+5SIZEi，t+6IOSi，t+11j=1jindustryj+i，t（8） EPSi，t=0+1ICDQi，t+2TOPi，t+3SCOMPi，t+4LEVi，t +5SIZEi，t+6IOS
+α5SIZEi，t+α6IOSi，t+∑11j=1γjindustryj+εi，t（8）
EPSi，t=α0+α1ICDQi，t+α2TOPi，t+α3SCOMPi，t+α4LEVi，t
+α5SIZEi，t+α6IOSi，t+∑11j=1γjindustryj+εi，t（9）
ROAi，t=α0+α1ICDQi，t+α2TOPi，t+α3SCOMPi，t+α4LEVi，t
+α5SIZEi，t+α6IOSi，t+∑11j=1γjindustryj+εi，t（10）
ROEi，t=α0+α1ICDQi，t+α2TOPi，t+α3SCOMPi，t+α4LEVi，t
+α5SIZEi，t+α6IOSi，t+∑11j=1γindustryj+εi，t（11）
Tobin′sQi，t=α0+α1ICDQi，t+α2TOPi，t+α3SCOMPi，t+α4LEVi，t
+α5SIZEi，t+α6IOSi，t+∑11j=1γindustryj+εi，t（12）
公式（8）、（9）、（10）、（11）以及（12）实证检验的结果在列表中分别对应模型1、模型2、模型3、模型4和模型5。
（五） 样本及数据来源
本文收集了2007—2010年4年的上市公司数据。在样本的选择上，遵循以下几个原则。第一，剔除上市公司中的B股上市公司及A股中的中小板上市公司。第二，剔除金融行业的上市公司。由于金融行业对内部控制的要求和其他公司相比有其特殊性，为了保证样本的可比性，本部分实证研究剔除了金融行业的样本。第三，剔除被特别处理的ST公司。由于ST公司的经营业绩往往不具有可持续性及ST公司为了避免被摘牌更容易进行财务造假，经营业绩不具可靠性，因此为稳健起见，本文剔除了ST样本。第四，剔除财务数据缺失以及某项财务指标畸高的上市公司。有少量上市公司的某项财务指标缺失或者某项财务指标畸高，比如资产负债率达到30倍以上，从而可能影响总体样本回归结果，因此必须剔除这些个别样本。第五，剔除在2007—2010年4年间不连续的样本。由于面板数据检验要求保持相同的截面，因此剔除在2007—2010年间任何一年缺失的样本。
经过上述程序的筛选，在截面上共有995个A股上市公司作为样本，分4年观测，共3820个混合样本。
本部分实证所采用的内部控制信息披露质量指数原始指标均为阅读沪深股市上市公司年报，经手工搜集所得资料来源于上海证券交易所网站、深圳证券交易所网站以及巨潮资讯网，所采用的财务数据主要来源于国泰安（GTA）研究服务中心的CSMAR数据库。。
四、 实证结果
（一） 回归检验的结果
表3（见下页）列出了面板混合数据回归检验的结果。可以看出，内部控制信息披露的质量与上市公司的经营状况存在显著相关性。除了模型5的检验结果与其他模型检验结果不同以外，模型1—模型4的面板混合数据的检验结果均一致，内部控制信息披露质量与上市公司的经营业绩呈显著正相关性。其中：模型1表明ICDQ项（内部控制信息披露质量指数）对IOP（综合经营业绩指数）的反应系数为0.23616，并在1%的水平上显著通过检验；模型2表明ICDQ项对EPS项（每股盈余）的反应系数为0.248599，并在1%的水平上通过检验；模型3表明ICDQ项对ROA项（总资产回报率）的反应系数为0.016238，并在1%的水平上通过检验；模型4则表明ICDQ项对ROE（净资产回报率）的反应系数为0.153376，并在10%的水平上通过检验；而模型5的检验结果则可能进一步印证了徐莉萍、辛宇和陈工孟对托宾Q值缺陷的看法。在控制变量中，模型1—模型4的检验结果也基本一致，检验结果显示：股权集中度（TOP）项、股权制衡指标（SCOMP）、企业规模（SIZE）以及企业成长机会（IOS）对企业经营业绩有显著的正向作用，而财务杠杆（LEV）则对企业经营业绩有显著的负面作用。综合以上分析，基于面板混合数据的检验结果，证明了内部控制信息披露质量与上市公司的经营业绩之间存在显著的正相关关系，即内部控制信息披露质量越高的上市公司经营状况越好，从而说明现阶段我国上市公司披露的内部控制信息已经具备了一定程度的决策有用性。
（二） 稳健性检验
为确保上述结论的可靠性，有必要进行稳健性检验。事实上，除了用上市公司的业绩来说明上市公司的经营状况之外，还有一个指标可以从财务风险的角度作为说明上市公司经营状况好坏的替代变量，这就是我们经常用到的奥特曼Zscore模型，内部控制天然的风险管理属性决定了可以通过对财务风险的计量来考察上市公司内部控制信息披露是否能够如实反映公司经营状况。Zscore模型从企业的资产规模、变现能力、获利能力、财务结构、偿债能力、资产利用效率等方面综合地反映了企业的财务风险状况，从而从另一个侧面反映了企业的经营状况。奥特曼通过对Zscore模型的研究分析得出Z值与公司发生财务危机的可能性成反比，也即Z值越大，公司的财务状况越好；Z值越小，公司的财务状况越差。Zscore模型的具体形式如下：
Z=1.2×A+1.4×B+3.3×C+0.6×D+1.0×E（13）
其中，A=营运资金/资产总额；B=留存收益/资产总额；C=息税前利润/资产总额；D=股本市价/债务总额；E=销售收入/资产总额。仍然沿用上面的计量模型形式，建立以下的实证检验模型：
Zi，t=α0+α1ICDQi，t+α2TOPi，t+α3SCOMPi，t+α4LEVi，t
+α5SIZEi，t+α6IOSi，t+∑11j=1γindustryj+εi，t（14）
检验结果如下： (责任编辑：南粤论文中心)转贴于南粤论文中心: http://www.nylw.net(南粤论文中心__代写代发论文_毕业论文带写_广州职称论文代发_广州论文网）
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