摘 要：一直以來(lái)，ESG評(píng)級(jí)與審計(jì)是一個(gè)影響面廣、經(jīng)濟(jì)及社會(huì)等領(lǐng)域各級(jí)都很重視的話題，而由于評(píng)級(jí)審計(jì)環(huán)境的多樣性、來(lái)源的廣泛性、專業(yè)操作人員水平和層次差距較大等原因，ESG與審計(jì)費(fèi)用之間的關(guān)系還不夠明確，對(duì)ESG評(píng)級(jí)對(duì)審計(jì)費(fèi)用的影響的理解還不夠深刻，這嚴(yán)重制約了評(píng)級(jí)與設(shè)計(jì)工作的精度和準(zhǔn)度，最終反映到治理體系和治理能力現(xiàn)代化建設(shè)的負(fù)面影響上來(lái)。深入研究ESG評(píng)級(jí)與設(shè)計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，具有重要的理論和實(shí)踐意義以及現(xiàn)實(shí)緊迫性。文章以ESG評(píng)級(jí)對(duì)審計(jì)費(fèi)用影響作為研究對(duì)象，按照理論聯(lián)系實(shí)際和“是什么”“為什么”“怎么辦”的思路，層層遞進(jìn)分別論述了理論依據(jù)、研究假設(shè)、研究設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果研究等內(nèi)容。

關(guān)鍵詞：ESG評(píng)級(jí) ESG審計(jì) 環(huán)境 社會(huì) 治理

中圖分類號(hào)：F239;A715

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1004-4914（2024）12-129-02

前言

ESG代表環(huán)境（Environmental）、社會(huì)（Social）和治理（Governance）。公司披露環(huán)境、社會(huì)和治理數(shù)據(jù)，提高了對(duì)利益相關(guān)方的透明度，有利于降低風(fēng)險(xiǎn)并發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)。ESG涵蓋了財(cái)務(wù)分析一般不會(huì)考慮的系列商業(yè)維度，這些商業(yè)維度通常又與公司財(cái)務(wù)績(jī)效具有一定相關(guān)性。本文通過(guò)在總體中選擇合適的樣本進(jìn)行研究，切實(shí)起到了舉一綱而萬(wàn)目張的作用，實(shí)驗(yàn)效果與理論分析結(jié)果保持了基本一致性，驗(yàn)證了ESG評(píng)級(jí)等級(jí)越高，則審計(jì)費(fèi)用越高，說(shuō)明了本文研究結(jié)果的正確性[1]。

一、理論依據(jù)與研究假設(shè)

（一）理論依據(jù)

利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)思想，在全國(guó)不同行業(yè)不同領(lǐng)域的公司中進(jìn)行精確選取樣本的基礎(chǔ)上，分別計(jì)算出每個(gè)公司的環(huán)境評(píng)級(jí)費(fèi)用、社會(huì)評(píng)級(jí)費(fèi)用、治理評(píng)級(jí)費(fèi)用、環(huán)境審計(jì)費(fèi)用、社會(huì)審計(jì)費(fèi)用、治理審計(jì)費(fèi)用，分別進(jìn)行相加，得到ESG評(píng)級(jí)的費(fèi)用、ESG審計(jì)的費(fèi)用，再次進(jìn)行相加，得到ESG評(píng)級(jí)與審計(jì)總費(fèi)用。在此基礎(chǔ)上計(jì)算出樣本平均數(shù)、樣本最大數(shù)、樣本最小數(shù)、樣本中位數(shù)，估算出總體平均數(shù)、總體最大數(shù)、總體最小數(shù)、總體中位數(shù)，根據(jù)全國(guó)所有發(fā)布ESG評(píng)級(jí)與審計(jì)費(fèi)用的公司的實(shí)際數(shù)據(jù)，計(jì)算誤差值及方差值、標(biāo)準(zhǔn)差值[2]。

（二）研究假設(shè)

由于不同地域、不同行業(yè)、不同領(lǐng)域中的計(jì)算方法有差異，如果過(guò)于考慮這些細(xì)節(jié)，難以進(jìn)行總體上的研究，因此做出如下幾個(gè)假設(shè)：一是，不再考慮不同行業(yè)、不同領(lǐng)域、不同地域的分工，以當(dāng)前最為常用的計(jì)算方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。二是，統(tǒng)一用人民幣元作為價(jià)格的計(jì)量單位，在已有資料中獲得的數(shù)字為美元、歐元或者其他貨幣的，統(tǒng)一按照2023年12月31日的匯率數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)槿嗣駧庞?jì)量單位。三是，涉及算法編制、圖形繪制與運(yùn)算的，統(tǒng)一使用matlab軟件，充分發(fā)揮其“矩陣實(shí)驗(yàn)室”在數(shù)據(jù)計(jì)算及圖形繪制上的優(yōu)勢(shì)，版本為R2016b。四是，涉及網(wǎng)絡(luò)連接的，統(tǒng)一使用TCP通信模式。建立套接字（Socket），一次連接只能實(shí)現(xiàn)一次通信，傳輸速度快，持續(xù)時(shí)間短，在時(shí)間維度上進(jìn)一步提高安全性[3]。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源

樣本選擇堅(jiān)持以下幾個(gè)原則：一是全面性原則。要涵蓋不同的領(lǐng)域，無(wú)論是關(guān)系國(guó)計(jì)民生的國(guó)有大公司，還是涉及高新技術(shù)的私有新興企業(yè)，都要有所涉獵。二是專業(yè)性原則。要選擇經(jīng)過(guò)相關(guān)專業(yè)部門嚴(yán)格按照程序?qū)徍说膶I(yè)化報(bào)告，禁止選擇來(lái)路不明的報(bào)告。三是權(quán)威性原則。優(yōu)先選擇上海證券交易所、深圳證券交易所、北京證券交易所或者香港證券交易所、納斯達(dá)克證券交易所等上市的公司。四是規(guī)范性原則。在選擇標(biāo)準(zhǔn)及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)上，要從源頭上進(jìn)行控制，確?？趶浇y(tǒng)一，切實(shí)起到“磨刀不誤砍柴工”的作用[4]。

根據(jù)以上原則，選取了各行各業(yè)的300家上市公司的2022年度環(huán)境、社會(huì)及管治報(bào)告，比如中交地產(chǎn)、卓盛微、莊園牧場(chǎng)、新和成、寧德時(shí)代、比亞迪、中國(guó)中車、中國(guó)石油、中無(wú)人機(jī)、中國(guó)交建、中國(guó)稀土、龍版?zhèn)髅健⒎酱筇克?、南孚電池、北京烤鴨等公司。?shù)據(jù)全部來(lái)自《中國(guó)證券報(bào)》、東方財(cái)富、新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)站等各個(gè)專業(yè)媒體轉(zhuǎn)發(fā)的各大證券交易所公布的報(bào)告，確保真實(shí)可靠。

（二）建立模型與明確變量

利用數(shù)學(xué)建模思想，將工程實(shí)踐問(wèn)題（本文中具體為ESG評(píng)級(jí)與審計(jì)費(fèi)用研究問(wèn)題）轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問(wèn)題，具體計(jì)算方法如公式（1）所示[5]。

Y=f（x）+m（x）=f（x1）+f（x2）+f（x3）+m（x1）+m（x2）+m（x3） （1）

在公式（1）中，Y代表ESG評(píng)級(jí)與審計(jì)的總費(fèi)用，是因變量。f（x）、m（x）分別代表ESG評(píng)級(jí)的總費(fèi)用、ESG審計(jì)的總費(fèi)用，f（x1）、f（x2）、f（x3）、m（x1）、m（x2）、m（x3）分別代表環(huán)境評(píng)級(jí)總費(fèi)用、社會(huì)評(píng)級(jí)總費(fèi)用、治理評(píng)級(jí)總費(fèi)用、環(huán)境審計(jì)總費(fèi)用、社會(huì)審計(jì)總費(fèi)用、治理審計(jì)總費(fèi)用，f（x1）、f（x2）、f（x3）、m（x1）、m（x2）、m（x3）均為自變量。以上所有數(shù)值統(tǒng)計(jì)范圍為一個(gè)公司（不再區(qū)分母公司、子公司、孫公司，如果是母公司，則含其子公司、孫公司等）內(nèi)的，其他的以此為原則進(jìn)行推斷。

通過(guò)對(duì)不同ESG等級(jí)下審計(jì)總費(fèi)用數(shù)據(jù)的分析，為進(jìn)一步研究ESG評(píng)級(jí)對(duì)審計(jì)費(fèi)用的影響奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。通常來(lái)說(shuō)，ESG評(píng)級(jí)等級(jí)越高，則審計(jì)費(fèi)用越高，反之，ESG評(píng)級(jí)等級(jí)越低，則審計(jì)費(fèi)用越低。

三、實(shí)證結(jié)果研究

按照上述所論述的方法進(jìn)行計(jì)算，由于不同行業(yè)領(lǐng)域的公司在具體的ESG評(píng)價(jià)與審計(jì)費(fèi)用上差異巨大，單純比較費(fèi)用數(shù)值意義不大，因此下面僅就誤差值、方差值、標(biāo)準(zhǔn)差值等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，具體分為描述性統(tǒng)計(jì)及回歸分析。由于不同行業(yè)領(lǐng)域的公司在具體的ESG評(píng)價(jià)與審計(jì)費(fèi)用上差異巨大，單純比較費(fèi)用數(shù)值意義不大，因此下面僅就誤差值、方差值、標(biāo)準(zhǔn)差值等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，具體分為描述性統(tǒng)計(jì)及回歸分析。

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

在描述性統(tǒng)計(jì)方面，300家作為樣本的公司的誤差值中位數(shù)是0.9900，最大不超過(guò)1.0400，最小不少于0.9300，誤差分別表示為+5%和-6%，其中正號(hào)負(fù)號(hào)分別代表高于標(biāo)準(zhǔn)和低于標(biāo)準(zhǔn)的比值，其值分布呈現(xiàn)近似正態(tài)分布的特征，方差、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度等數(shù)值或者絕對(duì)值都較小，說(shuō)明誤差量微小，本算法準(zhǔn)確率高。

（二）回歸結(jié)果分析

1.回歸結(jié)果分析的原理。對(duì)于回歸分析，就是找一個(gè)函數(shù)f，使得y'=f（x）求出來(lái)的y'與y越接近越好。通俗的做法就是要定義兩個(gè)函數(shù)，一個(gè)是損失函數(shù)L，描述y'與y的接近程度，另一個(gè)是f的表達(dá)式，一般可以具有任意多的參數(shù)。然后使損失函數(shù)的導(dǎo)數(shù)為0，求解出f中的參數(shù)。在深度學(xué)習(xí)中，f和L都可以非常復(fù)雜，但大致的求解思路依然如此。本文中即用這種思路來(lái)計(jì)算上文中計(jì)算數(shù)值的規(guī)律性。

2.回歸結(jié)果分析的實(shí)現(xiàn)。通過(guò)回歸結(jié)果分析可知，基本上滿足線性關(guān)系。不過(guò)，這種線性關(guān)系是通過(guò)不斷增大樣本量，不斷增加實(shí)驗(yàn)次數(shù)得到的，在運(yùn)行算法之后，局部散點(diǎn)較為分散，如果單純截取這一小部分來(lái)看，肯定難以滿足線性要求，這也是下步工作中必須加以改進(jìn)的一個(gè)方面。

3.回歸結(jié)果分析的顯示評(píng)價(jià)。使用本文算法，在遭遇到數(shù)據(jù)噪聲比較大的問(wèn)題。數(shù)據(jù)在擬合的曲線附近波動(dòng)比較嚴(yán)重。擬合結(jié)果的R方在0.2至0.3左右，R方表示的是擬合出來(lái)結(jié)果跟真實(shí)結(jié)果的差異，說(shuō)明差異還是比較大。在回歸分析之前，可以用散點(diǎn)圖或者相關(guān)系數(shù)觀察兩個(gè)變量之間的關(guān)聯(lián)，選擇合適的回歸方法，當(dāng)二者相關(guān)系數(shù)較高或者看起來(lái)有明顯趨勢(shì)關(guān)系時(shí)，使用線性回歸可以得到較好的結(jié)果。觀察到數(shù)據(jù)存在其他關(guān)聯(lián)，可以嘗試使用不同的函數(shù)進(jìn)行回歸，但可能不容易收斂;當(dāng)數(shù)據(jù)波動(dòng)比較大時(shí)，增加數(shù)據(jù)量和平滑操作，往往可以得到更穩(wěn)定的回歸結(jié)果，關(guān)于平滑操作。

4.提高結(jié)果準(zhǔn)確率的方法之——進(jìn)行重復(fù)性運(yùn)算。按照前面所述的運(yùn)算條件不變，分別進(jìn)行50次運(yùn)算，得到每次的數(shù)值，然后取其算數(shù)平均值，作為最終的不確定度評(píng)價(jià)值。應(yīng)該注意到，每次實(shí)驗(yàn)時(shí)計(jì)算之前已經(jīng)進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的算數(shù)平均值，將該次的結(jié)果與其進(jìn)行比較，設(shè)定一個(gè)閾值l，當(dāng)差值在正負(fù)l%以內(nèi)時(shí)，保留該值，超過(guò)該閾值則舍棄該值，重新進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。最終得到每次測(cè)定的數(shù)值，分別記為A1，A2，...，An，它們的平均值為A，則不確定度為：max{|A-Ai|，i=1，2，...，n}，即為最終的不確定度數(shù)值。

5.提高結(jié)果準(zhǔn)確率的方法之二——使用智能優(yōu)化算法。編制合適的適應(yīng)度函數(shù)，通過(guò)智能算法，取得相關(guān)數(shù)據(jù)后進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)與機(jī)器訓(xùn)練，在約束條件下進(jìn)行尋優(yōu)操作，在由局部最優(yōu)值向全局最優(yōu)值靠攏的過(guò)程中達(dá)到全局收斂，得到最佳的運(yùn)算數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)定，從而取得最精確的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

具體的適應(yīng)度函數(shù)可以參考公式（2）。

Fitness=?1*s+?2*r+?3*x+?4*y+?5*z（2）

其中Fitness代表適應(yīng)度值，s代表某項(xiàng)實(shí)驗(yàn)參數(shù)1，r代表另一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)參數(shù)2，x代表初始測(cè)量樣本容量，y代表舍棄掉的最上面溶液體積，z代表重復(fù)度實(shí)驗(yàn)的次數(shù)，?1到?5分別代表不同的權(quán)值，根據(jù)具體測(cè)定情況綜合確定。

四、結(jié)論

通過(guò)對(duì)不同ESG等級(jí)下審計(jì)總費(fèi)用數(shù)據(jù)的分析，為進(jìn)一步研究ESG評(píng)級(jí)對(duì)審計(jì)費(fèi)用的影響奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。通常來(lái)說(shuō)，ESG評(píng)級(jí)等級(jí)越高，則審計(jì)費(fèi)用越高，反之，ESG評(píng)級(jí)等級(jí)越低，則審計(jì)費(fèi)用越低。總之要充分利用不同行業(yè)領(lǐng)域各自具備的特點(diǎn)開(kāi)展相關(guān)理論研究和工作實(shí)踐。這也是下步研究工作的重中之重。綜合來(lái)看，本文立意新穎，研究方法正確，堅(jiān)持了辯證唯物主義和歷史唯物主義思想，對(duì)于在工作中運(yùn)用相關(guān)知識(shí)，具有一定的理論和實(shí)踐意義。

參考文獻(xiàn)：

[1] 魏曉紅，胡翠萍.上市公司ESG評(píng)級(jí)對(duì)審計(jì)費(fèi)用的影響研究——基于審計(jì)投入與企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的中介作用[J].黑龍江工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)（綜合版），2023，23（10）：29-36.

[2] 鐘海燕，王江寒.環(huán)保信用評(píng)級(jí)會(huì)影響審計(jì)收費(fèi)嗎——基于環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)[J/OL].中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)，1-15[2024-01-26].

[3] Utkarsh S ，Akshat G ，Kumar S G .The pertinence of incorporating ESG ratings to make investment decisions： a quantitative analysis using machine learning[J].Journal of Sustainable Finance Investment，2024，14（01）：184-198.

[4] 饒靜，靳盼盼，曾雯瑩.上市公司ESG表現(xiàn)如何影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)——基于信息路徑和信心路徑的實(shí)證研究[J].財(cái)會(huì)通訊，2024（02）：35-40.

[5] 劉明晗，趙松慧，韋莊禹.企業(yè)ESG表現(xiàn)如何影響綠色投資者進(jìn)入[J/OL].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)），1-17[2024-01-26]