○西南林業(yè)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院 郭志崗 李朝紅

一、引言

人工智能(Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱AI)利用計(jì)算機(jī)模擬人的某些思維過(guò)程和智能行為(如學(xué)習(xí)、工作和統(tǒng)籌規(guī)劃等)，極大地提高了生產(chǎn)力水平，提供了便捷的生活方式。人工智能從20世紀(jì)50年代提出至今，大致經(jīng)歷了興起、低谷、復(fù)蘇和高速發(fā)展四個(gè)歷程。近年來(lái)，我國(guó)人工智能領(lǐng)域步入了快速發(fā)展階段，其中在計(jì)算機(jī)技術(shù)方面已處于國(guó)際領(lǐng)先水平。與此同時(shí)，隨著人工智能技術(shù)的不斷更新升級(jí)，帶動(dòng)了其它相關(guān)產(chǎn)業(yè)如交通、醫(yī)療和教育等產(chǎn)業(yè)鏈的快速發(fā)展。在十三五規(guī)劃中，國(guó)家提出要加快以人工智能為基礎(chǔ)的應(yīng)用技術(shù)的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化，大力扶持人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)軟件和硬件的開發(fā)與應(yīng)用。因此，人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具備了良好的市場(chǎng)環(huán)境和政治環(huán)境，迎來(lái)了蓬勃發(fā)展的機(jī)遇。

雖然人工智能領(lǐng)域發(fā)展迅速，并且成果豐碩，但是由于理論體系和制度架構(gòu)尚不完善，人工智能行業(yè)仍然面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。諸如產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同機(jī)制尚不完善，重點(diǎn)領(lǐng)域核心技術(shù)仍需突破和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)機(jī)制仍不健全等一系列問(wèn)題，阻礙了企業(yè)績(jī)效的提升以及健康成長(zhǎng)。本文以人工智能企業(yè)為樣本，在研究人工智能企業(yè)總體戰(zhàn)略變革與績(jī)效關(guān)系的同時(shí)，進(jìn)一步研究職能戰(zhàn)略變革與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系，具體將職能戰(zhàn)略劃分為市場(chǎng)營(yíng)銷戰(zhàn)略、研發(fā)戰(zhàn)略、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略、人力資源管理戰(zhàn)略和財(cái)務(wù)戰(zhàn)略。另一方面，通過(guò)考察人工智能企業(yè)內(nèi)部控制投入對(duì)其戰(zhàn)略變革與績(jī)效關(guān)系的影響，為人工智能企業(yè)戰(zhàn)略變革的實(shí)施和績(jī)效的改善提供良好的制度環(huán)境，為完善公司的治理結(jié)構(gòu)和內(nèi)控體系提供一定的理論借鑒，使該研究具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

本文主要是基于戰(zhàn)略變革與企業(yè)績(jī)效、內(nèi)部控制的調(diào)節(jié)作用這兩個(gè)視角來(lái)綜述國(guó)內(nèi)外學(xué)者們的研究現(xiàn)狀，進(jìn)而提出研究假設(shè)。

(一)戰(zhàn)略變革與企業(yè)績(jī)效

基于資源基礎(chǔ)觀，本文將戰(zhàn)略變革定義為人工智能企業(yè)為響應(yīng)國(guó)家的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略和增強(qiáng)消費(fèi)者體驗(yàn)，根據(jù)內(nèi)外部環(huán)境的動(dòng)態(tài)性和利用自身的資源優(yōu)勢(shì)，對(duì)現(xiàn)行的總體戰(zhàn)略和職能戰(zhàn)略進(jìn)行調(diào)整的同時(shí)加強(qiáng)內(nèi)部控制，進(jìn)而提升企業(yè)績(jī)效和獲取可持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

當(dāng)企業(yè)由于盲目擴(kuò)張或者安于現(xiàn)狀致使財(cái)務(wù)危機(jī)和受到內(nèi)外部警示時(shí)，高層管理者會(huì)主動(dòng)或被動(dòng)地實(shí)施戰(zhàn)略變革以求得生存。例如Hambrick和Schecter(1983)、Haveman(1992)認(rèn)為戰(zhàn)略變革反映了企業(yè)的戰(zhàn)略意圖和風(fēng)險(xiǎn)管理，通過(guò)戰(zhàn)略變革可以使企業(yè)發(fā)展適應(yīng)環(huán)境的要求，進(jìn)而提高績(jī)效。同時(shí)對(duì)于戰(zhàn)略變革與企業(yè)績(jī)效，國(guó)內(nèi)外部分學(xué)者認(rèn)為二者之間存在非線性關(guān)系。Zhang和Rajagopalan(2010)的研究表明戰(zhàn)略變革對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響呈倒U型關(guān)系。陳收等(2012)和朱丹(2018)通過(guò)實(shí)證研究也認(rèn)為企業(yè)的戰(zhàn)略變革與績(jī)效的關(guān)系并不是簡(jiǎn)單的正向和負(fù)向，而是呈倒U型關(guān)系。即在戰(zhàn)略變革進(jìn)程中變革力度存在變革邊界。當(dāng)未達(dá)到變革邊界時(shí)，戰(zhàn)略變革對(duì)企業(yè)發(fā)展產(chǎn)生促進(jìn)作用。當(dāng)超過(guò)企業(yè)所能承受的變革邊界后，隨著實(shí)施戰(zhàn)略變革成本的增大，引起相關(guān)利益者的抵觸和不滿，反而會(huì)導(dǎo)致企業(yè)績(jī)效的下降。據(jù)此本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：人工智能企業(yè)總體戰(zhàn)略變革與績(jī)效之間呈倒U型關(guān)系

與此同時(shí)，企業(yè)的職能戰(zhàn)略既能實(shí)現(xiàn)單個(gè)職能中各種活動(dòng)的協(xié)調(diào)性和一致性，也能實(shí)現(xiàn)不同職能和業(yè)務(wù)流程之間的協(xié)調(diào)性和一致性。職能戰(zhàn)略具體包括市場(chǎng)營(yíng)銷戰(zhàn)略、研發(fā)戰(zhàn)略、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略、人力資源戰(zhàn)略和財(cái)務(wù)戰(zhàn)略等。職能戰(zhàn)略與總體戰(zhàn)略相輔相成，為了適應(yīng)市場(chǎng)需求和順應(yīng)時(shí)代潮流，通過(guò)對(duì)各個(gè)職能戰(zhàn)略的變革來(lái)提高企業(yè)績(jī)效已經(jīng)是大勢(shì)所趨。同時(shí)職能戰(zhàn)略變革與總體戰(zhàn)略變革一樣，都會(huì)對(duì)企業(yè)績(jī)效的正向影響存在一定的邊界效應(yīng)，據(jù)此本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1a：人工智能企業(yè)的市場(chǎng)營(yíng)銷戰(zhàn)略變革與績(jī)效之間呈倒U型關(guān)系

假設(shè)1b：人工智能企業(yè)的研發(fā)戰(zhàn)略變革與績(jī)效之間呈倒U型關(guān)系

假設(shè)1c：人工智能企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略變革與績(jī)效之間呈倒U型關(guān)系

假設(shè)1d：人工智能企業(yè)的人力資源戰(zhàn)略變革與績(jī)效之間呈倒U型關(guān)系

假設(shè)1e：人工智能企業(yè)的財(cái)務(wù)戰(zhàn)略變革與績(jī)效之間呈倒U型關(guān)系

(二)內(nèi)部控制的調(diào)節(jié)作用

戰(zhàn)略變革與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系還受到企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境因素的影響。如外部環(huán)境的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性、企業(yè)資源整合能力、生命周期和內(nèi)部控制質(zhì)量等等。

王慧(2018)研究認(rèn)為環(huán)境復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性均對(duì)戰(zhàn)略變革與企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生顯著的正向調(diào)節(jié)作用。夏家彎(2018)實(shí)證表明企業(yè)資源整合能力在跨界行為與績(jī)效的關(guān)系之間發(fā)揮著顯著的調(diào)節(jié)作用。郭志崗,李朝紅(2019)研究表明綠色生態(tài)企業(yè)的戰(zhàn)略變革對(duì)績(jī)效的影響會(huì)受到企業(yè)所處生命周期的影響。

李康健(2016)、葉陳剛等(2016)研究結(jié)果表明，內(nèi)部控制質(zhì)量與企業(yè)績(jī)效呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。王亞萍和冒喬玲(2017)認(rèn)為內(nèi)部控制對(duì)當(dāng)期和滯后期的R&D 投入與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。建立健全內(nèi)部控制制度，雖然在短期內(nèi)會(huì)導(dǎo)致人力、物力等方面的成本急劇增加，但是從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看有利于組織機(jī)構(gòu)的高效運(yùn)轉(zhuǎn)，進(jìn)而有利于在戰(zhàn)略變革過(guò)程中制定科學(xué)的戰(zhàn)略決策并有效實(shí)施。所以本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)2：人工智能企業(yè)內(nèi)部控制的投入對(duì)總體戰(zhàn)略變革與績(jī)效的關(guān)系產(chǎn)生正向調(diào)節(jié)作用

假設(shè)2a：人工智能企業(yè)內(nèi)部控制的投入對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷戰(zhàn)略變革與績(jī)效的關(guān)系產(chǎn)生正向調(diào)節(jié)作用

假設(shè)2b：人工智能企業(yè)內(nèi)部控制的投入對(duì)研發(fā)戰(zhàn)略變革與績(jī)效的關(guān)系產(chǎn)生正向調(diào)節(jié)作用

假設(shè)2c：人工智能企業(yè)內(nèi)部控制的投入對(duì)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略變革與績(jī)效的關(guān)系產(chǎn)生正向調(diào)節(jié)作用

假設(shè)2d：人工智能企業(yè)內(nèi)部控制的投入對(duì)人力資源戰(zhàn)略變革與績(jī)效的關(guān)系產(chǎn)生正向調(diào)節(jié)作用

假設(shè)2e：人工智能企業(yè)內(nèi)部控制的投入對(duì)財(cái)務(wù)戰(zhàn)略變革與績(jī)效的關(guān)系產(chǎn)生正向調(diào)節(jié)作用

綜上所述，國(guó)內(nèi)外已有相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)戰(zhàn)略變革與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系進(jìn)行了研究，但得出的結(jié)論不一，主要是受到研究樣本行業(yè)、變量選取和研究方向等因素的影響，而企業(yè)面臨的內(nèi)外部環(huán)境一直是影響其戰(zhàn)略變革和績(jī)效的重要因素。與此同時(shí)，建立健全規(guī)章制度和提高內(nèi)部控制質(zhì)量有利于戰(zhàn)略變革的實(shí)施和企業(yè)績(jī)效的增長(zhǎng)。鑒于此，本文以戰(zhàn)略變革為解釋變量，以企業(yè)績(jī)效為被解釋變量，將內(nèi)部控制作為戰(zhàn)略變革和企業(yè)績(jī)效之間的調(diào)節(jié)變量，來(lái)考察三者之間的關(guān)系，進(jìn)而為人工智能企業(yè)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展貢獻(xiàn)力量。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以RESSET數(shù)據(jù)庫(kù)中的人工智能概念板塊為樣本，剔除了數(shù)據(jù)缺失和上市時(shí)間較短的公司，最后選取了37家人工智能企業(yè)2010-2018年的數(shù)據(jù)，然后運(yùn)用Excel軟件和Stata 15.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的整合和分析。樣本數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)和巨潮資訊網(wǎng)。

(二)指標(biāo)選取

1.被解釋變量

衡量企業(yè)績(jī)效的指標(biāo)有總資產(chǎn)收益率、每股收益和凈資產(chǎn)收益率等。由于人工智能行業(yè)內(nèi)各公司的成立背景、資本結(jié)構(gòu)和發(fā)展規(guī)模的參差不齊，導(dǎo)致企業(yè)之間的資產(chǎn)水平差異較大，所以未將總資產(chǎn)收益率作為績(jī)效的考核指標(biāo)。同時(shí)人工智能上市公司的上市時(shí)間較短，市值波動(dòng)較大且差異明顯，所以未將每股收益作為績(jī)效的考核指標(biāo)。本文主要是探索人工智能上市公司內(nèi)部控制、戰(zhàn)略變革和企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系進(jìn)而實(shí)現(xiàn)股東財(cái)富最大化，因此將凈資產(chǎn)收益率(ROE)作為績(jī)效的考核指標(biāo)。

2.解釋變量

本文主要是考察戰(zhàn)略變革、內(nèi)部控制與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系，所以選取的解釋變量為戰(zhàn)略變革(SC)，結(jié)合葉康濤(2014)和周建(2014)等人的研究以及人工智能行業(yè)的特殊性和數(shù)據(jù)的可獲取性，最終選取企業(yè)的六個(gè)職能維度來(lái)綜合測(cè)量人工智能企業(yè)的總體戰(zhàn)略變革：廣告投入、研發(fā)投入、管理費(fèi)用投入、固定資產(chǎn)更新程度、人力資源管理水平和產(chǎn)權(quán)比率。各企業(yè)的6個(gè)戰(zhàn)略指標(biāo)分別與所有的樣本均值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化并取各指標(biāo)的絕對(duì)值，最后求其均值即得到企業(yè)總體戰(zhàn)略變革指標(biāo)的測(cè)度值。然后進(jìn)一步從企業(yè)的五個(gè)職能戰(zhàn)略入手，來(lái)探索人工智能企業(yè)在市場(chǎng)營(yíng)銷戰(zhàn)略(AD)、研發(fā)戰(zhàn)略(R&D)、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略(MC、FA)、人力資源戰(zhàn)略(HR)和財(cái)務(wù)戰(zhàn)略(CS)方面的變革與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系。

3.調(diào)節(jié)變量和控制變量

適度的內(nèi)部控制投入有利于戰(zhàn)略變革的實(shí)施和績(jī)效的增長(zhǎng)，但是超過(guò)企業(yè)的承受范圍后則會(huì)束縛企業(yè)的市場(chǎng)擴(kuò)張和抑制員工的積極性，進(jìn)而阻礙戰(zhàn)略變革的實(shí)施和績(jī)效的增長(zhǎng)。所以本文引用迪博數(shù)據(jù)庫(kù)中的內(nèi)部控制指數(shù)(IC)作為企業(yè)總體戰(zhàn)略變革和各職能戰(zhàn)略變革與績(jī)效之間的調(diào)節(jié)變量。同時(shí)企業(yè)績(jī)效還受到企業(yè)發(fā)展規(guī)模和董事會(huì)特征等因素的影響。企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大有利于企業(yè)發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，降低與人工智能相關(guān)的替代品的威脅，增強(qiáng)與供應(yīng)商和購(gòu)買者的討價(jià)還價(jià)能力，進(jìn)而在同行業(yè)中保持領(lǐng)先的競(jìng)爭(zhēng)地位。同時(shí)高管人數(shù)過(guò)多會(huì)為了爭(zhēng)奪有限資源而引發(fā)競(jìng)爭(zhēng)和摩擦，高管人數(shù)過(guò)少會(huì)由于缺乏專業(yè)分工而導(dǎo)致決策失誤進(jìn)而績(jī)效下降，因此應(yīng)根據(jù)人工智能企業(yè)的發(fā)展水平和組織架構(gòu)來(lái)合理設(shè)置高管人數(shù)。獨(dú)立董事比例占比較高和董事長(zhǎng)與總經(jīng)理兩權(quán)分離有利于企業(yè)的科學(xué)決策和內(nèi)部控制，進(jìn)而影響企業(yè)績(jī)效。因此本文選取企業(yè)規(guī)模(SIZE)、高管人數(shù)(BSIZE)、獨(dú)立董事比例(DEP)和董事長(zhǎng)是否兼任總經(jīng)理(JR)作為控制變量。具體變量及其定義如表1所示。

表1 變量選取及定義

(三)模型設(shè)定

本文以戰(zhàn)略變革(SC)作為解釋變量，將內(nèi)部控制投入(IC)作為調(diào)節(jié)變量，以凈資產(chǎn)收益率(ROE)作為被解釋變量建立多元面板回歸模型如下：

其中，ROEit表示第i家企業(yè)在第t年的經(jīng)營(yíng)績(jī)效，α為常數(shù)項(xiàng)，εit為殘差項(xiàng)。

四、實(shí)證分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

為了便于了解整體狀況,首先對(duì)樣本變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。在表2中人工智能企業(yè)的凈資產(chǎn)收益率大都為負(fù)，表明大部分人工智能企業(yè)仍處于生命周期的成長(zhǎng)階段，對(duì)各個(gè)職能方面的投入較大，導(dǎo)致利潤(rùn)不容樂(lè)觀，尚未達(dá)到股東的預(yù)期。在企業(yè)戰(zhàn)略變革的相關(guān)變量中，各企業(yè)的廣告投入、研發(fā)投入和人力資源投資水平波動(dòng)較小，表明人工智能行業(yè)的市場(chǎng)營(yíng)銷戰(zhàn)略、研發(fā)戰(zhàn)略和人力資源戰(zhàn)略較為一致。而固定資產(chǎn)更新程度和產(chǎn)權(quán)比例差別較大，導(dǎo)致企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略和財(cái)務(wù)戰(zhàn)略的波動(dòng)較為明顯，表明該行業(yè)內(nèi)每個(gè)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)情況和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理水平差距較大。

同時(shí)人工智能企業(yè)的規(guī)模變動(dòng)幅度較小，說(shuō)明人工智能上市公司能夠發(fā)揮一定的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和協(xié)同效應(yīng)。內(nèi)部控制制度較為健全且差異化較小，有利于戰(zhàn)略變革的實(shí)施和企業(yè)績(jī)效的提升。

(二)相關(guān)性分析

企業(yè)績(jī)效與變量之間的相關(guān)性分析的結(jié)果如表3所示。

表2 各變量描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表3 相關(guān)性分析

注: “*、**、***”分別表示顯著性水平為10%、5%、1%，下同。

由相關(guān)系數(shù)數(shù)據(jù)可知，企業(yè)績(jī)效與相關(guān)變量各維度之間的相關(guān)性系數(shù)均小于0.6，說(shuō)明數(shù)據(jù)之間不存在多重共線性問(wèn)題，因此可以進(jìn)行后續(xù)分析。同時(shí)初步判斷戰(zhàn)略變革與企業(yè)績(jī)效呈負(fù)相關(guān)，內(nèi)部控制投入與企業(yè)績(jī)效呈正相關(guān),說(shuō)明內(nèi)部控制的投入有利于戰(zhàn)略變革的實(shí)施和企業(yè)績(jī)效的提升。

(三)回歸分析

豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果表明，應(yīng)使用固定效應(yīng)模型來(lái)分析人工智能企業(yè)的戰(zhàn)略變革、內(nèi)部控制與績(jī)效之間的關(guān)系。

1.戰(zhàn)略變革與企業(yè)績(jī)效關(guān)系的主效應(yīng)檢驗(yàn)

首先在表4的模型(1)中，通過(guò)檢驗(yàn)人工智能企業(yè)總體戰(zhàn)略變革與績(jī)效的二次曲線關(guān)系，表明二者呈顯著的倒U型關(guān)系。說(shuō)明隨著戰(zhàn)略變革程度的增加，所帶來(lái)的企業(yè)績(jī)效呈現(xiàn)先增后減的變化，在后續(xù)的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)中這種倒U型關(guān)系依然顯著，所以假設(shè)1得到了驗(yàn)證。

然后進(jìn)一步分析人工智能企業(yè)的各個(gè)職能戰(zhàn)略變革與績(jī)效的關(guān)系。實(shí)證結(jié)果表明人工智能企業(yè)的市場(chǎng)營(yíng)銷戰(zhàn)略、研發(fā)戰(zhàn)略、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略和財(cái)務(wù)戰(zhàn)略均與企業(yè)績(jī)效呈顯著的倒U型關(guān)系且在1%的水平上顯著，調(diào)整后的R2值符合預(yù)期，說(shuō)明人工智能企業(yè)的發(fā)展水平和資源投入差異性較小，所以假設(shè)1a、假設(shè)1b、假設(shè)1c和假設(shè)1e得到了驗(yàn)證。而在人力資源戰(zhàn)略中，人力資源投入水平與績(jī)效呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，但是二者的二次曲線效應(yīng)的顯著性較差，所以最終認(rèn)為人力資源戰(zhàn)略變革與績(jī)效呈負(fù)相關(guān)，即假設(shè)1d沒(méi)有得到驗(yàn)證。人工智能企業(yè)應(yīng)實(shí)施穩(wěn)定的人力資源戰(zhàn)略，維持目前的薪酬水平。

表4 戰(zhàn)略變革與企業(yè)績(jī)效關(guān)系的主效應(yīng)檢驗(yàn)

與此同時(shí)，人工智能企業(yè)的內(nèi)部控制投入對(duì)其績(jī)效的作用并不明顯。但是由于內(nèi)部控制會(huì)影響企業(yè)的內(nèi)部環(huán)境，進(jìn)而會(huì)影響其戰(zhàn)略變革和績(jī)效，所以本文將進(jìn)一步通過(guò)內(nèi)部控制投入對(duì)戰(zhàn)略變革與企業(yè)績(jī)效的調(diào)節(jié)作用來(lái)探索它們之間的實(shí)證關(guān)系。

2.內(nèi)部控制的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

通過(guò)戰(zhàn)略變革與內(nèi)部控制的交叉項(xiàng)來(lái)進(jìn)一步檢驗(yàn)內(nèi)部控制對(duì)戰(zhàn)略變革和企業(yè)績(jī)效的調(diào)節(jié)作用，具體檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。為了避免內(nèi)生性問(wèn)題，對(duì)調(diào)節(jié)項(xiàng)進(jìn)行了均值中心化處理。

表5 內(nèi)部控制的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

表5中模型(1)主要檢驗(yàn)人工智能企業(yè)內(nèi)部控制投入對(duì)總體戰(zhàn)略變革與績(jī)效關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。回歸結(jié)果表明，人工智能企業(yè)總體戰(zhàn)略變革與績(jī)效仍然呈顯著的倒U型關(guān)系，再次驗(yàn)證了假設(shè)1。內(nèi)部控制投入對(duì)企業(yè)績(jī)效具有顯著的正向影響，同時(shí)總體戰(zhàn)略變革與內(nèi)部控制的一次交互項(xiàng)和二次交互項(xiàng)的系數(shù)都為正且都在1%的水平上顯著，說(shuō)明人工智能企業(yè)對(duì)其內(nèi)部控制的投入有利于戰(zhàn)略變革的實(shí)施和績(jī)效的提高，所以應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)內(nèi)部控制的建立健全和有效實(shí)施，根據(jù)戰(zhàn)略變革的程度來(lái)調(diào)整相應(yīng)的內(nèi)部控制制度，發(fā)揮內(nèi)控制度的保駕護(hù)航作用。

然后進(jìn)一步分析人工智能企業(yè)內(nèi)部控制投入對(duì)各個(gè)職能戰(zhàn)略變革與績(jī)效的調(diào)節(jié)作用。實(shí)證結(jié)果表明，加入交互項(xiàng)以后，企業(yè)的各個(gè)職能戰(zhàn)略變革與績(jī)效仍然呈顯著的倒U型關(guān)系。與此同時(shí)人工智能企業(yè)的市場(chǎng)營(yíng)銷戰(zhàn)略、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略和人力資源戰(zhàn)略變革與內(nèi)部控制投入的一次交互項(xiàng)和二次交互項(xiàng)的系數(shù)均為正且較為顯著，所以假設(shè)2a、假設(shè)2c和假設(shè)2d得到了驗(yàn)證。而研發(fā)戰(zhàn)略變革與內(nèi)部控制投入的一次交互項(xiàng)為負(fù)(-2.365)，二次交互項(xiàng)為正(46.111)，說(shuō)明企業(yè)內(nèi)部控制的投入會(huì)對(duì)研發(fā)戰(zhàn)略變革與績(jī)效的關(guān)系產(chǎn)生一定的削弱作用，束縛人工智能的技術(shù)設(shè)計(jì)、研發(fā)和應(yīng)用階段的進(jìn)程。而人工智能企業(yè)的財(cái)務(wù)戰(zhàn)略變革與內(nèi)部控制的投入的交互項(xiàng)為負(fù)(-0.029)且較為顯著，說(shuō)明隨著企業(yè)實(shí)力的提升和內(nèi)部控制的加強(qiáng)，財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)會(huì)逐漸減少風(fēng)險(xiǎn)資本，控制債務(wù)比例，降低融資成本和信用損失，最終實(shí)現(xiàn)股東財(cái)富最大化。

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由于人工智能上市公司研發(fā)投入缺失值較多，所以本文以無(wú)形資產(chǎn)凈值與營(yíng)業(yè)收入的比值來(lái)衡量企業(yè)的研發(fā)戰(zhàn)略變革，具有一定的片面性。同時(shí)前文以支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金與營(yíng)業(yè)收入的比值來(lái)衡量人力資源戰(zhàn)略變革，為了檢驗(yàn)研究結(jié)論的合理性和增強(qiáng)說(shuō)服力，接下來(lái)去除企業(yè)的研發(fā)戰(zhàn)略變革，同時(shí)用應(yīng)付職工薪酬與營(yíng)業(yè)收入的比值來(lái)衡量人力資源戰(zhàn)略變革，檢驗(yàn)人工智能企業(yè)總體戰(zhàn)略變革和人力資源戰(zhàn)略變革與績(jī)效的關(guān)系，以及內(nèi)部控制的投入對(duì)二者之間的調(diào)節(jié)作用?；貧w結(jié)果如表6所示，再次驗(yàn)證了前面的實(shí)證結(jié)果和初步假設(shè)，使得本文研究結(jié)論具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

五、結(jié)論

本文從戰(zhàn)略變革和內(nèi)部控制視角入手，利用37家人工智能企業(yè)2010-2018年的數(shù)據(jù)，對(duì)戰(zhàn)略變革、內(nèi)部控制與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果表明，人工智能企業(yè)總體戰(zhàn)略變革與績(jī)效之間呈顯著的倒U型關(guān)系，內(nèi)部控制的投入對(duì)企業(yè)總體戰(zhàn)略變革與績(jī)效的倒U型關(guān)系具有顯著的正向調(diào)節(jié)作用。適度的戰(zhàn)略變革有利于企業(yè)的技術(shù)更新?lián)Q代和績(jī)效的提升，人工智能企業(yè)應(yīng)該順應(yīng)時(shí)代的潮流，公司層面應(yīng)結(jié)合國(guó)家的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)政策實(shí)施積極的發(fā)展戰(zhàn)略，將一體化戰(zhàn)略、密集型戰(zhàn)略和多元化戰(zhàn)略相結(jié)合，增強(qiáng)自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)股東財(cái)富最大化。同時(shí)通過(guò)增加內(nèi)部控制投入來(lái)提升內(nèi)部控制質(zhì)量有利于人工智能企業(yè)制定和實(shí)施積極的發(fā)展戰(zhàn)略，進(jìn)而有利于在國(guó)家創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略的引導(dǎo)下實(shí)現(xiàn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

具體的職能戰(zhàn)略方面，市場(chǎng)營(yíng)銷戰(zhàn)略、研發(fā)戰(zhàn)略、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略和財(cái)務(wù)戰(zhàn)略變革均與企業(yè)績(jī)效之間呈顯著的倒U型關(guān)系，而人力資源戰(zhàn)略變革與企業(yè)績(jī)效呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。內(nèi)部控制的投入對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷戰(zhàn)略、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略和人力資源戰(zhàn)略變革與績(jī)效的倒U型關(guān)系具有顯著的正向調(diào)節(jié)作用，對(duì)研發(fā)戰(zhàn)略和財(cái)務(wù)戰(zhàn)略變革與績(jī)效的關(guān)系具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。市場(chǎng)營(yíng)銷戰(zhàn)略方面，人工智能企業(yè)應(yīng)該在確定目標(biāo)市場(chǎng)的基礎(chǔ)上，實(shí)施不同的人工智能產(chǎn)品組合，擴(kuò)大并鞏固市場(chǎng)份額，通過(guò)廣告促銷和營(yíng)業(yè)推廣來(lái)激發(fā)客戶的購(gòu)買行為；研發(fā)戰(zhàn)略方面，避免嚴(yán)格的內(nèi)部控制束縛員工的創(chuàng)新思維和導(dǎo)致過(guò)多支出，應(yīng)鼓勵(lì)全體員工提出創(chuàng)新性構(gòu)思，致力于產(chǎn)品研究和流程研究，將差異化和成本領(lǐng)先戰(zhàn)略相結(jié)合，成為向市場(chǎng)推出新技術(shù)產(chǎn)品和低成本產(chǎn)品的新型人工智能企業(yè)；生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略方面，適度增加管理費(fèi)用的開支和固定資產(chǎn)的投入，使企業(yè)擁有自身的核心產(chǎn)品價(jià)值鏈，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)；人力資源戰(zhàn)略方面，應(yīng)當(dāng)繼續(xù)堅(jiān)持穩(wěn)定的人力資源戰(zhàn)略，避免由于過(guò)快提高職工薪酬而增加企業(yè)的財(cái)務(wù)壓力；財(cái)務(wù)戰(zhàn)略方面，隨著人工智能行業(yè)逐漸進(jìn)入成長(zhǎng)期，應(yīng)在資本結(jié)構(gòu)方面強(qiáng)化內(nèi)部控制，在充分發(fā)揮財(cái)務(wù)杠桿作用的同時(shí)也要優(yōu)化債務(wù)資本結(jié)構(gòu)，避免籌資成本過(guò)高和債務(wù)危機(jī)。