上市公司內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量的測(cè)度與評(píng)價(jià)

任政亮++周兵

【摘 要】 近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外上市公司內(nèi)部控制信息披露的實(shí)踐推動(dòng)了相關(guān)研究的進(jìn)展。2013年中國(guó)資本市場(chǎng)上發(fā)生的“光大烏龍指”事件，使得如何科學(xué)、合理地測(cè)度和評(píng)價(jià)上市公司內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量，成為了學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界共同關(guān)注的焦點(diǎn)。文章通過構(gòu)建內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，基于修正熵權(quán)TOPSIS算法，對(duì)2013—2015年滬深300上市公司內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量進(jìn)行了測(cè)度和評(píng)價(jià)。實(shí)證研究表明，在內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量方面，深交所上市公司整體水平高于上交所，金融等壟斷性較強(qiáng)的行業(yè)明顯高于其他行業(yè)，市場(chǎng)化程度較高的地區(qū)也高于其他地區(qū)。研究結(jié)果不僅顯示了修正熵權(quán)TOPSIS算法的適用性和穩(wěn)健性，也對(duì)監(jiān)管部門有效識(shí)別上市公司內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量具有一定的參考價(jià)值。

【關(guān)鍵詞】 上市公司； 修正熵權(quán)TOPSIS； 內(nèi)部控制； 信息披露質(zhì)量

【中圖分類號(hào)】 F275.3 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號(hào)】 1004-5937（2017）20-0083-06

一、引言

21世紀(jì)初，隨著“安然”“世通”等一系列財(cái)務(wù)丑聞的爆發(fā)，全球資本市場(chǎng)對(duì)內(nèi)部控制信息披露給予高度重視。在2002年美國(guó)頒布的薩班斯-奧克斯利法案中，對(duì)上市公司內(nèi)部控制評(píng)價(jià)及審計(jì)信息提出了強(qiáng)制披露要求。不久，法國(guó)、日本等國(guó)家和地區(qū)紛紛效仿美國(guó)，相繼出臺(tái)了相應(yīng)的內(nèi)部控制信息披露制度[1]，并在全球范圍內(nèi)掀起相關(guān)制度建設(shè)的浪潮。

近年來(lái)，跟隨美國(guó)的步伐，中國(guó)也加強(qiáng)了內(nèi)部控制信息披露制度建設(shè)。2006年，滬深證券交易所分別發(fā)布內(nèi)部控制指引，倡導(dǎo)上市公司披露內(nèi)部控制自我評(píng)價(jià)報(bào)告及其審計(jì)報(bào)告。2008年和2010年，財(cái)政部聯(lián)合五部委發(fā)布的《企業(yè)內(nèi)部控制基本規(guī)范》和《企業(yè)內(nèi)部控制配套指引》，要求上市公司披露內(nèi)部控制自我評(píng)價(jià)報(bào)告，可聘請(qǐng)會(huì)計(jì)師事務(wù)所對(duì)其進(jìn)行審計(jì)，并披露相應(yīng)的審計(jì)報(bào)告[2-3]。

持續(xù)進(jìn)行著的內(nèi)部控制信息披露實(shí)踐，直接推動(dòng)了近年來(lái)相關(guān)研究的開展。在此過程中，學(xué)者的研究重點(diǎn)在內(nèi)部控制信息披露的影響因素、市場(chǎng)反應(yīng)、價(jià)值相關(guān)性等方面。2013年8月16日發(fā)生在中國(guó)資本市場(chǎng)上的“光大烏龍指”事件，使得內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量的測(cè)度和評(píng)價(jià)問題，成為了實(shí)務(wù)界和學(xué)術(shù)界共同關(guān)注的焦點(diǎn)。

基于上述背景，本文在綜述國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并引入修正熵權(quán)TOPSIS算法，以2013—2015年滬深300上市公司為研究樣本，對(duì)上市公司內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量的測(cè)度和評(píng)價(jià)進(jìn)行實(shí)證分析，從而進(jìn)一步豐富和發(fā)展相關(guān)研究成果，并為有效識(shí)別上市公司內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量提供參考。

二、指標(biāo)體系構(gòu)建與修正熵權(quán)TOPSIS算法

（一）評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

結(jié)合信息披露的質(zhì)量要求以及《企業(yè)內(nèi)部控制基本規(guī)范》的規(guī)定，本文綜合借鑒楊玉鳳等[4]，張曉嵐等（2012）和方紅星等（2012）的指標(biāo)選擇方法和結(jié)論，構(gòu)建了一個(gè)包含2個(gè)一級(jí)指標(biāo)、6個(gè)二級(jí)指標(biāo)和14個(gè)三級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，具體指標(biāo)選擇和計(jì)算方法如表1所示。

（二）修正熵權(quán)TOPSIS算法的引入

作為一種基于信息熵概念的綜合評(píng)價(jià)模型，熵權(quán)評(píng)價(jià)模型已被廣泛應(yīng)用于多屬性決策科學(xué)領(lǐng)域（含物理、化學(xué)、工程技術(shù)，以及經(jīng)濟(jì)、管理等領(lǐng)域）。凡是有多種備選方案可供選擇，每個(gè)方案又都有若干個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，且評(píng)價(jià)指標(biāo)劃分為若干等級(jí)的決策問題，均可用該模型來(lái)描述（張繼國(guó)等，2012）。

1.引入熵權(quán)評(píng)價(jià)模型的原因

在測(cè)度與評(píng)價(jià)上市公司內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量時(shí)，之所以引入熵權(quán)評(píng)價(jià)模型，主要原因在于以下方面：首先，使用熵權(quán)評(píng)價(jià)模型的算法得出的權(quán)重值及相應(yīng)的最終評(píng)價(jià)值，不僅在結(jié)果上比較客觀，而且可將評(píng)價(jià)上市公司信息披露質(zhì)量的各類指標(biāo)中所內(nèi)含的信息反映出來(lái)（楊紅等，2007）；其次，在上市公司內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，包含了各種財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)、定性和定量、間接影響和直接評(píng)價(jià)等指標(biāo)，為了在整合這些指標(biāo)的基礎(chǔ)上進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，適宜于采用經(jīng)熵權(quán)評(píng)價(jià)模型算法處理后的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)和規(guī)范化數(shù)據(jù)，從而保證評(píng)價(jià)結(jié)果的一致性、合理性和科學(xué)性（張繼國(guó)等，2012）；最后，對(duì)于不同規(guī)模、不同行業(yè)以及不同區(qū)域的上市公司而言，內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果的可比性尤為重要，而熵權(quán)評(píng)價(jià)模型的算法可以盡可能保證這種可比性[5]。

2.熵權(quán)評(píng)價(jià)模型一般算法的不足

自國(guó)內(nèi)學(xué)者邱菀華于2002年提出熵權(quán)評(píng)價(jià)模型的一般算法以來(lái)，熵權(quán)評(píng)價(jià)模型就在經(jīng)濟(jì)和管理決策中得到廣泛應(yīng)用。近年來(lái)，已有不少學(xué)者將該算法應(yīng)用到信息披露質(zhì)量測(cè)度或評(píng)價(jià)問題中，如楊紅等（2007），宋洪琦等（2011），任政亮等[5]，陳君蘭等[6]。然而，結(jié)合Hsu[7]和張近樂等[8]的理論研究成果可知，熵權(quán)評(píng)價(jià)模型的一般算法存在以下兩點(diǎn)不足之處：（1）當(dāng)指標(biāo)的信息熵值Hj接近1時(shí)，各個(gè)Hj之間的微小變化將導(dǎo)致對(duì)應(yīng)熵權(quán)值呈倍數(shù)變化，即根據(jù)熵權(quán)評(píng)價(jià)模型一般算法求出的指標(biāo)權(quán)重可能存在較大的誤差，從而缺乏比較和分析的合理性；（2）盡管熵權(quán)評(píng)價(jià)模型的一般算法可增強(qiáng)評(píng)價(jià)對(duì)象的外部可比性（如不同行業(yè)、不同規(guī)模企業(yè)的信息可比），但直接用該算法的評(píng)價(jià)結(jié)果無(wú)法體現(xiàn)內(nèi)部?jī)?yōu)劣程度。

因此，為使計(jì)算的指標(biāo)權(quán)重和最終測(cè)度結(jié)果更客觀、適用，本文在參照任政亮等[5]及陳君蘭等[6]所用熵權(quán)法的基礎(chǔ)上，引入修正熵權(quán)TOPSIS算法。

（三）修正熵權(quán)TOPSIS算法的步驟

1.對(duì)原始評(píng)價(jià)矩陣分別進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化

使用m家上市公司和n項(xiàng)指標(biāo)的原始評(píng)價(jià)矩陣為：

A=（ai j）m×n=

使用陳君蘭等[5]的方法，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到：

ri j=，若ai j為正向指標(biāo)，若ai j為逆向指標(biāo) （1）endprint

于是，得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣：R=（ri j），0≤ri j≤1。

使用Hsu[7]的方法，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理，得到：

ri j=，若ai j為正向指標(biāo)，若ai j為逆向指標(biāo) （2）

于是，得到規(guī)范化矩陣：γ=（γi j），0≤γi j≤1。

2.求出修正標(biāo)準(zhǔn)化矩陣

首先，根據(jù)張近樂等[8]提出并證明的方法，對(duì)式1進(jìn)行數(shù)據(jù)的平移修正，得到：

bi j=ri j+10-4 （3）

然后，計(jì)算第j項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)下第i家上市公司評(píng)價(jià)指標(biāo)值的比重：

pi j=，i=1，2，…，m；j=1，2，…，n （4）

最后，所得的修正標(biāo)準(zhǔn)化矩陣為：P=（pi j）m×n

3.確定第j項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)熵值Hj及差異性系數(shù)Gj

由修正標(biāo)準(zhǔn)化矩陣，可計(jì)算出第j項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息熵值Hj及差異性系數(shù)Gj分別為：

Hj=-=pi jLn pi j，j=1，2，…，n （5）

Gj=1-Hj，j=1，2，…，n （6）

4.求出第j項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的修正熵權(quán)ωj

根據(jù)信息論的一般原理及熵值Hj及Gj，第j項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)熵權(quán)的計(jì)算方法為：

ωj==，j=1，2，…，n （7）

基于上述方法，張近樂等[8]通過理論證明，提出了修正熵權(quán)的計(jì)算方法如下：

ωj==

（8）

5.求出基于修正熵權(quán)的加權(quán)規(guī)范化決策矩陣

參考紀(jì)江明等[9]的計(jì)算，可得基于修正熵權(quán)的加權(quán)規(guī)范化決策矩陣為：

V=（vi j）= （9）

6.分別確定正理想解與負(fù)理想解

設(shè)正理想解V+、負(fù)理想解V-對(duì)應(yīng)的第j項(xiàng)屬性值分別為v、v，則：

v={viji=1，2，…，m；j=1，2，…，n} （10）

v={viji=1，2，…，m；j=1，2，…，n} （11）

7.計(jì)算各家上市公司與正、負(fù)理想解的歐氏距離

記相應(yīng)的歐氏距離分別為S和S，則：

S=，i=1，2，…，m （12）

S=，i=1，2，…，m （13）

8.計(jì)算每一家上市公司的貼近系數(shù)，然后按大小進(jìn)行排序

由式12和式13計(jì)算上市公司i的貼近系數(shù)為：

Ci=，i=1，2，…，m （14）

Ci即為在修正熵權(quán)TOPSIS算法下，上市公司內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量的測(cè)度值?？筛鶕?jù)Ci對(duì)上市公司內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量進(jìn)行排序：Ci越大，說明上市公司i的內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量越高，反之亦然。

三、實(shí)證分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）實(shí)證分析

1.樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

借鑒陳君蘭等[6]的樣本選擇方法，為保證研究對(duì)象具有較強(qiáng)的代表性，本文根據(jù)中證指數(shù)有限公司官方網(wǎng)站提供的最新清單，選擇滬深300上市公司作為研究樣本?？紤]到“光大烏龍指”事件發(fā)生在2013年，以及數(shù)據(jù)的可得性，本文將研究期間限定為2013—2015年。

本文所用數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）、巨潮資訊網(wǎng)、深圳證券交易所官方網(wǎng)站和上海證券交易所官方網(wǎng)站。在依次搜集、查閱、記錄和整理各年份數(shù)據(jù)后，通過剔除數(shù)據(jù)不全的樣本，本文最終得到873個(gè)觀測(cè)樣本，2013—2015年對(duì)應(yīng)的實(shí)際樣本分別為283個(gè)、290個(gè)、300個(gè)。

2.權(quán)重計(jì)算與分析

根據(jù)各年度指標(biāo)數(shù)據(jù)的賦值結(jié)果，使用Excel 2016軟件和修正熵權(quán)TOPSIS算法，得出2013—2015年樣本公司內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重及排名，如表2所示。

根據(jù)表2的指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果及排名，可得到以下結(jié)論：

（1）盡管14個(gè)指標(biāo)權(quán)重都有一定差異，但絕大多數(shù)指標(biāo)的權(quán)重和排名變化不大，這說明了修正熵權(quán)TOPSIS算法所得權(quán)重結(jié)果的穩(wěn)健性較好。

（2）平均而言，權(quán)重排名靠前的指標(biāo)分別為年報(bào)審計(jì)機(jī)構(gòu)（D10）、內(nèi)控缺陷或整改（D6）、評(píng)價(jià)報(bào)告審核（D2）及外資股發(fā)行（D14），這表明披露結(jié)果的可靠性、完整性以及公司財(cái)務(wù)和披露制度的積極影響，對(duì)提升內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量具有比較顯著的重要性。

（3）公司治理方面3個(gè)指標(biāo)的排名均比較靠后（8—14名），而其他二級(jí)指標(biāo)均有排名靠前（1—7名）的三級(jí)指標(biāo)，公司治理未對(duì)內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量產(chǎn)生顯著性影響，我國(guó)上市公司治理結(jié)構(gòu)仍有待完善。

3.市場(chǎng)分析

根據(jù)873個(gè)觀測(cè)樣本的測(cè)度結(jié)果，利用Excel 2016分別計(jì)算2013—2015年滬深兩市對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)值，結(jié)果如表3所示。

由表3可以得出以下結(jié)論：

（1）2013—2015年滬深兩市內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量的均值小于0.5，因此就整個(gè)市場(chǎng)而言，我國(guó)上市公司的內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量較低。

（2）隨著《企業(yè)內(nèi)部控制基本規(guī)范》和《企業(yè)內(nèi)部控制配套指引》的實(shí)施，滬深兩市內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量均有所提升。這表明中國(guó)內(nèi)部控制規(guī)范體系的確立，一定程度上促進(jìn)了上市公司內(nèi)部控制的建設(shè)。

（3）比較而言，深交所內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量明顯高于上交所，這至少說明就內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量而言，存在“深強(qiáng)滬弱”的趨勢(shì)。究其原因，一方面可能是因深交所對(duì)信息披露質(zhì)量考評(píng)制度的實(shí)施等[6]；另一方面，也可能是由于深交所在內(nèi)部控制信息披露方面的嚴(yán)格規(guī)定（方紅星等，2012）。

4.行業(yè)分析

為分析行業(yè)特征對(duì)內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量的影響，本文以中國(guó)證監(jiān)會(huì)2012年10月修訂的《上市公司行業(yè)分類指引》為標(biāo)準(zhǔn)，最終得到11個(gè)行業(yè)類別的內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量，相應(yīng)結(jié)果如表4所示。endprint

由表4可得出以下結(jié)論：

（1）盡管整體的內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量不高，但隨著《企業(yè)內(nèi)部控制基本規(guī)范》和《企業(yè)內(nèi)部控制配套指引》的實(shí)施，各行業(yè)的內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量均有所提升。

（2）金融業(yè)，采礦業(yè)，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)等壟斷性或準(zhǔn)入壁壘較高的行業(yè)，內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量相對(duì)較高；批發(fā)和零售業(yè)，農(nóng)、林、牧、漁業(yè)等競(jìng)爭(zhēng)較強(qiáng)的行業(yè)，內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量相對(duì)較低。這可能是因?yàn)閮?nèi)部控制信息披露成本會(huì)影響市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，從而降低競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)的內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量。

（3）在內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量方面，金融業(yè)在2015年前明顯高于其他行業(yè)，但差距在不斷縮小，且在2015年被反超。造成這種現(xiàn)象可能有兩個(gè)原因：一是金融業(yè)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理要求高，從2000年開始，中國(guó)證監(jiān)會(huì)就對(duì)金融業(yè)內(nèi)部信息披露提出強(qiáng)制性要求；二是內(nèi)部控制信息披露規(guī)范體系后來(lái)擴(kuò)大到深滬交易所主板上市公司實(shí)施。

5.區(qū)域分析

為分析區(qū)域特征對(duì)內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量的影響，本文以上市公司所屬區(qū)域?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)，最終得到6大區(qū)域的內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量，相應(yīng)結(jié)果如表5所示。

由表5可見，雖然各區(qū)域的內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量存在差異，但相對(duì)排名比較穩(wěn)定，且有以下兩個(gè)特征：

（1）同市場(chǎng)和行業(yè)分析的結(jié)果類似，但隨著《企業(yè)內(nèi)部控制基本規(guī)范》和《企業(yè)內(nèi)部控制配套指引》的實(shí)施，各大地區(qū)的內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量均有所提升。

（2）中南地區(qū)、華北地區(qū)和華東地區(qū)的內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量較高，且與其他三大地區(qū)的優(yōu)勢(shì)差距有變大趨勢(shì)，這可能是由上述地區(qū)市場(chǎng)化程度的差異造成的[10]。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在《企業(yè)內(nèi)部控制基本規(guī)范》和《企業(yè)內(nèi)部控制配套指引》中，將內(nèi)部控制明確定義為：“由企業(yè)董事會(huì)、監(jiān)事會(huì)、經(jīng)理層和全體員工實(shí)施的、旨在實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)的過程。”其中，可將上市公司內(nèi)部控制及內(nèi)部控制信息披露的目標(biāo)歸納為五個(gè)方面，而合法合規(guī)目標(biāo)與財(cái)務(wù)報(bào)告目標(biāo)是最重要的兩大目標(biāo)[11]。為了檢驗(yàn)修正熵權(quán)TOPSIS評(píng)價(jià)模型的穩(wěn)健性，本文借鑒張曉嵐等（2012）的方法，按11的配對(duì)比例，將樣本上市公司分為違規(guī)或年報(bào)更正公司和配對(duì)公司兩類，并提出假設(shè)：發(fā)生違規(guī)行為或年報(bào)更正行為的樣本上市公司，其內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量要顯著低于配對(duì)樣本。

1.樣本界定與數(shù)據(jù)來(lái)源

將違規(guī)或年報(bào)更正樣本界定為年度內(nèi)發(fā)生虛列資產(chǎn)、虛構(gòu)利潤(rùn)、重大遺漏、推遲披露、違規(guī)擔(dān)保等違規(guī)行為，或年度財(cái)務(wù)報(bào)告發(fā)生重大更正行為的樣本公司（以下稱為異常樣本）。為了進(jìn)行對(duì)比研究，將同在一家交易所上市、所屬行業(yè)相同、上市時(shí)間最接近等作為控制條件，對(duì)每一個(gè)研究樣本配以2013—2015年間未發(fā)生違規(guī)和年報(bào)更正行為的上市公司（稱為控制樣本或配對(duì)樣本）。

用于穩(wěn)健性檢驗(yàn)的樣本數(shù)據(jù)，均來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）、巨潮資訊網(wǎng)、深圳證券交易所官方網(wǎng)站和上海證券交易所官方網(wǎng)站。在依次搜集、查閱、記錄和整理各年份數(shù)據(jù)后，本文最終得到164對(duì)觀測(cè)樣本，2013—2015年對(duì)應(yīng)的實(shí)際樣本分別為48對(duì)、51對(duì)以及65對(duì)。

2.檢驗(yàn)結(jié)果與分析

根據(jù)選取的樣本數(shù)據(jù)，以及修正熵權(quán)TOPSIS評(píng)價(jià)模型的算法，可得出2013—2015年樣本組內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量測(cè)度結(jié)果的有關(guān)統(tǒng)計(jì)量對(duì)比，如表6所示。

由表6可知，無(wú)論是平均值，還是最大值和最小值，異常樣本組的內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量明顯低于配對(duì)樣本組。此外，異常樣本組的標(biāo)準(zhǔn)差顯然比配對(duì)樣本組高，這顯示了異常樣本組具有更強(qiáng)的不穩(wěn)定性。由此可知，從描述性統(tǒng)計(jì)的角度，假設(shè)得到檢驗(yàn)，這說明修正熵權(quán)TOPSIS算法可有效識(shí)別內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量的優(yōu)劣，從而具有較高的穩(wěn)健性和有效性。

四、結(jié)論與展望

基于修正熵權(quán)TOPSIS算法，以2013—2015年滬深300上市公司為研究對(duì)象，通過構(gòu)建三級(jí)層次的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，本文對(duì)上市公司內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量進(jìn)行了測(cè)度和評(píng)價(jià)。通過權(quán)重分析、市場(chǎng)分析、行業(yè)分析、區(qū)域分析以及穩(wěn)健性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：（1）披露結(jié)果的可靠性、完整性以及公司財(cái)務(wù)和披露制度的積極影響，對(duì)提升內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量具有比較顯著的重要性，而公司治理未對(duì)內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量產(chǎn)生顯著性影響，我國(guó)上市公司治理結(jié)構(gòu)仍有待完善；（2）雖然整體上我國(guó)上市公司的內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量仍不高，但《企業(yè)內(nèi)部控制基本規(guī)范》和《企業(yè)內(nèi)部控制配套指引》的實(shí)施，使滬深兩市內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量均有所提升，且比較而言，深市上市公司的內(nèi)部控制質(zhì)量整體上略高于滬市；（3）《企業(yè)內(nèi)部控制基本規(guī)范》和《企業(yè)內(nèi)部控制配套指引》的實(shí)施，使各行業(yè)的內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量均有所提升，且壟斷性較強(qiáng)的行業(yè)相對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)性較強(qiáng)的行業(yè)，上市公司內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量較高；（4）《企業(yè)內(nèi)部控制基本規(guī)范》和《企業(yè)內(nèi)部控制配套指引》的實(shí)施，也推動(dòng)了各大區(qū)域上市公司內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量的提升，且市場(chǎng)化程度高的地區(qū)，其上市公司內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量較高；（5）統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的結(jié)果表明，本文選用的指標(biāo)體系較為合理，使用的修正熵權(quán)TOPSIS算法也比較穩(wěn)健和有效。

作為一項(xiàng)重要的制度，內(nèi)部控制信息披露已引起各國(guó)高度重視。近年來(lái)，盡管中國(guó)的內(nèi)部控制規(guī)范體系已初步建立，且一定程度上推動(dòng)了上市公司信息披露質(zhì)量的整體提升，但實(shí)施效果不夠顯著。因此，如何在進(jìn)一步完善制度建設(shè)的同時(shí)，更為顯著地提升上市公司內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量，是學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界需重點(diǎn)考慮的問題。

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