工業機器人應用與制造業企業內部控制質量

韋雨霞

(湖南工業大學經濟與貿易學院,湖南 株洲 412000)

0 引言

工業機器人是一種能自動執行工作并靠控制能力來替代人力、提高效率的機器。隨著機器人的普及,企業生產效率大幅提升,成本優勢也逐漸凸顯,這為賦能制造業轉型,助推經濟發展奠定了堅實基礎。2015年國務院頒布的《中國制造2025》強調,力爭到新中國成立一百年時,制造業智能化、數字化進展明顯,建設成為引領世界制造業發展的制造強國。據國際機器人聯合會(IFR)所發布的數據,2019年中國工業機器人保有量達283萬臺,其中工業機器人密度(工業機器人保有量/制造業就業人數)為369臺/萬人,工業機器人的廣泛應用彰顯了我國機器人產業蘊含的巨大發展潛力,備受政府及學者關注。

與此同時,內部控制是企業內的一項重要治理機制,良好的內部控制不僅可以加強內部監管,還能夠保障各股東的權益,確保企業目標達成。因此,提高內部控制質量至關重要。大量學者展開了對內部控制質量影響因素的研究,主要可分為內部影響因素和外部影響因素。內部影響因素主要涉及管理層特征、企業股權結構及企業特征等方面。具體而言,管理層的特征主要包括董事會[1]、高管團隊[2]以及審計委員會[3]的特征等,例如閆禹彤[4]研究證明具有證券、信托等非銀行金融機構從業經歷的董事會成員能全面理解金融行業的運作,準確認知風險和收益,有效地對金融投資行為進行指導和監督,對內部控制質量起提升作用。企業股權結構方面則主要包括機構投資者[5]、外資股東持股[6]等,劉彬等[7]研究證明外資股東不易受到與高管的私人關系的約束,會實施更加嚴密的監督和激勵機制以懲罰其不作為行為,提高建設內部控制制度的效率。公司特征方面則為公司客戶集中度[8]、公司治理水平[9]等,吳麗君等[10]利用2011—2015年的數據,研究發現治理結構是公司內部控制的環境要素之一,影響內部控制運行的質量。外部影響因素則可分為以下3類。其一,政策制度的影響,如國企混改制度[11]、“滬港通”政策[12]及財政補貼政策[13]等,曹越等[14]研究發現“國企混改”政策通過強化外部輿論監督壓力和增強內部高管業績動力提高了內部控制質量。其二,媒體關注的作用,它能改變企業面臨的外部環境,增加市場壓力,迫使管理者提高內部控制質量水平[15]。其三,環境背景的影響,如財務共享廣泛應用的新形勢[16]、新經濟發展格局[17]等,在財務共享服務模式及各種信息技術的運用背景下,財務核算形式發生重大變化,核算效率得到提升,企業構成全面的質量控制體系,提高財務運作整體流程的內部控制質量[18]。

綜上所述,現有研究較為全面地揭示了影響內部控制質量的因素,但鮮有文章將內部控制質量與工業機器人聯系起來進行研究。本文以2011—2019年滬深A股上市企業為樣本,探究機器人應用對內部控制質量的影響,并從公司的產權性質、地區和行業競爭程度3個方面進行異質性研究分析。研究的邊際貢獻主要為:第一,豐富了工業機器人應用在制造業企業治理結構發揮作用方面的研究;第二,研究了股權集中度在機器人滲透度和內部控制質量之間的調節作用;第三在研究機器人滲透度和內部控制質量關系的基礎上,進行了異質性研究分析,揭示了機器人應用對不同特征的企業所發揮的不同效應。

1 理論分析及研究假設

1.1 工業機器人應用與企業內部控制質量

在智能化時代,技術的應用將對人們的生產方式、勞動方式等產生重大影響。工業機器人也不例外,其應用可通過以下兩種方式顯著提高企業人力資本水平。第一,優化勞動力結構。首先是替代效應,即機器人對人力的替代降低了崗位的需求數量,造成“技術性失業”。該類失業人員一般文化技術水平較低,難以適應現代技術要求[19]。除此之外還會減少重復性和機械化程度高的工作,且替代風險的存在將會極大地刺激員工的學習意愿,通過自主學習新技能進而完成知識升級并提升人力資本[20]。其次是創造效應,即技術進步對勞動力的影響是正面的、積極的[21],能夠使企業產生一批新的需求崗位,例如工程師、編程師、數據分析師等與工業機器人應用相匹配的高技能崗位,增加非常規的工作[22]。與此同時,能夠通過提高生產率來提高員工收入水平[23],因此員工具備更多的閑置資金去增加知識儲備或者提高教育水平,進而提高智能水平,改善自身技能等。替代效應與創造效應相輔相成,減少低質量勞動力比例,同時增加了高質量勞動力比例,進而提升企業人力資本水平[24]。第二,增加成本優勢,加大人力投資力度。工業機器人作為一種內含先進技術的資本產品,具有邊際成本優勢。通過“干中學”效應,企業可以吸收前沿知識和技術,對原有生產模式及工具等進行升級改造,從而降低消耗,增強生產能力,提高生產效率,減少生產成本[25]。因此,可以在原有人力投資方面投入更多資金,通過在職教育、技術培訓等提升員工技能與素質,增強其吸收能力,實現知識的鞏固與完善。

員工作為內部控制的重要參與人員和執行人員,相對于內部控制的作業層,直接影響內部控制的執行情況與質量,高素質員工能透徹地理解內部控制的規范要求,較少出現失誤[26],且更能夠識別并揭露企業業務流程中的異常情況和欺詐行為[27]。因此提出假設1。

H1:工業機器人應用促進了內部控制質量的提升。

1.2 股權集中度的調節作用

內部控制作為內部管理監控系統,其作用的發揮與股權集中度緊密相聯。股權集中度在一定程度上代表了股權的制衡能力,也決定了控股股東對企業的影響力, 進而影響著內部控制建設的目標。股權過于集中將會導致治理結構失衡,以及對大股東制約的匱乏,影響經營決策等[28]。與此同時,大股東會依據個人意愿甚至以自身利益優先的原則選聘高管人員[29],抑制工業機器人應用造成的人力資本的提升,最終減弱其對內部控制質量的效應。此外,購買機器人需要大量的資金投入,這將會降低股東的利益分配,出于維護自身利益的考慮,股東將會更加謹慎地考慮工業機器人的投入水平。據此提出假設2。

H2:股權集中度減弱工業機器人應用對內部控制質量的促進作用。

2 研究設計

2.1 樣本選取與數據來源

由于工業機器人數據來源——IFR數據庫只更新到2019年,因此基于2011—2019年滬深兩市A股制造業企業作為研究樣本。初始樣本剔除了ST、*ST公司,以及相關變量缺失的樣本,由于數據中個別年份的生產員工人數缺失,因此經數據匹配后一共得到6 091個觀測值。內部控制數據來自迪博內部控制與風險管理數據庫,測算機器人應用變量的數據來自IFR,生產員工人數來自Wind數據庫,行業就業人數來自統計年鑒,美國分行業就業人數來自NBER-CES,員工人數、股權集中度以及控制變量的數據均來自CSMAR數據庫。

2.2 變量設定

2.2.1 被解釋變量

內部控制質量(ICQ)。借鑒相關研究[30]的做法,使用內部控制指數衡量。

2.2.2 解釋變量

借鑒王永欽等[31]的研究,計算企業層面的機器人滲透度指標來衡量工業機器人應用變量,記為robotsji,t。公式如下所示:

(1)

2.2.3 調節變量

股權集中度(Top 1)。以第一大股東持股份數占總股份的比例度量。

2.2.4 控制變量

參考以往研究內部控制質量影響因素的文獻[32-33],選取以下控制變量:公司規模(Size),以總資產的自然對數衡量;資產負債率(Lev),以總負債除總資產衡量;盈利能力(ROA),以凈利潤除總資產平均余額衡量;賬面市值比(BM),以賬面價值除總市值衡量;董事會規模(Board),以董事會人數的對數衡量;成長機會(TobinQ),以計算公式“(流通股市值+非流通股股份數×每股凈資產+負債賬面值)/總資產”衡量;上市年齡(ListAge),以當年年份減去上市年份加一的對數衡量。

2.3 模型設計

為檢驗假設1,構建模型如下所示:

ICQit=β0+β1robotsji,t+β2Sizeit+β3Levit+β4ROAit+β5BMit+β6Boardit+β7TobinQit+β8ListAgeit+σt+μ+εit

(2)

式中:ICQit為第t年i企業內部控制質量指數;robotsji,t表示第t年j行業中i企業的工業機器人滲透度;控制變量為第t年i企業的公司規模(Sizeit)、資產負債率(Levit)、盈利能力(ROAit)、賬面市值比(BMit)、董事會規模(Boardit)、成長機會(TobinQit)及上市時間(ListAgeit);σt代表時間固定效應;μ代表個體固定效應;εit是隨機誤差項。

2.4 描述性統計結果

表1列示了描述性統計結果。

表1 描述性統計結果

3 實證結果與分析

3.1 回歸分析

為了對回歸模型進行確認,采用豪斯曼檢驗進行分辨,P值為0,表明應使用固定效應模型,因此采用雙向固定效應模型進行研究。表2為模型(2)的回歸結果,可以看出,未控制時間固定效應的回歸結果顯示解釋變量在5%的顯著性水平上為正;考慮時間固定效應后,工業機器人在1%的顯著性水平上為正,且顯著性水平提升。H1得以驗證。

表2 基準回歸結果

3.2 穩健性檢驗

3.2.1 替換核心解釋變量

考慮到工業機器人的使用量對內部控制質量的作用可能存在滯后效應,因此,將機器人滲透度的數據滯后一期,再代入模型(2)進行回歸分析。回歸結果如表3所示,機器人應用對內部控制質量的影響在5%的水平上顯著正相關,與H1一致。

3.2.2 替換被解釋變量

借鑒向銳等[34]的穩健性檢驗方法,用內部控制質量指數加一的自然對數取代之前的衡量方法,重新進行回歸分析,結果如表3所示,表明機器人使用量與企業內部控制質量指數的相關性系數為0.001,在5%的顯著性水平上呈正相關關系,進一步驗證了H1。

3.2.3 縮尾處理

在數據處理部分沒有對數據進行縮尾處理,為進一步檢驗結果的穩健性,對基準回歸的變量進行1%和99%的縮尾處理。回歸結果如表3所示,核心解釋變量仍然在1%的水平上顯著。

3.2.4 改變樣本容量

利用Stata軟件隨機抽取了總數的80%進行回歸分析。結果如表3所示,工業機器人應用的系數在1%的水平顯著為正。

3.2.5 增加控制變量

除了基準回歸包含的控制變量外,還有許多其他變量會對企業內部控制質量產生影響。因此加入是否為“四大審計”(Big 4)、獨立董事占比(Indep)、機構投資者持股比例(INST)及是否兩職合一(Dual)變量進行回歸,結果如表3所示,機器人應用對內部控制質量的影響在1%的水平上顯著正相關。

表3 穩健性分析結果

3.3 內生性檢驗

工業機器人對內部控制質量的影響可能存在內生性問題。一是雙向因果問題,內部控制質量越好的企業越有能力或資本應用工業機器人提升生產技術和效率等。二是遺漏變量問題,盡管本研究使用了雙向固定效應模型,但固定效應模型僅解決部分遺漏變量的問題,不能完全解決遺漏變量問題。三是測量誤差問題,工業機器人數據存在不完善以及指標測度方法不精確的缺點。因此采用工具變量法解決,借鑒劉松竹等[35]的研究,引入美國行業層面的工業機器人數據,以構造中國企業層面機器人滲透度作為工具變量。公式如下所示:

(3)

表4報告了回歸結果,上半部分顯示回歸結果與基準回歸一致。下半部分顯示衡量工具變量排他性、測度工具變量是否偽識別和弱識別的檢驗值均高度顯著,說明文章選取的工具變量合理、有效。

表4 內生性檢驗回歸結果

3.4 調節效應檢驗

為檢驗假設2,在模型(2)的基礎上加入調節變量股權集中度及其與機器人滲透度的交互項構建模型(4):

ICQit=β0+β1robotsji,t+β2Top 1it+β3robotsji,t×Top 1it+β4Sizeit+β5Levit+β6Roait+β7BMit+β8Boardit+β9TobinQit+β10ListAge+σi+μi+εit

(4)

式中:Top 1it為第i年企業股權集中度水平,其他變量的定義與模型(2)一致。表5列示了模型(4)的回歸結果,robots和Top 1變量分別通過了1%和5%的顯著性水平檢驗,且呈正相關關系,表明機器人滲透度和股權集中度對內部控制質量有促進作用。然而變量robots和Top 1交互項在5%的水平上顯著為負,說明股權集中度能通過影響有關工業機器人應用方面的經營決策,負向調節工業機器人應用與內部控制質量之間的正相關關系。H2得以驗證。

表5 調節效應回歸結果

3.5 異質性分析

3.5.1 產權性質異質性分析

國有和非國有這兩種不同產權性質的企業具有不同的治理結構和體系。國有企業在國民經濟中承擔著“穩就業”的重要責任,而且國有企業與勞動力解除勞務關系的成本高,無法在短期內裁員,勞動力結構穩定。而非國有企業解除勞動力的成本相對較低,用工制度更靈活,可以靈活改變勞動力結構。因此,工業機器人應用對國有企業勞動力結構的沖擊可能并不明顯,而對非國有企業則較為明顯。其次,國有企業與非國有企業有著不同的目標。國有企業除了要考慮經濟目標,更需要關注非經濟目標的實現[36],例如經濟和法律責任以及市場健康發展的社會責任。而非國有企業更關注經濟績效,提升生產率的動機要更強,更有可能去應用機器人技術和提高機器人滲透度水平。

為驗證上述分析,根據所有權性質將樣本分為國有企業和非國有企業。分組回歸結果如表6所示,機器人滲透度系數在國有與非國有企業均為正,但在國有企業中不顯著,在非國有企業是1%的水平上顯著,表明工業機器人應用對非國有企業的勞動力結構沖擊更大,因此對內部控制質量的提升作用更顯著。

3.5.2 區域異質性分析

在不同的區域機器人的推廣和應用水平不同,各地區制造業企業的發展水平也不同。例如沿海地區相較于內陸地區,擁有更高的經濟發展水平、市場化水平以及國際化程度等。在沿海地區,機器人滲透度對勞動力的替代效應影響顯著,而在內陸地區替代效應影響不顯著[37]。究其原因,處于沿海地區的企業規模大,資金充裕,為了提高生產率,應用機器人的水平更高;處于內陸地區的企業規模小,面臨融資機會少、資金缺乏等困難,難以負擔工業機器人應用的成本,阻礙自動化的發展[38]。而且沿海地區形成了規?；臋C器人產業集聚區,擁有相關配套資源,以及具備更容易招聘到智能制造工程技術人員、工業互聯網工程技術人員等高質量勞動力的優勢,企業有意愿在機器人應用方面投入資金。沿海地區機器人應用量更多,短期內就業的替代效應更為顯著。

根據企業所在地將樣本分為沿海和內陸地區。表6回歸結果顯示機器人滲透度系數在沿海與內陸地區均顯著為正,但顯著性水平不同。在沿海地區,機器人滲透度對內部控制質量的影響在1%的水平上正相關,內陸地區則是在5%的水平上正相關。這表明機器人滲透度對處于不同地理位置的企業都具有提升內部控制質量的作用,但沿海地區的企業效應更顯著,這主要是沿海地區企業的機器人滲透度要高于內陸地區的企業。

3.5.3 行業競爭程度異質性分析

行業競爭程度高意味著企業需要識別并抓住每一次投資機會,并且提前準備投入資金,否則將面臨淘汰的風險。在競爭激烈的行業中,具備優勢的企業會通過人才戰、價格戰等方式打壓競爭對手。因此,企業往往要應對較為復雜的內外部環境和變化,更有動機去應用機器人技術,提高機器人應用水平,提高生產率,降低產品價格,以期在同質化競爭中脫穎而出,提高市場份額[39]。相較于行業競爭程度低的企業來說,行業競爭程度高的企業中機器人應用水平較高,對內部控制質量的影響更顯著。采用企業所處行業的赫芬達爾指數來度量競爭程度,赫芬達爾指數越小,表明競爭程度越激烈。根據每年制造業的赫芬達爾指數的中位數,將樣本分成2組。小于中位數為競爭程度高,大于中位數為競爭程度低。表6結果顯示機器人滲透度的系數在競爭高的組中顯著為正,而在競爭低的組中并不顯著。這表明處于行業競爭度高的企業機器人應用水平更高,因此機器人滲透度對內部控制質量的提高效應在行業競爭程度高的企業中更顯著。

表6 異質性分析回歸結果

4 研究結論及建議

文章以2011—2019年滬深兩市A股企業為樣本研究工業機器人應用與內部控制質量的關系,并探索了股權集中度的調節作用?；貧w結果表明:一是機器人應用對內部控制質量有促進作用。二是股權集中度在工業機器人應用的促進關系中起負向調節作用。三是在異質性分析部分,相比于國有企業,非國有企業的效果更為顯著;相比于處在內陸地區的企業,在沿海地區的企業的效果更為顯著;相比于行業競爭低的企業,行業競爭高的企業效果更顯著。

為提高內部控制質量,推進制造業生產過程智能化,促進經濟高質量發展,提出以下建議:第一,政府層面。政府應發布與工業機器人產業相關的促進政策,賦能制造業轉型,助力智能制造前進步伐,推動工業機器人的應用。首先,加快構建高技能復合型人才培養,充分發揮職業技術教育的作用,為制造業高質量發展輸送高層次人才;其次,出臺和健全相關社會保障制度,精準幫扶重點人群,防止因就業替代導致大規模失業;最后,應給予企業技術應用支持,加快企業加入技術智能運用隊列中,打通使用工業機器人的渠道。第二,企業層面。企業應優化股權結構,以免股權過于集中抑制機器人應用對內部控制質量的提升效應。除此之外,管理人員應合理利用機器人應用對內部控制質量的促進機制,以產權性質、區域及行業競爭水平為依據,采取合適策略,保持恰當的機器人應用水平。例如:非國有企業應積極引進并培養高技能人才,促進轉型升級,實現工業機器人應用產業化;國有企業則需改變人才資源配置,激發員工積極、自主學習的動力。第三,勞動力層面。一方面,員工應發揮主觀能動性,為適應不斷變化的工作環境,積極主動地學習新技能、新知識,提高自身技能素質和崗位需求的適配性,增強競爭力。另一方面,員工應緊跟時代發展的步伐,抓住機遇,隨著人工智能時代的發展,例如物聯網、大數據等相關領域,尋求更多的就業機會。