别为SZS、EA、ES时，回归分析结果如表4所示。 所有变量的VIF最大值为1.286，远远小于10的标准，说明模型各变量之间不存在共线性，不会影响多元线性回归模型的构建。 4.3.1. SZS模型分析 SZS模型的拟合优度为17.2%，说明深交所评级17.2%的变化能被其他变量线性描述。显著性检验中，F值在0.01水平上显著，模型整体通过显著性检验。 XBRL1的回归系数为0.178，回归系数显著，说明深交所评级与强制披露XBRL报表之间有显著的线性正相关关系，强制披露XBRL可以显著改善上市公司的信息综合质量。 XBRL2的回归系数为0.047，回归系数不显著，说明深交所评级与上市公司实施通用分类标准之间有正向线性关系，实施通用分类标准在一定程度上可以改善信息综合质量，但是线性关系不显著。 控制变量方面，公司规模和深交所评级有显著正向线性关系，股权性质和深交所评级有显著正向线性关系，说明规模越大的公司和国有公司有更高的信息综合质量。股权集中度和深交所评级有显著正向线性关系，说明股权集中度越高，有实际控制权的股东越重视信息的综合质量。净资产收益率和深交所评级有负向线性关系，资产负债率和深交所评级有正向线性关系，但是线性关系都不显著。 4.3.2. EA模型分析 EA模型的拟合优度为0.222，说明盈余激进度22.2%的变化能被其他变量线性描述。在显著性检验中，F值在0.01水平上显著，模型整体通过显著性检验。 Table 4 The result of the regression analysi SZS EA ES 共线性统计 变量 B Sig. B Sig. B Sig. VIF (常量) −1.000 0.000 1.443 0.000 −4.654 0.018 XBRL1 0.178 0.000 −0.009 0.747 −0.406 0.180 1.286 XBRL2 0.047 0.133 −0.036 0.229 −0.284 0.402 1.181 SIZE 0.152 0.000 −0.061 0.000 0.432 0.000 1.211 SOE 0.093 0.000 −0.042 0.086 −0.609 0.030 1.177 FIR 0.379 0.000 0.049 0.516 0.605 0.477 1.099 ROE −0.0003 0.649 0.019 0.000 −0.002 0.810 1.005 LEV 0.006 0.055 0.014 0.000 −0.019 0.546 1.072 样本量 2598 2598 2598 Adjusted R Square 0.172 0.222 0.008 F (Sig.) 78.094 (0.000) 106.966 (0.000) 4.107 (0.000) 表4. 模型线性回归分析结果 XBRL1的回归系数为−0.009，回归系数不显著，盈余激进度与深交所强制披露XBRL报表之间有负向线性关系，说明强制披露XBR L报表在一定程度上可以降低上市公司盈余激进度，提高信息的生成质量，但是关系并不显著。 XBRL2的回归系数为−0.036，回归系数不显著，盈余激进度与上市公司实施分类标准之间有负向线性关系，实施通用分类标准在一定程度上可以降低上市公司盈余激进度，提高信息的生成质量，但是关系并不显著。 控制变量方面，回归系数都不显著。公司规模、股权性质和盈余激进度有负向线性关系，说明规模越大的公司、国有控股的公司具有更低的盈余管理和更高的信息生成质量；股权集中度和盈余激进度有正向线性关系，说明股权集中度越高的公司有更低的信息生成质量；资产负债率和盈余激进度有正向线性关系，长期偿债能力越低的公司信息生成质量也越低；净资产收益率和盈余激进度有正向线性关系，说明盈利指标高的公司更有可能进行盈余管理。 4.3.3. ES模型回归分析 ES模型的拟合优度为0.8%，说明盈余平滑度0.8%的变化能被其他变量线性描述。显著性检验中，F值在0.01水平上显著，模型整体通过显著性检验。 XBRL1的回归系数为−0.406，回归系数不显著，说明盈余平滑度与深交所强制披露XBRL报表之间有负向线性关系，强制披露XBRL在一定程度上可以降低上市公司盈余平滑度，提高信息生成质量，但是线性关系并不显著。 XBRL2的回归系数为−0.284，回归系数不显著，说明盈余平滑度与上市公司实施通用分类标准之间有负向线性关系，实施通用分类标准在一定程度上可以降低上市公司盈余激进度，提高信息生成质量，但是线性关系并不显著。 控制变量方面，公司规模和盈余平滑度有显著正向线性关系，说明规模越大的公司越想掩盖公司经济活动的真实变化。其他控制变量回归系数均不显著。股权性质和盈余平滑度有正向线性关系，股权集中度和盈余平滑度有正向线性关系，净资产收益率和盈余平滑度有负向线性关系，资产负债率和盈余平滑度有负向线性关系。 4.4. 稳健性检验 为了检验以上结论的稳健性，本文采用了第二种方法分别计算盈余激进度和盈余平滑度，并代入模型进行回归分析。借鉴王艳艳(2006) [ 5 ] 的研究方法，采用修正的Jones模型计算盈余激进度EA，根据Bhattacharya (2003) [ 16 ] 的研究，将盈余平滑度定义为公司当年应计项目的增加额和经营性现金流量增加额(使用当年公司总资产标准化之后)的相关系数并取绝对值。 将替换后的盈余激进度和盈余平滑度代入回归模型进行检验，结果如下表5所示。 总体来看，盈余激进度、盈余平滑度与XBRL1和XBRL2都存在负向线性关系，但是线性关系不显著，因此稳健性检验结果与上述结论基本相同，表明本文实证研究结果具有稳健性。