2 (清华大学经济管理学院会计系, 北京 100084)
自2012年1月1日起，我国主板上市公司开始分类分批实施《企业内部控制基本规范》(财会〔2008〕7号) 和《企业内部控制配套指引》(财会〔2010〕11号)(以下简称内部控制规范体系)。此前，上海证券交易所、深圳证券交易所各自发布了上市公司内部控制指引并先后于2006年7月1日、2007年7月1日起施行。上述内部控制规范体系及指引的基本宗旨，是通过推动上市公司建立健全和有效实施内部控制，以实现包括提高企业绩效在内的内部控制目标。那么，内部控制在上市公司实践中是否提升了企业绩效呢？在劳动、资本和技术密集型不同的行业中，内部控制对企业绩效的影响是否具有区别呢？目前已有文献对第一个问题给予了不同回答，而学术界对第二个问题则无相关研究。有鉴于此，本文将基于2008年至2014年我国A股主板和中小板上市公司的数据，分别针对总体样本与行业样本检验内部控制与企业绩效的关系，并提出相关建议或对策。
一 文献回顾在规范研究与相关法规政策中，国内外普遍认为内部控制能够提高经营效率和效果，因此合理保证经营目标的实现通常被作为内部控制的一项主要目标。COSO (2013)认为内部控制旨在为实现运营、报告和合规目标提供合理保证，其中首要目标为运营目标 (即运营效率和效果，包括运营和财务绩效目标)。我国《企业内部控制基本规范》以及相关内控指引，同样将提高经营效率和效果作为内部控制的重要目标。但是，已有实证研究的结论却不相同。
国外关于内部控制与企业绩效的实证研究，主要是基于内部控制信息披露检验内部控制缺陷对企业绩效、资本成本与股票价格的影响。(1) 内部控制与企业业绩。Ge.W等 (2005)通过搜集查阅1000家上市公司的信息披露情况，对其中145家披露内部控制缺陷的上市公司进行研究，发现内部控制缺陷越严重，企业盈利水平越低。Dale Stole等 (2007)基于美国2004—2006年执行SOX法案①的上市公司内部控制评估报告截面数据，发现非财务报告内部控制缺陷对总资产收益率 (ROA) 产生了负面影响，而对市场价值 (MV) 没有直接影响；但是，Chih-Yang Tseng (2007)发现披露了内部控制重大缺陷的公司市场价值 (MV) 较低。Beneish等 (2008)发现内部控制缺陷披露会导致负超额累计收益 (CAR)；此外，Prawitt等 (2009)通过构建内部控制综合指数来量化内部控制，发现内部控制质量越好企业绩效越优。(2) 内部控制与资本成本。Ogneva等 (2007)认为内部控制缺陷将导致较低的会计信息质量，从而增加信息风险和经营风险，导致较高的资本成本。Kinney等 (2009)通过检验SOX法案颁布前未经审计与颁布后经过审计的公司，发现存在内部控制缺陷的公司有着显著的高非系统风险、系统风险和权益资本成本。Ashbaugh-Skaife等 (2009)发现公司披露内部控制缺陷会导致权益资本成本大幅增加。Lawrence A. Gordon等 (2012)发现对内部控制缺陷进行修正能够降低股权成本。(3) 内部控制与股票价格。Beneish等 (2008)发现在SOX法案实施之后，内部控制缺陷或重大缺陷与股票价格存在负相关，而Ashbaugh-Skaife等 (2007)却得到了并不完全相同的结果，其发现程度较轻的内部控制缺陷导致了负面的市场反应，但重大控制缺陷却没有导致此类反应。
国内对内部控制与企业绩效的实证研究，主要有两种不同结论。(1) 内部控制与企业绩效呈正相关关系。林钟高等 (2007)、钟玮等 (2010)通过构建评价体系来估量内部控制的优劣，发现内部控制指数越高企业绩效越好。陈丽蓉等 (2008)以沪深1401家上市公司为研究对象，以内控缺陷、内控信息披露程度和企业内控监管部门是否定期提交监督报告来衡量内部控制，以ROE和ROA衡量企业绩效，实证结果表明内部控制是影响企业绩效的关键因素。张川等 (2009)以136家房地产公司为样本，以问卷调查法获取了对企业内部控制的有效性评价意见，发现内部控制制度的有效执行对提高房地产企业业绩有显著作用。田勇 (2011)选择深交所A股上市公司的财务报告披露情况进行了分析，发现公司发展速度、盈利能力与公司内部控制缺陷存在显著负相关关系。叶陈刚等 (2016)以2007—2014年我国A股上市公司为样本，以内控缺陷和内控审计意见度量内部控制质量，研究了治理结构、内部控制质量与企业绩效的关系，发现A股上市公司内部控制对企业绩效具有显著正向影响，但在国有企业中影响不显著。(2) 内部控制对企业绩效影响不显著。郑石桥等 (2009)研究发现不同类型的内部控制结构与企业绩效等内部控制目标并不存在一定的共生关系。张双鹏等 (2009)基于权变理论的实证研究表明，在内部控制与企业环境权变因素适应性差时，内部控制对企业绩效的影响作用不显著。叶梓 (2011)基于内部控制自我评价报告和审计报告，发现内部控制与以托宾Q值、每股收益和操控性应计量 (DA) 衡量的企业绩效之间并没有表现出明显的相关性, 由此推论内部控制在企业实践中没有有效发挥为企业增值的作用。
关于各行业的内部控制与企业绩效的关系，目前国内外尚无按照行业聚类对行业差异的研究。少数文献只讨论了单一行业内部控制与企业绩效的关系，如张川等 (2009)对房地产类公司、钟玮等 (2010)对银行类公司、黄建新等 (2010)与袁晓波 (2014)对制造业类公司内部控制与绩效的关系进行了检验，但并没有检测不同行业的内部控制对企业绩效的影响差异。
综上所述，已有文献从不同角度研究了内部控制与企业绩效的关系，但仍然存在下列研究空白或问题：(1) 内部控制影响的行业差异研究存在空白，从而不能具体回答内部控制在不同行业的实施效果。(2) 内部控制实践效果的研究结论存在差异，国内学者对内部控制与企业绩效关系的研究，具有正相关和相关性不明显两种结论。(3) 内部控制度量方法的科学性有待提升。目前衡量内部控制质量的方法，主要包括基于内部控制缺陷、自行建立内控指数或者调查问卷方式。本文认为，内控缺陷可以表征低水平的内部控制，但不能据以细分高水平的内部控制，而自建内控指数或调查问卷方法的客观性则有待检验。
二 研究假设国内外政府监管部门和实务界推动内部控制建设的一项主要目的，是藉此提升企业风险防范能力和经营管理水平，进而提高企业经营效率和效果。COSO (2013)将合理保证运营目标的实现作为内部控制的首要目标，我国深交所 (2006)、财政部等 (2008)则将其作为主要目标，因此提升企业运营和财务绩效目标是内部控制建设的题中之意和固有使命。
内部控制可以通过防范企业风险以减少损失，以及通过增强企业能力以实现盈利两种方式，双向提升企业绩效。根据企业风险管理理论 (COSO，2016)，有效的内部控制可以通过识别风险、评估风险、应对风险和控制风险等措施，强化企业风险防御能力和控制能力，并将企业风险控制在风险容量和风险容忍度之内，从而减少风险损失对企业绩效的侵蚀。根据企业能力理论及其分支理论 (Richardson G.B.，1972；Wernerfelt，1984；Teece等，1997)，首先内部控制是企业异质性的无形资源和持续发展的资源基础，这种资源的“位势障碍”保护了资源优势和竞争优势，并可转化为更高的社会信任度以及吸引更多的外部资源；其次内部控制构成了企业控制风险和把握机会的核心能力和动态能力，这些能力是企业持续竞争优势的源泉，能够帮助公司取得先动优势并及时适应动态环境，及时对企业面临的风险和机会予以正确反应，从而既有利于企业获取更多的外部资源，又有利于其内外部资源产生更高的经济性、效率性和效果性，因而能够直接提升企业绩效与价值。综上，在控制其他因素的前提下，提出假设1：
H1：内部控制水平与企业绩效正相关。
在不同行业的上市公司中，劳动力、资本和技术等生产要素比例不同，人员素质和运营过程等企业特征不同，这决定了企业风险的来源、分布及其影响可能不同，那么相应的内部控制内容也应该不同。尤其是内部控制“由人实施”，其“不仅仅是单纯的政策和程序手册、系统和表单，而且包括在组织每个层级影响内部控制的人员及其行为”(COSO，2013)，因而“人”在很大程度上决定了内部控制的实施效果。在技术密集型、劳动密集型和资本密集型行业中人员素质结构和数量比例均不相同，那么各行业人员对内部控制的接受程度和实施效果则很可能存在差异。而我国现行内部控制规范体系与指引，统一适用于各行业的所有上市公司，并没有区分不同行业的风险管理需求与内部控制特征，因此，同一内部控制规范体系对各行业上市公司的绩效影响可能不同。据此，在控制其他因素的前提下，提出假设2：
H2：不同行业内部控制对企业绩效的影响存在差异。
三 研究设计 (一) 模型选择本文借鉴Stoel等 (2009)以及其他相关研究，构建如 (1) 式的模型，用于考察内部控制对企业绩效的影响。在 (1) 式中下标i表示企业，t表示年份，TobinQit为i企业在t年度的托宾Q值，其他变量的下标含义与此相同。IC为解释变量，CV为控制变量；α为待估计系数，ε为误差项。
| ${\rm{Tobin}}{Q_{it}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}I{C_{it}} + \sum\nolimits_{j \ge 2} {{\alpha _j}C{V_{it}}} + {\varepsilon _{it}}$ | (1) |
1.被解释变量。企业绩效 (TobinQ)，本文参考Larry Lang等 (1994)和郭岚等 (2010)使用托宾Q值衡量企业绩效，其等于企业市场价值与总资本重置成本的比率。由于总资本重置成本数据难以获得，通常采用企业总资产来代替。本文采用两个托宾Q值，TobinQ2用于对TobinQ1的实证结果进行稳健性检验，计算公式为：TobinQ1=市场价值A/期末总资产；TobinQ2=市场价值B/期末总资产。在上式中，市场价值A=股权市值+净债务市值，其中非流通股权市值用流通股股价代替计算；市场价值B=股权市值+净债务市值，其中非流通股权市值用净资产代替计算。
2.解释变量。内部控制水平 (IC)，为离散型变量。如上文，现有文献主要基于内部控制缺陷、自建内控指数或者调查问卷衡量内部控制质量，这些度量方式各自存在一定缺陷。迪博·中国上市公司内部控制指数 (简称DIB内控指数) 自2011年发布以来，得到了较多监管机构、上市公司与研究学者的认可，因此，本文采用DIB内控指数度量内部控制水平，并按照25%组距进行四分位分组，即各组内部控制水平从低到高依次为1、2、3与4。
3.控制变量。成长能力 (GROWTH)，用营业收入增长率来衡量，其为本年营业收入与上年营业收入的差值除以上年营业收入；资产负债率 (LEV)，等于年末账面总负债与年末账面总资产比值；有形资产比率 (MATERIAL)，等于年末有形资产总额与年末总资产比率；资产规模 (SIZE)，采用年末总资产自然对数表征；直接控股股东持股比例 (SHARE)，作为股权集中度的代理指标；公司上市年龄 (AGE)，根据上市时间计算；审计师质量 (BIG4)，虚拟变量，若公司聘请的会计师事务所属于国际四大会计师事务所 (安永、德勤、普华永道、毕马威) 则取1，否则为0；行业变量 (INDUSTRY)，行业分类依据中国证监会《上市公司行业分类指引》；年份 (YEAR)，即被考察期间的年度。
(三) 数据来源及样本目前DIB内控指数发布至2014年。因此，本文选取2008—2014年沪深两市A股主板和中小板上市公司为原始样本，依次剔除下列公司：(1) 未披露内部控制信息的公司；(2)*ST、S*ST、SST、ST公司；(3) 金融保险业公司；(4) 其他研究数据缺少的公司。最终，本文得到12625个观察值。
上市公司的财务数据、股权结构数据均来自深圳国泰安数据库 (CSMAR)，对变量数据不全的公司，结合上市公司年报数据进行修订和补充。DIB内控指数来自DIB内部控制与风险管理数据库。本文对所有连续性变量数据在 (1%，99%) 水平进行Winsorize处理以减少异常值对结论的影响，数据处理主要采用STATA 14软件。本文按生产要素将行业划分为劳动、资本、技术密集型三类 (分类方法见下文)，最终样本分布情况见表 1。
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表 1 样本分布 |
主要变量的描述性统计见表 2，其中TobinQ1、TobinQ2均值分别为2.427、1.965，均大于1，即样本企业的市场价值高于资本的重置成本，表明我国企业在总体上成长能力良好；IC均值为2.500，表明我国上市公司内部控制水平在总体上为合格等级。
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表 2 主要变量描述性统计 |
本文基于中国证监会《上市公司行业分类指引》(2012年修订)，借鉴鲁桐等 (2014)行业聚类分析方法，依据固定资产比重和研发支出比重两个指标，将样本划分为劳动密集型、资本密集型、技术密集型三类。计算公式为：固定资产比重=固定资产净值/总资产；研发支出比重=研发支出/应付职工薪酬。分类步骤为：(1) 剔除金融行业，并按行业大类将制造业细分为C1—C9，与其他行业并列；(2) 依据上述公式分别计算2008—2014年21个行业的固定资产比重、研发支出比重；(3) 采用聚类分析中常用的离差平方和法 (wardslinkage)，按照生产要素密集比例将21个行业分为三大类，分类结果见表 3。分类后，TobinQ1均值分别为2.291、2.253、3.279，TobinQ2均值分别为1.930、1.852、2.585，IC均值分别为2.509、2.458、2.550。可见，企业绩效及内部控制水平在三大行业中存在差异，由大到小依次为技术密集型行业、劳动密集型行业、资本密集型行业。
表 3与鲁桐等 (2014)的分类结果不同，主要区别有：“B采掘业”、“C1纺织、服装、皮毛”、“D电力、煤气及水的生产和供应业”、“H批发和零售贸易”以及“L传播与文化产业”从劳动密集型归类到资本密集型；“C9其他制造业”从劳动密集型归类到技术密集型；“C5电子”从技术密集型归类到资本密集型；“K社会服务业”从资本密集型归类到技术密集型；“M综合类”从资本密集型归类到技术密集型。主要原因在于，鲁桐等 (2014)的分类基于2006—2010年的数据，而本文基于2008—2014年的数据，并结合了证监会2016年各季度上市公司行业分类结果进行了校验，因而本文的分类结果更符合目前实际情况，且也说明随着科技进步和生产要素调整我国若干行业已经成功实现了转型和升级。
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表 3 行业分类结果 |
1.全样本回归分析。表 4为内部控制对TobinQ的回归结果，可见不论是TobinQ1和TobinQ2都与内部控制水平显著正相关，表明上市公司内部控制对企业绩效具有显著影响，假设1得到支持。
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表 4 全样本回归结果 |
2.分行业回归分析。本文按照三大行业分别进行回归，以检验内部控制对不同行业企业绩效的影响，回归结果见表 5。从中可见，在三大行业中，TobinQ1和TobinQ2都与内部控制显著正相关。但从系数值上看，不论是TobinQ1还是TobinQ2，内部控制对技术密集型和劳动密集型行业的企业绩效影响效果均强于资本密集型行业。就TobinQ2而言，技术密集型行业的影响效果强于劳动密集型。可能的原因在于，就内部控制而言，它“由人实施”(COSO，2013)，“人”在很大程度上决定了内部控制效果。在技术密集型和劳动密集型行业中，科技人员和劳动人员所占比重较大，其对内部控制的积极响应提升了劳动效率和企业绩效，但在资本密集型行业人力资源比重较小，因而通过“人”实施内部控制所产生的效果较弱或在周期上较长。就科技人员和劳动人员来说，前者的教育背景、专业知识和综合素质较好，更容易理解内部控制的本质并达到效果，因而在技术密集型行业内部控制对企业绩效的效果更明显。总之，假设2得到支持。
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表 5 行业聚类回归结果 |
3.稳健性检验。本文采用Suest检验方法进行稳健性检验，结果见表 6。从中可见，内部控制对企业绩效的影响存在行业差异，即内部控制对技术密集型和劳动密集型行业的影响效果要强于资本密集型行业，从而再次验证了假设2。
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表 6 不同行业之间回归系数差异性检验 |
此外，本文还进行了下列稳健性检验，限于篇幅在此只报告结果。(1) 以净资产收益率 (ROE) 代替托宾Q，衡量公司业绩，发现内部控制对ROE的影响同样存在行业区别；(2) 以内部控制缺陷 (公司内部控制评价报告和会计师事务所内部控制审计报告均未披露内部控制缺陷取值为1，否则为0) 代替DIB内控指数，衡量内部控制水平，结果基本不变；(3) 使用倾向得分匹配 (Propensity Score Matching，PSM) 配对方法筛选控制样本，结果基本不变。总体而言，本文实证的稳健性得到保证。
五 结论与启示本文基于2008—2014年沪深两市A股主板和中小板上市公司数据，按照样本总体及行业分别检验了内部控制与企业绩效的关系，结果表明：(1) 内部控制与总体上市公司的企业绩效 (Tobin Q1与Tobin Q2) 显著正相关，并与三大行业的企业绩效分别显著正相关；(2) 内部控制对企业绩效的影响存在行业差异，即在技术密集型和劳动密集型行业中的影响显著强于资本密集型行业，不过在技术密集型和劳动密集型行业之间的影响差异并不显著。本文基于大样本数据，采用了更具公认性的内部控制度量方法——按照迪博内部控制指数衡量内部控制水平，这比基于内部控制缺陷、自行建立内部控制指数或者调查问卷方式更加具有公允性和可靠性。
上述研究结论的启示是：首先，内部控制在实践中显著提升了企业绩效，这为我国强制要求主板上市公司实施内部控制规范体系的制度设计提供了实证数据的支持。据此，建议政府监管部门和主板上市公司管理层应该加强内部控制的实施力度，同时，应鼓励中小板、创业板上市公司与非上市大中型企业提前实施内部控制规范体系，以藉此提升企业绩效；其次，鉴于内部控制的实施效果存在行业差异，建议资本密集型企业管理层应该根据本企业特征及其风险来源、分布和影响，建立相匹配的内部控制体系并随着情况变化及时调整，同时，内控监管部门应研究资本密集型企业的内部控制特征，重点督导资本密集型行业内部控制的建立健全和实施情况，以确保资本密集型行业内部控制建设落到实处和取得实效。
本文在以下方面有待继续研究：内部控制过度可能影响企业管理层的开拓性、创新性与合理范围内的冒险性，上市公司的长期经营绩效是否因此下降，有待未来数据的检验；上市公司经营绩效及其行业差异是否受到其他因素的影响，有待更加全面的考察。
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