張凱旋，雷倩華（副教授）

一、引言

2013年6月，英國(guó)財(cái)務(wù)報(bào)告理事會(huì)（FRC）發(fā)布了修訂的審計(jì)準(zhǔn)則，率先進(jìn)行審計(jì)報(bào)告改革；2015年1月，國(guó)際審計(jì)與鑒證準(zhǔn)則理事會(huì)（IAASB）發(fā)布了新修訂的審計(jì)報(bào)告系列準(zhǔn)則，以期對(duì)審計(jì)報(bào)告模式進(jìn)行改革。我國(guó)為了提高注冊(cè)會(huì)計(jì)師審計(jì)報(bào)告的信息含量，并保持我國(guó)審計(jì)準(zhǔn)則與國(guó)際準(zhǔn)則的持續(xù)全面趨同，2016年12月23日，財(cái)政部正式發(fā)布了《中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師審計(jì)準(zhǔn)則第1504號(hào)——在審計(jì)報(bào)告中溝通關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)》等12項(xiàng)準(zhǔn)則（以下簡(jiǎn)稱“新審計(jì)報(bào)告準(zhǔn)則”）。

各國(guó)（組織）為了提升審計(jì)報(bào)告對(duì)使用者的效用，提供更多決策有用信息，相繼出臺(tái)了政策對(duì)審計(jì)報(bào)告進(jìn)行改革，其核心變化均是增加了關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)部分。那么，增加披露關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)真的能夠提高審計(jì)報(bào)告的信息含量嗎？Lennox等[1]通過對(duì)英國(guó)488家采用新審計(jì)報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)的公司進(jìn)行分析研究，發(fā)現(xiàn)英國(guó)新審計(jì)報(bào)告改革中重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)的披露并沒有提高信息含量，市場(chǎng)對(duì)此反應(yīng)不顯著。那么，在我國(guó)披露關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)又是否能夠達(dá)到改革的目的，進(jìn)而提高信息含量呢？此外，審計(jì)師作為審計(jì)報(bào)告的提供者和質(zhì)量控制者，根據(jù)高階梯隊(duì)理論，其個(gè)人特征會(huì)對(duì)審計(jì)質(zhì)量產(chǎn)生直接影響。關(guān)于審計(jì)質(zhì)量方面的研究，目前已逐漸從會(huì)計(jì)師事務(wù)所層面向?qū)徲?jì)師個(gè)人層面轉(zhuǎn)變，但研究結(jié)果并不一致。那么，審計(jì)師個(gè)人特征能提升新審計(jì)報(bào)告的信息含量嗎？目前尚無學(xué)者從實(shí)證研究的角度回答這一問題。

本文以2016年我國(guó)A+H股公司為原始樣本，采用傾向評(píng)分匹配法，考察我國(guó)審計(jì)師個(gè)人特征的作用以及新審計(jì)報(bào)告的實(shí)施效果，并進(jìn)一步探討審計(jì)師個(gè)人特征對(duì)新審計(jì)報(bào)告信息含量的影響。

二、文獻(xiàn)回顧

（一）審計(jì)師個(gè)人特征與審計(jì)質(zhì)量

理論上，審計(jì)師作為審計(jì)業(yè)務(wù)的執(zhí)行者，其個(gè)人特征會(huì)影響審計(jì)質(zhì)量[2][3]。有的學(xué)者從審計(jì)師的某一特征出發(fā)，研究了審計(jì)師個(gè)人特征對(duì)審計(jì)質(zhì)量的影響。如王曉珂等[4]研究了審計(jì)師個(gè)人經(jīng)驗(yàn)與審計(jì)質(zhì)量的關(guān)系及投資者對(duì)審計(jì)師個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的反應(yīng)，發(fā)現(xiàn)審計(jì)師經(jīng)驗(yàn)越豐富，越能抑制管理層的機(jī)會(huì)主義行為，也越能獲得投資者的信任。張健、魏春燕[15]以2009～2014年我國(guó)A股上市公司為樣本，研究了事務(wù)所轉(zhuǎn)制對(duì)審計(jì)經(jīng)驗(yàn)與審計(jì)質(zhì)量之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，從法律風(fēng)險(xiǎn)的角度驗(yàn)證了事務(wù)所轉(zhuǎn)制能夠促進(jìn)審計(jì)師提高審計(jì)質(zhì)量。

有的學(xué)者則是從多個(gè)側(cè)面研究審計(jì)師個(gè)人特征與審計(jì)質(zhì)量之間的關(guān)系。如葉瓊燕、于忠泊[6]研究發(fā)現(xiàn)，男性、會(huì)計(jì)與審計(jì)相關(guān)專業(yè)、年齡較大、經(jīng)驗(yàn)豐富以及職位較高的審計(jì)師，審計(jì)質(zhì)量較高。閆煥民[7]對(duì)審計(jì)師的角色進(jìn)行區(qū)分，研究了審計(jì)師個(gè)人專長(zhǎng)和審計(jì)任期對(duì)審計(jì)質(zhì)量的聯(lián)合影響，發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的個(gè)人專長(zhǎng)有助于審計(jì)質(zhì)量的提高，在符合輪換制度的情況下，個(gè)人專長(zhǎng)與審計(jì)任期對(duì)審計(jì)質(zhì)量的聯(lián)合影響呈現(xiàn)互補(bǔ)型交互作用，且主要體現(xiàn)在項(xiàng)目負(fù)責(zé)人身上。陳小林等[8]研究了在事務(wù)所轉(zhuǎn)制的情境下，不同個(gè)人特征的審計(jì)師的行為差異，發(fā)現(xiàn)高學(xué)歷、執(zhí)業(yè)時(shí)間較短、較為年輕的審計(jì)師所審計(jì)的公司會(huì)計(jì)穩(wěn)健性提升較明顯。

由上述分析可知，關(guān)于審計(jì)質(zhì)量的研究，已經(jīng)從事務(wù)所或分所層面向?qū)徲?jì)師個(gè)人層面逐漸轉(zhuǎn)變，但對(duì)審計(jì)師個(gè)人層面的研究相對(duì)較少，且未達(dá)成一致的結(jié)論。

（二）新審計(jì)報(bào)告的信息含量

審計(jì)報(bào)告改革逐漸受到社會(huì)各界的關(guān)注，各國(guó)（組織）開始紛紛出臺(tái)旨在提高審計(jì)報(bào)告信息含量的政策。本文將新政策下審計(jì)師提供的審計(jì)報(bào)告稱為“新審計(jì)報(bào)告”。關(guān)于披露關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)是否能提高審計(jì)報(bào)告的信息含量這一問題，學(xué)術(shù)界還存在爭(zhēng)議。

一部分學(xué)者認(rèn)為披露關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)能增加決策有用信息。張繼勛、韓冬梅[9]通過研究發(fā)現(xiàn)，含有關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的審計(jì)報(bào)告使投資者感知到信息的決策相關(guān)性和有用性增強(qiáng)。還有學(xué)者通過對(duì)國(guó)際新審計(jì)報(bào)告的模式變更、內(nèi)容擴(kuò)展、措辭表達(dá)等的分析，認(rèn)為披露關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)能夠提供更多決策有用的信息[10][11]。冉明東、徐耀珍[12]以2017年首批試點(diǎn)的94份新審計(jì)報(bào)告為樣本，在與英國(guó)新審計(jì)報(bào)告進(jìn)行對(duì)比的基礎(chǔ)上，認(rèn)為我國(guó)新審計(jì)報(bào)告有助于增加信息含量與提高審計(jì)透明度。徐灝、趙青[13]則以中國(guó)聯(lián)通2016年審計(jì)報(bào)告為例，認(rèn)為新審計(jì)報(bào)告增加關(guān)鍵事項(xiàng)段，有助于提高審計(jì)程序透明度，促進(jìn)各方溝通，但會(huì)增加審計(jì)成本。

另外一部分學(xué)者則認(rèn)為披露關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)并不能增加決策有用的信息。Annette等[14]研究發(fā)現(xiàn)，非職業(yè)投資者對(duì)關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的信息解讀存在困難，導(dǎo)致改進(jìn)的審計(jì)報(bào)告缺乏溝通價(jià)值。Brian、Brad[15]指出非職業(yè)投資者較少關(guān)注審計(jì)報(bào)告，披露關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)并未增加決策有用的信息。也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，投資者對(duì)重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息的市場(chǎng)反應(yīng)不顯著。雖然審計(jì)師披露的信息確實(shí)包含了企業(yè)財(cái)報(bào)中的重大風(fēng)險(xiǎn)，但在新審計(jì)報(bào)告披露之前，投資者已經(jīng)從管理層盈余公告、電話會(huì)議、上一年年報(bào)等其他渠道獲得了大多數(shù)信息。

三、理論分析與研究假設(shè)

（一）審計(jì)師個(gè)人特征的作用

理論上，審計(jì)師作為審計(jì)工作的執(zhí)行者和審計(jì)報(bào)告的提供者，其個(gè)人特征會(huì)對(duì)審計(jì)報(bào)告的信息含量產(chǎn)生影響。本文分別選取性別、年齡、執(zhí)業(yè)時(shí)間和行業(yè)專長(zhǎng)作為審計(jì)師個(gè)人背景特征的替代變量進(jìn)行分析。根據(jù)高階梯隊(duì)理論，不同性別、年齡和執(zhí)業(yè)時(shí)間的審計(jì)師在認(rèn)知水平、風(fēng)險(xiǎn)傾向等方面可能存在差異[16]，進(jìn)而影響審計(jì)質(zhì)量及審計(jì)報(bào)告的信息含量。具體而言，女性一般比男性更加謹(jǐn)慎[17]，在審計(jì)工作中可能更加細(xì)致認(rèn)真，從而更有可能發(fā)現(xiàn)被審計(jì)單位財(cái)務(wù)報(bào)告中的重大錯(cuò)報(bào)；年齡較大的審計(jì)師認(rèn)知能力更強(qiáng)，經(jīng)驗(yàn)更豐富，道德修養(yǎng)和自我約束力更好[18]，其所提供的審計(jì)報(bào)告信息含量可能更高；執(zhí)業(yè)時(shí)間越長(zhǎng)的審計(jì)師，對(duì)審計(jì)行業(yè)越熟悉，審計(jì)經(jīng)驗(yàn)越豐富，知名度越高，越重視自身聲譽(yù)[19]，審計(jì)質(zhì)量越高。此外，具有行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師具備某一行業(yè)的專有知識(shí)和專業(yè)技能，能夠更好地評(píng)估與客戶相聯(lián)系的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)[20]，進(jìn)而提供更高質(zhì)量的審計(jì)報(bào)告。根據(jù)以上分析提出假設(shè)：

H1：審計(jì)師個(gè)人特征能顯著影響審計(jì)報(bào)告的信息含量。

H1a：女性審計(jì)師所提供的審計(jì)報(bào)告信息含量更高。

H1b：年齡較大的審計(jì)師所提供的審計(jì)報(bào)告信息含量更高。

H1c：執(zhí)業(yè)時(shí)間較長(zhǎng)的審計(jì)師所提供的審計(jì)報(bào)告信息含量更高。

H1d：具有行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師所提供的審計(jì)報(bào)告信息含量更高。

（二）新審計(jì)報(bào)告的信息含量

傳統(tǒng)審計(jì)報(bào)告最大的缺點(diǎn)是信息含量不夠。近年來各國(guó)（組織）紛紛進(jìn)行審計(jì)報(bào)告改革，其根本目的就是提高審計(jì)報(bào)告的信息含量，滿足信息使用者的需求，從而提供更多決策有用的信息。

新審計(jì)報(bào)告的核心變化就是增加關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)。關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)是指注冊(cè)會(huì)計(jì)師根據(jù)職業(yè)判斷認(rèn)定的對(duì)本期財(cái)務(wù)報(bào)表審計(jì)最為重要的事項(xiàng)。關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的披露能夠強(qiáng)化信息使用者對(duì)審計(jì)過程的了解，提高審計(jì)工作的透明度，同時(shí)深化信息使用者對(duì)管理層的重大判斷和估計(jì)的理解。此外，新審計(jì)報(bào)告準(zhǔn)則要求審計(jì)師針對(duì)被審計(jì)單位的具體情況，根據(jù)自己的職業(yè)判斷確定哪些事項(xiàng)對(duì)本期財(cái)務(wù)報(bào)表審計(jì)最為重要，披露更多的個(gè)性化信息而非標(biāo)準(zhǔn)化信息[10]。因此，新審計(jì)報(bào)告能夠提供更多有助于決策的信息，更好地滿足信息使用者的需求。根據(jù)以上分析提出假設(shè)：

H2：披露關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)能夠提高審計(jì)報(bào)告的信息含量。

（三）審計(jì)師個(gè)人特征對(duì)新審計(jì)報(bào)告信息含量的影響

新審計(jì)報(bào)告要求審計(jì)師披露關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)。而關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)需要審計(jì)師根據(jù)自己的職業(yè)判斷針對(duì)被審計(jì)單位的具體情況進(jìn)行個(gè)性化的信息披露，打破了傳統(tǒng)審計(jì)報(bào)告千篇一律的特性。除了出具“非黑即白”的審計(jì)意見，在多處涉及審計(jì)師主觀判斷的領(lǐng)域，審計(jì)師可以做出不同等級(jí)的定性判斷[21]。由此可以看出審計(jì)師確定的關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)及其應(yīng)對(duì)措施是否合理，從而反映了審計(jì)質(zhì)量的高低。

而更為謹(jǐn)慎、經(jīng)驗(yàn)更豐富、具備行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師，則能夠更好地識(shí)別并披露被審計(jì)單位財(cái)務(wù)報(bào)表的重大風(fēng)險(xiǎn)。也就是說，經(jīng)擁有更優(yōu)背景特征的審計(jì)師審計(jì)的財(cái)務(wù)報(bào)表，審計(jì)質(zhì)量更高，更能夠被市場(chǎng)所認(rèn)可，審計(jì)報(bào)告日市場(chǎng)反應(yīng)也會(huì)更顯著。根據(jù)以上分析提出假設(shè)：

H3：審計(jì)師個(gè)人特征對(duì)新審計(jì)報(bào)告的信息含量存在影響。

H3a：經(jīng)女性審計(jì)師審計(jì)的新審計(jì)報(bào)告，其信息含量更高。

H3b：經(jīng)年齡較大審計(jì)師審計(jì)的新審計(jì)報(bào)告，其信息含量更高。

H3c：經(jīng)執(zhí)業(yè)時(shí)間較長(zhǎng)的審計(jì)師審計(jì)的新審計(jì)報(bào)告，其信息含量更高。

H3d：經(jīng)具有行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師審計(jì)的新審計(jì)報(bào)告，其信息含量更高。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

新審計(jì)報(bào)告準(zhǔn)則規(guī)定，A+H股公司供內(nèi)地使用的審計(jì)報(bào)告，應(yīng)于2017年1月1日起采用新審計(jì)報(bào)告。本文選取2016年所有A+H股公司作為原始樣本（實(shí)驗(yàn)組），并利用傾向評(píng)分匹配法將其匹配至相應(yīng)的控制組（對(duì)照組）樣本。研究中剔除了相關(guān)變量缺失的公司，最終可用于研究的樣本數(shù)為160個(gè)。

傾向得分匹配方法可以減少數(shù)據(jù)偏差和混雜變量的影響，本文應(yīng)用該方法的具體步驟如下：①確定研究變量。選擇企業(yè)是否使用新審計(jì)報(bào)告作為研究變量，據(jù)此劃分實(shí)驗(yàn)組和控制組。其中，實(shí)驗(yàn)組為使用新審計(jì)報(bào)告的企業(yè)（A+H股上市公司），對(duì)照組為未使用新審計(jì)報(bào)告的全部A股上市公司。②確定結(jié)果變量。本文試圖考察實(shí)驗(yàn)組企業(yè)使用新審計(jì)報(bào)告之后的市場(chǎng)反應(yīng)是否大于對(duì)照組的市場(chǎng)反應(yīng)，根據(jù)理論假設(shè)，選取了累計(jì)超常收益率（CAR）作為結(jié)果變量。③選取控制變量。參考以往研究，本文選取公司規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）以及營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（Growth）作為控制變量。④根據(jù)控制變量計(jì)算實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組中每個(gè)企業(yè)的傾向評(píng)分。采用Logistic二元回歸計(jì)算控制變量的回歸系數(shù)：

其中，Yi為前述研究變量，即實(shí)驗(yàn)組的企業(yè)該值為1，對(duì)照組的企業(yè)為0。根據(jù)公式（1）得到的回歸系數(shù)，使用公式（2）計(jì)算得到每家企業(yè)的傾向評(píng)分，在此基礎(chǔ)上為每個(gè)實(shí)驗(yàn)組樣本找到傾向評(píng)分最為接近的控制組樣本。

本文使用的數(shù)據(jù)主要來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫和中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)管理信息系統(tǒng)。其中，個(gè)股收益率、市場(chǎng)收益率以及客戶主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的數(shù)據(jù)主要來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫；審計(jì)師的性別、年齡以及執(zhí)業(yè)時(shí)間等數(shù)據(jù)主要通過中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)管理信息系統(tǒng)手工收集。為消除極端值的影響，本文對(duì)所有的連續(xù)變量進(jìn)行了（1%，99%）的Winsorize處理。

（二）變量定義與說明

1.被解釋變量。本文采用事件研究法檢驗(yàn)資本市場(chǎng)對(duì)披露關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的反應(yīng)。規(guī)定上市公司2016年審計(jì)報(bào)告首次公告日為事件日，選擇事件日前后的交易日構(gòu)成事件窗口。本文選擇的窗口期分別為［0，0］、［-3，3］、［-5，5］、［-10，10］。

借鑒前人的研究成果，本文選擇累計(jì)超常收益率（CAR）作為審計(jì)報(bào)告信息含量的替代變量。根據(jù)我國(guó)證券市場(chǎng)的特征，相較于市場(chǎng)模型法，市場(chǎng)調(diào)整法也可以較為可靠地測(cè)試股價(jià)受事件影響的程度[22]。因此，本文采用市場(chǎng)調(diào)整法來計(jì)算累計(jì)超常收益率（CAR）。首先，計(jì)算出股票i在審計(jì)報(bào)告首次公告后第t日的日超常收益率（ARi，t）：

其中，Ri，t為股票i在審計(jì)報(bào)告首次公告后第t日的日回報(bào)率，Rm，t為第t日的市場(chǎng)回報(bào)率。

然后，將窗口期內(nèi)的日超常收益率相加，如公式（4）所示，即可得到股票i在審計(jì)報(bào)告首次公告后至第t日的累計(jì)超常收益率。

2.解釋變量。審計(jì)師個(gè)人特征（Characteristic）分別以性別（Gender）、年齡（Age）、執(zhí)業(yè)時(shí)間（Time）以及行業(yè)專長(zhǎng)（Special）作為替代變量。具體定義如表1所示。

表1 關(guān)于審計(jì)師個(gè)人特征的名稱的定義

以是否使用新審計(jì)報(bào)告（New）作為審計(jì)報(bào)告信息的替代變量。在進(jìn)一步分析中，本文將新審計(jì)報(bào)告披露的關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)劃分為可能與長(zhǎng)期資產(chǎn)（RMM-LA）、存貨和應(yīng)收款項(xiàng)（RMM-IR）、收入和成本（RMM-IC）、金融工具和公允價(jià)值計(jì)量（RMM-FF）、合并和披露（RMM-CD）以及其他（RMM-Oth.）重大風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的六種類型關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)。具體變量定義如表2所示。

表2 關(guān)于審計(jì)報(bào)告信息的名稱及定義

3.控制變量。審計(jì)報(bào)告的信息含量受到很多因素的影響，因此本文引入公司規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）以及營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（Growth）作為控制變量。另外，鑒于金融企業(yè)的特殊性，本文還加入是否為金融企業(yè)（Finance）這一虛擬變量。各變量的具體測(cè)量方法如表3所示。

（三）基本模型

本文借鑒盈利反應(yīng)系數(shù)模型，針對(duì)每個(gè)假設(shè)構(gòu)建不同的模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

1.審計(jì)師個(gè)人特征的作用。為了檢驗(yàn)審計(jì)師個(gè)人特征的作用，本文構(gòu)建了以下模型：

其中，Characteristic是指審計(jì)師的個(gè)體特征。為驗(yàn)證H1，本文將審計(jì)師個(gè)人特征的不同度量指標(biāo)分別代入模型中進(jìn)行回歸，如果β1顯著為正，則H1得以驗(yàn)證。

2.新審計(jì)報(bào)告的信息含量。為了檢驗(yàn)新審計(jì)報(bào)告的信息含量，本文構(gòu)建了以下模型：

表3 各變量的名稱及測(cè)量方法

在新審計(jì)報(bào)告中披露的關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)，絕大多數(shù)審計(jì)師都已通過實(shí)施一定的審計(jì)程序，認(rèn)可了被審計(jì)單位相關(guān)事項(xiàng)的準(zhǔn)確合規(guī)，對(duì)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行控制。對(duì)信息使用者而言，相關(guān)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)已然得到控制，進(jìn)而可能導(dǎo)致投資者正向的反應(yīng)。因此，如果模型（6）中β1顯著為正，則H2得以驗(yàn)證。

3.審計(jì)師個(gè)人特征對(duì)新審計(jì)報(bào)告信息含量的影響。為了檢驗(yàn)審計(jì)師個(gè)人特征對(duì)新審計(jì)報(bào)告信息含量的影響，本文構(gòu)建了以下模型：

對(duì)信息使用者而言，若由擁有更優(yōu)背景特征的審計(jì)師出具新審計(jì)報(bào)告，則相關(guān)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)可能得到更好的控制，更值得信任。因此，如果模型（7）中β1顯著為正，則H3得以驗(yàn)證。

五、實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

樣本的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表4所示。

表4 描述性統(tǒng)計(jì)分析

從審計(jì)師的個(gè)人特征可以看出，大多數(shù)A+H股公司及其配比公司中都有女性審計(jì)師，審計(jì)師的年齡總體上比較小，執(zhí)業(yè)時(shí)間也比較短，但將近一半的A+H股公司及其配比公司擁有具備行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師。

從披露的關(guān)鍵事項(xiàng)段可以看出，60%（30%×160÷80）的A+H股公司可能存在與長(zhǎng)期資產(chǎn)相關(guān)的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)；42.5%（21.25×160÷80）的A+H股公司可能存在與存貨和應(yīng)收款項(xiàng)相關(guān)的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)；26.26%（13.13%×160÷80）的A+H股公司可能存在與收入和成本相關(guān)的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)；25%的A+H股公司可能存在與金融工具和公允價(jià)值計(jì)量、合并和披露相關(guān)的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)；30%（15%×160÷80）的A+H股公司可能存在其他相關(guān)的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)。

（-0.008（0.426）0.072-0.101??（-2.310）-0.095??（-2.192）-0.045??（-2.347）-0.069??（-2.374）0.062??（2.014）0.044??（2.295）-0.018 1.277）0.013??（2.441）-0.013 0.138）（1.006）-0.004 0.256）0.152???（3.304）-0.102??（-2.346）0.116??（2.114）-0.067??（-2.326）0.024（0.826）0.006（0.457）-0.265??（-2.394）0.013???（2.919）R10（--0.015（-（0.751）0.005-0.277???（-2.784）7.226 0.099??（2.059）0.027（0.954）-0.043??（-2.266）0.009（0.761）1.485）（0.403）0.681）0.012??（2.496）CA 1.053）7.858 160 0.013???（2.912）（0.932）（0.394）-0.043??（-2.088）（0.408）0.257-0.102??（-2.356）0.111?（1.802）0.021（0.736）0.005（0.425）1.514）0.070 0.005-0.144??（-1.980）（--0.047??（-2.449）0.241 7.304 160-0.050（-0.009??（2.188）0.154??（2.091）0.000 0.008）-0.277???（-2.841）0.089??（2.484）0.030（1.335）0.016（1.649）0.143 4.328 160 0.066）0.117??（2.089）（0.278）0.007?（1.945）0.003 R 5 CA 0.109?（1.868）-0.002 0.022-0.033??（-2.052）-0.051（--0.003（-0.026（1.144）-0.025?（-1.677）0.017?（1.725）0.142 4.290 160-0.051 1.467）（-0.015 1.635）0.007?（1.773）（-0.181）-0.186??（-2.156）-0.144?（-1.850）（0.393）0.028（1.218）-0.025 0.019?（1.917）0.135 4.094 160 1.542）-0.026?（-1.721）（0.612）（1.218）0.007?（1.833）0.036 0.012-0.028（--0.053 0.034（0.695）0.027（1.176）0.015（1.526）-0.141?（-1.831）0.130 3.970 160 0.449）-0.017 1.378）-0.138?（-1.686）（-0.003 4.355 160（-（-（-0.009??（2.541）-0.241??（-2.337）-0.16??（-2.262）0.022-0.009-0.070??（-2.418）（1.183）0.006??（2.038）0.059（1.234）0.012（0.597）0.037?（1.928）0.002（0.263）0.145 4.378 160 0.611）CA 0.007（0.744）（--0.116?（-1.738）0.006 0.643）0.006??（2.026）R3 0.115??（2.337）（0.546）0.011 0.144（0.190）0.038??（2.011）-0.008 0.004（0.425）0.165 4.918 160-0.067??（-2.289）（-0.032（0.781）0.005?（1.772）（1.222）（0.217）-0.118?（-1.711）0.040??（2.060）-0.008（0.058）-0.099 1.507）4.215 160（-（0.787）1.061）0.001-0.002 0.373）0.239（-0.000-0.016（-0.006（0.360）0.015（1.526）0.004 0.028 0.007（0.599）0.001（0.158）-0.027 0.721）0.002（-（0.830）0.012??（2.494）0.234 0.139（-0.847 160（1.077）-0.018（-0.000（0.027）0.012（1.245）0.004（0.647）0.001（0.166）1.235）-0.035 0.043 1.886 160 1.096）0.001 1.075）（0.751）-0.016 0.326）0.001（-R00.020 0.032（1.300）（0.303）0.000 0.068）7.084-0.008（--0.005 0.014（1.467）0.005（0.795）0.001（0.211）-0.023 0.669）0.005 1.101 160 1.021）（-（-0.001（-（0.726）-0.015（-0.007（0.338）0.015（1.492）CA-0.002 0.060）（-Variable G ender×ROE A ge×ROE T im e×ROE Special×ROE Gender Age Time Special 160 160 0.005（0.759）0.000（0.111）-0.021 0.649）-0.009 0.830 160 th Size V RO LE E Grow Finance New Constant（-R 2 Adj.FN果回的結(jié)系間歸 關(guān) 之量同下）。尾信告著（與息 審 征上平水的特 個(gè)含計(jì) 人、5%報(bào)審在數(shù)系師1%示計(jì)回表別?、?分驗(yàn)5。雙顯、10%歸；???、?值t檢為號(hào)內(nèi)：括注表

（二）多元回歸分析

1.審計(jì)師個(gè)人特征的作用。表5為審計(jì)師個(gè)人特征與審計(jì)報(bào)告信息含量之間關(guān)系的回歸結(jié)果。可以看出，Age×ROE與CAR3、CAR5、CAR10的系數(shù)分別在5%、10%、5%的水平上顯著為正，H1b得到了驗(yàn)證。Time×ROE與CAR5的系數(shù)在5%的水平上顯著正相關(guān)，在一定程度上驗(yàn)證了H1c。而Special×ROE與CAR5的系數(shù)在5%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，且除CAR0外，其他的回歸系數(shù)均為負(fù)，這可能是因?yàn)槲覈?guó)審計(jì)發(fā)展仍處于初級(jí)階段，審計(jì)師個(gè)人行業(yè)專長(zhǎng)優(yōu)勢(shì)并不明顯，難以獲得投資者的信任；或者越具有行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師越容易過度自信，反而不利于盈余信息含量的提高。Gender×ROE與CAR值存在正相關(guān)關(guān)系，但均不顯著，說明性別特征對(duì)盈余信息含量并無顯著影響。

2.新審計(jì)報(bào)告的信息含量。表6為新審計(jì)報(bào)告信息含量的回歸結(jié)果?？梢钥闯?，New×ROE與CAR值的系數(shù)均不存在顯著相關(guān)性，說明新審計(jì)報(bào)告對(duì)投資者的決策影響甚微。這可能是因?yàn)樵趯徲?jì)報(bào)告披露之前，投資者已經(jīng)通過其他途徑（如上一年的年報(bào)）獲取了相關(guān)的信息。因此，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的披露并沒有提高新審計(jì)報(bào)告的信息含量。

表6 新審計(jì)報(bào)告信息含量的回歸結(jié)果

3.審計(jì)師個(gè)人特征對(duì)新審計(jì)報(bào)告信息含量的影響。表7為審計(jì)師個(gè)人特征對(duì)新審計(jì)報(bào)告信息含量的影響的回歸結(jié)果?？梢钥闯?，Gender×New×ROE與CAR3、CAR10的系數(shù)分別在5%、10%的水平上顯著為正，H3a基本上得到了驗(yàn)證。Age×New×ROE與CAR3、CAR5、CAR10的系數(shù)分別在1%、5%、1%的水平上顯著為正，驗(yàn)證了H3b。Special×New×ROE與CAR5在5%的水平上顯著為負(fù)，這可能是因?yàn)槲覈?guó)審計(jì)師個(gè)人行業(yè)專長(zhǎng)優(yōu)勢(shì)并不明顯，難以獲得投資者的信任，或者是因?yàn)樵骄哂行袠I(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師越容易過度自信。Time×New×ROE與CAR值的正相關(guān)關(guān)系均不顯著，這可能是因?yàn)殡S著執(zhí)業(yè)時(shí)間的增加，審計(jì)師容易形成路徑依賴，反而不能更好地適應(yīng)新審計(jì)報(bào)告準(zhǔn)則的變化，因而對(duì)新審計(jì)報(bào)告信息含量的影響是有限的。

（三）進(jìn)一步分析：區(qū)分關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)類型

對(duì)于H2和H3，本文嘗試進(jìn)一步分析在審計(jì)報(bào)告中披露的不同類型關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的信息含量以及審計(jì)師個(gè)人特征對(duì)披露的不同類型關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的信息含量的影響。

本文將代表不同類型關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的變量分別代入H2的模型，即公式（6）中進(jìn)行回歸，并將不同的審計(jì)師特征和關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)類型分別代入H3的模型，即公式（7）中進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表8所示。

可以看出，對(duì)于H2，除RMM-CD×ROE與CAR3、CAR5、CAR10的系數(shù)分別在1%、5%、5%的水平上顯著為負(fù)，其他五種類型關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的披露與CAR值的系數(shù)均不存在顯著相關(guān)性，這進(jìn)一步驗(yàn)證了新審計(jì)報(bào)告的信息含量有限。RMM-CD×ROE系數(shù)的符號(hào)顯著為負(fù)，說明投資者知悉了上市公司合并和披露風(fēng)險(xiǎn)后會(huì)降低其對(duì)盈余的反應(yīng)程度。而對(duì)于H3，Age×RMM-LA×ROE與CAR3、CAR10的系數(shù)均在10%的水平上顯著為正，Age×RMM-Oth.×ROE與CAR3、CAR5的系數(shù)分別在10%、5%的水平上顯著為正，這進(jìn)一步驗(yàn)證了審計(jì)師的年齡能影響投資者對(duì)審計(jì)師降低盈余風(fēng)險(xiǎn)的信心，進(jìn)而影響投資者對(duì)上市公司盈余的反應(yīng)程度；Time×RMM-Oth.×ROE與CAR5的系數(shù)在10%的水平上顯著為正，說明審計(jì)師的執(zhí)業(yè)時(shí)間增強(qiáng)了投資者對(duì)審計(jì)師降低盈余風(fēng)險(xiǎn)的信心，從而提高了盈余反應(yīng)系數(shù)；Special×RMM-IR×ROE與CAR5的系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)，Special×RMM-Oth.×ROE與CAR3、CAR5的系數(shù)分別在5%、10%的水平上顯著為負(fù)，說明審計(jì)師的行業(yè)專長(zhǎng)并不能增強(qiáng)投資者對(duì)審計(jì)師降低盈余風(fēng)險(xiǎn)的信心。

0.012（0.860）0.016（-0.010 R10 0.098）-0.018（-0.229）0.012??（2.412）0.175???（2.869）0.023 1.209）-0.041??（-2.011）-0.149?（-1.772）1.626）-0.114 0.125-0.099??（-2.277）（0.778）0.237 0.012（0.616）（1.320）-0.001（--0.265??（-2.398）6.477（0.898）-0.100（-0.013???（2.811）0.186???（3.086）0.021（0.732）0.240 6.567 160-0.104??（-2.415）-0.012 0.834）-0.101??（-2.338）0.016 CA 0.208???（2.254）（--0.271???（-2.723）-0.044??（-2.308）（1.200）-0.234??（-2.262）0.011??（2.376）0.193???（3.237）0.025（0.865）-0.043??（-2.253）0.258 7.145 160 1.424）0.010 0.163?（1.756）0.006（0.466）0.516）-0.093??（-2.144）（0.782）-0.153（-0.012???（2.679）0.188???（3.159）0.026（0.909）-0.044??（-2.278）0.249 6.860 160 0.049（0.775）0.660）-0.193??（-2.181）（--0.255??（-2.600）0.009??（2.220）-0.049 0.024??（2.253）0.056（1.168）0.028（1.210）0.143 3.937 160 1.465）1.092）0.020?（1.865）1.007）-0.007 R5 0.107（1.431）0.007（0.650）（0.096）（--0.032??（-2.014）-0.043（--0.148?（-1.881）0.007?（1.908）-0.050 0.060（1.255）0.021（0.924）0.123 3.485 160 1.647）1.387）影CA 0.169??（2.295）0.001-0.027?（-1.767）0.022??（2.030）的-0.073（--0.135 0.006?（1.701）-0.048 0.058（1.216）0.023（1.022）0.139 3.853 160 0.686）1.545）0.347）響 量含息信0.084（1.134）0.013（1.332）160（-（-（1.516）-0.051（-0.006?（1.695）-0.053（-0.058（1.217）0.028（1.227）0.130 3.628 160 1.363）審計(jì)-0.112 0.005告1.481）（--0.015 1.350）（-R3-0.193??（-2.238）（-（0.511）0.070（1.310）0.009??（2.551）-0.065??（-2.238）0.029（0.708）0.041??（2.100）-0.019-0.169??（-2.298）0.154 4.205 160 0.057）0.002報(bào) 新對(duì)征特0.089 0.013人CA （1.410）（1.388）0.012（1.262）-0.025?（-1.664）-0.131?（-1.682）（0.209）0.009（0.157）-0.116?（-1.745）0.006??（2.016）0.028（0.707）0.032（1.615）-0.011 0.878）0.147 4.033 160 0.506）0.003師0.166???（2.693）（-（0.311）-0.019個(gè) 計(jì)-0.065??（-2.226）（-0.007??（2.059）0.020（0.497）0.031（1.631）-0.011 0.898）0.175 4.749 160 0.724）0.309）-0.001審-0.032 0.124??（1.999）0.010（1.216）-0.005-0.026?（-1.732）-0.122?（-1.774）-0.067??（-2.302）（-（-0.005（1.578）0.026（0.642）0.039??（2.007）-0.009-0.083 1.271）0.159 4.346 160 0.951）0.683）（-（--0.001 0.135）（--0.001 0.185）（-（-0.036（1.340）0.001（0.801）-0.014-0.014 0.013（1.325）0.003（0.445）-0.027 0.724）-0.002 0.971 160 0.168）1.125）（-1.130）（-0.464）R0 0.013???（2.667）（-（--0.001 0.025 CA （0.809）（-0.024（0.901）-0.037 0.002（1.119）-0.016-0.009 0.009（0.955）0.003（0.401）0.049 1.901 160 0.167）0.777）1.001）（-0.046（1.479）0.003（0.701）（--0.001（1.296）（-（-（-0.017（0.615）-0.027 0.001（0.852）-0.015-0.015 0.742）0.011（1.128）0.003（0.500）0.017 1.299 160 0.212）（-0.907）0.666）（--0.001 0.041-0.001 0.264）Variable（-（-（-0.010（0.301）0.001（0.611）-0.013（--0.013（-0.013（1.310）0.004（0.571）-0.016 0.489）（-0.009 1.161 160 E 7 Age表Gender×N ew×R O N ew×ROE Age×Time×N ew×ROE Special×N ew×ROE Gender Time Special-0.064??（-2.239）E New RO th New×Size V LE E RO Grow Finance Constant R2 Adj.F N

總體而言，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的披露對(duì)投資者的決策影響甚微，但審計(jì)師的個(gè)人特征在提高新審計(jì)報(bào)告的盈余反應(yīng)系數(shù)方面能夠發(fā)揮一定的作用。

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為保證研究結(jié)論的可靠性，本文進(jìn)行了如下穩(wěn)健性檢驗(yàn)：

（一）Heckman檢驗(yàn)

本文研究中采用新審計(jì)報(bào)告的企業(yè)樣本可能不是隨機(jī)發(fā)揮而是理性選擇的結(jié)果，因此可能存在樣本偏差和自選擇問題。對(duì)此本文采用Heckman的兩階段回歸方法再次檢驗(yàn)假設(shè)。本文選擇上市公司所在省當(dāng)年的GDP、行業(yè)壁壘（Barrier）、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度（以赫芬達(dá)爾指數(shù)作為測(cè)量指標(biāo)，HHI）作為影響使用新審計(jì)報(bào)告決策的主要因素。第一階段的Probit模型為：

若企業(yè)采用新審計(jì)報(bào)告，New取值1，反之取0。通過對(duì)上述模型進(jìn)行Probit回歸，計(jì)算得到IMR（Inverse Mill′s Ratio），并將其作為解釋變量分別代入H1、H2以及H3的模型，即分別代入公式（5）、公式（6）以及公式（7）中進(jìn)行回歸來驗(yàn)證先前的假設(shè)。回歸結(jié)果如表9所示。

表8 進(jìn)一步分析——區(qū)分關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)類型的回歸結(jié)果（僅報(bào)告主要解釋變量）

可以看出，對(duì)于H1a、H1b、H3a、H3b以及H3c，除CAR3之外，IMR與其他CAR值的系數(shù)均不存在顯著相關(guān)性；對(duì)于H1c、H1d、H2以及H3d，IMR的系數(shù)均不顯著，且在控制樣本自選擇后實(shí)證結(jié)果不變。

Heckman檢驗(yàn)結(jié)果表明在本文假設(shè)驗(yàn)證中的自選擇問題并不嚴(yán)重，前文的結(jié)論是穩(wěn)健的。

（二）采用雙重差分模型進(jìn)行檢驗(yàn)

本文使用2015～2016年A+H股公司及其配比公司作為研究樣本，采用雙重差分模型對(duì)披露關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)是否能夠提高審計(jì)報(bào)告的信息含量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，具體模型如下：

其中，Year表示年份是否為2016年的虛擬變量，若為2016年則賦值為1，否則為0。其他變量的定義詳見表3。如果披露關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)能夠提高審計(jì)報(bào)告的信息含量，則β1顯著為正。

表10為采用雙重差分模型進(jìn)行回歸的結(jié)果。可以看出，New×Year與 CAR5、CAR10的系數(shù)在10%、5%的水平上顯著為正。這與預(yù)期結(jié)果一致。

表10 雙重差分模型——新審計(jì)報(bào)告信息含量的回歸結(jié)果（僅報(bào)告主要解釋變量）

（三）擴(kuò)大樣本

為避免樣本量對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果的影響，本文使用擴(kuò)大的樣本對(duì)先前的假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，擴(kuò)大的樣本為2015～2016年的A+H股公司及其配比公司。回歸結(jié)果如表11所示。

表11 擴(kuò)大樣本的回歸結(jié)果（僅報(bào)告主要解釋變量）

可以看出，對(duì)于 H1，Age×ROE 與 CAR3、CAR5的系數(shù)均在5%的水平上顯著為正。對(duì)于H2，New×ROE與CAR值的系數(shù)均不顯著。對(duì)于H3，Age×New×ROE與CAR3、CAR5、CAR10的系數(shù)分別在1%、5%、10%的水平上顯著為正；Time×New×ROE與CAR3、CAR5的系數(shù)均在10%的水平上顯著為正；Special×New×ROE與CAR5的系數(shù)在10%的水平上顯著為負(fù)。上述結(jié)果與前述實(shí)證結(jié)論基本一致。

（四）使用每股收益（EPS）代替凈資產(chǎn)收益率（ROE）

為排除盈余指標(biāo)選擇對(duì)結(jié)果的影響，本文使用每股收益（EPS）替代凈資產(chǎn)收益率（ROE）對(duì)H1～H3進(jìn)行檢驗(yàn)。回歸結(jié)果如表12所示。

可以看出，對(duì)于H1，Time×EPS與CAR5的系數(shù)在10%的水平上顯著為正；對(duì)于H2，New×EPS與CAR0的系數(shù)在5%的水平上顯著為正，與其他CAR值的系數(shù)均不顯著；對(duì)于H3，Age×New×EPS與CAR3的系數(shù)在10%的水平上顯著為正。上述結(jié)果與正文結(jié)論基本一致。

表12 以EPS代替ROE的回歸結(jié)果（僅報(bào)告主要解釋變量）

七、結(jié)論

增加關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的新審計(jì)報(bào)告是否能夠提高審計(jì)報(bào)告的信息含量，是社會(huì)各界高度關(guān)注的主題。本文以2016年A+H股公司為原始樣本，采用傾向評(píng)分匹配法，通過研究得出以下幾個(gè)結(jié)論：①審計(jì)師的個(gè)人特征會(huì)對(duì)投資者的決策產(chǎn)生影響。年齡較大的審計(jì)師，所提供的審計(jì)報(bào)告信息含量更高；審計(jì)師的執(zhí)業(yè)時(shí)間與個(gè)人行業(yè)專長(zhǎng)在一定程度上也會(huì)對(duì)審計(jì)報(bào)告的信息含量產(chǎn)生影響。②關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的披露對(duì)投資者的決策影響甚微。③審計(jì)師個(gè)人特征對(duì)新審計(jì)報(bào)告的信息含量存在影響。由年齡較大審計(jì)師出具的新審計(jì)報(bào)告，更能夠取得投資者的信任，其信息含量較高。

[1] Clive S.Lennox，Jaime J.Schmidt，Anne Thompson.Is the Expanded Model of Audit Reporting Informative to Investors？Evidence from the UK［J］．Social Science Electronic Publishing，2015（6）：47～68．

[2] Nelson M.W.，Tan H.T.．Judgment and Decision Making Research in Auditing：A Task，Per?son，and Interpersonal Interaction Perspective［J］．Social Science Electronic Publishing，2005（1）：41 ～71．

[3] Defond M.L.，F(xiàn)rancis J.R.．Audit Research after Sarbanes-Oxley［J］．Auditing a Journal of Practice&Theory，2005（1）：5～30．

[4] 王曉珂，王艷艷，于李勝等．審計(jì)師個(gè)人經(jīng)驗(yàn)與審計(jì)質(zhì)量［J］．會(huì)計(jì)研究，2016（9）：75～81．

[5] 張健，魏春燕．法律風(fēng)險(xiǎn)、執(zhí)業(yè)經(jīng)驗(yàn)與審計(jì)質(zhì)量［J］．審計(jì)研究，2016（1）：85～93．

[6] 葉瓊燕，于忠泊．審計(jì)師個(gè)人特征與審計(jì)質(zhì)量［J］．山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2011（2）：117～124．

[7] 閆煥民．簽字會(huì)計(jì)師個(gè)體異質(zhì)性與審計(jì)質(zhì)量［J］．山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2015（10）：112～124．

[8] 陳小林，張雪華，閆煥民．事務(wù)所轉(zhuǎn)制、審計(jì)師個(gè)人特征與會(huì)計(jì)穩(wěn)健性［J］．會(huì)計(jì)研究，2016（6）：77～85．

[9] 張繼勛，韓冬梅．標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)報(bào)告改進(jìn)與投資者感知的相關(guān)性、有用性及投資決策——一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)證據(jù)［J］．審計(jì)研究，2014（3）：51～59．

[10] 闞京華．國(guó)際審計(jì)與鑒證準(zhǔn)則理事會(huì)審計(jì)報(bào)告模式變革特征及啟示［J］．南京審計(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)，2017（2）：58 ～ 66．

[11] 唐建華．國(guó)際審計(jì)與鑒證準(zhǔn)則理事會(huì)審計(jì)報(bào)告改革評(píng)析［J］．審計(jì)研究，2015（1）：60～66．

[12] 冉明東，徐耀珍．注冊(cè)會(huì)計(jì)師審計(jì)報(bào)告改進(jìn)研究——基于我國(guó)審計(jì)報(bào)告改革試點(diǎn)樣本的分析［J］．審計(jì)研究，2017（5）：62～69．

[13] 徐灝，趙青.注冊(cè)會(huì)計(jì)師新審計(jì)報(bào)告準(zhǔn)則對(duì)審計(jì)實(shí)務(wù)的影響——以中國(guó)聯(lián)通2016年審計(jì)報(bào)告為例［J］．財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)，2017（15）：60～61．

[14] Annette G.K?hler，Nicole V.S.．Ratzinger-Sakel，Jochen C.Theis.The Effects of Key Audit Matters on the Auditor′s Report′s Communicative Value：Experimental Evidence from Investment Professionals and Non-Professional Investors［ J］．Social Science Electronic Publishing，2016（9）：63 ～78．

[15] Brian Todd Carver，Brad S.Trinkle.Nonprofessional Investors′Reactions to the PCAOB′s Pro?posed Changes to the Standard Audit Report［ J］．Social Science Electronic Publishing，2017（3）：60 ～75．

[16] 張兆國(guó)，吳偉榮，陳雪芩．簽字注冊(cè)會(huì)計(jì)師背景特征影響審計(jì)質(zhì)量研究——來自中國(guó)上市公司經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］．中國(guó)軟科學(xué)，2014（11）：95～104．

[17] Byrnes J.P.，Miller D.C.，Schafer W.D.．Gender Differences in Risk Taking：A Meta-Analysis［J］．Psychological Bulletin，1999（3）：367～383．

[18] Taylor R.N.．Age and Experience as Determinants of Managerial Information Processing and Decision Making Performance［J］．Academy of Management Journal，1975（1）：74 ～ 81．

[19] 羅春華，唐建新，王宇生．注冊(cè)會(huì)計(jì)師個(gè)人特征與會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性研究［J］．審計(jì)研究，2014（1）：71～78．

[20] Low K.．The Effects of Industry Specialization on Audit Risk Assessments and Audit Planning Decisions［J］．Accounting Review，2004（1）：201 ～219．

[21] 李銀香，張婷．審計(jì)報(bào)告的功能分析與改進(jìn)研究［J］．財(cái)政監(jiān)督，2017（14）：80～84．

[22] 陳漢文，陳向民．證券價(jià)格的事件性反應(yīng)——方法、背景和基于中國(guó)證券市場(chǎng)的應(yīng)用［J］．經(jīng)濟(jì)研究，2002（1）：40～47．