如何提高会计调查研究质量：一个效度分析的视角

曾爱民

（浙江工商大学财务与会计学院浙江杭州310018）

如何提高会计调查研究质量：一个效度分析的视角

曾爱民

（浙江工商大学财务与会计学院浙江杭州310018）

调查研究是我国会计研究中最早使用的实证研究方法，但如何提高调查研究质量却一直并没有得到应有的重视。本文从调查数据的设计效度（内部效度）和外部效度两个方面，系统而深入的探讨了如何评价和获取同时具有良好的内部效度和外部效度的高质量调研数据的相关理论，在此基础上结合我国调查研究现实存在的各类问题提出了相应的应对措施，以期为提高我国会计调查研究质量提供参考。

调查研究质量设计效度外部效度

一、引言

调查研究法是我国会计研究中最早使用的实证研究（P o s i t i v e r e s e a r c h）方法。由于调查研究便于大范围的了解有关社会公众或组织管理者的观点和态度，获取组织内部会计决策和运行控制等方面的重要信息，而这些都是资本市场数据库所无法提供的，因而调查研究法在我国会计研究的某些领域，如管理会计、会计准则制定、会计教育和会计人才市场需求等，中一直发挥着不可替代的作用（傅元略、曾爱民，2009）。虽然调查研究法在获取数据方面具有特殊地位，但所收集到的数据的可靠度和可信性常常受到怀疑（徐政旦等，2002；Y o u n g，1996；杨雄胜，1997）。由于研究质量的高低直接受制于数据质量的高低，因而对数据的怀疑难免使得调查的准确性、统计分析结论的科学性乃至研究成果的质量都受到影响和质疑。要提高调查研究的质量，必须提高调查研究所收集数据的质量，而这关键在于提高调查研究的信度（R e l i a b i l i t y）和效度（V a l i d i t y）。然而在我国的会计调查研究中，绝大多数研究者并不注意问卷设计的效度和问卷测量信度的评估。从1988年到2007年共73篇使用调查研究法的实证研究文章分析发现，进行信度分析的文章仅5篇占6.8%，而进行效度分析的只有3篇占4.1%，而没对数据信度和效度展开应有分析的文章比率高达93%。相比之下，国际一流学术期刊发表同类的论文，必须要有信度和效度检验。可见，我国的会计调查研究中的信度和效度问题还没有引起研究者足够的重视，从而这类文章的研究结论难免会受到一定的质疑。一般讲，信度（R e l i a b i l i t y）是指测量结果的一致性和可靠性。在调查研究中，信度则反映调查对象回应的可信程度。效度（V a l i d i t y）通常是指测量结果的正确程度，即测量结果与试图测量的目标之间的接近程度。在调查研究中，效度是指调查工具能够在多大程度上反映它所测量的理论概念。信度和效度是调查工具的两个基本特征。对调查工具而言，效度是其首要条件，信度是效度的基本和必要条件，如果数据信度差，就谈不上效度，但信度高未必效度就高。有效的问卷必是可信的问卷，但可信的问卷未必是有效的问卷。所以研究者更应该重点关注调查工具的效度（李怀祖，1999），同时考虑到文章篇幅问题，故而本文仅重点研讨效度分析。

二、调查工具的效度（V a l i d i t y）分析

（一）调查工具效度的类型效度是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。可分为四种类型：表面效度（F a c e v a l i d i t y）、内容效度（C o n t e n t v a l i d i t y）、准则效度（C r i t e r i o n v a l i d i t y）和构念效度（C o n s t r u c t v a l i d i t y）。对不同效度进行分析需采用不同方法，其测量结果亦反映效度的不同方面。（1）表面效度。表面效度是指从外表看来一种测量工具测量了其所想要测量的事物的程度。就调查研究而言，指从表面看，调查问卷或访谈表能否测量研究者想了解的问题。如一张调查企业财务控制情况的问卷，从表面上看它应该是一张测量财务控制情况而不是内部控制或其他东西的调查问卷，否则缺乏表面效度。所以这是一个依靠专家评价的主观指标，每份调查工具设计过程中都应邀请有关专家对其表面效度等进行评估。（2）内容效度。内容效度是指调查工具能在多大程度上覆盖研究目的或意欲测量的事物所包含的各个方面（要素）。如对企业的财务控制情况进行调查，则调查问卷的内容效度是指问卷调查是否覆盖了财务控制系统的人员控制、过程控制和结果控制等各个方面，如有遗漏或多余则说明该问卷缺乏内容效度。类似于表面效度，它也是一个主观判断的指标。一般由研究者或专家评判所选题项是否“看起来”符合调查的目的和要求。并可在预测试之后，运用统计分析作进一步判断，主要采用单项与总和相关分析法获得评价结果，即计算每个题项得分与题项总分的相关系数，根据相关是否显著判断题项的取舍。（3）准则效度。准则效度又称为效标效度。准则效度分析是根据已经得到确定的某种理论，选择一种指标或测量工具作为准则（效标），分析调查问卷题项与准则的联系，若二者相关显著，则为有效的题项。评价方法是采用相关分析或差异显著性检验。但对很多会计调查而言，选择一个合适的准则可能十分困难，使这种效度评价方法的应用受到一定限制。（4）构念效度。构念效度最为复杂，它关心的是测量工具和构念的符合程度。这里的构念（C o n s t r u c t）源自一个心理学的理论概念，是指心理学理论所涉及之抽象而属假设性的概念、特质或变项，如智力、焦虑、成就动机等。绝大多数心理测量都涉及到这种理论化的概念，也就是构念。会计研究中也会遇到此类的构念，如情感忠诚、感知任务依赖、知识共享（郑梅莲、宝贡敏，2007），成本协同管理认同度（傅元略、屈耀辉，2008）等。这些构念的构成往往会包括许多不同方面，所以对每一个构念的调查均需设计多个问项，以全面测试该构念的各个方面。但如果这些设计的问项并不能恰当合理的反应研究者所意欲测量的各个构念，即量表的构念效度缺失。在这种情况下运用该量表所获取的调查数据对该研究而言自然没有任何实际意义，所以构念效度分析的重要性不言而喻，这也正是为什么很多研究在不报告其他效度分析的情况下却特意报告构念效度检验的原因了。

（二）问卷调查测度如在同一调查问卷中涉及到多个不同的构念，如郑梅莲和宝贡敏（2007）的研究共涉及6个构念，采用了34个问项进行测度。显然，在调查问卷设计时，这34个问项就已经依据有关的理论或借鉴已有的成熟量表被归结到了6个模块，每个模块对应一个构念，这称为设计结构。而利用该问卷展开调查后所实际获取的数据本身具有一定的潜结构，也就是说，可以通过数学方法，依据调查数据，将原始问题归纳成几个模块，可形成一个统计结构。则统计结构与设计结构吻合的程度就体现为调查问卷的构念效度。对构念效度进行分析所采用的方法是因子分析中的验证性因子分析（C o n f i r m a t o r y F a c t o r A n a l y s i s，C F A）。现有的因子分析方法包括探索性因子分析（E x p l o r a t o r y F a c t o r A n a l y s i s，E F A）和验证性因子分析（C F A）两种。像郑梅莲和宝贡敏（2007）的研究那样，当研究人员根据某些理论或者其他的先验知识已经对构念的个数和结构做出了假设，即已经提出了一个设计结构，而后利用因子分析所得出的统计结构来检验这个假设（设计结构），根据统计结构和设计结构的吻合程度评价该调查问卷的构念效度，此时就是验证性因子分析（C F A）。若在事先不知道影响因素的基础上，完全依据调查研究所获取的资料数据，利用统计软件以一定的原则进行因子分析，最后得出因子（构念）的个数和结构，即利用因子分析来确定构念的维数，此时称之为探索性因子分析（E F A）。显然，对调查工具进行构念效度分析应采用验证性因子分析，但在我国的会计调查研究中却有不少研究者仍采用探索性因子分析进行调查工具设计的构念效度检验，因而其研究成果的可信性和科学性不得而知。如前所述，但探索性因子分析在调查研究中并非不需要或不重要。在缺乏已有理论为指导，也没有先验的调查工具（量表）可借鉴，构念（因子）数量和结构均不明确的情况下进行研究时，则可利用探索性因子分析创设调查工具（量表）。通过对预量表进行探索性因子分析，对表达意义含混的题项进行删除，意义相近的题项合并，并通过因子载荷结合专业知识来推断数据的构念（因子）结构，进而优化所创设的量表。当量表初步创设成功之后，可利用该量表进行预测试，并利用所得数据进行验证性因子分析，以检查探索性因子分析所构建的量表的构念效度。如此反复，便可得出较高质量的调查量表。所以在量表创建过程中，初期可利用探索性因子分析构建构念，后期利用验证性因子分析检验其构念效度，以构建出具有较高构念效度的量表，获取较高质量的调研数据，进而提高调查研究的质量。综上所述，对构念效度的分析大致可以分两种情况：在存在先验理论或成熟量表的情况下，利用验证性因子分析直接评价其构念效度；在缺乏已有理论指导或成熟量表的情况下，利用探索性因子分析构建量表，并利用验证性因子分析评价其构念效度。全面考虑表面效度、内容效度、准则效度和构念效度后可知，欲提高调查工具各方面的效度，我们可在创设调查工具的过程中按以下步骤进行操作：当根据相关理论或借鉴国外的某些成熟量表将调查量表的初稿设计成功后，应邀请几位该领域的专家、教授以及课题组的同仁对问卷或访谈表的内容与字句做审慎而深入的探讨，并对量表中的每一个问题或问项进行评价，求出每个问项的内容效度系数（A i k e n，1980，1985），并根据内容效度系数的显著性水平确定问项的取舍，以确保调查问卷或访谈表的表面效度和内容效度。为了进一步保证调查工具的准则效度和构念效度，在调查工具正式形成之前，应当对调查工具进行小范围的预测试，并对试测结果进行信度和效度分析，根据分析结果进一步筛选调查工具题项，调整结构，从而提高调查工具的信度和效度，为获取高质量的调查数据提供可能，为进行高质量的调查研究创造必要的条件。据傅元略和曾爱民（2009）研究发现，在他们所统计的样本文章中进行效度分析的仅占4.1%，且都只介绍和分析了构念效度。这种与国际一流刊物详细分析问卷效度的做法格格不入的现象可能是由于我国研究者缺乏相应的思想认识，也可能是缺乏相应的理论认识，更可能二者兼而有之。

三、调查数据的外部效度

（一）抽样调查与数据的外部效度前文所探讨的调查工具的设计效度是一种内部效度，即调查工具能对研究者所意欲测量的变量进行准确测量的程度。但调查研究绝大多数都是采用抽样调查的方式进行的，即从总体中抽取样本，然后对样本进行调查收集定性或定量的有关数据。如前所述，如果研究者使用的量表具有较高的内部效度，则可以通过该量表准确的获取调查样本有关方面的数据。但调查研究并不是仅仅针对样本而进行的，需要通过对样本调查获取有关总体的各项数据，进而对总体展开分析和研究。根据统计知识可知，一个代表性的样本（R e p r e s e n t a t i v e s a m p l e）应该是总体的一个缩影，样本各种平均性的指标应该与总体相应的指标十分接近。这样，通过研究总体的一个样本，得到的却不仅仅是样本的情况，而是渗透在、折射在、体现在样本中的总体的情况，从而方可顺利地实现调研目的。但通过样本所获取的数据能否代表总体，是否具有可推广性（G e n e r a l i z a b i l i t y）则涉及到调查研究的另一个效度——调研数据的外部效度。调研数据的外部效度是指通过调查样本所获取的数据在不同的个体和不同的情境中的可推广程度。如果调查所获取的数据可推广性强，则说明外部效度好；否则，说明该调查缺乏外部效度。缺乏外部效度的调查数据必然是低质量的数据，使用低质量的数据即便进行高深莫测的数学统计和模型建构，也必然是绣花枕头，中看不中用。即使花费再多的人力、物力、时间，结果也是徒劳无功。最经典的例子是1936年，美国著名的《文学摘要》杂志社为了预测总统候选人罗斯福与兰登两人谁能当选，他们按电话簿上的地址和俱乐部成员名单上的地址发出1000万封调查信，回收240多万封。在统计史上，这是少有的样本容量。花费了大量的人力、物力和财力，《文学摘要》深信自己的统计结果，即兰登将以57%对43%的比例获胜，并且进行了大张旗鼓的宣传。但最后结果却是罗斯福以62%对38%的巨大优势获胜！这次调查断送了这家原本颇有名气的杂志社的前程，不久便关门停刊。那么，是什么原因造成了这次调查研究的失败呢？后来经过统计学家的分析，总结出预测失败的原因主要是，抽样方法不公平，样本不具有代表性，从而由样本所获取的调查数据缺乏外部效度，不具有可推广性。因为样本不是从总体（全体美国公民）之中随机抽取的。1936年，美国有私人电话和能参加俱乐部的家庭都是比较富裕的，只从富人家庭抽取样本，严重偏离了总体，所抽取的样本仅能代表小部分选民的意见。而事实上，1929年至1933年的世界经济危机使美国经济遭到沉重打击，时任总统的罗斯福实施的“罗斯福新政”，动用行政手段干预经济，由自由资本主义转为施行国家垄断资本主义经济政策，这难免损害了部分富人的利益，所以罗斯福在富人的选票中百分率较低就在情理之中。但广大的美国人民从中得到了好处，因此罗斯福赢得了大多数选民的支持又是必然结果。从这件历史事件可知，调查数据的质量直接决定了调查研究的质量；而调查样本的代表性则直接决定了调查数据的外部效度。为了更清楚的理解调查数据的外部效度如何决定于调查样本的代表性，我们可根据调查研究的数据收集过程来做一个全面的考察，具体如（图1）所示。由（图1）可知，调研数据的获取是一个根据目标总体获取相应的调查总体（抽样框），再从调查总体抽取调查样本，最后从有效样本获得有关数据的过程。显然，当样本缺乏代表性，调查结果（样本数据）与事实（总体数据）出现差异，便产生了调查误差（S u r v e y e r r o r）。调查数据的外部效度与调查误差成反比关系。调查误差主要包括：抽样误差（S a m p l i n g e r r o r）和非抽样误差（N o n-s a m p l i n g e r r o r）。其中非抽样误差可以归为三种类型：抽样框误差（F r a m e e r r o r）、无回应误差（N o n-r e s p o n s e e r r o r）和计量误差（M e a s u r e m e n t e r r o r）（J u d i t h T.L e s s l e r&Wi l l i a mD.K a l s b e e k，1992；D i l l m a n，2000）。所以，调查数据的外部效度与调查误差存在以下关系：

可见，抽样误差和非抽样误差只要有一方或者双方同时增大，就会使得调查数据的外部效度下降，因而减少抽样误差和各类非抽样误差成为提高调查数据外部效度的关键所在。

（二）调查数据外部效度的影响因素分析由（图1）和公式（1）可知，调查数据的外部效度直接受制于调查研究过程中所产生的各类误差，为进一步理解各类误差影响数据外部效度的作用机制，以便能在今后的研究工作中有效的采取各项措施，以减少各类误差提高调研数据的外部效度，下面按图1中的顺序对各类误差逐一展开分析。

（1）总体与覆盖误差。总体是调查研究者希望推广其研究结论于其中的全体要素的集合（D i a m o n d，2000），也即调查数据是否具有可推广性（外部效度）的推广对象。根据其在调查研究中的地位和作用不同，我们又可从两个层次上对总体做进一步的考察如（图1）。一个层次是目标总体，目标总体（T a r g e t p o p u l a t i o n）是研究者意欲研究的全体回应者（R e s p o n d e n t s）的集合。这一层次的总体只是种概念上的定义，如家族企业的财务总监；另一层次则为调查总体，而调查总体（S u r v e y p o p u l a t i o n）则是研究者所能获得的用于实际抽样的全体回应者集合。在这个层次上，总体不再是一种概念上的定义，而应是一份具有可操作性的名单，包括目标总体中合格的（E l i g i b l e），可确认的（I d e n t i f i a b l e）并能联系上的个体。如一份浙江省家族企业财务总监的名单。如果调查总体与目标总体的覆盖范围不一致，则会产生所谓的覆盖误差（C o v e r a g e e r r o r）。覆盖误差包括覆盖不足误差（U n d e r c o v e r a g e e r r o r）和覆盖过度误差（O v e r c o v e r a g e e r r o r）两种类型。其中覆盖不足误差是指调查总体因为不完全而小于目标总体所产生了偏差。造成偏差的原因，即调查总体小于目标总体就被称为覆盖不足或丢失目标总体单元（L e s s l e r&K a l s b e e k，1992）。这样的话调查总体就没有穷尽目标总体，一些单元从而成为遗漏单元或缺失单元（M i s s i n g e l e m e n t s）。这种误差是覆盖误差中最严重的问题，因为无法从样本或调查总体中发现丢失单元所造成的误差。与此相反，调查总体包含非目标总体单元则称为覆盖过度（O v e r c o v e r a g e）。这时调查总体不是小于目标总体，而是包含目标总体所不包含的单元。这种偏差的影响很大，但是潜在威胁却通常会小一些。因为可以在调查中辨认出非目标元素并把它们剔除。我们可以用进一步的例子来加深对覆盖误差的理解。如前所述，所谓覆盖过度是指调查总体大于目标总体，比如，在进行以家族企业财务总监为目标总体的调查时，调查总体包括了国有企业的财务总监；而覆盖不足则指调查总体小于目标总体，比如，没能包括浙江省外其它地区家族企业财务总监，则研究结论难免产生偏差。虽然目标总体确定为“家族企业财务总监”，但实际调查仅限于“浙江省家族企业财务总监”，则调查研究结论自然难以在全国（其他省的）财务总监中推广，可见覆盖误差是一种系统性偏差（S y s t e m a t i c b i a s），直接决定了调查总体对目标总体的代表性，也就直接决定了调查数据由调查总体向目标总体的可推广性，也在很大程度上决定了调查数据的外部效度。为了减少覆盖误差，提高调查数据的外部效度，应保证目标总体与调查总体之间的一致性（D i a m o n d，2000）。据傅元略和曾爱民（2009）研究发现，在他们所统计的73篇样本文章中仅1篇明确地报告了目标总体。对于没有报告目标总体的研究而言，其目标总体只能是抽样所采用的调查总体（D i a m o n d，2000）。5篇（6.9%）文章报告或部分报告了调查总体，绝大部分研究均没有报告调查总体，因而此时的调查总体也就是调查样本。在这种目标总体缩小为调查总体，调查总体再一步缩小为调查样本的情况下，调查数据的外部效度自然严重缺乏，其研究结论的科学性和适用性也大为降低。

（2）调查样本与两类抽样相关误差。样本是总体的一个子集，如果样本是总体的一个代表，则对样本为真的命题在可计算的误差边际内对总体也为真（S a p s f o r d，1999），这时的调研数据也具有良好的外部效度。如（图1）所示，样本又可进一步细分为调查样本和有效样本。其中采用一定的抽样方法从调查总体中抽取，作为调查对象的个体的集合称为调查样本，如采用问卷调查方式中的全体问卷发放对象；但由于种种原因，发放的问卷并非全部能够收回，即便收回的问卷也未必全部有效，因而我们真正用于代表总体进行研究分析的仅是由有效问卷的回答者所组成的有效样本。从调查总体中抽取调查样本可能会存在两类误差（图1）。其一是抽样误差，是由于从调查总体中随机抽取调查样本所引起，因而它是一种随机误差。只要总体中个体差异存在，则抽样误差不可避免，但可以事先计算并加以控制的，只要选定了抽样方法，就能根据相应的公式计算出误差值的大小；只要在经费许可的范围内，增大样本规模、改变抽样方法就能对之实现有效的控制。其二是抽样系统误差，仍是由从调查总体中进行抽样所引起的，但其主要源于有偏误的抽样方法，如采用方便抽样（C o n v e n i e n c e s a m p l e）和自愿回应样本（V o l u n t e e r s a m p l e）等。由于主观因素破坏了随机原则，导致样本系统性偏离总体，故而导致调研数据的外部效度严重受损。纠正的方法是采用随机抽样（R a n d o ms a m p l i n g）。在傅元略和曾爱民（2009）所统计的样本文章中，明确指出采用概率抽样方法的文章仅为8.7%，采用非概率抽样方法的比例为30.5%，概率与非概率抽样相结合的比例为4.3%，而对抽样方式未予说明的达56.5%。可见在抽样方法的选取上，我国的调查研究亦未能保证样本的代表性，故而调查数据的外部效度亦无法保障，研究的理论价值和实用价值难免令人质疑。

（3）有效样本与无回应误差。由（图1）可知，研究者虽然可以通过科学的抽样设计，从总体中抽取具有代表性的调查样本，然而，调查样本的代表性并不能最终反映调查结果的代表性。因为调查样本对总体的代表性仅是一种调查开始之前的衡量指标。在进行调查的过程中，会有许多因素导致抽样样本中部分个体的缺失或失效（无回应），使得最终的有效样本只是调查样本的一部分（图1）。且“无回应者（N o n-r e s p o n d e n t s）通常与回应者有着相当的差别”（N a c h m i a s&N a c h m i a s，2000）。如在某一次调查研究中，调查样本包括100家公司，其中上市公司80家，非上市公司20家，共发出100份问卷，每家公司1份，回收60份（全部来源于上市公司，一种比较极端的情况），回应率为60%。那么，这次调查所获取的数据能推广到调查样本，进而推广到目标总体吗？显然不能！因为无回应者（或回应者）与整个样本之间存在着系统性偏差，这就是所谓的无回应误差（N o n-r e s p o n s e b i a s）。很明显，当无回应误差较大时，调查数据的外部效度就会受到明显的影响和破坏。因而调查回应率（R e s p o n s e r a t e）的高低则成为影响调查数据外部效度的另一关键指标。调查回应率是成功完成调查的被调查者数量与实际调查的被调查者数量的比值，它通常包括自填式问卷调查中的问卷回收率、结构式访问调查和电话调查中的访问回答率。由于低回应率（如低于20%）的样本更有可能存在回应者的自选择（S e l f-s e l e c t i o n）问题，因而低回应率往往是与高无回应误差相伴相依的。可见，为降低无回应误差则应提高调查研究的回应率水平。当一项调查研究能从其有代表性的样本获得高回应率时，则无回应误差一般会相应降低，但并不是说一定会降低。仍以上例说明，若回收问卷增至80份（亦全部来源于上市公司，为了从理论上说明问题的一种极端性假设），则回应率提高到了80%，但其无回应误差却并没因此而降低，无回应者与回应者仍存在着同样的系统性偏误。那么为了获得良好外部效度的调查数据，需要多高的回应率才能有效的将无回应误差降低至可接受的水平呢？对此，D i a m o n d（2000）指出75%-90%之间的回应率通常可以得出可靠的结论，但研究者应对样本的代表性进行检查（即进行无回应误差分析）。V a n d e r S t e d e等人（2007）也提出了类似的要求，认为当回应率低于80%的时候，期望避免所有潜在来源的无回应误差是不切实际的（U n r e a s o n a b l e）。因而一般情况下，研究者都需进行无回应误差分析以正确判断有效样本对目标总体的代表性。如果存在明显的无回应误差时，研究者应该采取相应的补救措施，如进一步联系无回应者，或者采用相应的替代程序等，以降低无回应误差，增强有效样本的代表性，进而提高调查研究数据的外部效度。据傅元略和曾爱民（2009）研究发现，目前在国内的会计调查研究中，对无回应及相关偏差重视得尚且非常不够。73篇样本文章仅有2篇进行了无回应分析，这进一步证明了我国调查研究数据外部效度严重缺失。

四、结论

古扎拉蒂（2004）曾指出“研究结果不能比数据的质量更好”。资料处理上一个十分著名的理论“G a r b a g e i n，g a r b a g e o u t（G I G O）”，指的其实也是同样的道理：输入（电脑当中）的是垃圾（指低质量的数据），则输出来的（分析结果）必定也是垃圾。所以要想提高我国调查研究的质量必须首先提高调查数据的质量。本文从调查数据的设计效度（内部效度）和外部效度两个方面，系统而深入的探讨了如何评价和获取同时具有良好的内部效度和外部效度的高质量调研数据的相关理论，并在此基础上结合我国调查研究现实存在的各类问题提出了相应的应对措施，以期能为提高我国会计调查研究质量指引方向。

［1］刘玉廷：《关于会计研究方法问题》，《会计研究》2000年第12期。

［2］古扎拉蒂著，林少宫译：《计量经济学》，中国人民大学出版社2004年版。

［3］徐国君：《实证会计研究的特征分析》，《会计研究》1991年第6期。

［4］肖泽忠：《实证会计研究的过程》，《会计研究》1993年第6期。

［5］李怀祖：《管理研究方法论》，西安交通大学出版社1999年版。

［6］D i a m o n d，S.S.R e f e r e n c e G u i d e o nS u r v e y R e s e a r c h.I n:R e f e r e n c e M a n u a l o nS c i e n t i f i c E v i d e n c e.2n dE d i t i o n.Wa s h i n g t o n，D C: T h e F e d e r a l J u d i c i a l C e n t e r，2000.

［7］D i l l m a n，D o n A.M a i l a n d I n t e r n e t S u r v e y s:T h e T a i l o r e d D e s i g n M e t h o d，N e wY o r k:J o h n Wi l e y&S o n s，2000.

［8］F r a n k f o r t-N a c h m i a s C.&D.N a c h m i a s.R e s e a r c h M e t h o d s i n t h e S o c i a l S c i e n c e s，Wo r t h P u b l i s h e r s a n d S T.M a r t i n’s P r e s s，1999.

［9］J u d i t h T.L e s s l e r a n d Wi l l i a mD.K a l s b e e k.N o n s a m p l i n g E r r o r I n S u r v e y s，N e wY o r k:J o h n Wi l e y a n d S o n s，1992.

［10］M a n g i o n e.T.W.M a i l S u r v e y s:I m p r o v i n g t h e Q u a l i t y.B e v e r l y H i l l s，C A:S a g e P u b l i c a t i o n s，1995.

［11］S a p s f o r d，R.S u r v e y R e s e a r c h.T h o u s a n d O a k s，C A:S a g e P u b l i c a t i o n s，1999.

［12］Wi mA.V a nd e r S t e d e，S.M a r kY o u n g a n dC l a r a X i a o l i n g C h e n.D o i n g M a n a g e m e n t A c c o u n t i n g S u r v e y R e s e a r c h.I n:H a n d b o o ko f M a n a g e m e n t A c c o u n t i n g R e s e a r c h，2007.

（编辑 聂慧丽）

曾爱民（1971-），男，湖南永州人，浙江工商大学财务与会计学院讲师