企業數字化轉型影響了審計師風險決策嗎

朱冠平 謝湘華

【摘要】以2011 ～ 2020年我國滬深A股上市公司為研究樣本， 實證檢驗審計師如何應對企業數字化轉型， 旨在為理解企業數字化轉型影響審計師風險決策的內在機理提供證據。研究發現， 企業數字化轉型能夠有效緩解審計師的風險決策， 表現為審計費用顯著降低。從影響渠道來看， 企業數字化轉型是通過影響內部控制質量、 管理層代理動機和企業違約風險等機制， 改變審計師的風險感知， 進而影響審計師的風險決策。異質性檢驗結果顯示， 企業數字化轉型對審計師風險決策的緩解作用在低管理層年齡、 低管理層持股和弱產業政策支持的企業組表現得更為顯著。

【關鍵詞】數字化轉型；審計師風險決策；內部控制；代理動機；違約風險

【中圖分類號】 F275 ? ? 【文獻標識碼】A ? ? ?【文章編號】1004-0994（2023）15-0091-8

一、 引言

數字化作為傳統企業信息化的延續和提升， 是指通過信息技術重塑組織結構、 生產模式和戰略方式的全過程。而數字化轉型則是以提升效率和效益為導向， 以價值創造為目的， 通過激發數據要素創新驅動潛能， 最終實現企業轉型升級和高質量發展等目標（許憲春等，2021）。國家第十四個五年發展規劃明確提出， 要加快建設數字化轉型驅動生產的變革方式， 充分發揮數字技術對企業發展的倍增、 放大和疊加作用， 助力企業高質量發展。如何發揮企業數字化轉型的價值創造效應？已有研究既考察了企業數字化轉型對組織邊界、 適應性變革和管理變革等組織變革的積極影響（Schwertner，2017；林琳和呂文棟，2019；許龍等，2023）， 也分析了企業數字化轉型對競爭優勢、 業績表現和企業價值等經營效果的促進功能（Mikalef和Pateli，2017；易露霞等，2021；黃大禹等，2021）。此外， 還有一部分學者從宏觀角度， 探討了企業數字化轉型對優化營商環境、 國家創新體系構建和政府公共服務能力提升的影響（楊晶等，2020；王志剛，2020）。然而， 鮮有學者研究企業數字化轉型與審計師風險決策的關系。

我國2006年確立以現代風險導向為基礎的審計模式， 該模式要求審計師全面識別和評估被審計單位的經營環境， 以便對被審計單位的經營風險做出準確判斷。當審計師在審計過程面臨較高審計風險時， 會影響其審計風險決策行為， 如收取更高的審計費用、 增加審計投入、 擴大審計范圍和發表不確定性審計意見等（Hay，2013；翟勝寶等，2017；Bhaskar等，2017；杜勇等，2019）， 從而減少審計風險帶來的潛在聲譽和經濟損失。很顯然， 導致審計師增加風險決策的一個重要原因是審計師對被審計單位內部控制、 代理動機和違約風險等方面判斷的不確定性（朱春艷等，2017；文雯等，2020；李志斌等，2020）， 而企業數字化轉型具有開放性、 透明性和預警性等特點， 能夠在一定程度上緩解這種不確定性， 似乎表明企業推進數字化轉型有可能抑制審計師的風險決策傾向。為檢驗這種可能性， 本文以2011 ～ 2020年滬深A股上市公司為研究樣本， 實證分析企業數字化轉型對審計師風險決策的影響及其作用機制。

本文的貢獻主要在于： ①豐富了審計師風險決策的影響因素研究。與以往大多從代理問題角度研究審計師風險決策影響因素的文獻不同， 本文聚焦于數字化技術運用這一特殊事件， 探討企業推進數字化轉型對審計師風險決策的影響， 有助于豐富審計師風險決策的決定因素。②檢驗了企業數字化轉型影響審計師風險決策的傳遞渠道。為充分識別其影響機制， 本文又從內部控制、 代理動機以及違約風險等幾個能夠影響審計師風險感知的重要因素出發， 探究其作用渠道， 有助于揭開企業數字化轉型影響審計師風險決策的內在機理。③考察了企業數字化轉型對審計師風險決策的異質性影響。為豐富樣本的異質性， 本文從管理層年齡、 管理層持股和產業政策支持角度分析了企業數字化轉型與審計師風險決策的異質性影響。

二、 理論分析與研究假設

已有文獻表明， 審計師的風險決策主要受被審計單位不確定性因素的影響， 而這些不確定性又是受企業內部控制有效性、 管理層代理動機強弱以及企業債務違約高低等因素的影響。因此， 本文認為， 企業數字化轉型對審計師風險決策的影響可能是通過影響內部控制質量、 管理層代理動機和企業違約風險等渠道發揮作用。

首先， 企業數字化轉型能夠改善內部控制質量。內部控制作為企業實現經營目標、 保護資產安全和確保信息真實等而制定的一系列手段和方法的總稱， 包含企業控制環境、 信息與溝通、 風險評估、 控制管理決策活動和監督等制度性體系（李志斌等，2020）。一方面， 企業數字化轉型加快了企業信息化進程， 改變了傳統企業的運營模式。相較于傳統企業運營模式， 大數據、 物聯網和云計算等數字技術的運用使得企業在生產管理、 運營管理和財務管理方面變得更加透明和高效， 有效推動了企業運營方式的數字化和信息化（江紅莉等，2022）。另一方面， 數字技術還是一種有效的監督手段， 具有信息監督和倒逼功能， 不僅能夠全方位提升內部控制各個環節的監管效率， 動態實現對企業與環境交互中的風險識別、 風險捕捉和管理決策的反饋評估（肖紅軍等，2021）， 而且還能夠緩解企業與外部的信息不對稱， 進而倒逼企業加強信息披露質量提升。而高質量內部控制不僅能夠通過各種有效的風險管控方法化解潛在經營風險， 而且還能夠有效抑制管理層的機會主義、 道德風險以及逆向選擇， 進而降低審計師的風險感知和緩解風險決策（周美華等，2016）。因此， 從內部控制角度而言， 本文認為企業數字化轉型能夠顯著改善企業內部控制有效性， 而高質量內部控制能夠減小審計師的工作量和審計難度， 降低審計師風險感知， 進而緩解了審計師的風險決策。

其次， 企業數字化轉型能夠抑制管理層代理動機。自兩權分離以來， 股東與管理層的委托代理問題一直受到學者們的追捧。受逐利動機影響， 管理層總是追求自身利益最大化， 尤其是在缺乏外部約束和存在信息不對稱時， 其自利行為將表現得更加突出。但在數字化環境下， 管理層代理動機將可能被弱化。一方面， 企業數字化轉型能夠提高外部約束力。相較于傳統監管， 基于大數據、 互聯網和物聯網的數字技術具有開放性強、 透明度高和效率高等優勢， 管理層的不規范和不道德行為更容易被曝光（江紅莉等，2022）。在此壓力下， 管理層可能會更加規范經營企業， 減少隱蔽性機會主義和代理風險。另一方面， 企業數字化轉型還能夠緩解信息不對稱。管理層能夠追求自身利益最大化的一個重要原因在于管理層與利益相關者之間的信息不對稱， 但在高數字化進程的企業， 由于企業數字技術的滲透性、 通用性和透明性較高， 能夠大大降低管理層與利益相關者之間的互動成本和信息不對稱， 從而抑制了管理層代理動機（Hinings等，2018）。而低代理動機的管理層不僅會嚴格遵守和執行企業的相關經營管理政策和制度， 而且在隱蔽性機會主義、 盈余管理和錯報風險上也將變得更弱， 從而弱化了審計師的風險感知和降低風險溢價（朱春艷等，2017）。因此， 從代理動機角度而言， 本文認為企業數字化轉型能夠顯著抑制管理層的代理動機， 而代理動機的弱化能夠降低審計師在隱蔽性代理問題的搜尋成本， 使得審計師風險感知變弱， 進而緩解了審計師的風險決策。

最后， 企業數字化轉型能夠降低企業違約風險。債務違約的經濟后果一直以來都是學術界研究的熱點， 原因在于發生過違約的企業不僅會影響違約主體的財務決策和盈余管理， 如隨著債權人監督力度的增加， 企業會減少研發創新投入和增加盈余管理操縱（Franz等，2017；張瑋倩和方軍雄，2017）， 而且還會影響審計師索取更高審計費用和發表非標準審計意見的風險決策。在現代審計風險導向準則的指導下， 對于有債務違約的企業， 審計師會擴大審計范圍、 投入更多的審計工時和執行更多的審計程序（文雯等，2020）。為避免潛在的訴訟風險和聲譽損失， 在出具審計意見類型時， 審計師傾向于發表非標準無保留審計意見。令人欣慰的是， 企業數字化轉型可能會在一定程度上降低企業違約風險。一方面， 企業數字化轉型是基于大數據等數字技術的運用， 具有開放性、 透明性和預警性等特點， 能夠顯著抑制管理層代理動機問題， 減少在職消費和過度投資等影響企業違約風險的重要因素。另一方面， 企業數字技術運用還是一種有效監督手段， 具有信息反饋、 監督和預警等功能。當企業經營管理出現運營或盈利危機時， 管理層和股東均能夠從財務信息平臺觀測到， 有助于及時做出應對措施， 從而降低了企業債務違約風險的發生。因此， 從違約風險角度而言， 本文認為企業數字化轉型能夠顯著降低企業的債務違約風險， 從而進一步緩解了審計師的風險決策。

綜上所述， 在現代風險導向的審計要求下， 審計師會對被審計單位的經營環境展開審計， 而較高的企業數字化轉型程度不僅能夠通過改善企業內部控制質量和抑制管理層代理動機等， 降低企業固有風險和代理風險， 而且還能夠通過降低企業違約風險等發揮作用， 緩解審計師的風險決策。基于以上分析， 本文提出如下假設：

H1： 較高的企業數字化轉型程度有助于緩解審計師風險決策行為。

三、 數據選取與研究設計

（一）數據選取

本文選取2011 ～ 2020年我國A股上市公司作為初始樣本， 為保證數據的可比性和有效性， 對初始數據進行了如下處理： ①剔除ST和?ST上市公司； ②剔除金融保險類上市公司； ③剔除存在明顯異常的數據， 如資產為0等情況； ④剔除數據存在缺失的上市公司。此外， 為避免異常極端值的影響， 對所有連續變量均執行了1%和99%的Winsor縮尾技術處理。通過以上篩選和處理后， 最終獲得了14040個有效觀測數據。本文使用的財務數據主要來源于CSMAR數據庫。

（二）研究設計

為檢驗企業數字化轉型是否能夠緩解審計師的風險決策， 本文構建如下實證模型：

ARPi，t=β0+β1Digi，t+β2Levi，t+β3INSi，t+β4ARSi，t+

β5IDRi，t+β6Boardi，t+β7ULAi，t+β8Duali，t+β9Big4i，t+

β10Fouri，t+β11LLRi，t+β12SOEi，t+β13Agei，t+β14ROAi，t+

Firm+Year+μ （1）

其中： ARP為被解釋變量審計師風險決策。關于審計師風險決策的度量方式， 較為常見的有兩類： 一種是以企業支出的審計費用作為衡量標準， 另一種是以審計師出具的意見類型作為代理變量（褚劍等，2018）， 本文采用企業支出的審計費用作為審計師風險決策的衡量標準， 為消除企業規模的影響， 以審計費用占總資產的比衡量審計師風險決策。

Dig為解釋變量企業數字化轉型。當前， 企業數字化轉型的測算較為常見的是用年報詞頻法（黃大禹等，2021）。具體而言， 首先確定數字化轉型的詞頻范圍。本文將數字化轉型界定為“底層技術”和“實踐應用”兩個部分， 其中， 底層技術包括人工智能技術、 區塊鏈技術、 云計算技術和大數據技術四個組成部分， 而實踐應用則是指企業在移動互聯網、 電子商務、 智能營銷等數字技術方面的應用詞頻。其次， 使用Python爬蟲功能提取年度報告中反映數字化轉型特征的關鍵詞詞頻數。最后， 將“底層技術”和“實踐應用”的詞頻數之和加1后取自然對數衡量企業數字化轉型程度。該數值越大， 表明企業數字化轉型程度就越高。

Lev、 INS、 ARS、 IDR、 Board、 ULA、 Dual、 Big4、 Four、 LLR、 SOE、 Age和ROA分別為財務杠桿、 存貨比例、 應收賬款比、 獨董比例、 董事會規模、 違規行為、 兩職合一、 會計師事務所規模、 四委機構（審計委員會、 戰略委員會、 提名委員會和薪酬與考核委員會）、 訴訟風險、 產權性質、 上市年限和資產收益率等控制變量。i和t分別表示第i個公司t年的數值； u為殘差項。具體變量定義見表1。

四、 實證結果分析

（一）描述性統計

表2為描述性統計結果。由表2可知， 審計師風險決策（ARP）的均值為0.7631， 最大值為5.0385， 最小值為0.0142， 表明我國企業間審計風險決策存在一定差異性。企業數字化轉型（Dig）均值為15.343， 最小值為1， 最大值為147， 說明總體而言我國非金融上市公司在數字化轉型發展上表現出明顯的差異性， 個別上市公司在年報中強調數字化轉型程度多達147次， 平均而言強調了約15次。控制變量方面， 基本與前人研究的描述性統計結果較為一致， 均在合理范圍內， 未表現出明顯的異常偏態。

（二）主回歸結果

表3為本文的主回歸結果。由表3列（1）可知， 企業數字化轉型的系數在1%的水平上顯著為負， 初步表明企業數字化轉型與審計師風險決策呈顯著負向關系。由列（3）可知， 企業數字化轉型的系數在1%的水平上顯著為負， 表明企業數字化轉型對審計師風險決策具有顯著抑制作用， 能夠降低企業審計費用， 支持了H1。此外， 為消除可能存在反向因果關系， 進一步對企業數字化轉型做滯后期處理。由列（4）、 （5）的結果可知， 在考慮反向因果關系后， 企業數字化轉型的系數仍在1%的水平上顯著為負。

（三）穩健性檢驗

1. ?雙重差分法。參考張嘉偉等（2022）的做法， 一個地區若被選為電子政務試點， 更有助于數字經濟發展和企業數字化轉型。因此， 本文以2017年國家電子政務試點作為外生事件沖擊， 構建如下雙重差分計量模型：

ARP=β0+β1Treat+β2Time+β3Treat×Time+CVs+Firm+Year+μ （2）

其中： Treat表示政策沖擊數字化變量， 如果上市公司的注冊地在國家電子政務綜合試點區域， 取值為1， 否則為0； Time表示政策沖擊時間變量， 如果時間在2017年國家電子政務政策實施后， 取值為1， 否則為0； CVs為控制變量； 其余變量定義同上。表4列（1）、 列（2）結果顯示， 在無控制變量和有控制變量時， Treat×Time的系數分別為-0.0478和-0.0703， 均在1%的水平上顯著， 表明企業數字化轉型能夠緩解審計師的風險決策。

2. 工具變量法。考慮到本文可能存在遺漏變量引發的內生性問題， 進一步尋找工具變量對其再檢驗。根據工具變量的選擇要求， 工具變量需滿足相關性和外部性。對于時間序列數據而言， 常常使用解釋變量滯后期作為其工具變量。一方面， 滯后期與當期存在較強的相關性， 滿足工具變量要求的相關性。另一方面， 當期審計師的風險決策不可能影響過去的企業數字化轉型， 故滯后期也滿足工具變量的外部性要求。基于此， 本文使用企業數字化轉型滯后一期作為數字化轉型的工具變量。由表5第一階段的結果顯示， 企業數字化轉型滯后期系數為0.8612且在1%的水平上顯著。進一步觀察第二階段的結果， 顯示企業數字化轉型的系數為-0.0307且在1%的水平上顯著， 表明企業數字化轉型有助于緩解審計師的風險決策。

3. ?傾向得分匹配法。考慮到本文可能存在樣本選擇性偏差問題， 以及不同企業在規模、 盈利和運營上存在差異性， 導致審計師的風險決策并不受企業數字化轉型的影響， 而是受遺漏變量的影響。本文又對樣本數據進行傾向得分匹配檢驗。具體而言， 首先以企業數字化轉型的中位數進行分組， 若大于中位數取值為1， 否則為0。接著以Lev、 INS、 ARS、 IDR、 Board、 ULA、 Dual、 Big4、 Four、 LLR、 SOE、 Age和ROA作為協變量， 而后再進行實證檢驗。表5列（3）結果顯示， 企業數字化轉型的系數為-0.0638且在1%的水平上顯著， 說明本文的結論是穩健的。

五、 中介效應分析

（一）內部控制有效性

為檢驗內部控制有效性的中介作用， 本文在模型（1）的基礎上， 構建中介效應實證模型（3）和（4）：

ICL=α0+α1Dig+α2Lev+α3INS+α4ARS+α5IDR+

α6Board+α7ULA+α8Dual+α9Big4+α10Four+α11LLR+

α12SOE+α13Age+α14ROA+Firm+Year+μ ?（3）

ARP=θ0+θ1ICL+θ2Dig+θ3Lev+θ4INS+θ5ARS+

θ6IDR+θ7Board+θ8ULA+θ9Dual+θ10Big4+θ11Four+

θ12LLR+θ13SOE+θ14Age+θ15ROA+Firm+Year+μ （4）

其中： ICL為內部控制有效性中介變量， 其余變量定義同上。內部控制有效性使用深圳迪博披露的“內部控制指數”作為代理變量， 該指數越大， 企業內部控制有效性就越高（曹越和孫麗，2021）。考慮到指數數值過大， 會導致回歸系數過小， 因此將內部控制指數除以100， 結果見表6列（1）、 （2）。此外， 本文還輔以其他兩種檢驗作為補充。一是改變企業數字化轉型的度量方式， 使用數字普惠金融作為企業數字化轉型的代理變量， 再次檢驗內部控制有效性的中介效應， 結果見列（3）、 （4）。二是考慮到樣本可能存在自選擇問題， 進一步使用傾向得分匹配法檢驗內部控制有效性的中介效應， 結果見列（5）、 （6）。如果內部控制有效性在企業數字化轉型對審計師風險決策的影響過程中具有中介傳導功能， 則滿足β1、 α1和θ1均顯著， 而θ2的顯著性則控制著是部分傳導效應， 還是完全傳導效應。

由表3列（3）的結果可知， 企業數字化轉型的系數為-0.0568在1%的水平上顯著， 則β1顯著。由表6列（1）、 （3）和（5）的結果可知， 企業數字化轉型的系數分別為0.0835、 0.3773和0.0951， 均在1%的水平上顯著， 則α1顯著， 表明企業數字化轉型將有助于提升公司內部控制有效性。列（2）、 （4）和（6）的結果顯示， 內部控制有效性的系數分別為-0.0313、 -0.0324和-0.0259， 也在1%的水平上顯著， 則θ1顯著， 該結果表明企業內部控制有效性越好， 越有助于緩解審計師的風險決策， 降低企業審計費用。進一步觀察列（2）、 （4）和（6）θ2的顯著性， 發現企業數字化轉型的系數分別為-0.0542、

-0.0923和-0.0570， 且均顯著， 表明內部控制有效性在企業數字化轉型影響審計師風險決策中扮演的更多是部分中介效應。

（二）管理層代理成本

為檢驗管理層代理成本的中介作用， 本文在模型（1）的基礎上， 構建中介效應實證模型（5）和（6）：

MAC=α0+α1Dig+α2Lev+α3INS+α4ARS+α5IDR+α6Board+α7ULA+α8Dual+α9Big4+α10Four+α11LLR+

α12SOE+α13Age+α14ROA+Firm+Year+μ ? ?（5）

ARP=θ0+θ1MAC+θ2Dig+θ3Lev+θ4INS+θ5ARS+

θ6IDR+θ7Board+θ8ULA+θ9Dual+θ10Big4+θ11Four+

θ12LLR+θ13SOE+θ14Age+θ15ROA+Firm+Year+μ ? ?（6）

其中： MAC為管理層代理成本中介變量， 其余變量定義同上。管理層代理成本采用管理費用率衡量（Zhu等，2021）， 結果見表7列（1）、 （2）。與此同時， 本文還輔以其他兩種檢驗作為補充： 一是使用數字普惠金融作為企業數字化轉型的代理變量， 結果見列（3）、 （4）； 二是使用傾向得分匹配法檢驗管理層代理成本的中介效應， 結果見列（5）、 （6）。

列（1）、 （3）和（5）的結果顯示， 企業數字化轉型的系數分別為-0.0047、 -0.0246和-0.0046， 均在1%的水平上顯著， 則α1顯著， 表明企業數字化轉型將有助于緩解管理層的代理問題， 降低在職管理層消費。列（2）、 （4）和（6）的結果顯示， 管理層代理成本的系數分別為5.2478、 5.2789和5.1038， 也都在1%的水平上顯著， 則θ1顯著， 該結果表明管理層的代理問題越嚴重， 越會加劇審計師的風險決策， 導致企業的審計費用增多。進一步觀察列（2）、 （4）和（6）θ2的顯著性， 發現企業數字化轉型的系數分別為-0.0321、 -0.0069和-0.0401， 均在1%的水平上顯著， 表明管理層代理成本在企業數字化轉型影響審計師風險決策中扮演的是部分傳導作用。

（三）企業違約風險

為檢驗企業違約風險的中介作用， 本文在模型（1）的基礎上， 構建中介效應實證模型（7）和（8）：

CDR=α0+α1Dig+α2Lev+α3INS+α4ARS+α5IDR+α6Board+α7ULA+α8Dual+α9Big4+α10Four+α11LLR+

α12SOE+α13Age+α14ROA+Firm+Year+μ （7）

ARP=θ0+θ1CDR+θ2Dig+θ3Lev+θ4INS+θ5ARS+

θ6IDR+θ7Board+θ8ULA+θ9Dual+θ10Big4+θ11Four+

θ12LLR+θ13SOE+θ14Age+θ15ROA+Firm+Year+μ ? （8）

其中： CDR為企業違約風險中介變量， 其余變量定義同上。關于企業違約風險的衡量， 先是基于莫頓的研究框架計算企業違約距離， 而后使用累積標準正態分布求得企業違約概率（扈文秀等，2021）。為避免因企業違約概率過小導致回歸結果系數過小， 將其Max-Min標準化， 結果見表8列（1）、 （2）。與此同時， 本文還輔以其他兩種檢驗作為補充： 一是使用數字普惠金融作為企業數字化轉型的代理變量， 結果見列（3）、 （4）； 二是使用傾向得分匹配法再次檢驗企業違約風險的中介效應， 結果見列（5）、 （6）。

列（1）、 （3）和（5）的結果可知， 企業數字化轉型的系數為-0.0070、 -0.0453和-0.0075， 且在1%的水平上顯著， 則α1顯著， 表明企業推進數字化轉型將有助于緩解企業違約風險， 提升企業外部抗壓能力。列（2）、 （4）和（6）的結果顯示， 企業違約風險與審計師風險決策的系數分別為0.5028、 0.5111和0.5834， 也在1%的水平上顯著， 則θ1顯著， 該結果表明企業面臨的違約風險越高， 越會增加審計師的風險決策。而列（2）、 （4）和（6）θ2的顯著性顯示， 企業違約風險在企業數字化轉型影響審計師風險決策中發揮的是部分傳導作用。

六、 異質性分析

（一）管理層年齡

在現代公司制度下， 企業的經營決策權配置給了管理層， 而其不同的特征表現會對企業創新、 風險承擔和經營績效產生決定性作用， 尤其是管理層年齡結構。已有文獻研究發現， 個體年齡增長會伴隨著其生理、 心理和行為上的變化。年輕管理者更能接受新事物， 具有更強的冒險精神， 使得其在財務決策中更愿意承擔高水平債務和發起創新。相反， 年長管理者會因認知能力下降、 追求安穩生活和在職福利， 更加偏好低風險性決策， 傾向于抵制新事物（李文貴和嚴涵，2020）。而企業數字化轉型具有新鮮性、 長期性和風險性等特征， 年長管理者在推廣數字化轉型時， 可能會表現出較低意愿。表9列（1）、 （2）匯報了基于1/4分位數下和3/4分位數上管理者年齡的回歸結果， 結果顯示企業數字化轉型的系數在高低管理層年齡組分別為

-0.0413和-0.0876， 且均在1%的水平上顯著， 表明企業數字化轉型對審計師風險決策的影響在低管理層年齡組表現得更加明顯。

（二）管理層持股比例

管理層持股作為一種激勵方式， 在解決委托代理問題過程中， 具有利益協同功能， 能夠將管理層與股東利益綁在一起， 促使管理層更加關注企業長期戰略目標實現（馬慶魁和樊夢晨，2021）， 表明高比例管理層持股有助于抑制管理層的機會主義動機， 促使管理層重視數字化進程推廣， 而低比例管理層持股可能會導致管理層追求機會主義傾向， 減少對數字化進程的投資。表9列（3）、 （4）匯報了基于1/4分位數下和3/4分位數上管理層持股的差異性回歸結果， 結果顯示企業數字化轉型的系數在高低管理層持股組分別為-0.0258和-0.0428且均顯著， 表明企業數字化轉型對審計師風險決策的影響在低管理層持股組表現得更加明顯。可能的原因在于， 持股比例增加未能促使管理層更加重視數字化進程等長遠利益協同效應， 相反， 可能表現為塹壕防御效應， 即隨著管理層持股比例的增加， 管理層擁有的投票權和控制權就越大， 導致其更加追求自身利益最大化， 而非企業價值最大化， 從而減少了企業在數字化進程方面的推進。

（三）產業政策支持

產業政策作為政府推動產業結構轉型升級、 實現內部創新驅動發展的重要抓手。受產業政策支持的企業， 其獲得銀行信貸的資金不僅明顯高于行業其他企業， 而且長期借款成本也更低。而數字化轉型作為一種高風險、 高投入和回報期不確定的活動， 需要大量的資源投入， 若能夠得到產業政策支持， 獲得銀行信貸、 財政補貼和稅收優惠上的支持， 則可以極大地減少企業數字化轉型中遇到的困難。關于產業政策的衡量， 本文將企業受到產業政策的支持取值為1， 否則為0（余明桂等，2016）。表9列（5）、 （6）匯報了不同產業政策支持下的差異性回歸結果， 結果顯示企業數字化轉型的系數在支持和未支持組分別為-0.0456和-0.0685， 且均顯著， 表明企業數字化轉型對審計師風險決策的影響在未獲得產業政策支持組表現得更加明顯。可能的原因是未獲得產業政策支持的企業， 為了能夠在激烈的市場環境中生存下去， 傾向于增強內部創新驅動， 從而更愿意進行數字化轉型。而受產業政策激勵的企業， 管理層傾向于過度自信， 較少關注實質性創新， 反而更多關注過度投資。

七、 結論與啟示

本文運用我國滬深A股上市公司2011 ～ 2020年的數據， 實證檢驗了企業數字化轉型對審計師風險決策的影響及其作用機制。研究發現： 企業的數字化轉型與審計師風險決策負相關， 表明企業數字化程度越高， 審計師收取高昂審計費用的可能性就越低。中介效應機制表明， 企業數字化轉型對審計師風險決策的影響主要是通過改善內部控制質量、 緩解管理層代理動機以及降低企業違約風險等機制發揮作用。異質性檢驗則進一步表明， 企業數字化轉型與審計師風險決策的負向關系主要表現在低管理層年齡、 低管理層持股和低產業政策支持企業。

本文的研究結論具有重要的理論和政策意義。首先， 企業需進一步推進數字化轉型。習近平總書記指出， 發展數字經濟是把握新一輪產業革命和科技革命機遇的戰略選擇。隨著大數據、 區塊鏈和互聯網等數字技術日益融入經濟社會各領域， 推進經濟數字化轉型已成為全國乃至全世界的大勢所趨。企業作為經濟數字化轉型的主要載體， 需要充分發揮數據要素的驅動功能， 提高企業在運營、 溝通和監管等方面上的效益和效率， 從而降低外部審計師的風險決策。在企業運營方面， 要發揮互聯網技術、 數字孿生技術、 流程再造和智能機器等技術的優勢， 推進企業數字化、 產業化和智能化升級， 從而提升企業運營效率。在企業信息溝通方面， 要充分發揮網絡技術、 通信技術和互聯網技術等方面的先進優勢， 推進企業更加便利地獲得信息， 從而減少信息傳遞上的滯后和失真問題。在企業監管體系方面， 要充分運用數字技術、 數字預警和數字監管等方面的優勢， 促使企業風險處于安全可控狀態， 從而提高企業的監管效率。其次， 政府需進一步加大對數字化建設的支持力度。盡管企業深知發展數字化是未來科技革命的重要戰略選擇， 對企業的可持續發展和全要素生產率具有放大、 疊加和倍增等功能， 但數字化進程是一項涉及技術、 數據、 組織和流程等多種變革的系統性工程， 僅靠企業一方是很難推進的， 需要政府在加大企業數字化建設財政補貼、 創造良好的行政審批等營商環境和擴大稅收優惠力度等方面給予支持。在數字化人才培養方面， 也需要政府積極引導高校制定培養具有適應新時代數字化技能的人才方案。最后， 企業在推進數字化建設時， 也要格外留意管理層的異質性動機。不同階段的管理層年齡、 不同持股比例的管理層以及產業政策的支持與否， 均會影響管理層發起數字化建設的動機， 進而影響到企業數字化轉型的發展程度。

【 主 要 參 考 文 獻 】

曹越，孫麗．國有控制權轉讓對內部控制質量的影響：監督還是掏空？［ J］．會計研究，2021（10）：126 ～ 151．

褚劍，秦璇，方軍雄．經濟政策不確定性與審計決策——基于審計收費的證據［ J］．會計研究，2018（12）：85 ～ 91．

杜勇，何碩穎，陳建英．企業金融化影響審計定價嗎［ J］．審計研究，2019（4）：101 ～ 110．

扈文秀，朱冠平，李祥發．金融資產持有與企業違約風險：融資約束的中介效應［ J］．預測，2021（3）：39 ～ 46．

黃大禹，謝獲寶，孟祥瑜，張秋艷．數字化轉型與企業價值——基于文本分析方法的經驗證據［ J］．經濟學家，2021（12）：41 ～ 51．

江紅莉，侯燕，蔣鵬程．數字經濟發展是促進還是抑制了企業實體投資——來自中國上市公司的經驗證據［ J］．現代財經（天津財經大學學報），2022（5）：78 ～ 94．

李文貴，嚴涵．年輕高管與企業股價崩盤風險：來自“代理沖突觀”的證據［ J］．經濟理論與經濟管理，2020（11）：72 ～ 86．

李志斌，阮豆豆，章鐵生．企業社會責任的價值創造機制：基于內部控制視角的研究［ J］．會計研究，2020（11）：112 ～ 124．

林琳，呂文棟．數字化轉型對制造業企業管理變革的影響——基于酷特智能與海爾的案例研究［ J］．科學決策，2019（1）：85 ～ 98．

馬慶魁，樊夢晨．管理層激勵、機構投資者持股與企業異質研發［ J］．科研管理，2021（9）：140 ～ 149．

王志剛．財政數字化轉型與政府公共服務能力建設［ J］．財政研究，2020（10）：19 ～ 30．

文雯，馮曉晴，宋衍蘅．公司債務違約與審計師風險應對［ J］．會計與經濟研究，2020（4）：3 ～ 23．

肖紅軍，陽鎮，劉美玉．企業數字化的社會責任促進效應：內外雙重路徑的檢驗［ J］．經濟管理，2021（11）：52 ～ 69．

許龍，周嘉怡，劉兵．企業數字化轉型影響因素與實施路徑［ J］．財會月刊，2023（10）：146 ～ 152．

許憲春，張美慧，張鐘文．數字化轉型與經濟社會統計的挑戰和創新［ J］．統計研究，2021（1）：15 ～ 26．

楊晶，李哲，康琪．數字化轉型對國家創新體系的影響與對策研究［ J］．研究與發展管理，2020（6）：26 ～ 38．

易露霞，吳非，常曦．企業數字化轉型進程與主業績效——來自中國上市企業年報文本識別的經驗證據［ J］．現代財經（天津財經大學學報），2021（10）：24 ～ 38．

余明桂，范蕊，鐘慧潔．中國產業政策與企業技術創新［ J］．中國工業經濟，2016（12）：5 ～ 22．

翟勝寶，許浩然，劉耀淞，唐瑋．控股股東股權質押與審計師風險應對［ J］．管理世界，2017（10）：51 ～ 65．

張嘉偉，胡丹丹，周磊．數字經濟能否緩解管理層短視行為？——來自真實盈余管理的經驗證據［ J］．經濟管理，2022（1）：122 ～ 139．

張瑋倩，方軍雄．債務違約會抑制公司創新投資嗎？［ J］．產業經濟研究，2017（5）：1 ～ 11．

周美華，林斌，林東杰．管理層權力、內部控制與腐敗治理［ J］．會計研究，2016（3）：56 ～ 63+96．

朱春艷，伍利娜，田利輝．代理成本、彈性信息披露對審計收費的影響［ J］．會計研究，2017（7）：89 ～ 95+97．

Bhaskar L. S.， Krishnan G. V.， Yu W.. Debt covenant violations， firm financial distress， and auditor actions［ J］． Contemporary Accounting Research，2017（1）：186 ～ 215．

Franz D. R.， Hassabelnaby H. R.， Lobo G. J.. Impact of proximity to debt covenant violation on earnings management［ J］． Review of Accounting Studies，2014（1）：473 ～ 505．

Hay D.. Further evidence from meta analysis of audit fee research［ J］． International Journal of Auditing，2013（2）：162 ～ 176．

Hinings B.， Gegenhuber T.， Greenwood R.. Digital innovation and transformation：An institutional perspective［ J］． Information and Organization，2018（1）：52 ～ 61．

Mikalef P.， Pateli A.. Information technology-enabled dynamic capabilities and their indirect effect on competitive performance：Findings from PLS-SEM and fsQCA［ J］． Journal of Business Research，2017（70）：1 ～ 16．

Schwertner K.. Digital transformation of business［ J］． Trakia Journal of Scien-ces，2017（1）：388 ～ 393．

Zhu G. P.， Hu W. X.， Peng T.， Xue C. K.. The influence of corporate financialization on asymmetric cost behavior：Weakening or worsening［ J］． Journal of Business Economics and Management，2021（1）：21 ～ 41．