数字化背景下企业金融化、内部控制与投资效率关系的实证研究

严 涣, 肖卫国

(武汉大学 经济与管理学院,湖北 武汉 430072)

1 引言

重视实体经济增长一直以来是中国经济发展的重大战略和政策导向。2008年金融危机以后，“金融化”一词开始被频繁提起。国家实业部门也越来越依赖于金融产品，并且为缓解企业外部融资约束以及市场不完备问题，不断出台政策拓宽融资渠道，强化银行等金融机构的商业意识等。企业金融化是一项复杂的社会经济系统工程，近年来，其与实体经济关系问题一直是学术界和管理学界较为关注的议题。党的十九大报告指出，当前我国经济正处于高速增长向高质量发展转型阶段，为推动经济持续健康发展，必须把发展经济的着力点放在实体经济上。但是在资本的逐利性驱使下，为追求超额收益，实体企业渐渐出现了“脱实向虚”现象，导致实体经济“空心化”问题愈发严重。Ortiz和Pablo研究认为，金融化吸收了经济内部资源，以致产业空心化发展。张慕濒和孙亚琼的研究表明，实体企业金融化是一种逐利行为，具有短期性等特点，并与主营业务不相匹配，金融部门资源供给的增加是实体企业金融化的重要因素之一，这种经济金融化现象不仅不能优化金融资源的配置效率，而且会恶化企业生产经营的外部环境。也有学者认为，企业金融化通过投资交易性金融资产提升了资产配置效率，缓解了非对称行为，降低了融资性成本。但企业金融化对投资效率的影响如何？现有文献未有明确。

内部控制作为重要的内部治理机制，广泛地渗透在企业经营管理中。高质量的内部控制是优质会计信息生成的关键前提，对于企业解决投融资等问题具有重要的作用。杨亚洲认为，内部控制质量较高时，企业财务数据真实可靠，能够引导企业管理者做出科学、正确的决策。郑军等的研究认为内部控制的有效运行会抑制银行融资成本的攀升。顾奋玲和解角羊的研究发现，有效的内部控制能够规范管理层行为，弱化代理冲突，降低企业融资约束。有效的内部控制对提高企业风险管控能力，进而防止过度金融化具有重要的作用。因此，将内部控制引入企业金融化对投资效率的影响过程中具有积极的意义。

当前我国经济发展已经进入新常态，政府提出要大力推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合，以提高社会经济的数字化水平。数字经济俨然成为驱动中国经济高质量发展的重大战略。具体到微观企业层面，数字化会起到何种作用呢？数字经济背景下，人工智能、大数据、云计算、区块链等新技术迅速发展，新一代数字技术推动了内部控制体系的智能化变革，重塑了财务管理的方式，从而间接对企业投资效益产生影响。例如，华为公司利用数字化技术创立SSE系统实现了财务运营的数字化，不仅消除错误，减少了偏差，而且极大提升了管理效率。可见数字化技术改变了微观主体的内部流程模式和管理效率，已经成为提升企业内部控制质量的有效手段。因此，本文将数字化技术引入研究框架，进一步检验其对内部控制在企业金融化与投资效率关系间调节效应的影响。

本研究的创新贡献体现在：(1)本文以微观视角“企业金融化”为切入点，研究实体企业金融化对投资效率的影响，填补了现有文献对经济金融化微观研究的不足。(2)引入内部控制作为情境因素，进一步检验了内部控制在企业金融化与投资效率关系间的调节效应，丰富了内部控制对企业投资效率影响机制的研究，是对现有研究的有效补充。(3)目前，有关数字化背景的相关研究已经取得了一定的进展，但鲜有文献将数字化与微观企业结合起来，本文将数字化技术与微观企业深度融合，对于提升企业投资效率、解决经济“脱实向虚”具有重要价值和意义。

2 理论基础与研究假设

2.1 企业金融化与投资效率

企业金融化是指企业在日常经营活动中越来越多地从事金融活动，金融资本在企业中占据了重要地位，从而使企业投融资决策，甚至生产经营均受到金融投资者的影响，这些投资者更看重股价增长、资产流动以及账面利润可得。因此，加大金融投资将更有利于修饰账面利润。企业金融化过程中，其利润将更多来自于金融活动而非实体经营生产活动，企业重心“转移”，从而出现“去工业化”现象。

企业金融化对投资效率的影响主要体现在以下方面：(1)企业金融化导致经营风险。金融资产的配置会挤占对企业主业投资以及固定资产投资，降低主业业绩；此外，企业金融化后，其金融资产收益面临着较高的不确定性，在当前经济大环境形势下，这种不确定性也可能使企业面临严重的财务危机。这进一步加剧了企业经营风险，从而对投资效率产生不利的影响。(2)企业金融化增加融资约束。配置金融资产会严重影响企业的资金流，尤其是现金流会大幅减少，这就使得金融化企业面临更高的融资约束，当企业融资约束较高时，其赢得银行等金融机构青睐的可能性变小，降低投资效率。(3)企业金融化降低信息披露质量。企业金融资产的配置往往会增加生产经营的不确定性，为掩盖这种不确定性，企业在信息披露时会避重就轻，通过粉饰报表等降低披露质量，而较低的信息披露质量会增加信息不对称性，从而影响投资效率。综合以上分析，企业金融化将导致经营风险，增加融资约束以及降低信息披露质量，从而对企业投资效率产生不利的影响。基于以上分析，本研究提出假设：

假设1

企业金融化水平越高，其投资效率越低。

2.2 内部控制的调节效应

内部控制是企业一项重要的治理机制，不仅能够提升管理水平，也能够在一定程度上防范金融风险，促进企业平稳发展。实际上，内部控制是董事会、监事会、经理层共同实施的一系列制度与程序，涵盖了企业计划、经营决策及监督的全部过程，包括了内部环境、风险评估、控制活动、信息与沟通、内部监督等要素。杨雄胜认为，内部控制要求企业完善内部环境，从而有效缓解委托-代理问题。王治等研究认为，内部控制质量较高的企业非效率投资较少。宋建波等研究指出，内部控制有效弱化了管理者对企业风险承担的负面作用。综合以上学者观点，较高的内部控制质量能够有效抑制代理人寻租行为，弱化代理冲突，在整体而言，内部控制对企业经营绩效等的促进作用更加明显，这也是多数基于国内数据的研究支持内部控制“促进论”的原因。

本研究认为，内部控制的影响效应主要体现在以下方面：(1)在企业内部建立科学规范的决策流程。当内部控制质量较高时，企业内部决策流程会更加规范，能够对管理层权力实现制约，防止企业在投资层面过度体现个人的决策偏好，避免“内部人控制”的问题，抑制管理层的过度投资行为。(2)确保企业会计数据的准确性。当内部控制质量较高时，企业会计数据信息真实可靠，这会降低投资者与企业之间的信息不对称，增加投资者信心，在一定程度上缓解企业融资难的问题，在资金上确保了各项经营活动的开展，从而防止企业过度金融化现象的出现。因此，较高的内部控制质量一方面可以抑制企业过度投资行为，另一方面能够有效遏制企业过度金融化现象，从而减弱企业金融化对经营决策的影响。基于以上分析，本研究提出假设：

假设2

内部控制质量越高，企业金融化对投资效率的负向影响越弱。

2.3 数字化技术的调节过程

数字经济时代，以“云、网、端”为代表的基础设施日臻完善。一些国外研究发现，大数据、云计算等数字化技术能够改善融资环境，提升资源分配效率，从而推动经济增长。国内相关研究大多聚焦于数字技术的普惠性特征，如胡中立和王书华的研究发现，数字金融缩小了城乡收入差距。

具体到微观企业，数字化技术的影响效应主要体现在以下方面：(1)数字化技术能够加强信息传递和沟通能力。数字化技术会推动组织结构向扁平化、网络化转变，实现组织管理的变革，减少了企业内部信息传递的阻碍，提高了企业应对突发事件的响应速度；此外，通过数字化技术，企业内部的沟通方式会更多地由线下转为线上，例如，在新冠疫情期间，线上办公解决了空间地理距离的限制，提高了沟通的效率。由此，数字化技术通过降低信息传递成本和转变沟通方式，提升了企业内部控制水平，使得内部控制更能减弱金融化水平与投资效率之间的负向关系。(2)数字化技术能够提升企业风险管理水平。在企业内部控制实践中，往往会在防范风险方面显得力不从心。数字化技术可以提高企业对风险的识别能力，借助数字化工具，企业风险管理模式由“被动应对”转变为“主动识别”成为可能。因此，数字化技术能够优化企业风险管理流程，并对经营活动中的风险进行风险预警和控制，从而提升企业内部控制水平。(3)数字化技术能够优化内部控制的流程。顾奋玲和申慧慧，焦豪等认为，数字化技术能够推动企业流程重构，优化企业流程管理。通过数字化技术，企业自动化运行能力大大增强，能够在一定程度上减少人为的失误和舞弊行为。此外，数字化技术可以打破以往风险管理、监督管理等方面的约束，实现协同互动，发现以往业务流程中的潜在价值。因此，数字化技术不仅能够提高内部控制效率，也对企业管理决策的提升提供了有力的支撑。基于以上分析，本研究提出假设：

假设3

数字化技术对企业内部控制质量具有显著正向影响。

假设4

数字化技术越高，内部控制越能减弱企业金融化对投资效率的负向影响。

3 研究设计

3.1 样本选取及数据来源

本文以2012～2020年沪深两市A股制造业上市公司为研究样本，在初始样本基础上，再次按照如下标准进行了二次筛选：(1)剔除ST、ST及PT类的上市公司；(2)剔除财务数据存在严重缺失的上市公司；(3)剔除资产收益率为负的上市公司。最终得到11293个面板数据。样本数据主要来自国泰安数据库和巨潮资讯网。为消除极端值对研究结果可能产生的影响，对连续变量进行了上下1%的缩尾处理。

3.2 变量定义

(1)自变量：企业金融化水平(

Fin

)。根据以往研究，本文将金融资产分为交易类金融资产、投资性房地产、长期金融股权投资三类，借鉴扈文秀等的做法，以将其加总后占总资产的比重衡量企业金融化水平。(2)调节变量：内部控制质量(

Icq

)。基于内部控制目标的实现程度，迪博公司运用上市公司内部控制年报、评价报告、审计

/

鉴证报告等设计了内部控制指数体系，该指数可以很好地反映上市公司的内部控制水平。因此，本文选择迪博公司内部控制指数衡量内部控制质量。(3)调节变量：数字化技术水平(

Dig

)。本文根据《2021中国数字经济产业发展指标报告》，选取上市公司中与数字化水平具体相关的指标加权，作为企业数字化技术水平的替代变量。(4)因变量：投资效率(

Cef

)。本文采用Richardson的模型估算企业投资效率，具体模型为

Invest

,=

α

+

α

Size

,-1+

α

Lev

,-1+

α

Cash

,-1+

α

Growth

,-1+

α

Age

,-1+

α

Return

,-1+

α

Invest

,-1+Σ

Year

+Σ

Ind

+

ε

(1)

其中

Invest

,为企业当年的净投资额，

Size

,-1为企业上一年的规模，

Lev

,-1为企业上一年的财务杠杆水平，

Cash

,-1为企业上一年的经营性现金流量净值与总资产的比值，

Growth

,-1为投资机会，

Age

,-1为企业上市时间，

Return

,-1为企业上一年的资本市场股票年回报率，

Invest

,-1为企业上一年的净投资额。模型(1)的残差

ε

可以衡量企业投资效率。本文将残差

ε

取绝对值后取相反数作为企业投资效率的衡量指标，该值越大，表示企业投资效率越高。(5)控制变量。根据以往文献，本研究考虑将公司层面的特征变量作为控制变量，以使得研究结果更加可靠有效。具体变量包括如下：上市年限(

Age

)，公司规模(

Size

)，实际控股股东股权性质(

Own

)，前十大股东持股比例(

Big

10)，独立董事比例(

InDir

)，CEO与董事长是否两职合一(

IsDual

)。

变量定义与测量方法具体如表1所示。

表1 变量定义与测量方法

变量类型变量符号变量测量方法因变量Cef投资效率模型(1)的残差ε取绝对值后的相反数自变量Fin企业金融化交易类金融资产、投资性房地产、长期金融股权投资加总后占总资产的比重调节变量IcqDig内部控制数字化技术水平迪博内控指数上市公司中与数字化水平具体相关的指标加权控制变量SizeBig10InDirAgeOwnIsDual企业规模前十大股东持股比例独立董事比例上市年限实控股东股权性质CEO与董事长是否两职合一企业总资产取自然对数期末前十大股东持有上市公司股份比例×100全体董事中独立董事的比例×100上市公司上市年限若实际控股股东为国有企业则取值为1,否则为0董事长兼任CEO则取值为1,否则为0

3.3 模型设计

为了检验本文所提出的假设是否成立，构建如下模型

Cef

=

β

+

β

Fin

+

β

Σ

Controls

+

ε

(2)

Cef

=

β

+

β

Fin

+

β

Icq

+

β

Fin

×

Icq

+

β

Σ

Controls

+

ε

(3)

Icq

=

β

+

β

Dig

+

β

Σ

Controls

+

ε

(4)

其中

Controls

为控制变量的集合。模型(2)为检验假设1的回归模型，模型(3)为检验假设2的回归模型，模型(4)为检验假设3的回归模型，对模型(3)按照数字化技术水平高低进行分组，检验假设4。

4 实证结果分析

4.1 描述性统计

描述性统计结果发现，企业金融化水平下

Fin

的均值为0.068，最小值为0，最大值为0.784，样本企业间差异较大，说明现阶段我国企业金融化水平参差不齐。内部控制质量

Icq

的均值为0.643，最小值为0，最大值为0.701，样本企业间存在一定程度的差异。数字化技术水平

Dig

的均值为23.564，最小值为13.943，最大值为34.556，可见企业数字化建设已经是大势所趋。投资效率

Cef

的均值为0.512，最小值为0.183，最大值为0.791，部分样本企业的投资效率呈现低效化现象。

4.2 相关性分析

本文对变量进行Pearson相关性检验，结果显示，主要变量间的相关系数绝对值均低于0.5，变量间不存在严重的多重共线性问题，研究数据较为可靠。金融化水平与投资效率之间在1

%

水平下存在显著的负相关关系；内部控制与投资效率之间在5

%

水平下存在显著的正相关关系，与金融化水平在10

%

水平下存在显著的负相关关系；数字化技术水平与内部控制在5

%

水平下存在显著的正相关关系。因此，可以进行下一步的回归分析。

4.3 多元回归分析

本文采用多元回归方法进行实证检验。直接效应的回归检验结果如表2所示。由列(1)和列(2)可以看出，无论是否加入控制变量，企业金融化对投资效率的影响均在1

%

水平下显著为负，假设1得到研究支持。由列(3)和列(4)可以看出，无论是否加入控制变量，数字化技术水平对内部控制的影响均在5

%

水平下显著为正，假设3得到研究支持。

表2 直接效应回归结果

变量 (1)Cef (2)Cef (3)Icq(4)IcqFin-0.031∗∗∗(-8.53)-0.028∗∗∗(-7.19)Dig0.062∗∗(2.11)0.057∗∗(2.08)Size0.222∗∗∗(3.85)0.159∗∗∗(4.22)Big100.057∗(1.89)0.112(1.24)InDir-0.021(-0.89)0.126∗∗(1.97)Age-0.018∗∗(-2.09)0.025∗(1.92)Own-1.113∗∗∗(-7.52)0.342∗∗∗(5.87)IsDual0.185∗∗∗(5.27)-0.162∗∗∗(-3.79)常数项13.874∗∗∗(11.45)7.452∗∗∗(6.78)10.457∗∗∗(10.06)6.065∗∗∗(5.43)Ind控制控制控制控制Year控制控制控制控制F19.931∗∗∗82.610∗∗∗14.346∗∗∗73.524∗∗∗

注:括号内为值;,,分别表示在1，5和10的水平上显著。下同。

调节效应回归检验结果如表3所示。由列(1)和列(3)可以看出，无论是否加入控制变量，内部控制对企业投资效率的影响均在1

%

水平下显著为正，内部控制有助于企业投资效率的提高。由列(2)和列(4)可以看出，无论是否加入控制变量，企业金融化与内部控制的交互项均在5

%

水平下显著为正，内部控制正向调节了企业金融化与投资效率之间的关系，即内部控制质量越高，企业金融化对投资效率的负向影响越弱。假设2得到研究支持。为了进一步验证假设4，本研究按照企业数字化技术水平高低(均值加减1个标准差)分为两组样本，分别进行回归检验，检验结果如列(5)和列(6)所示。低数字化技术组中，企业金融化与内部控制的交互项仅在10

%

水平下显著，而在高数字化技术组中，企业金融化与内部控制的交互项在1

%

水平下显著为正，从系数上看，0.041远大于0.022，因此，无论是显著性还是影响系数，均显示高数字化技术组中的调节效应更优，即数字化技术水平越高，内部控制越能减弱企业金融化对投资效率的负向影响。假设4得到研究支持。

表3 调节效应回归结果

变量(1)Cef(2)Cef(3)Cef(4)Cef(5)低数字化技术组(6)高数字化技术组Fin-0.030∗∗∗(-8.33)-0.027∗∗∗(-7.05)-0.028∗∗∗(-8.16)-0.025∗∗∗(-6.83)-0.034∗∗∗(-8.86)-0.017∗∗(-2.13)Icq0.058∗∗∗(5.25)0.055∗∗∗(4.93)0.055∗∗∗(5.01)0.051∗∗∗(4.32)0.048∗∗∗(4.17)0.057∗∗∗(5.08)Fin×Icq0.036∗∗(1.99)0.030∗∗(1.97)0.022∗(1.88)0.041∗∗∗(3.85)size0.220∗∗∗(3.77)0.223∗∗∗(3.85)0.191∗(1.87)0.229∗∗∗(4.11)Big100.055∗(1.89)0.050∗(1.88)0.033(1.60)0.056∗(1.92)InDir-0.021(-0.90)-0.024(-0.95)-0.019(-0.83)-0.026(-0.97)Age-0.018∗∗(-2.11)-0.019∗∗(-2.13)-0.008(-1.31)-0.033∗∗∗(-4.05)Own-1.110∗∗∗(-7.43)-1.108∗∗∗(-7.20)-0.988∗(-1.95)-1.236∗∗∗(-9.37)IsDual0.184∗∗∗(5.11)0.186∗∗∗(5.27)0.231∗∗∗(7.76)0.150∗∗(2.08)常数项11.517∗∗∗(9.26)9.937∗∗∗(8.02)6.826∗∗∗(6.04)6.219∗∗∗(5.85)8.347∗∗∗(7.63)5.904∗∗∗(5.52)Ind控制控制控制控制控制控制Year控制控制控制控制控制控制F24.652∗∗∗33.986∗∗∗90.170∗∗∗100.458∗∗∗76.443∗∗∗97.352∗∗

4.4 稳健性检验

为验证研究结果可靠性，本文进行如下稳健性检验。首先，对企业金融化水平重新测度，以企业投资收益、公允价值变动损益和其他综合收益等金融渠道获利加总后占营业利润的比例表示，实证结果与上述实证结论基本一致。其次，进行分位数回归。为避免企业金融化对投资效率的影响可能仅在某一分位数显著，对研究样本进行了25分位、50分位和75分位的分位数回归，结果发现企业金融化在三个分位数条件下均对其投资效率产生显著负向影响，检验结果稳健可靠。再次，考虑到企业金融化及数字化转型的影响可能存在滞后性，本文将核心解释变量滞后一期重新进行回归分析，检验结果与前文基本一致。

5 结论与启示

5.1 研究结论

本文以微观视角“企业金融化”为切入点，选取2012～2020年中国A股制造业上市公司为研究样本，研究实体企业金融化对投资效率的影响，并引入内部控制作为情境因素，进一步检验了内部控制在企业金融化与投资效率关系间的调节效应，同时讨论了数字化技术的调节过程。研究结果表明：企业金融化水平越高，其投资效率越低；当内部控制质量较高时，企业金融化对投资效率的负向影响减弱；数字化技术水平对内部控制质量具有显著正向影响，且数字化技术水平越高，内部控制越能减弱企业金融化对投资效率的负向影响。本文研究结果对于提升企业投资效率，解决经济“脱实向虚”具有重要价值和意义。

5.2 研究启示

本文的研究启示如下：(1)适度降低企业金融化水平。对于企业本身来讲，对自身资金存量及债务持有应有一个最佳浮动水平，企业金融化不能超过这个水平，这样既能保证日常生产经营需要，也能保证资金链的健康流动。对于政府来讲，应严格审查实体企业的金融投资准入资质，防止金融业对实体企业的过度掠夺，减少实体企业的资本投机、套利机会，以维持健康的金融化水平。(2)提高内部控制质量。有效的内部控制能够提高企业风险管理水平，减少财务舞弊，提升信息质量，进而影响投资效率。因此，一方面，企业应健全内部控制体系，强化内部控制责任意识，协调管理层和投资者之间的利益冲突，降低代理成本；另一方面，确保财务信息准确完整，提高财务报表中披露的信息质量，及时进行金融风险评估以有效防范金融化风险。(3)加快企业数字化转型。对于企业本身来讲，应积极实施数字化转型战略，在数字技术应用方面，积极利用大数据、人工智能、云计算等数字技术，加强对信息系统的建设与开发，强化企业各个环节如生产、销售、研发等的数字化转型，从而加快实现内部控制目标和提升运营效率。对于政府来讲，需要参与到数字化建设之中，积极引导5G、铁塔、光缆等基础设施建设，推广云计算、大数据、人工智能、物联网等新一代信息技术的应用，同时完善政府大数据平台，健全数据开放、交易和共享等方面的法律法规，从而优化数字化营商环境。

本文研究的不足之处在于：首先，在对企业金融化与投资效率的关系进行实证检验时，未考虑两者之间的动态关系，未来研究可针对此进行进一步探究。其次，企业金融化对投资效率的影响是一个复杂性系统作用机制，未来可引入如内驱机制等变量，以探讨企业金融化和投资效率之间的作用过程。