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    數(shù)字化轉(zhuǎn)型視角下制造企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量研究
    ——來自中國制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗證據(jù)

    2022-11-01 03:50:46黑龍江大學(xué)經(jīng)濟與工商管理學(xué)院羅艷梅張全爽李秀媛
    會計之友 2022年22期
    關(guān)鍵詞:轉(zhuǎn)型數(shù)字化生產(chǎn)

    黑龍江大學(xué)經(jīng)濟與工商管理學(xué)院 羅艷梅 張全爽 李秀媛

    一、引言

    2017年數(shù)字經(jīng)濟被寫入政府工作報告,“數(shù)字中國”建設(shè)提到了國家戰(zhàn)略高度。以云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、移動互聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字技術(shù)在我國經(jīng)濟建設(shè)中日益發(fā)揮著深遠(yuǎn)且重要的作用,利用數(shù)字技術(shù)完成商業(yè)轉(zhuǎn)型成為企業(yè)發(fā)展的必然選擇。數(shù)字化轉(zhuǎn)型重構(gòu)了企業(yè)組織方式、生產(chǎn)方式、商業(yè)模式和組織邊界,推動企業(yè)內(nèi)部管理模式的全方位、深層次變革,對組織結(jié)構(gòu)、營銷模式、生產(chǎn)模式、研發(fā)模式等產(chǎn)生顛覆式影響。數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為企業(yè)競爭力提升和高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑,有助于打破企業(yè)內(nèi)外邊界,構(gòu)建內(nèi)外部資源流動與分享的協(xié)同機制,加速全價值鏈協(xié)同共生。

    制造業(yè)是實體經(jīng)濟的主體,是推動經(jīng)濟長期穩(wěn)定增長的關(guān)鍵引擎?!丁笆奈濉睌?shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》強調(diào)加快制造業(yè)數(shù)字化改造,形成數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能決策能力,賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型向縱深發(fā)展。中國經(jīng)濟正處在由高速增長向高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵階段,在新冠疫情及國際形勢復(fù)雜多變的背景下,強化內(nèi)部控制、提高風(fēng)險管理水平是企業(yè)在紛繁復(fù)雜的內(nèi)外部環(huán)境中求得生存的關(guān)鍵。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否借助于“大智移云”等信息化技術(shù)手段賦能企業(yè)風(fēng)險管控,提升內(nèi)部控制質(zhì)量?本文以制造業(yè)上市公司為研究對象,通過對公司年報的文本分析以及相關(guān)文獻(xiàn)的梳理,構(gòu)建制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究框架,實證分析和檢驗制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部控制質(zhì)量的影響。本文可能的貢獻(xiàn)體現(xiàn)在:(1)結(jié)合新一代信息技術(shù)和制造業(yè)深度融合發(fā)展的國家制造業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略,研究制造企業(yè)如何通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型加強風(fēng)險識別、分析和應(yīng)對能力,提升風(fēng)險管理水平,豐富了內(nèi)部控制影響因素的相關(guān)研究。(2)基于制造企業(yè)價值鏈管理視角,構(gòu)建生產(chǎn)數(shù)字化、產(chǎn)品數(shù)字化、服務(wù)數(shù)字化、管理數(shù)字化四個維度的轉(zhuǎn)型路徑,探索制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部控制質(zhì)量影響的內(nèi)在機理。

    二、理論分析與研究假設(shè)

    (一)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與內(nèi)部控制質(zhì)量

    大數(shù)據(jù)時代,管理人員利用大數(shù)據(jù)工具進行企業(yè)分析和數(shù)據(jù)挖掘是提升核心競爭力的重要措施。制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字化技術(shù)與制造技術(shù)的全面融合,新一代信息技術(shù)在制造企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中的廣泛應(yīng)用,必然滲透到企業(yè)經(jīng)營管理的各個方面,從而對內(nèi)部控制活動及其要素產(chǎn)生重要影響。

    數(shù)據(jù)作為信息載體是企業(yè)數(shù)字化的核心,大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用極大提升了企業(yè)數(shù)據(jù)采集能力、存儲能力和計算能力。在與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的深度融合下,信息在企業(yè)內(nèi)部流轉(zhuǎn)更為流暢,實現(xiàn)人、機、數(shù)據(jù)無縫連接,打破企業(yè)各環(huán)節(jié)、各組織機構(gòu)之間長期存在的信息孤島問題,通過加強內(nèi)外協(xié)作,促進知識擴散,優(yōu)化要素配置,有助于降低代理問題,優(yōu)化內(nèi)部治理環(huán)境和信息溝通效率,增強企業(yè)內(nèi)部控制能力。數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用能夠使企業(yè)快速捕捉市場變化,洞察數(shù)據(jù)中隱含的價值,識別風(fēng)險、及時響應(yīng),加強對風(fēng)險的預(yù)警、評估與反饋,充分發(fā)揮數(shù)據(jù)資源的集成和價值創(chuàng)造功能,改善并優(yōu)化企業(yè)風(fēng)險評估的整個過程。智能制造是制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要特征,通過工業(yè)化、信息化的深度融合,運用網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、智能化技術(shù)等手段實現(xiàn)設(shè)計、生產(chǎn)、工藝、管理等多系統(tǒng)高度集成與協(xié)同,自動監(jiān)控和顯示產(chǎn)品研發(fā)、設(shè)計、生產(chǎn)運行狀態(tài),達(dá)到智能識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理,形成深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、精準(zhǔn)控制自執(zhí)行的高度柔性化及自適應(yīng)的制造體系,加強對生產(chǎn)制造過程監(jiān)督、管控能力,降低失誤、犯錯概率,提升制造質(zhì)量和效率。

    因此,制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了企業(yè)的獲取分析數(shù)據(jù)能力、智能能力和連接能力。新一代信息技術(shù)的應(yīng)用使企業(yè)更容易獲取海量數(shù)據(jù),通過挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)部深層次的內(nèi)涵和價值,為企業(yè)全方位風(fēng)險管控提供預(yù)警和信號,提升風(fēng)險識別和評估能力;人工智能技術(shù)的運用將風(fēng)險管控活動內(nèi)置于智能制造整個過程,生產(chǎn)設(shè)備通過感知獲取信息,按照既定規(guī)則自主解決相關(guān)問題,保證控制活動在特定狀態(tài)下能夠有效執(zhí)行;機器、設(shè)備、平臺之間的網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)能夠使企業(yè)所有流程和參與方連接在一起,加強信息與溝通,減少由于信息不對稱產(chǎn)生的管控漏洞和決策失誤?;谝陨戏治?,提出假設(shè)1:

    假設(shè)1:制造企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升內(nèi)部控制質(zhì)量。

    (二)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑與內(nèi)部控制質(zhì)量

    結(jié)合《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》全面系統(tǒng)推動企業(yè)研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)加工、經(jīng)營管理、銷售服務(wù)等業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,加快全價值鏈業(yè)務(wù)協(xié)同?;谥圃炱髽I(yè)價值鏈管理內(nèi)容,可將制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑細(xì)分為生產(chǎn)數(shù)字化、產(chǎn)品數(shù)字化、服務(wù)數(shù)字化和管理數(shù)字化,挖掘數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施路徑對內(nèi)部控制質(zhì)量的影響機制。

    生產(chǎn)數(shù)字化指產(chǎn)品在設(shè)計、采購、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)采用數(shù)字化、智能化技術(shù)和手段,實現(xiàn)生產(chǎn)過程數(shù)字化、管理智能化。機器人流程自動化利用計算機控制技術(shù),通過數(shù)據(jù)采集和程序運算對產(chǎn)品生命周期進行管理,將人、過程和信息有效集成,全過程精準(zhǔn)監(jiān)控強化產(chǎn)品研發(fā)、采購、生產(chǎn)及訂單全流程的控制活動。數(shù)字化工廠時時監(jiān)測設(shè)備運行狀態(tài),自動調(diào)解設(shè)備、檢測產(chǎn)品質(zhì)量,確保產(chǎn)品符合研發(fā)與客戶要求,降低次品率;數(shù)字化倉儲對產(chǎn)品庫存進行全程可追溯和智能化管理,降低采購風(fēng)險,優(yōu)化庫存,達(dá)到生產(chǎn)成本精細(xì)化管控。

    產(chǎn)品數(shù)字化是賦予產(chǎn)品數(shù)字化特征,讓產(chǎn)品具有一定的感知能力和學(xué)習(xí)能力,通過對設(shè)備物聯(lián)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)以及外部互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的自動化采集、存儲、分析與可視化,加強對產(chǎn)品交付后的風(fēng)險管控,及時了解產(chǎn)品的運行狀態(tài)并對故障進行預(yù)警,達(dá)到及時監(jiān)控、提前預(yù)警、在線運維的控制目的,延長控制活動的鏈條,通過增值活動防止產(chǎn)品風(fēng)險給客戶帶來損失以及對企業(yè)聲譽的不良影響,提升客戶價值。

    服務(wù)數(shù)字化主要在營銷、物流、售后等服務(wù)過程中建立數(shù)字化、智能化服務(wù)平臺對客戶數(shù)據(jù)采集、對比和分析,更好地識別挖掘客戶需求,及時發(fā)現(xiàn)響應(yīng)市場變動風(fēng)險,實現(xiàn)有效研發(fā)及精準(zhǔn)營銷。針對訂單物流全過程的跟蹤和管理,主要是彌補產(chǎn)品從離開企業(yè)到交付客戶之間的管控缺失,降低失誤和損失,減少物流風(fēng)險。平臺的即時信息交互可提升信息溝通的效率,最大程度滿足客戶需求,解決客戶問題,對售后服務(wù)活動進行全方位管控。

    管理數(shù)字化通過大數(shù)據(jù)管理軟件和平臺打通企業(yè)生產(chǎn)與管理全流程數(shù)據(jù),規(guī)范業(yè)務(wù)操作,數(shù)據(jù)更加透明,實現(xiàn)跨部門、跨層級的業(yè)務(wù)互聯(lián)與分工合作,促進企業(yè)資源共享,加強部門之間的網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同,為經(jīng)營決策提供全面、可視、即時的數(shù)據(jù)支持,提高決策質(zhì)量,加強風(fēng)險管控。為實現(xiàn)控制目標(biāo)而在管理過程中設(shè)計的各種控制活動可內(nèi)化到程序與平臺中保留操作的痕跡,減少人為干預(yù),降低舞弊的可能?;谝陨戏治觯岢黾僭O(shè)2—5。

    假設(shè)2:制造企業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化能夠顯著提高內(nèi)部控制質(zhì)量。

    假設(shè)3:制造企業(yè)產(chǎn)品數(shù)字化能夠顯著提高內(nèi)部控制質(zhì)量。

    假設(shè)4:制造企業(yè)服務(wù)數(shù)字化能夠顯著提高內(nèi)部控制質(zhì)量。

    假設(shè)5:制造企業(yè)管理數(shù)字化能夠顯著提高內(nèi)部控制質(zhì)量。

    三、研究設(shè)計

    (一)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

    選取中國A股制造業(yè)上市公司為樣本,樣本區(qū)間為2015—2020年,收集企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù),剔除數(shù)據(jù)缺失的觀測值,為避免極端值影響,對連續(xù)變量進行首尾各1%的縮尾處理,最終獲取7 117個觀測樣本。財務(wù)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫,內(nèi)部控制指數(shù)來源于迪博公司內(nèi)部控制數(shù)據(jù)庫,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)根據(jù)年報收集整理。

    (二)變量定義

    1.被解釋變量

    內(nèi)部控制質(zhì)量(ICQ)。選用迪博公司發(fā)布的內(nèi)部控制指數(shù)作為內(nèi)部控制質(zhì)量的代理變量,將內(nèi)部控制指數(shù)除以1 000,使其取值分布在[0,1]之間。

    2.解釋變量

    數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DG)。根據(jù)已有研究對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的分析,結(jié)合制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本特征,收集樣本公司年報,以數(shù)字化轉(zhuǎn)型、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、云計算、云平臺、人工智能、智能制造、智能工廠、數(shù)字營銷、大數(shù)據(jù)管理平臺等為關(guān)鍵詞,剔除“行業(yè)概況”“未來展望”等部分表述,作為判斷企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的依據(jù),符合上述要求的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型定義為1,否則為0。

    生產(chǎn)數(shù)字化(DGM)。若企業(yè)在產(chǎn)品設(shè)計、采購、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)采用數(shù)字化、智能化技術(shù)和手段為1,否則為0。

    產(chǎn)品數(shù)字化(DGP)。若企業(yè)生產(chǎn)銷售的產(chǎn)品具有數(shù)字化、智能化特征為1,否則為0。

    服務(wù)數(shù)字化(DGS)。若企業(yè)在營銷、售后等服務(wù)過程中建立數(shù)字化、智能化服務(wù)平臺為1,否則為0。

    管理數(shù)字化(DGG)。若企業(yè)利用數(shù)字化應(yīng)用軟件和平臺對管理過程進行大數(shù)據(jù)分析和管理為1,否則為0。

    3.控制變量

    根據(jù)相關(guān)研究,將所有權(quán)性質(zhì)(SOE)、公司規(guī)模(SIZE)、總資產(chǎn)報酬率(ROA)、負(fù)債率(LEV)、營業(yè)收入增長率(GROWTH)、兩職合一(DUAL)、年度(YEAR)作為控制變量。由于制造業(yè)內(nèi)部細(xì)分行業(yè)較多、差異較大,設(shè)置行業(yè)變量(INDUSTRY),分為傳統(tǒng)制造企業(yè)和高新技術(shù)制造企業(yè)進行控制。為控制地理區(qū)域影響,設(shè)置地區(qū)變量(EAST),按照區(qū)域劃分為東部和中西部。

    具體變量定義見表1。

    表1 變量說明

    (三)模型構(gòu)建

    為檢驗制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部控制質(zhì)量的影響,設(shè)計模型(1)—(5),檢驗制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DG)以及四個轉(zhuǎn)型維度即生產(chǎn)數(shù)字化(DGM)、產(chǎn)品數(shù)字化(DGP)、服務(wù)數(shù)字化(DGS)、管理數(shù)字化(DGG)對內(nèi)部控制質(zhì)量(ICQ)的影響。

    四、實證結(jié)果與分析

    (一)描述性統(tǒng)計與相關(guān)性分析

    表2是變量描述性統(tǒng)計結(jié)果。內(nèi)部控制質(zhì)量(ICQ)均值為0.651,數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DG)均值為0.630,表明樣本中數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)占比63%。樣本公司實施生產(chǎn)數(shù)字化、產(chǎn)品數(shù)字化、服務(wù)數(shù)字化及管理數(shù)字化的企業(yè)占比分別為23%、30%、24%和26%。

    表2 樣本描述統(tǒng)計

    表3報告了按年度、行業(yè)、地區(qū)、產(chǎn)權(quán)分組的主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果及組間差異顯著性檢驗結(jié)果。(1)年度分組結(jié)果表明,制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DG)比例逐年提升,數(shù)字化轉(zhuǎn)型各維度指標(biāo)呈逐年上升趨勢。(2)行業(yè)分組結(jié)果表明,高新技術(shù)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DG)比例更高,生產(chǎn)數(shù)字化(DGM)和產(chǎn)品數(shù)字化(DGP)更為突出,傳統(tǒng)制造企業(yè)服務(wù)數(shù)字化(DGS)更為明顯。(3)地區(qū)分組結(jié)果表明,東部地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DG)比例更高,表現(xiàn)為生產(chǎn)數(shù)字化(DGM)、產(chǎn)品數(shù)字化(DGP)、管理數(shù)字化(DGG)更為明顯。(4)所有權(quán)性質(zhì)分組結(jié)果表明,民營企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DG)比例更高,主要表現(xiàn)在產(chǎn)品數(shù)字化(DGP)和管理數(shù)字化(DGG),而國有企業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化(DGM)比例更高。

    表3 主要變量分組平均值及差異顯著性檢驗

    相關(guān)分析表明內(nèi)部控制質(zhì)量(ICQ)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DG)在1%的水平上顯著正相關(guān)。內(nèi)部控制質(zhì)量(ICQ)與生產(chǎn)數(shù)字化(DGM)、服務(wù)數(shù)字化(DGS)、管理數(shù)字化(DGG)均在1%的水平上顯著正相關(guān),與產(chǎn)品數(shù)字化(DGP)相關(guān)系數(shù)不顯著。(限于篇幅,未予列示)

    (二)回歸結(jié)果

    表4報告了模型(1)—(5)的回歸結(jié)果。模型(1)結(jié)果顯示,制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DG)在1%水平上對內(nèi)部控制質(zhì)量(ICQ)存在顯著正影響,驗證了假設(shè)1。模型(2)—(5)研究結(jié)果顯示,生產(chǎn)數(shù)字化(DGM)、產(chǎn)品數(shù)字化(DGP)、管理數(shù)字化(DGG)均在1%水平上對內(nèi)部控制質(zhì)量(ICQ)存在顯著正向影響,服務(wù)數(shù)字化(DGS)對內(nèi)部控制質(zhì)量(ICQ)在5%的水平上存在顯著正向影響,支持了假設(shè)2—5。表明生產(chǎn)數(shù)字化、產(chǎn)品數(shù)字化、服務(wù)數(shù)字化以及管理數(shù)字化是制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升內(nèi)部控制的主要路徑。

    表4 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與內(nèi)部控制質(zhì)量回歸結(jié)果

    (三)穩(wěn)健性檢驗

    為檢驗?zāi)P头€(wěn)健性,選取數(shù)字化轉(zhuǎn)型時間長度(DGT)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度(DGR)兩個變量替代數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量進行回歸。數(shù)字化轉(zhuǎn)型時間長度(DGT)用該企業(yè)年報第一次披露有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)信息開始所經(jīng)歷的年度進行度量,數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度(DGR)用生產(chǎn)數(shù)字化、產(chǎn)品數(shù)字化、服務(wù)數(shù)字化與管理數(shù)字化四個變量之和進行度量,結(jié)果見表5。結(jié)果顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型時間越長,數(shù)字化、智能化技術(shù)應(yīng)用更加成熟完善,內(nèi)部控制質(zhì)量越好;數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高,數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用越全面,越有助于提升內(nèi)部控制質(zhì)量。

    表5 穩(wěn)健性檢驗

    (四)進一步分析

    按行業(yè)、地區(qū)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組回歸,結(jié)果見表6—8。表6按行業(yè)分組回歸結(jié)果顯示,兩組樣本中數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DG)均對內(nèi)部控制(ICQ)在1%的水平上顯著正向影響。高新技術(shù)樣本組中,產(chǎn)品數(shù)字化(DGP)對內(nèi)部控制(ICQ)的影響最為顯著,其次是生產(chǎn)數(shù)字化(DGM)和服務(wù)數(shù)字化(DGS)。高新技術(shù)企業(yè)主要將數(shù)字技術(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)流程及產(chǎn)品創(chuàng)新方面,生產(chǎn)數(shù)字化和產(chǎn)品數(shù)字化對內(nèi)部控制的提升作用更大。傳統(tǒng)企業(yè)樣本組中,管理數(shù)字化(DGG)對內(nèi)部控制質(zhì)量(ICQ)的影響最為顯著,說明更重視管理數(shù)字化對內(nèi)部控制的提升作用。

    附:表6 按行業(yè)分組回歸結(jié)果

    表7按地區(qū)分組回歸結(jié)果顯示,兩組樣本數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DG)對內(nèi)部控制質(zhì)量(ICQ)均存在顯著正影響。東部地區(qū)組中,產(chǎn)品數(shù)字化(DGP)和服務(wù)數(shù)字化(DGS)對內(nèi)部控制質(zhì)量(ICQ)影響最為顯著;中西部地區(qū)組中,生產(chǎn)數(shù)字化(DGM)和管理數(shù)字化(DGG)對內(nèi)部控制質(zhì)量(ICQ)影響更為突出。由于地區(qū)市場化程度的差異,東部地區(qū)內(nèi)部控制的增量影響主要體現(xiàn)在產(chǎn)品和服務(wù)數(shù)字化,中西部地區(qū)內(nèi)部控制質(zhì)量的提升主要體現(xiàn)在生產(chǎn)數(shù)字化和管理數(shù)字化。

    表7 按地區(qū)分組回歸結(jié)果

    表8按產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組回歸結(jié)果顯示,民營企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DG)對內(nèi)部控制(ICQ)影響更為明顯。進一步,國有企業(yè)樣本組中,只有管理數(shù)字化(DGG)對內(nèi)部控制質(zhì)量(ICQ)存在一定顯著正影響;民營企業(yè)樣本組中,生產(chǎn)數(shù)字化(DGM)、產(chǎn)品數(shù)字化(DGP)、服務(wù)數(shù)字化(DGS)均對內(nèi)部控制(ICQ)影響顯著。國有企業(yè)風(fēng)險管控能力的提升主要體現(xiàn)在管理數(shù)字化方面,民營企業(yè)則體現(xiàn)在生產(chǎn)數(shù)字化、產(chǎn)品數(shù)字化與服務(wù)數(shù)字化方面。

    表8 按產(chǎn)權(quán)分組回歸結(jié)果

    五、結(jié)論與啟示

    本文基于風(fēng)險管控視角關(guān)注制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟后果,選取2015—2020年中國A股制造業(yè)上市公司為研究樣本,收集制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù),并基于生產(chǎn)數(shù)字化、產(chǎn)品數(shù)字化、服務(wù)數(shù)字化和管理數(shù)字化四個維度,實證檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量的影響,主要結(jié)論:一是超過65%的樣本公司正在實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型,且呈年度增長趨勢,數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為制造企業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展的必然選擇。不同行業(yè)、地區(qū)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑存在顯著差異。二是新一代信息技術(shù)在制造企業(yè)生產(chǎn)管理中的應(yīng)用加強了風(fēng)險管控能力?;趦r值鏈管理過程的生產(chǎn)數(shù)字化、產(chǎn)品數(shù)字化、服務(wù)數(shù)字化、管理數(shù)字化是提升企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量的主要路徑,且數(shù)字化轉(zhuǎn)型時間越長,在價值鏈管理過程中實施的程度越高,內(nèi)部控制質(zhì)量越好。三是數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部控制質(zhì)量的影響具有顯著的行業(yè)、地區(qū)和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異。

    本文的研究啟示:一方面,制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是“大智移云”等新一代信息技術(shù)與實體經(jīng)濟融合發(fā)展發(fā)揮激活、創(chuàng)新、賦能的過程,企業(yè)需結(jié)合自身條件與特征,因地制宜,探索適合的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑,逐步完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路。另一方面,企業(yè)需進一步提高數(shù)字化轉(zhuǎn)型意識,深入挖掘新一代信息技術(shù)在企業(yè)風(fēng)險管控中的應(yīng)用,將信息技術(shù)與生產(chǎn)經(jīng)營活動有機結(jié)合,充分發(fā)揮數(shù)字技術(shù)對企業(yè)風(fēng)險管理的推動作用?!?/p>

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