当前国企内控效率低下原因分析及对策建议

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1、当前国企内控效率低下原因分析及对策建议摘要：良好的内部控制体系如同人体免疫系统，对现代企业规范管理，降低风险，创造价值，持续发展起着举足轻重的作用。当前国有企业虽已初步建立起内部控制体系，但仍因观念陈旧、考核激励机制欠缺，企业文化氛围淡薄等原因影响到内部控制效率和成效。本文对国有企业内部控制效率低下的现状、原因及对策建议等进行了思考和探讨。关键词：内部控制、组织机构、流程再造、企业文化一、引言经济飞速发展，市场瞬息万变，给国有企业带来前所未有的机遇和挑战，然而发展步伐迈得越快，风险也就越大。从美国安然事件的引爆到

2、雷曼公司的倒闭，人们在一次次惨痛教训中意识到风险无处不在。我国的银广夏会计造假、中航油子公司违规投资、中信泰富海外巨亏等重大事件，均或多或少与企业内部控制缺失有关。随着国企改革的深入推进，公司治理的纵深发展，愈发体现出内部控制的重要性。内部控制于企业如同免疫系统于人体，将现代企业管理由“人治”转为“法治”，强调用制度规范管理，规范企业经济行为。二、内部控制的定义和作用根据美国COSO关于《内部控制――整体框架》（也称COSO报告）以及《萨班斯法案404条款》明确内部控制整体架构主要由控制环境、控制活动、风险评估、

3、信息与沟通、监督五个要素构成，我国《企业内部控制基本规范》和《配套指引》中指出内部控制是由企业董事会、监事会、经理层和全体员工共同实施，旨在实现保证企业经营管理合法合规、资产安全、财务报告及相关信息真实完整，提高经营效率和效果，促进企业实现发展战略的控制目标。现代企业内部控制的核心是防范舞弊、控制风险和提高经营效率，其范围涵盖公司治理结构、机构设置、权责分配、会计系统、内审系统、风险评估、业务授权审批、资产保管、绩效评价、信息沟通等诸多管理要素，已从企业传统的控制风险范畴，扩展到了整个企业管理战略层面。三、国有企

4、业内部控制效率低下的现状尽管已实施公司制改革，但总体上看，我国国有企业法人治理结构尚不完善，内部管理基础仍较为薄弱，突出表现在内部控制效率低下方面：一是内部环境不佳。内部机构权责划分不清晰，企业负责人重视生产经营高于内部控制；二是技术力量薄弱。信息化系统建设相对滞后，内部管理层级复杂，信息传递渠道不畅；三是人力资源发展不平衡。人员整体综合素质水平不高，人才冗余与人才短缺现象并存，员工知识老化与人员成长较慢；四是企业文化氛围淡薄。计划经济时代遗留下来的理念和价值观造成企业内部等级观念较重，人际关系代替制度执行，变通

5、性强，弱化了制度规程、标准化内部控制的作用和执行效力。四、影响内部控制效率的原因分析1、组织架构陈旧。为提升市场竞争力，现代国有企业多采用规模经济发展战略。部分企业集团跨省组合，遍布多个城市，管理层级多、跨度大，而其组织架构仍沿用传统垂直结构模式，权力集中，管理链条自上而下，导致任务指令和信息传递路径较长，耗时多、效率低下。2、职能边界模糊。因部门间职能界定不清，责任区划不明，配合协调程度不够，导致越位、缺位、错位以及推诿扯皮现象时有发生，并伴随不严肃决策和随意性干预，严重影响内部控制效力。3、内部冲突明显。内部

6、控制系统中存在广泛的控制与被控制、监督与被监督关系，不同管理层级之间可能因权力、声望、风格、能力等因素产生纵向冲突；不同部门之间也因目标差异、配合欠佳、资源有限等因素以各自小团体利益为出发点产生横向冲突。4、业务流程冗余。在传统组织架构和职能划分下，某个业务流程通常需横跨多个部门及多个操作环节。一方面，企业管理层需要匹配相应人力、财力、精力才能确保分割的各个环节有机衔接，同时，其内部控制制度也需在各个环节上相应设计控制点，由此需付出更为高昂的成本。5、员工士气低迷。国企受体制、规模、员工素养、考核激励机制等因素制

7、约，或多或少出现工作量不饱和，分工不匀，工作散漫、拖延，消极怠工，好逸恶劳等现象，严重影响到员工士气和企业形象。五、提升内部控制效率的对策建议1、重塑组织架构。核心思想是将垂直型结构趋于扁平化，明确职能疆界，消除三不管区域和灰色地带，既要使各部门权责泾渭、分工明确，又要有效增进部门间沟通协作与工作联动，确保生产经营中各项业务有人经手，各种问题有人负责，避免无人管理、多头管理和推诿扯皮现象。2、再造业务流程。根据重塑后的组织结构和管理职能，内部控制设计应更为注重“精、简、控、效”。通过梳理业务流程，简化不必要的岗位

8、设置，减少各种业务票据、凭证转手交接频次，缩短业务流转途径，从而删减冗余的内部控制节点和措施，凸显重点控制，在达到制约、监督效果的同时降低管理成本和内控成本。3、搭建信息平台。引入企业集团化信息系统管理模式，畅通研发、采购、生产、销售、财务等部门信息传递渠道，以业务信息为驱动，力求从动态的生产经营过程中，将实物流转信息转化为财务价值量信息，各级信息使用者均可按需获取数据并