研发支出、内部控制与公司价值基于公司业绩的中介效应分析研究工商管理专业

1、第3章 理论分析与研究假设根据前文论述以及文献综述，不论是内部控制，还是研发投入水平，都对公司业绩、公司价值有积极的作用。但是创新、研发投入本是一件风险较高的事情，对于不同程度内部控制水平的公司，其研发投入水平、研发投入水平对于公司业绩、公司价值的影响，是否受内部控制水平的影响？本文将会从研发投入水平和内部控制水平两个方面对公司价值进行探讨。本研究有以下假设：H1：研发投入水平与内部控制水平存在负相关性。本文研究的第一个问题为，内部控制水平高的公司，其研发投入水平是否显著地高或低？本文认为研发投入水平与一家公司的内部控制水平有关。研发投入本身是一件风险程度较高的事情。一件足以成为一家公司核心竞

2、争力的一项研究，往往需要投入大量的人力、物力和财力。然而，并非所有在研发方面的投入都能获得其投入的成果，最终可能以研究失败结尾。在财务上，公司将投入于研究和开发无形资产产生的支出，记为研发支出。而研发支出根据能否资本化或费用化，分为资本化支出或费用化支出。资本化支出未来可能可以转化为无形资产，最终成为公司资产的一部分；也有可能研发失败，项目夭折，最终资本化的支出也成为了公司的一项费用。但如果研发支出只能作费用处理，当年公司就会产生一定程度的费用，这对于公司的利润是存在负面影响的。总之，研发投入对于公司而言是一件具有风险的事情，研发过程若能成功，则有机会成为公司的独特竞争力，为公司未来的营收带来

3、正的效益。但是一旦研发失败，则不止费用化支出影响公司业绩，原本预期资本化支出转化为无形资产的部分也付诸东流。所以研发支出是一件集合了极端收益与极端风险的事情。但是随着社会发展以及公司发展的需要，公司需要每年在研发上面进行投入，尤其是制造业。本文对于研发投入水平上，使用的指标是研发投入占营业收入比例，即不单纯地考虑研发支出的绝对金额，而是考虑每一笔营业收入，公司将会拿多少钱出来进行研发投入。那么对于研发投入这件存在较大风险的支出，具有不同内部控制程度的公司是否有不同的态度？内部控制程度较高，意味着对风险事件的容忍度较低，但同时，也说明公司对风险事件的管控、对风险产生后的弥补措施有较好的表现。那么

4、对于研发支出这一件风险较高的事情，内部控制程度较高的公司，也许在投入比例的方面有所考虑。然而，如果公司的内部控制程度较高，意味着其更有能力应对在研发支出落空的情况。针对于一些大公司，一般认为其内部控制水平较高，但是其在研发支出上也不会是低水平的。针对这个问题，本文对于研发投入水平的变量选取为研发投入占营业收入比例。本文认为，研发支出的水平增长速度，没有公司的营业收入增长得快，所以本文认为，随着公司的发展，公司的研发投入水平将会下降。而结合本文的第二个假设，我们认为，内部控制水平高的公司，其公司业绩较好，则公司的营收以及公司规模有所成长，但是因为研发支出的增长不及相关方面的增长，最后造成公司的研

5、发投入水平下降。于是本文认为，研发投入水平与内部控制水平存在负相关性。H2：研发投入水平、内部控制水平对公司业绩均有正相关关系。本文的第二个假设，与前人所做的研究相同，均认为公司的研发投入水平、内部控制水平对公司价值均有正相关关系。研发投入水平较高的公司，在相同情况下，更有可能获得其无形资产，比如专利等，进而获得新产品、商标等，形成自己的核心竞争力。拥有核心竞争力的公司，更有利于其在同行业的竞争中取得优势，最终转化为公司业绩。内部控制水平高，意味着公司整体内部环境更加科学、风险评估更加及时与准确、风险控制更加有效、信息和沟通更加完善、内部监督更加具有效力。同时，在战略、经验、报告、合规、保值方

6、面具有较好的表现。以上，都有利于公司在各方面工作的进行，最终对于公司业绩有正面的作用。因此，本文认为， 研发投入水平、内部控制水平对公司业绩均有正相关关系。H3：公司业绩是有效的中介变量。在前文的文献综述中，我们可以看到，在研究研发投入水平、内部控制水平对公司的作用方面，有以公司业绩作为因变量的，也有以公司价值作为因变量的。本文将会对两种因变量的选择均进行研究，但是在本研究中，我们还会考虑如下的关系：自变量公司业绩公司价值。本文在研究研发投入水平、内部控制水平、公司业绩、公司价值的关系的时候，将公司业绩处理成中介变量，即研发投入水平与内部控制水平对公司价值的效应，有一定部分是通过公司业绩产生的

7、。公司价值的确定，很大程度上需要依赖股票市场。而股票市场价格的确定，也需要考虑公司的业绩，以及每股收益等关键的基本面数据。所以我们认为，公司业绩对公司价值有显著的影响，那么当研发投入水平与内部控制水平对公司业绩也有显著的影响，公司业绩就是本研究中的中介变量。H4：研发投入水平对公司价值的贡献受到内部控制水平的影响。最后，本模型希望探究研发投入水平对公司价值的贡献是否受到内部控制水平的影响，进而得出结论，对公司在研发投入的控制、内部控制的效率带来一定的建议。第4章 样本选取与变量设计4.1 样本选取本文的研究样本是2007至2013年间中国全部A股上市公司的面板数据，其中包含了上证A股、深证A股

8、的公司。我国的会计准则，在2006年进行过一次更该。2006年以前，我国沿用旧的会计准则要求。旧的会计准则在研发投入这一方面，具有过于严谨的风格。旧的会计准则认为，公司进行研发投入，其风险较大，未来能否顺利完成研发，形成核心竞争力，产生经济效益，有较大的不确定性，所以在旧的会计准则中，研发支出均进行费用化处理，而且没有强制要求披露。因此在2006年以前，上市公司较少地披露研发支出。2006年财政部出台新会计准则，并于2007年开始实施。与原会计准则相比，新的会计准则规定企业内部研发支出应分为研究阶段支出和开发阶段支出两部分，鼓励企业将研发支出进行有条件的资本化处理。这样的会计准则，更有利于公司

9、对研发投入进行分类，也有利于对无形资产进行估值，重视无形资产在公司中的价值。同时无形资产的摊销也为公司减少税收，并获得资金回流。不过缺点就是公司可以在研发支出这一方面进行财务数据上的粉饰或操控，影响报表的真实性。另外，本文需要考虑与股票市场情绪较为相关的公司价值数据，由于市场情绪并不是本文的研究内容，本文选择的研究期间截止到2013年。对于研发投入水平数据，每年的观测值数量如下：表 各年研发投入水平样本数量总结年份样本数200718920083142009409201066520118092012183120131896在研究全部A股上市公司的内部控制水平时候，需要考虑上年数据，所以在内部控制

10、指数构建环节，一共获得了3477个上市公司在2006年到2013年的相关数据，最后剔除数据不完整的样本后，获得了2125个公司，2007年到2013年间，共11877个内部控制指数，用于接下来的研究使用。本文的数据来自国泰安(CSMAR)数据库。数据处理与实证研究，主要使用State12进行处理。4.2 变量设计4.2.1 因变量本文使用托宾Q值，作为市场价值的变量设计。本文市场价值因变量采用的是样本公司2007年至2013年间托宾Q值，数据来源于国泰安(CSMAR)数据库。在数据库中，有4种托宾Q值，本文采用的是托宾Q值B。其计算方式为：市场价值A = 股权市值 + 净债务市值，其中：非流通

11、股权市值用净资产代替计算。即：市场价值A = 人民币普通股 今收盘价当期值 + 境内上市的外资股B股 今收盘价当期值 当日汇率 + （总股数 - 人民币普通股 - 境内上市的外资股B股） 所有者权益合计期末值/实收资本本期期末值 + 负债合计本期期末值托宾Q值B = 市场价值A /（资产总计 - 无形资产净额 - 商誉净额）。对比于另外3个托宾Q值，托宾Q值B认为非流通股的价格用“所有者权益合计期末值/实收资本本期期末值”表示，同时认为无形资产与商誉不算作重置成本。4.2.2 自变量4.2.2.1 内部控制指数为了获取衡量内部控制程度的指标，在上述参考文献的指导下，本文以企业内部控制基本规范中

12、设立的内部控制目标作为5个维度进行指标构建，分别为：战略目标、经营目标、报告目标、合规目标、保值目标。结合上述的各类文献，在构建内部控制指数时，我们需要特别注意公司战略目标在指数构建中需要有较重的占比。本文采用的指数构建方式为：IC = MS - Beta + Roe + Reporting Audit + Compliance - Asset（）其中：IC=Inner Control，为本文需要构建的内部控制指数；MS=Market Share，公司当年市场份额在同行业内的分布位置；Beta，衡量公司当年系统性风险在同行业内的分布位置；Roe，净资产收益率，反映公司在利用单位净资本的获利能力

13、；Reporting，通过计算报表中隐含的操作性应计利润与非操作性应计利润的比例，作为报告有效性的一个指标；Audit，审计意见同样是衡量报告有效性的重要参考，审计意见若为保留意见，则操作性与非操作性应计利润的比例在高，也应被赋予低评分。所以报告有效性加入了一个比例；Compliance，合规，需要统计公司年间发生的违规事件，采取扣分制；Asset，资产保值，考虑公司每年资产减值项的比例。接下来对5个目标进行讨论。战略目标本文在战略目标所选取的变量与Gordon（2009）、王宏（2011）的方法一致，采用了以下两个数据，共同作为战略目标实现的衡量变量：MS（Market Share）：战略是

14、对企业的谋略，都是对企业整体性、长期性、基本性问题的计谋。其结果影响公司在行业中，相对于其他竞争对手的排名。执行战略，无非是为了建立核心竞争力，夺得相对优势，在行业中占取更多的市场份额。所有公司都在相同行业、相同市场里进行竞争，那么营业收入在行业里的排名，可以体现其战略是否成功。那么，一家公司标准化的主营业务收入，能够体现其在行业中的位置，即战略目标的实现。最后将该指数处理成标准差为27.37，均值为53.20的数。（为后文关于报告质量所得数据的统计值） （）其中：Sales表示公司的主营业务收入；表示行业中平均主营业务收入；表示行业中主营业务收入的标准差。第二个衡量方法是公司系统性风险值在行

15、业内的排名。公司如果有成功的战略方面的布局，那么公司能够较好地识别与管理多个方面的风险，并且进行有效的风险管控，分散风险。因此，好的战略下的公司，虽然无法分散市场风险，但是可以有效地降低系统性风险，所以值也是一个衡量公司战略的方法。（）其中：表示公司的贝塔值；表示行业的平均贝塔值；表示行业中贝塔值的标准差。经营目标本文使用净资产收益率（ROE）来衡量公司的经营目标情况。由于经营目标的实现，需要考虑投入-产出比。站在股东的角度而言，其投入可以认为是公司的净资产。而产出，对股东而言则是净利润。所以经营目标角度，本文选取ROE来表示。（）其中：ROA表示公司的净资产收益率；表示行业的平均贝塔值；表示

16、行业中贝塔值的标准差。报告目标本文从两个方面来衡量公司报表的有效性：审计意见以及操作性应计利润比例。上市公司每年的财务报表，都需要由专业的会计师事务所进行审计，并提供审计意见。审计意见分为以下几类：（1）标准无保留意见；（2）无保留意见加事项段；（3）保留意见；（4）保留意见加事项段；（5）无法发表意见。审计意见是对报表有效性的一个直接的评价。我们对以上5种审计意见，分别赋予：1、0.75、0.5、0.5、0.25的比例，作为对报告有效性数值的抵扣。第二个用于衡量报告目标的数据为操作性应计利润的占比数据。虽然有一系列的财务报表的指导文件与规范，但是公司存在为了自身的目的，对财务报表数据进行盈余

17、管理手段，做到“粉饰”财务报表数据的目的，典型例子为为了避免出现连续3年亏损，股东、管理层会对盈余管理进行调整，陆建桥（1999）的研究表明，在亏损上市公司首次出现亏损的前一年、当年和扭亏为盈年度，公司存在显著的增加盈余、减少盈余和增加盈余的应计会计处理。这些盈余管理行为主要是通过管理应计利润项目来达到的。陆建桥（1999）提出了拓展的琼斯模型：（）其中：TA表示公司的应计利润总额，等于净利润-经营性现金流量；Ait-1表示公司第t-1年的资产总额；REV表示公司第t年的营业收入变动额；REC表示公司第t年的应收款项增加额；FA表示公司第t年的固定资产；IA表示公司第t年的无形资产和其他长期资

18、产。表示残差。残差代表了操纵性应计利润，非操纵性应计利润则需要用应计利润总额进行相减。最后得到以下指数：Reporting = 100|操作性应计利润|/|操作性应计利润|+|非操作性应计利润| （）合规目标公司作为社会中的一个主题，必须要首先满足合规的要求。在法制社会中，人们对于合规的要求，也日渐提升，一个企业如果出现违规问题，将会严重影响其公司形象。同时，违规问题的出现，也体现了公司在内部控制方面出现的严重问题。因此，本文收集了全部A股上市公司在2007年到2013年间的违规事件信息，以100为无违规事件得分，每年间若出现违规事件，则每件减少25分，不设下限，作为合规目标的表示。资产保值目

19、标相比于COSO的报告，企业内部控制基本规范在内部控制的目标上新增了资产保值目标。本文获得公司年报，利润表中的资产减值损失，在除以总资产得到资产减值比例，并在行业中进行标准化处理。Rate = 资产减值损失/总资产（）（）最后通过下式获得内部控制指数：IC = MS - Beta + Roe + Reporting Audit + Compliance - Asset（）4.2.2.2 研发投入水平本文选取研发投入占营业收入比例作为研发投入水平RDr的代表。单纯使用研发投入金额作为研发投入水平，可能总成低估或者高估研发投入水平的现象。相比于规模较大的公司，规模较小的公司研发投入的金额一般更加低

20、，但是未必能够体现其在研发投入上投入的程度。本文选取研发投入占营业收入比例，可以衡量公司每年愿意将其营业收入中的多少用作研发支出，更有效地体现公司为研究与开发投入的程度，一定程度上控制了公司规模、公司利润对研发投入水平的影响。4.2.2.3 中介变量公司业绩本文认为，公司业绩可以作为本次研究的中介变量。文献中普遍表明，研发支出、内部控制对公司业绩、公司价值均有正相关关系。考虑到公司价值的衡量，必定会考虑公司业绩，于是本文将公司业绩作为中介变量，并通过中介变量的模型来探索内部控制如何影响研发支出对公司价值的关系。本文使用总资产收益率ROA作为中介变量，因为实际上公司不仅仅是运用公司的净资产进行运

21、营，也同时通过负债，吸收资金进行运作。公司的真正资源是总资产（负债+所有者权益），所以本文采用总资产收益率ROA作为公司业绩的体现，反应公司在利用每一元总资产带来的净利润。4.2.3 控制变量为了控制其他因素可能对本研究目标的影响，本文借鉴前人的方法设置了以下控制变量。1、公司年龄（age）：获得公司成立年份，计算当年公司的年龄。2、公司规模（lsize）：公司年末总资产的自然对数。3、股权集中度（shareh）：选取前10大股东的持股总比例作为股权集中度的体现。4、年度变量（year）：控制年份的影响，观测期为2007至2013八年，设置了7个年度虚拟变量。5、行业变量（ind）：控制行业的

22、影响，按照2012年修订的上市公司行业分类指引，将样本公司分属于18个行业。其中由于住宿和餐饮业（H）、金融业（J）、租赁和商务服务业（L）、科学研究和技术服务业（M）、水利、环境和公共设施管理业（N）、居民服务、修理和其他服务业（O）、教育（P）、卫生和社会工作（Q）、文化、体育和娱乐业（R）、综合（S）数量较少，所以最后只有9个行业变量。第5章 描述性统计5.1 内部控制指数的描述性统计本文得到了2125家A股上市公司在2007年至2013年，共11877个内部控制指数。接下来使用Excel与Stata对数据进行整理，得到以下统计结果。5.1.1 总体情况本研究最后得出的内部控制指数，平均

23、值为348.6612，标准差为50.08756，最小值为-69.66477，最大值为696.3857。由于数据较多，且时间维度较为重要，接下来按照年度进行描述性统计。表 内部控制指数的总体描述性统计变量观测值均值标准差最小值最大值IC11877348.661250.08756-69.66477696.38575.1.2 年度统计从每年内部控制指数频数直方图可知，本文构建的内部控制指数基本属于250，450这一范围内，总体的趋势呈正态分布。由于指数构建过程均与当年公司在行业内的排名有关，所以并未显著显示内部控制指数随着年份增长有明显的趋势。表 按年度区分的内部控制指数描述性统计年份观测值均值标准

24、差最小值p25中位数p75最大值20071342348.872246.93501-69.66477321.2093349.6241375.0978553.496420081471348.429948.7956449.02353318.3795347.8245377.9374658.776420091543345.747650.25543-27.67138317.0934344.5723375.368649.759220101624348.658149.26042-46.83678319.3844349.0607377.289641.337320111836349.369651.9133512.

25、92513318.765350.0675380.3284696.385720121982349.323651.5920160.22977318.1779348.9258379.0034609.793420132088349.5850.36933-67.28941320.6824350.5651380.4421615.964Total2125348.661250.08756-69.66477319.1478348.8577378.3163696.3857图 内部控制指数频数直方图（2007年）图 内部控制指数频数直方图（2008年）图 内部控制指数频数直方图（2009年）图 内部控制指数频数直方

26、图（2010年）图 内部控制指数频数直方图（2011年）图 内部控制指数频数直方图（2012年）图 内部控制指数频数直方图（2013年）5.1.3 分样本统计接下来按照常见分类，对内部控制指数的描述性统计进行报告。分别按照以下方式分类：1、ST与非ST。2、国有与非国有。3、分省份。4、分行业。5.1.3.1 ST与非ST本文在样本选择中，并未剔除ST公司的数据，目的是探究内部控制指数构建过程中，最终结果是否会掩盖ST与否这个重要的性质。下表是公司是否ST与内部控制指数的均值。从列表中，可以明显看出来，在每个年度，ST类公司的内部控制指数平均值都低于非ST公司的平均值，可以支持本文在内部控制指

27、数在ST与否的重要属性上，没有造成严重影响。表 公司是否ST与内部控制指数平均值年份ST公司非ST公司2007331.7646349.70092008344.0517348.63562009326.434346.57472010328.3806349.51712011337.216349.86572012334.3341349.91312013328.6251350.37155.1.3.2 国有与非国有公司2006年，国务院国有资产监督管理委员会印发了中央企业全面风险管理指引，提出：企业全面风险管理是一项十分重要的工作，关系到国有资产保值增值和企业持续、健康、稳定发展。为了指导企业开展全面风险

28、管理工作，进一步提高企业管理水平，增强企业竞争力，促进企业稳步发展，制定了中央企业全面风险管理指引，并结合本企业实际执行。 关于印发中央企业全面风险管理指引的通知可见，从2007年起，中央企业在决策与运作中，会考虑采用全面风险管理的相关框架，这份指引，也比较全面地引入了COSO的全面风险管理整合框架，并从中央企业出发，要求将这一风险管理理念融入到各个方面中。而本文的内部控制指数的目标设定与全面风险管理的类似，有必要对本研究中，国有企业与非国有企业，在内部控制指数的差异上作出报告。下表展示了不同公司性质下，内部控制指数的均值。可以看到，同一年间，国有公司的内部控制指数均值都高于非国有公司。其差异

29、在2009年达到最大值。但是从2010年开始，两者的差距大大缩小。本文认为，这与2010年，财政部等五部委发布的企业内部控制配套指引有一定的关系。指引的发布，包括企业内部控制应用指引、企业内部控制评价指引和企业内部控制审计指引。以上都对上市公司的内部控制有很好的指引作用，也使得公司更好地为内部控制目标进行实践。表 公司性质与内部控制指数均值年份国有非国有2007350.9762345.08452008350.8769344.24482009350.2338.51172010350.256346.24172011351.1893475254346.41692013350

30、.8048348.52815.1.3.3 分省市由于不同省市在经济发展水平、监管力度等方面有所不同，在内部控制指数上，不同地区也会存在差异，接下来按照年度，将每年省内公司内部控制指数均值最高的10个省级行政区进行报告。从一系列图表可知，北京市在内部控制整体水平，处于观测年间中的最高水平。而山东、上海，可以列为第二梯队，即通常出现在各年的前10范围内。图 内部控制指数均值最高的10省份（2007年）图 内部控制指数均值最高的10省份（2008年）图 内部控制指数均值最高的10省份（2009年）图 内部控制指数均值最高的10省份（2010年）图 内部控制指数均值最高的10省份（2011年）图 内部

31、控制指数均值最高的10省份（2012年）图 内部控制指数均值最高的10省份（2013年）5.1.3.4 行业不同行业的生产经营方式存在巨大的差异，不同行业的内部控制措施与手段、需要应对的风险也有所不同，其需要遵守的法律法规也有所不同，由于不同行业在这一方面的表现，收年度影响较小，于是本文报告了观测期（2007-2013年）各行业的内部控制指数的总体均值。本文所构建的内部控制指数体系下，餐饮业、运输业以及能源供应业表现出色。图 不同行业的内部控制指数平均值5.2 其他变量的描述性统计下表为测试变量按照年度分类的描述性统计结果。公司价值（TOBINQ）的总体均值为1.9722，而7年间，公司价值（

32、TOBINQ）TOBINQ的均值并没有明显的趋势。然而，公司业绩（ROA）与研发投入水平（RDr），在观测期间，平均值呈逐年下降的趋势。本文认为，这与本文的样本的属性有关系。2007年开始，越来越多的公司在财务报表中报告研发方面的支出，包括资本化支出与费用化支出。能够越早依照会计准则，作出适应会计准则的操作的公司，一般是行业内业绩较好，合规程度较高的公司，所以其公司业绩（ROA）较高，投入水平（RDr）也属于较高水平。但随着会计准则的逐步推行，越来越多的公司开始报告相关的数据，所以公司业绩（ROA）与研发投入水平（RDr），在观测期间，平均值呈逐年下降的趋势。表 测试变量的描述性统计下表是控制

33、变量的描述性统计结果。其中，公司规模的变化范围比较集中，但股权集中度，从最小值3.588，到最大值96.94，有较大范围的变动。表 控制变量的描述性统计变量样本数均值标准差最小值中位数最大值age362813.868525.69804211370lsize362821.822831.21878119.0810621.6204228.85721shareh362859.6916515.563773.58861.35596.945.3 变量间的相关系数检验为了减少极端值带来的影响，公司价值（TOBINQ）、公司业绩（ROA）、研发投入水平（RDr）、内部控制水平（IC）都进行了上下各1%分位数的缩

34、尾处理。为了生成交互项，研究调节作用，并减少多重共线性的影响，本文对公司业绩（ROA）、研发投入水平（RDr）、内部控制水平（IC）进行了标准化，即观测值减去平均数，再除以其标准差。最终得到回归用的公司价值（TOBINQ）、公司业绩（ROA）、研发投入水平（RDr）、内部控制水平（IC）。下表为所有变量的Pearson相关系数检验。从表可见，任意两个主要变量之间的相关系数的绝对值都不超过0.5（相关系数最高为TOBINQ和lsize的-0.4751），不存在多重共线性问题。在相关性检验中，研发投入水平（RDr）对公司价值（TOBINQ）、公司业绩（ROA）分别有1%水平上的正相关关系。内部控制

35、（IC）对公司业绩（ROA）分别有1%水平上的正相关关系。基本符合本文的假设H2，但内部控制（IC）对公司价值（TOBINQ）还未出现显著性的正向作用，有待接下来探究。表 主要变量的Pearson相关系数第6章 模型设计与实证结果6.1 模型设计本文参考温忠麟（2006）的混合模型，构建以下混合模型，检验公司业绩在研发支出公司价值的中介作用，以及检验内控水平在研发支出公司业绩公司价值中的调节作用。6.2 结果分析6.2.1 回归结果表 模型（1）、模型（2）的回归结果模型（1）体现了内控水平在研发支出与公司业绩关系之间的调节作用。通过回归结果可以看到，研发支出（RDr）的系数在1%的水平显著为

36、正，表示研发投入水平越高的公司，公司业绩越好，这与前人所做的研究结论基本相同。内控水平（IC）和研发投入水平（RDr）的交乘项RDrIC的系数在5%的水平显著为正，则表示内控水平对研发投入水平对公司业绩的影响存在显著的调节效应，符号为正，表明内部控制程度越高，对研发投入水平对公司业绩的正向作用有更有利的推动作用。模型（2），以公司价值（TOBINQ）为因变量，将公司业绩（ROA）、研发投入水平（RDr）、内控水平（IC）、内控水平与公司业绩的交乘项（ROAIC）、内控水平与研发投入水平的交乘项（RDrIC）放入自变量中，目的是验证内控水平（RDr）同时影响了公司业绩（ROA）对公司价值（TOB

37、INQ）的作用、研发投入水平（RDr）对公司价值（TOBINQ）的作用。通过模型（2）回归结果可以看到，公司业绩（ROA）的系数在1%的水平显著为正，表示公司业绩越好的公司，公司价值越高，这是各类估值模型都支持的结论。内控水平（IC）和公司业绩（ROA）的交乘项ROAIC的系数在1%的水平显著为正，则表示内控水平对公司业绩对公司业绩的影响存在显著的调节效应，符号为正，表明内部控制程度越高，对公司业绩对公司业绩的正向作用有更有利的推动作用。同时，研发支出（RDr）的系数在1%的水平显著为正，表示研发投入水平越高的公司，公司价值越好，前人做的研究也基本支持这个结论。内控水平（IC）和研发投入水平（

38、RDr）的交乘项RDrIC的系数在1%的水平显著为正，则表示内控水平对研发投入水平对公司价值的影响存在显著的调节效应，符号为正，表明内部控制程度越高，对研发投入水平对公司价值的正向作用有更有利的推动作用。接下来我们结合模型（1）与模型（2），各路径上的回归系数如下：图 混合模型的回归系数在模型（2）中，RDrIC的系数显著（t=2.60），则说明内控水平起到直接的调节作用。在模型（1）中，RDr的系数显著（t=4.14），且在模型（2）中，ROA的系数显著（t=15.39），则说明公司业绩的中介效应显著。在模型（1）中，RDrIC的系数显著（t=1.86），再由模型（2）中ROA的系数显著（t

39、=15.39），可知内控水平是有中介的调节变量。也就是除了1中提到的直接的调节左右，内控水平还通过公司业绩对公司价值有间接的调节作用。在模型（1）中，RDrIC的系数显著（t=1.86），也说明内控水平是研发支出影响公司业绩的调节变量。在模型（2）中，ROAIC的系数显著（t=7.75），内控水平是公司业绩影响公司价值的调节变量，所以不论是研发支出影响公司业绩，还是公司业绩影响公司价值，都受到内控水平的影响，说明公司业绩是有调节的中介变量。由此，能够说明研发投入水平、内控水平、公司业绩、公司价值的关系中，不仅仅是简单的调节作用或者中介作用，两者的影响相互关联，构成了混合模型，并不是简单的有中介

40、的调节变量，或有调节的中介变量。6.2.2 中介效应混合模型可以进一步研究其中介效应与调节效应的大小。表 中介效应分析以上表格为混合模型中，对中介效应的分析。第一行即为模型（1）的各个主要变量的回归系数，我们称之为各个变量对因变量TOBINQ的直接效应。同理，第二行为模型（2）的各个主要变量的回归系数，我们称之为各个变量对因变量ROA的直接效应。第三行，我们需要计算各个变量经过ROA对TOBINQ的中介效应，其计算方式为第二行系数乘以ROA对TOBINQ的直接效应（0.6601）。最后一行，通过将中介效应与总效应作比，可以直观地衡量中介效应的相对大小。由表可知，对于研发投入水平（RDr）而言，

41、对TOBINQ的直接效应为0.2546+0.0896IC，经过ROA对TOBINQ的中介效应为0.0343+0.0238IC。经过计算与整理，研发投入水平（RDr）的中介效应占比为：0.20988-0.0263/（0.2889+0.1134IC）其中介效应占比随着内控水平的提升而提升。当内控水平为平均水平，即IC=0，中介效应占比为11.86%；当内控水平提升，若IC=1，则中介效应占比为14.46%。6.2.3 调节效应我们将模型（1）代入模型（2），可以得到以下回归式：（）模型（）告诉我们，在混合模型中，调节作用可以呈二次方程的形式。如本文的结果，内部控制水平（IC）对研发投入水平（RDr）影响公司价值（TOBINQ）的程度的调节作用，就是呈二次方程的形式。通过计算该方程的极值点以及相关关键节点，只有当内部控制指数等于-2.8917或-10.7427时，研发投入水平（RDr）的系数为0。由于模型（1）、（2）的变量经过了标准化处理，