程莉雅　胡秀群

[摘要]為探究數(shù)字經(jīng)濟時代企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量的優(yōu)化路徑，選取2012—2019年的A股上市公司數(shù)據(jù)為研究樣本，采用文本挖掘方法構建企業(yè)數(shù)字化程度度量指標，實證分析企業(yè)數(shù)字化發(fā)展對企業(yè)內(nèi)部控制整體質(zhì)量以及內(nèi)部控制要素的影響。結果發(fā)現(xiàn)：從企業(yè)整體來看，企業(yè)數(shù)字化發(fā)展能夠提高企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量；從內(nèi)部控制構成要素來看，企業(yè)數(shù)字化發(fā)展主要是通過改善企業(yè)內(nèi)部環(huán)境、提高風險管理水平以及增強企業(yè)信息與溝通能力來提升企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量；進一步研究發(fā)現(xiàn)，在管理層權力較小、未設立風險管理委員會以及信息環(huán)境較差的企業(yè)，數(shù)字化發(fā)展對內(nèi)部控制質(zhì)量的影響更為顯著；從企業(yè)特質(zhì)角度進一步研究發(fā)現(xiàn)，在規(guī)模較大以及屬于技術密集和資本密集的企業(yè)，數(shù)字化發(fā)展對內(nèi)部控制質(zhì)量的影響更為顯著。以上結論對科學推動我國實體產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與發(fā)展及有效促進企業(yè)內(nèi)部控制水平的提升具有一定的參考價值。

[關鍵詞]企業(yè)數(shù)字化發(fā)展；內(nèi)部控制質(zhì)量；內(nèi)部控制要素

一、引言

內(nèi)部控制的構建對公司治理至關重要，完善的內(nèi)部控制機制有助于企業(yè)抵御風險，提高經(jīng)營與投資效率，抑制盈余管理行為，促進企業(yè)實現(xiàn)發(fā)展戰(zhàn)略?，F(xiàn)有文獻針對如何提升企業(yè)內(nèi)部控制水平的研究也十分豐富，如在公司特征與治理層面，一些學者的研究表明企業(yè)規(guī)模、業(yè)務的復雜程度[1]、組織結構變動、公司治理結構[2]、內(nèi)部的信息環(huán)境[3]以及商業(yè)模式[4]都將顯著影響企業(yè)的內(nèi)部控制水平；而在外部治理層面，外部審計質(zhì)量[5]，市場化程度[6]以及媒體關注度等[7]都是提升企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量的重要因素。由此不難發(fā)現(xiàn)，有效驅(qū)動企業(yè)內(nèi)部控制水平的提升是一項系統(tǒng)工程，不僅受公司內(nèi)部治理層面的影響，更會受到企業(yè)所處的外部治理環(huán)境的影響。

近年來，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等數(shù)字技術的出現(xiàn)和成熟推動了數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，為我國經(jīng)濟增長賦予了新動能[8]。在此背景下，中國將發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟作為促進經(jīng)濟發(fā)展的重要戰(zhàn)略，黨的十九大報告中明確提出：“推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合”1。面對數(shù)字經(jīng)濟的時代機遇和挑戰(zhàn)，越來越多的企業(yè)選擇利用數(shù)字技術進行數(shù)字化發(fā)展以提高自身的核心競爭力。企業(yè)數(shù)字化發(fā)展能夠降低企業(yè)內(nèi)外部的信息不對稱[9]，提高風險管理的效率，促進企業(yè)形成扁平化、網(wǎng)絡化的組織結構[10]，引導企業(yè)形成以客戶為中心的商業(yè)模式[11]等。而相關文獻已經(jīng)表明，企業(yè)信息環(huán)境、組織結構、商業(yè)模式等的改變都將顯著影響企業(yè)內(nèi)部控制水平的提升。由此，從理論上而言，在企業(yè)數(shù)字化發(fā)展驅(qū)動下，企業(yè)的內(nèi)部環(huán)境、信息與溝通能力、風險評估與防范的動機和能力等將得到進一步改善和提升，從而促使企業(yè)整體內(nèi)部控制水平的提升。但企業(yè)數(shù)字化發(fā)展實際能否影響企業(yè)的內(nèi)部控制水平，以及怎樣影響企業(yè)的內(nèi)部控制水平，仍有待于經(jīng)驗數(shù)據(jù)的進一步驗證。

本文可能的貢獻在于：首先，結合已有研究，基于文本挖掘詞頻統(tǒng)計的方式，利用Python軟件，以企業(yè)年報中與數(shù)字化信息相關的關鍵詞詞頻構建企業(yè)數(shù)字化發(fā)展程度度量指標，并在此基礎上實證檢驗企業(yè)數(shù)字化發(fā)展對企業(yè)整體內(nèi)部控制質(zhì)量的促進作用，可以豐富企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的微觀經(jīng)濟效果。其次，從構成企業(yè)內(nèi)部控制的五要素出發(fā)，考察企業(yè)數(shù)字化發(fā)展重點是通過影響內(nèi)部控制的哪幾個要素來推動企業(yè)整體內(nèi)部控制水平的提升的，這有助于打開企業(yè)數(shù)字化發(fā)展影響企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量的黑箱。第三，考慮到各種環(huán)境變化可能帶來的影響，進一步考察數(shù)字化發(fā)展對內(nèi)部控制質(zhì)量影響的效果在不同的內(nèi)控環(huán)境、風險管理能力以及信息環(huán)境下的差異性。第四，從企業(yè)特質(zhì)角度出發(fā)，探討數(shù)字化發(fā)展對內(nèi)部控制質(zhì)量影響的差異性。對這些問題的深入研究，不僅有助于驅(qū)動企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的有效性，同時也為促進企業(yè)內(nèi)部控制水平的提升提供合乎實踐的經(jīng)驗支撐。

二、 理論分析與研究假設

在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與發(fā)展戰(zhàn)略實施的驅(qū)動下，數(shù)字環(huán)境與技術可能通過影響和改變企業(yè)的控制環(huán)境、信息與溝通、風險評估等內(nèi)部控制構成要素，進而提升企業(yè)整體的內(nèi)部控制水平。

首先，企業(yè)數(shù)字化發(fā)展通過改善企業(yè)的控制環(huán)境來提高企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量。一方面，在數(shù)字化情境下，企業(yè)的商業(yè)模式從“以產(chǎn)品為中心”轉(zhuǎn)變?yōu)椤耙韵M者為中心”，這一轉(zhuǎn)變使得實現(xiàn)客戶利益最大化成為企業(yè)的總目標。例如，海爾集團在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中將提高客戶增加價值作為海爾的戰(zhàn)略目標，“以用戶為中心”成為海爾的價值主張。由此協(xié)調(diào)了企業(yè)不同層次人員的目標定位，內(nèi)部控制作為組織目標實現(xiàn)的保障制度成了組織的內(nèi)在需求，各層次人員會自覺參與內(nèi)部控制制度的建設，形成了良好的控制環(huán)境[12]。另一方面，在數(shù)字技術的作用下，企業(yè)之間及企業(yè)與市場之間的信息透明度增強，以往“信息孤島”的局面得以突破，緩解了企業(yè)的委托人與代理人之間的信息不對稱，從而改善了企業(yè)內(nèi)部治理的環(huán)境。此外，數(shù)字化環(huán)境所帶來的企業(yè)組織結構的扁平化和網(wǎng)絡化特征，能夠?qū)崿F(xiàn)高度的信息共享和資源協(xié)同，增強了組織對外部環(huán)境變化的適應能力，進而使得內(nèi)部控制系統(tǒng)能夠及時捕捉到環(huán)境變化的動態(tài)信息，對信息進行及時的加工處理從而調(diào)整控制目標和控制制度，實現(xiàn)內(nèi)部控制制度的動態(tài)優(yōu)化，提高了內(nèi)控自我修復的效率，減少內(nèi)部控制缺陷[13]。

其次，企業(yè)數(shù)字化的推進改進了企業(yè)的信息與溝通，從而能夠更好地服務于企業(yè)的內(nèi)部控制建設。大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)+等數(shù)字技術的應用提高了信息采集、傳輸、加工和應用的效率，實現(xiàn)了生產(chǎn)經(jīng)營有關信息的及時獲取與快速傳遞[14]，形成了分布式的信息結構和共享式的網(wǎng)絡平臺。企業(yè)內(nèi)外部信息的實時交互與共享的實現(xiàn)，使得信息結構變得及時、連續(xù)、細化和完整。例如，海爾集團利用數(shù)字技術構建COSMOPlat平臺，形成以平臺為核心的價值網(wǎng)絡，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)共享以及信息的整合，提高了運營的效率。因此，在數(shù)字技術的作用下，利益相關者能夠獲得企業(yè)更多相關信息，企業(yè)資源得到整合，作業(yè)流程更為規(guī)范，繁瑣的內(nèi)部控制機制得以簡化，組織結構趨于靈活、扁平化，溝通更為便捷，決策更為高效。

第三，企業(yè)數(shù)字化發(fā)展提升了企業(yè)風險評估的能力，進而提升了內(nèi)部控制質(zhì)量。一方面，借助大數(shù)據(jù)分析技術，企業(yè)能夠及時獲取更為全面、更有價值的市場信息[15]，從而提高了企業(yè)對市場風險的感知能力。另一方面，數(shù)字化環(huán)境下，企業(yè)構建的信息系統(tǒng)能夠?qū)崟r地為企業(yè)提供多維度的業(yè)務數(shù)據(jù)信息，使得內(nèi)控系統(tǒng)能夠動態(tài)監(jiān)測與識別企業(yè)風險。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的風險管理方法具有定性和定量的特點，借助大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術構建風險評估模型，能夠幫助企業(yè)有效識別并判斷風險的成因、風險的影響程度，確定風險等級和風險管理工作重點，提高企業(yè)風險應對的效率。

綜合以上分析，本文提出以下假設：

假設H1：從企業(yè)整體來看，企業(yè)數(shù)字化發(fā)展能夠提高企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量。

假設H2：從企業(yè)內(nèi)部控制構成要素來看，企業(yè)數(shù)字化發(fā)展主要是通過改善企業(yè)內(nèi)部控制環(huán)境、提高風險評估水平以及增強企業(yè)信息與溝通能力來提升企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量的。

三、 研究設計

1. 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

2012年被稱為大數(shù)據(jù)的跨界年度，這一年數(shù)據(jù)量增長迅速，數(shù)據(jù)對企業(yè)的重要性更加突出，因此本研究樣本選取2012—2019年A股上市公司的數(shù)據(jù)。由于本研究是基于傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型視角，因此剔除了中國證監(jiān)會2012行業(yè)代碼為C39（計算機、通信和其他電子設備制造業(yè)）、I63（軟件和信息技術服務業(yè)）、I64（互聯(lián)網(wǎng)和相關服務）以及I65（電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務）等與數(shù)字化產(chǎn)業(yè)相關樣本，并且剔除了金融保險業(yè)類公司、被ST、*ST的上市公司、數(shù)據(jù)有缺失和數(shù)據(jù)異常的樣本，最終得到了17194個觀測值。本文的財務數(shù)據(jù)來自于國泰安數(shù)據(jù)庫，內(nèi)部控制數(shù)據(jù)來源于迪博內(nèi)部控制與風險管理數(shù)據(jù)庫。

2. 變量測度

（1）被解釋變量——內(nèi)部控制質(zhì)量（IC）

迪博內(nèi)部控制信息披露指數(shù)從內(nèi)控五要素包括內(nèi)部環(huán)境、風險評估、信息與溝通、控制活動和內(nèi)部監(jiān)督角度刻畫公司的內(nèi)部控制水平，覆蓋面廣、綜合性強，具有較高的權威性和認可度[16]。另外，應用這一指標有助于下文對內(nèi)部控制五要素的進一步分析和驗證，因此選用該指數(shù)來衡量企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量（IC），考慮回歸系數(shù)量綱，將該指數(shù)除以100進行標準化處理。

（2）核心解釋變量——企業(yè)數(shù)字化程度（DTCG）

企業(yè)數(shù)字化發(fā)展相關信息當前并沒有要求在企業(yè)年報或相關資料中進行披露，因此如何度量企業(yè)數(shù)字化程度是需要探討的首要問題?？紤]到企業(yè)年報除了財務指標信息外，還有豐富的文本信息，隨著文本挖掘技術的成熟，許多學者利用特定關鍵詞出現(xiàn)的頻率構建相關指標，相關指標越高，說明企業(yè)數(shù)字化程度在其所在行業(yè)中越高。結合實際情況及數(shù)據(jù)的可得性，參考戚聿東等[17]的做法，首先在企業(yè)年報中對所有與數(shù)字化技術相關的目標關鍵詞進行選取，最終得到AI、BI、DCS、DT、EDA、EMR、ERP、GIS、Hadoop、MES、NC、OA、PLM、RPA、SAP、U9、EAS、HRM、CRM、PDM、WMS、TMS等22類與數(shù)字化技術緊密相關的關鍵詞，然后采用文本挖掘法利用Python軟件提煉并統(tǒng)計出企業(yè)年報中出現(xiàn)的與數(shù)字技術相關的各類關鍵詞的數(shù)量，同時計算出同行業(yè)各類關鍵詞總數(shù)，并以樣本中各公司年報中的關鍵詞總數(shù)占同年企業(yè)所在行業(yè)關鍵詞總數(shù)的比例衡量企業(yè)的數(shù)字化程度。具體的計算公式為：

[DTCG=企業(yè)某年年報數(shù)字技術關鍵詞總數(shù)/同年企業(yè)所在行業(yè)數(shù)字技術關鍵詞總數(shù)]

（3）控制變量（Controls）

本文借鑒陳志軍等[18]、逯東等[19]的相關研究，選取公司規(guī)模（Size，公司資產(chǎn)總額的自然對數(shù)）、資產(chǎn)負債率（Lev，公司總負債與總資產(chǎn)的比值）、非流通股比例（Nontradable，公司非流通股與總股份的比值），托賓Q（Growth，市值與資產(chǎn)總額的比值）以及資產(chǎn)收益率（ROA，凈利潤與資產(chǎn)總額的比值）作為本文的控制變量。

3. 模型構建

為了驗證企業(yè)數(shù)字化發(fā)展程度對企業(yè)內(nèi)部控制水平的提升效應，本文構建如下多元回歸模型：

[ICi，t=β0+β1DTCGi，t+β2 Size i，t+β3 Lev i，t+β4 Nontrable i，t+β5 Growth i，t+β6ROAi，t+∑βi Year +∑βi Industry +εi，t] （1）

式（1）中，IC表示企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量，DTCG表示企業(yè)的數(shù)字化程度，并加上了公司規(guī)模、資產(chǎn)負債率、非流通股比例等控制變量，εi，t表示模型隨機誤差項。此外模型中加入了年度（Year）和行業(yè)（Industry）虛擬變量，以控制行業(yè)和年度固定效應。

四、 實證檢驗與分析

1. 描述性統(tǒng)計

描述性統(tǒng)計的結果由表1所示，被解釋變量內(nèi)部控制質(zhì)量的均值為0.353，最大值為0.491，最小值為0.11，表明樣本上市公司內(nèi)部控制質(zhì)量差異較大。解釋變量企業(yè)數(shù)字化程度的均值為0.024，中位數(shù)為0，標準差為0.069，表明當前上市企業(yè)整體數(shù)字化水平較低，但有部分企業(yè)數(shù)字化水平較高，數(shù)字化水平差異較大，與實際情況相符，說明度量方法具備一定的有效性。

2. 研究假說的實證檢驗

表2報告了企業(yè)數(shù)字化發(fā)展與內(nèi)部控制質(zhì)量的回歸結果，表2第（1）列和第（2）的OLS回歸結果顯示，無論是否加入控制變量，企業(yè)數(shù)字化水平（DTCG）對內(nèi)部控制質(zhì)量的回歸系數(shù)都在1%的水平上顯著為正，表明企業(yè)的數(shù)字化水平越高，企業(yè)整體的內(nèi)部控制質(zhì)量越好，證實了本文的假設H1。

為了進一步挖掘企業(yè)數(shù)字化發(fā)展是如何促進企業(yè)內(nèi)部控制綜合水平的提升的，本文又分別從內(nèi)部環(huán)境、風險評估、信息與溝通、控制活動和內(nèi)部監(jiān)督5個要素角度對模型（3）進行了回歸，回歸結果如表2第（3）列至第（7）列所示?？梢钥闯?，企業(yè)數(shù)字化發(fā)展程度對企業(yè)內(nèi)控環(huán)境、風險評估以及信息與溝通的影響均在5%和1%的水平上顯著為正，但對控制活動與內(nèi)部監(jiān)督的影響并不顯著，證實了本文的假設H2。

從控制活動的角度來說，由于企業(yè)的數(shù)字化發(fā)展是一個動態(tài)優(yōu)化的過程，業(yè)務流程也隨著企業(yè)數(shù)字技術應用程度的提高而發(fā)生變化[20]，企業(yè)需要不斷調(diào)整業(yè)務流程的控制點以實現(xiàn)控制目標，否則控制活動會與業(yè)務流程產(chǎn)生沖突，形成內(nèi)部控制的盲點，增加了控制活動的難度。而從監(jiān)督視角而言，新興技術的使用改變了企業(yè)內(nèi)部工作流程，在數(shù)字化環(huán)境下目前企業(yè)內(nèi)部監(jiān)督的經(jīng)驗不足，且進行數(shù)字化的企業(yè)會面臨更高的控制風險和固有風險[15]，從而增加了企業(yè)內(nèi)部控制的自我監(jiān)督和自我評價的復雜性。

3. 穩(wěn)健性檢驗與內(nèi)生性處理

（1）多期雙重差分法回歸

企業(yè)數(shù)字化發(fā)展是企業(yè)回應大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術不斷成熟的表現(xiàn)，企業(yè)分批次逐步進行數(shù)字化發(fā)展形成了準自然實驗[21]。為了觀察企業(yè)實施數(shù)字化發(fā)展前后的變化，以及避免內(nèi)生性因素的影響，本文設計了如下多期雙重差分模型：

[ICi，t=β0+β1Digitali，t+β2 Sizei，t+β3Levi，t+β4Nontrablei，t+β5Growthi，t+β6ROAi，t+∑βiYear+∑βiIndustry+εi，t]

（2）

式（2）中，IC表示企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量，Digital是指企業(yè)數(shù)字化程度（DTCG）首次大于0出現(xiàn)的時間點，表明企業(yè)從當年開始實行數(shù)字化戰(zhàn)略，變化當年起取1，變化之前取值為0，同時控制了時間和行業(yè)固定效應。

表3第（1）列的多重差分模型的回歸結果顯示Digital在1%的水平上顯著為正，表明從整體來看，實施數(shù)字化發(fā)展企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量要顯著高于未實施數(shù)字化發(fā)展企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量。并且，本文對多期DID模型進行了平行趨勢檢驗，檢驗結果滿足平行趨勢假設。由于篇幅限制，該檢驗結果的表格不在文中展示。

（2）替換解釋變量

解釋變量數(shù)字化程度（DTCG）是以樣本中各公司年報中的關鍵詞總數(shù)占同年企業(yè)所在行業(yè)關鍵詞總數(shù)的比例來衡量的，但數(shù)字化技術關鍵詞在原報告中可能是否定用法，因此在數(shù)字化技術關鍵詞提取時，剔除關鍵詞前后存在的否定詞語表述，重新統(tǒng)計關鍵詞出現(xiàn)的數(shù)量，構建數(shù)字化程度指標進行穩(wěn)健性檢驗。表3的第（2）列回歸結果顯示DTCG的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著，與主檢驗的回歸結果保持一致。此外，本文采用絕對度量方法，以樣本中各公司年報中的關鍵詞總數(shù)加一取對數(shù)作為數(shù)字化程度的衡量指標進行穩(wěn)健性檢驗。表3的第（3）列回歸結果顯示DTCG的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著，與主檢驗的回歸結果保持一致。

（3）滯后一期回歸

為避免內(nèi)生性因素的影響，采用企業(yè)數(shù)字化程度滯后一期（DTCGlag）的數(shù)據(jù)與內(nèi)部控制指數(shù)進行回歸。表3的第（4）列顯示了企業(yè)數(shù)字化程度滯后一期與內(nèi)部控制質(zhì)量回歸的結果，DTCGlag的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著，與主檢驗的回歸結果一致。

（4）工具變量法

為進一步避免內(nèi)生因素的影響，本文采用企業(yè)對數(shù)字化的了解和重視程度（DUA）作為數(shù)字化程度的工具變量。借鑒戚聿東等[17]的研究，首先在企業(yè)年報中對所有與數(shù)字化技術相關的目標關鍵詞進行選取，最終得到互聯(lián)網(wǎng)+、區(qū)塊鏈、商務智能、數(shù)字城市、數(shù)字創(chuàng)意等43類與數(shù)字化緊密相關的關鍵詞，然后采用文本挖掘法利用Python軟件，剔除關鍵詞前后存在的否定詞語表述，并統(tǒng)計出企業(yè)各類關鍵詞的數(shù)量，同時計算出同行業(yè)各類關鍵詞總數(shù)，并以樣本中各公司年報中的關鍵詞總數(shù)占同年企業(yè)所在行業(yè)關鍵詞總數(shù)的比例衡量企業(yè)的數(shù)字化程度。DUA的具體計算公式為：

[DUA=企業(yè)某年年報數(shù)字化相關信息關鍵詞總數(shù)/同年企業(yè)所在行業(yè)數(shù)字化相關信息關鍵詞總數(shù)]

該指標越大說明企業(yè)對數(shù)字化的相關信息越了解。該指標具有外生性，且企業(yè)對數(shù)字化的了解和重視程度越高，企業(yè)選擇進行數(shù)字化發(fā)展的可能性就越大，企業(yè)數(shù)字化水平越高。表3的第（5）列和第（6）列報告了兩階段的回歸結果。第一階段的回歸結果顯示DUA與DTCG兩者間的相關系數(shù)為0.008，且在1%的水平上顯著，表明DUA不是弱工具變量。第二階段的回歸結果顯示企業(yè)數(shù)字化程度的系數(shù)在10%的水平上顯著，原結論穩(wěn)健。

五、 進一步研究

上文的檢驗說明，數(shù)字化能夠通過改善內(nèi)控環(huán)境、提高風險管理的效率以及改進信息與溝通來提高企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量，因此本文進一步研究在不同的內(nèi)控環(huán)境、風險管理環(huán)境以及信息環(huán)境下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部控制質(zhì)量的影響是否會有差異。

1. 數(shù)字化、管理層權力與內(nèi)部控制質(zhì)量

管理層權力較大時，企業(yè)的決策權較為集中，少數(shù)人的思維容易產(chǎn)生“思維惰性”，導致管理者認知模式固化，戰(zhàn)略變革的意愿較低，從而使得企業(yè)難以利用數(shù)字技術對企業(yè)的組織結構、經(jīng)營模式進行根本上的變革。因此，企業(yè)管理層權力較大時，內(nèi)部控制環(huán)境難以改變，進而數(shù)字化對內(nèi)部控制質(zhì)量的提升效果較差。由此看來，管理層權力的大小將會影響到企業(yè)數(shù)字化程度對內(nèi)部控制質(zhì)量的提升效應。參考劉劍民等[22]的做法，用主成分分析法合成管理層權力綜合指標，本文按照該指數(shù)的中位數(shù)將樣本分為管理層權力較高組和管理層權力較低組。表4的回歸結果顯示，在管理層權力較高組，數(shù)字化程度（DTCG）的回歸系數(shù)不顯著，在管理層權力較低組，數(shù)字化程度（DTCG）的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明管理層權力過高會阻礙數(shù)字化程度對內(nèi)部控制質(zhì)量的提升作用。

2. 數(shù)字化、風險管理委員會與內(nèi)部控制質(zhì)量

已有研究表明，設立獨立于審計委員會的風險管理委員會的企業(yè)，有較強的風險防御意識[23]。風險管理委員會能夠幫助企業(yè)完善風險管理體系，提高企業(yè)風險識別與應對的能力。根據(jù)前文的理論分析，數(shù)字化能夠提高企業(yè)的風險評估能力進而提升企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量。設立了風險管理委員會的企業(yè)，風險評估與應對的能力較強，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于風險評估的提升作用可能并不明顯。對于未設立風險管理委員會的企業(yè)，企業(yè)的風險防范能力有較大的提升空間，因此企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效果會更加明顯。本文按照企業(yè)是否設立風險管理委員會將樣本分為兩組，表4的回歸結果顯示，未設立風險管理委員會的樣本的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著，設立了風險管理委員會的樣本的回歸結果不顯著，表明相對于設立了風險管理委員會的企業(yè)，在未設立風險管理委員會的企業(yè)內(nèi)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部控制質(zhì)量的提升效果更好。

3. 數(shù)字化、信息環(huán)境與內(nèi)部控制質(zhì)量

根據(jù)前文的理論分析，進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)之所以能夠提高內(nèi)部控制質(zhì)量，一個重要的原因是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠改進企業(yè)的信息與溝通，提高企業(yè)信息的透明度。在考慮數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用之前，企業(yè)既有的信息環(huán)境可能并不一致。依據(jù)委托代理理論，在信息透明度較差的環(huán)境中，由于委托人和代理人之間存在信息不對稱，管理層具有較強的自利動機，內(nèi)部控制質(zhì)量較低。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部控制質(zhì)量的提升作用在信息環(huán)境較差的企業(yè)中更為顯著。本文借鑒Bhattacharya等[24]的做法，根據(jù)盈余激進度和盈余平滑度構建信息透明度指標（Tran）來衡量信息環(huán)境，其數(shù)值越高，表明公司信息環(huán)境越差。按照信息環(huán)境的中位數(shù)將樣本分為信息環(huán)境較好組和信息環(huán)境較差組。表4的回歸結果顯示，在信息環(huán)境較好組，數(shù)字化水平（DTCG）的回歸系數(shù)不顯著，在信息環(huán)境較差組，數(shù)字化水平（DTCG）的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明企業(yè)信息環(huán)境較差時，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部控制質(zhì)量的提升效果更好。

六、 拓展性研究：基于企業(yè)微觀特征的異質(zhì)性檢驗

前文的檢驗結果表明數(shù)字化發(fā)展對內(nèi)部控制質(zhì)量具有提升效應，但企業(yè)微觀特征異質(zhì)性可能會使得上述研究結論的適用性存在差異。因此本文以企業(yè)規(guī)模和行業(yè)特征進行分組回歸。首先，參照國家統(tǒng)計局發(fā)布的《統(tǒng)計上大中小微型企業(yè)劃分辦法（2017）》1，根據(jù)企業(yè)當年的員工人數(shù)將樣本劃分為大型企業(yè)和中型企業(yè)和小微型企業(yè);其次，參考趙宸宇[11]的做法，按照行業(yè)特征將樣本分為技術密集型企業(yè)、資本密集型企業(yè)和勞動密集型企業(yè)，進行分組回歸。表5的第（1）列、第（2）列和第（3）列回歸結果顯示，數(shù)字化發(fā)展顯著提高了大中型企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量，而對小微企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量的提升效果不顯著。對此可能的解釋是，數(shù)字化發(fā)展的投入較大，且建設周期較長，相較于小微企業(yè)，大中型企業(yè)在財力、人力以及物力上更具優(yōu)勢，更有能力推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型從而提高內(nèi)部控制質(zhì)量。表5的第（4）列、第（5）列和第（6）列的回歸結果顯示，數(shù)字化發(fā)展顯著提高了技術密集型企業(yè)和資本密集型企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量，而對勞動密集型企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量的提升效果不顯著。造成這一結果可能的原因是技術密集型企業(yè)具備一定的技術和人才基礎，在數(shù)字化發(fā)展過程中對于新技術的吸收和轉(zhuǎn)化能力較強；資本密集型企業(yè)在數(shù)字化發(fā)展的過程中，會選擇與其自身業(yè)務類型更加契合的數(shù)字化產(chǎn)品，轉(zhuǎn)型的效果更好；而勞動密集型企業(yè)要推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型，就要在優(yōu)化內(nèi)部管理結構和員工培訓上投入更高的成本，所以轉(zhuǎn)型的效果較差。

七、 研究結論與啟示

近年來，數(shù)字技術的更新與突破和政策的大力支持促進了數(shù)字經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展，為傳統(tǒng)企業(yè)的轉(zhuǎn)型與升級創(chuàng)造了機遇。本文就企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部控制質(zhì)量的影響展開研究，結果發(fā)現(xiàn)：（1）企業(yè)數(shù)字化發(fā)展能夠顯著提高內(nèi)部控制質(zhì)量，并且該結論在考慮內(nèi)生性問題以及一系列穩(wěn)健性檢驗基礎上仍然成立；（2）從企業(yè)內(nèi)部控制構成要素來看，企業(yè)數(shù)字化發(fā)展主要是通過改善企業(yè)內(nèi)部環(huán)境、提高風險評估水平以及增強企業(yè)信息與溝通能力來提升企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量；（3）企業(yè)數(shù)字化程度對內(nèi)部控制質(zhì)量的影響在管理層權力較小、未設立風險管理委員會以及信息環(huán)境較差的企業(yè)中更為顯著；（4）從企業(yè)特質(zhì)角度進一步研究發(fā)現(xiàn)在規(guī)模較大以及技術密集型和資本密集型的企業(yè)，數(shù)字化發(fā)展對內(nèi)部控制質(zhì)量的影響更為顯著。

以上的研究結論不論是對企業(yè)自身還是國家政策方面都具有一定的啟示：第一，企業(yè)應該立足本身的數(shù)字化需求，引進數(shù)字化人才，增加數(shù)字化創(chuàng)新的研發(fā)投入，將數(shù)字化的建設與發(fā)展上升到企業(yè)的戰(zhàn)略高度，推動企業(yè)組織結構、商業(yè)模式、管理模式的變革，同時需要注意將數(shù)字技術與企業(yè)原有的資源相結合，降低管理上的不協(xié)調(diào)性，提高內(nèi)部控制效率，推動數(shù)字化建設與企業(yè)的發(fā)展相融合。第二，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是長期且具有一定風險的戰(zhàn)略，因此企業(yè)的管理層在對數(shù)字化戰(zhàn)略的規(guī)劃和方向做好頂層設計的同時需要多傾聽基層員工的聲音，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中要增加員工反饋的渠道，調(diào)動各部門員工參與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極性，以改進數(shù)字化轉(zhuǎn)型的措施，增強企業(yè)數(shù)字化的能力。第三，創(chuàng)新是數(shù)字化發(fā)展的關鍵動力，因此需要增強創(chuàng)新能力，進一步驅(qū)動數(shù)字化變革，進而提升內(nèi)部控制質(zhì)量。企業(yè)要培養(yǎng)一批具有創(chuàng)新能力的優(yōu)秀人才，完善人才培養(yǎng)機制，增強員工的創(chuàng)新能力，形成良好的創(chuàng)新氛圍。第四，政府應放寬融合性產(chǎn)品和業(yè)務的準入門檻，適當放松數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行政監(jiān)管，擴大市場主體平等參與的范圍，推動企業(yè)協(xié)作創(chuàng)新，促進數(shù)字化企業(yè)之間的良性競爭，營造良好的監(jiān)管環(huán)境。第五，由于不同企業(yè)行業(yè)結構、經(jīng)營規(guī)模、發(fā)展需求存在差異，企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的需求和重點不同，政府應結合行業(yè)特征、企業(yè)規(guī)模、轉(zhuǎn)型基礎等因素，有針對性地實施差異化的轉(zhuǎn)型激勵政策，助力企業(yè)平穩(wěn)度過數(shù)字化轉(zhuǎn)型的陣痛期。

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基金項目：海南省自然科學基金高層次人才項目“區(qū)塊鏈技術在海南自貿(mào)港知識產(chǎn)權證券化領域的應用研究”（項目編號：720RC579）；國家自然科學基金項目“我國資本市場注冊制改革的微觀經(jīng)濟影響研究”（項目編號：72062012）。

作者簡介：程莉雅（1996-），女，海南大學管理學院碩士研究生，研究方向為數(shù)字經(jīng)濟與公司財務；胡秀群（1973-），女，博士，海南大學管理學院教授，研究方向為數(shù)字經(jīng)濟與公司財務。

（收稿日期：2022-08-15? 責任編輯：殷 ?。?/p>

1 資料來源于《黨的十八屆中央委員會向中國共產(chǎn)黨第十九次全國代表大會的報告》，中華人民共和國中央人民政府官網(wǎng)，http：//www.gov.cn/zhuanti/19thcpc/baogao.htm。

1 資料來源于《統(tǒng)計上大中小微型企業(yè)劃分辦法（2017）》，國家統(tǒng)計局官網(wǎng)，http：//www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/201801/t20180103_1569357.html。