内部控制对企业财务风险影响的非线性特征

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内部控制对企业财务风险影响的非线性特征——理论推演与实证检验内部控制对企业财务风险影响的非线性特征
——理论推演与实证检验

摘 要： 针对内部控制对企业财务风险的影响关系进行理论推演，明确了内部控制对企业财务风险的影响机制，并采用面板平滑转换回归模型对2009-2016年1 279个沪深A股上市企业面板数据进行分析，实证检验了内部控制对企业财务风险的非线性影响及其特征。研究发现，内部控制对企业财务风险的影响是显著的倒U型非线性关系，内部控制在不同发展阶段对企业财务风险的影响迥异，影响转换位置参数为538.6，转换速度为140.381 1。

关键词： 内部控制； 企业财务风险； 非线性； PSTR模型； 新制度经济学

一、引言

“守住不发生系统性金融风险的底线”是党在十九大报告中对我国金融发展提出的要求。企业财务风险作为引发系统性金融风险的重要原因之一[1]，若能对其实施主动有效的防控管理，不仅可以帮助投资人及企业避免遭受重大财务损失，还可从源头上控制财务风险传染[2]，有效防范系统性金融风险。如何主动防控企业财务风险，建设企业内部控制制度是一种有效方法[3]。无论是美国《内部控制-整体框架》，还是我国《企业内部控制基本规范》，均明确指出，内部控制是企业风险管理的核心内容，内部控制核心目标是防范和控制企业风险。但建设内部控制制度所需的高昂成本[4]，使得该制度的有效性备受争议[5-6]。而且自从2010年我国上市公司内部控制制度基本建立后[7]，由于内部监督管理问题而陷入财务困境的上市公司仍不胜枚举，更加加重了对内部控制有效性及其对企业财务风险影响的疑虑。因此，正确认识内部控制对企业财务风险的影响，对于正确认识内部控制、科学建立内部控制制度、制定相关监督引导政策和防范系统性金融风险具有重要意义。

内部控制对企业财务风险的影响是学术界和业界关注的热点问题，随着内部控制制度推广和数据可获得性增强，相关研究成果日趋丰富[8]。然而直接聚焦内部控制对企业财务风险影响的理论与实证研究文献不多[3]，主要认为内部控制与企业财务风险之间是一种负相关的线性关系，即内部控制质量越高，企业财务风险越小[3,9-11]。但随着内部控制有效性研究的逐渐深入，有的学者发现不是内部控制质量越高对企业越有利，而是存在最优内部控制治理结构[5,12-13]。而且我国颁布的《企业内部控制基本规范》，也强调企业建设内部控制制度应重点考虑两个原则：适应性原则和成本效应原则。这意味着，内部控制对企业财务风险的影响可能不是简单的线性正、负向关系，而是更复杂的非线性关系，但已有文献并未对此进行深入讨论。那么，内部控制对企业财务风险的影响是否存在非线性关系？该非线性关系具有什么样的特征？

基于上述分析，本文在理论推演的基础上，利用2009-2016年1 279家沪深A股上市公司面板数据，系统考察内部控制对企业财务风险的非线性影响及其特征。首先，根据成本效益原则和制度变迁理论，推演内部控制对企业财务风险的影响机制。其次，采用面板平滑转换回归模型(PSTR)分析1 279家沪深A股上市公司面板数据，实证检验内部控制对企业财务风险的非线性影响及其特征。为了明确内部控制对企业财务风险的影响程度，还测算了企业财务风险对内部控制的弹性。最后，考虑到内部控制与企业财务风险可能存在内生性问题，采用迭代GMM进行处理以增强本研究结论的可信性。本文研究不仅可以明确内部控制对企业财务风险的影响机制，还可以提供内部控制对企业财务风险非线性影响的新经验证据，完善对内部控制的认识，为科学建立内部控制制度、制定监督管理政策及防范系统性金融风险提供理论与实践指导。

二、文献综述

企业财务风险是财务管理领域的研究热点，表现为企业无法按约偿还债务或企业盈利水平持续下滑甚至破产的可能性[14]。企业爆发财务风险不仅会遭受重大损失，还会波及其股权和债权投资者、员工、合作者及政府等不同利益主体的权益，具有很强的溢出效应，是引发系统性金融风险的重要原因[1]。作为企业财务风险的研究重要内容，企业财务风险影响因素研究文献很多[15]，分析方法包括线性回归方法和非线性回归方法，发现的有效影响因素包括管理层自信、财务柔性、成长性、企业绩效、企业治理、企业规模及内部控制等[10,16-19]。

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尽管内部控制是企业风险管理的核心，但直接聚焦内部控制对企业财务风险影响的理论与实证研究却不多[3,8]。国外学者主要以上市企业为研究对象，从内部控制缺陷的视角进行研究，发现内部控制质量较低的企业具有较高的特质风险、系统风险[9]及运营风险[20]。与国外学者类似，国内学者也以上市企业为研究对象，得出了内部控制质量越高，企业特质风险越小，对系统风险抵抗力越强的研究结论[3,11,17]。但也有学者从其他视角研究内部控制对企业财务风险的影响，李万福等[10]从风险规避角度进行研究，发现内部控制质量越高越有助于规避企业财务风险。蒋红芸和王雄元[21]从信息披露角度进行分析，发现企业内部控制质量越高，股价崩盘风险越小。然而上述研究样本中都剔除了银行等金融企业，因此杨增生和杨道广[7]以上市银行为研究对象，发现高水平的企业内部控制质量会显著降低银行风险承担水平。上述文献为深入探讨内部控制对企业财务风险的影响奠定了坚实理论基础，但采用的研究方法主要是线性回归方法，研究结论也基本认为内部控制对企业财务风险的影响是一种负相关的线性关系，即内部控制质量越高，企业财务风险越小[3,9-11]。

然而上述文献没有充分考虑内部控制建设及有效发挥其风险抑制作用的复杂性。随着对内部控制认识的不断加深，内部控制有效性研究文献日益丰富。国外学者主要通过成本效益原则来分析内部控制有效性[6,8]，不同于国外学者，国内学者从多个角度对内部控制有效性进行了深入探讨。樊行健和宋仕杰[13]遵循经济学的成本效益分析框架研究内部监督效率问题，林钟高等[12]则深入讨论了内部控制治理效率问题。与上述文献不同，赵息和苏秀花[5]从内部控制强度的角度，从整体上分析了内部控制合理性问题。尽管国内外学者研究内部控制有效性的角度、方法不同，但大多认为由于内部控制在不同阶段获得的收益和支付的成本大相径庭，存在最优内部控制治理结构[5-6,12]。因此，理论上内部控制对企业经营发展的影响可能是复杂非线性关系而不是简单线性关系，余海宗等[22]通过经验研究证实了该结论，他们发现内部控制对股权激励的影响是正U型关系。

综上所述，尽管已有研究文献关注了内部控制对企业财务风险的影响，但在研究中主要强调内部控制对企业财务风险的线性影响。然而内部控制有效性研究表明，内部控制存在最优治理结构。因此，内部控制对企业财务风险的影响可能并非是简单线性正向或负向关系，而是更复杂的非线性关系，但已有研究文献对此关注较少。内部控制作为防控企业财务风险的关键措施，如果不能充分认识内部控制对企业财务风险的影响，则难以有效发挥内部控制的风险抑制作用，不利于企业可持续发展，不利于保护利益相关者权益，难以有效防控系统性金融风险。因此，内部控制对企业财务风险影响的研究有待进一步完善。鉴于此，本文拟从非线性关系视角，通过理论推演和实证检验，系统考察内部控制对企业财务风险的影响及其特征。相较于已有文献，本文边际贡献在于：(1)借助成本效益原则和制度变迁理论推演了内部控制对企业财务风险的影响变化，明确了内部控制对企业财务风险的影响机制；(2)采用PSTR模型实证检验了内部控制对企业财务风险的非线性影响及其特征，首次提供了内部控制对企业财务风险非线性影响的经验证据，并测算了企业财务风险对内部控制的弹性；(3)采用不同变量、数据和分析方法对研究结论进行稳健性检验，避免了由于潜在内生性等问题导致研究结论不可靠。

三、理论分析

内部控制如何影响企业财务风险？结合企业财务风险影响因素来说，内部控制对企业财务风险的影响路径通过各类影响因素相衔接，可分为两步进行分析：一是基于内部控制经济后果研究成果[23-24]，梳理内部控制对企业经营发展的影响；二是基于企业财务风险影响因素研究成果[10,16-19]，厘清企业财务风险影响因素。内部控制通过作用于部分企业财务风险影响因素，包括企业绩效、融资成本、信息环境和舞弊行为等[3]，以及内部控制所需成本，共同作用于企业财务收益和成本，进而影响企业财务风险，如图1。

     

图1 内部控制对企业财务风险的影响路径

分析图1可知，内部控制对企业财务风险的影响，取决于企业内部控制建设所能获取的收益和所需付出的成本。内部控制收益是企业内部控制制度得到良好建设时，企业绩效、融资成本、舞弊行为及信息环境等方面得到的改善[5]。内部控制成本是企业建设内部控制系统所投入的各类资源，包括制度建设所需的咨询费用、人力投入和对工作效率的影响、审计费用等。不同的内部控制成本投入，导致企业内部控制质量不同[6]。内部控制质量反映企业内部控制制度的建设水平，与企业内部控制制度构建时的完善程度和执行时的严格程度密切正相关[13]。那么，内部控制收益、内部控制成本及内部控制质量三者之间存在什么样关系？对企业财务风险又具有什么样影响？本文试图结合内部控制有效性研究成果，基于新制度经济学成本效益原则和制度变迁理论对上述两个问题进行理论推演。

内部控制有效性研究说明[5-6,13]，内部控制质量并不是越高越好，盲目追求高质量的内部控制可能需要付出极大成本，反而加重企业财务负担，增大企业财务风险。从这个意义上说，根据成本效益分析框架，最优内部控制质量是在内部控制收益与内部控制成本之间取得一个平衡[12]，或者说取得内部控制收益与内部控制成本的最大差值。以企业新实施某项内部控制制度为例(假设企业外部经营环境不变)，进行内部控制质量最优选择及其对企业财务风险的影响说明。

假设企业实施该项内部控制制度前总收益为R1，实施后总收益为R2=f(x)，x代表内部控制质量，则实施该项制度的内部控制收益为R=R2-R1=f(x)-R1。假设企业实施该项内部控制制度前总成本为C1，实施后总成本为C2=k(x)，则实施该项制度所需内部控制成本为C=C2-C1=k(x)-C1。那么，当且仅当NP=R-C取最大值时，x取值为最优内部控制质量，NP为实施该项制度净收益。若NP>0，则实施该项内部控制制度有利于降低企业财务风险；若NP≤0，则实施该项内部控制制度不利于降低企业财务风险。

进一步分析，赵息和苏秀花[5]研究发现，内部控制质量较低时，内部控制收益趋近于零(R→0)，因为低水平的内部控制难以发挥作用，但内部控制成本不可能为负(C≥0)。然而随着企业内部控制质量x提升，实施该项制度的内部控制收益会增大，dR/dx=d(f(x)-R1)/dx=df(x)/dx≥0)；但内部控制质量提升伴随着内部控制频率提高及内部控制内容扩大会导致冗余，使得内部控制收益边际递减，d2R/dx2=d2(f(x)-R1))/dx2=d2f(x)/dx2≤0。同时，随着企业内部控制质量x提升，企业所需投入资源会增多，不仅使得内部控制成本增大，dC/dx=d(k(x)-C1)/(dx=dk(x)/dx≥0，还因为进一步提升内部控制质量难度加大，使得内部控制成本边界递增，d2C/dx2=d2(k(x)-C1)/dx2=d2k(x)/dx2≥0。因此，基于新制度经济学成本-效益分析框架，实施某项内部控制制度的成本效益关系如图2所示。

     

图2 企业实施某项内部控制制度的成本效益分析

由图2可知，当内部控制质量处于较低水平时(0≤x<x′),建设该项制度的内部控制收益R小于需要支出的内部控制成本C，使得NP≤0，此时内部控制不利于降低企业财务风险。但随着内部控制质量提升至x=x′，内部控制收益和内部控制成本相等，即R′=C′，使得NP=0，此时内部控制对企业财务风险无影响。若继续提升内部控制质量至x=x″，使得NP的一阶导数dNP/dx=0和二阶导数d2NP/dx2<0，即df(x)/dx-dk(x)/dx=0和d2f(x)/dx2-d2k(x)/dx2<0，则实施该项制度带来的内部控制净收益NP取得最大值max(R-C)，即x″为最优内部控制质量水平。当内部控制质量为x=x‴时，内部控制收益和内部控制成本相等，即R‴=C‴，使得NP再次取值为零。此时，若继续提升企业内部控制质量，使得x>x‴，则内部控制收益小于内部控制成本，导致NP<0，反而加大企业财务风险。但正是如此，企业才具有持续开展内部控制制度变革的动力。

     

图3 内部控制对企业财务风险的影响分析

然而制度变迁理论认为，预期的变革成本收益比在制度变革决策中起着关键作用，只有预期收益大于预期成本，行为主体才会推动制度变革[25]。这意味着，只有内部控制建设的预期净收益大于零，即NP>0，企业才愿意推进内部控制制度建设。这很好地解释了为什么内部控制制度主要是由政府发起、制定标准并强制推广，而不是作为行为主体的企业主动推进。因此，企业内部控制质量的理论取值范围为[0,x‴]，使得内部控制对企业财务风险的影响为倒U型非线性关系，而不是已有研究假定的线性关系[10]，如图3。其中值得注意的是，内部控制无法完全消除企业财务风险，因为企业财务风险可能是由不可控因素变化导致的[15]。

四、研究设计(一)模型设定

1.模型构建

本文研究目标是在假设其他因素不变的前提下，检验内部控制对企业财务风险影响是否存在非线性关系，并明确该非线性关系的特征，为此采用González等[26]构建的面板平滑转换回归模型(PSTR)作为分析方法，构建计量模型(模型一)如下

Zit=αi+β10ICit+β1nxit+(β20ICit+β2nxit)·g(ICit;γ,c)+εit

(1)

其中，Z表示企业财务风险，为被解释变量；IC表示内部控制质量，为核心解释变量，也是转换变量；x为n维控制变量向量，n=1,2,…N； i (i=1,2,…I)表示样本企业数量，t(t=1,2,…T)表示年度，αi为个体固定效应，εit为随机误差项，服从i.i.d.(0,σ2)分布；β1和β2表示解释变量的待估计系数向量；g(Cit;γ,c)是可以观察转换变量IC变化的连续有界转换函数，g(ICit;γ,c)取值区间为[0，1]，一般可设定如式(2)

   

(2)

其中，γ (γ>0)为转换函数g(ICitγ,c)的平滑系数，决定着转换函数的转换速度，γ取值越大则转换速度越快；c (c1≤c2≤…≤cJ )为转换函数g(ICit;γ,c)机制转换时的位置参数，是发生转换时转换变量IC的取值，决定着转换函数的转换位置。j表示位置参数的个数，一般情况j取值为1或2。

第一种情况，若j=1，则g(ICit;γ,c)是logistic函数，含有1个转换位置参数c，如式(3)。随着转换变量IC的变化，g(ICit;γ,c)取值在0和1之间变化，使得模型一在以位置参数为中心的低机制与高机制之间非线性平滑转换。低机制为ICit→0，g(ICit;γ,c)→0时的PSTR模型表征；高机制为ICit→1，g(ICit;γ,c)→1时的PSTR模型表征。

g(ICit；γ,c)=(1+exp(-γ(ICit-c)))(-1)

(3)

第二种情况，若j=2，转换函数g(ICit;γ,c1,c2 )为exponential函数，含有2个转换位置参数(c1≤c2 )，而且基于(c1+c2 )/2对称，如式(4)。当ICit=c或γ→0时，模型一退化为一般线性固定效应模型；当γ→+∞时，模型一退化为普通面板门槛模型。

g(ICit;γ,c1,c2)=(1+exp(-γ(ICit-c1 )·(ICit-c2)))(-1)

(4)

不论转换函数为logistic函数或exponential函数，伴随转换函数在[0，1]区间内变化，模型一实现了内部控制对企业财务风险的影响从低机制向高机制平滑转换。借鉴赵新刚和刘平阔[27]的研究，可采用式(5)计算企业财务风险相对于内部控制质量的弹性，其他变量的弹性也可采取类似方法计算。

eit=∂Zit/∂ICit=β10+β20g(ICit;γ,c)+β20ICit∂g(ICit;γ,c)/∂ICit+β2nxit∂g(ICit;γ,c)/∂ICit

(5)

2.模型设定检验

根据González等[26]的研究，应用模型一研究内部控制对企业财务风险影响的非线性特征，需要先进行模型设定检验。首先，检验内部控制对企业财务危机的影响是否具有异质性。原假设HO:γ=0，影响不具有异质性；备择假设H1:γ≠0，影响具有异质性。为了解决识别问题，通常使用γ=0时的转换函数一阶泰勒展开式替换模型一的转换函数，构建辅助回归模型如式(6)

Zit=αi+β10ICit+β1nxit+θ0(β20ICit+β2n xit+

(6)

其中，系数θ1, …, θj与平滑系数γ成比例变化。若H0′:θ1=…=θj=0被拒绝，说明内部控制对企业财务风险的影响存在异质性，即j≥1，最少存在一个非线性转换。检验方法主要有González等[26]提出的Wald Tests(LM)、Fisher Tests(LMF)以及Colletaz和Hurlin[28]提出的LRT Tests(LRT)。在异质性检验的基础上，进一步采用LM、LMF和LRT检验模型一的剩余转换效应，即检验模型一是否还有其他转换函数，确定r的取值。同时，通过不同参数设定检验的AIC信息准则和BIC信息准则，确定模型参数选择，即j和c的取值，确定转换函数。

(二)变量说明

1.被解释变量：企业财务风险

本文将企业财务风险(Z)作为被解释变量，选取Altman[29]提出的Z分(Z-score)进行度量，计算如式(7)

   

(7)

其中，Zit表示第i个企业在t年度的Z分；表示第i个企业在t年度的营运资本与总资产比率；表示第i个企业在t年度的留存收益与总资产比率；表示第i个企业在t年度的息税前收益与总资产比率；表示第i个企业在t年度的股票市场价值与债务账面价值比率；表示第i个企业在t年度的营业收入与总资产比率。由于我国证券市场的特点，借鉴姜付秀等[16]的研究，调整为第i个企业在t年度的流通股总市值和非流通股净资产总额之和与总负债的比率。文中采用Z代表被解释变量企业财务风险，按式(7)进行计算。

一般而言，Z分越低，企业财务风险越大；Z分越高，企业财务风险越小，其中判别门槛值分别为1.81和2.67[29]。若企业Z分小于1.81则认为企业陷入财务困境；若企业得分大于1.81，同时又小于2.67，则企业财务状况不稳定；若企业得分大于2.67，那么企业财务健康。

2.核心解释变量/转换变量：内部控制质量

其三，社会治理系统的协同共治。在社会科学中，协同是不同行动者之间，以一方为主的协调与合作，二者之间是和谐非均衡关系[6]。社会治理系统既是一个合作共治的系统，又是一个协同共治的系统。多元主体在社会治理中，既是一种合作关系，又是一种政府主导下的协同关系。这一关系可为创新社会治理的共建共治提供有力的理论支点，同时还可以为推进社会组织和公众参与协同社会治理的实践探索提供方法。

本文将内部控制质量(IC)作为核心解释变量和转换变量，选取迪博内部控制指数进行度量，为了降低变量间的数量级差，取值为迪博内控指数/100。迪博内部控制指数是基于企业内部控制合规、报告、资产安全、经营、战略五大目标的实现程度来设计的，取值区间为[0,1 000]，即x‴=ICmax=1 000/100=10，企业内部控制指数越高，说明企业内部控制质量越好，具体说明和计算方法详见文献[30]。迪博内部控制指数自2011年首次公开发布以来，由于具备较好的客观性和科学性，逐渐得到学术界和业界的认可[24,31]。

3.控制变量

借鉴方红星和陈作华[3]、戴文涛等[11]、林钟高和陈俊杰[17]、李万福等[10]、周继军和张旺峰[32]等学者的研究，结合中国上市企业实际情况，本文设置了如下控制变量，以削弱系数β估计的有偏程度。包括：企业上市年限(AGE)，以企业上市的自然年度表示；企业规模(TA)，以期末总资产(亿元)的自然对数表示；企业成长性(IRBR)，以“(本年营业收入—上年营业收入)/上年营业收入”(亿元)表示；企业绩效(ROA)，以净利润/期末总资产(亿元)表示；企业治理(CGM)，以董事长、总经理两职兼任表示，若兼任则取值为1，若不兼任则取值为0。

(三)数据说明和描述性统计分析

本文采用的内部控制数据来源于深圳迪博企业风险管理技术有限公司提供的内部控制数据库(DIB)；企业财务数据等其他数据主要来源于国泰安数据库(CSMAR)，部分缺失的数据基于万德数据库(WIND)手动收集补齐；宏观经济数据来源于WIND。考虑到样本数据的可得性，选取2009-2016年沪深A股上市公司为原始样本。为了保证研究的严谨性和科学性，经过筛选：一是剔除金融行业样本企业；二是剔除数据缺失严重的样本企业，缺失较少的样本采用均值填补法补齐，最终收集样本企业1 279个。本文采用STATA14.2和Matlab2016b软件进行数据处理，采用Colletaz和Hurlin[28]发布的Matlab程序计算PSTR模型。

表1 变量描述性统计分析

     

变量名称符号均值标准差最大值最小值观察值企业财务风险Z5.47610.632310.178-1.07510 232内部控制质量IC6.7630.8559.9540.09010 232上市年限AGE12.6675.22926110 232企业规模TA3.8891.33910.088-9.21010 232企业成长性IRBR0.65320.9731 878.372-0.97510 232企业绩效ROA0.21117.4531 765.439-0.88510 232企业治理CGM0.8360.3711010 232

五、实证结果与分析(一)模型设定检验

为了避免虚假回归，本文采用LLC检验对7个变量进行平稳性检验，LLC检验结果显示所有变量均拒绝面板单位根原假设，可以直接进行回归分析。在应用模型一实证检验内部控制对企业财务风险影响的非线性特征之前，需要检验内部控制对企业财务风险的影响是否具有异质性，并在此基础上检验模型的剩余转换效应，确认模型参数选择。表2报告了不同模型设定下的检验结果，根据González等[26]的研究，本文将j最大取值设定为2，r最大取值设定为3。

表2 异质性检验和剩余转换效应检验

     

假设j=1j=2LMLMFLRTLMLMFLRT异质性检验H0:γ=0H1:γ≠0545.930(0.000)95.985(0.000)561.034(0.000)638.764(0.000)56.664(0.000)659.573(0.000)剩余转换效应检验H0:r=1,H1:r=24.394(0.623)0.731(0.625)4.395(0.623)35.365(0.000)2.948(0.000)35.426(0.000)H1:r=2,H2:r=313.900(0.307)1.156(0.309)13.910(0.307)AIC4.5424.552BIC4.5594.561结论r=1,j=1

注：括号内标注为p值。

分析表2可知，不论j=1或j=2，在1%显著性水平上，LM、LMF和LRT的检验结果均拒绝异质性检验的原假设H0:γ=0。这意味着内部控制对企业财务风险的影响存在显著的异质性，说明本文实证模型设定合理，也就是说采用模型一可以有效捕捉内部控制对企业财务风险影响的异质性，能够较好地检验影响的非线性特征。在此基础上检验模型一的剩余转换效应，当j=1时，LM、LMF和LRT的检验结果均无法拒绝剩余转换效应检验的原假设H0:r=1。这说明r取值为1，意味着内部控制对企业财务风险的影响仅含一个非线性转换函数。当j=2时，LM、LMF和LRT的检验结果均拒绝剩余转换效应检验的原假设H0:r=1，但无法拒绝原假设H1:r=2。这说明r取值为2，也就意味着内部控制对企业财务风险的影响内含两个非线性转换函数。进一步确定模型一的参数选择，AIC、BIC信息准则在j=1时取值小于在j=2时取值，说明模型一的j取值为1，即模型一的转换函数是logistic函数，只有一个c。

(二)估计结果分析

1.基本回归结果分析

模型设定检验通过后，本文采用非线性最小二乘法和固定效应模型的组内回归方法估计模型一的参数，其中转换函数g(ICit;γ,c)的平滑系数γ和转换位置参数c采用网格搜索算法计算，表3报告了模型一参数估计结果。

表3 模型一估计结果

     

变量线性部分非线性部分参数估计值t统计量参数估计值t统计量ICβ10-0.507 9∗(0.220 0)-2.308 9β200.743 0∗∗(0.214 6)3.462 1AGEβ110.505 9∗∗∗(0.089 3)5.666 0β210.006 0(0.075 9)0.079 4TAβ12-2.653 4∗∗∗(0.365 9)-7.251 1β22-0.561 7(0.293 1)-1.916 2IRBRβ13-0.018 9∗(0.009 2)-2.053 1β230.019 2∗(0.009 2)2.078 3ROAβ14-0.086 8∗∗∗(0.010 0)-8.680 4β2430.901 3∗∗∗(3.936 3)7.850 4CGMβ150.0635 8(0.693 2)0.917 2β25-0.885 1(0.672 0)-1.317 1γ140.381 1c5.386

注：括号内标注为标准差，***、**和*分别代表1%、5%和10%显著水平。

分析表3可知，内部控制对企业财务风险的影响发生转变的位置参数估计值c=5.386，对应迪博内部控制指数为538.6(5.386*100)。在c两侧，内部控制对企业财务风险的影响显著不同。当内部控制质量低于538.6时，内部控制对企业财务风险的影响系数估计值β10=-0.507 9，并且在10%的显著水平上通过显著性检验，说明企业内部控制质量较低时，内部控制不但无法有效发挥对企业财务风险的抑制作用，反而起着恶化作用；但当内部控制质量高于538.6时，内部控制对企业财务风险的影响系数估计值β20=0.743 0，并且在5%显著水平上通过显著性检验，这意味着随着内部控制质量提高，内部控制对企业财务风险的抑制效应逐渐开始发挥作用。说明低内部控制质量不利于企业财务风险降低，但随着内部控制质量提高，企业内部控制系统日趋完善，有助于规避和防控企业财务风险，表现为显著的倒U型关系。此外，模型一控制变量的系数估计结果与已有研究结论基本保持一致，由于不是研究重点，对此本文不作深入探讨。

内部控制对企业财务风险的影响在c的两侧显著不同，主要是因为企业在低机制、高机制两个阶段时，建设内部控制制度的成本投入和从中获取的收益不尽相同。在低机制阶段，即内部控制质量较低时，内部控制缺陷较多，难以改善企业绩效、融资成本以及经营不确定性[33]，而且企业还需要承受高额资源投入。低内部控制收益和高内部控制成本，使得内部控制对企业财务风险的抑制作用难以充分发挥，反而增加企业财务负担。然而经过低机制阶段的建设，企业内部控制已具备一定水平，在此基础上再进行内部控制制度创新变革，提升内部控制质量所需资源投入减少，而且随着企业进入高机制阶段，内部控制系统日趋完善，能有效降低企业融资成本并提高企业绩效和经营稳定性[10-11]，充分发挥内部控制对企业财务风险的抑制作用。系数|β20|>|β10 |，说明在内部控制质量对企业财务风险的影响中，主要是非线性部分发挥着作用，即从整体上分析，内部控制质量对企业财务风险的影响具有抑制效应。而且系数β10<0<β20，这很好地解释了在世界范围内，为什么内部控制制度主要是由政府发起、制定标准并强制推广，而不是作为行为主体的企业主动推进。

2.非线性转换特征分析

由表3可知，在模型一中，内部控制质量对企业财务风险的影响呈现出非线性特征。为了更好地展示该非线性变化，本文绘制模型一转换函数示意图，如图4所示。结合表3和图4，可以发现模型一仅有一个转换函数，对应转换变量位置参数c=5.386，对应迪博内部控制指数为538.6(5.386*100)，低于样本均值676.3(6.763*100)，其中内部控制指数小于538.6的样本占总样本的4.47%，以2010年前样本为主，大多是传统产业中上市时间较长的中小型国有企业。其中值得关注的是，经过近年来建设发展，2016年内部控制质量低于538.6的样本企业仅占总样本的0.586%，但主要是传统产业中上市时间8年以上的地方国有企业，例如深赛格、南京医药、马钢股份等。这说明，尽管整体上我国上市公司内部控制制度建设目前处于较好水平，但一些传统产业的老地方国有上市企业内部控制制度建设力度仍有待进一步提高。转换函数的平滑系数γ=140.381 1，说明内部控制质量对企业财务风险的影响以一个较快速度，围绕位置参数538.6实现了低机制与高机制的平滑转换。

机械系统动力学[1]是研究机械系统的运行状态与其内部参数、外界条件之间的关系的一门学科，其理论分为运动学和动力学两部分。运动学是指在不考虑系统受力的情况下，研究系统内点或刚体的位置、速度、加速度等运动量之间的关系，如图1所示的机器人手末端的位置、速度和加速度与各关节转角、角速度、角加速度的关系。动力学是指在考虑受力的情况下，研究系统的力与运动的关系，可以是给定主动力求运动或约束力，也可以是给定运动求主动力和约束力，如给定机器人手末端的运动规律，求各关节的驱动力矩。

定额计价法，是建立在以政府定价为主导的计划经济管理基础上的价格管理模式，体现政府对工程价格的直接管理、调控。采用定额计价法，承发包双方共用同一套定额和费用标准确定标底或控制价、投标报价、合同价及结算价。其计价程序以施工工序为主，即有一个工序就有一个计价项目，编制者利用计价软件根据省级建设行政主管部门发布的人工、机械单价、材料价格信息、取费标准、税率政策及同期市场价格等计算出直接工程费、间接费、税金等，最终汇总确定建筑安装工程造价。

     

图4 模型一转换函数

在上述分析的基础上，结合式(5)可计算企业财务风险对内部控制的弹性，如图5所示。不同于图4展示了转换函数在不同机制间的非线性转换，图5则更加直观地展现了企业财务风险对内部控制的弹性动态变化。随着内部控制质量提升，弹性eit取值逐渐由负值向正值转变。当eit<0时，内部控制对企业财务风险起着恶化作用，每提高1单位内部控制质量则会提高0.507 9单位的企业财务风险，但这种恶化作用随着内部控制质量提升逐渐减弱；当eit>0时，内部控制对企业财务风险的抑制作用开始发挥，此时每提高1单位内部控制质量能有效降低0.743 0单位的企业财务风险，并且随着内部控制质量的提升逐渐增强。

     

图5 企业财务风险对内部控制质量的弹性

基于上述估计结果分析可知，内部控制对企业财务风险的影响是倒U型非线性关系，转换位置参数为538.6，转换速度为140.381 1。从整体上分析，内部控制有助于降低企业财务风险和防控系统性金融风险，但在内部控制制度建设初期，由于内部控制质量低会恶化企业财务风险，将会影响企业建设内部控制制度的积极性，使得推广、建设高质量的内部控制制度成为一项艰巨任务。因此，相关政府监督管理部门需要充分发挥其关键的引导、帮扶和监督作用，帮助企业正确认识内部控制及其对企业财务风险的影响，提高企业内部控制制度建设积极性，尤其是作为区域经济发展支柱的地方国有企业内部控制制度建设积极性，帮助、扶持和监督企业提高内部控制水平，充分发挥内部控制对企业财务风险的抑制作用，进而防控系统性金融风险。

(三)稳健性检验

为了检验本文研究结果的可靠性，进行如下稳健性检验。

(1)采用速动比率(SD)替换Z分作为新的被解释变量。速动比率是企业速动资产与流动负

债的比率，反映了企业的快速偿债能力，常被用于度量企业财务风险。因此，本文采用速动比率(SD)替换Z分作为新的被解释变量构建新的PSTR模型(模型二，式(8))，对本文研究结论进行稳健性检验。回归结果如表4所示，与表3相比较，回归结果基本保持一致。但转换函数平滑系数由140.381 1增大至162.053 9，说明内部控制质量对企业财务风险的影响以一个较高的速度，在低机制与高机制间实现了平滑转换，如图6所示。模型二的回归结果说明本文研究结论是稳健的。

SDit=αi+β10ICit+β1nxit+(β20ICit+β2nxit)·g(ICit;γ,c)+εit

(8)

     

图6 模型二转换函数

表4 模型二(速动比率)估计结果

     

变量线性部分非线性部分参数估计值t统计量参数估计值t统计量ICβ10-0.489 0∗(0.2303)-2.123 0β200.620 2∗∗(0.232 7)2.665 3AGEβ110.517 1∗∗∗(0.102 0)5.069 1β21-0.038 5(0.084 9)-0.453 0TAβ12-2.848 2∗∗∗(0.453 5)-6.279 8β22-0.450 1(0.342 4)-1.314 5IRBRβ13-0.025 3(0.013 9)-1.821 0β230.025 2(0.013 9)1.817 9ROAβ14-0.058 8∗∗∗(0.007 2)-8.190 5β2430.150 7∗∗∗(3.7018)8.144 8CGMβ150.470 9(0.781 1)0.602 8β25-0.432 2(0.748 9)-0.577 1γ162.053 9c5.383 1AIC3.710 1BIC3.721 2

注：括号内标注为标准差，***、**和*分别代表1%、5%和10%显著水平。

(2)使用2010-2016年沪深A股上市公司为研究样本。我国财政部、证监会、审计署、银监会、保监会等五部委在2010年发布《企业内部控制配套指引》，明确了企业内部控制应用、评价和审计细则，指导企业更加有效地实施企业内部控制基本规范，使得2010年前后的企业内部控制制度建设差异较大，因此剔除2009年数据，构建模型三进行稳健性检验。检验结果如表5所示，与表3相比较有两点不同，内部控制IC在线性部分的回归系数β10为负，但未通过显著性检验，说明在新的政策引导下，内部控制在低机制阶段对企业财务风险起着不显著的恶化作用。此外，转换函数的平滑系数由140.381 1降低至1.473 8，说明内部控制质量对企业财务风险的影响以一个低缓的速度，在低机制与高机制间实现了平滑转换，如图7所示。模型三的回归结果说明本文研究结论是稳健的。

表5 模型三(2010-2016年数据)估计结果

     

变量线性部分非线性部分参数估计值t统计量参数估计值t统计量ICβ11-0.144 2(0.212 9)-0.677 1β201.036 2∗∗∗(0.256 9)4.033 8AGEβ110.568 7∗∗∗(0.095 0)5.986 7β21-0.132 4(0.085 3)-1.552 8TAβ12-2.558 5∗∗∗(0.476 0)-5.375 0β22-0.379 2(0.429 5)-0.882 9IRBRβ13-0.021 6(0.013 9)-1.553 8β230.030 9(0.020 0)1.546 9ROAβ14-6.995 4∗∗∗(1.812 2)-3.860 1β240.185 4(1.721 9)0.107 7CGMβ150.859 7(0.640 0)1.343 4β25-1.516 8(0.916 7)-1.654 6γ1.473 8c5.977 8AIC3.775 9BIC3.787 0

注：括号内标注为标准差，***、**和*分别代表1%、5%和10%显著水平。

     

图7 模型三转换函数

(3)使用迭代GMM检验内生性影响。考虑到内部控制与企业财务风险之间可能存在相互影响的关系，本文采用滞后一期的内部控制质量作为工具变量，使用迭代GMM对内生性问题进行检验。回归结果如表6所示，再次从整体上验证了内部控制能有效抑制企业财务风险，说明本文研究结论是稳健的。

Tang[15]等在反应过程中加入了十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)，制备出了具有类似于花状结构的MoS2纳米球，并将其用于润滑油添加剂，制备出了耐磨性能优异的润滑油，研究表明这主要是因为CTAB长的碳链容易卷曲，将先生成的纳米片状二硫化钼吸附到表面进行自组装，消除部分悬空键，降低纳米片状二硫化钼表面能，抑制表面的生长，最终生成花状纳米二硫化钼，CTAB实际起到了模板作用。

表6 迭代GMM估计结果

     

变量ICAGETAIRBRROACGM常数项系数1.008∗∗(2.04)0.041(1.59)-2.249∗∗∗(-16.21)-0.001(-0.97)33.85∗∗∗(6.53)-1.770∗∗∗(-5.18)7.188∗∗(2.52)Pseudo R20.126 6观测值10 232

注：括号内标注为标准差，***、**和*分别代表1%、5%和10%显著水平。

表7 模型四(缩尾处理)估计结果

     

变量线性部分非线性部分参数估计值t统计量参数估计值t统计量ICβ10-0.298 1∗(0.154 2)-1.978 9β200.490 4∗∗(0.196 0)2.501 7AGEβ110.534 4∗∗∗(0.087 3)6.123 7β21-0.024 9(0.073 2)-0.339 9TAβ12-2.576 7∗∗∗(0.355 9)-7.239 2β22-0.650 1∗(0.285 6)-2.276 1IRBRβ13-0.018 4∗(0.008 9)-2.068 9β230.018 8∗(0.008 9)2.114 8ROAβ140.081 4∗∗∗(0.009 3)-8.715 5β2430.924 6∗∗∗(3.927 0)7.874 9CGMβ15-1.496 6∗(0.704 8)-2.123 3β250.882 7(1.365 3)0.646 5γ146.271 9c5.384 6AIC3.786 4BIC3.796 3

注：括号内标注为标准差，***、**和*分别代表1%、5%和10%显著水平。

(4)对样本数据进行缩尾处理。为了控制数据极端值对回归结果的影响，对变量数据进行1%分位和99%分位的缩尾处理，构建模型四进行稳健性检验。模型四的回归结果如表7所示，与表3相比较，AIC和BIC取值更小，说明缩尾处理之后的PSTR模型拟合效果更好。此外，回归结果除了数值大小略有变化之外，与表3基本保持一致。但平滑系数由140.381 1提高至146.271 9，说明内部控制对企业财务风险的影响以一个更高速度，在低机制与高机制间实现了平滑转换，如图8所示。模型四的回归结果说明本文研究结论是稳健的。

     

图8 模型四转换函数

六、结论与启示

本文基于新制度经济学的成本效益原则和制度变迁理论推演了内部控制对企业财务风险的影响变化，明确了内部控制对企业财务风险的影响机制，并以我国2009-2016年1 279家沪深A股上市公司为研究样本，采用面板平滑转换回归模型(PSTR)实证检验了内部控制对企业财务风险的非线性影响及其特征。

研究发现:第一，内部控制对企业财务风险的影响是复杂的非线性关系。第二，内部控制对企业财务风险影响的非线性特征：该非线性关系呈倒U型，其中内部控制对企业财务风险影响发生转换的位置参数为538.6，转换速度为140.381 1 。第三，在不同发展阶段，内部控制对企业财务风险的影响各不相同。在低机制区，内部控制对企业财务风险的影响系数为-0.507 9，在高机制区影响系数转为正值0.743 0。但从整体上分析，内部控制对企业财务风险存在显著的抑制效应。实证检验结果说明，内部控制对企业财务风险的影响是倒U型的非线性关系，转换位置参数为538.6，转换速度为140.381 1，这对于充分认识内部控制及其对企业财务风险的影响，防范系统性金融风险具有重要意义。

通过本文研究得到政策启示如下。

(1)加快完善内部控制相关政府监督管理制度建设。通过明确监管主体各方权利、义务及协调机制，充分发挥政府监督管理部门在内部控制制度建设及推广过程中的关键引导、帮扶和监督作用，引导更多企业正确且充分地认识内部控制及其对企业财务风险的倒U型影响关系，帮助、扶持并监督更多企业科学建立高质量的内部控制系统，有效发挥内部控制对企业财务风险的抑制效应，防控系统性金融风险。

(2)加强内部控制宣传教育，出台内部控制差异化监管措施。强化对内部控制制度建设初期企业的引导、扶持和成熟企业的监督，尤其是对情况复杂而且经济地位重要的企业(例如传统产业的地方国有企业)的引导和监督，激发企业内部控制制度建设动力，提高企业内部控制质量以充分发挥其对企业财务风险的抑制作用，防控系统性金融风险。

(3)扩大内部控制制度应用范围，提高内部控制基本规范要求。将更多不同类型企业、组织纳入内部控制制度建设范围，并通过高标准的内部控制基本规范引导、监督企业和组织建设内部控制制度，帮扶企业克服内部控制制度建设初期的挑战，快速提高企业内部控制质量突破538.6，有效抑制企业财务风险，实现系统性金融风险有效防控。

本研究是完善内部控制对企业财务风险影响研究的一次有益尝试，但仍存在一些不足。一是研究数据仅源于中国上市公司，没有包含其他地区或其他类型企业数据，降低了本研究结论的普适性；二是没有对研究样本按照行业进行分类，以检验在不同行业中内部控制对企业财务风险的影响。我们将在后续研究中对此展开进一步探索，完善并丰富内部控制对企业财务风险影响的研究。

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Nonlinear Influence of Internal Control on Firms’ Financial Risk——Theoretical and Empirical Analysis

XU Wei1, XIAO Zhi2

(1. School of Business, Jiangnan University, Wuxi 214122, China; 2. School of Economic and Business Administration, Chongqing University, Chongqing 400044, China)

Abstract：Based on the theoretical deduction about the relationship between the internal control and the firms’ financial risk, this paper clarified the influence mechanism of internal control on firms’ financial risk. Moreover, the panel smooth transition regression model was used to analysis the panel data of 1279 listed firms in China range from years 2009 to 2016 to test the nonlinear influence of internal control on firms’ financial risk. Empirical results showed that the relationship between internal control and firms’ financial risk is an inverted U type relationship. However, at each development period, the influence of the internal control on the firms’ financial risk is different. The local parameter of transition is 538.6. The transition speed is 140.3811. Through this research, it improves the understanding about the internal control and the influence of internal control on firms’ financial risk, which is beneficial to build the internal control system and formulate the relevant supervision policies. As a result, it is of great significance to prevent the systemic financial risk.

Key words：internal control; enterprise financial risk; nonlinear; PSTR model; new institutional economics