關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露與分析師預(yù)測

[摘 要：文章以2017—2021年上市公司審計報告為研究對象，通過統(tǒng)計關(guān)鍵審計事項的風(fēng)險詞頻探討風(fēng)險信息披露對分析師預(yù)測的影響。研究發(fā)現(xiàn)：關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露降低了分析師的預(yù)測偏誤和預(yù)測分歧度；進(jìn)一步研究表明，促進(jìn)公共信息和私有信息的獲取以及較高的文本可讀性是提高分析師預(yù)測質(zhì)量的主要路徑，且有助于修正分析師樂觀預(yù)測偏差；在內(nèi)部控制質(zhì)量、審計質(zhì)量、機構(gòu)投資者持股比例、輿論關(guān)注度較高的子樣本中，關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露對分析師預(yù)測質(zhì)量的改善作用更加明顯。研究結(jié)論可為完善關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露和傳遞機制提供實踐經(jīng)驗和理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞：關(guān)鍵審計事項；風(fēng)險信息披露；分析師預(yù)測；公共信息；私有信息

中圖分類號：F275；F832.51；F239.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-5097（2024）12-0108-10 ]

Risk Information Disclosure of Key Audit Matters and Analyst′s Forecast

HUANG Rongbing， XU Jining

（School of Accounting， Zhejiang Gongshang University， Hangzhou 310018， China）

Abstract： This article uses the audit reports of listed companies from 2017 to 2021 as the research targets， and explores the impact of risk information disclosure on analyst forecast by statistically analyzing the risk word frequency of key audit matters. According to the research findings， the risk disclosure of key audit matters reduces analyst's forecast errors and discrepancies. The further research indicates that enhancing access to public and private information， along with improved text readability， is the main way to enhance the quality of analyst's forecast. This also helps correct analyst's optimistic forecast biases. In sub-samples with higher internal control quality， audit quality， institutional investor shareholding ratios， and public attention， the improvement effect of key audit matters' risk disclosure on analyst's forecast quality is more significant. The research conclusion can provide practical experience and theoretical basis for improving the disclosure and communication mechanisms of key audit matters' risk information.

Key words：key audit matters; risk information disclosure; analyst's forecast; public information; private information

一、引言及文獻(xiàn)綜述

自各國監(jiān)管機構(gòu)強制要求披露風(fēng)險信息以來，風(fēng)險信息在管理層討論與分析、債券募集說明書以及招股說明書中均得以體現(xiàn)［1-2］，這引起了審計師、投資者和債權(quán)人的廣泛關(guān)注。2007年，我國開始強制要求在企業(yè)年報中披露風(fēng)險信息，并不斷完善與信息披露相關(guān)的各項規(guī)定。風(fēng)險信息是一種具有信息和風(fēng)險雙重屬性［3］的非財務(wù)信息，是投資者評估上市公司經(jīng)營管理狀況和市場價值的重要依據(jù)。新審計報告改革要求增設(shè)關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露，這是否以及如何影響市場參與者的決策行為有待進(jìn)一步研究。

目前，關(guān)于風(fēng)險信息披露的效應(yīng)主要有以下兩種觀點：①披露風(fēng)險信息能增加公共信息的供給量，減少信息需求者的搜集加工成本，使企業(yè)信息更加透明，有助于財務(wù)報告使用者了解企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險［4］，體現(xiàn)的是信息觀。②風(fēng)險信息揭示了公司的未知風(fēng)險，其本身的不確定性和異質(zhì)性可能引發(fā)市場參與者的關(guān)注［5］，亟待投資者通過信息搜集加以驗證，體現(xiàn)的是風(fēng)險觀。關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露既提供了額外的信息［6］，又有助于報告使用者依據(jù)風(fēng)險提示對公司經(jīng)營業(yè)績走勢作出準(zhǔn)確的估計和判斷，反映了信息觀和風(fēng)險觀的協(xié)同效應(yīng)。

分析師是資本市場信息溝通的紐帶，公共信息和私有信息是其進(jìn)行盈余預(yù)測的主要信息來源。就信息的來源和獲取而言，分析師會通過實地調(diào)研、私下訪談、同行交流等方式獲取私有信息，以彌補公開信息的不足，使其能夠發(fā)布更準(zhǔn)確的預(yù)測研報。雖然私有信息的高成本加大了分析師搜集的難度，但是高鐵的開通使得分析師通過實地調(diào)研獲取私有信息的方式更加便捷，顯著提升了其預(yù)測準(zhǔn)確度［7］。從公司角度看，信息披露水平會影響分析師盈余預(yù)測，企業(yè)信息披露質(zhì)量越高，分析師所獲取的私有信息和公開信息質(zhì)量越高，預(yù)測準(zhǔn)確度也越高［8］。健全有效的內(nèi)部控制能夠保障企業(yè)信息披露的質(zhì)量。內(nèi)部控制質(zhì)量較高的公司能吸引更多的分析師跟蹤，使分析師預(yù)測的準(zhǔn)確度更高［9］。此外，與公司有關(guān)的外部信息也會對分析師預(yù)測產(chǎn)生影響。媒體對公司的報道會吸引更多的分析師關(guān)注［10］，媒體報道情緒越樂觀，分析師盈利預(yù)測行為越會表現(xiàn)出系統(tǒng)性的樂觀情緒［11］。

審計是外部治理機制的重要組成部分，為分析師解讀和挖掘信息提供可能的路徑。已有文獻(xiàn)主要從審計聲譽、會計師事務(wù)所行業(yè)專長、審計師變更、共享審計師等角度探討外部審計對分析師預(yù)測的影響［12-16］，較少從審計信息披露角度進(jìn)行研究。關(guān)鍵審計事項揭示了公司的重要風(fēng)險和審計應(yīng)對過程，影響資本市場參與者的決策行為，體現(xiàn)在銀行信貸條款的設(shè)置［17］、年報問詢概率［18］、公司債券發(fā)行定價［19］等方面。風(fēng)險信息關(guān)乎企業(yè)的經(jīng)營管理和盈利能力，也是分析師預(yù)測的重要依據(jù)。在關(guān)鍵審計事項中，審計師對重大錯報風(fēng)險描述的詳盡程度會影響分析師的預(yù)測質(zhì)量［20］，使分析師關(guān)注與公司信息披露相關(guān)的風(fēng)險問題［21］。因此，分析師預(yù)測行為是研究關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露效用的重要視角。然而，鮮有文獻(xiàn)從關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露視角探究其對分析師預(yù)測的影響，因此，本文以此為研究的切入點。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)為：①豐富了關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息分析的相關(guān)研究。本文在已有采用雙重差分模型考察外生事件影響［22］的基礎(chǔ)上進(jìn)一步對關(guān)鍵審計事項開展內(nèi)容分析，通過計算風(fēng)險詞頻，考察關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露對分析師預(yù)測的影響，并在此基礎(chǔ)上開展作用機制分析和異質(zhì)性檢驗。②補充了影響分析師預(yù)測因素研究的經(jīng)驗證據(jù)。風(fēng)險信息披露內(nèi)容的主要載體包括年報［3］、招股說明書［23］等，本文基于風(fēng)險導(dǎo)向?qū)徲嬆Ｊ?，研究關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露對分析師預(yù)測的影響，為提高分析師預(yù)測質(zhì)量提供增量的經(jīng)驗證據(jù)。③拓寬了分析師預(yù)測信息渠道，改善了資本市場信息傳遞機制。關(guān)鍵審計事項與企業(yè)經(jīng)營狀況高度相關(guān)［24］，能夠從信息和風(fēng)險兩方面對預(yù)測信息形成有益補充，有助于分析師整體把握企業(yè)風(fēng)險情況，提高其預(yù)測質(zhì)量，為資本市場參與者提供有用的決策信息。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露與分析師預(yù)測準(zhǔn)確度

基于公開信息披露視角，分析師進(jìn)行盈余預(yù)測時需要將企業(yè)的財務(wù)信息和風(fēng)險狀況一并納入考慮范圍，綜合分析企業(yè)的經(jīng)營狀況，以減小預(yù)測誤差。關(guān)鍵審計事項披露了企業(yè)財務(wù)報表審計中最為重要的風(fēng)險信息，提高了分析師預(yù)測質(zhì)量，降低了其搜集公共信息的成本［25］。分析師在預(yù)測時能夠結(jié)合披露的風(fēng)險信息評估企業(yè)財務(wù)信息的質(zhì)量，了解企業(yè)經(jīng)營業(yè)績波動的原因，并在此基礎(chǔ)上及時修正對公司基本面的預(yù)測偏差，提高盈余預(yù)測的準(zhǔn)確度。此外，關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息有助于分析師關(guān)注與企業(yè)財務(wù)報表重大錯報相關(guān)的重點領(lǐng)域［26］，提高其挖掘和分析信息的效率，分析師預(yù)測所依據(jù)的信息質(zhì)量越高，預(yù)測準(zhǔn)確度越高。

基于私有信息挖掘視角，關(guān)鍵審計事項可能包含未知的風(fēng)險因素，加劇了企業(yè)未來經(jīng)營收益的不確定性［5］，分析師對風(fēng)險的感知也會促使其進(jìn)行不同渠道的信息搜集和驗證以提高信息質(zhì)量。從風(fēng)險提示效應(yīng)來看，披露的風(fēng)險信息可能使分析師在進(jìn)行私有信息挖掘時更加關(guān)注與財務(wù)和經(jīng)營合規(guī)性相關(guān)的信息，同時，投資者對風(fēng)險的關(guān)注也會進(jìn)一步影響分析師對信息的搜集和分析，促使其以風(fēng)險信息為切入點，通過實地調(diào)研、訪談等方式加大對私有信息的挖掘力度，將私有信息與公開信息相互補充和驗證，進(jìn)而提高預(yù)測準(zhǔn)確度。由此，本文提出假設(shè)1。

H1：關(guān)鍵審計事項中披露的風(fēng)險信息越多，分析師預(yù)測偏誤越小。

（二）關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露與分析師預(yù)測分歧度

在預(yù)測模型相同的情況下，信息來源的差異是影響分析師預(yù)測分歧度的重要因素［25］?；诠_信息披露視角，分析師可能因資源差異獲得多元化的信息，作出的預(yù)測結(jié)果異質(zhì)性程度較高。關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露能夠吸引更多的分析師關(guān)注，公共信息的增加可以彌補私有信息的不足，分析師據(jù)此對企業(yè)經(jīng)營收益狀況的評估也更加趨同［27］，從而降低預(yù)測分歧度。此外，關(guān)鍵審計事項對風(fēng)險和應(yīng)對過程的詳細(xì)化表述有助于減少分析師對信息解讀的意見分歧，較高的文本可讀性也有助于分析師更準(zhǔn)確地理解和把握企業(yè)的風(fēng)險狀況，降低盈余預(yù)測分歧度［28］，提高預(yù)測質(zhì)量。

從私有信息獲取角度而言，關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露可以引導(dǎo)分析師關(guān)注企業(yè)的重要風(fēng)險領(lǐng)域，為其實地調(diào)研獲取私有信息指明方向。同時，實地調(diào)研能夠促進(jìn)分析師與企業(yè)管理層之間的信息交流與溝通［7］，彌補公開信息的不足，減小分析師群體間的信息差，降低預(yù)測分歧度。由此，本文提出假設(shè)2。

H2：關(guān)鍵審計事項中披露的風(fēng)險信息越多，分析師預(yù)測分歧度越低。

本文研究假設(shè)的基本邏輯如圖1所示。

三、研究設(shè)計

（一）樣本與數(shù)據(jù)

本文選取A股上市公司關(guān)鍵審計事項段風(fēng)險詞頻作為研究對象。考慮模型設(shè)定的因素，分析師預(yù)測研究區(qū)間為2018—2022年，解釋變量和控制變量研究區(qū)間為2017—2021年。對樣本作如下處理：①剔除金融保險行業(yè)、被ST和*ST的樣本；②剔除因無法表示意見和否定意見而未披露關(guān)鍵審計事項的樣本；③剔除回歸中變量數(shù)據(jù)存在缺失值的樣本。經(jīng)過上述篩選，共得到8 493個公司-年度樣本，并對所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的縮尾處理。

關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露的數(shù)據(jù)來自文構(gòu)財經(jīng)文本數(shù)據(jù)庫（WinGo），關(guān)鍵審計事項描述段和應(yīng)對段的分項風(fēng)險信息披露數(shù)據(jù)利用Python的“jieba”中文分詞模塊進(jìn)行詞頻統(tǒng)計得到，分析師預(yù)測的計算指標(biāo)和公司財務(wù)數(shù)據(jù)均來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

（二）變量定義

1. 被解釋變量

分析師預(yù)測采用分析師預(yù)測偏誤（Fer）和分析師預(yù)測分歧度（Fdi）進(jìn)行衡量。為保證分析師基于充分信息進(jìn)行盈余預(yù)測，本文僅保留每位分析師當(dāng)年的最后一個預(yù)測值，分析師預(yù)測偏誤為當(dāng)期跟蹤公司i的所有分析師每股盈余預(yù)測均值減去當(dāng)期每股盈余的絕對值除以t-1年公司i的股票收盤價。具體計算公式如下：

[Ferit=|MeanFEPSit?AEPSit|Pricei， t?1] （1）

分析師預(yù)測分歧度（Fdi）為跟蹤公司i的所有分析師當(dāng)年最后一次每股盈余預(yù)測的標(biāo)準(zhǔn)差除以t-1年公司i的股票收盤價。具體計算公式如下：

[Fdiit=StdFEPSitPricei， t?1] （2）

2. 解釋變量

文構(gòu)財經(jīng)文本數(shù)據(jù)庫中的風(fēng)險詞指標(biāo)構(gòu)建過程如下：①根據(jù)財經(jīng)法規(guī)、上市公司年報和審計報告，選定風(fēng)險詞的種子詞集；②使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型計算向量相似度得到相似詞匯，利用這些詞匯進(jìn)行迭代和擴充，篩選得到相應(yīng)的風(fēng)險詞指標(biāo)詞集；③將風(fēng)險詞指標(biāo)詞集與當(dāng)前文獻(xiàn)已有的風(fēng)險詞指標(biāo)進(jìn)行交叉檢驗，完成詞集合理性驗證。

本文在此基礎(chǔ)上構(gòu)建風(fēng)險詞指標(biāo)詞集，對句子中包含否定意義的風(fēng)險詞（如“沒有”“無”等）予以排除，利用Python統(tǒng)計關(guān)鍵審計事項中的風(fēng)險詞頻并將其作為衡量風(fēng)險信息披露水平的代理變量。

3. 控制變量

本文選取公司規(guī)模、財務(wù)杠桿、無形資產(chǎn)占比、成長性、市賬比、盈利波動、股權(quán)集中度、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、分析師跟蹤、會計師事務(wù)所排名是否位于前十名、關(guān)鍵審計事項數(shù)量、預(yù)測期間、公司年齡作為控制變量。

變量設(shè)置及定義見表1所列。

（三）模型構(gòu)建

本文構(gòu)建模型（3）以檢驗H1和H2：

[Fer/Fdii， t+1=β0+β1Riskit+∑qm=2βmControlsit+∑Ind+∑Year+εit] （3）

其中：被解釋變量Fer、Fdi分別是未來一期的分析師預(yù)測偏誤和預(yù)測分歧度；解釋變量Risk是關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露；Controls是控制變量；Ind和Year分別是行業(yè)固定效應(yīng)和年度固定效應(yīng)；εit為隨機擾動項。為提高回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，對模型中各統(tǒng)計量的標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行了企業(yè)層面的聚類調(diào)整。

四、實證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計

表2是描述性統(tǒng)計結(jié)果。Risk的均值為0.007，最小值為0，最大值為0.028（1）；Fer的均值為0.043，最小值為0.003，最大值為0.355；Fdi的均值為0.022，最小值為0，最大值為0.965。說明不同樣本的關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露水平和分析師預(yù)測的差異較大，這為進(jìn)一步考察前者對后者的影響提供了空間。其余變量的結(jié)果與已有研究基本一致，且在合理的范圍內(nèi)。

Pearson相關(guān)系數(shù)顯示，Risk、Fer和Fdi均在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，各變量間的VIF值均小于5，即不存在嚴(yán)重的多重共線性問題，初步支持本研究構(gòu)建的模型（2）。

（二）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表3第（1）列和第（2）列是對分析師預(yù)測偏誤逐步回歸的結(jié)果，第（3）列和第（4）列是對分析師預(yù)測分歧度逐步回歸的結(jié)果。可以看出，未加入控制變量前，Risk系數(shù)均在5%水平上顯著為負(fù)，加入相應(yīng)的控制變量后，Risk系數(shù)分別為-0.262和-0.125，均在5%水平上顯著為負(fù)，即關(guān)鍵審計事項中風(fēng)險詞頻每增加1個標(biāo)準(zhǔn)差，分析師預(yù)測準(zhǔn)確度相對于均值提高3.66%，分析師預(yù)測分歧度相對于均值降低3.41%，驗證了H1和H2。

五、穩(wěn)健性檢驗

本文采取以下方法緩解可能存在的內(nèi)生性問題：

1. 工具變量法

為緩解反向因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，本文以同行業(yè)同年度公司（排除樣本公司）的年報風(fēng)險詞頻均值（Avrisk）作為工具變量，采用2SLS方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果見表4第（1）列至第（3）列。第（1）列中，Avrisk系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，且F統(tǒng)計值為243.878，大于臨界值10，第（2）列和第（3）列中，Risk系數(shù)顯著為負(fù)，說明研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

2. 縮減樣本規(guī)模

在非標(biāo)準(zhǔn)審計意見的樣本中，無論是強調(diào)事項、與持續(xù)經(jīng)營相關(guān)的重大不確定性事項還是形成非標(biāo)準(zhǔn)審計意見的基礎(chǔ)部分，都存在與被審計單位經(jīng)營風(fēng)險相關(guān)的描述，這些可能對關(guān)鍵審計事項的內(nèi)容產(chǎn)生內(nèi)生性影響，導(dǎo)致模型（1）的估計結(jié)果產(chǎn)生偏差。為更加準(zhǔn)確地考察關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露對分析師預(yù)測的影響，本文借鑒李嘉寧等（2024）［29］的研究，僅保留標(biāo)準(zhǔn)審計意見的樣本重新回歸，結(jié)果見表4第（4）列和第（5）列，可以看出，Risk系數(shù)均顯著為負(fù)，說明研究結(jié)論依然穩(wěn)健。

3. 控制會計師事務(wù)所層面的固定效應(yīng)

在控制行業(yè)和年度固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上，為避免不同會計師事務(wù)所審計風(fēng)格的影響，本文采用高維固定效應(yīng)模型（Reghdfe）進(jìn)一步控制會計師事務(wù)所層面的固定效應(yīng)（Agent）并重新回歸，結(jié)果見表4第（6）列和第（7）列?？梢钥闯觯琑isk系數(shù)均顯著為負(fù)，說明在控制了會計師事務(wù)所層面的差異后，研究結(jié)論依然穩(wěn)健。

4. 更新樣本研究區(qū)間

在基準(zhǔn)回歸分析中，本文解釋變量的研究區(qū)間為2017—2021年，被解釋變量的研究區(qū)間為2018—2022年。為保證實證結(jié)果的可靠性，本文將解釋變量的研究區(qū)間調(diào)整為2017—2022年，對應(yīng)的被解釋變量研究區(qū)間調(diào)整為2018—2023年，并重新回歸，結(jié)果見表5第（1）列和第（2）列?？梢钥闯?，Risk系數(shù)均在5%水平上顯著為負(fù)，依然與本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果相符，表明結(jié)論是穩(wěn)健的。

5. 關(guān)鍵審計事項內(nèi)容的檢驗

在實踐中，關(guān)鍵審計事項的內(nèi)容常分為事項描述段與風(fēng)險應(yīng)對段兩部分。事項描述段包括審計師對企業(yè)重大風(fēng)險事項的描述說明以及被列為關(guān)鍵審計事項的原因，風(fēng)險應(yīng)對段列示的內(nèi)容包括針對風(fēng)險事項采取的具體審計程序和結(jié)論性判斷。關(guān)鍵審計事項提供的增量信息同時包含這兩部分內(nèi)容，進(jìn)而影響分析師的盈余預(yù)測判斷。因此，本文分別代入事項描述段風(fēng)險信息披露（risk1）和風(fēng)險應(yīng)對段風(fēng)險信息披露（risk2）作補充分析，回歸結(jié)果見表5第（3）列至第（6）列。可以看出，risk1和risk2系數(shù)均顯著為負(fù)，說明關(guān)鍵審計事項的構(gòu)成內(nèi)容均有信息含量，有助于提高分析師預(yù)測質(zhì)量。

六、進(jìn)一步研究

（一）作用機制分析

1.分析師信息環(huán)境的變化

根據(jù)前文的理論分析，關(guān)鍵審計事項披露的風(fēng)險信息緩解了分析師面臨的信息約束，使分析師能更加準(zhǔn)確地作出盈余預(yù)測，減小信息解讀差異，降低預(yù)測分歧度。此外，風(fēng)險事項可能會提高分析師的敏感度，促使分析師通過實地調(diào)研掌握更多的一手信息以修正預(yù)測偏差。因此，本文從分析師信息環(huán)境角度，分析關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露對增量信息供給和私有信息獲取的影響，以進(jìn)一步支持本文的研究假設(shè)。本文采用分析師跟蹤團(tuán)隊數(shù)加1的自然對數(shù)衡量公共信息的供給；采用當(dāng)年公司被分析師實地調(diào)研次數(shù)加1的自然對數(shù)衡量私有信息的挖掘，使用模型（4）對作用機制進(jìn)行檢驗：

[Medi， t+1=α0+α1Riskit+∑qm=2αmControlsit+∑Ind+Year+δit ] （4）

表6第（1）列是公共信息供給的機制檢驗，可以看出，Risk系數(shù)在5%水平上顯著為正，說明關(guān)鍵審計事項披露的風(fēng)險信息增加了公共信息供給量，會引起分析師關(guān)注；第（2）列是私有信息挖掘的機制檢驗，可以看出，Risk系數(shù)在10%水平上顯著為正，說明關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露促使分析師為了獲取私有信息進(jìn)行實地調(diào)研。綜上，分析師能夠利用關(guān)鍵審計事項提供的增量信息與依據(jù)風(fēng)險提示獲取的私有信息，提高預(yù)測準(zhǔn)確度、降低預(yù)測分歧度。

2. 文本可讀性的影響

可讀性作為文本指標(biāo)數(shù)據(jù)，能夠衡量披露的文本信息被理解的程度。披露文本的可讀性也可能對分析師預(yù)測產(chǎn)生影響，分析師更愿意關(guān)注年報文本可讀性高的公司，以提供較高質(zhì)量的預(yù)測報告［28］，而較低的文本可讀性阻礙了風(fēng)險信息傳遞，使信息的有用性下降，提高了分析師預(yù)測分歧度。因此，本文預(yù)期，較高的文本可讀性有助于分析師理解關(guān)鍵審計事項披露的風(fēng)險信息，提高分析師預(yù)測質(zhì)量。鑒于此，本文以關(guān)鍵審計事項文本為載體，通過研究風(fēng)險信息的可讀性探討其對分析師預(yù)測行為的影響?？勺x性指標(biāo)的構(gòu)建參考文構(gòu)（WinGo）數(shù)據(jù)庫。

本文按照關(guān)鍵審計事項可讀性指標(biāo)數(shù)據(jù)的均值將樣本劃分為可讀性較高和可讀性較低兩組，相關(guān)回歸結(jié)果見表6第（3）列至第（6）列。第（3）列和第（4）列是文本可讀性對分析師預(yù)測偏誤影響的分析結(jié)果，第（5）列和第（6）列是文本可讀性對分析師預(yù)測分歧度影響的分析結(jié)果?？梢钥闯?，在文本可讀性較高的樣本中，Risk系數(shù)分別為-0.358和-0.165，且分別在5%和10%水平上顯著為負(fù)，說明較高的文本可讀性有助于分析師理解風(fēng)險信息，提高其預(yù)測準(zhǔn)確度，減小信息解讀差異，降低預(yù)測分歧度。

（二）異質(zhì)性分析

1. 基于分析師預(yù)測偏差的分析

首先，分析師在進(jìn)行盈余預(yù)測時會將與公司有關(guān)的風(fēng)險因素納入考慮范圍，關(guān)鍵審計事項披露的風(fēng)險信息可能會增加公司未來盈利的不確定性，糾正分析師過度樂觀的預(yù)測傾向。其次，分析師綜合考慮各種利益訴求會傾向于發(fā)布較為樂觀的盈余預(yù)測［30］，而當(dāng)其感知到審計報告披露的風(fēng)險后會謹(jǐn)慎地作出盈余預(yù)測，并主動搜集私有信息以提高預(yù)測準(zhǔn)確度，以此來修正樂觀的預(yù)測傾向。本文進(jìn)一步按照分析師預(yù)測的盈余與實際盈余之間的偏差方向劃分樣本，當(dāng)分析師預(yù)測的盈余大于實際盈余時，意味著其發(fā)布了較為樂觀的預(yù)測，反之則為悲觀預(yù)測，以此進(jìn)行全樣本和分組回歸檢驗，結(jié)果見表7所列。在全樣本回歸中，被解釋變量為分析師樂觀預(yù)測偏差，Risk系數(shù)為-0.331，在5%水平上顯著為負(fù)；分組回歸中的被解釋變量為分析師預(yù)測偏誤，在樂觀預(yù)期的樣本中，Risk系數(shù)為-0.311，在5%水平上顯著為負(fù)，而在悲觀預(yù)期的樣本中，Risk系數(shù)不具備顯著性。原因可能為，關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息可能引起分析師的風(fēng)險感知，糾正分析師過度樂觀的預(yù)測偏差；而分析師發(fā)布悲觀的盈余預(yù)測，可能意味著其已獲取了包括私有信息在內(nèi)的充分的預(yù)測依據(jù)，因此，關(guān)鍵審計事項發(fā)揮的增量信息和風(fēng)險提示作用有限。

2. 基于內(nèi)部控制有效性的分析

內(nèi)部控制是否健全和有效關(guān)乎企業(yè)信息披露的質(zhì)量。一方面，有效的內(nèi)部控制能夠提升企業(yè)信息透明度，使財務(wù)信息能夠真實反映企業(yè)的經(jīng)營狀況，從而吸引分析師跟蹤，并成為其預(yù)測的重要依據(jù)［9］。較高的內(nèi)部控制質(zhì)量有助于提高財務(wù)信息的可靠性，使分析師在預(yù)測時能夠更有針對性地關(guān)注關(guān)鍵審計事項指向的風(fēng)險領(lǐng)域，提高預(yù)測準(zhǔn)確度。另一方面，健全的內(nèi)部控制增強了內(nèi)外部信息溝通的及時性，提高了分析師依據(jù)風(fēng)險提示獲取信息的完整性，能夠減小分析師對信息搜集和解讀的差異，降低預(yù)測分歧度。本文按照迪博內(nèi)部控制指數(shù)的中位數(shù)對樣本進(jìn)行分組，并重新回歸，結(jié)果見表8所列。可以看出，在內(nèi)部控制質(zhì)量高的組中，Risk系數(shù)分別在5%和1%水平上顯著為負(fù)，而在內(nèi)部控制質(zhì)量低的組中，系數(shù)不具備顯著性，且組間系數(shù)差異顯著。原因可能為，較高的內(nèi)部控制質(zhì)量有助于改善企業(yè)的信息環(huán)境，使風(fēng)險信息更加透明，提高了分析師信息處理效率和盈余預(yù)測質(zhì)量。

3. 基于審計質(zhì)量的分析

分析師在進(jìn)行盈余預(yù)測時可能無法辨別財務(wù)信息質(zhì)量，需要依賴審計師出具的審計報告。一方面，審計質(zhì)量是審計工作的生命線，高質(zhì)量的審計能夠抑制管理層為迎合分析師進(jìn)行的盈余操縱行為，使得分析師預(yù)測所依據(jù)的信息更加真實可靠。在對由排名靠前的會計師事務(wù)所審計的上市公司的盈利進(jìn)行預(yù)測時，分析師預(yù)測準(zhǔn)確度較高、分歧度較?。?6］，也從側(cè)面說明了高質(zhì)量審計能夠提高分析師盈余預(yù)測質(zhì)量。另一方面，高質(zhì)量的審計對識別和評估重大錯報風(fēng)險的判斷更加準(zhǔn)確，能夠增強關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息的可讀性，從而更好地引導(dǎo)分析師進(jìn)行私有信息的挖掘，提高其信息處理效率。因此，本文根據(jù)中注協(xié)公布的《2022年度會計師事務(wù)所綜合評價百家排名》，以會計師事務(wù)所排名是否位于前10名來衡量審計質(zhì)量，并對樣本重新分組回歸，結(jié)果見表9所列?？梢钥闯?，在審計質(zhì)量較高的組中，Risk系數(shù)顯著為負(fù)，而在審計質(zhì)量較低的組中，系數(shù)不具備顯著性，且組間系數(shù)差異顯著，說明審計質(zhì)量越高，越有助于提高關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息的可理解性和決策有用性，進(jìn)一步減小分析師對信息解讀的差異，提高其預(yù)測質(zhì)量。

4. 基于機構(gòu)投資者的分析

機構(gòu)投資者在資本市場中不僅充當(dāng)個人投資者和上市公司之間的信息媒介，還通過參與公司治理發(fā)揮外部監(jiān)督作用。一方面，與個人投資者相比，機構(gòu)投資者具有較強的信息挖掘能力，能夠提供補充信息幫助分析師預(yù)測，從而提高分析師信息搜集和處理的效率，同時，機構(gòu)投資者持股比例較高的公司治理機制更完善、信息更透明，對外信息交流更加充分，可以增強分析師進(jìn)一步跟蹤意愿，降低分析師對業(yè)績走勢判斷的分歧度。另一方面，機構(gòu)投資者持股比例的上升會向分析師施加買方壓力，使其更加謹(jǐn)慎地作出盈余預(yù)測，分析師更有動機結(jié)合風(fēng)險提示信息進(jìn)行實地調(diào)研以提高預(yù)測準(zhǔn)確度，供買方參考。本文將樣本按機構(gòu)投資者持股比例中位數(shù)進(jìn)行分組，并重新進(jìn)行回歸，結(jié)果見表10所列?？梢钥闯觯跈C構(gòu)投資者持股比例較高的組中，Risk系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)，而在機構(gòu)投資者持股比例較低的組中，系數(shù)不具備顯著性，且組間系數(shù)差異顯著。可能的原因是，當(dāng)上市公司機構(gòu)投資者的持股比例較高時，公司治理機制更完善、信息透明度更高，分析師可以憑借機構(gòu)投資者的信息優(yōu)勢修正前期的預(yù)測偏差，降低預(yù)測分歧度。

5. 基于輿論關(guān)注度的分析

除了上市公司自身披露的公開信息之外，社交媒體傳播的輿論和監(jiān)督信息能夠降低投資者獲取信息的成本，也是分析師作出盈余預(yù)測的信息來源之一。媒體對公司的監(jiān)督會給市場帶來額外信息，從而影響分析師預(yù)測信息的質(zhì)量。媒體報道角度的多元化使信息更加完整，可以提高分析師信息搜集和加工效率，進(jìn)而提高預(yù)測質(zhì)量。此外，社交媒體將部分私有信息公開，能夠減少分析師的信息差異，降低預(yù)測分歧度。股吧論壇是投資者和上市公司進(jìn)行互動的社交平臺，提高了公共信息和私有信息的傳遞效率，故本文參考江軒宇等（2021）［31］的研究，采用股吧論壇中某公司當(dāng)年的發(fā)帖量加1的自然對數(shù)作為輿論關(guān)注度的衡量指標(biāo)，按中位數(shù)將樣本劃分為輿論關(guān)注度較高組和輿論關(guān)注度較低組，并重新進(jìn)行回歸，結(jié)果見表11所列。可以看出，在輿論關(guān)注度較高的組中，Risk系數(shù)均在5%水平上顯著為負(fù)，而在輿論關(guān)注度較低的組中，Risk系數(shù)不具備顯著性，且組間系數(shù)差異顯著?？赡艿脑蚴?，媒體對公司的報道能夠引起分析師關(guān)注，可以為分析師提供高質(zhì)量的補充信息，提高信息處理效率，輿論關(guān)注與社會審計發(fā)揮的協(xié)同效應(yīng)進(jìn)一步強化了關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息對分析師預(yù)測質(zhì)量的促進(jìn)作用。

七、研究結(jié)論與啟示

綜上，依據(jù)本文的實證研究結(jié)果可得出如下結(jié)論：①關(guān)鍵審計事項段中披露的風(fēng)險信息越多，越有助于降低分析師的預(yù)測偏誤和分歧度；②促進(jìn)公共和私有信息的獲取以及較高的文本可讀性是關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露提高分析師預(yù)測質(zhì)量的主要路徑；③關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露能夠修正分析師的樂觀預(yù)測偏差，此外，在內(nèi)部控制質(zhì)量較高、審計質(zhì)量較高、機構(gòu)投資者持股比例較高、輿論關(guān)注度較高的子樣本中，關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息披露對分析師預(yù)測質(zhì)量的促進(jìn)作用更加顯著。

根據(jù)上述研究結(jié)論，本文得出如下啟示：

一是從提高信息披露的決策有用性來看。中國注冊會計師協(xié)會應(yīng)當(dāng)發(fā)布相應(yīng)的指導(dǎo)性文件以避免樣板化的風(fēng)險信息披露，幫助會計師事務(wù)所提高信息披露水平，使風(fēng)險信息更具決策有用性。同時，會計師事務(wù)所內(nèi)部應(yīng)進(jìn)行年報審計風(fēng)險的學(xué)習(xí)與交流，使風(fēng)險事項的選取和披露更加具有針對性。信息使用者對關(guān)鍵審計事項風(fēng)險信息的利用程度取決于審計師的判斷，審計師應(yīng)當(dāng)遵守職業(yè)道德準(zhǔn)則，客觀披露公司的風(fēng)險信息，從而使審計報告更具可比性和決策有用性。

二是從提高分析師預(yù)測質(zhì)量來看。分析師在進(jìn)行盈余預(yù)測時應(yīng)積極拓寬信息渠道，有效利用媒體報道等第三方信息，將從不同渠道獲取的信息相互驗證，改變過度樂觀的預(yù)測傾向，以作出更準(zhǔn)確的盈余預(yù)測。此外，分析師也應(yīng)當(dāng)積極提升專業(yè)能力，不能把晉升考評等作為唯一的目標(biāo)，而是善于從風(fēng)險中挖掘和把握可能存在的私有信息，及時修正盈利預(yù)測偏差，合理預(yù)判公司未來的盈利能力，使預(yù)測結(jié)果更具有參考價值。

注 釋：

（1）根據(jù)統(tǒng)計，關(guān)鍵審計事項總詞數(shù)的均值為710，據(jù)此，關(guān)鍵審計事項風(fēng)險詞頻的均值為5，最大值為20。

（2）限于篇幅，相關(guān)系數(shù)表未列示，有興趣的讀者可向作者索取。

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