交通运输行业内部控制对企业价值影响,本论文为免费优秀的关于企业价值论文范文资料，可用于相关论文写作参考。
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摘 要；根据交通运输行业上市公司的数据资料,从企业内部控制的三大目标出发,来衡量内部控制对企业价值的影响.实证研究表明：交通运输行业的经营效率效果越好,企业价值越高；而企业遵守法律法规与审计报告意见,对企業价值的影响并不显著.通过理论和实证研究可以更好地了解行业内部控制发展的现状,进一步提升行业的企业价值.
关键词：交通运输行业；内部控制；企业价值
一、引言
随着经济的快速发展,内部控制成为加强现代企业管理的一项重要措施.然而,从目前状况来看,交通运输业中内部控制的发展相对薄弱,这不仅可能使相关企业的风险大大增加,也会给整个行业的运行带来风险.通过对内部控制影响的研究,可以使交通运输行业认识到自身存在的问题,使得在运营管理中更加严谨.因此,本文利用理论与实证相结合的方法去研究交通运输行业的内部控制对企业价值的贡献度,具有长远意义.
二、 研究假设和模型构建
(一)研究假设
1.企业经营的效率效果与企业价值的相关性
在企业的经营过程中,经营效率指的是企业的投入与产出之比,而经营成果是反映投入资金经过运营后产生的结果.所以,企业的经营效率越高、效果越好,相关的财务指标能力越强,企业发展的优势越突出,那么企业价值也会相应地有所提高.由此,本文提出假设一：交通运输企业的经营效率效果对企业价值产生正面影响.
2.企业财务报告的可靠性与企业价值的相关性
企业中的财务报告信息可以有效地传递出企业目前的资产状况、经营成果、*流量等情况,可以通过这些情况来衡量内部控制的有效性.当审计报告出具标准无保留意见时,表明被审计单位的财务报告已符合会计准则的规定编制.那么,企业中的利益相关者就会更加肯定企业的绩效指标,企业价值就会相对更高.因此,本文提出假设二：交通运输企业财务报告的可靠性对企业价值产生正面影响.
3.企业遵守法律法规与企业价值的相关性
企业遵守法律法规,充分体现了企业对风险防范的强烈意识.如果企业遵守国家的法律法规,向外去传递良好的形象,那么利好的信息就会使公司的股价有所上涨,促进企业价值的提升；相反,企业违反了相关的法律法规,就会使得股价大幅度下跌,影响企业价值的发展.因此,本文提出假设三：交通运输企业违反法律法规对企业价值产生负面影响.
(二)数据来源与样本选择
本文以交通运输行业上市公司为研究样本,选取2014—2016年三个会计年度作为研究期间,从国泰安数据库中收集到相关数据,并在整理的过程中剔除了ST、PT、*ST、SST等开头的上市公司以及那些数据无法完整收集、无法计算、资料不全及上市时间不满一年的上市公司样本,最后剩余72家交通运输企业,收集到共792个数据样本.
(三)研究变量
1.被解释变量：根据国内外学者先前的研究成果以及可操作性方面的优势,选择托宾Q值法作为衡量企业价值的指标.托宾Q值 等于 市场价值 ÷ 企业资产的重置成本
2.解释变量：本文选用内部控制的三大目标,来研究交通运输行业内部控制对企业价值产生的作用.根据研究假设所设定三个解释变量如下：
（1）经营的效率效果.根据财务管理的相关理论,本文选取了五个具有代表性的财务指标,来作为衡量交通运输企业经营的效率效果的标准,具体如下：
营业利润率（X1）等于营业利润/营业收入×100%
成本费用利润率（X2）等于 利润总额/成本费用总额×100%
营运资金比率（X3） 等于 流动资产/流动负债×100%
固定资产周转率（X4） 等于 企业销售收入/固定资产净值×100%
总资产周转率（X5） 等于 营业收入/总资产×100%
（2）财务报告的可靠性（OP）.本文评定财务报告的可靠性,是以财务报告出具的审计意见作为标准.如果企业在年报中的审计意见为标准无保留意见,则定义为1；如果是其他类型意见,则定义为0.
（3） 是否违反法律法规（LAW）.该变量是虚拟变量,以国泰安数据库所收集到的监管机构对企业下达的处罚决定,来判断企业是否受到过处罚.如果企业在2014-2016年度受到相关监管机构的违规处罚,则取值为1,否则取值为0.
3.控制变量
（1）企业资产规模（ASSET）.企业在实际经营中,资产规模的大小会在一定程度上影响企业的绩效,从而影响企业价值.由于企业年末资产的数值太大,本文采取对数化的形式,得到所需的资产规模指标.
（2）资本负债率（DEBT）.企业的财务风险与资产负债率相关联,只有合理的资本结构才能促进企业的成长.所以,本文以资本负债率来作为其中一个控制变量.
（3）股权集中度（SHARE）.股权集中度是可以反映公司的稳定性以及企业股权分布情况的.本文将采用交通运输企业的前四大股东的持股总和来表示这一指标.
(四)模型构建
1.经营效率效果指标的标准化
本文利用主成分分析对上文所选用的五个财务指标进行标准化处理,分析结果如表1所示：
由上表可知,前两个主成分的特征值都大于1,第一,主成分解释程度占变量总方差的38.871%；第二,主成分解释程度占变量总方差的31.534%,方差贡献率累计为70.405%,超过了数据总量的70%,说明前两个主成分已经可以基本表示5个指标的整体信息.
由表2成分矩阵可知：成本费用利润率、营运资金比率、固定资产周转率、营业利润率在第一个成分中载荷较高,将其归类为第一成分F1；而在第二个成分中总资产周转率有比较高的载荷,所以将其归类为第二成分F2.
F1等于0.846X1+0.816X2+0.704X30-0.400X4+0.256X5
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