融資信號沖擊、內(nèi)部控制與企業(yè)財務績效
——基于倍差傾向性評價模型的實證

王 娟

一、引言

當前，資本市場與金融市場中的融資信號的波動態(tài)勢逐漸顯現(xiàn)：一方面，當面臨外部信貸與融資信號沖擊時，企業(yè)的財務績效將產(chǎn)生負增長的結(jié)果。另一方面，內(nèi)部控制作為企業(yè)公司治理體系的核心調(diào)節(jié)機制，其或?qū)⑾魅跞谫Y信號沖擊的負向影響，穩(wěn)定財務績效總體水平。學術(shù)界與實務界紛紛就“當資本市場/金融市場中的融資信號的沖擊效應較為顯著時，企業(yè)在近期及遠期的財務績效表現(xiàn)如何？”這一問題展開了深入研究。寒陽（2017）綜合考慮了后金融危機所引致的“信貸沖擊供給”與“需求沖擊”雙重效應，以2008年6月為準實驗研究時間節(jié)點，采用多時點雙重差分的固定效應模型實證分析了融資信號沖擊對企業(yè)財務行為的影響。研究表明，融資信號沖擊與企業(yè)財務行為彼此間呈現(xiàn)出負向相關(guān)的關(guān)系。其中債務融資行為受信貸供給的影響最為強烈、權(quán)益融資次之，投資支出所受的影響最弱。以此為基礎(chǔ)，張紅英（2017）采用數(shù)據(jù)包絡分析與時間序列聚類分析方法對融資信號、內(nèi)部控制質(zhì)量與融資/投資行為三者間的關(guān)系進行研究。研究發(fā)現(xiàn)，高強度的內(nèi)部控制水平不僅能夠有效緩解外部融資信號所引致的負向沖擊，亦可有效降低債務融資在總資產(chǎn)中的占比。但現(xiàn)有的研究分析情境過于宏觀，即單方面討論了宏觀資本/金融環(huán)境對微觀企業(yè)的影響，鮮見以內(nèi)部控制為代表的“穩(wěn)定器”對于緩解融資信號沖擊負向效應的作用機理進行分析，并致使融資信號沖擊的“混合效應”干擾了實證結(jié)果的精度。

鑒于此，本文基于宏觀與微觀雙重視角圍繞融資信號沖擊對企業(yè)財務行為的影響機理進行分析，并對企業(yè)內(nèi)部控制這一“緩沖器”機制進行全面梳理。為提高實證分析精度，本文將實證研究的時間區(qū)間設(shè)定在2009至2018年十年間，意在隔離融資信號沖擊“混合效應”的噪聲影響。并采用倍差法與傾向性評價法相結(jié)合的實證分析，研究資本市場融資信號沖擊所引致的企業(yè)財務績效具體變化情況。本文所設(shè)計的“準實驗”研究思路可顯著增強實證研究的針對性與時效性，相關(guān)研究結(jié)論可豐富有關(guān)資本供應對企業(yè)財務行為作用路徑與影響程度等領(lǐng)域的理論研究。

表1 變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

表2 樣本企業(yè)描述性統(tǒng)計結(jié)果

二、研究設(shè)計

（一）理論分析與研究假設(shè)

由于我國資本市場起步較晚，且相關(guān)配套體制機制均不成熟，因此資本市場中的融資信貸手段仍是當前我國大多數(shù)企業(yè)最為核心的融資途徑。但受經(jīng)濟周期的宏觀波動所引致的資本市場的信貸資本危機，將會對企業(yè)的融資行為產(chǎn)生顯著的影響。而這便成為學術(shù)界與實務界所重點關(guān)注的領(lǐng)域。

融資信號沖擊理論指出，當在金融危機的負面影響下，各類金融機構(gòu)為了降低高財務杠杠所導致的“債務赤字”，將會大規(guī)模拋售優(yōu)質(zhì)金融資產(chǎn)，以促進資本回流?；蚩刂菩刨J規(guī)模，以降低財務風險。而這將對金融產(chǎn)業(yè)鏈中的下游企業(yè)產(chǎn)生負向的融資信號沖擊影響。這意味著下游企業(yè)試圖通過資本市場獲得資金的難度將大大增加，進而被迫轉(zhuǎn)向股權(quán)融資、債券融資等他類融資渠道。而“融資難、融資貴”等突出矛盾對企業(yè)遠期的投資支出行為產(chǎn)生顯著的影響。另外，部分學者分析了在資本市場運作機制成熟度的影響下，信貸融資資本供應對企業(yè)財務績效的作用。林鐘高（2017）在研究發(fā)現(xiàn)，在融資信號沖擊的負向作用下，上市公司的股票市值將呈現(xiàn)出斷崖式的下跌。陳作華（2018）通過采用問卷調(diào)研法對美國一千多家上市公司財務高管調(diào)研后發(fā)現(xiàn)：在金融危機爆發(fā)期間，由于金融機構(gòu)大幅縮減了企業(yè)融資信用與融資規(guī)模，導致企業(yè)的外部資金供給斷裂，影響了企業(yè)在遠期的投資支出計劃。

內(nèi)部控制作為確保企業(yè)資本運作與財務流程完整性與科學性的核心制度安排，不僅能夠增加企業(yè)財務信息披露的公開性與同度，同時亦能夠顯著降低由于信息不對稱所導致的內(nèi)部人控制和逆向選擇風險。從而間接地降低企業(yè)內(nèi)部融資成本，提高公司治理的溢出效應。這意味著企業(yè)內(nèi)部控制或?qū)θ谫Y信號與財務行為之間的關(guān)系產(chǎn)生正向的調(diào)控性的影響。例如秦娜（2018）通過系統(tǒng)梳理數(shù)百家歐盟上市公司財務報告發(fā)現(xiàn)，高質(zhì)量的內(nèi)部控制不僅能夠提高企業(yè)的投入產(chǎn)出比，而且能夠有效降低企業(yè)對投資現(xiàn)金流的敏感性程度。林鐘高（2017）發(fā)現(xiàn)，內(nèi)部控制機制“先天不足”的企業(yè)，將成為銀行重點的資本監(jiān)管對象。而此類企業(yè)將為資本融資支付更高的交易成本。鄭瑩（2018）實證研究了資本市場波動對不同內(nèi)部控制質(zhì)量企業(yè)財務績效與融資行為的影響后發(fā)現(xiàn)，具有較強財務柔性的企業(yè)在金融危機爆發(fā)時將具有較強的公司抗風險能力。其能夠通過多元化的融資渠道支撐企業(yè)遠期的投資資金需求。楊慧輝（2018）以此為基礎(chǔ)進一步分析后發(fā)現(xiàn)，“財務柔性”企業(yè)在金融危機時期受融資信號沖擊的負向影響程度顯著低于非財務柔性企業(yè)，而此類企業(yè)在隨后年度的財務業(yè)績始終保持顯著增長。

基于上述分析可見，在融資信號沖擊的影響下，企業(yè)內(nèi)部控制能夠正向調(diào)節(jié)信貸沖擊對于企業(yè)財務績效的影響。即擁有高水平內(nèi)部控制的企業(yè)將通過其他融資手段來增加資本供給規(guī)模，并有意識地降低對信貸資本的依賴程度，以維持企業(yè)財務績效在遠期的穩(wěn)定性程度。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：融資信號沖擊將對企業(yè)財務績效產(chǎn)生負向顯著影響。

假設(shè)2：內(nèi)部控制在融資信號沖擊與企業(yè)財務績效之間起到正向調(diào)節(jié)作用。

表3 主要變量的相關(guān)性分析

表4 主要變量的相關(guān)性分析

（二）樣本選擇、研究方法和模型設(shè)計

1.樣本選擇與變量定義

首先，出于時間平衡考慮，從WIND數(shù)據(jù)庫中獲取2009-2018年十年間的A股上市公司財務績效面板數(shù)據(jù)，借鑒鄭軍（2013）的研究成果，將2009年作為實證分析基準年，重點分析接下來十年間樣本企業(yè)的財務績效變化情況。另外，為提高實證分析的針對性，在進行樣本遴選時，剔除了金融類企業(yè)、資本市場估值低于1000萬元企業(yè)、月度/年度銷售額增加值高于100%的企業(yè)，最終共得到7923個樣本企業(yè)。企業(yè)內(nèi)部控制數(shù)據(jù)來自“DIB內(nèi)部控制與風險管理數(shù)據(jù)庫”。該數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容涉及上市公司內(nèi)部控制評價、內(nèi)部控制審計、關(guān)聯(lián)交易、內(nèi)控動態(tài)等可系統(tǒng)反映企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量與風險的指標，能夠較為系統(tǒng)反映出企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量的變化特征，具有較強的針對性與代表性。

表5 融資信號沖擊、內(nèi)部控制與企業(yè)融投資行為（樣本周期：2009-2018）

2.研究方法

為降低協(xié)變量對內(nèi)部控制因素的干擾，并削弱潛在線性假設(shè)的約束效應，并提高相關(guān)性假設(shè)驗證的穩(wěn)健性程度。本文首先以迪博內(nèi)部控制指數(shù)為依據(jù)將研究樣本劃分為處理組與控制組兩類：（1）處理組，即高于迪博內(nèi)部控制指數(shù)中位數(shù)取值的樣本企業(yè)；（2）控制組，即低于迪博內(nèi)部控制指數(shù)中位數(shù)取值的樣本企業(yè)。為增強混合樣本選擇的精確度與針對性，采用傾向評分匹配（PSM）方法對處理組與控制組兩組內(nèi)數(shù)據(jù)配對程度進行多維檢驗：通過計量在多維協(xié)變量層面處理組與控制組間的傾向性評分數(shù)值，來檢驗反映內(nèi)部控制水平的原始信息的穩(wěn)健性程度。具體計算步驟如下：

第一，求得傾向性評分數(shù)值。余國杰（2018）指出，原始傾向性評分法由于難以針對給定數(shù)據(jù)處理之前特征情況下的處理條件概率進行精準估計，因此需要在確保輸入項數(shù)據(jù)信息連續(xù)性的同時，提升原始連續(xù)數(shù)據(jù)的回歸解釋效度。修正后的計算公式如公式一所示：

公式一中的X指代隸屬于控制組的多重向度的特征變量；D指代隸屬于處理組的多重向度的特征變量，若滿足則意味著控制組與處理組變量的回歸程度顯著。為得到兼具信度與效度的傾向性評分值，本文借鑒竇煒的研究成果構(gòu)建多重共線性回歸分析模型，如公式二所示：

公式二中的X指代對控制組與處理組變量具有多重共線性影響的多維自變量，指代多維自變量的傾向性得分系數(shù)，指代多重共線性回歸分析模型的預測評分數(shù)值?；诠饺蟮枚嘀毓簿€性回歸分析模型的第一階段傾向性得分估計值：

缺乏有效的監(jiān)督體制，是造成專項轉(zhuǎn)移支付效益低下的重要原因。目前，廣西雖然對專項轉(zhuǎn)移支付進行了清理整合，但絕大多數(shù)都是小項并大項，表面上大項減少了，但實際上各部門各領(lǐng)域的專項都還在，項目龐雜，規(guī)模不減，全程監(jiān)督難以開展。多個部門各管一段，沒有形成各司其職、共同監(jiān)督的體系和格局，沒有建立完善的監(jiān)督機制。這就造成了專項轉(zhuǎn)移支付過程中出現(xiàn)欠規(guī)范和轉(zhuǎn)移支付資金低效率、使用不合理的現(xiàn)象，導致一些地方挪用、截留財政轉(zhuǎn)移支付資金，或者將部分財政轉(zhuǎn)移支付資金中飽私囊、進行貪污。

公式三中的ICI指代基于公式二所得到的第一階段傾向性得分估計值，指代控制組與處理組中變量的作用路徑系數(shù)，X指代兩類分組各自的多維自變量，代多重共線性回歸分析的殘差變量。

第二，數(shù)值傾向性配對設(shè)計?；诠揭恢凉饺傻玫教幚斫M與控制組內(nèi)多維變量的傾向性匹配估計值，但仍難以對其進行直接傾向性配對。原因在于 取值范圍呈現(xiàn)出不連續(xù)非正太分布狀態(tài)，致使難以實現(xiàn)配對樣本的同步輸出。當前學術(shù)界主要采用空間臨近匹配法、最近半徑匹配法、核匹配法三類配對算法來處理直接配對問題。考慮到研究方法的可行性，本文采用空間臨近匹配法對處理組與控制組組間數(shù)據(jù)進行兩兩直接匹配。該方法的核心思路是以初始樣本組為基點，錯時性地針對最近鄰樣本進行“向前”及“向后”搜尋。假定變量分別為處理組與控制組變量，分別為處理組與控制組各自的配對結(jié)果，且指代位于處理組第節(jié)點的 值相適配的控制組變量樣本。空間臨近匹配法計算公式如公式四所示：

借鑒王剛剛（2017）的研究成果，采用傾向性匹配估計方法從處理組與控制組中遴選傾向得分數(shù)值最為接近的兩類樣本，并基于 的遴選比例從處理組樣本中遴選在融資信用、信貸規(guī)模、營收狀況及內(nèi)部控制效用等維度相接近的控制組變量作為配對樣本。

表6 融資信號沖擊、內(nèi)部控制與企業(yè)融投資行為（樣本周期：2019-2024）

第三，倍差法估計。在針對性的選取既符合樣本平衡性，又在處理組與控制組中具有較高配對效率的組間樣本數(shù)據(jù)后，還需要重點針對兩兩配對后的組間數(shù)據(jù)固定效應程度進行倍差法估計。估計模型如公式五所示：

3.模型設(shè)定及研究變量

以康志勇（2016）的研究成果為依據(jù)，構(gòu)建倍差模型研究內(nèi)部控制在融資信號沖擊對企業(yè)財務行為作用中的調(diào)節(jié)緩沖作用。如公式六、七、八所示：

本文所涉及的核心變量釋義如表1所示。GOV指代“公司治理”變量，其主要以Wedge（兩權(quán)分立度）、Opinion（審計意見）、Big4（四大事務所審計）、ABH（境外發(fā)行股票）四個變量構(gòu)成。

三、計量結(jié)果與實證分析

（一）描述性統(tǒng)計分析

描述性統(tǒng)計分析結(jié)果如表2所示。從表2中的數(shù)據(jù)可知，負債融資行為（Debt_BH）的均值與標準差分別為0.072、0.019，這意味著不同企業(yè)樣本在差異化的觀測周期中的數(shù)據(jù)變異程度與隨機分布程度均在可接受的范圍內(nèi)。長期負債融資（LT_Debt）的均值與標準差分別為0.031、0.004，短期負債融資（ST_Debt）的均值與標準差的別為0.068、0.015，這意味著當前樣本企業(yè)對短期負債融資表現(xiàn)出強烈的需求偏好。權(quán)益融資行為（Equity_BH）的均值與標準差分別為0.043、0.011，投資支出行為（Invest_BH）的均值與標準差分別為0.038、0.005，這意味著權(quán)益融資行為在企業(yè)融資方式中的占比較大，且投資支出規(guī)模與企業(yè)長期負債規(guī)模相持平，這意味著樣本企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性程度較高。迪博內(nèi)部控制指數(shù)（ICI）的Standard Deviation為 714.194，Median為703.121，最小值為112.115，最大值為994.211，這意味著樣本企業(yè)的內(nèi)部控制效能基本呈現(xiàn)出正態(tài)分布的狀態(tài)。其余控制變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果均符合推薦值標準，表明本文所遴選的樣本具有較強的代表性。

（二）核心變量的相關(guān)性統(tǒng)計檢驗

（三）回歸分析

表5為融資信號沖擊、內(nèi)部控制與企業(yè)財務行為的回歸分析結(jié)果。列（1）、（2）、（3）分別為企業(yè)總體負債融資、長期負債融資、短期負債融資的回歸統(tǒng)計數(shù)值。列（1）中After系數(shù)為-0.013（t值為-2.584），After＊ICI的系數(shù)為0.005（t值為 2.34 3），表明隨著融資信號的負向沖擊作用愈發(fā)顯著，企業(yè)總體負債融資在企業(yè)融資規(guī)模中的占比逐漸降低。而高質(zhì)量的內(nèi)部控制不僅能夠有效削弱融資信號沖擊的負面影響（如抑制企業(yè)總體負債規(guī)模在總資產(chǎn)中的占比下滑的態(tài)勢），同時亦可間接提高企業(yè)財務績效。列（2）中LT_Debt對應的After系數(shù)為-0.009，且在5%的水平上顯著，表明長期債務融資在企業(yè)總資產(chǎn)中的占比下降了0.9%。列（3）中ST_Debt t的值顯著性程度不高，表明內(nèi)部控制對于企業(yè)長期債務融資的作用最為顯著。

列（4） 中Equity_BH對 應 的After系數(shù)為-0.006（t值為-1.151），After＊ICI的 系 數(shù) 為 0.003（t值 為2.143），表明融資信號沖擊對于企業(yè)權(quán)益融資的負向沖擊效果并不顯著，但高質(zhì)量的內(nèi)部控制仍有助于削弱融資信號沖擊的負向效應，且可減小權(quán)益融資50%的下降額度（0.003/-0.006）。

列（5） 中Invest_BH對 應 的After系數(shù)為-0.005（t值為-2.414），After＊ICI的 系 數(shù) 為 0.004（t值 為1.978），表明在融資信號沖擊的負向作用下，企業(yè)投資總支出在總資產(chǎn)中的占比將下降5個百分點。而高質(zhì)量的內(nèi)部控制將減小投資支出80%的下降額度（0.004/-0.005）。

總體來看，表5的實證結(jié)果支持了本研究的理論假設(shè)：在外部資本市場/金融市場融資信號的負向沖擊下，企業(yè)財務績效呈現(xiàn)出下滑的發(fā)展趨勢，而內(nèi)部控制不僅能夠抑制融資的負向沖擊，亦能夠增強以債務融資、權(quán)益融資為代表的企業(yè)主流融資渠道的“吸金效能”，顯著增強企業(yè)融資能力，緩解企業(yè)投資支出壓力。則假設(shè)1、2通過驗證。

四、進一步分析

考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文將樣本的時間跨度設(shè)定在金融危機爆發(fā)后的十年間。但隨著后金融危機的負效應逐漸從金融與資本市場蔓延至微觀實體經(jīng)濟領(lǐng)域，顯著增加企業(yè)融資成本與償債風險。因此，本文進一步分析在融資信號沖擊與需求下降效應的雙重疊加影響下，公司財務行為以及內(nèi)部控制變量調(diào)控程度的變化態(tài)勢。本部分將樣本的時間周期向后推五年，即預估從2019年至2024年間內(nèi)部控制機制在融資信號沖擊對公司財務行為影響過程中調(diào)節(jié)效用的發(fā)展態(tài)勢。運用公式六、七、八進行多重共線性估計，估計值如表6所示。

從表6的結(jié)果可知，各觀測變量的After系數(shù)值與表5實證結(jié)果基本一致，這進一步表明內(nèi)部控制顯著發(fā)揮了“緩沖器”作用，有效控制了企業(yè)債務融資、權(quán)益融資與投資支出的下降幅度。列（1）與列（4）中的D_After系數(shù)值為負，表明融資信號負向沖擊作用將導致企業(yè)債務融資、權(quán)益融資及投資支出規(guī)模的下降。而列（1）中的D_After＊ICI的顯著性程度低于表5中的回歸結(jié)果，這意味著在遠期內(nèi)部控制機制難以有效抑制債務融資規(guī)模下滑的發(fā)展態(tài)勢，但列（4）中的D_After＊ICI系數(shù)在1%的水平上顯著，表明在遠期內(nèi)部控制機制將降低融資信號沖擊對權(quán)益融資財務行為的負向影響。而列（5）的結(jié)果表明，在遠期高質(zhì)量的內(nèi)部控制將激發(fā)企業(yè)投資積極性，提高企業(yè)投資支出效率。這與我國將繼續(xù)采取積極的財政政策和穩(wěn)健的貨幣政策直接相關(guān)。

綜合表5、6的實證結(jié)果可見，在融資信號沖擊的當期和遠期，企業(yè)債務融資與權(quán)益融資等融資規(guī)模均呈現(xiàn)出顯著下降的趨勢，但在內(nèi)部控制機制的正向調(diào)節(jié)作用下，這一下降趨勢將得到一定程度的緩解，且企業(yè)投資支出規(guī)模在金融危機后期將穩(wěn)步上升。

五、結(jié)論與建議

本文選取2009-2018年十年間A股上市公司的財務績效動態(tài)面板數(shù)據(jù)，綜合運用倍差分析與傾向性評分匹配方法，實證分析融資信號沖擊對企業(yè)財務績效的影響，以及內(nèi)部控制機制在二者間調(diào)節(jié)作用的變化情況。實證結(jié)果表明，融資信號沖擊對企業(yè)投融資行為具有顯著的負向作用，在金融危機爆發(fā)的當期，債務融資減幅在企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模中占比為1.3%，投資支出減幅在企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模中占比為0.5%。內(nèi)部控制機制在融資信號沖擊與企業(yè)財務行為之中起到“緩沖器”作用，即將有效抑制企業(yè)融資與投資增速下滑的趨勢。鑒于此，本文提出如下建議：

第一，企業(yè)需高度關(guān)注外部資本市場與金融市場所具有的“順周期效應”，采用多渠道融資等化解投融資風險，持續(xù)增強企業(yè)財務的抗風險能力。實證結(jié)果表明，在后金融危機影響下，在短期內(nèi)企業(yè)的債務融資與權(quán)益融資規(guī)模將顯著下降，且將降低投資支出效率。因此企業(yè)應構(gòu)建多元的融資風險防范措施。一方面，在提升企業(yè)信用等級的基礎(chǔ)上，選擇最佳資本結(jié)構(gòu)。企業(yè)信用等級直接決定著其在資本市場/金融市場中融資的難易程度——在金融危機“牛鞭效應”影響下，企業(yè)需要增強信用風險防范意識，持續(xù)提升自身在經(jīng)營能力、獲利能力、償債能力、履約能力等方面的信用執(zhí)行能力。另外，考慮到債務融資仍是當前企業(yè)主流的融資手段，因此企業(yè)應在融資風險與融資成本之間進行科學權(quán)衡，通過確定最優(yōu)的資本結(jié)構(gòu)來增加企業(yè)融資效率。另一方面，需拓展企業(yè)融資渠道，健全完善企業(yè)融資風險防控機制。除債務融資與權(quán)益融資等主流融資模式外，企業(yè)可采用夾層融資、售后回租式融資、信托借款等新型融資渠道實現(xiàn)融資收益最大化。為切實增強企業(yè)應對融資信號負向沖擊的“抗風險能力”，企業(yè)應將融資風險防控貫穿于內(nèi)部控制機制建設(shè)始終。

第二，系統(tǒng)權(quán)衡長期負債融資、短期負債融資、權(quán)益融資等信貸融資模式彼此間的成本與收益。實證結(jié)果表明，融資信號沖擊對企業(yè)長期負債融資的負向影響較為顯著。這意味著長期負債融資固然在使用成本、獲取便利度等方面相對于其他類融資模式具有比較優(yōu)勢，但其對外部融資信號沖擊的敏感度較高，在遠期或?qū)⒔档推髽I(yè)的償債能力。因此企業(yè)應在系統(tǒng)盤點長期負債融資、短期負債融資與權(quán)益融資等信貸融資模式優(yōu)劣基礎(chǔ)上，結(jié)合企業(yè)資金需求規(guī)模與需求強度來靈活選擇信貸融資模式。對于內(nèi)部控制質(zhì)量較高的企業(yè)而言，應以權(quán)益融資信貸模式為主；對信用等級及貸款資質(zhì)不足的企業(yè)而言，應以短期負債融資為主；對具有較高償債能力、盈利能力與資本運營能力的企業(yè)而言，應將長期負債融資作為首選融資模式。

第三，持續(xù)增強企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量，積極應對外部融資信號沖擊的負向影響。實證結(jié)果表明，內(nèi)部控制機制在融資信號沖擊與企業(yè)財務行為之間起到正向調(diào)節(jié)的作用：即高質(zhì)量的內(nèi)部控制將削弱融資信號沖擊對企業(yè)財務績效的負面作用，并對企業(yè)遠期投資行為產(chǎn)生正向影響。因此企業(yè)應提高內(nèi)部控制質(zhì)量與效率，以化解融資信號沖擊的“外部風險”。一是要完善企業(yè)公司治理結(jié)構(gòu)，通過設(shè)置企業(yè)預算委員會來加強對融資風險監(jiān)管。如推行全面預算管理體系，并基于科學的契約安排在信貸主體與客體之間建立有效的激勵約束機制，進而構(gòu)建融資風險管控的“防火墻”。二是要確立廣泛的內(nèi)部控制信息披露途徑。進一步加強對審計質(zhì)量、企業(yè)成長速度、財務績效現(xiàn)狀與機構(gòu)投資者持股比例等內(nèi)部控制信息的披露程度：一方面，使外部投資者全方位了解企業(yè)會計信息，增加企業(yè)融資信用評級；另一方面，有助于企業(yè)管理層及時修復現(xiàn)行融投資決策漏洞，增強對資本市場/金融市場融資風險的應對能力。