企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了審計(jì)質(zhì)量嗎？
——基于多時(shí)點(diǎn)雙重差分模型的實(shí)證檢驗(yàn)

翟華云，李倩茹

(中南民族大學(xué) 管理學(xué)院，湖北 武漢 430074)

一、引言

《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》中指出：發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的高度融合。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正是落實(shí)和實(shí)施上述精神的重要舉措。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型包括數(shù)字化技術(shù)運(yùn)用、商業(yè)模式創(chuàng)新和數(shù)字化戰(zhàn)略三個(gè)階段。其中，數(shù)字化技術(shù)運(yùn)用是將模擬信息轉(zhuǎn)換為數(shù)字信息的行為；商業(yè)模式創(chuàng)新是使用IT或數(shù)字技術(shù)改變現(xiàn)有的商業(yè)模式；數(shù)字化戰(zhàn)略階段則是建立在企業(yè)數(shù)字化運(yùn)用和商業(yè)模式創(chuàng)新基礎(chǔ)之上，包括企業(yè)如何利用數(shù)字技術(shù)以開(kāi)發(fā)新的數(shù)字商業(yè)模式，幫助企業(yè)創(chuàng)造和利用更多價(jià)值，最終體現(xiàn)為數(shù)字技術(shù)應(yīng)用導(dǎo)致的商業(yè)模式的戰(zhàn)略變革。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不同階段的數(shù)字變革對(duì)公司來(lái)講具有重要的戰(zhàn)略必要性，它們提供了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需數(shù)字資源、組織結(jié)構(gòu)、數(shù)字增長(zhǎng)戰(zhàn)略，因此，廣泛意義上的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型包括數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用、商業(yè)模式的創(chuàng)新和數(shù)字戰(zhàn)略的變革。

從積極意義層面來(lái)講，企業(yè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)會(huì)提供更多有價(jià)值的信息，降低了信息搜尋成本，提供了多維度、可視化的注解，提高了財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息透明度；從消極意義層面來(lái)講，企業(yè)實(shí)施大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)或互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式會(huì)帶來(lái)更多的戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)，也會(huì)給企業(yè)的確認(rèn)、計(jì)量、記錄和報(bào)告帶來(lái)很大的不確定性，從而增加了審計(jì)師所面臨的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。由此可見(jiàn)，關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來(lái)的后果研究結(jié)論并不一致，并且一系列數(shù)字化對(duì)審計(jì)的影響研究局限于以下兩個(gè)方面：一是僅考慮數(shù)字商業(yè)模式創(chuàng)新或數(shù)字技術(shù)的運(yùn)用，并沒(méi)有全面地反映企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；二是審計(jì)質(zhì)量是審計(jì)師、監(jiān)管者和企業(yè)共同關(guān)注的審計(jì)結(jié)果，目前數(shù)字化和審計(jì)的研究?jī)H局限于對(duì)審計(jì)費(fèi)用的影響，還未能反映審計(jì)的全貌。鑒于此，本文利用文本挖掘和人工閱讀等方法，運(yùn)用2009—2019年數(shù)據(jù)，綜合數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用、商業(yè)模式創(chuàng)新和數(shù)字戰(zhàn)略變革等方面來(lái)充分考量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)質(zhì)量的影響及其機(jī)理。本文的研究發(fā)現(xiàn)：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高信息透明度，降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，從而提高審計(jì)質(zhì)量；進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，盈利性強(qiáng)、機(jī)構(gòu)持股較高以及非國(guó)有企業(yè)組別里，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著地提高審計(jì)質(zhì)量，而且在2015年國(guó)家實(shí)施實(shí)體經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)業(yè)政策方案后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高審計(jì)質(zhì)量的作用表現(xiàn)得更為顯著。

本文的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)和理論意義：從實(shí)踐層面來(lái)說(shuō)，中國(guó)從2012年開(kāi)始提出數(shù)字技術(shù)的運(yùn)用，這為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定了基礎(chǔ)。2015—2016年間提出了多項(xiàng)以“互聯(lián)網(wǎng)”技術(shù)為主導(dǎo)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)業(yè)政策方案，這為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了轉(zhuǎn)型路徑。2017年以后連續(xù)發(fā)布了“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新發(fā)展”文件，有效地促進(jìn)了我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力的提高。而且在未來(lái)的5年甚至15年內(nèi)，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化仍是實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要目標(biāo)，因此，在當(dāng)前國(guó)內(nèi)國(guó)外雙循環(huán)新發(fā)展格局下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型至關(guān)重要，本文所探討的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)質(zhì)量的影響為企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略提供了豐富的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。從理論層面來(lái)說(shuō)，已有文獻(xiàn)只是探討了數(shù)字技術(shù)對(duì)審計(jì)工作本身的影響，以及互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式和大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈技術(shù)運(yùn)用對(duì)審計(jì)費(fèi)用的影響，本文綜合考慮了數(shù)字化技術(shù)運(yùn)用、商業(yè)模式創(chuàng)新及數(shù)字戰(zhàn)略變革所帶來(lái)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)質(zhì)量的影響，不僅豐富了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究，而且抓住了審計(jì)的關(guān)鍵——審計(jì)質(zhì)量核心要素，拓展了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的審計(jì)后果研究。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響因素與經(jīng)濟(jì)后果研究

現(xiàn)有對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究主要關(guān)注了企業(yè)采取數(shù)字化的影響因素及其所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)后果。影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的因素主要涉及技術(shù)、組織和環(huán)境三個(gè)維度。從技術(shù)發(fā)展上看,Christopher驗(yàn)證了數(shù)字技術(shù)整合資源的能力對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性。從組織層面上看，陳慶江等發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有顯著的同群效應(yīng)；盧艷秋等發(fā)現(xiàn)高管決策邏輯是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的起點(diǎn)。從企業(yè)所處的環(huán)境來(lái)看，楊德明和史亞雅發(fā)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量會(huì)影響企業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程；陳玉嬌等也發(fā)現(xiàn)行業(yè)、地區(qū)的制度環(huán)境會(huì)影響管理者的認(rèn)知，最終影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

對(duì)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)后果，也有部分學(xué)者進(jìn)行了探索，主要體現(xiàn)在企業(yè)績(jī)效、生產(chǎn)效率、公司估值、公司治理、審計(jì)定價(jià)、盈余管理、資本市場(chǎng)表現(xiàn)等方面。從企業(yè)績(jī)效來(lái)看，Arditoet等通過(guò)北美中小企業(yè)樣本檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略定位對(duì)產(chǎn)品和創(chuàng)新績(jī)效有正向的顯著作用；易露霞等發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了企業(yè)的主業(yè)績(jī)效；李琦等發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能推動(dòng)企業(yè)供應(yīng)鏈集成程度，進(jìn)而提升企業(yè)績(jī)效；Eller等也發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升中小企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效。從生產(chǎn)效率上看，袁淳等發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了企業(yè)的專業(yè)化分工水平，并最終促進(jìn)了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。從估值來(lái)看，楊德明和畢建琴發(fā)現(xiàn)企業(yè)實(shí)施“互聯(lián)網(wǎng)+”能顯著提升公司估值。從公司治理來(lái)看，Vial認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一種組織變革，改變了其價(jià)值創(chuàng)造的路徑，提升了組織績(jī)效；Lin和Kunnathur發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高信息傳遞效率，改善公司治理問(wèn)題。從盈余管理來(lái)看，史亞雅和楊德明則發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)創(chuàng)新的企業(yè)更傾向于進(jìn)行真實(shí)盈余管理。在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)定價(jià)的影響上，張永珅等以及楊德明都進(jìn)行了研究，并得出了相反的結(jié)論。從資本市場(chǎng)表現(xiàn)來(lái)看，吳非等發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了股票流動(dòng)性；史亞雅和楊德明認(rèn)為數(shù)字化商業(yè)模式創(chuàng)新會(huì)引發(fā)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

(二)審計(jì)質(zhì)量的影響因素研究

以往關(guān)于審計(jì)質(zhì)量的研究較多，特別是關(guān)于審計(jì)質(zhì)量的影響因素。從公司層面來(lái)看，已有研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部和外部因素對(duì)審計(jì)質(zhì)量有著不同的影響。公司內(nèi)部影響審計(jì)質(zhì)量的因素主要包括企業(yè)金融化水平、內(nèi)部控制、公司治理、企業(yè)創(chuàng)新、財(cái)務(wù)重述等方面；從公司外部來(lái)說(shuō)，現(xiàn)有研究認(rèn)為“滬港通”政策實(shí)施和境外投資者的引入、證券交易所的非行政處罰性監(jiān)管等也會(huì)影響公司的審計(jì)質(zhì)量。從會(huì)計(jì)師事務(wù)所層面來(lái)看，已有研究發(fā)現(xiàn)分所業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)、事務(wù)所對(duì)客戶的經(jīng)濟(jì)依賴會(huì)對(duì)審計(jì)質(zhì)量產(chǎn)生不利影響。從審計(jì)師團(tuán)隊(duì)和注冊(cè)會(huì)計(jì)師個(gè)人特質(zhì)層面來(lái)看，審計(jì)項(xiàng)目合伙人與團(tuán)隊(duì)成員之間的代理矛盾、審計(jì)師對(duì)不同客戶的關(guān)注度分配、簽字審計(jì)師的數(shù)量和職級(jí)等都對(duì)其出具的審計(jì)報(bào)告質(zhì)量有著不同程度的影響。

(三)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)

現(xiàn)有的文獻(xiàn)中，研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)的影響主要集中在審計(jì)定價(jià)和收費(fèi)上。有學(xué)者認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)增加審計(jì)師的收費(fèi)，如楊德明等發(fā)現(xiàn)上市公司實(shí)施大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈技術(shù)會(huì)增大企業(yè)的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)和審計(jì)師面臨的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，從而增加審計(jì)師的投入，最終導(dǎo)致了審計(jì)費(fèi)用的增加。楊德明和陸明也發(fā)現(xiàn)實(shí)施互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式會(huì)增加企業(yè)的固有風(fēng)險(xiǎn)、控制風(fēng)險(xiǎn)或認(rèn)定層面的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)，增加審計(jì)成本，從而提高審計(jì)定價(jià)。然而，也有部分學(xué)者持相反態(tài)度，比如張永珅等認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度越高，審計(jì)收費(fèi)就越低。

通過(guò)對(duì)已有文獻(xiàn)的梳理，我們發(fā)現(xiàn)目前學(xué)者們研究審計(jì)質(zhì)量影響因素的很多，研究?jī)?nèi)容也較豐富，但是從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型角度研究審計(jì)的很少，僅有的文獻(xiàn)關(guān)注了企業(yè)運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對(duì)審計(jì)費(fèi)用的影響，而數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用僅僅只是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一階段，還需要進(jìn)行商業(yè)模式創(chuàng)新及數(shù)字戰(zhàn)略變革階段，并且審計(jì)質(zhì)量才是審計(jì)的核心要素和終極目標(biāo)。除此之外，也有少量文獻(xiàn)關(guān)注了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)定價(jià)的影響，但是在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量上，僅僅使用了年報(bào)中披露的無(wú)形資產(chǎn)明細(xì)數(shù)據(jù)，這一方法在一定程度上刻畫了企業(yè)數(shù)字化水平，但不能全面反映企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐，且可獲取的數(shù)據(jù)較少。因此，本文在綜合考慮數(shù)字化轉(zhuǎn)型三個(gè)階段的基礎(chǔ)上，采用文本分析與人工判斷相結(jié)合的方式，研究了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)質(zhì)量的影響及其機(jī)理以及在不同情境下企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響審計(jì)質(zhì)量的異質(zhì)性效果。

三、理論分析與假設(shè)提出

(一)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)與審計(jì)質(zhì)量

一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)給企業(yè)帶來(lái)系列風(fēng)險(xiǎn)，包括戰(zhàn)略、運(yùn)營(yíng)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型包括數(shù)字資源獲取、組織結(jié)構(gòu)變革和數(shù)字化成長(zhǎng)戰(zhàn)略的形成。一是數(shù)字資源的獲取需要加大數(shù)字技術(shù)投入，而這些數(shù)字技術(shù)(軟件和硬件)的投入給企業(yè)帶來(lái)了一定的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；二是在不斷變化的數(shù)字環(huán)境中，傳統(tǒng)的具有多個(gè)管理層、強(qiáng)大的自上而下方法以及更分層的組織方案可能不再有效，它會(huì)降低響應(yīng)速度和創(chuàng)新能力，因此，數(shù)字化公司需要靈活的組織形式，允許快速響應(yīng)不斷的數(shù)字變化，而組織結(jié)構(gòu)變革涉及企業(yè)的各個(gè)方面，包括人力資源管理、業(yè)務(wù)流程、技術(shù)、渠道、顧客、產(chǎn)品等的重塑，這會(huì)與原有的技術(shù)、制度、業(yè)務(wù)流程等相沖突，新業(yè)務(wù)和新模式會(huì)給企業(yè)帶來(lái)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)；三是數(shù)字化成長(zhǎng)戰(zhàn)略的形成需要依賴數(shù)字化平臺(tái)獲取，但是數(shù)字化平臺(tái)的形成需要打破企業(yè)業(yè)務(wù)邊界和組織邊界，包括客戶和供應(yīng)商互換角色，實(shí)現(xiàn)價(jià)值共創(chuàng)戰(zhàn)略，由于數(shù)字化環(huán)境的瞬間變化和不確定性，而且企業(yè)原有戰(zhàn)略路徑不僅不易打破，而且難以轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)型是艱難和高風(fēng)險(xiǎn)的，因此，數(shù)字化成長(zhǎng)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)換會(huì)給企業(yè)帶來(lái)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)。

另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型同時(shí)會(huì)降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型致力于運(yùn)用數(shù)字技術(shù)以應(yīng)對(duì)不斷變化的經(jīng)濟(jì)條件，可以促進(jìn)資源的開(kāi)發(fā)和利用，從而通過(guò)增強(qiáng)創(chuàng)新潛力實(shí)現(xiàn)持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，而且企業(yè)一旦建立了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，持續(xù)的培訓(xùn)計(jì)劃將取代更新的技能，技術(shù)將變得更加先進(jìn)，因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，提高企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，這增強(qiáng)了企業(yè)抗風(fēng)險(xiǎn)水平。而且企業(yè)也在實(shí)踐中形成了風(fēng)險(xiǎn)控制機(jī)制，企業(yè)通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型來(lái)構(gòu)建靈活的組織結(jié)構(gòu)和多樣化的數(shù)字平臺(tái)，能夠通過(guò)新產(chǎn)品在未開(kāi)拓的市場(chǎng)創(chuàng)造額外的增長(zhǎng)，這種數(shù)字化成長(zhǎng)戰(zhàn)略一旦形成，企業(yè)就能夠通過(guò)自我學(xué)習(xí)、組織間學(xué)習(xí)等方式快速適應(yīng)市場(chǎng)環(huán)境，降低企業(yè)的戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)。

審計(jì)質(zhì)量可以認(rèn)為是注冊(cè)會(huì)計(jì)師發(fā)現(xiàn)客戶重大錯(cuò)報(bào)并且報(bào)告這些錯(cuò)報(bào)的概率，其中，注冊(cè)會(huì)計(jì)師發(fā)現(xiàn)客戶重大錯(cuò)報(bào)由兩個(gè)方面決定：一是客戶重大錯(cuò)報(bào)的復(fù)雜程度，二是注冊(cè)會(huì)計(jì)師的審計(jì)能力。因此，客戶的風(fēng)險(xiǎn)及會(huì)計(jì)信息是否存在重大錯(cuò)報(bào)影響了審計(jì)質(zhì)量的高低。如果企業(yè)的財(cái)務(wù)、運(yùn)營(yíng)和戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)較高，會(huì)造成企業(yè)重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)的增加，在注冊(cè)會(huì)計(jì)師審計(jì)能力一定的情況下，重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)越高的企業(yè)，注冊(cè)會(huì)計(jì)師審計(jì)后的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越低，即審計(jì)質(zhì)量越低；反之，如果企業(yè)的財(cái)務(wù)、運(yùn)營(yíng)和戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)較低，企業(yè)重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)降低，在注冊(cè)會(huì)計(jì)師審計(jì)能力一定的情況下，重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)越低的企業(yè)，注冊(cè)會(huì)計(jì)師審計(jì)后的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越高，即審計(jì)質(zhì)量越高。

(二)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、信息透明度與審計(jì)質(zhì)量

從積極層面來(lái)講，由于數(shù)字技術(shù)的使用，公司可以利用任何從數(shù)據(jù)中生成信息的計(jì)算技術(shù)，提供非結(jié)構(gòu)化的視頻、圖像、音頻和文本文件等財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息。比如，在以前受限訪問(wèn)區(qū)域的情況、場(chǎng)景分析、情緒監(jiān)測(cè)等方面可以使用數(shù)字技術(shù)，這些技術(shù)的運(yùn)用可以為會(huì)計(jì)記錄增加重要的信息，豐富會(huì)計(jì)信息的內(nèi)容以及增加信息的及時(shí)性，包括監(jiān)控和跟蹤嚴(yán)格限制區(qū)域的情況，以及工人生產(chǎn)率情況、存貨實(shí)時(shí)變化的視頻、固定資產(chǎn)狀況的視頻。再加上企業(yè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，這些非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)提供了可視化、多維度、低成本的信息，提高了財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息的透明度，便于投資者、審計(jì)師更加詳細(xì)地了解企業(yè)狀況。因此，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來(lái)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以作為傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息的較好補(bǔ)充，不但可以使注冊(cè)會(huì)計(jì)師在審計(jì)時(shí)能夠獲得更多有價(jià)值的信息，幫助其識(shí)別客戶風(fēng)險(xiǎn)，而且還能提高提供給注冊(cè)會(huì)計(jì)師信息的可靠性，從而提高審計(jì)質(zhì)量。

從消極層面來(lái)看，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要組織變革和戰(zhàn)略變革，形成數(shù)字化成長(zhǎng)戰(zhàn)略，而高速成長(zhǎng)中的企業(yè)往往有著較高的交易復(fù)雜程度以及較大的人員變動(dòng)，此時(shí)，企業(yè)的內(nèi)部控制由于不適應(yīng)新環(huán)境變化而導(dǎo)致缺陷越來(lái)越多，企業(yè)會(huì)計(jì)信息的可靠性很難保證。與此同時(shí)，交易的復(fù)雜程度也給會(huì)計(jì)人員處理帶來(lái)困難，從而交易的確認(rèn)、計(jì)量、記錄和報(bào)告中沒(méi)有那么及時(shí)和可靠。另外，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來(lái)的巨大風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)促使企業(yè)通過(guò)盈余管理向市場(chǎng)傳遞一個(gè)好的信號(hào)，從而抵消巨大風(fēng)險(xiǎn)所帶來(lái)的消極影響。因此，在上述兩種情況下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)降低會(huì)計(jì)信息可靠性，使會(huì)計(jì)信息透明度降低，這會(huì)加大注冊(cè)會(huì)計(jì)師的搜尋難度和成本，在其他因素一定的情況下，由于搜尋難度和成本的增高，注冊(cè)會(huì)計(jì)師發(fā)現(xiàn)重大錯(cuò)報(bào)的可能性會(huì)降低，因此，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低了會(huì)計(jì)信息透明度，從而降低了審計(jì)質(zhì)量。

從上述的理論分析可以看出，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和信息透明度從而造成審計(jì)質(zhì)量的提高或下降。當(dāng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠減少企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、增強(qiáng)信息透明度時(shí)，審計(jì)質(zhì)量將會(huì)提高，反之，審計(jì)質(zhì)量將會(huì)降低?；诖?，本文提出如下假設(shè)。

H：在其他條件相同的情況下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)質(zhì)量有顯著的影響。

四、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

由于2008年的國(guó)際金融危機(jī)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)造成了一定的沖擊，使2008年的樣本數(shù)據(jù)具有特殊性，因此本文將2009年作為初始年份，選取2009—2019年滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù)作為研究樣本。此外，本文還進(jìn)行了如下處理：(1)借鑒已有研究，本文剔除了高科技、計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、主營(yíng)業(yè)務(wù)與軟件有關(guān)的企業(yè)以及創(chuàng)業(yè)板公司，剔除這些企業(yè)，是因?yàn)檫@類企業(yè)天生就與數(shù)字化相聯(lián)系，無(wú)法看到它們數(shù)字化的動(dòng)機(jī)；(2)剔除金融類上市企業(yè)；(3)剔除ST類企業(yè)；(4)剔除行業(yè)公司數(shù)量少于15家的企業(yè)；(5)剔除主要變量缺失的企業(yè)。這些數(shù)據(jù)剔除后，本文最終得到了16533個(gè)樣本。此外，為了控制極端值的影響，本文對(duì)所有連續(xù)變量均進(jìn)行了上下1%水平上的Winsorize縮尾處理。

本文主要的解釋變量——數(shù)字化變革相關(guān)數(shù)據(jù)是通過(guò)文本挖掘和人工閱讀判斷的方法得到的，被解釋變量及其他變量的數(shù)據(jù)來(lái)自CNRDS和CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

(二)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)的獲取與衡量

1.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)的獲取

根據(jù)十九大報(bào)告中習(xí)總書(shū)記關(guān)于企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的闡述、各級(jí)地方政府出臺(tái)的相關(guān)文件以及已有研究對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的界定，再結(jié)合已有文獻(xiàn)的衡量辦法，本文采用數(shù)字技術(shù)運(yùn)用和商業(yè)模式創(chuàng)新的二維法來(lái)衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。具體來(lái)說(shuō)，本文在對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行提取時(shí)，首先采用第三方自然語(yǔ)言處理庫(kù)Jieba進(jìn)行中文文本分詞，通過(guò)計(jì)算并根據(jù)文本中每個(gè)詞的TF-IDF(詞頻-逆文檔頻率)值進(jìn)行文本關(guān)鍵詞排序，選取每條文本中排名前5的詞作為候選關(guān)鍵詞。其次，基于已有研究經(jīng)驗(yàn)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域文本特征，采用人工抽取的方式，經(jīng)過(guò)分析和確認(rèn)，最終從125個(gè)候選關(guān)鍵詞中得出89個(gè)領(lǐng)域關(guān)鍵詞。再次，在確認(rèn)基礎(chǔ)關(guān)鍵詞庫(kù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合分析文本的上下文語(yǔ)義情境，采用深度學(xué)習(xí)方法，通過(guò)計(jì)算詞向量相似度的方式，進(jìn)一步確認(rèn)了基礎(chǔ)關(guān)鍵詞庫(kù)中包含詞匯的近義詞，再通過(guò)人工篩選的方式確定最終的關(guān)鍵詞庫(kù)。最后，本文對(duì)年報(bào)中含有關(guān)鍵詞庫(kù)的有關(guān)語(yǔ)句進(jìn)行了抓取，并通過(guò)人工閱讀判斷的方式，判定所抓取的語(yǔ)句與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的關(guān)系，若語(yǔ)句顯示企業(yè)運(yùn)用了數(shù)字化技術(shù)和商業(yè)模式創(chuàng)新則保留，若抓取的語(yǔ)句表示企業(yè)未來(lái)可能進(jìn)行數(shù)字化技術(shù)和商業(yè)模式創(chuàng)新，則剔除。

2.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)的衡量

在現(xiàn)有文獻(xiàn)中，關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量方式暫未形成統(tǒng)一意見(jiàn)。在已有文獻(xiàn)中，關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量大多以上市公司年報(bào)為依托，分為以下三類：一是以上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告附注披露的年末無(wú)形資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)中與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的部分占無(wú)形資產(chǎn)總額的比例來(lái)度量企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但這一方法不能全面反映企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐，且可獲取的數(shù)據(jù)較少；二是采用文本分析的方式，從上市公司年報(bào)中挖掘出與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的關(guān)鍵詞詞譜并進(jìn)行計(jì)算度量，但僅僅依靠文本挖掘來(lái)對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行提取而缺乏專業(yè)的主觀判斷，容易造成誤判；三是采用文本分析與人工判斷相結(jié)合的方式，該方法能在一定程度上緩解前述方法的局限性，減少文本挖掘帶來(lái)的誤判，大大提高關(guān)鍵詞度量的全面性和準(zhǔn)確性。因此，本文采取文本挖掘和人工判斷相結(jié)合的方法，具有可行性和科學(xué)性。

已有文獻(xiàn)指出，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具備數(shù)字技術(shù)使用、商業(yè)模式創(chuàng)新和企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型方面的特點(diǎn)。因此，依據(jù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特點(diǎn)，結(jié)合已有的衡量方式，本文首先根據(jù)企業(yè)是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型構(gòu)建了啞變量。倘若企業(yè)運(yùn)用了數(shù)字化技術(shù)和商業(yè)模式創(chuàng)新，則企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型取1，否則為0。

其次，考慮到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有二維衡量方式，本文根據(jù)企業(yè)當(dāng)年年報(bào)中是否披露“數(shù)字化技術(shù)運(yùn)用”以及“商業(yè)模式創(chuàng)新”有關(guān)的關(guān)鍵詞，分別構(gòu)建了企業(yè)“數(shù)字化技術(shù)運(yùn)用”()和“商業(yè)模式創(chuàng)新”()作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)一步分析。此外，為了衡量企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度，本文分別從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)量()和類別()兩方面進(jìn)行了考慮：(1)分別計(jì)算公司年報(bào)中披露的“數(shù)字化技術(shù)運(yùn)用”以及“商業(yè)模式創(chuàng)新”的數(shù)量()和類別()，并取對(duì)數(shù)，來(lái)衡量企業(yè)數(shù)字化程度1(_)和企業(yè)數(shù)字化程度2(_)作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)，數(shù)值越大代表企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度越深；(2)在進(jìn)一步分析中，本文分別使用“數(shù)字化技術(shù)運(yùn)用”以及“商業(yè)模式創(chuàng)新”的數(shù)量()和類別()取對(duì)數(shù)后，構(gòu)建了企業(yè)“數(shù)字化技術(shù)運(yùn)用”的程度(_;_)以及企業(yè)進(jìn)行“商業(yè)模式創(chuàng)新”的程度(_;_)，其數(shù)值越大代表程度越深。

最后，本文也參考了其他學(xué)者對(duì)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定義，將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型分為“底層技術(shù)運(yùn)用”()以及“技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用”()兩個(gè)層面。其中，“底層技術(shù)運(yùn)用”主要包括人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)構(gòu)成的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心底層技術(shù)架構(gòu)；“技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用”則更加關(guān)注數(shù)字化在不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的具體應(yīng)用。本文對(duì)兩個(gè)層面的關(guān)鍵詞數(shù)量進(jìn)行總體加總()和分類加總(、)，在對(duì)數(shù)處理后，重新進(jìn)行了回歸。

(三)模型設(shè)定與變量定義

由于在樣本選擇期間，國(guó)家陸續(xù)頒布了多項(xiàng)鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的產(chǎn)業(yè)政策和方針，因此對(duì)于不同的企業(yè)來(lái)說(shuō)，其開(kāi)始進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時(shí)點(diǎn)可能不同，于是本文構(gòu)建了如下的多時(shí)點(diǎn)DID模型對(duì)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)：

=+++

(1)

1.解釋變量：企業(yè)是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型()。若企業(yè)在當(dāng)年進(jìn)行了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，則取1，否則為0。

2.被解釋變量：審計(jì)質(zhì)量()。高質(zhì)量審計(jì)可以有效約束管理層機(jī)會(huì)主義行為，提高公司的盈余質(zhì)量。因此，在主回歸中，本文選擇應(yīng)計(jì)盈余管理作為審計(jì)質(zhì)量的代理指標(biāo)，并選用修正的瓊斯模型來(lái)度量操縱性應(yīng)計(jì)盈余。

為了更加全面地考察企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)質(zhì)量的影響，本文參考已有研究，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中選擇國(guó)內(nèi)“十大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所(簡(jiǎn)稱“十大”)作為高審計(jì)質(zhì)量的替代變量，并選擇取對(duì)數(shù)后的審計(jì)費(fèi)用作為審計(jì)質(zhì)量的替代變量一般來(lái)說(shuō)，審計(jì)師是否出具非標(biāo)準(zhǔn)意見(jiàn)也可以作為審計(jì)質(zhì)量的代理變量。本文未選擇非標(biāo)準(zhǔn)意見(jiàn)的原因是：非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)的數(shù)量較少，且往往適用于陷入財(cái)務(wù)困境的公司，導(dǎo)致在使用大量財(cái)務(wù)健康的公司作為樣本的測(cè)試中降低了統(tǒng)計(jì)能力，限制了其通用性。。

3.控制變量。本文選取的控制變量如下：企業(yè)規(guī)模(ln)、財(cái)務(wù)杠桿()、盈利能力()、是否虧損()、企業(yè)性質(zhì)()、兩職合一()、獨(dú)董比例()、是否增配股()、事務(wù)所規(guī)模(10)、業(yè)務(wù)復(fù)雜程度()以及年份和行業(yè)虛擬變量。主回歸的變量定義見(jiàn)表1。

表1 變量定義

五、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

本文對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行業(yè)分布和年度趨勢(shì)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。2009—2019年間，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度排名前三的行業(yè)分別為制造業(yè)(占比高達(dá)62.22%)、批發(fā)和零售業(yè)(8.38%)以及房地產(chǎn)業(yè)(5.03%)，而居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)(0.33%)、住宿和餐飲業(yè)(0.45%)以及文化、體育和娛樂(lè)業(yè)(0.47%)在全行業(yè)中占比最低，均不到0.5%。

圖1是2009—2019年上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的趨勢(shì)圖。由圖1可知，2009—2019年，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型基本呈現(xiàn)逐年上升趨勢(shì)，在2012年以后，上升趨勢(shì)逐漸明顯，與我國(guó)頒布數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)業(yè)政策的開(kāi)始時(shí)間一致，到2019年，全行業(yè)有1853個(gè)公司已經(jīng)進(jìn)行或者準(zhǔn)備進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并預(yù)計(jì)在未來(lái)，參與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的公司會(huì)繼續(xù)增加。

圖1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的年度趨勢(shì)

表2為變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。其中樣本公司應(yīng)計(jì)盈余管理的平均水平為0.073，且樣本間存在較大差異。解釋變量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的均值為0.522，中位數(shù)為1，說(shuō)明樣本中有一半以上的公司進(jìn)行了數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

(二)多元回歸分析

本文采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，表3報(bào)告了企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)質(zhì)量的回歸結(jié)果。列(1)報(bào)告了解釋變量為時(shí)的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示的回歸系數(shù)為-0004，且在1的水平上顯著，說(shuō)明企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了審計(jì)質(zhì)量，原因在于：我國(guó)的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為一種戰(zhàn)略，經(jīng)過(guò)詳盡實(shí)施和合理安排，在一定程度上增強(qiáng)了企業(yè)抗風(fēng)險(xiǎn)水平，為審計(jì)師提供了更多有價(jià)值的信息，幫助其更好地識(shí)別企業(yè)的應(yīng)計(jì)盈余管理行為，提高審計(jì)質(zhì)量。由此，假設(shè)得以驗(yàn)證。

此外，本文替換了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量方式作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)。其中，列(2)、列(3)分別為解釋變量“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度”(_，_)的回歸結(jié)果，考慮到企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度之后，回歸結(jié)果依然在1%的水平上顯著，說(shuō)明企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度越高，企業(yè)的應(yīng)計(jì)盈余管理水平越低，審計(jì)質(zhì)量越高。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換變量的衡量方式。本文從以下兩點(diǎn)進(jìn)行了考慮：(1)替換被解釋變量，參考已有研究，本文選擇“十大”(10)、審計(jì)收費(fèi)的自然對(duì)數(shù)(ln)以及經(jīng)業(yè)績(jī)調(diào)整的瓊斯模型計(jì)算的操縱性應(yīng)計(jì)盈余()作為審計(jì)質(zhì)量的替代變量。由表4列(1)至列(3)的回歸結(jié)果可得，替換變量后回歸結(jié)果依然至少在10%的水平上顯著，回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。(2)替換解釋變量，本文采用企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度替換是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，回歸結(jié)果已列示在表3中，結(jié)論不變。

表3 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)質(zhì)量的回歸結(jié)果

2.平行趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)。圖2繪制了多期DID模型的平行趨勢(shì)圖。從圖中可以看出，在企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型前，樣本公司在公司特征、審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)上無(wú)較大差異；在企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化變革后，樣本公司間出現(xiàn)顯著差異；表明企業(yè)選擇進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型使實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組之間產(chǎn)生了系統(tǒng)性差異。因此，本文構(gòu)建的多期DID模型通過(guò)了平行趨勢(shì)假設(shè)。

圖2 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)圖

3.傾向得分匹配法(PSM)。為了緩解樣本選擇偏差問(wèn)題，本文采用了1∶1無(wú)放回的最近鄰匹配方法進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，選擇主回歸中的控制變量作為匹配變量進(jìn)行匹配并將卡尺設(shè)置為0.01。在經(jīng)過(guò)匹配后，平均處理效應(yīng)ATT值為-7.57，在1%的水平上顯著，表明在匹配后企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)質(zhì)量仍然具有顯著影響。

考慮到在多期雙重差分模型中，由于未實(shí)施數(shù)字化企業(yè)并無(wú)開(kāi)始進(jìn)行數(shù)字化的時(shí)間點(diǎn)，會(huì)因?yàn)榕c×完全共線而被自動(dòng)刪除。本文參考已有文獻(xiàn)的做法，在為進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)匹配同年度特征相似的未進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)時(shí)，將該年份也定義為未進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的處理年份，從而避免完全共線性問(wèn)題，獲得和×的估計(jì)系數(shù)。具體的回歸模型如下：

=×+++

(2)

其中，為處理組虛擬變量，實(shí)施數(shù)字化企業(yè)為處理組，取1；未實(shí)施數(shù)字化企業(yè)為控制組，取0。為處理期虛擬變量，企業(yè)開(kāi)始進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后取1，否則為0。與的交乘項(xiàng)估計(jì)系數(shù)為我們關(guān)心的處理效應(yīng)。表4第(4)列展示了PSM匹配后的樣本重新進(jìn)行多期DID回歸后的結(jié)果，可以看出，匹配后重新進(jìn)行的回歸結(jié)果與主回歸基本一致。

4.安慰劑檢驗(yàn)。本文進(jìn)行了如下安慰劑檢驗(yàn)：(1)改變政策發(fā)生時(shí)間。參考已有研究的做法，本文將企業(yè)首次進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的年度分別向前平推4年，使用虛擬的起始年份進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。表4第(5)列給出了回歸結(jié)果。將起始年份向前平推4年后，_4的系數(shù)不再顯著，表明實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的固有差異沒(méi)有對(duì)本文的結(jié)論產(chǎn)生重大影響。(2)隨機(jī)生成實(shí)驗(yàn)組。借鑒相關(guān)研究，本文將實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組進(jìn)行隨機(jī)分配，在16533個(gè)樣本中隨機(jī)選擇與原實(shí)驗(yàn)組數(shù)量相同的樣本作為新實(shí)驗(yàn)組，其余樣本作為新的對(duì)照組，帶入模型(1)進(jìn)行檢驗(yàn)，并將上述過(guò)程重復(fù)500次。在隨機(jī)處理后，的系數(shù)和值都集中分布在0的附近，表明可以排除其他政策以及隨機(jī)因素的影響。

5.工具變量法。為了控制遺漏變量和反向因果的影響，增強(qiáng)本文因果推斷效力，本文采用兩階段最小二乘法(2)再次進(jìn)行回歸。借鑒已有文獻(xiàn)的做法，本文選取與數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度(_)的年度行業(yè)均值作為工具變量。表4第(6)列、第(7)列為兩階段回歸結(jié)果，由表可知，第一階段行業(yè)年度均值的系數(shù)為0475，在1的水平上顯著；第二階段Digit的系數(shù)為-0039，仍在5的水平上顯著，本文的回歸結(jié)果穩(wěn)健。

6縮小樣本量后重新回歸。企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型還可能會(huì)受到城市發(fā)展水平的影響。一線城市的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)較好，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定了良好的基礎(chǔ)，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的阻礙更小。與其他城市相比，一線城市企業(yè)的數(shù)字化發(fā)展條件不具有普適性。因此，本文剔除了所在地為北京市、上海市、廣州市、深圳市的企業(yè)后重新進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見(jiàn)表4第(8)列。從回歸結(jié)果看，研究結(jié)論不受城市發(fā)展水平的影響。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

7.對(duì)變量滯后后重新回歸。本文將應(yīng)計(jì)盈余管理()分別滯后一期(1_)和滯后兩期(2_)，代入模型重新回歸，回歸結(jié)果見(jiàn)表4第(9)列和第(10)列。企業(yè)在當(dāng)期進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，至少會(huì)顯著降低企業(yè)未來(lái)兩期的應(yīng)計(jì)盈余管理水平，顯著提高未來(lái)兩期的審計(jì)質(zhì)量，說(shuō)明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有動(dòng)態(tài)審計(jì)效果。

六、機(jī)制檢驗(yàn)

前文發(fā)現(xiàn)，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)顯著提高審計(jì)質(zhì)量。企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、提高企業(yè)信息透明度兩個(gè)渠道來(lái)促進(jìn)審計(jì)質(zhì)量的提高。從企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的角度看，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新，提高核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，增強(qiáng)企業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)水平。此外，審計(jì)師也可以利用數(shù)字化技術(shù)展開(kāi)審計(jì)工作，更好地識(shí)別客戶的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而提高審計(jì)質(zhì)量。從信息透明度看，企業(yè)可以利用數(shù)字技術(shù)提供非結(jié)構(gòu)化的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息，并將其轉(zhuǎn)化為可視化、多維度、低成本的信息，提高企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息的透明度，提高審計(jì)師識(shí)別重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)的概率，提高審計(jì)質(zhì)量。

為了對(duì)以上兩個(gè)機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)，本文利用逐步回歸法，進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)。具體模型如下：

12=+++

(3)

=++12++

(4)

在模型(3)中，被解釋變量為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和信息透明度。其中，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的代理變量為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(12)。本文以三年為一個(gè)時(shí)段，用經(jīng)行業(yè)調(diào)整后企業(yè)的盈余波動(dòng)代表企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，企業(yè)的盈余波動(dòng)越小，說(shuō)明企業(yè)的投資策略越符合企業(yè)的發(fā)展周期，企業(yè)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)也就越小。具體來(lái)說(shuō)，將各公司減去年度行業(yè)均值得到經(jīng)行業(yè)調(diào)整后的，然后以三年作為一個(gè)觀測(cè)時(shí)段，滾動(dòng)計(jì)算調(diào)整后的標(biāo)準(zhǔn)差(1)和極差(2)。同時(shí)，參考已有文獻(xiàn)，本文選擇取對(duì)數(shù)后的分析師跟蹤人數(shù)()來(lái)衡量企業(yè)的信息透明度。

表5列示了模型(3)和模型(4)的回歸結(jié)果。由列(1)和列(3)可知，當(dāng)模型(3)中被解釋變量為1和2時(shí)，的系數(shù)均在1的水平上顯著，表明企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)顯著降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。由列(2)和列(4)可知，在控制了中介變量1和2之后，的系數(shù)仍舊在1的水平上負(fù)顯著,1和2的系數(shù)也分別在10和5的水平上正顯著，說(shuō)明企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)顯著降低企業(yè)面臨的整體風(fēng)險(xiǎn)，提高審計(jì)質(zhì)量。由列(5)可知，當(dāng)模型(3)中被解釋變量為時(shí)，的系數(shù)在1的水平上顯著，說(shuō)明企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)獲得更多分析師的關(guān)注，進(jìn)而提高企業(yè)的信息透明度。由列(6)可知，在控制了中介變量之后，的系數(shù)仍舊在5的水平上顯著，的系數(shù)也在1的水平上負(fù)顯著，表明企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)提高企業(yè)的信息透明度，進(jìn)而使審計(jì)師更好地識(shí)別企業(yè)的應(yīng)計(jì)盈余管理行為，提高審計(jì)質(zhì)量。

表5 中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

七、進(jìn)一步分析

(一)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的二維衡量

在此部分，本文首先從企業(yè)數(shù)字化技術(shù)的運(yùn)用和商業(yè)模式的創(chuàng)新兩個(gè)維度，考察我國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的整體進(jìn)展。其次，本文參考已有文獻(xiàn)的做法，重新定義企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行重新劃分和整理，從更多元的角度考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度對(duì)審計(jì)質(zhì)量的影響。

由表6的列(1)、列(3)、列(5)可知，當(dāng)解釋變量分別為企業(yè)當(dāng)年是否運(yùn)用了“數(shù)字化技術(shù)”()、“數(shù)字化技術(shù)程度”(_,_)時(shí),、_以及_的系數(shù)均為負(fù)且至少在5的水平上顯著，說(shuō)明企業(yè)已經(jīng)進(jìn)入了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一階段，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)已經(jīng)建立，數(shù)字化技術(shù)的運(yùn)用提高了信息透明度，降低了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，從而降低了盈余管理水平，提高了審計(jì)質(zhì)量。由列(2)、列(4)、列(6)可知，當(dāng)解釋變量分別為是否進(jìn)行了“商業(yè)模式創(chuàng)新”()、“商業(yè)模式創(chuàng)新程度”(_,_)時(shí)，、_、_的系數(shù)為負(fù)但都不顯著，說(shuō)明我國(guó)上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第二階段還未完全成熟，商業(yè)模式創(chuàng)新并不是一朝一夕能夠完成的，因此，商業(yè)模式創(chuàng)新雖然能夠降低盈余管理水平，提高審計(jì)質(zhì)量，但并不顯著。由列(7)、列(8)、列(9)可知，在替換企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量方式之后，不論是從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的整體層面()來(lái)看，還是從“底層技術(shù)運(yùn)用”()以及“技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用”()兩個(gè)層面來(lái)看，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型都能顯著提高審計(jì)質(zhì)量。

表6 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的二維衡量結(jié)果

(二)異質(zhì)性檢驗(yàn)

1.企業(yè)是否盈利。企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要占用一定的資金，消耗企業(yè)的資源，可能會(huì)給企業(yè)造成一定的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。因此，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，需要通過(guò)降低成本、增加收入來(lái)保證企業(yè)能夠持續(xù)盈利，降低企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。因此，本文認(rèn)為，與虧損的企業(yè)相比，盈利的企業(yè)往往面臨更小的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)以及重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)，更利于審計(jì)師出具高質(zhì)量的審計(jì)報(bào)告。為了驗(yàn)證此猜想，本文按照企業(yè)是否盈利將樣本分為兩個(gè)組分別進(jìn)行回歸。其中，若企業(yè)當(dāng)年凈利潤(rùn)大于0，則為盈利的企業(yè)；反之，則為虧損的企業(yè)。表7的第(1)列和第(2)列展示了分組回歸的結(jié)果。由回歸結(jié)果可得，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)質(zhì)量的顯著提高只出現(xiàn)在了盈利組，與本文的預(yù)期一致。

表7 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)質(zhì)量的影響在不同情境下的回歸結(jié)果

2.機(jī)構(gòu)投資者持股比例。作為專業(yè)的投資機(jī)構(gòu)，機(jī)構(gòu)投資者擁有更廣的信息渠道和更強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力，能夠通過(guò)各種方式獲取信息并善于分析利用企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中生成的各種非結(jié)構(gòu)化信息，并將處理后的信息向其他投資者以及資本市場(chǎng)進(jìn)行釋放。因此，機(jī)構(gòu)投資者能夠在一定程度上緩解審計(jì)師所面臨的信息不對(duì)稱，幫助審計(jì)師獲得更多優(yōu)質(zhì)信息，提高企業(yè)的信息透明度。基于此，本文認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者持股比例高的企業(yè)具有更高的信息透明度，更有利于審計(jì)師發(fā)現(xiàn)企業(yè)的重大錯(cuò)報(bào)，其審計(jì)質(zhì)量應(yīng)更高。本文將樣本按照機(jī)構(gòu)投資者持股比例的中位數(shù)進(jìn)行分組，由表7的第(3)列和第(4)列的回歸結(jié)果可知，當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者持股比例較高時(shí)，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著提高審計(jì)質(zhì)量，回歸結(jié)果與本文的預(yù)期一致。

3.企業(yè)性質(zhì)。對(duì)于國(guó)有企業(yè)而言，其資金的使用往往受到政府的監(jiān)管，各種行為決策也會(huì)受到政府的干預(yù)與約束；反之，非國(guó)有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為更具有市場(chǎng)化特點(diǎn)，企業(yè)可以根據(jù)自身發(fā)展目標(biāo)，結(jié)合企業(yè)現(xiàn)狀，自愿進(jìn)行戰(zhàn)略調(diào)整，自由把控?cái)?shù)字化轉(zhuǎn)型的節(jié)奏，并在轉(zhuǎn)型過(guò)程中按需分配公司資產(chǎn)，調(diào)整組織架構(gòu)，從整體上降低企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中所面臨的風(fēng)險(xiǎn)?；诖?，本文認(rèn)為，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)質(zhì)量的提高應(yīng)體現(xiàn)在非國(guó)有企業(yè)。表7第(5)列和第(6)列展示了按照企業(yè)性質(zhì)進(jìn)行分組后的回歸結(jié)果。由回歸結(jié)果可知，在非國(guó)企組，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了審計(jì)質(zhì)量，和本文的預(yù)想一致。

4.政策實(shí)施時(shí)間。我國(guó)2012年提出的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)聚焦物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定了基礎(chǔ)，但以“互聯(lián)網(wǎng)”技術(shù)為主導(dǎo)、與實(shí)體經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型直接相關(guān)的產(chǎn)業(yè)政策則是從2015年后才陸續(xù)提出的。因此，在2015年國(guó)家實(shí)施實(shí)體經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)業(yè)政策方案后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高審計(jì)質(zhì)量的作用應(yīng)更為明顯。本文以2015年為分界線將樣本分為兩組，回歸結(jié)果列式在表7的第(7)列和第(8)列。由回歸結(jié)果可知，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高審計(jì)質(zhì)量的作用在政策實(shí)施后更為明顯，與預(yù)想一致。

八、結(jié)論與啟示

本文從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的三個(gè)階段出發(fā)，結(jié)合三個(gè)階段各自的特點(diǎn)，利用文本挖掘和人工閱讀相結(jié)合的方法，從二維角度衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并以2009—2019年滬深兩市A股上市公司為樣本，建立多時(shí)點(diǎn)DID模型對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)質(zhì)量的影響進(jìn)行了檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著提高審計(jì)質(zhì)量，在進(jìn)行了一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，回歸結(jié)果依然可靠。就其作用渠道來(lái)說(shuō)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、提高企業(yè)信息透明度從而顯著提高審計(jì)質(zhì)量。在進(jìn)一步分析中發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用有利于審計(jì)質(zhì)量的提高，而商業(yè)模式創(chuàng)新作用并不明顯；企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高審計(jì)質(zhì)量主要體現(xiàn)在盈利較強(qiáng)、機(jī)構(gòu)持股較高以及非國(guó)有企業(yè)中，并且在2015年國(guó)家實(shí)施實(shí)體經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)業(yè)政策方案后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高審計(jì)質(zhì)量的作用表現(xiàn)得更為明顯。

本文研究結(jié)果表明，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字技術(shù)運(yùn)用和商業(yè)模式創(chuàng)新等一系列數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為在一定程度上會(huì)降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，提高信息透明度，從而提高審計(jì)質(zhì)量。這為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何提高審計(jì)質(zhì)量提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)和管理啟示：一是控制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中由于技術(shù)的投入和組織結(jié)構(gòu)變革，會(huì)帶來(lái)一系列的財(cái)務(wù)、經(jīng)營(yíng)和戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)，如果不采用與企業(yè)發(fā)展適配的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，這些風(fēng)險(xiǎn)很可能會(huì)導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營(yíng)失敗，因此，企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)，管理層要以積極的姿態(tài)主動(dòng)進(jìn)行數(shù)字化戰(zhàn)略的思考，根據(jù)自身的盈利能力、現(xiàn)金流量、融資能力等要素選擇穩(wěn)健、積極或保守的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，避免在數(shù)字化過(guò)程中出現(xiàn)財(cái)務(wù)、經(jīng)營(yíng)和戰(zhàn)略等方面的風(fēng)險(xiǎn)。二是審計(jì)行業(yè)也應(yīng)關(guān)注企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)并采取有效應(yīng)對(duì)措施，以達(dá)到提高審計(jì)質(zhì)量的目的。如果注冊(cè)會(huì)計(jì)師的業(yè)務(wù)能力和審計(jì)技術(shù)方法能夠適應(yīng)并有效檢查出數(shù)字化企業(yè)的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)，審計(jì)效率和質(zhì)量會(huì)有大幅度提高。因此，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，審計(jì)行業(yè)也應(yīng)該發(fā)展數(shù)字技術(shù)審計(jì)方法，加強(qiáng)“區(qū)塊鏈+”審計(jì)技術(shù)方法的開(kāi)發(fā)應(yīng)用，同時(shí)提升注冊(cè)會(huì)計(jì)師在數(shù)字化時(shí)代的審計(jì)業(yè)務(wù)能力，快速有效地識(shí)別數(shù)字化企業(yè)的內(nèi)控風(fēng)險(xiǎn)和重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)，采取有效的審計(jì)方法將審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)控制在可以接受的低水平，提高審計(jì)質(zhì)量。

本文的局限主要在于數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)的戰(zhàn)略，由于目前的技術(shù)方法和企業(yè)披露的限制，很難找到一種精確的衡量辦法，這有待于未來(lái)衡量方法的完善。此外，不同情境下企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)質(zhì)量的作用可能有差異，限于篇幅，其他的管理層特征、外部環(huán)境等方面的異質(zhì)性檢驗(yàn)并未贅述，這也是未來(lái)值得探究的課題。