后鴻燕

（江蘇經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 會(huì)計(jì)學(xué)院，江蘇 南京211168）

一、目前國(guó)內(nèi)外的主要研究概述

我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)等新興產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，推行創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略。經(jīng)濟(jì)發(fā)展中一些不平衡不充分的問(wèn)題尚未解決，為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，實(shí)體經(jīng)濟(jì)水平有待提高。高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息是保證投資者進(jìn)行有效決策的信息來(lái)源，促使資本向更有效率的和更有價(jià)值的企業(yè)流動(dòng)，對(duì)資本市場(chǎng)整體資源有效配置具有至關(guān)重要的意義。

相對(duì)國(guó)外而言，國(guó)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(guó)家標(biāo)準(zhǔn)分類）的學(xué)者很少，企業(yè)的內(nèi)部控制和會(huì)計(jì)信息質(zhì)量也有重要的研究意義。根據(jù)財(cái)政部發(fā)布的《我國(guó)上市公司實(shí)施企業(yè)內(nèi)部控制規(guī)范體系情況分析報(bào)告》從內(nèi)控五要素入手對(duì)會(huì)計(jì)信息可靠性和相關(guān)性之間的影響進(jìn)行分析的比較多，大多集中于實(shí)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(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響因素。孔敏（2016年）從價(jià)值鏈管理與內(nèi)部控制的關(guān)系入手，提出構(gòu)建“價(jià)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(guó)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(jī)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(shí)，會(huì)對(duì)公司績(jī)效產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響。楊清香、廖甜甜（2017年）認(rèn)為，內(nèi)部控制和技術(shù)創(chuàng)新均與企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造能力正相關(guān)。

本文重點(diǎn)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(guó)企，具有壟斷特點(diǎn)的行業(yè)。第二類互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)作為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的龍頭行業(yè)，技術(shù)新、風(fēng)險(xiǎn)高、盈利能力有波動(dòng)性。第三類企業(yè)是國(guó)家戰(zhàn)略性新興企業(yè)，是關(guān)系國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)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(jì)

（一）研究假設(shè)

選取我國(guó)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(duì)象，采用能夠全面體現(xiàn)我國(guó)上市企業(yè)內(nèi)控指數(shù)EPICI作為解釋變量，設(shè)計(jì)內(nèi)部控制指數(shù)（JSICI）計(jì)算公式如下:內(nèi)部控制指標(biāo)（EPICI）=RFR·20%+CLR·20%+TAT·30%+ROE·30%（表1）。

表1 變量定義表

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文采用的年報(bào)財(cái)務(wù)指標(biāo)分析數(shù)據(jù)來(lái)自巨潮資訊網(wǎng)深證信用數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，審計(jì)意見(jiàn)、違法違規(guī)情況選自CCER經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫(kù)。

（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(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析。

三、實(shí)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(cái)務(wù)指標(biāo)，描述性統(tǒng)計(jì)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(biāo)準(zhǔn)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(yàn)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(biāo)準(zhǔn)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(jì)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(lái)巨大，增長(zhǎng)迅速，傳播方式動(dòng)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(zhǎng)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(yàn)結(jié)果遠(yuǎn)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(fù)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(jì)結(jié)果

通過(guò)上述描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果可見(jiàn)，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(yuǎn)遠(yuǎn)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(jì)結(jié)果

通過(guò)上述描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果可見(jiàn)，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(biāo)準(zhǔn)差比較大。偏度小于零，峰度遠(yuǎn)遠(yuǎn)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(jì)結(jié)果

通過(guò)上述描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果可見(jiàn)，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(biāo)準(zhǔn)差是三類企業(yè)中最大的。偏度依然小于零，說(shuō)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(gè)回歸模型對(duì)研究假設(shè)進(jìn)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(duì)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(jìn)行研究，模型1假設(shè)內(nèi)部控制指數(shù)和企業(yè)價(jià)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(yàn)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(yàn)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(yàn)算結(jié)果是：

模型的R-squared很小，參數(shù)沒(méi)有達(dá)到2，不是很顯著，擬合程度不高，說(shuō)明對(duì)應(yīng)變量有影響的數(shù)據(jù)并不全面，單獨(dú)的解釋變量?jī)?nèi)部控制指數(shù)并不能對(duì)企業(yè)價(jià)值（托賓q值）產(chǎn)生足夠影響。

模型2引入凈利潤(rùn)率（ROA）、流動(dòng)比率（CURRT）、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)（DSO）和資產(chǎn)負(fù)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(rùn)率、流動(dòng)比率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)和資產(chǎn)負(fù)債率的回歸檢驗(yàn)結(jié)果如下所示：

四個(gè)變量對(duì)托賓Q值都有顯著影響，因?yàn)閠的絕對(duì)值都超過(guò)了2。DW統(tǒng)計(jì)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(rùn)率和企業(yè)價(jià)值呈正相關(guān)，互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)凈利潤(rùn)率越高，為企業(yè)創(chuàng)造的價(jià)值越高。流動(dòng)比率反映流動(dòng)資產(chǎn)對(duì)流動(dòng)負(fù)債的保障能力，對(duì)企業(yè)價(jià)值起正向作用。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)是負(fù)相關(guān)的解釋變量，天數(shù)越長(zhǎng)，企業(yè)價(jià)值越低。資產(chǎn)負(fù)債率是舉債經(jīng)營(yíng)比率，在我國(guó)“三去一降一補(bǔ)”的政策背景下，注意防止杠桿效應(yīng)的負(fù)面作用，預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)被迅速放大，應(yīng)適當(dāng)去杠桿。

四、實(shí)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(shí)證結(jié)果來(lái)看，凈利潤(rùn)率（ROA）、流動(dòng)比率（CURRT）和資產(chǎn)負(fù)債率（TDA）對(duì)企業(yè)價(jià)值是正向影響，而應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)（DSO）對(duì)企業(yè)價(jià)值是反向影響。企業(yè)可以適當(dāng)利用債務(wù)資本、提高短期償債能力、保持營(yíng)業(yè)收入和凈利潤(rùn)穩(wěn)定增長(zhǎng)。對(duì)投資者來(lái)說(shuō)，短期償債能力影響籌資、影響盈利能力、影響企業(yè)價(jià)值，充分的償還能力才能保證債權(quán)的安全。對(duì)企業(yè)的供應(yīng)商和消費(fèi)者來(lái)說(shuō)，和企業(yè)履約能力息息相關(guān)。作為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的龍頭行業(yè)和國(guó)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(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力，企業(yè)價(jià)值也是同向上升的，加強(qiáng)信用管理依然不能松懈。雖然資產(chǎn)負(fù)債率也是對(duì)企業(yè)價(jià)值正向影響的因素，財(cái)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(guò)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(shí)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(jìn)企業(yè)價(jià)值提升，提升定價(jià)的市場(chǎng)化和科學(xué)化，規(guī)范財(cái)務(wù)信息披露，中國(guó)經(jīng)濟(jì)未來(lái)將向著高質(zhì)量發(fā)展，新經(jīng)濟(jì)動(dòng)能將不斷得到加強(qiáng)。

其三，以托賓Q值作為衡量企業(yè)價(jià)值的指標(biāo)不全面，托賓的這種“Q”實(shí)際上是說(shuō)股票價(jià)格上市時(shí)，投資會(huì)增加。一些經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)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(jià)格上升。解釋變量對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響表明，企業(yè)想要長(zhǎng)期健康發(fā)展，就需要建立完善的內(nèi)部控制制度，促進(jìn)企業(yè)價(jià)值的不斷提高。