2.样本选取和数据来源
　　本文以2006-2011年为研究区间，以深圳证券交易所2006年之前上市的非金融行业上市公司为研究对象，在剔除了ST类个股和数据不全的样本之后，最终得到一个包含2498个观测值的非平衡面板数据。文中信息披露质量数据根据深交所官方网站数据手工整理而成，而其它数据则来源于国泰安数据服务中心。
　　3.模型的构建
　　为更加完整地检验公司治理结构与信息披露之间的内在关系，文中根据信息披露质量的二级计分法构建了Logistic回归模型，具体形式如下式所示：
　　三、实证分析
　　1.描述性统计
　　2006-2011年间样本上市公司的信息披露考评结果分布情况如表2所示。
　　表22006年至2011年样本上市公司信息披露考评结果分布情况
　　从表2中可知，样本公司的信息披露质量总体呈上升趋势，其中获得良好或优秀评级的样本所占比例之和由74.04%上升到80.05%，但获得优秀评级的样本则有所回落。另外，不合格样本公司基本上呈现出下降的趋势，但在2011年却有所上升。
　　2.多元回归分析
　　根据选择的变量，运用SPSS17.0对样本数据进行Logistic分析，其对变量代表性的分析结果如表4所示。
　　表3VariablesnotintheEquation
　　表3中的检验数据显示，在5%的显著性水平下，CQ、DG、GB、DL、HY、GG、GM和FZ均与因变量有显著的二元关系，而JR、DS和JS与因变量之间的二元关系则并不显著，因此可将其从模型中剔除。将不相关变量剔除之后，整个模型得到的Score为393.574，自由度为8，相应的P值趋近于0，表明其余变量在全局上与因变量存在多元统计关系。为便于计算，将式2.1改写为即假设：
　　根据表3的检验结果，结合式2.2再次进行Logistic分析，其结果如表4和表5所示。
　　表4ClassificationTable
　　由表4可知，整个模型的灵敏度为91.1%，特异度为91.1%，漏诊度为8.9%，虽然误诊率达到55.6%，但模型整体的预测准确度为77.6%，说明该模型的预测效果较好。
　　表5中的数据显示，因变量和常数项的P值（Sig.）均小于5%的显著性水平，说明回归系数的准确性较高，则根据式2.2可构建线性模型为：
　　根据线性模型，可推出Logistic回归模型为：
　　3.实证结果分析
　　根据线性模型或Logistic回归模型结果分析，各个变量与信息披露质量之间的关系如表6所示。
　　四、结论
　　信息披露质量低下是当前制约我国资本市场以及上市公司发展的重要问题。本文结合相关理论，以2006-2011年深交所上市公司的相关数据为样本，通过构建Logistic回归模型考察了公司治理结构与信息披露质量之间的关系。
　　本文的研究表明，公司治理机制的合理安排能够对信息披露产生促进作用，具体而言，董事长和总经理是否为一人、董事会人数以及监事会人数与信息披露质量没有显著的关系，而国有产权性质和负债水平则会对公司信息披露质量产生负效应。相反，股本结构变化、独立董事比例、董事会会议次数、高管持股比例以及公司规模则与信息披露质量正相关，即会促进公司信息披露质量的提高。
　　按照本文所得出的结论，在中国当前的制度背景下，要提升公司的信息披露质量，就有必要进一步完善上市公司的治理结构，例如可以通过减少公司的国有股份、强化独立董事制度以及扩大公司规模等方法来完善公司的治理结构，进而有效促进上司公司信息披露质量的提高。
　　参考文献：
　　[1]汪炜、蒋高峰，2004：《信息披露、透明度与资本成本》，《经济研究》第7期.
　　[2]曾颖、陆正飞，2006：《信息披露与股权融资成本》，《经济研究》第2期.
　　[3]王雄元、沈维成，2008：《上市公司控制结构与信息披露质量》，《证券市场导报》第4期.
　　[4]王斌、梁欣欣，2008：《公司治理、财务状况与信息披露质量--来自深交所的经验证据》，《会计研究》第3期.

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