分析師預測能夠向審計師傳遞額外信息嗎？
——基于關鍵審計事項文本信息復雜性的檢驗

楊雨馨

一、引言

自國際審計與鑒證準則理事會（IAASB）發布國際審計報告準則ISA701以及我國審計報告準則《中國注冊會計師審計準則第1504號——在審計報告中增加關鍵審計事項》（簡稱CSA1504）相繼實施以來，針對該準則是否發揮出應有之功效的探討便層出不窮。大量研究從信息含量與市場反應（Gutierrez et al.，2017；王艷艷等，2018）、審計師責任（Brasel et al.，2016）等視角考察了披露關鍵審計事項形成的諸多經濟后果，然而，在政策推出的初級階段，考察關鍵審計事項的形成機制，從而探索如何對其加以完善亦不可偏廢。

圖1 分析師盈利預測與審計師收益預期測量周期

在資本市場傳統的信息傳播路徑中（即信息由管理層公告發布，由審計師鑒證檢查，經分析師解讀總結，被投資者吸納運用），已有文獻多側重于考察審計師如何通過約束管理層的機會主義行為，使分析師的收益預測更加準確（Behn et al.，2008），鮮有研究探索分析師預測信息是否會流向審計師，僅有少數文獻從審計收費視角進行了一些單維探索（施先旺等，2015）。但分析師在宏觀經濟因素方面比其他各方更具信息優勢（Hutton et al.，2012），其擁有的行業知識可以使審計師了解外部經濟趨勢和內部管理收益的潛在行動，尤其是當分析師盈利預測與審計師自身的盈利預期不同時，兩者形成的期望差距將向審計師傳達不確定性或潛在錯報的風險信號。那么，在當前注冊會計師民事賠償責任日趨完善的制度環境下，強化職業審慎態度的審計師是否會回應由分析師提供盈利預測所衍生出的“風險信號”，并通過關鍵審計事項文本特征的變化反映至最終的審計報告中，是一個值得探討的問題。

本文以2017-2018年我國A股上市公司為樣本，通過構建反映分析師和審計師之間年度盈利預期差異的指標，考察了預測差異是否有助于審計師識別重大風險從而完善關鍵審計事項段的文本信息內容，以及分析師預測質量在上述關系中是否發揮了調節作用。本文的主要貢獻在于：第一，拓展了分析師和審計師之間信息互動關系的研究。先前的研究主要集中在審計師如何影響分析師的預測能力，本文通過考察審計師是否將分析師提供的信息納入審計，有助于了解審計師是否將對外部信息的考量延伸到公司特定的第三方，為信息的逆向流動提供了增量證據。第二，從文本特征的各個維度探究了公司特定的外部風險信號對關鍵審計事項段文本信息含量的影響，有助于我們打開審計“黑匣”，厘清風險導向審計在實務中的作用機制，為審計行為有效性研究提供一個全新的視角。第三，盡管大量研究證實關鍵審計事項具有較高的信息含量，但鮮有文獻考察這一文本信息的內在形成路徑。本文通過解釋金融中介機構產生的信息如何影響關鍵審計事項的文本特征，一方面為解釋審計工作流程做出貢獻，提示審計人員在執行風險測試過程中可以借鑒分析師提供的外部信息；另一方面，也能夠為監管層規范審計報告書寫形式與內容提供有益參考。

表1 關鍵審計事項文本特征的主因子解

表2 變量定義表

二、理論分析與假設提出

（一）預測差異與關鍵審計事項文本特征

CSA1504應用指南指出：“盡管對財務報表發表的審計意見并不涵蓋其他信息，注冊會計師在對某項關鍵審計事項進行描述時，可以考慮其他信息，以及從被審計單位或其他可靠渠道獲取的公開信息”。因此，當有明顯的外部證據顯示被審計單位存在較高的信息風險時，根據審計準則的要求，審計師應當在綜合考量該信息后對關鍵審計事項進行描述。分析師在宏觀經濟層面上具有信息優勢，審計師往往通過從他們的客戶群中獲得經驗使其對行業和宏觀經濟事件有所了解。當分析師在行業和經濟知識方面的信息優勢超過審計師時，審計師能夠從他們提供的信息中獲益（Hutton et al.，2012）。具體而言，分析師能夠在以下兩個方面發揮出異于審計師的信息優勢：一是宏觀經濟和行業趨勢信息，二是管理層認為有義務實現的績效目標信息（PCAOB，2010a）。

表3 主要變量描述性統計

表4 預測差異與關鍵審計事項文本特征

一方面，鑒于分析師擅長從各種來源收集和總結信息，分析師預測可能會傳達有助于審計師判斷的相關信息，例如客戶或行業運營的預期下降或業務不確定性，這不但會影響公司當前的公允價值以及未來的現金流預期，而且最終很可能將衍生并轉嫁給審計師，形成較高的訴訟和聲譽風險。另一方面，管理層經常因外部激勵被動完成高額盈利目標，這種第三方期望迫使管理層做出戰略性的經濟與會計決策，以確保上市公司滿足外部預期。因此，當分析師盈利預測超出了審計師個人預期時，暗示著管理層可能存在夸大收益的動機。相反，如果分析師盈利預測低于審計師個人預期，則意味著管理層有可能將利潤轉移至后續期間進行收益平滑，使公司財報反映出持續穩定的盈利趨勢。上述可能的結果表明，分析師預測與審計師個人預期之間的差異可能向審計師發出不確定性的風險信號。鑒于緩解委托代理矛盾是催生審計質量需求的根本動因，在信息風險較高的情境下，具備職業謹慎態度的審計師需要加強專業懷疑、補充額外的測試程序、出具更加嚴格的審計意見以提升審計質量。而結合關鍵審計事項文本信息的特有披露形式，審計師更有可能在該段落中以具有鮮明文本特征的語言來描述存在重大不確定性的事項?；诖耍疚奶岢黾僭O1：

注：＊＊＊表示在1%水平下顯著，＊＊表示在5%水平下顯著，＊表示在10%水平下顯著；已對回歸方程中的異方差問題進行了檢驗和處理，括號內提供的Z值經過異方差穩健修正，下同；經VIF測試證實變量方差膨脹因子均小于10，不存在多重共線性問題

H1：預測差異越大時，關鍵審計事項文本特征的變化越明顯。

（二）預測差異、分析師預測質量與關鍵審計事項文本特征

從理論上看，基于不完全信息市場（信息披露）理論，分析師預測質量的高低會顯著影響審計師的風險識別過程。一方面，從信息披露機制形成的內在邏輯來看，分析師作為資本市場中的信息解讀者，解讀出的信息雖然一定程度上能夠降低搜尋和處理信息的成本，但這實質上要基于供給的外部信息是相對準確可信的前提。已有研究指出，分析師的盈余預測質量越高時，包含的有效信息越多。因此，基于對相關信息信任的前提，審計師將更有可能對外部風險信號加以仔細甄別，進而消化吸收至審計報告中。

與此同時，當分析師的預測誤差長期保持一致，理性投資者可以根據該特征調整分析師的系統性偏誤，從而合理地判斷企業的未來盈余表現；反之，當分析師的預測誤差在長期內波動很大時，投資者往往難以做出準確的投資判斷。因此，當分析師預測誤差較小、一致程度較高時，由其預測信息衍生出的風險信號可信度更高，更易被審計師納入關鍵審計事項的考量。基于以上分析，本文提出假設2：

表5 預測差異、分析師預測準確度與關鍵審計事項文本特征

H2：分析師預測質量越高時，預測差異對關鍵審計事項文本特征的作用程度減弱。

三、研究設計

（一）樣本和數據

本文以2017-2018年中國A股上市公司作為研究對象，剔除研究期間內相關數據缺失的公司和金融保險等行業的上市公司。樣本的財務數據來自于CSMAR數據庫以及手工整理，部分缺失的數據以及關鍵審計事項文本數據通過手工搜集上市公司年報獲得，最后共計得到2676個樣本觀察值的數據。對所有連續變量進行了上下1%的縮尾調整（Winsorize）以剔除異常值的影響。

（二）模型設定與變量定義

1.模型設定。針對假設1，構建如下多元回歸模型1進行檢驗；針對假設2，在模型1的基礎上加入調節變量分析師預測質量進行檢驗。

2. 變量定義。

（1）關鍵審計事項文本特征（KAM）：借鑒Huang et al.（2014），李曉溪等（2019）的研究，本文設置如下幾類能夠反映關鍵審計事項文本特征的變量：(1)反映可讀性的“迷霧指數（Fog）”，具體而言，Fog=0.4＊（ASL+100＊ACW），其中ASL是句子的平均長度，由總單詞個數除以句子個數得到，ACW是復雜單詞的比例，由復雜單詞（即音節大于3的單詞）個數除以總單詞個數得到；(2)反映精確程度的“表示金額的數字出現的次數（Money）”與“表示比例的數字出現的次數（Ratio）”；(3)反映詳細程度的“關鍵審計事項段總字數（LnCharacters）”與“關鍵審計事項項數（KAMNum）”；此外，為了能夠從整體上觀察關鍵審計事項的文本特征，本文運用因子分析法構建了 “關鍵審計事項文本信息綜合指標（KAMAll）”，用以綜合反映文本信息的充分度與詳細度。關鍵審計事項文本中全部詞語數量（All）、事項描述段詞語數與總詞語數的比例（SX_word_ratio）、審計應對段詞語數與總詞語數的比例（YD_word_ratio）、積極語氣詞數量（Up）、消極語氣詞數量（Down）、金額（Money）及比例（Ratio）出現的次數七類指標進行主成分分析，提取前兩個主成分。表1顯示了七類文本指標的主成分因子分解結果。

表6 預測差異、分析師預測分歧度與關鍵審計事項文本特征

表7 預測差異（區分方向）與關鍵審計事項文本特征

（2）預測差異（EPSSignal）：借鑒丘心穎等（2016），Newton（2019）的研究，采用如下方式對預測差異進行界定：分別計算分析師的盈利預測（Analyst），以及審計師在執行審計測試過程中形成的年度收益預期（Auditor）。針對分析師盈利預測（Analyst），使用跟蹤一家上市公司的所有分析師在前三年度至次年年報公布日前（圖1中的T-3年-T年年報公布日）發布的針對當年的最新每股收益預測值構建一個均值一致性估計。針對審計師年度收益預期（Auditor），以CSMAR數據庫中發布的上市公司前三年度公司業績的年報和季報數據作為當年預期的計算基礎，利用T-3年至T-1年的財務數據確定前三季度年度每股收益百分比α，例如，對于2017年，α=2014-2016年季報每股收益（Q1+Q2+Q3）/2014-2016年年報每股收益Q4。用第T年調整后的前三季度累計每股收益除以第T-3年至T-1年三季度累計每股收益的百分比α得到該年度審計師的每股收益預期，例如，2017年審計師的年度每股收益預期=2017年前三季度季報每股收益（Q1”+Q2”+Q3”）/α。用分析師的盈利預測（Analyst）減去審計師的年度收益預期（Auditor）后取絕對值，得到預測差異的絕對指標。

此外，借鑒已有文獻研究，在模型中加入其他控制變量，具體如表2所示。

四、回歸結果及實證分析

（一）主要變量描述性統計

表3報告了主要變量的描述性統計結果。首先，可讀性（Fog）的均值為11.74，表示金額的數字出現次數（Money）的均值為3.394，表示比例的數字出現次數（Ratio）的均值為1.035，總字數（LnCharacters）的最小值、最大值以及標準差分別為5.407、12.09、0.497，項數（KAMNum）的均值為2.129，表明關鍵審計事項的文本內容整體上可讀性較低，對金額和比例等詳細數字的列示次數較少，文本披露長度在各個公司之間相差較小，披露的關鍵審計事項類別一般為2種。其次，預測差異（EPSSignal）的均值為0.034，最小值為0，最大值為2.569，表明兩類外部信息中介在每股收益維度對上市公司形成的預期較為一致。

一方面，從信息披露機制形成的內在邏輯來看，分析師作為資本市場中的信息解讀者，解讀出的信息雖然一定程度上能夠降低搜尋和處理信息的成本，但這實質上要基于供給的外部信息是相對準確可信的前提。已有研究指出，分析師的盈余預測質量越高時，包含的有效信息越多。因此，基于對相關信息信任的前提，審計師將更有可能對外部風險信號加以仔細甄別，進而消化吸收至審計報告中。

（二）多元回歸分析

1.預測差異與關鍵審計事項文本特征。表4顯示了預測差異與關鍵審計事項文本特征的回歸結果，預測差異（EPSSignal）與關鍵審計事項綜合指標（KAMAll）、可讀性（Fog）、表示金額和比例的數字出現次數（Money、Ratio）、總字數（LnCharacters）、項數（KAMNum）分別在1%、5%及10%的水平上顯著正相關，表明由分析師預測傳遞的額外信息與關鍵審計事項文本特征之間具備顯著的相關性，預測差異會使審計報告中關鍵審計事項段整體內容趨向于更詳細、精確的展示。從經濟意義上看，預測差異（EPSSignal）每上升一個單位會使可讀性下降22%、表示金額的數字出現次數增加0.012個、表示比例的數字出現次數增加0.154個、總字數比例上升13.9%，項數增加0.086個，再次說明審計師能夠識別出分析師傳遞的外部風險信號，并在一定程度上將其納入了關鍵審計事項披露的考量范圍，本文的回歸結果具有顯著的經濟意義。上述結果支持了本文的假設1。

2.預測差異、分析師預測質量與關鍵審計事項文本特征。表5和表6分別顯示了分析師預測準確度、分歧度的調節效應回歸結果。檢驗結果顯示，在使用關鍵審計事項綜合指標（KAMAll）、可讀性（Fog）、表示金額的數字出現次數（Money）、表示比例的數字出現次數（Ratio）、總字數（LnCharacters）及項數（KAMNum）衡量關鍵審計事項文本特征時，交互項（EPSSignal×Acc uracy、EPSSignal×Dispersion）的系數估計值分別在5%和10%的水平上顯著為負，表明分析師預測的準確度越低時，預測差異對關鍵審計事項文本特征的影響會減弱，假設2得到驗證。

（三）穩健性檢驗

1.基于券商合并或關閉的準自然實驗。既有研究表明，券商合并/關閉會引起分析師覆蓋范圍的變化，在券商合并/關閉這一外生事件的沖擊下，分析師跟蹤人數的減少將導致針對某家公司做出的盈利預測準確性下降，與審計師年度收益預期之間的偏差則會相應提升，這提供了一個適當的環境來確定預測差異對關鍵審計事項的因果影響。因此，借鑒李春濤等（2016）的做法，利用券商合并和券商關閉兩個自然實驗，基于傾向得分匹配雙重差分模型（PSM-DID）考察了其是否對關鍵審計事項文本特征產生影響。模型構建如下：

其中，券商合并/關閉（Mergei,t）定義為：在樣本期間沒有發生券商合并/關閉的上市公司（控制組），Mergei,t取值為0，在樣本期間發生了券商合并/關閉的上市公司（處理組），在發生之前Mergei,t取值為 0，在發生之后Mergei,t取值為1。本文使用核匹配法建立對照組，經過匹配，為受到券商合并/關閉影響的293個企業找到了2604個匹配樣本，其中，實驗組包括362個公司年度觀測值，對照組包括2242個公司年度觀測值。模型2的回歸結果顯示，券商合并/關閉（Mergei,t）與關鍵審計事項文本特征（KAM）顯著正相關，印證了當上市公司外部信息環境較差時，審計師會對其與其他信息中介之間形成的期望差距（預測差異）給予更多關注。

2.其他穩健性檢驗

（1）替代被解釋變量。在衡量關鍵審計事項文本特征時，借鑒尹蘅和李麗青（2019）的做法，運用基于余弦算法的文本相似度計算工具，探討預測差異是否能夠對關鍵審計事項的持續信息增量產生影響。（2）替代解釋變量。在衡量由分析師預測與審計師預期之間的差異時，進一步引入基于凈利潤計算的“利潤預測差異”（定義為：在年報發布日前，分析師預測的凈利潤與審計師預測的凈利潤之差的絕對值）重新檢驗。以上檢驗的回歸結果與前文結果保持一致，驗證了本文的研究結論具備穩健性。

（四）進一步分析

分析師盈利預測與審計師收益預期之間差距的不同方向將會向審計師傳遞不同類型的潛在風險，這些風險既可能是由于受到外部宏觀經濟事件等不確定性因素影響而導致的重大估計或主觀判斷的變化，也可能是由于管理層為迎合分析師預測進行盈余操縱而產生的信息風險。鑒于審計師對不同方向差距形成的風險可能會給予不同的關注程度，本文進一步檢驗何種方向的預測差異會使關鍵審計事項的文本特征發生更明顯的轉變。具體而言，通過區分分析師盈利預測大于審計師收益預期（Analyst>Auditor）和分析師盈利預測小于審計師收益預期（Analyst

表7顯示了區分方向的預測差異與關鍵審計事項文本特征的回歸結果。結果顯示，當分析師盈利預測大于審計師收益預期（Analyst>Auditor）時，預測差異（EPSSignal）與關鍵審計事項文本特征變量（KAM）顯著正相關，表明當分析師預測高于審計師預期時，預測差異更易引起審計師關注，從而使關鍵審計事項段文本特征發生顯著變化。

五、研究結論與啟示

本文以我國A股上市公司為樣本，在研究預測差異對關鍵審計事項文本特征影響的基礎上，檢驗了分析師預測質量在其中發揮的調節效應。檢驗結果發現：（1）預測差異與關鍵審計事項文本特征存在顯著的相關關系。（2）當分析師預測質量越低（準確度越低、分歧度越大）時，將會弱化上述預測差異與關鍵審計事項文本特征之間的顯著關系。

總體而言，鑒于由分析師預測傳遞的額外信息能夠在審計報告的關鍵審計事項中得到反映，一方面，說明審計師在執行審計測試時已經對該信息給予了相應關注，其對外部公司特定信息的搜索可能比以往記錄得更多，對風險較高的上市公司實施了更加嚴格的檢查，出具了包含更加詳細、精確內容的審計報告；另一方面，也說明分析師在宏觀經濟方面能夠發揮出信息優勢，其擁有的行業知識有助于審計師識別重大風險，從而為審計師完善審計工作流程提供借鑒參考。