企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動內(nèi)部控制質(zhì)量提升
——基于文本分析的實證研究

王 松 劉卓雅

（1.中國人民大學商學院 2.中國人民大學哲學院）

一、引言

黨的二十大報告中明確指出“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合”。根據(jù)《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書（2022）》，自2012年以來我國數(shù)字經(jīng)濟年均增速高達15.9%，2021年我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模已經(jīng)達到了45.5 萬億元。顯然，數(shù)字經(jīng)濟正在成為我國經(jīng)濟中愈加重要的一部分，數(shù)字經(jīng)濟在促進國內(nèi)經(jīng)濟循環(huán)并形成新的經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略中發(fā)揮著愈加重要的作用。數(shù)字技術(shù)作為一種通用技術(shù)，已經(jīng)廣泛運用到經(jīng)濟社會各領(lǐng)域各行業(yè)，帶動了經(jīng)濟新一輪增長，提升了生產(chǎn)效率，開辟了經(jīng)濟增長新空間，是構(gòu)建新發(fā)展格局的戰(zhàn)略選擇和關(guān)鍵支撐。為了實現(xiàn)我國數(shù)字經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展，實現(xiàn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型正是其關(guān)鍵任務。在此背景下，我國企業(yè)持續(xù)加大數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入，以數(shù)字化的知識和信息為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，以數(shù)字技術(shù)為核心驅(qū)動力量，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡為重要載體，通過數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟深度融合，大力提高企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平。

在數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的背景下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型為企業(yè)帶來了一系列機遇與挑戰(zhàn)。一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，推進產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)高級化、產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化，深度改變了企業(yè)的運營模式；另一方面，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型為企業(yè)帶來了一系列的挑戰(zhàn)。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型勢必需要持續(xù)的資金和人員投入，如何將企業(yè)的數(shù)字化投入與企業(yè)的業(yè)務方向深度融合，如何適應數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的管理系統(tǒng)、人員制度的改變，都是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的重大問題。已有的文獻從多個角度研究了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟后果，包括提升企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營能力、業(yè)績水平、經(jīng)營策略等一系列問題（何帆和劉紅霞，2019；袁淳等，2021；劉淑春等，2021）。然而，尚未有學者深入探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量這一重要問題。

內(nèi)部控制擔任內(nèi)部監(jiān)控角色，是公司管理中不可缺少的部分（閻達五和楊有紅，2001）。高質(zhì)量內(nèi)部控制可以抑制管理層的盈余管理行為，提升公司投資效率，是促進中國經(jīng)濟平穩(wěn)協(xié)調(diào)發(fā)展的重要手段（李萬福等，2011；方紅星和金玉娜，2011）。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后帶來了一系列商業(yè)模式、生產(chǎn)模式、消費模式的轉(zhuǎn)變，作為資本市場與國內(nèi)經(jīng)濟循環(huán)的重要參與者，如何保障內(nèi)部控制的有效是確保企業(yè)高效運行的重要挑戰(zhàn)。因此，研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響內(nèi)部控制質(zhì)量這一問題具有重要意義。本文選取2007—2020 年滬深A 股上市公司數(shù)據(jù)，實證檢驗了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量的影響及其作用機制，研究發(fā)現(xiàn)：（1）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量；（2）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在內(nèi)部控制質(zhì)量低的企業(yè)中更能發(fā)揮改善作用，主要體現(xiàn)在非國有企業(yè)、非四大審計、股權(quán)集中度低的企業(yè)中；（3）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升內(nèi)部運行效率提高內(nèi)部控制質(zhì)量，并且主要通過風險評估和內(nèi)部監(jiān)督發(fā)揮作用。

二、文獻回顧與研究假說

（一）文獻回顧

關(guān)于數(shù)字化經(jīng)濟后果的研究，已有文獻從理論上分析了數(shù)字化為企業(yè)帶來的機遇與挑戰(zhàn)，對企業(yè)管理的影響，也有部分文獻用實證的方法，研究了數(shù)字化技術(shù)應用與發(fā)展對企業(yè)的影響。Sanders et al.（2019）從理論角度分析了數(shù)字化技術(shù)對于全球供應鏈及其持續(xù)性的影響。陳劍等（2020）歸納、總結(jié)數(shù)字化環(huán)境下企業(yè)運營的一些典型特征，構(gòu)建出理論框架和體系。陳冬梅等（2020）總結(jié)了數(shù)字化對現(xiàn)有戰(zhàn)略管理理論的挑戰(zhàn)。Sultana et al.（2021）結(jié)合動態(tài)能力與市場導向理論，分析了數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新的流程。上述文獻集中于理論分析，而也有大量文獻提供了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來經(jīng)濟后果的實證證據(jù)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會提升企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營能力（劉淑春等，2021；趙宸宇等，2021；譚志東等，2022；吳武清和田雅婧，2022），提升業(yè)績水平（何帆和劉紅霞，2019），提升公司治理水平（祁懷錦等，2020），提升會計信息質(zhì)量（聶興凱，2022），提高審計費用（吳武清，2022），提高資本市場表現(xiàn)（吳非等，2021），影響經(jīng)營策略（易靖韜，2021；袁淳等，2021），為監(jiān)管層提供增量預測信息（Brown et al.,2020;Hoberg and Lewis, 2017; Dong et al., 2018;Bao et al., 2020）。

關(guān)于企業(yè)內(nèi)部控制的影響因素，一直是備受學者關(guān)注的重要研究話題。獨立和專業(yè)的企業(yè)內(nèi)部審計有助于減少內(nèi)部控制重大缺陷（Krishnan,2005；Lin et al., 2011)。程曉陵和王懷明（2008）發(fā)現(xiàn)年終股東大會出席率與公司內(nèi)部控制有效性顯著正相關(guān)；吳益兵等（2009）發(fā)現(xiàn)上市公司股權(quán)結(jié)構(gòu)顯著影響企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量水平；李志斌和盧闖（2013）發(fā)現(xiàn)股權(quán)集中度有助于提升內(nèi)部控制有效性；劉運國等（2016）發(fā)現(xiàn)非國有股東參與公司治理有利于改善企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量。特別的是，張穎和鄭洪濤（2010）、張繼德等（2013）學者詳細討論了內(nèi)部控制質(zhì)量的影響因素，發(fā)現(xiàn)管理層重視、組織結(jié)構(gòu)、人員素質(zhì)、信息技術(shù)、管理成熟度、企業(yè)的發(fā)展階段、資產(chǎn)規(guī)模、財務狀況以及企業(yè)文化與企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量緊密相關(guān)。在此基礎(chǔ)上，褚劍和方軍雄（2018）發(fā)現(xiàn)政府審計在短期內(nèi)可以改善中央企業(yè)內(nèi)部控制設計和運行有效性，褚劍和方軍雄（2020）則發(fā)現(xiàn)賣空約束放松可以改善內(nèi)部控制質(zhì)量 。

總體而言，現(xiàn)有文獻在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟后果與企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量影響因素兩個方面進行了大量研究，既構(gòu)建了理論模型，也提供了一定的實證證據(jù)。但是，現(xiàn)有的研究尚沒有深入討論企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與內(nèi)部控制質(zhì)量的關(guān)系，因此，本文的研究可以豐富相關(guān)領(lǐng)域的文獻成果，為企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提升內(nèi)部控制質(zhì)量提供重要的參考證據(jù)。

（二）研究假說

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后帶來了一系列商業(yè)模式、生產(chǎn)模式、消費模式的轉(zhuǎn)變，作為資本市場與國內(nèi)經(jīng)濟循環(huán)的重要參與者，如何保障內(nèi)部控制的有效是確保企業(yè)高效運行的重要挑戰(zhàn)。COSO 內(nèi)部控制框架認為，內(nèi)部控制系統(tǒng)是由內(nèi)部環(huán)境、風險評估、控制活動、信息與溝通、內(nèi)部監(jiān)督五要素組成。上述框架是內(nèi)部控制的理想框架，本文基于此框架討論企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量的影響。第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過改善企業(yè)內(nèi)部環(huán)境提升內(nèi)部控制質(zhì)量。數(shù)字技術(shù)改變了企業(yè)的運營模式（陳劍等，2020），去中介化特征打破了傳統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)，移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)使高層管理者能及時、準確、全面地了解到銷售端、物流網(wǎng)絡等最前線的信息，組織層次也因此而減少，組織架構(gòu)將更加扁平化，信息傳達有效性增強，極大改善內(nèi)部環(huán)境，最終提高內(nèi)部控制質(zhì)量。第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高風險評估效率提升內(nèi)部控制質(zhì)量。大數(shù)據(jù)浪潮下，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化信息的深度融合使企業(yè)能更精準地捕捉風險因素，廣泛收集決策所需信息，同時借助數(shù)字技術(shù)構(gòu)建更為合理和精準的模型識別風險，預估可能造成的損失并做好風險預案，這種風險評估效率的提升將促使企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量的改善。第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過有效控制活動提升內(nèi)部控制質(zhì)量。數(shù)字技術(shù)對信息生成、處理和傳遞等各個環(huán)節(jié)產(chǎn)生影響，更多地依靠于機器學習和區(qū)塊鏈的技術(shù)，機器判斷速度快、成本低且質(zhì)量高，同時減少了人為參與及主觀判斷，使得信息難以被篡改，這導致公司的內(nèi)部控制活動得到有效控制，最終提升內(nèi)部控制質(zhì)量。第四，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過加強溝通效率提升內(nèi)部控制質(zhì)量。數(shù)字技術(shù)提升了企業(yè)的組織效率，加快了組織之間的信息流通，在替代一些基礎(chǔ)性重復工作的同時，使得復雜的工作在人與數(shù)字化技術(shù)的共同作用下得以更加高效、合理和準確地完成，技術(shù)共享速度加快，信息交流增多，這將極大提升信息傳遞效率，最終提升內(nèi)部控制質(zhì)量。第五，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過加強內(nèi)部監(jiān)督提升內(nèi)部控制質(zhì)量。數(shù)字技術(shù)的大量使用將會降低企業(yè)中的信息不對稱問題，尤其是使用機器學習和區(qū)塊鏈等技術(shù)，在企業(yè)信息生產(chǎn)、披露和傳遞的環(huán)節(jié)中理論上減少了人為的參與，同時使得企業(yè)業(yè)余的信息可以實時追蹤和動態(tài)監(jiān)控。因此，這將極大程度地加強企業(yè)的內(nèi)部監(jiān)督，改善內(nèi)部控制質(zhì)量。綜上所述，本文認為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型將會提升企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量，提出假設H1：

H1：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量。

三、研究設計

（一）樣本選擇

本文的研究樣本為2007—2020 年間的全部滬深A 股上市企業(yè)。鑒于2007 年開始實施新的企業(yè)會計準則，為了保持數(shù)據(jù)的可比性，本文的樣本期間選擇從2007 年開始。本文對樣本按照如下程序進行了處理：（1）剔除金融保險類上市公司；（2）剔除ST 狀態(tài)的上市公司；（3）剔除相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的觀測；（4）對所有連續(xù)變量在1% 和99% 分位點進行了縮尾處理。最終樣本為27 239 個公司年度觀測值。數(shù)據(jù)來源于公司公開披露、國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）和DIB 內(nèi)部控制與風險管理數(shù)據(jù)庫。

（二）模型設定

參照劉云國等（2016）、褚劍和方軍雄（2020）等學者的做法，構(gòu)建如下模型驗證假設H1：

其中，ICQ 是內(nèi)部控制質(zhì)量，Digit 是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，同時控制了一系列影響企業(yè)高內(nèi)部控制質(zhì)量的變量和行業(yè)、年度固定效應。在模型（1）中，β1是本文主要關(guān)注的系數(shù)，若β1＞0，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型改善了企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量，與H1 預期一致。在本文的回歸中，為了解決異方差問題，所有回歸均聚類到公司層面。

（三）變量定義

1.被解釋變量

內(nèi)部控制質(zhì)量的衡量指標ICQ，參照周守華等（2013）、陳紅等（2018），本文使用DIB 內(nèi)部控制指數(shù)衡量企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量，并將其加1后取自然對數(shù)值。

2.解釋變量

本文參照吳非等（2021），通過選取核心關(guān)鍵詞在公司年報中識別了與數(shù)字化相關(guān)的內(nèi)容，選取的關(guān)鍵詞與其保持了一致。Digit 表示公司在當年的年報提到數(shù)字化相關(guān)詞匯的頻率，為了解決數(shù)據(jù)右偏性問題，同樣加1 后取自然對數(shù)值。

3.控制變量

參照劉云國等（2016），本文選取的控制變量包括公司規(guī)模（Size）、無形資產(chǎn)占比（Intangible）、資產(chǎn)負債率（LEV）、營收增長率（Growth）、公司價值（Tobinq）、總資產(chǎn)凈利率（ROA）、股權(quán)集中度（CR1）、獨董比例（Independent）、公司年齡（AGE）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（SOE）、審計質(zhì)量（BIG4）。詳細的變量定義見表1。

表1 主要變量定義

四、實證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計

表2 為主要變量的描述性統(tǒng)計。內(nèi)部控制質(zhì)量ICQ 的均值為6.296，最小值和最大值分別為0和6.762。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度Digit 的平均值為1.232，最小值和最大值分別為0 和4.956。這表明我國企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度差異較大，未來有待進一步提升?？刂谱兞康姆植继卣髋c前期文獻基本相符。

表2 描述性統(tǒng)計

（二）主回歸結(jié)果

表3 提供了基于模型（1）的回歸結(jié)果，即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部控制質(zhì)量的影響。列（1）初步控制了行業(yè)固定效應和時間固定效應，列（2）進一步加入了控制變量，根據(jù)表3 所示的結(jié)果，核心解釋變量Digit 對ICQ 的系數(shù)均為正，且在1%的水平下顯著，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量，初步支持了本文的假設H1。

表3 主回歸結(jié)果

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.更換相關(guān)變量

內(nèi)部控制質(zhì)量與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是本文的關(guān)鍵變量，本文在穩(wěn)健性檢驗中采用替代指標進行回歸，分別采用了企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型啞變量Digit2衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度以及企業(yè)內(nèi)部控制是否有重大缺陷來衡量內(nèi)部控制質(zhì)量，結(jié)果與主回歸結(jié)果保持了一致。

2.改變回歸模型

考慮到本文可能存在的反向因果問題，即內(nèi)部控制質(zhì)量更好的企業(yè)更愿意實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，本文使用了未來一期的DIB 內(nèi)部控制指數(shù)來衡量內(nèi)部控制質(zhì)量緩解這一問題，結(jié)果與主結(jié)果保持了一致，說明了本文的研究結(jié)果穩(wěn)健。

3.子樣本回歸

為了形成類似漸進DID 的效果，本文選擇一個子樣本來進行檢驗。子樣本中只保留了在某一年之前，企業(yè)未提到過數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)詞匯，而在該年之后每年都會提到數(shù)字化相關(guān)詞匯的企業(yè)，檢驗結(jié)果依然支持了本文的假設H1。

4. PSM 方法

參照褚劍和方軍雄（2018），考慮到實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)與未實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)可能存在一定的異質(zhì)性差異，本文采用傾向得分匹配（PSM）的方法進行穩(wěn)健性檢驗。具體的構(gòu)造方法為：通過將數(shù)字化轉(zhuǎn)型啞變量Digit2 對模型（1）中的控制變量進行Logistic 回歸得到每個觀測值的傾向性評分，然后采用最相鄰匹配法進行控制組的選取和匹配，得到與實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)最為接近的控制組樣本。經(jīng)過上述處理，獲得基于PSM 方法的匹配樣本，回歸結(jié)果與主結(jié)果保持了一致。

5.工具變量法

為了盡一步地緩解反向因果問題，參照孟慶斌等（2019），本文選用了企業(yè)同行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)的數(shù)字化水平均值(IV)作為其本身數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的工具變量進行回歸。同行業(yè)的企業(yè)之間由于競爭關(guān)系，數(shù)字化建設水平存在相關(guān)性，同時，同行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型無法直接影響企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量。工具變量的結(jié)果進一步解決了內(nèi)生性問題，支持了本文的假設H1。

五、進一步分析

（一）異質(zhì)性分析

前文檢驗了數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否影響內(nèi)部控制質(zhì)量，為了檢驗這種效應是否隨著企業(yè)異質(zhì)性特征而發(fā)生變化，本文開展了進一步分析。根據(jù)前文的檢驗，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提升內(nèi)部控制質(zhì)量，那么理論上，這種效應應當在內(nèi)部控制質(zhì)量較差的企業(yè)中更為明顯，這是因為對于內(nèi)部控制質(zhì)量較好的企業(yè)來說，它們已經(jīng)擁有了完善的內(nèi)部控制制度以及監(jiān)督機制，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的信息難以篡改，減少人為篡改等效果能發(fā)揮的作用更為有限。在此基礎(chǔ)上，本文選取了產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（SOE）、是否是“四大”審計（BIG4）以及股權(quán)集中度（CR1）作為分組變量來驗證這一分析。國有企業(yè)受到監(jiān)管強度更高，國有企業(yè)更加關(guān)注內(nèi)部控制建設，非國有企業(yè)偏向于市盈率的提高，存在為了效率犧牲控制的傾向（吳益兵等，2009）；“四大”會計師事務所因其專業(yè)性受到廣泛認可，其審計質(zhì)量會更高，對企業(yè)的內(nèi)部控制起到了重要的監(jiān)督作用（范經(jīng)華等，2013）；在公司治理中，由于股權(quán)結(jié)構(gòu)分散，小股東參與治理的積極性普遍不高，大股東有意愿也有能力建立和完善企業(yè)的內(nèi)部控制制度（李志斌和盧闖，2013）。因此，本文預計國有企業(yè)、“四大”審計、股權(quán)集中度高的企業(yè)中，內(nèi)部控制質(zhì)量更高。表4 展示了相應的分組描述性統(tǒng)計結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，確實國有企業(yè)、四大審計以及股權(quán)集中度高的公司內(nèi)部控制質(zhì)量更好。

表4 異質(zhì)性分析的描述性統(tǒng)計

表5 展示了分組的回歸結(jié)果，上述結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在內(nèi)部控制質(zhì)量較差的企業(yè)中對于內(nèi)部控制質(zhì)量的改善更為明顯，與前述分析保持了一致。

（二）機制分析

內(nèi)部控制的有效性與內(nèi)部控制制度的設計相關(guān)，參照褚劍和方軍雄（2018），本文使用內(nèi)部控制質(zhì)量和內(nèi)部控制制度的敏感性來衡量內(nèi)部控制效率。DIB 內(nèi)部控制信息披露指數(shù)從內(nèi)部控制五要素層面較為全面地反映了企業(yè)內(nèi)部控制制度的建立健全情況(林斌等，2016)，包括控制環(huán)境（IC1）、風險評估（IC2）、控制活動（IC3）、信息與溝通（IC4）、內(nèi)部監(jiān)督（IC5）以及加總的信息披露指數(shù)（IC）。為了進一步探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升內(nèi)部控制質(zhì)量的作用機制，本文構(gòu)建了模型（2）：

為了便于展示，內(nèi)部控制指數(shù)在模型中都用IC 來表示。表6 展示了相應的回歸結(jié)果，根據(jù)列（1）的結(jié)果，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升內(nèi)控控制效率提升內(nèi)部控制質(zhì)量。根據(jù)列（2）到（6）的細分結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)這種內(nèi)部控制效率的提升主要機制為風險評估和內(nèi)部監(jiān)督，而在其他三個方面的效應并不顯著，這也更加符合數(shù)字技術(shù)的特點，一方面是通過智能化提升風險評估效率，而另一方面是因為數(shù)據(jù)的客觀性提高了內(nèi)部監(jiān)督強度。

表6 機制檢驗的回歸結(jié)果

六、結(jié)論與啟示

數(shù)字技術(shù)作為科學技術(shù)的最新發(fā)展，不僅催生出一大批以數(shù)字技術(shù)為基礎(chǔ)的行業(yè)，也正在顛覆傳統(tǒng)行業(yè)，賦能產(chǎn)業(yè)新增長動力，助力企業(yè)完成高質(zhì)量發(fā)展。如何提升企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量不僅有關(guān)于企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，更是中國全面邁向經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展階段的重要手段。本文探究了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響內(nèi)部控制質(zhì)量及其作用機制，研究發(fā)現(xiàn)：（1）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量；（2）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在內(nèi)部控制質(zhì)量低的企業(yè)中更能發(fā)揮作用，主要體現(xiàn)在非國有企業(yè)、非“四大”審計、股權(quán)集中度低的企業(yè)中；（3）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升內(nèi)部運行效率提高內(nèi)部控制質(zhì)量，并且主要通過風險評估和內(nèi)部監(jiān)督發(fā)揮作用。

本文拓展了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及內(nèi)部控制領(lǐng)域的研究，基于以上研究結(jié)果，筆者提出建議如下：（1）企業(yè)應當抓住數(shù)字經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展期，加大數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入，促進數(shù)字技術(shù)與商業(yè)模式深度融合，提升企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量，大力提高企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平。（2）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以大力改善企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量，內(nèi)部控制缺陷的企業(yè)更應當抓住這一機遇，優(yōu)化內(nèi)部控制，提升企業(yè)經(jīng)營效率。（3）數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過提升風險評估效率與加強內(nèi)部監(jiān)督作用于內(nèi)部控制質(zhì)量的提升，企業(yè)應當在實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型時，與這兩方面的制度完善結(jié)合起來，形成雙管齊下的疊加效應。（4）政府有關(guān)部門應當出臺相關(guān)政策，樹立標桿模范，大力鼓勵企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，助力企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。