客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng) 能夠緩解供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)嗎

【摘要】利用A股上市公司2010 ～ 2022年的數(shù)據(jù)， 實(shí)證考察客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)的影響及作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)， 客戶企業(yè)的審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能夠顯著緩解供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)， 并且該結(jié)論在進(jìn)行了一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后均成立。作用機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)， 客戶企業(yè)的審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)通過(guò)提高其會(huì)計(jì)信息透明度和管理層決策準(zhǔn)確性緩解供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)， 當(dāng)供應(yīng)商數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度低、 供應(yīng)商與客戶企業(yè)不同省且沒(méi)有建立縱向一體化戰(zhàn)略時(shí)， 客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)的治理作用更加顯著， 而簽字會(huì)計(jì)師的信息技術(shù)專業(yè)背景對(duì)此沒(méi)有顯著影響。本研究將審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的作用拓展到供應(yīng)鏈層面， 豐富了審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的正外部性研究， 同時(shí)也為鼓勵(lì)審計(jì)師發(fā)揮行業(yè)專長(zhǎng)、 實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造轉(zhuǎn)型提供了理論支持。

【關(guān)鍵詞】審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)；牛鞭效應(yīng)；信息不對(duì)稱；供應(yīng)鏈

【中圖分類號(hào)】F239" " " 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A" " " 【文章編號(hào)】1004-0994（2025）05-0073-7

一、 引言

當(dāng)今世界百年未有之大變局加速演變， 外部環(huán)境不確定、 不穩(wěn)定、 難預(yù)料， 我國(guó)經(jīng)濟(jì)又面臨周期性問(wèn)題和結(jié)構(gòu)性矛盾交織疊加所帶來(lái)的困難和挑戰(zhàn)， 存在有效需求不足、 部分行業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩、 供需結(jié)構(gòu)性失衡等問(wèn)題， 這些問(wèn)題與牛鞭效應(yīng)密切相關(guān)。牛鞭效應(yīng)是指， 上下游企業(yè)間需求信息的不完全共享和層級(jí)式傳遞， 使得需求信息在供應(yīng)鏈上出現(xiàn)逐級(jí)扭曲和放大， 導(dǎo)致供應(yīng)商供給與客戶需求出現(xiàn)偏離的現(xiàn)象（Lee等，1997）。研究如何緩解牛鞭效應(yīng)， 對(duì)于提升供給端與需求端的適配性、 打通循環(huán)堵點(diǎn)、 帶動(dòng)供需在更高的水平上實(shí)現(xiàn)良性循環(huán)具有重要意義。前人的研究指出， 相比非行業(yè)專長(zhǎng)審計(jì)師， 行業(yè)專長(zhǎng)審計(jì)師具備更強(qiáng)的專業(yè)勝任能力， 以及更豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)儲(chǔ)備， 對(duì)行業(yè)發(fā)展前景和市場(chǎng)變化的判斷更加客觀準(zhǔn)確， 能夠提升被審計(jì)單位的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量， 優(yōu)化管理層決策從而提升其有效性（梅丹和高強(qiáng)，2016；楊剛和喻彪，2023）。那么， 客戶企業(yè)聘任具有行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師是否有助于緩解供應(yīng)商的牛鞭效應(yīng)呢？如果能夠緩解， 其中又有怎樣的作用機(jī)制？

為探討以上問(wèn)題， 本文選擇2010 ～ 2022年A股上市公司作為研究樣本， 實(shí)證考察客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)的影響， 研究發(fā)現(xiàn)客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能夠緩解供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)。具體的作用機(jī)制體現(xiàn)為審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)使得客戶企業(yè)得到更高質(zhì)量的審計(jì)服務(wù)和增值服務(wù)， 提高了客戶企業(yè)的會(huì)計(jì)信息透明度和管理層決策準(zhǔn)確性， 從而緩解了供應(yīng)商的牛鞭效應(yīng)。此外， 進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)， 審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)的治理作用在供應(yīng)商數(shù)字化轉(zhuǎn)型、 供應(yīng)鏈地理距離和縱向一體化戰(zhàn)略這三個(gè)方面表現(xiàn)出異質(zhì)性， 當(dāng)供應(yīng)商數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度低、 供應(yīng)商與客戶企業(yè)不同省且沒(méi)有建立縱向一體化戰(zhàn)略時(shí)， 客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)更有助于緩解供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)， 但是本文尚未發(fā)現(xiàn)簽字會(huì)計(jì)師的信息技術(shù)專業(yè)背景對(duì)于審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)的治理作用的顯著影響。

本文可能的貢獻(xiàn)在于： 其一， 以往對(duì)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的研究大多關(guān)注審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)客戶企業(yè)內(nèi)部的影響， 而本文將這一影響拓展到供應(yīng)鏈層面， 有助于補(bǔ)充有關(guān)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)正外部性的研究。其二， 以往研究供應(yīng)鏈的文獻(xiàn)主要對(duì)技術(shù)創(chuàng)新、 知識(shí)擴(kuò)散等問(wèn)題進(jìn)行探討， 而本文研究的是客戶企業(yè)聘任行業(yè)專長(zhǎng)審計(jì)師如何影響上游供應(yīng)商， 進(jìn)一步豐富了供應(yīng)鏈擴(kuò)散的研究， 補(bǔ)充了客戶行為的縱向傳染機(jī)制。其三， 本文的實(shí)證結(jié)果說(shuō)明審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)在改善供應(yīng)鏈信息環(huán)境、 優(yōu)化管理層決策從而提升其有效性等方面發(fā)揮著重要作用， 為審計(jì)師發(fā)展行業(yè)專長(zhǎng)， 從傳統(tǒng)的“查錯(cuò)糾弊”角色向“價(jià)值創(chuàng)造”角色轉(zhuǎn)型提供了一定的參考， 同時(shí)也為解決供需偏離問(wèn)題以及建立高效穩(wěn)定的供應(yīng)鏈關(guān)系提供了新的理論視角。

二、 理論構(gòu)建

（一） 文獻(xiàn)綜述

審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)是指， 審計(jì)師在某一特定行業(yè)的專業(yè)知識(shí)、 經(jīng)驗(yàn)和技能（劉文軍等，2010）， 如今對(duì)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的研究主要關(guān)注其對(duì)審計(jì)質(zhì)量或會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的影響。學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為， 審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能夠提高審計(jì)服務(wù)質(zhì)量， 抑制客戶企業(yè)的財(cái)務(wù)舞弊和盈余管理行為， 增強(qiáng)會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性和可比性， 提升財(cái)務(wù)報(bào)告信息質(zhì)量（范經(jīng)華等，2013；梅丹和高強(qiáng)，2016；周靜怡等，2022；王永妍和牛煜皓，2023）。但隨著相關(guān)研究的深入， 部分學(xué)者也關(guān)注到審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)在審計(jì)質(zhì)量和會(huì)計(jì)信息質(zhì)量之外的影響， 發(fā)現(xiàn)在長(zhǎng)期、 頻繁的審計(jì)活動(dòng)和審計(jì)溝通過(guò)程中， 行業(yè)專長(zhǎng)審計(jì)師對(duì)被審計(jì)單位形成了更深入的看法和更具針對(duì)性的評(píng)價(jià)， 這些看法和評(píng)價(jià)除了服務(wù)于審計(jì)師自身的鑒證工作， 還被反哺給被審計(jì)單位， 對(duì)被審計(jì)單位的管理層決策產(chǎn)生正面影響。Bae等（2017）、 趙藝和倪古強(qiáng)（2020）發(fā)現(xiàn)， 行業(yè)專長(zhǎng)審計(jì)師所擁有的知識(shí)和信息能夠滿足管理層在進(jìn)行投資決策時(shí)的增量信息需求， 降低管理者的信息搜尋成本， 提高企業(yè)的投資效率。楊剛和喻彪（2023）發(fā)現(xiàn)， 審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能夠幫助企業(yè)管理層更好地進(jìn)行勞動(dòng)投資決策， 從而提高企業(yè)的勞動(dòng)投資效率。

關(guān)于牛鞭效應(yīng)的成因和解決途徑， 國(guó)內(nèi)外學(xué)者早已借助訪談、 仿真實(shí)驗(yàn)、 數(shù)學(xué)建模等方式進(jìn)行了多方面的探討。從成因來(lái)看， 牛鞭效應(yīng)主要由需求信號(hào)處理、 短缺博弈、 訂單批量、 價(jià)格波動(dòng)（Lee等，1997）、 決策者認(rèn)知（Croson和Donohue，2006）、 客戶需求不確定性（Tseng等，2022）以及供應(yīng)商需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性（Khiavi和Skandari，2021）等多種因素引起。基于此， 已有研究認(rèn)為： 一方面可以通過(guò)調(diào)整客戶訂貨策略（Dejonckheere等，2003）、 改變庫(kù)存管理模式（黃遠(yuǎn)新和田紅英，2008）和進(jìn)行客戶群管理（Hu等，2022）等方式來(lái)減小需求變化幅度； 另一方面可以通過(guò)促進(jìn)信息共享（Hussain和Saber，2012）、 提高需求預(yù)測(cè)精度（Cui等，2015）和供應(yīng)鏈信息質(zhì)量（楊志強(qiáng)等，2020）等方式來(lái)增強(qiáng)供應(yīng)商的運(yùn)營(yíng)能力和響應(yīng)能力， 從而緩解牛鞭效應(yīng)。近幾年， 隨著我國(guó)新證券法的實(shí)施和數(shù)字技術(shù)的興起， 部分學(xué)者開(kāi)始探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的流程再造和信息共享對(duì)于牛鞭效應(yīng)的影響。孫蘭蘭等（2022）發(fā)現(xiàn)， 客戶企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠強(qiáng)化供應(yīng)鏈信息共享、 推進(jìn)供給側(cè)柔性生產(chǎn)和管理水平提升、 提高需求側(cè)差異化水平， 進(jìn)而緩解供需長(zhǎng)鞭效應(yīng)。李青原等（2023）指出， 客戶企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)降低供應(yīng)商企業(yè)的信息搜尋成本和驗(yàn)證成本來(lái)改善供應(yīng)鏈信息環(huán)境、 緩解供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)。

綜上所述， 如今大部分審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的相關(guān)研究都聚焦于審計(jì)業(yè)務(wù)本身， 只有少部分研究探索了審計(jì)師在傳統(tǒng)審計(jì)職能之外的價(jià)值創(chuàng)造能力， 且后者仍偏向于探討審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)與管理層投資決策的關(guān)系， 而尚未關(guān)注其對(duì)管理層其他類型決策的影響， 且未考慮被審計(jì)單位聘用行業(yè)專長(zhǎng)審計(jì)師對(duì)于供應(yīng)鏈上其他企業(yè)的溢出效應(yīng)， 這為本文的研究提供了契機(jī)。

（二） 理論分析與研究假設(shè)

1. 審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)與牛鞭效應(yīng)。供應(yīng)鏈上的信息是自下而上傳遞的， 即從最初客戶需求出發(fā)， 逐級(jí)向終端供應(yīng)商傳遞（楊志強(qiáng)等，2020）。因此， 供應(yīng)商作為供應(yīng)鏈信息的最后一環(huán)， 往往依賴于對(duì)客戶需求的預(yù)測(cè)和客戶直接發(fā)出的需求信號(hào)（如采購(gòu)訂單）來(lái)規(guī)劃其生產(chǎn)活動(dòng)（Dejonckheere等，2003）。但由于市場(chǎng)需求固有的不確定性以及供應(yīng)鏈內(nèi)部各節(jié)點(diǎn)企業(yè)間普遍存在的信息不對(duì)稱問(wèn)題， 需求信息在傳遞過(guò)程中往往會(huì)被放大或扭曲， 導(dǎo)致上游企業(yè)過(guò)量生產(chǎn)和庫(kù)存堆積， 從而加劇牛鞭效應(yīng)（黃遠(yuǎn)新和田紅英，2008）。尤其是在宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境不佳、 有效需求不足時(shí)， 供應(yīng)鏈中的牛鞭效應(yīng)表現(xiàn)得更為明顯， 上下游企業(yè)的需求與供應(yīng)不匹配， 整體運(yùn)營(yíng)效率與成本效益下降。此時(shí)， 行業(yè)專長(zhǎng)審計(jì)師不僅可以通過(guò)高質(zhì)量的審計(jì)服務(wù)保障客戶企業(yè)會(huì)計(jì)信息的真實(shí)性和透明度， 提高供應(yīng)商依據(jù)其進(jìn)行的需求預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性， 從而緩解牛鞭效應(yīng)（李青原等，2023）； 還會(huì)將在審計(jì)過(guò)程中積累的知識(shí)和信息傳遞給客戶企業(yè)的管理層（趙藝和倪古強(qiáng)，2020；楊剛和喻彪，2023）， 修正管理層的采購(gòu)決策， 從源頭上抑制需求信號(hào)的偏差， 緩解供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)?；谝陨戏治觯?本文提出如下假設(shè)：

H1： 客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)有助于緩解供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)。

2. 會(huì)計(jì)信息透明度的中介效應(yīng)。為了應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境， 供應(yīng)商會(huì)通過(guò)各種渠道的信息對(duì)客戶需求進(jìn)行預(yù)測(cè)， 以制訂生產(chǎn)計(jì)劃、 安排生產(chǎn)活動(dòng)（楊志強(qiáng)等，2020；李青原等，2023）。而在眾多公開(kāi)和非公開(kāi)的信息渠道中， 財(cái)務(wù)報(bào)告的獲取成本低、 信息含量高， 其中不僅展示了企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略和風(fēng)險(xiǎn)狀況等定性信息， 還反映了企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果等定量信息， 對(duì)供應(yīng)商來(lái)說(shuō)是“性價(jià)比”較高的選擇。但目前我國(guó)資本市場(chǎng)還有待完善， 上市公司信息披露問(wèn)題頻發(fā)， 各類相關(guān)新聞報(bào)道屢見(jiàn)不鮮， 財(cái)務(wù)報(bào)告的真實(shí)性和可靠性存疑， 使得供應(yīng)商的需求預(yù)測(cè)結(jié)果面臨較大的不確定性。作為獨(dú)立第三方企業(yè)， 審計(jì)師能夠在客戶企業(yè)的信息披露中發(fā)揮鑒證和監(jiān)督功能， 為財(cái)報(bào)的真實(shí)性、 準(zhǔn)確性和完整性保駕護(hù)航（周靜怡等，2022）。相比于非行業(yè)專長(zhǎng)審計(jì)師， 行業(yè)專長(zhǎng)審計(jì)師具備更強(qiáng)的專業(yè)勝任能力， 在聲譽(yù)激勵(lì)與競(jìng)爭(zhēng)需求引導(dǎo)下， 更有能力和意愿提供高質(zhì)量的審計(jì)服務(wù)， 抑制管理層的盈余管理行為（范經(jīng)華等，2013）， 提升客戶企業(yè)的信息透明度（王永妍和牛煜皓，2023）， 進(jìn)而降低供應(yīng)商的信息不對(duì)稱程度， 使其能夠更精準(zhǔn)地規(guī)劃生產(chǎn)， 緩解牛鞭效應(yīng)。由此， 本文提出如下假設(shè)：

H2： 客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)有助于提高其會(huì)計(jì)信息透明度， 從而緩解供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)。

3. 管理層決策準(zhǔn)確性的中介效應(yīng)。審計(jì)服務(wù)歸根究底是一種商業(yè)服務(wù)， 隨著客戶企業(yè)對(duì)審計(jì)師的需求層級(jí)不斷提高， 為了與客戶企業(yè)保持長(zhǎng)期的業(yè)務(wù)合作， 審計(jì)師會(huì)越來(lái)越傾向于為客戶企業(yè)提供除審計(jì)服務(wù)之外的增值服務(wù)， 利用自身的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)能力， 幫助企業(yè)查漏補(bǔ)缺， 優(yōu)化管理層決策從而提升其有效性（楊剛和喻彪，2023）。當(dāng)客戶企業(yè)發(fā)出采購(gòu)訂單時(shí)， 供應(yīng)商會(huì)將其作為需求信號(hào)進(jìn)行處理， 根據(jù)這一信號(hào)調(diào)整需求預(yù)測(cè)， 并判斷是否向更上游的供應(yīng)商發(fā)出訂購(gòu)申請(qǐng)， 使其也做出相應(yīng)調(diào)整（楊志強(qiáng)等，2020）。如果終端客戶企業(yè)的采購(gòu)決策不準(zhǔn)確， 釋放出的需求信號(hào)不能反映真實(shí)需求， 不僅其自身會(huì)面臨超額庫(kù)存或庫(kù)存短缺的風(fēng)險(xiǎn)， 還會(huì)引起供應(yīng)鏈上游的連鎖反應(yīng)， 導(dǎo)致需求在供應(yīng)鏈中逐層放大和扭曲， 加劇牛鞭效應(yīng)。相較于非行業(yè)專長(zhǎng)審計(jì)師， 行業(yè)專長(zhǎng)審計(jì)師在特定行業(yè)內(nèi)擁有深厚的專業(yè)知識(shí)和豐富的執(zhí)業(yè)經(jīng)驗(yàn)， 對(duì)客戶企業(yè)所在行業(yè)的運(yùn)作模式、 風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)及最佳實(shí)踐有更加深入的了解， 能夠在與管理層頻繁的溝通接觸中將相關(guān)信息傳遞給管理者， 使其能夠獲取更為全面、 深入的行業(yè)洞見(jiàn)（王永妍和牛煜皓，2023）， 進(jìn)而在采購(gòu)決策中融入更多前瞻性考量， 增強(qiáng)采購(gòu)決策的準(zhǔn)確性， 減少客戶企業(yè)的需求信號(hào)偏差， 從而緩解供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)。由此， 提出如下假說(shuō)：

H3： 客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)有助于提高其管理層決策準(zhǔn)確性， 從而緩解供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)。

三、 研究設(shè)計(jì)

（一） 樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取了2010 ～ 2022年我國(guó)A股上市公司作為研究樣本。本文所有原始數(shù)據(jù)來(lái)自于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)、 CNRDS數(shù)據(jù)庫(kù)和中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)網(wǎng)站。借鑒李云鶴等（2022）的研究， 本文檢索了上市公司的前五大客戶采購(gòu)信息和前五大供應(yīng)商銷售信息， 將其匹配形成二級(jí)或三級(jí)供應(yīng)鏈條， 并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行如下篩選： 剔除樣本中客戶或供應(yīng)商為非上市公司的數(shù)據(jù)； 剔除樣本中客戶或供應(yīng)商屬于金融行業(yè)的數(shù)據(jù)； 剔除樣本中被ST、 ?ST的公司數(shù)據(jù)； 剔除數(shù)據(jù)異常或嚴(yán)重缺失的樣本。經(jīng)過(guò)處理后， 最終得到2479個(gè)供應(yīng)鏈—年份觀測(cè)值。為避免極端值的影響， 本文對(duì)連續(xù)變量在1%和99%分位上進(jìn)行了縮尾處理。

（二） 變量定義

1. 被解釋變量： 供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)（AR）。借鑒Shan等（2014）的做法， 通過(guò)計(jì)算供應(yīng)商的生產(chǎn)波動(dòng)（月度標(biāo)準(zhǔn)差）與需求波動(dòng)（月度標(biāo)準(zhǔn)差）的比值來(lái)度量供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)， 計(jì)算公式為：

AR=VAR（Production）/VAR（Demand）

其中： VAR（Production）表示企業(yè)生產(chǎn)量的方差， VAR（Demand）表示企業(yè)需求量的方差， 并采用企業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)成本加上年末和年初存貨凈值的差額作為企業(yè)生產(chǎn)量（Production）的代理變量， 采用企業(yè)的銷售額作為企業(yè)需求量（Demand）的代理變量。為了消除時(shí)間效應(yīng)的影響， 本文對(duì)企業(yè)生產(chǎn)量（Production）和需求量（Demand）的代理變量進(jìn)行了對(duì)數(shù)一階差分。AR反映了供應(yīng)商的供給波動(dòng)對(duì)需求波動(dòng)的偏離程度， 該值越大， 說(shuō)明供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)越嚴(yán)重。

2. 解釋變量： 審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)（MSA）。借鑒劉文軍等（2010）、 范經(jīng)華等（2013）、 王永妍和牛煜皓（2023）的研究， 本文使用更適合我國(guó)國(guó)情的市場(chǎng)份額法計(jì)算審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)， 計(jì)算公式如下：

MSAjk=" " " "ASSETikj/" " " " " "ASSETikj

其中：" " " " ASSETikj為審計(jì)師i在行業(yè)k中的客戶資產(chǎn)總額之和；" " " " " " ASSETikj為行業(yè)k中所有公司資產(chǎn)總額之和。MSA測(cè)量的是審計(jì)師對(duì)特定行業(yè)的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)， MSA的值越大， 表明審計(jì)師的行業(yè)專長(zhǎng)能力越強(qiáng)。

3. 控制變量。借鑒Shan等（2014）和李青原等（2023）的研究， 控制如下可能影響審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)和供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)的因素： 季節(jié)性趨勢(shì)因子（SeasonR）、 需求沖擊的持續(xù)性（Rho）、 應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)（ArDays）、 應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)（ApDays）、 存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)（InvDays）、 企業(yè)規(guī)模（Size）、 上市年限（ListAge）、 固定資產(chǎn)占比（Fixed）、 前五大股東持股比例（Top5）、 兩職合一（Dual）、 審計(jì)質(zhì)量（Big4）、 市場(chǎng)化程度（Market）。除以上控制變量外， 模型中還控制了年度固定效應(yīng)（Year）和行業(yè)固定效應(yīng)（Industry）， 變量的具體定義如表1所示。

（三） 實(shí)證模型

為檢驗(yàn)客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)是否能夠緩解供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)， 本文設(shè)定如下計(jì)量模型：

ARj，t=β0+β1MSAi，t+Controlsj，t+Year+Industry+

εi，t" "（1）

在模型（1）中： i、 j和t分別表示客戶企業(yè)、 供應(yīng)商和年份； ARj，t表示供應(yīng)商j在t年的供需偏離程度， 即供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)； MSAi，t表示客戶企業(yè)i在t年的審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)； Controlsj，t是關(guān)于供應(yīng)商j在t年的一系列控制變量； Year和Industry分別表示年度固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)； εi，t是殘差項(xiàng)?；貧w系數(shù)β1反映了客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)于供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)的影響， 如果β1顯著為負(fù)， 則表明客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能夠緩解供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)。

四、 實(shí)證分析

（一） 描述性統(tǒng)計(jì)

表2列示了本文的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果， 供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)（AR）的均值為1.518， 標(biāo)準(zhǔn)差為1.902， 最小值為0.061， 中位數(shù)為1.064， 最大值為22.978， 說(shuō)明樣本期間內(nèi)A股上市公司組成的供應(yīng)鏈中普遍存在牛鞭效應(yīng)， 且在不同的供應(yīng)鏈中牛鞭效應(yīng)差異較大； 審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)（MSA）的均值為0.072， 最小值為0， 最大值為0.48， 中位數(shù)為0.052， 說(shuō)明審計(jì)師的平均行業(yè)市場(chǎng)份額為7.2%， 且不同審計(jì)師之間的行業(yè)專長(zhǎng)存在較大差距； 控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)未發(fā)現(xiàn)異常， 與其他研究中的數(shù)據(jù)特征基本保持一致。

（二） 基準(zhǔn)回歸

表3列示了本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果， 列（1）中未控制固定效應(yīng)且未加入控制變量， 其中MSA的系數(shù)在1%的顯著性水平上為負(fù)， 說(shuō)明客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)與供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)負(fù)相關(guān)。列（2）在列（1）的基礎(chǔ)上加入了控制變量， 在排除了季節(jié)性趨勢(shì)等因素的影響后， MSA的系數(shù)依舊顯著為負(fù)， 進(jìn)一步驗(yàn)證了二者之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系。列（3）在列（2）的基礎(chǔ)上進(jìn)一步控制了年度固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)， 可以看出， MSA的系數(shù)仍然在1%的水平上顯著為負(fù)， 初步說(shuō)明客戶企業(yè)聘任行業(yè)專長(zhǎng)審計(jì)師能夠緩解供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)， 驗(yàn)證了本文的H1。此外， 考慮到宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境給供應(yīng)鏈帶來(lái)的影響， 本文還根據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)的中位數(shù)（D_Policy）進(jìn)行了分組回歸， 表3的列（4）和列（5）分別為宏觀經(jīng)濟(jì)不景氣和宏觀經(jīng)濟(jì)景氣時(shí)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)的回歸結(jié)果， 從中可以看出， 在經(jīng)濟(jì)不景氣時(shí)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的作用更顯著， 這與前文的分析一致， 反映出審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展不景氣、 有效需求不足的情況下對(duì)供應(yīng)鏈的維穩(wěn)作用。

（三） 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 內(nèi)生性檢驗(yàn)。客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)與供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)的關(guān)系可能會(huì)受到選擇偏差和混雜因素的影響， 并且當(dāng)供應(yīng)鏈上下游企業(yè)受到牛鞭效應(yīng)的影響較大時(shí)， 客戶企業(yè)可能會(huì)主動(dòng)聘請(qǐng)行業(yè)專長(zhǎng)審計(jì)師來(lái)提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量和獲得專業(yè)性的增量信息， 此時(shí)本文的研究也會(huì)受到反向因果問(wèn)題的干擾。因此， 本文選擇PSM法和工具變量法來(lái)對(duì)內(nèi)生性問(wèn)題進(jìn)行檢驗(yàn)。

（1） PSM法。首先， 根據(jù)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的虛擬變量（MSA_D）來(lái)區(qū)分處理組和對(duì)照組。借鑒周靜怡等（2022）的研究， 將行業(yè)市場(chǎng)份額大于等于10%的審計(jì)師視為行業(yè)專長(zhǎng)審計(jì)師， 即當(dāng)MSA≥10%時(shí)， MSA_D為1， 否則為0。接著， 通過(guò)1∶4最近鄰匹配法進(jìn)行匹配， 匹配所選擇的協(xié)變量除模型（1）中的控制變量外， 還加入了會(huì)計(jì)師事務(wù)所是否變更、 審計(jì)任期、 審計(jì)費(fèi)用和審計(jì)意見(jiàn)四個(gè)變量， 協(xié)變量的平衡性檢驗(yàn)結(jié)果顯示， 匹配后各變量在處理組和對(duì)照組之間不存在顯著差異。最終匹配得到1457個(gè)觀測(cè)值進(jìn)行回歸， 回歸結(jié)果如表4列（1）所示， 在控制了選擇偏差和混雜因素的影響后， 本文的研究結(jié)論仍然成立。

（2） 工具變量法。借鑒王永妍和牛煜皓（2023）的研究， 選取滯后一期的審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)（L1_MSA）作為當(dāng)期行業(yè)專長(zhǎng)的工具變量。首先進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)， 發(fā)現(xiàn)p值=0.000lt;0.01， 可在1%的水平上拒絕“所有解釋變量均為外生”的原假設(shè)， 認(rèn)為MSA內(nèi)生。在此基礎(chǔ)上將滯后一期的審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)作為工具變量進(jìn)行回歸， 第一階段和第二階段的回歸結(jié)果分別如表4中的列（2）和列（3）所示， 發(fā)現(xiàn)L1_MSA的系數(shù)顯著為正， 且F統(tǒng)計(jì)量為292.74， 說(shuō)明不存在弱工具變量問(wèn)題， 而MSA的系數(shù)在10%的水平上顯著為負(fù)， 說(shuō)明在控制反向因果問(wèn)題后， 本文的研究結(jié)論仍然成立。

2. 其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)。排除了內(nèi)生性問(wèn)題的干擾后， 本文還進(jìn)行了以下幾種穩(wěn)健性檢驗(yàn)來(lái)進(jìn)一步確保研究結(jié)論的可信度： ①替換解釋變量。借鑒楊剛和喻彪（2023）的研究， 采用會(huì)計(jì)師事務(wù)所在某一行業(yè)的客戶企業(yè)營(yíng)業(yè)收入總額與該行業(yè)全部會(huì)計(jì)師事務(wù)所營(yíng)業(yè)收入總額之比來(lái)衡量審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)（MSR）。②替換被解釋變量。參考楊志強(qiáng)等（2020）的做法， 用供應(yīng)商供需偏離程度與客戶企業(yè)供需偏離程度之比來(lái)衡量供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)（AR2）。③在基準(zhǔn)回歸模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步控制地區(qū)固定效應(yīng)（Province）和會(huì)計(jì)師事務(wù)所固定效應(yīng)（Firm）。如表4所示， 以上穩(wěn)健性檢驗(yàn)的回歸結(jié)果均支持本文的研究結(jié)論。

（四） 作用機(jī)制檢驗(yàn)

本文H2和H3認(rèn)為， 會(huì)計(jì)信息透明度和管理層決策準(zhǔn)確性在客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)與供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)的關(guān)系中起到中介作用。基于此， 下文將分別從會(huì)計(jì)信息透明度和管理層決策準(zhǔn)確性的角度探究客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)的作用機(jī)制， 以驗(yàn)證H2和H3的理論邏輯是否成立。

1. 會(huì)計(jì)信息透明度。參考范經(jīng)華等（2013）的做法， 本文選擇基于DD模型計(jì)算的應(yīng)計(jì)盈余管理水平（DA）和基于Roychowdhury模型計(jì)算的真實(shí)盈余管理水平（REM）來(lái)衡量客戶企業(yè)的會(huì)計(jì)信息透明度， DA或REM的值越大， 說(shuō)明企業(yè)盈余管理的空間越大， 會(huì)計(jì)信息越不透明?；貧w結(jié)果如表5列（1）和列（2）所示， 從中可以看出， 審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)（MSA）對(duì)應(yīng)計(jì)盈余管理水平（DA）和真實(shí)盈余管理水平（REM）的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)， 表明客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能夠提升客戶企業(yè)的會(huì)計(jì)信息透明度， 降低供應(yīng)商的信息不對(duì)稱程度， 從而緩解供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)， 本文的H2成立。

2.管理層決策準(zhǔn)確性。上文提到， 審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)提高了采購(gòu)決策的準(zhǔn)確性， 有助于客戶企業(yè)依據(jù)準(zhǔn)確的采購(gòu)計(jì)劃管理庫(kù)存， 減小存貨的調(diào)整幅度（陶鋒等，2023）。因此， 本文選擇了客戶企業(yè)的存貨調(diào)整幅度（Match）作為管理層采購(gòu)決策準(zhǔn)確性的代理變量， 客戶企業(yè)的存貨調(diào)整幅度越小， 采購(gòu)決策的準(zhǔn)確性越高。同時(shí)， 精準(zhǔn)的采購(gòu)計(jì)劃能夠幫助企業(yè)優(yōu)化庫(kù)存管理策略， 有助于企業(yè)降本增效， 因此本文還選擇了客戶企業(yè)的營(yíng)業(yè)成本率（OCR）作為采購(gòu)決策準(zhǔn)確性的另一個(gè)代理變量， 客戶企業(yè)的營(yíng)業(yè)成本率越低， 表明采購(gòu)決策的準(zhǔn)確性越高。其中， Match=ln|企業(yè)當(dāng)期存貨凈額-上期存貨凈額|， OCR=營(yíng)業(yè)成本/營(yíng)業(yè)收入?；貧w結(jié)果如表5中列（3）和列（4）所示。MSA對(duì)Match和OCR的系數(shù)均顯著為負(fù)， 表明客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能夠通過(guò)提高客戶企業(yè)的采購(gòu)決策準(zhǔn)確性來(lái)減小需求信號(hào)扭曲和偏差， 從而緩解供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)， 即H3也成立。

五、 進(jìn)一步研究

（一） 基于信息技術(shù)的進(jìn)一步分析

1. 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來(lái)， 傳統(tǒng)供應(yīng)鏈企業(yè)面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。這些企業(yè)往往受制于有限的數(shù)據(jù)源和低效率的數(shù)據(jù)采集處理方式， 對(duì)市場(chǎng)的洞察力不足， 無(wú)法靈活應(yīng)對(duì)市場(chǎng)的多元化需求和動(dòng)態(tài)變化。而數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅能夠賦予供應(yīng)商更加強(qiáng)大的信息采集與加工能力， 減少供應(yīng)鏈中信息傳遞的扭曲和失真， 還能夠通過(guò)對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)流程、 組織架構(gòu)、 商業(yè)模式的全面變革（袁淳等，2021）， 幫助供應(yīng)商靈活迅速地調(diào)整生產(chǎn)流程， 加快對(duì)客戶需求的響應(yīng)。因此本文預(yù)期， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)具有替代作用， 對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度高的供應(yīng)商來(lái)說(shuō)， 審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)的治理作用更不顯著。本文參考袁淳等（2021）的研究， 采用文本分析的方式來(lái)衡量供應(yīng)商數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度， 并根據(jù)供應(yīng)商數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的中位數(shù)將樣本分為兩組分別進(jìn)行回歸。回歸結(jié)果如表6列（1）和列（2）所示， 從中可以看出， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高供應(yīng)商的信息搜尋和處理效率， 使得客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)的治理作用變得不顯著。

2. 簽字會(huì)計(jì)師信息技術(shù)專業(yè)背景。隨著大數(shù)據(jù)、 云計(jì)算等信息技術(shù)的不斷發(fā)展和普及， 企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)流程日益依賴于信息系統(tǒng)。如果簽字會(huì)計(jì)師具備信息技術(shù)背景， 一方面能更好地評(píng)估被審計(jì)單位的信息系統(tǒng)， 保證審計(jì)工作順利開(kāi)展， 另一方面能夠?qū)ω?cái)務(wù)數(shù)據(jù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和挖掘， 發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)審計(jì)方法難以發(fā)現(xiàn)的隱藏問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)。因此本文預(yù)期， 具有信息技術(shù)專業(yè)背景的簽字會(huì)計(jì)師更有助于提高客戶企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量， 優(yōu)化管理層采購(gòu)決策， 在供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)的治理中發(fā)揮更積極的作用。信息技術(shù)專業(yè)背景（Major）的定義如下： 如果簽字會(huì)計(jì)師中至少有一位的最高學(xué)歷專業(yè)是會(huì)計(jì)電算化、 軟件工程、 計(jì)算機(jī)應(yīng)用等專業(yè)， 則認(rèn)為其具有信息技術(shù)專業(yè)背景， 即Major取值為1， 否則為0?；貧w結(jié)果見(jiàn)表6列（3）和列（4）， 當(dāng)簽字會(huì)計(jì)師具有信息技術(shù)專業(yè)背景時(shí)， 審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)（MSA）的系數(shù)不顯著， 與前文的預(yù)期不符， 說(shuō)明具有信息技術(shù)專業(yè)背景的審計(jì)師未能充分發(fā)揮專業(yè)優(yōu)勢(shì)， 將信息技術(shù)與審計(jì)工作相結(jié)合， 探索出更為高效準(zhǔn)確的審計(jì)方式。

（二） 基于供應(yīng)鏈關(guān)系的進(jìn)一步研究

1. 供應(yīng)鏈地理距離。經(jīng)濟(jì)地理學(xué)常被運(yùn)用在企業(yè)區(qū)域和戰(zhàn)略的研究當(dāng)中， 但隨著供應(yīng)鏈管理等研究的興起， 相關(guān)學(xué)者對(duì)地理距離在供應(yīng)鏈中發(fā)揮的作用進(jìn)行了研究。對(duì)供應(yīng)商來(lái)說(shuō)， 地理位置鄰近使得供應(yīng)商與客戶企業(yè)之間能夠更方便地通過(guò)實(shí)地考察、 面對(duì)面溝通等方式保持良好關(guān)系， 建立正式或非正式的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)， 降低溝通成本和私有信息的獲取成本（鮑群等，2023）， 促使供應(yīng)商更多依賴私有信息進(jìn)行需求預(yù)測(cè)、 制定生產(chǎn)計(jì)劃， 審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的作用隨之減弱。因此本文預(yù)期， 當(dāng)供應(yīng)商與客戶企業(yè)的地理距離更遠(yuǎn)時(shí)， 審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)的治理作用更為顯著。本文根據(jù)供應(yīng)商與客戶企業(yè)的辦公地是否在同一省份（Distance）來(lái)區(qū)分二者之間地理距離的遠(yuǎn)近， 若供應(yīng)商與客戶企業(yè)的辦公地在同一省份則Distance取值為1， 否則為0。從表7列（1）和列（2）中可以看出， 當(dāng)供應(yīng)商與客戶企業(yè)的辦公地不在同一省份時(shí)， 供應(yīng)商所能獲取的私有信息較少， 更依賴于行業(yè)專長(zhǎng)審計(jì)師所提供的公開(kāi)信息進(jìn)行需求預(yù)測(cè)， 因此客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)的治理作用更加顯著。

2. 供應(yīng)鏈縱向一體化戰(zhàn)略。前人研究發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)知識(shí)和信息還能夠沿著董事的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散。供應(yīng)商通過(guò)共享高管/董事等方式能夠與客戶企業(yè)達(dá)成縱向一體化戰(zhàn)略， 增強(qiáng)雙方聯(lián)系的緊密程度， 促進(jìn)合作互信， 實(shí)現(xiàn)信息共享和資源互補(bǔ)（李云鶴等，2022）。借助縱向一體化戰(zhàn)略， 供應(yīng)商能夠更直接地參與到客戶企業(yè)的日常運(yùn)營(yíng)和重大決策中， 使得客戶企業(yè)信息能夠在供應(yīng)鏈內(nèi)部進(jìn)行傳遞， 進(jìn)而弱化審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的影響。因此， 本文預(yù)期， 當(dāng)供應(yīng)商與客戶企業(yè)之間不存在縱向一體化戰(zhàn)略時(shí)， 更有助于行業(yè)專長(zhǎng)審計(jì)師發(fā)揮作用， 緩解供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)?？v向一體化（Vertical）的定義為： 當(dāng)供應(yīng)商企業(yè)的高管/董事在客戶企業(yè)兼任董事或客戶企業(yè)的高管/董事在供應(yīng)商企業(yè)兼任董事時(shí)， Vertical取值為1， 否則取0。根據(jù)Vertical對(duì)樣本進(jìn)行分組后發(fā)現(xiàn)， 共有109條供應(yīng)鏈采取了縱向一體化戰(zhàn)略， 回歸結(jié)果如表7列（3）和列（4）所示， 審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)（MSA）的系數(shù)在列（1）中不顯著， 在列（2）中顯著為負(fù)， 這說(shuō)明當(dāng)供應(yīng)商和客戶企業(yè)不存在縱向一體化戰(zhàn)略時(shí)， 客戶企業(yè)的審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)的治理作用更顯著， 符合前文的預(yù)期。

六、 研究結(jié)論與啟示

本文從供應(yīng)鏈的視角切入， 實(shí)證考察了客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)的影響及作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)， 客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)發(fā)揮了治理作用， 且該作用在宏觀經(jīng)濟(jì)不景氣、 有效需求不足時(shí)更加顯著， 而會(huì)計(jì)信息透明度和管理層決策準(zhǔn)確性是二者間的中介機(jī)制。此外， 進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)， 從信息技術(shù)方面來(lái)看， 當(dāng)供應(yīng)商企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較低時(shí)， 客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)更能夠緩解供應(yīng)商牛鞭效應(yīng)， 而簽字會(huì)計(jì)師的信息技術(shù)專業(yè)背景沒(méi)有顯著影響； 從供應(yīng)鏈關(guān)系方面來(lái)看， 當(dāng)供應(yīng)商與客戶企業(yè)的地理距離更遠(yuǎn)、 二者之間沒(méi)有構(gòu)建縱向一體化戰(zhàn)略時(shí)， 客戶企業(yè)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的治理作用更為顯著。

本文提出如下啟示： 第一， 重視審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的培養(yǎng)。未來(lái)發(fā)展行業(yè)專長(zhǎng)， 走差異化戰(zhàn)略路線是必然趨勢(shì)， 會(huì)計(jì)師事務(wù)所、 注冊(cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)協(xié)會(huì)等應(yīng)進(jìn)一步提升對(duì)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的培養(yǎng)和重視程度， 通過(guò)加強(qiáng)審計(jì)師的專業(yè)培訓(xùn)和行業(yè)知識(shí)更新， 提升其在特定行業(yè)的審計(jì)能力。第二， 深入開(kāi)展企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展至關(guān)重要。企業(yè)應(yīng)積極探索和應(yīng)用大數(shù)據(jù)、 云計(jì)算、 人工智能等新技術(shù)， 加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐， 在供應(yīng)鏈上下游企業(yè)之間構(gòu)建信息共享平臺(tái)， 促進(jìn)信息在供應(yīng)鏈上的流通。第三， 推動(dòng)大數(shù)據(jù)與審計(jì)服務(wù)相融合。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)， 審計(jì)師在提供傳統(tǒng)審計(jì)服務(wù)的同時(shí)， 也需不斷拓寬視野， 增強(qiáng)對(duì)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的理解和關(guān)注， 實(shí)現(xiàn)審計(jì)服務(wù)與大數(shù)據(jù)的深度融合。第四， 鼓勵(lì)供應(yīng)鏈上下游企業(yè)實(shí)行縱向一體化戰(zhàn)略。供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性和效率不僅取決于單個(gè)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)水平， 更依賴于供應(yīng)鏈中各個(gè)企業(yè)之間的緊密合作與協(xié)調(diào)， 通過(guò)縱向一體化， 上下游企業(yè)可以更加深入地了解彼此的需求和期望， 減少信息不對(duì)稱帶來(lái)的產(chǎn)能錯(cuò)配和供需失衡等問(wèn)題， 加強(qiáng)供應(yīng)鏈穩(wěn)定性和韌性。

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