第２期总第１２４期 ２０１３年３月 山东财政学院学报 ＪｏＵＲＮＡＬ ＯＦ ＳＨＡＮＤＯＮＧ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ ＯＦ ＦＩＮＡＮＣＥ Ｎｏ．２ Ｖｏ１．１２４ Ｍａｒ ２０１３ 关联交易违规上市公司特征分析 李 莉 ，张代宝２ （１．山东财经大学会计学院，山东济南２５００１４； ２．山东财经大学国际经贸学院，山东济南 ２５００１４） 摘要：对违规关联交易的事后处罚机制是对关联交易进行监管的一个重要方面，研究违规 关联交易企业的特征可为监管和投资者决策提供科学支持。文章以２００１—２０１０年我国上市公 司关联交易违规事项为研究对象，基于财务和公司治理的视角，选取了７个财务指标和１３个公司治 理指标进行研究，利用因子分析法提炼出的４个财务因子和６个公司治理因子进一步做ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归 分析，结果表明，关联交易违规企业具有区别于其他企业的显著特征。 关键词：关联交易违规；公司治理；因子分析；ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归 中图分类号：Ｆ８３０．９１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００８—２６７０（２０１３）０２—０ｌｌ３一Ｏ６ 一、引 言 Ｊｏｈｎｓｏｎ等提出“掏空”（Ｔｕｎｎｅｌｉｎｇ）的概念来描述大股东对中小股东的利益侵占现象，其中提到关联交易 便是“掏空”的主要途径之一。关联人在利己动机的诱导下，往往将关联交易作为调节利润、转移利益、操纵 股价的有力工具。因此，对关联交易的治理便成为各国资本市场要面临的一个重大问题，国内外许多学者也 对此进行了广泛深入的研究，从宏观层面的法律规制、管制，到微观层面的公司治理。在新兴市场经济国 家，管制机构可以替代司法机制来执行私人契约或规则，管制可以在一定程度上替代法律保护的不足 （Ｇｌａｅｓｅｒ等 ；Ｂｅｒｋｍａｎ等 ；Ｄｊａｎｋｏｖ等 ）。对关联交易的监管可分为事前监管和事后监管两大方面， 前者指监管机构通过制定一系列法规对上市公司的关联交易行为进行规范，后者主要指监管机构对 违规行为的事后处罚。 近年来，很多学者针对证券市场违规企业的行为特征进行了研究。汤立斌 以２００１年因信息披露违规 受到沪、深交易所处罚的８２家上市公司为研究样本，发现所有权结构中只有流通股比例因素有一定的影响作 用，而行业、公司规模、股权集中度、国有股比例和法人股比例对上市公司信息披露违规均没有影响。黄彦 军 以２００２—２００３年因临时性信息披露违规而被深沪两交易所公开谴责的上市公司为例，发现行业特征、资 产规模和盈利能力对信息披露违规有显著的影响。陈国进等 以２００１—２００２年受到处罚的公司为样本，分 析了公司治理结构在约束上市公司违法违规行为中的作用，发现第一大股东的集中持股可以在一定程度上约 束上市公司违规行为，而第二大股东在制衡第一大股东方面没有起到有效的作用。Ｇｏｎｇｍｅｎｇ Ｃｈｅｎｌ 等人选 择１９９９—２００３年被中国进行处罚的违规企业，发现违规企业与非违规企业的股权结构和董事会特征 收稿日期：２０１２—１０—１８ 作者简介：李莉，女，山东济南人，管理学博士，山东财经大学会计学院讲师，研究方向：公司财务；张代宝，男，山东沂南人， 山东财经大学国际经贸学院副教授，研究方向：公司财务。 １ １３ 山东财政学院学报 ２０１３年 的差异均能很好的解释企业的违规行为。蔡志岳和吴世农 基于对违规前的财务指标、市场交易指标和公 司治理指标的研究发现，在违规之前，违规公司在财务状况、公司治理水平以及市场交易状况上与配对公司存 在着显著差异。吴国萍和马施 以２００５—２００８年内被、证券交易所作为信息披露违规处理的１７１家 公司及其配对公司作为研究样本，研究上市公司的财务压力与信息披露违规的关系，结果表明，信息披露违规 企业在违规以前具有一定的偿债压力、保壳压力、及保盈压力。 综合以往研究可以看出，由于样本选取的时问窗、计量方法的选择、指标选取等方面的差异，最终得出的 结论也有所不同，但大多数研究是以信息披露违规受到管制机构处罚的上市公司为样本，而且，无论是直接做 违规的影响因素分析，还是进一步做违规预警研究，被解释变量基本取自财务指标和公司治理指标。本文以 下仅以因关联交易违规受到处罚的上市公司为研究对象，分析其财务特征和公司治理特征。 二、研究设计 （一）样本选取及数据来源 本文以２００１—２０１０年间由于关联交易违规而被中国、沪深交易所和财政部公开谴责、公开批评或 公开处罚的１３６家 Ｅ金融业Ａ股上市公司为研究对象，然后为每一家违规公司以声誉②、行业、规模、上市交 易年龄为标准选取一家配对公司，样本总量共计２７２家。关联交易违规数据主要根据ＣＳＭＡＲ违规处理研究 数据库逐条找出涉及关联交易违规的事项得到，公司治理数据和财务数据来自ＣＣＥＲ公司治理数据库和 ＲＥＳＳＥＴ财务指标数据库，缺失数据由作者根据年报补充整理。 （二）变量设计 被解释变量选择哑变量ＲＰＴＦＲＡＵＤ（１，０）作为上市公司关联交易是否违规的代理变量，即在研究期间内 是否因关联交易违规有行为被监管层公开谴责、批评或处罚：是为１，否为０。 上市公司发生违规行为的影响因素很多，众多学者选用了不同的解释变量进行研究，Ｂｅｎｅｉｓｈ 叫选取了８ 个财务指标做盈余管理的预警研究，参考该文献，我们选择７项财务指标作为解释变量。另外，大量实证研究 结果表明，公司治理特征是影响控股股东利用关联交易掏空公司的重要因素，非公平关联交易与弱的公司治 理机制有关，好的公司治理机制的监督可以积极地阻止或防止关联方从公司抽取财富＿１ 。现代公司治理理 论认为，良好的公司治理机制有赖于内部治理和外部治理的有机结合。内部治理主要是指公司内部的产权安 排或权利结构问题，主要包括股东大会、董事会、监事会等的组织制度安排；外部治理则主要是公司外部的产 品市场、资本市场上的兼并重组、机构投资者的收购、经理人市场的竞争、审计、中小投资者法律保护等对 公司产生的外在压力。基于国内外学者关于公司治理的理论和经验研究，并结合以往关于关联交易影响因素 分析的相关文献，我们选取股权集中度和股权制衡、董事会治理、中小投资者法律保护、产品竞争市场、外部审 计监督、机构投资者监督等几方面公司治理指标研究关联交易违规企业的公司治理特征。 所有变量详见表１。 表１指标选取说明 指标标志 Ｐ Ａ ＂ 指标名称 关联交易违规 应收账款周转率指数 指标说明 哑变量：是否因关联交易违规被处罚，是为１，否为０ 应收账款周转率（ 一２）／应收账款周转率（Ｔ一１） ①根据深圳国泰安公司的ＣＳＭＡＲ违规处理研究数据库提供的数据。 ②指配对公司必须在研究期间内不曾因与关联交易有关的问题被监管层处罚。 １１４ 第２期 续表１ 李莉，张代宝：关联交易违规上市公司特征分析 ＧＭｌ ＥＰｌ ＡＱＩ ＳＩ ＬＥｖＩ ＡＣＣＲ 仍 毛利率指数 期间费用比例指数 资产质量指数 销售收入指数 财务杠杆指数 应计利润率 第一大股东持股比例 毛利率（Ｔ一２）（ 毛利率（Ｔ一１） 期间费用比例（Ｔ一１）／期间费用比例（Ｔ一２） 资产质量比例（Ｔ一１）／资产质量比例（Ｔ一２） 主营业务收入（Ｔ一１）／主营业务收入（ 一２） 资产负债率（Ｔ一１）／资产负债率（Ｔ一２） （净利润一经营性现金流量净额）（Ｔ一１）／总资产（Ｔ一１） 前三大股东持股比例平方和 股权集中度 ＬＳＴＣＯＮ ｓＵＭ２Ｔｏｓ ＢｓＩｚＥ ｔＮＤＤｌＲ 第一大股东控制力 公司控制权竞争 董事会的规模 董事比例 第一大股东持股比例与第二大股东持股比例之差 第二大股东到第五大股东持股比例之和 （董事会总人数） 董事人数／董事会总人数 Ｄ ＡＵＤＣＯＭ 董事会领导结构 是否设置审计委员会 是否两职合一：是为１，否为０ 是否设置审计委员会：是为１，否为０ ＢＭＥＥＴ 董事会会议次数 法律保护程度 ＬⅣ（年度董事会会议次数） 是否在其它市场挂牌上市：是为１，否为０。 ｓＥＩ ＥＸＡＵＤ ｌＮｓｌＮｖ 产品竞争程度 外部审计监督 机构投资者监督 销售费用率＝销售费用／销售收入＿ｌ３ 审计意见类型是否为标准无保留：是为１，其它为０。 机构投资者持股比例＝机构投资者持股数量合计／总股本。 三、实证结果与检验 （一）因子分析 １．ＫＭＯ和Ｂａｒｔｌｅｔｔ检验 由于本文选取的研究指标较多，指标之间有可能存在多重共线性的问题，同时为了简化模型，本文拟采用 因子分析法综合出少量的公共因子描述这多个解释变量之间的关系。首先用统计分析软件ｓｐｓｓｌ３．０对２７２ 个样本的２０个指标数据进行ＫＭＯ和Ｂａｒｔｌｅｔｔ球形检验，以检验数据是否适合做因子分析。ＫＭＯ检验值为 ０．５９９，此值大于０．５，故可以认为本样本数据可用于因子分析。样本分布的Ｂａｒｔｌｅｔｔ球形卡方检验值为 ２０４４．８５５，Ｐ（Ｓｉｇ．）＝０．０００，通过显著性检验。 ２．提取公因子 表２是我们采用主成分分析法为２Ｏ个研究指标提取公因子，从各指标的特征根、方差贡献率和累计贡献 率中可以看出有８个公因子的相关系数矩阵的特征值都大于１，且累计贡献率达到７１．８０４％，说明提取出来 的前８个公因子基本上反映了各原始数据的信息。 表２因子分析：特征值和贡献率 初始特征值 公共因子 １ ２ 正交旋转后总体方差载荷 特征值 ３．３８０ ２．４２０ 特征值 ３．５４３ ２．３８８ 方差贡献率 （％） ｌ７．７１７ １１．９３８ 累计方差贡献率 （％） １７．７ｌ７ ２９．６５４ 方差贡献率 （％） １６．８９９ １２．０９９ 累计方差贡献率 （％） １６．８９９ ２８．９９８ ①由于公司违规的第一年同违规被发现之间具有一定的时间间隔，因此，记公司被发现违规的第一年为Ｔ年，违规前的最 近两个会计年度分别为（Ｔ一１）和（Ｔ一２）年。 １１５ 山东财政学院学报 续表２ ３ ４ ２０１３钲 ２．１３８ １．６９５ １０．６９１ ８．４７３ ４０．３４６ ４８．８１９ ２．０Ｏ６ １．８３５ １０．０３ｌ ９．１７４ ３９０２９ ．４８２０３ ．５ ６ ７ ８ ９ １０ １１ ｌ２ ｌ３ ｌ４ １５ １．３２９ １．２０３ １．０５７ １．ＯＨＤ９ ｏ．８７７ ０．８２２ ｏ．８００ ｏ．６８６ ｏ．６３５ ０．５９２ ｏ．４５２ ６．６４３ ６．０１５ ５．２８３ ５．０４４ ４．３８５ ４．１０９ ４．００２ ３．４３１ ３．１７３ ２．９６０ ２．２５９ ５５．４６ｌ ６１．４７７ ６６．７６０ ７１．８０４ ７６．１８８ ８０．２９８ ８４．３００ ８７．７３１ ９０．９０４ ９３．８６３ ９６．１２２ １．２８３ １．１６６ １．１５３ １．１１８ ６．４１７ ５．８２８ ５．７６４ ５．５９２ ５４．６２０ ６０．４４８ ６６．２１２ ７１．８０４ １６ ｌ７ ｏ．３２６ Ｏ．２１１ １．６２９ １．０５４ ９７．７５２ ９８．８０６ １８ １９ ２０ ０．１９５ ０．０３４ ０．０ｌ０ ０．９７３ ０．１７０ ０．０５ｌ ９９．７７９ ９９．９４９ １００．ｏ０ｏ ３．因子载荷矩阵 表３旋转后的因子载荷矩阵 Ｆｌ ＧＭ｜ Ｅｌ ｌ 』４Ｒ ０．１０８ 一０．００５ ０．０２０ Ｆ＇２ ０．２１３ 一Ｏ．０１９ —０．１０３ Ｆ３ —０．０５５ ０．９０７ ０．８６３ Ｆ’４ —０．０２９ —０．０４３ —０．１２２ Ｆ５ ０．１２５ ０．０９４ ０．０２１ Ｆ６ —０．７４９ —０．Ｏ４８ ０．０９７ Ｆ７ Ｏ．１２１ ０．１３６ —０．０６９ Ｆ８ ０．０４１ —０．０３７ 一Ｏ．（）４２ ａＯｌ Ｓ１ Ｉ Ｅｖ ＡＣＣＲ ｓＥｌ ＥＸＡＵＤ ｌＮｓ｜Ｎｖ 一０．０５５ ０．０６１ 一０．０３３ 一０．０１８ ０．１０６ ０．２３８ ０．１７５ 一一Ｏ．１７４ —０．０４０ —０．０４０ ０．２０５ —０．０４９ —０．０９８ ０．５０６ ０．１１８ ０．０８７ —０．１５ｌ —０．１０８ ０．２９９ ０．３５４ —０．１２５ —０．３４８ ０．０５５ —０．０７３ —０．００１ 一０．０４１ ０．８６４ —０．０４８ ０．５ｌ５ ０．８７５ —０．０Ｏ２ —０．１０４ —０．０５２ ０．０４７ —０．２７４ ０．００２ ０．０６５ —０．３６４ ０．０４９ —０．４８９ ０．１６２ —０．０８０ —０．０２ｌ —０．０６５ —０．０６９ —０．１３１ ０．０６０ ０．０４５ ０．０（）０ ０．４９７ —０．０８７ ０．０５６ ０．６０４ —０．０７４ ０．６８４ ０．０３８ —０．０ｌ３ —０．０８２ —０．０５５ —０．Ｏ６０ —０．０２０ —０．２５０ —０．０７５ ０．１０５ ０．１４７ —０．００６ Ｏ．１０１ —０．０７０ ０．８２２ 一Ｏ．１３４ ０．０５９ ０．９５４ ，｜Ｓ ＢｓｊｚＥ ＩＮＤＤｌＲ ＤＵＡＬ Ｂ ＥＴ 一０．０３７ 一０．０２７ ０．１４０ ０．０２０ 一０．Ｏ４３ 一０．７３７ ０．９８５ Ｏ．９ｏｏ ０．８３７ —０．８９７ ０．４２４ ０．０１２ —０．５３１ Ｏ．】４０ ０．０３９ ０．１０４ —０．０３４ ０．Ｏ４４ —０．１８８ ０．００１ ０．００４ ０．０４５ ０．００４ ０．００３ ０．０１２ —０．０３２ —０．００６ —０．０１５ ０．０９８ —０．Ｏｌ９ ０．Ｏ４８ ０．０８７ ０．０４０ —０．０２４ ０．０７１ ０．８３９ ０．２３９ ０．０６０ —０．Ｏ１９ —０．０１２ —０．０７８ ０．０２０ ０．４２２ —０．０４０ ０．２８３ ０．１６８ —０．０２２ ０．０９４ —０．０３１ ０．０２９ ０．４８７ —０．１０６ ０．１０５ 一Ｏ．Ｏｌ５ —０．０２３ —０．００７ ０．１Ｏ３ —０．０７７ ０．０２２ ０．０ｌ６ ０．４３０ —０．２６５ ０．００４ —０．１７８ ＡＵＤＣＯＭ ｓＵＭ２ＴＯＳ ＩＳＴＣＯＮ ３ 使用方差最大化正交旋转法进行旋转可得出旋转后的因子载荷矩阵，见表３，ＦＩ—Ｆ８表示８个公因子。 从输出结果来看，Ｆｌ解释反映股权集中度和股权制衡的四个变量Ｌｓｒｒ、ＳＵＭ２Ｔ０５、ＬＳＴＣＯＮ、Ｈ３，Ｆ２解释董事 会规模ＢＳＩＺＥ、董事比例ＩＮＤＤＩＲ、哑变量是否设置审计委员会ＡＵＤＣＯＭ、机构投资者监督ＩＮＳＩＮＶ，Ｆ３解 释期问费用比例指数ＥＰＩ和应收账款周转率指数ＡＲＴＩ，Ｆ４解释销售收入指数ｓＩ、应计利润率ＡＣＣＲ、产品竞 争程度ＳＥ１，Ｆ５主要解释外部审计监督ＥＸＡＵＤ和董事会会议次数ＢＭＥＥＴ，Ｆ６解释毛利率指数ＧＭＩ，Ｆ－／解释 ｌ １６ 第２期 李莉，张代宝：关联交易违规上市公司特征分析 资产质量指数ＡＱＩ、财务杠杆指数ＬＥＶ、董事会领导结构ＤＵＡＬ，Ｆ８解释法律保护程度ＬＡＷ。其中Ｆ３、Ｆ４、Ｆ６、 Ｆｖ７代表财务因子，分别反映资产运营状况、发展能力、财务效益、以及偿债能力；Ｆ１、Ｆ２、Ｆ５、Ｆ８代表公司治理 因子，分别反映股权结构、董事会特征、外部审计监督以及法律保护程度。基于因子分析的关联交易违规特征 指标体系见图２。 （二）Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析 为了进一步检验关联交易违规与公司的财务特 征及公司治理特征的关系，我们基于１３６对配对样本 数据，应用统计软件ｓｐｓｓｌ３．０对公司关联交易违规的 代理因变量ＲＰＴＦＲＡＵＤ（１，０）和提取的８个公因子进 行Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析，回归结果如表４所示。 就财务因子来看，Ｆ３、Ｆ７与关联交易违规的可能 乃 Ｆ４ Ｆ５ 表４关联交易违规的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归结果 变量 Ｃｏｎｓｔａｎｔ Ｆ１ ＋ ● ● ＋ ＋ ＋ 预测符号 Ｂ ０．０９２ 一０．３４４ 一０．０５４ ０．６３９ 一０．０５０ １．２１１ Ｓｉｇ． ０．５９５ ０．０４６ ０．７５７ ０．Ｏ１４ ０．７５２ ０．０００ 性均显著正相关（两者分别在１％和１０％的显著性水 平上通过检验），说明出现期间费用及销售收入异常 Ｆ６ Ｆ７ ＋ —０．０５８ ０．２３２ ０．７２８ ０．１０４ 增长、资产质量恶化、负债水平增长的企业更有可能 出现关联交易违规，财务状况对企业关联交易行为存 在较大影响。就公司治理因子来看，Ｆ１与关联交易 Ｆ８ Ｃｏｘ＆Ｓｎｅｌｌ Ｒ Ｓｑｕａｒｅ Ｎａｇｅｌｋｅｒｋｅ Ｒ Ｓｑｕａｒｅ —０．２８８ ０．１０２ ０．２６５ ０．３５４ 违规的可能性显著负相关（通过５％的显著性检验），即股权集中度与关联交易违规的可能性负相关，而股权 制衡与关联交易违规的可能性正相关，这与预期不符，原因可能在于上市公司大股东之间的关系往往很复杂， 多个大股东可能同时受共同的实际控制人控制，很多非公平关联交易是由实际控制人利用错综复杂的股权关 系操纵，因此，第一大股东持股比例低未必关联交易发生的可能性小，同样，我们所定义的股权制衡（第－－Ｎ 第五大股东持股比例之和）也未必能反映真正意义上的制衡关系。Ｆ５与关联交易违规的可能性显著正相关 （通过１％的显著性检验），即公司被出具标准无保留意见的概率越小关联交易违规的可能性越大，说明外部 审计可以对关联交易发挥有效的监督作用；而董事会会议次数越多关联交易违规的可能性越大，这与预期不 符，说明董事会不能对关联交易发挥有效的监督作用。Ｆ８与关联交易违规的可能性显著负相关（通过１０％ 的显著性检验），即跨地上市可以降低关联交易违规的可能性，与预期一致。 四、结论与建议 本文以２００１—２０１０年我国上市公司关联交易违规事项为研究对象，基于财务和公司治理的视角，构建出 由财务指标和公司治理指标共同组成的揭示关联交易违规特征的指标体系，利用因子分析法提炼出的８个公 共因子做ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析，结果表明，关联交易违规企业具有区别于其他企业的显著特征。具体结论及相关 建议如下： 第一，财务状况对企业关联交易行为存在较大影响，出现期间费用及销售收入异常增长、资产质量恶化、 负债水平增长的企业更有可能出现关联交易违规。应继续强化、细化对上市公司财务报告的信息披露要 求，监管部门、外部审计、以及投资者应关注上市公司财务指标的年度变化情况，及早发现财务指标出现 异常的企业。 第二，考虑股权集中度和股权制衡对关联交易的影响时，不仅要看股东的持股比例，更要关注、识别股东 之间错综复杂的关联关系，有多家股东受同一实际控制人控制的情况要格外注意，监管部门要严格要求上市 公司在定期报告和临时公告中详细披露其控制链条和股东之间的关系。 １ １ ７ 山东财政学院学报 ２０１３焦 第三，良好的外部治理环境可以有效地遏制关联交易违规行为。本文的实证结果显示，外部审计监督、将 自身置于良好法律环境之下均可以显著制约关联交易违规行为，因此，外部审计监督情况、企业是否跨地上市 等外部治理因素均可以为监管者或投资者判别企业关联交易行为提供参考。 参考文献： ［１］ＧＬＡＥＳＥＲ Ｅ，ＪＯＨＮＳＯＮ Ｓ，ＳＨＬＥＩＦＥＲ Ａ．Ｃｏａｓｅ Ｖｅｒｓｕｓ ｔｈｅ Ｃｏａｓｉａｎｓ［Ｊ］．Ｑｕａｒｔｅｒｌｙ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，２００１，ｌ １６（３）：８５３ ８９９． ［２］ＢＥＲＫＭＡＮ Ｈ，ＦＵ Ｊ Ｌ．Ｅｘｐｒｏｐｒｉａｔｉｏｎ，Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｆｉｒｍ Ｖａｌｕｅ：Ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｆｒｏｍ Ｅｖｅｎｔｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ［Ｒ］．ＳＳＲＮ Ｗｏｒｋｉｎｇ Ｐａｐｅｒ． ２００３，６． ［３］ＤＪＡＮＫＯＶ Ｓ，ＬＡ ＰＯＲＴＡ Ｒ，ＬＯＰＥＺ—ＤＥ—ＳＩＬＡＮＥＳ Ｆ，ｅｔ ａ１．Ｔｈｅ Ｌａｗ ａｎｄ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ｏｆ Ｓｅｌｆ—ｄｅａｌｉｎｇｌ Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｉｎａｎｃｉａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，２００８，８８（３）：４３０—４６５． ［４］汤立斌．信息披露违规上市公司特征的实证分析［Ｊ］．统计研究，２００４（５）：３０—３２． ［５］黄彦军．中国上市公司信息披露违规影响因素的实证研究［Ｊ］．上海金融学院学报，２００５（２）：５３—５８． ［６］陈国进，林辉，王磊．公司治理、声誉机制和上市公司违法违规行为分析［Ｊ］．南开管理评论，２００５（６）：３５—４０． ［７］ＣＨＥＮ Ｇ，ＦＩＲＴＨ Ｍ，ＧＡＯ Ｄ，ｅｔ １．Ｏｗｎｅｒａｓｈｉｐ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，Ｃｏｒｐｏｒａｔｅ Ｇｏｖｅｒｎａｎｃｅ ａｎｄ Ｆｒａｕｄ：Ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｆｒｏｍ Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｐｏｒｒａｔｅ Ｆｉｎａｎｃｅ，２００６，１２（３）：４２４—４４８． ［８］蔡志岳，吴世农．我国上市公司信息披露违规的预警研究——基于财务、市场和治理视角［Ｊ］．管理评论，２００７（１）：２５—３３、 ４０、６４． ［９］吴国萍，马施．上市公司财务压力与信息披露违规实证研究［Ｊ］．财经理论与实践，２０１０（２）：５９—６３． ［１０］ＢＥＮＥＩＳＨ Ｍ．Ｔｈｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｅａｒｎｉｎｇｓ Ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｆｉｎａｎｃｉａｌ Ａｎａｌｙｓｔｓ Ｊｏｕｒｎａｌ，１９９９，１５５（５）：２４—３６． ［１１］ＫＯＨＬＢＥＣＫ Ｍ，ＭＡＹＨＥＷ Ｂ．Ａｇｅｎｃｙ Ｃｏｓｔｓ，Ｃｏｎｔｒａｃｔｉｎｇ，ａｎｄ Ｒｅｌａｔｅｄ Ｐａｒｔｙ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ［Ｒ］．ＳＳＲＮ，Ｗｏｒｋｉｎｇ Ｐａｐｅｒ，２００４． ［１２］ＤＯＩＤＧＥ Ｃ，ＡＮＤＲＥＷ ＫＡＲＯＬＹＩ Ｇ，ＳＴＵＬＺ Ｒ．Ｗｈｙ Ｄｏ Ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ Ｍａｔｔｅｒ ＳＯ ｍｕｃｈ ｆｏｒ Ｃｏｒｐｏｒａｔｅ ｏｖｅｒＧｎａｎｃｅ．９［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｉ— ｎａｎｃｉａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，２００７，８６（１）：１—３９． 『１３］ＨＡＲＴ Ｏ．Ｔｈｅ Ｍａｒｋｅｔ Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ａｓ Ａｎ Ｉｎｃｅｎｔｉｖｅ Ｓｃｈｅｍｅ［Ｊ］．Ｔｈｅ Ｂｅｌｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，１９８３，１４（２）：３６６—３８２． Ａｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ Ｌｉｓｔｅｄ Ｃｏｍｐａｎｉｅｓ Ｄｉｓｏｂｅｙｉｎｇ Ｒｅｌａｔｅｄ．Ｐａｒｔｙ．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｓ Ｕ Ｌｉ ．ＺＨＡＮＧ Ｄａｉ．ｂａｏ （１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ａｃｃｏｕｎｔｉｎｇ，Ｓｈａｎｄｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ ａｎｄ Ｆｉｎａｎｃｅ，Ｊｉｎａｎ ２５００１４，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｔｒａｄｉｎｇ ａｎｄ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ，Ｓｈａｎｄｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ ａｎｄ Ｆｉｎａｎｃｅ， Ｊｉｎａｎ ２５００１４，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｐｕｎｉｓｈｍｅｎｔ ｆｏｒ Ｌｉｓｔｅｄ Ｃｏｍｐａｎｉｅｓ Ｄｉｓｏｂｅｙｉｎｇ Ｒｅｌａｔｅｄ－Ｐａｒｔｙ－Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｓ ｉｓ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｏｒ ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ ｒｅｇｕｌａｔｉｆｏｎ ｏｆ ｒｅｌａｔｅｄ ｐａｒｔｙ ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ，ａｎｄ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ ｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｓｕｃｈ ｋｉｎｄ ｏｆ ｃｏｍｐａｎｉｅｓ ｐｒｏｖｉｄｅ ｓｕｐｐｏｒｔ ｔｏ ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ ｄｅｃｉｓｉｏｎ．Ｂｙ ｔａｋｉｎｇ ｖｉｏｌａｔｉｏｎ ｅｖｅｎｔｓ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｙｅａｒ ｏｆ ２００１ —２０１０ ａｓ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｂｊｅｃｔ，ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓ ｏｆ ｆｉｎａｎｃｅ ａｎｄ ｇｏｖｅｒｎａｎｃｅ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｐｐｌｉｅｓ ｌｏｇｉｓｔｉｃ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｗｉｔｈ ４ ｆｉｎａｎｃｉａｌ ｆａｃｔｏｒｓ ａｎｄ ６ ｃｏｒｐｏｒａｔｅ ｇｏｖｅｒｎａｎｃｅ ｆａｃｔｏｒｓ ａｂｓｔｒａｃｔｅｄ ｆｒｏｍ ７ ｆｉｎａｎｃｉａｌ ｖａｒｉａｂｌｅｓ ａｎｄ １ ３ ｃｏｒｐｏｒａｔｅ ｇｏｖ－ ｅｒｎａｎｃｅ ｖａｒｉａｂｌｅｓ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｃｏｍｐａｎｉｅｓ ｗｈｉｃｈ ｖｉｏｌａｔｅ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｓ ｏｎ ｒｅｌａｔｅｄ ｐａｒｔｙ ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｈａｖｅ ｒｅ－ ｍａｒｋａｂｌｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｔｈａｔ ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈ ｆｒｏｍ ｏｔｈｅｒ ｃｏｍｐａｎｉｅｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｄｉｓｏｂｅｙｉｎｇ Ｒｅｌａｔｅｄ－Ｐａｒｔｙ—Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ；ｃｏｒｐｏｒａｔｅ ｇｏｖｅｒｎａｎｃｅ；ｉｈｃｔｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ；ｌｏｇｉｓｔｉｃ ｒｅ— ｇｒｅｓｓｉｏｎ （责任编辑１１８ 刘小平）
