鐘越華 馮均科 馮春雨 王鑫

【摘要】在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代， 企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)自身及其信息使用者都產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。 基于此， 本文以2011 ～ 2020年滬深A(yù)股上市公司為研究對象， 利用年報(bào)文本分析的方式考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對審計(jì)費(fèi)用的影響。 研究發(fā)現(xiàn)： 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度越高， 其審計(jì)費(fèi)用也越多； 進(jìn)一步研究表明， 兩者之間的正相關(guān)關(guān)系只在非國際“四大”審計(jì)的上市公司中才存在， 且增加審計(jì)成本的投入是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響審計(jì)費(fèi)用的路徑之一。 本文的研究結(jié)論擴(kuò)展了審計(jì)費(fèi)用的研究邊界， 也為會計(jì)師事務(wù)所在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代通過加強(qiáng)自身數(shù)字化建設(shè)提高專業(yè)勝任能力提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

【關(guān)鍵詞】數(shù)字化轉(zhuǎn)型；審計(jì)費(fèi)用；年報(bào)文本分析；專業(yè)勝任能力

【中圖分類號】F275；F832.51 ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A ? ? ?【文章編號】1004-0994（2022）22-0096-9

一、引言

隨著大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能和云計(jì)算等新興技術(shù)的發(fā)展、應(yīng)用和逐漸推廣， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)開始成為全球經(jīng)濟(jì)新的增長點(diǎn)。 中國信息通信研究院在2021年全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)大會上發(fā)布的《全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)白皮書——疫情沖擊下的復(fù)蘇新曙光》顯示， 全球有47個(gè)國家的數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)?？偭窟_(dá)到32.6萬億美元， 其中我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模約為5.4萬億美元， 總量位居世界第二、同比增長速度位居世界第一， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)儼然已經(jīng)成為新時(shí)代中國經(jīng)濟(jì)增長的新動力。 中共中央和國務(wù)院高度重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展， “十四五”規(guī)劃、黨的十九大報(bào)告和2022年政府工作報(bào)告均提出， 要求推動新興技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展、加快傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的升級改造。 國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心和埃森哲商業(yè)研究院共同發(fā)布的《2021中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)》顯示， 我國企業(yè)整體數(shù)字化進(jìn)程平均得分從2018年的37分上升至2021年的54分， 數(shù)字化建設(shè)的整體行程已然過半。

作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的微觀主體， 企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字經(jīng)濟(jì)得以持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)。 數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指企業(yè)利用新興技術(shù)， 推動企業(yè)組織進(jìn)行重大變革， 從組織結(jié)構(gòu)、組織行為和組織運(yùn)行等多方面對組織進(jìn)行重構(gòu)， 以此順應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的發(fā)展潮流， 提高企業(yè)的整體競爭力[1] 。 企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型在給企業(yè)帶來新興技術(shù)的同時(shí)也產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)， 這會給企業(yè)信息使用者帶來一定的影響。 已有部分學(xué)者從理論和實(shí)證角度對此展開了研究。 吳非等[2] 研究得出， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會降低企業(yè)信息不對稱性， 進(jìn)而提高企業(yè)股票流動性。 王守海等[3] 的實(shí)證研究表明， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會降低經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)、減少代理成本和緩解融資約束。 翟華云和李倩茹[4] 認(rèn)為， 企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、提高企業(yè)信息透明度。 審計(jì)師是企業(yè)信息的使用者之一， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型在降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、提高企業(yè)信息透明度的同時(shí)， 也可能會降低審計(jì)師所面臨的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)。 但也有部分學(xué)者認(rèn)為， 我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體處于起步階段， 審計(jì)師可能尚未對此做好充分的準(zhǔn)備， 轉(zhuǎn)型所帶來相關(guān)技術(shù)的使用會導(dǎo)致企業(yè)面臨更大的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)， 這會提高審計(jì)師面臨的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)[5-7] 。 綜上可以看出， 學(xué)者們對于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對審計(jì)師產(chǎn)生的影響尚未得出一致的結(jié)論。 一方面， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型會提高企業(yè)的治理效率與治理水平， 改善企業(yè)信息內(nèi)外不對稱的情況， 企業(yè)的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)也可能會更低； 另一方面， 企業(yè)管理層可能會利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行更加隱蔽的盈余管理和財(cái)務(wù)舞弊， 這會提高缺乏相關(guān)專業(yè)勝任能力審計(jì)師所面臨的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)。 審計(jì)費(fèi)用是上市公司對審計(jì)師所提供的審計(jì)服務(wù)給予的報(bào)酬， 主要受到審計(jì)師審計(jì)成本投入和風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)收取的影響， 審計(jì)費(fèi)用是否恰當(dāng)收取也會影響審計(jì)師的獨(dú)立性和審計(jì)質(zhì)量[8，9] 。 企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會對審計(jì)師面臨的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生何種影響， 進(jìn)而如何影響審計(jì)費(fèi)用的收取？ 這兩者之間的關(guān)系尚不明了。

基于此， 本文利用2011 ～ 2020年滬深A(yù)股上市公司作為初始研究樣本， 以審計(jì)費(fèi)用作為切入點(diǎn)， 實(shí)證檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對審計(jì)費(fèi)用的影響。 研究發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)費(fèi)用呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系； 進(jìn)一步研究則表明， 兩者之間的正相關(guān)關(guān)系只在非國際“四大”審計(jì)的上市公司中才存在， 且增加審計(jì)成本的投入是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響審計(jì)費(fèi)用的主要路徑之一。 本文可能存在如下邊際貢獻(xiàn)： 第一， 在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代以及企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景下， 利用年報(bào)文本分析的方式研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對審計(jì)費(fèi)用的影響， 具有一定的創(chuàng)新性； 第二， 本文研究結(jié)論為我國非國際“四大”在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型給審計(jì)師帶來重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)提升的實(shí)際情景下， 通過提高自身數(shù)字化建設(shè)水平進(jìn)而提高整體的專業(yè)勝任能力提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

二、理論分析與研究假設(shè)

根據(jù)審計(jì)定價(jià)理論可以得知， 審計(jì)費(fèi)用的高低受到審計(jì)師在審計(jì)過程中成本投入的大小和對面臨的風(fēng)險(xiǎn)收取溢價(jià)的多少這兩部分的影響[10] 。 而企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會增加審計(jì)成本的投入， 體現(xiàn)在固定成本和變動成本這兩方面。 一方面， 當(dāng)被審計(jì)單位不斷提高數(shù)字化建設(shè)水平時(shí)， 會計(jì)師事務(wù)所為了應(yīng)對更加復(fù)雜的信息環(huán)境， 可能會通過培訓(xùn)具有信息化能力的員工以及采購或升級數(shù)字化的審計(jì)軟件來提高自身的專業(yè)勝任能力[11] ， 這些作為會計(jì)師事務(wù)所的固定成本支出， 最終需要從被審計(jì)單位支付的審計(jì)費(fèi)用中得到補(bǔ)償， 而分?jǐn)偟綌?shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高的客戶身上的費(fèi)用可能也會更多； 另一方面， 根據(jù)審計(jì)準(zhǔn)則的要求， 審計(jì)師在開展審計(jì)工作前要充分了解被審計(jì)單位及其環(huán)境， 由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高的企業(yè)其各類信息系統(tǒng)往往也更加復(fù)雜， 審計(jì)師可能會花更多的時(shí)間和精力去開展審計(jì)工作， 這可能會增加實(shí)質(zhì)性程序以及擴(kuò)大抽樣規(guī)模， 特別是對于審計(jì)師來說較為陌生的信息系統(tǒng)， 還可能會聘請外部專家進(jìn)行輔助工作， 這就會提高審計(jì)過程中變動成本的投入。

基于目前風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向式的審計(jì)模式， 審計(jì)師應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)關(guān)注被審計(jì)單位風(fēng)險(xiǎn)較高的事項(xiàng)。 根據(jù)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)模型， 審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的大小取決于重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)和檢查風(fēng)險(xiǎn)的大小， 其中重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)由固有風(fēng)險(xiǎn)和控制風(fēng)險(xiǎn)決定[12] 。 固有風(fēng)險(xiǎn)是指在不考慮內(nèi)部控制的前提下， 由于企業(yè)自身內(nèi)部因素和客觀環(huán)境的影響， 企業(yè)的賬戶、交易類別和整體財(cái)務(wù)報(bào)表發(fā)生重大錯(cuò)誤的可能性； 控制風(fēng)險(xiǎn)是指某類交易、賬戶余額或披露的某一認(rèn)定發(fā)生錯(cuò)報(bào)， 該錯(cuò)報(bào)單獨(dú)或連同其他錯(cuò)報(bào)是重大的， 但沒有被內(nèi)部控制及時(shí)防止或發(fā)現(xiàn)并糾正的可能性。

在固有風(fēng)險(xiǎn)方面， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的企業(yè)可能將面臨更高的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)[7] ， 處于“轉(zhuǎn)不好找死， 不轉(zhuǎn)型等死”的兩難困境[13] ， 這增加了上市公司粉飾財(cái)務(wù)報(bào)表的壓力， 進(jìn)而提高了被審計(jì)單位潛在的固有風(fēng)險(xiǎn)； 除此之外， 被審計(jì)單位數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高， 審計(jì)師可能需要利用專家工作結(jié)果予以佐證的重要交易或事項(xiàng)的復(fù)雜程度也會越高， 這也會提高固有風(fēng)險(xiǎn)； 最后， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高的上市公司往往擁有更加復(fù)雜的信息系統(tǒng)， 管理層也更有可能利用對審計(jì)師而言較為陌生的信息技術(shù)進(jìn)行更加隱蔽的盈余管理活動， 這也可能會提高企業(yè)的固有風(fēng)險(xiǎn)。 在控制風(fēng)險(xiǎn)方面， 對數(shù)字化轉(zhuǎn)型而言重要的不是實(shí)現(xiàn)技術(shù)層面的轉(zhuǎn)型， 而是如何實(shí)現(xiàn)技術(shù)與人的結(jié)合。 如果企業(yè)內(nèi)部控制的完善程度跟不上數(shù)字化轉(zhuǎn)型的節(jié)奏， 就有可能會產(chǎn)生較高的控制風(fēng)險(xiǎn)， 發(fā)展速度較快的高新技術(shù)企業(yè)往往更容易存在內(nèi)部控制缺陷也證實(shí)了這一點(diǎn)[14] 。 因此， 可以看出， 上市公司進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會提高其固有風(fēng)險(xiǎn)和控制風(fēng)險(xiǎn)， 進(jìn)而提高審計(jì)師所面臨的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)。 當(dāng)審計(jì)師所面臨的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)上升時(shí)， 為了將審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)降低到可接受的低水平， 審計(jì)師可能會通過實(shí)施更加穩(wěn)健的實(shí)質(zhì)性程序或者擴(kuò)大抽樣規(guī)模來降低檢查風(fēng)險(xiǎn)， 也可能會收取更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)， 這些都會使審計(jì)師提高審計(jì)費(fèi)用。

綜上， 當(dāng)審計(jì)師面對數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高的上市公司時(shí)， 無論從審計(jì)成本的投入還是從風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)收取的角度來看， 審計(jì)師都可能會提高審計(jì)費(fèi)用。 由此， 本文提出以下假設(shè)：

H1a： 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與審計(jì)費(fèi)用顯著正相關(guān)。

然而， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與審計(jì)費(fèi)用也有可能負(fù)相關(guān)。 一方面， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高的企業(yè)中各類數(shù)據(jù)均以電子數(shù)據(jù)的形式存在， 審計(jì)師可以快速準(zhǔn)確地獲取所需要的審計(jì)證據(jù)， 這就會提高審計(jì)師的工作效率； 企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型也會倒逼會計(jì)師事務(wù)所進(jìn)行數(shù)字化建設(shè)， 如基于大數(shù)據(jù)的云審計(jì)平臺的建立， 使審計(jì)師可以開展異地審計(jì)， 這也會降低審計(jì)成本、提高審計(jì)效率[15] 。 另一方面， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提高企業(yè)的信息透明度以及信息披露質(zhì)量， 從而在一定程度上緩解企業(yè)內(nèi)外部信息的不對稱[2] ， 因此管理層進(jìn)行盈余管理操作的空間也就更小[16] ， 重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)也自然更低。 除此之外， 審計(jì)師還可以利用被審計(jì)單位發(fā)達(dá)的信息系統(tǒng)及技術(shù)開展審計(jì)工作， 如利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提高審計(jì)師挖掘被審計(jì)單位信息的廣度和深度[17] ， 從而獲取更加充分和適當(dāng)?shù)膶徲?jì)證據(jù)， 區(qū)塊鏈技術(shù)則具有可追溯性和不可篡改性， 被審計(jì)單位數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性也就更高， 這也會降低重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)[18] 。 最后， 企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型是適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代發(fā)展潮流、符合國家政策方針的一個(gè)舉措， 如： 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用可以降低企業(yè)的生產(chǎn)成本、提高管理效率； 企業(yè)的產(chǎn)品制造從規(guī)?；呦蚨ㄖ苹瘯岣呱a(chǎn)效率、降低庫存成本； 組織形態(tài)的扁平化會提高決策精確度和治理水平； 跟隨國家大政方針的企業(yè)也會更加容易受到資本市場的青睞[2] ， 企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)可能會更低。 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)商業(yè)模式、業(yè)務(wù)流程與組織形態(tài)的再造都會在不同程度上降低企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)[13] ， 因此審計(jì)師面臨的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)可能也就更低。

綜上， 企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會提高審計(jì)師的工作效率進(jìn)而降低審計(jì)成本， 也可能會通過降低被審計(jì)單位經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)而降低審計(jì)師所面臨的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)。 基于此， 本文提出以下假設(shè)：

H1b： 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與審計(jì)費(fèi)用顯著負(fù)相關(guān)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

本文選取2011 ～ 2020年滬深A(yù)股上市公司的數(shù)據(jù)作為初始研究樣本， 為了保證本文結(jié)論不失一般性， 對初始研究樣本進(jìn)行以下篩選： （1）剔除金融行業(yè)上市公司； （2）剔除?ST、ST以及在研究期間退市的上市公司； （3）剔除在研究期間IPO的上市公司。 為了盡可能地減小數(shù)據(jù)的異常值對研究結(jié)果的影響， 本文對所有連續(xù)型變量在1%和99%的分位上進(jìn)行了縮尾處理。 解釋變量、控制變量的初始數(shù)據(jù)來自于國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫， 被解釋變量的數(shù)據(jù)來自上交所和深交所披露的上市公司年度報(bào)告。

（二）變量定義與說明

1. 被解釋變量： 審計(jì)費(fèi)用（LNFEE）。 本文采取上市公司年報(bào)審計(jì)費(fèi)用的自然對數(shù)進(jìn)行衡量。

2. 解釋變量： 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）。 目前針對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究以規(guī)范研究為主， 部分實(shí)證研究缺乏一個(gè)統(tǒng)一的衡量指標(biāo)體系。 有部分學(xué)者以虛擬變量來衡量企業(yè)是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型[19] ， 但考慮到企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型在時(shí)間上是連續(xù)的、在程度上是由低到高的， 單純的虛擬變量難以衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的強(qiáng)弱。 因此， 本文采用連續(xù)型變量來衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的強(qiáng)弱。 年報(bào)作為上市公司對外溝通的橋梁， 其中的語句字詞體現(xiàn)了企業(yè)當(dāng)前以及未來一段時(shí)間內(nèi)的戰(zhàn)略規(guī)劃和布局， 而數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為企業(yè)的一個(gè)重大戰(zhàn)略決策， 相關(guān)信息也一定會在年報(bào)中有所體現(xiàn)， 因此使用年報(bào)中與數(shù)字化轉(zhuǎn)型有關(guān)的詞頻來衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度具有一定的科學(xué)性和可行性。 基于此， 本文參考吳非等[2] 的研究成果， 從底層技術(shù)運(yùn)用和技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用這兩個(gè)方面綜合衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度。 同時(shí)， 利用Python爬蟲技術(shù)對上市公司年報(bào)中有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞詞頻進(jìn)行統(tǒng)計(jì)， 以此作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的代理指標(biāo)， 相關(guān)關(guān)鍵詞見表1。 考慮到實(shí)踐中企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型在時(shí)間上呈現(xiàn)出右偏性的特點(diǎn)， 因此對該代理指標(biāo)進(jìn)行了對數(shù)化處理。

3. 控制變量。 為了進(jìn)一步提高研究的精確度， 參考與本文主題相似的研究[20，21] ， 選取以下變量作為控制變量： 成長能力（Growth）、獨(dú)立董事占比（Ration）、股權(quán)集中度（First）、兩職合一（Dual）、審計(jì)意見（Opinion）、會計(jì)師事務(wù)所規(guī)模（BIG4）、資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）、盈利能力（ROA）、業(yè)務(wù)復(fù)雜度（IR）、是否虧損（Loss）、上市年限（Age）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（State）、企業(yè)規(guī)模（Size）、企業(yè)所處區(qū)域（Region）。

上述變量及其具體定義見表2。

（三）模型設(shè)定

為了考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)費(fèi)用之間的關(guān)系， 本文構(gòu)建模型（1）來對此進(jìn)行檢驗(yàn)：

LNFEEi，t=α0+α1DCGi，t+∑αControlsi，t+

∑Year+∑Industry+εi，t （1）

其中， 被解釋變量為審計(jì)費(fèi)用（LNFEE）， 核心解釋變量為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）， Controls為前文所述的控制變量， Year、Industry分別為年度虛擬變量和行業(yè)虛擬變量， ε為隨機(jī)擾動項(xiàng)， 在回歸時(shí)對標(biāo)準(zhǔn)誤差在公司個(gè)體層面進(jìn)行聚類。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表3列示了本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。 可以看出， 審計(jì)費(fèi)用（LNFEE）的最小值為12.61， 最大值為16.25， 表明上市公司之間的審計(jì)費(fèi)用差距較大； 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）的最小值為0， 最大值為4.934， 標(biāo)準(zhǔn)差為1.332， 表明上市公司之間數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度不同； 上市公司所處區(qū)域（Region）的均值為1.629， 表明樣本中多數(shù)上市公司位于東部地區(qū)； 會計(jì)師事務(wù)所規(guī)模（BIG4）的均值為0.062， 表明在樣本的研究期間約6.2%的上市公司審計(jì)單位為國際“四大”； 其余變量的描述性統(tǒng)計(jì)與前人研究一致， 不再一一贅述。

（二）相關(guān)性分析

表4列示了本文部分變量之間的兩兩相關(guān)關(guān)系。 從表4可以看出， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)費(fèi)用之間的正相關(guān)關(guān)系在1%的水平上顯著為正， 初步驗(yàn)證了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高其審計(jì)費(fèi)用也越多的假設(shè)， 即H1a初步成立。 但考慮到相關(guān)性分析只檢驗(yàn)了兩個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系， 因此還需要多元回歸分析提供更加精確的信息加以驗(yàn)證。 通過對模型的方差膨脹因子進(jìn)行檢驗(yàn)， 發(fā)現(xiàn)各變量的VIF值均小于10， 均值為1.42， 說明變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性， 可以進(jìn)行下一步的多元回歸分析。

（三）單變量檢驗(yàn)

在進(jìn)行多元回歸分析之前， 運(yùn)用單變量T檢驗(yàn)的方法對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)費(fèi)用之間的關(guān)系進(jìn)行單變量分析。 根據(jù)樣本中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）指標(biāo)是否大于其中位數(shù)分為高低兩組， 檢驗(yàn)兩組樣本中審計(jì)費(fèi)用（LNFEE）的均值和中位數(shù)是否存在顯著差異， 檢驗(yàn)結(jié)果見表5。 可以看出， 兩組樣本中審計(jì)費(fèi)用的均值與中位數(shù)均在1%的統(tǒng)計(jì)水平上存在顯著差異， 即再次驗(yàn)證了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高其審計(jì)費(fèi)用也越多的假設(shè)。

（四）主回歸分析

本文采取遞進(jìn)式的回歸方式， 表6報(bào)告了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)費(fèi)用之間多元回歸的結(jié)果。 其中， 第（1）列報(bào)告了在只控制時(shí)間固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)下的回歸結(jié)果， 此時(shí)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）與審計(jì)費(fèi)用（LNFEE）之間的回歸系數(shù)為0.066且通過了1%的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)； 第（2）列報(bào)告了在加入所有控制變量的情況下的回歸結(jié)果， 與只控制時(shí)間固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)相比， 加入其余控制變量吸收了部分影響審計(jì)費(fèi)用的其他因素， 導(dǎo)致企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）與審計(jì)費(fèi)用（LNFEE）之間的回歸系數(shù)有所減小， 但兩者的關(guān)系仍然在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正； 第（3）列報(bào)告了在控制公司個(gè)體固定效應(yīng)情況下的回歸結(jié)果， 可以看出， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）與審計(jì)費(fèi)用（LNFEE）之間的回歸系數(shù)為0.008， 通過了5%的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)。 從以上三個(gè)模型的回歸結(jié)果可以看出， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高， 其審計(jì)費(fèi)用也會越高， 兩者呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系， H1a得以驗(yàn)證， H1b未得到驗(yàn)證。 這可能是因?yàn)槲覈髽I(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型還處于快速上升的階段， 大多數(shù)會計(jì)師事務(wù)所對此尚未做好充分的準(zhǔn)備， 且會計(jì)師事務(wù)所在數(shù)字化建設(shè)方面往往也落后于上市公司， 因此企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會提高審計(jì)師面臨的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)， 審計(jì)師可能會通過增加實(shí)質(zhì)性測試程序、擴(kuò)大抽樣規(guī)模等方式將檢查風(fēng)險(xiǎn)降低到可接受的低水平， 也可能會收取更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)， 進(jìn)而導(dǎo)致審計(jì)費(fèi)用更高。

（五）穩(wěn)健型檢驗(yàn)

1. 解釋變量滯后一期。 考慮到在實(shí)踐中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響到審計(jì)師審計(jì)收費(fèi)的決策可能還需要一定的時(shí)間， 因此本文對核心解釋變量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）進(jìn)行滯后一期處理， 生成滯后變量L_DCG并將其加入回歸模型， 這種處理也在一定程度上緩解了由于時(shí)間上的反向因果帶來的內(nèi)生性干擾問題。 如表7第（1）列所示， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型滯后項(xiàng)（L_DCG）與審計(jì)費(fèi)用（LNFEE）之間的關(guān)系在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正。

2. 傾向得分匹配（PSM）。 上述基準(zhǔn)回歸結(jié)果顯示， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高， 其審計(jì)費(fèi)用也越高， 然而這一結(jié)果有可能會受到樣本自選擇的影響， 即本文研究樣本中所觀察的個(gè)體本身就存在著這種現(xiàn)象， 而不是由企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來的影響。 因此， 本文借鑒前人研究[21] ， 采用傾向得分匹配（PSM）來對此進(jìn)行一定的控制。 本文采取如下兩種傾向得分匹配方式： 一種是對樣本整體采取混合匹配， 另一種是針對樣本的研究期間進(jìn)行逐年匹配。 兩種方式均采取1∶1有放回的卡尺最近鄰匹配方法， 在給定的匹配半徑范圍0.05內(nèi)尋找最近得分進(jìn)行匹配， 兩種方式進(jìn)行匹配后的樣本均通過了平衡性假設(shè)的檢驗(yàn)。 最后， 使用模型（1）對兩種方式匹配之后的樣本再次分別進(jìn)行回歸， 回歸結(jié)果如表7第（2）、（3）列所示。 第（2）列報(bào)告了對樣本整體進(jìn)行混合匹配后回歸的結(jié)果， 第（3）列報(bào)告了逐年匹配后樣本的回歸結(jié)果。 可以看出， 在緩解樣本自選擇問題之后， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)費(fèi)用之間的關(guān)系分別在5%和1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正， 因此本文的研究結(jié)論具有穩(wěn)健型。

3. 替換被解釋變量衡量方式。 由于審計(jì)費(fèi)用受到公司資產(chǎn)規(guī)模的影響較大， 為了盡可能地減小此影響所帶來研究結(jié)果的偏差， 本文參考梁日新和李英[22] 的做法， 對審計(jì)費(fèi)用以標(biāo)準(zhǔn)化資產(chǎn)規(guī)模進(jìn)行替換， 即將審計(jì)費(fèi)用除以企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模再取自然對數(shù)， 回歸結(jié)果如表7第（4）列所示。 可以看出， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)費(fèi)用之間的關(guān)系仍然通過了1%的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)。

五、進(jìn)一步研究

上述研究表明了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會提高審計(jì)師所面臨的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)， 審計(jì)師可能會通過增加審計(jì)成本的投入來降低檢查風(fēng)險(xiǎn)， 而審計(jì)師能夠利用其專業(yè)勝任能力提高審計(jì)效率、降低檢查風(fēng)險(xiǎn)[23，24] 。 因此， 本文還有以下兩個(gè)問題需進(jìn)一步檢驗(yàn)： 其一， 我國會計(jì)師事務(wù)所在數(shù)字化專業(yè)勝任能力方面是否存在著顯著差異； 其二， 增加審計(jì)成本的投入是否為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響審計(jì)費(fèi)用的路徑。

（一）會計(jì)師事務(wù)所專業(yè)勝任能力的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

我國的會計(jì)師事務(wù)所從性質(zhì)、規(guī)模上有國際“四大”和非國際“四大”之分， 學(xué)者們通常認(rèn)為國際“四大”有著更強(qiáng)的專業(yè)勝任能力， 由其提供審計(jì)服務(wù)的質(zhì)量也顯著高于非國際“四大”[25] 。 為了應(yīng)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下的新型審計(jì)工作， 國際“四大”在自身數(shù)字化建設(shè)方面也走在了行業(yè)的前列， 其投入了大量的資金用于開發(fā)新型的審計(jì)技術(shù)以及培訓(xùn)具有信息化技術(shù)的審計(jì)人員， 這會提高審計(jì)師數(shù)字化專業(yè)勝任能力， 進(jìn)而也會提高其審計(jì)工作的效率[20，26] 。 因此， 本文推測， 與非國際“四大”相比， 國際“四大”對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下的新型審計(jì)工作準(zhǔn)備得更加充分， 當(dāng)面對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的客戶時(shí)， 可以更好地利用被審計(jì)單位發(fā)達(dá)的信息技術(shù)開展審計(jì)工作， 更加快速準(zhǔn)確地識別出被審計(jì)單位隱蔽的盈余管理活動， 這會提高審計(jì)師的工作效率、降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)， 所以與非國際“四大”相比， 其收取的審計(jì)費(fèi)用可能并不會顯著地提高。 本文對樣本中的本土?xí)?jì)師事務(wù)所進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)， 考察本土?xí)?jì)師事務(wù)所在面對數(shù)字化轉(zhuǎn)型上市公司時(shí)專業(yè)勝任能力是否也存在著差異。 根據(jù)中注協(xié)官方網(wǎng)站披露的相關(guān)信息可以得知， 國內(nèi)“八大”在信息化建設(shè)方面是非國際“四大”的標(biāo)桿， 雖然落后于國際“四大”， 但也領(lǐng)先于國內(nèi)其他會計(jì)師事務(wù)所①。 因此， 本文推測， 與國內(nèi)“八大”相比， 在由國內(nèi)其他會計(jì)師事務(wù)所審計(jì)的樣本中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)費(fèi)用的關(guān)系顯著更強(qiáng)。

表8報(bào)告了按照會計(jì)師事務(wù)所專業(yè)勝任能力進(jìn)行分組回歸的結(jié)果。 第（1）列報(bào)告了在國際“四大”樣本中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)費(fèi)用的回歸結(jié)果， 可以看出兩者之間的關(guān)系為負(fù)且不顯著， 這與本文的推測一致； 第（2）列是非國際“四大”樣本回歸的結(jié)果， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)費(fèi)用的關(guān)系通過了1%的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)， 且系數(shù)為0.019。 兩組回歸結(jié)果的差異表明， 國際“四大”可以更好地應(yīng)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下的新型審計(jì)工作， 本土?xí)?jì)師事務(wù)所由于自身數(shù)字化建設(shè)水平較低， 在面對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的客戶時(shí)往往會投入更多的成本， 也面臨著更高的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)， 因而會收取更高的審計(jì)費(fèi)用。 從第（3）列可以看出， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)費(fèi)用在國內(nèi)“八大”樣本中的回歸系數(shù)依然顯著為正， 但在第（4）列的非國內(nèi)“八大”樣本中， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)費(fèi)用的回歸系數(shù)雖然為正但并不顯著， 這與本文的推測不一致。 這可能是因?yàn)榉菄鴥?nèi)“八大”自身的議價(jià)能力較弱[27] ， 與國內(nèi)“八大”相比其提供審計(jì)服務(wù)的質(zhì)量也相對較低， 且我國上市公司進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型尚處于快速上升的階段， 非國內(nèi)“八大”對此準(zhǔn)備尚不充分， 上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的高低對非國內(nèi)“八大”審計(jì)工作的開展在目前可能并沒有產(chǎn)生太大的影響。

（二）審計(jì)成本投入的中介效應(yīng)分析

上述研究為上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠影響其審計(jì)費(fèi)用提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)， 但兩者之間的路徑機(jī)制尚未得到檢驗(yàn)。 前文研究表明， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高， 審計(jì)師面臨的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)也就越高， 審計(jì)師為了將審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)降低到可接受的低風(fēng)險(xiǎn)， 可容忍的檢查風(fēng)險(xiǎn)也就越低。 為了盡可能地降低檢查風(fēng)險(xiǎn)， 審計(jì)師可能會執(zhí)行更加穩(wěn)健的實(shí)質(zhì)性程序或者擴(kuò)大抽樣的規(guī)模， 這些方式都會增加審計(jì)成本的投入， 進(jìn)而增加審計(jì)費(fèi)用。 審計(jì)時(shí)滯可以在一定程度上反映審計(jì)師的努力程度以及審計(jì)成本投入的大小， 因此采用審計(jì)時(shí)滯來衡量審計(jì)投入具有一定的科學(xué)性[28，29] 。 本文參照溫忠麟和葉寶娟[30] 的中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法， 在前文模型（1）的基礎(chǔ)上構(gòu)建以下兩個(gè)模型用于檢驗(yàn)審計(jì)成本投入是否存在中介效應(yīng)：

Delayi，t=β0+β1DCGi，t+∑βControlsi，t+

∑Year+∑Industry+εi，t （2）

LNFEEi，t=γ0+γ1DCGi，t+γ2Delayi，t+

∑γControlsi，t+∑Year+∑Industry+εi，t （3）

表9報(bào)告了上述兩個(gè)模型的回歸結(jié)果。 從第（1）列可以看出， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）與審計(jì)時(shí)滯（Delay）的回歸系數(shù)在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正， 即對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高的上市公司， 審計(jì)師的投入也越多； 從第（2）列可以看出， 審計(jì)時(shí)滯（Delay）與審計(jì)費(fèi)用（LNFEE）的回歸系數(shù)為0.002， 通過了1%的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)， 且企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）與審計(jì)費(fèi)用（LNFEE）的回歸系數(shù)依然顯著為正， 這說明了審計(jì)時(shí)滯（Delay）發(fā)揮了部分中介作用。 中介效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果表明， 對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高的上市公司， 審計(jì)師的審計(jì)成本投入也會越大， 審計(jì)費(fèi)用自然也就越高。

六、研究結(jié)論與啟示

本文以2011 ～ 2020年滬深A(yù)股上市公司為研究樣本， 運(yùn)用年報(bào)文本分析的方法考察了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)費(fèi)用之間的關(guān)系， 并進(jìn)一步檢驗(yàn)了兩者在不同情景下的差異化效果以及兩者之間的傳導(dǎo)機(jī)制。 研究結(jié)論如下： 其一， 企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會提高企業(yè)的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)， 審計(jì)師因此會收取更高的審計(jì)費(fèi)用， 這一結(jié)論在使用解釋變量滯后一期、傾向得分匹配的穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立； 其二， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)費(fèi)用之間的正相關(guān)關(guān)系只在非國際“四大”審計(jì)的上市公司中才存在； 其三， 機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果表明， 增加審計(jì)師的審計(jì)成本投入是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響審計(jì)費(fèi)用的路徑之一。

以上的研究結(jié)論可能具有如下啟示： 首先， 對于上市公司而言， 企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型是適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代發(fā)展潮流的舉措， 對于增強(qiáng)企業(yè)的生存能力和競爭力具有重要意義， 因此上市公司要積極地開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 其次， 對于會計(jì)師事務(wù)所而言， 企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會給審計(jì)師帶來更高的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)， 審計(jì)師將面臨更加復(fù)雜的審計(jì)環(huán)境， 國內(nèi)非國際“四大”在對新興技術(shù)的敏感度方面應(yīng)當(dāng)盡快向國際“四大”看齊， 加快自身數(shù)字化建設(shè)的速度， 以此提高在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下的專業(yè)勝任能力， 最終提高審計(jì)服務(wù)的質(zhì)量。 再次， 對于監(jiān)管者而言， 要積極引導(dǎo)企業(yè)和會計(jì)師事務(wù)所進(jìn)行數(shù)字化建設(shè)， 也要加大對上市公司利用新興技術(shù)進(jìn)行舞弊的處罰力度和會計(jì)師事務(wù)所審計(jì)質(zhì)量的監(jiān)管力度， 在提高資本市場運(yùn)行效率的同時(shí)保障其平穩(wěn)運(yùn)行。

【 注 釋 】

①參見中國注冊會計(jì)師協(xié)會官網(wǎng)《2020年度會計(jì)師事務(wù)所綜合評價(jià)百家排名信息》。

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［16］ 胥朝陽，劉睿智．提高會計(jì)信息可比性能抑制盈余管理嗎？［ J］．會計(jì)研究，2014（7）：50 ～ 57+97．

［17］ 陳偉，居江寧．基于大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的審計(jì)線索特征挖掘方法研究［ J］．審計(jì)研究，2018（1）：16 ～ 21．

［18］ 張鳳元，吳淑琦，葉陳云．區(qū)塊鏈技術(shù)下審計(jì)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)［ J］．會計(jì)之友，2018（3）：153 ～ 155．

［19］ 何帆，劉紅霞．?dāng)?shù)字經(jīng)濟(jì)視角下實(shí)體企業(yè)數(shù)字化變革的業(yè)績提升效應(yīng)評估［ J］．改革，2019（4）：137 ～ 148．

［20］ 楊德明，夏小燕，金淞宇等．大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈與上市公司審計(jì)費(fèi)用［ J］．審計(jì)研究，2020（4）：68 ～ 79．

［21］ 張永珅，李小波，邢銘強(qiáng)．企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)定價(jià)［ J］．審計(jì)研究，2021（3）：62 ～ 71．

［22］ 梁日新，李英．年報(bào)文本語調(diào)與審計(jì)費(fèi)用——來自我國A股上市公司的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)［ J］．審計(jì)研究，2021（5）：109 ～ 119．

［23］ 梅丹，高強(qiáng)．獨(dú)立性與行業(yè)專長對客戶會計(jì)穩(wěn)健性的影響［ J］．審計(jì)研究，2016（6）：80 ～ 88．

［24］ 袁衛(wèi)秋，李萍．審計(jì)師行業(yè)專長可以提高現(xiàn)金持有價(jià)值嗎？——來自于滬深上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［ J］．財(cái)經(jīng)論叢，2018（1）：70 ～ 79．

［25］ 漆江娜，陳慧霖，張陽．事務(wù)所規(guī)?！て放啤r(jià)格與審計(jì)質(zhì)量——國際“四大”中國審計(jì)市場收費(fèi)與質(zhì)量研究［ J］．審計(jì)研究，2004（3）：59 ～ 65．

［26］ 曾昌禮，李江濤，張敏等．會計(jì)師事務(wù)所信息化建設(shè)能夠提升審計(jì)效果嗎？［ J］．會計(jì)研究，2018（6）：3 ～ 11．

［27］ 段宏．會計(jì)師事務(wù)所產(chǎn)業(yè)化背景下的審計(jì)市場競爭研究［ J］．中國注冊會計(jì)師，2017（11）：84 ～ 87．

［28］ 范蕊，陳冬，余明桂．會計(jì)師事務(wù)所合并對審計(jì)時(shí)滯的影響——效率觀還是投入觀？［ J］．中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)，2018（4）：3 ～ 12．

［29］ 劉慧，張俊瑞，孫嘉楠．上市公司未決訴訟、法律環(huán)境與審計(jì)報(bào)告時(shí)滯［ J］．審計(jì)研究，2018（3）：112 ～ 120．

［30］ 溫忠麟，葉寶娟．中介效應(yīng)分析：方法和模型發(fā)展［ J］．心理科學(xué)進(jìn)展，2014（5）：731 ～ 745．