內(nèi)部控制質(zhì)量在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與財(cái)務(wù)績(jī)效的中介效應(yīng)
——基于滬深A(yù)股主板涉農(nóng)上市公司

楊旭 成武縣審計(jì)局 崔紅 山東農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院

引言

隨著我國(guó)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的不斷推進(jìn)，越來越多農(nóng)業(yè)上市公司發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是提升財(cái)務(wù)績(jī)效的重要途徑。然而在這個(gè)過程中，由于傳統(tǒng)投入的先天不足提升財(cái)務(wù)績(jī)效受到更多因素制約，例如硬件設(shè)備成本、人員技術(shù)能力等。因此，許多學(xué)者開始研究農(nóng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的具體問題。邱浩然[1]發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)企業(yè)對(duì)數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用能力較差，將數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用到原有生產(chǎn)環(huán)境中時(shí)往往面臨一系列水土不服的問題，從而花費(fèi)更多的成本。李民和戴永務(wù)[2]發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了涉農(nóng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力水平，但是在產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡等方面存在異質(zhì)性。

這些研究為涉農(nóng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了理論參考。但是很少有從內(nèi)部控制角度分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效所帶來的影響，這可能是由于內(nèi)部控制在過去不是發(fā)展主要矛盾導(dǎo)致。然而，內(nèi)部控制是企業(yè)保障信息傳遞效率、人員適配程度的重要手段，在現(xiàn)代企業(yè)發(fā)展和建設(shè)中至關(guān)重要。在全社會(huì)數(shù)字化水平提升的大背景下，分析內(nèi)部控制在農(nóng)業(yè)企業(yè)中起到的角色也變得越來越重要。本文參照了羅艷梅等人[3]對(duì)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和內(nèi)部控制的研究，以滬深A(yù) 股主板涉農(nóng)公司為樣本，研究?jī)?nèi)部控制在涉農(nóng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與財(cái)務(wù)績(jī)效之間的作用。

一、研究假設(shè)

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型與財(cái)務(wù)績(jī)效

倪克金等人[4]發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高勞動(dòng)效率、擴(kuò)大資產(chǎn)規(guī)模和降低營(yíng)業(yè)成本，因此對(duì)于涉農(nóng)企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型也應(yīng)該加強(qiáng)其對(duì)供應(yīng)鏈、生產(chǎn)環(huán)節(jié)的管控，從而提高生產(chǎn)效率和降低運(yùn)行成本，最終提升財(cái)務(wù)績(jī)效。因此，本文提出假設(shè)。

H1：涉農(nóng)企業(yè)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高自身財(cái)務(wù)績(jī)效。

（二）內(nèi)部控制與財(cái)務(wù)績(jī)效

內(nèi)部控制是企業(yè)設(shè)計(jì)并執(zhí)行的一套規(guī)章制度，旨在保證經(jīng)營(yíng)活動(dòng)安全、生產(chǎn)管理高效以及財(cái)務(wù)報(bào)告可靠。目前，有關(guān)內(nèi)部控制和財(cái)務(wù)績(jī)效方面的研究已經(jīng)成熟，一般來說公司內(nèi)部控制質(zhì)量越好，企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效也越好，基于這個(gè)共識(shí)提出假設(shè)。

H2：涉農(nóng)企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量與財(cái)務(wù)績(jī)效之間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。

（三）數(shù)字化轉(zhuǎn)型、內(nèi)部控制與財(cái)務(wù)績(jī)效

馬貴蘭[5]提出隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，企業(yè)經(jīng)營(yíng)和管理將變得越來越復(fù)雜，而累積的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)如果無法得到有效的處理將引發(fā)企業(yè)的內(nèi)部控制危機(jī)。而張欽成等人[6]發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后內(nèi)部控制質(zhì)量顯著提升。因此，如果涉農(nóng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型導(dǎo)致財(cái)務(wù)績(jī)效的提升，可能不單單是由于效率提升和成本下降，還可能是數(shù)字技術(shù)應(yīng)用提高了內(nèi)部控制水平，從而提高了信息處理能力，最終提高了經(jīng)營(yíng)效率及財(cái)務(wù)績(jī)效。基于以上邏輯提出假設(shè)。

H3：涉農(nóng)企業(yè)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)提升內(nèi)部控制水平提高財(cái)務(wù)績(jī)效。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源及樣本選擇

本文按照申銀萬國(guó)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)（2021 版），選取2011—2020 年A 股主板涉農(nóng)上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：首先剔除ST 和期間退市樣本，減少極端值影響；其次剔除數(shù)據(jù)缺失的樣本，增強(qiáng)數(shù)據(jù)連續(xù)性；同時(shí)為減少異常值影響，對(duì)所有變量進(jìn)行前后0.5%的winsor 縮尾處理。總共搜集70 家上市公司，共計(jì)545 個(gè)觀測(cè)值。

（二）變量選擇

1.被解釋變量

財(cái)務(wù)績(jī)效。衡量企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效有多種方法，如托賓Q 值、每股收益率（EPS），凈資產(chǎn)收益率（ROE）等，本文考慮到我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)濟(jì)發(fā)展的特點(diǎn)，采用凈資產(chǎn)收益率能夠更全面地反映企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成果和盈利能力，并選擇總資產(chǎn)收益率（ROA）作為替代變量來檢驗(yàn)其穩(wěn)健性。

2.解釋變量

數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（DT）。為客觀反映企業(yè)數(shù)字技術(shù)程度，本文使用國(guó)泰安與華東師范大學(xué)聯(lián)合開發(fā)的《中國(guó)上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究數(shù)據(jù)庫》的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)來表示。

3.中介變量

內(nèi)部控制質(zhì)量（IC）。參照前人做法，選擇使用迪博公司發(fā)布的上市公司內(nèi)控質(zhì)量指數(shù)的作為代理變量，以內(nèi)控指數(shù)的自然對(duì)數(shù)來表示。

4.控制變量

本文的控制變量選取了資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（GROWTH）、董事會(huì)人數(shù)（BOARD）、是否為國(guó)有企業(yè)（SOE）、存貨占總資產(chǎn)比例（INV）、管理費(fèi)用率（MFEE）。

（三）研究模型設(shè)計(jì)

本文先通過模型1 對(duì)涉農(nóng)企業(yè)的數(shù)字化與財(cái)務(wù)績(jī)效的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，從而驗(yàn)證假設(shè)1。再通過模型2、3 對(duì)內(nèi)部控制質(zhì)量對(duì)涉農(nóng)企業(yè)數(shù)字化與財(cái)務(wù)績(jī)效之間關(guān)系的中介作用進(jìn)行檢驗(yàn)，從而驗(yàn)證假設(shè)2、3。

模型1：ROE=β0+β1DTi，t+∑ βnControli，t+ε

模型2：IC=γ0+γ1DTi，t+∑γnControli，t+ε

模型3：ROE=δ0+δ1DTi，t+δ2ICi，t+∑δnControli，t+ε

三、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)與共線性檢驗(yàn)

首先采用描述性統(tǒng)計(jì)對(duì)各變量分析，其中樣本公司中凈資產(chǎn)收益率最大值為0.279、最小值為-0.307，這說明我國(guó)涉農(nóng)上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效情況差異較大。數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的中位數(shù)為27.117、標(biāo)準(zhǔn)差為5.354，說明涉農(nóng)公司在數(shù)字化水平之間也有較大差異。此外為檢驗(yàn)各變量之間是否存在多重共線性，進(jìn)行了方差膨脹模型因子檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)各變量之間的容差均大于0.1，VIF 值均小于2，說明該模型不存在明顯的共線性問題。

（二）回歸結(jié)果分析

為驗(yàn)證研究假設(shè)，本文利用SPSSAU 統(tǒng)計(jì)平臺(tái)對(duì)模型進(jìn)行分析，具體如表1 所示。

表1 中介效應(yīng)模型及穩(wěn)健性檢驗(yàn)

從原始模型（1）的模型1、模型2 的回歸結(jié)果來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與凈資產(chǎn)收益率、內(nèi)部控制質(zhì)量的系數(shù)均為正，且在1%水平上顯著，表明涉農(nóng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，內(nèi)部控制質(zhì)量與財(cái)務(wù)績(jī)效越好，假設(shè)1、假設(shè)2 可證。而通過模型3 的回歸結(jié)果來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度、內(nèi)部控制質(zhì)量都與凈資產(chǎn)收益率是正相關(guān)關(guān)系且在1%水平上顯著，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的促進(jìn)作用有一部分是通過提升內(nèi)部控制質(zhì)量來傳導(dǎo)，由此假設(shè)3 可證。此外計(jì)算得到內(nèi)部控制質(zhì)量發(fā)揮的中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比例為26.923%，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效的影響有26.923%通過內(nèi)部控制質(zhì)量來實(shí)現(xiàn)。

同時(shí)為了提升研究的嚴(yán)謹(jǐn)性，本文從以下兩個(gè)方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。一是更換被解釋變量，選取總資產(chǎn)收益率作為財(cái)務(wù)績(jī)效的替代變量；二是擴(kuò)展研究期間，將研究期間擴(kuò)展一年，即從2011 到2020 年延展為2012 至2021 年。結(jié)果如（2）、（3）所示，可以看到中介效應(yīng)依然顯著。

四、研究結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

本文利用2011—2020 年中國(guó)A 股主板涉農(nóng)相關(guān)上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平、內(nèi)部控制質(zhì)量以及財(cái)務(wù)績(jī)效之間的關(guān)系，研究表明涉農(nóng)企業(yè)推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以幫助提升財(cái)務(wù)績(jī)效。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，涉農(nóng)企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量在推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與財(cái)務(wù)績(jī)效的影響關(guān)系中起到部分中介作用，中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比例為26.923%。

（二）研究建議

第一，要同步推進(jìn)內(nèi)部控制及管理體制改革。數(shù)字化轉(zhuǎn)型歸根到底是進(jìn)行一項(xiàng)戰(zhàn)略變革，不能簡(jiǎn)單地停留在技術(shù)和工具上，必須上升到文化和制度層面，要結(jié)合內(nèi)部控制和運(yùn)營(yíng)管理體制做深層次變革，不然，相對(duì)落后的經(jīng)營(yíng)管理體制就會(huì)制約數(shù)字技術(shù)在日常經(jīng)營(yíng)中產(chǎn)生的效益，甚至產(chǎn)生副作用。對(duì)于農(nóng)業(yè)企業(yè)來說，一方面，要探索數(shù)字技術(shù)應(yīng)用背景下新的管理模式和控制方法，探索降低運(yùn)營(yíng)成本和提升經(jīng)營(yíng)效益的新路徑。另一方面，要改變傳統(tǒng)的生產(chǎn)循環(huán)思維，在風(fēng)險(xiǎn)可控的前提下積極借助金融工具、爭(zhēng)取政府支持，分?jǐn)倲?shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的成本，從而實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。

第二，要不斷加強(qiáng)全體員工數(shù)字化素養(yǎng)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型牽一發(fā)而動(dòng)全身，管理層要清楚地認(rèn)識(shí)到，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是某個(gè)人的責(zé)任，也不是某個(gè)部門的責(zé)任，需要全體員工齊心協(xié)力共同推進(jìn)。所以涉農(nóng)企業(yè)需要不斷挖掘數(shù)字技術(shù)潛力，一是在人員隊(duì)伍建設(shè)上加強(qiáng)數(shù)字技術(shù)的培訓(xùn)，二是在人力資源管理上向數(shù)字人才傾斜，三是在人才選拔任用上向數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)者關(guān)注。通過一系列舉措增強(qiáng)企業(yè)數(shù)字技術(shù)駕馭能力，從上到下提升數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用意識(shí)和能力。

第三，要持續(xù)改進(jìn)數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用模型。企業(yè)不能有一勞永逸的想法和心態(tài)，數(shù)字技術(shù)固然降低了人力成本，但也帶來了更多的管理復(fù)雜度，出現(xiàn)漏洞、風(fēng)險(xiǎn)的可能性也明顯上升。對(duì)此，要不斷迭代已有的模型，一是要不斷向行業(yè)領(lǐng)先技術(shù)靠攏，在技術(shù)變革日新月異的背景下追趕先進(jìn)企業(yè)。二是要積極吸取意見、建議，要虛心接受基層反饋，從生產(chǎn)實(shí)踐中不斷優(yōu)化現(xiàn)有技術(shù)。三是加大研發(fā)投入，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不能依賴外部產(chǎn)品，要避免過度依賴導(dǎo)致的卡脖子和價(jià)格收割問題，通過不斷的研發(fā)形成自己的數(shù)字化產(chǎn)品。