隨著我國經濟的快速發展，資本市場的活躍和證券市場的發展，上市公司也越來越多。截至2010年12月31日，我國A股上市公司共計1 975家。我國企業經營逐步由單一的產品經營向資本經營轉化，通過收購兼并、參股、控股、重組等形式，快速擴展經營規模和經營領域，提高抗御風險的能力，因而產生了大量的關聯交易，關聯交易普遍存在于我國經濟活動中。關聯雙方通過明確產供銷關系，可以優化資本結構和內部資源配置，提高資產盈利能力，保證生產經營的正常進行和快速發展。同時通過相互拆借資金，相互擔保，及時籌措資金，可以有效地把握投資機會，降低機會成本，提高資金營運效率。本文選取了采掘業作為研究樣本，采掘行業的企業大多是資本密集型企業，生產流程復雜，資產規模大。同時由于地理環境、歷史淵源關系等客觀因素，采掘業對某些生產輔助、生活方面的服務有一定依賴性，容易發生關聯交易。因此，本文以采掘業為題進行研究，對于規范上市公司關聯交易、披露關聯交易信息具有現實意義。
一、研究假設
（一）關聯交易額與利潤總額負相關
上市公司進行關聯交易的最終目的是為了獲取更大的經濟利益，一些上市公司通過非公平的關聯交易，轉嫁利潤，損害股民的利益。上市公司與關聯方之間的關聯購銷價格的確定具有隨意性，可采用協定價格、成本加成法等各種定價方法，但這些定價方法與市場價格之間的差別卻沒有明確表示，這使得外部投資者很難對企業價值進行客觀評估。例如：中煤能源（601898）2010年度利潤總額為906 145.1萬元，2009年度為920 081.4萬元。同時關聯交易總額2010和2009年度分別為：64 100萬元和35 500萬元。由此可見關聯交易總額越多，利潤相對會減少。故提出假設1：關聯交易額與利潤總額負相關。
（二）關聯交易額與公司規模正相關
公司規模就是資產總額取對數。一般來說，上市公司的資產總額越多，也就表明關聯交易額越多，上市公司可以根據關聯交易轉移資金的機會也就更多。因而容易產生非公平的關聯交易，上市公司關聯方通過非公平關聯交易占有上市公司的利益，使得非公平關聯交易成為控制方公司掠奪子公司資源與利益的一種重要手段，成為上市公司進行財務報表粉飾、轉移利潤、逃避稅收以及大股東占用上市公司資金的工具，如通過轉移價格實現利潤向關聯人轉移的目的，通過資產重組的關聯交易虛抬股票價格導致中小投資者盲目跟風等手段使得中小投資者的投入血本無歸，嚴重損害了廣大投資者尤其是中小投資者的利益，擾亂了正常的市場經濟秩序。故提出假設2：關聯交易額與公司規模正相關。
（三）關聯交易額與總負債正相關
負債總額是指過去的交易、事項形成的現行義務，履行該義務預期會導致經濟利益流出企業，包括流動負債和長期負債。本期負債總額越多，相對而言資產也就越多，進而關聯交易總額也就越多。例如：中國石油（601857）2010年度關聯交易總額為32 712 100萬元，2009年度為25 005 000萬元，同比增長30.82％。同時負債總額2010和2009年分別為64 626 700萬元和52 463 100萬元，同比增長23.18％。由此可以得出關聯交易總額越大，負債總額也就越大。故提出假設3：關聯交易額與總負債正相關。
（四）關聯交易額與所得稅費用負相關
通過關聯交易實現關聯企業之間整體所得稅的最小化是目前關聯交易最為廣泛應用的領域之一，利用關聯交易可以避稅、節稅以及轉嫁籌劃。其主要方法有轉移定價法、膨脹成本法、融資租賃信托發等等。從轉移定價法來說，發生關聯交易的企業在產品交換或買賣過程中，不依照市場價格進行交易，而根據他們之間的共同利益或為了最大限度地維護他們之間的收入進行的產品或非產品轉讓。在這種轉讓中，產品的轉讓價格根據雙方的意愿，可高于或低于市場價格，以達到少納稅甚至不納稅的目的。故提出假設4：關聯交易額與所得稅費用負相關。
二、研究設計
（一）樣本選取與數據來源
在選取數據研究樣本時主要考慮兩個因素：第一，所選取的采掘行業屬于勞動密集型企業，涉及范圍大，因此容易發生關聯交易。第二，在我國獨特的經濟和會計環境下，現行《企業會計準則》為企業關聯交易的披露提供了更為規范的標準，強調了實質重于形式原則。相對于舊關聯交易準則而言，新關聯交易準則采用加大關聯交易的信息披露，擴大合并報表范圍等方法，全面規范關聯方及關聯交易行為，防止一些通過關聯交易調節利潤的手段，規避關聯交易信息不對稱所導致的道德風險與逆向選擇。現在的關聯交易數據更為真實可靠。
本文的樣本數據來源于上海證券交易所，披露關聯交易的A股上市公司為研究樣本，以采掘行業為對象，共取得樣本公司26家。
（二）研究方法與變量選擇
本文采用多元線性回歸模型，具體是用強迫引入法（Enter法：將Independtents列表框中所有變量引入模型），其中利用方差分析表中的回歸的可決系數（R Square）和調整的可決系數（Adjusted R Square）來檢驗模型的擬合優度，用t統計量對應的p值來分別檢驗整體、解釋變量的顯著性，運用SPSS18.0軟件對數據進行處理，根據研究需要設計自變量和相關的因變量如表1所示。
（三）建立模型
SPSS18.0是目前SPSS公司推出的最新版本，因此具有更為強大的數據處理分析能力。該軟件中的統計過程包括常用的、較為成熟的統計過程，如均值比較、方差分析、回歸分析以及相關分析等。多元線性回歸模型是指有多個自變量的線性回歸模型，它用于揭示因變量與多個自變量之間的線性關系。本文有四個自變量，并且彼此之間是相聯系的，采用多元線性回歸分析更為適當。基于上述分析，本文建立了關聯交易四個影響因素之間的多元回歸模型：
lnY=a+blnX1+clnX2+dlnX3+elnX4（a、b、c、d、e均為常數）
（四）研究結果及其闡釋
1.描述性統計（如表2所示）
2.研究結果
本文首先把數據引入軟件進行線性分析得到表3，lnX1、lnX2、lnX3、lnX4與lnY之間呈現出顯著的正相關關系，相關系數分別為0.643、0.752、0.711、0.726。相關系數大于0.01，因此它們之間存在著顯著的線性關系。
運用SPSS18.0統計軟件，利用多元線性回歸模型進行回歸分析，以發生關聯交易總額為因變量，以利潤總額、資產總額、負債總額、所得稅共4個財務指標為自變量進行多元線性回歸分析，并輸出非標準化的回歸模型的擬合預測值和殘差，得出的結果分別如表4、表5、表6所示。
根據表6的輸出結果，可得到多重回歸方程如下：
lnY=2.569-0.408lnX1+0.356lnX2
+0.149lnX3+0.807lnX4
從表4可以看出樣本決定系數R2=0.896，比較接近1，說明樣本回歸線對樣本的擬合度較好，自變量對因變量的解釋能力較強。由于本文采用多變量分析檢驗，所以還要看調整后的樣本決定系數，調整后R2=0.819，說明調整后的擬合度同樣較好。因此模型具有較強的說服力。
系數表中sig的值表示顯著性，根據回歸方程可知，lnX1的系數是-0.408，
雖然sig大于顯著水平0.05，不具有顯著性，但它們的線性關系還是存在的。因此前面的假設是成立的，利潤總額對關聯交易總額的影響是負相關的。可見由于上市公司關聯交易越來越規范，利用利潤轉嫁資本等非公允關聯交易得到了改善。
lnX2的系數是0.356，同樣sig大于顯著水平0.05，不具有顯著性，但它們的線性關系還是存在的。因此前面的假設成立，資產總額與關聯交易總額呈顯著的正相關關系變動。
lnX3的系數是0.149，它們之間存在線性關系，因此前面的假設成立，負債總額對關聯交易總額的影響是正相關的。
lnX4的系數是0.807，它們之間存在線性關系，因此前面的假設成立，所得稅與關聯交易總額呈正相關關系變動，假設4不成立，由此可見一些公司利用關聯交易避稅的行為得到一定的改善。
三、建議與對策
（一）完善現有的法律法規
完善《公司法》與《證券法》，一是按照實質重于形式的原則對關聯方及其關聯交易做出明確而具體的界定；二是建立重大關聯交易“股東大會批準制度”，強化關聯股東表決回避制度；三是明確控股股東的誠信義務，加強對債權人和中小股東利益的保護。
（二）加強關聯交易的審計力度
1.加大會計師事務所對重大關聯方關系及其交易的審計力度。在實施分析程序時，充分運用分析復核方法，關注生產經營的季節性和周期性，并利用預期可能存在的合理關系與被審計單位記錄的金額、依據記錄金額計算的比率或趨勢相互比較。在識別風險過程中，應將識別的風險與認定層次可能。發生錯報的領域相聯系，考慮風險是否重大，是否會導致財務報表發生重大錯報，這些問題分析清楚才能進行下一步的審計工作。
2.加大對關聯交易的性質、金額及其披露的充分性和公允性。注冊會計師應對所有重大關聯交易都進行實質性測試，對其會計處理的恰當性進行評價，還應特別注意審查關聯交易的披露是否充分、恰當。例如在存在控制關系的情況下，需注意被審計公司會計報表附注中是否披露了如下事項：企業所持股份或權益變化；企業經濟性質或類型；法定代表人和企業注冊地；注冊資本及其變化；企業主管業務。
（三）加強對關聯交易披露
1.強制有關公司增添披露關聯交易的提示性說明。如披露關聯交易在收入和成本中的比例，披露公司章程對關聯交易決策程序的規定以及董事和監事對關聯交易是否公平公允的意見。向信息使用者合理揭示關聯交易對公司財務狀況、經營成果的影響程度，遏制非公允關聯交易，保護投資者和債權人的合法權益。
2.加大對關聯交易信息披露違規公司的處罰力度。對于上市公司隨意操縱關聯交易，粉飾會計報表或將某些關聯交易隱瞞不報，拒不披露或歪曲重要信息的行為，有關監管機構應制定相應的懲罰細則，給予嚴厲的處罰，并可鼓勵投資者和債權人對該類公司提起訴訟，追究其民事和刑事責任。另外，對于上市公司的違規行為，不僅要處罰上市公司，更要對公司董事會和相關責任人進行經濟、行政、刑事的嚴厲制裁，這樣才能有效地遏制上市公司管理層的肆意違規行為，維護證券市場的正常秩序。
