，剔除数据不完整、ST、ST、SST公司，最终选定114家上市公司，主要探究信息技术业企业治理结构如何影响内部控制有效性。数据主要来源于国泰安数据库、金融界网，关于公司治理结构的变量数据和部分因变量是从上市公司年报中搜集通过Excel整理得到。本文利用SPSS200完成计算和实证分析过程。
（二）变量的选取与定义
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在实证研究过程中，不同学者对于内部控制有效性进行量化分析时，有的采用四目标指数法，有的采用李克特五级制量表法。本文依据COSO（1992）对内部控制有效性的定义，采用内部控制有效性指数法对其量化。原国英（2010）与李育红（2011）对于财务报告目标都使用到审计意见作为其标准，对于经营目标都涉及ROE或ROA；但由于企业可以操纵利润来调节净资产收益率，而CROA在一定程度上不可操纵，本文参考程晓玲（2008）在研究上市企业企业内部治理结构与公司经营绩效相关程度时选择的主营业务资产收益率（CROA）作为反映公司业绩的财务指标；对于合规性目标主要采用的是审计费用所占总资产比例。本文选取多变量的详细定义见表1。
（三）模型设计
文章实证研究的主要以ICQ作为被解释变量，FSHARE、So_top、BZ、DM、SS、SM、INDS、INDSALA、AU、MSALA、MRA作为解释变量，INS和FLV作为控制变量。模型如下：
其中，由于假设MAR与内部控制有效性成“U型”曲线关系，所以在模型中加入变量MAR2。
实证分析
（一）描述统计分析
本文有效样本数量共114个，描述性统计结果如表2所示。从表2可看出，信息技术行业上市公司内控有效性指数最大值12756，最小值00212，均值10401，内部控制水平较低。经营目标变量CROA均值00742，反映出该行业的整体业绩水平较低。财务报告目标均值086，由此看出沪深两市信息技术业整体财务报告的可靠性较高，审计报告基本为标准意见。股权特征：第一大股东的持股比例最高630935，平均值为308586，这一统计结果与李育红（2011）以沪市所有上市公司为样本的研究结果相吻合，说明我国信息技术业具有较高的股权集中度。So_top的平均值为0315，表示样本企业为国企性质的不多。董事会特征方面，样本企业董事会人数平均值为989，由此看出各上市公司董事会规模均达到公司法要求的最低人数；但各企业差异较明显。董事会召开次数均值96次，最多24次，由此看出企业召开董事会的频率较高且各企业之间存在一定的差异。独立董事均值为374，基本符合国家规定的要求，但样本中也存在独立董事只有1人，不符合规定的现象，r