后鴻燕

（江蘇經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 會計學(xué)院，江蘇 南京211168）

一、目前國內(nèi)外的主要研究概述

我國數(shù)字經(jīng)濟等新興產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，推行創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略。經(jīng)濟發(fā)展中一些不平衡不充分的問題尚未解決，為實現(xiàn)經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展，實體經(jīng)濟水平有待提高。高質(zhì)量的會計信息是保證投資者進行有效決策的信息來源，促使資本向更有效率的和更有價值的企業(yè)流動，對資本市場整體資源有效配置具有至關(guān)重要的意義。

相對國外而言，國內(nèi)學(xué)術(shù)界研究涉及信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)（按照國家標準分類）的學(xué)者很少，企業(yè)的內(nèi)部控制和會計信息質(zhì)量也有重要的研究意義。根據(jù)財政部發(fā)布的《我國上市公司實施企業(yè)內(nèi)部控制規(guī)范體系情況分析報告》從內(nèi)控五要素入手對會計信息可靠性和相關(guān)性之間的影響進行分析的比較多，大多集中于實證研究，研究板塊集中在制造業(yè)、中小企業(yè)、創(chuàng)業(yè)板板塊。岳世忠、郭家萍（2014年）探討了內(nèi)部控制對企業(yè)價值創(chuàng)造的影響因素?？酌簦?016年）從價值鏈管理與內(nèi)部控制的關(guān)系入手，提出構(gòu)建“價值創(chuàng)造導(dǎo)向”內(nèi)部控制基本思路。

劉建民、朱茂麗（2017年）研究了我國2012—2015年滬深兩市主板A股上市公司所披露的不同性質(zhì)內(nèi)部控制缺陷與公司績效間的關(guān)系。研究結(jié)果顯示，上市公司存在內(nèi)部控制重大缺陷時，會對公司績效產(chǎn)生顯著的負面影響。楊清香、廖甜甜（2017年）認為，內(nèi)部控制和技術(shù)創(chuàng)新均與企業(yè)價值創(chuàng)造能力正相關(guān)。

本文重點研究信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)包括電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)以及軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)。第一類企業(yè)，主要是國企，具有壟斷特點的行業(yè)。第二類互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)作為創(chuàng)新驅(qū)動的龍頭行業(yè)，技術(shù)新、風(fēng)險高、盈利能力有波動性。第三類企業(yè)是國家戰(zhàn)略性新興企業(yè)，是關(guān)系國民經(jīng)濟和社會發(fā)展全局的先導(dǎo)性、戰(zhàn)略性、基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)。

二、研究設(shè)計

（一）研究假設(shè)

選取我國信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)上市公司2017—2019年的數(shù)據(jù)為研究對象，采用能夠全面體現(xiàn)我國上市企業(yè)內(nèi)控指數(shù)EPICI作為解釋變量，設(shè)計內(nèi)部控制指數(shù)（JSICI）計算公式如下:內(nèi)部控制指標（EPICI）=RFR·20%+CLR·20%+TAT·30%+ROE·30%（表1）。

表1 變量定義表

（二）數(shù)據(jù)來源

本文采用的年報財務(wù)指標分析數(shù)據(jù)來自巨潮資訊網(wǎng)深證信用數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，審計意見、違法違規(guī)情況選自CCER經(jīng)濟金融數(shù)據(jù)庫。

（三）樣本選取

選取2017—2019年信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)上市公司為樣本，剔除存在數(shù)據(jù)缺失的上市公司，電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)業(yè)代表性企業(yè)17家，軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)211家，互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)62家。本文采用Excel和EViews3.0進行統(tǒng)計、分析。

三、實證分析

總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)收益率是衡量企業(yè)資產(chǎn)使用效率和盈利能力的重要財務(wù)指標，描述性統(tǒng)計結(jié)果顯示，電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率標準差較小，差異程度最小。偏度在三類企業(yè)中是最接近于零的?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的分布接近于正態(tài)分布，略微右偏?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的Jarque-Bera檢驗值比凈資產(chǎn)收益率小得多，更接近于正態(tài)分布。電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)業(yè)凈資產(chǎn)收益率的標準差更大，企業(yè)間收益率旱澇不均（表2）。

表2 2018—2019年電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)收益率的描述性統(tǒng)計結(jié)果

信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)不同于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，信息數(shù)據(jù)化，表現(xiàn)形式多樣化，以網(wǎng)絡(luò)為傳播媒介，數(shù)量未來巨大，增長迅速，傳播方式動態(tài)，信息源復(fù)雜，是戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，工業(yè)增加值增長速度最快?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率2019年比2018年平均水平有所下降，但是行業(yè)差異程度有所增加，2019年的Jarque-Bera檢驗結(jié)果遠大于零，數(shù)據(jù)不具有正太分布。從自有資本獲得凈收益的能力，電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)業(yè)兩年都是負數(shù)（表3）。

表3 2018—2019年電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)業(yè)內(nèi)部控制指數(shù)的描述性統(tǒng)計結(jié)果

通過上述描述性統(tǒng)計結(jié)果可見，電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)業(yè)2018年內(nèi)控指數(shù)最大值是9.260500，最小值是-38.05770。偏度依然小于零，峰度遠遠大于3，峰度系數(shù)越大，分布的極端值就越多，電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)業(yè)的行業(yè)差異程度非常大（表4）。

表4 2018—2019年軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)內(nèi)部控制指數(shù)的描述性統(tǒng)計結(jié)果

通過上述描述性統(tǒng)計結(jié)果可見，軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)內(nèi)部控制指數(shù)2018年最大值是10.66690，最小值是-276.6921，標準差比較大。偏度小于零，峰度遠遠大于3。Jarque-Bera表示數(shù)據(jù)不具有正態(tài)分布。2019年比2018年相比行業(yè)差異程度有所下降，凈資產(chǎn)收益率平均水平有所上升（表5）。

表5 2018—2019年互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)內(nèi)部控制指數(shù)的描述性統(tǒng)計結(jié)果

通過上述描述性統(tǒng)計結(jié)果可見，互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)內(nèi)部控制指數(shù)2018年最大值是13.30540，最小值是-1349.524，標準差是三類企業(yè)中最大的。偏度依然小于零，說明互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)內(nèi)部控制情況旱澇不均，發(fā)展非常不均衡。

構(gòu)建兩個回歸模型對研究假設(shè)進行回歸分析：

模型1：TobinQ=ɑ1+ɑ2·EPICI

模 型2：TobinQ=c1+c2·ROA+c3·CURRT+c4·DSO+c5·TDA

對信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)上市公司面板數(shù)據(jù)進行研究，模型1假設(shè)內(nèi)部控制指數(shù)和企業(yè)價值（托賓Q值）正相關(guān)，電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)業(yè)模型1一元回歸方程驗算結(jié)果是：

軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)模型1一元回歸方程驗算結(jié)果是：

互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)模型1一元回歸方程驗算結(jié)果是：

模型的R-squared很小，參數(shù)沒有達到2，不是很顯著，擬合程度不高，說明對應(yīng)變量有影響的數(shù)據(jù)并不全面，單獨的解釋變量內(nèi)部控制指數(shù)并不能對企業(yè)價值（托賓q值）產(chǎn)生足夠影響。

模型2引入凈利潤率（ROA）、流動比率（CURRT）、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)（DSO）和資產(chǎn)負債率（TDA）作為解釋變量；選取互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)上市公司2019年數(shù)據(jù)為樣本，剔除存在數(shù)據(jù)缺失的上市公司，截面數(shù)據(jù)取62家企業(yè),剔除數(shù)據(jù)不全的公司，被解釋變量托賓Q值與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和相關(guān)服務(wù)業(yè)上市公司的凈利潤率、流動比率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)和資產(chǎn)負債率的回歸檢驗結(jié)果如下所示：

四個變量對托賓Q值都有顯著影響，因為t的絕對值都超過了2。DW統(tǒng)計量是1.754285，臨界值du＜D.W.＜4-du，且p值都小于0.05，所以不存在自相關(guān)。凈利潤率和企業(yè)價值呈正相關(guān)，互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)凈利潤率越高，為企業(yè)創(chuàng)造的價值越高。流動比率反映流動資產(chǎn)對流動負債的保障能力，對企業(yè)價值起正向作用。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)是負相關(guān)的解釋變量，天數(shù)越長，企業(yè)價值越低。資產(chǎn)負債率是舉債經(jīng)營比率，在我國“三去一降一補”的政策背景下，注意防止杠桿效應(yīng)的負面作用，預(yù)防風(fēng)險被迅速放大，應(yīng)適當去杠桿。

四、實證結(jié)論與建議

其一，就信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)2017—2019年上市公司數(shù)據(jù)實證結(jié)果來看，凈利潤率（ROA）、流動比率（CURRT）和資產(chǎn)負債率（TDA）對企業(yè)價值是正向影響，而應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)（DSO）對企業(yè)價值是反向影響。企業(yè)可以適當利用債務(wù)資本、提高短期償債能力、保持營業(yè)收入和凈利潤穩(wěn)定增長。對投資者來說，短期償債能力影響籌資、影響盈利能力、影響企業(yè)價值，充分的償還能力才能保證債權(quán)的安全。對企業(yè)的供應(yīng)商和消費者來說，和企業(yè)履約能力息息相關(guān)。作為創(chuàng)新驅(qū)動的龍頭行業(yè)和國家戰(zhàn)略性新興企業(yè)，賬款回收期越短的公司通常有較強的競爭力，企業(yè)價值也是同向上升的，加強信用管理依然不能松懈。雖然資產(chǎn)負債率也是對企業(yè)價值正向影響的因素，財務(wù)杠桿的使用本身就是一把雙刃劍，債務(wù)資本不能超過限度。

其二，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)應(yīng)根據(jù)內(nèi)外部環(huán)境的變化，及時調(diào)整和修正公司的內(nèi)控體系，充分發(fā)揮其規(guī)范管理的作用，為企業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展提供有力的保障。促進企業(yè)價值提升，提升定價的市場化和科學(xué)化，規(guī)范財務(wù)信息披露，中國經(jīng)濟未來將向著高質(zhì)量發(fā)展，新經(jīng)濟動能將不斷得到加強。

其三，以托賓Q值作為衡量企業(yè)價值的指標不全面，托賓的這種“Q”實際上是說股票價格上市時，投資會增加。一些經(jīng)濟學(xué)家認為這種因果關(guān)系并不確切，相反，倒是由于較好的投資前景才使得股票價格上升。解釋變量對企業(yè)價值的影響表明，企業(yè)想要長期健康發(fā)展，就需要建立完善的內(nèi)部控制制度，促進企業(yè)價值的不斷提高。