第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
资产弃置负债会计处理则是对与长期资产有关的弃置负债和弃置成本进行会计处理与报告的规范（FASB，2001）[1]。伴随着 80 年代的改革开放，我国的经济一直保持着飞速发展。我国的人均 GDP 于2014 年达到 7022.57 美元，按照世界银行《1996 年世界发展报告》的分类，已经属于中等发达国家水平。无可否认是高污染、高能耗以及劳动密集型产业支撑起我国经济的腾飞。其中煤炭采掘业、石油天然气采掘业和金属矿釆掘业，这些与资产弃置负债密切相关的行业在近 30 年产量上有着飞速增长：其中全国原煤产量从 1980 年的 6.2 亿吨增长了 578.7%，在 2014 年度达到 35.88 亿吨；而十种有色金属从 1980 年的 125 万吨增长了3533.6%，在 2014 年度达到 4417 万吨；原油产量从 1980 年的 1.05 亿吨上升到 2014 年的 2.1 亿吨。虽说釆掘业的高速增长拉动了我国国民经济的腾飞，但是这样的发展是建立在牺牲环境的基础之上的。国土资源部于 2013 年发布的《中国国土资源统计年鉴》显示：目前我国有多达 272 万多公顷土地由于矿山开采而遭到严重的破坏，对比 2009年度该指标为 250 万公顷，这背后反映出环境问题的加剧以及相关采掘业企业履责的缺失。
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1.2 研究方法
本文采用规范研究与实证研究相结合、定性与定量结合的方法，分析影响采掘业上市公司资产弃置负债披露的相关问题，并就实证结果提出具有针对性的建议，具体的研究方法如下：
（1）采用规范研究与实证结合的方法，先使用文献回顾法再进行实证分析。首先，采用文献法回顾各国会计协会针对资产弃置负债有关的会计准则比较其异同优劣之处，然后按照由外及内的顺序梳理国内外学者针对资产弃置负债会计处理、资产弃置负债披露以及环境信息披露相关研究。其次，基于委托代理理论、利益相关者理论以及信号传递原则，结合各位前辈学者的研究来确定本文的研究假设，基于提出的假设选择合适的定量指标来进行后续研究。最后，根据确定的指标，选取 2009-2013 年间我国采掘业上市公司为研究样本，利用 SPSS、STATA、EXCEL 等软件进行数据分析与处理，采用描述性统计分析、相关性分析以及多元线性回归分析等统计方法进行实证分析研究。
（2）定性与定量相结合的研究方法，包括趋势分析法、因素分析法等。本文采用定性和定量相结合的方法对各相关变量指标进行总结分析，再对各因素的相关经济含义进行定性分析，最后采用回归分析的方法对影响我国采掘业上市公司资产弃置负债披露的因素进行定量分析。
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第二章 相关会计规范与文献综述
2.1 资产弃置负债会计相关规范
2001 年，美国财务会计准则委员会（FASB）率先针对资产弃置负债会计处理发布《资产弃置负债会计处理》（FAS 143）进行指导、规范。FAS 143 准则将资产弃置负债的范畴限定在价格管制企业中因获取、建造、开发和正常使用长期有形资产等事项引起的法定弃置负债。考虑到《或有事项会计处理》（FAS 5）中原有的义务引起经济利益“很可能”流出判断标准，相关企业会以“不是很可能”为由规避对负债的确认。FAS 143规定：只需当主体承担了现时义务并且该义务的金额能合理估计，即应确认资产弃置负债。FASB 于 2005 年发布的《附条件资产弃置负债会计处理》解释公告（FIN 47）[4]规定：履行时间和金额的不确定性不应该影响到企业对于资产弃置负债的确认，履行时间和金额仅作为负债计量的影响因素考虑即可。该解释公告进一步明确并完善了对于资产弃置负债的确认条件，能够相对合理有效的指导实务工作。在资产弃置负债的初始计量上，FASB 选择公允价值作为计量依据，放弃了在 FAS 5使用的最佳估计法，折现率使用信用调整无风险利率；在资产弃置负债的后续计量上，FASB 选择了利息分配法作为计量依据，放弃了建立在公允价值基础上的新起点法。FASB 做出上述决定主要是认为，新起点法在费用的确认上具有随意性，而利息分配法不需每期对负债按公允价值重新计量，仅需要考虑：因时间的推移，导致负债现值的变化、对资产弃置负债未来现金流量估计的修正（许松涛，肖序，2012）[5]；在资本化问题上，FASB 要求会计处理应该同步进行。即在对资产弃置负债进行初始确认时，同时计入与之相关的长期资产的成本中。
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2.2 国外对于资产弃置负债披露影响因素研究现状
FAS 143 准则实施之初，因为 FAS 143 在履行时间和方式上未进行详细的规定，导致相当数量的企业以上述两点无法估计为理由不确认其资产弃置负债。为此，FASB 于2005 年发布了 FIN 47 规定：履行时间和金额的不确定，不能影响企业确认其资产弃置负债，以上两点仅需在计量时考虑。所以，在美国资产弃置负债会计处理规范的实施上FIN 47 的发布是一个分水岭具有重大的意义。Ely & Stanny（2007）[19]以 2005 年 FIN 47 的发布为契机，观察 FIN 47 生效对企业资产弃置负债披露的影响，从而推断出 FAS 143 的执行情况亦是测试原则导向的会计准则在美国的实施效果如何。其研究显示在 FIN 47 生效前，有约 15%的样本公司没有遵循 FAS 143 准则，这也意味着若无合理的执行体系，在原则导向的会计准则的指导下企业的财务报告的信度较低。该研究还发现：若企业存在财务报告重述的情形，则其更倾向于规避披露准则变化产生的影响；资产负债率较高的企业则更倾向于披露 FIN 47 的实质影响。针对 FAS 143 准则执行的效果的研究，最后结果实质上对原则导向的会计准则体系提出了质疑。Fornaro & Huang（2012）[20]亦利用 2005 年 FIN 47 的发布为契机进行了相似的研究。其研究发现：审计委员会中财务专家的数量与企业执行 FIN 47 呈正相关；若企业的审计机构为四大会计师事务所，企业倾向执行 FIN 47。说明了在上述专业人士的帮助下企业较易规避那些未对某一问题进行详细的阐释的准则。针对执行 FIN 47 所需的时间成本，Controllers’Leadership Roundtable（2006）[21]以旗下会员企业为样本进行研究。发现各样本间的人工工时相差巨大，耗用从 6 个人工小时至 5000 个人工工时不等。仅就执行的人员素质来分析，执行 FIN 47 对于企业财务人员专业水平要求是高于一般企业的。
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第三章 理论分析与研究假设 ......... 14
3.1 公司规模与企业资产弃置负债披露决策 ....... 14
3.2 财务杠杆水平与企业资产弃置负债披露决策 .......... 14
3.3 盈利能力与企业资产弃置负债披露决策 ....... 15
3.4 成长能力与企业资产弃置负债披露决策 ....... 15
3.5 审计质量与企业资产弃置负债披露决策 ....... 16
3.6 社会责任履行水平与企业资产弃置负债披露决策 ...... 16
3.7 最终控制人与企业资产弃置负债披露决策 ..... 1
第四章 研究设计 ..... 18
4.1 样本选取与数据来源 ......... 18
4.2 研究变量的选取 ...... 18
第五章 实证分析 ...... 21
5.1 描述性统计分析 ...... 21
5.2 相关性分析 .......... 25
5.3 多元线性回归分析 .... 28
第五章 实证分析
5.1 描述性统计分析
由表 5-1 可知，在关于我国采掘业上市公司披露资产弃置负债个数的描述性统计结果中，在 2009 年中，已披露资产弃置负债的采掘业上市公司共 10 家，占比当年的总样本量约 20.0%；在 2010 年中，已披露资产弃置负债的采掘业上市公司共 10 家，占比当年的总样本量约 18.2%；在 2011 年中，已披露资产弃置负债的采掘业上市公司共 11 家，占比当年的总样本量约 19.0%；在 2012 年中，已披露资产弃置负债的采掘业上市公司共 15 家，占比当年的总样本量约 25.0%；在 2013 年中，已披露资产弃置负债的采掘业上市公司共 17 家，占比当年的总样本量约 28.3%。近年来我国采掘业上市公司会披露资产弃置负债的披露比例基本在 20%-30%的水平范围内，属于较为低的水平。但是从总体变化趋势而言，近年来我国采掘业上市公司会披露资产弃置负债的披露率正呈现出逐年提高的趋势。总的来说就是行业整体披露水平偏低，但是处于一个逐年拓展的态势中。究其原因，一方面是因为政府不断出台更加严厉的环保法规，另一方面也离不开我国采掘业上市公司自身环境保护意识的不断增强。这种整体披露环境的进步也正是本文进行实证分析的动力之一，同样有利于达成驱动更多的企业披露资产弃置负债这一目标。
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结论
本文通过对样本 2009-2013 年度的财务报告进行分析性处理，提取资产弃置负债的有关信息。以样本是否披露资产弃置负债以及披露的金额为研究对象，引入若干自变量进行了总体特征描述性统计分析和多元线性回归的实证分析方法。笔者将研究结论总结为以下几点：
第一，通过回顾各国针对资产弃置负债做出的相关会计规范，笔者发现无论是 FASB亦或是 IASB 在这个方面都没有能够做到足够完善。FASB 虽然有专门的准则来规范资产弃置负债的会计处理，但是其初始计量与后续计量标准的不一致阻碍了实务应用；而IASB 虽然在计量方面不存在这样的问题，但是由于其未出台专门准则对该问题进行规范，实际上对企业财务人员的业务能力提出了较高要求，因此指导实务的能力需要质疑。我国目前针对该问题准则体系基本与 IASB 一致，因此 IASB 存在的问题在我国同样存在。
第二，针对样本进行描述性统计分析后，发现过去五年间，我国采掘业上市公司的资产弃置负债披露率仅为 22.3%，总体披露率较低。但横向比较各年度发现整体披露率呈现逐年上升的状态，纵向比较各细分行业发现由于受到国家法规的强制要求石油和天然气开采业有着 100%的披露率，而其他细分行业仅在 20%左右。综上所述，我国采掘业上市公司管理层选择披露应负担的资产弃置负债的意识依旧不足，披露率受到国家政策及法规的影响比较大。
第三，本文依据委托代理理论、信号传递理论以及相关学者研究，发现影响样本进行相关信息披露的主要因素有 Size（企业规模）、Lev（财务杠杆水平）、ROE（企业盈利能力）、Growth（企业成长能力）、Big4（审计质量）、CSR（社会贡献水平）、Controller（最终控制人）七个自变量。针对上述自变量对资产弃置负债披露与否、披露金额进行多元回归分析后，得出以下结论：（1）企业规模、审计质量与样本是否披露资产弃置负债及披露金额呈正相关关系；（2）财务杠杆水平、企业盈利能力、企业成长能力、社会贡献水平、最终控制人与样本是否披露资产弃置负债及披露金额呈负相关关系。
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参考文献(略)
