(四）变量的相关性分析
　　本文主要是利用Spearman检验变量与变量之间的相关性，从表3可见各财务指标变量与会计信息透明度的相关性：资产负债率和会计信息透明度在1%显著性水平上存在着负相关关系，说明负债占总资产的比例低对提高会计透明度有一定的作用。净资产收益率与会计透明度两个变量则在5%显著性水平上存在正相关关系，说明投资者和债权人对企业的盈利能力关注比较高，净资产收益率的増加会导致会计信息透明度提高。总资产周转率和会计透明度两者之间具有正向的相关关系，表明企业加强营运能力对会计信息透明度有提高的作用。每股经营性现金流量与会计信息透明度在1%。的显著性水平上存在着正向相关性，说明上市给予投资者的回报能力越高，公司的会计信息透明度越高。
　　(五）回归检验及结果分析
　　对于一个回归方程，如果自变量与自变量之间存在多重共线问题，就说明这些变量之间存在信息重叠的问题，注：**、*分别表示在0.05、0.01水平上显著。
　　也就是说他们可能会对回归结果产生一定的影响。所以在运用回归分析前，先对变量进行共线检验。共线检验主要计算变量容差与方差膨胀因子两组数据，如果变量容差小于0.2时，变量和变量之间存在共线问题。方差膨胀因子是容差的倒数，其数值越小，说明存在共线的可能性越小。从表4可以看出自变量之间的容差均大于0.9,方差膨胀因子大于1,说明模型选取的自变量之间不存在共线问题。
　　表4共线统计量
　　解释变量共线性统计量
　　容差VIF
　　资产负债率0.9561.046
　　净资产收益率0.9461.058
　　总资产增长率0.9781.022
　　总资产周转率0.9611.041
　　每股经营性现金流量0.9691.032
　　通过了共线检验，本文再采用多分类Logistic进行回归分析，最终选出模型拟合的信息和参数估计，即可得到回归结果。
　　表5用于检验最终方程的有效性，由于显著水平的值信息透明度有相关性,不能验证提出的假设1和2。其次，剩佘的三组指标均能充分说明与企业会计信息透明度具有相关性。如表6显示为截取优秀组的实验结果，总资产増长率、总资产周转率与企业会计信息透明度呈正相关关系，对提出的假设进行了验证。同时净资产收益率与会计信息透明度的影响存在正相关关系，并且显者水平最高，这一点验证了假设,也充分说明盈利能力的提高确实能够帮助企业自愿披露会计信息。

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