孫鑠怡　宋永春　韓露杰　張星悅

摘要：文章基于迪博公司內(nèi)部控制指數(shù)，選取了滬證主板A股的2007～2016年上市公司作為研究對(duì)象，以迪博·中國(guó)上市公司內(nèi)部控制指數(shù)為內(nèi)部控制綜合指標(biāo)，通過(guò)國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)選取了合適的企業(yè)績(jī)效指標(biāo)，運(yùn)用SAS9.2的統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，采用實(shí)證分析法來(lái)驗(yàn)證本文假設(shè)：內(nèi)部控制質(zhì)量越好，企業(yè)績(jī)效越佳。

關(guān)鍵詞：內(nèi)部控制質(zhì)量;上市公司;企業(yè)績(jī)效

近年來(lái)，企業(yè)問(wèn)題頻發(fā)，使企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量備受社會(huì)的矚目，如眾所周知的三鹿集團(tuán)事件，三鹿集團(tuán)的企業(yè)績(jī)效急速下滑，迅速破產(chǎn)，究竟誰(shuí)是導(dǎo)致三鹿企業(yè)績(jī)效急速下滑乃至破產(chǎn)的罪魁禍?zhǔn)啄?？?jī)?nèi)部控制才是“鹿”死亡的真正原因：在內(nèi)部控制中，不合理的內(nèi)部環(huán)境導(dǎo)致股權(quán)結(jié)構(gòu)問(wèn)題;風(fēng)險(xiǎn)管理未能解釋風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估機(jī)制的不完備性;事故后缺少應(yīng)對(duì)措施凸顯出企業(yè)缺乏重大風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制和突發(fā)事件應(yīng)急處置機(jī)制的問(wèn)題;未及時(shí)向上級(jí)機(jī)關(guān)報(bào)告和披露相關(guān)信息透露出其信息通報(bào)機(jī)制失效;監(jiān)督不力就意味著內(nèi)部監(jiān)督的不足。內(nèi)部控制質(zhì)量的不足導(dǎo)致了企業(yè)績(jī)效的低效，最終影響了企業(yè)的發(fā)展。通過(guò)本文的研究，能夠讓上市公司有增強(qiáng)內(nèi)部控制的意識(shí)，通過(guò)主動(dòng)加強(qiáng)內(nèi)部控制的力度，為企業(yè)獲得有利的發(fā)展機(jī)會(huì)，能夠有成效地提高企業(yè)自身的績(jī)效。

一、理論分析與研究假設(shè)

國(guó)外學(xué)者較早地研究了內(nèi)部控制質(zhì)量與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系，理論和實(shí)證研究都比較成熟。Zhu Yongming 和Sun Yini（2017）的研究視角是通過(guò)利益相關(guān)者的視角，對(duì)深圳A股上市制造公司2010～2014年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了持續(xù)多年的研究，指出企業(yè)內(nèi)部控制有利于企業(yè)績(jī)效的提高，但傾向于企業(yè)社會(huì)責(zé)任的影響。Ge等學(xué)者于2005年在研究企業(yè)披露內(nèi)部控制缺陷信息的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)披露重大內(nèi)部控制缺陷的概率與企業(yè)的盈利能力負(fù)相關(guān)。

黃小林等（2017）以2008～2014年的中國(guó)A股主板和中小企業(yè)上市公司為研究對(duì)象，觀察了其中12625個(gè)數(shù)據(jù)，按照總體樣本與行業(yè)樣本分別檢驗(yàn)內(nèi)部控制與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)內(nèi)部控制與總體上市公司的企業(yè)績(jī)效顯著正相關(guān)，它也與三大行業(yè)上市公司的績(jī)效關(guān)系呈現(xiàn)的是正相關(guān)關(guān)系。張敏等（2017）從上海和深圳證券交易所中抽樣了2009～2014年的A股上市公司，研究?jī)?nèi)部控制、公司治理和公司財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)之間的關(guān)系，而且無(wú)論是國(guó)有企業(yè)還是非國(guó)有企業(yè)，都可以發(fā)現(xiàn)公司內(nèi)部控制水平與其財(cái)務(wù)績(jī)效之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。

在對(duì)文獻(xiàn)的閱讀研究中，可以發(fā)現(xiàn)內(nèi)部控制質(zhì)量水平越高，企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表的真實(shí)度就會(huì)越來(lái)越高，投資者對(duì)企業(yè)的信息了解也就越充分，越來(lái)越信任企業(yè)，在真實(shí)的財(cái)務(wù)報(bào)表基礎(chǔ)上做出投資判斷的準(zhǔn)確度也會(huì)越高，這就使得投資者所做的投資決策在給自身帶來(lái)利益的同時(shí)，也促進(jìn)了企業(yè)績(jī)效水平的提高，在企業(yè)未來(lái)的發(fā)展和運(yùn)營(yíng)中發(fā)揮了良好的作用。因此，內(nèi)部控制質(zhì)量越高，企業(yè)的績(jī)效將來(lái)會(huì)越來(lái)越好。假設(shè)如下：內(nèi)部控制質(zhì)量越高，企業(yè)績(jī)效越好。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）研究樣本的選擇及數(shù)據(jù)來(lái)源

樣本數(shù)據(jù)所選取的是國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)中所有的滬市主板A股的上市公司，剔除了ST、*ST類上市公司以及金融、保險(xiǎn)行業(yè)的上市公司，總樣本量為7865個(gè)。

內(nèi)部控制質(zhì)量數(shù)據(jù)是通過(guò)在迪博·中國(guó)上市公司內(nèi)部控制的官網(wǎng)中查找了滬市主板A股的上市公司的內(nèi)部控制指數(shù)收集到的，對(duì)這些數(shù)據(jù)加以篩選和整理，在此基礎(chǔ)上，搜集了滬市上市公司2007～2016年的所有內(nèi)部控制指數(shù)數(shù)據(jù)。本文實(shí)證中所用到的其他數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）變量選擇

1. 被解釋變量的選擇

企業(yè)績(jī)效用托賓Q值來(lái)體現(xiàn)在很多研究者中比較常見(jiàn)，如黃小琳和陳關(guān)亭學(xué)者。也有學(xué)者如李康?。?016），他在研究?jī)?nèi)部控制質(zhì)量和企業(yè)績(jī)效的關(guān)系的時(shí)候，所選用的企業(yè)績(jī)效的代理變量是資產(chǎn)凈利率ROA。本文選擇凈利潤(rùn)與資產(chǎn)的比率來(lái)反映。

2. 解釋變量的選擇

本文的解釋變量為內(nèi)部控制質(zhì)量，也就是內(nèi)部控制指數(shù)。內(nèi)部控制質(zhì)量的衡量方法有：敖慧和郭彩虹（2017）的研究中內(nèi)部控制質(zhì)量指數(shù)（ICQ）的基礎(chǔ)是建立在內(nèi)部控制五個(gè)目標(biāo)來(lái)衡量?jī)?nèi)部控制質(zhì)量，將五目標(biāo)的指標(biāo)進(jìn)行無(wú)綱化處理之后，再用熵值法計(jì)算得出內(nèi)部控制質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)。本文采用迪博·中國(guó)上市公司內(nèi)部控制指數(shù)度量?jī)?nèi)部控制水平。

3. 控制變量的選擇

（1）公司規(guī)模（SIZE），本文選擇企業(yè)規(guī)模作為控制變量之一，采用上市公司期末總資產(chǎn)SIZE的自然對(duì)數(shù)來(lái)表示上市公司規(guī)模特征。

（2）企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)（LEVERAGE）。公司績(jī)效作為一個(gè)企業(yè)運(yùn)營(yíng)狀況的整體評(píng)價(jià)，它與企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理相輔相成，良好的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理能夠降低企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)，投資者們就能更加放心的投資于這個(gè)企業(yè)，從而就能夠有效提高公司的績(jī)效情況。

（3）總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（TAT）、每股凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率（GR）、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率（NPGA）。本文同時(shí)對(duì)以下三個(gè)變量進(jìn)行控制，一是營(yíng)運(yùn)能力中的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，如果總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率低，就表明出企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率較差，會(huì)對(duì)企業(yè)的獲利能力產(chǎn)生不利影響，因此企業(yè)績(jī)效也會(huì)變差;二是成長(zhǎng)能力中的每股凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率;三是成長(zhǎng)能力中的凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率。

（三）模型構(gòu)建

本文借鑒了學(xué)者李康?。?016）等的文章，研究?jī)?nèi)部控制質(zhì)量與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系，得出的具體公式如下：

roa=β0+β1IC+β2LEVERAGE+β3SIZE+β4GR+β5TAT+β6NPGA+ε

其中β0表示的是常數(shù)項(xiàng)，β1，β2，……表示各回歸變量系數(shù)，ε代表殘差。

三、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

1.企業(yè)績(jī)效作為被解釋變量，它的代理變量總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率方面。

總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率的最大值約為1.6132，而最小值僅約-0.9183，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0725，滬市主板A股上市公司7865個(gè)數(shù)據(jù)中企業(yè)績(jī)效的代理變量總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率的均值約0.0389，中位數(shù)約0.0323。企業(yè)普遍處于盈利狀態(tài)和企業(yè)的績(jī)效狀況較好這個(gè)狀態(tài)可以由平均值超過(guò)中位數(shù)表現(xiàn)出來(lái)。

2.內(nèi)部控制質(zhì)量是解釋變量，其代理變量IC方面。

995.36是內(nèi)控制數(shù)的最大值，最小值僅約為8.97，標(biāo)準(zhǔn)差為97.9038，這說(shuō)明了滬市2007～2016年7865個(gè)數(shù)據(jù)中不同企業(yè)的內(nèi)部控制水平相差較大。且在滬市主板上市公司7865個(gè)數(shù)據(jù)中內(nèi)控質(zhì)量的代理變量IC的均值約為676.9771，中位數(shù)約為683.1200。平均值低于中位數(shù)，說(shuō)明被選中企業(yè)的內(nèi)控質(zhì)量不是特別高。

3.控制變量方面

公司規(guī)模SIZE的最大值約為 28.5087，17.4620是公司規(guī)模SIZE的最小值，其平均值約為22.3570。這些數(shù)據(jù)可以表明，本文所研究的企業(yè)規(guī)?？傮w上都比較大，但標(biāo)準(zhǔn)差約為1.4410大于1，這表明上市公司的規(guī)模是不同的。資產(chǎn)負(fù)債率LEVERAGE的最大值為2.5292，最小值為 0.0318，平均值為0.5206。每股凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率GR的最大值約為3521，最小值為-52.8834，平均值為0.6421?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率TAT的最大值是11.8414，最小值為0.0015，平均值為0.7240，說(shuō)明所選擇的的上市公司風(fēng)險(xiǎn)償債能力存在較大差異。凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率NPGA的最大值是1019，最小值為-569.2679，平均值為-0.1463。

（二）相關(guān)性分析

對(duì)所有變量進(jìn)行了相關(guān)性分析，可以看出，總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率ROA與內(nèi)部控制質(zhì)量IC、資產(chǎn)負(fù)債率LEVERAGE、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率TAT、凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率NPGA都在<0.0001的水平上顯著，可以初步認(rèn)為總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率ROA與內(nèi)部控制質(zhì)量IC、資產(chǎn)負(fù)債率LEVERAGE、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率TAT、凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率NPGA具有相關(guān)性。此外，在相關(guān)分析中也有共線性的作用。一般認(rèn)為，當(dāng)回歸中沒(méi)有共線性時(shí)，回歸結(jié)果是可信的。

（三）回歸分析

根據(jù)以上所給出的回歸模型，運(yùn)用SAS9.2統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，具體分析結(jié)果如表1。

從以上的具體的結(jié)果分析可知，解釋變量?jī)?nèi)部控制質(zhì)量IC的值小于0.0001，表明在1%水平是顯著的。控制變量資產(chǎn)負(fù)債率LEVERAGE、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率TAT、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率NPGA的值小于0.0001，表明在1%水平是顯著的?？刂谱兞科髽I(yè)規(guī)模SIZE顯著值是0.0102，大于1%同時(shí)小于5%，而每股凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率GR的顯著值0.4005，大于10%，說(shuō)明其對(duì)與企業(yè)績(jī)效的代理變量總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率ROA也是顯著的。

公司規(guī)模SIZE的t值是-2.57，P值未<0.001，回歸系數(shù)是-0.00148，此變量與企業(yè)績(jī)效代理變量總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率ROA呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，也就意味著企業(yè)規(guī)模越小，企業(yè)的績(jī)效會(huì)越好。

資產(chǎn)負(fù)債率LEVERAGE的t值為 -26.20，P值為<0.0001，回歸系數(shù)為 -0.09510，此變量與企業(yè)績(jī)效代理變量總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率ROA呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，也就意味著資產(chǎn)負(fù)債率越高的同時(shí)，企業(yè)績(jī)效會(huì)相應(yīng)的越低。

每股凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率GR的回歸系數(shù)分別為-0.00001516，t值為-0.84;總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率TAT和凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率NPGA的回歸系數(shù)分別為0.00842和0.00036045，t值為6.93和9.45，兩個(gè)指標(biāo)的P值均<0.0001，均是顯著的。

四、研究結(jié)論及建議

根據(jù)以上分析可以看出，解釋變量與被解釋變量之間是顯著正相關(guān)的，也就是說(shuō)內(nèi)部控制質(zhì)量與企業(yè)績(jī)效之間存在高度的正相關(guān)關(guān)系，內(nèi)部控制質(zhì)量越高，企業(yè)績(jī)效相對(duì)而言就越好，這和本文的假設(shè)是一致的。

1. 就企業(yè)內(nèi)部而言，為了內(nèi)部控制制度能夠很好地在企業(yè)內(nèi)執(zhí)行下去，首先必須要強(qiáng)化企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者以及企業(yè)內(nèi)部各個(gè)員工自身的內(nèi)控意識(shí)，不斷地去優(yōu)化內(nèi)部控制制度的實(shí)施環(huán)境。其次加強(qiáng)內(nèi)部監(jiān)督機(jī)制，提高企業(yè)自覺(jué)披露相關(guān)信息的自愿性。公司內(nèi)部形成一個(gè)相互聯(lián)系且相互制約的模式，提高崗位之間相互監(jiān)督的效率。

2. 就企業(yè)外部而言

優(yōu)化內(nèi)部控制質(zhì)量在依靠企業(yè)內(nèi)部自覺(jué)的同時(shí)，必須加強(qiáng)外部監(jiān)督，不能僅僅依靠?jī)?nèi)部監(jiān)督?？梢哉?qǐng)求國(guó)家相關(guān)部門的配合，加強(qiáng)對(duì)上市公司內(nèi)部控制質(zhì)量信息披露的管理，同時(shí)加強(qiáng)對(duì)各上市公司 所披露的內(nèi)部控制報(bào)告以及審計(jì)報(bào)告的檢查力度。對(duì)于上市公司財(cái)務(wù)信息的披露，要予以重視，要讓利益相關(guān)者獲得真實(shí)、完整的財(cái)務(wù)信息，有利于利益相關(guān)者的決策。

參考文獻(xiàn)：

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*本文為2018年江蘇省大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練指導(dǎo)項(xiàng)目“上市公司內(nèi)部控制質(zhì)量的影響因素及其經(jīng)濟(jì)后果研究——基于上市公司經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的實(shí)證研究（2018088）”的階段性研究成果。

（作者單位：孫鑠怡、韓露杰、張星悅，鹽城工學(xué)院優(yōu)培學(xué)院;宋永春，鹽城工學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院。宋永春為通訊作者）