謝麗彬,李浩航
(1.福州外語外貿(mào)學院 財金學院,福州 350202;2.漳州市公路事業(yè)發(fā)展中心 財務處,福建 漳州 363800)
自財政部等五部委于2008年發(fā)布的《企業(yè)內(nèi)部控制基本規(guī)范》和2010年發(fā)布的《企業(yè)內(nèi)部控制配套指引》分類分批實施以來,我國上市公司內(nèi)部控制體系日益完善,但內(nèi)部控制功能的發(fā)揮需要以高額的成本為代價[1-2]。因此,內(nèi)部控制體系的建設最終能否提升上市公司經(jīng)營績效成為企業(yè)界和學術界都非常關心的一個重要問題。鑒于此,基于2001—2016年間我國計算機、通信和其他電子設備制造業(yè)51家上市公司的面板數(shù)據(jù)進行實證研究,并提出相關對策建議。
筆者認為,內(nèi)部控制可能通過以下幾個方面對企業(yè)經(jīng)營績效產(chǎn)生影響:第一,內(nèi)部控制越完善的企業(yè),其企業(yè)內(nèi)部制度建設越完善,管理層和員工的績效考核及業(yè)績激勵制度越健全[3],完善的考核機制是激發(fā)管理層及員工提高企業(yè)績效的有效動力;第二,內(nèi)部控制作為一種內(nèi)部監(jiān)督與風險管理機制,其本質在于制衡與監(jiān)督[4],內(nèi)部控制可以有效抑制高管的機會主義行為[5],內(nèi)部控制制度越完善越健全,企業(yè)的日常事務就有章可循、有規(guī)可依,無意識錯誤及舞弊發(fā)生的概率就越低,有利于提升企業(yè)經(jīng)營績效;第三,良好的內(nèi)部控制能夠為企業(yè)管理者提供更真實、更準確的決策信息[6-7],從而使管理者做出更加有利于提高企業(yè)績效的理性決策;第四,良好的內(nèi)部控制制度可以提高企業(yè)對風險的識別、評估、應對和控制能力,可以增加企業(yè)風險抵抗力,也可以減少風險對企業(yè)績效的威脅[8]。
基于此,本文提出假設:內(nèi)部控制質量對企業(yè)經(jīng)營績效有正向影響。
數(shù)字經(jīng)濟是我國推動產(chǎn)業(yè)升級轉型、實現(xiàn)經(jīng)濟高質量發(fā)展的重要驅動力,計算機、通信和電子設備制造業(yè)是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的重要產(chǎn)業(yè)基礎。選擇該行業(yè)上市公司作為研究對象,為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展提供理論補充。目前,A股市場上計算機、通信和其他電子設備制造業(yè)上市公司共有54家,在剔除未披露內(nèi)部控制信息和缺少其他相關數(shù)據(jù)的公司后,最終選擇51家公司2001—2016年的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本,共計有816個觀測點。
借鑒張曉輝等[9]的做法,考察內(nèi)部控制質量對企業(yè)經(jīng)營績效的影響,構建的計量模型為:
ROEi,t=α0+β1ICIi,t+β2CONTROLS+εi,t
其中,i為企業(yè)個體,t為年份,ROEi,t為因變量企業(yè)i在t年度的經(jīng)營績效,ICI為核心解釋變量企業(yè)內(nèi)部控制質量,CONTROLS為一系列控制變量;α0為常數(shù)項,β1、β2為相應解釋變量的待估系數(shù),ε為誤差項。
1.變量選取
(1)被解釋變量。現(xiàn)有文獻對企業(yè)經(jīng)營績效的衡量指標主要有托賓Q、每股收益、資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率、凈利潤、銷售利潤率、凈資產(chǎn)利潤率等,參考黃小琳等[10]的做法選取企業(yè)凈資產(chǎn)收益率(ROE)作為經(jīng)營績效的代理變量,使用資產(chǎn)收益率(ROA)進行穩(wěn)健性檢驗。(2)核心解釋變量。國內(nèi)目前公認的較為權威的內(nèi)部控制質量指數(shù)包括迪博內(nèi)控指數(shù)和廈門大學內(nèi)控指數(shù),選取迪博內(nèi)控指數(shù)作為上市公司內(nèi)部控制質量的代理變量,同時參考前人研究成果控制了一系列其他變量,包括資金運營能力(RGB),以應收賬款周轉率表示;公司年齡(DAYS);企業(yè)規(guī)模(SIZE),以上市公司期末總資產(chǎn)的自然對數(shù)來表示;償債能力(LEVER),以資產(chǎn)負債率衡量;股權集中度(CONF),以第一大股東持股比例衡量;國有股比例(STATE)。
2.數(shù)據(jù)來源
被解釋變量經(jīng)營績效的數(shù)據(jù)來源于銳思數(shù)據(jù)庫,解釋變量內(nèi)部控制質量數(shù)據(jù)來源于迪博內(nèi)部控制與風險管理數(shù)據(jù)庫,控制變量數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫以及銳思數(shù)據(jù)庫。對數(shù)據(jù)庫中缺失的少量數(shù)據(jù),本文結合上市公司年報數(shù)據(jù)進行手工修訂和補充,數(shù)據(jù)處理使用STATA 15軟件。所選取變量的具體信息及數(shù)據(jù)來源如表1所示。

表1 變量信息與數(shù)據(jù)來源
為了使研究對象數(shù)據(jù)更加直觀,對51家上市公司的數(shù)據(jù)進行了描述性統(tǒng)計分析。具體結果如表2 所示。為了避免共線性問題,在后續(xù)回歸過程中對內(nèi)部控制質量、公司年齡及企業(yè)規(guī)模等指標取對數(shù)處理。

表2 變量描述性統(tǒng)計分析
在實證研究中,為了避免變量之間存在著普遍嚴重的共線性問題,提高回歸分析的準確度,需要在回歸分析之前做變量相關性檢驗。使用STATA 15軟件對模型中所有的變量進行Pearson分析,結果如表3所示。

表3 內(nèi)部控制質量與企業(yè)經(jīng)營績效的相關性分析
在實際應用中,若兩個變量之間的相關性系數(shù)大于0.7,則認為二者之間很可能存在著相關性。表3中只有一個系數(shù)的絕對值大于0.5,而其他系數(shù)絕對值都在0.5以下,說明自變量之間并不存在著顯著的相關性。同時,為了保證研究結果的準確性和可靠性,本文還運用方差膨脹因子(VIF)對多重共線性進行了檢驗分析,結果如表4所示。

表4 共線性分析
多重共線性識別檢驗中,VIF小于5,表明變量間不存在嚴重共線性問題。由表4的檢驗結果可以看出,VIF值均小于2,因此可以推出變量之間不存在嚴重共線性問題,可以進入回歸。
為了檢驗前文的假設,在做完相關性分析的基礎上,運用STATA 15軟件進一步對模型進行回歸分析,以證實內(nèi)部控制質量與企業(yè)經(jīng)營績效間的相關性。本文采用固定效應模型[11]緩解因遺漏變量誤差可能引起的內(nèi)生性問題,回歸結果如表5所示。

表5 基準回歸結果
表5中(1)(2)列為隨機效應估計結果,(3)(4)列為固定效應估計結果。(1)(3)列為內(nèi)部控制質量與企業(yè)績效單獨回歸的結果,(2)(4)列為控制住其他變量的情況下對內(nèi)部控制與企業(yè)績效回歸的結果。從(1)列中可以看出,解釋變量內(nèi)部控制質量(ICI)在隨機效應估計下單獨與企業(yè)經(jīng)營績效分析后回歸系數(shù)為59.79??刂谱∑渌兞亢?,(2)列中回歸系數(shù)為60.89;在固定效應估計下,單獨與企業(yè)經(jīng)營績效分析后,(3)列中回歸系數(shù)為62.06,控制住其他變量后,(4)列中回歸系數(shù)為58.14。同時,無論隨機效應估計還是固定效應估計,系數(shù)均值在1%水平上顯著為正,這表明內(nèi)部控制質量與企業(yè)經(jīng)營績效呈現(xiàn)正相關關系。也就是說,內(nèi)部控制質量的提高會給企業(yè)創(chuàng)造更多的價值,本文提出的假設得到驗證。此外,從表5可知:資金運營能力在1%的水平上顯著提升了企業(yè)經(jīng)營績效,也就意味著企業(yè)的資金運營能力越強,則企業(yè)經(jīng)營績效越好;上市年限(DAYS)與企業(yè)經(jīng)營績效同樣存在顯著的正相關關系;上市公司規(guī)模(SIZE)系數(shù)則表明,在控制其他變量后,該行業(yè)內(nèi)規(guī)模越小的企業(yè)績效會越好;償債能力(LEVER)回歸結果表明,資產(chǎn)負債率越高的企業(yè),其企業(yè)經(jīng)營績效(ROE)越低;股權集中度(CONF)也與企業(yè)經(jīng)營績效存在著正相關關系;國有股比例(STATE)越高,該行業(yè)上市公司企業(yè)績效越差。
為了證實結果的可靠性,本研究驗證模型及相關系數(shù)的穩(wěn)定性。使用資產(chǎn)凈利率(ROA)作為企業(yè)經(jīng)營績效的代理變量進行了穩(wěn)健性檢驗。檢驗結果如表6所示。

表6 穩(wěn)健性檢驗結果
表6中(1)(2)列為隨機效應估計結果,(3)(4)列為固定效應估計結果。(1)(3)列為內(nèi)部控制質量與企業(yè)績效單獨分析的結果,(2)(4)列為控制住其他變量的情況下對內(nèi)部控制與企業(yè)績效相關性進行分析的結果。從表6中可以看出,在(1)(2)列的隨機效應估計中,內(nèi)部控制質量的回歸系數(shù)為26.44和21.35,對企業(yè)績效的正向影響仍然在1%水平上顯著。(2)(4)列的固定效應估計中,內(nèi)部控制質量的回歸系數(shù)分別為36.86和23.20,均在1%水平上顯著。同時,控制變量系數(shù)及顯著性水平也與基準回歸基本保持一致??梢姡疚乃鶚嫿ǖ幕貧w模型具有一定的穩(wěn)健性。
基于A股計算機、通信和電子設備制造業(yè)行業(yè)51家上市公司2001—2016年的面板數(shù)據(jù),對內(nèi)部控制質量與企業(yè)經(jīng)營績效之間關系進行了研究。實證結果表明,本行業(yè)內(nèi)上市公司的內(nèi)部控制質量對于企業(yè)經(jīng)營績效有著十分顯著的正向影響?;谝陨涎芯拷Y果,本文對完善上市公司內(nèi)部控制體系提出以下幾點對策建議:
第一,企業(yè)應該把內(nèi)部控制制度有效性納入企業(yè)管理層的考核范圍,讓管理層充分認識到建立健全良好的內(nèi)部控制制度的重要性,進而使管理層自覺維護和完善企業(yè)內(nèi)部控制制度。
第二,上市公司應完善和提高內(nèi)部控制質量的信息披露機制,及時準確地披露內(nèi)部控制質量情況,股東應該加強對相關信息披露的關注。
第三,企業(yè)需要重新認識內(nèi)部審計的重要性,充分發(fā)揮內(nèi)部審計作用,以保障企業(yè)內(nèi)部控制質量并最終提升企業(yè)經(jīng)營績效。