〔摘 要〕 基于资源基础理论对企业内部控制的认识， 本文以我国沪深Ａ 股上市公司２０１２～２０２３ 年的数据为样本， 实证检验内部控制是否积极影响企业创新绩效以及其具体的影响路径。实证检验发现， 内部控制有助于直接提升企业创新绩效， 并通过提升数字化和人力资源水平间接提升企业创新绩效； 内部控制对创新绩效的直接效应和间接效应仅在非国有企业显着。前述结论在经过稳健性检验后仍然成立。本文研究结论丰富了企业创新绩效影响因素的相关理论研究和内部控制经济后果的理论认识， 为企业加强内部控制建设、提高创新绩效提供了决策支持。
〔关键词〕 内部控制 创新绩效 企业数字化 人力资源 资源基础理论 上市企业 非国有企业 中介效应
ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－９１０Ｘ．２０２５．０３．０１４
〔中图分类号〕Ｆ２７２ ３； Ｆ４２３ 〔文献标识码〕Ａ
引 言
创新是实现经济增长和提升企业核心竞争力的关键源泉， 坚持创新发展已成为世界各国应对科技革命和产业变革进行经济转型的必由之路。虽然创新日益受到各国的重视， 但无论是发达国家还是发展中国家， 都面临着创新不足的持续挑战［１］ 。
企业如何提升其创新绩效？ 大量文献已经探讨了影响企业创新绩效的因素。这些因素包括企业外部因素， 如政府政策与法规支持等； 内部因素则涉及企业的吸收与学习能力、适应性的组织文化、知识共享、企业家精神、数字化领导能力以及高层管理团队对创新的关注等。
尽管现有文献对影响企业创新绩效的因素给予了广泛关注， 但关于内部控制影响创新绩效的研究相对较少［２］ ， 尤其缺乏基于资源基础理论（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ－Ｂａｓｅｄ Ｔｈｅｏｒｙ， ＲＢＴ）的相关分析。按照资源基础理论， 内部控制是企业内部的关键制度资源［３］ ， 并被认为是一种基础性和补充性的资源和能力［４－６］ 。大多数研究直接关注企业其他资源和能力对创新绩效的影响， 却忽略了内部控制对其他资源和能力的补充作用。数字化水平和人力资源是影响企业创新绩效的重要资源与能力。内部控制对数字化水平有促进作用； 人力资源作为内部控制的客体， 与内部控制密切相关。那么内部控制能否通过影响企业数字化和人力资源水平进一步改变创新绩效？ 其影响方向及程度如何？ 目前研究还鲜有涉及。因此， 本文试图基于资源基础理论对内部控制的认识， 实证检验内部控制对创新绩效的影响， 并探索这种影响的主要路径。
１ 文献回顾与假设提出
１. １ 内部控制和创新绩效
作为一项制度资源， 内部控制可以通过直接影响企业的创新活动而提高创新绩效。（１） 创新活动通常伴随着高度的不确定性和风险。作为风险管理的一个子集， 内部控制有助于识别、评估和管理与创新相关的潜在风险， 降低创新失败的可能， 并确保创新项目的顺利进行； （２） 健全的内部控制促进了更好的沟通， 并提供了更精确的会计信息［７］ ， 从而有助于监控资产的使用并保护公司资源， 也有助于资源的有效配置。通过确保关键资源适当分配给创新项目， 公司可集中精力和资金用于研发和创新活动， 从而提高创新绩效；（３） 良好的内部控制环境优化了组织结构， 明确了责任和权限， 减少了管理层和控股股东对公司资源的侵占， 这有助于更多的资源流向创新活动，从而提高创新效率。
根据资源基础理论， 内部控制作为企业的一项基础性、补充性的资源和能力， 有助于通过对企业其他资源和能力的补充作用提升企业的创新投入和产出。提升创新绩效需要对企业资源和能力进行投资， 企业资源和能力不足会阻碍企业创新。而现有实证研究发现， 内部控制能够抑制某些阻碍企业创新的因素。（１） 由于创新活动的不确定性， 管理者在面临压力时会表现出短视行为，导致减少对创新项目的投资［８］ ， 而内部控制可以抑制管理层的短视行为［９］ ， 从而增加对创新的投资； （２） 上市公司出于盈余管理动机会减少创新投资［１０］ ， 而高质量的内部控制有助于抑制企业的盈余管理行为［１１］ ， 从而增加企业的创新投资； （３）融资约束会限制企业的创新活动［１２］ ， 而有效的内部控制通过提高信息披露质量、减少信息不对称，可以减轻融资约束对企业创新的负面影响［１３］ 。
基于前述分析， 本文提出假设１。
Ｈ１： 高质量的内部控制有利于提高企业创新绩效。
１. ２ 内部控制、企业数字化与企业创新绩效
数字技术以其开放性、可编辑性和可扩展性的特点， 正成为企业创新必备的独特资源。大量实证研究表明， 数字化可以显着提升公司的创新绩效。
尽管数字化对创新绩效的积极影响已成为共识， 但企业在数字化转型过程中仍面临许多挑战。（１） 融资困难和专业人才短缺导致企业数字化转型缺乏财务和人力资源投资［１４］ ； （２） 由于组织惯性［１５］ 和高管及员工追求个人效用［１６］ ， 公司往往依赖僵化的流程， 不愿承担与数字化战略相关的风险和不确定性。因为数字化会导致业绩预测出现重大波动［１７］ ， 是否数字化会影响对管理者的业绩评价， 这就导致管理者过分关注企业的日常运营而忽视数字化战略［１８］ 。同时， 新技术的引入和快速推进会引起员工的抵触情绪［１９］ ， 这会进一步削弱公司数字化转型的内部动力。这些因素共同减缓了企业数字化的进程， 阻碍了企业数字资源潜力的充分发挥。
内部控制作为公司的补充性制度资源， 可以打破数字化障碍， 提高企业的数字化水平。（１） 高质量的内部控制有助于提高员工对数字化战略的理解和信任， 从而实现战略共识。通过建立定期沟通机制（包括主动沟通， 如现场会议； 以及被动沟通， 如群发邮件或内部公告）［２０］ 和独立的沟通渠道（如举报热线）［２１］ ， 内部控制确保了数字化战略信息的准确及时传播， 促进了员工的正确理解和感知， 进而促进了战略共识； （２） 内部控制积极影响企业融资［２２］ ， 能够确保资金适当地投向技术创新和其他对数字化转型至关重要的关键领域；（３） 内部控制为数字化转型提供了内部动力。对于管理者而言， 它可以改变管理者对数字化转型的看法和态度［２３］ ， 使他们能够通过风险评估识别和应对与数字化战略相关的风险， 从而提高业绩预测的准确性。对于员工而言， 内部控制可以通过塑造积极的组织文化［２４］ 、优化绩效评估方法并实施激励薪酬制度［２５］ ， 激励他们积极参与数字化转型过程， 而且， 内部控制通过优化组织结构并在层级关系中建立清晰的规则、程序和指导， 可以最大程度地协调员工利益并减少他们对数字化的抵制。
综上， 数字化对企业的创新绩效有积极影响，而内部控制有利于提升企业的数字化水平， 因此，本文提出假设２。
Ｈ２： 内部控制通过提高企业数字化水平间接促进创新绩效的提升。
１. ３ 内部控制、人力资源与企业创新绩效
大量研究表明， 人力资源管理与创新绩效之间存在显着的相关性。实证研究发现， 诸如高管薪酬［２６］ 、员工股权计划［２７］ 、高管股权计划［２８］ 和员工培训［２９］ 等人力资源实践， 会对公司的创新绩效产生积极影响。
内部控制作为公司的补充性制度资源， 有利于完善公司的人力资源管理。（１） 内部控制帮助企业识别与人力资源相关的风险， 并在招聘选拔、培训与发展、绩效评估与激励机制等方面制定合理的制度； （２） 内部控制能够通过授权增强员工的参与度［３０］ 。通过授权， 员工在与工作相关的决策中被赋予了自由、独立和自主权， 使他们能够自主决定自己的任务。这显着增强了他们的参与感和主动性； （３） 内部控制对企业文化的重视有助于公司创造一个尊重知识、重视人才、关心员工职业发展的环境。这种环境潜移默化地影响员工的思想、态度和行为。企业文化可以对员工的意识和行为施加“软性” 约束， 深刻激发员工的内在控制动机， 形成自律和自我调节［３１］ ， 甚至员工忠诚度的培养已成为现代内部控制实践的起点［３２］ 。总之， 内部控制有利于提升员工满意度、士气和忠诚度， 而员工满意度、士气和忠诚度的提升有利于提升企业创新绩效。
综上， 企业良好的人力资源管理有利于提升创新绩效， 而内部控制有利于完善企业的人力资源管理， 因此， 本文提出假设３。
Ｈ３： 内部控制通过提升企业人力资源水平间接促进创新绩效的提升。
２ 研究设计
２. １ 样本选择和数据来源
我国的内部控制监管在２０１２ 年从“诱致性变迁阶段” 过渡到了“强制性变迁阶段”［２２］ ， 同年发布的《“十二五” 国家战略性新兴产业发展规划》标志着我国数字经济政策的开端。因此， 本文以沪深两市２０１２～２０２３ 年的Ａ 股上市公司为研究对象， 排除存在缺失值的公司， 共获得４８４２ 家公司跨度１２ 年组成的非平衡短面板数据， 样本总计包含３０４２４ 个观测值。为了剔除异常值对分析结果的影响， 本文对变量进行了前后１％的缩尾处理。
本文所用内部控制数据来自深圳迪博（ＤＩＢ）内部控制与风险管理数据库， 员工持股计划相关数据、企业创新数据和数字化数据来自中国研究数据服务平台（ＣＮＲＤＳ）数据库， 其他变量数据来自国泰安（ＣＳＭＡＲ）数据库。
２. ２ 变量选取
２. ２. １ 被解释变量
创新绩效（ＰＡＴ）： 专利申请数量能够准确反映一个公司的创新能力， 而且该数据可靠、易得，因此， 借鉴Ｆａｎｇ 等（２０１４）［３３］ 、马永强和路媛媛（２０１９）［３４］ 的研究， 本文采用专利申请数量衡量企业的创新绩效。专利申请总数包含外观设计专利数、实用新型专利数和发明专利数。
２. ２. ２ 解释变量
内部控制（ＩＣ）： 关于内部控制质量的量化，目前文献大都采用迪博公司提供的内部控制指数，也有文献采用厦门大学内部控制课题组开发的内部控制指数。迪博指数在指标体系中包含了经营计划的实现程度、总资产周转率、人均营业收入和净资产收益率等结果性指标［３５］ ， 但由于内部控制对五目标只能提供合理保证， 因此， 用迪博指数量化内部控制会存在代理偏差。为此， 本文采用迪博指数量化内部控制质量， 并在稳健性检验部分着重解决代理偏差引起的模型内生性问题。
２. ２. ３ 中介变量
数字化水平（ＤＴＦ）： 借鉴Ｔａｏ 等（２０２３）［６］ 、Ｚｈａｏ 等（２０２３）［３６］ 的研究， 本文采用相对词频法量化企业数字化水平， 即年报中出现的数字化相关的词汇数量与年报总字数的比值。
人力资源水平（ＨＲ）： 虽然从根源和本质看，人力资源和人力资本两个概念不应混淆， 但是人力资源是一个宏观概括性的概念， 很难体现人员的素质差异， 人力资本是体现在人身上的技能和生产知识的存量， 直接反映人员素质， 因此， 本文将人力资本变量作为企业人力资源的代理变量。测量人力资本的方法主要有基于产出的收入法、基于投入的成本法和基于人力资本特征的一些指标衡量方法（如平均教育年限等）。有文献采用教育年限法量化企业的人力资本情况， 并据此研究人力资本对企业业绩的影响。但这种度量方法忽略了教育收益及教育质量问题。借鉴位晓菊等（２０２３）［３７］的做法， 本文选用“基于投入的成本法” 衡量企业的人力资源水平。对于企业来讲， 人力资源投入包括购买人力资源所支付的必要薪酬费用、为了进一步提升人力资源质量所花费的后期培训费用， 以及为挖掘人力资源的未来潜力而进行的股权激励计划。本文选取６ 个变量作为企业人力资源水平的指征指标（指标说明详见表１）， 并采用探索性因子分析法将这些指标降维， 以不同因子的方差贡献为权重， 最终构造一个综合人力资源水平指标。
２. ２. ４ 控制变量
借鉴Ｂａｌｓｍｅｉｅｒ 等（２０１７）［３８］ 、Ｌｉ （２０２０）［３９］ 、李梦雅等（２０２３）［４０］ 的研究， 本文控制了企业特征、治理特征和行业特征方面的控制变量， 包括企业规模（ｌｎＡ）、资本投资（ＣＩ）、固定资产占比（ｔａｎ）、总资产收益率（ＲＯＡ）、资产负债率（ｌｅｖ）、托宾Ｑ（ＴＢＳ）、董事会规模（Ｂｏａｒｄ）、独立董事占比（ｉｄｓ）、研发支出（ＲＤＳ）、第一大股东持股比例（ｂｉｇ１）、企业所有权性质（ＳＯＥ）、二职合一（ｄｕ⁃ａｌ）、上市年限（ｌｉｓｔｙ）和市场竞争程度（ｌｅｒｎｅｒ）等。除了上述变量， 所有模型还控制了行业变量（ＩＮＤ）和年份变量（Ｙｅａｒ）。
上述各变量说明详见表１。
２. ３ 模型设定
本文使用如下４ 个模型检验假设：
ＰＡＴ ＝β０ ＋β１ＩＣｉｔ ＋Σβｋ Ｃｏｎｔｒｏｌｋｉｔ ＋εｉｔ （１）
ＤＴＦ ＝β０＋β１ＩＣｉｔ ＋β２ＨＲｉｔ ＋Σβｋ Ｃｏｎｔｒｏｌｋｉｔ ＋εｉｔ （２）
ＨＲ ＝β０＋β１ＩＣｉｔ ＋β２ＤＴＦｉｔ ＋Σβｋ Ｃｏｎｔｒｏｌｋｉｔ ＋εｉｔ （３）
ＰＡＴ＝β０ ＋β１ＩＣｉｔ ＋β２ＤＴＦｉｔ ＋β３ＨＲｉｔ ＋Σβｋ Ｃｏｎｔｒｏｌｋｉｔ ＋εｉｔ （４）
根据Ｂａｒｏｎ 和Ｋｅｎｎｙ （ １９８６）［４１］ 、Ｚｈａｏ 等（２０１０）［４２］ ， 以及温忠麟和叶宝娟（２０１４）［４３］ 对中介效应模型设定及检验方法的讨论和分析， 本文采用分步回归法分析中介效应， 并进一步运用Ｓｏ⁃ｂｅｌ 检验和Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ 检验进行更稳健的中介效应检验。模型（１）、（４） 用于检验假设１， 模型（１）、（２）、（４） 用于检验假设２， 模型（１）、（３）、（４）用于检验假设３。
３ 实证结果
３. １ 描述统计结果
表２ 展示了主要变量的描述统计信息。表２数据显示， ＰＡＴ 均值为２２. ７８６， 标准差为５６. ５８７，最小值为０， 中位数为５， 最大值为３９５， 不同样本公司之间年度申请专利数量差距较大， 并且有１／ ４ 的公司年度申请专利数为０， 创新水平整体较低； ＩＣ 均值为６２１. １３９， 标准差为１５２. ６２０， 最小值为０， 不同样本公司之间内部控制质量差异较大， 部分公司的内部控制系统亟需完善； ＤＴＦ 均值为２１. ７１７， 标准差为３２. １４３， 最小值为０， 最大值为１８０. １５０， 不同样本公司之间的数字化水平差异较大。
３. ２ 因子分析结果
本文对６ 个人力资源指标ＳＡＴ、ｌｎｃｏｍ、ｍａｎａｓ、Ｄｒｓ、ｅｍｐｐ 和ｔｏｐｍ 进行了因子分析可行性测试， 结果显示： ＫＭＯ ＝ ０. ５１４， 巴特利特球度检验Ｐ 值＜０. ０００１。这表明６ 个指标之间存在信息重叠， 适合进行因子分析。本文进一步运用主成分分析法提取因子， 表３ 展示了各因子的方差贡献， 表４展示了旋转后的因子载荷矩阵。
表３ 的结果表明， 通过主成分分析， 原有的６ 个指标可被降维为３ 个因子， 且原有６ 个指标的信息保留程度达７３ ７％； 表４ 的数据显示， 因子１ 与高管持股比例ｍａｎａｓ、董事持股比例Ｄｒｓ 高度相关， 因此， 因子１ 可以命名为股权支付因子；因子２ 与员工持股计划中的员工持股比例ｅｍｐｐ 和高管持股比例ｔｏｐｍ 高度相关， 因此， 因子２ 可以命名为股权激励因子； 因子３ 与员工薪酬及培训费ＳＡＴ、高管年度薪酬ｌｎｃｏｍ 高度相关， 因此， 因子３ 可以命名为现金支付因子。分别计算３ 个因子得分Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３， 然后以各因子的方差贡献Ｗ１、Ｗ２ 和Ｗ３ 为权重， 最终得到综合人力资源水平分数： ＨＲ ＝Ｆ１×Ｗ１＋Ｆ２×Ｗ２＋Ｆ３×Ｗ３。
３. ３ 基准回归结果
对于模型（１） ～（４）， 本文分别构建了混合模型、固定效应模型和随机效应模型。利用Ｆ 检验，本文在混合模型和固定效应模型之间拒绝了混合模型； 利用Ｈａｕｓｍａｎ 检验， 本文在随机效应模型和固定效应模型之间拒绝了随机效应模型。由于本文数据为非平衡面板数据， 因此， 本文还运用Ｘｔｏｖｅｒｉｄ 命令对随机效应和固定效应模型进行了更稳健的检验［４４］ ， 结果同样拒绝随机效应模型。最终， 本文选择面板数据固定效应模型。表５ 展示了各模型的基准回归结果。
表５ 显示，模型（１） 中，ＩＣ 的系数为０. ５８１２，在１％的水平上显着大于０。这表明内部控制水平每增加１００ 分， 企业的专利申请数量平均增加约０. ５８１２ 个； 内部控制质量越高， 对应企业的创新绩效越高， 假设１ 被支持。模型（４） 中， ＤＴＦ 的系数为１. ９０５１， 模型（２） 中ＩＣ 的系数为０. ５２９５，两者均在１％的水平上显着大于０， 这表明内部控制通过提升企业的数字化水平提升创新绩效的间接效应显着， 假设２ 被支持。模型（４） 中ＨＲ 的系数为０. ０４４５， 模型（３） 中ＩＣ 的系数为０. ００８９，两者均在１％的水平上显着大于０， 这表明内部控制通过提升企业的人力资源水平提升创新绩效的间接效应显着， 假设３ 被支持。模型（４） 中， ＩＣ的系数０. ５３９６ 仍显着大于０， 这说明内部控制对创新绩效的直接效应显着。
以上是根据温忠麟和叶宝娟（２０１４）［４３］ 推荐的流程进行的逐步检验； 稳健起见， 本文运用Ｚｈａｏ等（２０１０）［４２］ 的Ｓｏｂｅｌ 法做了进一步检验， 结果同样表明， 直接效应、间接效应和总效应均显着。假设２、３ 均被支持。
４ 稳健性及异质性检验
４. １ 工具变量模型
模型（１） ～（４） 存在遗漏变量和互为因果导致的两种内生性问题。（１） 内部控制五目标的实现结果并非全部由内部控制带来的， 本文选用迪博内部控制指数量化内部控制质量， 会致使一部分真实的内部控制水平被遗漏， 因此模型（１） ～（４） 存在遗漏变量偏差引起的内生性问题； （２）数字化水平会反向影响内部控制［４５］ ， 从而使模型（２） 存在互为因果导致的内生性问题。
参考计量经济学领域的普遍做法， 本文选取工具变量运用两阶段最小二乘法解决前述内生性问题［４６］ 。按照信号理论， 内部控制质量越高的企业越容易进行完善的内部控制信息披露； 内部控制存在缺陷的企业， 内部控制质量越差； 滞后１期的内部控制质量和当前期内部控制水平相关但不受当前期数字化水平的影响。因此， 参考林斌和廖友亮（２０２１）［４７］ 、杨德明和史亚雅（２０１８）［４８］ ，以及陈晓珊和刘洪铎（２０１９）［４９］ 的做法， 本文选择内部控制信息披露指数（ＩＣＤＩ）、内部控制缺陷（ＩＣＷ， 虚拟变量， 存在缺陷ＩＣＷ ＝１， 否则ＩＣＷ ＝０）和滞后１ 期的内部控制质量（ｌｉｃ）３ 个变量作为内部控制的工具变量。
本文对工具变量模型进行了必要的外生性和相关性检验， 以及模型内生性检验。检验结果表明， ＩＣＤＩ、ＩＣＷ 和ｌｉｃ ３ 个工具变量具有外生性， 同时与ＩＣ 强相关， 满足工具变量的选取条件。模型内生性检验发现， 解释变量ＩＣ 存在内生性， 运用工具变量模型将提供更加稳健的检验结果。
各模型运用工具变量进行的两阶段回归结果如表６ 所示。
结合各系数的符号和显着性， 表６ 的数据显示， 工具变量模型的结果同样支持３ 个假设。本文采用Ｓｏｂｅｌ 法和Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ 法做了进一步检验， 结果同样表明， 直接效应、间接效应和总效应均显着， 假设２、３ 均被支持。
４. ２ 异质性检验
本文将样本分为国有企业和非国有企业， 对前述假设分别进行了稳健的回归分析， 分组检验结果如表７ 所示。对于国有企业， 内部控制对创新绩效的直接效应和间接效应均不显着； 对于非国有企业， 直接效应和间接效应均显着强于国有企业。这一结论与马永强和路媛媛（２０１９）［３４］ 的研究结论一致。
５ 结果和讨论
５. １ 主要结论
本文以Ａ 股上市公司数据为样本， 实证考察了内部控制对企业创新绩效的积极促进作用。采用中介效应模型， 本文进一步分析了内部控制影响企业创新绩效的机制和路径， 并对不同产权性质下内部控制对创新绩效的影响进行了差异性分析。实证结论显示， 内部控制有助于直接提升企业创新绩效， 并通过提升企业数字化和人力资源水平间接提升企业创新绩效； 与国有企业相比， 非国有企业内部控制对创新绩效的直接和间接效应更为显着。
５. ２ 理论意义
本文研究主要有两方面的理论意义。（１） 本文分析并实证检验了内部控制对企业创新绩效的积极作用， 丰富了创新绩效影响因素的相关研究； （２）有别于现有研究， 本文增进了理论界对内部控制本质的理解。以往研究大多从会计、审计角度对内部控制的本质和经济后果展开分析， 而本文则从战略管理领域的资源基础观出发， 依托内部控制的资源属性分析其对企业创新绩效的影响， 并通过中介效应检验进一步丰富了内部控制作为一种补充性资源的实证证据， 即内部控制通过提升企业的数字化和人力资源水平最终提升创新绩效。
５. ３ 现实意义
（１） 本文的研究为企业管理者提供了重要的启示。根据本文的研究结论， 内部控制在企业创新绩效的提升过程中发挥着关键作用。通过强化内部控制， 企业能够更加高效地管理和运用数字资源， 同时优化人力资源配置， 进而提升创新绩效， 这为企业在战略规划和管理改进方面提供了明确可操作的路径指导； （２） 对于政策制定者来说， 本文的发现强调了内部控制作为补充性资源的作用以及对促进企业创新的重要性， 这可以为相关政策的制定提供参考。如在制定促进企业创新的相关政策时， 可以考虑通过加强企业的内部控制来实现这些目标。
５. ４ 不足和未来研究
（１） 本文以上市公司为研究对象， 上市公司通常在规模和政策执行力度方面相对于非上市公司具有优势。然而， 实施内部控制需要相对较高的成本［５０］ 。因此， 本文的研究结论未必适用于中小企业。内部控制是否对中小企业的创新绩效有影响， 以及这种影响的具体路径如何， 是未来研究值得关注的方向； （２） 内部控制作为补充性的基础资源， 是否会通过提升企业其他能力和资源来提升企业的创新绩效， 值得未来进一步探索和实证检验。
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（责任编辑： 张舒逸）
基金项目： 山东省自然科学基金面上项目“非财务报告内部控制 本质、作用机理与政策效应研究” （项目编号： ＺＲ２０２２ＭＧ０６７）。
