程莉雅　胡秀群

[摘要]為探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)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(gòu)建企業(yè)數(shù)字化程度度量指標(biāo)，實(shí)證分析企業(yè)數(shù)字化發(fā)展對(duì)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(jié)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(gòu)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(fēng)險(xiǎn)管理水平以及增強(qiáng)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(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，在管理層權(quán)力較小、未設(shè)立風(fēng)險(xiǎn)管理委員會(huì)以及信息環(huán)境較差的企業(yè)，數(shù)字化發(fā)展對(duì)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(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，在規(guī)模較大以及屬于技術(shù)密集和資本密集的企業(yè)，數(shù)字化發(fā)展對(duì)內(nèi)部控制質(zhì)量的影響更為顯著。以上結(jié)論對(duì)科學(xué)推動(dòng)我國(guó)實(shí)體產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與發(fā)展及有效促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部控制水平的提升具有一定的參考價(jià)值。

[關(guān)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(gòu)建對(duì)公司治理至關(guān)重要，完善的內(nèi)部控制機(jī)制有助于企業(yè)抵御風(fēng)險(xiǎn)，提高經(jīng)營(yíng)與投資效率，抑制盈余管理行為，促進(jìn)企業(yè)實(shí)現(xiàn)發(fā)展戰(zhàn)略。現(xiàn)有文獻(xiàn)針對(duì)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(xué)者的研究表明企業(yè)規(guī)模、業(yè)務(wù)的復(fù)雜程度[1]、組織結(jié)構(gòu)變動(dòng)、公司治理結(jié)構(gòu)[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(jì)質(zhì)量[5]，市場(chǎng)化程度[6]以及媒體關(guān)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(dòng)企業(yè)內(nèi)部控制水平的提升是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，不僅受公司內(nèi)部治理層面的影響，更會(huì)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(jì)算等數(shù)字技術(shù)的出現(xiàn)和成熟推動(dòng)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，為我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)賦予了新動(dòng)能[8]。在此背景下，中國(guó)將發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要戰(zhàn)略，黨的十九大報(bào)告中明確提出：“推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”1。面對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的時(shí)代機(jī)遇和挑戰(zhàn)，越來越多的企業(yè)選擇利用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行數(shù)字化發(fā)展以提高自身的核心競(jìng)爭(zhēng)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(duì)稱[9]，提高風(fēng)險(xiǎn)管理的效率，促進(jìn)企業(yè)形成扁平化、網(wǎng)絡(luò)化的組織結(jié)構(gòu)[10]，引導(dǎo)企業(yè)形成以客戶為中心的商業(yè)模式[11]等。而相關(guān)文獻(xiàn)已經(jīng)表明，企業(yè)信息環(huán)境、組織結(jié)構(gòu)、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(dòng)下，企業(yè)的內(nèi)部環(huán)境、信息與溝通能力、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與防范的動(dòng)機(jī)和能力等將得到進(jìn)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(shí)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(yàn)數(shù)據(jù)的進(jìn)一步驗(yàn)證。

本文可能的貢獻(xiàn)在于：首先，結(jié)合已有研究，基于文本挖掘詞頻統(tǒng)計(jì)的方式，利用Python軟件，以企業(yè)年報(bào)中與數(shù)字化信息相關(guān)的關(guān)鍵詞詞頻構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化發(fā)展程度度量指標(biāo)，并在此基礎(chǔ)上實(shí)證檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化發(fā)展對(duì)企業(yè)整體內(nèi)部控制質(zhì)量的促進(jìn)作用，可以豐富企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的微觀經(jīng)濟(jì)效果。其次，從構(gòu)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(diǎn)是通過影響內(nèi)部控制的哪幾個(gè)要素來推動(dòng)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(jìn)一步考察數(shù)字化發(fā)展對(duì)內(nèi)部控制質(zhì)量影響的效果在不同的內(nèi)控環(huán)境、風(fēng)險(xiǎn)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(duì)內(nèi)部控制質(zhì)量影響的差異性。對(duì)這些問題的深入研究，不僅有助于驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的有效性，同時(shí)也為促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部控制水平的提升提供合乎實(shí)踐的經(jīng)驗(yàn)支撐。

二、 理論分析與研究假設(shè)

在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)施的驅(qū)動(dòng)下，數(shù)字環(huán)境與技術(shù)可能通過影響和改變企業(yè)的控制環(huán)境、信息與溝通、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等內(nèi)部控制構(gòu)成要素，進(jìn)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(fèi)者為中心”，這一轉(zhuǎn)變使得實(shí)現(xiàn)客戶利益最大化成為企業(yè)的總目標(biāo)。例如，海爾集團(tuán)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中將提高客戶增加價(jià)值作為海爾的戰(zhàn)略目標(biāo)，“以用戶為中心”成為海爾的價(jià)值主張。由此協(xié)調(diào)了企業(yè)不同層次人員的目標(biāo)定位，內(nèi)部控制作為組織目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的保障制度成了組織的內(nèi)在需求，各層次人員會(huì)自覺參與內(nèi)部控制制度的建設(shè)，形成了良好的控制環(huán)境[12]。另一方面，在數(shù)字技術(shù)的作用下，企業(yè)之間及企業(yè)與市場(chǎng)之間的信息透明度增強(qiáng)，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(duì)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(jié)構(gòu)的扁平化和網(wǎng)絡(luò)化特征，能夠?qū)崿F(xiàn)高度的信息共享和資源協(xié)同，增強(qiáng)了組織對(duì)外部環(huán)境變化的適應(yīng)能力，進(jìn)而使得內(nèi)部控制系統(tǒng)能夠及時(shí)捕捉到環(huán)境變化的動(dòng)態(tài)信息，對(duì)信息進(jìn)行及時(shí)的加工處理從而調(diào)整控制目標(biāo)和控制制度，實(shí)現(xiàn)內(nèi)部控制制度的動(dòng)態(tài)優(yōu)化，提高了內(nèi)控自我修復(fù)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(jìn)改進(jìn)了企業(yè)的信息與溝通，從而能夠更好地服務(wù)于企業(yè)的內(nèi)部控制建設(shè)。大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)+等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用提高了信息采集、傳輸、加工和應(yīng)用的效率，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)有關(guān)信息的及時(shí)獲取與快速傳遞[14]，形成了分布式的信息結(jié)構(gòu)和共享式的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。企業(yè)內(nèi)外部信息的實(shí)時(shí)交互與共享的實(shí)現(xiàn)，使得信息結(jié)構(gòu)變得及時(shí)、連續(xù)、細(xì)化和完整。例如，海爾集團(tuán)利用數(shù)字技術(shù)構(gòu)建COSMOPlat平臺(tái)，形成以平臺(tái)為核心的價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)共享以及信息的整合，提高了運(yùn)營(yíng)的效率。因此，在數(shù)字技術(shù)的作用下，利益相關(guān)者能夠獲得企業(yè)更多相關(guān)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(jī)制得以簡(jiǎn)化，組織結(jié)構(gòu)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(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的能力，進(jìn)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(shù)，企業(yè)能夠及時(shí)獲取更為全面、更有價(jià)值的市場(chǎng)信息[15]，從而提高了企業(yè)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的感知能力。另一方面，數(shù)字化環(huán)境下，企業(yè)構(gòu)建的信息系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)地為企業(yè)提供多維度的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)信息，使得內(nèi)控系統(tǒng)能夠動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與識(shí)別企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理方法具有定性和定量的特點(diǎn)，借助大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，能夠幫助企業(yè)有效識(shí)別并判斷風(fēng)險(xiǎn)的成因、風(fēng)險(xiǎn)的影響程度，確定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和風(fēng)險(xiǎn)管理工作重點(diǎn)，提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)的效率。

綜合以上分析，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)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(shè)H2：從企業(yè)內(nèi)部控制構(gòu)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(fēng)險(xiǎn)評(píng)估水平以及增強(qiáng)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(shè)計(jì)

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(zhǎng)迅速，數(shù)據(jù)對(duì)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(guó)證監(jiān)會(huì)2012行業(yè)代碼為C39（計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)）、I63（軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)）、I64（互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)）以及I65（電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)）等與數(shù)字化產(chǎn)業(yè)相關(guān)樣本，并且剔除了金融保險(xiǎn)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(gè)觀測(cè)值。本文的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，內(nèi)部控制數(shù)據(jù)來源于迪博內(nèi)部控制與風(fēng)險(xiǎn)管理數(shù)據(jù)庫(kù)。

2. 變量測(cè)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(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、信息與溝通、控制活動(dòng)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(qiáng)，具有較高的權(quán)威性和認(rèn)可度[16]。另外，應(yīng)用這一指標(biāo)有助于下文對(duì)內(nèi)部控制五要素的進(jìn)一步分析和驗(yàn)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(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)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(guān)信息當(dāng)前并沒有要求在企業(yè)年報(bào)或相關(guān)資料中進(jìn)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(bào)除了財(cái)務(wù)指標(biāo)信息外，還有豐富的文本信息，隨著文本挖掘技術(shù)的成熟，許多學(xué)者利用特定關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率構(gòu)建相關(guān)指標(biāo)，相關(guān)指標(biāo)越高，說明企業(yè)數(shù)字化程度在其所在行業(yè)中越高。結(jié)合實(shí)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(bào)中對(duì)所有與數(shù)字化技術(shù)相關(guān)的目標(biāo)關(guān)鍵詞進(jìn)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(shù)緊密相關(guān)的關(guān)鍵詞，然后采用文本挖掘法利用Python軟件提煉并統(tǒng)計(jì)出企業(yè)年報(bào)中出現(xiàn)的與數(shù)字技術(shù)相關(guān)的各類關(guān)鍵詞的數(shù)量，同時(shí)計(jì)算出同行業(yè)各類關(guān)鍵詞總數(shù)，并以樣本中各公司年報(bào)中的關(guān)鍵詞總數(shù)占同年企業(yè)所在行業(yè)關(guān)鍵詞總數(shù)的比例衡量企業(yè)的數(shù)字化程度。具體的計(jì)算公式為：

[DTCG=企業(yè)某年年報(bào)數(shù)字技術(shù)關(guān)鍵詞總數(shù)/同年企業(yè)所在行業(yè)數(shù)字技術(shù)關(guān)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(guān)研究，選取公司規(guī)模（Size，公司資產(chǎn)總額的自然對(duì)數(shù)）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev，公司總負(fù)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(rùn)與資產(chǎn)總額的比值）作為本文的控制變量。

3. 模型構(gòu)建

為了驗(yàn)證企業(yè)數(shù)字化發(fā)展程度對(duì)企業(yè)內(nèi)部控制水平的提升效應(yīng)，本文構(gòu)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(fù)債率、非流通股比例等控制變量，εi，t表示模型隨機(jī)誤差項(xiàng)。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(yīng)。

四、 實(shí)證檢驗(yàn)與分析

1. 描述性統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果由表1所示，被解釋變量?jī)?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(biāo)準(zhǔn)差為0.069，表明當(dāng)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(shí)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(shí)證檢驗(yàn)

表2報(bào)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(jié)果，表2第（1）列和第（2）的OLS回歸結(jié)果顯示，無論是否加入控制變量，企業(yè)數(shù)字化水平（DTCG）對(duì)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(shí)了本文的假設(shè)H1。

為了進(jìn)一步挖掘企業(yè)數(shù)字化發(fā)展是如何促進(jìn)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(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、信息與溝通、控制活動(dòng)和內(nèi)部監(jiān)督5個(gè)要素角度對(duì)模型（3）進(jìn)行了回歸，回歸結(jié)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(duì)企業(yè)內(nèi)控環(huán)境、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(duì)控制活動(dòng)與內(nèi)部監(jiān)督的影響并不顯著，證實(shí)了本文的假設(shè)H2。

從控制活動(dòng)的角度來說，由于企業(yè)的數(shù)字化發(fā)展是一個(gè)動(dòng)態(tài)優(yōu)化的過程，業(yè)務(wù)流程也隨著企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)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(wù)流程的控制點(diǎn)以實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)，否則控制活動(dòng)會(huì)與業(yè)務(wù)流程產(chǎn)生沖突，形成內(nèi)部控制的盲點(diǎn)，增加了控制活動(dòng)的難度。而從監(jiān)督視角而言，新興技術(shù)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(yàn)不足，且進(jìn)行數(shù)字化的企業(yè)會(huì)面臨更高的控制風(fēng)險(xiǎn)和固有風(fēng)險(xiǎn)[15]，從而增加了企業(yè)內(nèi)部控制的自我監(jiān)督和自我評(píng)價(jià)的復(fù)雜性。

3. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)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(yīng)大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)不斷成熟的表現(xiàn)，企業(yè)分批次逐步進(jìn)行數(shù)字化發(fā)展形成了準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)[21]。為了觀察企業(yè)實(shí)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(shè)計(jì)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(shí)間點(diǎn)，表明企業(yè)從當(dāng)年開始實(shí)行數(shù)字化戰(zhàn)略，變化當(dāng)年起取1，變化之前取值為0，同時(shí)控制了時(shí)間和行業(yè)固定效應(yīng)。

表3第（1）列的多重差分模型的回歸結(jié)果顯示Digital在1%的水平上顯著為正，表明從整體來看，實(shí)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(shí)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(duì)多期DID模型進(jìn)行了平行趨勢(shì)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果滿足平行趨勢(shì)假設(shè)。由于篇幅限制，該檢驗(yàn)結(jié)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(bào)中的關(guān)鍵詞總數(shù)占同年企業(yè)所在行業(yè)關(guān)鍵詞總數(shù)的比例來衡量的，但數(shù)字化技術(shù)關(guān)鍵詞在原報(bào)告中可能是否定用法，因此在數(shù)字化技術(shù)關(guān)鍵詞提取時(shí)，剔除關(guān)鍵詞前后存在的否定詞語(yǔ)表述，重新統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的數(shù)量，構(gòu)建數(shù)字化程度指標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表3的第（2）列回歸結(jié)果顯示DTCG的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著，與主檢驗(yàn)的回歸結(jié)果保持一致。此外，本文采用絕對(duì)度量方法，以樣本中各公司年報(bào)中的關(guān)鍵詞總數(shù)加一取對(duì)數(shù)作為數(shù)字化程度的衡量指標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表3的第（3）列回歸結(jié)果顯示DTCG的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著，與主檢驗(yàn)的回歸結(jié)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(jìn)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(jié)果，DTCGlag的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著，與主檢驗(yàn)的回歸結(jié)果一致。

（4）工具變量法

為進(jìn)一步避免內(nèi)生因素的影響，本文采用企業(yè)對(duì)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(bào)中對(duì)所有與數(shù)字化技術(shù)相關(guān)的目標(biāo)關(guān)鍵詞進(jìn)行選取，最終得到互聯(lián)網(wǎng)+、區(qū)塊鏈、商務(wù)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(guān)的關(guān)鍵詞，然后采用文本挖掘法利用Python軟件，剔除關(guān)鍵詞前后存在的否定詞語(yǔ)表述，并統(tǒng)計(jì)出企業(yè)各類關(guān)鍵詞的數(shù)量，同時(shí)計(jì)算出同行業(yè)各類關(guān)鍵詞總數(shù)，并以樣本中各公司年報(bào)中的關(guān)鍵詞總數(shù)占同年企業(yè)所在行業(yè)關(guān)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(jì)算公式為：

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

該指標(biāo)越大說明企業(yè)對(duì)數(shù)字化的相關(guān)信息越了解。該指標(biāo)具有外生性，且企業(yè)對(duì)數(shù)字化的了解和重視程度越高，企業(yè)選擇進(jìn)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(bào)告了兩階段的回歸結(jié)果。第一階段的回歸結(jié)果顯示DUA與DTCG兩者間的相關(guān)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(jié)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(jié)論穩(wěn)健。

五、 進(jìn)一步研究

上文的檢驗(yàn)說明，數(shù)字化能夠通過改善內(nèi)控環(huán)境、提高風(fēng)險(xiǎn)管理的效率以及改進(jìn)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(jìn)一步研究在不同的內(nèi)控環(huán)境、風(fēng)險(xiǎn)管理環(huán)境以及信息環(huán)境下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)內(nèi)部控制質(zhì)量的影響是否會(huì)有差異。

1. 數(shù)字化、管理層權(quán)力與內(nèi)部控制質(zhì)量

管理層權(quán)力較大時(shí)，企業(yè)的決策權(quán)較為集中，少數(shù)人的思維容易產(chǎn)生“思維惰性”，導(dǎo)致管理者認(rèn)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(shù)對(duì)企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)模式進(jìn)行根本上的變革。因此，企業(yè)管理層權(quán)力較大時(shí)，內(nèi)部控制環(huán)境難以改變，進(jìn)而數(shù)字化對(duì)內(nèi)部控制質(zhì)量的提升效果較差。由此看來，管理層權(quán)力的大小將會(huì)影響到企業(yè)數(shù)字化程度對(duì)內(nèi)部控制質(zhì)量的提升效應(yīng)。參考劉劍民等[22]的做法，用主成分分析法合成管理層權(quán)力綜合指標(biāo)，本文按照該指數(shù)的中位數(shù)將樣本分為管理層權(quán)力較高組和管理層權(quán)力較低組。表4的回歸結(jié)果顯示，在管理層權(quán)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(quán)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(quán)力過高會(huì)阻礙數(shù)字化程度對(duì)內(nèi)部控制質(zhì)量的提升作用。

2. 數(shù)字化、風(fēng)險(xiǎn)管理委員會(huì)與內(nèi)部控制質(zhì)量

已有研究表明，設(shè)立獨(dú)立于審計(jì)委員會(huì)的風(fēng)險(xiǎn)管理委員會(huì)的企業(yè)，有較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)防御意識(shí)[23]。風(fēng)險(xiǎn)管理委員會(huì)能夠幫助企業(yè)完善風(fēng)險(xiǎn)管理體系，提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與應(yīng)對(duì)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(fēng)險(xiǎn)評(píng)估能力進(jìn)而提升企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量。設(shè)立了風(fēng)險(xiǎn)管理委員會(huì)的企業(yè)，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與應(yīng)對(duì)的能力較強(qiáng)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的提升作用可能并不明顯。對(duì)于未設(shè)立風(fēng)險(xiǎn)管理委員會(huì)的企業(yè)，企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)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(huì)更加明顯。本文按照企業(yè)是否設(shè)立風(fēng)險(xiǎn)管理委員會(huì)將樣本分為兩組，表4的回歸結(jié)果顯示，未設(shè)立風(fēng)險(xiǎn)管理委員會(huì)的樣本的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著，設(shè)立了風(fēng)險(xiǎn)管理委員會(huì)的樣本的回歸結(jié)果不顯著，表明相對(duì)于設(shè)立了風(fēng)險(xiǎn)管理委員會(huì)的企業(yè)，在未設(shè)立風(fēng)險(xiǎn)管理委員會(huì)的企業(yè)內(nèi)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)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(jìn)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(gè)重要的原因是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠改進(jìn)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(duì)稱，管理層具有較強(qiáng)的自利動(dòng)機(jī)，內(nèi)部控制質(zhì)量較低。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)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(jìn)度和盈余平滑度構(gòu)建信息透明度指標(biāo)（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(jié)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(shí)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)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(yàn)

前文的檢驗(yàn)結(jié)果表明數(shù)字化發(fā)展對(duì)內(nèi)部控制質(zhì)量具有提升效應(yīng)，但企業(yè)微觀特征異質(zhì)性可能會(huì)使得上述研究結(jié)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(jìn)行分組回歸。首先，參照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《統(tǒng)計(jì)上大中小微型企業(yè)劃分辦法（2017）》1，根據(jù)企業(yè)當(dāng)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(shù)密集型企業(yè)、資本密集型企業(yè)和勞動(dòng)密集型企業(yè)，進(jìn)行分組回歸。表5的第（1）列、第（2）列和第（3）列回歸結(jié)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(duì)小微企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量的提升效果不顯著。對(duì)此可能的解釋是，數(shù)字化發(fā)展的投入較大，且建設(shè)周期較長(zhǎng)，相較于小微企業(yè)，大中型企業(yè)在財(cái)力、人力以及物力上更具優(yōu)勢(shì)，更有能力推進(jìn)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(jié)果顯示，數(shù)字化發(fā)展顯著提高了技術(shù)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(duì)勞動(dòng)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(jié)果可能的原因是技術(shù)密集型企業(yè)具備一定的技術(shù)和人才基礎(chǔ)，在數(shù)字化發(fā)展過程中對(duì)于新技術(shù)的吸收和轉(zhuǎn)化能力較強(qiáng)；資本密集型企業(yè)在數(shù)字化發(fā)展的過程中，會(huì)選擇與其自身業(yè)務(wù)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(dòng)密集型企業(yè)要推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，就要在優(yōu)化內(nèi)部管理結(jié)構(gòu)和員工培訓(xùn)上投入更高的成本，所以轉(zhuǎn)型的效果較差。

七、 研究結(jié)論與啟示

近年來，數(shù)字技術(shù)的更新與突破和政策的大力支持促進(jìn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，為傳統(tǒng)企業(yè)的轉(zhuǎn)型與升級(jí)創(chuàng)造了機(jī)遇。本文就企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)內(nèi)部控制質(zhì)量的影響展開研究，結(jié)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(jié)論在考慮內(nèi)生性問題以及一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)基礎(chǔ)上仍然成立；（2）從企業(yè)內(nèi)部控制構(gòu)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(fēng)險(xiǎn)評(píng)估水平以及增強(qiáng)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(duì)內(nèi)部控制質(zhì)量的影響在管理層權(quán)力較小、未設(shè)立風(fēng)險(xiǎn)管理委員會(huì)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(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)在規(guī)模較大以及技術(shù)密集型和資本密集型的企業(yè)，數(shù)字化發(fā)展對(duì)內(nèi)部控制質(zhì)量的影響更為顯著。

以上的研究結(jié)論不論是對(duì)企業(yè)自身還是國(guó)家政策方面都具有一定的啟示：第一，企業(yè)應(yīng)該立足本身的數(shù)字化需求，引進(jìn)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(shè)與發(fā)展上升到企業(yè)的戰(zhàn)略高度，推動(dòng)企業(yè)組織結(jié)構(gòu)、商業(yè)模式、管理模式的變革，同時(shí)需要注意將數(shù)字技術(shù)與企業(yè)原有的資源相結(jié)合，降低管理上的不協(xié)調(diào)性，提高內(nèi)部控制效率，推動(dòng)數(shù)字化建設(shè)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(zhǎng)期且具有一定風(fēng)險(xiǎn)的戰(zhàn)略，因此企業(yè)的管理層在對(duì)數(shù)字化戰(zhàn)略的規(guī)劃和方向做好頂層設(shè)計(jì)的同時(shí)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(dòng)各部門員工參與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極性，以改進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的措施，增強(qiáng)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(guān)鍵動(dòng)力，因此需要增強(qiáng)創(chuàng)新能力，進(jìn)一步驅(qū)動(dòng)數(shù)字化變革，進(jìn)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(jī)制，增強(qiáng)員工的創(chuàng)新能力，形成良好的創(chuàng)新氛圍。第四，政府應(yīng)放寬融合性產(chǎn)品和業(yè)務(wù)的準(zhǔn)入門檻，適當(dāng)放松數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行政監(jiān)管，擴(kuò)大市場(chǎng)主體平等參與的范圍，推動(dòng)企業(yè)協(xié)作創(chuàng)新，促進(jìn)數(shù)字化企業(yè)之間的良性競(jìng)爭(zhēng)，營(yíng)造良好的監(jiān)管環(huán)境。第五，由于不同企業(yè)行業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)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(diǎn)不同，政府應(yīng)結(jié)合行業(yè)特征、企業(yè)規(guī)模、轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)等因素，有針對(duì)性地實(shí)施差異化的轉(zhuǎn)型激勵(lì)政策，助力企業(yè)平穩(wěn)度過數(shù)字化轉(zhuǎn)型的陣痛期。

參考文獻(xiàn)：

[1] Doyle J， Ge W， Mcvay S.Determinants of Weaknesses in Internal Control over Financial Reporting[J].Journal of Accounting and Economics，2007，44（1-2）：193-223.

[2] 李維安，戴文濤.公司治理、內(nèi)部控制、風(fēng)險(xiǎn)管理的關(guān)系框架——基于戰(zhàn)略管理視角[J].審計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究，2013，28（4）：3-12.

[3] 程博，潘飛，王建玲.儒家文化、信息環(huán)境與內(nèi)部控制[J].會(huì)計(jì)研究，2016（12）：79-84.

[4] 任勵(lì).“互聯(lián)網(wǎng)+”商業(yè)模式對(duì)企業(yè)內(nèi)部控制的影響及對(duì)策——以廈門海晟連鎖為例[J].財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)，2018（12）：27-28.

[5] 劉桂春，葉陳剛，鄒亞生.審計(jì)質(zhì)量、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與內(nèi)部控制——基于中國(guó)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].北京工商大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2013，28（5）：70-76.

[6] 李志斌.市場(chǎng)化進(jìn)程、實(shí)際控制人與內(nèi)部控制有效性——來自中國(guó)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].財(cái)經(jīng)科學(xué)，2013（6）：63-70.

[7] 趙淵賢，吳偉榮.企業(yè)外部規(guī)制影響內(nèi)部控制有效性研究——來自中國(guó)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].中國(guó)軟科學(xué)，2014（4）：126-137.

[8] 張新紅.數(shù)字經(jīng)濟(jì)與中國(guó)發(fā)展[J].電子政務(wù)，2016（11）：2-11.

[9] 祁懷錦，曹修琴，劉艷霞.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)公司治理的影響——基于信息不對(duì)稱和管理者非理性行為視角[J].改革，2020（4）：50-64.

[10] 肖靜華.企業(yè)跨體系數(shù)字化轉(zhuǎn)型與管理適應(yīng)性變革[J].改革，2020（4）：37-49.

[11] 趙宸宇.數(shù)字化發(fā)展與服務(wù)化轉(zhuǎn)型——來自制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].南開管理評(píng)論，2021，24（2）：149-163.

[12] 李翔，楊雄勝，陳麗花，等.企業(yè)內(nèi)部控制創(chuàng)新方向及其基本模式研究[J].會(huì)計(jì)研究，2017（12）：30-37.

[13] 季曉云.組織變革及其對(duì)內(nèi)部控制的新挑戰(zhàn)[J].商業(yè)研究，2012（7）：98-102.

[14] 祝合良，王春娟.數(shù)字經(jīng)濟(jì)引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展：理論、機(jī)理與路徑[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2020，41（5）：2-10.

[15] 劉淑春，閆津臣，張思雪，等.企業(yè)管理數(shù)字化變革能提升投入產(chǎn)出效率嗎[J].管理世界，2021，37（5）：170-190.

[16] 王瑤，黃賢環(huán).內(nèi)部控制與實(shí)體企業(yè)金融化：治理效應(yīng)抑或助推效應(yīng)[J].財(cái)經(jīng)科學(xué)，2020（2）：26-38.

[17] 戚聿東，蔡呈偉.數(shù)字化企業(yè)的性質(zhì)：經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋[J].財(cái)經(jīng)問題研究，2019（5）：121-129.

[18] 陳志軍，董美彤，馬鵬程，等.媒體與機(jī)構(gòu)投資者關(guān)注對(duì)內(nèi)部控制的交互作用——來自國(guó)有企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)[J].財(cái)貿(mào)研究，2020，31（9）：99-110.

[19] 逯東，付鵬，楊丹.媒體類型、媒體關(guān)注與上市公司內(nèi)部控制質(zhì)量[J].會(huì)計(jì)研究，2015（4）：78-85.

[20] Gray J，Rumpe B.Models for the Digital Transformation[J].Software & Systems Modeling，2017，16（2）：307-308.

[21] 易露霞，吳非，徐斯旸.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的業(yè)績(jī)驅(qū)動(dòng)效應(yīng)研究[J].證券市場(chǎng)導(dǎo)報(bào)，2021（8）：15-25.

[22] 劉劍民，張莉莉，楊曉璇.政府補(bǔ)助、管理層權(quán)力與國(guó)有企業(yè)高管超額薪酬[J].會(huì)計(jì)研究，2019（8）：64-70.

[23] 池毅，蔣杰，楊思琪，等.風(fēng)險(xiǎn)管理委員會(huì)與公司價(jià)值研究[J].財(cái)務(wù)研究，2020（6）：96-104.

[24] Bhattacharya U，Daouk H，Welker M.The World Price of Earnings Opacity[J].The Accounting Review，2003，78（3）：641-678.

基金項(xiàng)目：海南省自然科學(xué)基金高層次人才項(xiàng)目“區(qū)塊鏈技術(shù)在海南自貿(mào)港知識(shí)產(chǎn)權(quán)證券化領(lǐng)域的應(yīng)用研究”（項(xiàng)目編號(hào)：720RC579）；國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“我國(guó)資本市場(chǎng)注冊(cè)制改革的微觀經(jīng)濟(jì)影響研究”（項(xiàng)目編號(hào)：72062012）。

作者簡(jiǎn)介：程莉雅（1996-），女，海南大學(xué)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)與公司財(cái)務(wù)；胡秀群（1973-），女，博士，海南大學(xué)管理學(xué)院教授，研究方向?yàn)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)與公司財(cái)務(wù)。

（收稿日期：2022-08-15? 責(zé)任編輯：殷 ?。?/p>

1 資料來源于《黨的十八屆中央委員會(huì)向中國(guó)共產(chǎn)黨第十九次全國(guó)代表大會(huì)的報(bào)告》，中華人民共和國(guó)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(jì)上大中小微型企業(yè)劃分辦法（2017）》，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)，http：//www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/201801/t20180103_1569357.html。